Моделирование структуры капитала корпорации на примере Публичного акционерного общества "Газпром"

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование структуры капитала корпорации на примере Публичного акционерного общества «Газпром»

Бакулин Валерий Владимирович, бакалавр, студент

Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет

Аннотация

Статья посвящена моделированию структуры капитала ПАО «Газпром». Определены детерминанты структуры капитала, проведен их корреляционный анализ, и на основании полученных данных составлено уравнение структуры капитала корпорации. Также в статье доказывается качество составленной модели.

Ключевые слова: регрессионное уравнение, детерминанты, ПАО «Газпром», моделирование, структура капитала, модель,

Создание, поддержание и модернизация активов предприятия производятся за счет его капитала, при формировании которого могут использоваться разнообразные источники финансирования [2]. В настоящее время источники финансирования компаний достаточно многообразны, они включают в себя как собственные источники (такие как уставный капитал, накопленная амортизация, нераспределенная прибыль и другие), так и заемные источники формирования капитала (такие как кредиты, займы, облигации и так далее). Под структурой капитала понимается именно определенное соотношение данных источников финансирования. Структура капитала ПАО «Газпром», а также ее моделирование будет представлено далее в данной статье.

Под моделированием структуры капитала корпорации понимается следующая последовательность действий:

1. Определение детерминант структуры капитала (то есть определение показателей, которые отражают структуру капитала, а также показателей, которые могут иметь влияние на соотношение собственных и заемных средств компании).

2. Расчет корреляционной матрицы данных показателей. Корреляционная матрица составляется для того, чтобы определить, какие же детерминанты оказывают сильное влияние на формирование соотношения собственных и заемных средств компании.

3. Проведение регрессионного анализа. Под регрессионным анализом понимается как раз само составление регрессионного уравнения (то есть модели), а также проверка его адекватности и существенности.

Первым этапом моделирования является определение показателей, соответствующих признаку-результату и признакам-факторам (детерминантам). В качестве признака-результата в модели используется отношение заемных средств к активам (показатель доли заемного капитала D/A). Признаками-факторами в модели будут являться следующие показатели:

1. Рентабельность продаж (ROS), которая рассчитывается как частное чистой прибыли и выручки. [3]

2. Рентабельность активов (ROA), которая рассчитывается как частное чистой прибыли и активов. [3]

3. Частное прибыли до налогообложения и активов (Пр. до НО/А).

4. Рентабельность собственного капитала (ROE), которая рассчитывается как частное чистой прибыли и собственного капитала. [3]

5. Рентабельность собственного капитала без учета нераспределенной прибыли (ROE без НП), которая рассчитывается как частное чистой прибыли и собственного капитала за вычетом нераспределенной прибыли. [3]

6. Показатели темпов прироста выручки, прибыли до налогообложения, чистой прибыли, а также активов. Данные показатели рассчитывается как разница соответствующего показателя за данный период и предыдущий период, деленная на показатель предыдущего периода.

7. Логарифм по десятому основанию от выручки и активов. Данные показатели используются для отражения размера корпорации.

8. Доля внеоборотных активов (Tang), которая рассчитывается как частное внеоборотных активов и активов.

9. Абсолютный показатель налоговой нагрузки (TR), который рассчитывается разница чистой прибыли и прибыли до налогообложения, деленная на миллион.

В ходе исследования были рассчитаны все представленные выше показатели для ПАО «Газпром» на протяжении с 2009 года по 2016 год.[1]

Следующим этапом моделирования структуры капитала ПАО «Газпром» является составление корреляционной матрицы между признаком-результатом и признаками факторами. Данная матрица представлена в таблице 1.

Таблица 1. Корреляционная матрица детерминант структуры капитала ПАО «Газпром»

Как видно из таблицы 1, показатель доли долга корпорации, то есть признак-результат, имеет достаточно сильную взаимосвязь (более 0,7) с показателями рентабельности, размера фирмы и налоговой нагрузкой. Именно эти показатели и будет использованы для дальнейшего составления модели структуры капитала ПАО «Газпром».

Следующим этапом является проведение регрессионного анализа. В ходе проведенного анализа были определены следующие коэффициенты регрессионного уравнения, представленные в таблице 2.

Таблица 2. Коэффициенты регрессионного уравнения структуры капитала ПАО «Газпром»

Для того, чтобы доказать достоверность и значимость данной модели, были проведены следующие расчеты и проверки. Коэффициент регрессии R-квадрат равняется 0,97, что говорит о хорошем качестве уравнения, и о том, что есть связь между показателями, которая также уже была доказана ранее с помощью корреляционной матрицы. F-критерий Фишера равняется 27,63, в то время как табличное значение данного критерия для заданной модели равняется 9,12. Поскольку значение F-критерия модели больше табличного значения, то с 95% вероятностью можно утверждать, что модель достоверна, связь статистически подтверждается. Проверка модели также осуществлялась по t-критерию Стьюдента. Данные t-статистики для показателей представлены в таблице 3.

Таблица 3. t-статистика показателей модели структуры капитала ПАО «Газпром»

Полученные значения критериев необходимо сравнивать с табличным значением t-критерия Стьюдента, которое равняется 3,18. Поскольку значения больше табличного, то с 95% вероятностью можно утверждать, что коэффициенты регрессии значимы. Также проверка модели осуществлялась путем расчета ошибки аппроксимации, значение которой равняется 1,5%. Поскольку данное значение мало, то можно говорить о том, что модель является качественной и достоверной.

В результате проведенного исследования была получена модель структуры капитала ПАО «Газпром». Качество и достоверность данной модели были доказаны в ходе исследования. Для модели использовались данные за достаточно большой промежуток времени (с 2009 года по 2016 год). Получение качественной модели имеет как важное теоретическое значение, так и практическое: с помощью полученной модели ПАО «Газпром» может спрогнозировать структуру своего капитала в будущем.

финансирование капитал корпорация акционерный

Список литературы

1. Годовая бухгалтерская отчетность ПАО «Газпром» за 2009-2016 года [Электронный ресурс] URL: https://www. gazprom.ru/investors/disclosure (дата обращения 18.05.2017).

2. Корпоративные финансы: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Романовского, А.И. Вострокнутовой - СПб.: Питер, 2011. - 592 с.

3. Экономический анализ (в схемах и таблицах): учеб. пособие / З.Д. Грицай. - Спб.: СПбГИЭУ, 2012. - 221с.

Размещено на Allbest.ru