Моделирование репутационного риска российских открытых акционерных обществ нефтегазовой отрасли (1142479), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

 aq ( A) f q   ( A) .(3)В предлагаемой модели оценки ставки дисконтирования основные факторы,определяющие значение доходности ценной бумаги, определены при помощипостроения диаграммы Исикавы. Выявлено 17 факторов, определяющих величинуставки дисконтирования, представленных на рисунке 1:Рисунок 1. Диаграмма факторов влиянияИсточник: разработана авторомПосле построения диаграммы и выявления основных факторов для анализанеобходимо определить значимые факторы, которые оказывают самое сильноевлияние на величину ставки дисконтирования.Факторы, включаемые в модель множественной регрессии, удовлетворяютследующим требованиям:141. Имеют количественное измерение. Если необходимо включить в моделькачественный фактор, то ему необходимо придать количественное значение.2. Неинтеркоррелированымеждусобойинеимеютточнойфункциональной зависимости.Включение в модель коррелирующих объясняющих переменных можетпривести к низкому уровню обусловленности системы нормальных уравнений иповлечь за собой неустойчивость, и в итоге оценки коэффициентов регрессиибудут неустойчивы и ненадежны.

При наличии высокой корреляции междуфакторами регрессии невозможно выявить их независимое влияние наэкзогенную переменную и интерпретировать параметры модели.Все факторы модели ставки дисконтирования количественно определены наоснове классических формул экономического анализа или же при проведениианкетирования и построения экспертных оценок.Дляпостроенияколичественныхоценоккачественныхрегрессоровиспользовался метод анкетирования.

Из 153 опрошенных 16% — экспертыфондового рынка, 10% — эксперты нефтегазовой отрасли, 2% — менеджменткомпании, 25% — сотрудники компании, 28% — потребители продукции,выпускаемой предприятием; 5% — сотрудники добывающих предприятий и 14%— контрагенты (страховщики, подрядчики и т.д). Каждой категории опрошенныхприсвоен соответствующий весовой коэффициент по каждому из вопросованкеты. На основании собранных данных и их анализа получены взвешенныезначения соответствующих регрессоров.Для определения значимых факторов в первую очередь производитсяанализ модели ставки дисконтирования на наличие мультиколлинеарности,посредством оценки модели и построения матрицы парных коэффициентовкорреляции.

После этого путем алгоритма процедуры последовательногоприсоединения выявляются независимые регрессоры:1. Из исходного набора регрессоров выбирается переменная, имеющаянаибольший по модулю коэффициент корреляции с зависимой переменной.152. Учитывается результат предыдущего шага, и отбирается наиболее«информативная» пара регрессоров, один из которых выбран на первом шаге. Вкачестве критерия отбора обычно используется коэффициент детерминации илискорректированный коэффициент детерминации.3.

Список регрессоров включает два, отобранных на предыдущих шагах, иищется тройка регрессоров с максимальным критерием отбора и так далее.4. Процесс повторяется до тех пор, пока включение очередных регрессоровне приводит к уменьшению критерия отбора.Проведение процедуры последовательного присоединения показало, чтомаксимальноезначениескорректированногокоэффициентадетерминациисоответствует включению в спецификацию регрессионной модели со свободнымчленом регрессоров X 1 , X 2 , X 8 и X 10 . Т.о.

рекомендуемая спецификация моделипринимает вид:rLKOH a 0 a1  X URALS  a 2  X MICEX  a3  X Event  a 4  X Motivation  u t ,где(4)rLKOH — значение ставки дисконтирования;X URALS — прирост цен на нефть марки Urals;X MICEX — рыночная доходность (индекс ММВБ);X Event — появляющаяся в СМИ информация и события, влияющие навосприятие компании потребителями, инвесторами и органами власти;X Motivation—мотивацияперсонала(заинтересованностьсотрудниковкомпании в своем развитии именно в этой структуре, наличие премий,социальных пакетов и льгот, а также потенциала для карьерного роста);u t — случайные остатки модели.После выявления независимых факторов модели ставки дисконтированияоценивается значимость каждого из них на основе проверки статистическойгипотезы о равенстве математического ожидания случайной величины нулю.Проверка незначимых регрессоров (включаяf0  1)в линейной моделимножественной регрессии осуществляется с помощью критерия Стьюдента.Алгоритм приведен ниже:161.

Оценить модель множественной регрессии методом наименьшихквадратов.2. Задать доверительную вероятность и из таблиц распределенияСтьюдента выбрать по аргументам  и   n  (k  1) величину t крит .3. Регрессорfiможет быть признан незначимым, если оказываетсясправедливым неравенствоti a~i t крит , i  0, k .S ai(5)При проведении t-теста на значимость объясняющих переменных модели,установлено, что уровень мотивации сотрудников компании ( X 10 ) и свободныйчлен являются незначимыми факторами, поэтому они исключены из моделиопределения ставки дисконтирования.Объясняющими факторами являются: Прирост цен на нефть марки Urals; Доходность индекса ММВБ; Проходящие в новостной ленте события и информация, имеющиеотношение к компании.Назавершающейстадиипервогоэтапа,используяметодыэконометрического моделирования, производится оценивание модели методомнаименьших квадратов.

В результате получена спецификация модели ставкидисконтирования российской публичной компании нефтегазовой отрасли:rLKOH  0,0286  X URALS  0,975  X MICEX  0,0009  X Event  u t ,(0,0107)(0,0121) (0,00047) (0,0137) R 2  0,755.(6)На втором этапе построения модели оценки репутационного рискаопределена стоимость деловой репутации ОАО НК ЛУКойл как разность междуреальной стоимостью предприятия (рассчитана на предыдущем этапе при помощиметода дисконтированных денежных потоков) и стоимостью всех ее активов(данный показатель берется из баланса компании на требуемую дату).17Послеэтогопоформуле(1)определенареальнаястоимостьОАО НК ЛУКойл.

Результаты расчета приведены в таблице 1.Таблица 1. Расчет стоимости деловой репутации ОАО НК ЛУКойл (в тыс. руб.)Источник: разработана авторомГод200120022003200420052006200720082009201020112012V0185 000 454230 111 407349 283 931514 866 956661 332 501741 579 128776 880 209734 093 042744 697 065990 985 9271 321 224 1481 420 068 454Vbalance119 723 136166 798 623227 089 144287 316 732360 810 394513 934 550623 812 822658 557 446703 053 738989 296 8971 182 371 9771 188 846 824R65 277 31863 312 784122 194 787227 550 224300 522 107227 644 578153 067 38775 535 59641 643 3271 689 030138 852 171231 221 630Доля R в V035,28%27,51%34,98%44,20%45,44%30,70%19,70%10,29%5,59%0,17%10,51%16,28%Из таблицы 1 видно, что для ОАО НК ЛУКойл деловая репутация на конец2012 года стоила 231 221 630 тыс. руб., что также составляет 16,28% от рыночнойкапитализации самой компании.

Таким образом ценность ОАО НК ЛУКойл на83,72% заключена в материальных активах, и на 16,28% — в нематериальных.Средний уровень деловой репутации ОАО НК ЛУКойл за исследуемый периодсоставляет 23,39%. Для ресурсодобывающей компании это вполне адекватныйпоказатель, так как по большей части вся ценность компании определяетсястоимостью и количеством запасов разрабатываемых ею месторождений.На третьем этапе построения модели оценки репутационного рискасмоделирован его уровень как PRt  Rt 1  .По известным значениям стоимости гудвилла методами имитационногомоделирования определяется закон распределения стоимости деловой репутациии моделируется репутационный риск компании.Еслиобъеминформационнойбазынедостаточендляпроведенияимитационного эксперимента, полагается, что стоимость деловой репутацииимеет логнормальный закон распределения, так как в силу экономического18содержаниягудвиллявляетсянеотрицательнойслучайнойвеличиной,изменяющейся во времени.Используя предположение о том, что стоимость деловой репутации имеетлогнормальный закон распределения, определен уровень репутационного рискакак вероятность того, что репутация компании в текущем периоде будет ниже еезначения в предшествующем периоде.

Результаты расчетов приведены втаблице 2.Таблица 2. Расчет репутационного рискаИсточник: разработана авторомГод200120022003200420052006200720082009201020112012R65 277 31863 312 784122 194 787227 550 224300 522 107227 644 578153 067 38775 535 59641 643 3271 689 030138 852 171231 221 630СреднееСт.отклP1-P64 295 05183 594 963119 583 778155 771 444167 750 300165 652 741154 388 098141 860 901127 843 714128 844 483137 375 9121 389 13533 442 85676 983 087104 845 27998 259 77889 870 00789 095 19191 422 56296 923 80692 009 88392 572 2530,000%0,622%6,017%6,868%4,389%3,265%4,156%6,037%9,358%8,071%6,891%100,000%99,378%93,983%93,132%95,611%96,735%95,844%93,963%90,642%91,929%93,109%Уровень репутационного риска для ОАО НК ЛУКойл на конец 2012 годасоставил около 6,891%.

Характеристики

Список файлов диссертации