Автореферат (1152226), страница 7
Текст из файла (страница 7)
По этой модели был полученпрогноз количества сделок слияний и поглощений на интервале с января помарт 2014 г. с относительной ошибкой 17,18%.При анализе динамики суммарной стоимости заключенныхинтеграционных сделок было выявлено, что начиная с момента времениt*=65 (май 2008 г.), тенденция динамики меняется. В этой связи длямоделирования временного ряда была введена фиктивная переменная,характеризующая периоды до и после мая 2008 г. Модельдинамики суммарной стоимости заключенных сделок слияний ипоглощений, полученная на основе использования гармонического анализа,имеет вид:ŷ t 0,39 0,14t 0,28 t 0,03cos(t 1,92) 0,05 cos(2t 0,79) 0,15 cos(3t 2,63) 0,35 cos(4t 1,82) 0,05 cos(5t 0,67) 0,15 cos(6 t 1,38) 0,15(7 t 0,12) 0,06 cos(8t 1,14) 0,12 cos(9 t 2,59),1, _ t t * 65где _ t .*0, _ t t 6527Полученнаямодельадекватнаиобладаетследующими2характеристиками: R 0,82, ŝ 0,87, 18,5%.Для временного ряда суммарной стоимости заключенных сделокслияний и поглощений российских холдингов была также построенасезонная модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднегоARIMA(5;1;0)(1;0;0) с характеристиками: R 2 0,87, ŝ 0,59, 15,3%.
Врезультате для прогнозирования была выбрана сезонная модель БоксаДженкинса. На рисунке 7 представлены фактические и расчётные значениясуммарной стоимости заключённых интеграционных сделок, полученные помодели Бокса-Дженкинса ARIMA(5;1;0)(1;0;0).Рисунок 7 – Фактические и расчётные значения суммарной стоимостисделок M&A на основе модели Бокса-Дженкинса ARIMA(5;1;0)(1;0;0)По полученной модели был построен прогноз суммы заключенныхинтеграционных сделок российских холдинговых структур. По данноймодели на интервале с января по март 2014 г.
была предсказана суммарнаястоимость сделок слияний и поглощений с относительной ошибкойпрогноза 15,9%.Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод, что дляанализа и прогнозирования интеграционной активности холдинговыхструктур российской экономики наиболее точными и адекватными являютсясезонные модели авторегрессии проинтегрированного скользящегосреднего.В рамках шестого научного результата предложена методологияранжирования и группировки российских регионов по уровнюинтеграционной активности холдинговых структур с применениеммногомерных статистических методов и нейросетевых технологий,которая дала возможность определить территориальные диспропорции ивыявить группы регионов РФ однородных по уровню интеграционнойактивности,какосновыприразработкепредложенийпомежрегиональным экономическим взаимодействиям.28Одной из важнейших для мезоуровня экономики страны является задачастатистического анализа дифференциации и межрегиональных различий винтеграционной активности.
Результаты анализа призваны служитьинформационно-аналитическим обоснованием для принятия эффективныхуправленческих решений в вопросах интеграции российских предприятий.Социально-экономическое развитие субъектов РФ тесно связано сфункционированием расположенных на его территории хозяйствующихсубъектов, т.е. находится в прямой зависимости от количественных икачественных результатов деятельности предприятий российских холдинговв долгосрочном периоде. Эта взаимосвязь проявляется черезинвестиционную и инновационную составляющие, поддержку социальнойсферы, компенсационные выплаты российских холдингов за использованиересурсной и инфраструктурной базы территории.Примерно четверть всех регионов России имеет многопрофильнуюэкономику, в которых основным донором бюджета выступают крупныевертикально-интегрированныеструктуры.Анализстатистическойвзаимосвязи между количеством сделок слияний и поглощений российскиххолдингов и налоговыми отчислениями по федеральным округам на основекоэффициента ранговой корреляции Спирмена (ρ=0,772) показал наличиепрямой связи между количеством сделок M&A и налоговыми отчислениями.Отсюда следует, что процессы слияний и поглощений следуетрассматривать в контексте стратегического взаимодействия региональныхорганов власти и компаний.Однако следует отметить, что в настоящее время не проработанывопросы статистического анализа структурных различий в региональнойинтеграционной активности, построения интегральной оценки мобильностиструктуры M&A по регионам, федеральным округам (ФО).
Средипризнаков, характеризующих региональную экономическую систему,следует особое внимание уделить показателям интеграционной активности,оказывающим влияние на экономический рост и эффективностьфункционирования региональных экономик.Интеграционная активность в регионах России, рассчитываемая какстоимостный объем регионального рынка слияний и поглощений,неоднородна. Так, если в Центральном ФО значение данного показателя в2013 г. составило 49594 млн долл. США, в Уральском федеральном округе –3863 млн долл. США, а в Северо-Кавказском ФО только 28 млн долл.
США.Высокая интеграционная активность в Центральном ФО обеспечиваетсястоимостным объемом рынка слияний и поглощений г. Москва. Низкаяинтеграционная активность в Южном и Северо-Кавказском ФО связана впервую очередь с крайне низкой интеграционной активностью в такихсубъектах РФ, как Ставропольский край, Волгоградская и Ростовскаяобласти.29Если исследовать вклад каждого федерального округа вобщероссийском количестве заключенных сделок слияний и поглощений в2013 г., то здесь лидирует Центральный и Приволжский ФО, а аутсайдерамитакже является Южный и Северо-Кавказский ФО. Из входящих в составЦентрального федерального округа 18 субъектов основная доля поколичеству заключенных интеграционных сделок принадлежит г.
Москва(91,3% от общего числа сделок M&A в данном округе).Распределение федеральных округов в 2013 г. по значению линейногоструктурного сдвига представлено на рисунке 8, который позволяетвыявить, что наибольшими структурными сдвигами по количеству сделокхарактеризуется Южный и Дальневосточный ФО.
Это связано с тем, что вданныхфедеральныхокругахимеетсябольшоеколичествопроизводственных активов как находящихся в стадии банкротства иподлежащих продаже, так и динамично развивающихся и привлекательныхдля инвесторов.Центральный ФО6Северо-Кавказский ФО54Приволжский ФО321Уральский ФО0Дальневосточный ФОЮжный ФОСибирский ФОСеверо-Западный ФОРисунок 8 – Линейные структурные сдвиги по количеству сделок на рынкеM&A в разрезе федеральных округов, 2013 г.Анализ относительных структурных сдвигов, рассчитанных поколичеству сделок и их стоимостному объему на региональных рынкахслияний и поглощений, показал, что все без исключения федеральныеокруга России в результате финансово-экономического кризиса снизилисвою интеграционную активность.
При этом структура регионального рынкаслияний и поглощений по показателю «Сумма сделок M&A» претерпелаболее существенные изменения, чем структура рынка по показателю«Количество сделок M&A» в шести из восьми федеральных округах.В подтверждение гипотезы о существенной дивергенции слияний ипоглощений в российских регионах была рассмотрена динамика изменениякоэффициентов Джини и Герфинделя.
На протяжении всего анализируемогопериода 2003-2013 гг. коэффициент Джини демонстрировал высокиезначения, что свидетельствует о неравномерности распределенияинтеграционной активности по субъектам РФ. На протяжении 2003-2013 гг.значение коэффициента Герфинделя не опускалось ниже 0,76, что3010,90,80,70,60,50,40,30,20,10Коэффициент ГерфинделяКоэффициент Джинисвидетельствует о высокой дифференциации интеграционной активностироссийских холдингов в российских регионах (рисунок 9).20042005200620072008Коэффициент Джини20092010201120122013Коэффициент ГерфинделяРисунок 9 – Динамика значений коэффициентов Джини и Герфинделядля интеграционной активности субъектов РФ за период 2003-2013 гг.Таким образом, для экономики России характерна деформированнаяпространственная структура интеграционной активности холдинговыхструктур.
Востребованность комплексного представления информации ослияниях и поглощениях в субъектах РФ обуславливает необходимостьразработки методологии, позволяющей ранжировать регионы России поуровню интеграционной активности, а также строить единый интегральныйиндикатор, характеризующий региональную интеграционную активность.В связи с этим для исследования интеграционной активности субъектовРоссии была предложена методология, основанная на свертке статистическирегистрируемых переменных.
В работе рассмотрен 61 субъект РФ, вкоторых были зафиксированы завершенные M&A-сделки за 2003-2013 гг.Для сравнительного анализа была сформирована иерархическаятрехуровневая система, включающая 38 показателей, характеризующихрегиональную интеграционную активность (рисунок 10). В дальнейшем дляпостроения интегрального индикатора с помощью корреляционного анализабыло отобрано 25 наиболее существенных признаков.Построение обобщающего показателя интеграционной активностирегионов проводилось с помощью компонентного анализа.
При этомучитывалось, что на собственное значение первой главной компонентыприходилось более 55% суммарной вариации. Обобщающий показательинтеграционной активности для i-го региона (yi) был найден в виделинейной свертки:25yi с 2j ~xi( j ) ,j 1гдеcj–j-йэлементнормированногособственноговектора,~x i( j) –соответствующегопервойглавнойкомпоненте,аj-йунифицированный показатель интеграционной активности для i-го региона.31Интегральная характеристикаИнтегральный показатель региональнойинтеграционной активностивысшего (1-го) уровняИнтегральныехарактеристики2-го уровняРынок корпоративногоконтроляМезоэкономическиепоказателиИнвестиционныйклиматСтатистическиепоказатели 3-гоуровня(базовые)x1 – стоимостной объемрегионального рынкаслияний и поглощений,млн руб.x2 – количественныйобъем региональногорынка M&A, ед.x3 – числоприватизированныхорганизаций, ед.x4 – средства отприватизации,направленные в бюджетрегиона, млн руб.x5 – число ОАО,созданных в результатепреобразования государ.и муниципал.
унитарныхпредприятий, ед.x6 – размер уставногокапитала ОАО,созданных в результатепреобразования государ.и муниципал. унитарныхпредприятий, млн руб.Финансы организацийПреступления и правонарушенияв сфере экономикиx7 – ВРП, млн руб.x8 – доходы местногобюджета, млн руб.x9 – расходы местногобюджета, млн руб.x10 – налоговыепоступления в бюджетсубъекта РФ, млн руб.x11 – уровень занятости,%x12 – уровеньбезработицы, %x13 – среднедушевыеденежные доходы, тысруб.x14 – степень износаосновных фондов, %x15 – число предприятий иорганизаций, ед.x16 – число предприятий сучастием иностранногокапитала, ед.x17 – кредиторскаязадолженность, млн руб.x18 – дебиторскаязадолженность, млн руб.x19 –сумма прибылиорганизаций, млн руб.x20 – задолженность покредитам, млн руб.x21 – сальдированныйфинансовый результатмлн.руб.x22– балансовая стоимостьосновных средств, млн руб.x23– коммерческие иуправленческие расходы,млн руб.x24 – удельный весубыточных организаций, %x25– коэффициентавтономии, %x26– рентабельность, %x27– коэффициент текущейликвидности..x28 – инвестиции в основной капитал, млнруб.x29 – индекс физического объемаинвестиций в ОС, %x30–иностранные инвестиции в регион, млнруб.x31 – инвестиции в ОС организаций регионас участием иностранного капитала, млнруб.x32 – портфельные инвестиции за рубеж,млн руб.x33– прямые инвестиции за рубеж, млн руб.x34 – прочие инвестиции за рубеж, млн руб.x35 – произведенные инвестиции за рубеж,млн руб.x36– стоимость конфликтных активов,млн руб.x37 – число преступлений иправонарушений в сфере экономики, ед.x38 –число уголовных дел, связанных спротивоправными деяниями попосягательству на экономические устоигосударства (рейдерство), ед.Рисунок 10 – Иерархическая система статистических показателейинтеграционной активности в регионах РФ32Интегральные индикаторы были использованы для многомерногоранжирования регионов России по уровню интеграционной активности.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
