voprstatВопросы статистикиVoprosy Statistiki2313-63832658-549910.34023/2313-6383-2020-27-6-56-65voprstat-1215Research ArticleМАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В АНАЛИЗЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИMATHEMATICAL AND STATISTICAL METHODS IN ANALYSIS AND FORECASTINGОценка инвестиционной привлекательности компаний нефтеперерабатывающей промышленности Российской ФедерацииEvaluation of Investment Attractiveness of Russian Oil Refining Industry Companieshttps://orcid.org/0000-0001-7617-0469ПоляковК. Л.PolyakovK. L.

Поляков Константин Львович - канд. техн. наук, доцент, департамент прикладной экономики факультета экономических наук

109028, Москва, Покровский бульвар, д. 11, комн. S505

Konstantin L. Polyakov - Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor, Department of Applied Economics, Faculty of Economic Sciences

11, Pokrovsky Bulvar, Room S505, Moscow, 109028

polyakov.kl@hse.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0182-4875ПоляковаМ. В.PolyakovaM. V.

Полякова Марина Васильевна - канд. техн. наук, доцент, Школа финансов факультета экономических наук

109028, Москва, Покровский бульвар, д. 11, комн. S634

Marina V. Polyakova - Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor, School of Finance, Faculty of Economic Sciences

11, Pokrovsky Bulvar, Room S634, Moscow, 109028

mpolyakova@hse.ruВасилевскийМ. И.VasilevskiiM. I.

Василевский Марк Ильич - студент 4-го курса бакалавриата, факультет мировой экономики и мировой политики

119017, Москва, ул. Малая Ордынка, д. 17, стр. 1

Mark I. Vasilevskii - Fourth-Year Student, Bachelor’s Programme, Faculty of World Economy and International Affairs

17/1, Malaya Ordynka Str., Moscow, 119017

mivasilevskiy@gmail.comНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияNational Research University Higher School of EconomicsRussian Federation2020111220202765665Copyright © Поляков К.Л., Полякова М.В., Василевский М.И., 20202020Поляков К.Л., Полякова М.В., Василевский М.И.Polyakov K.L., Polyakova M.V., Vasilevskii M.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1215

Данная публикация отражает результаты исследований авторов, направленных на поиск путей уменьшения трудоемкости и сложности оценки инвестиционной привлекательности потенциальных получателей инвестиций. Цель исследования – создание методологии, которая позволит эффективно управлять не только процессом определения получателей инвестиций, но и развитием организаций для повышения их инвестиционной привлекательности. Авторы приводят обзор наиболее значимых публикаций, в которых рассматриваются существующие методы оценки инвестиционной привлекательности, основанные как на финансовой отчетности, так и на определении рыночной стоимости бизнеса. В основной части статьи авторы приходят к выводу о том, что технология оболочечного анализа данных (Data Envelopment Analysis - DEA) может быть использована для агрегирования нескольких различных критериев оценки инвестиционной привлекательности в одном номере. Раздел, в котором представлены эмпирические результаты исследования, содержит характеристику ряда показателей российских нефтеперерабатывающих компаний и их агрегирование как на основе метода экспертных оценок, так и на базе формального подхода с применением DEA. В примерах применяются исключительно критерии, рассчитанные на основе финансовой отчетности организаций. Подчеркивается, что в реальной практике первый метод - весьма дорогостоящая и трудоемкая процедура по сравнению со вторым, который обеспечивает формализованное согласование критериев, использованных в уже применявшихся ранее методах оценки, и учитывает ситуацию, сложившуюся во всем изучаемом сегменте рынка. Показано, что расчеты, произведенные на основе двух указанных методов, дают приблизительно одни и те же результаты. Это свидетельствует о том, что предлагаемая авторами методология может рассматриваться как эффективная альтернатива существующим экспертным подходам к оценке инвестиционной привлекательности. В заключительной части статьи формулируются рекомендации по совершенствованию предлагаемого методологического подхода за счет включения в число критериев ряда рыночных показателей, характеризующих деятельность потенциальных получателей инвестиций.

This publication reflects the results of the authors’ research aimed at finding ways to reduce the complexity of appraising the investment attractiveness of potential recipients of investments. The purpose of the research is to create a methodology that will effectively manage not only the process of determining the recipients of investments but also the development of organizations to increase their investment attractiveness. The authors provide an overview of the most significant publications that consider existing methods for appraising investment attractiveness, based on both financial statements and the market value of a business. In the main part of the article, the authors conclude that data envelopment analysis (DEA) may be used to aggregate several different criteria of the investment attractiveness appraising in one number. The section that presents the empirical results of the study contains a description of a number of indicators of Russian oil refining companies and their aggregation based both on the method of expert assessments and a formal approach using the DEA. The examples only apply criteria calculated based on organizations’ financial statements. It is emphasized that in real practice the first method is a very expensive and time-consuming procedure in comparison with the second, which provides a formalized agreement of the criteria used in the former method, and takes into account the situation in the entire market segment under study. It is shown that the calculations made based on these two methods give approximately the same results. This indicates that the methodology proposed by the authors can be considered as an effective alternative to existing expert approaches to appraising investment attractiveness. In the final part of the article, recommendations are formulated for improving the proposed methodological approach by including a number of market indicators that characterize the activities of potential recipients of investments.

инвестиционная привлекательностьфакторы и показатели инвестиционной привлекательностинефтеперерабатывающая промышленностьоболочечный анализ данныхinvestment attractivenessfactors and indicators of investment attractivenessoil refining industrydata envelopment analysisReferencesБаканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1997. 288 с.Bakanov M.I., Sheremet A.D. Theory of Economic Analysis. Moscow: Finance and Statistics Publ.; 1997. 288 p. (In Russ.)Казакова Н.А. Экономический анализ в оценке бизнеса и управлении инвестиционной привлекательностью компании: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2012. 238 с.Kazakova N.A. Economic Analysis in the Assessment of Business and Management of Investment Attractiveness of the Company. Moscow: Finance and Statistics Publ.; 2012. 238 p. (In Russ.)Крылов Э.И., Власова В.М., Егорова М.Г. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2014. 192 с.Krylov E.I., Vlasova V.M., Yegorova M.G. Analysis of the Financial Condition and Investment Attractiveness of the Enterprise. Moscow: Finance and Statistics Publ.; 2014. 192 p. (In Russ.)Ложкина Н.А., Соколова Н.Г. Формирование метода оценки инвестиционной привлекательности предприятия на основе открытой информации // Огарев-online. 2018. № 1. URL: http://journal.mrsu.ru/arts/formirovanie-metoda-ocenki-investicionnojprivlekatelnosti-predpriyatiya-na-osnove-otkrytojinformacii.Lozhkina N.A., Sokolova N.G. Formation of Open Information-Based Method for Assessing Investment Attractiveness of Enterprise. OGAREV-online. 2018(1). (In Russ.) Available from: http://journal.mrsu.ru/arts/formirovanie-metoda-ocenki-investicionnoj-privlekatelnosti-predpriyatiya-na-osnove-otkrytoj-informacii.Самсонов А.В., Васильев И.В. Анализ инвестиционной привлекательности предприятий нефтегазовой отрасли в России // Московский экономический журнал. 2020. № 2. C. 439-450. doi: 10.24411/2413-046Х-2020-10088.Samsonov A.V., Vasiliev I.V. Comparative Analysis of Investment Attractiveness of Oil and Gas Industry Enterprises in Russia.Moscow Economic Journal.2020;(2):439-450. (In Russ.) Available from: doi: 10.24411/2413-046Х-2020-10088.Stern J.M., Shiely J.S. The EVA Challenge: Implementing Value-Added Change in an Organization. New York: Wiley, 2001.Stern J.M., Shiely J.S. The EVA Challenge: Implementing Value-Added Change in an Organization. New York: Wiley; 2001.Ивашковская И.В. Управление стоимостью компании: вызовы российскому менеджменту // Российский журнал менеджмента. 2004. № 4. С. 113-132.Ivashkovskaya I.V. Value Based Management: A Challenge for Russian Managers. Russian Management Journal. 2004;2(4):113-132. (In Russ.)Теплова Т.В. Корпоративные финансы в 2 ч. Ч. 1: учеб. и практикум для академ. бакалавриата. М.: Юрайт, 2019. 390 с.Teplova T.V. Corporate Finance in 2 Parts. Part 1: Textbook and Workshop for Academic Bachelor’s Degree. Moscow: Urayt Publ.; 2019. 390 p. (In Russ.)Kostin K.B. Investment Attractiveness Assessment of Global Russian Companies // Journal of Economics Studies and Research. 2018. Vol. 2018. doi: https://doi.org/10.5171/2018.783590.Kostin K.B. Investment Attractiveness Assessment of Global Russian Companies. Journal of Economics Studies and Research. 2018;(2018). Available from: https://doi.org/10.5171/2018.783590.Arnold G. Corporate Financial Management. 5th ed. Harlow: Pearson Education, 2013.Arnold G. Corporate Financial Management. 5th ed. Harlow: Pearson Education; 2013.Zhu J. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR). Vol. 51. Boston, MA: Springer, 2003. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4757-4246-6.Zhu J. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR), vol. 51. Boston, MA: Springer; 2003. Available from: https://doi.org/10.1007/978-1-4757-4246-6.Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J. (eds) Handbook on Data Envelopment Analysis. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR). Vol. 71. Boston, MA: Springer, 2004. doi: https://doi.org/10.1007/b105307.Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J. (eds) Handbook on Data Envelopment Analysis. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR), vol. 71. Boston, MA: Springer; 2004. Available from: https://doi.org/10.1007/b105307.Hwang S.-N., Lee H.-S., Zhu J. (eds) Handbook of Operations Analytics Using Data Envelopment Analysis. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR). Vol. 239. Boston, MA: Springer, 2016. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7705-2.Hwang S.-N., Lee H.-S., Zhu J. (eds) Handbook of Operations Analytics Using Data Envelopment Analysis. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR), vol. 239. Boston, MA: Springer; 2016. Available from: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7705-2.Farrell M.J. The Measurement of Productive Efficiency // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1957. Vol. 120. No. 3. P. 253-290. doi: https://doi.org/10.2307/2343100.Farrell M.J. The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1957;120(3):253-290. Available from: https://doi.org/10.2307/2343100.Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. 1978. No. 2. Iss. 6. Р. 429-444. doi: https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8.Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research. 1978;2(6): 429-444. Available from: https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8.Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis // Management Science. 1984. Vol. 30. Iss. 9. Р. 1078-1092. doi: https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078.Banker R.D., Charnes A. and Cooper W.W. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science. 1984;30(9):1078-1092. Available from: https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078.Sickles R.C., Zelenyuk V. Measurement of Productivity and Efficiency: Theory and Practice. Cambridge University Press, 2019.Sickles R.C., Zelenyuk V. Measurement of Productivity and Efficiency Theory and Practice. Cambridge University Press; 2019.Bogetoft P., Otto L. Benchmarking with DEA, SFA, and R. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR). Vol. 157. New York: Springer-Verlag, 2011. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7961-2.Bogetoft P., Otto L. Benchmarking with DEA, SFA, and R. International Series in Operations Research & Management Science (ISOR), vol. 157. New York: SpringerVerlag; 2011. Available from: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7961-2.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.