Проведение регрессионного анализа модели Дюпона необходимо для определения связи и влияния темпов прироста рентабельности собственного капитала и темпов прироста факторов [3, с. 228].
Классический подход к оцениванию параметров уравнения регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК). В данном исследовании этот метод используется для идентификации наиболее значимых факторов, которые объясняют изменения ROE [1, с. 12].
Перейдем к дифференциальному уравнению:
, (1)
, (2)
где t – темп прироста.
, (3)
В итоге получаем регрессионное уравнение:
, (4)
где α0,α1,α2,α3 – коэффициенты регрессии
εi – случайная ошибка.
Для проведения регрессионного анализа были использованы данные квартальной финансовой отчетности двадцати компаний металлургической отрасли с 2010 по 2020г.
На основе проведения регрессионного анализа были получены следующие результаты:
Исходя из показателя R2 выбираем компании, для которых фактор (рентабельность продаж, оборачиваемость активов, финансовый рычаг) оказывает влияние на показатель рентабельности собственного капитала, т.е. значение больше 0,7. Результаты представлены в таблице 1.
Таблица 1
Анализ зависимости темпа прироста ROE от темпа прироста факторов
|
R2(ROS) |
Y – пересечение |
R2(AT) |
Y – пересечение |
R2(FLEV) |
Y – пересечение | |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
АЛРОСА |
0,086 |
0,256 |
0,723 |
0,139 |
0,003 |
0,321 |
|
Ашинский метзавод |
0,794 |
-0,706 |
0,000 |
2,022 |
0,347 |
-0,064 |
|
Бурятзолото |
0,719 |
0,452 |
0,166 |
0,154 |
0,006 |
0,358 |
|
ВСМПО – АВИСМА |
0,015 |
0,303 |
0,758 |
0,117 |
0,116 |
0,279 |
|
КОКС |
0,339 |
0,244 |
0,101 |
-0,156 |
0,102 |
-0,034 |
|
Коршуновский ГОК |
0,329 |
0,185 |
0,714 |
0,005 |
0,024 |
0,176 |
|
КУЗОЦМ |
0,825 |
0,312 |
0,209 |
0,087 |
0,040 |
0,533 |
|
ММК |
0,769 |
0,752 |
0,005 |
-3,389 |
0,173 |
-3,805 |
|
НЛМК |
0,998 |
0,361 |
0,037 |
2,043 |
0,016 |
4,248 |
|
Норильский никель |
0,059 |
0,311 |
0,734 |
0,085 |
0,003 |
0,340 |
|
Русполимет |
0,811 |
0,384 |
0,678 |
0,192 |
0,113 |
0,685 |
|
Северсталь |
0,768 |
0,120 |
0,262 |
-0,692 |
0,012 |
-0,389 |
|
Селигдар |
0,072 |
0,360 |
0,044 |
-0,759 |
0,001 |
0,024 |
|
ТМК |
0,982 |
1,005 |
0,012 |
-1,886 |
0,035 |
-4,253 |
|
ТулаЧермет |
0,996 |
0,365 |
0,097 |
0,908 |
0,076 |
3,190 |
|
УралКуз |
0,281 |
0,191 |
0,924 |
0,046 |
0,116 |
0,291 |
|
ЧМК |
0,754 |
0,137 |
0,127 |
-0,387 |
0,001 |
-0,049 |
|
ЧТПЗ |
0,769 |
-0,048 |
0,155 |
-0,496 |
0,039 |
-0,269 |
|
ЧЦЗ |
0,268 |
0,184 |
0,209 |
0,124 |
0,001 |
0,264 |
|
ЧЭМК |
0,814 |
3,517 |
0,022 |
1,445 |
0,076 |
1,484 |
Исходя из показателя R2 выбираем компании, для которых рентабельность продаж оказывает влияние на показатель рентабельности собственного капитала, если значение больше 0,7 тогда точность подбора уравнения регрессии – высока, т.е. в случае изменения темпа прироста ROS приводят к изменению темпа прироста ROE. К таким компаниям относятся ПАО «Ашинский метзавод», ПАО «Бурятзолото», ОАО «КУЗОЦМ», ПАО «ММК», ПАО «НЛМК», ПАО «Русполимет», ПАО «Северсталь», ПАО «ТМК», ПАО «ТулаЧермет», ПАО «ЧМК», ПАО «ЧТПЗ» и ПАО «ЧЭМК».
Изменение темпа роста оборачиваемости активов приводит к изменению темпа прироста рентабельности собственного капитала в следующих компаниях: ПАО «АЛРОСА», ПАО «ВСМПО – АВИСМА», ПАО «Коршуновский ГОК», ПАО «Норильский никель» и ПАО «УралКуз». В данном уравнении самое низкое значение R2 в ПАО «ММК» равное 0,005, точность подбора уравнения регрессии – низкая, т.е. в 0,5% случаев изменения темпа прироста АТ приводят к изменению темпа прироста ROE, остальные 99,8% изменения объясняются факторами, не учтенными в модели, поэтому данный фактор признается незначимым.
В случае рассмотрения финансового рычага, как фактора влияния, для всех компаний точность подбора уравнения регрессии – низкая, т.е. более 80% изменений темпов прироста собственного капитала объясняется факторами, не учтенными в модели, поэтому данный фактор признается незначимым.
Исходя из значений R2 все анализируемые компании можно разделить на две группы:
- Фактор, влияющий на изменение ROE – рентабельность продаж.
- Фактор, влияющий на изменение ROE – оборачиваемость активов.
Исключив несущественные факторы из модели каждой компании построены регрессионные модели зависимости темпа прироста ROE от темпа прироста всех факторов. Поскольку для каждой компании значим один фактор, то значения Y – пересечение и переменная х остаются неизменны.
Уравнения зависимости темпа прироста ROE от темпов прироста, влияющих на него факторов, выглядят следующим образом:
– ПАО «АЛРОСА»;
– ПАО «Ашинский метзавод»;
– ПАО «Бурятзолото»;
– ПАО «ВСМПО – АВИСМА»;
– ПАО «Коршуновский ГОК»;
– ОАО «КУЗОЦМ»;
– ПАО «ММК»;
– ПАО «НЛМК»;
– ПАО «Норильский никель»;
– ПАО «Русполимет»;
– ПАО «Северсталь»;
– ПАО «ТМК»;
– ПАО «ТулаЧермет»;
– ПАО «УралКуз»;
– ПАО «ЧМК»;
– ПАО «ЧТПЗ»;
– АО «ЧЭМК».
Анализ коэффициентов регрессии показал, что для 12 компаний рентабельность продаж влияет на ROE, а для 5 компаний значимым фактором является оборачиваемость активов. В ПАО «Русполимет» при увеличении темпа прироста рентабельности продаж на 1%, темп прироста рентабельности собственного капитала увеличится в среднем на 2,053%, данное значение влияния является наибольшим среди других компаний металлургической отрасли. В ПАО «АЛРОСА» при увеличении темпа прироста оборачиваемости активов на 1%, темп прироста рентабельности собственного капитала увеличится в среднем на 1,341%.
Также при выявлении значимых факторов необходимо учитывать отраслевую специфику, особенность ведения учета, а также определенных финансовых и хозяйственных условий, сложившихся на предприятии. Так, значимость темпа прироста ROS для всех исследуемых компаний металлургической отрасли объясняется тем, что в компаниях приоритетна операционная деятельность, одним из показателей эффективности которой является рентабельность продаж [2, с.153].
.png&w=640&q=75)
