Вкр Разработка стратегии развития транснациональной корпорации
 Скачать 2.87 Mb.
|
|
2.3. АНАЛИЗ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ПОЗИЦИЙ КОРПОРАЦИИ НА ОТДЕЛЬНЫХ МИРОВЫХ РЫНКАХ Концерн Bayer через свои подразделения в основном представлен наследующих товарных мировых рынках агрохимический (Bayer CropScience), фармацевтический рынок (Bayer Schering Pharma, Bayer Consumer Care,), рынок ветеринарных препаратов (Bayer Animal Health) и рынок высокотехнологичных полимеров (Bayer MaterialScience AG), что обосновывает необходимость проведения сравнительного анализа стратегических позиций Bayer на всех вышеуказанных сегментах. На агрохимическом рынке ведущие позиции занимает такое подразделение концерна как Bayer CropScience AG, о чем свидетельствуют данные соответствующего рейтинга (таблица 18). Таблица 18 – ТОП компаний по производству средств защиты растений по результатам рейтингов 2017-2019 Рейтинг Компания Объем продаж, млн 2017 2018 2019 2019 2018 2017 1 2 1 Bayer Crop Science 10374 9641 7622 2 1 2 Syngenta 10118 9909 9244 3 3 3 BASF 7123 6916 6704 4 4 4 Corteva Agriscience 6256 6445 6184 6 7 5 FMC 4609 4285 2531 8 9 6 UPL 4461 2741 2296 5 6 7 Adama 3611 3617 3259 7 8 8 Sumimoto Chemical 2575 2538 2487 9 10 9 Nufarm 2517 2332 2234 13 14 10 Jiabgsu Yangnong 1251 937 646 Результаты рейтинга (таблица 18) свидетельствуют о том, что Bayer CropScience AG, занимавший в течение 2017-2018 гг. второе место в тройке лидеров, уступая по объемам продаж только Syngenta, по итогам 2019 г. вышел на первое место, опередив по объемам продаж своего главного конкурента – Syngenta – на 256 млн. Составлено автором по [63, 69-71]. 63 При этом ведущие позиции в мире по объему продаж на агрохимическом рынке Bayer CropScience AG сохраняет еще с 2015 г. (рисунок 18). Рисунок 18 – Объемы продаж средств защиты растений ведущих агрохимических компаний мира, млн. Как следует из показателей объемов продаж (рисунок 18) в течение 2015- 2019 гг. все три лидера рынка показывали похожую волнообразную динамику с максимальным спадом в 2015 г, составившими соответственно у Syngenta, Bayer Crop Science и BASF (таблица 19). Таблица 19 – Темы прироста объемов продаж ведущих агрохимических компаний мира, Компания 2016/2015 2017/2016 2018/2017 2019/2018 2019/2012 Syngenta -4,3 -3,4 7,2 2,1 -1,9 Bayer Crop Science -4,1 -1,1 10,7 7,6 8,8 BASF -4,7 8,8 3,2 3,0 18,5 Следует отметить значительное усиление позиций на рынке компании BASF, показавшей в 2013 г. рекордный среди тройки лидеров завесь анализируемый период прирост в 15,5. Максимальный прирост продаж в 2019 г. в сравнении с 2012 г. также принадлежит BASF и составляет 18,5%. Так, аналогичный показатель по Bayer Crop Science составил только 8,8%, а по Syngenta вообще был отрицательным со значение в 1,9%. Места в тройке лидеров Составлено автором по [63, Составлено автором 9571 9244 9909 10118 9186 8810 8713 9641 10374 6464 6163 6704 6916 7123 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 2015 2016 2017 2018 2019 Syngenta Bayer Crop Science BASF 64 вплоть дог. распределялись также, как ив течение предыдущих 6 лети филиал ChemChina, Syngenta, в 2018 г. все еще оставался лидером рынка. В 2019 г. Syngenta уступил лидерство Bayer Crop Science, а BASF, несмотря на высокую динамичность развития, остался нам месте. В тоже время, разрыв между первыми вторым, вторыми третьим, а также первыми третьим местами в рейтинге сократился си млн. USD дои млн. USD соответственно. Также следует отметить, что на усиление позиций Bayer Crop Science на агрохимическом рынке существенное влияние оказало успешное завершение сделки по приобретению Monsanto. Максимальное присутствие Bayer's Crop Science представлено на рынке средств защиты растений и рынке семян Северной Америки, а минимальное – на рынке Азии (рисунок 19). Рисунок 19 – Географическая структура продаж Bayer Crop Science AG, 2019 г. 30 Как видно на рисунке 19, на сегмент Северная Америка, по итогам 2019 г. приходилось 44,0% процента общего объема продаж Bayer's Crop Science. В тоже время именно этот сегмент является лидирующими по по приросту объема продаж в 2019 г. в сравнении с 2016 г. (таблица 20). Так, продажи поданному географическому сегменту в 2019 г. превышали уровень 2016 г. более чем в три раза. Составлено автором по [55]. Европа/Ближний Восток/Африка 21% Северная Америка 44% Азия 9% Латинская Америка 65 Таблица 20 – Показатели продаж Bayer CropScience AG в разрезе отдельных географических сегментов 31 Регион мира Год 2019/2016 2016 2017 2018 2019 Абсол. измен. Темп прироста, % Европа Ближний Восток / Африка 3290 3335 3689 4170 880 26,7 Северная Америка 2616 2772 4696 8743 6127 234,2 Азия и Тихоокеанский регион 1548 1563 1858 1829 281 18,2 Латинская Америка 2461 1907 4023 5090 2629 106,8 Итого 9915 9577 14266 19832 9917 100,0 На втором месте по объемам продаж (равно как и по приросту продаж) в течение того же периода находилась Латинская Америка со значением в 106,8% (2629 млн. EUR) в 2019 г. Усилились в течение 2016-2018 гг. позиции Bayer CropScience AG и на двух других географических сегментах Европа Ближний Восток / Африка и Азия и Тихоокеанский регион, прирост продаж на которых составили соответственно. В целом общий прирост продаж в течение 2016-2019 гг. составил 100,0%. В течение 2016-2019 гг. имели место и определенные изменения в товарной структуре продаж Bayer's Crop Science (рисунок 20). Рисунок 20 – Товарная структура продаж Bayer's Crop Science 32 Составлено автором по Составлено автором по [52, Средства защиты растений Семена Прочее 66 Так доля средств защиты растений в обще объеме продаж снизилась св г. до 47% в 2019 гс одновременным ростом за этот период доли семян св г. до 29% в 2019 г. Такое увеличения доли семян в объеме продаж в значительной мере обусловлено завершением в 2018 г. сделки с Monsanto. Объемы продаж Bayer's Crop Science в разрезе отдельных товарных категорий, характеризующие позиции подразделения концерна на мировом товарном рынке, представлены в таблице 21. Таблица 21 – Продажи Bayer's Crop Science в разрезе отдельных товарных категорий 33 Категории продукции млн 2019/2016 2016 2017 2018 2019 Абсол. измен. Темп прироста, % Средства защита растений 7011 6476 8163 9263 2252 32,1 гербициды 2693 2633 4171 5097 2404 89,3 фунгициды 2961 2597 2647 2718 -243 -8,2 инсектициды 1357 1246 1345 1448 91 6,7 Семена 1356 1503 2437 5853 4497 331,6 Прочее 950 927 3666 4716 3766 396,4 Всего 9317 8906 14266 19832 10515 112,9 Как видно изданных таблицы 21, в течение 2016-2019 гг. имел место значительный рост продаж, как по группе Средства защиты растений, таки по группе Семена. Так, прирост объемов продаж средств защиты растений в 2019 г. против 2016 г, составил 32,1% (2252 млн. EUR), а прирост продажи семян – 331,6% (4497 млн. EUR). В основе такого существенного прироста продаж семян также лежит завершение в 2018 г. сделки с Monsanto. Что касается группы Средства защиты растений, то прирост продаж по этой группе в основном обусловлен ростом продаж гербицидов, прирост которого составил 89,3% в 2019 г. относительно 2016 г. При этом, если прирост по инсектицидам был незначительными составил 6,7%, то по группе фунгициды имело место сокращение продаж на 8,2% (243 млн. EUR). В целом, результаты проведенного анализа позволяют сделать вывод о значительном усилении стратегических позиций Bayer как на рынке средств Составлено автором по [52-55]. 67 защиты растений, таки на рынке семян. При этом основные продажи сконцентрированы на рынках Северной и Южной Америка рынок Азии остается мало охваченным. Высокие позиции Bayer занимает и на мировом фармацевтическом рынке рисунок 21). Рисунок 21 – Позиции Bayer Pharmaceuticals на мировом фармацевтическом рынке, место в рейтинге 34 В 2015 г. Bayer Pharmaceuticals не входил в рейтинг 10 крупнейших фармацевтических компаний по версии а, заняв е место. Самую высокую позицию на мировом фармацевтическом рынке за период 2016-2019 гг. Bayer AG занимал в 2017 г, когда объем продаж фармацевтических подразделений концерна достиг 30,0 млрд, что позволило занять в рейтинге Fiercepharma восьмое место. В следующем году Bayer AG уступил одну позицию, в результате чего переместился на е место в рейтинге с уровнем дохода в 28,39 млрд, а в 2019 гс доходом в 26,5 млрд – на е место. В итоге как в 2016 г. Bayer AG в 2019 г. продолжал занимать е место рейтинге. В итоге, изменений стратегических позиций Bayer на мировом фармацевтическом рынке в течение 2016-2019 гг. не было. Фармацевтический рынок, отличаясь высокой изменчивостью в сравнении с агрохимическим, характеризуется при этом относительно стабильным Составлено автором по [65]. 13 10 8 9 10 0 2 4 6 8 10 12 14 2015 2016 2017 2018 2019 68 составом компаний, занимающих первые места в рейтинге. Такими компаниями по итогам 2019 г, как и год назад, были Johnson & Johnson, Roche, Pfizer, Novartis и Merck & Co. ТОП компаний рейтинге Big Pharma [15] в целом совпадает рейтингами предыдущего года, за исключением того, что компания Eli Lilli выбыла из ТОП, ее место занял Bayer Переместившийся с 9-1 позиции в 2018 г. на ю в 2019 га место Bayer на й позиции заняла не входившая в рейтинг 2018 г. Takeda. В итоге ТОП компаний Big Pharma имел следующий вид (таблице 22). Таблица 22 – ТОП компаний Big Pharma по объемам продаж. 35 Место в рейтинге 2019 Компания Страна Годовой объем продаж, млрд 2015 2019 1 Johnson & Johnson США 74,35 82,10 2 Roche Швейцария 47,75 63,54 3 Pfizer США 49,61 51,75 4 Novartis Швейцария 49,56 47,45 5 Merck США 42,24 46,84 6 GlaxoSmithKline Великобритания 35,84 43,26 7 Sanofi Франция 41,24 40,51 8 AbbVie США 22,86 33,27 9 Takeda Япония 17,78 29,88 10 Bayer Германия 23,41 26,59 Bayer в 2019 г. удалось сохранить свое присутствие в ТОП даже несмотря на существенное падение уровня прибыли в этом году, составившее 5641 млн (7336 млн в 2017 г. против 1695 млн в 2018 г. Отдельно следует подчеркнуть, что многие компании из ТОП-списка (таблица 22) в последние годы столкнулись с большими потерями на патентах, что негативным образом отразилось на их прибыльности. Также следует отметить, что при составлении рейтинга его разработчиками в объемы продаж Bayer AG небыли включены данные научно-исследовательского отдела Bayer AG, т.к. круг его исследований слишком далек от здоровья людей или животных. При этом в Составлено автором по [65]. 69 доходах таких ведущих фармацевтических компаний, как Johnson & Johnson и Roche, были учтены доходы от реализации медицинских приборов и доходы диагностических подразделений соответственно. Сопоставление доходов Bayer AG, полученных на мировом фармацевтическом рынке, и лидера рынка Johnson & Johnson представлены на рисунке 22. Рисунок 22 – Доходы Johnson & Johnson и Bayer Pharmaceuticals на мировом фармацевтическом рынке, млрд.USD 36 Показатели доходов Bayer и лидера рынка Johnson & Johnson (рисунок 26) после 2017 г. изменились в противоположных направлениях. Так, после роста у обеих компаний продаж в 2017 г. в сравнении с 2016 г, (6,5% Johnson & Johnson и 11,9% у Bayer), Johnson & Johnson продемонстрировала дальнейший рост, составивший 6,7% в 2018 г. ив г, в то время как у Bayer продажи стабильно сокращались на 5,4% и 6,3% соответственно. Таким образом, позиции лидера рынка в 2019 г. еще более окрепли, в то время как позиции Bayer остались практически без изменений. По товарной номенклатуре можно отметить, что почти половина (44%) всех доходов, полученных Bayer от реализации лекарственных препаратов, была обеспечена продажей только трех основных препаратов (рисунок 23): Xarelto, Eylea, Mirena. Составлено автором по [65]. 74.35 71.80 76.50 81.60 82.10 23.41 25.30 30.00 28.39 26.59 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 2015 2016 2017 2018 2019 Johnson & Johnson Bayer Pharmaceuticals 70 Рисунок 23 – Структура доходов, полученных Bayer Pharmaceuticals в 2019 г. 37 При этом по оценкам Evaluate Pharma [64] объем мирового рынка рецептурных препаратов по итогам 2019 г. составил 871 млрд. Таким образом, в 2019 г. объем продаж Bayer Pharmaceuticals составлял 1,9% мирового фармацевтического рынка. На мировом рынке ветеринарных препаратов Bayer AG представлена таким подразделением как Bayer Animal Health. По итогам 2018 г. крупнейшей компанией на данном рынке являлась Zoetis с доходом около 5,83 млрд. USD. Отдельно следует почеркнуть, что дог была частью Pfizer (под названием Pfizer Animal Health), ведущими товарными категориями которой являлись вакцины и противоинфекционные препараты. Основными конкурентами Zoetis на рынке ветеринарных препаратов в 2018 г. были немецкий Boehringer Ingelheim (со значением в 4,53 млрд, американские Merck & Co. и Elanco (с объемами продаж 4,21 млрд и 3,07 млрд соответсвтенно). Bayer AG в 2018 г. на данном рынке по уровню полученного дохода занял е место со значением в 1,72 млрд (рисунок 24). Несмотря на ведущие позиции на рынке ветеринарных препаратов рисунок 24) в 2019 г. Bayer AG достиг окончательного соглашения о продаже своего ветеринарного бизнеса американской компании Elanco Animal Health. Составлено автором по Прочее 71 Рисунок 24 – Позиции Bayer Animal Health на мировом рынке ветеринарных препаратов, млрд. Следует отметить, что в 2014 гуже приобрела швейцарский сегмент Novartis в области охраны здоровья животных. Таким образом, Elanco в течение 5 лет было осуществлено две крупные сделки по покупке крупных игроков мирового ветеринарного рынка. Однако, в связи стем, что Bayer завершила продажу своего подразделения Animal Health компании Elanco в августе 2020 г, более подробный анализ стратегических позиций концерна на рынке ветеринарных препаратов представляется нецелесообразным. Обзоры мирового рынка высокотехнологичных полимеров в официальных открытых источниках отсутствуют, что обусловило отсутствие оценки стратегических позиций Bayer Material Science AG. В целом результаты проведенного анализа свидетельствуют о том, что ключевыми для концерна являются агрохимический и фармацевтический рынок. 38 Составлено автором по [72]. 6.26 4.53 4.39 3.97 3.07 2.25 1.76 1.05 0.8 0.6 4.77 1.49 3.32 1.12 3.18 1.49 1.63 0.93 0.17 0.21 0 1 2 3 4 5 6 7 Zoetis Boehringer Ingelheim Animal Health Merck Animal Health Covetrus Elanco Idexx Laboratories Bayer Animal Health Virbac Fibro Animal Health Dechra Pharmaceuticals 2015 2019 72 3. ФОРМИРОВАНИЕ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИХ ПОЛОЖЕНИЙ ПО РАЗРАБОТКЕ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ТРАНСНАЦИОНАЛЬНОЙ КОРПОРАЦИИ BAYER AG 3.1. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ОТДЕЛЬНЫХ ФАКТОРОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТЕКУЩЕЙ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ КОРПОРАЦИИ Устойчивое (сбалансированной и непрерывное) развитие корпорации выступает залогом ее безопасности и конкурентоспособности и достигается путем разработки соответствующей стратегии. При постановке проблемы оценки эффективности стратегии развития корпорации очевидна необходимость использования методов экономико-математического моделирования. При этом одной из самых весомых составляющих системы управления корпорацией является капитализация (рыночная стоимость, поскольку она определяет уровень соответствия стратегии корпорации требованиям рыночной среды, а также выступает ключевым фактором стратегии развития в условиях рыночной экономики, непосредственно связанным с экономической эффективностью развития и достижением главной цели деятельности корпорации, состоящей в повышении благосостояния ее собственников, а также влияет нарост показателей конкурентоспособности, финансовой устойчивости и инвестиционной привлекательности любой корпорации. Рыночную капитализацию общепринято считать упрощенным способом оценки размера компании, ее рыночной стоимости, успешности, эффективности, а динамика рыночной капитализации помогает понять потенциал роста корпорации, благосклонность инвесторов и их будущие ожидания и уровень риска для ее акций. В связи с вышеуказанным с целью выявления степени зависимости эффективности текущей стратегии развития Bayer AG от влияния отдельных внутренних и внешних факторов необходимо построить многофакторную 73 корреляционно-регрессионную модель, в которой результирующим показателем зависимой переменной) выступает капитализация (рыночная стоимость) корпорации. Многофакторный корреляционный анализ предполагает следующие этапы построения модели множественной регрессии (рисунок 25). Рисунок 25 – Последовательность проведения корреляционно-регрессионного анализа 39 Таким образом, прежде всего необходимо осуществить отбор всех возможных независимых переменных, учитывая при этом следующие условия - все факторы можно измерить и, соответственно, информация о них - содержаться в учете и отчетности - в корреляционную модель линейного типа не рекомендуется включать факторы, связь которых с результативным показателем имеет криволинейный характер Составлено автором. Этапы многофакторного корреляционного анализа Этап 1 Определение факторов, оказывающих влияние на результирующий признаки отбор наиболее существенных из них Этап 2 Сбор и оценка исходной информации для проведения корреляционного анализа Этап 3 Определение характера и модели связи между независимыми переменными и результирующим показателем подбор математического уравнения, наиболее точно отражающего характер взаимосвязи) Этап 4 Расчет основных показателей корреляционной связи Этап 5 Статистическая оценка результатов корреляционного анализа и их практическое применение 74 - нельзя включать в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем имеет функциональный характер. После отбора факторов и соответствующей оценки исходной информации важной задачей корреляционного анализа является моделирование связи между факторными и результативными показателями, то есть подбор соответствующего уравнения, лучше всего будет характеризовать изучаемые связи. Если связь всех независимых переменных с результативным показателем имеет прямолинейный характер, то для записи таких зависимостей используют линейную функцию 𝑦 = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏 𝑚 𝑋 𝑚 , (1) где y – расчетное значение регрессии, является оценкой ожидаемого значения y при фиксированных значениях независимых переменных X 1 , ..., X m – наиболее значимые независимые переменные b 0 - параметр, показывающий усредненное влияние на результативный показатель факторов, которые не включены в модель (или не выделены для исследования b1, ..., b m – коэффициенты регрессии, каждый из которых показывает насколько единиц изменится y с изменением соответствующего признака x на единицу при условии, что последние признаки не изменятся. Оценка параметров уравнения множественной регрессии осуществляется методом наименьших квадратов, предусматривающим решение системы линейных алгебраических уравнений { Ʃ𝑦 = 𝑛𝑏 0 + 𝑏 1 Ʃ𝑥 1 + 𝑏 2 Ʃ𝑥 2 + ⋯ + 𝑏 𝑚 Ʃ𝑥 𝑚 Ʃ𝑦𝑥 1 = 𝑏 0 Ʃ𝑥 1 + 𝑏 1 Ʃ𝑥 1 2 + 𝑏 2 Ʃ𝑥 1 𝑥 2 + ⋯ + 𝑏 𝑚 Ʃ𝑥 𝑚 𝑥 1 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … . Ʃ𝑦𝑥 𝑚 = 𝑏 0 Ʃ𝑥 𝑚 + 𝑏 1 Ʃ𝑥 1 𝑥 𝑚 + 𝑏 2 Ʃ𝑥 𝑚 𝑥 2 + ⋯ + 𝑏 𝑚 Ʃ𝑥 𝑚 2 (2) Одним из методов решения такой системы нормальных уравнений является метод определителей 75 𝑏 0 = ∆𝑏 0 ∆ , 𝑏 1 = ∆𝑏 1 ∆ , 𝑏 𝑚 = ∆𝑏 𝑚 ∆ , (3) ∆= | 𝑛 Ʃ𝑥 1 Ʃ𝑥 2 … Ʃ𝑥 𝑚 Ʃ𝑥 1 Ʃ𝑥 1 2 Ʃ𝑥 1 𝑥 2 … Ʃ𝑥 1 𝑥 𝑚 … … … … Ʃ𝑥 𝑚 Ʃ𝑥 1 𝑥 𝑚 Ʃ𝑥 2 𝑥 𝑚 … Ʃ𝑥 𝑚 2 | (4) ∆b 0 , ∆b 1 , …, ∆b m – частичный определитель, который получают путем замены соответствующего столбика матрицы определителя системы данными левой части системы (3.4), например ∆𝑏 0 = | Ʃ𝑦 Ʃ𝑥 1 Ʃ𝑥 2 … Ʃ𝑥 𝑚 Ʃ𝑦𝑥 1 Ʃ𝑥 1 2 Ʃ𝑥 1 𝑥 2 … Ʃ𝑥 1 𝑥 𝑚 … … … … Ʃ𝑦𝑥 𝑚 Ʃ𝑥 1 𝑥 𝑚 Ʃ𝑥 2 𝑥 𝑚 … Ʃ𝑥 𝑚 2 | (5) Вовремя компьютерной обработки исходной информации с помощью стандартных программ осуществления корреляционно-регрессионного анализа, расчет параметров применяемых математических функций является достаточно быстрой операцией. Вышеуказанная методика была применена для определения зависимости эффективности стратегии Bayer AG от факторов ее развития. При формировании системы независимых переменных, с учетом математического характера разрабатываемой модели, рассматривались внутренние и внешние факторы, оказывающие влияние на функционирование ТНК (рисунок 6) со статусом объективные. При формировании совокупности независимых переменных за основу были приняты классификационные группы, приведенные в таблице 4, с учетом данных и показателей, имеющихся в публичном доступе таблица 23). Таблица 23 – Независимые переменные 40 Факторы развития Вид факторов, их параметры Показатели развития Обозначение внутренние Факторы предложения количество и качество основных факторов производства количество занятых сотрудников Х 1 стоимость основных средств Х 2 расходы на НИОКР Х Составлено автором 76 Продолжение таблицы 23 Факторы развития Вид факторов, их параметры Показатели развития Обозначение объем производительного капитала величина капитала Х 4 величина оборотного капитала Х 5 величина товарно- материальных запасов Х 6 Факторы спроса ценовые чистый доход от реализации продукции Х 7 Факторы распределения привлечение ресурсов величина собственного капитала Х 8 величина заемного капитала Х 9 Величина кредиторской задолженности Х 10 рациональное распределение ресурсов величина собственного оборотного капитала Х 11 абсолютная ликвидность Х 12 текущая ликвидность Х 13 Институциональные факторы эффективность внутреннего функционирования эффективность использования ресурсного потенциала Х 14 ресурсоотдача Х 15 чистая прибыль Х Х 17 Внешние Факторы спроса ценовые Величина мирового ВВП Х 18 Индекс Доу-Джонса Х 19 Для оценки качества связи между зависимыми переменными и факторами в корреляционно-регрессионной модели, использовался коэффициент детерминации на основе шкалы Чеддока (таблица 24). В процессе построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели использовался широкий спектр показателей годовой отчетности 77 Bayer AG, позволивших сформировать матрицу исходных данных для расчета параметров модели (таблица 25). Таблица 24 – Шкала Чеддока для оценки качества корреляционной связи на основе коэффициента детерминации [23] Интервал значений коэффициента детерминации Характеристика тесноты связи 1 связь функциональная [0,9; 1) связь очень сильная [0,7; 0,9) связь сильная [0,5; 0,7) связь значительная [0,3; 0,5) связь умеренная [0,1; 0,3) связь слабая [0; 0,1) связь отсутствует Таблица 25 – Матрица исходных данных для построения кореляционно- регрессионной модели 41 Фактор Значение фактора 2015 2016 2017 2018 2019 Результирующий признак Y 95,8 82,0 86,0 56,5 71,5 Независимые переменные Х 116600 99592 99820 107894 103824 Х 12375 13114 7633 12943 12479 Х 25045 23187 23633 22576 26078 Х 73917 82238 75087 126732 126174 Х 23821 30447 30073 31065 32439 Х 8550 8408 6550 11132 10650 Х 46085 34943 35015 39586 43545 Х 24265 30333 36801 45977 47253 Х 49652 51905 38286 80755 78921 Х 5945 6410 5129 6038 6426 Х -20374 -8049 -49650 -46482 Х 0,133 0,311 0,677 0,226 0,237 Х 1,489 1,745 2,239 1,343 1,397 Х 1,203 0,782 0,913 0,878 1,144 Х 0,736 0,501 0,550 0,369 0,407 Х 4110 4531 7336 1695 4091 Х 6241 5738 5903 3454 4189 Х 74829 76022 80716 85690 87552 Х 12741 10120 12942 17825 25779 Составлено автором по [52-55, 56, 57]. 78 Все независимые переменные были проверены на наличие корреляционной связи с результирующим показателем посредством расчета коэффициента детерминации. Результаты приведены на рисунке 26. Рисунок 26 – Коэффициенты детерминации независимых переменных и результирующего показателя 42 Интерпретация приведенных на рис. 3.2 показателей согласно шкале Чеддока приведена в таблице 26. Таблица 26 – Интерпретация результатов корреляционного анализа согласно шкале Чеддока 43 Независимая переменная Показатель развития Коэффициент детерминации Интерпретация корреляционной связи с результирующим показателем Х количество занятых сотрудников 0,208 связь слабая прямая Х стоимость основных средств -0,338 связь умеренная обратная Х расходы на НИОКР 0,342 связь умеренная прямая Х величина капитала -0,902 связь очень сильная прямая Х величина оборотного капитала -0,727 связь сильная обратная Х величина товарно- материальных запасов -0,777 связь сильная обратная Составлено автором. 43 Составлено автором 0.342 -0.902 -0.727 -0.777 0.114 -0.865 -0.844 -0.312 0.784 0.162 0.475 0.347 0.924 0.656 0.969 -0.811 -0.561 -1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000 1.500 Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х Х Х Х Х Х Х Х Х 79 Продолжение таблицы 26 Независимая переменная Показатель развития Коэффициент детерминации Интерпретация корреляционной связи с результирующим показателем Х чистый доход от реализации продукции 0,114 связь слабая прямая Х величина собственного капитала -0,865 связь сильная обратная Х величина заемного капитала -0,844 связь сильная обратная Х величина кредиторской задолженности -0,312 связь умеренная обратная Х величина собственного оборотного капитала 0,784 связь сильная прямая Х абсолютная ликвидность 0,162 связь слабая прямая Х текущая ликвидность 0,475 связь умеренная прямая Х эффективность использования ресурсного потенциала 0,347 связь умеренная прямая Х ресурсоотдача 0,924 связь очень сильная прямая Х чистая прибыль 0,656 связь значительная прямая Х EBIT 0,969 связь очень сильная прямая Х Величина мирового ВВП -0,811 связь сильная обратная Х Индекс Доу-Джонса -0,561 связь значительная непрямая По результатам интерпретации результатов анализа корреляционной связи независимых переменных с результирующим показателем для многофакторной корреляционно-регрессионной модели были отобраны независимые переменные, имеющие значительную, сильную и очень сильную связь с результирующим показателем, а именно Х – величина капитала Х – величина оборотного капитала Х – величина товарно-материальных запасов Х – величина собственного капитала Х – величина заемного капитала Х – величина собственного оборотного капитала Х – ресурсоотдача; 80 Х – чистая прибыль Х – EBIT; Х – величина мирового ВВП; Х – индекс Доу-Джонса. На основании отобранных независимых переменных была составлена матрица исходных данных для построения корреляционно-регрессионной модели (таблица 27). Таблица 27 – Исходные данные для построения корреляционно-регрессионной модели 44 Фактор Значения 2015 2016 2017 2018 2019 Х 73917 82238 75087 126732 126174 Х 23821 30447 30073 31065 32439 Х 8550 8408 6550 11132 10650 Х 24265 30333 36801 45977 47253 Х 49652 51905 38286 80755 78921 Х -24848 -20374 -8049 -49650 -46482 Х 0,736 0,501 0,550 0,369 0,407 Х 4110 4531 7336 1695 4091 Х 6241 5738 5903 3454 4189 Х 74829 76022 80716 85690 87552 Х 12741 10120 12942 17825 25779 Результаты расчета коэффициентом регрессии отдельных независимых переменных, проведенные с применением функции Регрессия MS Excel, приведены на рисунке 27. Как видно на рисунке 27 из 11 независимых переменных только 4 имеют коэффициенты регрессии отличные от 0: Х – величина капитала Х – величина заемного капитала Х – величина собственного оборотного капитала Х – индекс Доу-Джонса. С учетом этого был проведен повторный расчет параметров кореляционно- регрессионной модели с применением функции Регрессия MS Excel. Составлено автором 81 Рисунок 27 – Коэффициенты регрессии независимых переменных 45 В результате расчетов была получена модель следующего вида y=127837,9-1,44x 1 +1,153x 2 +0,321x 3 +1,922x 4 , (6) где y – капитализация Bayer AG, млрд. EUR Х – величина капитала Х – величина заемного капитала Х – величина собственного оборотного капитала Х – индекс Доу-Джонса. В процессе построения и тестирования модель (6) проверялась на соответствие следующим условиям качества корреляционно-регрессионного связи - значительная теснота связи модели (значение коэффициента детерминации согласно шкале Чеддока составляла выше 50%); - модель является адекватной с уровнем доверия в 3% (значимость статистики Фишера для модели должен составлять менее 3%); - все независимые переменные модели являются значимыми при уровне доверия 3% (значимость независимых переменных должна быть ниже 3%). Составлено автором 0 0 0 1.153 0.322 0 0 0 0 1.922 -2.000 -1.500 -1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000 1.500 2.000 2.500 Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х11 82 Однако на основании коэффициентов регрессии нельзя судить, какой из факторных признаков более всего влияет на результирующий, поскольку коэффициенты регрессии между собой несравнимы, поскольку выражены разными единицами. С целью выявления сравнительной силы влияния отдельных факторов и их резервов, статистика вычисляет частичные коэффициенты эластичности Ɛ i по формуле 𝜀 𝑖 = 𝑏 𝑖 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 (7) где b i – коэффициент регрессии прим факторе 𝑥 𝑖 – среднее значение го фактора 𝑦 𝑖 – среднее значение рассчитанного результативного признака. Частичные коэффициенты эластичности показывают, насколько процентов в среднем изменится результативный признак при изменении на 1% каждого фактора и фиксированном положении других факторов. Соответственно, коэффициенты эластичности по модели (7) составляют 𝜀 1 =1,78; 𝜀 2 =1,10; 𝜀 3 =0,55; 𝜀 4 =0,29. Анализ частных коэффициентов эластичности показывает, что наибольшее влияние на капитализацию Bayer AG имеет внутерннйи фактор развития – величина капитала корпорации, в частности с увеличением общей суммы капитала на 1% капитализация корпорации снижается на 1,78%. Наименьшее влияние на капитализацию Bayer AG. Имеет внешний фактор – индекс Доу-Джонса, изменение которого на 0,29%. Таким образом, результаты построения корреляционно-регрессионной модели свидетельствуют о целесообразности концентрации внимания при разработке стратегии развития Bayer AG на внутренних факторах развития. При этом, исходя из того, что все три внутренних фактора, вошедших в модель (3.6) характеризуют финансовую сторону деятельности корпорации, особое внимание при разработке вышеуказанной стратегии необходимо уделить финансовой составляющей. 83 |