msueconВестник Московского университета. Серия 6. ЭкономикаLomonosov Economics Journal0130-0105MSUPRESS10.38050/01300105202023msuecon-584Research ArticleФИНАНСОВАЯ ЭКОНОМИКАFINANCIAL STUDIESСистема факторов, влияющих на капитализацию публичных нефтяных компаний сектора добычиThe system of factors affecting the capitalization of public oil companies in the upstream sectorhttps://orcid.org/0000-0003-1407-2657НуреевР. М.NureevR. M.

Нуреев Рустем Махмутович, д.э.н., профессор, научный руководитель Департамента экономической теории

Москва

Moscow

nureev@hse.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9479-5275БусыгинЕ. Г.BusyginE. G.

Бусыгин Евгений Георгиевич, аспирант экономического факультета

Москва

Moscow

egbusygin@edu.hse.ruФинансовый университет при Правительстве РФ; НИУ «Высшая школа экономики»РоссияFinancial University under the Government of the Russian Federation; NRU Higher School of EconomicsRussian FederationНИУ «Высшая школа экономики»РоссияNRU Higher School of EconomicsRussian Federation202021042021024661Copyright © Нуреев Р.М., Бусыгин Е.Г., 20212021Нуреев Р.М., Бусыгин Е.Г.Nureev R.M., Busygin E.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://msuecon.elpub.ru/jour/article/view/584

Тема по оценке и поиску факторов, оказывающих влияние на капитализацию публичных нефтяных компаний, представляет большой интерес для исследователей. В рамках существующих работ в этой области рассмотрено влияние различных внешних и внутренних факторов на стоимость акций нефтяных компаний, включая влияние изменения стоимости нефти, движение фондовых индексов, колебания инфляции, финансовые и производственные показатели. Данное исследование включает построение моделей с расчетом стандартных ошибок методом PCSE на основе поквартальных данных по 11 крупнейшим публичным нефтяным компаниям, ведущим деятельность в сегменте добычи, за период с 1-го квартала 2006 г. по 3-й квартал 2018 г. Впервые при построении модели по выявлению факторов, оказывающих влияние на рыночную капитализацию нефтяных компаний, использовались такие показатели, как суммарная добыча нефти странами ОПЕК, суммарная доля акционерного капитала, принадлежащая крупнейшим институциональным инвесторам, индексы геополитической нестабильности и мировой неопределенности. Среди ключевых выводов — квартальные объемы добычи, а не стоимость нефти, оказались самым значимым фактором, положительно влияющим на рыночную капитализацию нефтяных фирм.

The topic of assessing and searching for factors affecting the capitalization of public oil companies is of great interest to researchers. As part of the existing work in this area, the paper considers the impact of various external and internal factors on the value of oil companies’ stocks, including the impact of changes in oil prices, stock index movements, inflation fluctuations, financial and production indicators. The study includes the construction of models with the calculation of standard errors by the PCSE method based on quarterly data of 11 major public oil companies operating in production segment for the period from Q1 2006 to Q3 2018. For the first time, while constructing a model to identify the factors that affect market capitalization of oil companies, the authors draw on the total oil production by OPEC countries, the total share of capital owned by the largest institutional investors, the indices of geopolitical instability and global uncertainty Among the key findings — quarterly production, rather than the cost of oil, is the most significant factor positively affecting the market capitalization of oil firms.

капитализациянефтяная индустриядобычафондовый рыноквнешние и внутренние факторыcapitalizationoil industryupstreamstock marketexternal and internal factorsReferencesМоргунов А. В. Моделирование вероятности дефолта инвестиционных проектов // Корпоративные финансы. — 2016. — № 1 (37). — с. 23–45.Morgunov A. V. Modelirovanie verojatnosti defolta investicionnyh proektov // Korporativnye finansy. — 2016. — № 1 (37). — S. 23–45.Ратникова Т. А. Анализ панельных данных в пакете STATA // Методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». — М.: ГУ-ВШЭ, 2004. — 39 С.Ratnikova T. A. Analiz panel'nyh dannyh v pakete STATA // Metodicheskie ukazanija k komp'juternomu praktikumu po kursu «Jekonometricheskij analiz panel'nyh dannyh». — M.: GU-VShJe, 2004. — 39 s.Baum C. F. Residual diagnostics for cross-section time series regression models // The Stata Journal. — 2001. — Т. 1. — No. 1. — P. 101–104.Baum C. F. Residual diagnostics for cross-section time series regression models // The Stata Journal. — 2001. — Т. 1. — No. 1. — P. 101–104.Beck N., Katz J. N. What to do (and not to do) with time-series cross-section data // American political science review. — 1995. — Т. 89. — No. 3. — P. 634–647.Beck N., Katz J. N. What to do (and not to do) with time-series cross-section data // American political science review. — 1995. — Т. 89. — No. 3. — P. 634–647.Chang C. L., McAleer M., Tansuchat R. Volatility spillovers between returns on crude oil futures and oil company stocks, 2009. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1406983Chang C. L., McAleer M., Tansuchat R. Volatility spillovers between returns on crude oil futures and oil company stocks, 2009. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1406983De Hoyos R. E., Sarafidis V. Testing for cross-sectional dependence in panel-data models // The stata journal. — 2006. — Т. 6. — No. 4. — P. 482–496.De Hoyos R. E., Sarafidis V. Testing for cross-sectional dependence in panel-data models // The stata journal. — 2006. — Т. 6. — No. 4. — P. 482–496.Diaz E. M., de Gracia F. P. Oil price shocks and stock returns of oil and gas corporations // Finance Research Letters. — 2017. — Т. 20. — P. 75–80.Diaz E. M., de Gracia F. P. Oil price shocks and stock returns of oil and gas corporations // Finance Research Letters. — 2017. — Т. 20. — P. 75–80.Diaz E. M., de Gracia F. P. Oil price shocks and stock returns of oil and gas corporations // Finance Research Letters. — 2017. — Т. 20. — P. 75–80.Diaz E. M., de Gracia F. P. Oil price shocks and stock returns of oil and gas corporations // Finance Research Letters. — 2017. — Т. 20. — P. 75–80.Edwards K., Jackson J. D., Thompson H. L. A note on vertical integration and stock ratings of oil companies in the US // The Energy Journal. — 2000. — Р. 145–151.Edwards K., Jackson J. D., Thompson H. L. A note on vertical integration and stock ratings of oil companies in the US // The Energy Journal. — 2000. — Р. 145–151.Geopolitical Risk Index and World Uncertainty Index // Economic Policy Uncertainty. URL: http://www.policyuncertainty.com (дата обращения: 23.03.2019).Geopolitical Risk Index and World Uncertainty Index // Economic Policy Uncertainty. URL: http://www.policyuncertainty.com (дата обращения: 23.03.2019).Kang W., de Gracia F. P., Ratti R. A. Oil price shocks, policy uncertainty, and stock returns of oil and gas corporations // Journal of International Money and Finance. — 2017. — Т. 70. — Р. 344–359.Kang W., de Gracia F. P., Ratti R. A. Oil price shocks, policy uncertainty, and stock returns of oil and gas corporations // Journal of International Money and Finance. — 2017. — Т. 70. — Р. 344–359.Kumar Bhaskaran R., K Sukumaran S. An empirical study on the valuation of oil companies // OPEC Energy Review. — 2016. — Т. 40. — No. 1. — Р. 91–108.Kumar Bhaskaran R., K Sukumaran S. An empirical study on the valuation of oil companies // OPEC Energy Review. — 2016. — Т. 40. — No. 1. — Р. 91–108.Lanza A. et al. Long-run models of oil stock prices // Environmental Modelling & Software. — 2005. — Т. 20. — No. 11. — Р. — 1423–1430.Lanza A. et al. Long-run models of oil stock prices // Environmental Modelling & Software. — 2005. — Т. 20. — No. 11. — Р. — 1423–1430.MacDiarmid J., Tholana T., Musingwini C. Analysis of key value drivers for major mining companies for the period 2006–2015 // Resources Policy. — 2018. — Т. 56. — Р. 16–30.MacDiarmid J., Tholana T., Musingwini C. Analysis of key value drivers for major mining companies for the period 2006–2015 // Resources Policy. — 2018. — Т. 56. — Р. 16–30.Osmundsen P. et al. Valuation of international oil companies // The Energy Journal. — 2006. — Р. 49–64.Osmundsen P. et al. Valuation of international oil companies // The Energy Journal. — 2006. — Р. 49–64.Pesaran M. General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels, IZA DP Working Paper. No. 1229. 2004.Pesaran M. General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels, IZA DP Working Paper. No. 1229. 2004.Sanusi M. S., Ahmad F. Modelling oil and gas stock returns using multi factor asset pricing model including oil price exposure // Finance research letters. — 2016. — Т. 18. – Р. 89–99.Sanusi M. S., Ahmad F. Modelling oil and gas stock returns using multi factor asset pricing model including oil price exposure // Finance research letters. — 2016. — Т. 18. – Р. 89–99.Swaray R., Salisu A. A. A firm-level analysis of the upstream-downstream dichotomy in the oil-stock nexus //Global Finance Journal. — 2018. — Р. 199–218.Swaray R., Salisu A. A. A firm-level analysis of the upstream-downstream dichotomy in the oil-stock nexus //Global Finance Journal. — 2018. — Р. 199–218.Wooldridge J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. — MIT press, 2010.Wooldridge J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. — MIT press, 2010.

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