Система факторов, влияющих на капитализацию публичных нефтяных компаний сектора добычи
https://doi.org/10.38050/01300105202023
Аннотация
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.
Ключевые слова
Об авторах
Р. М. Нуреев
Финансовый университет при Правительстве РФ; НИУ «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Нуреев Рустем Махмутович, д.э.н., профессор, научный руководитель Департамента экономической теории
Москва
Е. Г. Бусыгин
НИУ «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Бусыгин Евгений Георгиевич, аспирант экономического факультета
Москва
Список литературы
1. Моргунов А. В. Моделирование вероятности дефолта инвестиционных проектов // Корпоративные финансы. — 2016. — № 1 (37). — с. 23–45.
2. 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.
3. Baum C. F. Residual diagnostics for cross-section time series regression models // The Stata Journal. — 2001. — Т. 1. — No. 1. — P. 101–104.
4. 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.
5. 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=1406983
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. Geopolitical Risk Index and World Uncertainty Index // Economic Policy Uncertainty. URL: http://www.policyuncertainty.com (дата обращения: 23.03.2019).
11. 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.
12. 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.
13. Lanza A. et al. Long-run models of oil stock prices // Environmental Modelling & Software. — 2005. — Т. 20. — No. 11. — Р. — 1423–1430.
14. 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.
15. Osmundsen P. et al. Valuation of international oil companies // The Energy Journal. — 2006. — Р. 49–64.
16. Pesaran M. General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels, IZA DP Working Paper. No. 1229. 2004.
17. 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.
18. 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.
19. Wooldridge J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. — MIT press, 2010.
Рецензия
Для цитирования:
Нуреев Р.М., Бусыгин Е.Г. Система факторов, влияющих на капитализацию публичных нефтяных компаний сектора добычи. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2020;(2):46-61. https://doi.org/10.38050/01300105202023
For citation:
Nureev R.M., Busygin E.G. The system of factors affecting the capitalization of public oil companies in the upstream sector. Moscow University Economics Bulletin. 2020;(2):46-61. (In Russ.) https://doi.org/10.38050/01300105202023
Просмотров:
286
Послать статью по эл. почте 