Моделирование ROA российских фармацевтических компаний - Дипломная работа

Фармацевтический рынок России является одним из самых активно развивающихся и устойчивых в кризис секторов российской экономики. Однако, несмотря на данные положительные тенденции, в последнее время во многих российских фармацевтических компаниях наблюдается долгосрочная тенденция снижения рентабельности активов, что мы можем наблюдать на Рисунке 1 (по данным FIRA PRO). рентабельность актив фармацевтический Рис.1 Рентабельность активов российских фармацевтических компаний В рамках данной работы мы будем определять рентабельность активов как отношение чистой прибыли организации к среднему значению совокупных активов. Если рассмотреть вертикальный анализ актива бухгалтерского баланса российского фармацевтического предприятия ПАО «ВЕРОФАРМ» (Таблица 1), то также можно заметить статистику, подтверждающую неэффективное управление активами. Долгосрочные финансовые вложения составляли практически 3%, тогда как вложения в НМА - меньше, чем 0,5%. Следует заметить, что нематериальные активы, такие как дополнительные патенты на изобретения, секреты производства, бренды, торговые марки, деловая репутация, способствуют росту спроса, повышая привлекательность продукции фирмы для потребителей, когда финансовые вложения подразумевают изъятие средств из производства и не гарантируют даже 100%-ной отдачи. Построить собственную модель рентабельности активов российских фармацевтических компаний, используя регрессионный анализ панельных и кросс-секционных данных Основываясь на результатах, сформировать систему эффективного стратегического управления в российских фармацевтических компаниях Хотя существует множество моделей рентабельности активов, разработанных Третьяковой, Jang и Park, Voulgaris и Lemonakis, Enqvist и другими авторами для фармацевтических и производственных компаний, однако вклад данной работы заключается в том, что она предлагает модель рентабельности, которая не только позволит оценить рентабельность активов, но даст некоторые рекомендации по эффективному управлению факторами рентабельности. Так, Третьякова Е. В. [15] выделяет две группы факторов, оказывающих влияние на результаты деятельности российской фармацевтической организации (ФО): внутреннюю и внешнюю. Так, автор строит регрессионные модели общей рентабельности, рентабельности оборотных активов, рентабельности чистых активов и собственных средств по данным 117 розничных фармацевтических предприятий Пермского края, Свердловской и Челябинской областей за период 1994 - 2003 гг. (панельные данные), используя следующие объясняющие переменные: Уровень торговой наценки (%) Уровень валовой прибыли (%) Уровень издержек обращения (%) Удельный вес оборотных активов в имуществе (%) Оборачиваемость оборотных активов (дни) Оборачиваемость чистых активов (обороты) Оборачиваемость активов (обороты) Коэффициент финансирования Для нашего исследования наиболее важными являются результаты, касающиеся модели рентабельности оборотных активов. Авторы проверяют гипотезы о значимости следующих независимых переменных: Размер фирмы (натуральный логарифм совокупных активов) Возраст компании Импорт Леверидж (отношение заемных средств к собственным) Эффективность (оборачиваемость основных средств) Продуктивность (выручка на одного рабочего) Уровень валовой прибыли Прирост нематериальных активов Прирост ВВП Уровень налоговой нагрузки (% от выручки) В результате авторы находят, что уровень валовой прибыли, продуктивность, прирост нематериальных активов и ВВП являются наиболее значимыми факторами рентабельности греческих фармацевтических организаций (на уровне 1-5%), а размер фирмы, эффективность и уровень налоговой нагрузки - менее значимыми (на 10%-ном уровне). Тестирование существующих моделей ROA на выборке российских фармацевтических компаний 2.1 Описание и анализ данных Для того, чтобы наилучшим образом отобрать факторы рентабельности активов для собственного исследования, мы протестируем выбранные модели (Модель 1-4) на выборке финансовых данных 94 российских фармацевтических компаний, охватывающих период 2003-2007 гг. Данные были извлечены из информационно-аналитической системы FIRA PRO. В Таблице 3 представлена описательная статистика для переменных, которые будут использоваться в тестировании.