Application of the logit model to forecast the efficiency of oil producing enterprises in Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

the aim is to improve the analysis of the efficiency of oil producing companies based on the construction of an econometric logit model using a binary dependent variable based on the analysis of five coefficients - current and critical liquidity, autonomy and financial leverage, return on assets and sales. Methods: the methods used in the presented study are econometric methods of analysis and forecasting. Findings: thanks to a careful selection of relevant indicators, the resulting model provides a comprehensive analysis of the activities of oil producing enterprises. The developed tool allows for express analysis of the effectiveness and profitability of companies, quickly identifying key success factors and areas requiring improvement. Conclusions: during the research, factors were identified that have a direct impact on the efficiency of enterprises, thus the constructed model is an effective tool for assessing and forecasting the efficiency of oil producing enterprises, which makes it a valuable tool for making management decisions in this industry.

About the authors

E. V Aksenyushkina

Baikal State University

References

  1. Горячева А.О., Миловидов К.Н. Анализ потенциала добычи нетрадиционной нефти // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2016. № 3. С. 5 – 13.
  2. Колодин В.С., Давыдова Г.В. Проблемы модернизации нефтеперерабатывающей промышленности России в условиях санкционного давления // Baikal Research Journal. 2022. № 2 (13). doi: 10.17150/2411-6262.2022.13(2).19.
  3. Кородюк И.С., Трофимов С.Е. Нефтегазовый комплекс России как объект государственного регулирования // Baikal Research Journal. 2017. Т. 8. № 2. 7 с. doi: 10.17150/2411-6262.2017.8(2).18
  4. Болданова Е.В. Выявление зависимости рентабельности нефтегазовых компаний от котировки нефти // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2018. Т. 7. № 4 (25). С. 56 – 58.
  5. Эдер Л.В., Филимонова И.В., Мочилов Р.А. Эффективность бизнес-стратегий российских нефтегазовых компаний // Бурение и нефть. 2015. № 3. С. 4 – 11.
  6. Эдер л,В., Миловидов К.Н., Мочалов Р.А. Выручка и прибыль нефтегазового бизнеса в России: состояние перед кризисом и введением санкций // Нефть, газ и бизнес. 2015. № 5. С. 3 – 8.
  7. Шеремет А.Д. Методика финансовго анализа деятельности коммерческой организации. М.: ИНФРА-М. 2008. С. 209.
  8. Тыров Е., Демидова Е. Российская нефтепереработка: выживут сильнейшие // Энергетическая политика. 2021. № 7 (161). С. 38 – 47.
  9. Шуплецов А.Ф., Перелыгина А.И. Влияние стратегического анализа факторов внешней и внутренней среды на эффективность функционирования нефтеперерабатывающей компании, как бизнес единицы территориального холдинга // Baikal Research Journal. 2020. № 3 (11). doi: 10.17150/2411-6262.2020.11(3).8
  10. Кулебякина Е.А. Эконометрическое моделирование и анализ объема инновационных работ, товаров и услуг регионов России // Научные записки молодых исследователей. 2019. № 7 (6). С. 15 – 22.
  11. Антипина Н.В. Оптимизация инвестиций в основные фонды нефтяной компании // Известия Байкальского государственного университета. 2019. №2 (29). С. 262 – 272. doi: 10.17150/2500-2759.2019.29(2).262-272
  12. Афанасьев А.А. Эконометрические модели прогнозирования добычи природного газа // Oil & Gas Journal Russia. 2012. № 10 (65). С. 76 – 81.
  13. Беилин И.Л. Моделирование экономических процессов нефтегазового региона. М.: Издательский дом «Инфра-М». 2022. 171 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».