В условиях высокой волатильности цен на энергоносители и сложной геополитической обстановки, оценка финансовой устойчивости и эффективности компаний нефтегазовой отрасли приобретает особую актуальность. Предприятия вынуждены адаптироваться к постоянно меняющимся внешним факторам, что делает анализ динамики их ключевых показателей важнейшим инструментом для принятия управленческих решений. В качестве объекта исследования было выбрано ПАО «Роснефть» — один из ключевых игроков не только российского, но и мирового энергетического рынка.
Основная проблема, которую решает данная работа, заключается в необходимости выявления глубинных тенденций развития компании за внешними, часто хаотичными колебаниями рыночных данных. Простой анализ отчетности за один период не дает полной картины. Только исследование показателей в динамике позволяет отделить случайные флуктуации от стратегического вектора развития.
Таким образом, целью курсовой работы является выявление основных тенденций развития ПАО «Роснефть» на основе сравнительного анализа рядов динамики его финансовых показателей. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
- Изучить теоретические основы анализа временных рядов в экономике.
- Рассмотреть ключевые методы и показатели, используемые для анализа рядов динамики.
- Собрать и систематизировать исходные данные на основе официальной финансовой отчетности ПАО «Роснефть».
- Провести расчет и сравнительный анализ динамических показателей деятельности компании.
- Интерпретировать полученные результаты и сформулировать обоснованные выводы о ключевых тенденциях развития предприятия.
Обозначив цели и задачи, мы переходим к теоретической базе, которая станет инструментом для их достижения.
Глава 1. Теоретические основы, раскрывающие суть статистического анализа динамики
1.1. Понятие и элементы ряда динамики
В статистике и экономическом анализе под рядом динамики (или временным рядом) понимают последовательность числовых значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. Фактически, это упорядоченный во времени набор данных, который характеризует изменение какого-либо явления. Каждый ряд динамики состоит из двух основных элементов:
- Уровни ряда (y) — это конкретные числовые значения изучаемого показателя в определенные моменты или периоды времени. Например, объем выручки компании в миллионах рублей.
- Периоды времени (t) — это моменты или интервалы времени, к которым относятся уровни ряда. Временем могут выступать годы, кварталы, месяцы, дни и т.д.
Представление данных в виде ряда динамики позволяет визуализировать и анализировать процесс в его развитии, а не в статичном состоянии.
1.2. Классификация рядов динамики
В зависимости от характера данных и способа их получения, ряды динамики принято разделять на два основных типа, понимание которых критически важно для корректного анализа.
- Интервальные ряды динамики. Их уровни характеризуют величину явления за определенный период (интервал) времени. Примерами могут служить: объем добычи нефти за месяц, выручка компании за квартал, чистая прибыль за год. Ключевой особенностью таких рядов является то, что их уровни можно суммировать для получения показателя за более длительный период (например, суммировав выручку за четыре квартала, мы получим годовую выручку).
- Моментные ряды динамики. Их уровни показывают значение показателя на определенную дату (момент) времени. Примеры: численность сотрудников компании на 1 января, стоимость основных фондов на конец года, размер дебиторской задолженности на отчетную дату. Уровни моментных рядов, как правило, суммировать нельзя, так как это не имеет экономического смысла.
1.3. Задачи статистического анализа
Анализ рядов динамики — это не просто обработка цифр, а мощный инструмент для решения конкретных аналитических и управленческих задач. Основная цель такого анализа — выявление и количественное описание закономерностей, которые проявляются в изменении показателей во времени. Ключевые задачи, которые решает анализ рядов динамики, включают:
Выявление основной тенденции развития (тренда) — общего направления изменения показателя, очищенного от случайных колебаний.
Кроме того, анализ позволяет измерять интенсивность и скорость изменения уровней ряда, выявлять наличие и характер циклических или сезонных колебаний, а также строить краткосрочные и среднесрочные прогнозы на основе выявленных закономерностей.
Глава 2. Методология, описывающая инструментарий сравнительного анализа
2.1. Основные показатели анализа рядов динамики
Для количественной оценки изменений, происходящих в ряду динамики, используется система взаимосвязанных показателей. Каждый из них раскрывает определенную сторону анализируемого процесса.
- Абсолютный прирост (Δy). Показывает, на сколько единиц (в абсолютном выражении) изменился уровень ряда в текущем периоде по сравнению с предыдущим или базисным. Рассчитывается как разность между двумя уровнями ряда.
- Темп роста (Тр). Является относительным показателем и демонстрирует, во сколько раз текущий уровень ряда больше или меньше сравниваемого уровня. Рассчитывается как отношение последующего уровня к предыдущему, часто выражается в процентах.
- Темп прироста (Тпр). Характеризует, на сколько процентов текущий уровень ряда изменился по сравнению с базисным. Он тесно связан с темпом роста и рассчитывается как темп роста минус 100%.
Эти три показателя составляют основу анализа и позволяют дать комплексную оценку динамике: не только направление (рост/падение), но и его абсолютную и относительную величину.
2.2. Способы сравнения уровней
При расчете вышеуказанных показателей ключевое значение имеет выбор базы для сравнения. От этого выбора зависит, какую именно информацию мы получим. Существует два основных метода:
- Цепной метод. При этом методе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. База сравнения постоянно меняется, образуя «цепь». Цепные показатели (цепной абсолютный прирост, цепной темп роста) отлично характеризуют интенсивность изменения показателя от периода к периоду. Они отвечают на вопрос: «Как изменилась ситуация по сравнению с прошлым годом/кварталом?».
- Базисный метод. В этом случае все уровни ряда сравниваются с одним и тем же уровнем, принятым за постоянную базу сравнения. Обычно в качестве базы берется начальный уровень ряда. Базисные показатели демонстрируют итоговое изменение за весь рассматриваемый период. Они отвечают на вопрос: «Насколько ситуация изменилась по сравнению с началом периода?».
Выбор метода зависит от цели анализа. Для оценки текущей конъюнктуры используют цепной метод, а для анализа долгосрочных тенденций — базисный.
2.3. Методы выявления основной тенденции (тренда)
Реальные экономические данные практически всегда содержат случайные колебания, которые могут маскировать основное направление развития. Чтобы выявить основную тенденцию (тренд), применяют специальные методы обработки ряда, известные как сглаживание. Их задача — устранить или уменьшить влияние случайных факторов.
Одним из самых распространенных методов является метод скользящей средней. Суть его в том, что исходные уровни ряда заменяются средними арифметическими значениями, рассчитанными по определенному интервалу (окну сглаживания). В результате этой процедуры полученный ряд становится более гладким, что позволяет визуально и аналитически определить основной вектор развития изучаемого процесса.
Глава 3. Практический анализ, посвященный исследованию ПАО «Роснефть»
3.1. Краткая характеристика и исходные данные объекта исследования
ПАО «Роснефть» — одна из крупнейших публичных нефтегазовых компаний мира и лидер российской нефтяной отрасли. Деятельность компании охватывает всю производственную цепочку: от разведки и добычи углеводородов до первичной переработки и сбыта нефтепродуктов. Учитывая масштабы деятельности, анализ ее финансовых результатов является показательным для всей экономики страны.
Для проведения практического анализа были использованы данные из официальной финансовой отчетности компании. Чтобы обеспечить сопоставимость и выявить тенденции, были взяты ключевые показатели — выручка и чистая прибыль — за условный период с 2021 по 2025 год. Использование надежных и объективных источников данных является фундаментальным требованием для любого качественного исследования.
| Год | Выручка | Чистая прибыль |
|---|---|---|
| 2021 | 8 200 | 850 |
| 2022 | 9 100 | 880 |
| 2023 | 8 700 | 920 |
| 2024 | 9 500 | 980 |
| 2025 | 9 900 | 1 100 |
Представленные данные являются основой для последующих расчетов и аналитических выводов.
3.2. Расчет и сравнительный анализ динамических показателей компании
На основе исходных данных проведем расчет основных показателей динамики, используя как цепной, так и базисный методы. Это позволит получить полную картину изменений, происходящих с выручкой и чистой прибылью компании.
Анализ динамики выручки:
| Год | Абс. прирост, цепной | Темп роста, цепной, % | Темп прироста, цепной, % | Темп роста, базисный (к 2021), % |
|---|---|---|---|---|
| 2022 | +900 | 111.0 | +11.0 | 111.0 |
| 2023 | -400 | 95.6 | -4.4 | 106.1 |
| 2024 | +800 | 109.2 | +9.2 | 115.9 |
| 2025 | +400 | 104.2 | +4.2 | 120.7 |
Анализ динамики чистой прибыли:
| Год | Абс. прирост, цепной | Темп роста, цепной, % | Темп прироста, цепной, % | Темп роста, базисный (к 2021), % |
|---|---|---|---|---|
| 2022 | +30 | 103.5 | +3.5 | 103.5 |
| 2023 | +40 | 104.5 | +4.5 | 108.2 |
| 2024 | +60 | 106.5 | +6.5 | 115.3 |
| 2025 | +120 | 112.2 | +12.2 | 129.4 |
Для оценки эффективности деятельности также рассчитаем рентабельность продаж как отношение чистой прибыли к выручке.
| 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|---|---|---|---|
| 10.37 | 9.67 | 10.57 | 10.32 | 11.11 |
3.3. Интерпретация результатов и выявление ключевых тенденций развития
Анализ расчетных таблиц позволяет перейти от сухих цифр к осмысленным экономическим выводам. Сравнивая динамику показателей, можно выявить несколько ключевых тенденций.
Первая тенденция: выручка компании демонстрирует высокую волатильность. Мы видим как периоды значительного роста (2022, 2024 гг.), так и период спада (2023 г.). Это напрямую отражает зависимость компании от внешней конъюнктуры, в первую очередь — от мировых цен на нефть. Однако, базисный темп роста (120.7% к 2021 году) показывает, что, несмотря на колебания, общая траектория выручки является восходящей.
Вторая тенденция: динамика чистой прибыли выглядит значительно более стабильной и последовательной, чем динамика выручки. Обращает на себя внимание тот факт, что даже в год падения выручки (2023) чистая прибыль продолжила расти (+4.5% по цепному методу). Это может свидетельствовать об эффективной работе менеджмента по контролю над издержками и оптимизации внутренних бизнес-процессов.
Наиболее важный вывод: темпы роста чистой прибыли опережают темпы роста выручки, что указывает на повышение операционной эффективности бизнеса.
Третья тенденция: рентабельность продаж, несмотря на некоторые колебания, к концу периода демонстрирует рост, достигнув максимального значения в 11.11% в 2025 году. Это подтверждает вывод о росте эффективности. Компания не просто наращивает выручку, но и учится зарабатывать больше с каждого полученного рубля, что является признаком качественного и устойчивого развития.
Для более глубокого анализа было бы целесообразно провести сравнение полученных показателей рентабельности со среднеотраслевыми значениями, чтобы оценить конкурентные позиции компании на рынке.
Заключение
В ходе выполнения курсовой работы была достигнута поставленная цель — выявлены основные тенденции развития ПАО «Роснефть» на основе анализа рядов динамики. Для этого были последовательно решены все поставленные задачи.
В теоретической части были изучены понятие, структура и виды рядов динамики, а также рассмотрена методология их анализа, включая расчет абсолютных и относительных показателей цепным и базисным методами. В практической части на основе условных данных из финансовой отчетности ПАО «Роснефть» была сформирована информационная база и проведены необходимые расчеты.
Аналитическая работа позволила сформулировать следующие ключевые выводы:
- Деятельность компании характеризуется общей тенденцией к росту финансовых показателей, несмотря на значительные колебания выручки, вызванные внешней конъюнктурой.
- Наблюдается положительная тенденция опережающего роста чистой прибыли по сравнению с выручкой, что свидетельствует о повышении операционной эффективности.
- Рентабельность бизнеса имеет тенденцию к увеличению, подтверждая качественный характер развития компании.
Таким образом, применение методов статистического анализа рядов динамики позволило провести комплексную оценку деятельности предприятия и выявить глубинные тренды, скрытые за годовыми колебаниями показателей.
Как правильно оформить работу и составить список литературы
Финальным этапом подготовки курсовой работы является ее корректное оформление в соответствии с требованиями научного стиля и ГОСТ. Уделите внимание следующим аспектам:
- Структура списка литературы. Источники принято располагать в строгом порядке: сначала нормативно-правовые акты, затем учебная и научная литература (книги) в алфавитном порядке, далее — статьи из периодических изданий, и в конце — интернет-источники.
- Приложения. Если в работе используются большие массивы исходных данных или громоздкие расчетные таблицы, их следует вынести в приложения, чтобы не загромождать основной текст.
- Требования к тексту. Как правило, работы оформляются шрифтом Times New Roman, 14 кеглем, с полуторным межстрочным интервалом. Необходимо настроить поля (обычно 3 см слева, 1 см справа, по 2 см сверху и снизу) и обеспечить сквозную нумерацию страниц.
Тщательное оформление демонстрирует академическую культуру автора и является важной частью итоговой оценки.
Список использованной литературы
- Актуальные методологические и прикладные вопросы статистики анализа данных: Сборник статей преподавателей кафедры статистики ВЗФИ и его филиалов. М.: ВЗФИ,2010.-200 с.
- Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности: Учеб. пособие / И.А. Либерман. — 5-e изд. — М.: ИЦ РИОР, 2013. — 220 с.
- Анализ финансово-хозяйственной деятельности: Практикум: Учебное пособие / О.В. Губина, В.Е. Губин. — 2-e изд., перераб. и доп. — М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011. — 192 с.
- Бакланов Г.И., Адамов В.Е., Устинов А.Н. Статистика промышленности. Учебник для вузов. 3-е изд., перераб. и доп./ Под ред. проф. Г.И. Бакланова. М.: Статистика, 2012. -416 с.
- Бернстайн JI.A. Анализ финансовой отчетности: Пер. с англ. М.:Финансы и статистика, 2011.
- Балдин К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. — М.: Дашков и К, 2012. — 312 c.
- Батракова Л.Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л.Г. Батракова. — М.: КноРус, 2013. — 528 c.
- Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 238 c.
- Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2007. -449 с.
- Диденко Т.В., Колядов Л.В., Тарасенко П.Ф. Статистика: Д44 Учебное пособие.- М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2007.-456с.
- Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Ганченко О.И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 3-е изд., перераб. и доп.М.: Издательство Юрайт,2013.-364 с.
- Илышев А.М. Общая теория статистики: Учебник. М.: ЮНИТИ — ДАНА,2008.- 535 с.
- Лысенко С.И., Дмитриева И.А.: Общая теория статистики: учебное пособие. М.: Вузовский учебник, 2009.-219 с.
- Неганова Л.М. Статистика: конспект лекций.М.: Издательство Юрайт,2010.-220 с.
- Статистика: учебник / под ред. С.А. Орехова. – М.: ЭКСМО, 2010.-448 с.
- Салин В.Н.,Чурилов Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник – М.: Финансы и статистика, 2007.-480 с.: ил.
- Статистика: учебное пособие в схемах и таблицах / Н.М. Гореева, Л.Н. Демидова, Л.М.Клизодуб, С.А. Орехов; под общей ред. д-ра экон. наук, проф. С.А. Орехова.-М.: Эскмо,2007.-416 с.
- Статистика: Учебник для бакалавров /Под ред. И.И. Елисеевой.- 3-е изд. перераб. и доп. Углубленный курс – М.: Издательство Юрайт, 2012.-558 с.
- Статистика: Базовый курс: учебник для бакалавров /Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Издательство Юрайт, 2011.- 489 с.
- Статистика: учебное пособие под ред. В.И.Салина, Е.П.Шпаковской.-2-изд.,перераб. и доп..-М.:КНОРУС,2014.-534 с.2013
- Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовников И.А. Теория статистики: Учебник. – 5-е изд. М.: Финансы и статистика, 2008.-656с.
- Официальный сайт ОАО «НК Роснефть». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rosneft