manguuУправлениеUPRAVLENIE / MANAGEMENT (Russia)2309-36332713-1645State University of Management10.26425/2309-3633-2021-9-3-27-38manguu-430Research ArticleМЕЖОТРАСЛЕВОЙ МЕНЕДЖМЕНТMANAGEMENT IN VARIOUS INDUSTRIESКорреляционно-регрессионный анализ инвестиционной привлекательности нефтеперерабатывающей отраслиCorrelation and regression analysis of the investment attractiveness of the petroleum refining industryhttps://orcid.org/0000-0002-8414-6685ГайфуллинаМ. М.GayfullinaM. M.

Гайфуллина Марина Михайловна, канд. экон. наук

450064, ул. Космонавтов, 1, г. Уфа

Cand. Sci. (Econ.)

1, Kosmonavtov str., Ufa, 450064

marina_makova@list.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8270-0040НизамоваГ. З.NizamovaG. Z.

Низамова Гульнара Закиевна, канд. экон. наук

450064, ул. Космонавтов, 1, г. Уфа

Cand. Sci. (Econ.)

1, Kosmonavtov str., Ufa, 450064

gulya182004@list.ruФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет»РоссияUfa State Petroleum Technological UniversityRussian Federation202122102021932738Copyright © Гайфуллина М.М., Низамова Г.З., 20212021Гайфуллина М.М., Низамова Г.З.Gayfullina M.M., Nizamova G.Z.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://upravlenie.guu.ru/jour/article/view/430

В статье представлены результаты анализа инвестиционной привлекательности нефтеперерабатывающей отрасли с использованием корреляционно-регрессионных методов. Предложено оценивать уровень инвестиционной привлекательности нефтеперерабатывающей отрасли через капиталоотдачу. Сформирована система показателей, влияющих на инвестиционную привлекательность нефтепереработки, в разрезе ресурсно-производственных, финансово-экономических и социальных групп факторов. Представлена методика проведения корреляционно-регрессионного анализа для моделирования факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность. Данная методика включает: построение парной корреляции; отбор факторов; построение обобщенной корреляционной матрицы c использованием инструмента «Корреляция» в пакете «Анализ данных» Microsoft Excel; проведение регрессионного анализа на основе окончательно отобранных факторов; построение уравнения регрессии; обоснование полученной зависимости c использованием инструмента «Регрессия» в пакете «Анализ данных» Microsoft Excel.

 По результатам расчетов по виду экономической деятельности «производство кокса и нефтепродуктов» в Российской Федерации в динамике за 2012 – 2019 гг. выявлена сильная корреляционная связь между показателем капиталоотдачи и такими факторами, как глубина переработки нефти, прибыль от продажи, производительность труда. Результаты исследования могут быть использованы для выявления значимых факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность нефтеперерабатывающей отрасли с целью последующей их оптимизации.

The article presents the results of the analysis of the investment attractiveness of the petroleum refining industry using correlation and regression methods. It has been suggested to evaluate the level of investment attractiveness of the petroleum refining industry through capital productivity. A system of indicators affecting the investment attractiveness of the petroleum refining has been formed in the context of resource and production, financial, economic and social groups of factors. This methodology of correlation and regression analysis for modeling factors affecting investment attractiveness has been presented. The methodology includes the construction of a pair correlation, the selection of factors, the construction of a generalised correlation matrix using the “Correlation” tool in the “Data Analysis” package Microsoft Excel, the regression analysis based on the finally selected factors, the construction of the regression equation, the justification of the obtained dependence using the “Regression” tool in the “Data Analysis” package MS Excel.

According to the results of calculations for the type of economic activity “Production of coke and petroleum products” in the Russian Federation in dynamics for 2012 –2019, a strong correlation has been revealed between the output-capital ratio and such factors as the oil refining depth, profit from sales and labor productivity.

The results of the study can be used to identify significant factors affecting the investment attractiveness of the petroleum refining industry in order to further optimise them.

инвестиционная привлекательностьнефтеперерабатывающая отрасльнефтепереработкапроизводство кокса и нефтепродуктовфакторы инвестиционной привлекательностикапиталоотдачаглубина переработки нефтикорреляционно-регрессионный анализкорреляциярегрессияinvestment attractivenesspetroleum refining industryoil conversionproduction of coke and petroleum productioninvestment attractiveness factorsoutput-capital ratiooil refining depthcorrelation and regression analysiscorrelationregressionReferencesБелогоркина А.С. (2020). Показатели оценки эффективности инвестиционных проектов нефтеперерабатывающей отрасли // Актуальные исследования. № 21 (24). С. 90–94.Belogorkina A.S. (2020), “Indicators for evaluating the effectiveness of investment projects in the oil refining industry”, Aktual’nye issledovaniya, no. 21 (24), pp. 90–94. (In Russian).Бланк И.А. (2003). Управление инвестициями предприятия. Киев: Эльга: Ника-Центр. 136 с.Blank I.A. (2003), Investment management of the enterprise, Elga: Nika-Center, Kiev, Ukraine, 136 p. (In Russian).Курганова З.С. (2015). Анализ инвестиционной привлекательности предприятий нефтяной отрасли // Экономика и управление: проблемы, решения. Т. 1, № 11. С. 216–219.Burenina I., Evtushenko E., Kotov D., Battalova A., Gayfullina M., and Gamilova D. (2017), “Integral assessment of the development of Russia’s chemical industry”, Journal of Environmental Management and Tourism, vol. 8, no. 5 (21), pp. 1075–1085. http://dx.doi.org/10.14505/jemt.v8.5(21).11Маков В.М. (2017). Анализ состояния нефтеперерабатывающей промышленности Российской Федерации // Вестник экономики и менеджмента. № 2. С. 58–67.Dendukuri N., and Reinhold C. (2005), “Correlation and regression”, American Journal of Roentgenology, vol. 185, no. 1, pp. 3–18. http://doi.org/10.2214/ajr.185.1.01850003Молчан А.С., Погребная Н.В., Горбенко Т.А. (2017). Внутренние проблемы формирования инвестиционной привлекательности нефтяной отрасли в России // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. № 130. С. 1033–1042.Gayfullina, M.M., Nizamova G.Z., Musina D.R., and Alexandrova O.A. (2017), “Formation of strategy of effective management of fixed production assets of oil company”, Advances in Economics, Business and Management Research, vol. 38, pp. 185–190. https://doi.org/10.2991/ttiess-17.2017.32Низамова Г.З., Гайфуллина М.М. (2021). Корреляционнорегрессионный анализ эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. Т. 1, №35. С. 15–23.Kafle S. (2019), “Correlation and regression analysis using SPSS”, OCEM Journal of Management, Technology & Social Sciences, December, pp. 125–132.Поляков К.Л., Полякова М.В., Василевский М.И (2020). Оценка инвестиционной привлекательности компаний нефтеперерабатывающей промышленности Российской Федерации // Вопросы статистики. Т. 27, № 6. С. 56–65.Kufenko V., and Geiger N. (2016), “Business cycles in the economy and in economics: an econometric analysis”, Scientometrics, no. 107, pp. 43–69. https://doi.org/10.1007/s11192-016- 1866-9.Самсонов А.В., Васильев И.В. (2020). Анализ инвестиционной привлекательности предприятий нефтегазовой отрасли в России // Московский экономический журнал. № 2. С. 439–450. https://doi.org/10.24411/2413- 046x-2020-10088Kurganova Z.S. (2015), “Increase of investment appeal of the enterprises of oil branch”, Economics and management: problems, solutions, vol. 1, no. 11, pp. 216–219. (In Russian).Тютюкина Е.Б., Данилов А.И., Абросимова О.М. (2020). Оценка инвестиционной привлекательности высокотехнологичных компаний // Вестник университета. 2020. №11. С. 165–173. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2020- 11-165–173Lee C.F., Chen H.Y., and Lee J. (2019), “Econometric approach to financial analysis, planning, and forecasting”, Financial Econometrics, Mathematics and Statistics, Springer, New York, USA, pp. 125–157. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-9429- 8_5Burenina I., Evtushenko E., Kotov D., Battalova A.,Gaifullina M., Gamilova D. (2017). Integral assessment of the development of Russia’s chemical industry // Journal of Environmental Management and Tourism. V. 8, No. 5 (21). Pp. 1075–1085. http://dx.doi.org/10.14505/jemt.v8.5(21).11Makov V.M. (2017), “Analysis of the condition of oil-processing industry of the Russian Federation”, Vestnik of Economics and Management, no. 2, pp. 58–67. (In Russian).Dendukuri N., Reinhold C. (2005). Correlation and regression // American Journal of Roentgenology. V. 185, No. 1. Pp. 3–18. http://doi.org/10.2214/ajr.185.1.01850003Molchan A.S., Pogrebnaya N.V., and Gorbenko T.A. (2017), “The internal problems of formation of the investment appeal of oil branch of Russia”, Polythematic online scientific journal of Kuban State Agrarian University, no. 130, pp. 1033–1042. (In Russian).Gayfullina M.M., Nizamova G.Z., Musina D.R., Alexandrova O.A. (2017). Formation of strategy of effective management of fixed production assets of oil company // Advances in Economics, Business and Management Research. V. 38. Pp. 185–190. https://doi.org/10.2991/ttiess-17.2017.32Nizamova G.Z., and Gayfullina M.M. (2021), “Correlation and regression analysis of the efficiency of the use of investment resources of an oil company”, Bulletin USPTU, Science, Education, Economy. Series: Economy, vol. 1, no. 35, pp. 15–23. (In Russian).Kafle S. (2019). Correlation and regression analysis using SPSS // OCEM Journal of Management, Technology & Social Sciences. December. Pp. 125–132.Polyakov K.L., Polyakova M.V., and Vasilevskii M.I. (2020), “Evaluation of investment attractiveness of Russian oil refining industry companies”, Voprosy statistiki, vol. 27, no. 6, pp. 56–65. (In Russian).Kufenko V., Geiger N. (2016). Business cycles in the economy and in economics: an econometric analysis // Scientometrics. No. 107. Pp. 43–69. https://doi.org/10.1007/s11192-016- 1866-9Samsonov A.V., and Vasiliev I.V. (2020), “Comparative analysis of investment attractiveness of oil and gas industry enterprises in Russia”, Moscow Economic Journal, no. 2, pp. 439–450. (In Russian). https://doi.org/10.24411/2413-046x-2020-10088Lee C.F., Chen H.Y., Lee J. (2019). Econometric approach to financial analysis, planning, and forecasting // Financial Econometrics, Mathematics and Statistics. New York: Springer. Pp. 125–157. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-9429-8_5Tyutyukina E.B., Danilov A.I., and Abrosimova O.M. (2020), “Assessment of investment attractiveness of high-tech companies”, Vestnik universiteta, vol. 11, pp. 165–173. (In Russian). https://doi.org/10.26425/1816- 4277-2020-11-165-173Ugih Rizqi Z., Kurniawan T.A., Khairunisa A. (2021). Application of Fuzzy Time Series (FTS) Algorithm in production planning of Indonesia’s oil refining company / Conference: Indonesian Scholar Scientific Summit Taiwan Proceeding. V. 3. Pp. 15– 23. https://doi.org/10.52162/3.2021108Ugih Rizqi Z., Kurniawan T., and Khairunisa A. (2021), “Application of Fuzzy Time Series (FTS) Algorithm in production planning of Indonesia’s oil refining company”, Conference: Indonesian Scholar Scientific Summit Taiwan Proceeding, vol. 3, pp. 15–23. https://doi.org/10.52162/3.2021108Wang K., Liu H. (2017). Regression analysis of influencing factors on the future price of crude oil // Conference: 2016 3rd International Conference on Modern Economic Technology and Management. Research on Modern Higher Education. March 2. 01015. https://doi.org/10.24104/rmhe/2017.02.01015Wang K., and Liu H. (2017), “Regression analysis of influencing factors on the future price of crude oil”, Conference: 2016 3rd International Conference on Modern Economic Technology and Management. Research on Modern Higher Education, March 2, 01015. https://doi.org/10.24104/rmhe/2017.02.01015

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