Количественный анализ доходности выращивания основных сельскохозяйственных культур в контексте стратегического развития предприятий агропромышленного комплекса
Авторы
Герцекович Давид Арташевич
кандидат технических наук, доцент, доцент Международного института экономики и лингвистики
Россия, Иркутский государственный университет
[email protected]
Горбачевская Людмила Ивановна
доцент Международного института экономики и лингвистики
Россия, Иркутский государственный университет
[email protected]
Подлиняев Олег Леонидович
доктор педагогических наук, профессор кафедры педагогики
Россия, Иркутский государственный университет
[email protected]
Семёнова Дарья Вадимовна
Россия, Иркутский государственный университет
[email protected]
Аннотация
В статье с помощью основных принципов портфельного анализа по данным 2013-2017 гг. исследована динамика урожайности основных сельскохозяйственных культур, в том числе отдельно зерновых и зернобобовых культур, производства основных продуктов животноводства. Анализ проведен с помощью модели «Доходность-риск», в основу которой положены базовые положения портфельного анализа Г. Марковица. Выявленные группы широко диверсифицированных направлений-лидеров позволяют строить инвестиционные стратегии для предприятий АПК.
Ключевые слова
Доходность выращивания сельскохозяйственных культур, предприятия агропромышленного комплекса, оценка инвестиционной привлекательности, портфельный анализ, модель Марковица, инвестиционные стратегии предприятий АПК.
Категории статьи:
Читайте также
Статья также доступна (this article also available):
Финансирование
Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 20-010-00169 «Формирование моделей стратегического развития промышленных предприятий с учетом отраслевой специфики, модернизации производства, влияния факторов конкурентоспособности и инновационности»
Рекомендуемая ссылка
Одним из важнейших направлений экономической деятельности каждой страны является развитие сельского хозяйства с целью приумножение объема выращиваемых культур, понижения себестоимости, повышения качества и т.д. В условиях проводимых странами Запада на протяжении многих лет санкционных ограничений все большее значение приобретает задача максимально эффективного использования земельных ресурсов, модернизации технологии выращивания и сбора сельскохозяйственных культур и мн. др. Таким образом, актуальность сформулированных задач оптимизации не вызывает сомнений.
Важнейшее значение для подъёма всех отраслей сельского хозяйства имеет умножение производства зерна. Зерноводство — ведущая отрасль растениеводства в России. Растениеводство обеспечивает современный мир продовольствием на 70%. В первую очередь, значимость данной области связана с тем, что она предоставляет получение основных продовольственных товаров потребления людей, а именно: мука, хлеб, макаронные изделия и др.
Цель проведенного исследования – на основе имеющихся данных [7] , опираясь на общепринятые в портфельном анализе критерии ожидаемой доходности, уровня риска, отношения доходности к риску и по взаимной коррелированности доходности сельскохозяйственных культур [1, 2, 5, 6, 8, 9, 13] выявить наиболее привлекательные направления дальнейшей инвестиционной деятельности. Выбор приоритетных направлений для последующего формирование инвестиционной политики осуществляется по уровню ожидаемой доходности [9], величине риска и по отношению доходности к риску.
I. Алгоритм построения модели «Доходность-риск» имеет следующий вид [3, 4]:
Шаг 1. На основе имеющихся исторических данных рассчитываются базовые критерии портфельной теории: ожидаемая доходность (простая средняя арифметическая) и уровень риска (среднеквадратическое отклонение).
Шаг 2. Полученная информация отображается на диаграмме рассеяния, по оси абсцисс которой откладывается риск, а по оси ординат – доходность.
Шаг 3. Средствами MS EXCEL на построенной диаграмме добавляется линия тренда с указанием величины достоверности качества аппроксимации R².
Шаг 4. Из дальнейшего анализа исключаются выбросы. Исключение осуществляется с учетом имеющей место ситуации. А именно, каждой точке выброса ставится в соответствие соответствующее значения отношения доходности к риску (Dx/Rs). Удаление производится только тогда, если величина этого отношения меньше угла наклона линии тренда. И наоборот, выбросы, у которых отношение доходности к риску больше угла наклона линии тренда, зачастую могут быть отнесены к выраженным лидерам.
Шаг 5. Анализируются пары, у которых установлено равенство ожидаемых доходностей (в модели «Доходность-риск» анализируемые величины считаются равными, если модуль разности между ними не превосходит 0,1%). Тогда в полном соответствии с теорией портфеля в рассматриваемой паре исключается тот показатель, который имеет меньший риск.
Шаг 6. Анализируются пары, у которых установлено равенство уровня риска. Тогда в рассматриваемой паре исключается тот показатель, который имеет большую доходность.
Представленный алгоритм синтеза модели «Доходности-риска» содержательно близок «модели победителя» [10, 12] и способу Д. О. Шонесси [14].
Далее приводятся результаты анализа на базе модели «Доходности-риска» для основных сельскохозяйственных культур, отдельных зерновых и зернобобовых культур, производства основных продуктов животноводства (табл. 1-5) по историческим данным 2013 – 2017 гг. [7]. Размер использованной выборки исторических данных в полной мере соответствует размеру рекомендованному Fama E.F. [11].
II. Основные сельскохозяйственные культуры (табл. 1).
Таблица 1 – Ожидаемая доходность и риск основных сельскохозяйственных культур (составлена авторами)
№ п/п | Название культуры | Доходность
Dx (%) |
Риск
Rs (%) |
Dx/Rs |
1 | Зернобобовые и зерновые культуры | 7,5 | 6,1 | 1,22 |
2 | Сахарная свекла | 0,9 | 16,0 | 0,06 |
3 | Семена масличных культур | 0,3 | 8,5 | 0,03 |
4 | Подсолнечник | 3,1 | 8,4 | 0,37 |
5 | Соя | 8,8 | 13,6 | 0,64 |
6 | Рапс (озимый и яровой) | 11,7 | 22,9 | 0,51 |
7 | Льноволокно | 2,0 | 3,4 | 0,60 |
8 | Картофель | 1,9 | 4,1 | 0,46 |
9 | Овощи | 2,5 | 1,4 | 1,80 |
максимальное значение | 11,7 | 22,9 | 1,80 | |
минимальное значение | 0,3 | 1,4 | 0,03 |
В таблице 1 и последующих таблицах 2-5 выделены экстремальные значения ожидаемой доходности, уровня риска и отношения доходности к риску:
Овощи являются безусловным лидером по соотношению доходности к риску (1,80). Сказанное отображено на диаграмме «Доходности-риска» (рис. 1). Семена масличных культур и сахарная свекла по соотношению доходности к риску являются выраженными аутсайдерами. Кроме того, семена масличных культур и подсолнечник по условиям алгоритма модели «Доходность-риск» равны по уровню риска и, следовательно, семена масличных культур подлежат удалению из дальнейшего рассмотрения, т.к. по сравнению с подсолнечником имеют значительно худший показатель по доходности (0,3 и 3,1 соответственно). После удаления из рассматриваемого набора указанных культур диаграмма принимает следующий вид (рис. 1).
Визуальный анализ группы культур-лидеров не позволяет выделить среди них кластеры, т.к. они на диаграмме расположились сравнительно однородно. Результативным можно назвать достаточно высокую вариацию в рассматриваемой группе по величине отношения доходности к риску (0,51 – 1,80): зерновые и зернобобовые культуры расположились существенно выше линии тренда, тогда как соя и картофель значительно уступают линии тренда.
Далее по оставшимся культурам-лидерам была построена модель «Доходность-риск»:
Dx = 0,47Rs + 1,35; R² = 0,79.
Из модели следует, что попытка добиться увеличения доходности на 1%, обуславливает рост уровня риска приблизительно на 2% , так как модель без свободного члена имеет вид: Dx = 0,56Rs; R² = 0,74.
Рисунок 1 – Диаграмма рассеяния по группе культур-лидеров (составлен авторами)
III. Отдельные зерновые и зернобобовые культуры (табл. 2).
Таблица 2 – Ожидаемая доходность и риск зерновых и зернобобовых культур (составлена авторами)
№ п/п | Название культуры | Доходность
Dx (%) |
Риск
Rs (%) |
Dx/Rs |
1 | Пшеница озимая | 9,2 | 10,8 | 0,86 |
2 | Пшеница яровая | 7,7 | 7,5 | 1,02 |
3 | Рожь озимая | 4,1 | 11,4 | 0,36 |
4 | Кукуруза на зерно | 0,2 | 12,2 | 0,02 |
5 | Ячмень озимый | 1,3 | 8,4 | 0,16 |
6 | Ячмень яровой | 9,3 | 12,3 | 0,76 |
7 | Овес | 4,8 | 7,2 | 0,66 |
8 | Просо | 3,9 | 11,5 | 0,34 |
9 | Гречиха | 2,8 | 5,6 | 0,50 |
10 | Рис | 1,9 | 4,9 | 0,38 |
11 | Зернобобовые | 13,6 | 4,6 | 2,94 |
Максимальное значение | 13,6 | 12,3 | 2,94 | |
Минимальное значение | 0,2 | 4,6 | 0,02 |
Из таблицы 2 следует, что зернобобовые культуры являются единоличными лидерами в рассматриваемой группе, т.к. эта культура на рассматриваемом интервале времени показала максимальные значения по всем трем критериям. Эту культуру можно отнести к выбросам. В научной литературе к этому термину прочно прикрепился негативный смысл, тогда как в данном случае ситуация является диаметрально противоположной. На рассматриваемом интервале исторических данных эта культура – наиболее привлекательный инвестиционный объект. Однако, для завершения анализа рассматриваемой группы зерновых культур временно исключим из рассмотрения зернобобовые и продолжим обсуждение полученных результатов.
С точки зрения инвестиционной привлекательности озимые культуры – наименее интересны, так на диаграмме рассеяния (рис. 2) эти культуры занимают правый нижний угол.
Рисунок 2 – Исходное расположение зерновых и зернобобовых культур на диаграмме «Доходность-риск» (составлен авторами)
Озимая рожь и озимый ячмень на диаграмме «Доходность-риск» образуют отдельный кластер, т.к. расположены значительно правее и значительно ниже остальной группы и, следовательно, в соответствии с портфельным анализом их следует исключить из дальнейшего рассмотрения (рис. 2). Полученная группа (без зернобобовых и без озимой ржи и озимого ячменя) (рис. 3) является однородной, т.к. показывает сравнительно одинаковые значения отношения доходности к риску. По полученной группе лидеров построим модель «Доходность-риск»:
Dx = 1,29Rs — 3,98; R² = 0,87.
Модель без свободного члена имеет вид: Dx = 0,78Rs; R² = 0,72. Синтезированная модель имеет значительно больший угол наклона, чем представленная выше модель для сельскохозяйственных культур в целом (см. предыдущий раздел). Таким образом, зерновые культуры даже без учета результатов зернобобовых представляют собой более предпочтительный в инвестиционном плане объект, нежели сельскохозяйственные культуры в целом. Рассмотренные зерновые культуры на диаграмме располагаются сравнительно «равномерно» и не позволяют ранжировать их по уровню ожидаемого риска. Можно отметить, что выращивание яровой пшеницы более предпочтительно чем выращивание озимой пшеницы.
Рисунок 3 – Диаграмма рассеяния зерновых культур-лидеров (без учета зернобобовых) (составлен авторами)
IV. Производство основных продуктов животноводства (табл. 3).
Таблица 3 – Ожидаемая доходность и риск основных продуктов животноводства (составлена авторами)
№ п/п | Название культуры | Доходность, Dx (%) | Риск, Rs (%) | Dx/Rs |
1 | Скот и птица на убой (в убойном весе) | 5,2 | 1,4 | 3,69 |
2 | Молоко | 0,6 | 0,6 | 0,98 |
3 | Яйца | 2,1 | 0,6 | 3,52 |
4 | Шерсть (в физическом весе) | 0,9 | 0,9 | 1,00 |
Максимальное значение | 5,2 | 1,4 | 3,69 | |
Минимальное значение | 0,6 | 0,6 | 0,98 |
Максимальные значения по всем рассматриваемым критериям принадлежат показателю производство скота и птица на убой, а минимальное – производство молока. После удаления производства молока (по равенству уровня риска с показателем производства яиц и значительно худшим значением по доходности) и исключения из дальнейшего рассмотрения производство шерсти получаем следующую модель «Доходности-риска»:
Dx = 3,67Rs; R² = 0,998.
V. Производство скота и птицы (табл. 4).
Таблица 4 – Ожидаемая доходность и риск при производстве скота и птицы (составлена авторами)
№ п/п | Наименование направления | Доходность Dx (%) | Риск Rs (%) | Dx/Rs |
1 | Скот и птица на убой (в убойном весе) | 5,0 | 1,1 | 4,4 |
2 | крупный рогатый скот | —0,3 | 1,3 | -0,2 |
3 | свиньи | 5,8 | 2,0 | 2,9 |
4 | овцы и козы | 4,0 | 3,0 | 1,3 |
5 | птица | 6,6 | 3,3 | 2,0 |
Максимальное значение | 6,6 | 3,3 | 4,4 | |
Минимальное значение | -0,3 | 1,1 | -0,2 |
Следуя алгоритму модели «Доходность-риск» исключим крупный рогатый скот (Dx < 0) и производство овец и коз, получаем следующую модель «Доходность-риск» (рис. 4):
Dx = 0,73Rs + 4,25; R² = 0,98.
Диаграмма «Доходность-риск» позволяет ранжировать полученную группу направлений лидеров по уровню риска: Производство скота и птицы на убой – для инвесторов избегающих риск, для умеренных инвесторов – производство свиней и для предпочитающих риск – производство птицы.
Рисунок 4 – Диаграмма рассеяния для направления Производство скота и птицы (составлен авторами)
VI. Продуктивность скота и птицы (табл. 5).
Таблица 5 – Ожидаемая доходность и риск при анализе продуктивности скота и птицы (составлена авторами)
№ п/п | Наименование направления | Доходность (%) | Риск (%) | Dx/Rs |
1 | Надой молока на одну корову | 5,79 | 1,13 | 5,14 |
2 | Средняя годовая яйценоскость кур-несушек | 0,49 | 0,77 | 0,63 |
3 | Средний годовой настриг шерсти с одной овцы | -1,04 | 4,12 | -0,25 |
4 | Продукция выращивания (приплод, прирост, привес) скота в расчёте на одну голову: крупного рогатого скота | 3,71 | 2,32 | 1,60 |
5 | Продукция выращивания (приплод, прирост, привес) скота в расчёте на одну голову: свиней | 2,49 | 3,44 | 0,73 |
Максимальное значение | 5,79 | 4,12 | 5,14 | |
Минимальное значение | -1,04 | 0,77 | -0,25 |
В разделе продуктивность по величине ожидаемой доходности наибольшее значение показало направление Надой молока на одну корову, а минимальное значение – Средний годовой настриг шерсти с одной овцы, по уровню риска минимальное значение – Средняя годовая яйценоскость кур, а максимум – у Среднего годового настрига шерсти с одной овцы. По отношению доходности к риску наивысшее значение демонстрирует Надой молока на одну корову, а худшее – Средний годовой настриг шерсти с одной овцы. Таким образом, Средний годовой настриг овцы – худший вариант инвестирования среди всех рассматриваемых критериев, тогда как надой молока – наиболее привлекательное направление.
VII. Глобальная оптимизация
Выявленные направления-лидеры по критерию ожидаемой инвестиционной привлекательности для направлений: урожайность основных сельскохозяйственных культур, отдельных зерновых и зернобобовых культур и производства основных продуктов животноводства визуально представлены на рис. 1-4. Очевидно, что это результаты локальной оптимизации. Для проведения всеобъемлющего сравнительного анализа все исторические данные были объединены в один массив. Затем, после редукции исходного перечня возможных направлений, была построена модель «Доходность-риск». В целом, среди полученного набора направлений-лидеров в первую очередь следует выделить: выращивание зернобобовых и овощей, производство скота, птицы, свиней и яиц и надой молока. Проведенный корреляционный анализ свидетельствует о том, что между перечисленными выше направлениями-лидерами тесная связь отсутствует. Последнее означает, что перечисленную группу направлений можно рассматривать как простейший инвестиционный портфель с равными весами.
VIII. Формирование инвестиционного портфеля.
При постановке задачи формирования оптимального инвестиционного портфеля формулируется общепринятая задача линейного программирования. Специфика поставленной задачи состоит в системе ограничений, которые должны учитывать: потребности местного, регионального и национального уровней в выращивании, производстве перечисленных выше продуктов. Другими словами, оптимизация распространяется на продукцию сверх принятого уровня обеспечения.
Проведенный анализ инвестиционной привлекательности различных направлений хозяйственной деятельности по выращиванию и производству сельскохозяйственной продукции позволил сформировать группу направлений-лидеров. Это выращивание зернобобовых и овощей, производство скота, птицы, свиней и яиц и надой молока. Синтезированная группа по выбранным критериям эффективности (доходность, риск и отношение доходности к риску) значительно превосходит другие направления и, при рациональном применении, позволит значительно повысить финансовое благополучие как непосредственно предприятий АПК, так и инвестиционных компаний, планирующих и строящих свои инвестиционные стратегии в этом направлении.
Библиографический список