Экономический механизм повышения рентабельности золотодобычи на базе золотого займа

Юсипов, Равиль Анварович

Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Экономический механизм повышения рентабельности золотодобычи на базе золотого займа тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Юсипов, Равиль Анварович
Место защиты	Москва
Год	2001
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Экономический механизм повышения рентабельности золотодобычи на базе золотого займа"

на правах рукописи

ЮСИПОВ Равиль Анварович

УДК 622.342:338.45

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ МЕХАНИЗМ ПОВЫШЕНИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ЗОЛОТОДОБЫЧИ НА БАЗЕ ЗОЛОТОГО ЗАЙМА

Специальность 08.00.05 - "Экономика и управление народным хозяйством" (Специализация - экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2001

Работа выпонена в Московском государственном горном университете

Научный руководитель: докт. тех. наук, проф. БОРИСОВИЧ В.Т.

Официальные оппоненты:

докт. экон. наук, проф. КОМАРОВ М.А. канд. экон. наук, доц. ГОНЧАРЕНКО С.Н.

Ведущее предприятие: Государственный научно-технический центр промышленности по добыче и обработке амазов и драгоценных металов (НТЦ "Амаззолотопрогресс").

Защита состоится "11" ......X............ ..2001 года

в ,.1\...ч..0.Ом. на заседании диссертационного совета Д-212.128.01 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, ГСП, Москва, В-49, Ленинский проспект, 6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан ....!.::.............2001 года

Ученый секретарь диссертационного совета

канд. экон. наук, доц. О.С.Коробова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В период перехода от административной системы управления народным хозяйством к рыночной экономике весь минерально-сырьевой комплекс России испытал резкое сокращение капиталовложений со стороны государства. Одной из наиболее пострадавших отраслей была золотодобывающая промышленность, которая, начиная с геологоразведки и кончая сбытом метала, являлась монополией государства.

Добыча золота на территории России осуществляется в 30 субъектах. Около 600 предприятий выступают как самостоятельные недропользователи в золотодобывающей отрасли, в том числе 16 предприятий обеспечивают примерно 45% общероссийского объема добычи. В связи с экономическим кризисом и не будучи в состоянии обеспечить эффективное функционирование отрасли, государство в 1993 г. отказалось от роли монополиста. Частный капитал, преимущественно российский, стал основным источником капиталовложений. В результате этого резкий спад объема добычи метала в середине 1990-х годов удалось преодолеть и довести добычу в 2000 г. до уровня 143 т несмотря на неблагоприятную конъюнктуру, сложившуюся на мировом рынке золота. Самый острый вопрос отечественной золотодобычи - авансирование сезонных работ -был решен за счет привлечения денежных ресурсов преимущественно российских банков. Банки стали не только выдавать краткосрочные авансы, но даже перешли на прямое кредитование проектов по разработке месторождений драгоценных металов. Небольшие золотодобывающие предприятия получили доступ к финансовым источникам и смогли выжить.

Однако, из-за резкого падения мировых цен на золото и роста инфляции, финансовое положение российских золотодобывающих предприятий остается тяжелым. Перед недропользователем встает вопрос, как в условиях низких цен на метал, высокой инфляции, роста цен на энергоносители и невыгодного курса рубля повышать рентабельность добычи и привлекать допонительный капитал для развития.

Задача, связанная с поиском новых форм экономического обеспечения и построением в условиях современной экономики эффективного механизма повышения рентабельности золотодобычи, является одной из центральных проблем золотодобывающей отрасли, что и определило актуальность данной диссертационной работы.

Цель работы Ч разработка механизма повышения рентабельности горных предприятий в современных экономических условиях при неблагоприятной конъюнктуре мирового рынка золота.

Идея работы состоит в повышении рентабельности золотодобывающих предприятий посредством золотого займа.

Объектом исследования являются недропользователи - действующие золотодобывающие предприятия, работающие в условиях рыночной экономики. Предметом исследования служит финансово-хозяйственная деятельность недропользователя с точки зрения рентабельности горного производства, как функции цены реализации метала.

Научные положения, полученные лично соискателем, выносимые на защиту:

1. Выбор экономического механизма повышения рентабельности золотодобычи следует осуществлять с учетом предложенной классификации инвестиций на рынке золота с классификационным признаком лобъект капиталовложений.

2. Для повышения рентабельности действующего золотодобывающего предприятия в условиях низких мировых цен на золото следует применять разработанный на базе золотого займа экономический механизм, эффективность которого зависит от динамики цены и процентной ставки на метал.

3. Решение о применении обоснованного экономического механизма повышения рентабельности золотодобычи необходимо принимать с учетом разработанной многофакторной экономико-математической модели прогнозирования динамики цены и процентной ставки на золото.

Научная новизна результатов исследования заключается в том, что автором впервые:

- предложена и обоснована классификация инвестиций на рынке золота с единым классификационным признаком;

- разработан механизм повышения рентабельности действующего горного предприятия в условиях низких мировых цен на базе золотого займа, экономическая эффективность которого определяется динамикой цены и процентной ставки на золото;

- предложен и обоснован принципиально новый подход к экономико-математическому моделированию динамики цены и процентной ставки на золото на базе авторегрессионных методов прогнозирования временных рядов.

Методы исследования - методической и теоретической основой исследования послужили труды ведущих отечественных и западных ученых по теории и практике экономического развития мирового рынка золота и золотодобывающей промышленности. В работе использованы методы экспертного анализа, экстраполяции, макро- и микроэкономического анализа, эконометрики. Обоснованность и достоверность научных положении, выводов и рекомендаций подтверяедаются:

1. Использованием представительного объема статистического материала, охватывающего изменение цены на золото, процентных ставок по кредитным ресурсам, динамики фондовых индексов, уровня инфляции за последние пять лет. Информационной базой являются материалы Министерства природных ресурсов РФ, Министерства финансов РФ, Лондонского рынка драгоценных металов в слитках, Казначейства США, Европейского центрального банка, Всемирного совета по золоту, Нью-Йоркской фондовой биржи, Американской фондовой биржи, внебиржевого рынка NASDAQ, инвестиционного банка Morgan Stanley Dean Witter, рейтинговых агентств Standard and Poors, Fitch и Moody's.

2. Применением известных методов адаптивного краткосрочного прогнозирования: экспоненциального сглаживания, авторегрессии, авторегрессии-скользящего среднего и методов регрессионного анализа;

3. Проверкой адекватности полученных результатов, решением тестовых задач и сопоставлением результатов с данными других авторов.

Научное значение работы заключается в теоретическом обосновании эффективности механизма золотого займа в период отрицательной динамики цены на метал.

Практическая значимость исследований состоит в разработке механизма использования золотого займа как источника финансирования горных предприятий и создании внебиржевых производных инструментов на отечественном рынке драгоценных металов. Результаты исследования позволяют усовершенствовать технологию использования золотых кредитов в России недропользователями и повысить инвестиционный спрос на золото на внутреннем рынке, расширить круг субъектов рынка, что, в конечном итоге, повысит инвестиционную привлекательность российской золотодобывающей отрасли. Реализация выводов и рекомендаций работы. Основные выводы диссертационной работы были приняты к использованию в ОАО Лензолото, в учебном процессе на кафедре ЭПГП, МГГУ.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на международной конференции Неделя горняка 2000, 2001 гг. (Москва, МГГУ), Второй международной конференции Золотодобывающая промышленность России на пороге третьего тысячелетия. Проблемы и перспективы - Золото'2000 (Москва, ВВЦ, 22-23 февраля 2000 г.), на научных семинарах кафедры ЭПГП в 2000 - 2001 гг.

Публикации - по результатам выпоненных исследований опубликовано 4 научные работы.

Объем и структура работы. Работа состоит из введения, 4 глав текста, заключения, 6 приложений, содержит 15 таблиц, 30 рисунков и список литературы из 110 наименований.

СТРУКТУРА И ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Наиболее остро проблема рентабельности золотодобывающих предприятий заявила о себе с середины 1990-х годов, в период формирования российского рынка драгоценных металов и падения мировой цены на золото. Исследования по данной тематике проводились отечественными и иностранными специалистами: Аникиным A.B., Ашихминым A.A., Борисовичем В.Т., Брайко В.Н., Ганицким В.И., Гончаренко С.Н., Дроновой Н.Д., Кацман Ю.Е., Комогоровым Н.К., Комаровым М.А., Пешковым В.Г., Лихтерманом С.С., Наталенко А.Е., Паком В.П., Петросовым A.A., Потемкиным C.B., Ревазовым М.А., Резниченко С.С., Селютиной Л.К., Харченко В.А., Ханом A.C., Шибаевым Е.В., Ястребинским М.А., Яцкевичем Б.А., Jassica Cross, David Potts, Timothy Green, Ian Сох и другими.

Российская золотодобывающая отрасль находится в состоянии длительного застоя по нескольким причинам. Первая заключается в необходимости наращивания золотодобычи из рудных месторождений. Россия - единственная страна с большим объемом добычи метала, получаемого, на 70% из россыпей, но при этом разведанные запасы обеспечены только на 10 лет, 23% добычи обеспечивают коренные месторождения с запасами на 100 лет и 7% добычи золота производится из скрапа. Месторождения россыпного золота рассредоточены по меким объектам на огромной территории от Урала до Камчатки, что весьма отрицательно влияет на рентабельность их освоения. Учитывая истощенность сырьевой базы россыпного золота, делается вывод, что основным источником являются коренные месторождения, которые уже в настоящее время могут обеспечить годовую добычу на уровне 250 т. Второй причиной, оказывающей тормозящее действие на развитие золотодобычи сегодня,- является чрезвычайная раздробленность отрасли. В 1999 - 2001 гг. добычу золота осуществляли около 600 недропользователей, при этом 87% от числа предприятий имели годовой объем добычи до 300 кг, а их совокупный объем составлял только 25% от всего добытого метала. Малые предприятия не имеют достаточных оборотных средств, чтобы приобрести расходные и горюче-

смазочные материалы, не говоря уже о горной технике для разработки рудных месторождений.

Третьей причиной служит несовершенное законодательство в области добычи и обращения золота. В настоящий момент в сфере добычи, аффинажа и операций с золотом имеется более 30 законодательных и нормативно-правовых документов. Однако, принятый в марте 1998 г. Федеральный закон О драгоценных металах и драгоценных камнях не работает в поную силу, поскольку свыше двух десятков допонительных подзаконных актов, учитывающих баланс интересов всех субъектов рынка, до сих пор не отработаны и противоречат другим законодательным актам.

За последние два года интерес к золотодобывающим предприятиям у российских коммерческих банков возрос. В 2000 г. более 150 банков имели лицензии на проведение операций с драгоценными металами, а в 1996 г. их было только 5. Обострение конкуренции в борьбе за недропользователя ведет к более дешевым валютным кредитным ресурсам (до 12-15%), снижению дисконта закупочной цены к цене спот и оказанию комплексного обслуживания. При участии банков за последние два года в России добывается около 75% золота. Российские коммерческие банки решили основную задачу недропользователя -авансирование сезонных работ под залог кредитуемого золота, благодаря чему наметилась положительная динамика добычи золота в России (со 114 т в 1998 г. до 143 тв 2000 г.), прирост за два года составил более 25%. Однако банки пока не спешат переходить от авансирования к прямым капиталовложениям, хотя единичные примеры есть, например, Сбербанк, Ланта Банк, Газпромбанк, АО Полиметал, ряд нефтяных компаний. Появились примеры финансирования проектов золотыми кредитами. На освоение месторождений Олимпиада, Кубака, Эвенское, Дукат и других были выданы золотые кредиты на сумму 140 мн. дол. Монопольное право первой руки на добытое золото привело к тому, что государство в лице Гохрана не выпоняет свои обязательства по своевременной оплате за полученный метал. Как следствие, в силу авансовой формы выплат

налогов, у недропользователей образуются просроченные обязательства перед бюджетом и внебюджетными фондами, на которые начисляются пени. Значительный рост цен на все виды энергоносителей, а как результат на все другие ресурсы и услуги, при жестком валютном курсе до августа 1998 г. и постоянно падающей цене привел к увеличению себестоимости и резкому снижению нормы прибыли. Девальвация рубля в 1998 г. сыграла положительную роль для многих золотодобытчиков, т.к. позволила погасить задоженность и увеличить прибыль за счет курсовой разницы. Однако к началу 2001 г. эффект девальвации стал проходить из-за роста инфляции, внутренних высоких цен на энергоносители, стабильного курса рубля к долару и низкой цены на золото. Развитие рынка золота также замедляется иррациональной налоговой политикой. Введение 5%-ой экспортной пошлины сделало экспорт золота нерентабельным. Существование НДС на операции с золотом вместе с большим дисконтом между ценой покупки и продажи делает этот сектор неликвидным и способствует ориентированию населения в сторону иностранной валюты, как наиболее привлекательному способу тезаврации. Хотя именно спрос на золото у населения, как метод сбережения, смог бы быть большим стимулом для развития золотодобывающей отрасли. С учетом этих недостатков можно заключить, что в настоящее время в России существует квази рынок золота с большой раздробленностью субъектов, иррациональным налогообложением, нечеткой правовой базой, привилегированным положением государства (не выпоняющего своих обязательств), низким внутренним и ограниченным внешним спросом, а также нестабильной сырьевой базой из-за преобладания россыпных месторождений, с одной стороны, а с другой - с активным участием недропользователей и российских коммерческих банков.

Положение дел усложняется неблагоприятной конъюнктурой на мировом рынке. Ситуация, сложившаяся на рынке, является парадоксальной. В мире наблюдается стабильный совокупный спрос на золото (в среднем около 4000 т ежегодно), который превышает мировой объем добычи золота более чем на 1000 т, а цена на

золото имеет ярко выраженную отрицательную динамику (за последние 4 года упала на 40%).

В сложившихся условиях для повышения своей рентабельности золотодобытчики имеют две альтернативы: либо разрабатывать богатые месторождения, где себестоимость добычи низкая, либо прибегнуть к рынку капиталов и к его экономическим механизмам.

В диссертационной работе проведен анализ инвестиций на рынке золота и дана их систематизация по признаку лобъект капиталовложения. Целью классификации является четкое определение функций и назначения каждого инструмента, а также того, кто из субъектов рынка золота является потенциальным пользователем. Особое внимание уделено тем экономическим механизмам, которые могут быть применены в России уже сегодня, учитывая, что прототипы некоторых уже используются. Традиционно принято разделять капиталовложения на две большие группы: 1) прямые инвестиции в производство товаров и услуг (в нашем случае золото) и 2) портфельные инвестиции (рис. 1). Прямые инвестиции в золотодобычу могут быть осуществлены в форме: 1) кредита, 2) приобретения акций предприятия и 3) выкупа пая или доли в уставном капитале. Инвестор, приобретая акцию, пай или долю золотодобывающей компании, приобретает часть ее собственности, т.е. объектом капиталовложений выступают активы компаний. Объектами капиталовложений могут выступать три основных вида акций, которые дают владельцу разное количество прав: привилегированные, конвертируемые и голосующие. Наибольшим правом обладают обыкновенные голосующие акции. Когда инвестор приобретает облигацию или выдает кредит, то объектом инвестиций выступает договое обязательство компании.

Самым оригинальным способом кредитования, который присущ только золотодобывающим предприятиям, является золотой (металический) кредит. Суть его заключается в том, что недропользователь берет определенное количество золота в кредит и продает его, а полученные средства расходует на свои нужды. Возврат метала с процентами происходит за счет нового золота.

Проценты также начисляются в золоте. Другими словами, золотой кредит является форвардной продажей золота. Процентная ставка по золотым займам зависит от того, на какой срок и в какое время берется золотой заем. Исторически сложилось так, что ставки на золотые кредиты ниже, чем на доларовые заемные средства.

Рас. 1. Классификация капиталовложений на рынке золота. Классификационный признак Ч лобъект капиталовложений

Под термином портфельные инвестиции подразумеваются капиталовложения, когда объектом вложений выступают активы, выпущенные в открытое обращение на биржевых и внебиржевых рынках.

Согласно выбранному классификационному признаку портфельные инвестиции на рынке золота можно разделить на три большие категории: 1) физический метал, во всех его проявлениях (слитки, медали, монеты и ювелирные украшения); 2) бумажное золото - ценные бумаги, номинированные в золоте, а также срочные контракты на золото и 3) ценные бумаги компаний и срочные

контракты на них. Золото, наряду с корпоративными и государственными ценными бумагами, являлось третьим основным активом, который использовася портфельными инвесторами для создания хорошо диверсифицированных портфелей. Способность золота негативно коррелировать с фондовыми индексами позволяет использовать его как портфельный диверсификатор и снижать совокупный риск инвестиционного портфеля. Ценные бумаги золотодобывающих компаний, имеющие сильную положительную корреляцию с ценой на золото, образуют второй вид портфельных инвестиций. Третья категория портфельных инвестиций на рынке золота известна как бумажное золото. Наиболее распространенные виды бумажного золота следующие: золотообрезные облигации, золотые депозитарные сертификаты, золотые депозитарные расписки, фьючерсы, опционы, форварды, свопы по месту доставки, свопы по пробе, финансовые свопы (свопы обратного выкупа), форвардные соглашения и свопы по процентным ставкам на золотые займы. В результате анализа было установлено, что инструменты, относящиеся к классу бумажное золото, чаще используются золотодобывающими компаниями для хеджирования (страхования) цены реализации метала в условиях низких мировых цен на золото, когда возможности сокращения себестоимости ограничены. В действительности большинство этих инструментов являются производными от механизма золотого займа, который сам по себе есть самый популярный и дешевый источник финансирования новых золотых проектов. Установлено, что конъюнктура рынка влияет на выбор типа экономического механизма, а причины, по которым компании используют золотые займы, лежат в области эффективного корпоративного управления. Было определено, что компании, ведущие открытый способ добычи золота, в большей степени нуждаются в использовании золотых займов. Данный фактор рассматривается как основополагающий, так как в России практически все золото добывается открытым способом, следовательно, внедрение механизма на базе золотого займа является необходимостью для развития производства.

Таким образом, перед российскими золотодобывающими предприятиями стоит вопрос о повышении рентабельности в ограниченных условиях снижения производственных затрат. В работе предложен и обоснован принципиальный механизм, по которому могут работать недропользователи (рис. 2).

Деньгн+ПД

РЫНОК КАПИТАЛА Деньги в обороте

| Повышение 1

I (поддержание) !

! объема добычи |

' метала I

Рис.2. Механизм продажи нового золота через золотой заем,

где: О - объем золотого займа; ПД -процент инвестигщонного дохода /норма прибыли); ПЗ -процентная ставка по золотому займу; Р- прирост объема добычи; ян^ - обязательный поток золота; ШЩЬ- - возможный поток золота; - обязательный денежный поток;

!""'""";:. - возможный денежный поток

Недропользователь берет у банка, владельца золота, золотой заем под процент (ПЗ) и продает на рынке спот. Денежные средства, полученные от продажи золотого займа, могут быть инвестированы или в расширение собственного производства, что дает прирост в объеме добычи метала, или в высоколиквидные финансовые активы (ценные бумаги, депозиты в банке) под процент инвестиционного дохода (ПД).

При реализации первого варианта предприятие либо сохраняет на заданном уровне, либо повышает объем добычи метала. Как результат - недропользователь увеличивает выручку от реализации метала. При этом в условиях отрицательной динамики цены на золото выплаты по процентам золотого займа компенсируются падением цены. Новое золото, используемое для погашения металического займа, по сути, было продано на момент открытия кредитной позиции по цене выше, чем цена на момент погашения кредита. В случае, когда цена в процентном соотношении падает на величину процентной ставки на золото или более, недропользователь получает допонительный экономический эффект в виде нулевой ставки на полученный золотой заем. Таким образом, формулу расчета текущей стоимости экономического эффекта можно записать следующим образом:

РУ(Эф) = -2--СП

где: -прирост объема добычи в отчетном периоде; - средняя цена спот за отчетный период; и; - изменение цены за отчетный период в процентах, как десятичная дробь (отрицательная динамика - со знаком л+, положительная динамика со знаком л-); -сумма процентов по займу за отчетный период в процентах, как десятичная дробь; Q Х сумма займа в натуральных единицах (например: унция); п -число отчетных периодов; с! -коэффициент приведения (дисконтирующий фактор).

Установлено, что привлечение золотого займа с целью развития горного производства в 1999-2000 гг. могло бы повысить выручку предприятия на 2% только за счет отрицательной динамики цены спот на метал, без учета прироста объема добычи золота.

При реализации второго варианта, когда средства, получаемые от продажи заемного метала, инвестируются в финансовые активы, перед недропользователем встает вопрос, как наиболее эффективно использовать

привлеченные средства. Эффективность механизма использования золотого займа здесь основана на том, что ставка ПД обычно выше, чем ставка ПЗ. В этом случае недропользователь увеличивает цену реализации каждой унции нового золота за счет разницы между ставками ПД и ПЗ. Одновременно инвестируемые средства будут являться залоговым обеспечением под выданный металический кредит, что заинтересует банки, которые хотят выдавать кредиты, обеспеченные залогом.

Текущая стоимость премии, получаемая на каждую унцию нового золота в результате реализации предложенного экономического механизма, выражается формулой:

РУ(р) = ^---(2)

(1 + с!)г Х К }

где: - /ена золота на дату открытия контракта; Ц +] Ч цена золота иа дату его закрытия; ПД - годовая ставка инвестиционного дохода; ПЗ - годовая ставка по золотому займу; Т-период действия контракта (1 год = 1); е = 2,718; с1- дисконтирующий фактор.

Данный механизм будет генерировать положительный денежный поток при условии:

(Ц1 - Ц1+1) * 100% /Щ <= (епа-т.епз'т)_ (3)

В работе проведен анализ доходности финансовых инструментов и процентных ставок на золото в России и на их основе произведен расчет премии, которую недропользователь мог бы получить с 1999 по 2001 г. в результате реализации предложенного механизма. В процентном отношении цена реализации метала могла бы быть выше, чем цена спот, в среднем на 9-11%.

Как видно из формул (1) и (2), для эффективного функционирования предложенного механизма необходимо уметь прогнозировать динамику цены и процентной ставки на золото. Для понижения риска соглашение между недропользователем и коммерческим банком могло бы содержать условие, что в

случае, если на момент погашения кредита цена на золото выше, чем предполагалось на стадии прогнозирования, то недропользователь имеет возможность продать новое золото на рынке - спот, а золотой кредит погасить за счет нового металического кредита, т.е. рефинансировать свою открытую позицию, которая капитализируется на сумму новых процентов. Для разработки методики прогнозирования динамики процентной ставки и цены на золото необходимо выбрать и обосновать модель прогнозирования. Существуют два концептуальных подхода в анализе временных рядов (оцениваемые параметры в данной работе являются временными рядами):

1) изолированный временной ряд на базе ретроспективных данных, основанный на гипотезе, что значение в период Т является функцией значений в предыдущие периоды (Т-1, Т-2, Т-3,..., Т-п);

2) многомерный (многофакторный) статистический анализ параметра, основанный на идее, что значения временного ряда формируются под влиянием факторов, которые, в свою очередь, также являются временными рядами (изменяются поступательно во времени).

Установлено, что модели анализа изолированных рядов дают большую погрешность, чем многомерный анализ процесса. Многофакторный анализ необходимо начинать с выбора и качественной оценки факторов (регрессоров). Выбор независимых переменных для оценки ставки и цены на золото осуществляся исходя из следующих гипотез: 1) золотой заем представляет из себя альтернативный кредитный инструмент, поэтому важным моментом является определение взаимосвязи между ценой на метал, золотой ставкой и ставками по другим кредитным инструментам (таким, как ставка LIBOR, доходность по трехмесячным казначейским векселям США и высоконадежным корпоративным облигациям); 2) золото, наряду с доларом, служит самым распространенным монетарным активом, следовательно, необходимо проанализировать взаимосвязь между ценой, ставкой на золото и курсом долара (например, индекс ФРС покупательной способности долара); 3) товарная функция золота может определять связь между золотой ставкой и динамикой цен на основные сырьевые

товары, а именно - нефть и цветные металы; 4) исторически рынок золота всегда повышал интерес инвесторов при нестабильности на фондовых рынках (например, фондовый кризис 1987 г., а в течение последних десяти лет в развитых странах по динамике фондовых индексов принято прогнозировать состояние всей экономики страны).

Все переменные взяты с недельным основанием с 01.01.1999 по 31.12.00 г. (2 года или 103 недели) в форме натурального логарифма, чтобы приблизить распределение используемых переменных к логнормальному и сделать возможным употребление принципа линейной зависимости. полный список переменных и условные обозначения приведены в табл. 1.

Таблица 1

Список переменных (факторов)

Переменная Определение Фондовые Индексы: Страна

GR Loa Ставка по золотому займу DIA ОЛА, США

E.\rat_Log Индекс ФРС долара США' SPY 5&Р 500, США

GP Loa Цена на золото EWU Великобритания

S1LP Loa Цена на серебро EWG Германия

AAA_Log Доходность по облигациям класса ААА- EWQ Франция

BAA_Log Доходность по облигациям класса BAA- EWL Швейцария

TB_Log Доходность по трехмесячным векселям Казначейства США EWI Италия

LIB Loл Ставка LIBOR EWA Австралия

CU Loa Цена на медь EWH Гонконг

AL Loa Цена на алюминий EWJ Япония

Oil Loa Цена на нефть EWC Канада

VPMG Vanguard Gold Fund J

1 -индекс покупательной способности долара США по отношению к 10 основным валютам мира, рассчитываемый Федеральной резервной системой США (ФРС); 2 - по классификации компании Moody's; J- крупнейший по капитализации паевой фонд в США, ориентированный на акции золотодобывающих компаний, рассматривается как индекс акций золотодобывающих компаний.

Анализ выбранных факторов проводится с помощью двух независимых регрессионных уравнений с выбранными независимыми переменными. Общий вид множественной линейно-регрессионной модели следующий:

Yi=a + fi\X\ + /32X2 +........+ finXn + s, (4)

где: Yl - GR_Log ;Y2 - GP Log; XL X2......Xn - независимые переменные (регрессоры); n -

количество регрессоров.

Анализ проводися для каждой зависимой переменной по всем независимым с помощью статистической программы SPSS. В результате отсеивания незначимых переменных по критерию Стьюдента (Т), с контролем за величиной коэффициента детерминации R2 и критерием Фишера были установлены комбинации независимых для каждой зависимой переменной, которые являются лучшими несмещенными оценками. В табл. 2 даны результаты дисперсионного анализа моделей, в табл. 3 приведен список значимых независимых переменных и их оценки.

Таблица 2

Результаты дисперсионного анализа регрессионных моделей

Модель Коэффициент Критерий Фишера (F) Параметр Дуриона-

детерминации (R- ) (плотность распределения) Уватсона (DVV)

GR Log 76% 49,678 0,741

(0.000)

GP Log 65% 37,626 0,906

(0.000)

Таблица 3

Результаты расчета регрессионных моделей

Независимые переменные Коэффициент корреляции (/> Критерий Стьюдента (Тст) Плотность распределения (РТ) Коэффициент толерантности (Тол)

GR Los-зависимая переменная

EWI LOG -0,432 1 -7.004 0,000 0,666

EWU LOG 0,497 4.971 Х 0,001 0.254

SPY LOG -0,506 -5.312 0,000 0.280

S1LP LOG 0.339 3,989 0,000 0.351

OIL LOG 0,793 6,652 0,000 0.178

EX RAT LOG -0.343 -3,399 0,000 0.250

CP Lo Е Ч зависимая переменная

EVVA LOG -0,550 -4,344 0,000 0.219

EWC LOG 0,182 9,756 0,000 0.546

EWU LOG 0,691 5,478 0.000 0,220

VGPM LOG 0,822 10,892 0,000 0.616

D1A LOG -0.92* -11.322 0.000 0.524

Коэффициент детерминации в модели вР_Ьоз ниже, чем в модели но

находится на приемлемом уровне. Обе модели имеют достаточно высокое значение критерия Фишера с приемлемым уровнем плотности распределения Фишера <0,0005, что позволяет отвергнуть нулевую гипотезу о равенстве коэффициентов моделей нулю. Тестирование на корреляцию ошибок системы по

времени производилось методом Дурбона-Уватсона (0\У), основанным на идее, что наличие корреляции ошибок подтверждается корреляцией в остатках регрессии. Значение в каждой модели невысокое (0,9), что свидетельствует о положительной автокорреляции ошибок регрессии по времени и безусловно является положительным моментом для дальнейшего прогнозирования динамики цены и ставки на золото. Авторегрессионые методы прогнозирования временных рядов основаны на автокорреляции ошибок по времени. Тестирование на смещенность полученных оценок осуществляется коэффициентом толерантности (формула 5), который определяет уровень колениарности между независимыми переменными, т.е. наличие линейной связи между регрессорами. Коэффициенты Тол регрессоров в обеих моделях не стремятся к нулю, свидетельствуя о несмещенности их оценок :

Г0.7,= 1-/?/. (5)

Анализ модели показал, что динамика процентной ставки на золото

формируется под влиянием конъюнктуры фондового рынка Италии, США (индекс Б&Р 500), цен на нефть, серебро и курса долара. Коэффициенты корреляции данных переменных являются значимыми по критерию Стьюдента (Тст) с нормальной плотностью распределения (РТ<0,0005). Полученные результаты закономерны. Указанные страны являются крупнейшими региональными рынками золота; Италия и США - одни из крупнейших потребителей промышленного золота. США, будучи мировым финансовым центром, являются крупнейшим потребителем инвестиционного метала. В результате анализа модели СР_1^ установлено, что динамика цены на золото, в основном, определяется динамикой фондовых индексов Австралии, Канады, США (Ш1А) и, в меньшей степени, Великобритании и что именно эти страны являются крупнейшими странами продуцентами.

Целью проведенного регрессионного анализа было определение факторов, которые наиболее сильно воздействуют на динамику анализируемых параметров и с помощью которых будет прогнозироваться динамика цены и процентной

ставки на золото. Следующим шагом будет прогнозирование процентной ставки и цены на золото с помощью этих факторов.

В ранее проведенных исследованиях изолированных временных рядов установлено, что модель авторегрессии - скользящей средней на основе метода Бокса-Дженкенса (далее: АРСС) - в сравнении с другими моделями дает меньшую ошибку прогноза за счет сочетания, по сути, двух видов моделей прогнозирования: экспоненциального сглаживания ч (метод Хольта) и авторегрессии (метод Кохрайна-Оркута). Модель АРСС на основе метода Бокса-Дженкенса для изолированного временного ряда выглядит следующим образом:

л 1 -е,д-..Д-0,Д"

*< =-ЧЕ, >

\-<Р\В-....-<ррВр

где: Q{B) = -г - вес скользящего среднего, зависящий от оператора процесса скользящего х,

среднего <7,- <р(В) = -7- - константа авторегрессионного процесса порядка р; е: - остатки

регрессии.

Модель АРСС по методу Бокса-Дженкенса основана на гипотезе, что изучаемый процесс является выходом линейного фильтра, на вход которого подан процесс белого шума - член временного ряда является взвешенной суммой текущего и предыдущих значений входного потока. Другими словами, модель АРСС основана на модели авторегрессии (АР), где значение процесса выражается через конечную линейную совокупность предыдущих значений процесса и возмущений (остатков), а также на модели скользящего среднего (СС), где оцениваемый

параметр х, линейно зависит от конечного числа предыдущих значений д . Выпоняя этот процесс для каждой независимой переменной в моделях СЯ_Ьо и ОР_Ьоз с оптимальными наборами независимых переменных (табл. 3), получаем по две матрицы для каждой модели. Первая матрица содержит значения операторов сдвига для АР-процесса, а вторая - значения операторов сдвига для СС-процесса. Математическое выражение данного процесса выглядит следующим образом:

H(B)Z^e + F(B)s, ,t = 1,2,3,..., T, (7)

где: H(B) и F(B) - матрицы операторов сдвига размерности (р х р), элементами которых

являются полиномы от В конечного порядка; Z, =(Z, ,Z2......... Z,) - зависимая переменная в

виде вектора независимых переменных; О = (0t,02,.....>9р)- вектор констант;

е,= (г,, s2J,..., epJ) - вектор случайных ошибок.

Если элементы матрицы F(B) имеют нулевой порядок от В, то выражение 7 -чистый АР-процесс; если Н(В) имеют нулевой порядок от В, то выражение 7 -чистый СС- процесс; если F(B) и Н(В) содержат полиномы, отличные от нуля, то выражение 7 - смешанный АРСС-процесс. Все расчеты были выпонены с помощью пакета статистических программ SPSS.

Для прогноза цены и ставки на золото по изложенным выше методам были использованы комбинации независимых переменных (оптимальные по критерию Стьюдента, табл. 3). Сводные результаты расчетов ошибок по моделям приведены в табл. 4, где для сравнения также показаны оценки ошибок по модели Хольта (ЭС) и Кохрайна-Оркута (АР). На рис. 3 и 4 приведены графики прогнозируемых и реальных значений оцениваемых параметров по методу Бокса-Дженкенса.

Таблица 4

Сводная таблица ошибок моделей прогнозирования

Остаточная Дисперсия Среднее знамение

дисперсия ошибок отклонения

АРСС АР АРСС АР ЭС АРСС АР ЭС

R Log 0,00115 0,00122 0,00106 0,00129 0,00242 1,85% 2,04% 6,34%

Р Log 0,00030 0,00035 0,00028 0,00033 0,01232 0,029% 0,32% 0,87%

На рис. 3 и 4 показаны тестовый период до пунктирной линии (с 01.01.99 по 31.12.00 г. на недельном основании, или 103 недели) и период прогноза значения ставки, выделенный в квадрат (четыре недели или 1 месяц). Из представленных рис. 3 и 4 видно, что прогнозируемое значение параметров попадает в доверительный интервал, доказывая адекватность выбранной модели.

Бокса-Дженкенса. Светлая кривая Ч реальное значение; темная кривая Ч прогнозируемое значение

5.85 -5,8 -

Рис.4. Прогнозирование динамики цены на золото по методу Бокса-Дженкенса. Светлая кривая Ч прогнозируемое значение; темная кривая - реальное значение

Анализ показал, что модель Бокса-Дженкенса дает небольшое среднее отклонение прогнозируемой оценки от реального уровня (ошибка прогноза меньше, чем дисперсия реального значения), а также меньшую остаточную дисперсию и

дисперсию ошибок по сравнению с другими методами, подтверждая адекватность модели. В действительности дисперсия ошибок является функцией от остаточной дисперсии. Важность момента заключается в том, что ошибки прогноза имели бы приблизительно нормальное распределение, тем самым, доказывая первоначальное предположение о линейной связи регрессоров и оцениваемых параметров, т.е. полученные значения являются лучшими несмещенными оценками реальных значений (теорема Гаусса-Маркова) и, в конечном счете, доказательством адекватности выбранной модели. Как видно из рис. 5, по обоим, оцениваемым параметрам распределение ошибок модели АРСС приближено к нормальному.

Рис.5. График распределения оишоок прогноза модели Бокса-Дженкенса. 5а Ч ошибка прогноза цены на золото; 56 - ошибка прогноза процентной ставки на золото

При использовании разработанного в настоящем исследовании метода прогнозирования динамики цены и процентной ставки на золото следует руководствоваться указанными в работе рекомендациями по выбору ретроспективных данных. Следует отметить, что полученные оценки моделей прогнозирования, приведенные в табл. 4, являются базисными, т.к. значения регрессоров известны, а их наличие объясняется несовершенством методов

прогнозирования. Уровень этих системных ошибок может существенно измениться, если в качестве независимых переменных будут использованы другие факторы (регрессоры).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выпоненных в диссертационной работе исследований автором решена актуальная научно-практическая задача по обоснованию механизма повышения рентабельности золотодобычи на базе золотого займа в современных экономических условиях.

Основные научные и практические выводы диссертации заключаются в следующем:

1. Анализ отечественного рынка золота за последние 10 лет показал неспособность золотодобывающей отрасли быстро адаптироваться к условиям рыночной экономики. Резкий спад добычи золота был преодолен в конце 1990-х годов благодаря приходу на рынок российских коммерческих банков, которые обеспечили финансирование недропользователей.

2. Рост добычи золота в России возможен за счет разработки рудных месторождений, но он требует привлечения догосрочных денежных ресурсов. Однако неблагоприятная конъюнктура мирового рынка золота снижает рентабельность горных предприятий и инвестиционную привлекательность отрасли в целом. Поиск новых экономических механизмов повышения рентабельности золотодобычи является в настоящее время актуальной задачей.

3. В результате проведенной классификации инвестиций на рынке золота с единым классификационным признаком было установлено, что одним из эффективных способов повышения рентабельности ' действующего предприятия в рыночных условиях является золотой заем, процентные ставки, по которому ниже, чем ставки по валютным кредитным ресурсам.

4. На основе золотого займа разработан экономический механизм повышения рентабельности золотодобычи, который позволяет увеличивать выручку от продажи нового метала в условиях отрицательной динамики цены на золото. Увеличение выручки может происходить двумя путями. Первый путь -

увеличение цены реализации метала в виде премии за счет инвестирования средств полученных от продажи заемного золота в финансовые активы. Размер получаемой премии зависит от динамики (волатильности) цены и процентной ставки на золото, а также процента инвестиционного дохода. Второй путь Ч инвестирование в развитие собственного горного производства с целью увеличения объемов добычи нового метала. В этом случае экономический эффект будет определяться увеличением выручки за счет прироста объема добычи и сокращением денежной стоимости процентов по золотому займу.

5. Обоснованный механизм является наиболее эффективным в условиях негативной динамики цены на золото и стабильного курса рубля. Решение тестовых задач показало, что при реализации предложенного механизма в период с 1999 по 2001 гг. допонительный экономический эффект в виде роста выручки предприятия без учета прироста объема добычи мог бы составлять от 2 до 10%. Кроме этого, он дает допонительные преимущества для недропользователя - консолидацию денежных потоков, обеспеченный сбыт золота, не уменьшая при этом величину чистых активов предприятия, одного из важнейших параметров инвестиционной привлекательности. Для отечественного рынка золота внедрение данного механизма также позволит унифицировать технологию использования золотых займов и повысить внутренний спрос на бумажное золото.

Проведенные исследования позволили установить, что динамика цены и процентной ставки на золото определяется комбинациями различных факторов. Цена на золото преимущественно зависит от динамики фондовых индексов Австралии, Канады, Великобритании и США (индекс Dow-Jones), а динамика процентной ставки на золото, в основном, определяется динамикой фондовых индексов Италии, S&P 500, цен на нефть, серебро и покупательной способностью долара.

'. Разработана многофакторная экономико-математическая модель прогнозирования цены и процентной ставки на золото, основанная на идее, что рынок золота является частью рынка капиталов. Это позволяет осуществлять

прогноз динамики исследуемых параметров через общеизвестные показатели данного рынка, такие, как фондовые индексы и процентные ставки по кредитным инструментам, информация о которых является общедоступной. Данная модель базируется на авторегрессионных методах прогнозирования временных рядов.

8. Разработан агоритм с использованием комплекса математико-статистических программ SPSS на ПЭВМ, позволяющий осуществлять краткосрочный прогноз динамики цены на золото и процентной ставки на золотые займы. Догосрочный прогноз оцениваемых параметров относится к классу качественного анализа. При использовании разработанной модели прогнозирования следует руководствоваться указанными в работе рекомендациями по анализу и выбору ретроспективных данных динамики цены и процентной ставки на золото.

9. Решение о реализации предложенного механизма на базе золотого займа необходимо принимать с учетом результатов прогнозирования динамики цены и процентной ставки на метал.

Основное содержание диссертационной работы опубликовано в следующих

работах:

1. Юсипов P.A. Классификация инвестиций на рынке золота // Сб. науч. трудов Неделя горняка 2000: теория и практика управления горнопромышленными проектами. - М., Соцуголь, 2000, С. 254-268.

2. Борисович В.Т., Юсипов Р. А. Методика оценки золотого займа. Деп. рук. № 469.-М. МГГУ. ГИАБ 2001, № 4.

3. Юсипов P.A. Влияние фондовых индексов на процентную ставку по золотому кредиту: эмпирическое исследование. Деп. рук. № 470. - М. МГГУ. ГИАБ 2001, №4.

4. Борисович В.Т., Юсипов Р. А. Методы расчета процентных ставок на золото. Деп. рук. № 480. -М.МГТУ. ГИАБ 2001, №4.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Юсипов, Равиль Анварович

Введение.

Глава 1. Анализ российского рынка золота.

1.1. Определение рынка золота.

1.2. Анализ отечественной золотодобывающей промышленности.

1.3. Факторы, определяющие инвестиционную привлекательность золотодобывающей отрасли.

1.4. Анализ законодательства в области добычи, аффинажа и обращения золота.

1.5. Анализ роли коммерческих банков на рынке золота.

1.6. Ценные бумаги.

1.7. Банк России. ь 1.8. Проблемы золотодобывающей отрасли.

1.9. Выводы к первой главе.

Глава 2. Классификация инвестиций на рынке золота.

2.1. Прямые инвестиции в золотодобывающую промышленность.

2.1.1. Паевой капитал.

2.1.2. Акционерный капитал.

2.1.3. Кредитование.

2.2. Портфельные инвестиции.

2.2.1. Физический метал.

2.2.2. Корпоративные ценные бумаги.

2.2.3. Бумажное золото.

2.2.3.1. Ценные бумаги с золотым обеспечением.

2.2.3.2. Срочные контракты.

Х 2.2.3.3. Свопы.

2.2.3.4. ФРА.

2.2.3.5. Свопы по ставкам золотого займа.

2.3. Выводы ко второй главе.

Глава 3. Обоснование эффективности экономического механизма повышения рентабельности на базе золотого займа.

3.1. Анализ факторов, влияющих на решение о применении золотого займа.

3.2. Опыт основных стран продуцентов.

3.3. Механизм повышения рентабельности золотодобычи на базе золотого займа.

3.4. Оценка экономической эффективности при расширении горного производства.

3.5. Оценка экономической эффективности при инвестировании во внешние активы. ы 3.5.1. Средства, отчисляемые недропользователем.

3.5.2. Средства, получаемые недропользователем.

3.5.3 Пример расчета эффективности использования золотого займа.

3.6. Выводы к третьей главе.

Глава 4. Прогноз параметров, определяющих эффективность разработанного на базе золотого займа экономического механизма.

4.1. Анализ доходности капиталовложений.

4.2. Анализ обменного курса рубля.

4.3. Анализ цены и процентной ставки на золото.

4.3.1. Анализ факторов, определяющих динамику цены и процентной ставки на золото.

4.3.2. Выбор адекватной модели прогнозирования и обоснование ее методологии. щ 4.3.2.1. Анализ модели Бокса-Дженкенса.

4.3.2.2. Анализ модели Хольта.

4.3.2.3. Анализ модели Кохрайна-Оркута.

4.3.3. Анализ ошибок прогнозирования.

4.4. Выводы к четвертой главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономический механизм повышения рентабельности золотодобычи на базе золотого займа"

Актуальность работы. В период перехода от административной системы управления народным хозяйством к рыночной экономике весь минерально-сырьевой комплекс России испытал резкое сокращение капиталовложений со стороны государства. Одной из наиболее пострадавших отраслей была золотодобывающая промышленность, которая, начиная с геологоразведки и кончая сбытом метала, являлась монополией государства. Добыча золота на территории России осуществляется в 30 субъектах. Около 600 предприятий выступают как самостоятельные недропользователи в золотодобывающей отрасли, в том числе 16 предприятий обеспечивают примерно 45% общероссийского объема добычи. В связи с экономическим кризисом и не будучи в состоянии обеспечить эффективное функционирование отрасли, государство в 1993 г. отказалось от роли монополиста. Частный капитал, преимущественно российский, стал основным источником капиталовложений. В результате этого резкий спад объема добычи метала в середине 1990-х годов удалось преодолеть и довести добычу в 2000 г. до уровня 143 т несмотря на неблагоприятную конъюнктуру, сложившуюся на мировом рынке золота. Самый острый вопрос отечественной золотодобычи - авансирование сезонных работ - был решен за счет привлечения денежных ресурсов преимущественно российских банков. Банки стали не только выдавать краткосрочные авансы, но даже перешли на прямое кредитование проектов по разработке месторождений драгоценных металов. Небольшие золотодобывающие предприятия получили доступ к финансовым источникам и смогли выжить. Однако, из-за резкого падения мировых цен на золото и роста инфляции, финансовое положение российских золотодобывающих предприятий остается тяжелым. Перед недропользователем встает вопрос, как в условиях низких цен на метал, высокой инфляции, роста цен на энергоносители и невыгодного курса рубля повышать рентабельность добычи и привлекать допонительный капитал для развития.

Задача, связанная с поиском новых форм экономического обеспечения и построением в условиях современной экономики эффективного механизма повышения рентабельности золотодобычи, является одной из центральных проблем золотодобывающей отрасли, что и определило актуальность данной диссертационной работы.

Цель работы - разработка механизма повышения рентабельности горных предприятий в современных экономических условиях при неблагоприятной конъюнктуре мирового рынка золота.

Идея работы состоит в повышении рентабельности золотодобывающих предприятий посредством золотого займа.

Объектом исследования являются недропользователи - действующие золотодобывающие предприятия, работающие в условиях рыночной экономики.

Предметом исследования служит финансово-хозяйственная деятельность недропользователя с точки зрения рентабельности горного производства, как функции цены реализации метала.