CC BY
0
ЦЕНОВЫЕ РИСКИ НЕФТЕГАЗОВОЙ КОМПАНИИ В УСЛОВИЯХ УГЛЕРОДНОЙ НЕЙТРАЛЬНОСТИ
ПЛЯСКИНА Нина Ильинична, д.э.н., [email protected], Институт экономики и организации промышленного производства, Сибирское отделение Российской академии наук; Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия
ORCID: 0000-0003-4304-9667; Scopus Author ID: 6507773498
В статье рассматриваются особенности развития нефтегазовых компаний в условиях перехода к углеродной нейтральности, проведен сравнительный анализ подходов для оценки ценового риска и предложена имитационная модель Монте-Карло на основе модификации сценарного подхода со встроенными инструментами управления рисками. Апробация модели проведена на примере ПАО «Лукойл». Прогноз показал, что введение трансграничного углеродного налога значительно ухудшает финансовое положение компании в среднесрочном периоде, вызывая снижение показателей рентабельности собственного капитала и активов, увеличение ценового риска.
Ключевые слова: нефтегазовая компания, углеродная нейтральность, имитационная модель, ценовой риск, сценарии.
Q47, Q48, Ш0
DOI: 10.47711/0868-6351-208-151-161
Промышленная революция дала импульс наращиванию сжигания ископаемого топлива, сведению лесов, в результате наблюдаются высокая концентрация парниковых газов (ПГ) в атмосфере планеты и повышение температуры2. Проблемы негативного воздействия на окружающую среду обусловили подписание Парижского соглашения об удержании роста глобальной температуры5. Для выполнения обязательств Парижского соглашения Европейский Союз утвердил стратегию4, направленную на сокращение выбросов СО2 на 55% к 2030 г. и достижение нулевых выбросов к 2050 г. Результатом этих действий стало развитие мировой экономики в направлении экологической безопасности, что обусловило необходимость энергоперехода и разработки сценариев достижения углеродной нейтральности к 2050 г. [1-3]. Одним из основных секторов экономики, негативно воздействующих на окружающую среду, является нефтегазовый комплекс, на долю нефтяной и газовой отраслей, по оценке Международного энергетического агентства, приходится, соответственно, 60% и 40% мировых выбросов нефтегазового сектора5.
В условиях трансформации экономики у российских нефтяных компаний появляются новые направления деятельности и иные возможности выхода на рынки, что обусловливает необходимость перестраивать стратегии развития и технологические процессы с учетом глобальных экономических и климатических прогнозов [4-5]. Это тре-
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке базового проекта № 5.6.1.5. (0260-2021-0002), регистрационный номер № 121040100284-9.
2 Боровикова К. Более-менее подымили. Коммерсантъ. 2023. 03. 03. № 37. URL: https://www.kommer.sant. ru/doc/5845225
3 Парижское соглашение. Организации Объединенных Наций. 2015. URL: https://unfccc.int/sites/default/files/ russian_paris_agreement.pdf
4 European Green Deal — главные положения закона. Юлия Ересь. Обзор РБК Тренды. 21.07.2021. URL: https://trends. rbc.ru/trends/green/60f80a9e9a79476b4bdcc14f
5 Долгосрочный тренд — сокращение парниковых газов. Центральное диспетчерское управление топливно-энергетического комплекса (ЦДУ ТЭК) 2022-12-19. URL: https://www.cdu.ru/tek_russia/issue/2022/10/1075/
бует дополнительных инвестиций, увеличивает стоимость привлечения капитала, соответственно, повышает риски ведения бизнеса, включая ценовой - один из основных рисков нефтегазовой отрасли.
В научном сообществе разработан широкий спектр подходов к оценке и управлению ценовыми рисками инвестиционных проектов [6-17]. Задачей данного исследования является разработка имитационной модели оценки ценового риска нефтегазовой компании и ее апробация на примере ПАО «Лукойл». Новизна предлагаемого подхода состоит в использовании метода Монте-Карло для оценки ценовых рисков компании по различным сценариям управления.
Нефтегазовый комплекс России: глобальные тренды и особенности. Климатические изменения в результате повышения концентрации парниковых газов в атмосфере планеты начали фиксироваться во второй половине ХХ века. Основным «долгоживущим» ПГ считается углекислый газ, поэтому более 70% мировой экономики охвачено обязательствами по достижению нулевого нетто-показателя выбросов углерода6. Совокупный объем выбросов углекислого газа в мире в 2022 г. составил 34,4 млрд т: рост на 6,7% по сравнению с 2012 г. В России в 2021 г. максимальный объем выбросов углекислого газа достиг 1,6 млрд т7, при этом 45-53% углеродных выбросов российских экспортеров создает нефтегазовый комплекс. Угроза деградации экосистемы земли в перспективе обусловливает особое внимание нефтегазовых компаний к переходу на «зеленые» технологии8.
Российский нефтегазовый рынок представлен крупными вертикально интегрированными компаниями: ПАО «Роснефть», ПАО «Газпром нефть», ПАО «Лукойл», ПАО «Сургутнефтегаз» и ПАО «Татнефть», имеющими высокую степень диверсификации деятельности, что способствует снижению рисков [18]. Основными направлениями их развития является реализация инвестиционных проектов в соответствии с мировыми стандартами ESG9, что предусматривает учет экономических возможностей энергетического перехода на «зеленые» технологии с низким уровнем выбросов CO2 и принцип окупаемости. В мировом рейтинге по приближению к углеродной нейтральности за 2022 г. участвовало 166 компаний, из которых около 23% - нефтегазовые10 Среди российских компаний лидирует ПАО «НК «Роснефть»11, ПАО «Татнефть» на втором месте. Третье место занимает ПАО «ЛУКОЙЛ» в результате повышения энергоэффективности производственных процессов и последовательного снижения общего уровня эмиссии.
В настоящее время одной из крупнейших нефтяных компаний России является ПАО «Лукойл», ее доля составляет около 1% доказанных запасов углеводородов и 2% мировой добычи нефти. Компания работает по всей технологической цепочке: добыча, переработка и сбыт нефтепродуктов. Приоритетом компании является увеличение объемов добычи и развитие проектов на основе применения современных технологий по достижению углеродной нейтральности к 2050 г. Запланировано к 2030 г. инвестировать 15 млрд долл. в «зеленую» энергетику, создать до 30 ГВт установленной мощности ВИЭ12, что
6 Вместе на пути к углеродной нейтральности. Коммерсантъ. 2021. 28. 09. URL: https://www.kommersant.ru/doc/5006952/
7 Statistical Review ofWorld Energy 2023. URL: https://www.energyinst.org/statistical-review
8 Вавина Е. Зарубежные нефтяники увеличивают инвестиции в альтернативную энергетику. Ведомости. 2019. 26. 12. URL: https://www.vedomosti.ru/business/articles/2019/12/26/819791-zambezhme-investitsn/
9 Совокупность критериев: Environmental (окружающая среда), Social (социальная ответственность), Governance (справедливое управление компанией).
10 Организатором рейтинга деятельности глобальных компаний является компания Climate Action 100+. Net Zero Company Benchmark проводит анализ климатических стратегий компаний.
11 Инициативы «Роснефти» по достижению углеродной нейтральности признаны лучшими в России. Пресс-релизы. Департамент информации и рекламы ПАО «НК «Роснефть». 8 апреля 2022 г. URL: https://www.rosneft.ru/press/releases/item/210451/
12 ВИЭ — возобновляемые источники энергии.
будет превышать в десять раз подобные сооружения в России в 2021 г.15 Это позволит сократить контролируемые выбросы парниковых газов на 20%, до 35,2 млн т в СО2-эк-виваленте, достигнуть цели по декарбонизации и уменьшить зависимость компании от цен на нефть в результате диверсификации бизнеса.
Следует отметить, что привлечение дополнительных инвестиций в «зеленую» энергетику повышает риски ведения бизнеса нефтегазовых компаний. Основной задачей развития в условиях углеродной нейтральности является сохранение конкурентных преимуществ на рынке, окупаемость вложенных инвестиций, снижение зависимости от волатильности цен на нефть, что актуализирует важность оценки ценовых рисков при реализации инвестиционных проектов.
Ценовые риски нефтегазовых компаний: методы управления. Нефтегазовая отрасль подвержена множеству рисков, повышающих вероятность потери доходов в результате изменения геополитической ситуации, что обусловливает необходимость разработки прогнозов развития экономики с учетом глобальных экономических и климатических трендов. В этой связи в научных исследованиях акцентируется внимание на оценках ущерба природе и эффекта от мероприятий по снижению выбросов ПГ [3; 19-21].
Существенное влияние на деятельность компаний и реализацию их инвестиционных проектов оказывают ценовые риски как результат колебаний цен на мировых рынках. Проблемы, связанные с управлением, оценкой и анализом ценовых рисков при реализации проектов, активно обсуждаются отечественными и зарубежными авторами [6-17].
Методы управления ценовыми рисками направлены на повышение финансовой устойчивости компании и формирование эффективной стратегии развития в перспективе. В литературе выделяются три основных группы методов: традиционные, рыночные и методы сценарного планирования [8-13]. Традиционные методы основаны на разнообразных механизмах управления: создании денежных фондов, товарных резервов, диверсификации производства, заключении долгосрочных контрактов, сокращении издержек, управлении операционной эффективностью; государственных преференциях в виде субсидий, льготного кредитования «зеленых» технологий и др. [8-10]. Создание денежных фондов часто используется с целью минимизации финансовых потерь в периоды падения цен на нефть и позволяет сглаживать последствия этого в будущем за счет их пополнения в благоприятные годы. Диверсификация производства используется для снижения зависимости от цен на нефть в результате развития новых видов деятельности. Так, следуя тенденции декарбонизации, компания British Petroleum планирует в перспективе увеличить инвестиции в возобновляемые источники энергии при снижении добычи на 40%14.
К рыночным методам относится хеджирование ценовых рисков на основе контрактов (фьючерсных, форвардных, опционных, свопов и т. д.). Использование фьючерсных и опционных рынков позволяет защитить доходы компании от падения цен и уравновесить потери и прибыль [11-12]. Существует позитивный опыт Мексики в 2014-2016, 2018 и 2020 гг., успех программы хеджирования характеризуется как «секретное оружие» страны в экспорте нефти15.
Метод сценарного планирования базируется на точном задании входных параметров модели развития бизнеса и построении на их основе нескольких сценариев,
15 ЛУКОЙЛ вступает в общество декарбонариев.
14 Денис Давыдов. BP станет первой на пути от «большой нефти» к «большой энергии». 2021. URL: https://nangs.org/news/renewables/bp-stanet-pervoj-na-puti-ot-bolshoj-nefii-k-bolshoj-energii
15 Javier Bias, Amy Stillman. The Secret Weapon Giving Mexico Power in the Oil-Price War. 12.04.2020 г. URL: https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-04-11/the-secret-weapon-that-gives-mexico-power-in-the-oil-price-war
что позволяет учесть неопределенность в перспективе и управлять рисками компании [13]. Недостатком метода является погрешность задания входных параметров модели, соответственно, и полученных результатов. Этот метод используется нефтегазовыми компаниями Chevron и Shell [15].
Подходы к оценке ценовых рисков. В настоящее время разработан широкий спектр методов оценки ценовых рисков, выбор которых определяется особенностью поставленной задачи. В соответствии с принятой классификацией, выделяются следующие группы подходов: расчетно-аналитические, математико-статистические, метод аналогий, метод экспертных оценок и имитационное моделирование [16].
При планировании финансово-хозяйственной деятельности компании используют расчетно-аналитические методы, которые основаны на данных о ее текущем состоянии и представлены сочетанием количественных и качественных параметров оценки индикатора ценового риска, позволяющих определить допустимые уровни риска и целесообразность расходов при сохранении финансовой устойчивости [9; 16].
Метод экспертных оценок оценивает вероятность наступления негативных событий и их возможные последствия на основе знаний экспертов, что позволяет ранжировать факторы по влиянию на возникновение рискового события.
Для оценки ценовых рисков отдельных проектов и рыночной цены в целом применяется метод аналогий, который основан на анализе и использовании ретроспективной информации периодов с подобными рыночными условиями [16].
Математико-статистические методы позволяют определить численную оценку рискованности проекта и степень влияния факторов риска на его эффективность. Особенностью этих методов является необходимость сбора большого объема информации за длительный временной период и трудность определения законов взаимосвязи исследуемых факторов и результирующих показателей [16-17].
Метод имитационного моделирования базируется на создании модели, соответствующей реальной системе, точном задании входных параметров и построении на их основе нескольких сценариев развития событий с учетом риска [22]. Однако не всегда имеется возможность точного задания входных параметров, адекватным решением является задание интервалов их возможного колебания с неопределенной вероятностью. В этом случае целесообразно использовать метод имитационного моделирования Монте-Карло, который позволяет учитывать факторы риска в виде случайных величин, генерируемых по определенному закону распределения с помощью проведения большого количества расчетов [14; 17; 23]. Основным преимуществом метода является возможность определения вероятности и величины воздействия рисков на показатели проекта, что позволяет разрабатывать стратегии управления, снижающие негативное влияние рисков. Данный подход к оценке ценового риска положен нами в основу разработанной имитационной модели, поскольку обладает гибкостью, точностью, универсальностью и простотой интерпретации результатов.
Имитационная модель Монте-Карло для оценки ценовых рисков нефтяной компании. Имитационная модель Монте-Карло построена в предположении, что цена на нефть - случайная величина. В модели учитываются доходы и расходы, связанные с добычей и реализацией нефти. На основе Байесовского подхода16 проведена генерация 100000 моделирований цены на нефть в пятилетнем прогнозном периоде, выбраны наилучшее распределение выборки и ее параметры.
Модель оценивает рентабельность активов ROA и собственного капитала ROE с целью построения профилей риска. Введен один из механизмов достижения углеродной нейтральности - трансграничный углеродный налог (ТУН).
16 Айвазян С.А. Байесовский подход в эконометрическом анализе // Прикладная эконометрика. 2008. № 1 (9). С. 93-130.
Имитационная модель имеет следующий вид:
ТЩ=2Ш± (1)
1 100000 ' 4 у
где ТЩ - выручка в /-ом моделировании]-го года,] = 1, ..., Т, Т- прогнозный период, лет; Qj - объем добычи нефти в ]-й год; Р} - цена нефти в /-ом моделировании j-го года.
ТС,- = ^^ + РС,- + ТУН, (2)
1 100000 1 '
где ТС] - издержки компании заj-й год; АУСу - средние переменные издержки компании за^й год; РСу - постоянные издержки компании (коммерческие, общехозяйственные и административные расходы) в ^ом году; ТУН - трансграничный углеродный налог, фиксированная величина.
Рг■{ = ТЦ - ТС] , (3)
Рг} - валовая прибыль компании за вычетом издержек в /-ом моделировании^го года.
/ рЛ -1 .
< 0
Сг1 = {, (4)
0, РгI > 0
Сг} - задолженность компании перед банком (величина кредита, оформленного при возникновении убытка у компании - отрицательного показателя прибыли) в /-ом моделировании ^го года, г - процентная ставка по краткосрочному кредиту, фиксированная величина, на основе официальной отчетности компании принята в размере 3,2%.
(Рг^-Ы ,Рг1<0 1-1 — } 1 1 ' 1
Щ = { 7 , (5)
1 [ 0, Рг} >0
1м} - величина выплат процентов по кредиту в /-ом моделировании^го года.
ЕАТ1) = Рг} - 1М} , (6)
ЕАТЦ - чистая прибыль после уплаты процентов по кредиту в /-ом моделировании ^го года.
(ЕАТ1),ЕАТ1) <0 Ь0551) = \ } \ , (7)
1 [ 0,ЕАТ1'->0
Ьозз11- - убыток компании в /-ом моделировании^го года.
БЩ = 5К1(]_1) + Сг} , (8)
БЩ - собственный капитал компании в /-ом моделировании^го года.
1ЕАТ1)1
Ь0332) = { < 0 и \—и_-)\ > — ^,при J > — , (9)
-^^обб^^ <0 и \1озз11а_1)\ > ЕАТ1); при ] > 2024
¿озз1^-_1), иначе; при ] > 2024 Ьозз21- - убыток прошлого года в /-ом моделировании, перенесенный на текущий год.
[Loss2ij,EATÍj > 0; при j > 2024 0, иначе; при j > 2024
{
ЕАТ21; - чистая прибыль за вычетом убытка прошлых лет в /-ом моделировании
J
j-го года.
ЕАТ2)
ROA) = -(11)
J As ' v '
ROA1- - рентабельность активов в /-ом моделировании j-го года; ^s - активы компании, в расчетах представлены как среднее значение за четыре квартала 2021 г.
ЕАТ2)
ROE} = -А (12)
J SKlj ' v у
ROEj - рентабельность собственного капитала в /-ом моделировании j-го года.
В качестве профилей риска в модели выбраны ограничения по ROA и ROE. Рентабельность активов - ROA является показателем оценки финансовой эффективности функционирования компании, рентабельность собственного капитала - ROE отражает эффективность управления вложенными средствами. Построение профилей риска основано на анализе показателей рентабельности активов компаний-лидеров нефтяной отрасли за 2017-2021 гг. (табл. 1).
Таблица 1
j
j
Рентабельность активов компаний-лидеров отрасли, %
Название компании 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г.
ПАО «Газпром нефть» 8,6 10,7 10,5 2,8 10,1
ПАО «Лукойл» 7,6 10,8 10,8 0,3 11,3
ПАО НК «Роснефть» 3,1 6,3 7,1 1,1 6,4
ПАО «Сургутнефтегаз» 7,4 7,8 2,0 12,6 7,5
Среднее значение ROA по отрасли 7,24
Источник: составлено на основе финансовой отчетности компаний, представленной на сайтах.
Нами выделено четыре зоны профилей риска, которые представлены в табл. 2.
Таблица 2
Профили риска компании по критериям ROA и ROE, %
Зоны По критерию ROA По критерию ROE
1 ROA > 15 ROE > 15%
2 5 < ROA < 15 5 < ROE<15
3 0 < ROA<5 0 < ROE <5
4 ROA < 0 ROE < 0
Источник: составлено на основе анализа финансовой отчетности компаний.
Профили риска в модели формировались с учетом того, что компании необходимо иметь показатели рентабельности не ниже среднеотраслевого уровня.
Оценка ценового риска компании. Апробация модели проведена на примере ПАО «Лукойл». Рассматривается прогнозный период 2023-2027 гг. Для сравнительной оценки ценового риска компании построено пять сценариев: I сценарий - базовый, компания не учитывает введение ТУН;
II сценарий - мероприятия по снижению ценовых рисков не вводятся, ТУН учитывается (годовой налог в размере 680 млн долл.17);
III сценарий - формирование стабилизационного фонда, позволяющего достичь среднего по отрасли показателя ROA в размере 7,24% (см. табл. 1), с учетом ТУН;
IV сценарий - реализация проектов ВИЭ с учетом ТУН при снижении выбросов ПГ на 500 тыс. т/год в СО2-эквиваленте;
V сценарий - долгосрочный контракт компании на поставку 20 млн т/год нефти по фиксированным ценам, позволяющим достичь ROA в 7,24%, с учетом ТУН.
По каждому сценарию нами проведено по десять тысяч итераций моделирования финансовых показателей деятельности компании по сбыту нефти на основе данных о средних значениях ROE и ROA за пятилетний период прогнозирования, были рассчитаны профили риска компании. Результаты по базовому сценарию представлены на рис. 1 и рис. 2.
60 -| 50 -40 -30 -20 10 -
%
0
54%
5%
ROA >= 15 ROA 6 [5; 15] ROA 615 [0; 5] ROA < 0
Рис. 1. Профиль риска на основе активов компании, базовый сценарий
Источник: расчеты выполнены студентом НГУК.О. Ситниковым.
50 1 % 45%
И
23% 111
¡¡И тШШ 18%
шшш IIP 14%
Ж и
0
ROA >= 15 ROA 6 [5; 15] ROA 6 15 [0; 5] ROA < 0
Рис. 2. Профиль риска на основе собственного капитала, базовый сценарий
Источник: расчеты выполнены студентом НГУ К.О. Ситниковым.
В наибольшем количестве случаев (54%) рентабельность активов компании находится в диапазоне 5-15% (зона 2), с наибольшей рентабельностью - лишь 5% случаев (зона 1). Высока вероятность попадания компании в зону высокого риска с отрицательной рентабельностью активов - 11% случаев (зона 4).
17 Фиксированная величина в сценариях II — V определена на основе оценки экспертов и данных по объемам экспорта компании в 2022 г.
По критерию рентабельности собственного капитала (ROE) количество случаев попадания в наиболее благоприятную зону (зона 1) возрастает до 23%, при этом высока вероятность попадания компании в зону высокого риска с отрицательной рентабельностью собственного капитала - 14%, что в значительной степени обусловлено взаимосвязью показателей ROA и ROE. Увеличение заемных средств ведет к наращиванию долговой нагрузки компании, в результате сокращается рентабельность активов компании.
Сравнительный анализ сценариев управления ценовыми рисками. Оценка рассматриваемых сценариев по показателям ценовых рисков представлена в табл. 3.
Проведенные расчеты показали, что при введении механизма достижения углеродной нейтральности в виде ТУН (II сценарий) происходит снижение рентабельности собственного капитала и активов. До 4% сократилась вероятность оказаться в наиболее благоприятной зоне риска по ROA, при этом с 11 до 15% увеличивается вероятность вхождения в неблагоприятную зону. Аналогичная ситуация с профилем риска по показателю рентабельности собственного капитала ROE. Вероятность попадания в зону наиболее высокой рентабельности снижается на 3 проц. п., и на столько же увеличивается вероятность попадания в наименее благоприятную зону, составляя 17%, а величина риска возрастает на 43%.
Таблица 3
Сравнительная эффективность сценариев по ценовому риску, %
Зоны профилей риска I сценарий II сценарий III сценарий IV сценарий V сценарий
№ Базовый, нет ТУН Введен ТУН Стабилизационный фонд, ТУН ВИЭ, ТУН Долгосрочный контракт, ТУН
1 ROA > 15 5 4 7 4 1
2 5 < ROA < 15 54 51 67 51 63
3 0 < ROA < 5 30 31 18 31 33
4 ROA < 0 11 15 8 14 3
1 ROE > 15 23 20 36 22 15
2 5 < ROE < 15 45 44 46 43 63
3 0 < ROE < 5 18 18 10 19 18
4 ROE < 0 14 17 8 16 4
Ценовой риск (Я) по
отношению к базо-
вому сценарию I, % Ценовой риск (Я) по 100 143 74 141 5
отношению к сце-
нарию II, % 100 51,7 99,0 3,5
Источник: расчеты автора.
Сравнение мероприятий по снижению ценовых рисков при введении ТУН (сценарии II-V) показывает, что наиболее эффективным является V сценарий - заключение долгосрочного контракта. Вероятность попадания в зону высокого риска (зона 4) минимальная: 3 и 4%, соответственно, по ROA и ROE. Достигается наименьшая величина риска - 14,5 млрд долл., что составляет лишь 5% от уровня базового сценария и 3,5% от уровня II сценария.
Также эффективна реализация сценария с формированием стабилизационного фонда (III сценарий). Вероятности попадания в зоны высокого риска (зона 4) сократились до 8%, при повышении вероятности попадания в первые две зоны обоих профилей риска. Величина риска сократилась на 26% по сравнению с I сценарием и составила 211 млрд долл.
Оценка влияния реализации проектов ВИЭ (IV сценарий), направленных на уменьшение выбросов СО2, демонстрирует наихудшие результаты. Основные показатели незначительно отличаются от II сценария - величина ценового риска сократилась лишь на 1%, а
по сравнению с базовым сценарием наблюдается ее существенный рост - на 41%.
* * *
Необходимость изменения стратегии развития нефтегазовых компаний в условиях энергоперехода актуализирует важность оценки ценовых рисков.
Предложенная имитационная модель с использованием метода Монте-Карло позволяет оценить ценовые риски компании и влияние управленческих мероприятий по различным сценариям.
Апробация модели в пятилетнем периоде на примере ПАО «Лукойл» показала ухудшение финансового положения компании и увеличение ценовых рисков при введении ТУН. Наиболее эффективный сценарий - долгосрочный контракт компании: величина ценового риска сокращается на 95% в сравнении с базовым сценарием в результате фиксирования цен на нефть по контракту в прогнозном периоде. Сценарий создания стабилизационного фонда менее эффективен - риск снижается только на четверть. Эффективность развития ВИЭ на рассматриваемом периоде несущественно отличается от сценария без введения мероприятий по снижению ценовых рисков.
Предлагаемый подход позволяет оценивать ценовые риски компании в соответствии с тенденциями развития мировой энергетики и влияние управленческих мероприятий по различным сценариям в условиях достижения углеродной нейтральности с учетом введения трансграничного углеродного налога.
Для эффективной адаптации нефтегазовых компаний к условиям трансграничного регулирования необходимо разработать систему тарификации углеродных выбросов и ввести внутренний углеродный налог с целью стимулирования процессов декарбонизации, а также внедрить механизмы финансовой поддержки инвестиционных проектов в «зеленую» энергетику.
Литература / References
1. Macroeconomic Activity Module of the National Energy Modeling System: Model Documentation 2022. Rep. of US EIA, March 2022. 156p.
2. Изменения климата и экономика России: тенденции, сценарии, прогнозы. Монография / Под ред. акад. РАНБ.Н. Порфирьева и чл.-корр. РАНВ.И. Данилова-Данильяна. М., Научный консультант. 2022. 514 с. [Izmeneniya klimata i ekonomika Rossii: tendencii, scenarii, prognozy. Monografiya / Pod red. akad. RAN
B.N. Porfirieva i chl. -korr. RAN V.I. Danilova-Daniliana. M., Nauchniy konsul'tant. 2022. 514 s. (In Russ.)]
3. Широв А.А., Колпаков А.Ю. Целевой сценарий социально-экономического развития России с низким уровнем нетто-выбросов парниковых газов до 2060 года // Проблемы прогнозирования. 2023. № 6 (201).
C. 53-66. [Shirov A.A., Kolpakov A.Yu. Celevoj scenarij socialno-ekonomicheskogo razvitiya Rossii s nizkim urovnem netto-vybrosov parnikovyh gazov do 2060 goda // Problemy prognozirovaniya. 2023. No. 6 (201). S. 53-66. (In Russ.)]
4. Карасевич В. Пути декарбонизации в российских нефтегазовых компаниях // Нефтегазовая вертикаль. 2021. № 6. С. 64-67. [Karasevich V. Puti dekarbonizacii v rossijskih neftegazovyh kompaniyah //Neftegazovaya vertikal. 2021. No. 6. S. 64-67. (In Russ.)]
5. Смертина П. ЛУКОЙЛ вступает в общество декарбонариев // Коммерсантъ. 17.12.2021. [Smertina P. LUKOJL vstupaet v obshestvo dekarbonariev //Kommersant. 17.12.2021. (In Russ.)]
6. Судоплатова З.Р. Управление рисками в нефтегазовых компаниях России и зарубежных стран //Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022. № 6-3 (69). С. 227-233. DOI: 10.24412/25001000-2022-6-3-227-233. [Sudoplatova Z.R. Upravlenie riskami v neftegazovyh kompaniyah Rossii i zarubezhnyh stran // Mezhdunarodnyj zhurnal gumanitarnyh i estestvennyh nauk. 2022. No. 6-3 (69). S. 227-233. (In Russ.)]
7. Шапкин А.С., Шапкин В.А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций. М., Издательско-торговая корпорация. Дашков и К°. 2014. 879 с. ISBN9785394021701. [Shapkin A.S., Shapkin V.A. Teoriya riska i mod-elirovanie riskovyh situacij. M., Izdatelsko-torgovaya korporaciya. Dashkov i K°. 2014. 879 s. (In Russ.)]
8. Акиева Л.Б. Анализ и методы оценки ценовых рисков нефтегазовой отрасли // Энергетический вестник. 2016. № 1. С. 79-86. DOI: 10.7256/2453-8892.2016.1.21161. [AkievaL.B. Analiz i metody ocenki cenovyh riskov nefte-gazovoj otrasli // Energeticheskij vestnik. 2016. No. 1. S. 79-86. (In Russ.)]
9. Саломатина С.Ю., Лапшова К.А. Инвестиционные и финансовые риски и способы их нивелирования на примере ПАО «Лукойл» / Сборник научных статей XIIIмеждународной научно-практической конференции «Наука XXI века: актуальные направления развития». Самара. СГЭУ, 2020. С. 577-583. [Salomatina S. Yu., Lapshova K.A. Investicionnye i finansovye riski i sposoby ih nivelirovaniya na primere PAO «Lukojl» / Sbornik nauchnyh statej XIII mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii «Nauka XXI veka: aktualnye napravleniya razvitiya». Samara. SGEU, 2020. S. 577-583. (In Russ.)]
10. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. М., Дело и Сервис. 2002. 151 с. [Granaturov V.M. Ekonomicheskij risk: sushnost, metody izmereniya, puti snizheniya. M., Delo i Servis. 2002. 151 s. (In Russ.)]
11. Акиева Л.Б., Шевелева А.В. Хеджирование: проблемы управления ценовыми рисками нефтегазовых компаний //Neftegaz.RU. 2016. № 5-6 (54-53). С. 98-100. [Akieva L.B., Sheveleva A. V. Hedzhirovanie: problemy upravleniya cenovymi riskami neftegazovyh kompanij //Neftegaz.RU. 2016. No. 5-6 (54-53). S. 98-100. (In Russ.)]
12. Черкасова В.А. Использование современных методов оценки рыночных рисков для принятия эффективных управленческих решений // Управление корпоративными финансами. 2010. № 3. С. 144-149. [Cherkasova V.A. Ispolzovanie sovremennyh metodov ocenki rynochnyh riskov dlya prinyatiya effektivnyh upravlencheskih reshenij // Upravlenie korporativnymi finansami. 2010. No. 3. Pp. 144-149. (In Russ.)]
13. Черкасова В.А. Управление рисками российских компаний на основе метода сценарного планирования // Экономический анализ: теория и практика. 2005. № 24. С. 49-53. [Cherkasova V.A. Upravlenie riskami rossijskih kompanij na osnove metoda scenarnogo planirovaniya // Ekonomicheskij analiz: teoriya i praktika. 2005. No. 24. S. 49-53. (In Russ.)]
14. Ильинова А.А., Череповицын А.Е. Зарубежный опыт риск-менеджмента на нефтегазодобывающих предприятиях //Россия в глобальном мире. 2016. № 9 (32). С. 266-279. [Ilinova A.A., Cherepovicyn A.E. Zarubezh-nyj opyt risk-menedzhmenta na neftegazodobyvayushih predpriyatiyah // Rossiya v globalnom mire. 2016. No. 9 (32). S. 266-279. (In Russ.)]
15. Enterprise Risk Management In The Oil And Gas Industry: An Analysis Of Selected Fortune 500 Oil And Gas Companies' Reaction In 2009 And 2010 // American Journal of Business Education. November/December 2013. Vol. 6. No. 6. Pp. 577-584.
16. Андреев А.Ф., Бурыкина Е.В. Методы учета и анализа рисков нефтегазовых проектов // Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина. 2010. № 3 (260). С. 130-137. [Andreev A.F., Burykina E.V. Metody ucheta i analiza riskov neftegazovyh proektov // Trudy rossijskogo gosudar-stvennogo universiteta nefti i gaza im. I.M. Gubkina. 2010. No. 3 (260). S. 130-137. (In Russ.)]
17. Strategic Risk Taking: A Framework for Risk Management (paperback). Paperback. August 2, 2007. By Aswath Damodaran (Author). 408 p.
18. Разманова С.В., Чернова Е.Г. Современные формы интеграционных хозяйственных образований в нефтегазовой отрасли // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2017. № 11. С. 49-57. [Razmanova S.V., Chernova E.G. Sovremennye formy integracionnyh hozyajstvennyh obrazovanij v neftegazovoj otrasli //Problemy ekonomiki i upravleniya neftegazovym kompleksom. 2017. No. 11. S. 49-57. (In Russ.)]
19. ПорфирьевБ.Н., АкентьеваЕ.М., Елисеев Д.О., Хлебникова Е.И. Методические подходы к оценке возможного ущерба экономическим системам от климатических изменений // Проблемы прогнозирования. 2024. № 1 (202). С. 67-80. DOI: 10.47711/0868-6351-202-67-80. [Porfirev B.N., Akenteva E.M., Eliseev D.O., Hlebnikova E.I. Metodicheskie podhody k ocenke vozmozhnogo usherba ekonomicheskim sistemam ot klimaticheskih izmenenij //Problemy prognozirovaniya. 2024. No. 1 (202). S. 67-80. (In Russ.)]
20. Данченко Е.С. Оценка социального эффекта при реализации инвестиционного проекта // Вопросы экономики и управления. 2016. № 5.1 (7.1). С. 4-6. [Danchenko E.S. Otsenka sotsial'nogo effektapri realizatsii inves-titsionnogo proekta // Voprosy ekonomiki i upravleniya. 2016. No. 5.1 (7.1). S. 4-6. (In Russ.)]
21. Пляскина Н.И. Эффективность инвестиционных проектов нефтегазовых компаний в условиях декарбонизации // Проблемы прогнозирования. 2023. № 5 (200). С. 59-69. DOI: 10.47711/0868-6351-200-59-69. [Plyaskina N.I. Effektivnost investicionnyh proektov neftegazovyh kompanij v usloviyah dekarbonizacii // Problemy prognozirovaniya. 2023. No. 5 (200). S. 59-69. (In Russ.)]
22. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. М., Мир. 1978. 420 с. [Shennon R. Imitacionnoe modelirovanie sistem — iskusstvo i nauka. M., Mir. 1978. 420 s. (In Russ.)]
23. Лукасевич И.Я. Финансовое моделирование в фирме. М., Юрайт. 2019. 356 с. [Lukasevich I.Ya. Finansovoe modelirovanie v firme. M., Yurajt. 2019. 356 s. (In Russ.)]
Статья поступила в редакцию 25.07.2024. Статья принята к публикации 10.09.2024.
Для цитирования: Н.И. Пляскина. Ценовые риски нефтегазовой компании в условиях углеродной нейтральности // Проблемы прогнозирования. 2025. № 1 (208). С. 151-161. БО!: 10.47711/0868-6351-208-151-161
Summary
PRICE RISKS FOR OIL AND GAS COMPANIES UNDER CARBON NEUTRALITY
N.I PLYASKINA, Doct. Sci. (Econ.), Institute of Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russia ORCID: 0000-0003-4304-9667; Scopus Author ID: 6507773498
Abstract. This article considers the distinct features of development of oil and gas companies at carbon-neutral transition. A comparative analysis of price risk assessment methods is made. A Monte-Carlo simulation model is proposed on the basis of a modified scenario approach with embedded tools of risk management. The model is tried and tested by the example of PAO Lukoil. The forecast shows that the adoption of the transborder carbon tax significantly aggravates the financial standing of the oil and gas company in the midterm and decreases the return on equity and assets as well as increases the price risk.
Keywords: oil and gas company, carbon neutrality, simulation model, price risk, scenarios.
Received 25.07.2024. Accepted 10.09.2024.
For citation: N.I. Plyaskina. Price Risks for Oil and Gas Companies under Carbon Neutrality // Studies on Russian Economic Development. 2025. Vol. 36. No. 1. Pp. 96-102. DOI: 10.1134/S1075700724700564
