Статистическая оценка факторов формирования прибыли розничных сетей

В статье рассматриваются современные подходы к оценке прибыльности розничных сетей на примере ПАО «Магнит».

Цель исследования: проведение статистической оценки ключевых факторов формирования прибыли розничных сетей на примере ПАО «Магнит» с использованием методов многомерного статистического анализа. Исследование направлено на идентификацию и количественное измерение влияния основных детерминант финансового результата компании.

Материалы и методы: эмпирическую базу исследования составили данные финансовой отчетности 26 дочерних обществ ПАО «Магнит» за 2024 год. Для обработки данных применен комплекс эконометрических методов: метод главных компонент (PCA) для сокращения размерности исходного набора из 12 финансовых показателей и устранения мультиколлинеарности; множественный регрессионный анализ для оценки влияния выделенных факторов на чистую прибыль; иерархическая кластеризация для группировки дочерних компаний по схожести финансовых профилей.

Результаты: с применением метода главных компонент выделены ключевые факторы, оказывающие влияние на формирование прибыли, среди которых доминирующую роль играют результаты производственно-сбытовой деятельности. Метод главных компонент позволил выделить два ключевых интегральных фактора, объясняющих 87.6% совокупной дисперсии: f₁ – «Результаты производства и реализации продукции» (объясненная дисперсия 71,5%) и f₂ – «Процентные платежи» (16,1%). Построенная регрессионная модель показала статистически значимое положительное влияние фактора f₁ на чистую прибыль и значимое отрицательное влияние коммерческих расходов. Влияние фактора f₂ оказалось незначимым. Кластерный анализ выявил две устойчивые группы дочерних предприятий: однородный кластер инфраструктурных компаний (4 ед.), демонстрирующих высокую операционную эффективность, и гетерогенный кластер диверсифицированных компаний (16 ед.).

Заключение: установлено, что основным драйвером прибыли ПАО «Магнит» является эффективность операционной (производственно-сбытовой) деятельности, тогда как управление процентными платежами не оказывает прямого значимого воздействия. Выявленная кластерная структура подтверждает необходимость дифференцированного подхода к управлению дочерними обществами. Результаты исследования могут быть использованы для разработки стратегий оптимизации затрат и повышения финансовой устойчивости розничных сетей.

1. Агеева Т.Ю. Разработка современной концепции метода оценки эффективности торговой сети // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2021. № 5(191). С. 25–32.

2. Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://rmsp.nalog.ru/search.html.

3. Ковалев В. Е. Кластерный анализ продовольственных ритейлеров России // Управленец. 2022. № 2.

4. Мустафина Л.З. Особенности методики анализа прибыли в торговле // Актуальные проблемы экономики и права. 2014. № 3 (31). С. 147–152.

5. Новаков М.А. Современные методики анализа прибыли и рентабельности // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2020. № 8(50).

6. ПАО «Магнит». Годовой отчет за 2024 год [Электрон. ресурс]. Краснодар: ПАО «Магнит», 2025. 214 с. Режим доступа: https://magnit.ru/.

7. Решетняк Е.К. Крупнейшие сетевые ритейлеры: вчера, сегодня, завтра // Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. № 3.

8. Факторный анализ прибыли: методы формулы, модели [Электрон. ресурс] // Корпоративная справочно-образовательная система финансистов. 2024. Режим доступа: https://www.fd.ru/articles/158752-faktornyy-analiz-pribyli.

9. Capece Guendalina., Cricelli Livio., Di Pillo Francesca., Levialdi, Nathan. «A cluster analysis study based on profitability and financial indicators in the Italian gas retail market». Energy Policy, Elsevier. 2010. № 38(7). С. 3394–3402.

10. Dzuba S., Krylov D. Cluster Analysis of Financial Strategies of Companies // Mathematics. 2021. № 9. С. 3192. DOI: 10.3390/math9243192.

11. Everitt B.S., Landau S., Leese M., Stahl D. Cluster Analysis. 5th ed. [Электрон. ресурс]. Chichester: Wiley, 2011. 330 с. Режим доступа: https://cicerocq.wordpress.com/wp-content/uploads/2019/05/cluster-analysis_5ed_everitt.pdf.

12. Jolliffe I.T. Principal Component Analysis. 2nd ed. [Электрон. ресурс]. New York: Springer, 2002. 487 с. Режим доступа: http://cda.psych.uiuc.edu/statistical_learning_course/Jolliffe%20I.%20Principal%20Component%20Analysis%20(2ed.,%20Springer,%202002)(518s)_MVsa_.pdf.

13. Zhang J., Li H., Wu F. Performance Evaluation of Retail Enterprises Based on Factor/ Principal Component Analysis [Электрон. ресурс] // Modern Economy. 2021. Т. 12. № 12. С. 1941–1958. DOI: 10.4236/me.2021.1212122. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/349399362_Performance_Evaluation_of_Retail_Enterprises_Based_on_Principal_Component_Analysis#citations.