title: Operational Efficiency of Russian Steel Companies: Comparative Study of SFA and DEA Assesments
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Рыбин Петр Кириллович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Rybin Petr Kirillovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Якушев Даниил Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Akusev Daniil Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Федотов Юрий Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Fedotov Urij Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:39:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:39:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080234
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31227
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Цель: оценить эффективность российских сталелитейных компаний путем сравнения результатов их деятельности друг с другом и определить лучшие практики с помощью методов SFA и DEA.
  Задачи: 
  1.	Проанализировать существующую литературу по эффективности, DEA и SFA.
  2.	Нахождение основных пробелов, которые есть в литературе по данной теме.
  3.	Выбор модель измерения и определите списка входных данных и выходных данных.
  4.	Сбор необходимые финансовых данных из отчетов компании.
  5.	Применение моделей DEA и SFA.
  6.	Сравнение результатов разных моделей.
  7.	Нахождение причин неэффективности компаний.
  8.	Предоставление выводов и улучшений по результатам полученных данных.
  Результаты: В этом исследовании мы разработали многоуровневый метод сравнительного анализа, основанный на подходах SFA и DEA. В данном исследовании анализируются российские металлургические компании с 2011 по 2020 годы с использованием моделей DEA (с подходом CCR - I) и модели SFA (с экспоненциальным подходом). Российские компании в последнее время теряют общую эффективность, основанную на нашей модели (с 93,5% в 2016 году до 85,8% в 2020 году). Средние сталелитейные компании более эффективны, чем крупные и малые сталелитейные компании. Сталелитейные компании, специализирующиеся на продуктах с высокой добавленной стоимостью, становятся более эффективными, чем компании, специализирующиеся на продуктах с низкой добавленной стоимостью. В завершение исследования были определены несколько компаний с лучшими показателями эффективности: НЛМК, Северсталь и Металлоинвест.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Goal: to evaluate the effectiveness of Russian steel companies by comparing their operating results with each other and identify the best performers using SFA and DEA methods
  Tasks: 
  1.	Analyze existing literature on efficiency, DEA and SFA
  2.	Find the main gaps that this literature contains
  3.	Select the measurement model and identify the list of Inputs and Outputs
  4.	Collect the necessary financial data from company reports
  5.	Apply DEA and SFA models
  6.	Compare results of different models
  7.	Find the reasons for the ineffectiveness of companies
  8.	Providing conclusions and improvements based on the results of the data obtained
  Results: In this study we developed, a multilevel method of comparative analysis that based on SFA and DEA approaches. This study analyzes Russian steel companies from 2011 to 2020 using DEA models (with CCR - I approach) and SFA model (with exponential approach). Russian companies have recently been losing overall efficiency based on our model (from 93.5% in 2016 to 85.8% in 2020). Medium-sized steel companies are more efficient than large and small companies. Companies that specialize in high value-added products are beginning to be more efficient than companies that specialize in low value-added products. In finalizing, this study identified several best performer companies in terms of efficiency: NLMK, Severstal and Metalloinvest.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Эффективность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Металлургические компании
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Анализ охвата данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Анализ стохастических границ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Россия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Efficiency
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Steel companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DEA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SFA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Russia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Operational Efficiency of Russian Steel Companies: Comparative Study of SFA and DEA Assesments
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Операционная эффективность деятельности российских сталелитейных компаний: сравнение оценок по моделям SFA и DEA
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_Thesis_Yakushev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31227/1/Master_Thesis_Yakushev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 596,71 kB
resources.filename: reviewSV_Advisor_reference_Yakushev_2021.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31227/2/reviewSV_Advisor_reference_Yakushev_2021.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 62,5 kB