Диссертация (1137862), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Всего анализируютсячетыре стадии жизненного цикла организации: «зарождение»,100«рост», «зрелость» и «спад». Эти стадии были разделены на пары длятого, чтобы оценить вероятность перехода от одной стадии к другой.Поэтому были образованы следующие пары рассматриваемых стадийжизненного цикла организации: «зарождение — рост», «рост —зрелость» и «зрелость — спад».Независимымипоказатели,переменнымихарактеризующиевыступаютотносительныефинансово-хозяйственнуюдеятельность компаний.Первоначально в анализ были включены параметры, которыеиспользовались в исследованиях зарубежными авторами: темп ростапродаж, изменение капитальных затрат, коэффициент рыночныйкоэффициент бэтта, отношение рыночной стоимости акции кбалансовой стоимости акции и др.
При построении регрессии этипоказатели оказались незначимы для компаний России и ВосточнойЕвропы.В итоге в качестве независимых переменных были выбраныследующие показатели35:операционный анализ:1. натуральный логарифм выручки (LnSales),2. отношение чистой прибыли к выручке компании (PM)3. отношение капитальных расходов к выручке (CapextoSales)4.
отношениепотокаденежныхсредствотоперационнойдеятельности к выручке (CashFlowtoSales)управление активами:5. коэффициент оборачиваемости активов (AssetsTurnover)6. длительность оборота дебиторской задолженности (AccRtoRev),35В.П. Савчук «Финансовый анализ деятельности предприятия (международные подходы)»,Журнал «Корпоративный менеджмент», 2002 г.,В.В. Ковалев «Финансовый анализ: методы и процедуры», Москва: «Финансы и Статистика»,2002 г.1017. длительность оборота кредиторской задолженности (AccPtoRev),8.
длительность оборота денежных средств (CashtoRev),показатели ликвидности:9. коэффициент абсолютной ликвидности (Cashratio),10.коэффициент срочной ликвидности (Quickratio),11.коэффициент текущей ликвидности (CurrentRatio)показатели рентабельности:12.коэффициент рентабельности активов (ROA),13.коэффициент рентабельности собственного капитала(ROE),14.коэффициентрентабельностиинвестированногокапитала(ROIC),15.коэффициент рентабельности вложенного капитала (ROCE),рыночные показатели:16.прибыль на акцию (EPS),17.показатель выплаты дивидендов на акцию (DividendperShare)18.эффективная ставка налога (IncomeTaxRate),19.годоваядоходностьакциикомпании(TotalReturn_1YearPercentChange),показатели структуры капитала:20.отношениеобщегодолгаксобственномукапиталукомпании(TDtoE),21.финансовый левередж (FL),22.отношение общего долга к EBITDA (TDtoEBITDA),23.отношение собственного капитала к общим активам компании(EtoTA),24.отношение общего долга к общим активам (TDtoTA),25.отношение долгосрочных обязательств к общим активам(LTDtoTA)10226.отношение краткосрочных обязательств к общим активам(STDtoTA)Дополнительно в анализ были включены ряд нефинансовыхпоказателей – это возраст компании (Age) и количество работниковкомпании (Emp).Анализируемая выборка включает в себя 581 компанию Россиии Восточной Европы в период с 1997 по 2011 года, которые быливзяты из базы Thomson Reuters.
Несмотря на дополнение полученныхпоказателей из базы Thomson данными финансовой отчетности,публикуемой на сайтах компании, полную информацию по всемкомпаниям найти не удалось, что привело к несбалансированнойпанели данных. Все данные указаны в млн. долл. США.3.1.Статистические тесты.Сравнение средних значений различных выборок (t-тест)относится к наиболее часто применяемым методам статистическогоанализа.
В случае применения тестов сравнения средних значенийвопрос заключается в том, можно ли объяснить имеющееся различиесредних значений статистическими колебаниями или нет.Существует два вида статистических тестов: параметрические инепараметрические. Тесты первого типа предназначены для обработкиисключительно параметрических данных. Чтобы данные считалисьпараметрическими, должны одновременно выполняться три условия:1. распределение данных должно быть близко к нормальному;2. выборка содержит не менее 30 наблюдений;3.
это непрерывные данные.Если хотя бы одно из этих условий не выполняется, данныесчитаютсянепараметрическиминепараметрическими тестами.103идолжныобрабатыватьсяПри сравнении средних значений выборок выделяют четыреразличные тестовые ситуации: сравнение двух независимых выборок; сравнение двух зависимых (спаренных) выборок; сравнение более двух независимых выборок; сравнение более двух зависимых выборок.В этих ситуациях соответственно применяются следующиестатистические тесты: t-тест для независимых выборок (тест Стьюдента); t-тест для зависимых выборок; однофакторный дисперсионный анализ; однофакторный дисперсионный анализ с повторнымиизмерениями.Непараметрические(неоснованныенакаком-либораспределении вероятности) тесты применяются там, где выборки изпеременных, принадлежащих к интервальной шкале, не подчиняютсянормальному распределению.
Так как в этих тестах обрабатывается неизмеренное значение, а его ранг (положение внутри выборки), то этитесты нечувствительны к выбросам. Непараметрические тестыприменяются также в тех случаях, когда переменные относятся кпорядковой, а не к интервальной шкале.Наиболее часто применяемыми тестами являются тесты длясравнения двух и более независимых или зависимых выборок, самымиизвестными из которых являются U-тест Манна — Уитни, Н-тестКрускала — Уоллиса, тест Уилкоксона и тест Фридмана. Такжеважное методологическое значение для исследования играет тестКолмогорова — Смирнова, применяемый для одной выборки,который может использоваться для проверки наличия нормального104распределения36.3.2. Проверка данных на нормальность распределения.Для проверки данных на нормальность распределения былпроведен тест Колмогорова — Смирнова. Результат анализа данныхнасоответствиенормальномураспределениюпредставленвПриложении 3.
По результату проведенного теста видно, чтобольшинстводанныхнесоответствуетнормальномузаконураспределения, поэтому для дальнейшего анализа используемых висследовании данных необходимо применять непараметрическиетесты. Так как большинство данных не подчиняется нормальномузакону распределения, то нельзя использовать для анализа ни средниезначения, ни стандартные отклонения исследуемых параметров.Непараметрические (не основанные на каком-либо распределениивероятности) тесты применяются там, где выборки из переменных,принадлежащих к интервальной шкале, не подчиняются нормальномураспределению.
Так как в этих тестах обрабатывается не самоизмеренное значение, а его ранг (положение внутри выборки), то этитесты нечувствительны к выбросам. Непараметрические тестыприменяются также в тех случаях, когда переменные относятся кпорядковой, а не к интервальной шкале37.3.2.Сравнениесреднихзначенийосновныхфинансовыхпоказателей предприятий для разных стадий жизненного цикла.Чтобы выбрать коэффициенты, которые могут выступать вкачестверегрессоров,необходимовыявитьтефинансовыепоказатели, значения которых существенно различаются на разных36О.В. Иванов, МГУ им. М. В.
Ломаносова, Лекции 2005 г.SPSS компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках, А. Наследов 2007.37105стадиях жизненного цикла компаний.Для выявления различиярегрессоров используется непараметрический U-тест Манна —Уитни, который позволяет сравнить две и более зависимых илинезависимыхвыборки.Результатпроведенноготеста—вПриложении 4. Из полученных данных мы видим, что имеетсясущественное различие регрессоров на разных стадиях жизненногоциклакомпаний,таккакуровеньзначимостисравниваемыхрегрессоров менее 5%. Таким образом, можно сделать вывод, чтоданные могут быть использованы для построения регрессий.3.4.
Корреляционный анализ.Основной коэффициент корреляции r Пирсона предназначен дляоценкисвязиметрическоймеждушкале,двумяпеременными,распределениеизмереннымикоторыхвсоответствуетнормальному. Он позволяет охарактеризовать линейную связь междудвумя переменными по указанным параметрам: наличию (есть илинет), направлению (убывает или возрастает) и силе (очень слабая,слабая, умеренная или сильная).Дляраспределений,неявляющихсянормальными,предпочтительнее использовать ранговые коэффициенты корреляции— корреляции Спирмана (Spearman) или Кендала (Kendall’stau-b)38.Чаще всего эти коэффициенты применяются в тех случаях, когданеобходимо установить степень соответствия двух ранжированныхсписков.Таккакданныенеподчиняютсянормальномузаконураспределения, то для оценки корреляции между ними применяетсяранговыйметодСпирмена.Проверка38взаимосвязизначенийА.
Наследов, Учебник по SPSS «Компьютерый анализ данных в психологии и социальныхнауках», 2007г.106показателей выявила наличие существенной корреляции междумногимикоэффициентами.РезультатытестапредставленывПриложении 5. Для дальнейшего исследования было отобрано 15наименее коррелирующих переменных. Они представлены ниже:1. показатель выплаты дивидендов на акцию (DividendperShare),2. коэффициент текущей ликвидности (CurrentRatio),3.
отношениепотокаденежныхсредствотоперационнойдеятельности к выручке (CashflowtoSales),4. коэффициент оборачиваемости активов (AssetTurnover),5. прибыль на акцию (EPS),6. эффективная ставка налога (IncomeTaxRate),7. коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE),8. длительность оборота дебиторской задолженности (AccRtoRev),9. длительность оборота кредиторской задолженности (AccPtoRev),10.длительность оборота денежных средств (CashtoRev),11.отношение долгосрочных обязательств к общим активам(LTDtoTA),12.отношение краткосрочных обязательств к общим активам(STDtoTA),13.натуральный логарифм выручки (LnSales),14.отношение капитальных расходов к выручке (CapextoSales),15.отношение собственного капитала к общим активаморганизации (EtoTA).3.5. Построение регрессии.Для оценки статистической вероятности нахождения компаниинасоответствующихстадияхжизненногоцикла,применяетсябинарная логистическая регрессия.
Метод бинарной логистической107регрессии обладает следующими достоинствами: во-первых, с егопомощью можно оценивать вероятность того, что событие наступитдля конкретного наблюдения; во-вторых, в качестве независимыхпеременных допускается использование всех типов переменных, в томчисле категориальных; в-третьих, модель, построенная с помощьюэтогометода,являетсянелинейной,в нее можновключатьвзаимодействия независимых показателей.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
