Диссертация (1138178), страница 14
Текст из файла (страница 14)
В скобках представлены значения p-value, характеризующие значимость отобранных показателей. При включении в модель значения показателейнормировались согласно формуле (3.3).102Таблица 3.7 (продолжение)Результаты многофакторного анализа с учетом макроэкономических факторов в рамках подхода на основестатистического отбора показателей11Выборочные финансвые показателиУдельный№ модели Коэффициент вес запасов РентабельностьОттокСтавкаБивалютнаяПотреблениеавтономии в оборотныхзатраткапиталакредитованиякорзинаактивах1-1,17 (0,00)0,68 (0,00)-1,14 (0,00)0,22 (0,10)2-1,16(0,00)0,69(0,00)-1,16(0,00)0,04(0,73)3-1,11(0,00)0,70(0,00)-1,16(0,04)458910111213-1,19(0,00)-1,15(0,00)-0,99(0,00)-1,22(0,00)-1,15(0,00)-1,15(0,00)-1,05(0,00)-1,08(0,00)0,69(0,00)0,70(0,00)0,70(0,00)0,67(0,00)0,70(0,00)0,69(0,00)0,71(0,00)0,71(0,00)-1,18(0,00)-1,16(0,00)-1,10(0,00)-1,16(0,00)-1,16(0,00)-1,15(0.00)-1,13(0,00)-1,14(0,00)14-1,07(0,00)0,71(0,00)-1,17(0,00)Выборочные макроэкономические показателиДефляторВВПИндекс ценКредитыСтавка МБКпроизводителей предприятиямMosprimeНефтьНоминаьныйБезработицаВВПR229,40%29,01%-1,18(0,00)29,38%-0,09(0,43)29,08%29,32%30,06%29,60%29,0%29,11%29,47%29,27%-1,17(0,13)-0,33(0,00)-0,23(0,04)-0,01(0,96)-0,10(0,37)0,21(0,07)0,16(0,17)-0,44(0,15)1129,17%Здесь и далее, где не указано другое, в таблице представлены значения коэффициентов регрессии и коэффициентов детерминации (R2) соответствующихмоделей.
В скобках представлены значения p-value, характеризующие значимость отобранных показателей. При включении в модель значения показателейнормировались согласно формуле (3.3).103Таблица 3.8Результаты многофакторного анализа с учетом макро факторов в рамках второго метода12Выборочные финансвые показателиСредний срокРентабельностьоборотапродаждебиторскойзадолженности№ моделиЧистаяприбыль1-3,16(0,00)-3,28(0,01)8,01(0,02)-1,61(0,00)2-3,23(0,00)-3,46(0,01)7,87(0,02)-1,61(0,00)3-3,49(0,00)-3,32(0,01)7,39(0,03)-1,58(0,00)4-3,19(0,00)-3,28(0,01)7,88(0,02)-1,58(0,00)5-3,16(0,00)-3,43(0,01)7,77(0,02)-1,60(0,00)6-3,49(0,00)-3,56(0,01)7,36(0,03)-1,50(0,00)7-3,37(0,00)-3,18(0,01)7,45(0,02)-1,54(0,00)8-3,61(0,00)-2,49(0,03)6,99(0,04)-1,41(0,00)9-3,14(0,00)-3,43(0,01)7,72(0,03)-1,63(0,00)10-3,22(0,00)-3,42(0,01)7,89(0,02)-1,61(0,00)11-3,28(0,00)-3,38(0,01)7,81(0,02)-1,62(0,00)12-3,53(0,00)-2,86(0,02)7,36(0,03)-1,47(0,00)13-3,34(0,00)-3,04(0,01)7,52(0,02)-1,52(0,00)14-3,62(0,00)-3,32(0,01)6,70(0,04)-1,61(0,00)КоэффициентавтономииВыборочные макроэкономические показателиОттокСтавкаБивалютная ДефляторПотреблениекапиталакредитованиякорзинаВВПЭкспортИмпортИндекс ценКредитыСтавка МБК Mosprimeпроизводителей предприятиямНефтьНоминаьныйБезработицаВВП0,27(0,03)R228,14%0,04(0,72)27,47%-0,29(0,01)28,37%0,09(0,44)27,54%-0,10(0.35)27,57%0,35(0,00)28,71%'0,32(0,01)28,49%-0,58(0,00)30,43%-0,10(0,36)27,57%-0,08(0,49)27,52%0,18(0,11)27,83%0,40(0,00)29,09%0,31(0,01)28,43%-0,48(0,00)12Здесь и далее, где не указано другое, в таблице представлены значения коэффициентов регрессии и коэффициентов детерминации (R2) соответствующихмоделей.
В скобках представлены значения p-value, характеризующие значимость отобранных показателей. При включении в модель значения показателейнормировались согласно формуле (3.3).10429,93%3.1.5. Проверка гипотезы о значимости институциональныхпоказателейДля целей проверки гипотезы о значимости рассматриваемыхнами институциональных показателей (регион и организационноправовая форма), в предыдущие модели с учетом финансовых имакроэкономическихфакторов,включалисьтакжевыбранныеинституциональные факторы в форме дамми-переменных вида: region= 1 для Москвы и Московской области, region = 0 в противном случае.forma = 2 для ОАО, forma = 1 для ЗАО, forma = 0 для ООО.
Далееанализировалось влияние данных институциональных факторов назначение коэффициента детерминации моделей13.В результате для всех подходов к отбору риск-доминирующихфинансовых показателей значимость институциональных показателейне подтвердилась – институциональные показатели не значимы на10% уровне значимости. Таким образом, для рассматриваемойвыборки признак региональной зависимости и организационнойформы оказались не значимыми с точки зрения оценки вероятностидефолта рассматриваемых компаний.3.1.6. Проверка функциональной формы зависимостиДлякаждоймакроэкономическихизотобранныхфакторовтакжемоделейпроверяласьсучетомгипотезаозначимости квадратичной формы функциональной зависимостиобъясняющих показателей. Варианты моделей с учетом квадратичнойформызависимостидлякаждогоизобъясняющихфакторовпредставлены в табл.
3.9 и табл. 3.10 соответственно. В результатеполучилось, что для модели, построенной на основе статистическогоотбора факторов, улучшение предсказательной силы наблюдается при13Для целей включения в многофакторную модель значения макро-факторов нормировалисьсогласно формуле 2.2.105квадратичной форме зависимости показателя удельной доли запасов воборотных активах (модель №2 в табл. 3.9). Зависимость по данномупоказателю монотонно возрастающая.
Остальные квадратичныечлены показателей являются не значимыми на 5% уровне или даютухудшение с точки зрения значения коэффициента детерминации. Длямодели, построенной на основе поэтапного включения факторов изкаждого класса, включение значения чистой прибыли в квадратичнойформе привело к улучшению коэффициента детерминации (модель№1 в табл. 3.10).Также для каждой из отобранных моделей проверялась гипотезао влиянии нормирования данных на предсказательную способностьмоделей. При переходе от нормированной шкалы к ненормированнойшкалепоказателейкачествомоделейухудшалось.Значениекоэффициента детерминации для модели, построенной на основестатистического отбора показателей, уменьшилось на 2%, для модели,построенной на основе поэтапного включения показателей из каждогокласса, уменьшилось на 1%.
Поэтому в качестве итоговых моделейпредлагаетсяиспользоватьмодели,нормированных значений показателей.106построенныенаосновеТаблица 3.9Результаты проверки гипотезы о квадратичной зависимости объясняющих факторов для модели, построеннойна основе статистического отбора показателей14№Коэффициентавтономии(Коэффициентавтономии)20,19 (0,43)Удельный весзапасов воборотныхактивах(Удельный весзапасов воборотныхРентабельность (Рентабельностьзатратзатрат)2Индекс ценпроизводителей(Индекс ценпроизводителей)2R2активах)21-1,01 (0,00)0,70 (0,00)2-1,00 (0,00)0,43 (0,00)3-0,95 (0,00)0,67 (0,00)-1,36 (0,00)4-0,96 (0,00)0,71 (0,00)-1,11 (0,00)0,44 (0,00)-1,09 (0,00)-0,33 (0,01)30,14%-1,02 (0,00)-0,42 (0,00)32,93%-0,33 (0,01)30,38%14-0,14 (0,13)-0,30 (0,01)0,12 (0,24)30,26%Здесь и далее, где не указано другое, в таблице представлены значения коэффициентов регрессии и коэффициентов детерминации (R2) соответствующихмоделей.
В скобках представлены значения p-value, характеризующие значимость отобранных показателей. При включении в модель значения показателейнормировались согласно формуле (3.3).107Таблица 3.10Результаты проверки гипотезы о квадратичной зависимости объясняющих факторов для модели, построеннойна основе поэтапного отбора показателей из каждого класса15(Рентабельностьпродаж)2Средний срокоборотадебиторскойзадолженности(Средний срок оборотадебиторскойзадолженности)2№Чистаяприбыль(Чистаяприбыль)2Рентабельность продаж1-5,67 (0,00)-1,43 (0,00)-2,34 (0.04)2-3,59 (0,00)-2,69 (0,02)3-3,58 (0,00)-2,77 (0,02)-0,90 (0,91)4-3,63 (0,00)-2,51 (0,03)7,69 (0,03)-1,45 (0,00)5-3,81 (0,00)-2,43 (0,03)6,72 (0,05)-1,37 (0,00)-0,16 (0,05)Коэффициентавтономии(Коэффициентавтономии)2Индекс цен(Индекс ценпроизводитпроизводителей)2елейR27,22 (0,05)-1,41 (0,00)-0,64 (0,00)32,17%6,92 (0,04)-1,41 (0,00)-0,58 (0,00)30,48%-1,43 (0,00)-0,57 (0,00)30,60%-0,57 (0,00)30,55%48,29 (0,80)15-0,12 (0,02)-0,57 (0,00)0,13 (0,21)30,65%Здесь и далее, где не указано другое, в таблице представлены значения коэффициентов регрессии и коэффициентов детерминации (R2) соответствующихмоделей.
В скобках представлены значения p-value, характеризующие значимость отобранных показателей. При включении в модель значения показателейнормировались согласно формуле (3.3).1083.2 Сравнительный анализ и оценка качества итоговыхмоделейТакимобразом,привыборепоказателейнаосновестатистического отбора переменных лучшие результаты показываетследующая модель (R2 = 33%)16:P( yi 1) 11 e 0, 43Уд .вес. запас.0, 44(Уд .вес. запас.)21, 00 Коэфф .авт.1, 02 Рен.
затр.0 , 42 ИЦП 1,83,где1, если заемщик признается дефолтом;yi 0, в противном случае.,Уд. вес. запас. - значение коэффициента удельного веса запасов воборотных активов для i-го заемщика;Коэфф. авт. - значение коэффициента автономиидля i-гозаемщика;Рен. затр.- значение коэффициента рентабельности затрат для i-го заемщика;ИЦП - значение индекса цен производителей, % гг.При отборе показателей на основе поэтапного включенияпоказателеймодельснаилучшимихарактеристикамиимеетследующую форму (R2 = 32%)17:P( yi 1) 11 e 5,67Чист.приб.1, 43(Чист.приб.) 2,34 Рен.прод.7, 22Ср .об.деб.
задолж.1, 41Коэф.авт.0,64 ИЦП 1,522где:1, если заемщик признается дефолтом;yi 0, в противном случае.16Все показатели значимы на 5% уровне значимости. См. табл.3.9 модель №2. Все показателинормированы согласно формуле (3.3).17Все показатели значимы на 5% уровне значимости. См. табл.3.10 модель №1. Все показателинормированы согласно формуле (3.3).109,Чист. приб.- значение чистой прибыли для i-го заемщика;Рен. прод.- значение коэффициента рентабельности продаж дляi-го заемщика;Ср.об. деб. задолж.- значение коэффициента среднего срока оборотадебиторской задолженности для i-го заемщика;Коэф. авт.- значение коэффициента автономиидля i-гозаемщика;ИЦП - значение индекса цен производителей, % гг.Далее переходим к проверке качества моделей при помощиклассификационной таблицы (табл.
3.11, табл. 3.12), в которойреально наблюдаемые показатели принадлежности к той или иной издвух рассматриваемыхвыборок (дефолтные и не дефолтныекомпании) сопоставляются с предсказанными исходами на основеполученной модели.Таблица 3.11Классификационная таблица: выбор показателей на основестатистического отбора переменных18РеальноКлассификационнаятаблицаНа основе моделиНе дефолтДефолтНе дефолт84% (TN)54% (FP)Дефолт16% (FN)46% (TP)18TN – true negative (верно классифицированный случай дефолта),TP – true positive (верноклассифицированный случай не дефолта), FP – false positive (ложно классифицированный случайне дефолта),FN – false negative (ложно классифицированный случай дефолта).110Таблица 3.12Классификационная таблица: отбор показателей на основе поэтапноговключения факторов19На основе моделиРеальноКлассификационнаятаблицаНе дефолтДефолтНе дефолт84% (TN)53% (FP)Дефолт16% (FN)47% (TP)На основе полученных результатов, можно сделать вывод о том,модель, построенная на основе статистического отбора факторов,показывает схожие результаты с точки предсказания не дефолтныхслучаев, и худшие с точки зрения предсказания дефолтных случаев посравнению с моделью, построенной на основе поэтапного включенияпеременных.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
