Диссертация (1138320), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Период подъема экономики характеризуется ростомпроизводства, занятости и личного располагаемого дохода на душунаселения. Как следствие, растет спрос на новые автомобили, в томчисле реализуется спрос, отложенный в период спада экономики.Привлекательностьиспользованияподержанныхавтомобилейснижается, что приводит к росту риска остаточной стоимости.3) При росте личного располагаемого дохода на душу населения на 1%риск остаточной стоимости увеличится на 0,97%.Как указано выше, при росте личного располагаемого дохода на душунаселения привлекательность подержанных автомобилей снижается, ириск остаточной стоимости растет.4) При росте отношения банковской процентной ставки по автокредиту кбанковской процентной ставке по потребительскому кредиту на 1%риск остаточной стоимости увеличится на 0,67%.Рост процентной ставки на покупку нового автомобиля относительнопроцентной ставки на потребительский кредит также служитиндикатором повышения спроса на новые автомобили.
В результатеэтого спрос на подержанные автомобили сокращается, что такжеповышает риск остаточной стоимости.5) Приускорениитемпа роста частных инвестиций бизнеса вавтомобили на 1%риск остаточной стоимости увеличится на 0,34%.-123-Рост инвестиций бизнеса в автомобили выражается в повышенииспросанановыеавтомобилиотносительноподержанныхавтомобилей, что приводит к росту риска остаточной стоимости.6) При увеличении доли расходов потребителей на покупку новыхавтомобилей в общих расходах на покупку автомобилей на 1% рискостаточной стоимости сократится на 0,68%Рост удельного веса расходов потребителей на покупку новыхавтомобилейвобщихрасходахнапокупкуавтомобилейсвидетельствует о росте цен на новые автомобили. Это побуждаетнекоторых потребителей покупать подержанные автомобили, а неновые.
Повышение спроса на вторичном рынке автомобилей приводитк росту цен на подержанные автомобили, а значит, к снижению рискаостаточной стоимости.Проверка объясняющих переменных эконометрической модели на наличиемультиколлинеарностиПреждевсего,объясняющиепеременныерегрессиибылипротестированы на наличие мультиколлинеарности. Ниже приведенырассчитанные для вспомогательных регрессий коэффициенты детерминации,а также показатели VIF:1) R 2 (LN(Sg),LN(DPIpercapita),LN(IRA/IRcons),LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 0,852) R 2 (LN(NASinAS), LN(DPI per capita), LN(IRA/IRcons), LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 0,723) R 2 (LN(NASinAS),LN(Sg),LN(IRA/IRcons),LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 0,834) R 2 (LN(NASinAS),LN(Sg),LN(DPIpercapita),LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 0,735) R 2 (LN(NASinAS), LN(Sg), LN(DPI per capita), LN(IRA/IRcons),LN(NACEinACE)) = 0,66-124-6) R 2 (LN(NASinAS), LN(Sg), LN(DPI per capita), LN(IRA/IRcons),LN(AIg)) = 0,701) VIF(LN(Sg),LN(DPIpercapita),LN(IRA/IRcons),LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 6,442) VIF (LN(NASinAS), LN(DPI per capita), LN(IRA/IRcons), LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 3,533) VIF(LN(NASinAS),LN(Sg),LN(IRA/IRcons),LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 5,984) VIF(LN(NASinAS),LN(Sg),LN(DPIpercapita),LN(AIg),LN(NACEinACE)) = 3,755) VIF (LN(NASinAS), LN(Sg), LN(DPI per capita), LN(IRA/IRcons),LN(NACEinACE)) = 2,956) VIF (LN(NASinAS), LN(Sg), LN(DPI per capita), LN(IRA/IRcons),LN(AIg)) = 3,29Таким образом, поскольку показатель VIF вспомогательных регрессийпринимает значения ниже порогового, можно говорить об отсутствиимультиколлинеарности между объясняющими переменными.Проверка эконометрической модели на наличие гетероскедастичностиДля этих целей автором были выполнены тесты Парка, Спирмена иГолдфелда-Квандта.В рамках теста Парка была построена и оценена регрессия, отражающаязависимость логарифма квадрата остатков тестируемой эконометрическоймодели от логарифмов объясняющих переменных [14].
Другими словами, спомощью теста Парка было проверено, существует ли связь междудисперсией остатков регрессии и значениями факторов. Если коэффициентыпостроенной регрессии по t-критерию Стьюдента статически значимы,статически значима F-статистика и коэффициент детерминации принимаетвысокое значение, то такая зависимость существует, что свидетельствует огетероскедастичности остатков эконометрической модели.
Тест Парка длятестируемойэконометрическоймодели-125-показал,чтокоэффициентдетерминации близок к нулю ( R 2 = 0,0286), t-статистика ( t NASinAS = -0,32 ,t Sg = -0,71 ,t IRA/IRcons = 0,45 ,t DPI_per_capita = 0,51 ,t AIg = -0,29 ,t NACEinACE = 0,32 )и F-статистика (F = 0,14) ниже табличных значений и не значимы. Такимобразом, тест Парка показал, что гетероскедастичность в эконометрическоймодели отсутствует.Тест ранговой корреляции Спирмена основан на предположении омонотонномизменении(увеличении,либоуменьшении)дисперсийслучайного члена регрессии при увеличении значений регрессора, другимисловами, значения остатков регрессии и значения регрессора коррелированы.При проведении теста Спирмена значения регрессора и случайного членабыли ранжированы (им были присвоены ранги, или порядковые номера) ибыл вычислен коэффициент ранговой корреляции Спирмена по следующейформуле [11]: ρ = 1 −6∑ Di2n(n 2 − 1), где Di - разность между рангами значенийрегрессора и случайного члена.
При этом предполагалось, что коэффициентранговойкорреляцииимеетнормальноеметаматематическим ожиданием 0 и дисперсиейраспределениес1. Тестовая статистикаn −1была рассчитана по следующей формуле u = ρ ⋅ n − 1 . Тест Спирмена былвыполнен в отношении всех объясняющих переменных регрессионноймодели.Посколькуu DPI_per_capita = 0,45 ,тестоваяuIRA/IRcons = 0,61 ,статистикаuAIg = 0,97 ,( uNASinAS = -0,42 ,uSg = 0,71 ,uNACEinACE = 1,42 ) оказалась нижетабличных значений t-статистики, на основе теста Спирмена может бытьтакже сделан вывод об отсутствии гетероскедастичности в эконометрическоймодели.В ходе проведения теста Голдфелда-Квандта значения регрессора былиупорядочены в порядке возрастания, были оценены две регрессии случайногочлена по первой и последней трети упорядоченных наблюдений, средняятреть наблюдений была отброшена.
После чего было оценено отношениесуммы квадратов остатков для регрессий по последней трети наблюдений (-126-RSS3 ) и первой трети наблюдений ( RSS1 ) по следующей формуле [24]:GQ =RSS3 (n3 − k − 1), где k – число объясняющих переменных в регрессии.RSS1 (n1 − k − 1)Тест Голдфелда-Квандта был осуществлен при допущении, что случайныйчлен распределен нормально и не подвержен автокорреляции. ТестГолдфелда-Квандта был выполнен в отношении всех объясняющихпеременных регрессионной модели. Поскольку статистика GQ ( GQNASinAS = 1,47, GQSg = 1,67 , GQDPI_per_capita = 0,57 , GQIRA/IRcons = 0,68 , GQAIg = 0,99 , GQNACEinACE = 0,4 )оказалась меньше F-статистики, проведение теста Голдфелда-Квандта такжеподтвердило отсутствие гетероскедастичности в эконометрической модели.Проверка эконометрической модели на наличие автокорреляцииДля проверки наличия автокорреляции в остатках тестируемойэконометрической модели был использован критерий Дарбина-Уотсона.
Вкачестве нулевой гипотезы H 0 была выдвинута гипотеза об отсутствииавтокорреляции остатков регрессии. В качестве альтернативных гипотезбыли выдвинуты гипотезы H 1 и H 1* о положительной и отрицательнойавтокорреляции в остатках регрессии. Далее по следующей формуле [12]была рассчитана величина d, фактическое значение критерия ДарбинаnУотсона: d =∑ (εi =2i− ε i −1 ) 2n∑εi =1. Таким образом, d представляет собой отношение2iсумм квадратов разностей последовательных значений остатков к суммеквадратов остатков регрессии. Полученное значение d было сопоставлено скритическими значениями критерия Дарбина-Уотсона, d L и d U , для заданныхчисла наблюдений n, числа объясняющих переменных эконометрическоймодели k и уровня значимости α .
Для того чтобы принять гипотезу H 0необходимо, чтобы выполнялось неравенство d U < d < 4 – d U . Длярассматриваемой эконометрической модели фактическое значение критерияДарбина-Уотсона составило 2. Величины d L и d U при уровне значимости 5%-127-составили 1,1144 и 1,8764, соответственно. Таким образом, посколькунеравенство 1,8764 < 2 < 2,1236 соблюдается, можно сделать вывод оботсутствии автокорреляции в остатках тестируемой эконометрическоймодели.3.3 Выводы к главе 3В настоящей главе в практическом преломлении продолжен анализ того,какие факторы влияют на цены на вторичном рынке легковых автомобилей.Так, автор систематизирует результаты существующих исследований,устанавливающих на эмпирических данных с помощью эконометрическогоинструментария математическую зависимость между ценами подержанныхавтомобилей и их детерминантами для рынков различных стран.
При этомавтор делает выводы, полезные для формирования эффективной политикиуправления риском остаточной стоимости автомобильного лизинга.Все исследования можно разделить на четыре группы. К первой группеотносятся исследования, согласно которым автомобиль рассматривается какнабор различных характеристик, и его рыночная стоимость складывается изрыночной стоимости данных характеристик. Вторая группа исследованийпосвящена изучению зависимости цен подержанных автомобилей ототдельныхфакторов.объясняющимТретьяколебанияценгруппанапредставленавторичномрынкеисследованием,автомобилейвзависимости от общего состояния экономики, состояния рынков новых иподержанных автомобилей, состояния конкретного автомобиля.
К четвертойгруппеотноситсяисследование,показывающееразличиеподходовкептивных и независимых лизинговых компаний к определению остаточнойстоимости для финансового лизинга в зависимости от различных факторов.Проведенный анализ показал, что с ценами на подержанные автомобилиположительно связан индекс промышленного производства. Уровень цен натопливо в целом не влияет на уровень цен подержанных автомобилей, однаковлияет на выбор потребителем конкретной марки автомобиля: с ростом ценна топливо цены на подержанные автомобили с высоким расходом топлива-128-снижаются, на подержанные автомобили с низким расходом топлива –растут.
Вместе с тем, в развитых странах при росте цен на топливоавтомобили с большим расходом топлива замещаются на автомобили сменьшим расходом топлива быстрее, чем в развивающихся странах. Наизменение общеэкономического состояния наиболее сильно реагируютсегменты компакт и субкомпакт, а с ростом активности на рынкеподержанных автомобилей растут цены на автомобили дорогих сегментов.Однако, как показали исследования, на вторичный рынок автомобилейбольшее влияние оказывает состояние рынков новых и подержанныхавтомобилей, чем общеэкономическое состояние. При появлении на рынкеновых моделей рынок подержанных автомобилей сильнее реагирует наизменение их дизайна, чем изменение их физических характеристик. Вдополнение,стоимостьподержанныхавтомобилейпрямосвязанасрепутацией их надежности и наличием случаев отзывов автомобилей ихпроизводителем.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
