Диссертация (1138702), страница 36
Текст из файла (страница 36)
Дисперсионный анализ показателей качества финансовых услуг взависимости от степени их индивидуализации.Потребители финансовых услуг были разделены на две группы: инновационные иконсервативныепотребители.Критериемдляразделенияявляласьдолястандартизированных услуг в общем объеме потребления финансовых услуг (более 60%)для консервативных потребителей. Тест Ливиня подтверждает нулевую гипотезу оравенстве дисперсий в выделенных группах (p-value = 0,692). Результаты двухстороннего tтеста (p-value = 0,417) предполагают, что мы различиях между группами являютсястатистически незначимыми.Критерийравенствадисперсий ЛивиняFЗнч.КачествоуслугПредполагаетсяравенстводисперсийРавенстводисперсийнепредполагается0,1580,692t-критерий равенства средних-0,8160,417-0,129Стд.ошибкаразности0,158-0,8070,423-0,1290,160tЗначимость (2сторонняя)РазностьсреднихИсточник: Составлено автором по данным опроса ИСИЭЗ-РОМИР, 2013.Приложение 10.
Расчет интегрального индекса качества услуги.В рамках Мониторинга интеллектуальных услуг 2013 года были выделены 5ключевых для потребителей критериев качества финансовых услуг (i): своевременностьвыполнения контракта, отсутствие необходимости вмешиваться в процесс оказания услуги,соотношение цена качество, общий уровень качества услуги, опытность организацииисполнителя услуги. По данным критериям потребители оценили соответствие результатовпроизводства финансовой услуги первоначальным ожиданиям по заданным вышекритериям качества. Показатель качества финансовой услуги для каждого потребителяопределялся, как средневзвешенная из пяти установленных нами отдельных критериевкачества услуги:158(П.23)где xi –соответствие критерия I первоначальным ожиданиям (1 – «полностью несоответствует», 5 – «полностью соответствует»), wi – наличие заполненного ответа покаждому из критериев i, i – номер каждого критерия.Интегральный индекс качества финансовых услуг получен простым усреднениемсреди всех респондентов опроса (86 наблюдений).Приложение 11.
Описательные статистики основных переменных.Доля инновационныхуслуг в общем объемеуслугИзменение оборота («1»увеличение, «0» уменьшение)Численностьсотрудников компаниипроизводителяДолястандартизированныхуслуг в общем объемеуслугДоля расходов назаработную плату иобучение сотрудников вобщем объеме расходовСтепень сопроизводства(индекс от 1 до 10, «1»низкое, «10» высокое)Численностьсотрудников компаниипотребителяКачество услуг (индексот 1 до 5, «1»- низкое,«5» высокое)Частота потребленияфинансовых услуг(количество раз в год)Расходы на финансовыеуслуги (тыс.
руб.)СреднееМаксимумМинимумДисперсия19,7290,00032,490,42100,5068500311073,6495527,0143,8375,502516,477,01012,52141600010020884,45530,641,8120,71,73409,4400002505910,6Источник: Составлено автором по данным опроса ИСИЭЗ-РОМИР, 2013.159Приложение 12. Корреляционная матрица.Обозначение «*» предполагает, что корреляция значима на уровне 0.05, «**» корреляция значима на уровне 0.01.INNOVATOR DTURNOVER SIZE_EMP STANDARDКорреляцияINNOVATOR ПирсонаЗнч.(2-сторон)КорреляцияDTURNOVER ПирсонаЗнч.(2-сторон)КорреляцияПирсонаSIZEЗнч.(2-сторон)КорреляцияПирсонаSTANDARDЗнч.(2-сторон)1-0,254-0,1750,370*-0,1180,2880,020-0,2541,384*-,2590,118-,016,112-0,1750,384*1-0,0190,2880,016-0,9100,370*-0,259-0,01910,0200,1120,910-Источник: Составлено автором по данным опроса ИСИЭЗ-РОМИР, 2013.Корреляция ПирсонаCOPROD Знч.(2-сторон)Корреляция ПирсонаЗнч.(2-сторон)SIZEКорреляция ПирсонаЗнч.(2-сторон)QUALITYКорреляция ПирсонаЗнч.(2-сторон)FREQКорреляция ПирсонаEXPEND Знч.(2-сторон)COPROD SIZE_EMP QUALITY1-0,0930,379**0,4490,001-0,0931-0,1300,4490,288**0,379-0,13010,0010,2880,233-0,1440,2060,0540,2370,090**-0,1480,420-0,1860,2250,0000,125FREQ0,2330,054-0,1440,2370,2060,0901-0,1140,350EXPEND-0,1480,2250,420**0,000-0,1860,125-0,1140,3501-Источник: Составлено автором по данным опроса ИСИЭЗ-РОМИР, 2013.Приложение 13.
Результаты оценивания OLS-моделей поведения производителейфинансовых услуг.Dependent Variable: INNOVATORMethod: Least SquaresVariableCoefficient Std. Errort-StatisticProb.CDTURNOVERSTANDARDLOG(SIZE)LOG(WAGES)-79.575159.6055690.3573300.9623101.489593-4.7644581.3688613.0352490.3276377.2528020.00000.18090.00480.74540.0000R-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodF-statistic0.6636490.62024819.1369911352.95-154.648615.2913816.701837.0171960.1177272.9371240.205382Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Durbin-Watson stat18.2500031.054458.8693699.0893028.9461321.406271160Prob(F-statistic)0.000001Источник: Расчет автора на основе программного обеспечения Eviews.Dependent Variable: INNOVATORMethod: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.CDTURNOVERSTANDARDWAGES-76.4074010.393390.3574611.48637613.427496.4997630.1160720.202265-5.6903701.5990413.0796367.3486450.00000.11960.00420.0000R-squaredAdjusted R-squaredS.E.
of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-statistic)0.6624840.63084218.8681811392.27-154.710920.936760.000000Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Durbin-Watson stat18.2500031.054458.8172708.9932178.8786811.401535Dependent Variable: INNOVATOR2013Источник:Расчетавтора на основе программного обеспечения Eviews.Method: LeastDependentVariable:SquaresINNOVATOR2013Date: 01/06/15Method:Least SquaresTime: 14:49DependentVariable:SampleDate:01/06/15(adjusted):Time:3INNOVATOR5114:49Method:LeastSquaresIncluded(adjusted):Sampleobservations:3 5137 after adjustmentsIncluded observations: 37 after adjustmentsVariablet-StatisticVariableCoefficient Std.
Errort-StatisticVariableCoefficient Std. Errort-StatisticC-68.6760012.49726-5.495285C-68.6760012.49726-5.495285STANDARD20130.3393300.1164902.912957C-68.6760012.49726-5.495285STANDARD0.3393300.1164902.912957WAGES20131.4359320.2005677.159373STANDARD20130.3393300.1164902.912957WAGES1.4359320.2005677.159373WAGES20131.4359320.2005677.159373R-squared0.637681Mean dependent varR-squared0.637681Mean dependent varAdjusted R-squaredR-squared0.6163680.637681S.D. dependentMeandependentvarvarAdjustedR-squared0.616368S.D. dependentdependentvarS.E. of regressionAdjustedR-squared19.033170.616368AkaikeS.D.info criterionvarS.E.regression19.03317Akaike infoinfocriterionSumofsquaredresid12316.89SchwarzcriterionS.E.ofregression19.03317AkaikecriterionSumsquared12316.89Schwarz criterioncriterionLog likelihood-159.9452Hannan-Quinncriter.Sumsquared residresid12316.89SchwarzLoglikelihood-159.9452Hannan-Quinn criter.F-statistic29.91998Durbin-WatsonstatLoglikelihoodF-statistic29.91998Prob(F-statistic)0.000000F-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)Prob(F-statistic)0.000000Prob.Prob.Prob.0.00000.00000.00630.00000.00630.00000.00630.00000.000017.8243217.8243230.7293817.8243230.729388.80784830.729388.8078488.9384638.8078488.9384638.8538968.9384638.8538961.5149848.8538961.5149841.514984Источник: Расчет автора на основе программного обеспечения Eviews.Приложение 14.
Тест Хаусмана на отсутствие проблемы эндогенности.Наличие обратной причинно-следственной связи (reverse causality) приводит квозникновению проблемы эндогенности, в нашем случае данная проблема может касатьсяинновационности финансовых посредников (INNOVATOR) и изменения оборота выручки(DTURNOVER). В качестве исходной регрессии мы рассмотрели следующую:Dependent Variable: INNOVATORMethod: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.CDTURNOVERSTANDARDWAGES-76.4074010.393390.3574611.48637613.427496.4997630.1160720.202265-5.6903701.5990413.0796367.3486450.00000.11960.00420.0000R-squaredAdjusted R-squared0.6624840.630842Mean dependent varS.D. dependent var18.2500031.05445161S.E. of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-statistic)18.8681811392.27-154.710920.936760.000000Akaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Durbin-Watson stat8.8172708.9932178.8786811.401535Dependent Variable: INNOVATOR2013Источник: Расчетавтора на основе программного обеспечения Eviews.Method: Least SquaresDate: 01/06/15Time:INNOVATOR201314:49DependentЗатеммы Variable:оцениваетсярегрессия, которой в качестве независимой переменнойSample (adjusted): 3 51IncludedLeastobservations:after adjustmentsMethod:Squares37 оборотарассматриваетсяизменениевыручки (DTURNOVER), остальные регрессорыVariableCoefficientStd.
Errort-StatisticProb.В качестве инструментальнойDate:01/06/15Time: (STANDARD14:49остаютсябезизмененияи WAGES).C рассмотрим-68.676000.0000Инструментальная переменнаяSample(adjusted):3размер51 12.49726переменнойкомпании-5.495285(LOG(SIZE)).STANDARD20130.3393300.1164902.9129570.0063WAGES20131.4359320.2005677.1593730.0000Includedobservations:37afteradjustmentsзначима в регрессии (p-value=0.0406). Далее вычисляемостаткирегресии и получаем рядR-squared(RESID).0.637681Mean dependent var17.82432Adjusted R-squared0.616368S.D.dependent var30.72938CoStd.tPrS.E.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
