Роль биржи в процессе финансирования инновационных компаний малой и средней капитализации (1142731), страница 30

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 30)

Как нетрудно заметить,|, |b´2|=0,55>0,49=|b´1|, что в рамках существующей выборкиyx1послужило дополнительным свидетельством большего по сравнению с влиянием X1влияния фактора X2 на Yрез. Для Сектора РИИ, как мы видим, ||РИИyx1|=0,18<0,21=|yx1РИИyx2|=0,41>0,40=|yx2|,|. Таким образом, можно сделать вывод о том, что влияниефактора X2 на рейтинг результативности РИИ несколько сильнее, чем влияние данногофактора в среднем по выборке, а влияние фактора X1, наоборот, несколько слабее.137Средняя ошибка аппроксимации расчитывалась по формуле (36) [60, с.

87, 88]:( y  yx )1A  100 ,nnгде(36)– средняя ошибка аппроксимации;n – объем выборки;y – фактические значения показателя Yрез;x–теоретические значения Yрез.Полученное при расчете значение средней ошибки аппроксимации составило=6,91%, что свидетельствует о незначительности отличий фактических значенийрезультативного признака Yрез от расчетных. Качество уравнения регрессии можнооценить в целом как хорошее, так как значениене превышает предела в 5-7%, чтоуказывает на весьма неплохой подбор модели к исходным данным [60, с.

88].Полученные оценки уравнения регрессии позволили использовать его дляпрогноза значений рейтинга годовой результативности Yрез биржевого сектора МСК взависимости от значений факторов X1 и X2, при этом была отмечена возможностьнебольшой погрешности. Для подтверждения достоверности модели в качествепрогнозных значений факторов были использованы значения X1 и X2 не включенного ввыборку биржевого сектора МСК Alternext, функционирующего на NYSE Euronext,составившие 0,75 и 244,95 баллов.

За год t был принят 2011 год. При фактическомзначении Yрез=163,84 точечный прогноз составил:рез=118,08–29,32×244,95=169,57.Интервальные прогнозы рассчитаны по формулам (37), (38), (39) и (40) [45, с. 98–99]:nSср.прог  еii 12n  m 1T X прог  ( X T  X )1  X прогн,(37)где Sср.прог – стандартная ошибка прогноза для средних значений;n2 еi – остаточная сумма квадратов отклонений;i 1n – объем выборки;m – число оцениваемых параметров в уравнении регрессии;Xпрог – вектор-строка значений факторов, выбранного нами сектора МСК i;X – матрица, первый столбец которой единичный, а остальные представляют собойстатистические данные по факторам, входящим в модель.138yпрогн  tтабл(1 a ;n  m 1)  S ср.

прогн  y ср* .  y прогн  tтабл(1 a ;n  m 1)  S ср. прогн(38)где yпрогн.– прогнозные значения для сектора МСК i;tтабл(1–a;n–m–1) – табличное значение t- критерия Стьюдента, определенное на уровнезначимости a=0,05, при числе степеней свободы n-2;Sср.прог.

– стандартная ошибка прогноза для средних значений;y*ср. – доверительный интервал для средних значений зависимой переменной Yрезна уровне значимости a=0,05.nS инд.прог  ei2i 1n  m 1T ( 1  X прог  ( X T X )1  X прог)(39)где Sинд.прог – стандартная ошибка прогноза для индивидуальных значений;n2 еi – остаточная сумма квадратов отклонений;i 1n – объем выборки;m – число оцениваемых параметров в уравнении регрессии;X – матрица, первый столбец которой единичный, а остальные представляют собойстатистические данные по факторам, входящим в модель;Xпрог – вектор-строка значений факторов выбранного нами i-го сектора МСК.yпрогн  tтабл(1 a ;n  m 1)  Sинд.прогн  y *  yпрогн  tтабл(1 a ;n  m 1)  Sинд.

прогн,инд.(40)где yпрогн.– прогнозные значения для i-го сектора МСК;tтабл(1–a;n–m–1) – табличное значение t- критерия Стьюдента, определенное на уровнезначимости a=0,05, при числе степеней свободы n-2;Sинд.прог. – индивидуальная ошибка прогноза для средних значений;y*инд.–доверительныйинтервалдляиндивидуальныхзначенийзависимойпеременной Yрез на уровне значимости a=0,05.Рассчитанные по вышеприведенным формулами доверительные интервалы длясреднихииндивидуальныхзначенийзависимойпеременнойYрезсоставили[156,46;182,68] и [138,79;200,37] соответственно.Таким образом, с вероятностью 95% можно ожидать, что при значении X1 –среднего за год цепного коэффициента роста курсовой стоимости акций компаний,впервые допущенных к торгам в биржевом секторе МСК в течение года t-2, равном 0,75,и значении X2 – рейтинга информационной освещенности биржевого сектора МСК,139рассчитанногонаконецгодаt-1,равном244,95баллам,среднийрейтингрезультативности биржевого сектора МСК за год t будет колебаться от 154,46 до 182,68баллов.

Кроме того, с вероятностью 95% можно ожидать, что значение рейтингарезультативности биржевого сектора МСК за год t при тех же значениях показателей X1и X2 будет варьироваться от 138,79 до 200,37 баллов. При этом отклонение прогнозногозначения от фактического составило около 1,03%, а фактическое значение Yрез оказаласьв пределах доверительных интервалов как для средних [156,46<145,29<182,68],так и для индивидуальных значений [138,79<163,84<200,37], показывающих диапазонколебаний среднего и индивидуального рейтингов результативности при X1=0,75 иX3=244,95 при a=0,05.

Проведенная проверка подтвердила выполнение шести основныхпредпосылок регрессионного анализа, что свидетельствовало о несмещенности,состоятельности и эффективности оценок параметров регрессии.Подводя итоги, необходимо отметить следующие: в ходе изучения зависимости рейтинга результативности биржевых секторовМСК от влияющих на него показателей и определения ее формы былоустановлено, что наиболее оптимальной для описания вышеуказаннойзависимости является линейная модель множественной регрессии; регрессионная модель зависимости рейтинга результативности за год t отсреднего за год цепного коэффициента роста курсовой стоимости акцийкомпаний, впервые допущенных к торгам в биржевом секторе МСК в течениегода t-2, и рейтинга информационной освещенности, рассчитанного на конецгода t-1, представлена в виде уравнения (41):Y рез  118,08  29,32  X 1  0,3  X 2   ,(41)где Yрез – фактическое значение рейтинга результативности за год t; в баллах;X1 – средний за год цепной коэффициент роста курсовой стоимости акцийкомпаний, впервые допущенных к торгам в биржевом секторе МСК в течениегода t-2, в долях ед;X2 – рейтинг информационной освещенности биржевого сектора МСК,рассчитанного на конец года t-1, в баллах;ε – случайная величина, характеризующая отклонения реального значениярезультативного признака от теоретического, найденного по уравнениюрегрессии.140 Модель пригодна для прогнозирования значений рейтинга результативности загод t для Рынка инноваций и инвестиций Московской биржи.

При этом онаотличаетсядостаточнонеплохойточностью,очемсвидетельствуютдостоверный точечный и интервальный прогнозы, а также небольшое значениеошибки аппроксимации. Как показывают значения t-и F-критериев, модельдостаточно хорошего качества и, кроме того, информативна. Коэффициентдетерминации R2YрезX1X2=0,74 свидетельствует о том, что вариация рейтингарезультативности за год t на 74% объясняется изменчивостью среднего за годцепного коэффициента роста курсовой стоимости акций компаний, впервыедопущенных к торгам в биржевом секторе МСК в течение года t-2, и рейтингаинформационной освещенности, на конец года t-1; было подтверждено, что наибольшее влияние на рейтинг результативностибиржевого сектора МСК за год t оказывает его рейтинг информационнойосвещенности за год t. Влияние среднего за год цепного коэффициента ростакурсовой стоимости акций компаний, впервые допущенных к торгамв биржевом секторе МСК в течение года t-2, несколько слабее. Для РИИ этатенденция выражена еще более ярко.

Об этом свидетельствуют найденныезначения частных коэффициентов эластичности по РИИ, показывающие,что при увеличении показателя X1 на 1% рейтинг результативности за год tв среднем уменьшится на 0,18%. В свою очередь, при увеличении показателяX2 на 1% значения рейтинга результативности за год t в среднем увеличатсяна 0,41%. Таким образом, при разработке и принятии мер по повышениюрезультативности Рынка инноваций и инвестиций Московской Биржинаивысшим приоритетом, при прочих равных условиях, должны обладатьмеры, способствующие повышению рейтинга информационной освещенностиданного сектора.Взаключительномпараграфеисследованиянаоснованиирезультатовкорреляционного и регрессионного анализа, а также выявленных ранее отличительныхособенностей наиболее успешных биржевых секторов для компаний малой и среднейкапитализации различных стран мира будет предложен комплекс методическихрекомендаций по повышению результативности российского биржевого сектора МСК –Рынка и инноваций и инвестиций Московской Биржи.1413.3.

Разработка комплекса методических рекомендаций по повышениюрезультативности деятельности Рынка инноваций и инвестиций МосковскойБиржиСогласно результатам корреляционного и регрессионного анализа, полученныхнами ранее, средний за год цепной коэффициент роста курсовой стоимости акцийкомпаний, впервые допущенных к торгам в биржевом секторе МСК в течение года t-2,в долях ед., оказывает меньшее влияние на рейтинг результативности биржевого сектораМСК за год t, чем информационная освещенность данного сектора за год t-1. Отметим,что оба данных показателя весьма близки по силе влияния на рейтинг результативности.Так, значения их выборочных коэффициентов корреляции Пирсона (rYрезX1=-0,69;rYрезX2=0,73)истандартизированныхкоэффициентов( b1'  0,49;b2'  0,55)не слишком сильно отличаются друг от друга. И лишь значения средних и частныхкоэффициентов эластичности однозначно свидетельствуют о большем влиянииинформационной освещенности за год t-1 на рейтинг результативности биржевогосектора МСК за год t: E yx1  0,21; E yx 2  0,40; EРИИyx1  0,18; EРИИ yx 2  0,41.В связи с вышеизложенным предложенный нами комплекс методическихрекомендаций по повышению результативности Рынка инноваций и инвестицийМосковской Биржи можно условно разделить на две группы.

Характеристики

Список файлов диссертации