Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии 


Модель от показателей прошлого года.




Теперь перейдем на чистую прогнозную модель, и посмотрим, какие зависимости позволят построить дисконтированный денежный поток. Начнем снова с МНК.

Модель 38: Объединенный (pooled) МНК, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const 2437,24 1092,61 2,2307 0,0293 **
St_debt_1 -0,0679157 0,0460939 -1,4734 0,1457  
Lt_debt_1 -0,0683325 0,102581 -0,6661 0,5078  
Sales_1 -0,0110845 0,01452 -0,7634 0,4481  
Cashce_1 0,469645 0,34294 1,3695 0,1758  
COGS_1 -0,000738618 0,0232851 -0,0317 0,9748  
SGA_1 0,385351 0,258105 1,4930 0,1405  
disc_CF_1 -0,265033 0,172282 -1,5384 0,1290  

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380  
Сумма кв. остатков 2,42e+09   Ст. ошибка модели 6245,373  
R-квадрат 0,199637   Испр. R-квадрат 0,109273  
Лог. правдоподобие -706,8498   Р-значение (F) 1429,700  
Крит. Шварца 1447,688   Крит. Акаике 1436,845  
Параметр rho 0,046119   Крит. Хеннана-Куинна 1,863612  
           
                   

Большинство параметров незначимы, поэтому будем поочередно убирать лишние переменные. В итоге, получаем модель:

Модель 39: Объединенный (pooled) МНК, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const 1372,24 527,215 2,6028 0,0114 **
St_debt_1 −0,0164475 0,0059713 −2,7544 0,0076 ***
Sales_1 −0,0103825 0,00344616 −3,0128 0,0037 ***
SGA_1 0,209508 0,0695486 3,0124 0,0037 ***

 

Среднее зав. перемен −1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 2,58e+09   Ст. ошибка модели 6246,609
R-квадрат 0,147663   Испр. R-квадрат 0,108921
F(3, 66) 5,416029   Р-значение (F) 0,002159
Лог. правдоподобие −709,0519   Крит. Акаике 1426,104
Крит. Шварца 1435,098   Крит. Хеннана-Куинна 1429,676
Параметр rho −0,071253   Стат. Дарбина-Вотсона 2,090716

В данной модели отсутствует автокорреляция (статистика Дарбина-Вотсона находится в пределах 1,7 и 2,3), критерии Акаике и Шварца минимальны, и все коэффициенты значимы.

Рассмотрим модель со случайными эффектами.

 

Модель 79: Случайные эффекты (GLS), использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const 568,8 1164,3 0,4885 0,6268  
St_debt_1 0,0305387 0,0257117 1,1877 0,2393  
Cashe_1 -0,00482356 0,00816558 -0,5907 0,5568  
SGA_1 0,0167056 0,101982 0,1638 0,8704  
CAPEX_1 -0,689068 0,237562 -2,9006 0,0051 ***
disc_CF _1 0,0471879 0,0479505 0,9841 0,3288  

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 2,27e+09   Ст. ошибка модели 5914,014
Лог. правдоподобие -704,6875   Крит. Акаике 1421,375
Крит. Шварца 1434,866   Крит. Хеннана-Куинна 1426,734

 

Изменив спецификацию модели, получаем

 

Модель 81: Случайные эффекты (GLS), использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

 

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const 769,541 900,568 0,8545 0,3959  
St_debt_1 0,0119198 0,0040147 2,9690 0,0042 ***
CAPEX_1 -0,644114 0,141819 -4,5418 <0,0001 ***
Lt_debt_1 0,00958876 0,00417154 2,2986 0,0247 **

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 2,30e+09   Ст. ошибка модели 5853,233
Лог. правдоподобие -705,0251   Крит. Акаике 1418,050
Крит. Шварца 1427,044   Крит. Хеннана-Куинна 1421,623

Тест Бриша-Пэгана (Breusch-Pagan) -

Нулевая гипотеза: Дисперсия специфических для наблюдений ошибок = 0

Асимптотическая тестовая статистика: Хи-квадрат (1) = 0,0426758

р-значение = 0,836337



 

Тест Хаусмана (Hausman) -

Нулевая гипотеза: ОМНК оценки состоятельны

Асимптотическая тестовая статистика: Хи-квадрат(3) = 88,9363

р-значение = 2,21529e-018

Теперь перейдем к модели с фиксированными эффектами.

Модель 85: Фиксированные эффекты, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const -9487,23 2667,39 -3,5567 0,0008 ***
St_debt_1 0,224962 0,07266 3,0961 0,0031 ***
CAPEX_1 -0,632056 0,77839 -0,8120 0,4203  
Lt_debt_1 0,459383 0,142754 3,2180 0,0022 ***
Sales_1 -0,0040149 0,0566854 -0,0708 0,9438  
Cashce_1 -0,526814 0,378904 -1,3904 0,1700  
COGS_1 -0,0665421 0,0510734 -1,3029 0,1980  
SGA_1 0,320754 0,0925578 3,4654 0,0010 ***
disc_CF_1 -0,325104 0,0983116 -3,3069 0,0017 ***

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 1,22e+09   Ст. ошибка модели 4708,231
LSDV R-squared 0,596488   В предлах R-квадрат 0,418726
Лог. правдоподобие -682,8798   Крит. Акаике 1395,760
Крит. Шварца 1429,487   Крит. Хеннана-Куинна 1409,156
Параметр rho -0,173714   Стат. Дарбина-Вотсона 2,181717

 

Убирая параметр Sales_1 и Cashce_1 получаем окончательную модель:

 

Модель 87: Фиксированные эффекты, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

 

 

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const -7778,26 2322,24 -3,3495 0,0014 ***
St_debt_1 0,144102 0,0343387 4,1965 <0,0001 ***
CAPEX_1 -0,532226 0,264815 -2,0098 0,0492 **
Lt_debt_1 0,324539 0,0632543 5,1307 <0,0001 ***
COGS_1 -0,0609089 0,0133341 -4,5679 <0,0001 ***
SGA_1 0,425794 0,177509 2,3987 0,0197 **
disc_CF_1 -0,434823 0,113067 -3,8457 0,0003 ***

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 1,28e+09   Ст. ошибка модели 4730,308
LSDV R-squared 0,577883   В предлах R-квадрат 0,391926
LSDV F(13, 56) 6,502814   P-значение (F) 3,98e-07
Лог. правдоподобие -684,4574   Крит. Акаике 1394,915
Крит. Шварца 1424,145   Крит. Хеннана-Куинна 1406,525
Параметр rho -0,106977   Стат. Дарбина-Вотсона 2,089491

 

 

Тест на различие констант в группах -

Нулевая гипотеза: Группы имеют общие константы

Тестовая статистика: F(6, 57) = 6,24474

р-значение = P(F(6, 57) > 6,24474) = 4,37782e-005

 

Теперь выбираем модель. В тесте на различие констант в группах р-значение<0,01, то есть гипотеза отвергается при 1-% уровне значимости и модель с фиксированными эффектами лучше МНК-модели.

По тесту Бриша-Пэгана р-значение = 0,836337 > 0,05, то есть нулевая гипотеза отвергается, и простая модель лучше модели со случайными эффектами.

По тесту Хаусмана р-значение = 2,21529e-018 < 0,01, и нулевая гипотеза отвергается. В итоге, модель с фиксированными эффектами лучше модели со случайными эффектами.

Можно сделать следующие выводы:

· при построении прогнозов эффекты фиксируются, то есть отрасль становится важна;

· дисконтированный денежный поток текущего периода по сути является разницей чистого долга (долгосрочный долг и краткосрочный долг за вычетом наличности) и общих затрат. Однако, как и прошлой модели, возникает вопрос о различии знаков коэффициентов SGA и COGS.

· затраты на капитал становятся значимыми, и должны учитываться при построении прогноза о дисконтированном денежном потоке;

· в отличие от прошлой модели, в нынешней присутствуют долгосрочный долг и затраты на капитал, и отсутствуют деньги. Это можно объяснить использованием дисконтированного денежного потока прошлого периода, который в сочетании с капитальными затратами и долгосрочным долгом могут заменить наличность текущего периода.

 

Модель от приращений.

 

В других главах была доказана важность приращений в эконометрической модели дисконтированных денежных потоков. Сейчас построим модель от них. По сути это будет модель от показателей текущего и прошлого периода.

Снова начнем с ОМНК модели.

 

Модель 94: Объединенный (pooled) МНК, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const −689,668 1168,88 −0,5900 0,5574  
d_disc_CF 0,220419 0,0543449 4,0559 0,0001 ***
d_St_debt −0,274209 0,0319807 −8,5742 <0,0001 ***
d_Lt_debt −0,504477 0,0601733 −8,3837 <0,0001 ***
d_Sales −0,0409725 0,0306204 −1,3381 0,1858  
d_Cashce 0,436424 0,517085 0,8440 0,4020  
d_COGS 0,105749 0,0268647 3,9364 0,0002 ***
d_SGA −0,00659876 0,0635056 −0,1039 0,9176  
d_CAPEX −0,0934867 0,370438 −0,2524 0,8016  

 

Среднее зав. перемен −1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 1,24e+09   Ст. ошибка модели 4510,108
R-квадрат 0,589340   Испр. R-квадрат 0,535483
Лог. правдоподобие −683,4943   Крит. Акаике 1384,989
Крит. Шварца 1405,225   Крит. Хеннана-Куинна 1393,027
Параметр rho 0,659486   Стат. Дарбина-Вотсона 0,656591

 

 

Большинство показателей незначима. Также заметно, что в этой модели есть автокорреляция. Посмотрим на конечную модель:

Модель 95: Объединенный (pooled) МНК, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const −658,674 1220,33 −0,5398 0,5912  
d_disc_CF 0,277917 0,0705545 3,9390 0,0002 ***
d_St_debt −0,248117 0,052608 −4,7163 <0,0001 ***
d_Lt_debt −0,45105 0,0993319 −4,5408 <0,0001 ***
d_Sales −0,051395 0,0194183 −2,6467 0,0102 **
d_COGS 0,11047 0,0114339 9,6616 <0,0001 ***

 

Среднее зав. перемен −1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 1,30e+09   Ст. ошибка модели 4503,966
R-квадрат 0,570316   Испр. R-квадрат 0,536747
F(5, 64) 4090,805   Р-значение (F) 9,26e-79
Лог. правдоподобие −685,0792   Крит. Акаике 1382,158
Крит. Шварца 1395,649   Крит. Хеннана-Куинна 1387,517
Параметр rho 0,689077   Стат. Дарбина-Вотсона 0,591188

 

 

Автокорреляция осталась. Такие проблемы обычно возникают при неправильной спецификации модели, и можно сразу сделать вывод, что ОМНК модель не подходит для наших данных.

Перейдем к модели со случайными эффектами.

 

Модель 120: Случайные эффекты (GLS), использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

 

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const -987,281 577,557 -1,7094 0,0922 *
d_disc_CF 0,213381 0,0601274 3,5488 0,0007 ***
d_St_debt -0,278635 0,0430802 -6,4678 <0,0001 ***
d_Lt_debt -0,517951 0,0805432 -6,4307 <0,0001 ***
d_COGS 0,0615378 0,009606 6,4062 <0,0001 ***
d_Cashce 0,492245 0,259493 1,8969 0,0623 *

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 1,29e+09   Ст. ошибка модели 4457,595
Лог. правдоподобие -684,8974   Крит. Акаике 1381,795
Крит. Шварца 1395,286   Крит. Хеннана-Куинна 1387,154

 

 

Данная модель является в целом значимой, и ее можно рассматривать. Теперь, рассмотрим еще одну спецификацию, исходя из модели 109.

Модель 110: Случайные эффекты (GLS), использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

 

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const -976,418 575,408 -1,6969 0,0945 *
d_disc_CF 0,263446 0,0552321 4,7698 <0,0001 ***
d_St_debt -0,253666 0,0423969 -5,9831 <0,0001 ***
d_Lt_debt -0,470637 0,0792081 -5,9418 <0,0001 ***
d_COGS 0,0560021 0,00947364 5,9114 <0,0001 ***

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 1,36e+09   Ст. ошибка модели 4543,785
Лог. правдоподобие -686,7724   Крит. Акаике 1383,545
Крит. Шварца 1394,787   Крит. Хеннана-Куинна 1388,010

 

По критерию Шварца эта модель лучше описывает панель, однако по критерию Акаике и логарифмическому правдоподобию модель 120 больше подходит нам. В дальнейшем сравним обе моделию

Теперь посмотрим модели с фиксированными эффектами.

Модель 96: Фиксированные эффекты, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

 

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const -1036,5 178,438 -5,8087 <0,0001 ***
d_disc_CF 0,308877 0,0745563 4,1429 0,0001 ***
d_St_debt -0,23108 0,0481016 -4,8040 <0,0001 ***
d_Lt_debt -0,42114 0,0721085 -5,8404 <0,0001 ***
d_Sales -0,0306111 0,0202574 -1,5111 0,1365  
d_Cashce 0,389623 0,436706 0,8922 0,3762  
d_COGS 0,08361 0,0238315 3,5084 0,0009 ***
d_SGA -0,00591211 0,110694 -0,0534 0,9576  
d_CAPEX 0,342044 0,0819424 4,1742 0,0001 ***

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 4,17e+08   Ст. ошибка модели 2754,598
LSDV R-squared 0,861880   В предлах R-квадрат 0,801032
Лог. правдоподобие -645,3569   Крит. Акаике 1320,714
Крит. Шварца 1354,441   Крит. Хеннана-Куинна 1334,111
Параметр rho 0,012099   Стат. Дарбина-Вотсона 1,872828

 

Убираем переменные до их значимости:

 

Модель 101: Фиксированные эффекты, использовано наблюдений - 70

Включено 7 пространственных объектов

Длина временного ряда = 10

Зависимая переменная: disc_CF

Робастные стандартные ошибки (HAC)

 

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение  
const -1119,17 143,458 -7,8014 <0,0001 ***
d_disc_CF 0,321698 0,0557177 5,7737 <0,0001 ***
d_St_debt -0,207806 0,0345875 -6,0081 <0,0001 ***
d_Lt_debt -0,387421 0,064021 -6,0515 <0,0001 ***
d_COGS 0,0461509 0,00764945 6,0332 <0,0001 ***

 

Среднее зав. перемен -1501,235   Ст. откл. зав. перемен 6617,380
Сумма кв. остатков 4,78e+08   Ст. ошибка модели 2845,734
LSDV R-squared 0,841868   В предлах R-квадрат 0,772205
Лог. правдоподобие -650,0925   Крит. Акаике 1322,185
Крит. Шварца 1346,918   Крит. Хеннана-Куинна 1332,009
Параметр rho 0,151460   Стат. Дарбина-Вотсона 1,570357

 

Данная модель лучше по двум показателям - критерию Шварца и критерию Акаике, - поэтому принимаем ее за основную.

Также отметим, что в модели с фиксированными эффектами нельзя точно обговорить наличие автокорреляции (5% критические значения для статистики Дарбина-Вотсона при n = 70, k = 4 будут dL = 1,4943 и dU = 1,7351, то есть статистика Дарбина-Вотсона попадает в зону неопределенности).

Теперь рассмотрим тесты.

Robust test for differing group intercepts -

Нулевая гипотеза: Группы имеют общие константы

Тестовая статистика: Welch F(6, 27,4) = 11,7669

p-значение = P(F(6, 27,4) > 11,7669) = 1,66902e-006 < 0,001

Нулевая гипотеза отклоняется, поэтому лучше модель с фиксированными эффектами, а не простая объединённая модель.

Для двух выбранных моделей со случайными эффектами выводы будут одинаковые:

 

Тест Бриша-Пэгана (Breusch-Pagan) -

Нулевая гипотеза: Дисперсия специфических для наблюдений ошибок = 0

Асимптотическая тестовая статистика: Хи-квадрат(1) = 105,907

p-значение = 7,72805e-025 < 0,01

 





Рекомендуемые страницы:


Читайте также:



Последнее изменение этой страницы: 2016-05-30; Просмотров: 1403; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2021 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.025 с.) Главная | Обратная связь