(Назад)
(Cкачать работу)отрасли не славятся предоставлением финансовой отчетности в срок, и на настоящий момент существует только 10 крупных компаний данной отрасли, которые предоставили финансовую отчетность за 2014 год. Для настоящего и эффективного анализа данного количества наблюдений несомненно недостаточно, но чтобы подтвердить или подкорректировать выводы, которые будут получены в ходе эмпирического анализа первой выборки из 59 компаний вполне достаточно. Как и в пункте 3.1 в данном исследовании будут использоваться внешние факторы, за период с 2011 по 2014, взятые из отчетности РосСтата.
После проведения статистического анализа, тестов на нормальность, построения графиков разброса и нахождения выбросов, было принято решение об использовании выборки в целом.
Рис.5. Описательные статистики для регрессоров в схемах и диаграммах Однако, становиться очевидным, что для эмпирического анализа столь малого количества наблюдений, а именно 40, такое большое количество регрессоров просто не позволит провести корректную оценку, поэтому было принято решение об использовании лишь тех регрессоров, которые окажутся значимыми при построении эмпирической модели первой выборки компаний. 3.3 Эмпирическое моделирование Как уже отмечалось ранее в качестве зависимой переменной было выбрано количество инвестиционных отчислений, скорректированных на чистую прибыль компании, что позволит сравнивать организации между собой вне зависимости от их размера и объема операционной деятельности. За счет формулы расчета данного параметра:
явно, что для получения данного показателя пришлось сократить рассматриваемый период выборки на один год.
Для проведения эконометрического анализа был использован метод наименьших квадратов, который позволяет найти наилучшие и эффективные оценки параметров в модели. Ниже представлена первоначальная эконометрическая модель построенная с помощью статистического пакета gretl: Таблица 11. Модель 2: ВМНК, использовано наблюдений - 188 Включено 59 пространственных объектов Зависимая переменная: Y
Weights based on per-unit error variances
| Коэффициент | Ст. ошибка | t-статистика | P-значение | ||
| const | -0,291556 | 0,0843225 | -3,4576 | 0,00065 | *** |
| ROA | 0,492016 | 0,0817311 | 6,0199 |
Похожие работы
Интересная статья: Основы написания курсовой работы