Проверка функциональной формы зависимости переменных - Анализ и прогнозирование уровня конкурентоспособности компаний строительного комплекса

Проверим значимость квадратичной формы переменных для двух полученных моделей. Сначала рассмотрим значимость данных преобразований для первой модели (табл. 19).

Таблица 19.

Включение квадратичной формы переменных в модель, построенную первым методом

Финансовые переменные (статистический отбор)

Макроэкономические переменные

Квадратичная форма объясняющих переменных

ROA

Ln_Netassets

Turn_assets

Property_status

Capital_product

Prevent_bank

Crisis

After_cr

ROA^2

Ln_Netassets^2

Turn_assets^2

Property_status^2

Capital_product^2

Prevent_bank^2

1

    -2,87 (0,00)
    -1,50 (0,00)
    -5,74 (0,00)
    -2,05 (0,00)
    1,07 (0,00)
    2,77 (0,00)
    3,91 (0,00)
    5,91 (0,00)
    -2,50 (0,44)

2

    -2,55 (0,00)
    -3,19 (0,00)
    -5,22 (0,00)
    -2,16 (0,00)
    1,07 (0,00)
    2,52 (0,01)
    3,90 (0,00)
    5,91 (0,00)
    1,33 (0,00)

3

    -2,69 (0,00)
    -1,52 (0,00)
    -6,22 (0,00)
    -2,04 (0,00)
    1,07 (0,00)
    2,52 (0,00)
    3,98 (0,00)
    5,98 (0,00)
    8,12 (0,00)

4

    -2,78 (0,00)
    -1,48 (0,00)
    -5,56 (0,00)
    -4,51 (0,00)
    1,04 (0,00)
    2,51 (0,00)
    3,93 (0,00)
    5,93 (0,00)
    3,44 (0,00)

5

    -2,72 (0,00)
    -1,53 (0,00)
    -6,42 (0,00)
    -1,84 (0,00)
    8,46 (0,00)
    2,55 (0,01)
    4,01 (0,00)
    6,02 (0,00)
    -1,14 (0,00)

6

    -2,83 (0,00)
    -1,46 (0,00)
    -5,77 (0,00)
    -2,10 (0,00)
    1,08 (0,00)
    -1,79 (0,39)
    3,92 (0,00)
    5,93 (0,00)
    3,98 (0,00)

7

    -2,58 (0,00)
    -3,28 (0,00)
    -5,84 (0,00)
    -1,96 (0,00)
    8,60 (0,00)
    2,54 (0,01)
    3,99 (0,00)
    6,02 (0,00)
    1,38 (0,00)
    -1,16 (0,00)

8

    -2,55 (0,00)
    -3,18 (0,00)
    -5,64 (0,00)
    -2,15 (0,00)
    1,06 (0,00)
    2,51 (0,00)
    3,95 (0,00)
    5,96 (0,00)
    1,31 (0,00)
    7,47 (0,00)

9

    -2,63 (0,00)
    -3,14 (0,00)
    -5,01 (0,00)
    -4,56 (0,00)
    1,03 (0,00)
    -4,56 (0,00)
    3,90 (0,00)
    5,91 (0,00)
    1,31 (0,00)
    3,34 (0,00)

10

    -2,77 (0,00)
    -1,49 (0,00)
    -5,98 (0,00)
    -4,48 (0,00)
    1,03 (0,00)
    2,50 (0,00)
    3,98 (0,00)
    5,97 (0,00)
    7,86 (0,00)
    3,41 (0,00)

11

    -2,72 (0,00)
    -1,53 (0,00)
    -6,87 (0,00)
    -1,83 (0,00)
    8,43 (0,00)
    2,54 (0,01)
    4,04 (0,00)
    6,05 (0,00)
    8,85 (0,00)
    -1,13 (0,00)

12

    -1,06 (0,00)
    -6,73 (0,00)
    -1,66 (0,00)
    3,40 (0,00)
    2,92 (0,00)
    1,59 (0,00)
    3,48 (0,00)
    3,25 (0,00)
    -2,67 (0,00)
    -2,98 (0,00)

Как мы видим, наилучшей моделью с точки зрения наименьшего значения информационного критерия Акаике и значимости всех переменных на 5% уровне является модель 7, с квадратичной формой Ln_Netassets и Capital_product.

Проанализируем влияние квадратичной формы переменных на качество модели, полученной на основе поэтапного включения переменных из разных групп, ROC-кривых, парных корреляций (табл. 20).

Таблица 20.

Включение квадратичной формы переменных в модель, построенную вторым методом

Финансовые переменные (поочередное включение)

Макроэкономические переменные

Квадратичная форма объясняющих переменных

Ln_Netassets

ROA

Turn_assets

Property_status

Crisis

After_cr

Ln_Netassets^2

ROA^2

Turn_assets^2

Property_status^2

1

    -0,318 (0,00)
    -0,025 (0,00)
    -0,512 (0,00)
    -2,227 (0,00)
    3,52 (0,00)
    5,55 (0,00)
    0,013 (0,00)

2

    -1,50 (0,00)
    -2,80 (0,00)
    -5,64 (0,00)
    -2,12 (0,00)
    3,55 (0,00)
    5,55 (0,00)
    -1,87 (0,66)

3

    -0,151 (0,00)
    -0,026 (0,00)
    -0,61 (0,00)
    -2,11 (0,00)
    3,60 (0,00)
    5,60 (0,00)
    0,007 (0,00)

4

    -0,148 (0,00)
    -0,027 (0,00)
    -0.544 (0,00)
    -4,65 (0,00)
    3,58 (0,00)
    5,59 (0,00)
    3,54 (0,00)

5

    -0,311 (0,00)
    -0,026 (0,00)
    -0,53 (0,00)
    -4,65 (0,00)
    3,58 (0,00)
    5,60 (0,00)
    0,0128 (0,00)
    0,007 (0,00)
    3,41 (0,00)

6

    -0,317 (0,00)
    -0,025 (0,00)
    -0,55 (0,00)
    -2,21 (0,00)
    3,56 (0,00)
    5,58 (0,00)
    0,013 (0,00)
    0,007 (0,00)

7

    -0,312 (0,00)
    -0,026 (0,00)
    -0,491 (0,00)
    -4,68 (0,00)
    3,55 (0,00)
    5,57 (0,00)
    0,013 (0,00)
    3,44 (0,00)

8

    -0,148 (0,00)
    -0,027 (0,00)
    -0,586 (0,00)
    -4,62 (0,00)
    3,62 (0,00)
    5,63 (0,00)
    0,007 (0,00)
    3,51 (0,00)

Как видно из анализа, качество модели, построенной на основе поочередного включения переменных из разных групп улучшается при включение квадратичной формы следующих переменных: натуральный логарифм чистых активов (Ln_Netassets), оборачиваемость капитала (Turn_assets) и имущественное положение (Property_status).

Итоговые спецификации моделей и их ROC-кривые выглядят следующим образом (табл. 21):

Таблица 21.

Спецификация финальных моделей и их ROC-кривые

Финансовые переменные (статистический отбор)

Макроэкономические переменные

Квадратичная форма объясняющих переменных

Критерий AIC

ROC-кривая

Модель 1

ROA

Ln_Netassets

Turn_assets

Property_status

Capital_product

Prevent_bank

Crisis

After_cr

Ln_Netassets^2

Capital_product^2

1876.7

Финансовые переменные (поочередное включение)

Макроэкономические переменные

Квадратичная форма объясняющих переменных

Критерий AIC

ROC-кривая

Модель 2

ROA

Ln_Netassets

Turn_assets

Property_status

Crisis

After_cr

Ln_Netassets^2

Turn_assets^2

Property_status^2

1899

Как можем видеть из таблицы 21, обращаясь к классификации Помазанова М. В. (2013) качества моделей оценки вероятности дефолта в зависимости от значения коэффициента AUC, обе полученные модели имеют хорошее качество (значение AUC 0,7711 и 0,7805). Причем, в обоих случаях в модель вошли такие финансовые переменные, как рентабельность активов (ROA), натуральный логарифм чистых активов (Ln_Netassets), оборачиваемость капитала (Turn_assets), имущественный потенциал (Property_status) и квадратичная форма натурального логарифма чистых активов (Ln_Netassets^2). Среди макроэкономических переменных в обеих моделях подтвердили свою значимость переменные влияния кризисного года и пост кризисного периода на вероятность банкротства строительных компаний.

Похожие статьи




Проверка функциональной формы зависимости переменных - Анализ и прогнозирование уровня конкурентоспособности компаний строительного комплекса

Предыдущая | Следующая