Переход к порядковым и нормированным шкалам - Уровень конкурентоспособности строительных компаний

Далее предпримем попытки улучшить качество полученных моделей с помощью поочередного перехода к порядковой шкале и нормированной шкале. Полученные результаты представлены ниже в таблице 21 и 22 соответственно. Сам по себе переход к порядковым шкалам подразумевает замену значений показателей каждой из компаний на занимаемое место конкретной компании в выборке (квантиль). То есть компании ранжируются по величине каждого показателя внутри каждого года и в качестве объясняющих переменных используются их квантили (Карминский, Пересецкий, 2007). Далее строится та же logit-модель с помощью статистического пакета R.

Из таблицы 21 видно, что переход к порядковым шкалам не позволил улучшить качество моделей, напротив, значительно ухудшив его. Об этом свидетельствует слабое качество ROC-кривых, обусловленное низким значением показателя AUC = 0.511 в случае модели статистического отбора переменных, и AUC = 0.4722 в случае модели поочередного включения переменных. Такие значения говорят об очень слабой предсказательной силе, фактически являясь бесполезным классификатором (Паклин, 2008).

Такой результат может быть связан с отсутствием возможности анализа всего строительного рынка из-за недостаточной финансовой отчетности за необходимый период, что приводит к не совсем точному позиционированию строительных компаний относительно конкурентов на данном рынке.

Таблица 21. Коэффициенты построенных двумя методами моделей после перехода к порядковой шкале

Финансовые переменные

Макроэкономические переменные

Квадратичная форма объясняющих переменных

Критерий AIC

ROA

Ln_Netassets

Turn_assets

Property_status

Capital_product

Prevent_bank

Crisis

After_cr

Ln_Netassets^2

Capital_product^2

Turn_assets^2

Property_status^2

1

    2,25 (0,00)
    -18,65 (0,00)
    2,67 (0,00)
    1,39 (0,00)
    -88,12 (0,00)
    0,74 (0,00)
    3,38 (0,00)
    5,90 (0,00)
    19,92 (0,00)
    87,24 (0,00)

1934.1

2

    2,37 (0,00)
    -21,04 (0,00)
    -64,06 (0,01)
    -68,45 (0,00)
    3,37 (0,00)
    5,79 (0,00)
    22,75 (0,00)
    66,04 (0,01)
    69,68 (0,00)

1879.4

Теперь предпримем попытку улучшить качество моделей, перейдя к нормированной шкале (табл. 22). Суть метода заключается в замене каждого из показателей компаний на его нормированное значение, полученное путем вычитания из него среднего значения и деления полученной разницы на рассчитанную для него стандартную ошибку (Карминский, Пересецкий, 2007). Далее строится та же logit-модель с помощью статистического пакета R. Стоит отметить, что в данном случае попробуем также оценить качество модели, сформированной путем комбинации двух моделей, построенных методом статистического отбора переменных и поочередного включения переменных из каждой группы. Из таблицы 22 видно, что переход к нормированным шкалам улучшил обе модели, высоким предсказательным качеством отметилась и модель, полученная комбинацией двух подходов (значение показателя AUC = 0.8002). Судя по форме ROC-кривых и значениям показателей AUC, лучшей прогнозной моделью является первая, построенная путем статистического выбора переменных в условиях нормированных шкал. Итого, качество финальной модели вероятности дефолта строительных компаний находится на отличном уровне, о чем свидетельствует значение коэффициента AUC 0,8029 (Помазанов, 2008). Также стоит отметить, что знаки коэффициентов при переменных в моделях, полученных до перехода к нормированным шкалам и после, совпадают, а сами переменные являются значимыми на 5% уровне значимости.

Таблица 22. Коэффициенты построенных двумя методами моделей (и их комбинация) после перехода к нормированной шкале

Финансовые переменные

Макроэкономические переменные

Квадратичная форма объясняющих переменных

Критерий AIC

ROA

Ln_Netassets

Turn_assets

Property_status

Capital_product

Prevent_bank

Crisis

After_cr

Ln_Netassets^2

Capital_product^2

Turn_assets^2

Property_status^2

1

    -0,44 (0,00)
    -1,09 (0,00)
    -1,22 (0,00)
    -0,45 (0,00)
    0,87 (0,00)
    0,27 (0,01)
    3,99 (0,00)
    6,02 (0,00)
    0,79 (0,00)
    -1,04 (0,00)

1876.7

2

    -0,45 (0,00)
    -1,03 (0,00)
    -1,11 (0,00)
    -1,07 (0,00)
    3,58 (0,00)
    5,60 (0,00)
    0,73 (0,00)
    0,44 (0,00)
    0,67 (0,00)

1899

Финансовые переменные

Макроэкономические переменные

Квадратичная форма объясняющих переменных

Критерий AIC

ROA

Ln_Netassets

Turn_assets

Property_status

Capital_product

Prevent_bank

Crisis

After_cr

Ln_Netassets^2

Capital_product^2

Turn_assets^2

Property_status^2

12

    -0,46 (0,00)
    -1,07 (0,00)
    -1,26 (0,00)
    -0,93 (0,00)
    0,83 (0,00)
    0,27 (0,01)
    3,95 (0,00)
    5,98 (0,00)
    0,77 (0,00)
    -0,98 (0,00)
    0,49 (0,00)
    0,57 (0,00)

1869

Похожие статьи




Переход к порядковым и нормированным шкалам - Уровень конкурентоспособности строительных компаний

Предыдущая | Следующая