Проверка функциональной формы зависимости переменных - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
Проверим значимость квадратичной формы переменных для двух полученных моделей. Сначала рассмотрим значимость данных преобразований для первой модели (табл. 18).
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. 19).
Таблица 18. Включение квадратичной формы переменных в модель, построенную первым методом
|
№ |
Финансовые переменные (статистический отбор) |
Макроэкономические переменные |
Квадратичная форма объясняющих переменных |
Критерий AIC | |||||||||
|
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 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1922 | |||
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1903.5 | |||
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1918.7 | |||
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1909.5 | |||
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1895.2 | |||
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1917.6 | |||
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1876.7 | ||
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1902.3 | ||
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1893.3 | ||
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1908.1 | ||
|
11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1893.6 | ||
|
12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24171 |
Таблица 19. Включение квадратичной формы переменных в модель, построенную вторым методом
|
№ |
Финансовые переменные (поочередное включение) |
Макроэкономические переменные |
Квадратичная форма объясняющих переменных |
Критерий AIC | ||||||
|
Ln_Netassets |
ROA |
Turn_assets |
Property_status |
Crisis |
After_cr |
Ln_Netassets^2 |
ROA^2 |
Turn_assets^2 |
Property_status^2 | |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
1910.9 | ||
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
1929.5 | ||
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
1925.9 | ||
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
1915.7 | ||
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1899 |
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1909.7 | |
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1899.9 | |
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1914.3 |
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. 20):
Как можем видеть из таблицы 20, 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.
Таблица 20. Спецификация финальных моделей и их ROC-кривые
|
№ |
Финансовые переменные (статистический отбор) |
Макроэкономические переменные |
Квадратичная форма объясняющих переменных |
Критерий AIC | |||||||
|
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 | |||||||
|
Модель 2 |
ROA |
Ln_Netassets |
Turn_assets |
Property_status |
Crisis |
After_cr |
Ln_Netassets^2 |
Turn_assets^2 |
Property_status^2 |
1899 |
Похожие статьи
-
При дальнейшем построении модели воспользуемся таким ограничением, как на каждую объясняющую переменную должно приходиться не менее тридцати наблюдений...
-
Для целей проверки гипотезы о значимости рассматриваемых нами институциональных показателей (место нахождения, задолженность по уплате налогов), в...
-
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...
-
Заключение - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
В ходе проведенного исследования была построена logit-модель вероятности дефолта для непубличных компаний строительного комплекса. Данная модель поможет...
-
Итак, модели, которые будут дальше анализироваться, и получены с помощью Первого метода - проведения теста для выделения наиболее дескриптивных...
-
Отбор и классификация объясняющих переменных Для всесторонней оценки строительной компании в ходе анализа будут использоваться финансовые,...
-
Для анализа был выбран временной диапазон с 2004 года по 2014 год. В целях построения прогнозной модели собранные годовые данные были разделены на две...
-
Тест на переобучаемость финальной модели - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
Как отмечалось в ходе исследования, logit-модель может характеризоваться сильной зависимостью от обучающей выборки. Поэтому чтобы быть уверенным в...
-
Теперь, когда в рамках данного исследования была получена модель с наилучшими характеристиками для непубличных строительных компаний, полученные...
-
Интерпретация финальной модели - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
Перейдем к интерпретации построенной модели для непубличных строительных компаний, так как она представляет не меньший интерес, чем прогнозное качество...
-
Предсказательная сила финальной модели - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
Итак, будем тестировать модель с наилучшими характеристиками. Прогноз вне выборки проводился на основе тестовой выборки с 805 наблюдениями. В ней...
-
Существует целый ряд классификаций моделей используемых для прогнозирования финансовой несостоятельности заемщиков. В своей работе Григорьева Т. И....
-
Введение - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
Актуальность темы исследования. Строительная отрасль характеризуется огромным количеством потенциальных исполнителей. Полный цикл возведения любого...
-
Предпосылки построения индекса Строительная отрасль России характеризуется очень большим объемом строительных компаний и объемом работ, выполненных по...
-
Для дополнительной наглядности полученных результатов предлагается подготовить рейтинговую шкалу, которая отмечала бы, какие значения вероятности дефолта...
-
Динамика индекса конкурентоспособности - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
Ниже можно ознакомиться с первыми результатами расчета всего "семейства" индексов (см. табл. 33 и рис.7): Таблица 33. Значения ИКСО по федеральным...
-
Поэтапное построение индекса - Уровень конкурентоспособности строительных компаний
Как показывает практика, чтобы любой инструмент стал широко используемым, он должен либо пройти через сито мнений экспертов отрасли, для анализа которой...
-
Определение критериев события дефолт Строительная отрасль является одним из главных двигателей экономики. В России количество компаний, работающих на...
-
Выбор математической формы функции при моделировании зависимости выпуска продукции от производственных факторов Постановка проблемы. Одним из важнейших...
-
Аналитические модели, записывающиеся в виде математических конструкций, не включающих логических условий, приводящих к разветвлению вычислительного...
-
В первоначальном выборе объясняющих переменных существует две стратегии. Часть авторов осуществляют подбор переменных, опираясь на собственные...
-
Построение модели с помощью логистической регрессии Прежде чем строить логистическую регрессию, необходимо выбрать конечный набор финансовых и...
-
Виды и формы инвестиций Инвестиции осуществляются в различных формах. С целью систематизации анализа и планирования инвестиций они могут быть...
-
Структурная и приведенная формы модели. - Моделирование в эконометрике
Система совместных, одновременных уравнений (или структурная форма модели) обычно содержит эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенные Переменные...
-
На следующем этапе в модель были добавлены дамми-переменные годов и отраслей. Таблицы соотношения переменных и данных приведены ниже. Кроме дамми...
-
Задание 4 Найти оценки коэффициентов регрессионной зависимости У=а 0 +а 1 *х 1 +а 2 *х 2 +а 12 *х 1 *х 2 ,и проверить регрессионную зависимость на...
-
Необходимое условие идентификации Уравнение 1: H=3 D+1=H Уравнение идентифицируемое D=2 Уравнение 2: H=3 D+1=H Уравнение идентифицируемое D=2 Уравнение...
-
Проблема прогнозирования вероятности банкротства существует уже несколько десятков лет - все началось с работ Ramser, Foster (1931), Fitzpatrick (1932) и...
-
Методы оценки параметров структурной формы модели - Основы эконометрики
Коэффициенты структурной модели могут быть оценены разными способами в зависимости от вида системы одновременных уравнений. Наибольшее распространение в...
-
Структурная и приведенная формы модели - Основы эконометрики
Система совместных, одновременных уравнений (или структурная форма модели) обычно содержит эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенные переменные -...
-
Для прогнозирования банкротства, некоторые исследователи создают модели, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Как правило,...
-
Заключение - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
В рамках данного исследования были построены и оценены модели предсказания банкротства на базе логистической регрессии и искусственных нейронных сетей...
-
Искусственные нейронные сети (ИНС) рассматриваются исследователями как возможная альтернатива статистическим методам. Исследования, использующие ИНС, как...
-
Среди современных исследований на тему предсказания банкротства можно выделить группу работ, которые не ставят своей целью сравнение предсказательной...
-
Критерий Дарбина-Уотсона для выявления автокорреляции - Ряды динамики в статистике
Ряд динамика аналитический прогнозирование автокорреляция Критерий Дарбина-Уотсона предназначен для обнаружения автокорреляции первого порядка. Он...
-
Эффективность работы предприятия существенно зависит от организационной формы, выбранной для управления им. Поэтому организационная структура должна...
-
Исходя из фонда заработной платы определяется уровень заработной платы как для предприятий и организаций, так и для отраслей и экономики в целом....
-
Метод группировок На основании использования метода группировок изучить структуру явлений и выявить связи и зависимости между явлениями. Исходные данные...
-
Зависимость объема выпуска продукции от объема капиталовложений
По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема...
-
На основе данных таблицы 1 приложения А построим предварительную регрессионную модель: Модель 1: МНК, использованы наблюдения 2005:01-2007:12 (T = 36)....
Проверка функциональной формы зависимости переменных - Уровень конкурентоспособности строительных компаний