2,315 matches
-
termenii aceleiași logici folosite la interpretarea lui R2 în modelele de regresie: valoarea sa se îmbunătățește pe măsură ce creștem numărul de dimensiuni, așa cum valoarea lui R2 se îmbunătățește pe măsură ce introducem mai multe variabile explicative în modelul de regresie. Ca în cazul regresiei, și aici ne vom ghida urmând principiul simplității. Vom alege soluția acceptabilă cu cele mai puține dimensiuni. În afară de f-stress, în general programele statistice mai calculează alți câțiva indicatori de adecvare a modelului, care ne pot ghida în alegerea modelului cu
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
experiența și intuiția cercetătorului, pe fondul cunoașterii problematicii din studii anterioare, sunt cruciale pentru interpretarea soluției. Dar, pe lângă acestea, cercetătorul poate apela la mijloace statistice pentru a confirma și clarifica interpretarea hărții perceptuale. Identificarea naturii dimensiunilor se poate face prin regresia multiliniară. Realizarea unei astfel de analize depinde de variabilele în funcție de care s-au calculat proximitățile. De exemplu, în situația în care acestea sunt itemii unui diferențiator semantic, se va face câte o regresie liniară pentru fiecare variabilă, folosind dimensiunile obținute
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Identificarea naturii dimensiunilor se poate face prin regresia multiliniară. Realizarea unei astfel de analize depinde de variabilele în funcție de care s-au calculat proximitățile. De exemplu, în situația în care acestea sunt itemii unui diferențiator semantic, se va face câte o regresie liniară pentru fiecare variabilă, folosind dimensiunile obținute în urma scalării multidimensionale ca variabile independente. În funcție de coeficienții standardizați de regresie, vom putea identifica acele variabile care sunt determinate în cea mai mare măsură de fiecare dintre dimensiuni. Astfel, dacă variabila X are
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care s-au calculat proximitățile. De exemplu, în situația în care acestea sunt itemii unui diferențiator semantic, se va face câte o regresie liniară pentru fiecare variabilă, folosind dimensiunile obținute în urma scalării multidimensionale ca variabile independente. În funcție de coeficienții standardizați de regresie, vom putea identifica acele variabile care sunt determinate în cea mai mare măsură de fiecare dintre dimensiuni. Astfel, dacă variabila X are un coeficient de regresie standardizat mare pentru dimensiunea 1, putem interpreta dimensiunea 1 ca fiind legată de caracteristica
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
variabilă, folosind dimensiunile obținute în urma scalării multidimensionale ca variabile independente. În funcție de coeficienții standardizați de regresie, vom putea identifica acele variabile care sunt determinate în cea mai mare măsură de fiecare dintre dimensiuni. Astfel, dacă variabila X are un coeficient de regresie standardizat mare pentru dimensiunea 1, putem interpreta dimensiunea 1 ca fiind legată de caracteristica X. Un mod alternativ de interpretare a configurației produse prin scalare multidimensională este studiul vecinătăților. Această interpretare nu se preocupă de interpretarea dimensiunilor, ci, similar analizei
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
beta se calculează. Cov(Ri, Rm) - covarianța dintre rentabilitatea acțiunii „i” și rentabili tatea indicelui bursier al pieței „m”; σ2(Rm) - varianța rentabilității indicelui bursier al pieței „m”. Pornind de la CAPM Ecuația de calcul a coeficientului beta. Utilizând modelul de regresie, prin calcule statistice putem obține o serie de informații relevante despre modul în care respectiva acțiune a evoluat comparativ cu indicele bursier de referință. Astfel, printre informațiile oferite de calculul statistic se va regăsi „a” - termenul liber și „b” - numit
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
pentru toate companiile și pentru cei cinci ani analizați sub forma unor serii de timp. Peste 100 de variante de modele au fost testate, prezentându-se doar acele modele considerate a fi valabile din punct de vedere econometric. Funcțiile de regresie pentru companiile din eșantionul ales au fost selectate ținându-se cont și de studiile relevante la nivel internațional<footnote J. Goodwin, K.R. Sawyer, K. Ahmed, „The relevance of value”, Hong Kong Polytechnic University, University of Melbourne - Department of Finance and La
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
observa în perioada 2005-2006. O serie de indicatori au fost testați, însă vom prezenta în continuare doar modele valabile. a) EVA și Profitul net Am verificat legătura existentă între valoarea economică adăugată și profitul net sub forma funcțiilor simple de regresie. Rezultatele au fost sintetizate în figurile următoare. Variabila dependentă a fost valoarea economică adăugată și variabila independentă profitul net, sub forma funcției de regresie: Testarea relevanței indicatorilor de creare de valoare trebuie să ia în calcul și dependența de indicatori
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
Am verificat legătura existentă între valoarea economică adăugată și profitul net sub forma funcțiilor simple de regresie. Rezultatele au fost sintetizate în figurile următoare. Variabila dependentă a fost valoarea economică adăugată și variabila independentă profitul net, sub forma funcției de regresie: Testarea relevanței indicatorilor de creare de valoare trebuie să ia în calcul și dependența de indicatori tradiționali de măsurare a performanței. În acest sens, pornind de la eșantionul de companii selectat, am urmărit modul în care valoarea economică adăugată depinde de
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
de măsurare a performanței. În acest sens, pornind de la eșantionul de companii selectat, am urmărit modul în care valoarea economică adăugată depinde de profitul net. Utilizând metodologia prezentată anterior, prin intermediul instrumentelor econome trice de tip panel am realizat modelul de regresie prezentat mai jos, pentru testarea legăturii dintre valoarea economică adăugată, variabilă dependentă, și profitul net, variabilă independentă. Rezultatul este. Testarea a condus la valori ale coeficientului de determinare al ecuației de regresie, R2 ajustat, de 0,82, ce arată proporția
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
trice de tip panel am realizat modelul de regresie prezentat mai jos, pentru testarea legăturii dintre valoarea economică adăugată, variabilă dependentă, și profitul net, variabilă independentă. Rezultatul este. Testarea a condus la valori ale coeficientului de determinare al ecuației de regresie, R2 ajustat, de 0,82, ce arată proporția în care variația EVA este explicată de profitul net. Atât valori p value, cât și Prob (F-statistic) sunt normale pentru validarea modelului. Cu ajutorul F-test se testează ipoteza conform căreia mărimile estimate ale
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
ajustat, de 0,82, ce arată proporția în care variația EVA este explicată de profitul net. Atât valori p value, cât și Prob (F-statistic) sunt normale pentru validarea modelului. Cu ajutorul F-test se testează ipoteza conform căreia mărimile estimate ale coeficienților regresiei (exceptând termenul liber) sunt nule, ceea ce implică testarea semnificației ecuației de regresie analizată. Dacă p-value asociat mărimii estimate pentru acest test este mai mic decât nivelul de semnificație ales, se respinge ipoteza nulă conform căreia valorile estimate pentru coeficienții regresiei
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
explicată de profitul net. Atât valori p value, cât și Prob (F-statistic) sunt normale pentru validarea modelului. Cu ajutorul F-test se testează ipoteza conform căreia mărimile estimate ale coeficienților regresiei (exceptând termenul liber) sunt nule, ceea ce implică testarea semnificației ecuației de regresie analizată. Dacă p-value asociat mărimii estimate pentru acest test este mai mic decât nivelul de semnificație ales, se respinge ipoteza nulă conform căreia valorile estimate pentru coeficienții regresiei sunt statistic egale cu zero<footnote A.M. Ciobanu, Analiza performanței întreprinderii, Editura
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
regresiei (exceptând termenul liber) sunt nule, ceea ce implică testarea semnificației ecuației de regresie analizată. Dacă p-value asociat mărimii estimate pentru acest test este mai mic decât nivelul de semnificație ales, se respinge ipoteza nulă conform căreia valorile estimate pentru coeficienții regresiei sunt statistic egale cu zero<footnote A.M. Ciobanu, Analiza performanței întreprinderii, Editura ASE, București, 2006, p. 99. footnote>. Valoarea Durbin-Watson trebuie să se situeze în jurul valorii 2, pentru a indica lipsa autocorelării între termenii reziduali. Inițial am avut în vedere
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
cu zero<footnote A.M. Ciobanu, Analiza performanței întreprinderii, Editura ASE, București, 2006, p. 99. footnote>. Valoarea Durbin-Watson trebuie să se situeze în jurul valorii 2, pentru a indica lipsa autocorelării între termenii reziduali. Inițial am avut în vedere un model de regresie în care variabilele independente erau profitul net și EBIT, și în urma testării s-a observat o corelație puternică între variabile, ducând la afectarea rezultatelor modelului. Conform rezultatelor modelului de mai sus, înclinația marginală către valoarea economică adăugată a fost, în
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
prezentată în figura 3.10. b) EVA și Rezultatul exploatării (eng. EBIT - Earnings Before Interests and Taxes) În cazul comparației valorii economice adăugate și rezultatul net din exploatare, putem observa o situație similară cu cea a profitului net. Funcția de regresie aferentă acestei relații este. Valoarea coeficientului R2 ajustat a fost de 0,8638. Valorile P-value și Prob (F-statistic) sunt normale pentru validarea modelului, în timp ce valoarea Durbin Watson este de 2,74. În cazul relației de mai sus, înclinația marginală spre
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
0,5499 lei. Parametrii modelului arată nivelul de valoare economică adăugată obținut independent de rezultatul exploatării. c)MVA și Profitul net Valoarea de piață adăugată poate fi testată prin dependența de profitul net. Modelul de analiză propus urmează forma de regresie simplă, fiind: Conform rezultatelor prelucrate în EViews, am obținut următoarele rezultate, prezentate în figura 3.12. Parametrii de testare sunt în valori normale. Coeficientul R2 ajustat are valoare de 0,62. Înclinația marginală spre valoarea de piață adăugată a fost
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
de semnificație redus (0,000). d) MVA și Rezultatul exploatării (eng. EBIT - Earnings Before Interests and Taxes) Am urmărit și legătura dintre valoarea de piață adăugată (MVA) și Rezultatul exploatării, rezultatele fiind prezentate în figura 3.13. e) Model de regresie multiplă Pentru testarea relevanței indicatorului propus, profitul economic mediu la un leu capital investit, am utilizat instrumente de tip panel, prin intermediul pachetului software EViews. Metoda de estimare pentru acest model este metoda celor mai mici pătrate. Ecuația de regresie luată
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
de regresie multiplă Pentru testarea relevanței indicatorului propus, profitul economic mediu la un leu capital investit, am utilizat instrumente de tip panel, prin intermediul pachetului software EViews. Metoda de estimare pentru acest model este metoda celor mai mici pătrate. Ecuația de regresie luată în considerare este. pe - profitul economic mediu la un leu capital investit; Rcom - rentabilitatea comercială; VL1CI - valoarea lichidă la 1 leu capital investit. Verificarea bonității modelului Pentru a verifica semnificația estimatorilor obținuți prin aplicarea modelului anterior de regresie liniară
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
de regresie luată în considerare este. pe - profitul economic mediu la un leu capital investit; Rcom - rentabilitatea comercială; VL1CI - valoarea lichidă la 1 leu capital investit. Verificarea bonității modelului Pentru a verifica semnificația estimatorilor obținuți prin aplicarea modelului anterior de regresie liniară multiplă, vom folosi testul t astfel: 1) Pentru termenul liber avem. Din figura anterioară avem estimațiile în sensul OLS: valoarea estimată pentru parametrul β0 este -0,12, cu abaterea medie pătratică de 0,0125, iar valoarea statisticii test este
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
medie pătratică în sensul OLS de 0,368, iar valoarea statisticii test este de 6,477. Deoarece nivelul marginal de semnificație este zero, acceptăm ipoteza alternativă care ne asigură că termenul liber este semnificativ diferit de zero. Pentru modelul de regresie multiplă considerat, putem constata că estimatorii parametrilor sunt statistic corecți. Analiza varianței pentru modelul de regresie multiplă Pentru modelul de regresie considerat anterior se poate observa că valoarea statisticii F, determinată cu ajutorul datelor observate este de 14,15, la care
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
Deoarece nivelul marginal de semnificație este zero, acceptăm ipoteza alternativă care ne asigură că termenul liber este semnificativ diferit de zero. Pentru modelul de regresie multiplă considerat, putem constata că estimatorii parametrilor sunt statistic corecți. Analiza varianței pentru modelul de regresie multiplă Pentru modelul de regresie considerat anterior se poate observa că valoarea statisticii F, determinată cu ajutorul datelor observate este de 14,15, la care nivelul marginal de semnificație este foarte redus (0,000000), ceea ce ne conduce la concluzia că modelul
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
este zero, acceptăm ipoteza alternativă care ne asigură că termenul liber este semnificativ diferit de zero. Pentru modelul de regresie multiplă considerat, putem constata că estimatorii parametrilor sunt statistic corecți. Analiza varianței pentru modelul de regresie multiplă Pentru modelul de regresie considerat anterior se poate observa că valoarea statisticii F, determinată cu ajutorul datelor observate este de 14,15, la care nivelul marginal de semnificație este foarte redus (0,000000), ceea ce ne conduce la concluzia că modelul considerat este corect. Un indicator
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
observa că valoarea statisticii F, determinată cu ajutorul datelor observate este de 14,15, la care nivelul marginal de semnificație este foarte redus (0,000000), ceea ce ne conduce la concluzia că modelul considerat este corect. Un indicator calitativ al modelului de regresie este coeficientul de determinație (R-squared). Valori apropiate de 1 ale coeficientului de deter minație arată faptul că variațiile variabilei endogene sunt explicate de variațiile variabilelor exogene. În cazul nostru, valoarea coeficientului de determinație este de 0,796, ceea ce arată că
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
puțin influențat de numărul de variabile explicative ale modelului, se folosește o altă formă a acestuia, și anume coeficientul de determinație ajustat. În cazul nostru, valoarea coeficientului ajustat este: 0,7398. Analizând coeficienții de determinație astfel obținuți pentru modelul de regresie folosit, putem afirma că acesta este considerat în mod just. De asemenea, se poate constata că valoarea statisticii DW indică faptul că pentru modelul considerat nu apare fenomenul de autocorelație al erorilor. Pentru interpretarea economică a modelului vom presupune că
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]