Оценить модели панельных данных — КиберПедия 

Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...

Оценить модели панельных данных

2020-04-01 150
Оценить модели панельных данных 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Оцениваем модель ликвидности.

Существует несколько теорий инвестиций. Самая общепринятая - теория q-Тобина. Она основана на предположении, что инвестиции будут сделаны во всех случаях, когда они позволят увеличить стоимость компании. Главным фактором инвестиций является предельный q-Тобина, представляющий собой производную ожидаемой стоимости фирмы по запасу капитала, которым она располагает. Инвестиции осуществляются, если q-Тобина превышает 1. Эмпирические тесты теории q-Тобина показывают, что она не подтверждается: q-Тобина не объясняет динамику инвестиций.

Суть теории ликвидности состоит в том, что в условиях неэффективного рынка капитала инвестиции зависят не только от значения q-Тобина, но и от объема свободных финансовых средств, находящихся в распоряжении компании. В идеальном случае, когда финансовый рынок эффективен, данная теория не работает: внешние источники финансирования доступны в неограниченном объеме и имеют ту же стоимость, что и внутренние, а значит, инвестиции будут профинансированы вне зависимости от объема доступного внутреннего финансирования. В случае, если рынок капитала неэффективен, внешние источники финансирования могут быть недоступны или их стоимость значительно выше, чем у внутренних источников. В таком случае, чем большим объемом внутреннего финансирования обладает компания, тем больший объем инвестиций будет сделан.

Мы используем панельные данные о 74 российских компаниях. Временная структура данных представлена тремя наблюдениями: 01.01.2006, 01.01.2007 и 01.01.2008. Используются следующие показатели: инвестиции (Investment), поток наличности (cash flow), капитализация (equity), основной капитал за вычетом амортизации (net fixed capital). Отдельно рассчитывалось q-Тобина как отношение equity/ net fixed capital.

Итак, оцениваем уравнение

 

,

 

где I - инвестиции, Q - q-Тобина, K - капитал, CF=Cash Flow

Оцениваем три спецификации: pooled, FE, RE.

 

Результаты:

Estimation Command:IK C Q CKEquation:= C(1) + C(2)*Q + C(3)*CKCoefficients:= 0.08187164638 + 0.2705782243*Q + 0.1934773157*CKCommand:(CX=F) IK C Q CKEquation:= C(1) + C(2)*Q + C(3)*CK + [CX=F]Coefficients:= 0.08627488452 + 0.3397887573*Q - 0.04054521188*CK + [CX=F]

 

Dependent Variable: IK

   

Method: Panel Least Squares

   

Date: 12/28/08 Time: 00:22

   

Sample: 2006 2008

   

Cross-sections included: 74

   

Total panel (unbalanced) observations: 219

 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.086275 0.039938 2.160234 0.0324
Q 0.339789 0.020498 16.57675 0.0000
CK -0.040545 0.068877 -0.588657 0.5570
 

Effects Specification

   

Cross-section fixed (dummy variables)

 
R-squared 0.992154

 Mean dependent var

0.876736
Adjusted R-squared 0.988039

 S.D. dependent var

5.291824
S.E. of regression 0.578747

 Akaike info criterion

2.011934
Sum squared resid 47.89759

 Schwarz criterion

3.188051
Log likelihood -144.3068

 F-statistic

241.1058
Durbin-Watson stat 2.345673

 Prob(F-statistic)

0.000000

Command:(CX=R) IK C Q CKEquation:= C(1) + C(2)*Q + C(3)*CK + [CX=R]Coefficients:= 0.06754984617 + 0.2996573518*Q + 0.09410951395*CK + [CX=R]

 

Результаты оценок значительно отличаются для трех моделей. Модель Pooled дает наиболее интуитивные результаты. Модели FE и RE подтверждают теорию Q-Тобина. Причем если для RE показатель ликвидности (Cash/K) остался значим на уровне 10,1% и знак оценки коэффициента остался положительным, для FE результат более сильный.

Полученные результаты позволяют поставить под сомнение теорию ликвидности (авторы базовых статей оценивали только Pooled регрессии, которые могут быть неверны).

Для начала сравним RE и FE.

 

Тест Хаусмана.

Correlated Random Effects - Hausman Test

 

Equation: EQ2

     

Test cross-section random effects

 

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random

110.772723 3 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
Q 0.503607 0.157713 0.001164 0.0000
CK 0.290561 0.102632 0.012072 0.0872
CK(-1) -0.095213 0.114756 0.000615 0.0000

 

Далее сравниваем Pooled с FE и RE

RSS_pooled 179.0905  
RSS_FE 47.89759  
RSS_RE 181.3188  
  F Pv
Pooled Vs FE 5.440538 2.36311E-18
Pooled Vs RE -0.03791  

 


Сравнение Pooled Vs RE свидетельствует об их эквивалентности, а значит нужно выбирать Pooled как более эффективную

Сравение Pooled Vs FE говорит о том, что Pooled несостоятельна, и нужно выбрать FE


Поделиться с друзьями:

Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...

История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...

Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...

Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.008 с.