WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 18 | 19 || 21 | 22 |   ...   | 31 |

пром. Промежу- офисная продоистец сырье сервис товары точн. техника вольствие поставщик 13 8 7 13 8 заказчик 13 4 9 8 2 Исследование на независимость соответствующих признаков по критерию хи-квадрат дает результат 10,94 (P-value=0,053). Таким образом, на 10-процентном уровне значимости можно утверждать, что признаки являются зависимыми. При расчете с использованием поправки Йейтса значимость на 10-процентном уровне пропадает.

Для проведения анализа по отдельным видам товаров необходимо для каждого исследования разбивать все виды товаров на две группы: например, продовольственные товары и все остальные, или офисная техника и все остальное и т.д. В данном случае лучше воспользоваться точным критерием Фишера, так как по отдельным товарам статистика небольшая, искажения при использовании хиквадрат и Z-критерия могут быть значительными. Получаем следующие таблицы:

истец сырье остальное поставщик 13 заказчик 13 P-value по точному критерию Фишера = 0,0525.

истец сервис остальное поставщик заказчик P-value по точному критерию Фишера = 0,244.

истец пром.товары остальное поставщик заказчик P-value по точному критерию Фишера = 0,0505.

офисная истец остальное техника поставщик заказчик P-value по точному критерию Фишера = 0,150.

истец продовольствие остальное поставщик 16 заказчик P-value по точному критерию Фишера = 0,008.

Отсюда следует, что на 1-процентном уровне значимости можно утверждать, что в случае продовольственных товаров поставщики чаще являются истцами. Причина, возможно, кроется в «борьбе за клиента». Заказчик обладает рыночной властью и тогда, в соответствии с теорией, создает для себя благоприятные условия (в частности, добивается оплаты продукции после поставки). В данном случае поставщики будут чаще являться истцами. Также одной из причин такого результата может быть сравнительно невысокая стоимость продовольственных товаров. В этом случае поставщик допускает отсрочки платежа от момента поставки товара, поэтому нарушить договор в данном случае может лишь заказчик.

Противоположный результат был получен для таких товаров, как промышленные товары и сырье. В данном случае заказчики чаще оказываются истцами, чем поставщики. Причина, возможно, лежит в том, что производство промышленных товаров и добыча сырья относительно монополизированы и согласно теории монополисту выгодней нарушить контракт, нежели мелким покупателям.

Связь между характеристиками товара и типом юридического лица Таблицы сопряженности категорий товаров по типу юридических лиц истца и ответчика представлены ниже.

офисная продовольст истец сырье сервис пром.товары промежуточн техника вие ОАО 553 4 ООО 13 5 7 11 3 ЗАО 611 4 Критерий Пирсона для первой таблицы дает результат 10.67 (Pvalue = 0.382), а для второй 10.46 (P-value = 0.401). Таким образом, явной связи между данными признаками не обнаружилось даже без поправки Йейтса.

офисная продовольст ответчик сырье сервис пром.товары промежуточн техника вие ОАО 832 8 ООО 9 4 11 10 8 ЗАО 623 2 Региональная статистика Данные по региональной статистике отбиралась с сайтов областных арбитражных судов. Статистика содержит число исков по гражданским экономическим отношениям и административным экономическим отношениям в суды первой инстанции для различных лет.

Были обследованы сайты всех арбитражных судов первой инстанции (около 85 сайтов), к сожалению, не все из них предоставляют сведения по своим делам. Тем не менее, в 80% случаев были обнаружены данные, которые могли быть использованы (см. табл. 4).

Основная проблема была связана с сопоставимостью данных, поскольку информация на сайтах приводилась за разные периоды времени.

Таблица Статистика дел областных арбитражных судов в период 2003–2006 гг.

Гражданские правоотношения Административные правоотношения Регион 2003 2004 2005 2006 2003 2004 2005 1 2 3 4 5 6 7 8 Липецкая об- 1000 996 757 ласть Новгородская 1741 1627 1401 9683 5736 область Псковская об- 1664 1677 1394 5529 4866 ласть Республика 2198 2349 2451 4450 6450 Мордовия Смоленская 2570 2399 7323 область Калужская об- 1875 2088 5073 ласть Астраханская 2796 3015 3089 3211 2867 4605 7078 область Удмуртская 4806 4986 5582 5120 4977 9779 12162 Республика Кировская об- 5553 5608 5586 6403 7064 18388 15709 ласть Читинская об- 1722 2067 2372 7397 13366 ласть Тамбовская 2172 2545 2956 2880 1842 4788 9082 область Карелия 2909 3055 3513 3814 5671 9132 8276 Ульяновская 3895 3658 3598 7562 9986 область Ивановская 2857 2400 6703 область Тверская область 2738 2905 3619 9100 11706 Продолжение таблицы 1 2 3 4 5 6 7 8 Тюменская 2853 3069 3479 8672 12141 область Вологодская 4370 4764 5000 6319 5934 область Оренбургская 4000 4436 5984 12178 13324 область Ростовская 8586 8237 7553 13191 24761 область Самарская об- 8746 ласть Волгоградская 9000 9844 9174 21000 25968 область Владимирская 3172 3741 22510 область Новосибирская 5072 3785 6861 11711 16828 область Ярославская 5032 5158 11578 область Красноярский 8507 9880 край Алтайский край 3018 3861 4229 4656 11600 11900 16000 Омская область 5498 Республика 9666 Башкортостан Свердловская 16908 13541 13450 13761 16984 27482 29351 область Ставропольский 5144 край Челябинская 9528 10457 9519 9606 12959 34977 44476 область Кемеровская 6155 6991 39811 область Брянская область 2739 3039 3128 10425 14774 Воронежская 4691 5590 9500 область г. Москва 38219 г. Санкт- 16341 Петербург Кабардино- 1930 1781 3474 Балкарская Республика Продолжение таблицы 1 2 3 4 5 6 7 8 Карачаево- 722 963 1286 Черкесская Республика Республика 2377 1821 1507 2195 4945 Марий Эл Пермская об- 9749 8637 8975 27580 42527 ласть Нижегородская 8521 область Саратовская 6024 8151 7444 18000 область Курганская 3385 2713 2212 4136 4750 область Ханты 3270 3363 5586 Республика 2288 2494 7830 Бурятия Республика 1921 1781 3474 Хакасия Приморский 9467 7228 6759 7997 12074 край Хабаровский 5976 край Амурская об- 1814 2045 2226 3231 7797 ласть Также при анализе использовались данные Росстата, такие как:

1) кредиторская задолженность предприятий (млн руб.) в 2005 г.;

2) задолженность по кредитам перед кредитными организациями (млн руб.) в 2003–2006 гг.

3) объем указанных услуг (млн руб.) в 2002–2005 гг;

4) объем оптовой торговли (млн руб.) в 2004–2005 гг.;

5) доля пищевой промышленности в общем объеме промышленности продукции в 2005 г.;

6) доля нефтяной промышленности в общем объеме промышленности продукции в 2005 году;

7) доля химической промышленности в общем объеме промышленности продукции в 2005 г.;

8) доля производства машин и оборудования в общем объеме промышленности продукции в 2005 г.;

9) доля производства транспортных средств в общем объеме промышленности продукции в 2005 г.;

10) количество малых предприятий (тыс.) в 2003–2005 гг.;

11) количество предприятий в 2003–2006 гг.;

12) объем ВРП в 2001–2004 гг.;

13) численность населения по регионам за 2005 г.;

14) доходы населения в период 2002–2005 гг.;

15) рост реальных доходов населения в 2003–2005 гг.;

16) численность занятых по регионам за 2005 г.

Предположим, что существует большое количество договоров (как формальных, так и неформальных). Часть этих договоров исполняется в соответствии с указанными там условиями, а часть нарушается. При этом часть нарушенных договоров может быть урегулирована и решена неформально, а иски по оставшейся части передаются в судебные инстанции. Именно такие дела и представляют набольший интерес в контексте данной работы.

Полученная статистическая информация в отличие от рассматриваемых ранее данных дает возможность в какой-то мере получить оценку параметра (proxy-переменной), характеризующего частоту нарушения договоров. Для оценки этого параметра, как и ранее, будет рассматриваться отношение количества нарушений договоров к числу предприятий в данном регионе. Все работающие компании заключают договора. В качестве допущения предполагается, что число контрактов на одну фирму постоянно (это некоторое допущение, которое приходится делать для использования данного показателя в качестве proxy).

Ниже делается попытка подойти к решению данной проблемы с использованием непараметрического анализа. Сравниваемые признаки будут разбиты на группы – кластеры, связи между которыми и будут рассмотрены. Один из вариантов – разбиение данных на две группы. Например, разбиение регионов на группы по признаку частоты судебных исков, а также разбиение регионов на промышленно развитые и слабо развитые. Такой подход привлекателен тем, что дает возможность выделить основную характеристику региона (например, слабые и сильные), избавившись от прочего шума (который может вносить существенный вклад при построении регрессий). На основе полученных данных будет составлена таблица сопряженности. С помощью ранее использованных тестов Пирсона, точного критерия Фишера и Z-критерия будет проверена гипотеза.

Отметим, что предлагаемый подход не свободен от некоторых недостатков. Прежде всего – снижение информативности данных.

По этой причине дополнительно будет использован другой предельный случай непараметрического анализа: ранговые корреляции.

Этот метод позволяет более полно использовать информацию, содержащуюся в данных. В то же время его использование, как и методы кластерного анализа (Пирсон, Фишер), не подразумевает определенное распределение величин.

Основные преимущества данных методов в том, что сильные выбросы или особенно большие значения не приводят к существенному изменению результатов оценки. Кроме того, данные методы не требуют определенных функций распределения величин (как, например, в случае МНК).

Влияние финансовой системы Показателем, отражающим развитость финансовой системы в регионе, может быть отношение объемов выданных кредитными организациями кредитов к ВРП. Чем выше значение данного показателя, тем более развита финансовая система региона. Кроме того, данный показатель отражает степень доступности для предприятий кредитов и соответственно возможность для будущего роста. Чем лучше развита финансовая система, тем дешевле и легче взять кредит. Низкие ставки процентов, как указывалось выше, снижают частоту нарушения контрактов. Таким образом, предполагается, что при развитой финансовой системе, частота нарушения контрактов относительно низкая.

Проведем кластерный анализ. Каждый регион классифицирован по двум признакам (частота нарушения контракта и доля кредитов в ВРП). По признаку частоты нарушения контрактов будет выделено две группы: высокая и низкая частоты. По признаку величины кре дитов будет также две группы: высокоразвитая финансовая система и слаборазвитая. В результате, была получена следующая таблица:

Финансовая система Слабая Сильная Низкая частота нарушения контрактов 10 Высокая частота нарушения контрактов 14 Из таблицы видно, что при более сильной финансовой системе в среднем контракты нарушаются реже. Тем не менее критерий хиквадрат здесь не выявил необходимой взаимосвязи: он оказался равным лишь 1.33 (P-value = 0,248). Несколько лучше статистика у точного критерия Фишера (P-value = 0,119). Тем не менее это все равно ниже 10-процентного уровня значимости.

Воспользуемся ранговой корреляцией Спирмена. Его формула выглядит следующим образом:

d r = 1-, n(n2 -1) где – сумма квадратов разностей рангов, а n – число парных d наблюдений. Результаты оценки получились равными: r = 0,361.

Считается, что значение коэффициента, равное 0,3 и менее, говорит о слабой тесноте связи, значения более 0,4, но менее 0,7 – об умеренной тесноте связи. В нашем случае коэффициент Спирмена находится в интервале этих величин. Поэтому можно сказать, что связь, возможно, существует, но она достаточно слабая.

При регрессионном анализе была обнаружена устойчивая зависимость на 5% уровне значимости.

При использовании уравнений в логарифмическом виде было получено, что расширение финансовой системы в регионе в 2 раза вызывает снижение частоты нарушения контрактов на 10%. Если считать, что ежегодно в России финансовые институты по основным показателям растут примерно на 30%, это будет снижать частоту нарушения контрактов примерно на 3,5%.

Объясняемая переменная – число поданных исков к числу юридических организаций Спецификация уравнения Линейная Период оценок Количество наблюдений Коэффициент P-value t-стат.

Константа 0.147 0.Объем кредитов / ВРП -0.240 0.Adj. R2 0,P-value F-статистики 0,Влияние уровня благосостояния региона Кроме показателя финансовой стабильности регионов также проверялась связь уровня денежных доходов населения на частоту нарушения контрактов. Аналогично предыдущему параграфу разбиваем наши показатели на две группы. В итоге имеем следующую таблицу:

Денежные доходы Низкие Высокие Низкая частота нарушения контрактов 13 Высокая частота нарушения контрактов 13 Критерий хи-квадрат не выявил взаимосвязи: он оказался равным лишь 0.023 (P-value= 0.879). Соответственно, и точный критерий Фишера не обнаружил связи: P-value=0.222. Критерий ранговой корреляции Спирмена также не подтвердил наличия связи. Ранговая корреляция оказалась равной 0.21, что означает слабую связь между данными.

Рассмотрим другой макроэкономический показатель: величина ВРП на душу населения. К сожалению, данный показатель доступен лишь для 2004 г.

Результаты разбиения на группы выглядят следующим образом.

ВРП Низкий Высокий Низкая частота нарушения контрактов 13 Высокая частота нарушения контрактов 13 Критерий хи-квадрат не выявил взаимосвязи: он оказался равным лишь 0,023 (P-value = 0,879). Соответственно и точный критерий Фишера не обнаружил связи: P-value = 0,222. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена равен лишь 0.261.

Влияние отдельных секторов экономики Рассмотрим зависимость между частотой нарушения контрактов и развитостью отдельных секторов экономики. Будут рассмотрены сектор торговли (объем оптовой торговли), а также объем сектора услуг.

Таблица сопряженности выглядит следующим образом:

Оптовая торговля Высокая доля Низкая доля Низкая частота нарушения контрактов 13 Высокая частота нарушения контрактов 13 Уже из таблицы видно, что статистика окажется незначимой.

Совсем другим оказывается результат при исследовании связи доли услуг, приходящихся на одно предприятие в регионе, на исполнение контрактов. Результаты показаны ниже.

Услуги Высокая доля Низкая доля Низкая частота нарушения контрактов 7 Высокая частота нарушения контрактов 18 Критерий хи-квадрат равен 13,0 (P-value = 0,0003). Точный критерий Фишера показал схожие результаты: P-value = 0,0001. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена равен лишь 0,47, но и это значение указывает на наличие связи между переменными.

Pages:     | 1 |   ...   | 18 | 19 || 21 | 22 |   ...   | 31 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.