企業の時系列分析 同志社大学　中尾ゼミ 印刷用.

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1 企業の時系列分析 同志社大学　中尾ゼミ 印刷用

2 目的 例① 日産自動車の利潤率が上下してきた原因を明らかにする 例② 日産自動車の広告支出が増減してきた理由を明らかにする 例③
上記の②と③を同時に分析する

3 ニッサンの営業利益の推移 何故，ニッサンの利潤は変動してきたか？

4 ニッサンの利益変動の原因 (1)ニッサンの企業戦略 　　研究開発支出 　　広告支出 　　賃金水準 　　輸出 (2)日本経済の状況 　　所得水準 　　所得上昇率

5 ニッサンの利潤の分析手法 (ｲ)ニッサンの財務データ（たとえば，研究開発支出，広告支出，賃金，輸出など）のデータを収集する
(ﾛ)日本経済の状況の表すデータ（たとえば，GDPや為替レート）を収集する （ﾊ）推定モデル(説明変数)を考える （ﾆ）TSPで回帰分析(因果関係を統計的に解明)をする

6 財務データ収集 (1)企業を１社選択 例：日産自動車 (2)被説明変数を決定 例：利潤率
(1)企業を１社選択　例：日産自動車 (2)被説明変数を決定　例：利潤率 (3)説明変数を決定 例：広告　売上高成長率　売上高 (4)データ収集　 　例：売上高　営業利益　広告 を１９７６年から２００４年収集し， 　決算月の変更がや年２回決算をしていないかチェック⇒している場合には会社変更する 　TSP形式でで保存．例えば，nissan

7 企業の時系列データの分析方法 第１ステップ：データを収集します。 企業時系列データ収集方法は以下で説明しています
第２ステップ：以下のサイトよりXXTSPダウンロードします. 第３ステップ：XXTSPを起動．初期画面の説明は以下． 第４ステップ：新しいTSPプログラムを作成．説明は下にあります． 第５ステップ：プログラムを実行します（初期画面を参照）.

8 TSPプログラム作成 XXTSP起動 し，以下のプログラムを作成 Options crt ; Freq a ;
smpl ; Read(File=‘nissan.csv') CD Y URI RIJUN KOKO; RIJURI=RIJUN/URI ; LURI=LOG(URI) ; smpl ; GRURI=URI/URI(-1) ; OLSQ RIJURI C KOKO GRURI LURI;

9 TSPプログラム実行⇒結果

10 データチェック ・・・ 略・・・ 上の１行を追加して印刷されたデータをチェエク CDの下にはコード番号，Yの下には１９８０，
Read(File=‘nissan.txt’) CD　 Y URI RIJUN KOKO; Ｐｒｉｎｔ　 CD Y URI RIJUN KOKO; 上の１行を追加して印刷されたデータをチェエク CDの下にはコード番号，Yの下には１９８０， １９８１のような年号がそろっていればOK そろっていない場合には原因を追求する

11 マクロデータの追加 日産の利潤率に影響を与えるマクロデータ＝説明変数を考える 例：為替レートKWS 経済成長率GRGDP マクロデータ収集
ほとんどの企業は３月決算であるため，１年ずれる！ 　 ファイル名は例えば，Macro.CSVとする．

12 XXTSPでプログラム改訂 マクロ経済データを収集した後には，
このデータを日産のTSPプログラムで読み込む必要があります．XXTSPを立ち上げて， ｢このTSPファイルを変更」ボタン をクリックし，日産のTSPプログラムを 画面に表示します. この画面で， マクロデータを読み込んで，推定で使うように，次のスライドのように，プログラムを自分で修正します.

13 TSPプログラム修正（赤い字の部分を追加）
Options crt ； Freq a ； smpl 1976　2004； 売上高 営業利益 広告　 Read(File=‘nissan.ｃｓｖ') CD Y URI 　RIJUN KOKO； Read(File='Macro.csv') Y2 KWS　GDP； RIJURI=RIJU/SSN ; 利潤率の計算 LURI=LOG(LURI) ; 売上高を対数にする smpl 1977　2004； 成長率の計算のためのサンプル修正 GRURI=URI/URI(-1) ； 売上高成長率の計算 GRGDP=GDP/GDP(-1) ； 経済成長率の計算 OLSQ RIJURI C KOKO 　GRURI 　LURI GRGDP KWS；

14 プログラム実行⇒推定結果

15 データチェック ・・・ 略・・・ Read(File=' macro.csv') Y2 KWS GDP; Ｐｒｉｎｔ Y2 MWS GDP;
上の１行を追加して印刷されたデータをチェエク Y2の下には１９８０，１９８１のような年号がそろっていればOK そろっていない場合には原因を追求する

16 ダミー変数 日産は1999年からゴーン社長．変化した？ 分析するにはダミー変数を １９76年から2004年の間で自分で作る
read gdum ; 　　 ⇒ 　 　　 　 ⇒ 　 　　 ; ⇒

17 ダミー変数のプログラム Options crt ; Freq a ; smpl 1976 2004;
Read(File=‘nissan.ｃｓｖ’) CD 　Y URI RIJUN KOKO; read gdum ; 　　 　 　　 　 　 　　 ; RIJURI=RIJUN/URI ; LURI=LOG(URI) ; smpl ; GRURI=URI/URI(-1) ; OLSQ RIJURI C KOKO GRURI LURI　ｇｄｕｍ;

18 ダービンワトソン値① 推定結果の右上の上から２行目に 例えば， Durbin-Watson = .677032 [.000,.000]
というような表示があります． このダービンワトソン値が1.6より小さい場合には推定結果が信頼できません． 重要な説明変数が抜けているか，推定式の形が真実でないためです．

19 ダービンワトソン値② ダービンワトソン値が1.6より小さい場合にはまずは，抜けている説明変数を考えて追加してください．
これがうまく行かない場合には OLSQ RIJURI C KOKO GRURI LURI; の代わりに AR1 RIJURI C KOKO GRURI LURI; としてください．

20 推定結果の最下行にRHOが追加され その他の説明変数の推定結果が変化する

21 複数のOLSQ 複数のOLSQを一度に推定することもできる 例えば，
OLSQ RIJURI C KOKO GRURI LURI GRGDP KWS ; OLSQ RIJURI C KOKO GRURI LURI ; を同時に計算すればGRGDP KWS を加えないケースと加えたケースが推定される．

22 複数モデルからの選択 複数のOLSQを実行すれば，その中からどれかを選択する必要が出てくるケースがある．例えば，
GRGDP KWS を加えないケースと加えたケース どちらかを選択する必要がある場合には 推定結果の上にある Adjusted R-squared ＝ の値をみて比較する

23 Adjusted R-squaredの比較
GRGDP KWS を加えないケース Adjusted R-squared ＝．７５０１ 加えたケース Adjusted R-squared ＝．８９１０ であれば加えたケースがより説明力があり， こちらを選択するのがよい