企業のパネルデータ分析

同志社大学 中尾ゼミ

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目的 例①複数年度のデータたとえば，2001年から 2004年で，食品産業の企業で 売上高1000億円 以上の大企業と1000億円未満の企業群の利潤 率 のばらつきの原因を比較分析する 例②複数年度のデータで，食品産業の企業で広 告をしている企業を対象に広告が利潤率に与 える影響を明らかにする

パネルデータ分析の方法

複数の企業の時系列データを収集する 例:食品産業の企業３０社 ２００１年から２００４年 ３０社×４年＝１２０→総データ数 この１２０社の４年のデータを使って分析する． 例えば，４社の３０年のデータを使って分析してもよい．

データ収集

食品産業の企業３０社の２００１年から２００４年のデータ として 例えば， 資産合計，売上高，営業利益 を収集し， food0104.txt

に書き込む パネルデータの収集方法の説明は http://xplala.aa0.netvolante.jp/class/zaimuPNL.pdf

これを読むにはパスワードが必要！クリック後に表れる パスワード入力画面はこの画面の後かも．．．

注意：決算月を変更した企業は採用しない

XTSP

起動

XTSPを起動する． 初期画面の使い方は以下にあります｡ http://xplala.aa0.netvolanｔe.jp/class/HowToUseXXTSP.mht

『新しいTSPファイル』ボタンをクリック，必要な情報を入 力する 入力方法の説明は以下にあります｡ http://xplala.aa0.netvolan

ｔ e.jp/class/HowToTSPPNL.mht

プログラム例

TSPプログラムを編集する画面で例えば，以下のように書き換え ます． OPTIONS CRT; SMPL 1 120; ３０社で４年のデータ＝１２０ コード 年 決算月 資産合計 売上高 利潤 READ(file=‘food0104.CSV’) cd Freq(panel,ID= cd ); y m k u r ; データがパネルデータと指定 rjr=r/k; gr=u/u(-1); 利潤率計算 成長率計算 panel rjr c gr u; END; パネルデータで統計分析

４種類の計算結果

 TSPでパネルデータを計算すると４種類の計算結果が表 示されます．  上から順に ①データプールモデル ②平均値モデル ③固定効果モデル ④ランダム効果モデル です．

①データプールモデル

 食品産業の企業３０社の２００１年から２００４年のケー スであれば 企業３０社×４年＝１２０のデータすべてを使って最 小自乗法で縦軸切片と係数を推定する． 例：被説明変数が利潤率ｒ，説明変数が広告ａとして ｒ＝５＋0.5ａ となったとすれば， 広告ａがゼロのときには利潤率ｒは５． 広告ａが１増加すれば利潤率は0.5増加する

②平均値モデル

 食品産業の企業３０社の２００１年から２００４年のケース であれば 企業３０社の各社について ４年間の利潤率と広告の平均値を計算する． その結果３０個のデータが得られる． この３０のデータを用いて最小自乗法で縦軸切片と係数 を推定する．

③固定効果モデル

食品産業の企業３０社の２００１年から２００４年の例 縦軸切片は各社で異なる と想定して最小自乗法で縦軸 切片と係数を推定する． 例：被説明変数が利潤率ｒ，説明変数が広告ａとして ａ社：ｒ＝５＋0.5ａ b社：ｒ＝７＋0.5ａ ｃ社：ｒ＝－３＋0.5ａ，．．．．後２７社分 ただし， 縦軸切片の推定結果は表示されない

④ランダム効果モデル

食品産業の企業３０社の２００１年から２００４年の例 各企業の被説明変数に影響を与える変数が抜けている と想定して推定する．

４種類の計算結果のうち

固定効果モデ ルを利用する

推定結果１：データプールの分析結果

TOTAL (plain OLS) Estimates: Dependent variable: RJR Mean of dep. var. = .027310

Std. dev. of dep. var. = .024685

...........

...........

略 ........

R-squared = .031180

Adjusted R-squared = .890805E-02 略 ........

Estimated Standard Variable Coefficient Error t-statistic P-value GR .012883 .776528E-02 1.65911 [.101] U -.319329E-08 .238200E-07 -.134059 [.894] C .014404 .860072E-02 1.67479 [.098] これはすべてのデータを同時に用いた推定結果．

推定結果２：固定効果モデルの分析結果

WITHIN (fixed effects) Estimates: Dependent variable: RJR Mean of dep. var. = .027310

Std. dev. of dep. var. = .024685

...........

...........

略 ........

R-squared = .787187

Adjusted R-squared = .673442

略 ........

Estimated Standard Variable Coefficient Error t-statistic P-value GR .905597E-03 .548220E-02 .165189 [.869] U -.162025E-06 .234358E-06 -.691356 [.492] これは縦軸切片が企業によって異なるとして推定した結果．

データチェック

プログラムを赤字のように訂正して実行してください。 OPTIONS CRT; SMPL 1 120; READ(file='food0104.CSV') cd y m k u r; Print cd y m k u r; データの印刷 Freq(panel,ID=CD); rjr=r/k; gr=u/u(-1); panel rjr c gr u; END;

企業に複数データがあるケース

同じ企業で， 単一年に２あるいは３以上のデータ がある ケースがある場合，例えば， 企業コード，年，月，売上高，営業利益のケースで CD Y M k u r 216 2001 3 2548 256 55 216 2001 9 1445 93 21 となっているケースでは，同一企業が単一年に２回財務 データを公表しています．このような場合には，この企業 をサンプルから削除して， データ収集をやりなおして くだ さい。

欠損データ１

エクセルでデータを見て空白があれば欠損データです． 全企業でデータがない場合にはそのデータを除いてデー タ収集をやりなおしてください． 一部の企業で欠損データがある場合には (1)エクセルで空白欄をすべてゼロにし (2)TPSプログラムで，ゼロにしたデータを分析対象から 除いてください．例えば，ADに欠損データがある場合には Select AD＞０ ； としてください。

欠損データ２

OPTIONS CRT; SMPL 1 120; READ(file='food0104.CSV') cd y m k u r AD RD ; Freq(panel,ID=CD); ADとRDに欠損データがある場合には Select AD>0 & RD>0; Panel u c AD RD r; とします．

大企業の分析

OPTIONS CRT; SMPL 1 120; READ(file='food0104.CSV') cd y m k u r ; Print cd y m k u r ; データの印刷 Freq(panel,ID=CD); rjr=r/k; gr=u/u(-1); 売上高1000億円以上の企業を選択 Select u>=100000 ; Panel rjr c gr U; 単位は100万円 売上高1000億円以下の企業を選択 Select u<100000 ; Panel rjr c gr u;

利潤がプラスの大企業の分析

OPTIONS CRT; SMPL 1 120; READ(file='food0104.CSV') cd y m k u r ; Freq(panel,ID=CD); rjr=r/k; gr=u/u(-1); 売上高 1000 億円以上での企業を選択 Select u>=100000 & r> 0; Panel rjr c gr U; 単位は 100 万円

マクロ経済データの収集

①企業行動はマクロ経済状況の影響を受けるため， パネルデータ分析でもマクロ経済データを収集して説明 変数とする必要がある． ② マクロ経済データは財務データの1年前のものを収集 ． 財務データが2001年決算から2004年決算であれば，マ クロ経済データは2000年度から2003年度の年度データ を収集する．これは企業決算は３月が多いため． ③収集したマクロ経済データ使って， 財務データファイル に追加 する→次のスライド参照．

マクロ経済データの利用

例えば，マクロ経済データとしてGDPを収集し，財務 データに追加する場合は以下のように変更する  -----財務データ----  コード 年 月 財務データ マクロデータ 年 データ

マクロ経済データの利用のプログラム

プログラムを赤字のように訂正して実行してください。 OPTIONS CRT; SMPL 1 120; y2 GDP ; READ(file=‘food0104.CSV’) cd y m k u r Print cd y m k u r y2 GDP; Freq(panel,ID=CD); rjr=r/k; gr=u/u(-1); panel rjr c gr u gdp ; END;