Аналитическая модель исследования

На следующем этапе исследования перейдем к выбору формы регрессионной модели и метода её оценивания, а также опишем сбор эмпирической базы данных для этой модели и процедуры по обработке полученного массива данных.

Регрессионный метод достаточно часто используется для исследования влияния различных факторов компании на ее финансовые результаты. Исследователи прибегают к использованию данного метода не только при анализе влияния материальных факторов на финансовые результаты, но и при исследовании влияния факторов, которые относятся к категории интеллектуального капитала (патенты, квалификация совета директоров, межфирменные отношения). Так, например, аналогичный метод был использован в исследовании «Does Project Management Affect Business Productivity?», в рамках исследования Pollack Julien анализировал взаимосвязь эффективности работы средних и малых предприятий и внедрения инструментов управления проектами в Австралии. (Pollack Julien, 2014). Помимо Pollack Julien, взаимосвязь финансовых показателей компании и ее проектной деятельности с помощью регрессионного метода исследовали следующие авторы: Chang A., Chih Y., Chew E. и Pisarski A. (Chang A., Chih Y., Chew E. и Pisarski A, 2013).

Выше упомянутые авторы использовали бинарный метод и МНК (метод наименьших квадратов). Однако в рамках данного исследования было решено использовать метод Хаусмана — Тэйлора. Для того чтобы убедиться в том, что в рамках текущего исследования данный метод является самым подходящим, обратимся к теории. При построении модели с индивидуальными эффектами существует потенциальная возможность коррелированности ненаблюдаемого эффекта (a) с объясняющими переменными (x, z) (Уравнение 1).

(1).

Где; - зависимая переменная; - ненаблюдаемый эффект; - изменяемая со временем переменная, -неизменяемая во времени переменная, -ошибка; -индивидуальный эффект.

В данном случае оценки метода наименьших квадратов (МНК) и обобщенного МНК будут смещены и несостоятельны. Для того чтобы избежать этой проблемы, можно использовать within регрессию — перейти от модели в уровневых значениях переменных к модели в отношениях от среднего значения по времени для каждого наблюдения. Но в таком случае, будет невозможно проследить влияние переменных, которые не изменяются во времени. В данном случае фактор «наличие офиса управления проектами» — как раз один из тех факторов, который с определенного момента не изменяется во времени. В рамках исследования было сделано предположение, если в определенном году было внедрено данное подразделение на том или ином предприятии, во всех периодах после этого года у компании будет числится данное подразделение.

Метод Хаусмана — Тэйлора допускает корреляцию ненаблюдаемых эффектов a c переменными и, однако предполагается, что переменные и не коррелированы с ненаблюдаемыми эффектами. Это способствует тому, что переменные x могут служить инструментальными переменными для переменных z (которые коррелированы с ненаблюдаемыми эффектами), а также могут способствовать получению несмещенных оценок коэффициентов. Таким образом, в рамках исследования будет построена модель с эндогенными и экзогенными переменными, а также с контрольными переменными. Упрощенная схема модели представлена ниже.

где; - зависимая переменная; - ненаблюдаемый эффект; - вектор экзогенных изменяемых во времени переменных не коррелированных с, -вектор эндогенных изменяемых во времени характеристик, коррелированных с и некоррелированных с; -вектор экзогенных не изменяемых во времени характеристик некоррелированных с, -вектор эндогенных не изменяемых во времени характеристик некоррелированных с, но коррелированных с; -ошибка; -ненаблюдаемый случайный эффект. Таким образом, использование метода Хаусмана-Тэйлора позволит избежать получение смещенных и неэффективных оценок при оценивании эндогенных переменных. В данном случае переменные, некоррелированные со случайным эффектом выступают в качестве инструментальных переменных. На следующем этапе при описании переменных остановимся более подробнее на разделении переменных на эндогенные и экзогенные, а также на включении тех или иных факторов в эмпирическую модель исследования. Обоснование включения факторов будет основано на опыте предыдущих исследований российских и зарубежных авторов.