Оценка стоимости бренда компании и влияющих на нее факторов посредством регрессионного анализа

Оценка стоимости бренда как было сказано выше сложная процедура применяемая страховыми компания с целью улучшения ведения дальнейшего бизнеса.

Стратегическое развитие бренда происходит в рамках стратегии компании, ее миссии и видения. Стратегия компании часто определяется как наращивание объемов. Наиболее простым способом привлечения клиентов является стимулирование продаж страховых полисов. Ниже будет показано, что на формирование бренда оказывают влияние не только продажи (то есть страховая премия на конец периода), но и другие факторы. Так была сформирована основная гипотеза, которая предполагает, что стоимость бренда страховой компании формируются с помощью различных компонентов баланса и отчета о прибылях и убытках.

Сформировав основную гипотезу следует сузить набор факторов.

Данные факторы можно разделить на внешние и внутренние для страховой компании.

Внешними факторами являются факторы, которые непосредственно не относятся к какой-либо страховой компании. Данные факторы актуальны для всего страхового рынка Российской Федерации. Повлиять, изменить или просто не учитывать их страховые компании не могут. Такие факторы носят макроэкономическую характеристику рынка страховых услуг.

В качестве внутренних факторов были отобраны наиболее значительные для стоимости бренда. Значения данных факторов можно получить из финансовой отчетности страховых компаний. Эти факторы являются более специфицированными для каждой компании, то есть показатели изменяются в зависимости от самой компании.

Для того, чтобы определить, какие составляющие формируют стоимость бренда, проведем регрессионный анализ.

В ходе этого анализа определяется связь зависимой случайной величины Y (нематериальный актив) с независимыми случайными величинами Х1, Х2, …Хm (факторами). Таким образом сформировав две основные группы факторов отберем необходимы для построения модели по оценки стоимости бренда страховой компании. Предположим линейную зависимость от факторов:

Активы — нематериальные активы.

Данный фактор включается в регрессию, так как статья активы в целом включает в себя в том числе и нематериальные активы. Активная часть баланса показывает доходы компании и соотношение между общим числом активов и непосредственно теми активами, которые и являются стоимостью бренда страховой компании. Предполагается, что влияние данного фактора на объясняемую переменную будет положительно и приводить к повышению стоимости бренда.

страховая премия на конец периода Для страховой компании этот фактор фактически является отражением продаж страховых полисов клиентам. Значение этого фактора показывает насколько много денежных средств компания собрала именно при осуществлении страховой деятельности. На наш взгляд, чем выше этот показатель, тем выше оценивается бренд компании.

страховые резервы Фактор также показывающий какое количество страховых договоров может заключить компания. Он прямым образом показывает надежность компании, так как демонстрирует возможность страховой компании рассчитываться по своим обязательствам, а, то есть погашать убытки.

дебиторская задолженность Этот фактор показывает денежные средства причитающиеся страховой компании. Данные средства находясь в активе баланса. Этот фактор повышает стоимость компании в целом, а также положительно сказывается на оценке бренда.

кредиторская задолженность Показатель пассивов бухгалтерского баланса, являющийся долгом компании. Таким образом он выявляет устойчивость компании, ее платежеспособность и наличие денежных средств у страховщика.

индекс потребительских цен Данный показатель влияет на макроситуацию в стране. ИПЦ дает представление о покупательной возможности населения. Будучи значимым факторов, показывающим уровень жизни в стране он также демонстрирует спрос на услуги страхования и дает страховщикам возможность установить адекватный уровень цен на свои услуги. В рамках России данный фактор должен снижать стоимость бренда компании.

уровень инфляции Один из важнейших факторов определяющих экономическую ситуацию в стране. Этот фактор, безусловно, оказывает влияние на все сферы жизни и рынки услуг. Страховые компании, являющиеся представителями финансового рынка товаров и услуг привязаны к показателю инфляции внутри страны. Компании, полученные от клиентов средства вкладывают в акции или приобретают ценные бумаги. На все эти операции оказывает влияние уровень инфляции и поэтому успешная деятельность страховой компании и стоимость ее бренда зависят от данного фактора. Наш взгляд уровень инфляции снижает стоимость бренда.

Для анализа нам понадобятся статистические данные по указанным выше переменным для страховых компаний за период 2009 — 2014 годы. Используемые данные представляют собой выборку, составленную из данных финансовой отчетности представленных компаниями на конец года. Таким образом выбранные для построения регрессии года описывают кризисный этап в российской экономике. Первоначальные данные включали больший набор компаний, но в связи с недостатком публикуемой отчетности будут использовано 28 компаний. Такой размер выборки позволяет получить значимый результат для оценки факторов влияющих на стоимость бренда страховых компаний. Для построения регрессии будут использованы панельные данные.

Для каждой из страховых компаний будут использованы вышеописанные факторы, а, то есть:

активы за вычетом нематериальных активов страховая премия на конец периода страховые резервы дебиторская задолженность кредиторская задолженность.

индекс потребительских цен уровень инфляции В соответствии с проведенным анализом, для подтверждения нашей гипотезы будет построенная регрессионная модель по результатам которой ожидается получить значимость для оценки стоимости бренда таких факторов как:

активы за вычетом нематериальных активов;

страховая премия на конец периода;

страховые резервы дебиторская задолженность.

уровень инфляции индекс потребительских цен Ниже рассчитаем численные значения параметров уравнения регрессии с помощью программы R Studio, где с помощью метода наименьших квадратов подбираются параметры уравнения регрессии, так что выражение.

принимает минимальное значение.

С целью проведения анализа общей адекватности уравнения линейной многофакторной регрессии используют множественный коэффициент детерминации R2, который в свою очередь также называется квадратом коэффициента множественной корреляции R.

Множественный коэффициент детерминации рассчитывается по формуле, где.

— объясненная с помощью регрессии сумма квадратов отклонений от среднего,.

— сумма квадратов отклонений от среднего.

и определяет долю вариации результативного признака, обусловленную изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель.

Если значение R-квадрата близко к единице, это означает, что данная модель адекватна и имеет хорошую объясняющую способность, описывая изменения всех переменных. И наоборот, если значение R-квадрата, близкое к нулю, это означает низкое качество исследуемых переменных и как результат всей модели.

Также одним из коэффициентов, демонстрирующих качество построенной модели является коэффициент множественной детерминации R2, вычисляемый по формуле — сумма квадратов отклонений от среднего. R2 должно варьироваться в пределах [0; 1] и описывает долю выборочной дисперсии Y, оцененной с помощью регрессии.

Общее качество подгонки регрессии зависит от того насколько R2 приближен к 1. Однако главным недостатком показателя R2, как показателя качества подгонки регрессии является тот факт, что, R2 никогда не убывает при добавлении независимой переменной в уравнение регрессии.

По результатам в R Studio выделяются такие коэффициенты регрессии как.

Стандартная ошибка для каждого коэффициента регрессии, t-статистика — рассчитывается делением коэффициента регрессии на стандартную ошибку.

Для тестовой t — статистики вычисляется p — value (p — значение) — минимальный уровень значимости, при котором основная гипотеза отвергается. Если p — value превышает выбранный уровень значимости, то основная гипотеза (о равенстве коэффициента 0) не отвергается.

Будем считать допустимым принятие гипотезы при уровне значимости 0.05.

P-значение, вероятность принятия нулевой гипотезы, заключающейся в том что коэффициент регрессии равен нулю. Принимая нулевую гипотезу, мы говорим о том, что коэффициент в регрессии не является статистически значимым.

Значимость F — вероятность принятия нулевой гипотезы о равенстве регрессионных коэффициентов в исследуемой модели нулю:

H0: 1 = 2 =…= p = 0.

Таким образом, чем больше значение F тем более верно построена модель, а значит ее способность описывать данные в целом выше.

Стандартное отклонение остатков модели RSE рассчитываемое как.

RSE=.

Описывает силу разброса наблюдаемых значений описываемой зависимой переменной в сравнении с настоящей регрессионной линией. Меньшее значение данного коэффициента соответствует более точному качеству подгонки данных, а значит более полно описывает используемые данные.