Kétértékű függő változók: alkalmazások Mikroökonometria, 8. hét Bíró Anikó
Probit, logit modellek – együtthatók értelmezése
((
) )
∆ Pˆr( y = 1 | x ) ≈ g βˆ0 + xβˆ βˆ j ∆x j • Marginális hatás egy megválasztott pontban (pl. átlagban, dummy változóknál: x=0 pontban) • Átlagos marginális hatás is számolható • Probit és logit együtthatók összehasonlítása önmagában nem értelmes!
Probit és logit együtthatók • Becsült együtthatók értéke nem összehasonlítható • De: szignifikanica és előjel igen • Probit: g(0)=0.4, logit: g(0)=0.25, LPM: g(0)=1 • Probit együtthatók 1.6-tal való szorzása: logit együtthatókkal összehasonlítható • Probit együtthatók 2.5-tel való osztása: LPM együtthatókkal összehasonlítható
Probit és logit modell kiterjesztései – kitekintés • • • •
Endogén magyarázó változók – instrumentális változók módszere Hibatagok nem függetlenek – robusztus standard hibák Panel adatok 0 vagy 1 értékek jelentős túlsúlya – alternatív modellek (pl. scobit)
Gyakorló feladatok •
W 17.1: helyes előrejelzések aránya
•
W 17.9: hitelbírálat eredményének és etnikai diszkriminációnak vizsgálata (iv) alfeladat: marginális hatások összehasonlítása több pontban (átlag, medián, …)
3. házi feladat W 7.8, 7.16, 17.8
Elek P., Kézdi G. (2003) A háztartási villamos energia iránti kereslet ár- és jövedelemrugalmassága. TÁRKI.
A kutatás célja • •
Háztartások villamosenergia keresletének ár- és jövedelemrugalmassága Keresletet befolyásoló egyéb tényezők vizsgálata
Adatok: 1000 kérdőív Észak-Dunántúlon, Pest megyében és Budapesten
Villamosenergia-fogyasztás • Mérés: villanyszámla adatok önbevallással • Külön adat éjszakai áram fogyasztásáról (32%) és egyéb (ipari tarifa, 380V) számlákról
• Teljes fogyasztás: 4 számla alapján generált havi áramfogyasztás KWh-ban • Átlag: 255 KWh/hó
Villamosenergia-fogyasztás eloszlása
Logaritmikus értékek: közel normális eloszlás
Árrugalmasság becslése Keresztmetszeti adatok: • Árak exogén szóródása szükséges • De: hatósági ártarifák • Megoldás: hipotetikus szituációkra adott válaszok alapján becslés • Ha az áram 20%-kal megdrágulna, hogyan használna bizonyos (a kérdésben felsorolt) elektromos eszközöket? (RÖVID TÁV) • Milyen nagyobb fogyasztású elektromos készüléket vásároltak az elmúlt két évben? (a felsorolt elektromos eszközök közül) Mit gondol, akkor is megvették volna ezt a készüléket, ha az áram 20%kal drágább lenne? (HOSSZABB TÁV) Stb.
Árrugalmasság becslése, folyt. Rövid távú árrugalmasság 2 lépcső: • Lineáris regresszió: háztartási eszközök mennyiben járulnak hozzá a teljes villamosenergia-fogyasztáshoz • Eszközök használatának módosítása a kérdésekre adott válaszok alapján Eredmény: • Áremelkedés: -0.06 és -0.35 közötti értékek, de 60% nem reagálna 20%-os áremelésre. • Árcsökkenés: kisebb, -0.01 és -0.07 közötti rugalmasság, 85% nem reagálna árcsökkenésre.
Árrugalmasság becslése, folyt. Hosszú távú árrugalmasság Becslési módszer: eszközök vásárlására adott hipotetikus válaszok alapján + eszközök áramfogyasztását felhasználva
Jövedelemrugalmasság becslése 1. módszer: mért jövedelem és fogyasztás alapján • Havi nettó jövedelem adatok (probléma: hiányzó adatok – imputálás, IV: bankkártya, részvény, nyugdíjbiztosítás, életbiztosítás, casco, gépkocsi tulajdon) • Lakás értéke: permanens jövedelem indikátora • További kontroll változók: háztartás mérete, település típusa, háztartásfő neme, kora, végzettsége, munkaerőpiaci aktivitása
Jövedelemrugalmasság becslése, folyt.
Ha engedjük, hogy jövedelemrugalmasság függjön jövedelemtől: átlagos jövedelemnél legnagyobb a rugalmasság Következmény: konstans rugalmasságú modell felülbecsli a rugalmasságot
Jövedelemhatás összetevői • • •
Új eszközök vásárlása (probit modell) Meglévő eszközök cseréje jobb teljesítményűre Meglévő eszközök használatának növelése Eredmény: a jövedelem hatásának túlnyomó része a háztartási eszközök birtoklásán keresztül érvényesül
Jövedelemrugalmasság becslése, folyt. 2. módszer: hipotetikus jövedelemváltozás alapján – 20%-os jövedelemcsökkenés Kérdés: felsorolt szolgáltatások közül min takarékoskodna leginkább Eredmény: • Telefon és üzemanyag rugalmassága után következik áram rugalmassága • Nagyobb jövedelem: áram jöv.rugalmassága csökken
Harford, J. (2005) What drives merger waves? Journal of Financial Economics.
Kérdés Mi okozza összeolvadási hullámokat? • Iparági sokkok: eszközök reallokációja szükséges? – Neoklasszikus magyarázat • Piaci időzítés (értékelés) következménye a hullám? – Behaviorista (viselkedési) magyarázat
Két alternatív hipotézis összeolvadási hullámokra •
Behaviorista: Nagy hozamok után, különösen, ha a hozamok szórása nagy Közgazdasági vagy szabályozási sokkoknak nincs szisztematikus hatása Fizetés tipikusan (túlértékelt) részvénnyel Neoklasszikus: • Megfigyelhető közgazdasági vagy szabályozási sokk után • Készpénztranzakciók is megfigyelhetők • • •
•
Adatok • •
USA adatok, 1981-2000, 48 iparág 24 havi felvásárlási ajánlatok számának eloszlása iparáganként • Összeolvadási hullám: ha az adott 2 éves periódus a 95. percentilis felett helyezkedik el • Eredmény: 35 hullám 28 iparágban (pl. pénzügyi szektor, élelmiszer termelés, gyógyszeripar)
Magyarázó tényezők 1.: Gazdasági sokkok: cash flow/értékesítés, értékesítés/eszközök értéke, R&D, tőkekiadás, foglalkoztatás és értékesítés változása, ROA 2.: Átlagos 1 és 3 éves részvényhozamok és azok szórása, keresztmetszeti szórása, részvények piaci/könyv szerinti értékének (market-to-book ratio) szórása 3.: Dereguláció 4.: Likviditás indikátora: különbség vállalati hitelkamatok és FED kamat között
Logit modell Modell 1-4.: függő változó = 1, ha az adott év egy összeolvadási hullám kezdete Modell 5-7.: aggregált elemzés: függő változó = 1, ha az adott iparág az adott évben az összeolvadások eloszlásának felső harmadában van
Következtetések • Önmagában piaci/könyv szerinti érték hányadosának, valamint közgazdasági sokkoknak és likviditásnak is van magyarázó ereje • De, ha két tényező együttesen szerepel a modellben: közgazdasági tényezők szignifikánsak, pénzügyi mutató nem → Neoklasszikus hipotézis • Ez az eredmény robusztus az aggregálásra
További bizonyítékok neoklasszikus hipotézis mellett • • •
Részleges vállalatfelvásárlások: gyakoriabbak összeolvadási hullámok alatt, likviditás itt is jelentős Hosszú távú hozamok: nincs egyértelmű bizonyíték abnormális hozamokra (↔ behaviorista hipotézis) Működési hatékonyság: összeolvadás hatása pozitív vagy nulla körüli
