中小企业投资最佳策略。用于评估如何优化的异常值

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英文标题：
《SME investment best strategies. Outliers for assessing how to optimize
  performance》
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作者：
Marcel Ausloos, Roy Cerqueti, Francesca Bartolacci, and Nicola G.
  Castellano
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Any research on strategies for reaching business excellence aims at revealing the appropriate course of actions any executive should consider. Thus, discussions take place on how effective a performance measurement system can be estimated, or/and validated. Can one find an adequate measure (i) on the performance result due to whatever level of investment, and (ii) on the timing of such investments? We argue that extreme value statistics provide the answer. We demonstrate that the level and timing of investments allow to be forecasting small and medium size enterprises (SME) performance, - at financial crisis times. The \"investment level\" is taken as the yearly total tangible asset (TTA). The financial/economic performance indicators defining growth are the sales or total assets variations; profitability is defined from returns on investments or returns on sales. Companies on the Italian Stock Exchange STAR Market serve as example. It is found from the distributions extreme values that outlier companies (with positive performance) are those with the lowest but growing TTA. In contrast, the SME with low TTA, but which did not increase its TTA, before the crisis, became a negative outlier. The outcome of these statistical findings should suggest strategies to SME board members.
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中文摘要：
任何关于实现卓越业务战略的研究都旨在揭示任何高管都应该考虑的适当行动路线。因此，就如何评估或/和验证绩效衡量体系进行了讨论。人们能否找到一个适当的衡量标准（i）由于任何投资水平而产生的绩效结果，以及（ii）此类投资的时间安排？我们认为极值统计提供了答案。我们证明，在金融危机时期，投资的水平和时机可以预测中小企业（SME）的绩效。“投资水平”被视为年度有形资产总额（TTA）。定义增长的财务/经济绩效指标是销售额或总资产变化；盈利能力是根据投资回报或销售回报来定义的。意大利证券交易所明星市场上的公司就是一个例子。从分布极值中可以发现，异常公司（绩效为正）是那些TTA最低但不断增长的公司。相比之下，在危机之前，TTA较低但没有增加TTA的中小企业成为负异常值。这些统计结果应为中小企业董事会成员提供战略建议。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> SME_investment_best_strategies._Outliers_for_assessing_how_to_optimize_performance.pdf (447.26 KB)

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关键词：最佳策略 中小企业 小企业 异常值 Quantitative

中小企业投资最佳战略评估如何优化绩效。Marcel Ausloo1,2，*，Roy Cerqueti，Francesca Bartolacci，Nicola G.CastellanoSchool of Business，University Road莱斯特大学。莱斯特，LE1 7RH，英国。电子邮件：ma683@le.ac.ukGRAPES–经济和社会学物理学应用研究小组。比利时安格尔贝尔贾迪尼街483号，B-4031。电子邮件：marcel。ausloos@ulg.ac.beDepartment意大利马塞拉塔I-62100，克雷西姆贝尼20号，马塞拉塔大学经济与法律系。电子邮件：roy。cerqueti@unimc.it.Department意大利马塞拉塔I-62100，克雷西姆贝尼20号，马塞拉塔大学经济与法律系。电子邮件：bartolacci@unimc.itDepartment意大利马塞拉塔I-62100，克雷西姆贝尼20号，马塞拉塔大学经济与法律系。电子邮件：ncaste@unimc.itAbstractAny对实现卓越经营战略的研究旨在揭示任何高管都应该考虑的适当行动路线。因此，就如何评估或/和验证绩效测量系统的效果展开了讨论。能否充分衡量（i）因投资水平不同而产生的绩效结果，以及（ii）此类投资的时间安排？Weargue认为极值统计提供了答案。我们证明，在金融危机时期，投资的水平和时机可以预测中小企业（SME）的业绩。“投资水平”被视为年度有形资产总额（TTA）。财务/经济绩效指标定义“增长是销售额或总资产变化“可盈利性”是指投资回报或销售回报。意大利证券交易所明星市场上的公司就是一个例子。

从分布极值中可以发现，表现为正的离群公司是那些表现最低但仍在增长的公司。相反，在危机之前，TTA较低但没有增加TTA的中小企业成为“负异常值”。这些统计结果应为中小企业董事会成员提供战略建议。1简介统计文献中有数百篇关于如何应用方法来衡量、评估和讨论财务数据可靠性的论文（Amendola et al.，2006；Amendola et al.，2008；Boente et al.，2010），并针对“更好的绩效”制定策略或提出建议。事实上，任何关于在经济危机下实现卓越经营战略的研究，都旨在揭示在经济危机环境中出现的限制和特殊条件下，任何管理者都应该考虑的适当行动路线（Afthonidis和Tsiotras，2014）。第一步通常是实施成本节约政策，中断投资计划，并在考虑成本削减的情况下进行业务重组。这可能会产生一些直接的结果，但不会确保企业的未来（Koksal和Ozgul，2007）。

其他人认为，管理的第一步应该是确保足够的资源，尤其是流动性，但历史再次表明，在衰退期间，这种防御策略很少能带来令人满意的长期结果（Reeves和Deimler，2009）。然而，如果回报是通过销售、资产和其他盈利能力绩效指标的长期增长预测来衡量的，那么很难证明投资的合理性。因此，就如何评估、验证或可信绩效测量系统的效果展开了讨论（Vitale和Mavrinac，1995），这是一组庞大的统计标准！因此，尽管衰退时断时续的普遍性及其对企业的破坏性影响，以及上述考虑因素，但在研究衰退、战略和绩效之间的交叉关系的管理文献中仍然存在空白（Behrens et al.，2004；Latham and Braun，2011）。事实上，我们可以问，在这组非线性的计划和活动中，是否存在一个“初始条件”，它决定了未来的绩效，并且越允许预测未来的绩效；换言之（Bourne和Neely，2001年），人们不禁要问，为什么度量活动会成功而失败。

更重要的是，我们应该避免极端损失（Vaz de Melo Mendes，2006）和ratheraim基于某种特殊策略的巨大收益（Roberts，2003；Reeves and Deimler，2009）。出于统计和推理的目的，是否可以找到一个适当的衡量标准（i）衡量因任何投资水平而产生的绩效结果，以及（ii）衡量此类投资的时间安排？是否很明显，控制投资策略将提高（希望达到最佳）绩效？本报告旨在回答这些问题。这些措施的信息和反馈应用于质疑假设并测试任何策略的有效性（Eccles和Pyburn，1992；Kaplan和Norton，1996；Feurer和Chaharbaghi，1995）。事实上，作者认为它们应该用于这两个目的（FeurerandChaharbaghi，1995；Kaplan和Norton，1996）。因此，评估战略实施情况和挑战战略假设是使用绩效指标的两个主要细分。关于绩效衡量建议投资政策，在危机时刻，让我们不要回顾太多历史；选择最近的一个“危机”，立即将想法与上述问题联系起来。让我们更仔细地考虑一下调查的实际方面：在绩效评估中使用统计数据，考虑到生存（Datta et al.，2016）。专注于中小企业，业绩的提高可能取决于非常合适的投资策略，而不是跨国公司。

创新投入和发展当然是传统的设置，但其他可以从执行委员会设想的“更基于内部”的相关战略中产生。尼利在衡量中小企业经营绩效方面做了大量的阐述，无论是单独衡量还是与同事衡量（尼利，1997年；尼利和奥斯汀，2002年；肯尼利和尼利，2002年；尼利和Al-Najjar，2006年），区分了各种观点，并评估了相关过滤器，以便进行分析，甚至员工和/或客户满意度。为了完整性，并考虑到报告的特殊性，以意大利股市为例，让我们也向Neely et al.（2001）指出（由于研究的特殊性，意大利的Veneto地区和英国英格兰东部）创新对企业绩效的影响。因此，回顾这些作品会促使人们将“极端可行性”视为兴趣指标中除“巨大增长”之外的另一个衡量指标。因此，我们应该使用极端顺序统计获得一些统计推断（Caroni和Karioti，2004；Unnikrishnan，2010；Gumedze和Chatora，2014）。第2-3节对此进行了阐述。在第4节中，我们总结了一些结论，并对未来的研究方向提出了建议。2因此，与统计数据相关的最基本的经济战略问题是“尽管衰退时断时续的普遍性及其对企业的破坏性影响，但在研究衰退、战略和绩效之间的相互关系的管理文献中仍然存在空白”，Lathamand Braun（2011）写道。我们的论文旨在解决并弥合这一研究差距，发现营销策略与经济危机下绩效之间的统计关系。

Koksaland Ozgul（2007）也提出了这样一个重点目标。看来，我们在最基本或最相关问题上的共同共识是关于可以使用的投资水平，以及投资的时间顺序。显然，我们需要依赖于所谓“投资效率”的初步可接受指标此后，问题似乎有两个方面，即数量方面：（1）是否应该（稍后）以最低投资衡量效率，或者（2）相反，是否应该以较高的投资量衡量绩效？事实上，很难确定哪些连续的投资（一个“低”接一个“高”，或者反过来，甚至更长的周期）是导致后续效率的原因。需要澄清的要点（H1）当然与“业务绩效效率”指标的（统计）定义有关。在此认为，只有几个方面似乎相关。鉴于相关文献，我们选择了四个变量或财务/经济指标来表示企业绩效：其中两个变量表示“增长”，可以通过（i）销售变化（DS）和（ii）总资产变化（DA）来表示，还有两个变量表示“可盈利性”，通过（iii）投资回报率（ROI）和（iv）销售回报率（ROS）。接下来，（H2）可以承认，必须使用一定的时间跨度才能获得可靠的测量结果。这些指标将根据公开的结果（2008年、2009年和2010年）进行衡量，在危机之后，在这样的三年时间间隔内取平均值：例如，【2008-2010年】三年内的平均销售额变化的符号将为<DS>。衡量某种投资水平的利息变量被用来确定有形资产总额（TTA）。选择了2006年和2007年（“未知”或即将到来的）危机之前的相关数据。

应注明为TTA06或TTA07；此外，其平均值为<T T A>。2.1统计分析方法在对（i）-（iv）进行3年平均后，方法如下：每个（i）-（iv）平均值用作“绩效”比率的分子，其中分母为2006年或2007年的最低TTA（TTAm）或最高TTA（TTAm）值。此后，还将公司的（i）-（iv）平均值与TTA平均值进行比较，其分母为<T T A>，当然与（1/2）（TTA06+TTA07）相同。这导致出现12个指标。意大利证券交易所明星市场细分市场上的中小企业（当时为62家）被认为涵盖了各种类型的中小企业，并且是一个方便的样本，用于检查统计特征，从而得出绩效效率的结论。N、 B.STAR（高要求股票细分市场）市场http://www:borsaitaliana:it/azioni/mercati/STAR/home-星形/分段-明星：恩。htm包括资本从4000万欧元到1亿欧元的公司；见：http://www:borsaitaliana。it/主页/主页。HTM米兰电子股票市场（Mercato Telematico Azionario:MTA）：http://www:borsaitaliana:it/azioni/mercati/MTA/home/MTA-梅尔卡托- 远程通信- 阿齐奥纳里奥：恩。htm2.2强调极值的有用性接下来强调的是一个非常基本的观点：统计异常值是指对其先前投资策略的成败给出更好观点的公司，这一点应该容易理解和接受。异常值表现过高或过低。这就是通常被回避或寻找的，从而吸引讨论的原因通常会考虑方法。然而，这些值的最终变量最小值和最大值。

总平均标准偏差偏度峰度（u）（σ）T TAm 42.000 4.829 102.600 1041931 89262 3.4022 11.948T AM 131.00 5.321 102.893 1046662 96049 3.3905 12.156<T TA>86.5 5 5.075 102.746 1044297 92600 3.3967 12.062<DS>-0.1924 1.1767 4.9303 0.0795 0.198 3.1414 14.013<DA>-0.1436 1.9818 7.8786 0.1271 0.330 3.8060 16.885<ROI>-0.0768 0.3457 3.0115 0.0486 0.067 1.5342 5.1206<ROS>-0.6609 0.2445 2.53160.0408 0.116-3.505 20.046表1：62家明星公司增长和盈利指标的时间平均分布及其<T TA>的统计特征汇总（四舍五入），分别以百分比和10欧元为单位，位于表中央；偏度和峰度是无量纲的标量。“接近平均值”的结果实际上是“战略上无趣的”，因为仅仅落在统计误差范围内；因此，它们不应被视为与我们的目的相关。因此，为了强调允许推荐的有趣特性，需要对异常值进行提取、分析和讨论。这一推理与统计文献一致，其中包括workon探索极端事件（如地震（Pisarenko和Sornette，2003；Sornette和Werner，2011）或FLOODS（Akinste et al.，2008）造成的损害的可能趋势，以及生存分析（Datta et al.，2016）。3结果分析表1给出了原始数据的主要统计特征。观察到，由于每个（i）-（iv）指标都有一个负的最小值，一些董事会战略相当失败。然而，平均值总是正的。如（从表中的数据很容易估计）所谓的变异系数σ/u值所示，分布范围相当广泛。

峰度总是正值且较大，表明出现极端阴性结果的可能性较小；偏斜度为正，表示长正尾变量最小值最大值。