5. Onderzoeksresultaten
5.2 Verklarende statistiek
In hoofdstuk 3 is behandeld wanneer een t-toets kan worden uitgevoerd en in hoeverre deze toets voor dit onderzoek relevant is. Ook is aangegeven aan welke voorwaarden moet worden voldaan om een t-toets uit te kunnen voeren. Om vast te stellen of in dit onderzoek aan deze voorwaarden is voldaan worden de voorwaarden nog eenmaal behandeld:
Het betreft een aselecte steekproef;
De te toetsen variabele heeft een interval- of ratioschaal; Er is sprake van een normale steekproefverdeling;
De steekproef is voldoende groot (minimaal 30 waarnemingen).
Vastgesteld kan worden dat aan de voorwaarden is voldaan. Het onderzoek richt zich op de aan de Nederlandse beurs genoteerde bedrijven over 7 jaren. Dit betreft een aselecte
steekproef. Tevens heeft de variabele een ratioschaal. Het betreft hier namelijk de impairment gedurende een periode. Ook is in paragraaf 4.1 vastgesteld dat het een normale
steekproefverdeling betreft. De steekproef betreft 33 ondernemingen en daarmee is de steekproef voldoende groot.
Met behulp van de Paired-Samples T Test is getoetst of het gemiddelde van het verschil tussen de impairment vóór de crisis en de impairment tijdens de crisis gelijk is aan 0. De nulhypothese bij aanvang van deze test luidt als volgt: H0: . De uitkomst van de t-toets is hieronder weergegeven
Tabel 9 Uitkomst gepaarde t-toets
Uit tabel 9 blijkt dat het gemiddelde van het verschil tussen beide variabelen -204.096.549 bedraagt. De t-waarde bedraagt -2,607. Afhankelijk van de waarde van de
overschrijdingskans (Sig.(2-tailed) wordt de nulhypothese al dan niet verworpen. De
overschrijdingskans bedraagt hier 0,014. Dit is lager dan 0,05 en daarom kan de nulhypothese worden verworpen. Dit betekent dat de gemiddelde impairmentlast vóór de crisis significant afwijkt van de gemiddelde impairmentlast tijdens de crisis.
Voor dit onderzoek is het ook relevant om te toetsen of de gemiddelde nettowinst tijdens de crisis afwijkt van de nettowinst vóór de crisis. Dit omdat er in de hypothesen aan het begin van dit onderzoek is gesteld dat de hoogte van de impairmentlast afhankelijk is van de resultaatmutatie. Om aan de voorwaarden te voldoen om een t-toets uit te kunnen voeren is allereerst in onderstaande grafiek vastgesteld of de het resultaatverloop normaal verdeeld is.
Lower Upper
Pair 1 Voor de crisis - Tijdens de
crisis -204.096.549,770 449.721.030,354 78.286.382,798 -363.560.693,230 -44.632.406,310 -2,607 32 ,014
Paired Samples Test
Paired Differences
t df Sig. (2-tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean
95% Confidence Interval of the Difference
41
Grafiek 2 Totaal resultaat per jaar
Ook hier een skewness en kurtosis test uitgevoerd om de benaderde normaliteit van de verdeling vast te stellen:
Tabel 10 skewness en kurtosis
Uit deze waarden blijkt dat de verdeling als normaal verdeeld mag worden beschouwd. De positieve waarde voor de skewness geeft aan dat de verdeling rechts asymmetrisch is. Dit wordt bevestigd in grafiek 2 gezien de stijging van de nettowinst in 2011. De totale waarde voor de skewness bedraagt 0,461 (0,366 / 0,794). Dit is lager dan 1,96 waardoor aan de voorwaarde voor skewness is voldaan.
De positieve waarde van de kurtosis laat zien dat er meer gepiekt wordt dan in een zuivere normale verdeling. Als naar grafiek 2 wordt gekeken kan een piek in 2007 worden vastgesteld en daarmee wordt de positieve kurtosis bevestigd. De totale waarde voor de kurtosis bedraagt 1,631 (2,589 / 1,587). Deze waarde is net als de waarde voor de skewness lager dan 1,96 en daarmee is dan ook vastgesteld dat de verdeling voor de totale nettowinst over de boekjaren zoals deze in grafiek 2 zijn weergegeven als normaal verdeeld kunnen worden beschouwd. Vervolgens is wederom met behulp van de Paired-Samples T Test getoetst of het gemiddelde van het verschil tussen de nettowinsten vóór de crisis en de nettowinsten tijdens de crisis gelijk is aan 0. Hieruit volgt wederom dezelfde 0 hypothese, namelijk H0: . De uitkomst van de t-toets is hieronder weergegeven
Valid 7 Missing 0 ,366 ,794 2,589 1,587 Std. Error of Kurtosis
Totale nettowinst per jaar
N
Skewness
Std. Error of Skewness Kurtosis
42 Tabel 11 Uitkomst gepaarde t-toets
Uit deze tabel blijkt dat het gemiddelde van het verschil tussen de beide periodes 156.927.919 bedraagt. De t-waarde is 0,233. De overschrijdingskans is hier 0,818. Dit is hoger dan 0,05 en daarom kan de nulhypothese niet worden verworpen. Dit betekent derhalve dat het
gemiddelde resultaat vóór de crisis niet significant afwijkt van het gemiddelde resultaat tijdens de crisis.
Samenvattend kan worden gesteld dat de gemiddelde impairmentlasten tijdens en vóór de crisis significant van elkaar verschillen, terwijl de gemiddelde nettowinst tijdens en vóór de crisis niet significant van elkaar verschillen.
5.2.2 Regressie-analyse
Om vast te stellen of er sprake is van een lineair verband tussen de impairmentlast en de winstmutatie per jaar is allereerst een spreidingsdiagram opgesteld. Deze is hieronder weergeven:
Grafiek 3 regressie impairment en resultaatmutatie
Lower Upper
Pair 1 Voor de crisis - Tijdens de
crisis 156.927.919,655 3.876.519.561,786 674.815.438,582 -1.217.626.147,875 1.531.481.987,184 ,233 32 ,818
Paired Samples Test
Paired Differences
t df Sig. (2-tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean
95% Confidence Interval of the Difference
43
Zoals in de grafiek is te zien is er geen duidelijk lineair verband te zien. De stippen liggen niet gelijk matig verdeeld om de lijn. Er is echter ook niet een ander duidelijk geometrisch
patroon, zoals een parabool of een exponentiële curve zichtbaar. De Vocht zegt hier het volgende over: ‘Als er geen duidelijk geometrisch patroon zichtbaar is, zoals een parabool of exponentiële curve, mag je ervan uitgaan dat het model lineair is’ (De Vocht, 2012 pag. 188). Hierdoor wordt er in deze studie vanuit gegaan dat dit verband lineair is.
Aangezien er met behulp van een t-toets is geconcludeerd dat de gemiddelde
impairmentlasten vóór en tijdens de crisis significant van elkaar verschillen, terwijl de gemiddelde nettowinst niet significant verschilt, is tevens getoetst of de nettowinst lineair verdeeld is met impairmentlast. Dit omdat dan in de volgende stap door middel van de regressie-analyse kan worden getoetst of er een causaal verband bestaat tussen de nettowinst en de impairmentlast. Onderstaand is het spreidingsdiagram voor deze variabelen
weergegeven.
Grafiek 4 regressie impairment en winst
Net als bij het andere spreidingsdiagram is ook hier geen duidelijk lineair verband te onderscheiden, maar is er ook geen ander verband te zien. Derhalve is ook hier een lineair verband verondersteld (De Vocht, 2012 pag. 188).
Nu is vastgesteld dat de variabelen een lineair verband hebben kan een regressie-analyse worden uitgevoerd. In dit onderzoek is ervoor gekozen een meervoudige regressie-analyse uit te voeren op de relatie tussen de impairmentlast (de afhankelijke variabele), de
resultaatmutatie en de nettowinst (de onafhankelijke variabelen). De meervoudige regressie-analyse is uitgevoerd op de periode vóór de crisis, tijdens de crisis en over de gehele periode. De resultaten van de meervoudige regressie-analyse op de periode vóór de crisis is hieronder weergegeven.
44 Tabel 12 Regressie vóór de crisis
Uit het overzicht blijkt dat 7,5% van de variantie van de variabele impairmentlast vóór de crisis wordt verklaard door de onafhankelijke variabelen (R Square). De tabel ANOVA bevat een variantie-analyse. Hiermee kan worden getoetst of het hele model significant is en of daarmee de afhankelijke variabele (de impairmentlast) significant afhankelijk is van de onafhankelijke variabelen (nettowinst en winstmutatie). Aangezien de significantie van 0,024 lager is dan 0,05 kan de conclusie worden getrokken dat het model significant is. Vervolgens kan uit de tabel Coefficients worden afgeleid dat er een positieve relatie bestaat tussen de onafhankelijke variabelen en de afhankelijke variabele. Dit betekent dat als de nettowinst en de winstmutatie toenemen de impairmentlast ook toeneemt. Hierbij is er bij de winstmutatie een significante relatie met de impairmentlast aanwezig (sig ).
Vóór de crisis blijkt derhalve de impairmentlast een significante relatie te hebben met de winstmutatie. Bij een toename van de winstmutatie tussen twee boekjaren neemt de
impairment ook toe. Dit kan duiden op het drukken van de winst door het uitvoeren van een impairment.
R R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 ,273a ,075 ,056 18.934.689,620
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 2781846642050780,000 2 1390923321025390,000 3,880 ,024b Residual 34418157216854000,000 96 358522471008896,000 Total 37200003858904800,000 98 Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 3691517,934 2039869,942 1,810 ,073
Nettowinst voor de crisis 0,000486738 ,001 ,101 ,932 ,354
Winstmutatie voor de crisis
0,003267196 ,002 ,215 1,984 ,050
a. Dependent Variable: Impairment voor de crisis Model Unstandardized Coefficients t Sig. 1 Model 1
a. Dependent Variable: Impairment voor de crisis
b. Predictors: (Constant), Winstmutatie voor de crisis, Nettowinst voor de crisis
Coefficientsa
Model Summary
Model
a. Predictors: (Constant), Winstmutatie voor de crisis, Nettowinst voor de crisis
45
Tijdens de crisis leidt de meervoudige regressie-analyse tot het volgende resultaat:
Tabel 13 Regressie tijdens de crisis
Tijdens de crisis wordt 16,1% van de variantie van de impairmentlast verklaard door de onafhankelijke variabelen. Er bestaat ook tijdens de crisis een significante relatie tussen de winstmutatie en de impairmentlast, maar wat opvalt is dat deze relatie van een positieve in een negatieve is omgebogen. Tijdens de crisis betekent elke daling van de winstmutatie tot een toename van de impairmentlast. Dit is derhalve een tegenstelling met de periode vóór de crisis waarin juist elke toename van de winstmutatie leidt tot een toename van de
impairmentlast.
Om een totaalbeeld te krijgen is vervolgens een meervoudige regressie-analyse uitgevoerd op de gehele periode:
R R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 ,401a ,161 ,148 172.077.105,865
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 734004479813489000,000 2 367002239906745000,000 12,394 ,000b Residual 3819758416824180000,000 129 29610530362978100,000 Total 4553762896637660000,000 131 Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 40870341,238 16030129,350 2,550 ,012
Nettowinst tijdens de crisis
0,007029512 ,005 ,120 1,462 ,146
Winstmutatie tijdens de
crisis -0,038219534 ,008 -,408 -4,955 ,000
1
a. Dependent Variable: Impairment tijdens de crisis
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients t Sig. ANOVAa Model 1
a. Dependent Variable: Impairment tijdens de crisis
b. Predictors: (Constant), Winstmutatie tijdens de crisis, Nettowinst tijdens de crisis
Model Summary
Model
46 Tabel 14 Regressie 2005 - 2011
Over de periode van 2005 tot en met 2011 wordt 13,3% van de variantie van de
impairmentlast verklaard door de onafhankelijke variabelen. Uit dit resultaat blijkt verder dat zowel de nettowinst als de resultaatmutatie een significante relatie hebben met de
impairmentlasten aangezien beide Sig. waarden kleiner zijn dan 0,05. Er is een positieve relatie tussen de nettowinst en de impairmentlast en een negatieve relatie tussen de resultaatmutatie en de impairmentlast. Bij elke toename van de nettowinst neemt de
impairmentlast ook toe en bij elke afname van de resultaatmutatie neemt de impairmentlast toe.
Als conclusie van de regressie-analyse kan worden gesteld dat er een verschil is te zien tussen het verband van de impairmentlast met de nettowinst en de resultaatmutatie voor en tijdens de crisis. Vóór de crisis leidt elke toename van de resultaatmutatie tot een toename van de impairmentlast en tijdens de crisis leidt juist een afname van de resultaatmutatie tot een toename van de impairmentlast.
R R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 ,364a ,133 ,124 144.410.389,970
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 621859111003514000,000 2 310929555501757000,000 14,910 ,000b Residual 4066600342606960000,000 195 20854360731317700,000 Total 4688459453610470000,000 197 Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 31092630,317 10974547,553 2,833 ,005 Nettowinst 0,005992035 ,003 ,138 1,983 ,049 Resultaatmutatie -0,031345599 ,006 -,380 -5,447 ,000
a. Dependent Variable: Impairmentlast Model Unstandardized Coefficients t Sig. 1 Model 1
a. Dependent Variable: Impairmentlast
b. Predictors: (Constant), Resultaatmutatie, Nettowinst
Coefficientsa
Model Summary
Model
a. Predictors: (Constant), Resultaatmutatie, Nettowinst
47
5.2.3 Resumerend
Uit de beschrijvende statistiek is in dit hoofdstuk gebleken dat er als er wordt gekeken naar de aantallen impairments, minder impairments hebben plaatsgevonden vóór de crisis dan tijdens de crisis. Verder blijkt dat in 2008 verreweg het meest is geherwaardeerd als wordt gekeken naar het totaalbedrag. Ook is vastgesteld dat de totale impairmentlast per jaar normaal verdeeld is.
Uit de verklarende statistiek komt naar voren dat de gemiddelde impairmentlast vóór de crisis significant afwijkt van de gemiddelde impairmentlast tijdens de crisis, terwijl het gemiddelde resultaat vóór de crisis niet significant afwijkt van het gemiddelde resultaat tijdens de crisis. Uit de regressie-analyse komt naar voren dat er een positief verband bestaat tussen de impairmentlast en de winstmutatie en dat er tijdens de crisis een negatief verband bestaat tussen de impairmentlast en de winstmutatie.
48