収益構造の回帰分析に見る、業界別の特徴とは

コメント

注目のコメント

• 占部 伸一郎

  コーポレイトディレクション Managing Director

  ・2015年09月05日

  お、リベンジ分析きましたね。
  ただ、内容としてはあまり発見がないですね。結局平均利益率の話だけなので最後の一表があれば事足りそう。相関関数でなく、単純に利益率の分散とか標準偏差にしたほうがストレートですか
  せめて、日本の平均と海外とを比べたり、在庫回転、CCC、ROAなどのBSも含んだ指標まで見てくれると面白いかもです
  やはり経済性から見た事業特性を語るには業種分類がざっくり過ぎてあまり示唆が出にくいので、せっかくSPEEDAなら、もう少し細かい業種分類でやってくれればまだ意味があったかもです
  試みは面白いだけに毎回辛口ですが、期待してます
• 佐々木 励

  AI企業 旅する魔法使い

  ・2015年09月05日

  決定係数が高い業界では、企業努力をしても利益率に差が出ない。逆に、決定係数が低い業界の方が、企業努力が報われるので、チャンスに満ちている。
• Aki Mori

  金融・企業財務ピッカー / 京都大学大学院在籍

  ・2015年09月05日

  機械・電気製品、輸送機械、中間流通、小売といった”Established"なセクターにおいては、各セクターの売上総利益率及び販管費率のR2が高く示されています（R2 = 0.8-0.9程度）。これが示唆するところは、SPEEDAに格納されている各社のセクターへの紐付けは、セクター内でビジネス・モデルや収益性が類似しているという意味でそれなりに正確ということでしょう。このSPEEDA上のセクターの括りを使用してのグローバル競合他社分析も、おそらく意味あるところかと思います。Establishedな業界に属する事業会社の経営企画部や財務部において、SPEEDA（などのデータベース）を導入することの意義とコスパは高いと思います（入力ミスや非頭脳労働・作業を減らすことができます）。
  
  一方、私の属するいわゆる非Establishedな新しい産業（再エネ開発）では、グローバル各社共通の確固たるビジネス・モデルがまだ少なく、そして各社先行投資段階にあったり収益性向上のために様々な手を打っていたりでステージが皆バラバラです。そのため、Establishedセクターのように、競合各社の財務・経営・市場関連数値をデータベースからダウンロードしてさくっと分析することができず、歯がゆく思います