Поскольку в качестве переменной для оценки эффективности мы используем годовые значения ФР, при анализе любого промежутка времени более одного года как единого, недифференцированного промежутка возникает риск маскировки существенных годовых колебаний. Периоды и эры, которые мы используем для идентификации релевантных различий в поведении, были бы чрезвычайно зыбкой основой, если бы имели место сильные колебания наших независимых переменных (РП и ОСА как составляющих преимущества по ФР за определенные промежутки времени), которые мы сопоставляем с относительно плавно меняющимися или вообще неизменными различиями в поведении в течение тех же периодов времени.

Чтобы избежать этого, мы проанализировали динамику изменений составляющих элементов преимущества по ФР для каждого из наших попарных сравнений за соответствующие периоды времени. В приведенных ниже таблицах приводятся процентные доли от общего числа наблюдений по всей выборке для каждой сравниваемой пары, которые соответствуют общим цифрам за весь рассматриваемый период.

Например, если мы посмотрим на обобщенную статистику для «чудотворцев» и «стайеров» по всем девяти сравнениям, мы увидим, что в среднем в течение 87 % времени преимущество по годовой валовой прибыли имело тот же знак, что и преимущество по валовой прибыли за весь период сравнения «чудотворцев» со «стайерами». Если рассматривать отдельно периоды относительно высокой рентабельности, это значение возрастает до 90 %, а в периоды относительно низкой рентабельности оно уменьшается до 81 %. Медианное значение в целом и в периоды относительно высокой рентабельности составляет 100 %, то есть это максимальное значение, которое может иметь наш параметр соответствия, и это означает, что не менее половины всего времени имеет место идеальное соответствие между знаком годового значения и средним значением за период.

Рассматривая конкретные попарные сравнения, например Linear Technology с Micropac Industries, мы видим, что средний процент преимущества по ФР, обусловленного преимуществом по валовой прибыли, равен 25,7 %, медианное значение равно 25 %, межквартильный размах (МКР) равен 9,7 %, а соответствие составляет 100 %.

Ниже приведены обобщенные статистические данные для всех трех типов попарных сравнений и для всех 27 попарных сравнений, так что вы сами сможете решить, является ли разброс элементов преимущества за периоды времени, выявленный с помощью наших статистических методов, достаточно малым, чтобы оправдать наши поиски устойчивых различий в поведении за те же периоды.

Обобщенные статистические данные для выборки