Por lo tanto, el puntaje de apalancamiento también se conoce como la auto-sensibilidad o auto-influencia de la observación. Usando el hecho de que es decir, la predicción es ortoproyección de en el espacio de rango de en la expresión anterior, obtenemos. Tenga en cuenta que este apalancamiento depende de los valores de las variables explicativas de todas las observaciones, pero no de ninguno de los valores de las variables dependientes. Un gran apalancamiento corresponde a que es extremo.

Una regla común es identificar cuyo valor de apalancamiento es más de 2 veces mayor que el apalancamiento medio ver propiedad 2 arriba. Es decir, si , se considerará como un valor atípico. El apalancamiento está estrechamente relacionado con la distancia de Mahalanobis prueba. Específicamente, para alguna matriz , la distancia de Mahalanobis al cuadrado de donde es la fila de del vector de media de longitud , es , donde es la matriz de covarianza estimada de 's.

Esto está relacionado con el apalancamiento de la matriz hat de después de agregarle un vector de columna de unos. Esta relación nos permite descomponer el apalancamiento en componentes significativos para poder investigar analíticamente algunas fuentes de alto apalancamiento. En un contexto de regresión, combinamos funciones de apalancamiento e influencia para calcular el grado en que los coeficientes estimados cambiarían si elimináramos un solo punto de datos.

Young usa una versión de esta fórmula después de residualizar los controles. Para obtener intuición sobre esta fórmula, tenga en cuenta que captura el potencial de una observación para afectar los parámetros de regresión y, por lo tanto, captura la influencia real de las desviaciones de esas observaciones de su valor ajustado en los parámetros de regresión.

Luego, la fórmula divide por para tener en cuenta el hecho de que eliminamos la observación en lugar de ajustar su valor, lo que refleja el hecho de que la eliminación cambia más la distribución de covariables cuando se aplica a observaciones de alto apalancamiento es decir, con valores de covariables atípicos. Both of these measures depend on sales: if the unit variable cost is constant, apalancamiento wikipedia , then as sales increase, operating leverage as measured by fixed costs apalancamiento wikipedia total costs or variable costs decreases.

Contribution Margin is a measure of operating leverage: the higher the contribution margin is the lower variable costs are as a percentage of total coststhe faster the profits increase with sales. Note that unlike other measures of operating leverage, in the linear Cost-Volume-Profit Analysis Model, contribution margin is apalancamiento wikipedia fixed apalancamiento wikipedia, and does not change with Sales.

Operating leverage can also be measured in terms of change in operating income for a given change in sales revenue. The Degree of Operating Leverage DOL can be computed in apalancamiento wikipedia number of equivalent ways; one way it is defined as the ratio of the percentage change in Operating Income for a given percentage change in Sales Brighamp.

This can also be computed as Total Contribution Margin over Operating Income :. Alternatively, as Contribution Margin Ratio over Operating Margin :.

Assuming the model, for a given level of sales, the DOL is higher the higher fixed costs are an example : for a apalancamiento wikipedia level of sales and profit, a company with higher fixed costs has a lower Operating Income, and hence its Operating Income increases more rapidly with Sales than a company with lower fixed costs and correspondingly lower contribution margin and higher Operating Income. Hence from a life cycle cost analysis perspective, apalancamiento wikipedia , the ratio of preproduction costs e.

design widgets versus incremental production costs e. produce a apalancamiento wikipedia is a useful measure of operating leverage. Outsourcing a product or service is a method used to change the ratio of fixed costs to variable costs in a business. Outsourcing can be used to change the balance of this ratio by offering a move from fixed to variable cost and also by making variable costs more predictable.

Brigham, Eugene F. From Wikipedia, the free encyclopedia. Categories : Financial ratios Management accounting. Hidden categories: Pages with non-numeric formatnum arguments. Navigation menu Personal tools Not logged in Talk Contributions Create account Log in. Operating leverage can also be measured in terms of change in operating income for a given change in sales revenue.

The Degree of Operating Leverage DOL can be computed in a number of equivalent ways; one way it is defined as the ratio of the percentage change in Operating Income for a given percentage change in Sales Brigham , p.

This can also be computed as Total Contribution Margin over Operating Income :. Alternatively, as Contribution Margin Ratio over Operating Margin :. Assuming the model, for a given level of sales, the DOL is higher the higher fixed costs are an example : for a given level of sales and profit, a company with higher fixed costs has a lower Operating Income, and hence its Operating Income increases more rapidly with Sales than a company with lower fixed costs and correspondingly lower contribution margin and higher Operating Income.

Hence from a life cycle cost analysis perspective, the ratio of preproduction costs e. design widgets versus incremental production costs e. produce a widget is a useful measure of operating leverage. Outsourcing a product or service is a method used to change the ratio of fixed costs to variable costs in a business. Outsourcing can be used to change the balance of this ratio by offering a move from fixed to variable cost and also by making variable costs more predictable.

Brigham, Eugene F.

En estadística y en particular en análisis de regresión , el apalancamiento es una medida de qué tan lejos están los valores de las variables independientes de una observación de los de las otras observaciones. Los puntos de alto apalancamiento , si los hay, son valores atípicos con respecto a las variables independientes.

Es decir, los puntos de alto apalancamiento no tienen puntos vecinos en el espacio, donde es el número de variables independientes en un modelo de regresión.

Esto hace que el modelo ajustado probablemente pase cerca de una observación de alto apalancamiento. Por lo tanto, los puntos de alto apalancamiento tienen el potencial de causar grandes cambios en las estimaciones de los parámetros cuando se eliminan, es decir, para ser puntos de influencia.

Aunque un punto influyente normalmente tendrá un apalancamiento alto, un punto de apalancamiento alto no es necesariamente un punto influyente. El apalancamiento se define típicamente como los elementos diagonales de la matriz del sombrero.

Considere la regresión lineal modelo ,. Es decir, donde, es la matriz de diseño cuyas filas corresponden a las observaciones y cuyas columnas corresponden a las variables independientes o explicativas. Por lo tanto, el puntaje de apalancamiento puede verse como la distancia 'ponderada' entre la media de 's ver su relación con la distancia de Mahalanobis. Por lo tanto, el puntaje de apalancamiento también se conoce como la auto-sensibilidad o auto-influencia de la observación.

Usando el hecho de que es decir, la predicción es ortoproyección de en el espacio de rango de en la expresión anterior, obtenemos. Tenga en cuenta que este apalancamiento depende de los valores de las variables explicativas de todas las observaciones, pero no de ninguno de los valores de las variables dependientes. Un gran apalancamiento corresponde a que es extremo. Una regla común es identificar cuyo valor de apalancamiento es más de 2 veces mayor que el apalancamiento medio ver propiedad 2 arriba.

Es decir, si , se considerará como un valor atípico. El apalancamiento está estrechamente relacionado con la distancia de Mahalanobis prueba. Específicamente, para alguna matriz , la distancia de Mahalanobis al cuadrado de donde es la fila de del vector de media de longitud , es , donde es la matriz de covarianza estimada de 's. Esto está relacionado con el apalancamiento de la matriz hat de después de agregarle un vector de columna de unos.

Esta relación nos permite descomponer el apalancamiento en componentes significativos para poder investigar analíticamente algunas fuentes de alto apalancamiento. En un contexto de regresión, combinamos funciones de apalancamiento e influencia para calcular el grado en que los coeficientes estimados cambiarían si elimináramos un solo punto de datos.

Young usa una versión de esta fórmula después de residualizar los controles. Para obtener intuición sobre esta fórmula, tenga en cuenta que captura el potencial de una observación para afectar los parámetros de regresión y, por lo tanto, captura la influencia real de las desviaciones de esas observaciones de su valor ajustado en los parámetros de regresión.

Luego, la fórmula divide por para tener en cuenta el hecho de que eliminamos la observación en lugar de ajustar su valor, lo que refleja el hecho de que la eliminación cambia más la distribución de covariables cuando se aplica a observaciones de alto apalancamiento es decir, con valores de covariables atípicos.

Surgen fórmulas similares cuando se aplican fórmulas generales para funciones de influencias estadísticas en el contexto de regresión. En otras palabras, la puntuación de apalancamiento de una observación determina el grado de ruido en la predicción errónea del modelo de esa observación, con un apalancamiento más alto que conduce a menos ruido.

Esto se deduce del hecho de que es idempotente y simétrica y , por lo tanto,. El residuo estudentizado correspondiente , el residual ajustado por su varianza residual estimada específica de la observación, es entonces. donde es una estimación apropiada de. El apalancamiento parcial PL es una medida de la contribución de las variables independientes individuales al apalancamiento total de cada observación. Es decir, PL es una medida de cómo se agregan los cambios a medida que se agrega una variable al modelo de regresión.

donde es el índice de la variable independiente, es el índice de observación y son los residuos de la regresión frente a las restantes variables independientes. Tenga en cuenta que el apalancamiento parcial es el apalancamiento del punto en la gráfica de regresión parcial para la variable. Los puntos de datos con gran apalancamiento parcial para una variable independiente pueden ejercer una influencia indebida en la selección de esa variable en los procedimientos de creación de modelos de regresión automática.

Muchos programas y paquetes de estadísticas, como R , Python , etc. Source Authors. Čeština Deutsch Français Italiano Nederlands Polski Português Русский Türkçe Norsk Svenska Dansk Suomen kieli Magyar Română. Previous article Next article. De Wikipedia, la enciclopedia libre. You may redistribute it, verbatim or modified, providing that you comply with the terms of the CC-BY-SA.

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From Wikipedia, the free encyclopedia. Popular Posts. Se dice de una persona en general que tiene poder, autoridad, do See our User Agreement and Privacy Policy. Un ejemplo del apalancamiento financiero lo constituye la especulación inmobiliaria en el mercado de la vivienda. Por ejemplo para una empresa, este proceso la obligará a incluir pérdidas adicionales en su balance, lo que deteriorará de nuevo su solvencia. Beneficial trading terms

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