Compustat; анализ Deloitte.

Рис. 12. Abercrombie & Fitch («чудотворец»). Одежда для семьи

Рис. 13. Finish Line («стайер»). Одежда для семьи

Рис. 14. Syms («середнячок»). Одежда для семьи

Краткая сводка данных для тройки розничных продавцов одежды

Одежда для семьи

Источники: Compustat; анализ Deloitte.

Рис. 15. Wm. Wrigley Jr. Company («чудотворец»). Кондитерские изделия

Рис. 16. Tootsie Roll Industries («стайер»). Кондитерские изделия

Рис. 17. Rocky Mountain Chocolate Factory («стайер»). Кондитерские изделия

Краткая сводка данных для тройки производителей кондитерских изделий

Кондитерские изделия

Источники: Compustat; анализ Deloitte.

Рис. 18. Weis Markets («чудотворец»). Продовольственные товары

Рис. 19. Publix Supermarkets («стайер»). Продовольственные товары

Рис. 20. Whole Foods Markets («середнячок»). Продовольственные товары

Краткая сводка данных для тройки продавцов продовольственных товаров

Продовольственные товары

Источники: Compustat; анализ Deloitte.

Рис. 21. Merck & Co. («чудотворец»). Фармацевтика

Рис. 22. Eli Lilly & Co. («стайер»). Фармацевтика

Рис. 23. KV Pharmaceutical («середнячок»). Фармацевтика

Краткая сводка данных для тройки фармацевтических компаний

Фармацевтика

Источники: Compustat; анализ Deloitte.

Рис. 24. Heartland Express («чудотворец»). Автомобильные грузоперевозки

Рис. 25. Werner Enterprises («стайер»). Автомобильные грузоперевозки

Рис. 26. P.A.M. Transportation Services («середнячок»). Автомобильные грузоперевозки

Краткая сводка данных для тройки грузоперевозчиков. Автомобильные грузоперевозки

Источники: Compustat; анализ Deloitte.

Рис. 27. Maytag («чудотворец»). Бытовая техника

Рис. 28. HMI Industries («стайер»). Бытовая техника

Рис. 29. Whirlpool («середнячок»). Бытовая техника

Краткая сводка данных для тройки производителей бытовой техники

Бытовая техника

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.