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        物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素實證研究

        2020-11-25 05:52:14周德慧副教授
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2020年22期
        關(guān)鍵詞:回歸系數(shù)營運(yùn)股權(quán)

        周德慧 副教授

        (西安歐亞學(xué)院金融學(xué)院 陜西西安 710065)

        近年來,很多新興物流公司從市場中興起。然而,由于我國物流行業(yè)起步較晚,債務(wù)市場和股票市場目前還不完善,長期負(fù)債率太低,主要依賴于短期流動負(fù)債,存在較大的財務(wù)風(fēng)險以及較高的破產(chǎn)概率等,這些問題的存在成為了物流上市公司長期持續(xù)發(fā)展道路上巨大的障礙和阻力。因此,如何找到影響物流上市公司融資結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素,在提升物流上市公司整體績效方面具有較強(qiáng)的現(xiàn)實作用,并且對物流上市公司的快速、健康、穩(wěn)定的發(fā)展也是具有極其重要的實踐推動意義。

        樣本選擇、數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選擇

        為了數(shù)據(jù)的有效性,基于以下標(biāo)準(zhǔn)對物流上市公司進(jìn)行篩選,剔除ST等財務(wù)出現(xiàn)異常的公司,剔除銷售凈利率為負(fù)的公司,剔除B股公司,最終選定55家物流公司,數(shù)據(jù)的有效區(qū)間是2017-2019年。本文的數(shù)據(jù)主要來自于國泰安經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(CSMAR)以及各上市公司年報。

        選取如下反映物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的14個具體指標(biāo)。股權(quán)結(jié)構(gòu)維度擁有第一大股東持股比例(X1)、前五大股東持股比例(X2)、前三大股東股東持股平方和(X3)這3個指標(biāo);總資產(chǎn)(X4)、營業(yè)總收入(X5)這2個指標(biāo)可以比較全面反映了公司規(guī)模;存貨周轉(zhuǎn)率(X6)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(X7)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X8)這3個指標(biāo)可以比較全面反映了營運(yùn)能力;盈利能力維度擁有凈資產(chǎn)收益率(X9)、銷售凈利率(X10)、每股收益(X11)這3個指標(biāo);總資產(chǎn)增長率(X12)、凈利潤增長率(X13)、營業(yè)收入增長率(X14)這3個指標(biāo)可比較全面反映了成長能力,如表1所示。

        基于因子分析法的影響物流上市公司融資結(jié)構(gòu)關(guān)鍵因素的識別

        (一)因子分析模型建立

        因子分析是將多個變量X1,X2,X3,…,XP綜合為少數(shù)幾個因子F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3,…,F(xiàn)m,揭示多個指標(biāo)與其相對應(yīng)因子之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。具體可以表現(xiàn)為以下公式:

        (二)可行性分析

        KMO取值在0到1之間,一般認(rèn)為KMO值至少0.7以上才可以做因子分析。本文可行性檢驗的KMO值為0.891,且P值為0.000。因此,可以看出本文數(shù)據(jù)適合做因子分析。

        (三)特征根確定和公共因子提取分析

        公共因子是反映原始指標(biāo)間共同信息的因素。因子貢獻(xiàn)率是此因子所對應(yīng)的特征值與所有特征值之和的比值,如表2所示。從表2可以看出,特征值大于1的有5個,前5個主成分占據(jù)了累計方差的75.847%,所以可以提取這5個主成分作為物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的因子,具體可以表述為 F1、F2、F3、F4、F5。

        由表3可以得出此結(jié)論:主成分2擁有3個大載荷的指標(biāo)X1、X2、X3,所以可叫股權(quán)因子;主成分4擁有3個大載荷的指標(biāo)X6、X7、X8所以可叫營運(yùn)因子;主成分5擁有2個大載荷的指標(biāo)X4、X5,所以可叫規(guī)模因子;主成分1擁有3個大載荷的指標(biāo)X9、X10、X11,所以可叫盈利因子;主成分3擁有3個大載荷的指標(biāo)X12、X13、X14,所以可叫成長因子。

        表1 融資結(jié)構(gòu)影響因素指標(biāo)

        表2 特征根與方差貢獻(xiàn)率

        表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

        表4 研究假設(shè)匯總

        物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的實證分析

        (一)變量選擇

        因變量。主流的融資結(jié)構(gòu)代表變量可以用資產(chǎn)負(fù)債率來代替,因此運(yùn)用資產(chǎn)負(fù)債率作為本文融資結(jié)構(gòu)的替代變量作為因變量。自變量。自變量選擇了因子分析法提取的5個主成分。它們分別是規(guī)模因子、盈利因子、營運(yùn)因子、成長因子、股權(quán)因子。

        (二)研究假設(shè)

        股權(quán)高度集中的話,需要管理層等代理人的數(shù)量就會較少,這樣一來,就可以適度地降低代理成本,代理成本降低了,債權(quán)人的利益就會一定程度上受到損害,因此,這種情況下降低債務(wù)杠桿水平才能緩解這一問題?;谝陨戏治?,提出如下假設(shè)(見表4):

        H1:股權(quán)集中度與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的負(fù)因果關(guān)系。

        高成長性公司由于行業(yè)發(fā)展景氣,所以可以借此機(jī)會進(jìn)一步擴(kuò)大自身的規(guī)模發(fā)展壯大,但是由于高成長的公司資金實力還不是特別雄厚,所以如果要發(fā)展壯大,必須要進(jìn)行外部融資,因此那些高成長性公司的總負(fù)債往往會比較高。因此,提出如下假設(shè):

        H2:成長性與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的正因果關(guān)系。

        大公司信息來源渠道相對比較廣闊,而且所掌握信息的準(zhǔn)確性比較高,所以他們能夠提供給債權(quán)人更多信息資源,所以,債權(quán)人出于信息安全和自身利益的考慮,會選擇和大公司合作,因為可以減少合作后帶來的種種風(fēng)險,這樣一來,大公司也就更加容易獲得資金支持。因此,提出如下的假設(shè):

        H3:公司規(guī)模與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的正因果關(guān)系。

        當(dāng)一個企業(yè)擁有較好的營運(yùn)能力,這個企業(yè)的正常運(yùn)營的時候,用的資金反而會更少些,因此,它就不太需要從外部進(jìn)行債務(wù)融資。因此,提出如下假設(shè):

        H4:營運(yùn)能力與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的負(fù)因果關(guān)系。

        有些企業(yè)由于自身的獲利能力較強(qiáng),具有較強(qiáng)的資金實力,具有充足的現(xiàn)金流和資金周轉(zhuǎn)能力,因此,他們一般很少需要進(jìn)行外部負(fù)債,即使是擴(kuò)大規(guī)?;蛘呤沁M(jìn)一步發(fā)展壯大。因此,提出如下假設(shè):

        H5:盈利能力與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的負(fù)因果關(guān)系。

        (三) 回歸模型的建立

        回歸分析法是通過統(tǒng)計數(shù)據(jù),運(yùn)用多個自變量的組合最優(yōu)化建立回歸方程來從而預(yù)測因變量的回歸分析稱為多元回歸分析。其模型一般形式為:

        Y稱為因變量;X1,X2,…,Xk稱為自變量或解釋變量;ε為隨機(jī)誤差;β0,β1,…,βk是回歸系數(shù)。

        (四)回歸結(jié)果分析

        本文采用全部進(jìn)入的方法對模型進(jìn)行逐步回歸?;貧w結(jié)果如表5所示。根據(jù)表5中回歸的結(jié)果,可以看出:

        第一,股權(quán)集中度因子對融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為-1.724,可以通過統(tǒng)計檢驗,且回歸系數(shù)為負(fù),也即股權(quán)集中度越高,融資能力反而越低。

        第二,成長因子對融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為3.500,可以通過統(tǒng)計檢驗,且回歸系數(shù)為正,也即成長性越好,公司融資能力就越強(qiáng)。

        第三,規(guī)模因子對融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為3.917,可以通過統(tǒng)計檢驗,且回歸系數(shù)為正,也即公司規(guī)模越大,公司的融資能力也就越強(qiáng)。

        第四,營運(yùn)因子對融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為0.155,不能通過統(tǒng)計檢驗。

        第五,盈利能力因子對融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為-1.285,不能通過統(tǒng)計檢驗。具體結(jié)果如表6所示。

        結(jié)論

        運(yùn)用因子分析法對物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的多個指標(biāo)進(jìn)行關(guān)鍵因素的提煉,再用多元回歸的方法對物流上市公司融資結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵影響因素進(jìn)行計量分析,結(jié)論發(fā)現(xiàn):第一,提取出了成長因子、股權(quán)因子、規(guī)模因子、營運(yùn)因子、盈利因子這5個主成分。第二,成長因子、規(guī)模因子與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)存在著顯著的正相關(guān)作用。第三,股權(quán)因子與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)存在著顯著的正相關(guān)作用。第四,營運(yùn)因子、盈利因子對融資結(jié)構(gòu)的影響不顯著。

        表5 回歸系數(shù)

        表6 結(jié)果匯總

        綜上,提出優(yōu)化物流上市公司融資結(jié)構(gòu)的對策建議:

        第一,適度降低股權(quán)集中度,形成股權(quán)制衡的局面。股權(quán)集中度一旦過高,就必然會出現(xiàn)股權(quán)融資代理成本過高的局面,所以必須減少絕對股東持股比例,適度增加其他股東持股的比重,形成股權(quán)相互制衡的局面,降低第一大股東控制資本結(jié)構(gòu)決策的權(quán)力和能力。

        第二,適度促進(jìn)企業(yè)的成長速度?;貧w結(jié)果表明:物流上市公司的成長性與融資結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。企業(yè)成長有利于物流上市公司股權(quán)融資,而股權(quán)融資又對企業(yè)成長具有較強(qiáng)的促進(jìn)作用,這種相互轉(zhuǎn)換對融資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化比較有利。

        第三,適度擴(kuò)大企業(yè)經(jīng)營規(guī)模?;貧w結(jié)果表明企業(yè)規(guī)模越大,物流上市公司融資能力越強(qiáng),其抵抗財務(wù)風(fēng)險的能力就越強(qiáng)。因此,物流上市公司應(yīng)適度擴(kuò)大公司規(guī)模,合理選擇和確定資金的來源,拓寬公司的融資渠道。

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