公司资本结构影响因素的统计分析

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公司治理理论与资本结构理论是近年来经济学家普遍关注的两个重要领域。自从莫迪尼安尼和米勒共同构建的MM理论开创了现代资本结构理论先河以来,沿着他们的开创性思路,越来越多的经济学家发现,在现实世界中MM定理的完美假设条件并不成立。70年代后期以来,以信息不对称理论为中心的新资本结构理论,开始取代旧资本结构理论登上学术舞台,为资本结构理论的发展注入了新鲜的血液。在我国,公司治理理论与资本结构理论同样成为学者们关注的热点。我国的国有企业正在经历从传统计划体制下的国营企业制度向与市场经济体制相适应的现代企业制度的转轨,转轨过程中所出现的公司治理问题,既反映了西方发达国家公司治理的共性问题,同时也体现出了发展中国家经济转轨时期公司治理的特殊性,这给我国研究资本结构和公司治理的经济学者们提供了广阔的想象空间,同时也给学术界提出了重大的挑战。因此,本文的写作目的在于,在分析资本结构理论与公司治理理论的基础上,在利益相关者理论和契约理论的指引下构建我国公司治理的分析框架,并在这个框架的指引下,利用中国上市公司的具体数据,分析我国上市公司资本结构的影响因素,探讨西方资本结构理论在中国的实际应用。全文共有7章,各章的结构和基本内容如下:第1章——绪论本章主要探讨论文的研究的背景和研究的意义。在分析企业的本质、公司治理和资本结构的概念基础上,笔者重新界定了公司治理和资本结构之间的关系,认为资本结构决定了公司治理,但是也不否认公司治理存在着对资本结构的反作用,正是基于公司治理与资本结构之间的这种关系,笔者认为可以从资本结构入手,探讨我国公司治理问题。随后,笔者介绍了文章的基本思路和各章的安排,最后简要介绍了本文的一些探索性研究。 <WP=4>第2章——理论简介及资本结构影响因素的文献综述本章包括六节,第一节笔者首先构建一个公司治理的分析框架,指出研究公司治理应该从资本结构的研究出发,一方面要进一步研究资本结构理论本身,另一方面也要加强对资本结构理论的实证检验,探讨这些理论在中国的具体应用。第二节到第四节分别介绍了资本结构理论的研究历程、企业契约理论和利益相关者理论;第五节,从国外研究和国内研究两个方面介绍了国内外学者对资本结构影响因素的实证检验,国外研究重点介绍了Rajan 、Saumitra N. Bhaduri等的五篇经典文章,国内研究部分介绍了赵蒲和孙爱英、陆正飞等的五篇文章;第六节,在比较国内外学者的实证研究成果后,笔者认为,国外的研究无论从指标选择还是研究分析方法上都要优于国内研究。第3章——研究方法介绍本章主要介绍本文实证部分将要用到的统计分析方法,包括:主成分分析法、因子分析法、逐步回归分析法以及人工神经网络模型。第4章——资本结构影响因素变量选择本章是一个承上启下的章节,在第2章文献综述的基础上,笔者确定了本文资本结构影响因素的实证研究的变量,包括对资本结构的衡量和资本结构影响因素的衡量,为下文的实证研究做准备。有关资本结构的衡量,笔者在借鉴了Rajan 和Zingales三个层次财务杠杆定义的基础上,根据分析问题的需要从以下五个方面全面衡量财务杠杆:1、总借款与总资产比率2、长期借款与总资产比率3、短期借款与总资产比率4、资产负债率(总负债/总资产)5、总债务与净资产比率(总债务/净资产)资本结构影响因素的选择方面,笔者综合了国内外实证研究的成果,从资本结构、非债务税盾、规模等十个方面选取了十八个指标力求比较全面地反映资本结构的影响因素。第5章——资本结构影响因素的传统统计分析 <WP=5>本章是实证检验的第一部分,全章共分三节,第一节首先对全部变量作了简单的描述性统计,接着利用p-p图和k-s检验法检验本文所选变量的正态性;第二节,笔者采用多元线性回归分析方法将全部变量与五个资本结构衡量指标分别回归,以资产负债率为解释变量的回归方程作为代表全面考察我国上市公司资本结构影响因素与资本结构之间的关系;第三节,为了减轻回归模型中的各解释变量之间的高度相关性导致的多重共线性对模型的影响,笔者利用逐步回归技术,全面考察本文从五个方面衡量的资本结构的影响因素。第6章——资本结构影响因素的现代统计分析本章是实证检验的第二部分,全章共分三节,第一节,笔者在对资本结构的全部影响因素作因子分析后,按照拇指法则提取了6个公共因子,再将所得的六个因子分别与五个资本结构衡量指标回归,以达到简化模型、消除多重共线性的目的。实证结果显示几乎所有回归方程的调整后的都较多元线性回归方程和逐步回归方程有显著的提高,这说明模型的解释力进一步改善;第二节,笔者针对财务数据所固有的离散性、非正态性等特点,采用对数据先验分布要求不高的BP神经网络模型来研究资本结构的影响因素,研究中笔者发现对于6个因子的神经网络模型的收敛效果要优于对全部变量的神经网络模型;第三节,笔者采用了刀切法对前面介绍的四种统计分析方法对资本结构影响因素的预测效果进行检验,结果发现,神经网络模型对资本结构的预?
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