美国资本结构的分位数回归方法

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英文标题：
《Capital Structure in U.S., a Quantile Regression Approach with
  Macroeconomic Impacts》
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作者：
Andreas Kaloudis, Dimitrios Tsolis
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  The major perspective of this paper is to provide more evidence into the empirical determinants of capital structure adjustment in different macroeconomics states by focusing and discussing the relative importance of firm-specific and macroeconomic characteristics from an alternative scope in U.S. This study extends the empirical research on the topic of capital structure by focusing on a quantile regression method to investigate the behavior of firm-specific characteristics and macroeconomic variables across all quantiles of distribution of leverage (total debt, long-terms debt and short-terms debt). Thus, based on a partial adjustment model, we find that long-term and short-term debt ratios varying regarding their partial adjustment speeds; the short-term debt raises up while the long-term debt ratio slows down for same periods.
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中文摘要：
本文的主要观点是，通过关注和讨论美国企业特定和宏观经济特征的相对重要性，为不同宏观经济状态下资本结构调整的实证决定因素提供更多证据。本研究通过关注分位数回归法，用于调查公司特定特征和宏观经济变量在杠杆分布的所有分位数（总债务、长期债务和短期债务）中的行为。因此，基于部分调整模型，我们发现长期和短期债务比率随其部分调整速度而变化；短期债务上升，而同期长期债务比率下降。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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关键词：分位数回归 资本结构 回归方法 分位数 econometrics

Rajanand Luigi Zingales（1996）通过调查主要工业化国家的上市公司的决策，分析了资本结构的决定因素，并提供证据表明，在总体水平上，美国的公司杠杆在其他七国集团国家的横截面样本中具有类似的相关性。此外，估计表明，美国公司的杠杆率与资产有形性和公司规模呈正相关，与市场账面比率和盈利能力呈负相关，其次是最近的国际证据。（Booth.（2001）和De Jong。(2008)). 正如John K.Graham（1996）所述，通过使用1980年至1992年间10000多家公司的年度数据，检验了债务的累进使用是否与模拟的公司特定边际税率正相关，该税率解释了净营业损失、替代最低税和投资税收抵免。作者提供的证据表明，高税率企业发行的低税率对应物少于其债务。John K.Wald（1999）在其研究结果中，在一项实证研究中，考察了与美国、英国、德国、日本和法国资本结构相关的因素，结果表明所有国家的杠杆率都很相似。然而，长期负债与资产比率与盈利能力、规模和增长之间的相关性存在差异。具体而言，作者在Raghuram G.Rajan和Luigi Zingales（1996）的前期研究中，通过对美国3300家公司的总样本进行回归分析，发现杠杆率和盈利能力之间存在负相关。这项研究的结果表明，各国资本结构的不同选择以及法律和制度差异之间存在联系。

郑申仁，郑一秀。（2006）利用包括美国在内的45个国家的公司样本，发现投资者保护在资本结构的决定因素中起着重要作用：债权人保护较好的国家的公司杠杆率较高，而股东权利保护较好的国家的公司使用更多的股权基金。黄荣兵（Rongbing Huang）和杰伊·里特（Jay R.Ritter）（2009）研究了外部融资决策的时间序列模式，并指出，当股本成本较低时，公开交易的美国企业会用外部股权为其融资不足提供更多资金。股本成本的历史价值通过对企业历史融资决策的影响，对企业的资本结构产生长期影响。作者还提出了一种替代和创新的计量经济学技术，以处理对目标杠杆调整速度估计的偏差。该研究提供的证据表明，在控制了企业固定效应和资本结构的传统决定因素后，财务杠杆的半衰期为3.7年，以尚可的速度向目标杠杆靠拢。因此，根据市场时机理论，黄荣兵和Jay R.Ritter发现，当预期ERP较低时，企业用净外部股本为其融资负债提供更大比例的资金。正如Reint Gropp和Florian Heider（2010）在美国和欧洲大型银行样本中所述，未观察到的时间不变银行固定效应最终是银行资本结构的最重要决定因素，银行杠杆率收敛于银行特定的时间不变目标。

然而，文献中有大量参考文献，主要集中在美国的样本上（Jacelly Cespedes、Maximilliano Gonzalez、Carlos A.Molina（2010）、Douglas O.Cook、Tian Tang（2010）、"Ozde"Oztekin、Mark J.Flannery（2011）、Amarjit Gill、Nahum Biger、NeilMathur（2011））。Jacelly Cespedes、Maximilliano Gonzalez、Carlos A.Molina（2010）使用七个国家的样本评估了拉丁美洲公司的资本结构决定因素。拉丁美洲的公司拥有很高的所有权集中度，这一事实为研究所有权集中度如何解释公司的资本结构创造了一个理想的环境。本研究发现，杠杆率与股权集中度之间存在正相关关系。此外，研究表明，杠杆率与增长之间存在正相关关系。因此，规模越大的公司拥有更多的有形资产，而利润越低的公司则杠杆率越高。本文的一个关键要素是利用有限和无限的复发来区分企业影响与企业特定和宏观经济变量。结果表明，由于公司的特定特征，出现了各种类型。Douglas O.Cook，Tian Tang（2010）通过使用两个动态部分调整资本结构模型，估计了几个宏观经济因素对资本结构调整速度向目标杠杆的影响，并发现证据证实，与弱宏观经济状态相比，在最优宏观经济状态下，企业更快地向目标调整杠杆。Hall等人。

（2006）表明，长期债务与资源结构和公司规模密切相关，与年龄相反；快速增长与效益、资源结构、规模和年龄有着不利的关系，尤其与发展有着重要的关系。在说明性变量的很大一部分中，发现了企业之间的巨大差异。"Ozde"Oztekin，Mark J.Flannery（2011），Douglas O.Cook，Tian Tang（2010），比较各国公司的资本结构调整，并调查制度差异是否适合解释估计调整速度的差异。与动态权衡理论一致的作者发现，法律和金融传统与企业调整速度显著相关。Sinan（2010）证明杠杆率和盈利能力之间存在正相关关系。这是因为，当使用财务杠杆时，息税前收益的变化会带来每股处置前利润的更大变化。高杠杆意味着销售额的微小变化会导致运营利润的巨大变化，反之亦然。最近，Amarjit Gill、Nahum Biger、Neil Mathur（2011）选择了272家在纽约证券交易所上市的美国公司，从2005年到2007年，为期三年。实证结果表明，与Raghuram G.Rajan和Luigi Zingales（1996）的研究结果相比，总债务与总资产和服务业盈利能力之间存在正相关关系。

相反，在制造业，结果表明长期债务与总资产和盈利能力、短期债务与总资产和盈利能力以及总债务与总资产和盈利能力之间存在三种正相关关系。在Mokhova和Zinecker（2013）的调查结果中，资本结构与主权FICO得分之间的关系检验表明了评级公司在评估价值方面的差异，这可以通过各种金融变量及其在关联违约可能性模型中的权重来澄清。资本结构和FICO评估之间的联系质量还取决于资本结构和国家具体情况的衡量。Koksal和Orman（2015）认为，权衡理论为优序理论提供了对每个公司资本结构的一个近似描述。此外，权衡理论似乎特别适合于理解非生产部门中大量私营企业的融资决策，以及当金融环境总体稳定时。

研究的结论是，权衡理论是一个优于优序理论的系统。然而，一些作者用分位数回归的方法检验了资本结构的决定因素，以研究不同分位数的公司杠杆效应。Bassam Fattouh、Laurence Harris和Pasquale Scaramozzino（2008）证明，通过假设杠杆的分布，条件分位数回归方法在英国公司样本中生成了关于杠杆率最合适选择的新信息，发现不仅在不同的分布分位数上回归系数的估计效果不同，而且变量的效果在低杠杆和高杠杆企业之间也会发生变化。Dimitris Margaritis和Maria Psillaki（2010）研究了杠杆率与公司效率之间的关系。作者考虑了杠杆对公司绩效的影响以及反向因果关系，并使用12240家新西兰公司的样本测试了不同分位数的杠杆态度。他们发现证据支持Jensen和Meckling（1976）使用分位数回归分析的代理成本模型的理论预测。我们试图确定哪种资本结构理论（权衡理论、代理成本理论和优序理论）最适合从实证上解释美国企业的资本结构。因此，本研究的任务是分析每种理论的变量，并确定最能解释长期债务杠杆、短期债务杠杆和总债务杠杆指数的变量。

本文通过使用关键变量的paneldata实证模型，检验了资本结构理论在美国经济中的适用性。使用随机或固定效应的面板模型，可以控制公司不可观察的个体效应对估计参数的影响。分析期从1970年到2014年，包括不同的市场阶段和各种股市崩盘和繁荣。金融危机前几年的特点是，美国公司对其自有资金（杠杆）的敞口过度积累。我们发现杠杆率与盈利能力和公司规模之间存在负相关。我们的研究结果表明，企业融资的方式与迈尔斯（1984）的啄序理论一致。此外，我们发现有形资产与杠杆率之间存在正相关关系，而流动性与杠杆率之间存在负相关关系，这也符合迈尔斯（1984）的啄序理论。覆盖风险的资本要求对于确保有足够的自有资金覆盖意外损失至关重要。然而，危机表明，仅凭这些要求不足以防止美国公司承担过度和不可持续的杠杆风险。这意味着，正如凯斯特（1986）的研究所示，美国公司不会利用其投资机会增加或减少债务。此外，我们观察到杠杆率与公司规模之间存在负相关。这意味着你。S、 企业不会利用投资机会增加外债，也不会直接进行内部融资和额外借贷，但这会使它们面临巨大的系统性风险。

研究还表明，赤字是由债务融资的，Shyam Sunder和Myers（1999）对美国公司也发现了类似的结果。上述研究均未将资本结构决定中的企业特殊性与调整速度相结合，并采用分位数回归方法研究不同经济状态下宏观经济变量与企业特殊性的关系。本文的主要目的是在宏观经济条件发生变化时，得出相对重要的宏观经济变量VS企业的具体特征。据我们所知，这篇论文是第一次利用这一时期的大量数据来检验资本结构理论对美国企业的适用性。我们的研究在许多方面不同于以往的文学研究。我们建议对这部文献做出一些贡献。因此，本文从以下几个方面对资本结构动态决定的最新研究做出了贡献：我们首次研究了哪些变量会影响美国公司非常大数据的杠杆率，数据量最大，研究范围扩大到几乎所有业务类别。结果是样本量增加到28793家公司和340865个观察值，这是有关美国经济的研究文献中最大的样本量，分析周期是研究文献中迄今为止最长的；此外，以往的研究是分散的，方法是在不同宏观经济状态下的固定效应模型中进行分位数回归。本文的其余部分如下所述。第2节描述了数据和方法学方法、方法集和一些初步统计数据。第3节介绍和模型。

第4节提供了实证结果。方法和数据一开始，我们检查我们的面板数据模型是固定效应模型还是随机效应模型。通过Hausman检验，我们发现我们的模型是一个固定效应模型。面板数据模型使我们能够控制公司不可观察的个体效应对估计参数的影响。就我们所知，面板数据最适合于检查一种动态现象，即与时间序列相比，跨时间变化的动态现象，或者由于多重共线性的存在，既不表示动态关系也不产生估计的跨截面数据的准确性很高。此外，面板数据为我们提供了更高精度的估计，而他们使用的总观测数是两种评估中使用的时间序列或横截面数据的两倍以上。最后，利用面板数据，可以控制企业之间变化但随时间变化稳定的不变要素。为了在固定效应模型和随机效应模型之间选择最合适的模型，通过Hausman（1978）检验，固定效应模型最适合我们的研究。该模型遵循Cook和Tang（2010）以及Oztekin和Flannery（2012）的基本原理，我们使用部分调整模型，该模型假设目标债务比率 来自公司 当时, 由以下人员给出：               哪里   是常数项， 是企业未观察到的异质性   和 分别是企业特定变量和宏观经济变量的（列）向量，     是企业特定变量的（行）系数向量，以及     宏观经济变量的（row）系数。