BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Mirota Fryderyk (Uniwersytet Warszawski), Nehrebecka Natalia (Uniwersytet Warszawski, Narodowy Bank Polski)
Tytuł
Wykorzystanie dynamicznych modeli panelowych w badaniach z zakresu finansów przedsiębiorstw na przykładzie modelowania transakcyjnej rezerwy płynności
Dynamic Panel Data Models in Corporate Finance Research on the Example of Cash Holdings
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2017, nr 4 (58), s. 37-61, rys., tab., bibliogr. 24 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Rezerwy, Model dynamiczny, Modelowanie systemowo-dynamiczne, Modele panelowe, Symulacja Monte Carlo, Metody estymacji
Reserves, Dynamic model, System dynamics modelling, Panel model, Monte Carlo simulation, Estimation methods
Uwagi
Klasyfikacja JEL: G30, G32, C23
streszcz., summ.
Abstrakt
Celem artykułu jest porównanie jakości oszacowań otrzymywanych w wyniku zastosowania estymatorów dynamicznych modeli panelowych w odniesieniu do badań z zakresu finansów przedsiębiorstw na przykładzie transakcyjnej rezerwy płynności oraz przedstawienie praktycznych wskazówek dla autorów artykułów empirycznych, służących poprawie jakości estymacji rozważanych przez nich modeli. Porównanie oszacowań przeprowadzono na podstawie symulacji Monte Carlo, wykorzystujących dane o spółkach notowanych na GPW w latach 1999-2012. Wykazano, iż długość panelu oraz występowanie korelacji między efektem indywidualnym podmiotu a początkowymi wartościami zmiennej objaśnianej determinują wybór adekwatnej metody estymacji.(abstrakt oryginalny)

The article aims to compare the performances of dynamic panel data model estimators in corporate finance on the example of cash holdings as well as to provide practical guidance for authors of empirical studies on how to improve the quality of the estimates they consider. The comparison of estimates was based on Monte Carlo simulations using data on companies listed on the Warsaw Stock Exchange in 1999-2012 period. It has been shown that the panel length and the correlation between the firm-level fixed effects and the initial values of the dependent variable determine the choice of an adequate estimation method.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Aivazian V.A., Ge Y., Qiu J., 2005, Debt maturity structure and firm investment, Financial Management, vol. 34, no. 4, s. 107-119.
  2. Andresa Ch., Betzera A., Goergenb M., Renneboog L., 2009, Dividend policy of German firms: A panel data analysis of partial adjustment models, Journal of Empirical Finance, vol. 16, no. 2, s. 175-187.
  3. Arellano M., 2004, Panel Data Econometrics, Oxford University Press, Oxford.
  4. Arellano M., Bond S., 1991, Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations, The Review of Economic Studies, vol. 58, no. 2, s. 277-297.
  5. Arellano M., Bover O., 1995, Another look at the instrumental variable estimation of error-components models, Journal of Econometrics, vol. 68, no. 1, s. 29-51.
  6. Baltagi B.H., 2005, Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley & Sons Ltd, Chichester.
  7. Blundell R., Bond S., 1998, Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models, Journal of Econometrics, vol. 87, no. 1, s. 115-143.
  8. Chang L., Deng K., Wang X., 2016, The dynamic speed of cash-holding adjustment in a transition economy: A new approach and evidence, Emerging Markets Finance and Trade, vol. 52, no. 2, s. 434-448.
  9. Dang V.A., Kim M., Shin Y., 2015, In search of robust methods for dynamic panel data models in empirical corporate finance, Journal of Banking and Finance, vol. 53, s. 84-98.
  10. Elsas R., Florysiak D., 2015, Dynamic capital structure adjustment and the impact of fractional dependent variables, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 50, no. 5, s. 1105-1133.
  11. Fama E.F., French K.R., 2002, Testing trade-off and pecking order predictions about dividends and debt, Review of Financial Studies, vol. 15, no. 1, s. 1-33.
  12. Flannery M.J., Hankins K. W., 2013, Estimating Dynamic Panel Models in Corporate Finance, Journal of Corporate Finance, vol. 19, s. 1-19.
  13. Hayakawa K., 2005, Small Sample Bias Properties of the System GMM Estimator in Dynamic Panel Data Models, Hi-Stat Discussion Paper Series, no. 82, s. 1-28.
  14. Jung H., Kwon H.U., 2007, An Alternative System GMM Estimator in Dynamic Panel Models, Hi-Stat Discussion Paper Series, no. 217, s. 1-15.
  15. Kiviet J.F., 1995, On Bias, Inconsistency, and Efficiency of Various Estimators in Dynamic Panel Data Models, Journal of Econometrics, vol. 68, no. 1, s. 53-78.
  16. Mátyás L., Sevestre P., 2008, The Econometrics of Panel Data, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.
  17. Michalski G., 2013, Płynność finansowa w małych i średnich przedsiębiorstwach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  18. Miller M.H., Orr D., 1966, A model of the demand for money by firms, Quarterly Journal of Economics, vol. 80, no. 3, s. 413-435.
  19. Myers S.C., Majluf N., 1984, Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have, Journal of Financial Economics, vol. 13, no. 2, s. 187-221.
  20. Ozkan A., 2001, Determinants of capital structure and adjustment to long run target: evidence from uk company panel data, Journal of Business Finance and Accounting, vol. 28, no. 1-2, s. 175-198.
  21. Öztekin Ö., Flannery M.J., 2012, Institutional Determinants of Capital Structure Adjustment Speeds, Journal of Financial Economics, vol. 103, no. 1, s. 88-112.
  22. Windmeijer F., 2005, A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators, Journal of Econometrics, vol. 126, no. 1, s. 25-51.
  23. Wojciechowska U., 2001, Płynność finansowa polskich przedsiębiorstw w okresie transformacji gospodarki. Aspekty mikroekonomiczne i makroekonomiczne, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
  24. Zhou Q., Faff R., Alpert K., 2014, Bias correction in the estimation of dynamic panel models in corporate finance, Journal of Corporate Finance, vol. 25, s. 494-513.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/ekt.2017.4.03
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu