实证分析部分(加入了稳健性检验).docx

实证分析部分1. 非效率投资估计表1 非效率投资估计模型多元回归结果Constant1.080*(3.06)Growthi,(t-1)-0.00000153(-0.10)Lev i,(t-1)0.142*(19.85)Cash i,(t-1)-0.552*(-3.94)Size i,(t-1)-0.0441*(-2.74)Eps i,(t-1)0.0599(1.51)I i,(t-1)0.00742(0.28)年度控制R方0.0426调整的R方0.0416F统计量40.90*N10114注:*、*、*分别表示显著性水平为10%、5%、1%(双尾检验)时，检验统计量统计显著。利用样本上市公司2008至2013年(PS:自变量滞后一期所以07年不是有效观测期)的10114个有效观测点代入richardson投资期望模型进行多元线性回归之后，得到的回归结果如表1所示，其中方程整体显著性F检验的F值达到了40.90，在1%的显著性水平下达到了统计显著，说明表1所示的投资期望模型对样本企业的投资水平具有显著的解释能力，其中公司资产负债率Lev、货币资金持有量Cash、资产规模Size与企业投资水平表现出的显著的相关性，利用投资期望模型估计得到残差的绝对值作为度量企业非效率投资程度UOI的测度指标，其中发生过度投资即残差大于0的观测点有4362个，而发生投资不足情况的观测点有5752个。2. 描述性统计在利用上一步骤估计所得的非效率投资作为因变量，进行非效率投资和过度自信关系的实证研究之前，首先对研究样本的因变量和各自变量进行描述性统计，由于OC数据截止至2012年，因此2013年不作为回归的样本期，在剔除数据缺失的观测点后，得到7868个样本点。非效率投资的指标值由上一步骤投资期望模型的残差绝对值获得，为了避免非效率投资极端值对后续实证研究的不利影响，如造成估计偏误等，预先利用Winsorize方法对非效率投资的异常值进行处理，用相应分位数的值替代分位数之外的值，在这里我们选取95%和5%作为两个分界点对数据进行winsorize化。 各变量的描述性统计结果如表2所示。从表2的描述性统计结果可以看出。在观测期间内，样本上市公司非效率投资的平均值为0.107。此外，样本企业内部现金流的平均值为7.0075亿元，标准差为77.9997，说明样本上市企业的内部现金流水平存在较大的差异。表2 变量描述性统计结果平均值中位数最大值最小值标准差5%分位数95%分位数观测数UOIi,t0.1070.09020.29150.00870.07950.00870.29157868OCi,t0.49290100.5017868FCFi,t7.00750.89723190-22477.9997-3.956520.5657868Growthi,t20.18630.1227134607.058-11527.0583-0.33180.91227868Levi,t0.59240.5078142.71780.00172.46020.12810.84987868Epsi,(t-1)0.32180.248.44-4.210.5356-0.271.137868Sizei,t21.783521.665328.405210.84221.365619.895824.1817868表3 样本企业管理者过度自信情况描述性统计结果年度管理者过度自信样本企业数量样本企业总数管理者过度自信样本企业所占比例2008698133652.25%2009761145052.48%2010789150052.60%2011784164847.57%2012846193443.74%总体3878786849.29%表3列示了样本企业管理者过度自信情况的各年份描述性统计结果，由表3可知，发生管理者过度自信的样本企业占当年样本企业数量比例最高的年份为52.60%，2008年这一比重为52.25%，2009年的为52.48%，2008至2011年的这一比重情况大致相同。然而到2011年之后，发生管理者过度自信的样本企业所占比例发生了明显下降，11年为47.57%，12年仅为43.74%。3. 相关分析表4 样本企业管理者过度自信情况描述性统计结果OCi,tFCFi,tGrowthi,tLevi,tEpsi,(t-1)Sizei,tOCi,t1.000-0.040-0.0120.031-0.093-0.222FCFi,t-0.0401.000-0.002-0.0030.0640.253Growthi,t-0.012-0.0021.0000.000-0.013-0.002Levi,t0.031-0.0030.0001.0000.001-0.156Epsi,(t-1)-0.0930.064-0.0130.0011.0000.292Sizei,t-0.2220.253-0.002-0.1560.2921.000上一部分给出了非效率投资和过度自信关系检验模型中各变量的描述性统计情况，在进一步利用多元回归对模型进行拟合之前，应该先对各自变量进行相关性分析，以便对潜在的多重共线性情况进行判断，排除由于有害多重共线性造成的估计偏误。各自变量的相关系数矩阵如表4所示，其中，绝大部分自变量之间的相关系数在0.05以内，少数相关系数达到0.2以上，均小于0.5，说明并不存在有害的多重共线性，不会对接下来的多元回归造成有害影响。4. 多元回归及结果分析在完成了对因变量以及解释变量的描述性统计分析以及相关性检验之后，进一步利用样本数据，建立先前设定的研究企业非效率投资与管理者过度自信关系的多元回归模型，对各假设进行检验，多元回归结果如表5所示。为了保证系数估计值不至于太小，在进行回归时，UOI统一乘以100，以%为单位。表5 非效率投资与管理者过度自信关系的多元回归结果Constant34.9771*(22.18)OCi,t0.6892*(3.82)FCFi,t0.0118*(9.80)OCi,t* FCFi,t0.0097*(2.56)Growthi,t0.0001*(2.60)Levi,t0.1734*(4.81)Epsi,t0.3692*(2.16)Sizei,t-1.1449*(-15.92)R方0.0522调整的R方0.0513F统计量61.80*N7868注:*、*、*分别表示显著性水平为10%、5%、1%(双尾检验)时，检验统计量统计显著。由表5的回归结果可知，方程整体显著性F检验的统计量为61.80，在1%的显著性水平下统计显著，有力支持了非效率投资与管理者过度自信关系的回归模型设定的合理性。下面考虑各变量的系数估计结果，首先考虑管理者过度自信OC的系数估计结果，OC的系数估计值为0.6892，对应的t统计量为3.82，在1%的显著性水平下统计显著。这一实证结果说明了企业的非效率投资与管理者过度自信的显著正相关关系，同时其经济意义说明了在其他条件保持不变的情况下，上市企业的管理者发生过度自信时，上市企业的非效率投资水平将显著高于管理者未出现过度自信的样本企业。类似可知企业内部现金流水平FCF的系数估计结果也在1%显著性水平下显著为正，说明了企业内部现金流水平与企业非效率投资水平显著的正相关关系。再考虑管理者过度自信与企业内部现金流交叉项OC* FCF的系数估计结果，由表5可知，过度自信与内部现金流交叉项OC* FCF的系数估计值为0.0097，对应的t统计量达到了9.80，在1%的显著性水平下统计显著。过度自信与内部现金流交叉项的系数估计结果显著为正，说明了管理者过度自信与企业内部现金流一起对企业的非效率投资水平存在着交互效应，当企业管理者存在过度自信时，其将通过企业的内部现金流对企业的非效率投资水平产生影响，总体而言，当企业的内部现金流越大时，企业管理者出现过度自信对非效率投资水平的正向影响更大，也即内部现金流越充足，由管理者过度自信引发的非效率投资水平越高。(您可以在这里增加内容：上述实证分析结果验证了假设x和假设xx。在这里作讨论。)此外观察各控制变量的系数估计结果，公司成长机会，资产负债率，上年盈利水平被发现与企业非效率投资水平存在着显著的正向关系，而企业规模的系数估计值则在1%的显著性水平下显著为负，说明规模越大的企业，对应的非效率投资水平更低，一定程度反映了规模更大的企业对于管控投资非效率的组织优势。5. 稳健性检验首先采用稳健性回归，即采用了White稳健标准误差的稳健性回归考虑回归分析的稳健性，结果如表6所示。可知在利用White稳健标准误差进行系数显著性检验之后，主要研究变量系数估计结果的显著性并没有发生明显变化，所显示的实证结果也与前文一致。表6 非效率投资与管理者过度自信关系的多元稳健性回归结果Constant34.9771*(19.04)OCi,t0.6892*(3.86)FCFi,t0.0118*(8.98)OCi,t* FCFi,t0.0097(1.49)Growthi,t0.0001*(11.26)Levi,t0.1734*(2.18)Epsi,t0.3692*(1.89)Sizei,t-1.1449*(-13.59)R方0.0522调整的R方0.0513F统计量61.80*N7868注:*、*、*分别表示显著性水平为10%、5%、1%(双尾检验)时，检验统计量统计显著。 更换控制变量Growth为TobinQ值，Eps为Roa，进一步进行回归，结果如表7所示，可知各主要的研究变量的系数估计结果未发生明显变化。表7 非效率投资与管理者过度自信关系的多元回归结果Constant33.5406*(21.94)OCi,t0.6423*(3.57