現(xiàn)金持有量影響因素模型驗(yàn)證

許子涵

一、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

模型設(shè)計(jì)

設(shè)公司現(xiàn)金持有量為因變量，企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流量、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、現(xiàn)金替代物為財(cái)務(wù)特征自變量，從而建立公司現(xiàn)金持有量的影響因素模型如下，此公式也是本篇主要要驗(yàn)證的模型：

Cashit=α0+β1 Sizeit+β2 Fleveit+β3 Debtit+β4 Cflowit+β5 Abilityit+β6 Liqit+εit

Cashit表示i公司在t=2008—2018年的現(xiàn)金持有量;〖Size〗_it表示i公司在t=2008—2018年的公司規(guī)模;……

變量說明

公司現(xiàn)金持有量受多種因素協(xié)同影響，其中包含公司財(cái)務(wù)特征因素如公司規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流量、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、現(xiàn)金替代物及其他一些不能量化因素（例如政策因素、環(huán)境因素等）。詳見表1。

（三）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文通過使用國泰安CSMAR數(shù)據(jù)，選取我國滬深A(yù)股的公司作為研究樣本，收集了 2008—2018年我國 A 股上市公司財(cái)務(wù)情況的樣本數(shù)據(jù)。為了保障實(shí)證結(jié)果可驗(yàn)證，對數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理，以處理后的數(shù)據(jù)代表我國上市公司總體研究現(xiàn)金持有量影響因素，利用 Excel、Stata14. 0軟件對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和相關(guān)處理。

1. 剔除了全部 ST 公司數(shù)據(jù)，即剔除連續(xù)虧損公司。由于此類企業(yè)現(xiàn)金持有量及其相

關(guān)變量也會(huì)發(fā)生非正常的變化，而在正常經(jīng)營狀態(tài)下的公司現(xiàn)金持有情況才對本文具有研究意義;

2. 剔除了金融類公司數(shù)據(jù)。因金融類公司由于自身業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，現(xiàn)金持有量大;

3. 剔除當(dāng)年 IPO 上市公司數(shù)據(jù);

4. 剔除數(shù)據(jù)缺失上市公司數(shù)據(jù)。由于本文選取多個(gè)變量，所以對上市公司資料完備性要求較高，因此剔除數(shù)據(jù)缺失上市公司。

5.為避免極端值對回歸結(jié)果產(chǎn)生的影響，對模型中的所有連續(xù)變量采用取臨界值0.025的winsor縮尾處理。

二、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

從選取的變量指標(biāo)來看，我國上市公司規(guī)模（Size）中位數(shù)為21.78，均值為21.95;財(cái)務(wù)杠桿（Fleve）中位數(shù)為0.45，均值為0.45;現(xiàn)金流量（Cflow）均值為0. 06，中位數(shù)為0.06，這三者的均值、中位數(shù)差異小，且標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明我國上市公司的規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿和現(xiàn)金流分布都相對較均勻。債務(wù)期限結(jié)構(gòu)（Debt）中位數(shù)為1.26，均值為2.02，表明我國 A 股上市公司的債務(wù)融資結(jié)構(gòu)中短期債務(wù)占比大。總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率指標(biāo)（Ability）的平均值為0.04，最大值為0.20，最小值為 -0.13，中位數(shù)為0.04，表明絕大多數(shù)樣本公司獲取現(xiàn)金的能力普遍較弱。

（二）變量的相關(guān)系數(shù)表

包括Pearson相關(guān)系數(shù)和spearman相關(guān)系數(shù)，及它們的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果。

由于本文從財(cái)務(wù)特征因素中選取了多個(gè)現(xiàn)金持有量的影響因素，所以檢驗(yàn)各因素之間是否存在多重共線性問題十分必要。當(dāng)相關(guān)系數(shù)絕對值介于 0. 5（含 0. 5） ～0. 8（不含 0. 8）之間，變量之間呈中度相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)絕對值低于0. 3，可判斷變量間相關(guān)程度特別弱。

通過表3可知各變量之間的相關(guān)系數(shù)基本都在 0. 8以下，除現(xiàn)金持有量（Cash）與債務(wù)期限結(jié)構(gòu)（Debt）、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)（Debt）與財(cái)務(wù)杠桿（Fleve）之間的相關(guān)系數(shù)大于 0. 5之外，表明變量之間存在中度相關(guān)。其余變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0. 5，因此可判斷各變量間的相關(guān)性小，初步得出各變量之間不存在多重共線性問題的結(jié)論。

（三）回歸檢驗(yàn)及結(jié)果分析

從表 5 可以看出該模型經(jīng)過調(diào)整的可決系數(shù)R2為0.477，說明選定的模型自變量對現(xiàn)金持有水平的回歸方程的擬合程度相對較好。模型的 F 統(tǒng)計(jì)量值為1398.165，說明回歸模型在1% 的顯著水平上因變量和自變量之間的線性關(guān)系顯著，即公司規(guī)模，財(cái)務(wù)杠桿、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流量、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、現(xiàn)金替代物、對公司現(xiàn)金持有量有顯著影響，可以使用線性模型來研究各變量之間的相關(guān)關(guān)系。

表 6 所選的自變量中，公司規(guī)模（Size）、財(cái)務(wù)杠桿（Fleve）、現(xiàn)金替代物（Liq）和與我國上市公司現(xiàn)金持有量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)（Debt）、現(xiàn)金流量（Cflow）、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率（Ability）我國上市公司現(xiàn)金持有量呈顯著正相關(guān)關(guān)系。從單個(gè)解釋變量的角度分析：

1. 公司規(guī)模（Size）相關(guān)系數(shù)為負(fù)，在1%的顯著水平上通過檢驗(yàn)，即公司規(guī)模與公司現(xiàn)金持有量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，其系數(shù)值表明公司規(guī)模（Size）增加1個(gè)百分點(diǎn)，將使公司現(xiàn)金持有量（Cash）減少0.005個(gè)百分點(diǎn)，計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果與理論分析一致。

2. 公司財(cái)務(wù)杠桿（Fleve）與現(xiàn)金持有量負(fù)相關(guān)，表明中國上市公司的債務(wù)水平越高，其現(xiàn)金持有量越少。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究，銀行貸款是我國上市公司融資的主要來源，較高比例的銀行貸款公司，其高杠桿說明公司具有較高的信用水平，銀企關(guān)系良好，降低了信息不對稱風(fēng)險(xiǎn)，可以更靈活地快速獲得現(xiàn)金。

3. 債務(wù)期限結(jié)構(gòu)（Debt）與現(xiàn)金持有水平呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這與假設(shè) 3 相吻合。因?yàn)樾畔⒉粚ΨQ程度更為嚴(yán)重的公司一般短期債務(wù)的持有比例較高，導(dǎo)致其融資難度增大，因此相對于融資而言該類公司更加傾向于持有更多的現(xiàn)金量。

4. 現(xiàn)金流量（Cflow）與現(xiàn)金持有量呈正相關(guān)關(guān)系，且在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，公司現(xiàn)金流入不足則對外融資，而現(xiàn)金結(jié)余則會(huì)償還債務(wù)同時(shí)積累資金。另一方面，現(xiàn)金流量少的公司可能日?，F(xiàn)金周轉(zhuǎn)緊張，儲(chǔ)備現(xiàn)金不足，而現(xiàn)金流量大，公司財(cái)務(wù)狀況良好，能儲(chǔ)備一定量的現(xiàn)金。

5.總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率（Ability）在 1%的置信水平下與我國上市公司的現(xiàn)金持有量呈正相關(guān)關(guān)系，該結(jié)論與假設(shè) 5 不一致。這可能是因?yàn)榭傎Y產(chǎn)現(xiàn)金回收率高的公司往往能夠通過經(jīng)營活動(dòng)快速從市場上獲得現(xiàn)金，這也從側(cè)面證明公司經(jīng)營狀況良好。通常來說經(jīng)營狀況良好的公司經(jīng)營更易成功，從而更易積累資金。

6.現(xiàn)金替代物（Liq）與現(xiàn)金持有量呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)公司發(fā)生資金鏈斷裂，不必通過借貸、發(fā)行股票等成本高昂的融資方式籌集現(xiàn)金，而能迅速轉(zhuǎn)換現(xiàn)金替代物為現(xiàn)金來滿足生產(chǎn)經(jīng)營需要，可以降低現(xiàn)金轉(zhuǎn)換成本提高其變現(xiàn)速度。

三、非經(jīng)典假設(shè)的分析

（一）異方差的檢驗(yàn)和處理

標(biāo)準(zhǔn)的線性回歸模型的有效性往往建立在一系列假設(shè)條件基礎(chǔ)上，比如擾動(dòng)項(xiàng)滿足同方差假定，表明不同期的擾動(dòng)項(xiàng)方差相等，不隨自身預(yù)測值以及其他自變量的值的變化而變化。

然而，在實(shí)際問題中這一假設(shè)條件往往不被滿足，會(huì)出現(xiàn)異方差的情況，如果繼續(xù)采用標(biāo)準(zhǔn)的線性回歸模型，就會(huì)使結(jié)果偏向于變異較大的數(shù)據(jù)，從而發(fā)生較大的偏差，所以在進(jìn)行回歸分析時(shí)往往需要檢驗(yàn)變量的異方差，從而提出針對性的解決方案。

表7是進(jìn)行BP和white檢驗(yàn)的結(jié)果，結(jié)果顯示為存在異方差。因此，本文使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤來對變量系數(shù)進(jìn)行可靠的假設(shè)檢驗(yàn)，使得假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果更為穩(wěn)健。

自相關(guān)指的是不同期的擾動(dòng)項(xiàng)之間具有相關(guān)性，方差—協(xié)方差矩陣Var（u|X）的非主對角線上所有元素不再都等于0。在模型進(jìn)行BG檢驗(yàn)及Q檢驗(yàn)（見下表8）后，發(fā)現(xiàn)本數(shù)據(jù)存在自相關(guān)的問題，因此，與解決異方差時(shí)采用的異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤法思路類似，采用Newey-weat法，從而得到可靠的系數(shù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果。

（三）多重共線性的檢驗(yàn)和處理

采用VIF檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，VIF越高，則表明變量存在的多重共線性問題越嚴(yán)重。一般來說，如果VIF3大于5，則表明第k個(gè)變量存在較為嚴(yán)重的多重共線性問題。VIF檢驗(yàn)顯示，F(xiàn)leve、Debt、Liq、Cflow、Ability、Size方差膨脹因子都比較低，VIF最高的也只有2.87，表明樣本數(shù)據(jù)并不存在多重共線性問題。

四.結(jié)論

現(xiàn)金持有量模型對于2008—2018年我國 A 股上市公司財(cái)務(wù)情況的樣本數(shù)據(jù)有適用性，驗(yàn)證正確。

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