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电力行业有关论文例文,与电力行业上市公司现金股利分配政策影响因素实证相关毕业论文格式
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【摘 要】本文选取了2009年以前在沪深两市上市的54家A股电力行业上市公司作为研究对象,采用多元线性回归理论模型,分析了影响电力行业现金股利政策的影响因素,在此基础上建立了电力行业现金股利政策的回归模型.实证结果显示,电力行业现金股利分配与每股收益、净资产收益率、第一大股东持股比例正相关,而与主营业务收入增长率负相关.【关 键 词】电力行业；现金股利政策；影响因素1.引言股利政策是上市公司将税后收益在股东和留存收益之间进行合理配置的策略.其作为现代公司理财的核心内容之一,它的制定关系着公司管理层、股东、债权人的利益分配问题,是企业筹资和投资活动的延续,也是筹资和投资的基础.以往相关研究中,赵春光等（2001）选取201家A股上市公司,采用多元线性回归的研究方法研究股利政策的选择动因,得出每股现金股利与股票价格、市盈率、直营业务利润增长率和是否分配股票股利有关；张玲等（2009）年对电力行业上市公司股利政策的影响因素进行了实证研究,得出电力行业股利政策与流动比率、股票价格、每股净资产、每股现金流量正相关,与负债率、资产增长率、国有及法人股比例负相关；韩宇堃（2010）以我国电力行业为样本,对影响现金股利分配的内部因素进行了实证分析.陈立泰等（2011）对我国沪深A股上市公司进行行业分类,对我国上市公司现金股利分配的行业特征进行了实证研究,得出不同行业的上市公司的现金股利分配具有显著差异.而电力行业作为国民经济的基础性行业,现金股利分配有着独特的特点.本文在前人对电力行业现金股利政策影响因素分析的基础上,采用线性回归模型对电力上市公司现金股利分配的影响因素进行实证分析,以期为投资者投资方向提供一个合理的衡量方案.2.现金股利政策影响因素的研究假设本文研究的主要问题是电力行业上市公司现金股利分配政策的影响因素,本文在前人研究的基础上,提出如下假设：H1：派现能力假设.现金股利与电力上市公司盈利能力和拥有的现金正相关.公司盈利能力越强,可供股东分配的利润越多,公司分配高额现金股利的可能性越大,而盈利能力弱的公司分配现金股利的可能性就小.总之,盈利是现金股利分配的基础,高盈利才会有高股利.另外,现金股利反映了公司经营现金流的信息,现金流状况良好的公司更有信心发放高股利,而现金流状况不佳的公司却往往不具有发放高股利的实力.H2：成长能力假设：现金股利与电力上市公司主营业务收入增长率负相关.成长能力越好的公司对资金需求就越大.为满足公司发展所需要的运营资金,企业更倾向于通过内部留存现金来弥补巨大资金需求,因此,企业往往选择不发放或少发放现金股利.H3：债务约束假设：现金股利与电力上市公司的资产负债率负相关.当公司的资产负债率越高,债务负担越重时,此时选择高额现金股利会使公司面临巨大的财务压力.因此,在资产负债率比较高时,公司越倾向于发放股票股利而将留存收益用于改善公司的财务状况,而现金股利只能使财务状况更加恶化.H4：流动性假设：现金股利与电力上市公司资产的流动性正相关.公司的资产流动性越强,其经营能力和获利能力也就越强,发放高额现金股利的可能性也就越大.而公司资产流动性较差时选择发放现金股利,会进一步降低公司资产的流动性,从而影响公司的正常经营.H5：股权结构约束假设：现金股利与电力上市公司股权集中度正相关.根据“一鸟在手”理论和代理成本理论,大股东更偏好现金股利,一方面可直接收回投资,另一方面也可加强对管理层的监督.因此,股权集中度越高的电力上市公司可能更倾向于发放现金股利.因而第一大股东持股比例与现金股利正相关.H6：规模约束假设：现金股利与电力上市公司规模正相关.大公司往往比小公司更容易融资,因此发现高额现金股利的可能性比较大.3.基于混合回归模型的实证分析3.1研究数据与变量本文选取了2009年以前在沪深两市上市的54家A股电力行业上市公司,剔除了ST等性质特殊的公司及近三年内未派现现金股利的电力上市公司,以2009年到2011年三年的横截面数据和时间序列数据作为混合样本,总共得到87个样本.样本相关数据来自新浪财经、和讯网网站.本文主要研究电力行业上市公司股利政策的影响因素,根据现代股利理论和前述研究假设的基础之上,本文选择每股现金股利作为因变量,选择每股收益、每股净资产、净资产收益率、每股经营净现金流量、主营业务收入增长率、资产负债率、流动性比例、第一大股东持股比例和总资产的自然对数,具体变量设计表见表1.表1混合回归模型变量设计表变量类型变量名称变量符号计算方法变量含义因变量每股现金股利Y现金股利总额/总股本股利支付水平自变量每股收益X1净收益/总股本盈利能力每股净资产X2股东权益/总股本净资产收益率X3净收益/股东权益总额每股经营净现金流量X4经营净现金流量/总股本拥有现金水平主营业务收入增长率X5主营业务收入增长额/上年度主营业务收入成长能力资产负债率X6负债总额/资产总额偿债能力流动性比例X7流动资产/流动负债变现能力第一大股东持股比例X8第一大股东持股数/总股本股权结构总资产的自然对数X9Ln总资产资产规模3.2多元线性回归模型建立考虑到电力行业的股利政策不同个体之间和不同截面之间并不存在显著差异,因此直接把面板数据混合在一起,采用多元线性回归模型,用最小二乘法进行参数估计.建立多元线性回归模型如下：（1）式中：—待求的回归系数；—为常数项；—服从正态分布的随机误差项.3.3实证检验与分析（1）统计检验根据建立的多元线性回归模型,应用Eviews软件得出模型估计结为：表2多元线性回归模型估计结果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X10.7349210.1543654.7609270.0000X2-0.0346130.017606-1.9660340.0529X30.0145750.005171-2.8185850.0061X40.0109330.0168490.6488670.5184X5-0.0001870.000300-0.6232350.0350X60.0018710.0011271.6599950.1010X70.0230450.0246310.9356360.3524X80.0013490.0007691.7535900.0435X9-0.0029600.009884-0.2995090.7654C0.0114170.2237350.0510270.9594R-squared0.7363946F-statistic65.296448AdjustedR-squared0.756615Prob（F-statistic）0.000001Durbin-Watsonstat2.219582Sumsquaredresid0.611976从表2中我们可以看出,等于0.736,经调整的等于0.757,说明75.7%的影响因素可以由此模型来加以解释,虽然所建立的回归模型拟合优度并不是高,但并不影响我们对股利政策影响因素的分析.在显著性水平等于0.05的情况下,F统计量的值为65.296,相伴概率值Sig.等于0.000001<0.05,拒绝原假设,因此说明回归方程显著.而在给定=0.05的显著性水平下,有四个变量的P值小于0.05.说明解释变量每股收益、净资产收益率、主营业务收入增长率和第一大股东持股比例通过了显著性检验,而其他5个变量未能通过显著性检验.（下转第200页）（上接第198页）（2）经典假设的检验对于经典假设的检验,本文分多重共线性检验、异方差检验和自相关性检验三个方面分别对模型进行检验.①多重共线性检验.对于多重共线性检验,通过软件我们求出各个变量的方差膨胀因子,VIFx1=9.567<10,VIFx2=5.982<10,VIFx3=7.935<10,VIFx4=2.231<10,VIFx5=1.159<10,VIFx6=2.885<10,VIFx7=1.456<10,VIFx8=1.954<10,VIFx9=2.098<10,可以看出模型的解释变量间不存在多重共线性.②异方差性检验.对于模型是否存在异方差性的检验,本文采用White（怀特）检验,辅助回归模型中包含交叉项,得到输出结果如表3所示.表3模型异方差性White（怀特）检验结果HeteroskedasticityTest：WhiteF-statistic0.650385Prob.F（54,32）0.9196Obs*R-squared45.52253Prob.Chi-Square（54）0.7875从表3中得知,相伴概率值P>0.05,接受原假设,认为该模型不存在异方差性,无需对模型进行修正.③自相关性检验.因为DW等于2.2196,接近2,当DW在数值2附近时说明模型变量无自相关性.（3）经济意义检验以上回归模型中通过检验的四个变量的系数均符合研究假设,可见其经济意义检验可
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