企业现金流不确定性对现金股利政策的影响.doc

稻壳互联网大学 毕业设计（论文）开题报告 题 目： 学 院： 系 专 业： 班 级： 学 号： 姓 名： 指导教师： 填表日期： 年 月 日 企业现金流不确定性对现金股利政策的影响 【摘要】现金流不确定性对于公司现金股利的变化具有重要的影响作用：现金流不确定性高的公司发放现金股利的倾向较低，随着现金流不确定性的增加，公司削减股利的可能性显著增加；如果现金流不确定性增大并且现金流负向变化，公司增加股利的可能性显著下降。滞后一期的现金流不确定性对于公司开始发放股利及中断发放股利具有很强的预测能力。 【关键词】现金流不确定性 股利生命周期 投资机会 资产负债率 现金股利 研究背景 由于我国特殊的制度背景，上市公司的股利政策存在发放动机的复杂性和发放行为的无规则性等特点，这使得我国对于现金股利政策影响因素的研究面临着一些与西方发达国家不同的复杂问题，而单纯借鉴西方研究中相对成熟的代理理论和信号理论来对我国上市公司的股利政策进行解释存在一定的片面性。 我国经济制度正处在转型期，很多影响股利政策的因素在不断更新，本文主要是想探究那些能够不随时间或政策改变的、对现金股利决策起到稳定的、持久的影响作用的因素，以更好地挖掘我国上市公司股利决策的依据，为投资者理解上市公司股利行为提供借鉴。而现金流的不确定性是一个很好的研究对象。 文献回顾 在已有对现金股利政策影响因素的研究中，Lintner(1956)的研究占据着十分重要的地位。其研究发现，股利变动由前一年的股利水平和当前的盈余所确定，股利的变动是在既定的目标股利支付率基础上所作的局部调整。Lintner(1956)的研究引领了众多学者对于公司过去及当期股利与未来盈余关系的研究（Baker etal.，1985；Pruitt 和 Gitman，1991；Benartzi et al.，1997）。根据Baker et al.(1985，2000，2001)的系列调查研究的结果，公司过去的股利种类、股利政策的连续性、当前及预期的盈利能力是公司支付股利的决定因素，而且这些因素并不随时间变化而改变。Allen和 Michaely(2003)也对股利政策的影响因素做了总结，认为公司盈利能力、公司规模、负债比率及公司成长性对股利分配政策具有重要影响。除此之外，也有一些学者将目光投向公司治理及决策层面，关注公司的投资决策对股利的影响（Fama，1974）、大股东对股利的影响（Gugler，2003；Da Silva et al.，2004；Mancinelli和Ozkan，2006）及管理层对股利政策的影响（Solberg 和 Zorn，1992）等。 在国内研究中，吕长江和王克敏（1999）通过对 1996-1999 年上市公司的股利政策的研究表明，我国上市公司的股利分配主要受到公司规模、股东权益、盈利能力、流动能力、代理成本、国有及法人控股程度和负债率等因素的影响。杨淑娥等（2000）的研究表明，现金股利受货币资金余额及可供分配利润的影响，股票股利受总股本大小、流通股比率和可供分配的利润三个因素影响，资本公积金转增股本与资本公积金存量正相关，与可供分配利润和总股本负相关。刘淑莲和胡燕鸿（2003）以2002年的上市公司为样本考察了公司特征与每股现金股利的关系，其研究发现：每股现金股利与每股收益、总资产正相关，与资产负债率负相关，与每股经营净现金、非流通股比例及净资产收益率没有显著关系。原红旗（2004）对 1993-2001 年上市公司的股利分配政策进行了研究，发现公司盈利能力是公司是否发放股利的最主要因素，每股未分配利润、每股资本公积对支付股利与否有重要影响，负债比率、股本规模、货币资金对股利分配决策也有影响。 三、研究目的 1相对目前已经识别的影响现金股利的因素来说，现金流不确定性是否是影响公司股利发放的重要因素？2现金流不确定性在公司股利变化决策（股利增加、减少、不变、股利首次发放及股利消失）中的作用是否存在差异？ 四、研究设计 1.样本采集 本文以2003-2008年间中国沪、深两市的上市公司全部为初始样本，按以下标准进行筛选：（1）剔除了金融类上市公司。原因是金融行业公司的业务比较特殊，其财务数据与非金融行业上市公司不具有可比性；（2）剔除了所有者权益为负值的上市公司。原因是数据异常；（3）由于部分变量需要滞后两期的数据来进行计算，为了保证样本公司从2001-2008年数据的连续性及完整性，剔除该期间财务数据不全的样本。经过筛选后，最终得到3582个观测值，涉及597家上市公司6年的财务数据。 为了解决异常值对研究结论的影响，我们对于主要解释变量及部分控制变量(ROAVol，CFVol， OP/TAVol， RE/TE， M/B， Tobin’s Q， ROA， Cash_change)进行了缩尾（winsorize）处理，将落于（1%，99%）之外的观测值分别替换为 1%和 99%分位上的数值。 本文研究所使用的股利数据来源于 CSMAR 数据库，财务数据和公司治理数据均来源于CCER数据库。 为了解决异常值对研究结论的影响，我们对于主要解释变量及部分控制变量(ROAVol，FVol， OP/TAVol， RE/TE， M/B， Tobin’s Q， ROA， Cash_change)进行了缩尾（winsorize）处理，将落于（1%，99%）之外的观测值分别替换为 1%和 99%分位上的数值。 本文研究所使用的股利数据来源于 CSMAR 数据库，财务数据和公司治理数据均来源于CCER数据库。 2.被解释变量与解释变量定义 变量符号 变量名称 度量定义 Div 每股股利 本文主要考察上市公司的每股现金股利 Div_dum 是否发放现金股利的虚拟变量 若本年度发放现金股利，该值取 1，否则取0 Initiation 过去不发放股利的公司当期是否会开始发股利的虚拟变量 若上期不发放现金股利，本期开始发放，该值取1； 若上期不发放现金股利，本期仍不发放，该值取0 Deltadiv 股利变化的分类变量 若当期每股股利大于上期每股股利，该值取2； 若当期每股股利等于上期每股股利，该值取1； 若当期每股股利小于上期每股股利，该值取0 ROAVol 现金流不确定性的代理变量 最近三年ROA的标准差 CFVol 现金流不确定性的代理变量 采用最近三年“经营活动现金净流量/总资产”的标准差进行度量 OP/TAVol 现金流不确定性的代理变量 最近三年“营业利润/总资产”的标准差 RE/TE 股利生命周期的代理变量 留存收益/所有者权益，其中留存收益=盈余公积+未分配利润 Cash_change 现金持有变化代理变量 经总资产调整的现金及现金等价物的净增加额/总资产 M/B 投资机会代理变量 市值账面比，权益市值/权益账面价值 Tobin’s Q 投资机会代理变量 （股权市值+净债务市值）/（资产总额-无形资产净值）其中，非流通股权市值用净资产代替计算 Lev 公司资产负债率 负债/总资产 ROA 总资产净利润率 净利润/总资产 3.回归研究 3.1回归模型： 原始模型（基本模型）
具体到本次研究







3.2描述统计结果： 按照是否发放股利分组：变量均值差异t检验



根据图表中的分组均值差异检验可以看出，不发放现金股利组的现金流不确定（ROAVol、OP/TAVol、CFVol）、投资机会（M/B）以及资产负债率（Lev）均在0.1%的性水平上大于发放现金股利组；而发放现金股利组的留存收益/权益比（RE/TE）、现金持