外文文献翻译-34页文档资料

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1、资本结构层次因素甲，乙爱德华光加代？，赫伯特木村一 Universidade圣保罗，圣保罗，巴西 bUniversidade Presbiteriana 麦肯齐，圣保罗，巴西文章资讯摘要：文章历史:我们分析了时间，固件，行业和国家一级的资本结构决定因素的影响。 收到2019年2月3日第一，我们使用阶层线性模式，以评估这些水平的相对重 要性。接受2019年8月16日我们发现，时间和企业一级公司的杠杆解释78%。 第二，我们包括随机拦截可在线二。一。年八月二十日和随机系数以分析公司的 直接和间接的影响力/行业/国家characteristicsonfirmleverage.Wedocumentse

2、veralimportantindirectinfluences ofvariablesatindus - JEL分类：尝试和国家层面的杠杆公司决定因素，以及在一 些结构上的差异F30金融行为与发达国家和新兴国家的公司。G32 2019埃尔 塞维尔B.诉保留所有权利。关键词：资本结构 层次分析企业层面的决定因素行业水平的决定因素国家 一级的决定因素1。导言等，2019;。曼西和里布，2019年;。德赛等，2019）的比较与跨国公司 的国内企业融资政策这些研究对资本结构的优势主要basedontheargumentthatglobalfactorsmightinfluencefinancial

3、重点是分析某些 公司特征-例如，利润杠杆。如果，一方面，它很容易找到研究，分析能力， 有形性，大小等-作为杠杆的决定因素。在阿迪，公司/作为国家的资本结构影 响因素的特点，tion，资本结构可能各不相同的时间（例如，Korajczyk和 ontheotherhand，theliteratureoftenneglectstheroleofindustry。利维，2019 年）， 尽管常常相对稳定云集帽虽然大多数研究包括资本结构虚拟需求面实证结构（莱 蒙等。2019年），这表明存在变数，代表不同行业，只有几个国家包括可变一 个杠杆的最佳水平。顺便说一句，给定埃布尔斯所特有的问题-但不分类-各 行业

4、。诺塔-资本结构，可能会增加股东价值是一个bleexceptionsare thestudies ofSimerlyand李（2000）和麦凯在金融领域最重要的讨论，既西奥和Phillips（2019 年）。reticallyandempirically.SinceModiglianiandMiller 的（1958）irrel， 我们的论文旨在分析时间，固件，印度河的影响，evance命题，我们已经目睹 了来自40个试和国家一级开发的公司杠杆因素在这个舞台上的许多理论观点点。 国家。由于这些因素的多层次性，几项研究分析国家和产业中的作用上，我们使 用阶层线性模式（HLM）-也称为多 fina

5、ncingpolicies.Theseauthors（includingBoothetal.，2019年，取缔-分析-以最大似然估计，以评估CEL 和Mittoo，2019;安东尼奥等人，2019;。贝克等人，2019;。德各级同时进行。 正如我们将进一步讨论，资本。钟等，2019）表明，与公司特征相处，可以嵌 套结构的决定因素，至少在三个层次：一级国家特定因素也可能影响公司的资本 结构。1 （时间），2级（企业特征）和3级（行业/这些研究比较不同 countryinteraction 了企业资本结构）。Inthiscontext，weassumethatthecharacter -国家，如国

6、内生产总值将督促，更高层次的istics等因素可能会影响下的特点开 普敦（GDP）的，影响股市，投资者防护，水平层次的发展。例如，企业（下 层），指某一行业工作tion等此外，一些文件（例如，Burgman，1996年，陈 （高层）有类似的行为模式，因此，将也有类似的杠杆比率。因此，这些企业将 倾向有？通讯作者。电话：。+55 11 8346 5722传真：+55 11 2206 1745。强 大的内联网的相关性。但是，这些公司可能会有所不同电子邮件地址： kayousp.br （克朗加代），hkimuramackenzie.br （阁下木村）。来自不同 行业的其他公司，从而显着0378-42

7、66 / $ -见前面的问题2019埃尔塞维尔BV 公司保留所有权利。分类号：10.1016/j.jbankfin.2019.08.015 E.K .加代，阁下木 村/ 35的银行及金融（2019）358-371 359杂志differencesacrossclusters.HLMisabletomitigatetheeconometric 莫迪利亚尼和米 勒相反的（1958）一个完美的假设所提出的问题和法国法玛（2019）关于字符 市场，建议有几个因素可能决定公司的杠杆作用，地球化学特征的数据。他们指 出，（我）的截面或者使用公司内部的或事务所的外部。一个特定的因素可能是 回归忽略了不同企业

8、的积极或消极的理论视镜头而残差的相关性。因此，（二）面板回归导致我们分析五公司一级资本结构决定因素相关残差的问题： 不同年份。除了解决企业成长的时间和机会，盈利能力，距离从破产的问题，大 小影响，高级别也让我们和包括工业和有形的影响。国家在我们的分析。竞争性的理论和预测，涉及的关系在此背景下，我们的目标是双重的。首先，我们评估了 rel -betweengrowthopportunitiesandleverage.Whiletheagencythe -ative的重要性，这些级别上的每个变化的企业orysuggestsanegativerelationship betweengrowthopp

9、ortunities杠杆。我们通过使用一个空模型，并利用这一目标，啄食顺序理论所预言的这种 关系（即无变项），通过它，我们发现，积极的水平。为负相关关系代理理论解释， 时间和坚定的是对公司杠杆风险舰负责多数是纪律上可以发挥作用，在mitigat 债务的，iance。其次，我们扩展这个与安泰管理人员的机会主义行为纳入基本模式。这 种行为随机拦截和随机斜坡，以便分析，分别是当公司更为显着的现金流量高。当 疑心，对公司的特点是直接和间接的影响力在一个高速发展阶段，投资机会与 公司 industryandcountryonfirmleverage.Inpursuingoursecond 正净现值丰富，

10、 自由现金流低，目标，同时我们利用传统的决定因素包括在经理/股东冲突是那么激烈。在这一 阶段，债务同时公司和国家的水平，我们还分析了三个重要的可能导致投资不足的问题（斯 图尔兹，1990年）前产业，即包容性，活力和浓度，平原特色为什么企业往往表现出较高水平，而不 是股票中心定位（赫芬达尔-Hirshman索引）。虽然我们可以找到一些leverage.Ontheotherhand，whengrowthopportunitiesarescarce， 研究探讨行业之间的浓度excessfreecashflowmaygiverisetotypicalagencyproblemssuch 关系tion和

11、坚定的杠杆作用（如，马偕和Phillips，2019），与逆向选择，道德风险 和过度的额外补贴的研究。在包容性和活力的有些在这种情况下文学小说，债务管理中起着重要的作用激励 资本结构。慷慨表示再丰富，更有效率（詹森，1986）。德梅洛和米兰达（2019） 在给定的业内人士透露，活力是不稳定或volatil -showrecentempiricalevidencethatdebtissuesdecreaseexcessive该行业，景（博伊德，1995）。据我们所知，我们的cashratios，最佳loweringabnormalcapitalexpendituresand 增力口研究是第一次来

12、分析这些变量的直接影响thefirmsvalue。然而，thereareevidencesthatthisdisciplinary对公司的影响力。西蒙利和李（2000），而他们分析梧桐，债务的作用更可能 发生在缺乏管理trydynamism，itisonlyasamoderatorvariableofleverageonfirm 壕沟（茨威贝尔， 1996;德容和草原，2019）。回报的资产。此外，在本研究中，我们扩大的机遇和增长之间的负相关关系 discussioninordertoincludemacroeconomicdeterminantsoffirm 杠杆也反映了独 特性-或特异性-

13、的公司，杠杆。最后，我们以往的研究基础上（例如，德容等。特别是他们的无形性。呸 和 Dumontier（2019 年）和2019）与对国家的间接影响奥布莱恩（2019年），例如，讨论，显示出较高的 公司重新和行业特定变量的搜索及发展（R&D）和广告费企业特有的因素-无论 杠杆。对无形代理-有杠杆较小的水平。奥布莱恩我们的纸展的主要结果，一个重要的部分（2019）认为thatthelowleverage inintangible - intensivecompa -利用方差-空模型的报告近42% -是由于新兴工业化经济体是由于股票的灵 活性，确保素养内在的公司特征。二，时间水平也负责投资研发，新

14、产品的推出和目标 对于一个杠杆（36%）的有关部分。业内级字符的其他公司收购，以增加知识 istics，反过来，近12%的杠杆方差和基本帐户。对此种投资长周期，使得成熟 国家一级，只有3%。其余7%的变异杠杆杠杆不适当的资金来源。因此，布朗 是由于结合行业/国家的影响。虽然可变等。（2009）指出，研发密集型企业（如， 年轻市民元代由于行业和国家相对较低，这种高科技公司），主要依靠内部或外部公平资 助并不等于说明行业和国家一级的外交事务委员会，他们的项目，因为它们是受高 Informa的不对称，torsareunimportant.Infact，someofthesefactorsarequi

15、teimpor - tion，高回报不 确定，低抵押品价值。坦解释该公司的杠杆作用。尽管如此，行业特点的，growthopportunitiescanalso correlatepositively包容性，活力和浓度，例如，与杠杆的影响，根据啄食顺序理论。啄食杠杆作用显着。orderofcapitalstructurederives 从 theasymmetricinformation 我们举办的纸张如下剩余。管理者和投资者之间的未来。据迈尔斯和麦吉罗夫 节阐明了关于帽（1984），经理倾向于发行新股时的价格决定理论的讨论已经 结束，需求面实证结构在企业，行业和国家的水平。之后，受到重视，从而

16、有利于老股 东。意识到这种可能性，我们描述了关于数据收集，新股东的方法程序可能要求对股票价格折扣荷兰国际集团，取样，措施和经验模型的建设。为了获得它的。因此，管理者避 免发行新股，甚至接下来的一节显示了我们的实验结果。最后一节thoughthis decisioncanmake 企业忽视有利可图的投资。最后我们与主要的理论和管理迈尔斯纸（1984），因此，建议公司寻求重新影响我们的结果。达斯信息不对称的成本有偏好资金资源。在这个意义上说，公司希望利用Re -tained收入排在首位，那么低风险的债务，高风险债务2。资本结构的决定因素，并作为最后的资源，新的股权。因此，公司所良好的投资机会，但缺

17、乏内部现金流量可能2.1。事务所的债务水平的决定因素转向资助其工程之首，从而让这些公司的高杠杆作用。与此相反，Autore和科瓦奇（2019）Concerningfirm - leveldeterminantsofleverage，threemainthe 出现，企业可以 发行新股的条件，甚至高理论体系的理论方法是特别重要的：交易，信息不对称，这种不对称是因为比低 机构与啄食顺序假说。在最近这些理论。360 E.K.加代，阁下木村/ 35的银行及金融（2019）358-371杂志阿之间的假设破产risk.Also作为一个大小的函数的根本区别，largerfirms可能 代理理论与啄食顺序理论可

18、以部分解释更大的负债能力。此外，大公司，正在 对比的是经济增长的预测就更加透明一般的影响，往往有较大的债务水平，可 债务 opportunitiesonleverage.Theagencytheoryassumesthatmanag，数额较大 的问题，从而使他们能够传播雇员再培训计划，合理机会主义行为，试图最大限度地发行成本（Byoun，2019）。不过，拉詹和Zingales（1995）自身效用在股东费用。杠杆作用，在这种情况下，建议这种关系也可能是负数。 他们说，他们的行为会纪律，少信息不对称的问题使得公司有可能在更大的要小投资机会和高自由现金流增加companies.Thus， itwo

19、uldbepossibleforlargercompaniestoissue利用债务。另一方面，优序融资隐含假设newshares（iereducingleverage） withnoreductioninthemarket管理者是理性的，虽然不一定投机取巧。值。再次，通过测试企业规模之间的关系因此，在成熟阶段，债务不会有相同的学学科，我们通过不同的杠杆支持的两种 可能的结果，作为代理理论plinary效果预测。在这个有争议的理论体系的理论观点。一种积 极的关系表示impor -方面，我们测试是否在经济增长oppor，距离对面的多样化和支持的关系 tunitiesand leverageisp

20、ositiveornegative.A positiverelationship 信息不对称的作 用。在我们的论文中，我们使用洛加，将确认啄序理论和一负相关关系，作为代理销售rithm的大小。船舶将确认代理理论。在我们的论文中，我们代理最后，有形资本结构起到了重 要作用，发展机会是企业的总市值asthecollateralaspectsofassetsinplacetendtoincreaseleverage 比例。（即债务加股票市值）的总资产。这样，我们测试的假设是一种积极的关系， 也没有共识的profitabil -之间有形和利用的影响。由于泰特曼和韦塞尔斯（1988） 伊赛格-景军的资本

21、结构。啄食顺序理论，主要是根据武功，sincetangibleassetscanbeusedascollateralfor agivendebt，在迈尔斯（1984）和迈尔斯和麦吉罗夫（1984），工作状态一借款人被迫使用 的资源在预先确定的在资金来源的选择，这是项目优先等级，从而削减激励承担很高的风险。阿尔梅 达所定义的信息不对称程度。在这方面，Campello（2019年）表明，有形特别impor -外部权益将是最后的手段，因为其高级别坦当公司的财政约束，因而具有重新 信息不对称;债务将排在第二，重新stricted访问外部资源。然而，根据tained盈利将是首选。在这个意义上说，蒂特曼r

22、esultsofAlmeidaandCampello， tangibilityislessimportantwhen和韦塞尔斯（1988）认为企业盈利能力是一个重要的公司都不受限制。在我们 的论文，被定义为有形资本结构的决定因素，因为它反映了收入，固定资产总额与总资产的比率。英格斯，可能有可能公司保留。因此，法玛和法国（2019年）表明，在一个简单的模型，通过召开啄食顺序2.2。行业水平的决 定因素固定的投资水平，影响将负相关与盈利能力。债务将随着投资需要的是对资本结构向更高的研究通常采用虚拟变 量超过保留盈余。虽然盈利是经常处理controltheeffectofindustryonleve

23、rage.Nevertheless，fewstudies作为资本结构的决定因素，希亚姆-破甲和迈尔斯分析杠杆的特点，而不是决定 因素（2019年），提出了更直接的方法来测试每个行业分类啄秩序。一个罕见的例 外是西蒙利研究andalsocorroboratethetheory，contrarilytothestudiesthatshow andLi（2000 年）， inthestrategyfield.Itisimportanttorememberthat证据表明，啄食顺序并不持有（例如，弗兰克和Goyal，该理论一化策略强调impor -2019年Leary和罗伯茨，2019）。外部因素对公

24、司的距离在确定企业权衡假说，反过来，国家关系的积极策略，同样影响的环境特性因为低利润可能会增加破产风险（法玛某一行业（西蒙利和李，2000）所有组 织。在这和法国，2019），从而迫使这样一个位置，调整背景下的企业，这将是合理的假设，特定字符他们的杠杆水平较低。此外，盈利的公司应isticsofagivenindustrycouldalsoinfluencethefirmcapitalstruc -moreleveredastheywouldbenefitfromcorporatedebttaxshields ture.However， evenSimerlyandLi （2000）donot

25、analyzethedirect（Frank和Goyal，2019年，吴，越，2009），除了即兴，一项关于利用行业 特性的影响。他们分析安泰公司业绩（Margaritis和Psillaki，2019）由于利用DYNA的主持由环境影 响，惩戒作用债务（詹森，1986）。同样，这对公司业绩的行业争议mism。DYNA 的环境，背景使我们之间的测试是否获利mism关系，由Dess和胡须（1984）建议，反 映的程度能力和利用是积极的还是消极的。积极的关系ofinstability ornon -predictablechange ofagivenindustry.There -将确认的权衡理论，没

26、有西蒙利负相关结果及李（2000）认为，企业的工作更 会确认最后的名次。在我们的论文，盈利是de动态-或较难预测-环境有较 小的水平罚款作为经营收入的资产总额的比率。债务。具体来说，变量之间相互作用的动 力出于同样的原因，权衡假说也预测，并利用重新显示出对公司不利，重大影响， 负相关关系之间的距离，从破产和资产转向。杠杆。因此，财务（健全的公司即与低银行Theconceptofindustrydynamism， fromacertainpointofview，ruptcy可能性）往往有较小的债务水平。Corroborat，是关系到一个人的公司 的业务风险的概念。Busi -荷兰国际集团这一假说

27、，Byoun（2019年）发现的证据表明，较大的内斯风险 可以定义为在未来的预期变异，奥特曼Z分数（作为破产距离代理使用），来（含铁和Jones，1979）。据预 测，越大较小的公司的杠杆作用。因此，我们的假设是经营风险的时间越长，规模较小的 公司的作用，因为水平，从破产的距离，较低的杠杆作用。根据我们的代理费里和琼斯，利润变化是一个 估计从破产的距离是由 thefirmsabilitytopayfortheirfixedobligations 奥特曼 Z 值（例 如修改，financialex -马茨凯梅森（1990）andisgivenbyZ = 3.3（earningsbeforeint

28、er - penses 相关的债务）。高利润波动有可能导致EST和税收/总资产）+1.0 （销售收入/总资产）+1.4 （保留在公司的财务危机， 因此，利用杠杆较低水平收入/总资产）+1.2 （营运资金/总资产）。更具吸引力。据费里和Jones （1979）， 以地理标志的企业，公司规模亦是很常见的行列式资本venindustrytendtoshowsimilarpatternsofbusinessriskbecause结构的研究。泰特曼和韦塞尔斯（1988）指出，他们生产的同类产品较大，具 有熟练的劳动力类似费用企业可能会更加多元化，从而使他们更不容易和原材料，并依靠类似的技术。在 这E.K

29、.加代，阁下木村/ 35的银行及金融（2019）358-371 361杂志某种意义上说，在同样的方式，表明较低的杠杆风险较大的公司，我们2.3。国 家一级的决定因素可以假设一个高风险的行业，这些企业也聚集有较低的平均财务杠杆。因此，我们推测，较高的资本结构，从全球角度研究在 行业活力，降低企业的杠杆作用。leasttwostreams.Inoneofthesestreams， severalstudiescompare另外一个概念，我们可以从战略领域是跨国公司和国内企业munif融资政策。然 而，icence，它也可以发挥对资本结构的重要作用。结果mixed.Lee及国（1988），Burgm

30、an（1996）和陈慷慨是环境的容量，以支持持续等。（2019年），例如，发现证据，显示跨国公司compa -增长（Dess和胡须，1984）。根据Dess和胡须，ENVI的，新兴工业化经济 体具有较低的财务杠杆比国内的。该高慷慨ronments拥有丰富的资源，这种现象的解释是低的成本就越高基于 水平的竞争，因此，高盈利能力。基资本由于代理问题，汇率风险和政治 法师这样的环境类型，它是合理的假设，COM的风险。另一方面，曼西和里布（2019）发现相反，panies优厚的行业工作中往往有较高的levelsof即，国际活动增加企业的杠杆作 用。盈利能力。如果我们概括的预测就influ，最近，（例如

31、几项研究，拉詹和Zingales， 1995;ence的企业盈利对杠杆作用的一个聚集产业，摊位等，2019;。安东尼奥等人， 2019;。贝克等人，2019;。德容再次，它是不可能的定义是一个先验的关系，等。，2019）分析国特性determi 角色行业之间的包容性和影响力。这是因为，在企业利用nants。第一个重要发现是，financ -企业层面，两个理论溪流竞争政策在荷兰的预测似乎有大约相同的行为模式 关于盈利对杠杆作用的影响。正如我们提到的世界里，尽管明显（Rajan和寻的 体制差异，此前，啄ordertheory recognizesa负相关关系大风，1995年;摊位等，2019）。因

32、此，摊位等。（2019年）盈利能力，并充分利用之间，找到而权衡理论的证据表明，在devel解释变量， 资本结构，一个积极的辩护。在这方面，我们测试是否的RelA - oped市场（如美国和欧洲） 也解释了资本工业企业之间的包容性和杠杆tionship颇似是在新兴市场的结构。盈利能力，举例来说，是一tive或负数。扩大了公司级变量资本，显示在高衔接的企业级理论 结构上与产业层面的，积极的关系将浓度国家之间的比较。公司的啄序理论和负关系将此外，这些研究强调，国家的宏观经济确认代理理论。据我们所知，目前没有研究nomic /体制因素，甚至文化差异（Sekely对资本结构，考虑产业慷慨作为威慑和柯林斯

33、，1988年;。翠等，2019）可能有 显着影响minant杠杆，这方面，我们相信，一时的热勒上的资本结构。德容等。（2019 年）提供的证据表明，我们的纸万特的贡献。此外，我们测试的间接利用这些因素对直接或间接的影响。他们一effectofmunificenceontherelationshipbetweengrowthopportu -显示，例如，较发 达的国家的债券nitiesandleverageaswellasbetweenprofitabilityandleverage.In 市场，较大的公司 的杠杆作用。间接的影响，反过来，这两种情况下，最终积极的迹象indicatesthat

34、munificencein，发生时的宏观经 济和制度变量的影响折痕的杠杆作用的决定因素是经济增长的机会和利润的影响。我们向这些直接研 究确定杠杆低（高）的水平时，直接影响和间接影响，通过采用更合适的方法 杠杆的增长和盈利能力为负（正）。能同时分析企业，行业和国家的水平， 在我们的论文中，我们遵循博伊德（1995），以建立我们的多边环境协定，同 时考虑到分层特征杠杆suresof munificenceand 活力。我们 obtainmunificenceby（1）年龄因素。倒退，比前5个针对具体的行业销售时间，我们分析了四个不同的国家变量的作 用，根据多年的分析后（2）到本埃布尔斯，即股市的发

35、展，发展债券市场的比例， 回归斜率系数在对彪，财务系统和销售的国内生产总值增长率平均值。德容等。（2019 年）同一时期。活力是包容性的标准误差提醒我们，当一个国家债券市场高度regressionslopecoefficientdividedbythemeanvalueofsalesover 发达，因此，这 些债券的发行，交易更容易，这一时期。公司利用也愈高。相反，当股市最后，我们分析了行业发展的是浓度的影响，公司杠杆较低，因为更广泛的供应 公司采用传统的利用赫芬达尔-Hirshman（时时）在资金，降低了权益成本。我 们测试这两个直接的外汇基金，dex.Previousstudiesshow

36、thathigh - concentratedindustries （股票和债券市场对 企业发展的高杠杆fectsHH指数）具有杠杆作用，降低同业较高水平hypothesizing，（一）较高的国家 的股市devel -色散（麦凯和Phillips，2019），而相比之下，低浓度上下紧密团结，坚定的降 低杠杆及（ii）较高的国家trated行业的杠杆作用较低。这主要是由于债券市场的发展，更高的公司的杠杆作用。在我们的PA -关于产业这两种不同的特性。在较高的每次，股市发展是股市资本的比例，concentratedindustries, profitabilityandsizearealsohi

37、gher（Mac 的 izationtoGDPandbondmarketdevelopmentistheratioofprivate凯和Phillips，2019）以及公司的风险。布兰德和刘易斯和公共债券市值占GDP。（1986）将之与激励的股权持有人较高的风险除了股票和债券市场的直接影响 这些追求高风险的战略时，债务高。因此，我们对公司测试杠杆发展，我们也研究的 干扰一个与企业之间的HH指数这些变量的作用正相关的假设杠杆之间的关系杠杆。然而，它也可能是这样，债务减少其企业级的决定因素。换句话说，我们 测试的间接外汇基金，自股东投资支出不接受国家的市场上充分利用发展fects。我们测试几个be

38、nefitoffirminvestment，especiallyinaharshscenarioandbank，使用不同的间接影响的所有企业级的决定因素，但ruptcylikelihood （克莱顿，2009）。Inourpaper，HHindexisdefined 我们只发现在模式，最大的可能性收敛作为对企业的市场份额的平方和在给定的，包括债券市场developmenttangibility 的相互作用industry.Themarketshareofafirmisgivenbytheratioofitssales 和股市 developmentgrowth 机会。因此，我们在行业的总销售额

39、。重要的是要注意，所有这些融合只报告模式。计算是基于公众公司的数据，不 Ourthirdcountryvariableisthefinancialsystem， 根据 whichdefines代表某一行业的所有参与者。不过，如果该国市场或银行为基础的。由于安东尼 奥等人。（2019年）计算出的HH指数可能被认为是行业代理提醒我们，在市场为基础的国家的公司 有一少浓度浓度。trated所有制结构，而在银行主导型国家362 E.K.加代，阁下木村/ 35的银行及金融（2019）358-371杂志浓度较高。假设在该机构的角度表1按国家利用统计摘要。债务对经理扮演的重要角色纪律一opportunist

40、icbehavior，wehypothesizethatfirmleverageishigher 国家平均值的标 准偏差观测在市场 basedcountries.Inourpaper，financialsystem 伊萨道姆，南非 6.46 9.74 1379我的变量等于1,如果该国的金融体系三月，土耳其6.59 9.46 415酮基和零，如果银行为基础的。最后，我们的第四个国家澳大利亚6.96 11.536410英国 7.37 10.81 9323变量是GDP的增长。继德容等。（2019年），我们有新加坡 8.28 11.91 3435国内生产总值，以控制对各国经济的影响台湾 8.46 10

41、.25 4335条件。德国 8.87 11.21 4418我们是国家的重要机构作用的认识马来西亚9.40 12.86 5752荷兰 9.59 9.97 1113特征，如债权人的保护，法治，香港 9.70 12.73 1389腐败水平等因素。德容等。（2019年），在-爱尔兰 9.75 11.78 410立场，分析喜欢那些几个因素。然而，当我们在-日本 9.83 10.94 29691elude在我们的多层次分析这些变量，我们没有发现瑞典9.88 12.55 1728任何显着的效果。此外，这些意大利10.35 10.23 1535年列入法国 10.38 11.05 4051制度变量不修改我们的主

42、要结果韩国 10.79 12.30 3526model.Therefore，wedonotineludethediseussionoftheseinstitu -菲律宾 1088 年 11.01 16.04周志武，在我们的研究变量。哥伦比亚 11.14 12.30 113奥地利 11.14 11.00 534希腊 11.57 13.79 658西班牙 12.02 11.10 8943。方法论芬兰 12.11 11.28 919巴基斯坦 12.12 15.71 4433.1。数据，样品和措施，比利时12.13 11.37 666丹麦 12.24 12.31 870瑞士 12.33 12.93 1

43、494拉詹和津加莱斯以下（1995年），DemirgUc - Kunt和麦，泰国 12.37 17.15 3000simovie（2019）和德容等。（2019 年），是该公司 finaneialdata秘鲁 12.54 13.54 261从全球的Compustat数据库华帝，它作为一个服务新西兰 12.72 12.28 516我们的样本的出发点。最初的样本包括所有nonfi以色列12.87 13.56 424美国 13.43 15.49 22394的国家有超过100个公司/年naneial公司加拿大 13.66 14.83 4254意见和积极的一段时期的账面价值根据智利 14.25 12.9

44、7 918分析。最初的组号由17061公司巴西 16.16 14.69 949来自40个不同的国家。我们收集从2019年通过墨西哥16.23 14.46 578数据 2019年，公司共计12.734万/年的观察。然而，由于印尼1781年16.37 20.11 葡萄牙 17.75 12.10 300缺失值，观测人数可能会低至印度 17.79 18.73 4226114788的时候，我们分析了完整的模型。挪威 18.20 19.68 907表1显示了我们的主要依赖于统计摘要阿根廷 19.64 18.73 243多变的市场长期的杠杆作用。我们找到平均/总10.90 13.37 一十二万七千三百四 十

45、类似手段充分利用国家相比，德钟等人的研究。此表显示的平均值和标准偏差为杠杆和数量（2019年），虽然他们分析了不同期限（即2019 -按国家的意见。该示例包含127340事务所的年度观察2019年）。例如，德容等。（2019年）报告的from40countriesfrom2019to2019.Leverageistheratiooflong - termdebttototal 杠 杆16.2%的巴西，正是因为在我们的研究相同。当考虑一firmvaluewheretotalfirmvalueisthesumoftotallong - termdebtandfirmequity市场价值。该表是按杠

46、杆的意思。荷兰国际集团与负债比率低的国家，土耳其拥有在5.9%的杠杆在德容等人的研究。这相当于我们的6.6%样本。美国，反过来，已在德一 14.4%的杠杆我们的独立变量的描述在公司的水平，钟等人。在我们的研究与13.4%。我们观察到的最大不同，industriesandcountries，aswellasthesourceofthesedata.Weex -这两个研究ence在希腊，杠杆效应，道都来自Compustat全球华帝，为企业级的变量增加110%（从5.5%至 11.57%），以及澳大利亚，其中取消在从2019年到2019年期间。对于计算折痕 40%（从 11.6%到 6.96%）。工

47、业级变量-包容性和活力-我们也另一个初步的了解，我们可以从表1中提取的是，extractraw datafrom Compustat，然而，在这种情况下，期德容等人的确证。（2019年），这是很难直接观察是因为他们的建设需要较长的5往年国家之间的关系及其发展水平数据。因此，从1992年的数据过时。有关数据类型杠杆。一些发达国家（如英国，德国，每个国家（即财务系统，无论市场或许多和日本），例如，具有较低的杠杆比率，而银行为基础的）arebasedonDemirguc - KuntandLevine （2019 年）。应届 其他人有较高的杠杆比率（例如，加拿大和美国）。运，我们收集来自世界银行的宏

48、观经济数据，我们去同样发生在那里我们可以找到与新兴国家，隶于表2。负债比率低（例如，新加坡和台湾），以及高杠杆（例如，阿根廷和印度）。在这点在我们的分析，但是，它是不可能的状态，国家的特点是insignifi - 3.2。空模型不能。我们进一步分析这个问题，通过高级别会议，以评估对国家在利用变异水平相对重要性尽管一些实证研究，分析了影响以及某些国家的因素对企业，行业和国家的变数（每个国家）对资本结构的影响，他们杠杆。因此，在一个孤立的方式。据我们所知，我们的学习继德容等。（2019年），我们的因变量是thefirsttosimultaneouslyanalyzeallsuchlevelsand

49、useamethod长期的杠杆作用，这是由于整体长期比率充分考虑到影响之间的嵌套定义债务对公司价值总额，在企业的总价值是不同级别的总金额。换言之，一个更高 的层次特征长期债券和公司股票的市场价值。表2显示了 likelyto影响一个较低的水平（例 如，不同行业的特点E.K.加代，阁下木村/ 35的银行及金融（2019）358-371 363杂志表2在构建企业，行业和国家两级的依赖和独立变量。变量说明来源全部样本发达的新兴国家国家平均标准差平均值标准差平均值标准差依变市场的长期债务与总企业价值，杠杆比率在10.9%的总公司Compustat 13.4%10.8%12.9%12.6%15.5%值的

50、债务和与全球华帝公司股票的市场价值图书长期债务杠杆比率占公司总帐面价值和16.1 %，340.2%Compustat 15.2%94.4%14.2%58.4%公司账面价值是债务和账面价值的总和公司Global华帝股权企业级变量增长机会的增长机会是该公司的总市值比2.85 227.28 2.03 19.79 Compustat6.34 588.45价值-金融债务加上股票市场价值-全球总华帝资产盈利能力盈利能力是指经营收入的比例Compustat 3.2%4.1 %312.0%181.2%10.6%21.9%全球总资产华帝从破产的破产距离距离给出由Z = 3.3 （息税前利润/总Compustat

51、14.163765.891.74 138.17 0.34 7.48（奥特曼的Z修改资产）+1.0 （销售收入/总资产）+1.4 （留存收益/总全球华帝 由马茨凯梅森资产）+1.2 （营运资金/总资产）（1990）尺寸大小是指对数的销售。描述性统计1493 7570 2081 9579 Compustat 630 3032在全球华帝百万美元有形 Tangibilityisdefinedastheratiooffixedassetstototalassets Compustat 30.9 %23.0%27.9%22.0%38.9%21.4%全球华帝工业级的变量慷慨（改编的包容性，得到：（1）对销售

52、时间倒退0.07 0.08 0.07 0.09 Compustat0.06 0.07从博伊德（1995），比上一个5年期间在全球华帝工业分析及（2）把握回归坡比系数的销售较上年同期均值一活力（来自元宵改编是衡量的Compustat 0.03 0.04 0.03 0.04 0.03 0.03的标准 误差博伊德（1995） munificenceregression斜率系数由themean全球华帝分销售价值在这一时期HH指数HH指数是根据对市场的平方Compustat 0.33 0.28 0.25 0.24 0.35和 0.28股份的公司在某一特定行业的全球华帝国家一级的变量股票市场的股票市值占G

53、DP比率1.04 0.56 1.04 0.39财务0.74 0.50发展结构数据库（世界银行）债券marketdevelopment私人和公共债券市场的资本比率0.91 0.52 1.23财务0.47 0.56 0.29国内生产总值的建议的那样，德容等。（2019年）结构数据库（世界银行）金融系统（市场哑变量等于1,如果该国的金融DemirgUc - Kunt对比银行）系统是基于市场和零，如果银行主导型和Levine（2019 年）国内生产总值的年增长率增长，国内生产总值的3.0%2.6%全球2.2%1.5%4.8%3.8%发展指标（世界银行）此表显示了建设独立的变量，名称和详细的变量在企业，

54、行业和国家的级别的说明中使用的高级别会议回归。表中还显示了数据和描述性统计源（平均值和标准差）为全样本和次发达 和新兴样本国家。发达国家的名单是根据拉詹和Zingales （1995），成员包括七国集团国家美国，日本，德国，法国，意大利，英国和加拿大。新兴国家的名单是根据摊位等。（2019年）：巴西，墨西哥，印度，韩国，马来西亚，巴基斯坦，泰国和土耳其。约旦和津巴布韦不包括在内，因为抽样的限制。特性可能会影响公司特征）。这种类型的另一个国家的同类产业中J是哪家公司多层次的作用可能导致的统计，不存在一些侵犯。传统OLS回归（路加福音，通过应用我们的研究问题高级别会议，我们假设作 出tical假设

55、2019年）。特别是在我们的研究情况，已在不同时间观察公司都嵌套在它们之 间的相关性，一旦同行业的相关性可能导致错误的问题。在theybelong（即arenested）toagivenfirm， 因此，generatinga这方面，我们采用最大似一个具有强内联网相关适当的高级别会议。同样，它是 合理的燮，lihood估计程序，以便考虑到所有相关posethatfirmsworkinginthesameindustryhavesimilarbehavior层次分析。关于融资决策，虽然这些模式在不同在我们的研究中，我们提出来分析三种determi工业的水平。在我们分析的第一步是发展所谓的nant

56、s的资本结构。第一个层次是时间，第二，牢同空模型，我们在其中不包括 独立的变量。三是一些行业和国家的组合。工业Indoing所以，我们initiallyignore fixedeffects 和thefocus伊森然和国家都在同一水平，因为它是没有意义的建议DOM的效果，这反过来，提供信息有密切关系的该行业是嵌套在国家或反之亦然，只要是因变量方差分解。因此，导致某一公司J，例如，可以在一个高级别空模型嵌套组合估计，每个级别的相 对重要性工业在国内升K表，但有可能是在杠杆方差组合。及格。（1A）条-（1C） 条指定空模型364 E.K.加代，阁下木村/ 35的银行及金融（2019）358-371

57、杂志我们测试ourpaper。情商。（1A）条显示specificationof第一乐彪在国家升 （BOND000l），哑变量（MKT000l）的韦尔，其中今年我杠杆（LEVijkl），在公司J，等于1,如果在该国的金融体系 是市场升为主业内K和L是一个国家的平均杠杆或零，如果银行的功能，而国内生产总值年 均增长公司行业内k和国升（b0jkl）加国升（GDP000l）随机误差产品j。该方程的随机部分。（2C型）包括（eijkl）代表不同时间方差，正态分布产业之间的随机误差（s00k0），国家之 间的2均值为0, r的方差。（t000l），以及产业之间和国家之间的互动（u00kl）。除了对国家协

58、变量导致我们的模型4。LEVijkl 1 / 4 b0jkl teijkl： elaTg四分之一 d运输署eSTK弹道跟踪eBOND T00kl 0000 0001 0002ooo 升零零零升情商。（1B）条的分析显示，第二次的平均水平，td0003eMKT000lTtd0004eGDP000lTts00k0 tt000l tu00kl： e2cT充分利用公司的时间跨越了行业k和国家升J（b0jkl）是一国的产业升式K时平均杠杆作用。（二维）合并甲，（2B）及（2C） 条，显示了混合外汇基金，（c00kl）plusarandomerror（ r0jkl）representingthevaria

59、ncebetween fect 模型，其中我们考虑的三个层次的截距公司。是随机的。因此，它是简单地看到，杠杆是一个函数商业登记：1b中的事务所的，行业和国家一级的协变量和它们的分别0jkl 四分之一 c00kl 吨 0jkl e Ttive随机误差。最后，情商。（1C）在正式确定的第三个层次的分析，凡在国升（c00kl）行业K表平均杠杆率是LEVijkl 1 / 4 d0000td0001eSTK000lTtd0002eBOND000lTtd0003eMKT000lT然后一个随机变量，是一个宏伟的td0004eGDP000lTtc01kleMUNIF00klTtc02kleDYNAM00klT

60、 均值函数thesample（d0000）plustherandomerrorsofthethirdlevel，分别U训练班eHH入藏eYEAR入藏eGROW T03kl 00kl 1jkl ijkl ijkl 2jkl疑心，行业（s00k0），国家（t000l）和交叉然tb3jklePROFijklTtb4jkleDBKRTijklTtb5jkleSIZEijklTDOM的误差产业和国家（u00kl）。tb6jkleTANGijklTts00k0 tt000l tu00kl tr0jkl teijkl： e2dTg四分之一 d的TS特涂：e1cT00kl 0000 00k0 零零零升 00k

61、l通过整合及格。（1A）条-（集成电路），我们得到一个混合效应模型3.4。与协变量随机系数模型在情商。（一维），其中的条款s00k0，t000l，u00kl，r0jkl和eijkl对应spond的随机效应，其差额代表的RelA -我们现在到一个更复杂的层次结构模型，其中，tive产业的重要性，国家之间的相互作用除了随机拦截，我们还承担着斜坡行业和国家，企业和时间的水平，分别为。这是一些企业级的变量是随机的，按行业的影响我们的模式1。和国家的因素。这样做，我们分析了间接influ -LEVijkl 四分之一 d0000 ts00k0 tt000l tu00kl tr0jkl teijkl：特色产

62、业和国家层次上 利用 e1dT ences。从方程组第（3A） - （3楼）显示这些等级关系。及格。（3B）及（3楼）显示随机截距模型3.3。与协变量随机拦截模式作为协变量的行业和国家的因素。及格。（3C认证）-（3E项） 表明我们对待企业级变量增长，潘宗光和唐后方差分解的杠杆完成作为随机变量和一些协变量决定的。首先，通过空模型，我们延伸的基本模型 我们分析了行业水平的影响变量慷慨 解释变量作为随机因素纳入（MUNIF）以及该国股市发展的变量，拦截。这些夹杂物是由逐渐在随后的彪（沙头角）公司一级的发展机遇（成长）。我们的模型根据变量的层次水平。在假设是，包容性和较高的库存水平换句话说，我们在我

63、们的分析有关的变量市场的发展，较高的机会，将是时间层次，企业层面，产业层面和国家层面，在此，或-公司成长。排在第二位，我们推测，较高的明镜。情商。（甲）显示了我们的模型2的包裹体建设，特定行业的包容性，将其较高的电位器锡永的虚拟变量（YEARijkl）代表每年在我们的TiAl基以赚取利润（教授）。排在第三位，我们分析的影响 分析（第一年除外）和一些传统债券的有形（唐）市场的发展。我们还在企业一级杠杆资本结构的决定因素根据，额外的测试-我们在这里不报-与模型真实姿态理论。我们的决定因素是在我们的模型包括：包括其他随机斜坡，但最大估计增长机会（GROWijkl），盈利能力（PROFijkl），距离可能不显示任何收敛的。这一结果伊赛格-从破产（DBKRTijkl），大小（SIZEijkl）和有形（TANGijkl）。 gests，在层次模型，这些关系，相当possi - 我们包括在第一层次的分析这些公司的变量是，布莱，没有统计学意义。因为他们也各