計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文畢業(yè)設(shè)計(jì)(doc畢業(yè)設(shè)計(jì)論文)(參考版)
2025-06-25 03:01本頁面
【正文】 18。這種結(jié)論恰好與我國(guó)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的背景下，擴(kuò)大投資，爭(zhēng)取做大做強(qiáng)的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)不謀而合。（三）股權(quán)結(jié)構(gòu)的多元化從通過顯著性檢驗(yàn)的回歸方程來看，集中度與績(jī)效正相關(guān)，增加集中程度，有利于提高績(jī)效，這從反面證明盲目地減持國(guó)有股并非一定能夠奏效，關(guān)鍵在于股權(quán)結(jié)構(gòu)的多元化，只有投資主體的多元化，才有利于權(quán)利的制約，控制“內(nèi)部人控制”現(xiàn)象，上市公司治理結(jié)構(gòu)才能很好地發(fā)揮作用，從而有利于提高公司績(jī)效。他們數(shù)量眾多但平均擁有的股份卻很少，在公司治理和對(duì)大股東和經(jīng)營(yíng)者行為監(jiān)督上難以發(fā)揮作用，這使得他們的權(quán)益經(jīng)常受到損害。因此，應(yīng)該在股權(quán)集中度對(duì)公司績(jī)效的好的影響和危害性之間找到平衡點(diǎn)。 S1較高，對(duì)目前上市公司治理的總體影響是積極的，應(yīng)該重視股權(quán)集中度高的優(yōu)勢(shì)和大股東對(duì)公司治理的貢獻(xiàn)。而內(nèi)部交易成本包括通常所定義的監(jiān)控成本、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)成本，以及集體決策成本，如果所有者或股東的數(shù)量較多，且他們之間對(duì)各自的目標(biāo)取向極不相同，則這類成本可能很大。限制大股東掠奪的可行辦法是努力設(shè)計(jì)成代表不同利益主體的若干法人或自然人股東共同形成相對(duì)的股權(quán)制衡局面，通過法人或自然人股東的積極參與促進(jìn)公司治理結(jié)構(gòu)的完善。６ 相關(guān)政策與建議 影響上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的原因是多方面的，包括股權(quán)集中度，公司規(guī)模大小，股權(quán)結(jié)構(gòu)的比例，控股股東的性質(zhì)等。但是，仔細(xì)分析可以看出，這種結(jié)果的出現(xiàn)正是由于流通股比例過低，促使流通股股東的逆向選擇。另外，股權(quán)集中與公司績(jī)效存在著正的相關(guān)關(guān)系。對(duì)于法人治理結(jié)構(gòu)不完善引起的對(duì)公司決策經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生的不利影響要通過股權(quán)改革方式解決，逐步提升中小企業(yè)內(nèi)部治理的水平，以盡快提高中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。這樣的股權(quán)集中度在我國(guó)目前體制下很容易形成“內(nèi)部人控制”，不利于公司治理機(jī)制的發(fā)揮作用，從而不利于公司業(yè)績(jī)的提高。當(dāng)股權(quán)集中程度提高時(shí)，公司的整體業(yè)績(jī)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，即股權(quán)集中度與公司業(yè)績(jī)存在同向變化的關(guān)系，同時(shí)，股權(quán)的分散度及不平衡與公司績(jī)效呈反向變化關(guān)系。**代表在0. 05的水平下顯著。由上述拉格朗日檢驗(yàn)可得出，該模型不存在序列相關(guān)性。下面作含1階的滯后殘差項(xiàng)的輔助回歸，結(jié)果如下：表410 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)（1階）BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test:Obs*Rsquared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 07/05/07 Time: 14:12VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. S1H5CR3CRESID(1)從表410可知，在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，則說明原模型依然存在自相關(guān)。表49 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)（2階）BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test:Obs*Rsquared ProbabilityDependent Variable: RESIDVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. S1H5CR3CRESID(1)RESID(2)表49表明，在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，則說明存在2階自相關(guān)。，查表得dl= DW du=,。表48 加權(quán)修正異方差的結(jié)果Dependent Variable: ROEMethod: Least SquaresWeighting series: 1/ABS(RESID)VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. S1H5CR3CWeighted StatisticsRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 從表48中可以看出，經(jīng)過調(diào)整后，不論是擬合優(yōu)度還是各參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的值都有了顯著的改進(jìn)。用加權(quán)最小二乘法對(duì)原模型進(jìn)行異方差修正， 權(quán)數(shù)為1/abs(e)。 圖41 異方差性檢驗(yàn)圖從異方差性檢驗(yàn)圖表明，S1，CR3，H5都引起了異方差，且存在單調(diào)遞減型異方差性。一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，以截面數(shù)據(jù)作為樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素的差異較大，所以更容易產(chǎn)生異方差。表45 逐步剔除法回歸表變量顯著性判斷(P值)S1ZCR3 CR5H5NRsquaredROE=f(S1,Z,CR3,CR5,H5,N)ROE=f(S1,CR3,CR5,H5,N)RO
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