Using fractional regression models to analyse the determinants of capital structure and efficiency of european manufacturing firms
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10174/21052 |
Resumo: | Quando a variável dependente num modelo econométrico tem uma natureza fraccionária, correspondendo a uma proporção ou taxa, o modelo de regressão linear não é a forma mais indicada de modelar essa variável. Em vez disso, deve usar-se o chamado modelo de regressão para dados fraccionários, o qual tem em conta a natureza proporcional e limitada da variável dependente. Esta dissertação descreve as principais características deste modelo e realiza dois estudos empirícos que ilustram a sua utilidade na área da Economia e Finanças. O primeiro estudo analisa a estrutura de capital de empresas transformadoras de Portugal, Grécia, França e Alemanha usando dados para os anos de 2007 e 2013. O objectivo principal é analisar como é que a recente crise financeira, o tipo de tecnologia utilizada (High-Tech ou Low-Tech) e a dimensão das empresas (PME ou Grande) afectam os seus níveis de endividamento. Os resultados mostram que as empresas High-Tech recorrem menos a dívida, que a crise financeira afectou de forma significativa as decisões de financiamento das empresas e que as PME passaram a usar menos dívida desde o início da crise. O segundo estudo analiza os scores de eficiência das mesmas empresas, compreendendo duas etapas. Na primeira, a metodologia de Data Envelopment Analysis (DEA) é usada para obter os scores de eficiência. Na segunda etapa, os modelos de regressão fraccionários são usados para analisar esses scores. Os principais objectivos do segundo estudo são verificar como é que a crise financeira, o tipo de tecnologia, a dimensão e o país de origem afectam a eficiência das empresas. Os resultados mostram que os dois primeiros factores não influenciam a eficiência, que as grandes empresas são mais eficientes que as PME e que as empresas Gregas são menos eficientes; Abstract: Fractional regression models are e ective when the variable of interest appears in the form of proportion or fraction or rate. In other words, use of fractional regression models becomes appropriate when the dependent variable is de ned only on the standard unit interval. This thesis surveys fractional regression models, and conducts two studies using these models. The rst study analyses capital structure of manufacturing rms of Portugal, Greece, France, and Germany by using data from the years 2007 and 2013. It primarily tries to nd how nancial crisis, use of technology (High-Tech or Low-Tech), and rm size (SME or large) a ect rms' capital structure decisions. Results show that rms that use high technology comparatively take less debts, nancial crisis a ects capital structure decisions signi cantly, and SMEs take less debt after crisis. The second study analyses e ciency scores of rms using the same dataset. It has two stages. The rst stage uses data envelopment analysis (DEA) to obtain e ciency scores. Then the second stage employs fractional regression models to analyse those scores. The main aims of the second study are to nd how nancial crisis, use of technology, rm size (SME or large), and country of origin a ect e ciency of rms. Results provide evidence that nancial crisis does not a ect e ciency of rms, use of technology does not play any role in explaining e ciency of rms, large rms more e cient than SMEs, and rms in Greece are comparatively less e cient. |
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Quando a variável dependente num modelo econométrico tem uma natureza fraccionária, correspondendo a uma proporção ou taxa, o modelo de regressão linear não é a forma mais indicada de modelar essa variável. Em vez disso, deve usar-se o chamado modelo de regressão para dados fraccionários, o qual tem em conta a natureza proporcional e limitada da variável dependente. Esta dissertação descreve as principais características deste modelo e realiza dois estudos empirícos que ilustram a sua utilidade na área da Economia e Finanças. O primeiro estudo analisa a estrutura de capital de empresas transformadoras de Portugal, Grécia, França e Alemanha usando dados para os anos de 2007 e 2013. O objectivo principal é analisar como é que a recente crise financeira, o tipo de tecnologia utilizada (High-Tech ou Low-Tech) e a dimensão das empresas (PME ou Grande) afectam os seus níveis de endividamento. Os resultados mostram que as empresas High-Tech recorrem menos a dívida, que a crise financeira afectou de forma significativa as decisões de financiamento das empresas e que as PME passaram a usar menos dívida desde o início da crise. O segundo estudo analiza os scores de eficiência das mesmas empresas, compreendendo duas etapas. Na primeira, a metodologia de Data Envelopment Analysis (DEA) é usada para obter os scores de eficiência. Na segunda etapa, os modelos de regressão fraccionários são usados para analisar esses scores. Os principais objectivos do segundo estudo são verificar como é que a crise financeira, o tipo de tecnologia, a dimensão e o país de origem afectam a eficiência das empresas. Os resultados mostram que os dois primeiros factores não influenciam a eficiência, que as grandes empresas são mais eficientes que as PME e que as empresas Gregas são menos eficientes; Abstract: Fractional regression models are e ective when the variable of interest appears in the form of proportion or fraction or rate. In other words, use of fractional regression models becomes appropriate when the dependent variable is de ned only on the standard unit interval. This thesis surveys fractional regression models, and conducts two studies using these models. The rst study analyses capital structure of manufacturing rms of Portugal, Greece, France, and Germany by using data from the years 2007 and 2013. It primarily tries to nd how nancial crisis, use of technology (High-Tech or Low-Tech), and rm size (SME or large) a ect rms' capital structure decisions. Results show that rms that use high technology comparatively take less debts, nancial crisis a ects capital structure decisions signi cantly, and SMEs take less debt after crisis. The second study analyses e ciency scores of rms using the same dataset. It has two stages. The rst stage uses data envelopment analysis (DEA) to obtain e ciency scores. Then the second stage employs fractional regression models to analyse those scores. The main aims of the second study are to nd how nancial crisis, use of technology, rm size (SME or large), and country of origin a ect e ciency of rms. Results provide evidence that nancial crisis does not a ect e ciency of rms, use of technology does not play any role in explaining e ciency of rms, large rms more e cient than SMEs, and rms in Greece are comparatively less e cient. |
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