论文中国制造业金融加速器非对性估计是适合制造业论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关制造业那些前景好一点开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：通过分析703个上市公司2001～2014年的年度數据,运用门限面板模型（panel threshold model）内生得到企业资产负债比的临界,结果表明：以资产负债比0.6801为门限,负债率高于该值的公司金融加速器效应要大于低于该值的公司金融加速器效应.
关键词：中国制造业；金融加速器；对称性；门限面板模型
中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）06-26 -04
一、引言
中国经济周期存在金融加速器效应已成为不争的事实,相关的实证文献更从不同角度分析了中国金融加速器效应的非对称性.宏观层面,赵振全等（2007）运用门限向量自回归模型分析了我国宏观经济和信贷市场的非对称性关联；微观层面,袁申国等（2011）运用微观企业层面的面板数据,考察了我国金融加速器效应依地域、企业规模和宏观经济形势三个方面而呈现出的非对称性.袁申国等（2009）和曹永琴（2011）从行业层面分析了金融加速器效应的非对称性.
值得注意的是,除了地域和行业层面存在客观的划分方式外,对于公司规模的金融加速器效应非对称性的分析,以往的划分方式都过于主观化,也即作者往往经验性设定某个企业规模为划分大小企业的标准,或干脆把样本按大公司、小公司对半分.本文认为,对金融加速器非对称性的考察,不应该只建立在对样本的经验性划分基础上,其划分标准本身应该有其理论的合理性和统计意义上的显著性,.所以本文认为,将应划分标准,或者说门槛参数,同样作为未知参数进行估计,鉴于此,本文使用门限面板模型来解决这个问题；其次,袁申国等（2011）的研究结果表明,全国层面的427家上市公司在1999年至2009年期间内的公司规模金融加速器效应并不明显,特别是东部地区的上市公司尤为突出.我们认可袁申国等的研究结果,同时这个结论也使得我们更进一步的思考,金融市场的摩擦和信息不对称是客观存在的,而且中小企业融资难的问题的确是摆在我国金融市场上一个不可置否的现象.然而如果这种非对称性并不是显著体现在公司规模这个绝对值上,是否是体现在负债资产比这个相对值上呢?关于企业面临的外部融资约束问题,早在1988年,Fazzari et al开创了经典的FHP范式,在考察企业面临的融资约束及非对称性时,对企业的划分就使用了长期负债对资产的比率为标准.我们借鉴FHP选取门槛值的方式,展开相应研究.
本文后续内容安排如下,第二部分介绍变量的选取和计量模型设定；第三部分进行实证分析；第四部分为本文结论,并提出相应的政策建议.
二、变量与模型设定
本文数据全部来自Wind数据库,包括了沪深两家证券交易所上市的703个制造业企业,从2001年到2014年的年度微观财务数据看,剔除了样本期间内数据缺失和严重资不抵债的公司,并对微观层面的财务数据进行winsorize处理,即将每个变量1%分位数以下的观测值用1%分位数观测值截取,99%分位数以上的观测值使用99%分位数观测值截取.宏观数据包括价格水平,基准贷款利率.其中为了得到通货膨胀真实利率,本文用名义利率减去通货膨胀率求得.
(一)变量选择与描述性统计
金融加速器理论告诉我们,在资产负债表渠道中,经济环境的改变会影响到企业的资产负债表状况,进而改变企业外部融资成本,对投资行为的变动产生显著效果.因此,企业层面的投资行为和各项财务指标是本文分析的关键,这里我们参照相关文献,引入Invest,投资,作为回归分析的被解释变量；Debt,负债对总资产的比率,反映了企业资产负债表的状况,并以其系数来测度微观层面金融加速器效应.控制变量包括：Income,营业收入对总资产的比率；lnNV,公司规模,以净资产的自然对数表示；r,月度加权的一年期基准贷款利率.门限变量Debt,同上.需要指出的是,门限变量,就是依此变量某个具体取值为标准对样本进行划分的变量.变量的描述性统计和度量方法如下表所示.
(二)计量模型设定
除了利率使用当期以外,所有解释变量及门限变量取一阶滞后放入方程中.I（·）为示性函数,表示当括号内的条件满足时,取值为1；不满足时取0.Const为常数项,μi为个体异质性,为分析方便,设定E（μ|x）≠0,其中X为全部解释变量,也即固定效应模型；ε为随机扰动.
门限回归模型的特点,就是将门限参数（用以划分样本的标准）作为未知参数进行估计.R.Hansen（1999）建立了面板数据门限估计的方法和一系列统计检验.模型一中,不仅包括系数α,β和常数项为待估参数,门限参数q同样也为待估计参数.这样做的好处是,避免了以往样本分组的随意性和主观性.
门限回归不仅包括了变量系数,门限参数的估计和假设检验,对模型本身也需要假设检验,即对于模型一,我们有理由怀疑回归模型的“门限效应”是否显著存在,也即,我们提出原假设H0：不存在门限效应.方程形式为：
（2）式相对于（1）式的区别在于,由于不存在门限效应（反映在模型中即不存在金融加速器的非对称性）,对于所有样本,投资对负债资产比均使用相同的偏系数回归.在此假设检验下构造的统计量取值如果过大,或对应的P值很小,我们有理由否定原假设,即承认门限效应,或者说非对称性的存在.
值得注意的是,以往对大小公司的划分实际上忽略了中间“过渡”性规模企业的存在,也即“不大不小”规模的企业,他们同样存在区别于其他规模的金融加速器效应,体现在回归模型中,我们应该使用两个分类标准将样本切割为三部分,即模型：
q1与q2分别表示两个阀值（阀值,即门限参数）水平.（3）式实际上是对门限模型（1）所进行的模型设定检验,在验证门限效应确实存在后,必须继续确认是单阀值模型还是双阀值模型,如果原假设单阀值效应被否定,接受存在双阀值的门限效应模型.当然,对于更多的阀值和更高阶的检验,重复上述过程即可.
总结:本论文主要论述了制造业论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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