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我国证券期货业上市公司高管薪酬与企业绩效的实证分析

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2013-11-29

四、回归分析及结论
  (一)多元回归分析
  根据上述模型利用EVIEWS做回归分析,结果如表2所示:
  得出模型函数为:Y=-2550.592+2070.277ROE+175.608INASSETS
  首先对该分析结果进行统计检验。
  (1)拟合优度。可决系数R2=0.588451,修正可决系数R2=0.485563,模型对样本数据的拟合程度一般,需要进一步看其他统计检验。
  (2)F检验。在给定α=0.05的情况下,计算F0.05(2,8)=4.46,模型中F统计量为5.719371,大于临界值4.46,由此判断回归方程显著,列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量的影响显著,即净资产收益率和总资产对数两个变量联合联合起来确实对高管薪酬有显著影响。
  (3)t检验。在给定α=0.05的情况下,计算tα/2(n-k)=t0.05/2(11-3)=2.306,而模型中ROE的t值t=2.551276,略大于2.306,即净资产收益率对高管薪酬有显著影响;INASSETS的t值t=3.12664,也大于2.306,显著。因此,净资产收益率(ROE)和总资产对数(INASSETS)这两个解释变量对被解释变量高管薪酬(Y)的影响均显著。
  综上统计检验分析,解释变量净资产收益率(ROE)和总资产对数(INASSETS)对被解释变量高管薪酬(Y)有显著影响,两个解释变量分别对高管薪酬也有显著影响。解释变量的回归系数均为正号,与定性分析假设中观点相符合,即净资产收益率与高管薪酬正相关,总资产规模与高管薪酬正相关。

  (二)一元回归分析
  由于净资产收益率与总资产规模可能存在相互影响或者线性关系,我们分别做Y对ROE、INASSETS的一元回归,进一步检验净资产收益率(ROE)和总资产规模对高管薪酬(Y)的是否相关或影响是否显著。
  将净资产收益率(ROE)作为解释变量,高管薪酬(Y)作为被解释变量,建立一元回归模型如下:
  Y=β1+β2×ROE+υ
  用ROE对薪酬做回归分析,得出可决系数R2=0.085544,说明模型整体对样本数据拟合不好,即净资产报酬率(ROE)并未很好地对高管薪酬的绝大部分差异做出解释。回归系数为正,符合研究假设中公司绩效与高管薪酬正相关的假设。进一步对回归系数作t检验,在给定α=0.05的情况下,计算,tα/2/2(nk)=t0.05/2(11-3)=2.306,ROE的t统计量为0.917559,远小于临界值2.306,这表明,净资产收益率对高管薪酬没有显著影响。
  将总资产对数(INASSETS)作为解释变量,高管薪酬(Y)作为被解释变量,建立一元回归模型如下:
  Y=β1+β2×INASSETS+υ
  用总资产对数(INASSETS)对薪酬做回归分析,得出可决系数R2=0.253604,说明模型整体对样本数据拟合程度并不理想,即总资产对数(INASSETS)并未很好地对高管薪酬的绝大部分差异做出解释。对回归系数作t检验,在给定α=0.05的情况下,计算,tα/2(n-k)=t0.05/2(11=3)=2.306,ROE的t统计量1.748695,小于2.306,这表明总资产对高管薪酬没有显著影响。
  (三)研究结论
  证券期货业高管人员薪酬与公司业绩正相关,但相关性不显著,没有很好的支持本文的假设,这一结果与以前许多文献研究结果相似。笔者认为原因在于:在一定的基本薪酬下,业绩奖金越高,现金薪酬的总额也越高,但是从年报中,我们只能得到高管年度薪酬总额,无法得知其结构,回归分析中所取的薪酬数据可能存在没有反应绩效薪酬的情况,故而得出的结果为高管薪酬与业绩不显著相关。
  证券期货业高管人员薪酬与公司规模正相关,相关性仍然不显著,这一结论与很多前人的研究不同。出现这样的结果,可能的原因是本文所取的研究样本较小,样本之间差异性较大,造成研究结果不显著,有所欠缺。
  证券期货业高管人员薪酬受多个因素的影响。以上多元回归的结果显示证券期货业高管薪酬与业绩和公司规模都呈显著的正相关,表明业绩和公司规模同时作用对高管薪酬产生了较大的影响。

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