We measure firm size (SIZE) as the

We measure firm size (SIZE) as the natural logarithm of sales;
leverage (LEV) by the ratio of total debt to total assets; growth opportunities (GROWTH) is the ratio (book value of intangibles assets / total
assets); and the measurement of return on assets (ROA) is through
the ratio earnings before interest and taxes over total assets. The
parameterλtis a time dummy variable that aims to capture the influence of economic factors that may also affect corporate performance
but which companies cannot control.ηi is the unobservable heterogeneity or thefirm's unobservable individual effects, so we can control
for the particular characteristics of eachfirm. Finally,εi,tis the random
disturbance. We also control for industry effects by introducing industry dummy variables.
The coefficients on net trade cycle variables allow us to determine
the inflection point in the net trade cycle-corporate performance relation, because this comes from: −β1/2β2. Since we expect NTC and
corporate performance to relate positively at low levels of working
capital and negatively at higher levels, the hypothesis is thatβ2is
negative, because it would indicate thatfirms have an optimal working capital level that balances the costs and benefits of holding working capital and maximizes their performance.
We tested our hypothesis on the effect of working capital management onfirm performance with the panel data methodology, because
of the benefits it provides. First, it allows us to control for unobservable
heterogeneity and, therefore, eliminate the risk of obtaining biased results arising from this heterogeneity (Hsiao, 1985). Firms are heterogeneous and there are always characteristics that might influence their
value that are difficult to measure or are hard to obtain, and which are
not in our model (Himmelberg et al., 1999). Second, panel data also
allows us to avoid the problem of possible endogeneity, which might
be present in our analyses and could seriously affect the estimation
results. The endogeneity problems arise because it is possible that the
observed relationships betweenfirm performance and firm-specific
characteristics reflect not only the effect of independent variables on
afirm's performance but also the effect of corporate performance on
those variables. Shocks affecting performance are also likely to affect
some otherfirm-specific characteristics. We therefore estimated our
models using the two-step generalized method of moments (GMM) estimator based onArellano and Bond (1991), which allows us to control
for endogeneity by using instruments. Specifically, we have used all
the right-hand-side variables in the models, lagged up to four times,
as instruments in the difference equations

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đo lường công ty kích thước (kích thước) như lôgarit tự nhiên của doanh số bán hàng;đòn bẩy (BUNGARI) theo tỷ lệ tổng nợ với tổng tài sản; cơ hội phát triển (phát triển) là tỷ lệ (cuốn sách giá trị của tài sản intangibles / tổng sốtài sản); và đo lường của lợi nhuận trên tài sản (ROA) là thông quatỷ lệ các khoản thu nhập trước lãi suất và các loại thuế trên tổng tài sản. Cácparameterλtis một thời gian biến giả nhằm mục đích chụp ảnh hưởng của kinh tế yếu tố mà cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất công tynhưng mà các công ty không thể control.ηi là unobservable heterogeneity hay hiệu ứng cá nhân unobservable của thefirm, do đó, chúng tôi có thể kiểm soátcho các đặc tính cụ thể của eachfirm. Cuối cùng, εi, tis các ngẫu nhiênxáo trộn. Chúng tôi cũng kiểm soát cho các ngành công nghiệp hiệu ứng bằng việc giới thiệu công nghiệp giả biến.Hệ số trên net thương mại chu kỳ biến cho phép chúng tôi để xác địnhbiến tố điểm trong mối quan hệ hiệu suất chu kỳ công ty thương mại ròng, bởi vì điều này đến từ: −β1/2β2. Kể từ khi chúng tôi mong đợi NTC vàhiệu suất công ty liên quan tích cực ở mức thấp làm việcthủ phủ và tiêu cực ở cấp độ cao hơn, các giả thuyết là thatβ2istiêu cực, bởi vì nó sẽ cho thấy thatfirms có một mức độ tối ưu vốn lưu động cân bằng chi phí và lợi ích của việc giữ vốn lưu động và tối đa hóa hiệu suất của chúng.Chúng tôi thử nghiệm giả thuyết của chúng tôi về ảnh hưởng của vốn lưu động quản lý onfirm hiệu suất với các phương pháp dữ liệu bảng, bởi vìof the benefits it provides. First, it allows us to control for unobservableheterogeneity and, therefore, eliminate the risk of obtaining biased results arising from this heterogeneity (Hsiao, 1985). Firms are heterogeneous and there are always characteristics that might influence theirvalue that are difficult to measure or are hard to obtain, and which arenot in our model (Himmelberg et al., 1999). Second, panel data alsoallows us to avoid the problem of possible endogeneity, which mightbe present in our analyses and could seriously affect the estimationresults. The endogeneity problems arise because it is possible that theobserved relationships betweenfirm performance and firm-specificcharacteristics reflect not only the effect of independent variables onafirm's performance but also the effect of corporate performance onthose variables. Shocks affecting performance are also likely to affectsome otherfirm-specific characteristics. We therefore estimated ourmodels using the two-step generalized method of moments (GMM) estimator based onArellano and Bond (1991), which allows us to controlfor endogeneity by using instruments. Specifically, we have used allthe right-hand-side variables in the models, lagged up to four times,as instruments in the difference equations

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đo lường quy mô doanh nghiệp (SIZE) là logarit tự nhiên của bán hàng;
đòn bẩy (LEV) bằng tỷ lệ giữa tổng số nợ trên tổng tài sản; cơ hội phát triển (TĂNG TRƯỞNG) là tỷ số (giá trị sổ sách của tài sản vô hình tài sản / tổng
tài sản); và đo lường lợi nhuận trên tài sản (ROA) là thông qua
các tỷ lệ thu nhập trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản. Các
parameterλtis một thời gian biến giả nhằm mục đích nắm bắt được ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế mà còn có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của công ty
nhưng công ty không thể control.ηi là không đồng nhất không quan sát hoặc các tác dụng cá nhân không quan sát được thefirm, vì vậy chúng tôi có thể kiểm soát
đối với các đặc điểm cụ thể của eachfirm. Cuối cùng, εi, tis ngẫu nhiên
xáo trộn. Chúng tôi cũng điều chỉnh những tác nghiệp bằng cách giới thiệu ngành công nghiệp biến giả.
Các hệ số về biến chu kỳ thương mại net cho phép chúng ta xác định
điểm uốn trong chu kỳ thương mại-công ty liên quan thực hiện ròng, bởi vì điều này xuất phát từ: -β1 / 2β2. Vì chúng ta mong đợi NTC và
hiệu suất của công ty liên tích cực ở mức thấp làm việc
vốn và tiêu cực ở các cấp độ cao hơn, các giả thuyết là thatβ2is
tiêu cực, vì nó sẽ cho thấy thatfirms có mức vốn lưu động tối ưu cân bằng giữa chi phí và lợi ích của việc giữ vốn lưu động và tối đa hóa hiệu suất của họ.
Chúng tôi đã kiểm tra giả thuyết của chúng tôi về hiệu quả của việc thực hiện quản lý vốn onfirm với các phương pháp dữ liệu bảng, vì
những lợi ích nó cung cấp. Đầu tiên, nó cho phép chúng ta kiểm soát cho không quan sát được
đồng nhất và, do đó, loại bỏ các nguy cơ có kết quả sai lệch phát sinh từ tính không đồng nhất này (Hsiao, 1985). Công ty là không đồng nhất và luôn có những đặc điểm mà có thể ảnh hưởng đến họ
giá trị mà khó có thể đo lường và thật khó để có được, và được
không trong mô hình của chúng tôi (Himmelberg et al., 1999). Thứ hai, dữ liệu bảng cũng
cho phép chúng ta tránh những vấn đề có thể nội sinh, mà có thể
có mặt trong phân tích của mình và nghiêm trọng có thể ảnh hưởng đến việc ước tính
kết quả. Các vấn đề nội sinh phát sinh bởi vì nó có thể là
thực hiện mối quan hệ betweenfirm quan sát và công ty cụ thể
đặc điểm phản ánh không chỉ ảnh ​​hưởng của các biến độc lập về
hiệu suất AFIRM mà còn ảnh hưởng của hoạt động doanh nghiệp trên
các biến. Những cú sốc ảnh hưởng đến hiệu suất cũng có khả năng ảnh hưởng đến
một số đặc điểm otherfirm cụ thể. Do đó chúng tôi ước tính của chúng tôi
mô hình bằng cách sử dụng hai bước GMM (GMM) ước lượng dựa onArellano và trái phiếu (1991), trong đó cho phép chúng ta kiểm soát
cho nội sinh bằng cách sử dụng công cụ. Cụ thể, chúng tôi đã sử dụng tất cả
các biến số bên tay phải phía trong các mô hình, độ trễ lên đến bốn lần,
như dụng cụ trong các phương trình khác nhau