3.2.3.3. Industry. Finally, respond

3.2.3.3. Industry. Finally, respondents have been asked to provide the SIC-codes for the industry in which their organization operates. The industry codes are regrouped to obtain dummy variables for industry. I distinguish among extraction and manufacturing firms (EXTRMFTG), building construction and utilities firms (BUICONUT), financial services firms (FINSERV) and other service firms (NFSERV; non-financial services and government/non-profit companies).
Descriptive statistics
Table 3
Mean Standard deviation Theoretical range Actual range N
INPUT UNC 15.28 4.05 5.00-25.00 6.00-25.00 188
FINAN UNC 9.46 2.65 3.00-15.00 3.00-15.00 188
SOCIO UNC 9.11 2.52 3.00-15.00 3.00-15.00 184
MARKET UNC 7.60 1.43 2.00-10.00 3.00-10.00 189
SIZE 6.92 1.52 NA .69-11.16 188
SCBP 12.57 4.86 7.00-35.00 7.00-30.00 183
The table provides the mean, standard deviation, theoretical range, actual range and number of observations for the variables under consideration (excluding dummy variables). INPUT UNC: input uncertainties; FINAN UNC: financial uncertainties; SOCIO UNC: social uncertainties; MARKET UNC: market uncertainties; SIZE: log fte; SCBP: sophisticated capital budgeting practices.

4. Results
4.1. Statistical analysis
The descriptive statistics and the correlation matrix for all of the variables are included in Tables 3 and 4, respectively.
The correlation matrix in Table 4 reveals that several variables appear to be related, yet that multicollinearity is not likely to be a problem. First of all, most uncertainties are correlated at the 10% level (p > 0.129, p < 0.08), with the exception of the correlation between market uncertainty and social uncertainty (p = -0.06, p > 0.38). Also, some uncertainties are correlated with the industry dummy vari¬ables (for example, input uncertainty is positively correlated with extraction and manufacturing industry, p = 0.22, p

Kết quả (Việt) 1:

3.2.3.3. ngành công nghiệp. Cuối cùng, người trả lời đã được yêu cầu cung cấp SIC-mã cho ngành công nghiệp mà tổ chức của họ hoạt động. Mã ngành công nghiệp được tập hợp lại để có được giả biến cho ngành công nghiệp. Tôi phân biệt giữa khai thác và sản xuất công ty (EXTRMFTG), xây dựng công ty tiện ích trong xây dựng (BUICONUT), công ty dịch vụ tài chính (FINSERV) và các công ty dịch vụ (NFSERV; dịch vụ tài chính và chính phủ/Phi lợi nhuận công ty).Thống kê mô tảBảng 3 Có nghĩa là độ lệch chuẩn lý thuyết phạm vi phạm vi thực tế NĐẦU VÀO UNC 15.28 4,05 5,00-25,00 6,00-25,00 188FINAN UNC 9,46 2,65 3,00-15,00 3,00-15,00 188XÃ HỘI UNC 9.11 2,52 3,00-15,00 3,00-15,00 184THỊ TRƯỜNG UNC 7.60 1.43 2,00-10,00 3,00-10,00 189KÍCH THƯỚC 6.92 1.52 NA.69-11.16 188SCBP 12.57 4,86 7,00-35,00 7,00-30,00 183Bảng cung cấp có nghĩa là, độ lệch chuẩn, lý thuyết phạm vi, phạm vi thực tế và số lượng quan sát cho các biến đang được xem xét (không bao gồm biến giả). Đầu vào UNC: đầu vào sự không chắc chắn; FINAN UNC: tài chính sự không chắc chắn; UNC xã hội: xã hội sự không chắc chắn; Thị trường UNC: thị trường không chắc chắn; Kích thước: đăng fte; SCBP: tinh vi vốn ngân sách thực tiễn.4. kết quả4.1. thống kê phân tíchThống kê mô tả và ma trận tương quan cho tất cả các biến được bao gồm trong bảng 3 và 4, tương ứng.Ma trận tương quan trong bảng 4 cho thấy rằng một số biến dường như có liên quan, Tuy nhiên, rằng multicollinearity có thể không phải là một vấn đề. Trước hết, sự không chắc chắn hầu hết có tương quan ở mức 10% (p > 0.129, p < 0,08), ngoại trừ sự tương quan giữa sự không chắc chắn của thị trường và sự không chắc chắn xã hội (p =-0.06, p > 0,38). Ngoài ra, một số sự không chắc chắn tương quan với ngành công nghiệp giả vari¬ables (ví dụ, đầu vào sự không chắc chắn tích cực tương quan với khai thác và sản xuất công nghiệp, p = 0,22, p < 0,01 được tiêu cực tương quan với ngành công nghiệp dịch vụ tài chính, p = 2,65, p < 0,01; tài chính sự không chắc chắn tích cực tương quan với ngành công nghiệp dịch vụ tài chính, p = 0,39, p < 0,01 được tiêu cực tương quan với ngành công nghiệp dịch vụ tài chínhp = 5,10, p < 0,01). Kích thước tích cực liên quan đến một chiến lược diver¬sification, nhưng kết quả này là không đáng kể (p = 0,12, p > 0,10). Cuối cùng, các vốn ngân sách thực tiễn yếu tố (SCBP, NPVCBP và NAIVCBP) dường như có liên quan (p > 0,22, p < 0,01). Kết quả này là phù hợp với các khái niệm rằng một sự kết hợp của các công cụ tập trung sự chú ý quản lý vào các khía cạnh khác nhau của các quyết định đầu tư (Childs và Triantis, 1999). Nó cũng cho thấy rằng tổ chức thêm công cụ mới vốn ngân sách để hoạt động hiện tại của họ (tức là, thêm GT và/hoặc RORto NPV - và hoàn vốn thực hành), chứ không phải là thay thế (tức là, sử dụng GT và/hoặc ROR và huỷ NPV - và hoàn vốn). Tìm kiếm này cũng là phù hợp với kết quả của Libby và Waterhouse (1996) và Williams và thủy thủ (2001); họ thấy rằng khả năng tổ chức tìm hiểu (đưa trong cả hai nghiên cứu bởi số lượng các kế toán

Kết quả (Việt) 2:

3.2.3.3. Công nghiệp. Cuối cùng, người trả lời đã được yêu cầu để cung cấp các SIC-mã cho các ngành công nghiệp, trong đó tổ chức của họ hoạt động. Các mã ngành được tập hợp lại để có được các biến giả cho ngành công nghiệp. Tôi phân biệt giữa khai thác và sản xuất các doanh nghiệp (EXTRMFTG), xây dựng công ty xây dựng và các tiện ích (BUICONUT), các công ty dịch vụ tài chính (FINSERV) và các công ty dịch vụ khác (NFSERV; các dịch vụ phi tài chính và các công ty chính phủ / phi lợi nhuận).
thống kê mô tả
Bảng 3
có nghĩa là độ lệch tiêu chuẩn lý thuyết phạm vi thực tế phạm vi N
VÀO UNC 15.28 4.05 5,00-25,00 6,00-25,00 188
Finan UNC 9,46 2,65 3,00-15,00 3,00-15,00 188
XÃ HỘI UNC 9,11 2,52 3,00-15,00 3,00-15,00 184
THỊ TRƯỜNG UNC 7,60 1,43 2,00-10,00 3.00- 10.00 189
SIZE 6,92 1,52 NA 0,69-11,16 188
SCBP 12,57 4,86 7,00-35,00 7,00-30,00 183
Bảng cung cấp giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, phạm vi lý thuyết, phạm vi thực tế và số quan sát cho các biến được xem xét (không bao gồm các biến dummy). Input UNC: không chắc chắn đầu vào; Finan UNC: bất ổn tài chính; XÃ HỘI UNC: bất ổn xã hội; THỊ TRƯỜNG UNC: bất ổn thị trường; SIZE: FTE đăng nhập; SCBP: thực hành ngân sách vốn phức tạp. 4. Kết quả 4.1. Phân tích thống kê số liệu thống kê mô tả và các ma trận tương quan cho tất cả các biến có trong bảng 3 và 4, tương ứng. Các ma trận tương quan trong Bảng 4 cho thấy rằng một số biến xuất hiện có liên quan, nhưng đa cộng mà không có khả năng là một vấn đề. Trước hết, hầu hết các bất trắc có tương quan ở mức 10% (p> 0,129, p <0,08), với ngoại lệ của các mối tương quan giữa thị trường bất ổn và bất ổn xã hội (p = -0.06, p> 0,38). Ngoài ra, một số không chắc chắn có tương quan với các ngành công nghiệp vari¬ables giả (ví dụ, sự không chắc chắn vào tương quan thuận với khai thác và công nghiệp sản xuất, p = 0,22, p <0,01 nhưng tương quan âm với ngành công nghiệp dịch vụ tài chính, p = -0.22, p < 0,01; bất ổn tài chính tương quan thuận với các ngành công nghiệp dịch vụ tài chính, p = 0,39, p <0,01 nhưng tương quan âm với ngành công nghiệp dịch vụ phi tài chính, p = -0,21, p <0,01). Kích thước được tích cực liên quan đến một chiến lược diver¬sification, nhưng kết quả này là không đáng kể (p = 0,12, p> 0,10). Cuối cùng, các yếu tố thực hành ngân sách vốn (SCBP, NPVCBP và NAIVCBP) xuất hiện có liên quan (p> 0,22, p <0,01). Kết quả này phù hợp với quan điểm cho rằng sự kết hợp của các công cụ quản lý tập trung sự chú ý vào các khía cạnh khác nhau của các quyết định đầu tư (Childs và Triantis, 1999). Nó cũng cho thấy rằng các tổ chức thêm các công cụ ngân sách vốn mới để thực hành hiện tại của họ (ví dụ, thêm GT và / hoặc RORto NPV- và thông lệ hoàn vốn), chứ không phải là thay thế chúng (ví dụ, sử dụng GT và / hoặc ROR và thải bỏ NPV- và hoàn vốn thực hành). Phát hiện này cũng phù hợp với kết quả của Libby và Waterhouse (1996) và Williams và Seaman (2001); họ thấy rằng năng lực tổ chức để học (đại diện trong cả hai nghiên cứu bởi các số kế toán