3.2. Sample SelectionData were gath

3.2. Sample Selection
Data were gathered from the published financial statements of 30 out of 121 non- financial firms listed
on the Nigeria Stock Exchange (NSE) as at January 2001. In order to guide against data omission and
ensure uniformity in presentation, some firms, because of the following factors, were excluded. Firms
that ceased operation at any point during the period of study were excluded. Mostly affected were firms
in the Agriculture/ agro allied, Industrial and domestic product, Machinery/ marketing, Engineering
technology, Footwear, Textile and Construction sectors. Also excluded were firms that had problems
with the NSE and Securities and Exchange Commission (SEC) regarding their financial reports and
firms that had course to change their financial accounting year- end at any time during the period of
study. Only thirty firms with complete data for the period 2001 – 2007 period were used for the study.
3.3. Model Specification
The study employs Return on Asset (ROA) and Return on Equity (ROE) as the two dependant
variables, and measures of firm performance. Although there is no unique measurement of firm
performance in the literature, ROA and ROE were chosen because they are important accounting-based
and widely accepted measures of financial performance. ROA can also be viewed as a measure of
management’s efficiency in utilizing all the assets under its control, regardless of source of financing.
Some writers such as Bettis and Hall (1982), Demsetz and Lehn (1985), Habib and Victor
(1991), Gorton and Rosen (1995), Mehran (1995), Ang, Cole and Line (2000), Margaritis and Psillaki
(2006), Rao et al (2007), Zeitun and Tian (2007) among others, made use of ROA and ROE as
performance proxies in their studies. The market based financial performance which is extensively
used in the empirical literature is Tobin’s Q. However, the market value of debt, an important variable
adopted in the determination of Tobin’s Q is not provided by the selected firms, hence could not be
used in this study. Also, many researchers, as reported by Xu and Wang (1997) and Zeitun and Tian,
2007, see Tobin’s Q as a noisy signal and not a good performance measure.
The only independent (explanatory) variable in this study is the Debt Ratio (DR). It serves as
the proxy for capital structure. However, a number of factors may impact on profitability (firm
performance), hence, the need for controlled variables to be included in the model. These controlled
variables are treated in the same way as explanatory variables. The following controlled variables are
used: In Model 1, Asset Turnover (TURN); firm’s Size (SIZE); firm’s Age (AGE); Asset Tangibility
(TANG); and Growth Opportunity (GROW). Model 2 recognizes the importance of Industrial sector
which a firm belongs, hence the need for the inclusion of variable IND to other variables in Model 1 to
form the Model 2.
Thus, the general model for this study, as is mostly found in the extant literature is represented
by;
Y= β0 +β1 Di
+β2 Z2i + eit
Where, y is the dependent variable
Di
is the explanatory variable
Z2 is the controllable variable
βi
and β2 are the coefficients of the explanatory and controllable variables, respectively.
eit is the error term. It has zero mean, constant variance and non-autocorrellated.
Specifically, when the above model is adopted here, equation (10) above can be written as:
Model 1
ROA = β0 + β1 DR + β2 TURN + β3 SIZE + β4 AGE + β5 TANG + β6 GROW + eit (11)
ROE = β0 + β1 DR + β2 TURN + β3 SIZE + β4 AGE + β5 TANG + β6 GROW + eit (12)
Model 2 (with the inclusion of industrial sector variable)
ROA = β0 + β1 DR + β2 TURN + β3 SIZE + β4 AGE + β5 TANG + β6 GROW + β7 IND + eit
(13)
ROE = β0 + β1 DR + β2 TURN + β3 SIZE + β4 AGE + β5 TANG + β6 GROW + β7IND + eit
(14)
The co-efficient of the explanatory and controllable variables (β1…………β7) can be estimated
by the use of OLS technique.
Panel data methodology is adopted in this study. This combines simultaneously cross-section
and time series data. Thus, there is need to check for the level of stationary of the data. This is done by
the use of Unit Root test. It is also necessary to look out for both fixed and random effects. The fixed
effect model, according to Vicente- Lorente (2001), is viewed as one in which the researcher makes
inferences on the effects that are in the sample. The random effect model is viewed as one in which
researchers make unconditional inferences with respect to a larger population. This test is necessary
especially when the estimates differ widely between the two models. This study employs the Hausman
test to compare the fixed and random effects estimates of the coefficients.

Kết quả (Việt) 1:

3.2. mẫu lựa chọnDữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính công bố 30 trong số 121 phòng không - công ty tài chính được liệt kêtrên Nigeria Stock Exchange (NSE) như lúc tháng 1 năm 2001. Để hướng dẫn đối với dữ liệu bỏ sót vàđảm bảo tính thống nhất trong trình bày, một số công ty, vì các yếu tố sau, đã bị loại trừ. Công tyrằng đã ngừng hoạt động tại bất kỳ điểm nào trong thời gian học tập đã được loại trừ. Chủ yếu bị ảnh hưởng nhất là các công tytrong ngành nông nghiệp / nông đồng minh, trong công nghiệp và sản phẩm, Máy móc thiết bị / marketing, kỹ thuậtcông nghệ, giày dép, dệt may và xây dựng các khu vực. Cũng loại trừ đã là công ty đã có vấn đềNSE và chứng khoán và Exchange Commission (SEC) liên quan đến báo cáo tài chính của họ vàcông ty đã có các khóa học để thay đổi của tài chính kế toán-cuối năm tại bất kỳ thời điểm nào trong thời giannghiên cứu. Các công ty chỉ ba mươi với đầy đủ dữ liệu trong giai đoạn giai đoạn 2001-2007 đã được sử dụng cho nghiên cứu.3.3. đặc điểm kỹ thuật mô hìnhNghiên cứu sử dụng lợi nhuận trên tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) như hai phụ thuộcCác biến, và đo lường hiệu suất công ty. Mặc dù không có phép đo duy nhất của công tyhiệu suất trong các tài liệu, ROA và ROE đã được chọn bởi vì họ là quan trọng dựa trên kế toánvà chấp nhận rộng rãi các biện pháp hiệu quả tài chính. ROA cũng có thể được xem như một thước đoquản lý hiệu quả bằng cách sử dụng tất cả các tài sản dưới sự kiểm soát của nó, bất kể nguồn tài chính.Một số nhà văn như Bettis và Hall (1982), Demsetz và Lehn (1985), Habib và Victor(1991), Gorton và Rosen (1995), Merhan (1995), Ang, Cole và dòng (2000), Margaritis và Psillaki(2006), Rao et al (2007), Zeitun và Tian (2007) trong số những người khác, đã sử dụng số ROA và ROE làhiệu suất proxy trong nghiên cứu của họ. Thị trường dựa trên hoạt động tài chính mà là rộng rãiđược sử dụng trong văn học thực nghiệm là Q của Tobin. Tuy nhiên, giá trị thị trường của khoản nợ, một biến quan trọngáp dụng trong việc xác định của Tobin Q không được cung cấp bởi các công ty được lựa chọn, do đó không thểsử dụng trong nghiên cứu này. Ngoài ra, nhiều nhà nghiên cứu, theo báo cáo của Xu và Wang (1997) và Zeitun và Tian,năm 2007, thấy Q của Tobin như là một tín hiệu ồn ào và không phải là một biện pháp hiệu suất tốt.(Giải thích) biến độc lập duy nhất trong nghiên cứu này là tỷ lệ nợ (tiến sĩ). Nó phục vụ nhưỦy quyền cho các cơ cấu vốn. Tuy nhiên, một số yếu tố có thể tác động đến lợi nhuận (công tyhiệu suất), do đó, sự cần thiết phải kiểm soát các biến được bao gồm trong các mô hình. Những điều khiểnbiến được xử lý theo cùng một cách như các biến giải thích. Các biến điều khiển sau đâysử dụng: trong mô hình 1, doanh thu tài sản (BIẾN); công ty của (kích THƯỚC); công ty của tuổi (TUỔI); Điều hiển nhiên tài sản(ĐƯỜNG); và cơ hội phát triển (phát TRIỂN). Model 2 công nhận tầm quan trọng của ngành công nghiệpmột công ty trực thuộc, vì thế sự cần thiết cho sự bao gồm của IND biến cho các biến trong mô hình 1 đếnhình 2 mô hình.Vì vậy, các mô hình tổng quát cho nghiên cứu này, như là chủ yếu được tìm thấy trong các tài liệu còn tồn tại được đại diệnbởi;Y = β0 + β1 Di + Β2 Z2i + eitỞ đâu, y là biến phụ thuộcDi là các biến giải thíchZ2 là biến điều khiểnΒi và β2 hệ số của các biến giải thích và điều khiển, tương ứng.EIT là một thuật ngữ lỗi. Huyện này có không có nghĩa là, phương sai không đổi và autocorrellated.Cụ thể, khi các mô hình trên được áp dụng ở đây, phương trình (10) ở trên có thể được viết dưới dạng:Mô hình 1ROA = β0 + β1 DR + BIẾN β2 + β3 kích THƯỚC + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 phát TRIỂN + eit (11)ROE = β0 + β1 DR + BIẾN β2 + β3 kích THƯỚC + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 phát TRIỂN + eit (12)Mẫu 2 (với sự bao gồm các lĩnh vực công nghiệp biến)ROA = β0 + β1 DR + BIẾN β2 + β3 kích THƯỚC + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 phát TRIỂN + β7 IND + eit(13)ROE = β0 + β1 DR + BIẾN β2 + β3 kích THƯỚC + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 phát TRIỂN + β7IND + eit(14)Co-hiệu quả của các biến giải thích và điều khiển (β1... Β7) có thể được ước tínhbằng cách sử dụng kỹ thuật OLS.Bảng dữ liệu phương pháp được áp dụng trong nghiên cứu này. Điều này đồng thời kết hợp mặt cắt ngangvà thời gian dòng dữ liệu. Vì vậy, đó là cần phải kiểm tra các cấp văn phòng phẩm của dữ liệu. Điều này được thực hiện bởiviệc sử dụng các bài kiểm tra đơn vị gốc. Nó cũng là cần thiết để tìm ra cho tác dụng cố định và ngẫu nhiên. Sự cố địnhMô hình có hiệu lực, theo Vicente - Lorente (2001), được xem như là một nhà nghiên cứu làm chokết luận về những tác động có trong mẫu. Mẫu ngẫu nhiên có hiệu lực được xem là một trong đóCác nhà nghiên cứu làm cho suy luận vô điều kiện đối với một dân số lớn hơn. Thử nghiệm này là cần thiếtđặc biệt là khi các ước tính khác nhau rộng rãi giữa hai mô hình. Nghiên cứu này sử dụng Hausmankiểm tra để so sánh các ước tính tác dụng cố định và ngẫu nhiên của các hệ số.

Kết quả (Việt) 2:

3.2. Mẫu được chọn
dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính được công bố của 30 trong số 121 công ty phi tài chính niêm yết
trên sàn chứng khoán Nigeria (NSE) vào tháng một năm 2001. Để hướng dẫn đối với dữ liệu thiếu sót và
đảm bảo tính thống nhất trong bài trình bày, một số công ty, bởi vì trong những yếu tố sau đây, đã được loại trừ. Các doanh nghiệp
đã ngừng hoạt động tại bất kỳ điểm nào trong suốt thời gian nghiên cứu đã được loại trừ. Bị ảnh hưởng chủ yếu là các công ty
trong nông nghiệp / nông liên minh, công nghiệp và sản phẩm trong nước, Máy móc / tiếp thị, Kỹ thuật
ngành công nghệ, giày dép, dệt may và xây dựng. Cũng loại trừ là các công ty mà đã có vấn đề
với NSE và Ủy ban Chứng khoán và Hối đoái (SEC) về báo cáo tài chính và
các công ty mà có khóa học để thay đổi kế toán tài chính cuối năm của họ bất cứ lúc nào trong thời gian
nghiên cứu. Chỉ ba mươi công ty có đầy đủ dữ liệu cho giai đoạn 2001 - giai đoạn 2007 được sử dụng cho việc nghiên cứu.
3.3. Mô hình kỹ thuật
nghiên cứu này sử dụng lợi nhuận trên tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) là hai phụ thuộc vào
các biến, và các biện pháp thực hiện công ty. Mặc dù không có đo lường duy nhất của công ty
thực hiện trong văn học, ROA và ROE được chọn vì chúng là kế toán dựa trên quan trọng
các biện pháp và được chấp nhận rộng rãi của các hoạt động tài chính. ROA cũng có thể được xem như là một biện pháp
hiệu quả quản lý trong sử dụng tất cả các tài sản thuộc quyền kiểm soát của mình, bất kể nguồn tài chính.
Một số nhà văn như Bettis và Hall (1982), Demsetz và Lehn (1985), Habib và Victor
(1991) , Gorton và Rosen (1995), Mehran (1995), Lý An, Cole và Line (2000), Margaritis và Psillaki
(2006), Rao et al (2007), Zeitun và Tian (2007) trong số những người khác, đã sử dụng ROA và ROE là
proxy hiệu quả trong nghiên cứu của họ. Các hoạt động tài chính dựa trên thị trường được rộng rãi
sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm là Tobin Q. Tuy nhiên, giá trị thị trường của nợ, một biến quan trọng
được thông qua trong việc xác định Tobin Q không được cung cấp bởi các công ty được lựa chọn, do đó không thể được
sử dụng trong này học. Ngoài ra, nhiều nhà nghiên cứu, theo báo cáo của Xu và Wang (1997) và Zeitun và Tian,
2007, thấy Tobin Q là một tín hiệu ồn ào và không phải là một biện pháp hiệu suất tốt.
Các chỉ độc lập (giải thích) biến trong nghiên cứu này là tỷ số nợ ( DR). Nó phục vụ như
các proxy cho cơ cấu vốn. Tuy nhiên, một số yếu tố có thể tác động đến lợi nhuận (công ty
hiệu suất), do đó, nhu cầu đối với các biến kiểm soát được đưa vào mô hình. Những kiểm soát
biến được điều trị trong cùng một cách như là các biến giải thích. Các biến sau kiểm soát được
sử dụng: Trong mô hình 1, doanh thu tài sản (LƯỢT); Kích ty của (SIZE); Tuổi ty của (AGE); Tài sản hữu hình
(TANG); Cơ hội và tăng trưởng (GROW). Mô hình 2 nhận tầm quan trọng của ngành công nghiệp
mà một công ty thuộc, vì vậy cần cho sự bao gồm của IND biến cho các biến khác trong mô hình 1 đến
hình thành các mô hình 2.
Như vậy, mô hình chung của nghiên cứu này, như là chủ yếu được tìm thấy trong còn sót lại văn học được biểu diễn
bằng;
Y = β0 + β1 Di
+ β2 Z2i + thuế TNDN
ở đâu, y là biến phụ thuộc
Di
là một biến giải thích
Z2 là biến kiểm soát
βi
. và β2 là các hệ số của các biến giải thích và điều khiển được, tương ứng
thuế TNDN là sai số. Nó có trị trung bình là, phương sai không đổi và không autocorrellated.
Cụ thể, khi các mô hình trên được thông qua ở đây, phương trình (10) trên có thể được viết như sau:
Mô hình 1
ROA = β0 + β1 DR + β2 LƯỢT + β3 SIZE + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 GROW + thuế TNDN (11)
ROE = β0 + β1 DR + β2 LƯỢT + β3 SIZE + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 GROW + thuế TNDN (12)
Mô hình 2 (với sự bao gồm của biến ngành công nghiệp)
ROA = β0 + β1 DR + β2 LƯỢT + β3 SIZE + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 GROW + β7 IND + thuế TNDN
(13)
ROE = β0 + β1 DR + β2 LƯỢT + β3 SIZE + β4 TUỔI + β5 TANG + β6 GROW + β7IND + thuế TNDN
(14)
các hợp tác hiệu quả của các biến giải thích và kiểm soát (β1 ............ β7) có thể được ước tính
bằng cách sử dụng các kỹ thuật OLS.
phương pháp dữ liệu Panel được áp dụng trong nghiên cứu này. Điều này kết hợp đồng thời cắt ngang
và dữ liệu chuỗi thời gian. Như vậy, có cần phải kiểm tra mức độ dừng của dữ liệu. Điều này được thực hiện bằng
việc sử dụng các bài kiểm tra đơn vị gốc. Nó cũng là cần thiết để tìm ra cho cả hai hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên. Các cố định
mô hình có hiệu lực, theo Vicente- Lorente (2001), được xem là một trong đó nhà nghiên cứu làm cho
suy luận về những tác động mà là trong mẫu. Các mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên được xem là một trong đó
các nhà nghiên cứu làm suy luận vô điều kiện đối với một dân số lớn hơn với. Kiểm tra này là cần thiết
đặc biệt là khi những ước tính rất khác nhau giữa hai mô hình. Nghiên cứu này sử dụng Hausman
thử nghiệm để so sánh ảnh hưởng ước tính cố định và ngẫu nhiên của các hệ số.

Kết quả (Việt) 3:

3.2.Lựa chọn mẫuDữ liệu thu thập từ công bố báo cáo tài chính của một công ty phi tài chính niêm yết 121 của 30 người.Tại Sở giao dịch Chứng khoán Nigeria (NSE) cho đến tháng 1 năm 2001.Để hướng dẫn cho dữ liệu và bỏ lỡĐể đảm bảo tính đồng nhất trong khi trình chiếu, một vài công ty, bởi vì các yếu tố, được ra ngoài.Công tyNghiên cứu trong thời gian ngừng hoạt động đã bị loại trừ bất kỳ một chút ở bên ngoài.Chủ yếu chịu ảnh hưởng của Công ty.Trong nông nghiệp công nghiệp và nông nghiệp / liên minh, sản phẩm nội địa, thợ máy / Marketing, kỹ thuật.Công nghệ,, dệt may và ngành công nghiệp xây dựng.Không loại trừ có vấn đề của Công ty.Ủy ban Chứng khoán và giao dịch bằng NSE (Ủy ban Chứng khoán), họ báo cáo tài chính vàCó quá trình thay đổi của họ với kế toán tài chính thường niên của Công ty, trong bất kỳ thời gian trong thời gianNghiên cứu.Chỉ có 30 nhà với toàn bộ dữ liệu của công ty trong thời gian cho 2001 2007 được dùng để nghiên cứu.3.3.Mô hình chuẩnNghiên cứu này được trả lại tài sản (ROA) và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn (ROE) cho hai loạiEnterprise Performance of với biện pháp.Mặc dù không có biện pháp duy nhất của công tyTrong diễn văn chương, Roa và ROE được chọn là vì họ là nền tảng quan trọng kế toánVà rộng rãi chấp nhận thực hiện các biện pháp tài chính.ROA cũng có thể xem như là một thước đoQuản lý hiệu quả, sử dụng sự kiểm soát của tất cả tài sản, dù nguồn tài chính.Một số nhà văn như và Hall (1982), và Lehn (1985), Habib và Victor(1991), và Rosen (1995), nên (1995), Ang, Cole và dây (2000), ngựa và Psillaki Thise(2006): Tha et al (2007), Zeitun và Điền (2007), trong đó, sử dụng ROE ROA và choTrong nghiên cứu của họ trong các chỉ số hiệu suất.Rộng thị trường tài chính cho nền tảng PerformanceTrong văn học sử dụng trong thực nghiệm là Tobin q của giá trị nợ, nhưng giá trị thị trường, là một biến số quan trọng.Qua chắc chắn là không phải của Tobin Q đã được lựa chọn bởi công ty cung cấp, và do đó không thểỞ đây được sử dụng trong nghiên cứu.Trong khi đó, nhiều nhà nghiên cứu, như báo cáo xu và vua (1997) và Zeitun và Điền,Năm 2007, thấy Tobin của Q là một "tín hiệu, và không phải là một người rất tốt Performance Metrics.Trong đó nghiên cứu các biến độc lập duy nhất (giải thích) là tỷ lệ nợ (Tiến sĩ).Nó làCơ cấu vốn đặc vụ.Tuy nhiên, một số yếu tố có thể ảnh hưởng đến khả năng (Công ty lãi.Do đó, cần phải kiểm soát được chứa trong các biến của mô hình.Những điều khiểnBằng cách biến cũng bị xử lý để giải thích các biến số.Các biến điều khiển làSử dụng mô hình 1: ở giữa, tài sản (quay); tỷ lệ doanh thu của Công ty quy mô (kích thước); Công ty tuổi (tuổi); tài sản hữu hình(TANG) và tăng cơ hội (đang phát triển).Model 2 thừa nhận tầm quan trọng của ngành công nghiệpCông ty đã thuộc về, do đó chứa biến mô hình 1 biến khác cần giải quyếtHình thành mô hình 2.Do đó, việc nghiên cứu các mô hình chung, chủ yếu là ở extant Literature làQua;Y = 0 + 1.+ 2 + β Z2i EITỞ đâu, y là vì biến2.Là giải thích biếnZ2 là kiểm soát biếnTôi βVà 2 là giải thích và kiểm soát được hệ số biến biến, riêng biệt cho.Lỗi của EIT hạng.Nó có một số 0 có nghĩa là: phương sai và không autocorrellated hằng số.Nói rõ hơn, khi mô hình trên, ở đây được sử dụng khi (10), phương trình trên có thể được viết:Models 1.Tỷ số lợi nhuận trên tài sản = 0 + 1 + β β + 3 + 2 tiến sĩ β chuyển 4 β cỡ tuổi 5 + β + β + β 6 canh phát triển EIT (11)ROE = 0 + 1 + β β + 3 + 2 tiến sĩ β chuyển 4 β cỡ tuổi 5 + β + β + β 6 canh phát triển EIT (12)Loại 2 (với biến số trong ngành công nghiệp).Tỷ số lợi nhuận trên tài sản = 0 + 1 + β β + 3 + 2 tiến sĩ β chuyển 4 β cỡ tuổi + β + β + 7, 6, 5 món súp β phát triển IND + EIT β(13)ROE = 0 + 1 + β β + 3 + β 2 lần lượt tiến sĩ cỡ 4 β + β + β tuổi 5 món súp β 6 phát triển 7ind + β + EIT(14)Giải thích và kiểm soát được hệ số biến (Beta 1...... β - 7) có thể ước tínhBằng cách sử dụng phương pháp OLS.Trong cuộc nghiên cứu này sử dụng phương pháp trong bảng dữ liệu.Trong khi đó cắt ngangVà thời gian sequence data.Do đó, cần phải kiểm tra dữ liệu mức cố định.Đó là thông quaKiểm tra đơn vị sử dụng rễ.Nó cũng là cần thiết để tìm kiếm và hiệu ứng ngẫu nhiên cố định.Cố địnhMô hình ảnh hưởng theo Vicente - La - tae (2001), với tư cách là một nhà nghiên cứuTrong mẫu ảnh hưởng suy luận.Hiệu ngẫu nhiên mô hình được xem là một trong nhữngNhà nghiên cứu đối với một dân số lớn hơn. Thực hiện những suy luận vô điều kiện.Bài kiểm tra này là cần thiết.Đặc biệt là khi ước tính có khác biệt lớn giữa hai loại hình này.Nghiên cứu này sử dụng HausmanSo sánh với ngẫu nhiên cố định ước tính hệ số của hiệu ứng nghiệm.