The validity of the uncertainty mea

The validity of the uncertainty measures is tested using CAPM-p data collected for a small subset of the sample. The survey included a question on ‘additional remarks’, where respondents could indicate whether they wanted to receive the final results of the study. Based on these data, it was possible to obtain the CAPM-p for 23 listed firms in the sample. CAPM-p is significantly correlated with three uncertainty factors (input, financial and market uncertainty; in all cases p > 0.45, p < 0.04), but not with
Table 2
Results factor analysis for sophistication of capital budgeting practicesa
Component Sophisticated NPV capital Naive capital
capital budgeting budgeting practices budgeting practices
practices (SCBP) (NPVCBP) (NAIVCBP)
Monte Carlo simulations 0.732 0.117 -0.035
Game theory decision rules (GT) 0.722 -0.035 0.185
Real option pricing (ROR) 0.706 0.061 0.193
Using certainty equivalents 0.664 0.152 0.121
Decision trees 0.633 0.116 0.190
CAPM analysis / B analysis 0.598 0.385 -0.263
Adjusting expected values 0.488 0.372 -0.089
Sensitivity analysis/break-even analysis 0.037 0.709 0.023
Scenario analysis 0.152 0.703 -0.080
Adaptation of required return/discount rate 0.010 0.589 0.203
Internal rate of return (IRR) 0.047 0.582 0.350
Net present value (NPV) 0.087 0.547 0.322
Uncertainty absorption in cash flows 0.312 0.476 0.033
Payback period (PB) -0.010 0.150 0.750
Adaptation of required payback period 0.194 0.165 0.701
Accounting rate of return (ARR) 0.194 0.018 0.530
Cronbach’s Alpha 0.80 0.70 0.52
N 183 186 187

The table presents the results for the factor analysis (eigenvalue > 1) on the uncertainty factors. In addition, Cronbach’s alpha and the number of observations are presented. Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in seven iterations.
social uncertainty (p = 0.21, p >0.34). The results from the correlation analysis provide considerable confidence in the validity of the uncertainty measures used in the study.
3.2.2. Capital budgeting practices
A composite measure is used to proxy for the sophistication of capital budgeting practices. Respon¬dents have been asked to indicate on a 5-point Likert scale (ranging from 1= never, to 5 = always) to what extent they consider several capital budgeting techniques useful or important in the invest¬ment process. Considering the recommendation by Fabrigar et al. (1999), CFA has been used again to verify whether the three capital budgeting practices recognized by theory (naive capital budget¬ing practices, NPV-capital budgeting practices and sophisticated capital budgeting practices, the latter including ROR and/or GT decision rules) are actually present. The CFA results in the three fac¬tors recognized by theory after eliminating one variable (profitability index; see Table 2). Based on the factor analysis, three measures for capital budgeting practices are constructed by summarizing the scores of the questions that load on the relevant factor. The first factor is most relevant for this research project and is labeled sophisticated capital budgeting practices (SCBP); the other fac¬tors are labeled NPV capital budgeting practices (NPVCBP) and naive capital budgeting practices (NAIVCBP). At0.80, Cronbach’s alpha forthe SCBP measure exceeds the lower limit of 0.60 (Hairetal., 1998).
The validity of the SCBP-measure is tested by correlating it with a measure for operational risk management practices. Theory and anecdotic evidence (see Miller and Waller, 2003; Billington et al., 2003; Froot et al., 1993) suggest that the use of SCBP should be integrated with other risk management practices. The assumption is that companies that use SCBP will also use other risk management practices to a larger extent in order to integrate risk management practices. The survey included a number of measures that organizations can take to reduce or control risk, including the use of financial instruments, spreading activities or cooperation with other organizations (see Miller, 1992; Shapiro and Titman, 1992). CFA indicates that these operational risk measures load on one factor; in addition, the correlation between a summary measure for operational risk management practices and SCBP is positive and significant (p = 0.27, p 0.15).
3.2.3.2. Size. Three measures for size are included in this research project: total sales, total assets and number of employees of the organization. The Spearman correlation reveals that all indicators for size are highly correlated (p > 0.53, p < 0.01). To correct for skewness, the logarithm of the number of employees is determined (labeled SIZE) and used in the remainder of the analysis.
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:

Hiệu lực của các biện pháp của sự không chắc chắn thử nghiệm bằng cách sử dụng CAPM-p dữ liệu thu thập cho một tập hợp con nhỏ của mẫu vật. Cuộc khảo sát bao gồm một câu hỏi về 'thêm nhận xét', nơi mà người trả lời có thể chỉ ra cho dù họ muốn nhận được các kết quả cuối cùng của nghiên cứu. Dựa trên những dữ liệu này, nó đã có thể để có được CAPM-p cho 23 công ty được liệt kê trong mẫu. CAPM-p đáng kể tương quan với ba yếu tố không chắc chắn (đầu vào, tài chính và thị trường không chắc chắn; bằng tất cả trường hợp p > 0,45, p < 0,04), nhưng không phải vớiBảng 2Kết quả yếu tố phân tích cho tinh tế vốn ngân sách practicesaThành phần tinh vi NPV vốn ngây thơ thủ đô vốn ngân sách ngân sách thực hành ngân sách thực hành thực hành (SCBP) (NPVCBP) (NAIVCBP)Monte Carlo mô phỏng 0.732 0.117-0.035Lý thuyết trò chơi quyết định quy tắc (GT) 0.722-0.035 0.185Thực sự lựa chọn giá cả (ROR) 0.706 0.061 0.193Sử dụng chắc chắn tương đương 0.664 0.152 0.121Quyết định cây 0.633 0.116 0.190Phân tích CAPM / B phân tích 0.598 0.385-0.263Điều chỉnh giá trị kỳ vọng 0.488 0.372-0.089Phân tích/break-in-even phân tích độ nhạy 0.037 0.709 0.023Phân tích kịch bản 0.152 0.703-0.080Thích ứng yêu cầu trở lại/giảm giá giá 0.010 0.589 0.203Các tỷ lệ nội bộ của return (IRR) 0,047 0.582 0.350Net giá trị hiện tại (NPV) 0.087 0.547 0.322Không chắc chắn hấp thụ bằng tiền mặt chảy 0.312 0.476 0.033Thời gian hoàn vốn (PB)-0.010 0.150 0.750Thích ứng của khoảng thời gian yêu cầu hoàn vốn 0.194 0.165 0.701Kế toán tỷ lệ lợi nhuận (mũi tên) 0.194 0.018 0.530Cronbach của Alpha 0,80 0,70 0.52N 183 186 187Bàn trình bày các kết quả cho phân tích yếu tố (eigenvalue > 1) về các yếu tố không chắc chắn. Ngoài ra, Cronbach của alpha và số lượng quan sát được trình bày. Phương pháp khai thác: Phân tích thành phần hiệu trưởng. Luân phiên phương pháp: Varimax với bình thường hóa Kaiser. một vòng quay hội tụ trong bảy lặp đi lặp lại.sự không chắc chắn xã hội (p = 0,21, p > 0,34). Kết quả từ phân tích mối tương quan cung cấp đáng kể sự tự tin trong hiệu lực của các biện pháp của sự không chắc chắn được sử dụng trong nghiên cứu.3.2.2. nguồn vốn ngân sách thực tiễnMột biện pháp tổng hợp được sử dụng để ủy quyền cho tinh tế vốn ngân sách thực tiễn. Respon¬dents đã được yêu cầu chỉ ra trên quy mô Likert 5-điểm (khác nhau, từ 1 = không bao giờ, 5 = luôn luôn) đến mức độ nào họ xem xét một số kỹ thuật vốn ngân sách hữu ích hoặc quan trọng trong quá trình invest¬ment. Xem xét các khuyến nghị bởi Fabrigar et al. (1999), CFA đã được sử dụng một lần nữa để xác nhận cho dù thực hiện những ba ngân sách vốn công nhận bởi lý thuyết (ngây thơ vốn budget¬ing thực hành, thực hành ngân sách NPV-thủ đô và thủ phủ tinh vi thực hành ngân sách sau này bao gồm cả ROR và/hoặc GT quyết định quy tắc) đang thực sự hiện diện. CFA kết quả trong ba fac¬tors được công nhận bởi lý thuyết sau khi loại bỏ một biến (chỉ số lợi nhuận; xem bảng 2). Dựa trên phân tích yếu tố, các biện pháp ba cho thực hành ngân sách vốn được xây dựng bởi tổng kết các điểm số của những câu hỏi mà tải về các yếu tố có liên quan. Các yếu tố đầu tiên là có liên quan nhất cho dự án nghiên cứu này và được dán nhãn tinh vi vốn ngân sách thực tiễn (SCBP); fac¬tors khác được gắn nhãn NPV vốn ngân sách thực tiễn (NPVCBP) và ngây thơ vốn ngân sách thực tiễn (NAIVCBP). At0.80, Cronbach của alpha cho các biện pháp SCBP vượt quá giới hạn dưới của 0,60 (Hairetal., 1998).Hiệu lực của các biện pháp SCBP được thử nghiệm bởi tương ứng với một biện pháp cho rủi ro hoạt động quản lý thực tiễn. Lý thuyết và chứng cứ anecdotic (xem Miller và Waller, 2003; Billington et al., 2003; ««Froot et al., 1993) cho thấy rằng việc sử dụng các SCBP nên được tích hợp với thực hành quản lý rủi ro khác. Giả định là công ty sử dụng SCBP sẽ cũng sử dụng thực hành quản lý rủi ro khác đến một mức độ lớn hơn để tích hợp thực tiễn quản lý rủi ro. Cuộc khảo sát bao gồm một số biện pháp tổ chức có thể làm để giảm bớt hoặc kiểm soát rủi ro, bao gồm cả việc sử dụng các công cụ tài chính, lây lan hoạt động hoặc hợp tác với các tổ chức khác (xem Miller, 1992; Shapiro và Titman, 1992). CFA chỉ ra rằng các biện pháp hoạt động rủi ro tải trên một yếu tố; Ngoài ra, các mối tương quan giữa một biện pháp tóm tắt cho thực tiễn quản lý rủi ro hoạt động và SCBP là tích cực và đáng kể (p = 0,27, p < 0,01). Các kết quả hỗ trợ hiệu lực hội tụ của các biện pháp SCBP. 3.2.3. kiểm soát biến3.2.3.1. đa dạng hóa. Người trả lời cũng đã được yêu cầu để mô tả của tổ chức là (một phần của) một đơn kinh doanh, (một phần của) một tổ chức đa dạng có liên quan hoặc (một phần của) một không liên quan đa dạng hóa tổ chức. Sự phân bố của biến này là chủ yếu là phù hợp với nghiên cứu khác trong lĩnh vực này (xem Christie et al., 2003). Nghiên cứu bao gồm một biến giả cho đa dạng hóa mà tôi nhãn DIV (liên quan đa dạng hoặc không liên quan đa dạng công ty, mã hoá 1; công ty duy nhất kinh doanh mã hoá 0). Hiệu lực của các biện pháp này được kiểm tra bằng cách so sánh các câu trả lời để thông tin khách quan hơn. Dựa trên các dữ liệu trong phần 'thêm nhận xét' của cuộc khảo sát, nó đã có thể để xác định công ty 66 và có được các thông tin khách quan về số lượng các ngành công nghiệp (SIC-mã) trong đó các công ty đang hoạt động. Số lượng các ngành công nghiệp mà tổ chức đang hoạt động có thể được coi như là một proxy cho đa dạng hóa (xem Pennings etal., 1994). Mối quan hệ giữa số của ngành công nghiệp mà các công ty đang hoạt động và biến giả đa dạng hóa là chủ yếu là theo hướng dự kiến, nhưng không đáng kể (p > 0,15).3.2.3.2. kích thước. Các biện pháp ba kích thước được bao gồm trong dự án nghiên cứu này: tổng doanh số, tất cả tài sản và số lượng nhân viên của tổ chức. Các mối tương quan Spearman cho thấy rằng tất cả các chỉ số cho kích thước là tương quan cao (p > 0,53, p < 0,01). Để sửa chữa cho skewness, logarit của số lượng nhân viên được xác định (có nhãn kích thước) và được sử dụng trong phần còn lại của các phân tích.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:

Thời hạn hiệu lực của các biện pháp không chắc chắn sẽ được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu CAPM-p thu thập cho một tập hợp con nhỏ của mẫu. Các cuộc khảo sát bao gồm một câu hỏi về "thêm nhận xét ​​', nơi mà người trả lời có thể chỉ ra cho dù họ muốn nhận được kết quả cuối cùng của nghiên cứu. Dựa trên những dữ liệu này, nó đã có thể để có được những CAPM-p cho 23 doanh nghiệp niêm yết trong mẫu. CAPM-p có tương quan đáng kể với ba yếu tố không chắc chắn (đầu vào, bất ổn tài chính và thị trường, trong mọi trường hợp p> 0,45, p <0,04), nhưng không phải với
Bảng 2
Kết quả phân tích nhân tố cho sự tinh tế của ngân sách vốn practicesa
phần vốn NPV tinh vi vốn Naive
vốn ngân sách thực hành ngân sách ngân sách thực hành
thực tiễn (SCBP) (NPVCBP) (NAIVCBP)
Monte Carlo mô phỏng 0,732 0,117 -0,035
nguyên tắc quyết định Lý thuyết trò chơi (GT) 0,722 -0,035 0,185
tùy chọn Bất động giá cả (ROR) 0,706 0,061 0,193
Sử dụng chắc chắn tương đương 0,664 0,152 0,121
Quyết định cây 0,633 0,116 0,190
CAPM phân tích phân tích / B 0,598 0,385 -0,263
Điều chỉnh giá trị dự kiến 0,488 0,372 -0,089
Phân tích độ nhạy / break-thậm chí phân tích 0,037 0,709 0,023
0,152 0,703 Kịch bản phân tích -0,080
Thích ứng của các yêu cầu / trả lãi suất chiết khấu 0,010 0,589 0,203
Tỷ suất lợi nhuận (IRR) 0,047 0,582 0,350
giá trị hiện tại ròng (NPV) 0,087 0,547 0,322
Sự không chắc chắn hấp thụ trong các luồng tiền 0,312 0,476 0,033
Thời gian hoàn vốn (PB) -0,010 0,150 0,750
thích ứng của thời gian hoàn vốn yêu cầu 0,194 0,165 0,701
tỉ suất lợi nhuận kế toán (ARR) 0,194 0,018 0,530
Alpha 0,80 0,70 0,52 Cronbach của
N 183 186 187 Bảng trình bày các kết quả phân tích nhân tố (eigenvalue> 1) vào các yếu tố không chắc chắn. Ngoài ra, alpha Cronbach và số quan sát được trình bày. Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Phương pháp: Varimax với Kaiser Normalization. một Rotation hội tụ trong bảy lần lặp lại. không chắc chắn xã hội (p = 0,21, p> 0,34). Các kết quả từ những phân tích tương quan cung cấp sự tự tin đáng kể về hiệu lực của các biện pháp không chắc chắn được sử dụng trong các nghiên cứu. 3.2.2. Vốn ngân sách tập luyện Một thước đo tổng hợp được sử dụng để đại diện cho sự tinh tế của thực hành ngân sách vốn. Respon¬dents đã được yêu cầu cho biết trên 5 điểm thang Likert (dao động từ 1 = không bao giờ, để 5 = luôn) đến mức độ nào họ xem xét một số các kỹ thuật lập ngân sách vốn có ích hoặc quan trọng trong quá trình invest¬ment. Xét đề nghị của Fabrigar et al. (1999), CFA đã được sử dụng một lần nữa để xác minh xem các thông lệ ngân sách vốn được công nhận bởi ba lý thuyết (thực hành budget¬ing vốn ngây thơ, thực hành ngân sách NPV-vốn và thực hành ngân sách vốn phức tạp, chi phí này gồm ROR và / hoặc nguyên tắc quyết định GT) là thực tế hiện nay. Kết quả CFA trong ba fac¬tors công nhận bởi lý thuyết sau đó loại bỏ một biến (chỉ số lợi nhuận, xem Bảng 2). Dựa trên các phân tích nhân tố, ba biện pháp để thực hành ngân sách vốn được xây dựng bằng cách tổng kết điểm số trong những câu hỏi mà tải về các yếu tố có liên quan. Yếu tố đầu tiên là phù hợp nhất cho dự án nghiên cứu này và được dán nhãn thực hành ngân sách vốn phức tạp (SCBP); các fac¬tors khác được dán nhãn NPV thực hành ngân sách vốn (NPVCBP) và ngây thơ thực hành ngân sách vốn (NAIVCBP). At0.80, alpha Cronbach của forthe SCBP áp dụng vượt quá giới hạn dưới của 0.60 (Hairetal., 1998). Thời hạn hiệu lực của SCBP-đo được thử nghiệm bởi mối tương quan giữa nó với một biện pháp cho hoạt động quản lý rủi ro hoạt động. Lý thuyết và bằng chứng anecdotic (xem Miller và Waller, 2003; Billington et al, 2003;.. Froot et al, 1993) cho thấy rằng việc sử dụng các SCBP cần được lồng ghép với các hoạt động quản lý rủi ro khác. Giả định là các công ty có sử dụng SCBP cũng sẽ sử dụng phương thức quản lý rủi ro đến một mức độ lớn hơn để tích hợp các hoạt động quản lý rủi ro. Các cuộc khảo sát bao gồm một số biện pháp mà các tổ chức có thể làm để giảm hoặc kiểm soát rủi ro, bao gồm cả việc sử dụng các công cụ tài chính, hoạt động hoặc hợp tác với các tổ chức khác lan rộng (xem Miller, 1992; Shapiro và Titman, 1992). CFA cho rằng những biện pháp rủi ro hoạt động tải về một yếu tố; Ngoài ra, sự tương quan giữa một biện pháp tóm tắt cho hoạt động quản lý rủi ro hoạt động và SCBP là tích cực và có ý nghĩa (p = 0.27, p <0,01). Các kết quả hỗ trợ giá trị hội tụ của SCBP-đo. 3.2.3. Các biến điều khiển 3.2.3.1. Đa dạng hóa. Người được hỏi cũng đã được yêu cầu mô tả tổ chức của họ như (một phần) là một doanh nghiệp duy nhất, (một phần) là một tổ chức đa dạng liên quan hoặc (một phần) là một tổ chức đa dạng không liên quan. Sự phân bố của biến này là chủ yếu phù hợp với các nghiên cứu khác trong lĩnh vực này (xem Christie et al., 2003). Nghiên cứu bao gồm một biến giả cho đa dạng hóa mà tôi nhãn DIV (liên quan đến các công ty đa dạng phong phú hay không liên quan, mã số 1; các công ty kinh doanh duy nhất mã 0). Thời hạn hiệu lực của biện pháp này được kiểm tra bằng cách so sánh các phản ứng để thông tin khách quan hơn. Dựa trên các dữ liệu trong phần "thêm nhận xét ​​'của cuộc khảo sát, nó đã có thể xác định 66 công ty và có được thông tin khách quan về số ngành công nghiệp (SIC-mã), trong đó các doanh nghiệp đang hoạt động. Các số ngành công nghiệp, trong đó tổ chức này là hoạt động có thể được coi như là một proxy để đa dạng hóa (xem Pennings etal., 1994). Các mối quan hệ giữa số lượng ngành nghề mà các công ty đang hoạt động và các biến giả đa dạng hoá là chủ yếu theo hướng dự kiến, nhưng không có ý nghĩa (p> 0,15). 3.2.3.2. Size. Ba biện pháp đối với kích thước được bao gồm trong dự án nghiên cứu này: tổng doanh thu, tổng tài sản và số lượng nhân viên của tổ chức. Các tương quan Spearman tiết lộ rằng tất cả các chỉ số cho kích thước liên quan chặt chẽ (p> 0,53, p <0,01). Để chính xác cho Độ xiên, logarit của số lao động được xác định (nhãn SIZE) và được sử dụng trong phần còn lại của phân tích. 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