3. Methodology The impact of workin

3. Methodology
The impact of working capital management on corporate performance of manufacturing sector is tested by panel data methodology. The panel data methodology used has certain benefits like using the assumption that firms are heterogeneous, more variability, less colinearity between variables, more informative data, more degree of freedom and more efficiency (Baltagi, 2001).

3.1. Model Specification
In order to find out the relationship between different variables, first Pearson Correlation Coefficients are calculated. The impact of working capital management on firms’ performance is than investigated using balanced panel data of manufacturing firms listed at Karachi Stock Exchange. For this purpose, we develop an empirical framework first used by Deloof (2003) and subsequent work of Padachi (2006). We specify our model as;
NOP it = β0 + β1 (WCM it) + β2 (GWCTR it) + β3 (CATAR it) + β4 (CLTAR it) +
β5 (FDR it) + β6 (LOS it) + β7 (SG it) + β8 (CR it) + ηi + λt + it (3.1)
Where, Net Operating Profitability (NOP) is used as a measure of firm’s performance. WCM is Working Capital Management, which is a key variable of the study used as a vector of Average Collection Period (ACP), Inventory Turnover in Days (ITID), Average Payment Period (APP), Cash Conversion Cycle (CCC) and Net Trading Cycle (NTC) of the firm. It is expected that WCM has negative relationship with the corporate profitability. If we reduce number of days in receivables (ACP), inventory (ITID), Cash Conversion Cycle (CCC) and Net Trade Cycle (NTC), it will enhance the corporate profitability. Furthermore, Average Payment Period is directly associated with
profitability. Other explanatory variables typically assumed to affect firm performance are GWCTR is the Gross Working Capital Turnover Ratio which is expected to have positive relationship with profitability, CATAR is the Current Assets to Total Assets Ratio and CLTAR is the Current Liabilities to Total Assets Ratio are used to check the investing and financing policy of working capital management respectively. Financial Debt Ratio (FDR) representing leverage is expected to have negative relationship and natural logarithm of sales (LOS) representing size has positive relationship with corporate profitability. SG is sales growth which represent the investment growth opportunities
while CR is Current Ratio to measure liquidity of firm. ηi measures the specific characteristics of each firm called unobservable heterogeneity ,whereas λt is aparameter for time dummy variables which is equal for all firms in each year but changes over time and is the error term. A classical test for the panel data is one of Random effect model versus fixed effect model (Yafee, 2003). For estimating the models, first we need to determine whether there exists a correlation between the independent variables. If the correlation exists then a fixed effect model will give
consistent results otherwise random effect model will be an efficient estimators and it is estimated by generalized least square (Teruel and Solano, 2007). Fixed effects are computed by subtracting the


155 International Research Journal of Finance and Economics - Issue 47 (2010)
“within” mean from each variable and estimating Panel Least Square using the transformed data. In fixed effect model, it assumes firm specific intercepts and capture effects of those variables which are specific to each firm and constant over time. In random effect model it is assumed that there is a single common intercept and it varies from firm to firm in a random manner. To determine which of these two models is appropriate, coefficients are estimated by both fixed and random effects. We have used Hausman (1978) test to determine whether fixed or random effect should be used. If the null hypothesis i.e. E (ηi / xit) = 0 is accepted, then random effect will be an efficient estimator otherwise in case of rejection of null hypothesis, fixed effect estimation will give better or efficient estimation of betas. Hausman test rejects the null hypothesis, therefore decision is taken to use fixed effect model. We have used EVIEWS to estimate the above models.

Kết quả (Việt) 1:

3. phương pháp
tác động của vốn lưu động quản lý doanh nghiệp hiệu suất của ngành sản xuất được thử nghiệm bởi bảng dữ liệu phương pháp. Các bảng dữ liệu phương pháp được sử dụng có một số lợi ích như sử dụng giả định rằng công ty là không đồng nhất, sự biến đổi nhiều, ít colinearity giữa biến, hơn thông tin dữ liệu, thêm mức độ of tự do và thêm hiệu quả (Baltagi, 2001).

3.1. Mẫu đặc điểm kỹ thuật
để tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến khác nhau, đầu tiên các hệ số tương quan Pearson được tính. Tác động của vốn lưu động quản lý hiệu suất công ty là hơn điều tra bằng cách sử dụng bảng cân bằng dữ liệu của sản xuất công ty niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán Karachi. Cho mục đích này, chúng tôi phát triển một khuôn khổ thực nghiệm đầu tiên được sử dụng bởi Deloof (2003) và các công việc tiếp theo của Padachi (2006). Chúng tôi chỉ định của chúng tôi mẫu như;
NOP nó = β0 β1 (WCM nó) β2 (GWCTR nó) β3 (CATAR nó) β4 (CLTAR nó)
β5 (FDR nó) β6 (LOS nó) β7 (SG nó) β8 (CR nó) ηi λt it (3.1)
nơi, lợi nhuận hoạt động Net (NOP) được sử dụng như một biện pháp hiệu suất của công ty. WCM là quản lý vốn lưu động, mà là một biến quan trọng của nghiên cứu được sử dụng như một vector của thời kỳ bộ sưu tập trung bình (ACP), khoảng không quảng cáo doanh thu trong ngày (ITID), khoảng thời gian thanh toán trung bình (APP), tiền mặt chuyển đổi chu kỳ (CCC) và Net kinh doanh chu kỳ (NTC) của công ty. Chúng tôi hy vọng rằng WCM có mối quan hệ tiêu cực với lợi nhuận công ty. Nếu chúng tôi làm giảm số ngày trong khoản phải thu (ACP), hàng tồn kho (ITID), tiền mặt chuyển đổi chu kỳ (CCC) và Net thương mại chu kỳ (NTC), nó sẽ nâng cao lợi nhuận doanh nghiệp. Hơn nữa, thời gian thanh toán trung bình trực tiếp liên kết với
lợi nhuận. Biến giải thích khác thường giả định ảnh hưởng đến hiệu suất công ty là GWCTR là các tổng vốn lưu động tỷ lệ doanh thu dự kiến sẽ có mối quan hệ tích cực với lợi nhuận, CATAR là tài sản hiện tại cho tất cả tài sản tỷ lệ và CLTAR là các trách nhiệm pháp lý hiện tại cho tất cả tài sản tỷ lệ được sử dụng để kiểm tra chính sách đầu tư và tài chính của vốn lưu động quản lý tương ứng. Tài chính nợ tỷ lệ (FDR) đại diện cho đòn bẩy dự kiến sẽ có mối quan hệ tiêu cực và lôgarit tự nhiên của bán hàng (LOS) đại diện cho kích thước có mối quan hệ tích cực với công ty lợi nhuận. SG là tốc độ tăng trưởng bán hàng đại diện cho cơ hội phát triển đầu tư
trong khi CR là hiện tại tỷ lệ để đo lường tính thanh khoản của công ty. Ηi các biện pháp đặc điểm cụ thể của mỗi công ty gọi là unobservable heterogeneity, trong khi λt là aparameter đối với thời gian giả biến mà là bình đẳng cho tất cả các công ty trong mỗi năm nhưng thay đổi theo thời gian và is thuật ngữ lỗi. Một bài kiểm tra cổ điển cho các dữ liệu bảng điều khiển là một mô hình có hiệu lực ngẫu nhiên so với mô hình ảnh hưởng cố định (Yafee, 2003). Để ước tính các mô hình, trước tiên, chúng tôi cần phải xác định cho dù có tồn tại một mối tương quan giữa các biến độc lập. Nếu các mối tương quan tồn tại sau đó một mô hình ảnh hưởng cố định sẽ cung cấp cho
kết quả phù hợp nếu không ngẫu nhiên tác dụng mô hình will be một estimators hiệu quả và nó ước tính của quảng trường ít nhất là tổng quát (Teruel và Solano, 2007). Ảnh hưởng cố định được tính bởi trừ các


155 tạp chí nghiên cứu quốc tế tài chính và kinh tế - vấn đề 47 (2010)
"bên trong" có nghĩa là từ mỗi biến và ước tính bảng ít nhất là hình vuông bằng cách sử dụng dữ liệu chuyển. Trong mô hình ảnh hưởng cố định, nó giả định công ty cụ thể chặn và chụp ảnh hưởng của những biến mà là cụ thể cho mỗi công ty và liên tục theo thời gian. Trong mô hình có hiệu lực ngẫu nhiên, nó giả định rằng có một đánh chặn phổ biến duy nhất và nó thay đổi từ công ty cho công ty một cách ngẫu nhiên. Để xác định đó của hai mô hình là thích hợp, Hệ số ước tính bởi tác dụng cố định và ngẫu nhiên. Chúng tôi đã sử dụng Hausman (1978) thử nghiệm để xác định xem có hiệu lực cố định hoặc ngẫu nhiên nên được sử dụng. Nếu giả thuyết null tức là E (ηi / thoát) = 0 được chấp nhận, sau đó có hiệu lực ngẫu nhiên sẽ là một ước tính hiệu quả khác trong trường hợp từ chối của giả thuyết null, cố định dự toán có hiệu lực sẽ cung cấp cho tốt hơn hoặc hiệu quả ước tính của bản beta. Kiểm tra Hausman bác bỏ giả thuyết null, do đó quyết định được thực hiện để sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định. Chúng tôi đã sử dụng EVIEWS để ước tính các mô hình ở trên.

Kết quả (Việt) 2:

3 Phương pháp
Tác động của hoạt động quản lý vốn vào doanh nghiệp hiệu năng của lĩnh vực sản xuất được kiểm tra bởi phương pháp dữ liệu bảng. Phương pháp sử dụng bảng điều khiển dữ liệu có lợi ích nhất định như sử dụng các giả định rằng các doanh nghiệp không đồng nhất, biến đổi hơn, ít colinearity giữa các biến, dữ liệu thông tin mới hơn, mức độ chi tiết của tự do và nhiều hơn nữa hiệu quả (Baltagi, 2001). 3.1. Mô hình kỹ thuật Để tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến khác nhau, đầu tiên Pearson hệ số tương quan được tính toán. Tác động của việc quản lý vốn lưu động về hoạt động của các công ty là hơn nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng cân đối của các công ty sản xuất được liệt kê ở Karachi Stock Exchange. Với mục đích này, chúng tôi phát triển một khuôn khổ thực nghiệm đầu tiên được sử dụng bởi Deloof (2003) và làm việc tiếp theo của Padachi (2006). Chúng tôi xác định mô hình của chúng tôi như; NOP nó = β0 + β1 (WCM nó) + β2 (GWCTR nó) + β3 (CATAR nó) + β4 (CLTAR nó) + β5 (FDR nó) + β6 (LOS nó) + β7 (SG nó) + β8 (CR nó) + ηi + λt + it (3.1) ở đâu, lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh (NOP) được sử dụng như một biện pháp thực hiện của doanh nghiệp. WCM là vốn lưu động quản lý, mà là một biến quan trọng của việc nghiên cứu sử dụng như một vector của các Bộ sưu tập Thời gian trung bình (ACP), quay hàng tồn kho trong ngày (ITID), Thời hạn thanh toán trung bình (APP), Chu kỳ chuyển đổi tiền tệ (CCC) và Thương mại thuần chu kỳ (NTC) của công ty. Dự kiến WCM có mối quan hệ tiêu cực với lợi nhuận doanh nghiệp. Nếu chúng ta giảm bớt số ngày các khoản phải thu (ACP), hàng tồn kho (ITID), Chu kỳ chuyển đổi tiền tệ (CCC) và Chu kỳ thuần thương mại (NTC), nó sẽ nâng cao lợi nhuận của công ty. Hơn nữa, Thời hạn thanh toán trung bình là trực tiếp liên quan đến lợi nhuận. Biến giải thích khác thường giả định ảnh hưởng đến hiệu suất công ty là GWCTR là Vòng quay tổng vốn lưu động, dự kiến sẽ có mối quan hệ tích cực với khả năng sinh lời, CATAR là Tài sản ngắn hạn Tỷ số Tổng tài sản và CLTAR là Nợ ngắn hạn Tỷ số Tổng tài sản được sử dụng để kiểm tra các chính sách đầu tư và tài chính cho các hoạt động quản lý vốn tương ứng. Nợ tài chính (FDR) đại diện cho đòn bẩy được kỳ vọng sẽ có mối quan hệ tiêu cực và logarit tự nhiên của bán hàng (LOS) đại diện cho kích thước có mối quan hệ tích cực với lợi nhuận doanh nghiệp. SG là tăng trưởng doanh số bán hàng đại diện cho các cơ hội tăng trưởng đầu tư trong khi CR là toán hiện hành để đo lường khả năng thanh toán của công ty. ηi đo lường các đặc điểm cụ thể của từng công ty được gọi là không đồng nhất không quan sát được, trong khi λt là aparameter cho thời gian biến giả đó là bình đẳng cho tất cả các doanh nghiệp trong mỗi năm nhưng những thay đổi theo thời gian và is sai số. Một xét nghiệm cổ điển cho các dữ liệu bảng điều khiển là một trong những mô hình hiệu quả ngẫu nhiên so với mô hình hiệu ứng cố định (Yafee, 2003). Để ước lượng các mô hình, đầu tiên chúng ta cần phải xác định xem có tồn tại một mối tương quan giữa các biến độc lập. Nếu mối tương quan tồn tại sau đó một mô hình hiệu ứng cố định sẽ cho kết quả phù hợp mô hình có hiệu lực nếu không ngẫu nhiên sẽ là một ước lượng hiệu quả và nó được ước tính bằng tổng quát nhất vuông (Teruel và Solano, 2007). Hiệu ứng cố định được tính bằng cách trừ đi 155 Quốc tế Nghiên cứu Tạp chí Kinh tế Tài chính - Số 47 (2010) "bên trong" có nghĩa là từ mỗi biến và ước tính ban Quảng trường kém bằng cách sử dụng dữ liệu chuyển đổi. Trong mô hình hiệu ứng cố định, nó giả định chặn cụ thể công ty và các hiệu ứng chụp của các biến đó được cụ thể cho mỗi công ty và liên tục theo thời gian. Trong mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên người ta cho rằng có một đánh chặn chung duy nhất, nó thay đổi từ công ty để làm săn chắc một cách ngẫu nhiên. Để xác định của hai mô hình này là phù hợp, hệ số được ước tính của cả hai hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên. Chúng tôi đã sử dụng (1978) thử nghiệm của Hausman để xác định xem hiệu ứng cố định hoặc ngẫu nhiên nên được sử dụng. Nếu giả thuyết tức là E (ηi / xit) = 0 được chấp nhận, sau đó hiệu ứng ngẫu nhiên sẽ là một ước lượng hiệu quả nếu trong trường hợp từ chối giả thuyết, ước lượng tác động cố định sẽ cung cấp cho ước lượng tốt hơn hoặc hiệu quả của các bản thử nghiệm. Thử nghiệm của Hausman bác bỏ giả thuyết, do đó quyết định được thực hiện để sử dụng mô hình hiệu ứng cố định. Chúng tôi đã sử dụng Eviews để ước lượng các mô hình trên.