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) 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.