股利分配倾向研究

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　　H-H统计量的显著性水平0．22>0．05，因此可以接受原假设，即原逻辑斯特模型是正确的。由表中还可以看出，在第2组和第4组，H-L统计量较小，拟合程度更好一些。因而，当预测值落在这两组时，预测的可靠性要更高。如果进一步对预测值分成十组，H-L统计量为4．6829，显著性水平为0．7909，仍可接受原假设。可见，拟和优度检验表明，逻辑斯特模型能较好的刻画我国上市公司决策层的股利分配倾向。

　　4．模型参数的估计与分析

　　用Eviews软件对逻辑斯特模型进行参数估计如下表：



　　由估计结果可以看出：

　　(1)固定资产比率、，管理费用对数值、总资产对数、主营业务收入、单位投资的负债额的系数为正，可见其与股利分配概率成正向变动，负债率、股本、流通股比率、主营业务收入的变异系数为负，与股利分配概率成相反方向变动。由此可见，可以接受假设一至假设五。即资产规模和资产结构、财务风险和经营风险、股本规模和股本结构、代理成本和管理状况、行业都能影响股利分

配倾向。

　　(2)接受假设六。分配倾向并不是随着每股收益的增长而单纯增长。每股收益的影响是一个二项表达式。当每股收益取0．435时，二项表达式取极值点。当每股收益小于0．435时，其与股利分配倾向成正向变动，收益增加，发放股利的概率反而减少。值得注意的是，这里随着每股收益变动的是股利分配倾向以及相应的发放股利的概率，当每股收益高于0．435时，发放股利的概率下降，但此时仍可能发放，因为股利分配倾向仍可能大于0(发放的概率大于0．5)，至于发放的股利的多少，并不是本文讨论的范围。现有文献中(林海，2000)表述的高收益高股利支付率现象，是针对发放股利的公司所作的结论，与此并不矛盾。

　　(3)LR统计量检验除了常数以外所有斜率系数都是。的假设，作用类似于线性回归模型中的F检验，其P值为0，因此拒绝原假设，这表明模型系数整体是显著的。

　　(4)McFadden R-squared统计量是计算的似然比率指标，是似然函数在极大似然估计值处的计算值，是似然函灵敏在假设斜率系数都为零时的极大值。McFadden R—Squared在斜率系数都为零时值为0，完全估计所有观测量时值为1，作用类似于线性回归模型中的可决系数R2。该值为0．256，是可以接受的。

　　(5)因为各因素变量与股利决策变量不是呈简单的线性关系，因此只能根据各因素的系数值的正负号判断其与股利选择结果期望值的变动方向是否一致，而不能表示其边际影响的大小，各因素对股利决策变量期望值的边际影响，可用公式确定，因此，各因素的边际影响随取x值的不同而有所不同。当取X为各指标的平均值时，各指标的边际影响的比值为可见，此时通过系数可以比较各指标边际影响的相对大小，因为每股收益为二次项，所以其边际影响为。则各指标系数与第一项指标系数比值见表中最后一列。由表中可以看出，对股利决策影响最大的是每股收益，其次是主营业收入变异系数，可见，盈利能力和经营风险是进行股利决策时所考虑的最主要因素。影响最小的是主营业务收入，其次是股本。收入水平和股本规模虽然影响股利决策，但影响程度较小。其他指标的重要程度依次为，主营收入周转率、总资产、管理费用、行业、负债率、流通股比率、固定资产比率、单位投资的债务额。

　　5．模型的预测能力分析

　　为评价模型的预测能力，用此模型对504家样本公司三年的股利行为进行模拟预测，各指标仍取平均值，只要三年内有一年发放过现金股利的公司即为发放股利公司，否则，为不发放股利公司，预测的正确率如下表：



　　表中第一列表示模型预的发放股利概率以0．5为标准的分类。即概率大于0．5的公司，预计其发放股利，否则预计不发放股利。有表中可以看出：不发股利的272家公司有211家被模型所预测，正确率77．57％，发放股利的232家公司中有172家被正确预测，正确率为 74．14％。模型总的预测正确率为75．99％。可见，该模型能合

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