数字会计:基于均值-方差分析的流动资产最优配置基于均值-方差分析的流动资产最优配置 欢迎来到数字会计专栏,本期将为您介绍的篇文章是: The Optimal Allocation of Current Assets Using Mean-Variance Analysis 《基于均值-方差分析的流动资产最优配置》 The Optimal Allocation of Current Assets Using Mean-Variance Analysis Author: Georgios Kolias Nikolaos Arnis Abstract: Research Question: The investigation of the optimal allocation of current assets. Motivation: Current assets investment is a decision process which affects firm value. In this paper, we develop a framework that encompasses these decisions by taking into consideration the trade-off between risk and return. Idea: We build up a model implemented in two stages. In the first stage, using random coefficient modeling on panel data, we obtain the estimates of the expected returns and standard deviations for cash holdings, inventories and receivables along with the correlations between them. Having these estimates on hand we move on to the second stage to determine the optimal allocation of current assets portfolio and construct the efficient frontier of the possible combinations of the current assets’ elements. Data: For the purposes of our study we use financial data from Greek manufacturing firms, drawn from their annual income statements and balance sheets. Firms are classified into the manufacturing industry for the years 2003 to 2014. Tools: In the first stage we use random coefficient modeling on panel data while in the second stage mean-variance analysis is employed. Findings: By applying the model in the Greek manufacturing sector we find that the minimum-variance portfolio of the average firm of our data set has an expected return of 10.00% with a 6.14% standard deviation (risk) and consists of 13% cash and cash equivalents, 29% inventories and 58% receivables. Contribution: Our model would be useful to assess and monitor firms’ current assets investments and may be used in the formulation of sound current assets policies and procedures. Keywords: Finance; Current assets management; Random coefficient modeling on panel data; Mean-variance analysis 《基于均值-方差分析的流动资产最优配置》 作者: Georgios Kolias Nikolaos Arnis 摘要: 研究问题:关于流动资产最优配置的调查。 动机:流动资产投资是影响公司价值的决策过程。在本文中,我们通过考虑风险与收益之间的权衡关系,开发了一个包含这些决策的框架。 想法:我们建立一个分两个阶段实施的模型。在第一阶段中,使用面板数据的随机系数模型,我们获得了现金持有量,库存和应收款的预期收益和标准差的估计值以及它们之间的相关性。掌握了这些估计之后,我们进入第二阶段,确定流动资产投资组合的最佳配置,并构建流动资产要素可能组合的有效边界。 数据:在我们的研究中,我们使用来自希腊制造公司的财务数据,这些数据来自其年度损益表和资产负债表。从2003年到2014年,公司被划分为制造业。工具:在第一阶段,我们对面板数据使用随机系数建模,而在第二阶段,我们采用均方差分析。 结论:通过在希腊制造业中应用该模型,我们发现我们数据集的平均企业的最小方差组合的预期收益为10.00%,标准差(风险)为6.14%,包括13%的现金和现金等价物,29%的存货和58%的应收款。 贡献:我们的模型将有助于评估和监控公司的流动资产投资,并可用于制定合理的流动资产政策和程序。 关键字:金融;流动资产管理;面板数据的随机系数建模;均值方差分 Tips: 流动资产的特点,流动资产是指在1年内或超过1年的一个营业周期内变现或运用的资产,它由货币资金、应收款项、预付款项、存货、短期投资五个项目组成。流动资产有三个特点:①流动资产流动性大,不断改变形态;②流动资产的价值一次消耗、转移或实现;③流动资产占用资金数量具有波动性。 流动资产管理的要求。为了管好、用好流动资产,必须符合三个要求:①保证流动资产的需要量,确保生产经营活动正常进行。②尽量控制流动资产的占用量。占用过多,增加资金成本,影响经济效益。③加速流动资金的周转。周转快,意味着占用资金少,会带来更多的经济效益。 流动资产管理的主要内容如下:第一,货币资金管理。货币资金是指企业在生产经营活动中停留在货币形态的那一部分资金,包括现金和各种存款。做好这一管理,具体要求是:①做好现金管理,遵守国家规定的现金管理条例;②搞好转账结算,以维护企业自身利益,加速资金周转。搞好货币资金管理还应贬值货币资金计划。为此应做好货币资金收支的预测;准确确定货币资金最佳持有量;编好货币资金收支计划,使货币资金收入和支出要平衡。第二,应收账款的管理。首先要做好应收账款的计划。这一计划主要包括三项内容,即核定应收账款成本;编制账龄分析课;预计坏账损失,计算坏账准备金。 第三,存货管理。存货是指企业为销售或生产中耗用而储备的物资,包括原材料、外购件、在制品、产成品等,存货又不能超额储备而占用大量资金,影响企业经济效益。为此要求编制好存货计划,作为合理安排储备资金的依据。同时要求加强存货产品控制,以最小的存货投资获得最大的利润。用好A、B、C重点管理法;比率分析法;经济订购批量法;订货点法等库存控制法,实现对企业存货的科学控制。 早期思想的局限性 早期的金融研究4认为,在一个没有交易和破产成本的完美市场世界中,生产和供应链没有延迟,企业之间的借贷率也没有差异,企业的价值并不取决于流动资产决定,公司无需持有流动资产。但是,很明显,实际上,基于理想市场假设的经济模型得出的结论似乎在实践中并不适用。公司不仅持有大量的流动资产,而且财务经理似乎将大量的业务时间用于短期财务工作(Gitman,2005)。 三个参数 一个可能的框架考虑到:a)现金,存货和应收款可以根据获利能力进行评估,在这种情况下,获利成为不确定条件下的预期收益; 例如,在风险设置下评估了对每种流动资产组成部分中的投资对总利润的贡献。b)资产的预期收益与公司进行的其他流动资产投资的预期收益同时估算 。 例如,库存的获利能力将取决于信贷销售–从会计角度讲,这产生了应收账款–获利能力; 现金管理对总收益的贡献受所有其他资产管理决策的影响。c)流动资产被视为资产投资组合中的合并项目,将有助于评估和监控公司的流动资产投资,并可用于 制定合理的流动资产政策和程序。 为了应用这样的框架,需要估计以下三个参数;即,预期收益的估计和流动资产成分的预期收益的相应方差,以及它们之间的预期收益的相关性估计。 两个阶段 在本文中,作者基于投资组合理论的基本原理建立了一个模型,该模型指出,如果一个投资组合在具有相同标准收益率的所有其他投资组合中最大化期望收益,或者最小化其标准差,则该组合是均值方差有效的。 所有具有相同预期收益的人之间的收益。 该模型的制定需要对收益和流动资产风险的估计。 因此,作者的模型设计分两个阶段实施。 首先,作者在面板数据上使用随机系数模型来获取现金持有量,存货和应收款对收益贡献的估计。 然后,使用这些估计作为输入,作者采用均值方差分析来确定流动资产投资组合的最佳配置。 因此,对于期望的流动资产投资组合回报,既可以解决相应的风险又可以解决资产分配问题。 相似文章 (1)Heteroskedasticity and Random Coefficient Model on Panel Data 《面板数据的异方差和随机系数模型》 Abstract This paper derives a hierarchical Bayes estimator for a panel data random coefficient model with heteroskedasticity. 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Further findings indicate significantly higher margins, revenues and market shares for firms that extend more trade credit than industry competitors with similar characteristics, operational necessities and financial distress levels. These inferences are robust to several econometric concerns such as the joint determination of trade credit extension and firm performance. Overall, our results imply that aggressive trade credit policies can provide firm management with a unique channel to improve product market performance. Keywords:Trade credit;Supplier financing;Working capital;Operating performance 摘要 我们研究了与贸易信贷扩展相关的运营绩效改善。我们的结果表明,未来的获利能力与同期贸易信贷准备金之间存在正相关关系。进一步的发现表明,与具有类似特征,运营必需性和财务困境水平的行业竞争对手相比,提供更多贸易信贷的公司的利润,收入和市场份额显着提高。这些推论对于几个计量经济学问题是有力的,例如贸易信贷扩展和企业绩效的共同确定。总体而言,我们的结果表明,积极的贸易信贷政策可以为公司管理层提供改善产品市场绩效的独特渠道。 关键词:贸易信贷;供应商融资;营运资金;经营绩效 编辑:袁梦 |