Räntabilitet och kapitalstruktur i svenska börsbolag

Handelshögskolan i Stockholm
Institutionen för redovisning och rättsvetenskap
Examensuppsats inom finansiell analys 10 poäng
Våren 2006
Räntabilitet och kapitalstruktur i svenska börsbolag
- en analys av utvecklingen från 1990 till 2004
Karl-Magnus Björklund
20009
Karin Hedvåg
20017
Abstract
The aim of this thesis is to describe the development of profitability and capital structure in
Swedish quoted companies during the period of 1990 to 2004. Further, the aim is to determine the
relationship between profitability and leverage in order to conclude whether the choice of capital
structure supports the pecking order theory or the trade-off theory of capital structure. The
findings show that return on assets fluctuates between 3 and 11 percent and that return on equity
fluctuates between 3 and 22 percent during the period. Further, the leverage and the cost of debt
have decreased. This indicates lowered financial risk in Swedish quoted companies in the period
between 1990 and 2004. In addition, the results show that leverage is used to a lesser extent to
boost return on equity. It is also concluded that the relationship between profitability and leverage
is negative. Thus, the result supports the pecking order theory rather than the trade-off theory in
describing Swedish quoted companies’ choice of capital structure.
Key words: profitability, leverage, capital structure, trade-off theory, pecking order theory
Handledare
Katerina Hellström
Framläggning
Fredagen den 2:a juni 2006, klockan 08.15-10.00, sal 343
Opponenter
Andreas Brunlöf och Henrik Jatko
1. INLEDNING ..............................................................................................................................................3
1.1. SYFTE ...................................................................................................................................................4
1.2. AVGRÄNSNING .....................................................................................................................................4
2. TEORI ........................................................................................................................................................6
2.1. RÄNTABILITETSSAMBANDET ................................................................................................................6
2.3. TIDIGARE FORSKNING KRING KAPITALSTRUKTUR .................................................................................8
3. METOD....................................................................................................................................................12
3.1. METOD FÖR BESKRIVNING AV RÄNTABILITET OCH KAPITALSTRUKTUR ..............................................12
3.2. METOD FÖR SAMBANDSANALYSEN .....................................................................................................14
3.3. DATAMATERIAL..................................................................................................................................16
4. RESULTAT OCH DISKUSSION ..........................................................................................................18
4.1. BESKRIVNING AV RÄNTABILITET OCH KAPITALSTRUKTUR..................................................................18
4.2. DISKUSSION KRING RÄNTABILITETS- OCH KAPITALSTRUKTURSUTVECKLINGEN .................................23
4.3. SAMBANDET MELLAN RÄNTABILITET PÅ EGET KAPITAL OCH KAPITALSTRUKTUR ...............................26
5. SLUTSATSER .........................................................................................................................................30
REFERENSER ............................................................................................................................................31
APPENDIX ..................................................................................................................................................32
2
1. INLEDNING
Ett företags verksamhet kräver finansiering i form av eget kapital eller skulder. För att erhålla
detta kapital krävs att företaget, nu eller i framtiden, lyckas vara lönsamt och generera avkastning.
Med avsikten att undersöka svenska företags tillväxt, lönsamhet och finansiering under åren 1966
till och med 1972 genomförde Bertmar och Molin (1977) en omfattande studie av
industriföretag1. Studien genomfördes främst utifrån nyckeltalen räntabilitet på eget kapital (RE),
räntabilitet på totalt kapital (RT), genomsnittlig låneränta (RS) samt skuldsättningsgrad (S/E).
Dessa nyckeltal är vanligt förekommande i svenska företags årsredovisningar och är en viktig
informationskälla vid jämförelser av företags prestationer. Nyckeltalen är beroende av varandra
och skapar tillsammans ett räntabilitetssamband som finns beskrivet i Johansson (2005)2.
Sambandet ligger även till grund för förståelsen av ett företags val av kapitalstruktur, det vill säga
fördelningen mellan skulder och eget kapital, eftersom räntabiliteten på eget kapital är beroende
av skuldsättningsgraden (Johansson, 2005). Resultaten från Bertmars och Molins (1977) studie
visade på ökad skuldsättningsgrad och ökad genomsnittlig låneränta i de svenska
industriföretagen. Detta sammantaget innebar att den finansiella risken i svenska industriföretag
ökade under 1966 till och med 1972. Under senare år saknas, författarna veterligen, en studie av
räntabilitet och kapitalstruktur i svenska företag liknande Bertmars och Molins (1977). Därför är
en studie av svenska företags räntabilitet och kapitalstruktur under senare år av intresse.
Utifrån vetskapen att skuldsättningsgraden påverkar räntabiliteten på eget kapital i
räntabilitetssambandet, är sambandet mellan räntabilitet och skuldsättningsgrad intressant att
studera. Inom finansiell litteratur framförs ofta två konkurrerande teorier för att förklara ett
företags
val
av
kapitalstruktur
–
teorin
om
optimal
kapitalstruktur3
samt
4
finansieringsordningsteorin . För att empiriskt undersöka hur teorierna överensstämmer med
företags
faktiska
val
av
kapitalstruktur
genomförs
ofta
regressionsanalys
med
skuldsättningsgraden som beroende variabel (se bland andra Baskin, 1989). Sambandet mellan
1
Kapitaltillväxt, kapitalstruktur och räntabilitet - en analys av svenska industriföretag. Ekonomiska forskningsinstitutet vid
Handelshögskolan i Stockholm (EFI), 1977.
S
E
2
R E = RT + (RT − R S )×
3
Fritt översatt från engelskans trade-off theory.
4
Fritt översatt från engelskans pecking order theory.
3
respektive förklarande variabel och skuldsättningsgraden tolkas därefter till teoriernas för- eller
nackdel. Även om de två teorierna ibland talar för ett liknande samband mellan en variabel och
skuldsättningsgrad så skiljer de sig tydligt åt vad gäller sambandet mellan räntabilitet och
skuldsättningsgrad. Enligt teorin om optimal kapitalstruktur bör detta samband vara positivt
medan det enligt finansieringsordningsteorin bör vara negativt.
1.1. Syfte
Syftet med denna studie är att med räntabilitetssambandet beskriva räntabilitet och kapitalstruktur
i svenska börsbolag under perioden 1990 till och med 2004 samt att undersöka vilket samband
som föreligger mellan räntabilitet på eget kapital5 och skuldsättningsgrad. Avsikten med syftets
andra del är att undersöka om svenska börsbolags faktiska val av kapitalstruktur ger stöd åt teorin
om optimal kapitalstruktur eller åt finansieringsordningsteorin. Analysen kommer att göras
utifrån hela perioden samt under tre delperioder eftersom sambandet kan tänkas ha förändrats
över tiden. Syftet utmynnar i följande frågeställningar:
Hur kan räntabilitet och kapitalstruktur i svenska börsbolag beskrivas under perioden 1990 till
och med 2004 utifrån räntabilitetssambandet?
Vilket samband föreligger mellan räntabilitet på eget kapital och skuldsättningsgrad i svenska
börsbolag samt vilken teori ger sambandet stöd åt avseende svenska företags faktiska val av
kapitalstruktur?
1.2. Avgränsning
I den beskrivande delen av studien avses med räntabilitet både räntabiliteten på eget kapital samt
räntabiliteten på totalt kapital. Kapitalstruktur mäts som skuldsättningsgrad genom hela studien.
Diskussionen kring teorin om optimal kapitalstruktur och finansieringsordningsteorin fokuseras i
synnerhet till sambandet mellan räntabilitet på eget kapital och skuldsättningsgrad. Studien
begränsas till att omfatta svenska börsbolag under åren 1990 till och med 2004. Urvalet av
börsbolag innefattar endast företag noterade på Stockholmsbörsens A-, O- och OTC-lista. Vidare
justeras urvalet genom att utelämna företag inom den finansiella sektorn. Detta görs eftersom
5
Med räntabilitet på eget kapital, RE, menas genomgående i studien räntabilitet på eget kapital före skatt.
4
finansiella företag har en signifikant annorlunda kapitalstruktur än övriga företag (Hovakimian,
Opler och Titman, 2001). Även företag som har sin hemvist utanför Sverige, men ändå är
noterade på Stockholmsbörsen, har exkluderats. Räntabilitet undersöks endast i nominella tal,6
vilket innebär att inflationens påverkan enbart kommer att diskuteras i begränsad omfattning.
Motivet till denna ansats är att inflationen ligger på en tämligen låg och någorlunda likartad nivå
under den studerade perioden.7 Vidare görs analysen av räntabilitetssambandet före skatt. Vad
gäller analysen av kapitalstruktur har påverkan från nyemissioner samt återköp av aktier
utelämnats.
6
Ett företags nominella resultat påverkas inte av den köpkraftsminskning som företagets egna kapital utsätts för. Detta
medför att räntabiliteten vid nominella mätningar ser högre ut än vad den egentligen är. Därför kan det i tider av hög
inflation vara av intresse att beskriva ett företags lönsamhet i reala termer. Av den anledningen fick EFI i uppdrag av
Ekonomidepartementet att som en fortsättning på Bertmar och Molins (1977) studie kartlägga lönsamhets- och
soliditetsutvecklingen i svenskt näringsliv under perioden 1966 till och med 1976 i reala termer. För att justera för inflation
preciserades metoder för en real mätning av redovisningsposter. Till exempel användes återanskaffningskostnadsbaserade
resultat- och kapitalmått som utgångspunkt. Dessa erhölls genom att uppskatta tillgångarnas återanskaffningskostnad med
hjälp av ett prisindex för respektive tillgång. (Bertmar et al, 1979)
7
Se appendix A för beskrivning av inflationens utveckling under 1990 till och med 2004.
5
2. TEORI
Teoriavsnittet redogör för begreppen räntabilitet och kapitalstruktur, relationen mellan de två
begreppen i räntabilitetssambandet samt deras koppling till risk. Vidare består teoriavsnittet av
tidigare forskning kring företags val av kapitalstruktur. Teorin om optimal kapitalstruktur och
finansieringsordningsteorin presenteras samt deras respektive innebörd för sambandet mellan
räntabilitet och kapitalstruktur.
2.1. Räntabilitetssambandet
Ett företags lönsamhet kan beskrivas utifrån en absolut eller en relativ ansats. Lönsamheten
beskrivs ofta relativt eftersom denna ansats, till skillnad från den absoluta, sätter vinsten i relation
till det kapital som använts för att generera vinsten. Den relativa ansatsen möjliggör därmed
jämförelse mellan olika alternativa kapitalplaceringar och brukar benämnas räntabilitet.
Johansson (2005) definierar räntabilitet som relationen mellan ett redovisningsmässigt resultat
och ett redovisningsmässigt kapital.
räntabilitet =
resultat
kapital
Två vanliga räntabilitetsmått är räntabilitet på eget kapital respektive räntabilitet på totalt kapital.
I dessa mått har en resultatpost från resultaträkningen satts i förhållande till eget kapital
respektive totalt kapital från balansräkningen. Ett företags kapitalstruktur avser hur företaget är
finansierat,
det
vill
säga
fördelningen
mellan
skulder
och
eget
kapital.
Vanliga
kapitalstruktursmått är soliditet och skuldsättningsgrad. Soliditet är andelen eget kapital i
förhållande till totalt kapital och skuldsättningsgrad är skulder genom eget kapital. Förhållandet
mellan räntabilitet på eget kapital (RE), räntabilitet på totalt kapital (RT), skuldsättningsgrad (S/E)
och genomsnittlig låneränta (RS) beskrivs i det räntabilitetssamband8 som förklaras av Johansson
(2005).
8
Benämns även hävstångssambandet (Johansson, 2005).
6
R E = RT + (RT − R S )×
S
E
9
Räntabiliteten på eget kapital består enligt sambandet av två komponenter. Dels räntabiliteten på
totalt kapital som beskriver lönsamheten i verksamheten, dels skuldsättningsgraden multiplicerat
med skillnaden mellan räntabilitet på totalt kapital och genomsnittlig låneränta. Den senare
komponenten visar det lönsamhetstillskott som erhålls när det lånade kapitalet förräntas till en
ränta (RT) som överstiger den genomsnittliga låneräntan (RS). Sambandet visar följaktligen att det
finns en möjlig utväxlingseffekt för räntabiliteten på eget kapital av att företaget ökar
skuldsättningsgraden. Om räntabiliteten på totalt kapital överstiger låneräntan erhålls högre
räntabilitet på eget kapital i takt med ökad skuldsättningsgrad. Bär företaget inga skulder blir
räntabiliteten på eget kapital densamma som räntabiliteten på totalt kapital. (Johansson, 2005)
Den
genomsnittliga
låneräntan
i
företaget
påverkas
av
räntefria
skatteskulder
och
leverantörsskulder vilket gör att den i många fall är relativt låg (Bergstrand, 2003). Enligt
Bergstrand (2003) är räntesatser på mellan 4 och 5 procent för det totala lånade kapitalet inte
något unikt. Med en så pass låg genomsnittlig låneränta krävs det enbart måttlig räntabilitet på
totalkapitalet för att tillskottet av ökad belåning ska ge en hävstångseffekt och bidra positivt till
räntabiliteten på eget kapital (Bergstrand, 2003).
Utifrån räntabilitetssambandet menar Johansson (2005) att ett företags risk kan uttryckas i tre
riskbegrepp: totalrisk, rörelserisk samt finansiell risk. Den totala risken i företaget kan mätas som
spridningen i räntabiliteten på eget kapital. Denna risk är beroende av företagets totala
verksamhet. Rörelserisken kan definieras som variationen i räntabilitet på totalt kapital. Denna
risk är förknippad med företagets operativa verksamhet. Om räntabiliteten på det totala kapitalet
varierar, föreligger en osäkerhet om verksamheten kan generera tillräckligt mycket kapital för att
kunna betala räntorna på lånen, det vill säga osäkerhet om RT kommer att överstiga RS. Den
finansiella risken i ett företag är förknippad med företagets val av kapitalstruktur. Ett stort lånat
kapital i förhållande till eget kapital innebär en hög finansiell risk. Företaget kan således erhålla
samma totalrisk genom olika kombinationer av rörelserisk och finansiell risk. Generellt kan
konstateras att företag vill arbeta med liknande totalrisk. Således kombineras ofta en hög
rörelserisk med en låg finansiell risk och vice versa. Med detta i åtanke visar sambandet även att
9
Härledning av räntabilitetssambandet (Bertmar et al, 1979):
RE =
RT × T − RS × S RT × (S + E ) − RS × S RT × E + (RT − R S ) × S
S
=
=
= RT + (RT − RS ) ×
E
E
E
E
7
den finansiella risk som företaget kan ta upp är beroende dels av rörelseriskens förväntade storlek
dels av företagets mål för totalrisken. Sambandet kan således även användas som underlag för
analys av ett företags kapitalstruktur. (Johansson, 2005)
RE
=
↑
Totalrisk
RT
+
(RT
↑
=
Rörelserisk
− RS ) ×
S
E
↑
+
Finansiell risk
Resultaten från Bertmars och Molins (1977) studie visar att kapitalstrukturen förändrades i
svenska industriföretag mellan 1966 och 1972 i och med att skuldsättningsgraden ökade. Bertmar
och Molin (1977) visar även att den genomsnittliga låneräntan för industriföretagen ökade. Detta
sammantaget innebar att den finansiella risken i svenska industriföretag ökade under perioden
1966 till och med 1972 (Bertmar och Molin, 1977). Vad gäller finansiell risk visar Kester (1986)
att det föreligger statistiskt säkerställda skillnader mellan branscher, det vill säga
kapitalstrukturen mellan branscher är signifikant olika.
2.3. Tidigare forskning kring kapitalstruktur
Forskning inom företags val av kapitalstruktur dominerades ursprungligen av att hitta en optimal
kombination av skulder och eget kapital (Shyam-Sunder och Myers, 1999). Modigliani och Miller
(1958) visade att givet en perfekt marknadsekonomi utan bland annat skatter och
transaktionskostnader är ett företags värdering oberoende av dess kapitalstruktur. Detta beror på
att ökningen i räntabilitet på eget kapital på grund av att företaget ökar dess skuldsättning exakt
motsvaras av en ökad diskonteringsränta av att företaget bär mer risk. Dessa två faktorer
motverkar varandra och leder till samma värdering av företaget oavsett finansiering. I praktiken
menar dock Modigliani och Miller (1963) att företagets val av kapitalstruktur påverkar dess
värdering eftersom skuldfinansiering ger upphov till en så kallad skattesköld. Med skattesköld
menas en ekonomisk fördel eftersom räntekostnader är avdragsgilla. Företaget kan dock inte
tillgodogöra sig hela värdet av skatteskölden genom att enbart lånefinansiera verksamheten
eftersom en ökad skuldsättningsgrad ger upphov till en högre finansiell risk. En hög finansiell risk
ökar sannolikheten att företaget hamnar i finansiella svårigheter. Miller (1977) menar att eftersom
finansiella svårigheter är förknippade med kostnader för företaget måste den ökade sannolikheten
för att dessa kostnader uppkommer vägas in i beräkningen av företagets värde. Följaktligen
påverkas företagets värdering vid skuldfinansiering dels av skatteskölden dels av den
8
sannolikhetsbaserade kostnaden för finansiella svårigheter (Miller, 1977). Detta leder till en
avvägning mellan finansiering med skulder och finansiering med eget kapital. Enligt teorin om
optimal kapitalstruktur uppnås den optimala kombinationen av eget kapital och skulder när
marginalintäkten av skatteskölden exakt motsvaras av marginalkostnaden för den ökande
finansiella risken (Myers, 1993). Givet en optimal kapitalstruktur bör företagsledningen sträva
efter denna kombination av eget kapital och skulder. Företagsledningen bör således bestämma ett
kapitalstruktursmål.
Graham
och
Harvey
undersökte
år
2001
amerikanska
företags
kapitalstruktursmål. Deras intervjuer med ekonomichefer visar att 10 procent har strikta
kapitalstruktursmål, 34 procent har någorlunda strikta mål, 37 procent har flexibla mål för
kapitalstrukturen och endast 19 procent av ekonomicheferna saknar helt kapitalstruktursmål för
sitt företag. Totalt har således 81 procent av företagen i studien någon form av
kapitalstruktursmål, vilket ger ett visst stöd för teorin om optimal kapitalstruktur (Graham och
Harvey, 2001).
Finansieringsordningsteorin hävdar däremot att företag inte har ett bestämt kapitalstruktursmål
utan kapitalstrukturen blir snarare en följd av vilka finansieringsmöjligheter företaget har. Enligt
Myers och Majluf (1984) beror detta på att det föreligger en informationsklyfta mellan
företagsledningar och kapitalmarknaden. Skillnader i information leder till att vissa
finansieringsformer föredras framför andra. Först och främst föredras internt genererade medel
framför externt genererade. Anledningen är att intern finansiering är billigare än extern
finansiering. Detta leder till att lönsamma företag med begränsade investerings- och
tillväxtmöjligheter har en minskande skuldsättningsgrad. Företag som har så stora investeringsoch tillväxtmöjligheter att de interna medlen inte räcker till tvingas finansiera externt. (Myers,
1993) Vid extern finansiering föredras skulder framför eget kapital. Förklaringen är att
företagsledningen vet mer om företaget än någon annan. Därför kommer företagsledningen tveka
att emittera nya aktier om aktien är undervärderad. Det är troligare att aktier emitteras när priset
på aktien är högt. Investerare på kapitalmarknaden känner till detta och tolkar därför en
nyemission som en dålig nyhet eftersom aktien förmodligen är övervärderad. Aktiekursen
sjunker. Därför kan en nyemission enbart ske om köparna får en rabatt. Detta innebär att en
utökning av eget kapital genom emittering är dyrare än lånefinansiering. (Myers och Majluf,
1984) Sammantaget finansieras företag i första hand med interna medel, i andra hand av skulder
och i tredje och sista hand av eget kapital. Baskin (1989) har studerat 50 empiriska
undersökningar kring företags val av kapitalstruktur och finner att fler studier ger stöd åt
finansieringsordningsteorin än åt teorin om optimal kapitalstruktur.
9
Myers (1984) menar att om det finns en optimal kapitalstruktur bör det finnas ett positivt
samband mellan räntabilitet och skuldsättningsgrad. Anledningen är att företag som är lönsamma
måste betala mer i bolagsskatt och kan därför utnyttja skatteskölden i större utsträckning än
företag som inte är lika lönsamma. Samtidigt är även risken för att ett lönsamt företag hamnar i
finansiella svårigheter mindre än för ett olönsamt. (Myers, 1984) Finansieringsordningsteorin
menar dock att sambandet mellan räntabilitet och skuldsättningsgrad är negativt. Anledningen är
att intern finansiering föredras framför extern finansiering och följaktligen återinvesteras
företagets genererade vinster i verksamheten, vilket gör att andelen skulder i förhållande till eget
kapital minskar. (Myers och Majluf, 1984) Bertmar och Molin (1977) finner att svenska
industriföretag med hög räntabilitet har en högre tillväxttakt för eget kapital än för totala
tillgångar vilket i förlängningen medför en lägre skuldsättningsgrad. Följaktligen ger Bertmars
och Molins (1977) resultat stöd för finansieringsordningsteorin snarare än teorin om optimal
kapitalstruktur vad gäller svenska företags val av kapitalstruktur.
Ytterligare variabler som vanligen används till att förklara ett företags skuldsättningsgrad är
utdelning
och
storlek.
Enligt
Myers
(1984)
borde
utdelningsbesluten
påverkas
av
finansieringsordningsteorin, eftersom det är dyrt att finansiera tillväxt med externa medel. Det
leder till att utdelningar är mindre attraktivt för företag som är olönsamma och har hög
skuldsättningsgrad. Mer lönsamma företag borde därmed dela ut en högre andel av resultatet än
mindre lönsamma företag. Myers (1984) menar således att sambandet mellan utdelning och
skuldsättningsgrad bör vara negativt givet finansieringsordningsteorin. Ett negativt samband
mellan utdelning och skuldsättningsgrad stöds även av teorin om optimal kapitalstruktur och
följaktligen verkar kapitalstruktursteorierna inte gå att skilja utifrån den förklarande variabeln
utdelning (Fama och French, 2002). Ett antal författare (se bland andra Rajan och Zingales, 1995
samt Titman och Wessels, 1988) menar även att det föreligger ett samband mellan ett företags
storlek och skuldsättningsgrad. Argument som att stora företag är mer diversifierade och mindre
konkursbenägna talar för att stora företag bör ha en högre skuldsättningsgrad än små företag.
Detta positiva samband mellan storlek och skuldsättningsgrad bekräftas i empiriska studier (bland
andra Fama och French, 2002) och verkar gälla oavsett kapitalstruktursteori.
Avslutningsvis kan således konstateras att förhållandet mellan räntabilitet på eget kapital och
skuldsättningsgrad är av betydelse för att förklara ett företags kapitalstruktur. Hur detta
förhållande ser ut råder det dock skilda åsikter om. Teorin om optimal kapitalstruktur hävdar att
10
ett positivt samband borde föreligga, medan finansieringsordningsteorin förespråkar ett negativt
samband. Räntabilitetssambandet visar hur en ökning av skuldsättningsgraden ger en möjlig
utväxlingseffekt för räntabiliteten på eget kapital. Den hävstångseffekt som kan uppnås av en
ökad skuldsättning borde således vara attraktiv för ett lönsamt företag. Detta överensstämmer till
viss del med teorin om optimal kapitalstruktur eftersom teorin förespråkar ett positivt samband
mellan räntabilitet på eget kapital och skuldsättning. Däremot föreligger även stöd åt
finansieringsordningsteorin
genom
det
negativa
samband
mellan
räntabilitet
och
skuldsättningsgrad som observerats i ett flertal empiriska studier (se bland andra Bertmar och
Molin, 1977 samt Baskin, 1989).
11
3. METOD
Metodavsnittet inleds med metoden för den första frågeställningen, det vill säga för beskrivningen
av räntabilitet och kapitalstruktur i svenska börsbolag under perioden 1990 till och med 2004.
Vidare följer metoden för den andra frågeställningen, det vill säga sambandsanalysen av
räntabilitet på eget kapital och kapitalstruktur. I detta avsnitt delas den studerade perioden även in
i tre delperioder, 1990 till och med 1994, 1995 till och med 1999 samt 2000 till och med 2004,
eftersom sambandet kan tänkas ha förändrats över tiden. Avslutningsvis redogörs för det
datamaterial som ligger till grund för studien.
3.1. Metod för beskrivning av räntabilitet och kapitalstruktur
För att beskriva utvecklingen i svenska börsbolag utifrån räntabilitetssambandet används
nyckeltalen
räntabilitet
på
eget
och
totalt
kapital,
genomsnittlig
låneränta
samt
skuldsättningsgrad. Räntabilitetsmåtten bestäms som kvoten mellan ett resultatmått och ett
kapitalmått. Resultatmåtten är hämtade från resultaträkningen och är flödesmått som motsvarar en
beräkning av ett kapitalflöde under en given period. Kapitalmåtten är stockmått vilka beräknas i
början eller slutet av en period, så kallad ingående respektive utgående balans. Dessa mått är
hämtade från balansräkningen. Vid beräkning av räntabilitetsmått är det av stor vikt att precisera
hur och vid vilken tidpunkt kapitalmåttet bestäms (Bertmar et al, 1979). Enligt Bertmar et al
(1979) finns det tre praktiskt tillämpbara kapitalmått vid räntabilitetsberäkning.
1. Ingående kapital
2. Genomsnittligt kapital exklusive periodens resultat
3. Genomsnittligt kapital inklusive periodens resultat
Bertmar et al (1979) menar att det kapitalmått som är att föredra är ett genomsnitt av ingående
och utgående balans inklusive periodens resultat. Anledningen är att ett företags verksamhet
löpande genererar överskott under året och att detta överskott investeras i den fortsatta
verksamheten för att generera ytterligare överskott. Räntabilitetsmåttet blir därmed att betrakta
som en approximativ kontinuerlig ränta. (Bertmar et al, 1979) Dessutom justerar det
genomsnittliga kapitalmåttet någorlunda för när tillväxten i eget kapital beror på nyemissioner
eller återköp av aktier (Sveriges finansanalytikers förening, 2005), något som har utelämnats i
12
denna studie. Av dessa anledningar kommer därför kapital att mätas som ett genomsnitt av
ingående och utgående balans inklusive periodens resultat.
Det föreligger även ett annat problem vid beräkning av kapitalmåtten. Det är hur
minoritetsintressen och obeskattade reserver ska hanteras. I denna studie behandlas
minoritetsintresse som en skuld i beräkningen av nyckeltal. Detta överensstämmer med Sveriges
finansanalytikers förening (2005) som ser förräntningen i eget kapital som tillhörande ägarna i
moderbolaget. Vad gäller obeskattade reserver har dessa delats upp mellan skulder och eget
kapital. Denna fördelning har skett utifrån den nuvarande bolagsskatten på 28 procent.10
Formlerna för beräkning av nyckeltal i studien beskrivs utförligare nedan.
RT =
Resultat före räntekostnader
Genomsnittligt totalt kapital
RS =
Räntekostnader
Genomsnittliga skulder + Genomsnittligt minoritetsintresse + Skattesats × Genomsnittliga reserver
S/E=
RE =
Genomsnittliga skulder + Genomsnittligt minoritetsintresse + Skattesats × Genomsnittliga reserver
Genomsnittligt eget kapital + (1 - Skattesats) × Genomsnittliga reserver
(Resultat före räntekostn ader − räntekostn ader)
Genomsnitt ligt eget kapital + (1 - Skattesats ) × Genomsnitt liga reserver
För beskrivning av resultaten används måtten aggregat, median och kvartiler. Aggregatvärdena är
de sammanvägda resultaten från samtliga företag under respektive år. Detta mått kan ses som ett
vägt medelvärde där stora företag har större vikt än små företag. Medianen är den mellersta
observationen och tar således ingen vikt vid storleken på företagen. Den övre kvartilen är den
observation som förhåller sig till datamaterialet så att 75 procent av observationerna är mindre
och 25 procent är större än denna observation. Den nedre kvartilen är på motsvarande sätt belägen
så att 25 procent av observationerna är mindre och 75 procent större än denna observation.
10
I samband med skattereformen 1990-1991 sänktes bolagskatten från 50 till 30 procent för att 1995 sänkas ytterligare till
dagens nivå på 28 procent (Schön, 2000).
13
3.2. Metod för sambandsanalysen
För att hitta samband mellan variabler studeras linjära regressionssamband. Ett multipelt linjärt
regressionssamband kan skrivas på följande sätt (Gujarati, 2003).
Y = α + β1 X 1 + β 2 X 2 + K + β n X n + ε
Där Y är den beroende variabeln och X 1, 2, K, n är de förklarande variablerna. I denna studie är
det av intresse att undersöka koefficienterna framför varje förklarande variabel för att bestämma
om sambandet mellan den beroende och den förklarande variabeln är positivt eller negativt. Det
är även av intresse att bestämma den andel av variationen i Y som förklaras av de oberoende
variablerna X 1, 2,K,n . Andelen förklarad variation betecknas R 2 och definieras nedan (Gujarati,
2003).
∑ (Yˆ − Y )
=
∑ (Y − Y )
2
R
2
i
2
i
∑ (Y − Yˆ )
= 1−
∑ (Y − Y )
2
i
i
2
i
Avsikten med regressionsanalysen är att undersöka sambandet mellan räntabilitet på eget kapital
och skuldsättningsgrad. Detta görs för att konstatera om svenska börsbolags val av kapitalstruktur
ger stöd åt teorin om optimal kapitalstruktur eller åt finansieringsordningsteorin. Enligt teorin om
en optimal kapitalstruktur borde sambandet mellan räntabilitet på eget kapital och
skuldsättningsgrad vara positivt ty högre räntabilitet på eget kapital gör att större skattesköldar
kan
utnyttjas
vilket
medför
högre
skuldsättningsgrad
(Myers,
1984).
Enligt
finansieringsordningsteorin borde sambandet vara negativt ty högre räntabilitet på eget kapital
innebär mer intern finansiering, vilket medför en lägre skuldsättningsgrad (Myers och Majluf,
1984).
Vidare kommer fem kontrollvariabler tas med i undersökningen av skuldsättningsgraden eftersom
dessa förmodas ha en påverkan vad gäller skillnader i skuldsättningsgrad mellan olika företag.
Samtliga är vanligt förekommande i studier kring kapitalstruktur (se bland andra Fama och
French, 2002 samt Titman och Wessels, 1988) och anledningen till att de tas med motiveras kort
nedan.
14
1. Branschtillhörighet. Det har visats att det föreligger skillnader i skuldsättning mellan
olika branscher (se bland andra Kester, 1986).
2. Storlek. Rajan och Zingales (1995) menar att det föreligger ett samband mellan ett
företags storlek och skuldsättningsgrad, eftersom stora företag är mer diversifierade och
mindre konkursbenägna än små företag.
3. Rörelserisk. Det föreligger en avvägning mellan finansiellt risktagande, det vill säga
skuldsättningsgrad, och rörelserisk i ett företag (Johansson, 2005).
4. Tillväxt. Tillväxt i totalt kapital kräver finansiering genom eget kapital och/eller skulder.
Beroende på hur företaget väljer att finansiera sin tillväxt förändras skuldsättningsgraden
i företaget. (Bertmar och Molin, 1977)
5. Utdelning i förhållande till eget kapital. Utdelningen påverkar tillväxten i eget kapital
vilket i förlängningen påverkar skuldsättningsgraden (Johansson, 2005).
Efter ett flertal tester av enkla regressionssamband11 konkretiseras respektive förklarande variabel
till följande mått.
1. Räntabilitet på eget kapital, RE, mäts under föregående år (t-1).
2. Branschtillhörighet mäts som en dummyvariabel med värdena 0 till och med 5.
Branscherna har rangordnats utifrån högst genomsnittlig skuldsättningsgrad.12,
13
Detta
ger fastigheter = 0, konsumentvaror = 1, media och tjänster = 2, tillverkningsindustri = 3,
IT = 4, och hälsovård = 5.
3. Storlek mäts som den naturliga logaritmen av medelvärdet av företagets totala tillgångar
under fem års tid, det vill säga från år (t-4) till och med år (t).
4. Rörelserisken mäts som variansen i räntabilitet på totalt kapital för företaget under fem
års tid, det vill säga från år (t-4) till och med år (t).
11
Resultaten från de enkla linjära regressionerna finns i appendix G.
12
Skillnader i skuldsättningsgrad mellan branscher har undersökts med hypotesprövning av medelskuldsättningen för
respektive bransch. Fastigheter har signifikant högst skuldsättningsgrad medan IT och hälsovård har signifikant lägst
skuldsättningsgrad. Resultaten från hypotesprövningarna finns presenterade i appendix E.
13 På liknande sätt har skillnader i rörelserisk mellan branscher undersökts. Detta görs genom hypotesprövning av variansen
i räntabilitet på totalt kapital för respektive bransch. Fastigheter har signifikant lägst rörelserisk medan IT har signifikant
högst rörelserisk följt av hälsovård. Resultaten från hypotesprövningarna finns presenterade i appendix F.
15
5. Tillväxt mäts som tillväxt i totala tillgångar under innevarande år, det vill säga tillväxten
från år (t-1) till år (t).
6. Utdelningen i förhållande till eget kapital mäts som ett medelvärde under fem år, det vill
säga från år (t-4) till och med år (t).
Sammanfattningsvis skapas följande multipla regressionssamband över skuldsättningsgraden.
S / Et = α + β1 × REt −1 + β 2 × Bransch + β 3 × Storlek + β 4 × Rörelserisk + β 5 × Tillväxt + β 6 × Utdelning + ε
Detta regressionssamband kommer att studeras dels för hela perioden, dels för de tre
delperioderna.
3.3. Datamaterial
Det datamaterial som ligger till grund för studien är inhämtat från den finansiella databasen
”Thompson Financial Datastream Advance” (Datastream) och består av årsvis redovisningsdata
från företag noterade på Stockholmsbörsens A-, O- och OTC-listor under åren 1990 till och med
2004. För att kunna beräkna nyckeltal i räntabilitetssambandet samlas följande redovisningsposter
in: resultat före räntekostnader och räntekostnader inhämtas från resultaträkningen, medan totala
tillgångar, eget kapital, skulder, minoritetsintresse och obeskattade reserver inhämtas från
balansräkningen. Genom att addera eget kapital, skulder, minoritetsintresse och obeskattade
reserver erhålls balans mot de totala tillgångarna. Utöver resultat- och balansräkningsposterna
hämtas information om företagets utdelning samt branschtillhörighet.14 Efter att ha kontrollerat
det insamlade datamaterialet mot några av företagens årsredovisningar kan konstateras att de
poster som erhålls från Datastream inte alltid stämmer överens med motsvarande poster i
redovisningen. Anledningen kan vara att Thompson Financial justerar posterna för att få en
enhetlighet mellan samtliga företag i databasen (Håkansson och Persson, 2005).
Datamaterialet är ursprungligen uppdelat i 31 stycken branscher vilka är skapade av Datastream.
Eftersom ett flertal av dessa branscher är av samma karaktär samt innehåller relativt få
observationer skapas sex bredare branscher. Dessa är fastigheter, konsumentvaror, media och
14
Datastreams kod för nedladdning av respektive post är: WC18191 (resultat före räntekostnader), WC01251
(räntekostnader), WC02999 (totala tillgångar), WC03995 (eget kapital), WC03401 (obeskattade reserver), WC03426
(minoritetsintresse), WC03351 (skulder) och WC04551 (utdelning).
16
tjänster, tillverkningsindustri, IT, samt hälsovård. I appendix B finns beskrivet vilka branscher
som ingår i den nya branschindelningen. I datamaterialet för den beskrivande delen av studien
ingår 374 stycken företag. Det totala antalet observationer är 2442 stycken. De företag som ingår i
undersökningens beskrivande del finns presenterade i appendix C. I sambandsanalysen av
räntabilitet på eget kapital och skuldsättningsgrad undersöks över fem år sammanhängande
tidsserier av data. Det innebär att företag som inte har ett datamaterial som sträcker sig över fem
år exkluderas. Även företag som är oklassificerade och således inte tillhör någon av de sex
branscherna utelämnas. Detta resulterar i 235 stycken företag och totalt 1286 stycken
observationer. Dessa företag finns presenterade i appendix D. Datamaterialet i sambandsanalysen
undersöks även under de tre delperioderna. Detta resulterar i 224 observationer för perioden 1990
till och med 1994, 418 observationer för perioden 1995 till och med 1999 samt 644 observationer
för perioden 2000 till och med 2004.
17
4. RESULTAT OCH DISKUSSION
Detta avsnitt inleds med resultaten från beskrivningen av räntabilitetssambandet. Därefter följer
diskussion och analys. Vidare redogörs för resultaten av sambandsanalysen mellan räntabilitet på
eget kapital och skuldsättningsgrad.
4.1. Beskrivning av räntabilitet och kapitalstruktur
Beskrivningen av räntabilitet och kapitalstruktur sker utifrån räntabilitetssambandet. Resultaten
beskrivs av de statistiska måtten aggregatvärde, median samt övre och nedre kvartil.
Räntabilitet på totalt kapital
14,00%
12,00%
10,00%
8,00%
RT
Aggregat
Median
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
År
Variabel
Mått
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
RT
Aggregat
8,52%
5,79%
3,93%
6,73%
10,50%
12,78%
10,73%
11,43%
9,31%
10,34%
9,00%
2,84%
3,26%
5,80%
9,56%
Median
8,61%
5,96%
5,10%
7,62%
9,61%
11,17%
8,54%
9,30%
7,82%
7,97%
7,80%
3,31%
2,61%
4,08%
6,92%
Figur 1. Räntabilitet på totalt kapital under perioden 1990 till och med 2004.
Figur 1 visar utvecklingen av nominell räntabilitet på totalt kapital i svenska börsbolag under
perioden 1990 till och med 2004. Perioden inleds med en lönsamhetsförsämring. För
medianföretaget sjunker räntabiliteten på totalt kapital från cirka 8,5 procent 1990 till cirka 5
procent 1992. Aggregatvärdet sjunker ännu mer. Efter 1992 ökar lönsamheten tre år i följd för att
18
1995 nå cirka 11 procent för medianföretaget och 13 procent för aggregatvärdet. Mellan 1995 och
2000 ligger aggregatvärdet konstant cirka 2 procentenheter högre än medianföretagets räntabilitet
samtidigt som lönsamheten sjunker till cirka 8 procent för medianföretaget och 9 procent för
aggregatvärdet. En drastisk lönsamhetsförsämring inträffar 2001 då räntabiliteten på totalt kapital
sjunker till cirka 3 procent. Därefter ökar räntabiliteten på totalt kapital fram till 2004 och är
under detta år cirka 7 procent för medianföretaget och cirka 9,5 procent för aggregatvärdet.
Skillnaden mellan aggregatvärdet och medianföretaget är under 2003 och 2004 återigen cirka 2
procentenheter och aggregatvärdet är högre än medianvärdet.
Räntabilitet på totalt kapital
20,00%
15,00%
10,00%
5,00%
0,00%
RT
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
-5,00%
Median
Övre kvartil
Nedre kvartil
-10,00%
-15,00%
-20,00%
-25,00%
År
Variabel
Mått
RT
Övre kv.
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
13,99%
9,07%
7,59%
11,18%
14,33%
16,57%
13,15%
14,82%
12,91%
12,75%
13,00%
9,16%
8,80%
8,83%
11,58%
Median
8,61%
5,96%
5,10%
7,62%
9,61%
11,17%
8,54%
9,30%
7,82%
7,97%
7,80%
3,31%
2,61%
4,08%
6,92%
Nedre kv.
5,48%
3,36%
1,23%
4,37%
6,37%
6,96%
6,37%
6,09%
4,79%
1,29%
-5,13%
-18,99%
-12,34%
-9,66%
0,09%
Figur 2. Spridningen i räntabilitet på totalt kapital under perioden 1990 till och med 2004.
Figur 2 visar spridningen i räntabiliteten på totalt kapital. Figuren visar en drastisk försämring i
den nedre kvartilen 1999. Efter 1999 visar den nedre kvartilen negativa värden ända fram till
2004. Detta innebär att den nominella räntabiliteten på totalt kapital var negativ för mellan 50 och
25 procent av de undersökta företagen under denna period. Det kan konstateras att spridningen i
räntabilitet på totalt kapital är större under den senare delen av undersökningen än under
undersökningens tidiga år.
19
Räntabilitet på eget kapital
30,00%
25,00%
20,00%
15,00%
RE
Aggregat
Median
10,00%
5,00%
0,00%
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
-5,00%
År
Variabel
Mått
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
RE
Aggregat
15,55%
6,59%
-0,46%
10,43%
23,98%
27,33%
21,70%
23,51%
19,20%
22,45%
17,55%
2,32%
3,91%
10,50%
19,82%
Median
12,97%
5,53%
2,91%
11,52%
20,46%
22,17%
17,69%
18,43%
16,28%
15,25%
14,29%
3,31%
4,02%
5,99%
13,37%
Figur 3. Räntabilitet på eget kapital under perioden 1990 till och med 2004.
I figur 3 visas den nominella räntabiliteten på eget kapital för svenska börsbolag under perioden
1990 till och med 2004. Perioden inleds med en kraftigt sjunkande räntabilitet på eget kapital från
cirka 15,5 procent för det aggregerade materialet 1990 till en negativ räntabilitet på eget kapital
1992. Medianvärdet sjunker från cirka 12 procent till 3 procent. Under 1993 till och med 1995
ökar räntabiliteten på eget kapital markant för att 1995 vara cirka 22 procent för medianföretaget
och 27 procent för aggregatvärdet. Mellan 1995 och 2000 föreligger en skillnad mellan
aggregatvärdet och medianföretaget. Aggregatvärdet har 4 till 5 procentenheter högre räntabilitet
på eget kapital. Under samma period minskar även lönsamheten och 2000 är den cirka 14 procent
för medianföretaget och cirka 18 procent för det aggregerade materialet. Under 2001 sker en
drastisk lönsamhetsförsämring och räntabiliteten på eget kapital är under detta år cirka 2 procent
för aggregatvärdet och 3 procent för medianföretaget. Därefter ökar lönsamheten något under
2002 och 2003 för att under 2004 drastiskt skjuta i höjden. Mellan 2003 och 2004 ökar
aggregatvärdet från cirka 10 procent till cirka 20 procent. Motsvarande ökning för
20
medianföretaget är från cirka 6 procent till cirka 13 procent. Under 2003 och 2004 har skillnaden
mellan aggregatvärdet och medianföretaget ökat och under 2004 är aggregatvärdet cirka 7
procentenheter högre än medianföretagets räntabilitet.
Räntabilitet på eget kapital
40,00%
30,00%
20,00%
RE
10,00%
0,00%
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
Median
Övre kvartil
Nedre kvartil
-10,00%
-20,00%
-30,00%
-40,00%
År
Variabel
Mått
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
RE
Övre kv.
25,31%
14,13%
11,74%
19,06%
29,69%
32,10%
28,18%
29,94%
26,99%
27,63%
26,68%
17,37%
17,82%
18,81%
23,07%
Median
12,97%
5,53%
2,91%
11,52%
20,46%
22,17%
17,69%
18,43%
16,28%
15,25%
14,29%
3,31%
4,02%
5,99%
13,37%
Nedre kv.
5,69%
-1,92%
-15,54%
2,05%
7,55%
9,58%
8,02%
7,90%
5,86%
1,25%
-11,46%
-30,87%
-25,80%
-22,30%
-2,85%
Figur 4. Spridningen i räntabilitet på eget kapital under perioden 1990 till och med 2004.
Figur 4 visar spridningen i nominell räntabilitet på eget kapital. Under perioderna 1991 till 1993
samt 1999 till och med 2004 har fler än en fjärdedel av företagen negativ räntabilitet på eget
kapital. Mellan 1994 och 2000 har fler än en fjärdedel av företagen en räntabilitet på eget kapital
som överstiger 20 procent. Skillnaden mellan kvartilvärdena ökar kraftigt under 1999 till och med
2001 för att från 2002 minska från cirka 44 procentenheter till cirka 26 procentenheter 2004.
Under hela perioden ligger skillnaden mellan kvartilvärdena mellan 16 och 48 procentenheter.
21
Skuldsättningsgrad
3,00
2,50
S/E
2,00
Aggregat
Median
1,50
1,00
0,50
0,00
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
År
Variabel
Mått
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
S/E
Aggregat
2,33
2,52
2,50
2,36
2,06
1,68
1,57
1,52
1,57
1,61
1,46
1,61
1,64
1,51
2004
1,41
Median
2,02
2,14
2,22
2,16
1,84
1,50
1,42
1,48
1,43
1,33
1,20
1,09
1,17
1,13
1,13
Figur 5. Skuldsättningsgrad under perioden 1990 till och med 2004.
Figur 5 visar skuldsättningsgraden i svenska börsföretag under perioden 1990 till och med 2004.
Perioden inleds med en ökande skuldsättningsgrad från 1990 till och med 1992. Därefter har
trenden varit neråtgående. Under 2004 är skuldsättningsgraden cirka 1,4 för det aggregerade
materialet och cirka 1,1 för medianföretaget. Under hela perioden har aggregatet högre
skuldsättningsgrad än medianföretaget.
22
Genomsnittlig låneränta
7,00%
6,00%
5,00%
4,00%
RS
Aggregat
Median
3,00%
2,00%
1,00%
0,00%
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
År
Variabel
Mått
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
RS
Aggregat
5,50%
5,47%
5,68%
5,17%
3,95%
4,13%
3,73%
3,49%
3,03%
2,82%
3,15%
3,17%
2,86%
2,69%
2,30%
Median
5,72%
6,03%
5,84%
5,25%
4,15%
4,10%
3,66%
3,04%
2,94%
2,46%
2,77%
2,60%
2,50%
2,32%
1,86%
Figur 6. Genomsnittlig låneränta under perioden 1990 till och med 2004.
Figur 6 visar den genomsnittliga låneräntan för svenska börsföretag under perioden 1990 till och
med 2004. Det kan konstateras att låneräntan har sjunkit från cirka 5,5 procent 1990 till cirka 2
procent 2004. Trenden har varit nedåtgående för samtliga år förutom 1991 då den genomsnittliga
låneräntan ökade till cirka 6 procent. Den ökningen var högre för medianräntan än för
aggregatföretagets genomsnittliga låneränta. Från och med 1995 ligger aggregatvärdet över
medianföretagets genomsnittliga låneränta.
4.2. Diskussion kring räntabilitets- och kapitalstruktursutvecklingen
Resultaten visar att räntabiliteten på totalt kapital ligger mellan 3 och 11 procent för
medianföretaget under den studerade perioden. Under perioden sker det två stora nedgångar; dels
under början på 1990-talet, dels under slutet av 1990-talet och början på 2000-talet. Den första
nedgången är bank- och finanskrisen som även påverkade många andra företag på börsen. Den
andra nedgången förklaras först och främst av den lågkonjunktur som rådde under denna period.
Nedgången förstärktes till viss del även av tillströmningen av olönsamma företag på
23
Stockholmsbörsen i samband med IT-bubblan vilket påverkar studiens urval av företag.
Aggregatvärdena är ofta högre än medianvärdena. Detta tyder på att stora företag är mer
lönsamma än små eftersom aggregatet är ett vägt medelvärde där stora företag får större
genomslagskraft än små företag. Dock gäller denna iakttagelse inte under de två nedgångarna då
förhållandet är det omvända, det vill säga medianvärdet är högre än aggregatet. Detta resultat kan
tolkas som att stora företag har lägre räntabilitet på totalt kapital än små företag under de två
konjunkturnedgångarna. År 1992 är det aggregerade värdet cirka 2 procent under medianen. Det
kan förklaras av att Volvo, som vid den tidpunkten svarar för cirka 12 procent av urvalets storlek
mätt i totala tillgångar, uppvisar en låg räntabilitet på totalt kapital. Även de stora bygg- och
fastighetsbolagens låga räntabilitet på totalt kapital är en bidragande faktor till att det aggregerade
värdet är lägre än medianvärdet under detta år. Det aggregerade värdet är även lägre än
medianvärdet under 2001. Detta beror till stor del på att Ericsson, som vid den tidpunkten svarar
för cirka 13 procent av urvalets storlek mätt i totala tillgångar, har låg räntabilitet på totalt kapital.
Från och med 2002 uppvisar räntabiliteten på totalt kapital en stigande trend. Vidare kan
konstateras att efter år 2000 ökar spridningen i räntabilitet på totalt kapital. Under senare del av
den undersökta perioden finns det därmed en större osäkerhet i räntabiliteten på totalt kapital hos
börsbolagen. Detta kan eventuellt bero på den strukturförändring som skett på Stockholmsbörsen.
Ett exempel på denna strukturförändring är att en större andel data- och bioteknikrelaterade
företag är börsnoterade 2004 jämfört med 1990 (se appendix C). Denna möjliga förklaring
bekräftas av att företag inom branscherna IT och hälsovård uppvisar en signifikant högre
rörelserisk mätt som variation i räntabilitet på totalt kapital än företag inom övriga branscher (se
appendix F).
Räntabiliteten på eget kapital följer ett liknande mönster som räntabiliteten på totalt kapital. Dock
är räntabiliteten på eget kapital betydligt mer volatil än räntabiliteten på totalt kapital. Detta beror
på hävstångseffekten från skuldsättning. Räntabiliteten på eget kapital för medianföretaget ligger
mellan 3 och 22 procent under den observerade perioden. Även för detta räntabilitetsmått kan det
konstateras att stora företag är mer lönsamma än små eftersom aggregatvärdet är genomgående
större än medianvärdet bortsett från nedgångarna 1992 och 2001. Värt att notera är också att
räntabiliteten på eget kapital för Stockholmsbörsens minst lönsamma företag har sjunkit under
perioden 1990 till och med 2004. Från och med 1999 har de 25 procent minst lönsamma
företagen negativ räntabilitet på eget kapital.
24
Skuldsättningsgraden minskar successivt under hela perioden. Under 1990 är den cirka 2,0 för
medianföretaget och 2,3 för aggregatvärdet. Under 2004 är skuldsättningsgraden 1,1 för
medianföretaget och 1,4 för aggregatvärdet. Detta innebär att medianföretaget 1990 är finansierat
med cirka två tredjedelar skulder och en tredjedel eget kapital för att 2004 vara finansierat med
ungefär hälften skulder och hälften eget kapital. Motsvarande för aggregatvärdet är 1990 en
finansiering med 70 procent skulder och 30 procent eget kapital för att 2004 vara finansierat med
ungefär 60 procent skulder och 40 procent eget kapital. Den största nedgången i
skuldsättningsgrad sker mellan 1992 och 1995. Därefter planar minskningen ut. Det kan även
konstateras att stora företag har en högre skuldsättningsgrad än små företag ty aggregatvärdet är
konstant högre än medianskuldsättningsgraden. Utifrån räntabilitetssambandet förväntas att en
viss del av ökningen i räntabilitet på eget kapital kan förklaras av en ökad skuldsättningsgrad.
Detta är dock inte fallet. Eftersom skuldsättningen successivt minskar i företagen bidrar
hävstången mindre och mindre till räntabiliteten på eget kapital. Hävstången utnyttjas således i
allt mindre utsträckning i svenska börsbolag. Den minskade användningen av hävstången från
skuldsättning leder till att förändringen i räntabilitet på eget kapital till största del beror på
förändringen i räntabilitet på totalt kapital. Det bör även noteras att den minskade skuldsättningen
till viss del beror på förändringen i urvalet av företag (se appendix C).
Den genomsnittliga låneräntan sjunker från cirka 5,5 procent 1990 till cirka 2 procent 2004. Den
stora minskningen i genomsnittlig låneränta kan inte enbart förklaras av inflationen (se appendix
A) ty denna är relativt likartad under den studerade perioden. En eventuell förklaring till
minskningen kan vara att andelen icke räntebärande skulder, till exempel leverantörsskulder, har
ökat under perioden men detta undersöks inte inom ramen för denna studie. En annan förklaring
kan vara att skuldsättningsgraden i företagen har minskat. En minskad skuldsättningsgrad innebär
en minskad finansiell risk och följaktligen säkrare krediter. Från 1995 verkar stora företag ha en
något högre genomsnittlig låneränta än små företag eftersom aggregatvärdet ligger över
medianföretaget. Endast två gånger är den genomsnittliga låneräntan högre än räntabiliteten på
totalt kapital, vilket innebär en negativ hävstång på eget kapital. Detta inträffar dels under 1992
då både aggregat och median är högre än motsvarande mått för räntabiliteten på totalt kapital,
dels 2001 då den aggregerade genomsnittliga låneräntan är högre än den aggregerade
räntabiliteten på totalt kapital.
Att både skuldsättningen och den genomsnittliga låneräntan minskar tyder på att den totala
finansiella risken i svenska börsnoterade företag minskar under perioden 1990 till och med 2004.
25
Följdfrågan blir om rörelserisken i svenska börsbolag ökar. Från beskrivningen av räntabilitet på
totalt kapital kan konstateras att spridningen i detta mått i alla fall har ökat under senare del av
studien. Detta tyder på att rörelserisken på senare år varierar kraftigare mellan olika företag på
Stockholmsbörsen och anledningen är troligtvis den strukturförändring som har skett. Detta pekar
mot att rörelserisken ökar under 1990 till och med 2004, vilket är i enlighet med Johanssons
(2005) diskussion om en avvägning mellan finansiell risk och rörelserisk.
4.3. Sambandet mellan räntabilitet på eget kapital och kapitalstruktur
Utifrån vetskapen om att skuldsättningsgraden påverkar räntabiliteten på eget kapital i
räntabilitetssambandet undersöks sambandet mellan dessa två variabler. Avsikten är att undersöka
om svenska börsbolags faktiska val av kapitalstruktur ger stöd åt teorin om optimal
kapitalstruktur eller åt finansieringsordningsteorin. För att göra detta skattas följande
regressionssamband.
S / Et = α + β1 × REt −1 + β 2 × Bransch + β 3 × Storlek + β 4 × Rörelserisk + β 5 × Tillväxt + β 6 × Utdelning + ε
Regressionen görs dels för hela perioden 1990 till och med 2004, dels för de tre delperioderna
1990 till och med 1994, 1995 till och med 1999 och 2000 till och med 2004. Resultaten av
regressionerna presenteras i tabell 1.
Periodvisa regressioner
REt-1
Period
Bransch
Storlek
Rörelserisk
Tillväxt
Utdelning
R2
β
Sign.
β
Sign.
β
Sign.
β
Sign.
β
Sign.
β
Sign.
1990-2004
-2,309
0,000
-0,308
0,000
0,222
0,000
-11,415
0,000
0,479
0,056
-4,343
0,001
19,8%
1990-1994
-5,175
0,000
-0,230
0,172
0,374
0,003
27,191
0,325
-0,150
0,910
-27,164
0,013
36,7%
1995-1999
-1,697
0,000
-0,282
0,000
0,088
0,020
-18,551
0,003
0,353
0,230
-7,274
0,000
19,2%
2000-2004
-0,866
0,009
-1,880
0,017
0,178
0,004
-2,965
0,095
-0,433
0,313
-3,563
0,240
22,5%
Tabell 1. Regressioner med skuldsättningsgrad som beroende variabel.15
Av resultaten från regressionsanalysen under perioden 1990 till och med 2004 framgår att
sambandet mellan räntabilitet på eget kapital och skuldsättningsgrad är negativt. Det innebär att
ett företag med högre räntabilitet på eget kapital under innevarande år har en lägre
15 Pearsons korrelationstest visar att de förklarande variablerna är korrelerade med varandra. VIF och konditionsindex visar
dock på rimliga nivåer och således störs inte regressionsresultaten av multikolliniäritet i någon högre grad. Se appendix H.
26
skuldsättningsgrad följande år jämfört med ett företag med lägre räntabilitet på eget kapital.
Resultatet ger således stöd för finansieringsordningsteorin vad gäller svenska börsbolags faktiska
val av kapitalstruktur. Ett lönsamt företag använder de internt genererade medlen till att
återinvestera i verksamheten, vilket medför att skuldsättningsgraden sjunker. Det negativa
sambandet mellan räntabilitet och skuldsättningsgrad stämmer även överens med resultaten från
Bertmar och Molin (1977) samt Baskin (1989). Det verkar således som om svenska börsbolag
under perioden 1990 till och med 2004 inte har en optimal kapitalstruktur i enlighet med teorin
om optimal kapitalstruktur. Om detta varit fallet hade sambandet mellan räntabilitet på eget
kapital och skuldsättningsgrad varit positivt som en följd av lönsamma företags ökade
användning av skattesköldar. Det negativa sambandet mellan räntabilitet på eget kapital och
skuldsättningsgrad är genomgående negativt och signifikant (på 1-procentsnivån) över samtliga
delperioder. Detta bekräftar att de svenska börsbolagens val av kapitalstruktur ger stöd åt
finansieringsordningsteorin snarare än teorin om optimal kapitalstruktur oavsett vilken delperiod
som studeras.
Det är även av intresse att studera sambanden mellan de kontrollerande variablerna och
skuldsättningsgraden. Sambandet mellan branschtillhörighet och skuldsättning är signifikant för
hela perioden (på 1-procentsnivån) samt för de två senare delperioderna (på 1-procentsnivån
respektive 5-procentsnivån). Skuldsättningsgraden skiljer sig följaktligen åt mellan olika
branscher (se även appendix E), vilket bekräftar resultaten från Kesters (1986) studie. Att
sambandet är negativt följer av att branscherna är rangordnade efter skuldsättningsgrad i fallande
skala. Anledningen till att sambandet mellan branschtillhörighet och skuldsättning inte är
statistiskt säkerställt för perioden 1990 till och med 1994 kan vara att urvalet i denna delperiod till
stor del domineras av företag inom tillverkningsindustrin. Under senare perioder är antalet
observationer i de övriga branscherna fler. Variabeln storlek påverkar skuldsättningsgraden
oavsett vilken period som studeras. Sambandet är positivt vilket innebär att större företag har
högre skuldsättningsgrad än mindre företag. Detta fenomen kunde konstateras redan i grafen över
skuldsättningsgrad från den beskrivande delen av undersökningen där aggregatvärdet av
skuldsättningsgraden genomgående är högre än medianvärdet. Den skillnad som kunde
observeras i grafen kan alltså konstateras i regressionssambandet. Skillnaden mellan stora och
små börsbolags skuldsättning under perioden 1990 till och med 2004 är därmed statistiskt
säkerställd och bekräftar resultat från tidigare studier (se bland andra Rajan och Zingales, 1995
samt Fama och French, 2002). Vad gäller sambandet mellan ett börsbolags rörelserisk och
skuldsättningsgrad är detta negativt i regressionen för hela perioden. Det negativa sambandet
27
innebär att ett företag med hög rörelserisk har lägre skuldsättningsgrad än ett företag med låg
rörelserisk. Resultatet ligger i linje med Johanssons (2005) diskussion om en avvägning mellan
rörelserisk och finansiell risk för att uppnå en önskad totalrisk för företaget som helhet. Det kan
dock konstateras att under de tre delperioderna är sambandet endast signifikant (på 1procentsnivån) under perioden 1995 till och med 1999. För de två andra delperioderna, 1990 till
och med 1994 samt 2000 till 2004, föreligger inget statistiskt säkerställt samband mellan
rörelserisk och skuldsättningsgrad. Tillväxten är inte signifikant bidragande i regressionen över
skuldsättningsgrad för de tre delperioderna. I regressionen för hela den studerade perioden är
tillväxten på gränsen till signifikant (sannolikhetsvärdet är 5,6 procent). Om det föreligger ett
samband är detta positivt vilket innebär att företag som växer mer än andra företag har högre
skuldsättningsgrad. Variabeln utdelning i förhållande till eget kapital är signifikant för hela
perioden (på 1-procentsnivån) och de två första delperioderna (på 1-procentsnivån respektive 5procentsnivån), men inte signifikant för den sista perioden. Sambandet är negativt. Det innebär att
företag som har en hög utdelning i förhållande till eget kapital har lägre skuldsättningsgrad än ett
företag med en låg utdelning i förhållande till eget kapital. Detta resultat ligger i linje med Myers
(1984) samt Fama och Frenchs (2002) åsikter kring sambandet mellan utdelning och
skuldsättningsgrad. Anledningen till att sambandet inte blir signifikant för sista delperioden kan
bero på att många företag i urvalet under denna period inte delar ut något kapital vilket stör
regressionen.
Andelen förklarad variation i regressionsmodellen över hela perioden är 19,8 procent. Det innebär
att 19,8 procent av skillnaderna mellan olika företags skuldsättningsgrad förklaras av skillnader i
de förklarande variablerna. För de tre delperioderna är motsvarande värden för den förklarade
variationen 36,7 procent, 19,2 procent samt 22,5 procent. Detta visar att modellen förklarar mer
av skillnader i skuldsättningsgrad under den första delperioden jämfört med de två senare
delperioderna. Detta innebär att skillnader i skuldsättningsgraden under studiens senare del inte
längre beror på de valda förklarande variablerna i lika stor utsträckning som tidigare. Vidare kan
framhållas att resultatet från regressionsanalysen inte störs av multikolliniäritet i någon högre
grad (se appendix H).
Avslutningsvis kan återigen konstateras att sambandet mellan räntabilitet på eget kapital och
skuldsättningsgrad är negativt för svenska börsbolag under 1990 till och med 2004. Det innebär
att lönsamma börsbolag i Sverige minskar dess skuldsättningsgrad. Detta är till viss del
förvånande utifrån räntabilitetssambandet i Johansson (2005), vilket visar att räntabiliteten på
28
eget kapital kan ökas genom en högre skuldsättning så länge RT överstiger RS. Det negativa
sambandet är även förvånande utifrån Grahams och Harveys (2001) artikel eftersom deras
intervjuer med amerikanska ekonomichefer visar att 81 procent av företagen strävar mot ett
bestämt kapitalstruktursmål. Givet en sådan ansats torde teorin om en optimal kapitalstruktur få
större genomslagskraft. Att sambandet mellan räntabilitet och skuldsättningsgrad är negativt
överensstämmer dock med Bertmars och Molins (1977) studie över svenska industriföretag under
1966 till och med 1972. Således verkar svenska företags agerande vad gäller val av
kapitalstruktur inte ha förändrats över tiden. Detta bekräftas ytterligare av att regressionerna för
samtliga delperioder visar på ett negativt samband mellan räntabilitet på eget kapital och
skuldsättningsgrad. Sammanfattningsvis kan konstateras att resultatet från regressionsanalysen
visar att finansieringsordningsteorin bättre beskriver det faktiska valet av kapitalstruktur hos
svenska börsbolag än vad teorin om en optimal kapitalstruktur gör.
29
5. SLUTSATSER
Under 1990 till och med 2004 varierar medianvärdet för räntabilitet på totalt kapital mellan 3 och
11 procent samtidigt som räntabiliteten på eget kapital varierar mellan 3 och 22 procent. Två
större nedgångar sker under perioden; en nedgång i början på 1990-talet och en under slutet på
1990-talet och början på 2000-talet. Resultaten visar även på en ökad spridning i både räntabilitet
på totalt kapital samt räntabilitet på eget kapital efter år 2000. Både skuldsättningsgraden och den
genomsnittliga
låneräntan
sjunker
för
svenska
börsbolag
mellan
1990
och
2004.
Skuldsättningsgraden för medianföretaget sjunker från 2,0 till 1,1 medan den genomsnittliga
låneräntan sjunker från cirka 5,5 procent till cirka 2 procent. Att både skuldsättningsgraden och
den genomsnittliga låneräntan sjunker tyder på att den totala finansiella risken i svenska
börsbolag minskar. Den minskande skuldsättningsgraden visar även att hävstången i
räntabilitetssambandet används i allt mindre utsträckning i svenska börsbolag. Detta innebär att
ett företags räntabilitet på eget kapital i större grad än tidigare påverkas av företagets räntabilitet
på totalt kapital. Generellt är aggregatvärdet för nyckeltalen högre än respektive medianvärde.
Sett till räntabiliteten på eget och totalt kapital tyder skillnaden på att stora företag är mer
lönsamma än små företag. Sett till skuldsättningsgrad tyder skillnaden på att stora företag har mer
skulder än små företag. Skillnaden i skuldsättningsgrad mellan stora och små företag konstateras
även från regressionsanalysen. Från regressionsanalysen konstateras även att det föreligger ett
negativt samband mellan räntabilitet på eget kapital och skuldsättningsgrad. Sambandet gäller
dels
för
hela
perioden,
dels
för
de
tre
delperioderna.
Resultatet
ger
stöd
åt
finansieringsordningsteorin snarare än åt teorin om optimal kapitalstruktur vad gäller svenska
börsbolags val av kapitalstruktur.
30
REFERENSER
1.
Baskin, J., (1989). An Empirical Investigation of the Pecking Order Hypothesis. Financial
Management, 18, 1, 26-35.
2.
Bergstrand, J., (2003). Ekonomisk styrning. Lund: Studentlitteratur.
3.
Bertmar, L. et al, (1979). Löner, lönsamhet och soliditet i svenska industriföretag. Ur Löntagarna
och kapitaltillväxten (5-214). Statens offentliga utredningar 1979:10, Ekonomidepartementet.
4.
Bertmar, L., och Molin, G., (1977), Kapitaltillväxt, kapitalstruktur och räntabilitet. En analys av
svenska industriföretag. Ekonomiska forskningsinstitutet vid Handelshögskolan i Stockholm.
5.
Fama, E., och French, K., (2002). Testing Trade-Off and Pecking Order Predictions about
Dividends and Debt. The Review of Financial Studies, 15, 1, 1-33.
6.
Graham, J. R., och Harvey, C. R., (2001) The Theory and Practice of Corporate Finance: Evidence
from the Field. Journal of Financial Economics, 60, 187-243.
7.
Gujarati, D. N., (2003). Basic Econometrics. New York: Irwin McGraw-Hill.
8.
Hovakimian, A., Opler, T., och Titman, S., (2001). The Debt Equity Choice. Journal of Financial
and Quantitative Analysis, 36, 1, 1-24.
9.
Håkansson, N., och Persson, J., (2005). Profitability Forecasting for Quoted Swedish Companies.
Seminarieuppsats Handelshögskolan i Stockholm.
10. Johansson, S.-E., (2005). Företagets lönsamhet, finansiering och tillväxt. Mål, samband och
mätmedtoder. Lund: Studentlitteratur.
11. Kester, W. C., (1986). Capital and Ownership Structure: A Comparison of United States and
Japanese Manufacturing Corporations. Financial Management, 15, 1, 5-16.
12. Kotz, S., och Johnson, N. L., (1983). Encyclopedia of Statistical Sciences. New York: John Wiley
& Sons.
13. Körner, S., och Wahlgren, L., (2000) Statistisk dataanalys. Lund: Studentlitteratur.
14. Miller, M. H., (1977). Debt and Taxes. Journal of Finance, 32, 261-275.
15. Modigliani, F., och Miller, M. H., (1958). The Cost of Capital, Corporation Finance and The
Theory of Investment. The American Economic Review, 48, 3, 261-297.
16. Modigliani, F., och Miller, M. H., (1963). Corporate Income Taxes and The Cost of Capital, a
Correction. American Economic Review, 53, 433-443.
17. Myers, S. C., (1984). The Capital Structure Puzzle. Journal of Finance, 39, 575-592.
18. Myers, S. C., (1993). Still Searching for Optimal Capital Structure. The Continetal Bank Journal
of Applied Corporate Finance, 6, 4-14.
19. Myers, S. C., och Majluf, N., (1984). Corporate Financing and Investment Decisions when Firms
Have Information Investors Do Not Have. Journal of Financial Economics, 13, 187-221.
20. Rajan, R. G., och Zingales, L., (1995). What Do We Know about Capital Structure? Some
Evidence from International Data. Journal of Finance, 50, 1421-1460.
21. Schön, L., (2000). En modern svensk ekonomisk historia. Stockholm: SNS Förlag.
22. Shyam-Sunder, L., och Myers, S. C., (1999). Testing Static Tradeoff against Pecking Order
Models of Capital Structure. Journal of Financial Economics, 51, 219-244.
23. Sveriges finansanlytikers förening., (2005). Finansanalytikernas rekommendationer 2006.
Vingåker: Linderoths tryckeri.
24. Titman, S., och Wessels, R., (1988). The Determinants of Capital Structure Choice. Journal of
Finance, 43, 1, 1-19.
31
APPENDIX
A. Inflationstakt under 1990 till och med 2004 mätt som årlig förändring i KPI. (källa: www.scb.se)
Inflation
10,00%
8,00%
Inflation (%)
6,00%
4,00%
Inflation
2,00%
0,00%
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
-2,00%
År
B. Undersökningen baseras på företag från 31 stycken av Datastreams branscher. Dessa branscher har
delats in i sex bredare branscher.
Branscher (31 stycken)
Bygg och anläggning
Fordon
Livsmedel
Programvara
Detaljhandel
Fritidsprodukter
Läkemedel
Resor
Tobak
Transport
Drycker
Gruvdrift
Media
Skog och massa
Verkstad
El och kraft
Industriell teknik
Medicinsk utrustning
Sällanköpsvaror
Elektronik
Kemi
Metall
Teknologi
Fastigheter
Kommunikationsutrustning
Oklassificerade
Telekommunikation
Flyg och försvar
Konsumentvaror
Olja och gasproducenter
Tjänster
Branscher (6 stycken)
Fastigheter
Hälsovård
IT
Konsumentvaror
Media och tjänster
Tillverkningsindustrin
Utelämnad
Fastigheter
Läkemedel
Kommunikationsutrustning
Drycker
Media
Bygg och anläggning
Oklassificerade
Medicinsk utrustning
Programvara
Detaljhandel
Tjänster
El och kraft
Telekommunikation
Fritidsprodukter
Elektronik
Konsumentvaror
Flyg och försvar
Livsmedel
Fordon
Resor
Gruvdrift
Sällanköpsvaror
Industriell teknik
Tobak
Kemi
Metall
Olja- och gasproducenter
Skog och massa
Teknologi
Transport
Verkstad
32
C. Undersökningens beskrivande del baseras på följande urval av företag.
Urval av företag
Företag
År
Företag
År
Företag
År
Academedia
2001-2004
Boliden
2000-2004
Elektronikgruppen
1990-2004
Acandofrontec
2003-2004
Bong Ljungdahl
1990-2004
Enator
1997-1998
A-com
1999-2004
Borås Wäfveri
1990-2004
Enea
1990-2004
Acrimo
1990-1996
Boss Media
1999-2004
Eniro
2001-2004
ACSC
1999-2004
BPA
1990-1998
Entra
1997-1998
Active
1990-1995
Brio
1990-2004
Epsilon
Active Biotech
1996-2004
Broström
1998-2004
Ericsson
1990-2004
1990-1993
2001
Addnode
2004
BT Industries
1996-1999
Esab
Addtech
2002-2004
BTL
1997-1998
Esselte
1990-2001
Adera
1999-2003
BTS Group
2001-2004
Europolitan
1997-2002
AGA
1990-1999
Bulten
1997-1999
Evidentia
1996-1998
C F Berg
1990-2004
Expanda
1999-2004
Fabege
Alfa Laval
1990
2002-2004
C Technologies
2000-2001
Alfaskop
1997-1999
Capio
2001-2004
Allgon
1991-2002
Capona
1999-2004
Alma Industri
1990-1994
Caran
Althin
1996-1998
Cardo
1995-2004
Fast Partner
1997-2004
Anoto
2002-2004
Cashguard
2000-2004
FB Industri
1998-1999
Arete
1997
1990-1996
2003-2004
Fagerhult
1998-2004
Fagerlid
1997-1998
1999
Castellum
1997-2004
Feelgood
2000-2004
Argonaut
1990-1998
Cederroth
1990-1993
Fenix Outdoor
2002-2004
Aritmos
1990-1993
Cell Network
1999-2002
Fingerpring Card
2001-2004
1994
Celsius
1993-1999
Finnveden
1990-2003
Artimplant
1998-2004
Celtica
1990-2002
Fjällräven
1990-2001
ASG
1990-1998
Cherryföretagen
2000-2004
Folkebolagen
1990-1999
Arjo
Aspiro
2001-2004
Citymail
1998-2001
Forcenergy
1992-1997
Assa Abloy
1995-2004
Clas Ohlson
2000-2004
Forsheda
1990-1995
Assidomän
1994-2000
Cloetta Fazer
1995-2004
Framfab
1999-2004
Astra
1990-1998
Concordia
1990-2004
Frango
1999-2003
Freetel
2001-2003
Atlas Copco
1990-2004
Connecta
1999
Audiodev
2000-2004
Connova
1998-2001
Friluftsbolaget
2000
Consilium
1995-2004
Frontec
1996-2002
1999
1990-1996
AU-System
Autofill
2000
CTT System
2001-2004
Frontline
Avesta Sheffield
1990-2000
Cybercom
1999-2004
Gambro
1990-2004
Axel Johnson Trade
1990-1992
Cyncrona
1990-1995
Garphyttan
1990-1996
Axis
2000-2004
Dahl
1997-1998
Getinge
1994-2004
B&N Nordsjöfrakt
1990-2004
Daydream
2001-2003
Geveko
1990-2004
Balder
1998-1999
Dial NXT
2000
Gibeck
Ballingslöv
2002-2004
Diamyd Medical
Beijer
1990-2004
Diffchamb
Beijer Alma
1995-2004
Digital Vision
Beijer Electronics
2000-2004
Diligentia
Bergman & Beving
1990-2004
Dimension
2002-2004
2001
1999-2004
1997
2001-2002
Glocalnet
1998
2000-2004
Gorthon Lines
1997-2004
Graninge
1992-2003
Graphium
1997-2000
Gränges
1997-1999
Biacore
1997-2004
Diös
1990-1999
Guide
Bilia
1997-2004
Doro
1997-2004
Gullspång
1990-1997
1998
Billerud
2001-2004
Drott
1998-2002
Gunnebo
1997-2004
Biogaia
1998-2004
Duroc
1999-2004
Haldex
1997-2004
Bioinvent
2001-2004
Eken
1990-1991
Handskmakarn
1997-1998
Biolin
2002-2004
Elanders
1990-2004
Heba
1995-2004
1993-2004
Biophausia
1998-2004
Eldon
1990-1998
Hexagon
Biora
1997-2002
Electrolux
1990-2004
HiQ International
1999-2004
Elekta
1993-2004
HL Display
1997-2004
Biotage
2004
33
Urval av företag
Företag
År
Företag
År
Företag
År
HM
1990-2004
Malmbergs
1999-2004
Opcon
1999-2004
Holmen
2000-2004
Mandamus
1998-2002
Optima
1997-1999
Hufvudstaden
1990-2004
Mandator
1997-1999
Optimail
2002-2004
Human Care
2003-2004
2003-2004
Orc Software
2000-2004
Humlegården
Marieberg
1990-1997
Oriflame
2004
Höganäs
1994-2004
1998
Martinsson
1997-1998
Orrefors
1990-1995
IAR Systems
2000-2004
Meda
1997-2004
Ortivus
1998-2004
IBS
1990-2004
MediTeam
1998-2001
Pandox
1997-2002
ICB Shipping
1992-1998
Medivir
1997-2004
Partnertech
1997-2004
Icon Medialab
1998-2004
Mekonomen
2000-2004
Peab
1994-2004
IFS
1998-2004
Metro
2001-2004
Perbio Science
1999-2002
Intellecta
2000-2004
Micronic
2000-2004
Pergo
2001-2004
Intentia
1997-2004
Midway
1990-2004
Perstorp
1990-2000
IRO
1996-1999
Mind
Pharmacia
1990-1993
Itab
1990-2003
Modo
1990-1999
Piren
1990-1999
J&W
1990-2000
Modul 1
1997-2004
Platzer
1998-2000
JC
2000-2004
Mogul
2000-2002
Poolia
1999-2004
2000
Jeeves
1999-2004
Monark Stiga
1997-1998
Precise Biometrics
2000-2004
JM
1990-2004
MSC
1999-2004
Prevas
1998-2004
2000
MTG
1999-2004
Pricer
1996-2004
1998-2004
MTV
1997-2004
Prifast
1991-1998
1999-2004
Jobline
Kabe
Kalmar Industries
1995-1999
MultiQ
2001-2004
Proact
Kanthal
1995-1996
Munksjö
1990-2000
Probi
Karlshamns
1997-2004
Munters
1997-2004
Proffice
Karo Bio
1998-2004
Måldata
1997-1998
Profilgruppen
1997-2004
Karolin
1990-1995
NAN
1998-2004
Programator
1990-1991
Klippan
1997-2004
Klövern
1997
NCB
Naturkompaniet
1999
1990-1993
Prosolvia
2004
1999-2004
1997
Protect Data
2000-2004
2002-2004
NCC
1991-2004
Provobis
1997-1999
KM
1995-1999
NEA
1993-2004
Pyrosequencing
2000-2003
KMT
1998-2004
Nefab
1997-2004
Q-med
1999-2004
Know IT
1999-2004
Net Insight
1999-2004
Readsoft
1999-2004
Korsnäs
1990-1992
Netcom
1996-2000
Realia
1997-2001
Kungsleden
1999-2004
Netonnet
Labs2
2002-2003
Netwise
Lagercrantz
2001-2004
Leksells
1992
2004
2000-2002
Rederi Gotland
1990-2001
Regnbågen
1990-1991
New Wave
1998-2004
Resco
1997-2004
Nexus
1999-2004
Riddarhyttan
2001-2003
LGP Telecom
2000-2003
Nibe
1997-2004
RNB
2001-2004
Lifco
1998-1999
Nilörngruppen
1998-2004
Rottneros
1990-2004
Liljeholmen
1997-1998
NK Cityfastigheter
1990-1992
Rörvik Timber
1997-2004
Lindab
1990-2000
Nobia
2002-2004
Saab
1998-2004
Lindex
1995-2004
Nocom
1999-2004
Saab-Scania
1997
Nolato
1995-2004
Sandblom & Stohne
Lindvallen
1990
1990-1996
Linjebuss
1992-1997
Nordifa
1995-1999
Sandvik
1990-2004
Ljungberggruppen
1997-2004
Nordstrom & Thulin
1990-1996
Sapa
2000-2004
Lodet
1990-1995
Norrporten
1995-1999
Sardus
1997-2004
Lundbergföretagen
1990-2004
Novotek
1999-2004
SAS
1996-2004
Lundgrens
1990-1998
Näckebro
1997
SCA
1990-2004
Lundin Oil
1998-2000
Observer
2000-2004
Scancem
1996-1998
Lundin Petroleum
2003-2004
OEM
1990-2004
Scandic Hotels
1997-2000
M2S
1999-2000
Onetwocom
Scania
1996-2004
2004
34
Urval av företag
Företag
År
Företag
År
Företag
År
Scanmining
2001-2004
Stora
1990-1997
Trio
Scribona
1992-2004
Strålfors
1990-2004
Tripep
1999-2004
2001-2004
Seco Tools
1990-2004
Studsvik
2001-2004
Tryckindustri
1998-1999
1995-2004
Sectra
1999-2004
Sweco
1998-2004
TV4
Securitas
1991-2004
Svedbergs
1997-2004
United Tankers
1991-1996
Segerström
1996-1999
Swedish Match
1996-2004
Utfors
2000-2001
2001-2004
Semcon
1997-2004
Swegon
1990-1993
W Sonesson
Senea
1998-2004
Svenska Orient Linien
1997-2001
Wallenstam
1990-2004
Sensys Traffic
2001-2004
Switchcore
2000-2004
VBB
1991-1996
Siab
1990-1996
Sydkraft
1990-2000
VBG
1990-2004
Sifo
1998-1999
Sälenstjärnan
1998-2000
Wedins
1998-2004
Sigma
2002-2004
Taurus
1995-2002
Westergyllen
1990-2004
Sinercast
1994-2004
Tele1
2000
Wihlborgs
2003-2004
Skanska
1990-2004
Tele2
2001-2004
Viking Telecom
2001-2004
SKF
1990-2004
Telelogic
1999-2004
Vitrolife
2001-2004
Skistar
2001-2004
TeliaSonera
2000-2004
VLT
1990-2004
Skoogs
1990-1996
Teligent
1999-2004
WM-data
1994-2004
Skåne-Gripen
1990-1995
Terra Mining
1992-1995
Volvo
1990-2004
Softronic
1998-2004
Thorsman
1990-1991
Xano
Song Networks
2001-2003
Ticket
1997-2004
Xponcard
2004
2001-2004
Spectra-Physics
1991-1998
Tivox
1990-2003
Zeteco
1997-1999
Spendrups
1990-2000
Tornet
1997-2003
Ångpanneföreningen
1990-2004
SSAB
1990-2004
Trelleborg
1990-2004
Stena Line
1990-1999
Tricorona
1997-2004
Antal observationer per bransch och år
Bransch
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
Fastigheter
8
10
8
8
8
9
8
15
16
16
14
13
13
12
10
Totalt
168
Hälsovård
4
4
5
6
6
5
6
10
16
15
16
21
21
20
20
175
IT
3
3
3
3
4
4
6
14
20
32
44
48
47
43
39
313
Konsumentvaror
12
12
12
10
9
12
14
26
30
27
29
28
29
29
33
312
Media och tjänster
6
7
6
6
6
8
8
13
13
18
18
19
19
18
18
183
Tillverkningsindustrin
54
52
58
62
66
75
77
94
101
99
96
97
97
96
91
1215
Oklassificerade
9
11
11
10
7
7
6
2
3
5
1
1
1
1
1
76
Totalt
96
99
103
105
106
120
125
174
199
212
218
227
227
219
212
2442
35
D. Sambandsanalysen mellan räntabilitet och kapitalstruktur baseras på följande urval av företag.
Urval av företag
Företag
År
Företag
År
Företag
År
Acandofrontec
2000-2004
Concordia
1993-2004
IAR Systems
A-com
2003-2004
Consilium
1999-2004
IBS
1994-2004
2004
ACSC
2003-2004
CTT Systems
2003-2004
ICB Shipping
1996-1998
Active
1993-1995
Cybercom
2003-2004
Icon
Active Biotech
1996-2004
Digital Vision
2003-2004
IFS
2004
2002-2004
Adera
2003
Diös
1993-1999
Intellecta
2002-2004
AGA
1990-1999
Doro
2001-2004
Intentia
2001-2004
Alfa Laval
Duroc
2003-2004
Itab
1993-2004
Allgon
1994-2001
1990
Elanders
1994-2004
J&W
1993-2000
Argonaut
1992-1998
Eldon
1992-1998
JC
Aritmos
1992-1993
Electrolux
1990-2004
Jeeves
2004
2003-2004
Artimplant
2002-2004
Elekta
1996-2004
JM
1990-2004
ASG
1994-1998
Elektronikgruppen
1994-2004
Kabe
2002-2004
Assa Abloy
1999-2004
Enea
1994-2004
Kalmar Industries
Assidomän
1998-2000
Ericsson
1990-2004
Karlshamns
2001-2004
Astra
1990-1998
Esselte
1990-2001
Karo Bio
2002-2004
Atlas Copco
1990-2004
Expanda
2003-2004
Karolin
1994-1995
Fabege
1992-1996
Klippan
2001-2004
Audiodev
Avesta Sheffield
Axis
2004
1992-2000
2004
2002-2004
KM
Fagerhult
2002-2004
KMT
2001-2004
KnowIT
2003-2004
2004
Korsnäs
1990-1992
Kungsleden
2003-2004
B&N Nordsjöfrakt
1994-2004
Fast Partner
Beijer
1999-2004
Feelgood
Beijer Alma
1994-2004
Fenix Outdoor
Beijer Elektronics
Bergman & Beving
2004
1990-2004
1999
Fingerprint Card
1994-2004
1999
2002-2004
2004
Lindab
1993-2000
Finnveden
1991-2003
Lindex
1999-2004
1993-1999
Biacore
2001-2004
Folkebolagen
Bilia
2001-2004
Forcenergy
Biogaia
2002-2004
1996
Linjebuss
1996-1997
Ljungberggruppen
2001-2004
1994-1995
Forsheda
1993-1995
Lodet
Biora
2001
Framfab
2003-2004
Lundbergföretagen
1990-2004
Boliden
2004
Frango
2003
Lundgrens
1994-1998
1996
Malmbergs
2003-2004
Bong Ljungdahl
1994-2004
Frontline
Borås Wäfveri
1993-2004
Gambro
1990-2004
Marieberg
1992-1997
Boss Media
2003-2004
Getinge
1998-2004
Meda
2001-2004
BPA
1990-1998
Geveko
1992-2004
Medivir
2001-2004
Brio
1993-2004
Glocalnet
Broström
2002-2004
Gorthon Lines
Bulten
C F Berg
1999
1994-2004
2004
2001-2004
Mekonomen
2004
Micronic
2004
Graninge
1996-2003
Midway
1994-2004
Gullspång
1992-1997
Modul 1
2001-2004
Capona
2003-2004
Gunnebo
2001-2004
MSC Konsult
2003-2004
Cardo
1999-2004
Haldex
1992-2004
MTG
2003-2004
2001-2004
Cashguard
2004
Heba
1999-2004
MTV
Castellum
2001-2004
Hexagon
1997-2004
Munksjö
1997-2000
Cederroth
1990-1993
HiQ International
2003-2004
Munters
2001-2004
Celsius
1997-1999
HL Display
2001-2004
NAN
2002-2004
Celtica
1994-2001
HM
1990-2004
NCC
1995-2004
Cherryföretagen
2004
Holmen
1990-2004
NEA
1998-2004
Clas Ohlson
2004
Hufvudstaden
1990-2004
Nefab
2001-2004
Höganäs
1998-2004
Net Insight
2003-2004
Cloetta Fazer
1999-2004
36
Urval av företag
Företag
New Wave
År
Företag
Företag
År
Q-med
2003-2004
Stora
Nexus
2003-2004
Readsoft
2003-2004
Strålfors
1994-2004
Nibe
2001-2004
Realia
Sweco
2002-2004
Nilörngruppen
2003-2004
Rederi Gotland
1992-2001
Svedbergs
2001-2004
Resco
2001-2004
Swedish Match
2000-2004
NK Cityfastigheter
2004
År
1992
2001
1990-1997
Nocom
2003-2004
Rottneros
1994-2004
Svenska Orient Linien
2001
Nolato
1999-2004
Rörvik Timber
2001-2004
Switchcore
2004
Saab
2002-2004
Sydkraft
Nordifa
Nordström & Thulin
Norrporten
1999
1993-1996
Saab-Scania
1999
1990
Sandblom & Stohne
1992-1996
1990-2000
Taurus
1999-2001
Tele2
2000-2004
2003-2004
Novotek
2003-2004
Sandvik
1990-2004
Telelogic
Observer
2002-2004
Sapa
2001-2004
TeliaSonera
OEM
1995-2004
Sardus
2001-2004
Teligent
2003-2004
Opcon
2003-2004
SCA
1990-2004
Thorsman
1990-1991
Optimail
2002-2004
Scania
2000-2004
Ticket
2001-2004
Scribona
1996-2004
Tivox
1994-2003
Orc Software
2004
Ortivus
2002-2004
Pandox
2001
2004
Seco Tools
1993-2004
Tornet
2001-2003
Sectra
2003-2004
Trelleborg
1990-2004
Partnertech
2001-2004
Securitas
1995-2004
Tricorona
2001-2004
Peab
1998-2004
Semcon
2001-2004
Trio
2003-2004
Perstorp
1990-2000
Senea
2002-2004
TV4
1999-2004
Piren
1992-1999
Siab
1993-1996
Wallenstam
1994-2004
Poolia
2003-2004
Sintercast
1998-2004
VBG
1994-2004
Precise Biometrics
Prevas
2004
2002-2004
Skanska
1990-2004
Wedins
2002-2004
SKF
1990-2004
Westergyllen
1994-2004
1994-2004
Pricer
2000-2004
Skistar
2001-2004
VLT
Prifast
1995-1998
Softronic
2002-2004
WM-data
1998-2004
Proact
2003-2004
Spectra-Physics
1995-1998
Volvo
1990-2004
Proffice
2003-2004
Spendrups
1993-2000
XponCard
2001-2004
Profilgruppen
2001-2004
SSAB
1993-2004
Ångpanneföreningen
1990-2004
Stena Line
1992-1999
Protect Data
2004
Antal observationer per bransch och år
Bransch
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
Fastigheter
2
2
4
4
6
8
7
6
6
6
5
10
8
10
9
Totalt
93
Konsumentvaror
5
5
7
9
9
9
9
7
7
10
10
15
17
22
24
165
Media och tjänster
1
1
2
3
5
6
6
6
5
7
6
8
9
12
13
90
Tillverkningsindustrin
18
17
25
34
46
51
55
54
57
59
53
61
63
74
79
746
IT
0
0
0
0
3
3
3
3
4
4
6
10
13
28
34
111
Hälsovård
3
3
3
4
3
3
4
4
5
4
4
8
10
11
12
81
Totalt
29
28
41
54
72
80
84
80
84
90
84
112
120
157
171
1286
37
E. För att undersöka om det föreligger skillnader mellan medelvärden på en observerad variabel för två
populationer utförs hypotesprövning. Följande hypoteser ställs upp.
H0: µ1 = µ2 mot
H1: µ1 ≠ µ2
Dessa testas med funktionen
Z=
(X
1
− X2)
2
1
s
s 22
+
n1 n 2
2
2
Där X 1 och X 2 är de observerade medelvärdena, n1 och n2 är gruppernas storlek och s1 och s 2 är
varianserna för medelvärdena i de båda grupperna. Nollhypotesen förkastas om Z antar ett värde som
överstiger ett kritiskt värde från normalfördelningen. Det kritiska värdets storlek bestäms utifrån testets
önskade signifikansnivå. (Körner och Wahlgren, 2000) Skuldsättningsgraden för respektive bransch samt
resultaten från hypotesprövningarna presenteras nedan.
Skuldsättningsgrad fördelad efter branschtillhörighet
Skuldsättningsgrad
Antal
observationer
Bransch
Fastigheter
Medelvärde Standardavvikelse
93
3,3557
2,89651
165
2,0003
1,43810
90
1,9755
1,35951
Tillverkningsindustri
746
1,9320
2,21740
IT
111
1,3310
1,05632
81
1,0717
,82809
1286
1,9407
2,05102
Konsumentvaror
Media och tjänster
Hälsovård
Totalt
Parvisa hypotesprövningar av skillnader i skuldsättningsgrad mellan branscher
Fastigheter
Testvärde
Konsumentvaror
Signifikans
Fastigheter
Konsumentvaror
5,02
0,00
Media och tjänster
4,10
0,00
Media och tjänster
Tillverkningsindustri
IT
Hälsovård
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
5,02
0,00
4,10
0,00
5,63
0,00
6,84
0,00
6,86
0,00
0,13
0,89
0,38
0,71
4,20
0,00
5,39
0,00
0,18
0,86
3,78
0,00
5,18
0,00
2,81
0,01
3,46
0,00
1,84
0,07
0,13
0,89
Tillverkningsindustri
5,63
0,00
0,38
0,71
0,18
0,86
IT
6,84
0,00
4,20
0,00
3,78
0,00
2,81
0,01
Hälsovård
6,86
0,00
5,39
0,00
5,18
0,00
3,46
0,00
1,84
0,07
38
F. För att undersöka om det föreligger skillnader mellan variansen på en observerad variabel för två
populationer utförs Levenes test. Följande hypoteser ställs upp.
H0: σ1 = σ 2 mot
H1: σ 1 ≠ σ 2
I Levenes test skapas absolutavvikelser från stickprovets medelvärde enligt
Z ij = X ij − X i• där antalet
j = 1, K, ni och antalet grupper är i = 1,K , k . Absolutavvikelserna
observationer i varje grupp är
prövas med testfunktionen nedan.
k
W =
n−k
×
k −1
∑ n (Z
i
− Z •• )
2
i•
i =1
k ni
∑∑ (Z
− Z i• )
2
ij
i =1 j =1
Nollhypotesen förkastas om W överstiger det kritiska värdet (1-α)-percentilen i F-fördelningen med k − 1
och n − k frihetsgrader. (Kotz och Johnson, 1983) Rörelserisken, mätt som variansen i räntabilitet på
totalt kapital under (t-4) till (t), för respektive bransch samt resultaten från hypotesprövningarna presenteras
nedan.
Rörelserisk fördelad efter branschtillhörighet
Rörelserisk
Antal
observationer
Medelvärde
Standardavvikelse
93
,0009
,00121
165
,0069
,02800
90
,0099
,02138
Tillverkningsindustri
746
,0071
,01958
IT
111
,0460
,08315
81
,0180
,02755
1286
,0109
,03347
Bransch
Fastigheter
Konsumentvaror
Media och tjänster
Hälsovård
Totalt
Parvisa hypotesprövningar av skillnader i rörelserisk mellan branscher
Fastigheter
Testvärde
Konsumentvaror
Signifikans
Fastigheter
Konsumentvaror
9,53
0,00
Media och tjänster
32,83
0,00
Media och tjänster
Tillverkningsindustri
IT
Hälsovård
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
Testvärde
Signifikans
9,53
0,00
32,83
0,00
20,04
0,00
53,14
0,00
82,82
0,00
0,51
0,48
0,05
0,82
52,54
0,00
9,12
0,00
1,78
0,18
29,92
0,00
7,33
0,01
204,43
0,00
25,21
0,00
17,23
0,00
0,51
0,48
Tillverkningsindustri
20,04
0,00
0,05
0,82
1,78
0,18
IT
53,14
0,00
52,54
0,00
29,92
0,00
204,43
0,00
Hälsovård
82,82
0,00
9,12
0,00
7,33
0,01
25,21
0,00
17,23
0,00
39
G. För att hitta lämpliga förklarande variabler i den multipla regressionen över skuldsättningsgrad utförs ett
flertal enkla regressioner. Ett enkelt regressionssamband kan skrivas enligt följande (Gujarati, 2003).
Y = α + βX + ε
Urvalskriterierna för att bedöma variabeln som lämplig eller ej är dels variabelns signifikans, dels andelen
förklarad variation. Givet dessa urvalskriterier kommer det multipla regressionssambandet över
skuldsättningsgraden år (t) baseras på de förklarande variabler som är skrivna i fet stil nedan.
Enkla linjära regressioner över skuldsättningsgraden
R2
Förklarande variabel
β
REt
-0,821
0,000
0,018
REt-1
-1,560
0,000
0,070
REt-2
-0,810
0,000
0,025
REt-3
-0,342
0,027
0,004
REt-4
-0,223
0,170
0,001
REmedel
-1,452
0,000
0,033
UTDt
-4,123
0,000
0,013
UTDt-1
-2,994
0,003
0,007
UTDt-2
-1,846
0,069
0,003
UTDt-3
-1,762
0,087
0,002
UTDt-4
-1,547
0,133
0,002
UTDmedel
-4,787
0,001
0,009
Bransch
-0,333
0,000
0,039
Storlekmedel
0,000
0,186
0,001
Storlekln
0,188
0,000
0,029
Rörelserisk
-6,542
0,000
0,011
Tillväxtt-1, t
-0,621
0,018
0,004
Tillväxtt-4, t
0,014
0,820
0,000
Sign.
40
H. Vanlig kritik mot kapitalstrukturstudier (se bland andra Fama och French, 2002) är kritik av de
förklarande variablerna och korrelationen mellan dessa. Kritikerna menar ofta att det föreligger ett samband
mellan några eller samtliga förklarande variabler i det skattade regressionssambandet (Fama och French,
2002). Korrelationerna mellan de förklarande variablerna i denna studie presenteras nedan.
Pearsons korrelationstest mellan de förklarande variablerna
REt-1
Korrelation
Bransch
Signifikans
REt-1
Bransch
-0,086
Storlek
Rörelserisk
Tillväxt
Utdelning
Korrelation
Signifikans
Korrelation
Signifikans
Korrelation
Signifikans
Korrelation
Signifikans
Korrelation
-0,086
0,002
0,233
0,000
-0,386
0,000
0,322
0,000
0,281
0,000
-0,144
0,000
0,177
0,000
-0,014
0,619
-0,162
0,000
-0,263
0,000
0,017
0,537
0,184
0,000
-0,034
0,217
-0,176
0,000
0,044
0,116
0,002
Storlek
0,233
0,000
-0,144
0,000
Rörelserisk
-0,386
0,000
0,177
0,000
-0,263
0,000
Tillväxt
0,322
0,000
-0,014
0,619
0,017
0,537
-0,034
0,217
Utdelning
0,281
0,000
-0,162
0,000
0,184
0,000
-0,176
0,000
0,044
Signifikans
0,116
Starka samband mellan de förklarande variablerna kallas multikolliniäritet. Multikolliniäritet är negativt för
studiens resultat eftersom variablerna förklarar samma egenskap och inte tillför ny information. En viss
korrelation behöver dock inte betyda multikolliniäritet. För att testa om studien lider av multikolliniäritet
genomförs robusthetstester. Det första testet är ett så kallat VIF-test16 och definieras nedan. (Gujarati, 2003)
VIF =
där
1
1 − r223
r2 3
är korrelationskoefficienten mellan variablerna X2 och X3.
VIF visar hur variansen hos en förklarande variabel påverkas av multikolliniäritet. Om de två variablerna är
perfekt korrelerade går VIF mot oändligheten ty nämnaren i kvoten går mot noll. Om de två variablerna är
okorrelerade är VIF lika med ett. En tumregel för att bedöma om multikolliniäritet föreligger är om
VIF>10. (Gujarati, 2003) För att ytterligare undersöka om undersökningen lider av multikolliniäritet
utnyttjas matrisalgebra. Det så kallade konditionsindexet (CI) skapas av roten ur kvoten mellan det högsta
och det lägsta egenvärdet. (Gujarati, 2003)
Högsta egenvärdet
Lägsta egenvärdet
CI =
Om konditionsindex ligger mellan 10 och 30 föreligger halvstark multikolliniäritet i regressionssambandet
och om konditionsindex överstiger 30 föreligger stark multikolliniäritet (Gujarati, 2003). Resultaten från
robusthetstesterna presenteras nedan.
Test av multikolliniäritet
Konditionsindex
VIF
Variabel
16
Testvärde
Dimension
Egenvärde
Konditionsindex
REt-1
1,425
1
3,759
1,000
Bransch
1,060
2
1,431
1,621
Storlek
1,123
3
0,857
2,095
Rörelserisk
1,256
4
0,470
2,828
Tillväxt
1,132
5
0,368
3,196
Utdelning
1,126
6
0,108
5,888
7
0,007
23,571
Från engelskans variance-inflating factor.
41