مدیریت مالی هوشمند

مدیریت مالی هوشمند

تجزیه و تحلیل بقای شرکت های تولیدی دربورس اوراق بهادار تهران باتاکید برکارایی فنی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی مالی، پردیس ارس، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 گروه مهندسی مالی، دانشکدگان مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
هدف: این پژوهش رابطه کارایی فنی و شرایط اقتصاد کلان با بقای شرکت‌های تولیدی پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران را بررسی می‌کند. «عدم بقا» به‌صورت ورود شرکت به وضعیت مشمولیت ماده ۱۴۱ قانون تجارت (زیان انباشته بیش از ۵۰ درصد سرمایه) تعریف شده است.
روش: داده‌های فصلی ۹۰ شرکت تولیدی در بازه بهار ۱۳۹۸ تا پاییز ۱۴۰۳ (پانل متوازن ۲۳ فصلی) در سه گام تحلیل شد. کارایی فنی با مدل مرزی تصادفی و الگوی ناکارایی باتیس–کوئلی (۱۹۹۵) در دو تصریح کاب–داگلاس و ترانسلوگ برآورد شد؛ نااطمینانی رشد اقتصادی و تورم با واریانس شرطی مدل EGARCH(1,1) استخراج شد؛ و مخاطره ورود به وضعیت ماده ۱۴۱ با رگرسیون مخاطرات متناسب کاکس، خطاهای استاندارد مقاوم و اثر زمان‌متغیر شاخص توسعه انسانی مدل‌سازی شد.
یافته‌ها: میانگین کارایی فنی در تصریح‌های کاب–داگلاس و ترانسلوگ به‌ترتیب ۰٫۶۴ و ۰٫۵۷ برآورد شد و آزمون نسبت درست‌نمایی تصریح ترانسلوگ را ترجیح داد. در هر دو مدل کاکس، کارایی فنی، رشد اقتصادی و نرخ سود بانکی با مخاطره کمتر، و رشد موجودی کالا، تورم و نوسان رشد اقتصادی با مخاطره بیشتر همراه بودند. سهم فروش شرکت در صنعت، اندازه، مکان شرکت، مصرف انرژی و باز بودن تجاری در سطح ۵ درصد معنادار نبودند. اثر شاخص توسعه انسانی زمان‌متغیر بود و اندازه اثر شاخص تحریم بسیار کوچک به دست آمد. در تحلیل تفکیکی، رابطه کارایی فنی و مخاطره تنها در صنعت سیمان، آهک و گچ معنادار بود.
نتیجه‌گیری: بقای شرکت‌های تولیدی هم به عملکرد فنی بنگاه و مدیریت سرمایه در گردش و هم به سطح و ثبات فضای اقتصاد کلان وابسته است. نتایج باید به‌عنوان روابط آماری مشروط تفسیر شوند و شناسایی علّی در گرو پژوهش‌های تکمیلی است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Survival Analysis of Manufacturing Companies Listed on the Tehran Stock Exchange with an Emphasis on Technical Efficiency

نویسندگان English

Omid Takbiri 1
Saeed Shirkavand 2
1 Department of Financial Engineering, Aras Campus, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Department of Financial Engineering, College of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

Purpose: This study examines how technical efficiency and macroeconomic conditions relate to the survival of manufacturing firms listed on the Tehran Stock Exchange. Non-survival is defined as a firm entering the state covered by Article 141 of the Iranian Commercial Code, i.e., accumulated losses exceeding 50 percent of capital.
Methodology: Quarterly data on 90 manufacturing firms over 2019–2024 (a balanced panel of 23 quarters) are analyzed in three steps. Technical efficiency is estimated with stochastic frontier models using the Battese–Coelli (1995) inefficiency effects specification under Cobb–Douglas and translog technologies; macroeconomic uncertainty is measured by the conditional variances of EGARCH(1,1) models for economic growth and inflation; and the hazard of entering the Article 141 state is estimated with Cox proportional hazards models using robust standard errors and a time-varying effect for the Human Development Index.
Findings: Mean technical efficiency is 0.64 (Cobb–Douglas) and 0.57 (translog), and a likelihood-ratio test favors the translog form. In both Cox models, higher technical efficiency, economic growth and bank deposit rates are associated with a lower hazard, whereas inventory growth, inflation and growth volatility are associated with a higher hazard. Market share, firm size, location, energy consumption and trade openness are not significant at the 5 percent level. The effect of the Human Development Index varies over time, and the sanctions proxy has a very small effect size. In industry-level estimates, efficiency is significant only in cement, lime and gypsum.
Conclusion: Firm survival depends on both firm-level technical performance, including working-capital management, and the level and stability of the macroeconomic environment. Results are conditional statistical associations rather than causal effects.

کلیدواژه‌ها English

Firm survival
Technical efficiency
Stochastic frontier
Cox regression
Article 141 of the Commercial Code
Macroeconomic uncertainty
Aigner, D., Lovell, C. A. K., & Schmidt, P. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics, 6(1), 21–37.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Audretsch, D. B., & Mahmood, T. (1995). New firm survival: New results using a hazard function. The Review of Economics and Statistics, 77(1), 97–103.
Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99–120.
Bartelsman, E. J., & Doms, M. (2000). Understanding productivity: Lessons from longitudinal microdata. Journal of Economic Literature, 38(3), 569–594.
Battese, G. E., & Coelli, T. J. (1988). Prediction of firm-level technical efficiencies with a generalized frontier production function and panel data. Journal of Econometrics, 38(3), 387–399.
Battese, G. E., & Coelli, T. J. (1995). A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data. Empirical Economics, 20(2), 325–332.
Becker, G. S. (1964). Human Capital. Columbia University Press.
Bernanke, B. S. (1983). Irreversibility, uncertainty, and cyclical investment. The Quarterly Journal of Economics, 98(1), 85–106.
Bloom, N. (2009). The impact of uncertainty shocks. Econometrica, 77(3), 623–685.
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327.
Breslow, N. (1974). Covariance analysis of censored survival data. Biometrics, 30(1), 89–99.
Caves, R. E. (1998). Industrial organization and new findings on the turnover and mobility of firms. Journal of Economic Literature, 36(4), 1947–1982.
Christensen, L. R., Jorgenson, D. W., & Lau, L. J. (1973). Transcendental logarithmic production frontiers. The Review of Economics and Statistics, 55(1), 28–45.
Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 34(2), 187–220.
Dixit, A. K., & Pindyck, R. S. (1994). Investment under Uncertainty. Princeton University Press.
Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007.
Ericson, R., & Pakes, A. (1995). Markov-perfect industry dynamics: A framework for empirical work. The Review of Economic Studies, 62(1), 53–82.
Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 120(3), 253–290.
Fazzari, S. M., Hubbard, R. G., & Petersen, B. C. (1988). Financing constraints and corporate investment. Brookings Papers on Economic Activity, 1988(1), 141–206.
Friedman, M. (1977). Nobel lecture: Inflation and unemployment. Journal of Political Economy, 85(3), 451–472.
Grambsch, P. M., & Therneau, T. M. (1994). Proportional hazards tests and diagnostics based on weighted residuals. Biometrika, 81(3), 515–526.
Hannan, M. T., & Freeman, J. (1977). The population ecology of organizations. American Journal of Sociology, 82(5), 929–964.
Hopenhayn, H. A. (1992). Entry, exit, and firm dynamics in long run equilibrium. Econometrica, 60(5), 1127–1150.
Hufbauer, G. C., Schott, J. J., Elliott, K. A., & Oegg, B. (2007). Economic Sanctions Reconsidered (3rd ed.). Peterson Institute for International Economics.
Jovanovic, B. (1982). Selection and the evolution of industry. Econometrica, 50(3), 649–670.
Kiefer, N. M. (1988). Economic duration data and hazard functions. Journal of Economic Literature, 26(2), 646–679.
Kumbhakar, S. C., & Lovell, C. A. K. (2000). Stochastic Frontier Analysis. Cambridge University Press.
Lin, D. Y., & Wei, L. J. (1989). The robust inference for the Cox proportional hazards model. Journal of the American Statistical Association, 84(408), 1074–1078.
Mata, J., & Portugal, P. (1994). Life duration of new firms. The Journal of Industrial Economics, 42(3), 227–245.
Meeusen, W., & van den Broeck, J. (1977). Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error. International Economic Review, 18(2), 435–444.
Melitz, M. J. (2003). The impact of trade on intra-industry reallocations and aggregate industry productivity. Econometrica, 71(6), 1695–1725.
Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370.
Ohlson, J. A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–131.
Olley, G. S., & Pakes, A. (1996). The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry. Econometrica, 64(6), 1263–1297.
Pagan, A. (1984). Econometric issues in the analysis of regressions with generated regressors. International Economic Review, 25(1), 221–247.
Porter, M. E. (1980). Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors. Free Press.
Ramey, G., & Ramey, V. A. (1995). Cross-country evidence on the link between volatility and growth. American Economic Review, 85(5), 1138–1151.
Schoenfeld, D. (1982). Partial residuals for the proportional hazards regression model. Biometrika, 69(1), 239–241.
Sen, A. (1999). Development as Freedom. Oxford University Press.
Shumway, T. (2001). Forecasting bankruptcy more accurately: A simple hazard model. The Journal of Business, 74(1), 101–124.
Stiglitz, J. E., & Weiss, A. (1981). Credit rationing in markets with imperfect information. American Economic Review, 71(3), 393–410.
Wang, H.-J., & Schmidt, P. (2002). One-step and two-step estimation of the effects of exogenous variables on technical efficiency levels. Journal of Productivity Analysis, 18(2), 129–144.