Universiteti “Aleksandër Moisiu” Durrës
Fakulteti i Biznesit
Drejtimi Financë-Kontabilitet
LEVA DHE VENDIMET E STRUKTURËS SË
KAPITALIT: NJË ANALIZË PËR KOMPANITË E
LISTUARA NË MAQEDONI
Kandidati: Udhëheqësi:
MBA. Fitim Deari Prof. Dr. Agim Kukeli
Durrës, 2013
2
Abstrakt Ky punim analizon levën dhe vendimet e strukturës së kapitalit për një mostër prej 32 firmash
jofinanciare për periudhën 2004-2010. Mostra e firmave të analizuara është marrë nga bursa e letrave
me vlerë të Maqedonisë. Rezultatet e gjetura sipas analizës statike dhe dinamike të regresionit dhe
analizave tjera statistikore diskutohen nën dritën e teorisë së kompensimit, pecking order dhe teorisë së
agjencisë. Leva është ndryshorja e varur. Trupëzimi, përfitueshmëria, madhësia, rritja, kursimi tatimor,
paqëndrueshmëria, GDP-ja, norma e inflacionit dhe interesit huadhënës janë ndryshore të pavarura
kuantitative. Industria dhe mosha janë ndryshore të pavarura kualitative. Leva është e lidhur negativisht
me trupëzimin, përfitueshmërinë dhe paqëndrueshmërinë. Leva është e lidhur pozitivisht me
madhësinë.
Ambienti ekonomik, shprehur përmes normës së GDP-së, inflacionit dhe interesit huadhënës u vërtetua
se ka ndikuar strukturën e kapitalit të firmave të analizuara në këtë studim.
Rezultatet treguan se firma të ndryshme kishin struktura të ndryshme të kapitalit përgjatë industrive të
ndryshme. Në anën tjetër, firma të ndryshme sipas kategorisë së grupmoshës kishin tregues të
ndryshëm të levës.
Rezultatet treguan se firmat kanë respektuar vendime të strukturës së kapitalit drejt treguesve të synuar
të levës, që janë në harmoni me teorinë e kompensimit. Parametri i përshtatjes është gjetur statistikisht i
rëndësishëm.
Fusha (JEL kodet): C10, C12, C13, C33, G32, M41.
Fjalët kyçe: leva, struktura e kapitalit, bursa, të dhënat panel, regresioni.
Abstract This thesis analyzes leverage and capital structure decisions for a sample of 32 non-financial firms for
the period 2004-2010. The sample of analyzed firms is derived from Macedonian Stock Exchange. The
found results that were based on the static and dynamic regression analyze, as well as the other
statistical analyses are discussed on the light of trade-off, pecking order, and the agency theory.
Leverage is dependent variable. Tangibility, profitability, size, growth, tax shield, volatility, GDP,
inflation rate, and lending interest rate are independent quantitative variables. Industry and age are
independent qualitative variables. Leverage is negatively associated with tangibility, profitability, and
volatility. Leverage is positively associated with size.
Economic environment expressed by GDP, inflation and lending interest rate, proves that has affected
the capital structure of the analyzed firms on this study.
The results show that different firms had different capital structures across different industries. On the
other hand, different firms according to category age group have different leverage ratios.
The results also show that firms had respected capital structure decisions toward target leverage ratios,
which are in line with trade-off theory. The adjustment parameter is found statistically significant.
Field (JEL codes): C10, C12, C13, C33, G32, M41.
Keywords: leverage, capital structure, stock exchange, panel data, regression.
3
© Copyright,
Fitim Deari,
2013
4
Udhëheqësi i Fitim Dearit vërteton se ky është version i miratuar i disertacionit të
mëposhtëm:
LEVA DHE VENDIMET E STRUKTURËS SË KAPITALIT:
NJË ANALIZË PËR KOMPANITË E LISTUARA NË
MAQEDONI
Udhëheqësi:
Prof. Dr. Agim Kukeli
5
LEVA DHE VENDIMET E STRUKTURËS SË KAPITALIT:
NJË ANALIZË PËR KOMPANITË E LISTUARA NË
MAQEDONI
Përgatitur nga: MBA. Fitim Deari
Disertacion i paraqitur në
Fakultetin e Biznesit
Universiteti “Aleksandër Moisiu” Durrës
Në përputhje të plotë
Me kërkesat
Për gradën “Doktor”.
Universiteti “Aleksandër Moisiu” Durrës
Qershor, 2013
6
Mirënjohje/falënderim
I jam mirënjohës dhe falënderues Zotit, xh.sh.
I jam falënderues udhëheqësit shkencor Prof. Dr. Agim Kukelit për sugjerimet,
rekomandimet, udhëzimet dhe përkrahjen në përgatitjen e këtij punimi të
doktoraturës.
Në fund falënderoj familjen time për sakrificat dhe përkrahjen e dhënë si në studimet
e doktoraturës ashtu edhe në përgatitjen e këtij punimi të doktoraturës.
7
Deklaratë mbi origjinalitetin
Fitim Deari
Deklaroj se kjo tezë përfaqëson punën time origjinale dhe nuk kam përdorur burime të
tjera, përveç atyre të shkruajtura nëpërmjet citimeve.
Të gjitha të dhënat. Tabelat, figurat dhe citimet në tekst, të cilat janë riprodhuar prej
ndonjë burimi tjetër, duke përfshire edhe internetin, janë pranuar në mënyre eksplicite
si të tilla.
Jam i vetëdijshëm se në rast të mospërputhjeve, Këshilli i Profesorëve të UAMD-së
është i ngarkuar të më revokojë gradën “Doktor”, që më është dhënë mbi bazën e
kësaj teze, në përputhje me “Rregulloren e programeve të studimit të ciklit të tretë
(Doktoratë) të UAMD-së, neni 33, miratuar prej Senatit Akademik të UAMD-së me
Vendimin nr. , datë ________
Durrës, më _________________ Firma
8
Përmbledhja
Struktura e kapitalit është bashkim i burimeve të financimit që përdor shoqëria, si hua,
aksione të zakonshme, aksione të preferuara (Xhafa, 2010, f. 342). Problemi që
propozohet në kuptim të strukturës së kapitalit është ai, që lidhet me atë se firma në
strukturën e saj të kapitalit sa borxh dhe sa kapital duhet të ketë. Ky është një
problem, që ka zgjuar interesimin e shumë autorëve të fushës së financave.
Shumë studime janë bërë, që nga koha kur Franco Modigliani dhe Merton Miller në
vitin 1958 dhanë idenë revolucionare për strukturën e kapitalit. Problemi i strukturës
së kapitalit është analizuar në vende, kohë, metoda, qasje, teknika të ndryshme dhe të
tjera.
Megjithëse problemi i strukturës së kapitalit është trajtuar në shumë vende, në
Maqedoni ngel një problem që kërkon analizë dhe studim. Pikërisht, ky punim mund
të jetë një studim pionier në fushën e levës dhe strukturës së kapitalit për firmat në
Maqedoni, me të gjitha kufizimet që mund t’i ketë. Për këtë arsye, janë zgjedhur 32
firma për analizë, të cilat janë të listuara në bursën e Maqedonisë. Analizat e bëra
përfshijnë periudhën e viteve 2004-2010. Firmat e analizuara bëjnë pjesë në sektorë të
ndryshëm të industrisë dhe u takojnë grupmoshave të ndryshme.
Për të analizuar strukturën e kapitalit janë përdorur modele të ndryshme të regresionit,
teknika, metoda dhe qasje tjera statistikore. Sipas modeleve të ndryshme janë fituar
rezultate të ndryshme.
Rezultatet nxorën në sipërfaqe, se firma të ndryshme kanë zbatuar politika të
ndryshme të financimit, por edhe kanë pasur struktura të ndryshme të kapitalit në degë
të ndryshme të industrisë. Nga ana tjetër, leva mesatare ishte e ndryshme për firma të
ndryshme, sipas kategorisë së moshës. Rezultatet e fituara na shpijnë në konstatimin
se, firmat e vjetra përdorin më shumë levën dhe më pak kapitalin krahasuar me firmat
e reja. Pra, duke lëvizur nga firmat e vjetra tek ato më të reja, niveli i levës bie. Kjo do
të thotë se ekziston lidhje negative në mes levës dhe kategorisë moshë.
Në krahasimin e bërë midis firmave të listuara në bursën e Shkupit, Lubjanës dhe
Zagrebit, del që mesatarisht firmat nga bursa e Shkupit përdorin më shumë kapital dhe
më pak borxh. Megjithatë, ka një diferencë, madje edhe midis firmave të listuara në
bursën e Shkupit dhe një mostër të NVM-së (nga rajoni i Pollogut), si firma jo të
listuara në bursë.
Analizat e korrelacionit Spearman vënë në dukje se, firmat e mëdha dhe firmat që
rriten shumë, më së shumti e përdorin borxhin krahasuar me firmat tjera homologe;
firmat me më shumë aktive të trupëzuara përdorin më pak borxh dhe më shumë
kapital dhe, kuptohet kanë më shumë kursim tatimor; firmat fitimprurëse përdorin më
shumë kapital dhe më pak borxh; firmat më të mëdha dhe me rritje më të madhe janë
më fitimprurëse.
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten me PCSE-së, sipas modelit statik dhe dinamik
vunë në dukje se përfitimi, trupëzimi, madhësia dhe paqëndrueshmëria ishin faktorë
statistikisht të rëndësishëm, që kishin ndikuar në strukturën e kapitalit të firmave të
analizuara.
Ndërkaq, firmat e analizuara kanë ndjekur dhe kanë respektuar politika të strukturës
së kapitalit, që çojnë drejt levës së synuar. Kjo është bërë në harmoni me teorinë e
kompensimit, që merr në konsideratë përfitimet dhe kostot e borxhit. Shpejtësia e
përshtatjes në aspektin statistikor ishte e rëndësishme. Megjithatë, parametri i gjetur i
përshtatjes mund të duket si një rezultat ambicioz, i gjetur në një ekonomi tranzicioni,
si ajo e Maqedonisë.
9
Summary
The capital structure represents the union of financing sources that a firm uses, a loan,
common shares, preferred shares (Xhafa, 2010, p. 342). The problem which is posed
in the capital structure term is one that relates to the firm how much debt and capital a
firm should have in its capital structure. This is an issue that has aroused the interest
of many authors in the field of finance.
Many studies have been done starting from the time when Franco Modigliani and
Merton Miller in 1958 gave the revolutionary idea for the capital structure. The
capital structure issue is analyzed in different countries, in different times, methods,
approaches, techniques and others.
Although the issue of capital structure is treated in many places, in Macedonia, it
remains a problem that requires analysis and study. Precisely, this paper can be a
pioneer study in the field of leverage and capital structure for firms in Macedonia with
any eventual restrictions that may appear. For this reason, 32 firms were selected for
analysis, which are listed on the Macedonian Stock Exchange. The period of analysis
is 2004-2010. The analyzed firms belong in various sectors of industry and belong to
different age groups.
In order to analyze the capital structure different regression models, techniques,
methods and other statistical approaches are used. Different models obtained different
results.
Results pulled to the surface, that different firms implement different financing
policies and have different capital structures across different branches of industry. On
the other hand, average leverage was different for different firms by age category. The
results point out that older firms use more leverage and less capital compared to new
firms. So, moving from the old firms to new ones, leverage level decline. This means
that there is a negative relationship between leverage and age category.
While comparing firms listed on Skopje Stock Exchange, those from Ljubljana Stock
Exchange and those from Zagreb Stock Exchange, it appears that on the average firms
from Skopje Stock Exchanges use more equity and less debt. There was also a
difference, even among firms listed on the Skopje Stock Exchange and a sample of
SMEs (by region Pollog), as firms not listed on the Stock Exchange.
Spearman correlation analysis showed that larger firms and which grow more use
more debt than other firms counterpart; firms with more tangible assets use less debt
and more equity and they have more tax shield; profitable firms use more equity and
less debt; larger firms and with higher growth rate are more profitable.
Results of Praise-Winsten regression with PCSEs, according to the static and dynamic
model showed that profitability, tangibility, size and volatility were statistically
significant factors that have affected the capital structure of the analyzed firms.
On the other hand, the analyzed firms have followed and respected the capital
structure policies which lead straight to targeted leverage. This is in line with the
trade-off theory, which takes into account the benefits and costs of debt. The speed of
adjustment was statistically significant. However, the obtained adjustment parameter
may seem like an ambitious result, obtained in a transition economy like that of
Macedonia.
10
Përmbajtja e lëndës
Mirënjohje/falënderim ................................................................................................... 6
Deklaratë mbi origjinalitetin .......................................................................................... 7
Përmbledhja ................................................................................................................... 8
Summary ........................................................................................................................ 9
Lista e tabelave ............................................................................................................ 12
Lista e figurave ............................................................................................................ 14
Lista e shtojcave ........................................................................................................... 15
Shkurtesat ..................................................................................................................... 16
I. Hyrja ......................................................................................................................... 17
(1) Pyetja kryesore e hulumtimit.................................................................................. 18
(2) Definimi i problemit ............................................................................................... 19
(3) Qëllimet e studimit ................................................................................................. 19
(4) Rëndësia e studimit ................................................................................................ 20
(5) Kufizimet e studimit ............................................................................................... 20
Kreu 1. Literatura e shqyrtuar ...................................................................................... 21
1.1. Teoritë e strukturës së kapitalit ............................................................................. 22
1.1.1. Teoria Static Trade-Off ...................................................................................... 24
1.1.2. Teoria Pecking Order ......................................................................................... 24
1.1.3. Teoria e Agjencisë ............................................................................................. 26
1.2. Hulumtime dhe evidencë teorike për strukturën e kapitalit .................................. 28
1.3. Ndryshoret matëse dhe shpjeguese të strukturës së kapitalit ................................ 29
1.3.1. Përfitueshmëria .................................................................................................. 30
1.3.2. Trupëzimi ........................................................................................................... 33
1.3.3. Madhësia ............................................................................................................ 36
1.3.4. Mundësitë rritëse ................................................................................................ 38
1.3.5. Kursimi tatimor .................................................................................................. 42
1.3.6. Rreziku ............................................................................................................... 43
1.3.7. Industria e biznesit ............................................................................................. 46
1.3.8. Origjina e kapitalit ............................................................................................. 47
1.3.9. Struktura pronësore ............................................................................................ 48
1.3.10. Mosha e firmës ................................................................................................. 48
1.4. Leva....................................................................................................................... 50
1.5. Karakteristikat dhe indikatorët e sistemit financiar në Maqedoni ........................ 51
1.6. Bursa e Maqedonisë .............................................................................................. 54
1.7. Struktura e kapitalit dhe disa aspekte teorike ....................................................... 66
Kreu 2. Metodologjia e ndjekur dhe instrumentet e përdorur ...................................... 76
2.1. Dizajnimi i hulumtimit .......................................................................................... 77
2.2. Mbledhja e të dhënave .......................................................................................... 84
Kreu 3. Analiza e rezultateve dhe gjetjet ..................................................................... 90
3.1. Kuptimi i të dhënave të gjetura ............................................................................. 91
3.2. Testi Kolmogorov-Smirnov .................................................................................. 91
3.3. Statistikat përshkruese .......................................................................................... 92
3.4. Analiza e korrelacionit ........................................................................................ 103
3.5. Analizat e regresionit .......................................................................................... 106
3.5.1. Regresioni pooled OLS .................................................................................... 106
3.5.2. Modeli i regresionit në mes (në mesataret e grupit) ........................................ 110
3.5.3. Modeli i regresionit me efekte fikse (brenda) .................................................. 111
3.5.4. Model i regresionit GLS efekte të rastit ........................................................... 114
3.5.5. Modeli i populacionit të mesatarizuar GEE ..................................................... 116
11
3.5.6. Modeli LSDV................................................................................................... 116
3.6. Krahasimi i estimatorëve .................................................................................... 117
3.7. Testi Hausman .................................................................................................... 119
3.8. Modelet e regresionit me ndryshore dummy ...................................................... 119
3.9. Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) .......................................................... 121
3.10. Testi Pasaran CD............................................................................................... 121
3.11. Testimi për hetoroskedasticitetin dhe autokorrelacionin .................................. 122
3.12. Testimi i hipotezave .......................................................................................... 124
3.13. Estimatori Hausman-Taylor .............................................................................. 125
3.14. Analiza dinamike e regresionit ......................................................................... 126
3.15. Rezultatet e pritura dhe të gjetura ..................................................................... 127
3.15.1. Trupëzimi ....................................................................................................... 128
3.15.2. Përfitueshmëria .............................................................................................. 128
3.15.3. Madhësia ........................................................................................................ 128
3.15.4. Rritja .............................................................................................................. 128
3.15.5. Kursimi tatimor .............................................................................................. 129
3.15.6. Paqëndrueshmëria .......................................................................................... 129
3.15.7. Makrofaktorët ................................................................................................ 129
3.15.8. Ndryshoret kualitative .................................................................................... 130
3.15.9. Modeli Z-pikët e Altmanit ............................................................................. 130
Kreu 4. Diskutimi i rezultateve .................................................................................. 132
Kreu 5. Përfundime dhe rekomandime ...................................................................... 135
6. Shtojcat .................................................................................................................. 137
7. Referencat/ bibliografia ......................................................................................... 156
12
Lista e tabelave
Tabela 1.1. Shenjat e pritura të koeficienteve për tre teoritë e strukturës së kapitalit . 28
Tabela 1.2. Përmbledhje e determinantëve të strukturës së kapitalit, shenjat e
parashikuara teorike dhe rezultatet e studimeve paraprake empirike .......................... 29
Tabela 1.3. Faktori i përfitueshmërisë i korreluar me borxh te kapitali ...................... 31
Tabela 1.4. Ndryshorja e përfitueshmërisë .................................................................. 32
Tabela 1.5. Niveli i aktiveve të trupëzuara në shtetet G7 ............................................ 33
Tabela 1.6. Faktori i trupëzimit i korreluar me borxh te kapitali ................................. 34
Tabela 1.7. Ndryshorja e aktiveve të trupëzuara .......................................................... 35
Tabela 1.8. Faktori i madhësisë i korreluar me borxh te kapitali ................................ 37
Tabela 1.9. Ndryshorja e madhësisë ............................................................................ 37
Tabela 1.10. Faktori i mundësive rritëse i korreluar me borxh te kapitali ................... 40
Tabela 1.11. Ndryshorja e mundësive rritëse............................................................... 41
Tabela 1.12. Ndryshorja e kursimit tatimor ................................................................. 43
Tabela 1.13. Ndryshorja e rrezikut .............................................................................. 46
Tabela 1.14. Ndryshorja e industrisë së biznesit.......................................................... 47
Tabela 1.15. Ndryshorja e origjinës së kapitalit .......................................................... 48
Tabela 1.16. GDP (normat e rritjes reale, në %) .......................................................... 51
Tabela 1.16 (vazhdon). GDP (normat e rritjes reale, në %) ........................................ 51
Tabela 1.17. Balanca buxhetore (balanca e fondeve të buxhetit qendror, % të GDP) . 52
Tabela 1.17 (vazhdon). Balanca buxhetore (balanca e fondeve të buxhetit qendror, %
të GDP) ........................................................................................................................ 52
Tabela 1.18. Inflacioni (mesatar, në bazën kumulative, në %) .................................... 52
Tabela 1.18 (vazhdon). Inflacioni (mesatar, në bazën kumulative, në %)................... 52
Tabela 1.19. Huatë e bankave tek sektori privat (normat vjetore të ndryshimit në %) 53
Tabela 1.19 (vazhdon). Huatë e bankave tek sektori privat (normat vjetore të
ndryshimit në %) .......................................................................................................... 53
Tabela 1.20. Normat e ponderuara të interesit të depozitimit (mesatarja për periudhën,
në %, p.a.) .................................................................................................................... 53
Tabela 1.20 (vazhdon). Normat e ponderuara të interesit të depozitimit (mesatarja për
periudhën, në %, p.a.) .................................................................................................. 53
Tabela 1.21. Normat e ponderuara të interesit të huadhënies (mesatarja për periudhën,
në %, p.a.) .................................................................................................................... 54
Tabela 1.22. Indikatorët kryesor të bursës së Maqedonisë .......................................... 55
Tabela 1.23. Struktura e qarkullimit e bursës së Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010 .... 56
Tabela 1.24. Top përfituesit / Top humbësit, Bursa e Maqedonisë ............................. 56
Tabela 1.25. Pasqyra e tregtimit me aksionet e kompanive MBI10, Bursa e
Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010 ................................................................................. 57
Tabela 1.25 (vazhdon). Pasqyra e tregtimit me aksionet e kompanive MBI10, Bursa e
Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010 ................................................................................. 58
Tabela 1.26. Raportet e kompanive të listuara MBI10, Bursa e Maqedonisë, Janar-
Dhjetor 2010 ................................................................................................................ 59
Tabela 1.27. Kompanitë e listuara, Bursa e Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010 ............ 59
Tabela 1.27 (vazhdon). Kompanitë e listuara, Bursa e Maqedonisë, Janar-Dhjetor
2010.............................................................................................................................. 61
Tabela 1.28. Investitorët e vendit dhe të huaj në qarkullimin gjithsej, Bursa e
Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010 ................................................................................. 64
Tabela 1.28 (vazhdon). Investitorët e vendit dhe të huaj në qarkullimin gjithsej, Bursa
e Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010 .............................................................................. 64
Tabela 2.1. Metodologjia e llogaritjes së ndryshoreve kuantitative ............................ 81
13
Tabela 2.2. Metodologjia e llogaritjes së ndryshoreve kualitative .............................. 81
Tabela 2.3. Modeli i organizimit të të dhënave panel .................................................. 88
Tabela 2.4. Bilanci i gjendjes së firmës “Tutunski kombinat AD Prilep” ................... 89
Tabela 3.1. Testi Kolmogorov-Smirnov për ndryshoren e varur ................................. 92
Tabela 3.2. Statistikat përshkruese të 32 firmave të listuara ........................................ 93
Tabela 3.3. Firmat sipas moshës .................................................................................. 93
Tabela 3.4. Firmat sipas industrisë .............................................................................. 94
Tabela 3.5. Leva sipas moshës ..................................................................................... 94
Tabela 3.6. Leva sipas industrisë ................................................................................. 95
Tabela 3.7. Leva sipas industrisë dhe viteve për firmat nga bursa e Zagrebit ............. 95
Tabela 3.8. Leva sipas viteve ....................................................................................... 96
Tabela 3.9. Raporti detyrime-kapital në G7 shtetet-1991 ............................................ 97
Tabela 3.10. Leva dhe kapitali mesatar, krahasim Bursa e Shkupit dhe Lubjanës ...... 99
Tabela 3.11. Leva dhe kapitali mesatar, krahasim Bursa e Shkupit dhe Zagrebit ....... 99
Tabela 3.12. Leva dhe kapitali mesatar për firmat jo të listura .................................. 101
Tabela 3.13. Analiza e korrelacionit Spearman ......................................................... 105
Tabela 3.13 (vazhdon). Analiza e korrelacionit Spearman ........................................ 105
Tabela 3.14. Rezultatet e regresionit sipas pooled OLS ............................................ 108
Tabela 3.15. Rezultatet e regresionit sipas pooled OLS me grumbullim .................. 108
Tabela 3.16. Rezultatet e VIF .................................................................................... 109
Tabela 3.17. Rezultatet e gabimit të specifikimit të modelit ..................................... 110
Tabela 3.18. Rezultatet sipas regresionit në mes (regresioni në mesataret e grupit) . 111
Tabela 3.19. Rezultatet sipas modelit të regresionit me efekte fikse ......................... 112
Tabela 3.20. Rezultatet sipas modelit të regresionit me efekte fikse me vce ............ 113
Tabela 3.21. Rezultatet sipas modelit GLS efekte të rastit ........................................ 115
Tabela 3.22. Rezultatet sipas modelit GLS efekte të rastit me vce ............................ 115
Tabela 3.23. Rezultatet sipas modelit të mesatarizimit të populacionit GEE ............ 116
Tabela 3.24. Rezultatet sipas modelit LSDV ............................................................. 117
Tabela 3.25. Krahasimi i estimatorëve sipas modeleve ............................................. 118
Tabela 3.26. Krahasimi i estimatorëve sipas modeleve ............................................. 119
Tabela 3.27. Krahasimi i estimatorëve sipas modeleve OLS dhe LSDV .................. 120
Tabela 3.28. Testi Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) për efektet e rastit ..... 121
Tabela 3.29. Rezultatet e testit Pasaran CD ............................................................... 121
Tabela 3.30. Rezultatet sipas regresionit me gabimet standarde Driscoll-Kraay ...... 122
Tabela 3.31. Rezultatet e testimit për hetoroskedasticitetin, testi i modifikuar Wald122
Tabela 3.32. Testi Wooldridge për autokorrelacionin e të dhënave panel ................. 122
Tabela 3.33. Rezultatet e regresionit Prais-Winsten me PCSEs ................................ 123
Tabela 3.34. Rezultatet sipas vlerësimit Hausman-Taylor ........................................ 125
Tabela 3.35. Shenjat e pritura dhe të observuar për determinantët ............................ 127
14
Lista e figurave
Figura 1.1. Raportet mesatare të borxhit ...................................................................... 49
Figura 1.2. Mosha e firmës .......................................................................................... 49
Figura 1.3. Kompanitë e listuara të bursës së maqedonisë për periudhën janar-dhjetor
2010.............................................................................................................................. 63
Figura 1.4. Investitorët privat dhe ligjor blerës të vendit dhe të huaj në qarkullimin
gjithsej të bursës së Maqedonisë për periudhën janar-dhjetor 2010 ............................ 65
Figura 1.5. Investitorët privat dhe ligjor shitës të vendit dhe të huaj në qarkullimin
gjithsej të bursës së Maqedonisë për periudhën janar-dhjetor 2010 ............................ 65
Figura 1.6. Kostoja e ponderuar e kapitalit: Miller dhe Modigliani (pa tatime) .......... 67
Figura 1.7. Vlera e tregut të firmës si funksion i strukturës së kapitalit (me tatim në
fitim të korporatës) ....................................................................................................... 68
Figura 1.8. Kostoja e kapitalit si funksion i strukturës së kapitalit (me tatim në fitim të
korporatës) ................................................................................................................... 68
Figura 1.9. Vlera e firmës si funksion i strukturës së kapitalit (me tatim në fitim të
korporatës, kostot e rrezikut financiar dhe kostot e agjencisë) .................................... 69
Figura 1.10. Marrëdhënia në mes strukturës optimale të kapitalit, vlerës së tregut të
firmës dhe kostos së saj të ponderuar të kapitalit ........................................................ 70
Figura 1.11. Marrëdhënia në mes tre bashkësive të ndryshme të informacionit ......... 73
Figura 1.12. Lidhja në mes kostos së kapitalit, borxhit dhe kapitalit mesatar të
ponderuar ..................................................................................................................... 75
Figura 2.1. Procesi i dizajnimit kuantitativ .................................................................. 77
Figura 2.2. Përshkrimi skematik i hapave të përfshirë në analizën ekonometrike të
modeleve ekonomike ................................................................................................... 78
Figura 2.3. Përshkrimi i rishikuar skematik i hapave të përfshirë në analizën
ekonometrike të modeleve ekonomike ........................................................................ 79
Figura 2.4: Integrimi i të dhënave sekondare në procesin e hulumtimit ...................... 86
Figura 3.1. Relacioni detyrime-kapital për periudhën 2004-2010 ............................... 98
Figura 3.2. Relacioni i detyrimeve afatshkurtra (DASH) dhe afatgjata (DAGJ)......... 98
Figura 3.3. Leva mesatare, krahasim sipas tre bursave.............................................. 100
Figura 3.4. Relacioni levë-kapital mesatar për vitin 2005 ......................................... 100
Figura 3.5. Relacioni levë-kapital mesatar për vitin 2006 ......................................... 100
Figura 3.6. Leva mesatare për firmat e listuara dhe jo të listuara .............................. 102
Figura 3.7. Relacioni DASH dhe DAGJ për firmat jo të listuara .............................. 102
Figura 3.8. Kthimi nga aktivet (ROA) për periudhën 2003-2010.............................. 103
Figura 3.9. Grafiku i matricës .................................................................................... 106
15
Lista e shtojcave
Shtojca 6.1. Lista e firmave të analizuara sipas radhitjes alfabetike ......................... 137
Shtojca 6.2. Rezultatet e regresionit sipas OLS dhe LSDV ....................................... 138
Shtojca 6.3. Rezultatet sipas regresionit Prais-Winsten, model dinamik .................. 141
Shtojca 6.4. Rezultatet sipas regresionit në diferencën e parë ................................... 142
Shtojca 6.5. Përmbledhje e komandave të përdorura ................................................. 143
Shtojca 6.6. Shenjat e determinantëve sipas modelit dinamik dhe statik .................. 145
Shtojca 6.7. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Alkaloid .......................... 146
Shtojca 6.8. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Makpetrol ....................... 147
Shtojca 6.9. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Komuna .......................... 148
Shtojca 6.10. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Granit ............................ 149
Shtojca 6.11. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Fersped ......................... 150
Shtojca 6.12. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Makstil .......................... 151
Shtojca 6.13. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Toplifikacija ................. 152
Shtojca 6.14. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën VV Tikves .................... 153
Shtojca 6.15. Lista e studimeve ndërkombëtare të anketuar ...................................... 154
Shtojca 6.16. Z-pikët e Altmanit për vitin 2010 ........................................................ 155
16
Shkurtesat
BPRM Banka Popullore e Republikës së Maqedonisë
CAPM Modeli i vlerësimit të aktiveve financiare
EBIT E ardhura përpara interesit dhe tatimit
EBITDA E ardhura përpara interesit, tatimit, zhvlerësimit dhe amortizimit
ECM Modeli i komponentëve të gabimit
FEM (FE) Modeli me efekte fikse
FGLS Feasible generalized least-squares
GLS Generalized least squares
LSDV Least-squares dummy-variables regression
M&M Franco Modiglian dhe Merton Miller
NOPAT Fitimi operativ neto pas tatimeve
OLS Ordinary least-squares (Metoda e zakonshme e katrorëve më të vegjël)
PCSE Panel-corrected standard errors
PFGLS Pooled feasible generalized least-squares
REM (RE) Modeli me efekte të rastit
ROA Kthimi nga aktivet
ROE Kthimi nga kapitali
SNK Standardet Ndërkombëtare të Kontabilitetit
VIF Faktori i inflacionit të variancës
WACC Kostoja mesatare e ponderuar e kapitalit
17
I. Hyrja
Firma financohet nga dy burime kryesore, kapitali dhe borxhi. Por, cili është miksi më
i mirë, sepse borxh-kapital është një problem jo pak i ndërlikuar. Thënë ndryshe, a
ekziston një strukturë optimale e kapitalit? Dilemës dhe pyetjes në fjalë janë munduar
t’i japin përgjigje mjaft akademik dhe njerëz të praktikës së financave. Padyshim,
diskutimet dhe studimet u influencuan nga ideja revolucionare, që dhanë Franco
Modigliani dhe Merton Miller në vitin 1958. Modigliani dhe Milleri (1958) bazuar
nën disa supozime kryesore, gjetën se vlera e firmës do të jetë e pavarur nga struktura
e saj e kapitalit. Megjithëse shumë studime janë bërë që nga ajo kohë, shpjegimi i
strukturës së kapitalit ngel akoma problem me interes për t’u studiuar në menaxhimin
financiar, dhe përgjithësisht në financa.
Struktura e kapitalit të shoqërisë është një nga fushat më komplekse të vendimeve
financiare, për shkak të ndërvarësisë së saj me variabla të tjera të vendimeve
financiare (Xhafa dhe Ciceri, 2006, f. 504). Vendimet e strukturës së kapitalit duhet
t’u përgjigjen disa pyetjeve, ku si më karakteristike do të ishin:
Sa borxh duhet të huazojë firma?
Cila është lidhja në mes strukturës së kapitalit dhe vlerës së firmës?
Kur formulohet politika e strukturës së kapitalit, a duhet të merren në
konsideratë faktorët apo karakteristikat e firmës si përfitimi, madhësia,
mundësitë rritëse, struktura e aktiveve, tatimet, rreziku, mosha, industria,
origjina e kapitalit, struktura pronësore, etj.
Cila është lidhja në mes mjedisit, ku firma ushtron aktivitetin afarist dhe
strukturës së saj të kapitalit?
Shumë studime janë bërë pas punës që bënë Franco Modigliani dhe Merton Miller,
duke u munduar të zgjidhin problemin e strukturës së kapitalit. Studimet e bëra në
kohë, vende dhe nga autorë të ndryshëm kanë analizuar faktorë apo determinantë që
mendohet të shpjegojnë strukturën e kapitalit. Gjithsesi, për mostra, vende, kohë,
teknika, dhe qasje të ndryshme hulumtuese nuk fituam rezultate të njëjta në aspekt të
marrëdhënieve midis këtyre determiantëve dhe strukturës së kapitalit. Rezultatet
ndryshojnë, madje jo vetëm nga karakteristikat që ka firma, por edhe nga ambienti ku
ushtron afarizmin. Për shembull, Booth, Varouj, Demirguc-Kunt dhe Maksimovic
(2001), në krahasimin e treguesve të borxhit për shtetet në zhvillim dhe të zhvilluara,
gjetën se ka diferenca sistematike se si këta tregues janë ndikuar nga normat e rritjes
së GDP-së, normat e inflacionit dhe zhvillimi i tregjeve kapitale. Pfaffermayr, Stockl
dhe Winner (2008), duke analizuar 405,000 firma në 35 shtete evropiane kanë
konstatuar se raporti i borxhit të firmës rritet me normën tatimore të korporatës.
Marrëdhëniet e ndryshme të gjetura në mes levës dhe determinantëve të strukturës së
kapitalit janë klasifikuar varësisht nga teoritë e strukturës së kapitalit. Për shembull,
përderisa në teorinë e kompensimit parashihet marrëdhënie pozitive në mes levës dhe
përfitimit, në teorinë pecking order parashihen marrëdhënie negative. Ndërkaq, sipas
teorisë të kostos së agjencisë, marrëdhënia e njëjtë nuk është e qartë.
Megjithëse janë bërë shumë studime për vende dhe kohë të ndryshme, rasti i firmave
të Maqedonisë ngel akoma i patrajtuar në aspekt të levës dhe vendimeve të strukturës
së kapitalit. Andaj, duke u bazuar dhe motivuar nga punimet e bëra në rrafsh
ndërkombëtarë dhe me theks të veçantë në ekonomitë e tranzicionit, ky studim
analizon levën dhe vendimet e strukturës së kapitalit për rastin e firmave të listuara të
Maqedonisë.
Ky studim është i përqendruar në firmat jo-financiare, të listuara në bursën e letrave
me vlerë të Maqedonisë. Studimi analizon strukturën e kapitalit për një mostër prej 32
firmash për periudhën 2004-2010. Ky punim mund të konsiderohet ndoshta si filizi i
18
parë për të plotësuar këtë boshllëk studimi dhe detektimi të politikave të strukturës së
kapitalit për rastin e firmave të Maqedonisë. Rëndësia e këtij studimi vihet nëspikamë
në teori dhe praktikë. Njohja e burimeve të financimit dhe faktorëve që mendohet të
ndikojnë strukturën e kapitalit është e rëndësishme edhe për nxjerrjen e implikimeve
të zhvillimit të tregut financiar në Maqedoni. Testimi dhe gjetja e marrëdhënies që
ekziston në mes levës dhe determinantëve të strukturës së kapitalit është e
rëndësishme për të klasifikuar atë, sipas teorive të strukturës së kapitalit, si teoria e
kompensimit, pecking order apo teoria e agjencisë. Kjo do të ndihmojë për të
konstatuar se, cila nga teoritë është respektuar në një ekonomi tranzicioni, si ajo e
Maqedonisë. Gjithsesi, ky studim përmban në vete kufizimet e tij, si numri i vogël i
firmave të analizuara dhe periudha relativisht e shkurtër. Përfshirja dhe marrja e
ndryshoreve tjera, përveç këtyre të analizuara në studim, që konsiderohen të ndikojnë
strukturën e kapitalit, si origjina e kapitalit të firmës, struktura pronësore e firmës dhe
të tjera do të ishin të mirëseardhura. Andaj, ngel dritare e hapur për studimet e
ardhshme.
Në vazhdim jepen pyetjet kryesore të hulumtimit, definohet problemi dhe tregohen
qëllimet, rëndësia dhe kufizimet e studimit.
(1) Pyetja kryesore e hulumtimit
Pyetja kryesore mbi bazën e së cilës udhëhiqet ky studim është se kush e përcakton
strukturën e kapitalit të firmave, të listuara në bursën e Maqedonisë. Thënë ndryshe
cilët janë faktorët-determinantët e strukturës së kapitalit të firmave të listuara në
bursën e Maqedonisë.
Ky punim analizon disa nga këta faktorë, që mendohet të ndikojnë në strukturën e
kapitalit, duke u nisur nga studimet paraprake. Determinantët e strukturës së kapitalit,
që analizohen në këtë studim janë: niveli i aktiveve të trupëzuara (trupëzimi),
përfitimi, madhësia, mundësitë rritëse, kursimi tatimor, paqëndrueshmëria, industria e
biznesit, mosha e firmës, norma e rritjes reale të GDP-së, norma e inflacionit, norma e
ponderuar e interesit të depozitimit dhe huadhënies.
Po qe se nisemi nga pyetja kryesore, dalin disa nën-pyetje, që lidhen me determinantët
e strukturës së kapitalit.
Cilat firma marrin më shumë borxh, ato fitimprurëse apo ato më pak fitimprurëse?
Lidhja pozitive midis përfitimit dhe levës do të thotë se firmat që janë më fitimprurëse
kanë levë më të lartë, krahasuar me ato më pak fitimprurëse. Lidhja negative në mes
përfitueshmërisë dhe levës do të thotë se, firmat që janë më fitimprurëse kanë levë më
të ulët krahasuar me ato më pak fitimprurëse.
Cilat firma përdorin më shumë borxh, firmat me më shumë aktive të trupëzuara apo
firmat me më pak aktive të trupëzuara?
Lidhja pozitive midis aktiveve të trupëzuara dhe levës do të thotë firmat me më shumë
aktive të trupëzuara si tokë, pajisje, makineri, etj.; kanë borxh më të lartë krahasuar
me firmat me më pak aktive të trupëzuara. E kundërta, lidhja negative tregon se,
firmat me më shumë aktive të trupëzuara kanë borxh më të ulët krahasuar me firmat
me më pak aktive të trupëzuara.
Firmat më të mëdha a përdorin më shumë borxh krahasuar me firmat më të vogla?
Lidhja pozitive në mes madhësisë dhe levës do të thotë se firmat e mëdha përdorin më
shumë borxh krahasuar me firmat e vogla. Lidhja negative midis madhësisë dhe levës
do të thotë se firmat e mëdha përdorin më pak borxh krahasuar me firmat e vogla.
Firmat që kanë kursim të lartë tatimor, a përdorin më shumë borxh krahasuar me
firmat me kursim të ulët tatimor?
19
Lidhja pozitive midis kursimit tatimor dhe levës do të thotë se, firmat me kursim të
lartë tatimor përdorin më shumë borxh krahasuar me firmat me kursim të ulët tatimor.
Lidhja negative midis kursimit tatimor dhe levës do të thotë se firmat me kursim të
lartë tatimor përdorin më pak borxh krahasuar me firmat me kursim të ulët tatimor.
Firmat me mundësi më të mëdha rritëse, a përdorin më shumë borxh krahasuar me
firmat me mundësi më të ulëta rritëse?
Lidhja pozitive në mes mundësive rritëse dhe levës do të thotë se firmat me mundësi
më të mëdha rritëse përdorin më shumë borxh krahasuar me firmat me mundësi më të
ulëta rritëse. Lidhja negative midis mundësive rritëse dhe levës do të thotë se firmat
me mundësi më të mëdha rritëse përdorin më pak borxh krahasuar me firmat me
mundësi më të ulëta rritëse.
Firmat me paqëndrueshmëri më të lartë, pra me më shumë rrezik a përdorin më shumë
borxh krahasuar me firmat me më pak rrezik?
Lidhja pozitive midis rrezikut dhe levës do të thotë se firmat me më shumë rrezik
përdorin më shumë borxh krahasuar me firmat me më pak rrezik. Lidhja negative
midis rrezikut dhe levës do të thotë se firmat me më shumë rrezik përdorin më pak
borxh krahasuar me firmat me më pak rrezik.
A ndryshon struktura e kapitalit të firmave sipas industrive të biznesit? Pra, cilat
industri të biznesit përdorin më shumë borxh dhe cilët përdorin më shumë kapital?
Firmat më të vjetra a përdorin më shumë borxh krahasuar me firmat më të reja?
Lidhja pozitive midis moshës dhe levës do të thotë se firmat më të vjetra përdorin më
shumë borxh krahasuar me firmat më të reja. Lidhja negative midis moshës dhe levës
do të thotë se firmat më të vjetra përdorin më pak borxh krahasuar me firmat më të
reja.
Megjithatë, është me interes të analizohet se, a efektuoet struktura e kapitalit nga
ambienti i jashtëm ekonomik dhe financiar parë nga këndvështrimi i faktorëve të
analizuar në këtë studim, si norma e rritjes reale të GDP-së, norma e inflacionit,
norma e ponderuar e interesit të depozitimit dhe huadhënies?
Rezultatet e studimit do të konfirmohen përmes analizave të regresionit dhe matjeve
tjera statistikore.
(2) Definimi i problemit
Firmat financojnë aktivitetet e tyre biznesore përmes dy rrugëve kryesore, kapitalit
dhe borxhit. Cili është kombinimi më i mirë në mes këtyre dy burimeve është një
pyetje e mprehtë dhe jo lehtë e zgjidhshme. “Nuk ka teori universale të zgjedhjes
borxh-kapital, dhe nuk ka arsye të pritet një gjë e tillë” (Myers, 2001, f. 81).
Problemi i njohjes së strukturës së kapitalit, duke identifikuar determinantët e saj
mund të jetë një sfidë për vetë firmat e listuara në bursën e Shkupit dhe ambientin e
përgjithshëm financiar të vendit. Njohja e determinantëve dhe strukturës së kapitalit
është moment me rëndësi në menaxhimin e drejtë të financave të firmave dhe
përshpejtimin e tregut financiar të vendit.
(3) Qëllimet e studimit
Duke marrë parasysh punimet e bëra për strukturën e kapitalit të bizneseve në rrafshin
ndërkombëtarë dhe me theks të veçantë në ekonomitë e tranzicionit, rasti i
Maqedonisë ngel akoma i patrajtuar. Andaj, ky punim është filizi i parë në këtë
drejtim i cili ngërthen në vete disa qëllime. Si qëllime më kryesore janë theksuar
analizat e një mostre prej 32 firmash, të listuara në bursën e Maqedonisë për
periudhën 2004-2010.
20
Së pari, punimi do të analizojë dhe vlerësojë nivelin e borxhit, të përdorur nga ana e
firmave në mostrën e marrë për analizë.
Së dyti, kërkohet arsyeshmëri relevante për të parë nëse rezultatet empirike të fituara
për mostrën e analizuar janë në pajtueshmëri me pritjet teorike dhe studimet
paraprake.
Së treti, identifikohen dhe analizohen determinantët, që mendohen të ndikojnë në
strukturën e kapitalit për mostrën e firmave të marrë në studim.
Së fundi, bëhet një paralele në mes determinantëve të identifikuar në rastin e
Maqedonisë dhe disa shteteve tjera.
Të dhënat bazë për analizë në këtë studim merren nga raportet vjetore të firmave që
janë fokus i këtij studimi. Për analizë të dhënave përdoren metoda kuantitative.
(4) Rëndësia e studimit
Ky punim përfshinë një studim pionier në fushën e strukturës së kapitalit, për rastin e
Maqedonisë. Rëndësia e këtij studimi shprehet në dy drejtime. I pari është praktik.
Pra, përmirësimi dhe avancimi i menaxhimit të financave, parë nga këndvështrimi i
firmave dhe pretendentëve tjerë. I dyti është teorik. Pra, cilat nga teoritë e strukturës e
kapitalit qëndrojnë në kushtet e një ekonomie tranzicioni, siç është ajo e Maqedonisë.
(5) Kufizimet e studimit
Ky studim është i fokusuar vetëm në firmat jo financiare dhe të listuara në bursën e
Maqedonisë për periudhën 2004-2010. Bankat dhe firmat tjera financiare nuk janë
objekt trajtimi në këtë studim, prandaj përjashtohen nga mostra. Mostra përfshinë një
numër relativisht të vogël të firmave të listuara në bursën e Maqedonisë.
Ideja bazë e zgjedhjes së kësaj mostre dhe fokusi i studimit të këtij punimi qëndron në
atë se, natyra e informacionit kontabël dhe financiar pritet të jetë homogjen, meqenëse
firmat e listuara në bursë përpilojnë pasqyrat financiare sipas Standardeve
Ndërkombëtare të Kontabilitetit (SNK).
21
KREU 1. LITERATURA E SHQYRTUAR Në kuadër të këtij kreu trajtohen teoritë e strukturës së kapitalit, edhe atë:
- teoria e kompensimit (static trade-off),
- teoria pecking order dhe
- teoria e agjencisë.
Më pastaj jepen hulumtimet e bëra në fushën e strukturës së kapitalit, duke trajtuar
disa nga determinantët në kuptim të ndryshoreve matëse dhe shpjeguese të strukturës
së kapitalit. Determinantët analizohen në kuptim teorik dhe praktik, në aspekt të
llogaritjes dhe rezultateve të gjetura në vende dhe kohë të ndryshme dhe sipas
mostrave dhe llogaritjeve të ndryshme.
Në vazhdim jepen disa nga karakteristikat dhe indikatorët e sistemit financiar të
Maqedonisë me qëllim njohjen e ambientit kur do të gjenden dhe diskutohen
rezultatet e këtij studimi.
Pjesa e rishikimit të literaturës jep disa nga argumentet kryesore, që lidhen me
problemin e strukturës së kapitalit dhe se çfarë do të thotë realisht struktura e kapitalit.
22
1.1. Teoritë e strukturës së kapitalit
Franco Modigliani dhe Merton Milleri në vitin 1958 hodhën bazat e studimit modern
për problemin e strukturës së kapitalit. Teoria e Modiglian-Miller, e njohur si teoria
M&M ka shërbyer si themel i shumë studimeve pasardhëse të strukturës së kapitalit
dhe financës moderne. Autorët Modiglian dhe Miller në vitin 1958 në punimin e tyre
“Kostoja e kapitalit, Financat e korporatës dhe Teoria e investimit” erdhën në disa
përfundime të rëndësishme. Rezultatet e Modigliani-Miller treguan se menaxherët nuk
mund të ndryshojnë vlerën e një firme, duke ripaketuar letrat me vlerë të firmës (Ross,
Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 439). Pra, sipas teorisë në fjalë, vlera e firmës
ngel e njëjtë pavarësisht miksit (borxh-kapital) të financimit. Me fjalë të tjera, nëse
tregjet kapitale janë perfekte dhe nuk ka tatime, atëherë vlera e tregut të firmës me
levë është e barabartë me atë të firmës pa levë, pra, jll VV , ku l dhe jl tregon levën,
respektivisht jolevën. Andaj, me të drejtë teorinë që e dhanë profesorët Modiglian-
Miller (MM pa tatime, propozimi i parë) njihet ndryshe edhe si parimi i irelevancës së
strukturës së kapitalit (struktura e kapitalit është e pa rëndësishme).
Përfundimet e Modiglian dhe Miller u gjetën mbi bazën e disa supozimeve, si në
vijim:
1. “Tregjet kapitale janë perfekte. Informacioni është pa kosto dhe i disponueshëm
menjëherë për të gjithë investitorët. Nuk ka kosto të transaksioneve dhe të gjithë
letrat me vlerë janë pafundësisht të ndashëm. Investitorët supozohen të jenë
racional dhe të sillen në përputhje.
2. Të ardhurat operative mesatare të pritshme të ardhshme të një firme janë
përfaqësuar nga variabla të rastësishëm subjektive. Supozohet se vlera e pritur e
shpërndarjes probabilitare e të gjithë investitorëve është e njëjtë. Ilustrimi MM
implikon se, vlerat e ardhshme të shpërndarjes probabilitare të ardhurave
operative të pritura për të gjithë periudhat e ardhshme janë të njëjta me të ardhurat
operative aktuale.
3. Firmat mund të kategorizohen në klasa “kthim ekuivalent”. Të gjithë firmat
brenda një klase kanë të njëjtin nivel të rrezikut biznesor. Siç do të shohim më
vonë, ky supozim nuk është esencial për vërtetimin e tyre.
4. Supozohet se nuk ka tatime në të ardhurën e korporatës. MM më vonë hoqën këtë
supozim” (Horne, 2002, f. 257-258). ~
Sipas Franco Modiglianit dhe Merton Millerit “nga që firmat mund të kenë
proporcione të ndryshme të borxhit në strukturën e tyre të kapitalit, aksionet e
kompanive të ndryshme, madje të së njëjtës klasë, mund të japin rritje te shpërndarjet
e ndryshme probabilitare të kthimeve. Në gjuhën e financës, aksionet do të jenë
subjekt i shkallëve të ndryshme të rrezikut financiar ose “levës” dhe kështu që nuk do
të jenë më zëvendësues perfekt për një tjetër” (Modigliani dhe Miller, 1958, f. 267-
268).
Studimet e bëra më vonë, mbështetur në idenë revolucionare që dhanë Franco
Modiglianit dhe Merton Millerit në fushën e financës, gradualisht kanë inkorporuar
ndryshore dhe elemente të reja që nuk ishin konsideruar më herët. Ashtu siç thotë
Merton Miller “qartë Propozimi I dhe vërtetimi i tij janë pranuar në teorinë
ekonomike. Megjithatë, më pak i qartë është rëndësia empirike e vlerës-të
pandryshueshëm të Propozimit I të MM në sferën e tij origjinale të financës së
korporatës. Skepticizmi rreth forcës praktike të propozimit tonë të pandryshueshëm
ishte i kuptueshëm i dhënë pothuajse raportet ditore në shtypin financiar, atëherë si
tani, nga rritjet spektakulare në vlerat e firmave pas ndryshimeve në strukturën e
kapitalit. Por, shikimi se struktura e kapitalit është vërtet irelevant ose se “asgjë ska
23
rëndësi” në financën e korporatës, megjithëse ndonjëherë qetë atribuar te ne (dhe
mbase ndjekjen në rrugën shumë provokative ne bëmë argumentet tona) është larg
nga çfarë ne gjithmonë aktualisht themi rreth aplikimeve të botës reale nga
propozimet tona teorike. Duke parë tani pas, ndoshta ne është dashtë më shumë ta
theksojmë ndryshe, ana e ngjitur e monedhës “asgjë ska rëndësi”: tregojmë çfarë ska
rëndësi gjithashtu mund të tregon nga implikimi çfarë mundet. Kjo qasje më
konstruktive te propozimi jonë i pandryshueshëm dhe supozimi kryesor i tij i tregjeve
perfekte kapitale tani është bërë standard një në mësimdhënien e financës së
korporatës. Ne nuk kemi mundur ta marrim atë qasje në 1958, megjithatë, sepse
analiza u largua tepër shumë nga rruga e atëhershme, e pranuar e të menduarit rreth
zgjedhjeve të strukturës së kapitalit. Ne së pari është dashtë të bindim njerëzit
(përfshirë veten tonë!) se mund të ketë ndonjë kusht, madje në botën “pa fërkim”, ku
firma do të jetë indiferente në mes emetimit të letrave me vlerë si ndryshe nga statuti
ligjor, rreziku investitor dhe kostoja e dukshme si borxh dhe kapital. Kujtohu se
normat e interesit në borxhet e korporatës, ku atëherë në fushën 3 deri 5 përqind, me
raportet e kapitalit të ardhura/çmim – atëherë matja konvencional e “kostos” të
financimit kapital – rrjedh nga 15 te 20 përqind. Paradoksi i indiferencës në përballje
të shtirjeve të tilla të bujshme në dukjen e kostos së financimit ishte zgjidhur nga
Propozimi jonë II, i cili tregoi se kur vlen Propozimi I, kostoja e financimit kapital
ishte funksion linear rritës i raportit borxh/kapital. Ndonjë përfitim nga përdorimi i më
shumë se çfarë mund të duket më i lirë borxh kapital kështu do të jetë kompensuar me
kosto korresponduese më të lartë nga financimi kapital më i rrezikshëm i tanishëm.
Propozimet tona nënkuptuan se mesatarja e ponderuar e këtyre kostove të kapitalit te
një firmë do të ngelin të njëjta, pavarësisht çfarë kombinim të burimeve të financimit
aktualisht firma zgjedh. Përmes ndarjes substanciale nga pikëpamjet atëherë
konvencionale rreth strukturës së kapitalit, propozimet tona ishin sigurisht jo pa lidhje
çfarë kishte shkuar përpara. Ndarja jonë në mes vlerës reale të firmës dhe paketimi i
saj financiar rriti shumë çështje gjatë të njohura te ekonomistët në diskutimet e
“iluzionit të parasë” dhe neutralitetit të parasë” (Miller, 1988, f. 100).
Franco Modigliani and Merton H. Miller në vitin 1963 mendojnë që “përfitimet
tatimore nga financimi me borxh janë diçka më të mëdha sesa në fillim që sugjeruam
dhe te ky zgjerim, diferenca kuantitative në mes vlerësimeve të nënkuptuara nga
propozimi jonë dhe nga pikëpamja tradicionale është ngushtuar. Ende ngel e vërtetë,
megjithatë, se sipas analizës tonë përfitimet tatimore të borxhit janë përparësi të vetme
të përhershme, kështu që çarja në mes këtyre dy pikëpamjeve në çështjet e
interpretimit dhe politikës është i gjerë si gjithmonë” (Modigliani dhe Miller, 1963, f.
434).
Problemi i strukturës së kapitalit është trajtuar, analizuar dhe avancuar më tej, duke
shtuar elemente të reja jo të konsideruar deri në atë kohë nga Modiglian-Milleri.
Kështu që në fushën e strukturës së kapitalit janë zhvilluar disa teori, si:
1. Teoria Static Trade-Off,
2. Teoria Pecking Order dhe
3. Teoria e Agjencisë, etj.
24
1.1.1. Teoria Static Trade-Off
Teoria Static Trade-Off tregon që vendimet e strukturës së kapitalit të firmës
përfshijnë një kompensim në mes përfitimeve të tatimit nga financimi përmes borxhit
dhe kostove nga rreziku financiar. Kostoja e rrezikut financiar varet nga gjasat e
tronditjes dhe kostoja e falimentimit.
Sipas teorisë Static Trade-Off qëndron arsyetimi se, firmat në sektorë të ndryshëm
biznesor kanë struktura të ndryshme të kapitalit. Për shembull, firmat që operojnë në
sektorët e farmacisë dhe elektronikës, ku ka mundësi të gjëra të investimit në të
ardhmen, aktivet e të cilave janë me rrezik dhe shumica të patrupëzuara, pritet të kenë
tregues të ulët të borxhit. Industritë, si ajo e transportit ajror dhe e letrave, me mundësi
relativisht të ulët të investimeve dhe rritje të ulët, priten të përdorin shumicën e
borxhit (Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 475). Linjat ajrore mund të
huazojnë rëndë, sepse aktivet e tyre janë të trupëzuara dhe relativisht të sigurta
(Brealey, Myers, Brattle Group, 2003, f. 136).
Sipas teorisë Static Trade-Off firmat fitimprurëse marrin më shumë përfitim nga
kursimi tatimor, që u mundëson financimi përmes borxhit krahasuar me firmat
jofitimprurëse. Duke përdorur më shumë borxh, shpenzimet e interesit ulin të
ardhurën e tatueshme të firmës dhë për pasojë edhe tatimin në fitim. Në fakt, ky është
kursimi tatimor që mundëson financimi me borxh. Një nivel më i lartë i
përfitueshmërisë do të thotë më pak shanse për falimentim. Si rezultat i këtyre
argumenteve, firmat fitimprurëse janë në gjendje të huazojnë dhe të rritin raportet e
borxhet më shumë se firmat më pak fitimprurëse. Por, studimi i Carl Kester (1986)
tregoi të kundërtën e teorisë Statik Trade-Off. Carl Kester në studimin e tij për
politikat e financimit të firmave në SHBA dhe Japoni, gjeti se në çdonjërin prej
shteteve, përfitueshmëria kontabël e lartë ishte variabli statistikisht më i rëndësishëm i
veçuar te kompanitë me borxh të ulët nga ato me borxh të lartë1.
Firmat me aktive të sigurta dhe të trupëzuara dhe bollëk të ardhurës të tatueshme për
kursim duhet të kenë raporte të larta të borxhit (Brealey, Myers, Brattle Group, 2003,
f. 135). Për, shembull Titman dhe Wessels (1988, f. 17) gjetën se, firmat me aktive që
kanë vlerë të lartë kolaterale zgjedhin nivele të larta të borxhit. Firmat jofitimprurëse
me aktive të rrezikshme dhe të patrupëzuara duhet të shtrihen kryesisht në financimin
kapital (Brealey, Myers, Brattle Group, 2003, f. 135).
1.1.2. Teoria Pecking Order
Krahas teorisë Static Trade-Off dhe teorive tjera të strukturës së kapitalit, rol dhe
interesim gjithashtu i është kushtuar edhe teorisë Pecking-order. Teoria Pecking Order
është zhvilluar nga Stewart Myers dhe Nicolas Majluf (1984), sipas së cilës firmat
ndjekin një radhitje preferenciale të burimeve të financimit. Firmat fillojnë të
financojnë aktivet e tyre në fillim me fondet e brendshme. Pra, përdorin financimin e
brendshëm përpara se të kërkojnë borxh.
Teoria Pecking Order analizon problemet e informacionit asimetrik në kontekst të
strukturës së kapitalit. Menaxherët si të punësuar brenda firmës (insajder) rëndom
kanë më shumë informacione krahasuar me investitorët (outsajderët). Informacioni
asimetrik efektuon zgjedhjen në mes financimit të brendshëm dhe të jashtëm dhe në
mes emetimit të letrave me vlerë të borxhit dhe kapitalit (Brealey, Myers, Brattle
Group, 2003, f. 137).
Sipas teorisë në fjalë, firmat ndjekin këtë rrugë financimi:
1 Fusnota 29 në Brealey, Myers, Brattle Group, 2003, f. 136.
25
1. “Firmat preferojnë financim të brendshëm.
2. Ato adaptojnë raportet e tyre të synuar të pagesës së dividendit me mundësitë e
tyre investuese, gjithashtu dividendët janë të ngjitur dhe raportet e synuar të
pagesës vetëm janë përshtatur gradualisht me ndryshimet në masën e mundësive
të investimeve me vlerë.
3. Politikat e ngjitura të dividendit, plus fluktuimet e paparashikueshme në
përfitueshmërinë dhe mundësitë investuese, do të thotë se flukset e parasë të
gjeneruara brenda mund të jenë më shumë ose më pak se sa shpenzimet. Në qoftë
se ajo është më pak, firma së pari tërheq poshtë balancën e parasë ose portfolion e
letrave me vlerë të tregtueshme.
4. Në qoftë se kërkohet financim i jashtëm, firmat emetojnë së pari letra me vlerë të
sigurta. Që do të thotë se ato fillojnë me borxh, pastaj ndoshta hibrid të letrave me
vlerë si obligacionet e konvertueshme, pastaj ndoshta kapital si shpresë e fundit”
(Myers, 1984, f. 9-10).
Në këtë teori, miksi i synuar borxh-kapital nuk është i definuar qartë, sepse ekzistojnë
dy lloje të kapitalit, i brendshëm dhe i jashtëm, një në krye të Pecking Order dhe një
në fund (Brealey, Myers, Brattle Group, 2003, f. 140). Megjithatë, ekziston një numër
i madh i implikimeve që shoqëron teorinë Pecking-Order dhe që bien ndesh me
teorinë e kompensimit të paraqitura si në vijim.
1. “Nuk ekziston një shumë e synuar e levës. Sipas modelit të kompensimit, çdo
firmë balancon përfitimet nga borxhi, siç është kursimi tatimor, me kostot e
borxhit, siç janë kostot e rrezikut. Shuma optimale e levës ndodh kur përfitimi
margjinal i borxhit barazohet me koston margjinale të borxhit. Në kontrast, teoria
pecking-order nuk implikon një shumë target të levës. Më tepër, çdo firmë zgjedh
raportin e saj të levës bazuar në nevojat financiare. Firmat së pari financojnë
projektet me të ardhurat e pashpërndara. Kjo duhet të ulë përqindjen e borxhit në
strukturën e kapitalit, sepse projektet fitimprurëse të financuara nga brenda risin
vlerën kontabël dhe të tregut të kapitalit. Nevojat shtesë për para janë plotësuar me
borxh, qartë duke rritur nivelin e borxhit. Megjithatë, në disa pika kapaciteti i
borxhit të firmës mund të përkeqësohet, duke i lëshuar rrugën financimit me
kapital. Kështu, shuma e levës përcaktohet nga ndodhja e projekteve të
disponueshme. Firmat nuk ndjekin raport të synuar borxh me kapital.
2. Firmat fitimprurëse përdorin më pak borxh. Firmat fitimprurëse gjenerojnë paranë
brenda, që implikon nevojë më pak të financimit të jashtëm. Meqenëse firmat
dëshirojnë kapitalin e jashtëm ta kthejnë në borxh së pari, firmat fitimprurëse deri
në fund shtrihen në më pak borxh. Modeli i kompensimit nuk ka këtë implikim.
Flukse më shumë të parasë të firmave më fitimprurëse krijojnë kapacitet më të
madh të borxhit. Këto firma do të përdorin atë kapacitet të borxhit për të mbuluar
kursimin tatimor dhe përfitimet tjera nga leva.
3. Kompanitë pëlqejnë ngecjen financiare. Teoria pecking-order bazohet në
vështirësitë e gjetjes së informacionit me një kosto të arsyeshme. Publiku i
investimit skeptik mendon se aksioni është mbivlerësuar, nëqoftëse menaxherët
mundohen të emetojnë më shumë nga ajo, në këtë mënyrë lejon ulje të çmimit të
aksionit. Për shkak se kjo ndodh me obligacionet vetëm tek niveli më i vogël,
menaxherët së pari shtrihen në financimin me obligacione. Megjithatë, firmat
vetëm mund të emetojnë shumë borxh përpara se të ballafaqohen me kostot e
rrezikut financiar” (Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 470-471).
26
1.1.3. Teoria e Agjencisë
Problemi klasik i teorisë së agjencionit është parashtruar nga Adolf Berle dhe
Gardiner Means në vitin 1932 (Williamson, 1988, f. 568).
Një marrëdhënie e agjencisë rritet për sa kohë që një ose më shumë individ, që quhen
principal, punësojnë një ose më shumë individ, që quhen agjentë, për të kryer disa
shërbime dhe pastaj delegojnë autoritetin e vendimmarrjes tek agjentët2.
Sipas Jensen dhe Meckling (1976, f. 6) kostot e agjencisë definohen si shumë e:
- monitorimit të shpenzimeve të principalit,
- shpenzimet e lidhjes nga agjenti,
- humbjes residuale.
“Një model interesant principal-agjent ka tre përbërës:
- Tepricë gjendje;
- Konflikti i interesave;
- Informacioni asimetrik” (Hendrikse, 2003, f. 91).
Ndarja në mes pronësisë nga menaxhimi hap rrugën për problemet e agjencisë.
Kështu, menaxherët ndërmarrin hapa të maksimizojnë vlerën e firmës, vetëm nëse ajo
është konzistent me interesat e tyre më të mira (White, Sondhi, Fried, 2003, f. 173).
Michael Jensen mendon që “konfliktet e interesit në mes aksionarëve dhe
menaxherëve gjatë politikave të pagesës janë veçanërisht të ashpra, kur organizata
gjeneron flukse reale të lira të parasë. Problemi është si ti motivosh menaxherët të
kthejnë paranë sesa të investon atë poshtë kostos së kapitalit ose të humb në
inefiçensat e organizimit” (Jensen, 1986, f. 2).
Problemi i agjencisë paraqitet edhe në mes të pronarit të firmës dhe huadhënësit të
fondeve. Sipas Oliver Williamson “asimetritë e informacionit në mes menaxherëve
dhe investitorëve luajnë rolin kryesor në sinjalizim, kufizimet e resursit dhe
argumentet e lidhjes” (Williamson, 1988, f. 577).
Përcaktimi i çmimit të fondeve vendoset nga një mori faktorësh, përfshirë këtu edhe
rrezikun e firmës. Kuptohet, rreziku më i lartë do të thotë një normë e interesit më e
lartë dhe anasjelltas një nivel rreziku më i ulët përcakton normë më të ulët të interesit.
Rreziku i firmës ndryshon edhe me atë që përveç borxhit ekzistues, firma merr borxh
të ri ose përfshihet në investime me rrezik. Në fakt, borxhi i ri do të ketë tani një
çmim më të lartë nga ai ekzistues, sepse firma ka rritur nivelin e rrezikut të saj. Çmimi
i rritur i fondeve të huazuara, krahasuar me çmimin paraprak ka për qëllim të
kompensoj rritjen e rrezikut. Nën këto kushte, nëse investimi kthehet me sukses
përfiton pronari i firmës dhe pagesa ndaj huadhënësit ngel e njëjta. Në qoftë se ndodh
e kundërta, huadhënësi përballon kostot e mos kthimit të fondeve të investuara, si
rezultat i dështimit të investimit të huamarrësit. Andaj, siç thotë Gitman: “për të
shmangur këtë situatë, huadhënësit imponojnë teknika të caktuara të monitorimit të
huamarrësve, e cila si rezultat sjell kostot e agjencisë. Strategji më e qartë është të
ndalosh kërkesat pasuese të huas ose të rrisësh koston e huave të ardhshme për
firmën. Por, kjo strategji është një qasje pas faktit. Prandaj, huadhënësit zakonisht
mbrojnë vetën e tyre, duke përfshirë kushte në kontratën e huas që kufizojnë
mundësinë e firmës të ndryshojë rëndësishëm rrezikun e saj biznesor dhe financiar.
Këto masa të huas vendojnë theksin tek çështjet, siç është niveli minimal i likuiditetit,
furnizimi i aktiveve, rrogat e drejtorëve dhe pagesat e dividendit. Duke përfshirë këto
masa të duhura në marrëveshjen e huas, huadhënësi mund të kontrollon rrezikun e
firmës dhe kështu mbron vetën e vet nga pasojat e këtij problemi të agjencisë.
Kuptohet, në këmbim të ndodhjes së kostove të agjencisë në marrëveshje me
2 Marrë nga: http://www.enotes.com/biz-encyclopedia/agency-theory (Qasur më: 3 Janar, 2011).
27
kufizimet operative dhe financiare të vendosura në të nga masat e huas, firma duhet të
përfiton, duke marrë fonde me një kosto më të ulët” (Gitman, 2009, f. 571).
“Megjithatë, menaxherët firmat e cilëve kanë flukse parash më të mëdha të pritura
përballojnë probabilitet më të ulët të falimentimit sesa përndryshe bëjnë ato me
shpërndarje të njëjtë të të ardhurave” (Milgrom dhe Roberts, 1992, f. 505).
Sipas Michael Jensen “menaxherët me flukse të lira të konsiderueshme të parasë
mund të rrisin dividendët ose riblerjen e aksionit dhe në këtë mënyrë të paguajnë
paranë aktuale, e cila përndryshe do të ishte investuar në projekte me kthim të ulët ose
të tretura. Kjo u lejon menaxherëve kontroll mbi përdorimin e flukseve të lira të
ardhshme të parasë, por ato mund të premtojnë të paguajnë flukset e ardhshme të
parasë, duke shpallur një rritje “permanente” të dividendit. Premtimet e tilla janë të
dobëta, sepse dividendët mund të reduktohen në të ardhmen. Fakti që tregjet kapitale
dënojnë uljet e dividendit me reduktimet e mëdha të çmimit të aksionit është i
qëndrueshëm me kostos e agjencisë të flukseve të lira të parasë” (Jensen, 1986, f. 3).
Por, Michael Jensen më tej argumenton faktin se hipoteza e kontrollit nuk implikon se
emetimi i borxhit gjithmonë do ketë efekte pozitive të kontrollit. Sipas tij “për
shembull këto efekte nuk do të jenë si të rëndësishme për organizatat me rritje të
shpejtë me projekte investimi shumë të mëdha dhe shumë fitimprurëse, por pa flukse
të lira të parasë. Organizata të tilla duhet të shkojnë zakonisht në tregjet financiare për
të gjetur kapital. Në këto kohë, tregjet kanë një mundësi të vlerësojnë kompaninë,
menaxhmentin e saj dhe projektet e saja të propozuara” (Jensen, 1986, f. 4).
“Megjithatë, kur duhen fonde të jashtme, firmat duhet të preferojnë borxhin te
kapitali, për shkak të kostove më të ultë të informacionit të shoqëruara me emetimet e
borxhit. Sipas këtij kushti, kapitali është jo shpesh emetuar” (Ibrahimo dhe Barros,
2010, f. 14). Por, “bankat zakonisht grumbullojnë lloje të ndryshme të informacionit
përpara se ato të japin një hua. Një pjesë e informacionit është historia e kredisë së
konsumatorit në të kaluarën. Kjo histori e kthimit ofron disa indikacione të
karakteristikave të fshehta të agjentit në lidhje me qëllimet e tij ose saj ose mundësitë
e kthimit të huas në të ardhmen. Ndërtimi i një historie të mirë të kredisë është e
vështirë për çdonjërin, por nuk është aq i vështirë për rrezikun e mirë sesa është për
rrezikun e keq. Duke përdor këtë informacion në dizajnin e kontratës, është më pak e
vështirë për bankën të dallon agjentët me kualitet të lartë nga ato me kualitet të ulët.
Ato mund vet të zgjedhin vetveten mbi kontratat, të cilat janë në menynë e kontratave
të ofruara nga principali” (Hendrikse, 2003, f. 183).
“Fluksi i lirë i parasë dhe financimi me borxh. Balancimi i këtyre efekteve negative të
borxhit janë të drejtpërdrejta, efekte pozitive në përpjekjet e menaxherëve mos me
shpërdoruar fluksin e lirë të parasë. Zëvendësimi i kapitalit me borxh zoton dhe
detyron menaxherët të paguajnë paranë për të paguar kërkesat e shërbimit borxh ose
humbjen e kontrollit të rrezikut të kompanisë në falimentim” (Milgrom dhe Roberts,
1992, f. 496).
28
1.2. Hulumtime dhe evidencë teorike për strukturën e kapitalit
Shumë studime janë bërë që nga koha e M&M (1958), duke avancuar më tej
problemin e strukturës së kapitalit. Studime të ndryshme të strukturës së kapitalit kanë
ardhur në përfundime të ndryshme sa i përket faktorëve-determinantëve të strukturës
së kapitalit. Ndryshueshmëria e këtyre rezultateve është pasojë e shumë arsyeve që
qëndrojnë pas. Për shembull, përcaktimi i një determinanti, nëse është statistikisht i
rëndësishëm varet nga mënyra e përllogaritjes së ndryshores së varur dhe pavarur,
çfarë vlerash marrim për llogaritje – vlerat kontabël apo të tregut; qasjet, metodat dhe
teknikat e përdorura në gjetjen e rezultateve, etj. Ndryshueshmëria e rezultateve është
edhe në vet lidhjen që ekziston në mes ndryshoreve të pavarura dhe ndryshores së
varur, si lidhje pozitive apo negative. Burimi i këtyre dhe shumë ndryshimeve të tjera
vijnë edhe si rezultat i teorive të përdorura, testuar dhe argumentuar në studim. Një
përmbledhje e lidhjeve (shenjave të pritura) sipas teorive të strukturës së kapitalit
jepet në tabelën 1.1.
Tabela 1.1. Shenjat e pritura të koeficienteve për tre teoritë e strukturës së
kapitalit
Ndryshorja e
përafërt Definimet
Teoria e
kompensimit
Teoria e
informacionit
asimetrik
Teoria e
kostos së
agjencisë
Përfitueshmëria Fitimi para tatimit te
vlera kontabël e
aktiveve gjithsej
+ - ?
Trupëzimi Aktivet fikse te
aktivet gjithsej
+ + +
(Kostoja
e borxhit)
-
(Kostoja
e
kapitalit)
Rritja Ndryshimi në
përqindje në vlerën e
aktiveve
? + -
Madhësia Logaritmi natyror i
aktiveve gjithsej
+ ? +
Burimi: Buferna, Bangassa dhe Hodgkinson, 2005, f. 31.
29
Tabela 1.2. Përmbledhje e determinantëve të strukturës së kapitalit, shenjat e
parashikuara teorike dhe rezultatet e studimeve paraprake empirike
Ndryshorja
e përafërt Definimet
Shenjat e
parashikuara
teorike
Rezultatet
e
shumicës
së
studimeve
empirike
Përfitueshmëria E ardhura përpara interesit dhe
tatimi pjesëtuar me aktivet gjithsej
+/- -
Madhësia Logaritmi natyror i shitjeve +/- +
Trupëzimi Aktivet fikse pjesëtuar me aktivet
gjithsej
+ +
Tatimi Norma efektive e tatimit + +
Kursimi tatimor Zhvlerësimi pjesëtuar me aktivet
gjithsej
- -
Mundësitë
rritëse
Norma e rritjes së shitjeve ose
Tobin Q
- -
Paqëndrueshmë
ria
Devijimi standard i të ardhurave
përpara interesit dhe tatimit
+/- -
Pronësia
menaxheriale e
kapitalit
Përqindja gjithsej e drejtorëve dhe
top menaxherëve
+ +/-
Struktura
pronësore
Shareholdingu institucional ? ?
Burimi: Huang dhe Song, 2002, f. 25.
1.3. Ndryshoret matëse dhe shpjeguese të strukturës së kapitalit
Shumë studime janë bërë në kohë të ndryshme dhe në vende të ndryshme, për të parë
se cilët janë faktorët (determinantët) që ndikojnë në përcaktimin e strukturës së
kapitalit të firmës. Autorë të ndryshëm japin një gamë të gjerë të ndryshoreve matëse
dhe shpjeguese, në përcaktimin e faktorëve që ndikojnë strukturën e kapitalit të firmës
të tilla, si:
- përfitueshmëria e firmës,
- niveli i aktiveve të trupëzuara të firmës,
- madhësia e firmës,
- kursimi tatimor i firmës,
- mundësitë rritëse të firmës,
- rreziku i firmës,
- probabiliteti i falimentimit,
- industria e biznesit ku operon firma,
- origjina e kapitalit të firmës,
- struktura pronësore e firmës,
- mosha e firmës, etj.
30
1.3.1. Përfitueshmëria
Matja, analiza dhe interpretimi i përfitueshmërisë të një firme janë shumë të
rëndësishme për të gjithë vendimmarrësit-shfrytëzuesit e informacionit kontabël. Por,
posaçërisht janë të rëndësishme për investitorët e kapitalit dhe kreditorët. Këto dy
grupe janë mjaft të interesuar në lidhje me atë se fondet e investuara a do të mund të
kthehen sipas marrëveshjeve debitorë-kreditorë. “Për investitorët e kapitalit, e ardhura
shpesh është e vetmja determinant më e rëndësishme e ndryshimeve në vlerat e letrës
me vlerë. Matja dhe parashikimi i të ardhurës janë në mesin e detyrave më kritike të
investitorëve. Për kreditorët, e ardhura dhe flukset operative të parasë janë burime të
zakonshme dhe të dëshiruara të ri-pagesave të interesit dhe kryegjësë” (Bernstein dhe
Wild, 1998, f. 569).
Ideja revulucionare e propozuar nga Modigliani dhe Milleri (1958) nxiti interesim të
jashtëzakonshëm për shumë studime në vitet më pas në fushën e financës. Studimet
janë shtrirë në drejtim të asaj për të parë se, cila është marrëdhënia në mes strukturës
së kapitalit dhe përfitueshmërisë. Rezultatet e këtyre studimeve çuan në përfundime të
ndryshme në lidhje me marrëdhënien e përfitueshmërisë dhe levës të firmës. Mos-
qëndrueshmëria dhe variacionet e këtyre rezultateve vijnë si pasojë e teorive dhe
argumenteve që janë përdorur. Për shembull, sipas teorisë static trade-off pritet
marrëdhënie pozitive në mes përfitueshmërisë dhe levës, kurse sipas teorisë pecking
order pritet marrëdhënie negative. Në anën tjetër, sipas teorisë static trade-off
parashikohet që firmat më fitimprurëse janë në gjendje të huazojnë dhe të rritin
raportet e borxhet më shumë se firmat më pak fitimprurëse. Kurse, sipas teorisë
pecking order parashikohet që firmat më fitimprurëse përdorin më pak borxh. Sipas
teorisë pecking order firmat do të përdorin burimet e financimit të gjeneruar brenda
firmës dhe nëse si të tilla nuk mjaftojnë, atëherë mund të kalohet në obligacione ose
kapital të ri.
Sipas Malcolm Baker dhe Jeffrey Wurgler “përfitueshmëria shoqërohet me
disponueshmërinë e fondeve të brendshme dhe kështu mund të shoqërohet me më pak
levë sipas teorisë pecking-order. Kjo marrëdhënie mund të rritet gjithashtu edhe si
“mutacion neutral”, nga rruajtjet indiferente të ardhurave në ambientin e Modiglianit
dhe Millerit, ose nga rruajtja me përparësi e tatimit nga të ardhurat në një ambient më
realistik të tatimit” (Baker dhe Wurgler, 2002, f. 7-8).
Shumica e studime empirike treguan se përfitueshmëria është e lidhur negativisht me
levën. Modeli që dha Chang (1999, f. 365) parashikonte të kundërtën e asaj që, firmat
më fitimprurëse përdorin më shumë borxh, ashtu siç parashikonin shumica e
modeleve të sinjalizimit. Rajan dhe Zingales (1995, f. 1457) në studimin e tyre gjetën
se përfitueshmëria është negativisht e lidhur me levën. Sipas autorëve në fjalë “në
qoftë se në periudhë afatshkurtre dividendët dhe investimet janë të fiksuara dhe nëse
financimi me borxh është formë dominante e financimit të jashtëm, atëherë
ndryshimet në përfitueshmërinë do të jenë negativisht të lidhura me ndryshimet në
levë.” Raghuram Rajan dhe Luigi Zingales gjetën se firmat e mëdha tentojnë të
emetojnë më pak kapital. Raghuram Rajan dhe Luigi Zingales gjithashtu gjetën se
ndikimi negativ i përfitueshmërisë në levë duhet të bëhet më i fortë, ashtu si rritet
madhësia e firmës. Studimi i autorëve në fjalë, duke përfshirë në analizë të dhënat
ndërkombëtare të shteteve (G-7) si SHBA-të, Japoninë, Gjermaninë, Francën, Italinë,
Mbretërinë e Bashkuar dhe Kanadën në lidhje me përfitueshmërinë gjeti rezultatet si
në tabelën 1.3. Përfitueshmëria është llogaritur duke pjesëtuar E ardhura përpara
interesit, tatimit, zhvlerësimit dhe amortizimit (EBITDA) me vlerën kontabël të
31
aktiveve. Të gjitha ndryshoret shpjeguese janë mesatare të katër viteve (1987-90)
(Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1453).
Tabela 1.3. Faktori i përfitueshmërisë i korreluar me borxh te kapitali
SHBA Japoni Gjermani Francë Itali Mbretëri e Bashkuar Kanada
Paneli A: Kapitali kontabël
-0.41 -4.26 0.15 -0.02 -0.16 -0.34 -0.46
Paneli B: Kapitali i tregut
-0.6 -2.25 0.17 -0.22 -0.95 -0.47 -0.48
Burimi: Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1453.
Booth, Varouj, Demirguc-Kunt dhe Maksimovic kanë analizuar zgjedhjet e strukturës
së kapitalit të firmave në 10 shtete në zhvillim. Studimi i tyre tregoi se zgjedhjet e
strukturës së kapitalit ishin ndikuar nga të njëjtat ndryshore si në shtetet e zhvilluara.
Sipas autorëve në fjalë “prapëseprapë ekzistojnë ndryshime të vazhdueshme përgjatë
shteteve, që tregon se veprojnë faktorët specifik të shtetit” (Booth, Varouj, Demirguc-
Kunt dhe Maksimovic, 2001, f. 87).
Tabela 1.4 tregon disa nga studimet e bëra në vite të ndryshme dhe vende të
ndryshme. Gjithashtu në këtë tabelë tregohet mënyra e llogaritjes së përfitueshmërisë,
marrëdhënia në mes përfitueshmërisë dhe levës dhe jepet rëndësia statistike e
determinantit të përfitueshmërisë.
Kolona që tregon i rëndësishëm, 2t për këtë ndryshore, respektivisht për
ndryshoret që do të vijnë në vazhdim, tregon rëndësinë statistike shprehur përmes t-
statistikës, përderisa nuk është llogaritur ndryshe.
Llogaritja e përfitueshmërisë si ndryshore e pavarur kuantitive bëhet në mënyra të
ndryshme. Për shembull, treguesi Fitimi neto ÷ Shitjet është një matje e rëndësishme,
por si i tillë pasqyron zëra bilancor vetëm të pasqyrës së të ardhurave dhe
shpenzimeve. Andaj, llogaritja e përfitueshmërisë si ndryshore e pavarur që mendohet
të efektuon strukturën e kapitalit merr në konsideratë edhe zëra të bilancit kontabël.
Titman dhe Wessels (1988, f. 6 dhe f. 12) përfitueshmërinë e llogaritin si: E ardhura
operative ÷ Shitjet dhe E adhura operative ÷ Aktive gjithsej. Sheridan Titman dhe
Roberto Wessels (1988) gjetën se përfitueshmëria është ndryshore statistikisht e
rëndësishme (t-statistika) kur përdoren si matje të borxhit, Borxhi afatgjatë ÷ Vlerë e
tregut të kapitalit dhe Borxhi afatshkurt ÷ Vlerë e tregut të kapitalit. Raghuram Rajan
dhe Luigi Zingales (1995) përfitueshmërinë e llogaritin si: E ardhura përpara interesit,
tatimit, zhvlerësimit dhe amortizimit (EBITDA) ÷ Vlera kontabël e aktiveve.
Llogaritja e përfitueshmërisë për firma të ndryshme, vende të ndryshme dhe në kohë
të ndryshme mund të vështirësohet, si rezultat i një varg implikimeve që këto faktorë
mund të kenë. Për shembull, politikat, matjet, rregullat, ambienti juridik kontabël, etj.
që ndiqen nga një firmë në njërin vend nuk do të thotë të ndiqen nga një firmë tjetër
në një vend tjetër. Apo në të njëjtin vend të njëjtat mund të ndryshojnë nga firma në
firmë ashtu siç mund të ndryshojnë nga periudha në periudhë. Andaj, autorët Leopold
Bernstein dhe John Wild thonë që “kur ne vlerësojmë përfitueshmërinë e kompanisë
analizat tona duhet të fokusohen në disa pyetje, përfshirë:
Cila është matja relevante e të ardhurës së kompanisë?
Cili është kualiteti i të ardhurës?
Cilat komponentë të ardhurës janë më të rëndësishme për parashikimin e të
ardhurës?
32
Sa të qëndrueshëm (përfshirë stabilitetin dhe trendin) janë të ardhurat dhe
komponentët e saj?
Cila është fuqia fituese e kompanisë?” (Bernstein dhe Wild, 1998, f. 569).
Tabela 1.4. Ndryshorja e përfitueshmërisë
Autori Viti Llogaritja Shenja I
rëndësishëm,
2t
Bevan dhe Danbolt
(2002, f. 13 dhe f.
18)
2002 E ardhura përpara
interesit, tatimit dhe
zhvlerësimit ÷ Vlera
kontabël e aktiveve
gjithsej
- Po
Huang dhe Song
(2002, f. 6 dhe f. 14)
2002 E ardhura përpara
interesit dhe tatimit
÷ Aktive gjithsej
- Po
Fattouh,
Scaramozzino dhe
Harris (2003, f. 13,
f. 15 dhe f. 16)
2003 E ardhura përpara
shpenzimeve
gjithsej të interesit,
zhvlerësimit,
amortizimit dhe
provigjoneve ÷
Aktive gjithsej;
Fitimi operativ ÷
Aktive gjithsej
- Po
Ramalho dhe Silva
(2006, f. 28 dhe f.
32)
2006 E ardhura përpara
interesit dhe tatimit
÷ Aktive gjithsej
- Po
Saeed (2007, f. 27
dhe f. 32)
2007 E ardhura neto
përpara tatimit në
fitim ÷ Aktive
gjithsej
- Po
Correa, Basso dhe
Nakamura (2007, f.
13 dhe f. 15)
2007 E ardhura përpara
interesit dhe tatimit
÷ Aktive gjithsej
- I rëndësishëm
Şen dhe Oruç (2008,
f. 22 dhe f. 24)
2008 Fitimi neto ÷ Aktive
gjithsej
- Po
Ramlall (2009, f. 86
dhe f. 89)
2009 Fitimi neto ÷ Aktive
gjithsej
- (Me
detyrim
et
gjithsej)
Jo (i
rëndësishëm
vetëm me
borxhin
afatshkurtër)
33
1.3.2. Trupëzimi
Firma të ndryshme kanë aktive të ndryshme. Struktura e aktiveve të firmës varet nga
shumë faktorë, përfshirë këtu degën, ku ajo ushtron biznesin e saj,
produktin/shërbimin që prodhon, etj. Aktivet e një firme mund të jenë të trupëzuara
dhe të patrupëzuara. Pyetja e parashtruar nga shumë studiues është se, cilat firmat
kanë nivel më të lartë të levës, firmat me më shumë apo më pak aktive të trupëzuara.
Thënë ndryshe, cila është marrëdhënia në mes levës dhe trupëzimit (jo trupëzimit).
Tabela 1.5 tregon ç’pjesë aktivet fikse (të trupëzuara) zënë në aktivet gjithsej te firmat
jo financiare për vitin 1991 në shtetet G7 (SHBA, Japoni, Gjermani, Francë, Itali,
Mbretëri e Bashkuar dhe Kanada) sipas studimit të Rajan dhe Zingales (1995).
Tabela 1.5. Niveli i aktiveve të trupëzuara në shtetet G7
SHBA Japoni Gjermani Francë Itali Mbretëri e Bashkuar Kanada
36.3 28.7 32.7 24.4 32.4 41.3 51.6
Burimi: Global Vantage Data Base, në Rajan dhe Zingales (1995, f. 1428).
Richard Brealey dhe Stewart Myers mendojnë se “disa aktive siç është prona e
patundshme komerciale mund të kalojnë përmes falimentimit dhe re-organizimit
kryesisht pa dëm; vlera e aktiveve tjera duket që do dobësohet konsiderueshëm.
Humbjet janë më të mëdha për aktivet jo të trupëzuara që janë të lidhura me shëndetin
e firmës si vijimësi – për shembull, teknologjia, kapitali njerëzor dhe imazhi i brendit.
Ajo mund të jetë pse raportet e borxhit janë të ulta në industrinë farmaceutike, ku
vlera varet në suksesin e vazhdueshëm në hulumtim dhe zhvillim dhe në shumë
industri të shërbimeve, ku vlera varet në kapitalin njerëzor” (Brealey, Myers, Brattle
Group, 2003, f. 135).
Sipas teorisë së kompensimit parashikohet lidhje pozitive në mes levës dhe trupëzimit
të aktiveve. Pra, firmat me nivel më të lartë të aktiveve të trupëzuara (aktive që mund
të koletarizohen) mund të huazojnë më shumë borxh. Andaj, pritet marrëdhënie
pozitive në mes levës dhe aktiveve të koletarizueshme. “Në anën tjetër, aktivet jo të
trupëzuara rrisin mundësinë e hazardit moral” (Hussain dhe Nivorozhkin, 1997, f. 18).
Por, “kur aktivet janë unike te firma dhe menaxhmenti i saj, kur për shembull, ka
nivel të lartë aktiviteti të hulumtimit dhe zhvillimit, mbikëqyrja nga aksionarët do të
jetë e vështirë. Kur firmat kanë aktive që janë specifike te menaxhmenti, aksionarët e
mëdhenj nuk mundin aq lehtë të përmirësojnë performancën, madje sikur ato të gjejnë
se mungon performanca aktuale e menaxhmentit” (Zeckhauser dhe Pound, 1990, f.
151). Në anën tjetër “alternativ, është njëlloj i mundshëm që aktivet jo të trupëzuara
rrisin pritjet e vlerës së ardhshme dhe bankat do të jenë kështu në gjendje të japin
kredi” (Hussain dhe Nivorozhkin, 1997, f. 18).
Booth, Varouj, Demirguc-Kunt dhe Maksimovic (2001, f. 118) gjetën se
“përgjithësisht, sa më i trupëzuar të jetë miksi i aktiveve aq më i lartë është raporti i
borxhit afatgjatë, por më i ulët raporti i borxhit gjithsej. Kjo tregon se ashtu siç rritet
trupëzimi i aktiveve të një firme, le të themi një përqind, gjithashtu rritet raporti i
borxhit afatgjatë, raporti i borxhit gjithsej bie; ajo është zëvendësimi i borxhit
afatgjatë për afatshkurtër është më i ulët se një.”
Hussain dhe Nivorozhkin (1997) gjetën se aktivet e trupëzuara janë përgjithësisht
negativisht të koreluara. Kjo tregon se firmat që kanë aktive të trupëzuara me vlera të
larta kanë të ardhura të pashpërndara ose vlerë aksioni të lartë (Hussain dhe
Nivorozhkin, 1997, f. 18). Sipas autorëve në fjalë “bankat janë konsiderueshëm
averziv ndaj rrezikut dhe kujdesen shumë rreth likuiditetit, veçanërisht kur
34
reputacionet e firmave nuk janë themeluar qartë. Gjithashtu, aktivet e trupëzuara si
ndërtesat dhe toka do jetë vështirë të konvertohen në aktive likuide në ekonomitë e
tranzicionit siç është Polonia” (Hussain dhe Nivorozhkin, 1997, f. 19).
Modeli që dhanë Harris dhe Raviv “parashikon që firmat me vlerë më të lartë të
likuidimit, për shembull, ato me aktive të trupëzuara, dhe/ose firmat me kosto kërkimi
më të ulta do të kenë më shumë borxh dhe do të jenë më shumë që të mos paguajnë,
por do të kenë vlerë më të lartë tregu sesa firmat e ngjashme me vlerë likuidimi më të
ulët dhe/ose kosto më të lartë kërkimi. Intuita për nivel më të lartë të borxhit është ajo
që rritjet në vlerën e likuidimit e bëjnë atë më të pëlqyeshme që likudimi është
strategjia më e mirë. Andaj, informacioni është më i dobishëm dhe kërkohet nivel më
i lartë i borxhit. Ngjashëm, uljet në kostot e kërkimit gjithashtu rrisin vlerën e
mospagesës, duke rezultuar në më shumë borxh. Rritja në borxh rezulton në
probabilitetit më të lartë të mospagesës” (Harris dhe Raviv, 1991, f. 303).
“Në të kundërtën, aktivet jo të trupëzuara, siç është emri i mirë mund të humb shpejt
vlerën e tregut në rast të rrezikut ose falimentimit financiar. Firmat me nivel më të
lartë të aktiveve të trupëzuara zakonisht kanë vlerë më të lartë të likuidimit, ndonëse
ne jemi të vetëdijshëm se specifikat e aktiveve mund të luajnë rol të rëndësishëm dhe
të rezultojnë në disa shtrembërime, për shembull industria e linjave ajrore bie në këtë
kategori. Përgjithësisht, firmat me nivel më të lartë të aktiveve të trupëzuara duket se
janë më shumë në industrinë e pjekur kështu që ka më pak rrezik, gjë që lejon levë më
të lartë financiare” (Chen dhe Hammes, 2003, f. 18). Por, “aktivet jo të trupëzuara
rrisin edhe kostot e agjencisë së aksionarëve (informacione të fshehura dhe problemet
e fshehura të veprimit bëhen më të rëndë) edhe kostot e agjencisë të mbajtësve të
borxhit (bëhet më i rëndësishëm zëvendësimi i aktiveve dhe emetimet e nën-
investimit)” (Alves dhe Martins, 2010, f. 151).
Jõeveer (2006) në një studim të tij për të dhënat e tetë viteve (1995-2002) për nëntë
shtete (Bullgaria, Republike Çeke, Estonia, Hungaria, Letonia, Lituania, Polonia,
Romania dhe Sllovakia) gjeti se koeficienti i trupëzimit ka shenjë negative dhe është
statistikisht i rëndësishëm (Jõeveer, 2006, f. 7 dhe f. 13).
Rajan dhe Zingales (1995) gjetën marrëdhënie pozitive në mes trupëzimit dhe levës
për G-7 shtetet e analizuara sipas tabelës 1.6. Pra, firmat me më shumë aktive të
trupëzuara kanë shkallë leve më të lartë. Firmat me më pak aktive të trupëzuara kanë
shkallë leve më të ulët. Trupëzimi është raporti i aktiveve fikse me vlerën kontabël të
aktiveve gjithsej (Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1453).
Tabela 1.6. Faktori i trupëzimit i korreluar me borxh te kapitali
SHBA Japoni Gjermani Francë Itali Mbretëri e Bashkuar Kanada
Paneli A: Kapitali kontabël
0.50 1.41 0.42 0.53 0.36 0.41 0.26
Paneli B: Kapitali i tregut
0.33 0.58 0.28 0.18 0.48 0.27 0.11
Burimi: Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1453.
Sipas autorëve Rajan dhe Zingales “aktivet e trupëzuara janë lehtë për t’i koletarizuar
dhe kështu ato reduktojnë kostot e agjencisë së borxhit” (Rajan dhe Zingales, 1995, f.
1455). Sipas autorëve në fjalë rëndësia e trupëzimit në Japoni nga regresionet e levës
së tregut nuk dallonte shumë nga rëndësia në shtetet tjera. Raghuram Rajan dhe Luigi
Zingales janë të mendimit se “ndoshta firmat japoneze me aktive fikse, siç është toka
mund huazojnë më shumë gjatë viteve 1980, sepse vlera kolaterale e tokës është
vlerësuar (dhe vlerësimi nuk është reflektuar në vlerën kontabël). Kështu që në bazën
35
e tregut, firmat me shumë aktive fikse nuk janë tejet të leveruara” (Rajan dhe
Zingales, 1995, f. 1455).
“Rreziku financiar është i kushtueshëm, me ose pa aktet formale të falimentimit.
Kostot e rrezikut financiar varen nga llojet e aktiveve që firma ka. Për shembull, nëse
një firmë ka investim të lartë në tokë, ndërtesa dhe aktive tjera të trupëzuara, ajo do të
ketë kosto më të ulta të rrezikut financiar sesa një firmë me investim të lartë në
hulumtim dhe zhvillim. Tipikisht hulumtimi dhe zhvillimi ka vlerë rishitëse më të ulët
sesa toka; kështu që shumica e vlerës së saj humbet në rrezikun financiar. Prandaj,
firmat me investime të larta në aktive të trupëzuara premtojnë të kenë tregues të
synuar më të lartë borxh-kapital sesa firmat me investime të larta në hulumtim dhe
zhvillim” (Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 477).
Tabela 1.7 tregon disa nga studimet e bëra në vite të ndryshme dhe vende të ndryshme
për marrëdhënien në mes trupëzimit dhe levës. Gjithashtu në këtë tabelë tregohet
mënyra e llogaritjes së trupëzimit, marrëdhënia në mes trupëzimit dhe levës dhe jepet
rëndësia statistike e determinantit të trupëzimit.
Për të llogaritur vlerën e koletarizueshme të aktiveve përdoret ndryshorja e përafërt që
llogaritet si: Aktive fikse (të trupëzuara) ÷ Aktive gjithsej. Titman dhe Wessels (1988,
f. 3 dhe f. 12) vlerën kolaterale e llogarisin si Aktive jo të trupëzuara ÷ Aktive gjithsej;
dhe si Inventar plus pajijse dhe aktive fikse bruto ÷ Aktive gjithsej. Për të dy
indikatorët, Sheridan Titman dhe Roberto Wessels (1988) gjetën se përderisa
indikatori i parë ishte negativisht, indikatori i dytë ishte pozitivisht i lidhur me vlerën
kolaterale.
Tabela 1.7. Ndryshorja e aktiveve të trupëzuara
Autori Viti Llogaritja Shenja I
rëndësishëm,
2t
Bevan dhe Danbolt
(2002, f. 14 dhe f.
19)
2002 Vlerë kontabël e
aktiveve fikse të
zhvlerësuara ÷
Aktive gjithsej
-
(përshtat
ur për
kredinë
tregtare
dhe
ekuivale
nt)
+
Po
Huang dhe Song
(2002, f. 6, 14, 15,
33)
2002 Aktive fikse ÷
Aktive gjithsej
-
(detyrim
e
gjithsej)
+
(borxhi
afatgjatë
)
Jo
Po
Fattouh,
Scaramozzino dhe
Harris (2003, f. 13,
14, 16)
2003 Aktive fikse neto ÷
Aktive gjithsej
+ Po
36
Ramalho dhe Silva
(2006, f. 28 dhe f.
32)
2006 Kolateral:
(Aktive të
trupëzuara +
Inventarë) ÷ Aktive
gjithsej
- (firma
mikro)
+ (firma
të vogla,
të
mesme
dhe të
mëdha)
Po (firma të
mesme dhe të
mëdha)
Saeed (2007, f. 27
dhe f. 32)
2007 Vlera kolaterale:
Aktive të
koletarizueshme ÷
Aktive gjithsej
- Jo
Correa, Basso dhe
Nakamura (2007, f.
5 dhe f. 15)
2007 Aktive fikse +
Inventarë ÷ Aktive
gjithsej
- Po
Şen dhe Oruç (2008,
f. 22 dhe f. 24)
2008 Aktive fikse ÷
Aktive gjithsej
- Po
Ramlall (2009, f. 86
dhe f. 89)
2009 Aktive fikse ÷
Aktive gjithsej
- (me
detyrim
et
gjithsej;
dhe
detyrim
et
afatshku
rtra)
Po (për
detyrimet
afatgjata dhe
afatshkurtra,
lizingun
afatshkurtër,
huan afatgjate
dhe borxhin
afatgjatë)
1.3.3. Madhësia
Shumë studime janë bërë për të parë cila është marrëdhënia në mes madhësisë së
firmës dhe levës. Me fjalë të tjera, cilat firma kanë nivel më të lartë leve, firmat e
mëdha apo të vogla! “Teoritikisht marrëdhënia në mes madhësisë dhe levës nuk është
e qartë. Marrëdhënia varet çfarë përafrimi përdoret për madhësinë. Shumë studime
argumentojnë se firmat e mëdha tentojnë të jenë më të diversifikuara dhe kështu
duken më pak të falimentojnë. Ajo është madhësia e firmës mund të shërben si
përafrim invers për rrezikun e pa-observuar kreditor” (Sapar dhe Lukose, 2002, f. 8).
Rajan dhe Zingales (1995) mendojnë se “një argument alternativ për madhësinë është
se asimetritë e informimit në mes insajderëve të një firme dhe tregjeve kapitale janë të
ulta për firmat e mëdha. Kështu që firmat e mëdha duhet të jenë më shumë në gjendje
të emetojnë letra me vlerë senzitive ndërkombëtare si kapital, dhe duhet të kenë borxh
më të ulët” (Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1457).
Sipas Samuel Huang dhe Frank Song “përgjithësisht, firmat e mëdha me më pak
probleme të informacioneve asimetrike duhet të tentojnë të kenë më shumë kapital
sesa borxh dhe kështu kanë levë më të ulët. Megjithatë, firmat e mëdha shpesh janë
më të difersifikuara dhe kanë flukse të parave më të qëndrueshme; probabiliteti i
falimentimit të firmave të mëdha është më i vogël krahasuar më firmat e vogla, ceteris
paribus. Të dy argumentet sugjerojnë se madhësia duhet të jetë e lidhur pozitivisht me
levën” (Huang dhe Song, 2002, f. 7).
Rajan dhe Zingales (1995) gjetën marrëdhënie pozitive në mes madhësisë së firmës
dhe levës për gjashtë shtete dhe marrëdhënie negative për Gjermaninë sipas tabelës
37
1.8. Madhësia e firmës është llogaritur si logaritmi i shitjeve neto. Pra, në gjashtë
shtetet e analizuara firmat më të mëdha kanë shkallë leve më të lartë dhe firmat më të
vogla kanë shkallë leve më të ulët. Rasti i kundërt është në Gjermani, meqenëse
ekziston lidhje negative në mes madhësisë dhe levës. Sipas autorëve në fjalë “një
argument tjetër kundër asociacionit të madhësisë me kostot e ulta të pritura të rrezikut
financiar është se firmat tentojnë të likuidohen më lehtë në Gjermani” (Rajan dhe
Zingales, 1995, f. 1456).
Tabela 1.8. Faktori i madhësisë i korreluar me borxh te kapitali
SHBA Japoni Gjermani Francë Itali Mbretëri e Bashkuar Kanada
Paneli A: Kapitali kontabël
0.06 0.11 -0.07 0.02 0.02 0.026 0.08
Paneli B: Kapitali i tregut
0.03 0.07 -0.06 -0.00 0.04 0.01 0.05
Burimi: Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1453.
Samuel Huang dhe Frank Song mendojnë se “firmat e mëdha mund të jenë në gjendje
të marrin përparësinë e ekonomive të shkallës në emetimin e borxhit afatgjatë dhe
madje mund të kenë fuqinë e pazarllëkut mbi kreditorët. Kështu që kostoja e emetimit
të borxhit dhe kapitalit është e lidhur negativisht me madhësinë e firmës. Megjithatë,
madhësia mund të jetë një përafrim për informim që kanë investitorët e jashtëm”
(Huang dhe Song, 2002, f. 7).
Tabela 1.9 tregon disa nga studimet e bëra në vite të ndryshme dhe vende të ndryshme
për marrëdhënien në mes madhësisë dhe levës. Gjithashtu në këtë tabelë tregohet
mënyra e llogaritjes së madhësisë së firmës, marrëdhënia në mes madhësisë dhe levës
dhe jepet rëndësia statistike e determinantit të madhësisë. Titman dhe Wessels (1988,
f. 6, 12, 14 dhe 17) si indikator të madhësisë përdorin logaritmin natyror të shitjeve
dhe normat e shpejta. Titman dhe Wessels (1988) gjetën se raportet e borxhit
afatshkurtër ishin negativisht të lidhura me madhësinë e firmës. Në anën tjetër, autorët
në fjalë gjetën lidhje pozitive në mes atributit, madhësisë dhe vlerës së tregut gjithsej
të firmës.
Tabela 1.9. Ndryshorja e madhësisë
Autori Viti Llogaritja Shenja I
rëndësishëm,
2t
Bevan dhe Danbolt
(2002, f. 13 dhe f.
18)
2002 Logaritmi natyror i
shitjeve
+ Po
Jo (për vlerat e
tregut)
Huang dhe Song
(2002, f. 8, 14 dhe
33)
2002 Logaritmi natyror i
shitjeve
+ Po
38
Fattouh,
Scaramozzino dhe
Harris (2003, f. 13,
14 dhe 16)
2003 Logaritmi i shitjeve
gjithsej;
Logaritmi i aktiveve
gjithsej
+ → - Jo (bëhet jo i
rëndësishëm në
kuantilin e 90-
të dhe
ndryshon
shenjën në
kuantilin e 95-
të
Ramalho dhe Silva
(2006, f. 28 dhe f.
32)
2006 Logaritmi natyror i
shitjeve
+ Po (për firmat
mikro dhe të
mesme)
Jo (për firmat e
mesme dhe të
mëdha)
Saeed (2007, f. 27
dhe f. 32)
2007 Logaritmi natyror i
shitjeve
+ Po
Correa, Basso dhe
Nakamura (2007, f.
5, 9 dhe 15)
2007 Logaritmi natyror i
shitjeve
+ Jo i
rëndësishëm
Şen dhe Oruç (2008,
f. 22 dhe f. 24)
2008 Logaritmi natyror i
shitjeve neto
- Po
Ramlall (2009, f. 86
dhe f. 89)
2009 Logaritmi natyror i
aktiveve gjithsej
-
+ (për
hua
afatshku
rte)
Po
Jo (për huan
afatgjate dhe
afatshkurte,
dhe borxhin
afatgjatë)
1.3.4. Mundësitë rritëse
“Teoria e bazuar në tatime, teoria e sinjaleve dhe teoria e agjencisë shpjegojnë lidhjen
në mes mundësive rritëse dhe levës. Një argument i fortë i tatimit, për shembull,
shtrihet në progresivitetin e tatimeve, e cila implikon se detyrimet e pritura të tatimit
janë më të larta atëherë kur ekziston paqëndrueshmëri më e madhe në të ardhurën e
tatueshme” (Sapar dhe Lukose, 2002, f. 7). Sapar dhe Lukose mendojnë që “sipas
teorisë së sinjaleve, firmat me rritje të lartë ballafaqohen më shumë me informacione
asimetrike, prandaj priten të kenë nivele më të larta të borxhit për të sinjalizuar
kualitet më të lartë. Ky model i sinjalizimit parashikon lidhje pozitive në mes
mundësive rritëse dhe borxhit. Sipas teorisë së agjencisë, firmat me mundësi më të
larta të rritjes janë më pak të pritshëm të emetojnë borxh për dy arsye. Së pari,
problemi i nën-investimit sugjeron se përgjithësisht firmat emetojnë vetëm borxh me
rrezik që mund të përkrahet nga aktivet në vend. Në qoftë se jo, menaxherët që thirren
në emër të aksionarëve mund të vendosin që mos të marrin investime me vlerë neto
pozitive për të shmangur mundësinë e pagesave që shkojnë tek mbajtësit e borxhit.
Kjo sugjeron se gjithë gjërat tjera të njëjta, për aktivet më të ulta në vende, leva
financiare është më e ulët. Së dyti, për atë borxh të dhënë të emetuar, problemi i
zëvendësimit të aktivit ndodh kur menaxherët thirren në emër të aksionarëve që në
mënyrë alternative të zëvendësojnë aktive me variancë më të lartë për aktive me
variancë më të vogël. Në këtë mënyrë, mirëqenia është transferuar tek aksionarët, po
qe se borxhi është emetuar dhe është çmimuar në bazë të aktiveve me variancë më të
39
ulët. Zëvendësimi i aktiveve më pak duket i mundshëm kur ekzistojnë më shumë
aktive në vend, meqenëse ajo është relativisht e lehtë për outsiderët, siç janë auditorët
të mbikëqyrin ekzistencën dhe vlerën e këtyre aktiveve, siç është toka, ndërtesat dhe
impiantet. Megjithatë, kur një firmë ka më shumë mundësi rritëse jo të trupëzuara,
zëvendësimi i aktiveve është më i mundshëm meqenëse mbikëqyrja e jashtme e këtyre
aktiveve është më e vështirë. Kështu, firmat me më shumë mundësi rritëse duken më
pak të pritura të emetojnë borxh, nën kushtet tjera të njëjta” (Sapar dhe Lukose, 2002,
f. 7-8).
Sipas Stewart Myers “nuk është se vlerat kontabël janë më të sakta se vlerat e tregut të
aksionit, por thjesht ato i referohen aktiveve që veçse janë në vend. Një pjesë e
rëndësishme e vlerave të tregut të shumë firmave është llogaritur nga aktivet që ende
nuk janë në vend, ajo është, nga vlera aktuale e mundësive të ardhshme rritëse”
(Myers, 1976, f. 5). “Andaj, firmat me mundësi të larta rritëse mund të mos emetojnë
borxh në radhë të parë dhe leva pritet të jetë negativisht e lidhur me mundësitë rritëse”
(Huang dhe Song, 2002, f. 9).
Në anën tjetër “sipas teorisë pecking order duhet të ekziston marrëdhënie pozitive në
mes rritjes dhe levës, meqenëse rritja më e lartë implikon kërkesë më të lartë për
fonde dhe ceteris paribus, një siguri më të lartë në financimin e jashtëm përmes
resurseve të preferuara të borxhit” (Sapar dhe Lukose, 2002, f. 8).
Studiues të ndryshëm kanë përdorur ndryshore (të përafërta) të ndryshme për të
llogaritur mundësitë rritëse. Andaj, për llogaritje të ndryshmeve janë gjetur rezultate
të ndryshme të marrëdhënies në mes madhësisë dhe levës së firmës. Madje, disa
autorë bëjnë ndarje në mes të mundësive rritëse dhe vet rritjes. Për shembull, Narayan
Rao dhe Jijo Lukose si ndryshore të përafërt për matjen e mundësive rritëse marrin
raportin treg-kontabël llogaritur si vijon (Sapar dhe Lukose, 2002, f. 8):
Raporti treg-kontabël = (Vlera e tregut e kapitalit + aktive gjithsej - pasuria neto) ÷
Aktive gjithsej. Në anën tjetër autorët në fjalë vet rritjen e matin si norma e rritjes të
aktiveve gjithsej bruto.
Rajan dhe Zingales (1995) gjetën marrëdhënie negative në mes treg-kontabël dhe
levës për shtatë shtete sipas tabelës 1.10. Treg-kontabël është llogaritur si raporti i
vlerës kontabël të aktiveve minus vlera kontabël e kapitalit plus vlera e tregut e
kapitalit të gjithë pjesëtuar me vlerën kontabël të aktiveve.
Sipas autorëve në fjalë “korrelacioni negativ i treg-kontabël me levën duket të jetë
drejtuar kryesisht nga emetuesit e mëdhenj të kapitalit. Në Shtetet e Bashkuara
madhësia e koeficientit në raportin treg-kontabël është tri herë si i lartë në kuartalin që
emeton shumicën ( = -0.30, t = -7.90) si në kuartalin që emeton shumë pak ( = -
0.09, t = -1.86) dhe diferenca është statistikisht e rëndësishme. Ky rezultat nuk është
special për Shtetet e Bashkuara. Në Japoni, Mbretërinë e Bashkuar dhe Kanada, treg-
kontabël është më shumë negativisht i korreluar me levën për firmat që emetojnë
shumicën (Japoni = -0.74, t = -4.8, MB = -0.18, t = -1.83, Kanada = -0.16, t = -1.28)
sesa për firmat që emetojnë shumë pak (Japoni = -0.25, t = -1.48, MB = -0.14, t = -
1.61, Kanada = -0.12, t = -0.49), megjithëse diferenca në koeficientët është e
rëndësishme vetëm në Japoni33
(Fusnota 33 në Raghuram G. Rajan, Luigi Zingales
(1995): “është interesant se ne i gjetëm këto korrelacione, sepse ekziston arsye
mekanike se pse mos t’i gjejmë. Emetimi i kapitalit lëviz raportin pas-emetim treg-
kontabël drejt një. Andaj, për firmat që emetojnë shumë, ne do mundohemi të gjejmë
grumbullim në raportet treg-kontabël dhe korrelacione më pak të rëndësishme.”) Parë
nga këndvështrimi teorik, kjo evidencë është misterioze. Nëse përafrimet e raportit
treg-kontabël për kostot e nën-investimit shoqëruar me levë të lartë, atëherë firmat me
raporte të larta treg-kontabël duhet të kenë borxh të ulët, pavarësisht nëse ato rritin
40
kapitalin brenda përmes të ardhurave të pashpërndara ose jashtë. Një shpjegim
alternativ sugjeruar nga evidenca e mësipërme është se, firmat përpiqen të matin
kohën e tregut, duke emetuar kapital, kur çmimi i tyre (dhe kështu që, raporti i tyre i
treg-kapital) është perceptuar të jetë i lartë. Pra, këto firma kanë përkohësisht levë të
ulët. Vlerësimi i rëndësisë së çdo shpjegimi është një detyrë për hulumtim të
ardhshëm” (Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1456).
Tabela 1.10. Faktori i mundësive rritëse i korreluar me borxh te kapitali
SHBA Japoni Gjermani Francë Itali Mbretëri e Bashkuar Kanada
Paneli A: Kapitali kontabël
-0.17 -0.04 -0.20 -0.17 -0.19 -0.13 -0.11
Paneli B: Kapitali i tregut
-0.08 -0.07 -0.21 -0.15 -0.18 -0.06 -0.13
Burimi: Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1453.
Tabela 1.11 tregon disa nga studimet e bëra në vite të ndryshme dhe vende të
ndryshme për marrëdhënien në mes mundësive rritëse dhe levës. Gjithashtu në këtë
tabelë tregohet mënyra e llogaritjes së mundësive rritëse, marrëdhënia në mes
mundësive rritëse dhe levës dhe jepet rëndësia statistike e determinantit të mundësive
rritëse.
Titman dhe Wessels (1988, f. 4 dhe f. 12) për matjen e rritjes përdorin indikatorët, si
Shpenzime kapitale ÷ Aktive gjithsej; Ndryshimi në % i aktiveve gjithsej; Hulumtim
dhe zhvillim ÷ Shitje. Sheridan Titman dhe Roberto Wessels (1988) “gjithashtu
konsideruan përdorimin e raporteve çmim ÷ të ardhura si një indikator i rritjes.
Megjithatë, kjo ndryshore është përcaktuar pjesërisht nga raporti i levës së firmës dhe
kështu është subjekt i anësisë për shkak të kauzalitetit të kundërt” (Titman dhe
Wessels, 1988, fusnota 4, f. 4).
41
Tabela 1.11. Ndryshorja e mundësive rritëse
Autori Viti Llogaritja Shenja I
rëndësishëm,
2t
Bevan dhe Danbolt
(2002, f. 13 dhe f.
18)
2002 Raporti treg-
kontabël: (Vlera
kontabël e aktiveve
gjithsej – vlera
kontabël e kapitalit
+ vlera e tregut e
kapitalit) ÷ Vlera
kontabël e aktiveve
gjithsej
-
Po (me vlerë
tregu)
(Përgjithësisht
jo i
rëndësishëm
dhe tenton të
ulet kur
përdoret vlera
kontabël)
Huang dhe Song
(2002, f. 9 dhe f. 33)
2002 Norma e rritjes së
shitjeve ose Tobin Q
(raporti vlerë tregu-
kontabël i aktiveve
gjithsej)
+ Po (për
raportin e
detyrimeve
gjithsej
kontabël dhe
tregut)
Fattouh,
Scaramozzino dhe
Harris (2003, f. 15,
17 dhe 25)
2003 Ndryshimi në
përqindje i aktiveve
gjithsej; Ndryshimi
në përqindje i
shitjeve gjithsej
+
-
(kuantili
90 dhe
95)
Po (për nivelet
e ulta dhe të
moderuara të
levës)
Jo (për nivelin
90 dhe 95
kuantil)
Ramalho dhe Silva
(2006, f. 28 dhe f.
32)
2006 Ndryshimi në
përqindje i aktiveve
gjithsej
+ Po (për firmat
e mesme dhe të
mëdha)
Jo (për firmat
mikro dhe të
vogla)
Saeed (2007, f. 28
dhe f. 32)
2007 Ndryshimi në
përqindje i aktiveve
gjithsej
+ Jo
Correa, Basso dhe
Nakamura (2007, f.
5, 9 dhe 15)
2007 (E hyra neto t - E
hyra neto t -1) ÷ E
hyra neto t -1
+ Jo
Şen dhe Oruç (2008,
f. 22 dhe f. 24)
2008 Rritja e aktiveve
gjithsej
Aktive gjithsej në
vitin t ÷ Aktive
gjithsej në vitin t-1
+ Jo
Ramlall (2009, f. 86
dhe 89)
2009 Ndryshimi në
përqindje i aktiveve
gjithsej
- Jo
42
1.3.5. Kursimi tatimor
Sipas Merton Miller “kur merret parasysh tatimi në të ardhurat personale veçmas
tatimit në fitim të korporatës, përfitimi nga leva, G, për aksionarët në një firmë që
mbajnë aktive reale mund të tregohet nga ekuacioni vijues:
L
PB
PSC
L BT1
)T1)(T1(1G
ku TC është norma tatimore e korporatës, TPS është norma tatimore e të ardhurës
personale i zbatueshëm për të ardhurën nga aksioni i zakonshëm, TPB është norma
tatimore për të ardhurën personale e zbatueshme për të ardhurën nga obligacionet dhe
BL është vlera e tregut e borxhit të firmës së leveruar” (Miller, 1977, f. 267).
Në fillim, MM supozuan se nuk ka tatim në të ardhurën e korporatës, por më vonë e
hoqën këtë supozim. Nëse do të supozonim se nuk ka tatim (të gjithë normat tatimore
janë zero), atëherë GL do të jetë zero. Me fjalë të tjera, nuk ka përfitim nga leva. “Kur
norma tatimore e të ardhurës personale në të ardhurën nga obligacionet është e njëjtë
me të ardhurën nga aksionet-një rast special, i cili sigurisht është kur supozohet se nuk
ka fare tatim në të ardhurën personale, atëherë përfitimi nga leva është i ditur TCBL.
Por, kur norma tatimore e të ardhurës nga aksionet është më e vogël se e tatimit në të
ardhurën nga obligacionet, atëherë përfitimi nga leva do të jetë më i vogël se TCBL.
Në fakt, për një gamë të gjerë vlerash për TC, TPS, dhe TPB, përfitimi nga leva zhduket
plotësisht ose madje kthehet negativ!” (Miller, 1977, f. 267).
Sipas MacKie-Mason “kur firmat duket të jenë relativisht në gjendjen pa tatim,
kursimet e larta tatimore janë shoqëruar me ulje të fortë dhe të rëndësishme në
probabilitetin se firma do të zgjedh të emeton borxh” (MacKie-Mason, 1988, f. 15)
Duke ndjekur Sapar dhe Lukose (2002, f. 5-6), le të jetë FPIT fitimi para interesave
dhe tatimit, IP interesi i pagueshëm, T tatimi i pagueshëm, t norma e tatimit, FPT
fitimi para tatimit dhe KT kursimi tatimor. Atëherë, tatimi i paguar llogaritet si:
T = t (FPIT – IP – KT) prej ku
KT = FPIT – IP – (T / t) = FPT - (T / t) dhe duke pjesëtuar me aktivet gjithsej
fitohet
KT = [FPT - (T / t)] / Aktive gjithsej.
Tabela 1.12 tregon disa nga studimet e bëra në vite të ndryshme dhe vende të
ndryshme për marrëdhënien në mes kursimit tatimor dhe levës. Gjithashtu në këtë
tabelë tregohet mënyra e llogaritjes së kursimit tatimor, marrëdhënia në mes kursimit
tatimor dhe levës dhe jepet rëndësia statistike e determinantit të kursimit tatimor.
Titman dhe Wessels (1988, f. 3, 4 dhe 12) kursimin tatimor e llogaritin përmes
indikatorëve si Kredia e investuar tatimore ÷ Aktive gjithsej; Zhvlerësimi ÷ Aktive
gjithsej; Kursimi tatimor ÷ Aktive gjithsej; E ardhura operative - pagesat e interesit -
(pagesat e tatimit në të ardhurën ÷ 0.48).
43
Tabela 1.12. Ndryshorja e kursimit tatimor
Autori Viti Llogaritja Shenja I
rëndësishëm,
2t
Huang dhe Song
(2002, f. 8 dhe f. 33)
2002 Zhvlerësimi ÷
Aktive gjithsej
- Po (për
detyrimet
gjithsej me
vlerë kontabël
dhe tregu)
Fattouh,
Scaramozzino dhe
Harris (2003, f. 13,
14, 17 dhe 25)
2003 Zhvlerësimi ÷
Aktive gjithsej
- Po
Ramalho dhe Silva
(2006, f. 28 dhe f.
32)
2006 Zhvlerësimi ÷ E
ardhura përpara
interesit, tatimit dhe
zhvlerësimit
- Po (firmat e
mëdha)
Saeed (2007, f. 28
dhe f. 32)
2007 Zhvlerësimi ÷
Aktive gjithsej
+ Jo
Ramlall (2009, f. 86
dhe f. 89)
2009 Zhvlerësimi ÷ E
ardhura përpara
interesit dhe tatimit
-
+ (për
huan
afatgjate
dhe
afatshku
rte, dhe
borxhin
afatgjatë
)
Jo
1.3.6. Rreziku
“Risku mund të përkufizohet si shansi për të humbur” (Xhafa dhe Ciceri, 2006, f.
249). “Paqëndrueshmëria ose rreziku biznesor është një përafrim për probabilitetin e
rrezikut financiar dhe përgjithësisht pritet të jetë negativisht e lidhur me levën”
(Huang dhe Song, 2002, f. 9).
“Politika e strukturës së kapitalit përfshin një kompensim në mes rrezikut dhe kthimit:
Përdorimi i më shumë borxh rrit konceptin e rrezikut nga aksionarët.
Megjithatë, përdorimi i më shumë borxh përgjithësisht çon në një normë më të
lartë të pritur të kthimit të kapitalit.
Rreziku më i lartë priret te çmimi më i ulët i aksionit, por një normë më e lartë e pritur
e kthimit e rrit atë. Andaj, struktura optimale e kapitalit duhet të godet një balancë në
mes rrezikut dhe kthimit, ashtu që të maksimizon çmimin e aksionit të firmës”
(Brigham dhe Houston, 2003, f. 597).
Megjithëse rreziku si koncept mund të kategorizohet në disa lloje, në këtë pjesë
përqendrohemi në dy lloje: rrezikun e biznesit dhe rrezikun financiar.
“Rreziku i biznesit në vet kuptimin e fjalës është funksion i pasigurisë së qenësishme
në projeksionet e kthimit të firmës në kapitalin e investuar (ROIC), i definuar si vijon:
44
Kapitali
tatimitpasinteresit ePagesat zakonshëm e aksionerët teneto ardhura E
Kapitali
NOPATROIC
Këtu NOPAT është fitimi operativ neto pas tatimeve dhe kapitali është shuma e
borxhit dhe kapitalit të zakonshëm të firmës. (Në këtë seksion ne injorojmë aksionin e
preferuar). Nëse një firmë nuk përdor borxh, atëherë pagesat e interesit të saj do të
jenë zero, kapitali i saj gjithë do të jetë themelor dhe ROIC i saj do të jetë i barabartë
me kthimin e saj nga kapitali, ROE:
.zakonshëm i Kapitali
zakonshëm e aksionerët teneto ardhura EROEborxh) (zero ROIC
Andaj, rreziku biznesor i një firme pa levë mund të matet me devijimin standard të
ROE të saj, ROEσ ” (Brigham dhe Houston, 2003, f. 598).
“Rreziku biznesor varet nga një numër faktorësh, prej të cilëve disa nga më të
rëndësishmit janë radhitur si vijon:
1. Ndryshueshmëria e kërkesës. Kërkesa më e qëndrueshme për produktet e firmës,
gjërat tjera mbahen konstant, rreziku i biznesit është më i ulët.
2. Ndryshueshmëria e çmimit shitës. Firmat, produktet e të cilave shiten në tregje me
paqëndrueshmëri të lartë janë ekspozuar më shumë rrezikut biznesor sesa firmat e
njëjta, çmimet output të së cilëve janë më stabël.
3. Ndryshueshmëri të kostos së inputit. Firmat, kostot e inputit të së cilave janë
shumë të pasigurta janë ekspozuar një shkalle të lartë të rrezikut biznesor.
4. Mundësia për të përshtatur çmimet output për ndryshimet në kostot input. Disa
firma janë më të aftë sesa tjerat për të rritur çmimet e tyre output, kur kostot input
rriten. Mundësia më e madhe për të përshtatur çmimet output për të reflektuar
kushtet e kostos, shkalla më e ulët e rrezikut biznesor.
5. Mundësia për të zhvilluar produkte të reja në kohë, mënyrë kosto-efektive. Firmat
në industri të tilla të teknologjisë së lartë, si ilaçeve dhe kompjuterëve varen nga
niveli konstant i produkteve të reja. Sa më shpejt vjetrohen produktet e saj, rreziku
biznesor i firmës më i lartë.
6. Ekspozimi i rrezikut të huaj. Firmat që gjenerojnë jashtë një përqindje të lartë të
ardhurave të tyre janë subjekt i rënies së të ardhurave për shkak të fluktuimeve të
kursit të këmbimit. Gjithashtu, nëse një firmë operon në një ambient jostabël
politik, ajo mund të jetë subjekt i risqeve politike.
7. Niveli në të cilin kostot janë fikse: leva operative. Nëse një përqindje e lartë e
kostove janë fikse, që nuk ulen kur kërkesa bie, atëherë firma i është ekspozuar
një shkalle të lartë relative të rrezikut biznesor. Ky faktor quhet leva operative.
Çdonjëri nga këto faktorët është përcaktuar pjesërisht nga karakteristikat e industrisë
së firmës, por çdonjëri nga ato gjithashtu është i kontrollueshëm në disa nivele nga
menaxhmenti. Për shembull, shumica e firmave mund, përmes politikave të tyre të
marketingut të ndërmarrin aktivitete për të stabilizuar edhe njësinë e shitjeve edhe
çmimet e shitjeve. Megjithatë, ky stabilizim mund të kërkon shumë për të shpenzuar
në reklamim dhe/ose koncesionet e çmimit për të marrë premtime nga konsumatorët
që të blejnë sasitë e fiksuara me çmime të fiksuara në të ardhmen” (Brigham dhe
Houston, 2003, f. 600).
“Rreziku financiar është rrezik shtesë i vendosur në aksionarët e zakonshëm, si
rezultat i vendimit për të financuar me borxh. Konceptualisht, aksionarët përballojnë
një shumë të caktuar të rrezikut, që është i qenësishëm në operacionet e firmës, ajo
45
është rreziku i saj biznesor, i cili është definuar si pasiguria e qenësishme në
projeksionet e të ardhurës së ardhshme operative. Nëse një firmë përdor borxh (levën
financiare), kjo koncentron rrezikun biznesor në aksionarët e zakonshëm. Për të
ilustruar, supozohet se 10 njerëz vendosin të formojnë një korporatë për prodhim të
drajver disku. Këtu ka një shumë të caktuar të rrezikut biznesor në operacion. Nëse
firma është kapitalizuar vetëm me kapital të zakonshëm dhe nëse çdo person blen 10
përqind të aksionit, atëherë çdo investitor e ndan njëjtë rrezikun biznesor. Megjithatë,
supozohet se firma është kapitalizuar me 50 përqind borxh dhe 50 përqind kapital, me
pesë nga investitorët që vendosin kapitalin e tyre si borxh dhe pesë të tjerët vendosin
paratë e tyre si kapital. Në këtë rast, pesë investitorët, të cilët vendosën kapitalin duhet
të mbartin gjithë rrezikun biznesor, kështu që aksioni i zakonshëm do të jetë dyfish
më i rrezikshëm, ashtu siç është financuar firma vetëm me kapital. Andaj, përdorimi i
borxhit, ose levës financiare, koncentron rrezikun biznesor të firmës në aksionarët e
saj. Ky koncetrim i rrezikut biznesor ndodh sepse mbajtësit e borxhit, të cilët pranojnë
pagesa interesi fikse, mbartin asnjë nga rreziku biznesor” (Brigham dhe Houston,
2003, f. 604-605).
“Kostoja e falimentimit dhe teoritë e kostos së agjencisë sugjerojnë se rreziku
gjithashtu e përcakton strukturën e kapitalit të firmave” (Correa, Basso dhe
Nakamura, 2007, f. 4).
“Veç kësaj, kreditorët do të ndjehen më pak të sigurt rreth zgjerimit të huave të reja
tek firmat e rrezikshme dhe duke bërë këtë, do të ngarkojnë me kosto më të lartë
financiare. Parë nga këndvështrimi i teorisë së kompensimit, si pasojë e kësaj leva
duhet të jetë negativisht e lidhur me rrezikun. Teoria pecking order gjithashtu
parashikon lidhje negative në mes rrezikut dhe levës, si firmat me rezultate të
paqëndrueshme do të tentojnë të akumulojnë kapital në kohët e tepricës, për të
shmangur humbjen e mundësive investuese në kohët e mungesave” (Correa, Basso
dhe Nakamura, 2007, f. 4).
“Paqëndrueshmëria e të ardhurave të firmës është e rëndësishme, determinant invers i
levës së firmës. Ajo ndihmon të shpjegohen të dy variacionet ndër dhe brenda
industrisë në raportet e levës së firmës” (Bradley, Jarrell dhe Kim, 1984, f. 876).
Për llogaritjen e rrezikut përdoren ndryshore të përafërta të ndryshme. Disa prej tyre
janë si në vijim.
Titman dhe Wessels (1988, f. 6 dhe f. 12) ndryshoren e paqëndrueshmërisë e masin si
Devijimi standard i ndryshimit në përqindje të ardhurës operative. Pra,
operative ardhura E % .
Sipas Laurence Booth, Aivazian Varouj, Asli Demirguc-Kunt dhe Vojislav
Maksimovic (2001) rreziku biznesor matet si aktiveve i Kthimi .
Sipas Samuel Huang dhe Frank Song (2002) llogaritet si
tatimitdhe interesave përpara ardhura E .
Sipas Carlos Correa, Leonardo Basso dhe Wilson Nakamura (2007): 2
Aktive
tatimitdhe interesave përpara ardhura E
Aktive
tatimit dhe interesave përpara ardhura E
dhe
Aktive
tatimitdhe interesave përpara ardhura E .
Tabela 1.13 tregon disa nga studimet e bëra në vite të ndryshme dhe vende të
ndryshme për marrëdhënien në mes rrezikut dhe levës. Gjithashtu në këtë tabelë
tregohet mënyra e llogaritjes së rrezikut, marrëdhënia në mes rrezikut dhe levës dhe
jepet rëndësia statistike e determinantit të rrezikut.
46
Tabela 1.13. Ndryshorja e rrezikut
Autori Viti Llogaritja Shenja I
rëndësishëm,
2t
Huang dhe Song
(2002, f. 9 dhe f. 33)
2002 Devijimi standard
(E ardhura përpara
interesit dhe tatimit)
+
-
Po (me vlerë
kontabël të
detyrimeve
gjithsej)
Jo (me vlerë
tregu të
detyrimeve
gjithsej)
Correa, Basso dhe
Nakamura (2007, f.
5, 9 dhe 15)
2007 ((E ardhura përpara
interesit dhe tatimit
÷ Aktive) - Mesatare
(E ardhura përpara
interesit dhe tatimit
÷ Aktive))2;
Devijimi standard
(E ardhura përpara
interesit dhe tatimit
÷ Aktive)
+ Po
1.3.7. Industria e biznesit
Krahas shumë faktorëve të analizuar në drejtim të asaj nëse ndikojnë strukturën e
kapitalit, interesim i është kushtuar edhe faktorit të industrisë së biznesit. Dilema që
ngrihet është se a thua struktura e kapitalit të firmës është e ndryshme për degë të
ndryshme biznesore.
Tse dhe Rodgers (2010) kanë analizuar nivelet e levës te firmat e listuara kineze në
lidhje me diferencat e industrisë. Sipas autorëve në fjalë “mund të përfundohet pa
ekuivokë se leva është përgjithësisht jo e lartë në sektorin prodhues. Gjithashtu është
gjetur evidencë e vogël që sugjeron se diferencat në lidhje me industrinë janë jo-
ekuivokë lidhur me ndryshimin në kapacitetin e borxhit përgjatë sektorëve të
industrisë” (Tse dhe Rodgers, 2010, f. 13).
Arvin Ghosh dhe Francis Cai (2004) sipas rezultateve empirike (1983-2003) gjetën se
firmat do të përshtasinë strukturën e tyre të kapitalit drejt mesatares së industrisë, kur
ajo është poshtë mesatares. “Por, probabiliteti që firmat përshtasinë strukturën e
kapitalit drejt mesatares së industrisë është shumë i ulët kur ajo është poshtë
mesatares, që tregon se firmat janë indiferent në nivelin e borxhit për sa kohë që ajo
është poshtë mesatares së industrisë” (Ghosh dhe Cai, 2004, f. 67).
“Disa industri konsiderohen si tregues të lartë të levës, për shembull firmat komunale.
Në anën tjetër, firmat e teknologjisë së lartë kanë tregues të ulët të levës” (Saeed,
2007, f. 19)
Tabela 1.14 tregon studimin e bëra nga Correa, Basso dhe Nakamura (2007). Tabela
në fjalë tregon sipas të njëjtit studim, marrëdhënien në mes industrisë së biznesit dhe
levës dhe jepet rëndësia statistike e determinantit të industrisë së biznesit.
47
Titman dhe Wessels (1988, f. 5 dhe f. 12) bëjnë klasifikimin e industrisë, duke dhënë
kështu ndryshore artificiale (një) për firmat që prodhojnë makineri dhe pajisje dhe
zero përndryshe.
Tabela 1.14. Ndryshorja e industrisë së biznesit
Autori Viti Llogaritja Shenja I rëndësishëm,
2t
Correa, Basso
dhe Nakamura
(2007, f. 5, 9, 10
dhe 15)
2007 Ndryshore kualitative
(artificiale):
1-industria nxjerrëse,
2-industria e prodhimit,
3-sektori i tregtisë,
4-transport dhe komunikim,
0-të tjerë.
+
-
+
+
Jo relevant
1.3.8. Origjina e kapitalit
“Vlera kulturore e zotërimit mund potencialisht të efektuon vendimet e strukturës së
kapitalit të firmave, sepse ajo inkurajon marrjen kontroll të ambientit të një personi
dhe thekson suksesin individual. Investitorët e huaj nga një shtet me pikë të lartë në
vlerën e zotërimit dhe suksesin individual dhe mund të dëshirojnë të shmangin
humbjen e kontrollit, për shkak të borxhit dhe marrëveshjeve të tij kufizuese. Kështu
që ne presim lidhje negative në mes të nivelit të zotërimit në shtetin amë të
investitorëve të huaj dhe nivelit të levës së përdorur nga sipërmarrjet e tyre në Kinë.
Duke ditur që borxhi afatshkurtër është më kufizues sesa borxhi afatgjatë, ne presim
lidhja negative të jetë forcuar në rast të borxhit afatshkurtër. Vlera kulturore e
shmangies së pasigurisë është definuar si shkallë e shpërndarë e shoqërisë e
kërcënimit ose shqetësimit me situata të pasigurta ose panjohura dhe për pasojë një
mospëlqim për pasigurinë dhe preferencë për situatat e strukturuara mbi të jo të
strukturuara. Pasiguria e shoqëruar me financim të borxhit duhet të jetë më pak e
dëshirueshme për ato investitorë nga një kulturë e pasigurt-shmangur e lartë dhe
kështu ne presim lidhje negative në mes nivelit të shmangies së pasigurisë së shtetit
dhe levixhit në ambientin e IDH. Përfundimisht, ne presim influencat e vlerave
kulturore në vendimet e levës të varen në nivelin e pronësisë së huaj dhe nivelin e
zhvillimit institucionale rajonal. Veçanërisht, si rritet pronësia e huaj nga kontrolli
shumicë (më i madh se 50 përqind) në kontroll absolut (100 përqind), ne presim
influenca e vlerave kulturore të investitorëve të huaj të manifestohet vet më qartë”
(Griffin, Li, Yue dhe Zhao, 2008, f. 8-9).
Correa, Basso dhe Nakamura (2007) gjetën se “firmat e huaja janë më shumë në
borxh sesa firmat nacionale dhe se kompanitë e vendit me kontroll të votimit privat
janë më shumë në borxh sesa kompanitë me kapital publik” (Correa, Basso dhe
Nakamura, 2007, f. 14). Sipas autorëve në fjalë “firmat e huaja mund të gjejnë fonde
në zyrat e tyre qendrore me kosto më të favorshme sesa në tregun Brazilian dhe i
transferojnë ato në degët e tyre Braziliane. Firmat e vendit, në anën tjetër, mund të
jenë më shumë subjekt i normave të interesit dhe kushteve të tregut lokal” (Correa,
Basso dhe Nakamura, 2007, f. 14). Marrëdhënia në mes origjinës së kapitalit dhe
levës sipas studimit të Correa, Basso dhe Nakamura (2007) tregohet në tabelën 1.15.
Gjithashtu në këtë tabelë tregohet rëndësia statistike e determinantit të origjinës së
kapitalit.
48
Tabela 1.15. Ndryshorja e origjinës së kapitalit
Autori Viti Llogaritja Shenja I
rëndësishëm,
2t
Correa, Basso dhe
Nakamura (2007, f.
5, 9, 10 dhe 15)
2007 Ndryshore kualitative
(artificiale):
1-për vendor me
kontroll votimi
qeveritar
2-për vendor me
kontroll votimi privat
0-për kontrollin e huaj
- Relevant
1.3.9. Struktura pronësore
“Strukturat pronësore gjithashtu janë karakterizuar nga ndarja e të drejtave të votimit
nga të drejtat e flukseve të parasë, ku të drejtat e kontrollit (ose të drejtat e votimit) të
pronarëve më të mëdhenj shpesh ishin përgjithësisht më të mëdha sesa të drejtat
përkatëse të flukseve të parasë. Të drejtat më të lartë të votimit mund të shtojnë
probleme serioze të agjencisë dhe shpesh janë të shoqëruar me strukturat piramidë të
pronësisë dhe mbajtur kryq. Situatat e tilla janë shoqëruar me një besim të tepërt në
borxh, për shkak të aksionarëve të mëdhenj që nuk kanë qenë të gatshëm të dobësojnë
pronësinë e tyre.” (Driffield, Mahambare dhe Pal, 2006, f. 5).
“Ndonëse besohet se struktura pronësore të ketë impakt në strukturën e kapitalit,
duket se nuk ka parashikim të qartë rreth marrëdhënies në mes strukturës pronësore
dhe levës” (Huang dhe Song, 2002, f. 10). “Struktura e kapitalit dhe pronësia
gjithashtu mund të rezultojnë më vonë në jetën e firmës nga zgjedhja menaxheriale
(menaxherët mund të mos jenë në gjendje të rrisin fondet e reja po të mos zbatojnë
strukturën optimale të kapitalit) dhe forcat e tregut (nëse investitorët, të gjithë tjerat të
njëjta, do të mbajnë porflolio të diversifikuara, atëherë disa investitorë gjatë
horizonteve të gjata kohore do të zgjedhin të bëhen më pak të diversifikuar me qëllim
të kryejnë monitorimin e menaxherit në nivel të duhur dhe rritë vlerën e firmës). Një
çështje tjetër e rëndësishme që rritet është pyetja e stabilitetit afatshkurtër të strukturës
pronësore. Aksionet e shpërndara a ngelin të shpërndara? A janë blloqet stabël?”
(Mahrt-Smith, 2000, f. 15).
1.3.10. Mosha e firmës
Harris dhe Raviv mendojnë se “një histori më e gjatë e pagesës së borxhit të firmës
është një reputacion më i mirë për atë dhe kostoja e huamarrjes të saj është më e ulët”
(Harris dhe Raviv, 1991, f. 305).
Michael Pfaffermayr, Matthias Stockl dhe Hannes Winner (2008) në një studim për
405,000 firma nga 35 shtete Evropiane gjetën se raporti i borxhit të firmës rritet me
normën tatimore të korporatës. Modeli i tyre sugjeron se raporti i borxhit është
pozitivisht i lidhur me normën tatimore të korporatës dhe negativisht me moshën e
firmës. Autorët në fjalë “observuan se firmat e vjetra ekspozojnë raporte më të vogla
të borxhit sesa firmat e reja të tyre homologe” (Pfaffermayr, Stockl dhe Winner, 2008,
f. 1).
Sipas të dhënave të Pfaffermayr, Stockl dhe Winner (2008), ku mostra përfshin
541,483 firma prodhuese në 35 shtete dhe 126 industri është ndërtuar figura 1.1 dhe
49
figura 1.2. Figura 1.1 tregon raportet mesatare të borxhit dhe figura 1.2 tregon moshën
e firmës. Mosha e firmës është definuar si periudha kohore në mes vitit 2006 dhe
datës së themelimit të firmës. Raporti i borxhit gjithsej është definuar si shumë e
detyrimeve afatshkurta dhe jo-afatshkurta mbi aktivet gjithsej. “Siç pritej, firmat më
të reja janë observuar në ekonomitë e tranzicionit (për shembull, në Romani firma
mesatare është e vjetër rreth 8.7 vjet)” (Pfaffermayr, Stockl dhe Winner, 2008, f. 8).
Sipas figurës 1.1, Maqedonia gjendet poshtë mesatares, parë nga këndvështrimi i
raporteve mesatare të borxhit. Ndërsa, figura 1.2 tregon se Maqedonia është mbi
mesataren e moshës së firmës. Kjo do të thotë se në Maqedoni ka firma më të vjetra,
të cilat shfrytëzojnë më pak borxh sesa mesatarja e shteteve të analizuara.
Figura 1.1. Raportet mesatare të borxhit
Burimi: Sipas të dhënave nga Pfaffermayr, Stockl dhe Winner (2008, f. 9).
Figura 1.2. Mosha e firmës
Burimi: Sipas të dhënave nga Pfaffermayr, Stockl dhe Winner (2008, f. 9).
50
1.4. Leva
Aktivet e firmës mund të financohen me borxh, kapital ose miks i të dyjave. Kur
firma përdor borxh, themi që ajo është e leveruar. Pra, leva nënkupton që firma përdor
borxhin për të financuar aktivet e saj. Kurse në anën tjetër, “kapitali është strukturë
qeverisëse, në të cilën financierëve u janë dhënë të drejtat e kontrollit” (Hendrikse,
2003, f. 219). Niveli i levirixhit është i ndryshëm për firma të ndryshme, kohë të
ndryshme, vende të ndryshme, etj. “Në Francë në 1980, për shembull, huatë bankare
siguronin 71 përqind të financimit të jashtëm të kompanive, me ndarjen e ngelur në
mes aksioneve dhe obligacioneve të korporatës në raportin e përafërt 3 me 1. Borxhi
lehtë tejkaloi dy të tretat e vlerës së aktiveve dhe kulmoi te 72 përqind në 1982. Pastaj
financimi me kapital u bë më shumë atraktiv, mbasi bankat e mëdha ishin
nacionalizuar (bërja e huave bankare më pak atraktive do të thotë nga financimi) dhe
rregullat e tregut të aksionit ishin liberalizuar. Vëllimi i emetimeve të reja të aksionit
u rrit gjashtëfish në mes 1984 dhe 1990, duke arritur ekuivalent të $42 miliardë, dhe
rreth 30 përqind e financimit të firmave erdhi përmes aksioneve. Bankat u bënë blerës
të rëndësishëm të këtyre aksioneve, ashtu si edhe fondet e përbashkëta, shumica e të
cilave ishin filiale të bankës. Nga 1988, huamarrja bankare llogaritej për vetëm 53
përqind të financimit të firmave jofinanciare franceze dhe borxhi kishte rënë te 63
përqind i vlerës së aktiveve.
Japonia përjetoi ngjashëm, por më të fortë, u largua nga huatë bankare dhe drejt
kapitalit dhe burimeve tjera të financimit në vitet 1980. Në fillimin e dekadës, raporti
mesatar borxh-kapital në mesin e kryesorit, firmat që tregtojnë publikisht ishte 2.75
me 1, dhe 64 përqind të financimit të tyre të jashtëm ishte nga huatë bankare. Atëherë
firmat japoneze filluan të kërkojnë financim tjetërkund. Së pari ato rritën fondet në
tregjet ndërkombëtare të obligacionit, pastaj në lulëzimin e Bursës së Tokios dhe më
vonë ende përmes obligacioneve të konvertueshme (borxhi që mund të konvertohet në
aksion të zakonshëm) dhe obligacionet me urdhër (të drejtat për të blerë aksionin e
firmës me një çmim të paracaktuar) të bashkëngjitur. Nga 1990 raporti i përgjithshëm
borxh-kapital ishte gati 1 me 1, borxhi që sjell interes ishte vetëm rreth 75 përqind të
vlerës së kapitalit (ndërsa ai kishte qenë më shumë se dy herë vlera e kapitalit në
mesin e viteve 1970) dhe raporti i borxhit te aktivet ishte më pak se 30 përqind”
(Milgrom dhe Roberts, 1992, f. 489-490).
“Në Gjermani, huatë bankare sigurojnë mbi 90 përqind të financimit të jashtëm të
firmave. Ky fraksion ndryshoi relativisht pak në mes 1970 dhe 1990, pavarësisht nga
disa rritje në rëndësinë e kapitalit. Pjesërisht, kapitali i ri zëvendësoi obligacionet e
korporatës, të cilat kanë pushuar të jenë burimi i dukshëm i financimit. Megjithatë,
pak aksione të firmave gjermane janë tregtuar publikisht” (Milgrom dhe Roberts,
1992, f. 490).
Autorë të ndryshëm përdorin matje të ndryshme për levën. Sipas Titman dhe Wessels
leva llogaritet si Borxhi afatgjatë, afatshkurt dhe i konvertueshëm ÷ Vlera e tregut dhe
kontabël e kapitalit; Nivelet e borxhit ÷ Aktive gjithsej dhe vlera e tregut të kapitalit
plus vlera kontabël e borxhit dhe aksionit të preferuar (Titman dhe Wessels, 1988, f.
7). “Një matje tjetër e levës, mbulimi i interesit, i dhënë nga të ardhurat përpara
interesit dhe tatimit (EBIT) pjesëtuar me shpenzimin e interesit, mat aftësinë e firmës
që të paguan obligimin e saj të pagesës së interesit dhe ofron informacion të fuqisë
shërbyese të borxhit afatshkurtër të firmës” (Chen dhe Hammes, 2003, f. 17). Alves
dhe Martins (2010, f. 156) e masin strukturën financiare përmes ndryshores Borxh ÷
Vlerë e tregut.
51
“Raportet kontabël janë konceptualisht të ndryshëm nga raportet e tregut. Vlerat e
tregut janë përcaktuar nga shpresa në kohë. Vlerat kontabël janë përcaktuar nga
llogaritja për çfarë ka qenë veçse në vend. Me fjalë të tjera vlerat kontabël janë
përgjithësisht matje të së kaluarës” (Frank dhe Goyal, 2003, f. 12).
“Ne konsiderojmë pesë definime alternative të levës. Le të jetë DL = borxhi afatgjatë,
D = borxhi gjithsej, EM = vlera e tregut e kapitalit, EB = vlera kontabël e kapitalit,
OIBD = e ardhura operative përpara zhvlerësimit, INT = shpenzimet e interesit.
(Abonimet kohore janë implicite). Vlera gjithsej kontabël e aktiveve të një kompanie
është dhënë si TA = D + EB dhe (pothuaj) vlera e tregut të aktiveve të firmës janë
dhënë me MA = D + EM. Duke përdorur këtë simbol, borxhi gjithsej te aktivet është
dhënë me TDA = D/TA, borxhi afatgjatë te aktivet është dhënë me LDA = DL/TA,
borxhi gjithsej te vlera e tregut të aktiveve është TDM = D/MA, borxhi afatgjatë te
vlera e tregut të aktiveve është LDM = DL/MA, dhe raporti invers i mbulimit të
interesit është ICR = INT/OIBD” (Frank dhe Goyal, 2003, f. 12).
1.5. Karakteristikat dhe indikatorët e sistemit financiar në Maqedoni
Me qëllim të njohjes së funksionimit të dhënave të shfrytëzuara në këtë studim, në
këtë pjesë japim një pamje të përgjithshme dhe disa indikatorët të sistemit financiar në
Maqedoni. Të dhënat nuk janë krijuar në ambient të izoluar, andaj njohja e ambientit
në të cilën janë krijuar të njëjtat ndihmon në analizat dhe dhënien e rekomandimeve.
Tabela 1.16 tregon trendin e GDP-së në Maqedoni si norma të rritjes reale shprehur
në përqindje për periudhën 1993-2010. Siç tregojnë të dhënat, GDP-ja nga viti 1993
deri në vitin 2000 sa vin e rritet, duke u arritur kështu norma e rritjes reale në 4,5
përqind në vitin 2000. Në vitin 2001 kemi një ulje mjaft të theksuar, duke arritur
kështu norma e rritjes reale në -4,5 përqind, kur ndodh edhe konflikti i armatosur në
vend. Sërish trendi është përmirësues nga viti 2002 deri në vitin 2008, duke arritur
kështu edhe rritja më e madhe prej 6,1 përqind në vitin 2007. Por, sërish në vitin 2009
shënohet një ulje, duke arritur norma e rritjes reale në -0.9 përqind dhe në vitin 2010
në -0.7 përqind.
Tabela 1.16. GDP (normat e rritjes reale, në %)
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
-7,5 -1,8 -1,1 1,2 1,4 3,4 4,3 4,5 -4,5
Tabela 1.16 (vazhdon). GDP (normat e rritjes reale, në %)
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
0,9 2,8 4,6 4,4 5 6,1 5 -0.93 -0.7
4
Burimi: Web faqa e Bankës Popullore të RM-së, Marrë nga:
http://www.nbrm.mk/default-
en.asp?ItemID=89A26FA4B8AA8F4CA6CF243F984FF307 (Qasur më: 17 Qershor,
2011).
Tabela 1.17 tregon balancën buxhetore (balancën e fondeve të buxhetit qendror) si
përqindje të GDP-së për periudhën 1993-2010. Nga viti 1993 deri në vitin 1997
3 Shënim në web faqen e BPRM: “Të dhënat paraprake për vitin 2009, të dhënat e vlerësuara për vitin
2010 (SSO).” 4 Shënim në web faqen e BPRM: “Të dhënat paraprake për vitin 2009, të dhënat e vlerësuara për vitin
2010 (SSO).”
52
balanca buxhetore është ulur ndonëse si e tillë ka qenë negative. Në vitin 1999 dhe
2004 balanca buxhetore është zero.
Tabela 1.17. Balanca buxhetore (balanca e fondeve të buxhetit qendror, % të
GDP)
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
-13,4 -2,9 -1,2 -0,5 -0,4 -1,7 0 1,8 -7,2
Tabela 1.17 (vazhdon). Balanca buxhetore (balanca e fondeve të buxhetit
qendror, % të GDP)
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
-5,7 -1,1 0 0,2 -0,5 0,6 -0,9 -2,7 -2,5
Burimi: Web faqa e Bankës Popullore të RM-së, Marrë nga:
http://www.nbrm.mk/?ItemID=750FC531FC3D1B49B16440313562D400 (Qasur më:
7 Maj, 2011).
Të dhënat nga tabela 1.17 flasin se në vitin 1993 balanca buxhetore ka arritur -13.4
përqind dhe në vitin 2001, -7.2 përqind.
Tabela 1.18 tregon inflacionin e shprehur në përqindje. Tabela 1.18 tregon se
inflacioni nga periudha 1993 deri në vitin 2007 ka ndjekur një trend të uljes dhe
stabilizimit. Në vitin 2008 inflacioni arrin 8,3% dhe si i tillë është më i lartë në
periudhën 1996-2007.
Tabela 1.18. Inflacioni (mesatar, në bazën kumulative, në %)5
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
349,8 121,8 15,9 3 4,4 0,8 -1,1 5,8 5,5
Tabela 1.18 (vazhdon). Inflacioni (mesatar, në bazën kumulative, në %)
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
1,8 1,2 -0,4 0,5 3,2 2,3 8,3 -0,8 1,6
Burimi: Web faqa e Bankës Popullore të RM-së, Marrë nga:
http://www.nbrm.mk/?ItemID=750FC531FC3D1B49B16440313562D400 (Qasur më:
7 Maj, 2011).
Tabela 1.19 tregon huatë e dhëna nga sektori bankar tek sektori privat. Të dhënat
flasin për një laramani të normave vjetore, për shembull përderisa në disa vite
(periudha) janë shënuar norma më të larta si në vitin 1996, 1998, 2004-2008, në disa
vite tjera kemi rënie shumë të theksuara si 1999, 2001, 2002, 2009. Nga viti 2001 deri
në vitin 2008 vërehet një trend rritës i normës vjetore dhe pikërisht në vitin 2009
ndodh rënie e theksuar me përpjekje përmirësimi në vitin 2010.
5 Shënim në web faqen e BPRM: “Deri në vitin 1999 sipas çmimeve me pakicë dhe nga viti 2000 si
normë zyrtare e inflacionit vinë shpenzimet e jetës.”
53
Tabela 1.19. Huatë e bankave tek sektori privat (normat vjetore të ndryshimit në
%)6
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
29 7,6 21,6 2,3 16,1 1,1 3,2 19,7 25 21
Tabela 1.19 (vazhdon). Huatë e bankave tek sektori privat (normat vjetore të
ndryshimit në %)
2006 2007 2008 2009 2010
30,5 39,2 34,4 3,5 7,1
Burimi: Web faqa e Bankës Popullore të RM-së, Marrë nga:
http://www.nbrm.mk/?ItemID=750FC531FC3D1B49B16440313562D400 (Qasur më:
7 Maj, 2011).
Tabela 1.20 tregon normat e ponderuara të interesit të depozitimit shprehur në
përqindje. Nëse analizohen normat e interesit të depozitimit nga tabela 1.20 dhe
normave të interesit huadhënës nga tabela 1.21, konstatohen dallime të mëdha. Sipas
të dhënave të FMN-së për vitin 2002 (në Petkovski, 2004) Maqedonia radhitet e para
krahasuar me Shqipërinë, Bullgarinë, Çekinë, Hungarinë, Poloninë dhe Slloveninë në
aspekt të marzhave neto të kamatës. “Normat e larta të kamatës janë pasojë e më
shumë faktorëve të ndryshëm nga shpenzimet e larta për rezervime, përmes nivelit të
ulët të kreditimit dhe shkallës së lartë të pasigurisë deri te shpenzimet operative të
larta të bankave dhe dobësive të tyre në zgjedhjen dhe vëzhgimin e debitorëve”
(Petkovski, 2004, f. 293).
Tabela 1.20. Normat e ponderuara të interesit të depozitimit (mesatarja për
periudhën, në %, p.a.)7
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
483,8 118,5 22.0 11,7 13.0 12,5 11,5 11,2 9,9
Tabela 1.20 (vazhdon). Normat e ponderuara të interesit të depozitimit
(mesatarja për periudhën, në %, p.a.)
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
9,6 8.0 6,5 5,2 4,7 4,9 5,9 7,1 7.1
Burimi: Web faqa e Bankës Popullore të RM-së, Marrë nga:
http://www.nbrm.mk/default-
mk.asp?ItemID=750FC531FC3D1B49B16440313562D400 (Qasur më: 16 Qershor,
2011).
Nëse analizohen normat e interesit huadhënës, padyshim që vërehet një trend rënës
nga viti 1993 deri në vitin 2010. Ky trend rënës nuk është shoqëruar me rritje të
nivelit kreditues tek sektori privat. Për shembull, nga viti 1998 në vitin 1999 ulet
norma e interesit huadhënës për 2.4 përqind, kurse në anën tjetër huatë e bankave tek
sektori privat ulen për 89.35 përqind. Ose nga viti 2007 në vitin 2008 ulet norma e
6 Shënim në web faqen e BPRM: “Duke filluar nga Janari 2009, të dhënat janë në harmoni me
metodologjinë e re për përgatitjen e formave standarde të pasqyrave dhe bilanceve monetare dhe planit
të ri kontabël.” 7 Shënim në web faqen e BPRM: “Deri 2004 referohet te norma e interesit në depozitat tre mujore, dhe
nga 2005 lidhur te depozitat denarë për të gjithë maturitetet dhe sektorët, e cila përfshinë edhe depozitat
denar me klauzul valutore”.
54
interesit huadhënës për 4.9 përqind, kurse huatë e bankave tek sektori privat ulen për
12.2 përqind. Pra, për këto vite analize ulja e normës së interesit huadhënës jo që nuk
është shoqëruar me rritje të shkallës së kreditimit tek sektori privat, por përkundrazi
është shoqëruar me ulje të theksuar të shkallës së kreditimit tek sektori privat.
Tabela 1.21. Normat e ponderuara të interesit të huadhënies (mesatarja për
periudhën, në %, p.a.)8
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
676,3 151,7 47,8 23,2 21,6 21,0 20,5 18,9 19,4
Tabela 1.21 (vazhdon). Normat e ponderuara të interesit të huadhënies
(mesatarja për periudhën, në %, p.a.)
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
18,4 16,0 12,4 12,1 11,3 10,2 9,7 10,1 9.5
Burimi: Web faqa e Bankës Popullore të RM-së, Marrë nga:
http://www.nbrm.mk/default-
mk.asp?ItemID=750FC531FC3D1B49B16440313562D400 (Qasur më: 16 Qershor,
2011).
1.6. Bursa e Maqedonisë
Bursa e Maqedonisë filloi me punë në vitin 1995. Më 13 shtator 1995 bëhet
organizimi i parë i këmbimit të letrave me vlerë në Maqedoni9. 13 shtator 1995 është
data e themelimit të Bursës së Maqedonisë dhe data e tregtimit të parë është 28 Mars
199610
. “Bursa ishte themeluar si shoqëri aksionare, e cila punon në bazën jo-fitim
prurës, me një kapital themelues prej 1 milion marka gjermane. Në histori do ngel e
shënuar se Bursën e Maqedonisë sh.a. Shkup e themeluan 19 persona juridik, nga të
cilët 13 ishin banka, 3 shoqëri sigurimi dhe 3 kursimore. Këto 19 themelues të Bursës
u bënë anëtarët e parë të saj me të drejtë tregtimi në Bursë. I gjithë projekti i
themelimit të Bursës së Maqedonisë ishte realizuar me ndihmën teknike të British
Know-How Fund.”11
Në pjesën në vazhdim jepet një pamje e përgjithshme dhe specifike për disa nga
indikatorët dhe treguesit e Bursës së Maqedonisë, struktura e qarkullimit, etj; duke u
bazuar në të dhënat e fundit, respektivisht vitin 2009 dhe 2010.
Tabela 1.22 tregon se për periudhën Janar-Dhjetor 2009, përkatësisht 2010 qarkullimi
i aksioneve në Bursën e Maqedonisë ka qenë më i madh sesa obligacioneve. Në
periudhën Janar-Dhjetor 2009 qarkullimi i aksioneve është 2.794.489.319 denarë dhe
vetëm 1.304.416.395 denarë obligacione. Në periudhën Janar-Dhjetor 2010 qarkullimi
i aksioneve është 2.017.360.721 denarë dhe vetëm 1.252.178.889 denarë obligacione.
Kjo do të thotë se për periudhën Janar-Dhjetor nga viti 2009 në vitin 2010 qarkullimi i
aksioneve ulet për 27,81%, respektivisht 4% për obligacionet. Për periudhën Janar-
Dhjetor nga viti 2009 në vitin 2010 qarkullimi mesatar ditor ulet për 21,20%,
8 Shënim në web faqen e BPRM: “Deri 2004 lidhur te norma e interesit të huave denarë me maturitet
deri në një vjet dhe nga 2005 lidhur te huatë denarë të të gjithë maturiteteve dhe sektorëve, e cila
përfshinë edhe huatë denarë me klauzulë valutore”. 9 Sipas të dhënave nga web faqa e Bursës së Maqedonisë:
http://www.mse.org.mk/Page.aspx?ContentID=39 (Qasur më: 6 Qershor, 2011). 10
Sipas Macedonian Stock Exchange, 2007 – Year of Records, 13. 11
Marrë nga web faqa e Bursës së Maqedonisë: http://www.mse.org.mk/Page.aspx?ContentID=39
(Qasur më: 6 Qershor, 2011).
55
ndërkohë që ankandet publike rriten për 70,40%. Megjithatë, qarkullimi i
përgjithshëm Janar-Dhjetor nga viti 2009 në vitin 2010 ulet për 13,21%. Parë nga
këndvështrimi i kapitalizimit të tregut, aksionet shënojnë një rritje të lehtë për
periudhën Janar-Dhjetor nga viti 2009 në vitin 2010 për vetëm 0,41%. Në anën tjetër,
kapitalizimi i tregut të obligacioneve shënon një ulje të theksuar për 15,93%.
Megjithatë, në terma të përgjithshëm kapitalizimi i përgjithshëm i tregut për të njëjtën
periudhë krahasimi nga 2009 në 2010 shënon një ulje për 1,37%. Në vitin 2010 kemi
vetëm dy firma më pak që kotojnë në bursë krahasuar me vitin 2009.
Tabela 1.22. Indikatorët kryesor të bursës së Maqedonisë
Qarkullimi (denarë)
Janar-Dhjetor
2009
Janar-Dhjetor
2010
Ndryshimi
%
Tregtimi në BEST 4.098.905.714 3.269.539.610 ▼20,23
Aksione 2.794.489.319 2.017.360.721 ▼27,81
Obligacione 1.304.416.395 1.252.178.889 ▼4,00
Qarkullimi mesatar ditor
(denarë) 16.798.794 13.237.002 ▼21,20
Numri mesatar ditor i
transaksioneve 141 104 ▼26,16
Bllok transaksionet 2.609.499.924 2.532.650.767 ▼2,94
Ankandet publike 23.927.852 40.772.697 ▲70,40
Gjithsej 6.732.333.490 5.842.963.073 ▼13,21
Numri i transaksioneve
Tregtimi në BEST 34.396 25.697 ▼25,29
Bllok transaksionet 28 28 -
Ankandet publike 13 16 ▲23,08
Gjithsej 34.437 25.741 ▼25,25
Kapitalizimi i tregut (denarë)
Kapitalizimi i tregut të
aksioneve 122.080.076.689 122.577.939.865 ▲0,41
Aksionet e listuara 38.885.764.303 30.442.607.676 ▼21,71
JSC me obligime të veçanta
raportimi 83.194.312.386 92.135.332.189 ▲10,75
Kapitalizimi i tregut të
obligacioneve 14.883.330.348 12.511.677.891 ▼15,93
Gjithsej kapitalizimi i tregut 136.963.407.038 135.089.617.756 ▼1,37
MBI10 2.751,88 2.278,92 ▼17,19
MBID 3.035,98 2.458,58 ▼19,02
OMB 110,06 116,13 ▲5,52
Numri i kompanive të listuara 36 34 ▼5,56
Numri i ditëve të tregtimit 244 247 ▲1,23
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 1, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
56
Tabela 1.23 tregon strukturën e qarkullimit në kuadër të bursës së Maqedonisë për
periudhën Janar-Dhjetor 2010. Pjesën kryesore të qarkullimit e zënë tregu zyrtar me
2.710.766.059 denarë ose 46,39%, i ndjekur me bllok transaksionet prej
2.532.650.767 denarë ose 43,35%. Numri i transaksioneve të realizuara në tregun
zyrtar për periudhën Janar-Dhjetor 2010 është 19.164, përderisa në tregun e rregullt
6.533.
Tabela 1.23. Struktura e qarkullimit e bursës së Maqedonisë, Janar-Dhjetor
2010
Segmenti i tregut
Qarkullimi
(denarë)
Qarkullimi
(euro) %
Numri i
transaksioneve
Tregu zyrtar 2.710.766.059 44.060.951 46,39 19.164
Tregu i rregullt 558.773.551 9.084.416 9,56 6.533
Bllok transaksionet 2.532.650.767 41.173.428 43,35 28
Ankandet publike 40.772.697 662.603 0,70 16
Gjithsej 5.842.963.073 94.981.398 100,00 25.741
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 1, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Tabela 1.24 tregon top përfituesit dhe humbësit në bursën e Maqedonisë për vitin
2009 dhe 2010. Banka komerciale kryeson në listën e përfituesve, duke rritur çmimin
mesatar për 15,71% nga viti 2009 në vitin 2010. Në anën tjetër Kombinati i duhanit
kryeson në listën e humbësve me një ulje të çmimit mesatar 70,00% nga viti 2009 në
vitin 2010.
Tabela 1.24. Top përfituesit / Top humbësit, Bursa e Maqedonisë
Emetuesi
Çmimi mesatar
(denarë)
31.12.2009
Çmimi mesatar
(denarë)
31.12.2010
% e
ndryshimit
Top përfituesit
Komercijalna banka AD Skopje 2.800,00 3.239,93 ▲15,71
RZ Ekonomika AD Skopje 63,00 69,00 ▲9,52
Top humbësit
Tutunski kombinat AD Prilep 500,00 150,00 ▼70,00
EMO AD Ohrid 280,00 99,00 ▼64,64
Teteks AD Tetovo 900 00 450,00 ▼50,00
Makosped AD Skopje 370,65 200,00 ▼46,04
Beton AD Skopje 12.213,57 6.600,00 ▼45,96
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 2, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Tabela 1.25 tregon tregtimin me aksionet e kompanive në kuadër të MBI10 të bursës
së Maqedonisë për periudhën Janar-Dhjetor 2010. Për periudhën Janar-Dhjetor 2010
firma Replek arrin çmimin mesatar më të lartë prej 40.606,84 denarë, kurse çmimin
57
mesatar më të ulët firma Makstil prej 196,24 denarë. Për të njëjtën periudhë, vëllim
më të madh tregtimi me aksione ka firma Granit prej 269.912.
Tabela 1.25. Pasqyra e tregtimit me aksionet e kompanive MBI10, Bursa e
Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010
Emetuesi
Max
(denarë)
Min
(denarë)
Çmimi
mesatar
(denarë) Volumi
Alkaloid AD Skopje 5.100,00 3.299,00 4.157,26 72.709
Beton AD Skopje 12.800,00 6.300,00 8.488,29 1.360
Granit AD Skopje 850,00 456,00 649,38 269.912
ZK Pelagonija AD Bitola 3.400,00 1.900,00 2.415,14 7.631
Komercijalna banka AD Skopje 3.440,00 2.700,00 3.094,64 223.467
Makpetrol AD Skopje 39.000,00 21.000,00 28.349,39 3.557
Makstil AD Skopje 270,00 150,00 196,24 219.480
Replek AD Skopje 48.000,00 35.500,00 40.606,84 693
Stopanska banka AD Bitola 3.700,00 2.400,00 2.793,46 24.358
Toplifikacija AD Skopje 5.180,00 3.050,00 3.890,80 25.310
Gjithsej 848.477
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 3, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Tabela 1.25 gjithashtu tregon se firma Alkaloid për periudhën Janar-Dhjetor 2010 ka
realizuar 3.437 transaksione. Banka komerciale edhe pse ka numër më të ulët të
transaksioneve se Alkaloid (2.501 kundrejt 3.437 transaksione) ka realizuar
691.506.608 denarë qarkullim dhe një kapitalizim tregu prej 6.525.436.095 denarë.
58
Tabela 1.25 (vazhdon). Pasqyra e tregtimit me aksionet e kompanive MBI10,
Bursa e Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010
Emetuesi
Qarkullimi
(denarë)
Qarkullimi
(euro)
Numri i
transaksioneve
Kapitalizimi i
tregut (denarë)
Alkaloid AD
Skopje 304.542.361 4.950.497 3.437 5.600.784.094
Beton AD
Skopje 11.716.876 190.465 263 360.109.200
Granit AD
Skopje 172.643.443 2.806.146 2.583 1.627.829.810
ZK Pelagonija
AD Bitola 17.184.054 279.175 275 564.388.956
Komercijalna
banka AD
Skopje 691.506.608 11.233.339 2.501 6.525.436.095
Makpetrol AD
Skopje 100.604.296 1.635.372 1.243 2.678.437.292
Makstil AD
Skopje 43.255.828 703.092 1.082 2.412.785.595
Replek AD
Skopje 27.478.943 446.608 203 972.000.000
Stopanska banka
AD Bitola 70.707.997 1.150.159 842 1.105.308.004
Toplifikacija AD
Skopje 95.071.307 1.545.121 1.273 1.483.330.500
Gjithsej 1.534.711.713 24.939.973 13.702 23.330.409.546
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 3, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Tabela 1.26 tregon raportet e kompanive të listuara për MBI10 të bursës së
Maqedonisë për periudhën Janar-Dhjetor 2010. Siç tregon tabela në fjalë, firma
Makstil edhe pse ka rendiment të dividendit 0%, ka raportin më të lartë të Ç/E prej
1492,14. Raport më të ulët Ç/E ka firma Granit prej 5,01.
59
Tabela 1.26. Raportet e kompanive të listuara MBI10, Bursa e Maqedonisë,
Janar-Dhjetor 2010
Emetuesi
Raporti
Ç/E [1]
Rendimenti
i dividendit
[2]
Çmimi
mesatar
31.12.2009
Çmimi
mesatar
31.12.2010
% e
ndryshimit
Alkaloid AD
Skopje 10,03 3,86% 4740,70 3912,93 -17,46
Beton AD Skopje 19,33 0,00% 12213,57 6600,00 -45,96
Granit AD Skopje 5,01 3,77% 744,12 530,00 -28,77
ZK Pelagonija AD
Bitola / 0,00% 3400,00 2078,00 -38,88
Komercijalna
banka AD Skopje 6,07 5,25% 2800,00 3239,93 15,71
Makpetrol AD
Skopje / 0,00% 37000,00 23833,33 -35,59
Makstil AD
Skopje 1492,14 0,00% 205,33 165,00 -19,64
Replek AD Skopje 6,67 8,20% 44500,00 37500,00 -15,73
Stopanska banka
AD Bitola 13,41 6,35% 3649,40 2835,73 -22,30
Toplifikacija AD
Skopje 53,67 1,01% 4700,00 3296,29 -29,87
[1] Çmimi i aksionit në ditën e fundit të tregtimit në muajin aktual/Të ardhurat për
aksion
[2] Raportet janë llogaritur duke përdorur të dhënat nga raportet e fundit financiare të
audituara dhe dividendi i fundit i paguar.
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 3, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Siç tregon tabela 1.27 për periudhën Janar-Dhjetor 2010, firma të ndryshme kanë
numër të ndryshëm të aksioneve të tregtuara. Numër më të madh të aksioneve të
tregtuara ka firma Granit prej 269.912, e ndjekur nga Banka komercial prej 223.467.
Tabela 1.27. Kompanitë e listuara, Bursa e Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010
Emetuesi Vlera nominale
Numri i
aksioneve
të emetuara
Numri i
aksioneve
të
tregtuara
I lartë
Alkaloid Skopje 25,56 EUR 1.431.353 72.709 5.100,00
Beton Skopje 255,65 EUR 54.562 1.360 12.800,00
EMO Ohrid 30,68 EUR 614.926 4.301 300,00
Fersped Skopje 37400,00 MKD 18.113 266 69.000,00
Granit Skopje 5,00 EUR 3.071.377 269.912 850,00
Internesenal Hotels AD
Skopje 1,00 EUR 530.554 0
Komercijalna banka 1000,00 MKD 2.014.067 223.467 3.440,00
60
Skopje
Komuna Skopje 25,56 EUR 279.000 7.902 500,00
Lotarija na Makedonija
Skopje 51,03 EUR 161.540 1.395 500,00
Makoteks Skopje 35,90 EUR 94.063 119 50,00
Makosped Skopje 1000,00 MKD 788.424 8.920 371,00
Hoteli Metropol Ohrid 5,00 EUR 1.035.000 10.246 300,00
Makpetrol Skopje 511,29 EUR 112.382 3.557 39.000,00
Makedonijaturist Skopje 25,56 EUR 452.247 12.992 3.250,00
Ohridska banka Ohrid 2650,00 MKD 438.586 8.949 2.400,00
OHIS Skopje 51,12 EUR 1.854.141 3.090 170,00
Replek Skopje 562,42 EUR 25.920 693 48.000,00
RZ Ekonomika Skopje 10,00 DEM 535.245 1.186 100,00
RZ Institut Skopje 10,00 DEM 113.394 579 600,00
RZ Inter-Transsped
Skopje 5,11 EUR 585.399 1.972 75,00
RZ Uslugi Skopje 5,11 EUR 1.571.668 38.727 428,00
Stopanska banka Bitola 3000,00 MKD 389.779 24.358 3.700,00
Stopanska Banka Bitola-
prioritetni 3000,00 MKD 1.198 138 2.500,00
Skopski Pazar Skopje 51,13 EUR 70.937 1.170 12.000,00
Skopski pazar Skopje -
proritetni 51,13 EUR 14.629 0
Makstil Skopje 5,11 EUR 14.622.943 219.480 270,00
Tehnometal Vardar
Skopje 51,13 EUR 80.186 982 1.100,00
Teteks Tetovo 50,4 EUR 456.787 1.945 800,00
Tutunski kombinat Prilep 51,13 EUR 1.844.445 407 550,00
Vinarska vizba Tikves
Skopje 51,13 EUR 270.450 1.138 3.000,00
Toplifikacija Skopje 51,13 EUR 450.000 25.310 5.180,00
TTK Banka AD Skopje 1000,00 MKD 907.888 27.935 850,00
Vitaminka Prilep 51,76 EUR 78.250 492 7.709,00
Zito Luks Skopje 35,79 EUR 819.234 5.776 242,00
Zito luks Skopje -
prioritetni 35,79 EUR 6.303 50 560,00
ZK Pelagonija Bitola 52,69 EUR 271.602 7.631 3.400,00
Zito Vardar Veles 51,13 EUR 73.037 505 2.350,00
Gjithsej
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 5, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
61
Siç tregon tabela 1.27 megjithëse ekzistojnë më shumë firma të listuara në bursë, disa
firma kryesojnë në kapitalizimin e tregut duke zënë pjesën më të madhe, si Banka
komerciale, Alkaloid, Granit, etj. Përderisa shumë firma të tjera kapin përqindje të
vogël në kuadër të kapitalizimit të përgjithshëm të tregut.
Tabela 1.27 (vazhdon). Kompanitë e listuara, Bursa e Maqedonisë, Janar-
Dhjetor 2010
Emetuesi I ulët Çmimi
mesatar Vlera (denarë) %
Kapitalizimi i
tregut (denarë)
Alkaloid Skopje 3.299,00 4.157,26 304.542.361 18,37 5.600.784.094
Beton Skopje 6.300,00 8.488,29 11.716.876 0,71 360.109.200
EMO Ohrid 99,00 159,05 696.891 0,04 60.877.674
Fersped Skopje 40.000,00 51.060,86 13.316.841 0,80 746.255.600
Granit Skopje 456,00 649,38 172.643.443 10,42 1.627.829.810
Internesenal
Hotels AD
Skopje 381,00 0 0,00 202.141.074
Komercijalna
banka Skopje 2.700,00 3.094,64 691.506.608 41,72 6.525.436.095
Komuna Skopje 340,00 372,13 2.873.331 0,17 100.161.000
Lotarija na
Makedonija
Skopje 386,00 426,88 598.603 0,04 62.354.440
Makoteks Skopje 50,00 50,00 5.950 0,00 4.703.150
Makosped
Skopje 200,00 284,84 2.403.003 0,14 157.684.800
Hoteli Metropol
Ohrid 200,00 214,53 2.464.088 0,15 207.000.000
Makpetrol
Skopje 21.000,00 28.349,39 100.604.296 6,07 2.678.437.292
Makedonijaturist
Skopje 2.351,00 2.651,02 32.986.477 1,99 1.144.184.910
Ohridska banka
Ohrid 1.411,00 1.983,19 17.138.024 1,03 811.384.100
OHIS Skopje 100,00 136,77 381.686 0,02 213.226.215
Replek Skopje 35.500,00 40.606,84 27.478.943 1,66 972.000.000
RZ Ekonomika
Skopje 50,00 66,32 83.436 0,01 36.931.905
RZ Institut
Skopje 350,00 418,83 277.399 0,02 45.357.600
RZ Inter-
Transsped
Skopje 50,00 59,31 119.159 0,01 29.269.950
RZ Uslugi
Skopje 213,00 279,29 12.312.388 0,74 377.200.320
Stopanska banka
Bitola 2.400,00 2.793,46 70.707.997 4,27 1.105.308.004
Stopanska Banka
Bitola-prioritetni 2.500,00 2.500,00 345.000 0,02 2.995.000
62
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 5, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Duke shfrytëzuar të dhënat e tabelës 1.27 (sipas buletinit vjetor statistikor të Bursës së
Maqedonisë, 2011) ndërtohet figura 1.3.
Skopski Pazar
Skopje 6.501,00 8.411,42 9.298.963 0,56 461.445.185
Skopski pazar
Skopje -
proritetni 13.101,00 0 0,00 191.654.529
Makstil Skopje 150,00 196,24 43.255.828 2,61 2.412.785.595
Tehnometal
Vardar Skopje 1.000,00 1.082,95 1.036.388 0,06 80.186.000
Teteks Tetovo 402,00 602,21 1.108.616 0,07 205.554.150
Tutunski
kombinat Prilep 150,00 451,91 117.350 0,01 276.666.750
Vinarska vizba
Tikves Skopje 1.500,00 2.056,32 2.546.182 0,15 473.287.500
Toplifikacija
Skopje 3.050,00 3.890,80 95.071.307 5,74 1.483.330.500
TTK Banka AD
Skopje 600,00 710,24 17.795.630 1,07 591.035.088
Vitaminka Prilep 3.900,00 6.352,04 2.679.705 0,16 367.775.000
Zito Luks Skopje 165,00 187,96 1.196.352 0,07 135.173.610
Zito luks Skopje
- prioritetni 560,00 560,00 28.000 0,00 3.529.680
ZK Pelagonija
Bitola 1.900,00 2.415,14 17.184.054 1,04 564.388.956
Zito Vardar
Veles 1.700,00 1.937,55 1.077.303 0,06 124.162.900
Gjithsej 1.657.598.478 100,00 30.442.607.676
63
Figura 1.3. Kompanitë e listuara të Bursës së Maqedonisë për periudhën Janar-
Dhjetor 2010
Tabela 1.28 tregon strukturën e investitorëve në qarkullimin e përgjithshëm të bursës
së Maqedonisë për periudhën Janar-Dhjetor 2010. Ndarja është bërë si vijon:
- Investitorët privat të huaj blerës,
- Investitorët ligjor të huaj blerës,
- Investitorët privat të vendit blerës,
- Investitorët ligjor të vendit blerës,
- Investitorët privat të huaj shitës,
- Investitorët ligjor të huaj shitës,
- Investitorët privat të vendit shitës, dhe
- Investitorët ligjor të vendit shitës.
Të dhënat nga tabela 1.28 flasin për një trend rritës të pjesëmarrjes së investitorëve
privat dhe ligjor të huaj blerës në qarkullimin e përgjithshëm gjatë periudhës Janar-
Maj 2010. Në anën tjetër, pjesëmarrja e investitorëve privat dhe ligjor të vendit blerës
në qarkullimin e përgjithshëm gjatë periudhës Janar-Maj 2010 shënon një trend rënës.
Kurse për të njëjtën periudhë, pjesëmarrja e investitorëve privat dhe ligjor, të huaj dhe
të vendit shitës është e ndryshme. Megjithatë, për periudhën Janar-Maj 2010,
investitorët e vendit zënë përqindjen kryesore në qarkullimin e përgjithshëm të bursës.
64
Tabela 1.28. Investitorët e vendit dhe të huaj në qarkullimin gjithsej, Bursa e
Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010
I II III IV V
Investitorët privat të huaj blerës 7,29% 14,43% 12,12% 6,00% 4,23%
Investitorët ligjor të huaj blerës 4,56% 4,99% 16,20% 23,60% 37,33%
Gjithsej 11,85% 19,42% 28,32% 29,60% 41,56%
Investitorët privat të vendit blerës 47,06% 54,41% 42,84% 26,23% 27,53%
Investitorët ligjor të vendit blerës 41,09% 26,17% 28,84% 44,17% 30,92%
Gjithsej 88,15% 80,58% 71,68% 70,40% 58,44%
Investitorët privat të huaj shitës 4,89% 14,11% 14,30% 5,83% 4,34%
Investitorët ligjor të huaj shitës 17,49% 20,98% 8,62% 15,52% 24,63%
Gjithsej 22,38% 35,09% 22,92% 21,35% 28,97%
Investitorët privat të vendit shitës 43,50% 48,80% 52,06% 57,41% 53,42%
Investitorët ligjor të vendit shitës 34,12% 16,11% 25,02% 21,24% 17,61%
Gjithsej 77,62% 64,91% 77,08% 78,65% 71,03%
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 5, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Ashtu si për periudhën Janar-Maj 2010 ashtu edhe për periudhën Qershor-Dhjetor
2010, investitorët e vendit zënë përqindjen kryesore në qarkullimin e përgjithshëm të
bursës. Përjashtim në këtë rast bënë muaji tetor, 2010, ku investitorët privat dhe ligjor
të huaj shitës marrin pjesë me 57,23% kundrejt investitorëve privat dhe ligjor të vendit
shitës me 42,77% në qarkullimin e përgjithshëm.
Tabela 1.28 (vazhdon). Investitorët e vendit dhe të huaj në qarkullimin gjithsej,
Bursa e Maqedonisë, Janar-Dhjetor 2010
VI VII VIII IX X XI XII
Investitorët
privat të huaj
blerës 6,94% 5,23% 8,73% 5,91% 7,32% 6,42% 2,94%
Investitorët ligjor
të huaj blerës 7,96% 14,85% 2,29% 19,85% 35,37% 13,34% 9,09%
Gjithsej 14,90% 20,08% 11,02% 25,76% 42,69% 19,76% 12,03%
Investitorët
privat të vendit
blerës 46,65% 38,95% 47,94% 32,07% 30,61% 32,44% 13,79%
Investitorët ligjor
të vendit blerës 38,45% 40,97% 41,04% 42,17% 26,70% 47,80% 74,18%
Gjithsej 85,10% 79,92% 88,98% 74,24% 57,31% 80,24% 87,97%
Investitorët
privat të huaj
shitës 10,71% 6,80% 13,63% 9,24% 8,50% 6,38% 3,07%
Investitorët ligjor
të huaj shitës 5,47% 12,60% 6,85% 30,62% 48,73% 17,22% 23,96%
Gjithsej 16,18% 19,40% 20,48% 39,86% 57,23% 23,60% 27,03%
65
Investitorët
privat të vendit
shitës 67,74% 54,11% 63,45% 45,07% 35,78% 34,30% 20,45%
Investitorët ligjor
të vendit shitës 16,08% 26,49% 16,07% 15,07% 6,99% 42,10% 52,72%
Gjithsej 83,82% 80,60% 79,52% 60,14% 42,77% 76,40% 73,17%
Burimi: Macedonian Stock Exchange, Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177, f. 5, Marrë nga:
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101230.
pdf (Qasur më: 11 Prill, 2011).
Duke shfrytëzuar të dhënat e tabelës 1.28 (sipas buletinit vjetor statistikor të Bursës së
Maqedonisë, 2011) ndërtohet figura 1.4 dhe 1.5.
Figura 1.4. Investitorët privat dhe ligjor blerës të vendit dhe të huaj në
qarkullimin gjithsej të Bursës së Maqedonisë për periudhën Janar-Dhjetor 2010
Figura 1.5. Investitorët privat dhe ligjor shitës të vendit dhe të huaj në
qarkullimin gjithsej të Bursës së Maqedonisë për periudhën Janar-Dhjetor 2010
66
1.7. Struktura e kapitalit dhe disa aspekte teorike
“Teoria e kapitalit duhet të shpjegon pse të mirat kapitale janë prodhuar në rrugën në
të cilën janë prodhuar. Mënyra e tyre e përdorimit varet nga mostra plotësuese e
përdorimit të resurseve reflektuar në planet e ndryshme të prodhimit, mostër e cila
ndryshon me sukseset dhe dështimet e këtyre planeve. Prandaj, teoria e kapitalit duhet
të lidhet me vetveten me rrugën në të cilën ndërmarrjet bëjnë kombinimet e resurseve
heterogjene të kapitalit në planet e tyre dhe rrugën në të cilën ato rigrupojnë ato kur
ato rishikojnë këto plane. Teoria, e cila injoron rigrupimin e tillë injoron një aspekt
shumë të rëndësishëm të realitetit: ndryshimin e mostrës së përdorimit të resursit, e
cila divergjon nga rezultatet aktuale të sprovuar nga ajo se çfarë është pritur të jenë,
imponuar në ndërmarrjet. Kështu që te planifikimi i ndërmarrjes resurset e saja të
kapitalit në radhë të parë janë dhënë në hetorogjinitetin e tyre, si ndërtesa, makineri,
mjete, etj. mund të duket i kapshëm për lexuesin. Për fat të keq ky fakt është te
varianca me trendin kryesor të teorisë tradicionale të kapitalit, e cila trajton kapitalin
si vlerë e gjerë homogjene e shprehur në terma të parasë. Pa dyshim ky nocion i
kapitalit korrespondon në shumë drejtime te koncepti i kapitalit aktualisht i përdorur
në jetën biznesore, veçanërisht në aspektet e saja kontabël dhe financiar” (Lachmann,
1978, f. 35-36).
“Çdo instrument financiar specifikon të drejta të sigurta kontrolli dhe të drejta të
ardhurës. Borxhi është karakterizuar nga rregullat rigide të kontratës, si pagesat e
interesit në intervale fikse kohe, testet e likuiditetit dhe kërkesat e kthimit në fund të
afatit” (Hendrikse, 2003, f. 219).
Megjithatë, “asnjë teori e vetme e strukturës së kapitalit është në gjendje të shpjegon
të gjithë mostrat e serive kohore dhe të kryqëzuara që janë dokumentuar. Rëndësia
relative e këtyre shpjegimeve ka ndryshuar në studime të ndryshme. Përgjithësisht,
teoria pecking order ka shijuar një periudhë epërsi në vitet 1990, por kohëve të fundit
ka ra në kohë të vështirë” (Huang dhe Ritter, 2009, f. 238).
MM (1958) në studimin e tyre nën disa supozime treguan se vlera e firmës është e
pavarur nga struktura e kapitalit. Në mesin e këtyre supozimeve qëndronte edhe
supozimi se nuk ka tatime në të ardhur.
“Kritikat e supozimeve në modelin M & M 1958
(a) Inefiçensat e tregut pengojnë procesin e arbitrazhit
(b) Huamarrja personale nuk është zëvendësues perfekt për huamarrjen e
korporatës
(c) Kostoja e kapitalit bie në levën ekstrem
(d) Modeli injoron taksimin” (CIMA, 2000, f. 307).
“Në rastin MM pa tatim, kostoja e borxhit dhe kostoja e plotë e kapitalit janë
konstante pavarësisht të gjendjes së levës financiare të firmës, matur si raporti borxh-
kapitali i firmës, B/E. Duke rritur firma nivelin e saj relativ të borxhit, ke rritet,
reflekton kërkesë më të lartë kthimi të aksionarëve për shkak të rrezikut të rritur të
imponuar nga borxhi shtesë. Kostoja e rritur e financimit kapital saktësisht
kompenson përfitimin e kostos më të ulët të borxhit, kd, kështu që kostoja e plotë e
kapitalit nuk ndryshon me ndryshimet në strukturën e kapitalit” (Moyer, McGuigan
dhe Kretlow, 2006, f. 448). Figura 1.6 tregon koston e ponderuar të kapitalit për rastin
MM pa tatime. “Meqenëse vlera e tregut të firmës është llogaritur duke aktualizuar të
ardhurën operative të ardhshme të pritur me koston e ponderuar (margjinale) të
kapitalit, ka, vlera e tregut të firmës është e pavarur nga struktura e kapitalit” (Moyer,
McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 448).
67
Figura 1.6. Kostoja e ponderuar e kapitalit: Miller dhe Modigliani (pa tatime)
Burimi: Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 449.
Vlera e tregut të firmës së leveruar = Vlera e tregut të firmës jo të leveruar + Vlera
aktuale e kursimit tatimor (Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 452). Sipas këtij
ekuacioni rrjedh se vlera e firmës rritet linearisht ashtu si rritet borxhi në strukturën e
kapitalit. Figura 1.7 tregon vlerën e tregut të firmës si funksion i strukturës së
kapitalit. “Ky rezultat implikon se firma duhet të rrit nivelin e saj të borxhit, në pikën
në të cilën struktura e kapitalit përmban plotësisht borxh. Me fjalë të tjera, vlera e
tregut të firmës maksimizohet dhe arrihet struktura e saj optimale e kapitalit, kur
struktura e kapitalit është krejt borxh” (Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 452).
Në rastin pa tatim, kostoja e
ponderuar e kapitalit nuk
është funksion i strukturës së
kapitalit
Kostoja e
kapitalit
(%)
0
kd
ka
ke
Leva financiare
68
Figura 1.7. Vlera e tregut të firmës si funksion i strukturës së kapitalit (me tatim
në fitim të korporatës)
Burimi: Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 453.
Figura 1.8. Kostoja e kapitalit si funksion i strukturës së kapitalit (me tatim në
fitim të korporatës)
Burimi: Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 453.
Kostoja e ponderuar e
kapitalit bie duke u rritur
propocioni i borxhit në
strukturën e kapitalit
Kostoja e kapitalit
(%)
0
ki = kd (I – T)
ka
ke
Leva financiare
Vlera e
tregut të
firmës
($)
0
Vlera e tregut të firmës jo të leveruar
Shuma e borxhit ($)
Vlera e tregut të
firmës së leveruar
Lirimi tatimor i interesit rritë
vlerën e firmës së leveruar
Vlera aktuale e
kursimit tatimor
69
Marrja parasysh e impaktit të tatimeve, kostove të falimentimit dhe kostove të
agjencisë tregon se vlera e tregut të firmës së leveruar mund të tregohet sipas
ekuacionit vijues (Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 455):
Vlera e tregut të firmës së leveruar = (Vlera e tregut të firmës jo të leveruar) + (Vlera
aktuale e kursimit tatimor) – (Vlera aktuale e kostove të rrezikut financiar) – (Vlera
aktuale e kostove të agjencisë).
Figura 1.9 tregon gjetjen e strukturës optimale të kapitalit nën kushtet kur ekziston
tatim në fitim të korporatës, kostot e rrezikut financiar dhe kostot e agjencisë. Siç
tregon figura 1.9 “vlera aktuale e kostove të pritura të rrezikut financiar dhe kostove
të agjencisë së shoqëruar me financimin me borxh kompensojnë vlerën aktuale të
kursimit tatimor që rrjedhin nga borxhi – rezulton në shumë optimale të borxhit
(maksimizim të vlerës), B*, dhe një strukturë optimale të kapitalit, B*/E*” (Moyer,
McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 455).
Figura 1.9. Vlera e firmës si funksion i strukturës së kapitalit (me tatim në fitim
të korporatës, kostot e rrezikut financiar dhe kostot e agjencisë)
Burimi: Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 456.
Figura 1.10 tregon marrëdhënien në mes strukturës optimale të kapitalit (me tatime,
kostove të rrezikut financiar dhe kostove të agjencisë), vlerës së tregut të firmës dhe
kostos së saj të ponderuar të kapitalit. Siç tregon figura 1.10, kur gjendet struktura
optimale e kapitalit e treguar si B*/E*, kostoja e ponderuar e kapitalit është
minimizuar dhe vlera e tregut të firmës është maksimizuar.
Vlera e
tregut të
firmës
($)
0
Vlera e tregut të
firmës jo të
leveruar
B*/E*
Leva financiare (Raporti borxh-kapital)
Vlera e tregut të
firmës së leveruar
me tatime
Vlera e tregut të firmës së leveruar
me tatime, rrezikut finanicar dhe
kostove të agjencisë
Vlera
aktuale e
rrezikut
financiar
dhe kostove
të agjencisë Shuma optimale
e borxhit, B*
Vlera
aktuale e kursimit
tatimor
70
Figura 1.10. Marrëdhënia në mes strukturës optimale të kapitalit, vlerës së
tregut të firmës dhe kostos së saj të ponderuar të kapitalit
Burimi: Moyer, McGuigan dhe Kretlow, 2006, f. 459.
“Situatë më e zakonshme ku firmat kërkojnë financim afatgjatë që aspirojnë për
projekte kapitale me periudhë të rëndësishme të kthimit. Kompanitë, të cilat kërkojnë
të zëvendësojnë impiantin dhe pajisjen ekzistuese ose dëshirojnë të blejnë të reja, do
të kërkojnë financim afatgjatë. Nën këto rrethana fondet afatshkurtra do të jenë të
papërshtatshme meqenëse kthimet nuk pranohen mjaftueshëm herët për të ri-paguar
huatë” (CAT, 2000, f. 91).
Kostoja e ponderuar e
kapitalit
(%)
0
Leva financiare
(B/E)
B*/E*
(Struktura optimale
e kapitalit)
ka (min)
…ku kostoja e
ponderuar e
kapitalit është
mimimizuar.
Vlera e
tregut të
firmës
($)
0
Leva financiare
(B/E)
B*/E*
(Struktura optimale
e kapitalit)
VT (max)
Vlera e firmës
është
maksimizuar…
71
Sipas ACCA (2001) implikimet e analizës së Millerit janë si vijojnë:
“(a) Ka një nivel ekuilibri të borxhit për ekonominë e gjithëmbarshme, që varet në
normën e tatimit të korporatës, normën e tatimit personal në të ardhurat borxh dhe
kapital dhe shumën e fondeve gjendje te investitorët në çdo kategori tatimore.
(b) Për firmë individuale të gjithë strukturat e kapitalit janë optimale. Imagjinoni
gjendjen e një firme që emeton kapital të ri, në një kohë kur ky ekuilibër i
përgjithshëm është arritur. Përparësia e vetme e emetimit të borxhit është kursimi
tatimor i korporatës në borxh dhe kjo do të jetë vetëm atraktive në qoftë se mund të
emetohet te tatimpaguesit me normë të ulët. Për fat të keq tatimpaguesit me normë të
ulët mund të kenë qenë të bindur të mbajnë borxhin shumë kohë më parë. Investitorët
e vetëm potencial të borxhit që mbesin do të jenë ato në kategoritë e larta tatimore dhe
të bindin këto për të ndryshuar ‘kompensimin’ në rrugën e normave të rritura të
interesit do të anulojnë ekzaktësisht përfitimin e kursimit tatimor. Prandaj, ajo bëhet
çështje indiference te firmat nëse ato emetojnë borxh ose kapital dhe si pasojë të
gjithë strukturat e kapitalit janë optimale.
(c) Analiza e Millerit gjithashtu shpjegon raportet relativisht stabël të borxhit të
sprovuar në MB dhe SHBA pavarësisht ndryshimeve të rëndësishëm në normat
tatimore të korporatës. Zgjidhja gjendet në faktin se meqenëse normat tatimore të
korporatës kanë ndryshuar aq sa normat tatimore personale. Ndërsa përfitimet e levës
kanë ndryshuar si pasojë e kostove dhe niveli ekuilibër i borxhit ka ngel kryesisht i
pandryshuar.
(d) Vëreni gjithashtu se analiza e Millerit nuk shtrihet në normën tatimore në të
ardhurën kapitale zero. Për sa kohë që normat tatimore personale në të ardhurën borxh
janë rëndësishëm më të larta sesa këto në të ardhurën kapitale dhe ky diferencim
peshon përfitimin e kursimit tatimor të korporatës, në disa pika do të ketë një nivel të
përgjithshëm ekuilibri të borxhit në ekonomi dhe do të vendoset përfundimi se të
gjitha strukturat e kapitalit janë optimale.
(e) Përfundimisht kështu analiza e Millerit implikon atë:
WACC të firmës së leveruar = WACC të firmës paleveruar
dhe Vlera e firmës së leveruar = Vlera e firmës paleveruar
Këto janë saktësisht të njëjtat përfundime si M & M 1958 por për arsye tjera” (ACCA,
2001, f. 219).
Duke shfrytëzuar modelin e vlerësimit të aktiveve financiare ˗ CAPM (Capital Asset
Pricing Model) mund të derivohet propozimi I i dhënë nga MM. “Fillimisht firma
financohet gjithë me kapital. Vlera e pritur e saj në fund të periudhës është V1, të cilën
ne e marrim për të përfshirë ndonjë të ardhur operative për periudhën fillestare. Tani
ne marrim në formën e sigurt-ekuivalente të modelit të vlerësimit të aktiveve
financiare që thotë se vlera aktuale e firmës është:
f
m11
r1
r~,V~
CovVEV
ku λ është çmimi i tregut të rrezikut ./rr m2
fm
Tani supozojmë se firma huazon D me normë interesi të lirë nga rreziku dhe
shpërndan të ardhurat te aksionarët. Ato marrin D dollarë tani, por vitin e ardhshëm
ato duhet të ri-paguajnë borxhin me interes. Prandaj, në vend që të pranojnë V1 në
fund të vitit, ato mund të presin të pranojnë vetëm V1 – (1 + rf)D. Vlera aktuale e
kapitalit të tyre të leveruar është
f
mf1f1
r1
r~,Dr1V~
CovDr1VE
72
Por, meqenëse (1 + rf)D është e njohur, ajo nuk ka efekt në kovariancën. Kur borxhi
është i lirë nga rreziku, aksionarët duhet të mbartin gjithë rrezikun shoqëruar me V1.
Prandaj, ne zëvendësojmë m1 r~,V~
Cov për mf1 r~,Dr1V~
Cov . Kjo na jep neve
D
r1
r~,V~
CovV
r1
r~,V~
CovDr1VE
f
m11
f
m1f1
Për të llogaritur vlerën e firmës ne shtojmë vlerën e borxhit D. Kjo jep
f
m11
r1
r~,V~
CovVV
Vlera e firmës së leveruar është identike me vlerën e firmës së paleveruar” (Brealey,
Myers, Brattle Group, 2003, f. 110).
Në mesin e kritikave që ju dhanë modelit MM 1958 ishte edhe problemi i
inefiçensave të tregut. Andaj, shkurt i trajtojmë dhe analizojmë format e efikasitetit të
tregut si në vijim.
“Forma e dobët. Imagjinoni strategjinë për tregtim, që rekomandon të bleni aksion
pasi që ai është ngjitur lart tre ditë në një rresht dhe rekomandon të shitni aksionin
pasi ai ka rënë poshtë tre ditë në një rresht. Kjo strategji përdor informacionin bazuar
vetëm në çmimet e kaluara. Ajo nuk përdor informacione të tjera si të ardhurat,
parashikimet, shpalljet e shkrirjes ose shifrat e ofertës së parave. Tregu kapital thuhet
të jetë dobët efikas ose të kënaq formën e dobët të efikasitetit nëse plotësisht
inkorporon informacionin në çmimet e kaluara të aksionit. Kështu, strategjia e
mësipërme nuk do të jetë në gjendje të gjeneron fitime nëse mbahet forma e dobët e
efikasitetit. Forma e dobët e efiksasitetit është rreth llojit më të dobët të efikasitetit që
ne duhet të presim që tregu financiar të shfaq sepse informacioni i çmimit historik
është lloji më i lehtë i informacionit rreth aksionit për të furnizuar. Nëse do të ishte e
mundur të bëjmë përfitime të jashtëzakonshme thjesht duke gjetur mostra në lëvizjet e
çmimit të aksionit, çdonjëri do ta bënte atë dhe cilido fitim do të zhdukej në përleshje”
(Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 396).
“Format gjysmë të fortë dhe forta. Nëse forma e efikasitetit të dobët është
kundërshtuese, akoma më shumë janë dy llojet e efikasitetit më të fortë, forma gjysmë
e fortë e efikasitetit dhe forma e fortë e efikasitetit. Tregu është formë gjysmë e fortë e
efikasitetit nëse çmimet reflektojnë (përfshijnë) të gjithë informacionet e
disponueshme publike, përfshirë informacionet e tilla si pasqyrat kontabël të
publikuara për firmën ashtu siç informacionin e çmimit historik. Tregu është formë e
fortë e efikasitetit nëse çmimet reflektojnë të gjitha informacionet, publike ose
private” (Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 396).
Figura 1.11 tregon lidhjen në mes tre bashkësive të ndryshme të informacionit.
73
Figura 1.11. Marrëdhënia në mes tre bashkësive të ndryshme të informacionit
Burimi: Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 397.
“Bashkësia e informacioneve të çmimeve të kaluara është nën-bashkësi e bashkësisë
së gjithë informacioneve të dispouneshme publike, që në kthim është nën-bashkësi e
të gjithë informacioneve. Nëse çmimi i sotshëm reflekton vetëm informacionin në
çmimet e kaluara, tregu është forma e dobët e efikasitetit. Nëse çmimi i sotshëm
reflekton të gjitha informacionet e disponueshme publike, tregu është formë gjysmë e
dobët e efikasitetit. Nëse çmimi i sotshëm reflekton të gjitha informacionet edhe
publike edhe private, tregu është formë e fortë e efikasitetit. Forma gjysmë e fortë e
efikasitetit implikon formën e dobët të efikasitetit dhe forma e fortë e efikasitetit
implikon formën gjysmë të fortë të efikasitetit” (Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan,
2007, f. 397).
“Kështu, forma e fortë e efikasitetit implikon formën gjysmë të fortë të efikasitetit dhe
forma gjysmë e fortë e efikasitetit implikon formën e dobët të efikasitetit. Ndarja në
mes formës gjysmë të fortë të efikasitetit dhe formës së dobët të efikasitetit është se
forma gjysmë e fortë e efikasitetit kërkon jo vetëm që tregu të jetë efikas në respekt të
informacionit të çmimit historik, por se të gjitha informacionet e disponueshme tek
publiku të reflektohen në çmime. Për të ilustruar format e ndryshme të efikasitetit,
imagjinoni një investitor, i cili gjithmonë shet një aksion të veçantë, pasi që çmimi i
tij është rritur. Tregu, i cili ishte vetëm formë e dobët e efikasitetit dhe jo formë
gjysmë e fortë e efikasitetit ende do të parandalojë një strategji të tillë nga gjenerimi i
fitimeve pozitive. Sipas formës së dobët të efikasitetit, rritja e çmimit të fundit nuk
implikon se aksioni është mbivlerësuar. Tani konsideroni një firmë që raporton të
ardhura të rritura. Një individ mund të konsideron të investon në aksion pasi të dëgjon
lajmet të japin këtë informacion. Megjithatë, nëse tregu është formë gjysmë e fortë e
efikasitetit, çmimi duhet të rritet menjëherë në lajmet. Kështu, investitori do të
ndërpres të paguan çmim më të lartë, duke eliminuar të gjithë gjasën për fitim. Te
Të gjitha informacionet
relevante te aksioni
Bashkësia e informacioneve të
informatave të disponueshme
publike
Bashkësia e informacioneve të çmimeve të
kaluara
74
fundi më i largët i spektrit është forma e efikasitetit të fortë. Kjo formë thotë që
çfarëdo qoftë që është i lidhur te vlera e aksionit dhe ajo është e njohur te së paku një
investitor është në fakt, plotësisht e inkorporuar në çmimin e aksionit. Besuesi i saktë
në formën e fortë të efikasitetit do të refuzon që një insajder që ka ditur nëse
operacioni i minimit të një firme ka patur ar të goditur ka mund të përfiton nga ai
informacion. Një entuziazëm i tillë e hipotezës, së formës së fortë të efikasitetit të
tregut mund të argumenton se posa insajderi munduar të tregton në informacionin e tij
ose saj, tregu do të njoh çfarë ndodh dhe çmimi do të ngrihet lart përpara se ai ose ajo
mund të blejnë ndonjë aksion. Alternativë, besuesit në formën e fortë të efikasitetit
argumentojnë se nuk ka sekrete dhe posa ari është zbuluar, dalin sekretet. Një arsye
për të pritur se tregjet janë formë e dobët e efikasitetit është se ajo është aq e lirë dhe e
lehtë për të gjetur mostra në çmimet e aksioneve. Ndonjë që mund të programon
kompjuterin dhe di pak nga statistikat mund të hulumton për mostra të tilla. Ajo
qëndron në arsyen se nëse ekzistojnë mostra të tilla, njerëzit do t’i gjejnë dhe përdorin
ato në procesin që shkakton ato të zhduken. Forma gjysmë e fortë e efikasitetit,
megjithëse implikon investitor më të sofistikuar se sa forma e dobët e efikasitetit. Një
investitor duhet të jetë i shkathët në ekonomiks dhe statistikë dhe të futet në veçantitë
e industrive dhe kompanive individuale. Më tej, për të furnizuar dhe përdorur
shkathtësi të tilla kërkohet talent, zgjuarsi dhe kohë. Në zhargonin e ekonomistit, një
përpjekje e tillë është e kushtueshme dhe aftësia e të qenit i suksesshëm te ajo është
mundësisht në ofertën e pakët. Sa për formën e fortë të efikasitetit, kjo është vetëm
larg poshtë rrugës sesa forma gjysmë e fortë e efikasitetit. Është vështirë të besohet se
tregu është aq efikas që dikush me informacion të brendshëm të vlefshëm nuk mund
të përparon prej tij. Dhe evidenca empirike tenton të jetë jo e favorshme tek kjo formë
e efikasitetit të tregut” (Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 396-398).
“ (a) Pamja tradicionale (ose pamja e të ardhurës neto)
Përdorimi i mençur i financimit me borxh mund të ul koston mesatare të ponderuar të
kapitalit deri në arritjen e nivelit optimal. Leva përtej atij niveli do të shtyj koston e
kapitalit përsëri lartë.
(b) Pamja Modiglianit dhe Millerit (ose pamja e të ardhurës neto operative) – e
cila fillimisht injoron taksimin. Kostoja e kapitalit do të jetë e pandikuar nga leva”
(CIMA, 2000, f. 298).
“Pamja tradicionale
Si një organizatë fut borxhin në strukturën e saj të kapitalit, kostoja mesatare e
ponderuar e kapitalit do të bie, sepse fillimisht përfitimi nga financimi i lirë me borxh
më shumë sesa peshat, ndonjë rritje në koston e kapitalit kërkon të kompenson
mbajtësit e kapitalit për rrezikun më të lartë financiar.
Si leva vazhdon të rritet, mbajtësit e kapitalit do të pyesin për gjithnjë e më shumë
kthime më të larta dhe eventualisht kjo rritje do të fillon të peshon përfitimin nga
financimit i lirë me borxh dhe kostoja mesatare e ponderuar e kapitalit do të rritet. Në
nivele ekstreme të levës kostoja e borxhit gjithashtu do të fillon të rritet (si borxh-
mbajtësit bëhen të shqetësuar rreth sigurisë së huave të tyre) dhe kjo gjithashtu do të
kontribuon të rrit koston mesatare të ponderuar të kapitalit.
Diagrami poshtë demonstron këtë pozicion në të cilin
ke është kostoja e kapitalit;
kd është kostoja e borxhit; dhe
ko është kostoja e përgjithshme ose mesatare e ponderuar e kapitalit.
X = niveli optimal i levës, ku ko është në minimum.
Pamja tradicionale prandaj kërkon se ekziston një strukturë optimale e kapitalit ku
kostoja mesatare e ponderuar e kapitalit është në minimum” (CIMA, 2000, f. 298).
75
Figura 1.12. Lidhja në mes kostos së kapitalit, borxhit dhe kapitalit mesatar të
ponderuar
Burimi: CIMA, 2000, f. 298.
Siç shihet nga figura 1.12 kostoja mesatare e ponderuar e kapitalit (ko) arrin
minimumin e saj në pikën X dhe sipas pamjes tradicionale atëherë është arritur
struktura optimale e kapitalit të firmës.
Por, kur analizohet struktura e kapitalit, disa udhërrëfyes praktik mund ta ndihmojnë
shpjegimin.
“(a) Gjendja tatimore. Përpara se kompania të huazon, duhet të konsideron gjendjen e
saj tatimore. Nëse është e pashpresë që të paguan tatimin në të ardhmen ajo nuk do të
merr përfitimin kryesor të financimit me borxh (kursimin tatimor të korporatës), por
do të ndjej kostot e tatimit personal dhe kostot e mundshme të agjencisë dhe
falimentimit. Në këtë situatë financimi me borxh nuk do të jetë atraktiv.
(b) Rreziku biznesor. Kostot e falimentimit dhe agjencisë mund të jenë më të larta për
firmat me rrezik biznesor të lartë. Nuk është e arsyeshme të bashkohet rreziku
biznesor i lartë, duke marrë rrezik financiar të lartë. Vërej se në praktikë investimet
me rrezik të lartë tentojnë të financohen kryesisht me kapital.
(c) Kualiteti i aktiveve. Kostot e falimentimit dhe kostot e agjencisë mund të jenë të
larta për kompanitë me përpjesëtim të lartë të aktiveve të patrupëzuara. Kreditorët
dijnë se është më e lehtë për t’i marrë paratë e tyre prapë në tokë dhe ndërtesa sesa në
markat. Në praktikë kompanitë me investime të mëdha në pronë tentojnë të jenë më
shumë të leveruara sesa për shembull kompanitë shërbyese.
(d) Arsyet tjera për huamarrje. Në botën reale huamarrja mbart përparësitë që shpesh
peshojnë më shumë se kostot potenciale. Kostot e marrëveshjes në huatë bankare
(burimi afatshkurtër i pothuaj i borxhit të korporatës) janë rëndësishëm më të ulët sesa
kostot e vënies në qarkullim të kapitalit të ri. Shumë firma të vogla janë të paafta të
rritin financimin kapital dhe huamarrja bëhet alternativë e vetme nëse ato duan të
shohin rritje biznesore. Firmat tjera mund të duan të zënë në huamarrjen e jashtëm të
mbrojnë ekspozimin e këmbimit të huaj ose të mbrojnë kundër rrezikut politik”
(ACCA, 2001, f. 220-221).
Kostoja e
kapitalit %
0
Leva X
ke
ko
kd
76
KREU 2. METODOLOGJIA E NDJEKUR DHE
INSTRUMENTET E PËRDORUR Në këtë pjesë tregohet metodologjia e ndjekur dhe instrumentet e përdorura në kuadër
të këtij punimi. Kjo pjesë ka dy komponenta kryesore:
- dizajnimi i hulumtimit dhe
- mbledhja e të dhënave.
Pjesa e dizajnimit të hulumtimit tregon hartën dhe rrugën që ndiqet për të ardhur deri
te rezultatet për diskutim.
Pjesa e mbledhjes së të dhënave analizon dhe trajton burimet teorike dhe praktike të
përdorur në këtë punim. Në fund të kreut tregohet organizmi i të dhënave panel, si dhe
përparësitë dhe kufizimet që ato kanë.
77
2.1. Dizajnimi i hulumtimit
Në këtë studim përdoret një miks i metodave të kërkimit dhe përdoren metodat
kuantitative. Për analizë të dhënave është përdorur programi Stata10. Studimi fillon
me pjesën teorike për strukturën e kapitalit, vazhdon me provat e gjetura dhe
evidencën teorike për strukturën e kapitalit dhe determinantët, që matin dhe
shpjegojnë strukturën e kapitalit. Më tej jepet një pasqyrë e karakteristikave dhe
indikatorëve të sistemit financiar, me theks të veçantë të bursës së letrave me vlerë në
Maqedoni dhe vazhdohet me rishikim të literaturës. Pra, fillohet nga pjesa teorike dhe
e përgjithshme, që më vonë përmes rezultateve të fituara të vihet në përfundime
specifike. Në fakt, në këtë studim përdoret qasja deduktive.
Esencialisht në këtë studim përdoren dy metoda të kërkimit. Metoda e parë është rasti
studimor. Përdoret rasti studimor, sepse hulumtimi është i kufizuar në dy aspekte. Së
pari, analizohen vetëm firmat jo financiare të listuara në bursën e Maqedonisë. Pra,
është i kufizuar në aspekt të numrit të firmave. Gjithsesi, krahasimi bëhet me firmat
tjera jo financiare të listuara nga bursa e letrave të Zagrebit dhe Lubjanës, statistikat
ndërkombëtare dhe firmat jo të listuara nga komuna e Tetovës dhe Gostivarit. Por, në
fokus dhe në qendër të analizës ngelin firmat e listuara në bursën e letrave me vlerë të
Maqedonisë. Së dyti, analizat shtrihen për periudhën 2004-2010. Pra, koha është e
kufizuar.
Metoda e dytë është e bazuar në teori. Kjo metodë përdoret, sepse studimi fillon nga
ajo se çfarë është bërë më herët në fushën e strukturës së kapitalit dhe teoria që lidhet
me strukturën e kapitalit.
Në pjesën e partë definohet struktura e kapitalit dhe determinantët e saj dhe çështjet
tjera që lidhen me levën. Më pastaj ndahen dhe trajtohen teoritë e strukturës së
kapitalit, siç është ajo e pecking order, kompensimit dhe kostos së agjencisë. Pas
mbledhjes së të dhënave, përdoret analiza e regresionit për gjetjen e rezultateve.
Përdorimi i metodologjisë së të dhënave panel ndihmon të identifikohen dhe
analizohen disa determinantë që supozohet të ndikojnë strukturën e kapitalit. Analiza
e të dhënave panel bëhet përmes modelit të regresionit. Ajo është një kombinim i të
dhënave të kryqëzuara me të dhënat e serive kohore për trajtimin e ndryshoreve të
marra për studim në këtë punim.
Në këtë studim ndiqet një kombinim i hapave dhe rrugëve duke u bazuar në procesin
e dizajnimit kuantitativ të dhënë në figurën 2.1 dhe përshkrimit skematik në figurën
2.2 dhe 2.3.
Figura 2.1. Procesi i dizajnimit kuantitativ
Burimi: http://copernicusconsulting.net/qualitative-versus-quantitative-research-part-
ii/ (Qasur më: 1 Mars, 2011)
Teoria
Hipoteza
Dizajni
i
hulumtimit
Formulo
matjet e
koncepteve
Zgjedh
faqet e
hulumtimit
Zgjedh
subjektet
Administro
instrument-
et
Proceso
të
dhënat
Analizo
të
dhënat
Gjetjet/
Përfundim
-et
Shqyrto
gjetjet
78
Si pikënisje e këtij studimi është teoria ekonomike, që lidhet me problemin e levës
dhe strukturës së kapitalit. Mbi bazën e teorisë ekonomike, studimeve paraprake për
çështjen në fjalë, të dhënave dhe informacioneve paraprake ndërtohet dhe vlerësohet
modeli në kontekst të këtij studimi. Më pastaj hipotezat e formuluara në këtë pjesë
lidhur me determinantët e strukturës së kapitalit testohen në kuptim të pranimit ose
hedhjes së të njëjtave. Mbi bazën e rezultateve të gjetura jepen rekomandime dhe
sugjerime lidhur me problemin dhe çështjen e levës, determinantëve, dhe vendimeve
të strukturës së kapitalit për subjektet e zgjedhura dhe ambientin, ku ato ushtrojnë
afarizmin e tyre.
Figura 2.2. Përshkrimi skematik i hapave të përfshirë në analizën ekonometrike
të modeleve ekonomike
Burimi: Maddala, 1992, f. 5.
Teoria ekonomike ose modeli
ekonomik
Modeli ekonometrik ose
formulimi i teorisë ekonomike
në formën empirike të
testueshme
Vlerësimi i
modelit
Përdorimi i modelit për
parashikim dhe politikë
Testet e ndonjë hipoteze
sugjeruar nga modeli
ekonomik
Disa informacione
paraprake
Të
dhënat
1
5
6
7
2
4 3
79
Figura 2.3. Përshkrimi i rishikuar skematik i hapave të përfshirë në analizën
ekonometrike të modeleve ekonomike
Burimi: Maddala, 1992, f. 7.
Teoria ekonomike
Vlerësimi
Përdorimi i modelit për
parashikim dhe politikë
Të
dhënat
Modeli ekonometrik
Testimi i specifikimit
dhe kontrolli diagnostik
A është modeli
adekuat?
Jo
Po
Testet e ndonjë
hipoteze
80
Në vijim formulohen hipotezat lidhur me ndryshoren e varur dhe të pavarura, të cilat
më vonë përmes rezultateve të gjetura do të konfirmohen ose jo. Njohja e
marrëdhënies në mes levës dhe ndryshoreve tjera është mjaft domethënëse në
diskutimet e mëvonshme në kuadër të këtij studimi. Një marrëdhënie pozitive ose
negative në mes levës dhe ndryshoreve tjera të analizuara në këtë studim do të
ndihmon kategorizimin e rezultateve, sipas teorive të trajtuara më herët për strukturën
e kapitalit.
Testimi i hipotezave bëhet sipas hipotezave me një bisht, meqenëse definohet drejtimi
i shenjës së gjetur të parametrit të regresionit. Për shembull, në rastin e hipotezës zero
për ndryshoren e aktiveve të trupëzuara β1 ≤ 0, pra: H1o: β1 ≤ 0 dhe hipoteza
alternative do të ishte H1a: β1 > 0.
H1o: Firmat me përqindje më të lartë të aktiveve të trupëzuara kanë raporte më të ulta
të borxhit.
H1a: Firmat me përqindje më të lartë të aktiveve të trupëzuara kanë raporte më të larta
të borxhit.
H2o: Firmat me fitimprurje më të lartë kanë raporte më të larta të borxhit.
H2a: Firmat me fitimprurje më të lartë kanë raporte më të ulta të borxhit.
H3o: Firmat më të mëdhaja kanë raporte më të ulta të borxhit.
H3a: Firmat më të mëdhaja kanë raporte më të larta të borxhit.
H4o: Firmat me rritje më të madhe kanë raporte më të ulta të borxhit.
H4a: Firmat me rritje më të madhe kanë raporte më të larta të borxhit.
H5o: Firmat me kursim më të lartë tatimor kanë raporte më të ulta të borxhit.
H5a: Firmat me kursim më të lartë tatimor kanë raporte më të larta të borxhit.
H6o: Firmat me paqëndrueshmëri më të lartë kanë raporte më të ulta të borxhit.
H6a: Firmat me paqëndrueshmëri më të lartë kanë raporte më të larta të borxhit.
Duke përdorur analizën e regresionit dhe mjetet tjera statistikore identifikojmë se cilët
faktorë ndikojnë në vendimet e strukturës së kapitalit për firmat e listuara në bursën e
letrave me vlerë të Maqedonisë. Mostra ndërtohet duke marrë për bazë të dhënat e
publikuara në raportet vjetore të 32 firmave për periudhën 2004-2010.
Duke ndjekur Long (1997), modeli i regresionit linear mund të shkruhet si
iiKKikk1i10i xxxy (1)
Në këtë ekuacion y tregon ndryshoren e varur dhe x ndryshoret e pavarura. ɛ tregon
gabimin e rastit. “Treguesi i është numri i observimit nga N observime të rastit.
1 tek K janë parametrat që tregojnë efektin të një x të dhënë në y. 0 është pikëprerja
që tregon vlerën e pritur të y, kur të gjithë nga x-at janë 0” (Long, 1997, f. 11). Por, në
rastin e të dhënave panel njësitë (firmat në këtë studim) analizohen në periudhë
kohore, kështu që forma më përgjithshme e modelit të regresionit, duke ndjekur Baum
(2006) është si vijon:
T,...,1=t,N,...,1=i ,ε+βx=y itkit
k
1=k
kitit ∑ (2)
ku N është numri i individëve dhe T është numri i periudhave. Në këtë studim yit
zëvendësohet me LEVit, që është ndryshore e varur dhe është leva e firmës (i) për
periudhën (t). Si përfaqësues të levës në këtë studim merret raporti detyrime gjithsej ÷
aktive gjithsej, respektivisht vlerat e tyre kontabël. “Shkaku themelor pas kësaj i
përdorimit të borxhit gjithsej në vend të borxhit afatgjatë ose afatshkurtër është për të
shmangur marrëdhëniet kontradiktore me levën” (Saeed, 2007, f. 26).
Në këtë studim Xit tregon nëntë ndryshoret e pavarura. Përshkrimi i ndryshoreve
kuantitative është dhënë në tabelën 2.1 si në vijim. εit është termi i gabimit.
81
Tabela 2.1. Metodologjia e llogaritjes së ndryshoreve kuantitative
Përshkrimi Shkurtesa Llogaritja
Ndryshorja e varur
Leva Raporti LEV Detyrime gjithsej ÷ aktive gjithsej
Ndryshoret e pavarura
Aktive të trupëzuara Raporti A Aktive të trupëzuara ÷ aktive gjithsej
Përfitueshmëria Raporti P E ardhura përpara tatimit ÷ aktive
gjithsej
Madhësia Raporti M Logaritmi i shitjeve
Rritja Raporti R Ndryshimi në përqindje i aktiveve
gjithsej
Kursimi tatimor Raporti K Zhvlerësimi ÷ aktive gjithsej
Paqëndrueshmëria Raporti Q Devijimi standard i kthimit të aktiveve
Duke ndjekur Bauer (2004, f. 8), si ndryshore e përafërt e paqëndrueshmërisë në këtë
studim përdoret devijimi standard i kthimit të aktiveve. Treguesi i kthimit të aktiveve
në këtë studim llogaritet si e ardhura neto ÷ aktive gjithsej.
Tabela 2.2. Metodologjia e llogaritjes së ndryshoreve kualitative
Ndryshorja industria Ndryshorja mosha
0 Ndërtimtari 0 <1900
1 Shërbime 1 1900-1930
2 Industri 2 1930-1960
3 Bujqësi 3 1960-1990
4 Hoteleri 4 >1990
5 Tregti
Përshkrimi i ndryshoreve kualitative është dhënë në tabelën 2.2. Ndryshorja industria
tregon industritë, në të cilat firmat ushtrojnë aktivitetin e tyre afarist. Klasifikimi i
veprimtarive të firmave është marrë nga të dhënat e bursës së Shkupit12
dhe kodimi i
veprimtarive për efekte studimi është bërë nga vet autori. Kështu që shifra 0 i jepet
firmave që bëjnë pjesë në degën e ndërtimtarisë, 1 për shërbimet, 2 për industrinë, 3
për bujqësinë, 4 për hotelerinë dhe 5 për tregtinë.
Ndryshorja mosha tregon të dhëna në lidhje me moshën e firmave. Shifra 0 u jepet
firmave që janë themeluar përpara vitit 1900, 1 nga viti 1900-1930, 2 nga viti 1930-
1960, 3 nga viti 1960-1990 dhe 4 për firmat e themeluara pas vitit 1990. Të dhënat për
vitet e themelimit janë marrë nga web faqet e firmave të analizuara në këtë studim dhe
burimeve tjera të dhënave (si për shembull nga:
http://www.securities.com/Public/company-profile/MK/).
Në këtë studim janë përdorur edhe ndryshore që mendohet të jenë ekzogjene dhe të
ndikojnë strukturën e kapitalit të firmave, edhe atë:
- GDP (normat e rritjes reale, në %),
- Inflacioni (mesatar, në bazën kumulative, në %),
- Normat e ponderuara të interesit të depozitimit (mesatarja për periudhën, në %, p.a)
dhe
- Normat e ponderuara të interesit të huadhënies (mesatarja për periudhën, në %,
p.a).
12
Për më shumë shih: http://www.mse.com.mk/Issuers.aspx?market=(15,17)
82
Jõeveer (2006) përdor inflacionin si ndryshore e përafërt e kostos së kapitalit. Jõeveer
(2006, f. 8, fusnota 9) normën e interesit e konsideron gjithashtu si ndryshore të
përafërt për koston e kapitalit, por për shkak të korrelacionit të lartë me inflacionin e
tërheq nga specifikimi final. Në këtë studim analizohet norma e interesit të
depozitimit dhe huadhënies. Lidhja e fortë në mes GDP-së dhe normës së interesit të
depozitimit bënë që të tërhiqet norma e interesit të depozitimit nga gjetja e rezultateve
përfundimtare në këtë studim.
“Modeli i regresionit linear është metodë statistikore më së shpeshti e përdorur në
shkencat sociale” (Long, 1997, f. 1). Sipas Cameron dhe Trivedi (2009) për të dhënat
panel ekzistojnë disa modele të ndryshme lineare si në vijim:
- modeli me efekte individuale,
- modeli me efekte fikse,
- modeli me efekte të rastit,
- modeli i grumbullimit (pooled) ose modeli i mesatarizimit të populacionit,
- modeli i efekteve me dy drejtime dhe
- modelet lineare mikse.
“Gjerësisht ekzistojnë dy klasa të qasjeve të estimatorit panel që mund të përdoren në
hulumtimin financiar: modelet me efekte fikse dhe modelet me efekte të rastit. Llojet
më të thjeshta të modeleve me efekte fikse lejojnë pikëprerjen në modelin e
regresionit të ndryshon kryqëzim por jo gjatë kohës, përderisa të gjithë vlerësimet e
pjerrësisë janë të fiksuara të dy kryqëzim dhe gjatë kohës” (Brooks, 2008, f. 490).
“Termi “efekte fikse” çorientohet, sepse në të dy llojet e modeleve efektet e nivelit
individual janë të rastit. Modelet me efekte fikse kanë ndërlikimin shtesë se regresorët
mund të jenë të korreluar me efektet e nivelit individual kështu që, vlerësimi i
qëndrueshëm i parametrave të regresionit kërkon eliminimin ose kontrollimin për
efektet fikse” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 231). “Modeli i efekteve të rastit është
një specifikim i përshtatshëm nëse ne tërheqim N individ rastësisht nga një popullatë
e madhe. Ky është zakonisht rasti për studimet panel të familjes. Kujdes i jepet në
dizajnimin e panelit për të bërë atë “reprezentativ” të popullatës që ne mundohemi të
bëjmë përfundime rreth. Në këtë rast, N është zakonisht e madhe dhe modeli me
efekte fikse do të çon në një humbje të tmerrshme të shkallëve të lirisë” (Baltagi,
2005, f. 14).
Duke ndjekur Cameron dhe Trivedi (2009) modeli i efekteve specifike individuale për
një ndryshore të varur skalar yit specifikon që
ititiit xy (3)
ku, αi tregon efektet individuale specifike të rastit, xit tregon regresorët dhe it është
gabimi ideosinkretik.
Sipas Cameron dhe Trivedi (2009) në modelin me efekte fikse, αi në ekuacionin (3)
është lejuar të korrelohet me regresorët xit dhe kjo lejon formë të kufizuar të
endogjenitetit. Sipas autorëvë në fjalë, gabimi në ekuacionin (3) është parë si
itiitu dhe “lejon xit të korrelohet me komponentin jo të ndryshueshëm kohë të
gabimit (αi), përderisa vazhdon të supozohet se xit është i pakorreluar me gabimin
ideosinkretik it . Për shembull, ne supozojmë se nëse regresorët në përfitimet e një
regresioni janë të korreluar me mundësinë e paobservuar, ato janë të korreluar vetëm
me komponentin e pandryshueshëm kohë të mundësisë, mbuluar me αi. Një metodë
vlerësimi e mundshme është të vlerësohen bashkë αi,…, αN dhe β. Por, për panel të
shkurt teoria asimptotike shtrihet në N → ∞, dhe këtu si N → ∞ kështu bënë edhe
numri i efekteve fikse për të vlerësuar. Ky problem quhet problemi i parametrave
identik. Interesi bie në vlerësimin e β, por së pari ne duhet të kontrollojmë për
83
ngatresën ose parametrat identik, αi” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 231). “Kur ne
heqim efektet e paobservuara të korreluara αi, ne gjithashtu heqim efektet e ndonjë
ndryshoreje të observuar që është e pandryshueshëm kohë” (Johnston, DiNardo, 1997,
f. 397).
Sipas Cameron dhe Trivedi (2009) modeli me efekte fikse (FE) “implikon se
itiitiit xx,\yE , supozon 0x,\E itiit , kështu që
.x /x,\yE it,jitiitj Atraksioni i modelit FE është se mund të arrijmë
vlerësim të qëndrueshëm të efektit margjinal të regresorit j në itiit x,\yE , ofruar
xj,it është ndryshimi i kohës edhe nëse regresorët janë endogjen (megjithëse, formë e
kufizuar e endogjenitetit). Në të njëjtën kohë, njohja e β nuk jep informacion të
kompletuar në procesin e gjenerimit të yit. Veçanërisht për parashikim, neve na duhet
një vlerësim i ,xx\Ex\yE ititiitit dhe iti x\E nuk mund të vlerësohet
qëndrueshëm në panele të shkurta. Në modelet FE jolineare, këto rezultate duhet të
zbuten” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 231-232). “Në esencë, modeli i efekteve të
rastit është një rrugë për t’u marrë me faktin se T obeservimet në n individë nuk janë
të njëjta, si observimet në nT individë të ndryshëm” (Johnston, DiNardo, 1997, f.
391).
Në anën tjetër, sipas Cameron dhe Trivedi (2009) në modelin me efekte të rastit (RE),
në ekuacionin (3) është supozuar se αi është krejtësisht i rastit dhe se një supozim më i
fortë implikon se αi është i pakorreluar me regresorët. “Përparësitë e modelit RE janë
se ai jep vlerësime të të gjithë koeficientëve dhe kështu efekteve margjinale, madje
atyre regresorëve jo të ndryshueshëm kohë, dhe se itti x\yE mund të vlerësohet. E
meta e madhe është se këto vlerësime janë jo të qëndrueshme nëse modeli FE është i
përshtatshëm” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 232).
Sipas Cameron dhe Trivedi (2009) modelet e grumbullimit supozojnë se regresorët
janë ekzogjen dhe se gabimi tregohet si uit sesa duke përdorur dekompozimin iti ,
kështu që kemi:
ititit uxy (4)
ku, në këtë rast xit nuk përshinë konstant.
Duke ndjekur Cameron dhe Trivedi (2009) modelin me efekte individuale e zgjerojmë
në model me efekte dy anësore që lejon pikëprerja të ndryshon gjatë individëve dhe
gjatë kohës i dhënë si në vijim përmes ekuacionit (5):
itittiit xy (5)
Përfundimisht, “nëse modeli RE është i përshtatshëm, modelet më të pasur mund të
lejojnë parametrat e pjerrësisë gjithashtu të ndryshojnë gjatë individëve ose kohës.
Modeli linear miks është model linear hierarkik që është fare fleksibël dhe lejon
ndryshim të parametrit të rastit të varet në ndryshoret e observueshme. Modeli i
koeficienteve të rastit është rast i veçantë që specifikon
itiitiit xy (6)
ku, (αi β׳i) ׳~ (β, Σ). Për panel të gjatë me pak individ, αi dhe βi mund më mirë të jenë
parametra që mund të vlerësohen, duke bërë regresione veçmas për çdo individ”
(Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 233).
Në lidhje me modelet e regresionit të dhënave panel, Gujarati (2004) nxjerr disa
përfundime dhe përmbledhje si në vijim:
1. “Modelet e regresionit panel janë të bazuar në të dhënat panel. Të dhënat panel
përbëhen prej observimeve të kryqëzimit ose individit, njësive të njëjta gjatë disa
periudhave kohore.
84
2. Ekzistojnë disa përfitime nga përdorimi i të dhënave panel. Së pari, ato rrisin
shumë madhësinë e mostrës. Së dyti, duke studiuar observimet e përsëritura të
kryqëzuara, të dhënat panel janë më të përshtatshme të studiojnë dinamikat e
ndryshimit. Së treti, të dhënat panel na mundësojnë neve të studiojmë modele të
sjelljes më të komplikuar.
3. Pavarësisht nga përparësitë e tyre substanciale, të dhënat panel pozojnë disa
probleme të vlerësimit dhe përfundimit. Meqenëse të dhënat e tilla përfshijnë edhe
kryqëzimin dhe dimensionet e kohës, problemet që shqetësojnë të dhënat e
kryqëzuara (për shembull, heteroscedaciteti) dhe të dhënat e serive kohore (për
shembull, autokorrelacioni) duhet të adresohen. Eksitojnë disa probleme shtesë,
siç është korrelacioni i kryqëzuar në njësitë individuale në të njëjtin moment kohe.
4. Ekzistojnë disa teknika të vlerësimit për të adresuar një ose më shumë nga këto
probleme. Dy më të spikatur janë (1) modeli me efekte fikse (FEM) dhe (2)
modeli me efekte të rastit (REM) ose modeli i gabimit të komponentëve (ECM).
5. Në FEM pikëprerja në modelin e regresionit është e lejuar të ndryshon në mes
individëve në njohjen e faktit të çdo individi ose kryqëzimi, njësia mund të ketë
disa karakteristika të veçanta të veta. Për të marrë në konsideratë ndryshimin e
pikëprerjeve, një mund të përdor ndryshoret dummy. FEM që përdor ndryshoret
dummy është i njohur si modeli least-squares dummy variable (LSDV). FEM
është i përshtatshëm në situatat kur pikëprerja individuale specifike mund të jetë e
korreluar me një ose më shumë regresor. E metë e LSDV është se konsumon
shumë shkallë lirie kur numri i njësive të kryqëzuara, N, është shumë i madh, në të
cilin rast ne duhet të fusim N dummy (por ndrydh termin e zakonshëm të
pikëprerjes).
6. Një alternativë te FEM është ECM. Në ECM është supozuar se pikëprerja e një
njësie individuale është tërhequr rastësisht nga një popullatë shumë më e madhe
me vlerë mesatare konstante. Pikëprerja individuale atëherë është shprehur si
shmangie nga kjo vlerë mesatare konstante. Një përparësi e ECM mbi FEM është
se ai është ekonomik në shkallët e lirisë, siç ne nuk duhet të vlerësojmë N
pikëprerjet e kryqëzuara. Ne duhet vetëm të vlerësojmë vlerën mesatare të
pikëprerjes dhe variancës së saj. ECM është i përshtatshëm në situatat ku
pikëprerja (e rastit) të çdo njësie të kryqëzuar është e pakorreluar me regresorët.
7. Testi Hausman mund të përdoret për të vendosur në mes FEM dhe ECM.
8. Pavarësisht nga rritja e popullaritetit të tij në hulumtimin e zbatuar, dhe
pavarësisht rritjes së disponueshmërisë së të dhënave të tilla, regresionet e të
dhënave panel mund mos të jenë të përshtatshme në çdo situatë. Një duhet të
përdor ca gjykim praktik në çdo rast” (Gujarati, 2004, f. 652).
2.2. Mbledhja e të dhënave
Burimet teorike dhe praktike të të dhënave të këtij studimi mbështetën në observim,
dokumentim dhe burime të tjera. Të dhënat bazë për analizat empirike derivojnë nga
raportet vjetore dhe të dhënat financiare dhe ekonomike të publikuara për firmat e
listuara. Pra, të dhëna kryesisht nga bursa e Maqedonisë dhe burime të tjera nga
interneti.
Burimi i të dhënave është gjithashtu literatura e gjerë e drejtimit dhe ekonomiksit
financiar, publikimeve dhe revistave shkencore nga fusha e analizës dhe ekonometrisë
financiare, kontabilitetit, legjislacionit fiskal të vendit, etj.
“Burimet e informacionit përgjithësisht janë kategorizua në tre nivele: (1) burimet
primare, (2) burimet sekondare, dhe (3) burimet terciare.
85
Burimet primare janë punët origjinale të hulumtimit ose të dhënat e papërpunuara pa
interpretim ose deklarime që përfaqësojnë një mendim ose pozicion zyrtar. Në mesin
e burimeve primare janë memot, letrat, intervistat ose fjalimet e plota (në audio, video
ose formate transkript të shkruara), ligjet, rregullimet, vendimet e gjykatës ose
standardet dhe shumica e të dhënave qeveritare, përfshirë të dhënat e regjistrimit,
ekonomik dhe të punës. Burimet primare janë gjithmonë më autoritative, sepse
informacioni nuk ka qenë i filtruar ose interpretuar nga një palë e dytë. Informacioni
nga të gjithë mësipërm do të jetë literatura juaj sekondare që mbështet hulumtimin
tuaj origjinal. Burimet interne të të dhënave primare do të përfshijnë regjistrimet e
inventarit, regjistrimet e personelit, format e kërkesës me shkrim të blerjes, grafikonet
e kontrollit të procesit statistikor dhe të dhëna të ngjashme.
Burimet sekondare janë interpretimet e të dhënave primare. Enciklopeditë, tekstet,
doracakët, artikujt e revistës dhe gazetës dhe shumica e lajmeve janë konsideruar
burime sekondare të informacionit. Me të vërtetë, gati gjithë materialet referencë bien
në këtë kategori. Brenda, përmbledhjet e analizës së shitjeve dhe raportet vjetore të
investitorit do të jenë shembuj të burimeve sekondare, pasi ato janë përpiluar nga një
shumëllojshmëri e burimeve primare. Për një outsajder, megjithatë, raporti vjetor
është shikuar si burim primar, si ajo përfaqëson gjendjen zyrtare të korporatës”
(Cooper dhe Schindler, 2003, f. 282). Në këtë studim raportet vjetore të firmave, të
marrë në analizë paraqesin burimin bazë të të dhënave. Këto të dhëna në cilësinë e
burimit primar nuk janë filtruar, analizuar, përpunuar dhe interpretuar nga një palë e
dytë, krahasuar në kontekstin e problemeve dhe karakteristikave dhe që studiohen në
këtë studim. Raportet vjetore të firmave të listuara bashkë me të disa të dhëna të tjera
si indekset, statistikat, të dhënat e tregut, faktet për kompanitë e listuara, lajmet nga
shoqëritë aksionare të listuara, etj prezantohen në faqen e internetit të Bursës së
Maqedonisë, përkatësisht në web faqen: http://www.mse.org.mk/. Nga kjo web faqe
janë siguruar shumica e të dhënave për punën origjinale dhe fokusin e këtij studimi.
Figura 2.4 tregon integrimin e të dhënave sekondare në procesin e hulumtimit.
Rrjedha e të dhënave dhe informacioneve në këtë studim ndjek kryesisht skemën sipas
figurës 2.4 dhe qasjen sipas figurës 2.1, 2.2 dhe 2.3. Pas parashtrimit të pyetjeve të
hulumtimit, definimit të problemit dhe qëllimeve të studimit rrjedhin dilemat dhe
pyetjet që lidhen me problemin e matjes dhe kuantifikimit të çështjes për analizë-
struktura e kapitalit. Struktura e kapitalit është analizuar dhe interpretuar, duke dhënë
pjesën teorike dhe studimet paraprake empirike për rezultatet e gjetura. Provat
empirike të realizuar nga autorë të ndryshëm, vende dhe kohë të ndryshme do të
shërbejnë për të konfirmuar ose jo rezultatet e observuara në këtë studim. Me qëllim
që provat dhe analizat të jenë konform ambientit real–në kushtet e Maqedonisë, jepen
disa nga indikatorët ekonomik–financiar të vendit. Gjithashtu jepet një pasqyrë e vet
bursës së Maqedonisë dhe firmave të listuara në kuptim të disa treguesve-indikatorëve
ekonomik dhe financiar.
86
Figura 2.4: Integrimi i të dhënave sekondare në procesin e hulumtimit
Burimi: Cooper dhe Schindler, 2003, f. 280.
“Burimet terciare mund të jenë një interpretim i një burimi sekondar, por
përgjithësisht janë përfaqësuar nga indekset, bibliografitë dhe gjetja tjetër e mjeteve
(p.sh., mjetet e kërkimit në internet)” (Cooper dhe Schindler, 2003, f. 282).
“Të dhënat panel ose të dhënat longitudinal janë matje të përsëritura në momente të
ndryshme kohe të njësisë të njëjtë individuale, siç është personi, firma, shteti ose
vendi. Atëherë, regresionet mund të mbulojnë të dy ndryshimin gjatë njësive,
ngjashëm me regresionin në të dhënat e kryqëzuara dhe ndryshimin gjatë kohës.
Metodat e të dhënave panel janë më të komplikuara se sa metodat e të dhënave të
kryqëzuara. Gabimet standarde të vlerësuesve të të dhënave panel duhet të
axhustohen, sepse çdo periudhë shtesë kohore e të dhënave nuk është e pavarur nga
periudhat paraprake. Të dhënat panel kërkojnë përdorimin e modeleve dhe metodave
të vlerësimit më të pasura” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 229). “Në fund të fundit,
ndonjë radhitje e arsyeshme e rastit duhet të lejon korrelacion në sjelljen individuale
ose të firmës gjatë kohës. Por, supozimi i mostrimit të rastit, deklaruar si duhet, lejon
Pyetja e menaxhmentit
Pyetja e hulumtimit
Pyetjet e hetimit
Pyetjet e matjes
Kërkimi i
literaturës për
idetë e zgjidhjes
Kërkimi i literaturës
për mostrimin dhe
dizajnet e
hulumitmit
Kërkimi i
literaturës për të
kuptuar dilemën e
manaxhmentit
Kërkimi i
literaturës për informacionin e
temave
Kërkimi i
literaturës për
pyetjet e mostrës
Data-mine për
informacionin e
temave
Data-mine për të
kuptuar dilemën e
menaxhmentit
Data-mine për
idetë e zgjidhjes
Data-mine për
kornizat e mostrës
Eksplorimi
Dizajni i hulumtimit
87
korrelacion të përkohshëm” (Wooldridge, 2002, f. 6). Por, kur analizohen të dhënat
panel gjithmonë duhet patur parasysh disa konsiderata themelore si në vijim.
“Së pari, të dhënat panel zakonisht janë observuar në intervale të rregullta kohe, siç
është rasti për shumicën e të dhënave të serive kohore” (Cameron dhe Trivedi, 2009,
f. 230). Në këtë punim të dhënat e observuara mbulojnë periudha të rregullta kohe dhe
janë të dhëna vjetore.
“Së dyti, të dhënat panel mund të balancohen, që do të thotë të gjithë njësitë
individuale janë observuar në të gjithë periudhat kohore (Ti = T për gjithë i) ose jo e
balancuar (Ti ≠ T për disa i)” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 230). Për disa vite
mungojnë disa të dhëna në këtë studim, për shembull, në mbledhjen e mbajtur më datë
30.03.2009, bordi i drejtorëve të Bursës së Maqedonisë sjell vendim që të tërhiqen
nga listimi aksionet e emetuara nga firma Mavrovo ADG Shkup dhe se aksionet e
emetuara nga firma Mavrovo ADG Shkup do të tërhiqen nga listimi më datë
01.04.2009.13
“Së treti, bashkësia e të dhënave mund të jetë panel i shkurtër (pak periudha kohe dhe
shumë individë), panel i gjatë (shumë periudha kohe dhe pak individë) ose të dyja
(shumë periudha kohe dhe shumë individë). Ky dallim ka pasoja për të dy vlerësimin
dhe konkluzionin” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 230).
“Së katërti, gabimet e modelit janë shumë të ngjarë të korreluar. Metodat
mikroekonometrike theksojnë korrelacionin (ose grumbullimin) gjatë kohës për një
individë të dhënë, me pavarësi gjatë njësive individuale. Për disa bashkësi të dhënave
panel, siç janë panelet e shtetit, aty mund shtesë të jetë korrelacioni përgjatë
individëve” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 230).
“Së pesti, identifikimi i koeficientit të regresionit për disa vlerësues mund të varet nga
lloji i regresionit. Disa regresor, siç është gjinia, mund të jetë jo i ndryshueshëm në
kohë me xit = xi për gjithë t. Disa regresor, siç është trendi i përgjithshëm kohor, mund
të jetë i pandryshueshëm individual me xit = xt për gjithë i. Dhe disa mund të
ndryshojnë gjatë të dyve, kohës dhe individëve.
Së gjashti, disa ose të gjithë koficientët e modeleve mund të ndryshojnë përgjatë
individëve ose gjatë kohës.
Së shtati, literatura e mikroekonometrisë thekson modelin e efekteve fikse” (Cameron
dhe Trivedi, 2009, f. 230).
“Përfundimisht, të dhënat panel lejojnë vlerësim të modeleve dinamike ku ndryshoret
e varura të vonuara mund të jenë regresor. Shumica e analizave të dhënave panel
përdorin modele pa këtë ndërlikim” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 230).
Një pamje e përgjithshme e organizimit të të dhënave panel në kuadër të këtij punimi
është dhënë përmes tabelës 2.3.
13
Për më shumë shih: http://www.mse.com.mk/News.aspx?NewsId=3784 (Qasur më: 13 Qershor,
2011).
88
Tabela 2.3. Modeli i organizimit të të dhënave panel
Firma Vitet Ndrysh1 Ndrysh1 Ndrysh1 … Indeksi Koha
A 2004 … 1 1
A 2005 … 1 2
A 2006 … 1 3
A 2007 … 1 4
A 2008 … 1 5
A 2009 … 1 6
A 2010 … 1 7
B 2004 … 2 1
B 2005 … 2 2
B 2006 … 2 3
B 2007 … 2 4
B 2008 … 2 5
B 2009 … 2 6
B 2010 … 2 7
C 2004 … 3 1
C 2005 … 3 2
C 2006 … 3 3
C 2007 … 3 4
C 2008 … 3 5
C 2009 … 3 6
C 2010 … 3 7
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
… … … … … … … …
Në këtë punim janë zgjedhur dhe gjeneruar të dhënat panel për analizë për shkak të
disa anëve të mira që ato disponojnë. Hsiao (2003) dhe Klevmarken (1989) në Baltagi
(2005, f. 4-7) radhitin disa përfitime nga përdorimi i të dhënave panel si në vijim.
1. Kontrolli për hetorogjenitet individual.
2. Të dhënat panel japin më shumë të dhëna informative, më shumë ndryshueshmëri,
më pak kolinearitet në mes ndryshoreve, më shumë shkallë lirie dhe më shumë
efikasitet.
3. Të dhënat panel janë më të afta për të studiuar dinamikën e përshtatjes.
4. Të dhënat panel janë më të afta për të identifikuar dhe matur efektet që janë
thjeshtë të pa dallueshme në të dhënat e pastra të kryqëzuara ose seri të pastra
kohore.
5. Modelet e të dhënave panel na lejojnë neve të ndërtojmë dhe testojmë modele të
sjelljes më të ndërlikuar se sa të dhënave të pastra të kryqëzuara ose serive kohore.
6. Të dhënat mikro panel të mbledhur në individë, firma dhe familje mund të jenë të
matur më saktë se sa ndryshoret e ngjashme matur në nivelin makro.
7. Të dhënat makro panel në anën tjetër kanë seri më të gjata kohore.
Por, në anën tjetër të dhënat panel përmbajnë disa kufizime si vijon (shih Baltagi,
2005, f. 7-8):
1. Problemet e dizajnimit dhe mbledhjes së të dhënave.
2. Shtrembërimet e gabimeve të matjes.
3. Problemet e përzgjedhjes.
89
(a) Vet përzgjedhja.
(b) Mos përgjigja.
(c) Fërkimi.
4. Dimensioni i serive të shkurta kohore.
5. Varësia e kryqëzimit.
Megjithatë, shtrohet dilema përse në këtë studim janë përjashtuar firmat financiare
dhe a janë të dhënat homogjene si bazë e njëjtë për krahasim dhe analiza të
mëtejshme. Të dhënat flasin se për periudhën 2004-2007, treguesi i levës mesatare të
32 firmave jo financiare ka qenë 41.89% dhe për gjashtë banka në vend të analizuara
ka qenë 79.72%. Por, në mesin e firmave jo financiare është firma “Kombinati i
duhanit sh.a. Prilep” (“Tutunski kombinat AD Prilep”), që e rrit treguesin e levës
mesatare. Niveli i detyrimeve te firma në fjalë ka qenë shumë i lartë, madje për
shembull në vitin 2006 më i lartë se edhe vetë aktivet e saja. Me fjalë të tjera do të
thotë humbje e substancës së kapitalit për firmën në fjalë.
Tabela 2.4 në vazhdim jep një pamje të pjesshme të bilancit të gjendjes të firmës
“Tutunski kombinat AD Prilep” për periudhën 2004-2006, duke u fokusuar në aktivet,
detyrimet dhe kapitalin.
Tabela 2.4. Bilanci i gjendjes së firmës “Tutunski kombinat AD Prilep”
31 Dhjetor (shumat në 000 denarë)
2004 2005 2006
Aktive gjithsej 3.471.084 3.290.173 1.835.507
Detyrime gjithsej 3.002.966 3.003.897 3.425.260
Kapital dhe rezerva gjithsej 468.118 286.276 (1.589.753)
Burimi: Izveshtaj na nezavisnite revizori, f. 4, 5; Tutunski kombinat AD-Prilep,
PERK, f. 6.
Siç tregon tabela 2.4, niveli i lartë i detyrimeve rrit ndjeshëm treguesin e levës. Në
vitin 2004 firma “Tutunski kombinat AD Prilep” ka patur treguesin e levës llogaritur
si detyrime ÷ aktive 87%, respektivisht 91% dhe 187% për vitet pasardhës 2005 dhe
2006. Andaj, në qoftë se do të eliminonim nga analiza (mostra) firmën në fjalë,
atëherë treguesi i levës mesatare për firmat jo financiare do të ishte 39% për
periudhën 2004-2007. Gjithashtu rasti i firmës “Ohis AD-Shkup” është me interes për
t’u analizuar, ku treguesi i levës për vitin 2008 është 113%, kurse për vitin 2009 është
120%. Në anën tjetër eliminimi nga mostra i entiteteve financiare (bankave) është i
duhur për shkak të specifikave edhe të financimit që kanë këto kundrejt firmave jo
financiare. Në rastin e bankave të marra në analizë për periudhën 2004-2007, leva
mesatare prej 79.72% do të thotë se mesatarisht njëqind denarë aktive të bankës janë
financuar me 79.72 denarë detyrime dhe vetëm 20.28 denarë kapital. Për një firmë jo
financiare ky tregues konsiderohet përgjithësisht i lartë. Në rastin e firmave jo
financiare treguesi i levës mesatare për periudhën 2004-2007 është 39% (pa firmën
“Tutunski kombinat AD Prilep”). Kjo do të thotë se në periudhën 2004-2007
mesatarisht 100 denarë të një firme jo financiare janë financuar me 39 denarë
detyrime dhe 61 denarë kapital. Pra, treguesi i levës mesatare të bankave është
përafërsisht për 41% më i lartë krahasuar me firmat jo financiare. Një ndryshim aq i
madh i levës në mes firmave jo financiare dhe atyre financiare nxjerr në sipërfaqe
edhe politikën e financimit, që këto dy grupe entitetesh dallohen në mes veti.
90
KREU 3. ANALIZA E REZULTATEVE DHE GJETJET Kjo pjesë përfshin analizën dhe kuptimin e të dhënave të gjetura, krahasimin e
rezultateve të gjetura për mostrën e firmave të bursës së Shkupit me mostrën e
firmave nga bursa e Zagrebit dhe Lubjanës, statistikat ndërkombëtare dhe mostrën nga
firmat e vogla dhe të mesme nga komuna e Tetovës dhe Gostivarit. Përmes analizave
dhe metodave të ndryshme statistikore gjenden dhe testohen rezultatet e gjetura, parë
nga këndvështrimi i modeleve statike dhe dinamike.
Rezultatet e gjetura krahasohen me rezultatet e pritura sipas studimeve paraprake dhe
pritjeve teorike, parë nga këndvështrimi i ndryshoreve kuantitative dhe kualitative.
91
3.1. Kuptimi i të dhënave të gjetura
Në këtë pjesë diskutohen të dhënat e gjetura sipas statistikave përshkruese dhe
analizave tjera statike dhe dinamike. Analiza përfshin gjetjen e rezultateve lidhur me
levën dhe determinantët tjerë të strukturës së kapitalit, përfshirë këtu edhe faktorin
industri, moshë dhe kohë. Rezultatet e gjetura konfirmohen ose jo përmes analizave
tjera të mëvonshme te pjesa e regresionit.
3.2. Testi Kolmogorov-Smirnov
Për të analizuar nëse mostra e marrë për studim përmban të dhëna me shpërndarje
normale përdoret testi Kolmogorov-Smirnov për një mostër.
“Statistika Kolmogorov-Smirnov kuantifikon distancën në mes funksionit të
shpërndarjes empirike të mostrës dhe funksionit të shpërndarjes kumulative të
shpërndarjes referente ose në mes funksioneve të shpërndarjes empirike të dy
mostrave. Shpërndarja zero e kësaj statistike është kalkuluar sipas hipotezës zero se
mostrat janë të nxjerra prej shpërndarjes së njëjtë (në rastin e dy mostrave) ose se
mostra është nxjerr prej shpërndarjes referente (në rastin e një mostre).”14
“KS është testi i përshtatjes më të mirë, në të cilin ne specifikojmë shpërndarjen e
frekuencës kumulative, që do ndodhë sipas shpërndarjes teorike dhe krahasojmë atë
me shpërndarjen e observuar të frekuencës kumulative. Shpërndarja teorike
përfaqëson pritjet tona sipas Ho. Ne përcaktojmë pikën e divergjencës më të madhe në
mes shpërndarjeve të observuara dhe teorike dhe identifikojmë këtë vlerë si D
(devijimi maksimal). Nga tabela e vlera kritike për D, ne përcaktojmë nëse një
divergjencë e tillë e madhe ka të ngjarë në bazën e variacioneve të mostrimit të rastit
prej shpërndarjes teorike. Vlera e D-së kalkulohet si në vijim:
)X(F)X(FMaksimumD To
në të cilin
Fo(X) = Shpërndarja e observuar e frekuencës kumulative të mostrës së rastit të n
observimeve. Ku X është ndonjë rezultat i mundshëm, Fo(X) = k/n, ku k = numri i
observimeve i barabartë ose më i vogël se X.
FT(X) = Shpërndarja teorike e frekuencës sipas Ho” (Cooper dhe Schindler, 2003, f.
811).
Hipoteza zero dhe alternative për testin Kolmogorov-Smirnov për ndryshoren e varur
formulohet si në vijim.
Ho: Nuk ka ndryshim në mes shpërndarjes së observuar dhe normale të mostrës së
analizuar në këtë studim.
Ha: Ka ndryshim në mes shpërndarjes së observuar dhe normale të mostrës së
analizuar në këtë studim.
Testimi nëse ndryshorja e varur (Raportilev) është nxjerr nga shpërndarja normale në
programin Stata10 kalon në disa hapa si në vijim15
:
- krijohet ndryshore e re (raportilev_mes), që tregon mesataren e ndryshores
Raportilev,
- krijohet ndryshore e re (raportilev_ds), që tregon devijmin standard të
ndryshores Raportilev dhe
- në fund përdoret komanda (1).
14
Marrë nga: http://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test (Qasur më: 12
Gusht, 2011) 15
Ideja, koncepti, metodologjia dhe përdorimi i komandës vijnë sipas Hill (f. 15).
92
Nga testi Kolmogorov-Smirnov fitohen rezultatet si në tabelën 3.1. Në bazë të
rezultateve të fituara testohen hipotezat për testin Kolmogorov-Smirnov. Testimi i
hipotezave në këtë studim sipas, p vlerës ndjek këtë rrugë. “Vlera p më e vogël se
0.01 do të thotë se probabiliteti është më i vogël se 1 përqind, e cila në kthim do të
thotë se hipoteza zero do të hudhet poshtë në nivelin 1 përqind; vlera e p në mes 0.01
dhe 0.05 do të thotë se hipoteza zero do të hudhet poshtë në nivelin 5 përqind, por jo
në nivelin 1 përqind; dhe vlera p prej 0.05 ose më shumë do të thotë se ajo nuk do të
hudhet poshtë në nivelin 5 përqind” (Dougherty, 2007, f. 104).
Tabela 3.1. Testi Kolmogorov-Smirnov për ndryshoren e varur
Grupi më i vogël D P-vlera Korrigjuar
Raportilev 0.0970 0.016
Kumulativ -0.0963 0.017
K-S kombinuar 0.0970 0.031 0.026
P-vlera e K-S të kombinuar është 0.03. Që do të thotë është më e madhe se 0.01, por
më e vogël se 0.05. Pra, hipoteza zero do të hudhet poshtë në nivelin 5 përqind, por jo
në nivelin 1 përqind.
3.3. Statistikat përshkruese
Tabela 3.2 tregon statistikat përshkruese të 32 firmave të listuara dhe të analizuara në
këtë studim. Kolona e parë tregon ndryshoren e varur dhe ndryshoret e pavarura.
Kolona e dytë tregon numrin e observimeve. Disa ndryshore kanë më pak se 224
observime, si rezultat se mungojnë të dhënat. Numri i plotë i observimeve është 224
që vijnë nga 32 firma për 7 vite. Kolona e tretë tregon mesataren sipas ndryshoreve.
Ndryshorja Raportip, që mat përfitueshmërinë e firmave ka shenjë negative, si rezultat
i asaj që disa firma për periudhën e analizuar kanë patur humbje. Kolona e mesatares
fitohet duke pjesëtuar shumën e observimeve me numrin gjithsej të observimeve, pra:
n
XX
i
ku n tregon numrin gjithsej të observimeve. Mesatarja “është treguesi më i zakonshëm
i tendencës qendrore të ndryshores” (Torres-Reyna, f. 38).
Kolona e katërt tregon devijimin standard sipas ndryshoreve. Rezultatet tregojnë se
devijim standard më të lartë ka ndryshorja e rritjes.
Duke ndjekur Bowerman dhe O’Connell (2003, f. 66-67) tregohet llogaritja e
variancës së mostrës, shprehur me s2 dhe devijimi standard i mostrës, shprehur me s si
në vijim.
1n
)XX(...)XX()XX(
1n
)XX(
s2
n
2
2
2
1
2n
1i
i
2
Një llogaritje më e thjeshtë e variancës s2
së mostrës bëhet sipas formulës si në vijim:
93
n
1i
2n
1i
i
2
i
2
n
X
X1n
1s
Devijimi standard s i mostrës llogaritet si 2ss . Meqenëse, tani dihet si llogaritet
varianca, atëherë devijimi standard llogaritet sipas formulës si vijon:
)1n(
)XX(s
2
i
ku X tregon mesataren dhe n numrin gjithsej të observimeve. Devijimi standard
“tregon sa afër e dhëna është te mesatarja” (Torres-Reyna, f. 40).
Dy kolonat e fundit tregojnë vlerat minimale dhe maksimale sipas ndryshoreve.
Tabela 3.2. Statistikat përshkruese të 32 firmave të listuara
Ndryshorja Obs Mesatarja Devijimi
standard
Minimumi Maksimumi
Raportilev 221 .4311075 .3063194 .032044 2.710928
Raportia 221 .4838931 .2095103 .104416 .90571
Raportip 221 -.0025732 .1460876 -1.261344 .30979
Raportim 221 5.821094 .6425419 4.135005 7.3791
Raportir 221 2.769599 19.15372 -100 121.1276
Raportik 221 .0321122 .0187942 0 .131811
Raportiq 220 .0410482 .0999217 .000033 .658152
Gdp 224 3.357143 2.682269 -.9 6.1
Infl 224 2.1 2.863971 -.8 8.3
Intdepoz 224 5.914286 .940838 4.7 7.1
Intehuadh 224 10.75714 1.087204 9.5 12.4
Tabela 3.3 tregon numrin dhe përqindjen e firmave në kuadër të mostrës së analizuar
sipas moshës. Kolona e parë tregon kodimin nga zero deri në katër, sipas definimit të
mëhershëm të kategorisë moshë.
Tabela 3.3. Firmat sipas moshës
Përshkrimi Frekuenca Përqindja
0 2 6
1 1 3
2 14 44
3 9 28
4 6 19
Gjithsej 32 100
Mostra e analizuar në këtë studim përfshijnë 2 firma që janë të themeluara përpara
vitit 1900 ose 6.25% nga gjithsej 32 firma. Në grupin 1 ose nga viti 1900-1930 është
vetëm 1 firmë e themeluar e marrë në mostër. Nga viti 1930-1960 ekzistojnë 14 firma
të themeluara të marrë në mostër. Nga viti 1960-1990 ekzistojnë 9 firma të themeluara
të marrë në mostër. Nga viti 1990 e këndej ekzistojnë 6 firma të themeluara të marrë
në mostër. Siç tregojnë të dhënat përqindjen më të madhe e mbulojnë firmat e
94
themeluara nga viti 1930-1960, ose grupi 2 që përfshinë 43.75% nga numri gjithsej i
firmave në mostër. Pastaj, grupi 3 ose firmat e themeluara nga viti 1960-1990 që
përfshijnë 28.125% nga numri gjithsej i firmave në mostër. Kjo do të thotë se shumica
e firmave të analizuara në këtë studim janë firma të vjetra nga aspekti i themelimit.
Tabela 3.4 tregon numrin dhe përqindjen e firmave në kuadër të mostrës së analizuar
sipas industrisë. Kolona e parë tregon kodimin nga zero deri në pesë sipas definimit të
mëhershëm të kategorisë industri.
Tabela 3.4. Firmat sipas industrisë
Përshkrimi Frekuenca Përqindja
0 3 9
1 7 22
2 13 41
3 1 3
4 3 9
5 5 16
Gjithsej 32 100
Të dhënat flasin se në grupin 0 ose ndërtimtari bëjnë pjesë vetëm 3 firma ose 9.37%
nga numri gjithsej i firmave të marrë në mostër. Në shërbime marrin pjesë 7 firma ose
21.88%. Industria ose grupi 2 përfshin përqindjen më të madhe edhe atë 40.6% ose 13
firma. Bujqësia përfshin vetëm 1 firmë, hoteleria 3 firma dhe tregtia 5 firma. Siç
tregojnë të dhënat përqindjen më të madhe e mbulojnë firmat në sektorin e industrisë
dhe më pak është i përfaqësuar sektori i bujqësisë ose me vetëm 3.13% nga mostra e
marrë në analizë.
Tabela 3.5 tregon levën mesatare të firmave sipas moshave. Kolona e parë tregon
kodimin nga zero deri në katër sipas definimit të mëhershëm të kategorisë moshë.
Tabela 3.5. Leva sipas moshës
Përshkrimi Mesatarja
0 .9953078
1 .6550449
2 .418533
3 .3524029
4 .3522171
Rezultatet flasin se firmat e themeluara përpara vitit 1900 ose grupi 0 i treguar në
studim ka një tregues mesatar të levës prej 0.99, ose 99% firmat financohen me borxh
dhe vetëm 1% me kapital. Rezultatet janë mjaft absurde për t’u kuptuar dhe larg
konceptit të menaxhimit të drejtë financiar. Por, duhet patur parasysh të dhënat e
firmës “Tutunski kombinat AD Prilep” të diskutuara më parë. Në vitin 2004 firma
“Tutunski kombinat AD Prilep” ka patur treguesin e levës 87%, respektivisht 91%
dhe 187% për vitet pasardhës 2005 dhe 2006.
Në qoftë se analizohen më tej rezultatet e grupeve tjera sipas moshës shohim se grupi
1 ka levën mesatare prej 0.65. Grupi 2 ka levën mesatare prej 0.42. Grupi 3 ka levën
mesatare prej 0.35. Grupi 4 ka levën mesatare prej 0.35. Firmat më të vjetra përdorin
më shumë borxh sesa firmat e reja. Thënë ndryshe firmat më të reja financohen më
shumë me kapital dhe më pak me borxh kundrejt firmave të vjetra.
Tabela 3.6 tregon levën mesatare sipas industrive. Kolona e parë tregon kodimin nga
zero deri në pesë, sipas definimit të mëhershëm të kategorisë industri.
95
Tabela 3.6. Leva sipas industrisë
Përshkrimi Mesatarja
0 .4901218
1 .3162028
2 .580152
3 .1091984
4 .1496747
5 .4073497
Rezultatet tregojnë se grupi 2 ose industria ka mesataren më të lartë nga të gjithë
degët tjera industriale. Në vend të dytë, sipas mesatares vijnë dega e ndërtimtarisë, e
ndjekur më pastaj me tregtinë, shërbimet dhe hotelerinë. Dega e bujqësisë duket se ka
treguesin më të ulët të levës mesatare. Rezultatet flasin se firmat në degë të ndryshme
të industrisë kanë tregues të ndryshëm të levës. Në një studim të bërë nga Deari dhe
Deari (2010, f. 80) për 89 firma të listuara në bursën e letrave me vlerë të Zagrebit u
gjetën tregues të ndryshëm të levës për industri të ndryshme të biznesit, rezultatet e të
cilit prezantohen në tabelën 3.7.
Tabela 3.7. Leva sipas industrisë dhe viteve për firmat nga bursa e Zagrebit
Leva/ Viti Industria e biznesit
0 1 2 3 4
2002 .46 .32 .54 .65 .41
2003 .48 .31 .49 .66 .40
2004 .49 .31 .45 .64 .43
2005 .48 .29 .42 .64 .47
2006 .50 .32 .40 .64 .49
Gjithsej .48 .31 .46 .65 .44
Burimi: Sipas Deari dhe Deari, 2010, f. 80.
Ku, 0 tregon prodhimin, 1 tregon hotelerinë, 2 tregon transportin dhe
telekomunikacionin, 3 tregon tregtinë, dhe 4 tregon sektorët tjerë. Në rastin e firmave
të analizuara nga bursa e Zagrebit, sektori i tregtisë ka tregues më të lartë të levës, i
ndjekur menjëherë me sektorin e prodhimit, transportit dhe telekomunikacionit dhe
kështu me radhë. Edhe në rastin e firmave të marrë në mostër nga bursa e Zagrebit
vërehet se firmat në industri të ndryshme të biznesit kanë tregues të ndryshëm të
levës.
Tabela 3.8 tregon levën mesatare të firmave nga bursa e Shkupit sipas viteve. Analiza
e levës mesatare tregon si ka lëvizur leva mesatare në dinamikë. Siç dihet ekuacioni
bazë i kontabilitetit është si vijon:
Aktivet = Detyrimet + Kapitali.
Meqenëse dihet tani treguesi i levës mesatare për çdo vit, atëherë mund të llogaritet
edhe kapitali mesatar për çdo vit. Për shembull në vitin 2004, mesatarisht 100 denarë
aktive financohen me 39.27 denarë detyrime dhe pjesa e ngelur është kapital. Pra, 100
denarë – 39.27 denarë = 60.73 denarë është kapital. Kjo do të thotë se detyrimet janë
39.27% dhe kapitali 60.73%. Në të njëjtën mënyrë gjendet kapitali mesatar edhe për
vitet tjera dhe ndërtohet figura 3.1.
96
Tabela 3.8. Leva sipas viteve
Vitet Mesatarja
2004 .3927319
2005 .3928569
2006 .4340617
2007 .4559364
2008 .4931993
2009 .4322571
2010 .4182848
Nga viti 2004 deri në vitin 2008 leva mesatare sa vinë e rritet. Në vitin 2008 arrihet
niveli më i lartë prej 0.49. Kjo do të thotë se firmat mesatarisht kanë financuar 100
denarë aktive me 49 denarë detyrime dhe 51 denarë kapital. Treguesi i levës mesatare
nga viti 2008 në vitin 2010 vin duke u zvogëluar, duke arritur kështu në vitin 2010 në
nivelin 0.42.
Figura 3.1 tregon se në periudhën 2004-2010 firmat e analizuara në kuadër të mostrës
kanë financuar aktivitetin e tyre afarist më shumë me kapital dhe më pak me levë.
Diferenca në mes kapitalit dhe levës është e theksuar për periudhën e analizuar, duke
përjashtuar vitin 2008, kur kapitali dhe leva pothuajse janë të njëjtë.
Me qëllim njohjen më analitike të detyrimeve ndërtohet figura 3.2, që tregon
relacionin në mes detyrimeve afatshkurtra (DASH) dhe afatgjata (DAGJ), sipas
mostrës dhe periudhës së analizuar 2004-2010.
Rëndom analiza vertikale e bilancit të gjendjes do të thotë çdo zë bilancor i aktiveve
vëndohet në raport me aktivet gjithsej dhe rezultati i fituar sipas çdo zëri shumëzohet
me 100 për t’u shprehur në përqindje. Ngjajshëm veprohet me zërat e pasiveve, ku
ç’do zë i pasiveve vendohet në raport me pasivet gjithsej (detyrimet dhe kapitalin
gjithsej) dhe rezultati i fituar sipas çdo zëri shumëzohet me 100. Kështu që e gjithë
aktiva shprehet si 100% dhe e gjithë pasiva shprehet si 100%. Megjithatë, për efekte
të analizës dhe studimit në këtë rast është bërë subanalitik, për të analizuar peshën që
kanë detyrimet afatshkurtra dhe afatgjata në kuadër të detyrimeve gjithsej. Thënë
ndryshe, cila është struktura e detyrimeve gjithsej. Megjithëse janë fituar rezultatet se
si financohen aktivet (raporti i levës), njohja e vet strukturës së detyrimeve do të ishte
e mirëseardhur.
Figura 3.2 tregon se në dinamikë detyrimet afatshkurtra në raport me detyrimet
afatgjata janë shumë më të larta. Përjashtim në këtë rast bën viti 2006 dhe 2007.
Përqindjet janë fituar, duke venduar në raport detyrimet gjithsej afatshkurtra me
detyrimet gjithsej të vitit përkatës. E njëjta rrugë është ndjekur edhe për detyrimet
afatgjata.
Në një studim të bërë nga Rajan dhe Zingales (1995), u gjet se firmat jo-financiare në
G7 shtetet-1991 kishin raporte të ndryshme të detyrimeve gjithsej afatshkurtra. “Vlera
e çdo zëri bilancor është llogaritur si pjesë e vlerës kontabël të aktiveve gjithsej dhe
pastaj mesatarizohet përgjatë të gjitha firmave që raportojnë bilancet e konsoliduar të
gjendjes në shtet. Janë të përfshirë vetëm bilancet e gjendjes të firmave jo-financiare”
(Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1428).
Firmat jo-financiare në Gjermani, sipas rezultateve në tabelën 3.9 kanë raport më të
lartë të detyrimeve krahasuar me shtetet tjera në studim. Firmat jo-financiare në
Mbretërinë e Bashkuar, sipas rezultateve në tabelën 3.9 kanë raport më të ulët të
detyrimeve krahasuar me shtetet tjera në studim. Megjithatë, tabela 3.9 tregon se në të
gjitha G7 shtetet e analizuara firmat jo-financiare financojnë aktivitetin e tyre afarist
kryesisht me detyrime dhe pjesërisht me kapital. Në anën tjetër, raport më të lartë të
97
detyrimeve afatshkurtra kanë firmat jo-financiare në Francë, ndjekur menjëherë me
Italinë.
Tabela 3.9. Raporti detyrime-kapital në G7 shtetet-1991
SHBA Japoni Gjermani Francë Itali Mbretëri e Bashkuar Kanada
Detyrime afatshkurtra
33.4 42.2 30.0 43.4 43.2 40.0 23.1
Detyrime gjithsej
66.1 66.8 72.0 68.8 67.4 57.8 60.3
Kapitali aksionar
34.1 33.2 28.0 31.2 32.6 42.2 39.7
Burimi: Global Vantage Data Base. Në Rajan dhe Zingales, 1995, f. 1428.
Në qoftë se do të krahasoheshin rezultatet e gjetura për levën, sipas mostrës nga bursa
e Maqedonisë për periudhën 2004-2010 me studimin e Rajan dhe Zingales (1995) për
G7 shtetet konstatohen politika të ndryshme të financimit. Përderisa në të gjitha G7
shtetet e analizuara sipas autorëve në fjalë, kapitali aksionar nuk e kalon 43
përqindshin, në rastin e firmave në Maqedoni kapitali mesatar është mbi 50 përqind.
Që do të thotë se përderisa në G7 shtetet në studimin në fjalë firmat financohen më
shumë me detyrime dhe më pak me kapital, në Maqedoni rasti është i kundërt. Por,
shtrohet dilema se a duhet të shihen këto tregues si të “mirë” ose të “këqij”.
Megjithëse, bisedohet për periudha të ndryshme krahasimi, sërish në vitet e fundit
disa shtete kanë tregues të borxhit më të lartë sesa shtetet tjera. Për shembull, treguesi
i vlerësuar i borxhit te vlera gjithsej te Japonia është 72 përqind, Italia 59 përqind,
Franca 58 përqind, Gjermania 49 përqind, SHBA 48 përqind dhe Kanada 45
përqind.16
Studimi i Agrawal dhe Nagarajan (1990) përafërsisht 100 firma në bursën e New
York-ut nxori rezultate interesante. “Ato gjetën se këto firma janë averzive ndaj çdo
lloj leve, me gjithashtu pak borxh afatshkurtër. Veç kësaj, ato kanë nivele të parasë
dhe letrave me vlerë të tregtueshme goxha sipër homologëve të tyre të leveruar. Tipik,
menaxherët e këtyre firmave kanë pronësi të lartë të kapitalit. Gjithashtu, ekziston
pjesëmarrje më e madhe e rëndësishme e familjes në firmat gjithë kapital sesa në
firmat e leveruara” (Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan, 2007, f. 475).
16
OECD financial statistics. Borxhi llogaritet si shumë e borxhit afatshkurtër dhe afatgjatë dhe vlera
gjithsej është borxhi plus kapitali (në vlera kontabël). Marrë nga Ross, Westerfield, Jaffe dhe Jordan,
2007, f. 475.
98
Figura 3.1. Relacioni detyrime-kapital për periudhën 2004-2010
Figura 3.2. Relacioni i detyrimeve afatshkurtra (DASH) dhe afatgjata (DAGJ)
Për krahasim të levës mesatare të firmave fokus në këtë studim (Bursa e Maqedonisë),
merren edhe 18 firma jo financiare të regjistruara në bursën e letrave me vlerë të
Lubjanës për periudhën 2005-2007. Të dhënat lidhur me analizën e firmave nga Bursa
e Shkupit dhe Lubjanës për periudhën 2005-2007 merren nga Deari dhe Deari (2009).
Duke ndjekur të njëjtën rrugë më herët për kapitalin mesatar, llogarisim edhe për 18
firma të regjistruara në bursën e letrave me vlerë të Lubjanës për periudhën 2005-
2007. Rezultat e krahasimit të levës dhe kapitalit mesatar jepen si në tabelën 3.10.
Të dhënat flasin se për periudhën 2005-2007 për mostrat e marra në analizë të 32
firmave jo financiare nga Bursa e Shkupit, respektivisht 18 nga Bursa e Lubjanës,
leva mesatare është më e lartë për firmat nga Bursa e Lubjanës. Thënë ndryshe, sipas
mostrave të analizuara në këtë studim, firmat nga Bursa e Shkupit mesatarisht
përdorin më pak levën dhe më shumë kapitalin për financim të aktivitetit afarist
krahasuar me firmat nga Bursa e Lubjanës.
99
Tabela 3.10. Leva dhe kapitali mesatar, krahasim Bursa e Shkupit dhe Lubjanës
Përshkrim:
Leva mesatare
Vitet
2005 2006 2007
Bursa e Lubjanës (18 firma) .4383274 .4859834 .5086439
Bursa e Shkupit (32 firma) .3928569 .4340617 .4559364
Përshkrim: Kapitali mesatar
Bursa e Lubjanës (18 firma) .5616726 .5140166 .4913561
Bursa e Shkupit (32 firma) .6071431 .5659383 .5440636
Politika e financimit të firmave, sipas mostrës nga Bursa e Maqedonisë krahasohet më
tej me 89 firma jo financiare, të regjistruara në bursën e letrave me vlerë të Zagrebit
për periudhën 2004-2006. Duke ndjekur të njëjtën rrugë më herët për kapitalin
mesatar, llogarisim edhe për 89 firma të regjistruara në bursën e letrave me vlerë të
Zagrebit për periudhën 2004-2006. Rezultatet17
e krahasimit të levës dhe kapitalit
mesatar jepen si në tabelën 3.11. Të dhënat flasin se për periudhën 2004-2006, për
mostrat e marra në analizë të 32 firmave jo financiare nga Bursa e Shkupit,
respektivisht 89 nga Bursa e Zagrebit, leva mesatare është më e lartë për firmat nga
Bursa e Zagrebit. Thënë ndryshe, sipas mostrave të analizuara në këtë studim, firmat
nga Bursa e Shkupit mesatarisht përdorin më pak levën dhe më shumë kapitalin për
financim të aktivitetit afarist, krahasuar me firmat nga Bursa e Zagrebit. Leva
mesatare sipas mostrës nga Bursa e Zagrebit për vitin 2002 dhe 2003 është .4609033,
respektivisht .4645431.
Tabela 3.11. Leva dhe kapitali mesatar, krahasim Bursa e Shkupit dhe Zagrebit
Përshkrim:
Leva mesatare
Vitet
2004 2005 2006
Bursa e Zagrebit (89 firma) .4656172 .4621293 .4737704
Bursa e Shkupit (32 firma) .3927319 .3928569 .4340617
Përshkrim: Kapitali mesatar
Bursa e Zagrebit (89 firma) .5343828 .5378707 .5262296
Bursa e Shkupit (32 firma) .6072681 .6071431 .5659383
17
Këto rezultate janë prezentuar në konferencën e 4-të shkencore ndërkombëtare organizuar nga
UAMD dhe CEDIMES, Durrës, 2012.
100
Figura 3.3. Leva mesatare, krahasim sipas tre bursave
Figura 3.4. Relacioni levë-kapital mesatar për vitin 2005
Figura 3.5. Relacioni levë-kapital mesatar për vitin 2006
101
Sipas mostrave dhe periudhës të marrë për analizë, firmat nga Bursa e Shkupit
financojnë aktivitetin e tyre afarist mesatarisht më shumë me kapital dhe më pak me
levë, krahasuar me firmat nga bursa e Lubjanës dhe Zagrebit. Duke shfrytëzuar të
dhënat nga tabela 3.10 dhe 3.11, është ndërtuar figura 3.3, që tregon krahasimin e
levës mesatare për vitin 2005 dhe 2006 për tre bursat. Figura 3.4 dhe 3.5 tregon
relacionin në mes levës dhe kapitalit mesatar, sipas tre bursave për vitin 2005,
respektivisht 2006.
Më qëllim studimin analitik të levës mesatare të firmave në mostrën nga bursa e
Maqedonisë, vazhdohet analiza, duke bërë krahasim me levën mesatare të 28 firmave
të vogla dhe të mesme nga komuna e Tetovës dhe Pollogut18
. Llogaritet leva mesatare
e 28 firmave të vogla dhe të mesme për periudhën 2000-2007 dhe të cilat nuk janë të
listuara në bursën e Maqedonisë. Përmes krahasimit të politikave të financimit do të
analizohet nëse ekziston dallim në mes firmave të listuara në bursë kundrejt atyre të
palistuara.
Tabela 3.12. Leva dhe kapitali mesatar për firmat jo të listura
Përshkrim Vitet
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Leva mesatare .39 .39 .39 .40 .41 .43 .41 .49
Kapitali mesatar .61 .61 .61 .60 .59 .57 .59 .51
Duke shfrytëzuar rezultatet e mëhershme të levës mesatare për firmat e listuara dhe
rezultatet e fituara për firmat jo të listuara ndërtohet figura 3.6.
Figura 3.6 tregon se mesatarisht për periudhën 2004-2007 firmat jo të listuar kanë
përdorur më shumë levë, krahasuar me firmat e listuara sipas mostrës në këtë studim.
“Kur kompania është e listuar, investimet e aksionarëve të saj bëhen më likuid, por
diferenca për aksionarët në mes kompanisë së listuar dhe kompanisë jo të listuar nuk
është gjithmonë si e rëndësishme. Kompanitë e listuara në treg përfitojnë likuiditet në
kohën e listimit, meqenëse pjesë e rëndësishme e kapitalit është fluktuar”
(Vernimmen, Quiry, Dallocchio, Fur dhe Salvi, 2009, f. 844).
“Kompanitë më shumë të leveruara priren të kenë rejtingje kreditore më të ulëta.
Kompanitë me proporcion më të lartë të borxhit janë te rreziku më i lartë i të qenit të
paaftë të bëjnë pagesat e plota të kryegjësë dhe interesit në kohën e duhur, përgjatë
spektrit të skenarit të performancës së biznesit” (Pettit, 2007, f. 127).
18
Të dhënat janë marë nga Osmani dhe Deari (2009, f. 58-73).
102
Figura 3.6. Leva mesatare për firmat e listuara dhe jo të listuara
Figura 3.7 tregon relacionin e detyrimeve afatshkurtra (DASH) dhe detyrimeve
afatgjata (DAGJ) për firmat jo të listura nga komuna e Tetovës dhe Gostivarit.
Përqindjet janë nxjerrë sipas të së njëjtës metodologji te firmat e listura. Pra,
detyrimet afatshkurtra gjithsej për vitin përkatës vendohen në raport me detyrimet
gjithsej po të njëjtit vit. E njëjta rrugë ndiqet edhe për detyrimet afatgjata.
Figura 3.7. Relacioni DASH dhe DAGJ për firmat jo të listuara
Ngjashëm si te firmat e listuara edhe te firmat jo të listuara dominojnë detyrimet
afatshkurtra në kuadër të detyrimeve gjithsej. Madje te firmat jo të listura është më i
theksuar raporti në mes detyrimeve afatshkurtra dhe afatgjata. Për shembull, për
periudhën 2004-2010, te firmat e listura detyrimet afatshkurtra kanë mesatare prej
76% dhe pjesa e ngelur 24% janë detyrime afatgjata. Kurse te firmat jo të listuara për
periudhën 2000-2007 detyrimet afatshkurtra kanë mesatare prej 79% dhe pjesa e
ngelur 21% janë detyrime afatgjata.
Figura 3.8 tregon mesataren e kthimit nga aktivet (ROA) për gjithë firmat e listuara të
marrë në mostër nga bursa e Maqedonisë në kuadër të këtij studimi. Për periudhën
103
2003-2010 treguesi i kthimit të aktiveve kryesisht ka trend rënës. Vitet, në të cilat
shënohen rënie të dukshme është viti 2004, 2006 dhe viti 2009.
Figura 3.8. Kthimi nga aktivet (ROA) për periudhën 2003-2010
3.4. Analiza e korrelacionit
Analiza e korrelacionit bëhet për të analizuar lidhjen që ekziston në mes dy
ndryshoreve. Për të testuar nëse ekziston ose jo dhe cili është korrelacioni në mes
ndryshoreve në këtë studim shfrytëzohet korrelacioni Spearman, grafiku i matricës së
korrelacionit dhe faktori i inflacionit të ndryshores (VIF) në kuadër të analizës së
regresionit.
Lidhja në mes dy ndryshoreve mund të jetë pozitive ose negative, lidhje e fortë ose e
dobët. Njohja e lidhjes në mes ndryshoreve ndihmon interpretimin e rezultateve të
fituar dhe nxjerrjen e konstatimeve sipas të njëjtave. Por, përpara interpretimit të
rezultateve duhet kontrolluar nëse është i pranishëm problemi i kolinearitetit ose
multikolinearitetit.
“Kolineariteti ose multikolineariteti, situata ku dy ose më shumë ndryshore të
pavarura janë shumë të koleruara mund të dëmtojnë efektet në regresionin e
shumëfishtë. Kur kjo gjendje ekziston, koeficientët e vlerësuar të regresionit mund të
fluktuojnë gjerësisht nga mostra te mostra, duke bërë atë të rrezikshme për të
interpretuar koeficientët si një indikator i rëndësisë relative të ndryshoreve
parashikuese. Vetëm sa të lartë mund të jenë korrelacionet e pranueshme në mes
ndryshoreve të pavarura? Nuk ka përgjigje definitive, por korrelacionet te .80 ose në
nivel më të lartë duhet sjellin në ujdi me në një nga dy rrugët:
(1) zgjedh një nga ndryshoret dhe fshij tjetrën ose
(2) krijo një ndryshore të re, që është përbërje e ndryshoreve shumë të
interkorreluara dhe përdor këtë ndryshore të re në vend të komponentëve të
saj.
Marrja e këtij vendimi vetëm me matricën e korrelacionit nuk është gjithmonë e
këshillueshme” (Cooper dhe Schindler, 2003, f. 617). Andaj, në këtë studim është
përdorur edhe faktori i inflacionit të ndryshores (VIF).
“Korrelacioni ose koeficienti i korrelacionit, i treguar r, është numër i pastër në mes –
1 dhe 1 që përmbledh forcën e marrëdhënies në të dhënat. Korrelacioni prej 1 tregon
104
marrëdhënie perfekt vijë drejt, me vlera më të larta të një ndryshore, shoqëruar me
vlera më të larta perfekte të parashikuara të tjetrës. Korrelacioni prej – 1 tregon
marrëdhënie perfekt negative vijë drejt, me njërën ndryshore që ulet, ashtu siç rritet
tjetra” (Siegel, 2003, f. 437).
Tabela 3.13 tregon analizën e korrelacionit Spearman për ndryshoren e varur dhe
dhjetë ndryshoret e pavarura (raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intdepoz intehuadh).
Rezultatet e fituara nga analiza e korrelacionit Spearman tregon për lidhje pozitive në
mes levës dhe madhësisë dhe rritjes. Kjo do të thotë se firmat më të mëdha dhe që
rriten më shumë kanë nivel më të lartë të levës. Leva është e lidhur negativisht me
nivelin e aktiveve të trupëzuara dhe përfitueshmërinë. Kjo do të thotë se firmat më
fitimprurëse kanë levë më të ulët dhe financojnë aktivitetin e tyre afarist më shumë
me kapital dhe më pak me borxh. Firmat që kanë më shumë aktive të trupëzuara kanë
më pak levë dhe më shumë kursim tatimor.
Lidhje negative ekziston në mes aktiveve të trupëzuara dhe madhësisë. Kjo do të thotë
se firmat më të mëdha kanë më pak aktive të trupëzuara.
Lidhje pozitive ekziston në mes përfitueshmërisë dhe madhësisë, rritjes, GDP-së dhe
normës së inflacionit. Kjo do të thotë se firmat më të mëdha dhe me rritje më të
madhe janë më fitimprurëse. Rritja e GDP-së do të thotë rritje e gjithëmbarshme në
vend dhe do të ketë rritur edhe përfitueshmërinë e firmave në mostër. Booth, Varouj,
Demirguc-Kunt dhe Maksimovic (2001) gjetën se raporti gjithsej i borxhit është i
lidhur pozitivisht me normën e rritjes reale të GDP-së dhe negativisht me normën e
inflacionit (Booth, Varouj, Demirguc-Kunt dhe Maksimovic, 2001, f. 97). Në anën
tjetër Gajurel gjeti se “norma e inflacionit është e lidhur negativisht me raportin e
borxhit gjithsej dhe raportin e borxhit afatshkurtër, ndërsa ajo është e lidhur
pozitivisht me raportin e borxhit afatgjatë” (Gajurel, 2006, f. 7).
Lidhje negative ekziston në mes përfitueshmërisë dhe paqëndrueshmërisë dhe normës
së interesit të depozitimit. Kjo do të thotë se firmat më të paqëndrueshme janë më pak
fitimprurëse.
Lidhje pozitive ekziston në mes madhësisë dhe rritjes dhe kursimit tatimor. Kjo do të
thotë se firmat më të mëdha rriten dhe kanë kursim tatimor më shumë.
105
Tabela 3.13. Analiza e korrelacionit Spearman
Ndryshorja Raportilev Raportia Raportip Raportim Raportir Raportik
Raportilev 1.0000
Raportia -0.2180* 1.0000
Raportip -0.2714* 0.0616 1.0000
Raportim 0.3105* -0.1890* 0.3130* 1.0000
Raportir 0.1408* -0.0973 0.2559* 0.1661* 1.0000
Raportik -0.0056 0.3706* 0.1196 0.1518* -0.1218 1.0000
Raportiq 0.0007 -0.0030 -0.1750* -0.1080 -0.1072 0.0280
Gdp 0.0165 0.0138 0.1833* 0.0620 0.1166 0.0206
Infl 0.0187 -0.0001 0.1433* 0.0478 0.0411 -0.0033
Intdepoz 0.0135 -0.0098 -0.1477* -0.0477 -0.1223 -0.0554
Intehuadh -0.0525 0.0346 0.0773 0.0144 0.0411 0.0912
* niveli 0.05 i signifikancës.
Tabela 3.13 (vazhdon). Analiza e korrelacionit Spearman
Ndryshorja Raportiq Gdp Infl Intdepoz intehuadh
Raportilev
Raportia
Raportip
Raportim
Raportir
Raportik
Raportiq 1.0000
Gdp -0.0416 1.0000
Infl -0.0285 0.7370* 1.0000
Intdepoz 0.0941 -0.7974* -0.5948* 1.0000
Intehuadh -0.0577 0.1937* -0.3203* -0.4300* 1.0000
* niveli 0.05 i signifikancës.
Korrelacioni në mes ndryshoreve në asnjë rast nuk kalon 0.80. Por, shqetësues është
fakti i lidhjes mjaft të fortë negative në mes GDP-së dhe normës së interesit të
depozitimit (-0.7974). Lidhje e fortë pozitive vërehet edhe në mes GDP-së dhe
inflacionit (0.7370), por pak më e butë krahasuar me normën e interesit të depozitimit.
Korrelacioni aq i lartë negativ në mes GDP-së dhe normës së interesit të depozitimit
bën që të vendoset për rrugën e parë, duke ndjekur Donald Cooper dhe Pamela
Schindler (2003). Pra, në analizat e mëtutjeshme eliminohet ndryshorja e normës së
interesit të depozitimit.
Figura 3.9 tregon grafikun e matricës për ndryshoren e varur dhe gjashtë ndryshoret e
pavarura (raportia raportip raportim raportir raportik raportiq). Grafiku i matricës
tregon lidhjen që ekziston në mes ndryshoreve të analizuara, sipas mostrës së marrë
në këtë studim.
106
RaportiLev
RaportiA
RaportiP
RaportiM
RaportiR
RaportiK
RaportiQ
0
1
2
3
0 1 2 3
0
.5
1
0 .5 1
-2
0
-2 0
4
6
8
4 6 8
-100
0
100
-100 0 100
0
.05
.1
.15
0 .05 .1 .15
0
.2
.4
.6
0 .2 .4 .6
Figura 3.9. Grafiku i matricës
3.5. Analizat e regresionit
Në këtë pjesë analizohen modele të ndryshme të regresionit, për të konstatuar se cilët
determinantë kanë përcaktuar strukturën e kapitalit të firmave, sipas mostrës së
analizuar në këtë studim nga bursa e letrave me vlerë në Maqedoni. Nxjerrja e
konstatimeve përfundimtare ndjek një rrugë të kujdesshme, me qëllim identifikimin
real të faktorëve që ndikojnë strukturën e kapitalit. Rezultatet e fituara analizohen dhe
krahasohen nga më shumë modele të regresionit me qëllim nxjerrjen e rezultateve sa
më të drejta, reale dhe me rëndësi statistikore. Analizat statistikore dhe të regresionit
më theks të veçantë janë bërë duke shfrytëzuar programin Stata 10. Konceptet,
metodologjia, idetë dhe përdorimi i komandave vijnë nga më shumë burime teorike
dhe praktike, si nga Cameron dhe Trivedi (2009), Dougherty (2007), Torres-Reyna,
Baum (2006), Baltagi (2005), Wooldridge (2002), Hoechle, Rabe-Hesketh dhe Everitt
(2000), web faqa: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/, manualet ndihmëse (materialet e
instaluara në programin Stata10, por edhe manuale tjera si për shembull, Stata User’s
Guide: Release 9, 2005) të vet programit Stata10, materiale dhe punime të tjera të
cituara në pjesën e referencave/bibliografisë, etj.
3.5.1. Regresioni pooled OLS
Në modelin me efekte individuale të dhënë më herët si ititit uxy po të
zëvendësohet uit me (αi – α + εit) fitohet modeli si )(xy ittitit .
Në modelin e bashkimit ose mesatarizimit të populacionit, shprehur si
ititit uxy , kërkohet që gabimi uit të mos jetë i korreluar me xit. Por, uit mund
të jetë i korreluar përgjatë kohës dhe firmës. Andaj, përdorimi i komandës të
107
gabimeve standarde cluster-robust për dallim nga gabimet standarde default e zgjidh
këtë problem, duke grumbullu në firmë. “Për të dhënat panel është esenciale se
gabimet standarde të OLS korrigjohen për grumbullimin në individ. Për dallim,
gabimet standarde default supozojnë se gabimet e regresionit janë të pavarura dhe
identike të shpërndara (i.i.d.)” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 244).
“Ne kemi dy opcione kur gabimet janë jo i.i.d. Së pari, ne mund të përdorim
vlerësime konzistente të pikës OLS me estimator të ndryshëm të VCE që llogarit për
gabimet jo i.i.d. Ose, nëse ne mund të specifikojmë si gabimet devijojnë prej i.i.d. në
modelin tonë të regresionit, ne mund të përdorim estimator të ndryshëm që prodhon
vlerësime konzistent dhe më efiçient të pikës. Kompensimi në mes këtyre dy
metodave është robustness kundrejt efiçiencës. Qasja robust vendon më pak kufizime
në estimator: ideja është se vlerësimet konzistente të pikës janë mjaftë të mira,
gjithashtu ne duhet të korrigjojmë estimatorin tonë nga VCE e tyre për të llogaritur
për gabimet jo i.i.d. Qasja efiçiente inkorporon specifikim eksplicit të shpërndarjes jo
i.i.d. në model. Nëse ky specifikim është i përshtatshëm, kufizimet shtesë që ai
implikon do të prodhojnë estimator më efiçient sesa ai i qasjes robust” (Baum, 2006,
f. 133).
Sipas Cameron dhe Trivedi “konsistenca e OLS-së kërkon që termi i gabimit (αi – α +
εit) është i pakorreluar me xit. Kështu pooled OLS është konzistent në modelin RE, por
është jokonzistent në modelin FE sepse atëherë αi është e korreluar me xit” (Cameron
dhe Trivedi, 2009, f. 248).
Duke ndjekur Wooldridge (2002, f. 171), dy supozimet në vazhdim janë të
mjaftueshme për pooled OLS që qëndrueshëm të vlerëson β:
Supozimi 1: E(xt׳ut) = 0, t = 1, 2, ..., T dhe
Supozimi 2:
T
1t tt K)]x'x(E[rank .
Për të parë efektin që ka përdorimi i komandës vce(cluster) bëhen dy regresione:
- i pari është me gabime të regresionit, sipas supozimit i.i.d (me gabime
standarde default) dhe
- i dyti është me grumbullim në firmë (me gabime standarde cluster-robust)
Në rastin e të dhënave panel, estimatori pooled OLS (
), duke ndjekur Wooldridge
(2002, f. 171) gjendet si në vijim:
N
1i
T
1t
itit
N
1i
ii x'xX'X
N
1i
T
1t
itit
N
1i
ii y'xy'X .
Andaj, (
) mund të shkruhet si
N
1i
T
1t
itit
1N
1i
T
1t
itit y'xx'x .
Rezultatet e regresionit të pooled OLS jepen si në tabelën 3.14. Në rastin e parë
pooled OLS pa grumbullim shënohet si modeli M_OLS dhe me grumbullim modeli
M_OLS_rob. Bëhet regresion sipas komandës (2).
108
Tabela 3.14. Rezultatet e regresionit sipas pooled OLS
Raportilev Koef. Gabimi standard t P>|t|
Raportia -.165256 .0817306 -2.02 0.044
Raportip -1.382786 .149867 -9.23 0.000
Raportim .1036364 .0245398 4.22 0.000
Raportir .0014519 .0008597 1.69 0.093
Raportik .3837426 .8774702 0.44 0.662
Raportiq -.0252389 .2223068 -0.11 0.910
Gdp -.0028181 .0096038 -0.29 0.769
Infl .0111329 .0090898 1.22 0.222
Intehuadh .0062554 .0241388 0.26 0.796
_kons -.1916118 .2944998 -0.65 0.516
Numri i observimeve = 220; F (9, 210) = 24.20; Prob > F = 0.0000
R2 = 0.5091; R
2 e përshtatur = 0.4881; Root MSE = .21922
Duke përdorur cluster-robust të gabimeve standarde, fitohen rezultatet si në tabelën
3.15 sipas komandës (3).
Tabela 3.15. Rezultatet e regresionit sipas pooled OLS me grumbullim
Raportilev Koef. Gabimi standard robust t P>|t|
Raportia -.165256 .1988981 -0.83 0.412
Raportip -1.382786 .276622 -5.00 0.000
Raportim .1036364 .0548122 1.89 0.068
Raportir .0014519 .0008896 1.63 0.113
Raportik .3837426 1.411912 0.27 0.788
Raportiq -.0252389 .2505029 -0.10 0.920
Gdp -.0028181 .0083358 -0.34 0.738
Infl .0111329 .0059389 1.87 0.070
Intehuadh .0062554 .0161337 0.39 0.701
_kons -.1916118 .4104262 -0.47 0.644
Numri i observimeve = 220; F (9, 31) = 24.08; Prob > F = 0.0000
R2 = 0.5091; Root MSE = .21922; Gab.std. përshtatur për 32 cluster në index
Në qoftë se analizohen dy modelet e regresionit të OLS-së, sipas supozimit i.i.d. dhe
grumbullimit të gabimeve standarde (pa vce dhe me vce), duket qartë se koeficientët e
ndryshoreve në regresion nuk ndryshojnë. “regress ..., vce(cluster) vlerëson modelin
nga OLS, por përdor linearizim/Huber/White/sandwich (robust) vlerësime të
variancës (dhe kështu të gabimeve standarde). Këto vlerësime të variancës janë robust
në sensin e ofrimit të normave korrekte të mbulimit për shumë më tepër se
heteroscedaciteti i nivelit panel. Veçanërisht, ato janë robust të çdo lloj korrelacioni
brenda observimeve të çdo paneli/grupi.”19
Grumbullimi në modelin vijues bëhet
sipas index që tregon firmat në këtë studim.
Në të dy rastet e OLS-së janë 220 observime. Prob > F = 0.0000 tregon F testin nëse
të gjithë koeficientët në model janë të ndryshëm nga zero. Në të dy rastet e OLS-së
meqenëse 0.0000 < 0.05, atëherë të dy modelet janë në rregull.
Në rastin e përdorimit të vce (të grumbullimit të gabimeve standarde) ulen ndjeshëm t
statistikat e ndryshoreve krahasuar me supozimin i.i.d, kurse R2 ngel e njëjtë sipas të
19
http://www.stata.com/support/faqs/stat/xtgls_rob.html (Qasur më: 18 Gusht, 2011).
109
dy rasteve. Për shembull, t statistika e raportit të nivelit të aktiveve të trupëzuara ulet
nga -2.02 në -0.83. “t-vlerat testojnë hipotezën se çdo koeficient është i ndryshëm nga
0. Për të hedhur poshtë këtë, t-vlera duhet të jetë më e lartë se 1.96 (për konfidencë
95%). Nëse ky është rasti, atëherë ti mund të thuash se ndryshorja ka influencë të
rëndësishme në ndryshoren tuaj të varur (y). Më e lartë t-vlera më e lartë relevanca e
ndryshores” (Torres-Reyna, f. 20). Në rastin e parë të OLS-së, sipas t-vlerave të
fituara, statistikisht të rëndësishëm janë raporti i aktiveve të trupëzuara,
përfitueshmëria dhe madhësia. Në rastin e dytë vetëm përfitueshmëria është
statistikisht e rëndësishme.
“p-vlerat me dy bishta testojnë hipotezën se ç’do koeficient është i ndryshëm nga 0.
Për të hedhur poshtë këtë, p-vlera duhet të jetë më e vogël se 0.05 (95%, ti gjithashtu
mund të zgjedhësh alfa prej 0.10), nëse ky është rasti atëherë ti mund të thuash se
ndryshorja ka influencë të rëndësishme në ndryshoren tuaj të varur (y)” (Torres-
Reyna, f. 20).
R2 (koeficienti i determinimit) mat proporcionin e variacionit në Y, shpjeguar nga
regresioni (Dougherty, 2007). “Vlera maksimale e R2 është 1. Kjo ndodh kur drejtëza
e regresionit i mbush observimet ekzaktësisht, kështu që ii YY në të gjitha
observimet dhe të gjitha rezidualet janë zero. Atëherë
0e,)YY()YY(2
i
2
i
2
i , dhe një ka mbushje perfekte. Nëse nuk ka
marrëdhënie të dukshme në mes vlerave të Y dhe X në mostër, R2 do të jetë afër
zeros” (Dougherty, 2007, f. 63). “Me të dhënat në seri kohore, R2-të janë shpesh në
tejkalim të .9; me të dhëna të kryqëzuara, .5 mund të konsiderohet plotësim i mirë i
arsyeshëm” (Baye, 2005, f. 101).
Në rastin e parë të OLS-së, R2
shpjegon se 50.91 përqind e variacionit në levë kapet
nga ndryshoret e pavarura. Pjesa e ngelur e variancës së levës është për shkak të
faktorëve tjerë jo të analizuar në këtë studim.
“F-statistika ofron matje të variacionit gjithsej shpjeguar nga regresioni relativ te
variacioni i përgjithshëm i pashpjeguar” (Baye, 2005, f. 102).
Për të kontrolluar multikolinearitetin, përveç analizës Spearman, në këtë studim
përdoret edhe faktori i inflacionit të variancës i njohur si VIF. VIF tregon shprehjen (1
÷ (1 – Ri2), ku Ri
2 është koeficienti i determinimit. Ndërsa, shprehja 1 ÷ VIF tregon
tolerancën. Rezultatet e VIF-it dhe tolerancës tregohen në tabelën 3.16.
Tabela 3.16. Rezultatet e VIF
Ndryshorja VIF 1 / VIF
Intehuadh 3.13 0.319976
Infl 3.05 0.327531
Gdp 3.00 0.332835
Raportiq 2.25 0.444714
Raportip 2.19 0.455757
Raportia 1.34 0.746444
Raportik 1.24 0.803230
Raportim 1.14 0.878604
Raportir 1.08 0.927613
VIF mesatare 2.05
Rezultatet e VIF-it tregojnë se për të gjitha ndryshoret VIF është më i vogël se 10, që
do të thotë se multikolieariteti nuk është problem në këtë studim.
110
Përveç analizës së multikolinearitetit në vazhdim kontrollohet nëse modeli është drejt
i specifikuar. “Gabimi i specifikimit të modelit mund të ndodh kur një ose më shumë
ndryshore relevante janë harruar nga modeli ose një ose më shumë ndryshore
irelevante janë përfshirë në model.”20
Megjithëse përdoren më shumë metoda për të kontrolluar specifikimin e modelit dhe
me të gjetjen e gabimeve të specifikimit, në këtë studim përdoret komanda linktest.
Përdorimi dhe koncepti i komandës linktest vjen nga
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/chapter2/statareg2.htm.
Tabela 3.17. Rezultatet e gabimit të specifikimit të modelit
Raportilev Koef. Gabimi standard t P>|t|
_hat .7861942 .1782953 4.41 0.000
_hatsq .1120644 .0867293 1.29 0.198
_cons .0661677 .0604695 1.09 0.275
Numri i observimeve = 220; F (2, 217) = 114.24; Prob > F = 0.0000
R2 = 0.5129; R
2 e përshtatur = 0.5084; Root MSE = .21483
Meqenëse _hatsq nuk është e rëndësishme, atëherë dështohet të hudhet poshtë
supozimi se modeli është i specifikuar drejt. Thënë ndryshe, nuk ka gabim në
specifikimin e modelit bazuar në rezultatet e tabelës 3.17.
3.5.2. Modeli i regresionit në mes (në mesataret e grupit)
Modeli i regresionit në mes apo regresioni në mesataret e grupit është modeli, ku
mesataret e grupit të ndryshores së varur (y) regresohen në mesataret e grupit të
ndryshores së pavarur (x). Në qoftë se mesatarizohet modeli me efekte individuale
ititiit xy fitohet modeli në mes si ).(xy iiii “Estimatori
në mes është estimator OLS në këtë model. Konzistent kërkohet që termi i gabimit
)( ii të jetë jo i korreluar me xit. Ky është rasti nëse i është efekt i rastit, por
jo nëse i është efekt fiks” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 254). “Ky estimator
injoron gjithë variacionin individual-specifik në y, që është konsideruar nga estimatori
brenda, zëvendëson çdo observim për një individ me sjelljen mesatare të tij ose saj”
(Baum, 2006, f. 226). “Estimatori në mes është jokonzistent në modelin FE dhe është
konzistent në modelin RE” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 254). “Ndonjë makro
faktor që është konstant përgjatë individëve nuk mund të përfshihet në estimatorin në
mes, sepse mesatarja e tij nuk do të ndryshon nga individi” (Baum, 2006, f. 226). Por,
me qëllim krahasimin e qëndrueshëm (homogjen) të modeleve në tabelën e
estimatorëve të ndryshëm përfshihen edhe faktorët që mendohet të jenë makro faktorë
si GDP, inflacioni dhe interesi huadhënës. Megjithatë, analiza e regresionit me dhe pa
makrofaktorët e mësipërm nuk ndryshon në esencë, parë nga këndvështrimi i t-
statistikave. Për shembull, në rastin e përfshirjes së makrofaktorëve si ndryshore
statistikisht të rëndësishme janë përfitueshmëria, rritja dhe qëndrueshmëria
(megjithëse shumë afër vlerës 1.96). Në rastin e mos përfshirjes së makrofaktorëve,
përfitueshmëria dhe rritja sërish ngelin statistikisht të rëndësishëm dhe
qëndrueshmëria jo (megjithëse shumë afër vlerës 1.96, konkretisht -1.83). Pra,
rëndësia statistike e t-së për ndryshoren e qëndrueshmërisë kalon nga -1.98 në -1.83.
20
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/chapter2/statareg2.htm (Qasur më: 10 Shtator,
2011).
111
Në rastin e mospërfshirjes se makrofaktorëve rritet R2
(brenda dhe e përgjithshme)
kurse ulet R2 në mes.
Rezultatet e regresionit në mesataret e grupit (estimatori në mes me gabime standarde
default) jepen si në tabelën 3.18 sipas komandës (4). Regresioni në mesataret e grupit
shënohet si modeli M_BE në tabelën e krahasimit të estimatorëve, sipas modeleve të
ndryshme të regresionit.
Tabela 3.18. Rezultatet sipas regresionit në mes (regresioni në mesataret e
grupit)
Raportilev Koef. Gabimi standard t P>|t|
Raportia -.1944739 .1888895 -1.03 0.314
Raportip -3.360553 .7766426 -4.33 0.000
Raportim .0495753 .052458 0.95 0.354
Raportir .0116197 .0047284 2.46 0.022
Raportik .9290275 1.960963 0.47 0.640
Raportiq -2.208564 1.116883 -1.98 0.060
Gdp -.223776 .2878984 -0.78 0.445
Infl -.7137752 .5765296 -1.24 0.228
Intehuadh (hedhur)
_kons 2.507021 2.242068 1.12 0.275
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; F (8,23) = 7.53
Prob > F = 0.0001; R2 = 0.0082 (brenda); R
2 = 0.7238 (në mes); R
2 = 0.0004 (e
përgjithshme); sd (u_i + avg(e_i.)) = .1630087
3.5.3. Modeli i regresionit me efekte fikse (brenda)
Duke ndjekur Baum (2006), nëse pikëprerja do të ndryshonte përgjatë njësive do të
rezultonte në strukturën itiikitit uzxy
ku, xit është 1k vektori i ndryshoreve, që ndryshojnë përgjatë individit dhe kohës, β
është k1 vektori i koeficientëve në x, zi është 1p vektori i ndryshoreve të
pandryshueshme kohë që ndryshojnë vetëm përgjatë individëve, δ është p1 vektori i
koeficientëve në z, ui është efekti i nivelit individual, dhe εit është termi i gabimit. “ui
janë ose të korreluara ose jo të korreluara me regresorët në xit dhe zi. (ui gjithmonë
janë të supozuara të jenë jo të korreluara me εit.)
Nëse ui janë jo të korreluara me regresorët, ato janë të njohura si RE, por nëse ui janë
të korreluara me regresorët, ato janë të njohura si FE. Origjina e termit RE është e
qartë: kur ui janë jo të korreluara me çdo gjë tjetër në modelin, efektet e nivelit
individual janë thjesht të parametrizuara si gabime shtesë të rastit. Shuma ui + εit është
ndonjëherë referuar si termi i gabimit të përbërë dhe modeli është ndonjëherë i njohur
si modeli i komponentëve të gabimit. Origjina e termit FE është më i pakapshëm. Kur
ui janë të korreluara me disa nga regresorët në modelin, një strategji e vlerësimit është
ti trajton ato si parametra ose FE. Por thjesht përfshirja e një parametri për çdo individ
nuk është i realizueshëm, sepse ajo do të implikonte një numër pafund të parametrave
në përafrimet tona të mëdha të N mostrës së madhe. Zgjidhja është të largohet ui nga
problemi i vlerësimit me transformim që ende identifikon disa koeficientë të interesit.
RE estimatorët përdorin supozime se ui janë të pakorreluar me regresorët të
identifikojnë koeficientët β dhe δ. Në procesin e largimit të ui, estimatorët FE humbin
aftësinë të identifikojnë koeficientët δ. Një kosto shtesë e përdorimit të estimatorit FE
është se i gjithë konkluzioni është kushtëzuar në ui në mostër. Në kontrast,
112
konkluzioni që përdor RE estimatorët lidhet me populacionin nga i cili RE janë
tërhequr” (Baum, 2006, f. 220).
Sipas Cameron dhe Trivedi (2009) efektet fikse të i në modelin me efekte
individuale ititiit ε+βx′+α=y mund të eliminohen, duke hequr nga modeli
korrespondues për mesataret individuale iii ε+β′x=y , që çon te modeli brenda ose
modeli i diferencës së mesatares )()xx()yy( iitiitiit
ku, për shembull,
iT
1t it
1
ii xTx .
“Estimatori brenda është estimator OLS i këtij modeli. Nga që iα është eliminuar,
OLS çon në vlerësime konzistente të β edhe pse iα është korreluar me xit, siç është
rasti në modelin FE. Ky rezultat është një përparësi e madhe e të dhënave panel.
Vlerësimi konzistent është i mundshëm madje me regresor endogjen xit, ofron se xit
është korreluar vetëm me komponentin e pandryshueshëm kohë të gabimit iα dhe jo
me komponentin e ndryshueshëm kohë të gabimit εit” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f.
251).
Rezultatet e regresionit me efekte fikse janë dhënë në tabelën 3.19, duke përdorur
komandën (5) dhe në tabelën 3.20 kur përdoret komanda vce, pra komanda (6). Duhet
patur kujdes në krahasimin e rezultateve të gjetura më poshtë për rastin e modelit
M_RE_rob me rezultatet në tabelën e krahasimit të estimatorëve. Në tabelën e
krahasimit për modelin në fjalë nuk bëhët grumbullim në firma dhe përdoret komanda
robust që mundëson të kontrollohet heteroscedaciteti. Rezultatet flasin se ndryshore
statistikisht e rëndësishme është përfitueshmëria dhe madhësia sipas të dy rasteve të
regresionit me efekte fikse.
Tabela 3.19. Rezultatet sipas modelit të regresionit me efekte fikse
Raportilev Koef. Gabimi standard robust t P>|t|
Raportia .1607276 .1166535 1.38 0.170
Raportip -.9637838 .1003219 -9.61 0.000
Raportim .1722895 .0598749 2.88 0.004
Raportir .0004014 .0005671 0.71 0.480
Raportik .4795237 1.156 0.41 0.679
Raportiq .0495762 .1507101 0.33 0.743
Gdp -.0033701 .0056909 -0.59 0.554
Infl .0082576 .0053039 1.56 0.121
Intehuadh -.0066607 .0141514 -0.47 0.638
_kons -.6038851 .3874267 -1.56 0.121
sigma_u .21083564
sigma_e .12748764
rho .73225993 (Fraksioni i variancës për shkak të u_i)
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; F (9, 179) = 17.60
Prob > F = 0.0000; R2 = 0.4695 (brenda); R
2 = 0.3860 (në mes); R
2 = 0.4114 (e
përgjithshme); corr (u_i, Xb) = 0.0940
F testi se të gjitha u_i = 0: F (31,179) = 14.26; Prob > F = 0.0000
σu2 treguar në tabelë si sigma_u tregon devijimin standard të residualeve brenda
grupeve ui. σε2 treguar në tabel si sigma_e tregon devijimin standard të residualeve ei,
pra termi i përgjithshëm i gabimit. “Gabimi i kombinuar në modelin me efekte
113
individuale që ne e quajtëm αi + εit është referuar si ui + eit në dokumentimin dhe
outputin e Statës. Kështu outputi Stata sigma_u jep devijimin standard të efektit
individual αi, dhe sigma_e jep devijimin standard të gabimit idiosynkretik εit”
(Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 257).
Duke ndjekur Torres-Reyna (f. 19) rho llogaritet si në vijim:
22
2
)e_sigma()u_sigma(
)u_sigma(rho
Sipas Cameron dhe Trivedi (2009), rho barazon korrelacionin ndërklasor të gabimit
ρu, ku ρu definohet si ρu = Cor(uit, uis) = σα2 / (σα
2 + σε
2), për të gjithë s ≠ t.
Në të dy rastet e modelit të regresionit me efekte fikse në këtë studim σu2 dhe σε
2
ngelin të njëjta. Në të dy rastet e modelit të regresionit me efekte fikse në këtë studim,
rho ngel i njëjtë, duke treguar se 73.2% e variancës është për shkak të diferencave
përgjatë paneleve.
corr (u_i, Xb) tregon korrelacionin në mes ui dhe regresorëve. Për të dy rastet e
modelit të regresionit me efekte fikse në këtë studim corr (u_i, Xb) ngel i njëjtë, pra
0.0940.
Duke ndjekur Cameron dhe Trivedi (2009) në vazhdim tregohet llogaritja e R2
brenda, në mes dhe e përgjithshme.
R2 brenda: )}ˆxˆx(),yy{( iitiit
2
R2
në mes: )ˆx,y( ii
2
R2 e përgjithshme: )ˆx,y( itit
2
ku, ρ2(x, y) tregon korrelacionin katror në mes x dhe y.
Tabela 3.20. Rezultatet sipas modelit të regresionit me efekte fikse me vce
Raportilev Koef. Gabimi standard robust t P>|t|
Raportia .1607276 .1527066 1.05 0.301
Raportip -.9637838 .3333133 -2.89 0.007
Raportim .1722895 .0818122 2.11 0.043
Raportir .0004014 .0006332 0.63 0.531
Raportik .4795237 1.45239 0.33 0.743
Raportiq .0495762 .2272317 0.22 0.829
Gdp -.0033701 .0061083 -0.55 0.585
Infl .0082576 .005017 1.65 0.110
Intehuadh -.0066607 .0108925 -0.61 0.545
_kons -.6038851 .4362842 -1.38 0.176
sigma_u .21083564
sigma_e .12748764
rho .73225993 (Fraksioni i variancës për shkak të u_i)
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; F (9, 31) = 35.96
Prob > F = 0.0000; Gab.std. përshtatur për 32 cluster në index; R2 = 0.4695
(brenda); R2 = 0.3860 (në mes); R
2 = 0.4114 (e përgjithshme); corr (u_i, Xb) =
0.0940
114
3.5.4. Model i regresionit GLS efekte të rastit
“Si pooled OLS, GLS RE estimatori është matricë e mesatares së ponderuar të
estimatorëve brenda dhe në mes, por ne zbatojmë peshat optimale, si bazuar në
2
2
u
2
2
)1(T
,
ku λ është pesha bashkëngjitur te matrica e kovariancës të estimatorit në mes. Për të
shtrirë se λ ndryshon nga njësia, pooled OLS do të jetë inefiçent, meqë ai do të
bashkëngjit tepër peshë në variacionin mes njësive, atribuar atë krejt te variacioni në x
më mirë se të ndan ca nga varianca te diferencat në εi përgjatë njësive.
Caktimi λ = 1 (θ = 0) është i përshtatshëm nëse σu2 = 0; ajo është, nëse nuk ka RE,
atëherë modeli pooled OLS është optimal. Nëse θ = 1, λ = 0 dhe FE estimatori është i
përshtatshëm. Për të shtrirë se λ ndryshon nga zero, FE estimatori do të jetë inefiçent,
në atë ai aplikon peshë zero te estimatori në mes. Estimatori GLS RE aplikon optimal
λ në intervalin njësi te estimatori në mes, përderisa FE estimatori arbitrar imponon λ =
0. Ky imponim do të jetë i përshtatshëm vetëm nëse variacioni në ε ishte i vogël në
krahasim me variacionin në u” (Baum, 2006, f. 228-229).
Tabela 3.21 tregon rezultatet e modelit të regresionit GLS efekte të rastit pa
komandën vce (komanda (7)) dhe tabela 3.22 tregon rezultat, kur përdoret komanda
vce (komanda (8)). Duhet pasur kujdes në krahasimin e rezultateve të gjetura te
modeli M_RE_rob, sepse në tabelën e krahasimit të estimatorëve nuk përdoret
grumbullimi, për dallim nga tabela 3.22 kur përdoret grumbullimi në firma. Në të dy
rastet e GLS efekte të rastit ndryshore statistikisht e rëndësishme është
përfitueshmëria dhe madhësia.
Në të dy rastet e modelit të regresionit GLS efekte të rastit në këtë studim σu2 dhe σε
2
ngelin të njëjta. Në të dy rastet e modelit të regresionit GLS efekte të rastit në këtë
studim rho ngel i njëjtë, duke treguar se 59.8% e variancës është për shkak të
diferencave përgjatë paneleve.
Duke shfrytëzuar rezultatet e regresionit GLS efekte të rastit fitohet λ prej 0,09 që
është sipas σu dhe σε. Po aq është λ, nëse shfrytëzohet në llogaritje rezultati i medianës
së θ prej 0.7040. Kjo do të se thotë se λ përafërsisht është zero, θ është më afër 1 dhe
se estimatori FE do të ishte më i përshtatshëm. “Estimatori RE i afrohet estimatorit
brenda si T bëhet e madhe dhe si σα2 bëhet e madhe relativ me σε
2, sepse në këto
raste 1ˆi ” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f. 256).
115
Tabela 3.21. Rezultatet sipas modelit GLS efekte të rastit
Raportilev Koef. Gabimi standard robust z P>|z|
Raportia .0144771 .0998848 0.14 0.885
Raportip -1.026827 .1020655 -10.06 0.000
Raportim .1413551 .0390199 3.62 0.000
Raportir .0003594 .0005732 0.63 0.531
Raportik .4243095 1.022939 0.41 0.678
Raportiq .0582784 .15351 0.38 0.704
Gdp -.0025012 .0058626 -0.43 0.670
Infl .0086984 .0055081 1.58 0.114
Intehuadh -.0045476 .0146535 -0.31 0.756
_kons -.3749066 .2848802 -1.32 0.188
sigma_u .15551028
sigma_e .12748764
rho .5980592 (Fraksioni i variancës për shkak të u_i)
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; Wald chi2 (9) = 179.40
Prob > chi2 = 0.0000; R2 = 0.4627 (brenda); R
2 = 0.4888 (në mes); R
2 = 0.4738 (e
përgjithshme); corr (u_i, X) = 0 (supozuar)
------------------- theta --------------------
min 5% median 95% max
0.6207 0.6826 0.7040 0.7040 0.7040
Tabela 3.22. Rezultatet sipas modelit GLS efekte të rastit me vce
Raportilev Koef. Gabimi standard robust z P>|z|
Raportia .0144771 .149839 0.10 0.923
Raportip -1.026827 .3271539 -3.14 0.002
Raportim .1413551 .0501323 2.82 0.005
Raportir .0003594 .0006389 0.56 0.574
Raportik .4243095 1.085291 0.39 0.696
Raportiq .0582784 .2041824 0.29 0.775
Gdp -.0025012 .0066326 -0.38 0.706
Infl .0086984 .0049118 1.77 0.077
Intehuadh -.0045476 .011865 -0.38 0.702
_kons -.3749066 .2990803 -1.25 0.210
sigma_u .15551028
sigma_e .12748764
rho .5980592 (Fraksioni i variancës për shkak të u_i)
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; Wald chi2 (9) = 231.29
Prob > chi2 = 0.0000; Gab.std. përshtatur për 32 cluster në index; R2 = 0.4627
(brenda); R2 = 0.4888 (në mes); R
2 = 0.4738 (e përgjithshme); corr (u_i, X) = 0
(supozuar) ------------------- theta --------------------
min 5% median 95% max
0.6207 0.6826 0.7040 0.7040 0.7040
116
3.5.5. Modeli i populacionit të mesatarizuar GEE
“Për të implementuar estimatorin FGLS të modelit, e gjitha që ne dimë janë
vlerësimet konzistente të σε2 dhe σu
2. Ngaqë modeli FE është konzistent, rezidualet e
tij mund të përdoren për të vlerësuar σε2. Njëlloj, rezidualet prej modelit pooled OLS
mund të përdoren për të gjeneruar vlerësim konzistent të (σε2 + σu
2)” (Baum, 2006, f.
229). “Sërish ne supozojmë se cilido efekte të nivelit individual janë të pa korreluar
me regresorët, kështu që PFGLS është konzistent” (Cameron dhe Trivedi, 2009, f.
248).
Tabela 3.23 tregon rezultatet e regresionit, sipas modelit të populacionit të
mesatarizuar GEE ose pooled FGLS estimatori me gabimin AR(2), duke përdorur
komandën (9). Rezultatet sipas regresionit të modelit të populacionit të mesatarizuar
GEE ose pooled FGLS estimatori me gabimin AR(2), flasin se përfitueshmëria dhe
madhësia kanë efekte të rëndësishme në levë, sipas mostrës në kuadër të këtij studimi.
Tabela 3.23. Rezultatet sipas modelit të mesatarizimit të populacionit GEE
Raportilev Koef. Gabimi standard semi-robust z P>|z|
Raportia .0111902 .1016836 0.11 0.912
Raportip -.8725018 .3448688 -2.53 0.011
Raportim .1369477 .0308974 4.43 0.000
Raportir -.0004104 .0008577 -0.48 0.632
Raportik -.4862745 .8417 -0.58 0.563
Raportiq -.1930285 .2613912 -0.74 0.460
Gdp .000971 .0060746 0.16 0.873
Infl .0064953 .0039308 1.65 0.098
Intehuadh -.0079545 .0123258 -0.65 0.519
_kons -.28166 .2338232 -1.20 0.228
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; Wald chi2 (9) = 434.47
Prob > chi2 = 0.0000; Gab.std. përshtatur për grumbullimin në index
3.5.6. Modeli LSDV
“Modeli least square dummy variable (LSDV) ofron rrugë të mirë për të kuptuar
efektet fikse” (Torres-Reyna, f. 17).
Në modelin iti
k
2j
jitj1it tXY
, ku
s
1p
pipi Z , αi njihet si efekti i
paobservuar dhe tregon impaktin e përbashkët të Zpi në Yi (Dougherty, 2007). Në
qoftë se shtohen ndryshore dummy, atëherë modeli merr formën si në vijim:
it
n
1i
ii
k
2j
ijtjit AtXY
(7)
ku, Ai është bashkësia e ndryshoreve dummy (1 për individin i dhe 0 përndryshe.)
“Formalisht, efekti jo i observuar tani është trajtuar si koeficienti i ndryshores dummy
individuale-specifike, termi αiAi reprezenton efektin fiks në ndryshoren e varur Yi për
individin i (kjo llogarit për emrin e dhënë qasjes së efekteve fikse). Duke ri-
specifikuar modelin në këtë mënyrë, ai mund të pajiset duke përdor OLS”
(Dougherty, 2007, f. 414).
Tabela 3.24 tregon rezultatet sipas modelit të regresionit LSDV (regresioni linear-
absorbimi i indikatorëve) sipas komandës (10).
117
Tabela 3.24. Rezultatet sipas modelit LSDV
Raportilev Koef. Gabimi standard robust t P>|t|
Raportia .1607276 .1654021 0.97 0.339
Raportip -.9637838 .3610237 -2.67 0.012
Raportim .1722895 .0886138 1.94 0.061
Raportir .0004014 .0006858 0.59 0.563
Raportik .4795237 1.573136 0.30 0.763
Raportiq .0495762 .2461229 0.20 0.842
Gdp -.0033701 .0066161 -0.51 0.614
Infl .0082576 .0054341 1.52 0.139
Intehuadh -.0066607 .0117981 -0.56 0.576
_kons -.6038851 .4725553 -1.28 0.211
index I absorbuar 32 kategori
Numri i observimeve = 220; F (9, 31) = 30.65; R2 = 0.8585; R
2 e përshtatur =
0.8269
Prob > F = 0.0000; Root MSE = .12749; Gab.std. përshtatur për 32 cluster në index
3.6. Krahasimi i estimatorëve
Të motivuar nga komandat që përdorin Cameron dhe Trivedi (2009), ndërtohet tabela
3.25 si në vijim, që krahason estimatorët, sipas modeleve të diskutuara më herët sipas
grupit të komandës (11).
Tabela 3.25 tregon krahasimin e estimatorëve, sipas nëntë modeleve të trajtuara më
herët. Vlera e parë tregon koeficientin sipas ndryshores së pavarur, vlera e dytë tregon
gabimin standard dhe vlera e tretë tregon t-statistikën. Në të gjitha modelet e
analizuara janë 220 observime. R2 më të mirë tregon modeli LSDV me 86 përqind.
Pra, sipas modelit LSDV 86 përqind e variacionit në levë kapet nga ndryshoret e
pavarura. R2 të përgjithshme më të lartë tregon modeli me efekte të rastit. R
2 në mes
më të lartë tregon modeli në mes. R2 brenda më të lartë tregon modeli me efekte fikse.
sigma_u më të lartë tregon modeli me efekte fikse. Modeli me efekte fikse dhe të
rastit tregojnë sigma_e të njëjtë. rho më të lartë tregon modeli me efekte fikse, ku 73
përqind e variancës është për shkak të diferencave përgjatë paneleve.
Modeli OLS (M_OLS) dhe OLS i kontrolluar për heteroscedacitetin (M_OLS_rob)
japin të njëjtat rezultatet për koeficientët β të ndryshoreve. Në qoftë se krahasohet
modeli M_OLS dhe M_OLS_rob, M_OLS_rob jep gabime standarde përgjithësisht
më të mëdhaja se i pari.
Modeli me efekte fikse M_FE, modeli me efekte fikse i kontrolluar për
heteroscedacitetin M_FE_rob dhe modeli LSDV japin të njëjtat rezultate për
koeficientët β të ndryshoreve. Modeli me efekte të rastit M_RE dhe modeli me efekte
të rastit i kontrolluar për heteroscadicitetin japin të njëjtat rezultate për koeficientët β
të ndryshoreve.
118
Tabela 3.25. Krahasimi i estimatorëve sipas modeleve
Ndryshorja M_O
LS
M_O
LS
_rob
M_B
E
M_F
E
M_F
E
_rob
M_RE M_R
E
_rob
GEE LSD
V
Raportia -0.17
0.08
-2.02
-0.17
0.20
-0.83
-0.19
0.19
-1.03
0.16
0.12
1.38
0.16
0.13
1.28
0.01
0.10
0.14
0.01
0.11
0.14
0.01
0.10
0.11
0.16
0.17
0.97
Raportip -1.38
0.15
-9.23
-1.38
0.28
-5.00
-3.36
0.78
-4.33
-0.96
0.10
-9.61
-0.96
0.30
-3.19
-1.03
0.10
-10.06
-1.03
0.30
-3.41
-0.87
0.34
-2.53
-0.96
0.36
-2.67
Raportim 0.10
0.02
4.22
0.10
0.05
1.89
0.05
0.05
0.95
0.17
0.06
2.88
0.17
0.06
2.65
0.14
0.04
3.62
0.14
0.04
3.67
0.14
0.03
4.43
0.17
0.09
1.94
Raportir 0.00
0.00
1.69
0.00
0.00
1.63
0.01
0.00
2.46
0.00
0.00
0.71
0.00
0.00
0.36
0.00
0.00
0.63
0.00
0.00
0.43
-0.00
0.00
-0.48
0.00
0.00
0.59
Raportik 0.38
0.88
0.44
0.38
1.41
0.27
0.93
1.96
0.47
0.48
1.16
0.41
0.48
1.52
0.32
0.42
1.02
0.41
0.42
1.19
0.36
-0.49
0.84
-0.58
0.48
1.57
0.30
Raportiq -0.03
0.22
-0.11
-0.03
0.25
-0.10
-2.21
1.12
-1.98
0.05
0.15
0.33
0.05
0.42
0.12
0.06
0.15
0.38
0.06
0.38
0.15
-0.19
0.26
-0.74
0.05
0.25
0.20
Gdp -0.00
0.01
-0.29
-0.00
0.01
-0.34
-0.22
0.29
-0.78
-0.00
0.01
-0.59
-0.00
0.01
-0.54
-0.00
0.01
-0.43
-0.00
0.01
-0.38
0.00
0.01
0.16
-0.00
0.01
-0.51
Infl 0.01
0.01
1.22
0.01
0.01
1.87
-0.71
0.58
-1.24
0.01
0.01
1.56
0.01
0.01
1.33
0.01
0.01
1.58
0.01
0.01
1.32
0.01
0.00
1.65
0.01
0.01
1.52
Intehuadh 0.01
0.02
0.26
0.01
0.02
0.39
0.00
0.00
.
-0.01
0.01
-0.47
-0.01
0.01
-0.46
-0.00
0.01
-0.31
-0.00
0.02
-0.30
-0.01
0.01
-0.65
-0.01
0.01
-0.56
_kons -0.19
0.29
-0.65
-0.19
0.41
-0.47
2.51
2.24
1.12
-0.60
0.39
-1.56
-0.60
0.41
-1.46
-0.37
0.28
-1.32
-0.37
0.29
-1.28
-0.28
0.23
-1.20
-0.60
0.47
-1.28
N 220 220 220 220 220 220 220 220 220
r2 0.51 0.51 0.72 0.47 0.47 0.86
r2_o 0.00 0.41 0.41 0.47 0.47
r2_b 0.72 0.39 0.39 0.49 0.49
r2_w 0.01 0.47 0.47 0.46 0.46
sigma_u 0.21 0.21 0.16 0.16
sigma_e 0.13 0.13 0.13 0.13
rho 0.73 0.73 0.60 0.60
Legjenda: b/se/t
119
3.7. Testi Hausman
Për të vendosur në mes modelit me efekte fikse dhe të rastit në vijim përdoret testi
Hausman. Ideja bazë e testimit është nëse efektet individuale janë ose jo të korreluara
me regresorët. “Rezultati esencial i Hausman-it është se kovarianca e estimatorit
efiçent me diferencën e tij nga estimatori inefiçent është zero, e cila implikon se
Cov[(b – β ), β ] = Cov[b, β ] – Var[ β ] = 0
ose se
Cov[b, β ] = Var[ β ]” (Greene, 2003, f. 301).
Në programin Stata10 është përdorur opcioni sigmamore. “Është më mirë të përdoret
opsioni sigmamore, i cili specifikon se të dy matricat e kovariancës janë të bazuara në
(të njëjtë) variancë shpërndarje të vlerësuar nga estimatori efiçient” (Cameron dhe
Trivedi, 2009, f. 260). Përdorimi i komandës (12) jep rezultatet si në tabelën 3.26.
Tabela 3.26. Krahasimi i estimatorëve sipas modeleve
Koeficientët (b-B)
Diferenca
sqrt(diag(V_b-V_B))
S.E. (b)
M_FE
(B)
M_RE
Raportia .1607276 .0144771 .1462505 .0687061
Raportip -.9637838 -1.026827 .0630436 .0212811
Raportim .1722895 .1413551 .0309344 .0484713
Raportir .0004014 .0003594 .000042 .0001369
Raportik .4795237 .4243095 .0552142 .6300149
Raportiq .0495762 .0582784 -.0087021 .0310913
Gdp -.0033701 -.0025012 -.0008689 .0007811
Infl .0082576 .0086984 -.0004408 .0002112
Intehuadh -.0066607 -.0045476 -.002113 .0012531
b = konzistent sipas Ho dhe Ha; fituar prej xtreg
B = jokonzistent sipas Ha, efiçent sipas Ho; fituar prej xtreg
Test: Ho: diferenca në koeficientë jo sistematik
chi2 (7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 22.87; Prob > chi2 = 0.0018
Duke ndjekur Torres-Reyna (f. 29) meqenëse Prob > chi2 = 0.0018 < 0.05, atëherë
përdoret modeli me efekte fikse. Rezultat e mëhershme treguan se λ ishte përafërsisht
zero dhe se θ i afroheshe 1, që do të thotë se estimatori FE do të ishte më i
përshtatshëm.
3.8. Modelet e regresionit me ndryshore dummy
Analizat e deritanishme të regresionit nuk merrnin në konsideratë ndryshoret dummy.
Andaj, për të analizuara efektin që kanë karakteristikat si mosha e firmës, industria,
koha dhe vet firmat si faktor kualitativ krijohen ndryshoret dummy. Për shembull, për
moshën krijohen katër ndryshore dummy. Për industrinë krijohen pesë ndryshore
dummy. Për kohën krijohen gjashtë ndryshore dummy dhe për firmat krijohen
tridhjetë e një ndryshore dummy. Vlera e çdo ndryshoreje dummy është 1 dhe
përndryshe 0. Për shembull, firmat që bëjnë pjesë në kategorinë 1 të moshës marrin
vlerën 1 në kuadër të ndryshores dummy _Imosha_1 dhe gjithë vlera tjera të kësaj
ndryshoreje janë zero. E njëjta metodologji pune vazhdohet edhe me ndryshoret tjera
të moshës, industrisë, kohës dhe firmave. Numri i ndryshoreve dummy për të gjithë
120
faktorët kualitativ është për një më i vogël se numri i kategorisë së definuar më herët
sipas faktorëve kualitativ. Për shembull në rastin e moshës janë pesë kategori 0-4, por
krijohen katër ndryshore dummy. E njëjta metodologji pune përsëritet edhe për
ndryshoret tjera dummy të industrisë, kohës dhe firmave. Në thelb qëndron ideja e
largimit të multikolineariteti perfekt, i njohur si kurthi i ndryshores dummy.
Le të jetë shkurtesa OLS që tregon modelin e regresionit OLS të thjeshtë (përdoret
komanda (13)); OLS1 tregon modelin e regresionit OLS, duke marrë në konsideratë
moshën, industrinë dhe vitet (përdoret komanda (14)); OLS2 tregon modelin e
regresionit OLS, duke marrë në konsideratë firmat (përdoret komanda (15) pa
opcionin robust); LSDV tregon modelin e regresionit me efekte fikse sipas komandës
(16); dhe LSDVCE tregon modelin e regresionit me efekte fikse, duke përdorur
opcionin vce(cluster index) sipas komandës (17). Krahasimi i rezultateve të
koeficientëve β sipas pesë modeleve në fjalë jepet si në tabelën 3.27, duke përdorur
komandën (18). Për më shumë lidhur me gabimet standarde, t-statistikat dhe rezultatet
tjera të regresionit sipas çdo modeli shih shtojcën 7.2 në fund të punimit përpiluar
sipas komandës (19). (Shënim: radhitja e firmave të analizuara nuk korrespondon me
radhitjen alfabetike si në shtojcën 7.1.)
Tabela 3.27. Krahasimi i estimatorëve sipas modeleve OLS dhe LSDV
Ndryshorja OLS OLS1 OLS2 LSDV LSDVCE
Raportia -0.17 -0.30* 0.16 0.16 0.16
Raportip -1.38*** -1.14*** -0.96** -0.96*** -0.96***
Raportim 0.10*** 0.08*** 0.17** 0.17** 0.17**
Raportir 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Raportik 0.38 2.75** 0.48 0.48 0.48
Raportiq -0.03 -0.11 0.05 0.05 0.05
Gdp -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00
Infl 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
Intehuadh 0.01 0.01 -0.01 -0.01 -0.01
_kons -0.19 0.18 -0.93* -0.60 -0.60
N 220 220 220 220 220
Legjenda: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001
Në pesë modelet e analizuara të regresionit numri i observimeve nuk ndryshon, pra
janë 220 observime. Sipas modelit OLS ndryshore statistikisht e rëndësishme është
përfitueshmëria dhe madhësia. Sipas modelit OLS1 ndryshore statistikisht e
rëndësishme është niveli i aktiveve të trupëzuara, përfitueshmëria, madhësia dhe
kursimi tatimor. Sipas modelit OLS2 ndryshore statistikisht e rëndësishme është
përfitueshmëria dhe madhësia. Sipas modelit LSDV ndryshore statistikisht e
rëndësishme është përfitueshmëria dhe madhësia. Sipas modelit LSDVCE ndryshore
statistikisht e rëndësishme është përfitueshmëria dhe madhësia.
Në qoftë se krahasohen rezultatet e gjetura sipas modeleve të trajtuara më sipër të
regresionit është e qartë se OLS2, LSDV dhe LSDVCE japin rezultate të njëjta sipas
determinantëve të analizuara. Sipas pesë modeleve të trajtuar më sipër,
përfitueshmëria dhe madhësia ngelin determinantë statistikisht të rëndësishëm.
Modeli OLS2 (0.86) dhe OLS1 (0.68) japin R2 më të madhe krahasuar me 0.51 të
OLS-së, apo 0.47 të LSDV-së dhe LSDVCE-së.
Sipas t-statistikave të ndryshores dummy të moshës grupi 2 dhe 3 janë statistikisht të
rëndësishme, që do të thotë firmat e themeluara nga 1930 deri 1960 dhe nga 1960-
1990. Kurse, sipas t-statistikave të ndryshores dummy të industrisë grupi 1, 3 dhe 4
121
janë statistikisht të rëndësishme, që do të thotë industria e shërbimeve, bujqësisë dhe
hotelerisë. Ndërsa, po të analizohet t-statistikat për ndryshoren dummy për vet firmat,
del që shumica janë statistikisht të rëndësishme.
3.9. Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM)
Dilema në mes regresionit me efekte të rastit dhe regresionit OLS i thjeshtë zgjidhet
përmes testit LM. Duke ndjekur Torres-Reyna (f. 32) formulohet hipoteza zero, si në
vijim që thotë se përgjatë njësive nuk ka ndryshim të rëndësishëm.
Ho: Variancat përgjatë entiteteve janë zero.
Për të realizuar testin LM së pari bëhet regresion me efekte të rastit sipas komandës
(20). Pastaj komanda (21) realizon testin LM, rezultatet e të cilës jepen në tabelën
3.28.
Tabela 3.28. Testi Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) për efektet e rastit
raportilev [index, t] = Xb + u [index] + e [index, t]
Rezultatet e vlerësuara Var sd = sqrt (Var)
raportilev .0938768 .3063931
e .0162531 .1274876
u .0241834 .1555103
Test: Var (u) = 0; chi2 (1) = 221.50; Prob > chi2 = 0.0000
Meqenëse Prob > chi2 është 0.0000 dhe është më e vogël se 0.05, atëherë hudhet
poshtë hipoteza zero. Me fjalë të tjera, ekzistojnë ndryshime të rëndësishme përgjatë
firmave të marra në panel. Rezultat çojnë në atë që në krahasim me regresionin OLS
të thjeshtë, të përdoret regresioni me efekte të rastit. Pra, regresioni OLS i thjeshtë
nuk është i duhur.
3.10. Testi Pasaran CD
Testi Pasaran CD mundëson testimin e varësisë të kryqëzuar/korrelacionit të
njëkohshëm. Duke ndjekur Torres-Reyna (f. 34), formulohet hipoteza zero si në vijim.
Ho: Rezidualet nuk janë të korreluara.
Për të realizuar testin Pasaran CD të pavarësisë së kryqëzuar, së pari bëhet regresioni
me efekte fikse sipas komandës (22). Pastaj komanda (23) e realizon testin Pasaran
CD, rezultatet e të cilit jepen në tabelën 3.29.
Tabela 3.29. Rezultatet e testit Pasaran CD
Nëse merren në konsideratë në regresion ndryshoret e supozuara ekzogjene:
Testi Pesaran i pavarësisë së kryqëzuar = 3.041, Pr = 0.0024
Vlera absolute mesatare e elementeve jashtë diagonales = 0.470
Nëse nuk merren në konsideratë në regresion ndryshoret e supozuara ekzogjene:
Testi Pesaran i pavarësisë së kryqëzuar = -0.858, Pr = 0.3911
Vlera absolute mesatare e elementeve jashtë diagonales = 0.438
Nëse në regresion merren edhe ndryshoret e supozuara deri tani ekzogjene, siç është
gdp, infl dhe intehuadh, atëherë hidhet poshtë hipoteza zero, meqenëse Pr = 0.0024
është më i vogël sesa 0.05. Me ç’rast konstatohet varësi e kryqëzuar. Përndryshe,
mosmarrja në analizë e regresionit të ndryshoreve si gdp, infl dhe intehuadh gjeneron
Pr = 0.3911, që është më i madh se 0.05 dhe konstatohet se nuk ka varësi të
122
kryqëzuar. “Me qëllim që të sigurohet se konkluzioni statistikor është valid, si pasojë
është e rëndësishme të testohet nëse ose jo rezidualet e modelit linear panel janë
varësisht të kryqëzuara. Nëse ato janë, atëherë konkluzioni statistikor duhet të bazohet
në estimatorin Driscoll-Kraay” (Hoechle, f. 29). Varësia e kryqëzuar çon në atë që të
përdoren gabimet standard të Driscoll dhe Kraay, sipas komandës (24), rezultatet e të
cilës jepen në tabelën 3.30. Andaj, përdoret komanda (25).
Tabela 3.30. Rezultatet sipas regresionit me gabimet standarde Driscoll-Kraay
Raportilev Koef. Gabimi stand. Drisc/Kraay t P>|t|
Raportia .1607276 .0176989 9.08 0.000
Raportip -.9637838 .0981623 -9.82 0.000
Raportim .1722895 .0396296 4.35 0.000
Raportir .0004014 .0007158 0.56 0.579
Raportik .4795237 .3471466 1.38 0.177
Raportiq .0495762 .1869128 0.27 0.793
Gdp -.0033701 .0004722 -7.14 0.000
Infl .0082576 .0005759 14.34 0.000
Intehuadh -.0066607 .002952 -2.26 0.031
_kons -.6038851 .2091365 -2.89 0.007
Metoda: regresioni fixed-effects; maximum lag: 6; Numri i observimeve = 220;
Numri i grupeve = 32; F (9, 31) = 160.71; Prob > F = 0.0000; R2 brenda = 0.4695
Rezultatet e fituar nga regresioni, sipas gabimeve standarde të Driscoll dhe Kraay janë
të ngjashme me ato të fituara më herë nga modeli LSDV me absorbim të indikatorëve.
Rezultatet e mësipërme tregojnë se niveli i aktiveve të trupëzuara, përfitueshmëria,
madhësia, GDP-ja, inflacioni dhe interesi huadhënës janë ndryshore të rëndësishme
statistikore.
3.11. Testimi për hetoroskedasticitetin dhe autokorrelacionin
Duke ndjekur Torres-Reyna (f. 34), formulohet hipoteza zero për testimin e
heteroscaditetin si në vijim:
Ho: Homoscedacitet ose variancë konstante.
Në fakt hipoteza zero tregon se sigma (i) ^ 2 = sigma ^ 2 për të gjitha i.
Së pari bëhet regresioni me efekte fikse sipas komandës (26). Pastaj, përdorimi i
komandës (27) e realizon testin, rezultatet e të cilit jepen në tabelën 3.31.
Tabela 3.31. Rezultatet e testimit për hetoroskedasticitetin, testi i modifikuar
Wald
chi2 (32) = 13722.25 Prob > chi2 = 0.0000
Meqenëse Prob > chi2 është 0.0000 dhe më e vogël se 0.05, atëherë hidhet poshtë
hipoteza zero dhe konstatohet se ekziston hetoroskedasticitet.
Përdorimi i komandës (28) gjeneron rezultatet për testin Wooldridge të
autokorrelacionit të dhënave panel dhe të cilat jepen në tabelën 3.32.
Ho: Nuk ka autokorrelacion të shkallës së parë
Tabela 3.32. Testi Wooldridge për autokorrelacionin e të dhënave panel
F (1, 31) = 56.281 Prob > F = 0.0000
123
Meqenëse Prob > F = 0.0000, atëherë hidhet poshtë hipoteza zero dhe konstatohet se
ka autokorrelacion të shkallës së parë. Edhe testi Breusch-Pagan/Cook-Weisberg
tregon se të dhënat nuk kanë variancë konstante, respektivisht kanë heteroscedacitet
(rezultatet pas regresionit: chi2(1) = 29.29, Prob > chi2 = 0.0000; chi2(9) = 54.88,
Prob > chi2 = 0.0000).
Rezultatet nga testet e mësipërme tregojnë se të dhënat panel në këtë studim kanë
korrelacion të kryqëzuar (që tregoi testi Pasaran CD), heteroscedacitet (që tregoi testi
i modifikuar Wald) dhe autokorrelacion të llojit AR(1) (që tregoi testi Wooldridge dhe
Breusch-Pagan/Cook-Weisberg). Duke u bazuar në këto gjetje dhe karakteristika,
përdoret regresioni linear–panelet e korrigjuara me gabime standarde të korrigjuara
(PCSEs) sipas komandës (29). Përdorimi i komandës xtpcse në këtë rast vin sipas
Hoechle (f. 4). Gjithsesi, komanda modifikohet duke shtuar edhe dummy ndryshoret
për kohën, industrinë dhe moshën, pra përdoret komanda (30). Rezultatet e regresionit
Prais-Winsten jepen si në tabelën 3.33, sipas paneleve të korrigjuara me gabime
standarde të korrigjuara (PCSEs).
Tabela 3.33. Rezultatet e regresionit Prais-Winsten me PCSEs
Raportilev Koef. Panel-korrigj. gabimi stand. z P>|z|
Raportia -.1083851 .0844276 -1.28 0.199
Raportip -.9179989 .1561858 -5.88 0.000
Raportim .0768729 .0134192 5.73 0.000
Raportir -.0001577 .0006148 -0.26 0.798
Raportik 1.19295 .7692895 1.55 0.121
Raportiq -.22501 .2041733 -1.10 0.270
Gdp -.0194598 .0053503 -3.64 0.000
Infl .0227975 .0040536 5.62 0.000
Intehuadh .034279 .011644 2.94 0.003
_Imosha_1 -.1338952 .1266658 -1.06 0.290
_Imosha_2 -.3128468 .0765368 -4.09 0.000
_Imosha_3 -.2785875 .1117074 -2.49 0.013
_Imosha_4 -.0937578 .0822671 -1.14 0.254
_Iindustri~1 -.206849 .0630938 -3.28 0.001
_Iindustri~2 -.0186295 .036325 -0.51 0.608
_Iindustri~3 -.5558592 .0561838 -9.89 0.000
_Iindustri~4 -.3230683 .0692349 -4.67 0.000
_Iindustri~5 -.0332258 .0426242 -0.78 0.436
_Itime_2 -.0170938 .0044534 -3.84 0.000
_Itime_3 -.0321013 .006865 -4.68 0.000
_Itime_4 .0746622 .0243818 3.06 0.002
_Itime_5 (hedhur)
_Itime_6 (hedhur)
_Itime_7 -.0379344 .0120895 -3.14 0.002
_kons (hedhur)
rho .5913686
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; R2 = 0.5612; Prob > chi2 =
0.0000; Panelet: të korreluara (jo të balancuara); Autokorrelacioni: AR(1) e
zakonshme; Sigma e llogaritur nga zgjedhja casewise.
124
3.12. Testimi i hipotezave
Në këtë pjesë testohen hipotezat e formuluara më herët lidhur me determinantët e
strukturës së kapitalit. Testimi bëhet sipas rezultateve të fituara nga analiza statike e
regresionit Prais-Winsten me PCSEs. Testimi bazohet në formulimin e hipotezave
zero si H1, 3, 4, 5, 6o: β1, 3, 4, 5, 6 ≤ 0 dhe hipotezave alternative si H1, 3, 4, 5, 6a: β1, 3,
4, 5, 6 > 0; dhe H2o: β2 ≥ 0 dhe H2a: β2 < 0 .
Duke ndjekur Bernstein dhe Bernstein (1999, f. 213) për testimin e hipotezave
(bishtuar në të djathtë) për α = 0.05 ndiqet rregulli si:
hidhet Ho nëse P ≤ 0.05 ose,
hidhet Ho nëse z* > (zα = z0.05 = 1.645), dhe për testet e bishtuar në të majtë ndiqet
rregulli si:
hidhet Ho nëse P ≤ 0.05 ose,
hidhet Ho nëse z* < (- zα = - z0.05 = - 1.645).
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten me PCSEs tregojnë se nga determinantët e
brendshëm në nivelin e rëndësisë α = 0.05 vetëm përfitueshmëria dhe madhësia janë
faktorë të rëndësishëm. Meqenëse vetëm këto dy determinantë nga determinantët tjerë
endogjen janë të rëndësishëm, fokusi i testimit të hipotezave ngel vetëm për
përfitueshmërinë dhe madhësinë.
Vlera kritike e z-së është 1.645, respektivisht -1.645, varësisht në cilën anë gjendet
bishti.
Për determinantën e përfitueshmërisë është gjetur z = -5.88 dhe P>|z| është 0.000. z =
- 5.88 < -1.645, do të thotë bën pjesë në regjionin e hedhjes së hipotezës zero. Atëherë
hidhet hipoteza zero në favor të hipotezës alternative. Në këtë rast kjo konfirmohet
nga vet lidhja negative që ekziston në mes përfitueshmërisë dhe levës. Gjithashtu,
argumentohet përmes p-vlerës 0.000 që është më e vogël se 0.05. P>|z| tregon p vlerën
sipas testimit të hipotezës zero me dy bishta se koeficienti është zero21
. Për pasojë p-
vlerat duhet të pjesëtohen me dy. Kështu që, duke ndjekur Dougherty22
(2007),
Bernstein dhe Bernstein (1999), në bazë të dy kritereve z-vlerës dhe p-vlerës hipoteza
zero hidhet poshtë në favor të hipotezës alternative dhe me ç’rast konstatohet lidhje
negative në mes përfitueshmërisë dhe levës.
Për determinantën e madhësisë është gjetur z = 5.73 dhe P>|z| është 0.000. z = 5.73 >
1.645, do të thotë bënë pjesë në regjionin e hedhjes së hipotezës zero. Atëherë hidhet
hipoteza zero në favor të hipotezës alternative. Në këtë rast kjo konfirmohet nga vet
lidhja pozitive që ekziston në mes madhësisë dhe levës. Gjithashtu, argumentohet
përmes p-vlerës 0.000 që është më e vogël se 0.05. Kështu që, duke ndjekur
Dougherty (2007), Bernstein dhe Bernstein (1999) në bazë të dy kritereve z-vlerës
dhe p-vlerës hipoteza zero hidhet poshtë në favor të hipotezës alternative dhe me
ç’rast konstatohet lidhje pozitive në mes madhësisë dhe levës.
21
Për më shumë shih: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/output/stata_logistic.htm (Qasur më: 24
Shtator, 2011). 22
Sipas Dougherty (2007) ndiqet ky rregull i hedhjes së hipotezës zero: z > 1.96 ose z < –1.96.
125
3.13. Estimatori Hausman-Taylor
Përdorimi i komandës (31) jep vlerësimin sipas Hausman-Taylor, rezultatet e të cilit
jepen në tabelën 3.34.
Tabela 3.34. Rezultatet sipas vlerësimit Hausman-Taylor
Raportilev Koef. Gabimi standard z P>|z|
TVexogenous
Gdp -.0032792 .0057112 -0.57 0.566
Infl .0081881 .0053229 1.54 0.124
Intehuadh -.0063686 .0142007 -0.45 0.654
TVendogenous
Raportia .1475516 .1154701 1.28 0.201
Raportip -.9643184 .1004799 -9.60 0.000
Raportim .1775757 .0599073 2.96 0.003
Raportir .0003922 .0005685 0.69 0.490
Raportik .4570716 1.159913 0.39 0.694
Raportiq .0464642 .1511799 0.31 0.759
TIexogenous
mosha -.0755034 .0368197 -2.05 0.040
industria -.0267865 .0229881 -1.17 0.244
_kons -.3768893 .4313127 -0.87 0.382
sigma_u .18283803
sigma_e .12439865
rho .68356821 (fraksioni i variancës për shkak të u_i)
Numri i observimeve = 220; Numri i grupeve = 32; Wald chi2(11) = 173.63; Prob
> chi2 = 0.0000; Ndryshorja e grupit: index; Efektet e rastit u_i ~ i.i.d. Shënim: TV
i referohet ndryshimit në kohë; TI i referohet pandryshueshmërisë në kohë.
Si ndryshore ekzogjene merret GDP-ja, norma e inflacionit dhe interesit huadhënës.
Ideja bazë është se firmat nuk veprojnë në një ambient të mbyllur, por se janë të
ndikuar nga makrofaktorët ekonomik.
Faktorët tjerë si niveli i aktiveve të trupëzuara, përfitueshmëria, madhësia, rritja,
kursimi tatimor dhe paqëndrueshmëria merren si faktorë të brendshëm, që mendohet
të ndikojnë strukturën e kapitalit.
Rezultatet e vlerësimit Hausman-Taylor tregojnë se përfitueshmëria dhe madhësia
janë faktorë të rëndësishëm statistikor, që kanë ndikuar strukturën e kapitalit. Në anën
tjetër, ndryshorja ekzogjene moshë si ndryshore që nuk ndryshon në kohë është
gjithashtu statistikisht e rëndësishme.
Duke ndjekur Christopher Baum (2006) transformimi i diferencës së parë për modelin
iti2it1t,i1it uxyy largon edhe termin e konstantës edhe efektin
individual duke e transformuar në një model si it2it1t,iit xyy . “Ende
ka korrelacion në mes ndryshores së varur të vonuar të diferencuar dhe procesit të
gabimit [i cili tani është proces i mesatares lëvizëse të shkallës së parë, ose MA(1)]:
më parë përmban yi,t-1 dhe më vonë përmban εi,t-1” (Baum, 2006, f. 233).
Në programin Stata përdorimi i komandës D.ndryshore ose D1.ndryshore gjen
diferencën në mes ndryshores në vitin (periudhën) aktual dhe të njëjtës në vitin
(periudhën) paraprake. Pra, yt - yt-1. Përdorimi i komandës D2.ndryshore gjen
diferencën e dytë si (yt - yt-1) - (yt-1 - yt-2) dhe kështu me rradhë. Atëherë, për të
126
realizuar regresionin, sipas diferencës së parë përdoret komanda (32), rezultatet e të
cilit jepen në shtojcën 6.4. Rezultatet flasin se, sipas regresionit në diferencën e parë
vetëm madhësia dhe përfitueshmëria janë faktorë që kanë ndikuar strukturën e
kapitalit.
3.14. Analiza dinamike e regresionit
Modelet e deritanishme të regresionit analizonin nga pikëpamja statike strukturën e
kapitalit të firmave të marrë për analizë në këtë studim. Njohja e strukturës së kapitalit
parë nga këndvështrimi dinamik do të ndihmon në nxjerrjen e rekomandimeve më
cilësore në kuadër të këtij studimi.
Në modelin dinamik ndryshorja e varur përveç që është e varur nga ndryshoret e
pavarura ajo është e varur edhe nga vetvetja për një vonesë të caktuar.
Firmat ndërrojnë strukturën e kapitalit të tyre, analizuar nga një periudhë në periudhën
tjetër, duke përballuar edhe kostot e përshtatjes. Le të jetë LEVi,t borxhi aktual i firmës
i në periudhën t, LEVi,t* niveli optimal i borxhit të firmës i në periudhën t, dhe LEVi,t-1
borxhi aktual i firmës i në periudhën t-1. Atëherë, duke ndjekur Serrasqueiro dhe
Nunes (2008, f. 17-18), procesi i përshtatjes së borxhit aktual drejt nivelit opitmal të
borxhit përshkruhet si në vijim:
LEVi,t - LEVi,t-1 = α (LEVi,t* - LEVi,t-1). (8)
Duke zgjidhur për LEVi,t fitohet:
LEVi,t = LEVi,t-1 + α LEVi,t* - α LEVi,t-1
LEVi,t = α LEVi,t* + LEVi,t-1 (1- α). (9)
α quhet shpejtësia ose parametri i përshtatjes. Raporti (LEVi,t* ÷ LEVi,t) mat shkallën
e levës optimale të firmës i në kohën t (Qian, Tian dhe Wirjanto, 2007, f. 6).
Nëse α = 0, atëherë LEVi,t = LEVi,t-1. Kjo do të thotë niveli i borxhit aktual është i
ngjajshëm me periudhën paraprake dhe se firmat nuk e përshtasin aspak nivelin e
borxhit.
Nëse α = 1, atëherë LEVi,t = LEVi,t*. Kjo do të thotë niveli i borxhit aktual është
pikërisht niveli target (i dëshiruar, optimal) i borxhit dhe se ekziston përshtatje e plotë
në një periudhë.
Duke ndjekur Serrasqueiro dhe Nunes (2008), niveli target i levës për rastin e firmave
në këtë studim jepet si në vijim:
LEVi,t* = λ0 + λ1Raportiai,t + λ2Raportipi,t + λ3Raportimi,t + λ4Raportiri,t + λ5Raportiki,t
+ λ6Raportiqi,t + λ7Gdpi,t + λ8Infli,t + λ9Intehuadhi,t + dt + vi + ei,t. (10)
Tani duke zëvendësuar ekuacionin (10) në ekuacionin (9) dhe duke zgjidhur për
LEVi,t fitohet si në vijim:
LEVi,t = β0 + δLEVi,t-1 + β1Raportiai,t + β2Raportipi,t + β3Raportimi,t + β4Raportiri,t +
β5Raportiki,t + β6Raportiqi,t + β7Gdpi,t + β8Infli,t + β9Intehuadhi,t + θt + ηi + εi,t, (11)
ku, δ = (1- α), β0 = α λ0, β1 = α λ1, β2 = α λ2, β3 = α λ3, β4 = α λ4, β5 = α λ5, β6 = α λ6,
β7 = α λ7, β8 = α λ8, β9 = α λ9, θt = α dt, ηi = α vi, εi,t = α ei,t.
Modeli i mësipërm është model dinamik, sepse ndryshorja e varur LEVi,t varet nga
vetvetja në periudhën paraprake, krahas ndryshoreve tjera të pavarura. Megjithatë, një
model i përgjithshëm dinamik (autoregresiv i shkallës p në yit, pra AR(p)) si
yit = ϓyi,t-1 +...+ ϓpyi,t-p + x’itβ + αi + εi,t, (12)
ku, t = p + 1, ...T dhe αi është efekti fiks çon në disa arsye të ndryshme për korrelacion
në y përgjatë kohës si (Cameron dhe Trivedi, 2009):
(1) drejtpërdrejtë përmes y në periudhat paraprake, që quhet varësia e vërtetë e
gjendjes,
127
(2) drejtpërdrejtë përmes x të observueshëm, që quhet heterogjeniteti i observueshëm,
dhe
(3) tërthorazi përmes efektit individual αi i pandryshueshëm në kohë, që quhet
heterogjeniteti i paobservuar.
Tani ekuacioni (11) i ekspozohet dy shqetësimeve. I pari është korrelacioni në mes ηi
dhe LEVi,t-1. I dyti është korrelacioni në mes εi,t dhe LEVi,t-1. “Korrelacioni i efekteve
individuale të pa observueshme dhe gabimit me borxhin e vonuar ka pasojë të
shmangjes dhe jo qëndrueshmërisë së parametrave të vlerësuar” (Serrasqueiro dhe
Nunes, 2008, f. 18).
“Me T = 10 dhe ρ = 0.5 zhvendosja do të jetë -0.167 ose rreth 1/3 e vlerës së vërtetë.
Përfshirja e më shumë regresorëve nuk e largon këtë zhvendosje. Nëse regresorët janë
të korreluar me ndryshoren e varur të vonuar te disa shkallë, koeficientët e tyre mund
të jenë gjithashtu seriozisht të zhvendosur. Kjo zhvendosje nuk është shkaktuar nga
autokorrelacioni në procesin e gabimit ε dhe rritet edhe nëse procesi i gabimit është
i.i.d. Nëse procesi i gabimit është i autokorreluar, problemi është ende më i rëndë jep
vështirësinë e derivimit të vlerësimit të qëndrueshëm të parametrave AR në atë
kontekst. Problemi i njëjtë efektuon modelin një drejtimesh RE” (Baum, 2006, f. 232-
233).
Duke përdorur komandën (30) për regresionin Prais-Winsten me PCSEs dhe duke
shtuar vet ndryshoren e varur si të pavarur (leva për një vit e vonuar) fitohen rezultatet
si në shtojcën 6.3. Sipas regresionit në fjalë, koeficienti i ndryshores së levës, por tash
si ndryshore e pavarur (raportilev L1.) ka vlerën 0.4259947 dhe është statistikisht e
rëndësishme. Pra, δ = 0.4259947. Duke ditur δ, fitohet α që në këtë rast është
0.5740053.
3.15. Rezultatet e pritura dhe të gjetura
Në këtë pjesë krahasohet lidhja e gjetur nga observimi i determinantëve dhe shenjat e
pritura teorike, sipas trajtimit teorik dhe studimeve të mëhershme për strukturën e
kapitalit. Shenjat e determinantëve janë marrë nga rezultatet e regresionit Prais-
Winsten me PCSEs (modelit statik). Sipas vlerësimeve të ndryshme (nga modele të
ndryshme të regresionit) u gjetën rezultate të ndryshme dhe për pasojë kishte edhe
ndërrim të shenjave të determinantëve. Diskutimi i mëposhtëm për shenjat e
determinantëve, sipas tre teorive të strukturës së kapitalit bazohet sipas Buferna,
Bangassa dhe Hodgkinson (2005).
Tabela 3.35. Shenjat e pritura dhe të observuar për determinantët
Ndryshorja
e përafërt
Shenjat e
parashikuara
teorike
Rezultatet e
shumicës së
studimeve empirike
Shenjat e
observuar
Përfitueshmëria +/- - -
Madhësia +/- + +
Trupëzimi + + -
Kursimi tatimor - - +
Mundësitë rritëse - - -
Paqëndrueshmëria +/- - -
Burimi: Sipas Huang dhe Song (2002) dhe rezultatet e autorit.
128
3.15.1. Trupëzimi
Shumica e studimeve empirike nxorrën në pah lidhjen pozitive në mes levës dhe
nivelit të aktiveve të trupëzuara. Sipas teorisë së kostos së agjencisë, lidhja negative
në mes levës dhe trupëzimit ekziston me koston e kapitalit. Përndryshe, ekziston
lidhje pozitive me koston e borxhit.
Sipas autorëve Gaud, Jani, Hoesli dhe Bender (2003, f. 7) “aktivet e trupëzuara janë të
mundshme të kenë impakt në vendimet e huamarrjes së firmës, sepse ato janë më pak
subjekt i asimetrive të informimit dhe zakonisht ato kanë vlerë më të lartë sesa aktivet
jo të trupëzuara në rastin e falimentimit.”
Disa studime si Saeed (2007), Correa, Basso dhe Nakamura (2007), Sen dhe Oruç
(2008), Ramlall (2009) gjetën lidhje negative në mes levës dhe trupëzimit.
Në këtë studim, sipas regresionit Prais-Winsten ekziston lidhje negative në mes levës
dhe trupëzimit. Por, trupëzimi si determinant është gjetur si faktor jo i rëndësishëm
lidhur me strukturën e kapitalit në këtë studim.
3.15.2. Përfitueshmëria
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten në këtë studim treguan se ekziston lidhje
negative në mes levës dhe përfitueshmërisë. Përfitueshmëria është gjetur determinant
statistikisht i rëndësishëm lidhur me strukturën e kapitalit në këtë studim. Shumica e
studimeve empirike treguan se ekziston lidhje negative në mes levës dhe
përfitueshmërisë. Lidhje negative në mes levës dhe përfitueshmërisë jepet nga teoria e
informacionit asimetrik (pecking order) përkundër teorisë së kompensimit, që
parashikon lidhje pozitive. Studimet si Bevan dhe Danbolt (2002), Huang dhe Song
(2002), Fattouh, Scaramozzino dhe Harris (2003), Ramalho dhe Silva (2006), Saeed
(2007), Correa, Basso dhe Nakamura (2007) gjetën lidhje negative në mes levës dhe
përfitueshmërisë.
3.15.3. Madhësia
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten në këtë studim treguan se ekziston lidhje
pozitive në mes levës dhe madhësisë. Madhësia është gjetur determinant statistikisht i
rëndësishëm lidhur me strukturën e kapitalit në këtë studim.
Lidhje pozitive në mes levës dhe madhësisë parashihet nga teoria e kompensimit dhe
teoria e kostos së agjencisë. Një lidhja e tillë nuk është e qartë në kuadër të teorisë së
informacionit asimetrik. Gjithashtu, shumica e studimeve empirike treguan se
ekziston lidhje pozitive në mes levës dhe madhësisë. Studimet si Bevan dhe Danbolt
(2002), Huang dhe Song (2002), Ramalho dhe Silva (2006), Saeed (2007), Correa,
Basso dhe Nakamura (2007) gjetën lidhje pozitive në mes levës dhe madhësisë.
3.15.4. Rritja
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten në këtë studim treguan se ekziston lidhje
negative në mes levës dhe rritjes. Rritja është gjetur determinant statistikisht jo i
rëndësishëm lidhur me strukturën e kapitalit në këtë studim. Studimet si Bevan dhe
Danbolt (2002), Ramlall (2009) gjetën lidhje negative në mes levës dhe mundësive
rritëse. Lidhje negative në mes levës dhe rritjes parashihet nga teoria e kostos së
agjencisë.
129
3.15.5. Kursimi tatimor
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten në këtë studim treguan se ekziston lidhje
pozitive në mes levës dhe kursimit tatimor. Kursimi tatimor është gjetur determinant
statistikisht jo i rëndësishëm lidhur me strukturën e kapitalit në këtë studim.
Shumica e studimeve empirike treguan se ekziston lidhje negative në mes levës dhe
kursimit tatimor. Por, studimi i Saeed (2007) gjeti se ekziston lidhje pozitive në mes
levës dhe kursimit tatimor. Ramlall (2009) gjeti se ekziston lidhje pozitive në mes
levës dhe kursimit tatimor, në rastin kur përdoret huaja afatgjate dhe afatshkurte dhe
borxhi afatgjatë.
3.15.6. Paqëndrueshmëria
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten në këtë studim treguan se ekziston lidhje
negative në mes levës dhe paqëndrueshmërisë. Paqëndrueshmëria që i referohet
rrezikut është gjetur determinant statistikisht jo i rëndësishëm lidhur me strukturën e
kapitalit në këtë studim. Drobetz dhe Fix (2003, f. 21-22) në rastin e firmave zvicrane
gjetën lidhje negative në mes levës dhe paqëndrueshmërisë. Bradley, Jarrell dhe Kim
(1984, f. 858) gjetën se treguesit e levës janë të lidhur inverz me paqëndrueshmërinë e
të ardhurave.
3.15.7. Makrofaktorët
Përveç determinantëve të analizuar më sipër, që kanë kuptimin e mikrofaktorëve
ekonomik dhe që mendohet të ndikojnë strukturën e kapitalit, në këtë pjesë analizohen
rezultatet e gjetura për makrofaktorët.
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten në këtë studim treguan se ekziston lidhje
negative në mes levës dhe GDP-së dhe lidhje pozitive në mes levës dhe normës së
inflacionit. Lidhja pozitive është gjetur edhe në mes levës dhe normës së interesit
huadhënës. Sipas rezultateve të regresionit, GDP-ja, norma e inflacionit dhe norma e
interesit huadhënës janë faktorë statistikisht të rëndësishëm, që kanë ndikuar
strukturën e kapitalit për firmat e analizuar në këtë studim.
Sipas Booth, Varouj, Demirguc-Kunt dhe Maksimovic “në përgjithësi, treguesit e
borxhit në shtetet në zhvillim duket të jenë ndikuar në të njëjtën mënyrë dhe nga të
njëjtat lloje të ndryshoreve, që janë të rëndësishme në shtetet e zhvilluara. Megjithatë,
ka diferenca sistematike në rrugën që këto tregues janë ndikuar nga faktorët e shtetit,
si normat e rritjes së GDP-së, normat e inflacionit dhe zhvillimi i tregjeve kapitale”
(Booth, Varouj, Demirguc-Kunt dhe Maksimovic, 2001, f. 118).
Bokpin (2009) gjeti lidhje të rëndësishme negative në mes GDP-së për kapita dhe
zgjedhjeve të strukturës së kapitalit; dhe se inflacioni influencon pozitivisht zgjedhjen
e borxhit afatshkurtër mbi kapitalin.
Sipas Frank dhe Goyal “nëse rriten normat e interesit, të dyjave kapitalit ekzistues dhe
obligacioneve ekzistuese do t’u bie vlera. Efekti i rritjes në normat e interesit do të
jetë më i madh për kapitalin sesa për borxhin. Kështu, kapitali bie më shumë, që çon
firmën më shumë të leverohet. Në modelin tradeoff, duket që kapitali është bërë disi
më i shtrenjtë dhe kështu që duket të ketë pak ose jo veprime kompensimi. Kështu
parashikohet se, një rritje në normën e interesit rrit levën.” (Frank dhe Goyal, 2003, f.
8).
130
3.15.8. Ndryshoret kualitative
Përveç ndryshoreve kuantitative mikro dhe makro të strukturës së kapitalit, në këtë
pjesë analizohen edhe ndryshoret kualitative të kategorisë moshë, industri dhe kohë.
Rezultatet e regresionit Prais-Winsten tregojnë se në kuadër të kategorisë moshë,
grupi 2 dhe 3 janë statistikisht të rëndësishëm. Në fakt është grupi i firmave të
themeluara në periudhën 1930-1960 dhe 1960-1990.
Në kuadër të kategorisë industri grupi 1, 3 dhe 4 janë statistikisht të rëndësishëm. Në
fakt është grupi i firmave që bëjnë pjesë në sektorin e shërbimeve, bujqësisë dhe
hotelerisë.
Në kuadër të kategorisë kohë, statistikisht i rëndësishëm është ndryshorja 2, 3, 4 dhe
7. Në fakt, viti 2005, 2006, 2007 dhe 2010.
Shume studime treguan se diferencat në faktorin moshë dhe industri duhet
konsideruar në analizën e strukturës së kapitalit të firmës. Ellili dhe Farouk (2011, f.
94) gjetën se mosha efektuon negativisht, por jo rëndësishëm levën e kompanisë.
Edhe në këtë studim është gjetur se mosha ndikon negativisht levën dhe se lidhja
është e rëndësishme për firmat e themeluara në periudhën 1930-1960 dhe 1960-1990.
Sipas të dhënave të Pfaffermayr, Stockl dhe Winner (2008) dilte se Maqedonia është
mbi mesataren (mosha e firmës) dhe se në Maqedoni ka firma më të vjetra, të cilat
shfrytëzojnë më pak borxh sesa mesatarja e shteteve të analizuara. Huynh dhe
Petrunia (2009, f. 14) gjetën se përfshirja e levës ka ndikim të vogël në marrëdhënien
rritje e firmës-moshë e firmës.
Në anën tjetër, janë bërë studime për të parë efektin që ka industria në vendimet e
strukturës së kapitalit. Për shembull, MacKay dhe Phillips (2005) kanë analizuar
rëndësinë që ka industria në vendimet financiare dhe reale të firmës. Studimi i
MacKay dhe Phillips (2005, f. 1433) tregoi se “veç efekteve standarde të fiksuara të
industrisë, struktura financiare gjithashtu varet nga gjendja e firmës në industrinë e
saj.” Hatfield, Cheng dhe Davidson (1994, f. 8) gjetën se “tregu nuk duket të
konsideron të rëndësishme marrëdhënien në mes treguesit të levës së firmës dhe
treguesit të levës së industrisë.”
3.15.9. Modeli Z-pikët e Altmanit
Analistët dhe lexuesit e pasqyrave financiare janë të interesuar për anët e forta dhe të
dobëta të entitetit që ato analizojnë. Krahas analizave tjera që bëhen, shpesh
vendimmarrësit janë të interesuar nëse firma (entiteti) i ekspozohet rrezikut që të
falimenton. Literatura njeh disa modele, qasje dhe teknika të ndryshme statistikore për
parashikim dhe analizë të dështimit të firmave. Për shembull, disa nga teknikat e
zakonshme statistikore që hasen në literaturë për parashikim të dështimit biznesor
janë si vijon:
- Analiza e shumëfishtë diskriminante (MDA),
- Analiza e faktorit sipas komponentëve kryesor,
- LPM, PROBIT, LOGIT, etj.
Shtojca 6.15 tregon disa studime të bëra në vendet e zhvilluara dhe ato në zhvillim.
Megjithatë, “më i njohur i studimeve për parashikim të falimentimit që ka përballuar
testin e kohës është modeli Z-pikët e Altmanit (1968). Z-pikë është vlera që rezulton
prej ekuacionit vijues të analizës diskriminante:
131
Z = 1.2 × Kapitali punues / Aktive gjithsej
+ 1.4 × Të ardhurat e pashpërndara / Aktive gjithsej
+ 3.3 × EBIT / Aktive gjithsej
+ 0.6 × Vlera e tregut të kapitalit / Vlera kontabël e borxhit
+ 1.0 × Shitjet / Aktive gjithsej
Një pikë Z poshtë (sipër) vlerës kritike prej 2.675 sinjalizon falimentim (solvenitet).”
(White, Sondhi dhe Fried, 2003, f. 652). Duke përdorur ekuacionin e modelit Altman
për firmat publike, në këtë punim janë llogaritur Z pikët për firmën Alkaloid,
Makpetrol, Komuna, Granit, Fersped, Makstil, Toplifikacija dhe Tikves. Nga top
dhjetëshi i aksioneve të listuara sipas vet Bursës së Shkupit23
janë zgjedhur 8 firma
jofinanciare për të parë rezultatet që do të jep modeli Z-pikët e Altmanit. Pra, dy firma
nga top dhjetëshi janë larguar nga analiza e mëtejshme edhe atë, Banka Komerciale,
sh.a. Shkup (KMB) dhe Banka Ekonomike, sh.a. Manastir (SBT).
Të dhënat financiare për analizë janë marrë kryesisht nga pasqyrat financiare dhe nga
shtojcat (6.76.14). Zëri bilancor EBIT, meqenëse në pasqyrën e të ardhurave dhe
shpenzimeve nuk gjendet drejtpërdrejt, si i tillë është llogaritur, duke i shtuar të
ardhurës para tatimit shpenzimet e interesit.
Siç tregojnë rezultatet e Z-pikëve të Altmanit, vetëm firma Alkaloid e kalon testin e
solvenitetit. Sipas modelit në fjalë, Makpetrol dhe Fersped gjenden në zonën gri
(1.812.99) dhe të tjerat falimentojnë. Por, edhe pas 2 viteve nga viti i analizës, pra në
vitin 2012 këto firma janë aktive. Megjithatë, në modelet e parashikimit të
falimentimit mund të ndodhin dy lloje të gabimeve. Lloji i parë i gabimit është
klasifikimi i gabuar, që një firmë parashihet se nuk falimenton kurse në fakt ajo ka
falimentu. Lloji i dytë i gabimit është klasifikimi i gabuar, që një firmë parashihet se
do të falimenton kurse realisht ajo nuk ka falimentu (për më shumë shih: White,
Sondhi dhe Fried, 2003, f. 651).
Altman (1968) gjeti se matrica e klasifikimit për mostrën fillestare është si vijon:
Numri i saktë Përqindja e saktë Përqindja e gabimit n
Gabimi I 31 94 6 33
Gabimi II 32 97 3 33
Gjithsej 63 95 5 66
Burimi: Altman, 1968, f. 599.
Më tej Altman (1968) duke përdorur të dhënat dy vite para falimentimit gjeti
rezultatet vijuese:
Numri i saktë Përqindja e saktë Përqindja e gabimit n
Gabimi I 23 72 28 32
Gabimi II 31 94 6 33
Gjithsej 54 83 17 65
Burimi: Altman, 1968, f. 600.
23
Për më shumë shih: http://www.mse.mk/en/stats/top-ten-listed-shares/162# (Qasur më: 26 Maj,
2013).
132
KREU 4. DISKUTIMI I REZULTATEVE Në këtë pjesë diskutohen rezultatet e fituara më herët lidhur me determinantët e
strukturës së kapitalit, levës dhe vendimeve të strukturës së kapitalit, sipas mostrës së
analizuar në kuadër të këtij punimi.
Dilemës se kush e përcakton strukturën e kapitalit janë qasur mjaft autorë nga vende
të ndryshme dhe në kohë të ndryshme. Megjithatë, problemi i strukturës së kapitalit
aktualisht nuk është trajtuar në kontekst të firmave të Maqedonisë.
Mostra e marrë në analizë pritej të përbëhet nga të dhëna me natyrë homogjene për
shkak të përpilimit dhe raportimit të informacionit kontabël. Por, në mesin e firmave
të marra për analizë u gjendën tregues të ndryshëm në aspekt të levës. Kjo është
kështu meqenëse çdo strukturë kapitali është unike në kontekst të entitetit, vendit dhe
kohës së analizuar. Sidoqoftë, aspekti teorik dhe rezultatet e gjetura në rrafsh
ndërkombëtar dhe sidomos në vendet me ekonomi tranzicioni ndihmojnë diskutimin e
rezultateve të gjetura në kuadër të këtij punimi.
Në këtë punim u zgjodhën 32 firma për analizë, të cilat janë të listuara në bursën e
Maqedonisë. Firmat e analizuara bënin pjesë në sektorë të ndryshëm të industrisë dhe
u takonin grup moshave të ndryshme, sipas vitit të themelimit të së njëjtave. Pikërisht
zgjedhja e firmave sipas sektorëve dhe moshave të ndryshëm kishte për qëllim
nxjerrjen në pah nëse këto dy faktorë ishin ose jo të rëndësishëm në përcaktimin e
strukturës së kapitalit. Thënë ndryshe, a ishte ndikuar leva e këtyre firmave nga këto
dy faktorë, krahas faktorëve të tjerë për periudhën 2004-2010.
Rezultatet nxorrën në sipërfaqe se firma të ndryshme zbatonin politika të ndryshme
financimi dhe me të kishin struktura të ndryshme të kapitalit përgjatë degëve të
ndryshme të industrisë. Rezultatet treguan se mesatarisht firmat që bënin pjesë në
degën e industrisë financoheshin më shumë me levë krahasuar me firmat në degë tjera
të industrisë. Industria ishte degë, ku financimi me levë arrinte 58%, që do të thotë se
financimi me kapital ka qenë 42%. Por, në degët tjera të industrisë dominant ishte
financimi me kapital. Dega e bujqësisë ishte dega, e cila financohej më së shumti me
kapital edhe atë 89%, krahasuar me gjithë degët tjera të industrisë.
Parë nga këndvështrimi i kohës, treguesi i levës mesatare kishte një tendencë rritjeje
për periudhën 2004-2010. Megjithatë, për periudhën në fjalë, firmat janë financuar më
shumë me kapital dhe më pak me borxh.
Në anën tjetër, leva mesatare ishte e ndryshëm për firma të ndryshme sipas kategorisë
së moshës. Analizuar sipas mesatareve të grup moshave, rezultatet çojnë në atë se
firmat e vjetra përdorin më shumë levë dhe më pak kapital krahasuar me firmat e reja.
Pra, duke lëvizur nga firmat e vjetra te ato më të reja, niveli i levës bie. Në anën tjetër,
ekziston lidhje negative në mes levës dhe kategorisë moshë. Ky konstatim dëshmohet
nga rezultatet e regresionit Prais-Winsten, OLS1 (përveç ndryshores dummi 4) dhe
Hausman-Taylor (shih shtojcat e punimit). Kjo lidhje është statistikisht e rëndësishme
për firmat e themeluara në periudhën 1930-1960 dhe 1960-1990, sipas rezultateve të
regresionit Prais-Winsten në modelin statik. Por, cili është interpretimi i këtyre
rezultateve? Në thelb duhet të qëndron arsyeja se, firmat më të vjetra janë themeluar
dhe ushtrojnë aktivitetin e tyre afarist kohë më parë sesa firmat më të reja. Për pasojë,
firmat më të vjetra mund të jenë më të njohura për kreditorët dhe të huazojnë më
shumë si rezultat i emrit apo reputacionit të mirë të krijuar ose nga produkti/shërbimi i
ofruar në treg.
Në krahasimin mes firmave nga bursa e Shkupit, Lubjanës dhe Zagrebit, del që,
mesatarisht firmat nga bursa e Shkupit përdorin më shumë kapital dhe më pak borxh.
Ekzistonte diferencë, madje edhe në mes firmave të listuara në bursën e Shkupit dhe
një mostër të NVM-së (nga rajoni i Pollogut), si firma jo të listuara në bursë.
133
Analiza e korrelacionit Spearman nxorri në sipërfaqe lidhjet që ekzistojnë në mes
levës si ndryshore e varur dhe faktorëve të analizuar si ndryshore të pavarura. Analiza
tregoi se firmat më të mëdha dhe që rriten më shumë përdorin më shumë borxhin
krahasuar me firmat tjera homologe. Kjo lidhje u dëshmua edhe nga rezultatet e
regresionit OLS dhe LSDV. Regresioni Prais-Winsten tregoi të njëjtën lidhje për
madhësinë, por jo edhe për rritjen. Ndonëse rritja në këtë regresion nuk ishte faktor
statistikisht i rëndësishëm. Në thelb duhet të qëndron arsyeja se madhësia dhe rritja
janë indikatorë të rëndësishëm gjatë procesit të huamarrjes. Kështu që, kreditori pritet
të jep kredi më shumë firmave të mëdha sesa firmave të vogla; ose në anën tjetër në
mes një firme me rritje më të madhe krahasuar me ato me rritje më të vogël, kuptohet
që borxhi do t’i lejohet së pari këtyre të parave nën kushte tjera të pandryshuara.
Meqenëse ky është një argument se firmat që rriten më shumë kanë më shumë
mundësi për të kthyer kredinë në kohë dhe sipas marrëveshjes në mes debitorit dhe
kreditorit.
Rezultatet e korrelacionit Spearman treguan se firmat me më shumë aktive të
trupëzuara përdorin më pak borxh dhe më shumë kapital dhe se të njëjtat kanë më
shumë kursim tatimor. Lidhja negative në mes levës dhe trupëzimit dëshmohet edhe
me rezultatet e regresionit Prais-Winsten, OLS dhe LSDV. Pas kësaj lidhje mund të
qëndrojnë më shumë arsye. Firmat me më shumë aktive jo të trupëzuara (jo-materiale)
janë subjekt i kostove të agjencisë. Zërat bilancor që bien në këtë kategori të aktiveve
jo të trupëzuara janë zëra specifik krahasuar me tokën, ndërtesën, pajisjet, makinerinë
ose aktive tjera të trupëzuara. Andaj, shtrohet pyetja nëse aktivet jo të trupëzuara
mund të kolaterizohen ose likuidohen ngjashëm si aktivet e trupëzuara. Pra, a shihet
ngjashëm një firmë që ka më shumë aktive të patrupëzuara kundrejt një firme që ka
më shumë aktive të trupëzuara gjatë një procesi kreditimi? Në anën tjetër, analiza
tregoi se firmat më të mëdha kanë më pak aktive të trupëzuara.
Sipas korrelacionit Spearman firmat fitimprurëse përdorin më shumë kapital dhe më
pak borxh. Shumica e studimeve empirike kanë nxjerrë lidhje negative në mes levës
dhe përfitueshmërisë. Edhe sipas teorisë pecking order firmat fitimprurëse përdorin
më pak borxh. Kjo do të thotë se rezultati i gjetur është në harmoni me teorinë
pecking order. Lidhja dëshmohet edhe me rezultatet e regresionit Prais-Winsten, OLS
dhe LSDV dhe se faktori është statistikisht i rëndësishëm. Analiza e korrelacionit
Spearman gjithashtu tregoi se firmat më të mëdha dhe me rritje më të madhe janë më
fitimprurëse, dhe se rritja e GDP-së mund të ketë rritur përfitueshmërinë e firmave.
Në nxjerrjen e rezultateve sa më të drejta, të qëndrueshme, reale dhe efikase u
përdorën dhe u krahasuan disa modele regresioni, si: pooled OLS me dhe pa
grumbullim, regresioni në mes (mesataret e grupit), regresioni me efekte fikse
(brenda) me dhe pa vce, regresioni GLS efekte të rastit me dhe pa vce, modeli i
populacionit të mesatarizuar GEE, LSDV, etj. Por, problemi i korrelacionit të
kryqëzuar, heteroscedaciteti dhe autokorrelacioni bëri që të përdoret regresioni Prais-
Winsten me PCSEs në modelin statik dhe dinamik.
Sipas modelit statik, regresioni Prais-Winsten me PCSEs nxjerr statistikisht të
rëndësishëm këto determinantë-faktorë:
- përfitueshmërinë,
- madhësinë,
- GDP-në,
- inflacionin,
- interesin huadhënës,
- dummy për moshën 2 dhe 3,
- dummy për industrinë 1, 3 dhe 4, dhe
134
- dummy për kohën 2, 3, 4 dhe 7.
Modeli në fjalë tregoi se 56.12% (R2 = 0.5612) e variacionit në levën e këtyre firmave
shpjegohet nga determinantët e marrë në konsideratë dhe se 43.88% nga faktorë tjerë
jo të trajtuar në këtë analizë. Në anën tjetër, modeli dinamik tregoi se 73.26% e
variacionit në levën e këtyre firmave shpjegohet nga determinantët e marrë në
konsideratë dhe se 26.74% nga faktorë tjerë jo të trajtuar në këtë analizë.
Në modelin e dytë të regresionit Prais-Winsten me PCSEs si ndryshore e pavarur
merret edhe vetë leva e vonuar për një vit, rezultatet e të cilit nxorrën statistikisht të
rëndësishëm këto determinantë:
- trupëzimin,
- përfitueshmërinë,
- madhësinë,
- paqëndrueshmërinë,
- inflacionin,
- dummy për moshën 2 dhe 3,
- dummy për industrinë 3 dhe 4, dhe
- dummy për kohën 3.
Modeli Prais-Winsten me PCSEs me ndryshoren e varur të vonuar ka rho prej
0.2423668, krahasuar me të njëjtin model, por pa ndryshoren e vonuar që ka rho prej
0.5913686.
Në kuptim të ambientit të jashtëm, në të dy modelet inflacioni ngel ndryshore
statistikisht e rëndësishme dhe e lidhur pozitivisht me levën.
Analiza dinamike e regresionit tregoi se koeficienti i ndryshores së vonuar është
0.4259947, pra δ = 0.4259947 dhe se është statistikisht e rëndësishme. Kështu që
parametri i përshtatjes i shënuar më herët si α është 0.5740053. Në këtë rast, parametri
i përshtatjes është më i vogël se një dhe më i madh se zero. Kjo do të thotë se efekti i
levës të vitit paraprak në levën e vitit aktual është δ = 0.4259947 dhe se përshtatja e
levës aktuale drejt asaj të dëshiruar (synuar, optimale) është α = 0.5740053.
Parametri i përshtatjes dhe vet rëndësia statistikore e tij nxjerrin në sipërfaqe dy gjëra
të rëndësishme. Së pari, firmat në këtë mostër të analizuar kanë ndjekur dhe kanë
respektuar politika të strukturës së kapitalit, që çojnë drejt levës së synuar. Kjo është
në harmoni me teorinë e kompensimit, që merr në konsideratë përfitimet dhe kostot e
borxhit. Së dyti, niveli relativisht i lartë i parametrit të përshtatjes implikon se firmat e
analizuara në kuadër të mostrës kanë përshtatur levën relativisht shpejt, edhe atë për
më pak se dy vite arrijnë nivelin e optimal të borxhit.
Byoun (2008, f. 3094) gjeti se “koeficienti i përshtatjes është afër 100% kur firmat
kanë borxh sipër targetit me tepricë financiare dhe rreth 80% kur firmat kanë borxh
poshtë targetit me deficit financiar, të cilat mund të tregojnë se kostot e përshtatjes të
reduktimit të borxhit janë më të vogla sesa ato që rrisin borxhin dhe/ose kostot e të
pasurit borxh, sipër targetit janë më të larta sesa ato të pasurit borxh poshtë targetit.”
Rocca, Rocca dhe Cariola (f. 13) gjetën se shpejtësia e përshtatjes së raportit të levës
aktuale drejt atij të synuar ishte në intervalin 0.53–0.61, respektivisht 0.35-0.71.
Nivorozhkin (2004, f. 25) gjeti se kompanitë bullgare përshtasin shumë më shpejt
levën e synuar sesa firmat çeke.
Për rastin e Maqedonisë mund të thuhet se gjatë huamarrjes (ngarkesës me borxh),
firmat e analizuara kanë përballuar kosto të përshtatjes (transaksioni) as të larta as të
ulta. Pra, një nivel mesatar të kostove të përshtatjes. Kuptohet meqenëse α është
0.574, kostot e përshtatjes anojnë kah ato më të ultat. “Megjithatë, meqenëse
koeficienti i përshtatjes është më i madh se 0.5, duket se kostot e të qenurit në
disekuilibër janë më të larta sesa kostot e përshtatjes” (Apostu, 2010, f. 54).
135
KREU 5. PËRFUNDIME DHE REKOMANDIME Levës dhe strukturës së kapitalit i është kushtuar interes i veçantë për tu studiuar në
fushën e drejtimit financiar dhe financës përgjithësisht. Shumë studime janë bërë që
nga koha kur Franco Modigliani dhe Merton Miller në vitin 1958 dhanë idenë
revolucionare për strukturën e kapitalit. Problemi i strukturës së kapitalit është
analizuar në vende, kohë, metoda, qasje, teknika dhe të tjera të ndryshme. Megjithëse
problemi i strukturës së kapitalit është trajtuar në shumë vende, në Maqedoni ngel një
problem që kërkon analizë dhe studim. Pikërisht, ky punim mund të jetë një studim
pionier me kufizimet që ka në fushën e levës dhe strukturës së kapitalit për firmat në
Maqedoni. Për këtë arsye janë zgjedhur 32 firma për analizë, të cilët janë të listuara në
bursën e Maqedonisë. Periudha e analizuar është 2004-2010. Firmat e analizuara
bëjnë pjesë në sektorë të ndryshëm të industrisë dhe u takojnë grup moshave të
ndryshme.
Për të analizuar strukturën e kapitalit janë përdorur modele të ndryshme të regresionit,
teknika, metoda dhe qasje tjera statistikore. Sipas modeleve të ndryshme janë fituar
rezultate të ndryshme, ku disa nga gjetjet më kryesore mund të radhiten si në vijim.
Së pari, rezultatet nxorrën në sipërfaqe se firma të ndryshme zbatonin politika të
ndryshme financimi dhe me të kishin struktura të ndryshme të kapitalit përgjatë
degëve të ndryshme të industrisë. Në anën tjetër, leva mesatare ishte e ndryshme për
firma të ndryshme sipas kategorisë së moshës.
Së dyti, në krahasimin mes firmave të listuara nga bursa e Shkupit, Lubjanës dhe
Zagrebit, del që mesatarisht firmat nga bursa e Shkupit përdorin më shumë kapital dhe
më pak borxh. Ekzistonte diferencë, madje edhe në mes firmave të listuara në bursën
e Shkupit dhe një mostër të NVM-së (nga rajoni i Pollogut) si firma jo të listuara në
bursë.
Së treti, analiza e korrelacionit Spearman tregoi se firmat më të mëdha dhe që rriten
më shumë përdorin më shumë borxhin krahasuar me firmat tjera homologe; firmat me
më shumë aktive të trupëzuara përdorin më pak borxh dhe më shumë kapital dhe se të
njëjtat kanë më shumë kursim tatimor; firmat fitimprurëse përdorin më shumë kapital
dhe më pak borxh; firmat më të mëdha dhe me rritje më të madhe janë më
fitimprurëse.
Së katërti, rezultatet e regresionit Prais-Winsten me PCSEs sipas modelit statik dhe
dinamik treguan se përfitueshmëria, trupëzimi, madhësia dhe paqëndrueshmëria ishin
faktorë statistikisht të rëndësishëm, që kishin ndikuar strukturën e kapitalit të firmave
të analizuara. Gjithashtu, ambienti i jashtëm ekonomik shprehur me normën e
inflacionit, GDP-së dhe interesit huadhënës kishin ndikuar strukturën e kapitalit të
firmave të analizuara. Rezultatet e regresionit Prais-Winsten me PCSEs treguan
lidhjen që ekziston në mes levës dhe ndryshoreve të pavarura, lidhje kjo që mund të
ndihmon vendimmarrësit si në aspektin mikro, poashtu edhe në atë makroekonomik.
Në mes levës dhe përfitueshmërisë është gjetur lidhje negative dhe kjo lidhje është në
harmoni me teorinë e pecking order, dhe rezultatet e shumicës së studimeve empirike.
Në mes levës dhe trupëzimit është gjetur lidhje negative dhe kjo lidhje është në
harmoni me teorinë e kostos së agjencisë (për rastin e kostos së kapitalit).
Në mes levës dhe madhësisë është gjetur lidhje pozitive dhe kjo lidhje është në
harmoni me teorinë e e kompensimit dhe kostos së agjencisë. Rezultatet e shumicës së
studimeve empirike treguan lidhjen pozitive në mes levës dhe madhësisë.
Në mes levës dhe rritjes është gjetur lidhje negative dhe kjo lidhje është në harmoni
me teorinë e kostos së agjencisë dhe rezultatet e shumicës së studimeve empirike.
136
Në mes levës dhe kursimit tatimor është gjetur lidhje pozitive, por sipas regresionit
Prais-Winsten ndryshorja e kursimit tatimor nuk ishte statistikisht e rëndësishme.
Në mes levës dhe paqëndrueshmërisë është gjetur lidhje negative dhe kjo lidhje është
në harmoni me teorinë pekcing order, kompensimit, dhe rezultateve të shumicës së
studimeve empirike.
Së pesti, parë nga këndvështrimi i periudhës së analizuar së kohës 2004-2010, treguesi
i levës mesatare ka një tendencë rritjeje, por megjithatë, ai tregon se firmat janë
financuar më shumë me kapital dhe më pak me borxh. Maqedonia radhitej si shtet
poshtë mesatares së raportit mesatar të borxhit sipas studimit (të dhënave) të
Pfaffermayr, Stockl dhe Winner (2008). Në anën tjetër, krahasimi që u bë në këtë
studim mes firmave të listuara nga bursa e Shkupit, Lubjanës dhe Zagrebit, del që
mesatarisht firmat nga bursa e Shkupit përdorin më shumë kapital dhe më pak borxh.
Kjo le hapësirë që të shihet në të ardhmen mundësia e zhvillimit të tregut financiar
dhe me të si burim financimi edhe për firmat e listuara. Financimi i aktivitetit afarist
më shumë me kapital dhe më pak me borxh nxjerr në sipërfaqe se borxhi ka qenë më i
shtrenjtë si burim financimi për biznesin. Megjithatë, ky lloj financimi mund të jetë
pasojë e varfërisë së tregut financiar. Andaj, firmat kanë zgjedhur kapitalin si burim
financimi.
Përfundimisht, firmat e analizuara kanë ndjekur dhe kanë respektuar politika të
strukturës së kapitalit, që çojnë drejt levës së synuar. Kjo është në harmoni me teorinë
e kompensimit, që merr në konsideratë përfitimet dhe kostot e borxhit. Shpejtësia e
përshtatjes ishte statistikisht e rëndësishme, duke treguar se përshtatja ndodhte për më
pak se dy vite drejt nivelit optimal të borxhit. Parametri i përshtatjes mund të jetë në
harmoni me atë që, firmat e analizuara kanë përdor më pak borxh. Thënë ndryshe, ato
mund të kenë qenë poshtë targetit dhe siç gjen Byoun (2008) parametri i përshtatjes
është rreth 80% kur firmat kanë borxh poshtë targetit me deficit financiar. Gjatë
huamarrjes firmat kanë përballuar kosto mesatare të përshtatjes, kosto të përshtatjes,
të cilat anojnë kah ato më të ultat.
Për studimet e ardhshme do të ishte me interes të përqëndrohen në çështjet vijuese:
- të rritet numri i firmave të analizuara në kuadër të mostrës dhe të rritet
periudha e analizës;
- të shtohen në analizën e regresionit ndryshore të reja të pavarura, si
probabiliteti i falimentimit, origjina e kapitalit dhe struktura pronësore;
- të analizohen ndryshore të tjera të varura dhe
- të merren në konsideratë efektet e krizës financiare.
137
6. SHTOJCAT Në këtë pjesë jepen shtojcat e punimit, si lista e firmave që janë analizuar dhe fokusi i
këtij studimi, rezultatet e regresionit sipas llogaritjeve, përmbledhja e komandave të
përdorura dhe shenjat e determinantëve sipas modelit dinamik dhe statik.
Shtojca 6.1. Lista e firmave të analizuara sipas radhitjes alfabetike
Nr.r. Përshkrimi i firmës
1 ADG Mavrovo-Shkup
2 Alkaloid AD-Shkup
3 Beton AD-Shkup
4 Dimko Mitrev AD, Uvoz-Izvoz, Veles
5 Emo Ohrid AD-Ohër
6 Fershped AD-Shkup
7 GD Granit AD-Shkup
8 Hoteli-Metropol AD-Ohër
9 HU Makedonijaturist AD-Shkup
10 Interneshnel Hotels AD-Shkup
11 Komuna AD-Shkup
12 Llotarija na Makedonija AD-Shkup
13 Makpetrol a.d., Shkup
14 Makstil AD-Shkup
15 Ohis AD-Shkup
16 P.I. Vitaminka a.d., Prilep
17 Replek-Shkup
18 RZH Ekonomika AD-Shkup
19 RZH Institut AD-Shkup
20 RZH Inter-Transshped AD-Shkup
21 RZH Uslugi AD-Shkup
22 Skopski Pazar AD-Shkup
23 TD Makoshped AD-Shkup
24 TD Makoteks AD-Shkup
25 Tehnometal-Vardar AD-Shkup
26 Teteks a.d., Tetovë
27 Toplifikacija-Shkup
28 Tutunski Kombinat AD-Prilep
29 Vinarska Vizba Tikvesh AD-Shkup
30 Zhito Lluks A.D.-Shkup
31 Zhito Vardar AD-Veles
32 ZK Pellogonija AD-Manastir
138
Shtojca 6.2. Rezultatet e regresionit sipas OLS dhe LSDV ----------------------------------------------------------------
Variable | OLS OLS1 OLS2 LSDV LSDVCE
-------------+--------------------------------------------------
raportia | -0.17 -0.30 0.16 0.16 0.16
| 0.09 0.12 0.12 0.12 0.15
| -1.84 -2.39 1.38 1.38 1.05
raportip | -1.38 -1.14 -0.96 -0.96 -0.96
| 0.24 0.26 0.10 0.10 0.33
| -5.88 -4.41 -9.61 -9.61 -2.89
raportim | 0.10 0.08 0.17 0.17 0.17
| 0.03 0.02 0.06 0.06 0.08
| 4.00 3.43 2.88 2.88 2.11
raportir | 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
| 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
| 1.58 1.20 0.71 0.71 0.63
raportik | 0.38 2.75 0.48 0.48 0.48
| 0.78 0.96 1.16 1.16 1.45
| 0.49 2.86 0.41 0.41 0.33
raportiq | -0.03 -0.11 0.05 0.05 0.05
| 0.37 0.40 0.15 0.15 0.23
| -0.07 -0.28 0.33 0.33 0.22
gdp | -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00
| 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
| -0.27 -0.48 -0.59 -0.59 -0.55
infl | 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
| 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
| 1.16 1.52 1.56 1.56 1.65
intehuadh | 0.01 0.01 -0.01 -0.01 -0.01
| 0.03 0.02 0.01 0.01 0.01
| 0.25 0.47 -0.47 -0.47 -0.61
_Imosha_1 | -0.09
| 0.06
| -1.55
_Imosha_2 | -0.25
| 0.06
| -3.96
_Imosha_3 | -0.23
| 0.08
| -2.93
_Imosha_4 | 0.02
| 0.08
| 0.25
_Iindustri~1 | -0.17
| 0.05
| -3.24
_Iindustri~2 | 0.00
| 0.05
| 0.09
_Iindustri~3 | -0.61
| 0.07
| -8.41
_Iindustri~4 | -0.26
| 0.06
| -4.23
_Iindustri~5 | -0.02
| 0.06
| -0.34
_Itime_2 | -0.02
| 0.04
| -0.52
139
_Itime_3 | -0.05
| 0.04
| -1.45
_Itime_4 | 0.00
| 0.00
| .
_Itime_5 | 0.00
| 0.00
| .
_Itime_6 | 0.00
| 0.00
| .
_Itime_7 | -0.02
| 0.05
| -0.41
_Iindex_2 | 0.83
| 0.11
| 7.41
_Iindex_3 | 0.09
| 0.07
| 1.27
_Iindex_4 | 0.35
| 0.07
| 4.86
_Iindex_5 | 0.17
| 0.12
| 1.36
_Iindex_6 | 0.13
| 0.12
| 1.10
_Iindex_7 | 0.19
| 0.08
| 2.37
_Iindex_8 | 0.25
| 0.09
| 2.73
_Iindex_9 | 0.27
| 0.08
| 3.23
_Iindex_10 | 0.09
| 0.12
| 0.75
_Iindex_11 | 0.02
| 0.09
| 0.22
_Iindex_12 | 0.26
| 0.09
| 2.77
_Iindex_13 | 0.38
| 0.15
| 2.51
_Iindex_14 | 0.15
| 0.08
| 1.94
_Iindex_15 | 0.54
| 0.07
| 7.74
_Iindex_16 | 0.67
| 0.09
| 7.31
_Iindex_17 | 0.38
140
| 0.08
| 4.56
_Iindex_18 | 0.23
| 0.08
| 2.81
_Iindex_19 | 0.28
| 0.14
| 2.02
_Iindex_20 | 0.49
| 0.11
| 4.56
_Iindex_21 | 0.62
| 0.13
| 4.81
_Iindex_22 | 0.20
| 0.10
| 1.90
_Iindex_23 | 0.42
| 0.08
| 5.53
_Iindex_24 | 0.24
| 0.09
| 2.52
_Iindex_25 | 0.29
| 0.08
| 3.88
_Iindex_26 | 0.49
| 0.08
| 6.39
_Iindex_27 | 0.26
| 0.08
| 3.31
_Iindex_28 | 0.50
| 0.08
| 6.50
_Iindex_29 | 0.04
| 0.09
| 0.52
_Iindex_30 | 0.44
| 0.10
| 4.40
_Iindex_31 | 0.41
| 0.09
| 4.72
_Iindex_32 | 0.77
| 0.10
| 7.91
_cons | -0.19 0.18 -0.93 -0.60 -0.60
| 0.31 0.30 0.43 0.39 0.44
| -0.62 0.60 -2.13 -1.56 -1.38
-------------+--------------------------------------------------
N | 220.00 220.00 220.00 220.00 220.00
r2 | 0.51 0.68 0.86 0.47 0.47
----------------------------------------------------------------
legend: b/se/t
141
Shtojca 6.3. Rezultatet sipas regresionit Prais-Winsten, model dinamik i.mosha _Imosha_0-4 (naturally coded; _Imosha_0 omitted)
i.industria _Iindustria_0-5 (naturally coded; _Iindustria_0 omitted)
i.time _Itime_1-7 (naturally coded; _Itime_1 omitted)
Prais-Winsten regression, correlated panels corrected standard errors (PCSEs)
Group variable: index Number of obs = 189
Time variable: time Number of groups = 32
Panels: correlated (unbalanced) Obs per group: min = 3
Autocorrelation: common AR(1) avg = 5.90625
Sigma computed by casewise selection max = 6
Estimated covariances = 528 R-squared = 0.7326
Estimated autocorrelations = 1 Wald chi2(13) = 269803.96
Estimated coefficients = 22 Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
| Panel-corrected
raportilev | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
raportilev |
L1. | .4259947 .0775515 5.49 0.000 .2739966 .5779928
raportia | -.165438 .0738301 -2.24 0.025 -.3101424 -.0207335
raportip | -1.095013 .123652 -8.86 0.000 -1.337367 -.8526597
raportim | .0566872 .0113462 5.00 0.000 .0344491 .0789254
raportir | -.0009935 .0007448 -1.33 0.182 -.0024533 .0004662
raportik | 1.23836 .6815315 1.82 0.069 -.0974171 2.574137
raportiq | -.5065771 .2146341 -2.36 0.018 -.9272523 -.0859019
gdp | .0010918 .0014592 0.75 0.454 -.0017681 .0039517
infl | .010957 .0014497 7.56 0.000 .0081156 .0137984
intehuadh | .0080937 .0057556 1.41 0.160 -.003187 .0193744
_Imosha_1 | -.0526864 .0552045 -0.95 0.340 -.1608852 .0555123
_Imosha_2 | -.1316048 .0223844 -5.88 0.000 -.1754774 -.0877322
_Imosha_3 | -.1171392 .0311857 -3.76 0.000 -.178262 -.0560165
_Imosha_4 | .0281538 .0353564 0.80 0.426 -.0411435 .0974512
_Iindustri~1 | -.078461 .043605 -1.80 0.072 -.1639253 .0070033
_Iindustri~2 | .0070158 .0186137 0.38 0.706 -.0294664 .0434979
_Iindustri~3 | -.3532692 .0510536 -6.92 0.000 -.4533323 -.2532061
_Iindustri~4 | -.1278815 .0523045 -2.44 0.014 -.2303963 -.0253666
_Iindustri~5 | .0107308 .0237708 0.45 0.652 -.0358592 .0573207
_Itime_2 | -.0164596 .0114238 -1.44 0.150 -.0388498 .0059307
_Itime_3 | -.0332838 .0078013 -4.27 0.000 -.0485741 -.0179935
_Itime_4 | (dropped)
_Itime_5 | (dropped)
_Itime_6 | (dropped)
_Itime_7 | -.0141053 .0098321 -1.43 0.151 -.0333759 .0051653
_cons | (dropped)
-------------+----------------------------------------------------------------
rho | .2423668
------------------------------------------------------------------------------
142
Shtojca 6.4. Rezultatet sipas regresionit në diferencën e parë Linear regression Number of obs = 188
F( 9, 178) = 3.92
Prob > F = 0.0001
R-squared = 0.4641
Root MSE = .15245
------------------------------------------------------------------------------
| Robust
D.raportilev | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
raportia |
D1. | .0874865 .1126666 0.78 0.438 -.1348475 .3098206
raportip |
D1. | -.8694699 .3157298 -2.75 0.007 -1.492525 -.2464147
raportim |
D1. | .1354089 .0497852 2.72 0.007 .0371638 .2336539
raportir |
D1. | -.0004446 .000841 -0.53 0.598 -.0021042 .0012151
raportik |
D1. | -.6243805 1.583281 -0.39 0.694 -3.748798 2.500037
raportiq |
D1. | -.2843517 .3168803 -0.90 0.371 -.9096772 .3409738
gdp |
D1. | -.0130686 .0135885 -0.96 0.337 -.0398839 .0137468
infl |
D1. | .0074922 .0043044 1.74 0.083 -.001002 .0159863
intehuadh |
D1. | -.0714531 .0491954 -1.45 0.148 -.1685344 .0256283
_cons | -.0449922 .0345473 -1.30 0.194 -.1131672 .0231827
------------------------------------------------------------------------------
143
Shtojca 6.5. Përmbledhje e komandave të përdorura
Komanda (1). ksmirnov raportilev = normprob((raportilev-
raportilev_mes)/raportilev_ds)
Komanda (2). regress raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh (Modeli M_OLS)
Komanda (3). regress raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh, vce(cluster index) (Modeli M_OLS_rob)
Komanda (4). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intehuadh, be (Modeli M_BE)
Komanda (5). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intehuadh, fe (Modeli M_FE)
Komanda (6). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intehuadh, fe vce(cluster index) (Modeli M_FE_rob)
Komanda (7). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intehuadh, re theta (Modeli M_RE)
Komanda (8). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intehuadh, re vce(cluster index) theta (Modeli M_RE_rob)
Komanda (9). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intehuadh, pa corr(ar2) vce(robust) nolog (Modeli GEE)
Komanda (10). areg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp
infl intehuadh, absorb(index) vce(cluster index) (Modeli LSDV)
Komanda (11).
. quietly regress raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh
. estimates store M_OLS
. quietly regress raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, vce(cluster index)
. estimates store M_OLS_rob
. quietly xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, be
. estimates store M_BE
. quietly xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, fe
. estimates store M_FE
. quietly xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, fe vce(robust)
. estimates store M_FE_rob
. quietly xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, re
. estimates store M_RE
. quietly xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, re vce(robust)
. estimates store M_RE_rob
. quietly xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, pa corr(ar2) vce(robust) nolog
. estimates store GEE
. quietly areg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl
intehuadh, absorb(index) vce(cluster index)
. estimates store LSDV
144
. estimates table M_OLS M_OLS_rob M_BE M_FE M_FE_rob M_RE M_RE_rob
GEE LSDV, b se t stats(N r2 r2_o r2_b r2_w sigma_u sigma_e rho) b(%7.2f)
Komanda (12). hausman M_FE M_RE, sigmamore
Komanda (13). quietly regress raportilev raportia raportip raportim raportir raportik
raportiq gdp infl intehuadh, robust
Komanda (14). quietly xi: regress raportilev raportia raportip raportim raportir
raportik raportiq gdp infl intehuadh i.mosha i.industria i.time, robust
Komanda (15). quietly xi: regress raportilev raportia raportip raportim raportir
raportik raportiq gdp infl intehuadh i.index
Komanda (16). quietly xi: xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik
raportiq gdp infl intehuadh, fe
Komanda (17). quietly xi: xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik
raportiq gdp infl intehuadh, fe vce(cluster index)
Komanda (18). estimates table OLS OLS1 OLS2 LSDV LSDVCE, star stats(N)
keep(raportia raportip raportim raportir raportik raportiq gdp infl intehuadh _cons)
b(%7.2f)
Komanda (19). estimates table OLS OLS1 OLS2 LSDV LSDVCE, b se t stats(N r2)
b(%7.2f)
Komanda (20). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh, re
Komanda (21). xttest0
Komanda (22). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh, fe
Komanda (23). xtcsd, pesaran abs
Komanda (24). xtscc
Komanda (25). xtscc raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh, fe lag(6)
Komanda (26). xtreg raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh, fe
Komanda (27). xttest3
Komanda (28). xtserial raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh
Komanda (29). xtpcse
Komanda (30). xi: xtpcse raportilev raportia raportip raportim raportir raportik
raportiq gdp infl intehuadh i.mosha i.industria i.time, correlation(ar1)
Komanda (31). xthtaylor raportilev raportia raportip raportim raportir raportik raportiq
gdp infl intehuadh mosha industria, endog(raportia raportip raportim raportir raportik
raportiq)
Komanda (32). reg D.raportilev D.raportia D.raportip D.raportim D.raportir
D.raportik D.raportiq D.gdp D.infl D.intehuadh, vce(robust)
145
Shtojca 6.6. Shenjat e determinantëve sipas modelit dinamik dhe statik
------------------------------------------
(1) (2)
raportilev raportilev
_sign _sign
------------------------------------------
L.raportilev +
raportia - -
raportip - -
raportim + +
raportir - -
raportik + +
raportiq - -
gdp + -
infl + +
intehuadh + +
_Imosha_1 - -
_Imosha_2 - -
_Imosha_3 - -
_Imosha_4 + -
_Iindustri~1 - -
_Iindustri~2 + -
_Iindustri~3 - -
_Iindustri~4 - -
_Iindustri~5 + -
_Itime_2 - -
_Itime_3 - -
_Itime_4 0 +
_Itime_5 0 0
_Itime_6 0 0
_Itime_7 - -
_cons 0 0
--------------------------------------
N 189 220
--------------------------------------
146
Shtojca 6.7. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Alkaloid
Emetuesi: Alkaloid AD Skopje (ALK)
Biznesi: Industri
Viti 2012 2011 2010
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 6,788,633 6,738,068 5,934,328
Fitimi operativ 688,476 716,647 671,183
Fitimi neto 583,730 616,253 574,339
Kapitali 7,242,108 6,954,696 6,597,395
Detyrimet gjithsej 2,037,047 1,833,749 1,590,328
Aktivet gjithsej 9,279,155 8,788,445 8,187,723
Kapitalizimi i tregut 5,942,534 5,622,741 5,600,784
* të dhënat në 000 MKD
Viti 2012 2011 2010
Kthimi nga shitjet 10.14% 10.64% 11.31%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) 407.82 430.54 401.26
Kthimi nga aktivet 6.29% 7.01% 7.01%
Kthimi nga kapitali 8.06% 8.86% 8.71%
Çmimi/fitim (P/E) 10.18 9.12 9.75
Vlera kontabël për aksion 5,059.62 4,858.83 4,609.20
Treg/libër 0.82 0.81 0.85
Dividend për aksion 183.33 177.78 166.67
Rendimenti i dividendit 4.42% 4.53% 4.26%
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/alkaloid-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
147
Shtojca 6.8. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Makpetrol
Emetuesi: MPT - Makpetrol AD Skopje
Biznesi: Tregti
Viti 2011 2010 2009
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 24,750,736 21,249,912 17,350,571
Fitimi operativ 16,313 -195,316 -198,297
Fitimi neto -3,009 -228,980 -269,749
Kapitali 3,818,039 3,838,110 4,067,390
Detyrimet gjithsej 5,207,387 4,545,865 4,339,549
Aktivet gjithsej 9,025,426 8,383,975 8,406,939
Kapitalizimi i tregut 2,135,146 2,678,437 4,158,134
* të dhënat në 000 MKD
Viti 2011 2010 2009
Kthimi nga shitjet 0.07% -0.92% -1.14%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) -26.77 -2,037.51 -2,400.29
Kthimi nga aktivet -0.03% -2.73% -3.21%
Kthimi nga kapitali -0.08% -5.97% -6.63%
Çmimi/fitim (P/E) -709.59 -11.70 -15.41
Vlera kontabël për aksion 33,973.76 34,152.36 36,192.54
Treg/libër 0.56 0.70 1.02
Dividend për aksion
Rendimenti i dividendit 0.00% 0.00% 0.00%
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/makpetrol-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
148
Shtojca 6.9. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Komuna
Emetuesi: Komuna AD Skopje (Duropack AD Skopje, KOMU)
Biznesi: Industri
Viti 2011 2010 2009
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 665,011 768,451 708,627
Fitimi operativ -79,582 -29,397 45,318
Fitimi neto -98,045 -45,470 31,034
Kapitali 302,049 410,939 456,989
Detyrimet gjithsej 362,673 307,450 251,507
Aktivet gjithsej 664,722 718,389 708,496
Kapitalizimi i tregut 125,550 100,161 100,440
* të dhënat në 000 MKD
Viti 2011 2010 2009
Kthimi nga shitjet -11.97% -3.83% 6.40%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) -351.42 -162.97 111.23
Kthimi nga aktivet -14.75% -6.33% 4.38%
Kthimi nga kapitali -32.46% -11.06% 6.79%
Çmimi/fitim (P/E) -1.28 -2.20 3.24
Vlera kontabël për aksion 1,082.61 1,472.90 1,637.95
Treg/libër 0.42 0.24 0.22
Dividend për aksion
Rendimenti i dividendit 0.00% 0.00% 0.00%
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/duropack-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
149
Shtojca 6.10. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Granit
Emetuesi: Granit AD Skopje (GRNT)
Biznesi: Ndërtimtari
Viti 2012 2011 2010
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 5,428,040 7,181,747 3,486,889
Fitimi operativ 432,193 398,145 243,598
Fitimi neto 291,238 397,511 292,849
Kapitali 4,112,382 3,924,244 3,291,195
Detyrimet gjithsej 4,530,830 4,917,458 2,754,292
Aktivet gjithsej 8,643,212 8,841,702 6,045,489
Kapitalizimi i tregut 1,169,857 1,432,767 1,627,830
* të dhënat në 000 MKD
Të dhënat për 2012 nuk janë të audituara.
Viti 2012 2011 2010
Kthimi nga shitjet 7.96% 5.54% 6.99%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) 94.82 129.42 95.35
Kthimi nga aktivet 3.37% 4.50% 4.84%
Kthimi nga kapitali 7.08% 10.13% 8.90%
Çmimi/fitim (P/E) 4.02 3.60 5.56
Vlera kontabël për aksion 1,338.94 1,277.68 1,071.57
Treg/libër 0.28 0.37 0.49
Dividend për aksion
15.00 10.00
Rendimenti i dividendit 0.00% 3.22% 1.89%
Të dhënat për 2012 nuk janë të audituara.
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/granit-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
150
Shtojca 6.11. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Fersped
Emetuesi: Fersped AD Skopje (FERS)
Biznesi: Shërbime
Viti 2012 2011 2010
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 4,576,220 4,975,081 4,636,271
Fitimi operativ 98,552 96,120 132,411
Fitimi neto 88,718 58,205 87,573
Kapitali 3,295,999 3,283,519 3,747,761
Detyrimet gjithsej 1,389,775 1,347,169 1,263,920
Aktivet gjithsej 4,685,774 4,630,688 5,011,681
Kapitalizimi i tregut 742,633 742,633 746,256
* të dhënat në 000 MKD
Viti 2012 2011 2010
Kthimi nga shitjet 2.15% 1.93% 2.86%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) 4,898.03 3,213.44 4,834.81
Kthimi nga aktivet 1.89% 1.26% 1.75%
Kthimi nga kapitali 2.69% 1.77% 2.34%
Çmimi/fitim (P/E) 8.37 12.76 8.52
Vlera kontabël për aksion 181,968.70 181,279.69 206,910.01
Treg/libër 0.23 0.23 0.20
Dividend për aksion 2,000.00 2,800.00 2,240.00
Rendimenti i dividendit 4.88% 6.83% 5.44%
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/fersped-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
151
Shtojca 6.12. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Makstil
Emetuesi: Makstil AD Skopje (STIL)
Biznesi: Industri
Viti 2011 2010 2009
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 6,633,245 5,560,412 4,308,878
Fitimi operativ 1,513 159,237 35,316
Fitimi neto -72,977 42,674 1,617
Kapitali 1,016,491 1,089,468 1,046,794
Detyrimet gjithsej 4,978,216 4,638,463 4,341,748
Aktivet gjithsej 5,994,707 5,727,931 5,388,542
Kapitalizimi i tregut 1,798,622 2,412,786 3,002,492
* të dhënat në 000 MKD
Viti 2011 2010 2009
Kthimi nga shitjet 0.02% 2.86% 0.82%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) -4.99 2.92 0.11
Kthimi nga aktivet -1.22% 0.75% 0.03%
Kthimi nga kapitali -7.18% 3.92% 0.15%
Çmimi/fitim (P/E) -24.65 56.54 1,856.85
Vlera kontabël për aksion 69.51 74.50 71.59
Treg/libër 1.77 2.21 2.87
Dividend për aksion
Dividend për aksion 0.00% 0.00% 0.00%
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/makstil-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
152
Shtojca 6.13. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën Toplifikacija
Emetuesi: Toplifikacija AD Skopje (TPLF)
Biznesi: Shërbime
Viti 2011 2010 2009
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 2,358,494 2,007,373 1,632,451
Fitimi operativ 44,863 240,421 137,975
Fitimi neto 8,870 124,681 27,637
Kapitali 1,632,254 1,643,384 1,535,013
Detyrimet gjithsej 2,314,970 1,915,307 2,291,400
Aktivet gjithsej 3,947,224 3,558,691 3,826,413
Kapitalizimi i tregut 1,059,750 1,483,331 2,115,000
* të dhënat në 000 MKD
Viti 2011 2010 2009
Kthimi nga shitjet 1.90% 11.98% 8.45%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) 19.71 277.07 61.42
Kthimi nga aktivet 0.22% 3.50% 0.72%
Kthimi nga kapitali 0.54% 7.59% 1.80%
Çmimi/fitim (P/E) 119.48 11.90 76.53
Vlera kontabël për aksion 3,627.23 3,651.96 3,411.14
Treg/libër 0.65 0.90 1.38
Dividend për aksion
44.44 33.33
Rendimenti i dividendit 0.00% 1.35% 0.71%
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/toplifikacija-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj,
2013).
153
Shtojca 6.14. Të dhënat dhe treguesit financiar për firmën VV Tikves
Emetuesi: VV Tikves AD Skopje (TKVS)
Biznesi: Industri
Viti 2011 2010 2009
Të ardhurat gjithsej nga aktivitetet operative 940,859 1,106,063 1,117,311
Fitimi operativ 89,167 119,930 155,635
Fitimi neto 15 18,343 67,512
Kapitali 1,452,853 1,450,414 1,432,229
Detyrimet gjithsej 1,449,795 1,665,857 1,714,468
Aktivet gjithsej 2,902,648 3,116,271 3,146,697
Kapitalizimi i tregut 351,585 473,288 811,350
* të dhënat në 000 MKD
Viti 2011 2010 2009
Kthimi nga shitjet 9.48% 10.84% 13.93%
Të ardhurat neto për aksion (EPS) 0.06 67.82 249.63
Kthimi nga aktivet 0.00% 0.59% 2.15%
Kthimi nga kapitali 0.00% 1.26% 4.71%
Çmimi/fitim (P/E) 23,439.00 25.80 12.02
Vlera kontabël për aksion 5,371.98 5,362.97 5,295.73
Treg/libër 0.24 0.33 0.57
Dividend për aksion
Rendimenti i dividendit 0.00% 0.00% 0.00%
Burimi: http://www.mse.mk/en/issuer/vv-tikves-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
154
Shtojca 6.15. Lista e studimeve ndërkombëtare të anketuar
Shtetet e zhvilluara Japoni Takahashi, Kurokawa & Watase (1979)
Ko (1982)
Gjermani Stein (1968)
Beermann (1976)
Weinrich (1978)
Gebhardt (1980)
Fischer (1981)
von Stein & Ziegler (1984)
Baetge, Huss & Niehaus (1988)
Angli Taffler & Tisshaw (1977)
Marais (1979)
Earl & Marais (1982)
Francë Altman, et al (1973)
Mader (1975, 1979, 1981)
Collongues (1977)
Bontemps (1981)
Kanada Knight (1979)
Altman & Lavallee (1981)
Holandë Bilderbeek (1977)
van Frederikslust (1978)
Fire Scoring System (de Breed–1996)
Spanjë Briones, Marín & Cueto (1988)
Fernández (1988)
Itali Cifarelli, Corielli, Foriestieri (1988)
Altman, Marco & Varetto (1994)
Australi Castagna & Matolcsy (1981)
Izan (1984)
Greqi Gloubos & Grammatikos (1988)
Theodossiou & Papoulias (1988)
Shtetet në zhvillim Argjentinë Swanson & Tybout (1988)
Brazil Altman, et al (1979)
Indi Bhatia (1988)
Irlandë Cahill (1981)
Koreja Jugore Altman, Kim & Eom (1995)
Malajzi Bidin (1988)
Singapor Ta and Seah (1988)
Finlandë Suominen (1988)
Meksikë Altman, Hartzell dhe Peck (1995)
Uruguai Pascale (1988)
Turqi Unal (1988)
Burimi: Altman dhe Narayanan, f. 35/5.
155
Shtojca 6.16. Z-pikët e Altmanit për vitin 2010
X Alkaloid Makpetrol Komuna Granit Fersped Makstil Toplifik. Tikves
X1 0.310 -0.176 -0.004 0.074 0.310 -0.289 -0.073 0.217
X2 0.279 -0.007 -0.066 0.134 0.357 -0.499 0.040 0.110
X3 0.082 -0.018 -0.041 0.069 0.035 0.024 0.088 0.037
X4 3.522 0.590 0.326 0.591 0.787 0.520 0.774 0.284
X5 0.725 2.548 1.070 0.577 0.993 0.971 0.575 0.355
Z 3.87 2.62 1.03 1.44 2.45 0.31 1.30 1.06
156
7. REFERENCAT/ BIBLIOGRAFIA ACCA, (2001): Strategic Financial Management, Part 3, Paper 3.7: Foulks Lynch:
2001.
Altman, E., (1968): Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of
Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 1968, Vol (23), No. 4.: 589-609,
http://realequityresearch.dk/Documents/Z-Score_Altman_1968.pdf (qasur më: 28
Maj, 2013).
Altman, E., Narayanan, P.: Business Failure Classification Models: An
International Survey. Në: International Accounting and Finance Handbook;
John Wiley & Sons, Inc.; 1997: 1-50.
Alves, S., Martins, J., (2010): The Impact of Intangible Assets on Financial and
Governance Policies: UK Evidence. International Research Journal of Finance
and Economics, 2010, Issue (36): 147-169,
http://www.eurojournals.com/irjfe_36_11.pdf (qasur më 17 Janar, 2011).
Apostu, A.: The Effects of Corporate Diversification Strategies on Capital
Structure: An Empirical Study on European Companies., MSc. Disertacion.
Aarhus School of Business, Aarhus University, Danimarkë, 2010,
http://pure.au.dk/portal-asb-
student/files/13336/MSc._Thesis_Andreea_Apostu.pdf (qasur më 10 Janar,
2012).
Baker, M., Wurgler, J., (2002): Market Timing and Capital Structure. Journal of
Finance, 2002, Vol (LVII), No. 1: 1-32,
http://pages.stern.nyu.edu/~jwurgler/papers/capstruct.pdf (qasur më 14 Janar,
2011).
Baltagi, B., (2005): Econometric Analysis of Panel Data: John Wiley & Sons Ltd:
2005.
Bauer, P., (2004): Determinants of Capital Structure Empirical Evidence from
the Czech Republic. Finance a uvur – Czech Journal of Economics and
Finance, 2004, Vol (54): 2-21, http://journal.fsv.cuni.cz/storage/958_s_2-21.pdf
(qasur më 9 Qershor, 2011).
Baum, Ch., (2006): An Introduction to Modern Econometrics Using Stata:
StataCorp LP: 2006.
Baye, M., (2005): Managerial Economics and Business Strategy: McGraw-Hill:
2005.
Bernstein, L., Wild, J., (1998): Financial Statements Analysis: Theory,
Application, and Interpretation: McGraw-Hill/Irwin: 1998.
Bernstein, S., Bernstein, R., (1999): Schaum’s Outline of Theory and Problems of
Elements of Statistics II: Inferential Statistics: McGraw-Hill: 1999.
Bevan, A., Danbolt, J., (2002): Capital structure and its determinants in the
United Kingdom – a decompositional analysis. Applied Financial Economics,
2002, Vol (12(3)): 159-170, http://eprints.gla.ac.uk/3684/1/danbolt3.pdf (qasur
më 7 Janar, 2011).
Bokpin, A., (2009): Macroeconomic development and capital structure decisions
of firms: Evidence from emerging market economies. Studies in Economics
and Finance, Emerald Group Publishing, 2009, Vol (26(2)): 129-142,
http://ideas.repec.org/a/eme/sefpps/v26y2009i2p129-142.html (qasur më 3 Tetor,
2011).
Booth, L., Varouj, A., Demirguc-Kunt, A., Maksimovic, V., (2001): Capital
Structures in Developing Countries. Journal of Finance, 2001, Vol (LVI), No.
157
1: 87-130, http://www.rhsmith.umd.edu/faculty/vmax/Papers/JF2001b.pdf (qasur
më 11 Janar, 2011).
Bowerman, B., O’Connell, R., (2003): Business Statistics in Practice: McGraw-Hill
Irwin: 2003.
Bradley, M., Jarrell, G., Kim, H., (1984): On the Existence of an Optimal Capital
Structure: Theory and Evidence. Journal of Finance, 1984, Vol (39), No. 3:
857-878, http://webuser.bus.umich.edu/ehkim/articles/onexistence-jof1983.pdf
(qasur më 3 Tetor, 2011).
Brealey, R., Myers, S., with The Brattle Group, (2003): Financing and Risk
Management: McGraw-Hill: 2003.
Brigham, E., Houston, J., (2003): Fundamentals of Financial Management:
Concise: South-Western College Pub: 2003.
Brooks, Ch., (2008): Introductory Econometrics for Finance: Cambridge
University Press: 2008.
Buferna, F., Bangassa, K., Hodgkinson, L., (2005): Determinants of Capital
Structure: Evidence from Libya. Management School, University of Liverpool,
2005, No. (2005/08): 1-31,
http://www.liv.ac.uk/managementschool/research/Working%20papers/Wp20050
8.pdf (qasur më 28 Shkurt, 2011).
Byoun, S., (2008): How and When Do Firms Adjust Their Capital Structures
toward Targets? Journal of Finance, 2008, Vol (LXIII), No. 6: 3069-3096,
http://www.finance2008.nccu.edu.tw/finance/mem/fnymchiang/CHENGDU/capit
al%20structure%20adjustment.pdf (qasur më 30 Maj, 2013).
Cameron, C., Trivedi, P., (2009): Microeconometrics Using Stata: StataCorp LP:
2009.
CAT (2000): Managing Finances, Level C, Paper C5: Foulks Lynch: 2000.
Chang, Ch., (1999): Capital structure as optimal contracts, North American
Journal of Economics and Finance, 1999, Vol (10): 363–385,
http://bbs.cenet.org.cn/upload/.108.96-2002-9-5-17-20-7.pdf (qasur më 7 Janar,
2011).
Chen, Y., Hammes, K.,: Capital structure: Theories and empirical results – a
panel data analysis. Gothenburg University. In press,
http://gupea.ub.gu.se/bitstream/2077/2931/1/hammesdissNE.pdf (qasur më 17
Janar, 2011).
CIMA (2000): Management Accounting – Financial Strategy, Paper 13: Foulks
Lynch: 2000.
Cooper, D., Schindler, P., (2003): Business Research Methods: McGraw-Hill Irwin:
2003.
Correa, C., Basso, L., Nakamura, W., (2007): What Determines The Capital
Structure Of The Largest Brazilian Firms? An Empirical Analysis Using
Panel Data. Universidade Presbiteriana Mackenzie, 2007,
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=989047&rec=1&srcabs=7122
63 (qasur më 7 Janar, 2011).
Deari, F., Deari, M., (2009): An Empirical Investigation into the Capital Structure
Determinants of Macedonian and Slovenian listed companies. SEEU Review,
2009, Vol (5), No. 2: 69-89.
Deari, F., Deari, M., (2010): Determinants of Capital Structure: Case of
Companies Listed on Zagreb Stock Exchange. Zagreb International Review of
Economics & Business, 2010, Vol (13), No. 1: 65-82.
158
Deari, F.,: Capital Structure: Some Evidence from Macedonian, Croatian and
Slovenian Listed Companies, 4th
International Scientific Conference, 2012, Vol
(2): 361-367.
Dougherty, Ch., (2007): Introduction to Econometrics: Oxford University Press
Inc.: 2007.
Driffield, N., Mahambare, V., Pal, S., (2006): How Does Ownership Structure
Affect Capital Structure and Firm Performance? Recent Evidence from East
Asia. Aston Business School, Crisil Centre for Economic Research, Brunel
University, 2006: 1-47, http://v-
scheiner.brunel.ac.uk/bitstream/2438/1022/1/0623.pdf (qasur më 22 Janar, 2011).
Drobetz, W., Fix, R., (2003): What are the Determinants of the Capital Structure?
Some Evidence for Switzerland. National Centre of Competence in Research
Financial Valuation and Risk Management, 2003, WP No. 88: 1-34, www.nccr-
finrisk.uzh.ch/media/pdf/Wp/WP088_8.pdf (qasur më 3 Tetor, 2011).
Ellili, N., Farouk, Sh., (2011): Examining The Capital Structure Determinants:
Empirical Analysis of Companies Traded on Abu Dhabi Stock Exchange. International Research Journal of Finance and Economics, 2011, Issue (67): 82-
96, http://www.eurojournals.com/IRJFE_67_08.pdf (qasur më 4 Tetor, 2011).
Fattouh, B., Scaramozzino, P., Harris, L., (2003): Capital Structure in South Korea:
A Quantile Regression Approach. CEIS Tor Vergata, 2003, Vol (14), No. 40:
1-28, http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=474941 (qasur më 7
Janar, 2011).
Frank, M., Goyal, V., (2003): Capital Structure Decisions. Faculty of Commerce -
University of British Columbia, Department of Finance – Hong Kong University
of Science and Technology, 2003: 1-55,
http://repository.ust.hk/dspace/bitstream/1783.1/789/1/SSRN_ID396020_coce03
0519500.pdf (qasur më 24 Janar, 2011).
Gajurel, D., (2006): Macroeconomic Influences on Corporate Capital Structure.
Tribhuvan University - Faculty of Management; Kantipur City College; Nobel
College, 2006, http://ssrn.com/abstract=899049 (qasur më 16 Gusht, 2011).
Gaud, Ph., Jani, E., Hoesli, M., Bender, A., (2003): The capital structure of Swiss
companies: an empirical analysis using dynamic panel data. University of
Geneva, Switzerland, 2003: 1-28,
http://www.fmpm.ch/docs/6th/Papers_6/Papers_Netz/SGF686.pdf (qasur më 30
Shtator, 2011).
Ghosh, A., Cai, F., (2004): Optimal Capital Structure Vs. Pecking Order Theory:
A Further Test. Journal of Business & Economics Research, 2004. Vol (2),
Number 8: 61-68, http://www.cluteinstitute-
onlinejournals.com/PDFs/200490.pdf (qasur më 20 Janar, 2011).
Gitman, L., (2009): Principles of Managerial Finance: Pearson Prentice Hall: 2009.
Greene, W., (2003): Econometric Analysis: Prentice Hall: 2003.
Griffin, D., Li, K., Yue, H., Zhao, L., (2008): Country of Origin Effects in Capital
Structure Decisions: Evidence from Foreign Direct Investments in China. Sauder School of Business - University of British Columbia, Guanghua School of
Management - Peking University, 2008: 1-61,
http://www.northernfinance.org/2008/papers/16.pdf (qasur më 22 Janar, 2011).
Gujarati, D., (2004): Basic Econometrics: The McGraw−Hill Companies: 2004.
Harris, M., Raviv, A., (1991): The Theory of Capital Structure. Journal of Finance,
1991, Vol (46), No. 1: 297-355,
159
http://faculty.fullerton.edu/jyang/Courses/fin332/Literature/harrisRaviv91.pdf
(qasur më 7 Janar, 2011).
Hatfield, G., Cheng, L., Davidson, W., (1994): The Determination Of Optimal
Capital Structure: The Effect Of Firm And Industry Debt Ratios On Market
Value. Journal Of Financial And Strategic Decisions, 1994, Vol (7), Number 3:
1-14, http://www.studyfinance.com/jfsd/pdffiles/v7n3/hatfield.pdf (qasur më 4
Tetor, 2011).
Hendrikse, G., (2003): Economics and Management of Organizations, Co-
ordination, Motivation and Strategy: McGraw-Hill: 2003.
Hill, J.,: Introduction to STATA. University of North Carolina – Chapel Hill, 1-57,
In press, http://www.unc.edu/~jbhill/STATA_Intro_570.pdf (qasur më 12 Gusht,
2011).
Hoechle, D.,: Robust Standard Errors for Panel Regressions with Cross-Sectional
Dependence. Stata Journal (yyyy), vv, Number ii: 1–31,
http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/x/xtscc_paper.pdf (qasur më 31 Gusht, 2011).
Horne, J., (2002): Financial Management and Policy: Prentice Hall: 2002.
Huang, R., Ritter, J., (2009): Testing Theories of Capital Structure and Estimating
the Speed of Adjustment. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2009,
Vol (44), No. 2: 237–271,
http://bear.warrington.ufl.edu/ritter/publ_papers/HuangRitterJFQA.pdf (qasur më
27 Janar, 2011).
Huang, S., Song, F., (2002): The Determinants of Capital Structure: Evidence
from China. HIEBS, 2002, WP:
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=320088 (qasur më 7 Janar,
2011).
Hussain, Q., Nivorozhkin, E., (1997): The Capital Structure of Listed Companies
in Poland. IMF Working Paper, 1997, WP/97/175: 1-27,
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=883923 (qasur më 17 Janar,
2011).
Huynh, K., Petrunia, R., (2009): Age Effects, Leverage and Firm Growth. Indiana
University, Lakehead University, 2009: 1-23, http://gcoe.ier.hit-
u.ac.jp/CAED/papers/id090_Huynh_Petrunia.pdf (qasur më 4 Tetor, 2011).
Ibrahimo, M., Barros, C., (2010): Capital Structure, Risk and Asymmetric
Information: Theory and Evidence. Department of Economics at the School of
Economics and Management (ISEG), Technical University of Lisbon, 2010, WP
2010/05: 1-18, http://pascal.iseg.utl.pt/~depeco/Wp/Wp052010.pdf (qasur më 25
Janar, 2011).
Jensen, M., (1986): Agency costs of free wash flow, corporate finance, and
takeovers. American Economic Review, 1986, Vol (76), No. 2: 323-329,
http://www.bmibourse.org/Report%5CFiles%5Cagency%20costs%20of%20free
%20cash%20flow%20corporate%20finance%20and%20takeovers.pdf (qasur më
7 Janar, 2011).
Jensen, M., Meckling, W., (1976): Theory of the Firm: Managerial Behavior,
Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics,
1976, Vol (3), No. 4: 305-360, http://pruss.narod.ru/TheoryFirm.pdf (qasur më 3
Janar, 2011).
Jõeveer, K., (2006): Sources of Capital Structure: Evidence from transition
countries. CERGE-EI, 2006, WP No. 306:
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1130306 (qasur më 17 Janar,
2011).
160
Johnston, J., DiNardo, J., (1997): Econometric Methods: McGraw-Hill Companies,
Inc.: 1997.
La Rocca, M., La Rocca, T., Cariola, A.,: Capital structure decisions in
multibusiness firms. University of Calabria, Faculty of Economics, Dep. of
Scienze Aziendali. In press, http://www.fma.org/Prague/Papers/LaRocca.pdf
(qasur më 10 Janar, 2012).
Lachmann, L., (1978): Capital and Its Structure: Institute for Humane Studies:
1978.
Long, S., (1997): Regression Models for Categorical and Limited Dependent
Variables, Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences Series:
SAGE Publications, Inc.: 1997.
MacKay, P., Phillips, G., (2005): How Does Industry Affect Firm Financial
Structure? Review of Financial Studies, Oxford University Press for Society for
Financial Studies, 2005, Vol (18(4)): 1433-1466,
http://www.rhsmith.umd.edu/faculty/gphillips/Papers/financial_structure.pdf
(qasur më 4 Tetor, 2011).
MacKie-Mason, J., (1988). Do Taxes Affect Corporate Financing Decisions?
National Bureau Of Economic Research, 1988, WP No. 2632,
http://www.nber.org/papers/w2632.pdf (qasur më 18 Janar, 2011).
Maddala, G., (1992): Introduction to Econometrics: Macmillan Publishing
Company: 1992.
Mahrt-Smith, J., (2000): The Interaction of Capital Structure and Ownership
Structure. London Business School, 2000: 1-38,
http://www.london.edu/facultyandresearch/research/docs/315.pdf (qasur më 22
Janar, 2011).
Milgrom, P., Roberts, J., (1992): Economics, Organization and Management:
Prentice Hall: 1992.
Miller, M., (1977): Debt and Taxes. Journal of Finance, 1977, Vol (XXXII), No. 2:
261-275, http://ecsocman.edu.ru/data/874/126/1231/miller_-
_debt_and_taxes_1976.pdf (qasur më 18 Janar, 2011).
Miller, M., (1988): The Modigliani-Miller Propositions After Thirty Years.
Journal of Economic Perspectives, 1988, Vol (2), No. 4: 99-120,
http://www.his.se/PageFiles/17648/miller1988.pdf (qasur më 25 Janar, 2011).
Modigliani, F., Miller, M., (1958): The Cost of Capital, Corporation Finance and
the Theory of Investment. American Economic Review, 1958, Vol (48), No. 3:
261-297, http://www.his.se/PageFiles/17648/modiglianiandmiller1958.pdf (qasur
më 25 Janar, 2011).
Modigliani, F., Miller, M., (1963): Corporate Income Taxes and the Cost of
Capital: A Correction. American Economic Review, 1963, Vol (53), No. 3: 433-
443,
http://www.carlospitta.com/Courses/Gestion%20Financiera%20Internacional/Cas
es/Midigliani%20y%20Miller%20(1963)%20A%20correction.pdf (qasur më 25
Janar, 2011).
Moyer, Ch., McGuigan, J., Kretlow, W., (2006): Contemporary Financial
Management: Thomson South-Western: 2006.
MSE (2007): Macedonian Stock Exchange, 2007 – Year of Records: 2007.
MSE: Macedonian Stock Exchange. Annual Statistical Bulletin, Year 15, Number
177,
http://www.mse.org.mk/Repository/Reports/EN/ReportEN_10_20101230_20101
230.pdf (qasur më 11 Prill, 2011).
161
Myers, S., (1976): Determinants of Corporate Borrowing. Sloan School of
Management, Massachusetts Institute of Technology, 1976, WP 875-76,
http://www.utdallas.edu/~nina.baranchuk/Fin7310/papers/Myers1977.pdf (qasur
më 16 Janar, 2011).
Myers, S., (1984): Capital Structure Puzzle. Sloan School of Management, MIT, and
National Bureau of Economic Research, 1984, #1548-84,
http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/2078/SWP-1548-
15376697.pdf?sequence=1 (qasur më 2 Janar, 2011).
Myers, S., (2001): Capital Structure. Journal of Economic Perspectives, 2001, Vol
(15), No. 2: 81-102, http://ecsocman.edu.ru/data/863/126/1231/myers_-
_cs_2001.pdf (qasur më 23 Gusht, 2011).
Nivorozhkin, E., (2004): The Dynamics of Capital Structure in Transition
Economies. Economics of Planning, 2004, Vol (37), Number 1: 25-45,
http://resources.metapress.com/pdf-
preview.axd?code=u677920181564238&size=largest (qasur më 10 Janar, 2012).
Osmani, R., Deari, F., (2009): Efektet e reformave tatimore në performancën e
ndërmarrjeve të vogla dhe të mesme në komunën e Tetovës dhe Gostivarit:
ArberiaDesing: 2009.
Petkovski, M., (2004): Finansiski pazari i institucii: Makpromet: 2004.
Pettit, J., (2007): Strategic Corporate Finance Applications in Valuation and
Capital Structure: John Wiley & Sons, Inc.: 2007.
Pfaffermayr, M., Stockl, M., Winner, H., (2008): Capital Structure, Corporate
Taxation and Firm Age. Oxford University Centre for Business Taxation, 2008,
WP 08/29: 1-29,
http://www.sbs.ox.ac.uk/centres/tax/Documents/Working_papers/WP0829.pdf
(qasur më 24 Janar, 2011).
Qian, Y., Tian, Y., Wirjanto, T., (2007): An Empirical Investigation into the
Capital-Structure Determinants of Publicly Listed Chinese Companies: A
Dynamic Analysis, 2007: 1-36,
http://www.business.ualberta.ca/YaoTian/~/media/University%20of%20Alberta/
Faculties/Business/FacultyAndStaff/AOIS/YaoTian/Documents/Research/Capital
StructureDynamicAnalysis.ashx (qasur më 26 Shtator, 2011).
Rabe-Hesketh, S., Everitt, B., (2000): A Handbook of Statistical Analyses using
Stata: Chapman & Hall/Crc: 2000.
Rajan, R., Zingales, L., (1995): What Do We Know about Capital Structure?
Some Evidence from International Data. Journal of Finance, 1995, Vol (L),
No. 5: 1421-1460,
http://faculty.chicagobooth.edu/luigi.zingales/research/papers/capstructure.pdf
(qasur më 7 Janar, 2011).
Ramalho, J., Silva, J., (2006): A two-part fractional regression model for the
capital structure decisions of micro, small, medium and large firms.
Universidade De Évora, Departamento De Economia, Documento De Trabalho,
2006, Nº 2006/09,
http://www.fep.up.pt/investigacao/cempre/actividades/sem_fin/sem_fin_01_05/P
APERS_PDF/paper_sem_fin_23nov06.pdf (qasur më 7 Janar, 2011).
Ramlall, I., (2009): Determinants of Capital Structure Among Non-Quoted
Mauritian Firms Under Specificity of Leverage: Looking for a Modified
Pecking Order Theory. International Research Journal of Finance and
Economics, 2009, Issue 31: 83-92, http://www.eurojournals.com/irjfe_31_07.pdf
(qasur më 7 Janar, 2011).
162
Ross, S., Westerfield, R., Jaffe, J., Jordan, B., (2007): Corporate Finance: Core
Principles and Applications: McGraw-Hill/Irwin: 2007.
Saeed, A.: The Determinants of Capital Structure in Energy Sector (A study of
Pakistani listed firms). Master Disertacion. Blekinge Institute of Technology,
School of Management, Suedi, 2007,
http://www.bth.se/fou/cuppsats.nsf/all/568f8207bb3d2213c125733d002ca6f9/$fil
e/Final_Thesis.pdf (qasur më 7 Janar, 2011).
Sapar, N., Lukose, J., (2002): An Empirical Study on the Determinants of the
Capital Structure of Listed Indian Firms. Shailesh J Mehta School of
Management, Indian Institute of Technology Bombay, 2002,
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=433120 (qasur më 17 Janar,
2011).
Şen, M., Oruç, E., (2008): Testing of Pecking Order Theory in ISE (Istanbul Stock
Exchange Market). International Research Journal of Finance and Economics,
2008, Issue 21: 19-26, http://www.eurojournals.com/irjfe_21_02.pdf (qasur më 7
Janar, 2011).
Serrasqueiro, Z., Nunes, P., (2008): Determinants of Capital Structure:
Comparison of Empirical Evidence from the Use of Different Estimators.
International Journal of Applied Economics, 2008, Vol (5(1)): 14-29,
http://www2.selu.edu/orgs/ijae/index_files/IJAE%20MARCH%202008%20NUN
ES%20IJAE_ARTICLE_FINAL%20VERSION%206-1-08.pdf (qasur më 26
Shtator, 2011).
Siegel, A., (2003): Practical Business Statistics: McGraw-Hill Irwin: 2003.
Stata (2005): Stata User’s Guide: Release 9: StataCorp LP: 2005.
Titman, Sh., Wessels, R., (1988): The Determinants of Capital Structure Choice.
Journal of Finance, 1988, Vol (43), No. 1: 1-19,
http://ecsocman.edu.ru/data/957/126/1231/titman_wessel_-
_determinants_of_cs_1988.pdf (qasur më 1 Janar, 2011).
Torres-Reyna, O.,: Data Preparation & Descriptive Statistics (ver. 2.7). Princeton
University. In press, http://dss.princeton.edu/training/DataPrep101.pdf (qasur më
12 Gusht, 2011).
Torres-Reyna, O.,: Panel Data Analysis Fixed & Random Effects (using Stata
10.x) (ver. 4.1). Princeton University. In press,
http://dss.princeton.edu/training/Panel101.pdf (qasur më 19 Gusht, 2011).
Tse, Ch., Rodgers, T., (2010): Does industry membership matter in capital
structure decisions? University of Bedfordshire Business School, Coventry
University Business School, 2010: 1-20,
http://www.beds.ac.uk/research/bmri/publications/paper-series/CBT_WP1.pdf
(qasur më 20 Janar, 2011).
Vernimmen, P., Quiry, P., Dallocchio, M., Fur, Y., Salvi, A., (2009): Corporate
Finance Theory and Practice: John Wiley & Sons Ltd: 2009.
White, G., Sondhi, A., Fried, D., (2003): The Analysis and Use of Financial
Statements: John Wiley & Sons, Inc.: 2003.
Williamson, O., (1988): Corporate finance and corporate governance. Journal of
Finance, 1988, Vol (43), No. 3: 567-591,
http://classwebs.spea.indiana.edu/kenricha/Oxford/Archives/Oxford%202006/Co
urses/Governance/Articles/Williamson%20-%20Corporate%20Governance.pdf
(qasur më 7 Janar, 2011).
Wooldridge, J., (2002): Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data:
MIT Press: 2002.
163
Xhafa, H., (2010): Drejtimi financiar: Botimet KUMI: 2010.
Xhafa, H., Ciceri, B., (2006): Drejtimi Financiar 1: albPaper: 2006.
Zeckhauser, R., Pound, J.: Are Large Shareholders Effective Monitors? An
Investigation of Share Ownership and Corporate Performance. Në:
Asymmetric Information, Corporate Finance, and Investment; University of
Chicago Press; 1990: 149-180, http://www.nber.org/chapters/c11471.pdf (qasur
më 17 Janar, 2011).
Web adresat:
http://copernicusconsulting.net/qualitative-versus-quantitative-research-part-ii/ (Qasur
më: 1 Mars, 2011).
http://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test (Qasur më: 12
Gusht, 2011).
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/output/stata_logistic.htm (Qasur më: 24 Shtator,
2011).
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/chapter2/statareg2.htm (Qasur më: 10
Shtator, 2011).
http://www.enotes.com/biz-encyclopedia/agency-theory (Qasur më: 3 Janar, 2011).
http://www.mse.com.mk/Issuers.aspx?market=(15,17).
http://www.mse.com.mk/News.aspx?NewsId=3784 (Qasur më: 13 Qershor, 2011).
http://www.mse.mk/en/issuer/alkaloid-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.mk/en/issuer/duropack-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.mk/en/issuer/fersped-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.mk/en/issuer/granit-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.mk/en/issuer/makpetrol-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.mk/en/issuer/makstil-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.mk/en/issuer/toplifikacija-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.mk/en/issuer/vv-tikves-ad-skopje (Qasur më: 26 Maj, 2013).
http://www.mse.org.mk/Page.aspx?ContentID=39 (Qasur më: 6 Qershor, 2011).
http://www.mse.org.mk/Page.aspx?ContentID=39 (Qasur më: 6 Qershor, 2011).
http://www.nbrm.mk/default-
en.asp?ItemID=89A26FA4B8AA8F4CA6CF243F984FF307 (Qasur më: 17
Qershor, 2011).
http://www.securities.com.
http://www.securities.com/Public/company-profile/MK/.
http://www.stata.com/support/faqs/stat/xtgls_rob.html (Qasur më: 18 Gusht, 2011).