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).