De kwaliteit van het resultaatcijfer en kapitaalstructuur van nietbeursgenoteerde

Transcriptie

1 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR De kwaliteit van het resultaatcijfer en kapitaalstructuur van nietbeursgenoteerde ondernemingen Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen Bram Heremans Jelien Krikilion onder leiding van prof. dr. Heidi Vander Bauwhede I

2 II

3 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR De kwaliteit van het resultaatcijfer en kapitaalstructuur van nietbeursgenoteerde ondernemingen Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen Bram Heremans Jelien Krikilion onder leiding van prof. dr. Heidi Vander Bauwhede III

4 PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Bram Heremans Jelien Krikilion IV

5 Woord vooraf Aan het begin van het academiejaar hebben wij gekozen om samen aan dit masterproefavontuur te beginnen. Onze samenwerking bleek een schot in de roos. Beiden waren we overtuigd van het enorme belang van deze masterproef als sluitstuk van onze opleiding, waardoor we ons voor meer dan honderd procent hebben ingezet. Toch was onze hechte samenwerking niet de enige bron van succes bij het schrijven van deze masterproef. Prof. dr. Vander Bauwhede verdient een bijzonder dankwoord voor de snelle antwoorden op onze vele vragen, voor haar deskundig advies en haar eeuwig enthousiasme. Verder bedanken wij de medewerkers van het Bureau van Dijk voor het beantwoorden van onze vragen bij de hantering van de Bel-first database. Ook willen wij Decreus Greet, licentiate Nederlands op het KA Zottegem, Krikilion Wilfried en Vlaeminckx Liesbeth bedanken voor het nakijken van de spelling van onze masterproef. Prof dr. Jacques Van Der Elst, docent aan de Hogeschool Universiteit Brussel, bedanken wij voor zijn inhoudelijk advies. Ten slotte willen wij onze ouders, partner, familie en vrienden bedanken voor alle steun die zij ons gegeven hebben tijdens de verwezenlijking van onze masterproef. Zij stonden steeds voor ons klaar met goede raad, maar we konden evengoed bij hen terecht om wat stoom af te blazen. Bram Heremans en Jelien Krikilion Gent, mei IV

6 Inhoudsopgave Lijst van gebruikte afkortingen... VII Lijst van tabellen... VIII Lijst van figuren... VIII 0. Inleiding... 1 Deel 1: Overzicht van de literatuur en hypothesevorming... 3 Hoofdstuk 1: De kwaliteit van het resultaatcijfer Het resultaatcijfer De kwaliteit van het resultaatcijfer Resultaatsturing en de kwaliteit van het resultaatcijfer... 9 Hoofdstuk 2: De kapitaalstructuur van niet-beursgenoteerde ondernemingen Belangrijke theorieën omtrent de kapitaalstructuur van ondernemingen Empirische resultaten omtrent de kapitaalstructuur van Belgische ondernemingen Hoofdstuk 3: Opbouw hypothesen Hypothese één: De kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldgraad Hypothese twee: De kwaliteit van het resultaatcijfer en de looptijd van schulden Deel 2: Empirisch onderzoek Hoofdstuk 4: Onderzoeksopzet Data Variabelen Afhankelijke variabele Onafhankelijke variabele Controlevariabelen Tijdsspanne Opbouw regressies Hoofdstuk 5: Descriptieve statistiek Deel 3: Empirische resultaten Hoofdstuk 6: Ongepaarde t-toetsen Hoofdstuk 7: Regressieresultaten Hypothese één Hypothese twee Hoofdstuk 8: Sensitiviteitsanalyse Deel 4: Conclusies en beperkingen V

7 Literatuurlijst Bijlagen VI

8 Lijst van gebruikte afkortingen FASB GAAP TA A MVA WCA CFO R&D IFRS NDA DA KMO VS VK Financial Accounting Standards Board Generally Accepted Accounting Principles Totale accruals Totaal der activa Materiële vaste activa Werkkapitaal accruals Kasstroom uit operaties Research and Development/Onderzoek en Ontwikkeling International Financial Reporting Standards/Internationale Financiële Rapporteringsstandaarden Niet-discretionaire accruals Discretionaire accruals Kleine en middelgrote onderneming Verenigde Staten van Amerika Verenigd Koninkrijk AQ_DD De kwaliteit van de accruals gemeten door het model van Dechow en Dichev (2002) AQ_McN De kwaliteit van de accruals gemeten door het model van McNichols (2002) Stdev OCF Stdev omzet OpCycl KT DiscrScore EV LT VIF Standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties Standaarddeviatie van de omzet Lengte van de operationele cyclus Korte termijn Discriminantscore Eigen vermogen Lange termijn Variance Inflation Factor VII

9 Lijst van tabellen Tabel 1: Overzicht onderzoek Deloof en Verschueren (1998) versus Heyman et al. (2008) Tabel 2: Overzicht van de reductie in de steekproef Tabel 3: Aantal bedrijven per sector Tabel 4: Descriptieve statistiek voor winsorizing Tabel 5: Descriptieve statistiek na winsorizing Tabel 6: Correlatiematrix na winsorizing Tabel 7: Gemiddelde waarden voor de kwaliteit van de accruals Tabel 8 (a+b): Ongepaarde t-toets hypothese één Tabel 9 (a+b): Ongepaarde t-toets hypothese twee Tabel 10: Regressie hypothese één, Dechow en Dichev (2002) Tabel 11: Regressie hypothese één, McNichols (2002) Tabel 12: Overzicht literatuur versus dit onderzoek, hypothese één Tabel 13: Regressie hypothese twee, Dechow en Dichev (2002) Tabel 14: Regressie hypothese twee, McNichols (2002) Tabel 15: Overzicht literatuur versus dit onderzoek, hypothese twee Lijst van figuren Figuur 1: Voorbeeld correcte specificatie van het model en homoscedasticiteit....bijlage 5.1 Figuur 2: Voorbeeld normaliteit.. Bijlage 5.2 Figuur 3: Voorbeeld boxplot....bijlage 6.1 VIII

10 0. Inleiding Dit onderzoek behandelt de relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de kapitaalstructuur van ondernemingen. De onderzoeksvraag gaat meer bepaald na wat de invloed is van de kwaliteit van het resultaatcijfer van niet-beursgenoteerde ondernemingen op het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur van deze ondernemingen. Zowel omtrent de kwaliteit van het resultaatcijfer als omtrent de kapitaalstructuur van ondernemingen is reeds een veelheid aan onderzoek verricht. De kwaliteit van het resultaatcijfer kent vele definities. Vaak wordt het resultaatcijfer als kwaliteitsvol omschreven indien het een goede indicator is voor de werkelijke prestatie van de onderneming. Ook zijn er een groot aantal meetmethoden voor de kwaliteit van het resultaatcijfer voorhanden. Een vaak geciteerde methode is het meten van de accrual quality via het model van Dechow en Dichev (2002). Dit model en een aanpassing van dit model door McNichols (2002) werden gebruikt bij de opstelling van de onafhankelijke variabele binnen dit onderzoek. De literatuur betreffende de kapitaalstructuur van ondernemingen kende een enorme groei sinds de irrelevantietheorie van Modigliani en Miller (1958). Zowel de static trade-off benadering (Myers, 1984), de agency theorie (Jensen en Meckling, 1976) en de pikorde theorie (Myers en Majluf, 1984) worden besproken in deze paper. De determinanten van de kapitaalstructuur van Belgische ondernemingen werden onder andere onderzocht door Deloof en Verschueren (1998) en Heyman, Deloof en Ooghe (2008). Beiden tonen aan dat Belgische ondernemingen voornamelijk de pikorde theorie volgen bij de samenstelling van hun kapitaalstructuur. Onderzoek omtrent de invloed van het aandeel van schuldfinanciering op de kwaliteit van het resultaatcijfer is reeds aanwezig binnen de literatuur. De invloed van de kwaliteit van het resultaatcijfer op het aandeel van schuldfinanciering werd tot op heden echter nog niet onderzocht. Aangezien deze relatie deel uitmaakt van de eerste hypothese van dit onderzoek kan dit huidige onderzoek worden gezien als een belangrijke aanvulling bij de bestaande literatuur. De eerste hypothese stelt dat de kwaliteit van het resultaatcijfer van niet-beursgenoteerde ondernemingen positief gerelateerd is aan het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur van deze ondernemingen. Hierbij wordt er vanuit gegaan dat een hogere kwaliteit van het resultaatcijfer de informatie asymmetrie tussen de onderneming en de kapitaal- en kredietverschaffers reduceert, waardoor de kapitaalkost afneemt en waardoor de beschikbaarheid van externe financiering toeneemt. Volgens de pikorde theorie zullen ondernemingen, wanneer er nood is aan externe 1

11 financiering, vooreerst schulden aangaan. Slechts in laatste instantie zal er worden overgegaan tot financiering via eigen vermogen. Onderzoek omtrent de invloed van de kwaliteit van het resultaatcijfer op de looptijd van schuldfinanciering is wel reeds aanwezig binnen de literatuur, maar nog niet binnen een Belgische context. García-Teruel, Martínez-Solano en Sánchez-Ballesta (2010) vinden een positieve relatie terug tussen accrual quality en de looptijd van schulden. De tweede hypothese van dit onderzoek stelt dan ook dat de kwaliteit van het resultaatcijfer van niet-beursgenoteerde ondernemingen negatief gerelateerd is aan het aandeel van korte termijn schulden in de totale schulden van deze ondernemingen. Hierbij wordt ervan uitgegaan dat een hogere kwaliteit van het resultaatcijfer de informatie asymmetrie reduceert, waardoor de beschikbaarheid van lange termijn schuldfinanciering toeneemt. De paper van Francis, LaFond, Olsson en Schipper (2005) maakt een onderscheid tussen de discretionaire accruals en de niet-discretionaire accruals. Uit hun onderzoek blijkt dat de nietdiscretionaire accruals een sterkere en meer significante relatie vertonen met de kapitaalkost van de onderneming dan de discretionaire accruals. Hypothese 1b gaat er dan ook vanuit dat de relatie tussen de kwaliteit van de accruals, gedreven door de niet-discretionaire determinanten, en het aandeel van schuldfinanciering sterker is dan de relatie tussen de kwaliteit van de accruals, gedreven door de discretionaire determinanten, en het aandeel van schuldfinanciering. Om de onderzoekshypothesen te testen, werd er gebruik gemaakt van lineaire regressies. Het onderzoek werd uitgevoerd bij een steekproef van Belgische, niet-beursgenoteerde ondernemingen over een tijdsspanne van 2006 tot en met Het vervolg van deze paper is als volgt opgebouwd. Deel één beschrijft de bestaande literatuur en de hypothesevorming. Het eerste hoofdstuk betreft de literatuur omtrent de kwaliteit van het resultaatcijfer, het tweede hoofdstuk geeft een overzicht van de literatuur omtrent de kapitaalstructuur van ondernemingen en het derde hoofdstuk omschrijft de opbouw van de hypothesen. Deel twee beschrijft het empirisch onderzoek. Het bestaat uit twee hoofdstukken: de onderzoeksopzet (hoofdstuk vier) en de descriptieve statistiek (hoofdstuk vijf). Deel drie beschrijft de empirische resultaten. Dit deel bestaat uit drie hoofdstukken: de resultaten van de ongepaarde t- toetsen (hoofdstuk zes), de regressieresultaten (hoofdstuk zeven) en de resultaten van de sensitiviteitsanalyses (hoofdstuk acht). Het vierde en laatste deel beschrijft de conclusies en de beperkingen van het onderzoek. 2

12 Deel 1: Overzicht van de literatuur en hypothesevorming Hoofdstuk 1: De kwaliteit van het resultaatcijfer 1.1. Het resultaatcijfer Het resultaatcijfer geeft weer hoeveel winst of verlies een onderneming heeft gemaakt gedurende een bepaalde periode en is bijgevolg een belangrijk onderdeel van de jaarrekening van een onderneming. Daar de jaarrekening één van de meest publiek beschikbare bronnen van financiële informatie is, wordt het resultaatcijfer door een groot aantal stakeholders gebruikt als maatstaf voor de financiële prestatie van een onderneming. Deze belanghebbenden gebruiken de jaarrekening en meer specifiek het resultaatcijfer bij het nemen van hun economische beslissingen. Zoals uit onderstaand citaat blijkt, is het van belang dat de stakeholders door middel van de financiële rapportering een zo goed mogelijk beeld krijgen van de toekomstige kasstromen van een onderneming. [ ] Financial reporting should provide information to help investors, creditors, and others assess the amounts, timing, and uncertainty of prospective net cash inflows to the related enterprise. (FASB, Statement of Financial Accounting Concepts No. 1: Objectives of Financial Reporting by Business Enterprises, 1978, p ) Naast het resultaatcijfer kan ook de kasstroom van een onderneming (meer bepaald het netto van de kasontvangsten en -uitgaven) als financiële prestatiemaatstaf gebruikt worden. Binnen het principe van cash accounting wordt een transactie geboekt wanneer er sprake is van een kasinstroom of kasuitstroom. Deze kasstromen zijn echter onderhevig aan timing- en matchingproblemen waardoor ze worden gezien als een minderwaardige maatstaf voor de financiële prestatie van een onderneming (Dechow, 1994). Dit wordt beaamd in een onderzoek bij financieel directeurs. De meerderheid van deze directeurs is ervan overtuigd dat stakeholders meer belang hechten aan het resultaatcijfer dan aan de kasstroom als maatstaf voor de financiële prestatie van een onderneming (Graham, Harvey en Rajgopal, 2005). Beide problemen die gepaard gaan met het gebruik van cash accounting (het timing- en matchingprobleem) kunnen worden opgelost door het gebruik van accrual accounting. Dit is een manier van boekhouden waarbij inkomsten en uitgaven worden geboekt in de periode waarin de 3

13 inkomsten gerealiseerd worden en niet in de periode waarin de bijhorende in- of uitstroom van liquide middelen zich voordoet (Theunisse en Jegers, 1991). Het realisatieprincipe 1 en het overeenstemmingsprincipe 2 zijn hierbij van toepassing. Door het gebruik van accrual accounting komt het resultaatcijfer tot stand (Dechow, 1994; Palepu, Healy en Peek, 2010). Zoals uit onderstaand citaat blijkt, ondersteunt de Financial Accounting Standards Board (FASB) het feit dat accrual accounting het resultaatcijfer beter in staat stelt om de werkelijke prestatie van een onderneming weer te geven. Information about enterprise earnings and its components measured by accrual accounting generally provides a better indication of enterprise performance than information about current cash receipts and payments. (FASB, Statement of Financial Accounting Concepts No. 1: Objectives of Financial Reporting by Business Enterprises, 1978, p ) Empirisch onderzoek over het belang van het resultaatcijfer is aanwezig binnen de literatuur. Dechow (1994) en Dechow, Kothari en Watts (1998) vinden bewijs voor het feit dat het resultaatcijfer een betere voorspeller is van de toekomstige kasstromen dan de huidige kasstromen. Een gelijkaardig onderzoek is dat van Francis, Schipper en Vincent (2003). Binnen dit onderzoek wordt een onderscheid gemaakt tussen vier groepen van sectoren op basis van de ex ante geprefereerde prestatiemaatstaf (het resultaatcijfer, de kasstroom uit operaties, het EBITDA of enkele niet-gaap prestatiemaatstaven). Voor de sectoren waar de voorkeur wordt gegeven aan het resultaatcijfer, wordt er bewijs gevonden dat deze prestatiemaatstaf beter is dan de anderen in het verklaren van de variatie in het rendement op aandelen. Hetzelfde bewijs wordt niet gevonden voor de sectoren waarin de kasstroom uit operaties, het EBITDA of de niet-gaap prestatiemaatstaven ex ante worden geprefereerd. Meer zelfs, voor de sectoren waar de voorkeur wordt gegeven aan de kasstroom uit operaties en voor de sectoren waar de niet-gaap prestatiemaatstaven worden geprefereerd, wordt er aangetoond dat het resultaatcijfer de beste maatstaf is voor het verklaren van de variatie in het rendement op aandelen. Het resultaatcijfer dat voortvloeit uit de toepassing van accrual accounting bestaat uit twee componenten, een kasstroomcomponent en een accrualcomponent. De accrualcomponenten zijn het geheel van boekhoudkundige items die ervoor zorgen dat er een verschil bestaat tussen het 1 Het realisatieprincipe houdt in dat opbrengsten moeten worden erkend wanneer ze gerealiseerd worden en niet wanneer ze ontvangen worden. 2 Het overeenstemmingsprincipe legt het verband tussen de opbrengsten die aan de periode worden toegerekend en de kosten die werden opgelopen om deze opbrengsten te verwezenlijken. 4

14 gerapporteerde winstcijfer en de gerealiseerde kasstroom (Vander Bauwhede, 2003). Accruals passen immers de herkenning van de kasstromen in de tijd aan zodat het resultaatcijfer de werkelijke prestatie van de onderneming beter weergeeft (Healy, 1985; Dechow en Dichev, 2002). Zowel Healy (1985) als Vander Bauwhede (2003) en Francis et al. (2005) maken een verder onderscheid tussen niet-discretionaire accruals en discretionaire accruals. De niet-discretionaire accruals zijn de verwachte accruals, afhankelijk van de schaal waarop de onderneming opereert en de waarde van haar activa. De niet-discretionaire accruals houden ook enkele verplichte boekhoudkundige aanpassingen in aan de kasstroom van een onderneming. Een voorbeeld hiervan is de waardering van de voorraad. Deze moet worden gewaardeerd volgens de lower of cost or market rule, wat wil zeggen dat de voorraad wordt gewaardeerd aan aanschafwaarde of aan marktwaarde afhankelijk van dewelke de laagste prijs reflecteert. De discretionaire accruals of niet-verwachte accruals zijn aanpassingen aan de kasstroom die het resultaat zijn van managementbeslissingen. Hierdoor kan de onderneming haar resultaatcijfer in een bepaalde richting sturen. Een voorbeeld hiervan is de keuze van de methode voor het afschrijven van de vaste activa. Het gebruik van accrual accounting zorgt ervoor dat het resultaatcijfer een beter beeld geeft van de werkelijke prestatie van een onderneming, dit ten opzichte van cash accounting (Palepu et al., 2010). Echter, het gebruik van accruals brengt nieuwe problemen met zich mee. Managers zien zich genoodzaakt om schattingen en veronderstellingen te formuleren zodat de opbrengsten en kosten van een economische activiteit aan de juiste boekhoudperiode worden toegekend. Managers krijgen met andere woorden beslissingsvrijheid over de discretionaire accruals (Palepu et al., 2010). Deze beslissingsvrijheid kan op twee manieren worden aangewend. Enerzijds kan deze flexibiliteit leiden tot een verhoging van de informatiewaarde van het gerapporteerde resultaatcijfer, maar anderzijds kan het management deze flexibiliteit ook aanwenden om opportunistisch te handelen. Hiermee wordt bedoeld dat er gehandeld wordt in het belang van één bepaalde stakeholder (het management) en dit ten koste van andere stakeholders (Palepu et al., 2010; Dechow, 1994) De kwaliteit van het resultaatcijfer De kwaliteit van de financiële rapportering is zowel van belang voor het sluiten van overeenkomsten als voor investeringsbeslissingen en voor regelgevende organisaties met betrekking tot standaarden. Deze laatste groep ziet de kwaliteit van de financiële rapportering als een indicator voor de kwaliteit van de ingevoerde standaarden (Schipper en Vincent, 2003). De kwaliteit van de financiële rapportering bepaalt in het algemeen de bruikbaarheid ervan voor de stakeholders. 5

15 In de literatuur is een veelheid aan onderzoek aanwezig in verband met de kwaliteit van het resultaatcijfer. Daar het een veelbesproken concept is, ontbreken een eenduidige definitie en meetinstrument (Penman en Zhang, 2002; Bellovary, Giacomino en Akers, 2005). Penman en Zhang (2002) definiëren het resultaatcijfer als kwaliteitsvol indien het een goede indicator is voor het toekomstige boekhoudkundig resultaat. Een standvastig resultaatcijfer wordt aldus gezien als een resultaatcijfer van hoge kwaliteit. Schipper en Vincent (2003) interpreteren de kwaliteit van het resultaatcijfer als de mate waarin het gerapporteerde resultaatcijfer het Hicksiaans inkomen 3 weergeeft. In Dechow en Schrand (2004) en Bellovary et al. (2005) wordt de kwaliteit van het resultaatcijfer tweedelig omschreven als de mate waarin het gerapporteerde resultaatcijfer de werkelijke prestatie van de onderneming weergeeft en de mate waarin het resultaatcijfer het toekomstige boekhoudkundig resultaat kan voorspellen. Beuselinck, Deloof en Manigart (2009) interpreteren de kwaliteit van het resultaatcijfer als loss recognition timeliness. Een tijdige herkenning van verliezen is een belangrijk kenmerk van een financiële rapportering van hoge kwaliteit (Ryan, 2006). Het onderstaande citaat geeft weer hoe de kwaliteit van het resultaatcijfer wordt geïnterpreteerd door Dechow, Ge en Schrand (2010). Higher quality earnings provide more information about the features of a firm s financial performance that are relevant to a specific decision made by a specific decision-maker. (Dechow et al., 2010, p. 344) Deze definitie geeft weer dat de kwaliteit van het resultaatcijfer afhankelijk is van de beslissingsnemer en de beslissingscontext. Daar er verschillende definities zijn, zijn er ook verschillende meetmethoden voor de kwaliteit van het resultaatcijfer. Schipper en Vincent (2003) delen de verschillende meetmethoden op in een nietexhaustieve lijst van vier categorieën: Tijdreekskenmerken van het resultaatcijfer: standvastigheid, voorspelbaarheid en variabiliteit De relatie tussen cash, accruals en het resultaatcijfer Kwalitatieve concepten uit het FASB s conceptual framework: relevantie, betrouwbaarheid en vergelijkbaarheid Meetinstrumenten afgeleid uit de implementatiebeslissing Deze vier categorieën worden hierna kort besproken. 3 Het Hicksiaans inkomen is het bedrag (onder de vorm van dividenden) dat kan worden gespendeerd gedurende een bepaalde periode zonder dat de onderneming aan waarde verliest. 6

16 De eerste categorie bestaat uit drie onderverdelingen: standvastigheid, voorspelbaarheid en variabiliteit. Wanneer het resultaatcijfer standvastig is, wijst dit op een hoge mate van consistentie van dit cijfer doorheen de tijd. Standvastigheid wordt gemeten door de mate waarin het huidige resultaatcijfer en het vorige resultaatcijfer overeenstemmen, waarbij een standvastig resultaatcijfer wordt gezien als kwaliteitsvol (Schipper en Vincent, 2003; Francis, LaFond, Olsson en Schipper, 2004). Voorspelbaarheid houdt in dat de hele financiële rapportering de gebruikers ervan in staat stelt om de nodige voorspellingen te maken die nuttig zijn bij het nemen van hun economische beslissingen (Schipper en Vincent, 2003). Lipe (1990) omschrijft het begrip voorspelbaarheid als de mogelijkheid om via het huidige resultaatcijfer het toekomstige resultaatcijfer te voorspellen. Dit komt de kwaliteit ervan ten goede. Variabiliteit heeft betrekking op de volatiliteit van het resultaatcijfer doorheen de tijd. Deze variabiliteit kan als positief en als negatief gezien worden voor de kwaliteit van het resultaatcijfer. Winstegalisatie verhoogt de standvastigheid en de voorspelbaarheid van het resultaatcijfer, waardoor de kwaliteit van het resultaatcijfer toeneemt (Schipper en Vincent, 2003; Francis et al., 2004). In Leuz, Nanda en Wysocki (2003) behoort winstegalisatie echter tot één van de earnings management measures, waarbij een geëgaliseerd winstcijfer als minder informatief wordt gezien. Managers kunnen er immers voor opteren om de winst te egaliseren zodat investeerders, die van nature een minder volatiel resultaat verkiezen, worden misleid. Binnen de tweede categorie van meetinstrumenten (de relatie tussen cash, accruals en het resultaatcijfer) wordt er aangenomen dat accruals de kwaliteit van het resultaatcijfer naar beneden halen (Schipper en Vincent, 2003). Twee belangrijke subcategorieën zijn de directe schatting van de abnormale (discretionaire) accruals en de directe schatting van de accrual-tot-cashrelatie. Binnen de eerste subcategorie is het model van Jones (1991) het vermelden waard. Het model stelt dat de kwaliteit van de accruals afhangt van de mate waarin de werkelijke accruals overeenkomen met de geschatte waarden ervan. Deze waarden worden bekomen door een regressie uit te voeren met als afhankelijke variabele de totale accruals en als onafhankelijke variabelen de wijziging in de omzet en de materiële vaste activa. ( ) ( ) ( ) Met: TA i,t : totale accruals van onderneming i in jaar t A i,t-1 : totaal der activa van onderneming i in het begin van jaar t ΔOMZET i,t : wijziging in de omzet van onderneming i in jaar t 7

17 MVA i,t : waarde van de materiële vaste activa van onderneming i in jaar t De restterm ε i,t drukt het verschil uit tussen de totale accruals en de geschatte (niet-discretionaire) accruals, wat overeenkomt met de discretionaire accruals. Hoe groter de absolute waarde van de restterm, hoe groter de discretionaire determinant van de totale accruals en hoe lager de kwaliteit van het resultaatcijfer. Een belangrijk model binnen de tweede subcategorie (de directe schatting van de accrual-tot-cashrelatie) is het model van Dechow en Dichev (2002). Hierbij wordt gesteld dat de accruals schattingen zijn van toekomstige kasstromen. Indien deze schattingen fout zijn, moeten zij aangepast worden in de toekomst. Foute schattingen en de daaropvolgende correcties halen het voordeel van accrual accounting onderuit en leiden tot een lagere kwaliteit van het resultaatcijfer. In de praktijk wordt een regressie opgesteld met als afhankelijke variabele de werkkapitaal accruals en als onafhankelijke variabelen de huidige, voorgaande en toekomstige kasstromen uit operaties. Met: WCA i,t : werkkapitaal accruals van onderneming i in jaar t CFO i,t 1 : kasstroom uit operaties van onderneming i in jaar t-1 CFO i,t : kasstroom uit operaties van onderneming i in jaar t CFO i,t+1 : kasstroom uit operaties van onderneming i in jaar t+1 Wanneer de overeenkomst tussen de werkkapitaal accruals en de vorige, huidige en toekomstige kasstromen uit operaties laag is, is het residu van de regressie (de accrual waarderingsfout) hoog. Hierbij vertoont de standaarddeviatie van het residu een inverse relatie met de kwaliteit van het resultaatcijfer. Een belangrijke aanpassing aan het model van Dechow en Dichev (2002) kwam er door McNichols (2002). In het oorspronkelijke model van Dechow en Dichev (2002) wordt er geen onderscheid gemaakt tussen de verschillende factoren (schattingsfouten enerzijds en doelbewuste manipulatie door het management anderzijds) die de relatie tussen de accruals en de kasstromen kunnen beïnvloeden. Het is mogelijk dat de accruals en de kasstromen niet perfect matchen, omdat de onderneming tegen een onzekere economische toestand aankijkt of omdat de onderneming niet beschikt over managers die behendig zijn in het maken van schattingen maar ook omdat de managers van de onderneming de accruals doelbewust manipuleren. McNichols (2002) combineert het model Dechow en Dichev (2002) met het model van Jones (1991) om zo een onderscheid te maken tussen de discretionaire en de niet-discretionaire accruals. 8

18 Binnen de derde categorie (kwalitatieve concepten uit het FASB s conceptual framework) ligt de focus op de bruikbaarheid van het resultaatcijfer bij het nemen van beslissingen. Ook binnen deze categorie zijn er drie onderverdelingen: relevantie, betrouwbaarheid en vergelijkbaarheid. Relevantie legt de nadruk op het tijdig boeken van transacties, ook al is dit op basis van geschatte cijfers. Betrouwbaarheid legt daarentegen de nadruk op het vermijden of verminderen van meetfouten. Vergelijkbaarheid betekent dat gelijke of gelijkaardige transacties ook op een zelfde manier geboekt moeten worden. Een financiële rapportering van hoge kwaliteit wordt bereikt wanneer de cijfers relevant, betrouwbaar en vergelijkbaar zijn (Schipper en Vincent, 2003). Bij het beschrijven van de vierde en laatste categorie (meetinstrumenten afgeleid uit de implementatiebeslissing) zijn er twee benaderingen mogelijk. Ten eerste, de kwaliteit van het resultaatcijfer is invers gerelateerd aan het aantal voorspellingen en schattingen die nodig zijn om de jaarrekening op te stellen. Zo is het management verplicht om een schatting te maken van het aandeel oninbare vorderingen. Hierbij kunnen er meet- en schattingsfouten gemaakt worden. Ten tweede, de kwaliteit van het resultaatcijfer is invers gerelateerd aan de mate waarin het management de verplichting tot het maken van schattingen uitbuit (Schipper en Vincent, 2003). Het bonusplan van managers kan een incentive zijn om misbruik te maken van de verplichte schattingen Resultaatsturing en de kwaliteit van het resultaatcijfer Zoals eerder aangegeven, kan de kwaliteit van het resultaatcijfer beïnvloedt worden door de managers die de accruals met opzet manipuleren. Dit wordt resultaatsturing genoemd. Een alom gerefereerde definitie van resultaatsturing of earnings management is deze van Healy en Wahlen (1999). Earnings management occurs when managers use judgment in financial reporting and in structuring transactions to alter financial reports to either mislead some stakeholders about the underlying economic performance of the company or to influence contractual outcomes that depend on reported accounting numbers. (Healy en Wahlen, 1999, p. 368) Het misleiden van stakeholders over de werkelijke financiële prestatie van de onderneming blijkt het voornaamste objectief van resultaatsturing te zijn. Er moet echter worden opgemerkt dat resultaatsturing niet in alle gevallen een negatieve connotatie heeft. Zo kan resultaatsturing ook worden aangewend om de financiële rapportering informatiever te maken (Subramanyam, 1996). In die mate gebruiken managers hun beslissingsvrijheid en oordeelkunde om beperkingen opgelegd 9

19 door de boekhoudstandaarden te omzeilen. Dit wordt bijvoorbeeld toegepast binnen R&D-bedrijven wanneer deze bedrijven uitgaven in verband met onderzoek en ontwikkeling kapitaliseren. Het kapitaliseren van onderzoeksuitgaven is niet toegestaan volgens de Internationale Financiële Rapporteringsstandaarden (IFRS 4 ). Toch kan er door middel van deze kapitalisatie een beter beeld gegeven worden van de werkelijke prestatie van de onderneming. Daar dit onderzoek zich situeert binnen een Belgische context, worden hier enkele empirische resultaten omtrent resultaatsturing binnen Belgische ondernemingen besproken. In Vander Bauwhede en Willekens (2003) wordt hieromtrent een duidelijk overzicht gegeven. Drie belangrijke categorieën van resultaatsturingstechnieken kunnen worden onderscheiden. Binnen de eerste categorie bevinden zich technieken waarbij de flexibiliteit toegestaan door de boekhoudprincipes wordt aangewend (within-gaap earnings management). Deze flexibiliteit wordt door de onderneming aangereikt zodat ze de economische realiteit zo goed mogelijk kan weergeven binnen de financiële rapportering. Een tweede categorie van resultaatsturingstechnieken zijn deze die indruisen tegen de boekhoudprincipes, wat kan gezien worden als fraude. Dit wordt without- GAAP earnings management genoemd. Hierbij maken managers misbruik van de aangereikte flexibiliteit. Een derde categorie van technieken heeft betrekking op reële transacties die het resultaatcijfer beïnvloeden (door wijziging van de kasstromen). Een voorbeeld hiervan is het verkopen van vaste activa beneden de boekwaarde zodat het resultaatcijfer neerwaarts wordt gemanipuleerd. De motieven van Belgische ondernemingen om hun resultaat te sturen, zijn vierdelig: Om het resultaat te vervlakken. Een stabiel resultaatcijfer gaat immers gepaard met minder risico voor de betrokken stakeholders, wat leidt tot een positievere evaluatie van de onderneming (Branson en Loits, 1997; Branson en De Rijcke, 1999; Vander Bauwhede, Willekens en Gaeremynck, 2003). Branson en Loits (1997) tonen aan dat er meer uitzonderlijke winsten worden geboekt bij ondernemingen waarvoor het resultaat uit de gewone bedrijfsuitoefening daalde ten opzichte van het vorige boekjaar. Branson en De Rijcke (1999) tonen aan dat heel wat Belgische ondernemingen hun voorraadcijfers beïnvloeden. Het is duidelijk dat een onderneming die een resultaatdaling optekent haar voorraad vergroot (en omgekeerd). 4 Sinds 1 januari 2005 is er een transitie van Belgische GAAP (Generally Accepted Accounting Principles) naar IFRS. Dit is verplicht voor beursgenoteerde ondernemingen, terwijl niet-beursgenoteerde ondernemingen de keuzemogelijkheid hebben tussen Belgische GAAP en IFRS. 10

20 Om relaties met stakeholders te beïnvloeden. Ondernemingen die meer bankschulden en handelskrediet hebben, doen minder aan income-decreasing earnings management. Dit is consistent met het feit dat bedrijven die een grotere afhankelijkheid vertonen van externe financiering ook meer motieven hebben om een goede financiële prestatie te rapporteren (Sercu, Vander Bauwhede en Willekens, 2002). Dat de relatie met werknemers een invloed heeft op de resultaatsturing van een bedrijf wordt niet bewezen door Sercu et al. (2002) noch door Konings, Labro en Roodhooft (1998). Om belastingen te reduceren. Ondernemingen die belastingen betalen, reduceren het resultaat significant meer dan ondernemingen die geen belastingen betalen (Sercu et al., 2002). Om aan de verwachtingen van de kapitaalmarkten te voldoen (voor beursgenoteerde bedrijven). In een steekproef van bedrijven met negative income smoothing incentives manipuleren beursgenoteerde bedrijven hun resultaatcijfer minder neerwaarts dan nietbeursgenoteerde bedrijven (Vander Bauwhede et al., 2003). Eén van de motieven voor resultaatsturing binnen de Angelsaksische context van Healy en Wahlen (1999) is voldoen aan de verwachtingen van de kapitaalmarkten. De andere twee motieven binnen hun onderzoek wijken af van deze aangehaald binnen de Belgische context. Dit verschil is grotendeels te verklaren door het feit dat Amerikaanse studies betreffende resultaatsturing zich vooral richten op beursgenoteerde ondernemingen, terwijl dit in de Belgische context niet het geval is. Het detecteren van resultaatsturing is een ander belangrijk punt binnen de literatuur. Hierbij wordt vaak gebruik gemaakt van accrualmodellen. Deze modellen zien de accruals als hulpmiddel voor het management om het resultaat te manipuleren, waarbij het aandeel niet-verwachte accruals een maat is voor resultaatsturing. Een overzicht van vijf discretionaire accrualmodellen wordt gegeven door Dechow, Sloan en Sweeney (1995). Het eerste model is dat van Healy (1985). Dit model gebruikt het gemiddelde van de totale accruals van de voorgaande boekjaren waarin geen resultaatsturing wordt vermoed als maatstaf voor de nietdiscretionaire accruals. Dit wordt afgetrokken van de totale accruals van het huidige jaar (waarin resultaatsturing wordt vermoed) om via dit cijfer de mate van resultaatsturing te bepalen. 11

21 Met: NDA t = geschatte niet-discretionaire accruals in jaar t TA t = totale accruals in jaar t T = totaal aantal periodes TA t = proxy voor het aandeel discretionaire accruals in jaar t Een gelijkaardig model is dat van DeAngelo (1986). Dit model gebruikt de totale accruals van het voorgaande jaar als maatstaf voor de verwachte accruals. Het verschil tussen de totale accruals van het huidige jaar en deze verwachte accruals is een maatstaf voor resultaatsturing (Jans en Lybaert, 2007). ( ) ( ) Met: TA t = proxy voor het aandeel discretionaire accruals in jaar t TA t = totale accruals in jaar t TA t-1 = totale accruals in jaar t-1 = verwachte accruals in jaar t DA t = discretionaire accruals in jaar t DA t-1 = discretionaire accruals in jaar t-1 NDA t = niet-discretionaire accruals in jaar t NDA t-1 = niet-discretionaire accruals in jaar t-1 Een aanname van DeAngelo (1986) is dat de niet-discretionaire accruals onveranderd blijven. Het derde model wordt het standaard Jones model (1991) genoemd (cfr. supra p. 7). Dit model schat de verwachte accruals door middel van een regressie en dit voor een tijdreeks die voorafgaat aan het jaar waarin men de resultaatsturing wil meten. Het residu van deze regressie drukt het verschil uit tussen de totale accruals en de verwachte accruals, wat een maatstaf is voor resultaatsturing. De kritiek dat het Healy model (1985) en het DeAngelo model (1986) geen rekening houden met wijzigingen in de verwachte accruals door wijzigingen in de economische omgeving, wordt opgevangen door het model van Jones (1991). Dit model schat immers de verwachte accruals aan de 12

22 hand van de waarde van de materiële vaste activa en de wijziging in de omzet (Vander Bauwhede, 2003). Het aangepaste Jones model (Dechow et al., 1995) corrigeert de wijziging in de omzet voor de wijziging in de vorderingen. De omzet kan immers gemanipuleerd worden bij verkopen op krediet. Dit zou in het model van Jones (1991) verkeerdelijk bij de verwachte accruals gerekend worden. ( ) ( ) ( ) Met: TA i,t : totale accruals van onderneming i in jaar t A i,t-1 : totaal der activa van onderneming i in het begin van jaar t ΔOMZET i,t : wijziging in de omzet van onderneming i in jaar t VORDERINGEN i,t : wijziging in de vorderingen van onderneming i in jaar t MVA i,t : waarde van de materiële vaste activa van onderneming i in jaar t Een vijfde model voor de detectie van resultaatsturing is het industry model (Dechow en Sloan, 1991). Net als het Jones model (1991) gaat het industry model ervan uit dat de niet-discretionaire accruals over de jaren heen aan verandering onderhevig zijn. De verwachte accruals worden hierbij geschat op basis van onderstaande regressie. Het verschil tussen de totale accruals en deze geschatte accruals is opnieuw een maatstaf voor resultaatsturing. ( ) Met: NDA i,t = niet-discretionaire accruals van onderneming i in jaar t mediaan (TA j,t )= mediaan van de totale accruals van ondernemingen in sector j in jaar t Hierbij wordt verondersteld dat de variatie in de verwachte accruals eigen is aan de sector waarin de onderneming actief is. 13

23 Hoofdstuk 2: De kapitaalstructuur van niet-beursgenoteerde ondernemingen 2.1. Belangrijke theorieën omtrent de kapitaalstructuur van ondernemingen Het begrip kapitaalstructuur verwijst naar de proporties van de verschillende soorten financieringsbronnen die de onderneming bij de financiering van haar activiteiten gebruikt. De kapitaalstructuur heeft met andere woorden betrekking op de samenstelling van de passiefzijde van de balans (Laveren, Engelen, Limère en Vandemaele, 2002). In 1958 publiceerden Modigliani en Miller een artikel dat door velen als de basis voor de verdere ontwikkeling van de financieringstheorie wordt aangezien. In dit onderzoek wordt aangetoond dat de marktwaarde van de onderneming en haar kapitaalkost onafhankelijk zijn van veranderingen in de verhouding tussen vreemd vermogen en eigen vermogen. Hierdoor is een optimale kapitaalstructuur onbestaande 5. In Modigliani en Miller (1963) wordt deels op deze stelling teruggekomen. Interestkosten zijn fiscaal aftrekbaar en dividenden, die als kosten van het eigen vermogen kunnen worden beschouwd, zijn dat niet. Financieren met schulden levert de onderneming bijgevolg een belastingvoordeel op waardoor de waarde van de onderneming toeneemt en de kapitaalkost afneemt. De optimale kapitaalstructuur bestaat dan, theoretisch gezien, uit 100 % schuldfinanciering. De static trade-off benadering (Myers, 1984) stelt dat de door de onderneming vooropgestelde schuldratio een afweging is tussen de nadelen en voordelen van schuldfinanciering. Volgens de static trade-off benadering zal de onderneming haar kapitaalstructuur stap voor stap aanpassen tot de gewenste schuldratio wordt bereikt. Een belangrijk voordeel verbonden aan schuldfinanciering is het belastingvoordeel dat gepaard gaat met interestbetalingen. Naarmate een onderneming meer schulden aangaat, zal het belastingvoordeel toenemen, maar zal tegelijkertijd de kans toenemen dat de onderneming in financiële moeilijkheden geraakt. De hieraan verbonden kosten (de directe en indirecte faillissementskosten) stijgen ook naarmate de schuldgraad van de onderneming toeneemt. Het optimaal schuldniveau is dat waarbij het belastingvoordeel exact gelijk is aan het nadeel van de faillissementskosten (Deloof, Manigart, Ooghe en Van Hulle, 2008). In de praktijk kunnen er echter nog andere elementen bij de afweging betrokken worden. 5 De stelling van Modigliani en Miller (1958) is enkel van kracht onder bepaalde voorwaarden zoals het bestaan van een efficiënte markt en het bestaan van een belastingvrije wereld. Deze veronderstellingen zijn niet noodzakelijk in overeenstemming met de realiteit. 14

24 Binnen de agency theorie werd de basis gelegd door Berle en Means (1932). Zij bespreken de moderne onderneming, die gekenmerkt wordt door een scheiding van eigendom en controle, en geven aan hoe dit tot conflicten kan leiden. Er kan sprake zijn van conflicten tussen het management en aandeelhouders enerzijds en tussen aandeelhouders en schuldeisers anderzijds (Jensen en Meckling, 1976). Dit worden ook agency relaties 6 genoemd. De schuldeiser (de principaal) verstrekt een lening aan de aandeelhouder (de agent), waarbij de aandeelhouder zich ertoe verbindt die lening met interest terug te betalen. Het belang van de aandeelhouder is echter niet altijd in lijn met dat van de schuldeiser. De aandeelhouder van een onderneming met een reële kans op faling kan beslissen om winstgevende projecten niet uit te voeren aangezien dit vooral de schuldeisers ten goede komt. Schuldeisers trachten zulke, voor hen nadelige, strategieën te voorkomen door in het contract clausules op te nemen die de onderneming beperkt in de acties die ze kan ondernemen of verplicht tot bepaalde acties. Dit zijn een vorm van bonding costs (Deloof et al., 2008). Ook het belangenconflict tussen aandeelhouders en managers kan een rol spelen in de bepaling van de kapitaalstructuur 7. Zo is er de free cash flow-hypothese van Jensen (1986) die stelt dat, indien het management handelt in het belang van de aandeelhouders, de free cash flow 8 wordt uitgekeerd in plaats van geïnvesteerd. Vaak streven managers echter hun persoonlijke belangen na, waardoor ze geneigd zijn om te investeren in hetgeen dat in het verlengde ligt van hun persoonlijke doelstellingen (het overinvesteringsprobleem). Stulz (1990) bouwt verder op deze analyse en stelt dat managers ernaar zullen streven alle beschikbare gelden te investeren. In deze omstandigheden is het een goede zaak voor de onderneming om voldoende schuldfinanciering aan te houden. De omvang van de vrije kasstroom slinkt immers bij het gebruik van schuldfinanciering, waardoor de mogelijke agency risico s tussen de aandeelhouders en het management afnemen. Volgens Myers en Majluf (1984) houden ondernemingen zich in realiteit niet bezig met het streven naar een optimale kapitaalstructuur zoals in de trade-off benadering wordt uitgelegd. Ondernemingen volgen bij hun financiering een pikorde: 1. Financiering met intern gegenereerde middelen 2. Schuldfinanciering 3. Aandelenfinanciering 6 Een agency relatie kan worden omschreven als een contract waarbij één of meerdere personen (de principalen) een andere persoon (de agent) inhuren om voor hen een bepaalde taak uit te voeren, waardoor een deel van de beslissingsbevoegdheden van de principalen aan de agent worden overgedragen (Jensen en Meckling, 1976). 7 Doch in mindere mate voor KMO s (kleine en middelgrote ondernemingen) aangezien de managers meestal ook eigenaar zijn van de onderneming. 8 De free cash flow is de kasstroom die overblijft nadat in alle projecten met een positieve netto contante waarde werd geïnvesteerd. 15

25 Deze volgorde is gebaseerd op de gevolgen van asymmetrische informatie. Het feit dat schuldfinanciering en aandelenfinanciering de tweede en de derde plaats innemen, kan worden verklaard door het feit dat externe financiering gevoelig is voor onderwaardering ten gevolge van asymmetrische informatie. Externe financiers beschikken over minder informatie omtrent de investeringsprojecten, waardoor zij de waarde van schulden en aandelen om het project te financieren, onderschatten. Het is dan in het voordeel van de onderneming om het project te financieren met intern gegenereerde middelen. Schuldfinanciering wordt verkozen boven de uitgifte van nieuwe aandelen omdat het asymmetrisch informatieprobleem bij schuldfinanciering kleiner is. Ondernemingen vertonen pikorde gedrag aangezien zij streven naar een grote mate van financiële flexibiliteit, in de zin dat de hoeveelheid vreemd vermogen laag wordt gehouden (Brounen, De Jong en Koedijk, 2005) Empirische resultaten omtrent de kapitaalstructuur van Belgische ondernemingen De bestaande literatuur omtrent de kapitaalstructuur van ondernemingen concentreert zich vooral op de Angelsaksische wereld zoals de Verenigde Staten van Amerika (VS) en het Verenigd Koninkrijk (VK). Binnen deze landen ligt de focus op onderzoek naar de kapitaalstructuur van beursgenoteerde bedrijven. Binnen de Belgische context bestaat er zowel onderzoek omtrent de kapitaalstructuur van grote onderneming als omtrent de kapitaalstructuur van KMO s. De onderzoeken van Deloof en Verschueren (1998) en Heyman et al. (2008) worden hier besproken. Deloof en Verschueren (1998) gaan empirisch na in hoeverre de determinanten van de kapitaalstructuur van Belgische ondernemingen overeenstemmen met deze die door de verschillende kapitaalstructuurtheorieën worden vooropgesteld. Er wordt bewijs gevonden voor het feit dat Belgische ondernemingen vooral de pecking-order benadering volgen bij de samenstelling van hun kapitaalstructuur. De determinanten van de kapitaalstructuur die naar voren komen op basis van de trade-off theorie, de agency theorie en de pecking-order theorie zijn winstgevendheid, variabiliteit van de inkomsten, bedrijfsgrootte en groei. Het basismodel in de paper van Deloof en Verschueren (1998) geeft de volgende resultaten weer: Een significant negatieve relatie tussen winstgevendheid en de totale schuldgraad. Dit resultaat is niet consistent met de trade-off theorie noch met de agency theorie, maar valt wel perfect te rijmen met de pikorde theorie. Ondernemingen die veel interne middelen genereren, zullen slechts in mindere mate gebruik maken van externe financiering. 16

26 Een significant negatieve relatie tussen variabiliteit van de inkomsten en de totale schuldgraad. Dit is consistent met de drie theorieën. Een significant positieve relatie tussen bedrijfsgrootte en de totale schuldgraad. Dit resultaat is conform met de theoretische verwachtingen, ongeacht van welke theorie wordt uitgegaan. Een significant positieve relatie tussen groei en de totale schuldgraad. Dit resultaat is enkel in lijn met de pecking-order benadering. Sterk groeiende ondernemingen hebben veel financiering nodig, waardoor de intern gegenereerde middelen vaak tekortschieten. Hierdoor zien deze ondernemingen zich genoodzaakt om verder af te dalen in de financieringshiërarchie. Binnen het onderzoek van Deloof en Verschueren (1998) wordt er verder een onderscheid gemaakt tussen de invloed van de determinanten op het aandeel van korte termijn schuldfinanciering en het aandeel van lange termijn schuldfinanciering. Het negatieve verband tussen winstgevendheid en de schuldgraad geldt vooral voor de korte termijn schulden. De positieve (negatieve) relatie tussen groei (variabiliteit van de inkomsten) en de schuldgraad geldt dan weer enkel voor de korte termijn schulden. Dit alles is in lijn met de pecking-order theorie, waarbij korte termijn schulden veiliger en goedkoper zijn dan lange termijn schulden door de heersende informatie asymmetrie. Voor de bedrijfsgrootte wordt vastgesteld dat deze determinant enkel met de lange termijn schulden gerelateerd is. De paper van Heyman et al. (2008) is een tweede, maar meer recent werk, omtrent de kapitaalstructuur van Belgische ondernemingen. Hierbij worden zowel de determinanten van de schuldratio als de determinanten van de looptijd van schulden onderzocht en dit voor kleine, private ondernemingen uit België. Het onderzoek bevestigt de rol van asymmetrische informatie en agency kosten als belangrijke determinanten van de kapitaalstructuur van ondernemingen. De vooropgestelde determinanten van de schuldgraad zijn de proportie vaste activa (asset tangibility), de groeimogelijkheden, de winstgevendheid en de grootte van de onderneming. De onderzochte determinanten van de looptijd van schulden zijn de looptijd van de activa (asset maturity), de groeimogelijkheden, de kredietwaardigheid en de grootte van de onderneming. Het onderzoek gaf uitzicht op de volgende resultaten met betrekking tot de determinanten van de schuldratio: Een significant positieve relatie tussen de proportie vaste activa (asset tangibility) en de schuldgraad. Dit is in lijn met de agency theorie. Hoe groter de proportie vaste activa, hoe 17

27 lager de agency kosten van het vreemd vermogen, waardoor er meer schulden kunnen worden aangehouden. Een significant negatieve relatie tussen de groeimogelijkheden van een onderneming en de schuldgraad. Dit is in lijn met de trade-off theorie aangezien bedrijven met meer groeimogelijkheden ook hogere kosten van financiële moeilijkheden zullen ervaren, waardoor de optimale schuldratio lager zal liggen. Een significant negatieve relatie tussen winstgevendheid en de schuldgraad. Dit ligt in het verlengde van de pecking-order theorie aangezien winstgevende bedrijven meer interne middelen ter beschikking hebben waardoor ze minder snel vreemd vermogen zullen aanwenden. Een significant negatieve relatie tussen bedrijfsgrootte en de schuldgraad, terwijl het onderzoek een positieve relatie tussen beide variabelen had vooropgesteld. Voor de determinanten van de looptijd van de schulden komen Heyman et al. (2008) tot de volgende conclusies: Een significant positieve relatie tussen asset maturity en de looptijd van schulden. Dit bevestigt dat ondernemingen de looptijd van hun schulden afstellen op de looptijd van hun activa. Geen significante relatie tussen de groeimogelijkheden en de looptijd van schulden. Een significant positieve relatie tussen de kredietwaardigheid van de onderneming en de looptijd van schulden. Aangezien bedrijven met een hoge kredietwaardigheid minder liquiditeitsproblemen hebben, geraken deze bedrijven ook gemakkelijker aan lange termijn schulden. Een significant negatieve relatie tussen bedrijfsgrootte en de looptijd van schulden. Dit is inconsistent met de vooropgestelde positieve relatie tussen beide variabelen. Tabel één geeft een verduidelijkend overzicht weer van de relatie tussen de verschillende variabelen uit de twee bovenstaande onderzoeken en de schuldratio. Tabel 1: Overzicht onderzoek Deloof en Verschueren (1998) versus Heyman et al. (2008) Schuldratio Deloof en Verschueren (1998) Schuldratio Heyman et al. (2008) Winstgevendheid Negatief verband Negatief verband Variabiliteit van de inkomsten Negatief verband Niet onderzocht Bedrijfsgrootte Positief verband Negatief verband Groei Positief verband Negatief verband Proportie vaste activa Niet onderzocht Positief verband 18

28 Het is duidelijk dat beide onderzoeken grotendeels dezelfde determinanten opnemen. Echter, over de richting van het verband heerst er enige onenigheid. Andere onderzoeken betreffende de kapitaalstructuur van Belgische ondernemingen zijn Manigart en Struyf (1995) en Durinck, Laveren en Vandenbroucke (1997). Telkens werd vastgesteld dat ondernemingen de pikorde theorie toepassen bij hun financieringskeuze. 19

29 Hoofdstuk 3: Opbouw hypothesen Bij de opbouw van de hypothesen wordt er gesteund op de volgende onderzoeksvraag: Wat is de invloed van de kwaliteit van het resultaatcijfer van niet-beursgenoteerde ondernemingen op het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur van deze ondernemingen? 3.1. Hypothese één: De kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldgraad Literatuur omtrent de invloed van de kwaliteit van het resultaatcijfer op de kapitaalstructuur van ondernemingen is zo goed als onbestaande, zowel nationaal als internationaal. Wat wel reeds aanwezig is binnen de huidige literatuur is onderzoek naar de invloed van de kwaliteit van het resultaatcijfer op de kost van het eigen vermogen en de kost van het vreemd vermogen. Dit vormt een eerste uitgangspunt bij de opbouw van hypothese één. Volgens Francis et al. (2005) hebben bedrijven met een zwakkere kwaliteit van de accruals een hogere kost van het vreemd vermogen en een hogere kost van het eigen vermogen. Hierbij wordt accrual quality gebruikt als maatstaf voor het informatierisico dat geassocieerd is met het resultaatcijfer 9. In onderstaand citaat wordt weergegeven hoe de paper van Francis et al. (2005) het informatierisico omschrijft. By information risk, we mean the likelihood that firm-specific information that is pertinent to investor pricing decisions is of poor quality. (Francis et al., 2005, p. 296) Dat het informatierisico een niet-diversifieerbare risicofactor is, werd reeds eerder aangetoond door onder andere O Hara (2003) en Easley en O Hara (2004). Deze laatst vernoemde auteurs concluderen op basis van hun onderzoek dat bedrijven met een hoger aandeel aan private informatie (tegenover publiek beschikbare informatie) een hogere kost van het eigen vermogen hebben. Niet geïnformeerde investeerders vragen een extra compensatie, in de vorm van een hoger rendement, om aandelen aan te houden van bedrijven met een hoger niveau aan private informatie. Gelijkaardige onderzoeken zijn deze van Botosan (1997) en Botosan en Plumlee (2002), waarbij aangetoond wordt dat bedrijven die meer informatie publiek toegankelijk maken een lagere kost van het eigen vermogen ervaren. 9 Hoe hoger het informatierisico, hoe lager de kwaliteit van het resultaatcijfer. 20

30 De onderzoeken van Bhattacharya, Daouk en Welker (2003) en Lambert, Leuz en Verrecchia (2007) richten zich niet op de kwantiteit van de financiële informatie, maar wel op de kwaliteit ervan en hoe deze gerelateerd is aan de kost van het eigen vermogen. Lambert et al. (2007) vinden bewijs voor het feit dat de aandelenmarkt de kwaliteit van de boekhoudkundige cijfers prijst, terwijl Bhattacharya et al. (2003) geen eenduidige conclusies hieromtrent weten te formuleren. Ook het onderzoek van Francis et al. (2004) richt zich op de kwaliteit van het resultaatcijfer, maar brengt niet één maar zeven kenmerken van het resultaatcijfer in verband met de kost van het eigen vermogen. Dit zijn: de kwaliteit van de accruals, standvastigheid, voorspelbaarheid, vlakheid van het resultaatcijfer, waarde relevantie, tijdigheid en conservatisme. Ondernemingen met de slechtste waarden voor elk individueel kenmerk ervaren een hogere kost van het eigen vermogen dan ondernemingen met de beste waarden. Hierbij wordt het grootste effect opgemeten voor de variabele accrual quality. Sengupta (1998) onderzoekt of er een verband is tussen de kwaliteit van de financiële publicatie en de kost van het vreemd vermogen waarbij een negatieve relatie tussen beide wordt teruggevonden. Dit ondersteunt het argument dat kredietverleners de kwaliteit van de financiële rapportering in acht nemen in het onderzoek naar het kredietrisico van de onderneming. Bedrijven met tijdige en meer gedetailleerde financiële publicaties hebben een lager kredietrisico met als resultaat dat ze beloond worden met een lagere kost voor het aangaan van schulden. Ook toegepast op schuldfinanciering tonen Bharath, Sunder en Sunder (2008) aan dat bedrijven met een zwakkere kwaliteit van de accruals meer geneigd zijn om private schulden aan te gaan dan publieke schulden. Uit de literatuur kan worden geconcludeerd dat zowel de kwantiteit als de kwaliteit van de financiële publicatie (onder andere het resultaatcijfer) een invloed hebben op de kapitaalkost van de onderneming. Hierbij wordt ervan uitgegaan dat een hogere kwantiteit/kwaliteit het informatierisico en de informatie asymmetrie tussen de onderneming en de kapitaalverstrekkers reduceert (Bhattacharya, Desai en Venkataraman, 2012). Een bijgevolg lagere kost van het vreemd vermogen en het eigen vermogen leidt tot een betere toegang tot extern vermogen voor de onderneming. Onderstaand citaat uit Bhattacharya et al. (2012) geeft deze redenering beknopt weer. [ ] Poor earnings quality can result in differentially informed investors and thereby exacerbate the information asymmetry in financial markets. Analytical models predict that differential information among market participants increase the adverse selection risk for liquidity providers. In response, liquidity providers demand a larger compensation and widen the spread between the bid and the ask prices, thereby lowering liquidity and increasing the cost of capital. (Bhattacharya et al., 2012, p. 3) 21

31 Belangrijk om op te merken is dat het merendeel van de hier vermelde onderzoeken betrekking heeft op grote, beursgenoteerde bedrijven binnen de Angelsaksische wereld. Hierdoor kan de externe validiteit van deze onderzoeken binnen een context van Belgische, niet-beursgenoteerde bedrijven zoals deze in twijfel worden getrokken. Gelijkaardig onderzoek bij Belgische bedrijven is echter onbestaande. Naast het verband tussen de kwantiteit/kwaliteit van de financiële rapportering en de kapitaalkost, bestaat er binnen de literatuur ook onderzoek over de invloed van de kwaliteit van het resultaatcijfer op het aandeel liquide middelen binnen de onderneming. Dit vormt een tweede uitgangspunt bij de opbouw van hypothese één. Bedrijven met een goede kwaliteit van de accruals houden een lager aandeel liquide middelen aan dan bedrijven met een zwakkere kwaliteit van de accruals (García-Teruel, Martínez-Solano en Sánchez-Ballesta, 2009). Dit wordt verklaard door het feit dat een hogere kwaliteit van de accruals de informatie asymmetrie 10 tussen de onderneming en investeerders reduceert, waardoor het bedrijf gemakkelijker toegang verkrijgt tot externe financiële middelen. Het is dan onnodig voor dit bedrijf om onproductieve liquide middelen aan te houden. Net als in Francis et al. (2005) en Bhattacharya et al. (2012) wordt er in García-Teruel et al. (2009) gebruik gemaakt van accrual quality als proxy voor de kwaliteit van het resultaatcijfer. Op basis van de huidige literatuur en de pecking-order benadering luidt de eerste hypothese als volgt: Hypothese 1a: De kwaliteit van het resultaatcijfer van niet-beursgenoteerde ondernemingen is positief gerelateerd aan het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur van deze ondernemingen. Er wordt verwacht dat een hogere kwaliteit van het resultaatcijfer, gemeten via de kwaliteit van de accruals, de informatie asymmetrie tussen de onderneming en de verschaffers van eigen vermogen en vreemd vermogen reduceert. Ondernemingen hebben bijgevolg gemakkelijker toegang tot externe financiering die daarenboven goedkoper is. Aangezien financiering met eigen vermogen slechts in laatste instantie wordt aangewend (pecking-order benadering), zal het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur toenemen. Men kan hierbij niet alleen de pecking- 10 Onderzoeken die het effect van asymmetrische informatie op het aandeel liquide middelen nagaan zijn onder andere Ferreira en Vilela (2004), Guney, Ozkan en Ozkan (2004) en García-Teruel en Martínez-Solano (2008). Telkens wordt een positieve relatie teruggevonden. 22

32 order benadering aanwenden, ook de Belgische context die kan worden omschreven als creditororiented (Heyman et al., 2008) draagt hier zeker toe bij. Ghosh en Moon (2010) en Sercu, Vander Bauwhede en Willekens (2006) onderzoeken beiden welke invloed het aandeel van schuldfinanciering heeft op de kwaliteit van het resultaatcijfer. Dit is de omgekeerde relatie van deze uit dit onderzoek. Ghosh en Moon (2010) concluderen dat er bij een laag niveau aan schuldfinanciering een positief verband wordt teruggevonden, terwijl er bij een hoog niveau aan schuldfinanciering een negatief verband wordt teruggevonden. Sercu et al. (2006) vinden een positief verband terug tussen het aandeel van schuldfinanciering en resultaatsturing. Resultaatsturing komt hierbij overeen met een lagere kwaliteit van de accruals. Hoewel er verschillende manieren zijn om de kwaliteit van het resultaatcijfer te meten (cfr. supra p. 6), werd er in dit onderzoek geopteerd om de kwaliteit van de accruals aan te wenden als proxy. Hierbij kan een onderscheid gemaakt worden tussen de discretionaire accruals en de nietdiscretionaire accruals (Healy, 1985; Vander Bauwhede, 2003; Francis et al., 2005). Het onderzoek van Francis et al. (2005) toont aan dat de relatie tussen de kwaliteit van de accruals en de kapitaalkost verschilt, afhankelijk van de bron (discretionair of niet-discretionair) die de totale accruals drijft. Wanneer de kwaliteit van de accruals gedreven wordt door niet-discretionaire determinanten, dan zijn de totale accruals en de kapitaalkost van de onderneming sterker gerelateerd dan wanneer de kwaliteit van de accruals gedreven wordt door discretionaire determinanten. Het tweede deel van hypothese één luidt als volgt: Hypothese 1b: De kwaliteit van de accruals en het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur van ondernemingen zijn sterker gerelateerd wanneer de kwaliteit van de accruals gedreven wordt door de niet-discretionaire accruals dan wanneer de kwaliteit van de accruals gedreven wordt door de discretionaire accruals. Hierbij wordt ervan uitgegaan dat de discretionaire accruals zowel in positieve zin (verlaging van de informatie asymmetrie) als in negatieve zin (opportunistisch gedrag, verhoging van de informatie asymmetrie) worden aangewend door het management. Het gemiddelde effect van de discretionaire accruals zal dan uitgebalanceerd worden en zal bijgevolg kleiner zijn dan het effect van de nietdiscretionaire accruals. 23

33 3.2. Hypothese twee: De kwaliteit van het resultaatcijfer en de looptijd van schulden Eerst en vooral gaat deze paper ervan uit dat een bedrijf met een hoge kwaliteit van het resultaatcijfer een hoog aandeel van schulden zal aanhouden in de totale kapitaalstructuur. Verder zal dit onderzoek ook nagaan of bedrijven met een hoge kwaliteit van het resultaatcijfer meer of minder korte termijn schulden aanhouden ten opzichte van bedrijven met een lagere kwaliteit van het resultaatcijfer. Zowel het model van Flannery (1986) als het model van Diamond (1991) zijn zeer belangrijke modellen in de literatuur die de relatie tussen de looptijd van schulden en de informatie asymmetrie grondig hebben onderzocht. In het model van Flannery (1986) worden twee bedrijven beschouwd die beide projecten hebben met een positieve netto contante waarde. Voorts hebben ze beide ook private informatie. Toch is het ene bedrijf risicovoller dan het andere. Pas op het einde van een periode zullen schuldeisers leren welke projecten worden opgewaardeerd en welke niet. Bedrijven met gunstige private informatie (laag risico projecten) hebben een grotere waarschijnlijkheid om projecten op te waarderen dan deze met ongunstige private informatie (hoog risico projecten). In dit model, wanneer de transactiekosten voldoende hoog zijn, zal een separating equilibrium ontstaan. In dat evenwicht zullen bedrijven met gunstige private informatie korte termijn schulden uitgeven aan een lage interestvoet, terwijl bedrijven met ongunstige private informatie lange termijn schulden zullen uitgeven aan een hoge interestvoet. Bedrijven die over ongunstige private informatie beschikken, zijn bereid om een hoge interest te betalen op lange termijn schulden om de verwachte kosten (transactiekosten plus eventueel een hogere interestvoet in de volgende periode) te vermijden. Die extra kosten kunnen opduiken bij het overschakelen naar korte termijn schulden. Bedrijven met gunstige private informatie zullen daarentegen minder kans hebben op een hogere interestvoet in de volgende periode. Deze bedrijven zijn dan ook bereid om de transactiekosten op korte termijn schulden te dragen om een lagere interestvoet te verkrijgen. In het evenwicht is er bijgevolg een positieve relatie tussen het risico en de looptijd van de schulden. Wanneer er geen transactiekosten zijn, dan is enkel een pooling equilibrium mogelijk. Dit komt omdat slechte bedrijven de goede bedrijven kunnen imiteren op het vlak van de keuze in verband met de looptijd van schulden. Hierdoor zal de markt de goede bedrijven onderwaarderen en de slechte bedrijven overwaarderen. In een pooling equilibrium zullen alle bedrijven (zowel de goede als de slechte) schulden uitgeven aan dezelfde looptijd. Volgens Flannery (1986) blijkt ook dat bedrijven met een hoge informatie asymmetrie meer 24

34 geneigd zijn om korte termijn schulden uit te geven, aangezien de informatiekosten van lange termijn schulden hoger liggen. Volgens het model van Diamond (1991, a) maken ondernemingen gebruik van schulden om hun projecten te financieren. Volgens hem lopen de korte termijn schulden af vooraleer de investering extra kasstromen met zich heeft meegebracht. De schulden moeten hierdoor geherfinancierd worden waarbij men zich baseert op de toekomstige kredietwaardigheid van het bedrijf. Qua lange termijn schulden wordt er voor gezorgd dat deze aflopen op hetzelfde moment dat de kasstromen van de nieuwe investering beginnen toe te stromen. De keuze tussen korte en lange termijn schulden is volgens Diamond (1991, a) een afweging tussen de voorkeur van de ontlener voor korte termijn schulden toe te schrijven aan de private informatie over de toekomstige kredietwaardigheid (herfinancieringsrisico) enerzijds en het liquiditeitsrisico anderzijds. Dit liquiditeitsrisico voor korte termijn schulden ontstaat door het feit dat het bedrijf de controle kan verliezen indien uitleners de schulden niet meer willen herfinancieren wanneer er slecht nieuws is over dit bedrijf. Verder werd er aangetoond dat bedrijven met een hoge kredietwaardigheid korte termijn schulden prefereren, zij kunnen hun schulden immers zeker herfinancieren wanneer er positief nieuws over het bedrijf in de wereld wordt gestuurd. Dit is in overeenstemming met een laag herfinancieringsrisico. Daartegenover staat dat bedrijven met een middelmatige kredietwaardigheid lange termijn schulden verkiezen, omdat zij een hoger liquiditeitsrisico hebben dan de zeer kredietwaardige bedrijven. Toch moet er worden opgemerkt dat bedrijven met een zeer lage kredietwaardigheid geen keuze hebben. Deze bedrijven zien zich verplicht om korte termijn schulden aan te gaan, ondanks het feit dat ze de controle weggeven aan de uitleners. Er kan besloten worden dat het model van Diamond (1991, a) bestaat uit twee categorieën van korte termijn ontleners. Toch is het soort korte termijn schuld verschillend in beide groepen. Bedrijven met een hoge kredietwaardigheid, die bijgevolg ook lange termijn schulden kunnen aangaan, kiezen voor commercial paper en/of obligaties. Bedrijven die door hun lage kredietwaardigheid geen keuze hebben tussen korte termijn schulden en lange termijn schulden, gaan korte termijn bankschulden aan (Diamond 1991, b). Barclay en Smith (1995) en Stohs en Mauer (1996) vinden bewijs voor de voorspellingen van de modellen van Flannery (1986) en Diamond (1991). Barclay en Smith (1995) concluderen uit hun onderzoek dat bedrijven met meer informatie asymmetrie (bijvoorbeeld snel groeiende bedrijven), meer korte termijn schulden uitgeven. Net zoals Diamond (1991) vinden ze bewijs dat bedrijven met een hoge kredietwaardigheid en bedrijven met een zeer lage kredietwaardigheid meer korte termijn schulden uitgeven, terwijl bedrijven met een 25

35 middelmatige kredietwaardigheid meer lange termijn schulden uitgeven. De kredietwaardigheid van een bedrijf wordt hier bepaald aan de hand van de rating van de obligaties die door de bedrijven worden uitgegeven. Ze vinden ook dat bedrijven met veel groeimogelijkheden, die klein qua omvang zijn of die niet gereguleerd zijn, meer korte termijn schulden in hun kapitaalstructuur bevatten. Stohs en Mauer (1996) voerden een gelijkaardig onderzoek uit, maar berekenden de looptijd van schulden op een andere manier. Hun resultaten zijn grotendeels gelijkaardig aan deze van Barclay en Smith (1995), toch zijn er enkele verschillen. Zo vinden ze bijvoorbeeld geen bewijs dat de looptijd van schulden negatief gerelateerd is aan de groeimogelijkheden van een bedrijf. In de paper van Berger, Espinosa-Vega, Frame en Miller (2004) worden de voorspellingen van het model van Flannery (1986) en het model van Diamond (1991) getest en wordt de rol van asymmetrische informatie in de keuze van de looptijd van schulden verder onderzocht. De resultaten zijn consistent met de voorspellingen van beide modellen voor bedrijven met een laag risico (hoge kredietwaardigheid). Deze bedrijven hebben kortere looptijden van schulden dan andere bedrijven en deze looptijden zullen toenemen naarmate de informatie asymmetrie daalt. De resultaten in de paper van Berger et al. (2004) voor bedrijven met een hoog risico (lage kredietwaardigheid) zijn niet in overeenstemming met de voorspellingen van het model van Diamond (1991). Volgens Berger et al. (2004) is er geen significant verschil in de looptijd van schulden tussen bedrijven met een hoog risico en bedrijven met een middelmatig risico. Uit de meeste bovenstaande onderzoeken kan er worden besloten dat er een inverse relatie is tussen de informatie asymmetrie en de looptijd van schulden. Een perfect voorbeeld hiervan komt uit de paper van Mitchell (1991). Zij kon besluiten dat bedrijven die functioneren in een asymmetrische markt korte termijn (terugbetaalbare) obligaties prefereren boven lange termijn (terugbetaalbare) obligaties. Zoals eerder vermeld bij de opbouw van hypothese één, heeft de kwaliteit van het resultaatcijfer een invloed op de informatie asymmetrie. Een zwakke kwaliteit van het resultaatcijfer resulteert in een hogere informatie asymmetrie tussen de onderneming en de kapitaalverschaffers (Bhattacharya et al., 2012) waardoor de liquiditeit zal verminderen en de transactiekosten zullen toenemen. Uit bovenstaande bevindingen is duidelijk dat wanneer de kwaliteit van het resultaatcijfer laag is, de informatie asymmetrie hoog zal zijn. Wanneer de informatie asymmetrie bijgevolg hoog is, zullen er meer korte termijn schulden worden aangegaan. Omwille van de hoge informatie asymmetrie willen 26

36 kredietverschaffers immers meer toezicht houden op de onderneming en het management, waardoor lange termijn schulden minder toegankelijk zijn. Dit leidt tot de tweede hypothese van dit onderzoek. Hypothese 2: De kwaliteit van het resultaatcijfer van niet-beursgenoteerde ondernemingen is negatief gerelateerd aan het aandeel van korte termijn schulden in de totale schulden van deze ondernemingen. Hierbij moet enige kanttekening gemaakt worden omtrent het begrip schulden. Uit Bharath et al. (2008) blijkt dat er een significant verband bestaat tussen de kwaliteit van de boekhouding en de looptijd van private schulden (bijvoorbeeld leningen bij de bank), maar dat er geen significant verband bestaat tussen de kwaliteit van de boekhouding en de looptijd van publieke schulden (bijvoorbeeld obligaties). Hierdoor werd er in dit onderzoek enkel gebruikt gemaakt van private schulden. Ook zou het onmogelijk zijn om een onderscheid te maken tussen de private schulden en de publieke schulden van bedrijven via de Bel-first database van het Bureau van Dijk. Een gelijkaardig onderzoek werd verricht door García-Teruel et al. (2010). Uit hun analyse blijkt dat bedrijven met een hoge accrual quality gemakkelijker schulden op lange termijn kunnen verkrijgen dan bedrijven met een lage accrual quality. Dit resultaat stemt overeen met de tweede hypothese van dit onderzoek. Het onderzoek dat in deze paper wordt verricht, verschilt op bepaalde vlakken van het onderzoek van García-Teruel et al. (2010). Ten eerste, het soort bedrijven dat wordt onderzocht, is verschillend. Deze paper verricht onderzoek op Belgische, niet-beursgenoteerde bedrijven, uitgezonderd de financiële bedrijven, overheidsdiensten en nutsbedrijven. In de paper van García-Teruel et al. (2010) werd het onderzoek daarentegen uitgevoerd op beursgenoteerde, nietfinanciële Spaanse bedrijven. Ten tweede is de steekproef van het Spaanse onderzoek veel kleiner (67 bedrijven) dan de steekproef in dit onderzoek (1 357 bedrijven). Ten derde, qua controlevariabelen baseert dit onderzoek zich op de niet-discretionaire determinanten van accrual quality zoals beschreven in Francis et al. (2005) en op de variabelen uit de paper van Heyman et al. (2008). Sommige (controle)variabelen worden ook op een andere manier berekend. Zo wordt de kredietwaardigheid in García-Teruel et al. (2010) berekend volgens een Spaans model, terwijl de kredietwaardigheid in dit onderzoek wordt berekend via het Belgische Ooghe-Verbaere model (1982). Ten vierde, in dit onderzoek wordt de korte termijn schuldratio als afhankelijke variabele gekozen, terwijl García-Teruel et al. (2010) kozen voor de lange termijn schuldratio. Bij de omschrijving van de resultaten van dit onderzoek wordt er nagegaan of er enige verschillen zijn met de resultaten uit het onderzoek van García-Teruel et al. (2010). 27

37 Deel 2: Empirisch onderzoek Hoofdstuk 4: Onderzoeksopzet 4.1. Data De steekproef bestaat uit bedrijven waarvan de boekhoudkundige gegevens beschikbaar zijn op de laatste versie (september 2011) van de Bel-first cd-rom van het Bureau van Dijk. De gegevens op deze versie zijn beschikbaar over een periode van tien jaar, meer bepaald van 2001 tot en met Ondanks het feit dat de boekhoudkundige gegevens werden afgehaald voor de jaren 2001 tot en met 2010 is dit niet de tijdsspanne van dit onderzoek. De tijdsspanne loopt van 2006 tot en met 2009 (cfr. infra p. 36). Een groot aantal bedrijven werden uit het onderzoek geweerd. Een overzicht van de vorming van de uiteindelijke steekproef is te vinden in tabel twee. Ten eerste werden geen bedrijven opgenomen die gedurende 2002 tot en met 2010 failliet zijn gegaan. Ten tweede, verwijzend naar de onderzoeksvraag, werden alleen niet-beursgenoteerde ondernemingen opgenomen. Binnen de Belfirst database zijn beursgenoteerde bedrijven ofwel op de aandelenmarkt ofwel op de obligatiemarkt ofwel op beide markten actief. Ten derde werden enkel bedrijven met een jaarrekening opgesteld volgens het volledige schematype toegelaten. Deze voorwaarde moest voldaan zijn voor een periode van 2002 tot en met Bedrijven met een verkort schematype werden uitgesloten aangezien deze een te groot aantal missing values met zich mee zouden brengen, vooral bij de berekening van de kasstroom uit operaties. Alhoewel kleine ondernemingen niet verplicht zijn om een verkort schema te gebruiken, zal de steekproef door deze restrictie vooral uit grote bedrijven bestaan. Ten vierde werden bedrijven uit de financiële sector, overheidsbedrijven en nutsvoorzieningen uitgesloten. Financiële bedrijven werden uitgesloten aangezien de kapitaalstructuur van deze bedrijven door andere factoren wordt beïnvloed dan de kapitaalstructuur van niet-financiële bedrijven. Overheidsbedrijven werden uitgesloten aangezien managers van deze bedrijven minder beslissingsvrijheid over de investeringen hebben dan managers van minder gereguleerde bedrijven. Bedrijven met de volgende Nace-BEL 2008 codes werden bijgevolg geweerd uit de steekproef: 35: Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht 36: Winning, behandeling en distributie van water 37: Afvalwaterafvoer 38: Inzameling, verwerking en verwijdering van afval; terugwinning 39: Sanering en ander afvalbeheer 42: Weg- en waterbouw 28

38 64: Financiële dienstverlening, exclusief verzekeringen en pensioenfondsen 65: Verzekeringen, herverzekeringen en pensioenfondsen, exclusief sociale verzekeringen 66: Ondersteunende activiteiten voor verzekeringen en pensioenfondsen 84: Openbaar bestuur en defensie; verplichte sociale verzekeringen 85: Onderwijs 86: Menselijke gezondheidszorg 87: Maatschappelijke dienstverlening met huisvesting 88: Maatschappelijke dienstverlening zonder huisvesting 91: Bibliotheken, archieven, musea en andere culturele activiteiten De vijfde en laatste restrictie die werd opgelegd, is het feit dat de bedrijven zeker een jaarrekening moesten hebben neergelegd voor de boekjaren 2002 tot en met Na deze vijf restricties is de steekproef reeds gereduceerd tot bedrijven. Van deze bedrijven werden de nodige boekhoudkundige gegevens afgehaald via de Bel-first cd-rom. Opvallend waren het groot aantal missing values, vooral bij de rekeningnummers die nodig waren voor het berekenen van de kasstroom uit operaties (cfr. infra p. 31). Sommige van deze rekeningnummers werden opgevuld met een nul. Of dit nu werkelijk een nulwaarde is of een missing value kan niet altijd met zekerheid gezegd worden. Bij de volgende rekeningnummers werden de missing values opgevuld met een nul: 6560: Voorzieningen met financieel karakter, toevoegingen 6561: Voorzieningen met financieel karakter, bestedingen en terugnemingen 490/1: Overlopende rekeningen van het actief 492/3: Overlopende rekeningen van het passief 8861: Handelsschulden 8891: Ontvangen vooruitbetalingen op bestellingen 780: Onttrekkingen aan de uitgestelde belastingen 680: Overboekingen naar de uitgestelde belastingen 175: Handelsschulden op meer dan één jaar 176: Ontvangen vooruitbetalingen op bestellingen 29: Vorderingen op meer dan één jaar 3: Voorraden en bestellingen in uitvoering 16: Voorzieningen en uitgestelde belastingen Dit leverde een steekproef van bedrijven op. Bij het indelen van de bedrijven in sectoren voor het schatten van de coëfficiënten van het model van Dechow en Dichev (2002) en het model van McNichols (2002), bleek dat sector nul slechts uit vijf bedrijven bestond. Deze bedrijven werden uit het onderzoek geweerd aangezien een schatting van coëfficiënten gebaseerd op vijf observaties 29

39 onmogelijk is. De uiteindelijke steekproef bestaat bijgevolg uit bedrijven. Voor deze 1357 bedrijven was het mogelijk om voor elk jaar uit de tijdsspanne alle nodige variabelen te berekenen. Het aantal onderzochte bedrijven is dus in ieder jaar van de tijdsspanne gelijk. Tabel 2: Overzicht van de reductie in de steekproef Reducties Overblijvend aantal bedrijven in de steekproef Actief statuut Niet-beursgenoteerde ondernemingen Geen verkort schematype Geen financiële bedrijven, overheidsdiensten en nutsvoorzieningen Boekhouding gedurende Verwijdering missing values Uitsluiting van bedrijven uit sector Variabelen Zoals eerder vermeld, werd er gebruik gemaakt van de laatste versie van de Bel-first cd-rom. Deze database werd gebruikt voor het opvragen van de nodige variabelen en voor het opvragen van de boekhoudkundige gegevens om bepaalde variabelen te kunnen berekenen. Belangrijk om op te merken is dat sommige bedrijven in duizenden euro rapporteerden, terwijl anderen rapporteerden in eenheden. In dit onderzoek zijn de boekhoudkundige cijfers van de bedrijven die in duizenden rapporteerden, vermenigvuldigd met duizend. Deze vermenigvuldiging zorgt voor een lagere nauwkeurigheid dan wanneer er met eenheden gewerkt wordt, maar is noodzakelijk om de bedrijven met elkaar te kunnen vergelijken Afhankelijke variabele De afhankelijke variabele in dit onderzoek is het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur. Voor de eerste hypothese is dit de schuldratio, berekend door de totale schulden te delen door het totaal der activa. Deze berekening is consistent met de berekening uit Deloof en Verschueren (1998) en Heyman et al. (2008). De afhankelijke variabele voor hypothese twee is de korte termijn schuldratio, berekend door de korte termijn schulden te delen door de totale schulden. De korte termijn schulden worden beschouwd als schulden die binnen het jaar vervallen. Voor beide hypothesen worden ook alternatieve ratio s getoetst in de sensitiviteitsanalyse. Voor hypothese één worden de totale schulden op het totaal der activa vervangen door de totale schulden op het eigen vermogen. Voor hypothese twee wordt de korte termijn schuldratio vervangen door de lange termijn schuldratio. De berekening (lange termijn schulden/totale schulden) komt overeen met de berekening uit García-Teruel et al. (2010). 30

40 Onafhankelijke variabele De onafhankelijke variabele voor beide hypothesen van dit onderzoek is de kwaliteit van het resultaatcijfer. Volgens Francis et al. (2004) kan deze kwaliteit gemeten worden aan de hand van zeven verschillende variabelen: accrual quality, persistence, predictability, smoothness, value relevance, timeliness en conservatism. In dit onderzoek wordt enkel gebruik gemaakt van de variabele accrual quality om de kwaliteit van het resultaatcijfer te bepalen. De paper van Francis et al. (2004) toont immers aan dat accrual quality het sterkst gerelateerd is met de kapitaalkost van een onderneming 11. Om de kwaliteit van de accruals te meten, zijn er tal van modellen binnen de literatuur voorhanden. Eén van de meest geciteerde methodes is het model van Dechow en Dichev (2002). Om de kwaliteit van de accruals via het model van Dechow en Dichev (2002) te bepalen, moet de volgende regressie per bedrijf of per sector worden uitgevoerd: Dechow en Dichev (2002) verwachten dat de waarden van de coëfficiënten tussen de volgende marges zal liggen: 0 < β 1 < 1; -1 < β 2 < 0; 0 < β 3 < 1. De berekening van de werkkapitaal accruals gebeurt in dit onderzoek op dezelfde manier zoals in het onderzoek van Francis et al. (2005): Hierbij wijst het delta-teken (Δ) op een verandering van de waarde van een bepaalde variabele tussen het jaar t-1 en het jaar t. De kasstroom uit operaties wordt berekend volgens de werkwijze uit Ooghe en Van Wymeersch (2008). Een gedetailleerde beschrijving van de berekening van de kasstroom uit operaties is terug te vinden in bijlage één. Deze berekening wordt uitsluitend gebruikt voor Belgische bedrijven en verschilt dan ook van de bepaling van de kasstroom uit operaties door Dechow en Dichev (2002) en Francis et al. (2005). Voor bedrijven uit de VS is de waarde voor de kasstroom uit operaties terug te vinden in het kasstroomoverzicht, onder een bepaald Compustat 12 item. Aangezien in dit onderzoek 11 Francis et al. (2004) is een Amerikaanse studie, enige voorzichtigheid omtrent de conclusies is dus vereist. 12 Compustat is de Amerikaanse tegenhanger van de Belgische Bel-first database. 31

41 gebruik werd gemaakt van de Bel-first database, moest er een andere manier gezocht worden om de kasstroom uit operaties te berekenen. Om problemen in verband met heteroscedasticiteit te vermijden, werden alle variabelen vervolgens gedeeld door het gemiddelde van het totaal der activa. Een bedrijf heeft een lage kwaliteit van de accruals wanneer de werkkappitaal accruals veel afwijken van de kasstroom uit operaties van het vorige jaar, het huidige jaar en het komende jaar. De standaarddeviatie van het residu van bovenstaande regressie is een bedrijfsspecifieke meting voor de kwaliteit van de accruals. De relatie tussen de standaarddeviatie van het residu en accrual quality is invers, zo wijst een hoge standaarddeviatie op een lage accrual quality (Dechow en Dichev, 2002). Dechow en Dichev (2002) verwoorden dit meer bepaald als volgt: Our empirical measure of accrual quality is the extent to which working capital accruals map into operating cash flow realizations, where a poor match signifies low accrual quality. [ ] Our measure of accrual estimation errors is the residuals from firm-specific regressions of changes in working capital on last year, present, and one-year ahead cash flows from operations. These residuals are unrelated to cash flow realizations, and include the estimation errors and their reversals. The standard deviation of these residuals is our firm-specific measure of accruals and earnings, where higher standard deviation signifies lower quality. (Dechow en Dichev, 2002, p. 36) Verder wordt de kwaliteit van het resultaatcijfer binnen dit onderzoek ook gemeten via het aangepaste model van Dechow en Dichev (2002) door McNichols (2002). Zij heeft aangetoond dat door samenvoeging van het model van Jones (1991) met het model van Dechow en Dichev (2002), de verklarende kracht toeneemt en de meetfouten worden gereduceerd. De aangepaste R² in het gecombineerde model is groter dan in het model van Dechow en Dichev (2002) en het Jones model (1991) apart. Twee extra variabelen worden toegevoegd aan het model van Dechow en Dichev (2002): de verandering van de omzet (ΔOMZET) en de materiële vaste activa (MVA). De regressie, aangepast aan de bevindingen van McNichols (2002), ziet er dan als volgt uit: Om de schattingen van de coëfficiënten (β 0, β 1, β 2, β 3 ) van het model van Dechow en Dichev (2002) en de schattingen van de coëfficiënten (β 0, β 1, β 2, β 3, β 4 en β 5 ) van het model van McNichols (2002) te bepalen, werd de volgende werkwijze toegepast. Eerst en vooral werden de werkkapitaal accruals, de kasstromen uit operaties, de verandering in de omzet en de materiële vaste activa berekend 32

42 volgens de eerder vermelde methoden. Nadien werden de bedrijven ingedeeld in negen verschillende groepen, afhankelijk van het eerste cijfer van hun Nace-Bel 2008 code. Het aantal bedrijven per sector is terug te vinden in tabel drie. Welke soort bedrijven zich in een bepaalde sector bevinden, is terug te vinden in bijlage twee. Daarna werden per sector/groep en per jaar de regressies uitgevoerd, waardoor er specifieke waarden voor de coëfficiënten ontstonden. Deze geschatte waarden van de coëfficiënten werden ingevuld in de formule van de regressie en vermenigvuldigd met de berekende waarden voor de variabelen. Vervolgens werden de werkelijke waarden van de werkkapitaal accruals vergeleken met de overeenstemmende geschatte waarden. Het verschil tussen beiden is de waarde van het residu. Om ten slotte de kwaliteit van de accruals te bepalen, werd de standaarddeviatie van het residu berekend over een periode van vijf jaar en dit voor de jaren 2006 tot en met 2009 voor telkens bedrijven. Ook in Francis et al. (2005) werd de standaarddeviatie van het residu over een periode van vijf jaar berekend. Tabel 3: Aantal bedrijven per sector Sector Aantal bedrijven in de Percentage steekproef ,2 % 17,8 % 3,8 % 58,7 % 2,4 % 2,2 % 1,8 % 1,5 % 1,6 % Totaal % Controlevariabelen De kwaliteit van het resultaatcijfer kan gemeten worden door de accrual quality op zich, zoals in het model van Dechow en Dichev (2002). Andere modellen zoals het model van Jones (1991) maken een 33

43 onderscheid tussen de discretionaire accruals en de niet-discretionaire accruals, waarbij de kwaliteit van het resultaatcijfer invers gerelateerd is aan het aandeel van discretionaire of manipuleerbare accruals. De niet-discretionaire determinanten van accrual quality worden gedreven door economische kenmerken zoals het bedrijfsmodel, terwijl de discretionaire determinanten gedreven worden door de keuzes van het management betreffende de rapportering van de boekhoudkundige gegevens (Francis et al., 2005). In dit onderzoek wordt de kwaliteit van de accruals gemeten via het model van Dechow en Dichev (2002), maar worden de vijf niet-discretionaire determinanten van accrual quality opgenomen als controlevariabelen, net zoals in Francis et al. (2005). De eerste nietdiscretionaire variabele is bedrijfsgrootte die wordt gemeten door de natuurlijke logaritme te nemen van het totaal der activa. De tweede niet-discretionaire variabele is de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties. Deze wordt berekend over een periode van vijf jaar. Ten derde behoort ook de standaarddeviatie van de omzet tot de niet-discretionaire determinanten van accrual quality. Hier wordt de standaarddeviatie berekend over een periode van zes jaar. Ten vierde wordt de lengte van de operationele cyclus berekend, dit door de natuurlijke logaritme te nemen van de som van de ratio aantal dagen klantenkrediet en de ratio rotatie handelsgoederen, grondstoffen en hulpstoffen. Als laatste niet-discretionaire determinant van accrual quality wordt het aantal jaren dat een verlies werd gerapporteerd over een periode van zes jaar opgenomen als een percentage. Bijvoorbeeld, wanneer een bedrijf gedurende de jaren 2001 tot en met 2006 drie keer een verlies rapporteerde, dan bedraagt dit percentage 50 % (=3/6). Uit de paper van Dechow en Dichev (2002) blijkt dat de kwaliteit van de accruals invers gerelateerd is aan de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties, de standaarddeviatie van de omzet, de lengte van de operationele cyclus en het aantal jaren dat een verlies werd gerapporteerd. Hogere waarden voor deze variabelen brengen immers meer schattingsfouten teweeg waardoor de kwaliteit van de accruals afneemt. De bedrijfsgrootte blijkt daarentegen een positieve relatie te vertonen met de kwaliteit van de accruals. Voor beide hypothesen werden nog extra controlevariabelen opgenomen, gebaseerd op de paper van Heyman et al. (2008). Deze variabelen hebben een empirisch bewezen relatie met de schuldratio of de looptijd van schulden. Voor hypothese één werden drie extra controlevariabelen opgenomen. Ten eerste, asset tangibility dat wordt gemeten door de ratio van de vaste activa op het totaal der activa. Binnen de literatuur wordt er vaak vanuit gegaan dat asset tangibility en de schuldratio positief gerelateerd zijn aangezien vaste activa gemakkelijker worden aanvaard als onderpand. Deze positieve relatie wordt ook empirisch teruggevonden door Heyman et al. (2008). Ten tweede, de groeimogelijkheden van het bedrijf die bepaald worden door de groei in het totaal der activa. Deze variabele wordt gemeten door 34

44 de verandering van de vaste activa (tussen t-1 en t) te delen door het totaal der activa. Hierbij wordt ervan uitgegaan dat bedrijven die sneller groeiden in het verleden ook meer groeimogelijkheden in de toekomst hebben. Binnen de literatuur wordt er vaak gesteld dat bedrijven met meer groeimogelijkheden te maken hebben met hogere faillissementskosten waardoor de schuldratio zal dalen volgens de static trade-off theorie. Ten derde werd de winstgevendheid, die bepaald werd door de nettorendabiliteit van het totaal der activa, als variabele opgenomen. Volgens de peckingorder theorie hebben winstgevende bedrijven minder nood aan externe financiering waardoor hun schuldratio lager zal zijn. Deze twee laatste relaties werden ook empirisch vastgesteld door Heyman et al. (2008). Ten slotte is de bedrijfsgrootte (die reeds werd opgenomen als niet-discretionaire controlevariabele) negatief gerelateerd met de schuldratio in Heyman et al. (2008). Dit is tegengesteld aan hun hypothese waarbij verondersteld werd dat grote bedrijven, door hun lagere kans op faling, een hoger schuldratio aanhouden. Voor hypothese twee werden nog vier extra controlevariabelen opgenomen. Net zoals bij de eerste hypothese werden de ratio van de vaste activa op het totaal der activa (asset maturity) en de groeimogelijkheden van het bedrijf in het onderzoek betrokken. Deze eerste variabele vertoont een positieve relatie met de looptijd van de schulden in het onderzoek van Heyman et al. (2008). Dit stemt overeen met het feit dat bedrijven de looptijd van hun activa en de looptijd van hun schulden op elkaar afstemmen. Tussen de groeimogelijkheden en de looptijd van de schulden werd geen significant verband teruggevonden in Heyman et al. (2008), dit terwijl er een negatieve relatie werd verwacht. Het onderinvesteringsprobleem, dat kan worden opgelost door de looptijd van de schulden te verlagen, is namelijk groter in bedrijven met veel groeimogelijkheden. Ten derde werd ook de kredietwaardigheid als controlevariabele opgenomen. Dit werd berekend aan de hand van het Ooghe-Verbaere model (1982) waarbij een hogere discriminantscore staat voor een betere kredietwaardigheid. De berekening van de discriminantscore is terug te vinden in bijlage drie. Heyman et al. (2008) vinden een positieve relatie terug tussen de kredietwaardigheid van een bedrijf en de looptijd van de schulden. Dit is niet in lijn met de voorspellingen van Diamond (1991). Ook werd de schuldratio als extra controlevariabele opgenomen. Door Heyman et al. (2008) werd een positieve relatie vastgesteld tussen de schuldratio en de looptijd van de schulden. Dit kan worden verklaard door het feit dat bedrijven met veel schulden eerder geneigd zijn om op lange termijn te lenen om er zeker van te zijn dat ze genoeg geld hebben gegenereerd om hun schuldeisers terug te betalen (Heyman et al., 2008). Ten slotte vertoont de bedrijfsgrootte een negatieve relatie met de looptijd van de schulden (Heyman et al., 2008) terwijl een positieve relatie werd verwacht. De agency kosten van het vreemd vermogen, die kunnen worden gereduceerd door het aangaan van korte termijn schulden, zijn immers hoger in kleine bedrijven. 35

45 Een overzicht van alle variabelen en hun berekeningswijze is terug te vinden in bijlage vier Tijdsspanne De laatste versie van de Bel-first cd-rom geeft de boekhoudkundige gegevens van de bedrijven weer over een periode van tien jaar, meer bepaald van het jaar 2001 tot en met Toch is dit niet de tijdsspanne van dit onderzoek. Voor de jaren 2001 en 2010 is het ten eerste onmogelijk om het model van Dechow en Dichev (2002) toe te passen aangezien niet enkel de kasstroom uit operaties van het huidige jaar moet worden berekend, maar ook deze van het vorige jaar en het komende jaar. De jaren 2001 en 2010 vallen bijgevolg buiten de tijdsspanne. Ten tweede, de standaarddeviatie van het residu, nodig voor het berekenen van de kwaliteit van het resultaatcijfer, wordt in de paper van Francis et al. (2005) berekend over een periode van vijf jaar. Verder wordt het aantal jaren dat een bedrijf een verlies rapporteerde, de standaarddeviatie van de omzet en de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties berekend over een periode van tien jaar. Gegeven de tijdsspanne van de boekhoudkundige gegevens binnen de Bel-first database is dit onmogelijk toe te passen binnen dit onderzoek. Hierdoor wordt er voor de standaarddeviatie van de omzet en voor het aantal keer dat een bedrijf een verlies rapporteerde, gewerkt met een periode van zes jaar. Voor de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties wordt gekeken over een periode van vijf jaar. Het eerste jaar van de tijdsspanne in dit onderzoek is dus Het laatste jaar van de tijdsspanne is Opbouw regressies De basisregressies voor beide hypothesen worden opgebouwd in drie fasen met telkens twee modellen voor iedere fase. Deze opbouw is noodzakelijk om te kunnen nagaan wat elke groep van variabelen toevoegt aan het verklaren (aangepaste R²) van de variatie in de afhankelijke variabele bovenop de variabelen die reeds aanwezig zijn in de analyse. Ook kan er op deze manier worden vastgesteld wat er met de coëfficiënt van de testvariabele gebeurt wanneer de controlevariabelen worden toegevoegd. De basisregressie voor hypothese één gaat na of de kwaliteit van het resultaatcijfer positief gerelateerd is aan het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur van ondernemingen. De eerste fase van de basisregressie voor hypothese één ziet er als volgt uit: (model één) 36

46 (model twee) In deze eerste fase wordt enkel rekening gehouden met de variabele die de kwaliteit van het resultaatcijfer meet. In het eerste model is dit de accrual quality zoals vooropgesteld door Dechow en Dichev (2002) (AQ_DD). In het tweede model wordt de accrual quality gemeten zoals in McNichols (2002) (AQ_McN), wat in se een aanpassing is van het model van Dechow en Dichev (2002). Aangezien een hogere standaarddeviatie van het residu staat voor een lagere kwaliteit van het resultaatcijfer en aangezien de eerste hypothese een positieve relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldratio vooropstelt, wordt een negatief teken verwacht voor de coëfficiënten van AQ_DD en AQ_McN. In de tweede fase worden de niet-discretionaire determinanten van accrual quality toegevoegd. Dit zijn de bedrijfsgrootte (Grootte), de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties (Stdev OCF), de standaarddeviatie van de omzet (Stdev omzet), de lengte van de operationele cyclus (OpCycl) en het aantal jaren dat een bedrijf een verlies rapporteerde over zes boekjaren heen (Verlies). Na toevoeging van deze controlevariabelen meten de onafhankelijke variabelen (AQ_DD en AQ_McN) niet de kwaliteit van de totale accruals, maar de kwaliteit van de accruals die gedreven wordt door de discretionaire determinanten. De tweede fase van de basisregressie voor hypothese één ziet er als volgt uit: In de derde fase worden de extra controlevariabelen toegevoegd. Door toevoeging van deze controlevariabelen wordt verwacht dat de verklaringskracht van het model uit fase drie toeneemt tegenover de verklaringskracht van de modellen uit fase één en twee. De toegevoegde variabelen zijn het aandeel vaste activa in het totaal der activa (Vaste Activa), de groeimogelijkheden van een bedrijf (Groei) en de winstgevendheid (Winst). Het volledige model voor het toetsen van de eerste hypothese ziet er dan als volgt uit: 37

47 Net zoals voor hypothese één wordt er voor het toetsen van de tweede hypothese gebruik gemaakt van OLS regressies bestaande uit drie fasen met twee modellen per fase. Verschillend van hypothese één is de afhankelijke variabele dewelke hier de korte termijn schuldgraad (Schulden KT) is. De onafhankelijke variabele is niet gewijzigd. De eerste fase ziet er als volgt uit: Aangezien de relatie tussen de standaarddeviatie van het residu en de kwaliteit van het resultaatcijfer invers is en aangezien de tweede hypothese van dit onderzoek een negatieve relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de korte termijn schuldratio vooropstelt, wordt er een positief teken verwacht voor de coëfficiënten van AQ_DD en AQ_McN. De tweede fase van de regressieanalyse voor hypothese twee is gelijkaardig aan deze voor hypothese één. De niet-discretionaire determinanten van accrual quality worden toegevoegd: In de laatste fase worden de extra controlevariabelen toegevoegd, namelijk het aandeel vaste activa in het totaal der activa (Vaste Activa), de groeimogelijkheden (Groei), de kredietwaardigheid (DiscrScore) en de schuldratio. Het volledige model voor het toetsen van hypothese twee ziet er dan als volgt uit: Vooraleer bovenstaande regressies werden uitgevoerd, werd er nagegaan of er voldaan is aan de voorwaarden voor het uitvoeren van een lineaire regressie. Wat deze voorwaarden zijn en hoe ze werden onderzocht, is terug te vinden in bijlage vijf. 38

48 Hoofdstuk 5: Descriptieve statistiek In tabel vier is een overzicht van de descriptieve statistiek voor winsorzing terug te vinden. Sommige variabelen hebben vrij grote uitschieters tegenover het gemiddelde wat minimale en maximale waarden betreft. Deze uitschieters kunnen een invloed hebben op het resultaat, waardoor er werd beslist om bepaalde variabelen te winsorizen. Deze variabelen zijn: de totale schulden op eigen vermogen (schuld/ev), de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties (Stdev OCF), de standaarddeviatie van de omzet (Stdev omzet), de groeimogelijkheden (Groei) en de winstgevendheid (Winst). De toegepaste werkwijze omtrent winsorizing, is terug te vinden in bijlage zes. Tabel 4: Descriptieve statistiek voor winsorizing Variabele Gemiddelde Mediaan Standaarddeviatie Minimum Maximum Schuldratio Schuld/EV Schulden KT Schulden LT Grootte Stdev OCF Stdev omzet OpCycl Verlies Vaste Activa Groei Winst DiscrScore AQ_DD AQ_McN 0,5473 0,5774 0,2295 0,0239 1,2553 2,4073 1, , ,1 431,8173 0,8569 0,9532 0,1999 0, ,1431 0,0468 0, , , ,2045 1,2476 7, , ,9 6,71 x ,5 4,09 x ,7905 1,8143 0,3418 0,1703 3,0043 0, , ,2542 0,1962 0,211 0,0005 0,9844 0,0099-0,0014 0,1139-3,5453 0,9428 0,1139 0,0889 0,1217-0,8145 2,8693 1,7146 1,53 1,3109-9,49 7,02 0,1407 0,1097 0,1077 0,0042 1,0039 0,1303 0,1021 0,0998 0,0027 0,9030 Tabel vijf geeft de descriptieve statistiek weer nadat de bovengenoemde variabelen werden gewinsorized. Het gemiddelde van de schuldratio bedraagt 54,7 %. Dit betekent dat het totaal der activa van de bedrijven gemiddeld met 54,7 % schulden gefinancierd wordt. Opmerkelijk is de maximale waarde van de schuldratio (125,5 %). Dit bedrijf heeft hoogstwaarschijnlijk te maken met een negatief eigen vermogen door overgedragen verliezen. Wanneer er wordt gekeken naar de korte 39

49 termijn schuldratio en de lange termijn schuldratio, dan blijkt dat de totale schulden van de bedrijven gemiddeld uit zes keer meer korte termijn schulden (gemiddelde: 85,7 %) bestaan dan lange termijn schulden (gemiddelde 14,3 %). Verder kan er worden geconcludeerd dat het totaal der activa van de bedrijven gemiddeld uit 25,4 % vaste activa bestaat. Er kan ook worden opgemerkt dat bedrijven gemiddeld minder dan één keer over een periode van zes boekjaren een verlies rapporteerden. Dit hangt nauw samen met de resultaten voor de variabele Winst, waaruit blijkt dat de meeste bedrijven uit de steekproef winstgevend zijn aangezien het gemiddelde van de nettorendabiliteit van het totaal der activa (11,3 %) een positieve waarde heeft. Bovendien zijn de meeste bedrijven kredietwaardig. De gemiddelde discriminantscore (1,7146) is namelijk positief. De gemiddelde waarde voor de kwaliteit van de accruals bedraagt volgens het model van Dechow en Dichev (2002) 14,1 %, terwijl dit volgens het model van McNichols (2002) 13,0 % bedraagt. Beiden worden uitgedrukt als een percentage van het gemiddelde van het totaal der activa. Er kan dus gesteld worden dat de gemiddelde accrual quality volgens McNichols (2002) hoger is dan volgens Dechow en Dichev (2002). Een vergelijking met de descriptieve statistiek van Heyman et al. (2008) kan nuttig zijn aangezien er zowel in dit onderzoek als in het onderzoek van Heyman et al. (2008) sprake is van Belgische, private ondernemingen. In Heyman et al. (2008) is het gemiddelde van de schuldratio hoger (68,7 %) dan het gemiddelde van de schuldratio (54,7 %) in dit onderzoek. Verder is de gemiddelde lange termijn schuldratio (47,7 %) in Heyman et al. (2008) meer dan drie keer zo groot dan de gemiddelde lange termijn schuldratio (14,3 %) in dit onderzoek. Dit kan specifiek te wijten zijn aan het feit dat het onderzoek van Heyman et al. (2008) een andere berekeningswijze hanteert waarbij de korte termijn schulden die oorspronkelijk lange termijn schulden waren, ook worden opgenomen als lange termijn schulden. Ook is het gemiddelde aandeel van de vaste activa op het totaal der activa bijna twee keer zo groot in het onderzoek van Heyman et al. (2008) dan in dit onderzoek. Verder liggen de gemiddelde groeimogelijkheden van de bedrijven uit dit onderzoek (1,1 %) lager dan deze van de bedrijven uit Heyman et al. (2008) (5,8 %). Ook dit kan specifiek te wijten zijn aan de licht verschillende berekeningswijze. In beide onderzoeken zijn de bedrijven gemiddeld winstgevend en kredietwaardig, waarbij de gemiddelde winstgevendheid in dit onderzoek (11,3 %) vergelijkbaar is met deze uit Heyman et al. (2008) (12,7 %). Ten slotte zijn de bedrijven uit dit onderzoek gemiddeld groter (16,4) dan de bedrijven uit het onderzoek van Heyman et al. (2008) (13,5). De steekproefselectie in beide onderzoeken verloopt gelijkaardig. Een groot verschil is echter dat de bedrijven in het onderzoek van Heyman et al. (2008) de toestemming hebben om hun jaarrekening via een verkort schema op te stellen, terwijl deze bedrijven werden geweerd uit dit onderzoek. Dit kan verklaren waarom de bedrijven uit dit onderzoek gemiddeld groter zijn. Verder zouden de verschillen ook te wijten kunnen zijn aan een verschillende financiële en economische situatie. Zo 40

50 liep de tijdsspanne van het onderzoek van Heyman et al. (2008) tussen 1996 en 2000, terwijl de tijdsspanne van dit onderzoek liep van 2006 tot en met Tabel 5: Descriptieve statistiek na winsorizing Variabele Gemiddelde Mediaan Standaarddeviatie Minimum Maximum Schuldratio 0,5473 0,5774 0,2295 0,0239 1,2553 Schuld/EV 2,6352 1,4958 3,9550 0, ,4583 Schulden KT 0,8569 0,9532 0,1999 0, Schulden LT 0,1431 0,0468 0, ,9704 Grootte 16, ,2045 1,2476 7, ,0126 Stdev OCF ,2 1,79 x 10 8 Stdev omzet , OpCycl 1,7905 1,8143 0,3418 0,1703 3,0043 Verlies 0, , Vaste Activa 0,2542 0,1962 0,211 0,0005 0,9844 Groei 0,0112-0,0014 0,0765-0,2110 0,3981 Winst 0,1132 0,0888 0,103-0,096 0,5351 DiscrScore 1,7146 1,53 1,3109-9,49 7,02 AQ_DD 0,1407 0,1097 0,1077 0,0042 1,0039 AQ_McN 0,1303 0,1021 0,0998 0,0027 0,9030 In tabel zes is de correlatiematrix na het winsorizen van de vijf variabelen terug te vinden. Om na te gaan of er problemen zijn in verband met multicollineariteit wordt er gezocht naar hoge correlaties tussen bepaalde variabelen. Zo is er een vrij hoge negatieve correlatie tussen de schuldratio en de kredietwaardigheid (-74,7 %). Dit is enigszins logisch aangezien de schuldratio mede de kredietwaardigheid van een bedrijf bepaalt. Wanneer de variance inflation factor (VIF) wordt berekend, wordt een waarde bekomen die lager ligt dan tien. Er mag dan ook gesteld worden dat, ondanks de vrij hoge correlatie, er geen probleem is in verband met de multicollineariteit. Verder zijn er nog enkele hoge correlaties tussen bepaalde variabelen die geen multicollineariteitsproblemen met zich kunnen meebrengen. De korte termijn schuldratio en de lange termijn schuldratio zijn perfect negatief gecorreleerd (-100 %). Dit was enigszins te verwachten aangezien deze variabelen het tegenovergestelde zijn van elkaar. Nog op te merken is de hoge positieve correlatie (90,5 %) tussen de kwaliteit van de accruals gemeten door Dechow en Dichev 41

51 (2002) enerzijds en McNichols (2002) anderzijds. Aangezien deze variabelen beiden de kwaliteit van het resultaatcijfer trachten te meten, is een positieve en hoge correlatie zeker wenselijk te noemen. Voor de eerste hypothese is de correlatie tussen de afhankelijke variabele (de schuldratio) en de onafhankelijke variabele (AQ_DD of AQ_McN) positief, maar niet significant. Aan de hand van deze correlatie zou de eerste hypothese, die stelt dat de kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldratio positief gerelateerd zijn, niet worden bevestigd. Voor de tweede hypothese is er een significant positieve correlatie waarneembaar tussen de standaarddeviatie van het residu en de korte termijn schuldratio. Deze correlaties bedragen respectievelijk 16,7 % gemeten via het model van Dechow en Dichev (2002) (AQ_DD) en 18,1 % gemeten via het model van McNichols (2002) (AQ_McN). Dit vormt een eerste bewijs voor het aanvaarden van de tweede hypothese dat de kwaliteit van het resultaatcijfer en de korte termijn schuldratio negatief gerelateerd zijn. 42

52 AQ_McN AQ_DD DiscrScore Winst Groei Vaste Activa Verlies OpCycl Stdev omzet Stdev OCF Grootte Schulden LT Schulden KT Schuld/EV Schuldratio Tabel 6: Correlatiematrix na winsorizing (**: significant op 1 %, *: significant op 5 %) Correlatiematrix Schuldratio 1,624** -,201**,201**,02 -,044**,081**,124**,230** -,029*,027* -,207** -,747**,024,026 Schuld/EV,624** 1 -,113**,113**,088** -,019,076**,084**,169** -,021,028* -,108** -,434**,049**,060** Schulden KT -,201** -,113** 1-1** -,165**,009,052**,078** -,084** -,521** -,140**,146**,128**,167**,181** Schulden LT,201**,113** -1** 1,165** -,009 -,052** -,078**,084**,521**,140** -,146** -,128** -,167** -,181** Grootte,02,088** -,165**,165** 1 -,038**,577**,013,005,253**,087** -,123** -,134** -,042** -,064** Stdev OCF -,044** -,019,009 -,009 -,038** 1,008 -,012,015,030* -,014 -,011,014 -,024 -,02 Stdev omzet,081**,076**,052** -,052**,577**,008 1,013 -,041**,009,031* -,039** -,116**,079**,071** OpCycl,124**,084**,078** -,078**,013 -,012,013 1,022 -,188** -,007 -,061** -,169**,124**,094** Verlies,230**,169** -,084**,084**,005,015 -,041**,022 1,107** -,067** -,279** -,338**,014,021 Vaste Activa -,029* -,021 -,521**,521**,253**,030*,009 -,188**,107** 1,207** -,108** -,030* -,237** -,238** Groei,027*,028* -,140**,140**,087** -,014,031* -,007 -,067**,207** 1 -,011 -,014,001,008 Winst -,207** -,108**,146** -,146** -,123** -,011 -,039** -,061** -,279** -,108** -,011 1,320**,041**,044** DiscrScore -,747** -,434**,128** -,128** -,134**,014 -,116** -,169** -,338** -,030* -,014,320** 1 -,047** -,040** AQ_DD,024,049**,167** -,167** -,042** -,024,079**,124**,014 -,237**,001,041** -,047** 1,905** AQ_McN,026,060**,181** -,181** -,064** -,02,071**,094**,021 -,238**,008,044** -,040**,905**

53 Deel 3: Empirische resultaten Hoofdstuk 6: Ongepaarde t-toetsen Alvorens de eigenlijke regressieresultaten te bespreken, worden in eerste instantie de uitvoering en de resultaten van twee ongepaarde t-toetsen (independent samples t-tests) besproken. Een t-toets voor twee onafhankelijke steekproeven gaat na of de gemiddelden van twee groepen aan elkaar gelijk zijn. Alvorens de resultaten van een ongepaarde t-toets kunnen geïnterpreteerd worden, moet aan twee voorwaarden voldaan zijn. Ten eerste wordt verondersteld dat het gemiddelde verschil tussen de twee groepen normaal verdeeld is. Als beide groepen afkomstig zijn uit een normaal verdeelde populatie is hieraan voldaan. Omwille van de grote steekproef kunnen we uitgaan van approximate normality. De tweede voorwaarde houdt in dat beide groepen uit een verdeling komen met dezelfde variantie. Dit wordt standaard getest bij het uitvoeren van een ongepaarde t-toets in SPSS (Levene s toets voor de gelijkheid van varianties). De ongepaarde t-toets omtrent de eerste hypothese begint met het opdelen van de bedrijven uit de steekproef in twee groepen. Deze opdeling gebeurt op basis van de gemiddelde waarde voor de kwaliteit van de accruals (AQ_DD en AQ_McN). De gemiddelde waarden voor beide variabelen worden weergegeven in tabel zeven. Tabel 7: Gemiddelde waarden voor de kwaliteit van de accruals Gemiddelde AQ_DD 0,1407 AQ_McN 0,1303 De eerste groep (hoge AQ) bestaat uit ondernemingen met een waarde voor de variabele accrual quality die lager is dan 0,1407 (AQ_DD)/0,1303 (AQ_McN) en de tweede groep (lage AQ) bestaat uit ondernemingen met een waarde hoger of gelijk aan dit gemiddelde. Er wordt hierbij getest of de gemiddelden van deze twee groepen voor de variabele schuldratio aan elkaar gelijk zijn. De resultaten van de ongepaarde t-toets voor hypothese één (AQ_DD) zijn terug te vinden in tabel 8 a en b. De resultaten van de ongepaarde t-toets waarbij de kwaliteit van de accruals gemeten wordt via het model van McNichols (2002) is terug te vinden in bijlage zeven. 44

54 Tabel 8a: Ongepaarde t-toets hypothese één Standaardafwijking N Gemiddelde Standaardafwijking Standaardfout Dechow Dichev gemiddelde Schuldratio Schuldratio >= 0, , , , < 0, , , , Tabel 8b: Ongepaarde t-toets hypothese één F Sig. T df Sig. (2-zijdig) Schuldratio Gelijke varianties 1,424 0,233 3, verondersteld Gelijke varianties 3, ,35 0 niet verondersteld De nulhypothese dat de gemiddelde schuldratio s van de twee groepen aan elkaar gelijk zijn, kan worden verworpen op 1 % significantieniveau. Echter, bedrijven die tot de groep met een lage accrual quality behoren, hebben ook een hogere gemiddelde schuldratio (56,2 %) ten opzichte van de gemiddelde schuldratio van de groep met een hoge accrual quality (53,8 %). Dit is niet in lijn met de eerste hypothese. Dit wil immers zeggen dat bedrijven met een lage kwaliteit van het resultaatcijfer een hoger aandeel aan schulden aanhouden dan bedrijven met een hoge kwaliteit van het resultaatcijfer. Wanneer de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via het model van McNichols (2002), kan hetzelfde worden geconcludeerd. Net zoals voor hypothese één kan ook voor hypothese twee een onafhankelijke t-toets worden uitgevoerd. De resultaten zijn terug te vinden in tabel 9 a en b (AQ_DD). De resultaten van de t-toets, waarbij de kwaliteit van de accruals gemeten wordt via het model van McNichols (2002), is terug te vinden in bijlage zeven. De bedrijven worden ook hier onderverdeeld in een groep met lage accrual quality en een groep met hoge accrual quality. De nulhypothese, die veronderstelt dat de gemiddelde schuldratio s van beide groepen gelijk zijn, wordt verworpen op 1 % significantieniveau. Het gemiddelde qua korte termijn schuldratio is hoger in de groep van bedrijven met een lage accrual quality (89,1 %) ten opzichte van het gemiddelde in de groep van bedrijven met een hoge accrual quality (83,6 %). Dit resultaat stemt overeen met de tweede hypothese: de kwaliteit van het resultaatcijfer is negatief gerelateerd aan het aandeel van korte termijn schulden in de totale schulden. Wanneer de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via het model van McNichols (2002), kan hetzelfde worden geconcludeerd. 45

55 Tabel 9a: Ongepaarde t-toets hypothese twee Standaardafwijking N Gemiddelde Standaardafwijking Standaardfout Dechow Dichev gemiddelde KT schulden KT schulden >= 0, , , , < 0, , , , Tabel 9b: Ongepaarde t-toets hypothese twee F Sig. t df Sig. (2-zijdig) KT schulden Gelijke varianties verondersteld Gelijke varianties niet verondersteld 123, , , ,

56 Hoofdstuk 7: Regressieresultaten 7.1. Hypothese één De regressieanalyse voor hypothese één werd opgebouwd in drie fasen met twee modellen per fase (cfr. supra p. 36). De eerste fase van de regressieanalyse voor hypothese één bestaat uit een enkelvoudige lineaire regressie waarbij de relatie tussen één verklarende variabele, de kwaliteit van het resultaatcijfer, en de responsvariabele, de schuldratio, werd onderzocht. De resultaten die gegenereerd zijn via het statistisch programma SPSS 19 zijn terug te vinden in de tweede kolom van tabel tien (met AQ_DD als verklarende variabele) en de tweede kolom van tabel elf (met AQ_McN als verklarende variabele). De nulhypothese dat de kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldratio niet gerelateerd zijn, wordt verworpen op 10 % significantieniveau. De verklarende variabelen (AQ_DD en AQ_McN) vertonen echter een positief teken, wat wil zeggen dat bedrijven met een lagere kwaliteit van het resultaatcijfer een hogere schuldratio hebben. Dit is tegengesteld aan wat vooropgesteld werd in hypothese 1a, waardoor deze hypothese niet wordt aanvaard. Verder worden beide modellen gekenmerkt door een lage determinatiecoëfficiënt (aangepaste R² = 0,001), hetgeen betekent dat de variabele voor de kwaliteit van het resultaatcijfer slechts in zeer beperkte mate de variatie in de afhankelijke variabele verklaart. In de tweede fase van de regressieanalyse voor hypothese één werden de vijf niet-discretionaire controlevariabelen aan de regressie toegevoegd. De variabelen voor de kwaliteit van het resultaatcijfer (AQ_DD en AQ_McN) weerspiegelen nu enkel de kwaliteit van de accruals die gedreven worden door de discretionaire determinanten. Uit de derde kolom van tabel tien (AQ_DD) en de derde kolom van tabel elf (AQ_McN) kan worden afgeleid dat er tussen de verklarende variabele en de responsvariabele een niet-significant negatieve relatie is. Er wordt alweer geen bewijs gevonden dat hypothese 1a ondersteunt. Belangrijk om op te merken is het feit dat er enkel een conclusie kan worden getrokken over de relatie tussen de kwaliteit van de accruals die gedreven wordt door de discretionaire determinanten en de schuldratio. De relatie tussen de kwaliteit van de accruals gedreven door de niet-discretionaire determinanten wordt gecapteerd door vijf verschillende variabelen, waardoor het niet mogelijk is om een algemene conclusie te vormen. Wel kan er worden besloten dat het verband tussen de niet-discretionaire variabelen en de schuldratio significant is op 1 %. Echter, enkel de variabele voor de standaarddeviatie van de operationele kasstroom heeft het verwachte (negatieve) teken. Als de variabiliteit van de kasstroom uit operaties hoger is, zal de kwaliteit van het resultaatcijfer afnemen waardoor bedrijven minder schulden 47

57 kunnen aanhouden. Een vergelijking tussen de coëfficiënten van de kwaliteit van het resultaatcijfer uit de eerste fase en deze uit de tweede fase geeft een indicatie voor het feit dat de relatie tussen de kwaliteit van de accruals, gedreven door de niet-discretionaire determinanten van het resultaatcijfer, en de schuldratio groter is. De coëfficiënt horende bij de variabele voor de kwaliteit van het resultaatcijfer (AQ_DD en AQ_McN) is immers groter en meer significant in de eerste fase van de regressieanalyse dan in de tweede fase. Dit ondersteunt hypothese 1b. Deze analyse is gebaseerd op de werkwijze uit Francis et al. (2005). Hierbij werden dezelfde controlevariabelen toegevoegd waarna de coëfficiënt van de kwaliteit van de accruals gedreven door de discretionaire determinanten werd vergeleken met de coëfficiënt van de kwaliteit van de accruals alvorens de controlevariabelen werden toegevoegd. Ten slotte kan er worden opgemerkt dat de determinatiecoëfficiënt (aangepaste R² = 0,078 voor beide modellen) nog steeds zeer laag is, maar toch een opwaartse beweging kent. De algemene regressieanalyse voor hypothese één bevat naast de vijf niet-discretionaire controlevariabelen ook nog drie controlevariabelen die een bewezen invloed hebben op de schuldratio van een onderneming (Heyman et al., 2008). De drie toegevoegde controlevariabelen (Vaste Activa, Groei en Winst) vertonen een significant verband met de schuldratio. Een samenvatting van de resultaten en een vergelijking met gelijkaardig empirisch onderzoek is terug te vinden in tabel twaalf. De variabele asset tangibility (Vaste Activa) vertoont een negatieve relatie met de schuldratio, dit is tegengesteld aan het resultaat uit Heyman et al. (2008). De variabele winstgevendheid (Winst) vertoont ook een negatieve relatie met de schuldratio, dit is in lijn met het resultaat van zowel Deloof en Verschueren (1998) als Heyman et al. (2008). De variabele Groei vertoont dan weer een positieve relatie met de schuldratio, dit is in lijn met Deloof en Verschueren (1998), maar niet met Heyman et al. (2008). Ook bedrijfsgrootte heeft een bewezen invloed op de schuldratio (Deloof en Verschueren, 1998; Heyman et al., 2008). In dit onderzoek werd een negatieve relatie teruggevonden tussen de variabele bedrijfsgrootte en de schuldratio. Dit bevestigt de bevindingen van Heyman et al. (2008). Voor de verklarende variabele (AQ_DD en AQ_McN) wordt er een niet-significant negatieve relatie teruggevonden tussen deze variabele en de schuldratio. Net zoals in fase één en twee kan hypothese 1a niet worden bevestigd. Ten slotte wordt er vastgesteld dat de determinatiecoëfficiënt (aangepaste R² = 0,102) een stijgende trend blijft aanhouden, maar nog steeds vrij laag is. De determinatiecoëfficiënt is groter dan deze van het cross-sectionele OLS model (0,0306) uit Heyman et al. (2008). Dit geeft een indicatie voor het feit dat de variabelen die de kwaliteit van het resultaatcijfer capteren een waardevolle toevoeging kunnen zijn in toekomstig onderzoek naar de schuldratio van ondernemingen. Het voorspelde feit, dat de verklaringskracht van de modellen waarbij de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via McNichols (2002) groter 48

58 is dan deze waarbij de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via Dechow en Dichev (2002), wordt niet ondersteund. Als besluit kan er worden gesteld dat er geen empirisch bewijs werd gevonden voor hypothese 1a. Een mogelijke verklaring hiervoor is het feit dat er tijdens de tijdsspanne van dit onderzoek een economische en financiële crisis plaatsvond. Door het gedaalde consumentenvertrouwen werden investeringen door vele bedrijven hoogstwaarschijnlijk uitgesteld. Hierdoor zou het kunnen dat de kwaliteit van het resultaatcijfer geen relatie vertoont met de schuldratio van ondernemingen. Hypothese 1b vindt daarentegen wel bevestiging binnen het onderzoek. Tabel 10: Regressie hypothese één, Dechow en Dichev (2002) Afhankelijke variabele: Schuldratio OLS regressie Enkel onafhankelijke variabele OLS regressie Onafhankelijke variabele + nietdiscretionaire controlevariabelen OLS regressie Volledig model Constante 0,54** 0,537** 0,642** AQ_DD 0,052-0,014-0,018 Grootte -0,01** -0,012** Stdev OCF -4,5 x ** -4,49 x ** Stdev omzet 2,19 x 10-9 ** 2,15 x 10-9 ** OpCycl 0,079** 0,069** Verlies 0,322** 0,275** Vaste Activa -0,047** Groei 0,148** Winst -0,003** F-statistiek 3,223 77,659 69,215 Aangepaste R² 0,001 0,078 0,102 Model Significant op 10% Significant op 1% Significant op 1% **: significant op 1% *: significant op 5% : significant op 10% 49

59 Tabel 11: Regressie hypothese één, McNichols (2002) Afhankelijke variabele: Schuldratio OLS regressie Enkel onafhankelijke variabele OLS regressie Onafhankelijke variabele + nietdiscretionaire controlevariabelen OLS regressie Volledig model Constante 0,539** 0,536** 0,641** AQ_McN 0,06-0,007-0,011 Grootte -0,01** -0,012** Stdev OCF -4,49 x ** -4,48 x ** Stdev omzet 2,18 x 10-9 ** 2,15 x 10-9 ** OpCycl 0,079** 0,068** Verlies 0,322** 0,274** Vaste Activa -0,046** Groei 0,148** Winst -0,003** F-statistiek 3,744 77,623 69,183 R² 0,001 0,078 0,102 Model Significant op 10% Significant op 1% Significant op 1% **: significant op 1% *: significant op 5% : significant op 10% Tabel 12: Overzicht literatuur versus dit onderzoek, hypothese één Schuldratio Schuldratio Schuldratio Deloof en Verschueren (1998) Heyman et al. (2008) Dit onderzoek (2012) Winstgevendheid Negatief verband Negatief verband Negatief verband Variabiliteit van de Negatief verband Niet onderzocht Niet onderzocht inkomsten Bedrijfsgrootte Positief verband Negatief verband Negatief verband Groei Positief verband Negatief verband Positief verband Proportie vaste activa Niet onderzocht Positief verband Negatief verband 50

60 7.2. Hypothese twee Net als de regressieanalyse voor de eerste hypothese werd de regressieanalyse voor de tweede hypothese opgebouwd in drie fasen met telkens twee modellen. De resultaten zijn terug te vinden in tabel dertien en tabel veertien. De eerste fase van de regressieanalyse bevat enkel de onafhankelijke variabele die de kwaliteit van het resultaatcijfer tracht te meten. De nulhypothese wordt hierbij verworpen op 1 % significantieniveau. Verder is de coëfficiënt van de onafhankelijke variabele positief waardoor er besloten wordt dat de kwaliteit van het resultaatcijfer en de korte termijn schuldratio negatief gerelateerd zijn. Een hoge standaarddeviatie van het residu (AQ_DD of AQ_McN) wil immers zeggen dat de kwaliteit van het resultaatcijfer laag is. Dit is in lijn met de tweede hypothese. Verder kan er worden opgemerkt dat de determinatiecoëfficiënt binnen het model waarbij de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via McNichols (2002), groter is dan binnen het model waarbij de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via Dechow en Dichev (2002). Dit is in lijn met wat reeds eerder voorspeld werd in de literatuur. In de tweede fase werden de niet-discretionaire controlevariabelen toegevoegd. De nulhypothese wordt wederom verworpen op 1 % significantieniveau. Net als in fase één wordt er een negatief verband teruggevonden tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de korte termijn schuldratio. Dit bevestigt nogmaals de tweede hypothese. Verder vertonen de niet-discretionaire determinanten van accrual quality (uitgezonderd de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties) een significante relatie met de korte termijn schuldratio. De coëfficiënt van de variabele bedrijfsgrootte is negatief wat betekent dat grotere bedrijven minder korte termijn schulden aanhouden dan kleinere bedrijven. Dit is niet in lijn met de bevindingen van Heyman et al. (2008) maar strookt wel met de theorie. De standaarddeviatie van de omzet (Stdev omzet) is positief gerelateerd aan de korte termijn schuldratio, net zoals er een positieve relatie is tussen de lengte van de operationele cyclus (OpCycl) en de korte termijn schuldratio. Verder is het verlies over de afgelopen zes jaar (Verlies) negatief gerelateerd aan de korte termijn schuldratio. Ten slotte blijkt de determinatiecoëfficiënt van het model uit tabel veertien (AQ_McN) groter dan deze van het model uit tabel dertien (AQ_DD). Dit is consistent met de verwachtingen. In de derde en laatste fase van de regressieanalyse voor hypothese twee werden nog extra controlevariabelen opgenomen. Een samenvatting van de resultaten en een vergelijking met gelijkaardig empirisch onderzoek is terug te vinden in tabel vijftien. In deze tabel worden de verbanden weergegeven tegenover de korte termijn schuldratio. De nulhypothese dat de kwaliteit 51

61 van het resultaatcijfer en het aandeel korte termijn schulden niet gerelateerd zijn, wordt wederom verworpen op 1 % significantieniveau. Beide variabelen, AQ_DD en AQ_McN, vertonen een positieve coëfficiënt waardoor de tweede hypothese nogmaals bevestiging vindt. Voor de niet-discretionaire controlevariabelen bedrijfsgrootte, standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties (Stdev OCF) en standaarddeviatie van de omzet (Stdev omzet) kan hetzelfde worden geconcludeerd als in fase twee. Bedrijfsgrootte vertoont een negatieve coëfficiënt, terwijl de standaarddeviatie van de omzet een positieve coëfficiënt vertoont. De standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties is wederom niet significant, maar nu zijn ook de variabelen lengte van de operationele cyclus (OpCycl) en aantal jaren verlies (Verlies) niet significant. De extra controlevariabelen (Vaste Activa, Groei, DiscrScore en Schuldratio) vertonen een significant negatief verband met de korte termijn schuldratio. Het negatieve teken voor de variabele asset maturity (Vaste Activa) is in lijn met de bevinding van Heyman et al. (2008). Dit geeft ook aan dat bedrijven de looptijd van hun activa en de looptijd van hun schulden op elkaar afstemmen. Voor de variabele groeimogelijkheden (Groei) wordt er in dit onderzoek een negatieve coëfficiënt voorspeld, dit is echter niet in lijn met de bevindingen van Heyman et al. (2008) waarin een niet-significante relatie tussen de variabelen werd teruggevonden. De kredietwaardigheid, gemeten via het discriminantmodel, is negatief gerelateerd met de korte termijn schuldratio. Hoe kredietwaardiger het bedrijf (hoge discriminantscore), hoe minder korte termijn schulden het bedrijf aanhoudt. Dit komt overeen met het resultaat van Heyman et al. (2008). Verder is de schuldratio negatief gerelateerd met de korte termijn schuldratio, dit is consistent met de bevindingen van Heyman et al. (2008), maar ook met het model van Diamond (1991) dat zegt dat bedrijven met een hoge schuldgraad meer geneigd zijn om op lange termijn te lenen. Ten slotte wordt er gekeken naar de determinatiecoëfficiënt. Net zoals in fase één en twee is de aangepaste R² groter voor het model waarin de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via McNichols (2002) dan deze waarin de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten wordt via Dechow en Dichev (2002). In het algemeen kent de determinatiecoëfficiënt een stijgende trend doorheen de verschillende fasen. Er kan worden besloten dat de tweede hypothese binnen dit empirisch onderzoek wordt bekrachtigd. Binnen elke fase van de regressieanalyse blijkt dat de kwaliteit van het resultaatcijfer (gemeten via accrual quality) van niet-beursgenoteerde ondernemingen negatief gerelateerd is aan het aandeel van korte termijn schulden in de totale schulden van deze ondernemingen. 52

62 Tabel 13: Regressie hypothese twee, Dechow en Dichev (2002) Afhankelijke variabele: Schulden KT OLS regressie Enkel onafhankelijke variabele OLS regressie Onafhankelijke variabele + nietdiscretionaire controlevariabelen OLS regressie Volledig model Constante 0,813** 1,455** 1,468** AQ_DD 0,31** 0,247** 0,067** Grootte -0,044** -0,020** Stdev OCF 1,99 x ,71 x Stdev omzet 3,04 x 10-9 ** 2,19 x 10-9 ** OpCycl 0,037** 0 Verlies -0,093** 0,006 Vaste Activa -0,464** Groei -0,066* DiscrScore -0,018** Schuldratio -0,275** F-statistiek 155,187 88, ,86 R² 0,028 0,088 0,339 Model Significant op 1% Significant op 1% Significant op 1% **: significant op 1% *: significant op 5% : significant op 10% 53

63 Tabel 14: Regressie hypothese twee, McNichols (2002) Afhankelijke variabele: Schulden KT OLS regressie Enkel onafhankelijke variabele OLS regressie Onafhankelijke variabele + nietdiscretionaire controlevariabelen OLS regressie Volledig model Constante 0,81** 1,435** 1,457** AQ_McN 0,363** 0,293** 0,104** Grootte -0,043** -0,02** Stdev OCF 1,95 x ,83 x Stdev omzet 3 x 10-9 ** 2,15 x 10-9 ** OpCycl 0,039** 0 Verlies -0,095** 0,004 Vaste Activa -0,461** Groei -0,069** DiscrScore -0,018** Schuldratio -0,275** F-statistiek 184,038 91, ,423 R² 0,033 0,091 0,341 Model Significant op 1% Significant op 1% Significant op 1% **: significant op 1% *: significant op 5% : significant op 10% Tabel 15: Overzicht literatuur versus dit onderzoek, hypothese twee Korte termijn schuldgraad Heyman et al. (2008) Korte termijn schuldgraad Dit onderzoek (2012) Bedrijfsgrootte Positief verband Negatief verband Proportie vaste activa Negatief verband Negatief verband Groei Niet-significant verband Negatief verband Kredietwaardigheid Negatief verband Negatief verband Schuldratio Negatief verband Negatief verband 54

64 Hoofdstuk 8: Sensitiviteitsanalyse In dit onderzoek werden drie sensitiviteitsanalyses uitgevoerd. De regressieresultaten in tabelvorm zijn terug te vinden in bijlage acht. De grootste verschillen tussen de resultaten van de sensitiviteitsanalyses en de resultaten van de algemene regressieanalyses worden hieronder uiteengezet. In de eerste sensitiviteitsanalyse wordt, voor het testen van hypothese één, de schuldratio als afhankelijke variabele vervangen door de totale schulden gedeeld door het eigen vermogen. Dit is een andere manier om het aandeel van schuldfinanciering in de kapitaalstructuur te capteren. Voor fase één heeft dit tot gevolg dat de variabelen die de kwaliteit van de accruals meten (AQ_DD en AQ_McN) nu significant zijn op 1 % in plaats van 10 %. Het (positieve) teken blijft onveranderd waardoor ook deze uitkomst niet strookt met de eerste hypothese. Zowel in de sensitiviteitsanalyse als in de algemene regressieanalyse zijn de kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldratio negatief gerelateerd. Binnen de tweede fase van de sensitiviteitsanalyse voor hypothese één blijven de variabelen die de kwaliteit van het resultaatcijfer meten (AQ_DD en AQ_McN) significant op 1 %, terwijl er sprake is van niet-significantie binnen de algemene regressieanalyse. Voor de controlevariabelen is er een opmerkelijk verschil voor de variabele bedrijfsgrootte. De bedrijfsgrootte vertoont een significant positief verband met het aandeel van schuldfinanciering. Dit is tegengesteld aan het resultaat uit de algemene regressieanalyse, maar komt overeen met de verwachtingen. Grote ondernemingen worden verwacht van een kleinere kans op faling te hebben en minder informatie asymmetrie te vertonen waardoor ze gemakkelijker toegang verkrijgen tot extern vreemd vermogen. Verder vertoont de standaarddeviatie van de operationele kasstroom (Stdev OCF) een negatieve coëfficiënt zoals in de algemene regressieanalyse, maar deze mag niet meer geïnterpreteerd worden wegens niet-significantie. Als laatste kan worden opgemerkt dat de coëfficiënt van de constante een negatief teken vertoont en dit tegenover het positieve teken binnen de algemene regressieanalyse. Binnen de derde fase van de sensitiviteitsanalyse voor hypothese één merken we dezelfde verschillen op als voor fase twee. De extra controlevariabelen zorgen verder voor geen noemenswaardige verschillen. Wanneer de determinatiecoëfficiënten vergeleken worden, is het duidelijk dat de modellen binnen de sensitiviteitsanalyse een kleinere verklaringskracht kennen dan de modellen binnen de algemene regressieanalyse. Belangrijk om op te merken is verder dat de modellen met de kwaliteit van het resultaatcijfer gemeten via McNichols (2002) een grotere verklaringskracht kennen dan de modellen die de kwaliteit van het resultaatcijfer meten via Dechow en Dichev (2002). Dit werd reeds voorspeld, maar kon niet worden waargemaakt binnen de algemene regressieanalyse. 55

65 De tweede sensitiviteitsanalyse wordt toegepast op de tweede hypothese. Er wordt eveneens gebruik gemaakt van een andere afhankelijke variabele, meer bepaald de lange termijn schulden gedeeld door de totale schulden. Deze ratio is eigenlijk het omgekeerde van de korte termijn schuldratio, waardoor de resultaten perfect het tegenovergestelde van elkaar zouden moeten zijn. Na een blik op de resultaten blijkt dit ook het geval. Hierdoor wordt de tweede hypothese wederom bekrachtigd. De kwaliteit van het resultaatcijfer is negatief gerelateerd aan het aandeel van korte termijn schulden in de totale schulden. Ook voor de controlevariabelen worden geen verschillen vastgesteld. De resultaten van deze sensitiviteitsanalyse kunnen vergeleken worden met de resultaten van het onderzoek van García-Teruel et al. (2010). De resultaten zijn gelijkaardig, maar toch zijn er enkele verschillen. Zo is de bedrijfsgrootte in dit onderzoek significant, terwijl dit niet het geval is in het onderzoek van García-Teruel et al. (2010). Verder is de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties in dit onderzoek niet significant, terwijl dit wel het geval is in García-Teruel et al. (2010), de relatie is daar negatief. In dit onderzoek is er een negatieve relatie tussen de standaarddeviatie van de omzet en de lange termijn schuldratio, terwijl deze relatie positief is in García-Teruel et al. (2010). De lengte van de operationele cyclus en het aantal jaren verlies over een periode van zes jaar zijn in deze sensitiviteitsanalyse niet significant, terwijl dit wel het geval is in García-Teruel et al. (2010), respectievelijk op 1 % en 5 %. Toch brengen deze verschillen de resultaten van de tweede hypothese niet in gevaar. In beide onderzoeken is er een positieve relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de lange termijn schuldratio. Ten slotte werd er ook een derde sensitiviteitsanalyse uitgevoerd. Voor het berekenen van de coëfficiënten van het model van Dechow en Dichev (2002) en McNichols (2002) werden de bedrijven onderverdeeld in sectoren aan de hand van hun Nace-BEL 2008 code (cfr. supra p. 33). Sommige sectoren bevatten echter een klein aantal bedrijven waardoor de schatting van de coëfficiënten onnauwkeurig zou kunnen zijn. Hierdoor werden in deze derde sensitiviteitsanalyse de sectoren met minder dan 50 bedrijven, uitgesloten uit het onderzoek. De steekproef bestaat dan uit bedrijven uit de sectoren één, twee, drie en vier. Uit de resultaten van de eerste fase van de regressieanalyse voor hypothese één, blijkt dat er een significant positief verband bestaat tussen accrual quality en de schuldratio op 5 % significantieniveau, terwijl het significantieniveau 10 % bedraagt wanneer alle sectoren werden opgenomen. Voor de tweede en derde fase van de regressieanalyse voor hypothese één en de eerste en tweede fase van de regressieanalyse voor hypothese twee zijn de resultaten gelijkaardig, maar in alle gevallen is de aangepaste R² hoger in het geval wanneer alle sectoren worden opgenomen. In het geval van de derde fase voor hypothese 56

66 twee, is de variabele Groei niet significant. Ook hier is de aangepaste R² hoger wanneer alle sectoren in de regressie worden opgenomen. In het algemeen leiden de sensitiviteitsanalyses niet tot verschillende conclusies voor het al dan niet aanvaarden van de onderzoekshypothesen. 57

67 Deel 4: Conclusies en beperkingen Deze paper onderzocht de relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de kapitaalstructuur van niet-beursgenoteerde ondernemingen. Eerst en vooral werd er in dit onderzoek getest wat de relatie is tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en het aandeel van schuldfinanciering in de totale kapitaalstructuur van ondernemingen. Op basis van vorige onderzoeken en de pikorde theorie (Myers en Majluf, 1984) werd een positieve relatie tussen beide variabelen vooropgesteld. Dit onderzoek kon deze positieve relatie echter niet eenduidig terugvinden. In eerste instantie werd een significant (op 10 %) negatieve relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer, gemeten via de kwaliteit van de accruals, en de schuldratio teruggevonden. Verder ontstond door toevoeging van de controlevariabelen een nietsignificant positieve relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldratio. Er kan bijgevolg gesteld worden dat er geen bewijs werd gevonden die de eerste hypothese ondersteunt. De nulhypothese, dat de kwaliteit van het resultaatcijfer en de schuldratio niet gerelateerd zijn, kan op basis van de regressieanalyse niet worden verworpen op 1 % of 5 % significantieniveau. Als extra onderzoek bij hypothese één werd nagegaan of de relatie tussen de kwaliteit van de accruals, gedreven door de niet-discretionaire determinanten, en de schuldratio sterker is dan de relatie tussen de kwaliteit van de accruals, gedreven door de discretionaire determinanten, en de schuldratio. Deze extra hypothese is gebaseerd op de paper van Francis et al. (2005) die aantoont dat zowel de discretionaire accruals als de niet-discretionaire accruals een significante relatie vertonen met de kapitaalkost van de onderneming, maar dat deze relatie sterker is voor de niet-discretionaire accruals. Door toevoeging van de niet-discretionaire controlevariabelen aan de regressieanalyse meten de variabelen AQ_DD en AQ_McN nu enkel de kwaliteit van de accruals die gedreven wordt door het discretionaire gedeelte van het resultaatcijfer. Uit de resultaten blijkt dat door toevoeging van deze controlevariabelen de coëfficiënt van de variabele accrual quality drastisch in waarde daalt. Dit ondersteunt hypothese 1b. De coëfficiënt van de variabele accrual quality die enkel het discretionaire gedeelte meet, is immers veel kleiner dan de coëfficiënt van de variabele accrual quality die zowel het discretionaire gedeelte als het niet-discretionaire gedeelte meet. Een beperking van dit onderzoek hieromtrent is dat er geen algemene conclusie kan worden getrokken over de relatie tussen de kwaliteit van de accruals die gedreven wordt door niet-discretionaire determinanten en de schuldratio. Dit wordt immers gecapteerd door vijf verschillende variabelen. Ook een sluitende vergelijking tussen de niet-discretionaire determinanten en de discretionaire 58

68 determinanten van de kwaliteit van de accruals is niet mogelijk. Een aanbeveling voor toekomstig onderzoek is dan ook om de niet-discretionaire determinanten van de kwaliteit van de accruals te capteren door middel van één variabele. Deze methode wordt beschreven in de paper van Francis et al. (2005). Ten tweede werd in dit onderzoek nagegaan wat de relatie is tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de looptijd van schulden. Uit de paper van García-Teruel et al. (2010) blijkt dat bedrijven met een hogere accrual quality schulden op lange termijn gemakkelijker kunnen verkrijgen dan bedrijven met een lagere accrual quality. In deze huidige paper werd bijgevolg voorspeld dat de relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de looptijd van schulden positief is. Deze relatie kreeg bevestiging in het empirisch onderzoek. Telkens werd een significant (op 1 %) negatieve relatie teruggevonden tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de korte termijn schuldratio. Er kan bijgevolg gesteld worden dat binnen het onderzoek bewijs werd gevonden die de tweede hypothese ondersteunt. De nulhypothese dat de kwaliteit van het resultaatcijfer en de korte termijn schuldratio niet gerelateerd zijn, wordt telkens verworpen op 1% significantieniveau. Meer zelfs, de vooropgestelde positieve relatie tussen de kwaliteit van het resultaatcijfer en de looptijd van schulden wordt telkens teruggevonden binnen de regressieanalyse. Een tweede beperking van dit onderzoek is dat enkel accrual quality werd gebruikt voor het meten van de kwaliteit van het resultaatcijfer. Niet alleen zijn er verschillende modellen die kwaliteit van de accruals pogen te meten, er zijn ook andere methoden om de kwaliteit van het resultaatcijfer te meten. Het zou dan ook nuttig zijn om hetzelfde onderzoek te herhalen met andere variabelen voor het meten van de kwaliteit van het resultaatcijfer die binnen de literatuur voorhanden zijn. Een derde beperking betreft de data van het onderzoek. Bepaalde bedrijven rapporteerden hun boekhoudkundige gegevens in duizenden euro waardoor het noodzakelijk was om deze gegevens te vermenigvuldigen met duizend. Dit had een lagere nauwkeurigheid tot gevolg. De resultaten van dit onderzoek kunnen in eerste instantie worden gebruikt in toekomstig onderzoek betreffende de looptijd van schulden en de kapitaalstructuur van ondernemingen in het algemeen. Naast de eerder teruggevonden variabelen zoals de bedrijfsgrootte en de kredietwaardigheid vertoont ook de kwaliteit van het resultaatcijfer een significante relatie met de looptijd van schulden in een Belgische context. Ten tweede zouden banken ook beroep kunnen doen op de kwaliteit van het resultaatcijfer van de ondernemingen om na te gaan welke bedrijven eerder geneigd zijn om op korte termijn te lenen en welke eerder geneigd zijn om op lange termijn te lenen. 59

69 Literatuurlijst Barclay M.J. en Smith C.W. (1995) The maturity structure of corporate debt, Journal of Finance, 50, pp Bellovary J.L., Giacomino D.E. en Akers M.D. (2005) Earnings quality: It s time to measure and report, The CPA Journal, 75, pp Berger A.N., Espinosa-Vega M.A., Frame W. S. and Millar N.H. (2004) Debt maturity, risk, and asymmetric information, Journal of Finance, 55, pp Berle A. en Means G. (1932) The modern corporation and private property, Transaction Publishers, US, 380 p. Beuselinck C., Deloof M. en Manigart S. (2009) Private equity involvement and earnings quality, Journal of Business Finance and Accounting, 36, pp Bharath S.T., Sunder J. en Sunder S.V. (2008) Accounting quality and debt contracting, The Accounting Review, 83, pp Bhattacharya N., Desai H. en Venkataraman K. (2012) Does earnings quality affect information asymmetry? Evidence from trading costs, Contemporary Accounting Research (forthcoming). Bhattacharya U., Daouk H. en Welker M. (2003) The world price of earnings opacity, The Accounting Review, 78, pp Botosan C.A. (1997) Disclosure level and the cost of capital, The Accounting Review, 72, pp Botosan C.A. en Plumlee M.A. (2002) A re-examination of disclosure level and the expected cost of equity capital, Journal of Accounting Research, 40, pp Branson J. en De Rijcke C. (1999) Jaarrekeningbeleid door Belgische ondernemingen: Het gebruik van voorraadbewegingen, Accountancy en Bedrijfskunde Kwartaalschrift, 22, pp Branson J. en Loits G. (1997) Resultaatmanipulatie in België: het gebruik van uitzonderlijke opbrengsten en kosten, Accountancy en Bedrijfskunde Kwartaalschrift, 22, pp Brounen D., De Jong A. en Koedijk K. (2005) Theorie en praktijk van ondernemingsfinanciering: Vermogensstructuurkeuze, Maandblad voor Accountancy en Bedrijfseconomie, juni 2005, pp DeAngelo L.E. (1986) Accounting numbers as market valuation substitutes: A study of management buyouts of public stockholders, The Accounting Review, 61, pp Dechow P.M. (1994) Accounting earnings and cash flows as measures of firm performance. The role of accounting accruals, Journal of Accounting and Economics, 18, pp Dechow P.M. en Dichev I.D. (2002) The quality of accruals and earnings: The role of accrual estimation errors, The Accounting Review, 77, pp Dechow P.M. en Schrand C.M. (2004) Earnings quality, Research Foundation Publications, US, 151 p. 60

70 Dechow P.M. en Sloan R.G. (1991) Executive incentives and the horizon problem: An empirical investigation, Journal of Accounting and Economics, 14, pp Dechow P.M., Ge W. en Schrand C.M. (2010) Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences, Journal of Accounting and Economics, 50, pp Dechow P.M., Kothari S.P. en Watts R.L. (1998) The relation between earnings and cash flows, Journal of Accounting and Economics, 25, pp Dechow P.M., Sloan R.G. en Sweeney A.P. (1995) Detecting earnings management, The Accounting Review, 70, pp Deloof M. en Verschueren I. (1998) De determinanten van de kapitaalstructuur van Belgische ondernemingen, Tijdschrift voor Economie en Management, 42, pp Deloof M., Manigart S., Ooghe H. en Van Hulle C. (2008) Handboek bedrijfsfinanciering: Theorie en praktijk, Intersentia Benelux, Antwerpen, 514 p. Diamond D.W. (1991, a) Debt maturity structure and liquidity risk, The Quarterly Journal of Economics, 106, pp Diamond D.W. (1991, b) Monitoring and reputation: The choice between bank loans and directly placed debt, The Journal of Political Economy, 99, pp Durinck E., Laveren E. en Vandenbroucke J. (1997) Financieringskeuze en financieringshiërarchie: De visie van Belgische managers, Maandblad voor Accountancy en Bedrijfseconomie, mei 1997, pp Easley D. en O Hara M. (2004) Information and the cost of capital, The Journal of Finance, 59, pp Ferreira M.A. en Vilela A. (2004) Why do firms hold cash? Evidence from EMU countries, European Financial Management, 10, pp Financial Accounting Standards Board (1978) Statement of Financial Accounting Concepts No. 1: Objectives of Financial Reporting by Business Enterprises, p Financial Accounting Standards Board (1978) Statement of Financial Accounting Concepts No. 1: Objectives of Financial Reporting by Business Enterprises, p Flannery M. J. (1986) Asymmetric information and risky debt maturity choice, Journal of Finance, 41, pp Francis J., Schipper K. en Vincent L. (2003) The relative and incremental explanatory power of earnings and alternative (to earnings) performance measures for returns, Contemporary Accounting Research, 20, pp Francis J., LaFond R., Olsson P. en Schipper K. (2004) Costs of equity and earnings attributes, The Accounting Review, 79, pp Francis J., LaFond R., Olsson P. en Schipper K. (2005) The market pricing of accruals quality, Journal of Accounting and Economics, 39, pp

71 García-Teruel P.J. en Martínez-Solano P.(2008) On the determinants of SME cash holdings: Evidence from Spain, Journal of Business Finance and Accounting, 35, pp García-Teruel P.J., Martínez-Solano P. en Sánchez-Ballesta J.P. (2009) Accruals quality and corporate cash holdings, Accounting and Finance, 49, pp García-Teruel P.J., Martínez-Solano P. en Sánchez-Ballesta J.P. (2010) Accruals quality and debt maturity structure, Abacus Journal of Accounting, Finance and Business studies, 46, pp Ghosh A. en Moon D. (2010) Corporate debt financing and earnings quality, Journal of Business Finance and Accounting, 37, pp Graham J.R., Harvey C.R. en Rajgopal S. (2005) The economic implications of corporate financial reporting, Journal of Accounting and Economics, 40, pp Guney Y., Ozkan A. en Ozkan N. (2003) Additional international evidence on corporate cash holdings, working paper. Healy P.M. (1985) The effect of bonus schemes on accounting decisions, Journal of Accounting and Economics, 7, pp Healy P.M. en Wahlen J.M. (1999) A review of the earnings management literature and its implications for standard setting, Accounting Horizons, 13, pp Heyman D., Deloof M. en Ooghe H. (2008) The financial structure of private held Belgian firms, Small Business Economics, 30, pp Jans M. en Lybaert N. (2007) De "award for the best financial information": Is deze maatstaf voor informatiekwaliteit te beïnvloeden door winststuring?, Accountancy en Bedrijfskunde Kwartaalschrift, 27, pp Jensen M.C. (1986) Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers, American Economic Review, 76, pp Jensen M.C. en Meckling W.H. (1976) Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure, Journal of Financial Economics, 3, pp Jones J.J. (1991) Earnings management during important relief investigations, Journal of Accounting Research, 29, pp Konings J., Labro E. en Roodhooft F. (1998) Earnings management and trade union activity: Results from Belgium, Research report 9828, KULeuven. Lambert R., Leuz C. en Verrecchia R.E. (2007) Accounting information, disclosure, and the cost of capital, Journal of Accounting Research, 45, pp Laveren E., Engelen P.J., Limère A. en Vandemaele S. (2002) Handboek financieel beheer, Intersentia Benelux, Antwerpen, 647 p. Leuz C., Nanda D. en Wysocki P.D. (2003) Earnings management and investor protection: An international comparison, Journal of Financial Economics, 69, pp

72 Lipe R. (1990) The relation between stock returns and accounting earnings given alternative information, The Accounting Review, 65, pp Manigart S. en Struyf C. (1995) De financiering van hoogtechnologische startende ondernemingen in Vlaanderen, Economisch en Sociaal Tijdschrift, 49, pp McNichols M.F. (2002) The quality of accruals and earnings: the role of accrual estimation errors: Discussion, The Accounting Review, 77, pp Mitchell K. (1991) The call, sinking fund, and term-to-maturity features of corporate bonds: An empirical investigation, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 26, pp Modigliani F. en Miller M.H. (1958) The cost of capital, corporation finance and the theory of investment, The American Economic Review, 48, pp Modigliani F. en Miller M.H. (1963) Corporate income taxes and the cost of capital: A correction, The American Economic Review, 53, pp Myers S.C. (1984) The capital structure puzzle, The Journal of Finance, 39, pp Myers S.C. en Majluf N.S. (1984) Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have, Journal of Financial Economics, 13, pp O Hara M. (2003) Presidential address: Liquidity and price discovery, The Journal of Finance, 58, pp Ooghe H. en Van Wymeersch C. (2008) Handboek financiële analyse van de onderneming, Intersentia Benelux, Antwerpen, 672 p. Palepu K.G., Healy P.M. en Peek E. (2010) Business analysis and valuation. IFRS edition. Text and cases, Cengage Learning EMEA, Andover, Hampshire (UK), 784 p. Penman S.H. en Zhang X.J. (2002) Accounting conservatism, the quality of earnings, and stock returns, The Accounting Review, 77, pp Ryan S.G. (2006) Identifying conditional conservatism, European Accounting Review, 15, pp Schipper K. en Vincent L. (2003) Earnings quality, Accounting Horizons, supplement, pp Sengupta P. (1998) Corporate disclosure quality and the cost of debt, The Accounting Review, 73, pp Sercu P., Vander Bauwhede H. en Willekens M. (2002) Earnings quality and the role of stakeholder monitoring and governance mechanisms in privately held firms, Research report 0235, KULeuven. Sercu P., Vander Bauwhede H. en Willekens M. (2006) Earnings management and debt, Research report AFI 0619, KULeuven. Stohs, M.H. en Mauer D.C. (1996) The determinants of corporate debt maturity structure, Journal of Business, 69, pp Stulz R.M. (1990) Managerial discretion and optimal financing policies, Journal of Financial Economics, 26, pp

73 Subramanyam K.R. (1996) The pricing of discretionary accruals, Journal of Accounting and Economics, 22, pp Theunisse H. en Jegers M. (1991) Elementen van boekhouden en analyse van jaarrekeningen, VUB press, Brussel, 263 p. Vander Bauwhede H. (2003) Resultaatsturing en kapitaalmarkten. Een overzicht van de academische literatuur, Maandblad voor Accountancy en Bedrijfseconomie, mei 2003, pp Vander Bauwhede H. en Willekens M. (2003) Earnings management in Belgium: A review of the empirical evidence, Tijdschrift voor Economie en Management, 48, pp Vander Bauwhede H., Willekens M. en Gaeremynck A. (2003) Audit quality, public ownership and firm s discretionary accruals management, Research report 0053, KULeuven. 64

74 Bijlagen Bijlage 1: Werkwijze voor het berekenen van de kasstroom uit operaties (Ooghe en Van Wymeersch, 2008) Bijlage 2: Beschrijving sectoren Bijlage 3: Algemeen lineair discriminantmodel Ooghe-Verbaere (1982) (Ooghe en Van Wymeersch, 2008) Bijlage 4: Berekeningswijze en verklaring van de variabelen Bijlage 5: Voorwaarden lineaire regressie Bijlage 6: Methode van winsorizing Bijlage 7: Ongepaarde t-toetsen McNichols (2002) Bijlage 8: Regressieresultaten sensitiviteitsanalyse 65

75 Bijlage 1: Werkwijze voor het berekenen van de kasstroom uit operaties (Ooghe en Van Wymeersch, 2008) Om de kasstroom uit operaties te berekenen, werd volgend schema gevolgd: Operationeel brutoresultaat Nettoresultaat na niet-kaskosten, vóór financiële kosten en vóór belastingen + Niet-kaskosten = Operationeel brutoresultaat vóór belastingen - Operationele belastingen = Operationeel brutoresultaat na belastingen = (1) Veranderingen van het operationele nettobedrijfskapitaal Operationele vlottende activa Voorzieningen en uitgestelde belastingen Operationele schulden = Totaal van de veranderingen van het operationele nettobedrijfskapitaal = (2) Kasstroom uit operaties = (3) = (1) + (2) Het operationeel brutoresultaat vóór belastingen werd als volgt berekend: CODES Nettoresultaat na niet-kaskosten, vóór financiële kosten en vóór belastingen ( 70/67 67/ ) + niet-kaskosten + ( <631/4> + <635/7> + <651> <662> ) Afschrijvingen en waardeverminderingen op vaste activa Waardeverminderingen op vlottende activa + <631/4> + <651> Voorzieningen en uitgestelde belastingen + <635/7> <662> Minderwaarden bij de realisatie van vaste activa Bijlage

76 -Kapitaalsubsidies aangerekend op het resultaat = Operationeel brutoresultaat vóór belastingen ( 70/74 + <60/64> <631/4> + <635/7> <652/9> / / ) De volgende stap bestond eruit de operationele belastingen te berekenen. Eerst en vooral moest de gemiddelde belastingvoet worden bepaald, en dit volgens onderstaande werkwijze: CODES Belastingen op het resultaat van het boekjaar / Winst of verlies van het boekjaar vóór belastingen = Gemiddelde belastingvoet t 9134 ( 70/67-67/ Ten tweede, na het bepalen van de gemiddelde belastingvoet t, werden de operationele belastingen als volgt berekend: CODES Nettoresultaat na niet-kaskosten, vóór financiële kosten en vóór belastingen ( 70/67-67/ ) X Gemiddelde belastingvoet t = Operationele belastingen Om het operationeel brutoresultaat na belastingen te berekenen, werd volgende werkwijze gevolgd: CODES Operationeel brutoresultaat vóór belastingen ( 70/74 + <60/64> <631/4> + <635/7> <652/9> / / ) - Operationele belastingen = Operationeel brutoresultaat na belastingen 67 Bijlage 1.2

77 Van het operationeel brutoresultaat na belastingen werd de reële verandering van operationele vlottende activa afgetrokken of bijgeteld. Deze reële verandering werd als volgt berekend: CODES (Beginboekwaarde eindboekwaarde) of nettoverandering - (Δ 29 + Δ 3 + Δ 40/41 + Δ 490/1 ) - Waardeverminderingen van het boekjaar - (<631/4> + <651> ) = Reële verandering = - (Δ 29 + Δ 3 + Δ 40/41 + Δ 490/1 ) + <631/4> + <651>) Verder werd ook nog de reële verandering van voorzieningen en uitgestelde belastingen opgeteld of afgetrokken van het operationeel brutoresultaat. Deze reële verandering werd als volgt berekend: CODES (Eindboekwaarde beginboekwaarde) of Δ 16 nettoverandering - voorzieningen en uitgestelde belastingen van - (<635/7> <662> het boekjaar ) = Reële verandering = (Δ 16 - <635/7> <662> ) Om de uiteindelijke kasstroom uit operaties te berekenen, werd de reële verandering van operationele schulden afgetrokken of bijgeteld. Deze reële verandering werd berekend via onderstaande methode: CODES (Eindboekwaarde beginboekwaarde) of nettoverandering (Δ Δ Δ Δ Δ 44 + Δ 46 + Δ 45 + Δ 492/3 ) = Reële verandering Bijlage

78 Bijlage 2: Beschrijving sectoren Sector (op basis van 1e cijfer Nace-BEL 2008) Omschrijving van activiteiten 1 Vervaardiging van voedingsmiddelen Vervaardiging van dranken Vervaardiging van tabaksproducten Vervaardiging van textiel Vervaardiging van kleding Vervaardiging van leer en van producten van leer Houtindustrie en vervaardiging van artikelen van hout en van kurk, exclusief meubelen; vervaardiging van artikelen van riet en van vlechtwerk Vervaardiging van papier en papierwaren Drukkerijen, reproductie van opgenomen media Vervaardiging van cokes en van geraffineerde aardolieproducten 2 Vervaardiging van chemische producten Vervaardiging van farmaceutische grondstoffen en producten Vervaardiging van producten van rubber of kunststof Vervaardiging van andere niet-metaalhoudende minerale producten Vervaardiging van metalen in primaire vorm Vervaardiging van producten van metaal, exclusief machines en apparaten Vervaardiging van informaticaproducten en van elektronische en optische producten Vervaardiging van elektrische apparatuur Vervaardiging van machines, apparaten en werktuigen, n.e.g. Vervaardiging en assemblage van motorvoertuigen, aanhangwagens en opleggers 3 Vervaardiging van andere transportmiddelen Vervaardiging van meubelen Overige industrie Reparatie en installatie van machines en apparaten 69 Bijlage 2.1

79 Sector Omschrijving activiteiten 4 Bouw van gebouwen; ontwikkeling van bouwprojecten Gespecialiseerde bouwwerkzaamheden Groot- en detailhandel in en onderhoud en reparatie van motorvoertuigen en motorfietsen Groothandel en handelsbemiddeling, met uitzondering van de handel in motorvoertuigen en motorfietsen Detailhandel, met uitzondering van de handel in auto's en motorfietsen Vervoer te land en vervoer via pijpleidingen 5 Vervoer over water Luchtvaart Opslag en vervoerondersteunende activiteiten Posterijen en koeriers Verschaffen van accommodatie Eet- en drinkgelegenheden Uitgeverijen Productie van films en video- en televisieprogramma's, maken van geluidsopnamen en uitgeverijen van muziekopnamen 6 Programmeren en uitzenden van radio- en televisieprogramma s Telecommunicatie Ontwerpen en programmeren van computerprogramma's, computerconsultancyactiviteiten en aanverwante activiteiten Dienstverlenende activiteiten op het gebied van informatie Exploitatie van en handel in onroerend goed Rechtskundige en boekhoudkundige dienstverlening 70 Bijlage 2.2

80 Sector Omschrijving activiteiten 7 Activiteiten van hoofdkantoren; adviesbureaus op het gebied van bedrijfsbeheer Architecten en ingenieurs; technische testen en toetsen Speur- en ontwikkelingswerk op wetenschappelijk gebied Reclamewezen en marktonderzoek Overige gespecialiseerde wetenschappelijke en technische activiteiten Veterinaire diensten Verhuur en lease Terbeschikkingstelling van personeel Reisbureaus, reisorganisatoren, reserveringsbureaus en aanverwante activiteiten 8 Beveiligings- en opsporingsdiensten Diensten in verband met gebouwen; landschapsverzorging Administratieve en ondersteunende activiteiten ten behoeve van kantoren en overige zakelijke activiteiten 9 Creatieve activiteiten, kunst en amusement Loterijen en kansspelen Sport, ontspanning en recreatie Verenigingen Reparatie van computers en consumentenartikelen Overige persoonlijke diensten Huishoudens als werkgever van huishoudelijk personeel Niet-gedifferentieerde productie van goederen en diensten door particuliere huishoudens voor eigen gebruik Extraterritoriale organisaties en lichamen 71 Bijlage 2.3

81 Bijlage 3: Algemeen lineair discriminantmodel Ooghe-Verbaere 1982 (Ooghe en Van Wymeersch, 2008) Ratio s Codes niet gestandaardiseerde coëfficiënten 1. (Reserves + overgedragen winst of verlies) / (Ι13І + Ι140І І141І) / (І10/49Ι) + 4,3178 totaal der passiva 2. (Vervallen belastingschulden + vervallen schulden (І9072І + Ι9076І) / (Ι42/48І + І492/3Ι) - 11,6782 t.a.v. de RSZ) / (vreemd vermogen op korte termijn) 3. Liquide middelen / beperkte vlottende activa (Ι54/58І) / (І29/58Ι Ι29І) + 3, (Voorraden goederen in bewerking + gereed (І32І + І33Ι + Ι37І) / (І3Ι + Ι40/41Ι + Ι490/1І) - 1,6200 product + bestellingen in uitvoering) / vlottende bedrijfsactiva 5. Financiële schulden op ten hoogste één jaar (І430/8Ι) / (Ι42/48І + І492/3Ι) - 0,8353 bij kredietinstellingen / vreemd vermogen op korte termijn 6. Constante term + 0,2324 = Discriminantscore Bijlage

82 Bijlage 4: Berekeningswijze en verklaring van de variabelen Variabele Verklaring en/of berekening Schuldratio Totale schulden/totaal der activa Schuld/EV Totale schulden/eigen vermogen Schulden KT Schulden op ten hoogste 1 jaar/totale schulden Schulden LT Schulden op meer dan 1 jaar/totale schulden Grootte Natuurlijke logaritme van het totaal der activa variabele voor de bedrijfsgrootte Stdev OCF Standaarddeviatie van de operationele kasstromen over periode van 5 jaar Stdev omzet Standaarddeviatie van de omzet over periode van 6 jaar OpCycl Logaritme van het aantal dagen klantenkrediet + voorraadrotatie variabele voor de lengte van de operationele cyclus Verlies Vaste Activa Groei Aantal jaar (%) dat de onderneming de voorbije zes boekjaren een verlies heeft geleden Vaste activa/totaal der activa variabele voor asset tangibility en asset maturity (Vaste activa op het einde van het jaar vaste activa in het begin van het jaar)/totaal der activa variabele voor de groeimogelijkheden van een bedrijf Winst Nettorendabiliteit van het totaal der activa of return on assets (ROA) variabele voor de winstgevendheid van het totaal vermogen van de onderneming Bijlage

83 Variabele DiscrScore Verklaring en/of berekening Algemeen lineair discriminantmodel 1-3 jaar voor faling Ooghe - Verbaere 1982 (OV 82) Een hogere discriminantscore wijst op een gunstigere financiële situatie variabele voor de kredietwaardigheid AQ_DD Standaarddeviatie van het residu op basis van het model van Dechow en Dichev (2002) over een periode van vijf jaar Een hogere standaarddeviatie wijst op een lagere kwaliteit van het resultaatcijfer AQ_McN Standaarddeviatie van het residu op basis van het aangepaste model van Dechow en Dichev (2002) door McNichols (2002) over een periode van vijf jaar Een hogere standaarddeviatie wijst op een lagere kwaliteit van het resultaatcijfer 74 Bijlage 4.2

84 Bijlage 5: Voorwaarden lineaire regressie Voor het uitvoeren van de regressieanalyses van dit onderzoek werd er gebruik gemaakt van lineaire (OLS) regressies, 24 in totaal. Meer specifiek zes regressies in de algemene regressieanalyse en achttien regressies in de sensitiviteitsanalyse. Om een lineaire regressie uit te voeren, moet voldaan zijn aan drie voorwaarden. Deze drie voorwaarden worden bij wijze van voorbeeld hieronder nagegaan voor de eerste regressie waarbij de schuldratio de afhankelijke variabele is en AQ_DD de onafhankelijke variabele is. Voorwaarde 1: Correcte specificatie van het model Het model is correct gespecificeerd wanneer het gemiddelde van de residuen gelijk is aan nul (E{ε i } = 0). Om te controleren of deze voorwaarde voldaan is, moeten de geschatte waarden van de afhankelijke variabele (hier de schuldratio) geplot worden ten opzichte van de residuen van het geschatte regressiemodel. Wanneer dit werd toegepast op het voorbeeld, werd onderstaande figuur één bekomen. Er kan gesteld worden dat het gemiddelde van de residuen ongeveer gelijk is aan nul aangezien geen specifiek patroon wordt teruggevonden. De eerste voorwaarde voor het uitvoeren van een lineaire regressie is dan ook voldaan. Figuur 1: Voorbeeld correcte specificatie van het model en homoscedasticiteit Voorwaarde 2: Homoscedasticiteit Wanneer de residuen een constante variantie hebben dan is er voldaan aan de voorwaarde van homoscedasticiteit (σ ²{ε i } = σ ²). Om dit te testen werden de variabelen uit het model geplot ten opzichte van de residuen. Er is sprake van heteroscedasticiteit wanneer een megafoonpatroon wordt 75 Bijlage 5.1

85 waargenomen. Wanneer bovenstaande figuur één wordt bekeken, is er geen sprake van een megafoonpatroon. De tweede voorwaarde voor het uitvoeren van een lineaire regressie is met andere woorden voldaan. Voorwaarde 3: Normaliteit Om een lineaire regressie te mogen toepassen, moeten de variabelen normaal verdeeld zijn. Deze assumptie kan worden getest aan de hand van de Kolmogorov-Smirnovtoets. In alle gevallen werd de nulhypothese verworpen waardoor er kan besloten worden dat de variabelen niet normaal verdeeld zijn. Verder kan via de onderstaande figuur twee ook worden nagegaan of de variabelen al dan niet normaal verdeeld zijn. Ook op basis van deze figuur kan worden besloten dat de voorwaarde van normaliteit niet volledig voldaan is. Deze schending van de normaliteit brengt echter geen problemen met zich mee wanneer de steekproef voldoende groot is. Dit onderzoek heeft een steekproef van bedrijven, waardoor er wordt uitgegaan van approximate normality. Figuur 2: Voorbeeld normaliteit Deze bovenstaande werkwijze werd uitgevoerd voor alle regressies, ook voor deze uit de sensitiviteitsanalyse. Er werd geconcludeerd dat alle regressies voldoen aan de voorwaarden voor het uitvoeren van een lineaire regressie. Enkel de normaliteitsvoorwaarde was niet voldaan, maar dit zou geen probleem mogen vormen. Er werd hierbij telkens uitgegaan van approximate normality omwille van de grote steekproef. 76 Bijlage 5.2

86 Bijlage 6: Methode van winsorizing De invloed van uitschieters moet worden geminimaliseerd om vertekening van het resultaat te voorkomen. Na het analyseren van de descriptieve statistiek (onder andere via het gebruik van boxplotten) werd duidelijk dat de volgende variabelen uitschieters in hun waarden bevatten: de schuldratio (Schuld/EV, sensitiviteitsanalyse), de standaarddeviatie van de kasstroom uit operaties (Stdev OCF), de standaarddeviatie van de omzet (Stdev omzet), de groei en de winstgevendheid (Winst). Als voorbeeld wordt de boxplot van de variabele winstgevendheid getoond in figuur drie. Figuur 3: Voorbeeld boxplot Om de invloed van uitschieters op het resultaat te minimaliseren, zijn er verschillende statistische technieken voorhanden. Binnen dit onderzoek werd ervoor gekozen om de waarden van de opgesomde variabelen te winsorizen. Een voordeel van deze techniek is dat uitschieters niet worden verwijderd, maar gelijk gesteld worden aan een bepaalde onder- of bovengrens. Hierbij werden alle waarden die onder het 1% percentiel en boven het 99% percentiel liggen, vervangen door de waarden van deze percentielen. Hetzelfde werd nog eens toegepast voor het 5% percentiel en het 95% percentiel. Wat het al dan niet aanvaarden van de hypothesen betreft, leveren deze twee verschillende vormen van winsorizen kwalitatief dezelfde resultaten op. Bijlage