Joanna Wyrobek Akadema Ekonomczna w Krakowe Poltyka dywdend w spółkach notowanych na Gełdze Paperów Wartoścowych w Warszawe w latach 1994 2002 1. Cel badań Celem badań była analza poltyk wypłaty dywdend w okrese transformacj systemowej w Polsce. W szczególnośc zbadano, czy stnała zależność pomędzy źródłem pochodzena kaptału (zwłaszcza z zagrancy) a poltyką dywdend oraz jake czynnk determnowały wypłacane dywdendy. Z uwag na małą dostępność nformacj przed 1994 r., okres objęty badanam zawężono do spółek notowanych na Gełdze Paperów Wartoścowych w Warszawe w latach 1994 2002. 2. Metodyka badań Do badań wykorzystano modele dla danych jakoścowych, z uwag na charakter zmennej zależnej. Fakt wypłaty dywdendy został przedstawony na dwa różne sposoby: 1) jako zmenna dyskretna (spółka wypłacała albo ne wypłacała dywdendy), 2) jako wartość wypłaconej dywdendy (w złotych).
238 Joanna Wyrobek Posadane danych zarówno przekrojowych, jak czasowych dotyczących 150 frm z lat 1994 2002 pozwolło na zastosowane model jakoścowych dla danych panelowych. Zaletą model opartych na danych panelowych jest możlwość łącznego ujęca w jednym modelu wszystkch nformacj, co pozwolło określć zależnośc mędzy poltyką dywdend frm a oddzałującym na ną czynnkam dla całego okresu. Gdyby zamast model panelowych wykorzystać modele przekrojowe, wnosk z badań odnosłyby sę osobno do każdego roku, a ponadto dotyczyłyby mnejszej lczby obserwacj. 2.1. Czym są dane panelowe? Dane panelowe to dane przekrojowo-czasowe opsujące pewną zborowość jednostek obserwowanych w węcej nż jednym okrese. Mają zatem dwa wymary czas przestrzeń. Nech ( = 1,..., N) oznacza obekt (frmy), a t (t = 1,..., T) czas, węc: a) dane przekrojowe y, = 1,..., N, b) szereg czasowe y t, t = 1,..., T, c) dane panelowe y t, = 1,..., N, t = 1,..., T. Dzęk dwóm wymarom danych panelowych możlwa jest analza dodatkowego oddzaływana czynnków dynamcznych na zmenną objaśnaną. 2.2. Podstawowe modele panelowe Modele panelowe są bogato prezentowane w lteraturze anglosaskej, np. w ksążce C. Hsao z 2003 r. pt. Analyss of panel data. C. Hsao dzel modele panelowe na cztery grupy: A, B, C D 1. A. Modele ze stałym współczynnkam kerunkowym, ale z różnym stałym dla poszczególnych obserwowanych podmotów: y t * K α β x u, k k 1 gdze: oznacza kolejne obserwowane podmoty (osoby, frmy td.) = 1,..., N, t oznacza kolejne obserwacje w czase t = 1,..., T, k oznacza lczbę oszacowanych parametrów dla danego modelu k = 1,..., K. Model ten jest najczęścej stosowany w badanach emprycznych. Jeżel wśród zmennych w wektorze x ne ma zmennych opóźnonych, prowadz on do naj- kt t 1 Zob. C. Hsao, Analyss of panel data, Cambrdge Unversty Press, Cambrdge 2003.
Poltyka dywdend w spółkach... 239 częścej omawanego statycznego modelu lnowego modelu z tzw. jednokerunkowym efektem ndywdualnym. Parametr α nazywa sę efektem ndywdualnym nterpretuje jako źródło nejednorodnośc populacj (próby); cechy ndywdualne obserwowanych obektów wpływają na różną wartość parametrów α. Przykładem nterpretacj parametrów α może być: w funkcj produkcj, gdze zmenną nezależną jest czynnk pracy umejętnośc menedżera, w przypadku dzałalnośc rolnczej jakość zem, przy analze rynku pracy znajomośc lub chęć do pracy, zdolnośc negocjacyjne. Są to węc nemerzalne czynnk, które wpływają jednak na wszystke badane obekty. B. Modele ze stałym współczynnkam kerunkowym, ale różnym stałym dla poszczególnych podmotów oraz obserwacj: y t * t K α β x u, k k 1 gdze:, t, k jak wyżej, t reprezentuje efekt ndywdualny, ulegający zmanom w czase. C. Wszystke współczynnk zmenają swoją wartość w zależnośc od podmotu: gdze:, t, k jak wyżej. y t * K kt α β x u, k k 1 D. Wszystke współczynnk zmenają swoją wartość w zależnośc od podmotu od czasu (obserwacj): kt t t gdze:, t, k jak wyżej. y t * t K α β x u, kt k 1 kt t 2.3. Podstawowe podejśca do estymacj model panelowych 2.3.1. Stałe efekty ndywdualne W przypadku model panelowych zakłada sę, że choć na obserwowane obekty w danej grupe wpływają podobne czynnk x kt, to każdy obekt podlega dodatkowo wpływow nnych zmennych, specyfcznych dla poszczególnych
240 Joanna Wyrobek obektów 2. W efekce warancja dla każdego obektu będze nna. To prowadz do założena przy danych panelowych heteroskedastycznośc (nerównej warancj). Aby pozbyć sę różnc w warancj, wprowadza sę efekt ndywdualny, wspomnany wcześnej α. Różnca pomędzy modelam ze stałym efektam ndywdualnym (FE) a losowym efe ktam ndywdualnym polega na dodatkowych założenach, jake sę przyjmuje w stosunku do α. W przypadku model FE zakłada sę, że α zależy od zmennych egzogencznych x t. Take założene powoduje, że α traktuje sę jako dodatkowy parametr. Ma to znaczene dla sposobu estymacj parametru. Ogólny zaps model FE jest następujący: y t * K α β x u. k 1 Model ten przy zastosowanu zapsu macerzowego może być wyrażony w postac: gdze: = 1,..., T. k kt y α e X β u, Poszczególne obserwacje na zmennych dla tego samego obektu w różnych okresach zostały ujęte w powyższym modelu w jednym wektorze bądź macerzy: y1 1 x 1 ε1 y...,... e, X..., ε..., yt 1 T 1 x T 1 T ε T T 1 gdze: = 1,..., N, t = 1,..., T. T K t β 1 β..., βk Wektory x t zawerają węc wartośc k zmennych objaśnających dla -tego obektu w t-tym okrese: x t x..., x. 1, t, k, t 1 K 2 Przykładowo, gdy obserwowanym obektam są gospodark różnych krajów, tempo ch wzrostu będze zależało ne tylko od pewnej grupy unwersalnych czynnków, jak konunktura śwatowa, lecz także od czynnków ndywdualnych, m.n. dotychczasowego rozwoju gospodarczego, czy potencjału produkcyjnego w danym państwe.
Poltyka dywdend w spółkach... 241 2.3.2. Losowe efekty ndywdualne W modelach FE efekty ndywdualne były traktowane jako parametry zależne od nnych zmennych x t. W modelach z losowym efektam ndywdualnym (RE) α są potraktowane jako nezależne od x stanową element wyrazu wolnego: gdze:, t jak wyżej. y t μ βx v, Składnk losowy v t w powyższym modelu jest sumą nezależnych dla wszystkch obserwacj składnków losowych ε t oraz losowych efektów ndywdualnych α, stałych w czase, lecz różnych dla poszczególnych obektów: gdze:, t jak wyżej. vt t t ε α, W efekce takch założeń ne jest możlwe oszacowane konkretnych wartośc lczbowych efektów ndywdualnych, ale poneważ są one traktowane jako część składnka losowego, możlwe jest oszacowane ch warancj. 2.3.3. Wady zalety stałych zmennych efektów ndywdualnych Zalety wady estymatorów FE RE wynkają z postac modelu, która narzuca pewne ogranczena przy jego estymacj. W przypadku estymatorów FE można oszacować efekty ndywdualne, podczas gdy w przypadku estymatorów RE można tylko oszacować parametry ch rozkładu w próbe. Poneważ w modelach FE efekty ndywdualne są traktowane jako stałe, które sę szacuje, dlatego wystarcza założene, że są one nezależne od składnka losowego. W przypadku model RE koneczne jest dodatkowe założene, że efekty ndywdualne ne zależą od zmennych objaśnających (poneważ są częścą składnka losowego v). Ponadto, z uwag na problem współlnowośc, w modelach FE ne można uwzględnć zmennych, których wartośc są nezmenne w czase. Ogranczene to ne występuje w modelach RE. t
242 Joanna Wyrobek 2.4. Modele jakoścowe w analze danych panelowych 2.4.1. Modele bnarne Defncja Modele bnarne (dyskretnego wyboru) służą do modelowana zjawsk, kt ó- rych wynkem mogą być tylko dwa stany: sukces albo porażka zero albo jeden. Formalne, modele tego typu defnuje sę ogólne za pomocą funkcj prawdopodobeństwa: P y x Gx,β, 1 gdze G(.) jest funkcją spełnającą warunk 3 : 1) slne monotonczna (dwukrotne różnczkowalna), 2) lm G(.) 0, xβ 3) lm G(.) 1. xβ Powyższy model można wytłumaczyć w następujący sposób: prawdopodobeństwo wystąpena zera lub jedynk jest opsane funkcją G, której zmennym są x, a parametram. W praktyce najczęścej za G(.) przyjmuje sę dystrybuantę rozkładu normalnego lub logstycznego zmennej standaryzowanej x : Zatem jeżel: F x Fx G,. w w w e 2 dt to mamy do czynena z modelem probtowym. Jeżel z kole założymy, że dystrybuantę rozkładu można zapsać w postac funkcj logstycznej, to otrzymujemy model logtowy: 1 2 z Fw, 2 1 z gdze: z funkcja x lub z = x. 2 t 2, 3 Funkcję G dobera sę w tak sposób, aby pozwolła ustalć prawdopodobeństwo wypłacena przez spółkę dywdendy.
Poltyka dywdend w spółkach... 243 Estymacja Ogólna postać modelu RE jest następująca: ε v u, t t gdze: E[v t X] = 0, cov[v t, v s X] = var[v t X] = 1 jeżel = j oraz t = s, a w pozostałych przypadkach = 0; oraz E[u t X] = 0, cov[u t, u s X] = var[u t X] = σ u 2 jeżel = j, a w pozostałych przypadkach = 0. Jednocześne cov[v t, u j X] = 0, dla wszystkch, t, j, gdze X oznacza wszystke zmenne endogenczne, E[ε t X] = 0, var[ε t X] = σ v 2 + σ u 2 = 1 + σ u 2. Do estymacj stosuje sę podstawene (nowa zmenna ): corr gdze wolny parametr wynos: σu u t, us X ρ 2 2, 1 σ 1 2 u. Przy powyższych założenach, prawdopodobeństwo zwązane z sukcesem wynos dla modelu logtowego: P y x 2y 1 x β, gdze: Λ dystrybuanta rozkładu logstycznego, a dla modelu probtowego: P y x 2 y 1 x β, gdze: Φ dystrybuanta rozkładu normalnego. Funkcja warygodnośc przybera wtedy postać: L P T y1..., yt X PY t yt xtβ u f u du,, t 1 w przypadku której ndywdualne prawdopodobeństwa wewnątrz funkcj wynoszą (w zależnośc od modelu): a) dla logtu: q x u, gdze: q t = 2y t 1, t t u
244 Joanna Wyrobek b) dla probtu: gdze: q t = 2y t 1. x β u, q t t Po przekształcenu funkcj warygodnośc otrzymujemy dla modelu probtowego: L 1 2 r e T t 1 qt xtβ θr dr Dla modelu logtowego postać funkcj warygodnośc po przekształcenach jest analogczna; jedyne we wzorze zamast Φ występuje Λ. Wartość takej funkcj można oblczyć stosując np. metodę Gaussa Hermte a (tzw. kwadratury): n H T 1 ln LH ln wh qt xtβ θzh, 1 h1 t1 gdze: H lczba punktów wykorzystanych w metodze kwadratury, w h, z h odpowedno: wag węzły stosowane w kwadraturze. Metoda kwadratury polega na tym, że ne mogąc oszacować całk funkcj oblcza sę wartośc funkcj dla wybranych punktów, a następne za pomocą odpowednch wag uśredna sę otrzymane wynk sumuje, co prowadz do stworzena przyblżonej całk badanej funkcj. W najprostszym przypadku metodę kwadratury można zapsać jako: U L f M xdx w f j1 j a j gdze: w wag przypsywane poszczególnym punktom funkcj f. Uzyskane perwsze druge pochodne funkcj warygodnośc pozwalają ustalć mnmum lokalne tej funkcj, a następne także oceny parametrów estymowanego modelu. Interpretacja Interpretację model uzyskuje sę przez oblczene tzw. efektów krańcowych, poprzez oblczene pochodnych z funkcj prawdopodobeństwa dla k-tej zmennej (np. dla wskaźnka płynnośc beżącej). Dla opsanych wcześnej model pochodne te będą wyglądały w następujący sposób:,.
Poltyka dywdend w spółkach... 245 x xβ x ββ k k xβ oraz x k xβ e 1 e Efekty krańcowe nformują, o le jednostek zmen sę zmenna zależna (prawdopodobeństwo wypłacena dywdendy), gdy zmenna nezależna zmen sę o jednostkę. Testowane modelu Istotność parametrów ujętych w modelu testowano za pomocą testu lorazu warygodnośc (LR ang. lkelhood rato test): LR [ln Lˆ ln ˆ R L ], 2 U gdze: ln Lˆ R, ln Lˆ U wartośc logarytmu funkcj warygodnośc oblczonej dla estymowanego modelu (z parametram) oraz wyłączne dla stałej (parametry równe zero, czyl dla modelu zredukowanego). Taka statystyka ma rozkład ch- -kwadrat (lczba stopn swobody jest równa lczbe restrykcj) z tablc rozkładu można odczytać wartośc krytyczne. Alternatywne, modele testowano równeż testem Walda. Test Walda służy do testowana hpotez dotyczących układu lnowych kombnacj parametrów. Robocza defncja tego testu jest następująca: W xβ ˆ 1 R q REMK ˆR Rˆ q, gdze: 1 1 a) EMK estymator macerzy kowarancj dla βˆ MNW ( EMKβˆ Hˆ Bˆ Hˆ ), b) Ĥ to H (Hesjan) oblczony dla ˆ 2 ln L MNW, ( H, macerz drugch pochodnych funkcj warygodnośc po parametrach ), estymator metody najwększej warygodnośc, c) MNW n d) ˆ 2 B g x x, 1 e) g y dla modelu logtowego oraz g λ dla modelu probtowego, f) Rβˆ = q zbór warunków ogranczających (restrykcj sprawdzanych t e- stem Walda, np. że współczynnk 1 = 0). 2 β k.
246 Joanna Wyrobek Dopasowane modelu do danych emprycznych merzone jest za pomocą różnych mar. Najbardzej popularny jest wskaźnk warygodnośc ( LRI ang. lkelhood rato ndex) o następującej postac (jest to tzw. R 2 McFaddena): ln Lˆ LRI 1, ln Lˆ 0 gdze: L wartość funkcj warygodnośc dla modelu ze wszystkm zmennym nezależnym, L 0 wartość funkcj warygodnośc dla modelu wyłączne ze stałą. Wskaźnk osąga wartośc z zakresu pomędzy 0 1. Im lepej jest model dopasowany do danych, tym wartość wskaźnka LRI jest blższa 1 (aczkolwek ngdy ne osąga 1). Nestety, uzyskane wartośc ne mają bezpośrednej nterpretacj 4. Z uwag na unwersalność prostotę metodyczną, do badana wykorzystano nny mernk dopasowana, a manowce wskaźnk Cramera. Pokazuje on różncę pomędzy średnm prawdopodobeństwem sukcesu oszacowanym dla obserwacj y t = 1 a średnm prawdopodobeństwem sukcesu w przypadku obserwacj y t = 0. Wskaźnk ten ma następującą postać: F y 1 średna F y 0 średna. t t 2.4.2. Model tobtowy Defncja W nektórych zastosowanach zmenna zależna jest cągła, ale jej zakres (zbór możlwych wartośc, które przybera) może być ogranczony. W typowych modelach tobtowych znacząca część wartośc obserwacj zmennej objaśnanej przyjmuje jedną wartość, np. zero, zaś pozostała część wartośc jest dodatna. Jest to przypadek dotyczący poltyk dywdend dla wększośc obserwacj wypłata dywdendy będze wynosła zero, a dla nektórych wybranych spółek będze wększa od zera. W przypadku klasycznego modelu regresj lnowej obserwacje zerowe pomja sę, wnoskowane o y opera sę na pozostałych obserwacjach. Model tobtowy w tym przypadku został wykorzystany do zbadana zależnośc pomędzy welkoścą (lub brakem) dywdendy a wybranym cecham danej frmy. 4 Zob. R. Greene, Econometrcs analyss. Upper Saddle Rver, Prentce Hall, New Jersey 2000, s. 683.
Poltyka dywdend w spółkach... 247 Nech y oznacza wysokość dywdendy, a z wszystke pozostałe sposoby rozdysponowana zysku netto. Całkowty zysk netto będze oznaczany symbolem x. Problemem decyzyjnym (zagadnena) była maksymalzacja funkcj użyteczn o- śc y = U(.). Można to zapsać w następujący sposób: maxu y, z, y, z przy następujących warunkach ogranczających: y z x oraz y, z 0. Część zysku przeznaczona na dywdendę zależała od: sytuacj fnansowej frmy, struktury jej akcjonaratu, sytuacj w danej branży oraz dotychczasowej poltyk dywdend. Poneważ ne można było ustalć wszystkch czynnków wpływających na poltykę dywdend, w funkcj użytecznośc oraz w rozwązanu uwzględnono neobserwowaną dodatkową zmenność, czyl składnk losowy: y * 1 2 x u, co stanow rozwązane problemu zdefnowanego powyżej maksymalzacj funkcj U(.), przy warunkach ogranczających: y z x oraz y, z 0. Wzór ten oznacza, że gdyby ne było żadnych ogranczeń, spółk wypłacłyby dywdendę w wysokośc y* (tzw. zmenna utajona ang. latent varable). Można zatem zapsać, że: * y * * y jeżel y 0 lub y 0 jeżel y 0. W ten sposób otrzymujemy klasyczny model tobtowy: w którym: * y y * * x u, y jeżel y 0 lub y 0 jeżel y 0, gdze: = 1, 2,..., N, ~ NID(0, 2 ) ne zależy od x. Jak zauważa to M. Verbeek, model ten bywa też nazywany modelem cenzurowanej regresj (ang. censored regresson model) 5. Cenzura oznacza właśne wyzerowane wszystkch wartośc y*, które orygnalne były mnejsze od zera. Z powyższego modelu wynka, że: * x x x P y 0 P y 0 P x P 1, * 5 Zob. M. Verbeek, A gude to modern econometrcs, Routledge, London 1996, s. 198.
248 Joanna Wyrobek zaś: x P y y 0 x E x x, x gdze: funkcja gęstośc, dystrybuanta zmennej standaryzowanej o rozkładze normalnym. Estymacja modelu tobtowego Do estymacj modelu tobtowego stosuje sę metodę najwększej warygodnośc. W tym przypadku funkcja warygodnośc przyjmuje postać: gdze: y,..., yt x1,..., xt, f yt xt, f f, 1 d, t f 2 1 2 2t e, 2 2t y 2 t xt 1 1 exp jezel 0 2 2 yt 2 2 f yt xt,,. x t 1 jezel yt 0 Aby oszacować neznane parametry modelu, oblcza sę perwsze druge pochodne funkcj warygodnośc, szukając mnmum funkcj. Wartośc parametrów odpowadające mnmum funkcj warygodnośc są neobcążonym estymatoram parametrów modelu. Poneważ analtyczne oblczene perwszych oraz drugch pochodnych ne jest możlwe, stosuje sę w tym celu np. kwadraturę Gaussa Hermte a. Interpretacja Podobne jak ma to mejsce w modelach probtowych, równeż w przypadku model tobtowych współczynnk ne są bezpośredno nterpretowalne. Zdanem M. Verbeeka, współczynnk probtowy można traktować jako marę
Poltyka dywdend w spółkach... 249 wpływu zmany określonej zmennej nezależnej x jk na prawdopodobeństwo tego, że zmenna obserwowana y wynese zero: P y 0 x k x k. Model tobtowy opsuje także oczekwaną wartość y, kedy y jest wększe od zera. Pokazuje to wpływ zmany zmennej nezależnej x k na wartość y. Z poprzednch równań można wyprowadzć wzór na wartość oczekwaną y : x x E y x. Z powyższej formuły można natomast wyprowadzć wzór na margnalny wpływ zmennej x k na y : E x y k x k. Testowane modelu Testowane model tobtowych przebega podobne, jak w przypadku model bnarnych stosowany jest test Walda lub wskaźnk warygodnośc LR (z uwag na wykluczene wyrazu wolnego w modelu tobtowym, w badanu zaprezentowanym w nnejszej pracy posługwano sę testem Walda). 2.5. Wybór zmennych do badana Jako wstępny zbór determnant wybrano 11 grup wskaźnków (tabele 1 11), reprezentujących różne aspekty sytuacj fnansowej spółek objętych badanem. Jeżel zarząd przy podejmowanu decyzj o dywdendze kerował sę danym aspektem sytuacj frmy, to model ekonometryczny pownen wykazać slną zależność pomędzy wypłatą (lub welkoścą dywdendy) a wskaźnkem z danej grupy. Spośród różnych wskaźnków do modelu wybrano ostateczne zbór, który najlepej determnował wypłatę (lub wysokość) dywdendy. Grupy wskaźn - ków zostały wyodrębnone na podstawe standardowej analzy fnansowej frmy, którą keruje sę zarząd. W perwszej grupe wskaźnków znalazły sę wskaźnk płynnośc, jako że są one najslnej zwązane z wypłatą dywdendy (tabela 1). Wypłata środków udzałowcom wymaga zgromadzena odpowednej welkośc funduszy na rachunku bankowym. Jednak równeż w perspektywe długotermnowej jedyne frmy o wysokej płynnośc pownny zdecydować sę wypłacć dywdendę.
250 Joanna Wyrobek Tabela 1 Wskaźnk płynnośc wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót CKG CO KP WPB WPB_W WPP WPS WPS_W Nazwa wskaźnka Cykl konwersj gotówk = cykl należnośc + cykl zapasów cykl zobowązań Cykl operacyjny = cykl należnośc + cykl zapasów Kaptał pracujący = należnośc + zapasy zobowązana beżące Wskaźnk płynnośc beżącej = aktywa beżące / zobowązana beżące Wystandaryzowany wskaźnk płynnośc beżącej = wskaźnk płynnośc beżącej / medana dla danej branży Wskaźnk podwyższonej płynnośc = (aktywa beżące zapasy) / zobowązana beżące Wskaźnk płynnośc szybkej = aktywa natychmast upłynnane / zobowązana beżące Wystandaryzowany wskaźnk płynnośc szybkej = wskaźnk płynnośc szybkej / medana dla danej branży Źródło: opracowane własne na podstawe: J. Czekaj, Z. Dresler, Zarządzane fnansam przedsęborstw, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 2001, oraz M. Serpńska, T. Jachna, Ocena przedsęborstwa według standardów śwatowych, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 2004. W drugej grupe wskaźnków znalazły sę wskaźnk rentownośc, tradycyjne utożsamane z wypłatą dywdendy np. model J. Lntnera 6 (tabela 2). Tabela 2 Wskaźnk rentownośc wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót MZB MZBZS MZN MZO PZN PZO ROA ROE Nazwa wskaźnka Marża zysku brutto = zysk brutto / przychody ze sprzedaży Marża zysku brutto ze sprzedaży = wynk na sprzedaży / przychody ze sprzedaży Marża zysku netto = zysk netto / przychody ze sprzedaży Marża zysku operacyjnego = zysk operacyjny / przychody ze sprzedaży Przyrost zysku netto = (zysk netto z danego roku zysk netto z poprzednego roku) / zysk netto z poprzednego roku Przyrost zysku operacyjnego = (zysk operacyjny z danego roku zysk operacyjny z poprzednego roku) / zysk operacyjny z poprzednego roku Stopa zwrotu z aktywów = zysk netto / aktywa Stopa zwrotu z kaptału własnego = zysk netto / kaptał własny Źródło: jak w tabel 1. 6 Zob. J. Lntner, Dstrbuton of ncomes of corporatons among dvdends, retaned earnngs and taxes, Amercan Economc Revew 1956, nr 46.
Poltyka dywdend w spółkach... 251 W trzecej grupe znalazły sę wskaźnk aktywnośc ekonomcznej, przy czym wskaźnk te ne reprezentowały dokładne tego samego zjawska, wobec powyższych ne były one substytutam (tabela 3). Każdy z tych wskaźnków badano osobno, czy pownen zostać uwzględnony w budowe modelu. Tabela 3 Wskaźnk aktywnośc wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót RMO RN RN_W RZAP RZAP_W RZOB RZOB_W Nazwa wskaźnka Rotacja majątku obrotowego = średn stan majątku obrotowego / przychody ze sprzedaży Rotacja należnośc = średn stan majątku obrotowego / przychody ze sprzedaży Wystandaryzowana rotacja należnośc = rotacja należnośc / medana dla danej branży Rotacja zapasów = średn stan majątku obrotowego / przychody ze sprzedaży Wystandaryzowana rotacja zapasów = rotacja zapasów / medana dla danej branży Rotacja zobowązań = średn stan majątku obrotowego / przychody ze sprzedaży Wystandaryzowana rotacja zobowązań = rotacja zobowązań / medana dla danej branży Źródło: jak w tabel 1. Czwarta grupa wskaźnków zawerała wskaźnk zadłużena lub wskaźnk reprezentujące pozom kosztów fnansowych (tabela 4). Na podstawe wstępnej analzy wydawało sę, że wskaźnk z tej grupy będą odgrywały stotne znaczene przy określanu prawdopodobeństwa wypłaty dywdendy. Tabela 4 Wskaźnk zadłużena wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót DFL DKF KFS SZADL ZOZ Nazwa wskaźnka Wskaźnk dźwgn fnansowej = (przychody ze sprzedaży zmenne koszty operacyjne) / (przychody ze sprzedaży zmenne koszty operacyjne stałe koszty operacyjne) Przyrost kosztów fnansowych = (zysk operacyjny z danego roku zysk operacyjny z poprzednego roku) / zysk operacyjny z poprzednego roku Koszty fnansowe / przychody ze sprzedaży Stopa zadłużena = kaptał obcy / aktywa Wskaźnk pokryca długu zyskem operacyjnym = zysk operacyjny / zadłużene Źródło: jak w tabel 1. Pąta grupa wskaźnków obejmowała wskaźnk charakteryzujące wartość rynkową frmy (tabela 5).
252 Joanna Wyrobek Tabela 5 Wskaźnk wartośc rynkowej wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót EPS MVBV PE Nazwa wskaźnka Zysk netto na jedną akcję = zysk netto / lczba akcj w obroce Wartość rynkowa kaptału własnego / wartość ksęgowa kaptału własnego Wskaźnk cena zysk = cena akcj / zysk na jedną akcję Źródło: jak w tabel 1. W grupe szóstej znalazły sę wskaźnk charakteryzujące poltykę nwestycyjną frmy (tabela 6). Analza nformacj prasowych o poltyce dywdend spółek sugerowała zależność pomędzy welkoścą nwestycj a wypłatą dywdendy, stąd wprowadzono klka wskaźnków, których zadanem było merzene welkośc nwestycj w frmach. Tabela 6 Wskaźnk poltyk nwestycyjnej wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót AT ATAO DAT DINW Wartość aktywów trwałych (w tys. zł) Nazwa wskaźnka Wskaźnk aktywa trwałe do aktywów obrotowych = aktywa trwałe / aktywa obrotowe Przyrost aktywów trwałych = (aktywa trwałe z danego roku aktywa trwałe z poprzednego roku) / aktywa trwałe z poprzednego roku Przyrost nwestycj brutto = (nwestycje brutto w danym roku nwestycje brutto w roku poprzednm) / nwestycje brutto w roku poprzednm Źródło: jak w tabel 1. Grupa sódma obejmowała wskaźnk nformujące o welkośc frmy jej perspektywach rozwojowych (tabela 7). Z prasy fnansowej wynkało, że dywdendę wypłacały frmy duże, które ne oczekwały dynamcznego wzrostu przychodów ze sprzedaży. Tabela 7 Wskaźnk merzące welkość frmy wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy A KA Skrót Welkość aktywów (w tys. zł) Welkość kaptału akcyjnego (w tys. zł) Nazwa wskaźnka Źródło: jak w tabel 1.
Poltyka dywdend w spółkach... 253 W grupe ósmej znalazły sę wskaźnk nformujące o pozome kosztów w danym przedsęborstwe (tabela 8). Problemy fnansowe f rm zaczynają sę na ogół od braku wzrostu przychodów ze sprzedaży oraz od wzrostu udzału kosztów operacyjnych w całośc obrotów. Z kole problemy fnansowe oznaczają brak dywdendy. Z tego powodu do modelu przyjęto wskaźnk, których zadanem było merzyć udzał kosztów w przychodach oraz tempo wzrostu sprzedaży. Tabela 8 Wskaźnk merzące pozom kosztów wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót DKO KOS PS Nazwa wskaźnka Przyrost kosztów operacyjnych = (koszty operacyjne w danym roku koszty operacyjne w roku poprzednm) / koszty operacyjne w roku poprzednm Udzał kosztów operacyjnych w przychodach ze sprzedaży = koszty operacyjne / przychody ze sprzedaży Przyrost sprzedaży = (sprzedaż w danym roku sprzedaż w roku poprzednm) / sprzedaż w roku poprzednm Źródło: jak w tabel 1. Grupa dzewąta obejmowała nformację o strukturze akcjonaratu spółek (tabela 9). Oczekwano, że stotny wpływ na poltykę dywdend będze mał wysok udzał skarbu państwa, kaptału obcego oraz osób fzycznych. Wskaźnk z tej grupy były raczej komplementarne, a węc dowolny podzbór z nch mógł sę znaleźć w końcowym modelu. Tabela 9 Wskaźnk struktury akcjonaratu wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót BFI IF KZ NFI OF SP SPZP UMORZ Nazwa wskaźnka Udzał banków funduszy emerytalnych w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Udzał nnych frm w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Udzał kaptału zagrancznego w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Udzał NFI w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Udzał osób fzycznych w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Udzał skarbu państwa w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Udzał spółek zależnych podporządkowanych w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Udzał akcj skuponych przez frmę w celu umorzena w stosunku do wszystkch głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy
254 Joanna Wyrobek VC Skrót DUZI Źródło: jak w tabel 1. Nazwa wskaźnka cd. tabel 9 Udzał venture captal w całośc głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy Łączny udzał dużych nwestorów (powyżej 5% głosów na walnym zgromadzenu akcjonaruszy) w kaptale akcyjnym spółk W grupe dzesątej znalazły sę wskaźnk nformujące o otoczenu frmy (tabela 10). Uwzględnono tutaj: mary konunktury gospodarczej (take jak przyrost PKB produkcj sprzedanej), nwestycje zagranczne (które mały stymulować polską gospodarkę do wzrostu), nflację, pozom stóp procentowych oraz podatk. Tabela 10 Wskaźnk makroekonomczne wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót CPI DPKB DPS DSPOZ INW_ZAGR LOMBARD TAX WIG Nazwa wskaźnka Zmana średnego pozomu cen dóbr konsumpcyjnych w danym roku Przyrost PKB Przyrost produkcj sprzedanej Przyrost spożyca prywatnego Inwestycje zagranczne w danym roku (w mln zł) Pozom stopy lombardowej Wysokość podatku płaconego od dywdendy Pozom ndeksu WIG na konec danego roku Źródło: jak w tabel 1. W grupe jedenastej znalazły sę nne krytera decyzyjne, które pownen brać pod uwagę zarząd spółk walne zgromadzene akcjonaruszy (tabela 11). Były to nformacje o zachowanu nnych frm w branży, o tym, czy frma ne ponosła straty, a także czy wypłacała dywdendę w poprzednch latach. Tabela 11 Wskaźnk strateg fnansowej frmy wytypowane do analzy przyczynowej wypłaty dywdendy Skrót JAK_INNI STRATA AKCJON Źródło: jak w tabel 1. Nazwa wskaźnka Jak procent frm z danej branży wypłacło dywdendę w danym roku Ile razy frma ponosła stratę w poprzednch latach Czy przeważająca część akcjonaruszy chcała otrzymać dywdendę
Poltyka dywdend w spółkach... 255 Zaprezentowane wskaźnk posłużyły do budowy modelu ekonometrycznego, który najlepej opsywałby prawdopodobeństwo wypłaty dywdendy. Z modelu usuwane były zmenne o wysokej korelacj, aby wyelmnować zjawsko współlnowośc. Do badana wykorzystano model z losowym efektam ndywdualnym 7. 3. Analza determnant wypłat dywdend 3.1. Model I W modelu I wypłatę dywdendy potraktowano jako zmenną dyskretną (wypłata dywdendy = 1, brak dywdendy = 0). Po przetestowanu różnych, alternatywnych postac modelu bnarnego (tobt, logt) wypłaty dywdendy najlepsze parametry posadał model logtowy (dla danych panelowych) dla następujących zmennych: AKCJON preferencje akcjonaruszy, ATAO udzał aktywów trwałych w całośc aktywów, EPS zysk netto na jedną akcję, JAK_INNI le procent spółek z danej branży wypłacło dywdendę, KOS udzał kosztów operacyjnych w przychodach ze sprzedaży, SP udzał skarbu państwa w głosach na walnym zgromadzenu akcjonaruszy, oraz STRATA czy frma ponosła straty fnansowe. Wynk estymacj modelu I były następujące: wartość logarytmu funkcj warygodnośc dla modelu tylko ze stałym: 499,7; wartość logarytmu funkcj warygodnośc dla całego modelu: 477,7; lczba obserwacj: 1664; lczba obserwowanych obektów: 185; wartość statystyk testu Walda (9 stopn swobody): 163,26; oblczona wartość statystyk jest wększa od wartośc z tablc, wobec czego odrzucamy hpotezę, że szacowane parametry są równe zero; dopasowane modelu: 0,51 (metoda Cramera) ; model przewdzał prawdłowo brak wypłaty dywdendy w 1089 przypadkach na 1237 braków wypłaty dywdendy oraz 325 przypadków wypłaty dywdendy na 428 wszystkch wypłat dywdendy. Oceny parametrów modelu I przedstawa tabela 12. 7 Dokładny ops model można znaleźć np. w następujących pracach: C. Hsao, op. ct., s. 11; R. Greene, op. ct., s. 180; J. Lntner, op. ct., s. 97 113; M. Verbeek, op. ct., s. 678; oraz J. Woolrdge, Econometrc analyss of cross secton and panel data, MIT Press, Cambrdge 2001, s. 485.
256 Joanna Wyrobek Parametry modelu logtowego wypłaty dywdendy Tabela 12 Zmenna Współczynnk Błąd standardowy z a P > z b Przedzał ufnośc 95% AKCJON 6,08 0,54 11,23 0,0% 5,02 7,14 ATAO 0,17 0,06 2,81 0,5% 0,28 0,05 EPS 0,12 0,03 4,63 0,0% 0,07 0,18 JAK_INNI 4,07 0,63 6,51 0,0% 2,85 5,30 KOS 7,55 0,62 12,20 0,0% 8,76 6,34 SP 1,57 0,66 2,38 1,7% 0,28 2,87 STRATA 0,84 0,17 5,01 0,0% 1,16 0,51 a Błąd standardowy oblczany przy założenu, że z ma standardowy rozkład normalny; b test stotnośc parametrów H 0 : z = 0, H 1 : z 0 (wartośc odczytuje sę z tablc rozkładu normalnego). Źródło: oblczena własne. W oparcu o oszacowany model oblczono efekty krańcowe, które przedstawają zmanę prawdopodobeństwa wypłaty dywdendy w reakcj na zmanę zmennych egzogencznych (tabela 13). Efekty krańcowe modelu logtowego wypłaty dywdendy Tabela 13 Zmenna dy/dx Błąd standardowy z P > z Przedzał ufnośc 95% Średna AKCJON a 6,08 0,54 11,23 0% 5,02 7,14 0,59 ATAO 0,17 0,06 2,81 1% 0,28 0,05 1,57 EPS 0,12 0,03 4,63 0% 0,07 0,18 0,79 JAK_INNI 4,07 0,63 6,51 0% 2,85 5,30 0,27 KOS 7,55 0,62 12,20 0% 8,76 6,34 1,15 STRATA 0,84 0,17 5,01 0% 1,16 0,51 0,68 SP 1,57 0,66 2,38 2% 0,28 2,87 0,10 a Pochodna została oblczona dla zmany zmennej z 0 do 1. Źródło: oblczena własne. Z oblczeń wynka, że wzrost prawdopodobeństwa wypłacena dywdendy następował w sytuacj, gdy: akcjonarusze z danej spółk preferowal otrzymywane dywdendy (wzrost szansy wypłacena dywdendy o 6,08%),
Poltyka dywdend w spółkach... 257 spadał udzał aktywów trwałych w całośc aktywów frmy (spadek udzału aktywów trwałych o 1% oznaczał wzrost prawdopodobeństwa wypłacena dywdendy o 0,17%), rósł zysk na jedną akcję (dla wzrostu zysku na jedną akcję o 0,12%, prawdopodobeństwo wypłacena dywdendy rośne o 0,09%), nne frmy w branży wypłacały dywdendę w danym roku, spadał udzał kosztów operacyjnych w przychodach ze sprzedaży (spadek tego wskaźnka o 1% powodował wzrost prawdopodobeństwa wypłaty dywdendy o 7,55%), rósł udzał skarbu państwa (wzrost udzału skarbu państwa powodował wzrost prawdopodobeństwa wystąpena dywdendy o 1,57%), frma posadała stratę do pokryca z wcześnejszych lat (wzrost straty o 1% powodował spadek prawdopodobeństwa wypłaty dywdendy o 0,69%). Interesującą obserwacją jest brak zależnośc pomędzy dywdendą a kaptałem zagrancznym, co oznacza, że pochodzene kaptału ne zwększało prawdopodobeństwa wypłaty dywdendy. 3.2. Model II W modelu II wypłatę dywdendy potraktowano jako zmenną cągłą przyjmującą wartośc od zera do plus neskończonośc. Po przetestowanu różnych, alternatywnych postac modelu tobtowego wypłaty dywdendy najlepsze parametry posadał model dla zmennych: AKCJON preferencje udzałowców w stosunku do dywdendy, CPI pozom nflacj, DAT przyrost aktywów trwałych, EPS zysk netto na jedną akcję, JAK_INNI le procent frm z danej branży wypłacło dywdendę, KOS udzał kosztów operacyjnych w przychodach ze sprzedaży, WAB_W wystandaryzowany wskaźnk płynnośc beżącej, oraz STRATA czy frma mus przeznaczyć zysk na pokryce strat z lat ubegłych. Wynk estymacj modelu II były następujące: wartość logarytmu funkcj warygodnośc dla całego modelu: 1331; lczba obserwacj: 1664; lczba obserwowanych obektów: 185; wartość statystyk testu wskaźnka LR (8 stopn swobody): 1740; oblczona wartość statystyk jest wększa od wartośc z tablc, wobec czego odrzucamy hpotezę, że szacowane parametry są równe zero; dopasowane modelu: 1,09 (metoda Cramera) ; model przewdzał prawdłowo brak wypłaty dywdendy w 1185 przypadkach na 1236 braków wypłaty dywdendy oraz 210 przypadków wypłaty dywdendy na 428 wszystkch wypłat dywdendy.
258 Joanna Wyrobek Oceny parametrów modelu II przedstawa tabela 14. Parametry modelu tobtowego wypłaty dywdendy Tabela 14 Zmenna Współczynnk Błąd standardowy z P > z Przedzał ufnośc 95% AKCJON 9,61 0,80 12,05 0% 8,05 11,17 CPI 3,99 2,09 1,91 6% 0,11 8,09 EPS 0,38 0,02 15,84 0% 0,33 0,42 JAK_INNI 3,24 0,87 3,74 0% 1,55 4,94 KOS 14,13 0,95 14,80 0% 16,00 12,26 STRATA 0,93 0,28 3,39 0% 1,47 0,39 WPB_W 0,28 0,14 2,00 5% 0,01 0,55 AKCJON 9,61 0,80 12,05 0% 8,05 11,17 CPI 3,99 2,09 1,91 6% 0,11 8,09 Źródło: oblczena własne. Na podstawe oszacowanego modelu oblczono efekty krańcowe, które przedstawają reakcję welkośc wypłacanej dywdendy na jedną akcję na zmany poszczególnych zmennych egzogencznych (tabela 15). Efekty krańcowe modelu tobtowego wypłaty dywdendy Tabela 15 Zmenna dy/dx Błąd standardowy z P > z Przedzał ufnośc 95% Średna AKCJON a 251,68 1,27 197,77 0% 249,19 254,18 0,59 CPI 9,49 2,16 4,40 0% 5,26 13,72 0,13 DAT 0,17 0,03 5,91 0% 0,11 0,23 2,45 EPS 0,44 0,03 17,54 0% 0,39 0,49 0,79 JAK_INNI 4,50 0,88 5,14 0% 2,78 6,22 0,27 KOS 4,17 1,19 3,50 0% 6,51 1,83 1,15 STRATA 0,67 0,26 2,61 1% 1,17 0,17 0,68 WPB_W 0,30 0,11 2,60 1% 0,07 0,52 1,27 a Pochodna została oblczona dla zmany zmennej z 0 do 1. Źródło: oblczena własne.
Poltyka dywdend w spółkach... 259 Uzyskane wynk wskazują na to, że wysokość dywdendy (granczna wa r- tość dywdendy na jedną akcję wynos zero) zależała od: preferencj udzałowców (jeżel preferują on dywdendę, wysokość dywdendy rosła o 251,7 zł), pozomu nflacj ( wzrost nflacj o 1% powodował wzrost dywdendy o 10 zł), przyrostu aktywów trwałych (przyrost aktywów trwałych o 1% powodował wzrost dywdendy o 0,17 zł), zysku na jedną akcję (wzrost zysku na jedną akcję o 1% powodował wzrost dywdendy o 0,44 zł), zachowana nnych frm w branży (wzrost udzału frm wypłacających dywdendę w danej branży o 1% powodował wzrost dywdendy o 4,5 zł), udzału kosztów operacyjnych w przychodach ze sprzedaży (wzrost tego wskaźnka o 1% powodował spadek dywdendy o 4,17 zł), straty w latach poprzednch (jeżel frma w poprzednch latach po nosła stratę, szanse na dywdendę malały), wskaźnka płynnośc beżącej (jeżel wskaźnk płynnośc beżącej rósł o 1%, pozom dywdendy rósł o 0,3 zł). Interesującym wnoskem z oszacowanego modelu jest pozytywna reakcja dywdendy na wzrost aktywów trwałych. Można jednakże sę domyślać, że wzrost aktywów trwałych dotyczył jedyne frm o bardzo dobrej kondycj fnansowej, których zysk pozwalały ne tylko na nwestycje, ale także na wypłatę dywdend. Wnosk końcowe Na podstawe przeprowadzonych badań można sformułować następujące wnosk: 1. Głównym determnantam poltyk dywdend są: aktualne hstoryczne wynk fnansowe, preferencje nwestorów, ogólna sytuacja fnansowa spółk, możlwośc nwestycyjne dostępne dla frmy, sytuacja w danej branży przemysłu, pozom kosztów operacyjnych oraz odpowedna płynność fnansowa przedsęborstwa. 2. Decyzja o wypłace dywdendy zależy slne od preferencj akcjonaruszy oraz od poltyk dywdend prowadzonej przez spółkę w poprzednm okrese. W oczywsty sposób na gełdze stnały zarówno spółk, które prowadzły poltykę braku lub mnmalnej dywdendy (np. Orlen, albo Vobs Bank), jak frmy, które prowadzły poltykę stałej dywdendy (np. Żywec).
260 Joanna Wyrobek 3. Istotny wpływ na poltykę dywdend mało zapotrzebowane nwestycyjne. Im wyższy był pozom nwestycj w frme, tym mnejsze było prawdopodobeństwo, że wypłac ona dywdendę. Dostępne możlwośc nwestycyjne ne wykazały zależnośc od tempa rozwoju branży przemysłu spółk nformatyczne równe chętne wypłacały dywdendę co spółk z branży budowlanej lub drzewno-papernczej. 4. Bardzo ważnym czynnkem decydującym o wypłace dywdendy okazała sę rentowność; jedyne w klku nelcznych przypadkach do wypłaty dywdendy doszło pommo złych wynków fnansowych (np. Żywec). Podobna zależność wystąpła w spółkach, które w poprzednch latach odnotowały straty albo nechętne dzelły sę zyskem z akcjonaruszam. 5. Istotną determnantą poltyk dywdend była ogólna sytuacja w danej branży przemysłu. Nawet spółk o wysokej rentownośc dobrej sytuacj fnansowej rezygnowały z dywdendy, jeżel ogólna sytuacja w branży sugerowała nepewną przyszłość. 6. Sygnałem ostrzegawczym dla frm o zblżającej sę dekonunkturze (a węc sygnałem do zanechana wypłaty dywdend) był udzał kosztów operacyjnych w sprzedaży. Wzrost tej pozycj z klkuletnm wyprzedzenem neomal zawsze oznaczał poważne problemy fnansowe w danej spółce całej branży. Być może dlatego m wyższy był udzał kosztów operacyjnych w sprzedaży, tym mnejsze było prawdopodobeństwo wypłaty dywdendy. 7. Przy determnowanu welkośc dywdendy stotny był pozom płynnośc fnansowej aby wypłacć dywdendę frmy musały zgromadzć wystarczająco dużo zasobów penężnych. 8. Ne potwerdzła sę zależność pomędzy udzałem nwestorów zagrancznych a prawdopodobeństwem wypłaty dywdendy. Udzał nwestorów zagrancznych ne był stotną determnantą poltyk dywdend. Jednak należy zwrócć uwagę na trudnośc metodyczne zwązane z określenem kraju pochodzena nwestora. Dane Komsj Paperów Wartoścowych Gełd pozwolły co prawda określć strukturę bezpośrednch udzałowców danej spółk, lecz jeżel akcjonaruszem była nna frma (zarejestrowana w Polsce), to ne było wadomo, z jakego kraju pochodzą właśccele takej frmy. Zatem udzał nwestorów zagrancznych był określony jedyne szacunkowo, na tyle, na le pozwolły posadane źródła nformacj. 9. Potwerdzła sę pozytywna zależność pomędzy udzałem skarbu państwa a skłonnoścą spółk do wypłaty dywdendy. Im wyższy był udzał w akcjonarace skarbu państwa, tym wększe było prawdopodobeństwo wypłacena dywdendy.
Poltyka dywdend w spółkach... 261 Lteratura Czekaj J., Dresler Z., Zarządzane fnansam przedsęborstw, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 2000. Greene R., Econometrcs analyss. Upper Saddle Rver, Prentce Hall, New Jersey 2000. Hsao C., Analyss of panel data, Cambrdge Unversty Press, Cambrdge 2003. Lntner J., Dstrbuton of ncomes of corporatons among dvdends, retaned earnngs and taxes, Amercan Economc Revew 1956, nr 46. Serpńska M., Jachna T., Ocena przedsęborstwa według standardów śwatowych, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 2004. Verbeek M., A gude to modern econometrcs, Routledge, London 1996. Woolrdge J., Econometrc analyss of cross secton and panel data, MIT Press, Cambrdge 2001. Dvdend Polces n Companes Lsted on the Warsaw Stock Exchange n 1994 2002 The paper presents the results of the research on dvdend polces adopted by companes lsted on the Warsaw Stock Exchange n 1994 2002. The conducted research does not confrm the correlaton between the country of orgn and the amount of dvdends, or the probablty of the payment of dvdends (hypothess 1). No drect correl aton has been found between the speed of expanson and the amount of dvdends, or the probablty of the payment of dvdends (hypothess 2). The thrd hypothess assumes the correlaton between the payment of dvdends and the country s macro economc envronment. Ths hypothess has been partly confrmed, as companes do not drectly respond to macro economc factors, but rather to the performance of a gven ndustry. The correlaton has been confrmed between the dvdend and the accumulated fnancal result of the prevous years (hypothess 4), and the dependence of the decson to pay out the dvdend on the company s prevously adopted polces n ths area (a number of companes retaned 100% of ther earnngs and dd not pay the dvdend, even though ther fnancal results were very good). The results of the research ndcate that dvdend payment polces are manly based on the company s fnancal standng and adopted strategy. The above justfes the author s statement that dvdend polces were ratonal and dd not pose any threat to companes long-term expanson plans. Joanna Wyrobek adunkt w Katedrze Fnansów Przedsęborstw na Wydzale Fnansów Akadem Ekonomcznej w Krakowe. Studa wyższe ukończyła na tej uczeln w 1999 r., uzyskując tytuł magstra. W 2004 r. uzyskała stopeń doktora nauk ekonomcznych na podstawe rozprawy nt. Determnanty poltyk dywdend spółek gełdowych w Polsce. Zanteresowana naukowo-badawcze: fnanse przedsęborstw, analza szeregów czasowych, modele dla danych panelowych. Kontakt: Akadema Ekonomczna w Krakowe, Wydzał Fnansów, Katedra Fnansów Przedsęborstw, ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków, tel.: (0-12) 293-55-37, fax: (0-12) 293-50-81, e-mal: wyrobekj@ae.krakow.pl.