Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  optymalna struktura kapitałowa
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
Capital structure analysis has dominated modern corporate finance. Determining the way decisions regarding financing are made is a subject of many papers. Nevertheless, there is still a gap in research concerning how to calculate optimal capital structure. Only a few authors tried to provide a closed-form solution of this problem. The purpose of this paper is to show chosen models of determining optimal financing which would maximize market value of a given company. This paper is to be an introduction to further research on described models.
PL
Analiza struktury kapitałowej zdominowała nowoczesne finanse przedsiębiorstw. Określenie tego, w jaki sposób są podejmowane decyzje dotyczące udziałów kapitałów własnych oraz zobowiązań w kapitale jednostek gospodarczych, staje się częstym tematem wielu publikacji. Niemniej lukę w badaniach stanowi nadal sposób wyznaczania optymalnej struktury kapitałowej. Celem niniejszego opracowania jest przedstawienie metod wyznaczania udziałów poszczególnych źródeł finansowania przedsiębiorstwa dla maksymalizacji wartości spółki oraz zaprezentowanie wybranych modeli. Artykuł stanowi wstęp do dalszych badań przedstawionych modeli.
EN
Objective: The objective of this paper is to verify the hypothesis that there is a statistically significant correlation between the risk level determined on the basis of structural models and the value of the of debt capacity base, and that the value of a company’s debt capacity is determined primarily by the type and properties of its financing. Research Design & Methods: The methodology was based on the analysis of the determination of the linear regression function using the least squares method and study of the correlation between the values of the debt capacity base and the net value of enterprises (determined on the basis of the approach used in structural risk models) based on accounting data of 511 companies listed on the Warsaw Stock Exchange in 2018–2019. This includes an analysis of the level of debt capacity in the context of selected forms of financing. Findings: There is a strong and statistically significant correlation between the debt capacity base determined on the basis of book values and the determined net value of enterprises, representing the level of structural risk (constituting the difference between the value of assets and liabilities). A USD 1 bn change in the average debt capacity base leads to a USD 0.49 bn change in the average net worth of enterprises. Implications / Recommendations: The designated regression function enables forecasting, within the scope of banking practice, the value of the structural risk and the debt capacity base in terms of granting short- and long-term liabilities. Contribution: The study confirms the thesis that there is a statistically significant correlation between structural risk and the debt capacity base. It presents an approach that enables the determination of the debt capacity base, the value of structural risk, and the value of debt capacity for selected forms of financing.
PL
Cel: Celem artykułu jest weryfikacja hipotezy wskazującej, że pomiędzy poziomem ryzyka wyznaczonego na podstawie modeli strukturalnych a wartością podstawy pojemności zadłużeniowej występuje istotna statystycznie korelacja oraz że wartość pojemności zadłużeniowej przedsiębiorstwa jest silnie zdeterminowana rodzajem danej formy finansowania i jej właściwościami. Metodyka badań: Metodologia została oparta na wyznaczeniu funkcji regresji liniowej metodą najmniejszych kwadratów oraz zbadaniu korelacji pomiędzy wartością podstawy pojemności zadłużeniowej oraz wartością netto przedsiębiorstw (ustalonej zgodnie z podejściem stosowanym w ramach strukturalnych modeli ryzyka) na podstawie danych księgowych 511 spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie za lata 2018–2019. Wyniki badań: Podstawa pojemności zadłużeniowej ustalona na podstawie wartości księgowych jest silnie i istotnie statystycznie skorelowana z wyznaczoną wartością netto przedsiębiorstw, reprezentującą poziom ryzyka strukturalnego (stanowiącą różnicę pomiędzy wartością aktywów i zobowiązań). Zmiana przeciętnego poziomu podstawy pojemności zadłużeniowej o 1 mld USD prowadzi do zmiany przeciętnego wzrostu wartości netto przedsiębiorstw o 0,49 mld USD. Wnioski: Wartość pojemności zadłużeniowej jest zdeterminowana wartością podstawy pojemności zadłużeniowej, właściwościami rodzaju zobowiązania oraz poziomem ryzyka strukturalnego. Wyznaczona funkcja regresji umożliwia prognozowanie, w ramach praktyki bankowej, wartości ryzyka strukturalnego oraz podstawy pojemności zadłużeniowej w zakresie udzielania zobowiązań krótko- i długoterminowych. Wskazane metody kalkulacji pozwalają na ustalenie pojemności zadłużeniowej dla wybranych form finansowania. Wkład w rozwój dyscypliny: Potwierdzenie tezy o występowaniu istotnej statystycznie korelacji ryzyka strukturalnego i podstawy pojemności zadłużeniowej, a także przedstawienie podejścia umożliwiającego wyznaczenie podstawy pojemności zadłużeniowej, wartości ryzyka strukturalnego oraz samej wartości pojemności zadłużeniowej dla wybranych form finansowania.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.