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結構方程模型在財務管理研究中的應用論文
在財務管理研究中，運用傳統統計方法可能會遇到這樣的問題：無法處理多個原因、多個結果的關系;變量無法直接觀測。結構方程模型彌補了傳統統計方法的不足，在處理多變量關系時具有獨特的優勢，已在多學科領域得到廣泛應用，并被稱為近年來統計學三大發展之一。在國內，結構方程模型研究方法則剛剛興起，部分學者在財務管理類實證研究中也開始采用這一方法。本文檢索了國內財務管理領域的相關文獻，對結構方程模型的應用進行了匯總分析。
一、結構方程模型概述
結構方程模型是基于變量的協方差矩陣來分析變量之間關系的一種統計方法，也稱為協方差結構分析[1]。它集合了因子分析、路徑分析、回歸分析等一系列多元統計分析方法的優點，具有同時處理多個因變量、容許自變量和因變量含有測量誤差、同時估計因子結構和因子關系、允許更大彈性的測量模型、估計整個模型的擬合程度等優點[2]。結構方程模型最突出的是引入“潛變量”概念，通過為潛變量設定觀測指標，用觀測指標之間的關系來研究潛變量之間的關系，包含測量方程和結構方程兩部分。測量方程為x=Λxξ+δ和y=Λyη+ε，其中x為外生指標向量;ξ為外生潛變量向量;y為內生指標向量;η為內生潛變量向量;Λx是外生指標在外生潛變量上的因子載荷矩陣;Λy是內生指標在內生潛變量上的因子載荷矩陣;δ和ε是相應的誤差項，反映未能被解釋的部分。結構方程為η=Вη+Γξ+ζ，其中В和Γ都是路徑系數;ζ是殘差項。
結構方程模型的建立過程通常有四個主要步驟：模型設定、模型識別、模型估計和模型評價與修正[3]。在結構方程建模中，參數的估計一般由專業統計軟件來實現，目前使用較廣的軟件有LISREL、AMOS、EQS以及Mplus。
二、結構方程模型在財務管理研究中的應用
在財務管理研究中，結構方程模型主要用于解決某變量的構成要素或影響因素、兩個潛變量之間的關系或三個潛變量之間關系的多元回歸分析問題，以及帶有中間變量的因素間的關系問題。
1.多元回歸分析模型
回歸分析是被廣大研究者所熟悉的統計模型，主要用于解釋因變量受一個或多個自變量的影響程度。當存在多個因變量時，或變量之間的影響是雙向的，可利用聯立方程模型。同樣，結構方程模型也可實現以上效果，但與傳統的回歸分析不同，它允許自變量和因變量存在測量誤差，為分析潛變量之間的結構關系提供了可能。
陳媛(2009)應用結構方程模型建立上市公司財務綜合評價模型[4]。文中以盈利能力、償債能力、現金流量能力、發展能力作為四個潛變量，然后構建了26個評價指標作為潛變量的觀測變量，最終得出上市公司財務評價的數學模型的表達公式。
此外，王虹等(2009)采用結構方程模型分析我國制造業上市公司信用結構對企業績效的影響[5]。文中將公司信用具體分為商業信用、銀行信用和證券信用作為外生潛變量;將企業績效分為市場績效和財務績效作為內生潛變量。在此基礎上又為外生潛變量和內生潛變量各自設置了8個外生觀測變量和6個內生觀測變量。
同時，關健等(2011)使用結構方程模型分析了中小企業投資類利益相關者關系質量、扭虧戰略與財務脫困的關系[6]。文中采用調查問卷法收集數據，將投資類利益相關者關系質量通過溝通、信任、承諾和參與治理四個維度來測量，又將扭虧戰略分為三類，選取綜合指標評價測量財務脫困。
2.帶有中介變量的模型
在實踐研究中，自變量對因變量有直接的作用關系，但是自變量也可能通過另一個變量對因變量產生作用。譚卓等(2008)應用結構方程模型實證檢驗了股權集中度、董事會獨立性和公司績效間的三角關系，研究結果表明股權集中度對公司績效不但有直接影響而且通過董事會獨立性產生間接影響[7]。文中將股權集中度作為外生潛變量，用H2指數(公司前兩大股東持股比例平方和)和cr_10指數(公司前10大股東持股占公司總股本比例之和)來作為外生顯變量;將董事會獨立性和公司績效作為內生潛變量，前者由獨立董事比例和兩職狀態作為內生顯變量，后者將EPS(每股收益率)和ROE(凈利潤)作為內生顯變量。
三、結束語
以上分析，只是對結構方程模型在財務管理研究中的應用中解決的問題類型進行了匯總，并沒有對具體應用做詳細的描述和評價。結構方程模型具有其他統計分析模型所不及的優勢，在財務管理領域中有大量的研究課題適合運用結構方程模型來進行分析。但是，結構方程模型在財務管理研究中的應用并不廣泛，究其原因，可能是這種方法研究過程復雜、對研究者的知識能力要求較高。同時，結構方程模型也有其適用條件，如對樣本容量的要求較高、對其應用應該以清楚的理論模型或邏輯推理為依據等。因此，在使用結構方程模型進行數據分析時，應該對其原理和適用條件有充分的理解，只有這樣，才能夠更好的運用這個方法，得到有意義的結果。
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