메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국경영교육학회 경영교육연구 경영교육논총 제47집
발행연도
2007.9
수록면
123 - 142 (20page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 IMF 금융위기 이후인 1998년부터 2005년까지 우리나라 상장기업의 배당정책의 동적특성을 정태적 패널회귀분석 및 동태적 GMM추정을 사용하여 분석하였다. 먼저 린트너(Lintner)모형을 사용하여 배당정책의 안정성을 분석한 결과, 전기배당보다는 당기이익이 당기배당에 더 영향을 미침을 발견하였다. 다음으로 배당정책 결정요소를 분석하기 위하여 배당수익률을 종속변수로 하는 모형을 구축하고 전기배당수익률, 수익성, 레버리지, 기업규모, 경영자지분율, 성장기회를 독립변수로 하는 모형을 구축하였다. 분석결과, 전기배당수익률과 수익성은 배당수익률에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 반면에 기업규모와 부채비율은 부(-)의 영향을 미침을 발견하였다. 그러나 배당성향을 사용한 경우에는 상이한 결과가 나타났다. 또한 배당정책에 영향을 미치는 것으로 알려진 변수들과 배당정책간의 관계가 관찰 불가능한 이질성과 내생성의 통제 여부에 따라 달라지는 것으로 나타나 연구목적에 따른 신중한 추정방법의 선택이 필요함을 제시한다.
#패널GMM #Dividend policy #panel data #패널회귀분석 #동태적 배당결정 #린트너모형 #panel GMM #panel regression

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 강인철 / 2004 / 외환위기 전ㆍ후 배당성향의 결정요인에 관한 연구 / 산업경제연구 17 (2) : 525 ~ 542 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 박경서 / 2003 / 국내기업의 배당형태와 투자자의 반응에 관한 연구 / 재무연구 16 (2) : 195 ~ 229 google schola 3. [보고서] - Adaoglu, C. / 1998 / Regulation influence on the dividend policy of the Istanbul Stock Exchange(ISE) corporation google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Arellano, M. / 1991 / Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations / Review of Economic Studies 58 : 277 ~ 297 google schola 5. [보고서] - Bhattacharya, N. / 1997 / Good manager work more and pay less dividend-A screening model of dividend policy google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-032-002179827