Faktorer som påverkar kapitalstrukturen

Transkript

1 Södertörns högskola Institutionen för ekonomi och företagande Kandidat/Magisteruppsats 15 hp Finansiering vårterminen 2011 Faktorer som påverkar kapitalstrukturen En empirisk studie av de 25 största bolagen på Stockholmsbörsen. Av: Sihem Zaibi Alen Saric Handledare: Åke Bertilsson

2 Sammanfattning Uppsatsens titel: Faktorer som påverkar kapitalstrukturen En empirisk studie av de 25 största bolagen på Stockholmsbörsen. Datum: Kurs: Kandidatuppsats 15hp Handledare: Åke Bertilsson Nyckelord: Kapitalstruktur, Skuldsättningsgrad, Multiple regressionsanalys, Modigliani och Millers, Pecking Order teorin. Syfte: Syftet är att testa antal oberoende variabler med en beroende variabel som är skuldsättningsgraden och sedan undersöka om det finns ett samband under år 2010, detta med och utan investmentbolag och banker. Metod: Undersökning ska genomföras med en multipel regression, detta för att analysera med hjälp av hypotesprövning om de oberoende variabler har en inverkan på kapitalstrukturen. Slutsats: Utifrån resultatet från multipel regressions analys kan vi dra slutsatsen att endast företagsstorlek har ett positivt samband med skuldsättningsgraden för de 25 största bolagen, medan det visade sig att samtliga oberoende variabler hade en positiv samband med skuldsättningsgraden när investment bolag & banker inte var inkluderade i studien. 2

3 Abstract The essay s title: Factors affecting Capital Structure - An empirical study of the 25 largest companies on the Stockholm Stock Exchange. Datum: Course: Bachelor thesis in Finance (15 ECTS) Advisor: Åke Bertilsson Keywords: Capital Structure, Leverage, Multiple regression analysis, Modigliani and Miller, Pecking Order theory. Purpose: The aim is to test the number of independent variables with a dependent variable that is debt and then consider whether there is a relationship in 2010, this with and without investment companies and banks. Method: Investigation should be done with a multiple regression, in order to analyze with the help of hypothesis testing on the independent variables have impact on Capital structure. Conclusion: Based on the results of multiple regression analysis we can conclude that only firm size was positively correlated with leverage for the 25 largest companies, as it turned out that all independent variables had a positive connection with debt when the investment companies and banks were not included in the study. 3

4 Innehåll 1. INLEDNING BAKGRUND PROBLEMFORMULERING FRÅGESTÄLLNING SYFTE AVGRÄNSNING METOD TILLVÄGAGÅNGSSÄTT VAL AV METOD KVANTITATIV/KVALITATIV DEDUKTIV/INDUKTIVA RELIABILITET VALIDITET PRIMÄR- OCH SEKUNDÄRDATA KÄLLKRITIK OBEROENDE VARIABLER SKULDSÄTTNINGSGRAD TILLVÄXT LÖNSAMHET STORLEK TEORI MODIGLIANI & MILLER TEORI PECKING ORDER- TEORIN UNDERLAG FÖR STATISTISK UNDERSÖKNING TIDIGARE FORSKNING MULTIPEL REGRESSIONSANALYS EMPIRI & ANALYS SAMMANFATTNING AV FÖRETAGEN ANALYS UTIFRÅN SPRIDNINGSDIAGRAM FÖRETAGSSTORLEK LÖNSAMHET TILLVÄXT REGRESSIONSMODELLENS RESULTAT MULTIPEL REGRESSION FÖR 25 BÖRSNOTERADE FÖRETAGEN HYPOTESPRÖVNING: STATISKA FELKÄLLOR MULTIPEL REGRESSION EXKLUSIVE FINANSBOLAG SIGNIFIKANS HYPOTESPRÖVNING

5 10. SLUTSATS & EGNA REFLEKTIONER REFLEKTION KRING UNDERSÖKNINGS RESULTAT FÖR 25 BOLAG REFLEKTION KRING UNDERSÖKNINGS RESULTAT FÖR 18 BOLAG EXKLUSIVE FINANSBOLAG SLUTSATS BILAGA: BILAGA: BILAGA KÄLLFÖRTECKNING:

6 1. Inledning 1.1 Bakgrund Miller och Modigliani teorin kom 1958, de menade i sin teori att skuldsättningsgraden inte var beroende av företagsvärdet, detta har omdiskuterats och man har varit kritisk mot denna teori då Miller och Modigliani inte använt sig av skatter och transaktionskostnader. (Miller och Modigliani 1958). Kritiken såg till att man gjorde en ny forskning men då införde man skatter och transaktionskostnader.(miller och Modigliani 1963). Pecking order teorin visar att företagen föredrar intern finansiering framför extern. (Meyers 1984). Dessa ovanstående teorier ger oss ett svar på vilka faktorer som påverkar kapitalstrukturen, vi ska i denna studie fördjupa oss i kapitalstrukturpåverkande faktorers inverkan på skuldsättningsgraden. Tillväxt, lönsamhet, företagsstorlek kommer vara oberoende variabler och skuldsättningsgraden är den beroende variabeln. 1.2 Problemformulering Företag skiljer sig åt utifrån den bransch såväl som det land de är verksamma inom, detsamma gäller företagsstorlek och produktens livscykel etc. dessa avvikelser spelar en viktig roll, speciellt för ett företags skuldsättningsgrad. Därför kommer vi i denna studie titta på företag med högst börsvärde på Stockholmsbörsen. 1.3 Frågeställning Finns det ett signifikant samband mellan skuldsättningsgraden och oberoende variabler? 1.4 Syfte Syftet med uppsatsen är att analysera ett antal oberoende variablers inverkan som lönsamhet, tillväxt och företagsstorlek på skuldsättningsgraden, vi använder oss av Stockholmsbörsens 25 största bolag inklusive investmentbolag och banker. Vidare är syftet att undersöka om det finns ett samband mellan dessa variabler och skuldsättningsgraden, detta med hjälp av företagens årsredovisningar från 2007 till Vidare sker en till undersökning utan banker och investmentbolag just pga. att banker har en ganska hög skuldsättningsgrad, vilket kan påverka resultatet. Detta kommer att jämföras och analyseras med hjälp av spridningsdiagram och styrkas med multipel regressions analys. 6

7 1.5 Avgränsning Vår studie avser de 25 börsnoterade företag med högst börsvärde bl.a. banker och investmentbolag på Stockholmsbörsen år Den oberoende variabeln tillväxt beräknas från år 2008 till år 2010, resterande år

8 2. Metod 2.1 Tillvägagångssätt Det första steget i uppsatsarbetet var att söka information som rörde sig om kapitalstruktur. Sökord var bl.a. debt ratio, kapitalstruktur, och lönsamhet. Internet och litteratur har även används för att få en förståelse för teorierna och annan väsentligt information. Utifrån tidigare studier valdes tre oberoende variabler: lönsamhet, tillväxt respektive företagsstorlek. Undersökningens urval blev de 25 största börsnoterade bolagen på Stockholmsbörsen. Sista steget i arbetet blev att samla in och bearbeta siffrorna från företagens årsredovisningar, som är givna i deras hemsidor. Metoderna som tillämpades var spridningsdiagram och multipel regression analys. Spridningsdiagram tillämpas först med en oberoende variabel för att få summariska förklaringar för att sedan styrka detta använder vi multipel regressionsanalys. 2.2 Val av metod Här går vi igenom hur vi har gått tillväga för att samla in data till vår undersökning. Valet av metod bestäms av problemet dvs. hur undersökningen ska utformas. Vi har använt oss av en kvantitativ undersökning samt en samhällsvetenskaplig, deduktiv analys som innebär att man går från teori till empiri Kvantitativ/Kvalitativ Kvalitativa o kvantitativa ansatser är olika former av data. Dessa befinner sig i ett motsatt förhållande, detta beror på att kvantitativa ansatser kan kännetecknas som hård data där arbetet till större del bottnar i mätningar för räkneoperationer. Kvalitativ data däremot bygger på ansatser som i egenskap utmärks av mjuk data eftersom denna typ av data går ut på att bearbeta och tolka olika textformer. Mot denna bakgrund förefaller dessa typer av data i skilda riktningar, dock är det av betydelse att anföra så det inte råder stridigheter mellan kvalitativa o kvantitativa ansatser utan att de snarare kompletterar varandra.(tufte 2003) 8

9 2.4. Deduktiv/Induktiva Utmärkande kännetecken för förhållandet mellan empiri o teori kan betecknas i form av deduktiva såväl som induktiva ansatser. Med deduktiva ansatser avses en ansats som övergår från teori till empiri. Med detta menas således en slags övergång från generella påståenden d.v.s. teorier till konkreta hänseenden som innebär att de generella ska undersöka med empirisk data. Vad det gäller induktiva ansatser innebär detta nämligen det motsatta, här utgår man ifrån empiri till teori. Induktiva ansatser går i stort sätt ut på att samla in data och omforma generella mönster och begrepp till teorier.( Tufte 2003) 2.5. Reliabilitet Viktigt att en studie skall ha en god reliabilitet, hög reliabilitet innebär att flera undersökningar som behandlar om samma problem ger likartade resultat. Det finns en risk att det kan dyka upp mätfel i en undersökning som t.ex. tidsseriedata. Larsson & Stjärnhagen (2003). Det är viktigt att utgå från korrekta siffror för att kunna dra en konkret slutsats Validitet Larsson & Stjärnhagen (2003) anser att validitet är hur väl man lyckas överföra teoretisk förståelse och begrepp. Om våra frågeställningar är mätbara ger detta ett svar på vad man skall undersöka. Författarna poängteras att validitet är giltigheten i det man undersöker. Validitet ger ett mätvärde som överensstämmer med det verkliga värdet. Om dessa begrepp i undersökningen passar in i verkligheten har man fått hög validitet (Lars Christensen 2001). Undersökningen kännetecknas av systematiska fel om man misslyckas. 9

10 2.7. Primär- och Sekundärdata Primärdata är data man samlar in genom intervjuer och experiment, då detta inte är inom studiens ramar kommer detta inte att användas i uppsatsen. Sekundärdata är tryckt data så som företags årsredovisningar, Internetsidor, artiklar och böcker, detta kommer vi att använda oss utav för att besvarar uppsatsens syfte. Vi kommer att använda oss av årsredovisningar från år Källkritik Våra källor är sekundärdata, årsredovisningar, artiklar, böcker och internetsidor. Årsredovisningarna ger oss de nyckeltal som vi behöver för att kunna beräkna signifikans. Årsredovisningarna är en pålitlig källa, då företaget måste följa årsredovisningslagen så har man redovisat det på ett korrekt sätt. Artiklar och böcker är tidigare studier, vilket är pålitligt då dessa ger oss färdigheter för hur uppsatsen ska se ut, vilka metoder som ska användas och teorier som granskats tidigare. Vi anser detta som en väldigt stark källa, då böcker och artiklar ger färdigheter samt att tidigare forskare fått samma resultat. Internetsidor är inte den mest pålitliga källan, detta just pga. att det finns mycket som inte överensstämmer med verkligheten på nätet, vi har därför inte använt oss av internetsidor i så stor mängd utan mer av facklitteratur. 10

11 3. Oberoende variabler 3.1. Skuldsättningsgrad Skuldsättningsgrad är uppsatsen beroende variabel, beräknas genom att dividera skulder genom eget kapital. Skulder/ eget kapital Vi valde att tillämpa skuldsättningsgrad framför låneandelen för att den är baserade på långfristiga skulder som medför större räntekostnad för företaget. (Bertmar o Molin 1977:289f) Skuldsättningsgraden visar hur finansiellt starkt ett företag är, dvs. förhållandet mellan totala skulder genom eget kapital, detta ger oss ett värde där vi kan framgå ifall företaget har större eller lägre skulder gentemot det egna kapitalet. 1 Man kan tydligt se ifall ett företag har större eller lägre skulder än det egna kapitalet, detta eftersom man delar totala skulder dividerat med totalt eget kapital och vid ett värde på 1, så vet vi att företaget har lika mycket skulder som eget kapital. Desto högre värdet är än 1, så har företaget större skulder och ju lägre det är en 1, så har företaget lägre skulder. Skuldsättningsgraden hör till i hävstångsformeln Tillväxt Tillväxt är den första oberoende variabel som ska undersökas inom tre år dvs. från 2008 till Tillväxt kan beräknas på två olika sätt, enligt Titman & Wessels (1988) kan tillväxt beräknas genom P/E talet, men måttet som vi ska tillämpa ser ut som: Försäljning för gällande år/försäljningen för föregående år

12 3.3. Lönsamhet Den andra oberoende variabeln som ska undersökas med skuldsättningsgrad är lönsamhet för år Titman & Wessels (1988) anser att man kan räkna ut lönsamhet på två olika sätt, antigen kvoten mellan rörelseresultat och omsättning eller kvoten mellan rörelseresultat och tillgångar. I vår analys används den senare definitionen: Rörelseresultat/ Tillgångar 3.4. Storlek Storlek är den tredje oberoende variabeln den uträknas genom Ln omsättning, enligt Titman & Wessels (1988) har den naturliga logaritmen av omsättning bättre inverkan på företagets kapitalstruktur. Omsättningsdata är givna från företagens årsredovisningar år Ln omsättning 4. Teori 4.1. Modigliani & Miller teori I Modigliani och Millers första proposition framgår det att man inte kan ändra värdet på företaget genom att ändra i kapitalstrukturen. Med detta menar man att företagets skuldsättning inte påverkar företagsvärdet när skatten är noll. Om privatpersoner lånar under samma villkor som företaget är företagsvärdet samt kapitalkostnaden inte beroende av kapitalstrukturen.(ross, m.fl. sid 406) I Modigliani och Millers andra proposition framgår det att när skuldsättningsgraden ökar påverkar det avkastningen på eget kapital positivt samtidigt som riskerna ökar. Det man menar är att när ett företag är belånat så medför detta risker eftersom företaget har ett lågt eget kapital och detta ökar risken för konkurs. (Ross, m.fl. sid 407) Aktieägarna vill belåna ett företag som inte är belånat allt eftersom aktiepriset ökar i värde, ju mer skulder ett företag har leder detta till att aktiekursen ökar. 12

13 4.2. Pecking order- teorin I denna teori så beskrivs det hur ett företag finansierar sig, företaget använder sig av intern, extern finansiering. Nyemission av aktier används endast som en sista utväg. Intern finansiering är det som företaget tar i första hand, detta för att ju mer företaget finansierar sig med eget kapital desto lägre blir skuldsättningsgraden. (Ross, m.fl. sid ) Detta är en skillnad från extern, där företaget ökar skuldnivån oavsett om detta inte önskas. Man prioriterar detta framför nyemission, då nyemission används som en sista utväg. (Ross, m.fl. sid ) Nyemission medför risker, därför används det som ett sista utväg då det sänder ut en dålig signal till marknaden, vilket leder till att aktieägarna inte kommer att sätta in nytt eget kapital i företaget. (Arnold, Glenn 2005) 5. Underlag för statistisk undersökning 5.1Tidigare forskning Capital Structure Across Industries I denna artikel studerades de största börsnoterade företagen på den amerikanska marknaden. Syftet var att undersöka kapitalstrukturens konstruktion, om den skiljde sig eller inte inom de branscherna som undersöktes. Man använde sig av en beroende variabel Skuldsättningsgrad och fem stycken oberoende variabler tillväxt, lönsamhet, tillgångsstruktur, storlek och ålder. I empirin beskriver man att man först ska separera regressionen för varje bransch och sedan sammansätta regressionerna för alla fem branscher som undersökts. I resultatet framkom det att kapitalstrukturens konstruktion påverkades beroende på vilken bransch företaget tillhörde. Lönsamhet, tillväxt och ålder hade en negativ effekt på skuldsättningsgraden medan tillgångsstruktur hade en positiv inverkan. Företagsstorlek hade ett positiv och negativ samband, då detta berodde på valet av intervall som undersöktes. Den separata regressionen för varje bransch visar att kapitalstrukturens konstruktion påverkar olika i de studerande branscherna. I slutsatsen framhöll författarna att de flesta oberoende variablerna hade samma inverkan inom branscherna. 13

14 5.2 Multipel regressionsanalys Multipel regression är mer kraftfull än enkel linjär regression när den har fler förklarande variabler. Förhållandet beskrivs som: Y =a+b 1 x 1 +b 2 x 2 + +b n x n +e i Där: y= beroende faktor som är kvantitativa. a= konstant b=koefficient x=oberoende variabel som är kvantitativa men ibland även kvalitativa e= fel term med medelvärdet noll Variablerna analyseras med hjälp av tester som finns i olika dataprogram för regressionsanalys, bl.a. t- test och F-test. Förklaringsvärdet eller determinationskoefficienten R2 används för att visa hur stor inverkan de oberoende variablerna har på det beroende variabeln dvs. skuldsättningsgraden, värdet ska ligga mellan 0 och 100 %. Det kan finnas flera felkällor i multipel regressionsanalys som t.ex. multikollinearitet. Den består av ett antal oberoende variabler som är korrelerade med varandra i hög utsträckning.. Multikollinearitet kan utföra ett problem i undersöknings resultat som gör att man inte kan lita på koefficienterna. Värdet ska inte överstiga 0,8. Larsson & stjärnhagen (2003) Med hjälp av SPSS kan bl.a. regressionskoefficienterna och signifikansnivåerna beräknas. 14

15 6. Empiri & Analys 6.1 Sammanfattning av företagen I detta avsnitt kommer en kort beskrivning av de 25 valda företagen, urvalet av företagen är baserade på börsvärdet. Alla värden är tagna ur Dagens Nyheter Börs Stockholm den 12 april Swedbank Swedbank är en bank som erbjuder ett brett utbud av finansiella tjänster och produkter. Swedbank vill ha nära kundrelation och man fokuserar sig på kundens behov. Swedbank har idag anställda. Börsvärdet för Swedbank A aktien var 110,6 miljarder SEK och P/E talet var 18, direktavkastningen låg på 1,8 %. SEB A SEB A är verksam inom bankservice, SEB kontrolleras till stor del av familjen Wallenberg genom deras stiftelse och ägande av Investor AB. SEB har anställda. Börsvärdet för SEB A aktien var 128,5 miljarder SEK och P/E talet var 17, direktavkastningen låg på 2,5 %. Nordea Bank Nordea Bank är verksam inom bankservice, de erbjuder kunden produkter, tjänster och lösningar inom bank och kapitalförvaring, Nordea har idag cirka anställda. Börsvärdet för Nordea aktien var 290,9 miljarder SEK och P/E talet var 12, direktavkastningen låg på 3,6 %. Svenska Handelsbanken B SHB B är verksam inom bankservice, banken är bra på hantera risk och kostnadseffektivitet och har utsetts av Bloomberg nyhetsbyrå till en av världens starkaste banker. Handelsbanken har anställda. Börsvärdet för SHB B aktien var 131,7 miljarder SEK och P/E talet var 12, direktavkastningen låg på 4,2 %. Ericsson Ericsson är ledande företaget för telekommunikation, tjänster och media där de arbetar med att lösa infrastrukturen. Ericsson står för 40 % av den totala mobiltrafiken. Ericsson har anställda idag, vilket är färre än vad de hade när de låg på topp anställda år Börsvärdet för Ericssons B aktien var 251,0 miljarder SEK och P/E talet var 24, direktavkastningen låg på 2,8 %. 15

16 H & M H & M är detaljister som säljer kläder i butik, H & M är ett företag som fokuserar sig på att erbjuda bästa pris för konsumenten när det gäller mode och kvalitet. Företaget har butiker över hela världen. Börsvärdet för H & M aktien var 322,4 miljarder SEK och P/E talet var 20, direktavkastningen låg på 4,3 %. Volvo Volvo är en leverantör av bussar, lastbilar, anläggningsmaskiner och motorer. Volvos försäljning finns idag i 180 länder. Börsvärdet för Volvo B aktien var 158,3 miljarder SEK och P/E talet var 20, direktavkastningen låg på 2,3 %. Atlas Copco Atlas Copco är verksamma inom anläggnings- och gruvindustri. De finns för att uppfylla kundens behov av elektricitet, livsmedel och transporter. Börsvärdet för Atlas Copco aktien var 140,0 miljarder SEK och P/E talet var 20, direktavkastningen låg på 2,4 %. Sandvik Sandvik är ett företag som är ledande för hårdmetall- och snabbstålsverktyg för metallbearbetning. Företaget är leverantör för produkter i rostfritt stål, högtemperaturmaterial och speciallegeringar. Börsvärdet för Sandvik aktien var 143,0 miljarder SEK och P/E talet var 22, direktavkastningen låg på 2,5 %. Scania Scania tillverkar lastbilar, bussar och marinmotorer förutom detta så säljer företaget produkter och finansiella tjänster. Börsvärdet för Scania B aktien var 58,0 miljarder SEK och P/E talet var 13, direktavkastningen låg på 3,5 %. SCA SCA är ett företag som tillverkar skogsindustriprodukter, hygienprodukter och mjukpapper, företaget har många starka varumärken och försäljning av dessa varor finns i 100 länder. Börsvärdet för SCA B aktien var 59,2 miljarder SEK och P/E talet var 12, direktavkastningen låg på 4,1 %. 16

17 SKF SKF är ledande leverantör för rullningslager, tätningar, mekatronik, service och smörjsystem. Börsvärdet för SKF B aktien var 76,3 miljarder SEK och P/E talet var 16, direktavkastningen låg på 2,7 %. Skanska Skanska är ett byggbolag som bygger fastigheter och infrastruktur, med god kunskap inom miljön anses Skanska vara ett företag inom utveckling och ledande av bygg som utför gröna projekt. Börsvärdet för Skanska B aktien var 51,9 miljarder SEK och P/E talet var 13, direktavkastningen låg på 4,4 %. Swedish Match Swedish Match är marknadsledande inom cigarrer, snus, tuggtobak, tändare och tändstickor, deras produkter säljs världen över. Snuset står för en tredjedel av nettoomsättningen och halva rörelseresultatet för Swedish Match. Börsvärdet för Swedish match aktien var 48,7 miljarder SEK och P/E talet var 15, direktavkastningen låg på 2,6 %. Alfa Laval Alfa Laval tillverkar separatorer, värmeväxlare samt utrustning för flödeshantering såsom pumpar och ventiler. Börsvärdet för Alfa Laval aktien var 56,8 miljarder SEK och P/E talet var 18, direktavkastningen låg på 2,2 %. Getinge Getinge är världsledande leverantör av utrustning och system inom hälsovård och labb. Produkterna bidrar till minimerad risk för smittspridning och ett bättre behandlingsresultat. Börsvärdet för Getinge B aktien var 35,1 miljarder SEK och P/E talet var 17, direktavkastningen låg på 2,1 %. Boliden Boliden driver gruvor och smältverk med inriktning mot främst zink och koppar. Boliden har fyra gruvområden och fem smältverk och är ledande metall företaget i Europa. Börsvärdet för Boliden aktien var 38,2 miljarder SEK och P/E talet var 10, direktavkastningen låg på 3,6 %. 17

18 Electrolux B Electrolux är tillverkare av inomhusprodukter som vitvaror, världsledande inom sitt område. Företaget säljer 40 miljoner produkter till konsumenter i 150 länder. Börsvärdet för Electrolux B aktien var 45,9 miljarder SEK och P/E talet var 11, direktavkastningen låg på 4,3 %. MTG B MTG är verksamma inom broadcasting, företaget har mer än 60 egna radio och tv kanaler. MTG finns i 33 länder. De är ledande inom radiooperatör i Sverige och Baltikum, i Spanien har de även text-tv verksamhet och äger spelbolaget bet24 på nätet. Börsvärdet för MTG B aktien var 28,5 miljarder SEK och P/E talet var 9, direktavkastningen låg på 1,6 %. Investor Investor är ett investmentbolag, de investerar i företag i USA, Europa och Asien. Företaget kontrolleras av familjen Wallenberg. Börsvärdet för Investor B aktien var 70,6 miljarder SEK och P/E talet var 4, direktavkastningen låg på 3,2 %. Tele2 B Tele2 är verksamma inom fast och mobiltelefoni, internet, kabel-tv och datatjänster. Företaget har sedan det grundats varit en utmanare till statliga monopol. Tele2 har kunder i 11 länder världen över. Börsvärdet för Tele2 B aktien var 64,8 miljarder SEK och P/E talet var 10, direktavkastningen låg på 17,8 %. TeliaSonera TeliaSonera är det ledande företaget inom telekommunikation. Deras produkter och tjänster är baserade på kundens behov, TeliaSonera är ett företag som tänker miljövänligt och kostnadseffektivt. Börsvärdet för TeliaSonera aktien var 218,5 miljarder SEK och P/E talet var 11, direktavkastningen låg på 5,5 %. 18

19 Assa Abloy B Assa Abloy är ledande leverantör för lås och säkerhetsdörrar. De uppfyller kundens behov av säkerhet och trygghet. Företaget har en så stark produkt att de erbjuder kunden en lås- och dörrlösningar som ingen annan på marknaden. Börsvärdet för Assa Abloy B aktien var 62,5 miljarder SEK och P/E talet var 16, direktavkastningen låg på 2,2 %. Ratos Ratos är ett investmentbolag, affärsidén för Ratos är att med tiden skapa högsta möjliga avkastning genom professionella utövande av ägarrollen i olika företag. Börsvärdet för Ratos B aktien var 29,2 miljarder SEK och P/E talet var 17, direktavkastningen låg på 4,3 %. Kinnevik Kinnevik är ett investmentbolag som är verksamma i sju olika områden, Papper och kartong, telekom och tjänster, media, online, mikrofinansiering, jordbruk och bioenergi. Kinnevik investerar i utvecklingsländerna. Börsvärdet för Kinnevik B aktien var 34 miljarder SEK och P/E talet var 3, direktavkastningen låg på 3 %. Lundbergsföretag Lundbergsföretag är investerare som äger aktier i Handelsbanken, Sandvik och Hufvudstaden. Lundbergs mål är att utveckla företagen och med tiden skapa en marginal på avkastning. Börsvärdet för Lundbergs B aktien var 18,5 miljarder SEK och P/E talet var 12, direktavkastningen låg på 1,5 %. 19

20 7. Analys utifrån spridningsdiagram Syftet med spridningsdiagram är att undersöka enskilda sambandet mellan det beroende variabeln och en oberoende variabel. Diagram 1 Diagram 2 Diagram 3 Förklaring till hur en korrelation kan se ut: Diagram 1: Perfekt positiv korrelation, som nästan aldrig visas i praktiken. Både X och Y ökar. Diagram 2: Perfekt negativ korrelation, som leder till att Y ökar när X minskar eller tvärtom. Diagram 3: Ingen korrelation, här finns inget samband. 20

21 7.1. Företagsstorlek Diagram 4.1 Samband mellan och skuldsättningsgrad och företagsstorlek år y = 0,9248x - 20,789 R² = 0,014 Diagram 4.1 Påvisar att det finns ett positivt samband mellan skuldsättningsgrad och företagsstorlek. Enligt diagrammen ser man att ju större företag desto fler långfristiga skulder blir det. R² = 0,014 enligt beräkningar som är gjorda i Excel dvs. 1,4 % av variansen förklaras utan företagsstorlek. Det visas att både SEB och Handelsbanken har en hög skuldsättningsgrad som ligger mellan 20-30, dock har Swedish Match en låg skuldsättningsgrad på

22 7.2. Lönsamhet. Diagram4.2 samband mellan skuldsättningsgrad och lönsamhet år y = -54,762x + 8, 3544 R² = 0, 3124 Diagrammet 4.2 visar ett negativt samband mellan skuldsättningsgrad och lönsamhet. Man anser att ju lägre lönsamhet man har desto högre blir upplåningsbehovet. 31,2% av variansen förklaras utav lönsamhet. 22

23 7.3. Tillväxt Diagram 4.3 Samband mellan skuldsättningsgrad och tillväxt år y = 20,347x + 0, 8248 R² = 0, 0202 Noll korrelation mellan skuldsättningsgrad och tillväxt. Här kan man säga att högre tillväxt inte påverkar skuldsättningen. Förklaringsvärdet endast 2 %. 23

24 8. Regressionsmodellens resultat 8.1. Multipel regression för 25 börsnoterade företagen Nedan redovisas resultat från den multipla regressionen för samtliga 25 börsnoterade bolag med det justerade förklaringsvärdet 26,7 %. Resultat av multipel regression för 25 börsnoterade bolag. Signifikansnivå 5 % R R 2 Justerad R 2 0, , , Hypotesprövning: Antal frihetsgraden beräknas enligt formeln n- (k+1)= 21, här utfördes en tvåsidig hypotes med 0,05 signifikans nivå. 1,72 är X-fördelning för 21 frihetsgrader enligt formelsamling för statistik. T-värdet för oberoende variabler måste vara mellan -1,72 och 1,72. dg SS MS F Signifikante F Regression 3 722, ,9403 3, , Residua ,591 61,6472 Total ,412 Koefficient t -värde P-värde Internet 11,4158 0, ,73963 Tillväxt 27,3636 1, , Lönsamhet 56,0775 3, , Storlek 0, , , Tabellen redovisar ett t- värde för lönsamhet som är 3,259, vilket är signifikant. Företagsstorlek och tillväxt är inga signifikant förklarade variabler. 24

25 8.4 Statiska felkällor Djurfält, Larsson & Stjärnlagen (2003) anser att man ska ta hänsyn till risker för felkällor vid multipel regressionsanalys, ex multikollineariet. Korrelationsmatrism utförs för att upptäcka multikollineariet, där bör inte oberoende variablernas inbördes korrelation överstiga 80 %. Högsta korrelationen som ligger mellan skuldsättningsgrad och lönsamhet är 0,73359, nedre tabellen visar att multikollineariet saknas. tillväxt 1 Lönsamhet Storlek S/E Tillväxt 1 Lönsamhet - 0, storlek - 0, , S/E 0, , , Tabell 4.4 korrelation mellan variabler 9. Multipel regression exklusive finansbolag 9.1. Signifikans Följande regressionstabell redovisar resultat för de börsnoterade företagen exklusive 7 finansbolag. Anledningen till denna undersökning är att analysera om någon skillnad uppstår, i och med att bankerna har en skuldsättning som är extremt hög. Justerade förklaringsvärde är 23 %. Signifikantnivå 5 % R R 2 Justerad R 2 Multipel R 0, , ,

26 9.2. Hypotesprövning Antal frihetsgrad = 14 T-värdet skall ligga mellan -1,76 och 1,76, för att få fram en signifikant förklaringsvariabel. Tabellen redovisar ett samband för alla oberoende variabler, som inte är signifikanta. ANOVA df SS MS F Significance F Regression 3 383, ,7546 2, , Residual , ,1217 Total ,968 Koefficient t-värde P-värde Intercept 45,3724 0, , Tillväxt 35, , , Lönsamhet 33,1155 1, , Storlek 1, , ,

27 10. Slutsats & egna reflektioner 10.1 Reflektion kring undersöknings resultat för 25 bolag Det visade sig att tillväxt inte hade något samband med skuldsättningsgraden, detta stämmer inte överens med Talberg, M, (2008), som anger att tillväxten påverkar skuldsättningsgraden negativt. Med hjälp av regressionsanalysen kan vi konstatera att företagsstorlek inte har något signifikant med skuldsättningsgraden, för de 25 största börsnoterade bolagen. Lönsamhet påverkar företagens skuldsättningsgrad signifikant negativt utifrån vårt empiriska resultat. Lönsamhet har koppling till Pecking Order teorin, enligt Rajan & Zingales (1995) minskas skuldsättningsgraden när lönsamhet ökar, finansiering sker helst med interna medel sedan lån samt nyemission. Vilket stämmer överens med våra empiriska resultat Reflektion kring undersöknings resultat för 18 bolag exklusive finansbolag Vi utförde en undersökning utan investmentbolag och banker, här visade sig att samtliga oberoende variabler inte hade någon inverkan på skuldsättningsgraden, vilket inte stämmer överens med teorierna. Det som påverkat vårt resultat till en viss del är ju finanskrisen som utbröt mellan 2008 och 2009, då dessa årtal har ingått i vår avgränsning och påverkat företagens resultat. 27

28 10.3 Slutsats Syftet med uppsatsen är att undersöka vilka variabler som har ett samband med skuldsättningsgraden, med hjälp av multipel regressionsanalys och spridningsdiagram avseende de 25 största noterade bolagen på stockholmsbörsen. Enligt spridningsdiagram hade företagsstorlek ett starkt samband med skuldsättningsgraden jämfört med andra variabler som inte hade ett samband alls. Vi utförde diagram analys för att få en bild av de oberoende variablers korrelation på skuldsättningsgraden, för att kunna styrka detta så utförde vi en multipel regressionsanalys, vilket visade sig styrka vårt resultat av spridningsdiagram. Det utfördes två olika multipel regressionsanalyser för att utvärdera om det finns någon skillnad mellan de största börsnoterade bolagen inklusive respektive exklusive finansbolag. De 25 bolagen visade resultatet att endast lönsamheten hade ett positivt samband med skuldsättningsgraden. De 18 bolagen utan finansbolag visade att alla oberoende variabler inte hade något samband med skuldsättningsgraden. 28

29 Bilaga:1 BOLAGSVÄRDEN 2010 (MSEK) FÖRETAG Tillgångar Tillgångar Rörelseresultat Totala tillgångar Omsättning Totala skulder UB IB Ericsson H & M Volvo Atlas Copco Sandvik Scania SCA SKF Skanska Swedish Match Alfa Laval Getinge Boliden Electrolux MTG Investor Tele Telia Sonera Assa Abloy Ratos Kinnevik Lundbergföret ag SEB Handelsbanke n Swedbank

30 Bilaga:2 Nyckeltal (2010) FÖRETAG Tillväx Lönsamhet Storlek S/E Ericsson 0,155 0, ,038 0,920 H & M 0,126 0, ,56 0,339 Volvo 0,002 0, ,30 3,290 Atlas Copco 0,095 0, ,97 1,442 Sandvik 0,026 0, ,13 1,661 Scania 0,037 0, ,08 2,277 SCA -0,015 0, ,41 1,108 SKF 0,068 0, ,83 1,775 Skanska -0,009 0, ,53 2,737 Swedish Match -0,031 0, ,34-31,57 Alfa Laval 0,063 0, ,93 1,00 Getinge 0,165 0, ,31 1,610 Boliden 0,089 0, ,32 0,863 Electrolux 0,037 0, ,39 2,566 MTG 0,157 0, ,29 1,244 Investor 0,102 0, ,80 0,29 Tele 2-0,059 0, ,42 0,398 Telia Sonera -0,014 0, ,39 0,889 Assa Abloy 0,068 0, ,42 1,1799 Ratos 0,039 0, ,05 1,167 Kinnevik 0,091 0, ,87 0,191 Lundbergföreta 0,025 0,073 23,81 0,674 g SEB 0,0419 0, ,16 20,89 Handelsbanken 0,003 0, ,16 23,36 Swedbank 0,163 0, ,16 9,311 30

31 Bilaga 3 Tillväxt Medelvärdet Ericsson 0,044 0,0555 0,1655 0,155 H & M 0,0886 0,0608 0,2278 0,126 Volvo 0,0429 0,1078 0,1578 0,002 Atlas Copco 0,0552 0,0997 0,3306 0,095 Sandvik 0,0172 0,1128 0,2082 0,026 Scania 0,0002 0,1052 0, ,037 SCA 0,0459 0,0573 0, ,015 SKF 0,0825 0,0935 0, ,068 Skanska 0,0722 0,0034 0,0574 0,009 Swedish 0,0978 0,1099 0, ,031 Match Alfa Laval 0,0367 0,0973 0,2493 0,063 Getinge 0,0776 0,135 0,4380 0,165 Boliden 0,0562 0,0993 0,1109 0,089 Electrolux 0,0113 0,0085 0,1094 0,037 MTG 0,0442 0,238 0,7550 0,157 Investor 0,3002 0,2101 0,2063 0,102 Tele 2 0,009 0,1357 0,0311 0,059 Telia Sonera -0,0708 0,0204 0,219-0,014 Assa Abloy 0,0650 0,0520 0,1915 0,068 Ratos 0,0023 0,0442 0,1622 0,039 Kinnevik 0,2177 0,4842 0,4289 0,091 Lundbergföret 0, ,0277 0,0735 0,025 ag SEB 0,0556 0,0806 0,0709 0,042 Handelsbanken 0,0144 0,1664 0,1610 0,003 Swedbank 0,046 0,0093 0, ,163 31

32 Källförteckning: o Lars Christensen (2001). Marknadsundersökning: En handbok o Körner, S & Wahlgren, L (2005). Statistiska Metoder. Lund: Studentlitteratur. o Bertmar, L., och Molin, G (1977). Kapitaltillväxt, kapitalstruktur och räntabilitet. o Johannessen, Asbjorn & Tufte, Per Arne (2003). Introduktion till samhällsvetenskaplig metod. Första upplagan. Malmö: Liber AB. o Göran Larsson & Rolf stjärnhagen. Ola (2003). Statistisk verktygslåda: Samhällsvetenskaplig orsaksanalys med kvantitativa metoder. o Hillier, D, Ross, S, Westerfield, R, Jaffe, J, Jordan B. (2010) Corporate finance, European Edition. o Arnold, Glen (2005). Corporate Financial Management. 3rd edition. Prentice Hall. o Titman, S & Wessels R (1988). The determinants of capital structure choice. The journal of finance. o Vol. 43, nr. 1, s Talberg, M, et al (2008). Capital Structure Across Industries. International Journal of the Economics of Business. Vol. 15, Nr. 2, s Internet källor o o o o scatterplot.html 32

33 Årsredovisningar Swedbank årsredovisning år SEB A årsredovisning år Nordea Bank årsredovisning år Svenska Handelsbanken B årsredovisning år Ericsson årsredovisning år ,2010 H & M årsredovisning år ,2010 Volvo årsredovisning år Atlas Copco årsredovisning år Sandvik årsredovisning år Scania årsredovisning år SCA. årsredovisning år SKF årsredovisning år Skanska årsredovisning år Swedish Match årsredovisning år Alfa Laval årsredovisning år Getinge årsredovisning år Boliden årsredovisning år Electrolux årsredovisning år MTG B. årsredovisning år Investor årsredovisning år Tele2 B årsredovisning år TeliaSonera årsredovisning år Assa Abloy årsredovisning år Ratos årsredovisning år Kinnevik årsredovisning år Lundbergs årsredovisning år