54实证结果
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5.4
实证结果
5.4.1 样本的描述性统计
表5—2和表5—3分别是以盈利预测反转和高管薪酬的相对占比衡量过度自信时对相关变量所进行的分组统计，其中在表5—3中，我们以CON2为基础，如果该值在2002—2005年内每年都大于或等于50%，则取1，否则取0，从而形成一个新的哑变量（CON′2），然后根据此变量将样本分为两组。
表5—2 主要变量以CON1分组的描述性统计
表5—3 主要变量以CON′2分组的描述性统计
从表5—2和表5—3中可以看出，从两种过度自信变量来看，过度自信样本的多元化程度都要高于非过度自信样本和全样本（N较高，HHI较低）。从企业规模和上市年限来看，几类样本大致相同，其他变量的数值也大体相当，具有一定的可比性。
5.4.2 实证结果
表5—4报告了以管理者过度自信为基础对企业投资特征进行的分组检验。其中A部分以CON1衡量管理者过度自信，用1表示过度自信组，0表示控制组，分别检验了这两组中两种多元化变量的值是否存在显著差异，检验方法包括t检验和Wilcoxon检验。从表5—4中可以看出，以N表示多元化程度时，管理者过度自信组的均值和中位数皆大于或等于控制组，两类检验都在10%的水平显著；以HHI表示多元化程度时，管理者过度自信组的均值和中位数皆小于控制组，两类检验分别在10%和5%的水平显著。上述结果初步说明管理者过度自信的多元化程度显著大于其他公司。
在B部分，我们将第二个管理者过度自信变量CON2按50%进行了分组，该变量大于50%取1，其余取0，然后按A部分的方法进行了分组检验，从检验结果来看，与A部分基本一致，说明上述结论是稳健的。
表5—4 管理者过度自信与企业投资特征的分组检验
说明：***，**，*分别表示在1%，5%，10%的水平显著。
表5—5报告了以多元化程度为被解释变量、以管理者过度自信为解释变量的OLS回归结果。模型1至模型4分别以两种多元化程度变量和两种管理者过度自信变量作为被解释变量和解释变量，考察了管理者过度自信对多元化程度的影响，如果这4个模型所得到的结果一致，则我们的研究结论将是非常稳健的，从而会有较强的说服力。从模型1和模型2的回归结果来看，以经营单元数表示的多元化程度和两种过度自信变量之间的回归系数都显著为正，其中模型1在10%的水平显著，模型2在5%的水平显著，说明管理者越过度自信，企业的多元化程度越大。从模型3和模型4的回归结果来看，以Herfindahl指数表示的多元化程度和两种过度自信变量之间的回归系数都为负数，但模型3不显著，模型4在1%的水平显著。因为Herfindahl指数越小代表多元化程度越低，所以也说明管理者越过度自信，企业的多元化程度越大。综合上述四个模型的结果，我们认为它们为本章所提出的假设1提供了较强的支持证据，即管理者越过度自信，企业的多元化程度越大。模型中的四个控制变量基本上都显著，F值在每个模型中都显著，说明模型的拟合效果较好。
为了研究上述回归结果在不同的年度是否为稳健的，我们分别用每年的数据对上述4个模型进行了回归分析，结果显示，上述各解释变量的系数符号都一致，证明了上述结论具有较强的稳健性。限于篇幅，我们没有报告这些结论。
