Adjustment Costs and the Trade-off Between q and Lagged Investment Effects

Öz

A dynamic investment model is estimated by system generalized method of moments using a panel data of Turkish firms quoted over the period 2004–2017. The sample is split using firm size and rate of investment criteria to classify firms according to how likely they face financing constraints and high adjustment costs. The q theory of investment is consistent with the data of large but low-investment firms in that q is the sufficient statistic for investment and the implied adjustment costs are of reasonable magnitude. The coefficient on q for these firms is 0.60 which is very large compared to previous studies possibly due to reducing measurement errors by using cash flow to instrument q. The sensitivity of investment to q reduces not only with financing constraints but also with high adjustment costs. There is a trade-off between q and lagged investment effects on investment. The more likely that a firm faces high adjustment costs, the more lagged investment becomes important for its current investment. However, the coefficient of lagged investment is not higher than 0.23 in any estimation suggesting that lagged investment is important only when the adjustment costs are very high.

Anahtar Kelimeler

• Adjustment Costs
• Tobin's q
• Lagged Investment

UYARLAMA MALİYETLERİ VE Q İLE GECİKMELİ YATIRIM ETKİLERİ ARASINDAKİ DENGELEME

Öz

Dinamik bir yatırım modeli, 2004–2017 döneminde piyasada işlem gören Türk firmalarının panel verileri kullanılarak sistem genelleştirilmiş momentler yöntemi ile tahmin edilmektedir. Firmaları finansal kısıtlar ve yüksek uyarlama maliyetleriyle karşılaşma ihtimalinin derecesine göre sınıflandırmak için firma büyüklüğü ve yatırım oranı kriterleri kullanılarak örneklem bölünmüştür. Yatırımın q teorisi, q’nun yatırım için yeterli istatistik olması ve tahmin edilen uyarlama maliyetlerinin makul büyüklükte olması açısından büyük ama düşük-yatırımlı firmalarının verileriyle tutarlıdır. Bu firmalar için q’nun katsayısı 0,60'tır ve muhtemelen nakit akışını q için araç değişkeni olarak kullanmanın ölçüm hatalarını azaltması nedeniyle bu katsayı önceki çalışmalara kıyasla çok büyüktür. Yatırımın q'ya duyarlılığı, sadece finansal kısıtlar ile değil aynı zamanda yüksek uyarlama maliyetleri ile de azalmaktadır. Yatırımda q ve gecikmeli yatırım etkileri arasında bir dengeleme vardır. Bir firmanın yüksek uyarlama maliyetleriyle karşılaşması ne kadar çok olası ise, gecikmeli yatırım mevcut yatırım için o kadar önemli hale gelmektedir. Ancak, gecikmeli yatırım katsayısının hiçbir tahminde 0,23'ten yüksek olmaması, gecikmeli yatırımın yalnızca uyarlama maliyetleri çok yüksek olduğunda önemli olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Uyarlama Maliyetleri
• Tobin'in q'su
• Gecikmeli Yatırım

Kaynakça

1. Abel, A. B., & Blanchard, O. J. (1986). The Present Value of Profits and Cyclical Movements in Investment. Econometrica, 54(2), 26.
2. Blundell, R., Bond, S., Devereux, M., & Schiantarelli, F. (1992). Investment and Tobin’s Q: Evidence from Company Panel Data. Journal of Econometrics, 51, 233–257. https://doi.org/10.1016/0304-4076(92)90037-R
3. Devereux, M., & Schiantarelli, F. (1990). Investment, Financial Factors, and Cash Flow: Evidence from U.K. Panel Data. In R. G. Hubbard (Ed.), Asymmetric Information, Corporate Finance, and Investment. University of Chicago Press.
4. Eberly, J., Rebelo, S., & Vincent, N. (2012). What explains the lagged-investment effect?. Journal of Monetary Economics, 59, 370–380. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2012.05.002
5. Fazzari, S. M., Hubbard, R. G., & Petersen, B. C. (1988). Financing Constraints and Corporate Investment. Brookings Papers on Economic Activity, 1988(1), 141. https://doi.org/10.2307/2534426
6. Fazzari, S. M., & Petersen, B. C. (1993). Working Capital and Fixed Investment: New Evidence on Financing Constraints. The RAND Journal of Economics, 24(3), 328. https://doi.org/10.2307/2555961
7. Gatchev, V. A., Pulvino, T., & Tarhan, V. (2010). The Interdependent and Intertemporal Nature of Financial Decisions: An Application to Cash Flow Sensitivities. The Journal of Finance, 65(2), 725–763. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2009.01549.x
8. Gilchrist, S., & Himmelberg, C. P. (1995). Evidence on the Role of Cash Flow for Investment. Journal of Monetary Economics, 36, 541–572. https://doi.org/10.1016/0304-3932(95)01223-0

9. Hayashi, F. (1982). Tobin’s Marginal q and Average q: A Neoclassical Interpretation. Econometrica, 50(1), 213. https://doi.org/10.2307/1912538
10. Millar, J. N. (2005). Gestation Lags for Capital, Cash Flows, and Tobin’s Q (No. 24; Finance and Economics Discussion Series, p. 64). Board of Governors of the Federal Reserve System (U.S.).
11. Nickell, S. (1981). Biases in Dynamic Models with Fixed Effects. Econometrica, 49(6), 11.
12. Roodman, D. (2009). How to do xtabond2: An Introduction to Difference and System GMM in Stata. The Stata Journal, 9(1), 51.
13. Summers, L. H. (1981). Taxation and Corporate Investment: A q-Theory Approach. Brookings Papers on Economic Activity, 1981(1), 67. https://doi.org/10.2307/2534397
14. Tobin, J. (1969). A General Equilibrium Approach To Monetary Theory. Journal of Money, Credit and Banking, 1(1), 15. https://doi.org/10.2307/1991374
15. Zhu, Q., & Singh, G. (2016). The Impacts Of Oil Price Volatility On Strategic Investment Of Oil Companies In North Amerıca, Asia, and Europe. Pesquisa Operacional, 36(1), 1–21. https://doi.org/10.1590/0101-7438.2016.036.01.0001