Modèle tableau dettes fournisseurs

Ce tableau indique le coefficient de corrélation entre les variables utilisées dans l`étude. Les définitions de variables sont dans les tableaux 1 et 3. *, * *, et * * * dénotent des niveaux de signification à des tests à deux queues de 10, 5 et 1%, respectivement depuis des recherches approfondies suggèrent qu`il existe des différences systématiques dans l`environnement de l`information en fonction de la taille de l`entreprise, nous classons les entreprises dans les petites et grandes entreprises divisant l`échantillon par la médiane de SIZE. Le tableau 5 présente les statistiques descriptives des principales variables pour les petites et grandes entreprises. Nous constatons des différences significatives dans les variables concernant les sources de financement et le niveau d`asymétrie de l`information entre ces deux groupes d`entreprises. Conformément à la littérature antérieure (p. ex. Bougheas et al. 2006), les petites entreprises ont tendance à avoir un pourcentage plus élevé de dettes à court terme que les grandes entreprises. Dans notre échantillon, la moyenne de SHTDBT est de 65,15% dans les petites entreprises, alors que la moyenne de cette variable dans les grandes entreprises est de 53,70%, et cette différence est significative au niveau de 1%.

De plus, les grandes entreprises présentent des niveaux de dette publique plus élevés, soit le PBLDBT, que les petits (10,68 contre 1,33%). Au contraire, le pourcentage de la dette bancaire, et en particulier la dette bancaire à court terme, sur la dette totale est nettement plus élevé dans les petites entreprises que dans les plus grandes. Dans les sources de financement à court terme, l`ACCPAY est plus pertinente dans les petites entreprises que dans les grandes entreprises (28,6 contre 26,1%), cette différence étant significative au niveau des 10%. En raison de la baisse des valeurs de SHTBNK dans les grandes entreprises par rapport aux petites entreprises, le TRDCRD est plus élevé dans les grandes entreprises (67,6 contre 56,4%), une différence qui est significative au niveau de 1%. Ce tableau présente les statistiques descriptives des variables de court-financement et d`asymétrie de l`information et les différences dans ces variables entre les petites et les grandes entreprises. Nous définissons comme des petites entreprises celles où SIZE a une valeur inférieure (plus élevée) que sa médiane. Les définitions de variables sont dans les tableaux 1 et 3. Le test t est utilisé pour tester l`hypothèse nulle d`aucune différence significative dans chaque proxy d`asymétrie d`information entre deux sous-échantillons. *, * *, et * * * dénotent des niveaux de signification aux tests à deux queues de 10, 5 et 1%, respectivement au-delà des études préalables, nous nous concentrons sur la façon dont l`ampleur de l`asymétrie de l`information affecte les sources de financement à court terme.

Néanmoins, le choix entre les deux principales sources de financement à court terme (dette bancaire et comptes créditeurs) peut être déterminé par l`existence de contraintes financières dans d`autres sources de financement de la dette, comme le suggèrent les analyses descriptives précédentes. Afin d`examiner cette question, nous analysons d`abord les effets des asymétries de l`information sur la dette publique, la dette bancaire totale et la dette bancaire à long terme. Comme on le voit dans les colonnes 2 et 3 du tableau 6, nous constatons que l`ASY a une relation significative et négative avec le PBLDBT et le BNKDBT (aux niveaux de 5 et 1%, respectivement). 8 ces constatations impliquent que les entreprises qui ont plus d`asymétrie d`information ont plus de difficultés à émettre la dette du marché et d`accéder au financement bancaire. Ces constatations concordent avec les éléments de preuve présentés par Shen (2014) dans les sociétés cotées aux États-Unis, ce qui laisse supposer que les entreprises ayant un niveau élevé d`asymétrie de l`information perdent leur accès au marché de la dette publique et doivent s`appuyer sur le marché de la dette privée. En ce qui concerne la dette bancaire à long terme (colonne 4), le coefficient d`ASY est négatif et non significatif aux niveaux conventionnels dans un test à deux queues, bien que l`association négative entre ASY et LNGBNK soit statistiquement significative au niveau de 10% dans un test à une queue. Le tableau 3 rapporte des statistiques sommaires pour les variables dépendantes (Panel A) et de contrôle (Panel B), montrant leurs valeurs moyennes, les écarts types et les percentiles 10, 50 et 90%. La moyenne (médiane) du SHTDBT est de 59,41% (57,68%), ce qui montre la pertinence de la dette à court terme dans les entreprises cotées en espagnol.