- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
ABSTRACTThis paper analyzes the exp
ABSTRACT
This paper analyzes the explanatory power of some of the recent theories of optimal
capital structure. The study extends empirical work on capital structure theory in three
ways. First, it examines a much broader set of capital structure theories, many of which
have not previously been analyzed empirically. Second, since the theories have different
empirical implications in regard to different types of debt instruments, the authors
analyze measures of short-term, long-term, and convertible debt rather than an aggregate
measure of total debt. Third, the study uses a factor-analytic technique that
mitigates the measurement problems encountered when working with proxy variables.
IN RECENT YEARS,A number of theories have been proposed to explain the
variation in debt ratios across firms. The theories suggest that firms select capital
structures depending on attributes that determine the various costs and benefits
associated with debt and equity financing. Empirical work in this area has lagged
behind the theoretical research, perhaps because the relevant firm attributes are
expressed in terms of fairly abstract concepts that are not directly observable.
The basic approach taken in previous empirical work has been to estimate
regression equations with proxies for the unobservable theoretical attributes.
This approach has a number of problems. First, there may be no unique representation
of the attributes we wish to measure. There are often many possible
proxies for a particular attribute, and researchers, lacking theoretical guidelines,
may be tempted to select those variables that work best in terms of statistical
goodness-of-fit criteria, thereby biasing their interpretation of the significance
levels of their tests. Second, it is often difficult to find measures of particular
attributes that are unrelated to other attributes that are of interest. Thus, selected
proxy variables may be measuring the effects of several different attributes.
Third, since the observed variables are imperfect representations of the attributes
they are supposed to measure, their use in regression analysis introduces an
errors-in-variable problem. Finally, measurement errors in the proxy variables
may be correlated with measurement errors in the dependent variables, creating
spurious correlations even when the unobserved attribute being measured is
unrelated to the dependent variable.
*Both authors are from the University of California, Los Angeles, and Wessels is also from
Erasmus University, Rotterdam. We gratefully acknowledge the research assistance provided by Jim
Brandon, Won Lee, and Erik Sirri and helpful comments from our UCLA colleagues, especially
Julian Franks, David Mayers, Ron Masulis, and Walter Torous. We also received helpful comments
from seminar participants at UCLA and the University of Rochester. Titman received financial
support from the Batterymarch fellowshipprogram and from the UCLA Foundation for Research in
Financial Markets and Institutions. Wessels received financial support from the Netherlands Organization
for the Advancement of Pure Research (Z. W. 0.).
2 The Journal of Finance
This study extends empirical work on capital structure theory in three ways.'
First, it extends the range of theoretical determinants of capital structure by
examining some recently developed theories that have not, as yet, been analyzed
empirically. Second, since some of these theories have different empirical implications
with regard to different types of debt instruments, we analyze separate
measures of short-term, long-term, and convertible debt rather than an aggregate
measure of total debt. Third, a technique is used that explicitly recognizes and
mitigates the measurement problems discussed above.
This technique, which is an extension of the factor-analytic approach to
measuring unobserved or latent variables, is known as linear structural m~deling.~
Very briefly, this method assumes that, although the relevant attributes are not
directly observable, we can observe a number of indicator variables that are
linear functions of one or more attributes and a random error term. There is, in
this specification, a direct analogy with the return-generating process assumed
to hold in the Arbitrage Pricing Theory. While the identifying restrictions
imposed on our model are different, the technique"for estimating it is very similar
to the procedure used by Roll and Ross [29] to test the APT.
Our results suggest that firms with unique or specialized products have relatively
low debt ratios. Uniqueness is categorized by the firms' expenditures on
research and development, selling expenses, and the rate at which employees
voluntarily leave their jobs. We also find that smaller firms tend to use significantly
more short-term debt than larger firms. Our model explains virtually none
of the variation in convertible debt ratios across firms and finds no evidence to
support theoretical work that predicts that debt ratios are related to a firm's
expected growth, non-debt tax shields, volatility, or the collateral value of its
assets. We do, however, find some support for the proposition that profitable
firms have relatively less debt relative to the market value of their equity.
I. Determinants of Capital Structure
In this section, we present a brief discussion of the attributes that different
theories of capital structure suggest may affect the firm's debt-equity choice.
These attributes are denoted asset structure, non-debt tax shields, growth,
uniqueness, industry classification, size, earnings volatility, and profitability. The
attributes, their relation to the optimal capital structure choice, and their observable
indicators are discussed below.
'Recent cross-sectional studies include Toy et al. [40], Ferri and Jones [14], Flath and Knoeber
[15], Marsh [24],Chaplinsky [ l l ] ,Titman [38],Castanias [a], Bradley, Jarrell, and Kim [GI,Auerbach
[2], and Long and Malitz [23]. The papers by Titman [38], Bradley, Jarrell, and Kim [6], Auerbach
[2], and Long and Malitz [23] examine variables that are similar to some of those examined here.
The studies find a negative relation between both research and development and advertising and
leverage but have mixed findings relating to the different measures of non-debt tax shields and
leverage and volatility and leverage. Also see Schwartz and Aronson [30], Scott [31], and Scott and
Martin [32] for evidence of industry effects in capital structure choice.
References to linear structural modeling can also be found in the literature under the headings
of analysis-of-covariance structures, path analysis, causal models, and content-variables models. A
nontechnical introduction to the subject providing many references is Bentler and Bonett [4].
Capital Structure 3
A. Collateral Value of Assets
Most capital structure theories argue that the type of assets owned by a firm
in some way affects its capital structure choice. Scott [33] suggests that, by
selling secured debt, firms increase the value of their equity by expropriating
wealth from their existing unsecured creditor^.^ Arguments put forth by Myers
and Majluf [28] also suggest that firms may find it advantageous to sell secured
debt. Their model demonstrates that there may be costs associated with issuing
securities about which the firm's managers have better information than outside
shareholders. Issuing debt secured by property with known values avoids these
costs. For this reason, firms with assets that can be used as collateral may be
expected to issue more debt to take advantage of this opportunity.
Work by Galai and Masulis [16], Jensen and Meckling [20], and Myers [26]
suggests that stockholders of leveraged firms have an incentive to invest suboptimally
to expropriate wealth from the firm's bondholders. This incentive may
also induce a positive relation between debt xatios and the capacity of firms to
collateralize their debt. If the debt can be collateralized, the borrower is restricted
to use the funds for a specified project. Since no such guarantee can be used for
projects that cannot be collateralized, creditors may require more favorable terms,
which in turn may lead such firms to use equity rather than debt financing.
The tendency of managers to consume more than the optimal level of perquisites
may produce the opposite relation between collateralizable capital and debt
levels. Grossman and Hart [la] suggest that higher debt levels diminish this
tendency because of the increased threat of bankruptcy. Managers of highly
levered firms will also be less able to consume excessive perquisites since
bondholders (or bankers) are inclined to closely monitor such firms. The costs
associated with this agency relation may be higher for firms with assets that are
less collateralizable since monitoring the capital outlays of such firms is probably
more difficult. For this reason, firms with less collateralizable assets may choose
higher debt levels to limit their managers' consumption of perquisites.
The estimated model incorporates two indicators for the collateral value
attribute. They include the ratio of intangible assets to total assets (INTITA)
and the ratio of inventory plus gross plant and equipment to total assets
(IGPITA). The first indicator is negatively related to the collateral value attribute,
while the second is positively related to collateral value.
B. Non-Debt Tax Shields
DeAngelo and Masulis [12] present a model of optimal capital structure that
incorporates the impact of corporate taxes, personal taxes, and non-debt-related
corporate tax shields. They argue that tax deductions for depreciation and
investment tax credits are substitutes for the tax benefits of debt financing. As
a result, firms with large non-debt tax shields relative to their expected cash flow
include less debt in their capital structures.
Indicators of non-debt tax shields include the ratios of investment tax credits
over total assets (ITCITA), depreciat
This paper analyzes the explanatory power of some of the recent theories of optimal
capital structure. The study extends empirical work on capital structure theory in three
ways. First, it examines a much broader set of capital structure theories, many of which
have not previously been analyzed empirically. Second, since the theories have different
empirical implications in regard to different types of debt instruments, the authors
analyze measures of short-term, long-term, and convertible debt rather than an aggregate
measure of total debt. Third, the study uses a factor-analytic technique that
mitigates the measurement problems encountered when working with proxy variables.
IN RECENT YEARS,A number of theories have been proposed to explain the
variation in debt ratios across firms. The theories suggest that firms select capital
structures depending on attributes that determine the various costs and benefits
associated with debt and equity financing. Empirical work in this area has lagged
behind the theoretical research, perhaps because the relevant firm attributes are
expressed in terms of fairly abstract concepts that are not directly observable.
The basic approach taken in previous empirical work has been to estimate
regression equations with proxies for the unobservable theoretical attributes.
This approach has a number of problems. First, there may be no unique representation
of the attributes we wish to measure. There are often many possible
proxies for a particular attribute, and researchers, lacking theoretical guidelines,
may be tempted to select those variables that work best in terms of statistical
goodness-of-fit criteria, thereby biasing their interpretation of the significance
levels of their tests. Second, it is often difficult to find measures of particular
attributes that are unrelated to other attributes that are of interest. Thus, selected
proxy variables may be measuring the effects of several different attributes.
Third, since the observed variables are imperfect representations of the attributes
they are supposed to measure, their use in regression analysis introduces an
errors-in-variable problem. Finally, measurement errors in the proxy variables
may be correlated with measurement errors in the dependent variables, creating
spurious correlations even when the unobserved attribute being measured is
unrelated to the dependent variable.
*Both authors are from the University of California, Los Angeles, and Wessels is also from
Erasmus University, Rotterdam. We gratefully acknowledge the research assistance provided by Jim
Brandon, Won Lee, and Erik Sirri and helpful comments from our UCLA colleagues, especially
Julian Franks, David Mayers, Ron Masulis, and Walter Torous. We also received helpful comments
from seminar participants at UCLA and the University of Rochester. Titman received financial
support from the Batterymarch fellowshipprogram and from the UCLA Foundation for Research in
Financial Markets and Institutions. Wessels received financial support from the Netherlands Organization
for the Advancement of Pure Research (Z. W. 0.).
2 The Journal of Finance
This study extends empirical work on capital structure theory in three ways.'
First, it extends the range of theoretical determinants of capital structure by
examining some recently developed theories that have not, as yet, been analyzed
empirically. Second, since some of these theories have different empirical implications
with regard to different types of debt instruments, we analyze separate
measures of short-term, long-term, and convertible debt rather than an aggregate
measure of total debt. Third, a technique is used that explicitly recognizes and
mitigates the measurement problems discussed above.
This technique, which is an extension of the factor-analytic approach to
measuring unobserved or latent variables, is known as linear structural m~deling.~
Very briefly, this method assumes that, although the relevant attributes are not
directly observable, we can observe a number of indicator variables that are
linear functions of one or more attributes and a random error term. There is, in
this specification, a direct analogy with the return-generating process assumed
to hold in the Arbitrage Pricing Theory. While the identifying restrictions
imposed on our model are different, the technique"for estimating it is very similar
to the procedure used by Roll and Ross [29] to test the APT.
Our results suggest that firms with unique or specialized products have relatively
low debt ratios. Uniqueness is categorized by the firms' expenditures on
research and development, selling expenses, and the rate at which employees
voluntarily leave their jobs. We also find that smaller firms tend to use significantly
more short-term debt than larger firms. Our model explains virtually none
of the variation in convertible debt ratios across firms and finds no evidence to
support theoretical work that predicts that debt ratios are related to a firm's
expected growth, non-debt tax shields, volatility, or the collateral value of its
assets. We do, however, find some support for the proposition that profitable
firms have relatively less debt relative to the market value of their equity.
I. Determinants of Capital Structure
In this section, we present a brief discussion of the attributes that different
theories of capital structure suggest may affect the firm's debt-equity choice.
These attributes are denoted asset structure, non-debt tax shields, growth,
uniqueness, industry classification, size, earnings volatility, and profitability. The
attributes, their relation to the optimal capital structure choice, and their observable
indicators are discussed below.
'Recent cross-sectional studies include Toy et al. [40], Ferri and Jones [14], Flath and Knoeber
[15], Marsh [24],Chaplinsky [ l l ] ,Titman [38],Castanias [a], Bradley, Jarrell, and Kim [GI,Auerbach
[2], and Long and Malitz [23]. The papers by Titman [38], Bradley, Jarrell, and Kim [6], Auerbach
[2], and Long and Malitz [23] examine variables that are similar to some of those examined here.
The studies find a negative relation between both research and development and advertising and
leverage but have mixed findings relating to the different measures of non-debt tax shields and
leverage and volatility and leverage. Also see Schwartz and Aronson [30], Scott [31], and Scott and
Martin [32] for evidence of industry effects in capital structure choice.
References to linear structural modeling can also be found in the literature under the headings
of analysis-of-covariance structures, path analysis, causal models, and content-variables models. A
nontechnical introduction to the subject providing many references is Bentler and Bonett [4].
Capital Structure 3
A. Collateral Value of Assets
Most capital structure theories argue that the type of assets owned by a firm
in some way affects its capital structure choice. Scott [33] suggests that, by
selling secured debt, firms increase the value of their equity by expropriating
wealth from their existing unsecured creditor^.^ Arguments put forth by Myers
and Majluf [28] also suggest that firms may find it advantageous to sell secured
debt. Their model demonstrates that there may be costs associated with issuing
securities about which the firm's managers have better information than outside
shareholders. Issuing debt secured by property with known values avoids these
costs. For this reason, firms with assets that can be used as collateral may be
expected to issue more debt to take advantage of this opportunity.
Work by Galai and Masulis [16], Jensen and Meckling [20], and Myers [26]
suggests that stockholders of leveraged firms have an incentive to invest suboptimally
to expropriate wealth from the firm's bondholders. This incentive may
also induce a positive relation between debt xatios and the capacity of firms to
collateralize their debt. If the debt can be collateralized, the borrower is restricted
to use the funds for a specified project. Since no such guarantee can be used for
projects that cannot be collateralized, creditors may require more favorable terms,
which in turn may lead such firms to use equity rather than debt financing.
The tendency of managers to consume more than the optimal level of perquisites
may produce the opposite relation between collateralizable capital and debt
levels. Grossman and Hart [la] suggest that higher debt levels diminish this
tendency because of the increased threat of bankruptcy. Managers of highly
levered firms will also be less able to consume excessive perquisites since
bondholders (or bankers) are inclined to closely monitor such firms. The costs
associated with this agency relation may be higher for firms with assets that are
less collateralizable since monitoring the capital outlays of such firms is probably
more difficult. For this reason, firms with less collateralizable assets may choose
higher debt levels to limit their managers' consumption of perquisites.
The estimated model incorporates two indicators for the collateral value
attribute. They include the ratio of intangible assets to total assets (INTITA)
and the ratio of inventory plus gross plant and equipment to total assets
(IGPITA). The first indicator is negatively related to the collateral value attribute,
while the second is positively related to collateral value.
B. Non-Debt Tax Shields
DeAngelo and Masulis [12] present a model of optimal capital structure that
incorporates the impact of corporate taxes, personal taxes, and non-debt-related
corporate tax shields. They argue that tax deductions for depreciation and
investment tax credits are substitutes for the tax benefits of debt financing. As
a result, firms with large non-debt tax shields relative to their expected cash flow
include less debt in their capital structures.
Indicators of non-debt tax shields include the ratios of investment tax credits
over total assets (ITCITA), depreciat
0/5000
ABSTRACTThis paper analyzes the explanatory power of some of the recent theories of optimalcapital structure. The study extends empirical work on capital structure theory in threeways. First, it examines a much broader set of capital structure theories, many of whichhave not previously been analyzed empirically. Second, since the theories have differentempirical implications in regard to different types of debt instruments, the authorsanalyze measures of short-term, long-term, and convertible debt rather than an aggregatemeasure of total debt. Third, the study uses a factor-analytic technique thatmitigates the measurement problems encountered when working with proxy variables.IN RECENT YEARS,A number of theories have been proposed to explain thevariation in debt ratios across firms. The theories suggest that firms select capitalstructures depending on attributes that determine the various costs and benefitsassociated with debt and equity financing. Empirical work in this area has laggedbehind the theoretical research, perhaps because the relevant firm attributes areexpressed in terms of fairly abstract concepts that are not directly observable.The basic approach taken in previous empirical work has been to estimateregression equations with proxies for the unobservable theoretical attributes.This approach has a number of problems. First, there may be no unique representationof the attributes we wish to measure. There are often many possibleproxies for a particular attribute, and researchers, lacking theoretical guidelines,may be tempted to select those variables that work best in terms of statisticalgoodness-of-fit criteria, thereby biasing their interpretation of the significancelevels of their tests. Second, it is often difficult to find measures of particularattributes that are unrelated to other attributes that are of interest. Thus, selectedproxy variables may be measuring the effects of several different attributes.Third, since the observed variables are imperfect representations of the attributesthey are supposed to measure, their use in regression analysis introduces anerrors-in-variable problem. Finally, measurement errors in the proxy variablesmay be correlated with measurement errors in the dependent variables, creatingspurious correlations even when the unobserved attribute being measured isunrelated to the dependent variable.*Both authors are from the University of California, Los Angeles, and Wessels is also fromErasmus University, Rotterdam. We gratefully acknowledge the research assistance provided by JimBrandon, Won Lee, and Erik Sirri and helpful comments from our UCLA colleagues, especiallyJulian Franks, David Mayers, Ron Masulis, and Walter Torous. We also received helpful commentsfrom seminar participants at UCLA and the University of Rochester. Titman received financialsupport from the Batterymarch fellowshipprogram and from the UCLA Foundation for Research inFinancial Markets and Institutions. Wessels received financial support from the Netherlands Organization
for the Advancement of Pure Research (Z. W. 0.).
2 The Journal of Finance
This study extends empirical work on capital structure theory in three ways.'
First, it extends the range of theoretical determinants of capital structure by
examining some recently developed theories that have not, as yet, been analyzed
empirically. Second, since some of these theories have different empirical implications
with regard to different types of debt instruments, we analyze separate
measures of short-term, long-term, and convertible debt rather than an aggregate
measure of total debt. Third, a technique is used that explicitly recognizes and
mitigates the measurement problems discussed above.
This technique, which is an extension of the factor-analytic approach to
measuring unobserved or latent variables, is known as linear structural m~deling.~
Very briefly, this method assumes that, although the relevant attributes are not
directly observable, we can observe a number of indicator variables that are
linear functions of one or more attributes and a random error term. There is, in
this specification, a direct analogy with the return-generating process assumed
to hold in the Arbitrage Pricing Theory. While the identifying restrictions
imposed on our model are different, the technique"for estimating it is very similar
to the procedure used by Roll and Ross [29] to test the APT.
Our results suggest that firms with unique or specialized products have relatively
low debt ratios. Uniqueness is categorized by the firms' expenditures on
research and development, selling expenses, and the rate at which employees
voluntarily leave their jobs. We also find that smaller firms tend to use significantly
more short-term debt than larger firms. Our model explains virtually none
of the variation in convertible debt ratios across firms and finds no evidence to
support theoretical work that predicts that debt ratios are related to a firm's
expected growth, non-debt tax shields, volatility, or the collateral value of its
assets. We do, however, find some support for the proposition that profitable
firms have relatively less debt relative to the market value of their equity.
I. Determinants of Capital Structure
In this section, we present a brief discussion of the attributes that different
theories of capital structure suggest may affect the firm's debt-equity choice.
These attributes are denoted asset structure, non-debt tax shields, growth,
uniqueness, industry classification, size, earnings volatility, and profitability. The
attributes, their relation to the optimal capital structure choice, and their observable
indicators are discussed below.
'Recent cross-sectional studies include Toy et al. [40], Ferri and Jones [14], Flath and Knoeber
[15], Marsh [24],Chaplinsky [ l l ] ,Titman [38],Castanias [a], Bradley, Jarrell, and Kim [GI,Auerbach
[2], and Long and Malitz [23]. The papers by Titman [38], Bradley, Jarrell, and Kim [6], Auerbach
[2], and Long and Malitz [23] examine variables that are similar to some of those examined here.
The studies find a negative relation between both research and development and advertising and
leverage but have mixed findings relating to the different measures of non-debt tax shields and
leverage and volatility and leverage. Also see Schwartz and Aronson [30], Scott [31], and Scott and
Martin [32] for evidence of industry effects in capital structure choice.
References to linear structural modeling can also be found in the literature under the headings
of analysis-of-covariance structures, path analysis, causal models, and content-variables models. A
nontechnical introduction to the subject providing many references is Bentler and Bonett [4].
Capital Structure 3
A. Collateral Value of Assets
Most capital structure theories argue that the type of assets owned by a firm
in some way affects its capital structure choice. Scott [33] suggests that, by
selling secured debt, firms increase the value of their equity by expropriating
wealth from their existing unsecured creditor^.^ Arguments put forth by Myers
and Majluf [28] also suggest that firms may find it advantageous to sell secured
debt. Their model demonstrates that there may be costs associated with issuing
securities about which the firm's managers have better information than outside
shareholders. Issuing debt secured by property with known values avoids these
costs. For this reason, firms with assets that can be used as collateral may be
expected to issue more debt to take advantage of this opportunity.
Work by Galai and Masulis [16], Jensen and Meckling [20], and Myers [26]
suggests that stockholders of leveraged firms have an incentive to invest suboptimally
to expropriate wealth from the firm's bondholders. This incentive may
also induce a positive relation between debt xatios and the capacity of firms to
collateralize their debt. If the debt can be collateralized, the borrower is restricted
to use the funds for a specified project. Since no such guarantee can be used for
projects that cannot be collateralized, creditors may require more favorable terms,
which in turn may lead such firms to use equity rather than debt financing.
The tendency of managers to consume more than the optimal level of perquisites
may produce the opposite relation between collateralizable capital and debt
levels. Grossman and Hart [la] suggest that higher debt levels diminish this
tendency because of the increased threat of bankruptcy. Managers of highly
levered firms will also be less able to consume excessive perquisites since
bondholders (or bankers) are inclined to closely monitor such firms. The costs
associated with this agency relation may be higher for firms with assets that are
less collateralizable since monitoring the capital outlays of such firms is probably
more difficult. For this reason, firms with less collateralizable assets may choose
higher debt levels to limit their managers' consumption of perquisites.
The estimated model incorporates two indicators for the collateral value
attribute. They include the ratio of intangible assets to total assets (INTITA)
and the ratio of inventory plus gross plant and equipment to total assets
(IGPITA). The first indicator is negatively related to the collateral value attribute,
while the second is positively related to collateral value.
B. Non-Debt Tax Shields
DeAngelo and Masulis [12] present a model of optimal capital structure that
incorporates the impact of corporate taxes, personal taxes, and non-debt-related
corporate tax shields. They argue that tax deductions for depreciation and
investment tax credits are substitutes for the tax benefits of debt financing. As
a result, firms with large non-debt tax shields relative to their expected cash flow
include less debt in their capital structures.
Indicators of non-debt tax shields include the ratios of investment tax credits
over total assets (ITCITA), depreciat
for the Advancement of Pure Research (Z. W. 0.).
2 The Journal of Finance
This study extends empirical work on capital structure theory in three ways.'
First, it extends the range of theoretical determinants of capital structure by
examining some recently developed theories that have not, as yet, been analyzed
empirically. Second, since some of these theories have different empirical implications
with regard to different types of debt instruments, we analyze separate
measures of short-term, long-term, and convertible debt rather than an aggregate
measure of total debt. Third, a technique is used that explicitly recognizes and
mitigates the measurement problems discussed above.
This technique, which is an extension of the factor-analytic approach to
measuring unobserved or latent variables, is known as linear structural m~deling.~
Very briefly, this method assumes that, although the relevant attributes are not
directly observable, we can observe a number of indicator variables that are
linear functions of one or more attributes and a random error term. There is, in
this specification, a direct analogy with the return-generating process assumed
to hold in the Arbitrage Pricing Theory. While the identifying restrictions
imposed on our model are different, the technique"for estimating it is very similar
to the procedure used by Roll and Ross [29] to test the APT.
Our results suggest that firms with unique or specialized products have relatively
low debt ratios. Uniqueness is categorized by the firms' expenditures on
research and development, selling expenses, and the rate at which employees
voluntarily leave their jobs. We also find that smaller firms tend to use significantly
more short-term debt than larger firms. Our model explains virtually none
of the variation in convertible debt ratios across firms and finds no evidence to
support theoretical work that predicts that debt ratios are related to a firm's
expected growth, non-debt tax shields, volatility, or the collateral value of its
assets. We do, however, find some support for the proposition that profitable
firms have relatively less debt relative to the market value of their equity.
I. Determinants of Capital Structure
In this section, we present a brief discussion of the attributes that different
theories of capital structure suggest may affect the firm's debt-equity choice.
These attributes are denoted asset structure, non-debt tax shields, growth,
uniqueness, industry classification, size, earnings volatility, and profitability. The
attributes, their relation to the optimal capital structure choice, and their observable
indicators are discussed below.
'Recent cross-sectional studies include Toy et al. [40], Ferri and Jones [14], Flath and Knoeber
[15], Marsh [24],Chaplinsky [ l l ] ,Titman [38],Castanias [a], Bradley, Jarrell, and Kim [GI,Auerbach
[2], and Long and Malitz [23]. The papers by Titman [38], Bradley, Jarrell, and Kim [6], Auerbach
[2], and Long and Malitz [23] examine variables that are similar to some of those examined here.
The studies find a negative relation between both research and development and advertising and
leverage but have mixed findings relating to the different measures of non-debt tax shields and
leverage and volatility and leverage. Also see Schwartz and Aronson [30], Scott [31], and Scott and
Martin [32] for evidence of industry effects in capital structure choice.
References to linear structural modeling can also be found in the literature under the headings
of analysis-of-covariance structures, path analysis, causal models, and content-variables models. A
nontechnical introduction to the subject providing many references is Bentler and Bonett [4].
Capital Structure 3
A. Collateral Value of Assets
Most capital structure theories argue that the type of assets owned by a firm
in some way affects its capital structure choice. Scott [33] suggests that, by
selling secured debt, firms increase the value of their equity by expropriating
wealth from their existing unsecured creditor^.^ Arguments put forth by Myers
and Majluf [28] also suggest that firms may find it advantageous to sell secured
debt. Their model demonstrates that there may be costs associated with issuing
securities about which the firm's managers have better information than outside
shareholders. Issuing debt secured by property with known values avoids these
costs. For this reason, firms with assets that can be used as collateral may be
expected to issue more debt to take advantage of this opportunity.
Work by Galai and Masulis [16], Jensen and Meckling [20], and Myers [26]
suggests that stockholders of leveraged firms have an incentive to invest suboptimally
to expropriate wealth from the firm's bondholders. This incentive may
also induce a positive relation between debt xatios and the capacity of firms to
collateralize their debt. If the debt can be collateralized, the borrower is restricted
to use the funds for a specified project. Since no such guarantee can be used for
projects that cannot be collateralized, creditors may require more favorable terms,
which in turn may lead such firms to use equity rather than debt financing.
The tendency of managers to consume more than the optimal level of perquisites
may produce the opposite relation between collateralizable capital and debt
levels. Grossman and Hart [la] suggest that higher debt levels diminish this
tendency because of the increased threat of bankruptcy. Managers of highly
levered firms will also be less able to consume excessive perquisites since
bondholders (or bankers) are inclined to closely monitor such firms. The costs
associated with this agency relation may be higher for firms with assets that are
less collateralizable since monitoring the capital outlays of such firms is probably
more difficult. For this reason, firms with less collateralizable assets may choose
higher debt levels to limit their managers' consumption of perquisites.
The estimated model incorporates two indicators for the collateral value
attribute. They include the ratio of intangible assets to total assets (INTITA)
and the ratio of inventory plus gross plant and equipment to total assets
(IGPITA). The first indicator is negatively related to the collateral value attribute,
while the second is positively related to collateral value.
B. Non-Debt Tax Shields
DeAngelo and Masulis [12] present a model of optimal capital structure that
incorporates the impact of corporate taxes, personal taxes, and non-debt-related
corporate tax shields. They argue that tax deductions for depreciation and
investment tax credits are substitutes for the tax benefits of debt financing. As
a result, firms with large non-debt tax shields relative to their expected cash flow
include less debt in their capital structures.
Indicators of non-debt tax shields include the ratios of investment tax credits
over total assets (ITCITA), depreciat
การแปล กรุณารอสักครู่..
บทคัดย่อบทความนี้วิเคราะห์อำนาจอธิบายของบางส่วนของทฤษฎีล่าสุดที่ดีที่สุดโครงสร้างเงินทุน การศึกษาขยายการทำงานเชิงประจักษ์ในทฤษฎีโครงสร้างเงินทุนในสามวิธี ก่อนจะตรวจสอบชุดที่กว้างมากทฤษฎีโครงสร้างเงินทุนจำนวนมากที่ยังไม่ได้รับก่อนหน้านี้การวิเคราะห์สังเกตุ ประการที่สองตั้งแต่ทฤษฎีที่แตกต่างกันมีผลกระทบเชิงประจักษ์ในเรื่องที่แตกต่างกันของตราสารหนี้ที่ผู้เขียนวิเคราะห์มาตรการระยะสั้นระยะยาวและตราสารหนี้แปลงสภาพมากกว่าการรวมตัวชี้วัดของหนี้สินรวม ประการที่สามการศึกษาใช้เทคนิคการวิเคราะห์ปัจจัยที่ช่วยลดผลกระทบปัญหาการวัดที่พบเมื่อทำงานกับตัวแปรพร็อกซี. ในปีที่ผ่านมาหลายทฤษฎีที่ได้รับการเสนอที่จะอธิบายการเปลี่ยนแปลงในอัตราส่วนหนี้ทั่ว บริษัท ทฤษฎีชี้ให้เห็นว่า บริษัท เลือกทุนโครงสร้างขึ้นอยู่กับคุณลักษณะที่กำหนดค่าใช้จ่ายต่างๆ และผลประโยชน์ที่เกี่ยวข้องกับตราสารหนี้และเงินทุน การทำงานเชิงประจักษ์ในพื้นที่นี้มี lagged ที่อยู่เบื้องหลังการวิจัยเชิงทฤษฎีบางทีอาจเป็นเพราะคุณลักษณะ บริษัท ที่เกี่ยวข้องจะแสดงในรูปของแนวคิดที่เป็นนามธรรมอย่างเป็นธรรมที่ไม่ได้เป็นที่สังเกตได้โดยตรง. วิธีการขั้นพื้นฐานของการดำเนินการในการทำงานเชิงประจักษ์ที่ก่อนหน้านี้ได้รับการประเมินสมการถดถอยที่มีผู้รับมอบฉันทะสำหรับคุณลักษณะทางทฤษฎีสำรวจ. วิธีการนี้มีจำนวนของปัญหา ครั้งแรกอาจจะไม่มีการแสดงที่ไม่ซ้ำกันของคุณลักษณะที่เราต้องการที่จะวัด มักจะเป็นไปได้มากเป็นผู้รับมอบฉันทะสำหรับคุณลักษณะเฉพาะและนักวิจัยขาดแนวทางทฤษฎีอาจถูกล่อลวงเพื่อเลือกตัวแปรที่ทำงานที่ดีที่สุดในแง่ของสถิติเกณฑ์ที่คุณงามความดีของพอดีจึงให้น้ำหนักการตีความของความสำคัญในระดับของการทดสอบของพวกเขา. ประการที่สองก็มักจะยากที่จะหามาตรการเฉพาะคุณลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะอื่น ๆ ที่เป็นที่สนใจ ดังนั้นเลือกตัวแปรพร็อกซี่อาจจะวัดผลกระทบของคุณลักษณะที่แตกต่างกันหลาย. ประการที่สามตั้งแต่ตัวแปรสังเกตเป็นตัวแทนที่ไม่สมบูรณ์ของคุณสมบัติที่พวกเขาควรที่จะวัดการใช้งานของพวกเขาในการวิเคราะห์การถดถอยแนะนำข้อผิดพลาดในตัวแปรปัญหา ในที่สุดข้อผิดพลาดการวัดตัวแปรพร็อกซี่อาจจะมีความสัมพันธ์กับข้อผิดพลาดการวัดตัวแปรขึ้นอยู่กับการสร้างความสัมพันธ์ปลอมแม้ในขณะที่แอตทริบิวต์ไม่มีใครสังเกตวัดเป็นที่ไม่เกี่ยวข้องกับตัวแปรตาม. * ผู้เขียนทั้งสองจาก University of California, Los Angeles, และ Wessels ก็คือจากมหาวิทยาลัยราสมุสเตอร์ดัม เรารู้สึกขอบคุณรับทราบความช่วยเหลือการวิจัยที่มีให้โดยจิมแบรนดอนวอนลีและเอริค Sirri และความคิดเห็นที่เป็นประโยชน์จากเพื่อนร่วมงานของเรายูซีแอลโดยเฉพาะอย่างยิ่งจูเลียนแฟรงค์เดวิดMayers รอน Masulis และวอลเตอร์ Torous นอกจากนี้เรายังได้รับความคิดเห็นที่เป็นประโยชน์จากผู้เข้าร่วมสัมมนาที่ยูซีแอลและมหาวิทยาลัยโรเชสเตอร์ Titman การเงินที่ได้รับการสนับสนุนจากfellowshipprogram Batterymarch และจากยูซีแอลมูลนิธิเพื่อการวิจัยในตลาดการเงินและสถาบัน Wessels ได้รับการสนับสนุนทางการเงินจากเนเธอร์แลนด์องค์การเพื่อความก้าวหน้าของการวิจัยบริสุทธิ์(ZW 0). 2 วารสารการเงินการศึกษานี้จะขยายการทำงานเชิงประจักษ์ในทฤษฎีโครงสร้างเงินทุนในสามวิธี. ก่อนจะขยายช่วงของปัจจัยทางทฤษฎีของเงินทุน โครงสร้างโดยการตรวจสอบบางทฤษฎีการพัฒนาเมื่อเร็วๆ นี้ที่ยังไม่ได้เป็นยังรับการวิเคราะห์สังเกตุ ประการที่สองเนื่องจากบางส่วนของทฤษฎีเหล่านี้มีผลกระทบเชิงประจักษ์ที่แตกต่างกันในเรื่องเกี่ยวกับความแตกต่างของตราสารหนี้เราจะวิเคราะห์แยกต่างหากมาตรการระยะสั้นระยะยาวและตราสารหนี้แปลงสภาพมากกว่าการรวมตัวชี้วัดของหนี้สินรวม ประการที่สามเป็นเทคนิคที่ถูกนำมาใช้อย่างชัดเจนว่าตระหนักและช่วยลดผลกระทบปัญหาการวัดที่กล่าวข้างต้น. เทคนิคนี้ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการที่ปัจจัยการวิเคราะห์ในการวัดตัวแปรสังเกตหรือแฝงเป็นที่รู้จักกันเป็นโครงสร้างเมตรเชิงเส้น ~ Deling. ~ สั้นมาก, วิธีนี้อนุมานว่าแม้ว่าคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องไม่ได้สังเกตโดยตรงเราสามารถสังเกตจำนวนของตัวแปรตัวบ่งชี้ที่มีฟังก์ชั่นเชิงเส้นหนึ่งหรือคุณลักษณะที่มากขึ้นและระยะข้อผิดพลาดแบบสุ่ม นอกจากนี้ในข้อกำหนดนี้การเปรียบเทียบโดยตรงกับกระบวนการที่ก่อให้เกิดผลตอบแทนสันนิษฐานว่าจะถืออยู่ในทฤษฎีราคาArbitrage ในขณะที่ข้อ จำกัด ที่ระบุกำหนดไว้ในรูปแบบของเราจะแตกต่างกันเทคนิค"สำหรับการประเมินมันจะคล้ายกับขั้นตอนที่ใช้โดยม้วนและรอสส์ [29] ในการทดสอบ APT. ผลของเราแสดงให้เห็นว่า บริษัท ที่มีผลิตภัณฑ์ที่ไม่ซ้ำกันหรือเฉพาะมีค่อนข้างหนี้ต่ำอัตราส่วน. เอกลักษณ์เป็นหมวดหมู่โดยค่าใช้จ่ายใน บริษัท ที่เกี่ยวกับการวิจัยและพัฒนา, การขายค่าใช้จ่ายและอัตราที่พนักงานสมัครใจออกจากงานของพวกเขา. นอกจากนี้เรายังพบว่า บริษัท ขนาดเล็กมีแนวโน้มที่จะใช้อย่างมีนัยสำคัญหนี้มากขึ้นในระยะสั้นกว่าบริษัท ขนาดใหญ่. แบบจำลองของเรา อธิบายไม่มีจริงของการเปลี่ยนแปลงในอัตราส่วนหนี้แปลงสภาพทั่วทั้งบริษัท และพบว่าไม่มีหลักฐานที่จะสนับสนุนการทำงานในเชิงทฤษฎีที่คาดการณ์ว่าอัตราส่วนหนี้ที่เกี่ยวข้องกับบริษัท ที่คาดว่าจะเติบโตโล่ภาษีที่ไม่เป็นหนี้ผันผวนหรือมูลค่าหลักประกันของสินทรัพย์. เรา ทำ แต่หาการสนับสนุนบางอย่างสำหรับเรื่องที่ว่ากำไรบริษัท มีหนี้ที่ค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับมูลค่าตลาดของผู้ถือหุ้นของพวกเขา. I. ปัจจัยของโครงสร้างเงินทุนในส่วนนี้เราจะนำเสนอการสนทนาสั้นๆ ของคุณลักษณะที่แตกต่างกันทฤษฎีโครงสร้างเงินทุนขอแนะนำทางเลือกที่อาจส่งผลกระทบต่อหนี้เป็นทุนของ บริษัท . แอตทริบิวต์เหล่านี้จะแสดงโครงสร้างสินทรัพย์โล่ภาษีที่ไม่เป็นหนี้การเจริญเติบโตเอกลักษณ์การจำแนกประเภทอุตสาหกรรมขนาดความผันผวนของรายได้และผลกำไร คุณลักษณะความสัมพันธ์กับทางเลือกที่โครงสร้างเงินทุนที่ดีที่สุดของพวกเขาและสังเกตตัวชี้วัดที่จะกล่าวถึงด้านล่าง. 'การศึกษาภาคตัดขวางล่าสุด ได้แก่ ของเล่น et al, [40] Ferri โจนส์ [14], Flath และ Knoeber [15], มาร์ช [24], Chaplinsky [LL] Titman [38], Castanias [เป็น], แบรดลีย์ Jarrell, และคิม [GI, บาค[2 ] และยาวและ Malitz [23] เอกสารโดย Titman [38], แบรดลีย์ Jarrell, และคิม [6], บาค[2] และยาวและ Malitz [23] ตรวจสอบตัวแปรที่มีความคล้ายคลึงกับบางส่วนของผู้ตรวจสอบที่นี่. การศึกษาพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างทั้งสอง การวิจัยและพัฒนาและการโฆษณาและการใช้ประโยชน์แต่ยังผสมผลการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับมาตรการที่แตกต่างกันของการไม่ชำระหนี้โล่ภาษีและการใช้ประโยชน์และความผันผวนและการใช้ประโยชน์ ยังเห็นชวาร์ตซ์และ Aronson [30], สกอตต์ [31] และสกอตต์และมาร์ติน[32] หลักฐานของผลกระทบของอุตสาหกรรมในการเลือกโครงสร้างเงินทุน. อ้างอิงถึงเชิงเส้นการสร้างแบบจำลองโครงสร้างยังสามารถพบได้ในวรรณคดีภายใต้หัวข้อของการวิเคราะห์ของโครงสร้าง -covariance การวิเคราะห์เส้นทางแบบจำลองเชิงสาเหตุและรูปแบบเนื้อหาตัวแปร แนะนำ nontechnical กับเรื่องการให้อ้างอิงเป็น Bentler และ Bonett [4]. โครงสร้างเงินทุน 3 เอ มูลค่าหลักประกันของสินทรัพย์ส่วนใหญ่ทฤษฎีโครงสร้างเงินทุนให้เหตุผลว่าประเภทของสินทรัพย์ที่เป็นเจ้าของโดย บริษัท ในทางใดทางหนึ่งทางเลือกที่มีผลกระทบต่อโครงสร้างเงินทุนของ บริษัท สกอตต์ [33] แสดงให้เห็นว่าโดยการขายหนี้ที่มีความปลอดภัยบริษัท เพิ่มมูลค่าของผู้ถือหุ้นของพวกเขาโดย expropriating ความมั่งคั่งจากเจ้าหนี้ที่ไม่มีหลักประกันที่มีอยู่ของพวกเขา ^. ^ ข้อโต้แย้งออกมาโดยไมเออร์และMajluf [28] นอกจากนี้ยังชี้ให้เห็นว่า บริษัท อาจพบว่ามีข้อได้เปรียบในการขาย การรักษาความปลอดภัยหนี้ รูปแบบของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าอาจจะมีค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการออกหลักทรัพย์เกี่ยวกับการที่ผู้บริหารของ บริษัท มีข้อมูลที่ดีกว่านอกผู้ถือหุ้น ตราสารหนี้ที่ออกโดยการรักษาความปลอดภัยทรัพย์สินที่มีค่าที่รู้จักกันเหล่านี้หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่าย ด้วยเหตุนี้ บริษัท ที่มีสินทรัพย์ที่สามารถนำมาใช้เป็นหลักประกันอาจจะคาดว่าจะออกตราสารหนี้มากขึ้นในการใช้ประโยชน์จากโอกาสนี้. ทำงานโดย Galai และ Masulis [16] เซ่นและ Meckling [20] และไมเออร์ส [26] แสดงให้เห็นว่า ผู้ถือหุ้นของ บริษัท ที่มีประโยชน์มีแรงจูงใจในการลงทุน suboptimally ที่จะยึดความมั่งคั่งจากผู้ถือหุ้นกู้ของ บริษัท แรงจูงใจนี้อาจยังก่อให้เกิดความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่าง xatios หนี้และความสามารถของ บริษัท ในการค้ำประกันหนี้ของพวกเขา หากหนี้ที่ค้ำประกันสามารถกู้ถูก จำกัดการใช้เงินทุนสำหรับโครงการที่ระบุ เนื่องจากไม่มีการรับประกันดังกล่าวสามารถนำมาใช้สำหรับโครงการที่ไม่สามารถค้ำประกันเจ้าหนี้อาจต้องมีเงื่อนไขที่ดีมากขึ้นซึ่งอาจนำไปสู่ บริษัท ดังกล่าวจะใช้ทุนมากกว่าการชำระหนี้. แนวโน้มของผู้บริหารในการบริโภคมากขึ้นกว่าระดับที่เหมาะสมของ perquisites อาจ ผลิตตรงข้ามความสัมพันธ์ระหว่าง collateralizable ทุนและตราสารหนี้ในระดับ กรอสแมนและฮาร์ท [ลา] แสดงให้เห็นว่าระดับหนี้ที่สูงขึ้นนี้ลดแนวโน้มเพราะภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้นของการล้มละลาย ผู้จัดการสูงบริษัท งัดยังจะไม่สามารถที่จะกินมากเกินไป perquisites ตั้งแต่ผู้ถือหุ้นกู้(หรือธนาคาร) จะมีแนวโน้มที่จะใกล้ชิดตรวจสอบ บริษัท ดังกล่าว ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานนี้อาจจะสูงสำหรับ บริษัท ที่มีสินทรัพย์ที่มีน้อยcollateralizable ตั้งแต่การตรวจสอบค่าใช้จ่ายเงินทุนของ บริษัท ดังกล่าวน่าจะเป็นเรื่องที่ยากมาก ด้วยเหตุนี้ บริษัท ที่มีสินทรัพย์ collateralizable น้อยอาจเลือกระดับหนี้ที่สูงขึ้นเพื่อจำกัด การบริโภคผู้จัดการของพวกเขาของ perquisites. รุ่นรวมประมาณสองตัวชี้วัดมูลค่าหลักประกันแอตทริบิวต์ พวกเขารวมถึงอัตราส่วนของสินทรัพย์ไม่มีตัวตนที่จะสินทรัพย์รวม (INTITA) และอัตราส่วนของสินค้าคงคลังรวมทั้งพืชขั้นต้นและอุปกรณ์สินทรัพย์รวม(IGPITA) ตัวบ่งชี้ที่แรกที่มีความเกี่ยวข้องในเชิงลบกับแอตทริบิวต์มูลค่าหลักประกันที่ในขณะที่สองมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับมูลค่าหลักประกัน. บี โล่ภาษีที่ไม่เป็นหนี้DeAngelo และ Masulis [12] นำเสนอรูปแบบของโครงสร้างเงินทุนที่เหมาะสมที่รวมผลกระทบของภาษีนิติบุคคลภาษีส่วนบุคคลและไม่ใช่หนี้ที่เกี่ยวข้องกับโล่ภาษีนิติบุคคล พวกเขาเชื่อว่าการหักภาษีค่าเสื่อมราคาและเครดิตภาษีการลงทุนทดแทนสำหรับสิทธิประโยชน์ทางภาษีของการชำระหนี้ ในฐานะที่เป็นผลให้ บริษัท มีภาษีที่ไม่เป็นหนี้ก้อนใหญ่โล่เทียบกับกระแสเงินสดที่คาดว่าจะรวมหนี้น้อยลงในโครงสร้างทุนของพวกเขา. ตัวชี้วัดของการไม่ชำระหนี้โล่ภาษีรวมถึงอัตราส่วนของเครดิตภาษีการลงทุนสินทรัพย์รวม (ITCITA) depreciat
การแปล กรุณารอสักครู่..
The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.The left is my job
right is our wedding
behind a computer.
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- what are some different types of manager
- I intend to learn English
- ก๋วยเตี๋ยวเป็ดไม่ใส่ซุป
- จดหมาย
- You should read such a good book as he i
- สำหรับ บรรยากาศของโลกประกอบด้วยก๊าซไนโตร
- I like men shape shooter. I like men, wh
- supply and production
- โคจร
- พิธีการศุลกากรขาออก
- Hi i'm Fouhed
- An area is more diverse if it has a grea
- การปลูกพืชโดยไม่ใช้ดิน
- สลัดผลไม้
- TOP SELLER
- sales
- Pattern of change
- ฉันอยากผอม
- หมดหรือยัง?
- ตอนนั้น
- แต่ถ้าคุณมีพาสปอร์ดคุณสามารถที่จะขึ้นรถไ
- Really
- เพื่อให้รู้จักชื่อดาว
- ไม่ทิ้งขยะลงแม่น้ำ
