No abstract

The aim of this article is to determine the relation between the phases of the business cycle and changes in prices of factors of construction production. The research covers the years 1994-2012. The dataset applied in the study includes yearly data on prices of the factors of construction production in Poland. All of these data were made available by the SEKOCENBUD. The implementation of the purpose of the study required, firstly, to construct the curve of the economic cycle in the Polish construction industry and, secondly, to determi ne indicators of changes in the prices of construction production factors and to compare them with the curve reflecting the state of the economic cycle in the construction industry. It was based on the results of a monthly economic situation test, which are published by the Central Statistical Office in Warsaw. A record increase in the prices of production factors in construction was observed during the recovery in 2006-2007. It was caused by the intensified demand for various types of construction services. The deep slump in the construction industry was accompanied by a slight reaction of changes in the prices of construction materials and equipment to the decreasing demand in 2002-2004 and 2008-2012. The results of the study allow to conclude that changes in the prices of production factors in construction are closely related to the situation in the sector, but this re lationship is particularly noticeable in the growth phase of the cycle.

Summary: Dividend smoothing is a well-known empirical fact in developed countries. It is influenced by many factors. In this paper we analyse the relevance of dividend smoothing in the construction companies listed on the Warsaw Stock Exchange in 2000-2014. It is assumed that it is possible to estimate the level of dividend smoothing and to identify the factors determining this level. The implementation of the purpose and verification of the hypotheses required applying econometric models. The findings suggest that the Lintner model can be applied for construction companies listed on the Warsaw Stock Exchange because the smoothing effect was statistically significant in most cases. However, it was not possible to identify statistically significant smoothing factors, although these factors can be useful in order to estimate the logit model which is used to predict whether the company will pay a dividend or not.Keywords: dividend policy, economic factors, corporate payout, Lintner model, logit model. Streszczenie:Efekt wygładzania dywidendy jest empirycznie potwierdzony na rynkach finansowych w krajach wysoko rozwiniętych. Efekt ten jest uwarunkowany wieloma czynnikami. W niniejszym artykule dokonano analizy znaczenia wygładzania dywidendy w spółkach budowlanych notowanych na GPW w Warszawie w latach 2000-2014. Zakłada się, że możliwe są zarówno określenie nasilenia efektu wygładzania dywidendy, jak i identyfikacja uwarunkowań tego efektu. Aby osiągnąć tak sformułowany cel i zweryfikować założoną hipotezę, należało zastosować modele ekonometryczne. Jak wynika z przeprowadzonych badań, model Lintnera może być użyty w przypadku spółek budowlanych. Analizowane czynniki, wpły-wające na wygładzanie dywidendy, okazały się nieistotne statystycznie. Jednakże te same czynniki znalazły zastosowanie w modelu logitowym, który jest użytecznym narzędziem do prognozowania, czy spółka wypłaci dywidendę, czy nie.Słowa kluczowe: polityka dywidendy, czynniki ekonomiczne, wypłata dywidendy, model Lintnera, model logitowy.

Celem artykułu jest próba oceny wpływu czynników makroekonomicznych na proces rozwoju mieszkaniowego rynku deweloperskiego w Polsce i Trójmieście. Analiza regresji wykazała, że rozwój mieszkaniowego rynku deweloperskiego, z uwagi na kapitałochłonność inwestycji, jest ściśle uzależniony od możliwości finansowania – zarówno kapitałem własnym, jak obcym. Decydują o tym takie czynniki, jak: wzrost wartości mieszkaniowych kredytów hipotecznych, wzrost przeciętnych wynagrodzeń oraz wzrost dochodów do dyspozycji w sektorze gospodarstw domowych. Przeprowadzone badania wykazały, że mieszkaniowy rynek deweloperski rozwija się lepiej w okresach dobrej koniunktury, której miernikiem jest poziom produktu krajowego brutto. Natomiast wzrost stopy procentowej w okresie t jest czynnikiem ograniczającym rozwój rynku deweloperskiego w kolejnym okresie. Podobnie jak wzrost stóp procentowych hamująco na rozwój rynku deweloperskiego oddziałuje wzrost inflacji.

*Streszczenie: Celem artykułu jest ocena poziomu ryzyka inwestowania w akcje spółek budowlanych notowanych na GPW w Warszawie w kontekście koniunktury w budownictwie. Do ekstrakcji cyklu koniunkturalnego w budownictwie zastosowano metodę Bry-Boschan. Oceny ryzyka dokonano za pomocą ekonometrycznych modeli wyceny kapitałowej, tj. modeli Sharpe'a oraz CAPM. Poprawność oszacowanych modeli zweryfikowano za pomocą odpowiednich testów statystycznych. Cykl koniunkturalny w budownictwie został wyodrębniony na podstawie danych miesięcznych pochodzących z testów koniunktury. Do oszacowania ryzyka wykorzystano miesięczne ceny akcji spółek budowlanych notowanych na GPW w Warszawie w latach 2000-2015. Poziom ryzyka spółek budowlanych notowanych na GPW reagował na zmiany koniunktury w budownictwie w latach 2000-2015. W większości badanych podmiotów zaobserwowano, że w trakcie trwania dekoniunktury wartości parametru beta były wyższe niż w okresach ożywienia i prosperity. słowa kluczowe: poziom ryzyka inwestycyjnego, model CAPM, model Sharpe'a, cykl koniunkturalny wprowadzenie Poziom aktywności gospodarczej przedsiębiorstw podlega określonym fluktuacjom. Cykliczność ta, w zależności od sektora gospodarki, w którym funkcjonuje dany podmiot, ma zróżnicowane nasilenie i charakter (Adamowicz, Dudek, Pachucki, Walczyk, 2012). Wskaź-niki opisujące działalność budowlaną są silnie skorelowane z PKB. Wskazuje to na procykliczny, czyli nasilający się w sposób zbieżny z poszczególnymi fazami cyklu koniunkturalnego, charakter wszelkich zmian zachodzących w tym sektorze. Amplituda wahań towarzyszących zmianom poziomu aktywności gospodarczej w budownictwie wykazuje prawie dwukrotnie silniejszą zmienność niż PKB (Gradzewicz, Growiec, Hagemejer, Popowski, 2010, s. 54-60). Budownictwo wykazuje zatem bardzo dużą wrażliwość na zmiany cyklu koniunkturalnego, dlatego też celem artykułu jest ocena poziomu ryzyka inwestowania w akcje spółek budowlanych notowanych na GPW w kontekście koniunktury w budownictwie. Sformułowana hipoteza badawcza zakłada, że poziom ryzyka spółki odzwierciedla stan koniunktury, co oznacza, że wraz z jej wzrostem ryzyko spada.

Purpose: The article aims to analyze the impact of selected factors on the level of financial leverage in stock exchanges listed companies of the Visegrad Group, and to determine whether the direction of this impact is consistent with the assumptions of the trade-off theory or the pecking order theory. Design/methodology/approach: The analysis covered 259 non-financial companies listed in the years 1998-2020 on the stock exchanges in the Visegrad Group countries. The results of the dynamic panel econometric model estimates were verified via appropriate statistical tests. The calculations were carried out using the Gretl package. The subject of the analysis entailed the impact of profitability, liquidity, growth opportunities, company size and asset structure on the capital structure of the entities under examination. Findings: Taking the country-specific effect into account, it has been demonstrated that the company capital structure decisions are consistent with the pecking order theory. Considering the companies surveyed as separate panels, in distribution by each individual country, a negative, a statistically significant correlation has been confirmed between debt and profitability only. Relative to other factors, divergent results were obtained for individual Visegrad Group countries, which does not negate the validity of the statement that the capital structure decisions of the companies analyzed are consistent with the pecking order theory. The dynamic nature of capital structure was confirmed for all Visegrad Group companies, considered collectively and individually, except for Poland. Research limitations/implications: The research takes into account only quoted companies, so its results do not explain capital structure behavior of other companies. The research is a contribution to further analyses of the capital structure, which covers all types of enterprises. Practical implications: Knowing the characteristics describing the activities of a given company and the country in which the company operates, analysts can determine on the basis of estimated models what capital structure is typical for a given company. In addition, the analyst is able to identify the effect of the country, i.e. compare companies in terms of capital structure. Originality/value: The study takes into account the impact of ‘country factor’. It made possible to identify main internal factors characterizing capital structure of the enterprises operating in different economic conditions. Moreover, dynamic nature of capital structure was taken into account. The results can be generalized for all V4’s companies listed on the stock exchange. The conducted research may be addressed to analysts, investors and managers of companies as well as researchers conducting research in this area. Keywords: capital structure, pecking order theory, trade-off theory, panel modeling, Visegrad Group countries. Category of the paper: Research paper.

The aim of the article is to assess the impact of the sector environment and of selected internal factors on the profitability level of the companies listed on the Warsaw Stock Exchange in 1998-2016. An increase in the financial leverage, financial liquidity, non-debt tax shield and enterprise size cause a drop in the ROA. An increase in the ratio of fixed assets to the total assets results in an increase in the ROA. Similar results were obtained for the models estimated for the ROE. It means, that profitability of the examined companies results from the decisions made by the managers and from the impact of the sector environment. K e y w o r d s: return on assets (ROA), return on equity (ROE), industry effect, panel estimation. J E L Classification: G30.

No abstract