bài giảng dữ liệu và thống kê mô tả

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tảKết luận bảng 1: -Một cty được xem là có sử dụng công cụ phái sinh trong 1 năm nếu trong năm tài chính đó họ có sử dụng bất kỳ 1 hợp đồng phái sinh nào - Khô

3 Dữ liệu và phương pháp

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả

3.2 Đo lường tỷ suất sinh lợi từ IPO 3.3 Mô hình ba nhân tố Fama - French 3.4 Hồi qui chéo

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả

- Mẫu : 180 công ty thực hiện IPO ở Australia

- Ngành nghề các cty trong mẫu: vàng (90), kim loại khác (119), khai khoáng (2), năng lượng (49)

- Thời gian nghiên cứu: 1994 -> 2004

- Nguồn dữ liệu: Sở giao dịch chứng khoán Australia (ASX)

- Mục tiêu: nghiên cứu mức độ hiệu quả của việc sử dụng các công cụ tài chính phái sinh ở các công ty thực hiện IPO để phòng ngừa rủi ro.

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả

Bảng 1: sự phân bố mẫu nghiên cứu của các công ty

khai khoáng tại Australia

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả

Bảng 1: sự phân bố mẫu nghiên cứu của các công ty khai

khoáng tại Australia

- Panel A: Các Công ty khai khoáng thực hiện IPO tập trung trong giai đoạn cuối thời kỳ lấy mẫu (2001-2004) -> các cty IPO giai đoạn này chiếm 75% mẫu

- Panel B: các chỉ tiêu tài chính và đặc trưng của các công ty IPO trong mẫu : là cty nhỏ, kích thướt khoảng 15.330.000 AUD, phần lớn không được bảo lãnh

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả

Kết luận bảng 1:

-Một cty được xem là có sử dụng công cụ phái sinh trong 1 năm nếu trong năm tài chính đó họ có sử dụng bất kỳ 1 hợp đồng phái sinh nào

- Không thể ước tính mức độ tác động của các công cụ phái sinh lên cty

- Những năm trước 2000, ít có thông tin liên quan đến việc

sử dụng công cụ phái sinh trong trình bày BCTC

- Công cụ phái sinh được xem là chức năng để xác định qui

mô công ty, cty lớn sẽ sử dụng công cụ phái sinh hiệu quả

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả

Bảng 2: Phòng ngừa rủi ro hoạt động và các chỉ tiêu tài

chính của công ty khai khoáng thực hiện IPO

3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả

Bảng 2: Phòng ngừa rủi ro hoạt động và các chỉ tiêu tài

chính của công ty khai khoáng thực hiện IPO

- Panel A : tỷ lệ cty sử dụng công cụ phái sinh thấp hơn so với cty không sử dụng (24,44%) và không liên tục trong 5 năm

- Panel B : tỷ lệ các cty trong mẫu sử dụng công cụ phái sinh ngày càng tăng

- Panel C : Sự khác biệt các chỉ tiêu tài chính giữa công ty có sử dụng và không sử dụng công cụ phái sinh để phòng ngừa rủi ro.

- Các công ty sử dụng công cụ phái sinh có mức độ biến động tỷ suất sinh lợi thấp hơn công ty không sử dụng các công cụ này => sử dụng công cụ phái sinh không thực sự làm giảm nguy cơ cho công ty

- Khả năng phòng ngừa rủi ro cho cty biểu hiện quy mô của nền kinh

tế => các công ty lớn hơn có nhiều khả năng để sử dụng các công cụ phái sinh để tự phòng ngừa rủi ro hơn so với các công ty nhỏ.

3.2 Đo lường tỷ suất sinh lợi từ việc thực hiện IPO

- Để đo lường hiệu quả sử dụng các công cụ phái sinh, sử dụng 2 phương pháp: BHAR và CAR

BHAR : tỷ suất sinh lợi từ việc mua và bán bất thường

CAR : tỷ suất sinh lợi tích lũy

- Điểm chuẩn so sánh : các chỉ số trên thị trường ASX Small Resources Index

- Công thức tính BHAR và CAR:

3.2 Đo lường tỷ suất sinh lợi từ việc thực hiện IPO

- Rit là tỷ suất sinh lợi hàng tháng cho công ty i trong tháng t

- Rmt là tỷ suất sinh lợi hàng tháng trên Chỉ số trên thị trường

chứng khoán ASX Small Resources Index

- ARi là tỷ suất sinh lợi bất thường của công ty i được tính bằng tỷ

suất sinh lợi dư thừa của công ty i được dự đoán bởi mô hình thị trường ước tính trong giai đoạn năm năm

- (T1, T2) là giới hạn mà Bhar và CAR được tính toán Cụ thể, ARI được tính như sau:

ARit = Rit - (ai + bi´ Rmt),

ai , bi là hệ số thu được từ một mô hình thị trường ước tính trong

giai đoạn năm năm sau khi niêm yết của một IPO cụ thể

3.2 Đo lường tỷ suất sinh lợi từ việc thực hiện IPO

Bảng 3: đo lường tỷ suất sinh lợi dài hạn của các cty IPO bằng BHAR và CAR bằng PP giá trị tương đương – giá trị tích lũy:

3.3 Mô hình 3 nhân tố Fama - French

Rit là tỷ suất sinh lợi chứng khoán hàng tháng của công ty,

Rmt là sự tỷ suất sinh lợi hàng tháng trên Chỉ số ASX của các

công ty khai thác tài nguyên nhỏ

Rxt là sự biến động của tỷ giá AUD / USD hàng tháng

Các dữ liệu được sử dụng trong ước tính này là số liệu của các công ty IPO niêm yết trong thời gian năm năm

β2: hệ số trong phương trình (3) là một tỷ lệ đo lường độ nhạy tỷ giá hối đoái của công ty

3.3 Mô hình 3 nhân tố Fama - French

Bảng 4: trình bày các số liệu thống kê mô tả để ước lượng độ

nhạy tỷ giá hối đoái bằng cách sử dụng phương trình (3)

3.3 Mô hình 3 nhân tố Fama - French

Bước tiếp theo là việc xác định các công ty có độ nhạy với rủi ro

tỷ giá, có thể phân loại các cty thành 4 loại khác nhau dựa vào cách sử dụng công cụ phái sinh (i) và độ nhạy (ii):

• Nhóm 1: những cty phòng ngừa rủi ro hiệu quả (EHEDGERS),

=> có sử dụng các công cụ phái sinh và không có độ nhạy

• Nhóm 2: những cty phòng ngừa rủi ro k hiệu quả (IHEDGERS)

=> có sử dụng các công cụ phái sinh và có độ nhạy đáng kể;

• Nhóm 3: những cty không phòng ngừa rủi ro (NHEDGERS) => không sử dụng các công cụ phái sinh và có độ nhạy đáng kể;

• Nhóm 4: những cty không có kỳ vọng quá khứ (NHEDGERS)

=> không sử dụng các công cụ phái sinh và không có độ nhạy;

Trọng điểm của chúng tôi là các công ty thuộc ba loại đầu tiên,

vì có rất ít rủi ro từ 1 danh mục đầu tư của một công ty mà không

có độ nhạy tài chính và do đó không cần phòng ngừa

3.3 Mô hình 3 nhân tố Fama - French

- Sử dụng mô hình 3 nhân tố Fama-French và xây dựng danh mục đầu tư trong 3 tháng dựa trên đặc tính của các công ty phòng ngừa rủi ro hiệu quả, các công ty phòng ngừa rủi ro không hiệu quả, và công ty không phòng ngừa rủi ro

- Danh mục đầu tư của chúng tôi bao gồm danh mục đầu tư của tất

cả các công ty IPO ra công chúng trong 10 năm qua kể từ ngày

đầu tiên của mỗi tháng

- Tỷ suất sinh lợi của ba danh mục đầu tư mỗi tháng được tính

bằng cách lấy trung bình của tất cả các tỷ suất sinh lợi IPO, mô hình 3 yếu tố Fama-Pháp biến thể được ước tính như sau:

3.3 Mô hình 3 nhân tố Fama - French

RIHEDGERS ,t : tỷ suất sinh lợi trong t tháng cho danh mục đầu

tư của các công ty IPO sử dụng các công cụ phái sinh, nhưng có

độ nhạy đáng kể

RNONUSERS,t là tỷ suất sinh lợi trong t tháng cho danh mục đầu

tư của các công ty IPO mà không sử dụng các công cụ phái sinh

và có độ nhạy đáng kể

RMt là tỷ suất sinh lợi trong tháng t trong Chỉ số ASX của các

công ty khai thác tài nguyên nhỏ

3.3 Mô hình 3 nhân tố Fama - French

- RFt là tỷ lệ rủi ro trong t tháng

- SMBt là sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi trên một danh mục đầu

tư của các cổ phiếu nhỏ và danh mục đầu tư cổ phiếu lớn

- HMLt là sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi trên một danh mục đầu

tư cổ phiếu có tỷ lệ giá thị trường sách trên giá trị sổ sách cao và danh mục đầu tư cổ phiếu có tỷ lệ giá trị thị trường sách trên giá trị sổ sách thấp

- Hệ số hồi quy là α, α dương cho thấy hiệu quả cao và có ý nghĩa thống kê, trong khi một α âm cho thấy hiệu quả kém hơn

3.4 Hồi qui chéo

Mục tiêu nghiên cứu : vai trò của quản trị rủi ro công ty thực hiện IPO trong dài hạn

Hồi qui chéo BHARs dài hạn kết hợp biến giả sử dụng công cụ phái sinh và một số biến kiểm soát

-BHAR là tỷ suất sinh lợi mua và nắm giữ bất thường được tính theo phương trình (1)

- DerUse là một biến giả Nó bằng 1 nếu một công ty sử dụng các công cụ phái sinh và có giá trị khác 0

- Các biến kiểm soát : lnTA (log tự nhiên của Tổng tài sản),

MTBV (giá trị thị trường trên giá trị sổ sách), tỷ suất sinh lợi ban đầu, thời gian niêm yết, ROE, và Bảo lãnh phát hành (một biến giả bằng 1 nếu IPO được bảo lãnh và có giá trị khác không)

3.4 Hồi qui chéo

Biến thể của phương trình (7) để nghiên cứu vai trò của việc sử dụng công cụ phái sinh trên hiệu quả của công ty cho một tập hợp con của các công ty có độ nhạy đáng kể trước những thay đổi của tỷ giá hối đoái

-FXExp là một biến giả, FXExp =1 nếu một công ty có độ nhạy

tỷ giá hối đoái và FXExp có giá trị khác không

- Các định nghĩa của các biến số khác vẫn giống hệt như trên