Quy mô c a công ty có liên quan đ n v n đ chi phí ki t qu tài chính, đ i v i nh ng công ty có quy mô l n thì vi c th c hi n quy t đnh phòng ng a r i ro s giúp ki m soát làm gi m s bi n đ ng c a dòng ti n, gi m bi n đ ng c a l i nhu n mang v t đó giúp làm gi m đi chi phí ki t qu tài chính, và do đó làm t ng lên giá
tr c a công ty đ ng th i giúp công ty có đ c uy tín v ng vàng có kh n ng vay
thêm n (Smith và Stulz 1985). K t qu th c t t h i quy mô hình cho ta th y s phù h p v i nh ng gi đ nh đ c đ ra, bi n doanh thu thu n t ng quan d ng v i quy t đnh phòng ng a r i ro, d n đ n k t lu n là nh ng công ty có quy mô l n thì xác su t quy t đnh th c hi n phòng ng a r i ro cao h n. i u này đúng v i phát hi n c a các tác gi v i các nghiên c u tr c đây (Allayannis and Weston, 2001).
M t bi n đ i di n khác cho quy mô công ty là bi n giá tr s sách t ng tài s n đ c thay th cho bi n t ng doanh thu thu n c ng đã th hi n k t qu t ng quan d ng
v i quy t đnh phòng ng a r i ro, k t qu này có th gi i thích đ c m i quan h gi a quy mô công ty và quy t đ nh th c hi n phòng ng a r i ro c a công ty B ng 4.36 (trang 60). Tuy nhiên các bi n khác trong gi thuy t v chí phí ki t qu tài
chính và quy mô nh : đòn b y đ c dùng làm đ i di n cho các tác đ ng c a y u t
quy t đnh qu n tr trong quy t đ nh phòng ng a r i ro đã không có ý ngh a th ng kê, đi u này cho ta th y m i liên h gi a quy t đ nh phòng ng a r i ro v i chi phí ki t qu tài chính và l p lu n theo quy mô thông tin giao d ch kinh t là không b n v ng.
Bi n ti p theo có ý ngh a th ng kê cho mô hình là h s chi tr c t c đ i di n cho m c đ thay th c a chính sách tài chính liên quan đ n quy t đ nh phòng ng a r i ro hay chính sách phòng ng a r i ro thay th , H s h i quy c a bi n này
có t ng quan d ng v i xác xu t th c hi n quy t đ nh phòng ng a r i ro và có ý
ngh a th ng kê m c ý ngh a 5%, trái ng c v i gi thuy t ban đ u đ c bài
nghiên c u nói đ n là h s ch tr c t c s t ng quan âm v i quy t đ nh phòng ng a r i ro, gi thuy t đ t ra r ng các công ty v i chính sách chi tr c t c cao thì s ít có xác su t th c hi n quy t đnh phòng ng a r i ro h n (Nance và c ng s 1993)
Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 10/04/14 Time: 13:17
Sample: 1 513
Included observations: 513
Convergence achieved after 11 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
ASST 5.84E-08 2.80E-08 2.085112 0.0371
OINSTOR 0.002523 0.004216 0.598557 0.5495 INVEXTOA 1.936678 1.475880 1.312220 0.1894 OMGERS 0.008409 0.006721 1.251218 0.2109 TAX 0.247422 0.234728 1.054077 0.2918 DIVPOUT 0.007770 0.002628 2.956943 0.0031 C -0.930801 0.282445 -3.295512 0.0010
McFadden R-squared 0.026615 Mean dependent var 0.423002 S.D. dependent var 0.494518 S.E. of regression 0.486501 Akaike info criterion 1.353513 Sum squared resid 119.7616
Schwarz criterion 1.411373 Log likelihood -340.1761
Hannan-Quinn criter. 1.376192 Deviance 680.3522
Restr. deviance 698.9548 Restr. log likelihood -349.4774
LR statistic 18.60260 Avg. log likelihood -0.663111
Prob(LR statistic) 0.004890
Obs with Dep=0 296 Total obs 513
Obs with Dep=1 217