Hồi quy biến đổi : Tác giả tập trung vào mảng 3 năm của 200 công ty sản xuất để tìm hiểu sự biến động trong vay nợ và cường độ phòng ngừa rủi ro của từng công ty trong việc thiệt lập mô hình động. Chiến lược phân tích thực nghiệm này gần tương động với mô hình lý thuyết và có nhiều điểm thuận lợi. Hồi quy biến đổi kiểm soát những yếu tố đặc thù công ty không quan sát được. Cụ thể, nếu chiến lược phòng ngừa của rủi ro không dựa trên các công cụ phái sinh không thay đổi nhiều theo thời gian, hồi quy biến đổi (hồi quy động) kiềm soát việc phòng ngừa rủi ro hoạt động và phòng ngừa tự nhiên chặt chẽ hơn. Thứ hai, về vấn đề nội sinh thì cũng ít hơn trong mô hình hồi quy động bởi chính cấu trúc mô hình đã loại bỏ những ảnh hưởng của yếu tố đặc thù công ty không thể quan sát được, những yếu tố này có thể tương quan với cả vay nợ và phòng ngừa rủi ro trong bất kì thời điểm cụ thể nào đó. Thứ 3, mô hình này cũng cho phép xem xét mối quan hệ giữa sự thay đổi trong cường độ phòng ngừa của năm đó với năm hiện tài và sự thay đổi trong vay nay của năm trước đó, đồng thời cho phép xây dựng một vài bằng chứng về động cơ phòng ngừa ex-ante và ex-post.
Table 7
Mô hình IV thay thế
Bảng này trình bày kết quả bước ha i đối với việc sử dụng phái sinh cho m ô hình hồi quy biến công cụ thay thế sau Wooldridge (2002). Thay vì sử dụng bình phương giá trị dự đoán c ủa lever age trong hồi quy giai đoạn hai, kỹ thuật này sử dụng cả levera ge bình phương của nó như biến nội sinh. Đòn bảy được c ông cụ với da/ta (sự giảm giá và khấu hao tài sản đo bởi tổng tài sản), mtr (tỉ lệ thuế biên), ppe ( tài sản, nhà xưởng và trang thiết bị đo bởi tổng tài sản), thay đổi Z-score bà ni/sales (thu nhập dòng/tổng tài sản). bình phương term s của m ỗi biến đó được sử dụng như là công cụ bổ sung cho levera g2. Ngoài ra , giá trị bình phương của đòn bẩy dự đoán c ũng sử dụng m ột công cụ cho lever age2 theo đề nghị của
Wooldridge (2002). Mô hình 1 và 2 cung cấp kết quả giai đạon 2 từ m ô hình biến công c ụ Probit với phái sinh ngoại tệ và phá i sinh hang hóa . Trong m ô hình 3 m ô hình biến công c ụ Tobit được ước lượng. biến phụ thuộc trong hồi quy Tobit là số lượng giả thuy ết của phá i sinh ngoại tệ (đo bởi tổng doanh thu) đối với người sử dụng phái sinh và 0 đối với những công ty bỏ qua nó. . size thay thế cho log của tổng doanh thu của công ty .quick là tỉ số của tiền m ặt và đầu tư ngắn hạn với tài sản ngắn hạn.rnd thay thế cho c hi phí tìm kiếm và phá t triển được đo bởi doanh thu của c ông ty . conc d là biến giả dựa trên mức độ tập trung của công ty trong lĩnh vực sản xuất ( dựa trên on three-digit SIC code). Concd bằng một nếu công ty có m ức tập trung dưới mức trung bình, còn lại là 0. . Fsale đại diện cho doa nh thu nước ngoài như tỷ lệ % của tổng doanh thu. Inst là tỷ lệ sở hữu trong công ty . số lượng biến quan sá t được thể hiện ở cuối bảng.
TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 34 Tác giả thu thập dữ liệu về việc nắm giữ các công cụ phái sinh trong tiểu mẩu của 200 công ty sản xuất (one-digit SIC code 2) cho năm tài chính 1997-1998 và 1998-1999 ( 2 năm sau kỳ lấy mẫu). Tác giả tập trung vào những công ty sản xuất để đảm bảo tính đồng nhất của mẫu. Sau khi bỏ quan sát một năm do thiếu dữ liệu 19-K trên EDGAR, tác giả có được 394 quan sát sai phân bậc một. Những yếu tố đặc thù công ty như quy mô, vay nợ và tỉ số giá trị thị trường-giá trị sổ sách của tiểu mẫu thì gần giống nhau với tổng mẫu và đo đó mẫu này có tính đại diện tốt cho những công ty trong dữ liệu COM PUSTAT-CRSP.
Trong mẫu này, tác già lấy dữ liệu về công cụ phải sinh ngoại tệ mà các công ty trong mẩu dùng đề phân tích xem tiểu mẫu như thế có cường độ phòng ngừa ngoại tệ tăng hay giảm. Vì có rất ít công ty sử dụng công cụ phái sinh hàng hóa trong mẫu nên việc phân tích hồi quy động cho phòng ngừa rủi ro hàng hóa là không khả thi. Trong mẫu này có 42 quan sát có cường độ tăng và 39 quan sát giảm. Các quan sát còn lại thì không đổi ( hấu như bằng 0) giữa các năm. Tập trung vào quyết định phòng ngừa chủ động (tăng hoặc giảm) cho phép xác định rõ hơn về động cơ phòng ngừa rủi ro phần ứng trước sự thay đổi các biến về mức độ công ty.
Table 8 Hồi quy thay đổi
Trong bảng này trình bày kết quả hồi quy logistic và OLS trên những thay đổi hàng năm đối với cổ phần phái sinh ngoại tệ của m ẫu những công ty sản xuất (SIC code 2) cho giai đoạn 1996-1997 tới 1998-1999. Thay đổi trong cổ phần phái sinh được hồi quy từ đòn bẩy m ẫu và những đặc điểm khác biệt của cá c công ty . Biến phụ thuộc giá trị là 1 nếu công ty tăng m ức độ phòng ngừa r ủi ro được xá c định bởi tỉ lệ phái sinh ngoại tệ/tổng doanh thu, giá trị là 0 nếu nó giảm . ∆lev đại diện giá trị đòn bẩy sổ sác h trong cùng nă m . ∆lev2 bằng bình phương của thay đổi đòn bẩy nếu đòn bẩy tăng lên trong nă m và còn lại là 0. ∆laglev là sự thay đổi của năm trước trong đòn bẩy sổ sách. Tất cả những biến khác được sử dụng trong hồi quy dựa trên những thay đổi trong năm tương ứng.size đại điện cho log tổng doanh thu của c ông ty, quick là tỉ lệ tiền m ặt và đầu tư ngắn hạn/tài sản ngắn hạn.rnd thay thế cho chi phí tìm kiếm và phá t triển được đo bởi doanh thu của công ty, . Fsale đại diện cho doa nh thu nước ngoài như tỷ lệ % của tổng doanh thu, m ô hình 1 và 2 ước lương logistic (hệ số góa được đá nh giá tại mức trung bình được bá o cá o trong bảng này ), trong khi m ô hình 3 và 4 ước lượng OLS(m ô hình tuy ến tính). Số lượng biến quan sát được thể hiện cuối bảng. tất cả những sai số chuẩn được nhóm ở m ức độ công ty để xét m ức tương quan của những công ty trong nhiều năm .
TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 35 Tác giả chạy hồi quy logit và OLS ( mô hình xác suất tuyến tính) để ước tinh sự ảnh hưởng của sự thay đổi trong vay nợ lên sự thay đổi năm giữ các công cụ phái sinh. Chính là mô hình sau :
Biến phụ thuộc có giá trị 1 đối với tăng phòng ngừa rủi ro và 0 nếu giảm; ∆levj ,t đo lường thay đổi của công ty j trong năm t; [∆(lev)j ,t]2 là bình phương thay đổi đòn bảy của công ty với sữ gia tăng trong đòn bẩy, là 0 nếu ngược lại, và tất cả những biến kiểm soát khác trong mô hình cũng khác trước đó. Tác giả đưa tất cả các biến kiểm soát trong trong mô hình trước vào trong mô hình này ngoại trừ những biến ít biến động hàng năm, chính là các biến hệ số ngành tập trung và cổ phần nắm giữ bởi tổ chức. Việc đưa them các biến này không làm thay đối kết quả
Kết quả được thể hiện trong bảng 8. M ô hình đầu tiên (logit) và thứ 3 (OLS), tác giả nhận thấy những công ty tăng vay nợ trung bình thì có nhiều khả năng tăng phòng ngừa rủi ro hơn bằng chứng là dấu tương quan dương và có ý nghĩa thông kê của biến ∆lev. Ngược lại, những công ty tăng vay nợ cao thì có nhiều khả năng giảm cường độ phòng ngừa rủi ro hơn. Dù mức ý nghĩa thống kê hệ số của biến ∆lev yếu hơn so với trường hợp phân tích chéo, nó chỉ đạt ý nghĩa ở mức 7%. Hệ số của [∆levj ,t]2 ngược lại có mức nghĩa ý cao hơn (mức 2%) so với trong trương hợp phân tích chéo. Như vậy kết quả về phân tích những thay đổi trong đòn bẩy vẫn là yếu tố quan trọng nhất đối với sự thay đổi mức độ phòng ngừa rủi ro sp với những đồng biến khác trong mô hình.
Động cơ ex-ante và ex-post: vì hạn chế trong dữ liệu, mô hình cơ sở được ước tính trong bộ dữ liệu chéo. Tại bất kỳ 1 thời điểm xác định nào, một nhà nghiên cứu thực nghiệm quan sát một điểm phòng ngừa rủi ro của công ty trong sự kết hợp giữa các hành động ex-ante và ex-post (chẳng hạn như quyết định phòng ngừa rủi ro được đưa tra trước hoặc cùng với lúc phát hành nợ và được đưa ra sau khi phát hành nợ). Lý thuyết ex-ante nhận định mối quan hệ cùng chiều giữa vay nợ và phòng ngừa trong khi đó lý thuyết ex-post lại cho rằng đây là mối quan hệ tác động qua lại lẫn nhau. Trong dữ liệu chéo, quyết định ex-ante làm chệch nghiên cứu của tác giả gây khó khăn trong việc tìm ra mối liên hệ phức tạp này. Điều này xảy ra là do nếu tất cả các quyết định được quyết định trước, thì động cơ phòng ngừa rủi ro phải có mối tương quan dương mạnh với sự kiện vay nợ tại mỗi mức độ vay nợ nhiều, khiến cho việc tìm ra mối quan hệ nghịch chiều giữa biến này trở nên khó khăn hơn. M ặc dù hồi quy động tốt hơn là mô hình phân tích chéo, nhưng nó vẫn có thể xảy ra trường hợp là biến động trong vay nợ và phòng ngừa xảy ra cùng lúc theo lý thuyết phòng ngừa ex-ante. Để phân tích kỹ hơn vấn đế này, tác giả thực hiện hồi quy ∆hedgej ,t trên ∆levj ,t từ ∆levj ,t-1(chẳng hạn như giá trị trễ của vay nợ thay đổi) và những biến kiểm soát khác được dùng từ mô hình trước.
Do đó, tác giả thực hiện hồi quy cường độ phòng ngừa rủi ro với thay đổi độ trễ trong vay nợ. Trong khi sự thay đổi đồng thời trong vay nợ bao hàm sự kết hợp giữa quyết định ex-ant và ex- post, hệ số của biến động độ trễ có thể quy cho quyết định phòng ngừa sau khi phát hành nợ. Tác giả không quan sát việc báo cáo về phòng ngừa rủi ro ở tần suất cao, việc thiết lập sự kết nối giữa biến động vay nợ quá khứ và biến động phòng ngừa bằng công cụ phái sinh hiện tại dựa trên dữ liệu báo cáo hàng năm là điểu khó khăn. Kết quả thể hiện trong cột 2 và 4 của Bảng 8
TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 36 cho thấy biến động vay nợ quá khứ có cho thấy ảnh hưởng đến hành động phòng ngừa rủi ro hiện tại. Hệ số biến trễ của biến động vay nợ là dương và có ý nghĩa tại mức 2%. Điều này có nghĩa quyết định được đưa ra sau ( quyết định vay nợ năm trước và quyết định phòng ngừa năm nay), đồng thời cho thấy mối quan hệ nhân quả của 3 biến vay nợ và phòng ngừa rủi ro.
5. Kết luận:
Bài nghiên cứu này phát triển lý thuyết quản trị rủi ro tài chính khi có sự hiện diện của chi phí kiệt quệ tài chính. Bằng cách phân biệt giữa "kiệt quệ tài chính", tác giả cung cấp bằng chứng cho hành vi quản trị rủi ro về sau của doanh nghiệp. Vì có chi phí kiệt quệ tài chính nên các cổ đông tham gia vào các hoạt động quản trị rủi ro về sau, thậm chí là trước đó họ không cam kết phải làm như vậy. Lý thuyết được dựa trên sự đánh đổi giữa động cơ chuyển hóa rủi ro liên quan đến khả năng vay nợ có giới hạn và động cơ né tránh rủi ro do có chi phí kiệt quệ. Tác giả đạt được phương pháp giải nghiệm kín (obtain closed-form solution) cho độ tối ưu rủi ro đầu tư dựa trên sự đánh đổi này. M ô hình đã tạo ra một vài tiên đoán có thể kiểm nghiệm. Nó tiên đoán có một mối quan hệ không đơn điệu giữa chỉ số nợ và phòng ngừa rủi ro và một mối quan hệ có hình chữ U giữ chi phí kiệt quệ tài chính và phòng ngừa rủi ro. Những doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính hoạt động trong ngành công nghiệp tập trung cao được dự đoán có động cơ phòng ngừa rủi ro cao hơn.
Tác giả kiểm nghiệm các tiên đoán quan trọng của mô hình với một trong những mẫu hoàn thiện nhất được sử dụng trong bài nghiên cứu. Tác giả mô hình chỉ số nợ và phòng ngừa rủi ro của doanh nghiệp vào một khuôn mẫu nội sinh sử dụng mẫu với hơn 2.000 công ty phi tài chính. Tác giả đã tìm ra chứng cứ chứng minh cho mối quan hệ thuận giữa tỉ lệ nợ và phòng ngừa rủi ro tỉ giá, phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Thống nhất với lý thuyết, mối quan hệ này trở nên nghịch chiều với những công ty có tỉ lệ nợ cao. Những công ty đã bị kiệt quệ tài chính trong các ngành công nghiệp tập trung sẽ phòng ngừa rủi ro cao hơn. Cuối cùng, tác giả chỉ ra rằng kết quả nghiên cứ không thay đổi nếu tiến hành phân tích động dựa trên thay đổi hồi quy cho tập hợp doanh nghiệp nhỏ hơn.
TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 37
Phụ lục A
Trong mô hình lý thuyết của bài nghiên cứu tác giả đề cập đến nền kinh tế trao đổi hàng hóa liên tục trong khoảng thời gian [t0,T] và không gian xác suất được chọn lọc (Ω,(Ft),F,P) thỏa mãn các điều kiện chính quy thông thường. Tác giả giả sử là thị trường hoàn hảo và tự do arbitrage. Điều này đảm bảo cho sự tồn tại equivalent martigale measure Q.Tác giả giả định lãi suất ngắn hạn là r. Tác giả ký hiệu hàm đặc trưng của một sự kiện X bằng 1{X}. Tác giả giả định giá trị tài sản không đòn bẩy của doanh nghiệp có thể biểu diễn qua Q - Brownian Motion (dưới một martingale measure) như sau:
A.1 Bằng chứng của mệnh đề 1:
Số tiền cổ đông được trả (CF) vào ngày cuối cùng (T) là:
Dưới sự hạn chế về kỹ thuật, giá trị vốn cổ phần tại thời điểm chỉ đơn giản là giá trị mong đợi của số tiền được trả này dưới martingale measure. Sử dụng giá trị mong đợi của số tiền được trả tại ngày kết thúc cho kết quả mong đợi.
A.2 Xác định giá trị vốn chủ sở hữu:
Như được trình bày tại biểu thức 3, giá trị vốn chủ sở hữu được xác định như sau:
Hai thành phần đầu tiên của giá trị vốn chủ sở hữu được gọi là và có thể được tính bằng cách sử dụng công thức chuẩn Black - Scholes trong xác định giá trị quyền chọn theo kiểu châu Âu. và đại diện tuần tự cho hàm
TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 38 mật độ tích lũy thông thường (cdf) và hàm mật độ xác suất (pdf). Để đơn giản tác giả đặt
và . Từ đó ta có thể viết lại hai thành phần đầu tiên như sau:
Trong đó:
Hai thành phần còn lại là (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cần phải có kiến thức về phân phối có điều kiện phụ thuộc của chạy các giá trị tối thiểu (running minima) và mô hình chuyển động Brown. Loại phân phối như vậy được sử dụng rộng rãi trong định giá quyền chọn phụ thuộc (path-dependent option). Tác giả sử dụng lemma để diễn đạt biểu thức xác định giá trị của 2 biểu thức phụ thuộc:
Lemma. K<L và K<A0, mật độ có điều kiện phụ thuộc (joint density) của giá trị tài sản cuối cùng (AT) và chạy giá trị tối thiểu của mô hình chuyển động Brown (mT), được cung cấp bởi công thức sau:
Sử dụng A.2, tác giả tính giá trị mong đợi của 2 thanh phần sau của biểu thức A.1 như sau:
TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 39 Tập hợp các kết quả trên và đơn giản hóa các biểu thức, tác giả có được biểu thức xác định giá trị vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp tại thời điểm t = t1 như sau:
A.3 Bằng chứng của mệnh đề 2
Tại thời điểm t = t1, cổ đông chọn mức rủi ro tối ưu để là tối đa hoa giá trị doanh nghiệp như trong biểu thức A.3. Tác giả giả sử doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính tại thời điểm t=t1, K<A0 . Tác giả cũng giả sử rào chắn kiệt quệ dưới giá trị danh nghĩa của nợ, K < L. Tại điểm tối ưu:
Lấy vi phân biểu thức A.3 sẽ được:
Từ A.4 và A.5 ta được:
Đơn giản hóa sẽ được:
Từ đó, tác giả có dược điều kiện bậc nhất của rủi ra đầu tư doanh nghiệp: