Tỷ lệ đòn bẩy ngành công nghiệp hiệu chỉnh: Các kết quả được trình bày cho đến nay trong bài báo dựa trên hai giai đoạn đặc điểm kỹ thuật đòi hỏi phải có một giả định về mô hình cấu trúc xác định sự lựa chọn đòn bẩy của một công ty. Đ ể kiểm định độ mạnh , tác giả t hử nghiệm m ột mô hình m à không đòi hỏi nhữ ng đặc điểm kỹ thuật. Cụ thể, tác giả tiến hành phân tích với Tỷ lệ đòn bẩy công nghiệp hiệu chỉnh như điều chỉnh ngành công nghiệp cung cấp đơn giản và có lẽ mạnh mẽ hơn cách phân loại các
39
doanh nghiệp thành loại có đồn bẩy vừ a phải và cao. Tỷ lệ đòn bẩy ngành công nghiệp điều chỉnh của một công ty được định nghĩa là sự khác biệt giữ a tỷ lệ đòn bẩy của công ty và trung bình ngành công nghiệp (dự a trên những công ty trong ngành công nghiệp được xếp loại trong bảng mã SIC hai chữ số).
Tác giả tiến hàng ư ớc lượng lại với những chỉ s ố. Trong mô hình này, biến lever age có thể vừa tương quan dương vừ a tương quan âm, điều này phụ thuộc vào doanh nghiệp nằm trên hay dưới trung bình ngành. Vì vậy, tác giả không sử dụng lev erage2 như là một biến giải thích để kiểm định phi tuyến bằng mô hình. Thay vào đó, t ác giả dùng biến lev erage2+ cho các doanh nghiệp cao hơn trung bình ngành và 0 nếu ngư ợc lại. Đ ể mang tính thực tế, tác giả sử dụng cả quyết định phòng ngừa rủi ro ngoại tệ và r ủi ro hàng hóá để ước lư ợng các kết quả robustness. Tác giả ư ớc lượng mô hình logit đối với m ột vài mẫu doanh nghiệp có xuất hiện cả 02 loại rủi ro trên, kết quả được trình bày ở mô hình 1 của bảng 6. Những kết quả quan trọng vẫn tương tự như những định nghĩa về đòn bẩy trước.
Chỉ số Z- A ltm an: Tác giả sử dụng chỉ số Z – Altman để thay thế cho kiệt quệ tài chính. M ột giá trị Z thấp tương ứng với một công ty yếu về tài chính. Vì vây, tác giả lấy nghịch đảo của Z đ ể phù hợp cho việc trình bày k ết quả, đư ợc trình bày ở mô hình 2 của bảng 6. Tác giả tìm thấy có mối quan hệ phi tuyến dựa trên đánh giá là khá tốt. Sai s ố chuẩn Bootstrapped: Kể từ khi tác giả s ử dụng một phương pháp ư ớc lượng hai giai đoạn trong hồi quy Logit v à Tobit, có thể xuất hiện lỗi do lấy m ẫu ước lượng ở giai đoạn đầu tiên (xem Maddala, 1983) Để tìm hiểu khả năng này, T ác giả tiến hành ước lượng lại m ô hình của t ác giả với s ai số chuẩn bootstrapped. Trong mỗi mẫu bản sao, t ác giả tạo ra một mẫu giả ngẫu nhiên bằng cách nhóm các quan s át thành m ột mẫu thay thế . Vì vậy, trong mỗi bản s ao m ột s ố các quan s át xuất hiện nhiều hơn m ột lần và m ột số không xuất hiện. Với 100 lần lặp lại như vậy, tác giả tạo ra một phân phối thự c nghiệm hệ s ố ư ớc tính trong các mô hình Logit và Tobit. Độ lệch chuẩn của các ư ớc tính này s au đó được sử dụng để có được bootstrapped P-value cho ư ớc lượng cơ sở của tác giả. Phương pháp này không dựa trên bất kỳ cấu trúc để ư ớc lượng của ma trận phương s ai- hiệp phương s ai và có lợi thế là đánh giá được hồi quy cơ bản đối với phân phối thực nghiệm của họ. Trong Mô hình 3 và 4 của Bảng 6, Tác giả trình bày ư ớc lượng của mô hình Logit và Tobit ư ớc tính với lỗi bootstrapped. N hư bảng dưới, tất cả các kết quả quan trọng của t ác giả đều mạnh mẽ với ư ớc lượng sai số chuẩn bootstrapped.
M ô hình hồi quy thay thế kỹ thuật IV: Wooldridge (2002) đề nghị một công cụ thay thế các biến mô hình hồi quy cho mô hình liên quan đến chứ c năng của biến nội s inh (như leverage2 trong lần ư ớc lư ợng giai đoạn thứ 2). Có khả năng, kỹ thuật này cung cấp các hồi quy kinh tế lượng tốt hơn so với mô hình sử dụng các giá trị dự báo của đòn bẩy và chứ c năng của nó trong giai đoạn thứ hai. Trong phương p háp này, t hay vì
40
sử dụng giá trị bình phư ơng của đòn bẩy được dự báo ở giai đoạn hồi quy thứ 2, cả leverage và leverage2 đang được coi là biến nội s inh và công cụ hóa với những công cụ của chúng ta. Đ ể đạt được mục tiêu xác định,
Tác giả thêm các giá trị bình phư ơng của t ất cả các biến ngoại s inh vào mô hình như là công cụ cho leverage2. Các công cụ này là những giá trị bình phương của: M TR, da = ta, PP E = ta, ni = sales và Z -hiệu chỉnh. Ngoài ra, giá trị dự đoán của đòn bẩy bình phương từ ước lượng giai đoạn đầu tiên cũng được đưa vào.
Với leverage và leverage2 đư ợc xem như biến nội sinh và các công cụ trong tay, t ác giả ước lượng một mô hình hồi quy biến công cụ hai giai đoạn khung. T ác giả hồi quy quyết định nhị phân để phòng ngừa ngoại tệ hoặc hàng hóa phái sinh với mô hình Probit IV và quy m ô phòng ngừ a rủi ro ngoại tệ với một mô hình Tobit IV. Các kết quả đư ợc trình bày trong bảng 7. Lưu ý rằng các ước lư ợng tham s ố trong mô hình này không thể so sánh trực t iếp với các bảng trư ớc đó, do sự đơn giản tính toán, tác giả trình bày các hệ số từ hồi quy trực tiếp hơn là các hệ số độ dốc đư ợc trình bày ở trên. T ác giả thấy rằng kết quả quan trọng của tác giả vẫn còn mạnh mẽ để thay thế kỹ thuật cho mô hình IV này. Tất cả các kết quả khác vẫn tương tự như cơ sở kỹ thuật trước đó.