N hỏ nhất Lớn nhất Giá trị trung
2.2.4Việc thiết kế chọn mẫu và nghiên cứu
Bảng 1 trình bày tiêu chí chọn mẫu. Mẫu ban đầu của chúng tôi bao gồm tất cả công ty phi tài chính liệt kê liên tục trên chứng khoán ngoại tệ Milan từ 1/1/2006 đến 31/12/2008. 177 công ty đáp ứng đủ yêu cầu. Sau đó chúng tôi loại bỏ 3 công ty được phân loại là nước ngoài bởi chứng khoán ngoại tệ Milan. Cuối cùng, chúng tôi loại trừ 1 công ty sử dụng U.S GAAP. 22 công ty chúng tôi không thể lấy dữ liệu hay giá cả, khối lượng giao dịch hay thông tin công bố về rủi ro tiền tệ từ báo cáo thường niên. Cho nên chỉ hạn chế ở mẫu 151 công ty phi tài chính liệt kê liên tục trên chứng khoán ngoại tệ Milan với mẫu ban đầu đã đưa ra.
Trong mẫu ban đầu, 104 công ty công bố nội dung về rủi ro tiền tệ năm 2007, và sau đó phải cung cấp phân tích độ nhạy theo IFRS7, trong khi 47 công ty công bố rằng họ không có công bố số liệu thô về rủi ro tiền tệ trong năm 2007. Hơn nữa, họ không cung cấp bất kỳ nội dung định lượng nào tuân thủ chặt chẽ những yêu cầu của IFRS7, vì vậy chúng tôi không thể tính toán được các biến giải thích này. Cuối cùng, 2 công ty trình bày phân tích VAR. Do vậy, phân tích của chúng tôi tập trung vào mẫu cuối cùng gồm 46 công ty công bố rủi ro tiền tệ và tuân thủ theo IFRS7. Dữ liệu về thị trường thu nhập từ chứng khoán, doanh thu, và các biến kiểm soát khác từ DATASTREAM. Dữ liệu công ty công bố về rủi ro tiền tệ được chọn thủ công từ báo cáo hằng năm của công ty.
Bảng 1: Quá trình chọn mẫu
Công ty phi tài chính được liệt kê liên tục trên chứng khoán ngoại tệ Milan Từ 31/12/2005 đến 30/9/2008
177
Sử dụng U.S GAAP (1)
Công ty phi tài chính nước ngoài (3) Công ty hỏng dữ liệu ở DATASTREAM (22)
Mẫu bắt đầu 151
Chuyên đề: Công bố Công cụ tài chính GVHD: TS. Nguyễn Thị Thu Hiền
Công ty công bố 104
Công ty không tuân thủ đầy đủ yêu cầu IFRS7 (56) Công ty công bố phân tích theo VAR (2)
Công ty công bố tuân thủ với IFRS7 46
Ở phần dưới, chúng tôi trình bày mô hình sử dụng để kiểm tra hai giả thuyết đã thảo luận. Tất cả mô hình đã được ước tính bởi phép hồi quy, cho rằng nó là mạnh hơn với độ lớn bên ngoài (Li và Hwang, 2002). Theo Linsmeier et al. (2002), chúng tôi không sử dụng danh sách dữ liệu ước tính, nhưng chúng tôi thực hiện kiểm tra sát sao để đối phó với việc có thể xuất hiện thứ tự đầu tiên của quá trình hồi quy tự động.
Phản ứng thu nhập từ chứng khoán với phân tích độ nhạy IFRS7 về rủi ro tiền tệ
Nếu phân tích độ nhạy dưới IFRS7 cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư về ảnh hưởng của rủi ro tiền tệ đến giá trị doanh nghiệp, sau đó nhà đầu tư có thể phản ứng với thông tin mới sau khi nó được công bố ra đại chúng trong báo cáo thường niên. Theo Thornton và Welker (2004), chúng tôi chỉ rõ rằng việc ban hành phân tích độ nhạy bắt buộc theo IFRS7 là nguyên nhân thay đổi thu nhập từ chứng khoán kết hợp với thông tin công bố từ phân tích độ nhạy, do sự thay đổi trong thẩm định đầu tư của trình bày rủi ro tiền tệ trong doanh nghiệp. Chúng tôi đề nghị phương trình dưới đây:
Rit = α + β1RMt + β2POSTit + β3RMtPOSTit + β4FX_ESPit + β5FX_ESPitPOSTit + εit {1}
i và t biểu thị công ty và thời gian hàng ngày tương ứng. Mô hình {1} ước tính với việc gộp lại hồi quy các công ty trong khung 180 ngày giao dịch. Theo các nghiên cứu trước đây (Linsmeier et al. 2002, Thorton và Welker 2004) về tác động của FRR48 và bài luận về nội dung thông tin của thu nhập được công bố (Landsman et al 2012), ước tính khung tập trung vào ngày báo cáo đại chúng thường niên cho mỗi công ty trong mẫu của chúng tôi. Do vậy, với mỗi công ty, chúng tôi có một con số quan sát giống nhau trong chu kỳ ngày giao dịch (chẳng hạn 90 ngày giao dịch trước và 90 ngày giao dịch sau khi phát hành báo cáo thường niên của mỗi công ty), nhưng 1 khung ước tính khác biệt có thể hay không thể chồng chéo lên công ty khác trong mẫu nghiên cứu của chúng tôi. Rit và RMt là tương ứng với chứng khoán i và thu nhập từ chứng khoán tại ngày t. POSTit là giả thiết bằng 1 cho 90 ngày sau ngày phát
1 công ty. Biến số FX_ESPit đo lường lãi/lỗ tiềm tàng gây ra từ việc thay đổi vào ngày t về tỷ giá hối đoái tiền tệ đến công ty i định ngày công bố chủ yếu, và được tính toán như là sản phẩm giữa 2 biến FXit và ESPi. FXit là sự thay đổi hàng ngày trong tỷ giá hối đoái của Euro đối với đồng tiền mà công ty i sử dụng để công bố tại ngày báo cáo của năm 2007. ESPi là độ nhạy thu nhập của công ty i với việc tăng 10% ở cùng một tỷ giá. Cho rằng mỗi công ty có thể lựa chọn phạm vi khác nhau trong “giới hạn thay đổi có thể xảy ra” của tỷ giá hối đoái và quy mô công ty khác nhau đáng kể trong mẫu, kết quả của phân tích độ nhạy không ngay lập tức so sánh giữa các công ty. Theo đó, có biến ESPi, công bố độ nhạy thu nhập được tiêu chuẩn hóa cho sự khác biệt trong phạm vi thay đổi của tỷ giá hối đoái và phân bổ vào tài khoản cho sự khác biệt về quy mô công ty. Đặc biệt, ảnh hưởng của thu nhập do sự thay đổi có thể xảy ra của tỷ giá hối đoái đã được chuẩn hóa với việc tăng 10% trong tỷ lệ “ngoại tệ/EUR”, giả định trong mối quan hệ tuyến tính. Sau đó, chuẩn hóa tác động thu nhập được phân chia bởi vốn chủ sở hữu công ty vào ngày cuối cùng của kỳ báo cáo.
Dựa theo giả thuyết 1, chúng tôi kỳ vọng β5, hệ số tương tác giữa biến ESP_FXit và POSTit sẽ xảy ra và có sự khác biệt đáng kể từ 0. Thực tế, nó ngụ ý rằng, sau khi công bố đại chúng báo cáo thường niên, độ nhạy thu nhập từ chứng khoán với thay đổi tỷ giá hối đoái đã biến chuyển rõ ràng với nội dung định lượng bắt buộc bởi IFRS7. hệ số ESP_FXit (như β4), theo cách khác, đo lường mức độ về độ nhạy của thu nhập từ chứng khoán với thay đổi tỷ giá hối đoái thực sự rõ ràng với việc công ty công bố trước ngày ban hành IFRS7. Hệ số có lợi (hay bất lợi) có thể được giải thích như là bằng chứng rằng nhà đầu tư đánh giá đúng (hay sai) về việc công bố của công ty trong rủi ro tiền tệ trước khi bắt buộc công bố nội dung theo IFRS7.
Phản ứng khối lượng giao dịch với phân tích độ nhạy của IFRS7 về rủi ro tiền tệ
Theo Kim và Verrecchia (1994), khi nhà đầu tư nhận được dấu hiệu chính xác hơn về ý nghĩa của sự thay đổi với những biến rủi ro liên quan đến tình hình dòng tiền trong tương lai của doanh nghiệp, khối lượng giao dịch chứng khoán trở nên thiếu nhạy cảm hơn với yếu tố rủi ro với tín hiệu được đề cập. Để kiểm tra giả thuyết 2, chúng tôi đưa ra phương trình dưới đây, tương tự như mô hình hồi quy được sử dụng bởi Linsmeier et al. (2002).
√Turnit = α + β1. √TurnMt + β2. Abs(Rit) + β3. Abs(FXit) + β4. Abs(FXit). POSTit + εit {2}
i và t biểu thị công ty và thời gian hàng ngày tương ứng. Mô hình {2} ước tính với việc gộp lại hồi quy các công ty trong khung 180 ngày giao dịch, tập trung vào ngày công bố đại chúng
Chuyên đề: Công bố Công cụ tài chính GVHD: TS. Nguyễn Thị Thu Hiền
báo cáo thường niên của công ty i, như mô hình {1}. √Turnit là căn bậc hai của khối lượng giao dịch công ty i, tính toán như là giá tri giao dịch vào ngày t trên giá thị trường vào ngày này. √TurnMt là căn bậc hai của khối lượng giao dịch trên thị trường vào ngày t. Abs(Rit) là giá trị tuyệt đối của thu nhập từ chứng khoán hàng ngày của công ty i, Abs(FXit) là giá trị tuyệt đối của FXit đã được xác định trước đó. Tương tự như mô hình {1} mối quan hệ tương tác giữa Abs(FXit) và POSTit nắm bắt sự thay đổi độ nhạy của khối lượng giao dịch với biến động của tỷ giá hối đoái từ thời kỳ trước khi IFRS7 đến khi IFRS7 ban hành. Theo Linsmeier et al. (2002), β3 là “hệ số về độ nhạy khối lượng”. Nó đo lường độ nhạy khối lượng giao dịch với sự thay đổi của tỷ giá hối đoái trước khi ban hành IFRS7. Chúng tôi kỳ vọng β3 có khả năng mang ý nghĩa thống kê, cho rằng mang lại mức độ cao hơn cho nhà đầu tư về sự không chắc chắn và đa dạng hóa cơ hội trước khi ban hành nội dung phân tích độ nhạy về rủi ro thị trường. β4, theo cách khác, biểu thị cho sự thay đổi của “hệ số về độ nhạy khối lượng”, sau khi ban hành nội dung bắt buộc theo IFRS7. Kể từ khi chúng tôi giả thiết rằng phân tích độ nhạy IFRS7 cung cấp dấu hiệu chính xác hơn đến nhà đầu tư về công bố ảnh hưởng của rủi ro tiền tệ đến tình hình tương lai của doanh nghiệp, chúng tôi kỳ vọng xem xét sự giảm sút về độ nhạy trong khối lượng giao dịch sau khi công bố nội dung chi tiết. Theo đó, nếu β4 là dấu hiệu bất lợi và mang ý nghĩa thống kê, theo giả thuyết 2, chúng tôi sẽ kết luận rằng việc ban hành IFRS7 đã làm giảm việc đầu tư không chắc chắn và đa dạng hóa cơ hội khi doanh nghiệp công bố rủi ro tiền tệ.
2.2.5 Kết quả
Bảng 2 trình bày kết quả hồi quy theo mô hình {1}. Biến số lãi suất chính của chúng tôi là mối tương tác giữa biến FX_ESPit, đo lường lãi/lỗ tiềm tàng tạo ra từ việc thay đổi tỷ giá hàng ngày, được cung cấp tại ngày báo cáo, và giả biến POSTit. Như dự đoán, hệ số β5 là khả thi và có ý nghĩa. Do vậy, kết quả này đề nghị rằng, sau khi công bố nội dung bắt buộc theo IFRS7 về rủi ro tiền tệ, nhà đầu tư xem xét lại kỳ vọng của họ về việc công bố của doanh nghiệp, và độ nhạy của thu nhập từ chứng khoán với thay đổi tỷ giá trở nên phù hợp với thông tin mới được cung cấp. Nói cách khác, biến số FX_ESPit là bất lợi, nhưng không mang ý nghĩa thống kê. Do vậy, nó xem như là số bình quân, trước khi ban hành IFRS7, nhà đầu tư không thể đánh giá chính xác việc công bố của công ty. Cuối cùng, đáng chú ý rằng thị trường beta của mẫu chúng tôi, hệ số của biến RMt thì thấp hơn. Khám phá này gợi ý rằng doanh nghiệp cần tuân thủ đầy đủ IFRS7 để giảm bớt xu hướng rủi ro hơn doanh nghiệp không tuân thủ và không công bố.
Bảng 2: Phản ứng thu nhập từ chứng khoán đối với IFRS7 phân tích độ nhạy cảm về rủi ro tiền tệ Liên tục Hệ số Giá trị POSTit 0.0000 0.984 RMt -0.0011 0.000 RMt * POSTit 0.6322 0.000 FX_EXPit -0.0342 0.000 FX_EXP x POSTit -0.5317 0.588 9.4565 0.000 Quan sát 8,280
Rit thu nhập hàng ngày từ chứng khoán của công ty i RMt thu nhập hàng ngày từ thị trường
POSTit giả thiết bằng 1 cho 90 ngày sau ngày phát hành báo cáo thường niên, bằng 0 cho 90 ngày trước ngày phát hành báo cáo thường niên của 1 công ty
FX_ESPit là sản phẩm giữa 2 biến FXit và ESPi và đo lường lãi/lỗ tiềm tàng gây ra từ việc thay đổi vào ngày t về tỷ giá hối đoái tiền tệ của EURO đối với đồng tiền đến công ty i định ngày công bố chủ yếu của năm 2007. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3 trình bày kết quả hồi quy của mô hình {2}, về phân tích độ nhạy về khối lượng giao dịch của doanh nghiệp với sự thay đổi của tỷ giá hối đoái trước và sau khi ban hành IFRS7. Như dự đoán, hệ số Abs(FXit) là “hệ số về độ nhạy khối lượng” trước khi ban hành IFRS7, là khả thi và có ý nghĩa, và mối tương tác giữa Abs(FXit) và POSTit là bất lợi và mang ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, theo giả thuyết 2, chúng ta nhận ra thay đổi bất lợi trong độ nhạy của khối lượng giao dịch với thay đổi tỷ giá hối đoái sau khi phát hành nội dung chi tiết phân tích độ nhạy về rủi ro tiền tệ. Rõ ràng với khuôn mẫu lý thuyết của Kim và Verrecchia (1994) và với phát hiện thực nghiệm của Linsmeirer et al. (2002), chúng tôi giải thích những kết quả này như một bằng chứng rằng việc công bố mới làm giảm tính không chắc chắn và đa dạng hóa cơ hội của nhà đầu tư về ý nghĩa của sự thay đổi tỷ giá hối đoái ngoại tệ với giá trị doanh nghiệp. Cuối cùng, hệ số của cả hai căn bậc hai khối lượng giao dịch thị trường và của giá trị tuyệt đối thu nhập hàng ngày từ chứng khoán của công ty i là khả thi và có ý nghĩa như mong đợi.
Chuyên đề: Công bố Công cụ tài chính GVHD: TS. Nguyễn Thị Thu Hiền
Bảng 3: Phản ứng khối lượng giao dịch đối với IFRS7 phân tích độ nhạy cảm về rủi ro tiền tệ Hệ số Giá trị Liên tục 0.0000 0.000 √TurnMt 0.3753 0.000 Abs(Rit) 0.7648 0.000 Abs(FXit) 0.0094 0.000 Abs(FXit) x POSTit -0.2095 0.000 Quan sát 8,280
√Turnit là căn bậc hai của khối lượng giao dịch công ty i, tính toán như là giá tri giao dịch vào ngày t trên giá thị trường vào ngày này. √TurnMt là căn bậc hai của khối lượng giao dịch trên thị trường vào ngày t.
Abs(Rit) là giá trị tuyệt đối của thu nhập từ chứng khoán hàng ngày của công ty i
Abs(FXit) là giá trị tuyệt đối của thay đổi tỷ giá hàng ngày mà doanh nghiệp i đã được xác định vào ngày báo cáo năm 2007.
POSTit giả thiết bằng 1 cho 90 ngày sau ngày phát hành báo cáo thường niên, bằng 0 cho 90 ngày trước ngày phát hành báo cáo thường niên của 1 công ty
Cuối cùng, để kiểm soát được sự xuất hiện tự động đầu tiên của quá trình hồi quy, chúng tôi ước tính lại mô hình {1} và {2} thêm biến độc lập phụ thuộc vào biến độ trễ (như thu nhập hằng ngày từ chứng khoán ở mô hình {1} và khối lượng giao dịch hàng ngày ở mô hình {2}). Kết quả (không được sắp xếp) của những thử nghiệm hiệu quả này được định lượng tương đồng với những trình bày trước đó, ngay cả khi ý nghĩa thống kê của các tham số của mô hình {2} thấp hơn.
2.2.6 Kết luận
Mục tiêu theo đuổi của IASB với việc ban hành IFRS7 là nâng cao thông tin đại chúng về rủi ro thị trường phát sinh từ việc sử dụng các công cụ tài chính. Nói cách khác, chuẩn mực quốc tế tìm cách giảm sự không chắc chắn của nhà đầu tư về ảnh hưởng từ sự thay đổi các rủi ro khác nhau đến dòng tiền mong đợi của doanh nghiệp. Điểm mới chính của chuẩn mực kế toán
ro thị trường đến số liệu doanh nghiệp công bố. Ở thị trường vốn của Mỹ, nội dung yêu cầu tương tự bắt buộc bởi FRR48 được ban hành vào năm 1997. Hai chuẩn mực kế toán cùng chung mục đích nhưng khác nhau ở sử dụng các kỹ thuật liên quan. Đặc biệt, phân tích độ nhạy dưới FRR48 là nhìn nhận quá khứ, trong khi IFRS7 yêu cầu doanh nghiệp công bố phân tích độ nhạy dựa trên việc nhìn nhận quá khứ sang ngày báo cáo. Từ đó yêu cầu tăng thêm chi phí quản lý cho việc ban hành IFRS và IASB phải áp đặt các quy tắc khác nhau từ SEC, điều này rất thú vị để xem xét khi mà việc tăng cường công bố thông tin về rủi ro thị trường đạt được những ảnh hưởng như mong đợi.
Phân tích mẫu các công ty phi tài chính được liệt kê tại Chứng khoán ngoại tệ Milan, chúng