CHƢƠNG 2 : TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm
3.1.4 Phƣơng trình hồi quy tuyến tính thực nghiệm
Sử dụng (5) và (6), bây giờ tác giả phát triển một tập hợp các phƣơng trình hồi quy tuyến tính thực nghiệm. Từ phƣơng trình (5), phƣơng trình thực nghiệm đầu tiên tác giả ƣớc tính là hồi quy chuyển tiếp cơ bản sau đây:
VL /TA=a1 + a2FOI/TA + a3D/TA + e (7)
Trong đó FOI là một đại diện cho E(FOI) và TA là tổng tài sản. Tại thời điểm này, tác giả xử lý r nhƣ một hằng số, vì vậy tác giả khơng có bất kỳ ƣớc lƣợng cụ thể cho tỷ suất vốn hóa r.
Trong phƣơng trình (7), tác giả áp dụng theo FF bằng cách làm giảm tất cả các biến bằng cách chia cho tổng tài sản (TA), nhƣng cũng nhƣ FF, tác giả khơng chia TA cho tung độ góc. Phƣơng trình sau khi chia cho TA nhƣ sau:
VL /TA = a1/TA + a2FOI/TA + a3D/TA + e (8)
Quyết định chia TA cho tung độ góc hoặc khơng chia là rất quan trọng. Nếu khơng chia TA cho tung độ góc thì cơ bản sẽ chuyển đổi các biến từ phƣơng trình (5) vào tỷ lệ. Ngƣợc lại, nếu chia TA cho tồn bộ phƣơng trình thì chỉ đơn giản là sử dụng tổng tài sản để đo lƣờng sự ảnh hƣởng của những quan sát mẫu. Mỗi một phƣơng pháp dẫn đến một sự sai biệt riêng biệt. Trong phƣơng trình (7), các biến thể hiện tỷ lệ, vì vậy độ lệch xảy ra trong phạm vi FOI/TA là một kiểm sốt khơng hồn hảo cho VU/TA, và VU/TA là có tƣơng quan với
D/TA. Sai lệch này sẽ tác động là ngƣợc chiều, ví dụ, nếu các cơng ty có lợi nhuận cao giá trị sử dụng ít nợ hơn so với các cơng ty khơng có lợi nhuận thấp giá trị theo thuyết trật tự tăng vốn. Trong phƣơng trình (8), Độ lệch xảy ra trong phạm vi FOI là một đại diện khơng hồn hảo cho VU và VU là tƣơng
tăng theo kích thƣớc. Do đó, độ lệch âm có thể là kết quả của phƣơng trình (7), và độ lệch dƣơng có thể là kết quả của phƣơng trình (8).
Với những hạn chế từ cách tiếp cận dự đoán, tác giả tiếp tục xem xét các cách tiếp cận đảo ngƣợc. Bằng cách tiếp tục xem r là một hằng số, chúng ta có thể biến đổi phƣơng trình phi tuyến (6) thành phƣơng trình tuyến tính thực nghiệm sau đây:
FOI/TA = a1/TA + a2 VL/TA + a3 D/TA + e (9)
Trong đó ƣớc tính của lá chắn thuế rịng từ nợ (tức B) bằng -a3/a2. Trong phƣơng trình (9), tác giả đã chọn làm giảm tất cả các biến hồi quy. Do đó, (9) tƣơng đƣơng với (8), ngoại trừ chúng ta đảo ngƣợc vai trò của FOI và VL. Một lợi ích quan trọng từ đảo ngƣợc hồi quy là thay đổi các ảnh hƣởng của bất kỳ sai số ngẫu nhiên trong FOI vào các biến còn lại, và đặt VL ở phía bên phải của phƣơng trình để kiểm sốt đối với bất kỳ yếu tố không chịu thuế từ nợ liên quan đến hoạt động thu nhập dự kiến trong tƣơng lai. Ví dụ, VL điều chỉnh
những ảnh hƣởng sai lệch của việc ƣớc tính B từ phƣơng trình (8).
VL điều chỉnh những ảnh hƣởng sai lệch của việc ƣớc tính B từ phƣơng
trình (8), VL sẽ kiểm sốt theo thuyết trật tự tăng vốn mà có thể sai lệch ƣớc tính của phƣơng trình dự đốn và khơng giảm tung độ góc (phƣơng trình (7)). Tuy nhiên, sử dụng phƣơng trình khơng giảm tung độ góc cho phƣơng trình lại xuất hiện một nguồn sai lệch mới. Đặc biệt, FOI là sự tổng hợp dựa trên cơ sở các ngun tắc kế tốn khơng hồn hảo đã thảo luận trong phần trƣớc, vì vậy việc đo lƣờng các thu nhập dự kiến sẽ gặp lỗi. Nếu lỗi đo lƣờng kế toán trong FOI tƣơng quan với bất kỳ của các biến giải thích, Các lỗi này sẽ làm sai lệch tất cả các hệ số hồi quy. Nên khi sử dụng việc giảm các biến nhƣ chúng ta làm trong phƣơng trình (9), các lỗi đo lƣờng kế toán trong FOI phần lớn trực giao
với giá trị thị trƣờng của cơng ty và giá trị sổ sách của nợ, đó là hai biến giải thích của phƣơng trình. Tuy nhiên, sử dụng điều chỉnh giảm giá trị biến (tƣơng đƣơng với TA/TA) về cơ bản là tƣơng đƣơng với việc thêm chỉ số giảm phát là tổng tài sản vào phƣơng trình ban đầu (xem Miller và Modigliani (1966)). Khơng giống nhƣ các biến giải thích khác, tổng tài sản có thể có tƣơng quan với các lỗi đo lƣờng kế toán trong FOI vì tổng tài sản bằng tổng của tất cả thu nhập hoạt động trong quá khứ và các khoản đầu tƣ ròng và mối quan hệ này sẽ làm giảm sai lệch hệ số ƣớc lƣợng. Theo kinh nghiệm, chúng ta thấy rằng việc sử dụng điều chỉnh giảm giá trị biến sẽ làm tăng ƣớc tính của lá chắn thuế của nợ trên báo cáo dự đoán của tác giả. Vì vậy, tác giả tập trung vào việc sử dụng điều chỉnh giảm giá trị biến theo tài sản (tức là phƣơng trình (9)).
Mặc dù phƣơng trình (9) có những lợi thế, tuy nhiên r khơng thực sự là một hằng số trong phƣơng trình hồi quy chéo, vì vậy ƣớc tính của lá chắn thuế của nợ rịng từ phƣơng trình (9) tiếp tục bị sai lệch. Khi ƣớc tính phƣơng trình (9) mà khơng có kiểm sốt đối với r, do đó, tác giả sử dụng hai phƣơng pháp tiếp cận khác nhau để kiểm sốt cho r. Đầu tiên, tác giả ƣớc tính (9) cho lợi nhuận của các quan sát với tỷ suất vốn hóa. Sau khi tham khảo các nghiên cứu trƣớc, tác giả sử dụng năm, ngành công nghiệp, và tỷ lệ thị trƣờng trên giá trị sổ sách của các hoạt động để tạo thành các danh mục đầu tƣ. Thứ hai, tác giả sử dụng một vector của bốn biến đại diện chung cho rủi ro và tăng trƣởng để xác định một mẫu của các quan sát với tỷ suất vốn hóa. Sau đó tác giả ƣớc tính mơ hình của tác giả với mã đồng nhất của các cơng ty, sau khi thay thế tung độ góc với một vector các biến giả ((∑10 𝜕1𝑖
𝑖=1 DIND) để điều chỉnh những tác động của các ngành công nghiệp. 10 biến giả tƣơng ứng với các ngành công nghiệp đƣợc xác định. Ảnh hƣởng của các ngành công nghiệp cung cấp một điều
ngành công nghiệp trong các biến hồi quy của tác giả, đƣợc phản ánh trong phƣơng trình sau đây:
FOI/TA = ∑𝟏𝟎𝒊=𝟏𝝏𝟏𝒊DIND/TA + a2VL/TA + a3D/TA + e (10)