hiệu ứng cố định dựa trên (2), (3) và (4). Tương quan giữa các biến được sử dụng trong đo lường giai đoạn hai được trình bày trong bảng 7. Tương quan giữa các biến trên
bảng cân đối và biến ngoài bảng cân đối liên quan đến rủi ro lãi suất (trong Panel A) nhìn chung là thấp, trong khi tương quan giữa quy mô các BHC và biến phái sinh lãi suất (phái sinh lãi suất cho kinh doanh, phái sinh lãi suất cho phòng ngừa rủi ro và phái sinh lãi suất) thì cao (trên 0.2). Điều này chỉ ra rằng không có vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến trên bảng cân đối và quy mô của các BHC là một bộ điều khiển quan trọng trong việc sử dụng phái sinh lãi suất. Tương quan giữa các biến liên quan đến rủi ro tỷ giá và rủi ro tín dụng được trình bày trong Panel B, C của bảng 7.
Để kiểm tra tính chắc chắn, tác giả cũng dùng một biến công cụ định lượng. Tác giả quan tâm đến vấn đề nội sinh tiềm năng của các biến phái sinh tài chính trong mô hình hiệu ứng cố định. Đặc biệt sự thay đổi hệ số rủi ro beta của các BHC có thể được điều khiển bởi phái sinh tài chính đơn lẻ, mà còn bởi những biến không xác định khác mà cũng ảnh hưởng đến phái sinh tài chính. Các BHC có thể đáp ứng sự gia tăng doanh thu kinh doanh bằng việc dùng nhiều công cụ phái sinh tài chính hơn. Để giải quyết vấn đề nội sinh này, tác giả cần tìm các công cụ có giá trị mà không tương quan với sai số nhưng tương quan với biến phụ thuộc của tác giả.
Tác giả tính toán những nội sinh tiềm năngcủa biến phái sinh tài chính bằng việc cung cấp chỳng với độ trễ ẳ quý, những biến rủi ro từ doanh thu kinh doanh (rủi ro lói suất, rủi ro tỷ giá và rủi ro tín dụng), thuế suất thu nhập. Sau đây tác giả dùng phương pháp định lượng bình phương nhỏ nhất giai đoạn hai để đạt được một sự đo lường nhất quán và hiệu quả trong việc trình bày sai số, sử dụng kiểm định Anderson & Rubin (1949) để kiểm định những công cụ có giá trị, giả định những công cụ không có giá trị bị từ chối ở mức ý nghĩa 5% ở tất cả các mô hình hồi quy dựa vào (2) (3) (4). Thống kê J của Hansen trình bày ở cuối bảng, cung cấp kiểm định những công cụ có giá trị. Tác giả không bao giờ từ chối giả thiết H0: vượt quá giới hạn quá cụ thể là đúng. Ngoài ra kiểm định cụ thể (đo lường bởi thống kê LM Kleibergen–Paap rk). Kiểm định cụ thể yếu (đo lường bởi thống kê F…..) cũng xác định giá trị của biến công cụ.
Để kiểm tra bổ sung cho tính chắc chắn, tác giả sử dụng dữ liệu bảng linh động thiết lập tính toán nội sinh tiềm năng của biến phụ thuộc hệ số rủi ro beta trong (2) (3) (4). Nếu độ trễ của hệ số rủi ro beta tương quan với hiệu ứng cấp bảng, những phương pháp định lượng trở nên không nhất quán. Tác giả sử dụng kiểm định GMM để định lượng (2), (3) và (4) mà độ trễ của biến hồi quy độc lập là những công cụ cho phương trình ở sai phân bậc1. Phương pháp kiểm định AB thì hữu ích để đạt được phương pháp đo lường khách quan và hiệu quả trong bảng linh động ngắn với độ trễ của biến ngoại sinh như là biến giải thích. Mẫu của tác giả có kích thước rộng và ngắn hạn.Tác giả dùng công cụ đo lường chắc chắn để tính toán sai số tiềm năng và để ước lượng độ lệch chuẩn phù hợp thậm chí trong việc thể hiện phương sai thay đổi, tự tương quan trong bảng. Tỏc giả sử dụng biến hệ số rủi ro beta với độ trễ ẳ biến phỏi sinh tài chớnh như là biến nội sinh và biến rủi ro từ doanh thu kinh doanh như rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro tín dụng), thuế thu nhập và tất cả các biến hồi quy độc lập khác như là biến ngoại sinh, tác giả sử dụng độ trễ (từ 2-5) để giảm bớt vấn để quá cụ thể của biến nội sinh.
Bảng 8 cung cấp kết quả hồi quy. Bảng A, thể hiện việc sử dụng phái sinh lãi suất thì đồng biến và có ý nghĩa ở mức 1%, tương đương với rủi ro lãi suất hệ thống với mẫu tổng và 2 mẫu con. Điều này chỉ ra rằng phái sinh lãi suất được sử dụng để
kinh doanh hơn là mục đích phòng ngừa rủi ro. Chúng được sử dụng cho kinh doanh tạo ra khoản phí. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu trước đây.
Kết quả ở Panel A thể hiện rằng cho vay C & I, quy mô và tỷ lệ vốn thì đồng biến và có ý nghĩa thống kê, tương đương với rủi ro lãi suất có hệ thống của tổng mẫu.
Điều này phù hợp với những phát hiện trước đây của Elyasiani & Mansur (1998, 2004), Saporoschenko (2002), Reichert & Shyu (2003) và Faff, Hodgson & Kremmer (2005), chỉ ra rằng các BHC lớn với hoạt động cho vay nhiều thì rủi ro lãi suất có hệ thống sẽ cao hơn. Tỷ lệ GAP thì nghịch biến tương đương với rủi ro lãi suất có hệ thống của tổng mẫu và hai mẫu con. Tăng trưởng GDP nghịch biến và có ý nghĩa đối với rủi ro lãi suất có hệ thống của các BHC nhỏ.
Panel B bảng 8 phân tích rủi ro tỷ giá hệ thống của các BHC. Phái sinh tỷ giá đồng biến và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tương ứng với rủi ro tỷ giá có hệ thống của mẫu tổn và ở các BHC lớn cùng với các BHC nhỏ. Điều này chứng minh rằng các BHC có rủi ro tỷ giá có hệ thống cao hơn khi họ sử dụng nhiều phái sinh tỷ giá hơn.
Ngoài ra ảnh hưởng về kinh tế của phỏi sinh tỷ giỏ lờn rủi ro tỷ giỏ hệ thống thỡ rừ ràng hơn của các BHC nhỏ so với các BHC lớn và nó cũng chỉ ra rằng mục đích kinh doanh phái sinh tỷ giá hối đoái mạnh mẽ hơn ở những các BHC nhỏ.
Panel B bảng 8 cũng thể hiện rằng tiết kiệm ngoại hối thì đồng biến và tương ứng với rủi ro tỷ giá hệ thống với mẫu tổng và các BHC nhỏ, trong khi tài sản ngoại tệ thì nghịch biến và tương đương với rủi ro tỷ giá hệ thống tương ứng với các BHC lớn nhưng nghịch biến với các BHC nhỏ. Lời giải thích có thể là các BHC nhỏ bị giới hạn bởi quy mô nhỏ và kinh doanh quốc tế và có thể kết hợp một cách khó khăn huy động tiền gửi ngoại hối với cho vay trong cùng ngoại tệ và ngăn ngừa rủi ro tỷ giá hệ thống như các BHC lớn. Tác giả có thể thấy rằng quy mô thì nghịch biến và có ý nghĩa thống kê với rủi ro tỷ giá có hệ thống. Điều này có thể gợi ý rằng các BHC lớn đặc biệt ghép tài sản ngoại tệ và tiết kiệm ngoại tệ để làm giảm rủi ro tỷ giá hệ thống. Đặc biệt các BHC lớn sử dụng phái sinh tín dụng không phải chủ yếu để ngăn ngừa rủi ro mà gây ra rủi ro tín dụng có hệ thống cao hơn.
Tính thanh khoản thị trường thì nghịch biến và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
tương ứng với rủi ro tín dụng có hệ thống. Lời giải thích có thể là quỹ thanh khoản giúp các BHC giảm bớt rủi ro đối với rủi ro tín dụng hệ thống. Nợ xấu và nợ không thu hồi được thì nghịch biến tương ứng với rủi ro tín dụng hệ thống. Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng thì đồng biến và có ý nghĩa thống kê tương ứng với rủi ro tín dụng có hệ thống. Quy mô và tăng trưởng GDP đồng biến và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% tương ứng với rủi ro tín dụng hệ thống với mẫu tổng và hai mẫu con.
Tóm lại, việc sử dụng phái sinh lãi suất, phái sinh tỷ giá hối đoái, phái sinh tín dụng thì đồng biến và có ý nghĩa tương ứng với rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá hối đoái và rủi ro tín dụng có hệ thống. Quan điểm này với mối quan hệ đồng biến giữa phái sinh tài chính và rủi ro trong giả thuyết 1.