4. Nội dung và kết quả nghiên cứu
4.3.Phân tích năng động
Hồi quy thay đổi: Tác giả tập trung vào bảng dữ liệu bao gồm 200 công ty sản suất trong 3 năm để tìm ra các biến trong đòn bẩy của công ty cá thể và phòng ngừa rủi ro cường độ trong một thiết lập động. Chiến lược thực nghiệm này gần giống với mô hình lý thuyết của tác giả và trình bày một số lợi thế kinh tế. Hồi quy thay đổi kiểm soát các yếu tố công ty cụ thể không quan sát được. Đặc biệt, trừ phi các chiến lược phòng ngừa rủi ro không dựa trên công cụ phái sinh của một công ty đã thay đổi đáng kể trong khoảng thời gian này thì hồi quy thay đổi sẽ kiểm soát việc phòng ngừa rủi ro hoạt động và thị trường một cách chính xác hơn. Thứ hai, đối số nội sinh là ít quan trọng đối với những hồi quy thay đổi kể từ khi hình thành bởi nó loại bỏ các hiệu ứng không quan sát được ở một công ty cụ thể mà có thể được tương quan với cả phòng ngừa rủi ro và đòn bẩy tại bất kỳ thời gian nào. Thứ ba, mô hình này cho phép tác giả liên kết những thay đổi mức độ phòng ngừa rủi ro trong năm nay với những thay đổi đòn bẩy năm nay và năm trước, cho phép tác giả thiết lập một số bằng chứng về động cơ phòng ngừa rủi ro trước và sau khi phát hành nợ.
Tác giả có được dữ liệu về các cổ phiếu phái sinh cho một mẫu ngẫu nhiên của 200 doanh nghiệp sản xuất (một chữ số SIC mã 2) cho năm tài chính kết thúc vào năm 1997-1998 và 1998-1999, tức là, trong hai năm nữa sau thời kỳ mẫu ban đầu. Tác giả tập trung vào các công ty sản xuất để đảm bảo rằng mẫu là đồng nhất. Việc lựa chọn một mẫu con nhỏ hơn là hoàn toàn được quyết định bởi các yêu cầu của việc thu thập dữ liệu. Sau khi giảm một quan sát công ty theo năm do sự không sẵn có của 10-K của nó trên EDGAR và hạn chế tập trung vào các công ty với các quan sát không bị khuyết, tác giả có được 394 quan sát công ty theo năm khác biệt đầu tiên. Các chỉ tiêu tính toán như kích thước, đòn bẩy và tỷ lệ giá thị trường trên giá sổ sách của mẫu con này tương tự như mẫu tổng thể (không được báo cáo) và do đó mẫu là một đại diện hợp lý của các công ty Compustat-CRSP.
Đối với mẫu này, tác giả có được dữ liệu trên các phái sinh ngoại tệ và điều tra một tập hợp con các công ty đã tăng hoặc giảm mức độ phòng ngửa rủi ro ngoại tệ. Vì trong
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 51 mẫu của tác giả có rất ít người bắt đầu hoặc kết thúc với phái sinh hàng hóa. Hồi quy thay đổi thì không khả thi cho phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Trong mẫu này, có 42 quan sát công ty theo năm với sự gia tăng và 39 quan sát công ty theo năm với sự sụt giảm về mức độ phòng ngừa rủi ro. Các quan sát còn lại thì hầu như không thay đổi là do ở vị thế phòng ngừa rủi ro bằng không trong suốt quãng thời gian. Trong phân tích của tác giả, tác giả chỉ tập trung vào những quan sát đã hoặc tăng hoặc giảm về phòng ngừa rủi ro để tránh suy luận dựa trên đa số các công ty vẫn không phòng ngừa rủi ro trong thời gian chọn mẫu. Tập trung vào các mẫu của các quyết định phòng ngừa rủi ro hoạt động (tăng hoặc giảm) cho phép xác định rõ hơn các động cơ phòng ngừa rủi ro để đáp ứng những thay đổi trong các biến quy mô công ty.
Tác giả tiến hành logit cũng như hồi quy OLS (mô hình xác suất tuyến tính) để ước lượng tác động của những thay đổi trong đòn bẩy lên những thay đổi trong việc sử dụng phái sinh. Mô hình sau đây được ước lượng:
∆hedgej,t = α0 + α1∆levj,t + α2∆levj,t2 + ΣαControlj,t + εj,t
Biến phụ thuộc có giá trị bằng 1 khi có sự gia tăng trong việc phòng ngừa rủi ro và bằng 0 khi giảm phòng ngừa rủi ro; ∆levj,t đo lường sự thay đổi đòn bẩy của công ty j trong năm t; [∆levj,t]2 là bình phương thay đổi đòn bẩy của công ty thể hiện sự gia tăng đòn bẩy công ty, khác 0, và các biến kiểm soát khác trong mô hình thì cũng được thay đổi. Tác giả bao hàm tất cả các biến kiểm soát mà tham gia vào hồi quy trước đó vào trong mô hình này ngoại trừ các biến mà không có khả năng thay đổi nhiều trong năm, cụ thể là tỷ lệ tập trung công nghiệp và cổ phần định danh. Bao hàm các biến này trong mô hình thì không làm thay đổi kết quả.
Các kết quả được trình bày trong Bảng 8. Trong (logit) đầu tiên và mô hình (OLS) thứ ba, tác giả thấy rằng các công ty với mức tăng trung bình về đòn bẩy có nhiều khả năng tăng mức phòng ngừa rủi ro với một hệ số dương và đáng kể thể hiện ở biến ∆lev. Ngược lại, các công ty với mức tăng rất cao trong đòn bẩy có nhiều khả năng giảm mức độ phòng ngừa rủi ro. Mặc dù ý nghĩa thống kê của hệ số ∆lev là yếu so với trường hợp chéo nhưng nó duy trì ý nghĩa ở mức 7%. Mặt khác, hệ số ∆lev2
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 52 nghĩa thống kê (2%) so với trường hợp chéo. Trong thực tế thay đổi trong đòn bẩy vẫn là yếu tố quyết định quan trọng nhất của sự thay đổi trong mức độ phòng ngừa rủi ro so với các biến khác tham gia vào mô hình này.
Các động cơ phòng ngừa rủi ro trước và sau khi phát hành nợ: Do giới hạn về dữ liệu, mô hình cơ sở của tác giả được ước lượng với dữ liệu chéo. Tại bất kỳ điểm nào về thời gian, một người theo chủ nghĩa kinh nghiệm quan sát vị thế phòng ngừa rủi ro của một công ty trước và sau khi phát hành nợ. Việc phòng ngừa rủi ro trước khi phát hành nợ dự báo thể hiện mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro, trong khi đó phòng ngừa rủi ro sau khi phát hành nợ dự đoán mối quan hệ giữa đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro là không đơn điệu. Với những dữ liệu chéo, các quyết định phòng ngừa rủi ro trước khi phát hành nợ hướng bài nghiên cứu của tác giả tìm hiểu mối quan hệ không đơn điệu. Điều này xảy ra bởi vì nếu các quyết định được thực hiện trước đó thì mối tương quan giữa phòng ngừa rủi ro và đòn bẩy trở nên tích cực hơn ngay cả khi mức độ đòn bẩy rất cao, làm cho việc tìm mối quan hệ tiêu cực giữa 2 biến này thì khó hơn. Mặc dù hồi quy thay đổi dẫn đến một cải tiến so với mô hình chéo, nhưng nó vẫn còn có thể thay đổi trong đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro trong cùng thời gian với giả thuyết phòng ngừa rủi ro trước đó. Để phân tích vấn đề này sâu hơn, tác giả hồi quy ∆hedgej,t theo ∆levj,t cùng với ∆levj,t-1(tức là, giá trị trễ của thay đổi đòn bẩy) và những biến kiểm soát khác được sử dụng trong hồi quy trước đó.
Vì vậy tác giả hồi quy các biến thay đổi ngoài kỳ vọng về mức độ phòng ngừa rủi ro trên các biến tương đương như các biến thay đổi độ trễ của đòn bẩy. Trong khi những thay đổi tương đương trong đòn bẩy có chứa một hỗn hợp các quyết định phòng ngừa rủi ro trước và au khi phát hành nợ, các hệ số của thay đổi độ trễ có thể được đặc trưng cho các quyết định phòng ngừa rủi ro do bởi phát hành nợ. Nếu chúng ta không quan sát báo cáo phòng ngừa rủi ro ở tần suất cao thì việc tạo mối liên kết giữa thay đổi đòn bẩy trong quá khứ và thay đổi phái sinh ở hiện tại dựa trên dữ liệu hiện tại là rất khó. Tuy nhiên, các kết quả từ các cột 2 và 4 trong Bảng 8 cho thấy sự thay đổi đòn bẩy của năm qua là một yếu tố dự báo quan trọng của hoạt động phòng ngừa rủi ro của năm
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 53 nay. Hệ số của mức thay đổi độ trễ đòn bẩy (tức là, ∆laglev) là dương và ý nghĩa ở mức 2%. Điều này được khuyến khích vì, do trình tự của việc ra quyết định (tức là, quyết định đòn bẩy năm ngoái và phòng ngừa rủi ro trong năm nay), đặc điểm này rất có khả năng dẫn đến đến việc tìm ra quan hệ nhân quả giữa biến phòng ngừa rủi ro và đòn bẩy.
Bảng 8: Hồi quy thay đổi
Bảng này trình bày kết quả hồi quy OLS và logistic dựa trên những thay đổi hàng năm trong các phái sinh ngoại tệ với một mẫu là các công ty sản xuất (SIC mã 2 ) của 1996-1997 đến 1998-1999. Thay đổi trong việc nắm giữ phái sinh được hồi quy với những thay đổi trong đòn bẩy và nhiều đặc điểm công ty khác . Biến phụ thuộc bằng một nếu công ty tăng mức độ phòng ngừa rủi ro của nó vì được đo bằng tỷ lệ của các phái sinh ngoại tệ trên tổng doanh thu , bằng không nếu giảm nó . ∆lev là sự thay đổi trong đòn bẩy sổ sách trong cùng một năm. ∆lev2
bằng bình phương thay đổi đòn bẩy nếu đòn bẩy tăng lên trong năm và khác 0. ∆laglev là sự thay đổi của năm trước trong đòn bẩy sổ sách. Tất cả các biến khác được sử dụng trong hồi quy dựa trên những thay đổi trong năm tương ứng. size đại diện cho log của tổng doanh thu của công ty. quick là tỷ lệ tiền mặt và các khoản đầu tư ngắn hạn chia cho nợ ngắn hạn rnd là viết tắt của chi phí nghiên cứu và phát triển trên doanh số bán hàng của công ty. fsale đại diện doanh thu nước ngoài như là một tỷ lệ phần trăm của tổng doanh thu. Mô hình 1 và 2 là ước lượng hợp lý ( hệ số độ dốc đánh giá mức trung bình được báo cáo trong bảng) , trong khi mô hình 3 và 4 là ước lượng OLS ( một mô hình xác suất tuyến tính ). Số quan sát được cung cấp vào cuối của bảng. Tất cả các sai số tiêu chuẩn được nhóm ở cấp độ doanh nghiệp để tính sự tương quan về lỗi của cùng các công ty trên nhiều năm.
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 54
5. Kết luận
Bài nghiên cứu này phát triển một lý thuyết về quản trị rủi ro của công ty với sự hiện diện của chi phí kiệt quệ tài chính. Bằng cách phân biệt “kiệt quệ tài chính'' với ''phá sản'', tác giả biện minh cho hành vi quản trị rủi ro sau khi phát hành nợ của công ty. Do chi phí kiệt quệ tài chính, các cổ đông tham gia vào các hoạt động quản trị rủi ro sau khi phát hành nợ thậm chí không có một cam kết trước. Lý thuyết này dựa trên sự đánh đổi giữa rủi ro của các cổ đông do trách nhiệm hữu hạn vốn chủ sở hữu và các động cơ tránh rủi ro do chi phí kiệt quệ tài chính. Tác giả đưa ra được giải pháp cho mức tối ưu của rủi ro đầu tư trên cơ sở đánh đổi. Mô hình này tạo ra nhiều dự báo có thể kiểm chứng. Nó dự báo một mối quan hệ không đơn điệu giữa đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro và một mối quan hệ hình chữ U giữa chi phí kiệt quệ tài chính và phòng ngừa rủi ro. Các công ty kiệt quệ tài chính trong các ngành công nghiệp được tập trung cao độ được dự báo sẽ có động cơ phòng ngừa rủi ro cao hơn.
Tác giả kiểm định các dự báo chính của mô hình của tác giả với một trong những mẫu toàn diện nhất được sử dụng trong các bài nghiên cứu. Tác giả làm mô hình đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro của một công ty trong một khuôn khổ biến nội sinh sử dụng mẫu của hơn 2.000 công ty phi tài chính. Tác giả tìm thấy bằng chứng để hỗ trợ cho một mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro hàng hóa và ngoại tệ. Phù hợp với lý thuyết, mối quan hệ này trở nên tiêu cực đối với các công ty có đòn bẩy rất cao. Các công ty kiệt quệ tài chính trong các ngành công nghiệp tập trung cao độ thì phòng ngừa rủi ro nhiều hơn. Cuối cùng, tác giả thấy rằng kết quả chính vẫn giống với một phân tích động dựa trên một hồi quy thay đổi đối với một tập hợp con nhỏ hơn các công ty.
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 55
Phụ lục:
Trong mô hình lý thuyết của bài nghiên cứu tác giả xem xét một nền kinh tế thương mại liên tục với chuỗi thời gian [t0, T] và không gian được lọc (Ω, (Ft), F, P) đáp ứng các điều kiện quy luật bình thường. Tôi giả sử một thị trường hoàn hảo và tự do kinh doanh chênh lệch giá. Điều này đảm bảo sự tồn tại của một đo lường rủi ro tương đương Q. Tác giả giả sử một quá trình lãi suất ngắn xác định là r. Trong cái dưới đây, tác giả biểu thị chức năng chỉ số của một sự kiện X bởi 1{X}. Tác giả giả định rằng giá trị tài sản không dùng vốn vay của công ty có thể được thể hiện như Q-Brownian Motion (dưới một đo lường rủi ro) như sau:
dAt = rAtd t+ σAtdWt
A.1. Chứng minh mệnh đề 1:
Bằng chứng: Tiền chi trả cổ đông (CF) vào ngày cuối (T) được cho bởi:
Bị hạn chế trong kỹ thuật, giá trị tài sản tại t = t1 (ξt1) là lợi nhuận kỳ vọng dưới sự đo lường rủi ro. Nhận được kỳ vọng của lợi nhuận định kỳ cho kết quả mong muốn.
A.2 Giá trị tài sản:
Như được trình bày trong biểu thức 3 của bài nghiên cứu, giá trị tài sản được cho như sau:
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 56 Hai thành phần đầu tiên của giá tài sản, cụ thể là, EQ[(AT – L)1{AT>L}] và EQ[(AT – L)1{AT>L+M}], có thể được tính bằng cách sử dụng tiêu chuẩn công thức Black-Scholes cho việc định giá quyền chọn châu Âu. Cho Ф và φ biểu thị cho hàm mật độ lũy kế danh nghĩa (cdf) và hàm mật độ xác suất (pdf), tương ứng. Để đơn giản ký hiệu tác giả
đặt At1 = A0 và T’ = T – t1. Sau đó, hai điều kiện đầu tiên cho kết quả biểu thức sau đây:
Trong đó: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hai hàm, tức là, EQ[(AT – L)1{AT>L}] và EQ[(AT – L)1{AT>L+M}], đòi hỏi kiến thức về sự phân bổ chung của các mức tối thiểu liên tục và giá trị định kỳ của the geometric Brownian motion. Phân phối đó đã được sử dụng rộng rãi cho việc định giá các lựa chọn hướng đi phụ thuộc (path-dependent options). Tác giả sử dụng bổ đề sau đây (xem Harrison, 1985 hoặc Musiela và Rutkowski, 1998) để có được những biểu hiện cho việc định giá của hai biểu thức hướng đi phụ thuộc:
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 57 Bổ đề.Cho K<L và K<A0, thì mật độ chung của giá trị tài sản định kỳ (AT) và mức tối thiểu liên tục của tiểu hoạt động của the geometric Brownian motion, dưới sự đo lường rủi ro, được cung cấp bởi công thức sau:
Sử dụng A.2, tác giả tính toán sự kỳ vọng của 2 biểu thức tại A.1 như sau:
Trong đó d1, d2 đã cho trước và
Thu thập các kết quả trên và đơn giản hóa các biểu thức hơn nữa, tác giả nhận được biểu thức sau đây để xác định vốn chủ sở hữu của công ty tại t=t1:
(A.3)
A.3 Chứng minh mệnh đề 2:
Tại t=t1, các nhà đầu tư sẽ chọn mức rủi ro tối ưu mà làm tối đa giá trị vốn chủ sở hữu được cho ở phương trình (A.3). Tác giả giả định rằng công ty thì không trong tình
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 58 trạng kiệt quệ tài chính tại t=t1, tức là , K<A0. Tác giả cũng giả định rằng hàng rào cản trở kiệt quệ chính là dưới mệnh giá của nợ, tức là, K<L. tại mức tối ưu:
Lấy đạo hàm biều thức (A.3) cho kết quả sau:
Chú ý:
Rút gọn biều thức trên ta được:
Vì vậy, điều kiện đầu tiên để rủi ro đầu tư của công ty là tối ưu khi:
Hay:
A.4. Điều kiện thứ 2:
QUẢN TRỊ RỦI RO – TCDN NGÀY – K22 Page 59