Để chứng minh rõ hơn về hiệu quả của phƣơng pháp này, nhóm tác giả đã đo lƣờng rủi ro bằng cách ƣớc tính EaR của 3 công ty trong ngành công nghiệp giấy và b t giấy ở Brazil: Suzano, Votorantim Papel e Celulose (VCP) và Aracruz.Và để có sự so sánh với mô hình đề xuất, nhóm tác giả cũng đo lƣờng bằng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến thông thƣờng. Nhóm tác giả cũng thực hiện các bƣớc tƣơng tự nhƣ phƣơng pháp Corporate mectric:
Bƣớc 1:Nhóm tác giả ƣớc tính rủi ro của 3 công ty: Suzano, Votorantim Papel e
Celulose (VCP) và Aracruz. Sử dụng EBITDA là đơn vị cho kết quả ho t đ ng và tài chính của công ty.
Bƣớc 2: Các yếu tố rủi ro đƣợc nhóm tác giả sử dụng để đƣa vào mô hình: giá cả
giấy trung bình trên thị trƣờng trong nƣớc (paper), giá b t giấy sợi ngắn (pulp), giá giấy A4 xuất khẩu, tỷ giá hối đoái PTAX, chỉ số giá tiêu dùng đƣợc mở r ng IPCA (thƣớc đo l m phát) và lãi suất Selic (hệ thống bảo h và đặc quyền đặc biệt).
Dữ liệu về giá sản phẩm đƣợc lấy từ báo cáo hằng năm, tỷ giá hối đoái, chỉ số giá và lãi suất đƣợc lấy từ hệ thống Bloomberg. Thời gian phân tích là 8 năm, từ 2000 – 2007, dữ liệu lấy theo quý, tổng c ng có 32 quý.
Trƣớc khi đƣa ra mô hình phù hợp cho các công ty, Sheng đã tiến hành kiểm tra tính tƣơng quan giữa các biến đ c lập cũng nhƣ hiện tƣợng đa c ng tuyến có tồn t i giữa các biến hay không? Và để kiểm tra việc này, Nhóm tác giả đã phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô đ c lập bằng cách sử dụng ma trận tƣơng quan mẫu:
Quản Trị Rủi Ro Tài Chính O Ƣ NG RỦI RO T I CH NH N I SINH
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 35
Hình 3.1: Ma trận tương quan của log của thu nhập: giá sợi bột ngắn, giá giấy A4, tỷ giá hối đoái tiền tệ PTAX, chỉ số giá IPCA, lãi suất Selic
Ma trận này cho thấy mối tƣơng quan cao giữa thu nhập của giá thị trƣờng giấy trong nƣớc và tỷ giá hối đoái tiền tệ PTAX và chỉ số giá IPCA, và cũng có m t số tƣơng quan giữa lợi nhuận của giá b t giấy, giá giấy A4 và IPCA. Nhƣ vậy, có bằng chứng cho thấy sự hiện diện của đa c ng tuyến trong các biến này.
Để đánh giá các mối tƣơng quan giữa các biến số kinh tế vĩ mô nhóm tác giả đã sử dụng kỹ thuật thử nghiệm tính cầu (spherecity test) của Bartlett. Giả thuyết vô hiệu hóa (null) giả thuyết rằng ma trận tƣơng quan mẫu thì bằng ma trận đồng nhất, và do đó các biến không tƣơng quan qua l i với nhau. Áp dụng thử nghiệm này vào ma trận tƣơng quan phía trên, chúng ta có đƣợc m t giá trị của p- value là 0,0235, điều đó chỉ ra rằng trong ma trận này có tồn t i sự tƣơng quan (với mức ý nghĩa 5%). Điều này có nghĩa rằng, khi sử dụng tất cả các biến đ c lập để tính toán EaR cho Suzano và VCP, sẽ có vấn đề đa c ng tuyến. Mặt khác, các ma trận tƣơng quan của các biến đƣợc sử dụng để phân tích Aracruz - lợi nhuận từ giá b t giấy, tỷ giá hối đoái tiền tệ PTAX, lãi suất Selic và chỉ số giá cả IPCA, p-value của thử nghiệm tính cầu của Bartlett là 0,7779, có nghĩa là không có sự tƣơng quan giữa các biến trong ma trận tƣơng quan mẫu (với mức ý nghĩa 5%). Điều này chỉ ra rằng, về mặt lý thuyết, mô hình hồi quy đƣợc sử dụng để dự báo EBITDA cho Aracruz sẽ không có vấn đề đa c ng tuyến.
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 36 sai(VIF), và giá trị của nó đƣợc thể hiện trong các bảng dƣới đây. Ta thấy rằng, với VCP và Suzano, VIF của m t số biến (giấy, PTAX, IPCA) lớn hơn 2, là tín hiệu cho sự hiện diện của đa c ng tuyến. Còn với Aracruz, các giá trị nhỏ, không có tín hiệu có đa c ng tuyến. Nhƣ vậy, kết quả phân tích VIF là phù hợp với kết quả thử nghiệm tính cầu ở trên .
Bảng 3.2: Chỉ số VIF của 3 công ty
Bƣớc 3: Mô hình hồi quy:
Các mô hình phù hợp bắt đầu với sự phân tích của ma trận tƣơng quan trong các thành phần chính. M t vector và m t số thực dƣơng, vector đặc trƣng và giá trị đặc trƣng, đ i diện cho mỗi thành phần. Các giá trị đặc trƣng định lƣợng tỷ lệ của sự biến đổi tổng thể ban đầu đƣợc "giải thích" bằng các thành phần đó và vector đặc trƣng đƣa ra hệ số của các thành phần đó.
Và đối với Votorantim và Suzano, các thành phần chính đƣợc phát triển để phân tích theo phƣơng trình dƣới đây:
Quản Trị Rủi Ro Tài Chính O Ƣ NG RỦI RO T I CH NH N I SINH
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 37
Trong đó: vij là hệ số vector đặc trƣng thứ j thành phần i ,với i, j = 1,2,…,6.
Các thành phần chính đƣợc phát triển để phân tích Aracruz thì tƣơng tự, trừ trƣờng hợp không có nhân tố Giấy và giấy A4.
Tiếp theo, các nhân tố đƣợc tính toán trở nên biến đ c lập cho mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.
Trong đó: ei là sai số ngẫu nhiên, mà chúng tôi giả định nhƣ đƣợc phân phối bình thƣờng.
Đối với hồi quy tuyến tính đa biến thông thƣờng, các thành phần đƣợc tính toán theo mô hình sau:
Để có sự lựa chọn các biến trong hai mô hình trên, nhóm tác giả đã thực hiện backward Analysis procedure (Montgomery et al, 2006). Cách thức thực hiện nhƣ sau: mô hình đầu tiên đƣợc trang bị là mô hình đầy đủ, với tất cả các biến đ c lập. Trong bƣớc tiếp theo, các biến có hệ số p-value lớn nhất (ví dụ, hệ số p-value lớn nhất đối với giả thuyết là bằng 0) đƣợc lấy ra và mô hình đƣợc ƣớc tính l i. Quy trình này diễn ra cho đến khi tất cả các biến đ c lập có hệ số có ý nghĩa (các điểm cắt giảm là 5% mức ý nghĩa thông thƣờng).
Sau khi phân tích hồi quy, nhóm tác giả tiến hành tính toán EaR. Giả định rằng các giá trị tƣơng lai đƣợc dự báo của các biến đ c lập phân phối bình thƣờng. Mô phỏng đƣợc thực hiện bởi sự phân tích của Cholesky vào ma trận hiệp phƣơng sai (Conte, 1965). Cuối cùng, áp dụng các giá trị mô phỏng của các biến đ c lập vào các mô hình hồi quy, các giá trị mô phỏng của EBITDA đã đƣợc thu thập trong khoảng thời gian mong
(**) (*)
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 38 muốn. (trong trƣờng hợp của chúng tôi là m t quý).
M t quá trình quay ngƣợc l i đƣợc thực hiện để so sánh các kết quả thu đƣợc cho tất cả các mô hình đƣợc đƣa ra với các giá trị EBITDA quan sát cho giai đo n năm 2007 (mẫu hợp lệ), để phân tích các mô hình phù hợp với dữ liệu thực tế.