3.3.3.1 Các hồi quy đa biến về các dòng tiền hoạt động
Chúng ta ƣớc lƣợng mô hình hồi quy tuyến tính tĩnh, đƣợc xác định bởi [1], để kiểm tra tác đ ng đồng thời của 3 nhân tố chính lên dòng tiền ho t đ ng.
Hai khía c nh của các hệ số hồi quy đƣợc ƣớc lƣợng trong mô hình không h n chế đƣợc xác định bởi [1] có thể đƣợc kiểm định :
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 64 -Đầu tiên, tính đồng nhất của các hệ số đ dốc hồi quy.
-Thứ hai, tính đồng nhất của các hệ số chặn hồi quy.
Nhằm mục tiêu này, chúng ta sử dụng thủ tục kiểm định phân tích hiệp phƣơng sai 3 bƣớc đƣợc phát triển bởi Hsiao (1986)8 :
1. Kiểm định tính đồng nhất tổng thể (đ dốc và chặn đồng nhất đồng thời giữa các công ty khác nhau t i các thời điểm khác nhau).
2. Kiểm định tính đồng nhất đ dốc (hệ số đ dốc hồi quy chung là nhƣ nhau).
3. Kiểm định tính đồng nhất hệ số chặn phụ thu c vào sự chấp nhận của tính thuần nhất của hệ số đ dốc .
Bỏ qua sự không đồng nhất tham số giữa các khu vực trong dữ liệu bảng có thể dẫn đến các ƣớc lƣợng không phù hợp hoặc không có ý nghĩa của các thông số chúng ta quan tâm ( Greene, 2008). Ví dụ, mô hình không h n chế của chúng tôi đƣợc thể hiện bởi [1] có thể đƣợc ƣớc lƣợng thông qua m t hồi quy g p khi và chỉ khi giả thuyết tính đồng nhất tổng thể H1 đƣợc chấp nhận trong bƣớc 1. Nếu không, các ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất g p có thể dẫn đến những kết luận sai lầm.
Các kết quả đối với kiểm định tính tính đồng nhất của các ƣớc lƣợng chuỗi thời gian giữa các khu vực (các công ty) đƣợc xuất ra trong Bảng 3.15. Các kết quả này cho phép phân biệt giữa các hồi quy g p và mô hình các tác đ ng cụ thể (nhƣ cố định hoặc ngẫu nhiên).
Bảng 3.15 Kiểm định hiệp phương sai cho tính đồng nhất9
8 Logic cơ bản của thủ tục kiểm định 3 bƣớc của Hsiao là nhƣ sau: Nếu giả thuyết tính đồng nhất tổng thể (H1 trong bƣớc 1) đƣợc chấp nhận, thủ tục kiểm định sẽ không tiếp tục. Nếu giả thuyết tính đồng nhất tổng thể bị bác bỏ, m t nổ lực tiếp theo đƣợc thực hiện để tìm hiểu liệu tính không đồng nhất có thể là do đ dốc không đồng nhất hay các hệ số chặn không đồng nhất. Giả thuyết chặn không đồng nhất nhƣng đ dốc đồng nhất (H2) đƣợc kiểm định trong bƣớc 2. Nếu giả thuyết đ dốc đồng nhất bị bác bỏ, trình tự kiểm định dừng l i m t cách tự nhiên ( hồi quy riêng đối với mỗi cá nhân phải đƣợc ƣớc lƣợng). Nếu H2 đƣợc chấp nhận, m t kiểm định có điều kiện đối với các chặn đồng nhất đƣợc áp dụng trong bƣớc thứ 3 và cuối cùng..
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 65
Bảng trình b y c c kiểm định hiệp phương sai cho t nh đồng nhất c c hệ số hồi quy giữa c c đối tượng chéo. Bảng trình b y c c gi trị F th c v tới hạn cho mỗi bước thủ tục kiểm định phân t ch hiệp phương sai được ph t triển bởi Hsiao (1986). F1, F2, F3 minh họa cho thống k F được sử dụng kiểm định H1 (t nh đồng nhất tổng thể), H1 ( t nh đồng nhất độ dốc), H3 ( t nh đồng nhất chặn phụ thuộc v o s chấp nh n t nh đồng nhất độ dốc, tương ứng. Tất cả c c gi trị tới hạn được t nh tại mức độ tin c y 95%.
M t thực tế đáng chú ý đƣợc ghi nhận từ các số liệu đƣợc trình bày trong Bảng 3.15 là trừ 2 ngành ( Dâu khí và Vật liệu cơ bản), tất cả các ngành khác không đáp ứng tính đồng nhất tổng thể. Các kết quả này hàm ý rằng các tác đ ng cụ thể riêng có mặt trong b dữ liệu. Để quyết định xem liệu sử dụng m t mô hình các nhân tố cố định hay các nhân tố ngẫu nhiên, chúng ta sử dụng kiểm định đặc điểm kỹ thuật đƣợc phát minh bởi Hausman (1987).10 Các kết quả đƣợc xuất ra trong Bảng 3.16 cho chúng ta thấy mô hình tác đ ng cố định là đặc điểm kỹ thuật đƣợc ƣa thích hơn ngo i trừ ngành Hàng tiêu dùng.
Bảng 3.16 : Kiểm định Hausman cho các tác động cố định hay ngẫu nhiên.
Kiểm định n y được sử dụng để kiểm định cho t nh tr c giao của c c t c động th ng thường v hồi quy. Dưới giả thuy t 0 l kh ng tương quan, ( | ) ,
thống k kiểm định được phân phối tiệm c n l central chi-square, với K l b c t do.
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 66
N u giả thuy t 0 được chấp nh n, chúng t i sử dụng m hình t c độn ngẫu nhi n. N u giả thuy t ( | ) được chấp nh n, chúng t i sử dụng m hình t c động cố
định.
Dựa trên các kết quả từ Bảng 3.15 và 3.16, mô hình tổng quát đƣợc xác định bởi [1] đƣợc ƣớc lƣợng sử dụng hồi quy OLS cho 2 mô hình g p (Dầu khí và Vật liệu cơ bản), m t hồi quy GLS cho mô hình các tác đ ng ngẫu nhiên ( Hàng tiêu dùng) và hồi quy bình phƣơng bé nhất với biến giả (LSDV) cho 6 mô hình các tác đ ng cố định.
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 67
Bảng 3.17: Các kết quả của phân tích hồi quy.
Các hệ số hồi quy đƣợc trình bày trong Bảng 3.17 cung cấp đ lớn đƣợc ƣớc lƣợng của các nhân tố cấp công ty – đƣợc xác định là tổng tài sản, chi tiêu vốn, và thay đổi trong vốn luân chuyển ho t đ ng – trên dòng tiền từ ho t đ ng. Các ƣớc lƣợng này sau đó đƣợc sử dụng nhƣ là đầu vào trong thủ tục mô phỏng Monte Carlo để tính Cash Flow- at-Risk và Thâm hụt kỳ vọng.
Với việc không có ngo i lệ trên 9 ngành, dấu hiệu của hệ số TA trong Bảng 3.17 là khẳng định và có ý nghĩa. Cũng lƣu ý rằng tác đ ng của TA lên dòng tiền ho t đ ng dƣờng lớn bằng hay hớn tác đ ng của các biến khác. Điều này cung cấp các bằng chứng xa hơn là tổng tài sản là nhân tố chính giải thích sự biến thiên giữa của dòng tiền từ các ho t đ ng. Tuy nhiên, khá là ng c nhiên, các kết quả của chúng tôi cho thấy (với ngo i trừ ngành Công nghệ) rằng dòng tiền ho t đ ng bị tác đ ng phủ định bởi CAPEX. Chúng ta hy vọng mẫu hình đối lập bởi vì chi tiêu vốn có khả năng t o ra tài sản có thể đƣợc sử dụng để t o ra dòng tiền. M t lý giải hợp lý là chi tiêu vốn t o ra tài sản mà có thể đƣợc sử dụng làm tài sản thế chấp và do đó tài trợ dễ dàng hơn (Bates et al, 2009). Kết quả là, chi tiêu vốn chủ yếu có thể tiêu thụ tiền mặt, điều sẽ là phù hợp với m t mối quan hệ phủ định với dòng tiền. Tuy nhiên, cần lƣu ý rằng mối quan hệ phủ định nhƣ vậy đƣợc quan
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 68 sát thấy khi tỷ lệ tiền mặt ( cash-ratio) – đƣợc định nghĩa là tỷ số của tiền mặt và chứng khoán thị trƣờng trên giá trị sổ sách của tổng tài sản – đƣợc sử dụng trong các hồi quy, dẫn đến kết quả ít phản trực giác hơn các kết quả của chúng tôi. Cuối cùng, nhân tố chính cuối cùng, DOWC, dƣờng nhƣ không tốt nhƣ m t nhân tố quyết định dòng tiền từ các ho t đ ng. Lƣu ý rằng khi hệ số liên quan là không có ý nghĩa thống kê ( Viễn thông và Tiện ích), nó không bao gồm trong tiến trình mô phỏng 5 bƣớc đƣợc sử dụng để tính Cash Flow-at-Risk và Expected shortfall.
3.3.3.2 Phân tích rủi ro ngành
Độ đo rủi ro tuyệt đối:
Dựa trên các kết quả hồi quy, bây giờ chúng ta tính toán Cash Flow-at-Risk và Expected shortfall cho mỗi ngành căn cứ theo phƣơng trình [5] và [6], tƣơng ứng. Bảng 3.18 báo cáo các kết quả t i mức đ tin cậy 99%. Các kết quả cho thấy rằng ba nhóm riêng biệt có thể đƣợc t m xác định:
Nhóm thứ nhất bao gồm các ngành rủi ro nhất : Tiện ích, Viễn Thông, và Oil&Gas, với CFaR t i đ tin cậy 99% trên 700 triệu đôla.
Nhóm thứ 2 bao gồm các ngành với rủi ro thấp nhất : Hàng hóa tiêu dùng, Công nghệ và Chăm sóc Y tế, với CFaR dƣới 100 triệu đôla.
Nhóm cuối cùng hơi khó để giải thích về mức đ rủi ro. Hai ngành ( Vật liệu cơ bản và Công nghiệp) thể hiện m t CFaR trong dãy từ 400 – 500 triệu USD, và ngành dịch vụ tiêu dùng biểu thị m t CFaR bằng 162 triệu USD. Do đó, nó có thể không quá liên quan đến nhóm 3 lĩnh vực này với nhau. Rõ ràng, Vật liệu cơ bản và Công nghiệp thu c cùng m t lo i rủi ro. Tuy nhiên, dƣờng nhƣ không có ý nghĩa là chúng có rủi ro trung bình, bởi vì chúng gần hơn với nhóm đầu tiên của các ngành rất rủi ro hơn nhóm thứ 2. Trƣờng hợp của Dịch vụ tiêu dùng thâm chí còn phức t p hơn. CFaR của nó quá gần với nhóm các ngành ít rủi ro hơn và cũng quá xa các nhóm ngành rủi ro nhất đƣợc xem nhƣ là lo i rủi ro trung bình. Thâm hụt kỳ vọng đƣợc trình bày trong Table 5 chính
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 69
xác dẫn đến các kết luận tƣơng tự, vì chúng cung cấp m t đo lƣờng rủi ro thận trọng hơn CFaR đối với cùng m t mức đ tin cậy.
Bảng 3.18:Cash Flow-at-Risk, ES, và CFaR tương đối
Bảng trình b y c c t nh to n CFaR, ES th ng qua phương ph p m ph ng Monte Carlo. Cả hai phụ thuộc v o c c nhân tố cấp c ng ty : tổng t i sản, chi ti u vốn, v thay đổi trong vốn luân chuyển hoạt động. Trung bình của dòng tiền hoạt động từ Bảng 3.14. Đồng tiền : USD ( triệu).
Độ đo rủi ro tương đối
Nhƣ vậy đến nay, phân tích rủi ro của chúng ta tập trung vào m t biện pháp đo lƣờng rủi ro tuyệt đối mà nó xác định m t mức dòng tiền ho t đ ng mà chúng ta biết xác suất của mức đó vƣợt quá . VaR và do đó CFaR là 2 ví dụ của các đ đo rủi ro tuyệt đối nhƣ vậy. M t cách khác để nghĩ về rủi ro của công ty là để tính toán m t đ đo rủi ro tƣơng đối từ phân phối của dòng tiền có điều kiện. Biện pháp đo lƣờng nhƣ vậy định lƣợng số tiền tối đa mà theo đó dòng tiền ho t đ ng có thể thấp hơn m t điểm chuẩn, đối với m t mức đ tin cậy mong muốn, do 3 nhân tố cấp công ty cụ thể đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này.
Để tính toán các đo lƣờng này, mức đ dòng tiền ho t đ ng tƣơng ứng với m t mức đ tin cậy trừ (-) điểm chuẩn quy định thâm hụt tối đa tiềm năng. Mặc dù phân tích rủi ro của chúng tôi đƣợc thực hiện t i ngành không phải cấp đ công ty, lo i đo lƣờng rủi ro tƣơng đối này có thể hữu ích vì nó chuyển tải thông tin về khả năng m t kết quả tƣơng đối so với m t điểm chuẩn. Trong bối cảnh m t công ty, m t mức điểm chuẩn đối với
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 70 dòng tiền từ các ho t đ ng có thể đƣợc ƣớc lƣợng bởi mô hình các ho t đ ng cụ thể mà t o ra dòng tiền. Ở đây, chúng ta lấy trung bình của các dòng tiền ho t đ ng cho mỗi ngành, nhƣ đƣợc trình bày trong Bảng 3.14, làm mức điểm chuẩn.11
Điều quan trọng cần lƣu ý rằng các tính toán của m t Cash Flow-at-Risk tƣơng đối chỉ hợp lý cho các giá trị điểm chuẩn lớn hơn mức trƣờng hợp xấu nhất của dòng tiền ho t đ ng đối với mức cụ thể của đ tin cậy. Nếu không, sẽ không có sự thâm hụt tiềm năng. Các giá trị của VaR từ Bảng 3.18 vƣợt quá giá trị trung bình của dòng tiền ho t đ ng từ Bảng 3.14 đối với các ngành sau đây : Oil & Gas, Vật liệu cơ bản, Công nghiệp, và Tiện ích. Do đó, chúng tôi tính toán l i CFaR có điều kiện t i mức đ tin cậy 95%.12
T i đ tin cậy 95%, giá trị CFaR duy nhất vẫn duy trì trên điểm chuẩn của nó (Vật liệu cơ bản). CFaRs tƣơng đối t i đ tin cậy 95% đƣợc xuất ra t i c t cuối cùng của Bảng 3.18.
CFaRs tƣơng đối mang l i các kết quả hơi khác về phân lo i rủi ro khi so sánh với CFaRs tuyệt đối. Điểm gãy của các nhóm rủi ro là rõ ràng hơn so với trƣớc nhƣng thành phần của mỗi nhóm khác nhau đáng kể. Viễn thông bây giờ là ngành rủi ro nhất với CFaR tƣơng đối bằng 755 triệu USD, điều đó phù hợp với kết quả trƣớc đó. Sau đó, m t nhóm 5 ngành có thể đƣợc xác định ( Công nghệ, Oil & Gas, Dịch vụ tiêu dùng, Chăm sóc sức khỏe, và Tiện ích) , với CFaR tƣơng đối dao đ ng từ 107 – 188 triệu USD. Nhóm này tƣơng ứng với lo i đƣợc gọi là rủi ro trunh bình. Trong nhóm này, Oil & Gas và Tiện ích đƣợc xếp vào lo i rủi ro cao nhất căn cứ theo CFaR tuyệt đối của chúng. Ngƣợc l i, Công nghệ và Chăm sóc sức khỏe đƣợc bao gồm trong lo i rủi ro thấp nhất. Cuối cùng, Công nghiệp, hiện nay là ngành rủi ro thấp nhất, gần nhóm rủi ro cao nhất hơn nhóm rủi ro thấp nhất.
Sự khác nhau nhƣ vậy giữa các kết quả từ CFaR tuyệt đối và tƣơng đối cho thấy rằng sự lựa chọn m t ngƣỡng điểm chuẩn phù hợp hay dòng tiền ho t đ ng là m t điều rất quan trọng. Hai phƣơng pháp đo lƣờng rủi ro công ty này chuyển tải thông tin liên
11 Theo m t ý nghĩa nào đó, thâm hụt kỳ vọng có thể đƣợc coi là m t biện pháp đo lƣờng rủi ro tƣơng đối vì biến ngẫu nhiên tổn thất X trong [6] sẽ vƣợt quá m t giá trị giới h n, thƣờng đƣợc gọi là điểm vi phân. Do đó chúng tôi tập trung vào m t CFaR tƣơng đối.
12 Lƣu ý rằng không có mức đ tin cậy cụ thể nào là “ tốt nhất”. Mức cụ thể đƣợc sử dụng là m t sự lựa chọn của công ty, và phần lớn phụ thu c vào biện pháp đo lƣờng rủi ro sẽ đƣợc áp dụng nhƣ thế nào.
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 71
quan và bổ sung. Trong khi CFaR tuyệt đối tập trung vào các mức đ thực tế của dòng tiền ho t đ ng, CFaR tƣơng đối tập trung vào các điểm chuẩn hay mục tiêu của dòng tiền ho t đ ng cụ thể và các yếu tố của công ty có thể dẫn đến bõ lỡ các mục tiêu này. Do đó, nó cung cấp cho các nhà quản trị doanh nghiệp các thông tin quan trọng về sự không chắc chắn đ t đƣợc các mục tiêu của họ. Trong khi các điểm chuẩn dòng tiền ho t đ ng về mặt lý thuyết có thể là m t số tiền tùy ý bất kỳ, các điểm chuẩn hữu ích nhất thƣờng sẽ là các mức tham khảo mà các nhà quản trị tập trung vào. Từ gốc đ quản trị, các kết quả quả này có thể cho phép m t nhà quản trị công ty đánh giá rủi ro của m t ngành cụ thể hay điểm chuẩn của chính công ty họ.
Tài chính doanh nghiệp 06 – K34 Trang 72
CHƢƠNG 4 - TỪ KHỦNG HOẢNG T I CH NH - NHÌN ẠI VaR, CFaR – V NHỮNG CON “ THIÊN NGA EN”
“Thiên nga đen” ? Đã có thời ai cũng nghĩ đã là thiên nga thì phải là màu trắng cho đến khi các nhà thám hiểm khám phá ra lục địa Australia, và t i nơi đây – “ Thiên nga đen” – đã ra đời. Đã bao giờ b n nghe về m t câu chuyện “hoang đƣờng” và b n đã bu c