Bảng 5 cung cấp kết quả hồi quy logistic cho quyết định phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Mô hình hồi quy này thực hiện trên mẫu các công ty có nguy cơ rủi ro hàng hóa . Cũng giống trong mô hình hồi quy ngoại tệ phái sinh, tác giả tim thấy một hệ số tương quan dương và có y nghĩa về
leverage, và tương quan âm trên hệ số leverage2. Cả 2 đều có ý nghĩa thông kế tại mức 1%. Khi
cho thêm biến tương tác giữa vay nợ và ngành công nghiêp tập trung cao, thì hệ số tương quan của biến tương tác là dương và có ý nghĩa tại mức 6%. Những kết quả này đã củng cố thêm nhận định trước đó trong mô hình của tác giả bởi cả dữ liệu phòng ngừa rủi ro ngại tệ và hàng hóa. Tương tự trường hợp phòng ngừa rủi ro ngoại tệ, những công ty lớn hơn thì có khả năng sử dụng các phái sính hàng hóa nhiều hơn. Tuy nhiên, hệ số hồi quy của tỉ số thanh toán nhanh lúc này lại là dấu dương và có ý nghĩa thống kê, trong khi đối với trường hợp phòng ngừa rủi ro ngoại tệ thị lại không có ý nghĩa thống kê. Nhưng công ty phòng ngừa rủi ro hàng hóa giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn, điểu này chứng tỏ các công ty này có chính sách phòng ngừa liên quan đến những tài sản dễ thanh khoản.
Table 5
Phòng ngừa rủi ro hang hóa –quyết định có/không
Bảng này trình bày kết quả hồi quy logistic cho phòng ngừa rủi ro hang hóa bởi trung bình của những công cụ phái sinh. Trong giai đoạn đầu tiên (không báo cáo) tác giả ước lượng mô hình hồi quy OLS cho đòn bẩy. trong giai đoạn thứ hai, một mô hình logistic được ước lượng với việc sử dụng phái sinh hang hóa của công ty như là biến độc lập (1: phòng ngừa rủi ro; 0 : không ngòng ngừa rủi ro).lev thay thế giá trị dự báo của đòn bẩy từ hồi quy giai đoạn đầu. hiệu quả biên của biến giải thích (được đánh giá ở mức trung bình) khà năng phòng ngừa rủi ro liên quan với t- Values được trình bày trong bảng.size thay thế cho log của tổng doanh thu của công ty.quick là tỉ số của tiền mặt và đầu tư ngắn hạn với tài sản ngắn hạn.rnd thay thế cho chi phí tìm kiếm và phát triển được đo bởi doanh thu của công ty. concd là biến giả dựa trên mức độ tập trung của công ty trong lĩnh vực sản xuất ( dựa trên on three-digit SIC code). Concd bằng một nếu công ty có mức tập trung dưới mức trung bình, còn lại là 0. .
vực địa lí mà ở đó công ty có mặt. số lượng biến quan sát được thể hiện ở cuối bảng.
Điểm khác biệt đáng lưu ý giữa 2 mô hình là hệ số của biến R&D. Biến này có hệ số tương quan dương và có mức ý nghĩa cao trong mô hình logit và tobit về quyết định phòng ngừa rủi ro ngoại tệ. Tuy nhiên trong mô hình phòng ngừa rủi ro hàng hóa nó lại có dấu âm và không có ý nghĩa. Trong khi những công ty tăng trưởng quan lý việc phòng ngừa rủi ro ngoại tệ chặt chẽ hơn, thì họ lại ít chú tâm đến việc quản lý rủi ro hàng hóa. Mặc dù việc khai thác sự khác biệt trong động cơ phòng ngừa giữa các loại rủi ro khác nhau là nằm ngoài phạm vi nghiên cứu này, nhưng phát hiện này cũng cho thấy việc công ty đối mặt với nhưng động cơ mâu thuẫn nhau trong việc quản trị các dạng rủi ro khác nhau. Những động cơ mâu thuẫn này co thể bắt nguồn từ những yếu tố như khác biệt trong sự tương quan giữa rủi ro được phòng ngừa và việc thiết lập cơ hội đầu tư của công ty. Ví dụ, sự tranh luận đằng sau mối tương quan dương giữa cơ hội tăng trưởng và phòng ngừa rủi ro dựa trên giả định rằng công ty tăng trưởng cao có thể cần tiền để thực hiện những dự án có dòng tiền không tốt (NPV thấp hoặc âm). Nếu công ty không có cơ hội đầu tư tốt trong tinh cảnh dòng tiền không có, thì động cơ không rõ ràng. ở mức cực đoan, nếu cơ hội đầu tư được đánh giá cao phù hợp với việc hiểu thấu đáo dòng tiền, sau đó các công ty có thể không có động cơ phòng ngừa rủi ro. Một sự hiểu biết tốt hơn về những vấn đề tranh cãi để cho nghiên cứu trong tương lai mà kết hợp một cách rõ ràng những mối tương quan trong phân tích.
Table 6
Những mô hình thay thế
Bảng này trình bày kết quả việc sử dụng mô hình kỹ thuậy thay thế khác nhau. Hai mô hình đầu sử dụng định nghĩa thay thế cho kiệt quệ tài chính, trong khi hai mô hình sau sử dụng đòn bẩy như là nguyên nhân của kiệt quệ tài chính nhưng sử dụng sai số chuẩn trong ước lượng t- Values. FD là viết tắt của kiệt quệ tài chính của mô hình và FD2 là bình phương của nó. Mô hình đầu tiên sử dụng tỉ lệ đòn bẩy trên two-digit SIC codes như nghĩa của FD. Mô hình này FD2 bằng bình phương đòn bẩy nếu đòn bẩy của công ty trên mức trung bình của ngành, còn lại là 0. Trong mô hình thứ hai, tác giả sử dụng Altman’s Z-score để đo lường kiệt quệ tài chính của công ty và việc sử dụng mô hình logistic ước lượng cách sử dụng các phái sinh hang hóa và ngoại tệ của công ty như là biến phụ thuộc (1: sử dụng; 0: không sử dụng). để kiểm định với mô hình khác, tác giả đặt FD bằng nghịch đảo của Z-score vì vậy có giá trị cao hơn FD tương ứng để công ty gầ hơn với kiệt quệ tài chính. Mô hình thứ ba tái tạo lại cơ sở hồi quy logistic với sai số chuẩn bootstrapped. Biến phụ thuộc là có sử dụng hàng hóa và ngoại tệ, còn lại là 0. Trong mô hình thứ tư tác giả ước lượng mô hình Tobit cho phạm vi phái sinh ngoại tệ sử dụng độ lệch chuẩn bootstrapped. Mô hình cuối cùng FD thay thế cho đòn bẩy được dự đoán từ hồi quy lúc đầu, và FD2 đơn giản là bình phương dự đoán đòn bẩy. tất cả những kết quả hồi quy cung cấp các ước tính độ dốc được đánh giá ở mức trung bình của biến giải thích tương ứng với t-statistics. size thay thế cho log của tổng doanh thu của công ty.quick là tỉ số của tiền mặt và đầu tư ngắn hạn với tài sản ngắn hạn.rnd thay thế cho chi phí tìm kiếm và phát triển được đo bởi doanh thu của công ty. concd là biến giả dựa trên mức độ tập trung của công ty trong lĩnh vực sản xuất ( dựa trên on three-digit SIC code). Concd bằng một nếu công ty có mức tập trung dưới mức trung bình, còn lại là 0. . Fsale đại diện cho doanh thu nước ngoài như tỷ lệ % của tổng doanh thu. Inst là tỷ lệ sở hữu trong công ty. số lượng biến quan sát được thể hiện ở cuối bảng.