Kiệt quệ tài chính và quản trị rủi ro do ảnh nghiệp lý thuyết và chứng cứ

o. Vì vậy, chìa khóa nghiên cứu của t ác giả được dựa trên mối quan hệ giữa phòng ngừa rủi ro và đòn bẩy TC. Để đơn giản và dễ kiểm soát khi phân tích, tại thời điểm quyết định phòng ngừa rủi ro được thực hiện trong mô hình lý thuyết (tức là, vào t hời điểm t1 trong mô hình) mức nợ sẽ được xác định trước. Tuy nhiên, chúng t a biết từ nghiên cứu lý thuy ết trước đó, khả năng vay nợ và mức độ đòn bẩy của công ty có thể tăng lên do phòng ngừa rủi ro. Ví dụ, tác giả đưa ra một biến thể của mô hình, nơi các công sẽ thực hiện phòng ngừa trước và sử dụng nợ vào một ngày sau đó. Trong phạm vi của mô hình, phòng ngừa rủi ro làm giảm sự biến động của giá trị công ty, do đó làm giảm khả năng phá sản và cho phép các công ty vay nợ nhiều thêm ở một mức độ nhất định nhằm hưởng của các lợi ích về tấm chắn thuế. Điều này dẫn đến tác động nội sinh giữa đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro. Khi đó, Nó trở t hành quan trọng đối với nghiên cứu thực nghiệm của tác giả để giải thích rõ ràng cho khuynh hướng nội sinh này. Để làm như vậy, tác già cần một mô hình cấu trúc cho sự chọn lựa cấu trúc vốn và quyết định phòng ngừa rủi ro của công ty. Trong trường hợp không có đồng thuận về một mô hình lý tưởng cho sự lựa chọn nợ, đó là thuận lợi để có một mô hình lý thuyết liên kết cấu trúc vốn và phòng ngừa rủi ro. Tác giả tiếp tục ước lượng thực nghiệm liên kết chặt chẽ với các mô hình lý thuyết. Trong đó, tác giả ước lượng mô hình cấu trúc như sau: M ô hình này được ước tính trong một hai giai đoạn biến công cụ (IV) của khuôn khổ hồi quy. Phương trình giai đoạn đầu là một mô hình O LS cho quyết định đòn bẩy, trong khi phương t rình thứ hai là mô hình quy ết định phòng ngừa rủi ro của một công ty. Trong giai đoạn thứ hai, phương trình quản lý rủi ro được ước tính bằng cách sử dụng giá trị dự đoán của tỷ lệ đòn bẩy là biến giải thích trong dự toán Logit hoặc Tobit. Tác giả cố gắng chi tiết kỹ thuật kinh t ế thay thế cho mô hình này trong phần sau. Đòn bẩy (leverage) của một công ty được định nghĩa là tỷ lệ của tổng số nợ (nợ dài hạn cộng nợ ngắn hạn) với giá trị sổ sách của tổng t ài sản. Để đánh giá tác động mạnh mẽ của đòn bẩy vào phòng ngừa rủi ro, tác giả bao gồm đòn bẩy như là một biến giải thích thêm trong phương trình thứ hai. Tác giả mong đợi một dấu hiệu tích cực trên đòn bẩy và một dấu hiệu tiêu cực trên đòn bẩy trong hồi quy liên quan đến các biện pháp khác nhau của phòng ngừa rủi ro 28 là biến phụ thuộc. X và Y đại diện cho các biến kiểm soát ảnh hưởng đến quyết định đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro của các công ty. Như đã lập luận trước đó, công nghiệp tập trung cung cấp một phương pháp tốt của chi phí kiệt quệ tài chính trong mô hình của tác giả. Trong các ngành công nghiệp như vậy, các doanh nghiệp sử dụng vốn vay cao là dễ bị mất vị thế cạnh tranh của họ trong trường hợp khủng hoảng t ài chính xảy ra. Opler và Titman (1994) cung cấp bằng chứng thực nghiệm ủng hộ giả thiết này. Dựa trên lập luận này, mô hình của tác giả dự đoán một mối quan hệ tích cực giữa phòng ngừa rủi ro và các doanh nghiệp trong ngành công nghiệp tập trung có sử dụng vốn vay cao. Để nắm bắt hiệu ứng này theo kinh nghiệm, t ác giả bao gồm ngành công nghiệp có mức độ tập trung cao và sự tương tác của nó với đòn bẩy trong mô hình phòng ngừa rủi ro. Biện pháp này được xây dựng bằng cách tổng hợp các thị trường cổ phiếu (dựa trên doanh số bán hàng năm 1996) trong bốn nhà đầu tư hàng đầu của mã three-digit SIC công ty. Sau đó, tác giả t ạo ra một biến giả (concd) bằng tỷ lệ tập trung là trên mức trung bình, và khác 0. 4.2.1. Xác định chiến lược Để ước lượng mô hình này tác giả cần phải tìm công cụ thích hợp (s) cho hồi quy đòn bẩy giai đoạn 1. M ột số nghiên cứu về các yếu tố quyết định cơ cấu vốn các tập đoàn (xem Frank và Goyal, 2003 cho một cuộc khảo sát) và các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số yếu tố quyết định của đòn bẩy của một công ty như kích thước, tài sản hữu hình, tỷ lệ thị giá, thu nhập ròng, lợi nhuận, và thuế suất cận biên (xem Bradley, Jarrell, và Kim, 1984; Titman và Wessels, 1988; Lăng, Ofek, và St ulz, 1996; Graham, Lemmon, và Schallheim năm 1998 trong những người khác).... Đối với chiến lược xác định của t ác giả để làm việc, người ta lập luận rằng một hoặc nhiều các biến ảnh hưởng đến quyết định của một công ty phòng ngừa rủi ro chỉ thông qua tác động của đòn bẩy và không độc lập của mình. Việc tìm kiếm một công cụ thực sự ngoại sinh cho đòn bẩy là một nhiệm vụ vô cùng khó khăn. Vì điều này, tác giả đề nghị một chiến lược xác định được thúc đẩy bởi các mô hình lý thuyết chính. Như trong các mô hình cân bằng tiêu chuẩn, lợi thế của vốn vay là lợi ích về thuế của nó, trong khi chi phí của nó là khủng hoảng tài chính và thiệt hại gánh nặng phá sản. Tỷ lệ nợ tang thêm được xác định bởi các chi phí và lợi ích của sự cân bằng này tương đối. Điều này cung cấp một sự phân tán trong tỷ lệ nợ vào thời điểm không trong mô hình. Sau đó, trong khoảng thời gian can t hiệp, tỷ lệ nợ tiếp tục bị xáo trộn bởi những cú sốc ngẫu nhiên đến lợi nhuận của công ty. Như vậy, tại thời điểm quy ết định phòng ngừa rủi ro được thực hiện (tại thời điểm t1 trong mô hình), tỷ lệ đòn bẩy là một kết quả tính toán giữa lợi ích về thuế, chi phí cuả nợ và khả năng bị phá sản, và lợi nhuận. Các mô hình lý thuyết tập trung vào ảnh hưởng của tỷ lệ đòn bẩy đến quyết định phòng ngừa rủi ro tại thời điểm này, mà t ác giả gọi là hậu quyết định phòng ngừa rủi ro. Trong ý nghĩa đó, đòn bẩy trở nên xác định trước trong mô hình tại thời điểm 29 phòng ngừa rủi ro quyết định. Tại thời điểm này, các cổ đông tham gia vào các hoạt động phòng ngừa rủi ro miễn là đòn bẩy của công ty không phải là quá cao, vượt ra ngoài thời điểm đó các ưu đãi rủi ro chuyển bắt đầu quản trị. Đầu tiên tác giả lưu ý rằng trong mô hình của t ác giả ảnh hưởng bậc nhất của phòng ngừa rủi ro về đòn bẩy (tức là, những lo ngại về quan hệ nhân quả ngược lại) là ảnh hưởng của nó đối với chi phí của đòn bẩy và không quan tâm ảnh hưởng của lợi ích về thuế của nó. Như vậy, ít nhất là trong phạm vi mô hình điều chỉnh của t ác giả vì lợi ích thuế suất nợ cung cấp một nguồn quan trọng của phân tán trong tỷ lệ nợ cũ ant e mà phần lớn vẫn không bị ảnh hưởng bởi mức độ bảo hiểm rủi ro. Như vậy, ít nhất là trong bối cảnh mô hình điều chỉnh của t ác giả vì lợi ích thuế suất của nợ cung cấp một nguồn quan trọng của phân tán trong tỷ lệ nợ exante mà phần lớn vẫn không bị ảnh hưởng bởi mức độ phòng ngừa rủi ro. Đây là chi phí chính của kiệt quệ tài chính và phá sản được giảm đi do phòng ngừa rủi ro, cho phép các công ty để vay thêm. Do đó, lợi ích biên của nợ có vẻ như một công cụ hợp lý để xác định phương trình đòn bẩy trong mô hình thực nghiệm của tác giả. Được phát triển bởi logic này, t ác giả xem xét hai công cụ - trước khi - tài chính mô phỏng thuế suất biên (MTR) của Graham, Lemmon, và Schallheim (1998) và lá chắn thuế của một công ty không sử dụng nợ (NDTS). Mức thuế suất thuế biên cung cấp một proxy hợp lý trực tiếp vì lợi ích thuế của nợ. Do đó, nó là trực tiếp trong thespirit động lực lý thuyết của tác giả. Đ ể tránh các vấn đề liên quan đến mối tương quan tiêu cực giữa đòn bẩy và thuế suất biên, tác giả sử dụng thuế suất mô phỏng trước khi tài trợ bằng nợ. Hơn nữa, tác giả lấy trung bình lịch sử của mức thuế suất theo giả định rằng mức độ hiện tại của nợ là kết quả của quyết định cơ cấu nguồn vốn thặng dư trong lịch sử. Tác giả lấy trung bình thuế suất qua 10 năm làm đại diện cho tỷ lệ đòn bẩy hiện tại của một công ty. Như đã thảo luận sau đó, biến này giải thích đáng kể trong hồi quy đòn bẩy. Tác giả cũng lặp lại phân tích của mình với trung bình cuối năm năm và mức độ hiện tại của mức thuế suất (không có trung bình) là công cụ và có được kết quả tương tự. Công cụ thứ hai của tác giả là lá chắn thuế mà 1 công ty không sử dụng nợ được hưởng. Theo tài liệu trước đó, t ác giả sử dụng khấu hao và giá trị hao mòn trên tổng tài sản của công ty như là một biện pháp của lá chắn thuế của công ty. Công cụ này không khuyến khích sử dụng nợ hơn là công cụ trực t iếp khuyến khích sử dụng nợ dựa trên những căn nhắc của việc tính toán các mức thuế suất. Do đó, nó có khả năng phát hiện các tỷ lệ đòn bẩy của công ty dựa trên với các ưu đãi về thuế như đề xuất trong mô hình của tác giả. Ít nhất là tùy thuộc vào quy mô của công ty, PPE, và các đặc điểm quan trọng khác, nó có thể được lập luận rằng lá chắn thuế của các công ty không sử dụng nợ là một công cụ hợp lý để tận dụng trong mô hình đòn bẩy-phòng ngừa rủi ro của tác giả. Cả hai công cụ (MTR và DA / TA) có tính chất thống kê tốt cho phương pháp. Cả hai đều là những y ếu tố quan trọng của tỷ lệ nợ của công ty ở giai đoạn hồi quy đầu tiên được báo cáo trong phần t iếp theo . Tác giả cũng kiểm tra sức mạnh của công cụ và thấy 30 rằng chúng không bị bất kỳ thiên vị thiết yếu trong ý nghĩa của Bound, Jaeger, and Baker (1995) và Staiger và chứng khoán (1997). Tác giả lặp lại tất cả những phân tích của mình sau khi xem xét chỉ MTR và NDTS (một tại một thời điểm) như Công cụ của mình và tất cả các kết quả vẫn tương tự như kết quả định tính. Đ ể tiết kiệm không gian và đo lường lợi thế, t ác giả xem xét cả hai mô hình đòn bẩy của t ác giả cho những kết quả mà tác giả trình bày trong bài báo. Ngoài ra, tác giả sử dụng tỷ lệ thu nhập ròng/doanh thu ròng của một công ty (ni) trong hồi quy đòn bẩy như một công cụ bổ sung để nắm bắt được t ác động của lợi nhuận đến cơ cấu vốn của công ty tại thời điểm phòng ngừa rủi ro trong t inh thần của mô hình lý thuyết. Như tác giả đã trình bày sau, biến này hoạt động tốt trong giai đoạn 1 hồi quy. Đầu tiên, tác giả bao gồm tài sản, nhà máy và thiết bị (PPE) quy mô tổng tài sản để kiểm soát cho tài sản thế chấp cho vay. tác giả có Z-score sửa đổi của một công ty (xem Graham, Lemmon, và Schallheim, 1998) để kiểm soát đối với t ác động của các công ty có thể hiện được trong kiệt quệ tài chính. Z-score sửa đổi (M odz) loại trừ t ác động của đòn bẩy từ Altman Z-score ban đầu để tránh một mối quan hệ giữa đòn bẩy và biến này. Tác giả cũng bao gồm mã SIC để kiểm soát ngành công nghiệp cụ thể của cơ cấu vốn trong mô hình đòn bẩy. N goài ra, quy mô doanh nghiệp và R & tỷ lệ D-to-Kinh doanh nhập cả phòng ngừa rủi ro và đòn bẩy. Nhìn chung, mô hình của tác giả là phù hợp với lập luận lý thuyết và cũng gần với nghiên cứu thực nghiệm trước đó trong công ty quản lý rủi ro như Geczy, M inton, và Schrand (1997) và Graham và Rogers (2002). Mô hình cơ sở được trình bày dưới đây: Tác giả bổ sung một số biến khác trong nghiên cứu thực nghiệm. Tác giả sử dụng dữ liệu bảng trong ba năm của 200 doanh nghiệp sản xuất và thay đổi lại trong hoạt động phòng ngừa rủi ro về thay đổi trong tỷ lệ đòn bẩy. Thay đổi hồi quy ít có khả năng bị thiên lệch nội sinh và phải đối mặt với một trở ngại khó khăn hơn trong việc phát hiện mối liên quan giữa các biến phụ thuộc. Kết quả của tác giả tương tự cho cả hai mô hình hồi quy cắt ngang IV và mô hình hồi quy đổi. Hơn nữa, cần lưu ý rằng các đặc điểm kỹ thuật phi tuyến mà tác giả sử dụng trong phương pháp tiếp cận mô hình của mình cho sự tự tin bổ sung kết quả của tác giả không do quan hệ nhân quả ngược lại. Điều này có được bởi vì nội s inh trong mô hình của tác giả xuất phát từ thực tế là phòng ngừa rủi ro có thể dẫn đến mức nợ cao hơn, điều này đúng cho tất cả các cấp độ của đòn bẩy và đặc biệt các mức cao hơn. Vì vậy, tham số nội sinh sẽ dự đoán một mối quan hệ tích cực giữa phòng ngừa rủi ro và cả đòn bẩy. 4.3.Kiểm định đơn biến 31 Bảng 2 cho thấy trung vị của các biến thông qua các mẫu của công ty có phòng ngừa rủi ro và không phòng ngừa rủi ro. Để ngăn chặn giá trị ngoại lai ảnh hưởng đến phân tích của tác giả, t ất cả các biến được sử dụng t rong bài báo này được dao động quanh mức 1% từ cả hai đuôi. Trong hình A, t ác giả trình bày các đặc điểm trung bình của công ty có phòng ngừa rủi ro và không phòng ngừa rủi ro với rủ ro tiền tệ. Bảng B cung cấp số liệu thống kê tương tự cho công ty có phòng ngừa rủi ro và không phòng ngừa rủi ro với với rủi ro về giá hàng hóa. Bảng C được dựa trên những quan sát gộp lại trên cả hai loại rủi ro. Tác giả thấy rằng có những đặc điểm khác nhau công ty có phòng ngừa rủi ro và không phòng ngừa rủi ro. Các công ty lớn và trung bình có phòng ngừa rủi ro co1thi5 trường và tổng doanh thu lớn hơn khoảng 4-5 lần lớn hơn so với công ty không phòng ngừa. Đòn bẩy trung bình cho công ty có phòng ngừa là cao hơn so với trung bình của đòn bẩy công ty không có phòng ngừa, với kết quả mạnh mẽ hơn cho mẫu phòng ngừa rủi ro hàng hóa đáng kể. công ty có phòng ngừa giữ tài sản kém thanh khoản hơn so với công ty không phòng ngừa như thể hiện bởi các tỷ lệ của hai nhóm. T heo dự kiến, công ty có phòng ngừa ngoại tệ có bán ngoại tệ cao hơn so với công ty không phòng ngừa. Không có sự khác biệt trong mức độ bán hàng nước ngoài trên công ty có phòng ngừa và công ty không phòng ngừa trong mẫu. Tác giả cũng thấy rằng các công ty có phòng ngừa dể cổ phần lớn so với các công ty không phòng ngừa. Trong khi các công ty có phòng ngừa bằng ngoại tệ có cơ hội tăng trưởng cao hơn so với các công ty không phòng ngừa, mô hình này đảo ngược cho phòng ngừa bằng hàng hóa. Tác giả khám phá những hiệu ứng này một cách cẩn thận hơn trong các mô hình đa biến trình bày dưới đây. 4.4. Phân tích hồi quy Trong phần này tác giả trình bày các kết quả hồi quy liên quan ưu đãi phòng ngừa rủi ro của một công ty để tận dụng và biến kiểm soát khác. 4.4.1. Ước lượng giai đoạn đầu tiên Như là một điểm khởi đầu, t ác giả trình bày các kết quả hồi quy từ Ước lượng giai đoạn đầu tiên của đòn bẩy như báo cáo trong bảng đầu tiên của Bảng 3. Tác giả tìm thấy một hệ số tích cực và đáng kể đến MTR chỉ ra rằng các công ty với lợi ích thuế cao hơn được nợ cao hơn. Theo dự kiến hệ số khấu hao và khấu hao, da/ta cho lá chắn thuế không nợ vay, là tiêu cực và đáng kể. Hơn nữa, phù hợp với các công ty mô hình của mình với lợi nhuận cao hơn có đòn bẩy thấp như được chỉ ra bởi một hệ số tiêu cực và đáng kể lợi nhuận cho doanh số bán hàng (ni / doanh thu). Những kết quả này phù hợp với những động lực đằng sau việc sử dụng các biến trong mô hình hồi quy đòn bẩy. Kết quả khác là phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trước đó. Một lần tác giả có được các giá trị ước lượng của đòn bẩy từ mô hình giai đoạn đầu tiên, tác giả sử dụng nó trong mô hình thứ hai giai đoạn để giải thích phòng ngừa ngoại tệ và hàng hóa quyết định của một công 32 ty. Để tiết kiệm không gian, tác giả không trình bày các kết quả từ các Ước lượng giai đoạn đầu tiên trong phần còn lại của bài báo. tóm tắt thống kê Bảng này trình bày số liệu thống kê mô tả cho các biến giải thích chính được sử dụng trong phân tích. bảng A trình bày các đặc điểm trung bình của người dùng và không dùng phòng ngừa ngoại tệ (FX) dẫn xuất dựa trên 1.781 quan sát được xác định là doanh nghiệp có tiếp xúc v ới rủi ro ngoại tệ. Bảng B được dựa trên hàng hóa (CM) dẫn xuất (1238 quan sát với có rủi ro về giá hàng hóa), và Bảng điều chỉnh C được dựa trên việc sử dụng bất k ỳ của hai dẫn xuất này (2.256 quan sát). Trong mỗi bảng, Tác giả cung cấp các đặc điểm trung bình của công ty có phòng ngừa và công ty không phòng ngừa cũng như toàn bộ mẫu. Hàng cuối cùng trong mỗi mẫu cung cấp cho các Giá trị p cho các bài kiểm tra đó đặc điểm trung bình cho nhóm Hedger và nonhedger đều bình đẳng dựa trên một kiểm định Wilcoxon-M ann-Whitney. Bán hàng đại diện cho tổng doanh thu của công ty như báo cáo theo mục 12 băng Compustat. mv là v iết tắt của giá trị thị trường bằng cách nhân Compustat mục 25 của mục 199. Lev đo tỷ lệ tổng nợ phải trả (khoản mục Compustat 9 và 34) với tổng tài sản (khoản 6). Tỷ lệ thanh toán nhanh được xây dựng như tỷ lệ tiền mặt và đầu tư ngắn hạn (mục 1) nợ ngắn hạn (mục 5). fsale đại diện cho tỷ lệ bán hàng nước ngoài để tổng doanh thu của công ty. Các dữ liệu bán hàng nước ngoài thu được từ Compustat địa lý tập tin phân đoạn. Viện KHKTHN đo sở hữu chế tỷ lệ phần trăm trong công ty. rnd là viết tắt của nghiên cứu và phát triển chi phí tỷ lệ phần trăm (mục 46) thu nhỏ lại bởi doanh số bán hàng của công ty (mục 12). mtb là viết tắt của tỷ lệ thị trường sổ sách của tài sản của công ty (Compustat (mục 6 trừ 60 cộng (25 * 199)) thu nhỏ lại bởi mục 6) Tác giả bắt đầu với những quyết định về phòng ngừa rủi ro ngoại tệ và sau đó là những quyết định về phòng ngừa rủi ro hàng hóa. 33 Quyết định Yes/No: tác giả trình bày kết quả hồi quy logit giai đoạn thứ 2 trong Bảng 3. Biến phụ t huộc bằng 1 nếu công ty có sử dụng công cụ phái s inh và 0 nếu không sử dụng. Mô hình này chỉ ước tính với những công ty xác đ ịnh trư ớc sẽ xuất hiện những rủi ro về ngoại tệ. trong mô hình đầu tiên, đòn bẩy là tương quan dương và ý nghĩa ở mức 1%, trong khi, đòn bẩy2 có tương quan âm và có ý nghĩa ở mức 1%. Để giải thích dễ dàng hơn, Tác giả sẽ trình bày về hiệu quả biên (của khả năng phòng ngừa rủi ro) của biến giải thích được tính tại giá trị trung bình chứ không phải là các hệ số ước lượng từ mô hình logit. Trong mô hình tiếp theo, tác giả cũng chỉ ra mối tương t ác giữa đòn bẩy và một chỉ số giả để cho biết liệu doanh nghiệp đó có thuộc ngành công nghiệp tập trung (concd) hay không. Bảng này trình bày kết quả hồi quy logistic đối với phòng ngừa rủi ro ngoại tệ bằng các công cụ phái sinh. Ở giai đoạn đầu, Tác giả ước lượng bằng mô hình hồi quy OLS cho đòn bẩy. Kết quả ước lượng từ hồi quy được trình bày ở 02 cột đầu tiên. Ngoài ra còn có những hệ số được báo cáo trong bảng này, hồi quy cũng bao gồm những ngành công nghiệp giả dựa vào mã SIC 2 chữ số. Ở giai đoạn thứ 2, mô hình logistic được ước lượng, trong đó công cụ phái s inh ngoại t ệ của doanh nghiệp được dùng như biến phụ thuộc (1 có, 2 không). Lev* ký hiệu cho giá trị dự đoán của đòn bẩy ở giai đoạn 1. Hiệu quả biên của biến giải thích ( được tính tại giá trị trung bình) về khả năng phòng ngừa có liên quan đến giá trị t-value trong bảng. Cột 3 đến cột 8 trình bày kết quả từ hồi quy giai đoạn 2 của mô hình phòng ngừa. Size được trình bày lại là log của t ổng doanh thu của doanh nghiệp, quick là t ỉ số của tiền và giá trị những món đầu tư ngắn hạn khả dụng hiện tại, rnd là viết tắt của chi phí nghiên cứu và phát triển chia cho doanh thu của doanh nghiệp. Concd là b iến giả dựa trên mã SIC 3 chữ số ( ngành công nghiệp được điều tiết chỉ bởi 4 doanh nghiệp) , concd được cho là 1 nếu doanh nghiệp có tỷ lệ t ập trung trên giá trị trung vị, và 0 nếu ngược lại. Fsale được giới thiếu lại là doanh thu xuất khẩu, như là một phần của Tổng doanh thu. Inst đo lường tỷ lệ sở hữu của các tổ chức trong doanh nghiệp. Mtr đại diện cho tỷ lệ thuế biên trung bình lịch sử. Ppe/ta đại diện cho giá trị những thiết bị, tài sản chia cho tổng tài sản. Z hiệu chỉnh là chỉ số Z (Atlman) đã được loại bỏ tác động của đòn bẩy. Ni/sales đại diện cho tỷ lệ của thu nhập thuần trên tổng doanh thu. Độ lồi của thuế đo lường số đô la tiền thuế hưởng lợi từ 5% biến động giảm của thu nhập doanh nghiệp chia cho doanh thu của công ty. Mtb đại diện cho giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của doanh nghiệp. Segno đại diện cho số vùng miền địa lý mà công ty hoạt động. Số quan sát và R2 (cho hồi quy OLS) được cung cấp ở cuối bảng. 34 Đúng như dự kiến, kết quả cho thấy các mối tương táclàm giảm ảnh hưởng của các biến về đòn bẩy, nhưng vẫn có ý nghĩa ở mức 5%. Những kết quả này phù hợp với những dự đoán của mô hình chính. Những kết quả khác cũng chỉ ra rằng, đối với những doanh nghiệp có doanh số ngoại tệ cao thường có động lực sử dụng phòng ngừa nhiều hơn. Cũng có mối quan hệ mạnh mẽ giữa cơ hội phát triển được đo bằng chi phí R&D và phòng ngừa. Phát hiện này cũng phù hợp với những lý thuyết dự đoán của Froot, Scharfstein, và Stein(1993), và những phát hiện trong thực nghiệm trước đó của G eczy , M inton, và Schrand (1997). Tác giả cũng tìm thấy được mối tương quan dương giữa tỷ lệ sở hữu của t ổ chức và phòng ngừa. G iả sử có một mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ sở hữu của các tổ chức và mức độ bất cân xứng thông tin giữa bên trong và bên ngoài doanh nghiệp, thì kết quả này không phù hợp với mô hình bất cân xứng thông tin trong phòng ngừa rủi ro. M ặc dù, cần có nhiều hơn những nghiên cứu để kiểm nghiệm mạnh mẽ hơn lý thuyết vì đo lường mức độ bất cân xứng thông tin là nhiệm vụ khó khăn cho các nhà nghiên cứu thực nghiệm. Cuối cùng, mô hình còn lại 03 biến kiểm s oát : độ lồi Thuế, giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, và số vùng miền địa lý nơi công ty có hoạt động. Tất cả các kết quả quan trọng đều tương tự nhau. Tác giả không tìm thấy các kết quả về thuế cho động cơ phòng ngừa. Cuối cùng, động cơ phòng ngừa là rõ rệt hơn đối với các công ty hoạt động ở thị trường nước ngoài, điều này được thể hiện ở mối tương quan dương và hệ số tương quan cao của các biến. Kết quả này hướng tới xem việc sử dụng các công cụ phái sinh như để bổ sung cho chiến lược phòng ngừa tự nhiên của doanh nghiệp. 35 M ức độ phòng ngừa: trong bảng 4, tác giả trình bày kết quả từ ước lượng Tobit với giá trị danh nghĩa của các phái s inh ngoại tệ chia cho tổng doanh thu của công ty như biến phụ thuộc. Vì các hệ số được ước lượng trong mô hình Tobit không đề cập tời hiệu quả biên của biến giải t hích trong các quan sát biến phụ thuộc, để giải thích dễ dàng hơn, Tác giả sẽ trình bày độ dốc hệ số ở mức trung bình. Tác giả trình bày kết quả từ 03 mô hình khác nhau và tìm ra rằng, Công ty có đòn bẩy cao sẽ phòng ngừa nhiều hơn và mối quan hệ giữa phòng ngừa và đòn bẩy sẽ là tương quan nghịch nếu ở mức đòn bẩy cao. Các doanh nghiệp hoạt động trong những ngành công nghiệp tập trung sẽ có động cơ phòng ngừa rủi ro cao hơn. Các kết quả này phù hợp với dự đoán của cả hai mô hình: kết quả thu được từ mô hình logit được mô tả trước đó, cũng như với mô hình lý thuyết dựa trên chi phí phá sản (Smith và Stulz, 1985) trước đó. Về kinh tế, các kết quả này gợi ý rằng nếu đòn bẩy tăng từ 10% đến 20%, công ty cổ phần t ăng các công cụ phái sinh ngoại tệ của mình khoảng 6,4%, bằng khoảng 60% mức trung bình của các phái s inh ngoại tệ được xây dựng bởi một vài công ty mẫu (xem Bảng 1, đây là những chỉ là ước t ính thô với phép ngoại suy tuyến tính xoay quanh giá trị trung bình.) Nghiên cứu trước đó cung cấp bằng chứng hỗn hợp ủng hộ lý thuyết phòng ngừa rủi ro dựa trên chi phí kiệt quệ t ài chính. Mian (1996) nghiên cứu phương pháp nhị nguyên (ví dụ, có-không) quyết định phòng ngừa rủi ro cho một mẫu lớn các doanh nghiệp và tìm thấy không có hỗ trợ cho các lý thuyết chi phí kiệt quệ. Kết quả của t ác giả đề nghị rằng mô hình tuyến tính tìm kiếm để kiểm định lý thuy ết về quản lý rủi ro, đặc biệt là nếu tiến hành trên cỡ mẫu nhỏ, có thể không phát hiện một mối quan hệ tương quan dương giữa kiệt tài chính và các hoạt động phái sinh cho các đòn bẩy vừa phải của doanh nghiệp. Để hiểu được mối quan hệ phi tuyến giữa phòng ngừa và đòn bẩy , tác giả tiến hành một thử nghiệm bán tham số. Tác giả chia các mẫu của các công ty thành hai nhóm dựa vào phán đoán mức phòng ngừa là trên hay dưới 70% . Để ước lượng t ác giả chạy hồi quy Tobit với cùng một bộ mẫu như trong M ô hình 1 của Bảng 4 sau khi giảm lev2 . Kết quả hồi quy cho thấy đối với nhóm đầu tiên, tức là , cho nhóm với đòn bẩy vừa phải hiệu quả 36 biên của đòn bẩy trên phòng ngừa rủi ro là tương quan dương với một hệ số độ dốc của 0,0452 , với ý nghĩa ở mức 1%. Tuy nhiên , hiệu ứng biên của đòn bẩy trên phòng ngừa rủi ro trở nên ngược chiều nhau đối với các công ty trong nhóm khác , ví dụ , đối với các công ty có đòn bẩy trong top 30 % của mẫu. Đối với nhóm này , hiệu ứng biên của đòn bẩy của phòng ngừa rủi ro được ước tính là 0:1504 với mức ý nghĩa 2%. Thử nghiệm bán tham số xác nhận mối quan hệ không đơn điệu thu được trong hồi quy tham số. 4.4.3 Phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Bảng 5 cung cấp kết quả hồi quy logistic cho các quyết định phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Hồi quy này được ước tính trên một mẫu của các công ty có thể xuất hiện rủi ro giá hàng hóa . Như trong hồi quy phái sinh ngoại tệ , tác giả tìm thấy mối tương quan dương và đáng kể đối với lev, và tương quan âm và đáng kể với lev2 . Cả 02 mối quan hệ đều ý nghĩa ở mức 1% . Khi tác giả trình bày sự tương tác của đòn bẩy với ngành công nghiệp có mứ độ tập trung cao , tác giả thấy hệ số trong mối tương quan là t ích cực và có ý nghĩa ở mức 6%. Những kết quả này cho thấy rằng dự đoán của t ác giả được hỗ trợ bởi dữ liệu phòng ngừa hàng hóa và ngoại tệ. Trong trường hợp phòng ngừa rủi ro ngoại tệ , các doanh nghiệp lớn có động cơ thực hiện phòng ngừa cao hơn. Tuy nhiên , trong hồi quy này, hệ số của tỷ lệ quick là tương quan dương và có ý nghĩa, trong khi nó là tương quan dương nhưng không ý nghĩa trong các mô hình phòng ngừa rủi ro ngoại tệ. Phòng ngừa rủi ro hàng hóa bằng cách giữ t ài sản lưu động được khuy ến khích, ngoài ra, còn có những bằng chứng cho thấy, những nhà quản trị rủi ro sử dụng tài sản lưu động như một công cụ phòng ngừa bổ sung. Bảng 5 Bảng này trình bày kết quả hồi quy logistic đối với phòng ngừa rủi ro hàng hóa bằng các công cụ phái s inh. Ở giai đoạn đầu (không được báo cáo), Tác giả ước lượng bằng mô hình hồi quy OLS cho lev erge. Ở giai đoạn thứ 2, mô hình logistic được ước lượng với công cụ phái s inh hàng hóa của doanh nghiệp được sử dụng như biến phụ thuộc (1: có phòng ngừa, 2: không có). Lev* ký hiệu cho giá trị được dự đoán của đòn bẩy ở giai đoạn 1. Hiệu quả biên của biến giải thích ( được tính tại giá trị trung bình) về khả năng phòng ngừa có liên quan đến giá trị t-v alue trong bảng. Cột 3 đến cột 8 trình bày kết quả từ hồi quy giai đoạn 2 của mô hình phòng ngừa. Size được trình bày lại là log của 37 tổng doanh thu doanh nghiệp, quick là tỉ số của tiền và giá trị những món đầu tư ngắn hạn khả dụng hiện t ại, rnd là viết tắt của chi phí nghiên cứu và phát triển chia cho doanh thu của doanh nghiệp. Concd là biến giả dựa trên mã SIC 3 chữ số ( ngành công nghiệp được điều tiết chỉ bởi 4 doanh nghiệp) , concd được cho là 1 nếu doanh nghiệp có tỷ lệ t ập trung trên giá trị trung vị, và 0 nếu ngược lại. Fsale là doanh thu xuất khẩu, như là một phần của Tổng doanh thu. Inst đo lường tỷ lệ sở hữu của các tổ chức trong doanh nghiệp. Mtr đại diện cho tỷ lệ thuế biên trung bình lịch sử. Ppe/ta đại diện cho giá trị những t hiết bị, tài sản chia cho tổng tài sản. Z hiệu chỉnh là chỉ số Z (Atlman) đã được loại bỏ tác động của đòn bẩy. Ni/sales đại diện cho tỷ lệ của thu nhập thuần trên tổng doanh thu. Độ lồi của thuế đo lường số đô la tiền thuế hưởng lợi từ 5% biến động giảm của thu nhập doanh nghiệp chia cho doanh thu của công ty. Mtb đại diện cho giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của doanh nghiệp. Số quan sát và được cung cấp ở cuối bảng. Bảng 6 M ô hình thay thế Bảng này giới thiệu kết quả của phái sinh được sử dụng bởi rất nhiều mô hình thay thế kỹ thuật khác. 02 mô hình đầu t iên sử dụng những định nghĩa t hay thế của chi phí kiệt quệ. Trong khi 02 mô hình mới sử dụng đòn bẩy như là thước đo kiệt quệ t ài chính nhưng sử dụng sai số chuẩn để ước lượng giá trị t-value. FD đại diện cho giá trị đo lường của kiệt quệ tài chính dành cho một số mô hình nhất định và FD2 là bình phương của FD. M ô hình đầu tiên sử dụng sử dụng tỷ lệ đòn bẩy công nghiệp hiệu chỉnh dựa trên mã SIC 2 ký tự như để đo lường FD. Trong mô hình này FD2 được t ính bằng cách bình phương đòn bẩy nếu đòn bầy trên mức trung bình và 0 nếu ngược lại. Trong mô hình thừ tác giả sử dụng chỉ số Z – Altman như một thước đo kiệt quệ tài chính và ước lượng mô hình logistic sử dụng phòng ngừa của doanh nghiệp về ngoại tệ hoặc hàng hóa như một biến phụ thuộc (1 nếu có dử dụng, 0 nếu k). Để phù hợp với những mô hình khác, tác giả đặt FD là nghịch đảo của chỉ số Z, như vậy, nếu chỉ FD cao, có nghĩa là công ty đang rất gần trạng thái kiệt quệ tài chính. Mô hình thứ ba bắt chước dựa trên những điều kiện trong hồi quy logistic với bootstrapped độ lệch chuẩn. Biến phụ thuộc là 1 nếu có sử dụng hàng hóa hóa hoặc ngoại tệ, 0 nếu ngược lại . Trong mô hình thứ tư, tác giả ước tính mô hình Tobit cho việc mở rộng của phái sinh ngoại tệ sử dụng sai số chuẩn bootstrapped. Ở hai mô hình cuối cùng các FD là viết tắt của đòn bẩy dự đoán từ giai đoạn hồi quy đầu tiên, và FD2 chỉ đơn giản là đòn bẩy dự đoán bình phương. Tất cả các kết quả hồi quy cung cấp các ước lượng độ dốc được xác định tại mức trung bình của các biến giải thích cùng với mối tương quan với t-statistics. s ize đại diện cho log của tổng doanh thu của công ty. Quick là tỷ lệ tiền mặt và các khoản đầu tư ngắn hạn khả dụng hiện tại. rnd là viết tắt của chi phí nghiên cứu và phát triển chia cho của doanh số bán hàng của công ty. concd là một biến giả 38 dựa trên tỷ lệ tập trung bốn công ty của ngành công nghiệp của công ty (dựa trên mã SIC 3 ký tự). concd bằng một nếu công ty thuộc về một ngành công nghiệp với một tỷ lệ tập trung trên mức trung bình, 0 với những trường hợp khác. fsale là doanh thu bán hàng nước ngoài, là một phần của t ổng doanh thu. InSt đo lường tỷ lệ sở hữu doanh nghiệp của các tổ chức. Số qun sát được dùng để hồi quy được cung cấp ở dòng dưới. Điểm khác biệt giữa 02 mô hình là hệ số của biến R&D. Biến này có tương quan dương và có ý nghĩa cao trong mô hình logit và Tobit đối với quy ết định phòng ngừa rủi ro ngoại tệ. Mặc dù hệ số là tương quan âm và không có ý nghĩa. Trong khi những doanh nghiệp tăng trưởng cao có động lực để thực hiện việc phòng ngừa rủi ro ngoại tệ, th ì ngược lại những công ty này lại ít có khả năng quản trị được rủi ro hàng hóa. M ặc dù phát hiện được sự khác biệt trong động cơ phòng ngừa thông qua các loại rủi ro khác nhau nằm ngoài phạm vi của bài viết này, nhưng nó cũng gợi ý cho việc các doanh nghiệp phải giải quyết được sự mâu thuẫn trong nguồn gốc t iến hành phòng ngừa các loại rủi ro khác nhau. Những động cơ mâu thuẫn có thể bắt nguồn từ các yếu tố như là sự khác biệt trong mối liên hệ giữa phòng ngừa rủi ro và cơ hội đầu tư. Ví dụ, những lý lẽ đằng sau giữa mối quan hệ nghịch biến giữa cơ hội phát triển và quản trị rủi ro với lý do là các công ty có mức t ăng trưởng cao cũng cần có tiền để bù đắp cho những dự án có dòng tiền yếu. Nếu các doanh nghiệp không có cơ hội đầu tư tốt tại những dự án có dòng tiền thực hiện yếu, sau đó động lực phòng ngừa rủi ro này sẽ biến mất. Trong trường hợp, nếu tỷ lệ đầu tư là cao, tỷ lệ thuận với dòng tiền thì những doanh nghiệp này sẽ mất động lực thực hiện phòng ngừa rủi ro. Những nhận thức tốt hơn về những khuyết điểm sẽ được nghiên cứu sau này về các doanh nghiệp có mối tương quan trong những phân tích trên. 4.5 Mô hình thay thế Kỹ thuật Tỷ lệ đòn bẩy ngành công nghiệp hiệu chỉnh: Các kết quả được trình bày cho đến nay trong bài báo dựa trên hai giai đoạn đặc điểm kỹ thuật đòi hỏi phải có một giả định về mô hình cấu trúc xác định sự lựa chọn đòn bẩy của một công ty. Để kiểm định độ mạnh , tác giả t hử nghiệm m ột mô hình mà không đòi hỏi những đặc điểm kỹ thuật. Cụ thể, tác giả tiến hành phân tích với Tỷ lệ đòn bẩy công nghiệp hiệu chỉnh như điều chỉnh ngành công nghiệp cung cấp đơn giản và có lẽ mạnh mẽ hơn cách phân loại các 39 doanh nghiệp thành loại có đồn bẩy vừa phải và cao. Tỷ lệ đòn bẩy ngành công nghiệp điều chỉnh của một công ty được định nghĩa là sự khác biệt giữa tỷ lệ đòn bẩy của công ty và trung bình ngành công nghiệp (dựa trên những công ty trong ngành công nghiệp được xếp loại trong bảng mã SIC hai chữ số). Tác giả tiến hàng ước lượng lại với những chỉ số. Trong mô hình này, biến leverage có thể vừa tương quan dương vừa tương quan âm, điều này phụ thuộc vào doanh nghiệp nằm trên hay dưới trung bình ngành. Vì vậy, tác giả không sử dụng lev erage2 như là một biến giải thích để kiểm định phi tuyến bằng mô hình. Thay vào đó, t ác giả dùng biến lev erage2+ cho các doanh nghiệp cao hơn trung bình ngành và 0 nếu ngược lại. Để mang tính thực tế, tác giả sử dụng cả quyết định phòng ngừa rủi ro ngoại tệ và rủi ro hàng hóá để ước lượng các kết quả robustness. Tác giả ước lượng mô hình logit đối với một vài mẫu doanh nghiệp có xuất hiện cả 02 loại rủi ro trên, kết quả được trình bày ở mô hình 1 của bảng 6. Những kết quả quan trọng vẫn tương tự như những định nghĩa về đòn bẩy trước. Chỉ số Z- Altman: Tác giả sử dụng chỉ số Z – Altman để thay thế cho kiệt quệ tài chính. M ột giá trị Z thấp tương ứng với một công ty yếu về tài chính. Vì vây, tác giả lấy nghịch đảo của Z để phù hợp cho việc trình bày kết quả, được trình bày ở mô hình 2 của bảng 6. Tác giả tìm thấy có mối quan hệ phi tuyến dựa trên đánh giá là khá tốt. Sai số chuẩn Bootstrapped: Kể từ khi tác giả sử dụng một phương pháp ước lượng hai giai đoạn trong hồi quy Logit và Tobit, có thể xuất hiện lỗi do lấy mẫu ước lượng ở giai đoạn đầu tiên (xem Maddala, 1983) Để tìm hiểu khả năng này, Tác giả tiến hành ước lượng lại mô hình của t ác giả với sai số chuẩn bootstrapped. Trong mỗi mẫu bản sao, t ác giả tạo ra một mẫu giả ngẫu nhiên bằng cách nhóm các quan sát thành một mẫu thay thế . Vì vậy, trong mỗi bản sao một số các quan sát xuất hiện nhiều hơn một lần và một số không xuất hiện. Với 100 lần lặp lại như vậy, tác giả tạo ra một phân phối thực nghiệm hệ số ước tính trong các mô hình Logit và Tobit. Độ lệch chuẩn của các ước tính này sau đó được sử dụng để có được bootstrapped P-value cho ước lượng cơ sở của tác giả. Phương pháp này không dựa trên bất kỳ cấu trúc để ước lượng của ma trận phương sai- hiệp phương sai và có lợi thế là đánh giá được hồi quy cơ bản đối với phân phối thực nghiệm của họ. Trong Mô hình 3 và 4 của Bảng 6, Tác giả trình bày ước lượng của mô hình Logit và Tobit ước tính với lỗi bootstrapped. Như bảng dưới, tất cả các kết quả quan trọng của t ác giả đều mạnh mẽ với ước lượng sai số chuẩn bootstrapped. M ô hình hồi quy thay thế kỹ thuật IV: Wooldridge (2002) đề nghị một công cụ thay thế các biến mô hình hồi quy cho mô hình liên quan đến chức năng của biến nội s inh (như leverage2 trong lần ước lượng giai đoạn thứ 2). Có khả năng, kỹ thuật này cung cấp các hồi quy kinh tế lượng tốt hơn so với mô hình sử dụng các giá trị dự báo của đòn bẩy và chức năng của nó trong giai đoạn thứ hai. Trong phương p háp này, t hay vì 40 sử dụng giá trị bình phương của đòn bẩy được dự báo ở giai đoạn hồi quy thứ 2, cả leverage và leverage2 đang được coi là biến nội s inh và công cụ hóa với những công cụ của chúng ta. Để đạt được mục tiêu xác định, Tác giả thêm các giá trị bình phương của t ất cả các biến ngoại sinh vào mô hình như là công cụ cho leverage2. Các công cụ này là những giá trị bình phương của: MTR, da = ta, PPE = ta, ni = sales và Z -hiệu chỉnh. Ngoài ra, giá trị dự đoán của đòn bẩy bình phương từ ước lượng giai đoạn đầu tiên cũng được đưa vào. Với leverage và leverage2 được xem như biến nội sinh và các công cụ trong tay, t ác giả ước lượng một mô hình hồi quy biến công cụ hai giai đoạn khung. Tác giả hồi quy quyết định nhị phân để phòng ngừa ngoại tệ hoặc hàng hóa phái sinh với mô hình Probit IV và quy mô phòng ngừa rủi ro ngoại tệ với một mô hình Tobit IV. Các kết quả được trình bày trong bảng 7. Lưu ý rằng các ước lượng tham số trong mô hình này không thể so sánh trực t iếp với các bảng trước đó, do sự đơn giản tính toán, tác giả trình bày các hệ số từ hồi quy trực tiếp hơn là các hệ số độ dốc được trình bày ở trên. Tác giả thấy rằng kết quả quan trọng của tác giả vẫn còn mạnh mẽ để thay thế kỹ thuật cho mô hình IV này. Tất cả các kết quả khác vẫn tương tự như cơ sở kỹ thuật trước đó. 4.6 Phân tích chức năng Thay đổi hồi quy: tác giả t ập trung vào bảng số liệu 3 năm của 200 công ty sản xuất để giải thích về mức độ sử dụng đòn bẩy khác nhau và mức độ phòng ngừa trong việc thiết lập chức năng. Phương pháp thực nghiệm này khá chặt chẽ như mô hình lý thuyết của tác giả và một số vấn đề kinh tế đã được trình bày trên. Việc thay đổi hồi quy có thể giúp kiểm soát được những yếu tố vô hình của doanh nghiệp. Trong t hực tế, trừ phi doanh nghiệp sử dụng chiến lược phòng ngừa không phái sinh thì sẽ có sự thay đổi mô hình đáng kể trong giai đoạn này (3 năm), thay đổi hồi quy giúp kiểm soát hoạt động và phòng ngừa tự nhiên một cách chính xác hơn. Thứ hai, những tham số nội s inh ít quan trọng hơn cho sự thay đổi hồi quy bởi vì cấu trúc đã loại bỏ những tác dụng vô hình của các doanh nghiệp riêng lẻ mà nó có thể tương quan với cả phòng ngừa và mô hình thay thế IV. Bảng sau tr ình bày kết quả của giai đoạn thứ hai cho việc sử dụng công cụ phái sinh cho công cụ thay thế mô hình hồi quy biến theo Wooldridger (2002). Thay vì sử dụng bình phương của giá trị dự đoán của đòn bẩy trong giai đoạn thứ hai hồi quy, đặc điểm ký thuật này sử dụng cả đòn bẩy và bình phương giai đoạn như là biến nội s inh. Đòn bẩy được t ính bằng (khấu hao và khấu trừ/tổng t ài sản) (depreciation and amortizat ion scaled by total assets), tỷ lệ t huế biên, tài sản, máy móc thiết bị chia cho (/) tổng tài sản, chỉ số Z hiệu chỉnh và tỷ số thu nhập ròng chia cho (/) tổng doanh thu. Việc bình phương kỳ hạn đối với mối biến khác nhau đã được sử dụng để bổ sung cho đòn bẩy. Thêm vào đó, bình phương giá trị của đòn bẩy dự đoán cũng được sử dụng như là Instrument cho đòn bẩy như trong Wooldridger (2002). Mô hình 1 và 2 cung cấp kết 41 quả trong giai đoạn thứ hai từ các công cụ khác mô hình Probit với ngoại tệ phái sinh và hàng hóa phái s inh, theo thứ tự. Trong mô hình 3, những biến công cụ mô hình Tobit được ước lượng. Biến phụ thuộc trong hồi quy Tobit là số tiền danh nghĩa của ngoại tệ phái s inh (được chia cho tổng tài sản) cho người sử dụng phái s inh và không cho phần còn lại của doanh nghiệp. Size đại diện cho Tổng doanh thu của doanh nghiệp, rnd là viết tắt của chi phí cho nghiên cứu và phát triển chia cho doanh thu của doanh nghiệp, quick là tỷ lệ của tiền mặt và đầu tư ngắn hạn chia cho nợ ngắn hạn, concd là biến giả dựa trên tỷ lệ tập trung 4 chỉ số của các doanh nghiệp trong ngành công nghiệp (dựa trên 3 chữ số của m ã SIC), concd bằng 1 nếu doanh nghiệp nằm trong ngành công nghiệp, bằng 0 nếu thuộc ngành khác. Fsale đại diện cho doanh thu từ nước ngoài, được xem như một phần của tổng doanh thu. Inst đại diện cho %tỷ lệ sở hữu trong công ty. Tham số ước tính và giá trị P-value được cung cấp cho cả 03 hồi quy. Số quan sát được sử dụng để ước lượng được cung cấp ở hàng cuối cùng. Đòn bẩy tại bất kỳ thời gian nào. Thứ ba, mô hình này cho phép tác giả thay đổi quan điểm về phòng ngừa cả hiện tại lẫn đòn bẩy trong quá khứ, cho phép tác giả thiết lập một số bằng chứng về trước và sau khi khuyến khích thực hiện phòng ngừa. Tác giả đã thu thập được dữ liệu về phái sinh cho một mẫu ngẫu nhiện gồm 200 công ty sản xuất (1 chữ số trong M ã phân loại tiêu chuẩn công nghiệp - Standard Industrial Class ification Code - Một hệ thống mã hóa bằng cách sử dụng bốn chữ số để xác định các ngành công nghiệp cụ thể trong Chính phủ Liên bang . Hai chữ số đầu tiên xác định các lĩnh vực công nghiệp rộng lớn và hai chữ số cuối cùng đại diện đặc biệt của một cơ sở trong khu vực rộng lớn này ) cho năm tài chính kết thúc vào năm 1997-1998 và 1998-1999, tức là , trong hai năm sau khi hơn khung thời gian ban đầu. Tác giả tập trung vào các công ty sản xuất để chắc chắn rằng mẫu là đông nhất. Việc lựa chọn một mẫu nhỏ hơn được quyết định hoàn toàn bởi y ếu cầu thu thập thông tin một cách thủ công. Sau khi giảm bớt một năm các mẫu công ty quan sát do không sẵn có (Tất cả các công ty , trong và ngoài nước , được yêu cầu phải nộp báo cáo đăng ký , báo cáo định kỳ , và các hình thức điện tử thông qua EDGAR . Bất cứ ai cũng có thể truy cập và tải về thông tin này miễn phí. Ở đây bạn sẽ tìm thấy các liên kết đến một danh sách đầy 42 đủ của hồ sơ có sẵn thông qua EDGAR và hướng dẫn tìm kiếm cơ sở dữ liệu EDGAR) mẫu 10-K trên EDGAR và hạn chế sự chú ý với những mẫu quan sát là các công ty không tìm thấy, tác giả có được 394 mẫu quan sát sai phân của các công ty năm đầu tiên. Các đặc đ iểm về kế toán như Size, tỷ lệ đòn bẩy,tỷ lệ của giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của mẫu nhỏ chất lượng tương đươngg với những mẫu lớn hơn (không được báo cáo), do đó mẫu nhỏ là một đại diện phù hợp (Các CRSP ® / Compustat cơ sở dữ liệu hợp nhất mang đến cho thị trường cơ sở dữ liệu học tập thống nhất, cung cấp một liên kết giữa các dữ liệu chứng khoán CRSP Mỹ và chọn tập tin dữ liệu Compust at . CRSP bản đồ dữ liệu cổ phiếu của M ỹ với các dữ liệu cơ bản Compustat sử dụng định danh duy nhất , cho phép liên tục phân tích chuỗi thời gian của các công ty chứng khoán , bất kể mã hoặc CUSIP thay đổi). Đối với mẫu này , tác giả có được dữ liệu về các ngoại tệ phái sinh của mình và điều tra một tập hợp con của các công ty đã hoặc tăng hoặc giảm mức độ phòng ngừa ngoại tệ phái s inh của họ. Bởi vì có một vài initiators hoặc t erminators của hàng hóa phái sinh trong mô hình của tác giả, việc thay đổi hồi quy la không thể cho việc phòng ngừa hàng hóa. Trong mẫu này, có 42 công ty quan sát theo năm với sự gia tăng của 39 công ty quan sát theo năm với sự sụt giảm trong mức độ bảo hiểm rủi ro (số tiền danh nghĩa của ngoại tệ phái s inh như là một tỷ lệ phần trăm doanh thu). Các m ẫu quan sát các công ty còn lại không có thay đổi chủ y ếu là do không phòng ngừa vị thế qua thời thời gian. Trong phân tích của tác giả , t ác giả chỉ tập trung vào những quan sát có thể t ăng hoặc giảm vị thế phòng ngừa rủi ro của họ để tránh kết luận dựa trên phần lớn của các công ty còn lại không phòng ngừa trong cùng khoảng t hời gian. Việc tập trung vào những mẫu phòng ngừa rủi ro hoạt động (t ăng hoặc giảm) cho phép xác định rõ nét sự đồng nhất của hoạt động phòng ngừa để đáp ứng lại sự thay đổi của các cấp doanh nghiệp khác nhau. Bảng 8. Thay đổi hồi quy. Bảng này giới thiệu cách chuẩn bị và kết quả hồi quy OLS dựa trên việc nắm giữ giá trị ngoại tệ phái sinh hàng năm của các doanh nghiệp sản xuất (SIC mã 2) cho thời kỳ 1996-1997 đến 1998-1999. Sự thay đổi việc nắm giữ ngoại tệ phái sinh đã được giảm bớt sự thay đổi của đòn bẩy và các đặc điểm khác nhau của doanh nghiệp khác. Biến phụ thuộc bằng 1 nếu doanh nghiệp tăng cường việc phòng ngừa rủi ro, được đo bằng tỷ lệ của ngoại tệ phái sinh trên tổng doanh thu, bằng 0 nếu như giảm phòng ngừa. lev là sự thay đổi trong sổ sách của đòn bẩy qua các năm. lev2 bằng bình phương sự thay đổi đòn bẩy nếu đòn bẩy t ăng qua các năm và bằng 0 trong các năm còn lại. laglev là sự thay đổi của năm trước trong giá trị sổ sách đòn bẩy. Tất cả các biến khác được sử dụng trong hồi quy dựa trên những thay đổi trong năm tương ứng. Size đại diện lần nữa cho quy mô tổng doanh thu của doanh nghiệp. Quick là tỷ lệ của tiền 43 mặt và những khoản đầu tư ngắn hạn (nhu hàng tồn kho) trên nợ hiện tại. rnd được viết tắt của cụm từ chi phí nghiên cứu và phát triển trên tổng doanh thu của doanh nghiệp. Fsale là phần doanh thu nước ngoài trên tổng doanh thu. Mô hình 1 và 2 là ước lượng hậu bị (những hệ số góc được t ính tại điểm trung bình được báo cáo trong bảng), còn mô hình 3, 4 là ước lượng OLS. Số lượng mẫu quan sát được cung cấp ở cuối bảng. Tất cả sai só chuẩn được nhóm lại để tính toán mối tương quan của các sai số các công ty trong nhiều năm. Tác giả sắp đặt logit như hồi quy OLS để ước lượng tác động của sự thay đổi đòn bẩy trong sự thay đổi phái sinh nắm giữ. Mô hình sau được ước lượng: (9) Biến phụ thuộc nhận giá trị 1 cho sư gia tang trong phòng ngừa và 0 nếu giảm. levj,t đo lường sự thay đổi đòn bẩy của doanh nghiệp j trong năm t, lev2j,t là bình phương trng sự t hay đổi đòn bẩy cho doanh nghiệp gia tăng đòn bẩy, 0 cho trường hợp còn lại. và những biến độc lập khác trong mô hình đều là sai phân bậc 1. Tác giả tính đến tất cả những biến độc lập trong mô hình này và đưa nó vào mô hình hồi quy trước đó, ngoại trừ một số biến khầu như không thay đổi trong năm cơ sở, là một số công nghiệp tập trung và các thể chế cổ phần. Bao gồm cả những biến trong mô hình mà không làm thay đổi kết quả nào. Kết quả được cung cấp ở Bảng 8. Ở mô hình thứ nhất (logit) và thứ 3 (O LS), t ác giả thấy những doanh nghiệp có sự gia t ăng vừa phải trong đòn bẩy hầu hết đều tăng khả năng vị thế phòng ngừa như điều hiển nhiên bởi vị thế và hệ số ý nghĩa trong lev . Ngược lại, các doanh nghiệp gia tăng sử dụng đòn bẩy thì mức phòng ngừa rủi ro là rất thấp. Mặc dù về mặt ý nghĩa thống kê của hệ số trong lev yếu hơn nếu so sánh với mặt bằng chung, tuy nhiện nó vẫn có ý nghĩa ở mức 7%. Trong t hực tế, sự biến đổi của mức độ sử dụng đòn bẩy là quan trọng hơn hết trong việc xác định mức độ phòng ngừa so với các biến khác được nhắc tới trong mô hình này. Ex-ante và ex-post incentives: do hạn chế trong việc thu thập dữ liệu nên mô hình của tác giả được ước lượng dựa trên dữ liệu chéo. Tại bất kỳ thời điểm nào, kinh nghiệm quan sát vị thế phòng ngừa của m ột doanh nghiệp, bao giờ cũng là t ổng hợp của ex-ante và ex-post (sử dụng dữ liệu trong quá khứ để phân tích sự chuyển động giá, ví 44 dụ như VaR) hành động (ví dụ: hoạt động phòng ngừa diễn ra trước, hoặc đồng thời với sự phát hành nợ và sau khi phát hành nợ). Lý thuy ết ex-ant e dự báo sự kết hợp tích cực giữa đòn bầy và phòng ngừa, nhưng trái lại, lý thuyết ex-post dự báo một mối quan hệ phức tạp (non-monotonic:không đơn điệu). Bởi vậy, trong dữ liệu chéo, những kết luận ex-ant e (một thuật ngữ được sử dụng để diễn tả những sự kiện xảy ra trong tương lai, ví dụ như lợi nhuận hay viễn cảnh trong tương lai. Việc sử dụng phân tích ex-ant e giúp cho việc đưa ra những ý kiến về sự chuyển động cả giá trong tương lai hoặc là những yếu tố về chính sách mới. Ví dụ, một công ty định giá giá trị và sau đó so sánh nớ với giá trị trong tương lai) chống lại những nghiên cứu của t ác giả tìm ra mối quan hệ phức tạp trên. Điều này xảy ra bởi vì, nếu mọi quy ết định đều dẫn đến ex-ante, sau đó, động lực thực hiện phòng ngừa trở thành những liên kết tích cực đầy mạnh mẽ với đòn bẩy ở những mức đòn bẩy rất cao, điều này làm cho việc tìm kiếm những mối quan hệ tiêu cực giữa 2 biến này trở nên khó khăn hơn. M ặc dù việc thay đổi hồi quy dẫn đến một phát hiện tiến bộ hôn so với dữ iệu bảng, thì kết quả trên vẫn có thể thay đổi đòn bẩy và mức phòng ngừa tại những thời điểm giống nhau theo tinh thần của lý thuyết phòng ngừa ex-ante. Để phân tích những vấn đề sâu xa này, tác giả hồi quy hedgej,t trong levj,t với levj,t-1 (giá trị trễ của sự thay đổi đòn bẩy) và những biến độc lập được sử dụng trong những hồi quy trước. Vì vậy, Tác giả hồi quy sự thay đổi trong mức độ phòng ngừa đồng thời cùng với độ trễ sự thay đổi của đòn bẩy. Trong khi đồng thời thay đổi mức độ đòn bẩy bao hàm giữa quyết định ex-ante và ex-post, hệ số trong độ trễ của sự t hay đổi có thể là một đặc điểm hợp lý cho quyết định phòng ngừa kết quả của việc phát hành nợ. Cho rằng việc chúng ta không báo cáo thường xuyên các quan sát về phòng ngừa, thiết lập liên kết giữa sự thay đỏi đòn bầy trong quá khứ và sự thay đổi phái sinh trong hiện tại dựa trên dữ liệu hàng năm là nhiệm vụ đầy thách thức. Tuy nhiên, kết quả từ cột 2 và cột 4 trong bảng 8, chỉ ra rằng sự thay đổi đòn bẩy trong năm trước là một yếu tố dự đoán hoạt động phòng ngừa hiện tại. Hệ số của giá trị độ trễ trong thay đổi đòn bẩy laglev là dương và có ý nghĩa ở mức 2%. Đây là một sự cổ vũ vì, do thứ tự ra quyết định ( quy ết định về đòn bẩy của năm trước và phòng ngừa của năm nay). Chi tiết này rất chính xác để phát hiện ra mối quan hệ nhân quả giữa biến phòng ngừa và đòn bẩy. 45 KẾT LUẬN Bài nghiên cứu này phát triển lý thuyết về quản trị doanh nghiệp trong điều kiện xét đến chí phí kiệt quệ tài chình. Bằng cách phân biệt “kiệt quệ t ài chính” từ “phá sản”, t ác giả cung cấp thêm một minh chứng về hành vi quản trị rủi ro của doanh nghiệp. Do chi phí kiệt quệ tài chính mà các cổ đông thực hiện các hoạt động quản trị rủi ro ex-post mà trước đó không đề cập đến. Lý thuyết này dựa trên sự đánh đổi giữa sự t ăng giảm rủi ro của cổ đông do trách nhiệm hữu hạn của mình trong cổ phần và động cơ tránh rủi ro của họ do chi phí kiệt quệ tài chính. Tác giả thu được mổ giải pháp đóng để tối ưu hóa mức rủi ro đầu tư dựa trên sự đánh đổi. Mô hình này đưa ra một số dự đoán có thể kiểm chứng. Nó dự báo mối quan hệ qua lại giữa đòn bẩy và phòng ngừa và môi quan hệ hình chữ U giữa chi phí kiệt quệ t ài chính và phòng ngừa. Kiệt quệ tài chinh doanh nghiệp trong các ngành công nghiệp tập trung cao được dự báo là sẽ tăng cường hoạt động phòng ngừa cao hơn. Tác giả kiểm tra các dự đoán chính của mô hình của t ác giả với một trong những mẫu toàn diện nhất được sử dụng trong các t ài liệu . Tác giả làm mẫu đòn bẩy của một công ty và phòng ngừa trong một khuôn khổ nội sinh sử dụng mẫu của hơn 2.000 các 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 ngoại t ệ và phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Phù hợp với lý thuyết, mối quan hệ này trở nên tiêu cực cho các công ty với mức đòn bẩy cao. Kiệt quệt tài chính doanh nghịêp trong các ngành công nghiệp tập trung cao độ phòng ngừa cao hơn . Cuối cùng, tác giả thấy kết quả quan trọng vẫn tương tự cho một phân tích chức năng dựa trên thay đổi hồi quy cho một tập hợp con nhỏ hơn của các doanh nghiệp.