Tiểu luận Kiệt quệ tài chính và quản trị rủi ro doanh nghiệp lý thuyết và thực nghiệm

Tác giả sử dụng phương pháp được gợi ý bởi Graham và Smith (1999) để đo lường động lực tax-convexity của phòng ngừa rủi ro. Sử dụng phương pháp mô phỏng và xem xét các thành phần khác nhau của thuế, họ tính lợi ích ước tính về thuế là kết quả của việc giảm 5% trong doanh thu. Sau đó họ phần tích hồi quy liên quan đến các khoản tiết kiệm về thuế theo các biến có thể giải thích sau: (i) biến về doanh thu chịu thuế giữa -$500,000 và 0 (TI(NEG)), (ii) biến về doanh thu chịu thuế giữa 0 và $500,000 (TI(POS)), (iii) độ bất ổn của doanh thu được đo lường bởi hệ số phân tán tuyệt đối (VOL). (iv) hiệu chỉnh đầu tiên trong doanh thu (RHO), (v) biến giả thể hiện sự tồn tại của tín dụng thuế đầu tư (ITC), (vi) một biến giả thể hiện sự tồn tại của Lỗ thuần từ hoạt động (NOL) mang qua, và cuối cùng (vii) biến giả NOL tương tác với biến lỗ ít (NOL*TI(NEG)) và biết lời ít (NOL*TI(POS)). Ước tính hồi quy được đưa ra như sau:

pdf41 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Ngày: 09/09/2014 | Lượt xem: 1975 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Tiểu luận Kiệt quệ tài chính và quản trị rủi ro doanh nghiệp lý thuyết và thực nghiệm, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
à Kim, 1984; Titman và Wessels 1998...). Chiến lược của tác giả được xác định như sau, từng yếu tố ảnh hưởng đến quyết định phòng ngừa rủi ro thông qua việc tác động đến đòn bẩy và các yếu tố này không phụ thuộc vào nhau. Để tìm một công cụ ngoại sinh cho đòn bẩy là một điều rất khó khăn. Tác giả để nghị một chiến lược dựa trên mô hình lý thuyết. Trong phần trình bày về mô hình lý thuyết, cấu trúc vốn công ty sẽ thiết lập dựa trên mô hình đánh đổi (trade-off model). Trong mô hình trade-off chuẩn, lợi ích của vay nợ là lợi ích từ thuế, trong khi đó chi phí của việc vay nợ chính là chi phí kiệt quệ tài chính và tổn thất vô ích của phá sản. Tỉ lệ nợ trước khi vay được xác định bằng mối liên hệ giữa lợi ích và chi phí của trade-off. Điều này cho thấy tỉ lệ nợ tại thởi điểm 0 trong mô hình. Sau đó, trong thời điểm can thiệp, tỉ lệ nợ bị nhiễu hơn bởi những cú sốc ngẫu nhiên tác động đến lợi nhuận công ty. Do đó, tại thời điểm đưa ra quyết định phòng ngừa rủi ro (tại thời điểm t1 trong mô hình), tỉ lệ đòn bẩy tiêu biểu là kết quả của lợi ích thuế biên nợ của công ty, chi phí phá sản và kiệt quệ của vay nợ, cũng như lịch sử lợi nhuận gần đây của công ty. Mô hình lý thuyết tập trung vào cách mà tỉ lệ đòn bẩy tác động đến quyết định phòng ngừa rủi ro vào đúng thởi điểm đó mà tác giả gọi là quyết định phòng ngừa rủi ro sau khi vay nợ. Như vậy, đòn bẩy trở thành tiền tố xác định trong mô hình tại thởi điểm phòng ngửa rủi ro được đưa ra. Tại thởi điểm này, cổ đông tham gia vào hoạt động phòng ngừa nếu vay nợ công ty không quá cao, không được vượt qúa điểm chuyển giao rủi ro. Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 25 Cần lưu ý trong mô hình này hiệu ứng bậc một của phòng ngừa rủi ro đối với vay nợ thể hiện thông qua ảnh hưởng của nó lên chi phí vay và không phải thông qua ảnh hưởng của nó tới lợi ích từ thuế. Vì thế, ít nhất trong mô hình này lợi ích thuế biên của việc vay nợ cung cấp một nguồn quan trọng về mức độ phân tán của hệ số nợ trước khi đi vay, hệ số này vẫn không bị ảnh hưởng bởi phòng ngừa rủi ro nhiều. Nó chính là việc phòng ngừa rủi ro làm giảm đi chi phí vô ích của kiệt quệ tài chính và phá sản, cho phép công ty vay nhiều hơn. Do đó, lợi ích biên từ việc vay nợ dường như là một công cụ hợp lí để xác định phương trình vay nợ trong mô hình thực nghiệm của tác giả. Từ suy luận đó, tác giả xem xét 2 công cụ: tỉ lệ thuế biên trước tài trợ (MTR) theo Grahma, Lemmon và Schallheim (1998) và tấm chắn thuế của các công ty không vay nợ (NDTS). Tỉ lệ thuế biên cung cấp một đại diện trực tiếp cho lợi ích thuế từ việc vay nợ. Nó cũng đóng vai trò cốt lõi trong mô hình của tác giả. Để tránh vấn đề về tương quan âm giả mạo giữa vay nợ và tỉ lệ thuế biên, tác giả dùng tỉ lệ thuế trước tài trợ. Tác giả lấy những MTRS trung bình quá khứ dưới giả định rằng mức độ nợ hiện tại là kết quả của quyết định tăng cấu trúc vốn quá khứ. Sử dụng MTR trung bình của 10 năm trước như là một đại diện cho tỉ lệ vay nợ hiện tại của công ty. Như đã để cập, biến này đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích hồi quy vay nợ. Tác giả cũng lập lại phân tích này với dữ liệu MTR của 5 năm trước (không lấy trung bình) kết quả vẫn tương tự như trên. Công cụ thứ hai là tấm chắn thuế không vay nợ. Theo những tài liệu trước, tác giả dùng khấu hao và phân bổ (da) chia cho tổng tài sản của công ty để đo lường tắm chăn thuế không vay nợ. Công cụ này đo lường việc không khuyến khích vay nợ hơn là đo lường trực tiếp việc khuyến khích vay nợ. Do đó, nó có thể cho thấy tỉ lệ nợ của công ty phản ứng với thuế. Ít nhất khi kiểm soát quy mô, tài sản hữu hình, và những đặc thù quan trọng khác, nó có thể chỉ ra rằng tắm chắn thuế không vay nợ là một công cụ thích hợp cho vay nợ trong mô hình vay nợ- phòng ngừa rủi ro. Cả hai công cụ này (MTR và DA/TA) sở hữu những thuộc tính thông kê tốt. Là những nhân tố xác định quan trọng tỉ lệ nợ công ty trong hồi quy giai đoạn 1 trong phần tiếp theo. Tác giả cũng kiểm tra độ mạnh của chúng và thấy rằng chúng không chịu ảnh hưởng giống như thiên lệch của các công cụ yếu (theo Bound, Jaeger, và Baker, 1995; Staiger and Stock 1997). Lập lại phân tích sau khi xem xét chỉ MTR và NDTS (một tại mỗi thời điểm) như là những công cụ thì kết quả vẫn tương tự. Để tiết kiệm và thuận lợi hơn trong thông kê, tác giả xem xét cả hai trong mô hình vay nợ và kết quả được trình bày trong bài nghiên cứu này. Ngoài ra, tác giả dùng tỉ số doanh thu thuần (ni) chia tổng doanh thu trong hồi quy vay nợ như một công cụ bổ sung để thấy được ảnh hưởng của lợi nhuận hiện tại lên cấu trúc vốn công ty tại thời điểm phòng ngừa rủi ro. Kết quả phía sau cho thấy biến này thể hiện tốt trong hồi quy giai đoạn một. Tác giả cho thêm các biến kiểm soát bổ sung theo Titman và Wessels (1988) và Graham, Lemmon và Schallheim (1998) để kiểm soát những yếu tố dẫn dắt sự phân tán chéo trong tỉ lệ nợ vay. Trước tiên, tác giả cho thêm tài sản hữu hình (ppe) chia tổng tài sản để kiểm soát khả năng cầm cố để vay. Đồng thời cho thêm biến modified Z-core để kiểm soát ảnh hưởng của công ty đang trong tình trang kiệt quệ tài chính. Biến modified Z-score (modz) loại bỏ ảnh hưởng vay nợ khỏi Altman Z-score ban đầu để tránh mối liên hệ máy móc giữa vay nợ và biến này. Tiếp đến, tác giả cho thêm biến mã two-digit SIC để kiểm soát yếu tố dẫn dắt đặc thù ngành lên cấu trúc vốn trong mô hình đòn bậy. Bên cạnh đó, biến quy mô và hệ số R&D – doanh thu được cho thêm vào cả 2 mô hình (phòng ngừa và vay nợ). Tồng quan, mô hình của tác giả phù hợp với lý thuyết và gần với các nghiên cứu trước về quản trị rủi ro doanh nghiệp. Mô hình cơ sở như sau: Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 26 Tác giả cho thêm nhiều biến kiểm soát khác vào mô hình trên trong những kiểm định bổ sung. Như một kiểm định thay thế, tác giả dùng dữ liệu bảng 3 năm của 200 công ty sản xuất và hồi quy sự thay đổi trong hoạt động phòng ngừa rủi ro trên những thay đối tỉ lệ vay nợ. Những hồi quy thay đổi thì ít khả năng bị thiên lệch nội sinh cũng như đối mặt với những rào cản trong việc tìm ra mối liên hệ giữa các biến lãi suất. Kết quả thì có chất lượng tương tự cho cả 2 mô hình hồi quy IV chéo và hồi quy biến đổi. Hơn thế nữa, cần lưu ý rằng thông số phi tuyến tính mà tác giả dùng trong mô hình cho thấy sự củng cố thêm rằng kết quả không bị ảnh hưởng với quan hệ nhân quả. Điếu này có được là bởi vì vấn đề nội sinh trong mô hình đến từ việc phòng ngừa rủi ro có thể dẫn tới mức vay nợ cao hơn, điều này đúng cho tất cả các mức độ vay nợ và đặc biệt đúng cho những mức độ cao. Từ đó, vấn đề nội sinh sẽ dự đoán một mối tương quan dương giữa phòng ngừa rủi ro với cả leverage và leverage2 , một vài thứ cho thấy trái với nhận định lý thuyết của tác giả. 4.3 Kiểm định đơn biến Bảng 2 thể hiện giá trị trung vị của các biến chính về mức độ công ty thông qua những công ty phòng ngừa và những công ty không phòng ngừa rủi ro. Để tránh nhiễu tác động tới việc phân tích, tất cả các biến phải có ý nghĩa ở mức 1% trên cả hai phía. Trong bảng A, trình bày đặc điểm trung vị của các công ty phòng ngừa và không phòng ngừa rủi ro ngoại tệ khi có nguy cơ về loại rủi ro này.Bảng B cung cấp thống kê tương tự nhưng cho rủi ro giá hàng hóa. Bảng C dựa trên gộp các quan sát của cả 2 loại rủi ro. Tác giả thấy rằng công ty có phòng ngừa thì có những đặc thù khác nhau đáng kể so với các công ty không phòng ngừa. Các công ty phòng ngừa thì là những công ty lớn hơn công ty trung vị – công ty trung vị thì lớn hơn 4 đến 5 lần công ty không phòng ngừa tính theo vốn hóa thị trường hoặc tổng doanh thu. Trung vị vay nợ đối với các công ty phòng ngừa thì cao hơn đáng kể trung vị vay nợ của các công ty không phòng ngừa, kết quả lại càng cao hơn nữa đối với mẫu phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Các công ty phòng ngừa giữ ít tài sản dễ thanh khoản hơn là các công ty không phòng ngừa biểu hiện thông qua hệ số thanh toán nhanh cho cả 2 nhóm. Giống với kỳ vọng, công ty phòng ngừa rủi ro ngoại tệ có doanh thu ngoại tệ cao hơn những công ty không phòng ngừa. Không ngạc nhiên khi không có sự khác biệt giữa công ty phòng ngừa và không phòng ngừa trong phạm vi xem xét doanh thu nước ngoài trong mẫu có nguy cơ rủi ro hàng hóa. Tác giả cũng tìm thấy trong những công ty phòng ngừa có cổ phần nắm giữ bởi tổ chức nhiều hơn đối với công ty không phòng ngừa. Trong khi, các công ty phòng ngừa rủi ro ngoại tệ thì có cơ hội tăng trưởng nhiều hơn (được đại diện bởi R&D-sales và tỉ số giá trị thị trường- giá trị số sách) so với các công ty không phòng ngừa. Điều này ngược lại đối với các công ty phòng ngừa rủi ro hàng hóa (tức là công ty phòng ngừa rủi ro hàng hóa lại có cơ hội tăng trưởng ít hơn công ty không phòng ngừa). 4.4. Phân tích hồi quy 4.4.1. Phân tích giai đoạn một Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 27 Đầu tiên, tác giả trình bày kết quả hồi quy trong giai đoạn 1- hồi quy vay nợ trong bảng 3. Kết quả cho thấy hệ số tương quan dương và có y nghĩa trên biến MTR, điều này cho thấy công ty có lợi ích thuế nhiều hơn thì vay nợ nhiều hơn. Giống với kỳ vọng, hệ số của khấu hao và phân bổ(da/ta) thì có dấu âm và có ý nghĩa thống kê. Công ty lợi nhuận cao hơn thì vay nợ ít hơn, bởi vì hệ số của doanh thu thuần trên tổng doanh thu là âm và có ý nghĩa thông kê. Ngay khi tác giả có được giá trị dự đoán của vay nợ từ mô hình giai đoạn một, tác giả dùng nó cho mô hình giai đoạn 2 để giải thích quyết định phòng ngừa rủi ro ngoại tệ và hàng hóa của công ty. Để tiết kiệm không gian thì tác giả không trình bày kết quả của phân tích giai đoạn 1 trong suốt phần còn lại của bài nghiên cứu. Table 2 Tóm tắt thống kê Bảng này trình bày số liệu thống kê m ô tả cho các biến giải thích chính được sử dụng trong phân tích. Bảng A cho thấy đặc điểm trung bình của người dùng và không dùng ngoại tệ phái sinh dựa trên 1.781 quan sát được xác định là doanh nghiệp có nguy cơ về ngoại tệ. Bảng B được dựa trên hàng hóa phái sinh (1238 quan sát với nguy cơ rủi ro về giá hàng hóa ), và Bảng C được dựa trên việc sử dụng bất kỳ của ha i công cụ phái sinh này ( 2.256 quan sát ) . Trong mỗi bảng , tác giả cung cấp các đặc điểm trung bình của phòng ngừa và không phòng ngừa rủi ro cũng như toàn bộ mẫu. Hàng cuối cùng trong m ỗi mẫu cung cấp cho các giá trị p cho các kiểm định mà đặc điểm trung bình cho phòng ngừa và không phòng ngừa đều bình đẳng dựa trên thử nghiệm Wilcoxon -Mann Whitney . Doanh số đại diện cho tổng doanh thu của công ty như báo cáo trong mục 12 Compustat. mv: là viết tắt của giá trị thị trường bằng cách nhân Compustat mục 25 với mục 199 . lev: đo tỷ lệ tổng nợ (tổng mục 9 và 34 Compustat) với tổng tài sản (khoản 6). Quick ratio được xây dựng như tỷ lệ tiền mặt và đầu tư ngắn hạn (m ục 1) với nợ ngắn hạn ( m ục 5 ) . fsale: tỷ lệ bán hàng ở nước ngoài để tổng doanh thu của công ty. Các dữ liệu bán hàng ở nước ngoài thu được từ dữ liệu Compustat địa lý. inst: đo tỷ lệ phần trăm vốn cho từ thiện trong công ty . rnd: tỷ lệ phần trăm chi phí cho quỹ nghiên cứu và phát triển ( m ục 46) so với doanh số bán hàng của công ty ( m ục 12). mtb : tỷ lệ thị trường trên sổ sách của công ty ( Compustat ( mục 6 trừ 60 cộng với (25 * 199 )). 4.4.2. Phòng ngừa rủi ro ngoại tệ Tác giả bắt đầu với quyết định phòng ngừa rủi ro ngoại tệ của công ty và sau đó phân tích quyết định phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Quyết định có/không: Bảng 3 trình bày kết qủa của phân tích hồi quy logit giai đoạn 2. Biến phụ thuộc bằng 1 nếu công ty có sử dụng phái sinh ngoại tệ và bằng 0 nếu trường hợp khác. Mô hình này ước tính chỉ những công ty có xác định trước nguy cơ rủi ro ngoại tệ. Trong mô hình đầu tiên, leverage tương quan dương và có y nghĩa tại mức 1% trong khi leverage 2 thì nghịch biến Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 28 và cũng có y nghĩa tại mức 1%. Để việc giải thích dễ dàng hơn, tác giả trình bày tác động biên (xác suất phòng ngừa rủi ro) của biến giải thích xác định tại trung bình hơn là hệ số phân tích ban đầu từ mô hình logit. Trong mô hình tiếp theo, tác giả dùng biến tương tác giữa vay nợ và biến giả để chỉ ra liệu công ty có phụ thuộc vào ngành công nghiệp tập trung cao hay không. Hệ số tương quan của biến tương tác vay nợ và concd là dương. Giống với kỳ vọng, việc sử dụng biến tương tác đã làm yếu đi mức ý nghĩa biến vay nợ nhưng vẫn có ý nghĩa thông kế ở mức 5% ( trước đó là 1%). Table 3 Quyết định có/không phòng ngừa rủi ro ngoại tệ Bảng này thể hiện kế quả hồi quy của việc phòng ngừa rủi ro tỷ giá bởi các công cụ phái sinh. Đầu tiên tác giả ước lượng mô hình hồi quy OLS theo cấp độ. Kết quả ước lượng từ mô hình hồi quy này được thể hiện trong hai cột đầu tiên. Ngoài các hệ số đươc báo cáo trong bảng này , hồi quy này cũng gồm các biến giả kinh doanh dựa trên two-digit SIC code (hệ số chặn). Tiếp theo, một mô hình logictic được ước lượng với những công ty có phòng ngừa rủi ro tỷ gía giống như biến đôc lập (1 là có phòng ngừa rủi ro và 0 là trường hợp khác). Lev* biểu thị giá trị dự báo của ảnh hưởng từ hồi quy lúc đầu.Hiệu quả biên của biến giải thích ( đánh giá ở mức trung bình) trong khả năng phòng ngừa rủi ro cùng với kết hợp t-values được thể hiện trong bảng. Từ cột 3 đến cột 8 thể hiện kết quả từ bước ước lương thứ 2 của m ô hình phòng ngừa rủi ro. Size đại diện cho log tổng doanh thu của công ty. Quick là tỉ lệ tiền mặt và tài sản đầu tư ngắn hạn trong Tài sản Ngắn Hạn. rnd thay thế cho tỉ lệ chi phí tìm kiếm và phát triển doanh thu của công ty. Concd là một 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 . Mtr viết tắt của tỷ lệ thuế biên trung bình trong quá khứ của công ty. Ppe/ta thay thế cho tỷ lệ nhà xưởng, tài sản cố định, và trang thiết bị trong tổng tài sản. Modified Z is the Altman Z-score không có hiệu ứng đòn bẩy. ni/sales thay thế cho tỷ lệ thu nhập ròng trong tổng doanh thu. Taxconvexity đo lợi ich thuế đôla từ việc giảm biến động 5% trong thu nhập của công ty với doanh thu. Mtb việt tắt tỷ lệ giá trị sổ sách của công ty. Segno viết tắt của số lượng khu vực địa lí mà ở đó công ty có mặt. số lượng biến quan sát và R2 (cho hồi quy OLS) được thể hiện ở cuối bảng. Các kết quả khác cho thấy những công ty có doanh thu ngoại tệ cao hơn thì có khả năng cao hơn trong việc sử dụng sản phẩm phòng ngừa nhiều hơn, và những công ty có nguy cơ rủi ro cao thì có nhiều động lực phòng ngừa rủi ro hơn. Mối tương quan giữa cơ hội tăng trưởng (đo lường bằng R&D) và phòng ngừa rủi ro khá mạnh. Kết quả này đồng nhất với nhận định của Froot, Scharfstein, và Stein (1993) cũng như của Geczy, Minton và Scharand (1997). Mối tương quan giữa số cố phẩn nắm giữ bởi tổ chức và phòng ngừa rủi ro có dấu dương. Giả định có một mối quan hệ ngược giữa cổ phần nắm giữ bởi tổ chức và bất cân xứng thông tin giữa người bên trong và bên ngoài công ty, kết quả này lại không đồng nhất với mô hình phòng ngừa dựa trên bất cân Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 29 xứng thông tin. Tuy nhiên , cần phân tích thêm để đưa ra những kết luận mạnh mẽ hơn về lý thuyết này vì việc đo lường bất cân xứng thông tin rất khó trong thực tế. Trong mô hình cuối cùng, tác giả cho thêm ba biến kiểm soát : độ lồi của thuế, giá trị thị trường trên giá trị số sách ( mtb), phân vùng địa lý (segno) nơi mà công ty hoạt động. Tất cả những kết quả chính vẫn tương đồng như trước. Tác giả không tìm thấy bằng chứng hỗ trợ cho việc thuế sẽ kích thích việc phòng ngừa rủi ro. Cuối cùng công ty hoạt động trên nhiều thị trường có tiền tệ khác nhau thì phòng ngừa nhiều hơn (hệ số tương quan dương và có ý nghĩa thông kê cao). Kết quả này dẫn tới quan điểm là các công cụ phái sinh đóng vai trò như phần bù trong chiến lược phòng ngừa tự nhiên của công ty. Table 4 Phòng ngừa rủi ro ngoại tệ - mức độ phòng ngừa rủi ro Trong bảng này trình bày kết quả hồi quy Tobit về việc QTRR ngoại tệ bằng các công cụ phái sinh. Trong phần đầu tác giả ước lượng mô hình hồi quy OLS theo cấp độ . |Trong phần thứ hai, mô hình Tobit được ước lượng với việc sử dụng các công cụ phái sinh ngoại tệ của công ty như là biến độc lập. biến này là số lương những công cụ phái sinh ngoại tệ đươc đo bằng tổng doanh thu của công ty (0 cho không QTRR). Tác giả cung cấp kết quả ước lượng ở giai đọng thứ 2 cho 3 m ô hình khác nhau trong bảng bên dưới, lev-biểu thị gí trị dự đoán cấp độ từ hồi quy đầu tiện. hiệu quả biên của biến giải thích (đánh giá ở mức trung bình) trên giá trị kỳ vong của các quan sát không bị kiểm duyệt với t-Values được thể hiện trong bảng.size đại điện cho log tổng doanh thu của công ty.quick là tỷ lệ tiền mặt và đầu tư ngắn hạn trong TSNH.rnd thay thế tỷ lệ chi phí tìm kiếm và phát triển 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 . Taxconvexity đo lợi ichq thuế đôla từ việc giảm biến động 5% trong thu nhập của công ty với doanh thu. Mtb việt tắt tỷ lệ giá trị sổ sách của công ty. Segno viết tắt của số lượng khu vực địa lí mà ở đó công ty có m ặt. số lượng biến quan sát được thể hiện ở cuối bảng. Phạm vi phòng ngừa: trong bảng 4, trình bày kết quả từ ước tính Tobit với giá trị các phái sinh ngoại tệ được đo bởi tổng doanh thu của công ty như biến phụ thuộc. Vì hệ số ước tính trong mô hình Tobit không thể hiện tác động biên của các biến giải thích trên các biến phụ thuộc được quan sát, để dễ giải thích hơn, tác giả sẽ thể hiện hệ số dốc tại mức độ trung bình. Những kết quả từ ba mô hình khác nhau cho thấy rằng các công ty có vay nợ cao thì phòng ngừa nhiều hơn và mối tương quan này lại đảo dấu ở mức độ đòn bẩy quá cao. Công ty đạt mức cao trong ngành công nghiệp tập trung có động cơ phòng ngừa nhiều hơn. Những kết quả này tương tự với nhận định của mô hình logit và các nghiên cứu trước dựa trên chi phí phà sản (Smith và Stulz,1985). Về khía cạnh kinh tế, những kết quả này cho thấy nếu vay nợ tăng từ 10% lên 20% thì công ty sẽ tăng việc sử dụng các phái sinh ngoại tệ gần 6,4% có khoảng 60% công ty trong mẫu có biểu hiện này(xem bảng 1; đây là những ước tính đơn giản với ngoại suy tuyến tính quanh giá trị trung bình). Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 30 Nghiên cứu trước đó cung cấp bằng chứng hỗn hợp cho lý thuyết phòng ngừa rủi ro dựa trên chi phí kiệt quệ tài chính. Mian (1996) với nghiên cứu nhị phân (tức là, có-không) quyết định phòng ngừa rủi ro cho mẫu lớn các công ty và thấy không hỗ trợ cho lý thuyết chi phí kiệt quệ tài chính Những kết quả của tác giả cho thấy rằng việc tìm kiếm mô hình tuyến tính để kiểm định lý thuyết quản trị rủi ro, đặc biệt nếu tiến hành trên một mẫu nhỏ, có thể sẽ thất bại trong việc chứng minh mối tương quan dương giữa kiệt quệ tài chính và hoạt động sử dụng công cụ phái sinh trong các công ty vay nợ vừa phải. Để hiểu mối quan hệ không đơn điệu giữa phòng ngừa rủi ro và đòn bẩy, tác giả tiến hành kiểm định bán tham số (semi-parametric). Tác giả chia mẫu ra thành hai nhóm dựa trên mức vay nợ là trên hay dưới phân vị thứ 70 của phân phối về đòn bẩy trong mẫu. Trong ước tính này, tác giả chạy hồi quy Tobit với các biến như Model 1 trong bảng 4 sau khi giảm leverage2 . Kết quả hồi quy cho thấy trong nhóm đầu tiên-nhóm vay trung bình- ành hưởng biên của đòn bẩy là dương với hệ số dốc là 0.0452 tại mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, ảnh hưởng biên của đòn bẩy trong phòng ngừa rủi ro trở nên phủ định đối với những công ty ở nhóm khác, tức là, đối với những công ty có đòn bẩy ở tốp 30% của mẫu. trong nhóm này, ảnh hưởng biên của đòn bẩy trong phòng ngừa rủi ro tính được -0.1504 với mức ý nghĩa 2%. Kiểm định semi-parametric khẳng định mối quan hệ không đơn điệu trong kiểm định tham số ban đầu. 4.4.3. Phòng ngừa rủi ro hàng hóa 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 leverage 2 . 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 phá t 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 ngoà i như tỷ lệ % của tổng doanh thu. Inst là tỷ lệ sở hữu trong công ty. Taxconvexity đo lợi ichq thuế đôla từ việc giảm biến động 5% trong thu nhập của công ty với doanh thu. Mtb việt tắt tỷ lệ giá trị sổ sách của công ty. Segno viết tắt của số lượng khu vực địa lí mà ở đó công ty có m ặt. số lượng biến quan sát được thể hiện ở cuối bảng. Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 31 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 m ô 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 m ô 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 m ức 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 m ức 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. Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 32 4.5. Mô hình thay thế. Tỉ số ngành- vay nợ điều chỉnh (industry-adjusted leverage ratios): Những kết quả trình bày từ đầu đến giờ trong bài nghiên cứu này đều dựa trên mô hình 2 giai đoạn mà giả định về mô hình cấu trúc xác định sự lựa chọn đòn bẩy của công ty. Để cũng cố thêm, tác giả kiểm định một mô hình mà không đòi hỏi giống như thế. Cụ thế, tác giả tiến hành phân tích với hệ số ngành- tỷ lệ đòn bẩy điều chỉnh cung cấp một cách đơn giản hơn và bền vững hơn trong việc phân loại công ty có đòn bẩy trung bình hay là cao. Tỉ lệ đòn bảy có điều chỉnh ngành của một công ty được định nghĩa là sự khác biệt giữa đòn bảy công ty và trung bình ngành dựa trên two-digit SIC code. Tác giả ước lượng lại tất các các kết quả với các tỉ lệ. đối với mô hình này, biến leverage có thể là tích cực hay tiêu cự phụ thuộc vào việc công ty ở trên hay dưới trung bình ngành. Vì vậy, không thể sử dụng leverage2 như nhiến giải thích để kiểm tra sự phi tuyến được dự đoán bởi mô hình. Thay vào đó, tác giả sử dụng một biến mà bằng leverage 2 + những công ty có đòn bẩy cao hơn trung bình ngành và 0 cho trường hợp khác. Tác giả chia quyết định phòng ngừa rủi ro ngoại tệ và hàng hóa để ước lượng tính bền vững. Tác giả ước lượng mô hình logit trên mẫu gồm các công ty có một trong hai loại rủi ro và được trình bày trong mô hình 1 của Table 6. Kết quả quan trọng vẫn như cũ với định nghĩa của đòn bẩy. Altman z-score: Tác giả sử dụng Altman z-score như một đại diện cho kiệt quệ tài chính. Giá trị Z-score thấp hơn tương ứng với công ty yếu kém về tài chính. Vì vậy, chuyển đổi chúng bằng cách lấy nghịch đảo để phù hợp trong việc tính toán kết quả. Những kết quả được trình bày của mô hình 2 trong bảng 6. Tác giả tìm thấy mối liên hệ không đơn điệu trên phạm vi tốt. Sai số chuẩn bootstrap (BSE) : vì tác giả dùng phương pháp phân tích 2 giai đoạn trong hồi quy logit và tobit, nên có một vấn để tiềm ẩn về trị số thống kê t có thể bị khếch đại quá mức do sai số mẫu của phân tích giai đoạn 1 ( theo Maddala, 1983). Để xem xét đến khả năng này, tác giả tiến chạy lại mô hình với BSE.Trong mỗi sự tái tạo, tác giả tạo ra một chuỗi mẫu giả ngẫu nhiên bẳng cách lấy những quan sát xuất hiện nhiều hơn một lần và một vài số khác thì không xuất hiện 1 lần nào cả. Với 100 sự tái tạo như vậy, tác giả tạo ra một phân phối thực nghiệm của hệ số tương quan trong mô hình logit và tobit. Độ lệch chuẩn của những ước tính này sau đó được dung để tính bootstrapped p-value cho ước tính mô hình cơ sở ban đầu. Phương pháp này không dựa vào bất kỳ dạng cấu trúc nào cho việc ước tính ma trận phương sai- hiệp phương sai và có thuận lợi về chuẩn ước tính trong phân phối thực nghiệm. Trong mô hình thứ 3 và 4 ở bảng 6, tôi trình bày ước lượng mô hình Logit và Tobit với bootstrapped errors. Tất những kết quả chính của tôi thì bền vững để ước lượng bootstrapped standard errors. . Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 33 Hồi quy biến công cụ thay thế: Wooldridge (2002) đề nghị mô hình hồi quy thay thế biến công cụ cho mô hình các biến nội sinh liên quan (như leverage2 trong ước lượng giai đoạn 2). Có khả năng, phương pháp này cung cấp những ước tính tốt hơn mô hình mà sử dụng giá trị bình phương của đòn bẩy và chức năng của nó trong giai đoạn thứ hai. Trong phương pháp này, tốt hơn là sử dụng bình phương giá trị dự đoán của đò bẩy trong hồi quy giai đoạn thứ hai, cả leverage và leverage2 đều được xử lý như những biến nội sinh. Để xác định, thêm các số hạng bình phương của tất cả các biến nội sinh vào mô hình đòn bẩy như là công cụ cho leverage2. Những công cụ đó là giá trị bình phương của: mtr, da/ta, ppe/ta, ni/sales và modified-z. Ngoài ra, giá trị dự đoán bình phương của đòn bẩy từ ước lượng ban đầu được sử dụng như công cụ bổ sung cho leverage 2 . Với cả leverage và leverage 2 như biến nội sinh và các công cụ có được, tác giả ước lượng mô hình biến công cụ trong khôn khổ hồi quy hai giai đoạn. tôi ước lượng quyết định nhị phân để phòng ngừa rủi ro ngoại tệ hoặc hàng hóa với mô hình IV Probit và phòng ngừa rủi ro ngoại tệ với mô hình IV Tobit. Kết quả được trình bày trong bảng 7. Lưu ý rằng tham số ước lượng trong mô hình này thì không thể so sánh một cách trực tiếp với những bảng trước đó, do sự đơn giản trong tính toán, tác giả báo cáo những hệ số hồi qui một cách trực tiếp hơn so với hệ số độ dốc được thể hiện dễ dàng. Tác giả thấy rằng kết quả quan trọng của tôi vẫn mạnh mẽ thay thế ước lượng IV. Tất cả các kết quả khác cho kết quả tương tự đối với đặc điểm kỹ thuật trước đó. 4.6. Phân tích chiều hướng biến đổi Hồi quy biến đổi : Tác giả tập trung vào mảng 3 năm của 200 công ty sản xuất để tìm hiểu sự biến động trong vay nợ và cường độ phòng ngừa rủi ro của từng công ty trong việc thiệt lập mô hình động. Chiến lược phân tích thực nghiệm này gần tương động với mô hình lý thuyết và có nhiều điểm thuận lợi. Hồi quy biến đổi kiểm soát những yếu tố đặc thù công ty không quan sát được. Cụ thể, nếu chiến lược phòng ngừa của rủi ro không dựa trên các công cụ phái sinh không thay đổi nhiều theo thời gian, hồi quy biến đổi (hồi quy động) kiềm soát việc phòng ngừa rủi ro hoạt động và phòng ngừa tự nhiên chặt chẽ hơn. Thứ hai, về vấn đề nội sinh thì cũng ít hơn trong mô hình hồi quy động bởi chính cấu trúc mô hình đã loại bỏ những ảnh hưởng của yếu tố đặc thù công ty không thể quan sát được, những yếu tố này có thể tương quan với cả vay nợ và phòng ngừa rủi ro trong bất kì thời điểm cụ thể nào đó. Thứ 3, mô hình này cũng cho phép xem xét mối quan hệ giữa sự thay đổi trong cường độ phòng ngừa của năm đó với năm hiện tài và sự thay đổi trong vay nay của năm trước đó, đồng thời cho phép xây dựng một vài bằng chứng về động cơ phòng ngừa ex-ante và ex-post. Table 7 Mô hình IV thay thế Bảng này trình bày kết quả bước ha i đối với việc sử dụng phái sinh cho m ô hình hồi quy biến công cụ thay thế sau Wooldridge (2002). Thay vì sử dụng bình phương giá trị dự đoán của leverage trong hồi quy giai đoạn hai, kỹ thuật này sử dụng cả leverage bình phương của nó như biến nội sinh. Đòn bảy được công cụ với da/ta (sự giảm giá và khấu hao tài sản đo bởi tổng tài sản), mtr (tỉ lệ thuế biên), ppe ( tài sản, nhà xưởng và trang thiết bị đo bởi tổng tài sản), thay đổi Z-score bà ni/sales (thu nhập dòng/tổng tài sản). bình phương terms của m ỗi biến đó được sử dụng như là công cụ bổ sung cho leverag2. Ngoài ra , giá trị bình phương của đòn bẩy dự đoán cũng sử dụng một công cụ cho leverage 2 theo đề nghị của Wooldridge (2002). Mô hình 1 và 2 cung cấp kết quả giai đạon 2 từ mô hình biến công cụ Probit với phái sinh ngoại tệ và phá i sinh hang hóa . Trong mô hình 3 mô hình biến công cụ Tobit được ước lượng. biến phụ thuộc trong hồi quy Tobit là số lượng giả thuyết của phá i sinh ngoại tệ (đo bởi tổng doanh thu) đối với người sử dụng phái sinh và 0 đối với những công ty bỏ qua nó. . 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 phá t 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 m ức 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. Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 34 Tác giả thu thập dữ liệu về việc nắm giữ các công cụ phái sinh trong tiểu mẩu của 200 công ty sản xuất (one-digit SIC code 2) cho năm tài chính 1997-1998 và 1998-1999 ( 2 năm sau kỳ lấy mẫu). Tác giả tập trung vào những công ty sản xuất để đảm bảo tính đồng nhất của mẫu. Sau khi bỏ quan sát một năm do thiếu dữ liệu 19-K trên EDGAR, tác giả có được 394 quan sát sai phân bậc một. Những yếu tố đặc thù công ty như quy mô, vay nợ và tỉ số giá trị thị trường-giá trị sổ sách của tiểu mẫu thì gần giống nhau với tổng mẫu và đo đó mẫu này có tính đại diện tốt cho những công ty trong dữ liệu COM PUSTAT-CRSP. Trong mẫu này, tác già lấy dữ liệu về công cụ phải sinh ngoại tệ mà các công ty trong mẩu dùng đề phân tích xem tiểu mẫu như thế có cường độ phòng ngừa ngoại tệ tăng hay giảm. Vì có rất ít công ty sử dụng công cụ phái sinh hàng hóa trong mẫu nên việc phân tích hồi quy động cho phòng ngừa rủi ro hàng hóa là không khả thi. Trong mẫu này có 42 quan sát có cường độ tăng và 39 quan sát giảm. Các quan sát còn lại thì không đổi ( hấu như bằng 0) giữa các năm. Tập trung vào quyết định phòng ngừa chủ động (tăng hoặc giảm) cho phép xác định rõ hơn về động cơ phòng ngừa rủi ro phần ứng trước sự thay đổi các biến về mức độ công ty. Table 8 Hồi quy thay đổi Trong bảng này trình bày kết quả hồi quy logistic và OLS trên những thay đổi hàng năm đối với cổ phần phái sinh ngoại tệ của m ẫu những công ty sản xuất (SIC code 2) cho giai đoạn 1996-1997 tới 1998-1999. Thay đổi trong cổ phần phái sinh được hồi quy từ đòn bẩy mẫu và những đặc điểm khác biệt của các công ty. Biến phụ thuộc giá trị là 1 nếu công ty tăng mức độ phòng ngừa rủi ro được xác định bởi tỉ lệ phái sinh ngoại tệ/tổng doanh thu, giá trị là 0 nếu nó giảm. ∆lev đại diện giá trị đòn bẩy sổ sách trong cùng năm. ∆lev2 bằng bình phương của thay đổi đòn bẩy nếu đòn bẩy tăng lên trong năm và còn lại là 0. ∆laglev là sự thay đổi của năm trước trong đòn bẩy sổ sách. Tất cả những biến khác được sử dụng trong hồi quy dựa trên những thay đổi trong năm tương ứng.size đại điện cho log tổng doanh thu của công ty, quick là tỉ lệ tiền mặt và đầu tư ngắn hạn/tài sản ngắn hạn.rnd thay thế cho chi phí tìm kiếm và phát triển được đo bởi doanh thu của công ty, . Fsale đại diện cho doanh thu nước ngoài như tỷ lệ % của tổng doanh thu, mô hình 1 và 2 ước lương logistic (hệ số góa được đánh giá tại mức trung bình được báo cáo trong bảng này ), trong khi mô hình 3 và 4 ước lượng OLS(mô hình tuyến tính). Số lượng biến quan sát được thể hiện cuối bảng. tất cả những sai số chuẩn được nhóm ở mức độ công ty để xét mức tương quan của những công ty trong nhiều năm . Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 35 Tác giả chạy hồi quy logit và OLS ( mô hình xác suất tuyến tính) để ước tinh sự ảnh hưởng của sự thay đổi trong vay nợ lên sự thay đổi năm giữ các công cụ phái sinh. Chính là mô hình sau : Biến phụ thuộc có giá trị 1 đối với tăng phòng ngừa rủi ro và 0 nếu giảm; ∆levj,t đo lường thay đổi của công ty j trong năm t; [∆(lev)j,t] 2 là bình phương thay đổi đòn bảy của công ty với sữ gia tăng trong đòn bẩy, là 0 nếu ngược lại, và tất cả những biến kiểm soát khác trong mô hình cũng khác trước đó. Tác giả đưa tất cả các biến kiểm soát trong trong mô hình trước vào trong mô hình này ngoại trừ những biến ít biến động hàng năm, chính là các biến hệ số ngành tập trung và cổ phần nắm giữ bởi tổ chức. Việc đưa them các biến này không làm thay đối kết quả Kết quả được thể hiện trong bảng 8. Mô hình đầu tiên (logit) và thứ 3 (OLS), tác giả nhận thấy những công ty tăng vay nợ trung bình thì có nhiều khả năng tăng phòng ngừa rủi ro hơn bằng chứng là dấu tương quan dương và có ý nghĩa thông kê của biến ∆lev. Ngược lại, những công ty tăng vay nợ cao thì có nhiều khả năng giảm cường độ phòng ngừa rủi ro hơn. Dù mức ý nghĩa thống kê hệ số của biến ∆lev yếu hơn so với trường hợp phân tích chéo, nó chỉ đạt ý nghĩa ở mức 7%. Hệ số của [∆levj,t] 2 ngược lại có mức nghĩa ý cao hơn (mức 2%) so với trong trương hợp phân tích chéo. Như vậy kết quả về phân tích những thay đổi trong đòn bẩy vẫn là yếu tố quan trọng nhất đối với sự thay đổi mức độ phòng ngừa rủi ro sp với những đồng biến khác trong mô hình. Động cơ ex-ante và ex-post: vì hạn chế trong dữ liệu, mô hình cơ sở được ước tính trong bộ dữ liệu chéo. Tại bất kỳ 1 thời điểm xác định nào, một nhà nghiên cứu thực nghiệm quan sát một điểm phòng ngừa rủi ro của công ty trong sự kết hợp giữa các hành động ex-ante và ex-post (chẳng hạn như quyết định phòng ngừa rủi ro được đưa tra trước hoặc cùng với lúc phát hành nợ và được đưa ra sau khi phát hành nợ). Lý thuyết ex-ante nhận định mối quan hệ cùng chiều giữa vay nợ và phòng ngừa trong khi đó lý thuyết ex-post lại cho rằng đây là mối quan hệ tác động qua lại lẫn nhau. Trong dữ liệu chéo, quyết định ex-ante làm chệch nghiên cứu của tác giả gây khó khăn trong việc tìm ra mối liên hệ phức tạp này. Điều này xảy ra là do nếu tất cả các quyết định được quyết định trước, thì động cơ phòng ngừa rủi ro phải có mối tương quan dương mạnh với sự kiện vay nợ tại mỗi mức độ vay nợ nhiều, khiến cho việc tìm ra mối quan hệ nghịch chiều giữa biến này trở nên khó khăn hơn. Mặc dù hồi quy động tốt hơn là mô hình phân tích chéo, nhưng nó vẫn có thể xảy ra trường hợp là biến động trong vay nợ và phòng ngừa xảy ra cùng lúc theo lý thuyết phòng ngừa ex-ante. Để phân tích kỹ hơn vấn đế này, tác giả thực hiện hồi quy ∆hedgej,t trên ∆levj,t từ ∆levj,t-1(chẳng hạn như giá trị trễ của vay nợ thay đổi) và những biến kiểm soát khác được dùng từ mô hình trước. Do đó, tác giả thực hiện hồi quy cường độ phòng ngừa rủi ro với thay đổi độ trễ trong vay nợ. Trong khi sự thay đổi đồng thời trong vay nợ bao hàm sự kết hợp giữa quyết định ex-ant và ex- post, hệ số của biến động độ trễ có thể quy cho quyết định phòng ngừa sau khi phát hành nợ. Tác giả không quan sát việc báo cáo về phòng ngừa rủi ro ở tần suất cao, việc thiết lập sự kết nối giữa biến động vay nợ quá khứ và biến động phòng ngừa bằng công cụ phái sinh hiện tại dựa trên dữ liệu báo cáo hàng năm là điểu khó khăn. Kết quả thể hiện trong cột 2 và 4 của Bảng 8 Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 36 cho thấy biến động vay nợ quá khứ có cho thấy ảnh hưởng đến hành động phòng ngừa rủi ro hiện tại. Hệ số biến trễ của biến động vay nợ là dương và có ý nghĩa tại mức 2%. Điều này có nghĩa quyết định được đưa ra sau ( quyết định vay nợ năm trước và quyết định phòng ngừa năm nay), đồng thời cho thấy mối quan hệ nhân quả của 3 biến vay nợ và phòng ngừa rủi ro. 5. Kết luận: Bài nghiên cứu này phát triển lý thuyết quản trị rủi ro tài chính khi có sự hiện diện của chi phí kiệt quệ tài chính. Bằng cách phân biệt giữa "kiệt quệ tài chính", tác giả cung cấp bằng chứng cho hành vi quản trị rủi ro về sau của doanh nghiệp. Vì có chi phí kiệt quệ tài chính nên các cổ đông tham gia vào các hoạt động quản trị rủi ro về sau, thậm chí là trước đó họ không cam kết phải làm như vậy. Lý thuyết được dựa trên sự đánh đổi giữa động cơ chuyển hóa rủi ro liên quan đến khả năng vay nợ có giới hạn và động cơ né tránh rủi ro do có chi phí kiệt quệ. Tác giả đạt được phương pháp giải nghiệm kín (obtain closed-form solution) cho độ tối ưu rủi ro đầu tư dựa trên sự đánh đổi này. Mô hình đã tạo ra một vài tiên đoán có thể kiểm nghiệm. Nó tiên đoán có một mối quan hệ không đơn điệu giữa chỉ số nợ và phòng ngừa rủi ro và một mối quan hệ có hình chữ U giữ chi phí kiệt quệ tài chính và phòng ngừa rủi ro. Những doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính hoạt động trong ngành công nghiệp tập trung cao được dự đoán có động cơ phòng ngừa rủi ro cao hơn. Tác giả kiểm nghiệm các tiên đoán quan trọng của mô hình với một trong những mẫu hoàn thiện nhất được sử dụng trong bài nghiên cứu. Tác giả mô hình chỉ số nợ và phòng ngừa rủi ro của doanh nghiệp vào một khuôn mẫu nội sinh sử dụng mẫu với hơn 2.000 công ty phi tài chính. Tác giả đã tìm ra chứng cứ chứng minh cho mối quan hệ thuận giữa tỉ lệ nợ và phòng ngừa rủi ro tỉ giá, phòng ngừa rủi ro hàng hóa. Thống nhất với lý thuyết, mối quan hệ này trở nên nghịch chiều với những công ty có tỉ lệ nợ cao. Những công ty đã bị kiệt quệ tài chính trong các ngành công nghiệp tập trung sẽ phòng ngừa rủi ro cao hơn. Cuối cùng, tác giả chỉ ra rằng kết quả nghiên cứ không thay đổi nếu tiến hành phân tích động dựa trên thay đổi hồi quy cho tập hợp doanh nghiệp nhỏ hơn. Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 37 Phụ lục A Trong mô hình lý thuyết của bài nghiên cứu tác giả đề cập đến nền kinh tế trao đổi hàng hóa liên tục trong khoảng thời gian [t0,T] và không gian xác suất được chọn lọc (Ω,(Ft),F,P) thỏa mãn các điều kiện chính quy thông thường. Tác giả giả sử là thị trường hoàn hảo và tự do arbitrage. Điều này đảm bảo cho sự tồn tại equivalent martigale measure Q.Tác giả giả định lãi suất ngắn hạn là r. Tác giả ký hiệu hàm đặc trưng của một sự kiện X bằng 1{X}. Tác giả giả định giá trị tài sản không đòn bẩy của doanh nghiệp có thể biểu diễn qua Q - Brownian Motion (dưới một martingale measure) như sau: A.1 Bằng chứng của mệnh đề 1: Số tiền cổ đông được trả (CF) vào ngày cuối cùng (T) là: Dưới sự hạn chế về kỹ thuật, giá trị vốn cổ phần tại thời điểm chỉ đơn giản là giá trị mong đợi của số tiền được trả này dưới martingale measure. Sử dụng giá trị mong đợi của số tiền được trả tại ngày kết thúc cho kết quả mong đợi. A.2 Xác định giá trị vốn chủ sở hữu: Như được trình bày tại biểu thức 3, giá trị vốn chủ sở hữu được xác định như sau: Hai thành phần đầu tiên của giá trị vốn chủ sở hữu được gọi là và có thể được tính bằng cách sử dụng công thức chuẩn Black - Scholes trong xác định giá trị quyền chọn theo kiểu châu Âu. và đại diện tuần tự cho hàm Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 38 mật độ tích lũy thông thường (cdf) và hàm mật độ xác suất (pdf). Để đơn giản tác giả đặt và . Từ đó ta có thể viết lại hai thành phần đầu tiên như sau: Trong đó: Hai thành phần còn lại là cần phải có kiến thức về phân phối có điều kiện phụ thuộc của chạy các giá trị tối thiểu (running minima) và mô hình chuyển động Brown. Loại phân phối như vậy được sử dụng rộng rãi trong định giá quyền chọn phụ thuộc (path-dependent option). Tác giả sử dụng lemma để diễn đạt biểu thức xác định giá trị của 2 biểu thức phụ thuộc: Lemma. K<L và K<A0, mật độ có điều kiện phụ thuộc (joint density) của giá trị tài sản cuối cùng (AT) và chạy giá trị tối thiểu của mô hình chuyển động Brown (mT), được cung cấp bởi công thức sau: Sử dụng A.2, tác giả tính giá trị mong đợi của 2 thanh phần sau của biểu thức A.1 như sau: trong đó d1 và d2 được cho và Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 39 Tập hợp các kết quả trên và đơn giản hóa các biểu thức, tác giả có được biểu thức xác định giá trị vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp tại thời điểm t = t1 như sau: A.3 Bằng chứng của mệnh đề 2 Tại thời điểm t = t1, cổ đông chọn mức rủi ro tối ưu để là tối đa hoa giá trị doanh nghiệp như trong biểu thức A.3. Tác giả giả sử doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính tại thời điểm t=t1, K<A0 . Tác giả cũng giả sử rào chắn kiệt quệ dưới giá trị danh nghĩa của nợ, K < L. Tại điểm tối ưu: Lấy vi phân biểu thức A.3 sẽ được: Từ A.4 và A.5 ta được: Đơn giản hóa sẽ được: Từ đó, tác giả có dược điều kiện bậc nhất của rủi ra đầu tư doanh nghiệp: A.4 Điều kiện thứ hai: Lấy vi phân biểu thức A.6 có được điều kiện tối ưu hóa thức hai: Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 40 Sử dụng điều kiện thứ nhất và đơn giản hóa biểu thức trên, tại điểm tối ưu, rút gọn sẽ được Sử dung các đẳng thức sau: Từ đó suy ra: Vì vậy, điều kiện thứ hai cho vấn đề tối đa hóa được thỏa mãn. A.5 Thống kế so sánh: Thống kế so sánh được thực hiện thông qua tích phân lựa chọn tối ưu của σ được đưa ra trong biểu thức 5. (a) Độ nhạy cảm đối với rào chắn tổn thất (K): Không bằng nhân vì K0 (b) Độ nhảy cảm đối với thời gian hoàn thành dự án (T'=T-t1): (c) Độ nhạy cảm đối với tổn thất vô ích, thông số M: vi phân trực tiếp của rủi ro đầu tư tối ưu dẫn đến: (d) Độ nhạy cảm đối với tỉ lệ nợ: Paper 4: Financial distress and corporate risk management: Theory and evidence TCDN Đêm 4 – Nhóm 11 Trang 41 Với , , Z = ln((L+M)/L). Ký hiệu chỉ số nợ bằng lev = L/At1. Từ đó có được biểu thức sau: Trong mô hình này, tỉ lệ nợ tác động đến rủi ro đầu tư thông qua tác động của nó lên rào chắn kiệt quệ (K) và tổn thất vô ích (M). . Chỉ tiêu này tương ứng với phần lõm của rào chắn kiệt quệ. Doanh nghiệp có tỉ lệ nợ cao sẽ đối mặt với rào chắn kiệt quệ cao, nghĩa là những công ty này dễ dàng bị kiệt quệ hơn và trở thành mục tiêu bán phá giá tấn công của đối thủ họ thậm chí chỉ thêm một chút ít đi xuống trong tình hình tài chính doanh nghiệp. Chỉ tiêu M tương ứng trong mô hình mà trong đó nợ cao tạo ra chi phí cao mà doanh nghiệp phải gánh chịu trong trường hợp như mất khách hàng bởi đối thủ cạnh tranh. Mô hình đã được giải quyết với nhiều giá trị tỉ lệ nợ khác nhau bằng cách sử dụng công thức có được từ phân tích σ. Với chỉ số này, tác giả xét nợ là 1 và thay đổi giá trị tài sản để thu được các mức độ khác nhau của tỉ lệ nợ trong mô hình. T được xét bằng 1. Kết quả được vẽ ở hình 4 và chỉ ra mối quan hệ không đơn điệu giữ chỉ số nợ và rủi ro đầu tư. Tác giả cũng dùng một vài chỉ số khác trên K và M và vẫn có được kết quả tương tự. A.6 Đo lường Tax-convexity: Tác giả sử dụng phương pháp được gợi ý bởi Graham và Smith (1999) để đo lường động lực tax-convexity của phòng ngừa rủi ro. Sử dụng phương pháp mô phỏng và xem xét các thành phần khác nhau của thuế, họ tính lợi ích ước tính về thuế là kết quả của việc giảm 5% trong doanh thu. Sau đó họ phần tích hồi quy liên quan đến các khoản tiết kiệm về thuế theo các biến có thể giải thích sau: (i) biến về doanh thu chịu thuế giữa -$500,000 và 0 (TI(NEG)), (ii) biến về doanh thu chịu thuế giữa 0 và $500,000 (TI(POS)), (iii) độ bất ổn của doanh thu được đo lường bởi hệ số phân tán tuyệt đối (VOL). (iv) hiệu chỉnh đầu tiên trong doanh thu (RHO), (v) biến giả thể hiện sự tồn tại của tín dụng thuế đầu tư (ITC), (vi) một biến giả thể hiện sự tồn tại của Lỗ thuần từ hoạt động (NOL) mang qua, và cuối cùng (vii) biến giả NOL tương tác với biến lỗ ít (NOL*TI(NEG)) và biết lời ít (NOL*TI(POS)). Ước tính hồi quy được đưa ra như sau: Tác giả tìm được các khoảng tiết kiệm từ thuế được tiên đoán cho từng doanh nghiệp trong mâũ bằng cách sử dụng biểu thức trên. Chia cho doanh thu sẽ được tax-convexity .

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfpaper_4_274.pdf
Luận văn liên quan