我国上市公司衍生品套期保值动机及其绩效研究(4)

　　第四章 研究设计

　　我们要研究企业使用衍生品对风险的影响，那么我们首先要区分出导致企业风险变化的因素。导致企业的风险变化的因素既有可能是外生的，如我国企业面临着为原材料、产品、金融市场风险的变动，也面临着法治制度不完善的风险；也有可能是内生的，如公司使用衍生品所致。

　　企业总风险降低，有可能来源于外部风险的降低，也有可能来源于衍生品的使用或其他内生性手段。如图所示：

　　表4-1 企业风险变化因素

　　上图以企业风险降低为例，分析了导致其发生的三种可能，当然，更有可能三者之间通过更复杂的交互作用导致风险降低。

　　本文将采用直接和间接两个层面来分别分析新使用衍生品进行套期保值的上市公司和已使用衍生品进行套期保值的上市公司中衍生品的使用与公司价值风险变化的关系。

　　直接比较：

　　我们将有色金属行业作为我们分析的样本集合，在同一行业中的上市公司面临的外部风险是基本一致的，宏观或者行业风险将引起行业内每一家公司风险的变动。我们将有色金属上市公司分离为前述的新使用者、已使用者、未使用者三个样本，我们直接对比新使用者与已使用者、与未使用者风险变化情况，以及他们的公司特征。这样，由于我们对比的是他们之间风险的变化，这使得导致他们风险变化的因素就被控制在了内生性风险的范围之内。我们由此可以观察出他们三者不同的风险水平以及对比情况。

　　直接比较方法存在一定的缺陷：如表面上公司风险降低了，但这可能是不同风险管理手段替代的结果：公司一方面可以采取表内方法大幅降低风险，但同时却使用衍生品进行投机(这小幅增加了公司的风险)。因此，我们需要依据企业进行套期保值的理论，分离出三种导致风险变化的因素，进行间接比较来弥补直接比较的不足。

　　间接比较：

　　导致企业内生性风险变化的因素也有多种。企业既可以通过表内手段来管理风险，如降低资产负债率、增加公司流动性、发行可转债、维持较低的股利支付率等。也可以通过表外的风险管理手段来管理风风险，如使用衍生品。同时，公司规模等因素也是和企业风险直接相关的因素之一。由于上文中提到的直接比较法的缺陷，我们进一步采取间接法，根据有关理论，控制住导致风险变化的三种因素，进行更为精确的定量分析。

　　在间接法中我们主要采取两种实证方法来分析：第一，分析促使衍生品的未使用者采用衍生品进行套期保值的动机，也是是分析衍生品的新使用者进行套期保值的动机。这是第二步分析的基础，在不同的企业，一方面由于使用衍生品进行套期保值的动机的强弱不同，另一方面不同的企业面临的风险的大小也不同，他们利用衍生品进行风险管理的程度也不同，从而导致不同的企业的风险变化程度也不同。第二，根据上面得出的上市公司使用衍生品进行套期保值的动机，以及他们使用衍生工具的规模，来分析使用衍生品套保与风险变化的关系。

　　间接比较方法可能存在以下几个方面的缺陷：首先，我们可能并没有选择出足够多的代理变量来代表各种可能的风险来源；其次，我们选择的代理变量并不能很好的代表相应的假说。然而，直接比较法由于比较的是总风险的水平以及变化情况，所有影响风险因素最终的体现结果就是总风险的水平以及变化情况，所以这又弥补了间接比较法的不足。

　　综上所述，我们通过直接和间接两个层面的分析，可以较为准确的判断出使用衍生品与风险变化的关系。

　　一、直接比较研究-我国上市公司中新使用者、使用者、未使用者企业特征的实证研究

　　(一)样本选取

　　我们根据前文提到的对newuser、user、nonuser的分类方法，对1998-2005年期间有色金属行业的公司进行分类后。在剔除数据不全的样本后，进入newuser的共有样本9个，进入user的共有样本38个，进入nonuser的共有样本186个。表5.1中给出了三个样本集的描述性统计，从表中我们可以看到，用于描述三个样本集合的特征变量的峰度和偏度显著的有别于正态分布。如nouser中特征变量的峰度有8个都在10以上，非常明显的存在尖峰现象，不服从正态分布。为了进行直接的比较，我们采用非参数检验中的wilcoxon两独立样本检验来分别对newuser和它的控制样本user、nonuser分别进行中位数检验。虽然同一样本企业可能会分别进入三个样本集，导致可能独立性的前提不成立，根据Guay(1999)的研究，样本之间的直接比较并不对这个敏感。

　　(二)研究模型

　　参数方法统计推断往往需要一些严格的条件满足的前提下才可以使用，如需要事先假定样本数据来自一个正态分布的总体。两个独立样本之间均值的t检验就是如此，需要他们来自正态分布的总体。显然，在本检验中并不满足这一前提。事实上，往往这种情况会经常发生，如未知总体的分布，样本来源于非连续的数据等。本研究中使用的wilcoxon检验可以用于两个独立样本数据集的非参数检验。其不需要正态分布总体的假设，并且可以用于小样本、名义、类别、次序变量等。相对于正态总体的非参数检验的效率评价也高达95%，所以即使样本服从正态分布，人们也会使用wilcoxon检验，因为使用wilcoxon检验也不会对信息有大的损耗。所以，本研究对我国上市公司有色金属行业内衍生品的新使用者、使用者、未使用者企业特征采用wilcoxon中位数检验，其中使用者、未使用者为控制样本。

　　二、间接比较研究1-我国上市公司使用衍生品避险动机的实证研究

　　(一)样本选取

　　本模型的研究目的是检验上市公司进行避险的动机。我们选取有色金属行业中衍生品的新使用者和未使用者作为研究样本，经过剔除没有数据的样本，两样本集合分别有样本9个和186个，合计共196个。

　　(二)研究模型

　　本模型采用Logistic二分变量模型。Logistic二分变量模型常用于检验自变量与因变量的发生概率之间的关系。因变量一般赋予0和1，代表因变量发生与否。模型中  代表当给定自变量值时，因变量发生的概率。 表示自变量。  为自变量  的系数，代表自变量  变化一单位，机会比率的对数(  )变化的程；我们也可以对 取反对数，这就也可以理解为 每增加一单位，机会比率变化的百分比。如果自变量时亚元变量，那么亚元变量的系数的反对数就代表亚元取1时y发生的概率是亚元取0时的多少倍。

　　模型如下：

　　　 公式(4.1)

　　Logistic二分变量模型是对线性概率模型的一个重要改进，从x从负无穷大到正无穷大，概率p从0变动到1，但他们之间却不再是线性关系。这意味着我们不可以采用OLS来估计参数，这里，我们采用极大似然估计法来估计参数。

　　在本研究中，L＝1代表上市公司使用衍生品进行避险，反之。 代表上市公司的特征变量。具体模型如下：

　　  公式(4.2)

　　其中a为截距项， 为残差,  (i＝1…8)为上市公司的特征变量,   为特征变量的回归系数。下面我们根据有关假说，对上面选择的变量作出解释和假说

　　财务困境假说

　　财务杠杆过高是导致财务困境的重要因素，随着公司固定要求权的越来越大，公司需要支付的利息也愈发增大，公司的财务流动性、盈利能力越来越差，发生财务困境的概率也随之增加，从而预期财务危机成本也越高，

　　因此，我们分别采用资产负债率(负债账面价值/总资产)和利息保障倍数(财务费用.利息支出＋总利润/总利润)、ROA作为以上假说的代理变量。为了避免如果上述变量和避险动机变量在同一年内取值，则可能因为它们互相影响而出现内生性问题，上述变量均采用t年年初的值(即t-1年末的值)。

　　Berkman&Bradbury(1996),Smith&Stulz(1985),Nance等(1993)，Guay(1999)江佳玲(2000)、陈炜(2006)均采用相同变量或类似变量(如采用长期负债比例)作为代理变量。

　　假设一：资产负债率高与避险动机成正比，利息保障倍数与避险动机成反比。ROA和避险动机成反比。

　　投资不足与假说(underinvestment problem)

　　当企业处于高增长阶段时，由于有着较多的投资机会，更容易发生资产置换、投资不足等股东-债权人之间的委托代理问题。另外，财务杠杆较高的企业由于固定要求权部分更大，所以也较容易出现投资不足问题。债权人因此会在债务契约中加入条款限制企业行为，并且要求更高的收益率，这都会导致企业价值下降。因此，企业的成长性与避险动机成正比；财务杠杆也与避险动机正比，这与财务困境假说中相同。

　　在财务困境假说中我们因为股票价格为未来现就流得贴现，市盈率代表了未来公司的成长机会，我们采用市赢率作为成长机会的代理变量。此为财务困境的情况已在假说1中叙述，且在投资不足假说中与避险动机的关系与在假说1中相同，在此不再累述。

　　Guay(1999)、江佳玲(2000)采用市净率来衡量公司的成长性，Nance等(1993)采用市净率、研发费用占销售收入比例来衡量公司的成长性，Geczy(1997)采用市净率、研发费用占销售收入比例、固定资产占总资产比例三个代理变量同时来衡量公司的成长性。陈炜(2006)采用市盈率、主营业务收入增长率、市净率来同时代表公司成长性。

　　假说二、市盈率与避险动机正相关。

　　避免外部融资假说

　　由于资本市场的不完全性以及信息不对称因素，投资者会对高风险的项目要求更高的收益率，因此外部融资相对于内部融资来说极为成本极高，为避免融资成本的提高，上市公司有动机利用衍生品进行避险，来维持内部现金流的稳定。从而降低了融资成本，增加了公司价值。

　　根据有效市场假说，公司的风险程度会反映在股价中。我们采用上文中风险测度中公司的特有风险和贝塔值来代表公司的风险。其中贝塔代表了公司面临的外生的系统性风险，公司的特有风险自然代表了公司的内生的特有风险。

　　Mayers&Smith(1990)、Guay(2000)使用公司现金流的波动来综合衡量财务困境和投资不足。

　　假说三：股票价格天收益率的司的特有风险、贝塔值与避险动机正相关。

　　中国期货市场发育程度假说

　　本国的期货市场越是发达，企业进行避险的成本越低，避险越便利，企业避险的动机越强。

　　这里我们简单采用一个亚元变量来代表中国期货市场的发育程度。该亚元变量等于1代表中国期货市场有该品种交易。等于0则表示没有该期货品种。

　　假说四：期货市场的发育程度与企业的避险动机正相关。

　　公司规模假说

　　就财务危机发生时的固定成本而言，由于小企业规模小，其承担的单位固定成本较大企业高，小企业避险的动机较强。然而如前所述，由于进行衍生品操作时存在规模经济的特点，大企业又由此有较强的避险动机，可见避险动机与企业规模的关系并不能确定。

　　我们采用资产总额(总资产账面价值) 、作为上述假说的代理变量。为避免出现内生性问题，上述变量均采用t年年初的值(即t-1年末的值)。

　　大部分学者如Nance等(1993)，Berkman&Bradbury(1996)，Guay(1999)等学者均采用公司市值作为代理变量。江佳玲(2000)采用公司主营业务收入作为代理变量。陈炜(2006)采用公司总帐面资产对数作为代理变量。由于我国股市存在股权分置问题，采用市值不可行。

　　由于有关企业税务情况的资料以及管理层持股的可获得性的原因，这里我们不对预期税收假说和管理层自利假说进行验证。

　　表4-2 代理变量符合与预期符号

　　三、间接比较研究2-我国上市公司使用衍生品避险绩效的实证研究

　　(一)样本选取

　　本模型的研究目的是检验使用衍生品对公司总风险变化的影响。因此，我们将样本集newuser和user合并，作为此研究的研究样本，由于我国的证券市场尚在完善和发展之中，企业会计准则的制定、完善和执行也在发展中，因此并不是所有使用衍生品进行避险的公司都按《企业会计准则-商品期货业务》对衍生品的使用进行了确认、记录、计量和披露；及时披露的公司也未必全按准则要求进行披露，如G中色(000758.SZ)从2002年开始使用衍生品进行套期保值，然而其只披露了期货损益科目的金额。表外的期货保证金、表外的在资产负债表日按结算价计算的价值、被套保项目的性质和金额等信息并未披露。因此，在剔除了数据不全的样本后，newuser和user样本数分别为9个和38个，共47个样本。

　　(二)研究模型

　　本研究的目的是分析公司的风险变化与衍生品的使用、其他内生风险管理工具、外生性风险之间的关系。模型如下：

　　 公式(5.3)

　　下面对变量逐一作出解释：

　　因变量：

　　chg total risk表示企业总风险的变化，为t年减去t-1年公司股票收益率的标准差。

　　自变量：

　　我们通过使用企业使用衍生品的名义本金与避险动机的交叉项作为自变量，企业总风险的改变量作为因变量进行回归。这样，我们可以一方面得到企业使用衍生品的名义本金的大小与企业风险变化的关系，即，随着企业使用衍生品规模的不同，是否风险会随之变化；另一方面，由于我们使用的名义本金与避险动机的交叉项作为自变量。由于回归得出的系数不同，这表示了在一定衍生品使用规模的情况下，随着各维度上避险动机的强度不同，对风险变化产不同强度的影响。由直接比较分析可得衍生品的使用者的企业总风险要小于未使用者，由此我们预期衍生品的使用规模与企业总风险的变化成负相关关系，因此，预期交叉项的符号由避险动机的预期符号决定。

　　Guay(1999)也采用交叉项来综合代表衍生品的使用规模和避险动机强弱，但他将避险动机分成5类，人为的由大到小将其赋予5到1，再与名义本金交叉后得到交叉项。由于我国样本较少，没有分类的必要。

　　由于避险动机的假说理论已经在前文中详细阐述，这里不再累述。我们这里仅对在上文中未出现的自变量作出解释。同样，为了避免内生性问题，所以自变量的值均取年初数据。

　　第一、外生性风险：我们从上文的分析中可知，导致企业风险改变的因素共有三类：外生性因素、衍生品的使用、其他内生性因素。我们在上文提到的假说中的变量除了贝塔，均为企业的内生特征变量；我们用贝塔作为企业所面临的宏观外生性因素的代理变量。由于贝塔越大，表示企业面临的系统性风险越高，那么企业进行套保的可能也就越大。

　　假说一：我们预期贝塔与名义本金的交叉项与企业总风险正相关。

　　第二、其他内生性风险管理手段：由于公司除了使用衍生品进行风险管理，也可以利用表内方法进行风险管理。比如发行可转债、降低股利发放率、增加公司流动性等手段。

　　由于我国汇率为有管理的浮动汇率制度，汇率波动相对并不对企业构成较大的影响；我国上市公司也都没有很成熟的股利政策；另外，我国公司债权发行实习严格的审批制，规模也非常之小；所以在我国有色金属行业内具体的说来，除了使用衍生品，主要有以下方式来进行表内风险管理：如降低资产负债率，可以降低财务危机的可能；提高资产流动性等。

　　我们分别采用资产负债率的变化和资产比率的变化来作为以上表内风险管理手段的代理变量。资产负债率为t年末的资产负债率减去年初的资产负债率。资产比率为固定资产账面价值/流动资产账面价值，资产比率的变化为t年末的资产比率减去年初的资产比率。

　　Guay(1999)采用变化的资产负债率作为其他调节风险的手段,采用企业总市值、资产负债率作为水平控制变量。

　　假说二：资产负债率的变化和企业总风险的变化正相关，资产比率的变化与企业总风险的变化正相关。

　　第三、水平控制变量：由于企业风险本身与企业特征息息相关，如和资产规模、资产负债率等，一般资产规模越大，企业风险越小；资产负债率越高企业风险越来我们采用总资产账面价值、资产负债率、资产比率三个代理变量作为风险的水平控制变量，来控制住企业经营环境固有的风险。

　　表4-3 预期符号