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我国上市公司衍生品套期保值动机及其绩效研究(5)

http://www.sina.com.cn 2007年06月29日 00:40 国泰君安期货

  第五章 实证结果分析

  一、直接比较研究实证结果分析

  表5.2中给出了以user和nonuser作为控制样本的中位数检验,结果显示,newuser和user有2个特征变量的中位数分别5%和10%的显著性水平下显著;newuser和nonuser也有3个特征变量的中位数在5%和10%的显著性水平下显著。由于我们在有色金属行业内进行样本之间的比较,因此样本内企业面临的是同样的系统性风险和行业风险。说明如下:

  表5-1 直接比较wilcoxon检验

newuser

user

nonuser

bv of asset

2.2874

3.1111

-1.7639*

1.1413

1.7179*

leverage

65.4239

52.0615

0.4371

41.3543

0.3561

ROA

6.6337

6.8252

-0.2966

7.4425

-1.6864*

book to market

3.2016

2.3941

1.1707

3.2814

-0.3247

total risk

2.2531

2.1306

0.4371

2.5021

-1.6864*

firm specific risk

1.3788

1.3808

-0.2966

1.9826

-1.6864*

beta

1.1121

1.0549

2.6381**

1.0292

3.0796**

ic

2.6354

4.8173

-1.0302

3.7981

-0.3247

asset ratio

1.1220

1.3631

-1.0302

0.7625

1.7179*

chg total risk

-0.1091

0.0763

-0.2966

-0.1245

0.3561

top10

61.7500

65.4465

-1.0302

64.1100

-1.0056

  注:*表示在5%的显著性水平下显著。**表示在10%的显著性水平下显著。

  (一)财务困境假说

  我们采用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作为该假说的代理变量。Newuser和user样本集的这三个代理变量的中位数在10%的显著性水平并无显著区别。Newuser和nonuser的代理变量资产负债率和利息保障倍数的中位数也无显著区别,但其ROA的中位在10%的显著性水平下有显著区别,由于中位数检验的z统计量小于0,表示nonuser的ROA的中位数要显著的大于newuser,可见,ROA低的上市公司面临财务困境的可能性较大些,因此避险的可能性也较大些。这与预期的符号一致。

  (二)公司规模假说

  我们采用公司总资产的账面价值作为公司规模的代理变量,研究发现newuser、user、nonuser三者的总资产的账面价值的中位数分别为2.2784,3.1111,1.1413(十亿元),newuser和nonuser的总资产的账面价值的中位数在10%的显著性水平下有差异,这就证实了公司规模假说中使用衍生品存在规模经济的假说,公司规模越大的公司越可能去运用衍生品进行套期保值来避险。Newuser和user的资产规模在10%的显著性水平下也有差异,也表明了套期保值避险的规模经济作用。

  (三)投资不足假说

  我们采用市净率作为成长机会的代理变量。研究发现newuser、user、nonuser三者市盈率的中位数并无显著区别。说明在我国成长性机会与企业避险的动机无关。

  (四)避免外部融资假说

  我们采用公司股票价格天收益率的公司的贝塔值和特有风险来代表现金流的波动。研究发现newuser的beta中位数在5%的显著性水平下要显著的大于user和nonuser。这说明newuser面临着较大的系统性风险,有着更大的动机去进行套期保值避险,避免昂贵的外部融资。但是,newuser的总风险和公司特有风险变量的中位数在10%的显著性水平下要小于user和nonuser,与预期的符号相反。因为我们这里进行的是简单的直接比较。是在没有控制住其他和风险有关的变量如资产规模的情况下得到的(资产规模越大,风险越小)。我们在下文中会对此问题进一步分析。Newuser和user在总风险和公司特有风险变量的中位数在10%的显著性水平下均无显著差异。

  二、间接比较研究之1实证结果分析

  我们对模型分别进行了两次回归,第一次采用全部假说的自变量均进行logistic回归,结果显示模型全部系数为零的原假设仅仅在10%的水平下被拒绝,只有中国期货市场发育程度的假说成立,显示假说大部分在中国有色金属行业中并不能达到支持。但模型的预测能力达到了82.4%。模型第二次采用逐步回归法对自变量进行筛选,作为资产规模假说的代理变量和作为中国期货市场发育程度的亚元代理变量被选入方程,方程显示了较好的拟合性。下面我们对结果进行讨论:

  表5-2 logistic回归结果

全部变量回归

Parameter Estimate

Chi-Square

Pr > |t|

Standardized Estimate

Odds Ratio Estimates

Intercept

-5.5366

6.1841

0.0129

bv_of_asset

0.2661

0.8351

0.3608

0.1568

1.305

leverage

0.0169

0.5589

0.4547

0.1715

1.017

ROA

0.01

0.0511

0.8211

0.06

1.01

book_to_market

-0.00241

0.0085

0.9263

-0.0278

0.998

ic

0.00197

0.0839

0.7721

0.0528

1.002

beta

1.8054

2.1757

0.1402

2.0337

6.082

firm_specific_risk

-0.9034

1.6744

0.1957

-3.2693

0.405

future_markets

1.4836

2.7286

0.0986

0.4034

4.409

Likelihood Ratio

0.0819

Percent Concordant

82.4

逐步回归法

Parameter Estimate

Chi-Square

Pr > |t|

Standardized Estimate

Odds Ratio Estimates

Intercept

-4.905

30.6085

<.0001

bv_of_asset

0.4996

3.9896

0.0458

0.2944

1.648

future_markets

1.6484

4.0082

0.0453

0.4482

5.198

Likelihood Ratio

0.0113

Percent Concordant

75.2

  (一) 财务困境假说

  我们采用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作为该假说的代理变量。ROA和利息保障倍数的符号与预期相反,但由于这三个变量在两次回归中都不显著,所以不够成结论。由于财务困境的假说成立是建立在西方有着较为成熟的市场环境和较为完善的法制基础上的,如利率市场化、企业对利率的变化极为敏感,债权人的利益受到充分的保障。然而,在我国国内这些关键的条件并不满足,首先、我国的利率仍然受到严格的管制,并不能自由的为市场所决定,银行的贷款决策依然受到地方政府的影响;其次,有色金属行业中大部分都是地方上的大型、特大型国企,对于当地的政府来说有着重要的意义,一旦陷入财务困境,对于当地的税收、社会稳定有着极大的影响,因此往往受到地方政府的充分保护;另外,根据我国的破产法,企业破产后财产分配顺序轮到债权人时,往往已经所剩无几。所以以上假说不成立,在我国特殊时期是可以理解的现象。

  (二)公司规模假说

  我们采用公司总资产的账面价值作为公司规模的代理变量。在第一次回归中,该变量并不显著。在采用逐步回归法筛选变量后,该变量在5%的显著性水平下显著。符号为正,说明 规模较大的公司,由于规模经济因素,有更大的概率采用衍生品进行避险。在现实中也确实如此,由于采用衍生品进行避险极为复杂,只有较大规模的公司才有能力雇用专业人士进行避险,同时由于从事衍生品操作需要处理和购买大量的信息,成本较高,这只有在大量采用衍生品避险时才会具有规模经济意义,使得套期保值的平均成本较低;最后,由于国内衍生品市场尚处发展阶段,往往规模较大的企业管理层由于有着更为丰富的经验和知识,才有运用衍生品进行风险管理的意识。

  (三)投资不足假说

  我们采用市盈率作为成长机会的代理变量。研究发现其符号与预期符号相反,但在统计上不显著。因此并无太大意义。投资不足主要来源于股东-债权人矛盾,我们在前文中提到,由于我国目前特殊的国情,在公司治理机制中债权人没有太多的话语权,所以投资假说在我国同样不成立。

  (四)避免外部融资假说

  我们采用公司股票价格天收益率对大盘指数天收益率做回归,用残差的标准差、贝塔值代表现金流的波动。研究发现公司特有风险的符号与预期相反,贝塔值的符号与预期相同。但在10%的显著性水平下都不显著。

  (五)中国期货市场发育程度假说

  在两个模型中,该代理变量分别在10%和5%的显著性水下显著。是唯一一个在两次回归中都显著的变量。在第一次回归中,尽管只有这一个自变量显著,但模型的预测能力依然达到了82.4%,机会比率达到了4.409,这意味着,如果某标的物的衍生商品在国内市场存在,那么企业进行套保的概率将比没有该衍生商品的概率高4.409倍。在逐步回归法中,该代理变量的标准化的系数为0.4482,较资产规模的系数0.2944要高接近一倍。再次说明一个成熟完善的期货市场对于促进企业进行套期保值的重要意义。

  三、间接比较研究之2实证结果分析

  通过结果我们可以看到,就预期符号而言,在回归的十二个自变量中,已获利息倍数、ROA、beta和名义本金的交叉项的系数以及资产负债率的变化项的系数的符号与预期的相反,其他的八个变量的系数与预期的相同。就统计显著性来看,十二各自变量中共有四个自变量显著,与使用衍生品相关的,只有代表避免外部融资成本假说的代理变量与名义本金的交叉项在5%的显著性水平下显著,其他使用衍生品假说的代理变量和名义本金的交叉项均不显著。另外,代表环境控制变量的总资产账面值在10%的水平下显著、资产比率在5%的水平下显著。下面我们逐一作出解释:

  表5-3 间接分析结果2

predicted sign

Parameter Estimate

t Value

Pr > |t|

Standardized Estimate

Intercept

-0.0432

-0.05

0.9622

0

bv of asset*notional principal

3.7386

0.35

0.7263

0.1594

book to market*notional principal

-7.1291

-0.14

0.8874

-0.091

leverage*notional principal

-0.5667

-0.16

0.8752

-0.1619

ic*notional principal

+

-0.0059

-0.01

0.9928

-0.0012

ROA*notional principal

+

-4.29

-0.36

0.7235

-0.2256

firm-specific risk*notional principal

-0.6412

-2.78

0.0101

-0.8348

beta*notional principal

2.2164

0.72

0.4774

1.2741

chg_asset_ratio

-1.4135

-4.09

0.0004

-0.5143

chg_leverage

+

-0.0153

-0.75

0.4594

-0.1002

bv_of_asset

-0.2492

-1.85

0.0763

-0.4456

leverage

0.0224

1.26

0.2178

0.2235

asset_ratio

-0.4892

-2.42

0.0229

-0.3152

  (一)财务困境假说

  我们采用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与名义本金的交叉项作为该假说的代理变量。

  与上市公司避险动机研究中有关财务困境假说一样,ROA和利息保障倍数的符号与预期相反,资产负债率与预期的符号相同,这三个变量在10%的显著性水平下都不显著,所以不够成结论。理由与避险动机中的相同,在此不再累述。。

  Guay(1999)的研究中发现代表财务困境的三个变量只有资产负债率显著,他归因于三个变量有着一定的竞争性关系。

  (二)公司规模假说

  我们采用公司总资产的账面价值与名义本金的交叉项作为公司规模的代理变量。在上市公司避险动机研究中,当纳入所有自变量时,企业规模的代理变量在10%的显著性水平下不显著,这里的回归结果也是如此。当采取逐步回归法进行回归时,该变量仍然不显著,这恰恰说明了企业规模和使用衍生品的规模并不是一定和风险的降低成反比的,并不是企业规模越大、使用越大的衍生品就一定能得到更大程度风险的降低。使用衍生品进行套期保值可以规避风险,是在有着成熟的公司治理模式和成熟的衍生品市场下才普遍成立的,国内大企业套保失败的案例比比皆是,如

中航油事件、国储事件,究其根本原因,发现都是内控机制不健全、公司治理不成熟所导致的,乃人祸焉!

  Guay(1999)的研究中该变量同样不显著,符号与本研究相同。

  (三)投资不足假说

  我们采用市净率与名义本金的交叉项作为成长机会的代理变量。研究发现其符号与预期符号相同,但在统计上不显著。因此并无太大意义。

  (四)避免外部融资假说

  我们采用CPAM模型,用公司股票价格天收益率对大盘指数天收益率做回归,用残差的标准差与名义本金的交叉项公司面临的特有风险,在有色金属行业中,这也就代表了企业面临的有色金属价格风险,有色金属价格的大幅度波动,显然会的导致企业现金流的不稳定,从而产生外部融资的需求。研究发现公司特有风险与名义本金的交叉项在5%的显著性水平下显著,这也是本模型中唯一显著的有关衍生品使用的变量,其标准化系数为-0.8348,是统计上显著的变量中最大的,这表明了在结果上;一方面,在使用衍生品进行套保的动机中,企业面临的金属价格风险促成企业进行套保的最有成效也最有符合套期保值定义的因素 ;另一方面,企业对面临的金属价格风险利用衍生品进行套期保值有着最为明显的效果。这也说明了在我国上市公司的有色金属行业中,铜铝相关的16家企业中有13家都参与套期保值的原因。这同时也说明了我国大力发展衍生品市场的必要性-使用衍生品进行套期保值,确实可以降低企业风险。

  (五)其他表内风险控制手段

  我们采用变化的资产负债率和资产比率作为表内风险控制手段的代理变量,研究发现,资产负债率的变化与预期的符号相反,但在10%的显著性水平下并不显著。资产比率的变化在1%的显著性水平下显著,与资产流动性假说的预期符号方向相反。根据有色金属行业的行业特点,我们认为,这是大量有色金属行业采取一体化战略有关,通过一体化战略,冶炼企业可以一方面稳定原料供应和价格,另一方面由于将产业链延伸到高附加值领域,不仅利润有进一步的提升,抗风险能力也得到进一步加强。可见,以上手段也是风险管理的重要手段。资产说明了一体化战略是进行表内风险控制的重要手段。我们将资产比率进行排序后发现,资产比率大的企业有江西铜业、云南铝业、兰州铝业等金属冶炼企业,这些企业无一例外的呈现以下特点:

  第一:有丰富的资源储备:如江西铜业拥有的铜资源储量占全国资源储量的1/3,位居全国第一。

  第二:有着前向或者后向一体化战略:如江西铜业不断扩大对高新技术领域内的新兴铜加工项目的投资,来满足国内电子、电器、汽车等行业发展对高、精、尖的铜及铜合金材料的强劲需求;云南铝业调整产品结构,增加市场畅销产品和高附加值加工产品的产量,并投资开发云南省文山州铝土矿资源,建立自己的氧化铝生产基地;兰州铝业也打算投资建造电厂来稳定电力价格和供应。

  但是我们注意到,上述手段的代理变量的标准化系数小于避免外部融资假说代理变量的标准化系数,说明使用衍生品对此表内手段有很强的替代作用,云南铝业在采购氧化铝时就采取了逢低购入的手段(从本质上来说,这和衍生品的分析过程是一样的)在一定程度上替代了自建氧化铝生产基地的必要性。

  (六)水平控制变量

  我们采用总资产账面值、资产负债率、资产比率作为企业风险的水平控制变量。研究结果发现总资产账面值的系数在10%的显著性水平下显著、资产比率的系数在5%的显著性水平下显著。这证明了大企业有着较强的抗风险能力。以电解铝企业为例,2005年是铝加工企业较为困难的一年,电价上涨、国家宏观调控、氧化铝价格大幅上升;全国大量的电解铝企业关闭,但是这些都是规模较小的企业,产量前20的企业中没有一家关闭,并且产量一直比较稳定(这与电解铝企业的生产特性也有一定的关系)。

  我们在直接比较分析中得出了采用衍生品进行套期保值企业的总风险要低于未使用者的结论,通过上述间接分析,我们确认了衍生品对其企业风险的规避有着显著的效果,并且随着避险动机相应的企业特征的不同,导致避险的效果也不同,通过确认套期保值的不同动机,有助于我们制定更为准确套期保值会计准则,来反应套期保值行为的经济实质。例如,相对与处于成熟期的企业,成长型的企业的账面资产往往不能公允的反应其经济实质。套保会计要求企业将被套保项目和套保合同配比,但是如果企业采用衍生品对整体风险(如企业整体对利率、商品价格等的敏感程度)进行套保,同时根据比较优势,来承担特有风险,那么这将不能被确认为套期保值;事实上,这是符合套期保值的经济意义的。

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