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1、衍生工具运用对上市公司风险影响的实证研究论文.freelith和Stulz(1985)、Mayers和Smith(1990)、Myers(1977)和Frootetal.(1993))认为,衍生金融工具的运用建立在降低公司风险的动机基础上。在特定的情况下,例如昂贵的财务危机成本和严重的投资不足问题,对公司的风险进行对冲能够增加公司价值。但是,管理层和股东也有增加公司风险的动机。Black和Scholes(1973)指出,.freelithson和Simkins,2005)。国内学术界目前在这方面的研究尚不多。本文的目的,就是要对
2、上市公司运用衍生金融工具进行风险管理对公司风险的影响进行理论分析和经验研究,以检验国外假说是否与我国上市公司的实际情况相符合。二、研究设计(一)样本选择与数据来源1.样本选择本文选取2007年的沪深两市全部A股非金融上市公司作为初选样本,对这些公司进行筛选。为了达到研究目的,执行了以下筛选程序:金融行业是某些衍生金融工具提供者,与其他行业相比具有较大区别,剔除这些公司;ST公司和一般的公司相比较业绩和财务状况较差,会有极强的动机操纵下一年度的会计盈余,因此剔除ST公司。经过上述筛选后,最后的样本公司为1151家。采集数据时,笔者
3、逐家查阅了沪深上市公司的年度报告,分别在其资产负债表中“交易性金融资产”和“交易性金融负债”及其附注中获取有关公司从事衍生金融交易的类型和金额的信息,收集关于公司是否使用衍生品和使用理由的数据。如果年报披露利用衍生金融工具是公司风险管理的重要措施之一、公布了当期曾经持有衍生金融工具并披露具体的公允价值或者名义价值,则不论期末持仓盈利或者亏损,也不论使用规模大小,将其认定为是运用衍生金融工具进行风险管理的公司;另外,即使年末无衍生金融工具持仓头寸,但是当年曾经持有且其盈亏计入当期损益,也将其认定为运用衍生金融工具进行风险管理的公司
4、。2.数据来源上市公司运用衍生金融工具进行风险管理的数据主要靠手工采集自上市公司2007年年度报告原文,其他数据来源于锐思数据(.resset.)、金融界(.jrj..)、巨潮资讯(.info.)以及中国证券监督管理委员会(.csrc.gov.)等网站上公开披露的上市公司2007年年度报告。为保证数据的可靠性,对数据进行了抽样复核。本文数据处理使用SPSS和Excel软件进行,基本数据处理使用了Excel软件,描述性统计、参数检验、非参数检验、相关性分析及回归分析使用SPSS统计软件。(二)变量定义与描述1.被解释变量的选取与计
5、算被解释变量为公司风险。一般来说,衡量企业风险的变量主要有两类:其一是以市场数据为基础,其二是以会计数据为基础。前者包括系统风险和非系统风险等;后者包括经营风险和财务风险等。而美国学者Altman(1968)建立的著名的5变量Z-score模型,将市场数据和会计数据有机地结合起来,被认为是能够很好地衡量上市公司的破产风险。本文采用两项指标衡量公司的风险,分别为:(1)系统风险。上市公司风险按照能否通过资产组合方式予以分散,可分为系统风险和非系统风险。系统风险是指那些影响所有上市公司的因素(如战争、政治革命、经济体制改革、通货膨胀
6、、利率和汇率变化等)引起的不确定性。非系统风险是指能够被投资者通过持有分散化投资组合消除的风险,通常和公司特定的事件相关,如工厂爆炸、被盗、公司被接管、产品研发、市场开拓等等。本文用上市公司的年度Beta值表示系统风险。(2)Z-score模型。美国学者Altman于1968年创建了Z记分(Z-Score)模型,该模型主要适用于股票上市公司,首先从上市公司财务报告中计算出一组反映财务危机程度的财务比率,然后根据这些比率对财务危机警示程度的大小给予不同的权重,最后进行加权计算就得到一个企业的综合风险总判别分Z,将其与临界值对比就可
7、知企业财务危机的严重程度。Altman模型的判别函数为:Z=1.2×X1+1.4×X2+3.3×X3+0.6×X4+1.0×X5式中:Z=判别函数;X1=营运资金/总资产,即企业营运资金相对于资产总额比例,X1越大,说明企业资产的流动性越强,财务状况越好;X2=留存收益/总资产,即企业在一定时期内留存收益进行再投资的比例。X2越大,说明企业筹资和再投资能力越强,企业创新和竞争力越强;X3=息税前利润/总资产,X3反映企业不考虑税收和财务杠杆因素时企业资产的盈利能力;X4=股权市价总值/总负债,主要反映投资者对公司前景的判断,它是
8、资本市值对债务的比值,指标越高,说明企业越有投资价值,在成熟的资本市场中,该指标尤其具有说服力;X5=销售额/总资产,用来衡量企业资产获得销售收入的能力。根据对过去经营失败企业统计数据的分析,Altman得出一个经验性临界数据值,即Z=2.675。企业的Z记分值
