Derivatbrukere versus ikke-derivatbrukere

Vi ønsker i denne seksjonen å se om selskaper som benytter derivater gjør det bedre enn andre selskaper, noe som svarer opp til hypotese 2 i vår studie. Først skal vi nå se på andel brukere av derivater i vårt datagrunnlag, og dets utvikling. Fra figuren under ser vi at andel brukere av derivater har økt fra 62 prosent til 81 prosent fra 2006 til 2014. Dette er en betydelig økning på 19 prosentpoeng, og vi ser spesielt at økningen kom fra 2006 frem til 2009 da andelen nesten var 85 prosent.

Figur 32: Andel derivatbrukere i datagrunnlaget (2006-2014)

I tabell 29 finner vi at 310 observasjoner har derivater og at 90 observasjoner ikke har derivater. For observasjoner med derivater ser vi at Tobins Q har et gjennomsnitt på 1,5 og for observasjoner uten derivatbruk ser vi at gjennomsnittverdien for Tobins Q er 2. Tar vi differansen, verdien for derivater minus verdien for ikke-derivater, får man en negativ differanse på -0,5, signifikant innenfor et konfidensintervall på 99 prosent. Derimot får ROA en gjennomsnittverdi på 10,7 % ved derivatbenyttelse i motsetning til 5,3 % for

ikke-derivatbenyttere. Ved å ta differansen her får vi en positiv ROA-differanse på 5,5 % som er signifikant innenfor et konfidensintervall på 99 prosent. Benyttelse av derivater gir med andre ord i denne sammenhengen ulike effekter på Tobins Q og ROA.

Tabell 29: Derivatbrukere versus ikke-derivatbrukere

Ved å se på de 50 prosent øverste observasjonene rangert ut fra totale eiendeler i tabellen over, ser vi at differansen mellom derivatbenyttelse og ikke-derivatbenyttelse for Tobins Q og ROA gir verdier på henholdsvis -0,3 og 2,4. Vi merker oss også at antall observasjoner er 8 for ikke-benyttelse av derivater blant de største selskapene. Dette betyr at antall

observasjoner er for lave alene til at man kan få signifikante og generaliserbare differanseverdier innenfor et signifikansnivå på 10 prosent (Løvås, 2004).

Når vi nå går inn på de nederste 50 prosent av obervasjonene rangert etter totale eiendeler, får vi 116 obervasjoner med ja for derivater og 81 obervasjoner med nei.

Gjennomsnittsverdien for Tobins Q med derivater er 1,8. For observasjonene uten derivater vises Tobins Q til 2,1. Man får altså også her en negativ Tobins Q-differanse, men verdien er ikke signifikant innenfor et 10 prosents signifikansnivå. ROAs gjennomsnittsverdi med derivater er 12,3 og for observasjonene uten derivater er verdien 5. Denne differansen tilsvarer 7,3 prosentpoeng, og er signifikant innenfor et konfidensintervall på 99 prosent.

Neste steg er nå å undersøke om selskaper som bruker derivater har høyere Tobins Q og ROA, sammenlignet med de som ikke benytter seg av derivater. Vi skal derfor først introdusere modellene vi valgte å bruke, altså kontrollvariablene, og deretter inkludere en dummyvariabel for benyttelse av derivater.

Gj.snitt Gj.snitt Differanse

(1) #Obs. (2) #Obs. (3) = (1) - (2) t-stat

Alle selskapsårsobservasjoner

Tobins Q 1,49 310 2,023 90 -0,5323*** -4,78

ROA 10,742 310 5,251 90 5,491*** 4,28

Øverste 50 %

Tobins Q 1,282 194 1,578 8 -0,296 -1,22

ROA 9,812 194 7,453 8 -2,358 0,73

N ederste 50 %

Tobins Q 1,84 116 2,073 81 -0,233 1,49

ROA 12,298 116 5,02 81 7,278*** 4,12

Derivater=NEI

Tobins Q 1,49 310 2,023 90 -0,5323*** -4,78

ROA 10,742 310 5,251 90 5,491*** 4,28

Øverste 50 %

Tobins Q 1,282 194 1,578 8 -0,296 -1,22

ROA 9,812 194 7,453 8 -2,358 0,73

N ederste 50 %

Tobins Q 1,84 116 2,073 81 -0,233 1,49

ROA 12,298 116 5,02 81 7,278*** 4,12

Derivater=NEI Derivater=JA

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Tabell 30: 2006-2014, eks. finansselskaper, regresjonsresultater – Kontrollmodell

Vi ser her at både størrelse og salgsvekst har signifikant negativ påvirkning på Tobins Q innenfor et konfidensintervall på minimum 90 prosent. For ROA-modellen ser vi at disse verdiene er positive og innenfor et konfidensintervall på 90 prosent. Dummyen for om selskapet betaler ut dividende gir positivt utslag på Tobins Q og har et signifikansnivå bedre eller lik 1 prosent. Ser vi på prosentandelen som største eier har, viser denne variabelen en negativ påvirkning på Tobins Q, skjønt kun signifikant ved inkludering av ROA-kontroll.

Kontrollvariabelen ROA bidrar positivt på Tobins Q og er innenfor et konfidensintervall på 99 prosent. Giringraten har en signifikant negativ påvirkning på ROA-modellen til et visst bunnpunkt, siden den kvadrerte av giringraten er signifikant positiv innenfor et

konfidensintervall på 99 prosent. Andel anleggsmidler påvirker også ROA-modellen negativt og verdien befinner seg innenfor et konfidensintervall på 99 prosent.

Forklaringsgraden, R², er 40 prosent, 45 prosent og 15,4 prosent for henholdvis Tobins Q uten ROA, Tobins Q med ROA og ROA-modellen.

Q Q ROA

Robuste standardfeil i parentes. Års- og industrieffekter og et konstantledd inkludert, men ikke rapportert. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Vi vil nå inkludere dummyen for derivatbenyttelse/ikke-derivatbenyttelse, vist i tabell 7.

Signifikante, positive verdier for derivatdummyen gir en indikasjon på at bruk av derivater påvirker selskapsverdi og lønnsomhet positivt.

Tabell 31: 2006-2014, eks. finansselskaper, regresjonsresultater – Derivatdummy

Fra tabellen ser vi at derivatdummyene i Tobins Q-modellene er statistisk signifikante og positive på 10 prosent signifikansnivå. For ROA-modellen er derivatdummyen positiv signifikant innenfor et konfidensintervall på 99 prosent. Dette antyder at bruk av derivater har en positiv effekt på selskapsverdien og lønnsomheten. Forklaringsgraden, justert R², for Tobins Q-modellen uten og med ROA er henholdsvis 41,0 prosent og 45,3 prosent, mens for ROA-regresjonen ser vi at den forklarer 22,1 prosent.

Q Q ROA

Robuste standardfeil i parentes. Års- og industrieffekter og et konstantledd inkludert, men ikke rapportert. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

En robusthetstest bytter ut en variabel med en lignende variabel for å se om

regresjonsmodellene fortsatt gir statistisk signifikans (Wooldridge, 2014). Dette har vi gjort i appendiks 11 for analysene tilknyttet tabell 7. Her ser vi at at dummyen for derivatbruk i EBITDA-modellen fortsatt er positiv og statistisk signifikant på 95 prosent

konfidensintervall. Den andre regresjonen i appendiks 11 er med ROCE, avkastning på sysselsatt kapital, som avhengig variabel. Denne modellen gir ingen signifikans for derivatdummyen, men har positiv retning. Basert på appendiks 11 ser det derfor ut til at EBITDA-modellen bidrar til at vi har robuste svar, mens ROCE-modellen er et argument mot dette.

Summerer vi opp funnene til nå, tyder analysene på at bruk av derivater har en statistisk signifikant påvirkning i positiv retning på selskapsverdi og lønnsomhet. Dette støttes opp av en robust derivatdummy som har signifikant positiv effekt på EBITDA-margin, men ikke ved hjelp av en robusthetstest med ROCE. Det ser altså ut til at analysene gir støtte for H2, noe som vi kommer tilbake til i kapittel 6.