Sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt bằng chứng tại

Lý do th ự c hi ện đề tài

Việc nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp, đặc biệt tại Việt Nam, ngày càng thu hút sự chú ý trong những năm gần đây Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng nắm giữ tiền mặt sẽ giúp nhà quản trị tối ưu hóa quản lý tài chính trong các điều kiện khác nhau Các nghiên cứu của Keynes (1936) và các tác giả như Jensen, Meckling, Myers đã chỉ ra những chi phí và lợi ích liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, tạo nên một cuộc tranh luận sôi nổi, làm phong phú thêm lý thuyết và thực tiễn, đồng thời là nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Các công ty nắm giữ tiền mặt vì nhiều lý do khác nhau, theo nghiên cứu của Bates và cộng sự (2009), bao gồm bốn nguyên nhân chính: chi phí giao dịch, phòng ngừa rủi ro khi tiếp cận thị trường vốn, thuế thu nhập của các công ty đa quốc gia, và chi phí đại diện giữa nhà quản lý và cổ đông Đặc biệt, động cơ phòng ngừa cho thấy rằng các công ty sử dụng tiền mặt để tài trợ cho các dự án đầu tư mới hoặc để chi trả nợ ngắn hạn khi dự báo có cú sốc dòng tiền âm Ngoài ra, Almeida và cộng sự (2004) cũng chỉ ra rằng sự gia tăng tiền mặt ở các công ty là do nhu cầu thanh khoản cao hơn để ứng phó với những cú sốc dòng tiền này.

Dòng tiền là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ này, nhưng kết quả thực nghiệm lại không đồng nhất Almeida và cộng sự (2004) đã chứng minh rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa sự thay đổi trong nắm giữ tiền mặt và dòng tiền ở các công ty sản xuất tại Mỹ, tức là các công ty giảm hoặc tăng tiền mặt nắm giữ theo dòng tiền âm hoặc dương Nghiên cứu của Yi (2005) tại châu Á cũng ủng hộ quan điểm này Ngược lại, Riddick và Whited (2009) đã kiểm định lại và phát hiện mối quan hệ ngược chiều giữa sự thay đổi trong tiền mặt nắm giữ và dòng tiền Tổng hợp kết quả nghiên cứu từ hai tác giả này cho thấy sự phức tạp trong mối quan hệ giữa dòng tiền và khả năng nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp.

Năm 2012, nghiên cứu đã áp dụng một mô hình toàn diện hơn, chỉ ra rằng độ nhạy cảm của dòng tiền liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt không đồng nhất trong các điều kiện dòng tiền khác nhau.

Nghiên cứu tại Việt Nam đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng nắm giữ tiền mặt và tác động của nó đến hiệu quả hoạt động, nhưng vẫn thiếu sự phân tích sâu sắc về bản chất của các mối quan hệ này Bài viết này sẽ tập trung vào việc khảo sát mối quan hệ giữa dòng tiền và sự thay đổi trong nắm giữ tiền mặt, đặc biệt là sự bất cân xứng trong các điều kiện dòng tiền khác nhau Từ đó, doanh nghiệp có thể phát triển khả năng ứng biến và áp dụng các biện pháp quản trị tiền mặt hiệu quả hơn Đề tài “Sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt: Bằng chứng tại Việt Nam” hứa hẹn sẽ cung cấp thêm lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm về vấn đề này tại Việt Nam.

M ụ c tiêu nghiên c ứ u

Nghiên cứu này kiểm tra sự tồn tại của độ nhạy cảm dòng tiền liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, cụ thể là mối quan hệ giữa dòng tiền và sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét sự bất cân xứng của độ nhạy cảm này trong các điều kiện dòng tiền khác nhau tại Việt Nam.

Nghiên cứu sẽ trả lời ba câu hỏi để đạt được mục tiêu nghiên cứu:

Thứ nhất , có thực sự tồn tại độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt hay không?

Có hay không sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền khi nắm giữ tiền mặt trong các điều kiện dòng tiền khác nhau?

Thứ ba , sự bất cân xứng nêu trên có khác nhau giữa hai loại công ty ràng buộc tài chính và không bị ràng buộc tài chính?

1.3.ối tƣợng, phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là mối quan hệ giữa sự thay đổi nắm giữ tiền mặt và dòng tiền của doanh nghiệp.

Nghiên cứu này tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2013.

Nghiên cứu thực nghiệm này dựa trên công trình của Bao và cộng sự (2012), áp dụng phương pháp hồi quy OLS và GMM bậc 4 để cải thiện kết quả nghiên cứu Tác giả đã thu thập dữ liệu tài chính từ 376 doanh nghiệp phi tài chính trên hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2010-2013 Sử dụng phương pháp thống kê mô tả, tác giả đánh giá sự biến động của các biến trong mô hình Để định lượng độ nhạy cảm dòng tiền và kiểm tra sự bất cân xứng, tác giả thực hiện hồi quy đa biến bằng OLS và GMM bậc 4, cùng với các kiểm định cần thiết Phương pháp GMM4 cũng được áp dụng để so sánh sự khác biệt về bất cân xứng giữa các công ty ràng buộc và không bị ràng buộc tài chính.

1.5.óng góp của luận văn

Việc nắm giữ tiền mặt là một yếu tố quan trọng đối với quản lý tài chính của doanh nghiệp trong mọi giai đoạn phát triển Nghiên cứu này phân tích độ nhạy cảm của dòng tiền liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, nhằm giúp các nhà quản trị và nhà đầu tư đưa ra quyết định tài chính chính xác và kịp thời trong các điều kiện dòng tiền khác nhau Đây là một vấn đề mới mẻ tại Việt Nam, nơi mà các nghiên cứu trước đây chưa chú trọng nhiều đến tác động của cú sốc dòng tiền âm và hiện tượng bất cân xứng trong độ nhạy cảm này Luận văn đóng góp hai vấn đề chính cho lĩnh vực này.

Tác giả chỉ ra mối quan hệ phi tuyến giữa thay đổi tiền mặt nắm giữ và dòng tiền, cho thấy phản ứng của tiền mặt đối với dòng tiền dương khác biệt so với dòng tiền âm Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của quản lý tiền mặt, giúp nhà quản trị nhanh chóng điều chỉnh nguồn tiền nhằm tối đa hóa giá trị công ty.

Việc áp dụng kỹ thuật hồi quy GMM bậc cao không chỉ tăng cường tính bền vững cho nghiên cứu mà còn giải quyết hiệu quả các vấn đề nội sinh và sai số đo lường do biến Tobin’s q gây ra Điều này sẽ mở ra cơ hội cho các nghiên cứu tiếp theo có thể áp dụng kỹ thuật hồi quy bậc cao tại Việt Nam.

Dựa trên những mục tiêu và định hướng cụ thể trong việc triển khai đề tài, nội dung chính của đề tài gồm 5 phần:

Phần 2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Phần 3 Phương pháp nghiên cứu

Phần 4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Phần 5 Kết luận ƢƠN 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Lý thuyết đánh đổi (Trade-off theory) do Kraus và Litzenberger (1973) đưa ra, được Opler và cộng sự (1999) mở rộng trong bối cảnh nắm giữ tiền mặt Họ cho rằng các công ty sẽ xác định mức nắm giữ tiền mặt tối ưu thông qua việc cân nhắc giữa chi phí và lợi ích biên Theo Miller và Orr (1966) cùng Kim và cộng sự (1998), tiền mặt cũng giống như nợ, mang lại chi phí và lợi ích quan trọng cho việc tài trợ cơ hội đầu tư Lợi ích chính của việc nắm giữ tiền mặt là tạo ra một "ngưỡng an toàn" (Levasseur 1979), giúp công ty tránh chi phí từ việc gia tăng tài trợ bên ngoài và đảm bảo nguồn lực cho các cơ hội tăng trưởng Trong một thị trường bất hoàn hảo, các công ty gặp khó khăn trong việc tiếp cận thị trường vốn và phải đối mặt với chi phí tài trợ cao, dẫn đến việc thiếu tiền mặt có thể buộc họ từ bỏ các dự án đầu tư sinh lời cao hoặc phải sử dụng nguồn tài trợ đắt đỏ.

Có hai chi phí chính liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, phụ thuộc vào việc nhà quản lý có thực hiện mục tiêu tối đa hóa tài sản cổ đông hay không Nếu các quyết định của nhà quản lý tương thích với lợi ích của cổ đông, chi phí duy nhất là tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với các dự án có mức rủi ro tương đương Ngược lại, nếu nhà quản lý không tối đa hóa tài sản cổ đông, họ có thể gia tăng nắm giữ tiền mặt để kiểm soát tài sản cá nhân, dẫn đến sự tự do quản trị cá nhân và tăng chi phí nắm giữ tiền mặt, bao gồm cả chi phí đại diện phát sinh từ hành vi này.

Lý thuyết đánh đổi chỉ ra rằng các công ty xác định mức nắm giữ tiền mặt tối ưu, tùy thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó dòng tiền là yếu tố quan trọng Dòng tiền cung cấp thanh khoản cần thiết cho các dự án đầu tư và có thể thay thế cho tiền mặt Theo Perreira và Vilela (2004), mối quan hệ giữa dòng tiền và tiền mặt nắm giữ là ngược chiều; khi dòng tiền tăng, các công ty sẽ giữ ít tiền mặt hơn để đầu tư vào cơ hội tăng trưởng, và ngược lại.

2.1.2.Lý thuyết trật tự phân hạng

Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory) do Myers và Majluf (1984) nghiên cứu, tập trung vào ảnh hưởng của bất cân xứng thông tin đến quyết định đầu tư và tài trợ của doanh nghiệp Giả thuyết cho rằng ban quản trị có nhiều thông tin hơn về tiềm năng và rủi ro tương lai so với các nhà đầu tư bên ngoài Khi công ty công bố tăng cổ tức, giá cổ phiếu thường tăng, cho thấy sự tin tưởng của ban quản trị vào thu nhập tương lai Điều này dẫn đến việc các nhà đầu tư mới yêu cầu mức chiết khấu cao khi công ty phát hành chứng khoán, làm cho chi phí tài trợ bên ngoài trở nên đắt đỏ Do đó, doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ, như lợi nhuận tái đầu tư và tiền mặt dự trữ, trước khi xem xét phát hành nợ mới hoặc cổ phần Công ty không đặt ra mức tiền mặt mục tiêu, mà xem tiền mặt như vùng đệm giữa lợi nhuận giữ lại và nhu cầu đầu tư Khi dòng tiền hoạt động đủ để tài trợ cho các dự án mới, công ty sẽ trả nợ gốc và tích lũy tiền mặt, nhưng nếu lợi nhuận giữ lại không đủ, họ sẽ sử dụng tiền mặt tích lũy và có thể phát hành thêm nợ khi cần thiết.

Theo Perreira và Vilela (2004), có mối quan hệ cùng chiều giữa dòng tiền và tiền mặt nắm giữ, tức là khi dòng tiền tăng, lượng tiền mặt nắm giữ cũng sẽ gia tăng và ngược lại.

2.2.Các nghiên cứu thực nghiệm về độ nhạy cảm của việc nắm giữ tiền mặt

Nghiên cứu của Opler và cộng sự (1999) đã xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến lượng tiền mặt mà doanh nghiệp Mỹ nắm giữ trong giai đoạn 1971-1994, bao gồm quy mô, vốn luân chuyển ròng, đòn bẩy, chi trả cổ tức, dòng tiền, chi tiêu vốn, ngành và chi phí nghiên cứu và phát triển Kết quả cho thấy, các công ty có cơ hội tăng trưởng cao và dòng tiền lớn thường giữ ít tiền mặt hơn so với các công ty khác Điều này chỉ ra rằng, độ nhạy cảm của dòng tiền đối với lượng tiền mặt nắm giữ là dương, nghĩa là mối quan hệ giữa dòng tiền và tiền mặt nắm giữ là cùng chiều.

Almeida và cộng sự (2004) đã xây dựng mô hình mối tương quan giữa ràng buộc tài chính và nhu cầu thanh khoản của doanh nghiệp, nhấn mạnh rằng ràng buộc tài chính có thể ảnh hưởng đến xu hướng tiết kiệm chi tiêu trong dòng tiền, được gọi là độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt Nghiên cứu sử dụng mẫu các công ty sản xuất từ năm 1971 đến 2000 Để kiểm định mô hình này, tác giả đã thực hiện hồi quy độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt dựa trên lý thuyết của Keynes.

Nghiên cứu năm 1936 cho thấy các công ty bị ràng buộc tài chính có độ nhạy cảm dòng tiền dương đối với việc nắm giữ tiền mặt, trong khi các công ty không bị ràng buộc thì không có tác động này Các biến kiểm soát như Tobin’s q, quy mô tài sản và thay đổi nợ ngắn hạn có mối tương quan dương với việc thay đổi tiền mặt nắm giữ, trong khi chi tiêu vốn, hoạt động mua lại và thay đổi vốn luân chuyển lại có mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê.

K ế t c ấ u lu ận văn

Lý thuy ết đánh đổ i

Lý thuyết đánh đổi (Trade-off theory) được phát triển bởi Kraus và Litzenberger (1973) và sau đó được Opler và cộng sự (1999) xem xét trong bối cảnh nắm giữ tiền mặt Opler và các tác giả cho rằng các công ty sẽ xác định mức nắm giữ tiền mặt tối ưu bằng cách cân nhắc giữa chi phí biên và lợi ích biên của tiền mặt Theo Miller và Orr (1966) cùng Kim và cộng sự (1998), tiền mặt, giống như nợ, mang lại những chi phí và lợi ích quan trọng cho việc tài trợ các cơ hội đầu tư Lợi ích lớn nhất của việc nắm giữ tiền mặt là thiết lập một "ngưỡng an toàn" (Levasseur 1979), giúp công ty tránh các chi phí phát sinh từ việc phải huy động vốn bên ngoài, từ đó đảm bảo đủ nguồn lực cho các cơ hội tăng trưởng Trong thực tế, các công ty thường hoạt động trong một thị trường không hoàn hảo, gặp khó khăn trong việc tiếp cận thị trường vốn và phải đối mặt với chi phí tài trợ bên ngoài cao Do đó, nếu không có đủ tiền mặt, họ có thể phải từ bỏ các dự án đầu tư có lợi suất cao hoặc sử dụng các nguồn tài trợ đắt đỏ.

Có hai chi phí cơ bản liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, phụ thuộc vào việc nhà quản lý có thực hiện mục tiêu tối đa hóa tài sản cổ đông hay không Nếu quyết định của nhà quản lý phù hợp với lợi ích của cổ đông, chi phí chỉ là tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với các dự án có cùng mức rủi ro Ngược lại, nếu nhà quản lý không tối đa hóa tài sản cổ đông, họ sẽ tăng cường nắm giữ tiền mặt để kiểm soát tài sản theo lợi ích cá nhân, dẫn đến việc gia tăng chi phí nắm giữ tiền mặt, bao gồm cả chi phí đại diện do hành vi này gây ra.

Lý thuyết đánh đổi cho rằng các công ty thiết lập mức nắm giữ tiền mặt tối ưu, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, trong đó dòng tiền là yếu tố quan trọng Dòng tiền cung cấp nguồn thanh khoản cần thiết để tài trợ cho các dự án đầu tư và có thể thay thế cho tiền mặt Theo Perreira và Vilela (2004), mối quan hệ giữa dòng tiền và tiền mặt nắm giữ là ngược chiều; khi dòng tiền tăng, công ty sẽ giữ ít tiền mặt hơn để đầu tư vào các cơ hội tăng trưởng, và ngược lại.

Lý thuy ế t tr ậ t t ự phân h ạ ng

Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory) do Myers và Majluf (1984) nghiên cứu, tập trung vào ảnh hưởng của bất cân xứng thông tin đến quyết định đầu tư và tài trợ của doanh nghiệp Giả thiết cho rằng ban quản trị sở hữu thông tin vượt trội về tiềm năng và rủi ro của doanh nghiệp so với các nhà đầu tư bên ngoài Khi công ty công bố tăng cổ tức, giá cổ phiếu thường tăng do nhà đầu tư coi đó là dấu hiệu tích cực về thu nhập tương lai Các nhà quản lý thông thường có nhiều thông tin hơn, dẫn đến việc nhà đầu tư mới yêu cầu mức chiết khấu cao khi doanh nghiệp phát hành chứng khoán, làm tăng chi phí tài trợ bên ngoài Do đó, công ty ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ, như lợi nhuận tái đầu tư và tiền mặt dự trữ, trước khi xem xét phát hành nợ mới hoặc cổ phần Lý thuyết này chỉ ra rằng công ty không đặt ra mức tiền mặt mục tiêu, mà xem tiền mặt như một vùng đệm giữa lợi nhuận giữ lại và nhu cầu đầu tư Khi dòng tiền hoạt động đủ để tài trợ cho dự án mới, công ty sẽ trả nợ gốc và tích lũy tiền mặt; ngược lại, nếu lợi nhuận không đủ, công ty sẽ sử dụng tiền mặt đã tích lũy và có thể phát hành thêm nợ nếu cần thiết.

Theo Perreira và Vilela (2004), có một mối quan hệ tích cực giữa dòng tiền và tiền mặt nắm giữ, nghĩa là khi dòng tiền tăng, tiền mặt nắm giữ cũng sẽ gia tăng và ngược lại.

2.2.Các nghiên cứu thực nghiệm về độ nhạy cảm của việc nắm giữ tiền mặt

Nghiên cứu của Opler và cộng sự (1999) đã kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến lượng tiền mặt nắm giữ của các công ty Mỹ niêm yết trong giai đoạn 1971-1994 Các yếu tố được xem xét bao gồm quy mô doanh nghiệp, vốn luân chuyển ròng, đòn bẩy tài chính, chi trả cổ tức, dòng tiền, chi tiêu vốn, ngành nghề và chi phí nghiên cứu và phát triển Kết quả cho thấy, các công ty có cơ hội tăng trưởng cao và dòng tiền dồi dào thường nắm giữ ít tiền mặt hơn so với các công ty khác, cho thấy mối quan hệ tích cực giữa dòng tiền và lượng tiền mặt nắm giữ.

Almeida và cộng sự (2004) đã phát triển một mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa ràng buộc tài chính và nhu cầu thanh khoản của doanh nghiệp, cho rằng ràng buộc tài chính ảnh hưởng đến xu hướng tiết kiệm chi phí trong dòng tiền, được gọi là độ nhạy cảm dòng tiền trong việc nắm giữ tiền mặt Nghiên cứu sử dụng mẫu các công ty sản xuất từ năm 1971 đến 2000 Để kiểm định vai trò của ràng buộc tài chính, tác giả đã thực hiện hồi quy độ nhạy cảm dòng tiền dựa trên lý thuyết của Keynes.

Năm 1936, tác giả kết luận rằng các công ty có ràng buộc tài chính cho thấy sự nhạy cảm tích cực về dòng tiền đối với việc nắm giữ tiền mặt, trong khi các công ty không bị ràng buộc không chịu ảnh hưởng từ việc này Hơn nữa, các biến kiểm soát như Tobin’s q, quy mô tài sản và thay đổi nợ ngắn hạn có mối tương quan dương với sự thay đổi trong nắm giữ tiền mặt Ngược lại, chi tiêu vốn, hoạt động mua lại và thay đổi vốn luân chuyển lại có mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê.

Yi (2005) đã áp dụng hồi quy GMM điều chỉnh sai số đo lường để nghiên cứu độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt tại các công ty niêm yết ở Đài Loan trong giai đoạn 2000-2003 Kết quả cho thấy sự khác biệt trong độ nhạy cảm dòng tiền của các công ty bị ràng buộc tài chính so với các công ty không bị ràng buộc không có ý nghĩa thống kê và có dấu hiệu dương, cho thấy cả hai loại công ty đều gia tăng tích trữ tài sản thanh khoản khi dòng tiền tăng Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng độ nhạy cảm theo phương pháp GMM cao hơn so với phương pháp OLS thông thường do ảnh hưởng của sai số đo lường biến Tobin’s q.

Riddick và Whited (2009) nghiên cứu lý do tại sao các công ty điều chỉnh mức nắm giữ tiền mặt dựa trên độ nhạy cảm dòng tiền Họ chỉ ra rằng có mối tương quan nghịch giữa tiền mặt dự trữ và dòng tiền khi xem xét chỉ số Tobin’s q Kết quả này mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn so với các nghiên cứu trước đó Trong khi nghiên cứu của Almeida và cộng sự (2004) cho thấy độ nhạy cảm dòng tiền tích cực, Riddick và Whited giải thích rằng cú sốc năng suất dương làm tăng cả dòng tiền và sản phẩm biên của vốn, dẫn đến việc công ty giảm dự trữ tiền mặt để đầu tư vào hàng hóa vốn nhằm tăng năng suất Tác giả áp dụng hai mô hình hồi quy với nhiều yếu tố thực và tài chính trong nghiên cứu trên 6 quốc gia lớn, bao gồm Mỹ và các nước Châu Âu, từ năm 1972 đến 2006.

Nghiên cứu của Marin và Niehaus (2011) tập trung vào độ nhạy cảm của dòng tiền từ tiền mặt nắm giữ và các biện pháp phòng ngừa liên quan đến yếu tố ràng buộc tài chính Các dự báo trong nghiên cứu này được kiểm định thông qua mẫu các công ty sản xuất niêm yết tại Mỹ trong một khoảng thời gian nhất định.

Kết quả thực nghiệm từ giai đoạn 1997-2004 cho thấy sự tồn tại của độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt và phòng ngừa dương đối với các công ty có ràng buộc tài chính Bên cạnh hai biến chính là dòng tiền và phòng ngừa, các biến kiểm soát như chi tiêu vốn, hoạt động mua lại và thay đổi vốn luân chuyển cũng có mối tương quan âm với sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ.

Bao và cộng sự (2012) đã áp dụng một mô hình thực nghiệm bổ sung để xác nhận kết quả của Riddick và Whited (2009) về độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt mang dấu âm Nhóm tác giả chỉ ra rằng độ nhạy cảm này không đồng đều với dòng tiền do các yếu tố như hợp đồng dự án ràng buộc, che đậy thông tin xấu và chi phí đại diện Cụ thể, độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt công ty là âm khi dòng tiền dương, nhưng lại dương khi dòng tiền âm Nghiên cứu dựa trên mẫu các công ty sản xuất từ Compustat trong giai đoạn 1972-2006, tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết tại Mỹ Các biến kiểm soát quan trọng trong mô hình bao gồm quy mô tài sản, Tobin’s q, nợ ngắn hạn có tương quan dương, chi tiêu vốn, hoạt động mua lại, và thay đổi vốn luân chuyển phi tiền mặt có tương quan âm với sự thay đổi tiền mặt nắm giữ.

2.3.Tổng hợp kết quả nghiên cứu

Bảng 2.1 Tổng hợp kết quả nghiên cứu độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt

Tác giả Bài viết Năm Nội dung nghiên cứu

The determinants and implications of corporate cash holdings

Các nhân tố tác động tới tiền mặt nắm giữ doanh nghiệp

The cash flow sensitivity of cash 2004 Độ nhạy cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt với ràng buộc tài chính

The cashflow sensitivity of cash: Evidence from Taiwan

2005 Độ nhạy cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt tại Đài Loan

The corporate propensity to save 2009 Độ nhạy cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt nâng cao so với Almeida và cộng sự (2004)

On the Sensitivity of Corporate Cash Holdings and Hedging to Cash Flows

2011 Độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt nắm giữ và phòng ngừa với sự xuất hiện của yếu tố ràng buộc tài chính

Asymmetric cash flow sensitivity of cash holdings

Sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt nắm giữ

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

Các nghiên cứu thực nghiệm từ nhiều quốc gia cho thấy có sự tồn tại của độ nhạy cảm dòng tiền liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, tức là mối quan hệ giữa dòng tiền và thay đổi trong lượng tiền mặt của công ty Hầu hết các nghiên cứu về quản trị tiền mặt đều nhấn mạnh vai trò quan trọng của dòng tiền Sự khác biệt trong độ nhạy cảm dòng tiền đối với việc nắm giữ tiền mặt được ảnh hưởng bởi chính sách, đặc điểm, môi trường phát triển và luật pháp của từng quốc gia, nhưng tất cả đều thể hiện rõ ràng vai trò thiết yếu của dòng tiền trong quản lý tài chính doanh nghiệp.

Từ tổng quan nghiên cứu, tác giả quyết định chọn nghiên cứu của Bao và cộng sự

(2012) để áp dụng cho bối cảnh các doanh nghiệp trên thị trường tại Việt Nam với các lý do như sau:

Mặc dù chế độ chuẩn mực kế toán Việt Nam có nhiều khác biệt so với chuẩn mực kế toán quốc tế, nhưng vẫn có khả năng lấy dữ liệu cho các biến nghiên cứu có thể ứng dụng tại Việt Nam Các biến này đều có thể đo lường được, giúp hỗ trợ cho việc phát triển mô hình nghiên cứu hiệu quả.

Nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) về độ nhạy cảm dòng tiền từ việc nắm giữ tiền mặt áp dụng mô hình toàn diện với phương pháp ước lượng GMM bậc 4, giúp khắc phục nhiều nhược điểm của phương pháp OLS cổ điển Nghiên cứu này cũng được nâng cao từ các công trình trước đó của Almeida và cộng sự (2004) cùng với Riddick và Whited (2009).

Trong chương 2, tác giả trình bày các lý thuyết cơ bản như lý thuyết đánh đổi, trật tự phân hạng, chi phí đại diện và bất cân xứng thông tin để làm rõ nguyên nhân nắm giữ và thay đổi tiền mặt của doanh nghiệp, cũng như mối quan hệ với dòng tiền Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi tiền mặt, trong đó nghiên cứu nổi bật của Bao và cộng sự (2012) đã phát triển mô hình cải tiến và kỹ thuật ước lượng mới Tác giả sẽ áp dụng phương pháp nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) để xây dựng phương pháp nghiên cứu của mình trong phần tiếp theo.

Nghiên cứu này dựa trên phương pháp của Bao và cộng sự (2012) để phân tích độ nhạy cảm của dòng tiền đối với việc nắm giữ tiền mặt Dữ liệu thứ cấp được thu thập dưới dạng bảng (panel data) và được sử dụng để xây dựng phương trình hồi quy, nhằm đánh giá ảnh hưởng của dòng tiền đến sự thay đổi trong nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp Phương pháp kiểm định bình phương nhỏ nhất (OLS) và phương pháp các mô men tổng quát bậc 4 (GMM bậc 4) được áp dụng để giải thích bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền Ngoài ra, nghiên cứu cũng xem xét vấn đề ràng buộc tài chính trong bối cảnh này.

T ổ ng h ợ p k ế t qu ả nghiên c ứ u

Bảng 2.1 Tổng hợp kết quả nghiên cứu độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt

Tác giả Bài viết Năm Nội dung nghiên cứu

The determinants and implications of corporate cash holdings

Các nhân tố tác động tới tiền mặt nắm giữ doanh nghiệp

The cash flow sensitivity of cash 2004 Độ nhạy cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt với ràng buộc tài chính

The cashflow sensitivity of cash: Evidence from Taiwan

2005 Độ nhạy cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt tại Đài Loan

The corporate propensity to save 2009 Độ nhạy cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt nâng cao so với Almeida và cộng sự (2004)

On the Sensitivity of Corporate Cash Holdings and Hedging to Cash Flows

2011 Độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt nắm giữ và phòng ngừa với sự xuất hiện của yếu tố ràng buộc tài chính

Asymmetric cash flow sensitivity of cash holdings

Sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt nắm giữ

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

Nghiên cứu thực nghiệm từ các quốc gia cho thấy có sự nhạy cảm giữa dòng tiền và việc nắm giữ tiền mặt của công ty Đa số nghiên cứu về quản trị tiền mặt nhấn mạnh vai trò quan trọng của dòng tiền Các yếu tố như chính sách, đặc điểm, môi trường, điều kiện phát triển và luật pháp quốc gia ảnh hưởng đến độ nhạy cảm này, tuy nhiên, tất cả đều khẳng định vai trò thiết yếu của dòng tiền trong quản lý tiền mặt.

Từ tổng quan nghiên cứu, tác giả quyết định chọn nghiên cứu của Bao và cộng sự

(2012) để áp dụng cho bối cảnh các doanh nghiệp trên thị trường tại Việt Nam với các lý do như sau:

Để thu thập dữ liệu cho các biến trong mô hình nghiên cứu có thể ứng dụng tại Việt Nam, cần lưu ý rằng mặc dù chuẩn mực kế toán Việt Nam có sự khác biệt so với chuẩn mực kế toán quốc tế, nhưng các biến vẫn có thể được đo lường một cách hiệu quả.

Nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) về độ nhạy cảm dòng tiền khi nắm giữ tiền mặt áp dụng mô hình toàn diện và phương pháp ước lượng GMM bậc 4, giúp khắc phục nhiều nhược điểm của phương pháp OLS cổ điển Nghiên cứu này còn được nâng cao từ các công trình trước đó của Almeida và cộng sự (2004) cũng như Riddick và Whited (2009).

Trong chương 2, tác giả trình bày các lý thuyết nền tảng như lý thuyết đánh đổi, trật tự phân hạng, chi phí đại diện và bất cân xứng thông tin để giải thích nguyên nhân nắm giữ và thay đổi tiền mặt của doanh nghiệp, cũng như mối quan hệ với dòng tiền Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện trên toàn cầu về các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi tiền mặt của doanh nghiệp, trong đó nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) nổi bật với mô hình cải tiến và kỹ thuật ước lượng mới Tác giả sẽ áp dụng phương pháp nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) để phát triển phương pháp nghiên cứu trong phần tiếp theo.

Nghiên cứu này dựa trên phân tích độ nhạy cảm dòng tiền liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, theo phương pháp của Bao và cộng sự (2012) Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các bảng dữ liệu thứ cấp (panel data) Để đánh giá tác động của dòng tiền đến sự thay đổi trong việc nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp, phương trình hồi quy được áp dụng Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) và các mô men tổng quát bậc 4 (GMM bậc 4) được sử dụng để giải thích vấn đề bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền Nghiên cứu cũng xem xét tác động của ràng buộc tài chính trong bối cảnh này.

D ữ li ệ u nghiên c ứ u

Mẫu nghiên cứu tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam là HOSE và HNX trong giai đoạn 2010 – 2013, loại trừ các quan sát trước năm 2008 để tránh ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu và do sự phát triển hạn chế của thị trường chứng khoán Việt Nam trước năm 2008 Các biến nghiên cứu bao gồm thay đổi tiền nắm giữ, thay đổi vốn luân chuyển ròng phi tiền mặt và nợ ngắn hạn, tất cả đều yêu cầu thông tin tài chính từ năm 2009 để tính toán sự thay đổi giữa các năm tài chính liên tiếp.

Dữ liệu xây dựng trong mô hình được thu thập từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên và thông tin công khai của các công ty qua các năm Để đảm bảo chất lượng hồi quy và kiểm định, các giá trị bất thường (giá trị ngoại lai) được kiểm soát bằng cách loại bỏ 1% các quan sát cao nhất và thấp nhất từ các biến chính như thay đổi tiền mặt nắm giữ, dòng tiền, quy mô và Tobin’s q, cùng với việc lược bớt 1% giá trị từ các biến kiểm soát.

Các công ty trong mẫu phải đáp ứng các điều kiện như sau:

Công ty được niêm yết trên hai sàn giao dịch HOSE và HNX, đảm bảo không có công ty nào bị hủy niêm yết trong thời gian nghiên cứu, từ đó tăng cường tính ổn định cho việc hồi quy dữ liệu bảng cân đối.

Thông tin tài chính của công ty được công bố đầy đủ trên các phương tiện truyền thông trong 4 năm tài chính, trong khi thông tin về tiền mặt, vốn luân chuyển và nợ ngắn hạn cần được cung cấp trong 5 năm tài chính để đo lường các biến này, do chúng bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi giá trị trong 2 năm liên tiếp Hơn nữa, tác giả lựa chọn dữ liệu bảng cân đối để tăng cường sự ổn định hồi quy, đảm bảo không có quan sát nào bị thiếu trong suốt giai đoạn nghiên cứu.

 Năm tài chính kết thúc vào cuối năm dương lịch đề thống nhất thời gian nghiên cứu.

Các lĩnh vực như dịch vụ giao thông vận tải, truyền thông, điện, gas, y tế, tài chính, bảo hiểm, bất động sản và quản lý công bị loại trừ khỏi mẫu nghiên cứu Mẫu đầu tiên bao gồm khoảng 550 doanh nghiệp niêm yết thuộc nhiều ngành khác nhau với thông tin tài chính đầy đủ Sau khi loại bỏ các công ty thuộc lĩnh vực bị loại trừ, những năm tài chính không phải năm dương lịch, các công ty bị hủy niêm yết và 1% quan sát bất thường, cuối cùng còn lại 376 doanh nghiệp từ 17 ngành nghề được đưa vào nghiên cứu.

Bảng 3.1 Danh mục ngành nghề trên HOSE và HNX

STT Ngành Số lượng công ty

5 Dược phẩm y tế hóa chất 16

8 Năng lượng điện, khí, ga 14

Dữ liệu trong bài viết được thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán và báo cáo thường niên từ các trang web uy tín như CafeF, Vietstock, Cophieu68 và BVSC Giá cổ phiếu được lấy từ website Vietstock, phản ánh các cổ phiếu giao dịch hàng ngày trên sàn HOSE và HNX.

Gi ả thi ế t nghiên c ứ u

Nghiên cứu của Almeida và cộng sự (2004) cùng Riddick và Whited (2009) cho thấy sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt trong điều kiện dòng tiền dương và âm Tác giả chỉ ra rằng do các hợp đồng dự án ràng buộc, sự che đậy thông tin xấu và chi phí đại diện, mối quan hệ giữa việc nắm giữ tiền và dòng tiền âm khác biệt so với dòng tiền dương Khi có dòng tiền dương, công ty sẽ sử dụng tiền nắm giữ để đầu tư, dẫn đến độ nhạy cảm dòng tiền âm Ngược lại, trong trường hợp dòng tiền âm, công ty không thể tiết kiệm bằng cách loại bỏ các dự án kém hiệu quả, mà thường duy trì hoặc giảm nắm giữ tiền để hỗ trợ các dự án xấu, do các yếu tố như hợp đồng ràng buộc và động cơ che giấu thông tin Do đó, độ nhạy cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt phản ánh sự bất cân xứng trong các điều kiện dòng tiền khác nhau.

Độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt mang dấu âm cho thấy có mối quan hệ nghịch giữa dòng tiền và sự thay đổi trong lượng tiền mặt mà công ty nắm giữ.

Độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt ở các công ty có dòng tiền dương khác biệt rõ rệt so với các công ty có dòng tiền âm Khi một công ty có dòng tiền dương, việc nắm giữ tiền mặt có thể mang lại lợi ích lớn hơn, trong khi ở các công ty có dòng tiền âm, độ nhạy cảm có thể bị bất cân xứng, dẫn đến những rủi ro tài chính tiềm ẩn Sự khác biệt này cần được xem xét kỹ lưỡng để đưa ra các quyết định tài chính hợp lý.

Tác giả phân tích sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của các công ty bị ràng buộc tài chính khi đối mặt với dòng tiền âm Trong tình huống này, họ dự đoán rằng các công ty này sẽ tiếp tục đầu tư vào các dự án có NPV âm do các hợp đồng ràng buộc, sự che đậy thông tin xấu và các vấn đề đại diện Tuy nhiên, tác giả chỉ ra rằng quy mô tài trợ cho các dự án NPV âm của các công ty bị ràng buộc tài chính sẽ thấp hơn so với các công ty không bị ràng buộc.

Vì vậy giả thiết thứ ba như sau:

Độ lớn bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của các công ty bị ràng buộc tài chính có sự khác biệt rõ rệt so với những công ty không bị ràng buộc tài chính Việc nắm giữ tiền mặt trong các công ty này ảnh hưởng đến khả năng quản lý dòng tiền và ra quyết định đầu tư, dẫn đến sự khác biệt trong hiệu suất tài chính.

Mô t ả bi ế n và mô hình nghiên c ứ u

Mô t ả bi ế n

 Thay đổi tiền mặt nắm giữ (Δ ash oldings)

Dựa trên nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trước trong tổng quan nghiên cứu như Opler và cộng sự (1999), Almeida và cộng sự (2004), Bao và cộng sự

Biến thay đổi tiền mặt nắm giữ được coi là biến phụ thuộc trong nghiên cứu năm 2012 Tiền mặt nắm giữ được xác định bằng tỷ lệ giữa tiền mặt và các khoản tương đương tiền, như chứng khoán ngắn hạn, so với tổng tài sản Thay đổi tiền mặt nắm giữ được tính bằng sự biến động của tiền mặt nắm giữ trong hai năm liên tiếp, chia cho tổng tài sản.

Nghiên cứu của Almeida và cộng sự (2004) chỉ ra rằng có mối tương quan dương giữa việc thay đổi trong nắm giữ tiền mặt và dòng tiền, cho thấy các công ty tăng cường nắm giữ tiền mặt khi dòng tiền dương, trong khi các công ty bị ràng buộc tài chính có xu hướng ngược lại Phát hiện này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng (1984).

Năm 2009, một nghiên cứu đã xem xét độ nhạy cảm của tiền mặt đối với dòng tiền của công ty, phát hiện mối tương quan âm giữa việc thay đổi nắm giữ tiền mặt và dòng tiền, điều này được giải thích bởi sai số trong đo lường chỉ số Tobin’s q Độ nhạy cảm dòng tiền của tiền mặt là dương nếu không điều chỉnh sai số, nhưng sau khi áp dụng phương pháp ước lượng GMM bậc cao, kết quả cho thấy độ nhạy cảm này có giá trị âm Giải thích này phù hợp với lý thuyết đánh đổi (1973) và quan điểm của Opler và cộng sự (1999) Bao và các đồng tác giả (2012) đã kết hợp mô hình của Almeida và cộng sự (2004) với Riddick và White (2009), sử dụng thay đổi tiền mặt nắm giữ làm biến phụ thuộc và cho thấy độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt có tính bất cân xứng.

Biến độc lập được tác giả sử dụng trong mô hình bao gồm nhiều loại với các mục đích khác nhau:

+ Biến giải thích chính: Dòng tiền (CashFlow) dùng để xem xét mối tác động giữa dòng tiền và thay đổi tiền mặt nắm giữ của doanh nghiệp.

Biến giả bao gồm dòng tiền âm (Neg) và ràng buộc tài chính (Constraint), cho phép phân tích sự khác biệt trong thay đổi tiền mặt nắm giữ giữa hai trường hợp: dòng tiền âm và dương, hoặc giữa có và không có ràng buộc tài chính.

Biến tương tác bao gồm các yếu tố liên quan đến biến giả dòng tiền âm và các ràng buộc tài chính, nhằm phân tích sự tồn tại của bất cân xứng trong cả dấu và độ lớn của độ nhạy cảm dòng tiền Điều này được xem xét trong bối cảnh so sánh giữa dòng tiền âm và dương, cũng như sự khác biệt giữa các trường hợp có và không có ràng buộc tài chính.

Biến kiểm soát trong nghiên cứu bao gồm các chỉ số như Tobin’s q, quy mô, chi tiêu vốn, mua lại, thay đổi vốn luân chuyển phi tiền mặt, và nợ ngắn hạn đầu kỳ Những biến này được sử dụng để kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi trong tiền mặt nắm giữ, từ đó nâng cao độ chính xác và phù hợp cho mô hình nghiên cứu.

Biến dòng tiền (CashFlow) được nhiều tác giả như Opler và cộng sự (1999), Almeida và cộng sự (2004), Yi (2005), Khurana và cộng sự (2006), Acharya và cộng sự (2007), Riddick và Whited (2009), Marin và Niehaus (2011), Kusnadi và Wei (2011), Palazzo (2012), và Bao và cộng sự (2012) xác định là lợi nhuận trước các khoản mục bất thường và khấu hao chia cho tổng tài sản, gọi là dòng tiền thô Tuy nhiên, trong báo cáo tài chính theo hệ thống Luật kế toán Việt Nam, việc xác định các khoản mục bất thường liên quan đến sự kiện không lường trước như tai nạn, thảm họa tự nhiên, chính trị, thay đổi phương pháp kế toán và hoạt động bị trì trệ là rất khó khăn Do đó, trong nghiên cứu của mình, tác giả sẽ sử dụng lợi nhuận sau thuế thu nhập doanh nghiệp thay cho lợi nhuận trước các khoản mục bất thường như ở nước ngoài.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tác động của dòng tiền đến lượng tiền mặt mà doanh nghiệp nắm giữ Theo quan điểm của Riddick và Whited (2009) cũng như Bao và cộng sự (2012), trong điều kiện dòng tiền dương, mối quan hệ giữa biến động dòng tiền và sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ là nghịch biến.

Dòng tiền âm (Neg) là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp, đặc biệt khi xem xét sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền từ việc nắm giữ tiền mặt Đối với hầu hết các doanh nghiệp, dòng tiền đóng vai trò thiết yếu, tương tự như máu trong cơ thể Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn khi thấy mình có lãi trong sổ sách nhưng lại không có tiền mặt thực tế, dẫn đến tình trạng mất kiểm soát dòng tiền, nợ nần và cuối cùng là phá sản Dòng tiền âm là dấu hiệu cảnh báo doanh nghiệp đang đối mặt với rủi ro mất thanh khoản Theo nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), biến giả dòng tiền âm được xác định bằng 1 nếu doanh nghiệp có dòng tiền âm và bằng 0 nếu không Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng trong điều kiện dòng tiền âm, doanh nghiệp có xu hướng giảm lượng tiền mặt nắm giữ để tránh các hợp đồng dự án có NPV âm, điều này có thể gây ra vấn đề chi phí đại diện nghiêm trọng hơn Tác giả hoàn toàn đồng ý rằng hệ số của biến giả dòng tiền âm nên mang dấu âm trong mô hình nghiên cứu.

 Ràng buộc tài chính (Constraint)

Theo Kaplan và Zingales (1997), các công ty được phân loại là bị ràng buộc tài chính khi có sự phân cách giữa chi phí tài trợ bên trong và bên ngoài Tất cả các công ty đều có khả năng rơi vào nhóm này nếu chi phí giao dịch cho nguồn tài trợ bên ngoài tăng lên Khái niệm này cung cấp một khung lý thuyết hữu ích để phân tích các công ty với các đặc điểm khác nhau về mức độ ràng buộc tài chính Một công ty sẽ được xem là bị ràng buộc nhiều hơn khi sự phân cách giữa nguồn tài trợ bên trong và bên ngoài gia tăng.

Khi phân tích ràng buộc tài chính của công ty theo mô hình (2), nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) đã bổ sung biến giả ràng buộc tài chính vào mô hình Biến giả này sẽ có giá trị 1 khi công ty gặp phải ràng buộc tài chính và giá trị 0 khi không.

Tác giả sẽ kiểm tra sự khác biệt về độ nhạy cảm giữa các công ty có ràng buộc tài chính và những công ty không bị ràng buộc Nghiên cứu của Opler và cộng sự (1999), Almeida và cộng sự (2004), Bao và cộng sự đã chỉ ra những khía cạnh quan trọng trong vấn đề này.

Năm 2012, có bốn phương pháp phân loại ràng buộc tài chính, trong đó phương pháp cuối cùng liên quan đến xếp hạng tín nhiệm nợ còn thiếu thông tin tại thị trường Việt Nam Do đó, tác giả quyết định áp dụng phương pháp này để phân loại các công ty ràng buộc và không ràng buộc theo ba phương pháp đầu tiên của các tác giả trước đó.

Phương pháp 1 đề xuất xây dựng chỉ số ràng buộc tài chính của công ty, gọi là WW index, dựa trên nghiên cứu của Whited và Wu (2006) Chỉ số này được xem là bền vững hơn so với KZ index của Kaplan và Zingales (1997), vì KZ index gặp khó khăn trong việc duy trì sự ổn định đo lường theo thời gian đối với các công ty Công thức của KZ index được phát triển dựa trên mẫu dữ liệu chỉ gồm 49 công ty từ năm 1970.

Whited và Wu (2006) chỉ ra rằng kết quả nghiên cứu về chỉ số KZ index không chính xác khi áp dụng trên mẫu lớn hơn các công ty qua thời gian Họ cũng nhấn mạnh rằng chỉ số Tobin’s q, được sử dụng trong KZ index, chứa nhiều sai số đo lường theo Erickson và Whited (2000) Để khắc phục những nhược điểm này, Whited và Wu đã phát triển chỉ số WW index, được kiểm định bền vững hơn so với KZ index, như được xác nhận bởi Bao và cộng sự (2012) Việc áp dụng chỉ số WW index để xác định ràng buộc tài chính tại Việt Nam được cho là phù hợp với dữ liệu tài chính hiện có và nhằm giảm thiểu sai số từ Tobin’s q.

Theo White và Wu (2006), công thức tính toán chỉ số WW index cho mẫu theo từng năm như sau:

WW index it = -0.091 Cashflow it – 0.062DIVPOS it + 0.021 TLTD it – 0.044Size it

Kí hiệu Tên biến Phương pháp đo lường

DIVPOS Biến giả cổ tức Biến giả bằng 1 nếu công ty chi trả cổ tức bằng tiền mặt trong năm t và ngược lại

TLTD Nợ dài hạn Nợ dài hạn /giá trị sổ sách tổng tài sản

ISG Tăng trưởng doanh thu ngành của công ty

Trung bình tăng trưởng doanh thu của các công ty trong ngành

SG Tăng trưởng doanh thu công ty

(Doanh thu năm t – doanh thu năm t-1) / Doanh thu năm t-1

(Tổng giá trị thị trường vốn cổ phần cuối năm tài chính + Giá trị sổ sách của nợ) / Tổng tài sản

Size Quy mô tài sản Logarit tự nhiên của tổng tài sản

Mô hình nghiên c ứ u

3.3.2.1 Mô hình bất cân xứng độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt

Mô hình gốc dùng để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu số 1 và số 2 được xây dựng như sau:

∆CashHoldings it = α 0 + α 1 CashFlow it + α 2 Neg it + α 3 CashFlow it * Neg it + α 4 Q it + α 5 Size it + α 6 Expenditure it + α 7 Acquisition it + α 8 ∆NCWC it + α 9 ShortDebt it-1 + ɛ it

∆CashHoldings: Tỷ số thay đổi tiền mặt năm t và năm t-1 trên tổng tài sản CashFlow: Dòng tiền trên tổng tài sản

Neg: Biến giả bằng 1 nếu công ty có dòng tiền âm và ngược lại

Q: Tỷ số Tobin’s q trên tổng tài sản

Size: Quy mô tổng tài sản

Expenditure: Chi tiêu vốn trên tổng tài sản

Acquisition: Biến giả bằng 1 nếu trong năm công ty thực hiện hoạt động mua lại và bắng 0 nếu ngược lại

∆NCWC: Vốn luân chuyển năm t trừ đi năm t-1 trên tổng tài sản

ShortDebtt-1: Nợ ngắn hạn đầu kì trên tổng tài sản ɛ: Sai số ngẫu nhiên

Tác giả kỳ vọng hệ số biến chính α1 trong mô hình (1) sẽ có dấu âm và có ý nghĩa thống kê, cho thấy mối quan hệ nghịch giữa dòng tiền và thay đổi tiền mặt nắm giữ, tức là khi dòng tiền tăng, công ty giảm dự trữ tiền mặt Điều này hỗ trợ cho giả thuyết H1 và mục tiêu nghiên cứu đầu tiên Để kiểm định sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt, tác giả mong đợi α3 có dấu dương, chỉ ra rằng công ty có dòng tiền âm sẽ sử dụng nhiều tiền mặt dự trữ hơn cho các dự án hiện hữu Nếu α3 có dấu dương và ý nghĩa thống kê, giả thuyết H2 sẽ được chấp nhận, xác nhận sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền và đáp ứng mục tiêu nghiên cứu thứ hai.

3.3.2.2 Mô hình bất cân xứng độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt khi xem xét ràng buộc tài chính

Sau khi kiểm định sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt, chúng ta tiến hành phân tích sự khác biệt về độ nhạy cảm giữa các công ty bị ràng buộc tài chính và không bị ràng buộc Kết quả từ phân tích này sẽ giúp trả lời câu hỏi nghiên cứu số 3 Để thực hiện phân loại, tác giả sử dụng ba phương pháp: chỉ số WW, chi trả cổ tức và quy mô công ty Sau khi hoàn tất phân loại, tác giả điều chỉnh mô hình bằng cách thêm biến giả ràng buộc tài chính vào mô hình nghiên cứu.

∆CashHoldingsit = β0 + β 1CashFlowit + β 2Negit + β 3CashFlowit * Negit + β 4 Constraint it + β 5 CashFlow it * Constraint it + β 6 Constraint * Neg it + β7CashFlowit x Constraintit x Negit + β8Qit + β9Sizeit + β10Expenditureit + β 11 Acquisition it + β 12 ∆NCWC it + β 13 ∆ShortDebt it -1 + ɛ it (2)

Mô hình định lượng này giúp xác định sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền từ việc nắm giữ tiền mặt Nó thực hiện phân loại công ty thành hai nhóm: ràng buộc tài chính và không bị ràng buộc, từ đó phân tích ảnh hưởng của việc này đến dòng tiền.

Mô hình (2) bổ sung biến giả ràng buộc tài chính Constraint, với giá trị 1 nếu công ty bị ràng buộc tài chính và 0 nếu không Tác giả kỳ vọng β1 âm và β3 dương như trong mô hình (1) Do động cơ nắm giữ tiền mặt khác nhau giữa hai nhóm công ty, β5 dự kiến sẽ dương, cho thấy công ty bị ràng buộc tài chính có thể từ bỏ cơ hội đầu tư tốt để tiết kiệm tiền mặt khi có dòng tiền dương Hệ số β7 cũng được kỳ vọng dương và có ý nghĩa thống kê, vì các công ty bị ràng buộc tài chính khó duy trì các dự án hiện tại với lượng nắm giữ tiền mặt như trước Như vậy, nghiên cứu hoàn thành mục tiêu cuối cùng và chấp nhận giả thuyết H3.

Bảng 3.2 Tổng hợp các biến nghiên cứu sử dụng

Kí hiệu biến Tên biến Phương pháp đo lường Nguồn dữ liệu

CashHoldings Tiền mặt nắm giữ

Tiền mặt /Tổng tài sản Bảng cân đối kế toán được lấy từ BCTC công ty trên vietstock.vn

Thay đổi tiền mặt nắm giữ

(Thay đổi tiền mặt năm t và năm t-1)/Tổng tài sản

Bảng cân đối kế toán được lấy từ BCTC công ty trên vietstock.vn

(Lợi nhuận sau thuế + Khấu hao TSCĐ)/Tổng tài sản

Báo cáo KQKD và LCTT được lấy từ BCTC công ty trên vietstock.vn

Neg Biến giả dòng tiền âm

Biến giả bằng 1 nếu công ty có dòng tiền âm trong năm tài chính và bằng 0 nếu ngược lại

Biến giả ràng buộc tài chính

Biến giả được sử dụng để đánh giá tình trạng ràng buộc tài chính của công ty, với giá trị 1 nếu công ty gặp khó khăn tài chính và 0 nếu không Ràng buộc này được xác định dựa trên ba phương pháp đã được xây dựng trước đó.

Báo cáo thường niên và tài chính công ty trên vietstock.vn

(Giá trị thị trường của vốn cổ phần + Giá trị sổ sách tổng tài sản – Giá trị sổ sách vốn cổ phần)/ Tổng tài sản

Giá thời điểm cuối kì t trên vietstock.vnCác thông tin còn

Giá trị thị trường vốn cổ phần được tính bằng cách nhân giá thị trường cổ phiếu cuối năm với số cổ phiếu lưu hành của công ty, theo thông tin trên BBTC của vietstock.vn.

Size Quy mô tài sản

Logarit tự nhiên của tổng tài sản

Bảng CĐKT trên vietstock.vn

Chi tiêu mua sắm tài sản cố định/Tổng tài sản

Số liệu lấy từ Bảng LCTT hoặc thuyết minh BCTC trên vietstock.vn

Acquisition Biến giả mua lại

Biến chỉ báo bằng 1 nếu công ty thực hiện hoạt động mua lại trong năm tài chính và bằng 0 nếu ngược lại.

Thông tin hoạt động mua lại lấy từ báo cáo thường niên hoặc thuyết minh BCTC công ty.

Vốn luân chuyển phi tiền mặt

(Vốn luân chuyển – Tiền mặt)/Tổng tài sản

Vốn luân chuyển = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn

Thay đổi vốn luân chuyển phi tiền mặt

Thay đổi vốn luân chuyển năm t và năm t-1

Nợ ngắn hạn đầu kì

Nợ ngắn hạn đầu kì/Tổng tài sản

Bảng CĐKT trên vietstock.vn ɛ Sai số ngẫu nghiên

Sai số ngẫu nghiên trong hồi quy

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

Ph ƣ ơng pháp kiểm đị nh

Ki ểm đị nh tính d ừ ng c ủ a chu ỗ i d ữ li ệ u

Trước khi thực hiện hồi quy theo phương pháp OLS với yếu tố thời gian, tác giả đã kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, áp dụng cho toàn bộ dữ liệu trong giai đoạn nghiên cứu.

Trong nghiên cứu kéo dài 4 năm với dữ liệu gộp, chúng tôi đã kiểm tra phương sai, giá trị trung bình và hiệp phương sai tại các độ trễ khác nhau Kết quả cho thấy các chỉ số này không thay đổi bất kể thời điểm xác định chuỗi Để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, phương pháp ADF Test Statistic đã được áp dụng.

Ki ểm định ý nghĩa các hệ s ố h ồ i quy c ủ a mô hình

Để xác định ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong cả phương pháp OLS và GMM4, tác giả đã tiến hành xây dựng giả thuyết hai phía.

Tác giả sử dụng kết quả hồi quy của mô hình để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy thông qua giá trị p-value Nếu p-value nhỏ hơn 0.05, giả thiết H0 bị bác bỏ và H1 được chấp nhận tại mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

Ki ểm đị nh m ức độ phù h ợ p c ủ a mô hình

Để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, tác giả xây dựng giả thiết không như sau:

Gọi giả thiết H : R 2 = 0 nghĩa là các hệ số hồi quy cùng đồng thời bằng 0 giả thiết H1: R 2 > 0 nghĩa là có ít nhất có một hệ số hồi quy khác 0

Nếu p-value = P(F>F 0 ) < 0.05, chúng ta có đủ lý do để bác bỏ giả thuyết H 0 với mức ý nghĩa 5% Điều này liên quan đến phân phối Fisher của giá trị thống kê F.

Ki ểm đị nh các gi ả thi ế t c ủa phương pháp OLS

3.4.4.1.Kiểm định đa cộng tuyến

Tác giả sử dụng giá trị nhân tử phương sai phóng đại (VIF) để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, so sánh với ngưỡng 10 Nếu giá trị VIF trung bình vượt quá 10, điều này cho thấy sự tồn tại của đa cộng tuyến Công thức tính giá trị VIF được áp dụng để thực hiện phân tích này.

R j là hệ số xác định đã điều chỉnh.

3.4.4.2.Kiểm định hiện tương phương sai thay đổi Để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả xây dựng giả thiết như sau: Gọi giả thiết H0 = 0 : Phương sai không thay đổi giả thiết H1 ≠ 0 : Phương sai thay đổi

Tác giả căn cứ vào phương pháp kiểm định White để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi Nếu giá trị p-value của

 2 < 0.05 thì bác bỏ H 0 tức là mô hình bị vi phạm phương sai thay đổi và ngược lại.

3.4.4.3.Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tác giả dùng kiểm định BG (Breusch – Godfrey) để phát hiện mô hình tự tương quan.

Gọi giả thiết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan giả thiết đối H1: Mô hình có hiện tượng tự quan

Nếu giá trị nR 2 có xác suất p-value nhỏ hơn 0.05 bác bỏ giả thiết H0, tức là mô hình có hiện tượng tự tương quan và ngược lại.

Ki ểm đị nh các gi ớ i h ạn xác định vượ t quá c ủa phương pháp GMM

Kỹ thuật hồi quy GMM, do Peter Hansen phát triển và được Erickson cùng Whited điều chỉnh, là một phương pháp toàn diện giúp khắc phục những hạn chế của mô hình OLS, như hiện tượng nội sinh tiềm năng, phương sai thay đổi và tự tương quan Dù trong điều kiện nội sinh bị vi phạm, GMM vẫn cung cấp các hệ số ước lượng vững, không chệch, phân phối chuẩn và hiệu quả cao, đồng thời khắc phục sai số đo lường do Tobin’s q gây ra Một trong những kiểm định quan trọng và phổ biến nhất của phương pháp này là kiểm định các giới hạn xác định vượt quá (Overidentifying Restrictions Test), còn gọi là kiểm định Sargent hoặc kiểm định J, nhằm đánh giá mối tương quan giữa các biến công cụ và phần dư, từ đó xác định tính phù hợp của các điều kiện mô men với dữ liệu.

Giả thuyết H0 cho rằng dữ liệu phù hợp với các giới hạn của mô hình, trong khi giả thuyết H1 lại khẳng định rằng dữ liệu không phù hợp với các giới hạn này.

Nếu chỉ số p-value của J-test nhỏ hơn 0.05, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ và giả thuyết H1 được chấp nhận, cho thấy mô hình GMM không phù hợp với dữ liệu Ngược lại, nếu p-value lớn hơn hoặc bằng 0.05, giả thuyết H0 sẽ được giữ nguyên.

Chương 3 trình bày phương pháp nghiên đưa ra câu hỏi nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu Đề tài sử dụng mô hình gốc và mở rộng của Bao và cộng sự

(2012) với nhiều biến hơn so với 2 nghiên cứu trước đó của Almeida và cộng sự

(2004) và Riddick và Whited (2009) với kĩ thuật kiểm định OLS và GMM bậc 4 nhằm khắc phục những nhược điểm của OLS và sai số đo lường của Tobin’s q.

Mô hình thực nghiệm được sử dụng để kiểm tra sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm của dòng tiền liên quan đến việc nắm giữ tiền mặt, đồng thời mở rộng nghiên cứu đối với các trường hợp ràng buộc tài chính như đã được đề cập trong các nghiên cứu trước đây.

-0.2 ƢƠN 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Th ố ng kê mô t ả

Phân tích d ữ li ệ u nghiên c ứ u

Nghiên cứu của tác giả diễn ra trong 5 năm sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, từ năm 2009 đến nay, Việt Nam đã trải qua nhiều biến động lớn về kinh tế vĩ mô do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng và suy thoái toàn cầu Nền kinh tế Việt Nam không chỉ giảm tốc độ tăng trưởng mà còn bộc lộ nhiều yếu kém và bất ổn trong suốt 5 năm qua, tác động mạnh mẽ đến các doanh nghiệp, cả lớn lẫn nhỏ.

Đồ thị 4.1 cho thấy xu hướng một số chỉ tiêu tài chính của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu, với tỉ lệ nợ ngắn hạn tăng dần qua các năm là thách thức lớn nhất Doanh nghiệp thường xuyên phải vay mượn để bù đắp thiếu hụt chi phí trong bối cảnh nguồn tài trợ khan hiếm Dòng tiền của các doanh nghiệp không chỉ thấp mà còn có xu hướng giảm, thậm chí dòng tiền âm gia tăng, làm cho khả năng chi trả nợ gốc và lãi vay trở nên khó khăn Tình trạng này đã dẫn đến việc gia tăng nợ xấu, ảnh hưởng đến hoạt động của lĩnh vực ngân hàng Vụ Tín Dụng (Ngân hàng nhà nước) nhận định rằng phần lớn doanh nghiệp hiện nay phụ thuộc vào các khoản nợ, với chỉ số nợ luôn vượt quá mức kỳ vọng chuẩn, đã tăng từ 1,6 lên 2,3 lần và giảm xuống vào cuối năm.

Từ năm 2012 đến nay, nợ xấu đã trở thành vấn đề nghiêm trọng và chưa có dấu hiệu giảm bớt Hệ quả là nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn, chỉ số Tobin’s q cho thấy hiệu quả hoạt động giảm mạnh từ năm 2011 Mặc dù hiệu quả hoạt động có tăng nhẹ từ 2011 đến 2012, nhưng điều này không phản ánh tình hình tích cực do mẫu nghiên cứu đã loại bỏ các công ty thua lỗ Dữ liệu từ Tổng cục Thống kê (2013) chỉ ra rằng tình trạng thua lỗ của doanh nghiệp gia tăng từ năm 2011, đặc biệt là trong khối ngoài quốc doanh, với số lượng doanh nghiệp hủy niêm yết trên thị trường chứng khoán ngày càng tăng từ năm 2010.

Trong năm 2012, có 23 doanh nghiệp hủy niêm yết, con số này tăng lên kỷ lục 37 doanh nghiệp vào năm 2013 Đáng chú ý, chỉ trong nửa đầu năm 2014, số doanh nghiệp hủy niêm yết đã đạt tới mức đáng kể.

22 Một phần nguyên nhân được cho là số lượng doanh nghiệp rơi vào trường hợp phải hủy niêm yết ngày càng nhiều như không còn đáp ứng các tiêu chuẩn niêm yết, 3 năm liên tục không có lãi hay không có giao dịch trong vòng 12 tháng…Ngoài ra, số doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch cũng rất hạn chế.

Phân tích th ố ng kê mô t ả

Mẫu nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng với 1504 quan sát từ 376 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2010 đến 2013.

DeltaCashHoldings 2 4 là một công ty hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ chứng khoán tại TP.HCM và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội Bảng 4.1 cung cấp thống kê mô tả các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình 1, giúp người đọc hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình này.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình 1

Obs Mean Median Max Min Std Dev Skewness Kurtosis

(Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

 Thay đổi tiền mặt nắm giữ Đồ thị 4.2 Tần suất của thay đổi tiền mặt nắm giữ (Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm STATA)

Trong giai đoạn 2010 đến 2013, sự thay đổi tiền mặt nắm giữ của công ty cho thấy sự khác biệt đáng kể với giá trị nhỏ nhất là -0.483 và giá trị lớn nhất là 0.383 Trung bình và trung vị của biến ∆CashHoldings lần lượt là 0.004 và 0.002, gần nhau cho thấy chỉ có sự thay đổi nhỏ trong tiền mặt nắm giữ toàn mẫu nghiên cứu Dữ liệu này tương đồng với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) với các giá trị tương ứng là 0.005 và 0.002 Đồ thị tần suất phân phối cho thấy độ bất đối xứng S = -0.293 < 0, chứng tỏ sự lệch trái và độ nhọn K = 8.473 > 3, cho thấy rủi ro tiền mặt nắm giữ giảm xuống khá cao Tuy nhiên, mật độ phân phối hai bên vẫn khá đều, không có sự chênh lệch lớn.

 òng tiền Đồ thị 4.3 Tần suất của dòng tiền (Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm STATA)

Dòng tiền từ mẫu nghiên cứu giai đoạn 2010 đến 2013 có giá trị trung bình là 0.085 và trung vị là 0.073, cho thấy sự tương đồng không đáng kể với kết quả của Bao và cộng sự.

Phân tích cho thấy phân phối dòng tiền có độ bất cân xứng S = 0.158, cho thấy sự lệch phải, cùng với độ nhọn K = 5.946, cho thấy khả năng dòng tiền âm khá cao Mặc dù các công ty phi tài chính không chịu biến động dòng tiền lớn như các công ty tài chính sau khủng hoảng tài chính 2008, nhưng vẫn bị ảnh hưởng Tuy nhiên, chỉ có 90 trong số 1504 quan sát (tỷ lệ 5.98%) ghi nhận dòng tiền âm, cho thấy rằng không nhiều doanh nghiệp phi sản xuất gặp khó khăn trong giai đoạn này.

Tobin’s Q, theo đồ thị 4.4, thể hiện tần suất của các cơ hội đầu tư tương lai với giá trị tối đa lên tới 2.952 và giá trị tối thiểu là 0.347 Giá trị trung bình của Tobin’s Q là 0.951, trong khi giá trị trung vị chỉ đạt 0.906, cho thấy sự khác biệt đáng kể so với mẫu nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) cũng như Riddick và Whited.

Nghiên cứu năm 2009 chỉ ra rằng tác động từ hiệu quả thị trường và cơ hội đầu tư tại Việt Nam vẫn thấp hơn so với các quốc gia phát triển như Mỹ và Châu Âu Điều này cho thấy tiềm năng phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam còn nhiều hạn chế, đặc biệt là giá cổ phiếu của các công ty trong nước.

Kể từ năm 2009, Việt Nam đã điều chỉnh giảm mạnh giá trị của chỉ số Tobin’s q, dẫn đến việc chỉ số này không còn cao như trước Độ bất cân xứng S đạt 2.134 và độ nhọn K lên tới 11.383, cho thấy đồ thị tần suất của Tobin’s q lệch phải và có độ nhọn cao, chủ yếu tập trung xung quanh giá trị 1.

 Quy mô tài sản Đồ thị 4.5 Tần suất của quy mô tài sản (Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm STATA)

Việc so sánh quy mô tài sản giữa các quốc gia khác nhau gặp khó khăn do sự khác biệt về đơn vị tiền tệ Dự báo rằng quy mô tài sản trong nghiên cứu này sẽ thấp hơn nhiều so với các công ty ở các nước phát triển như Mỹ và Châu Âu Hơn nữa, quy mô tài sản có khả năng tiến gần đến phân phối chuẩn và độ bất cân xứng S.

Hệ số K = 3.014 gần bằng 3 cho thấy phân phối chuẩn không bị thiên lệch quá nhiều, với độ nhọn 0.007 Trong các nghiên cứu về tiền mặt, biến kiểm soát quy mô tài sản thường xuất hiện và có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc, liên quan đến quy mô kinh tế.

 Các biến kiểm soát khác

Chi tiêu vốn (Expenditure) thường có giá trị dương, dẫn đến sự phân phối không đối xứng với độ bất cân xứng S = 8.086 nghiêng về bên phải và độ nhọn K = 9.332 cao Nhiều doanh nghiệp trong năm không thực hiện chi tiêu vốn, cho thấy sự khác biệt trong hành vi đầu tư.

Biến thay đổi vốn luân chuyển phi tiền mặt ∆NCWC có phân phối gần giống chuẩn, với ít hiện tượng đột biến trong giá trị quan sát nhờ vào việc loại bỏ 1% các giá trị ngoại lai Trung bình và trung vị của biến này gần như tương đương nhau, lần lượt là 0.012 và 0.008 Độ bất cân xứng của biến là khá nhỏ với S = 0.309, trong khi độ nhọn không cao như biến Expenditure.

Biến nợ ngắn hạn đầu kỳ ShortDebt t-1 có độ trễ một năm so với biến thay thế cho tiền mặt, và cả hai giá trị trung bình và trung vị đều gần bằng nhau, đạt khoảng 0.406.

Ma tr ậ n h ệ s ố tương quan

Bảng 4.2 cho thấy ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình, với mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê giữa ∆CashHoldings và CashFlow, cho thấy rằng dòng tiền cao hơn dẫn đến doanh nghiệp nắm giữ nhiều tiền mặt hơn Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) Hơn nữa, biến phụ thuộc ∆CashHoldings cũng ảnh hưởng đến các biến khác như Neg, Q, Expenditure và ShortDebtt-1 với ý nghĩa thống kê cao Mặc dù nhiều hệ số tương quan có độ lớn nhỏ, nhưng mối quan hệ giữa các biến vẫn đáng chú ý.

Hệ số Q và CashFlow đạt giá trị 0.4302, cho thấy sự liên quan đáng kể giữa chúng và các biến khác Điều này chứng minh rằng sai số đo lường từ Tobin’s q có thể dẫn đến ước lượng chệch cho biến CashFlow trong hồi quy OLS, như đã được chỉ ra bởi Erickson và Whited (2000) cũng như Riddick và Whited (2009) Biến Q không chỉ phản ánh các cơ hội đầu tư trong tương lai theo nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), mà còn thể hiện hiệu quả hoạt động trên thị trường trong nhiều nghiên cứu trước đây Do đó, Q ảnh hưởng đến tất cả các biến trong mô hình, ngoại trừ biến Acquisition Hơn nữa, CashFlow và Expenditure có mối tương quan dương, cho thấy rằng các công ty có dòng tiền cao có khả năng đầu tư vào các dự án mới nhiều hơn CashFlow cũng có mối tương quan dương với ∆NCWC và tương quan âm với ShortDebt t-1.

Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan các biến nghiên cứu

Tên biến ∆ ash oldings CashFlow Neg Q Size Expenditure Acquisition ∆NCWC ShortDebt t-1

Ghi chú : *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

K ế t qu ả phân tích h ồ i quy và ki ểm đị nh

Ki ể m tra tính d ừ ng chu ỗ i d ữ li ệ u

Tác giả thực hiện kiểm định để xác định tính dừng của dữ liệu Một chuỗi thời gian được coi là không dừng nếu giá trị trung bình hoặc phương sai của nó thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai yếu tố này đều biến động.

H0: β = 0 (Yt là chuỗi dữ liệu không dừng)

H1: β < 0 (Y t là chuỗi dữ liệu dừng)

Kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF) được sử dụng để xác định tính dừng của các biến quan sát trong giai đoạn 2010 – 2013 Nếu giá trị tuyệt đối của thống kê t lớn hơn các giá trị tới hạn tại mức 1%, 5%, hoặc 10%, chúng ta có thể bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận H1, điều này cho thấy các dữ liệu quan sát trong 4 năm là chuỗi dữ liệu dừng.

Bảng 4.3 Tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu hỉ tiêu iá trị thống kê t của ADF iá trị tới hạn

(Nguồn: Dữ liệu tác giả tổng hợp từ phần mềm EVIEWS)

Kết quả phân tích cho thấy tất cả giá trị |t| của các biến đều vượt quá |tα| ở các mức ý nghĩa α = 1%, α = 5% và α = 10%, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1 Điều này cho thấy tất cả dữ liệu các biến trong mô hình đều là chuỗi dừng, tức là giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai tại các độ trễ khác nhau không thay đổi theo thời gian Sự ổn định này đảm bảo rằng hồi quy OLS sẽ dự báo hiệu quả và các kiểm định t và F đều có giá trị hợp lệ.

Mô hình b ấ t cân x ứng độ nh ạ y c ả m d ò n g ti ề n c ủ a vi ệ c n ắ m gi ữ ti ề n m ặ t

Bảng 4.4 So sánh kết quả hồi quy các biến theo phương pháp OLS và GMM4

∆CashHoldings Hệ số p-value Hệ số p-value

Ghi chú : *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và

(Nguồn: Dữ liệu tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra sự khác biệt giữa hai phương pháp OLS và GMM4, vì vậy tác giả đã tiến hành áp dụng đồng thời cả hai phương pháp để theo dõi sự khác biệt trong nghiên cứu của mình Bảng 4.4 tổng hợp tất cả các biến nghiên cứu trong phương trình (1) sử dụng cả hai phương pháp OLS và GMM4 theo nghiên cứu của Bao và cộng sự.

Giá trị R² = 5.28% theo phương pháp OLS cho thấy rằng các biến độc lập chỉ giải thích được một phần nhỏ sự biến động của biến phụ thuộc, với 94.72% các yếu tố khác ảnh hưởng đến tiền mặt nắm giữ của công ty Ngược lại, mô hình GMM bậc 4 do Erickson và Whited (2000) phát triển cho thấy bảng kết quả hồi quy GMM4 với chỉ số Taul 2 là một thước đo chất lượng trong mô hình Chỉ số này dao động từ 0 đến 1, tương tự như giá trị R² trong OLS; giá trị Taul 2 bằng 0 cho thấy ước lượng vô giá trị, trong khi giá trị bằng 1 cho thấy ước lượng hoàn hảo Giá trị Taul 2 đạt 0.214, cho thấy chất lượng đo lường của GMM4 là khá hợp lý.

Tác giả áp dụng giá trị thống kê F và chỉ số p-value để kiểm tra độ phù hợp của mô hình OLS Giá trị p-value cho phép xác định tính phù hợp của mô hình, và kết quả từ bảng 4.4 cho thấy giá trị p-value của phương pháp OLS nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết.

H 0 tức là mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa 5%.

Hồi quy OLS cho thấy hệ số dòng tiền CashFlow là 0.103 với dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi hồi quy GMM bậc 4 có kết quả ấn tượng hơn với hệ số CashFlow là 0.469, cũng mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê 1%, gấp gần 4 lần so với OLS, cho thấy GMM4 phù hợp hơn Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), khi họ ghi nhận hệ số dương với OLS (0.243) và âm với GMM4 (-0.117), được giải thích bởi sai số đo lường biến Q Riddick và Whited (2009) chỉ ra rằng GMM4 là phương pháp hiệu quả để khắc phục sai lệch này Dấu của dòng tiền sẽ được giải thích thêm trong phần thảo luận kết quả nghiên cứu Hệ số dòng tiền dương này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đó của Opler và cộng sự (1999), Almeida và cộng sự (2004), Yi (2005), Khurana và cộng sự (2006), Acharya và cộng sự (2006), và Kusnadi và cộng sự (2011).

Ngoài việc xem xét độ nhạy cảm mang dấu dương, tác giả còn phân tích sự khác biệt về dấu và độ lớn của độ nhạy cảm trong điều kiện dòng tiền âm Kết quả từ hồi quy OLS và GMM4 cho thấy cả hệ số biến giả Neg và biến tương tác CashFlow*Neg đều mang dấu âm, với hệ số của CashFlow*Neg lần lượt là -0.239 và -0.749, có ý nghĩa thống kê tại mức 5% và 1%.

Nghiên cứu cho thấy rằng các công ty có dòng tiền âm sẽ gia tăng lượng tiền mặt nắm giữ khi dòng tiền càng âm, nhưng mức độ gia tăng này thấp hơn so với khi dòng tiền dương Ngược lại, trong điều kiện dòng tiền dương, các công ty cũng có xu hướng gia tăng tiền mặt nắm giữ Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Almeida và cộng sự (2004) về độ nhạy cảm dương trong điều kiện dòng tiền dương, cũng như nghiên cứu của Riddick và Whited (2009) về độ nhạy cảm âm trong điều kiện dòng tiền âm So với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), biến tương tác CashFlow*Neg chỉ mang dấu âm khi áp dụng phương pháp OLS, trong khi phương pháp GMM4 lại cho kết quả ngược lại.

Kết quả mô hình cho thấy cả hai phương pháp OLS và GMM4 đều cho hệ số dòng tiền dương Tuy nhiên, khi xem xét điều kiện dòng tiền âm, tổng hệ số dòng tiền lại mang dấu âm và có độ lớn nhỏ hơn Điều này chỉ ra rằng có sự nhạy cảm của dòng tiền đối với việc nắm giữ tiền mặt, với dấu hiệu dương nhưng lại bị bất cân xứng trong các điều kiện dòng tiền khác nhau Do đó, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H1 và H2, mặc dù có sự tồn tại và bất cân xứng, nhưng dấu của độ nhạy cảm lại trái ngược so với giả thuyết đã nêu.

Ki ểm đị nh các gi ả thi ế t vi ph ạ m c ủa phương pháp OLS

4.2.3.1 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Tác giả áp dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để xác định hiện tượng đa cộng tuyến giữa cấu trúc vốn và hiệu quả tài chính Khi giá trị VIF vượt quá 10, mô hình sẽ gặp phải vấn đề đa cộng tuyến.

Bảng 4.5 Kết quả phân tích VIF

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

Bảng kết quả kiểm định cho thấy nhân tử phóng đại phương sai trung bình của mô hình là 1.54, nhỏ hơn 10, điều này cho phép kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.

4.2.3.2.Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi Để kiểm định phương sai thay đổi, đề tài sử dụng kiểm định White Tác giả dùng chỉ số p-value để so sánh với mức ý nghĩa 5%, nếu p-value của  2 nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H 0 phương sai không thay đổi, chấp nhận H 1 phương sai thay đổi.

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định White

Obs*R-squared 134.3710 Prob Chi-Square(49) 0.0000

Scaled explained SS 488.1327 Prob Chi-Square(49) 0.0000

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm EVIEWS)

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value = 0.0000 của Chi bình phương ( 2 ) nhỏ hơn 0.05, do đó có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1, điều này cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi.

4.2.3.3.Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tác giả dùng kiểm định BG (Breusch – Godfrey) để kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình hồi quy với mức ý nghĩa là 5%.

Gọi giả thiết H0: Mô hình không có hiện tự tương quan giả thiết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan

Tác giả sử dụng chỉ số p-value của (nR²) để so sánh với mức ý nghĩa 5% Nếu p-value nhỏ hơn 0.05, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ, cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan Ngược lại, nếu p-value lớn hơn hoặc bằng 0.05, giả thuyết H0 không bị bác bỏ.

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 60.97920 Prob Chi-Square(1) 0.0000

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm EVIEWS)

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value của nR² nhỏ hơn 0.05, do đó tác giả bác bỏ giả thuyết H0, xác nhận rằng mô hình này có hiện tượng tương quan bậc 1.

4.2.3.4.Khắc phục giả thiết vi phạm của OLS

Sau khi kiểm định mô hình, kết quả cho thấy mô hình hồi quy OLS không gặp phải đa cộng tuyến, nhưng lại bị hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, điều này thường xảy ra trong các nghiên cứu tài chính vĩ mô sử dụng dữ liệu bảng hoặc chuỗi thời gian Để khắc phục vấn đề này, tác giả đề xuất hai hướng xử lý.

Tác giả áp dụng phương pháp Newey-West để điều chỉnh sai số chuẩn của ước lượng OLS nhằm giải quyết vấn đề tương quan và phương sai thay đổi trong dữ liệu chuỗi thời gian Tuy nhiên, sau khi thực hiện điều chỉnh và kiểm định lại, tác giả nhận thấy hiện tượng này vẫn tiếp diễn, dẫn đến việc loại bỏ hướng khắc phục này.

Theo Vogelsang (2001), hồi quy GMM có tính bền vững cao ngay cả khi xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, đồng thời cung cấp kết quả đồng nhất và chắc chắn Tự tương quan không phải là vấn đề đối với mô hình này Một trong những nguyên nhân dẫn đến tự tương quan và phương sai thay đổi là do lựa chọn mô hình không phù hợp Hồi quy GMM có thể được sử dụng để tránh các vấn đề mà hồi quy OLS gặp phải, mang lại kết quả không bị chệch và giá trị t ổn định hơn Do đó, tác giả ưu tiên sử dụng phương pháp GMM nhờ những ưu điểm vượt trội so với phương pháp OLS.

4.2.4.Kiểm định các giới hạn xác định vƣợt quá đối với GMM4

Tác giả áp dụng kiểm định Sargent (Sargent Test) và kiểm định J (J-Test) để đánh giá mối quan hệ giữa các biến công cụ và phần dư Những kiểm định này giúp xác định xem các điều kiện moment của mô hình có phù hợp với dữ liệu hay không.

Giả thuyết H0 cho rằng dữ liệu phù hợp với các giới hạn của mô hình, trong khi giả thuyết H1 lại khẳng định rằng dữ liệu không đáp ứng được các giới hạn này.

Tác giả sử dụng chỉ số p-value của J-test trong phụ lục số 2 để so sánh với mức ý nghĩa 5% Nếu p-value nhỏ hơn 0.05, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ và giả thuyết H1 được chấp nhận, điều này cho thấy mô hình GMM không phù hợp với dữ liệu Ngược lại, nếu p-value lớn hơn hoặc bằng 0.05, giả thuyết H0 được giữ nguyên.

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định các giới hạn xác định vượt quá

Kiểm định Giá trị p-value

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

Kết quả cho thấy giá trị p-value là 0.479, lớn hơn 0.05, do đó tác giả không thể bác bỏ giả thiết H0 Điều này có nghĩa là H0 được chấp nhận, cho thấy dữ liệu phù hợp với mô hình GMM.

4.2.5.Mô hình bất cân xứng độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt khi xem xét ràng buộc tài chính

Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra sự khác biệt giữa các công ty bị ràng buộc và không bị ràng buộc tài chính Tác giả tiến hành kiểm định thực nghiệm tại Việt Nam để xác định liệu sự bất cân xứng này vẫn tồn tại và có sự khác biệt hay không, sử dụng kỹ thuật hồi quy GMM bậc 4 Phương pháp OLS không được sử dụng do hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, trong khi GMM4 cho kết quả cao hơn về độ lớn và ý nghĩa thống kê Mô hình GMM4 tỏ ra phù hợp cho nghiên cứu này khi tác giả kiểm định các giới hạn xác định vượt quá.

Bảng 4.9 Thống kê mô tả ∆CashHoldings theo 3 phương pháp phân loại

∆ ash oldings N Mean Median Max Min Std dev

Công ty ràng buộc 376 -0.009 -0.003 0.383 -0.437 0.091 Công ty không ràng buộc 1128 0.009 0.004 0.356 -0.483 0.076

Diff 0.018*** t-value 0.000 2 hi trả cổ tức

Công ty ràng buộc 457 -0.005 -0.001 0.370 -0.437 0.060 Công ty không ràng buộc 1047 0.009 0.006 0.383 -0.483 0.088

Công ty ràng buộc 376 -0.0002 0.002 0.383 -0.437 0.100 Công ty không ràng buộc 1128 0.006 0.002 0.370 -0.483 0.073

Ghi chú : *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

Bảng 4.9 cung cấp thống kê mô tả cho ba phương pháp phân loại ràng buộc tài chính, cho thấy sự khác biệt về số lượng công ty ràng buộc và không ràng buộc theo từng phương pháp Cụ thể, khi áp dụng phương pháp WW index, chi trả cổ tức và quy mô công ty, có 376, 457 và 376 công ty rơi vào tình trạng ràng buộc tài chính, trong khi 1128, 1047 và 1128 công ty không bị ràng buộc tương ứng Trung bình thay đổi nắm giữ tiền mặt của các công ty không ràng buộc gần như đồng nhất (0.009, 0.009 và 0.006), trong khi đối với các công ty ràng buộc, con số dao động từ -0.009 đến -0.0002 Kết quả kiểm định T-test cho thấy có sự khác biệt về trung bình thay đổi nắm giữ tiền mặt giữa hai nhóm công ty theo phương pháp WW index và chi trả cổ tức với mức ý nghĩa thống kê 1%, nhưng không có sự khác biệt khi xét theo quy mô tài sản So với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), sự khác biệt chỉ xuất hiện ở phương pháp phân loại thứ ba liên quan đến quy mô tài sản, điều này có thể do quy mô tài sản trung bình của mẫu tại Việt Nam còn thấp hơn so với các quốc gia phát triển, như đã được chỉ ra trong các nghiên cứu trước đây của Almeida và cộng sự (2004) và Riddick và Whited (2009).

Bảng 4.10 Kết quả hồi quy theo 3 phương pháp phân loại ràng buộc tài chính

Tên biến 1 WW index 2 Payout ratio 3 Firm size

∆ ash oldings Hệ số p-value Hệ số p-value Hệ số p-value ệ số chặn -0.105 0.121 -0.125** 0.011 -0.101 0.131

Ghi chú : *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

Mô hình b ấ t cân x ứng độ nh ạ y c ả m dòng ti ề n c ủ a vi ệ c n ắ m gi ữ ti ề n m ặ t khi

Nghiên cứu trước đây cho thấy sự khác biệt về độ nhạy cảm giữa các công ty bị ràng buộc và không bị ràng buộc tài chính Tác giả tiến hành kiểm định thực nghiệm tại Việt Nam để xác định sự bất cân xứng giữa hai loại công ty này bằng kỹ thuật hồi quy GMM bậc 4 Phương pháp OLS không được áp dụng do hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, trong khi GMM4 cho kết quả cao hơn về độ lớn và ý nghĩa thống kê Mô hình GMM4 tỏ ra phù hợp trong nghiên cứu này khi tác giả kiểm định các giới hạn xác định vượt quá.

Bảng 4.9 Thống kê mô tả ∆CashHoldings theo 3 phương pháp phân loại

∆ ash oldings N Mean Median Max Min Std dev

Công ty ràng buộc 376 -0.009 -0.003 0.383 -0.437 0.091 Công ty không ràng buộc 1128 0.009 0.004 0.356 -0.483 0.076

Diff 0.018*** t-value 0.000 2 hi trả cổ tức

Công ty ràng buộc 457 -0.005 -0.001 0.370 -0.437 0.060 Công ty không ràng buộc 1047 0.009 0.006 0.383 -0.483 0.088

Công ty ràng buộc 376 -0.0002 0.002 0.383 -0.437 0.100 Công ty không ràng buộc 1128 0.006 0.002 0.370 -0.483 0.073

Ghi chú : *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

Bảng 4.9 trình bày thống kê mô tả cho ba phương pháp phân loại ràng buộc tài chính, cho thấy sự khác biệt về số lượng công ty ràng buộc và không ràng buộc Theo phương pháp WW index, số lượng công ty ràng buộc là 376, 457 và 376, trong khi số công ty không ràng buộc là 1128, 1047 và 1128 Trung bình thay đổi nắm giữ tiền mặt của các công ty không ràng buộc tương đối gần nhau (0.009, 0.009 và 0.006), trong khi các công ty ràng buộc dao động từ -0.009 đến -0.0002 Kết quả T-test cho thấy có sự khác biệt đáng kể về trung bình thay đổi nắm giữ tiền mặt giữa hai nhóm công ty theo phương pháp WW index và chi trả cổ tức ở mức ý nghĩa 1%, nhưng không có sự khác biệt khi phân loại theo quy mô tài sản So với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), sự khác biệt chỉ xuất hiện ở phương pháp phân loại thứ ba liên quan đến quy mô tài sản, do quy mô tài sản trung bình ở Việt Nam vẫn thấp hơn so với các quốc gia phát triển, như đã chỉ ra trong các nghiên cứu trước đây của Almeida và cộng sự (2004) và Riddick và Whited (2009).

Bảng 4.10 Kết quả hồi quy theo 3 phương pháp phân loại ràng buộc tài chính

Tên biến 1 WW index 2 Payout ratio 3 Firm size

∆ ash oldings Hệ số p-value Hệ số p-value Hệ số p-value ệ số chặn -0.105 0.121 -0.125** 0.011 -0.101 0.131

Ghi chú : *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)

Bảng 4.10 trình bày kết quả mô hình thực nghiệm dựa trên phương trình (2), trong đó tác giả đã bổ sung biến giả và các biến tương tác liên quan đến ràng buộc tài chính Cụ thể, biến giả được gán giá trị 1 cho các công ty bị ràng buộc tài chính và giá trị 0 cho những công ty không bị ràng buộc Đồng thời, tác giả tiếp tục sử dụng biến giả cho dòng tiền âm, với giá trị 1 được gán cho dòng tiền âm và giá trị 0 cho dòng tiền dương.

Nghiên cứu cho thấy sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền vẫn tồn tại ở cả hai loại công ty, bất kể việc thêm biến giả ràng buộc tài chính vào mô hình Cả ba phương pháp phân loại đều cho thấy hệ số CashFlow dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chứng minh sự nhạy cảm của dòng tiền với việc nắm giữ tiền mặt Tuy nhiên, phương pháp phân loại theo WW index và quy mô công ty có biến tương tác CashFlow*Neg âm và có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ phương pháp chi trả cổ tức tiền mặt Để kiểm định giả thiết H3 về sự khác biệt trong độ nhạy cảm dòng tiền giữa hai loại công ty, tác giả đã xem xét hệ số của hai biến tương tác CashFlow*Constraint và CashFlow*Constraint*Neg Kết quả cho thấy không có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ biến CashFlow*Constraint*Neg trong phương pháp WW index với ý nghĩa 10%, nhưng không đủ mạnh để chấp nhận giả thiết H3 So với nghiên cứu của Riddick và Whited (2009), sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm ở công ty quy mô vừa và lớn có sự khác biệt về độ lớn so với công ty nhỏ.

(2012), sự khác biệt về bất cân xứng tồn tại trong cả 4 phương pháp phân loại ràng buộc tài chnh.

Hành vi của các công ty Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu cho thấy rằng cả các công ty có ràng buộc tài chính và không ràng buộc đều có mức độ nắm giữ tiền mặt tương tự, cho thấy sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết nghiên cứu H3.

4.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ kết quả hồi quy và kiểm định theo phương pháp OLS và GMM4, đề tài đã đạt được các kết quả như sau:

Nghiên cứu đã xác nhận rằng có sự tồn tại của độ nhạy cảm dòng tiền dương đối với việc nắm giữ tiền mặt, cho thấy mối quan hệ thuận giữa dòng tiền và thay đổi tiền mặt nắm giữ Giá trị p-value của hệ số dòng tiền so với thay đổi tiền mặt nắm giữ theo hai phương pháp OLS và GMM4 đều nhỏ hơn 0.01 và mang dấu dương, chứng tỏ mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Kết quả này hỗ trợ các nghiên cứu trước đây của Opler và cộng sự (1999), Aimeida và cộng sự (2004), nhưng lại trái ngược với kết quả của Riddick và Whited (2009), Bao và cộng sự (2012).

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt tùy thuộc vào điều kiện dòng tiền Cụ thể, trong điều kiện dòng tiền dương, độ nhạy cảm là dương, với hệ số 0.469, nghĩa là khi dòng tiền tăng 1% trên tổng tài sản, tiền mặt nắm giữ sẽ tăng 0.469% Ngược lại, trong điều kiện dòng tiền âm, độ nhạy cảm là âm, với hệ số -0.28, cho thấy khi dòng tiền tăng 1% trên tổng tài sản, tiền mặt nắm giữ sẽ giảm 0.28% Mặc dù có hiện tượng bất cân xứng, nhưng dấu hiệu của độ nhạy cảm này lại trái ngược với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012).

Đề tài đã giải đáp câu hỏi nghiên cứu số 3, cho thấy sự bất cân xứng không khác biệt giữa hai loại công ty bị ràng buộc tài chính và không bị ràng buộc tài chính qua ba phương pháp phân loại Mặc dù các biến thể hiện sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm vẫn có ý nghĩa, nhưng khi đưa vào các biến ràng buộc, các biến tương tác lại không có ý nghĩa thống kê Kết quả này không hỗ trợ cho nghiên cứu thực nghiệm của Bao và cộng sự (2012), Opler và cộng sự (1999), cũng như Aimeida và cộng sự (2004) về sự khác biệt giữa hai loại công ty.

Theo nghiên cứu của Almeida và cộng sự (2004), các công ty, đặc biệt là những công ty gặp ràng buộc tài chính, thường nắm giữ lượng tiền mặt lớn hơn để hạn chế các khoản đầu tư có NPV dương Điều này đòi hỏi họ phải lựa chọn chính sách tiền mặt tối ưu để cân bằng giữa lợi nhuận hiện tại và các khoản đầu tư trong tương lai Trong nghiên cứu tại Việt Nam, tác giả chưa kiểm định tình trạng ràng buộc tài chính của các công ty, nhưng cho rằng việc nắm giữ tiền mặt cao hơn khi công ty có dòng tiền tốt chủ yếu phụ thuộc vào điều kiện vĩ mô, đặc biệt là giai đoạn nghiên cứu có sự khác biệt so với các nghiên cứu trước đây, đặc biệt là trong giai đoạn hậu khủng hoảng từ năm 2008.

Năm 2009, nền kinh tế Việt Nam gặp nhiều khó khăn về kinh tế, xã hội và chính trị, khiến môi trường đầu tư và kinh doanh trở nên không thuận lợi hơn so với trước khủng hoảng Tình trạng này ảnh hưởng đến nhiều doanh nghiệp ngoài quốc doanh có vốn đầu tư nước ngoài, gây ra tâm lý “ngại đầu tư” và có thể tác động tiêu cực đến nền kinh tế trong dài hạn.

Nghiên cứu thứ hai cho thấy sự khác biệt về dấu và độ lớn trong bất cân xứng độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt so với nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), điều này có thể được giải thích bởi tình hình kinh tế Việt Nam giai đoạn 2010-2013 Trong khi nghiên cứu của Bao diễn ra từ 1972 đến 2006, không gặp cú sốc vĩ mô lớn, nghiên cứu hiện tại lại diễn ra sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 Kết luận hội nghị Trung Ương 3, khoá 11 (2011) đã chỉ ra sự bất cập trong cấu trúc nền kinh tế và yêu cầu tái cấu trúc, nhưng các hành động thực hiện vẫn chậm chạp do nhiều lực cản Mặc dù kinh tế hồi phục nhanh chóng vào năm 2010 nhờ chính sách kích cầu, nhưng sự phục hồi này không đi kèm với cải cách cấu trúc, dẫn đến khó khăn quay trở lại ngay năm sau Các doanh nghiệp phi tài chính cần có chính sách nắm giữ tiền mặt cao để giảm thiểu rủi ro hệ thống và phi hệ thống, trong khi các công ty lớn ngoài quốc doanh cũng áp dụng chính sách này để chờ đợi tín hiệu tích cực từ nền kinh tế thay vì đầu tư vào dự án NPV tốt.

Theo nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012), các công ty gặp khó khăn trong việc loại bỏ các dự án có NPV âm khi có dòng tiền âm do ràng buộc hợp đồng và động cơ của nhà quản trị muốn che giấu thông tin để giảm rủi ro và tối đa hóa lợi ích cá nhân Khi dòng tiền âm, nhà quản trị có xu hướng giảm nắm giữ tiền mặt, cho thấy độ nhạy cảm dương Nghiên cứu tại Việt Nam cũng ủng hộ quan điểm của Riddick và Whited (2009) rằng trong điều kiện dòng tiền âm, công ty sẽ tích lũy tiền mặt nhiều hơn bằng cách nhanh chóng loại bỏ các dự án kém hiệu quả, thay vì tiếp tục đầu tư, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế phục hồi chậm sau khủng hoảng.

Nghiên cứu cho thấy ràng buộc tài chính ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn bên ngoài của các công ty, khiến họ phải dựa nhiều vào dòng tiền nội bộ Điều này đặc biệt đúng ở thị trường nhỏ như Việt Nam, nơi thông tin bất cân xứng và cú sốc hậu khủng hoảng làm cho doanh nghiệp ưu tiên giải quyết hàng tồn kho và giảm nợ xấu thay vì đầu tư lớn Yi (2005) chỉ ra rằng chính sách tăng cường tín dụng có thể không hiệu quả trong bối cảnh này Tuy nhiên, kết quả kiểm định ràng buộc tài chính không đạt được ý nghĩa thống kê như mong đợi, có thể do phương pháp đo lường không phù hợp Ví dụ, việc phân loại dựa trên chi trả cổ tức tiền mặt có thể không phản ánh đúng thực trạng, vì doanh nghiệp có thể thực hiện chi trả qua hình thức khác Hơn nữa, việc sử dụng quy mô tài sản để phân loại cũng cần xem xét kỹ lưỡng, vì ngay cả công ty lớn tại Việt Nam cũng có thể bị ràng buộc tài chính khi hoạt động trên thị trường lớn Do đó, các nghiên cứu tiếp theo cần đánh giá lại phương pháp phân loại ràng buộc tài chính để làm rõ vai trò của yếu tố này trong độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt.

Tác giả chỉ ra sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu của mình so với các nghiên cứu trước, nhấn mạnh rằng có sự nhạy cảm dòng tiền đối với việc nắm giữ tiền mặt và sự bất cân xứng trong nhạy cảm này Điều này trái ngược với các nghiên cứu trước, cho rằng nhạy cảm dòng tiền mang dấu dương trong điều kiện dòng tiền dương và dấu âm trong điều kiện dòng tiền âm Tác giả cũng lưu ý rằng mức độ nhạy cảm dòng tiền thấp hơn trong điều kiện dòng tiền cao hoặc thấp Hơn nữa, không có sự khác biệt về bất cân xứng trong nhạy cảm dòng tiền khi phân loại công ty thành nhóm ràng buộc tài chính và không ràng buộc tài chính.

Chương 4 đề cập đến hai vấn đề, một là kiểm định sự bất cân xứng trong độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt, hai là kiểm định sự khác biệt về sự bất cân xứng giữa hai loại công ty bị ràng buộc và không bị ràng buộc tài chính dựa theo

3 phương pháp phân loại trong điều kiện tại Việt Nam giai đoạn từ 2010 đến

K ế t lu ậ n chung

Vấn đề nắm giữ tiền mặt đang thu hút sự chú ý của các học giả toàn cầu, với nhiều nghiên cứu trước đây như Opler et al (1999), Faulkender và Wang (2006), Almeida et al (2004), Riddick và Whited (2009), và Bao et al (2012) đã chỉ ra lý do tại sao các công ty giữ tiền và cách họ thay đổi lượng tiền mặt nắm giữ Nghiên cứu này tiếp cận vấn đề từ góc độ mới, phân tích mối quan hệ giữa dòng tiền và sự thay đổi trong tiền mặt nắm giữ, đồng thời nghiên cứu độ nhạy cảm của dòng tiền đối với việc nắm giữ tiền mặt thông qua mô hình toàn diện hơn Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 1504 quan sát từ 376 công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 2010-2013, với biến phụ thuộc là thay đổi tiền mặt nắm giữ (∆CashHoldings) và các biến độc lập như dòng tiền (CashFlow), biến giả dòng tiền âm (Neg) và biến giả ràng buộc (Constraint), cùng với các biến kiểm soát như Tobin’s q (Q), quy mô tài sản (Size), và chi tiêu vốn (Expenditure) Kết quả nghiên cứu được rút ra bằng phương pháp hồi quy OLS và GMM bậc 4.

Tồn tại mối quan hệ thuận giữa dòng tiền và sự thay đổi trong việc nắm giữ tiền mặt, cho thấy độ nhạy cảm dòng tiền của việc giữ tiền mặt có ý nghĩa thống kê.

Độ nhạy cảm dòng tiền của việc nắm giữ tiền mặt có sự bất cân xứng với dòng tiền Cụ thể, trong điều kiện dòng tiền dương, độ nhạy cảm này mang dấu dương, nhưng trong điều kiện dòng tiền âm, nó lại mang dấu âm với mức độ thấp hơn Nguyên nhân cho sự khác biệt này bao gồm nhu cầu thanh khoản, việc từ bỏ các dự án có NPV xấu và tình trạng phục hồi chậm của nền kinh tế.

Sự bất cân xứng vẫn tiếp tục tồn tại khi yếu tố ràng buộc tài chính được đưa vào mô hình, mà không có sự khác biệt rõ rệt giữa hai loại công ty này.

3 phương pháp phân loại bao gồm chỉ số WW index, chi trả cổ tức và quy mô tài sản.

Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà quản trị tiền mặt tại Việt Nam, giúp họ thiết lập kế hoạch quản trị hiệu quả trong bối cảnh hậu khủng hoảng Nhiều doanh nghiệp hiện đang ưu tiên nắm giữ tiền mặt, bất kể tình hình dòng tiền tốt hay xấu, do lo ngại về rủi ro, các dự án không khả thi và sự bất ổn của nền kinh tế Do đó, việc mở rộng kinh doanh và đầu tư tài chính cần được xem xét cẩn thận để tránh tình trạng đầu tư tràn lan.

H ạ n ch ế đề tài

Tất nhiên nghiên cứu không tránh khỏi những hạn chế như sau:

Tính chính xác của đề tài phụ thuộc vào độ tin cậy của nguồn số liệu từ các website, đồng thời thông tin có thể khó phân loại Chẳng hạn, khi tính toán các chỉ số như WW index với yếu tố tăng trưởng ngành, việc phân loại một ngành cụ thể cho một công ty lớn hoạt động trong nhiều lĩnh vực khác nhau trở nên phức tạp, ảnh hưởng đến việc lựa chọn mức tăng trưởng phù hợp.

Nghiên cứu chỉ được thực hiện trong khoảng thời gian ngắn từ 2010-2013 với 376 công ty niêm yết, do đó chưa đủ dữ liệu để so sánh dễ dàng với các nghiên cứu toàn cầu Hơn nữa, nghiên cứu này cũng đã bỏ qua các cú sốc vĩ mô trong nền kinh tế.

Cần đánh giá và điều chỉnh các phương pháp phân loại ràng buộc tài chính của các công ty để phù hợp hơn với điều kiện thực tế tại Việt Nam.

Nghiên cứu chưa đề cập đến việc so sánh độ nhạy cảm liên quan đến chi phí đại diện như trong nghiên cứu của Bao và cộng sự (2012) do thiếu thông tin thu thập Bên cạnh đó, còn có các điều kiện vĩ mô khác như lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá và các chính sách kinh tế cũng cần được xem xét.

5.3.ƣớng nghiên cứu tiếp theo

Việc mở rộng số lượng quan sát từ các công ty trên HOSE và HNX, cùng với việc kéo dài thời gian nghiên cứu trước và sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, sẽ củng cố tính chính xác của kết quả nghiên cứu Trong lĩnh vực kinh tế học và tài chính, có bốn động cơ chính giải thích lý do doanh nghiệp muốn nắm giữ tiền mặt và cách thức thực hiện điều đó Nghiên cứu có thể được mở rộng để xem xét thêm các yếu tố khác ảnh hưởng đến quản trị tiền mặt của doanh nghiệp, chẳng hạn như động cơ về thuế, giao dịch, đại diện và phòng ngừa Bên cạnh đó, cần khám phá tác động của việc nắm giữ tiền mặt tới các yếu tố khác trong doanh nghiệp.

1 Acharya, V.V., Almeida, H., Campello, M., 2007 Is cash negative debt? A hedging perspective on corporate financial policies J Financ Intermed 16, 515 – 554.

2 Akerlof, G.A.,1970 The market for lemons: Quality uncertainty and the market mechanism, Quarterly Journal of Economics, 84, pp 488-500.

3 Almeida, H., Campello, M., Weisbach, M.S., 2004 The cash flow sensitivity of cash J Finance 59, 1777–1804.

4 Bao, D., Chan, K.C., Zhang, W., 2012 Asymmetric cash flow sensitivity of cash holdings J Finance 18, 690-700.

5 Bates, T.W., Kahle, K.M., Stulz, R.M., 2009 Why do U.S firms hold so much more cash than they used to? J Finance 64, 1985–2021.

6 Dittmar, A., Mahrt-Smith J., Servaes H., 2003 International Corporate Governance and Corporate Cash Holdings, Journal of Financial and Quantitative Analysis Forthcoming.

7 Erickson, T., Whited, T.M., 2000 Measurement error and the relationship between investment and Q J Polit Econ 108, 1027 –1057.

8 Faulkender, M., Wang, R., 2006 Corporate financial policy and the value of cash J.Finance 61, 1957–1990.

9 Ferreira, A Miguel, Vilela A, 2004 Why do Firms Hold Cash? Evidence fromEMU countries?, Working Paper.

10 Hansen, L., 1982 Large sample properties of generalized method of moments estimators Econometrica 50, 1029-1054.

11 Harris, M and Raviv., 1976 A Optimal Incentive Contracts with Imperfect Information Working Paper #70-75-76, Graduate School of Industrial Administration, Carnegie-Mellon University, April 1976.

12 Jensen, M.C., 1986 Agency costs of free cash flow, corporate finance and takeovers.Am Econ Rev 76, 323–329.

13 Jensen, M.C., Meckling, W.H., 1976 Theory of the firm: Managerial behavior, agency cost and ownership structure J Financ Econ 3, 305 –360.

14 Jung, J and Dobbin J., 1996 F Corporate Board Gender Diversity and Stock Performance: The Competence Gap or Institutional Investor Bias?, 89 N.C L REV.

15 Kaplan, S.N., Zingales, L., 1997 Do investment-cash flow sensitivities provide useful measures of financing constraints? Q J Econ 112, 169 –216.

16 Keynes, J M., 1936, The General Theory of Employment, Interest and Money, London: McMillan.

17 Khurana, I K., Xiumin M., Raynolde P., 2006, Financial development and the cashflow sensitivity of cash, Journal of Financialand Quantitative Analysis, forthcoming.

18 Kim, C.S., Mauer D.C., Sherman A E., 1998 The determinants of corporate liquidity: Theory and evidence Journal of Financial and Quantitative Analysis 33, 335-359.

19 Kothari, S.P., Shu, S., Wysocki, P.D., 2009 Do managers withhold bad news? J.Account Res 47, 241–276.

20 Kraus, A., R.H Litzenberger., 1973 A State Preference Model of Optimal Financial Leverage Journal of Finance, pp 911-922.

21 Kusnadi, Yuanto, Wei K.C J, 2011 The determinants of corporate cash management policies: Evidence from around the world Journal of Corporate Finance 17, 725-740.

22 Levasseur, M., 1979 Gestion de trésorerie Economica journal.

23 Marin, M., Niehaus, G 2011 On the Sensitivity of Corporate Cash Holdings and Hedging to Cash Flows Working Paper.

24 Miller, M., Orr, D., 1966 A model of the demand for money by firms, Quarterly Journal of Economics, Vol 80, pp 413-35.

25 Myers, S.C., 1984 The capital structure puzzle Journal of Finance 39, 575–592.

26 Myers, S.C., Majluf, N., 1984 Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have Journal of Financial Economics 13, 187–221.

27 Newey, W K., 1994 The Asymptotic Variance of Semiparametric Estimators. Econometrica, 62(6):1349-1382.

28 Opler, T., Lee P., Stulz R., and Williamson R., 1999 The determinants and implications of corporate cash holdings, Journal of Financial Economics 52, 3-46.

29 Palazzo, B., 2012 Cash holdings, risk, and expected returns Journal of Financial Economics, 104(1), 162–185.

30 Riddick, L.A., Whited, T.M., 2009 The corporate propensity to save J Finance

31 Ross, A., 1973 The Economic Theory of Agency: The Principal’s Probles American Economic Review, 1973, Vol 63, No 5, pp 629 -649.

32 Spence, A.M., 1973 Job market signaling, Quarterly Journal of Economics, 87, pp 355-374.

33 Spence, M and Zeckhauser Insurance, Information and Individual Action. American Economic Review 1971 61(2): 380-387.

34 Stiglitz, J.E & Rothschild, M.E., 1976 Equilibrium in competitive insurance markets, Quarterly Journal of Economics, 90, pp 629-649.

35 Stulz, R., 1990 Managerial discretion and optimal financing policies Journal of Financial Economics, 26, 3-27.

36 Vogelsang, T.J 2001 Testing in GMM Models Without Truncation Working paper 01-12, Cornell University Center for Analytic Economics.

37 Whited, T.M., Wu, G., 2006 Financial constraint risk Rev Financ Stud 19, 531–559.

38 Whited, T.M., 2006 External finance constraints and the intertemporal pattern of intermittent investment, Journal of Financial Economics 81, 467-502.

39 Yi, C L, 2005 The cashflow sensitivity of cash: Evidence from Taiwan,Applied Financial Economics, 1, 1-12.

Phụ lục 1 Kết quả hồi quy phương trình 1 theo phương pháp OLS

Source SS df MS Number of obs = 1504

Adj R-squared = 0.0471 Total 9.76930176 1503 006499868 Root MSE = 0787

DeltaCashH~s Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

Size 0040527 0015762 2.57 0.010 0009609 0071446 Expenditure -.1609977 0323178 -4.98 0.000 -.2243909 -.0976046 Acquisition -.0115594 0170542 -0.68 0.498 -.045012 0218933 DeltaNCWC -.0428801 0206956 -2.07 0.038 -.0834757 -.0022845 ShortDebt -.0551636 0105575 -5.23 0.000 -.0758727 -.0344546 _cons -.0950578 041832 -2.27 0.023 -.1771135 -.0130022

Phụ lục 2 Kết quả hồi quy phương trình 1 theo phương pháp MM4

DeltaCashH~s Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

Size 0109436 0026101 4.19 0.000 005828 0160592 Expenditure -.1240263 0381306 -3.25 0.001 -.1987609 -.0492916 Acquisition -.0223011 0137217 -1.63 0.104 -.0491952 0045929 DeltaNCWC -.0140998 0325555 -0.43 0.665 -.0779073 0497078 ShortDebt -.0462496 0150748 -3.07 0.002 -.0757956 -.0167036

Phụ lục 3 Kết quả hồi quy phương trình 2 MM4 với phương pháp phân loại ràng buộc tài chính theo chỉ số WW index

DeltaCashHoldi~s Coef Std Err z P>|z| [95% Conf

Q -.1822798 0507675 -3.59 0.000 -.2817823 -.0827773 _cons -.1044641 0673462 -1.55 0.121 -.2364603 027532 CashFlow 4433655 109369 4.05 0.000 2290062 6577248 Neg 0185533 0231249 0.80 0.422 -.0267706 0638773 NegCashflow -.4510149 2471718 -1.82 0.068 -.9354626 0334329 Constraint1 -.0166551 0113756 -1.46 0.143 -.0389509 0056408 CFConstraint1 1543509 1064701 1.45 0.147 -.0543266 3630283 NegConstraint1 -.0337237 0278505 -1.21 0.226 -.0883097 0208623 CFConstraint1Neg -.4695949 24181 -1.94 0.052 -.9435338 0043439

Size 0100434 0032558 3.08 0.002 0036622 0164245 Expenditure -.1210286 0377728 -3.20 0.001 -.195062 -.0469952 Acquisition -.0236588 0142355 -1.66 0.097 -.0515597 0042422 DeltaNCWC -.0135957 032581 -0.42 0.676 -.0774532 0502619 ShortDebt -.046552 0151954 -3.06 0.002 -.0763345 -.0167695

Phụ lục 4 Kết quả hồi quy phương trình 2 MM4 với phương pháp phân loại theo chi trả cổ tức tiền mặt

(0.022) DeltaCashHoldi~s Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

Q -.1825188 0532574 -3.43 0.001 -.2869014 -.0781362 _cons -.1246369 0489724 -2.55 0.011 -.220621 -.0286527 CashFlow 4459125 1156977 3.85 0.000 2191491 6726759 Neg -.0595804 0453771 -1.31 0.189 -.1485178 0293571 NegCashflow -.0668912 4431378 -0.15 0.880 -.9354254 8016429 Constraint2 -.0110971 0076852 -1.44 0.149 -.0261599 0039656 CFConstraint2 1181611 1089682 1.08 0.278 -.0954126 3317349 NegConstraint2 0592827 0469518 1.26 0.207 -.0327411 1513064 CFConstraint2Neg -.7504484 4630429 -1.62 0.105 -1.657996 157099

Size 0108578 0026853 4.04 0.000 0055947 0161209 Expenditure -.1269589 0382348 -3.32 0.001 -.2018978 -.0520201 Acquisition -.0231638 0139191 -1.66 0.096 -.0504447 0041171 DeltaNCWC -.0157126 0326357 -0.48 0.630 -.0796774 0482523 ShortDebt -.0489761 0151223 -3.24 0.001 -.0786152 -.0193369 Tau1^2: 0.221 (0.060)