Mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các công ty trên thị trường chứng khoán VN

GIỚI THIỆU

Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 và khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2009, vấn đề tăng trưởng trở nên quan trọng đối với triển vọng phát triển doanh nghiệp Các doanh nghiệp nhỏ với giá trị tài sản thấp có cơ hội tăng trưởng cao nhưng đối mặt với rủi ro lớn do bất cân xứng thông tin, trong khi doanh nghiệp lớn ít rủi ro hơn và dễ dàng tiếp cận nguồn vốn với chi phí thấp Nghiên cứu này sẽ xem xét tác động của cơ hội tăng trưởng thông qua các yếu tố như quy mô công ty, lợi nhuận và tài sản cố định đến mức độ đòn bẩy nợ tại Việt Nam.

2Lý do chọn đề tài:

Nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ đã được thực hiện rộng rãi trên thế giới, với các tác giả như Rajan và Zingales (1995) cùng Serrasqueiro và Macus Nunes (2009), tuy nhiên tại Việt Nam, lĩnh vực này vẫn còn hạn chế Bài nghiên cứu này nhằm kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ ở Việt Nam, điều này đặc biệt quan trọng cho các nhà đầu tư trong việc ra quyết định đầu tư vào doanh nghiệp Do đó, việc hiểu rõ mối quan hệ này là cần thiết để cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư.

3Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu:

Nghiên cứu mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của cácCông ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ tại các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam có thể được phân tích để xác định tính chất tuyến tính hay phi tuyến tính của nó Nghiên cứu này sẽ làm rõ cách thức mà nợ ảnh hưởng đến khả năng phát triển của các doanh nghiệp, đồng thời cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực tài chính trong bối cảnh thị trường Việt Nam Việc hiểu rõ mối quan hệ này không chỉ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định thông minh mà còn hỗ trợ các công ty trong việc tối ưu hóa cấu trúc vốn của mình.

- Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ thay đổi như thế nào khi Công ty có cơ hội tăng trưởng ở mức cao, thấp và trung bình?

Quy mô doanh nghiệp, lợi nhuận và tài sản cố định là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Doanh nghiệp lớn thường có khả năng tiếp cận nguồn vốn dễ dàng hơn, trong khi lợi nhuận cao giúp tăng cường khả năng trả nợ Tài sản cố định cũng đóng vai trò quan trọng, vì chúng có thể được sử dụng làm bảo đảm cho các khoản vay Sự kết hợp của những yếu tố này quyết định khả năng phát triển bền vững của doanh nghiệp trong bối cảnh nợ nần.

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các doanh nghiệp này nhằm phân tích tác động của nợ đến khả năng tăng trưởng của họ.

Phạm vi nghiên cứu là các Công ty phi tài chính được niêm yết trên thị trường chứng khoán tại hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2009-2013

Bài nghiên cứu áp dụng dữ liệu bảng thông qua ba phương pháp: Pooled Regression, FEM và REM Để xác định phương pháp phù hợp, các kiểm định như Likelihood test, Hausman test và Lagrange Multiplier test được thực hiện Trong trường hợp xuất hiện hiện tượng tự tương quan hoặc phương sai thay đổi, phương pháp FGLS sẽ được sử dụng cho mô hình.

Cấu trúc bài nghiên cứu gồm có 5 chương

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Cơ sở lý thuyết

2.1.1Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory)

Lý thuyết trật tự phân hạng xuất phát từ thông tin bất cân xứng, trong đó các nhà quản lý hiểu rõ hơn về cơ hội tăng trưởng và rủi ro của doanh nghiệp so với các nhà đầu tư bên ngoài Thông tin này ảnh hưởng đến quyết định tài trợ nội bộ và bên ngoài, với ưu tiên đầu tiên là sử dụng lợi nhuận giữ lại cho tái đầu tư, sau đó mới đến phát hành nợ mới Khi lợi nhuận tăng, nhu cầu vay nợ giảm, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận và đòn bẩy nợ Phát hành cổ phần thường là lựa chọn cuối cùng khi công ty đã cạn kiệt lợi nhuận giữ lại và khả năng vay nợ Các nhà quản lý thường miễn cưỡng phát hành cổ phần mới khi giá cổ phiếu bị định giá thấp, họ tìm thời điểm phát hành khi giá cổ phiếu hợp lý hoặc cao Huy động nợ được ưa chuộng hơn vốn cổ phần vì không cần công bố thông tin rộng rãi, do đó, phát hành cổ phần bên ngoài chỉ là giải pháp cuối cùng.

2.1.2 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory)

Theo lý thuyết tín hiệu, thị trường phản ứng tiêu cực với việc giảm đòn bẩy và tích cực với việc tăng đòn bẩy Khi doanh nghiệp lớn phát hành nợ, điều này cho thấy họ có cơ hội tăng trưởng cao, dẫn đến phản ứng tích cực từ thị trường Chiến lược này giúp doanh nghiệp huy động vốn cho các dự án đầu tư và tận dụng lợi ích từ tấm chắn thuế Ngược lại, phát hành cổ phiếu thường báo hiệu sự giảm tốc trong tăng trưởng, gây ra phản ứng tiêu cực từ thị trường và có thể làm giảm giá trị doanh nghiệp trên thị trường cổ phiếu.

2.1.3 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết đánh đổi (Trade off Theory)

Theo lý thuyết đánh đổi, doanh nghiệp vay nợ phải cân nhắc giữa lợi ích từ lá chắn thuế và chi phí tài chính, bao gồm chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản Việc vay nợ giúp doanh nghiệp tài trợ cho nhu cầu vốn và đầu tư vào các dự án có tiềm năng tăng trưởng, nhưng đồng thời cũng kéo theo chi phí lãi vay Chi phí này được khấu trừ thuế, tạo ra lợi ích từ lá chắn thuế khi doanh nghiệp có cơ hội đầu tư sinh lời Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp không thể trả nợ đúng hạn do hoạt động kinh doanh kém hiệu quả, họ sẽ phải đối mặt với rủi ro tài chính nghiêm trọng và nguy cơ phá sản Do đó, doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa lợi ích và chi phí của việc vay nợ, vì khi mức vay tăng lên, chi phí tài chính có thể vượt quá lợi ích từ lá chắn thuế, dẫn đến rủi ro cao và mất đi cơ hội hợp tác kinh doanh.

6 việc phá sản và làm ăn thu lỗ không đủ khả năng tài chính để trả khoản nợ đã vay.

Doanh nghiệp có thể bỏ lỡ cơ hội tăng trưởng nếu hợp đồng này tạo ra thu nhập và lợi nhuận Các giám đốc cần phải cân nhắc giữa lợi ích từ việc giảm thuế và chi phí tài chính do vay nợ.

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ.

Nghiên cứu của Pandey (2004) chỉ ra rằng cấu trúc vốn có mối quan hệ hàm lập phương với cơ hội tăng trưởng, với việc công ty vay nợ nhiều hơn khi tobin’s Q ở mức thấp hoặc cao, và giảm vay nợ khi tobin’s Q ở mức trung bình Điều này dẫn đến một mối tương quan phức tạp giữa điều kiện thị trường, chi phí đại diện, và chi phí phá sản, đồng thời thể hiện mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy quy mô công ty và tài sản cố định có mối quan hệ thuận chiều với cơ hội tăng trưởng, trong khi rủi ro hệ thống và cấu trúc sở hữu lại tác động ngược chiều lên cấu trúc vốn.

Nghiên cứu của Gaud (2005) về cơ chế quyết định cấu trúc vốn của các công ty Thụy Sĩ sử dụng cả hai mô hình static và dynamic Kết quả từ mô hình dynamic kết hợp với GMM cho thấy lợi nhuận năm hiện tại và cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều với đòn bẩy nợ, quy mô công ty, tài sản cố định và rủi ro kinh doanh, trong khi có mối quan hệ thuận chiều với đòn bẩy nợ Phân tích cũng chỉ ra sự tồn tại của tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu, với lợi nhuận được lấy độ trễ có tác động thuận chiều lên đòn bẩy nợ Kết quả này dự báo hành vi ngắn hạn theo thuyết trật tự phân hạng sẽ hướng tới nợ mục tiêu, tuy nhiên, quá trình điều chỉnh diễn ra rất chậm.

Nghiên cứu của Raijan và Zingales (1995) về đòn bẩy nợ giữa các quốc gia cho thấy mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy nợ Đòn bẩy nợ được đo bằng giá trị sổ sách và giá trị thị trường của nợ, trong khi cơ hội tăng trưởng được xác định qua biến "Market to book" Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng cơ hội tăng trưởng có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng đòn bẩy nợ.

Biến "Market to book" có mối quan hệ tuyến tính và ngược chiều với nợ, bất kể giá trị sổ sách hay giá trị thị trường của nợ được sử dụng Tài sản cố định thường có mối tương quan cùng chiều với đòn bẩy nợ Quy mô công ty cũng tương quan cùng chiều với nợ, trừ trường hợp ở Đức Cuối cùng, lợi nhuận có mối tương quan ngược chiều với nợ ở tất cả các quốc gia.

Nghiên cứu của Mauricio Jara Bertin, Marta Moreno Walerta và Paolo (2012) cho thấy mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của doanh nghiệp là phi tuyến, với hình dạng "U" không đơn điệu Kết quả này khẳng định rằng cơ hội tăng trưởng có thể ảnh hưởng đến mức độ nợ của doanh nghiệp theo cách phức tạp.

Nghiên cứu của Raijan và Zingales (1995), Gaud (2005), cùng Kayhan và Titman (2006) đã chỉ ra rằng biến giải thích Tobin’s Q và biến mở rộng nghiên cứu và phát triển (R&D intensity) là những yếu tố quan trọng đại diện cho tăng trưởng, được nhiều tác giả như Ozkan sử dụng trong phân tích.

Trong bối cảnh các công ty niêm yết, tài sản vô hình được coi là nguồn tăng trưởng quan trọng, đại diện cho cơ hội phát triển của doanh nghiệp (Whitwell 2007, Galbreath và Gavin 2008) Nhiều nghiên cứu đã xác nhận điều này, bao gồm các công trình của Fama và French (2002), Lin (2006), Moon và Tandon (2007), cùng với Huang và Ritter (2009) Để đo lường quy mô vốn của công ty, thường sử dụng logarithm của tổng tài sản (Bhaduri 2002, Chen 2004, Pandey 2004).

Nghiên cứu của Serrasqueiro và Macus Nunes (2009) tại Bồ Đào Nha chỉ ra rằng có mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Cụ thể, tại các công ty Bồ Đào Nha, mối quan hệ này cùng chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng thấp và cao, nhưng ngược chiều khi mức tăng trưởng ở mức trung bình Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy các doanh nghiệp có lợi nhuận thường ít vay nợ, đồng thời có sự tương quan dương giữa quy mô doanh nghiệp và nợ, cũng như giữa tài sản cố định và nợ.

Hình 2.1 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng GO 1 và nợ ở Bồ Đào Nha

The measurement indicators must align with two growth opportunity metrics: Tobin's Q ratio and R&D intensity, as well as debt levels (Serrasqueiro and Macas Nunes, 2009, p.875).

Hình 2.2: Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng GO 2 và nợ ở Bồ Đào Nha

(Nguồn: Serrasqueiro and Macas Nunes 2009, p.875)

Nghiên cứu tại Bồ Đào Nha chỉ ra rằng các công ty niêm yết với cơ hội tăng trưởng thấp có mối quan hệ tích cực giữa nợ và cơ hội tăng trưởng, hỗ trợ cho lập luận của Jensen (1986) và Stulz (1990) về vấn đề đại diện giữa cổ đông và giám đốc Trong bối cảnh này, nợ được sử dụng như một công cụ để kiểm soát hành động của ban giám đốc, đặc biệt khi họ không đầu tư vào các dự án có khả năng mang lại tăng trưởng vượt mức nợ tối ưu, từ đó bảo vệ tình hình tài chính của công ty.

Khi cơ hội tăng trưởng của các công ty niêm yết ở Bồ Đào Nha ở mức trung

Mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng thường là ngược chiều, điều này bổ sung cho tranh luận về thuyết đánh đổi của Kraus và Litzenberger (1973) cùng Scott (1977), khi các công ty giảm nợ để kiểm soát lợi nhuận và giảm nguy cơ phá sản, từ đó ảnh hưởng đến triển vọng tăng trưởng trong tương lai Bên cạnh đó, mối quan hệ này cũng củng cố thuyết đại diện liên quan đến đầu tư dưới mức, như đã được nêu bởi Jensen và Meckling (1976) cũng như Myer (1977), cho thấy khả năng công ty thực hiện đầu tư thấp hơn mức tối ưu có thể làm giảm cơ hội tăng trưởng Điều này dẫn đến việc người cho vay có thể gặp khó khăn trong việc cấp vốn cho các công ty.

Giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu thực nghiệm toàn cầu chỉ ra rằng mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến tính Bài nghiên cứu này tập trung vào việc xác định mối quan hệ phi tuyến tính giữa cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy nợ tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, dựa trên giả thuyết đã được đặt ra.

H0: Mối tương quan có ý nghĩa giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là tuyến tính

H1: Mối tương quan có ý nghĩa giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến tính

Nghiên cứu thực nghiệm toàn cầu cho thấy mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ thường phi tuyến tính Cụ thể, nghiên cứu của Serrasqueiro và Macus Nunes (2009) tại Bồ Đào Nha chỉ ra rằng mối quan hệ này có hình dạng hàm lập phương Tương tự, nghiên cứu của Mauricio Jara Berlin, Moreno và Warleta, cùng với Paolo Saona Hoffman và cộng sự (2012) cũng phát hiện mối quan hệ "non-monotonic" hình chữ U Bài nghiên cứu này nhằm xác định rõ liệu mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng là tuyến tính hay phi tuyến tính.

Tác giả kỳ vọng rằng có sự tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, với mối quan hệ này có thể cùng chiều hoặc ngược chiều tùy thuộc vào mức độ cơ hội tăng trưởng Khi công ty có cơ hội tăng trưởng cao, nhu cầu về vốn để tài trợ cho các dự án sinh lời sẽ gia tăng, dẫn đến mối quan hệ cùng chiều giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Ngược lại, nếu cơ hội tăng trưởng thấp, công ty sẽ không tạo ra khả năng sinh lời và thu nhập cao, ảnh hưởng tiêu cực đến nhu cầu vay nợ.

Trong tương lai, nhu cầu sử dụng nguồn nợ vay có thể giảm, dẫn đến mối quan hệ thuận chiều giữa cơ hội tăng trưởng và kỳ vọng về nợ.

Mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến thì đường cong thể hiện mối quan hệ có dạng như sau:

Đường cong thể hiện mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ cho thấy sự tương quan thuận chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao hoặc thấp Ngược lại, khi doanh nghiệp ở mức tăng trưởng trung bình, mối quan hệ này trở nên tương quan ngược chiều.

Đường cong thể hiện mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ cho thấy sự tương quan ngược chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao hoặc thấp Ngược lại, khi doanh nghiệp đạt mức tăng trưởng trung bình, mối quan hệ này trở nên thuận chiều.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Số liệu và lấy mẫu

Dữ liệu trong bài viết được thu thập từ 105 công ty phi tài chính hoạt động trong nhiều lĩnh vực khác nhau, niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam tại hai sàn giao dịch HOSE và HNX Thời gian nghiên cứu kéo dài từ năm 2009 đến 2013, tương ứng với một giai đoạn mẫu 5 năm.

Dữ liệu được thu thập từ các công ty chứng khoán trên các trang web cafef.vn, vietstock.vn và cophieu68.vn trong khoảng thời gian từ năm 2009 đến 2013 Sau đó, dữ liệu này đã được xử lý bằng phần mềm Excel và thực hiện phân tích hồi quy thông qua phần mềm Eviews 7.

Phương pháp nghiên cứu

Bài luận văn này kế thừa nghiên cứu của Seraqueiro và Macas Nunes (2009) để xây dựng mô hình và các biến nghiên cứu Thị trường chứng khoán Bồ Đào Nha đang phát triển, tương đồng với thị trường chứng khoán Việt Nam Cả hai thị trường đều gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn tài chính từ thị trường chứng khoán, dẫn đến việc các doanh nghiệp chủ yếu dựa vào vay nợ để huy động tài chính.

Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với hai biến phụ thuộc là MLEV và BLEV Nghiên cứu cũng phân tích mối quan hệ tuyến tính, hàm bình phương và lập phương giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, nhằm xác định mối quan hệ phù hợp nhất giữa nợ và cơ hội tăng trưởng tại Việt Nam.

Bài nghiên cứu này áp dụng ba phương pháp là Pooled regression, Fixed Effect model và Random Effect model, đồng thời thực hiện các kiểm định để xác định phương pháp phù hợp nhất cho từng mô hình Để so sánh Pooled Regression và Fixed Effects model, tác giả sử dụng kiểm định Likelihood với giả thuyết Ho: mô hình Pooled regression là phù hợp và H1: mô hình Fixed Effect model là phù hợp Nếu P-value < α, giả thuyết Ho bị bác bỏ; ngược lại, nếu P-value > α, giả thuyết Ho được chấp nhận Đối với sự so sánh giữa Pooled Regression và Random Effect model, tác giả áp dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier test, với giả thuyết Ho là mô hình Pooled regression phù hợp và H1 là mô hình Random Effect model phù hợp Tương tự, để so sánh Fixed Effect model và Random Effect model, tác giả sử dụng kiểm định Hausman Test với giả thuyết Ho cho rằng Random Effect model là phù hợp và H1 cho rằng Fixed Effect model là phù hợp.

< α thì bác bỏ giả thuyết Ho và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thiết Ho

Khi mô hình gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi, phương pháp Feasible Generalized Least Squares (FGLS) sẽ được sử dụng để khắc phục vấn đề này.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu trong bài luận văn được xây dựng dựa trên nghiên cứu thực nghiệm của Serrasqueiro và Macus Nunes (2009), nhằm phát triển mô hình hồi quy và xác định các biến liên quan Tác giả sử dụng hai biến GO1 và GO2 để đo lường cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp, trong khi biến lợi nhuận được áp dụng theo lý thuyết trật tự phân hạng để ảnh hưởng đến biến đòn bẩy nợ khi doanh nghiệp có lợi nhuận giữ lại Ngoài ra, hai biến quy mô công ty và tài sản cố định được xem như tài sản đảm bảo cho khoản vay nợ, đặc biệt khi doanh nghiệp phải đối mặt với chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản theo lý thuyết đánh đổi.

LEVi,t = β0 + β1LEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

LEVi,t là : giá trị nợ của doanh nghiệp tại năm t

LEVi,t-1 : giá trị nợ của doanh nghiệp tại năm t-1

GO1 : Cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp (đại diện cho Tobin’s Q)

GO2 : Cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp (đo lường bằng tỷ lệ giá trị tài sản vô hình)

PRO : Lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp

SIZE : Quy mô của doanh nghiệp

TANG : Tài sản cố định βt : hệ số tác động của các biến độc lập εt : sai số

Tác giả đã phát triển 6 mô hình từ phương trình ban đầu để kiểm tra mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ.

Mô hình 1: mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị sổ sách của nợ

BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

Mô hình 2: mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị thị trường của nợ

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO 2 β7GO2 3

3.3.2.1Cơ hội tăng trưởng GO 1 :

Cơ hội tăng trưởng GO1 phản ánh sự biến động giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu Nghiên cứu của Panley (2004) chỉ ra rằng cơ hội tăng trưởng và nợ có mối quan hệ phi tuyến, trong khi nghiên cứu của Serasquiro và Macas Nunes (2009) cho thấy mối quan hệ này là lập phương Cụ thể, khi cơ hội tăng trưởng thấp hoặc cao, cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy nợ có xu hướng cùng chiều, nhưng khi cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình, mối quan hệ giữa chúng lại trở nên ngược chiều.

3.3.2.2Cơ hội tăng trưởng GO 2 :

Biến mở rộng nghiên cứu và phát triển (R&D intensity) là yếu tố tăng trưởng quan trọng được nhiều tác giả như Ozkan (2001), Panley (2004) và Gaud (2005) sử dụng Theo Whitwell (2007) cùng với Galbreath và Gavin (2008), tài sản vô hình được coi là nguồn tăng trưởng thiết yếu của công ty, dẫn đến nhiều nghiên cứu tiếp theo từ Fama và French (2002), Lin (2006), Moon và Tandon (2007), cũng như Huang và Ritter (2009).

Nghiên cứu của Serrasqueiro và Macus Nunes chỉ ra rằng mối quan hệ GO2 có tính phi tuyến với giá trị sổ sách và giá trị thị trường của đòn bẩy nợ Tuy nhiên, tại Việt Nam, các doanh nghiệp thường gặp khó khăn trong việc xác định chi phí cho nghiên cứu và phát triển công nghệ, do đó tác giả đã chọn tỷ lệ chênh lệch giá trị tài sản vô hình để đại diện cho biến cơ hội tăng trưởng GO2.

3.3.2.3Lợi Nhuận sau thuế (PRO):

Lợi nhuận là chỉ số quan trọng để đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và có mối liên hệ chặt chẽ với đòn bẩy nợ Doanh nghiệp thường vay nợ để đầu tư vào dự án, tài trợ vốn lưu động hoặc hoạt động hàng ngày, nhưng việc này đi kèm với chi phí lãi vay và trách nhiệm hoàn trả, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận Khi doanh nghiệp đạt lợi nhuận cao sau khi trừ lãi vay và thuế, họ có thể giữ lại lợi nhuận để tái đầu tư, từ đó giảm thiểu nhu cầu vay nợ từ bên ngoài.

Do vậy lợi nhuận là yếu tố quan trọng có tác động lên đòn bẩy nợ

3.3.2.4Quy mô công ty (SIZE).

Quy mô công ty đóng vai trò quan trọng trong việc vay nợ Theo nghiên cứu của Gaud (2005) và Serrasqueiro cùng Macus Nunes (2009), có mối quan hệ tích cực giữa quy mô công ty và khả năng tiếp cận vốn vay Cụ thể, các công ty lớn thường dễ dàng tiếp cận các khoản vay với lãi suất ưu đãi hơn Do đó, mối quan hệ giữa quy mô công ty và nợ là cùng chiều.

3.3.2.5Tài sản cố định (TANG):

Theo nghiên cứu của Gaud (2005) và Serrasqueiro cùng Macus Nunes (2009), tài sản cố định có mối quan hệ tích cực với đòn bẩy nợ Cụ thể, khi công ty sở hữu nhiều tài sản cố định, điều này không chỉ gia tăng khả năng đảm bảo cho các khoản vay mà còn giúp công ty dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn.

Phương pháp kiểm định mô hình

Bài nghiên cứu áp dụng mô hình dữ liệu bảng (panel data) và thực hiện hồi quy theo ba phương pháp: hồi quy OLS

3.4.1.Bước 1: Thống kê mô tả

Nghiên cứu sử dụng các số liệu thống kê bao gồm giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình, trung vị và độ lệch chuẩn để mô tả đặc trưng dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX Những thông tin này giúp phản ánh tổng quát tình hình hoạt động của các doanh nghiệp này.

3.4.2.Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan

Thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến kiểm soát giúp xác định mối tương quan giữa chúng, đồng thời kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.

3.4.3.Bước 3: Lựa chọn phương pháp

Khi các giả thiết ban đầu của OLS bị vi phạm như phương sai thay đổi, tự tương quan hay đa cộng tuyến, ước lượng thu được sẽ bị bóp méo và không chính xác cho phân tích Trong trường hợp này, phương pháp hồi quy theo mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) là lựa chọn hợp lý để ước lượng dữ liệu dạng bảng Để xác định mô hình phù hợp giữa ảnh hưởng ngẫu nhiên và ảnh hưởng cố định, kiểm định Hausman được áp dụng.

Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)

Giả định rằng mỗi thực thể sở hữu những đặc điểm riêng biệt có thể tác động đến các biến độc lập, FEM thực hiện phân tích mối quan hệ giữa phần dư của từng thực thể và các biến độc lập Qua đó, FEM giúp kiểm soát và phân tách ảnh hưởng của những đặc điểm riêng này.

19 biệt không thay đổi theo thời gian giúp chúng ta tách biệt các biến giải thích, từ đó ước lượng chính xác ảnh hưởng thực sự của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Mô hình ước lượng sử dụng:

Trong đó: Yit: biến phụ thuộc – với i:doanh nghiệp và t: thời gian

Ci (i=1….n): hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu β: hệ số góc đối với nhân tố X. ui,t : phần dư.

Mô hình đã bổ sung chỉ số i vào hệ số chặn c để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp, cho thấy sự khác biệt này có thể xuất phát từ đặc điểm riêng của mỗi doanh nghiệp hoặc từ sự khác nhau trong chính sách quản lý và hoạt động của họ.

Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) khác biệt với mô hình ảnh hưởng cố định ở chỗ sự biến động giữa các thực thể Trong khi mô hình ảnh hưởng cố định giả định rằng sự biến động này có tương quan với biến độc lập, mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên lại cho rằng sự biến động giữa các thực thể là ngẫu nhiên và không có mối liên hệ với các biến giải thích.

Nếu sự khác biệt giữa các thực thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) sẽ phù hợp hơn so với mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) Trong mô hình REM, phần dư của mỗi thực thể, không tương quan với biến giải thích, được coi là một biến giải thích mới Ý tưởng cơ bản của mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên khởi nguồn từ mô hình này.

Trong mô hình REM, hệ số chặn Ci không còn cố định mà được coi là một biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là C1.

Ci = C + εi (i=1, n) εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là

Thay vào mô hình ta có:

Mô hình hồi quy được biểu diễn dưới dạng Yit = C + β Xit + εi + uit hoặc Yit = C + β Xit + wit, trong đó wit = εi + uit Ở đây, εi đại diện cho sai số thành phần của các đối tượng khác nhau, phản ánh đặc điểm riêng biệt của từng doanh nghiệp, trong khi uit là sai số thành phần kết hợp, bao gồm cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.

3.4.4.Bước 4: Ước lượng các hệ số hồi quy OLS

Nhược điểm của ước lượng OLS có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả do hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi Vì vậy, sau khi thực hiện ước lượng OLS, cần kiểm tra các giả định của mô hình để đảm bảo tính chính xác của kết quả.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:

Mô hình cổ điển lý tưởng yêu cầu các biến giải thích không tương quan, nghĩa là mỗi biến cung cấp thông tin riêng về biến phụ thuộc mà không trùng lặp với các biến độc lập khác, giúp tránh hiện tượng đa cộng tuyến Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng tương quan cặp giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Nếu tương quan giữa các biến độc lập cao (trên 0,8), có thể xảy ra đa cộng tuyến, nhưng tiêu chuẩn này không phải lúc nào cũng chính xác Nhiều trường hợp cho thấy tương quan cặp không cao vẫn có thể dẫn đến đa cộng tuyến, vì vậy việc sử dụng VIF là cần thiết để đảm bảo độ chính xác trong nghiên cứu.

Nhân tử phóng đại phương sai:

Theo quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF >10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan là việc xác định mối tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát theo thứ tự thời gian hoặc không gian Trong mô hình hồi quy cổ điển OLS, giả thiết rằng không có sự tương quan giữa các sai số (Ui), tức là Cov(Ui, Uj) = 0 với j ≠ i, nghĩa là sai số của một quan sát không bị ảnh hưởng bởi sai số của quan sát khác Để kiểm định tự tương quan, ta sử dụng kiểm định Durbin-Watson.

 Trường hợp hệ số Dunrbin – Watson từ 1 đến 3 kết luận không có hiện tượng tự tương quan

 Trường hợp hệ số Dunrbin – Watson < 1 kết luận có hiện tượng tự tương quan dương

 Trường hợp hệ số Dunrbin – Watson > 3 kết luận có hiện tượng tự tương quan âm

Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi: Kiểm địnhBreusch & Pagan

 Bước 1: Chạy mô hình gốc: Y = β1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + u

 Bước 2: Tạo biến phần dư GENR U1=RESID 2

 Bước 3: Chạy hồi quy phụ: U1 = α1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 + α5X5 + u

 Bước 4: Tính trị số LM = n* R 2 phụ

 Bước 5: Tìm thống kê Chi bình phương =@QCHISQ(1-α, p-1)

Trong đó: p là số hệ số hồi quy của mô hình hồi quy phụ (bước 3)

 Bước 6: Dựa vào hồi quy phụ ởbước 3, ta đặt giả thuyết sau:

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = 0 (Không có phương sai sai số thay đổi)

H1: có ít nhất 1 α ởtrên khác 0 (Có phương sai sai số thay đổi)

 Bước 7: Kiểm định: Nếu LM > Chisao thì bác bỏ Ho

Khi hiện tượng phương sai sai số thay đổi xảy ra, phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được sử dụng để khắc phục vấn đề này.

3.4.5.Bước 5: Kiểm định mô hình

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả

Bảng 4 1 :Thống kê mô tả các biến

BLEV i,t MLEV i,t GO 1 GO 2 PRO SIZE TANG Mean 0.493563 0.003251 376.0860 2.829430 0.203971 5.822726 0.278226

Nguồn: tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê

Bảng 4.1 trình bày số liệu thống kê về các biến được sử dụng trong nghiên cứu từ năm 2009 đến 2013, bao gồm các chỉ số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.

Trong nghiên cứu với 420 quan sát từ 105 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009-2013, vùng biến động của giá trị sổ sách của đòn bẩy nợ (BLEV) dao động từ 0.031 đến 0.946, với giá trị trung bình là 0.4935 Điều này cho thấy mức vay nợ của doanh nghiệp Việt Nam khoảng 50%, thấp hơn so với nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes, với tỷ lệ là 71.83%.

Mức biến động giá trị thị trường của đòn bẩy nợ dao động từ 0.00003 đến 0.0365, với giá trị trung bình là 0.003251 Điều này cho thấy rằng giá trị thị trường của đòn bẩy nợ ít bị ảnh hưởng bởi sự biến động của thị trường.

Mức biến động của cơ hội tăng trưởng GO1 dao động từ 25.8803 đến 3976.121, với giá trị trung bình đạt 378.086 Trong khi đó, biến động của cơ hội tăng trưởng GO2 có giá trị trung bình là 2.829, cho thấy sự chênh lệch giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách của vốn chủ lớn rất lớn so với tỷ lệ chênh lệch giá trị tài sản vô hình của doanh nghiệp.

Quy mô của các doanh nghiệp Việt Nam đã tăng đáng kể, với mức biến động trung bình đạt 5.822, cho thấy sự gia tăng quy mô doanh nghiệp ở Việt Nam đang ở mức cao.

Bên cạnh đó, lợi nhuận và tài sản cố định cũng biến động tương đối với giá trị trung bình lần lượt là 0.203 và 0.278

Tương quan giữa các biến nghiên cứu

Bảng 4 2: tương quan giữa các biến nghiên cứu:

BLEV i,t MLEV i,t GO 1 GO 2 PRO SIZE TANG

Nguồn: tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê

Bảng 4.2 chỉ ra rằng biến cơ hội tăng trưởng (GO1) có mối tương quan ngược chiều với biến đòn bẩy nợ (BLEV và MLEV), điều này không phù hợp với nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes Ngược lại, biến lợi nhuận sau thuế (PRO) lại có mối tương quan ngược chiều với đòn bẩy nợ (BLEV, MLEV), ủng hộ kết luận của nghiên cứu này Hơn nữa, biến cơ hội tăng trưởng (GO2) cho thấy mối tương quan cùng chiều với giá trị sổ.

Nghiên cứu cho thấy rằng 25 sách nợ có mối tương quan ngược chiều với giá trị thị trường của nợ Tài sản cố định (TANG) có mối tương quan ngược chiều với nợ (BLEV), nhưng lại tương quan cùng chiều với giá trị thị trường của nợ Đồng thời, biến nợ (BLEV, MLEV) cũng có mối tương quan cùng chiều với quy mô doanh nghiệp (SIZE), điều này phù hợp với nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes.

Kết quả hồi quy dữ liệu bảng của mô hình

BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

Bảng 4 3: Kết quả hồi quy mô hình 1

Blev Pooled Regression Fixed effect Random Effect Biến độc lập

Để đánh giá và lựa chọn giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed Effect, chúng ta sử dụng kiểm định tỷ lệ khả năng (Likelihood Ratio Test) nhằm xác định phương pháp phù hợp nhất cho việc ước lượng mô hình 1 Kết quả của kiểm định này sẽ giúp đưa ra quyết định chính xác trong việc chọn lựa phương pháp phân tích dữ liệu.

Test cross-section fixed effects

Cross-section F 4.917959 (104,309) 0.0000 Cross-section Chi-square 410.143979 104 0.0000 Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

Với p-value =0 < α = 0.5 bác bỏ giả thuyết H0, suy ra phương pháp FEM là phù hợp

Để lựa chọn giữa phương pháp Random effect và Fixed effect, chúng ta thực hiện đánh giá bằng cách sử dụng bài kiểm tra Hausman Kết quả của bài kiểm tra này sẽ giúp xác định phương pháp phù hợp nhất để ước lượng mô hình 1.

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq Statistic Chi-Sq d.f Prob.

Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 1 là phù hợp

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 1 như sau:

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

S.E of regression 0.048183 Akaike info criterion -3.005978

Sum squared resid 0.717364 Schwarz criterion -1.938196

Log likelihood 742.2553 Hannan-Quinn criter -2.583942

Prob(F-statistic) 0.000000 với kiểm định Durbin – Watson ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 1 là 2.136

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 1 không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cho mô hình 1 bằng nhân tử phòng đại phương sai VIF:

Từ giá trị VIF trung bình là 1.08 cho ta thấy được mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

Kiểm tra phương sai thay đổi:

Chạy hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 1, ta có kết quả như sau:

Cross-section fixed (dummy variables)

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = 0 (không có hiện tượng phương sai thay

H1: có ít nhất 1 α trên khác không (có hiện tượng phương sai thay đổi)

Kết quả kiểm định cho ta thấy LM1 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Mô hình 1 cho thấy hiện tượng phương sai thay đổi Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã áp dụng mô hình FGLS.

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic

Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS chỉ ra rằng các biến giá trị sổ sách của nợ (BLEV1,t-1), cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO), và quy mô doanh nghiệp (SIZE) đều có ý nghĩa thống kê, trong khi tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống kê Biến trễ giá trị sổ sách của nợ ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, đặc biệt là cơ hội tăng trưởng (GO1) có tác động ngược chiều đến giá trị sổ sách của nợ, điều này trái ngược với nghiên cứu của Serrasqueiro và Macus Nunes Trong khi đó, cơ hội tăng trưởng (GO2) được đại diện bởi tỷ lệ chênh lệch tài sản vô hình lại có tác động cùng chiều với giá trị sổ sách của nợ và có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng cơ hội tăng trưởng của các doanh nghiệp không phụ thuộc vào đòn bẩy và không sử dụng đòn bẩy nợ.

Lợi nhuận của doanh nghiệp ảnh hưởng ngược lại với giá trị sổ sách của nợ, trong khi quy mô doanh nghiệp lại có tác động cùng chiều đến giá trị sổ sách của nợ.

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

MLEV Pooled Regression Fixed effect Random Effect Biến độc lập

Để đánh giá và lựa chọn giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed Effect, chúng ta sử dụng Kiểm định tỷ lệ khả năng (Likelihood Ratio Test) nhằm xác định phương pháp phù hợp cho việc ước lượng mô hình 2 Kết quả của quá trình này sẽ giúp đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu.

Để đánh giá và lựa chọn giữa phương pháp Random Effect và Fixed Effect, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman Kết quả của kiểm định này sẽ giúp xác định phương pháp phù hợp nhất cho việc ước lượng mô hình 2.

Ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 2 là 2.4107

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 2 không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Từ giá trị VIF trung bình là 1.07 cho ta thấy được mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Chay hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 2, ta có kết quả như sau:

S.E of regression 9.56E-06 Akaike info criterion -20.05600

Sum squared resid 2.82E-08 Schwarz criterion -18.98822

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = 0 (không có hiện tượng phương sai thay

Kết quả kiểm định ta thấy LM2 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Mô hình 2 gặp phải hiện tượng phương sai thay đổi, do đó, tác giả đã áp dụng mô hình FGLS để khắc phục vấn đề này.

Kết quả nghiên cứu cho thấy biến trễ giá trị thị trường của nợ (MLEV), cơ hội tăng trưởng (GO2), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO) và tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống kê và không ảnh hưởng đến giá trị thị trường của nợ Trong khi đó, cơ hội tăng trưởng (GO1) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ý nghĩa thống kê và tác động đáng kể đến đòn bẩy nợ.

Cơ hội tăng trưởng (GO1) có ảnh hưởng ngược lại đến giá trị thị trường của nợ, trong khi quy mô doanh nghiệp (SIZE) lại tác động tích cực đến đòn bẩy nợ.

BLEV Pooled Regression Fixed Effect Random Effect

Để đánh giá và chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed Effect, chúng ta sử dụng Kiểm định tỷ lệ khả năng (Likelihood Ratio Test) nhằm xác định phương pháp phù hợp cho việc ước lượng mô hình 3 Kết quả của kiểm định sẽ giúp đưa ra quyết định chính xác về phương pháp tối ưu cho phân tích dữ liệu.

Để đánh giá và lựa chọn giữa phương pháp Random effect và Fixed effect, chúng ta sử dụng bài kiểm tra Hausman Kết quả của bài kiểm tra này sẽ giúp xác định phương pháp phù hợp nhất để ước lượng mô hình 3.

Ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 3 là 2.1498

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 3 không có hiện tượng tự tương quan

Từ giá trị VIF trung bình là 6.28 cho ta thấy được mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

Chay hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 3, ta có kết quả như sau:

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = α8 = α9 =0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)

Kết quả kiểm định ta thấy LM3 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận rằng mô hình 3 gặp phải hiện tượng phương sai thay đổi Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã áp dụng mô hình FGLS cho mô hình 3.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) đều có ảnh hưởng thống kê đến giá trị sổ sách của nợ, trong khi tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống kê Cụ thể, cơ hội tăng trưởng (GO1) tác động ngược chiều đến giá trị sổ sách của nợ khi cơ hội tăng trưởng thấp, nhưng lại cùng chiều khi cơ hội tăng trưởng cao Ngược lại, cơ hội tăng trưởng (GO2) có tác động cùng chiều đến giá trị sổ sách của nợ khi cơ hội tăng trưởng thấp và ngược chiều khi cơ hội tăng trưởng cao.

Lợi nhuận (PRO) có ảnh hưởng ngược chiều đến giá trị sổ sách của nợ, điều này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng, trong khi đó quy mô doanh nghiệp (SIZE) lại tác động cùng chiều với nợ.

MLEV Pooled Regression Fixed effect Random Effect

Thảo luận nghiên cứu

Nghiên cứu dựa trên mẫu 105 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2009 - 2013, đã đóng góp vào lý thuyết thực nghiệm về quyết định cấu trúc vốn Kết quả cho thấy có mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các doanh nghiệp này Cụ thể, mối tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là ngược chiều ở những doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp và cao, nhưng lại cùng chiều với các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng trung bình Điều này chỉ ra rằng, sự tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nợ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố phức tạp trong quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Tại các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, mối quan hệ ngược chiều giữa cơ hội tăng trưởng và nợ cho thấy rằng khi cơ hội tăng trưởng thấp, nợ thường được sử dụng như một công cụ để kiềm chế và kiểm soát hành động của nhà quản lý Điều này có thể dẫn đến việc gia tăng nguy cơ phá sản do sự gia tăng của nợ.

Khi cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình, có mối quan hệ tích cực giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Điều này chỉ ra rằng có khả năng xảy ra vấn đề đại diện giữa chủ nợ và nhà quản lý hoặc cổ đông, liên quan đến tình trạng đầu tư không đạt yêu cầu.

Các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam thường gặp phải sự tương quan ngược giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Điều này cho thấy rằng họ chủ yếu tài trợ cho các nhu cầu của mình không thông qua nợ, mà thay vào đó, họ ưu tiên phát hành cổ phiếu hoặc sử dụng lợi nhuận giữ lại để đầu tư vào các dự án Đặc điểm này cho thấy rằng việc sử dụng lợi ích tấm chắn trong các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là những doanh nghiệp niêm yết, là rất hạn chế.

Tiêu đề	Mối Quan Hệ Phi Tuyến Giữa Cơ Hội Tăng Trưởng Và Nợ Của Các Công Ty Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
Tác giả	Hồ Đình Thắng
Người hướng dẫn	PGS-TS. Nguyễn Thị Liên Hoa
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
Chuyên ngành	Tài Chính – Ngân Hàng
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế
Năm xuất bản	2015
Thành phố	TP.Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	73
Dung lượng	519,84 KB

Tài liệu tham khảo	Loại	Chi tiết
26. Whitwell G, Lukas B, Hill P. Stock analysts' assessments of the shareholder value of intangible assets. J Bus Res 2007;60:84–90CÁC TRANG WEB 1. http://www.cafef.vn	Link
1. Bùi Kim Yến (2008), Thị trường tài chính – Thị trường chứng khoán, Nhà xuất bản thống kê	Khác
2. Hoàng Ngọc Nhậm - chủ biên (2008), Giáo trình Kinh tế lượng, Trường Đại học Kinh tế Tp.HCM, Nhà xuất bản Tp. Hồ Chí Minh	Khác
3. Nguyễn Minh Kiều (2009), Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản Thống kê	Khác
4. Nguyễn Thị Ngọc Trang (2006), Quản trị rủi ro tài chính, Nhà xuất bản Thống kê	Khác
5. Nguyễn Thị Ngọc Trang - Nguyễn Thị Liên Hoa (2007), Phân tích tài chính, Nhà xuất bản Lao động – Xã hội	Khác
6. Nguyễn Trọng Hoài - chủ biên (2009), Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, Nhà xuất bản Thống kê	Khác
7. Trần Ngọc Thơ - chủ biên (2005), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản Thống kê.TÀI LIỆU TIẾNG ANH	Khác
1. Barclay M, Smith J, Watts R. The antecedents of corporate leverage and dividend policies. J Appl Corp Finance 1995;7:4-19	Khác
2. Bhaduri S. Antecedents of capital structure choice: a study of the Indian corporate sector. Appl Financ Econ 2002;12:655–65	Khác
3. Chen J. Antecedents of capital structure of Chinese-listed companies. J Bus Res 2004;57:1341–51	Khác
4. Fama E, French K. Testing trade-off and pecking order predictions about dividends and debt. Rev Financ Stud 2002;15:1-33	Khác
5. Frank M, Goyal V. Trade-off and pecking order theories of debt, handbook of corporate ﬁnance. Empir Corp Financ 2007;2:1-82	Khác
6. Galbreath J, Galvin P. Firm factors, industry structure and performance variation: new empirical evidence to a classic debate. J Bus Res 2008;61:109–17	Khác
7. Gaud P, Jani E, Hoesli M, Bender A. The capital structure of Swiss companies: an empirical analysis using dynamic panel data. Eur Financ Manag 2005;11:51–69	Khác
8. Jensen M. Agency costs of free cash-ﬂow, corporate ﬁnance and takeovers.Am Econ Rev 1986;76:323–9	Khác
9. Jensen M, Meckling W. Theory of the ﬁrm: managerial behavior, agency costs and ownership structure. J Financ Econ 1976;3:305–60	Khác
10. Kayhan A, Titman S. Firms' histories and their capital structures. J Financ Econ 2006;83: 1-32	Khác
11. Kim W, Sorensen E. Evidence on the impact of the agency costs of debt on corporate debt policy. J Financ Quant Anal 1986;21:131–44	Khác
12. Kraus A, Litzenberger R. A state-preference model of optimal ﬁnancial leverage. J Finance 1973;28:911–22	Khác