GIỚI THIỆU
Đối với doanh nghiệp, ngoài nguồn vốn sẵn có, việc huy động vốn từ bên ngoài thông qua các khoản nợ là cần thiết để duy trì và mở rộng hoạt động kinh doanh Đòn bẩy tài chính xuất hiện khi doanh nghiệp sử dụng nợ vay để tài trợ cho phần lớn tài sản, nhằm gia tăng lợi nhuận Do đó, đòn bẩy tài chính là công cụ giúp tăng tỷ suất sinh lợi cho các nhà đầu tư thông qua việc sử dụng các nguồn tài trợ có chi phí tài chính cố định.
Các công ty sử dụng đòn bẩy tài chính nhằm gia tăng lợi nhuận cho cổ đông Khi sử dụng đúng cách, họ có thể tận dụng các nguồn vốn với chi phí cố định, thông qua việc phát hành trái phiếu hoặc vay từ ngân hàng và các tổ chức tín dụng khác, để tối đa hóa lợi nhuận Mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và tỷ suất sinh lợi của vốn chủ sở hữu là minh chứng rõ nét cho tác động của đòn bẩy tài chính đến mức sinh lợi của vốn chủ sở hữu.
Các công ty thường áp dụng đòn bẩy tài chính khi nhu cầu vốn cho đầu tư vượt quá khả năng tài trợ từ vốn chủ sở hữu Khi đó, khoản nợ vay trở thành nghĩa vụ tài chính, với lãi suất được tính trên số nợ gốc Doanh nghiệp chỉ nên sử dụng nợ vay khi có niềm tin rằng tỷ suất sinh lợi trên tài sản sẽ cao hơn lãi suất phải trả.
Tài trợ bằng nợ vay thường được ưu tiên trong nguồn tài trợ bên ngoài do chi phí thấp hơn so với tài trợ bằng vốn cổ phần Tuy nhiên, việc sử dụng đòn bẩy có thể làm tăng đáng kể khoản lỗ của công ty Do đó, việc hiểu rõ tác động của đòn bẩy tài chính đối với quyết định đầu tư là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực tài chính công ty.
Các nhà kinh tế vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ và quyết định đầu tư Tỷ lệ nợ ảnh hưởng đến các khoản phải trả của công ty, tạo ra những tác động đáng kể đến chiến lược tài chính và khả năng đầu tư trong tương lai.
Tác động của lãi suất đã dẫn đến bất cân xứng thông tin trên thị trường tài chính, tạo ra chi phí bất lợi cho tài chính bên ngoài Quan điểm này được Akerlof (1970) đề xuất và sau đó được phát triển bởi Bernanke và Blinder (1988) trong bối cảnh tín dụng Mặc dù nghiên cứu của họ dựa trên lý thuyết Keynes, nhưng quan điểm tín dụng của Bernanke và Blinder lại tương thích với phương pháp nghiên cứu tân cổ điển, như thể hiện qua các công trình của Lucas (1990), Fuerst (1992) và Christianno cùng Eichenbaum (1992).
Phương pháp tân cổ điển cho rằng ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng tín dụng cho doanh nghiệp, do thiếu thông tin hoàn hảo khiến các doanh nghiệp gặp khó khăn khi vay mượn từ các nguồn khác.
Chính sách tiền tệ ảnh hưởng sâu sắc đến lãi suất trái phiếu và khả năng cung cấp tín dụng của ngân hàng, với việc tăng dự trữ bắt buộc dẫn đến giảm cung cấp tín dụng và tăng chi phí vay mượn Các doanh nghiệp phụ thuộc vào vay ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc tiếp cận tín dụng, từ đó cắt giảm đầu tư Nghiên cứu của Fuerst, Labadie, Bernanke và Gertler khẳng định vai trò quan trọng của tín dụng trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Tại Việt Nam, nợ không chỉ là công cụ thúc đẩy đầu tư mà còn có thể trở thành gánh nặng tài chính Nghiên cứu này nhằm kiểm tra tác động của các tỷ lệ nợ (tổng nợ, nợ vay, nợ vay ngắn hạn và nợ vay dài hạn) lên đầu tư cố định của doanh nghiệp, từ đó cung cấp cơ sở tham khảo cho các quyết định tài trợ của doanh nghiệp Việt Nam dựa trên dữ liệu tài chính mới nhất từ các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng tỷ lệ nợ có tác động tiêu cực đến đầu tư cố định của các công ty, bất kể là công ty tăng trưởng cao hay thấp Trong khi nhiều nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào tác động của tỷ lệ nợ thấp hoặc cao, nghiên cứu này mở rộng phạm vi bằng cách xem xét cả tỷ lệ nợ vay ngắn hạn và dài hạn Kết quả cho thấy tỷ lệ tổng nợ, nợ vay và nợ vay ngắn hạn đều ảnh hưởng tiêu cực đến đầu tư cố định, trong khi tỷ lệ nợ vay dài hạn chỉ ảnh hưởng đến các công ty tăng trưởng cao Nghiên cứu này bổ sung thêm bằng chứng cho các nghiên cứu trước đó của Lang et al (1996), Arikawa et al (2003), Aivazian et al (2005), Yuan và Motohashi (2008), Masturah (2011) và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tích chi tiết các loại tỷ lệ nợ trong bối cảnh đầu tư.
Bài nghiên cứu này được cấu trúc như sau: Phần 2 tổng hợp các nghiên cứu trước đây, phần 3 mô tả phương pháp và dữ liệu nghiên cứu, phần 4 trình bày nội dung cùng các kết quả nghiên cứu, và phần 5 đưa ra kết luận.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp, nợ có ảnh hưởng sâu sắc đến quyết định đầu tư, theo lý thuyết Modigliani-Miller (MM) cho rằng trong thị trường hoàn hảo, mức độ nợ không tác động đến hành vi đầu tư Tuy nhiên, nợ có thể ảnh hưởng tiêu cực đến quản trị doanh nghiệp qua ba kênh chính: Thứ nhất, nợ gia tăng rủi ro phá sản, khiến các nhà quản lý hạn chế vay nợ và giảm đầu tư, dẫn đến thiếu hụt đầu tư Thứ hai, gánh nặng lãi vay cao làm giảm quỹ tiền mặt, ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động đầu tư của doanh nghiệp có cơ hội hứa hẹn, được gọi là “giả thiết nợ nhô ra” Thứ ba, sự sụt giảm tỷ lệ vốn cổ phần khiến các nhà quản lý có động cơ đầu tư với tỷ suất sinh lợi cao, ngay cả khi rủi ro lớn, nhưng nợ gia tăng làm tăng sự lưỡng lự của các nhà cho vay, có thể dẫn đến thiếu hụt đầu tư.
Nhiều nhà kinh tế và tài chính doanh nghiệp đồng ý rằng đòn bẩy tài chính ảnh hưởng đến đầu tư của công ty, nhưng có hai quan điểm khác nhau về mối quan hệ này Nhóm quan điểm đầu tiên cho rằng có mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ nợ và đầu tư, như được thể hiện trong nghiên cứu của Hong Bo và Elmer Sterken (2002) mang tên “Volatility of the interest rate, debt and firm investment: Dutch evidence” Nghiên cứu này đã xem xét mối liên hệ giữa độ nhạy cảm lãi suất và nợ đối với đầu tư công ty, sử dụng dữ liệu bảng từ các công ty niêm yết tại Hà Lan trong giai đoạn 1984-1995 Các tác giả đã chỉ ra rằng độ nhạy cảm của công ty liên quan đến độ nhạy cảm lãi suất, phản ánh tác động của đòn bẩy tài chính lên đầu tư.
Nghiên cứu từ các công ty tại Hà Lan chỉ ra rằng sự thay đổi lãi suất ảnh hưởng trực tiếp đến nợ và từ đó tác động đến đầu tư của công ty Đặc biệt, các công ty có đòn bẩy nợ cao cho thấy độ nhạy cảm với lãi suất và nợ làm gia tăng chi tiêu đầu tư Hơn nữa, nợ có ảnh hưởng tích cực hơn đối với các công ty có đòn bẩy cao so với những công ty có đòn bẩy thấp.
Nhóm quan điểm thứ hai đồng ý về mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ và đầu tư
Có hai quan điểm chính về mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ và đầu tư trong các doanh nghiệp: một là mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ của những doanh nghiệp có chỉ số Q thấp và đầu tư; hai là mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ của những doanh nghiệp có chỉ số Q cao và đầu tư.
Doanh nghiệp có Tobin's Q lớn hơn 1 cho thấy khả năng cao trong việc tăng cường đầu tư thông qua vay nợ từ ngân hàng Khi giá trị thị trường vượt qua giá trị sổ sách, điều này khuyến khích các công ty vay tiền và đầu tư nhiều hơn Tóm lại, Tobin's Q cao thúc đẩy doanh nghiệp gia tăng đòn bẩy và mở rộng đầu tư (McConnell và Servaes 1995; Ahn và Denis 2006).
Các doanh nghiệp có chỉ số Tobin's Q thấp hơn 1 thường có giá trị thị trường thấp hơn giá trị tài sản ghi nhận, điều này dẫn đến việc họ không được khuyến khích vay vốn từ ngân hàng và đầu tư ít hơn vào thị trường vốn.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp có chất lượng thấp và mức độ đầu tư, bao gồm các công trình của Lang, Ofek và Stulz (1996), Aivazian et al (2005), Fukuda et al (2005), Odit và Chitto (2008), Yuan và Motohashi (2009), cùng với Masturah và Abdul.
(2011), Faris Nasif AL-Shubiri (2012), Soumaya(2012)
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com
Lang, Ofek và Stulz (1996) trong nghiên cứu "Leverage, investment, and firm growth" đã phân tích dữ liệu từ 142 công ty trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp từ năm 1970 đến 1989 Kết quả cho thấy có mối quan hệ tiêu cực giữa đầu tư và đòn bẩy ở các doanh nghiệp có Q thấp, trong khi không thấy mối liên hệ này ở các công ty có Q cao Các tác giả cũng chỉ ra rằng đối với những công ty có cơ hội tăng trưởng thấp, đòn bẩy nợ có thể hoạt động như một "chiếc phanh" đối với cơ hội tăng trưởng, nhưng lại mang lại lợi ích cho cổ đông.
Fukuda et al (2005) trong bài nghiên cứu với tựa đề “Bank Health and Investment:
Bài viết "Sức khỏe ngân hàng và đầu tư: phân tích từ những công ty chưa niêm yết tại Nhật Bản" nghiên cứu dữ liệu của 3.821 công ty nhỏ và vừa chưa niêm yết tại Nhật Bản trong giai đoạn 1984 đến 2003 Tại Nhật, ngân hàng đóng vai trò quan trọng hơn trong việc cung cấp tài chính cho doanh nghiệp so với các hình thức tài chính khác.
Mặc dù vào những năm 1990, ngân hàng không còn đóng vai trò lớn đối với các công ty lớn, nhưng vẫn giữ vị trí quan trọng trong việc cung cấp tài chính cho doanh nghiệp nhỏ Nghiên cứu cho thấy có mối liên hệ giữa tài trợ vốn từ ngân hàng và đầu tư doanh nghiệp, đặc biệt là ở các doanh nghiệp nhỏ Đặc biệt, đòn bẩy tài chính cao làm giảm khả năng tài trợ đầu tư của công ty, nhất là đối với những công ty có mức tăng trưởng thấp.
Masturah và Abdul (2011) trong nghiên cứu “Ảnh hưởng của tỷ lệ nợ lên đầu tư công ty: Bằng chứng từ các công ty niêm yết tại Malaysia” đã phân tích dữ liệu của 300 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Malaysia từ năm 2000 đến 2007 Nghiên cứu này mở rộng các nghiên cứu trước đó bằng phương pháp phân tích dữ liệu bảng không cân bằng Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ có tác động tiêu cực đến các công ty tăng trưởng thấp (Q thấp) nhiều hơn so với các công ty tăng trưởng cao (Q cao).
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp có chất lượng cao (Q) và mức độ đầu tư, như được đề cập bởi McConnell và Servaes (1995) cũng như Ahn và Denis (2006).
McConnell và Servaes (1995) trong nghiên cứu "Cổ đông và hai mặt của nợ" đã phân tích dữ liệu từ các công ty phi tài chính tại Mỹ vào các năm 1976, 1986 và 1988, cho thấy rằng giá trị doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính có mối tương quan âm ở các doanh nghiệp tăng trưởng cao Tương tự, Ahn và Denis (2006) trong nghiên cứu "Đòn bẩy và đầu tư tại những công ty đa ngành" cũng chỉ ra rằng tác động của nợ lên đầu tư là tiêu cực, đặc biệt rõ ràng ở những công ty có Q cao.
Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ có mối liên hệ chặt chẽ với đầu tư của công ty Ngoài ra, các phân tích cũng chỉ ra rằng tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và hiệu suất tài chính của họ.
Q cao và Q thấp ảnh hưởng lên đầu tư là không giống nhau
Dựa trên các nghiên cứu trước đây, nghiên cứu này nhằm kiểm tra tác động của tỷ lệ nợ đến đầu tư cố định trong nền kinh tế Việt Nam Câu hỏi nghiên cứu được đặt ra là: Tỷ lệ nợ ảnh hưởng như thế nào đến đầu tư cố định trong bối cảnh kinh tế Việt Nam?
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình
Mô hình được sử dụng trong bài nghiên cứu này là từ mô hình sử dụng trong bài nghiên cứu của Masturah và Abdul (2011):
Tại thời điểm t, đầu tư của công ty i được xác định dựa trên tài sản cố định của công ty này tại thời điểm t-1, cùng với chỉ số Tobin’s q tại thời điểm t-1 Dòng tiền của công ty i tại thời điểm t-1 cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích Hơn nữa, tỷ lệ nợ của công ty i tại thời điểm t-1 là yếu tố cần xem xét, bên cạnh một hằng số không thay đổi.
: là hiệu ứng cá nhân của doanh nghiệp i : là sai số
Nghiên cứu của Lang et al (1996), Arikawa et al (2003), Aivazian et al (2005), Yuan và Motohashi (2008), cùng với Masturah và Abdul (2011) đã chỉ ra rằng giá trị Tobin’s Q là chỉ số đại diện cho cơ hội đầu tư của các công ty Kết quả cho thấy rằng nợ có mối quan hệ mạnh mẽ hơn đối với các công ty có Tobin’s Q thấp so với những công ty có chỉ số này cao.
Tobin Q cao cho thấy rằng nợ không cản trở tốc độ tăng trưởng của các công ty có cơ hội đầu tư tốt Nghiên cứu này củng cố lý thuyết cơ sở về nợ của doanh nghiệp, nhấn mạnh rằng nợ có vai trò quan trọng đối với các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng hạn chế.
Nghiên cứu này phân tích tác động của tỷ lệ nợ đối với đầu tư cố định của doanh nghiệp với các cơ hội đầu tư khác nhau Các công ty có giá trị Tobin’s Q lớn hơn 1 thể hiện cơ hội tăng trưởng cao, trong khi những công ty có giá trị Tobin’s Q thấp hơn 1 cho thấy cơ hội tăng trưởng thấp.
HQ và LQ là các biến giả được xác định dựa trên giá trị Tobin Q của công ty i tại thời điểm t-1 Cụ thể, HQ bằng 1 nếu Tobin Q lớn hơn 1, ngược lại HQ bằng 0 Tương tự, LQ bằng 1 khi Tobin Q nhỏ hơn 1, còn nếu không thì LQ bằng 0.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com
Dữ liệu
Nghiên cứu này tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán Tp.HCM (HOSE) trong giai đoạn tài chính từ năm 2009 đến năm 2012 Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu được thu thập từ website vietstock.vn và các biến được ghi nhận theo từng năm.
Bài nghiên cứu này áp dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng không cân bằng do một số công ty thiếu dữ liệu cho tất cả các năm Sau khi loại bỏ dữ liệu lỗi và thiếu biến, còn lại 627 quan sát cho mỗi biến Bảng 3.1 trình bày số lượng công ty theo từng ngành, trong đó ngành sản xuất chiếm tỷ lệ cao nhất với 103 công ty (38.1%), tiếp theo là ngành xây dựng và bất động sản với 73 công ty (28.2%), và các ngành khác như thương mại (33 công ty, 12.2%), vận tải kho bãi (23 công ty, 8.5%), tiện ích công cộng (16 công ty, 5.9%), khai khoáng (12 công ty, 4.4%), dịch vụ (6 công ty, 2.2%), và công nghệ truyền thông (4 công ty, 1.5%).
Bảng 3.1: số lƣợng công ty trong từng ngành
Ngành Số lƣợng công ty Tỷ lệ trong mẫu (%)
Xây dựng và bất động sản 73 28.2
Cách tính và lấy dữ liệu các biến trong mô hình
I = tiền chi mua sắm, xây dựng tài sản cố định và các tài sản dài hạn
K = tài sản cố định Debt = tổng nợ( tổng nợ vay, nợ vay ngắn hạn, vay nợ dài hạn)/ tổng tài sản
- Tổng nợ = nợ phải trả
- Tổng nợ vay = vay và nợ ngắn hạn + vay và nợ dài hạn
- Nợ vay ngắn hạn = vay và nợ ngắn hạn
- Nợ vay dài hạn = vay và nợ dài hạn
CF = lợi nhuận ròng + khấu hao
Q = (số cổ phiếu lưu hành bình quân trong năm*giá cố phiếu bình quân trong năm + tổng nợ)/ tổng tài sản
HQ*Debt = Debt nếu HQ=1, ngƣợc lại bằng 0 LQ*Debt = Debt nếu LQ=1, ngƣợc lại bằng 0 Đơn vị tính: triệu đồng
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com
NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích tương quan
Đề tài kiểm định tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình nhằm mục đích kiểm tra sự tương quan giữa các biến, từ đó ngăn chặn tình trạng đa cộng tuyến có thể ảnh hưởng đến kết quả hồi quy trong các bước tiếp theo.
Bảng 4.1 trình bày kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập theo tỷ lệ tổng nợ, cho thấy rằng các biến trong mô hình có sự tương quan thấp với nhau Tuy nhiên, các cặp biến Q và LQ*Debt, cũng như Debt và LQ*Debt (tỷ lệ tổng nợ của công ty có Q thấp) lại có hệ số tương quan cao, lần lượt là -0.7497 và 0.7028.
Bảng 4.1: Tương quan giữa các biến độc lập (theo tỷ lệ tổng nợ)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Bảng 4.2 thể hiện kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập dựa trên tỷ lệ tổng nợ vay Kết quả cho thấy các biến trong mô hình có sự tương quan ở mức độ thấp, ngoại trừ cặp biến Debt (tỷ lệ tổng nợ vay) và LQ*Debt (tỷ lệ tổng nợ vay của công ty có Q thấp), với hệ số tương quan cao đạt 0.8158.
Bảng 4.2: Tương quan giữa các biến độc lập (theo tỷ lệ tổng nợ vay)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Bảng 4.3 trình bày kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập theo tỷ lệ nợ vay ngắn hạn Kết quả cho thấy các biến trong mô hình có sự tương quan thấp với nhau, ngoại trừ cặp biến Debt và LQ*Debt, với hệ số tương quan cao đạt 0.8901.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com
Bảng 4.3: Tương quan giữa các biến độc lập (theo nợ vay ngắn hạn)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập theo tỷ lệ nợ vay dài hạn được trình bày trong Bảng 4.4 cho thấy sự tương quan thấp giữa các biến trong mô hình, ngoại trừ cặp biến Debt (tỷ lệ nợ vay dài hạn) và LQ*Debt (tỷ lệ nợ vay dài hạn của công ty có Q thấp) với hệ số tương quan cao lên tới 0.9138.
Bảng 4.4: Tương quan giữa các biến độc lập (theo nợ vay dài hạn)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mô hình hầu hết không cao, ngoại trừ cặp biến Debt và LQ*Debt Để loại bỏ ảnh hưởng đa cộng tuyến của cặp biến này đến kết quả hồi quy của mô hình (3.2), biến Debt sẽ được loại bỏ trong quá trình chạy hồi quy.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com
Đồ thị và mô tả thống kê các biến trong mô hình
Đồ thị trong hình 4.1 cho thấy mức độ phân tán dữ liệu của các biến trong mô hình là tương đối thấp.
Hình 4.1: Đồ thị các biến trong mô hình
Bảng 4.5 dưới đây trình bày mô tả thống kê các biến trong mô hình
Bảng 4.5: Mô tả thống kê các biến trong mô hình
Mean Median Maximum Minimum Std Dev
Debt(tỷ lệ tổng nợ) 0.492746 0.516029 3.69699 0.047943 0.249608
Debt(tỷ lệ nợ vay) 0.278293 0.261063 2.898664 0 0.230826
Debt(tỷ lệ nợ vay ngắn hạn)
Debt(tỷ lệ nợ vay dài hạn)
HQ*Debt(tỷ lệ tổng nợ của công ty có Q cao)
HQ*Debt(tỷ lệ nợ vay của công ty có Q cao)
HQ*Debt(tỷ lệ nợ vay ngắn hạn của công ty có Q cao)
HQ*Debt(tỷ lệ nợ vay 0.010307 0 1.253731 0 0.060164
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com dài hạn của công ty có
Q cao) LQ*Debt(tỷ lệ tổng nợ của công ty có Q thấp)
LQ*Debt(tỷ lệ nợ vay của công ty có Q thấp)
LQ*Debt(tỷ lệ nợ vay ngắn hạn của công ty có Q thấp)
LQ*Debt(tỷ lệ nợ vay dài hạn của công ty có
Phân tích hồi quy
Cuối cùng, phân tích hồi quy được thực hiện để đánh giá tác động của tỷ lệ nợ lên đầu tư cố định thông qua ba mô hình: Pooled OLS, Fixed Effect (FEM) và Random Effect (REM) Trong đó, phương pháp Fixed Effect thường cho kết quả tốt nhất Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS) giả định rằng tất cả các hệ số không thay đổi theo thời gian và công ty, bỏ qua các yếu tố không gian và thời gian Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) xem xét các đặc điểm riêng biệt của từng công ty có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, giúp tách biệt ảnh hưởng của những đặc điểm này để ước lượng tác động thực sự của biến giải thích lên biến phụ thuộc Ngược lại, mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) giả định rằng sự biến động giữa các công ty là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích Để xác định phương pháp hồi quy phù hợp nhất, nghiên cứu sử dụng hai kiểm định: Likelihood Ratio (LR) để kiểm tra giữa Fixed Effect và Pooled OLS, cùng với kiểm định Hausman.
Năm 1978, phương pháp kiểm định Fixed Effect và Random Effect được áp dụng để phân tích mô hình Kiểm định Likelihood Ratio kiểm tra giả thuyết Ho: mô hình Pool là phù hợp, trong khi giả thuyết H1 cho rằng mô hình Fixed Effect 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 kiểm định Hausman, giả thuyết Ho cho rằng mô hình Random Effect là phù hợp, trong khi giả thuyết H1 lại ủng hộ mô hình Fixed Effect.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com quy cho P-value< α thì bác bỏ giả thuyết Ho và ngược lại nếu P-value> α thì chấp nhận giả thiết Ho
Bảng 4.6 trình bày kết quả phân tích hồi quy tỷ lệ tổng nợ lên đầu tư cố định của các doanh nghiệp theo mô hình (3.1)
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy tác động của tỷ lệ tổng nợ lên đầu tƣ cố định theo mô hình (3.1)
Pooling Random Effect Fixed Effect
Ghi chú: Bảng 4.6 trình bày kết quả hồi quy tác động của tỷ lệ tổng nợ lên đầu tư cố định sử dụng các mô hình Pooling, Random Effect, Fixed Effect Thống kê t được trình bày trong dấu ngoặc đơn dưới các hệ số hồi quy
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Đầu tiên đề tài tiến hành kiểm định Likelihood Ratio Test để kiểm định xem 2 phương pháp Pool và Fixed phương pháp nào là phù hợp Kết quả cho thấy p-value
=0.000
