Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam giai đoạn 2009 2011

Giới thiệu

Lý do nghiên cứu

Kểtừ nghiên cứu củaModigliani và Miller năm 1958, vấn đềvềcấu trúc vốn đã trởthành mối quan tâm lớn cho các nhà nghiên cứu (theo khảo sát của Harris và Raviv,

Về lý thuyết, có hai mô hình cấu trúc vốn phổ biến là mô hình đánh đổi cấu trúc vốn tĩnh và lý thuyết trật tự phân hạng.

Theo mô hình đánh đổi cấu trúc vốn, doanh nghiệp hướng tới một cấu trúc vốn tối ưu bằng cách thiết lập mức nợ mục tiêu Cấu trúc vốn này liên quan đến việc cân nhắc giữa thuế thu nhập doanh nghiệp, chi phí phá sản và chi phí đại diện Nhiều nghiên cứu, bao gồm của Modigliani và Miller (1958, 1963) và các tác giả khác, đã ủng hộ mô hình này Ngược lại, lý thuyết trật tự phân hạng của Myer và Majluf (1984) cho rằng không tồn tại tỷ lệ nợ mục tiêu tối ưu, vì doanh nghiệp thường ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữ lại cho đầu tư trước khi vay nợ hoặc phát hành cổ phiếu, do sự tồn tại của thông tin bất cân xứng giữa nhà đầu tư bên trong và bên ngoài.

Nhiều bài báo đã mở rộng ý tưởng cơ bản của Myers và Majluf như Kraker (1986), Brennan và Kraus (1987), Narayanan (1988), Noe (1988), Constantinides và Grundy

Việc kiểm định lý thuyết nào, giữa trật tự phân hạng và đánh đổi cấu trúc vốn tĩnh, có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến quyết định tài trợ của doanh nghiệp là rất quan trọng.

Tranh luận về mô hình đánh đổi cấu trúc vốn vẫn chưa có hồi kết Shyam và Myers (1999) cho rằng mô hình này có khả năng giải thích cao hơn mô hình tĩnh khi kiểm định các giả thuyết thống kê Ngược lại, Fama và French (2002) nhấn mạnh rằng cả mô hình trật tự phân hạng và đánh đổi cấu trúc vốn đều có thể giải thích hành vi tài trợ của công ty, do đó không thể bỏ qua hai lý thuyết này.

Booth et al (2001) nhấn mạnh rằng việc chứng minh sự tách biệt giữa hai mô hình là rất khó khăn, do các biến mô tả của một mô hình có thể được áp dụng cho mô hình còn lại.

Dựa vào các lý thuyết đã được đề cập, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định về cấu trúc vốn Các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào những tác giả như Bradley, Jerrell và Kim, nhằm làm rõ các yếu tố quyết định trong việc xây dựng cấu trúc vốn hiệu quả.

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, bao gồm các công trình của Titman và Wessels (1988), Rajan và Zingales (1995), và Wald (1999), chủ yếu dựa trên dữ liệu từ các nước phát triển như Mỹ Kester (1986) đã so sánh các công ty sản xuất giữa Nhật Bản và Mỹ, trong khi Rajan và Zingales (1995) khảo sát doanh nghiệp trong nhóm G7 Wald (1999) sử dụng dữ liệu từ các nước G7, ngoại trừ Canada và Italy Ngoài ra, nghiên cứu về thị trường mới nổi cũng được thực hiện bởi Booth et al (2001) và Wiwattanakantang (2001), cùng với Huang và Song.

Trong những năm gần đây, Việt Nam đã bắt đầu thu hút sự chú ý trong các phân tích quốc tế về cấu trúc vốn ở các thị trường đang phát triển Mặc dù có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về cấu trúc vốn tại Việt Nam, nhưng vẫn thiếu các nghiên cứu tập trung vào tác động của yếu tố tâm lý và hành vi của nhà quản lý đối với cấu trúc vốn.

Việt Nam đang trải qua giai đoạn Công nghiệp hóa – Hiện đại hóa và hội nhập kinh tế quốc tế, dẫn đến sự thay đổi lớn trong môi trường kinh doanh Những thay đổi này đồng thời mang đến cả cơ hội và thách thức cho doanh nghiệp Một trong những thách thức lớn là sự cạnh tranh khốc liệt từ các đối thủ mạnh hơn về vốn và công nghệ, cũng như khả năng quản lý tài chính hiệu quả Trong bối cảnh này, việc nâng cao hiệu quả sử dụng vốn để cải thiện khả năng cạnh tranh là một vấn đề quan trọng và không dễ dàng cho các doanh nghiệp.

Bài viết này tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là yếu tố tâm lý hành vi của nhà quản lý Đề tài nghiên cứu được chọn là "Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009 - 2011", nhằm làm sáng tỏ các vấn đề hiện tại và nhu cầu tìm hiểu sâu hơn về các yếu tố này.

Nghiên cứu này phân tích dữ liệu tài chính mới nhất của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2009 đến 2011, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn và đánh giá các đặc điểm của cấu trúc vốn tại các doanh nghiệp Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu

 Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam

Phạm vi nghiên cứu

Tác giảchọn mẫu gồm 150 công ty niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán

Hà Nội và Thành Phố HồChí Minh dựa trên sốliệu từ năm 2009 đến 2011 từ báo cáo tài chính của các công ty

Phương pháp nghiên cứu

 Thu thập sốliệu từ báo cáo tài chính của các công ty.

Dựa trên các mô hình nghiên cứu thực nghiệm trước đó, việc xây dựng một mô hình nghiên cứu phù hợp với thực tế của các doanh nghiệp Việt Nam là rất cần thiết Điều này giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả hoạt động trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

 Ứng dụng phương pháp OLS chạy mô hình hồi quy trên phần mềm Eview 5.1 đểphân tích mối tương quan giữa các nhân tốvà cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

1.5 Kết cấu của luận văn:gồm 5 phần

Kết cấu luận văn

 Phần 2: Tổng quan những nghiên cứu vềcấu trúc vốn

 Phần 3:Phương pháp và dữliệu nghiên cứu

 Phần 4: Nội dung và kết quảnghiên cứu

Tổng quan những nghiên cứu về cấu trúc vốn

Tổng quan một số nghiên cứu thực nghiệm về cấu trúc vốn

Trên thế giới, cấu trúc vốn là một chủ đề được nghiên cứu từ nhiều góc độ khác nhau Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra tác động của cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp, điển hình như các công trình của Friend và Lang (1988), Barton et al (1989), Bos và Fetherston (1993), Michaels et al (1999), Abor (2005), và Mollik (2005).

Nghiên cứu về tác động của các nhân tố đến quyết định lựa chọn cấu trúc vốn của doanh nghiệp đã thu hút sự chú ý từ nhiều học giả Rajan và Zingales (1995) đã chỉ ra bốn biến độc lập quan trọng: tài sản cố định hữu hình, lợi nhuận, quy mô và tỷ lệ giá trị thị trường trên sổ sách của vốn cổ phần, để phân tích cấu trúc vốn ở các nước G7 Booth et al (2001) đã mở rộng nghiên cứu này với các yếu tố như thuế, rủi ro kinh doanh, và tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của vốn cổ phần, tập trung vào mười nước đang phát triển Sbeiti (2010) đã khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn ở các nước GCC, bao gồm Kuwait, Ả Rập Saudi và Oman Trong khi đó, Huang và Song (2002) tập trung phân tích các doanh nghiệp tại Trung Quốc để hiểu rõ hơn về các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn trong một quốc gia cụ thể.

Quốc và Bauer (2004) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp tại Cộng Hòa Séc, trong khi Icke và Ivgen (2011) phân tích các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Istanbul, Thổ Nhĩ Kỳ Đồng thời, nghiên cứu của Nguyen, Rainey và Andros Gregoriou (2012) lại tập trung vào các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Gần đây, nghiên cứu về cấu trúc vốn doanh nghiệp không chỉ tập trung vào các yếu tố truyền thống như lợi nhuận, tài sản hữu hình, quy mô, rủi ro kinh doanh, thuế và cơ hội tăng trưởng, mà còn mở rộng ra phân tích tác động của yếu tố hành vi và tâm lý Một ví dụ điển hình là nghiên cứu thực nghiệm của C Barros & Silveira, cho thấy sự ảnh hưởng của các yếu tố tâm lý đến quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

(2007) Bài nghiên cứu cho thấy mối quan hệ dương giữa nợ và sự quá tự tin và lạc quan của nhà quản lý.

Khi ước lượng tác động của các yếu tố đến cấu trúc vốn doanh nghiệp, nhiều phương pháp phân tích hồi quy được áp dụng, như phương pháp bình phương tối thiểu OLS trong nghiên cứu của Huang và Song (2002) cùng với Bauer (2004) Ngoài ra, phương pháp ước lượng GMM được sử dụng trong nghiên cứu của C Barros & Silveira (2007) và Nguyen, Rainey, Andros Gregoriou (2012) Phương pháp dữ liệu bảng ảnh hưởng bất biến được áp dụng trong nghiên cứu của Booth et al (2001) và Icke, Ivgen (2011), trong khi phương pháp phân tích dữ liệu chéo được sử dụng trong nghiên cứu của Sbeiti (2010).

Nghiên cứu thực nghiệm về cấu trúc vốn rất đa dạng và phong phú, cung cấp nguồn tư liệu quý giá cho các nghiên cứu sau Những nghiên cứu này không chỉ làm tiền đề cho các dự án mở rộng mà còn giúp khai thác các khía cạnh mới liên quan đến cấu trúc vốn.

Những nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn

Trong nghiên cứu thực nghiệm về cấu trúc vốn, có hai nhóm nhân tố chính ảnh hưởng đến quyết định này: nhân tố vi mô và nhân tố vĩ mô Nhân tố vi mô bao gồm các yếu tố như tài sản hữu hình, lợi nhuận, tính thanh khoản, tấm chắn thuế không nợ, tốc độ tăng trưởng, quy mô công ty, rủi ro kinh doanh và thuế Trong khi đó, nhân tố vĩ mô liên quan đến lãi suất, tốc độ tăng trưởng GDP và sự phát triển của thị trường cổ phiếu Tùy vào nguồn dữ liệu, mục tiêu nghiên cứu và đặc thù của doanh nghiệp, các tác giả có thể lựa chọn các biến số cụ thể để đưa vào mô hình nghiên cứu của mình, như Jorgensen và Terra đã chỉ ra.

Nghiên cứu của năm 2002 đã chỉ ra tác động của tài sản hữu hình, quy mô, lợi nhuận, thuế, tốc độ tăng trưởng GDP và lạm phát đến cấu trúc vốn ở các nước Mỹ Latinh Patrick Bauer (2004) đã mở rộng nghiên cứu này với các yếu tố vi mô và phân loại ngành ở Cộng Hòa Séc Huang và Song (2000) đã xem xét các yếu tố như lợi nhuận, tài sản hữu hình, thuế, quy mô, tấm chắn thuế không nợ, tốc độ tăng trưởng, tính bay hơi và cơ cấu sở hữu trong bối cảnh Trung Quốc Dirk Hackbarth (2010), C Barros và Miceli da Silveira cũng đã đóng góp vào lĩnh vực này.

Nghiên cứu của năm 2007 đã chỉ ra rằng yếu tố hành vi tâm lý của nhà quản lý ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, bên cạnh các nhân tố vi mô khác Trong khi đó, nghiên cứu của Nguyen, Rainey và Gregoriou (2012) đã phân tích tác động của các yếu tố như lợi nhuận, tài sản cố định hữu hình, quy mô, tốc độ tăng trưởng, tính thanh khoản và tỷ lệ vốn góp của nhà nước đến đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp tại Việt Nam.

Bài nghiên cứu sẽ phân tích ảnh hưởng của các yếu tố như quy mô, tài sản hữu hình, lợi nhuận, tính thanh khoản, tốc độ tăng trưởng, thuế thu nhập doanh nghiệp, rủi ro kinh doanh và yếu tố tâm lý của nhà quản lý đến cấu trúc vốn dựa trên dữ liệu thu thập được.

Theo nghiên cứu của Titman và Wessels (1988), Rajan và Zingales (1995), cùng Fama và French (2000), tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn chỉ ra rằng tài sản cố định hữu hình có thể được coi là tài sản thế chấp, mang lại sự an toàn cho các nhà cho vay trong tình huống khủng hoảng tài chính Do đó, lý thuyết này dự đoán rằng sẽ có mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy tài chính và tỷ lệ tài sản hữu hình.

Grossman và Hart (1982) chỉ ra rằng chi phí đại diện cho các giám đốc tại những công ty có tài sản thấp thường cao hơn Các giám đốc trong doanh nghiệp có mức nợ cao ít có cơ hội nhận bổng lộc do trái chủ giám sát chặt chẽ hơn Do đó, những doanh nghiệp với tài sản đảm bảo thấp có thể tự nguyện chọn mức nợ cao hơn để giới hạn tiền thưởng cho giám đốc.

Nghiên cứu này dự đoán mối quan hệâm giữa tài sản cố định hữu hình vàđòn cân nợ

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa tài sản hữu hình cố định và đòn bẩy tài chính, như trong các công trình của Marsh (1982), Long và Malitz (1985), Titman và Wessels (1988), Rajan và Zingales (1995) Ngược lại, nghiên cứu của Huang và Song (2002) tại Trung Quốc lại cho thấy tài sản cố định có mối tương quan âm với đòn bẩy tài chính Nuri (2002) cũng cho rằng các công ty có tỷ lệ tài sản cố định cao thường có xu hướng sử dụng nợ dài hạn nhiều hơn.

Nghiên cứu năm 2002 chỉ ra rằng có mối quan hệ dương giữa tài sản hữu hình và nợ dài hạn Ngược lại, nghiên cứu cũng cho thấy có mối tương quan âm giữa nợ ngắn hạn và tài sản cố định hữu hình tại Anh.

Tác động của quy mô lên tỉ lệ nợ vẫn còn gây tranh cãi Rajan và Zingales (1995) lập luận rằng các công ty lớn thường có khả năng đa dạng hóa và ít gặp rủi ro phá sản, dẫn đến quy mô có tác động tích cực lên nợ Ngược lại, quy mô cũng có thể phản ánh thông tin mà nhà đầu tư nắm giữ, khiến họ ưu tiên đầu tư vào cổ phiếu thay vì nợ, từ đó làm giảm tỉ lệ nợ Nhiều nghiên cứu lý thuyết, như của Harris và Raviv (1990), Stulz (1990), Noe (1988), Narayanan (1988) và Poitevin (1989), đều cho thấy mối quan hệ giữa tỉ lệ nợ và giá trị công ty là tích cực.

Những nghiên cứu thực nghiệm như Marsh (1982), Rajan và Zhingales (1995), Wald (1999) và Booth et al (2001, đều nhận thấy tỉ lệnợ có tương quan dương với quy mô công ty.

2.2.3 Những cơ hội tăng trưởng:

Nghiên cứu lý thuyết chỉ ra rằng cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ âm với tỷ lệ nợ Jung, Kim và Stulz (1996) cho rằng nếu quản lý tập trung vào mục tiêu tăng trưởng, thì cổ đông và nhà quản lý sẽ có lợi ích chung khi công ty sở hữu nhiều cơ hội đầu tư Ngược lại, các công ty thiếu cơ hội đầu tư thường sử dụng nợ như một công cụ để kiểm soát chi phí đại diện, theo Jensen (1986) và Stulz (1990) Nghiên cứu của Berger, Ofek và Yermack (1997) cũng xác nhận vai trò kỷ luật của nợ Tuy nhiên, nợ cũng đi kèm với chi phí đại diện Myers (1977) chỉ ra rằng các công ty tăng trưởng cao có thể sở hữu nhiều lựa chọn đầu tư hơn so với các công ty tăng trưởng thấp Nếu những công ty này cần huy động vốn cổ phần để thực hiện các lựa chọn đầu tư trong tương lai, họ có thể phải từ bỏ cơ hội do nợ quá hạn, vì việc đầu tư sẽ chuyển lợi nhuận từ cổ đông sang chủ nợ.

Các công ty có cơ hội tăng trưởng cao thường không ưu tiên phát hành nợ, và tỉ lệ nợ dự kiến có mối quan hệ âm với những cơ hội tăng trưởng này, theo nghiên cứu của Jensen và Meckling.

(1976) cũng cho rằng tỉ lệnợ tăng với sự thiếu những cơ hội tăng trưởng.

Những nghiên cứu thực nghiệm của Kim và Sorensen (1986), Smith và Watts

Nghiên cứu của Wald (1999) và Booth et al (2001) năm 1992 xác nhận lý thuyết dự đoán, trong khi Kester (1986) và Huang cùng Song (2002) lại chỉ ra mối tương quan tích cực giữa cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy tài chính.

Có những quan điểm khác nhau về tác động của lợi nhuận lên đòn bẩy tài chính Theo lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, các công ty có lợi nhuận cao thường có tỷ lệ nợ cao hơn do lợi nhuận giúp họ tận dụng lợi ích từ việc giảm thuế Jensen và Meckling (1976) cho rằng những doanh nghiệp có dòng tiền dư thừa cần vay nợ nhiều hơn để ngăn chặn việc các giám đốc đầu tư vào các dự án không hiệu quả Ngược lại, theo lý thuyết trật tự phân hạng, các công ty ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ thay vì tài trợ bên ngoài, dẫn đến việc những công ty có lợi nhuận cao cần ít tài trợ bên ngoài hơn và do đó có tỷ lệ nợ thấp hơn.

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và lợi nhuận, như Rajan và Zingales (1995), Huang và Song (2002), Booth et al (2001), Titman và Wessels (1988), Friend và Lang (1988) cùng Kester (1986) Trong khi đó, Long và Maltiz (1985) phát hiện ra mối quan hệ dương giữa nợ và lợi nhuận, mặc dù không có ý nghĩa thống kê rõ ràng.

Theo lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, công ty có mức thuế suất cao nên sử dụng nợ nhiều hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ cao hơn nhờ vào lợi ích từ tấm chắn thuế Nhiều nghiên cứu cho rằng thuế có ảnh hưởng quan trọng đến cấu trúc vốn của công ty Tuy nhiên, một số nghiên cứu thực nghiệm không tìm thấy tác động rõ ràng của thuế đối với quyết định tài trợ Mackie–Mason (1990) đã nghiên cứu tác động của thuế đối với sự lựa chọn giữa nợ và vốn cổ phần, phát hiện mối quan hệ tích cực giữa thuế suất biên và tài trợ nợ, phù hợp với lý thuyết của Modigliani-Miller.

Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện thông qua ba bước:

Bước đầu tiên trong nghiên cứu là thu thập số liệu báo cáo tài chính của 150 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2009 đến 2011 Mục tiêu là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ vay nợ của các công ty này.

Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trước, bài nghiên cứu này áp dụng mô hình nghiên cứu của họ để phù hợp với bối cảnh thực tế tại Việt Nam.

•Bước 3: Chạy mô hình hồi quy bằng phương pháp OLS đểtìm ra mối tương quan giữa các nhân tố và đòn bẩy tài chính

Mẫu nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu gồm báo cáo tài chính năm từ 2009 đến 2011 của 150 công ty phi tài chínhđược niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX

Mô hình

Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu

•LVR, LVR1, LVR2 là biến phụthuộc

•LVR: là tỉ lệnợ/ tổng tài sản

•LVR1: là tỉlệnợngắn hạn/ tổng tài sản

•LVR2: là tỉlệnợdài hạn/ tổng tài sản Các biến độc lập: PROF, SIZE, TANG, LIQ, GROW, TAX, RISK, OVER

3.3.2 Giải thích và cách xácđịnh các biến:

Đòn bẩy tài chính là một khái niệm quan trọng trong quản lý tài chính, với ba tỉ lệ cơ bản được xác định Theo Gaver (1993), một trong những tỉ lệ này là tỷ lệ giữa nợ dài hạn và vốn cổ phần Nghiên cứu của Remmers và các cộng sự cũng đã đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về đòn bẩy tài chính trong doanh nghiệp.

(1974) và Rahman (1990) sử dụng nợ dài hạn trên tổng tài sản Bradley et al

(1984) và Wald (1999) sửdụng tổng nợ(nợngắn hạn + nợ dài hạn) trên tổng tài sản làm đại diện cho cấu trúc vốn.

Nghiên cứu này áp dụng ba tỷ lệ đại diện cho đòn bẩy tài chính, bao gồm: Tổng nợ/Tổng tài sản, Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản và Nợ dài hạn/Tổng tài sản.

- Tỉ lệtài sản cố định (TANG): Được xác định bằng tỉ lệgiữa tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản

- Lợi nhuận (PROF): Xác định bằng tỉ lệgiữa lợi nhuận trước lãi và thuế(EBIT) trên tổng tài sản hoặc bằng tỉlệgiữa lợi nhuận sau thuếtrên tổng tài sản

Trong bài luận văn, PROF được xác định bằng ROA, tỉ lệ giữa lợi nhuận sau thuếtrên tổng tài sản

Quy mô công ty có thể được xác định qua nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm sử dụng hàm logarithm của tổng doanh thu, tổng số nhân viên hoặc tổng tài sản Những chỉ số này giúp đánh giá chính xác quy mô hoạt động và sự phát triển của doanh nghiệp.

Trong bài luận văn, logarithm của tổng tài sản được sửdụng để xác định quy mô công ty

- Tốc độ tăng trưởng (GROW):

Tốc độ tăng trưởng của công ty có thể được xác định thông qua tỷ lệ giữa giá trị thị trường của tổng tài sản và giá trị sổ sách của tổng tài sản, theo Rajan và Zhingales (1995) Myers (1977) chỉ ra rằng tỷ lệ này cao cho thấy cơ hội đầu tư và sự tăng trưởng kỳ vọng của công ty.

Các phương pháp đo lường tốc độ tăng trưởng bao gồm tỷ lệ chi phí cho nghiên cứu và phát triển (R&D) so với tổng doanh thu, cũng như phần trăm thay đổi của tổng tài sản trong năm hiện tại so với năm trước, theo nghiên cứu của Titman và Wessels (1988).

Dựa trên số liệu thu thập, bài luận văn đã sử dụng tỷ lệ phần trăm thay đổi của tổng tài sản giữa năm hiện tại và năm trước để đánh giá tốc độ tăng trưởng của công ty.

- Tính thanh khoản (LIQ): được xác định bằng tỉ lệ giữa tổng tài sản ngắn hạn trên tổng nợ ngắn hạn

- Thuế(TAX): thuếsuất trung bìnhđược xác định bằng chênh lệch giữa lợi nhuận trước thuếvà lợi nhuận sau thuếchia cho lợi nhuận trước thuế

- Mức độ rủi ro: được xác định bằng độ lệch chuẩn của thu nhập trước lãi và thuế trên tài sản theo nghiên cứu của Booth et al (2001)

Bài luận văn này không chỉ xem xét các nhân tố truyền thống ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp mà còn đưa ra mô hình nghiên cứu về yếu tố hành vi và tâm lý của nhà quản lý, đặc biệt là sự quá tự tin và lạc quan (OVER) Nghiên cứu của Lucas Ayres B de C Barros và Alexandre Di Miceli da Silveira (tháng 2 năm 2007) chỉ ra rằng có nhiều cách xác định sự quá tự tin và lạc quan của nhà quản lý, mỗi cách mang lại những kết quả khác nhau về mối tương quan giữa OVER và LVR Tuy nhiên, tất cả đều cho thấy mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê.

Bảng 3.1: Cách xác định biến OVER của Lucas Ayres B de C Barros và Alexandre Di Miceli da Silveira

Nguồn: Bài nghiên cứu “Overconfidence, Managerial optimism và theDeterminants of Capital structure” (Lucas Ayres B de C Barros và Alexandre DiMiceli da Silveira, tháng 2 năm 2007)

Cách xác định OVER= 1 OVER = 0

Nếu CEO hoặc chủ tịch hội đồng quản trị là người sáng lập hay thừa kế doanh nghiệp

Nếu không nằm trong trường hợp OVER =1

Nếu CEO hoặc chủ tịch hội đồng quản trị nắm hơn 50% số cổ phiếu thường của công ty

Nếu không thuộc đối tượng trong trường hợp OVER =1

Nếu CEO hay chủtịch hội đồng quản trị là người sáng lập

Nếu cả CEO lẫn chủ tịch hội đồng quản trị không phải là người sáng lập công ty

Nếu chủ tịch hội đồng quản trị là người sáng lập hay thừa kếcông ty

Nếu chủ tịch hội đồng quản trị không phải là người sáng lập hay thừa kếcông ty

Cách thứ5 Nếu CEO là người thừa kế hay sáng lập công ty

Nếu CEO không phải là người thừa kếhay sáng lập

Trong bài luận văn, việc xác định nhà quản lý quá tự tin và lạc quan được lượng hóa thành OVERit=1 dựa trên các tiêu chí: nếu CEO hoặc chairman của công ty thứ i trong thời gian t là người sáng lập hoặc thừa kế, hoặc nếu họ nắm giữ 50% cổ phiếu của công ty Ngược lại, OVERit = 0 nếu CEO và chairman không thuộc các đối tượng này.

Các biến sửdụng trong mô hìnhđược mô tảtóm tắt trong bảng sau:

Loại biến Ký hiệu Tên biến Cách tính

Biến phụthuộc LVR Tỉlệnợ = Tổng nợ/ tổng tài sản

Biến phụthuộc LVR1 Tỉlệnợngắn hạn = Nợngắn hạn/ tổng tài sản Biến phụthuộc LVR2 Tỉlệnợdài hạn = Tổng nợ dài hạn/ tổng tài sản

Biến độc lập TANG tỉ trọng của tài sản cố định được tính bằng tỷ lệ tài sản cố định so với tổng tài sản Biến độc lập PROF ROA thể hiện lợi nhuận sau thuế so với tổng tài sản Cuối cùng, biến độc lập SIZE quy mô công ty được xác định bằng logarithm của tổng tài sản.

Biến độc lập GROWTH Tốc độ tăng trưởng

= (Tổng tài sản năm sau –tổng tài sản năm trước)/ Tổng tài sản năm trước

Biến độc lập LIQ Tính thanh khoản

= Tổng tài sản ngắn hạn/ Tổng nợ ngắn hạn

Biến độc lập TAX Thuếsuất trung bình

=(Lợi nhuận trước thuế- Lợi nhuận sau thuế)/Lợi nhuận trước thuế

Biến độc lập RISK Rủi ro kinh doanh = STDEV(ROA)

Sựquá tự tin và lạc quan của nhà quản lý

OVER =1: khi CEO hay Chủtịch nắm giữ 50% cổphiếu trởlên Hoặc khi CEO hay chairman là người sáng lập hay thừa kếcông ty

Phương trình hồi quy

Trong bài luận văn, cấu trúc vốn của doanh nghiệp xây dựng được thể hiện qua ba chỉ số chính: tỉ lệ nợ, tỉ lệ nợ ngắn hạn và tỉ lệ nợ dài hạn Mô hình nghiên cứu tập trung vào việc xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cụ thể là LVR, với các chỉ số LVR1 và LVR2.

Vì vậy, ta có ba phương trình hồi quy như sau:

" , + " , + " , + " (3) i: Doanh nghiệp i (gồm 150 công ty ) t: Năm thứ t (giai đoạn 2009 đến 2011)

Nội dung và kết quả nghiên cứu

Kiểm định nghiệm đơn vị

Trước khi chạy mô hình hồi quy, tác giả đã kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian của các biến trong mô hình thực nghiệm bằng kiểm định Unit roots nhằm tránh hồi quy giả mạo Kết quả từ bảng 4.4 cho thấy tất cả các biến trong mô hình đều có chuỗi thời gian dừng.

Bảng 4.4: Kết quảkiểm định nghiệm đơn vị:

1% 5% 10% Kết quảLVR -7.23595 -3.97877 -3.41993 -3.1326 DừngLVR1 -7.72586 -3.97877 -3.41993 -3.1326 DừngLVR2 -8.94538 -3.97877 -3.41993 -3.1326 DừngTANG -8.17476 -3.97877 -3.41993 -3.1326 DừngPROF -12.5548 -3.97863 -3.41986 -3.13256 DừngLOG(SIZE) -8.42017 -3.97863 -3.41986 -3.13256 DừngGROW -13.0421 -3.97877 -3.41993 -3.1326 DừngLIQ -13.7709 -3.97863 -3.41986 -3.13256 DừngTAX -11.1835 -3.97867 -3.41989 -3.13258 DừngRISK -7.03751 -3.97895 -3.42002 -3.13266 DừngOVER -5.07603 -3.97920 -3.42014 -3.13273 Dừng

Kết quả ước lượng mối tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình đầy đủ

Sau khi chạy các mô hình hồi quy đầy đủ bằng phương pháp OLS, ta thu được kết quả ởbảng 4.5

Bảng 4.5: Kết quảchạy hồi quy OLS các mô hìnhđầy đủ

Kết quả nghiên cứu cho thấy tài sản cố định hữu hình, lợi nhuận và quy mô công ty có ảnh hưởng đáng kể đến các tỷ lệ nợ Cụ thể, tài sản cố định hữu hình có tác động âm và có ý nghĩa thống kê cao (1%) với tỷ lệ tổng nợ và nợ ngắn hạn, nhưng lại có tác động dương với nợ dài hạn Lợi nhuận cũng có mối quan hệ âm và ý nghĩa thống kê (1%) với cả ba tỷ lệ nợ Quy mô công ty có mối quan hệ dương với tỷ lệ tổng nợ (5%) và nợ dài hạn (1%), nhưng lại âm với nợ ngắn hạn (1%) Tính thanh khoản cho thấy tương quan âm với tỷ lệ tổng nợ và nợ ngắn hạn (1%), trong khi có tương quan dương nhưng không có ý nghĩa thống kê với nợ dài hạn Thêm vào đó, thuế có mối quan hệ dương với tỷ lệ tổng nợ và nợ dài hạn (1%), nhưng âm và không có ý nghĩa thống kê với nợ ngắn hạn Sự tự tin và lạc quan của nhà quản lý có mối quan hệ dương với tỷ lệ tổng nợ (10%) và nợ ngắn hạn (5%), nhưng âm với nợ dài hạn Cuối cùng, tốc độ tăng trưởng có tương quan âm với tỷ lệ tổng nợ (5%) và dương nhưng không có ý nghĩa thống kê với nợ ngắn hạn và nợ dài hạn, trong khi rủi ro kinh doanh có mối quan hệ âm nhưng không có ý nghĩa thống kê với cả ba tỷ lệ nợ.

Kiểm định Wald

Nhìn vào kết quảtừ bảng 4.5, ta đoán RISK là không cần thiết vì trị tuyệt đối của T-Statistic nhỏ hơn 1.96 Ta sẽdùng kiểm định Wald đểtest.

Ho: β7 = 0 (Biến RISK là không cần thiết)

H1:β7 khác 0 (Biến RISK là cần thiết)

Bảng 4.6: Kết quảkiểm định Wald phương trình 1

Test Statistic Value df Probability

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err.

Restrictions are linear in coefficients.

Từkết quảkiểm định trên, ta thấy:

Prob(F-Statistic) = 0.12> α = 0.05 nên chấp nhận giảthuyết H o

Kết luận: Biến RISK là biến không cần thiết trong mô hình.

Nhìn vào kết quả trên, ta đoán RISK, GROW và TAX không cần thiết vì trị tuyệt đối của T-Statistic nhỏ hơn 1.96 Ta sẽdùng kiểm định Wald đểtest.

Ho:β’4= β’6= β’7= 0 (Biến GROW, RISK và TAX là không cần thiết)

H1: β’4, β’6, β’7khác 0 (Biến GROW, RISK và TAX là cần thiết)

Từkết quảkiểm định bảng 3.7, ta thấy:

Kết luận: Biến RISK , GROW và TAX là biến không cần thiết trong mô hình.

Nhìn vào kết quả từ bảng 4.5, ta đoán GROW, LIQ, OVER, RISK không cần thiết vì trị tuyệt đối của T-Statistic nhỏ hơn 1.96 Ta sẽdùng kiểm định Wald đểtest.

Ho: β”4=β”5=β”7= β”8=0 (Biến GROW, LIQ, RISK, OVER là không cần thiết)

H1: β”4, β”5,β”7, β”8khác 0 (Biến GROW, LIQ, RISK, OVER là cần thiết

Từkết quảkiểm định bảng 3.8, ta thấy:

Kết luận: Biến GROW, LIQ, OVER và RISK là biến không cần thiết trong mô hình.

4.3.4Ước lượng mối tương quan giữa biến phụthuộc và các biến độc lập của các mô hình rút gọn

Sau khi thực hiện kiểm định Wald và loại bỏ các biến không cần thiết, ba phương trình đã được rút gọn Tiếp theo, chúng tôi tiến hành chạy lại hồi quy OLS cho ba mô hình đã rút gọn và thu được kết quả như trình bày trong bảng 4.9.

Bảng 4.9: Kết quảchạy hồi quy OLS của mô hìnhđãđiều chỉnh

Kết quả hồi quy từ các mô hình rút gọn trong bảng 4.9 chỉ ra rằng các biến còn lại, sau khi loại bỏ những biến không cần thiết, đều có ảnh hưởng đáng kể về mặt thống kê đến đòn cân nợ.

Ba yếu tố chính tác động đến nợ của công ty bao gồm tài sản cố định hữu hình, lợi nhuận và quy mô công ty Lợi nhuận có tác động âm và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% đối với cả ba tỷ lệ nợ Tài sản cố định hữu hình cũng có tác động âm và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% với tỷ lệ tổng nợ và nợ ngắn hạn, nhưng lại có tác động dương với nợ dài hạn Quy mô công ty có tác động dương và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% với tỷ lệ nợ và nợ dài hạn, nhưng lại có tác động âm với tỷ lệ nợ ngắn hạn Tốc độ tăng trưởng có tương quan dương và ý nghĩa thống kê ở mức 5% với tỷ lệ tổng nợ Thanh khoản có quan hệ âm và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% với tỷ lệ nợ và nợ ngắn hạn Thuế có tác động dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% với tỷ lệ tổng nợ và nợ dài hạn Cuối cùng, sự quá tự tin và lạc quan của nhà quản lý có quan hệ dương và ý nghĩa thống kê ở mức 10% với tỷ lệ tổng nợ và 5% với nợ ngắn hạn.

4.3.5 Kiểm định đa cộng tuyến bằng mô hình hồi quy phụ:

Theo quan sát từ ma trận tương quan, tác giả dự đoán rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong các mô hình nghiên cứu Tuy nhiên, để đảm bảo điều này, tác giả đã thực hiện kiểm định bằng cách chạy các mô hình phụ Cuối cùng, tác giả áp dụng nguyên tắc ngón tay cái – Rule of Thumb của Klien, với điều kiện nếu ít nhất một R.

2 của hồi quy phụlớn hơn R

2 của hồi quy gốc thìcó đa cộng tuyến xảy ra.

Chúng tôi đã tiến hành chạy 8 mô hình hồi quy phụ, với các biến phụ thuộc trong từng mô hình lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy các giá trị ước lượng lần lượt là ụ = 0.24, ụ = 0.14, ụ = 0.01, ụ = 0.13, ụ = 0.14, ụ = 0.1, ụ = 0.27 và ụ = 0.078, tất cả đều nhỏ hơn ố 0.62.

Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình 1

Chúng tôi đã thực hiện 8 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK và OVER Kết quả thu được cho các biến độc lập là: ụ = 0.24, ụ = 0.14, ụ = 0.01, ụ = 0.13, ụ = 0.14, ụ = 0.1, ụ = 0.27, và ụ = 0.078, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.69.

Chúng tôi đã thực hiện 8 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK, và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho các mô hình là: ụ = 0.24, ụ = 0.14, ụ = 0.01, ụ = 0.13, ụ = 0.14, ụ = 0.1, ụ = 0.27, và ụ = 0.078, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.44.

Mô hình 1 rút gọn có ố = 0.62

Chúng tôi đã tiến hành chạy 7 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy ụ = 0.09, ụ = 0.1, ụ = 0.01, ụ = 0.13, ụ = 0.13, ụ = 0.1, và ụ = 0.04, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.62.

Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình rút gọn 1

Chúng tôi đã tiến hành 5 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc là PROF, SIZE, LIQ, TANG và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy các giá trị ụ lần lượt là 0.09, 0.08, 0.13, 0.02 và 0.03, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.69.

Chúng tôi đã thực hiện 4 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, TANG, và TAX Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy ụ = 0.03, ụ = 0.04, ụ = 0.09, và ụ = 0.12, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.44.

4.3.6 Kiểmđịnh tự tương quan : Để đảm bảo mô hình nghiên cứu là phù hợp, kết quảsau khi chạy hồi quy không bị sai lệch, tác giảkiểm định xem có xảy ra hiện tượng tự tương quan ởcác mô hình nghiên cứu hay không bằng phương pháp Breusch-Godfrey Serial Correlation LM.

+ , + , + , + Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi

Ho: ρ = 0 (không có tương quan chuỗi)

H1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi) Kiểm định Serial Correlation LM Testtrên EVIEW cho kết quả thể hiện ở bảng 4.10 như sau:

Ta thấy LM= Obs*R-squared = 2.89Prob(Obs*R-squared = 2.89) = 0.24>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 1

Bảng 4.10: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 1

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 2.889096 Prob Chi-Square(2) 0.235853

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 10/29/12 Time: 13:24 Sample: 2 450

Included observations: 449 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

OVER -0.030744 1.516043 -0.020279 0.9838 PROF -0.000129 0.077233 -0.001674 0.9987 RISK -0.016697 0.260711 -0.064043 0.9490 LOG(SIZE) 0.011045 0.602668 0.018328 0.9854 TANG -0.003716 0.040345 -0.092109 0.9267

R-squared 0.006435 Mean dependent var 3.75E-14 Adjusted R-squared -0.018575 S.D dependent var 11.86203 S.E of regression 11.97170 Akaike info criterion 7.829330 Sum squared resid 62631.51 Schwarz criterion 7.939095 Log likelihood -1745.685 F-statistic 0.257281 Durbin-Watson stat 1.971108 Prob(F-statistic) 0.992564

+ , + , + Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi

H1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi) Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quảsau:

Bảng 4.11: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 1 rút gọn

OVER -0.030456 1.514648 -0.020108 0.9840 PROF -0.000185 0.073972 -0.002498 0.9980 LOG(SIZE) 0.039094 0.590240 0.066233 0.9472 TANG -0.002513 0.040399 -0.062197 0.9504

R-squared 0.006325 Mean dependent var 4.08E-13Adjusted R-squared -0.016361 S.D dependent var 11.89601S.E of regression 11.99293 Akaike info criterion 7.830706Sum squared resid 62997.70 Schwarz criterion 7.931323Log likelihood -1746.993 F-statistic 0.278811Durbin-Watson stat 1.976670 Prob(F-statistic) 0.985656

Ta thấy LM= Obs*R-squared = 2.84 Prob(Obs*R-squared = 2.84) = 0.24>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 1 rút gọn.

+ ′ , + ′ , + ′ , + ′ Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi

H1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi) Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quả ởbảng 4.12 như sau:

OVER -0.222411 1.410751 -0.157654 0.8748 PROF -0.001853 0.073502 -0.025211 0.9799 LOG(SIZE) -0.057358 0.537287 -0.106755 0.9150 RISK -0.045865 0.235513 -0.194746 0.8457

+ ′ Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi

Bảng 4.13: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 2 rút gọn:

Ta thấy LM= Obs*R-squared = 1.53

Prob(Obs*R-squared = 1.53) = 0.47>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 2 rút gọn

+ " , + " , + " , + " Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi

PROF -0.002851 0.057736 -0.049372 0.9606 LOG(SIZE) -0.099906 0.444667 -0.224676 0.8223 RISK -0.013872 0.192146 -0.072193 0.9425 TANG -0.009042 0.030327 -0.298156 0.7657

R-squared 0.009579 Mean dependent var -2.36E-13 Adjusted R-squared -0.015352 S.D dependent var 8.889020 Log likelihood -1615.425 F-statistic 0.384216 Durbin-Watson stat 1.981556 Prob(F-statistic) 0.962051

Ta thấy LM= Obs*R-squared = 4.30 Prob(Obs*R-squared = 4.30) = 0.12>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 3

2 = " + " , + " , + " , + " , + " Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi

H1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi) Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quả ởbảng 4.15

Ta thấy LM= Obs*R-squared = 5.22Prob(Obs*R-squared = 5.22) = 0.07>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 3 rút gọn

R-squared 0.011628 Mean dependent var -4.09E-12 Adjusted R-squared -0.004061 S.D dependent var 8.931474 S.E of regression 8.949589 Akaike info criterion 7.238749 Sum squared resid 35321.96 Schwarz criterion 7.311925 Log likelihood -1617.099 F-statistic 0.741171 Durbin-Watson stat 1.983550 Prob(F-statistic) 0.637145

4.4 Thảo luận kết quảnghiên cứu:

Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ nghịch giữa lợi nhuận (ROA) và đòn bẩy tài chính, với các chỉ số nợ, nợ ngắn hạn và nợ dài hạn trên tổng tài sản đều đạt mức ý nghĩa thống kê cao Cụ thể, các mô hình phân tích, cả chưa điều chỉnh và đã điều chỉnh, đều chỉ ra rằng công ty có lợi nhuận cao sẽ có nhiều nguồn vốn giữ lại để tài trợ cho hoạt động, từ đó giảm thiểu việc sử dụng nợ vay.

Mối quan hệ giữa tài sản cố định hữu hình và đòn bẩy tài chính không rõ ràng theo lý thuyết Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy ở các nước đang phát triển có mối quan hệ âm giữa tài sản cố định hữu hình và đòn bẩy tài chính, trong khi ở các nước phát triển lại cho thấy mối quan hệ dương Bài nghiên cứu này chỉ ra rằng có mối quan hệ âm và có ý nghĩa thống kê cao giữa tài sản cố định hữu hình với tỷ lệ nợ/tổng tài sản và tỷ lệ nợ ngắn hạn Ngược lại, tài sản cố định hữu hình có mối quan hệ dương với tỷ lệ nợ dài hạn, thể hiện qua các mô hình đầy đủ và đã điều chỉnh Điều này cho thấy các công ty có tỷ lệ tài sản cố định/tổng tài sản cao thường sử dụng ít nợ ngắn hạn và nhiều nợ dài hạn hơn, nhờ vào tài sản cố định hữu hình có thể được sử dụng làm vật thế chấp an toàn cho các khoản vay dài hạn.

Mối quan hệ giữa quy mô công ty và đòn bẩy tài chính vẫn chưa rõ ràng về lý thuyết, nhưng nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy có mối liên hệ dương giữa hai yếu tố này Cụ thể, quy mô công ty có mối quan hệ dương và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ/tổng tài sản và tỷ lệ nợ dài hạn/tổng tài sản, trong khi lại có tương quan âm với tỷ lệ nợ ngắn hạn/tổng tài sản Điều này có thể giải thích rằng các công ty lớn dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn nhờ khả năng đa dạng hóa dự án đầu tư và giảm thiểu rủi ro từ nguồn tài trợ bên ngoài Hơn nữa, các công ty lớn ít bị ảnh hưởng bởi thông tin bất cân xứng, giúp họ tăng cường khả năng huy động vốn nợ.

Theo lý thuyết, mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy tài chính được dự đoán là âm, nhưng các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy kết quả không rõ ràng Nghiên cứu này cho thấy cơ hội tăng trưởng có mối tương quan dương và ý nghĩa thống kê ở mức 5% với tỷ lệ nợ trên tổng tài sản Tuy nhiên, mối quan hệ dương giữa tăng trưởng và nợ ngắn hạn, nợ dài hạn lại không có ý nghĩa thống kê Kết quả chỉ ra rằng các công ty có tốc độ tăng trưởng cao thường dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn.

Kiểm định đa cộng tuyến bằng mô hình hồi quy phụ

Theo quan sát từ ma trận tương quan, tác giả dự đoán rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong các mô hình nghiên cứu Tuy nhiên, để xác nhận điều này, tác giả đã tiến hành kiểm định thông qua việc chạy các mô hình phụ Cuối cùng, tác giả áp dụng nguyên tắc ngón tay cái – Rule of Thumb của Klien, yêu cầu ít nhất một hệ số R để đảm bảo tính chính xác của các mô hình.

2 của hồi quy phụlớn hơn R

2 của hồi quy gốc thìcó đa cộng tuyến xảy ra.

Chúng tôi đã thực hiện 8 mô hình hồi quy với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy các giá trị Ụ lần lượt là 0.24, 0.14, 0.01, 0.13, 0.14, 0.1, 0.27 và 0.078, tất cả đều nhỏ hơn ố 0.62.

Chúng tôi đã thực hiện 8 mô hình hồi quy với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy các giá trị ụ lần lượt là 0.24, 0.14, 0.01, 0.13, 0.14, 0.1, 0.27 và 0.078, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.69.

Chúng tôi đã tiến hành chạy 8 mô hình hồi quy phụ, trong đó các biến phụ thuộc cho mỗi mô hình lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho các mô hình là: ụ = 0.24, ụ = 0.14, ụ = 0.01, ụ = 0.13, ụ = 0.14, ụ = 0.1, ụ = 0.27, và ụ = 0.078, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.44.

Chúng tôi đã chạy 7 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, GROW, LIQ, TAX, TANG và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy các giá trị ụ lần lượt là 0.09, 0.1, 0.01, 0.13, 0.13, 0.1 và 0.04, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.62.

Chúng tôi đã thực hiện 5 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc là PROF, SIZE, LIQ, TANG và OVER Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho các mô hình lần lượt là ụ = 0.09, ụ = 0.08, ụ = 0.13, ụ = 0.02 và ụ = 0.03, tất cả đều nhỏ hơn ố = 0.69.

Chúng tôi đã thực hiện 4 mô hình hồi quy phụ với các biến phụ thuộc lần lượt là PROF, SIZE, TANG và TAX Các biến độc lập còn lại được sử dụng làm biến giải thích Kết quả thu được cho thấy các giá trị Ụ lần lượt là 0.03, 0.04, 0.09 và 0.12, tất cả đều nhỏ hơn ố là 0.44.

Kiểm định tự tương quan

Để đảm bảo tính phù hợp của mô hình nghiên cứu và độ chính xác của kết quả hồi quy, tác giả đã kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong các mô hình bằng phương pháp Breusch-Godfrey Serial Correlation LM.