Ảnh Hưởng Của Cấu Trúc Tài Sản Đến Đòn Bẩy Tài Chính Của Các Doanh Nghiệp Việt Nam.pdf

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ HỮU TRIỂN ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC TÀI SẢN ĐẾN ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh, Nă[.]

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ HỮU TRIỂN ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC TÀI SẢN ĐẾN ĐỊN BẨY TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh, Năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ HỮU TRIỂN ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC TÀI SẢN ĐẾN ĐỊN BẨY TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành: TÀI CHÍNH –NGÂN HÀNG Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP Hồ Chí Minh, Năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Ảnh hưởng cấu trúc tài sản đến địn bẩy tài doanh nghiệp Việt Nam” cơng trình nghiên cứu tác giả với hỗ trợ giảng viên hướng dẫn TS Nguyễn Thi Uyên Uyên chưa công bố trước Các số liệu, kết luận văn trung thực Tác giả chịu trách nhiệm nội dung tơi trình bày luận văn TP Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 10 năm 2018 Người thực Lê Hữu Triển MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT CHƯƠNG GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Đóng góp đề tài 1.6 Kết cấu đề tài CHƯƠNG KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Khung lý thuyết cấu trúc tài sản liên quan đến đòn bẩy tài 2.1.1 Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory) 2.1.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off theory) 2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm địn bẩy tài kênh chấp công ty CHƯƠNG DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 18 3.2 Phương pháp nghiên cứu 19 3.2.1 Các giả thuyết nghiên cứu 19 3.2.2 Mơ hình nghiên cứu mô tả biến 23 3.2.2.1 Mơ hình sở 23 3.2.2.2 Các mơ hình mở rộng 29 3.2.3 Phương pháp ước lượng hồi quy 33 CHƯƠNG KẾT QUẢ HỒI QUY 35 4.1 Thống kê mô tả 35 4.2 Hệ số tương quan 36 4.3 Kết hồi quy 39 4.3.1 Kết hồi quy mơ hình 39 4.3.2 Kết hồi quy mơ hình 45 4.3.3 Kết hồi quy mơ hình 49 4.3.4 Kết hồi quy mơ hình 53 CHƯƠNG KẾT LUẬN 58 5.1 Kết nghiên cứu 58 5.2 Hạn chế Luận văn hướng nghiên cứu 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Thuật ngữ Giải thích FEM Fixed Effects Model Mơ hình hiệu ứng cố định GMM Generalized method of moments Phương pháp ước lượng GMM HNX HaNoi Stock Exchange Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh OLS Ordinary Least Square Phương pháp bình phương nhỏ REM Random Effects Model Mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên VIF Variance Inflation Factor Hệ số phương sai phóng đại DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Tổng hợp kết nghiên cứu thực nghiệm 14 Bảng 3.1 Thống kê mẫu nghiên cứu 19 Bảng 3.2 Tổng hợp biến mơ hình 31 Bảng 4.1 Mô tả thống kê 35 Bảng 4.2 Hệ số tương quan 36 Bảng 4.3 Kiểm định Nhân tố phương sai phóng đại (VIF) 38 Bảng 4.4 Kết hồi quy Mơ hình 40 Bảng 4.5 Kết hồi quy phần dư biến độc lập mơ hình 41 Bảng 4.6 Kết hồi quy mơ hình GMM 42 Bảng 4.7 Kết mơ hình 48 Bảng 4.8 Kết mơ hình 50 Bảng 4.9 Số liệu thống kê bình quân tỷ trọng giá trị trái phiếu doanh nghiệp/Tổng nợ doanh nghiệp mẫu theo năm 52 Bảng 4.10 Kết mơ hình 54 TÓM TẮT Bài nghiên cứu “Ảnh hưởng cấu trúc tài sản đến địn bẩy tài doanh nghiệp Việt Nam” kiểm định tác động cấu trúc tài sản, đặc biệt tài sản chấp đến việc sử dụng địn bẩy tài doanh nghiệp Việt Nam Bằng cách sử dụng mẫu liệu khoảng 326 doanh nghiệp niêm yết Sàn giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội thời gian từ năm 2007 đến năm 2016, sử dụng phương pháp hồi quy mơ hình Hồi quy gộp (Pooled-OLS), mơ hình Các ảnh hưởng cố định (Fixed-Effects), mơ hình Các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random-Effect) để thực ước lượng mơ hình Kết cho thấy tồn mối quan hệ tương quan dương cấu trúc tài sản địn bẩy tài doanh nghiệp Từ khóa: Cấu trúc tài sản, địn bẩy tài chính, trái phiếu doanh nghiệp, nợ vay ngân hàng, tài sản chấp, thị trường chứng khóan Việt Nam CHƯƠNG GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài Trong q trình vận hành doanh nghiệp, nợ vay ln đóng vai trị quan trọng hoạt động tài trợ Với đa dạng linh hoạt cơng cụ nợ, cơng ty tăng nợ nhiều hình thức, chẳng hạn chào bán công chúng hay phát hành riêng lẻ trái phiếu thương phiếu; nợ vay ngân hàng tín dụng thương mại, với kỳ hạn ngắn hay kỳ hạn dài; khoản nợ cấp cao hay nợ cấp thấp, nợ có bảo đảm hay nợ khơng có bảo đảm, kết hợp hình thức lại Bên cạnh đó, việc lựa chọn nguồn tài trợ nợ vay phản ánh khả hoàn trả lãi vay nợ gốc, qua cho thấy sức khỏe doanh nghiệp Vì vậy, việc nghiên cứu vấn đề sử dụng nợ doanh nghiệp đề tài có ý nghĩa thực tiễn cao Đã có nhiều tác giả (Denis Sibilkov, 2010; Campello Hacbarth, 2012; Meles, 2017;…) khai thác nhiều khiến cạnh liên quan đến cấu trúc tài sản, đặc biệt nợ vay doanh nghiệp theo giai đoạn, chu kỳ tăng trưởng kinh tế giới Trong năm gần đây, việc cải thiện môi trường vĩ mô giúp Việt Nam thu hút nhiều nguồn vốn đầu tư trực tiếp lẫn gián tiếp từ nước ngồi Từ đó, doanh nghiệp Việt Nam có hội đẩy mạnh đầu tư, nâng cao lực sản xuất để gia tăng lực cạnh tranh khiến doanh nghiệp phải gia tăng nợ vay, phát hành trái phiếu, phát hành thêm cổ phần để đáp ứng nhu cầu vốn Vấn đề cấu trúc tài sản, mà cụ thể việc sử dụng đòn bẩy cho hiệu quả, tránh kiệt quệ tài ln lãnh đạo doanh nghiệp, chun gia quan tâm thảo luận Nhận thấy tầm quan trọng việc tìm hiểu vấn đề này, tác giả thực nghiên cứu“Ảnh hưởng cấu trúc tài sản đến địn bẩy tài doanh nghiệp Việt Nam” Trong nghiên cứu, tác giả đặt trọng tâm vào việc nghiên cứu cấu trúc tài trợ nợ doanh nghiệp Việt Nam với mục tiêu làm rõ tầm quan trọng kênh tài trợ nợ hình thức khác vay nợ khơng chấp vay nợ chấp Cụ thể, nghiên cứu đưa chứng tương quan cấu trúc tài sản công ty địn bẩy tài dựa tài sản chấp, đồng thời, phản ánh việc tài sản đảm bảo chế giúp giải thích khác biệt khả tiếp cận với nguồn tài trợ nợ Ngồi ra, tác giả cịn nghiên cứu vai trò kênh chấp khả vay nợ công ty Việt Nam giai đoạn 2007-2016 việc làm giảm khó khăn tài công ty Cuối cùng, tác giả xem xét tác động khủng hoảng tài giai đoạn năm 2007-2008 đại diện cho nhân tố vĩ mơ thuộc kinh tế Việt Nam nói riêng kinh tế giới nói chung liệu ảnh hưởng đến địn bẩy tài doanh nghiệp 1.2 Mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu Nghiên cứu thực với mục tiêu kiểm định tác động cấu tài sản, đặc biệt tài sản chấp đến việc sử dụng địn bẩy tài doanh nghiệp Việt Nam qua hai hình thức tài trợ nợ việc phát hành trái phiếu doanh nghiệp vay nợ ngân hàng Đồng thời xem xét phụ thuộc vào ngân hàng tác động khủng hoảng tài vào giai đoạn năm 2007-2008 đến hoạt động tài trợ nợ công ty Từ mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu tập trung giải bốn câu hỏi nghiên cứu sau: Thứ nhất, cấu tài sản ảnh hưởng đến mức độ địn bẩy tài doanh nghiệp? Cụ thể hơn, tài sản dài hạn, tài sản ngắn hạn ảnh hưởng đến địn bẩy tài dài hạn, địn bẩy tài ngắn hạn cơng ty? Thứ hai, mức độ quan trọng kênh tài sản chấp so sánh doanh nghiệp có khả phát hành trái phiếu doanh nghiệp hoàn toàn dựa vào nguồn nợ vay từ ngân hàng? 28 Cơ hội tăng trưởng nghiên cứu thị trường phát triển nghiên cứu Lang cộng (1996) thị trường Mỹ hay Aizavian cộng (2005) cho thị trường Canada sử dụng hệ số Tobin’s Q để làm biến đại diện cho hội tăng trưởng cơng ty Theo đó, số Tobin’s Q có giá trị lớn cho thấy công ty có mức tăng trưởng cao, ngược lại, số Tobin’s Q có giá trị nhỏ thể điều cơng ty hoạt động không cao Trong nghiên cứu này, tác giả lấy Log giá trị biến Tobin’s Q để đưa vào mơ hình Log Tobin’s Qi,t = Log ( Giá trị thị trường vốn cổ phần + Giá trị sổ sách nợ Giá trị sổ sách tổng tài sản ) Biến độc lập – Biến đại diện cho thu nhập (Log net income) Biến đại diện cho thu nhập nghiên cứu lãi sau thuế thu nhập doanh nghiệp Số liệu thể báo cáo kết hoạt động kinh doanh doanh nghiệp Địn bẩy tài ảnh hưởng đến lãi sau thuế thông qua việc khuếch đại thu nhập theo chiều ngược lại, lãi sau thuế tác động lên địn bẩy tài khả vay nợ Log net incomei,t = Log ( Lãi sau thuế Tổng tài sản ) Biến độc lập – Biến đại diện cho mức độ xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp (Rating) Xếp hạng tín nhiệm (Credit Ratings) John Moody đưa vào năm 1909 phản ánh khả sẵn sàng nhà phát hành cơng cụ nợ việc tốn hạn cho khoản nợ định suốt thời hạn tồn khoản nợ Hiện nay, giới có cơng ty cung cấp dịch vụ đánh giá xếp hạng tín nhiệm chiếm thị phần lớn Standard & Poor's (S&P), Moody's, Fitch Group Các doanh nghiệp Việt Nam chưa tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá, đó, tác giả thay biến Rating nghiên cứu gốc lấy số liệu từ số liệu S&P số Z-core Edward I.Altman xây dựng (1968) Z-core công cụ để 29 phát dấu hiệu báo trước rủi ro phá sản doanh nghiệp, hai giới học thuật thực hành công nhận sử dụng rộng rãi giới Cụ thể, Z-score được tính với số tài ký hiệu từ X1, X2, X3, X4, X5 bao gồm: X1: Tỷ số vốn luân chuyển tổng tài sản, X2: Tỷ số lợi nhuận giữ lại tổng tài sản, X3: Tỷ số lợi nhuận trước lãi vay thuế tổng tài sản, X4: Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu giá trị sổ sách tổng nợ, X5: Tỷ số doanh số tổng tài sản Và Z – score tính theo cơng thức: Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,999X5 Nếu Z > 2.99: Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản Nếu 1.8 < Z < 2.99: Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Nếu Z < 1.8: Doanh nghiệp nằm vùng nguy hiểm, nguy phá sản cao Dựa vào công thức Z-score, biến Rating đo lường sau: Rating = Z = 1,2 Tài sản ngắn hạn−Nợ ngắn hạn Lãi trước thuế lãi vay 3,3 Tổng tài sản Tổng tài sản + 0,64 +1,4 Lãi chưa phân phối Tổng tài sản Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu Giá trị sổ sách tổng nợ + + 0,999 Doanh thu Tổng tài sản 3.2.2.2 Các mơ hình mở rộng Từ mơ hình sở, tác giả phát triển thêm mơ hình mở rộng nhằm kiểm định giả thuyết cịn lại Để kiểm định giả thuyết H2, tác giả sử dụng phương trình (1) để thực hồi quy tác giả tách phương trình (1) riêng thành phần dài hạn ngắn hạn Cụ thể sau: Long_Levit=β0 + β1*PPEit-1 + β2*Invit-1 + β3*Recit-1 + ηit + λt + εit (2a) Short_Levit=β0 + β1*PPEit-1 + β2*Invit-1 + β3*Recit-1 + ηit + λt + εit (2b) 30 Để kiểm định giả thuyết H3, tác giả ước lượng tác động phụ thuộc vào ngân hàng cách thêm biến giả ''Rated'' vào điều khoản tương tác với tất biến cấu trúc tài sản, biểu thị phương trình (2) Levit=β0 + β1*PPEit-1 + β2*Invit-1 + β3*Recit-1 + β4*(PPEit-1*Rated) + β5*(Invit1*Rated) + β6*(Recit-1*Rated) + β7*Rated + ηit + λt + εit (2) Trong phương trình (2), biến LEV, PPE, Inv, Rec mơ tả mơ hình sở Biến độc lập thêm vào biến giả đại diện cho việc phát hành trái phiếu (Rated) mô tả sau: Biến độc lập – Biến giả đại điện cho việc phát hành trái phiếu (Rated) Dựa nghiên cứu Faulkender Petersen (2006), tác giả thêm vào biến giả Rated để mô tả cho việc doanh nghiệp có phát hành trái phiếu doanh nghiệp hay khơng, hay nói cách khác biến thêm vào nhằm kiểm định phụ thuộc vào nguồn tài trợ từ ngân hàng lên địn bẩy tài doanh nghiệp Biến Rated nhận giá trị doanh nghiệp có phát hành trái phiếu doanh nghiệp kỳ quan sát t trường hợp ngược lại Cuối cùng, để kiểm tra ảnh hưởng khủng hoảng tài giới lên mối quan hệ tài sản chấp địn bẩy tài nêu giả thuyết H4, tác giả thêm biến giả mơ tả cho khủng hoảng tài tương tác biến với biến cấu trúc tài sản với mơ hình, biểu diễn phương trình (3) Với xuất biến “Crisis: phương trình, tác giả xem xét giai đoạn khác khủng hoảng tài Hồi quy cho phương trình (3) thực riêng cho cơng ty có phát hành trái phiếu cơng ty phụ thuộc nguồn tài trợ bên ngồi từ tín dụng ngân hàng 31 Levit=β0 + β1*PPEit-1 + β2*Invit-1 + β3*Recit-1 + β4*(PPEit-1*Crisis) + β5*(Invit-1*Crisis) + β6*(Recit-1*Crisis) + β7*Crisis + ηit + λt + εit (3) Trong phương trình (3), biến LEV, PPE, Inv, Rec mơ tả mơ hình sở Biến độc lập thêm vào biến giả đại diện giai đoạn khủng hoảng tài (Crisis) mơ tả sau: Biến độc lập – Biến giả đại diện giai đoạn khủng hoảng tài (Crisis) Tác giả đưa thêm vào mơ hình biến giả Crisis để phân tách hai giai đoạn thời gian chuỗi quan sát, cụ thể tách chuỗi quan sát thành giai đoạn, giai đoạn khủng hoảng tài giai đoạn khơng xảy khủng hoảng tài Biến tác giả thêm vào nhằm kiểm định ảnh hưởng thời kỳ khủng hoảng kinh tế lên mối quan hệ tài sản đảm bảo địn bẩy tài dựa nghiên cứu Ivashina Scharfstein (2010) Biến giả nhận giá trị cho quan sát giai đoạn từ quý năm 2007 đến tháng quý năm 2008, cho khoảng thời gian lại Bảng 3.2 Tổng hợp biến mơ hình Kỳ Biến Cách tính vọng dấu LEV Tổng nợ Tổng tài sản PPE Nguyên giá tài sản cố định − khấu hao lũy kế Tổng tài sản + 32 Giá trị hàng tồn kho Tổng tài sản + Inv Giá trị khoản phải thu Tổng tài sản + Rec Biến giả nhận giá trị cho quan sát gian đoạn CRISIS tháng 8/2007 đến tháng 8/2008, cho khoảng thời + gian lại Log Tobin’s Q Log ( Giá trị thị trường vốn cổ phần + Giá trị sổ sách nợ Giá trị sổ sách tổng tài sản Log net Log ( income 1,2 3,3 Lãi sau thuế Tổng tài sản Tài sản ngắn hạn−Nợ ngắn hạn Tổng tài sản Lãi trước thuế lãi vay Rating + 0,999 Tổng tài sản + 0,64 +1,4 + ) Lãi chưa phân phối Tổng tài sản + Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu Giá trị sổ sách tổng nợ + Doanh thu Tổng tài sản Biến giả nhận giá trị doanh nghiệp có phát hành trái phiếu Rated + ) doanh nghiệp kỳ quan sát t trường hợp ngược lại + 33 Biến giả nhận giá trị cho quan sát gian đoạn Crisis từ quý năm 2007 đến quý năm 2008, cho + khoảng thời gian lại 3.2.3 Phương pháp ước lượng hồi quy Để đánh giá tác động giá trị tài sản chấp đến địn bẩy tài chính, ảnh hưởng khả phát hành trái phiếu lên cấu trúc vốn doanh nghiệp ảnh hưởng giai đoạn khủng hoảng tài tồn cầu đến mối quan hệ tài sản chấp địn bẩy tài chính, nghiên cứu sử dụng liệu gồm 326 doanh nghiệp 40 quý quan sát từ quí năm 2007 đến quí 2016 Để đạt mục tiêu này, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu theo trình tự sau: Thống kê mơ tả Trước tiên, tác giả thực thống kê mô tả nhằm giúp tác giả nắm cách tổng quát đặc điểm liệu nghiên cứu Bảng thống kê mô tả tác giả sử dụng nhằm mô tả lại đặc điểm liệu nghiên cứu đề tài đưa nhận định ban đầu chuỗi liệu nghiên cứu Cụ thể, tác giả tiến hành mô tả lại liệu nghiên cứu thông qua tiêu chí giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình sai số chuẩn Phân tích tương quan Sau phân tích thống kê mô tả, tác giả thực bước nghiên cứu phân tích tương quan Cụ thể, tác giả sử dụng phân tích tương quan Pearson đưa Francis Galton, nhằm xem xét mối quan hệ biến độc lập biến phụ thuộc Từ đó, cặp biến có hệ số tương quan cao, cụ thể lớn 0,8 34 dấu hiệu tượng đa cộng tuyến tác giả thực kiểm định hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu Nhằm đảm bảo mơ hình nghiên cứu khơng xảy tượng đa cộng tuyến, tác giả sử dụng thêm kiểm định khác Cụ thể, tác giả ước lượng hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) biến độc lập mơ hình nghiên cứu Nếu giá trị hệ số biến lớn mơ hình nghiên cứu có khả xảy tượng đa cộng tuyến Nếu điều xảy ra, tác giả thực kiểm định hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu Phương pháp ước lượng hồi quy Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy Pooled OLS, FEM REM cho mơ hình, đồng thời thực kiểm định (F-test Hausman-test) để lựa chọn mơ hình cho kết tối ưu Sau tiến hành kiểm tra khả vi phạm giả định hồi quy tiến hành khắc phục (nếu có) Tuy nhiên, nghiên cứu sử dụng liệu bảng mà liệu bảng lại liên quan đến phương diện không gian thời gian nên gặp phải vấn đề thường xuất liệu theo không gian, chẳng hạn phương sai thay đổi liệu theo chuỗi thời gian, chẳng hạn tượng tự tương quan Để khắc phục nội sinh, tác giả sử dụng phương pháp GMM, phương pháp sử dụng phổ biến ước lượng liệu bảng động tuyến tính liệu bảng vi phạm tính chất HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation) Khác với mục tiêu phương pháp OLS tối thiểu hóa bình phương phần dư phương pháp GMM có mục tiêu tối thiểu hóa giá trị thống kê Chi – bình phương hàm bao gồm moment ma trận trọng số phù hợp Như vậy, cách lựa chọn ma trận trọng số phù hợp (cụ thể lựa chọn biến công cụ), phương pháp khắc phục tượng tự tương quan, phương sai thay đổi nội sinh mơ hình Sự phù hợp mơ hình minh chứng Hansen-test 35 CHƯƠNG KẾT QUẢ HỒI QUY 4.1 Thống kê mô tả Bảng 4.1 Mô tả thống kê Biến Mean SD Min Max Skewness Kurtosis LEVi,t 0.492 0.216 0.027 0.984 0.234 2.100 SHORT_LEVi,t 0.392 0.3011 -0.733 0.984 -0.347 2.739 LONG_LEVi,t 0.099 0.139 0.805 1.830 5.901 PPEi,t 0.203 0.187 0.961 1.456 4.948 INVi,t 0.221 0.164 0.882 0.655 2.962 RECi,t 0583 0.456 0.011 3.028 1.855 7.778 Tobin’Qi,t -0.103 0.170 -1.799 0.869 -1.279 12.215 Net_Incomei,t -1.944 0.577 -5.880 -0.303 -1.252 5.596 Ratingi,t 1.7414 4.7058 -2.896 234 27.95 1101 Bảng 4.1 cho thấy số trung bình địn bẩy tài 0,49 Điều cho thấy, trung bình cơng ty mẫu sử dụng 49% nợ cấu trúc vốn cơng ty Tuy nhiên, có công ty không sử dụng nợ, có cơng ty sử dụng nợ lên đến 98% tổng nguồn vốn công ty Các công ty không sử dụng nợ chủ yếu công ty tư vấn, dịch vụ Các công ty sử dụng nhiều nợ hoạt động chủ yếu lĩnh vục Xây dựng, Khai khoáng Vận tải Điều phù hợp với đặc thù ngành cơng ty Bên cạnh đó, trung bình địn bẩy ngắn hạn 0,32 địn bẩy tài dài hạn 0,1, điều cho thấy nguồn tài trợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng lớn cấu nợ công ty niêm yết Việt Nam Giá trị trung bình PPE 0,2, hàng tồn kho 0,22, trung bình khoản phải thu 0,58 Khoản phải thu tính trung bình chiế tỷ trọng lớn cấu tài sản cho 36 thấy công ty niêm yết Việt Nam thiên thực sách mở rộng tín dụng, cho khách hàng trả sau nhiều nhằm làm gia tăng doanh thu Do độ lệch bình quân giá trị trung bình trung vị khơng nhiều giá trị độ lệch chuẩn thấp, tác giả giả định biến có phân bố bình chuẩn Ngoài ra, tất biến đánh giá mức phân vị 1% 99%, nghĩa quan sát có giá trị lớn nhỏ phân vị 1% (99%) quan sát đưa giá trị với giá trị phân vị 1% (99%) Điều thực để làm giảm ảnh hưởng quan sát có giá trị đột biến 4.2 Hệ số tương quan Bảng 4.2 Hệ số tương quan (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) LEVi,t (2) SHORT_LEVi,t 0.907* (3)LONG_LEVi,t -0.416* -0.759* (4) PPEi,t 0.0245* -0.163* 0.391* (5) INVi,t -0.322* -0.116* -0.246* -0.283* (6) RECi,t 0.518* 0.558* -0.407* -0.231* -0.211* (7) Tobin’Qi,t -0.298* -0.278* 0.139* 0.002 0.097* -0.268* (8) Net_Incomei,t 0.387* 0.374* -0.210* 0.029 -0.145* 0.173* -0.022* (9) Ratingi,t -0.001 -0.007 -0.021 -0.005 -0.0025 0.053 -0.078 -0.012 (9) Trong phần này, tác giả sử dụng ma trận tương quan để khảo sát mức độ tương quan biến đại diện cho cấu trúc tài sản địn bẩy tài doanh nghiệp Nhằm tránh tượng đa cộng tuyến xảy mơ hình nghiên cứu, nghiên cứu loại biến có hệ số tương quan q cao khỏi mơ hình nghiên cứu, sau tiến hành hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu cho phù hợp Thêm vào đó, nghiên cứu ước lượng hệ số phóng đại phương sai biến độc lập mơ hình nghiên cứu nhằm đảm bảo mơ hình khơng xảy tượng đa cộng tuyến Theo đó, hệ số phóng đại 37 phương sai biến cao, nghiên cứu loại bỏ biến khỏi mơ hình thực hiệu chỉnh lại mơ hình cho phù hợp Bảng 4.2 thể ma trận tương quan biến đại diện cho cấu trúc tài sản địn bẩy tài doanh nghiệp Kết từ ma trận tương quan cho thấy mối tương quan dương có mức ý nghĩa 10% tài sản cố định hữu hình địn bẩy tài tổng thể địn bẩy tài dài hạn; mối tương quan dương khoản phải thu đòn bẩy tài ngắn hạn Kết cho thấy cơng ty có nhiều tài sản chấp có nhiều khả vay nợ Điều phù hợp với quan điểm cho đặc trưng tài sản chấp phụ thuộc vào khả vay nợ tài sản bảo đảm, vòng đời tài sản gắn liền với thời gian đáo hạn khoản nợ Tài sản ngắn hạn, điển hình khoản phải thu phải tài trợ nguồn tài trợ ngắn hạn, tài sản dài hạn, điển bất động sản, nhà máy thiết bị, phải tài trợ nguồn vay dài hạn Ngoài ra, kết phân tích tương quan Pearson cho thấy hệ số tương quan biến cịn lại khơng cao Hệ số tương quan cao cặp biến hệ số tương quan khoản phải thu tỷ lệ nợ ngắn hạn công ty 0,5589, với mức ý nghĩa 10% Tất hệ số tương quan nhỏ 0,8 Kinh nghiệm từ nghiên cứu trước cho thấy hệ số tương quan nhỏ 0,8 mơ hình nghiên cứu xảy tượng đa cộng tuyến Nhằm đảm bảo mơ hình nghiên cứu không xảy tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu ước lượng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Fator) cho biến độc lập mơ hình 38 Bảng 4.3 Kiểm định Nhân tố phương sai phóng đại (VIF) Biến REC PPE INV Tobin’Q Net_Income Rating Mean VIF VIF 1.31 1.26 1.24 1.09 1.05 1.00 1.12 1/VIF 0.765 0.794 0.806 0921 0.949 0.998 Kết phân tích hệ số phóng đại phương sai (VIF) biến độc lập cho thấy hệ số phóng đại phương sai khoản phải thu cao nhất, với giá trị 1,31, giá trị nhỏ Kinh nghiệm từ nghiên cứu cho thấy giá trị VIF nhỏ khả mơ hình xảy tượng đa cộng tuyến thấp Từ việc phân tích tương quan hệ số phóng đại phương sai (VIF), tác giả thấy mơ hình nghiên cứu không xảy tượng đa cộng tuyến Do đó, tác giả giữ ngun mơ hình nghiên cứu cho nghiên cứu Tuy nhiên, kết phân tích từ ma trận tương quan cho thấy mức độ kết hợp tuyến tính cấu trúc tài sản địn bẩy tài cơng ty, chưa thể cho thấy rõ mối tương quan biến Vì vậy, nghiên cứu dựa vào kết thực nghiệm từ phân tích hồi quy để đánh giá xác tác động cấu trúc tài sản đến địn bẩy tài cơng ty 39 4.3 Kết hồi quy 4.3.1 Kết hồi quy mơ hình Để xác định phương pháp cho kết tối ưu, tác giả thực hồi quy kiểm định sau: Tải FULL (100 trang): https://bit.ly/3z7zsUc Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net Bước 1: Kiểm định Phương pháp Pooled-OLS, FEM, REM kiểm định lựa chọn mơ hình tối ưu (F-test Hausman-test) Kết kiểm định cho thấy kết từ mơ hình FEM tối ưu (Xem kết kiểm định chi tiết Phụ lục 2) 40 Bảng 4.4 Kết hồi quy Mơ hình Levit=β0 + β1*PPEit-1 + β2*Invit-1 + β3*Recit-1 + φ*Cit-1 + ηit + λt + εit BIẾN PPE t-1 INVt-1 RECt-1 OLS (1) FEM (2) REM (3) 0.100*** 0.0250*** 0.0279*** (0.0104) (0.00910) (0.00918) -0.245*** -0.0539*** -0.0632*** (0.0117) (0.0105) (0.0106) 0.213*** 0.101*** 0.104*** (0.00415) (0.00308) (0.00307) Log_TobinQt-1 Log_Incomet-1 Ratingt-1 Constant Số quan sát R-squared 0.401*** (0.00559) 0.440*** (0.00427) 0.438*** (0.00906) 11,187 0.272 11,187 0.107 11,187 OLS (4) FEM (5) REM (6) 0.0468*** (0.0112) -0.173*** (0.0126) 0.177*** (0.00453) -0.230*** (0.0111) 0.106*** (0.00325) 0.000432 (0.000350) 0.605*** (0.00890) 0.0223** (0.0103) -0.0202* (0.0121) 0.0902*** (0.00355) -0.0994*** (0.00694) 0.0293*** (0.00216) 0.000211 (0.000202) 0.493*** (0.00639) 0.0251** (0.0103) -0.0314*** (0.0120) 0.0943*** (0.00356) -0.104*** (0.00701) 0.0313*** (0.00218) 0.000208 (0.000204) 0.497*** (0.00996) 8,157 0.389 8,157 0.145 8,157 41 Bước 2: Kiểm định vi phạm giả thuyết: Đa cộng tuyến, Phương sai thay đổi Nội sinh Kết cho thấy mơ hình bị Phương sai thay đổi Nội sinh + Kiểm định đa cộng tuyến: Qua kết phân tích tương quan VIF cho thấy mơ hình khơng có tượng Đa cộng tuyến + Kiểm định Phương sai thay đổi: Breusch-Pagan/Cook-Weisberg test for hêtroskedasticity H0: Constant variance Variables: fited values of LEV Chi2(1) Prob>chi2 19.66 0.000 P-value = 0.0000, cho thấy mơ hình có tượng Phương sai thay đổi + Kiểm định phần dư: Tải FULL (100 trang): https://bit.ly/3z7zsUc Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net Bảng 4.5 Kết hồi quy phần dư biến độc lập mơ hình Biến PPE t-1 INVt-1 RECt-1 (1) r (2) r1 0.0333*** (0.0104) -0.0112 (0.0114) 0.0683*** (0.00405) -0.0440*** (0.00541) 0.0319*** (0.0109) 0.00701 (0.0123) 0.0497*** (0.00439) -0.0501*** (0.0108) 0.0462*** (0.00316) 0.000728** (0.000340) 0.0455*** (0.00864) 11,187 0.028 8,156 0.058 Log_TobinQt-1 Log_Incomet-1 Ratingt-1 Constant Số quan sát R-squared 42 Kết kiểm định phần dư biến độc lập mơ hình cho thấy phần dư mơ hình có tương quan với biến PPE REC với ý nghĩa thống kê 1% Do đó, biến PPE REC hai biến nội sinh Bước 3: Để khắc phục vi phạm Phương sai thay đổi Nội sinh, tác giả sử dụng phương pháp GMM Cụ thể, tác giả sử dụng phương pháp Different-GMM với biến công cụ biến trễ biến nội sinh Kết hồi quy sử dụng phương pháp GMM kết đảm bảo tính chất BLUE đáng tín cậy Do đó, tác giả sử dụng kết Bảng 4.6 để phân tích kết hồi quy cho mơ hình Bảng 4.6 Kết hồi quy mơ hình GMM BIẾN PPE t-1 INVt-1 RECt-1 GMM (1) GMM (2) 0.101074*** (0.0106451) -0.2439126*** (0.0119063) 0.2140339 (0.0040621) 0.0472*** (0.0115) -0.172*** (0.0128) 0.177*** (0.00459) -0.231*** (0.0124) 0.106*** (0.00389) 0.000400 (0.000488) 0.605*** (0.0104) Log_TobinQt-1 Log_Incomet-1 Ratingt-1 Constant Number of Obs Hansen’s test P-value 0.3994748*** (0.0061882) 11187 3.7871 (0.0516) 8157 1.2562 (0.262) 6675282 ... quan dương cấu trúc tài sản địn bẩy tài doanh nghiệp Từ khóa: Cấu trúc tài sản, địn bẩy tài chính, trái phiếu doanh nghiệp, nợ vay ngân hàng, tài sản chấp, thị trường chứng khóan Việt Nam 1... KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ HỮU TRIỂN ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC TÀI SẢN ĐẾN ĐỊN BẨY TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành: TÀI CHÍNH –NGÂN HÀNG Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC... thực nghiên cứu? ?Ảnh hưởng cấu trúc tài sản đến địn bẩy tài doanh nghiệp Việt Nam” Trong nghiên cứu, tác giả đặt trọng tâm vào việc nghiên cứu cấu trúc tài trợ nợ doanh nghiệp Việt Nam với mục