Tác động của lợi nhuận giữ lại tới kết quả hoạt động của doanh nghiệp niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN PHẠM HUY THÔNG TÁC ĐỘNG CỦA LỢI NHUẬN GIỮ LẠI TỚI KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG HÀ NỘI – 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN PHẠM HUY THÔNG TÁC ĐỘNG CỦA LỢI NHUẬN GIỮ LẠI TỚI KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Chun ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 9340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS LÊ TRUNG THÀNH HÀ NỘI – 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân nghiên cứu tự thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Luận án “Tác động lợi nhuận giữ lại tới kết hoạt động kinh doanh doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam” cơng trình nghiên cứu độc lập tơi hướng dẫn PGS.TS Lê Trung Thành Công trình hồn thành q trình học tập công tác trường Đại học Kinh tế Quốc dân từ năm đến năm Hà Nội, ngày … tháng … năm 2022 Tác giả Luận án Phạm Huy Thông ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC BẢNG, ĐỒ THỊ v LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ LỢI NHUẬN GIỮ LẠI VÀ KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH 10 1.1 Các nghiên cứu sách cổ tức kết hoạt động doanh nghiệp 10 1.2 Các nghiên cứu lợi nhuận giữ lại kết hoạt động doanh nghiệp 16 1.3 Lợi nhuận giữ lại tăng trưởng doanh nghiệp 23 1.4 Khoảng trống nghiên cứu 39 KẾT LUẬN CHƯƠNG 41 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA LỢI NHUẬN GIỮ LẠI ĐẾN KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG TRONG DOANH NGHIỆP 42 2.1 Các vấn đề lợi nhuận giữ lại 42 2.1.1 Khái niệm 42 2.1.2 Ý nghĩa lợi nhuận giữ lại 43 2.1.3 Đo lường lợi nhuận giữ lại 44 2.1.4 Nguyên nhân giữ lại lợi nhuận 45 2.1.5 Các lý thuyết liên quan đến lợi nhuận giữ lại 47 2.1.6 Các yếu tố định sách cổ tức lợi nhuận giữ lại 52 2.2 Kết hoạt động kinh doanh 56 2.2.1 Quan điểm kết hoạt động kinh doanh 56 2.2.2 Sự cần thiết phải nâng cao kết kinh doanh 57 2.2.3 Đo lường kết hoạt động kinh doanh 62 KẾT LUẬN CHƯƠNG 66 CHƯƠNG TÁC ĐỘNG CỦA LỢI NHUẬN GIỮ LẠI TỚI KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT 67 3.1 Dữ liệu phương pháp nghiên cứu 67 iii 3.1.1 Dữ liệu nghiên cứu 67 3.1.2 Phương pháp nghiên cứu 67 3.1.3 Giả thuyết nghiên cứu 72 3.2 Tóm tắt tình hình kinh tế Việt Nam giai đoạn 2010 - 2019 74 3.2.1 Tóm tắt tình hình kinh tế Việt Nam 74 3.2.2 Nhận xét thực trạng phát triển thị trường chứng khoán 77 3.3 Khái quát biến mơ hình nghiên cứu 80 3.4 Kết tóm tắt biến theo ngành công nghiệp 89 3.5 Tác động lợi nhuận giữ lại tới kết hoạt động kinh doanh doanh nghiệp niêm yết 95 3.5.1 Thống kê mô tả 95 3.5.2 Hệ số tương quan hệ số phóng đại phương sai 96 3.5.3 Kết thực chứng tác động lợi nhuận giữ lại tới kết hoạt động doanh nghiệp 97 KẾT LUẬN CHƯƠNG 117 CHƯƠNG THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KHUYẾN NGHỊ 118 4.1 Thảo luận kết nghiên cứu 118 4.2 Các khuyến nghị doanh nghiệp 120 4.2.1 Nâng cao tỷ lệ giữ lại lợi nhuận 120 4.2.2 Quản trị dòng tiền hiệu 122 4.2.3 Sử dụng vốn tài sản hiệu doanh nghiệp 124 4.2.4 Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực 125 4.3 Đối với quan quản lý Nhà nước 126 KẾT LUẬN 128 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 129 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 130 PHỤ LỤC 137 iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ý nghĩa Từ viết tắt DN Doanh nghiệp GMM Generalized method of moments HĐQT Hội đồng Quản trị Lợi nhuận LN Lợi nhuận sau thuế LNST OLS Ordinary Least Squares – Hồi quy ước lượng bình phương nhỏ SGMM Simultaneous Generalized Method of Moments Estimator v DANH MỤC BẢNG, ĐỒ THỊ Bảng Khung phân tích Bảng 1.1: Tóm tắt tổng quan nghiên cứu 37 Bảng 3.1: Giá trị trung bình biến theo ngành cơng nghiệp 90 Bảng 3.2: Kết thống kê mô tả 95 Bảng 3.3: Ma trận hệ số tương quan 96 Bảng 3.4: Hệ số phóng đại phương sai biến sử dụng mô hình hồi quy 97 Bảng 3.5: Kết hồi quy OLS gộp 98 Bảng 3.6: Kết hồi quy cho cơng ty có lợi nhuận dương 99 Bảng 3.7: Kết hồi quy cho ngành công nghiệp 101 Bảng 3.8: Kết hồi quy nhân tố cố định 104 Bảng 3.9: Kết hồi quy nhân tố ngẫu nhiên 105 Bảng 3.10: Kết hồi quy mơ hình SGMM 107 Bảng 3.11: Kết hồi quy cho nhóm cơng ty có địn bảy tài thấp nhóm cơng ty có địn bảy tài cao 109 Đồ thị 3.1: GDP Việt Nam giai đoạn 2010-2019 75 Đồ thị 3.2: Cán cân thương mại Việt Nam 2010 - 2019 76 Đồ thị 3.3: Cơ cấu kinh tế Việt Nam 2010 2019 76 Đồ thị 3.4: Lợi nhuận giữ lại tổng tài sản 81 Đồ thị 3.5: Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận giữ lại 82 Đồ thị 3.6: Tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu 83 Đồ thị 3.7: Tỷ suất sinh lời tổng tài sản 84 Đồ thị 3.8: Hệ số Tobin's Q 85 Đồ thị 3.9: Tỷ lệ tiền tổng tài sản 86 Đồ thị 3.10: Quy mô doanh nghiệp niêm yết 87 Đồ thị 3.11: Đòn bảy tài 88 Đồ thị 3.12: Tăng trưởng doanh thu 89 LỜI MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài Phân chia lợi nhuận ba nội dung quản trị tài doanh nghiệp Phân chia lợi nhuận hay sách phân chia cổ tức sách tài dài hạn liên quan đến việc định trả cổ tức công ty nên giữ lại lợi nhuận để tái đầu tư Nhà quản trị doanh nghiệp phải cân nhắc đưa định phân chia cổ tức phân chia cổ tức ảnh hưởng tới giá cổ phiếu công ty thị trường, ngược lại, việc phân chia cổ tức nhiều có hiệu ứng tích cực giá cổ phiếu, nhiên tiêu cực lợi nhuận tái đầu tư Trong trường hợp cơng ty có nhu cầu vốn lớn, cơng ty phải huy động vốn từ nguồn khác, điều gấy bất lợi lớn cho công ty (Myers and Majluf, 1984) Quyết định giữ lại lợi nhuận phụ thuộc nhiều vào đầu tư tăng trưởng nhu cầu vốn cơng ty Các cơng ty có nhu cầu đầu tư lớn khả tiếp cận nguồn vốn hạn chế ưu tiên nhiều cho việc giữ lại lợi nhuận tái đầu tư đáp ứng nhu cầu tăng trưởng Các công ty vay nợ nhiều, hệ số nợ cao thường trả cổ tức thấp nhằm ưu tiên nguồn tiền trả nợ Với đa số cơng ty có quy mơ nhỏ vừa kinh tế Việt Nam, việc tiếp cận nguồn vốn từ ngân hàng hay phát hành cổ phiếu không dễ dàng, vậy, cơng ty thường phải dựa nhiều vào nguồn vốn nội sinh lợi nhuận giữ lại, vậy, họ thường chi trả cổ tức thấp không chi trả cổ tức Hiện nhiều doanh nghiệp thành công việc giữ lại lợi nhuận để tái đầu tư nhằm tạo tiền đề cho tăng trưởng vượt bậc công ty trường hợp Berkshire Hathaway tỷ phú Warren Bufffet, Apple thời Steve Jobs hay Microsoft thời Bill Gate, Đối với trường hợp Microsoft, phải sau 18 năm, công ty chia cổ tức, lợi nhuận cơng ty giữ lại tồn để phục vụ cho chiến lược dài hạn công ty Ở Việt Nam, trường hợp điển hình cho việc giữ lại lợi nhuận nhằm mục tiêu phát triển cho công ty tập đồn Masan, Cơng ty cổ phần Thế giới Di động,… Công ty cổ phần giới di động trường hợp điển hình cho lợi nhuận tái đầu tư Được thành lập từ năm 2004, giai đoạn 2004 – 2009, Công ty cổ phần Thế giới Di động có mức sinh lời hàng năm cao không chi trả cổ tức, ưu tiên tái đầu tư toàn lợi nhuận cho đầu tư tăng trưởng, chiếm lĩnh thị phần thị trường hàng điện tử tăng trưởng nhanh, nhờ đó, trở thành công ty dẫn đầu ngành chiếm thị phần lớn ngành Tính đến cuối năm 2009, vốn điều lệ Công ty cổ phần Đầu tư Thế giới Di động 4,95 tỷ đồng lượng lợi nhuận sau thuế chưa phân phối (giữ lại tái đầu tư) lên tới 48 tỷ đồng, gấp 9,7 lần vốn điều lệ Mặc dù vậy, nhiều nghiên cứu rằng, việc giữ lại lợi nhuận ảnh hưởng không tốt tơi tâm lý cổ đông ảnh hưởng tiêu cực thị trường Ở Việt Nam nay, lợi nhuận giữ lại nhiều doanh nghiệp có tỷ trọng tương đối lớn, cổ đông doanh nghiệp có xu khơng muốn tiếp tục nắm giữ cổ phiếu khơng có thuyết phục đáng từ phía cơng ty coi nguyên nhân phát sinh chi phí đại diện Vấn đề công ty tư nhân mà tồn nhiều công ty Nhà nước Điển hình cho vấn đề trường hợp Ngân hàng đầu tư phát triển Việt Nam (BIDV), có lợi nhuận cao, nhiên không muốn chi trả cổ tức mà giữ lợi nhuận tiếp tục vào năm 2016, đến mức Bộ Tài phải can thiệp vào phút cuối Đại hội cổ đông, BIDV đưa phương án chia tiền mặt 7% Một trường hợp điển hình công ty vải sợi may mặc miền Bắc (mã chứng kho”n là’TET), để thuyết phục cổ đông, vào năm 2014, Hội đồng quản trị đưa chiến lược đầu tư nhằm giữ lại lợi nhuận Tuy nhiên nay, chiến lược chưa thực Xuất phát từ nhu cầu lý thuyết thực tế, đề tài “Tác động lợi nhuận giữ lại tới kết hoạt động doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam” lựa chọn đề tài nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Để thực đề tài, nghiên cứu đặt mục tiêu nghiên cứu tổng quát mục tiêu cụ thể 2.1 Mục tiêu tổng quát Trong nghiên cứu này, nghiên cứu sinh tập trung đánh giá tác động lợi nhuận giữ lại tới kết hoạt động doanh nghiệp niêm yết toàn thị trường ngành để cung cấp cho nhà quản lý doanh nghiệp trước đưa định quản lý đồng thời cung cấp sở lý luận tới mối quan hệ lợi nhuận giữ lại kết hoạt động kinh doanh doanh nghiệp 2.2 Mục tiêu cụ thể Để thực mục tiêu tổng quát, mục tiêu cụ thể đặt sau: - Luận giải vấn đề sở lý luận lợi nhuận giữ lại - Nghiên cứu, đánh giá phân tích thực trạng tình hình sử dụng lợi nhuận giữ lại kết hoạt động công ty niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam - Phân tích mối quan hệ việc sử dụng lợi nhuận giữ lại kết hoạt động công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam 155 Cột Bảng G Bảng 3.6 reg tobinq l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) year_dummy1year_dummy9 if sic9 == 1, cluster(id) Linear regression Number of obs F(14, 30) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 192 3.09 0.0047 0.4168 48731 (Std Err adjusted for 31 clusters in id) | tobinq | + ret_ass | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | Robust Std Err t P>|t| 694574 8063749 0.86 0.396 -.9522632 2.341411 1530762 0490202 3.12 0.004 0529636 2531888 -.665538 2971942 -2.24 0.033 -1.27249 -.0585864 -.1081192 0539853 -2.00 0.054 -.2183719 0021334 2.107767 7984199 2.64 0.013 4771758 3.738358 -.7176661 5557961 1863204 -.318247 -.171906 0142046 0804239 0022596 -.0402508 -.8224678 4115179 2926256 2349329 1374396 1056801 113838 1092274 0891646 0711191 5655106 -1.74 1.90 0.79 -2.32 -1.63 0.12 0.74 0.03 -0.57 -1.45 0.091 0.067 0.434 0.028 0.114 0.902 0.467 0.980 0.576 0.156 -1.558098 -.0418251 -.2934767 -.5989361 -.3877335 -.2182837 -.1426482 -.1798387 -.1854953 -1.977395 1227655 1.153417 6661174 -.0375578 0439215 2466928 303496 1843579 1049937 332459 Coef [95% Conf Interval] 156 Cột Bảng H Bảng 3.6 reg tobinq l.(ln_ret_ear ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) year_dummy1year_dummy9 if sic9 == 1, cluster(id) Linear regression Number of obs F(14, 29) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 178 2.78 0.0097 0.4295 49688 (Std Err adjusted for 30 clusters in id) | tobinq | + ln_ret_ear | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | Robust Std Err t P>|t| 0356734 0410124 0.87 0.392 -.0482063 1195531 1651396 0507685 3.25 0.003 0613064 2689728 -.6985509 3088153 -2.26 0.031 -1.330149 -.0669527 -.1344722 0661378 -2.03 0.051 -.2697392 0007949 2.234438 8379763 2.67 0.012 5205843 3.948292 -.7384645 5395171 1815253 -.3194525 -.1904543 0140337 0754692 -.0117668 -.0728284 -.9705128 4231187 3019742 2564495 1500164 1108698 1148181 1139762 1016082 0893926 5724605 -1.75 1.79 0.71 -2.13 -1.72 0.12 0.66 -0.12 -0.81 -1.70 0.092 0.084 0.485 0.042 0.096 0.904 0.513 0.909 0.422 0.101 -1.603839 -.0780894 -.3429728 -.6262705 -.4172085 -.2207958 -.1576383 -.219579 -.2556568 -2.141326 1269104 1.157124 7060235 -.0126345 0362998 2488631 3085767 1960454 11 2003003 Coef [95% Conf Interval] 157 Cột Bảng H Bảng 3.6 reg tobinq l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) year_dummy1year_dummy9 if sic9 == 1, cluster(id) Linear regression Number of obs F(14, 30) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 192 3.09 0.0047 0.4168 48731 (Std Err adjusted for 31 clusters in id) | tobinq | + ret_ass | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | Robust Std Err t P>|t| 694574 8063749 0.86 0.396 -.9522632 2.341411 1530762 0490202 3.12 0.004 0529636 2531888 -.665538 2971942 -2.24 0.033 -1.27249 -.0585864 -.1081192 0539853 -2.00 0.054 -.2183719 0021334 2.107767 7984199 2.64 0.013 4771758 3.738358 -.7176661 5557961 1863204 -.318247 -.171906 0142046 0804239 0022596 -.0402508 -.8224678 4115179 2926256 2349329 1374396 1056801 113838 1092274 0891646 0711191 5655106 -1.74 1.90 0.79 -2.32 -1.63 0.12 0.74 0.03 -0.57 -1.45 0.091 0.067 0.434 0.028 0.114 0.902 0.467 0.980 0.576 0.156 -1.558098 -.0418251 -.2934767 -.5989361 -.3877335 -.2182837 -.1426482 -.1798387 -.1854953 -1.977395 1227655 1.153417 6661174 -.0375578 0439215 2466928 303496 1843579 1049937 332459 Coef [95% Conf Interval] 158 Cột Bảng 3.7 xtreg tobinq l.(ln_ret_ear ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) year_dummy9 if yhat != ,fe cluster(id) Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups R-sq: within = 0.2520 between = 0.2447 overall = 0.2275 Obs per group: corr(u_i, Xb) F(14,603) Prob > F = -0.2185 year_dummy1- = = 3,767 604 = avg = max = 6.2 10 = = 39.26 0.0000 (Std Err adjusted for 604 clusters in id) | tobinq | + ln_ret_ear | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | + sigma_u | sigma_e | rho | Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 0227305 0057062 3.98 0.000 0115241 033937 1794691 0224371 8.00 0.000 1354048 2235334 -.3510582 0537363 -6.53 0.000 -.4565912 -.2455251 0009865 0143007 0.07 0.945 -.0270987 0290717 0762509 0947752 0.80 0.421 -.1098787 2623805 -.2589577 2934885 0203003 -.2492159 -.1086589 -.0314572 0118372 -.0363012 -.0026262 -1.07992 0381651 0314334 0259028 0211838 0192743 0182932 0180921 0190017 0157912 2767288 -6.79 9.34 0.78 -11.76 -5.64 -1.72 0.65 -1.91 -0.17 -3.90 0.000 0.000 0.434 0.000 0.000 0.086 0.513 0.057 0.868 0.000 -.3339103 2317563 -.0305705 -.2908188 -.1465118 -.0673834 -.0236941 -.0736188 -.0336387 -1.623389 -.1840051 3552207 071171 -.207613 -.0708061 0044689 0473685 0010165 0283862 -.5364503 40717573 25954427 71108002 (fraction of variance due to u_i) Coef 159 Cột Bảng 3.7 xtreg tobinq l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv year_dummy9 if yhat != ,fe cluster(id) growth cash_ratio) Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups R-sq: within = 0.2386 between = 0.2407 overall = 0.2226 Obs per group: corr(u_i, Xb) F(14,614) Prob > F = -0.1896 year_dummy1- = = 4,028 615 = avg = max = 6.5 10 = = 39.75 0.0000 (Std Err adjusted for 615 clusters in id) | tobinq | + ret_ass | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | + sigma_u | sigma_e | rho | Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 4827142 1340029 3.60 0.000 2195546 7458739 1668032 0222888 7.48 0.000 1230317 2105748 -.3159318 0518596 -6.09 0.000 -.4177754 -.2140881 -.0043229 0140994 -0.31 0.759 -.0320118 0233659 0523038 092571 0.57 0.572 -.1294904 2340981 -.2445059 2846134 0192468 -.2446315 -.1129385 -.0353883 0113794 -.0298846 -.002884 -.9321406 0374052 0298032 0249359 0206004 0184096 0172682 0168275 0187041 0149001 2747499 -6.54 9.55 0.77 -11.88 -6.13 -2.05 0.68 -1.60 -0.19 -3.39 0.000 0.000 0.440 0.000 0.000 0.041 0.499 0.111 0.847 0.001 -.3179635 2260848 -.0297232 -.2850872 -.1490919 -.0693002 -.021667 -.0666165 -.0321453 -1.471704 -.1710482 343142 0682168 -.2041758 -.0767851 -.0014764 0444258 0068472 0263773 -.392577 40464446 25961184 70840342 (fraction of variance due to u_i) Coef 160 Cột Bảng 3.8 xtreg tobinq l.(ln_ret_ear ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) sic1-sic7 year_dummy1-year_dummy9 if yhat != ,re clus > ter(id) Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 3,767 604 R-sq: within = 0.2487 between = 0.2870 overall = 0.2604 Obs per group: = avg = max = 6.2 10 corr(u_i, X) Wald chi2(21) Prob > chi2 = (assumed) = = 589.84 0.0000 (Std Err adjusted for 604 clusters in id) | tobinq | + ln_ret_ear | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | + sigma_u | sigma_e | rho | Robust Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 0214054 0056541 3.79 0.000 0103235 0324873 1487059 0132066 11.26 0.000 1228215 1745903 -.4125524 0488757 -8.44 0.000 -.508347 -.3167578 001943 0144136 0.13 0.893 -.0263072 0301933 1437245 0924337 1.55 0.120 -.0374422 3248912 -.191106 -.0848356 -.0880971 -.0453702 -.0210956 -.1600587 0665586 -.277891 260904 004358 -.2655995 -.1271602 -.0469742 -.0004595 -.0458497 -.0117396 -.5980806 162602 1189925 0945181 0950772 1096526 0983203 1432118 0373637 0295389 0262523 0222699 0191233 0180338 0179911 0190003 0160163 1704933 -1.18 -0.71 -0.93 -0.48 -0.19 -1.63 0.46 -7.44 8.83 0.17 -11.93 -6.65 -2.60 -0.03 -2.41 -0.73 -3.51 0.240 0.476 0.351 0.633 0.847 0.104 0.642 0.000 0.000 0.868 0.000 0.000 0.009 0.980 0.016 0.464 0.000 -.5098 -.3180566 -.2733491 -.2317182 -.2360108 -.3527629 -.2141314 -.3511226 2030087 -.0470955 -.3092478 -.1646412 -.0823198 -.0357213 -.0830895 -.043131 -.9322414 127588 1483854 097155 1409778 1938196 0326455 3472485 -.2046594 3187992 0558115 -.2219513 -.0896792 -.0116287 0348024 -.0086098 0196517 -.2639198 36006771 25954427 65807548 (fraction of variance due to u_i) Coef 161 Cột Bảng 3.8 xtreg tobinq l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv year_dummy1-year_dummy9 if yhat != ,re cluster > (id) growth cash_ratio) sic1-sic7 Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 4,028 615 R-sq: within = 0.2357 between = 0.2823 overall = 0.2545 Obs per group: = avg = max = 6.5 10 corr(u_i, X) Wald chi2(21) Prob > chi2 = (assumed) = = 591.06 0.0000 (Std Err adjusted for 615 clusters in id) | tobinq | + ret_ass | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | + sigma_u | sigma_e | rho | Robust Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 5093278 1345389 3.79 0.000 2456364 7730192 1413928 0133667 10.58 0.000 1151946 1675911 -.37683 0473252 -7.96 0.000 -.4695858 -.2840743 -.0045287 0141518 -0.32 0.749 -.0322657 0232082 1203149 0906672 1.33 0.185 -.0573896 2980193 -.1828977 -.0872719 -.092493 -.0457092 -.0087105 -.1440057 0686345 -.2635339 2579882 0034829 -.2591287 -.1259192 -.0466726 0007152 -.0384864 -.0103862 -.5165692 159034 1100787 0911785 09142 1075694 0949087 1392516 0365139 0280702 0252402 021514 0180094 0168455 016589 0188132 0150067 1725927 -1.15 -0.79 -1.01 -0.50 -0.08 -1.52 0.49 -7.22 9.19 0.14 -12.04 -6.99 -2.77 0.04 -2.05 -0.69 -2.99 0.250 0.428 0.310 0.617 0.935 0.129 0.622 0.000 0.000 0.890 0.000 0.000 0.006 0.966 0.041 0.489 0.003 -.4945986 -.3030221 -.2711996 -.2248891 -.2195426 -.3300233 -.2042937 -.3350999 2029717 -.0459869 -.3012955 -.1612171 -.0796891 -.0317986 -.0753595 -.0397989 -.8548448 1288032 1284783 0862135 1334708 2021216 042012 3415626 -.191968 3130047 0529527 -.216962 -.0906214 -.0136561 0332291 -.0016133 0190264 -.1782937 3588823 25961184 65647253 (fraction of variance due to u_i) Coef 162 Cột Bảng 3.9 xtabond2 tobinq l.tobinq l.(ln_ret_ear ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) sic1-sic7 year_dummy1-year_dummy9 if yhat > != , gmm(l.tobinq, lag (3 4)) gmm(l.(ln_ret_ear ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio), collapse) cluster(id) two Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for twostep estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: id Time variable : year Number of instruments = 78 Wald chi2(22) = 3091.04 Prob > chi2 = 0.000 | tobinq | + tobinq | L1 | | ln_ret_ear | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | Number of obs = 3744 Number of groups = 603 Obs per group: = avg = 6.21 max = 10 (Std Err adjusted for clustering on id) Corrected Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 3737876 1460428 2.56 0.010 0875489 6600263 0264709 0084745 3.12 0.002 0098612 0430806 0725033 0581312 1.25 0.212 -.0414317 1864383 2328505 1952077 1.19 0.233 -.1497495 6154505 -.0184454 0148997 -1.24 0.216 -.0476483 0107575 1297062 13574 0.96 0.339 -.1363393 3957517 -2.928667 -3.180128 -3.901002 -2.980925 -2.440022 -3.99453 -2.275098 -.6086007 2724909 -.0710254 -.2908565 -.141687 -.0616229 1.763856 2.532455 1.688333 1.939904 1.866635 2.830155 1.912439 2302809 0556514 0466426 0282868 0484404 0420177 -1.66 -1.26 -2.31 -1.54 -1.31 -1.41 -1.19 -2.64 4.90 -1.52 -10.28 -2.92 -1.47 0.097 0.209 0.021 0.124 0.191 0.158 0.234 0.008 0.000 0.128 0.000 0.003 0.142 -6.385762 -8.143649 -7.210074 -6.783067 -6.09856 -9.541532 -6.02341 -1.059943 1634161 -.1624433 -.3462976 -.2366284 -.143976 528427 1.783393 -.5919305 8212168 1.218516 1.552472 1.473213 -.1572584 3815657 0203925 -.2354153 -.0467456 0207302 Coef 163 year_dummy7 year_dummy8 year_dummy9 _cons | | | | -.0190533 -.0507608 0098577 2.718309 0305551 0217525 0167459 1.822723 -0.62 -2.33 0.59 1.49 0.533 0.020 0.556 0.136 -.0789402 -.093395 -.0229637 -.8541629 0408337 -.0081265 0426791 6.290782 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/11).(L.ln_ret_ear L.ln_at_mv L.lev_mv L.growth L.cash_ratio) collapsed L(3/4).L.tobinq Instruments for levels equation Standard _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ln_ret_ear L.ln_at_mv L.lev_mv L.growth L.cash_ratio) collapsed DL2.L.tobinq Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -3.24 -1.10 overid restrictions: chi2(55) = 98.94 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(55) = 54.51 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.001 0.270 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.493 164 Cột Bảng 3.9 xtabond2 tobinq l.tobinq l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) sic1sic7 year_dummy1-year_dummy9 if yhat != > , gmm(l.tobinq, lag (3 5)) gmm(l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio), collapse) cluster(id) two Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for twostep estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: id Time variable : year Number of instruments = 84 Wald chi2(22) = 2902.00 Prob > chi2 = 0.000 | tobinq | + tobinq | L1 | | ret_ass | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | Number of obs = 4002 Number of groups = 614 Obs per group: = avg = 6.52 max = 10 (Std Err adjusted for clustering on id) Corrected Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 5248023 1244225 4.22 0.000 2809386 7686659 6251548 1620006 3.86 0.000 3076394 9426701 -.000835 0526714 -0.02 0.987 -.1040689 102399 3846776 1487444 2.59 0.010 093144 6762112 -.0308479 0144743 -2.13 0.033 -.0592169 -.0024789 0040094 1452683 0.03 0.978 -.2807114 2887301 -2.031003 -.9611353 -2.219808 -1.168386 -.5973864 -2.364251 -.2025487 -.7453694 245164 -.0869548 -.2783348 -.1464509 -.0630647 -.0133334 1.740672 1.87113 1.324477 1.571431 1.552973 2.130131 1.572952 2026466 0527123 0396733 0271619 042781 0382501 02778 -1.17 -0.51 -1.68 -0.74 -0.38 -1.11 -0.13 -3.68 4.65 -2.19 -10.25 -3.42 -1.65 -0.48 0.243 0.607 0.094 0.457 0.700 0.267 0.898 0.000 0.000 0.028 0.000 0.001 0.099 0.631 -5.442657 -4.628483 -4.815736 -4.248334 -3.641157 -6.539232 -3.285479 -1.142549 1418498 -.164713 -.3315712 -.2303002 -.1380336 -.0677812 1.380651 2.706212 3761205 1.911563 2.446384 1.810729 2.880381 -.3481893 3484782 -.0091966 -.2250984 -.0626016 0119041 0411145 Coef 165 year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | -.0392013 0107515 1.738156 0194894 0160223 1.501533 -2.01 0.67 1.16 0.044 0.502 0.247 -.0773999 -.0206516 -1.204794 -.0010028 0421546 4.681106 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/11).(L.ret_ass L.ln_at_mv L.lev_mv L.growth L.cash_ratio) collapsed L(3/5).L.tobinq Instruments for levels equation Standard _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ret_ass L.ln_at_mv L.lev_mv L.growth L.cash_ratio) collapsed DL2.L.tobinq Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -3.48 -0.81 overid restrictions: chi2(61) = 108.16 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(61) = 66.27 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.001 0.421 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.300 166 Cột Bảng C Bảng 3.10 reg tobinq l.(ln_ret_ear ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) sic1-sic7 year_dummy1-year_dummy9 if lev_median == 1, cl > uster(id) Linear regression Number of obs F(21, 424) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 1,916 18.48 0.0000 0.3090 51285 (Std Err adjusted for 425 clusters in id) | tobinq | + ln_ret_ear | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 0453489 0141106 3.21 0.001 0176134 0730844 1628948 0206015 7.91 0.000 122401 2033887 -.6188637 1501491 -4.12 0.000 -.9139929 -.3237344 0088773 0266905 0.33 0.740 -.0435849 0613395 3995851 2126127 1.88 0.061 -.0183211 8174912 -.1558426 -.202395 -.2416247 -.0733812 -.1139167 -.2747088 -.1058755 -.4500709 240199 -.0665419 -.3840592 -.2340484 -.1006792 -.0341839 -.0740788 -.0298141 -.6069853 2000029 1587301 1262121 1281601 1467486 1332785 1622973 0648039 0607715 0520479 0473312 0467268 0418568 038849 0393261 0337424 2490026 -0.78 -1.28 -1.91 -0.57 -0.78 -2.06 -0.65 -6.95 3.95 -1.28 -8.11 -5.01 -2.41 -0.88 -1.88 -0.88 -2.44 0.436 0.203 0.056 0.567 0.438 0.040 0.515 0.000 0.000 0.202 0.000 0.000 0.017 0.379 0.060 0.377 0.015 -.5489632 -.5143909 -.4897041 -.3252894 -.402362 -.5366777 -.424883 -.5774478 1207482 -.1688459 -.4770921 -.3258934 -.1829518 -.1105446 -.1513773 -.0961372 -1.096418 237278 109601 0064546 1785269 1745286 -.01274 2131321 -.322694 3596499 035762 -.2910262 -.1422035 -.0184066 0421768 0032196 0365091 -.1175522 Coef 167 Cột Bảng C Bảng 3.10 reg tobinq l.(ln_ret_ear ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) sic1-sic7 year_dummy1-year_dummy9 if lev_median == 2, cl > uster(id) Linear regression Number of obs F(21, 395) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 1,848 20.50 0.0000 0.2548 14819 (Std Err adjusted for 396 clusters in id) | tobinq | + ln_ret_ear | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 0151455 0040567 3.73 0.000 0071699 023121 0361223 0046098 7.84 0.000 0270595 0451851 -.033353 0296747 -1.12 0.262 -.091693 024987 -.0078875 0089811 -0.88 0.380 -.0255443 0097693 2131995 0712932 2.99 0.003 073038 353361 -.0375315 004707 0322947 0355528 0352233 0144045 0880167 -.0172559 2267114 0873133 -.0821215 -.0486917 -.008587 0299124 0162508 0048487 4170849 0649012 0415599 0396327 0400485 0451539 0422302 0473693 0239481 0226849 0150095 0145352 0115203 0119293 0124872 0125935 0107086 064054 -0.58 0.11 0.81 0.89 0.78 0.34 1.86 -0.72 9.99 5.82 -5.65 -4.23 -0.72 2.40 1.29 0.45 6.51 0.563 0.910 0.416 0.375 0.436 0.733 0.064 0.472 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472 0.017 0.198 0.651 0.000 -.1651265 -.0769993 -.0456226 -.043182 -.0535488 -.0686195 -.0051108 -.0643375 1821133 0578049 -.1106976 -.0713404 -.0320398 0053627 -.0085078 -.0162042 2911555 0900634 0864132 1102121 1142877 1239954 0974286 1811442 0298257 2713096 1168218 -.0535454 -.026043 0148658 0544621 0410094 0259016 5430143 Coef 168 Cột Bảng C Bảng 3.10 reg tobinq l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) sic1-sic7 year_dummy1year_dummy9 if lev_median == 1, clust > er(id) Linear regression Number of obs F(21, 431) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 2,014 18.41 0.0000 0.3088 51215 (Std Err adjusted for 432 clusters in id) | tobinq | + ret_ass | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 1.202718 2620441 4.59 0.000 6876745 1.717761 1539844 0202192 7.62 0.000 114244 1937249 -.549778 1445103 -3.80 0.000 -.8338107 -.2657453 -.0057427 0255066 -0.23 0.822 -.0558754 04439 3892663 2079763 1.87 0.062 -.0195077 7980403 -.1316892 -.1600873 -.2319951 -.0714966 -.093964 -.2464793 -.0920645 -.4470626 2316646 -.1019138 -.396993 -.2418068 -.103573 -.0467176 -.079189 -.0372918 -.5133931 1936505 1476068 1201555 1211515 1400651 1249321 1510718 0633084 0571885 0513049 0465245 0452818 0409645 0377685 0393336 0317238 245336 -0.68 -1.08 -1.93 -0.59 -0.67 -1.97 -0.61 -7.06 4.05 -1.99 -8.53 -5.34 -2.53 -1.24 -2.01 -1.18 -2.09 0.497 0.279 0.054 0.555 0.503 0.049 0.543 0.000 0.000 0.048 0.000 0.000 0.012 0.217 0.045 0.240 0.037 -.512306 -.450206 -.4681588 -.3096179 -.3692597 -.4920312 -.3889936 -.5714942 1192615 -.2027527 -.488436 -.3308074 -.184088 -.1209509 -.1564986 -.0996444 -.9955969 2489277 1300315 0041685 1666247 1813316 -.0009274 2048645 -.3226311 3440677 -.0010748 -.3055499 -.1528062 -.023058 0275157 -.0018794 0250607 -.0311892 Coef 169 Cột Bảng C Bảng 3.10 reg tobinq l.(ret_ass ln_at_mv lev_mv growth cash_ratio) sic1-sic7 year_dummy1year_dummy9 if lev_median == 2, clust > er(id) Linear regression Number of obs F(21, 404) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 2,010 19.79 0.0000 0.2492 14739 (Std Err adjusted for 405 clusters in id) | tobinq | + ret_ass | L1 | | ln_at_mv | L1 | | lev_mv | L1 | | growth | L1 | | cash_ratio | L1 | | sic1 | sic2 | sic3 | sic4 | sic5 | sic6 | sic7 | year_dummy1 | year_dummy2 | year_dummy3 | year_dummy4 | year_dummy5 | year_dummy6 | year_dummy7 | year_dummy8 | year_dummy9 | _cons | Robust Std Err t P>|t| 2050175 1071122 1.91 0.056 -.0055494 4155843 0349581 0043466 8.04 0.000 0264134 0435028 -.0215073 0294175 -0.73 0.465 -.0793379 0363232 -.0041323 0086015 -0.48 0.631 -.0210416 012777 2252266 071063 3.17 0.002 0855272 3649259 -.0392734 0087191 0261489 0293513 0313642 0066901 0820463 -.0089738 2245252 09272 -.0769945 -.048608 -.0102761 0271788 0188472 0074256 4276628 0623608 040029 0387205 0390814 0437236 0415489 0486097 0235086 021661 0143381 0140799 0108565 0111369 0114444 0114723 0096125 0612898 -0.63 0.22 0.68 0.75 0.72 0.16 1.69 -0.38 10.37 6.47 -5.47 -4.48 -0.92 2.37 1.64 0.77 6.98 0.529 0.828 0.500 0.453 0.474 0.872 0.092 0.703 0.000 0.000 0.000 0.000 0.357 0.018 0.101 0.440 0.000 -.1618656 -.0699722 -.04997 -.0474769 -.05459 -.074989 -.0135132 -.0551882 1819428 0645334 -.1046736 -.0699503 -.0321696 0046808 -.0037056 -.0114712 307176 0833188 0874103 1022677 1061795 1173183 0883692 1776059 0372407 2671076 1209066 -.0493155 -.0272657 0116173 0496769 0414 0263223 5481496 Coef [95% Conf Interval]