Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) được coi là có ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp, nhưng bằng chứng thực nghiệm về tác động này vẫn còn hạn chế Nghiên cứu này nhằm ước tính mối quan hệ giữa ERM và giá trị công ty trong các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam Tác giả sẽ kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm doanh nghiệp, bao gồm nhóm sử dụng ERM và nhóm không sử dụng ERM, cũng như tác động của ERM liên quan đến tỷ giá và lãi suất trong các doanh nghiệp tài chính và phi tài chính Ngoài ra, nghiên cứu cũng sẽ xem xét ảnh hưởng của ERM đến biến động giá trong các doanh nghiệp sử dụng hàng hóa so với các doanh nghiệp sản xuất hàng hóa.
Việc áp dụng Quản lý Rủi ro Doanh nghiệp (ERM) đang ngày càng phổ biến ở các nước phát triển nhờ vào những lợi ích rõ rệt mà nó mang lại cho hoạt động sản xuất kinh doanh Điều này đặt ra câu hỏi liệu các doanh nghiệp Việt Nam có thể tiếp cận và áp dụng ERM hay không Từ đó, tác giả muốn khám phá các vấn đề nghiên cứu liên quan đến việc áp dụng ERM trong bối cảnh Việt Nam.
Mối quan hệ giữa quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) và giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam có thể khác biệt so với các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế Cần xem xét xem liệu tác động của ERM đến giá trị doanh nghiệp là tích cực, tiêu cực hay không có tác động rõ rệt nào.
Các tác nhân ảnh hưởng đến hệ thống quản lý rủi ro doanh nghiệp ở Việt Nam có sự khác biệt so với các quốc gia khác, điều này phụ thuộc vào môi trường kinh doanh đặc thù của từng khu vực Sự đa dạng trong các yếu tố kinh tế, văn hóa và chính sách pháp luật sẽ tạo ra những thách thức và cơ hội riêng cho doanh nghiệp trong việc áp dụng các phương pháp quản lý rủi ro hiệu quả.
Phương pháp nghiên cứu
Hồi quy với dữ liệu bảng được thực hiện thông qua bốn mô hình nghiên cứu: mô hình hồi quy OLS (Pooled), mô hình hồi quy với tác động cố định (Fixed Effects), và mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên (Random Effects) Để xác định mô hình phù hợp, kiểm định Hausman được áp dụng Cuối cùng, nghiên cứu cũng sử dụng kiểm định GMM hệ thống hai bước theo phương pháp của Blundell và Bond (1998).
Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính Pool OLS và phương pháp hồi quy định lượng GMM hệ thống hai bước theo nghiên cứu của Blundell và Bond (1998) để kiểm chứng Bên cạnh đó, tác giả còn áp dụng phương pháp FEM và REM nhằm tăng độ tin cậy và cung cấp góc nhìn đa dạng cho kết quả thực nghiệm Phương pháp GMM hai bước cũng giúp xử lý các khuyết tật dữ liệu như vấn đề nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, từ đó hoàn thiện bài nghiên cứu một cách tốt nhất.
Phương pháp định lượng được áp dụng để nghiên cứu tác động của rủi ro đối với Hệ thống quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM), từ đó làm rõ mối quan hệ giữa ERM và giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam ERM không chỉ giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn thông qua việc hoạch định chiến lược tốt mà còn tăng cường hệ thống quản trị Nó hỗ trợ HĐQT, ban giám đốc và toàn thể nhân viên nhận thức rõ về rủi ro và cách quản lý chúng, đồng thời giúp doanh nghiệp thích ứng nhanh chóng với những biến đổi của môi trường kinh doanh bằng cách đảm bảo đánh giá kịp thời và triển khai các kế hoạch giảm thiểu rủi ro.
Ý nghĩa thực tiễn và tính mới của đề tài
Nghiên cứu thực nghiệm trên các công ty niêm yết tại sàn chứng khoán Hồ Chí Minh giai đoạn 2015 - 2019 cho thấy mối quan hệ tích cực giữa quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) và giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam, đồng thời khẳng định những phát hiện trước đó về tác động tích cực của ERM đến giá trị doanh nghiệp Lợi ích của ERM đối với hoạt động sản xuất và kinh doanh của doanh nghiệp là rõ ràng, mặc dù một số ít nghiên cứu cho thấy kết quả không tích cực, điều này có thể do sự khác biệt về quy mô doanh nghiệp, chỉ số đòn bẩy tài chính, tốc độ tăng trưởng doanh thu, dự trữ tiền mặt, ROA và cổ tức.
Quản trị rủi ro doanh nghiệp (ERM) là yếu tố thiết yếu giúp doanh nghiệp nhận diện và đánh giá các rủi ro, từ đó giảm thiểu tác động tiêu cực đến mức thấp nhất ERM không chỉ bảo vệ lợi ích của cổ đông và nhà đầu tư mà còn giúp doanh nghiệp tuân thủ các quy định pháp luật, giảm lo âu về danh tiếng Việc dự đoán và đánh giá kịp thời các rủi ro cho phép doanh nghiệp hoạch định chiến lược hiệu quả, đồng thời biến những thách thức thành cơ hội thông qua việc phát triển các chiến lược linh hoạt Để tạo ra "tấm lá chắn" cho doanh nghiệp, quản trị rủi ro cần tối ưu hóa chi phí, nguồn lực và lợi nhuận từ đầu tư Nghiên cứu mới đây cho thấy việc phân loại khách hàng dựa trên mức độ rủi ro từ hồ sơ đánh giá rủi ro sẽ giúp doanh nghiệp thích nghi tốt hơn với các tình huống khác nhau, từ đó phản ánh chính xác hơn về rủi ro thực tế.
Bố cục đề tài: Bài ‘nghiên cứu được trình bày theo kết cấu gồm 5 chương sau
Bài ‘nghiên cứu được trình bày theo kết cấu gồm 5 chương sau:
Chương 1 của bài viết trình bày khung lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước về rủi ro doanh nghiệp Tác giả đề cập đến các lý thuyết liên quan đến quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM), mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp và hệ thống quản lý rủi ro Bên cạnh đó, chương này cũng cung cấp các bằng chứng thực nghiệm về ảnh hưởng của ERM đến giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam.
Chương 2: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, tác giả giới thiệu cơ sở dữ liệu và mô hình nghiên cứu, đồng thời mô tả chi tiết các biến trong mô hình và phương pháp nghiên cứu được áp dụng.
Chương 3: Kết quả nghiên cứu trình bày các kết quả thực nghiệm thông qua phân tích và giải thích các thống kê mô tả, hệ số tương quan và kết quả hồi quy.
Chương 4: Kết luận, tác giả tổng hợp kết quả nghiên cứu, chỉ ra các hạn chế của đề tài và đề xuất các chính sách cải thiện cho các công ty Việt Nam.
KHUNG LÝ THUYẾT – TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRƯỚC ĐÂY – CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Khung lý thuyết về rủi ro và hệ thống quản lý rủi ro trong doanh nghiệp
1.1.1 Khung lý thuyết về rủi ro trong doanh nghiệp:
Rủi ro là một yếu tố không thể tránh khỏi trong bất kỳ tổ chức hay doanh nghiệp nào, vì nó phát sinh từ những yếu tố không chắc chắn và khó lường trước.
(2009) rủi ro được chia thành 2 trường phái khác nhau: Rủi ro thuần tuý (Pure risk) và Rủi ro đầu cơ (Speculative risk)
Rủi ro thuần tuý chỉ bao gồm hai khả năng: có thể bị thiệt hại hoặc không bị thiệt hại Theo Hanafi (2006), rủi ro thuần tuý được phân thành ba dạng khác nhau.
- Rủi ro tài sản, vật chất là do một số sự kiện ảnh hưởng xấu đến tài sản, vật chát của tổ chức.
- Rủi ro nhân viên đề cập đến rủi ro do nhân viên của tổ chức gặp phải các sự kiện bất lợi.
- Rủi ro pháp lý là rủi ro do các hợp đồng kinh doanh không phù hợp với các tài liệu dự kiến và thông tin bị sai lệch.
Rủi ro đầu cơ là rủi ro tồn tại 3 khả năng xảy ra có lợi, thiệt hại và không thay đổi.
Các loại rủi ro đầu cơ bao gồm:
Rủi ro thị trường (Market Risk) là rủi ro phát sinh từ biến động giá cả trên thị trường, được quy định tại Thông tư 08/2017/TT-NHNN có hiệu lực từ ngày 01/12/2017 Giám sát ngân hàng là hoạt động thu thập, phân tích thông tin nhằm phát hiện và xử lý kịp thời các rủi ro, đảm bảo an toàn hoạt động ngân hàng Theo Thông tư này, rủi ro thị trường được định nghĩa là rủi ro do biến động bất lợi của lãi suất, tỷ giá, giá chứng khoán và giá hàng hóa trên thị trường.
Rủi ro lãi suất là nguy cơ phát sinh từ sự biến động tiêu cực của lãi suất trên thị trường, ảnh hưởng đến giá trị của các giấy tờ có giá, công cụ tài chính lãi suất và sản phẩm phái sinh lãi suất trong danh mục đầu tư của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Rủi ro ngoại hối là mối nguy hiểm phát sinh từ sự biến động không thuận lợi của tỷ giá trên thị trường, đặc biệt khi các tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài nắm giữ trạng thái ngoại tệ.
Rủi ro giá cổ phiếu là nguy cơ phát sinh từ sự biến động bất lợi của giá cổ phiếu trên thị trường, ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị cổ phiếu và giá trị chứng khoán phái sinh trong sổ sách của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Rủi ro giá hàng hóa là nguy cơ phát sinh từ sự biến động không thuận lợi của giá hàng hóa trên thị trường, ảnh hưởng đến giá trị của sản phẩm phái sinh hàng hóa Điều này cũng tác động đến giá trị của sản phẩm trong giao dịch giao ngay, khiến các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải đối mặt với rủi ro giá hàng hóa.
- Rủi ro tín dụng (Credit Risk):
Theo quan điểm của Việt Nam, rủi ro tín dụng được định nghĩa trong "Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN" là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ cam kết Tương tự, "Thông tư 02/2003/TT-NHNN" cũng nhấn mạnh rằng rủi ro tín dụng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ cam kết.
Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng xảy ra tổn thất về thu nhập hoặc vốn của các định chế tài chính khi khách hàng không thực hiện đúng cam kết trong hợp đồng tín dụng Tổn thất dự kiến (EL) là những tổn thất mà ngân hàng có thể dự đoán trước, trong khi tổn thất ngoài dự kiến (UL) là những tổn thất không được ngân hàng dự tính trước.
- Rủi ro thanh khoản (Liquidity Risk):
Khả năng thanh toán đề cập đến khả năng của cá nhân hoặc tổ chức trong việc thanh toán các khoản nợ mà không gặp phải thiệt hại nghiêm trọng Rủi ro thanh khoản xảy ra khi các tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài không thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn, hoặc có khả năng nhưng phải chịu chi phí cao để thực hiện nghĩa vụ đó, theo quy định tại Thông tư 08/2017/TT-NHNN về giám sát ngân hàng.
+ Rủi ro thanh khoản được đo lường bằng: Tổn thất thanh khoản dự tính Thâm hụt thanh khoản x Chi phí thanh khoản
Rủi ro hoạt động, theo Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (2001), được định nghĩa là rủi ro gây ra tổn thất từ các nguyên nhân như con người, sự không đầy đủ hoặc vận hành kém của các quy trình và hệ thống, cũng như các sự kiện khách quan bên ngoài Các loại rủi ro bao gồm: rủi ro do quy chế và quy trình nghiệp vụ, rủi ro từ cán bộ trong tổ chức, rủi ro từ các nguyên nhân khác, rủi ro do tác động bên ngoài, và rủi ro từ hệ thống công nghệ thông tin.
Rủi ro hoạt động trong doanh nghiệp có thể xảy ra từ giai đoạn bắt đầu đến khi kết thúc một quá trình, bao gồm cả nghiệp vụ kinh doanh và nghiệp vụ hỗ trợ Quản lý rủi ro hoạt động yêu cầu thiết lập chính sách, thực hiện hành động và theo dõi kiểm soát Trách nhiệm chính trong việc này thuộc về các nhà quản lý cao cấp, những người phải phân công công việc cho các bộ phận và đảm bảo tiến trình hoạt động hiệu quả Mục tiêu quan trọng là tránh tình trạng một bộ phận vừa xây dựng chính sách, vừa thực hiện và theo dõi kiểm soát cùng một lúc.
Các nguyên tắc đo lường rủi ro hoạt động bao gồm tính khách quan, thống nhất, tính khả dụng, minh bạch, toàn diện và đầy đủ Quá trình đo lường rủi ro hoạt động được thực hiện qua bốn bước: thu thập dữ liệu, xây dựng bảng đánh giá, rà soát và xác nhận tính hợp lý của kết quả, và cuối cùng là sử dụng kết quả đánh giá.
1.1.2 Khung lý thuyết về hệ thống quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM)
Quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) là quá trình quản lý toàn diện các rủi ro phù hợp với công ty, xem xét mối tương quan giữa các rủi ro nhằm duy trì giá trị cho cổ đông ERM không chỉ là một phần của quản lý rủi ro công ty mà còn cung cấp thông tin quan trọng cho nhà đầu tư, giúp chuyển giao thông tin từ những người quản lý có hiểu biết đến các cổ đông Trong hai thập kỷ qua, nhu cầu về ERM đã tăng mạnh, phản ánh áp lực từ bên ngoài và nguy cơ phá sản do chấp nhận rủi ro quá mức ERM được nhìn nhận từ góc độ của ban giám đốc, không chỉ tập trung vào rủi ro dự án hay đầu tư, mà là quản lý mức rủi ro tổng thể của toàn doanh nghiệp và xác định khả năng chấp nhận rủi ro của công ty.
Theo Smith và Stulz (1985) cũng như Froot và Scharfstein (1993), các công cụ phân tích tài chính doanh nghiệp được sử dụng để giải quyết vấn đề quản lý rủi ro mà doanh nghiệp gặp phải ERM được Ban Giám đốc công ty áp dụng như một giải pháp nhằm xử lý các vấn đề liên quan đến đại lý và bất cân xứng thông tin Những bất thường này cho phép doanh nghiệp tham gia vào quản lý rủi ro chính thức, ngay cả khi không có mâu thuẫn bên ngoài, hoặc không thực hiện quản lý rủi ro khi có mâu thuẫn bên ngoài Lý thuyết này bổ sung cho lý thuyết quản lý rủi ro doanh nghiệp truyền thống, tập trung vào việc loại bỏ ảnh hưởng của các xung đột bên ngoài như thuế và các vấn đề hợp đồng với các tác nhân thị trường khác.
Giả thuyết nghiên cứu
Theo định lý Modigliani và Miller, công ty không tham gia vào hoạt động phòng ngừa rủi ro vì không mang lại giá trị (1958) Tuy nhiên, từ những năm 80, vai trò của quản lý rủi ro đã được xem xét lại, với nhiều tài liệu lý thuyết cho rằng quản lý rủi ro doanh nghiệp có thể tăng giá trị cổ đông trong bối cảnh thị trường vốn không hoàn hảo Các nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực này bao gồm những đóng góp của Smith & Stulz (1985), Bessembinder (1991), Nance và cộng sự (1993), Froot & Stein (1998), Noco & Stulz (2006), và Aretz và cộng sự (2007).
Hoyt và Liebenberg (2011) đã phát hiện ra rằng ERM có tương quan tích cực với giá trị doanh nghiệp (được đo lường bằng Tobin’s Q) trong ngành bảo hiểm Hoa
Từ năm 1998 đến 2005, hệ số Q của các công ty bảo hiểm áp dụng quản lý rủi ro toàn diện (ERM) cao hơn 20% so với các công ty bảo hiểm khác Nghiên cứu của Baxter và cộng sự (2013) cho thấy ERM có hiệu quả trong lĩnh vực bảo hiểm và ngân hàng tại Hoa Kỳ, với sự gia tăng 1,14% trong ROA và 3,40% trong Tobin’s Q Beasley (2008) đã chỉ ra nhiều phát hiện thú vị liên quan đến ERM Gordon và cộng sự (2009) sử dụng chỉ số ERM để ủy quyền áp dụng ERM và phát hiện mối quan hệ giữa ERM và giá trị doanh nghiệp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ngành nghề, môi trường cạnh tranh, quy mô và độ phức tạp của công ty cũng như sự giám sát của ban quản lý.
Nghiên cứu của Lin và cộng sự (2012) cho thấy việc chấp nhận ERM có thể là một công cụ hủy giá trị Họ đã phân tích dữ liệu từ 85 công ty bảo hiểm tài sản và thương vong được giao dịch công khai ở Hoa Kỳ từ 2000-2007 và phát hiện ra mối liên hệ tiêu cực giữa ERM và giá trị doanh nghiệp Cụ thể, việc áp dụng ERM dẫn đến giảm 5% và 4% của chỉ số Tobin’s Q và ROA tương ứng Các nghiên cứu khác cũng cho thấy kết quả tương tự, cho rằng ERM phức tạp và chi phí thực hiện cao có thể là nguyên nhân dẫn đến liên kết tiêu cực này.
Theo bảng xếp hạng ERM, McShane và cộng sự (2011) không phát hiện ra sự gia tăng giá trị khi các công ty bảo hiểm tại Hoa Kỳ áp dụng ERM Họ chỉ ra rằng giá trị công ty tăng lên khi có TRM, nhưng không có sự gia tăng tương tự khi đạt được ERM Tại các thị trường mới nổi, Manab và cộng sự cũng có những phát hiện tương tự.
Nghiên cứu của năm 2010 chỉ ra rằng mục tiêu chính của việc áp dụng EWRM trong các công ty tài chính ở Malaysia là sự sống còn thay vì tạo ra giá trị Thêm vào đó, các nghiên cứu của Tahir và Razali (2011) cùng với Chen (2012) cho thấy kết quả không đáng kể từ danh sách các công ty niêm yết tại Malaysia và Đài Loan.
Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa hệ thống quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) và giá trị doanh nghiệp thường dựa trên mô hình tĩnh, cho thấy hiệu quả tức thì của ERM Tuy nhiên, ERM cần thời gian để được triển khai đầy đủ, và tác động của nó đối với hoạt động của công ty có thể không được nhận diện ngay lập tức Do đó, việc kiểm tra cách mà ERM ảnh hưởng đến hiệu suất và giá trị của công ty là rất cần thiết để làm phong phú thêm hiểu biết về vấn đề này.
Nghiên cứu cho thấy có mối liên hệ rõ ràng giữa Quản lý Rủi ro Doanh nghiệp (ERM) và giá trị doanh nghiệp trong các tổ chức tài chính McShane và các cộng sự (2011), Farrell & Gallagher (2015), và Bromiley cùng các tác giả (2015) đồng tình với quan điểm này Tuy nhiên, các bằng chứng thực nghiệm từ các doanh nghiệp phi tài chính cho thấy ERM có thể ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp theo ba cách: (i) tác động tiêu cực, (ii) tác động tích cực, và (iii) tác động không rõ ràng, tức là không làm tăng hoặc giảm giá trị doanh nghiệp Những ảnh hưởng này có thể được giải thích bởi một số nguyên nhân khác nhau.
Quy mô doanh nghiệp có mối liên hệ chặt chẽ với hoạt động và giá trị của công ty Theo nghiên cứu của Tongli và cộng sự (2005), các công ty lớn hơn có khả năng mở rộng quy mô nhanh chóng nhờ hiệu suất trong quá khứ, điều này góp phần tăng giá trị doanh nghiệp Chẳng hạn, nếu một công ty có thể tăng quy mô từ 5 triệu lên 10 triệu trong năm đầu tiên, điều này không chỉ cho thấy hoạt động tốt mà còn tạo ra giá trị 5 triệu cho cổ đông Kết quả này phản ánh sự gia tăng cổ tức, cho phép cổ đông có thêm nguồn lực để đầu tư Do đó, có thể khẳng định rằng có sự tương tác tích cực giữa quy mô doanh nghiệp và giá trị doanh nghiệp.
Trong kinh doanh, nợ vay đóng vai trò quan trọng trong việc tài trợ cho các hoạt động đầu tư của doanh nghiệp Nguồn vốn có thể được huy động thông qua các công cụ tài chính như quyền chọn và hợp đồng tương lai Việc vay nợ giúp doanh nghiệp tăng đòn bẩy, cho phép họ đầu tư mà không cần tăng vốn chủ sở hữu, từ đó tạo ra giá trị cho các bên liên quan nếu có khả năng sinh lợi nhuận Thêm vào đó, việc sử dụng nợ còn mang lại lợi ích thuế, khi doanh nghiệp có thể khấu trừ lãi suất vay từ thu nhập chịu thuế.
Năm 2008, nghiên cứu cho thấy đòn bẩy tài chính có khả năng gia tăng giá trị doanh nghiệp, vì nợ buộc các nhà quản lý phải thanh toán cho các khoản đầu tư có giá trị hiện tại ròng âm Sharma (2006) chỉ ra rằng công ty không vay vốn chỉ sử dụng vốn cổ phần, trong khi công ty có vay nợ áp dụng "sự kết hợp hợp lý giữa vốn chủ sở hữu và các hình thức nợ khác nhau" Việc quản lý cơ cấu vốn tối ưu là rất quan trọng, giúp giảm chi phí vốn và tăng giá trị doanh nghiệp Do đó, có thể khẳng định rằng có mối quan hệ tích cực giữa nợ vay và giá trị doanh nghiệp.
Tốc độ tăng trưởng doanh thu là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp, như được chỉ ra trong các nghiên cứu của Maury (2006) và King & Santor (2008) Nó phản ánh khả năng duy trì phát triển của doanh nghiệp trong năm và có mối tương quan mạnh mẽ với doanh thu Tốc độ tăng trưởng cao và ổn định không chỉ thu hút khách hàng lớn mà còn cho thấy tiềm năng phát triển của doanh nghiệp Nghiên cứu của Mayer (1977) cũng khẳng định rằng khi tốc độ tăng trưởng doanh thu tăng, giá trị doanh nghiệp sẽ tăng lên nhanh chóng.
Theo nghiên cứu của Jiang Baoqiang và Bi Xiaofang (2006), lượng tiền mặt dự trữ mà các doanh nghiệp niêm yết ở Trung Quốc nắm giữ có ảnh hưởng quan trọng đến hoạt động tài chính và khả năng cạnh tranh của họ Việc quản lý hiệu quả tiền mặt dự trữ không chỉ giúp doanh nghiệp duy trì thanh khoản mà còn tạo điều kiện cho các cơ hội đầu tư và phát triển bền vững.
Mối quan hệ giữa lượng tiền mặt doanh nghiệp nắm giữ và giá trị doanh nghiệp là nghịch chiều Khi doanh nghiệp giữ nhiều tiền mặt, họ phải chịu chi phí đại diện, dẫn đến việc giảm giá trị doanh nghiệp Ngược lại, nếu doanh nghiệp nắm giữ ít tiền mặt, nhà đầu tư có thể tin rằng doanh nghiệp đang đầu tư vào các dự án sinh lợi, từ đó tăng giá trị doanh nghiệp Do đó, việc quản lý lượng tiền mặt một cách hợp lý là rất quan trọng để tối ưu hóa giá trị doanh nghiệp.
Lợi nhuận trên tổng tài sản là một chỉ số quan trọng trong tài chính, phản ánh khả năng sinh lời của công ty trong việc tạo ra thu nhập sau khi trừ đi các chi phí Nó đo lường hiệu quả sử dụng tài sản và hoạt động quản lý thông qua ba chỉ số tài chính chính: tỷ suất lợi nhuận (thu nhập ròng chia cho doanh thu), lợi tức vốn chủ sở hữu (thu nhập ròng chia cho tổng vốn chủ sở hữu) và tỷ suất sinh lợi của tài sản (thu nhập ròng chia cho tổng tài sản) Những tỷ lệ này cho thấy cách các công ty tạo ra doanh thu từ đầu tư tài sản, và sự gia tăng lợi nhuận không chỉ ảnh hưởng đến giá bán trên thị trường mà còn thu hút thêm đầu tư Đối với các chủ nợ, lợi nhuận là dấu hiệu quan trọng cho khả năng trang trải nợ Nghiên cứu của Naccur và Goaied (2002) chỉ ra rằng hệ số sinh lời là yếu tố quan trọng trong việc tạo ra giá trị tương lai, thu hút nhà đầu tư mới và tạo ra giá trị cho cổ đông.
Nghiên cứu của Mohamad và Saad (2010) trên 172 công ty niêm yết tại Bursa Malaysia cho thấy Tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA) có mối quan hệ tích cực và đáng kể với giá trị công ty, đạt mức ý nghĩa 1% Điều này khẳng định rằng khả năng sinh lời của doanh nghiệp, được đo bằng ROA, ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị doanh nghiệp theo đề xuất của Tobin's Q.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU DỮ LIỆU
Phương Pháp và mô hình Nghiên Cứu
Bài nghiên cứu sử dụng các phương pháp Pooled OLS, Fem, Rem và kiểm định lựa chọn phương pháp phù hợp nhất
Bảng 2.1 Ưu và nhượng điểm của từng phương pháp nghiên cứu Ưu điểm Nhược điểm
Pool OLS là một phương pháp đơn giản và dễ sử dụng trong phân tích dữ liệu Tuy nhiên, nếu các biến độc lập quá tách biệt giữa các công ty, ước lượng sẽ trở nên chệch lạc Điều này thường xảy ra khi có ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, điều mà trong thực tế rất khó xảy ra.
Phù hợp với dữ liệu nghiên cứu có số lượng đối tượng nghiên cứu lớn hơn số năm nghiên cứu
Không thể ước lượng một các trực tiếp các biến không đổi theo thời gian như giới tính và dân tộc
Có thể ước lượng các hệ số của các biến không đổi theo thời gian, chẳng hạn như giới tính và dân tộc
Không có sự tiện lợi trong tính toán
GMM (Generalized Method of Moments) là phương pháp thích hợp cho dữ liệu bảng với T nhỏ và N lớn, tức là có nhiều quan sát nhưng chỉ có ít mốc thời gian Phương pháp này cho phép phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích một cách hiệu quả.
Mô hình động với một hoặc 2 vế của phương trình có chứa biến trễ Tồn tại phương sai thay
Các ước lượng sẽ gặp vấn đề biến đại diện yếu khi các hệ số tiến đến 1
Khi kích thước mẫu T lớn, ước lượng GMM không trọng số có thể không còn phù hợp, trong khi các ước lượng 2SLS sẽ không đảm bảo tính đúng đắn và tự tương quan trong từng đối tượng, mặc dù vẫn tồn tại sự khác biệt giữa các đối tượng.
Các kiểm định mô hình
2.2.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Khi các biến độc lập có sự tương quan chặt chẽ, hiện tượng đa cộng tuyển xuất hiện Hiện nay, có hai loại đa cộng tuyển: đa cộng tuyến hoàn hảo và đa cộng tuyến không hoàn hảo.
Đa cộng tuyến có thể dẫn đến nhiều vấn đề trong phân tích hồi quy, bao gồm: phương sai và hiệp phương sai của ước lượng OLS bị tăng lên, làm giảm độ tin cậy của kết quả; hệ số xác định cao nhưng thiếu ý nghĩa thống kê; và sai lệch về dấu của các hệ số hồi quy Thêm hoặc bớt các biến liên quan đến đa cộng tuyến có thể gây ra sự thay đổi đáng kể về cả dấu và hệ số của các biến còn lại.
Tác giả đã áp dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến theo Baltagi (2008) Khi VIF lớn hơn 10 và hệ số tương quan vượt quá 0.8, hiện tượng đa cộng tuyến được coi là nghiêm trọng.
2.2.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi:
Phương sai thai đổi là hiện tượng trong thống kê khi có sự thay đổi trong phần dư của phương trình hồi quy, liên quan đến biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu hệ số hồi quy không đồng nhất cho các biến độc lập trong mẫu quan sát, phần dư sẽ không tuân theo phân phối ngẫu nhiên và phương sai sẽ không ổn định Hiện tượng này xảy ra khi phương sai thay đổi theo biến độc lập, dẫn đến việc phương trình hồi quy trở nên không chính xác do bỏ qua các biến độc lập quan trọng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Hiện tượng phương sai có thể dẫn đến một số hậu quả nghiêm trọng, bao gồm ước lượng không chênh nhưng lại mất đi hiệu quả Điều này khiến cho ước lượng của phương sai bị chệch, dẫn đến việc hiệu lực của kiểm định hệ số hồi quy giảm sút.
2.2.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Tự tương quan là hiện tượng tương quan giữa các thành phần trong chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian
Hiện tượng tự tương quan làm cho các ước lượng vẫn giữ tính không chệch nhưng trở nên không hiệu quả, dẫn đến phương sai của các ước lượng bị chệch Điều này khiến cho các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy, làm giảm tính chính xác của kết quả liên quan đến phương sai và sai số tiêu chuẩn.
Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào tất cả các cổ phiếu của các công ty phi tài chính đang giao dịch trên sàn HOSE và HNX Theo Gopalan và cộng sự (2012), chúng tôi thu thập dữ liệu về giá cổ phiếu hàng năm cùng với các thông tin kế toán hàng năm, bao gồm tổng số cổ phiếu, tài sản, tiền mặt và các khoản tương đương tiền Dữ liệu này được lấy từ các báo cáo tài chính khác nhau, bao gồm vốn cổ đông, tổng nợ, chi phí đầu tư, giá trị tài sản, giá trị thiết bị và thu nhập hoạt động.
Bài viết thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính hàng năm của 200 doanh nghiệp Việt Nam niêm yết trên sàn HNX, HOSE và áp dụng các phương pháp như hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và ước lượng Pooled OLS thông qua phần mềm STATA Kết quả từ các phương pháp này sẽ được sử dụng để đề xuất một mô hình đo lường tác động của ERM đối với giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam.
Q = α + β1.ERM + β2.SIZE + β3.LEVERAGE + β4.SALESGROWTH + β5.CASH + β6.ROA + β7.DIVIDENDS + ε
Tobin’s Q, hay giá trị doanh nghiệp, thể hiện kỳ vọng tương lai của nhà đầu tư thông qua công thức Tobin’s Q = Giá trị thị trường của cổ phiếu (P) / Giá trị sổ sách của cổ phiếu (B) Khi tỷ lệ này cao, cho thấy nhà đầu tư tin tưởng vào tiềm năng tăng trưởng của công ty, ngược lại, tỷ lệ thấp có thể chỉ ra sự thiếu niềm tin vào giá trị thực của doanh nghiệp.
- ERM: Kỳ vọng ERM tác động thuận chiều đến giá trị doanh nghiệp.từ năm
Vào năm 2009, Bộ Tài chính đã ban hành Thông tư số 210/2009/BTC ngày 6/11/2009, yêu cầu các doanh nghiệp niêm yết phải báo cáo rủi ro tài chính trong thuyết minh báo cáo tài chính Các loại rủi ro cần báo cáo bao gồm rủi ro thị trường (như lãi suất, tỷ giá, và biến động giá), rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Dựa trên những thông tin này, cùng với thông tin về CRO (nếu có), có thể đề xuất mức điểm để tính toán ERM một cách hiệu quả.
ERM sẽ bằng 0 nếu doanh nghiệp không xác định rõ về việc thực hiện ERM hoặc không cung cấp báo cáo liên quan đến kiểm soát rủi ro Ngoài ra, nếu doanh nghiệp chỉ báo cáo 2 trong số 5 loại rủi ro tài chính mà họ gặp phải, điều này cũng dẫn đến việc ERM được đánh giá là không có hiệu quả.
+ ERM = 0.5 nếu báo cáo 3 hoặc 4 trong 5 rủi ro tài chính.
+ ERM = 1 nếu báo cáo đầy đủ 5 rủi ro tài chính hoặc có chức danh CRO
Kích thước doanh nghiệp, được đo bằng LOG tổng tài sản, có vai trò quan trọng trong việc xác định quy mô của doanh nghiệp Nghiên cứu của Lang và Stulz (1994) cùng với Allayannis và Weston (2001) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược giữa quy mô doanh nghiệp và giá trị doanh nghiệp.
- LEVERAGE (chỉ số đòn bẩy tài chính) : chỉ số này được tính bằng cách lấy
Nợ/Tổng TS Các tác giả (Hoyt và Liebenberg, 2011) đều đồng quan điểm rằng có mối quan hệ thuận chiều giữa nợ vay và giá trị doanh nghiệp
Tốc độ tăng trưởng doanh thu (SALESGROWTH) được tính bằng công thức: {(Doanh thu thuần năm nay/Doanh thu thuần năm trước)-1} x 100% Nghiên cứu của Maury (2006) và King, Santor (2008) chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng doanh thu có mối quan hệ tích cực với giá trị doanh nghiệp.
CASH (dự trữ tiền mặt) được tính bằng cách chia Tiền và Các khoản tương đương tiền cho Tổng nợ Theo nghiên cứu của Beasley et al (2008), việc duy trì một lượng tiền mặt hạn chế là đặc điểm nổi bật của các công ty tài chính và phi tài chính, giúp họ hưởng lợi từ việc áp dụng quản lý rủi ro toàn diện (ERM).
ROA (lợi nhuận trên tổng tài sản) là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp Công thức tính ROA là lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản bình quân Chỉ số này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khả năng sinh lời từ tài sản mà họ đang sở hữu.
- DIVIDENDS (cổ tức): Biến DIVIDENDS là biến giả, sẽ nhận giá trị bằng 1 nếu năm đó doanh nghiệp trả cổ tức và bằng 0 trong trường hợp ngược lại.
2.3.3 Một vài đặc điểm của mẫu nghiên cứu:
Giá trị thị trường của cổ phiếu (P)
Năm N* Nhỏ nhất Trung bình Lớn nhất Độ lệch chuẩn
Giá trị thị trường cổ phiếu của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán đã có sự gia tăng đáng kể trong giai đoạn 2015-2019, với mức tăng trưởng rõ rệt theo thời gian Cụ thể, giá trị cổ phiếu đã tăng từ mức thấp ban đầu lên cao hơn, phản ánh xu hướng tích cực của thị trường.
Từ năm 2016 đến 2019, giá trị đã trải qua một giai đoạn sụt giảm vào năm đầu tiên, nhưng sau đó đã tăng trưởng mạnh mẽ Đỉnh điểm, giá trị đạt 35.403 triệu đồng ở GTNN, 123.903 triệu đồng ở GTTB, và 212.404 triệu đồng ở GTLN Sự chênh lệch lớn trong độ lệch chuẩn chỉ ra rằng giá trị có sự biến động cao.
Quy mô công ty (SIZE):
Năm N* Nhỏ nhất Trung bình Lớn nhẩt Độ lệch chuẩn
5 Bảng 3.2: Tổng tài sản của các công ty niêm yết giai đoạn 2015-2019 (triệu đồng)
Bảng dữ liệu cho thấy quy mô của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán đã có sự thay đổi nhẹ qua các năm, với giá trị cũng biến động đáng kể Cụ thể, giá trị tài sản ròng (GTNN) đã tăng dần qua các năm mà không có sự sụt giảm, trong khi giá trị trung bình (GTTB) có sự giảm dần qua các năm, nhưng bất ngờ tăng mạnh vào năm 2019, từ 29.174 triệu đồng.
833021 triệu đồng, GTLN giảm dẫn qua các năm, mặc dù có sự tăng lên ở năm 2018 nhưng sau đó giảm xuống lại ở năm 2019 là 1378814 triệu đồng.
Năm N* Nhỏ nhất Trung bình Lớn nhất Độ lệch chuẩn
38 Bảng 3.3: Lợi nhuận sau thuế của các công ty niêm yết giai đoạn 2015-2019 (triệu đồng)
Bảng trên cho thấy LNST có xu hướng giảm qua các năm, đặc biệt là ở GTNN Tuy nhiên, đến năm 2018, LNST đã có sự tăng trưởng đáng kể và dừng lại ở mức cao hơn.
6399418 triệu đồng, đa phần các giá trị còn lại đều giảm dần qua các năm và không có dấu hiệu tăng lên lại.
Bảng 3.4: Thống kê áp dụng hệ thống quản trị rủi ro giai đoạn 2015-2019
Bảng số liệu cho thấy sự biến động không đồng đều trong việc áp dụng và xác định hệ thống quản trị rủi ro của doanh nghiệp qua các năm Cụ thể, giá trị 1 có số lần xuất hiện tăng và giữ nguyên, trong khi giá trị 0 thể hiện sự không ổn định với số lần xuất hiện tăng giảm theo từng năm Đối với giá trị 0.5, mặc dù có sự giảm ở năm đầu tiên, nhưng lại có xu hướng tăng trưởng trong các năm tiếp theo.
Bảng 3.5: Thống kê xuất hiện cổ tức giai đoạn 2015-2019
Bảng dữ liệu cho thấy sự biến động không đồng nhất của cổ tức từ các công ty qua các năm, với số lượng doanh nghiệp có cổ tức tăng vào đầu năm nhưng sau đó giảm sút, rồi lại tăng trở lại Điều này phản ánh sự thay đổi và tăng trưởng không đều của thị trường chứng khoán đối với các công ty niêm yết.
KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH HỒI QUY
Xử lý dữ liệu
- Chúng tôi tiến hành xử lý dữ liệu trên phần mềm Stata 13 như sau:
Mã hóa biến chỉ định chéo: câu lệnh: encode name, gen(mck)
Định dạng dữ liệu Panel: Câu lệnh: xtset mck year
Bảng 4.1: Định dạng dữ liệu
4.1.1 Thống kê mô tả dữ liệu:
DIVIDENS 1000 663 4729214 0 1 ROA 1000 6.17272 6.874642 -62.46 45.97 CASH 1000 0919976 1607729 0004979 2.295885 SALESGROWTH 999 46.38248 355.9968 -2416.17 7460.16 LEVERAGE 1000 52014 4604556 02 8.1 SIZE 1000 6.024791 8751126 7235018 8.606103 ERM 1000 3525 3530133 0 1
Q 1000 1.5685 1.288444 03 10.16 Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Bảng 4.2: Thống kê dữ liệu
Thống kê mô tả biến
Bảng 4.3: Kết quả mô hình ước lượng OLS
Từ kết quả trên, ta có mô hình hồi quy như sau:
Q = -0.5950473 - 0.0195037ERM + 0.3025678SIZE - 0.0674006LEVERAGE - 0.0001085SALEGROWTH + 0.2573168CASH + 0.0537532ROA + 0.0510608DIVIDENS
4.2.1 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình:
Khi các yếu tố như hệ thống quản trị rủi ro, quy mô doanh nghiệp, chỉ số đòn bẩy tài chính, tốc độ tăng trưởng doanh thu, dự trữ tiền mặt, tỷ số lợi nhuận trên tài sản và cổ tức đều bằng 0, Q sẽ có giá trị là -0.5950473, với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.
Khi chỉ số hệ thống quản trị rủi ro (ERM) tăng 1 đơn vị thì giá trị của doanh nghiệp giảm 100x0.0195037 = 1.95037% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi
Khi chỉ số đo lường quy mô doanh nghiệp (SIZE) tăng 1 đơn vị, giá trị của doanh nghiệp sẽ tăng 30.25678% nếu các yếu tố khác giữ nguyên.
Khi chỉ số đòn bẩy tài chính (LEVERAGE) tăng 1 đơn vị thì giá trị doanh nghiệp cũng tăng 100x0.0674006=6.74006% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Khi chỉ số tốc độ tăng trưởng doanh thu (SALEGROWTH) tăng 1 đơn vị thì giá trị doanh nghiệp cũng tăng 100x0.0001085 = 0.01085% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Khi chỉ số dữ trữ tiền mặt (CASH) tăng 1 đơn vị thì giá trị doanh nghiệp cũng tăng 100x0.2573168= 25.73168% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Khi chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) tăng 1 đơn vị, giá trị doanh nghiệp sẽ giảm 5.37532% nếu các yếu tố khác giữ nguyên.
Khi chỉ số cổ tức (DIVIDENS) tăng 1 đơn vị thì giá trị của doanh nghiệp tăng 100x0.0510608= 5.10608% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
4.2.2 Kiểm định giả thuyết và mức độ phù hợp của mô hình (độ tin cậy 5%)
Ta có t-Statistic = - 0.18 với p-value = 0.860 > 0.05
Chấp nhận giả thuyết H0 cho thấy rằng chỉ số hệ thống quản trị rủi ro (ERM) không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp, tức là ERM không có ý nghĩa thống kê khi các yếu tố khác giữ nguyên.
Ta có t-Statistic = 6.53 với p-value = 0.000 < 0.05
Khi bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1, điều này cho thấy rằng chỉ số đo lường quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác động đáng kể đến giá trị doanh nghiệp, tức là SIZE có ý nghĩa thống kê trong việc đánh giá giá trị của doanh nghiệp.
Ta có t-Statistic = -0.77 với p-value = 0.442 > 0.05
Theo kết quả phân tích, khi bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận giả thuyết H0, có thể kết luận rằng chỉ số đòn bẩy tài chính (LEVERAGE) không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp, tức là LEVERAGE không có ý nghĩa thống kê trong bối cảnh này.
Ta có t-Statistic = -1.49 với p-value = 0.135 > 0.05
Chấp nhận giả thuyết H0 đồng nghĩa với việc bác bỏ giả thuyết H1, điều này cho thấy chỉ số tốc độ tăng trưởng doanh thu (SALEGROWTH) không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp, tức là SALEGROWTH không có ý nghĩa thống kê khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Ta có t-Statistic = 1.06 với p-value = 0.290 > 0.05
Trong nghiên cứu này, chúng tôi bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy rằng chỉ số dữ trữ tiền mặt (CASH) không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp Điều này chỉ ra rằng CASH không có ý nghĩa thống kê trong bối cảnh các yếu tố khác được giữ không đổi.
Ta có t-Statistic = 8.81 với p-value = 0.000 < 0.05
Việc bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1 cho thấy rằng chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có tác động đáng kể đến giá trị doanh nghiệp Điều này có nghĩa là ROA không chỉ đơn thuần là một chỉ số tài chính mà còn mang ý nghĩa thống kê quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Ta có t-Statistic = 0.58 với p-value = 0.563 > 0.05
Chấp nhận giả thuyết H0 cho thấy rằng chỉ số cổ tức (DIVIDENS) không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp, tức là DIVIDENS không có ý nghĩa thống kê khi các yếu tố khác giữ nguyên.
Ma trận hệ số tương quan
Nghiên cứu này áp dụng ma trận hệ số tương quan để đánh giá mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Hệ số tương quan dao động từ -1 đến 1, trong đó giá trị 0 cho thấy không có mối liên hệ giữa hai biến Nếu hệ số tương quan gần bằng 1 hoặc -1, điều này chỉ ra rằng hai biến có mối liên hệ mạnh mẽ.
Bảng 4.4: Kết quả ma trận hệ số tương quan
Các kiểm định mô hình
4.4.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có sự tương quan với nhau, gây khó khăn trong việc xác định ảnh hưởng của từng biến Nghiên cứu này áp dụng nhân tố phóng đại phương sai để phân tích mức độ đa cộng tuyến.
(VIF - Variance Inflation Factor) để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số VIF < 10 không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến cho thấy VIF trung bình của mô hình hồi quy đều nhỏ hơn 10, điều này cho phép chúng ta kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
3.4.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Tự tương quan đề cập đến mối quan hệ giữa các thành phần trong chuỗi quan sát theo thời gian hoặc không gian Nghiên cứu này thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan theo phương pháp của Wooldridge (2010).
- H0: Không có tương quan chuỗi.
Câu lệnh: xtserial Q ERM SIZE LEVERAGE SALESGROWTH CASH ROA DIVIDENS
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quanQua kết quả cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan chuỗi.
3.4.3 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi:
Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi xảy ra khi phương sai không phải là hằng số mà tăng hoặc giảm theo biến độc lập Hiện tượng này làm giảm độ chính xác của phương trình ước lượng Nghiên cứu này kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi thông qua kiểm định Modified Wald Test.
- H1: Phương sai của sai số thay đổi
Câu lệnh: Sau khi chạy ước lượng Fem, dùng lệnh “xttest3” (đối với mô hình
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổiQua kết quả ta có thể thấy được mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả hồi quy OLS
Câu lệnh: reg Q ERM SIZE LEVERAGE SALESGROWTH CASH ROA DIVIDENS
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy Pooled OLS
Kết quả hồi quy FEM
Câu lệnh: xtreg Q ERM SIZE LEVERAGE SALESGROWTH CASH ROA DIVIDENS,fe.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy FEM
Kết quả hồi quy REM
Câu lệnh: xtreg Q ERM SIZE LEVERAGE SALESGROWTH CASH ROA DIVIDENS,re.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy REM
Lựa chọn phương pháp phù hợp
Mặc dù các mô hình Fixed effects (FEM), Random effects (REM) và Pooled OLS có thể xử lý hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, nhưng chúng vẫn có thể bị ước lượng chệch nếu hiện tượng nội sinh tồn tại, đặc biệt khi có biến trễ Các mô hình này chỉ quan sát phương sai sai số thay đổi trên những biến không quan sát được và bỏ qua hiện tượng nội sinh, dẫn đến mối quan hệ giữa biến phụ thuộc hiện tại và quá khứ Để giải quyết vấn đề này, phương pháp GMM của Hansen (1982) được đề xuất, với ưu điểm là có bộ biến công cụ đa dạng giúp khắc phục khuyết điểm của FEM, REM và Pooled OLS Kết quả ước lượng GMM yêu cầu thực hiện kiểm định Arellano-Bond và Hansen, trong đó ước lượng GMM giả định rằng không có sự tương quan bậc 2 của phần dư, do đó cần kiểm tra tự tương quan qua kiểm định Arellano-Bond theo nghiên cứu của Arellano-Bond (1991).
GMM yêu cầu sự tự tương quan bậc 1 ở AR (1) và không có sự tự tương quan bậc 2 ở AR (2) Giả thuyết H0 được đặt ra là không có sự tự tương quan bậc 1 hoặc bậc 2 trong phần dư tương ứng với AR (1) và AR (2) Để xác nhận, cần bác bỏ giả thuyết H0 ở AR (1) với p-value < 5% và chấp nhận giả thuyết H0 ở AR (2) với p-value > 5% Kiểm định Sargan/Hansen được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của các biến công cụ trong mô hình với giả thuyết H0 cho rằng biến công cụ là biến ngoại sinh.
Sử dụng ước lượng GMM giúp khắc phục vi phạm tự tương quan, phương sai thay đổi và biến nội sinh, mang lại kết quả ước lượng không chệch, vững và hiệu quả, đặc biệt khi chuỗi thời gian (T) nhỏ hơn nhiều lần so với số quan sát (N) (Roodman, 2009) Phương pháp GMM bao gồm hai dạng ước lượng là D-GMM (Difference-Generalized Method of Moments) và S-GMM (System-Generalized Method of Moments) D-GMM của Arellano và Bond (1991) thích hợp cho mẫu nhỏ, trong khi S-GMM của Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998) được ưa chuộng cho mẫu lớn hơn Nghiên cứu này sẽ sử dụng lệnh “xtabond2” (Roodman, 2009) với tùy chọn “twostep” để hiệu quả hơn trong việc khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan.
Kết quả hồi quy GMM
3.9.1 Vấn đề nội sinh trong mô hình nghiên cứu:
Vấn đề nội sinh luôn xảy ra khi xử lý một lượng lớn dữ liệu với chuỗi thời gian
Khi T nhỏ hơn nhiều so với số mẫu quan sát N, hiện tượng nội sinh xuất hiện do mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, thiếu biến giải thích trong mô hình hoặc sai lệch trong đo lường, dẫn đến chênh lệch kết quả Điều này gây ra sự thiên lệch và không hiệu quả trong các ước lượng FEM, REM và Pooled OLS.
Để xác định vấn đề nội sinh trong mô hình GMM, chúng ta cần phân tích kết quả từ ba mô hình FEM, REM và Pooled OLS Kết quả ước lượng cho thấy có sự sai lệch, dẫn đến kết quả không như kỳ vọng Trong mô hình Pooled OLS, chỉ có biến SIZE và ROA có ý nghĩa thống kê (p-value = 0.00 < 0.05), trong khi đó, các mô hình FEM và REM cho thấy SIZE, ROA và DIVIDENDS đều có tác động thống kê đến mô hình Hầu hết các biến độc lập liên quan đến dữ liệu sơ cấp, đặc biệt là Total Assets (TA), cho thấy TA là biến công cụ quan trọng, bên cạnh đó, chúng ta cũng kỳ vọng Total Debt sẽ có ảnh hưởng.
Tổng nợ (TD) có ảnh hưởng đáng kể đến giá trị ghi sổ của một cổ phiếu, đặc biệt khi nợ phải trả, đặc biệt là nợ vay, ở mức cao Điều này dẫn đến chỉ số P/B cao và làm tăng đòn bẩy tài chính (LEVERAGE), gây ra những rủi ro tài chính tiềm ẩn cho doanh nghiệp.
Dựa vào kết quả từ ba mô hình, chúng ta dự đoán rằng biến SIZE và ROA sẽ là những biến nội sinh, trong khi đó, TA và TD sẽ được xác định là các biến công cụ Để xác minh điều này, chúng ta sẽ sử dụng câu lệnh “ivregress” và thực hiện kiểm tra nội sinh bằng câu lệnh “estat endogenous”.
Câu lệnh ivregress 2sls Q ERM LEVERAGE SALESGROWTH CASH DIVIDENS (SIZE ROA = TA TD) và câu lệnh estat endogenous.
Bảng 4.10: Kết quả kiểm tra biến nội sinh
Theo như kết quả kiểm tra cho thấy p-value = 0 Bác bỏ H0 => Có sự tự tương quan bậc 1
- P-value ở AR (2) là 0.115 > 0.05 => Chấp nhận H0 => Không có sự tự tương quan bậc 2
- Kiểm định Sargan cho ra p-value là 0.066 > 0.05
- Kiểm định Hansen cho ra p-value là 0.692 > 0.05
=> Chấp nhận H0 : Biến công cụ là biến ngoại sinh