ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG GIÁ DẦU LÊN CÁC QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TƯ CHIẾN LƯỢC CÔNG TY.PDF

Biến động giá dầu có thể tác động đến quyết định đầu tư bởi vì biến động giá dầu càng cao thì rủi ro năng lượng đầu vào càng lớn mà điều này sẽ ảnh hưởng đến năng suất cận biên của vốn P

*********

ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG GIÁ

TƯ CHIẾN LƯỢC CÔNG TY

*********

ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG GIÁ

TƯ CHIẾN LƯỢC CÔNG TY

Chuyên Ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã s ố : 63040201

Người Hướng Dẫn Khoa Học:

Luận văn “ Ảnh hưởng của biến động giá dầu lên các quyết định đầu tư chiến lược công ty” được thực hiện từ tháng 5/2013 đến tháng 9/2013

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn là hoàn toàn trung thực, chưa được sử dụng cho mục đích khác

Nguồn dữ liệu thô đã được trích dẫn nguồn rỏ ràng trong bài, còn kết quả tính toán do chính tác giả thực hiện

TP.Hồ Chính Minh, Ngày tháng 9 năm 2013

Tác giả

Lê Thị Minh Hương

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

MỤC LỤC

Danh mục các bảng biểu và đồ thị sử dụng trong luận văn

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 2

1.1 Giới thiệu tổng quát 2

1.2 Mối liên hệ giữa biến động giá dầu thế giới với biến động giá xăng Việt Nam 4

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 9

2.1 Cơ sở lý thuyết 9

2.2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu 15

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18

3.1 Mô hình thực nghiệm 18

3.2 Phương pháp ước lượng 19

3.2.1 Phương pháp GMM 19

3.2.2 Phương pháp GMM trên dữ liệu bảng động 22

3.2.2.1 Phương pháp Arellano và Bond (1991) 22

3.2.2.2 Phương pháp System GMM 23

3.2.3 Kiểm định tính hiệu lực cho mô hình GMM 27

3.3 Dữ liệu 28

3.3.1 Chọn mẫu nghiên cứu 28

3.3.2 Định nghĩa các biến 29

3.3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị 31

4.2 Kết quả thực nghiệm 36

4.3 Kết quả kiểm định tính phù hợp cho các mô hình GMM 41

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN 45

5.1 Kết luận 45

5.2 Hạn chế đề tài 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Bảng 4.3 Tổng hợp các kết quả ước lượng

Biểu đồ 1.1 Biến động giá dầu thế giới và giá xăng Việt Nam theo quý

Biểu đồ 1.2 Diễn biến giá dầu thô thế giới và giá xăng A92 Việt Nam

U ngược giữa biến động giá dầu và đầu tư chiến lược công ty Điều này ngược với những dự đoán từ lý thuyết quyền chọn thực Ngoài yếu tố biến động giá dầu, mô hình còn đưa thêm biến dòng tiền và Topin’s Q vào nghiên cứu nhằm có cái nhìn tổng quát hơn cho mô hình đầu tư chiến lược công ty Kết quả này hữu ích cho những người ra quyết định, nhà đầu tư, các quản lý, những người làm chính sách và những người cần ra quyết định đầu tư chiến lược trong thế giới bất định

T ừ khóa: Giá dầu, quyền chọn thực, đầu tư chiến lược, biến động

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Gi ới thiệu tổng quát

Đầu tư chiến lược được định nghĩa là đầu tư có thể cung cấp lợi ích cho toàn

bộ tổ chức chứ không phải chỉ ở bộ phận ra quyết định đầu tư (Milgrom and erts, 1992,p.454) Đầu tư chiến lược là một trong những quyết định quan trọng nhất

Rob-mà doanh nghiệp ra quyết định vì nhiều khoảng đầu tư có thể tạo lợi thế cạnh tranh nhờ việc cắt giảm chi phí và tạo sự khác biệt trong sản phẩm (Porter, 1980, 1998; Makadok,2003)

Trong hoàn cảnh lý tưởng như thông tin hoàn hảo và không có bất ổn, các công ty có thể tối đa hóa lợi nhuận từ việc xác định đầu tư tối ưu Tuy nhiên trong thực tế thường rất khó để các công ty xác định được khoảng đầu tư tối ưu mà thường là “đầu tư dưới mức” hoặc là “đầu tư vượt mức” Điều này đặc biệt đúng trong trường hợp khi các quyết định đầu tư thực hiện từ những thông tin kém hoàn hảo Các công ty luôn đối mặt với những bất ổn từ nhiều nguồn khác nhau như rủi

ro giá đầu ra, rủi ro giá của các yếu tố đầu vào, rủi ro tỷ giá hối đoái hoặc thậm chí rủi ro từ chính sách nhà nước (Pindyck, 1991; Dixit and Pindyck, 1994)

Rủi ro hay bất ổn là tình huống ta không biết chắc chắn chuyện gì sẽ xảy ra cũng như khả năng xảy ra các biến cố này Tuy nhiên chúng ta có thể tác động để thay đổi xác suất xuất hiện cũng như kết quả của biến cố đó

Rủi ro ảnh hưởng không chỉ lên giá trị của các quyết định đầu tư mà còn tác động lên giá trị doanh nghiệp (Miller, 1998) Nguồn rủi ro về giá dầu đã được chứng minh trong quá khứ là nguồn quan trọng ảnh hưởng đến việc ra quyết định đầu tư và cũng là mối quan tâm lớn trong tương lai

Bernanke (1983) cho rằng để tối ưu, các công ty nên hoãn lại các chi phí đầu

tư mà sẽ không thể thay đổi được (irreversible) khi đã nhìn thấy rủi ro về giá dầu tương lai gia tăng Bernanke (1983) đã xây dựng mô hình khá tiêu biểu cho công ty

khi phải đấu tranh để lựa chọn quyết định hoặc đầu tư vốn cho tiết kiệm năng lượng (energy-efficient capital) hay tăng vốn cho không hiệu quả năng lượng (energy-inefficient capital) Tăng rủi ro giá dầu làm tăng giá trị của quyền chọn chờ đợi đầu

tư Khi các doanh nghiệp đợi thông tin mới liên quan đến rủi ro giá dầu, thì họ đã từ

bỏ lợi nhuận từ việc ra quyết định sớm Tuy nhiên, đợi thêm thông tin sẽ hạn chế được quyết định sửa chữa Khi mức rủi ro giá dầu mà gia tăng, thì nó sẽ làm tăng giá trị quyền chọn chờ đợi đầu tư và giảm khuyến khích đầu tư

Biến động giá dầu có thể tác động đến quyết định đầu tư bởi vì biến động giá dầu càng cao thì rủi ro năng lượng đầu vào càng lớn mà điều này sẽ ảnh hưởng đến năng suất cận biên của vốn (Pindyck, 1991) Phù hợp với lý thuyết về quyền chọn thực, khi đối mặt với sự gia tăng rủi ro, các công ty thường hoãn các quyết định đầu

tư bởi vì có giá trị quyền chọn của việc chờ đợi để giải quyết bất ổn (Pindyck,1991; Dixit and Pindyck, 1994)

Các tài liệu gần đây hơn về quyền chọn chiến lược tăng trưởng và quyền chọn kết hợp nhấn mạnh rằng khi các công ty không có kiểm soát độc quyền từ cơ hội đầu tư và thị trường là cạnh tranh không hoàn hảo, thì có hai ảnh hưởng giá trị quyền chọn đó là quyền chọn chờ đợi để giải quyết bất ổn và quyền chọn tăng trưởng công ty (Kulatilaka and Perotti, 1998) Khi đối mặt với rủi ro, các công ty thường hoãn đầu tư cho đến khi bất ổn được giải quyết Tuy nhiên nếu không đầu tư

sẽ làm chậm trễ khả năng chiếm lĩnh thị phần hay tăng trưởng công ty, điều này sẽ cho phép đối thủ cạnh tranh chiếm lấy cơ hội Hai ảnh hưởng này dẫn đến phát sinh mối quan hệ chử U giữa đầu tư và rủi ro

Biến động giá dầu là chủ đề quan trọng cần quan tâm vì dầu là yếu tố đầu vào cần thiết cho hầu hết các sản phẩm và dịch vụ (như ngành vận tải) Trong khi hầu hết các công ty không tiêu thụ dầu thô, họ tiêu thụ xăng, dầu đốt nóng và nhiên liệu phản lực, mà tất cả sản phẩm này đều làm từ dầu thô Tuy nhiên giá các sản phẩm này biến động cùng với giá dầu thế giới, xem thực nghiệm ở phần kế tiếp

1.2 Mối liên hệ giữa biến động giá dầu thế giới với biến động giá xăng Việt Nam

Vì trong bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu biến động giá dầu thô thế giới làm biến nghiên cứu trong mô hình đầu tư công ty ở Việt Nam, nên phần nghiên cứu phụ dưới đây nhằm mục đích cho thấy sự gắn kết giữa biến động giá dầu thô thế giới và giá xăng ở Việt Nam như thế nào

Dữ liệu : + Giá xăng A92 ở Việt Nam → Nguồn : xangdau.net

+ Giá dầu thô thế giới → Nguồn: EIA – Cơ quan Thông tin Năng lượng của Mỹ

+ Thời gian: Năm 2005 đến năm 2012, 8 năm + Lấy giá đóng cửa hàng ngày và tính biến động giá dầu (%) theo quý, công thức tính biến động dựa theo công thức của Sadorsky (2008) như sau:

• rt0 là tỷ suất sinh lợi giá dầu hàng ngày, rt = 100 ln(pt/pt-1), với pt

là giá dầu đóng cửa hàng ngày

• E(rt0) là giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi hàng quý

• N là số ngày giao dịch trong quý (N ≈ 63) Kết quả thực nghiệm :

 Kết quả chạy hồi quy :

Bi ến động Giá xăng VN = -5.75 + 0.77xBiến động giá dầu thế giới + Sai số

Từ bảng thống kê mô tả cho thấy mức biến động giá xăng Việt Nam trung bình khoảng 8%/quý và biến động giá dầu thế giới khoảng 17.81%/quý, hai mức cao nhất của hai biến đều rơi vào năm 2008, khi cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới xảy ra Dữ liệu là chuổi thời gian có 32 quan sát cho mỗi biến

Kết quả chạy hồi quy cho thấy nếu giá dầu thế giới biến động tăng 1% thì giá xăng Việt Nam biến động tăng 0.77%, với mức ý nghĩa 5% và biến động giá xăng Việt Nam biến động cùng chiều với biến động giá dầu thế giới Kết quả này có ý nghĩa cho mô hình thực nghiệm trong bài vì bài nghiên cứu sẽ được tính toán dựa trên giá dầu thế giới Giá dầu thế giới đóng góp vào biến động giá xăng trong nước trong giai đoạn này khoảng 27% (R2=0.27), mô hình có mức ý nghĩa 5%

 Kiểm định mô hình:

• Kiểm định phương sai thay đổi : dùng kiểm định White, với H0 là không có phương sai thay đổi

Kết quả: Có phương sai thay đổi, với p-value là 0.001

• Kiểm định tự tương quan bậc 1 : dùng phương pháp Watson, bằng cách tính p-value của kiểm định DW (durbinalt)

Durbin-Kết quả: Không có tự tương quan bậc 1, với p-value là 0.7352

Từ biểu đồ 1.1 cho thấy năm biến động giá xăng dầu cao nhất là năm 2008, cụ thể ở Việt Nam biến động mạnh nhất (khoảng 53%) xảy ra vào quý 3 năm 2008 còn giá dầu thế giới biến động mạnh nhất (khoảng 48%) vào quý 4 năm 2008

Biểu đồ 1.2 cho thấy vào đầu quý 3 năm 2008 giá dầu thế giới đạt đỉnh 145.29$/thùng và khoảng 10 ngày sau giá xăng Việt Nam tăng kỷ lục từ 11300vnd/lít vọt lên 19000vnd/lít, sau đó giá dầu thế giới bắt đầu giảm dần đến cuối quý 4 năm 2008 còn khoảng 40$/thùng tức giảm khoảng 70% trong khi giá xăng Việt Nam giảm xuống bằng với giá đầu quý (11000vnd/lít)

Biểu đồ 1.1 Biến động giá dầu thế giới và giá xăng Việt Nam theo quý

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Bi ểu đồ 1.2 Diễn biến giá dầu thô thế giới và giá xăng A92 Việt Nam

Sự kiện tác động gây biến động mạnh nhất trong giai đoạn này là do cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới xảy ra Trước khi cuộc khủng hoảng xảy ra, “bong bóng” giá dầu đạt đỉnh là do tình hình tăng trưởng kinh tế thế giới trước đó quá ấn tượng, đặc biệt là hai nước có nền công nghiệp hóa nhanh như Ấn Độ và Trung Quốc, trong khi lượng cung dầu bắt đầu giảm dần từ 2005 đến 2008 Ngoài ra còn

do một số nhân tố khác tác động như sự gắn kết giá dầu theo đồng dollar Mỹ, chứng khoán không còn là kênh đầu tư hấp dẫn nên dẫn đến một sự chuyển hướng của các nhà đầu tư sang kênh khác như hàng hóa… Tuy nhiên sau đó vào quý 4 năm 2008 thì giá bắt đầu tuột dốc không phanh khi cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới xảy ra

Từ sau năm 2008 giá dầu không có sự biến động mạnh nào nữa cho đến năm

2011 khi cuộc nội chiến Lybia xảy ra đã góp phần đẩy giá dầu tăng mạnh và sau đó

giảm lại do mối quan ngại về tình hình nền kinh tế thế giới tiếp tục đi xuống Lúc này giá xăng ở Việt Nam cũng được điều chỉnh theo sự biến động của giá dầu thế giới

 K ết luận :

Chương này khái quát về đầu tư chiến lược và rủi ro Đầu tư chiến lược là quyết định quan trọng nhất mà các công ty đều phải trải qua và kết quả của nó có thể ảnh hưởng rất lớn đến doanh nghiệp Các doanh nghiệp đang tồn tại trong thế giới đầy bất ổn nên các quyết định này cũng được thực hiện trong một môi trường như vậy, mà ta không biết chắc chắn những bất ổn hay rủi ro gì sẽ xảy ra và với xác suất bao nhiêu, nhưng trong khả năng doanh nghiệp có thể hạn chế được kết quả của rủi ro đó nếu nó xảy ra

Đầu tư là thành phần chính của tổng cầu và đầu tư đóng góp hình thành vốn cổ phần theo mô hình tăng trưởng kinh tế, điều này có thể dẫn đến tăng trưởng kinh tế

và thịnh vượng (Mankiw, 2006) Ví dụ ở Việt Nam, đầu tư vào tài sản cố định chiếm khoảng 35% GDP tính trung bình từ năm 2000-2010 (theo số liệu thống kê của Tổng Cục thống kê Việt Nam) Vì hầu hết các công ty đều phải ra các quyết

định đầu tư trong một thế giới đầy bất ổn, cho nên hiểu đúng về ảnh hưởng của rủi

ro lên đầu tư sẽ cần thiết cho sự thành công của công ty

Vì sao xem biến động giá dầu là nguồn rủi ro quan trọng có thể tác động đến quyết định đầu tư chiến lược công ty Bởi vì dầu hay các sản phẩm từ dầu là yếu tố đầu vào quan trọng, cần thiết cho sản xuất hầu hết các sản phẩm và dịch vụ Biến động giá dầu là nguồn rủi ro quan trọng ảnh hưởng đến chi phí đầu vào, nó sẽ gây ra bất ổn liên quan đến khả năng tạo lợi nhuận, định giá và quyết định đầu tư công ty Câu hỏi nghiên cứu: liệu rằng sự tác động của biến động giá dầu lên đầu tư công ty chỉ là một mối quan hệ tuyến tính đơn giản?

Mục tiêu nghiên cứu là nghiên cứu sự ảnh hưởng của biến động giá dầu lên các quyết định đầu tư chiến lược công ty, tìm điểm cực trị của biến động giá dầu gây ra sự tác động đảo chiều

Tính thực tiễn của đề tài: Kết quả nghiên cứu sẽ hữu ích cho những người ra quyết định, nhà đầu tư, các quản lý, những người làm chính sách và những người cần ra quyết định đầu tư chiến lược trong thế giới bất định

Phần tiếp theo sẽ trình bày theo thứ tự như sau : Chương 2 Tổng quan các nghiên cứu trước đây; Chương 3 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm, gồm có mô hình và xử lý dữ liệu; Chương 4 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm và Chương 5 Kết luận

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ĐÂY

2.1 Cơ sở lý thuyết:

Vì mục đích bài nghiên cứu là nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động giá dầu

và đầu tư chiến lược, để từ đó có hiểu biết tốt hơn về biến động giá dầu sẽ ảnh hưởng như thế nào đến đầu tư chiến lược Mô hình lý thuyết sẽ được phát triển dựa trên cơ sở từ lý thuyết chi phí giao dịch (transaction cost economics), lý thuyết đại diện (agency theory) và lý thuyết quyền chọn thực (real options theory)

2.1.1 Các lý thuyết liên quan quyền chọn thực:

Một số tác giả đã đưa ra bốn lý thuyết về đầu tư trong môi trường bất ổn

Dixit và Pindyck (1994) sử dụng lý thuyết quyền chọn thực cho thấy rằng khi đầu tư không thể thay đổi được (irreversible) (hay ít nhất chỉ có thể thay đổi một phần) thì một sự gia tăng trong rủi ro sẽ nâng giá trị quyền chọn chờ đợi đầu tư và kết quả là doanh nghiệp có thể hoãn các quyết định đầu tư của họ Ở mô hình này, các doanh nghiệp sẽ đầu tư nếu giá trị hiện tại thuần (NPV) của đầu tư lớn hơn giá trị quyền chọn chờ đợi Khi bất ổn gia tăng, giá trị quyền chọn hoãn lại trở nên lớn hơn và điều này làm cho quyết định đầu tư bị trì hoãn

Tuy nhiên, Abel and Eberly (1999) và Caballero (1999) cho biết rằng tác động

của rủi ro lên đầu tư có thể là một tác động không rỏ ràng lên vốn cổ phần trong dài

hạn Sự gia tăng trong rủi ro dẫn đến cú sốc cầu (vốn) dương, có thể làm giảm đầu

tư ở các công ty, trong khi sự giảm sút trong rủi ro dẫn đến cú sốc cầu âm, điều này

có nghĩa rằng các công ty có thêm vốn họ mong muốn Ảnh hưởng ròng của hai ảnh hưởng trái ngược này sẽ xác định được tổng lượng vốn trong dài hạn

Hartman (1972) và Abel (1983) đã xây dựng mô hình lý thuyết dự đoán một mối quan hệ thuận giữa rủi ro và đầu tư Mô hình này giả định rằng rủi ro trung lập, cạnh tranh hoàn hảo, và tỷ suất sinh lợi không đổi theo quy mô công nghệ Dưới những giả định này, lợi nhuận kỳ vọng sẽ là một hàm lồi của giá tương lai Trong các mô hình này, sự gia tăng rủi ro về giá tương lai sẽ đưa đến lợi nhuận kỳ vọng tương lai cao hơn Lợi nhuận kỳ vọng tương lai càng cao sẽ làm tăng số lượng dự án đầu tư có NPV dương và kết quả dẫn đến đầu tư nhiều hơn

Tuy nhiên Caballero (1991) cho biết kết quả từ những mô hình này rất phụ

thuộc vào các giả định cạnh tranh hoàn hảo và tỷ suất sinh lợi không đổi theo quy

mô công nghệ Nếu đưa vào các yếu tố như cạnh tranh không hoàn hảo, giảm tỷ suất sinh lợi theo quy mô thì cũng đủ để tạo ra một hàm lợi nhuận không lồi (non-convex) và điều này cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và đầu tư khó mà xác định được trước

Một nhánh khác gần đây hơn về đầu tư trong môi trường rủi ro, lý thuyết nhấn mạnh rằng quyết định đầu tư là giải quyết vấn đề sự đánh đổi (tradeoff) giữa quyền chọn chờ đợi và một phần thưởng tiềm năng từ việc thực hiện quyền chọn phát triển cho tương lai (Smit và Trigeorgis , 2004)

Kulatilaka and Perotti (1998) đã phát triển phương pháp quyền chọn tăng trưởng cho đầu tư chiến lược bằng cách bỏ đi hai giả định chuẩn của hầu hết các mô hình quyền chọn thực, đó là 1) công ty có khả năng độc quyền qua các cơ hội đầu tư

và 2) thị trường sản phẩm là cạnh tranh hoàn hảo Trong thị trường cạnh tranh không hoàn hảo, việc đầu tư mạo hiểm (không thể thay đổi ngay lập tức) có ảnh hưởng chiến lược của người đi trước, nếu họ muốn cản trở đối thủ mới nhập ngành tiềm năng và đạt được thị phần và lợi nhuận cao hơn (Dixit, 1979; Gilbert, 1989) Kết quả, ảnh hưởng của rủi ro lên giá trị quyền chọn chiến lược tăng trưởng gần như là dạng chử U Sự gia tăng trong rủi ro làm tăng giá trị quyền chọn chờ đợi đầu

tư điều này làm hoãn đầu tư, nhưng thời gian sau đó việc gia tăng rủi ro thêm nữa sẽ dẫn đến tăng đầu tư vì giá trị của ảnh hưởng chiến lược người đi trước bắt đầu tăng

tương đối với giá trị quyền chọn chờ đợi đầu tư Kulatilaka and Perotti

(1998,p.1029) tóm lại điều này bằng câu “giá trị đúng của đầu tư thực phải xem xét đến cả giá trị chiến lược của nó (đặc quyền của người đi trước) và giá trị của lựa chọn không đầu tư”

Kulatilaka và Perotti (1998), Sarkar (2000), Folta và O'Brien (2004) phát

biểu lý thuyết quyền chọn chiến lược tăng trưởng và quyền chọn kết hợp có thể phát sinh mối quan hệ đường cong tuyến tính (hình chử U) giữa đầu tư và rủi ro Ở mô

hình Kulatilaka and Perotti (1998), đầu tư cho quyền chọn tăng trưởng sẽ làm giảm

chi phí sản xuất và điều này có nghĩa rằng việc mở rộng kinh doanh có thể diễn ra với chi phí thấp hơn so với đối thủ cạnh tranh không có lựa chọn tăng trưởng Folta

and O'Brien (2004) phân tích ảnh hưởng của việc đấu tranh với quyết định gia nhập thị trường của công ty Họ phát hiện rằng có tồn tại mối quan hệ chử U giửa rủi ro thị trường và gia nhập thị trường

 Lý thuy ến quyền chọn thực được dùng để thiết lập mối quan hệ hình chử U

gi ữa biến động giá dầu và đầu tư

2.1.2 Lý thuy ết đại diện:

Lý thuyết đại diện là một khái niệm giải thích tại sao hành vi hay các quyết định khác nhau khi được thể hiện qua các thành viên trong một nhóm Đặc biệt nó

mô tả mối quan hệ giữa một bên, gọi là chủ, và những người đại diện cho họ làm việc với bên khác, gọi là người đại diện Nó giải thích sự khác nhau giữa họ trong hành vi hay các quyết định bằng nhận thấy rằng hai bên thường có các mục tiêu khác nhau và sự độc lập trong các mục tiêu của họ, có thể có các thái độ khác nhau đối với rủi ro

Khái niệm này có nguồn gốc từ Adolf Augustus Berle và Gardiner Coit Means, người đã thảo luận các vấn đề về người đại diện và người chủ vào đầu năm

1932 Berle và Means đã khám phá ra khái niệm về người đại diện này và ứng dụng chúng vào việc phát triển các tập đoàn lớn Họ đã thấy mối quan tâm của các giám

đốc điều hành và các quản lý của một công ty khác với mối quan tâm của người chủ công ty đó như thế nào, và họ đã sử dụng các khái niệm này của người đại diện và người chủ để giải thích nguồn gốc của các cuộc xung đột này

Jensen and Meckling (1976) cho rằng vấn đề đại diện liên quan đến đầu tư chiến lược có thể xảy ra bởi vì thông tin bất cân xứng và động cơ không giống nhau Các lãnh đạo ra các quyết định đầu tư chiến lược sẽ có nhiều thông tin hơn về giá trị hiện tại thuần (NPV) của dự án đầu tư hơn là các giám đốc cấp thấp hơn, các chủ nợ và các cổ đông Các lãnh đạo có sự kích thích mạnh mẽ để đầu tư dự án, ở

đó các lợi ích cá nhân đối với họ lớn hơn lợi ích xã hội đối với tổ chức cũng như toàn thể Kết quả là đầu tư vượt mức có thể xảy ra ở công ty Nhận ra tiềm năng vấn

đề đại diện, những người cho vay tài chính ít sẵn sàng cho công ty vay vì mục đích đầu tư chiến lược Điều này gây khó khăn và tốn kém cho công ty về mặt chi phí nợ

và vốn chủ sở hữu cao hơn, khi họ muốn gia tăng tiền (Fazzari et al., 1988; Stulz, 1990)

Từ các hạn chế tài trợ trên có thể làm cản trở công ty theo đuổi các cơ hội đầu

tư kiếm lời Cho nên để kiểm soát thông tin bất cân xứng, các công ty ra quyết định đầu tư chiến lược khi họ có dòng tiền dương được tạo ra trong nội bộ

Dưới giả thuyết thông tin bất cân xứng, các công ty có cơ hội đầu tư hấp dẫn

sẽ không thể tài trợ cho khoản đầu tư của họ nếu dòng tiền nội bộ không đủ, vì chi phí từ các quỹ bên ngoài cao và vì sự không quan tâm của thị trường vốn Do đó chỉ những công ty có dòng tiền lớn mới có thể tài trợ cho cơ hội đầu tư hấp dẫn của họ

và câu đố về mối quan hệ giữa dòng tiền và đầu tư sẽ được giải quyết (Klaus

Gug-ler, Dennis C Mueller và B Burcin Yurtoglu, 2004)

Lý thuyết đại diện liên kết dòng tiền và đầu tư bằng giả định rằng các nhà quản trị sẽ đạt được lợi ích tâm lý và tài chính từ việc quản lý một công ty lớn và tăng trưởng Do đó việc đầu tư lúc này sẽ vượt ra ngoài quan điểm là muốn tối đa hóa lợi ích cho các cổ đông

Cả hai giả thuyết thông tin bất cân xứng và giả thuyết đại diện đều xem dòng tiền như một phép đo lường cho hạn chế tài chính Tuy nhiên có thể nói là dòng tiền hiện tại chỉ đại diện cho khả năng tạo lợi nhuận của doanh thu trong tương lai Do

đó việc xem xét tầm quan trọng của dòng tiền như một nguồn vốn cần kiểm soát cho các cơ hội đầu tư công ty (Chirinko and Schaller, 1995, p 528)

 Lý thuy ết đại diện được dùng để thiết lập mối quan hệ thuận giữa dòng tiền

và đầu tư chiến lược

2.1.3 Lý thuy ết về chi phí giao dịch

 Lý thuy ết Topin’s q:

James Tobin (1969) đã thiết lập mối quan hệ giữa đầu tư và hệ số q, gọi là lý thuyết Topin’s q Topin’s q là tỷ số của giá trị thị trường của công ty trên giá trị tài sản thay thế của công ty đó và nó có thể chỉ ra vấn đề chi phí giao dịch

q =Giá trị tài sản thay thế công tyGiá trị thị trường công tyTobin’s q là phép đo lường giá trị tạo ra trong một doanh nghiệp Nếu q lớn hơn 1, giá trị thị trường của công ty lớn hơn chi phí thay thế và nhà quản trị có thể đầu tư thêm vốn để tăng trưởng công ty vì việc huy động thêm vốn lúc này sẽ rẻ hơn do thị giá công ty cao hơn chi phí huy động thêm vốn Khi giá cổ phần công ty càng cao các nhà quản trị càng tự do để đầu tư vượt mức Nếu q nhỏ hơn 1 giá trị thị trường cổ phiếu của vốn nhỏ hơn chi phí thay thế Trong trường hợp này, các nhà quản trị sẽ không tăng vốn bằng con đường phát hành thêm cổ phần vì chi phí huy động vốn sẽ đắt hơn và càng làm thị giá công ty giảm thêm Nếu một công ty có thể thay đổi vốn cổ phần một cách tự do, thì nó sẽ tiếp tục tăng giảm vốn cổ phần cho đến khi q bằng 1

Từ các giả định tân cổ điển về hành vi doanh nghiệp, lý thuyết Tobin’s q trình bày mối quan hệ khá đơn giản giữa đầu tư và tỷ số q như sau:

Kt = a + 1bQt + εt (2.1)

Trong đó : It là tổng đầu tư công ty

Kt là vốn cố định (firm fixed capital stock)

Qt là q biên (Q = q – 1)

εt là sai số ngẫu nhiên

Mô hình Q liên kết đầu tư với giá trị thị trường cổ phiếu, có nghĩa rằng nó phản ánh các giá trị được chiết khấu về hiện tại của lợi nhuận tương lai kỳ vọng Đối với trường hợp đặc biệt là thị trường cạnh tranh hoàn hảo và tỷ suất sinh lợi không đổi theo quy mô công nghệ, Hayashi (1982) cho biết rằng Q trung bình là

tỷ số của giá trị tối đa của công ty trên chi phí thay thế vốn cổ phần hiện đang có Trong phép đo lường thực nghiệm thông thường, gọi là Tobin’s Q, giả định thêm rằng giá trị tối đa của doanh nghiệp có thể được đo lường bởi giá trị thị trường của

cổ phiếu công ty Dưới giả định này, giá trị thị trường của cổ phiếu sẽ nắm bắt được hết tất cả thông tin liên quan đến lợi nhuận tương lai kỳ vọng, còn hệ số biến dòng tiền có ý nghĩa sau khi kiểm soát Tobin’s Q thì không có đóng góp thêm thông tin

về kỳ vọng ở hiện tại

Tuy nhiên nếu điều kiện của Hayashi không thỏa, hoặc nếu giá trị thị trường

cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi “bubbles” hay bất kỳ nhân tố nào khác hơn giá trị hiện tại của lợi nhuận tương lai kỳ vọng, thì Tobin’s Q sẽ không nắm bắt được hết tất cả các thông tin liên quan về khả năng tạo lợi nhuận tương lai kỳ vọng của đầu tư hiện tại Cooper and Ejarque (2001) đã chứng minh điều này, sử dụng dữ liệu mô phỏng

từ một mô hình các công ty có sức mạnh thị trường và Q trung bình không có ý nghĩa thống kê đầy đủ cho tỷ số đầu tư

Chúng ta lưu ý rằng q biên (marginal q) là tỷ số của giá trị thị trường của phần vốn được đưa thêm vào trên chi phí thay thế của nó Điều mà chúng ta có thể quan sát được đó là q trung bình (average q), được gọi là tỷ số của giá trị thị trường của

phần vốn hiện đang có trên chi phí thay thế của nó Later Abel cho biết rằng tỷ lệ đầu tư tối ưu là tỷ lệ mà (q-1), còn gọi là q biên, bằng với chi phí biên của phần đầu

tư thêm

Nếu một công ty thuộc loại người chấp nhận giá (price-taker) có tỷ suất sinh lợi không đổi theo quy mô cả về sản xuất và lắp đặt thiết bị, thì q biên bằng với q trung bình Nếu một công ty thuộc dạng người quyết định giá (price-maker), thì q trung bình sẽ cao hơn q biên, điều này được gọi là người thuê độc quyền một cách hợp pháp (Fumio Hayashi, 1982)

 Chi phí giao d ịch được dùng để thiết lập mối quan hệ thuận giữa Tobin’s Q

và đầu tư chiến lược công ty

2.2 T ổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và đầu tư bị pha trộn, chưa được rỏ ràng

Bốn nghiên cứu từ Campa (1993) về biến động tỷ giá hối đoái; Huzinga

(1993) về biến động tiền lương thực, giá nguyên vật liệu và giá sản phẩm đầu ra;

Ghosal and Lougani (1996) v ề biến động giá sản phẩm đầu ra; Guiso và Parigi

(1999) về nhận thức công ty đối với nhu cầu sản phẩm trong tương lai, họ tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ nghịch mạnh có ý nghĩa giữa rủi ro và đầu tư công ty Bốn nghiên cứu khác từ Goldberg (1993) về biến động tỷ giá; Campa và

Goldberg (1995) v ề biến động tỷ giá; Leahy và Whited (1996) về biến động dự báo

tỷ suất sinh lợi cổ phần và Driver et al (1996) về biến động thị phần, họ đã tìm thấy rằng hoặc có mối quan hệ rất yếu hoặc không có mối quan hệ giữa rủi ro và đầu tư công ty

Gần đây hơn, Ogawa và Suzuki (2000) sử dụng bộ dữ liệu bảng nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro (đo lường bởi độ lệch chuẩn có điều kiện của tỷ lệ tăng trưởng

doanh thu) lên các quyết định đầu tư của các công ty Nhật Họ tìm thấy rằng rủi ro tổng thể và rủi ro ngành ảnh hưởng tiêu cực lên đầu tư

Bond và Cummins (2004) sử dụng dữ liệu bảng các công ty Mỹ, họ tìm thấy rằng rủi ro qua lợi nhuận tương lai có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể lên đầu tư công ty

cho dù sau đó có kiểm soát các nhân tố khác (như Tobin’s q) Klaus Gugler, Dennis

C Mueller và B Burcin Yurtoglu (2004) dùng Topin’s Q và dòng tiền để ước lượng đầu tư bằng cách kiểm định hai giả thiết đó là thông tin bất cân xứng và đại diện Kết quả cho thấy dòng tiền có mối quan hệ tích cực với đầu tư vì dòng tiền đóng vai trò như một nguồn tài trợ

Bulan (2005) sử dụng dữ liệu bảng các công ty Mỹ, tìm thấy rằng rủi ro (dựa trên biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu) có ảnh hưởng tiêu cực mạnh lên đầu tư công ty, điều này được thực hiện vững chắc hơn khi đưa thêm biến Tobin’s q hoặc biến dòng tiền (cash flow) Shaanan (2005) sử dụng dữ liệu bảng các công ty Mỹ tìm thấy rằng, đối với một số nhóm công ty, rủi ro thị trường chứng khoán có ảnh hưởng thuận và đáng kể lên đầu tư công ty

Ngoài ra cũng có một số nghiên cứu về tác động của rủi ro giá năng lượng lên đầu tư như :

Uri (1980) phát triển và ước lượng mô hình khá đơn giản liên quan giữa giá năng lượng với đầu tư ở mức ngành Kết quả, tìm thấy biến động giá năng lượng là nhân tố dẫn dắt quan trọng của đầu tư ở ngành sử dụng nhiều năng lượng và ở tổng thể Glass và Cahn (1987) phát triển phương trình đầu tư về mặt lý thuyết ở mức độ công ty, liên kết sự thay đổi giá dầu với đầu tư Họ tìm thấy rằng giá năng lượng tăng thì đầu tư tổng thể sẽ thấp hơn

Mohn và Misund (2009), dùng dữ liệu bảng của 15 công ty dầu và ga để nghiên cứu ảnh hưởng của bất ổn giá dầu lên đầu tư Họ có hai cách đo lường bất ổn (giá dầu và thị trường chứng khoán) Họ tìm thấy rằng ảnh hưởng dài hạn của rủi ro

thị trường làm giảm đầu tư trong khi ảnh hưởng dài hạn của biến động giá dầu làm tăng đầu tư

Elder và Serletis (2010a) sử dụng mô hình GARCH 2 biến nghiên cứu tác động của rủi ro giá dầu lên đầu tư và tăng trưởng kinh tế, cho nền kinh tế Mỹ Họ tìm thấy rằng gia tăng trong biến động giá dầu làm giảm đầu tư tổng thể và tăng

trưởng kinh tế ở Mỹ Elder and Serletis (2010b) tìm thấy kết quả tương tự cho các

công ty ở Canada Yoon and Ratti (in press) sử dụng kỷ thuật sửa sai số để xây dựng

mô hình điều chỉnh vốn ở các công ty sản xuất của Mỹ Ứớc lượng mô hình với bộ

dữ liệu bảng rất lớn, họ tìm thấy rằng rủi ro giá năng lượng càng cao làm giảm đầu

tư đáp ứng cho tăng trưởng doanh số

Irene Henriques và Perry Sadorsky (2011), dùng dữ liệu bảng của 1041 công

ty không thuộc trong ngành tài chính ở Mỹ cho giai đoạn nghiên cứu 16 năm, nghiên cứu biến động giá dầu ảnh hưởng đến quyết định đầu tư chiến lược công ty Kết quả thực nghiệm của họ cho thấy có mối quan hệ hình chử U giữa biến động giá dầu và đầu tư công ty

thấy giá dầu là yếu tố vĩ mô quan trọng không thể bỏ qua trong các quyết định đầu

tư công ty Vì vậy mô hình này được chọn để vận dụng vào nghiên cứu thực nghiệm cho các công ty trong môi trường ở Việt Nam, chi tiết mô hình sẽ được trình bày ở chương 3

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình th ực nghiệm

Từ phương trình Topin’s q, công thức (2.1) đưa thêm biến dòng tiền (cf), biến biến động giá dầu (o), biến biến động giá dầu bình phương (o2), và hiệu ứng cố định (fixed effect) đối với từng công ty (η) và hiệu ứng thời kỳ (υ), ta có phương trình sau:

�KI�

it = a +1bQit+ γ1cfit+ γ2ot+ γ3ot2+ κi+ ξt + | it (3.1) Trong đó : ψ là sai số ngẫu nhiên

i đại diện cho mỗi công ty

t đại diện cho thời kỳ

Theo Mohn và Misund (2009) giả định sai số ψ bị tự tương quan bậc 1 AR(1), tức là:

ψit = ρψit-1 + ξit (3.2) Trong đó ξ là nhiễu trắng, kết hợp (3.1) và (3.2) ta có công thức (3.3) với dạng động như sau:

�KI�

it = a(1 − ρ) + ρ �KI�

it−1+b1Qit−ρbQit−1+ γ1cfit− ργ1cfit−1 + γ2ot−

ργ2ot−1+ γ3ot2− ργ3ot−12 + (1 − ρ)κi + ξt− ρξt−1+ {it (3.3) Nhằm mục đích ước lượng kinh tế lượng, công thức (3.3) được viết lại với dạng công thức (3.4) cho thuận tiện hơn:

�KI�

it = b0+ b1�KI�

it−1+ b2Qit+ b3Qit−1+ b4cfit+ b5cfit−1+ b6ot+

b7ot−1+ b8ot2+ b9ot−12 + κi∗+ ξt∗+ {it (3.4)

Phương trình (3.4) sẽ được dùng để ước lượng thực nghiệm

Mô hình thực nghiệm này liên kết tỷ số của đầu tư chiến lược trên vốn công ty với một độ trễ của chính nó, Tobin’s Q, dòng tiền, biến động giá dầu và biến động giá dầu bình phương

Mô hình này là loại mô hình bảng động tuyến tính, được thiết kế bởi Arellano

và Bond (1991) Mô hình này chứa hiệu ứng bảng không được quan sát có thể hoặc

là cố định (fixed) hoặc ngẫu nhiên (random) Arellano and Bond, bằng cách xây dựng độ trễ của biến phụ thuộc tương quan với hiệu ứng bảng không được quan sát,

sự không đồng nhất của công ty không được quan sát sẽ bị loại bỏ bằng cách sử dụng chuyển đổi sai phân bậc 1

Tuy nhiên, trong một số trường hợp phương pháp của Arellano and Bond (1991) có thể cho kết quả kém nếu các tham số tự tương quan quá lớn hay tỷ số giữa phương sai chung và phương sai của sai số đặc trưng quá lớn Để giải quyết trường hợp khó khăn này, Blundell and Bond (1998) cùng với Arellano and Bover (1995) đã phát triển phương pháp ước lượng system GMM để giải quyết vấn đề này bằng cách mở rộng doanh sách công cụ

3.2 P hương pháp ước lượng

3.2.1 Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments)

Sau khi chạy kết quả OLS và kiểm định các giả thiết OLS (xem Phụ lục 2), kết quả cho thấy hầu hết các giả thiết đều bị vi phạm như phương sai thay đổi, tự tương quan, bị nội sinh… Mà nếu mô hình đã bị vi phạm các giả thiết này thì ước lượng OLS không còn là ước lượng vững nữa Do đó ta dùng phương pháp ước lượng GMM và System GMM để cho kết quả vững và hiệu quả

Phương pháp GMM được giới thiệu bởi Lars Peter Hansen trong một bài báo được công bố vào năm 1982 Nó được xem như tổng quát hóa của các phương pháp ước lượng khác như bình phương bé nhất (LS), biến công cụ (IV), hay maximum

likelihood (ML) Đặc tính ước lượng của LS phụ thuộc tính ngoại sinh của biến hồi quy và không tương quan của phần dư, trong khi ML phụ thuộc sự lựa chọn của hàm likelihood GMM thì linh hoạt hơn nhiều vì nó chỉ yêu cầu một số giả định về điều kiện moment Trong tài chính hầu hết các dữ liệu như tỷ suất sinh lợi chứng khoán đặc biệt có dạng heavy-tailed và phân phối nhọn (skewed distributions) Bởi

vì nó không áp đặt bất cứ giới hạn nào cho phân phối của dữ liệu, nên GMM là lựa chọn tốt nhất trong lĩnh vực này

Giả sử chúng ta muốn ước lượng một vector tham số θ0 dựa trên một vector q

x 1 các điều kiện moment:

E[g(θ0 , xi)] = 0

Trong đó xi là một vector các dữ liệu phần chéo, chuổi thời gian hoặc cả hai

Để GMM tạo ra một ước lượng phù hợp từ điều kiện trên, θ0 là giải pháp duy nhất

để E[g(θ0 , xi)] = 0

Một số giả định cao hơn của các điều kiện moment được yêu cầu cho g(θ0 ,

xi) Tuy nhiên nó không áp đặt bất cứ điều kiện nào lên phân phối xi , ngoại trừ mức

độ phụ thuộc của biến quan sát khi nó là một vector chuổi thời gian

Nhiều phương pháp ước lượng như LS, ML hay IV có thể được xem như dựa trên nhiều điều kiện moment, cho thấy chúng là các trường hợp đặc biệt của GMM

Ví dụ ta xét mô hình : Y = Xβ + u

Trong đó Y và X lần lượt là ma trận (n x 1) và (n x k), có thể được ước lượng

bằng LS Tìm β� sao cho ∑ 𝑒𝑖2 → min và do đó dẫn đến điều kiện moment đầu tiên:

1

Đây là ước lượng của điều kiện moment E( Xiui(β) ) = 0

Trong trường hợp biến giải thích X bị nội sinh, có nghĩa rằng E(Xiui) ≠ 0, thì phương pháp IV thường được dùng Để giải quyết vấn đề nội sinh ta hay thế X bằng

một ma trận công cụ Z, Z được yêu cầu phải tương quan với X và không tương quan với u Đặc tính này cho phép mô hình được ước lượng bởi điều kiện moment E(uiZi) = 0 Do đó mô hình này ước lượng bằng cách giải:

Trường hợp tổng quát, các điều kiện moment E(g(θ0 , xi)) = 0 là một vector hàm θ0 và số lượng điều kiện không bị giới hạn bởi kích thước θ0 Vì hiệu quả tăng cùng với số lượng công cụ q, nên thường q > p, điều này ngụ ý rằng không có giải pháp để :

𝑔̅(𝜃) ≡ 1𝑛∑ 𝑔(𝜃, 𝑥𝑛 𝑖)

Cách tốt nhất có thể làm là đưa nó càng gần 0 đến mức có thể bằng cách tối thiểu hóa hàm bậc hai 𝑔̅(𝜃)′𝑊𝑔̅(𝜃), trong đó W là ma trận trọng số xác định dương (q x q) Ma trận W tối ưu sẽ cho ước lượng hiệu quả được xác định là:

𝑊∗ = �lim𝑛→∞𝑉𝑎𝑟(√𝑛𝑔̅(𝜃0)) ≡Ζ(𝜃0)�−1 (3.8) Ước lượng thu được từ GMM có thể cải thiện tính hiệu quả bằng cách thay đổi

• Cluster : dùng khi có tự tương quan theo nhóm

• Hac : dùng khi bị tự tương quan và phương sai thay đổi

Ma trận HAC được Newey and West (1987) tính toán, dạng tổng quát:

Ζ� = ∑n−1 kh(s)ϑ�s(θ∗)

Trong đó kh(s) là một kernel, h là độ rộng (bandwidth) mà ta có thể chọn bằng cách dùng các thủ tục được đề xuất bởi Newey and West (1987) and Andrews (1991),

ϑ�s(θ∗) =1n∑ g(θi ∗, xi)g(θ∗, xi+s)′ (3.10)

θ* là ma trận nghịch đảo của θ0 Có nhiều cách chọn HAC, tùy thuộc sự lựa

chọn kernel và bandwidth Do đó ước lượng GMM, θ� được xác định như sau: 𝜃� = 𝑎𝑟𝑔min

3.2.2 Ước lượng GMM trên dữ liệu bảng động :

3.2.2.1 Phương pháp ước lượng Arellano và Bond (1991) :

Mô hình bảng động (dynamic panel data – DPD) chứa một hay nhiều biến trễ của biến phụ thuộc Mô hình này được thiết kế bởi Arellano và Bond (1991) Từ ý tưởng của phương pháp IV không khai thác hết tất cả các thông tin sẵn có trong mẫu Arellano và Bond (AB) giả định rằng các biến công cụ cần thiết có thể là từ

“bên trong” (internal): đó là dựa trên các giá trị trễ của các biến được làm công cụ Ước lượng này cũng cho phép cả biến công cụ bên ngoài

Giả sử xét phương trình sau:

yit = αyi,t-1 + ηi + vit i = 1,2…N ; t = 2,3…T

Trong đó : yit là quan sát i ở thời kỳ t, yi,t-1 là quan sát i ở thời kỳ trước đó, ηi

là individual effects không được quan sát, và vit là phần dư

Để loại bỏ η ta có thể lấy sai phân bậc 1 phương trình trên

∆yit = α∆yi,t-1 + ∆vit ; |α| < 1 ; i = 1,2…N ; t = 3,4…T

Trong đó ∆yit = yit – yi,t-1

⇒ Đây là mô hình sai phân bậc 1 (Difference model – DIF)

Phương pháp ước lượng của Arellano và Bond là ước lượng GMM trên mô hình sai phân này (mô hình DIF), hay gọi là phương pháp DIF GMM

Phép ước lượng Arellano và Bond được thiết kế dành cho tình huống sau:

• Dạng bảng “T nhỏ” và “N lớn” : một vài thời kỳ và nhiều đơn vị quan sát

• Mối quan hệ của hàm số là tuyến tính

• Biến bên trái là động, phụ thuộc vào giá trị trễ của chính nó

• Các biến bên phải không phải là biến ngoại sinh mạnh: tương quan với quá khứ của nó và số hạng sai số hiện tại

• Fixed individual effects: ngụ ý yếu tố không thuần nhất (heterogeneity) không được quan sát

• Phương sai thay đổi và tự tương quan của sai số trong nhóm (within)

Phương pháp ước lượng này thiết lập bài toán GMM mà trong đó mô hình được xác định như một hệ thống các phương trình, một phương trình cho một thời

kỳ, ở đó các công cụ có thể áp dụng cho mỗi phương trình sẽ khác nhau

 Ý tưởng của phương pháp này là :

• Lấy sai phân bậc 1 để loại bỏ các individual effect

• Sử dụng tất cả các thông tin quá khứ của Yit làm công cụ

• Xây dựng lại số hạng sai số để có ước lượng phù hợp

3.2.2.2 Phương pháp System GMM

Từ phương pháp ước lượng của Arellano và Bond mở rộng đến phương pháp System GMM bằng cách mở rộng danh sách biến công cụ Các điều kiện moment dùng các sai phân trễ của biến bị nội sinh làm công cụ và các tham số ước lượng bằng GMM (Arellano and Bond , 1991) Ước lượng GMM này ở mô hình sai phân

bậc 1 (DIF) có thể có kết quả kém ở số hạng bị lệch và sự chính xác khi chuỗi bị tương quan dai dẵng Blundell and Bond (1998) đã đề nghị sử dụng thêm các điều kiện moment dựa trên các điều kiện ổn định của quan sát ban đầu, như được đề nghị bởi Arellano and Bover (1995) Khi các điều kiện này thỏa, kết quả từ ước lượng System (SYS) GMM tốt hơn ước lượng DIF GMM

Các điều kiện moment được đưa thêm vào của ước lượng SYS tương ứng với

mô hình ban đầu (model in levels - LEV), với sai phân trễ của biến nội sinh làm công cụ Blundell and Bond (1998) cho rằng ước lượng SYS GMM cho hiệu quả cao hơn DIF GMM vì các công cụ ở mô hình LEV vẫn cho dự đoán tốt đối với biến nội sinh cho dù chuỗi có tương quan dai dẵng

 Phương pháp thực hiện ước lượng của DIF GMM và SYS GMM:

Giả sử xét mô hình bảng bị tự tương quan bậc 1:

yit = αyi,t-1 + uit i = 1,2…N ; t = 2,3…T (3.12)

uit = ηi + vit

trong đó giả định ηi và vit là các thành phần sai số với

E(ηi) = 0 , E(vit) = 0 , E(vitηi) = 0 , i = 1,2…N ; t = 2,3…T (3.13)

E(vitvis) = 0 , i = 1,2…N và t ≠ s (3.14)

Và điều kiện ban đầu thỏa E(yi1vit) = 0 , i = 1,2…N ; t = 2,3…T (3.15) Dưới các giả định này, (T-1)(T-2)/2 điều kiện moment tuyến tính có giá trị E(yit-2 ∆uit) = 0 , t = 3…T (3.16) Trong đó yit-2 = (yi1 , yi2 , … yit-2)’ và ∆uit = uit - ui,t-1 = ∆yit – α∆yi,t-1

Điều kiện moment (3.16) được viết lại như sau:

E(Z’di ∆ui) = 0 (3.18) Ước lượng GMM cho α như sau (Arellano and Bond (1991) :

α�d = ∆y′−1 ZdWN−1Z′d∆y

Trong đó : ∆y = (∆y1’, ∆y2’,… ∆yN’),

∆yi = (∆yi3, ∆yi4,… ∆yiT)’ ,

∆y-1 là giá trị trễ của ∆y,

Như vậy 1 bộ đầy đủ các điều kiện moment dưới giả định (3.13), (3.14), (3.15)

và (3.20) cho như sau:

E(uit∆yi,t-1) = 0 , t = 3…T

Hoặc E(Zsi’pi) = 0 , (3.27) Trong đó :

3.2.3 Kiểm định tính hiệu lực cho mô hình GMM:

Ki ểm định Sargan – Hansen J :

Kiểm định sự ràng buộc overidentifying, giả thiết không không có sự tương quan giữa biến công cụ và sai số, kiểm định này cho biết các biến công cụ được chọn cho mô hình có đủ điều kiện để làm biến công cụ Do đó p-value càng lớn càng tốt

H0 : E(gt(β)) = 0

Trong đó: + β là vector (k x 1) tham số cần ước lượng

+ gt(.) = [g1t(.) … gmt(.)]’ với m > k , m : số điều kiện moment

Ví dụ: Với Mô hình hồi quy tuyến tính các biến bị nội sinh:

1)

WT = ∑T g t g t − g T g T

~()

~()'

~()

~(1

β β

β β

𝛽� là một ước lượng phù hợp của β

JT là độ lệch bình phương có trọng số của các hàm moment trong ước lượng GMM

Nếu độ lệch này (JT) quá lớn sẽ bác bỏ H0

Ghi chú: + J-test luôn được báo cáo trong các ước lượng GMM

+ Khi bác bỏ H0, J-test sẽ không cho bất cứ hướng dẫn nào vì sự thất bại của mô hình

Kiểm định Arellano and Bond:

Kiểm định H0 không có tương quan chuỗi ở phần dư sai phân bậc 1 Thường kết quả kiểm định AR(1) bị bác bỏ, là điều mong đợi vì :

∆vit = vit – vi,t-1 và ∆vi,t-1 = vi,t-1 – vi,t-2 cả hai đều có vi,t-1

Do đó kiểm định AR(2) quan trọng hơn, vì kiểm định AR(2) lên phần dư của phương trình sai phân bậc 1 được dùng để tìm xem có AR(1) trong các biến ở cấp

độ ban đầu (chưa lấy sai phân) không

3.3 D ữ liệu:

3.3.1 Ch ọn mẫu nghiên cứu:

Bộ dữ liệu nghiên cứu là dạng bảng cân bằng (balance) của 57 công ty Việt Nam (không phải công ty tài chính) được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh trước năm 2007 Các công ty tài chính (như ngân hàng, quỹ đầu tư…) không chọn nghiên cứu vì cấu trúc tài chính các công ty này không giống với các công ty được chọn trong mẫu nghiên cứu Giai đoạn nghiên cứu từ năm 2006 đến 2012 Các công ty được chọn trong mẫu đều có mức vốn hóa trên 100 tỷ đồng

Bộ dữ liệu được chọn nghiên cứu trong khoảng thời gian này đã trải qua thời

kỳ biến động mạnh nhất của giá dầu thế giới và giá xăng Việt Nam đó là năm 2008, khủng hoảng kinh tế thế giới Và với giai đoạn nghiên cứu này cũng xem như phù hợp với tình hình kinh tế Việt Nam hơn vì từ trước năm 2004 giá xăng Việt Nam hầu như không biến động (năm 2004 biến động 17.6%, năm 2003 3.6%, năm 2000-

2002 không biến động), vì vậy cũng nên tránh các trường hợp outlier này Và ngoài

ra cũng chỉ từ năm 2006 trở đi thị trường chứng khoán Việt Nam mới bắt đầu sôi động với nhiều công ty được lên sàn (tính đến cuối năm 2006 khoảng 75 công ty niêm yết) Do đó để tính toán giá trị thị trường của công ty theo công thức Topin’s q trong bài nghiên cứu, thì chỉ có từ năm 2006 trở đi mới tương đối đủ số công ty để nghiên cứu

Mặc dù từ năm 2007 trở đi mỗi năm vẫn tăng thêm số lượng công ty niêm yết, chúng ta có thể chọn thêm công ty Tuy nhiên nếu làm vậy dữ liệu sẽ không cân bằng (unbalance) vì bị thiếu số liệu Topin’s Q ở năm 2006, 2007… của các công ty thêm vào Như vậy, kết quả ước lượng sẽ không được đáng tin cậy lắm

Vì vậy từ những nguyên nhân trên nên bài nghiên cứu thống nhất chọn thời gian nghiên cứu từ năm 2006 đến 2012, với số lượng công ty nghiên cứu là 57 công

ty (không phải công ty tài chính)

 Ngu ồn dữ liệu :

+ Số liệu công ty : được lấy từ Báo cáo tài chính ở Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM, ở trang web cophieu68.com và ở công ty chứng khoán Bản Việt

+ Giá dầu : Giá dầu thế giới lấy ở Cơ quan thông tin năng lượng của Mỹ (EIA

- the U.S Energy Information Agency) Giá dầu Việt Nam tham khảo từ trang web xangdau.net

3.3.2 Định nghĩa các biến

Bảng 3.1 tóm tắt các biến nghiên cứu trong mô hình, với chi tiết các biến được tính toán như sau :

Bảng 3.1 Tóm tắt các biến nghiên cứu trong mô hình

Biến động giá dầu bình phương Oilvolsq ot2

 Đầu tư công ty được đo lường bởi chi phí vốn cho bất động sản, nhà máy, máy móc và thiết bị (Thomas and Waring,1999; Whited, 2006) Lấy tổng giá trị đầu

tư vào tài sản cố định, các tài sản dài hạn khác vào thời điểm cuối năm

 Tobin’s q được đo lường : (Chung and Pruitt , 1994)

Topin′s q = Giá trị thị trường của VCP + CPƯĐ + Nợ NH + Nợ DH − TSNHTổng tài sản

 Dòng tiền được đo lường :

Cash flow = Lợi nhuận ròng + Khấu hao TSCĐHH + Khấu hao TSCĐVHTổng tài sản

+ rt0 là tỷ suất sinh lợi giá dầu hàng ngày, được tính như sau :

rt = 100 ln(pt/pt-1)

Với pt là giá dầu đóng cửa hàng ngày

+ E(rt0) là giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi hàng năm

+ N là số ngày giao dịch trong năm (N ≈ 250)