Nghiên cứu ảnh hưởng của chất lượng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tư bằng chứng thực nghiệm tại việt nam removed

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM MAI HOÀNG HẠNH NGHIÊN CỨU ẢNH HƢỞNG CỦA CHẤT LƢỢNG BÁO CÁO TÀI CHÍNH, KỲ HẠN NỢ ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƢ – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh – 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM MAI HOÀNG HẠNH NGHIÊN CỨU ẢNH HƢỞNG CỦA CHẤT LƢỢNG BÁO CÁO TÀI CHÍNH, KỲ HẠN NỢ ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƢ – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. TRẦN THỊ THÙY LINH TP. Hồ Chí Minh – 2014 LỜI CAM ĐOAN Trong quá trình thực hiện luận văn “Nghiên cứu ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ – Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam”, tôi đã vận dụng kiến thức đã học và với sự hƣớng dẫn cũng nhƣ đóng góp của giáo viên hƣớng dẫn để thực hiện nghiên cứu này. Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, các số liệu và kết quả trong luận văn là trung thực. Thành phố Hồ Chí Minh, 2014 Mai Hoàng Hạnh MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC BIỂU ĐỒ TÓM TẮT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ......................................................................................1 1.1. Lý do chọn đề tài ..............................................................................................1 1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu ....................................................3 1.3. Đối tƣợng và phƣơng pháp nghiên cứu ...........................................................3 1.4. Những đóng góp của luận văn .........................................................................4 1.5. Kết cấu của luận văn ........................................................................................4 CHƢƠNG 2: CÁC LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ...........5 2.1. Mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính – kỳ hạn nợ và hiệu quả đầu tƣ ..........................................................................................................................5 2.1.1. Hiệu quả đầu tƣ và chất lƣợng báo cáo tài chính ....................................5 2.1.2. Hiệu quả đầu tƣ và kỳ hạn nợ .................................................................6 2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới .......................................................7 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..................................................18 3.1. Chọn mẫu và dữ liệu nghiên cứu ...................................................................18 3.2. Giả thuyết nghiên cứu ....................................................................................18 3.3. Mô tả biến và mô hình nghiên cứu .................................................................19 3.3.1. Mô tả biến .............................................................................................19 3.3.2. Mô hình nghiên cứu ..............................................................................25 3.3.3. Kiểm định tính bền vững của mô hình .................................................27 3.4. Phƣơng pháp kiểm định mô hình ...................................................................32 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU..............................................................36 4.1. Thống kê mô tả ...............................................................................................36 4.1.1. Phân tích dữ liệu nghiên cứu ................................................................36 4.1.2. Phân tích thống kê mô tả.......................................................................37 4.2. Kết quả kiểm định mô hình .............................................................................41 4.2.1. Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi ................................................42 4.2.2. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan .........................................................42 4.2.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến .........................................................43 4.2.4. Kết quả phân tích hồi quy mô hình 4 ....................................................43 4.3. Mở rộng phân tích: Kiểm tra hiệu ứng tƣơng tác giữa FRQ và STDebt .......51 4.4. Kiểm định tính bền vững của mô hình ...........................................................54 4.4.1. Thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ ........................................................54 4.4.2. Kiểm định tác động của nội sinh đến mô hình nghiên cứu ..................55 4.4.3. Thay thế phƣơng pháp hồi quy ban đầu ...............................................56 4.5. Tổng hợp kết quả nghiên cứu .........................................................................58 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN ........................................................................................60 5.1. Kết luận chung ...............................................................................................60 5.2. Hạn chế của đề tài và gợi ý cho nghiên cứu tiếp theo ...................................61 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ HỒI QUY LnvEff (MÔ HÌNH 1), FRQ_MNST (MÔ HÌNH 2), FRQ_KASZ (MÔ HÌNH 3) PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI THAY ĐỔI (BẢNG 4.4) PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TỰ TƢƠNG QUAN (BẢNG 4.5) PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN (BẢNG 4.6) PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.7 PHỤ LỤC 6: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.8 PHỤ LỤC 7: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.9 PHỤ LỤC 8: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.10 PHỤ LỤC 9: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.11 PHỤ LỤC 10: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.12 PHỤ LỤC 11: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.13 DANH MỤC KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tên đầy đủ 2SLS Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn FRQ Chất lƣợng báo cáo tài chính FGLS Phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi NPV Giá trị hiện tại thuần OLS Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh R&D Nghiên cứu và phát triển DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2. Tóm tắt kết quả nghiên cứu .......................................................................155 Bảng 3. Tóm tắt đo lƣờng các biến ...........................................................................29 Bảng 4.1 Phân loại công ty theo ngành .....................................................................37 Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu chính .......................38 Bảng 4.3 Ma trận hệ số tƣơng quan ..........................................................................40 Bảng 4.4 Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi .....................................................42 Bảng 4.5 Kết quả kiểm định tự tƣơng quan ..............................................................42 Bảng 4.6 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến ..............................................................43 Bảng 4.7 Kết quả hồi quy của LnvEff bằng Pooled OLS .........................................44 Bảng 4.8 Kết quả hồi quy của Overinvest bằng phƣơng pháp Pooled OLS .............47 Bảng 4.9 Kết quả quả hồi quy của Underinvest bằng phƣơng pháp Pooled OLS ....49 Bảng 4.10 Kết quả hồi quy hiệu ứng tƣơng tác theo phƣơng pháp Pooled OLS ......51 Bảng 4.11 Kết quả hồi quy sau khi thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ bằng phƣơng pháp Pooled OLS ......................................................................................................54 Bảng 4.12 Kết quả hồi quy khi xem xét vấn đề nội sinh bằng phƣơng pháp 2SLS ..... ...................................................................................................................................55 Bảng 4.13 Kết quả sau hồi quy bằng phƣơng pháp FGLS........................................57 Bảng 4.14 Tổng hợp kết quả nghiên cứu ..................................................................59 DANH MỤC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 4: Xu hƣớng các chỉ tiêu quan trọng trong giai đoạn 2009 – 2013 ............ 36 TÓM TẮT Nghiên cứu này nhằm phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Mẫu nghiên cứu gồm 304 công ty niêm yết trên HNX và HOSE trong giai đoạn 5 năm từ 2009 – 2013. Nghiên cứu đƣợc thực hiện dựa trên nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014). Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính có thể làm giảm cả vấn đề đầu tƣ quá mức và đầu tƣ dƣới mức. Tƣơng tự, kỳ hạn nợ ngắn chỉ có thể làm giảm vấn đề đầu tƣ quá mức. Bài nghiên cứu còn phát hiện mức độ thay thế giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ trong việc nâng cao hiệu quả đầu tƣ: các công ty ít sử dụng các khoản nợ ngắn hạn hơn thì chất lƣợng báo cáo tài chính ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ cao hơn và ngƣợc lại. Từ khóa: hiệu quả đầu tƣ (investment efficiency), đầu tƣ quá mức (overinvestment), đầu tƣ dƣới mức (underinvestment), chất lƣợng báo cáo tài chính (financial reporting quality), kỳ hạn nợ (debt maturity). 1 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1. Lý do chọn đề tài Chiến lƣợc tài chính của doanh nghiệp gồm ba quyết định: quyết định đầu tƣ, quyết định tài trợ và quyết định phân phối. Trong đó quyết định đầu tƣ ảnh hƣởng nhiều đến hoạt động của doanh nghiệp vì nó liên quan đến việc đầu tƣ mua sắm xây dựng tài sản. Một quyết định đầu tƣ hiệu quả sẽ mang lại thu nhập cho doanh nghiệp không chỉ ở hiện tại mà còn ở trong tƣơng lai. Nhƣng thế nào là một quyết định đầu tƣ hiệu quả và những nhân tố nào tác động đến hiệu quả đầu tƣ của một công ty? Có nhiều nhân tố tác động đến quyết định đầu tƣ của doanh nghiệp. Theo nghiên cứu thực nghiệm của Bushman và Smith (2001), Healy và Palepu (2001) cho thấy các công ty có thể giảm bớt sự bất cân xứng thông tin bằng cách nâng cao chất lƣợng báo cáo tài chính (FRQ). Hay các nghiên cứu khác (Biddle và Hilary, 2006; McNichols và Stubben, 2008; Biddle và các cộng sự, 2009; Chen và các cộng sự, 2011) chỉ ra rằng việc làm giảm bớt các lựa chọn bất lợi, rủi ro đạo đức sẽ cho phép các nhà quản lý lựa chọn các cơ hội đầu tƣ tốt hơn và FRQ cao hơn sẽ làm tăng hiệu quả đầu tƣ. Các nghiên cứu thực nghiệm của Bushman và Smith (2001), Healy và Palepu (2001), Lambert và các cộng sự (2007) đã kết luận rằng FRQ cao hơn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Phù hợp với kết luận này, Biddle và Hilary (2006) cho thấy rằng các công ty có FRQ cao hơn sẽ thể hiện mức độ đầu tƣ hiệu quả hơn thông qua độ nhạy cảm của dòng vốn đầu tƣ bằng tiền mặt thấp. Tuy nhiên độ nhạy cảm của dòng vốn đầu tƣ bằng tiền mặt có thể phản ánh một trong hai trƣờng hợp hoặc là hạn chế về tài chính hoặc là dƣ thừa tiền mặt (Kaplan và Zingales, 1997, 2000; Fazzari và các cộng sự, 2000). Biddle và các cộng sự (2009) cho thấy rằng mối liên hệ giữa hiệu quả đầu tƣ và FRQ có liên quan đến việc làm giảm sự bất cân xứng thông tin giữa doanh nghiệp và các nhà cung cấp bên ngoài. Ví dụ nhƣ FRQ 2 cao hơn sẽ cho phép các công ty xác định đƣợc các cơ hội đầu tƣ tốt hơn, và giảm các lựa chọn bất lợi trong việc phát hành chứng khoán. Chen và các cộng sự (2011) đã kiểm tra tác động của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ và tìm thấy rằng FRQ có ảnh hƣởng đến các công ty tƣ nhân ở các nƣớc đang phát triển, và tác giả cũng hy vọng sẽ tìm thấy sự kết hợp này trong mẫu các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Một số nghiên cứu khác cho thấy rằng việc sử dụng các khoản nợ có kỳ hạn ngắn có thể làm giảm bớt vấn đề bất cân xứng thông tin khi đứng trên cả hai quan điểm của ngƣời cho vay và ngƣời đi vay. Theo quan điểm ngƣời đi vay, Flannery (1986), Berger và Udell (1998), Ortiz-Molina và Penas (2008) cho thấy rằng việc doanh nghiệp sử dụng các khoản vay có kỳ hạn ngắn sẽ chứng tỏ mình là doanh nghiệp tốt trƣớc các chủ nợ, từ đó có thể có đƣợc những điều kiện vay tốt hơn trong các lần gia hạn tiếp theo. Còn theo quan điểm ngƣời cho vay, kỳ hạn nợ ngắn sẽ cho phép các chủ nợ giám sát và kiểm soát tốt hơn tình hình sử dụng vốn của các nhà quản lý (Diamond, 1991, 1993). Mô hình lý thuyết (Myers, 1977; Childs và các cộng sự, 2005) đã chỉ ra rằng kỳ hạn nợ ngắn hơn sẽ nâng cao hiệu quả đầu tƣ, tuy nhiên nghiên cứu này còn rất hạn chế đối với vấn đề đầu tƣ quá mức. Việt Nam là nƣớc có thị trƣờng vốn kém phát triển, vấn đề bất cân xứng thông tin cao, nợ tƣ nhân là nguồn tài trợ chính cho các công ty Việt Nam, và ngân hàng có thể đóng một vai trò hữu ích trong việc làm giảm các bất hoàn hảo của thị trƣờng vốn (García-Marco và Ocaña, 1999), do đó vai trò của nợ ngắn hạn là cao hơn (Barclay và Smith, 1995). Chính vì lý do đó, tác giả lựa chọn đề tài “Nghiên cứu ảnh hưởng của chất lượng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tư – Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu với mong muốn cung cấp bằng chứng thực nghiệm về ảnh hƣởng của hai yếu tố này đến hiệu quả đầu tƣ ở các doanh nghiệp Việt Nam. 3 1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu  Nghiên cứu này nhằm mục tiêu phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ trên cả hai phƣơng diện đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức.  Câu hỏi nghiên cứu: Chất lƣợng báo cáo tài chính có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty niêm yết, đặc biệt trong vấn đề đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức hay không? Kỳ hạn nợ có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty niêm yết, đặc biệt trong vấn đề đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức hay không? Ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính sẽ thay đổi nhƣ thế nào với mức độ kỳ hạn nợ khi tác động đến đến hiệu quả đầu tƣ? 1.3. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu  Đối tƣợng nghiên cứu bao gồm 304 công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX).  Phạm vi nghiên cứu trong giai đoạn 5 năm từ 2009 đến năm 2013.  Đề tài nghiên cứu ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ sử dụng các phƣơng pháp sau: Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất (Pooled OLS) đƣợc sử dụng để phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ. Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn (2SLS) đƣợc sử dụng để xử lý mối quan hệ nội sinh giữa kỳ hạn nợ và chất lƣợng báo cáo tài chính. Phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) đƣợc sử dụng để thay thế cho phƣơng pháp ƣớc lƣợng ban đầu. 4 1.4. Những đóng góp của luận văn Thứ nhất, điểm mới của nghiên cứu là phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ – một vấn đề còn chƣa đƣợc nghiên cứu nhiều ở Việt Nam tính đến thời điểm hiện nay. Thứ hai, bài nghiên cứu xem xét hiệu quả đầu tƣ trên cả hai phƣơng diện đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức. Thứ ba, không chỉ xem xét tác động riêng lẻ của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ, bài nghiên cứu còn xem xét việc sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn thì ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính đến hiệu quả đầu tƣ sẽ thay đổi nhƣ thế nào. 1.5. Kết cấu của luận văn Kết cấu của đề tài bao gồm Chƣơng 1: Giới thiệu Chƣơng 2: Các nghiên cứu thực nghiệm Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu Chƣơng 5: Kết luận 5 CHƢƠNG 2: CÁC LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1. Mối quan hệ giữa chất lượng báo cáo tài chính – kỳ hạn nợ và hiệu quả đầu tư 2.1.1. Hiệu quả đầu tƣ và chất lƣợng báo cáo tài chính Một hƣớng nghiên cứu mới đã đƣợc phát triển gần đây dựa trên ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính (FRQ) đến hiệu quả đầu tƣ. Các nghiên cứu trƣớc cho rằng chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ. FRQ cao hơn sẽ làm cho các nhà quản lý có trách nhiệm cao hơn, chẳng hạn nhƣ cho phép sự giám sát cao hơn từ các cổ đông, từ đó làm giảm vấn đề bất cân xứng thông tin và do đó cũng làm giảm các lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức, giải quyết đƣợc mâu thuẫn giữa nhà quản lý và các nhà đầu tƣ, và cuối cùng là nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Mặt khác, nhƣ một đầu vào của cơ chế kiểm soát, tính trung thực của số liệu kế toán sẽ cải thiện hiệu quả đầu tƣ bằng cách nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản, khuyến khích đầu tƣ vào các dự án mang lại lợi nhuận cao hoặc giảm các khoản đầu tƣ vào các dự án có hiệu quả thấp. Các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây đã lập luận và tìm thấy bằng chứng rằng FRQ có thể làm giảm sự nhạy cảm trong đầu tƣ tiền mặt (Biddle và Hilary, 2006) và quản lý dòng thu nhập có thể dẫn đến đầu tƣ quá mức bởi vì các nhà quản lý sẽ sử dụng các cách để làm biến dạng thông tin (McNichols và Stubben, 2008). Dựa theo các cuộc thảo luận về vấn đề này, Bushman và Smith (2001), Healy và Palepu (2001), Lambert và các cộng sự (2005) cho thấy rằng việc nâng cao FRQ có thể có tác động quan trọng đến hiệu quả đầu tƣ. Đầu tƣ không hiệu quả đƣợc thể hiện thông qua hai hình thức: đầu tƣ quá mức (đầu tƣ vào các dự án có NPV âm) hay đầu tƣ dƣới mức (bỏ qua các cơ hội đầu tƣ mang lại NPV dƣơng). Bối cảnh thể chế cũng có thể ảnh hƣởng đến vai trò của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ. Các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp nhà nƣớc có FRQ cao hơn so với các doanh nghiệp tƣ nhân (Ball và Shivakumar, 2005; 6 Burgstahler, 2006). Gomariz và Ballesta (2014) tiến hành nghiên cứu ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Tây Ban Nha cho thấy rằng FRQ có thể thay đổi tùy theo điều kiện thể chế, nhƣ mức độ quyền lợi của chủ sở hữu và các vấn đề cƣỡng chế. Khác với nghiên cứu của Biddle và các cộng sự (2009) nghiên cứu ở các công ty niêm yết trên thị trƣờng Mỹ và Chen và các cộng sự (2011) nghiên cứu ở các công ty tƣ nhân từ các thị trƣờng mới nổi, Tây Ban Nha là một quốc gia có thị trƣờng vốn kém phát triển hơn so với các công ty ở Mỹ, mức độ thực thi và bảo vệ các nhà đầu tƣ thấp, chất lƣợng báo cáo tài chính trong các công ty niêm yết ở Tây Ban Nha là thấp hơn so với Mỹ theo nghiên cứu của Biddle và các cộng sự (2009) và FRQ cao hơn so với mẫu của công ty tƣ nhân ở các nƣớc đang phát triển đƣợc sử dụng bởi Chen và các cộng sự (2011). Một thú vị khác là trái ngƣợc với Mỹ, cuộc xung đột đại diện ở Tây Ban Nha không phải là một trong những vấn đề điển hình giữa các nhà quản lý và các cổ đông, mà là xung đột giữa các nhà quản lý kiểm soát với các cổ đông đa số hay một phƣơng diện khác là đối với chủ nợ và các cổ đông thiểu số. Hơn nữa, các cuộc xung đột đại diện với các cổ đông thiểu số là gay gắt hơn so với mẫu công ty tƣ nhân đƣợc phân tích bởi Chen và các cộng sự (2011). 2.1.2. Hiệu quả đầu tƣ và kỳ hạn nợ Vai trò của nợ trong việc làm giảm quyết định đầu tƣ của các nhà quản lý đã đƣợc thảo luận nhiều trong các nghiên cứu (Myers, 1977; Jensen, 1986), và một số bằng chứng thực nghiệm đã chỉ ra rằng nợ sẽ làm giảm đầu tƣ quá mức (D'Mello và Miranda, 2010). Myers (1977) cho thấy rằng lý thuyết đại diện sẽ giải thích đƣợc vấn đề đầu tƣ dựa trên kỳ hạn nợ, một kỳ hạn nợ phù hợp sẽ tác động đến khả năng thanh toán các khoản vay dự kiến tƣơng ứng với mức suy giảm trong giá trị tài sản. Nó chỉ ra rằng nợ ngắn hạn nên đƣợc sử dụng để tài trợ cho tài sản ngắn hạn và ngƣợc lại cho tài sản dài hạn và nợ dài hạn, biểu hiện tính tƣơng thích giữa tài sản và nguồn vốn. 7 Bên cạnh đó, các nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của kỳ hạn nợ theo mức độ bất cân xứng thông tin, và cho thấy rằng việc sử dụng các khoản nợ ngắn hạn có thể làm giảm bất cân xứng thông tin cũng nhƣ chi phí đại diện giữa các cổ đông, các chủ nợ và nhà quản lý. Các công ty có tình hình tài chính vững mạnh có thể sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn để trang bị tốt hơn khả năng đối mặt với nguy cơ tái cấp vốn và rủi ro lãi suất vay ngắn hạn (Jun và Chen, 2003). Guedes và Opler (1996) đã tìm thấy bằng chứng thực nghiệm cho thấy rằng các công ty có tình hình tài chính tốt sẽ sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn so với các công ty có xếp hạng tín dụng thấp. Về hiệu quả đầu tƣ, kỳ hạn nợ có thể làm giảm thiểu vấn đề đầu tƣ quá mức và đầu tƣ dƣới mức. Khi có dự án đầu tƣ mang lại NPV dƣơng, các công ty có thể sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ cho dự án của mình và từ đó làm giảm vấn đề đầu tƣ dƣới mức; bởi vì các khoản nợ đƣợc thanh toán trong thời gian ngắn và lợi nhuận sẽ hoàn toàn thuộc về công ty (Myers, 1977). Các công ty có mức độ nợ rủi ro cao thì các nhà quản lý sẽ hoạt động theo mục đích tối đa hóa giá trị cho cổ đông trên cơ sở chuyển dịch rủi ro, từ đó sẽ làm phát sinh đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức đối với các cơ hội phát triển trong tƣơng lai. Trong trƣờng hợp này, kỳ hạn nợ trở thành một thành phần quan trọng trong việc làm giảm thiểu xung đột giữa cổ đông và trái chủ. 2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới Một số lƣợng lớn các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng việc làm giảm các lựa chọn bất lợi, rủi ro đạo đức cũng nhƣ chất lƣợng báo cáo tài chính tốt hơn hay sử dụng nợ có kỳ hạn ngắn hơn có thể nâng cao hiệu quả đầu tƣ và góp phần làm giảm các các khoản đầu tƣ không cần thiết cũng nhƣ làm tăng các khoản đầu tƣ cần thiết. Barclay và Smith (1995) khi nghiên cứu về mối quan hệ giữa kỳ hạn nợ và hiệu quả đầu tƣ đã sử dụng mẫu gồm tất cả các công ty niêm yết trên Center for Research in Securities Prices và COMPUSTAT trong giai đoạn từ 1974 đến 1991 với mã SIC từ 2,000 – 5,999 (gồm 39,949 quan sát). Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng 8 các công ty có số lƣợng lớn các cơ hội đầu tƣ tiềm năng trong tƣơng lai sẽ có xu hƣớng sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn để tránh khỏi tình trạng đầu tƣ dƣới mức và chi phí vay vốn cao hơn có liên quan đến việc sử dụng các khoản vay dài hạn. Minton và Schrand (1999) khi nghiên cứu 1,287 công ty ở Mỹ trong giai đoạn từ 1989 đến 1995 đã tìm thấy mối quan hệ giữa độ biến động của dòng tiền và chi tiêu đầu tƣ, cụ thể các doanh nghiệp có độ biến động dòng tiền cao sẽ có xu hƣớng đầu tƣ ít hơn cũng nhƣ giảm các khoản đầu tƣ tiềm năng trong tƣơng lai (mối tƣơng quan nghịch). Kết quả nghiên cứu còn cho thấy rằng các công ty nếu không có sử dụng thêm nguồn vốn bên ngoài để bù đắp cho sự thiếu hụt của dòng tiền sẽ phải từ bỏ dự án đầu tƣ đó, từ đó dẫn đến đầu tƣ dƣới mức. Hai ông lập luận rằng các công ty sẽ có chi phí huy động vốn từ bên ngoài cao hơn nếu có độ biến động dòng tiền cao, nhƣng họ lại nói rất ít về tác động của biến động này đối với dòng vốn đầu tƣ bằng tiền cũng nhƣ chính sách tài chính. Fazzari và các cộng sự (2000) đã tìm thấy bằng chứng các công ty có mức độ tiền mặt ít hay mức độ thanh khoản kém có nhiều khả năng sẽ bị hạn chế đầu tƣ, từ đó dẫn đến tình trạng đầu tƣ dƣới mức. Trong khi đó, các công ty có lƣợng tiền mặt dƣ thừa lớn có nhiều khả năng phải đối mặt với tình trạng đầu tƣ quá mức và do đó FRQ cao hơn sẽ giúp cho các công ty đầu tƣ dƣới mức có thể thực hiện đƣợc dự án đầu tƣ của mình và các công ty đầu tƣ quá mức sẽ loại bỏ các dự án đầu tƣ không cần thiết nếu các văn bản hợp đồng đƣợc ký kết tốt hơn hoặc gia tăng nhiều hơn khả năng giám sát của các cổ đông. Islam (2002) sử dụng bộ dữ liệu quốc tế gồm 31 quốc gia trong khoảng thời gian từ 1987 đến 1997, đã tìm thấy bằng chứng rằng sau khi kiểm soát các cơ hội tăng trƣởng thì đầu tƣ sẽ nhạy cảm hơn đối với dòng tiền ở những nƣớc có nền tài chính kém phát triển. Ngoài ra, ông cũng tìm thấy một mối quan hệ tiêu cực giữa độ nhạy cảm của dòng vốn đầu tƣ và quy mô (đƣợc đo bằng logarit của tổng tài sản). Nhìn chung phát hiện này phù hợp với quan điểm rằng các công ty nhỏ phải đối mặt 9 với thông tin bất cân xứng cũng nhƣ chi phí huy động vốn lớn và do đó phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn nội bộ để tài trợ cho các dự án đầu tƣ. Jun và Chen (2003) khi nghiên cứu 5,134 công ty công nghiệp (39,874 quan sát) với mã SCI từ 1,000 đến 5,999 trong giai đoạn 1979 đến 1996 đã nhấn mạnh vai trò của kỳ hạn nợ theo mức độ bất cân xứng thông tin và cho thấy rằng việc sử dụng các khoản nợ ngắn hạn có thể làm giảm bất cân xứng thông tin cũng nhƣ chi phí đại diện giữa các cổ đông, các chủ nợ và nhà quản lý. Các công ty có tình hình tài chính vững mạnh có thể sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn để trang bị tốt hơn khả năng đối mặt với nguy cơ tái cấp vốn và rủi ro lãi suất cho vay ngắn hạn. Childs và các cộng sự (2005) khi nghiên cứu ở Mỹ đã xem xét sự tƣơng tác giữa quyết định đầu tƣ và quyết định tài trợ trong trƣờng hợp các cổ đông tự đƣa ra các quyết định đầu tƣ dựa trên việc tối đa lợi ích cho bản thân họ thay vì tối đa hóa giá trị công ty. Quyết định tài chính bao gồm các lựa chọn về mức độ nợ và kỳ hạn nợ cũng nhƣ các tùy chọn để điều chỉnh. Các cổ đông có động cơ hoặc đầu tƣ dƣới mức hoặc đầu tƣ quá mức tùy thuộc vào việc lựa chọn mở rộng hay thay thế tài sản hiện có. Họ đã tìm thấy bằng chứng cho thấy rằng nợ ngắn hạn có thể làm giảm cả đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức bằng cách làm cho các khoản nợ ít nhạy cảm hơn với sự thay đổi của giá trị doanh nghiệp. Nợ ngắn hạn hoàn toàn có thể giải quyết những xung đột này nhƣng các công ty sẽ chỉ chọn nợ ngắn hạn khi nó cũng có sự linh hoạt để điều chỉnh mức nợ trong tƣơng lai. Rút ngắn kỳ hạn nợ sẽ làm giảm đầu tƣ sai lệch nhƣng đồng thời sẽ làm gia tăng rủi ro thanh khoản cho công ty. Việc đầu tƣ không hiệu quả đƣợc thúc đẩy bởi mong muốn của các cổ đông hoặc là chuyển đổi tài sản từ các chủ nợ (đầu tƣ quá mức) hoặc ngăn chặn lợi ích cho các chủ nợ (đầu tƣ dƣới mức). Ngoài ra tác giả còn dự báo rằng các công ty sẽ rút ngắn kỳ hạn nợ khi dự kiến chi phí phá sản hay mức thuế suất của công ty tăng lên, và sẽ tối ƣu khi kéo dài kỳ hạn trong trƣờng hợp không chắc chắn về giá trị tài sản hiện tại tăng lên. 10 Aivazian và các cộng sự (2005) đã tìm thấy mối quan hệ tiêu cực giữa cơ hội tăng trƣởng và kỳ hạn nợ của một công ty. Điều kiện tài chính ảnh hƣởng đến quyết định đầu tƣ và quyết định đầu tƣ cũng ảnh hƣởng đến điều kiện tài chính. Sự phụ thuộc lẫn nhau này tạo ra một mối liên kết mật thiết giữa tài sản và trách nhiệm pháp lý trong công ty. Đặc biệt khi các dự án dài hạn yêu cầu nhiều chi phí hơn thì các công ty có thể điều chỉnh hành vi bằng cách đầu tƣ vào các dự án ngắn hạn ngay cả khi nó kém hiệu quả hơn. Tuy nhiên việc sử dụng các nguồn tài chính ngắn hạn có thể làm giảm chi phí đại diện nhƣng đồng thời nó cũng làm tăng chi phí vay nợ trong trƣờng hợp hình thức tái cấp vốn tăng cao hơn hay tăng chi phí giao dịch. Booth (2006) khi nghiên cứu 1,133 công ty ở Mỹ trong giai đoạn từ 1981 đến 1988 về mối quan hệ giữa độ biến động của dòng tiền và đầu tƣ đã tìm thấy bằng chứng chứng minh rằng đầu tƣ của các doanh nghiệp có dòng tiền biến động cao sẽ ít nhạy cảm hơn với dòng tiền nội bộ trong một khoảng thời gian trƣớc đó. Đồng thời các công ty có xu hƣớng xây dựng một nguồn tài chính tốt hơn để tài trợ cho các dự án đầu tƣ trong tƣơng lai mà không cần huy động vốn từ bên ngoài. Biddle và Hilary (2006) đã xem xét ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ ở hai quốc gia đƣợc xem là phát triển nhất thế giới Mỹ và Nhật Bản trong giai đoạn từ 1993 đến 2004. Bài nghiên cứu đƣa ra kết luận rằng FRQ cao hơn sẽ tăng cƣờng hiệu quả đầu tƣ bằng cách giảm bất cân xứng thông tin giữa nhà quản lý và các nhà cung cấp bên ngoài. Bên cạnh đó ảnh hƣởng này sẽ cao hơn trong nền kinh tế mà nguồn tài chính chủ yếu đƣợc cung cấp thông qua thị trƣờng chứng khoán (Mỹ) so với quốc gia có nguồn tài chính đƣợc cung cấp chủ yếu từ đi vay, chẳng hạn nhƣ các ngân hàng có thể thay thế trong việc kiểm soát vấn đề đầu tƣ (Nhật Bản). Vì vậy tác giả rút ra kết luận rằng trong ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ trong các nƣớc có nguồn vốn vay ngân hàng chiếm chủ yếu sẽ thấp hơn. Almeida và Campello (2007) khi nghiên cứu ở các công ty sản xuất trong giai đoạn từ 1985 đến 2000 lại tìm thấy bằng chứng chứng minh rằng tài sản hữu hình không ảnh hƣởng đến độ nhạy cảm của dòng vốn đầu tƣ trong các doanh nghiệp 11 không có giới hạn về tài chính. Điều quan trọng là tài sản hữu hình ảnh hƣởng quan trọng đến tình hình tín dụng của công ty, nhƣ một công ty có nhiều tài sản cố định hữu hình trong cơ cấu tổng tài sản sẽ duy trì đƣợc một tỷ lệ nợ cao hơn do tạo đƣợc nhiều sự tin cậy từ các chủ nợ. Điều này đƣa ra một hiệu ứng không đơn điệu là ảnh hƣởng của tài sản hữu hình đến độ nhạy cảm của dòng vốn đầu tƣ. Ở mức độ thấp của tài sản hữu hình, độ nhạy của dòng vốn sẽ tăng cùng với tốc độ tăng của tài sản hữu hình, nhƣng tác động này lại biến mất khi tài sản hữu hình ở mức cao. Beatty và các cộng sự (2007) khảo sát mẫu nghiên cứu gồm 2,251 công ty ở Mỹ trong giai đoạn từ 2000 đến 2005 để tìm hiểu ảnh hƣởng của FRQ trong việc làm gia tăng hiệu quả đầu tƣ. Mẫu nghiên cứu của họ chia làm ba nhóm chính: các công ty có sử dụng nợ công, các công ty có sử dụng nợ tƣ và thứ 3 là nhóm các công ty sử dụng cả hai trong giai đoạn nghiên cứu của mình. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng việc tiếp cận các nguồn vốn vay ngân hàng sẽ làm giảm độ nhạy cảm của dòng tiền đầu tƣ đồng thời làm giảm FRQ khi các công ty có khả năng đối mặt với các khó khăn tài chính. Họ tìm thấy rằng các giao ƣớc trực tiếp sẽ hạn chế chi phí sử dụng vốn cũng nhƣ giảm thiểu tác động tiêu cực của bất cân xứng thông tin đến hiệu quả đầu tƣ. Các doanh nghiệp khi phải đối mặt với các khó khăn tài chính và các vấn đề bất cân xứng thông tin lớn thì ảnh hƣởng của FRQ là quan trọng nhất. Tuy nhiên nếu các nhà cung cấp vốn bên ngoài đƣa ra các hạn chế đầu tƣ theo hợp đồng hoặc truy cập thông tin cá nhân thì ảnh hƣởng của FRQ sẽ ít quan trọng hơn. Đồng thời các tác giả cũng tìm thấy bằng chứng cho thấy rằng các công ty có hạn chế đầu tƣ trong các hợp đồng nợ sẽ chi tiêu đầu tƣ ít hơn sau khi hợp đồng đƣợc giao kết. Và đầu tƣ sẽ có mối tƣơng quan dƣơng đối với dòng tiền hoạt động. Biddle và các cộng sự (2009) đã nghiên cứu ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ dựa trên mẫu gồm 34,791 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán ở Mỹ trong giai đoạn từ 1993 đến 2005. Kết quả cho thấy rằng FRQ cao hơn sẽ giúp cho quyết định đầu tƣ ít có khả năng đi chệch khỏi mức tối ƣu và ít nhạy cảm với những điều kiện kinh tế vĩ mô. Khi các lựa chọn bất lợi xảy ra, việc quản lý thông tin không 12 hiệu quả có thể dẫn đến đầu tƣ quá mức nếu các nhà quản lý bán các chứng khoán đƣợc định giá cao và từ đó làm gia tăng vốn đầu tƣ của chủ sở hữu. Để tránh xảy ra tình trạng này, các nhà cung cấp vốn có thể hạn chế việc cho vay hoặc gia tăng chi phí vay nợ, điều này có thể dẫn đến tình trạng các doanh nghiệp phải loại bỏ các dự án đầu tƣ hiệu quả do hạn chế về nguồn vốn và tình trạng đầu tƣ dƣới mức sẽ xảy ra. Họ cũng đã đƣa ra một số đặc tính riêng biệt của một công ty có thể ảnh hƣởng đến đầu tƣ quá mức và đầu tƣ dƣới mức chẳng hạn nhƣ mức độ dòng tiền, liên quan đến nhu cầu huy động vốn của doanh nghiệp để tài trợ cho các dự án đầu tƣ. Đối với các biến kiểm soát, họ cũng tìm thấy bằng chứng thực nghiệm chứng minh rằng độ lệch chuẩn của dòng tiền, độ lệch chuẩn của doanh thu, tuổi công ty, Tobin’Q có mối tƣơng quan âm với hiệu quả đầu tƣ. Trong khi đó sức mạnh tài chính và chu kỳ hoạt động có mối tƣơng quan dƣơng. García – Lara và các cộng sự (2010) khi nghiên cứu các công ty ở Mỹ trong giai đoạn từ 1990 đến 2007 đã đƣa ra kết luận rằng sự bảo thủ có thể làm giảm cả đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức bởi vì nó làm giảm độ nhạy cảm của dòng tiền đầu tƣ trong các công ty quá mức và tạo điều kiện tiếp cận nguồn tài chính bên ngoài cho các công ty đầu tƣ dƣới mức. Sự bảo thủ thể hiện thông qua việc công nhận kịp thời các khoản lỗ trong báo cáo thu nhập dự kiến sẽ nâng cao hiệu quả đầu tƣ thông qua ba kênh chính: (1) giảm ảnh hƣởng do bất cân xứng thông tin giữa các nhà quản lý và các cổ đông bên ngoài mang lại, tạo điều kiện giám sát tốt hơn quyết định đầu tƣ của nhà quản lý; (2) gia tăng khuyến khích để các nhà quản lý từ bỏ các dự án đầu tƣ kém hiệu quả trƣớc đó và thực hiện ít các khoản đầu tƣ có giá trị ròng âm; (3) tạo điều kiện tiếp cận nguồn tài chính bên ngoài với chi phí thấp. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng các công ty có sự bảo thủ sẽ có xu hƣớng đầu tƣ ít hơn cũng nhƣ làm tốt hơn các công ty khác về hiệu quả đầu tƣ trong tƣơng lai. D’Mello và Miranda (2010) sử dụng mẫu gồm các công ty ở Mỹ trong giai đoạn từ 1965 đến 2004 để nghiên cứu ảnh hƣởng của các khoản nợ đến vấn đề đầu tƣ bằng cách phân tích mô hình đầu tƣ bất thƣờng xung quanh lời đề nghị các khoản nợ mới thông qua các công ty không vay nợ. Trƣớc khi sử dụng đòn bẩy, vai trò của 13 nợ là không có và công ty giữ lại quá nhiều tiền mặt. Sự ra đời của các khoản nợ dẫn đến một sự suy giảm đáng kể trong tỷ lệ tiền mặt dự trữ và có một mối quan hệ mạnh mẽ với các công ty có cơ hội đầu tƣ kém. Bài nghiên cứu đƣa ra 3 kết luận chính liên quan đến vấn đề đầu tƣ. Đầu tiên, các nhà quản lý trong các công ty không vay nợ giữ lại quá nhiều tiền mặt. Thứ hai, việc phát hành nợ dẫn đến việc giảm đáng kể vấn đề đầu tƣ quá mức và trong vòng 3 năm thì hệ số tiền mặt của công ty sẽ tƣơng tự nhƣ tiêu chuẩn của ngành. Thứ ba, mối quan hệ này sẽ mạnh mẽ hơn trong các công ty có cơ hội đầu tƣ kém, ngụ ý rằng các khoản nợ ngắn hạn có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc làm giảm đầu tƣ quá mức ở các công ty có mối mâu thuẫn đại diện là cao nhất. Tóm lại, bài nghiên cứu của tác giả chỉ ra rằng nợ đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc làm giảm các khoản đầu tƣ bất thƣờng, hỗ trợ mạnh mẽ trong việc kiểm soát vấn đề đầu tƣ quá mức. Chen và các cộng sự (2011) đã sử dụng mẫu gồm các công ty tƣ nhân ở 79 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn từ 2002 đến 2005 để nghiên cứu ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ. Tác giả đã xem xét vai trò của FRQ trong một tập hợp các công ty mà các nghiên cứu trƣớc đó chƣa quan tâm đến: các doanh nghiệp tƣ nhân từ các nƣớc thị trƣờng mới nổi. Mặc dù các công ty tƣ nhân tạo nên phần lớn các hoạt động kinh tế trên toàn cầu, nhƣng nó lại bị hạn chế trong các nghiên cứu học thuật, và đặc biệt nó chƣa đƣợc một nghiên cứu nào trƣớc đó nghiên cứu về vấn đề này. Tác giả tìm thấy bằng chứng rằng FRQ có ảnh hƣởng tích cực đến hiệu quả đầu tƣ mặc dù FRQ có thể thấp hơn so với các công ty niêm yết và ở các quốc gia đang phát triển. Tuy nhiên nó có lợi thế hơn là ít phải đối mặt với các ràng buộc về kế toán từ đó có sự linh hoạt hơn trong việc lựa chọn FRQ và góp phần quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả đầu tƣ. Đồng thời việc sử dụng nhiều nợ vay ngân hàng sẽ làm tăng vai trò của FRQ. Bên cạnh đó tác giả cũng đã tìm thấy rằng quy mô công ty có ảnh hƣởng tiêu cực đến cả đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức; tài sản hữu hình tỷ lệ thuận với đầu tƣ dự kiến nhƣng chỉ có ý nghĩa trong trƣờng hợp đầu tƣ quá mức. 14 Soumaya (2012) khi phân tích ảnh hƣởng của các khoản nợ, tính thanh khoản và quy mô của doanh nghiệp đến độ nhạy cảm của dòng vốn đầu tƣ dựa trên mẫu 82 công ty ở Pháp trong giai đoạn từ 1999 đến 2005 đã kết luận rằng các khoản nợ có ảnh hƣởng tiêu cực đến độ nhạy cảm dòng vốn đầu tƣ bằng tiền mặt và quy mô doanh nghiệp có ảnh hƣởng tích cực đối với mối quan hệ này. Geng (2013) khi nghiên cứu ở Trung Quốc với bộ dữ liệu gồm 765 công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán Shenzhen và Shanghai trong giai đoạn từ 2006 đến 2011 đã chứng minh đƣợc rằng hệ số Tobin’Q, quy mô, tuổi công ty có ảnh hƣởng quan trọng đến đầu tƣ. Giá trị Tobin’Q cao hơn sẽ khuyến khích các doanh nghiệp đầu tƣ nhiều hơn vì giá trị nhận đƣợc cao hơn giá trị họ phải trả từ đó có thể dẫn đến đầu tƣ quá mức. Quy mô công ty cũng cho thấy một mối quan hệ tiêu cực với đầu tƣ và nhƣ mong đợi của tác giả khi cho rằng các công ty nhỏ sẽ có xu hƣớng đầu tƣ nhiều hơn. Tuổi công ty có mối tƣơng quan âm đến đầu tƣ bởi vì các công ty mới thành lập thƣờng gia tăng đầu tƣ trong giai đoạn khởi sự và tăng trƣởng. Khi đã bƣớc vào giai đoạn suy thoái hay bão hòa, các công ty thƣờng có xu hƣớng đầu tƣ ít hơn và gia tăng chi trả cổ tức. Gomariz và Ballesta (2014) đã nghiên cứu ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ trong giai đoạn từ 1998 đến 2008 với dữ liệu bảng bất cân xứng gồm 576 quan sát ở các công ty niêm yết Tây Ban Nha. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính có thể hạn chế một phần vấn đề đầu tƣ quá mức. Tƣơng tự, kỳ hạn nợ ngắn có thể cải thiện hiệu quả đầu tƣ, hạn chế vấn đề đầu tƣ quá mức lẫn đầu tƣ dƣới mức. Họ còn phát hiện ra mức độ thay thế giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ trong việc nâng cao hiệu quả đầu tƣ: các công ty ít sử dụng các khoản nợ ngắn hạn thì chất lƣợng báo cáo tài chính ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ cao hơn, và ngƣợc lại. Đối với các biến kiểm soát, tài sản hữu hình có ý nghĩa thống kê và có hệ số âm, chỉ ra rằng một khối lƣợng tài sản hữu hình cao hơn sẽ làm cho hiệu quả đầu tƣ thấp hơn. Hơn nữa, sức mạnh tài chính cao hơn, đƣợc đo lƣờng bằng hệ số Z, có liên quan đến hiệu quả đầu 15 tƣ cao hơn, trong khi biến động của doanh số bán hàng và Tobin’Q có mối tƣơng quan âm với hiệu quả đầu tƣ. Nhìn chung, các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây đã chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ cũng nhƣ các biến kiểm soát đều có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ. Bảng sau tóm tắt lại các kết quả nghiên cứu trên đây: Figur\e 1Bảng 2. Tóm tắt kết quả nghiên cứu Biến Chất lƣợng BCTC (FRQ) Kỳ hạn nợ (STDebt) Quy mô (LnSales) Tuổi công ty (LnAge) Hữu hình (Tang) Độ lệch chuẩn của dòng tiền (StdCFO) Độ lệch chuẩn của doanh thu (StdSales) Cơ hội tăng trƣởng (Tobin’Q) Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới Biddle và Hilary (2006), Beatty (2007), Biddle (2009), García – Lara (2010), Chen (2011), Gomariz và Ballesta (2014) Jun và Chen (2003), Child (2005), D’Mello và Miranda (2010), Gomariz và Ballesta (2014) Islam (2002), Chen (2011), Soumaya (2012), Geng (2013) Kết quả nghiên cứu Tƣơng quan Chất lƣợng báo cáo tài chính càng cao thì hiệu quả đầu tƣ càng cao + Kỳ hạn nợ ngắn có thể làm tăng hiệu quả đầu tƣ + Quy mô có thể làm tăng hoặc giảm hiệu quả đầu tƣ +/- Biddle (2009), Geng (2013), Rahman Tuổi công ty có thể làm (2013) tăng hiệu quả đầu tƣ Tài sản hữu hình có thể Almeida và Campello (2007), Chen làm tăng hoặc giảm hiệu (2011), Gomariz và Ballesta (2014) quả đầu tƣ Độ lệch chuẩn của dòng Minton và Schrand (1999), Booth tiền có thể làm giảm hiệu (2006), Biddle (2009) quả đầu tƣ Độ lệch chuẩn của doanh Biddle (2009), Gomariz và Ballesta thu có thể làm giảm hiệu (2014) quả đầu tƣ Cơ hội tăng trƣởng trong Aivazian (2005), Geng (2013), tƣơng lai có thể làm giảm Gomariz và Ballesta (2014) hiệu quả đầu tƣ + +/- - - - 16 Sức mạnh tài chính (Z) Ảnh hƣởng của dòng tiền (CFO_ATA) Chu kỳ hoạt động (Opercycle) Jun và Chen (2003), Biddle (2009), Sức mạnh tài chính có thể Gomariz và Ballesta (2014) làm tăng hiệu quả đầu tƣ Ảnh hƣởng của dòng tiền Fazzari (2000), Beatty (2007) có thể làm tăng hiệu quả đầu tƣ Biddle (2009) Chu kỳ hoạt động có thể làm tăng hiệu quả đầu tƣ Nhƣ vậy, các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đều có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ. Mẫu nghiên cứu gồm các công ty ở nhiều quốc gia khác nhau từ các nƣớc phát triển đến các nƣớc đang phát triển, các nƣớc ở thị trƣờng mới nổi đều có ý nghĩa và khẳng định rằng việc nâng cao chất lƣợng báo cáo tài chính hay sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn sẽ góp phần cải thiện hiệu quả đầu tƣ thông qua việc làm giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết (giảm đầu tƣ quá mức) hoặc tăng các khoản đầu tƣ cần thiết (giảm đầu tƣ dƣới mức). Từ tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây, tác giả quyết định chọn nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014) để áp dụng cho bối cảnh các doanh nghiệp Việt Nam vì các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc chủ yếu kiểm tra ảnh hƣởng độc lập của chất lƣợng báo cáo tài chính và việc sử dụng nợ ngắn hạn đến hiệu quả đầu tƣ, còn hiệu ứng tƣơng tác giữa chúng, nghĩa là việc sử dụng các khoản nợ có kỳ hạn ngắn hơn sẽ tác động nhƣ thế nào đến ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính lên hiệu quả đầu tƣ thì chƣa đƣợc quan tâm đến. TÓM TẮT CHƢƠNG 2 Trong chƣơng 2, tác giả đã trình bày một số lý thuyết nền cũng nhƣ các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ. Trong đó, nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014) là nổi bật hơn cả vì đã xem xét thêm hiệu ứng tƣơng tác giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ khi tác động đến hiệu quả đầu tƣ. Tác giả sẽ dựa theo phƣơng + + + 17 pháp nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014) để xây dựng cho phƣơng pháp nghiên cứu ở chƣơng 3. 18 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Chọn mẫu và dữ liệu nghiên cứu Mẫu nghiên cứu đƣợc thu thập dƣới dạng bảng, bao gồm 304 công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ 2009 đến 2013, trong đó có 165 công ty niêm yết trên HOSE và 139 công ty niêm yết trên HNX. Để ƣớc lƣợng biến hiệu quả đầu tƣ, độ lệch chuẩn của dòng tiền hoạt động cũng nhƣ độ lệch chuẩn của doanh thu, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu 304 công ty trong giai đoạn từ 2007 đến 2013. Và để ƣớc lƣợng biến chất lƣợng báo cáo tài chính, chu kỳ hoạt động, bài nghiên cứu sử dụng số liệu của 304 công ty trong giai đoạn từ 2008 đến 2013. Dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán ở website www.vietstock.vn và giá chứng khoán đƣợc thu thập ở www.cophieu68.vn. 3.2. Giả thuyết nghiên cứu Dựa theo nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta (2014), tác giả đƣa ra các giả thuyết sau cho mô hình nghiên cứu của mình. H1: Các công ty có chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn sẽ mang lại hiệu quả đầu tƣ cao hơn. H1a: Các công ty có chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn sẽ làm giảm vấn đề đầu tƣ quá mức. H1b : Các công ty có chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn sẽ làm giảm vấn đề đầu tƣ dƣới mức. H2 : Các công ty có sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn (kỳ hạn nợ thấp hơn) sẽ mang lại hiệu quả đầu tƣ cao hơn. H2a : Các công ty có sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn (kỳ hạn nợ thấp hơn) sẽ làm giảm vấn đề đầu tƣ quá mức. 19 H2b : Công ty có sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn (kỳ hạn nợ thấp hơn) sẽ làm giảm vấn đề đầu tƣ dƣới mức. H3,1 : Mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với các công ty sử dụng nợ ngắn hạn thấp hơn (kỳ hạn nợ cao hơn). H3,1a : Trong vấn đề đầu tƣ quá mức, mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với các công ty sử dụng nợ ngắn hạn thấp hơn (kỳ hạn nợ cao hơn). H3,1b : Trong vấn đề đầu tƣ dƣới mức, mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với các công ty sử dụng nợ ngắn hạn thấp hơn (kỳ hạn nợ cao hơn). H3,2 : Mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với các công ty sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn (kỳ hạn nợ thấp hơn). H3,2a : Trong vấn đề đầu tƣ quá mức, mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với các công ty sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn (kỳ hạn nợ thấp hơn). H3,2b : Trong vấn đề đầu tƣ dƣới mức, mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với các công ty sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn (kỳ hạn nợ thấp hơn). 3.3. Mô tả biến và mô hình nghiên cứu 3.3.1. Mô tả biến Dựa theo nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014), để ƣớc lƣợng các biến phụ thuộc và các biến độc lập cho mô hình nghiên cứu chính (mô hình 4), tác giả thực hiện các bƣớc sau: Bƣớc 1: Ƣớc lƣợng biến phụ thuộc hiệu quả đầu tƣ (LnvEff), đầu tƣ quá mức (Overinvest), đầu tƣ dƣới mức (Underinvest) Dựa theo nghiên cứu của Biddle và các cộng sự (2009), để ƣớc tính mức độ đầu tƣ dự kiến của công ty i trong thời gian t, bài nghiên cứu sử dụng mô hình dự đoán mức độ đầu tƣ dựa trên cơ hội tăng trƣởng (đo bằng tốc độ tăng trƣởng của 20 doanh thu). Độ lệch của mô hình nhƣ là sai số trong phần dƣ thể hiện đầu tƣ không hiệu quả. Investmenti,t = β0 + β1 SalesGrowthi,t-1 + ɛi,t (1) Với Investmenti,t là tổng đầu tƣ của công ty i trong năm t, đƣợc đo lƣờng bằng sự gia tăng ròng trong tài sản hữu hình và tài sản vô hình và chia cho độ trễ của tổng tài sản, SalesGrowthi,t-1 là tốc độ tăng trƣởng của doanh thu công ty i từ năm t-2 đến năm t-1. Mô hình đƣợc ƣớc lƣợng theo năm và ngành công nghiệp. Phần dƣ của mô hình hồi quy phải ánh độ lệch so với đầu tƣ dự kiến và đại diện cho đầu tƣ không hiệu quả trong một công ty. Một phần dƣ dƣơng có nghĩa là công ty đang đầu tƣ ở mức cao hơn so với kỳ vọng dựa theo tốc độ tăng trƣởng của doanh thu bán hàng, và nó chính là đầu tƣ quá mức. Một phần dƣ âm có nghĩa là công ty đang đầu tƣ ở mức thấp hơn so với kỳ vọng dựa theo tốc độ tăng trƣởng của doanh thu bán hàng, và nó chính là đầu tƣ dƣới mức. Biến phụ thuộc LnvEff của mô hình là giá trị tuyệt đối của phần dƣ nhân với -1, vì thế giá trị càng cao thì hiệu quả đầu tƣ càng cao (LnvEffi,t). Biến phụ thuộc Overinvest đƣợc lấy từ phần dƣ dƣơng của mô hình nhân với -1, vì thế giá trị càng cao thể hiện hiệu quả đầu tƣ càng cao, góp phần làm giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết (Overinvesti,t). Biến phụ thuộc Underinvest đƣợc lấy từ phần dƣ âm của mô hình, vì thế giá trị càng cao thể hiện hiệu quả đầu tƣ càng cao, góp phần làm tăng các khoản đầu tƣ cần thiết (Underinvesti,t). Bƣớc 2: Ƣớc lƣợng biến độc lập chất lƣợng báo cáo tài chính (FRQ) Để ƣớc lƣợng chất lƣợng của báo cáo tài chính, bài nghiên cứu sử dụng các biến đại diện khác nhau dựa trên độ chính xác của các nguyên tắc kế toán liên quan đến những nguyên tắc cơ bản, nghiên cứu trƣớc đây cũng nhƣ số liệu tóm tắt thống kê, đƣợc tiêu chuẩn hóa thành ba biến đại diện. 21 Phƣơng pháp đo lƣờng đầu tiên đƣợc dựa trên mô hình nghiên cứu đƣợc phát triển bởi McNichols và Stubben (2008), họ xem xét doanh thu vƣợt trội nhƣ là một đại diện của quản lý thu nhập. ∆ARi,t = β0 + β1 ∆Salesi,t + ɛi,t (2) Với ∆ARi,t : sự thay đổi hàng năm trong các khoản phải thu của công ty i trong năm t, ∆Salesi,t: sự thay đổi hàng năm trong doanh thu bán hàng của công ty i trong năm t. Tất cả các khoản mục đều đƣợc chia cho độ trễ của tổng tài sản. Mô hình đƣợc ƣớc lƣợng theo nhóm từng năm và ngành công nghiệp. Doanh thu vƣợt trội là phần dƣ của mô hình (2), đại diện cho sự thay đổi trong các khoản phải thu mà không đƣợc giải thích bởi sự tăng trƣởng trong doanh thu bán hàng. Biến đại diện đầu tiên của FRQ là giá trị tuyệt đối của phần dƣ nhân với -1, vì thế giá trị càng cao thì FRQ càng cao ( ). Phƣơng pháp đo lƣờng thứ hai đƣợc dựa trên mô hình nghiên cứu đƣợc phát triển bởi Kasznik (1999). TAi,t = β0 + β1 ∆Salesi,t + β2 PPEi,t + β3 ∆CFOi,t + ɛi,t (3) Với: TAi,t là tổng các khoản trích trƣớc, đƣợc tính bằng sự thay đổi trong tài sản không có tính lỏng – sự thay đổi trong nợ ngắn hạn + sự thay đổi trong khoản nợ ngắn hạn ngân hàng – khấu hao. ∆Salesi,t: sự thay đổi trong doanh thu bán hàng. PPEi,t: tài sản, máy móc và thiết bị. ∆CFOi,t: sự thay đổi trong dòng tiền hoạt động. Tất cả các khoản mục đều bị giảm xuống bởi độ trễ của tổng tài sản. Mô hình đƣợc ƣớc lƣợng theo nhóm từng năm và ngành công nghiệp. Biến đại diện thứ hai của FRQ là giá trị tuyệt đối của phần dƣ từ mô hình (3) nhân với -1, vì thế giá trị càng cao thì FRQ càng cao ( ). 22 Phƣơng pháp đo lƣờng thứ ba (Aggregi,t) đƣợc dựa theo nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta (2014), đƣợc tính bằng bình quân các giá trị tiêu chuẩn của hai biến FRQ_MNST và FRQ_KASZ Aggregi,t = Tóm lại, FRQ_MNST, FRQ_KASZ, Aggreg đều đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ bởi vì nhƣ một đầu vào cho cơ chế kiểm soát, tính trung thực của số liệu kế toán sẽ cải thiện hiệu quả đầu tƣ bằng cách giảm thiểu vấn đề bất cân xứng thông tin, nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản, khuyến khích đầu tƣ vào các dự án có tỷ suất sinh lợi cao hoặc giảm các khoản đầu tƣ vào các dự án có hiệu quả thấp (Myer, 1984; Biddle và Hilary, 2006). Bƣớc 3: Ƣớc lƣợng biến độc lập kỳ hạn nợ (STDebt) Để xem xét ảnh hƣởng của kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ, tác giả sử dụng biến STDebt, đƣợc đo lƣờng bằng tỷ lệ nợ ngắn hạn (nợ đáo hạn trong vòng một năm) trên tổng nợ. Kỳ hạn nợ ngắn đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng đối với hiệu quả đầu tƣ bởi vì sự linh hoạt cao hơn của các khoản nợ ngắn hạn trong chiến lƣợc tối đa hóa giá trị công ty có thể làm giảm thiểu xung đột giữa các chủ nợ và cổ đông, từ đó làm giảm cả đầu tƣ quá mức và đầu tƣ dƣới mức (Meckling và Jensen, 1986; Childs, 2005). Bƣớc 4: Ƣớc lƣợng các biến kiểm soát cho mô hình nghiên cứu. Sau khi ƣớc lƣợng các biến chính cho mô hình nghiên cứu, tác giả ƣớc lƣợng thêm các biến kiểm soát để tăng tính bền vững cho mô hình. Trong bài nghiên cứu này, các biến kiểm soát đƣợc sử dụng dựa trên nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014). Có 11 biến kiểm soát cho mô hình. Bao gồm Quy mô (LnSales), Tuổi công ty (LnAge), Hữu hình (Tang), Độ lệch chuẩn của dòng tiền (StdCFO), Độ lệch chuẩn của doanh thu (StdSales), Cơ hội tăng trƣởng (Tobin’Q), Khả năng tài chính (Z), Trung bình của dòng tiền (CFO_ATA), Chu kỳ kinh doanh (Opercycle), Lỗ (Loss) và Biến giả ngành (Industry dummies).  Quy mô công ty (LnSales) đƣợc đo lƣờng bằng logarit tự nhiên của tổng doanh thu. Quy mô công ty đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu 23 quả đầu tƣ vì các doanh nghiệp nhỏ luôn tồn tại tình trạng bất cân xứng cao, chi phí huy động vốn lớn, và có thể dẫn đến việc phải từ bỏ các cơ hội đầu tƣ mang lại tỷ suất suất sinh lợi cao do không đáp ứng đƣợc yêu cầu của chủ nợ (Islam, 2002).  Tuổi công ty (Age) đƣợc đo lƣờng bằng logarit tự nhiên năm kể từ khi công ty đƣợc thành lập. Tuổi của công ty đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ vì đối với các công ty nhỏ và số năm thành lập ngắn thì khả năng cho các nhà đầu tƣ theo dõi là rất thấp từ đó tình trạng bất cân xứng thông tin sẽ tăng lên, có thể dẫn đến đầu tƣ không hiệu quả (Hassan và các cộng sự, 2013).  Hữu hình (Tang) đƣợc tính bằng công thức tài sản cố định hữu hình chia cho tổng tài sản. Tài sản hữu hình đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan âm với hiệu quả đầu tƣ bởi vì các công ty với mức độ tài sản hữu hình cao thì sẽ có xu hƣớng vay nợ nhiều hơn để đầu tƣ vào các dự án do nhận đƣợc nhiều sự tin cậy từ các chủ nợ, từ đó dẫn đến đầu tƣ không hiệu quả (Almeida và Campello, 2007).  Độ biến động của dòng tiền (StdCFO) và độ biến động của doanh thu (StdSales) đƣợc đo lƣờng theo độ lệch chuẩn của dòng tiền, doanh thu bán hàng từ năm t-2 đến năm t. Độ biến động của dòng tiền và doanh thu đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan âm đến hiệu quả đầu tƣ vì các doanh nghiệp có độ biến động dòng tiền cũng nhƣ doanh thu cao sẽ có xu hƣớng đầu tƣ ít hơn cũng nhƣ giảm các khoản đầu tƣ tiềm năng trong tƣơng lai do chi phí huy động vốn tăng cao, từ đó dẫn đến đầu tƣ dƣới mức (Minton và Scharch, 1999).  Cơ hội tăng trƣởng (Tobin’Q) đƣợc tính bằng công thức sau: Cơ hội tăng trƣởng đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan âm với hiệu quả đầu tƣ bởi vì trong các công ty có mức độ rủi ro cao và cơ hội tăng trƣởng cao thì các nhà quản lý có thể chỉ quan tâm đến lợi ích của cổ đông và sẽ bỏ qua các dự án có NPV dƣơng bởi vì tỷ suất sinh lợi của dự án có thể đƣợc cộng dồn vào nợ. Do đó các nhà quản lý thƣờng có động lực tham gia vào vấn đề đầu tƣ dƣới mức (Myers, 1984). 24  Khả năng tài chính: đƣợc đo lƣờng dựa trên sức mạnh tài chính công ty (Z), Altman’s Z-score (1968). Z= 0.012 x1 + 0.014 x2 +0.033 x3+ 0.006 x4+ 0.999 x5 Với x1 x2 x3 x4 x5 Sức mạnh tài chính của công ty đƣợc kỳ vọng là có tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ bởi vì các công ty có nền tài chính vững mạnh thì khả năng huy động vốn cũng nhƣ phí huy động vốn thấp, hạn chế việc phải từ bỏ các cơ hội đầu tƣ tiềm năng, từ đó dẫn đến đầu tƣ hiệu quả hơn (Biddle và các cộng sự, 2009).  Trung bình của dòng tiền (CFO_ATA) đƣợc tính bằng công thức: dòng tiền từ hoạt động chia cho tổng tài sản bình quân để đo lƣờng ảnh hƣởng của dòng tiền đến hiệu quả đầu tƣ. Ảnh hƣởng của dòng tiền lên hiệu quả đầu tƣ đƣợc kỳ vọng có mối tƣơng quan dƣơng bởi vì nếu công ty có dòng tiền nội bộ dồi dào thì không cần phải huy động vốn từ bên ngoài để tài trợ cho các dự án đầu tƣ, từ đó hạn chế đƣợc tình trạng đầu tƣ dƣới mức do thiếu vốn (Beatty và các cộng sự, 2007).  Chu kỳ kinh doanh (Opercycle) đƣợc tính bằng công thức: Chu kỳ kinh doanh đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng đối với hiệu quả đầu tƣ bởi vì các công ty có chu kỳ kinh doanh dài hơn sẽ có xu hƣớng báo cáo thƣờng xuyên hơn, từ đó gia tăng sự giám sát của các nhà đầu tƣ bên ngoài và các chủ nợ, dẫn đến các dự án đầu tƣ đƣợc đƣa ra sẽ hiệu quả hơn (Butler, 2006). 25  Các khoản lỗ (Loss): biến giả bằng 1 nếu thu nhập trƣớc các khoản mục đặc biệt là âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại. Loss đƣợc sử dụng để kiểm soát các khoản lỗ.  Biến giả ngành (Industry dummies) đƣợc sử dụng để xem xét hiệu quả của ngành công nghiệp. Bài nghiên cứu chia các doanh nghiệp Việt Nam đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán thành 6 nhóm ngành chính (dựa theo tiêu chuẩn phân chia ngành của website www.vietstock.vn), bao gồm các ngành: Sản xuất, Công nghệ và truyền thông, Xây dựng và bất động sản, Thƣơng mại (Bán buôn và bán lẻ), Vận tải kho bãi, Tiện ích công cộng. 3.3.2. Mô hình nghiên cứu Sau khi thực hiện các bƣớc 1, 2, 3, 4 (mục 3.3.1), để ƣớc lƣợng biến hiệu quả đầu tƣ, chất lƣợng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ cũng nhƣ các biến kiểm soát, tác giả đƣa mô hình nghiên cứu nhƣ sau: LnvEffi,t = β0 + β1FRQi,t + β2 STDebti,t + β3 LnSalesi,t + β4 LnAgei,t + β5 Tangi,t+ β6 StdCFOi,t + β7 StdSalesi,t + β8 Tobin’Qi,t + β9 Zi,t + β10 Lossi,t+ β11 CFO_ATAi,t + β12 Opercyclei,t + Trong đó: LnvEff: hiệu quả đầu tƣ của công ty i FRQ: chất lƣợng báo cáo tài chính công ty i STDebt: kỳ hạn nợ công ty i LnSales: quy mô công ty i LnAge: tuổi của công ty i Tang: tài sản hữu hình công ty i StdCFO: độ lệch chuẩn của dòng tiền công ty i StdSales: độ lệch chuẩn của doanh thu công ty i Tobin’Q: cơ hội tăng trƣởng công ty i + εi,t (4) 26 Z: sức mạnh tài chính (hệ số Altman’s Z-score) công ty i Loss: khoản lỗ công ty i CFO_ATA: ảnh hƣởng của dòng tiền hoạt động công ty i Opercycle: độ dài của chu kỳ kinh doanh công ty i Industry dummies: biến giả ngành Từ giả thuyết nghiên cứu, tác giả dự đoán rằng FRQ và STDebt đều cải thiện hiệu quả đầu tƣ và hy vọng rằng β1, β2 đều dƣơng và có ý nghĩa. Nhƣ đã thể hiện trong phần tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây, chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn và việc sử dụng nợ ngắn hạn có thể làm giảm vấn đề bất cân xứng thông tin và từ đó nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Sau khi kiểm tra ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và nợ ngắn hạn đến hiệu quả đầu tƣ, tác giả sẽ mở rộng phân tích trƣớc đó bằng cách kiểm tra với sự thay đổi trong mức độ nợ ngắn sẽ làm tăng hay giảm ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính đến hiệu quả đầu tƣ. Để kiểm tra tác động này, tác giả đƣa vào mô hình hiệu quả tƣơng tác giữa FRQ và một biến giả kỳ hạn nợ (DumSTDebt) có giá trị bằng 1 nếu tỷ lệ nợ ngắn hạn/tổng nợ là trên mức trung vị và 0 trong trƣờng hợp còn lại. LnvEffi,t = β0 + β1FRQi,t + β2 STDebti,t + β3 FRQi,t * DumSTDebti,t + β4 LnSalesi,t + β5 LnAgei,t + β6 Tangi,t + β7 StdCFOi,t + β8 StdSalesi,t + β9 Tobin’Qi,t + β10 Zi,t + β11 Lossi,t + β12 CFO_ATAi,t + β13 Opercyclei,t + + εi,t (5) Với FRQ*DumSTDebt đại diện cho hiệu ứng tƣơng tác và định nghĩa các biến còn lại tƣơng tự nhƣ mô hình (4). Trong mô hình này, β1 chỉ ra tác động của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty có mức độ nợ ngắn hạn thấp hơn so với trung bình, tổng các hệ số của hiệu quả chính và hiệu quả tƣơng tác β1+ β3 đại diện cho ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả 27 đầu tƣ trong các công ty có mức độ nợ ngắn hạn cao hơn so với mức trung bình. Do đó, nếu ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với những doanh nghiệp có kỳ hạn nợ thấp hơn (tỷ lệ nợ ngắn hạn cao hơn) thì β3 sẽ dƣơng và có ý nghĩa, ngƣợc lại nếu ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ là thấp hơn đối với các công ty có kỳ hạn nợ ngắn hơn thì β3 sẽ âm và có nghĩa. 3.3.3. Kiểm định tính bền vững của mô hình 3.3.3.1. Thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ Dựa theo nghiên cứu của Eberly (1997) và McNichols, Stubben (2008) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa đầu tƣ và tốc độ tăng trƣởng doanh thu bán hàng có thể khác nhau trong trƣờng hợp doanh thu tăng trƣởng âm và dƣơng. Do đó, để kiểm định tính bền vững của mô hình nghiên cứu (mô hình 4 mục 3.3.2), tác giả ƣớc lƣợng lại mô hình hiệu quả đầu tƣ (mô hình 1 mục 3.3.1) bằng cách thêm biến giả NEG có giá trị bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại (dựa theo nghiên cứu của Chen và các cộng sự, 2011). Investmenti,t = β0 + β1 NEGi,t-1 + β2 SalesGrowthi,t-1 + β3 NEGi,t-1 * SalesGrowthi,t-1 + ɛi,t (6) Với NEGi,t-1: biến giả bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại, các biến còn lại đƣợc định nghĩa nhƣ mô hình 1 mục 3.3.2. 3.3.3.2. Kiểm định tác động của nội sinh đến mô hình nghiên cứu Dựa theo nghiên cứu của García-Teruel và các cộng sự (2010) đã chỉ ra rằng các công ty có FRQ cao hơn sẽ có kỳ hạn nợ dài hơn so với các công ty có FRQ thấp. Để giải quyết mối quan hệ nội sinh có thể có giữa kỳ hạn nợ và FRQ, bài nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn (2SLS). Ở giai đoạn đầu tiên, bài nghiên cứu ƣớc tính lại mức độ nợ ngắn hạn của các công ty (theo mô hình 7), và ở giai đoạn hai, tác giả sử dụng ƣớc tính này để ƣớc lƣợng lại mô hình nghiên cứu chính (mô hình 5 mục 3.3.2). 28 STDebti,t = β0 + β1FRQi,t + β2 Zi,t + β3 Z2I,t + β4 Tobin’Qi,t + β5 AMi,t + β6 LnSizei,t + β7 LnAgei,t + β8 Tax+ β9 Levi,t + β10 StdSalesi,t + ɛi,t (7) Với STDebt là tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng nợ, FRQ đại diện cho chất lƣợng báo cáo tài chính, Z là sức mạnh tài chính, Tobin’Q đại diện cho cơ hội tăng trƣởng, AM là kỳ hạn của tài sản đƣợc tính toán theo mô hình nghiên cứu của Jun và Jen (2003), LnSize là quy mô của công ty đƣợc đo lƣờng bằng Logarit tự nhiên của giá trị thị trƣờng, LnAge là logarit tự nhiên của tuổi công ty, Tax là mức thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp, Lev là mức độ nợ, StdSales là độ lệch chuẩn của doanh thu năm t-2 đến năm t. 29 Figure 2Bảng 3. Tóm tắt đo lường các biến Định nghĩa Mô tả biến Nguồn dữ liệu Investment Sự gia tăng ròng trong tài sản hữu hình, tài sản vô hình chia cho độ trễ của tổng tài sản BCTC SalesGrowth Tốc độ tăng trƣởng của doanh thu từ năm t-2 đến năm t-1 BCTC LnvEff (Hiệu quả đầu tƣ) Giá trị tuyệt đối của phần dƣ trong mô hình (1) nhân với -1 TG1 Overinvest (Đầu tƣ quá mức) Phần dƣ dƣơng trong mô hình (1) nhân với -1 TG Undervest (Đầu tƣ dƣới mức) Phần dƣ âm trong mô hình (1) TG FRQ_MNST Giá trị tuyệt đối của phần dƣ trong mô hình (2) nhân với -1 TG FRQ_KASZ Giá trị tuyệt đối của phần dƣ trong mô hình (3) nhân với -1 TG FRQ (Aggreg) ( FRQ_MNST+ FRQ_KASZ)/2 TG ∆AR Sự thay đổi hàng năm trong các khoản phải thu BCTC ∆Sales Sự thay đổi hàng năm trong doanh thu bán hàng BCTC TA (tổng các khoản trích trƣớc) Sự thay đổi trong tài sản không có tính lỏng – sự thay đổi trong nợ ngắn hạn + sự thay đổi trong khoản nợ ngắn hạn ngân hàng – khấu hao. BCTC PPE Tài sản, máy móc và thiết bị BCTC ∆CFO Sự thay đổi trong dòng tiền hoạt động BCTC 1 Kết quả tính toán từ dữ liệu của tác giả 30 CFO Dòng tiền hoạt động BCTC STDebt Nợ ngắn hạn/tổng nợ BCTC LnSales (Quy mô) Logarit tự nhiên của tổng doanh thu BCTC LnAge (Tuổi của công ty) Logarit tự nhiên của năm kể từ khi công ty đƣợc thành lập BCTC Tang (Hữu hình) Tài sản cố định hữu hình/tổng tài sản BCTC StdCFO (Độ lệch chuẩn của dòng tiền) Độ lệch chuẩn của dòng tiền từ năm t-2 đến năm t BCTC StdSales (Độ lệch chuẩn của doanh thu) Độ lệch chuẩn của doanh thu từ năm t-2 đến năm t BCTC Tobin’Q (Cơ hội tăng trƣởng) (Giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần+giá trị sổ sách của nợ)/giá trị sổ sách của tổng tài sản Z (Sức mạnh tài chính) Z= 0.012 x1 + 0.014 x2 + 0.033 x3 + 0.006 x4 + 0.999 x5 x1 Vốn luân chuyển/tổng tài sản BCTC x2 Thu nhập giữ lại/tổng tài sản BCTC x3 Thu nhập trƣớc thuế và lãi vay/tổng tài sản BCTC x4 Giá trị thị trƣờng của vốn chủ sở hữu/giá trị sổ sách của tổng tài sản x5 Doanh thu/tổng tài sản BCTC Loss Biến giả = 1 nếu thu nhập ròng trƣớc các khoản mục đặc biệt là âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại BCTC BCTC, Sàn CK TG BCTC Sàn CK 31 CFO_ATA Dòng tiền hoạt động/tổng tài sản bình quân BCTC Opercycle (Độ dài của chu kỳ kinh doanh) BCTC Industry dummies Biến giả để kiểm soát hiệu quả của ngành công nghiệp NEG Biến giả bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại AM (Kỳ hạn của tài sản) AM = β1 Tax (Thuế) Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp BCTC Lev (Mức độ nợ) Nợ/Tổng tài sản BCTC β2 β3 Sàn CK TG + β4x1 BCTC 32 3.4. Phương pháp kiểm định mô hình  Dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập dƣới dạng dữ liệu bảng (Panel data). Phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất (Pooled OLS) đƣợc sử dụng để phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ ngắn đến hiệu quả đầu tƣ. Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn (2SLS) đƣợc sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh giữa kỳ hạn nợ ngắn và chất lƣợng báo cáo tài chính. Phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng lại mô hình nghiên cứu khi chấp nhận có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra.  Nhằm xem xét ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ, tác giả tiến hành hồi quy 304 công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán trong giai đoạn 2009 – 2013. Quy trình hồi quy đƣợc tiến hành nhƣ sau: Bước 1: Tính thống kê mô tả chuỗi dữ liệu theo từng biến. Bước 2: Xem xét mối tƣơng quan giữa các biến bằng cách sử dụng ma trận hệ số tƣơng quan, qua đó kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến. Bước 3: Kiểm định các giả thuyết cơ bản của mô hình hồi quy  Kiểm định phƣơng sai thay đổi bằng Breusch – Pagan test. Dấu hiệu để nhận biết là khi nhìn vào bảng kết quả nếu Prob > Chi2 nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, từ đó kết luận mô hình có xuất hiện hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (với giả thuyết H0 là không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi xảy ra). Khi hồi quy OLS có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi thì sẽ dẫn đến những hệ quả sau: cho ra kết quả các hệ số ƣớc lƣợng là không chệch nhƣng nó đã không còn thuộc tính BLUE. Điều này có nghĩa là nếu chúng ta vẫn sử dụng hồi quy OLS với sự hiện diện của phƣơng sai thay đổi thì các giá trị sai số chuẩn “standard errors” có đƣợc không còn phù hợp và do đó bất kỳ kết luận nào cũng không còn đúng. Khi hồi quy bằng Pooled OLS không thể khắc phục đƣợc hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi mà chỉ có thể điều chỉnh để nó có mức ý nghĩa đáng tin cậy hơn.  Kiểm định tự tƣơng quan bằng Wooldridge test. Dấu hiệu để nhận biết hiện tƣợng tự tƣơng quan là nhìn vào bảng kết quả nếu Prob > F nhỏ hơn 0.05 thì 33 bác bỏ giả thuyết H0, từ đó kết luận mô hình có xuất hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan (với giả thuyết H0 là không có hiện tƣợng tự tƣơng quan xảy ra). Cũng tƣơng tự nhƣ vấn đề phƣơng sai thay đổi, khi ƣớc lƣợng bằng Pooled OLS không thể khắc phục đƣợc hiện tƣợng tự tƣơng quan (nếu có) mà chỉ có điều chỉnh để nó có mức ý nghĩa đáng tin cậy hơn.  Kiểm định đa cộng tuyến thông qua ma trận hệ số tƣơng quan và nhân tử phóng đại phƣơng sai V.I.F. Kiểm định xem có hay không hiện tƣợng tự tƣơng quan mạnh mẽ giữa các biến giải thích. Các vấn để nảy sinh khi có hiện tƣợng đa cộng tuyến nhƣng bị bỏ qua: R2 sẽ rất cao nhƣng các hệ số ƣớc lƣợng (individual coefficients) cũng sẽ có sai số chuẩn lớn, kết quả hồi quy sẽ trở nên nhạy cảm với chỉ một thay đổi nhỏ trong phƣơng trình hồi quy ban đầu… Dấu hiệu để nhận biết hiện tƣợng đa cộng tuyến, nhìn vào bảng kết xuất của phần mềm, nếu R2 cao, prob cao (hoặc trị thống kê t thấp). Hay sử dụng kiểm định V.I.F (Variance Inflation Factor) để phát hiện ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Vẫn chƣa có lý thuyết thống kê nào giúp xác định rõ là khi kiểm định VIF (hoặc nghịch đảo VIF là Tolerance Statistics) vƣợt qua ngƣỡng giới hạn là bao nhiêu thì có thể kết luận là có hiện tƣợng đa cộng tuyến (một số cho rằng là 2, 5…10, nhƣng không thể vƣợt quá 10). Bước 4: Hồi quy mô hình chính (mô hình 4) bằng phƣơng pháp Pooled OLS. Nếu bƣớc 3 kiểm định có phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan thì sử dụng Cluster hai bƣớc ở mức độ năm và công ty của Petersen (2009) để điều chỉnh. Về mặt kinh tế lƣợng thì phƣơng trình hồi quy “gộp” (Pooled OLS) có dạng nhƣ sau: yit = α + βxit + uit Với yit là biến độc lập, α là hệ số chặn, β là ma trận k x 1 hệ số ƣớc lƣợng của biến giải thích, xit; i = 1,…, N t = 1,…,T Gọi là mô hình hồi quy gộp vì chúng ta gộp tất cả các quan sát vào trong mô hình hồi quy với giả định rằng các hệ số hồi quy cho các biến số (bao gồm cả hệ số chặn) là không đổi giữa các đơn vị chéo. 34 Bước 5: Để mở rộng phân tích, tác giả tiếp tục xem xét xem việc sử dụng các khoản nợ ngắn hạn cao hơn sẽ làm tăng hay giảm ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính đến hiệu quả đầu tƣ (mô hình 5 mục 3.3.2). Phƣơng pháp ƣớc lƣợng ở bƣớc này đƣợc thực hiện tƣơng tự nhƣ ở bƣớc 4. Bước 6: Để kiểm tra tính bền vững của mô hình, tác giả thực hiện các cách sau:  Thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ bằng mô hình của Chen và các cộng sự (2011) (mô hình 6 mục 3.3.3.1), sau đó lấy biến hiệu quả đầu tƣ vừa tính đƣợc thay vào mô hình chính (mô hình 4 mục 3.3.2) để so sánh với kết quả hồi quy ban đầu.  Kiểm tra và xử lý vấn đề nội sinh giữa FRQ và STDebt (mô hình 7 mục 3.3.3.2), sau đó thay vào mô hình chính (mô hình 5 mục 3.3.2) để xem xét lại kết quả của mô hình. Ở bƣớc này, tác giả sử dụng hồi quy bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn 2SLS. Nếu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan xảy ra thì sử dụng Cluster hai bƣớc ở mức độ năm và công ty của Petersen (2009) để điều chỉnh. Rất nhiều mô hình kinh tế có liên quan đến vấn đề biến nội sinh. Biến nội sinh là những biến có sự tƣơng quan với phần dƣ. Ở góc độ kinh tế lƣợng, sự xuất hiện của biến nội sinh có thể dẫn đến các trƣờng hợp nhƣ bỏ sót biến, sai số trong biến hoặc đƣợc xác định đồng thời qua các biến giải thích khác. Trong các trƣờng hợp này, OLS không còn phù hợp với những thông số ƣớc lƣợng tin cậy. Phƣơng pháp tổng quát để giải quyết vấn đề này là ƣớc lƣợng biến công cụ (Instrumental variable estimator), đặc biệt là ƣớc lƣợng hồi quy tối thiểu 2SLS. Về mặt kinh tế lƣợng thì phƣơng trình hồi quy có dạng nhƣ sau: Y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + …+ ε (a) Trong đó giả sử biến x3 không thể ƣớc lƣợng đƣợc mà phải ƣớc lƣợng thông qua một biến đại diện khác. Nhƣ vậy hiệu quả của phƣơng trình đƣợc ƣớc lƣợng khi đó sẽ phụ thuộc vào chất lƣợng của biến thay thế. Trong trƣờng hợp, nếu bỏ qua biến x3 thì thành phần x3 sẽ đƣợc tính vào sai số u của biểu thức (b) Y = β0 + β1x1 + β2x2 + β4x4 + …+ u (b) Giả sử nếu biến x1 là biến nội sinh thì OLS sẽ bị chệch và không đáng tin cậy. Khi đó cần thiết phải đƣa vào một biến z mới thỏa mãn hai tính chất: (i) z không có 35 tƣơng quan với u; (ii) nhƣng z lại có tƣơng quan với x1. Một biến thỏa mãn cả hai tính chất trên đƣợc gọi là biến công cụ. Hồi quy 2SLS đƣợc thực hiện nhƣ sau: Trong giai đoạn đầu, một biến mới đƣợc tạo thành bằng cách sử dụng biến công cụ. Trong giai đoạn hai, các giá trị mô hình ƣớc tính từ giai đoạn một này sau đó đƣợc sử dụng thay cho các giá trị thực tế của các dự đoán có vấn đề để tính toán một mô hình OLS cho các phản ứng quan tâm.  Thay thế phƣơng pháp kiểm định. Ở các bƣớc trên, tác giả sử dụng hồi quy Pooled OLS để kiểm định mô hình nghiên cứu chính (mô hình 4). Hạn chế của phƣơng pháp này là không khắc phục đƣợc hiện tƣợng tự tƣơng quan cũng nhƣ phƣơng sai thay đổi mà chỉ điều chỉnh để có độ tin cậy hơn. Chính vì thế ở bƣớc này, tác giả sử dụng phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi FGLS. Ƣu điểm quan trọng của phƣơng pháp này là nó chấp nhận có hiện tƣợng tự tƣơng quan cũng nhƣ phƣơng sai thay đổi của mô hình khi tiến hành hồi quy. Phƣơng pháp hồi quy FGLS (Feasible Generalized Least Squares): về mặt thống kê hồi quy FGLS là một kỹ thuật để đánh giá các thông số chƣa biết của một mô hình hồi quy tuyến tính. Mô hình này đƣợc áp dụng khi phƣơng sai giữa các quan sát là khác nhau (phƣơng sai thay đổi) hoặc khi có một mức độ tƣơng quan nhất định giữa các quan sát (tự tƣơng quan). TÓM TẮT CHƢƠNG 3 Chƣơng 3 trình bày phƣơng pháp cũng nhƣ đƣa ra các giả thuyết cho bài nghiên cứu. Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện dựa trên mô hình và phƣơng pháp nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014). Mô hình nghiên cứu đƣợc đƣa ra nhằm mục đích kiểm tra ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ cũng nhƣ xem xét hiệu ứng tƣơng tác giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ ngắn. Tiếp theo ở chƣơng 4 tác giả trình bày kết quả nghiên cứu dựa trên phƣơng pháp nghiên cứu đã đƣợc trình bày ở chƣơng 3. 36 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả 4.1.1. Phân tích dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập trong giai đoạn 5 năm từ 2009 đến 2013. Cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2007 – 2008 và những hệ lụy đã khiến cho bức tranh kinh tế thế giới lần lƣợt rơi vào suy thoái. Và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Tốc độ tăng trƣởng cũng nhƣ phát triển của Việt Nam đã có một sự sụt giảm đáng kể trong giai đoạn này và nó cũng đã tác động trực tiếp đến tình hình sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp Việt Nam. Biểu đồ 4.1: Xu hƣớng các chỉ tiêu quan trọng trong giai đoạn 2009 – 2013 0 -0.02 STDebt 2009 2010 2011 2012 2013 LnvEff -0.04 Overinvest -0.06 Underinvest -0.08 FRQ_MNST -0.1 FRQ_KASZ -0.12 Aggreg 0.84 0.83 0.82 0.81 0.8 0.79 0.78 STDebt -0.14 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu nghiên cứu Biểu đồ 4.1 thể hiện xu hƣớng một số chỉ tiêu tài chính chính của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu của tác giả. Chất lƣợng báo cáo tài chính (đƣợc đo lƣờng theo ba phƣơng pháp) đều tăng đều qua các năm từ 2009 đến 2012 và giảm nhẹ vào năm 2013 qua đó thể hiện các doanh nghiệp càng ngày càng chú trọng nâng cao độ tin cậy của các báo cáo kế toán, từ đó tạo đƣợc lòng tin cho các chủ nợ nhất là trong giai đoạn hậu khủng hoảng. Đồng thời các doanh nghiệp trong giai đoạn này sử dụng nợ ngắn hạn trong tổng nợ ngày càng tăng, chứng tỏ các doanh nghiệp phải đi vay thƣờng xuyên hơn để có thể đáp ứng đƣợc nhu cầu đầu tƣ. Cuộc khủng 37 hoảng kinh tế toàn cầu đã giúp các doanh nghiệp Việt Nam nhận thức rõ tầm quan trọng của vấn đề đầu tƣ, các doanh nghiệp chú trọng hơn trong việc xem xét các dự án đầu tƣ thể hiện thông qua hiệu quả đầu tƣ tăng trong giai đoạn này, gia tăng các khoản đầu tƣ cần thiết (giảm đầu tƣ dƣới mức) và giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết (giảm đầu tƣ quá mức). 4.1.2. Phân tích thống kê mô tả Mẫu nghiên cứu đƣợc thu thập dƣới dạng bảng gồm 304 công ty đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2013, trong đó có 165 công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và 139 công ty niêm yết ở Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX). Figure 3Bảng 4.1 Phân loại công ty theo ngành Số lượng Tỷ trọng Sản xuất 152 50% Tiện ích công cộng 16 5.26% Xây dựng và bất động sản 67 22.04% Công nghệ và truyền thông 14 4.61% Thương mại (Bán buôn và bán lẻ) 30 9.87% Vận tải kho bãi 25 8.22% 304 100% Phân loại theo ngành Tổng cộng Nguồn: Số liệu theo thu thập của tác giả Với số lƣợng 304 công ty thu thập trong thời gian 5 năm, bảng phân loại theo ngành cho thấy số lƣợng các công ty phân bố ở nhiều ngành khác nhau, trong đó tập trung nhiều nhất là ngành sản xuất (chiếm 50% số lƣợng mẫu thu thập đƣợc). 38 Theo bảng 4.2 trình bày thống kê mô tả của các biến liên tục bao gồm giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn. Figure 4Bảng Biến 4.2 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu chính N Mean Median Std. Dev. Skewness Kurtosis LnvEff 1520 -0.0634 -0.0418 0.0962 -6.8799 74.0448 Overinvest 486 -0.0992 -0.0511 0.1552 -4.3577 29.6456 Underinvest 1034 -0.0466 -0.0408 0.0375 -3.6914 39.0625 FRQ_MNST 1520 -0.0684 -0.0488 0.0701 -2.9168 22.1589 FRQ_KASZ 1520 -0.0957 -0.0672 0.0978 -2.4773 12.0692 Aggreg 1520 -0.0821 -0.0644 0.0671 -2.4624 14.0671 STDebt 1520 0.8205 0.9187 0.2209 -1.3952 3.9486 LnSales 1520 26.8889 26.9007 1.4970 -0.3335 4.0332 LnAge 1520 2.2083 2.1972 0.4141 0.0905 4.0651 Tang 1520 0.1950 0.1444 0.1827 1.6680 5.9481 StdCFO 1520 0.1049 0.0673 0.1143 2.8904 16.9196 StdSales 1520 0.3699 0.2415 0.4556 3.9917 27.1285 Tobin’Q 1520 0.9552 0.8840 0.3734 3.1219 22.1113 Z 1520 1.2687 1.0067 1.1120 2.8368 16.2696 CFO_ATA 1520 0.0174 0.0049 0.0996 1.4478 15.7942 Opercycle 1520 464.5234 161.3885 3561.8750 33.4982 1223.7850 Nguồn: tính toán từ dữ liệu nghiên cứu của tác giả 39 Hiệu quả đầu tƣ (LnvEff) trong mẫu có giá trị trung bình là -0.0634 và giá trị trung vị là -0.0418. Riêng đối với đầu tƣ quá mức (Overinvest) có giá trị trung bình là -0.0992 trong khi giá trị trung bình của đầu tƣ dƣới mức (Underinvest) là -0.053 và khoảng 32% các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam đang đầu tƣ quá mức, trong khi phần lớn các doanh nghiệp trong mẫu đang đầu tƣ dƣới mức (điều này phù hợp với nghiên cứu của Chen và các cộng sự, 2011). Tƣơng tự nhƣ vậy, FRQ có giá trị trung bình lần lƣợt theo các nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008), Kasznik (1999) và trung bình hai nghiên cứu lần lƣợt là -0.0684, -0.0957 và -0.0821. Liên quan đến kỳ hạn nợ, giá trị trung bình là 0.8205, cho thấy rằng các công ty ở Việt Nam có xu hƣớng sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn, và nó trái ngƣợc hẳn so với nghiên cứu đƣợc thực hiện ở Mỹ, nơi mà kỳ hạn nợ ngắn là thấp hơn nhiều với mức tƣơng ứng là 28.2% và 21.46% dựa theo nghiên cứu của Barclay và Smith (1995), Datta (2005). 4.1.3. Ma trận hệ số tƣơng quan Bảng 4.3 trình bày ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến chính trong mô hình nghiên cứu. 40 Figure 5Bảng LnvEff FRQ_MNST FRQ_KASZ Aggreg STDebt 4.3 Ma trận hệ số tương quan LnSales LnvEff 1 FRQ_MNST 0.151*** 1 FRQ_KASZ 0.163*** 0.257*** 1 Aggreg 0.193*** 0.710*** 0.863*** 1 STDebt 0.235*** -0.078*** -0.003 -0.042* 1 LnSales 0.026 0.067*** 0.023 0.051** -0.062** 1 LnAge 0.042* 0.122*** 0.109*** 0.143*** 0.079*** -0.094*** LnAge Tang StdCFO StdSales Tobin’Q Z CFO_ATA Opercycle 1 Tang -0.043* 0.178*** 0.175*** 0.220*** -0.320*** 0.028 0.036 1 StdCFO -0.132*** -0.107*** -0.156*** -0.170*** 0.039 -0.010 -0.062** -0.164*** 1 StdSales -0.063** -0.170*** -0.081*** -0.148 0.177*** 0.261*** -0.0812*** -0.090*** 0.137*** 1 Tobin’Q -0.046* -0.008 -0.075*** -0.059** -0.046* 0.277*** -0.188** -0.044* 0.138*** 0.0850*** 1 Z 0.057** -0.053** 0.009 -0.021 0.320*** 0.284*** 0.060** -0.021 0.029 0.6220*** 0.043* 1 CFO_ATA 0.015 -0.090*** -0.090*** -0.113*** 0.034 0.0747*** -0.077*** -0.048* 0.112*** 0.0991*** 0.174*** 0.051** 1 Opercycle 0.034 0.018 0.025 0.028 -0.056** -0.138*** 0.043** -0.081*** -0.039 -0.0563** -0.029 -0.100*** -0.017 1 Loss 0.051** 0.033 0.036 0.044* -0.001 -0.136*** 0.0890** 0.090*** -0.079*** -0.0622** -0.114*** -0.010*** -0.078*** 0.045* Nguồn: tính toán từ dữ liệu của tác giả Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * Loss 1 41 Qua bảng 4.3 ma trận hệ số tƣơng quan, tác giả nhận thấy rằng cả ba phƣơng pháp đo lƣờng FRQ đều thể hiện có mối tƣơng quan dƣơng đối với hiệu quả đầu tƣ, nó chỉ ra rằng một mức độ cao hơn trong FRQ sẽ làm cho hiệu quả đầu tƣ cao hơn. Tƣơng tự nhƣ vậy, kỳ hạn nợ (STDebt) cũng có mối tƣơng quan dƣơng đối với hiệu quả đầu tƣ, qua đó chỉ ra rằng một tỷ lệ nợ ngắn hơn (nợ đáo hạn trong vòng một năm) trên tổng nợ cao hơn cũng góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Với phƣơng pháp đo lƣờng FRQ, STDebt có mối tƣơng quan âm với các biến này, kết quả này là phù hợp với các nghiên cứu trƣớc đó (García-Teruel, 2010). Đối với các biến kiểm soát, ma trận hệ số tƣơng quan cho thấy rằng biến tuổi công ty, sức mạnh tài chính có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ qua đó chỉ ra rằng các công ty có tuổi và sức mạnh tài chính càng cao thì hiệu quả đầu tƣ càng cao. Trong khi đó, các biến khác nhƣ tài sản hữu hình, độ lệch chuẩn của dòng tiền, độ lệch chuẩn của doanh thu cũng nhƣ Tobin’Q có mối tƣơng quan âm đến hiệu quả đầu tƣ. Mối tƣơng quan giữa các biến độc lập không cao ngoại từ biến Z và StdSales (0.6220 với mức ý nghĩa 1%), do đó hiện tƣợng đa cộng tuyến là không có khả năng xảy ra trong nghiên cứu (do các hệ số tƣơng quan đều không vƣợt quá 0.8). 4.2. Kết quả kiểm định mô hình Để ƣớc lƣợng các biến cho mô hình chính (mô hình 4 mục 3.3.2), tác giả phải thực hiện qua các bƣớc trung gian nhằm mục đích ƣớc lƣợng biến phụ thuộc hiệu quả đầu tƣ (đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức) và biến độc lập chất lƣợng báo cáo tài chính (FRQ_MNST, FRQ_KASZ, Aggreg) do không thể thu thập trực tiếp từ báo cáo tài chính hay sàn chứng khoán. Cách tính biến đƣợc trình bày ở mục 3.3.1 (mô hình 1, 2, 3) và kết quả hồi quy đƣợc trình bày ở phụ lục 1. Phƣơng pháp OLS đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình. 42 Sau đó, tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết vi phạm khi hồi quy mô hình 4 (mục 3.3.2) bằng phƣơng pháp Pooled OLS với kết quả đƣợc trình bày nhƣ sau:  Kết quả (1-3) đại diện cho 3 cách đo lƣờng khác nhau của FRQ để ƣớc lƣợng hiệu quả đầu tƣ theo thứ tự lần lƣợt là mô hình nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008), Kasznilk (1999) và trung bình của hai nghiên cứu.  Kết quả (4-6) đại diện 3 cách đo lƣờng khác nhau của FRQ để ƣớc lƣợng đầu tƣ quá mức theo thứ tự lần lƣợt là mô hình nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008), Kasznilk (1999) và trung bình của hai nghiên cứu.  Kết quả (7-9) đại diện 3 cách đo lƣờng khác nhau của FRQ để ƣớc lƣợng đầu tƣ dƣới mức theo thứ tự lần lƣợt là mô hình nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008), Kasznilk (1999) và trung bình của hai nghiên cứu. 4.2.1. Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi Phƣơng pháp kiểm định Breusch – Pagan đƣợc sử dụng để kiểm định phƣơng sai thay đổi. Figure 6Bảng Kết quả Chi2 (304) Prob>Chi2 1 2637.19 0.0000 4.4 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi 2 2337.97 0.000 3 2927.36 0.0000 4 623.80 0.000 5 545.77 0.0000 6 667.79 0.000 7 175.30 0.0000 8 167.44 0.000 9 163.00 0.0000 Với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết Ho đều đƣợc bác bỏ ở 9 mô hình (Prob > Chi2 nhỏ hơn 0.05), chứng tỏ có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi xảy ra. 4.2.2. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan Phƣơng pháp kiểm định Wooldridge test đƣợc sử dụng để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan. Figure 7Bảng Kết quả F (1,4) Prob>F 1 9.739 0.0020 4.5 Kết quả kiểm định tự tương quan 2 9.818 0.0019 3 9.844 0.0019 4 5.026 0.0287 5 4.912 0.0305 6 7 8 9 4.873 8.630 8.980 8.803 0.0312 0.0038 0.0031 0.0034 Với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết Ho không có hiện tƣợng tự tƣơng quan (Prob > F nhỏ hơn 0.05) đều đƣợc bác bỏ ở tất cả mô hình. Do đó có hiện tƣợng tự tƣơng quan xảy ra trong mô hình nghiên cứu. 43 4.2.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Bài nghiên cứu sử dụng hệ số kiểm định VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến. Figure 8Bảng Kết quả VIF R2 Prob>F 4.6 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.72 1.72 1.73 1.86 1.87 1.88 1.75 1.75 1.75 14.59 14.46 15.65 26.84 24.59 27.48 16.44 16.90 16.75 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Hệ số VIF trong cả 9 mô hình nghiên cứu đều nhỏ hơn 10, đồng thời R2 cũng nhƣ Prob của mô hình thấp, điều này chứng tỏ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. 4.2.4. Kết quả phân tích hồi quy mô hình 4 4.2.4.1. Ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ Khi hồi quy mô hình 4, bài nghiên cứu sử dụng biến độc lập LnvEff (mô hình 1) và biến phụ thuộc FRQ (mô hình 2, 3) từ kết quả tính toán của tác giả do không thể lấy trực tiếp từ báo cáo tài chính cũng nhƣ trên thị trƣờng chứng khoán (xem mục 3.3.1). Mô hình đƣợc hồi quy bằng phƣơng pháp OLS theo từng năm và ngành công nghiệp. Kết quả tính biến LnvEff, FRQ_MNST, FRQ_KASZ xem phụ lục 1. Bảng 4.7 trình bày kết quả hồi quy mô hình 4 (mục 3.3.2) bằng cách sử dụng nhiều cách đo lƣờng FRQ khác nhau (mục 3.3.1). Kết quả 1 sử dụng biến độc lập FRQ đƣợc đo lƣờng theo nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008) (mô hình 1), kết quả 2 theo phƣơng pháp đƣợc phát triển bởi Kasznik (1999) (mô hình 2) và cuối cùng kết quả 3 là trung bình cộng của hai phƣơng pháp đo lƣờng trƣớc. Phƣơng pháp hồi quy Pooled OLS đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình. Do mô hình nghiên cứu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra (kết quả 1, 2, 3 mục 4.2.1 và 4.2.2), nên tác giả sử dụng Cluster 2 bƣớc của Petersen (2009) để điều chỉnh. 44 Figure 9Bảng 4.7 Kết quả hồi quy của LnvEff bằng Pooled OLS Biến FRQ_MNST Kết quả 1 Kết quả 2 0.202*** (2.64) 0.139*** (3.10) FRQ_KASZ Aggreg STDebt LnSales LnAge Tang StdCFO StdSales Tobin’Q Z CFO_ATA Opercycle Loss Kết quả 3 0.123*** (4.08) 0.006*** (4.82) 0.003 (0.57) 0.028** (2.23) -0.082*** (-3.06) -0.022*** (-3.16) -0.004 (-0.31) 0.005 (1.37) 0.046* (1.79) 1.06x10-6** (2.25) 0.022*** (4.31) 0.119*** (3.83) 0.006*** (4.39) 0.004 (0.90) 0.028** (2.27) -0.075*** (-3.01) -0.026*** (-3.94) -0.001 (-0.11) 0.004 (1.32) 0.045* (1.72) 1.03x10-6** (2.36) 0.023*** (3.88) 0.265*** (2.72) 0.119*** (3.93) 0.005*** (3.96) 0.001 (0.31) 0.021* (1.95) -0.072*** (-2.79) -0.022*** (-3.45) -0.002 (-0.16) 0.004 (1.26) 0.050* (1.88) 9.59x10-7** (2.23) 0.022*** (4.11) Nguồn: tính toán dừ dữ liệu của tác giả Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * Phù hợp với giả thuyết H1, FRQ cao hơn sẽ cải thiện hiệu quả đầu tƣ, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng FRQ có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ (β1 dƣơng và có ý nghĩa ở mức 1% cho cả ba kết quả nghiên cứu), qua đó chỉ ra rằng FRQ cao hơn sẽ làm gia tăng hiệu quả đầu tƣ (phù hợp với nghiên cứu gốc của 45 Gomariz và Ballesta, 2014). FRQ cao hơn sẽ làm cho các nhà quản lý có trách nhiệm cao hơn, chẳng hạn nhƣ cho phép sự giám sát cao hơn từ các cổ đông, từ đó làm giảm bất cân xứng thông tin cũng nhƣ giảm các lựa chọn bất lợi, rủi ro đạo đức, giải quyết đƣợc mâu thuẫn giữa nhà quản lý và các nhà đầu tƣ bên ngoài, góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Phù hợp với giả thuyết H2, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng hệ số β2 dƣơng và có ý nghĩa (ở mức 1%) trong cả ba kết quả, điều này cho thấy kỳ hạn nợ ngắn (STDebt) sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ (phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta, 2014). Việc sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn trong cấu trúc vốn sẽ góp phần làm giảm bất cân xứng thông tin, chi phí đại diện giữa các cổ đông, chủ nợ và nhà quản lý. Cũng nhƣ vậy, một kỳ hạn nợ ngắn hơn sẽ cho phép các chủ nợ giám sát các nhà quản lý tốt hơn bởi vì thời gian đáo hạn ngắn hơn thì việc đàm phán sẽ phải xảy ra thƣờng xuyên hơn, sẽ giúp các chủ nợ có quan hệ gần gũi hơn với ngƣời đi vay và có thể xác định đƣợc hiệu suất đầu tƣ của công ty, từ đó hiệu quả đầu tƣ sẽ nâng lên. Phù hợp với các nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta (2014), độ lệch chuẩn của doanh thu có mối tƣơng quan âm với hiệu quả đầu tƣ (β7 âm và có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%) trong 3 kết quả nghiên cứu. Điều này chứng tỏ các công ty có độ biến động của doanh thu nhỏ sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Trái ngƣợc với kỳ vọng cũng nhƣ các nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta (2014), nhƣng phù hợp với nghiên cứu của Chen và các cộng sự (2011), kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng biến kiểm soát tài sản hữu hình lại có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ (β5 > 0, có ý nghĩa ở mức 5% cho hai kết quả 1, 2 và 10% cho kết quả 3), chứng tỏ các công ty có tỷ trọng tài sản hữu hình trong tổng tài sản cao thì sẽ đầu tƣ hiệu quả hơn. Đối với các biến kiểm soát còn lại, phù hợp với các nghiên cứu trƣớc đây, độ lệch chuẩn của dòng tiền có mối tƣơng quan âm với hiệu quả đầu tƣ (β6 < 0 với mức ý nghĩa 1% cho cả ba kết quả nghiên cứu), qua đó chỉ ra rằng độ lệch chuẩn của dòng tiền càng cao thì hiệu quả đầu tƣ càng thấp. Biến quy mô đo lƣờng bằng 46 logarit tự nhiên của doanh thu đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và có hệ số β3 dƣơng, điều này chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp càng lớn thì hiệu quả đầu tƣ càng cao. Đồng thời độ dài chu kỳ kinh doanh cũng có tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ ở mức ý nghĩa 5% với hệ số hồi quy β12 > 0 cho cả ba kết quả nghiên cứu. Hệ số hồi quy của trung bình dòng tiền trong kỳ là β11 dƣơng, qua đó chỉ ra rằng dòng tiền có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ, chứng tỏ công ty có lƣợng tiền mặt lớn sẽ đầu tƣ hiệu quả hơn (ở mức ý nghĩa 10%). 4.2.4.2. Ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ (trƣờng hợp đầu tƣ quá mức) Đầu tƣ quá mức đƣợc lấy từ phần dƣ dƣơng của mô hình hiệu quả đầu tƣ (mô hình 1 mục 3.3.1). Biến phụ thuộc Overinvest đƣợc tính bằng phần dƣ dƣơng nhân với -1 (giá trị cao hơn, tức gần bằng 0, chỉ đầu tƣ quá mức thấp hơn, có nghĩa là hiệu quả đầu tƣ cao hơn). Vì vậy, Overinvest sẽ tăng trong hiệu quả đầu tƣ. Bảng 4.8 trình bày kết quả ƣớc lƣợng mô hình 4 (mục 3.3.2) với biến phụ thuộc là Overinvest và biến độc lập là FRQ đƣợc đo lƣờng theo 3 cách khác nhau: kết quả 4 sử dụng biến độc lập FRQ đƣợc đo lƣờng theo nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008) (mô hình 2), kết quả 5 theo phƣơng pháp đƣợc phát triển bởi Kasznik (1999) (mô hình 3) và cuối cùng kết quả 6 là trung bình cộng của hai phƣơng pháp đo lƣờng trƣớc (kết quả hồi quy mô hình 1, 2, 3 xem phụ lục 1). Phƣơng pháp hồi quy Pooled OLS đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình. Do mô hình nghiên cứu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra (kết quả 4, 5, 6 mục 4.2.1 và 4.2.2), nên tác giả sử dụng Cluster 2 bƣớc của Petersen (2009) để điều chỉnh. 47 gure 10Bảng 4.8 Kết quả hồi quy của Overinvest bằng phương pháp Pooled OLS Biến FRQ_MNST Kết quả 4 0.504*** (2.60) Kết quả 5 0.285*** (2.65) FRQ_KASZ Aggreg STDebt LnSales LnAge Tang StdCFO StdSales Tobin’Q Z CFO_ATA Opercycle Loss Kết quả 6 0.251*** (4.02) 0.013*** (4.69) -0.004 (-0.37) 0.076** (1.97) -0.194*** (-2.80) -0.034 (-1.29) 0.001 (0.03) 0.005 (0.58) 0.152** (1.98) 1.04x10-6*** (3.32) 0.071*** (4.15) 0.239*** (3.82) 0.015*** (4.80) 0.005 (0.55) 0.074** (2.04) -0.181*** (-2.71) -0.042** (-2.11) 0.007 (0.43) 0.003 (0.48) 0.164** (2.36) 1.16x10-6*** (3.69) 0.075*** (3.68) 0.569*** (2.70) 0.238*** (3.96) 0.012*** (3.91) 0.001 (0.06) 0.055 (1.58) -0.169** (-2.46) -0.031 (-1.50) 0.004 (0.24) 0.002 (0.30) 0.186*** (2.67) 9.47x10-7*** (3.02) 0.071*** (3.91) Nguồn: tính toán dừ dữ liệu của tác giả Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * Trong vấn đề đầu tƣ quá mức, FRQ góp phần làm giảm những khoản đầu tƣ không cần thiết. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng hệ số hồi quy FRQ β1 là tích cực và có ý nghĩa thống kê (p < 0.01), qua đó chỉ ra rằng FRQ cao hơn sẽ làm giảm vấn đề đầu tƣ quá mức (giả thuyết H1a đƣợc chấp nhận), có nghĩa là FRQ sẽ đại diện nhƣ một cơ chế giúp doanh nghiệp giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết, từ đó mức 48 đầu tƣ sẽ tối ƣu hơn. Những phát hiện này một lần nữa ủng hộ cho quan điểm rằng FRQ cao hơn có thể làm giảm độ nhạy cảm cũng nhƣ quản lý dòng vốn đầu tƣ bằng tiền mặt tốt hơn bởi vì các nhà quản lý có thể sử dụng nhiều cách khác nhau để làm biến dạng thông tin, từ đó giúp kiểm soát tốt hơn vấn đề đầu tƣ quá mức của các nhà quản lý, hạn chế việc chiếm đoạt tài sản của cổ đông thiểu số và các chủ nợ (phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta, 2014). Liên quan đến kỳ hạn nợ, hệ số hồi quy β2 dƣơng (p < 0.01) cho cả ba kết quả nghiên cứu, qua đó chỉ ra rằng kỳ hạn nợ thấp hơn sẽ góp phần cải thiện hiệu quả đầu tƣ bằng cách giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết (giả thuyết H2a đƣợc chấp nhận). Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Child (2005) và Gomariz và Ballesta (2014). Sự linh hoạt cao hơn của các khoản nợ ngắn hạn trong chiến lƣợc tối đa hóa giá trị của công ty có thể làm giảm thiểu xung đột giữa chủ nợ và các cổ đông. Bên cạnh đó các công ty có nền tài chính vững mạnh có thể sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn để trang bị tốt hơn khả năng đối mặt với nguy cơ tái cấp vốn cũng nhƣ rủi ro lãi suất cho vay ngắn hạn, từ đó kiểm soát đƣợc dòng vốn đầu tƣ và làm giảm đầu tƣ quá mức. Đối với các biến kiểm soát, kết quả nghiên cứu đều không thay đổi so với mục 4.2.4.1. 4.2.4.3. Ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ (trƣờng hợp đầu tƣ dƣới mức) Đầu tƣ dƣới mức đƣợc lấy từ phần dƣ âm của mô hình hiệu quả đầu tƣ (mô hình 1 mục 3.3.1). Biến phụ thuộc Underinvest đƣợc lấy từ phần dƣ âm của mô hình hiệu quả đầu tƣ, với giá trị cao hơn, tức gần bằng 0, chỉ đầu tƣ dƣới mức thấp hơn, có nghĩa là hiệu quả đầu tƣ cao hơn. Vì vậy, Underinvest sẽ tăng trong hiệu quả đầu tƣ. Bảng 4.9 trình bày kết quả hồi quy mô hình 4 (mục 3.3.2) với biến phụ thuộc đầu tƣ dƣới mức và biến độc lập FRQ đƣợc đo lƣờng bằng 3 cách dựa theo nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008) (kết quả 7), Kasznik (1999) (kết quả 8) và cuối cùng là trung bình cộng của hai phƣơng pháp đo lƣờng trƣớc (kết quả 9) (Kết quả tính toán các biến FRQ đƣợc trình bày ở phụ lục 1 sau khi chạy hồi quy mô 49 hình 2 và 3 bằng OLS). Phƣơng pháp hồi quy Pooled OLS đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình. Do mô hình nghiên cứu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra (kết quả 7, 8, 9 mục 4.2.1 và 4.2.2), nên tác giả sử dụng Cluster 2 bƣớc của Petersen (2009) để điều chỉnh. Figure 11Bảng 4.9 Kết quả quả hồi quy của Underinvest bằng phương pháp Pooled OLS Biến FRQ_MNST Kết quả 7 0.009 (0.58) Kết quả 8 0.028*** (5.05) FRQ_KASZ Aggreg STDebt LnSales LnAge Tang StdCFO StdSales Tobin’Q Z CFO_ATA Opercycle Loss 0.003 (0.39) 0.004*** (5.03) 0.012*** (4.59) 0.007 (0.57) -0.009 (-1.00) -0.008** (-2.16) -0.008** (-2.01) 0.004** (2.09) -0.007 (-0.33) 2.48x10-6*** (2.91) 0.001 (0.09) 0.003 (0.38) 0.004*** (5.35) 0.011*** (4.51) 0.005 (0.51) -0.007 (-0.79) -0.009** (-2.13) -0.008* (-1.88) 0.004** (2.00) -0.007 (-0.33) 2.32x10-6*** (2.81) 0.001 (0.13) Nguồn: tính toán dừ dữ liệu của tác giả Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * Kết quả 9 0.036*** (3.90) 0.003 (0.40) 0.004*** (5.17) 0.011*** (4.43) 0.005 (0.47) -0.007 (-0.85) -0.008** (-2.08) -0.007* (-1.90) 0.004** (2.04) -0.007 (-0.32) 2.37x10-6*** (2.77) 0.001 (0.11) 50 Trái ngƣợc hẳn với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta (2014), ngoại trừ kết quả nghiên cứu với biến độc lập FRQ đƣợc đo lƣờng theo mô hình nghiên cứu của McNichols và Stubben (2008) không có ý nghĩa thống kê ở mức độ thông thƣờng, hai kết quả nghiên cứu còn lại chỉ ra rằng FRQ tăng cƣờng những khoản đầu tƣ cần thiết. Hệ số hồi quy giữa FRQ và Underinvest lần lƣợt là 0.028 và 0.036 cho hai kết quả nghiên cứu 8, 9 với mức ý nghĩa thống kê 1% qua đó chỉ ra rằng FRQ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ khi các doanh nghiệp có khả năng đang đầu tƣ dƣới mức, có nghĩa là FRQ sẽ đại diện nhƣ một cơ chế giúp doanh nghiệp gia tăng những khoản đầu tƣ cần thiết, từ đó có mức đầu tƣ tối ƣu hơn (giả thuyết H1b đƣợc chấp nhận và phù hợp với nghiên cứu của Biddle, 2009). Những phát hiện này một lần nữa ủng hộ cho quan điểm rằng FRQ cao hơn sẽ giúp kiểm soát tốt hơn vấn đề đầu tƣ dƣới mức của các nhà quản lý, từ đó nâng cao khả năng sinh lợi cho công ty. Liên quan đến kỳ hạn nợ, hệ số hồi quy STDebt không có ý nghĩa thống kê ở mức độ thông thƣờng, qua đó chỉ ra rằng kỳ hạn nợ ngắn không có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ trong trƣờng hợp đầu tƣ dƣới mức (giả thuyết H2b bị bác bỏ). Nhƣ vậy, trong các công ty có mức độ đầu tƣ thấp hơn kỳ vọng thì STDebt không có tác dụng làm gia tăng hiệu quả đầu tƣ (không phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta, 2014). Đối với các biến kiểm soát, Tobin’Q có mối tƣơng quan âm trong việc làm giảm đầu tƣ dƣới mức với hệ số hồi quy -0.008 (p < 0.05) cho kết quả 7 và -0.008, -0.007 (p < 0.1) cho hai kết quả còn lại, qua đó chỉ ra rằng các công ty có ít cơ hội tăng trƣởng trong tƣơng lai thì sẽ góp phần làm giảm đầu tƣ dƣới mức, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Hệ số hồi quy giữa biến tuổi công ty và đầu tƣ dƣới mức là β4 dƣơng và có mức ý nghĩa 1% qua đó chỉ ra rằng các công ty đƣợc thành lập lâu thì sẽ đầu tƣ hiệu quả hơn, giảm vấn đề đầu tƣ dƣới mức (phù hợp với nghiên cứu của Biddle, 2009). Sức mạnh tài chính có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ trong trƣờng hợp đầu tƣ dƣới mức (β9 > 0, p < 0.05), qua đó chỉ ra rằng các công ty có sức mạnh tài chính cao thì sẽ hạn chế đƣợc tình trạng đầu tƣ dƣới mức. 51 4.3. Mở rộng phân tích: Kiểm tra hiệu ứng tương tác giữa FRQ và STDebt Trong phần này, bài nghiên cứu mở rộng nghiên cứu trƣớc đó bằng cách kiểm tra việc sử dụng các khoản nợ ngắn hạn cao hơn sẽ làm tăng hay giảm ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ. DumSTDebt là biến giả có giá trị 1 nếu kỳ hạn nợ có giá trị trên mức trung vị (0.92) và bằng 0 nếu nó thấp hơn mức trung vị. Trong bảng 4.10 trình bày hiệu ứng tƣơng tác giữa FRQ (Aggreg) và DumSTDebt (mô hình 5 mục 3.3.2). Với kết quả 1, 2, 3 lần lƣợt là kết quả hồi quy mô hình 5 với biến phụ thuộc là hiệu quả đầu tƣ (LnvEff), đầu tƣ quá mức (Overinvest), đầu tƣ dƣới mức (Underinvest). Phƣơng pháp hồi quy Pooled OLS đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình. Do mô hình nghiên cứu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra, nên tác giả sử dụng Cluster 2 bƣớc của Petersen (2009) để điều chỉnh. Figure 12Bảng 4.10 Kết quả hồi quy hiệu ứng tương tác theo phương pháp Pooled OLS Biến Kết quả 1 0.468*** (3.85) 0.074*** STDebt (2.61) -0.336*** DumSTDebt* FRQ (-4.07) 0.006*** LnSales (3.87) 0.002 LnAge (0.50) 0.016 Tang (1.29) -0.073*** StdCFO (-2.76) -0.020*** StdSales (-2.92) -0.001 Tobin’Q (-0.07) 0.004 Z (1.18) 0.049 CFO_ATA (1.81) FRQ Kết quả 2 0.927*** (3.64) 0.147** (2.18) -0.747*** (-4.70) 0.012*** (4.15) -0.003 (-0.28) 0.055 (1.37) -1.434** (-2.09) -0.030** (-2.14) 0.004 (0.24) 0.002 (0.35) 0.225*** (3.53) Kết quả 3 -0.001 (-0.03) 0.010** (2.02) 0.053* (1.77) 0.004*** (5.06) 0.011*** (4.22) 0.007 (0.57) -0.006 (-0.68) -0.008** (-2.23) -0.007* (-1.82) 0.004** (2.04) -0.005 (-0.26) 52 Opercycle Loss 8.33x10-7* (2.15) 0.022*** (3.68) 8.42x10-7*** (2.70) 0.066*** (3.16) 2.48x10-6*** (2.86) 0.001 (0.08) Nguồn: tính toán dừ dữ liệu của tác giả Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * Phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta (2014), cả FRQ và STDebt đều có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ (β1, β2 > 0, p < 0.01), qua đó chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn và việc sử dụng nợ ngắn hạn nhiều hơn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Đối với những công ty có STDebt thấp, hệ số FRQ là 0.468 (p < 0.01), trong khi đối với những doanh nghiệp có nợ ngắn hạn cao hơn, ảnh hƣởng của FRQ sẽ thấp hơn (β3 < 0), và ảnh hƣởng của nó đƣợc cho bởi β1 + β3 = 0.132 (p < 0.01). Vì vậy, trong các công ty sử dụng nợ ngắn hạn thấp hơn thì ảnh hƣởng của FRQ (0.468) đến hiệu quả đầu tƣ là cao hơn so với các công ty có nợ ngắn hạn cao (0.132). Những phát hiện này chứng minh rằng FRQ và STDebt đại diện cho cơ chế thay thế trong việc nâng cao hiệu quả đầu tƣ: một công ty có thể làm giảm nhẹ vấn đề đầu tƣ không hiệu quả bằng cách chuẩn bị thông tin với chất lƣợng cao hơn hoặc sử dụng kỳ hạn nợ ngắn hơn (giả thuyết H3,1 đƣợc chấp nhận). Sau đó, bài nghiên cứu tiếp tục chia mẫu thành hai trƣờng hợp đầu tƣ quá mức và đầu tƣ dƣới mức (mục 3.3.1 để xem cách tính biến đầu tƣ quá mức và đầu tƣ dƣới mức dựa trên biến hiệu quả đầu tƣ). Kết quả chỉ ra rằng FRQ và STDebt đều cải thiện hiệu quả đầu tƣ trong trƣờng hợp đầu tƣ quá mức. Liên quan đến mối liên hệ giữa FRQ và hiệu quả đầu tƣ, trong các công ty đầu tƣ quá mức và sử dụng nợ ngắn hạn cao thì tác động của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ là β1 + β3 = 0.18 (p < 0.01) với β3 < 0. Trong khi đó, các công ty có mức độ nợ ngắn hạn thấp hơn (thời gian đáo hạn nợ cao hơn), ảnh hƣởng của FRQ là dƣơng và đáng kể (0.927) và cao hơn so với các công ty có STDebt cao hơn (0.18). Các kết luận này trong trƣờng hợp đầu tƣ 53 quá mức đã xác nhận kết quả thu đƣợc từ mô hình chung của hiệu quả đầu tƣ đồng thời xác nhận giả thuyết H3,1a (phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta, 2014). Đối với trƣờng hợp đầu tƣ dƣới mức, khi thêm biến giả DumSTDebt để đại diện cho hiệu ứng tƣơng tác của FRQ thì kết quả hồi quy khác với kết quả trƣớc đó (xem mục 4.2.4.3). Trong kết quả đầu tiên, biến FRQ là có ảnh hƣởng đến đầu tƣ dƣới mức nhƣng trong kết quả hồi quy ở bƣớc này lại không (giả thuyết H1b bị bác bỏ ở bƣớc này). Ngƣợc lại biến STDebt lại có ý nghĩa thống kê trong trƣờng hợp này (ở mức 5%), đồng thời xác nhận lại giả thuyết H2b chứng tỏ các công ty có sử dụng kỳ hạn nợ ngắn hơn sẽ góp phần làm gia tăng các khoản đầu tƣ cần thiết (phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta, 2014). Tuy nhiên không phù hợp với nghiên cứu Gomariz và Ballesta (2014), biến hiệu ứng ảnh hƣởng của FRQ lên đầu tƣ dƣới mức là mạnh hơn trong những công ty có sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn (β3 > 0 với mức ý nghĩa 10%). Điều này cho thấy FRQ là phù hợp hơn cho việc làm giảm đầu tƣ quá mức so với đầu tƣ dƣới mức và có một hiệu ứng mạnh mẽ khi nợ ngắn hạn là thấp. Có một số mối quan hệ giữa phát hiện của tác giả và nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014), khi xem xét vai trò của thông tin công khai và tƣ nhân đối với quyết định đầu tƣ và nhận thấy rằng chất lƣợng kế toán có ảnh hƣởng lớn hơn đến độ nhạy dòng tiền dùng cho hoạt động đầu tƣ trong các công ty ít có khả năng truy cập vào thông tin cá nhân, tức là những công ty có các khoản nợ công, so với các công ty với các khoản nợ tƣ nhân (ngân hàng). Phát hiện này đã chỉ ra thêm các liên quan của nợ và cho thấy mối quan hệ gần gũi cũng nhƣ thƣờng xuyên hơn sẽ cho phép nợ ngắn hạn tăng cƣờng giám sát tốt hơn so với các khoản nợ dài hạn thông qua các thông tin cá nhân, đặc biệt là ở Việt Nam, nơi mà hầu hết các nguồn tài chính xuất phát từ nợ tƣ nhân. 54 4.4. Kiểm định tính bền vững của mô hình 4.4.1. Thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ Tác giả ƣớc tính lại mức độ đầu tƣ dự kiến (hiệu quả đầu tƣ) theo mô hình đƣợc phát triển bởi Chen và các cộng sự (2011) (mô hình 6 mục 3.3.3.1). Bảng 4.11 trình bày kết quả hồi quy. Với kết quả 1, 2, 3 lần lƣợt là kết quả hồi quy mô hình 4 với biến phụ thuộc là hiệu quả đầu tƣ, đầu tƣ dƣới mức, đầu tƣ quá mức đƣợc ƣớc lƣợng theo mô hình (6). Phƣơng pháp hồi quy Pooled OLS đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình trong phần này và nếu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra sẽ sử dụng Cluster 2 bƣớc của Petersen (2009) để khắc phục. Figure 13Bảng 4.11 Kết quả hồi quy sau khi thay thế mô hình hiệu quả đầu tư bằng phương pháp Pooled OLS Biến FRQ STDebt LnSales LnAge Tang StdCFO StdSales Tobin’Q Z CFO_ATA Opercycle Kết quả 1 0.259*** (2.72) 0.120*** (4.07) 0.004*** (2.92) 0.002 (0.53) 0.019* (1.66) -0.073** (-2.62) -0.018** (-2.26) -0.001 (-0.08) 0.003 (0.78) 0.047* (1.95) 9.14x10-7** (2.08) Kết quả 2 Kết quả 3 0.579*** (3.10) 0.233*** (3.85) 0.011** (2.92) -0.004 (-0.34) 0.032 (0.92) -0.163** (-2.39) -0.031* (-1.74) 0.003 (0.18) 0.002 (0.34) 0.158*** (3.41) 9.49x10-7*** (2.95) 0.024 (1.64) 0.007 (1.07) 0.003** (3.56) 0.014*** (6.69) 0.008 (0.53) -0.007 (-0.73) -0.001 (-0.31) -0.005 (-1.27) 0.001 (0.59) -0.008 (-0.39) 2.34x10-6*** (3.88) 55 Loss 0.024*** (4.39) 0.089*** (4.97) -0.001 (-0.31) Nguồn: tính toán dừ dữ liệu của tác giả Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * Đối với vấn đề hiệu quả đầu tƣ và đầu tƣ quá mức, kết quả vẫn không thay đổi, qua đó chỉ ra rằng FRQ và STDebt cao hơn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ và giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết. Tuy nhiên FRQ và STDebt lại không có tác dụng làm giảm vấn đề đầu tƣ dƣới mức, một lần nữa chứng minh rằng mô hình hồi quy đƣợc đƣa ra không phù hợp khi xét trong vấn đề đầu tƣ dƣới mức. 4.4.2. Kiểm định tác động của nội sinh đến mô hình nghiên cứu Dựa theo nghiên cứu của García-Teruel và các cộng sự (2010) đã chỉ ra rằng các công ty có FRQ cao hơn sẽ có kỳ hạn nợ dài hơn so với các công ty có FRQ thấp (xem mục 3.3.3.2). Kết quả hồi quy mô hình 5 (mục 3.3.2) đƣợc trình bày ở bảng 4.12 với biến phụ thuộc là hiệu quả đầu tƣ đƣợc ƣớc lƣợng theo mô hình 1 (mục 3.3.1) và biến độc lập STDebt đƣợc ƣớc lƣợng từ mô hình 7 (mục 3.3.3.2) sau khi loại bỏ vấn đề nội sinh giữa FRQ và STDebt. Phƣơng pháp hồi quy 2SLS đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình trong phần này và nếu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra sẽ sử dụng Cluster 2 bƣớc của Petersen (2009) để khắc phục. Figure 14Bảng 4.12 Kết quả hồi quy khi xem xét vấn đề nội sinh bằng phương pháp 2SLS Biến FRQ STDebt DumSTDebt* FRQ LnSales LnAge Kết quả 0.491*** (4.00) 0.109*** (3.00) -0.452*** (-4.39) 0.007*** (4.34) 0.001 (0.06) 56 Tang StdCFO StdSales Tobin’Q Z CFO_ATA Opercycle Loss 0.005 (0.57) -0.088*** (-3.32) -0.021** (-2.63) -0.005 (-0.47) 0.004 (1.47) 0.047* (1.91) 1.10x10-6** (2.15) 0.029*** (3.81) Nguồn: tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * Kết quả hồi quy ở giai đoạn đầu chỉ ra rằng, FRQ cao hơn sẽ làm giảm việc sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn (phù hợp với các nghiên cứu trƣớc đây) (xem phụ lục 10). Sau khi điều chỉnh các vấn đề nội sinh giữa STDebt và FRQ, những phát hiện của bài nghiên cứu đều không bị ảnh hƣởng và phù hợp với nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014). Kết quả nghiên cứu đã chứng thực rằng FRQ cao hơn và sử dụng nợ ngắn hạn cao sẽ làm tăng hiệu quả đầu tƣ và ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ cao trong các công ty có mức độ nợ ngắn hạn thấp hơn (β3 < 0), do đó xác nhận kết quả trƣớc đó của tác giả về vai trò thay thế của FRQ và nợ ngắn hạn. 4.4.3. Thay thế phƣơng pháp hồi quy ban đầu Ở phần này, tác giả thay thế phƣơng pháp hồi quy Pooled OLS bằng phƣơng pháp FGLS. Nhƣ đã trình bày ở mục 4.2.1 và 4.2.2, mô hình hồi quy có xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣợng quan, khi sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng 57 Pooled OLS thì không thể khắc phục đƣợc hiện tƣợng này mà chỉ điều chỉnh để có mức tin cậy cao hơn. Phƣơng pháp FGLS sẽ giúp giải quyết đƣợc vấn đề này. Đặc điểm nổi bật của phƣơng pháp này là nó hồi quy với giả định rằng có phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra trong mô hình. Kết quả hồi quy mô hình 4 (mục 3.3.1) đƣợc trình bày ở bảng 4.13. Figure 15Bảng 4.13 Kết quả sau hồi quy bằng phương pháp FGLS Biến FRQ STDebt LnSales LnAge Tang StdCFO StdSales Tobin’Q Z CFO_ATA Opercycle Loss Kết quả 0.037*** (9.26) 0.033*** (6.62) 0.005*** (9.42) 0.007 (4.03) 0.001 (0.07) -0.023*** (-3.39) -0.012*** (-6.76) -0.009 (-3.96) 0.001* (1.71) 0.031* (6.93) 4.28x10-7** (2.77) 0.005*** (2.96) Nguồn: tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu Ghi chú: , , đại diện cho các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% *** ** * 58 Kết quả hồi quy giai đoạn này tƣơng tự nhƣ trong các kết quả trƣớc đó và phù hợp với nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014), FRQ và STDebt đều có thể nâng cao hiệu quả đầu tƣ (β1, β2 > 0). 4.5. Tổng hợp kết quả nghiên cứu Tóm lại, kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ cũng nhƣ các biến kiểm soát có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ (trong cả vấn đề đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức). Tuy nhiên tính bền vững của mô hình lại chƣa cao (trong trƣờng hợp đầu tƣ dƣới mức). Trƣờng hợp hiệu quả đầu tƣ và vấn đề đầu tƣ quá mức, phù hợp với nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014) kết quả nghiên cứu thực nghiệm chấp nhận tất cả các giả thuyết nghiên cứu (giả thuyết H1, H2 đối với hiệu quả đầu tƣ và H1a, H2a đối với đầu tƣ quá mức) qua đó chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn hay sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ cũng nhƣ làm giảm các khoản đầu tƣ quá mức. Đối với cơ chế thay thế giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ, các công ty sử dụng ít nợ ngắn hạn hơn thì chất lƣợng báo cáo tài chính ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ sẽ cao hơn cũng nhƣ làm giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết (chấp nhận giả thuyết H3,1 đối với hiệu quả đầu tƣ và H3,1a đối với đầu tƣ quá mức) Trƣờng hợp đầu tƣ dƣới mức, kết quả không bền vững nhƣ kỳ vọng của tác giả cũng nhƣ khác với nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014). Kết quả nghiên cứu thực nghiệm (mục 4.2.4.3) chỉ ra rằng chỉ có chất lƣợng báo cáo tài chính ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ còn kỳ hạn nợ ngắn thì không (chấp nhận giả thuyết H1,b và bác bỏ giả thuyết H2,b). Khi thêm biến giả DumSTDebt vào mô hình (mục 4.3) để xem xét cơ chế thay thế giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ thì chất lƣợng báo cáo tài chính không có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ còn kỳ hạn nợ ngắn lại có mối tƣơng quan dƣơng (bác bỏ giả thuyết H1,b và chấp nhận giả thuyết H2,b), đồng thời mối quan hệ giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn trong 59 các công ty có sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn (bác bỏ giả thuyết H3,1b, chấp nhận giả thuyết H3,2b). Khi thay thế mô hình ƣớc lƣợng hiệu quả đầu tƣ (mục 4.4.1) thì cả chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đều không có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ (bác bỏ cả hai giả thuyết H1,b và H2,b). Bảng 4.14 trình bày tổng hợp các kết quả nghiên cứu Figure 16Bảng 4.14 Tổng hợp kết quả nghiên cứu Kết quả nghiên cứu thực nghiệm Nhân tố Kỳ vọng dấu Chất lƣợng báo cáo tài chính Hiệu quả đầu tư Đầu tư quá mức Đầu tư dưới mức + + + + Kỳ hạn nợ + + + Quy mô công ty + + + Tuổi công ty + Hữu hình - + + Độ lệch chuẩn của dòng tiền - - - Độ lệch chuẩn của doanh thu - - - Cơ hội tăng trƣởng - - Sức mạnh tài chính + + Ảnh hƣởng của dòng tiền + + + Chu kỳ hoạt động + + + + + - + 60 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1. Kết luận chung Nghiên cứu này nhằm phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2013. Phù hợp với nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014), kết quả nghiên cứu cho thấy rằng chất lƣợng báo cáo tài chính tốt hơn và sử dụng nợ ngắn hạn nhiều hơn (kỳ hạn nợ ngắn hơn) sẽ làm gia tăng hiệu quả đầu tƣ. Khi tách hiệu quả đầu tƣ ra làm hai vấn đề đầu tƣ quá mức và đầu tƣ dƣới mức thì kết quả đối với đầu tƣ quá mức là bền vững, còn đầu tƣ dƣới mức thì không. FRQ và STDebt đóng vai trò tích cực trong việc làm giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tƣ (phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta, 2014). Không phù hợp với nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014), khi sử dụng mô hình nghiên cứu của Biddle và các cộng sự (2009) để ƣớc lƣợng biến đầu tƣ dƣới mức thì kết quả nghiên cứu cho thấy rằng FRQ có tác dụng làm gia tăng các khoản đầu tƣ cần thiết. Tuy nhiên khi thêm biến tƣơng tác DumSTDebt vào mô hình (mô hình 5) hay thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ (theo mô hình của Chen và các cộng sự, 2011) thì FRQ không có tác dụng làm gia tăng các khoản đầu tƣ cần thiết, từ đó làm giảm vấn đề đầu tƣ dƣới mức (phù hợp với nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta, 2014). Cũng tƣơng tự nhƣ vậy, chỉ trong mô hình hồi quy có thêm biến DumSTDebt thì kỳ hạn nợ ngắn mới có tác dụng giảm vấn đề đầu tƣ dƣới mức, còn các trƣờng hợp còn lại thì không. Ngoài ra, tác giả còn tìm thấy bằng chứng cho thấy FRQ và kỳ hạn nợ ngắn có quan hệ thay thế trong việc nâng cao hiệu quả đầu tƣ: ở những công ty có ít nợ ngắn hạn hơn thì ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ nhiều hơn so với ở các công ty sử dụng nhiều nợ ngắn hạn. Điều này cho thấy ở các công ty có FRQ thấp, kỳ hạn nợ là nhân tố chính đƣợc các chủ nợ sử dụng để kiểm soát hành vi của nhà quản trị, tránh xảy ra tình trạng chiếm đoạt quyền sở hữu. Mặt khác, ở những công ty có 61 FRQ tốt hơn, thông tin kế toán có thể đƣợc sử dụng để theo dõi vấn đề đầu tƣ không hiệu quả. Tuy nhiên khi tách hiệu quả đầu tƣ ra làm đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức, thì kết quả lại không nhƣ kỳ vọng. Ảnh hƣởng của FRQ đến việc làm giảm đầu tƣ dƣới mức cao hơn trong các công ty có sử dụng mức độ nợ ngắn hạn ở mức cao hơn mức trung bình. Kết quả nghiên cứu đã đóng góp cho các lý thuyết về hiệu quả đầu tƣ, cho thấy rằng trong bối cảnh mà FRQ đóng vai trò ít quan trọng ở các nƣớc thị trƣờng mới nổi trong việc giảm bớt thông tin bất cân xứng, kỳ hạn nợ ngắn là một lựa chọn thay thế đúng đắn trong việc giám sát các nhà quản trị và ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ. Phát hiện của tác giả còn đóng góp cho lý thuyết về vai trò của thông tin công khai và thông tin cá nhân đến các quyết định đầu tƣ và đề xuất mở rộng nghiên cứu này hơn với các gợi ý: theo quan điểm thông tin cá nhân, nợ ngắn hạn có liên quan đến việc tăng cƣờng giám sát của các nhà quản lý và giảm bớt tầm quan trọng của FRQ trong việc hạn chế bất cân xứng thông tin. Đây là một vấn đề quan trọng đối với một quốc gia nhƣ Việt Nam, nơi mà nợ tƣ nhân là nguồn tài trợ chính và hầu nhƣ thiếu vắng các khoản nợ công, nghiên cứu cho thấy lựa chọn kỳ hạn nợ có ý nghĩa quan trọng đến việc đầu tƣ. Những phát hiện còn có ý nghĩa đối với các chủ nợ, các quản trị và các nhà nghiên cứu vì chúng cung cấp những hiểu biết về hậu quả kinh tế của những chính sách kế toán và tài chính doanh nghiệp trong quyết định đầu tƣ. 5.2. Hạn chế của đề tài và gợi ý cho nghiên cứu tiếp theo Nghiên cứu này còn có một số hạn chế. Thứ nhất, giống nhƣ trong các nghiên cứu khác về FRQ và hiệu quả đầu tƣ, các đại diện của FRQ mắc phải sai số đo lƣờng, nên không thể đại diện cho kỳ hạn nợ nhƣ trong các nghiên cứu với dữ liệu ở Mỹ. Thứ hai, vai trò của kỳ hạn nợ và FRQ có thể thay đổi tùy theo điều kiện thể chế, nhƣ mức độ quyền lợi của chủ nợ và vấn đề cƣỡng chế, do đó các kết quả nghiên cứu này không thể tổng quát cho các bối cảnh khác. Thứ ba, đối với vấn đề đầu tƣ dƣới mức, tác giả chƣa tìm ra câu trả lời tại sao có sự khác biệt đối với các 62 phƣơng pháp khác nhau và tìm thấy một mô hình hồi quy bền vững hơn cho vấn đề này. Từ những hạn chế trên, các nghiên cứu khác có thể phát triển theo chiều hƣớng khác nhau. Với ý nghĩa này, các tác động kinh tế lên quyết định đầu tƣ có thể đƣợc xem xét trong các trƣờng hợp khác nhau của quyền sở hữu (doanh nghiệp tƣ nhân hay công ty đại chúng), tăng trƣởng giá trị thị trƣờng, các biện pháp thực thi và bảo vệ nhà đầu tƣ, để làm sáng tỏ vai trò của FRQ và chính sách tài chính của các công ty khác nhau đến quyết định đầu tƣ. Ví dụ, vai trò của kỳ hạn nợ ở một đất nƣớc có những đặc điểm tƣơng đồng với Việt Nam có thể khác với ở một đất nƣớc nhƣ Mỹ, nơi mà cấu trúc kỳ hạn nợ không quan trọng bằng quyền sở hữu nợ (nợ công hay nợ tƣ nhân) trong việc giám sát hiệu quả của nhà quản lý, thậm chí nhu cầu FRQ tốt hơn có thể giảm bớt, so với mẫu của tác giả, nhu cầu nợ tƣ nhân để thực hiện điều này. Do đó, chính sách kế toán và tài chính khác nhau ở các doanh nghiệp có thể đƣợc sử dụng cho cùng một mục tiêu. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh 1. Aivazian, V. A., Ying G.E. and Jiaping, Q., 2005. The Impact of Leverage on Firm Investment: Canadian Evidence”, Journal of Corporate Finance, 11, 277–291. 2. Almeida, H., Campello, M., 2007. Financial Constraints, Asset Tangibility and Corporate Investment. Review of Financial Studies 20 (2007): 1429-1460. 3. Ball, R., Shivakumar, L., 2005. Earnings quality in UK private firms: comparative loss recognition timeliness. Journal of Accounting and Economics 39, 83–128. 4. Barclay, M.J., Smith, C.W., 1995. The maturity structure of corporate debt. Journal of Finance 50, 609–631. 5. Beatty, A., Liao, S., Weber, J., 2007. The Role of Accounting Quality in Reducing Investment Inefficiency in the Presence of Private Information and Direct Monitoring. Working paper. 6. Berger, A., Udell, G., 1998. The economics of small business finance: the roles of private equity and debt markets in the financial growth cycle. Journal of Banking and Finance 22, 613–673. 7. Biddle, G., Hilary, G., 2006. Accounting quality and firm-level capital investment. The Accounting Review 81, 963–982. 8. Biddle, G., Hilary, G., Verdi, R.S., 2009. How does financial reporting quality relate to investments efficiency? Journal of Accounting and Economics 48, 112– 131. 9. Booth, L., Cleary, S., 2006. Cash Flow Volatility, Financial Slack and Investment Decisions. Working paper. University of Toronto. 10. Bushman, R.M., Smith, A.J., 2001. Financial accounting information and corporate governance. Journal of Accounting and Economics 32, 237–333. 11. Burgstahler, D., Hail, L., Leuz, C., 2006. The importance of reporting incentives: earnings management in European private and public firms. The Accounting Review 81, 983–1016. 12. Chen, F., Hope, O., Li, Q., Wang, X., 2011. Financial reporting quality and investment efficiency of private firms in emerging markets. The Accounting Review 86, 1255–1288. 13. Childs, P.D., Mauer, D.C., Ott, S.H., 2005. Interactions of corporate financing and investment decisions: the effects of agency conflicts. Journal of Financial Economics 76, 667–690. 14. Diamond, D.W., 1991. Debt maturity structure and liquidity risk. Quarterly Journal of Economics 106, 709–737. 15. Diamond, D.W., 1993. Seniority and maturity of debt contracts. Journal of Financial Economics 33, 341–368. 16. D’Mello, R., Miranda, M., 2010. Long-term debt and overinvestment agency problem. Journal of Banking and Finance 34, 324–335. 17. Eberly, J C., 1997. International Evidence on Investment and Fundamentals. European Economic Review 41: 1055-1078. 18. Fazzari, S. M., Hubbard, R. G., and Petersen, B. C., 2000. Investment-Cash Flow Sensitivities Are Useful: A Comment on Kaplan and Zingales. Quarterly Journal of Economics, vol. 125, 695-705. 19. Flannery, M.J., 1986. Asymmetric information and risky debt maturity choice. The ournal of Finance 41, 19–37. 20. García-Lara, J.M., García-Osma, B., Penalva, F., 2010. Accounting conservatism and firm investment efficiency. Working paper. 21. García-Teruel, P.J., Martínez-Solano, P., Sánchez-Ballesta, J.P., 2010. Accruals quality and debt maturity structure. Abacus 46, 188–210. 22. García-Marco, T., Ocaña, C., 1999. The effect of bank monitoring on the investment behavior of Spanish firms. Journal Banking and Finance 23, 1579–1603. 23. Geng, Z., 2013. Political connections and investment efficiency: Evidence from Chinese listed private firms. Working paper. 24. Gormariz, F.C.G., Ballesta J.P.S., 2014. Financial reporting quality, debt maturity and investment efficiency. Journal of Banking and Financial 40, 494-506. 25. Healy, P.M., Palepu, K.G., 2001. Information asymmetry, corporate disclosure, and the capital markets: a review of the empirical disclosure literature. Journal of Accounting and Economics 31, 405–440. 26. Islam, S.S., 2002. Investment cash flow Sensitivity: International Evidence. Working paper. 27. Jensen, M., 1986. Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers. American Economic Review 76, 323–329. 28. Jun, S.G., Jen, F.C., 2003. Trade-off model on debt maturity structure. Review of Quantitative Finance and Accounting 20, 5–34. 29. Lambert, R., Leuz, C., Verrecchia, R., 2007. Accounting information, disclosure, and the cost of capital. Journal of Accounting Research 45, 385–420. 30. McNichols, M., Stubben, S., 2008. Does earnings management affect firms’ investment decisions. The Accounting Review 86, 1571–1603. 31. Minton, B.A., Schrand, C., 1999. The impact of cash flow volatility on discretionary investment and the costs of debt and equity financing. Journal of Financial Economics 54 (1999) 423–460. 32. Myers, S.C., 1977. Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics 5, 147–175. 33. Ortiz-Molina, H., Penas, M.F., 2008. Lending to small businesses: the role of the loan maturity in addres singin formation problems. Small Business Economics 30, 361–383. 34. Petersen, M.A., 2009. Estimating standard errors in finance panel data sets: comparing approaches. The Review of Financial Studies 22, 435–480. 35. Soumaya, H., 2012. The effect of debt, firm size and liquidity on investment - cash flow sensitivity. International Journal of Accounting and Financial Reporting ISSN 2162-3082 2012, Vol. 2, No. 2. PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ HỒI QUY LnvEff (MÔ HÌNH 1), FRQ_MNST (MÔ HÌNH 2), FRQ_KASZ (MÔ HÌNH 3) Ngành Công nghệ và truyền thông Sản xuất Mã công ty BED 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 0.098 0.009 -0.046 -0.004 -0.005 -0.034 -0.123 -0.084 -0.015 -0.086 -0.071 -0.124 -0.045 -0.043 -0.016 DAE -0.023 0.020 -0.019 -0.015 -0.005 -0.063 -0.028 -0.048 -0.015 -0.004 -0.115 -0.091 -0.008 -0.182 -0.039 DST -0.030 -0.014 -0.008 -0.018 -0.004 -0.111 -0.156 -0.024 -0.050 -0.010 -0.084 -0.023 -0.046 -0.014 -0.040 EBS -0.031 -0.010 -0.156 -0.016 -0.003 -0.070 -0.018 -0.105 -0.019 -0.054 -0.020 -0.047 -0.032 -0.020 -0.027 ECI 0.017 -0.023 -0.007 -0.002 0.020 -0.191 -0.067 -0.126 -0.196 -0.039 -0.019 -0.098 -0.102 -0.070 -0.016 EID -0.013 -0.044 -0.011 -0.017 -0.001 -0.037 -0.043 -0.020 -0.007 -0.104 -0.372 -0.254 -0.002 -0.033 -0.030 GLT 0.002 0.016 -0.007 -0.015 -0.003 -0.159 -0.039 -0.001 -0.023 -0.030 -0.202 -0.030 -0.008 -0.090 -0.017 HEV -0.025 -0.074 -0.011 -0.014 -0.004 -0.018 -0.006 -0.020 -0.017 -0.039 -0.038 -0.157 -0.046 -0.029 -0.023 ONE -0.014 0.009 0.012 -0.009 0.000 -0.287 -0.370 -0.021 -0.269 -0.133 -0.204 -0.409 -0.077 -0.418 -0.033 QST -0.011 -0.024 0.141 0.020 -0.004 -0.014 -0.032 -0.121 -0.003 -0.080 -0.012 -0.093 -0.013 -0.015 -0.001 SGD -0.029 0.071 -0.007 0.067 0.018 -0.149 -0.074 -0.021 -0.031 -0.044 -0.070 -0.023 -0.166 -0.206 -0.029 SGT 0.043 0.073 0.062 0.017 -0.003 -0.105 -0.081 -0.075 -0.015 -0.072 -0.125 -0.323 -0.230 -0.151 -0.079 STC 0.010 -0.037 0.069 0.015 -0.010 -0.041 -0.110 -0.113 -0.087 -0.030 -0.006 -0.094 -0.180 -0.089 -0.045 TST 0.006 0.029 -0.012 -0.008 0.003 -0.032 -0.581 -0.136 -0.176 -0.042 -0.022 -0.684 -0.243 -0.194 -0.013 AAM -0.006 -0.050 -0.064 -0.084 -0.037 -0.102 -0.054 -0.088 -0.117 -0.028 -0.034 -0.044 -0.089 -0.033 -0.036 ABT -0.064 -0.069 -0.078 -0.045 -0.016 -0.208 -0.099 -0.086 -0.074 -0.032 -0.104 -0.029 -0.117 -0.217 -0.314 LnvEff (Mô hình 1) FRQ_MNST (Mô hình 2) FRQ_KASZ (Mô hình 3) ACL 0.039 -0.001 -0.057 -0.006 0.011 -0.028 -0.023 -0.013 -0.056 -0.006 -0.082 -0.030 -0.028 -0.062 -0.056 AGF -0.095 -0.053 -0.107 -0.029 -0.034 -0.043 -0.093 -0.150 -0.128 -0.170 -0.045 -0.002 -0.035 -0.007 -0.003 ALP -0.123 -0.047 -0.079 -0.059 -0.054 -0.100 -0.042 -0.074 -0.045 -0.058 -0.121 -0.219 -0.117 -0.287 -0.077 ALT -0.013 -0.010 -0.078 -0.038 -0.030 -0.054 -0.057 -0.007 -0.004 -0.022 -0.021 -0.041 -0.010 -0.025 -0.016 AMV 0.090 -0.058 -0.002 -0.009 0.033 -0.056 -0.120 -0.108 -0.057 -0.142 -0.121 -0.177 -0.060 -0.032 -0.177 ANV -0.043 -0.013 -0.037 0.017 -0.034 -0.081 -0.128 -0.020 -0.004 -0.024 -0.260 -0.041 -0.039 -0.105 -0.098 ATA -0.023 -0.025 -0.073 -0.040 -0.041 -0.160 -0.059 -0.106 -0.028 -0.019 -0.046 -0.002 -0.050 -0.093 -0.109 BBC 0.269 0.019 -0.074 -0.094 -0.043 -0.107 -0.001 -0.172 -0.033 -0.036 -0.264 -0.097 -0.133 -0.015 -0.084 BBS 0.352 -0.076 -0.080 -0.031 -0.029 -0.275 -0.164 -0.168 -0.234 -0.076 -0.134 -0.098 -0.133 -0.008 -0.067 BCC 0.123 0.362 -0.005 -0.050 -0.050 -0.067 -0.031 -0.006 -0.017 -0.032 -0.110 -0.136 -0.092 -0.032 -0.015 BHS -0.082 -0.081 0.093 0.078 0.007 -0.181 -0.059 -0.065 -0.017 -0.187 -0.027 -0.064 -0.013 -0.137 -0.120 BLF 0.056 -0.089 -0.081 -0.057 -0.050 -0.201 -0.183 -0.025 -0.011 -0.027 -0.110 -0.019 -0.054 -0.077 -0.084 BMP 0.075 -0.017 0.009 0.010 -0.046 -0.012 -0.151 -0.016 -0.005 -0.011 -0.103 -0.043 -0.004 -0.099 -0.064 BPC -0.024 0.022 -0.081 -0.002 -0.026 -0.027 -0.147 -0.249 -0.206 -0.036 -0.081 -0.022 -0.139 -0.026 -0.047 BT6 0.141 -0.047 -0.006 -0.041 -0.050 -0.041 -0.204 -0.083 -0.058 -0.022 -0.157 -0.101 -0.048 -0.094 -0.051 BTH -0.033 -0.007 -0.081 -0.056 -0.052 -0.011 -0.037 -0.002 -0.097 -0.016 -0.073 -0.131 -0.207 -0.057 -0.146 BTS 0.055 0.014 -0.053 -0.033 -0.048 -0.076 -0.007 -0.015 -0.019 -0.022 -0.013 -0.039 -0.069 -0.055 -0.075 CAN -0.046 0.066 -0.024 -0.039 -0.060 -0.005 -0.092 -0.159 -0.004 -0.070 -0.030 -0.066 -0.021 -0.015 -0.003 CAP -0.026 0.069 0.089 0.091 0.022 -0.086 -0.084 -0.027 -0.032 -0.003 -0.057 -0.085 -0.025 -0.064 -0.112 CJC -0.086 -0.061 -0.051 -0.029 -0.033 -0.068 -0.046 -0.159 -0.089 -0.050 -0.078 -0.299 -0.208 -0.114 -0.178 CLC -0.085 -0.056 0.026 -0.013 -0.040 -0.016 -0.070 -0.063 -0.025 -0.053 -0.018 -0.056 -0.008 -0.010 -0.180 CMX -0.043 -0.067 -0.002 -0.035 -0.027 -0.008 -0.089 -0.065 -0.042 -0.010 -0.573 -0.017 -0.009 -0.051 -0.086 CSM -0.026 -0.061 0.077 0.026 0.499 -0.009 -0.045 -0.017 -0.084 -0.027 -0.509 -0.088 -0.021 -0.127 -0.074 CTB -0.082 -0.034 0.152 0.268 -0.038 -0.020 -0.007 -0.306 -0.120 -0.148 -0.030 -0.093 -0.266 -0.025 -0.051 CTI -0.081 0.013 0.289 0.369 0.369 -0.080 -0.007 -0.201 -0.031 -0.079 -0.042 -0.033 -0.059 -0.116 -0.126 CYC -0.080 -0.017 -0.074 -0.047 -0.007 -0.032 -0.058 -0.011 -0.026 -0.079 -0.021 0.000 -0.081 -0.039 -0.013 DAC 0.105 0.180 0.112 0.018 -0.040 -0.096 -0.028 -0.045 -0.042 -0.024 -0.459 -0.175 -0.052 -0.299 -0.112 DBC 0.239 0.172 0.048 0.005 0.014 -0.160 -0.162 -0.067 -0.039 -0.018 -0.136 -0.048 -0.040 -0.009 -0.011 DCL -0.079 -0.067 -0.070 -0.048 -0.041 -0.069 -0.078 -0.017 -0.087 -0.109 -0.040 -0.023 -0.005 -0.051 -0.031 DCS 0.192 0.638 0.052 -0.070 -0.041 0.000 -0.077 -0.136 -0.086 -0.022 -0.270 -0.631 -0.088 -0.010 -0.016 DCT 0.978 0.279 0.120 -0.041 -0.064 -0.159 -0.035 -0.031 -0.031 -0.012 -0.323 -0.036 -0.014 -0.126 -0.042 DHC -0.173 -0.046 -0.075 -0.044 -0.041 -0.020 -0.047 -0.025 -0.002 -0.023 -0.084 -0.003 -0.078 -0.083 -0.023 DHG -0.035 0.000 0.057 0.013 0.087 -0.011 -0.053 -0.002 -0.029 -0.010 -0.200 -0.034 -0.034 0.000 -0.045 DHT -0.016 -0.032 -0.029 -0.027 -0.028 -0.034 -0.020 -0.002 -0.034 -0.107 -0.468 -0.425 -0.031 -0.041 -0.015 DID -0.111 -0.032 -0.071 -0.012 -0.045 -0.081 -0.246 -0.084 -0.005 -0.089 -0.083 -0.037 -0.063 -0.010 -0.007 DMC -0.018 -0.038 0.008 -0.022 -0.019 -0.036 -0.059 -0.056 -0.027 -0.048 -0.080 -0.060 -0.005 -0.097 -0.060 DNP -0.035 0.146 -0.026 -0.020 0.039 -0.047 -0.008 -0.072 -0.045 -0.065 -0.084 -0.015 -0.102 -0.048 -0.060 DPC 0.051 -0.014 0.085 -0.036 -0.054 -0.015 -0.018 -0.017 -0.056 -0.068 -0.012 -0.089 -0.052 -0.010 -0.169 DPM 0.032 0.080 0.023 -0.008 -0.036 -0.113 -0.028 -0.003 -0.055 -0.012 -0.098 -0.071 -0.125 -0.063 -0.089 DPR -0.030 -0.040 -0.011 0.018 0.040 -0.021 -0.021 -0.009 -0.028 -0.022 -0.002 -0.026 -0.323 -0.095 -0.017 DQC -0.043 -0.076 -0.080 -0.052 -0.039 -0.011 -0.056 -0.041 -0.120 -0.125 -0.092 -0.091 -0.020 -0.186 -0.158 DRC 0.056 0.027 0.153 0.394 0.174 -0.071 -0.052 -0.046 -0.061 -0.036 -0.053 -0.018 -0.134 -0.108 -0.064 DTL -0.119 0.057 0.024 0.103 -0.047 -0.048 -0.049 -0.015 -0.028 -0.007 -0.164 -0.049 -0.048 -0.306 -0.381 DTT 0.100 0.112 0.007 0.005 -0.037 -0.149 -0.084 -0.090 -0.012 -0.063 -0.122 -0.022 -0.070 -0.005 -0.019 DZM -0.122 0.035 -0.071 -0.030 -0.044 -0.329 -0.141 -0.051 -0.158 -0.064 -0.264 -0.010 -0.041 -0.139 -0.063 FMC -0.023 -0.048 -0.033 -0.017 -0.006 -0.137 -0.019 -0.001 -0.033 -0.103 -0.372 -0.025 -0.040 -0.105 -0.076 GDT -0.086 -0.070 -0.081 -0.029 -0.051 -0.076 -0.083 -0.011 -0.017 -0.001 -0.023 -0.140 -0.004 -0.167 -0.030 GIL 0.013 -0.056 -0.046 0.024 -0.062 -0.129 -0.005 -0.060 -0.072 -0.200 -0.260 -0.169 -0.104 -0.019 -0.172 GMC -0.013 -0.001 -0.008 0.033 0.061 -0.056 -0.163 -0.001 -0.018 -0.040 -0.026 -0.111 -0.130 -0.005 -0.064 -0.088 -0.060 -0.057 -0.026 -0.014 -0.024 -0.100 -0.051 -0.062 -0.063 -0.116 -0.103 -0.014 -0.075 -0.316 GTA HAD 0.027 -0.030 0.007 0.121 0.027 -0.180 -0.025 -0.061 -0.070 -0.015 -0.006 -0.125 -0.100 -0.115 -0.009 HAP -0.064 -0.039 -0.001 0.008 0.116 -0.013 -0.009 -0.101 -0.027 -0.026 -0.045 -0.101 -0.157 -0.020 -0.350 HCC 0.138 0.008 0.022 0.008 0.020 -0.163 -0.084 -0.029 -0.075 -0.029 -0.126 -0.073 -0.049 -0.024 -0.022 HHC -0.067 -0.052 -0.011 -0.037 0.005 -0.035 -0.072 -0.045 -0.010 -0.010 -0.066 -0.142 -0.025 -0.037 -0.050 HLA -0.089 0.024 -0.081 -0.048 -0.057 -0.115 -0.128 -0.066 -0.079 -0.064 -0.072 -0.065 -0.035 -0.041 -0.044 HLG 0.037 -0.054 0.027 0.028 -0.009 -0.027 -0.092 -0.138 -0.079 -0.131 -0.024 -0.013 -0.122 -0.092 -0.037 HLY -0.101 0.137 0.336 -0.021 -0.048 -0.009 -0.046 -0.007 -0.046 -0.063 -0.067 -0.054 -0.223 -0.025 -0.010 HNM -0.050 -0.066 -0.078 -0.040 -0.051 -0.056 -0.007 -0.107 -0.049 -0.061 -0.160 -0.074 -0.011 -0.004 -0.073 HPG 0.154 0.005 0.037 0.051 0.100 -0.008 -0.031 -0.021 -0.013 -0.021 -0.102 -0.049 -0.008 -0.005 -0.065 HPS -0.087 0.266 -0.081 -0.069 -0.045 -0.248 -0.230 -0.005 -0.017 -0.021 -0.043 -0.128 -0.216 -0.087 -0.359 HRC -0.132 -0.103 -0.178 -0.050 -0.024 -0.025 -0.056 -0.005 -0.036 -0.011 -0.191 -0.079 -0.055 -0.158 -0.063 HSG -0.096 -0.078 0.037 -0.038 0.093 -0.103 -0.027 -0.045 -0.056 -0.082 -0.703 -0.348 -0.021 -0.061 -0.087 HSI -0.068 -0.079 -0.039 -0.024 -0.043 -0.022 -0.177 -0.093 -0.016 -0.036 -0.085 -0.127 -0.023 -0.036 -0.019 HT1 0.350 0.233 0.090 0.000 -0.032 -0.079 -0.022 -0.018 -0.002 -0.013 -0.086 -0.138 -0.002 -0.054 -0.042 HTP -0.063 0.003 -0.041 0.197 -0.040 -0.010 -0.274 -0.134 -0.003 -0.044 -0.015 -0.178 -0.409 -0.062 -0.110 HVG -0.055 -0.021 -0.080 -0.017 -0.041 -0.136 -0.028 -0.054 -0.150 -0.090 -0.094 -0.095 -0.018 -0.092 -0.118 ICF -0.060 -0.066 -0.079 -0.006 -0.043 -0.168 -0.018 -0.044 -0.134 -0.026 -0.109 -0.001 -0.023 -0.110 -0.102 IMP -0.078 -0.026 -0.042 0.036 -0.015 -0.069 -0.010 -0.018 -0.005 -0.069 -0.058 -0.002 -0.058 -0.033 -0.053 KDC -0.069 -0.061 -0.017 0.000 -0.023 -0.073 -0.004 -0.097 -0.025 -0.020 -0.258 -0.107 -0.031 -0.014 -0.054 KMR 0.000 -0.069 -0.076 0.009 0.015 -0.195 -0.129 -0.003 -0.204 -0.085 -0.015 -0.018 -0.002 -0.008 -0.063 LAF -0.051 -0.037 -0.020 -0.017 -0.241 -0.061 -0.062 -0.005 -0.037 -0.136 -0.150 -0.035 -0.191 -0.041 -0.068 LBM 0.100 -0.029 -0.069 -0.026 0.110 -0.134 -0.006 -0.050 -0.017 -0.037 -0.217 -0.003 -0.043 -0.096 -0.030 LGC -0.051 -0.049 -0.025 -0.053 -0.048 -0.082 -0.009 -0.061 -0.008 -0.049 -0.137 -0.025 -0.128 -0.029 -0.069 LIX -0.077 -0.069 0.079 0.026 0.058 -0.167 -0.135 -0.115 -0.034 -0.027 -0.207 -0.029 -0.185 -0.086 -0.069 LSS -0.044 0.113 0.374 0.233 -0.011 -0.054 -0.212 -0.157 -0.106 -0.100 -0.006 -0.118 -0.026 -0.054 -0.018 MCP -0.081 0.017 0.075 -0.042 0.107 -0.007 -0.029 -0.023 -0.063 -0.037 -0.055 -0.061 -0.048 -0.051 -0.025 MEC -0.023 0.271 0.012 -0.045 -0.011 -0.020 -0.162 -0.046 -0.045 -0.014 -0.100 -0.069 -0.131 -0.006 -0.105 MHL 0.142 -0.118 -0.079 -0.107 -0.057 -0.142 -0.117 -0.021 -0.361 -0.076 -0.048 -0.023 -0.047 -0.720 -0.189 MKV -0.062 -0.047 0.084 0.025 1.501 -0.009 -0.055 -0.287 -0.136 -0.351 -0.001 -0.003 -0.121 -0.051 -0.363 MPC -0.017 0.182 0.122 -0.025 -0.041 -0.198 -0.028 -0.037 -0.007 -0.019 -0.075 -0.049 -0.012 -0.059 -0.120 MSN 0.068 0.025 0.024 0.122 0.037 -0.259 -0.042 -0.014 -0.006 -0.014 -0.518 -0.043 -0.260 -0.037 -0.056 NAV -0.051 -0.061 -0.070 -0.023 -0.029 -0.059 -0.013 -0.088 -0.034 -0.029 -0.028 -0.081 -0.086 -0.043 -0.036 NET -0.042 0.006 0.022 0.010 0.023 -0.037 -0.025 -0.031 -0.038 -0.022 -0.003 -0.292 -0.046 -0.008 -0.039 NGC 0.167 0.462 0.184 -0.032 -0.030 -0.323 -0.117 -0.196 -0.022 -0.013 -0.159 -0.099 -0.004 -0.040 -0.005 NHC -0.092 -0.552 -0.068 -0.025 -0.041 -0.001 -0.020 -0.034 -0.103 -0.016 -0.401 -0.090 -0.090 -0.235 -0.110 NPS -0.011 -0.059 -0.056 -0.032 -0.036 -0.061 -0.063 -0.032 -0.054 -0.032 -0.156 -0.165 -0.166 -0.032 -0.028 NSC -0.105 -0.019 -0.054 0.002 -0.036 -0.051 -0.070 -0.004 -0.004 -0.024 -0.118 -0.239 -0.189 -0.135 -0.043 NST -0.058 -0.067 0.051 0.140 -0.041 -0.079 -0.053 -0.044 -0.002 -0.332 -0.072 -0.159 -0.014 -0.006 -0.029 NTP 0.022 0.058 0.088 0.091 0.081 -0.197 -0.040 -0.014 -0.008 -0.024 -0.090 -0.049 -0.028 -0.054 -0.030 PAC 0.009 0.173 0.066 -0.019 -0.003 -0.048 -0.127 -0.039 -0.020 -0.054 -0.215 -0.318 -0.014 -0.030 -0.077 PHR -0.098 -0.056 -0.091 0.003 0.005 -0.017 -0.065 -0.005 -0.032 -0.052 -0.112 -0.048 -0.093 -0.042 -0.134 PLC -0.042 -0.010 -0.020 -0.037 -0.003 -0.056 -0.003 -0.130 -0.077 -0.047 -0.018 -0.045 -0.036 -0.056 -0.104 PMC 0.000 0.037 -0.021 -0.028 -0.012 -0.050 -0.040 -0.012 -0.001 -0.030 -0.033 -0.041 -0.042 -0.025 -0.090 PMS -0.004 -0.039 -0.061 -0.026 -0.049 -0.075 -0.140 -0.229 -0.212 -0.057 -0.067 -0.008 -0.142 -0.117 -0.073 PNJ -0.056 -0.055 -0.034 -0.030 -0.025 -0.162 -0.145 -0.115 -0.204 -0.063 -0.153 -0.003 -0.111 -0.110 -0.218 POT -0.066 -0.069 -0.004 0.053 -0.019 -0.173 -0.062 -0.333 -0.208 -0.024 -0.098 -0.080 -0.259 -0.101 -0.049 PPG -0.092 -0.052 0.287 -0.015 -0.043 -0.119 -0.103 -0.019 -0.030 -0.064 -0.114 -0.042 -0.062 -0.034 -0.016 PPP 0.620 -0.020 0.079 0.116 -0.074 -0.019 -0.082 -0.007 -0.120 -0.124 -0.324 -0.416 -0.459 -0.077 -0.016 QNC -0.053 0.024 -0.021 -0.004 0.018 -0.023 -0.022 -0.021 -0.111 -0.064 -0.042 -0.099 -0.048 -0.053 -0.077 RAL 0.041 -0.021 -0.004 -0.005 -0.034 -0.176 -0.023 -0.033 -0.039 -0.006 -0.059 -0.055 -0.097 -0.012 -0.051 RDP -0.036 0.040 -0.014 0.044 0.011 -0.043 -0.004 -0.042 -0.057 -0.003 -0.157 -0.050 -0.057 -0.078 -0.008 SAF -0.024 0.020 0.011 0.038 0.002 -0.098 -0.016 -0.007 -0.032 -0.064 -0.297 -0.021 -0.027 -0.048 -0.043 SAM 0.036 -0.013 0.049 0.032 0.015 -0.012 -0.032 0.000 -0.067 -0.065 -0.012 -0.033 -0.079 -0.036 0.000 SAV -0.086 -0.055 -0.071 -0.055 -0.016 -0.067 -0.026 -0.043 -0.057 -0.010 -0.048 -0.084 -0.178 -0.173 -0.063 SBT -0.061 -0.080 -0.059 -0.005 -0.024 -0.053 -0.031 -0.099 -0.080 -0.128 -0.121 -0.005 -0.023 -0.032 -0.048 SCD -0.074 -0.137 -0.072 -0.035 -0.030 -0.085 -0.041 -0.101 -0.021 -0.082 -0.049 -0.057 -0.074 -0.185 -0.020 SCJ 0.852 0.206 -0.011 -0.049 -0.052 -0.294 -0.134 -0.045 -0.018 -0.024 -0.130 -0.091 -0.022 -0.030 -0.149 SDN -0.029 -0.034 -0.030 -0.025 -0.018 -0.055 -0.077 -0.006 -0.059 -0.031 -0.101 -0.016 -0.041 -0.060 -0.122 SDY -0.087 -0.067 -0.067 -0.058 -0.061 -0.103 -0.134 -0.039 -0.106 -0.080 -0.089 -0.161 -0.003 -0.030 -0.058 SFN 0.199 -0.006 -0.007 0.041 0.122 -0.020 -0.073 -0.177 -0.007 -0.014 -0.159 -0.008 -0.004 -0.088 -0.083 SGC -0.064 -0.079 -0.055 -0.016 -0.041 -0.218 -0.091 -0.009 -0.023 -0.085 -0.048 -0.139 -0.099 -0.024 -0.041 SHI -0.003 -0.020 -0.022 0.000 -0.030 -0.176 -0.002 -0.025 -0.008 -0.070 -0.127 -0.006 -0.019 -0.044 -0.020 SJ1 -0.069 0.269 0.103 -0.005 -0.018 -0.015 -0.014 -0.009 -0.108 -0.086 -0.035 -0.172 -0.082 -0.071 -0.042 SRC -0.060 -0.055 -0.055 -0.047 -0.047 -0.027 -0.057 -0.044 -0.048 -0.023 -0.390 -0.007 -0.004 -0.025 -0.072 SSC -0.091 -0.056 -0.040 -0.040 0.024 -0.003 -0.051 -0.029 -0.089 -0.033 -0.142 -0.031 -0.131 -0.236 -0.013 STP -0.011 -0.061 0.053 -0.026 -0.014 -0.119 -0.005 -0.042 -0.068 -0.081 -0.075 -0.203 -0.037 -0.008 -0.084 SVI -0.069 0.045 0.077 0.258 -0.050 -0.068 -0.189 -0.086 -0.018 -0.027 -0.145 -0.382 -0.080 -0.051 -0.052 TAC -0.058 -0.032 -0.052 -0.046 -0.042 -0.007 -0.045 -0.078 -0.050 -0.024 -0.149 -0.078 -0.064 -0.007 -0.108 TBX -0.100 -0.077 -0.069 0.069 -0.064 -0.082 -0.089 -0.030 -0.019 -0.276 -0.008 -0.031 -0.128 -0.026 -0.165 TCM 0.137 -0.051 -0.033 -0.040 -0.021 -0.011 -0.098 -0.020 -0.016 -0.033 -0.058 -0.020 -0.062 -0.010 -0.061 TCR -0.057 -0.067 0.321 0.000 -0.038 -0.008 -0.071 -0.015 -0.007 -0.002 -0.006 -0.147 -0.143 -0.003 -0.049 THB -0.045 -0.057 -0.065 -0.055 -0.050 -0.066 -0.051 -0.020 -0.015 -0.023 -0.020 -0.110 -0.019 -0.032 -0.006 TKU -0.052 -0.060 -0.070 -0.045 -0.044 -0.073 -0.107 -0.034 -0.024 -0.046 -0.055 -0.033 -0.024 -0.064 -0.057 TLG -0.018 0.016 -0.014 -0.009 -0.034 -0.037 -0.024 -0.017 -0.009 -0.002 -0.057 -0.079 -0.029 -0.074 -0.036 TNC -0.069 -0.057 -0.082 -0.092 -0.074 -0.065 -0.035 -0.064 -0.010 -0.035 -0.052 -0.003 -0.076 -0.137 -0.002 TNG -0.027 0.108 0.312 0.070 0.046 -0.047 -0.066 -0.035 -0.055 -0.059 -0.003 -0.070 -0.071 -0.006 -0.014 TPC -0.105 -0.069 0.323 -0.022 -0.041 -0.052 -0.012 -0.193 -0.039 -0.032 -0.312 -0.162 -0.484 -0.093 -0.064 TPH -0.056 0.052 -0.062 -0.034 0.006 -0.027 -0.118 -0.065 -0.109 -0.081 -0.268 -0.013 -0.309 -0.162 -0.112 TPP -0.040 -0.016 0.113 0.083 0.111 -0.211 -0.106 -0.012 -0.009 -0.033 -0.041 -0.026 -0.017 -0.123 -0.022 TRA -0.084 0.006 -0.045 0.010 0.000 -0.214 -0.081 -0.081 -0.057 -0.101 -0.246 -0.117 -0.052 -0.060 -0.153 TRC -0.089 -0.022 -0.122 -0.092 -0.032 -0.050 -0.022 -0.006 -0.037 -0.023 -0.016 -0.059 -0.213 -0.229 -0.056 TS4 0.234 0.112 -0.015 -0.042 -0.031 -0.035 -0.104 -0.010 -0.009 -0.008 -0.035 -0.143 -0.055 -0.027 -0.035 TTC -0.064 -0.037 -0.053 -0.049 -0.038 -0.056 -0.059 -0.031 -0.039 -0.008 -0.597 -0.627 -0.074 -0.024 -0.028 TTF -0.074 -0.103 -0.047 -0.043 -0.050 -0.132 -0.089 -0.089 -0.078 -0.037 -0.152 -0.109 -0.090 -0.002 -0.009 TTP 0.033 0.026 -0.010 0.070 0.113 -0.046 -0.079 -0.088 -0.059 -0.065 -0.091 -0.210 -0.040 -0.114 -0.134 TYA -0.067 -0.057 -0.064 -0.049 -0.042 -0.022 -0.107 -0.078 -0.001 -0.056 -0.034 -0.099 -0.147 -0.099 -0.055 VBH -0.084 -0.070 -0.083 -0.045 -0.054 -0.251 -0.204 -0.005 -0.159 -0.223 -0.145 -0.093 -0.117 -0.137 -0.039 VCS 0.026 0.275 0.216 -0.044 -0.028 -0.008 -0.318 -0.208 -0.002 -0.049 -0.123 -0.046 -0.293 -0.044 -0.061 VDL -0.007 0.040 -0.048 -0.020 -0.037 -0.086 -0.081 -0.001 -0.018 -0.100 -0.016 -0.116 -0.039 -0.005 -0.035 VGS 0.054 -0.064 -0.068 0.022 -0.026 -0.223 -0.031 -0.053 -0.093 -0.122 -0.228 -0.042 -0.218 -0.022 -0.126 VHC -0.035 -0.005 -0.022 0.043 0.009 -0.041 -0.036 -0.071 -0.052 -0.042 -0.032 -0.020 -0.067 -0.238 -0.248 VHG 0.030 -0.026 0.052 -0.047 0.116 -0.105 -0.016 -0.034 -0.052 -0.011 -0.138 -0.028 -0.011 -0.014 -0.009 VIS -0.063 -0.067 -0.068 -0.048 -0.055 -0.223 -0.117 -0.074 -0.118 -0.041 -0.134 -0.092 -0.361 -0.027 -0.046 VLF -0.051 -0.067 -0.027 -0.034 -0.050 -0.138 -0.355 -0.168 -0.113 -0.003 -0.182 -0.217 -0.133 -0.142 -0.041 VNM 0.018 0.007 0.080 0.152 0.017 -0.044 -0.015 -0.052 -0.014 -0.003 -0.285 -0.053 -0.017 -0.094 -0.023 VPK -0.066 -0.059 -0.074 -0.036 0.068 -0.018 -0.046 -0.008 -0.043 -0.038 -0.033 -0.067 -0.202 -0.104 -0.043 VTB -0.048 -0.081 -0.083 -0.052 -0.047 -0.026 -0.088 -0.001 -0.027 -0.006 -0.025 -0.016 -0.060 -0.091 -0.082 VTC 0.012 -0.074 -0.117 -0.042 -0.042 -0.144 -0.110 -0.035 -0.092 -0.118 -0.119 -0.056 -0.070 -0.033 -0.077 VTL -0.066 -0.025 -0.106 -0.038 -0.058 -0.027 -0.005 -0.125 -0.195 -0.055 -0.083 -0.077 -0.016 -0.238 -0.122 VTS 0.027 0.046 0.114 -0.033 -0.024 -0.062 -0.010 -0.043 -0.049 -0.007 -0.002 -0.035 -0.010 -0.030 -0.034 -0.076 -0.029 -0.111 -0.025 -0.007 -0.067 -0.075 -0.256 -0.078 -0.104 -0.046 -0.090 -0.131 -0.086 -0.063 COM -0.060 0.114 0.014 -0.003 0.029 -0.060 -0.112 -0.141 -0.102 -0.003 -0.053 -0.044 -0.071 -0.024 -0.067 DBT -0.078 -0.026 0.005 -0.011 -0.017 -0.019 -0.006 -0.078 -0.026 -0.068 -0.025 -0.008 -0.023 -0.109 -0.072 DXV 0.233 0.084 0.062 -0.054 -0.026 -0.013 -0.118 -0.004 -0.006 -0.095 -0.194 -0.188 -0.135 -0.177 -0.227 FPT 0.032 0.028 -0.005 -0.005 0.040 -0.030 -0.036 -0.037 -0.001 -0.061 -0.204 -0.167 -0.073 -0.018 -0.028 HAI -0.092 -0.047 -0.028 -0.053 -0.025 -0.069 -0.116 -0.027 -0.047 -0.168 -0.142 -0.433 -0.088 -0.063 -0.082 HAX -0.055 -0.008 -0.021 -0.056 -0.006 -0.084 -0.058 -0.028 -0.026 -0.027 -0.019 -0.125 -0.057 -0.134 -0.014 HMC -0.005 0.013 -0.017 -0.049 -0.017 -0.159 -0.089 -0.027 -0.034 -0.005 -0.061 -0.129 -0.043 0.000 -0.039 HTL -0.057 0.085 0.044 -0.050 -0.024 -0.066 -0.050 -0.073 -0.019 -0.015 -0.130 -0.170 -0.083 -0.097 -0.519 PET -0.073 -0.049 -0.019 -0.047 -0.019 -0.164 -0.033 -0.063 -0.036 -0.012 -0.075 -0.281 -0.048 -0.135 -0.140 PGC -0.037 -0.005 0.028 -0.015 0.016 -0.064 -0.081 -0.015 -0.001 -0.014 -0.141 -0.061 -0.057 -0.158 -0.284 PIT 0.142 -0.026 -0.028 -0.006 0.000 -0.022 -0.236 -0.062 -0.115 -0.036 -0.083 -0.042 -0.067 -0.150 -0.098 PNC -0.089 -0.127 0.030 -0.058 -0.022 -0.101 -0.003 -0.036 -0.033 -0.036 -0.073 -0.084 -0.209 -0.009 -0.003 PSC -0.008 0.151 0.063 0.193 0.023 -0.195 -0.130 -0.053 -0.182 -0.117 -0.205 -0.074 -0.112 -0.125 -0.064 PTS 0.058 0.075 0.005 -0.033 0.018 -0.076 -0.035 -0.021 -0.007 -0.040 -0.145 -0.007 -0.110 -0.016 -0.009 SFC -0.033 0.121 0.011 0.163 0.063 -0.122 -0.200 -0.042 -0.010 -0.052 -0.116 -0.144 -0.220 -0.087 -0.423 SHN -0.011 -0.054 -0.031 -0.056 -0.015 -0.187 -0.925 -0.389 -0.106 -0.143 -0.102 -0.439 -0.251 -0.335 -0.114 SMC 0.035 0.008 -0.036 -0.016 0.041 -0.443 -0.051 -0.067 -0.041 -0.060 -0.305 -0.180 -0.038 -0.165 -0.254 ST8 0.051 0.021 -0.045 -0.053 -0.010 -0.050 -0.070 -0.011 -0.003 -0.046 -0.097 -0.088 -0.246 -0.006 -0.062 SVC -0.018 0.072 0.233 0.002 0.034 -0.127 -0.025 -0.096 -0.003 -0.042 -0.086 -0.255 -0.027 -0.058 -0.059 TIE -0.089 -0.040 -0.040 -0.043 0.009 -0.017 -0.052 -0.048 -0.075 -0.002 -0.027 -0.059 -0.169 -0.045 -0.056 TMC -0.043 0.018 -0.001 -0.045 -0.013 -0.004 -0.038 -0.082 -0.047 -0.010 -0.104 -0.098 -0.036 -0.130 -0.040 TNA 0.060 -0.149 0.024 -0.050 -0.023 -0.112 -0.124 -0.020 -0.014 -0.023 -0.206 -0.185 -0.093 -0.076 -0.192 TSC -0.059 -0.049 -0.015 -0.051 -0.019 -0.181 -0.125 -0.133 -0.030 0.000 -0.094 -0.002 -0.083 -0.066 -0.185 TXM -0.040 -0.022 -0.010 -0.052 -0.026 -0.046 -0.055 -0.168 -0.014 -0.246 -0.086 -0.100 -0.404 -0.444 -0.278 CMC Thƣơng mại (bán buôn và bán lẻ) Tiện ích công cộng Xây dựng và bất động sản UNI -0.095 -0.070 -0.049 0.336 0.056 -0.192 -0.012 -0.143 -0.137 -0.058 -0.268 -0.511 -0.160 -0.260 -0.259 VFG -0.063 -0.030 0.026 -0.016 -0.016 -0.065 -0.003 -0.242 -0.010 -0.012 -0.092 -0.055 -0.372 -0.109 -0.041 VID -0.084 -0.002 -0.037 -0.016 -0.016 -0.135 -0.007 -0.020 -0.017 -0.097 -0.004 -0.028 -0.014 -0.024 -0.036 VKC -0.104 -0.014 -0.030 -0.006 -0.004 -0.119 -0.001 -0.016 -0.019 -0.054 -0.083 -0.038 -0.022 -0.077 -0.024 VTV 0.653 -0.045 -0.023 0.174 -0.024 -0.126 -0.151 -0.138 -0.145 -0.121 -0.088 -0.306 -0.257 -0.128 -0.146 ASP 0.081 -0.084 -0.077 -0.071 -0.048 -0.024 -0.065 -0.078 -0.135 -0.032 -0.059 -0.052 -0.015 -0.100 -0.115 BTP -0.025 -0.070 -0.078 -0.026 -0.036 -0.043 -0.048 -0.059 -0.135 -0.255 -0.076 -0.015 -0.061 -0.173 -0.142 HJS 0.032 -0.022 0.143 0.028 -0.054 -0.044 -0.009 -0.002 -0.032 -0.002 -0.023 -0.011 -0.065 -0.040 -0.025 KHP 0.010 0.055 0.051 0.028 0.016 -0.081 -0.049 -0.032 -0.016 -0.011 -0.061 -0.128 -0.138 -0.084 -0.105 MTG -0.025 -0.073 -0.104 -0.026 -0.039 -0.196 -0.196 -0.154 -0.111 -0.024 -0.057 -0.024 -0.239 -0.131 -0.030 PGD -0.096 0.081 0.029 0.012 -0.034 -0.009 -0.193 -0.056 -0.118 -0.027 -0.394 -0.097 -0.090 -0.076 -0.063 PGS 0.198 0.423 0.083 0.005 -0.018 -0.102 -0.055 -0.050 -0.034 -0.096 -0.518 -0.085 -0.085 -0.075 -0.185 PPC -0.023 -0.056 -0.045 0.005 -0.043 -0.027 -0.002 -0.012 -0.050 0.000 -0.083 -0.072 -0.012 -0.007 -0.006 PVG 0.065 0.055 0.035 0.027 -0.050 -0.065 -0.099 -0.002 -0.118 -0.123 -0.251 -0.057 -0.027 -0.124 -0.214 SEB -0.064 -0.062 -0.056 -0.027 0.371 -0.069 -0.016 -0.004 -0.014 -0.045 -0.031 -0.049 -0.050 -0.044 -0.262 SJD -0.023 -0.074 -0.048 -0.027 -0.057 -0.009 -0.002 -0.028 -0.059 -0.046 -0.024 -0.096 -0.056 -0.011 -0.053 TBC -0.040 -0.006 0.062 -0.017 -0.056 -0.025 -0.041 -0.001 -0.016 -0.021 -0.005 -0.019 -0.056 -0.097 -0.092 TIC -0.028 -0.043 -0.063 -0.027 -0.011 -0.040 -0.008 -0.002 -0.026 -0.129 -0.036 -0.034 -0.090 -0.043 -0.017 TMP -0.073 -0.071 -0.025 0.006 -0.033 -0.151 -0.019 -0.103 -0.044 -0.022 -0.141 -0.037 -0.133 -0.019 -0.077 UIC 0.007 -0.086 0.004 -0.026 -0.026 -0.165 -0.029 -0.009 -0.152 -0.088 -0.102 -0.056 -0.099 -0.117 -0.139 VSH 0.002 0.032 0.088 0.136 0.120 -0.009 -0.066 -0.071 -0.023 -0.011 -0.118 -0.051 -0.068 -0.278 -0.066 BCI -0.055 -0.025 -0.028 0.019 -0.017 -0.117 -0.051 -0.019 -0.027 -0.006 -0.057 -0.058 -0.014 -0.184 -0.002 C92 0.102 -0.064 -0.022 0.028 0.000 -0.136 -0.057 -0.096 -0.055 -0.092 -0.043 -0.120 -0.061 -0.028 -0.054 CDC -0.075 -0.050 -0.032 -0.018 -0.002 -0.160 -0.014 -0.067 -0.037 -0.106 -0.096 -0.076 -0.145 -0.011 -0.049 CID -0.087 -0.062 -0.031 -0.026 -0.036 -0.176 -0.055 -0.044 -0.069 -0.029 -0.061 -0.109 -0.118 -0.143 -0.175 CII 0.051 0.168 0.084 0.220 0.034 -0.040 -0.030 -0.015 -0.005 -0.054 0.000 -0.107 -0.151 -0.120 -0.127 CTN -0.054 -0.054 -0.027 -0.021 -0.024 -0.169 -0.050 -0.034 -0.050 -0.068 -0.220 -0.164 -0.041 -0.088 -0.118 D2D -0.055 0.010 0.063 -0.012 -0.018 -0.061 -0.010 -0.063 -0.005 -0.019 -0.068 -0.272 -0.091 -0.018 -0.063 DXG -0.057 -0.141 -0.042 -0.020 -0.026 -0.276 -0.029 -0.198 -0.111 -0.123 -0.214 -0.332 -0.090 -0.137 -0.326 HAG 0.064 0.065 0.221 0.207 0.123 -0.004 -0.009 -0.086 -0.029 -0.067 -0.026 -0.099 -0.138 -0.029 -0.118 HAS -0.071 -0.055 -0.128 -0.026 -0.046 -0.098 -0.034 -0.098 -0.131 -0.189 -0.050 -0.067 -0.171 -0.188 -0.034 HBC 0.006 -0.015 0.058 0.017 -0.023 -0.056 -0.205 -0.265 -0.305 -0.019 -0.168 -0.129 -0.152 -0.166 -0.060 HDC -0.023 -0.052 -0.032 -0.021 -0.014 -0.064 -0.018 -0.035 -0.036 -0.024 -0.081 -0.021 -0.136 -0.003 -0.015 HUT 1.323 0.892 0.205 0.032 0.049 -0.271 -0.491 -0.049 -0.109 -0.057 -0.425 -0.264 -0.129 -0.045 -0.075 ICG 0.027 0.152 0.041 -0.016 0.002 -0.040 -0.097 -0.091 -0.029 -0.044 -0.128 -0.160 -0.182 -0.004 -0.355 ITA -0.069 -0.059 -0.036 -0.027 0.001 -0.039 -0.048 -0.027 -0.086 -0.006 -0.064 -0.062 -0.086 -0.042 -0.028 ITC -0.066 -0.074 -0.031 -0.027 -0.016 -0.231 -0.065 -0.067 -0.073 -0.058 -0.026 -0.150 -0.032 -0.084 -0.023 KBC -0.050 -0.084 -0.025 -0.018 -0.005 -0.075 -0.083 -0.107 -0.012 -0.023 -0.014 -0.091 -0.066 -0.043 -0.272 KHA -0.109 -0.083 -0.029 -0.021 -0.012 -0.069 -0.128 -0.079 -0.062 -0.081 -0.289 -0.270 -0.048 -0.102 -0.077 L10 0.166 0.301 0.063 0.102 0.015 -0.076 -0.085 -0.041 -0.058 -0.030 -0.044 -0.023 -0.060 -0.036 -0.084 L18 -0.017 -0.050 -0.009 -0.009 0.001 -0.015 -0.012 -0.112 -0.067 -0.086 -0.041 -0.034 -0.026 -0.112 -0.068 L43 -0.079 -0.067 0.006 -0.016 -0.020 -0.120 -0.197 -0.077 -0.010 -0.064 -0.087 -0.010 -0.182 -0.098 -0.073 L44 -0.097 -0.006 -0.030 -0.020 -0.010 -0.066 -0.218 -0.265 -0.174 -0.133 -0.359 -0.262 -0.134 -0.099 -0.005 L61 0.016 -0.037 0.038 0.002 0.034 -0.134 -0.011 -0.012 -0.011 -0.029 -0.044 -0.128 -0.012 -0.131 -0.050 LCG 0.030 -0.030 -0.021 0.019 0.030 -0.129 -0.081 -0.003 -0.066 -0.029 -0.225 -0.181 -0.012 -0.007 -0.048 LGL -0.088 -0.065 0.006 -0.017 -0.004 -0.066 -0.051 -0.026 -0.033 -0.099 -0.217 -0.082 -0.040 -0.262 -0.233 LTC -0.092 -0.078 -0.030 -0.018 -0.030 -0.068 -0.117 -0.042 -0.139 -0.006 -0.067 -0.114 -0.061 -0.199 -0.062 LUT -0.098 -0.064 -0.018 -0.008 0.032 -0.088 -0.003 -0.315 -0.021 -0.027 -0.018 -0.106 -0.222 -0.072 0.000 MCG 0.001 -0.027 0.014 0.017 -0.015 -0.123 -0.209 -0.129 -0.035 -0.083 -0.047 -0.106 -0.054 -0.251 -0.070 MCO 0.030 -0.017 -0.040 -0.065 -0.015 -0.228 -0.155 -0.093 -0.104 -0.054 -0.141 -0.158 -0.050 -0.006 -0.051 NBB -0.060 -0.059 -0.024 -0.020 -0.054 -0.025 -0.109 -0.016 -0.017 -0.012 -0.147 -0.184 -0.176 -0.017 -0.026 NTL -0.074 -0.179 -0.027 -0.023 -0.024 -0.181 -0.023 -0.065 -0.117 -0.012 -0.400 -0.127 -0.048 -0.107 -0.162 PTC -0.035 -0.034 -0.006 -0.020 -0.057 -0.171 -0.013 -0.045 -0.086 -0.036 -0.054 -0.076 -0.083 0.000 -0.024 PVX -0.032 0.094 0.066 0.005 -0.017 -0.087 -0.123 -0.011 -0.088 -0.113 -0.138 -0.097 -0.153 -0.167 -0.015 REE -0.054 -0.043 0.009 -0.015 -0.024 -0.018 -0.106 -0.039 -0.020 -0.008 -0.134 -0.064 -0.087 -0.009 -0.049 S12 -0.078 -0.056 -0.036 -0.024 -0.008 -0.051 -0.014 -0.116 -0.029 -0.030 -0.083 -0.029 -0.074 -0.141 -0.064 S55 0.162 -0.042 0.015 0.003 -0.017 -0.009 -0.052 -0.095 -0.146 -0.143 -0.055 -0.032 -0.110 -0.005 -0.111 SC5 -0.084 -0.071 -0.020 -0.020 0.016 -0.096 -0.009 -0.049 -0.032 -0.102 -0.061 -0.035 -0.006 -0.028 -0.087 SD2 -0.040 -0.031 -0.022 -0.021 -0.015 -0.057 -0.017 -0.038 -0.058 -0.007 -0.013 -0.023 -0.182 -0.036 -0.067 SD5 0.017 0.058 0.313 0.084 0.196 -0.168 -0.150 -0.176 -0.044 -0.023 -0.203 -0.014 -0.109 -0.054 -0.191 SD6 -0.024 0.013 0.034 -0.023 0.015 -0.080 -0.093 -0.028 -0.087 -0.054 -0.050 -0.008 -0.104 -0.078 -0.057 SD7 0.121 0.581 0.052 0.077 0.040 -0.069 -0.061 -0.004 -0.010 -0.024 -0.457 -0.031 -0.009 -0.042 -0.004 SD9 0.025 0.081 0.031 0.021 0.003 -0.003 -0.038 -0.001 -0.018 -0.035 -0.068 -0.087 -0.066 -0.059 -0.024 SDD -0.062 -0.114 -0.022 -0.015 0.146 -0.094 -0.011 -0.104 -0.101 -0.006 -0.084 -0.861 -0.148 -0.128 -0.017 SDT 0.048 0.031 -0.010 -0.013 0.020 -0.107 -0.003 -0.006 -0.111 -0.026 -0.138 -0.103 -0.073 -0.037 -0.024 SIC -0.062 -0.058 -0.023 -0.017 -0.013 -0.135 0.000 -0.082 -0.037 -0.016 -0.373 -0.004 -0.013 -0.032 -0.050 SJC -0.015 -0.052 -0.031 -0.019 -0.019 -0.336 -0.088 -0.055 -0.005 -0.055 -0.018 -0.292 -0.017 -0.122 -0.323 SJE 0.012 -0.036 -0.009 -0.014 -0.013 -0.221 -0.031 -0.046 -0.039 -0.007 -0.347 -0.020 -0.066 -0.075 -0.037 SJS -0.068 0.435 0.036 -0.024 -0.001 -0.184 -0.036 -0.007 -0.025 -0.032 -0.023 -0.047 -0.093 -0.140 -0.116 SKS -0.041 0.065 -0.004 -0.019 -0.014 -0.246 -0.220 -0.059 -0.038 -0.059 -0.088 -0.154 -0.102 -0.010 -0.045 SNG 0.236 -0.044 -0.022 -0.009 -0.004 -0.096 -0.065 -0.013 -0.004 -0.110 -0.123 -0.079 -0.074 -0.056 -0.066 SRA -0.053 0.088 -0.026 -0.076 0.003 -0.055 -0.130 -0.058 -0.002 -0.113 -0.238 -0.110 -0.161 -0.026 -0.172 SRF -0.064 0.025 -0.025 -0.018 -0.017 -0.010 -0.276 -0.063 -0.042 -0.026 -0.177 -0.062 -0.033 -0.109 -0.069 SZL 0.042 0.020 0.025 0.071 0.061 -0.049 -0.054 -0.020 -0.045 -0.026 -0.113 -0.283 -0.130 -0.134 -0.018 TDH -0.053 -0.021 -0.039 -0.021 -0.004 -0.081 -0.074 -0.074 -0.029 -0.008 -0.061 -0.008 -0.099 -0.016 -0.002 Vận tải kho bãi TKC -0.099 -0.139 -0.168 -0.007 -0.016 -0.074 -0.041 -0.164 -0.092 -0.004 -0.041 -0.037 -0.215 -0.210 -0.196 V15 0.001 -0.079 -0.026 -0.013 -0.004 -0.082 -0.312 -0.068 -0.007 -0.188 -0.150 -0.296 -0.016 -0.028 -0.014 VC2 0.062 -0.034 -0.016 -0.006 -0.030 -0.089 -0.001 -0.042 -0.071 -0.080 -0.135 -0.170 -0.110 -0.004 -0.097 VC3 -0.022 -0.064 -0.027 -0.009 -0.015 -0.073 -0.029 -0.077 -0.056 -0.047 -0.121 -0.168 -0.339 0.000 -0.064 VC5 -0.078 -0.057 0.003 -0.015 -0.014 -0.070 -0.018 -0.142 -0.143 -0.154 -0.081 -0.118 -0.086 -0.160 -0.022 VC7 0.028 -0.064 0.008 -0.024 -0.021 -0.241 -0.076 -0.169 -0.011 -0.042 -0.251 -0.049 -0.043 -0.117 -0.072 VCG -0.038 -0.035 0.012 0.002 -0.001 -0.054 -0.023 -0.038 -0.018 -0.029 -0.007 -0.064 -0.026 -0.079 -0.118 VE9 0.116 -0.090 -0.034 -0.001 -0.059 -0.100 -0.119 -0.010 -0.039 -0.243 -0.001 -0.332 -0.229 -0.042 -0.021 VIC 0.186 -0.067 0.013 0.031 0.081 -0.021 -0.228 -0.039 -0.078 -0.036 -0.533 -0.312 -0.365 -0.211 -0.113 VMC -0.089 -0.013 -0.040 -0.021 -0.021 -0.062 -0.003 -0.139 -0.001 -0.022 -0.175 -0.157 -0.007 -0.059 -0.046 VNE -0.244 -0.145 -0.096 -0.002 -0.046 -0.013 -0.102 -0.074 -0.104 -0.021 -0.052 -0.056 -0.025 -0.011 -0.156 VNI -0.079 -0.056 -0.031 -0.020 -0.021 -0.165 -0.167 -0.098 -0.052 -0.061 -0.022 -0.020 -0.084 -0.003 -0.025 VPH -0.080 -0.136 -0.018 -0.020 -0.023 -0.076 -0.137 -0.027 -0.015 -0.032 -0.069 -0.002 -0.075 -0.066 -0.004 DVP -0.121 0.023 0.141 0.123 0.069 -0.002 -0.012 -0.179 -0.149 -0.020 -0.152 -0.006 -0.034 -0.056 -0.007 DXP 0.048 0.072 0.158 0.089 -0.124 -0.052 -0.036 -0.045 -0.017 -0.036 -0.101 -0.081 -0.001 -0.037 -0.058 GMD -0.066 -0.009 -0.030 -0.065 0.002 -0.060 -0.006 -0.037 -0.006 -0.004 -0.025 -0.151 -0.013 -0.028 -0.035 HTV -0.057 -0.076 0.018 0.011 -0.083 -0.014 -0.014 -0.020 -0.167 -0.205 -0.125 -0.043 -0.255 -0.259 -0.083 MAC -0.117 -0.026 -0.021 0.002 -0.001 -0.267 -0.106 -0.076 -0.107 -0.148 -0.190 -0.209 -0.159 -0.056 -0.079 MHC -0.016 -0.327 -0.082 -0.067 -0.075 -0.084 -0.026 -0.129 -0.017 -0.114 -0.173 -0.117 -0.074 -0.024 -0.087 PGT -0.216 -0.094 -0.027 -0.179 -0.134 -0.111 -0.092 -0.215 -0.055 -0.280 -0.095 -0.093 -0.036 -0.077 -0.036 PJC 0.105 0.032 0.192 0.091 -0.018 -0.007 -0.078 -0.079 -0.032 -0.076 -0.139 -0.015 -0.011 -0.039 -0.066 PJT 0.041 0.107 -0.078 0.122 0.840 -0.017 -0.001 -0.046 -0.043 -0.075 -0.020 -0.142 -0.084 -0.027 -0.088 PVT 0.089 -0.040 -0.064 -0.082 -0.107 -0.048 -0.003 -0.029 -0.040 -0.143 -0.054 -0.107 -0.062 -0.011 -0.160 SFI -0.099 -0.032 -0.035 -0.037 -0.097 -0.018 -0.007 -0.013 -0.050 -0.043 -0.007 -0.021 -0.021 -0.034 -0.016 STG -0.123 0.070 -0.054 -0.063 -0.073 -0.099 -0.001 -0.055 -0.023 -0.015 -0.087 -0.057 -0.118 -0.033 -0.005 TCL -0.060 0.116 0.366 -0.008 -0.041 -0.167 -0.074 -0.024 -0.118 -0.084 -0.115 -0.188 -0.100 -0.154 -0.016 TCT -0.097 -0.063 -0.037 0.640 0.119 -0.073 -0.036 -0.043 -0.027 -0.025 -0.208 -0.154 -0.059 -0.049 -0.066 TJC 0.364 0.021 -0.052 -0.077 -0.150 -0.035 -0.038 -0.013 -0.048 -0.049 -0.005 -0.033 -0.025 0.000 -0.114 VFR -0.126 0.227 0.010 -0.112 -0.128 -0.033 -0.052 -0.041 -0.017 -0.042 -0.019 -0.046 -0.124 -0.038 -0.097 VGP -0.061 -0.134 -0.038 -0.160 0.423 -0.025 -0.102 -0.083 -0.124 -0.101 -0.082 -0.029 -0.028 -0.028 -0.055 VIP 0.562 -0.045 0.029 -0.067 -0.071 -0.001 -0.034 -0.046 -0.005 -0.022 -0.169 -0.009 -0.018 -0.027 -0.093 VNF -0.164 -0.013 -0.106 -0.055 -0.129 -0.021 -0.065 -0.014 -0.125 -0.060 -0.131 -0.002 -0.020 -0.090 -0.096 VNL -0.081 -0.017 -0.059 -0.083 -0.086 -0.067 0.000 -0.065 -0.026 -0.060 -0.103 -0.016 -0.090 -0.090 -0.042 VNR -0.113 -0.067 -0.042 -0.085 -0.104 -0.012 -0.052 -0.011 -0.008 -0.119 -0.054 -0.138 -0.031 -0.188 -0.252 VNS 0.276 0.231 0.053 0.056 0.088 -0.031 -0.008 -0.026 -0.021 -0.004 -0.055 -0.076 -0.040 -0.009 -0.099 VSC 0.072 -0.065 -0.070 0.155 0.059 -0.026 -0.080 -0.011 -0.020 -0.010 -0.056 -0.112 -0.115 -0.108 -0.111 VST 0.064 0.224 -0.129 -0.060 -0.085 -0.018 -0.027 -0.031 -0.001 -0.024 -0.141 -0.037 -0.095 -0.059 -0.041 VTO -0.102 -0.115 -0.043 -0.091 -0.093 -0.057 -0.003 -0.045 -0.004 -0.028 -0.030 -0.043 -0.067 -0.116 -0.093 PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI THAY ĐỔI (BẢNG 4.4) Kết quả 1 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnveff chi2(1) Prob > chi2 = = 2637.19 0.0000 Kết quả 2 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnveff chi2(1) Prob > chi2 = = 2337.97 0.0000 Kết quả 3 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnveff chi2(1) Prob > chi2 = = 2927.36 0.0000 Kết quả 4 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of overinvest chi2(1) Prob > chi2 = = 623.80 0.0000 Kết quả 5 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of overinvest chi2(1) Prob > chi2 = = 545.77 0.0000 Kết quả 6 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of overinvest chi2(1) Prob > chi2 = = 667.79 0.0000 Kết quả 7 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of underinvest chi2(1) Prob > chi2 = = 175.30 0.0000 Kết quả 8 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of underinvest chi2(1) Prob > chi2 = = 167.44 0.0000 Kết quả 9 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of underinvest chi2(1) Prob > chi2 = = 163.00 0.0000 PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TỰ TƢƠNG QUAN (BẢNG 4.5) Kết quả 1 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 303) = 9.739 Prob > F = 0.0020 Kết quả 2 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 303) = 9.818 Prob > F = 0.0019 Kết quả 3 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 303) = 9.844 Prob > F = 0.0019 Kết quả 4 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 59) = 5.026 Prob > F = 0.0287 Kết quả 5 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 59) = 4.912 Prob > F = 0.0305 Kết quả 6 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 59) = 4.873 Prob > F = 0.0312 Kết quả 7 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 174) = 8.630 Prob > F = 0.0038 Kết quả 8 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 174) = 8.980 Prob > F = 0.0031 Kết quả 9 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 174) = 8.803 Prob > F = 0.0034 PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN (BẢNG 4.6) Kết quả 1 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang stdebt lnsales qtobin lnage stdcfo frq_mnst loss cfo_ata opercycle 3.96 3.67 2.38 2.18 1.81 1.68 1.63 1.52 1.42 1.34 1.19 1.13 1.11 1.10 1.06 1.06 1.05 0.252351 0.272344 0.419430 0.458357 0.553407 0.596555 0.612381 0.656101 0.701796 0.748276 0.841337 0.885905 0.904496 0.912039 0.940533 0.945742 0.948847 Mean VIF 1.72 Kết quả 2 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang stdebt lnsales qtobin lnage stdcfo frq_kasz loss cfo_ata opercycle 3.96 3.67 2.40 2.19 1.77 1.68 1.63 1.53 1.43 1.33 1.19 1.12 1.12 1.08 1.06 1.06 1.05 0.252354 0.272497 0.417338 0.457657 0.563573 0.596795 0.612294 0.654227 0.700142 0.753241 0.840342 0.890113 0.896221 0.922686 0.940609 0.946601 0.948373 Mean VIF 1.72 Kết quả 3 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang stdebt lnsales qtobin aggreg lnage stdcfo loss cfo_ata opercycle 3.96 3.67 2.39 2.19 1.80 1.68 1.63 1.54 1.43 1.34 1.19 1.13 1.13 1.11 1.06 1.06 1.06 0.252290 0.272408 0.417907 0.457635 0.557032 0.596672 0.612348 0.649141 0.700912 0.748616 0.841367 0.883371 0.884466 0.896907 0.940525 0.944014 0.947830 Mean VIF 1.73 Kết quả 4 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang lnsales stdebt qtobin lnage frq_mnst stdcfo cfo_ata opercycle loss 4.48 4.17 2.63 2.40 1.98 1.90 1.81 1.63 1.38 1.34 1.30 1.19 1.15 1.15 1.10 1.05 1.04 0.223261 0.239839 0.380025 0.417390 0.506178 0.525615 0.552208 0.612552 0.724284 0.748800 0.768737 0.841288 0.865999 0.867579 0.906473 0.951085 0.961568 Mean VIF 1.86 Kết quả 5 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang lnsales stdebt qtobin frq_kasz lnage stdcfo cfo_ata opercycle loss 4.47 4.16 2.65 2.42 1.95 1.90 1.81 1.66 1.37 1.35 1.30 1.20 1.18 1.17 1.12 1.05 1.04 0.223665 0.240258 0.377227 0.412526 0.512424 0.526993 0.551404 0.601538 0.730287 0.740919 0.771564 0.830764 0.845457 0.855716 0.890368 0.951767 0.962001 Mean VIF 1.87 Kết quả 6 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang lnsales stdebt qtobin aggreg lnage stdcfo cfo_ata opercycle loss 4.47 4.17 2.65 2.42 1.99 1.90 1.81 1.67 1.39 1.34 1.30 1.25 1.18 1.17 1.12 1.05 1.04 0.223516 0.240065 0.377722 0.413167 0.503190 0.525880 0.551927 0.598116 0.720690 0.744591 0.771591 0.797514 0.845841 0.856356 0.889086 0.949671 0.961566 Mean VIF 1.88 Kết quả 7 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang stdebt lnsales opercycle qtobin stdcfo loss lnage cfo_ata frq_mnst 3.94 3.66 2.36 2.16 1.78 1.64 1.61 1.59 1.53 1.39 1.30 1.18 1.12 1.12 1.12 1.09 1.08 0.253955 0.273012 0.424209 0.462513 0.562977 0.608389 0.620683 0.628732 0.651922 0.717627 0.766948 0.849871 0.890522 0.892967 0.895102 0.915760 0.923168 Mean VIF 1.75 Kết quả 8 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang stdebt lnsales opercycle qtobin stdcfo loss lnage cfo_ata frq_kasz 3.94 3.66 2.37 2.16 1.75 1.64 1.61 1.59 1.53 1.39 1.31 1.18 1.13 1.12 1.12 1.09 1.07 0.253919 0.272974 0.422634 0.462525 0.570866 0.608116 0.620674 0.627822 0.652341 0.719409 0.762450 0.846267 0.884336 0.892778 0.893260 0.917503 0.931024 Mean VIF 1.75 Kết quả 9 . vif Variable VIF 1/VIF ind_2 ind_5 ind_3 z stdsales ind_1 ind_4 tang stdebt lnsales opercycle qtobin stdcfo lnage loss aggreg cfo_ata 3.94 3.66 2.36 2.16 1.76 1.64 1.61 1.60 1.53 1.40 1.31 1.18 1.13 1.13 1.12 1.12 1.09 0.253952 0.272971 0.423271 0.462527 0.568394 0.608102 0.620684 0.624225 0.652301 0.716634 0.764238 0.846671 0.884208 0.886278 0.892922 0.895638 0.916813 Mean VIF 1.75 PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.7 Kết quả 1 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = lnveff Coef. frq_mnst stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .2018976 .1228831 .0055819 .0026865 .0283621 -.0823576 -.022463 -.0036389 .0046373 .0458461 1.06e-06 .0226221 .0751619 .0209646 .0413346 .0577816 .0514673 -.3324996 Number of obs F( 17, 1502) Prob > F R-squared Root MSE 304 5 Std. Err. .0763711 .0301391 .0011583 .0047447 .0127216 .0269547 .0071068 .0117012 .003381 .0255645 4.69e-07 .0052474 .0144552 .0080662 .0103445 .015731 .0130559 .0561351 SE clustered by firm and year t 2.64 4.08 4.82 0.57 2.23 -3.06 -3.16 -0.31 1.37 1.79 2.25 4.31 5.20 2.60 4.00 3.67 3.94 -5.92 P>|t| 0.008 0.000 0.000 0.571 0.026 0.002 0.002 0.756 0.170 0.073 0.025 0.000 0.000 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 = 1520 = 7.23 = 0.0000 = 0.1459 = 0.0894 [95% Conf. Interval] .0520923 .0637639 .0033099 -.0066204 .0034082 -.1352304 -.0364033 -.0265913 -.0019946 -.0042998 1.36e-07 .0123291 .0468073 .0051424 .0210435 .0269245 .0258575 -.4426111 .3517029 .1820022 .007854 .0119934 .0533161 -.0294849 -.0085227 .0193135 .0112692 .095992 1.98e-06 .032915 .1035164 .0367868 .0616257 .0886388 .0770771 -.2223881 Kết quả 2 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = lnveff Coef. frq_kasz stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .1392908 .119261 .0060255 .0037122 .0276214 -.07517 -.0260529 -.0013428 .0042699 .044554 1.03e-06 .0229166 .073912 .0209104 .0451323 .0587116 .0504626 -.3453344 Number of obs F( 17, 1502) Prob > F R-squared Root MSE 304 5 Std. Err. .0449877 .031119 .0013734 .0041428 .0121524 .0249864 .0066072 .0119123 .0032384 .0259173 4.39e-07 .0059034 .0142914 .0089905 .012007 .016171 .0148225 .0636247 t 3.10 3.83 4.39 0.90 2.27 -3.01 -3.94 -0.11 1.32 1.72 2.36 3.88 5.17 2.33 3.76 3.63 3.40 -5.43 P>|t| = = = = = 1520 7.47 0.0000 0.1446 0.0894 [95% Conf. Interval] 0.002 0.000 0.000 0.370 0.023 0.003 0.000 0.910 0.188 0.086 0.019 0.000 0.000 0.020 0.000 0.000 0.001 0.000 .0510453 .0582196 .0033314 -.0044141 .0037841 -.124182 -.0390132 -.0247094 -.0020824 -.0062839 1.73e-07 .0113368 .0458787 .0032751 .0215801 .0269915 .0213876 -.4701372 .2275362 .1803023 .0087196 .0118386 .0514588 -.026158 -.0130925 .0220237 .0106222 .0953919 1.89e-06 .0344963 .1019452 .0385458 .0686845 .0904317 .0795375 -.2205317 SE clustered by firm and year Kết quả 3 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = lnveff Coef. aggreg stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .2652882 .1194791 .0053576 .0015139 .0213256 -.072162 -.0222671 -.0019394 .0040345 .0502281 9.59e-07 .0224425 .0750288 .021579 .0456342 .0585229 .0514589 -.3145503 Number of obs F( 17, 1502) Prob > F R-squared Root MSE 304 5 Std. Err. .0974745 .0304205 .0013513 .004867 .0109172 .0258291 .0064455 .0122732 .0032014 .0267867 4.31e-07 .0054594 .0146036 .0083659 .0120827 .0164442 .0135175 .0596286 SE clustered by firm and year t 2.72 3.93 3.96 0.31 1.95 -2.79 -3.45 -0.16 1.26 1.88 2.23 4.11 5.14 2.58 3.78 3.56 3.81 -5.28 P>|t| 0.007 0.000 0.000 0.756 0.051 0.005 0.001 0.874 0.208 0.061 0.026 0.000 0.000 0.010 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1520 7.20 0.0000 0.1565 0.0888 [95% Conf. Interval] .0740876 .059808 .002707 -.0080328 -.000089 -.122827 -.0349103 -.0260138 -.0022452 -.0023153 1.14e-07 .0117335 .0463833 .005169 .0219334 .0262669 .0249437 -.4315144 .4564887 .1791502 .0080082 .0110607 .0427402 -.0214971 -.0096239 .0221349 .0103142 .1027715 1.81e-06 .0331514 .1036743 .037989 .0693351 .0907789 .0779742 -.1975862 PHỤ LỤC 6: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.8 Kết quả 4 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = overinvest Coef. frq_mnst stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .5038168 .2507883 .0129666 -.0044548 .0759573 -.1937946 -.0342604 .0005088 .0045925 .1516161 1.04e-06 .0712082 .1157637 .0130098 .0410247 .0712765 .0622185 -.6223833 Number of obs F( 17, 468) Prob > F R-squared Root MSE 204 5 Std. Err. .194072 .0624049 .0027664 .0121256 .0385027 .0691974 .0266191 .0164108 .0079613 .0765181 3.14e-07 .0171737 .0355308 .0180886 .0244547 .0201735 .0347072 .0994032 t 2.60 4.02 4.69 -0.37 1.97 -2.80 -1.29 0.03 0.58 1.98 3.32 4.15 3.26 0.72 1.68 3.53 1.79 -6.26 P>|t| 0.010 0.000 0.000 0.713 0.049 0.005 0.199 0.975 0.564 0.048 0.001 0.000 0.001 0.472 0.094 0.000 0.074 0.000 = = = = = 486 5.42 0.0000 0.2684 0.1351 [95% Conf. Interval] .1224564 .1281599 .0075304 -.0282821 .0002977 -.3297707 -.0865681 -.0317392 -.0110518 .0012545 4.24e-07 .0374611 .0459441 -.0225351 -.0070299 .0316345 -.0059827 -.8177151 .8851773 .3734167 .0184028 .0193725 .1516169 -.0578185 .0180472 .0327569 .0202368 .3019777 1.66e-06 .1049552 .1855833 .0485547 .0890793 .1109184 .1304197 -.4270515 SE clustered by firm and year Kết quả 5 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = overinvest Coef. frq_kasz stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .2847375 .2386181 .0146273 .0047526 .073626 -.1812545 -.0415826 .0072505 .0034032 .1637324 1.16e-06 .0747586 .1072407 .0066009 .0485674 .0783463 .0552778 -.6836816 Number of obs F( 17, 468) Prob > F R-squared Root MSE 204 5 Std. Err. .1076336 .0624595 .0030488 .0086038 .0360606 .066786 .0196914 .0167419 .0070606 .0694915 3.15e-07 .0203245 .0302109 .0165293 .0278074 .0231829 .0369788 .111735 SE clustered by firm and year t 2.65 3.82 4.80 0.55 2.04 -2.71 -2.11 0.43 0.48 2.36 3.69 3.68 3.55 0.40 1.75 3.38 1.49 -6.12 P>|t| 0.008 0.000 0.000 0.581 0.042 0.007 0.035 0.665 0.630 0.019 0.000 0.000 0.000 0.690 0.081 0.001 0.136 0.000 = = = = = 486 4.58 0.0000 0.2459 0.1372 [95% Conf. Interval] .0732326 .1158823 .0086363 -.0121542 .0027653 -.3124921 -.0802772 -.0256481 -.0104712 .0271783 5.42e-07 .03482 .0478749 -.0258798 -.0060753 .0327908 -.0173873 -.9032459 .4962424 .3613539 .0206183 .0216594 .1444867 -.0500168 -.0028881 .040149 .0172776 .3002865 1.78e-06 .1146971 .1666066 .0390817 .1032101 .1239019 .127943 -.4641173 Kết quả 6 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = overinvest Coef. aggreg stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .5691021 .2381819 .0122468 .0006376 .055542 -.1688818 -.0314945 .0041404 .0019878 .1857884 9.47e-07 .0707326 .1154461 .0107653 .0524653 .077578 .0601775 -.5905603 Number of obs F( 17, 468) Prob > F R-squared Root MSE 204 5 Std. Err. .2111414 .0601499 .0031303 .0103411 .0351477 .0687277 .0210209 .0172164 .0066544 .0695988 3.13e-07 .0181044 .0355361 .0173811 .028707 .0236438 .0350766 .1141077 t 2.70 3.96 3.91 0.06 1.58 -2.46 -1.50 0.24 0.30 2.67 3.02 3.91 3.25 0.62 1.83 3.28 1.72 -5.18 P>|t| 0.007 0.000 0.000 0.951 0.115 0.014 0.135 0.810 0.765 0.008 0.003 0.000 0.001 0.536 0.068 0.001 0.087 0.000 = = = = = 486 4.94 0.0000 0.2748 0.1345 [95% Conf. Interval] .1541995 .1199846 .0060957 -.0196831 -.0135249 -.3039348 -.0728015 -.0296906 -.0110885 .0490235 3.32e-07 .0351567 .045616 -.0233893 -.0039452 .0311169 -.0087497 -.8147871 .9840046 .3563793 .018398 .0209583 .1246089 -.0338287 .0098125 .0379715 .0150641 .3225533 1.56e-06 .1063085 .1852761 .0449198 .1088758 .1240392 .1291047 -.3663335 SE clustered by firm and year PHỤ LỤC 7: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.9 Kết quả 7 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = underinvest Coef. frq_mnst stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .0086134 .0026976 .0037823 .0121032 .0068498 -.0091052 -.008351 -.0077402 .0037053 -.0072057 2.48e-06 .0004039 .0670075 .0320163 .0423699 .0378643 .0436702 -.2072154 Number of obs F( 17, 1016) Prob > F R-squared Root MSE 286 5 Std. Err. .0147794 .0068974 .0007519 .0026389 .0119662 .0090766 .0038643 .0038509 .0017703 .0215554 8.53e-07 .0043786 .0094658 .0082887 .0076614 .0124343 .0092855 .0305682 SE clustered by firm and year t 0.58 0.39 5.03 4.59 0.57 -1.00 -2.16 -2.01 2.09 -0.33 2.91 0.09 7.08 3.86 5.53 3.05 4.70 -6.78 P>|t| 0.560 0.696 0.000 0.000 0.567 0.316 0.031 0.045 0.037 0.738 0.004 0.927 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 = = = = = 1034 15.34 0.0000 0.1644 0.0346 [95% Conf. Interval] -.0203882 -.0108372 .002307 .0069248 -.0166315 -.0269162 -.015934 -.0152969 .0002315 -.0495038 8.07e-07 -.0081883 .0484328 .0157515 .027336 .0134646 .0254492 -.2671994 .037615 .0162325 .0052577 .0172816 .0303312 .0087057 -.000768 -.0001836 .0071792 .0350925 4.16e-06 .008996 .0855822 .0482812 .0574038 .0622641 .0618911 -.1472314 Kết quả 8 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = underinvest Coef. frq_kasz stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .028119 .0025456 .0036862 .0114769 .0054474 -.0070206 -.008548 -.0071559 .0036898 -.0072299 2.32e-06 .0005619 .0666718 .0321595 .0431728 .0377647 .043857 -.2016382 Number of obs F( 17, 1016) Prob > F R-squared Root MSE 286 5 Std. Err. .0055705 .0066309 .0006893 .0025473 .0107538 .0088412 .0040186 .0038102 .0018486 .0217683 8.23e-07 .0043429 .0094762 .0082076 .0076063 .0125277 .0091408 .0279627 t 5.05 0.38 5.35 4.51 0.51 -0.79 -2.13 -1.88 2.00 -0.33 2.81 0.13 7.04 3.92 5.68 3.01 4.80 -7.21 P>|t| 0.000 0.701 0.000 0.000 0.613 0.427 0.034 0.061 0.046 0.740 0.005 0.897 0.000 0.000 0.000 0.003 0.000 0.000 = = = = = 1034 15.61 0.0000 0.1690 0.0345 [95% Conf. Interval] .0171879 -.0104663 .0023337 .0064783 -.0156548 -.0243696 -.0164337 -.0146328 .0000624 -.0499458 7.00e-07 -.0079601 .0480767 .0160538 .0282469 .0131816 .02592 -.2565094 .0390501 .0155574 .0050388 .0164755 .0265497 .0103285 -.0006623 .0003209 .0073173 .035486 3.93e-06 .0090839 .085267 .0482652 .0580986 .0623479 .0617941 -.146767 SE clustered by firm and year Kết quả 9 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = underinvest Coef. aggreg stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .0357643 .0027265 .0036641 .0114424 .0053384 -.0073914 -.0081168 -.0072874 .0036947 -.0068258 2.37e-06 .0004744 .0667242 .0320784 .0428823 .0378002 .043822 -.2007774 Number of obs F( 17, 1016) Prob > F R-squared Root MSE 286 5 Std. Err. .0091588 .0067945 .0007088 .0025838 .0114167 .0087435 .0039104 .0038304 .0018077 .0215972 8.59e-07 .0043263 .0094568 .0081906 .0075643 .012468 .009075 .0291906 SE clustered by firm and year t 3.90 0.40 5.17 4.43 0.47 -0.85 -2.08 -1.90 2.04 -0.32 2.77 0.11 7.06 3.92 5.67 3.03 4.83 -6.88 P>|t| 0.000 0.688 0.000 0.000 0.640 0.398 0.038 0.057 0.041 0.752 0.006 0.913 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 = = = = = 1034 15.60 0.0000 0.1675 0.0345 [95% Conf. Interval] .0177919 -.0106063 .0022733 .0063722 -.0170647 -.0245488 -.0157902 -.0148037 .0001474 -.049206 6.90e-07 -.0080151 .0481671 .016006 .0280388 .0133342 .026014 -.2580582 .0537366 .0160593 .0050549 .0165127 .0277415 .0097659 -.0004434 .0002289 .007242 .0355545 4.06e-06 .0089639 .0852813 .0481508 .0577258 .0622663 .0616299 -.1434967 PHỤ LỤC 8: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.10 Kết quả 1 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = lnveff Coef. frq stdebt dumstdebtfrq lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .4682385 .073729 -.3358243 .0055756 .0022235 .015849 -.0734171 -.019769 -.0009007 .0038934 .0491146 8.33e-07 .0224158 .0749946 .0251919 .0443131 .0593395 .055808 -.2852116 Number of obs F( 18, 1501) Prob > F R-squared Root MSE 304 5 Std. Err. .1215389 .0282066 .0825504 .0014422 .0044893 .012326 .026647 .0067701 .0130771 .0032884 .0271231 3.88e-07 .0060843 .0141886 .0077772 .0101602 .0162717 .0126814 .0669959 t 3.85 2.61 -4.07 3.87 0.50 1.29 -2.76 -2.92 -0.07 1.18 1.81 2.15 3.68 5.29 3.24 4.36 3.65 4.40 -4.26 P>|t| 0.000 0.009 0.000 0.000 0.620 0.199 0.006 0.004 0.945 0.237 0.070 0.032 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1520 7.44 0.0000 0.1796 0.0876 [95% Conf. Interval] .2298344 .0184005 -.4977507 .0027468 -.0065824 -.0083291 -.1256864 -.0330489 -.026552 -.0025568 -.0040886 7.26e-08 .0104812 .0471631 .0099365 .0243834 .0274218 .0309329 -.416627 .7066426 .1290575 -.1738978 .0084045 .0110295 .0400271 -.0211478 -.0064892 .0247505 .0103437 .1023177 1.59e-06 .0343504 .1028262 .0404473 .0642428 .0912573 .0806831 -.1537961 SE clustered by firm and year Kết quả 2 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = overinvest Coef. frq stdebt dumstdebtfrq lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .9269797 .1468601 -.7466685 .0119235 -.002716 .0546372 -.1434261 -.0299379 .0043313 .0017546 .2249937 8.42e-07 .0664351 .1104175 .0266718 .052005 .0852981 .0738883 -.5125292 Number of obs F( 18, 467) Prob > F R-squared Root MSE 204 5 Std. Err. .254924 .0673247 .1590305 .0028703 .0097782 .039821 .0685123 .0139879 .0183511 .0050064 .0637388 3.12e-07 .021045 .0326518 .0191863 .0282586 .0242834 .0337679 .1190986 SE clustered by firm and year t 3.64 2.18 -4.70 4.15 -0.28 1.37 -2.09 -2.14 0.24 0.35 3.53 2.70 3.16 3.38 1.39 1.84 3.51 2.19 -4.30 P>|t| 0.000 0.030 0.000 0.000 0.781 0.171 0.037 0.033 0.814 0.726 0.000 0.007 0.002 0.001 0.165 0.066 0.000 0.029 0.000 = = = = = 486 5.53 0.0000 0.3246 0.1300 [95% Conf. Interval] .4260394 .0145632 -1.059172 .0062831 -.0219307 -.0236133 -.2780567 -.057425 -.0317296 -.0080833 .0997434 2.29e-07 .0250804 .0462548 -.0110303 -.0035247 .0375798 .0075325 -.7465646 1.42792 .279157 -.4341646 .0175638 .0164987 .1328876 -.0087956 -.0024508 .0403922 .0115926 .3502441 1.45e-06 .1077898 .1745801 .0643738 .1075347 .1330164 .1402441 -.2784937 Kết quả 3 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = underinvest Coef. frq stdebt dumstdebtfrq lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons -.000625 .0101045 .052891 .0036496 .0112706 .0066109 -.0062865 -.0084252 -.0075123 .0036304 -.005569 2.48e-06 .0003426 .0669069 .0318867 .043292 .0380721 .0432878 -.2065212 Number of obs F( 18, 1015) Prob > F R-squared Root MSE 286 5 Std. Err. .0247548 .0049903 .029831 .0007217 .0026712 .0115443 .009245 .0037742 .0041351 .0017818 .0220329 8.68e-07 .0041786 .009361 .0083404 .0076893 .0124051 .0091837 .0287836 t -0.03 2.02 1.77 5.06 4.22 0.57 -0.68 -2.23 -1.82 2.04 -0.25 2.86 0.08 7.15 3.82 5.63 3.07 4.71 -7.17 P>|t| = = = = = 1034 15.54 0.0000 0.1708 0.0344 [95% Conf. Interval] 0.980 0.043 0.077 0.000 0.000 0.567 0.497 0.026 0.070 0.042 0.801 0.004 0.935 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 -.0492015 .000312 -.0056465 .0022333 .006029 -.0160426 -.024428 -.0158314 -.0156265 .0001339 -.0488043 7.79e-07 -.007857 .0485378 .0155203 .0282032 .0137296 .0252665 -.2630033 .0479514 .019897 .1114285 .0050659 .0165123 .0292643 .0118551 -.0010191 .0006019 .0071269 .0376663 4.19e-06 .0085422 .085276 .0482532 .0583807 .0624146 .061309 -.1500391 SE clustered by firm and year PHỤ LỤC 9: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.11 Kết quả 1 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = lnveff Coef. frq stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .2590527 .1204888 .0043054 .0024081 .0191692 -.073013 -.0180074 -.0009796 .0028742 .0470811 9.14e-07 .0243907 .0733554 .0187993 .044013 .0584379 .0481384 -.286838 Number of obs F( 17, 1502) Prob > F R-squared Root MSE 304 5 Std. Err. .0952961 .0296257 .0014737 .0045589 .0115567 .0278183 .0079538 .012491 .0036718 .0241787 4.39e-07 .0055575 .0150055 .0076527 .0118723 .0160318 .0127869 .0637442 SE clustered by firm and year t 2.72 4.07 2.92 0.53 1.66 -2.62 -2.26 -0.08 0.78 1.95 2.08 4.39 4.89 2.46 3.71 3.65 3.76 -4.50 P>|t| 0.007 0.000 0.004 0.597 0.097 0.009 0.024 0.938 0.434 0.052 0.038 0.000 0.000 0.014 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1520 7.38 0.0000 0.1532 0.0884 [95% Conf. Interval] .0721251 .0623767 .0014147 -.0065344 -.0034999 -.1275798 -.033609 -.0254813 -.0043282 -.0003466 5.20e-08 .0134895 .0439214 .0037882 .020725 .0269909 .0230563 -.4118751 .4459802 .1786009 .007196 .0113507 .0418383 -.0184462 -.0024057 .0235222 .0100765 .0945087 1.78e-06 .035292 .1027895 .0338104 .067301 .089885 .0732206 -.1618009 Kết quả 2 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = overinvest Coef. frq stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .5790884 .2325425 .0110514 -.0039542 .0323445 -.1632817 -.0310029 .0031334 .0021867 .1584826 9.49e-07 .0892427 .1015792 .0005925 .049878 .062944 .0442547 -.5263565 Number of obs F( 17, 483) Prob > F R-squared Root MSE 215 5 Std. Err. .1870677 .0604434 .0037855 .0117244 .0352405 .0682564 .0178311 .0173385 .0065132 .0464955 3.22e-07 .0179587 .026634 .0154471 .0214631 .0208879 .0353575 .1316123 t 3.10 3.85 2.92 -0.34 0.92 -2.39 -1.74 0.18 0.34 3.41 2.95 4.97 3.81 0.04 2.32 3.01 1.25 -4.00 P>|t| 0.002 0.000 0.004 0.736 0.359 0.017 0.083 0.857 0.737 0.001 0.003 0.000 0.000 0.969 0.021 0.003 0.211 0.000 = = = = = 501 5.13 0.0000 0.2823 0.1310 [95% Conf. Interval] .2115214 .1137779 .0036134 -.0269914 -.0368992 -.2973979 -.0660391 -.0309349 -.010611 .0671243 3.16e-07 .0539559 .0492464 -.0297593 .0077054 .0219017 -.0252189 -.7849599 .9466554 .3513071 .0184895 .019083 .1015882 -.0291655 .0040332 .0372017 .0149845 .249841 1.58e-06 .1245295 .153912 .0309443 .0920506 .1039863 .1137282 -.2677531 SE clustered by firm and year Kết quả 3 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (unbalanced) year, 2009 to 2013, but with gaps 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = underinvest Coef. frq stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .0235912 .0073453 .0026715 .0139234 .0075499 -.0072672 -.0013009 -.0052254 .001191 -.0081685 2.34e-06 -.0008843 .0666844 .0328069 .0428126 .0433989 .0443047 -.1866457 Number of obs F( 17, 1001) Prob > F R-squared Root MSE 289 5 Std. Err. .0144226 .0068755 .0007499 .0020808 .0141308 .0098918 .0042606 .0041058 .0020028 .0207994 6.04e-07 .0028276 .0112575 .0094457 .008586 .0138346 .008606 .0291187 SE clustered by firm and year t 1.64 1.07 3.56 6.69 0.53 -0.73 -0.31 -1.27 0.59 -0.39 3.88 -0.31 5.92 3.47 4.99 3.14 5.15 -6.41 P>|t| 0.102 0.286 0.000 0.000 0.593 0.463 0.760 0.203 0.552 0.695 0.000 0.755 0.000 0.001 0.000 0.002 0.000 0.000 = = = = = 1019 11.37 0.0000 0.1409 0.0362 [95% Conf. Interval] -.0047107 -.0061469 .0012001 .0098402 -.0201794 -.0266782 -.0096616 -.0132823 -.0027391 -.0489839 1.16e-06 -.006433 .0445934 .0142713 .0259639 .0162508 .0274168 -.2437863 .0518932 .0208374 .004143 .0180066 .0352793 .0121438 .0070597 .0028315 .0051212 .0326469 3.53e-06 .0046644 .0887754 .0513426 .0596613 .070547 .0611926 -.1295051 PHỤ LỤC 10: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.12 Giai đoạn 1: . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = stdebt Coef. frq z z2 qtobin am lnsize lnage tax lev stdsales _cons -.1615323 .1346191 -.0147671 .0248321 -.0024556 -.0279262 .0184523 -.2205941 -.2439732 .0083072 1.519321 Number of obs F( 10, 1509) Prob > F R-squared Root MSE 304 5 Std. Err. .0605635 .018588 .0030135 .0212034 .0019298 .0065159 .0200253 .249187 .0385199 .0127918 .1815231 t -2.67 7.24 -4.90 1.17 -1.27 -4.29 0.92 -0.89 -6.33 0.65 8.37 P>|t| = 1520 = 52.56 = 0.0000 = 0.2670 = 0.1899 [95% Conf. Interval] 0.008 0.000 0.000 0.242 0.203 0.000 0.357 0.376 0.000 0.516 0.000 -.2803298 .098158 -.0206782 -.0167591 -.006241 -.0407074 -.020828 -.7093836 -.3195315 -.0167843 1.163256 -.0427348 .1710803 -.0088559 .0664233 .0013298 -.0151449 .0577326 .2681954 -.1684149 .0333987 1.875385 Number of obs F( 18, 1501) Prob > F R-squared Root MSE = 1520 = 7.54 = 0.0000 = 0.1479 = 0.0893 Giai đoạn 2: . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Linear regression with 2D clustered SEs Number of clusters (firm) = Number of clusters (year) = lnveff Coef. frq stdebtf dumstdebtfrq lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .4914576 .1091048 -.4516791 .0071945 .0002387 .0051272 -.0884529 -.0211256 -.0051155 .0035624 .0473998 1.10e-06 .0292615 .078446 .0334019 .0441551 .0556038 .0685413 -.3588537 304 5 Std. Err. .1228045 .0363717 .1028633 .0016564 .0039895 .008996 .026675 .0080176 .0109584 .002425 .0248265 5.13e-07 .0076768 .0142977 .0095644 .0098262 .0145372 .0131251 .0792602 SE clustered by firm and year t 4.00 3.00 -4.39 4.34 0.06 0.57 -3.32 -2.63 -0.47 1.47 1.91 2.15 3.81 5.49 3.49 4.49 3.82 5.22 -4.53 P>|t| 0.000 0.003 0.000 0.000 0.952 0.569 0.001 0.009 0.641 0.142 0.056 0.032 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [95% Conf. Interval] .250571 .0377602 -.6534501 .0039454 -.0075869 -.0125188 -.1407771 -.0368525 -.0266108 -.0011943 -.0012986 9.44e-08 .0142031 .0504004 .0146408 .0248805 .0270885 .0427958 -.5143262 .7323442 .1804495 -.2499081 .0104435 .0080642 .0227732 -.0361286 -.0053986 .0163799 .0083191 .0960982 2.11e-06 .0443198 .1064916 .052163 .0634296 .0841192 .0942868 -.2033811 PHỤ LỤC 11: KẾT QUẢ HỒI QUY BẢNG 4.13 . xtset firm year panel variable: time variable: delta: firm (strongly balanced) year, 2009 to 2013 1 unit Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = lnveff Coef. frq stdebt lnsales lnage tang stdcfo stdsales qtobin z cfo_ata opercycle loss ind_1 ind_2 ind_3 ind_4 ind_5 _cons .0367359 .0337196 .0049184 .0069913 .0004048 -.0227441 -.0120839 -.0085991 .0014434 .0312523 4.28e-07 .0053314 .0736966 .0280602 .0388836 .0444714 .0508327 -.2459506 304 304 18 Std. Err. .0039679 .0050903 .0005223 .0017337 .0056986 .0067173 .0017872 .0021742 .0008419 .0045128 1.55e-07 .0017999 .0050884 .0048553 .0052493 .0054596 .0051057 .0172183 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(17) Prob > chi2 z 9.26 6.62 9.42 4.03 0.07 -3.39 -6.76 -3.96 1.71 6.93 2.77 2.96 14.48 5.78 7.41 8.15 9.96 -14.28 P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.943 0.001 0.000 0.000 0.086 0.000 0.006 0.003 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1520 304 5 1402.12 0.0000 [95% Conf. Interval] .028959 .0237428 .0038947 .0035933 -.0107643 -.0359098 -.0155868 -.0128604 -.0002066 .0224074 1.25e-07 .0018036 .0637235 .018544 .0285953 .0337707 .0408257 -.2796979 .0445127 .0436964 .0059421 .0103893 .0115738 -.0095783 -.0085809 -.0043377 .0030935 .0400971 7.32e-07 .0088592 .0836696 .0375764 .049172 .0551721 .0608397 -.2122033 [...]... quan hệ giữa chất lượng báo cáo tài chính – kỳ hạn nợ và hiệu quả đầu tư 2.1.1 Hiệu quả đầu tƣ và chất lƣợng báo cáo tài chính Một hƣớng nghiên cứu mới đã đƣợc phát triển gần đây dựa trên ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính (FRQ) đến hiệu quả đầu tƣ Các nghiên cứu trƣớc cho rằng chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tƣ FRQ cao hơn sẽ làm cho các nhà quản lý có... chứng thực nghiệm tại Việt Nam làm đề tài nghiên cứu với mong muốn cung cấp bằng chứng thực nghiệm về ảnh hƣởng của hai yếu tố này đến hiệu quả đầu tƣ ở các doanh nghiệp Việt Nam 3 1.2 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu  Nghiên cứu này nhằm mục tiêu phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ trên cả hai phƣơng diện đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức... nghiên cứu là phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ – một vấn đề còn chƣa đƣợc nghiên cứu nhiều ở Việt Nam tính đến thời điểm hiện nay Thứ hai, bài nghiên cứu xem xét hiệu quả đầu tƣ trên cả hai phƣơng diện đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức Thứ ba, không chỉ xem xét tác động riêng lẻ của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ, bài nghiên. .. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính có thể hạn chế một phần vấn đề đầu tƣ quá mức Tƣơng tự, kỳ hạn nợ ngắn có thể cải thiện hiệu quả đầu tƣ, hạn chế vấn đề đầu tƣ quá mức lẫn đầu tƣ dƣới mức Họ còn phát hiện ra mức độ thay thế giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ trong việc nâng cao hiệu quả đầu tƣ: các công ty ít sử dụng các khoản nợ ngắn hạn thì chất lƣợng báo cáo tài. .. nghiên cứu: Chất lƣợng báo cáo tài chính có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty niêm yết, đặc biệt trong vấn đề đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức hay không? Kỳ hạn nợ có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ ở các công ty niêm yết, đặc biệt trong vấn đề đầu tƣ dƣới mức và đầu tƣ quá mức hay không? Ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính sẽ thay đổi nhƣ thế nào với mức độ kỳ hạn nợ khi tác động đến. .. chọn nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014) để áp dụng cho bối cảnh các doanh nghiệp Việt Nam vì các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc chủ yếu kiểm tra ảnh hƣởng độc lập của chất lƣợng báo cáo tài chính và việc sử dụng nợ ngắn hạn đến hiệu quả đầu tƣ, còn hiệu ứng tƣơng tác giữa chúng, nghĩa là việc sử dụng các khoản nợ có kỳ hạn ngắn hơn sẽ tác động nhƣ thế nào đến ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài. .. lên hiệu quả đầu tƣ thì chƣa đƣợc quan tâm đến TÓM TẮT CHƢƠNG 2 Trong chƣơng 2, tác giả đã trình bày một số lý thuyết nền cũng nhƣ các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ Trong đó, nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014) là nổi bật hơn cả vì đã xem xét thêm hiệu ứng tƣơng tác giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ. .. (2009), Sức mạnh tài chính có thể Gomariz và Ballesta (2014) làm tăng hiệu quả đầu tƣ Ảnh hƣởng của dòng tiền Fazzari (2000), Beatty (2007) có thể làm tăng hiệu quả đầu tƣ Biddle (2009) Chu kỳ hoạt động có thể làm tăng hiệu quả đầu tƣ Nhƣ vậy, các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đều có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ Mẫu nghiên cứu gồm các công... nợ tƣ nhân là nguồn tài trợ chính cho các công ty Việt Nam, và ngân hàng có thể đóng một vai trò hữu ích trong việc làm giảm các bất hoàn hảo của thị trƣờng vốn (García-Marco và Ocaña, 1999), do đó vai trò của nợ ngắn hạn là cao hơn (Barclay và Smith, 1995) Chính vì lý do đó, tác giả lựa chọn đề tài Nghiên cứu ảnh hưởng của chất lượng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tư – Bằng chứng thực. .. với hiệu quả đầu tƣ Nhìn chung, các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây đã chỉ ra rằng chất lƣợng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ cũng nhƣ các biến kiểm soát đều có ảnh hƣởng đến hiệu quả đầu tƣ Bảng sau tóm tắt lại các kết quả nghiên cứu trên đây: Figur\e 1Bảng 2 Tóm tắt kết quả nghiên cứu Biến Chất lƣợng BCTC (FRQ) Kỳ hạn nợ (STDebt) Quy mô (LnSales) Tuổi công ty (LnAge) Hữu hình (Tang) Độ lệch chuẩn của ... chọn đề tài Nghiên cứu ảnh hưởng chất lượng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ đến hiệu đầu tư – Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam làm đề tài nghiên cứu với mong muốn cung cấp chứng thực nghiệm ảnh hƣởng... TP.HCM MAI HOÀNG HẠNH NGHIÊN CỨU ẢNH HƢỞNG CỦA CHẤT LƢỢNG BÁO CÁO TÀI CHÍNH, KỲ HẠN NỢ ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƢ – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng... THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1 Mối quan hệ chất lƣợng báo cáo tài – kỳ hạn nợ hiệu đầu tƣ 2.1.1 Hiệu đầu tƣ chất lƣợng báo cáo tài 2.1.2 Hiệu đầu tƣ kỳ hạn nợ