Kiểm định lý thuyết cấu trúc vốn đánh đổi (trade off theory) bằng chứng thực nghiệm tại việt nam

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ  U Ế BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG ́H Tên đề tài: KIỂM ĐỊNH LÝ THUYẾT CẤU TRÚC VỐN ĐÁNH TÊ ĐỔI (TRADE-OFF THEORY): BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM IN H Mã số: GV2015-04-01 Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Nhật Ánh Đ A ̣I H O ̣C K Thời gian thực hiện: Từ 01/01/2015 đến 31/12/2015 Huế, 12/2015 MỤC LỤC Mục lục Danh mục bảng Danh mục biểu đồ Danh mục ký hiệu chữ viết tắt PHẦN MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu Ế Đối tượng nghiên cứu .2 U Phạm vi nghiên cứu ́H Hướng tiếp cận phương pháp nghiên cứu Tổng quan nghiên cứu nước liên quan đến đề tài .2 TÊ Tính đóng góp đề tài PHẦN NỘI DUNG H CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CẤU TRÚC VỐN IN 1.1 Tổng quan cấu trúc vốn 1.1.1 Khái niệm cấu trúc vốn K 1.1.2 Thành phần cấu trúc vốn ̣C 1.1.3 Các lý thuyết cấu trúc vốn 1.1.3.1 Lý thuyết Miller - Modigliani .7 O 1.1.3.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off theory) .9 A ̣I H 1.1.3.3 Lý thuyết Trật tự phân hạng (Pecking Order Theories) .12 1.1.3.4 Lý thuyết định thời điểm thị trường (Market timing theory) .14 1.2 Các nhân tố ảnh hưởng cấu trúc vốn doanh nghiệp 16 Đ 1.2.1 Quy mô 17 1.2.2 Cơ hội tăng trưởng 17 1.2.3 Khả sinh lợi 18 1.3 Tổng quan nghiên cứu trước 19 1.3.1 Các quan điểm cho không tồn cấu trúc vốn mục tiêu .19 1.3.2 Các quan điểm cho có tồn có cấu trúc vốn mục tiêu .21 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23 2.1 Các mô hình nghiên cứu 23 2.1.1 Mô hình tĩnh 23 2.1.2 Mô hình động 25 2.2 Phương pháp ước lượng GMM 29 2.2.1 Ưu điểm phương pháp GMM so với OLS phương pháp ước lượng liệu bảng tĩnh 30 2.2.2 Lựa chọn S-GMM so với D-GMM .30 2.3 Phương pháp kiểm định .32 2.4 Các biến sử dụng nghiên cứu .32 2.4.1 Biến phụ thuộc - Tỷ lệ nợ (LEV) 32 2.4.2 Các biến giải thích .33 U Ế CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .38 3.1 Tổng quan ngành thực phẩm 38 ́H 3.1.1 Giới thiệu ngành thực phẩm Việt Nam .38 TÊ 3.1.2 Tình hình hoạt động kinh doanh doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thực phẩm niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam 38 3.1.2.1 Tổng quan doanh thu toàn ngành 38 H 3.1.2.2 Lợi nhuận trước thuế tỷ suất lợi nhuận doanh thu 39 IN 3.1.2.3 Cơ cấu vốn ngành 41 3.2 Mô tả liệu nghiên cứu .42 K 3.2.1 Dữ liệu nghiên cứu 42 ̣C 3.2.2 Thống kê mô tả ma trận tương quan .43 O 3.3 Kết nghiên cứu 44 A ̣I H 3.3.1 Kiểm định tính dừng liệu bảng (Panel Unit Root Test): 44 3.3.2 Kết ước lượng mô hình lý thuyết cấu trúc vốn .45 3.3.2.1 Kết ước lượng mô hình tĩnh 45 3.3.2.2 Kết ước lượng mô hình động 48 Đ PHẦN KẾT LUẬN 53 Kết đạt .53 Hạn chế đê tài 54 Hướng nghiên cứu tương lai 55 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC BẢNG Trang Bảng 2.1 Tổng quan nghiên cứu biến giải thích 33 Bảng 2.2 Tóm lược biến giải thích sử dụng nghiên cứu 36 Bảng 3.1 Thống kê mô tả biến 43 Bảng 3.2 Hệ số tương quan biến 44 Bảng 3.3 Kết kiểm định nghiệm đơn vị liệu bảng 45 Ế Bảng 3.4 Kết ước lượng mô hình tĩnh 46 U Bảng 3.5 Kết ước lượng mô hình động 48 Đ A ̣I H O ̣C K IN H TÊ ́H Bảng 3.6 Tổng hợp kết ước lượng 51 DANH MỤC BIỂU ĐỒ Trang Biểu đồ 3.1 Tổng doanh thu, Giá vốn hàng bán ngành thực phẩm giai đoạn 2009 2014 39 Biểu đồ 3.2 Doanh thu, Lợi nhuận sau thuế Tỷ suất lợi nhuận doanh thu ngành thực phẩm giai đoạn 2009 – 2014 40 Biểu đồ 3.3 Tổng nợ phải trả Tỷ lệ nợ/Tổng tài sản ngành thực phẩm giai đoạn Ế 2010 – 2014 41 U Biểu đồ 3.4 Tổng nợ tỷ lệ thành phần nợ vay/tổng nợ ngành thực phẩm giai Đ A ̣I H O ̣C K IN H TÊ ́H đoạn 2009 – 2014 42 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ CÁI VIẾT TẮT Từ viết tắt/ký hiệu Giải thích Ước lượng bình phương nhỏ FEM Mô hình ảnh hưởng cố định REM Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên LEV Tỷ lệ đòn bẩy PRFT Khả sinh lợi SIZE Quy mô doanh nghiệp DEPR Tỷ lệ khấu hao TÊ ́H U Ế OLS Cơ hội tăng trưởng LIQ Tính khoản IN H GROWTH Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier K LM test 𝜆 Mô hình Moment tổng quát O GMM ̣C Hệ số điều chỉnh A ̣I H D-GMM Đ System-GMM Mô hình Moment tổng quát - sai phân Mô hình Moment tổng quát - hệ thống PHẦN MỞ ĐẦU TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Cấu trúc vốn vấn đề không mẻ thu hút quan tâm đặc biệt nhiều nhà nghiên cứu lĩnh vực kinh tế, tài giới tranh luận xung quanh quan điểm lý luận, tính hiệu lý thuyết cấu trúc vốn chưa kết thúc Ế Thuyết Đánh đổi (Trade-off Theory) lý thuyết cấu trúc vốn có U tảng lý luận vững nhà nghiên cứu kiểm định thị trường khác ́H mang lại kết không giống Shyam-Sunder Myers (1999) kiểm định thuyết Đánh đổi thuyết Trật tự phân hạng 157 công ty công nghiệp TÊ Mỹ vào năm 1971, 1981 1989 Họ tìm thấy chứng ủng hộ lý thuyết Trật tự phân hạng lý thuyết Đánh đổi việc giải thích định cấu H trúc vốn doanh nghiệp Fama French (2002), kiểm định hai lý thuyết cấu IN trúc vốn công ty phi tài Mỹ giai đoạn 1965-1999 tìm thấy K chứng có xu hướng chống lại hai lý thuyết cấu trúc vốn ̣C Ở Việt Nam, có nhiều nghiên cứu cấu trúc vốn phổ biến O nghiên cứu tiếp cận dựa việc xác định nhân tố ảnh hưởng đến A ̣I H cấu trúc vốn doanh nghiệp tác động nhân tố Đến nay, chưa có nhiều nghiên cứu tiếp cận cấu trúc vốn dựa phương diện kiểm định lý thuyết cấu trúc vốn thị trường Việt Nam, cụ thể nghiên cứu Đ doanh nghiệp ngành Thực phẩm Vì vậy, tác giả định lựa chọn đề tài: Kiểm định lý thuyết cấu trúc vốn Đánh đổi (Trade-off Theory): Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam làm đề tài nghiên cứu MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU - Hệ thống hóa sở lý luận lý thuyết cấu trúc vốn, nhân tố ảnh hưởng đến định cấu trúc vốn - Kiểm định Lý thuyết Đánh đổi (Trade-off Theory) thực nghiệm doanh nghiệp ngành Thực phẩm niêm yết thị trường Chứng khoán Việt Nam - Dựa kết thu được, nghiên cứu đưa nhận xét đánh giá khả giải thích định cấu trúc vốn lý thuyết Đánh đổi thị trường Việt Nam ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU Ế Đối tượng nghiên cứu lý thuyết cấu trúc vốn đánh đổi (Trade-off Theory) U PHẠM VI NGHIÊN CỨU ́H Không gian nghiên cứu: 28 doanh nghiệp ngành Thực phẩm niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam TÊ Thời gian nghiên cứu: Trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2014 HƯỚNG TIẾP CẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU H 5.1 Hướng tiếp cận IN Nghiên cứu tiếp cận thông qua việc tìm hiểu lý thuyết cấu trúc vốn Đánh K đổi (Trade-off Theory) Từ đó, thông qua Báo cáo tài doanh nghiệp, nghiên cứu kiểm định tính giải thích định cấu trúc vốn lý thuyết Đánh ̣C đổi (Trade-off Theory) doanh nghiệp Phương pháp thu thập số liệu thứ cấp: Các liệu phục vụ cho trình nghiên A ̣I H - O 5.2 Phương pháp nghiên cứu cứu thu thập từ Báo cáo tài doanh nghiệp công bố phương tiện thông tin đại chúng Đ - Phương pháp xử lý số liệu: Sử dụng mô hình hồi quy liệu bảng (Panel Data) với mô hình dạng tĩnh (Static Panel Data) mô hình dạng động (Dynamic Panel Data) với ước lượng thích hợp TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI STT Tên nghiên cứu Siti Saadah, Nội dung kết nghiên cứu Ruslan Sử dụng mô hình Hiệu chỉnh sai số (Error Correction Prijadi (2012), Capital Model - ECM) để kiểm định tồn cấu trúc vốn Structure’s Dynamic mục tiêu Nghiên cứu cho thấy cách thức điều chỉnh Response to Exogenous cấu trúc vốn để đạt đến cấu trúc vốn mục tiêu Variables: A Case of doanh nghiệp Listed Firms Manufacturing Kết nghiên cứu tồn cấu trúc vốn mục in Indonesia, tiêu cho thuyết Đánh đổi lý thuyết Thời điểm Ế ́H U International Journals of thị trường giải thích tốt cho thay đổi cấu trúc Financial Reseach, Vol vốn Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy khác 3, No khác TÊ tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn mục tiêu ngành Firms’ debt- thuyết Trật tự phân hạng việc nghiên cứu IN (2011), H Abe de Jong et al Nghiên cứu nhằm kiểm định lý thuyết Đánh đổi lý the static tradeoff theory doanh nghiệp Hoa Kỳ giai đoạn từ năm 1985 đến ̣C and the pecking order năm 2005, kết nghiên cứu cho thấy lý thuyết Trật tự O K equity decisions when định tài trợ doanh nghiệp Sử dụng số liệu A ̣I H theory disagree, Journal phân hạng giải thích tốt định tài trợ of Banking and Finance doanh nghiệp so với thuyết Đánh đổi dạng tĩnh 35, 1303-1314 Đ Võ Thị Quý (2014), Nghiên cứu khảo sát 31 công ty thuộc ngành Bất động sản Kiểm định lý thuyết cấu Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh Tác giả trúc vốn qua hành vi tài sử dụng mô hình Điều chỉnh mục tiêu để kiểm định lý công ty thuyết Đánh đổi sử dụng mô hình Trật tự phân hạng để bất động sản Việt kiểm định lý thuyết Trật tự phân hạng Kết nghiên Nam, Tạp chí Công cứu cho thấy hai lý thuyết tồn giải thích nghệ Ngân hàng, Số 96, hành vi tài công ty ngành Bất động sản 3/2014 Trần Hùng Sơn (2011), Nghiên cứu phân tích yếu tố đặc trưng doanh Đặc điểm doanh nghiệp nghiệp tác động đến việc điều chỉnh tỷ lệ nợ tỷ lệ nợ tốc độ điều chỉnh cấu mục tiêu doanh nghiệp sản xuất công nghiệp niêm trúc vốn mục tiêu yết thị trường chứng khoán Việt Nam doanh nghiệp sản Kết nghiên cứu cho thấy: lợi nhuận doanh nghiệp, xuất công nghiệp niêm tỷ lệ tài sản cố định, quy mô doanh nghiệp hội U Ế yết Việt Nam, Tạp tăng trưởng tác động đến tốc độ điều chỉnh tỷ lệ nợ mục chí Phát triển Khoa học tiêu doanh nghiệp Từ kết nghiên cứu & Công nghệ, Tập 14, này, tác giả đưa số gợi ý cho doanh nghiệp Số Q3 ́H việc điều chỉnh tỷ lệ nợ mục tiêu hướng đến mục TÊ tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp H TÍNH MỚI VÀ NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI IN Trong năm gần đây, tập trung nghiên cứu cấu trúc vốn có nhiều chuyển biến, từ mô hình tĩnh (static capital model) sang mô hình động (dynamic K capital model), từ ước lượng với giả thuyết chặt chẽ sang ước lượng ̣C cải tiến điều kiện giả thuyết bị vi phạm O Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu tiến hành dựa triên việc xác định nhân A ̣I H tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, tiêu biểu Trần Đình Khôi Nguyên Ramachandran (2006) tập trung vào doanh nghiệp vừa nhỏ, Võ Thị Thúy Anh Bùi Phan Nhã Khanh (2012) doanh nghiệp ngành công nghệ chế tạo Đ niêm yết Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), Lê Đạt Chí (2013) phân tích doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam, Lê Phương Dung Nguyễn Thị Thùy Trang (2013) xem xét doanh nghiệp ngành vật liệu xây dựng niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Tuy nhiên, hầu hết tác giả tập trung nghiên cứu cấu trúc vốn mô hình tĩnh, có Lê Phương Dung & Nguyễn Thị Thùy Trang (2013) sử dụng mô hình động Mặc dù sử dụng mô hình động phương pháp ước lượng mà Lê Phương Dung & Nguyễn Thị Thùy Trang (2013) sử dụng lại phương pháp Ho: All panels contain unit roots Number of panels = Ha: Some panels are stationary Number of periods = AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included 28 Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially ADF regressions: lags -Statistic p-value -W-t-bar -8.9482 0.0000 Ế Im-Pesaran-Shin unit-root test for prft Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary U Number of panels = Number of periods = Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially TÊ ́H AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included 28 IN H ADF regressions: lags -Statistic p-value -W-t-bar -68.2395 0.0000 ̣C K Im-Pesaran-Shin unit-root test for size Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary O AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Number of panels = Number of periods = 28 Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially Đ A ̣I H ADF regressions: lags -Statistic p-value -W-t-bar -1.9065 0.0283 -Im-Pesaran-Shin unit-root test for depr Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Number of panels = Number of periods = 28 Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially ADF regressions: lags -Statistic p-value -W-t-bar -3.2772 0.0005 65 Im-Pesaran-Shin unit-root test for growth Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included 28 Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially Ế ADF regressions: lags -Statistic p-value -W-t-bar -28.0921 0.0000 U Im-Pesaran-Shin unit-root test for liq -Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary ́H Number of panels = Number of periods = Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially TÊ AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included 28 IN H ADF regressions: lags -Statistic p-value -W-t-bar -14.7445 0.0000 Đ A ̣I H O ̣C K 66 PHỤ LỤC BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH DẠNG TĨNH (STATIC PANEL DATA)  Hồi quy OLS Number of obs = F( 5, 134) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE 140 13.93 0.0000 0.3420 0.3174 15565 = = = = = U Ế Source | SS df MS -+ -Model | 1.68730998 337461995 Residual | 3.24635636 134 02422654 -+ -Total | 4.93366633 139 035494002 A ̣I H O ̣C K IN H TÊ ́H -leverage | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -prft | L1 | 0310861 0284958 1.09 0.277 -.0252737 0874459 | size | L1 | -.017356 0104716 -1.66 0.100 -.0380671 003355 | depr | L1 | -.1225543 0465891 -2.63 0.010 -.2146993 -.0304092 | growth | L1 | 0118002 0146436 0.81 0.422 -.0171623 0407628 | liq | L1 | -.0680545 0091564 -7.43 0.000 -.0861643 -.0499447 | _cons | 8230287 1412105 5.83 0.000 5437389 1.102318  Ước lượng FEM Number of obs Number of groups Đ Fixed-effects (within) regression Group variable: id R-sq: within = 0.0866 between = 0.0191 overall = 0.0237 corr(u_i, Xb) = = 140 28 Obs per group: = avg = max = 5.0 F(5,107) Prob > F = -0.2583 = = 12.03 0.0004 -leverage | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -prft | L1 | -.0079466 0160312 -0.50 0.621 -.0397266 0238334 | size | L1 | 0389418 0246807 1.58 0.118 -.0099849 0878684 | 67 Ế depr | L1 | -.0776243 1020023 -0.76 0.088 -.2798319 1245834 | growth | L1 | 0069913 015 0.47 0.642 -.0227444 0367271 | liq | L1 | -.0112773 0074591 -1.51 0.004 -.026064 0035094 | _cons | -.0371924 3445112 -0.11 0.914 -.7201457 6457609 -+ -sigma_u | 1817332 sigma_e | 07826762 rho | 84354057 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(27, 107) = 15.66 Prob > F = 0.0000 U  Ước lượng REM Number of obs Number of groups = = 140 28 R-sq: Obs per group: = avg = max = 5.0 ́H Random-effects GLS regression Group variable: id Wald chi2(5) Prob > chi2 H corr(u_i, X) TÊ within = 0.0609 between = 0.3441 overall = 0.2649 = (assumed) = = 15.71 0.0077 Đ A ̣I H O ̣C K IN -leverage | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -prft | L1 | -.004223 0168764 -0.25 0.802 -.0373001 0288541 | size | L1 | 000479 0154365 0.03 0.975 -.029776 0307341 | depr | L1 | -.1062244 0701664 -1.51 0.030 -.243748 0312992 | growth | L1 | -.0027702 0136173 -0.20 0.839 -.0294596 0239191 | liq | L1 | -.0229723 0072398 -3.17 0.002 -.037162 -.0087826 | _cons | 5148721 2155063 2.39 0.017 0924874 9372567 -+ -sigma_u | 12177688 sigma_e | 07826762 rho | 7076738 (fraction of variance due to u_i)  Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects leverage[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: 68 | Var sd = sqrt(Var) -+ leverage | 035494 1883985 e | 0061258 0782676 u | 0148296 1217769 Test: Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 96.56 0.0000  Kiểm định Hausman Coefficients -(B) | fixed random (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) Ế (b) S.E U | -.0079466 -.004223 -.0037236 0025383 L.size | 0389418 000479 0384628 0212613 L.depr | -.0776243 -.1062244 0286002 082873 L.growth | 0069913 -.0027702 0097616 0083402 L.liq | -.0112773 -.0229723 011695 0032618 IN H L.prft | TÊ ́H -+ K b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg Ho: difference in coefficients not systematic A ̣I H Test: O ̣C B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Đ chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 20.17 Prob>chi2 = 0.0012 69 PHỤ LỤC BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH DẠNG ĐỘNG (DYNAMIC PANEL DATA) Phương pháp System Generalized Method of Moment (Sys-GMM, 1998) Dynamic panel-data estimation Group variable: id Time variable: t Number of obs Number of groups 56 28 = avg = max = 2 20 Wald chi2(6) Prob > chi2 ́H Number of instruments = U Ế Obs per group: = = = = 774.76 0.0000 A ̣I H O ̣C K IN H TÊ Two-step results -leverage | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -leverage | L1 | 8456332 1151733 7.34 0.000 6198977 1.071369 | lprft | 3890224 0682533 5.70 0.000 2552484 5227964 lsize | 0389497 0210479 1.85 0.064 -.0023034 0802028 ldepr | 1962439 1511409 1.30 0.194 -.0999868 4924745 lgrowth | 0002499 0185466 0.01 0.989 -.0361007 0366005 lliq | -.0258246 0105452 -2.45 0.014 -.0464928 -.0051565 _cons | -.5252966 28502 -1.84 0.065 -1.083926 0333324 -Warning: gmm two-step standard errors are biased; robust standard errors are recommended Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).leverage Standard: L2.lprft L2.lsize L2.ldepr L2.lgrowth L2.lliq Instruments for level equation GMM-type: L2D.leverage Standard: L2D.lprft L2D.lsize L2D.ldepr L2D.lgrowth L2D.lliq _cons estat abond Đ Arellano-Bond test for zero autocorrelation in first-differenced errors + -+ |Order | z Prob > z| | + | | |-2.4973 0.0125 | | | | + -+ H0: no autocorrelation estat sargan Sargan test of overidentifying restrictions H0: overidentifying restrictions are valid chi2(13) Prob > chi2 = = 7.506029 0.8742 70 PHỤ LỤC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG GMM Trong mô hình liệu bảng động tuyến tính, T nhỏ phương pháp ước lượng tác động cố định FE phương pháp sai phân bậc không phù hợp (Nickell, 1981) Trong trường hợp này, phương pháp GMM với ước lượng MM, D-GMM, S-GMM xem lựa chọn thay phù hợp Ế Moment gì? Moment conditions gì? U Các nhà thống kê học thường gọi giá trị kì vọng biến hiệp biến Moment biểu thức liên hệ tham số (function of parameters) TÊ  ́H moments Vậy moment gì? Làm để ước lượng moments? liệu thực nghiệm (functions of data) Hay hiểu đơn giản Biểu thức liên hệ thông thường gọi điều kiện moment IN  H moment hàm liệu thực nghiệm với ẩn số tham số cần ước lượng (moment condition) Theorical moments (function of parameters) = Empirical moments K  loại moment thông dụng cho biết thông tin tổng thể giá trị O  ̣C (functions of data) A ̣I H trung bình (mean), phương sai (variance), độ trôi (skewness) độ nhọn (kurtosis)  Quá trình tìm lời giải cho tham số điều kiện moment gọi phương pháp ước lượng moment (Method of moments – MM) Đ Ví dụ: Một phân phối tổng thể có giá trị trung bình μ chưa biết, có phương sai Khi đó, điều kiện moment tổng thể (population moment conditions) là: E(xi)=μ Nếu xi {i = 1,2,…,n} mẫu có phân phối đồng nhất, xác định (i.id) giá trị trung bình mẫu xác định: x¯=1n∑i=1nxi tương đồng với giá trị trung bình tổng thể E(xi) Khi đó: ước lượng MM cho E(xi)=μ xác định theo trung bình mẫu x¯=1n∑i=1nxi=μ^n 71 Trường hợp tổng quát ước lượng MM, giả sử có mẫu quan sát xi {i = 1,2,…,n} có phân phối i.id, từ đó, muốn ước lượng vector tham số θ∈Rp với giá trị thật θ0 Gọi f(xi,θ) hàm liên tục có sai phân bậc q E[f(xi,θ)] xác định với i θ thì:  Điều kiện moment tổng thể E[f(xi,θ0)]=0 đại diện tương ứng  Điều kiện moment mẫu fn(θ)=1n∑i=1nf(xi,θ)  Khi ước lượng MM θ0 dựa moment tổng thể E[f(xi,θ)] U Ế với ́H nghiệm phương trình fn(θ)=0 Ghi chú: hàm f ví dụ ước lượng giá trị trung bình f(xi,μ)=xi TÊ Nếu q = p hay số điều kiện moment số tham số θ điều kiện moment tổng thể E[f(xi,θ)]=0 thể hệ phương trình p biểu thức, p tham số (nghiệm) chưa H biết Giải hệ phương trình tìm giá trị nghiệm θ thỏa mãn điều kiện IN moment tổng thể, giá trị thật θ0 K Đối với liệu mẫu, moment mẫu cho kết ước lượng tốt moment tổng thể, kì vọng ước lượng θ^ (là nghiệm ̣C fn(θ^)=0 ước lượng tốt cho giá trị thật θ0 O Trong trường hợp lại, q < p q > p ước lượng MM không A ̣I H cho kết tin cậy Khi đó, phương pháp GMM sử dụng thay Ước lượng MM trường hợp cụ thể phương pháp moment tổng quát (Generized Đ Method of Moments – GMM) số điều kiện moment với số tham số ước lượng Phương pháp ước lượng moment tổng quát – GMM Phương pháp GMM phương pháp thống kê cho phép kết hợp liệu kinh tế quan sát điều kiện moment tổng thể (population moment conditions) để ước lượng tham số chưa biết mô hình kinh tế Phương pháp GMM lần xây dựng Lars Peter Hansen năm 1982 – giáo sư kinh tế ĐH Chicago – người vừa đoạt giải Nobel kinh tế năm 2013 Vì GMM gọi phương pháp ước lượng tổng quát? 72 Sở dĩ gọi Generized (tổng quát) cho phép ước lượng trường hợp số moment nhiều số tham số cách sử dụng ma trận trọng số phương sai/hiệp phương sai Rất nhiều ước lượng học trường hợp đặc biệt phương pháp GMM Ước lượng hợp lý cực đại MLE có phương sai nhỏ gần với ước lượng có phân phối chuẩn hóa (ước lượng Gauss) Nhưng: ước lượng đòi hỏi Ế nhiều giả định, phương pháp GMM lại dựa giả định U Phương pháp GMM thường sử dụng thay MLE phân tích ML Hàm mục tiêu phương pháp GMM ́H cực khó TÊ Mục tiêu phương pháp GMM tối thiểu hóa giá tị thống kê Chi – bình phương biểu thức (hàm): Min{M(β)′WM(β)} H Trong đó: M(β) vector cột điều kiện moment thực nghiệm (empirical IN moment conditons) gọi điều kiện moment mẫu (sample moment K conditions) tùy thuộc vào tham số β Hàm mục tiêu phương pháp GMM có dạng toàn phương (quadratic form) ̣C với ma trận trọng số W cho moment Ma trận trọng số W cần thiết, O có nhiều điều kiện moment số tham số β A ̣I H Ma trận trọng số W phương pháp GMM chọn nào? Thông thường ma trận trọng số tối ưu (xét tính hiệu quả) chọn ma trận nghịch đảo Đ ma trận phương sai/hiệp phương sai (inverse of the variance/covariance matrix) điều kiện moment mẫu Ứng dụng phương pháp GMM Phương pháp GMM sử dụng phổ biến ước lượng liệu bảng động tuyến tính liệu bảng vi phạm tính chất HAC (Heteroskedasticity and AutoCorrelation) Khi đó, ước lượng tuyến tính cổ điển mô hình liệu bảng FE, LSDV, FD (Fixed effects) RE (Random effects) không kết ước lượng tin cậy, hiệu 73 Để giải trường hợp này, phương pháp GMM ưu tiên sử dụng Tuy nhiên, đề cập trên, phương pháp GMM ban đầu (Hansen 1982) dựa ước lượng hợp lý cực đại MLE (Maximum Likelihood Estimation) Fisher Trái lại, GMM cho phép giải toán mà MLE cổ điển chịu bất lực, số toán kinh tế lại nhiều Hansen xây dựng nên ước lượng có đủ tính chất thống kê tốt tính quán (consistency), tính tiệm cận phân phối chuẩn (asymptotic normality), tính hiệu (efficiency) Ế Tuy nhiên, theo Blundell Bond (1998), ước lượng gặp vấn U đề biến đại diện yếu hệ số ρ tiến đến Khi ρ = moment conditions ́H hoàn toàn liên hệ với tham số thực, chất hành vi ước lượng phụ thuộc vào thời gian T Khi T nhỏ, ước lượng ngẫu nhiên, TÊ T lớn GMM ước lượng không trọng số không phù hợp ước lượng 2SLS không H Để giải vấn đề từ phương pháp GMM ban đầu, học giả cải tiến IN lên nhiều phiên GMM phù hợp với nghiên cứu thực nghiệm Đáng ý K phương pháp D-GMM (Differencing GMM) Arellano & Bond (1995) xây dựng dựa nghiên cứu trước Anderson & Hsiao (1982), Holtz – Eakin, ̣C Newey & Rosen (1988) phương pháp S-GMM (System GMM) Blundell & Bond A ̣I H O (1998) xây dựng dựa ý tưởng Arellano & Bover (1995) cách bổ sung thêm số ràng buộc vào D-GMM Điểm mạnh phương pháp GMM Đ Các ước lượng phương pháp GMM thích hợp sử dụng trường hợp:  Dữ liệu bảng có T nhỏ, N lớn (rất nhiều quan sát với mốc thời gian)  Tồn mối quan hệ tuyến tính biến phụ thuộc với biến giải thích  Mô hình động với vế phương trình có chứa biến trễ  Các biến độc lập biến ngoại sinh ngặt (strictly exogenous), nghĩa chúng tương quan với phần dư (hiện trước đó) tồn biến nội sinh (endogenous variables) mô hình 74  Tồn vấn đề phương sai thay đổi tự tương quan sai số đo lường (idiosyncratic disturbances)  Tồn tác động cố định riêng rẻ (fixed individual effects)  Tồn phương sai thay đổi tự tương quan đối tượng (nhưng không tồn đối tượng) Các kiểm định sử dụng GMM Kiểm định tự tương quan phần dư Ế Ước lượng GMM giả định tự tương quan bậc phần U dư Vì vậy, cần kiểm tra tự tương quan thành phần sai số, ́H kiểm định tính phù hợp biến đại diện Các thủ tục kiểm định m1 m2 kiểm tra trực tiếp tự tương quan bậc bậc phần dư Theo TÊ Arrelano Bond (1991), ước lượng GMM yêu cầu có tự tương quan bậc (kiểm định m1) tự tương quan bậc phần dư (kiểm định m2) H Vì vậy, giả thuyết H0 tự tương quan bậc (m1) bậc (m2) IN phần dư Vì vậy, muốn bác bỏ H0 kiểm định m1 lại muốn chấp K nhận H0 m2 để mô hình cho kết phù hợp (Basu, 2008) Kiểm tra tính phù hợp mô hình & biến đại diện ̣C Tương tự mô hình khác, phù hợp mô hình GMM O thực thông qua kiểm định F Kiểm định F kiểm tra ý nghĩa thống kê cho A ̣I H hệ số ước lượng biến giải thích với giả thuyết H0 tất hệ số ước lượng phương trình level Đ Ngoài ra, kiểm định thống kê J Hansen (Hansen J-statistic tests) sử dụng để kiểm tra giả thuyết H0 việc mô hình xác định (correct model specification) kiểm tra ràng buộc mức (valid overidentifying restrictions), chẳng hạn, tính hợp lý biến đại diện (Baum, 2006) Việc bác bỏ giả thuyết H0 có nghĩa giả định tính phù hợp mô hình biến đại diện có vấn đề Buam (2006, trang 201) cho rằng kiểm định thống kê J Hansen kiểm định phổ biến ước lượng GMM để kiểm tra tính phù hợp mô hình Mong muốn chấp nhận giả thuyết H0 thống kê J Hansen 75 76 Đ ̣C O A ̣I H H IN K Ế U ́H TÊ ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ KHOA TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc Thừa Thiên Huế, ngày 15 tháng 03 năm 2016 BÁO CÁO NỘI DUNG CHỈNH SỬA (Căn nội dung yêu cầu sửa đổi, bổ sung Hội đồng nghiệm thu ngày 20/01/2016) Tên đề tài: KIỂM ĐỊNH LÝ THUYẾT CẤU TRÚC VỐN ĐÁNH ĐỔI (TRADE-OFF THEORY): BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM Ế Mã số: GV2015-04-01 ́H Yêu cầu cần sửa Nội dung chỉnh sửa TÊ TT U Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Nhật Ánh đổi, bổ sung, làm rõ trung) vào cấu ý nhấn mạnh nghiên cứu ứng dụng lý trúc vốn đánh đổi IN H Nhấn mạnh (tập Bổ sung nội dung lý thuyết cấu trúc vốn đánh đổi, thuyết thực tế lý thuyết lí doanh nghiệp thường tài trợ phần ̣C hình K Đề nghị làm rõ mô Trên sở nghiên cứu lý thuyết đánh đổi, tác giả nhận lý giải O đánh đổi mô nợ vay, phần vốn cổ phần A ̣I H hình thực nghiệm: Vậy, vấn đề cốt lõi cấu trúc vốn mục tiêu doanh nghiệp Một doanh nghiệp vay nợ, doanh nghiệp tận dụng lợi chắn thuế từ nợ Đ lựa chọn tỷ lệ nợ vay (Lưu ý rằng: chất vấn đề lãi suất mà doanh cho cân nghiệp trả cho nợ miễn thuế (thuế đánh sau lãi vay) lợi ích chắn Một cách đơn giản ta hình dung giá trị doanh nghiệp thuế chi phí vay nợ giá trị doanh nghiệp không vay nợ cộng kiệt quệ tài với giá chắn thuế từ nợ nào? Tuy nhiên, bên cạnh lợi ích định chắn thuế từ nợ vay, việc tài trợ phương pháp phát sinh chi phí kèm theo mà tiêu biểu chi phí kiệt quệ tài bao gồm chi phí trực tiếp lẫn chi phí gián tiếp việc phá sản có nguyên nhân từ nợ vay Chính điều này, công ty tìm cách tối ưu hóa tổng giá trị doanh nghiệp dựa nguyên tắc cân để xác định nên lựa chọn nợ vốn cổ phần cấu trúc vốn Điểm xác định cấu trúc vốn tối ưu với lượng nợ tăng thêm PVlá chắn thuế (giá trị chắn thuế)= PVchi phí kiệt quệ tài (giá trị chi phí kiệt quệ tài chính) Đề tài xem xét Bên cạnh việc xem xét nhân tố xác định dựa sở phải hoàn thuyết cấu trúc vốn đánh đổi dựa hai dạng mô hình: dạng tĩnh dạng động đưa kết luận rằng: Lý thuyết Đánh đổi giải ́H toàn kiểm định? U chưa Ế nhân tố lý thuyết cấu trúc vốn, nghiên cứu tiến hành kiểm định lý thích tốt định cấu trúc vốn doanh nghiệp TÊ ngành Thực phẩm niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009 – 2014 H Cách tiếp cận đề tài tham khảo kế thừa từ IN nghiên cứu trước Thực tế việc tập trung xử lý nhân tố tương đối phức tạp đòi hòi nhiều kinh nghiệm xử lý K tảng liệu phù hợp Với việc hạn chế liệu đầu vào ̣C nên nghiên cứu tập trung nhiều thời gian cho việc xử lý số O liệu xác định nhân tố, kéo theo hướng đề tài có lệch việc A ̣I H xác định nhân tố Các biến đưa vào Đối với biến sử dụng mô hình, sở nghiên cứu mô hình có quan điểm lý thuyết đánh đổi nước, tác giả PRFT tổng hợp lựa chọn biến cho quan trọng, thường Đ biến DEPR cấu xuyên sử dụng phổ biến nghiên cứu đưa vào trúc vốn đánh đổi mô hình Hiện tượng có biến PRFT DEPT dự dự báo báo đặc thù đối tượng nghiên cứu liệu từ thị biến khác không trường nên có không đồng Ngoài thông tin liên quan đến lý thị trường chưa đầy đủ thống nên việc mở rộng đa thuyết đánh đổi dạng hóa biến gặp nhiều khó khăn Tác giả tiếp tục (mà để kiểm thảo luận nghiên cứu chuyên sâu định lý thuyết khác)? Có cách khác để Có thể xác định cấu trúc Mỗi ngành có đặc thù riêng, cấu trúc vốn đặc trưng vốn mục tiêu: DN riêng theo cấu trúc Các nghiên cứu cho thấy ngành có khuynh hướng sinh lợi cao vốn bình quân thường sử dụng nợ vay Trong số nghiên cứu khác cho ngành? thấy tỷ lệ đòn bẩy tài cấu trúc vốn có tương quan phủ định với tần suất phá sản ngành Các doanh nghiệp phát sinh Ế dòng tiền ổn định qua chu kỳ kinh doanh thường có khuynh U hướng có tỷ lệ đòn bẩy tài cao Tóm lại, doanh ́H nghiệp có khuynh hướng tập trung sát tỷ lệ nợ ngành, phản ánh kiện phần lớn rủi ro kinh doanh mà doanh TÊ nghiệp gặp phải ngành hoạt động ấn định Một doanh nghiệp có cấu trúc vốn khác biệt lớn so với mức bình quân ngành phải Đ A ̣I H O ̣C K IN H có khác biệt rủi ro so với rủi ro bình quân ngành ... đề cho đời lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn 1.1.3.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade- off theory) Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn cho cấu trúc vốn doanh nghiệp xác định dựa đánh đổi lợi ích... hiểu lý thuyết cấu trúc vốn Đánh K đổi (Trade- off Theory) Từ đó, thông qua Báo cáo tài doanh nghiệp, nghiên cứu kiểm định tính giải thích định cấu trúc vốn lý thuyết Đánh ̣C đổi (Trade- off Theory). .. hạng Đánh đổi cấu trúc vốn hai lý thuyết cạnh tranh với chứng thực nghiệm ủng hộ cho hai lý thuyết Các H nghiên cứu kiểm định liệu lý thuyết trật tự phân hạng hay lý thuyết đánh đổi cấu trúc IN vốn