ghiên cứu mối tương quan giữa thanh khoản của chứng khoán và chi trả cổ tức của doanh nghiệp tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VŨ HỒNG MINH NGHIÊN CỨU MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOÁN VÀ CHI TRẢ CỔ TỨC CỦA DOANH NGHIỆP TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VŨ HỒNG MINH NGHIÊN CỨU MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOÁN VÀ CHI TRẢ CỔ TỨC CỦA DOANH NGHIỆP TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HỮU HUY NHỰT TP Hồ Chí Minh – 2017 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan bài luận văn thạc sĩ với đề tài “Nghiên cứu mối tương quan khoản chứng khoán chi trả cổ tức doanh nghiệp Việt Nam” cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập riêng theo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Hữu Huy Nhựt Các số liệu, kết nêu Luận văn là trung thực, có nguồn gớc rõ ràng, cụ thể chưa công bố cơng trình khác Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung tính trung thực Luận văn này Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng Vũ Hồng Minh năm MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT CHƯƠNG 1.GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu liệu nghiên cứu 1.5 Nội dung đề tài 1.6 Ý nghĩa đề tài CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Lý thuyết chi phí đại diện 2.1.2 Lý thuyết tín hiệu 10 2.1.3 Lý thuyết chu kỳ tồn 11 2.1.4 Lý thuyết chim bàn tay (Bird-in-Hand) 12 2.1.5 Lý thuyết tính khoản cổ tức 13 2.2 Bằng chứng thực nghiệm 13 2.2.1 Các yếu tố định sách cổ tức 13 2.2.2 Ảnh hưởng khoản đến sách cổ tức 24 CHƯƠNG 3.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 30 3.2 Mơ hình nghiên cứu 31 3.3 Đo lường biến 34 3.4 Phương pháp ước lượng 41 CHƯƠNG 4.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 45 4.1 Thống kê mô tả ma trận tương quan 45 4.1.1 Thống kê mô tả 45 4.1.2 Ma trận tương quan 46 4.2 Kết hồi quy 49 4.2.1 Ảnh hưởng khoản chứng khốn đến sách chi trả cổ tức công ty 49 4.2.2 Ảnh hưởng bất cân xứng thông tin đến mối quan hệ khoản chứng sách chi trả cổ tức công ty 58 4.2.3 Ảnh hưởng chi phí đại diện đến mối quan hệ khoản chứng sách chi trả cổ tức cơng ty 60 4.2.4 Ảnh hưởng dịng tiền thặng dư đến mới quan hệ khoản chứng sách chi trả cổ tức công ty 63 CHƯƠNG 5.KẾT LUẬN 67 5.1 Kết luận 67 5.2 Khuyến nghị 68 5.3 Hạn chế đề tài 69 5.4 Hướng nghiên cứu 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Tổng hợp nghiên cứu trước 26 Bảng 3.1 Phân chia ngành nghề kinh doanh mẫu nghiên cứu 30 Bảng 4.1 Thống kê mô tả 46 Bảng 4.2 Ma trận tương quan 48 Bảng 4.3 Kết ảnh hưởng khoản chứng khoán theo cách đo lường Amihud (2002) Edmans cộng (2013) đến sách chi trả cổ tức công ty 51 Bảng 4.4 Kết ảnh hưởng khoản chứng khoán theo cách đo lường Lesmond cộng (1999) đến sách chi trả cổ tức cơng ty 54 Bảng 4.5 Kết ảnh hưởng kiểm tốn Big4 đến mới quan hệ khoản chứng khốn sách chi trả cổ tức công ty 59 Bảng 4.6 Kết ảnh hưởng sở hữu nhà nước đến mối quan hệ khoản chứng khốn sách chi trả cổ tức cơng ty 61 Bảng 4.7 Kết ảnh hưởng dòng tiền thặng dư đến mới quan hệ khoản chứng khốn sách chi trả cổ tức công ty 64 TÓM TẮT Luận văn sử dụng mẫu liệu 280 doanh nghiệp phi tài niêm yết giai đoạn 2006 – 2016 với số quan sát 2739 doanh nghiệp – năm để phân tích ảnh hưởng khoản chứng khốn đến sách chi trả cổ tức công ty dựa vào phương pháp tiếp cận Jiang cộng (2017) Qua đó, luận văn tìm thấy khoản cổ phiếu có tác động chiều đến sách cổ tức doanh nghiệp Điều cho thấy khoản cổ phiếu cải thiện nhà đầu tư doanh nghiệp có quyền yêu cầu nhà quản trị doanh nghiệp chi trả mức cổ tức cao Ngoài ra, luận văn xem xét vai trò vấn đề bất cân xứng thơng tin, chi phí đại diện dịng tiền thặng dư đến mối quan hệ khoản cổ phiếu sách chi trả cổ tức Luận văn tìm thấy doanh nghiệp khơng kiểm tốn cơng ty kiểm tốn Big 4, doanh nghiệp ngồi q́c doanh (sở hữu nhà nước nhỏ 50%) và dịng tiền thặng dư tác động khoản cổ phiếu đến sách chi trả cổ tức mạnh mẽ Bên cạnh đó, luận văn phát đặc điểm khác doanh nghiệp có tác động đáng kể đến sách chi trả cổ tức doanh nghiệp Cụ thể, lợi nhuận, địn bẩy, tiền mặt có ảnh hưởng chiều đến sách chi trả cổ tức doanh nghiệp Các yếu tố khác quy mô doanh nghiệp, hội đầu tư, sớ lượng thành viên HDQT lại có mới quan hệ ngược chiều với sách cổ tức doanh nghiệp mẫu nghiên cứu Từ khóa: Thanh khoản, cổ tức, công ty, thông tin bất cân xứng, chi phí đại diện CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài Trong năm gần đây, việc nghiên cứu khoản cổ phiếu thị trường chứng khoán đã thu hút nhiều quan tâm nghiên cứu thực nghiệm nghiên cứu định tính Đáng ý gần có quan tâm lớn đến việc nghiên cứu mới quan hệ tính khoản cổ phiếu thị trường chứng khoán kinh tế Trên giới, cấp độ vĩ mô, nghiên cứu là Kaul Kayacetin (2009), Pagano Beber (2010) đã đưa chứng mức độ tổng quát mức độ ngành nghề kinh doanh mối quan hệ chiều tính khoản cổ phiếu biến thực tế GDP và chi trả cổ tức Ở cấp độ vĩ mơ, mới quan hệ tính khoản cổ phiếu định công ty nghiên cứu cách sử dụng nhân tố việc phát hành cổ phiếu (Butler cộng sự, 2005; Lipson Mortal, 2009), đòn bẩy tài (Fang cộng sự, 2009) Jiang cộng (2017) đã đưa chứng mối quan hệ chiều tính khoản thị trường chi trả cổ tức Trung Quốc Một lưu ý quan trọng nghiên cứu tính khoản thị trường khơng nhận nhiều ý Tuy nhiên, lĩnh vực hai cơng trình nghiên cứu Bekaert cộng (2007) và Lesmond (2005) đánh giá cao Nghiên cứu phát tính dự đoán từ khoản cho lợi nhuận từ tài sản, nghiên cứu thứ hai nghiên cứu thực khác khoản nước nổi, phát nước có trị chế độ pháp luật yếu có chi phí khoản cao Khơng cơng trình , nghiên cứu nghiên cứu mối quan hệ khoản công ty định công ty bối cảnh thị trường Tại Việt Nam, chưa có nhiều nghiên cứu tính khoản cụ thể mới liên hệ tính khoản cổ phiếu chi trả cổ tức doanh nghiệp Do đó, cần thiết có nghiên cứu phân tích mới quan hệ khoản cổ phiếu chi trả cổ tức doanh nghiệp Đó là lý chọn đề tài “Nghiên cứu mối tương quan khoản chứng khoán chi trả cổ tức doanh nghiệp” Qua đó, luận văn này nghiên cứu để tìm cung cấp thêm chứng thực nghiện theo hướng nghiên cứu này, đóng góp phần nhỏ để phát triển lý thuyết nghiên cứu mối quan hệ khoản cổ phiếu thị trường chứng khoán định doanh nghiệp Luận văn này thực nghiên cứu Jiang cộng (2017) Trong luận văn này, nghiên cứu mối quan hệ việc sử dụng liệu bảng công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam, liệu thu thập theo năm 2006 đến 2016 Luận văn ước lượng mơ hình hồi quy dữu liệu bảng Kết thực nghiệm cho thấy có mới quan hệ đồng biến có ý nghĩa chi trả cổ tức doanh nghiệp khoản cổ phiếu thị trường chứng khốn, mới quan hệ này tính tốn và đo lường đại lượng đáng tin cậy khoản 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung: - Nghiên cứu mối quan hệ khoản chứng khoán mức độ chi trả cổ tức doanh nghiệp niêm yết hai sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2006 – 2016 qui: reg dyieldf liq1 liq1big4 size roa lev tobinq cash indep hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 36.27 0.0000 qui: reg dyieldf liq1 liq1soe size roa lev tobinq cash indep hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 30.90 0.0000 qui: reg dyieldf liq1 liq1sci size roa lev tobinq cash indep hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 36.26 0.0000 xtserial dyieldf liq1 liq1big4 size roa lev tobinq cash indep Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.591 Prob > F = 0.0008 xtserial dyieldf liq1 liq1soe size roa lev tobinq cash indep Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.662 Prob > F = 0.0007 xtserial dyieldf liq1 liq1sci size roa lev tobinq cash indep Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.651 Prob > F = 0.0007 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq1 liq1big4 size roa lev tobinq cash indep _cons 3260661 2515469 -.0029678 2323087 0292507 -.0112147 0696664 -.003403 1249457 280 Std Err .0701646 1591167 0006265 0153386 0046368 0010433 0088247 0006223 0157605 (0.0286) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(8) Prob > chi2 z 4.65 1.58 -4.74 15.15 6.31 -10.75 7.89 -5.47 7.93 P>|z| 0.000 0.114 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 495.03 0.0000 [95% Conf Interval] 1885459 -.0603162 -.0041958 2022457 0201627 -.0132595 0523704 -.0046226 0940556 4635862 56341 -.0017397 2623718 0383387 -.00917 0869625 -.0021834 1558358 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq1 liq1soe size roa lev tobinq cash indep _cons 4494657 -.6750332 -.0027877 2287059 0284698 -.0110838 0693391 -.0033061 1195786 280 Std Err .0710647 1601211 0006258 0155907 0046644 0010358 0088508 0006199 0157816 (0.0288) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(8) Prob > chi2 z 6.32 -4.22 -4.45 14.67 6.10 -10.70 7.83 -5.33 7.58 P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 491.55 0.0000 [95% Conf Interval] 3101814 -.9888648 -.0040142 1981488 0193277 -.0131139 0519919 -.0045211 0886473 58875 -.3612017 -.0015613 259263 0376118 -.0090538 0866862 -.0020912 1505099 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq1 liq1sci size roa lev tobinq cash indep _cons 391924 8651339 -.0030587 2313356 0308276 -.0111758 073077 -.003323 1257257 280 Std Err .0693351 4902039 0006254 0154799 004617 001047 009043 0006253 0157516 (0.0286) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(8) Prob > chi2 z 5.65 1.76 -4.89 14.94 6.68 -10.67 8.08 -5.31 7.98 P>|z| 0.000 0.078 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 483.08 0.0000 [95% Conf Interval] 2560296 -.0956481 -.0042845 2009956 0217786 -.0132278 0553531 -.0045487 0948531 5278184 1.825916 -.001833 2616756 0398767 -.0091237 0908009 -.0020974 1565982 qui: reg dyieldf liq2 hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 11.90 0.0006 qui: reg dyieldf liq2 size roa lev tobinq cash hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 28.02 0.0000 qui: reg dyieldf liq2 size roa lev tobinq cash indep hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 30.46 0.0000 xtserial dyieldf liq2 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 4.580 Prob > F = 0.0332 xtserial dyieldf liq2 size roa lev tobinq cash Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.450 Prob > F = 0.0008 xtserial dyieldf liq2 size roa lev tobinq cash indep Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.436 Prob > F = 0.0008 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq2 _cons 0169973 0554649 280 Std Err .0054384 0020128 (0.4317) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(1) Prob > chi2 z 3.13 27.56 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 9.77 0.0018 P>|z| [95% Conf Interval] 0.002 0.000 0063381 0515198 0276564 05941 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq2 size roa lev tobinq cash _cons 010521 -.0036229 207047 0290195 -.0096466 065412 1313307 280 Std Err .0051942 0006258 0157667 0048901 0010665 0090148 0167114 (0.1182) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(6) Prob > chi2 z 2.03 -5.79 13.13 5.93 -9.04 7.26 7.86 P>|z| 0.043 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 308.00 0.0000 [95% Conf Interval] 0003406 -.0048494 1761449 0194351 -.011737 0477434 0985771 0207015 -.0023965 2379491 0386038 -.0075562 0830807 1640844 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq2 size roa lev tobinq cash indep _cons 0094827 -.0026353 2137172 0271189 -.010514 068067 -.0034917 1180353 280 Std Err .0051375 0006419 015801 0048205 0010654 0089537 0006299 0165404 (0.0729) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(7) Prob > chi2 z 1.85 -4.11 13.53 5.63 -9.87 7.60 -5.54 7.14 P>|z| 0.065 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 384.34 0.0000 [95% Conf Interval] -.0005866 -.0038934 1827478 0176709 -.0126022 0505181 -.0047263 0856167 019552 -.0013772 2446866 036567 -.0084258 0856159 -.002257 1504538 qui: reg dyieldf liq2 liq2big4 size roa lev tobinq cash indep hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 30.58 0.0000 qui: reg dyieldf liq2 liq2soe size roa lev tobinq cash indep hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 23.12 0.0000 qui: reg dyieldf liq2 liq2sci size roa lev tobinq cash indep hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of dyieldf chi2(1) Prob > chi2 = = 43.42 0.0000 xtserial dyieldf liq2 liq2big4 size roa lev tobinq cash indep Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.481 Prob > F = 0.0008 xtserial dyieldf liq2 liq2soe size roa lev tobinq cash indep Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.499 Prob > F = 0.0008 xtserial dyieldf liq2 liq2sci size roa lev tobinq cash indep Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 279) = 11.398 Prob > F = 0.0008 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq2 liq2big4 size roa lev tobinq cash indep _cons 0198301 -.012316 -.0025256 1052023 0146931 -.0055313 0535128 -.003376 1278876 280 280 Std Err .0046327 0070302 0007759 0132645 0050455 00092 0081973 0005907 0203621 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(8) Prob > chi2 z 4.28 -1.75 -3.25 7.93 2.91 -6.01 6.53 -5.72 6.28 P>|z| 0.000 0.080 0.001 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 201.75 0.0000 [95% Conf Interval] 0107503 -.0260949 -.0040464 0792044 004804 -.0073345 0374464 -.0045338 0879787 0289099 0014629 -.0010048 1312002 0245821 -.003728 0695792 -.0022182 1677966 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq2 liq2soe size roa lev tobinq cash indep _cons 0290739 -.0427151 -.0019883 1042857 0118412 -.0055975 0492214 -.0029759 1144019 280 280 Std Err .004681 0055223 0007021 0129692 0049297 0008956 0080933 0005773 0185596 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(8) Prob > chi2 z 6.21 -7.74 -2.83 8.04 2.40 -6.25 6.08 -5.15 6.16 P>|z| 0.000 0.000 0.005 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 263.84 0.0000 [95% Conf Interval] 0198993 -.0535386 -.0033644 0788665 0021792 -.0073529 0333588 -.0041074 0780257 0382485 -.0318917 -.0006122 1297049 0215033 -.0038421 065084 -.0018445 150778 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = F.dyield Coef liq2 liq2sci size roa lev tobinq cash indep _cons 0201381 0660505 -.0022185 104455 0198394 -.0055909 0632254 -.0032385 115906 280 280 Std Err .0045785 0109916 0007263 012949 0049866 0009478 0083634 0005973 01906 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(8) Prob > chi2 z 4.40 6.01 -3.05 8.07 3.98 -5.90 7.56 -5.42 6.08 P>|z| 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = = 2459 280 8.782143 10 240.37 0.0000 [95% Conf Interval] 0111644 0445074 -.003642 0790755 0100659 -.0074485 0468334 -.0044093 0785491 0291117 0875936 -.000795 1298345 0296128 -.0037333 0796173 -.0020678 1532629