Tác động của thanh khoản đến quyết định đầu tư: bằng chứng tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH  NGUYỄN THỊ HỒNG THẢO TÁC ĐỘNG CỦA THANH KHOẢN ĐẾN QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TƯ: BẰNG CHỨNG TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH  NGUYỄN THỊ HỒNG THẢO TÁC ĐỘNG CỦA THANH KHOẢN ĐẾN QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TƯ: BẰNG CHỨNG TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Chun ngành: Tài Chính – Ngân Hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người Hướng Dẫn Khoa Học: PGS TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017 LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu cá nhân hướng dẫn PGS TS Nguyễn Ngọc Định chưa công bố Nguồn liệu sử dụng để phân tích lấy từ hai sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội (HNX) Các số liệu kết luận văn trung thực nội dung tham khảo nghiên cứu khác tơi trích dẫn nguồn đầy đủ kèm theo danh mục tài liệu tham khảo Tác giả luận văn NGUYỄN THỊ HỒNG THẢO MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG TÓM TẮT CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 1.5.1 Ý nghĩa khoa học 1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn 1.6 Kết cấu nghiên cứu CHƯƠNG TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY .7 2.1 Thanh khoản cổ phiếu 2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm mối liên hệ khoản định đầu tư 2.2.1 Kênh truyền dẫn trung lập ảnh hưởng khoản lên định đầu tư công ty 2.2.2 Kênh truyền dẫn tích cực ảnh hưởng khoản lên định đầu tư công ty .12 2.2.3 Kênh truyền dẫn tiêu cực ảnh hưởng khoản lên định đầu tư công ty .15 2.3 Ảnh hưởng nhân tố khác lên sách đầu tư cơng ty 17 2.3.1 Tác động hội đầu tư lên sách đầu tư cơng ty 17 2.3.2 Tác động ràng buộc tài lên sách đầu tư cơng ty 19 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .22 3.1 Mơ hình nghiên cứu 22 3.2 Xây dựng liệu nghiên cứu biến nghiên cứu .24 3.2.1 Dữ liệu nghiên cứu 24 3.2.2 Phương pháp đo lường biến đầu tư .24 3.2.3 Phương pháp đo lường biến khoản 26 3.2.4 Phương pháp đo lường biến kiểm soát 29 3.2.5 Phương pháp đo lường biến tương tác 30 3.3 Phương pháp ước lượng .30 3.3.1 Phương pháp ước lượng DGMM .30 3.3.2 Kỳ vọng ước lượng .33 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 35 4.1 Thống kê mô tả 35 4.2 Phân tích mối quan hệ khoản cổ phiếu định đầu tư công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam 40 CHƯƠNG KẾT LUẬN 52 5.1 Các kết nghiên cứu 52 5.2 Hạn chế nghiên cứu .53 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DGMM Phương pháp GMM sai phân GMM Phương pháp ước lượng moment tổng quát HNX Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội HOSE Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh IV-OLS Instrumental variables - Ordinary Least Square - Phương pháp hồi quy bình phương bé có thêm biến cơng cụ OLS Ordinary Least Square - Phương pháp hồi quy bình phương bé DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Tóm tắt mối quan hệ khoản đầu tư theo kênh truyền dẫn dựa vào nghiên cứu trước Bảng 3.1 Dấu kỳ vọng biến độc lập Bảng 4.1 Thống kê mô tả liệu Bảng 4.2 Kết phân tích tương quan biến Bảng 4.3 Kết ước lượng mơ hình nghiên cứu Bảng 4.4 Kết ước lượng mơ hình nghiên cứu với biến tương tác trường hợp cơng ty có phát hành cổ phiếu Bảng 4.5 Kết ước lượng mơ hình nghiên cứu với biến tương tác trường hợp xem xét tình trạng ràng buộc tài theo quy mơ cơng ty TĨM TẮT Bài nghiên cứu xem xét vai trò khoản cổ phiếu thị trường chứng khoán tác động đến định đầu tư công ty phi tài niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam giai đoạn 2007 - 2016 Ngoài ra, nghiên cứu tìm hiểu mối quan hệ khoản cổ phiếu đầu tư công ty thay đổi xem xét tác động tương tác trường hợp cơng ty có phát hành thêm cổ phiếu tình trạng ràng buộc tài theo quy mơ cơng ty Phương pháp nghiên cứu dựa theo cơng trình nghiên cứu Francisco Moz (2012), mơ hình nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy GMM sai phân (DGMM) Nghiên cứu sử dụng liệu 321 cơng ty phi tài nêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam hai sàn HNX HOSE giai đoạn 2007 - 2016, liệu lấy theo năm dựa báo cáo tài kiểm toán theo năm Kết hồi quy cho thấy khoản cổ phiếu thị trường chứng khốn có tương quan âm có ý nghĩa thống kê đến đầu tư (tăng trưởng hàng tồn kho tài sản cố định) cấp độ cơng ty, hay nói cách khác có tác động tiêu cực làm giảm đầu tư công ty thông qua kênh truyền dẫn sức ép thị trường chứng khoán gây hành vi thiển cận nhà quản lý Nghiên cứu khơng tìm chứng thay đổi ảnh hưởng khoản lên đầu tư trường hợp cơng ty có phát hành cổ phần khơng tìm thấy chứng rõ ràng để chứng minh công ty có tình trạng ràng buộc tài cao ảnh hưởng khoản cổ phiếu lên định đầu tư lớn CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu Tính khoản đo lường mức độ mà tài sản mua bán thị trường mà không làm ảnh hưởng đến giá thị trường tài sản Khi nhà đầu tư định mua tài sản, họ cần đánh giá khả bán lại tài sản để có lời liệu có phải chịu khoản chiết khấu chi phí giao dịch tương lai hay không Điều làm ảnh hưởng đến dịng tiền tự nhận từ việc bán tài sản, đó, tính khoản nhân tố quan trọng sử dụng để đánh giá tài sản Tính khoản khơng liên quan đến tài sản tài chứng khốn mà cịn tác động đến giá nhiều tài sản khác Chứng khốn có tính khoản chứng khốn có sẵn thị trường cho việc bán lại dễ dàng, giá tương đối ổn định theo thời gian khả cao để phục hồi nguồn vốn đầu tư ban đầu nhà đầu tư Nhờ có thị trường chứng khốn, nhà đầu tư chuyển đổi chứng khốn họ sở hữu thành tiền mặt họ muốn Khả khoản đặc tính hấp dẫn chứng khoán rủi ro mà nhà đầu tư thị trường phải đối mặt Nhiều nghiên cứu đề xuất tính khoản thị trường chứng khốn thúc đẩy phát triển kinh tế Một ví dụ nghiên cứu Levine Zervos (1998) nghiên cứu (theo chiều ngang) 47 quốc gia, kết cho thấy tính khoản thị trường chứng khốn có tác động tích cực đến tăng trưởng GDP thời gian từ 1976 - 1993 Thị trường chứng khoán ảnh hưởng đến hoạt động kinh tế thơng qua việc tạo tính khoản Nhiều dự án đầu tư sinh lợi yêu cầu cam kết dài hạn vốn, nhà đầu tư thường dự quyền kiểm soát vốn tiết kiệm họ thời gian dài Thị trường cổ phần khoản làm cho đầu tư rủi ro hấp dẫn hơn, cho phép nhà đầu tư bán cổ phần cách dễ dàng với chi phí thấp họ cần tiền mặt muốn thay đổi danh mục đầu tư Đồng thời, cơng ty ưa thích bền vững tăng vốn cách phát hành vốn cổ phần Bằng lợi kỳ hạn dài, đầu tư sinh lời hơn, tính khoản thị trường cải thiện phân phối nguồn vốn tăng cường triển vọng cho tăng trưởng dài hạn kinh tế Hơn nữa, đầu tư rủi ro sinh lợi hơn, tính khoản thị trường chứng khoán thu hút nhiều đầu tư Chính thế, mối quan hệ khoản cổ phiếu thị trường chứng khoán đầu tư công ty vấn đề đáng quan tâm Các nghiên cứu trước cho có mối quan hệ đồng biến khoản đầu tư cơng ty, bên cạnh đó, xem xét thêm mối quan hệ thông qua biến tương tác phát hành cổ phiếu, tình trạng ràng buộc tài cơng ty, … Điển hình có nghiên cứu Francisco Muñoz (2012), Polk Sapienza (2009), Gilchrist cộng (2005) Butler cộng (2005), … Ở quan điểm ngược lại, Fang cộng (2012), Stein (1988, 1989, 1996) Porter (1992) đưa kết luận khoản cổ phiếu thị trường chứng khốn hạn chế đầu tư cơng ty thơng qua hành vi thiển cận nhà quản lý đặc tính thị trường nơi tập trung giao dịch nhà đầu tư tạm thời Điều đưa câu hỏi khoản cổ phiếu thị trường chứng khốn Việt Nam có tác động đến đầu tư thực công ty, mối quan hệ mức độ tác động nào? Phần lớn nghiên cứu trước đây, sử dụng tăng trưởng tài sản cố định chi tiêu vốn (Capex) làm thước đo cho đầu tư Tuy nhiên, Muñoz (2012) đưa thước đo khác để đo lường đầu tư nghiên cứu bốn nước Châu Mỹ Latin (Brazil, Chile, Argentina Mexico), tăng trưởng tổng tài sản tăng trưởng hàng tồn kho Tác giả đưa thước đo khoản khối lượng giao dịch (thước đo sử dụng số lượng cổ phiếu giao dịch hàng ngày tổng số cổ phiếu lưu hành công ty) khối lượng giao dịch điều chỉnh theo ngành TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo Tiếng Việt Hồng Ngọc Nhậm, 2008 Giáo trình kinh tế lượng, Bộ mơn Tốn – Khoa Tốn Thống kê, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Nguyễn Thị Ngọc Trang, Trang Thúy Quyên, 2013 Mối quan hệ sử dụng địn bẩy tài định đầu tư Những vấn đề kinh tế - tài & tăng trưởng, Số (19), P10-15 Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Phan Thị Bích Nguyệt, Nguyễn Thị Liên Hoa, Nguyễn Thị Un Un, 2007 Tài cơng ty đại, NXB Thống kê, TP HCM Trần Ngọc Thơ, Đặng Như Ý, 2015 Tác động khoản thị trường chứng khốn đến đầu tư cơng ty niêm yết: Bằng chứng Việt Nam Tạp chí Phát triển Kinh tế, 26 (11), 63-79 Võ Xuân Vinh, 2014 Cấu trúc sở hữu, hiệu hoạt động giá trị cơng ty thị trường chứng khốn Việt Nam Phát triển & Hội nhập, Số 16, 26-31 Tài liệu tham khảo Tiếng Anh Admati, Anat, Pfleiderer, Paul, 2009 The Wall Street walk and shareholder activism: exit as a form of voice Rev Finance Stud 22 (7), 2645-2685 Almeida, Heitor, Campello, Murillo, 2007 Financial constraint, assets tangibility and corporate investment Review of Finance Studies 20 (5), 1429-1460 Almeida, Heitor, Campello, Murillo, Galvao, Antonio, 2010 Measurement errors in investment equations Review of Finance Studies 23, 3279-3382 Amihud, Y., Mendelson, H., Lauterbach, B., 1997 Market microstructure and securities values: Evidence from the Tel Aviv Stock Exchange Journal of Financial Economics, 45 (3), 365-390 Amihud, Yakov, 2002 Illiquidity and stock returns: cross-section and time series effects J Financ Mark (1), 31-56 Andrew W Lo and Jiang Wang, 2000 Trading Volume: Definitions, Data Analysis and Implications of Portfolio Theory The Review of Finance Studies, Vol 13, No 2, pp 257-300 Banerjee, Snehal, Kremer, Ilan, 2010 Disagreement and learning: dynamic patterns of trade Journal of Financial Economics 65 (4), 1269-1302 Barber, Brad, Odean, Terrance, 2000 Trading is hazardous to your wealth: the common stock investment performance of individual investors Journal of Financial Economics 55, 773-806 Beber, Alessandro, Brandt, Michael W and Kavajecz, Kenneth A., 2010, What Does Equity Sector Orderflow Tell us about the Economy? Unpublished Working Paper, University of Amsterdam Beck, Thorsten, Demirguc-Kunt, Asli, Maksimovic, Vojislav, 2008 Financing patterns around the world: are small firms different? Journal of Financial Economics 89, 467-487 Bharath, Sreedhar T., Paquariello, Paolo, Guojun, Wu., 2009 Does asymmetric information drive capital structure decisions? Review of Finance Studies 22 (8), 3211-3243 Bond, Stephen, Van Reenen, John, 2008 Microeconometric Models of Investment and Employment In: Heckman, J.J., Leamer, E.E (Eds.) Handbook of Econometrics, vol 6A Elsevier, Amsterdam Chapter 65 Blundell, R., and S Bond 1998 Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models Journal of Econometrics 87: 115-143 Butler, Alexander W., Grullon, Gustavo, Weston, James P., 2005 Stock market liquidity and the cost of issuing equity Journal of Financial and Quantitative Analysis, 40 (2), 331-348 Chen, Qi, Goldstein, Itay, Jiang, Wei, 2007 Price informativeness and investment sensitivity to stock prices Review of Finance Studies 20 (3), 619-650 Cremers, Martjin, Pareek, Ankur, 2010 Short-Term Trading and Stock Return Anomalies: Momentum, Reversal, Accruals, Share Issuance and R&D Increase Working Paper Cummins, Jason G., Hassett, Kevin A., Oliner, Stephen D., 2006 Investment behavior, observable expectations, and internal funds American Economic Review 96 (3), 796-810 Diether, Karl B., Malloy, Christopher J., Scherbina, Anna, 2002 Differences of opinion and the cross section of stock returns Journal of Finance 57 (5), 21132141 D Lesmond, J Ogden, C Trzcinka, 1999 A new estimate of transaction costs The Review of Financial Studies, Vol 12, No (Winter, 1999), pp 1113-1141 Dong, Ming, Hirshleifer, David, Hong Teoh, Siew, 2007 Stock Market Misvaluation and Corporate Investment Working Paper http://mpra.ub.unimuenchen.de/3109/ Edmans, Alex, 2009 Blockholder trading, market efficiency, and managerial myopia Journal of Finance 64 (6), 2481-2513 Edmans, Alex, Manso, Gustavo, 2011 Governance through trading and intervention: a theory of multiple blockholders Review of Finance Studies 24 (7), 2395-2428 Fang, Vivia W., Noe, Thomas H., Tice, Sheri, 2009 Stock market liquidity and firm value Journal of Financial Economics 94 (1), 150-169 Fang, Vivia W., Tian, Xuan, Tice, Sheri, 2012 Does Stock Liquidity Enhance or Impede Firm Innovation? Working Paper Ferreira, Daniel, Ferreira, Miguel A., Raposo, Clara C., 2011 Board structure and price informativeness J Financ Econ 99, 523–545 Gilchrist, Simon, & Himmelberg, Charles, 1999 Investment: Fundamentals and finance In Ben S Bernanke, & Julio J Rotemberg (Eds.) NBER macroeconomics annual 1998 (Vol 13) MIT Press Gilchrist, Simon, Himmelberg, Charles P., Huberman, Gur, 2005 Do stock price bubbles influences corporate investment? J Monet Econ 52 (4), 805-827 Gochoco-Bautista M S., Sotocinal, N R., & Wang J., 2014 Corporate Investments in Asian Markets: Financial Conditions, Financial Development, and Financial Constraints World Development 57, 63-78 Grinblatt, Mark, Keloharju, Matti, 2009 Sensation seeking, overconfidence, and trading activity Journal of Finance 64 (2), 549-578 Hou Kewei, Peng Lin, Xiong Wei, 2006 R2 and Price Inefficiency Fisher College of Business Working Paper Series www.ssrn.com/abstract=954559 Kaul, Aditya, Kayacetin, Volkan, 2009 Forecasting Economic Fundamentals and Stock Returns with Equity Market Order Flows: Macro Information in Micro Measures? Working Paper Khanna, Naveen, Sonti, Ramana, 2004 Value creating stock manipulation: feedback effect of stock prices on firm value Journal of Finance Mark (3), 237-270 Lesmond, David A., 2005 Liquidity of emerging markets Journal of Finance Mark 77 (2), 411-452 Lesmond, David A., O'Connor, Philip F., Senbet, Lemma W., 2008 Capital Structure and Equity Liquidity Working Paper No RHS-06-067 Lipson, Marc l., Mortal, Sandra, 2009 Liquidity and capital structure Journal of Finance Mark 12, 611-644 Love Inessa, 2003 Financial development and financing constraints:International evidence from the structural investment model Review of Financial Studies, 16, 765 - 791 Naes, Randi, Skeltorp, Johannes A., Odegaard, Bernt Arne, 2011 Stock market liquidity and the business cycle Journal of Finance 66 (1), 139-176 Odean, Terrance, 1999 Do investors trade too much? American Economic Review 89, 1279 - 1298 Newey W K.; West K D., 1987 A Simple, Positive Semi-definite, Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix Econometrica 55 (3): 703 - 708 Maug, Ernst, 1998 Large shareholders as monitors: is there a tradeoff between liquidity and control? Journal of Finance 53 (1), 65-98 Miller, Edward M., 1977 Risk, uncertainty and divergence of opinion Journal of Finance 32 (4), 1151-1168 Modigliani Franco & Miller Merton H., 1958 “The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment,” American Economic Review, Vol 48, 261- 97 Muñoz Francisco, 2012 Liquidity and firm investment: Evidence for Latin America Journal of Empirical Finance, 20 (2013), 18-29 Odean, Terrance, 1999 Do investors trade too much? American Economic Review 89, 1279-1298 Polk, Christopher, Sapienza, Paola, 2009 The stock market and corporate investment: a test of catering theory Review of Finance Studies 22 (1), 188-217 Porter, Michael, 1992 Capital disadvantage: America's failing capital investment system Harvard Business Review 70 (5), 65-82 Ratti Ronald, Lee Sunglyong, & Seol Yuon, 2008 Bank concentration and financial constraints on firm level investment in Europe Journal of Banking and Finance, 32, 2684-2694 Sadka Ronnie, Scherbina Anna, 2007 Analyst disagreement, mispricing, and liquidity Journal of Finance 62 (5), 2367 - 2404 S Bogdan, S Bareša, S Ivanović, 2012 Measuring liquidity on stock market: Impact on liquidity ratio Tourism and Hospitality Management, Vol 18, No 2, pp 183-193, 201 Stein Jeremy, 1988 Takeover threats and managerial myopia Journal of Political Economy 96 (1), 61-80 Stein Jeremy, 1989 Efficient capital market, inefficient firms: a model of myopic corporate behavior Quarterly Journal of Economics 104 (4), 655-669 Stein Jeremy, 1996 Rational capital budgeting in an irrational world Journal of Business, 69, 429-455 Stock, James, Yogo, Motohiro, 2005 Testing for Weak Instruments in Linear IV Regression Andrews, Donald W.K (Ed.), Identification and Inference for Econometric Models Cambridge University Press, New York, pp 80-108 ch Ranaldo, A., 2000 Intraday Trading Activity on Financial Markets: The Swiss Evidence PhD diss., University of Fribourg, Fribourg R Levine, S Zervos, 1998 Capital control liberalization and stock market development World Deverlopment, 26: 1169-1183 Thakor, Anjan, Withed, Toni, 2011 Shareholder-manager disagreement and corporate investment Rev Finance 15, 277-300 PHỤ LỤC KẾT QUẢ HỒI QUY DGMM Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE) INVENTORIES LIQUIDITY LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(INVENTORIES,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(INVENTORIES) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LEVERAGE) + C(3)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(4)*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: INVENTORIES Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 13:55 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 320 Total panel (unbalanced) observations: 2014 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(INVENTORIES,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ -17.56667 1.111643 3.592944 0.435801 9.523290 0.667897 0.878649 0.109458 -1.844601 1.664393 4.089167 3.981434 0.0652 0.0962 0.0000 0.0001 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) -0.027099 0.737927 44.87643 0.081350 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.650911 1094.519 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ01_INVENTORIES Date: 09/13/17 Time: 13:55 Sample: 2007 2016 Included observations: 2014 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic rho -8.155847 -419.502213 -0.512196 -13.241247 SE(rho) Prob 51.435763 25.851895 0.0000 0.6085 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE,ITER=ONEB,KEEPWGTS) PPE LIQUIDITY LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(D(PPE),-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(PPE) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LEVERAGE) + C(3)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(4)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(PPE) = -51.7826035839*@DADJ(LIQUIDITY) - 1.87805827631*@DADJ(LEVERAGE) + 2.46121348909*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.433885880805*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: PPE Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 13:57 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 321 Total panel (unbalanced) observations: 1944 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(D(PPE),-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ -51.78260 -1.878058 2.461213 0.433886 13.69719 1.381257 1.314726 0.137944 -3.780529 -1.359673 1.872035 3.145373 0.0002 0.1741 0.0614 0.0017 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) 0.028684 0.770008 37.33062 0.069777 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.631573 1150.249 30 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ01_PPE Date: 09/13/17 Time: 13:57 Sample: 2007 2016 Included observations: 1944 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic rho -8.247466 -428.919315 0.833893 19.298333 SE(rho) Prob 52.006193 23.142466 0.0000 0.4043 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE,ITER=ONEB) TOTAL_ASSET LIQUIDITY LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(TOTAL_ASSET,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(TOTAL_ASSET) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LEVERAGE) + C(3)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(4)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(TOTAL_ASSET) = 14.0855225167*@DADJ(LIQUIDITY) - 0.0250270093129*@DADJ(LEVERAGE) + 3.21983568662*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.215747894027*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: TOTAL_ASSET Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 13:58 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 321 Total panel (unbalanced) observations: 2051 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(TOTAL_ASSET,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ 14.08552 -0.025027 3.219836 0.215748 4.041674 0.456384 0.435204 0.051239 3.485071 -0.054838 7.398454 4.210612 0.0005 0.9563 0.0000 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) -0.025042 0.379479 29.75821 0.629316 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.284272 294.7766 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ01_TA Date: 09/13/17 Time: 13:59 Sample: 2007 2016 Included observations: 2051 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic -6.034414 -0.878567 rho -98.750516 -6.820610 SE(rho) Prob 16.364558 7.763335 0.0000 0.3796 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE) INVENTORIES LIQUIDITY LIQUIDITY*ISSUE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(INVENTORIES,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(INVENTORIES) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LIQUIDITY*ISSUE) + C(3)*@DADJ(LEVERAGE) + C(4)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(5)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(INVENTORIES) = -32.79237433*@DADJ(LIQUIDITY) + 33.855122016*@DADJ(LIQUIDITY*ISSUE) + 1.03087558449*@DADJ(LEVERAGE) + 3.79426839705*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.358358581617*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: INVENTORIES Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 13:59 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 320 Total panel (unbalanced) observations: 2014 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(INVENTORIES,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LIQUIDITY*ISSUE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ -32.79237 33.85512 1.030876 3.794268 0.358359 13.14255 21.36833 0.695296 0.890465 0.121710 -2.495131 1.584359 1.482642 4.260994 2.944366 0.0127 0.1133 0.1383 0.0000 0.0033 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) -0.027099 0.756892 40.40033 0.146432 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.650911 1150.926 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ02_INVENTORIES Date: 09/13/17 Time: 14:00 Sample: 2007 2016 Included observations: 2014 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic rho -7.461046 -449.032305 -0.462851 -11.289322 SE(rho) Prob 60.183560 24.390853 0.0000 0.6435 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE,ITER=ONEB) PPE LIQUIDITY LIQUIDITY*ISSUE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(PPE,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(PPE) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LIQUIDITY*ISSUE) + C(3)*@DADJ(LEVERAGE) + C(4)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(5)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(PPE) = -26.9655589448*@DADJ(LIQUIDITY) - 21.588827528*@DADJ(LIQUIDITY*ISSUE) 3.86853204939*@DADJ(LEVERAGE) + 2.89467780584*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.558967389713*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: PPE Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 14:01 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 321 Total panel (unbalanced) observations: 1989 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(PPE,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LIQUIDITY*ISSUE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ -26.96556 -21.58883 -3.868532 2.894678 0.558967 17.87515 26.83151 1.603005 1.353353 0.177227 -1.508550 -0.804607 -2.413300 2.138894 3.153965 0.0316 0.4211 0.0159 0.0326 0.0016 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) 0.034229 0.819520 39.84610 0.160526 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.643748 1332.479 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ02_PPE Date: 09/13/17 Time: 14:01 Sample: 2007 2016 Included observations: 1989 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic rho -8.204970 -460.191410 0.476815 13.401194 SE(rho) Prob 56.086913 28.105635 0.0000 0.6335 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE,ITER=ONEB) TOTAL_ASSET LIQUIDITY LIQUIDITY*ISSUE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(TOTAL_ASSET,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(TOTAL_ASSET) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LIQUIDITY*ISSUE) + C(3)*@DADJ(LEVERAGE) + C(4)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(5)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(TOTAL_ASSET) = 4.1729959996*@DADJ(LIQUIDITY) + 14.1793049131*@DADJ(LIQUIDITY*ISSUE) - 0.10945232775*@DADJ(LEVERAGE) + 3.07259316879*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.203344981518*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: TOTAL_ASSET Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 14:02 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 321 Total panel (unbalanced) observations: 2051 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(TOTAL_ASSET,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LIQUIDITY*ISSUE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ 4.172996 14.17930 -0.109452 3.072593 0.203345 8.029230 11.14705 0.461511 0.472915 0.051898 0.519726 1.272023 -0.237161 6.497134 3.918135 0.6033 0.2035 0.8126 0.0000 0.0001 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) -0.025042 0.374386 30.30522 0.552461 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.284272 286.7774 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ02_TA Date: 09/13/17 Time: 14:02 Sample: 2007 2016 Included observations: 2051 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic -5.496978 -0.742628 rho -99.400536 -5.674476 SE(rho) Prob 18.082761 7.641070 0.0000 0.4577 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE,ITER=ONEB) INVENTORIES LIQUIDITY LIQUIDITY*LARGE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(INVENTORIES,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(INVENTORIES) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LIQUIDITY*LARGE) + C(3)*@DADJ(LEVERAGE) + C(4)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(5)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(INVENTORIES) = -19.3865283409*@DADJ(LIQUIDITY) + 1.51247319376*@DADJ(LIQUIDITY*LARGE) + 1.12253440252*@DADJ(LEVERAGE) + 3.59588623329*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.448124080455*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: INVENTORIES Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 14:03 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 320 Total panel (unbalanced) observations: 2014 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(INVENTORIES,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LIQUIDITY*LARGE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ -19.38653 1.512473 1.122534 3.595886 0.448124 12.15863 23.45525 0.689087 0.936344 0.113284 -1.594466 0.064483 1.629016 3.840348 3.955750 0.1110 0.9486 0.1035 0.0001 0.0001 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) -0.027099 0.739012 43.12698 0.090551 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.650911 1097.192 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ03_INVENTORIES Date: 09/13/17 Time: 14:03 Sample: 2007 2016 Included observations: 2014 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic rho -8.125890 -419.402134 -0.519899 -13.321043 SE(rho) Prob 51.613072 25.622385 0.0000 0.6031 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE,ITER=ONEB) PPE LIQUIDITY LIQUIDITY*LARGE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(PPE,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(PPE) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LIQUIDITY*LARGE) + C(3)*@DADJ(LEVERAGE) + C(4)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(5)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(PPE) = -23.8056884079*@DADJ(LIQUIDITY) - 34.6101380357*@DADJ(LIQUIDITY*LARGE) 4.446239668*@DADJ(LEVERAGE) + 1.99605559255*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.467349902214*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: PPE Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 14:04 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 321 Total panel (unbalanced) observations: 1989 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(PPE,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LIQUIDITY*LARGE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ -23.80569 -34.61014 -4.446240 1.996056 0.467350 20.87171 45.36834 1.610312 1.546673 0.165871 -1.140572 -0.762870 -2.761105 1.290548 2.817551 0.0542 0.4456 0.0058 0.1970 0.0049 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) 0.034229 0.815328 42.01314 0.110815 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.643748 1318.883 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ03_PPE Date: 09/13/17 Time: 14:04 Sample: 2007 2016 Included observations: 1989 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic rho -8.355737 -431.675947 0.190619 5.320119 SE(rho) Prob 51.662221 27.909647 0.0000 0.8488 Estimation Command: ========================= GMM(CX=FD,COV=PERWHITE,GMM=PERWHITE,ITER=ONEB) TOTAL_ASSET LIQUIDITY LIQUIDITY*LARGE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ @ @DYN(TOTAL_ASSET,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Estimation Equation: ========================= @DADJ(TOTAL_ASSET) = C(1)*@DADJ(LIQUIDITY) + C(2)*@DADJ(LIQUIDITY*LARGE) + C(3)*@DADJ(LEVERAGE) + C(4)*@DADJ(CASH_FLOW) + C(5)*@DADJ(TOBINQ) Substituted Coefficients: ========================= @DADJ(TOTAL_ASSET) = 17.7351970624*@DADJ(LIQUIDITY) 11.6653534832*@DADJ(LIQUIDITY*LARGE) + 0.0367221514268*@DADJ(LEVERAGE) + 3.02936441797*@DADJ(CASH_FLOW) + 0.204379962932*@DADJ(TOBINQ) Dependent Variable: TOTAL_ASSET Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences Date: 09/13/17 Time: 14:05 Sample (adjusted): 2010 2016 Periods included: Cross-sections included: 321 Total panel (unbalanced) observations: 2051 White period instrument weighting matrix White period standard errors & covariance (d.f corrected) Instrument specification: @DYN(TOTAL_ASSET,-2) D(TOBINQ,1) D(TOBINQ,2) Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LIQUIDITY LIQUIDITY*LARGE LEVERAGE CASH_FLOW TOBINQ 17.73520 -11.66535 0.036722 3.029364 0.204380 6.617657 16.56980 0.439898 0.500781 0.052356 2.679981 -0.704013 0.083479 6.049278 3.903680 0.0074 0.4815 0.9335 0.0000 0.0001 Effects Specification Cross-section fixed (first differences) Mean dependent var S.E of regression J-statistic Prob(J-statistic) -0.025042 0.372964 29.28236 0.604793 S.D dependent var Sum squared resid Instrument rank 0.284272 284.6036 37 Arellano-Bond Serial Correlation Test Equation: EQ03_TA Date: 09/13/17 Time: 14:05 Sample: 2007 2016 Included observations: 2051 Test order AR(1) AR(2) m-Statistic -5.581553 -0.687104 rho -96.477034 -5.181330 SE(rho) Prob 17.284979 7.540822 0.0000 0.4920