Ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư doanh nghiệp việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - LÊ HÀ DIỄM CHI ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 62340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - LÊ HÀ DIỄM CHI ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHỐN ĐẾN ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 62340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang Tp Hồ Chí Minh – Năm 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu tơi thực Các số liệu nghiên cứu lấy từ báo cáo tài kiểm tốn cơng ty niêm yết từ năm 2007 – 2013 Kết nghiên cứu luận án chưa công bố công trình nghiên cứu khác Tác giả Lê Hà Diễm Chi MỤC LỤC Trang phụ bìa Mục lục Danh mục từ viết tắt Danh mục bảng biểu Danh mục hình PHẦN MỞ ĐẦU Tiêu đề Trang Đặt vấn đề Tình hình nghiên cứu liên quan đến nội dung luận án Mục tiêu nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu 10 Tính đóng góp luận án 10 Kết cấu luận án 13 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOÁN ĐẾN ĐẦU TƯ 1.1 Giới thiệu 1.2 Các lý thuyết liên quan đến mối quan hệ dòng tiền, rủi ro tính khoản chứng khốn đến định đầu tư doanh nghiệp 18 18 1.2.1 Bất cân xứng thông tin (Asymmetric Information) đầu tư doanh nghiệp19 1.2.2 Doanh nghiệp hạn chế tài ảnh hưởng nguồn vốn nội đến định đầu tư doanh nghiệp 20 1.2.3 Lý thuyết đại diện (Agency Theory) đầu tư doanh nghiệp 22 1.2.4 Đầu tư mức (Onverinvestmnet) đầu tư mức (Underinvestment) 23 1.2.4.1 Đầu tư mức vấn đề đại diện 23 1.2.4.2 Đầu tư mức thông tin bất cân xứng 24 1.2.4.3 Xác định đầu tư mức đầu tư mức 25 1.2.5 Quyền chọn thực định đầu tư 26 1.2.6 Tính khoản chứng khốn định đầu tư 29 1.3 29 Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư 1.3.1 Ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài 30 1.3.2 Ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 1.4 34 Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư 36 1.4.1 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư thuận chiều hay nghịch chiều? 37 1.4.2 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư lý thuyết quyền chọn thực 38 1.4.3 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài 40 1.4.4 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 1.5 42 Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng tính khoản chứng khoán đến đầu tư 43 1.5.1 Ảnh hưởng tính khoản chứng khốn đến đầu tư: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài 45 1.5.2 Ảnh hưởng tính khoản đến đầu tư: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 1.6 46 Tóm tắt kết nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khốn đến đầu tư doanh nghiệp 1.7 47 Khoảng trống nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán đến đầu tư doanh nghiệp 49 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Xây dựng biến cho mơ hình nghiên cứu 51 2.2 Xác định doanh nghiệp hạn chế tài 57 2.2.1 Lựa chọn đại lượng để xác định doanh nghiệp hạn chế tài 57 2.2.2 Xác định doanh nghiệp hạn chế tài 60 2.3 Xác định doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 61 2.4 Mơ hình nghiên cứu 63 2.5 Dữ liệu nghiên cứu 63 2.6 Phương pháp nghiên cứu 64 2.6.1 Phương pháp hồi quy theo mơ hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát GARCH 64 2.6.2 Dữ liệu bảng phương pháp moment tổng quát - GMM (Generalized method of moments) 66 2.6.2.1 Dữ liệu bảng (Panel data) 66 2.6.2.2 Cơ sở lý thuyết phương pháp moment tổng quát - GMM (Generalized method of moments) 67 2.7 Kết luận chương 71 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VỀ ĐẦU TƯ, DỊNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOÁN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2008 -2013 3.1 Phân tích thực tế tình hình đầu tư doanh nghiệp, biến động thị trường tài chính, thị trường chứng khốn Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 72 3.1.1 Phân tích thực tế tình hình đầu tư doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 72 3.1.2 Phân tích biến động thị trường tài giai đoạn 2008 – 2013 74 3.1.2.1 Biến động lãi suất huy động lãi suất cho vay 74 3.1.2.2 Biến động số giá tiêu dung – CPI 78 3.1.2.3 Tăng trưởng chung kinh tế giai đoạn 2008 – 2013 80 3.1.3 Phân tích biến động thị trường chứng khốn Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 80 3.2 Đầu tư doanh nghiệp Việt Nam đầu tư mức (Overinvestment) hay đầu tư mức (Underinvestment)? 83 3.2.1 Mô hình xác định đầu tư mức (Overinvestment) hay đầu tư mức (Underinvestment) 83 3.2.2 Đầu tư doanh nghiệp Việt Nam đầu tư mức hay đầu tư mức? 84 3.3 Đặc điểm tài doanh nghiệp mẫu nghiên cứu 85 3.4 Đặc điểm doanh nghiệp nhiều hạn chế tài 87 3.5 Đặc điểm doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 90 3.6 Biến động đầu tư, dịng tiền, độ bất ổn tính khoản chứng khoán 92 3.7 Kết luận chương 94 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHỐN ĐẾN ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP 4.1 Ma trận tương quan biến số mơ hình 96 4.2 Kết nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khốn đến đầu tư doanh nghiệp Việt Nam 99 4.2.1 Kiểm định tính phù hợp kết ước lượng 100 4.2.2 Phân tích kết ước lượng 100 4.3 Ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống , rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 107 4.3.1 Kiểm định tính phù hợp kết ước lượng 107 4.3.2 Phân tích kết ước lượng 108 4.3.2.1 Ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 108 4.3.2.2 Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 111 4.3.2.3 Ảnh hưởng tính khoản chứng khốn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 113 4.3.3 Tóm tắt kết nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 114 4.4 Ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khốn đến đầu tư: Nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 118 4.4.1 Kiểm định tính phù hợp kết ước lượng 118 4.4.2 Phân tích kết ước lượng 119 4.4.2.1 Ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 119 4.4.2.2 Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 123 4.4.2.3 Ảnh hưởng tính khoản chứng khốn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước sơ với doanh nghiệp khơng có kiểm soát Nhà nước 4.4.3 Kết nghiên cứu theo tỷ lệ cổ phần 42,25% 51% 124 125 4.4.4 Tóm tắt kết nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khốn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 127 4.4.5 Kiểm chứng tăng cường cho ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khốn đến đầu tư: nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước (sử dụng biến tương tác với biến tỷ lệ cổ phần RateGov) 4.5 Kết luận chương 129 133 CHƯƠNG 5: KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP 5.1 Thúc đẩy doanh nghiệp quan tâm thực tốt quản trị rủi ro 136 5.2 Xây dựng chế giám sát định đầu tư doanh nghiệp nhằm hạn chế tình trạng đầu tư mức 138 5.3 Khơi thông nguồn vốn, tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận vốn tín dụng, đặc biệt doanh nghiêp nhỏ 138 5.4 Nâng cao hiệu hoạt động nhằm tích lũy nguồn tài bên lớn mạnh140 5.5 Tăng tính minh bạch, sở hạ tầng kỹ thuật cho thị trường chứng khoán nhằm làm tăng tính khoản PHẦN KẾT LUẬN 141 144 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải BCTC Báo cáo tài DN Doanh nghiệp DNNN Doanh nghiệp Nhà nước NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại NN Nhà nước TSCĐ Tài sản cố định 23 PHỤ LỤC 4.7: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.5 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1/3).cfk l(0/1,3).sysrisk l(0,4).idiorisk l(3,4).turn > l(0/1).q l(1/3).sale l(0,3,4).lev l(0/2).size l(4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 37 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 67 F(10, 131) = 5.53 Prob > F = 0.000 ik Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Coef Std Err ik L1 .0705838 047046 cfk sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age _cons 4584781 -.2645886 8352084 36.46229 -.2640188 2725934 6154396 2491165 -.0759421 -.1008357 -1.843188 2114637 1280184 4580858 15.93439 2629215 1292607 3155787 2042539 0637624 2068051 8491237 t P>|t| 1.50 0.136 2.17 -2.07 1.82 2.29 -1.00 2.11 1.95 1.22 -1.19 -0.49 -2.17 0.032 0.041 0.071 0.024 0.317 0.037 0.053 0.225 0.236 0.627 0.032 = = = = = 563 132 4.27 [95% Conf Interval] -.0224843 1636519 0401525 8768037 -.5178395 -.0113376 -.0709946 1.741411 4.940262 67.98433 -.7841402 2561027 0168849 5283019 -.0088503 1.23973 -.1549464 6531794 -.2020794 0501952 -.5099456 3082742 -3.522958 -.1634193 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.cfk L2.cfk L3.cfk sysrisk L.sysrisk L3.sysrisk idiorisk L4.idiorisk L3.turn L4.turn q L.q L.sale L2.sale L3.sale lev L3.lev L4.lev size L.size L2.size L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.cfk L2.cfk L3.cfk sysrisk L.sysrisk L3.sysrisk idiorisk L4.idiorisk L3.turn L4.turn q L.q L.sale L2.sale L3.sale lev L3.lev L4.lev size L.size L2.size L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.15 Pr > z = 0.031 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.55 Pr > z = 0.585 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(55) = 147.82 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(55) = 63.68 Prob > chi2 = 0.198 weakened by many instruments.) 24 PHỤ LỤC 4.8: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.5 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(2/3).ik l(0/4).cfk l(0/2).sysrisk l(2/3).idiorisk l(4).turn l(1/ > 2).q l(1,3).sale l(0,1,3).lev l(0/3).size l(1/2).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 44 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 67 F(10, 73) = 4.82 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 290 74 3.92 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 125175 0626034 2.00 0.049 0004067 2499434 0807887 -.4607865 -1.545747 25.25278 0017864 -.1283995 1.681074 9960868 1933534 -.0390579 1.091626 0410039 2111044 7358207 13.42515 2450244 2191029 7366326 3273291 1927819 5424648 1.432952 1.97 -2.18 -2.10 1.88 0.01 -0.59 2.28 3.04 1.00 -0.07 0.76 0.053 0.032 0.039 0.064 0.994 0.560 0.025 0.003 0.319 0.943 0.449 -.000932 -.881517 -3.012236 -1.503511 -.4865465 -.565071 2129677 3437209 -.1908605 -1.120189 -1.764244 1625094 -.040056 -.0792586 52.00907 4901194 3082721 3.149181 1.648453 5775672 1.042073 3.947496 ik Coef ik L1 cfk sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L2.ik L3.ik cfk L.cfk L2.cfk L3.cfk L4.cfk sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.q L2.q L.sale L3.sale lev L.lev L3.lev size L.size L2.size L3.size L.return L2.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L2.ik L3.ik cfk L.cfk L2.cfk L3.cfk L4.cfk sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.q L2.q L.sale L3.sale lev L.lev L3.lev size L.size L2.size L3.size L.return L2.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.58 Pr > z = 0.010 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.33 Pr > z = 0.185 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(55) = 90.86 Prob > chi2 = 0.002 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(55) = 51.87 Prob > chi2 = 0.595 weakened by many instruments.) 25 PHỤ LỤC 4.9: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.8 xtabond2 ik l.ik cfk CFDumGov sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1/2).sysrisk l(1/3).idiorisk l(1,4).turn l(2 > /4).cfk l(0/3).CFDumGov l(0/4).q l(0/4).sale l(1/2).lev l(0,4).size l(0,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 52 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 83 F(11, 205) = 6.24 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 0764815 0291981 2.62 0.009 0189144 1340486 3263655 4690291 -.196379 9455114 34.7963 -.1064758 2806945 5406854 -.0508064 -.1079109 -.0206929 -2.167869 194068 236829 1117565 540541 11.37296 1208512 0766422 3101614 0684096 0461865 2147862 7266491 1.68 1.98 -1.76 1.75 3.06 -0.88 3.66 1.74 -0.74 -2.34 -0.10 -2.98 0.094 0.049 0.080 0.082 0.003 0.379 0.000 0.083 0.459 0.020 0.923 0.003 -.0562597 0020962 -.4167186 -.1202212 12.37332 -.3447465 1295866 -.07083 -.185683 -.1989723 -.4441662 -3.600532 7089908 9359619 0239605 2.011244 57.21927 1317949 4318024 1.152201 0840701 -.0168494 4027804 -.7352047 ik Coef ik L1 cfk CFDumGov sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk CFDumGov L.CFDumGov L2.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale L.lev L2.lev size L4.size return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk CFDumGov L.CFDumGov L2.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale L.lev L2.lev size L4.size return L3.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.70 Pr > z = 0.007 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.83 Pr > z = 0.409 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(70) = 181.37 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(70) = 76.09 Prob > chi2 = 0.289 weakened by many instruments.) 26 PHỤ LỤC 4.10: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.8 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk SysDumGov idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(2/3).sysrisk l(1/2).SysDumGov l(1/2).idioris > k l(2,4).turn l(0).cfk l(0,2,3,4).q l(1/2).sale l(0,1,2,4).lev l(0,3,4).size l(0,1,2,4).return,collapse) iv(l.age) nomata small twostep robus >t Building GMM instruments 42 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 78 F(11, 205) = 10.03 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 1244677 0361816 3.44 0.001 0531318 1958035 2267338 -.4194219 2821007 7799074 45.00351 0504161 1009939 9929159 0733311 -.1599864 2288079 -1.514592 1357606 1674247 1631855 4368738 15.45317 1188227 1555906 5468824 1919144 0522955 2626672 8741554 1.67 -2.51 1.73 1.79 2.91 0.42 0.65 1.82 0.38 -3.06 0.87 -1.73 0.096 0.013 0.085 0.076 0.004 0.672 0.517 0.071 0.703 0.003 0.385 0.085 -.0409322 -.7495171 -.0396364 -.0814344 14.53599 -.1838551 -.2057692 -.0853194 -.3050481 -.2630923 -.2890678 -3.23808 4943998 -.0893267 6038377 1.641249 75.47104 2846873 4077569 2.071151 4517103 -.0568805 7466835 2088955 ik Coef ik L1 cfk sysrisk SysDumGov idiorisk turn q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.SysDumGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.SysDumGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.78 Pr > z = 0.005 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.86 Pr > z = 0.389 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(65) = 232.05 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(65) = 63.01 Prob > chi2 = 0.547 weakened by many instruments.) 27 PHỤ LỤC 4.11: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.8 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk IdioDumGov turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(0/4).sysrisk l(1/2).idiorisk l(0/2).IdioDum > Gov l(1,4).turn l(2/3).cfk l(1/2).q l(0/4).sale l(0,1).lev l(0,4).size l(0,2,3,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 52 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 83 F(11, 205) = 7.40 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| 0552903 028636 1.93 0.055 -.0011685 1117491 5399101 -.2096433 9147793 -.7036493 17.47934 -.0525708 2472363 9528938 -.001704 -.0688056 -.3324615 -1.71733 1424748 1048504 5509395 3670455 9.565746 1266877 1071058 4094514 0836404 0375133 2075996 6681197 3.79 -2.00 1.66 -1.92 1.83 -0.41 2.31 2.33 -0.02 -1.83 -1.60 -2.57 0.000 0.047 0.098 0.057 0.069 0.679 0.022 0.021 0.984 0.068 0.111 0.011 2590062 -.4163666 -.1714549 -1.427318 -1.38052 -.3023486 0360661 145618 -.1666097 -.142767 -.7417656 -3.034597 8208139 -.0029199 2.001014 0200188 36.3392 1972071 4584066 1.76017 1632018 0051558 0768427 -.4000626 ik Coef ik L1 cfk sysrisk idiorisk IdioDumGov turn q size lev sale return age _cons [95% Conf Interval] Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L2.IdioDumGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L2.IdioDumGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.56 Pr > z = 0.010 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.23 Pr > z = 0.220 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(70) = 176.61 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(70) = 68.62 Prob > chi2 = 0.524 weakened by many instruments.) 28 PHỤ LỤC 4.12: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.8 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn LiquiDumGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/3).sysrisk l(1/3).idiorisk l(4).turn l( > 4).LiquiDumGov l(3).cfk l(0/1).q l(0,1,3,4).sale l(0/4).lev l(0,1,3,4).size l(0,4).return,collapse) iv(l.age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 45 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 73 F(11, 205) = 6.46 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| 0534408 0297392 1.80 0.074 -.0051931 1120747 4481288 -.2514149 1.108931 49.83318 -47.4202 -.0840458 3001014 8788301 002079 -.1029147 -.3295526 -2.16182 1573732 1483673 6147637 15.64941 27.70306 1045696 1059543 391146 0648284 0493894 2367757 7660008 2.85 -1.69 1.80 3.18 -1.71 -0.80 2.83 2.25 0.03 -2.08 -1.39 -2.82 0.005 0.092 0.073 0.002 0.088 0.422 0.005 0.026 0.974 0.038 0.165 0.005 1378513 -.5439364 -.1031398 18.97874 -102.0397 -.2902155 0912015 1076453 -.1257369 -.200291 -.7963804 -3.67207 7584063 0411067 2.321001 80.68761 7.199259 122124 5090014 1.650015 1298948 -.0055384 1372752 -.65157 ik Coef ik L1 cfk sysrisk idiorisk turn LiquiDumGov q size lev sale return age _cons [95% Conf Interval] Instruments for first differences equation Standard D.L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L4.LiquiDumGov L3.cfk q L.q sale L.sale L3.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L4.LiquiDumGov L3.cfk q L.q sale L.sale L3.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.66 Pr > z = 0.008 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.90 Pr > z = 0.370 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(60) = 154.63 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(60) = 66.06 Prob > chi2 = 0.275 weakened by many instruments.) 29 PHỤ LỤC 4.13: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.8 xtabond2 ik l.ik cfk CFDumGov sysrisk SysDumGov idiorisk IdioDumGov turn LiquiDumGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/3).sysri > sk l(1).SysDumGov l(2).idiorisk l(0,1,3).IdioDumGov l(1,4).turn l(0/3).LiquiDumGov l(1/2).cfk l(0,1,3).CFDumGov l(0,1,3).q l(1,3).sale l(0/3) > lev l(0,3).size l(0,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 56 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 100 F(14, 205) = 3.59 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 0865102 0282491 3.06 0.002 0308141 1422062 381068 6194155 -.3756673 5785342 1.084977 -1.027191 42.57632 -39.13035 -.0654069 1675065 1.434876 -.222831 -.1135873 265659 -2.194528 1754458 3459734 2118172 3100248 6111844 5054686 17.23065 23.59635 1102658 113822 5539978 1790642 0425708 3194179 8984903 2.17 1.79 -1.77 1.87 1.78 -2.03 2.47 -1.66 -0.59 1.47 2.59 -1.24 -2.67 0.83 -2.44 0.031 0.075 0.078 0.063 0.077 0.043 0.014 0.099 0.554 0.143 0.010 0.215 0.008 0.407 0.015 0351584 -.0627069 -.7932869 -.0327117 -.1200364 -2.023775 8.604312 -85.65299 -.2828074 -.0569052 3426116 -.5758745 -.19752 -.3641064 -3.965994 7269776 1.301538 0419522 1.18978 2.28999 -.0306073 76.54832 7.392284 1519936 3919183 2.52714 1302126 -.0296546 8954245 -.423061 ik Coef ik L1 cfk CFDumGov sysrisk SysDumGov idiorisk IdioDumGov turn LiquiDumGov q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L3.IdioDumGov L.turn L4.turn LiquiDumGov L.LiquiDumGov L2.LiquiDumGov L3.LiquiDumGov L.cfk L2.cfk CFDumGov L.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L3.q L.sale L3.sale lev L.lev L2.lev L3.lev size L3.size return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L3.IdioDumGov L.turn L4.turn LiquiDumGov L.LiquiDumGov L2.LiquiDumGov L3.LiquiDumGov L.cfk L2.cfk CFDumGov L.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L3.q L.sale L3.sale lev L.lev L2.lev L3.lev size L3.size return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.64 Pr > z = 0.008 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.00 Pr > z = 0.318 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(84) = 208.19 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(84) = 90.26 Prob > chi2 = 0.301 weakened by many instruments.) 30 PHỤ LỤC 4.14: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.12 xtabond2 ik l.ik cfk CFRateGov sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1/3).sysrisk l(1/2).idiorisk l(1,3,4).turn > l(2/4).cfk l(2/4).CFRateGov l(0/4).q l(0,4).sale l(1/2).lev l(0,1,4).size l(0/4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 51 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 82 F(11, 205) = 6.07 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| 0537639 0309989 1.73 0.084 -.0073537 1148816 299221 0084498 -.1787841 8285851 30.51263 -.0630448 2413582 8621745 -.0475381 -.1086087 -.0105972 -2.098833 1710445 0049327 1059688 4919446 10.01965 106452 0765157 2955203 0545183 0468648 1818439 5851968 1.75 1.71 -1.69 1.68 3.05 -0.59 3.15 2.92 -0.87 -2.32 -0.06 -3.59 0.082 0.088 0.093 0.094 0.003 0.554 0.002 0.004 0.384 0.021 0.954 0.000 -.0380109 -.0012755 -.3877126 -.1413345 10.75785 -.2729259 0904996 2795256 -.1550266 -.2010074 -.3691212 -3.252609 6364528 0181752 0301444 1.798505 50.26741 1468362 3922168 1.444823 0599503 -.0162099 3479268 -.9450572 ik Coef ik L1 cfk CFRateGov sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age _cons [95% Conf Interval] Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L.turn L3.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk L2.CFRateGov L3.CFRateGov L4.CFRateGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L4.sale L.lev L2.lev size L.size L4.size return L.return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L.turn L3.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk L2.CFRateGov L3.CFRateGov L4.CFRateGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L4.sale L.lev L2.lev size L.size L4.size return L.return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.63 Pr > z = 0.009 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.04 Pr > z = 0.299 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(69) = 151.49 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(69) = 64.42 Prob > chi2 = 0.634 weakened by many instruments.) 31 PHỤ LỤC 4.15: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.11 xtabond2 ik l.ik cfk CfkDumGov42 sysrisk SysDumGov42 idiorisk IdioDumGov42 turn LiquiDumGov42 q size lev sale return age,gmm(l(1/4) > ik l(1,3).sysrisk l(0,1,2,3).SysDumGov42 l(2/3).idiorisk l(0,1).IdioDumGov42 l(4).turn l(0,2,3).LiquiDumGov42 l(2,3).cfk l(1).CfkDumGov > 42 l(0).q l(0,1,4).sale l(0,1,4).lev l(0).size l(0,1,2,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 49 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 94 F(14, 205) = 4.58 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 065031 0314838 2.07 0.040 0029574 1271046 2782876 5962781 -.3129169 5588936 1.139377 -1.22815 36.02853 -45.19442 0534739 1228119 1.569919 -.0419074 -.1111345 0695091 -1.920351 1648068 3550934 1666048 2597412 6853149 4640306 16.32429 26.91328 1115683 1334321 5653221 0813451 0471073 271088 8326334 1.69 1.68 -1.88 2.15 1.66 -2.65 2.21 -1.68 0.48 0.92 2.78 -0.52 -2.36 0.26 -2.31 0.093 0.095 0.062 0.033 0.098 0.009 0.028 0.095 0.632 0.358 0.006 0.607 0.019 0.798 0.022 -.046646 -.1038253 -.6413955 046787 -.2117921 -2.143035 3.843499 -98.25672 -.1664945 -.1402634 4553282 -.2022877 -.2040114 -.4649689 -3.561974 6032212 1.296381 0155617 1.071 2.490547 -.3132662 68.21356 7.867891 2734424 3858871 2.68451 118473 -.0182576 6039871 -.2787283 ik Coef ik L1 cfk CfkDumGov42 sysrisk SysDumGov42 idiorisk IdioDumGov42 turn LiquiDumG~42 q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov42 L.SysDumGov42 L2.SysDumGov42 L3.SysDumGov42 L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov42 L.IdioDumGov42 L4.turn LiquiDumGov42 L2.LiquiDumGov42 L3.LiquiDumGov42 L2.cfk L3.cfk L.CfkDumGov42 q sale L.sale L4.sale lev L.lev L4.lev size return L.return L2.return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov42 L.SysDumGov42 L2.SysDumGov42 L3.SysDumGov42 L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov42 L.IdioDumGov42 L4.turn LiquiDumGov42 L2.LiquiDumGov42 L3.LiquiDumGov42 L2.cfk L3.cfk L.CfkDumGov42 q sale L.sale L4.sale lev L.lev L4.lev size return L.return L2.return L3.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.67 Pr > z = 0.008 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.14 Pr > z = 0.256 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(78) = 195.39 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(78) = 65.03 Prob > chi2 = 0.853 weakened by many instruments.) 32 PHỤ LỤC 4.16: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.11 xtabond2 ik l.ik cfk CfkDumGov51 sysrisk SysDumGov51 idiorisk IdioDumGov51 turn LiquiDumGov51 q size lev sale return age,gmm(l(1,3).i > k l(1,3).sysrisk l(0/3).SysDumGov51 l(0,2,3).idiorisk l(0,3).IdioDumGov51 l(1/4).turn l(0).LiquiDumGov51 l(3/4).cfk l(1,3).CfkDumGov51 > l(0,1,3,4).q l(0/3).sale l(2,3,4).lev l(0,1).size l(0,2,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 57 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 101 F(14, 205) = 6.24 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| 0521648 031428 1.66 0.098 -.0097987 1141283 3062731 7674529 -.3029647 3106896 577896 -.896919 37.04869 -7.052552 0625039 2740774 6204761 -.061915 -.0944417 -.0069414 -2.068218 148959 4570101 144706 1870372 3501934 4078852 13.56356 22.82221 108112 1134015 3123422 0849916 039955 2009501 7774733 2.06 1.68 -2.09 1.66 1.65 -2.20 2.73 -0.31 0.58 2.42 1.99 -0.73 -2.36 -0.03 -2.66 0.041 0.095 0.038 0.098 0.100 0.029 0.007 0.758 0.564 0.017 0.048 0.467 0.019 0.972 0.008 0125851 -.1335898 -.5882674 -.0580736 -.1125465 -1.701107 10.30672 -52.0489 -.1506501 0504946 0046611 -.2294848 -.1732171 -.4031353 -3.601087 5999611 1.668496 -.0176619 6794527 1.268338 -.092731 63.79066 37.9438 2756578 4976601 1.236291 1056548 -.0156664 3892525 -.5353488 ik Coef ik L1 cfk CfkDumGov51 sysrisk SysDumGov51 idiorisk IdioDumGov51 turn LiquiDumG~51 q size lev sale return age _cons [95% Conf Interval] Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov51 L.SysDumGov51 L2.SysDumGov51 L3.SysDumGov51 idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov51 L3.IdioDumGov51 L.turn L2.turn L3.turn L4.turn LiquiDumGov51 L3.cfk L4.cfk L.CfkDumGov51 L3.CfkDumGov51 q L.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L2.lev L3.lev L4.lev size L.size return L2.return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov51 L.SysDumGov51 L2.SysDumGov51 L3.SysDumGov51 idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov51 L3.IdioDumGov51 L.turn L2.turn L3.turn L4.turn LiquiDumGov51 L3.cfk L4.cfk L.CfkDumGov51 L3.CfkDumGov51 q L.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L2.lev L3.lev L4.lev size L.size return L2.return L3.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.59 Pr > z = 0.010 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.50 Pr > z = 0.618 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(85) = 181.92 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(85) = 76.24 Prob > chi2 = 0.740 weakened by many instruments.) 33 PHỤ LỤC 4.17: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk SysRateGov idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(2/3).sysrisk l(1).SysRateGov l(1/2).idioris > k l(2,4).turn l(0).cfk l(0,2,3,4).q l(1/2).sale l(0,1,2,4).lev l(0,3,4).size l(0,1,2,4).return,collapse) iv(l.age) nomata small twostep robus >t Building GMM instruments 39 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 77 F(11, 205) = 12.09 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 1317525 0377034 3.49 0.001 0574164 2060886 2013774 -.4652014 0069756 982392 43.59959 0722593 1363402 9272541 1130078 -.1746309 2802719 -1.867208 1101716 1965496 0038299 478174 14.58771 1160612 1438666 5411817 1888273 0444713 2812843 87587 1.83 -2.37 1.82 2.05 2.99 0.62 0.95 1.71 0.60 -3.93 1.00 -2.13 0.069 0.019 0.070 0.041 0.003 0.534 0.344 0.088 0.550 0.000 0.320 0.034 -.0158372 -.8527193 -.0005754 0396224 14.83841 -.1565674 -.1473077 -.1397416 -.2592848 -.2623107 -.2743092 -3.594076 4185921 -.0776834 0145267 1.925162 72.36076 301086 4199882 1.99425 4853005 -.0869511 834853 -.1403394 ik Coef ik L1 cfk sysrisk SysRateGov idiorisk turn q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysRateGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysRateGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.80 Pr > z = 0.005 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.91 Pr > z = 0.360 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(64) = 222.57 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(64) = 57.94 Prob > chi2 = 0.689 weakened by many instruments.) 34 PHỤ LỤC 4.18: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk IdioRateGov turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(0/4).sysrisk l(1/2).idiorisk l(0/1).IdioRa > teGov l(1,4).turn l(2/3).cfk l(1/2).q l(0/4).sale l(0,1).lev l(0,4).size l(0,2,3,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 49 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 82 F(11, 205) = 7.76 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| 0548281 0300478 1.82 0.070 -.0044143 1140705 5397136 -.24823 1.060233 -.0173627 18.89981 -.0318319 252793 8951205 -.0131646 -.0747099 -.3573676 -1.663758 150188 1156803 6176808 0093511 9.953877 1291571 1185034 415935 078412 0366087 2168587 7609062 3.59 -2.15 1.72 -1.86 1.90 -0.25 2.13 2.15 -0.17 -2.04 -1.65 -2.19 0.000 0.033 0.088 0.065 0.059 0.806 0.034 0.033 0.867 0.043 0.101 0.030 2436024 -.4763057 -.157589 -.0357994 -.72529 -.2864784 0191513 0750615 -.1677619 -.1468878 -.7849269 -3.163964 8358249 -.0201544 2.278054 001074 38.52491 2228146 4864348 1.715179 1414328 -.002532 0701918 -.1635528 ik Coef ik L1 cfk sysrisk idiorisk IdioRateGov turn q size lev sale return age _cons [95% Conf Interval] Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioRateGov L.IdioRateGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioRateGov L.IdioRateGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.55 Pr > z = 0.011 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.19 Pr > z = 0.235 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(69) = 176.63 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(69) = 72.09 Prob > chi2 = 0.376 weakened by many instruments.) 35 PHỤ LỤC 4.19: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn LiquiRateGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/3).sysrisk l(1/3).idiorisk l(4).turn l > (1,4).LiquiRateGov l(3).cfk l(1).q l(0,1,4).sale l(0/4).lev l(0,1,3,4).size l(0,3,4).return,collapse) iv(l(0/1).age) nomata small twostep rob > ust Building GMM instruments 42 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 76 F(11, 205) = 8.55 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 0648052 0283879 2.28 0.023 0088356 1207748 4267267 -.2527804 1.075272 50.08811 -.6228828 -.087202 2591817 938745 0074831 -.0918861 -.3339645 -1.945104 140521 151973 6499564 16.23861 3422152 140677 1148397 3985479 0636448 04754 2210758 7937981 3.04 -1.66 1.65 3.08 -1.82 -0.62 2.26 2.36 0.12 -1.93 -1.51 -2.45 0.003 0.098 0.100 0.002 0.070 0.536 0.025 0.019 0.907 0.055 0.132 0.015 149675 -.5524108 -.2061846 18.072 -1.297595 -.3645613 0327634 1529667 -.1179992 -.1856161 -.7698382 -3.510159 7037785 0468501 2.356728 82.10422 0518299 1901573 4856 1.724523 1329653 001844 1019092 -.380049 ik Coef ik L1 cfk sysrisk idiorisk turn LiquiRateGov q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.(age L.age) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.LiquiRateGov L4.LiquiRateGov L3.cfk L.q sale L.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.LiquiRateGov L4.LiquiRateGov L3.cfk L.q sale L.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.71 Pr > z = 0.007 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.81 Pr > z = 0.416 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(63) = 161.80 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(63) = 67.99 Prob > chi2 = 0.311 weakened by many instruments.) 36 PHỤ LỤC 4.20: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk CFRateGov sysrisk SysRateGov idiorisk IdioRateGov turn LiquiRateGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/2).sys > risk l(2).SysRateGov l(1).idiorisk l(0,3).IdioRateGov l(1,2,4).turn l(0,1,3).LiquiRateGov l(1/2).cfk l(0,1,3).CFRateGov l(0,3).q l(1/2).sale > l(0,2,3).lev l(0,1,3).size l(0,2).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 49 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 97 F(14, 205) = 4.26 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 853 206 4.14 Corrected Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 0972537 035105 2.77 0.006 0280406 1664668 2890824 0120582 -.6723897 0176689 1.797106 -.035839 55.85335 -1.09364 -.008835 1348333 1.485499 -.1441442 -.1295223 166331 -2.014815 1718796 0071115 2542185 0073852 6979896 0115955 22.4854 6447782 135995 1416153 6278935 2005506 0403057 3182255 9063687 1.68 1.70 -2.64 2.39 2.57 -3.09 2.48 -1.70 -0.06 0.95 2.37 -0.72 -3.21 0.52 -2.22 0.094 0.091 0.009 0.018 0.011 0.002 0.014 0.091 0.948 0.342 0.019 0.473 0.002 0.602 0.027 -.0497959 -.0019628 -1.173608 0031082 4209474 -.0587008 11.52106 -2.364887 -.2769631 -.1443761 2475421 -.5395504 -.2089891 -.4610834 -3.801815 6279608 0260792 -.1711717 0322295 3.173265 -.0129771 100.1856 1776075 2592932 4140426 2.723456 2512621 -.0500555 7937455 -.2278154 ik Coef ik L1 cfk CFRateGov sysrisk SysRateGov idiorisk IdioRateGov turn LiquiRateGov q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L2.SysRateGov L.idiorisk IdioRateGov L3.IdioRateGov L.turn L2.turn L4.turn LiquiRateGov L.LiquiRateGov L3.LiquiRateGov L.cfk L2.cfk CFRateGov L.CFRateGov L3.CFRateGov q L3.q L.sale L2.sale lev L2.lev L3.lev size L.size L3.size return L2.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L2.SysRateGov L.idiorisk IdioRateGov L3.IdioRateGov L.turn L2.turn L4.turn LiquiRateGov L.LiquiRateGov L3.LiquiRateGov L.cfk L2.cfk CFRateGov L.CFRateGov L3.CFRateGov q L3.q L.sale L2.sale lev L2.lev L3.lev size L.size L3.size return L2.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.62 Pr > z = 0.009 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.16 Pr > z = 0.246 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(81) = 216.34 Prob > chi2 = 0.000 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(81) = 81.83 Prob > chi2 = 0.453 weakened by many instruments.) 37 PHỤ LỤC 4.21: ĐẶC ĐIỂM TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP HẠN CHẾ TÀI CHÍNH ĐƯỢC XÁC ĐỊNH THEO QUY MƠ TỔNG TÀI SẢN Biến Tồn mẫu Nhóm FC Nhóm (PFC+NFC) I/K 41.85% 41.23% 42.22% CF/K 60.71% 69.55% 55.47% SysRisk 0.93 0.86 0.96 IdioRisk 42.99% 48.57% 39.69% 4.70 5.21 4.39 0.97 1.05 Turn M/B 1.02 Lev 48.78% 40.90% 53.45% Sale 17.00% 13.18% 19.26% -13.46% -13.37% -13.51% 7.37 8.06 6.96 Gov 30.96% 31.02% 30.92% ROE 14.94% 14.94% 14.93% 3,262 3,101 3,358 Return Age (năm) EPS (Đồng/cp) ... hưởng rủi ro hệ thống rủi ro phi hệ thống đến đầu tư trái chiều mức độ ảnh hưởng rủi ro hệ thống đến đầu tư yếu mức độ ảnh hưởng rủi ro phi hệ thống đến đầu tư Kết cho thấy, doanh nghiệp Việt Nam. .. TÍCH VỀ ĐẦU TƯ, DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2007 -2013 3.1 Đầu tư doanh nghiệp Việt Nam đầu tư mức... rủi ro phi hệ thống đến đầu tư trái dấu với mức độ ảnh hưởng rủi ro phi hệ thống mạnh mức độ ảnh hưởng rủi ro hệ thống đến đầu tư Rủi ro hệ thống gia tăng làm hạn chế đầu tư, rủi ro phi hệ thống