Mối tương quan giữa cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu và giá trị doanh nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VŨ NGỌC THẮNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA CẤU TRÚC VỐN, CẤU TRÚC SỞ HỮU VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VŨ NGỌC THẮNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA CẤU TRÚC VỐN, CẤU TRÚC SỞ HỮU VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP Chuyên ngành Mã số : TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014 LỜI CAM ĐOAN  Tơi xin cam kết Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Mối tương quan cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu giá trị doanh nghiệp” công trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn PGS.TS.Nguyễn Ngọc Định Các số liệu, kết luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi chịu trách nhiệm nội dung tơi trình bày luận văn TP HCM, ngày tháng 12 năm 2014 Tác giả Vũ Ngọc Thắng DANH MỤC CHỮ VIẾ T TẮT DEA : Phân tích bao liệu (Data DEAP Envelopment Analysis) HOSE : Chương trình phân tích bao liệu (Data HNX Envelopment Analysis TP Program) HCM : Sở giao dịch LNST chứng khoán Thành phố Hồ TSCĐ Chí Minh TSCĐ : Sở giao dịch hh chứng khốn Thành phố Hà TSCĐ Nội vh : Thành phố Hồ EBIT Chí Minh DMU : Lợi nhuận sau thuế FEM : Tài sản cố REM định : Tài sản cố định hữu hình : Tài sản cố định vơ hình : Lợi nhuận trước thuế lãi vay : Đơn vị định (Decision making unit) : Mơ hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects Model) : Mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects Model) MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu vấn đề nghiên cứu 1.3 Phương pháp nghiên cứu 1.4 Kết cấu đề tài CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Tác động cấu trúc vốn lên giá trị doanh nghiệp 2.2 Tác động ngược lại giá trị doanh nghiệp lên cấu trúc vốn 2.3 Tác động cấu trúc sở hữu lên chi phí đại diện nợ vốn chủ sở hữu 2.4 Đo lường hiệu hoạt động doanh nghiệp TỔNG KẾT CHƯƠNG 16 CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .17 3.1 Mơ hình nghiên cứu 17 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 25 3.2.1 Nguồn liệu 25 3.2.2 Xử lý liệu 25 3.3 Các giả thiết cần kiểm định: 25 TỔNG KẾT CHƯƠNG 29 CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 30 4.1 Trình tự thực 30 4.2 Kết tính tốn biến EFF theo phương pháp phân tích bao liệu (DEA) 30 4.3 Thống kê mô tả liệu 34 4.4 Hồi quy phương trình giá trị doanh nghiệp 37 4.5 Hồi quy phương trình địn bẩy tài 49 4.6 Tổng hợp kết 58 TỔNG KẾT CHƯƠNG 63 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 64 5.1 Kết nghiên cứu 64 5.2 Hạn chế đề tài 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC - DANH SÁCH CÁC CÔNG TY TRONG MẪU PHỤ LỤC - CÁC BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA CẤU TRÚC VỐN, CẤU TRÚC SỞ HỮU VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP TÓM TẮT Bài nghiên cứu tập trung vào phân tích mối quan hệ cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu giá trị doanh nghiệp, với giá trị doanh nghiệp đại diện hiệu hoạt động doanh nghiệp, cấu trúc vốn đại diện tỷ lệ nợ công ty, cấu trúc sở hữu đại diện mức độ tập trung vốn loại hình sở hữu doanh nghiệp Mẫu lựa chọn từ công ty Sở giao dịch chứng khốn TP Hồ Chí Minh (HOSE) Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội (HNX) Mơ hình nghiên cứu đề tài sử dụng liệu bảng (panel data) hồi quy theo cách: hồi quy OLS hồi quy phân vị (với phân vị từ 0,1-0,9) Đối với phương pháp hồi quy OLS, việc lựa chọn mơ hình phù hợp mơ hình Pooled Model, FEM, REM thực kiểm định Likelihood kiểm định Haussman Kết hồi quy cho thấy có tồn tác động qua lại giá trị doanh nghiệp với cấu trúc vốn tác động cấu trúc sở hữu đến giá trị doanh nghiệp cấu trúc vốn Tuy nhiên tác động phụ thuộc vào ngành nghề mà doanh nghiệp hoạt động Từ khóa: Cấu trúc vốn, chi phí đại diện, giá trị doanh nghiệp, cấu trúc sở hữu, DEA CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài Lựa chọn cấu trúc vốn phù hợp với cơng ty q trình phức tạp, từ việc xếp nguồn tài trợ lựa chọn cấu trúc tối ưu Các lý thuyết đa phần giải thích số khía cạnh “bề mặt” định chưa thể giải thích thấu đáo tồn Trong số nghiên cứu thực trước, kết hồi quy thường gặp phải số trường hợp “trái quy luật” kết thu trái ngược với giả thuyết nghiên cứu Để hạn chế bớt tình trạng trên, nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp hồi quy phân vị để diễn tả cách giả thuyết trái ngược chi phối lẫn mức phân vị, từ rút chuẩn mực việc lựa chọn cấu trúc vốn dựa ước lượng trung bình có điều kiện Việc đánh giá chi phí đại diện cơng ty nghiên cứu thực thông qua việc đánh giá ảnh hưởng trực tiếp tỷ lệ nợ địn bẩy tài lên giá trị doanh nghiệp theo mơ hình chi phí đại diện Jensen & Meckling (1976) Ngoài nghiên cứu ảnh hưởng từ địn bẩy tài đến giá trị doanh nghiệp, tác giả thực nghiên cứu tác động ngược lại giá trị doanh nghiệp lên đòn bẩy tài Trong suốt phân tích này, tác giả xem xét đến vai trò ảnh hưởng cấu trúc sở hữu đến cấu trúc vốn giá trị doanh nghiệp Vậy xét trường hợp công ty thị trường Việt Nam, giá trị doanh nghiệp, cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu tác động lẫn nào? Để trả lời câu hỏi này, tác giả tiến hành nghiên cứu đề tài: “Mối tương quan cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu giá trị doanh nghiệp công ty Việt Nam” cho luận văn cao học 1.2 Mục tiêu nghiên cứu vấn đề nghiên cứu Theo chứng thực nghiệm từ kết nghiên cứu trước cấu trúc sở hữu, cấu trúc vốn giá trị doanh nghiệp có tác động qua lại với Bài nghiên cứu tập trung vào vấn đề kiểm định xem liệu mối tương quan có tồn tại công ty niêm yết Sở giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội hay khơng, xét ngành khác thời kỳ từ năm 2008 đến năm 2013 Từ mục tiêu nghiên cứu trên, nghiên cứu tập trung giải vấn đề sau:  Kiểm định mối tương quan cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu giá trị doanh nghiệp  Nhận diện vai trò cấu trúc sở hữu với cấu trúc vốn giá trị doanh nghiệp tác động ngược lại giá trị doanh nghiệp đến cấu trúc vốn Để thực mục tiêu cần phải trả lời câu hỏi nghiên cứu sau:  Địn bẩy có ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp không?  Giá trị doanh nghiệp có tác động ngược lại đến cấu trúc vốn khơng?  Cấu trúc sở hữu, bao gồm mức độ tập trung vốn loại hình sở hữu, có tác động đến giá trị doanh nghiệp cấu trúc vốn không? 1.3 Phương pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu OLS hồi quy phân vị để xác định mối tương quan cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu giá trị doanh nghiệp Dữ liệu để chạy mơ hình hồi quy sử dụng nghiên cứu thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên công ty niêm yết Sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh Hà Nội, từ website www.cafef.vn, www.cophieu68.com, www.vcbs.com.vn… Công cụ tác giả sử dụng bao gồm Microsoft Excel 2013 để tính toán, lọc liệu cần thiết, DEAP để Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.6) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Cong nghe" Included observations: 75 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.21661 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.7) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Cong nghe" Included observations: 75 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.18163 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.8) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Cong nghe" Included observations: 75 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.13557 Estimation successful but solution may not be unique C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Cong nghe" Included observations: 75 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.082044 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Ngành sản xuất thực phẩm đồ uống Dependent Variable: LEV Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 11/29/14 Time: 15:50 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Periods included: Cross-sections included: 51 Total panel (balanced) observations: 255 Swamy and Arora estimator of component variances Cross-section random Idiosyncratic random Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E of regression F-statistic Prob(F-statistic) R-squared Sum squared resid Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.1) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.054562 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.2) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.090159 Estimation successful but solution may not be unique Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Method: Quantile Regression (tau = 0.3) Date: 11/29/14 Time: 15:59 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.12079 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.4) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.14405 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (Median) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.15321 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.6) Date: 11/29/14 Time: 16:00 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.14405 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.7) Date: 11/29/14 Time: 16:00 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.12079 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Method: Quantile Regression (tau = 0.8) Date: 11/29/14 Time: 16:00 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.090159 Estimation successful but solution may not be unique Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 11/29/14 Time: 16:01 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Thuc pham" Included observations: 255 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.054562 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Ngành sản xuất hàng tiêu dùng Dependent Variable: LEV Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 11/29/14 Time: 15:51 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Periods included: Cross-sections included: 18 Total panel (balanced) observations: 90 Swamy and Arora estimator of component variances S Cross-section random Idiosyncratic random R-squared Adjusted R-squared S.E of regression F-statistic Prob(F-statistic) R-squared Sum squared resid Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.1) Date: 11/29/14 Time: 16:02 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Included observations: 90 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.077207 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.2) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Included observations: 90 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.12758 Estimation successful but solution may not be unique C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.3) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Included observations: 90 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.17092 Estimation successfully identifies unique optimal solution C Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Method: Quantile Regression (tau = 0.4) Date: 11/29/14 Time: 16:03 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.20384 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (Median) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Included observations: 90 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.2168 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Method: Quantile Regression (tau = 0.6) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.20384 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.7) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Included observations: 90 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.17092 Estimation successfully identifies unique optimal solution C EFF(-1) PR(-1) Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Dependent Variable: LEV Method: Quantile Regression (tau = 0.8) Date: 11/29/14 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Included observations: 90 Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.12758 Estimation successful but solution may not be unique Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 11/29/14 Time: 16:04 Sample: 2008 2013 IF NGANH="Tieu dung" Bootstrap Standard Errors & Covariance Bootstrap method: XY-pair, reps=100, rng=kn, seed=343043154 Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.077207 Estimation successfully identifies unique optimal solution Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) ... QUY MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA CẤU TRÚC VỐN, CẤU TRÚC SỞ HỮU VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP TĨM TẮT Bài nghiên cứu tập trung vào phân tích mối quan hệ cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu giá trị doanh nghiệp, với giá. .. quan cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu giá trị doanh nghiệp  Nhận diện vai trò cấu trúc sở hữu với cấu trúc vốn giá trị doanh nghiệp tác động ngược lại giá trị doanh nghiệp đến cấu trúc vốn Để thực... lại giá trị doanh nghiệp với cấu trúc vốn tác động cấu trúc sở hữu đến giá trị doanh nghiệp cấu trúc vốn Tuy nhiên tác động phụ thuộc vào ngành nghề mà doanh nghiệp hoạt động Từ khóa: Cấu trúc vốn,