(Luận văn thạc sĩ) quản trị vốn luân chuyển, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và hạn chế tài chính

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM NGUYỄN MINH TÂN QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN, HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP VÀ HẠN CHẾ TÀI CHÍNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM NGUYỄN MINH TÂN QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN, HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP VÀ HẠN CHẾ TÀI CHÍNH Chuyên ngành : Tài Chính – Ngân Hàng Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VĂN SĨ TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017 MỤC LỤC MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phương pháp phạm vi nghiên cứu 1.4 Bố cục luận văn CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Vốn luân chuyển quản trị vốn luân chuyển 2.1.2 Các tiêu chí phản ánh quản trị vốn luân chuyển 2.2 Tổng quan nghiên cứu trước 2.2.1 Kết nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mối quan hệ ngược chiều quản trị vốn luân chuyển hiệu công ty 2.2.2 Kết nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mối quan hệ chiều quản trị vốn luân chuyển hiệu công ty 15 2.3 Kết nghiên cứu thực nghiệm cho mối quan hệ phi tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu công ty, đặt tác động hạn chế tài 17 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, MƠ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 29 3.1 Cơ sở liệu 29 3.2 Mơ hình nghiên cứu biến 30 3.2.1 Mô hình nghiên cứu mối quan hệ phi tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp 30 3.2.2 Mơ hình nghiên cứu ảnh hưởng hạn chế tài lên mối quan hệ phi tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp 37 3.3 Phương pháp nghiên cứu 44 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 46 4.1 Thống kê mô tả 46 4.2 Phân tích tương quan 48 4.3 Kết phân tích hồi quy 50 4.3.1 Kết phân tích hồi quy mối quan hệ phi tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp 50 4.3.2 Kết phân tích hồi quy ảnh hưởng hạn chế tài lên mối quan hệ phi tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp 54 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 57 5.1 Kết nghiên cứu 57 5.2 Hàm ý cho nhà quản lý 58 5.3 Hạn chế Luận văn 58 5.4 Hướng nghiên cứu 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan nội dung số liệu phân tích luận văn kết nghiên cứu độc lập tác giả với giúp đỡ PGS.TS Nguyễn Văn Sĩ Số liệu luận văn có nguồn gốc rõ ràng, đáng tin cậy kết nghiên cứu luận văn chưa công bố cơng trình khoa học Tp HCM, ngày tháng 03 năm 2017 Tác giả Nguyễn Minh Tân LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cám ơn sâu sắc PGS.TS Nguyễn Văn Sĩ nhiệt tình hướng dẫn giúp đỡ tơi q trình thực hồn thành luận văn Tơi xin chân thành cám ơn Quý Thầy, Cô giảng dạy, trang bị kiến thức bổ ích cho tơi suốt khóa học Tôi xin cám ơn tác giả, nhà nghiên cứu mà tham khảo viết, công trình nghiên cứu họ để thực luận văn tốt nghiệp Tơi xin bày tỏ lịng tri ân sâu sắc đến Ba, Mẹ gia đình tơi, người hết lịng quan tâm, động viên, giúp đỡ, tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành luận văn Nguyễn Minh Tân DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CCC : Chu kỳ luân chuyển tiền - Cash Conversion Cycle DFC : Biến giả hạn chế tài - Dummy Of Financial Constraint GMM : Phương pháp Generalized Method of Moments GROWTH : Cơ hội tăng trưởng - Opportunity Growth HNX : Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội HSX : Sở Giao dịch Chứng khốn Thành Phố Hồ Chí Minh LEV : Tỷ lệ đòn bẩy - Leverage NTC : Chu kỳ thương mại - Net Trade Cycle ROA : Tỷ suất sinh lợi tổng tài sản - Return On Assets ROE : Tỷ suất sinh lợi vốn chủ sở hữu - Return on equity SIZE : Quy mô doanh nghiệp - Size VIF : Nhân tử phóng đại phương sai - Variance Inflation Factor 59 Đầu tiên, số lượng mẫu nghiên cứu nhỏ tập trung khảo sát công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Trong khi, thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường hình thành năm gần đây, chưa thật mang tính đại diện cho toàn thị trường Việt Nam Thứ hai, nghiên cứu tập trung vào số ngành nghề cụ thể khơng phân loại theo ngành nghề, quản trị vốn luân chuyển khác ngành công nghiệp khác Thứ ba, khoảng thời gian thu thập liệu từ năm 2006 đến năm 2015 Trong giai đoạn xảy khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008 tác động khơng nhỏ đến thị trường chứng khốn Việt Nam Vì việc thu thập liệu xử lý liệu khoảng thời gian khơng tránh khỏi sai lệch có tác động khủng hoảng kinh tế giới 5.4 Hướng nghiên cứu Từ hạn chế vừa nêu trên, Luận văn đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo: Đầu tiên, nghiên cứu tương lai có điều kiện để mở rộng liệu thời gian nghiên cứu số lượng doanh nghiệp, giúp cho kết hồi quy đáng tin cậy Thứ hai, yếu tố ngành yếu tố quan trọng tác động lên tỷ suất sinh lợi doanh nghiệp, nghiên cứu tương lai nên phân loại ngành để so sánh tìm khác biệt Thứ ba, với điều kiện thời gian liệu nghiên cứu mở rộng, hướng nghiên cứu đề xuất phân chia thành hai giai đoạn trước sau khủng hoảng để thấy ảnh hưởng khủng hoảng đến sách tình hình kinh doanh thực tế doanh nghiệp TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu nước Nguyễn Thị Uyên Uyên Từ Thị Kim Thoa, 2014 Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh lợi: Bằng chứng thực nghiệ Tạp Chí Phát Triển Và Hội Nhập, số 14, trang 62-70 Danh mục tài liệu nước Akinlo, O.O & Olufisayo, O., 2011 The effect of working capital on profitability of firms in Nigeria: Evidence from general method of moments (GMM) Asian Journal of Business and Management Sciences, pp.130-35 Baveld, M.B., 2012 Impact of Working Capital Management on the Profitability of Public Listed Firms in the Netherlands during the Financial Crisis University of Twente Caballero, Teruel & Solano, 2007 Effects of working capital management on SME profitabilit International Journal of Managerial Finance, 3, pp.164-77 Caballero, Teruel & Solano, 2010 Working capital management in SMEs Accounting and Finance, 50, pp.511– 527 Caballero, Teruel & Solano, 2012 How does working capital management affect the profitability of Spanish SMEs? Small Business Economics, 39, pp.517-29 Caballero, Teruel & Solano, 2014 Working capital management, corporate performance, and financial constraints Journal of Business Research, 67, pp.332-38 Ching, Novazzi & Gerab, 2011 Relationship between working capital management and profitability in Brazilian listed companies Journal of global business and economics, 3, pp.1-10 Deloof, M., 2003 Does working capital management affect profitability of Belgian firms? Journal of Business Finance & Accounting, pp.0306-686X Dong, H.P & Su, Y., 2010 The Relationship between WorkingCapital Management and Profitability: A Vietnam Case International Research Journal of Finance and Economics, (49), pp 59-67 Gill, A., Biger, N & Mathur, N., 2010 The relationship between working capital management and profitability: Evidence from the United States Business and Economics Journal Jose, M.L., Lancaster, C & Stevens, J.L., 1996 Corporate returns and cash conversion cycles Journal of Economics and finance, 20, pp.33-46 Kaushik, 2008 Working capital and profitability: An emprical analysis of their relationship with reference to selected companies in India pharmaceutical industry The Icfaian Journal of Management Research, pp.42-59 Lazaridis, I & Tryfonidis, D., 2006 Relationship between working capital management and profitability of listed companies in the Athens stock exchange Journal of Financial Management and Analysis, 19(1) Mansoor, D.E & Muhammad, D.J., 2012 The effect of working capital management on firm’s profitability: evidence from Singapore Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, Mathuva, D.M., Research journal of business management, Academic journals The Influence of Working Capital Management Components on Corporate Profitability: A Survey on Kenya Listed Firms 2010, 4(1), pp.1-11 Muscettola, M., 2014 Cash Conversion Cycle and Firm’s Profitability: An Empirical Analysis on a Sample of 4,226 Manufacturing SMEs of Italy International Journal of Business and Management, 8, p.25 Mustafa, A., 2011 Analyzing the Impact of Working Capital Management on the Profitability of SME’s in Pakistan International Journalof Business & Social Science, 2(22), p.173 Nobanee, Abdullatif & Hajjar, A., 2011 Cash Conversion Cycle and Firm’s Performance of Japanese Firms Asian Review of Accounting, 2(19), pp.50-62 Saghir, A., Hashmi, F.M & Hussain, M.N., 2011 Working capital management and profitability: evidence from Pakistan firms Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 3(8), p.1092 Sharma, A & Kumar, S., 2011 Effect of Working Capital Management on Firm Profitability: Empirical Evidence from India Global Business Review, 12, pp.159-73 Shin, H.H & Soenen, L., 1998 Efficiency of working capital management and corporate profitability Financial Practice and Education, 8, pp.37-45 Tauringana, V & AAfrifa, G., 2013 The relative importance of working capital management and its components to SMEs' profitability Journal of Small Business and Enterprise Development, 20, pp.453-69 Wang, 2002 Liquidity management, operating performance, and corporate value: evidence from Japan and Taiwan Journal of Multinational Financial Management, pp.159 – 169 STATA Thursday December 13:47:21 2016 Page _ (R) / / / / / _/ / / _/ / / _/ Statistics/Data Analysis D:\STATA\MO_HINH\luanvan_161208_2.smcl smcl Dec 2016, 13:46:17 name: log: log type: opened on: User: Project: MO_HINH "D:\STATA\MO_HINH\Luanvan.do" use "D:\STATA\MO_HINH\data_161208_2.dta", clear sum q ntc size lev growth roa pure_zscore Variable q ntc size lev growth roa pure_zscore centile Obs 1849 1849 1849 1849 1849 1849 1849 Mean Std Dev 1.184825 982667 27.21337 5026874 0205482 9138397 1.501695 1.433159 2171069 0394543 1054334 1.468107 0895684 1.266163 Min 0508465 -15.48332 22.25702 0309225 -.0115665 -.6570952 Max 14.00719 40.35387 31.32545 1.000612 4910388 9970228 12.73 q ntc size lev growth roa pure_zscore, centile (10 50 90) Variable Obs q 1849 ntc 1849 size 1849 lev 1849 growth 1849 roa 1849 pure_zscore 1849 Percentile 10 50 90 10 50 90 10 50 90 10 50 90 10 50 90 10 50 90 10 50 90 pwcorr q ntc size lev growth roa, sig q q 1.0000 ntc ntc -0.0377 0.1055 1.0000 size lev growth 6485392 9582439 1.833517 0772067 7935428 2.035497 25.36763 27.19827 29.03578 1847231 5313567 7781785 0053179 0606118 0277342 0911823 2024752 44 1.18 2.59 size 0.0309 0.1838 -0.1500 0.0000 1.0000 0.0012 -0.0158 -0.0354 -0.1891 0.0000 -0.0147 0.5273 Binom Interp [95% Conf Interval] Centile 0.3353 0.0000 6266528 9425535 1.755041 0429897 760333 1.911054 25.21486 27.1097 28.92166 1711109 5156168 7660175 0042912 0522701 023693 0879725 1939428 39 1.14 2.46 lev growth 1.0000 -0.1761 1.0000 6796903 970734 1.948062 0988028 8297528 2.186559 25.49193 27.30938 29.09256 2020512 5442435 7861393 0064555 0684403 0318 0945791 2166339 46 1.23 2.765128 roa STATA Thursday December 13:47:21 2016 roa 0.9594 0.4959 0.2864 0.0000 -0.0907 0.0001 0.1278 0.0517 0.0263 regr q ntc size lev growth roa Source Model Residual Total q ntc size lev growth roa _cons vif Variable lev roa size growth ntc Mean VIF SS 146.449098 1396.82111 1543.27021 Coef -.0058634 0378456 -.545526 -.837217 2.430382 1958682 VIF 1843 1848 0.0000 -0.3608 0.0000 0.0691 0.0030 MS Number of obs F( 5, 1843) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE 29.2898196 75790619 835102926 Std Err .0136901 0154471 1095352 5216706 2479482 4030142 t -0.43 2.45 -4.98 -1.60 9.80 0.49 1.0000 P>|t| 0.668 0.014 0.000 0.109 0.000 0.627 = = = = = = 1849 38.65 0.0000 0.0949 0.0924 87058 [95% Conf Interval] -.0327131 0075499 -.7603522 -1.860344 1.944093 -.5945442 0209864 0681413 -.3306999 1859104 2.916671 9862806 1/VIF 1.38 1.20 1.20 1.03 1.03 0.725201 0.831537 0.836815 0.968127 0.970368 1.17 10 xtset crossid year panel variable: time variable: delta: df Page crossid (unbalanced) year, 2006 to 2015 unit 11 12 * 1/ Phuong trinh hoi quy thu nhat: 13 xi: xtabond2 q ntc ntc2 size lev growth roa i.year, gmm(ntc size lev growth roa, eq(diff) lag(1 i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 175 7355.92 Wald chi2(15) = 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc2 size lev growth roa Coef .0604739 -.0005582 6348778 0202724 -.9612554 1.154875 Std Err .0056222 0002083 0161158 05721 1121823 0517004 z 10.76 -2.68 39.39 0.35 -8.57 22.34 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.007 0.000 0.723 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] 0494547 -.0009665 6032913 -.0918571 -1.181129 1.053544 0714932 -.0001499 6664642 1324019 -.7413822 1.256206 STATA Thursday December 13:47:22 2016 _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 0923433 -1.337514 -.9426959 -1.276453 -1.634133 -1.542148 -1.444716 -1.417931 -1.378227 0405043 0361605 0343375 0356794 0372614 0373096 0362309 0368309 0362753 Page 2.28 -36.99 -27.45 -35.78 -43.86 -41.33 -39.88 -38.50 -37.99 0.023 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0129564 -1.408387 -1.009996 -1.346383 -1.707164 -1.615273 -1.515727 -1.490118 -1.449326 1717302 -1.266641 -.8753957 -1.206522 -1.561102 -1.469022 -1.373704 -1.345744 -1.307129 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/5).(ntc size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 14 15 16 17 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(160) = 624.15 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(160) = 182.19 can be weakened by many instruments.) -2.01 -0.54 Pr > z = Pr > z = 0.044 0.587 Prob > chi2 = 0.110 Prob > chi2 = 0.000 * 2/ Phuong trinh hoi quy thu hai: *2.1/ Bien gia: div xi: xtabond2 q ntc ntc_div ntc2 ntc2_div size lev growth roa i.year, gmm(size lev growth roa, eq i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 180 Wald chi2(17) = 12973.56 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_div ntc2 ntc2_div size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef .0789845 -.3552264 -.0007551 -.0084777 4543725 3661951 -.5957919 9930281 1759443 -1.239615 -.8651349 -1.143641 -1.53684 -1.444568 -1.316807 -1.322523 -1.278048 Std Err .0081777 0160874 0002318 004241 0192819 0746228 114401 0583199 0527163 0472155 0484113 0500565 0501852 0499623 0498865 0518537 0509578 z 9.66 -22.08 -3.26 -2.00 23.56 4.91 -5.21 17.03 3.34 -26.25 -17.87 -22.85 -30.62 -28.91 -26.40 -25.50 -25.08 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.000 0.001 0.046 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] 0629566 -.3867572 -.0012093 -.0167899 4165806 2199371 -.8200137 8787233 0726223 -1.332156 -.9600193 -1.24175 -1.635201 -1.542492 -1.414582 -1.424154 -1.377924 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable .0950124 -.3236957 -.0003008 -.0001655 4921643 512453 -.3715701 1.107333 2792664 -1.147075 -.7702506 -1.045532 -1.438479 -1.346644 -1.219031 -1.220891 -1.178173 STATA Thursday December 13:47:22 2016 Page Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(163) = 581.61 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(163) = 173.42 can be weakened by many instruments.) -2.42 -0.91 Pr > z = Pr > z = 0.016 0.362 Prob > chi2 = 0.274 Prob > chi2 = 0.000 18 test ntc+ntc_div=0 ( 1) ntc + ntc_div = chi2( 1) = Prob > chi2 = 19 test ntc2+ntc2_div=0 ( 1) 251.88 0.0000 ntc2 + ntc2_div = chi2( 1) = Prob > chi2 = 4.73 0.0297 20 21 *2.2/ Bien gia: divpay 22 xi: xtabond2 q ntc ntc_divpay ntc2 ntc2_divpay size lev growth roa i.year, gmm(ntc ntc_divpay nt i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 360 Wald chi2(17) = 685098.28 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_divpay ntc2 ntc2_divpay size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef -.0326885 0295742 -.0040036 0048848 2584903 147343 -.5186977 909583 1408601 -1.25584 -.8062482 -1.06753 -1.373068 -1.290054 -1.180611 -1.147516 -1.075277 Std Err .0018693 0016473 0003757 0003683 0022186 0082204 035242 0154773 0103098 0103447 0095315 0097261 0103611 0105347 0102312 0105022 0108325 z -17.49 17.95 -10.66 13.26 116.51 17.92 -14.72 58.77 13.66 -121.40 -84.59 -109.76 -132.52 -122.46 -115.39 -109.26 -99.26 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] -.0363522 0263456 -.00474 004163 254142 1312313 -.5877708 8792481 1206533 -1.276115 -.8249295 -1.086593 -1.393375 -1.310701 -1.200664 -1.168099 -1.096509 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable -.0290248 0328029 -.0032672 0056067 2628386 1634548 -.4496247 9399179 1610669 -1.235565 -.7875669 -1.048467 -1.35276 -1.269406 -1.160558 -1.126932 -1.054046 STATA Thursday December 13:47:22 2016 Page Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(ntc ntc_divpay ntc2 ntc2_divpay size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(343) = 829.04 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(343) = 194.54 can be weakened by many instruments.) -1.99 -0.51 Pr > z = Pr > z = 0.047 0.608 Prob > chi2 = 1.000 Prob > chi2 = 0.000 23 test ntc+ntc_divpay=0 ( 1) ntc + ntc_divpay = chi2( 1) = Prob > chi2 = 24 test ntc2+ntc2_divpay=0 ( 1) 20.29 0.0000 ntc2 + ntc2_divpay = chi2( 1) = 2124.18 0.0000 Prob > chi2 = 25 26 *2.3/ Bien gia: cf 27 xi: xtabond2 q ntc ntc_cf ntc2 ntc2_cf size lev growth roa i.year, gmm(ntc ntc_cf ntc2 ntc2_cf s i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 240 Wald chi2(17) = 961427.85 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_cf ntc2 ntc2_cf size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef .094158 -.0503697 -.0012192 0057913 4483682 -.0504173 -.7454511 8984531 1269055 -1.281086 -.8473337 -1.15156 -1.486122 -1.401185 -1.299535 -1.272123 -1.203963 Std Err .0014275 0014755 0000323 0000926 0064955 0149408 0689307 0314374 007447 0112712 0104062 0120702 013747 0133406 0135157 0130847 0127927 z 65.96 -34.14 -37.74 62.57 69.03 -3.37 -10.81 28.58 17.04 -113.66 -81.43 -95.41 -108.10 -105.03 -96.15 -97.22 -94.11 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] 0913602 -.0532616 -.0012825 0056098 4356372 -.0797007 -.8805528 836837 1123096 -1.303177 -.8677294 -1.175217 -1.513066 -1.427332 -1.326025 -1.297769 -1.229036 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable .0969558 -.0474779 -.0011558 0059727 4610992 -.0211339 -.6103494 9600692 1415014 -1.258995 -.826938 -1.127903 -1.459179 -1.375038 -1.273045 -1.246478 -1.178889 STATA Thursday December 13:47:23 2016 Page Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(ntc ntc_cf ntc2 ntc2_cf size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(223) = 659.80 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(223) = 199.68 can be weakened by many instruments.) -1.97 -0.52 Pr > z = Pr > z = 0.049 0.604 Prob > chi2 = 0.867 Prob > chi2 = 0.000 28 test ntc+ntc_cf=0 ( 1) ntc + ntc_cf = chi2( 1) = 3661.85 0.0000 Prob > chi2 = 29 test ntc2+ntc2_cf=0 ( 1) ntc2 + ntc2_cf = chi2( 1) = 2784.59 0.0000 Prob > chi2 = 30 31 *2.4/ Bien gia: sized 32 xi: xtabond2 q ntc ntc_sized ntc2 ntc2_sized size lev growth roa i.year, gmm(ntc ntc_sized ntc2 i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 360 Wald chi2(17) = 989491.39 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_sized ntc2 ntc2_sized size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef .0189416 -.0325833 -.0018014 0030033 22801 1456029 -.5848232 8629777 1531411 -1.249625 -.7923 -1.051492 -1.348136 -1.269347 -1.15982 -1.124694 -1.048967 Std Err .0023643 0021429 0003375 0003284 0019013 0086078 0398398 0104313 0092089 009288 0090474 0091548 0095863 0094389 0093867 0101019 0099517 z 8.01 -15.21 -5.34 9.15 119.93 16.92 -14.68 82.73 16.63 -134.54 -87.57 -114.86 -140.63 -134.48 -123.56 -111.34 -105.41 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] 0143076 -.0367833 -.0024629 0023598 2242836 1287318 -.6629077 8425329 1350919 -1.267829 -.8100325 -1.069435 -1.366925 -1.287847 -1.178217 -1.144493 -1.068472 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable .0235755 -.0283834 -.0011399 0036469 2317363 1624739 -.5067386 8834226 1711902 -1.231421 -.7745675 -1.033548 -1.329347 -1.250847 -1.141422 -1.104894 -1.029462 STATA Thursday December 13:47:23 2016 Page Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(ntc ntc_sized ntc2 ntc2_sized size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(343) = 866.74 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(343) = 197.19 can be weakened by many instruments.) -1.99 -0.63 Pr > z = Pr > z = 0.047 0.531 Prob > chi2 = 1.000 Prob > chi2 = 0.000 33 test ntc+ntc_sized=0 ( 1) ntc + ntc_sized = chi2( 1) = Prob > chi2 = 34 test ntc2+ntc2_sized=0 ( 1) 711.35 0.0000 ntc2 + ntc2_sized = chi2( 1) = 2465.72 0.0000 Prob > chi2 = 35 36 *2.5/ Bien gia: cef 37 xi: xtabond2 q ntc ntc_cef ntc2 ntc2_cef size lev growth roa i.year, gmm(ntc2 size lev growth ro i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 150 3172.24 Wald chi2(17) = 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_cef ntc2 ntc2_cef size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef -.2521687 306604 1249509 -.1244609 7489868 0346853 -.8872155 1.242783 0747762 -1.310297 -.9534628 -1.301656 -1.672705 -1.57704 -1.490832 -1.470532 -1.44443 Std Err .0341148 0344218 0145773 0145743 030097 067421 2479082 0824003 0599699 0576841 0570361 0601336 0622888 0627425 0604697 0635169 0601234 z -7.39 8.91 8.57 -8.54 24.89 0.51 -3.58 15.08 1.25 -22.72 -16.72 -21.65 -26.85 -25.14 -24.65 -23.15 -24.02 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.607 0.000 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] -.3190325 2391384 09638 -.1530261 6899977 -.0974575 -1.373107 1.081281 -.0427626 -1.423356 -1.065251 -1.419516 -1.794789 -1.700013 -1.609351 -1.595022 -1.562269 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable -.185305 3740695 1535218 -.0958957 8079758 1668281 -.4013242 1.404285 192315 -1.197238 -.8416741 -1.183796 -1.550622 -1.454067 -1.372314 -1.346041 -1.32659 STATA Thursday December 13:47:23 2016 Page Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(ntc2 size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(133) = 552.11 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(133) = 152.71 can be weakened by many instruments.) -1.96 -0.75 Pr > z = Pr > z = 0.050 0.453 Prob > chi2 = 0.116 Prob > chi2 = 0.000 38 test ntc+ntc_cef=0 ( 1) ntc + ntc_cef = chi2( 1) = Prob > chi2 = 39 test ntc2+ntc2_cef=0 ( 1) 42.40 0.0000 ntc2 + ntc2_cef = chi2( 1) = Prob > chi2 = 4.00 0.0454 40 41 *2.6/ Bien gia: wwin 42 xi: xtabond2 q ntc ntc_wwin ntc2 ntc2_wwin size lev growth roa i.year, gmm(ntc ntc_wwin ntc2 ntc i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 240 Wald chi2(17) = 1.14e+06 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_wwin ntc2 ntc2_wwin size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef -.009127 0024423 -.0029979 0040406 2197038 -.3664412 -.2831805 7423954 1778017 -1.199704 -.7345389 -.9864387 -1.27395 -1.198805 -1.08962 -1.057292 -.9845309 Std Err .0018498 0020201 0002835 0002828 0021844 0147353 0372233 021555 0127934 0106857 0088622 0093756 0099593 009571 0098831 0096038 0089685 z -4.93 1.21 -10.57 14.29 100.58 -24.87 -7.61 34.44 13.90 -112.27 -82.88 -105.21 -127.92 -125.25 -110.25 -110.09 -109.78 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.227 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] -.0127526 -.001517 -.0035536 0034864 2154224 -.3953219 -.3561368 7001484 1527271 -1.220648 -.7519085 -1.004815 -1.29347 -1.217564 -1.108991 -1.076115 -1.002109 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable -.0055015 0064017 -.0024421 0045948 2239851 -.3375605 -.2102241 7846424 2028763 -1.178761 -.7171692 -.9680629 -1.25443 -1.180046 -1.070249 -1.038469 -.9669529 STATA Thursday December 13:47:23 2016 Page Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(ntc ntc_wwin ntc2 ntc2_wwin size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(223) = 733.81 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(223) = 196.15 can be weakened by many instruments.) -1.97 -0.32 Pr > z = Pr > z = 0.049 0.750 Prob > chi2 = 0.902 Prob > chi2 = 0.000 43 test ntc+ntc_wwin=0 ( 1) ntc + ntc_wwin = chi2( 1) = Prob > chi2 = 44 test ntc2+ntc2_wwin=0 ( 1) 230.95 0.0000 ntc2 + ntc2_wwin = chi2( 1) = 3271.49 0.0000 Prob > chi2 = 45 46 *2.7/ Bien gia: ic 47 xi: xtabond2 q ntc ntc_ic ntc2 ntc2_ic size lev growth roa i.year, gmm(ntc ntc_ic ntc2 ntc2_ic s i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 240 Wald chi2(17) = 942619.81 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_ic ntc2 ntc2_ic size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef .0729811 -.0833007 -.000982 0020276 2743534 -.0777215 -.7945032 8489021 1466285 -1.213699 -.7733285 -1.025709 -1.32113 -1.242762 -1.138812 -1.110027 -1.03462 Std Err .0012814 0010796 0000298 0001006 0027162 0106902 0266915 0229514 0091816 0087622 0073025 0081315 0083607 0088245 0088825 0087503 0090946 z 56.95 -77.16 -32.93 20.15 101.01 -7.27 -29.77 36.99 15.97 -138.51 -105.90 -126.14 -158.02 -140.83 -128.21 -126.86 -113.76 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] 0704695 -.0854167 -.0010405 0018304 2690298 -.0986739 -.8468175 8039182 1286329 -1.230873 -.7876411 -1.041646 -1.337517 -1.260058 -1.156221 -1.127178 -1.052445 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable .0754927 -.0811848 -.0009236 0022248 279677 -.0567691 -.7421888 893886 1646241 -1.196525 -.759016 -1.009771 -1.304743 -1.225466 -1.121403 -1.092877 -1.016795 STATA Thursday December 13:47:23 2016 Page 10 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(ntc ntc_ic ntc2 ntc2_ic size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(223) = 696.37 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(223) = 198.62 can be weakened by many instruments.) -1.96 -0.66 Pr > z = Pr > z = 0.050 0.510 Prob > chi2 = 0.879 Prob > chi2 = 0.000 48 test ntc+ntc_ic=0 ( 1) ntc + ntc_ic = chi2( 1) = Prob > chi2 = 49 test ntc2+ntc2_ic=0 ( 1) 559.17 0.0000 ntc2 + ntc2_ic = chi2( 1) = Prob > chi2 = 118.57 0.0000 50 51 *2.8/ Bien gia: zscore 52 xi: xtabond2 q ntc ntc_zscore ntc2 ntc2_zscore size lev growth roa i.year, gmm(ntc ntc_zscore nt i.year _Iyear_2006-2015 (naturally coded; _Iyear_2006 omitted) Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: crossid Time variable : year Number of instruments = 240 Wald chi2(17) = 661975.71 0.000 Prob > chi2 = q ntc ntc_zscore ntc2 ntc2_zscore size lev growth roa _Iyear_2007 _Iyear_2008 _Iyear_2009 _Iyear_2010 _Iyear_2011 _Iyear_2012 _Iyear_2013 _Iyear_2014 _Iyear_2015 Coef -.1240819 1463066 1809165 -.1801549 4813033 -.1297428 -.6152435 8890929 0959775 -1.327687 -.899628 -1.205247 -1.543361 -1.459255 -1.355122 -1.332768 -1.268185 Std Err .0477792 0481101 0660253 0660444 0043313 0101807 046611 0199566 0143614 0157205 0162135 0161379 0169335 0167574 0170354 0176603 0178719 z -2.60 3.04 2.74 -2.73 111.12 -12.74 -13.20 44.55 6.68 -84.46 -55.49 -74.68 -91.14 -87.08 -79.55 -75.47 -70.96 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max P>|z| 0.009 0.002 0.006 0.006 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 1644 205 8.02 [95% Conf Interval] -.2177273 0520126 0515093 -.3095996 472814 -.1496965 -.7065993 8499786 0678297 -1.358499 -.9314058 -1.236877 -1.57655 -1.492099 -1.388511 -1.367381 -1.303213 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable -.0304365 2406006 3103237 -.0507102 4897926 -.109789 -.5238876 9282072 1241252 -1.296876 -.8678501 -1.173617 -1.510172 -1.426411 -1.321734 -1.298154 -1.233157 STATA Thursday December 13:47:24 2016 Page 11 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(ntc ntc_zscore ntc2 ntc2_zscore size lev growth roa) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(223) = 654.13 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(223) = 196.05 can be weakened by many instruments.) 53 test ntc+ntc_zscore=0 ( 1) ntc + ntc_zscore = chi2( 1) = Prob > chi2 = 210.34 0.0000 54 test ntc2+ntc2_zscore=0 ( 1) ntc2 + ntc2_zscore = chi2( 1) = Prob > chi2 = 55 end of do-file 56 log close name: log: log type: closed on: 170.81 0.0000 D:\STATA\MO_HINH\luanvan_161208_2.smcl smcl Dec 2016, 13:46:39 -1.98 -0.52 Pr > z = Pr > z = 0.048 0.600 Prob > chi2 = 0.903 Prob > chi2 = 0.000 ... tác động hạn chế tài Kết cho thấy mức tối ưu thấp doanh nghiệp đối mặt với hạn chế tài Từ khố: Quản trị vốn ln chuyển, hiệu hoạt động doanh nghiệp, hạn chế tài 2 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI... tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp 50 4.3.2 Kết phân tích hồi quy ảnh hưởng hạn chế tài lên mối quan hệ phi tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp. .. quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp 50 Bảng 4.5 Kết hồi quy ảnh hưởng hạn chế tài lên mối quan hệ phi tuyến quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp