Dựa vào mô hình (1) được trình bày ở chương 3, cùng với giảđịnh được đặt ra, tác giả tiến hành kiểm định xem các yếu tố tác động đến quyết định nắm giữ tiền của doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2012.
4.1.1 Phân tích ma trận tương quan giữa các biến
Hệ số tương quan dùng để cho thấy xu hướng các mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Dựa vào kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối tương quan
giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mô hình và mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.1.1: Bảng phân tích ma trận hệ sốtương quan giữa các biến
casht cft DCRt-1 SPRDt UCt casht 1 cft 0.0658 1 DCRt-1 -0.37 -0.141 1 SPRDt -0.025 -0.118 0.0191 1 UCt 0.1777 0.1621 -0.194 -0.106 1
Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata11 dựa trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 590 quan sát của 118 công ty trong giai đoạn 2008 - 2012
Dựa vào ma trận hệ số tương quan, ta có thể quan sát thấy kết quả hiệp phương sai
giữa các biến đều nhỏhơn 0.8, do đó tương quan giữa các biến không nghiêm trọng.
- Biến tỉ lệ tiền doanh nghiệp nắm giữ tương quan cùng chiều với biến tỉ lệ
dòng tiền (0.0658) và chỉ số biến động dòng tiền (0.1777), điều này thể hiện rằng khi tỉ lệ dòng tiền tăng và dòng tiền càng biến động thì tỉ lệ tiền và các khoản tương đương tiền của doanh nghiệp cũng tăngvà ngược lại.
- Biến tỉ lệ tiền doanh nghiệp nắm giữtương quan ngược chiều với biến tỉ lệ đòn bẩy (-0.37) và biến chênh lệch lãi suất (-0.025), nghĩa là các công ty có đòn bẩy càng cao và trả lãi vay càng nhiều thì càng nắm giữ ít tiền.
- Biến tỉ lệ dòng tiền tương quan ngược chiều với biến đòn bẩy (-0.141) và biến chênh lệch lãi suất (-0.118) nhưng tương quan cùng chiều với biến thể hiện sự
biến động của dòng tiền (0.1621). Điều này nghĩa là doanh nghiệp có mức vay nợ
càng cao, chi trả lãi vay nhiều thì tỉ lệ dòng tiền càng thấp trong khi đó tỉ lệ dòng tiền thấp thì sự biến động trong dòng tiền của doanh nghiệp cũng giảm.
- Biến đòn bẩy tương quan cùng chiều với biến chênh lệch lãi suất (0.0191)
nhưng lại tương quan ngược chiều với biến thể hiện sự biến động của dòng tiền
(0.194), điều này nghĩa là doanh nghiệp vay nợ càng cao thì càng trả lãi nhiều, và doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính cao thì dòng tiền doanh nghiệp có xu hướng ít
biến động hơn.
Do giữa các biến có tương quan khá cao với nhau và các biến này có liên quan mật
thiết về ý nghĩa kinh tế trong mô hình nên tác giả tiếp tục tiến hành kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua nhân tử phóng đại phương sai VIF.
4.1.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.1.2: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại VIF
Variable VIF 1/VIF
UCt 1.07 0.9362
DCRt-1 1.05 0.9498
cft 1.05 0.951
SPRDt 1.02 0.9783
Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata11 dựa trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 590 quan sát của 118 công ty trong giai đoạn 2008 - 2012
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11 cho thấy các giá trị VIF của các biến
đều nhỏ, và giá trị VIF trung bình = 1.05 < 10 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết luận: Không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng với tiêu chuẩn nhân tửphóng đại phương sai VIF.
4.1.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Khi tiến hành kiểm tra để lựa chọn giữa mô hình hồi quy gộp (Pooled regression) và mô hình tác động cốđịnh FE, bộ dữ liệu tỏ ra phù hợp với mô hình FE. Sau đó, tác
giả tiếp tục lựa chọn mô hình phù hợp với bộ dữ liệu dựa trên nền tảng kiểm định Hausman, kiểm định Hausman test được dùng để phân biệt giữa mô hình tác động cố định (FE) và mô hình tác động ngẫu nhiên (RE). Mô hình tác động ngẫu nhiên yêu cầu các giả định rằng các thành phần sai số ngẫu nhiên không tương quan với nhau và với các biến giải thích trong mô hình. Tuy nhiên, mô hình tác động cốđịnh không đòi hỏi các giảđịnh như vậy. Kiểm định Hausman dùng kiểm định tính đồng thời, chỉ ra rằng nếu có sựđồng thời, một hoặc nhiều biến giải thích sẽ được nội sinh, do đó sẽtương
quan với sai số. Tính đồng thời sẽủng hộ mô hình RE.
Bảng 4.1.3: Kết quả lựa chọn giữa FEM và REM dựa trên nền tảng Hausman test
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fe re Difference S.E. cft -.0605258 -.0015602 -.0589657 .0548511 DCRt-1 -.1248429 -.1618088 .0369658 .0296685 SPRDt -.7135442 -.3658534 -.3476908 .2097079 UCt -.0810578 .0653918 -.1464496 .0665286 chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 6.12 Prob>chi2 = 0.1907
Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata11 dựa trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 590 quan sát của 118 công ty trong giai đoạn 2008 - 2012
Giả thuyết Ho: Lựa chọn mô hình REM Giả thuyết H1: Lựa chọn mô hình FEM
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11 cho thấy kết quả p-value = 0.1907 > α =
0.05. Suy ra, chấp nhận giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy đối với mẫu dữ
liệu lựa chọn mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM.
Kết luận: Bộ dữ liệu tỏ ra phù hợp với mô hình REM, tác giả tiếp tục dùng mô hình
REM để tiến hành kiểm định.
4.1.4 Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của mô hình hồi quy
Sau khi chọn được mô hình hồi quy phù hợp tác giả tiến hành kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư và hiện tượng phương sai thay đổi cho mô hình. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan được trình bày trong bảng
4.1.4 dưới đây:
Bảng 4.1.4A: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi mô hình kiểm định các yếu tốảnh hưởng đến quyết định nắm giữ tiền Var sd = sqrt(Var) cash 0.011364 0.1066017 e 0.00433 0.0658052 u 0.005456 0.0738638 Test: Var(u) = 0 chi2(1) = 210.07 Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata11 dựa trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 590 quan sát của 118 công ty trong giai đoạn 2008 - 2012
Giả thuyết Ho: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11 cho thấy kết quả p-value = 0.0000 < α =
0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng
phương sai thay đổi trong mô hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.1.4B: Kết quả kiểm tra hiện tượng tựtương quan
F (1,117) = 8.808 Prob > F = 0.0036
Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata11 dựa trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 590 quan sát của 118 công ty trong giai đoạn 2008 - 2012
Giả thuyết Ho: Mô hình không có hiện tượng tựtương quan
Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tựtương quan
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11 cho thấy kết quả p-value = 0.0036 < α = (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tựtương quan
4.1.5 Kết quả hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định nắm giữ tiền của doanh nghiệp của doanh nghiệp
Sau khi xem xét hiện tượng phương sai thay đổi và tựtương quan giữa các phần dư,
tác giả nhận thấy trong mô hình vừa tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi vừa tồn tại hiện tượng tựtương quan giữa các phần dư với nhau. Vì vậy mô hình hồi quy sẽ được thực thi để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và giải thích kết quả hồi quy. Theo nghiên cứu của Wooldrigge (2002), cho rằng phương pháp hồi quy bình
phương bé nhất tổng quát GLS (Generalized Least Squares) sẽ là một giải pháp hữu hiệu để ước lượng hồi quy trong mô hình, vì phương pháp này sẽ kiểm soát được hiện tượng tựtương quan giữa phần dư giữa các biến và hiện tượng phương sai thay
đổi. Kết quả hồi quy mô hình sau khi dùng phương pháp ước lượng GLS để khắc phục phương sai thay đổi và tựtương quan cho mô hình REM được trình bày trong bảng 4.1.5
Bảng 4.1.5: Kết quả hồi quy các yếu tốảnh hưởng đến quyết định nắm giữ tiền của doanh nghiệp Biến độc lập Hệ số p-value Mức ý nghĩa cft 0.059861 0.073 * DCRt-1 -0.13009 0.000 *** SPRDt -0.32676 0.422 UCt 0.117035 0.088 * cons 0.12035 0.000 *** Số quan sát 472 ***,**, * hệ số lần lượt có ý nghĩa ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata11 dựa trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 590 quan sát của 118 công ty trong giai đoạn 2008 - 2012
Bảng 4.1.5 cho thấy kết quả hồi quy giữa tỉ lệ nắm giữ tiền với các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Từ kết quả nhận được này đã chỉ ra bằng chứng rằng biến tỉ lệ dòng tiền tác động cùng chiều (0.06) có ý nghĩa thống kê ở mức 10%; biến tỉ lệđòn bẩy tác động ngược chiều (-0.1301) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; biến chỉ số biến động dòng tiền tác động cùng chiều (0.117) và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% với biến tỉ lệ nắm giữ tiền. Riêng biến chênh lệch lãi suất chưa có ý nghĩa
thống kê nên không giải thích được tác động của chênh lệch lãi suất tác động đến mức nắm giữ tiền của doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2012.
(Trình tự thực hiện kiểm định toàn bộ mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến việc nắm giữ tiền được trình bày đầy đủ trong phụ lục 2).
Hệ số dòng tiền là đồng biến với nắm giữ tiền (với mức ý nghĩa 10%) như mong đợi phù hợp với giảđịnh (a) như vậy trong giai đoạn 2008 – 2012, các doanh nghiệp có tỉ lệ dòng tiền trên tổng tài sản càng cao tích lũy càng nhiều tiền. Kết quả này là phù hợp với quan điểm của Thuyết trật tự phân hạng nhưng trái với quan điểm của Lý thuyết đánh đổi. Bằng chứng này phù hợp với các nghiên cứu của Opler và cộng sự
(1999), Ferreira và Vilela (2004), Shinada Naoki (2012)mà đều đưa ra bằng chứng về sự đồng biến giữa dòng tiền và nắm giữ tiền mặt. Như vậy, trong giai đoạn
khủng hoảng tài chính, các doanh nghiệp sẽđặt một mức ưu tiên nào đó cho dòng tiền, điều này là phù hợp vì trong giai đoạn chịu ảnh hưởng nặng nề của cuộc khủng hoảng tài chính cuối năm 2008 các doanh nghiệp làm ăn khó khăn, lợi nhuận sụt giảm mạnh khiến cho dòng tiền đi vào doanh nghiệp cũng sụt giảm. Do dòng tiền sụt giảm nên dòng tiền hoạt động hiện tại không đủ để tài trợ cho đầu tư mới bắt buộc doanh nghiệp phải dùng tiền tích lũy cho đầu tư.
Hệ số của tỉ lệ đòn bẩy thể hiện mối quan hệ nghịch biến với nắm giữ tiền (mức ý nghĩa 1%) nghĩa là doanh nghiệp luôn đặt một sựưu tiên thay đổi trong dư nợ cho tích lũy tiền, điều này trái với giảđịnh (b), (c) và (d) rằng các doanh nghiệp đòn bẩy càng cao sẽ nắm giữ nhiều tiền hơn để tránh phá sản hoặc để chuẩn bị lượng tiền
đáp ứng cho các khoản chi phí tương lai như trả lãi vay thay vì phải sử dụng nguồn tài trợ vốn tốn kém bên ngoài. Điều này phù hợp với Thuyết trật tự phân hạng và
Thuyết dòng tiền tự do. Bằng chứng này là phù hợp với kết quả nghiên cứu của
Ferreira và Vilela (2004)nhưng trái với nghiên cứu của Shinada Naoki (2012) và
Michael Faulkender (2002). Trong giai đoạn khủng hoảng tài chính nặng nề như
hiện nay, hầu hết các doanh nghiệp Việt Nam đều dùng đòn bẩy cao trong cấu trúc vốn nhằm bổ sung vốn hoặc hỗ trợ cho các dự án kinh doanh của mình, nhưng
doanh nghiệp thường dùng hết lượng tiền dự trữ của mình trước khi vay nợ từ bên ngoài nên đã dẫn đến mối quan hệ nghịch biến này.
Hệ số chênh lệch lãi suất cũng thể hiện mối quan hệngược chiều nhưng không có ý nghĩa thống kê (P-value = 42.2%) nên chưa giải thích được tác động của mức chênh lệch giữa lãi suất tiền gửi và lãi suất tiền vay đến việc nắm giữ tiền của các doanh nghiệp niêm yết ở Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2012. Tuy nhiên, trong nghiên cứu của Shinada Naoki (2012) với kết quả nhận được cũng thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa chênh lệch lệch lãi suất với nắm giữ tiền có ý nghĩa thống kê mà ông cho rằng mối quan hệngược chiều này đề nghịxu hướng giảm nợ trong dài hạn của doanh nghiệp và giảm lãi suất cho vay có thể làm giảm các vấn đề của doanh nghiệp thông qua chi phí nắm giữ tiền và các doanh nghiệp sẽtăng nắm giữ tiền khi chênh lệch lãi suất bị thu hẹp lại hoặc lãi suất cho vay giảm xuống.
Hệ số của biến động dòng tiền đồng biến với nắm giữ tiền (mức ý nghĩa 10%) phù hợp với giả định (e) nghĩa là các doanh nghiệp có dòng tiền biến động đối mặt với một khảnăng cao hơn việc thiếu hụt tiền do sự suy giảm bất ngờ của dòng tiền, vì vậy doanh nghiệp có dòng tiền càng biến động càng tăng nắm giữ tiền để tránh việc thiếu hụt tiền bất ngờ trong tương lai và sự không ổn định của dòng tiền lớn hơn lượng tiền hàng năm thúc đẩy doanh nghiệp nắm giữ tiền. Kết quả này phù hợp với
quan điểm của Thuyết đánh đổi, bằng chứng cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của Shinada Naoki (2012). Kết quả này càng đúng trong giai đoạn khủng hoảng tài
chính như hiện nay, nền kinh tế suy giảm nhanh chóng, các công ty hoạt động không hiệu quả, dòng tiền thu được từ hoạt động kinh doanh không ổn định, các doanh nghiệp phải tăng nắm giữ tiền để phòng ngừa.
Như vậy, trong giai đoạn 2008 – 2012, việc nắm giữ tiền của doanh nghiệp chịu
ảnh hưởng đồng biến bởi tỉ lệ dòng tiền và sự biến động của dòng tiền; chịu ảnh
hưởng nghịch biến bởi tỉ lệđòn bẩy. Điều này thể hiện rằng trong giai đoạn 2008 – 2012, do ảnh hưởng nặng nề của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, doanh nghiệp kinh doanh khó khăn làm lợi nhuận sụt giảm, dòng tiền đi vào doanh nghiệp sụt giảm không ổn định và có nhiều biến động nên doanh nghiệp tăng nắm giữ tiền,
khi lượng tiền tích lũy không đủđáp ứng cho đầu tư doanh nghiệp bổ sung lượng tiền thiếu hụt bằng cách vay nợ từ bên ngoài. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2 Kết quả hồi quy mô hình 2: Ảnh hưởng của việc nắm giữ tiền lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp hiệu quả hoạt động doanh nghiệp
Sau khi nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định nắm giữ tiền của doanh nghiệp ở phần trên, ở phần này dựa vào mô hình của Shinada Naoki (2012) đã trình bày ởchương 3, tác giả tiếp tục tiến hành nghiên cứu ảnh hưởng của việc nắm giữ
tiền lên hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp được đo lường thông qua khảnăng sinh lợi trên tài sản ROA và thông qua tỉ
Trong mô hình REM và FEM đã sử dụng biến giả để đo lường sự khác nhau giữa
các yếu tố ảnh hưởng giữa từng năm, giữa từng công ty hoặc giữa từng năm và các công ty, nên việc sử dụng biến giả trên dữ liệu bảng (panel data) có thểrơi vào một trong hai khái niệm làm mô hình không thực hiện được (mô hình tự bỏ biến) là Time-invariant (biến giả có cùng giá trị cho tất cảcác năm) và Firm-invariant (biến giả có cùng giá trị trên tất cả công ty trong cùng một năm). Bộ dữ liệu rơi vào trường hợp Time-invariant vì biến ngành sẽ là 1 mãi do các công ty không đổi ngành nên khi phần mềm Stata11 xây dựng mô hình hồi quy cho công ty sẽ tồn tại 1 biến giả có giá trị không đổi, đây là hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo. Chính vì vậy mô hình FEM không thực hiện được nên trong phần này tác giả sử dụng mô hình REM để thực hiện hồi quy.