C ă5:ă T L UN
5.3 Nh n gg iăỦăvƠăh ng nghiên cu ti p theo:
D a vào k t qu nghiên c u, và các h n ch khi th c hi n nghiên c uăđ tài v t m ch n thu , tác gi nh n th y nhi u v năđ c năđ c kh c ph c, và ngoài ra còn nhi u v năđ c năquanătơmăchoăh ng nghiên c u ti p theo sau:
- M r ngăh năn a quy mô và ph m vi nghiên c u, ch ng h n nghiên c u trên m t m u l năh năcácădoanhănghi p không ch niêm y t trên sàn, ngoài ra còn có các doanh nghi păch aăniêmăy tăc ngăc năđ c nghiên c u.ă c bi t, th tr ng tài chính Vi t Nam, ch y u là vai trò c a các ngân hàng trong vi c cung c p n vay cho doanh nghi p,ătrongăđóăth c s s l ng các doanh nghi p v a và nh chi m t tr ng cao, và ch aăniêmăy t trên sàn còn r t nhi u. Th c hi năđ c vi c kh o sát trên các doanh nghi pănh ăv y m iăđánhăgiáătoƠnăb các doanh nghi p có s d ng n vay và có tính th c ti năh n.ăNgoƠiăra,ăm r ng ngành nghiên c u, và th i gian nghiên c uădƠiăh nă đ cóăđ că căl ng giá tr t m ch n thu t n vay bìnhăquơnăchínhăxácăh n.
- Khiă căl ng mô hình, c n lo i b các giá tr đ t bi n nh măđánhăgiáăm c đ chung, không b các bi n này làm nhăh ng ch tăl ngă căl ng.
- Khi nghiên c u, k t qu cho th y các bi n ki măsoátăch aăth c s là nh ng bi n ki m soát hoàn h o.ăDoăđó,ăc n nghiên c u và l a ch n các bi năđ i di n cho r i ro và t ngătr ng c a dòng ti n m t cách hoàn h oăh n.
- C n nhi u bài vi tăliênăquanăđ n ki măđ nh th c t v ch đ này, nh m làm phong phú thêm các bài nghiên c u,ăvƠălƠăc ăs so sánh k t qu ,ăc ngănh ălƠmăc ăs cho các doanh nghi p th c hi n quy tăđ nh tài tr m t cách khoa h căh n.
- Ngoài ra, chi tr thu thu nh p doanh nghiêp còn ph thu căvƠoăquyăđ nh c a nhƠăn c, b tài chính tùy theo t ng th i k , ch ng h năquyăđ nhă uăđưiăv mi n gi m thu khi các doanh nghi p niêm y tătr căngƠyă1/1/β007ăđ c gi m 50% thu doanh nghi pătrongăβăn măli n k t ngày niêm y t; ho căquyăđnh v gia h n n p thu n mă β01βăc ngăs có th nhăh ngăđ n quy tăđnh vay n côngăty.ăDoăđó,ăc n m r ng h ng nghiên c u khi xem xét thêm các y u t này.
TÀI LI U THAM KH O Danh m c tài li u Ti ng Vi t
1. Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008. Th ng kê ng d ng. TP H Chí Minh: Nhà xu t b n Th ng kê.
2. Tr n Ng căTh ăvƠăc ng s , 2007. Tài chính doanh nghi p hi năđ i. TP H Chí Minh: Nhà xu t b n Th ng kê. 3. Website http://data.cophieu68.com/wap/companylist.php?search=1&keyword 4. Website http://m.cafef.vn/tra-cuu.chn 5. Website http://elibrary- data.imf.org/DataReport.aspx?c=1449311&d=33060&e=162050 6. Website http://ezsearch.fpts.com.vn/Services/EzData/Home.aspx
Danh m c tài li u Ti ng Anh
7. Arthur Korteweg, 2010, The Net Benefits to Leverage, Journal of Finance Volume 65, 2137-2170.
8. Bradley, Michael, Gregg Jarrell, và E. Han Kim, 1984, On the existence of an optimal capital structure, Journal of Finance 39, 857 ậ 878.
9. Copeland và c ng s , 2000, Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies, tái b n l n 3.
10. Copeland và c ng s , 1988, Finance Theory and Corporate Policy, tái b n l n th 3, Addison-Wesley.
11. Deen Kemsley và Doron Nissim, 2002, Valuation of the Debt Tax Shield, Journal of Finance, 2045-2074.
12. Engel, Ellen, Merle Erickson, và Edward Maydew, 1999, Debt equity hybrid securities, Journal of Accounting Research 37, 249-273.
13. Fama, Eugene F., và Kenneth R. French, 1992, The cross-section of expected stock returns, Journal of Finance 47, 427-465.
14. Fama, Eugene F., và Kenneth R. French, 1998, Taxes, financing decisions, and firm value, Journal of Finance 53, 819-843.
15. Graham, John R., 1996, Debt and the marginal tax rate, Journal of Financial Economics 42, 187-221.
16. Graham, John R., 1999, Do personal taxes affect corporate financing decisions? Journal of Public Economics 73, 147-185.
17. Graham, John R., 2000, How big are the tax benefits of debt? Journal of Finance 55, 1901-1940.
18. Mackie-Mason, Jeffrey K., 1990, Do taxes affect corporate financing decisions? Journal of Finance 45, 1471-1493.
19. Masulis, Ronald W., 1980, The effects of capital structure changes on security prices: A study of exchange offers, Journal of Financial Economic 8, 139-177.
20. Modigliani và c ng s , 1963, Corporate income taxes and the cost of capital: A correction, American Economic Review 53, 433-443.
21. Penman, Stephen H., 1996, The articulation of price-earnings ratios and the evaluation of growth, Journal of Accounting Research 34, 235-259.
22. Salas Pérez, Rafael và Gutiérrez Ruiz, Juan và Velez-Pareja, Ignacio, 2011, Value of Debt Tax Shields in Colombia: An Empirical Study, Thesis. University of Colombia.
23. Titman, Sheridan, và Roberto Wessels, 1988, The determinants of capital structure choice, Journal of Finance 43, 1-19.
PH L C A
CÔNG TH C TÍNH CÁC BI N
D = vay và n ng n h n + vay và n dài h n
E (giá tr th tr ng c a c ph n) = (s l ng c ph n th ngăđangăl uăhƠnhăăxăgiáăc ph năth ng vào cu iăn m)ă+ăc ph nă uăđưi
VL = D + E TA = t ng tài s n FOI = EBIT x (1- c)
ks (t su t sinh l i c a v n c ph n theo CAPM) = Rf + [E(Rm)-Rf]ăxă Lă
s b c
B k = +( -k )(1- )
S
(t su t sinh l i v n c ph n theo MM) Uă=ă Lăxă[(VL-D)/(VL ậDăxă c)].
OL = N ph i tr - D NOA = TA ậ OL
PH L C B
K T QU TH NG KÊ S D NG PH N M M STATA 1.1 K t qu mô t th ng kê mô t các bi n
p25 .545025 .050675 .70884 .107275 .30682 .04698 p95 1.86476 .22741 .95675 .50356 1.27393 .58703 p75 1.02277 .117055 .892725 .29116 .842705 .365725 p50 .7565 .079955 .82476 .17524 .532055 .204335 p5 .31234 .0085 .49644 .04325 .04986 0 sd .5106362 .0938891 .1424845 .1424845 .4233641 .1936968 mean .8706735 .0917099 .7865499 .2134501 .5768335 .2294669 stats vlta foita noata olta betau dta
. tabstat vlta foita noata olta betau dta, statistics( mean sd p5 p50 p75 p95 p25 ) columns(variables)
1.2 K t qu ma tr năt ngăquanăgi a các bi n trong mô hình
d 0.5930 0.3583 0.7569 0.4896 -0.1316 1.0000 betau -0.0653 -0.1328 -0.0781 -0.0790 1.0000 ol 0.5200 0.4437 0.6132 1.0000 noa 0.8329 0.6266 1.0000 foi 0.6420 1.0000 vl 1.0000 vl foi noa ol betau d . pwcorr vl foi noa ol betau d [aw=x]
. gen x=1/ (ta^2) dta -0.0416 -0.2099 0.2075 -0.2075 -0.3641 1.0000 betau 0.1476 0.0587 0.0223 -0.0223 1.0000 olta -0.2831 -0.0744 -1.0000 1.0000 noata 0.2831 0.0744 1.0000 foita 0.2868 1.0000 vlta 1.0000 vlta foita noata olta betau dta (obs=648)
. corr vlta foita noata olta betau dta
1.3 K t qu t ng mô hình h i quy:
Ghi chú: Các k t qu h iă quyă đ c ki mă đ nhă ph ngă saiă ph nă d ă thayă đ i b ng ph ngă phápă Breusch-Pagan, th c hi n b ng cú pháp hottest trong ph n m m Stata 11.0.ă Cácă ph ngă trìnhă γ.8,ă γ.9,ă γ.10,ă γ.1βă t kh c ph că ph ngă saiă thayă đ i b ng ph ngăphápăchuy n v tungăđ g c, ho căph ngăphápăphiătuy n h i quy có tr ng s nên không c n th c hi n ki măđ nhăph ngăsaiăthayăđ i.
_cons 1.472164 .1066074 13.81 0.000 1.260782 1.683547 dta -.493294 .3382282 -1.46 0.148 -1.163938 .1773501 foita .2972133 .3828363 0.78 0.439 -.4618804 1.056307 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 45.2900185 107 .423271201 Root MSE = .64794 Adj R-squared = 0.0081 Residual 44.0818624 105 .419827261 R-squared = 0.0267 Model 1.2081561 2 .60407805 Prob > F = 0.2418 F( 2, 105) = 1.44 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2007
Prob > chi2 = 0.0074 chi2(1) = 7.16 Variables: fitted values of vlta Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest _cons 1.472164 .1175262 12.53 0.000 1.239132 1.705197 dta -.493294 .3101629 -1.59 0.115 -1.10829 .1217017 foita .2972133 .3973228 0.75 0.456 -.4906043 1.085031 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .64794 R-squared = 0.0267 Prob > F = 0.2046 F( 2, 105) = 1.61 Linear regression Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2007,robust
_cons .3971565 .079647 4.99 0.000 .2392312 .5550818 dta .4425717 .1922881 2.30 0.023 .0613 .8238435 foita 2.15131 .5707075 3.77 0.000 1.019703 3.282918 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 17.9150186 107 .16743008 Root MSE = .38434 Adj R-squared = 0.1177 Residual 15.5101359 105 .14771558 R-squared = 0.1342 Model 2.40488266 2 1.20244133 Prob > F = 0.0005 F( 2, 105) = 8.14 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2008
_cons .3971565 .0819577 4.85 0.000 .2346495 .5596635 dta .4425717 .144901 3.05 0.003 .1552598 .7298837 foita 2.15131 .9340774 2.30 0.023 .2992073 4.003413 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .38434 R-squared = 0.1342 Prob > F = 0.0004 F( 2, 105) = 8.58 Linear regression Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2008,robust
Prob > chi2 = 0.0040 chi2(1) = 8.27 Variables: fitted values of vlta Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest _cons .6902994 .0995597 6.93 0.000 .4928908 .887708 dta .0105353 .2166435 0.05 0.961 -.4190288 .4400994 foita 2.630056 .5827715 4.51 0.000 1.474527 3.785584 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 21.3877686 107 .199885688 Root MSE = .40934 Adj R-squared = 0.1617 Residual 17.593716 105 .1675592 R-squared = 0.1774 Model 3.79405258 2 1.89702629 Prob > F = 0.0000 F( 2, 105) = 11.32 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2009
Prob > chi2 = 0.0273 chi2(1) = 4.87 Variables: fitted values of vlta Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest
_cons .6902994 .134237 5.14 0.000 .4241322 .9564666 dta .0105353 .2192022 0.05 0.962 -.4241021 .4451728 foita 2.630056 .8541731 3.08 0.003 .9363881 4.323723 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .40934 R-squared = 0.1774 Prob > F = 0.0026 F( 2, 105) = 6.29 Linear regression Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2009,robust
_cons .5629877 .0702989 8.01 0.000 .4235979 .7023775 dta .2338244 .1595452 1.47 0.146 -.0825243 .5501731 foita 2.138939 .4572897 4.68 0.000 1.232218 3.04566 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 10.2161018 107 .095477587 Root MSE = .28372 Adj R-squared = 0.1569 Residual 8.45222538 105 .080497385 R-squared = 0.1727 Model 1.76387638 2 .881938188 Prob > F = 0.0000 F( 2, 105) = 10.96 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2010
Prob > chi2 = 0.2258 chi2(1) = 1.47 Variables: fitted values of vlta Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest _cons .3277609 .0566245 5.79 0.000 .215485 .4400368 dta .3883676 .1303721 2.98 0.004 .1298638 .6468714 foita 2.534985 .3760565 6.74 0.000 1.789334 3.280635 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 10.1103567 107 .094489315 Root MSE = .25771 Adj R-squared = 0.2971 Residual 6.97364146 105 .066415633 R-squared = 0.3102 Model 3.13671523 2 1.56835762 Prob > F = 0.0000 F( 2, 105) = 23.61 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2011
Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 17.08 Variables: fitted values of vlta Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest _cons .3277609 .050969 6.43 0.000 .2266988 .428823 dta .3883676 .1155768 3.36 0.001 .1592001 .6175351 foita 2.534985 .5492079 4.62 0.000 1.446007 3.623963 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .25771 R-squared = 0.3102 Prob > F = 0.0000 F( 2, 105) = 22.57 Linear regression Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2011,robust
_cons .4385121 .0728361 6.02 0.000 .2940915 .5829326 dta .2867453 .1844689 1.55 0.123 -.0790224 .652513 foita 2.970526 .4483427 6.63 0.000 2.081546 3.859507 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 20.4635164 107 .191247817 Root MSE = .37019 Adj R-squared = 0.2835 Residual 14.3890554 105 .137038623 R-squared = 0.2968 Model 6.07446102 2 3.03723051 Prob > F = 0.0000 F( 2, 105) = 22.16 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2012
_cons .4385121 .0884096 4.96 0.000 .2632121 .6138121 dta .2867453 .1131348 2.53 0.013 .06242 .5110707 foita 2.970526 1.084024 2.74 0.007 .8211076 5.119945 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .37019 R-squared = 0.2968 Prob > F = 0.0003 F( 2, 105) = 8.66 Linear regression Number of obs = 108 . reg vlta foita dta if nam==2012,robust
Prob > chi2 = 0.0020 chi2(1) = 9.50 Variables: fitted values of vlta Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest 1.3.2 K t qu h iăquyăph ngătrìnhă(3.8): dta 2.32997 .4067108 5.73 0.000 1.523538 3.136403 foita 2.323059 .5561317 4.18 0.000 1.220352 3.425765 nghichdaota .2991375 .088586 3.38 0.001 .1234879 .4747872 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 255.866998 108 2.36913887 Root MSE = 1.0327 Adj R-squared = 0.5498 Residual 111.979794 105 1.06647423 R-squared = 0.5624 Model 143.887203 3 47.9624011 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 44.97 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta nghichdaota foita dta if nam==2007,noc
dta 1.077424 .1599612 6.74 0.000 .7602505 1.394598 foita 4.111035 .5229166 7.86 0.000 3.074188 5.147882 nghichdaota .0195104 .0494934 0.39 0.694 -.0786258 .1176467 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 66.9296311 108 .619718807 Root MSE = .42711 Adj R-squared = 0.7056 Residual 19.1546999 105 .182425713 R-squared = 0.7138 Model 47.7749312 3 15.9249771 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 87.30 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta nghichdaota foita dta if nam==2008,noc
dta 1.05179 .1834672 5.73 0.000 .688008 1.415571 foita 5.46391 .4863827 11.23 0.000 4.499502 6.428317 nghichdaota .0970693 .0646693 1.50 0.136 -.031158 .2252966 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 123.242912 108 1.14113808 Root MSE = .48902 Adj R-squared = 0.7904 Residual 25.1101063 105 .23914387 R-squared = 0.7963 Model 98.132806 3 32.7109353 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 136.78 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta nghichdaota foita dta if nam==2009,noc
dta 1.144574 .133566 8.57 0.000 .8797372 1.409411 foita 4.61079 .3743759 12.32 0.000 3.868472 5.353108 nghichdaota .1225788 .0429021 2.86 0.005 .0375118 .2076458 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 81.7802464 108 .757224503 Root MSE = .34686 Adj R-squared = 0.8411 Residual 12.632826 105 .120312629 R-squared = 0.8455 Model 69.1474204 3 23.0491401 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 191.58 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta nghichdaota foita dta if nam==2010,noc
dta .8977643 .1054863 8.51 0.000 .6886044 1.106924 foita 3.892965 .313008 12.44 0.000 3.272328 4.513602 nghichdaota .0808474 .0411553 1.96 0.052 -.0007559 .1624507 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 54.8638697 108 .507998794 Root MSE = .29069 Adj R-squared = 0.8337 Residual 8.87277832 105 .084502651 R-squared = 0.8383 Model 45.9910914 3 15.3303638 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 181.42 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta nghichdaota foita dta if nam==2011,noc
dta 1.05308 .1364304 7.72 0.000 .7825633 1.323596 foita 4.577206 .3838339 11.92 0.000 3.816134 5.338277 nghichdaota .1447958 .0507656 2.85 0.005 .0441369 .2454546 vlta Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 77.252072 108 .715296963 Root MSE = .41363 Adj R-squared = 0.7608 Residual 17.9644048 105 .171089569 R-squared = 0.7675 Model 59.2876672 3 19.7625557 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 115.51 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg vlta nghichdaota foita dta if nam==2012,noc
1.3.3 K t qu h iăquyăph ngătrìnhă(3.9): Không có ki m soát: dta .0511626 .0755518 0.68 0.500 -.0986426 .2009679 vlta .0613409 .0146848 4.18 0.000 .0322237 .0904582 nghichdaota -.0020571 .0151551 -0.14 0.892 -.0321068 .0279927 foita Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 4.10747536 108 .038032179 Root MSE = .16781 Adj R-squared = 0.2596 Residual 2.95685439 105 .028160518 R-squared = 0.2801 Model 1.15062097 3 .383540324 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 13.62 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg foita nghichdaota vlta dta if nam==2007,noc
dta -.0228694 .0282558 -0.81 0.420 -.0788953 .0331566 vlta .0901306 .0114645 7.86 0.000 .0673987 .1128625 nghichdaota .0314545 .0066605 4.72 0.000 .018248 .044661 foita Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 1.25038973 108 .011577683 Root MSE = .06324 Adj R-squared = 0.6545 Residual .419948728 105 .003999512 R-squared = 0.6641 Model .830441003 3 .276813668 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 69.21 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg foita nghichdaota vlta dta if nam==2008,noc
dta -.0322224 .0282519 -1.14 0.257 -.0882408 .023796 vlta .0998997 .0088928 11.23 0.000 .0822669 .1175325 nghichdaota .0181309 .0086587 2.09 0.039 .0009622 .0352996 foita Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 1.76236607 108 .016318204 Root MSE = .06612 Adj R-squared = 0.7321 Residual .459101953 105 .0043724 R-squared = 0.7395 Model 1.30326412 3 .434421374 Prob > F = 0.0000 F( 3, 105) = 99.36 Source SS df MS Number of obs = 108 . reg foita nghichdaota vlta dta if nam==2009,noc
dta -.0794383 .0279748 -2.84 0.005 -.1349072 -.0239694 vlta .1281633 .0104063 12.32 0.000 .1075295 .1487971 nghichdaota .0015642 .007424 0.21 0.834 -.0131563 .0162846 foita Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 1.35970648 108 .012589875 Root MSE = .05783