CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình
Dữ liệu được trình bày dưới dạng bảng thống kê mô tả, biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ được mô tả các nội dung sau: tên biến, ý nghĩa biến, số mẫu quan sát, giá trịnhỏnhất, giá trịlớn nhất, trung bình cộng, độlệch chuẩn.
Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tảgiữcác biến trong mô hình
Stt Tên biến Ý nghĩa
Mẫu quan sát
Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất
Giá trị trung
bình
Độ lệch chuẩn
1 FCF Dòng tiền tự do 320 -.0844 1.9142 .286435 .288107
2 D/E Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
320 .0697 8.0136 1.542921 1.312427
3 LTDR Tỷ lệ nợ dài hạn 320 0.0002 5.9542 .4430256 .6839036
4 SIZE Quy mô doanh
nghiệp
320 12.3063 16.9543 14.43291 1.008285
5 PRFT Lợi nhuận 320 -.006844 .35696 .004 .0200363
6 MGR Quyền sở hữu quản
lý
320 0.0000 1 .0668963 .1382289
7 TOBINQ TobinQ 320 .2639523 5.567257 .9316236 .5792452
8 ROA Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản
320 -11.88 39.09 7.10065 7.747203
9 DIV Chi trả cổ tức 320 0 1 .7 .4589703
Nguồn: Kết quảphân tích Stata từsốliệu thu thập
Thông qua kết quảtrình bàyở Bảng 4.1, cho thấy dòng tiền tựdo được tính bằng thu nhập hoạt động cộng khấu hao chia cho tổng tài sản có giá trị trung bình từ các công niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2010 – 2013 chiếm 28,643% . Nghiên cứu của các nước trên thếgiới gần đây cũng cho thấy dòng tiền tự do không giống nhau như: trong bài nghiên cứu của Lingling ( 2004),các công ty tăng trưởng thấpởNhật có dòng tiền tựdo trung bình là 2,3%
trong khi các công ty tăng trưởng cao có dòng tiền tựdo trung bình là 4,3%; các công tyở Đài Loantrong bài nghiên cứu của Wang (2010) thì có dòng tiền tựdo trung bình là 8,05% và trong bài nghiên cứu của Khan et al (2012) các công tyở Pakistan có dòng tiền tự do trung bình là 13,6%.... Từ đó cho thấy dòng tiền tự
do của các nước trên thếgiới đều khác nhau và dòng tiền tựdoở Việt Nam tương đối cao so với các nước đã nghiên cứu.
Tỷlệnợ trên vốn chủsở hữu được tính bằng tổng nợ chia vốn chủsở hữu và tỷ lệ nợ dài hạn được tính bằng nợ dài hạn chia cho nợ dài hạn cộng với nợ ngắn hạn. Hai tỷlệ này được sửdụng để đo đòn bẩy tài chính của các công ty. Tỷ lệnợ trên vốn chủsởhữu của các công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TPHCM có giá trị trung bình là 154,29% chứng tỏ các công ty đã sửdụng nợ nhiều hơn vốn chủ sở hữu trong quá trình hoạt động. Tỷlệ nợ dài hạn cũng được sử dụng để đo tỷ lệ nợ. Giá trị trung bình của các khoản nợ dài hạn là 0,4430 chứng tỏ rằng công ty sử dụng 44,30% nợ dài hạn để tài trợ cho hoạt động của mình.
Quy mô của công ty được tính bằng cách lấy logarit của tổng tài sản, quy mô công ty có giá trị trung bình nằm ở khoảng 14,43 công ty có quy mô thấp nhất là 12,3 và công ty có giá trịquy mô cao nhất là 16,95
Lợi nhuận của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn nghiên cứu có giá trị thấp nhất là–0,684% , có giá trị trung bình là 0,4%. Và cao nhất là 35,696%.Điều này giải thích rằng cứtrung bình một cổ phiếu thì mang lại 0,4đồng lợi nhuận.
Tỷlệquyền sở hữu quản lý được tính bằng số lượng cổphiếu được nắm giữ bởi người quản lý chia cho tổng số cổ phiếu đang lưu hành. Trong thời gian nghiên cứu quyền sở hữu quản lý các công ty có giá trị trung bình là 0,0668 có nghĩa là trung bình có 6,68% tổng số cổphiếu đang lưu hành được nắm giữ bởi người quản lý của công ty.
Tobin’Q trong nghiên cứu của tác giả được sử dụng để đo lường cơ hội đầu tư và tăng trưởng. Nó được đo bằng giá thị trường của vốn chủ sở hữu cộng giá trị sổsách của nợ dài hạn cộng giá trị sổsách của nợ ngắn hạn chia cho tổng tài sản. Giá trị trung bình của Tobin’Q là 93,162% cho thấy rằngcơ hội đầu tư và phát triển cao trong ca1v công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán TPHCM.
Tỷsuất sinh lợi trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 7.1065, giá trịnhỏ nhất là -11,88 và giá trị lớn nhất là 39,09. Điều này cho thấy suất lợi nhuận trên tài sản của các công ty chưa cao và còn bị âm.
Tỷ lệ chi trả cổ tức có giá trị trung bình là 0,7 chứng tỏ trung bình có 70%
cổ tức được trả từ các công ty trong các năm nghiên cứu.
4.2. Phân tích tương quanPearson giữa các biến.
Phân tích tương quan là một phép phân tích được dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ giữa các biến định lượng trong mô hình nghiên cứu. Hệ số tương quan giải thích mối quan hệgiữa hai biến. Nó cho thấy sự thay đổi của biến này là do sự thay đổi của biến khác (Kohler, 1994). Hệsố tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệsốcàng gần 1 thể hiện mối tương quan càng cao. Giá trị âm thể hiện mối tương quan ngược chiều (Nguyễn Trọng Hoài và ctg, 2009). Bảng 4.2 cho thấyma trận phân tích hệ số tương quan Pearson. Phân tích này giúp xác định các mối quan hệ tồn tại giữa các biến độc lập hoặc giải thích.
Bảng 4.2: Hệsố tương quan Pearson
BIẾN FCF D/E LTRD SIZE PRFT MGR TOBINQ ROA DIV
FCF 1
DE -0,2323 1
0,0000
LTRD 0,1749 0,6065 1
0,0017 0,0000
SIZE -0,0366 0,2425 0,1813 1 0,5140 0,0000 0,0011
PRFT -0,0414 -0,0337 -0,0549 0,0056 1
0,4601 0,5480 0,3277 0,9211
MGR -0,1446 0,1199 -0,0264 -0,0845 0,3486 1
0,0096 0,0320 0,6380 0,1316 0,0000
TOBINQ 0,4198 0,0175 0,1187 0,1468 -0,0167 -0,0705 1 0,0000 0,7556 0,0338 0,0085 0,7664 0,2084
ROA 0,2865 -0,5151 -0,3510 0,0636 0,0827 -0,2033 0,1867 1 0,0000 0,0000 0,0000 0,2569 0,1398 0,0003 0,0008
DIV 0,0750 -0,2617 -0,2194 -0,1210 -0,0397 -0,1294 0,0669 0,3296 1
0,1810 0,0000 0,0001 0,0305 0,4786 0,0205 0,2330 0,0000
Nguồn: Kết quảphân tích Stata từsốliệu thu thập
*Ghi chú: Dòng in nghiên là giá trịp- value
Dựa vào hệ số tương quan Pearson trong bảng 4.2, tác giả tiến hành phân tích mối tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình xem có tương quan mạnh hay yếu đểtừ đó xem có dấu hiệu đa cộng tuyến hay không.
Biến D/E có mối tương quan âm với biến FCF có nghĩa là các công ty sử dụng nợcàng nhiều thì dòng tiền tựdo càng lớn với mức ý nghĩa 1%.
Biến LTDR có mối tương quan dương FCF với hệ số tương quan là 0,1749 giá trị p - value = 0,0017, điều này cho thấy rằng tỷlệ nợdài hạn càng lớn thì dòng tiền tựdo trong công ty càng lớn .
Các biến SIZE, PRFT và MGR có mối tương quan âm với FCF tương ứng với các hệsố tương quan là-0,0366, -0.0414, -0,1446 và giá trịp–value lần lượt là 0,514, 0,461, 0,0096. Điều này có nghĩa là khi quy mô công ty, lợi nhuận, quyền sở hữu quản lý càng tăng thì dòng tiền tự do càng giảm nhưng chỉ có quyền sởhữu quản lý là có ý nghĩa ởmức 10%.
Các biến TOBINQ, ROA và DIV có mối tương quan dương cới FCF tương ứng với hệsố tươngquan là 0,4198, 0,2865, 0,0750 và giá trị p–value lần lượt là 0, 0 và 0,181. Như vậy, khi Tobin’Q, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản và chi trả cồ tức càng tăng thì dòng tiền tự do càng tăng. Tuy nhiên, chỉ có TOBINQ và ROA có ý nghĩa thống kêở mức 1%.
Bên cạnh đó ta thấy có mối tươngquan giữa các biến độc lập, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập thấp, nên khó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ngoại trừ mối tương quan giữa Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) với Tỷlệ nợ dài hạn (LTDR) là tương đối cao tương ứng 0.6065 nghĩa là những công ty có tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu càng cao thì tỷ lệ nợ dài hạn càng cao và ngược lại. Tuy nhiên để xem có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không thì cần phải kiểm định.Vấnđề này sẽ được kiểm định trong phần tiếp theo.
4.3. Kiểm tra đa cộng tuyến
Tác giả dùng hệ số VIF (variance inflation factor – hệ số phóng đại phương sai) đểkiểm tra các vấn đềvề đa cộng tuyến.
Bảng 4.3: Hệsố phóng đại phương sai
Biến VIF 1/VIF
DE 2,04 0,4894
LTRD 1,67 0,600015
ROA 1,66 0,6011
MGR 1,25 0,801029
PRFT 1,18 0,850649
DIV 1,17 0,854023
SIZE 1,16 0,862229
TOBINQ 1,09 0,914987
Mean
VIF 1,4
Ta thấy giá trị VIF của tất cả các hệ số trong các phương trình hồi quy dao động trong khoảng từ 1,09 đến 2,04. Theo quy tắc nhận biết đa cộng tuyến nhanh (rule of thumb), nếu VIF >10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (Gujarati, 2004). Như vậy, ta có thể kết luận không có hiện tượng đacộng tuyến xảy ra giữa các biến trong mô hình hồi quy.
4.4. Hồi quy tuyến tính các biến trong mô hình
Hồi quy lần lượt biến phụthuộc là dòng tiền tựdo (FCF) và tám biến độc lập là Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E), Tỷ lệ nợ dài hạn (LTDR), Quy mô doanh nghiệp (SIZE), Lợi nhuận (PRFT), Quyền sở hữu quản lý (MGR), Tobinq (TOBINQ), tỷsuất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), Chi trả cổ tức (DIV) theo mô hình pooled OLS. Kết quảhồi quy được thểhiệnởbảng sau:
Bảng 4.4: Bảng phân tích kết quảhồi quy đa biến
Tên biến Hệ số P Độ lệch chuẩn
D/E
-0,0874 0,000 0,1404
LTRD
0,1884 0,000 0,2433
SIZE
-0,0258 0,062 0,1377
PRFT
-0,4719 0,499 0,6975
MGR
-0,0468 0,654 0,1042
TOBINQ
0,1751 0,000 0,2326
ROA
0,0069 0,001 0,0215
DIV
-0,0197 0,518 0,0309
_cons
0,5161 0,009 0,1953
Prob > F 0,0000
R-squared 0,3776
Adj R-squared 0,3616
Nguồn: Kết quảphân tích Stata từsốliệu thu thập Bảng 4.4 cho thấy các biến D/E, LTDR, ROA và Tobin’Q có ý nghĩa ởmức 1%, trong đó D/E tác động ngược với biến phụthuộc (FCF), LTRD và ROA tác động ngược chiều với biến phụthuộc (FCF) . Biến SIZE có ý nghĩa ởmức 10% và tác động ngược chiều với biến phụ thuộc (FCF). Các biến PRFT, MGR, DIV không có ý nghĩa thống kêở mức ý nghĩa1%.
Hệ số xác định R2 (R Square) = 0,3776, kết quả này cho biết 37,76% sự biến thiên của dòng tiền tự do tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2010 – 2013 được giải thích bởi các biến Tỷ lệ nợdài hạn, Tỷlệnợtrên vốn chủ sở hữu, Tobin’Q và tỷsuất lợi nhuận trên tổng tài sản với mức ý nghĩa 1%. Còn lại (100%–37,76%) = 62,24 % biến thiên trong dòng tiền tự do của các công ty không giải thích được bởi các biến độc lập trong mô hình.
Hệ số xác định R2hiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0.3616, kết quả này cũng cho biết 36,16% biến thiên trong biến phụ thuộc dòng tiền tự do được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Việc dùng thêm hệsốHệsố xác định R2hiệu chỉnh để xem mô hình hồi quy có bị thổi phồng lên qua Hệ số xác định R2 không. Vì Hệsố xác định R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng Hệsố xác định hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độphù hợp của mô hình.
4.5 Kiểmđịnhphương sai thay đổi và tự tương quan
Bảng 4.5 Kết quảkiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
Kiểm định phương sai
Chi2(1) 122,92
Prob>chi2 0.0000
Kiểm định tự tương quan
F( 1,79) 3,744
Prob > F
0,0566
*Dùng kiểm định Wald đểkiểm tra phương sai thay đổi với giảthuyết sau:
H0: không có phương sai thay đổi
H1: có phương sai thay đổi
Dựa vào bảng 4.5 ta thấy mô hình OLS có phương sai thay đổi ở mức ý nghĩa 1%.
* Để kiểm tra giữa các sai số có mối tương quan với nhau hay không, tác giả dùng Wooldridge test với giảthuyết là:
H0: không có tự tương quan bậc 1
H1: Có tự tương quan bậc 1
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cho kết quả là Prob =0,0566 . Vậy prob >
0,05 nên chấp nhận giảthiết Ho : không có sựtự tương quan.
4.6 Phân tích kết quảhồi quy sau khi hiệu chỉnh
Do các mô hình hồi quy tồn tại phương sai thay đổi nên tác giả khắc phục bằng phương pháp hồi quy Robust trên dữliệu bảng đểmô hình hồi quy đạt hiệu quả.
Bảng 4.6 Kết quảhồi quy Robust khắc phục phương sai thay đổi trong mô hình
Tên biến Hệ số P
Độ lệch chuẩn
D/E -0,0874* 0,000 0,0132
LTRD 0,1884* 0,000 0,0310
SIZE -0,0258 0,115 0,0163
PRFT -0,4719 0,16 0,3350
MGR -0,0468 0,659 0,1058
TOBINQ 0,1751* 0,000 0,0445
ROA 0,0069* 0,003 0,0023
DIV -0,0197 0,534 0,0316
_cons 0,5161 0,02 0,2201
Prob > F 0,000
R-squared 0,3776
Nguồn: Kết quảphân tích Stata từsốliệu thu thập Ghi chú: * là mức ý nghĩa là 1%
Dựa vào kết quảhồi quy ở bảng 4.6 cho thấy có 4 trong 8 yếu tố tác động đến dòng tiền tự do của các công ty, trong đó có 2 yếu tố được sửdụng như đòn bẩy tài chính tác động mạnh đến dòng tiền tự do, bao gồm: Tỷ lệ nợ dài hạn và Tỷlệ nợ trên vốn chủsở hữu, còn lại 2 yếu tốcũng góp phần tác động đến dòng tiền tựdo, bao gồm: Tobin’Q, Tỷsuất lợi nhuận trên tổng tài sản.
Như vậy, mô hình chuẩn hóađược viết lại như sau:
FCF = - 0,0874 D/E + 0,1844 LTRD + 0,1751 TOBINQ + 0,0069 ROA
4.6.1 Tỷlệnợtrên vốn chủsởhữu
Giảthuyết 1: Có mốitương quan âmgiữa Tỷlệnợ trên vốn chủsở hữu và dòng tiền tựdo.
Kết quả hồi quy bảng 4.6 cho thấy Hệ số chặn β1 = -0.0874, cho biết trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi Tỷlệnợtrên vốn chủsởhữu tăng 1 đơn vịthì dòng tiền tựdo của công ty giảm xuống 0,0874đơn vịvà ngược lại.
Giá trịp -value = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Chứng tỏgiảthuyết đưa ra phù hợp với kết quảnghiên cứu.
Như vậy nghĩa là Tỷlệnợtrên vốn chủsởhữu có mối tương quan âm với dòng tiền tựdo của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2010–2013. Tỷsốnày thấp hơn 1 nghĩa là doanh nghiệp sửdụng nợít hơn vốn chủ sở hữu để tài trợ cho tài sản. Điều này có mặt tích cực là khả năng tự chủtài chính và khả năng còn đư ợc vay nợ của doanh nghiệp cao. Ngược lại, tỷ số này lớn hơn 1 có nghĩa là doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ hơn là sử dụng vốn chủ sở hữu để tài trợ cho tài sản. Điều này khiến cho doanh nghiệp quá phụ thuộc vào nợvay, khả năng tự chủtài chính cũng như khả năng cònđược vay nợ của doanh nghiệp thấp. Nếu công ty sử dụng nợ trong cơ cấu vốn càng nhiều càng thì càng có nhiều chủ nợ quan tâm đến việc thu hồi vốn gốc của họ. Khi người quản lý không đủkhả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn thì họ có thể kiện công ty ra tòa án khiến cho khả năng sử dụng dòng tiền tựdo cho mục đích riêng tư của người quản lý giảm xuống. Hơn nữa, sử dụng nợ làm tăng nguy cơ phá sản của công ty và khả năng mất việc làm của người quản lý nên họsẽ tránh đầu tư vào các dự án có NPV âm. Do đó, nợ cũng là một cơ chế để kiểm soát dòng tiền tựdo.
Kết quảnghiên cứu Tỷlệnợ trên vốn chủ sở hữu có mối tương quan âm với dòng tiền tự do của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Tp.
HCM là phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lingling (2004) cho rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa các dòng tiền tự do và nợ. Li và Cui ( 2004) cũng lập luận rằng nợ làm giảm chi phí đại diện. Nghiên cứu của Fatma và Chichti (2010) kết luận rằng chính sách nợ là cơ chế chủ yếu của việc kiểm soát vấn đề dòng tiền tựdo. Fleming (2005) cũng đưa ra kết quảlà công ty sửdụng nợtối ưu trong
cơ cấu vốn có thể kiểm soát chi phí đại diện của dòng tiền tự do. Bên cạnh đó, khi tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu có mối tương quan âm với dòng tiền tự do thì cũng phù hợp với kỳ vọng dấu mà tác giả đưa ra. Như vậy, ta có thể suy luận rằng các công ty được nghiên cứu trên thị trường chứng khoán TP.HCM giai đoạn 2010 –2013 đã sửdụng nhiều nợ trong cơ cấu vốn, dòng tiền tựdo của họ giảm là do họ phải loay hoay với việc thanh toán nhiều khoản nợ phải trả trong kỳ. Việc sửdụng nhiều nợ của các công ty trong giai đoạn nghiên cứu có lẽlà do sựthiếu hụt vốn trang trải khi nền kinh tếsuy thoái. Đây cũng là tình hình chung của hầu hết các công ty ở Việt Nam và được minh chứng là năm 2011 có đến 53.922 doanh nghiệp giải thể, năm 2012 thì số lượng doanh nghiệp giải thể tăng lên là 54.261 và đến năm 2013 có gần 61.000 doanh nghiệp giải thể đa phần do mất khả năng thanh toán.
Trong khi đó nghiên cứu của Ogundipe và cộng sự(2012) nghiên cứu các công ty thì thị trường mới nổi ở Nigerian thì cho rằng đòn bẩy tài chính có mối tương quan dương với việc nắm giữtiền mặt.
4.6.2. Tỷlệnợdài hạn
Giảthuyết 2: Có mốitương quandương giữa tỷlệnợ dài hạn và dòng tiền tựdo.
Kết quảhồi quy cho thấy Hệsốchặn β2 = 0.1844, cho biết trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷlệnợ dài hạn tăng 1 đơn vịthì dòng tiền tựdo của công ty tăng lên 0.1844đơn vị và ngược lại.
Giá trị p - value = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Giảthuyết nghiên cứu đưa ra được chấp nhận,
Như vậy, tỷlệ nợ dài hạn có mối tương quan dương đến dòng tiền tự do của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM, nghĩa là các công ty nào có nợdài hạn càng nhiều thì dòng tiền từtựdo sẽcàng lớn.
Kết quả nghiên cứu của tác giả lại phù hợp với nghiên cứu của Ogundipe và cộng sự(2012) khi nghiên cứu các công ty trên thị trường mới nổi ởNigerian cho rằng đòn bẩy tài chính có mối tương quan dương với lượng tiền mặt của công ty. Và điều này lại hoàn toàn trái ngược với kỳvọng dấu của tác giả, cũng trái ngược với dấu của mô hình gốc của Khan et al (2012). Lý thuyết trật tựphân