Các biến chính còn lại được dùng xuyên suốt trong bài bao gồm:
CAPXtoAstsi,t được tính bằng chi tiêu vốn chia cho tổng tài sản đầu kỳ (Theo Minton và Schrand (1999); Bates Kahle và Stulz (2009)); đại diện cho chi đầu tư vào các tài sản cố định của doanh nghiệp. Theo Bates Kahle và Stulz (2009) thước đo này đại diện cho cơ hội tăng trưởng của công ty. Luận văn sử dụng khoản mục chi đầu tư vào tài sản cố định trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ, phần dòng tiền hoạt động đầu tư, để đo lường chi tiêu vốn của công ty. Vì báo cáo tài chính ở Việt Nam không có khoản mục chi tiêu vốn, và mục tiêu Luận văn là phân tích sự thay đổi trong chi đầu tư tài sản cố định qua các kỳ, cho nên khoản mục chi đầu tư vào tài sản cố định trên báo cáo lưu chuyển tiền tệ, thể hiện dòng tiền chi đầu tư tài sản cố định, phù hợp với mục tiêu Luận văn. Vì vậy, Luận văn sử dụng khoản mục chi đầu tư vào tài sản cố định đại diện cho chi tiêu vốn.
LnCAPXtoAstsi,tđược tính bằng log tự nhiên của 1 cộng CAPXtoAstsi,t;
CashtoAstsi,t được tính bằng tiền và đầu tư ngắn hạn chia cho tổng tài sản trừ tiền mặt (Theo Minton và Shrand, 1999; Bates, Kahle và Stulz, 2009); cho thấy lượng tiền mặt mà công ty nắm giữ so với các tài sản khác của công ty.
, nhận giá trị 1 nếu công ty nằm trong tam phân vị trên của mức độ nắm giữ tiền mặt; thước đo này xếp hạng mức độ nắm giữa tiền mặt của các công ty, từ đó cho biết công ty đang nắm giữ tiền mặt cao hay thấp.
OCFtoAstsi,tđược tính bằng dòng tiền hoạt động chia cho tổng tài sản đầu kỳ (Minton và Schrand 1999; Bates, Kahle và Stulz 2009; Hadlock và Pierce 2010); cho thấy dòng tiền được tạo ra mỗi kỳ tương ứng bao nhiêu so với tổng tài sản. Dòng tiền hoạt động được xây dựng từ thu nhập hoạt động trước khấu hao EBITDA sau khi đã thanh toán các nghĩa vụ đối với chủ nợ, Nhà nước và cổ đông.
OCF = EBITDA - Lãi vay - Thuế thu nhập doanh nghiệp - Cổ tức.
BooktoMarketi,t được tính bằng tổng giá trị cổ phiếu phổ thông chia cho giá trị thị trường của vốn cổ phần (Minton và Schrand 1999);
SalesGrowthi,t được tính bằng thay đổi trong tổng doanh thu đem chia cho doanh thu kỳ trước (Minton và Schrand 1999);
SalestoAstsi,t được tính bằng tổng giá trị của doanh thu đem chia cho tổng tài sản đầu kỳ (Gala và Gomes 2012);
Ngoài ra, các biến kiểm soát đã được đề cập trong phần 3.4 sẽ được chuyển về dạng logarit tự nhiên, bao gồm CAPXtoAsts, SaleGrowth, SaletoAsts, BooktoMarket,
OCFtoAsts. Vì phân phối của các biến này không chuẩn, cho nên Luận văn chuyển về dạng logarit tự nhiên để giảm độ lệch và độ nhọn của phân phối các biến, để phân phối của các biến gần với phân phối chuẩn hơn.
Bảng 3.1: Tóm tắt mô tảvà cách tính các biến
Biến Mô tả Cách tính
BooktoMarketi,t
Tổng giá trị của cổ phiếu thường chia cho số lượng cổ phần đang lưu hành nhân với thị giá cuối kỳ.
CEQi,t/(PRCC_F-
i,t*CSHOi,t)
CashFlowGrowthi,t
Thay đổi trong dòng tiền hoạt động chia
cho doanh thu đầu kỳ. (OCFi,t-OCFi,t−1) /REVTi,t−1
CashtoAstsi,t
Tiền mặt và các khoản đầu tư ngắn hạn
chia cho tài sản thuần. CHEi,t/(ATi,t-CHEi,t)
CONSi,t
Biến chỉ báo: bằng 1 nếu công ty i nằm trong top tam phân vị của các công ty hạn chế tài chính trong năm t.
Dựa theoSA Indexi,t
CFVi,t
Ước lượng của De Veirman và Levin cho tính bất định trong dòng tiền tại thời điểm t của công ty i, xây dựng với RE.
, =
2 ,
, là phần dư của phương trình (6)
FirmAgei,t Số năm công ty i lên sàn. Năm hiện tại - Năm đầu
tiên
FirmSizei,t Log tự nhiên của tổng tài sản. ln(ATi,t)
,
Biến chỉ báo: 1 nếu công ty i nằm trong tam phân vị trên về nắm giữ tiền mặt trong năm t.
Được tính toán trên
CashtoAstsi,t
,
Biến chỉ báo: 1 nếu công ty i nằm trong tam phân vị trên về tính bất định trong dòng tiền trong năm t.
Được tính toán từCFVi,t
Industryi
Lĩnh vực của công ty được phân loại bằng cách sử dụng 5 lĩnh vực kinh tế của Fama&French.
LnBooktoMarketi,t Log tự nhiên của (BooktoMarketi,t+1). ln(BooktoMarketi,t+1)
LnCFVi,t
Log tự nhiên của OCFtoAstsi,t cộng 1.
NếuOCFtoAstsi,t <-1, thì lấy giá trị quan
sát tối thiểu.
ln(OCFtoAstsi,t+1).
LnCFVi,t Log tự nhiên của (CFVi,t+ 1). ln(CFVi,t+1)
LnSalesGrowthi,t Log tự nhiên của (SalesGrowthi,t+1). ln(SalesGrowthi,t+1)
LnCAPXtoAstsi,t
Log tự nhiên của chi tiêu vốn, so với tổng tài sản đầu kỳ.
ln((CAPXi,t/ATi,t−1)+1).Nếu
FirmAgei,t=1,thì
ln((CAPXi,t/ATi,t)+1)
SalestoAstsi,t Log tự nhiên của (SalestoAstsi,t+1). ln(SalestoAstsi,t+1)
OCFi,t
Thu nhập hoạt động trước khấu hao và trừ chi phí lãi vay, thuế thu nhập và cổ tức.
OIBDPi,t-XINTi,t-TXTi,t-
DVCi,t
OCFtoAstsi,t Dòng tiền hoạt động so với tài sản đầu kỳ.
OCFi,t/ATi,t−1.
NếuFirmAgei,t=1,
OCFi,t/ATi,
,
Biến chỉ báo: 1 nếu biến động được chỉ ra bởi sai số trong phương trình (1) dương .
1 nếu , > 0
Còn lại bằng 0
SAIndexi,t
Giá trị của chỉ số SA đo lường hạn chế tài chính của Hadlock và Pierce (2010).
SA Indexi,t= -0.737*FirmSizei,t
+0.043*(FirmSizei,t)2
–0.040*FirmAgei,t
SalesGrowthi,t
Những thay đổi trong tổng doanh thu chia cho doanh thu kỳ trước.
(REVTi,t-
REVTi,t−1)/REVTi,t−1
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô tả thống kê
4.1.1. Mô tả thống kê cho toàn bộ mẫuBảng 4.1: Mô tả thống kê cho toàn bộ mẫu Bảng 4.1: Mô tả thống kê cho toàn bộ mẫu
Biến Mean SD Min Max Skewness Kurtosis
CAPXtoAstsi,t 0.082843 0.138060 0.00000 2.023807 5.462874 53.87642 CFVi,t 0.440005 0.268012 0.022476 2.610397 1.748462 9.321874 , 0.508358 0.500176 0.00000 1.00000 -0.033436 1.001118 OCFtoAstsi,t 0.073686 0.188418 -1.421 1.700668 0.445794 13.82078 CashtoAstsi,t 0.236673 0.772376 0.000313 16.75693 15.35742 287.6129 FirmSizei,t 26.57059 1.341596 23.17990 30.76108 0.165938 2.842048 FirmAgei,t 5.091445 2.223819 1.00000 14.00000 0.462374 3.480565 SAIndexi,t 10.64898 2.081085 5.700652 17.69759 0.374206 3.097276 BooktoMarketi,t 0.929318 0.895111 0.0043706 10.00000 3.314464 4.878082 SalesGrowthi,t 0.163001 0.527938 -0.947299 7.275353 6.254519 64.99040 SalestoAstsi,t 1.575333 1.461821 0.009818 11.04981 2.853544 14.00547
Bảng mô tả thống kê bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch và độ nhọn
Bảng 4.1 cung cấp mô tả thống kê của các biến chính, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch và độ nhọn.
Đối với biến CAPXtoAstsi,t: Skewness = 5.46 và Kurtosis = 53.87 cho thấy biến này có phân phối lệch phải và rất nhọn. Vì Luận văn sử dụng phương pháp GMM để kiểm định các giả thuyết và một trong các giả định của phương pháp này là dữ liệu phải có phân phối chuẩn, do đó, kế thừa nghiên cứu của Keefe và Tate, tác giả lấy Logarit cho các biến chính. Bởi vì biến CAPXtoAstsi,t bằng chi tiêu vốn chia cho tổng tài sản nên giá trị trung bình là 0.083 cho thấy công ty đầu tư nhiều hơn giá trị tài sản mỗi năm xấp xỉ 8%.
4.1.2. Mô tả thống kê cho các mẫu con bao gồm các công ty hạn chế tài chính vàcác công ty không hạn chế tài chính các công ty không hạn chế tài chính
Để tìm hiểu sự khác biệt của các biến trong công ty hạn chế tài chính và công ty không hạn chế tài chính, Bảng 4.2 thể hiện giá trị trung bình, độ lệch chuẩn cho cả hai mẫu con này.
Bảng 4.2: Mô tả thống kê hai mẫu con bao gồm các công ty hạn chế tài chính và các công ty không hạn chế tài chính
Biến Công ty không hạn chế tài chính Công ty hạn chế tài chính
Mean SD Mean SD CAPXtoAstsi,t 0.071 0.113 0.0975 0.1388 LnCAPXtoAstsi,t 0.0642 0.0932 0.0868 0.1057 CFVi,t 0.0432 0.263 0.4311 0.2609 LnCFVi,t 0.1712 0.1749 0.1663 0.1733 , 0.5194 0.5003 0.4678 0.4996 OCFtoAstsi,t 0.0988 0.2066 0.0741 0.1651 CashtoAstsi,t 0.3622 1.2828 0.1547 0.1831 FirmSizei,t 28.113 0.699 25.0263 0.7573 FirmAgei,t 4.9254 2.2315 5.1081 2.2189 BooktoMarketi,t 1.0223 0.8666 0.7668 0.6686 SalesGrowthi,t 0.0884 0.3352 0.2037 0.4829 SalestoAstsi,t 1.6191 1.4752 1.5228 1.2325
Bảng mô tả thống kê bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch và độ nhọn
Kết quả từ bảng 4.2 cho thấy, giá trị trung bình chi tiêu vốn (CAPXtoAstsi,t) của các công ty hạn chế tài chính và các công ty không hạn chế tài chính lần lượt là 0.0975 và 0.071. Theo thống kê của biến LnCAPXtoAstsi,t, mức độ đầu tư trung bình của các công ty không hạn chế tài chính cao hơn 36% các công ty hạn chế tài chính7. Độ lệch chuẩn trong chi tiêu vốn của công ty hạn chế tài chính lớn hơn công ty không hạn chế tài chính (0.1388>0.113), điều này cho thấy chi phí dành cho đầu tư trong các công ty
7Mức đầu tư trung bình của công ty hạn chế tài chính là . − 1 = 0.0906và mức đầu tư của các công ty
không hạn chế tài chính là . − 1 = 0.0663. Chênh lệch đầu tư là100 ∗ ( . . )
hạn chế tài chính biến động nhiều hơn các công ty không hạn chế tài chính. Ngoài ra, bảng 4.2 còn cho thấy các công ty hạn chế tài chính xu hướng có quy mô nhỏ hơn, tính bất định trong dòng tiền và tăng trưởng doanh thu cao hơn. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây.
Bảng 4.3 tóm tắt hệ số tương quan giữa các biến chính trong Luận văn. Như đã nói ở phần trước, tác giả chuyển các biến chính sang Logarit để các biến có phân phối gần chuẩn hơn, nên trong bảng 4.3, tác giả tập trung vào mối tương quan giữa các biến sau khi được chuyển sang Logarit. Đầu tiên, LnCFVi,t có mối tương quan dương với LnCashtoAstsi,t (1.3%). Thứ hai,LnCFVi,t có mối tương quan âm với Quy mô công ty (-2.6%), Tuổi của công ty (-14%), LnSalestoAstsi,t (-37.3%). Cuối cùng, hệ số tương quan giữa LnCFVi,t và LnOCFtoAstsi,t là -0.1104, điều này ngụ ý rằng có thể có hiện tượng đa cộng tuyến nếu mô hình bao gồm cả hai biến này (bởi vì biến LnCFVi,t được xây dựng từ biến LnOCFtoAstsi,t). Vì lý do này, trong các mô hình kiểm định giả thuyết ở phần sau, tác giả sẽ sử dụng LnOCFtoAstsi,tlàm biến kiểm soát.
4.2. Hệ sốtương quan
Bảng 4.3: Hệ số tương quan giữa các biến chính
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (1) LnCAPXtoAstsi,t 1 (2) LnCFVi,t 0.05372 1 (3) , 0.040795 -0.01195 1 (4) LnOCFtoAstsi,t 0.160026 -0.11041 0.384789 1 (5) LnCashtoAstsi,t -0.08243 0.01317 0.002468 0.18437 1 (6) FirmSizei,t 0.092347 -0.02612 -0.011445 -0.025654 -0.1468395 1 (7) FirmAgei,t -0.16347 -0.14362 0.031346 -0.006041 -0.0157211 0.0147223 1 (8) SAIndexi,t 0.100710 -0.02107 -0.013823 -0.020273 -0.1396707 0.9978291 0.1045805 1 (9) LnBooktoMarket -0.17378 0.03092 0.002846 -0.157596 -0.2065368 -0.121308 0.2321956 -0.132281 1 (10) LnSalesGrowthi,t 0.140442 0.01593 0.071926 0.027821 -0.0002318 0.1167909 -0.159701 0.1227539 -0.364893 1 (11) LnSalesAstsi,t 0.161594 -0.37287 -0.016506 0.062196 0.0254451 -0.039074 -0.0546201 -0.037368 -0.289623 0.265489 1
4.3. Kết quả hồi quy
4.3.1. Mối quan hệ động giữa đầu tư và tính bất định trong dòng tiền
Để hiểu tầm quan trọng của mối quan hệ động giữa đầu tư và tính bất định trong dòng tiền, tác giả kiểm định tác động của biến trễ đầu tư và biến trễ của tính bất định trong dòng tiền đến đầu tư hiện tại. Nhằm giảm khả năng xảy ra trường hợp kết quả hồi quy bị lệch do thiếu biến, Luận văn đưa các biến trễ thích hợp vào mô hình. Bởi vì mô hình có sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc làm biến giải thích, do đó tác giả sử dụng mô hình ước tính dữ liệu bảng động tuyến tính của Arellano-Bond để kiểm định tác động này.
Kiểm định của Luận văn dựa vào phương trình sau:
LnCAPXtoAstsi,t= + ∑ , + ∑ , + , (9)
Giả thuyết mô hình: H0:∑ = 0, tức là tính bất định trong dòng tiền ở các năm trước không tác động đến quyết định đầu tư hiện tại và H1: Bác bỏ H0.
Tác giả sử dụng kiểm định Wald chi bình phương để xác định mức ý nghĩa của các hệ số ước tính được.
Bảng 4.4: Kiểm định mô hình (9) với độ trễ khác nhau
Biến phụ thuộc: LnCAPXtoAstsi,t
(1) (2) (3) LnCAPXtoAstsi,t-1 0.353034*** 0.407362*** 0.407201*** LnCAPXtoAstsi,t-2 0.004774 -0.000003 LnCAPXtoAstsi,t-3 0.032324 LnCFVi,t-1 -0.056267** -0.068854** -0.050722 LnCFVi,t-2 -0.035615 -0.018624 LnCFVi,t-3 0.013783 Số quan sát 680 510 340 Số công ty 170 170 170
Bảng 4.4 báo cáo kết quả hồi quy với các độ trễ khác nhau. Kết quả hồi quy cho thấy với độ trễ bằng 1, mô hình bác bỏ giả thiết H0 với độ tin cậy 99%. Hệ số biến trễ 1 kỳ của tính bất định trong dòng tiền là âm, điều này cho thấy rằng, tính bất định dòng tiền cao trong năm trước có mối quan hệ nghịch chiều với quyết định đầu tư hiện tại, tức là, công ty có tính bất định trong dòng tiền ở năm trước càng nhiều thì họ sẽ giảm đầu tư ở hiện tại. Ngoài ra, hệ số biến trễ một kỳ của biến đầu tư là dương ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy quyết định đầu tư ở năm trước có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư hiện tại và có tác động cùng chiều.
Ngoài ra, hệ số biến trễ của biến đầu tư khá cao, điều này cho thấy có sự hiện diện của hiện tượng tự tương quan bậc 1 cao (first order autocorrelation). Do đó, khi xây dựng các mô hình để kiểm định giả thuyết, tác giả đưa vào mô hình biến trễ để loại bỏ khả năng kết quả bị chệch do thiếu biến.
Như vậy, kiểm định cung cấp bằng chứng cho thấy tính bất định dòng tiền trong năm trước có tác động đến quyết định đầu tư hiện tại. Hay nói cách khác, mối quan hệ giữa quyết định đầu tư và tính bất định trong dòng tiền là mối quan hệ động.
4.3.2. Kiểm định giả thuyết 1 – Tác động của tính bất định trong dòng tiền đến quyết định đầu tư trong các công ty hạn chế tài chính
Do các mô hình kiểm định giả thuyết bao gồm nhiều biến tương tác (interaction variable), nên dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Bên cạnh đó, vì các biến tương tác này có tương quan với nhau nên sai số chuẩn của các biến này sẽ gia tăng, từ đây sẽ dẫn đến khả năng chấp nhận giả thuyết H0 cao hơn. Vì vậy để giải quyết hiện tượng đa cộng tuyến, trong Luận văn này, tác giả sử dụng các biến giả, xây dựng các biến tương tác thích hợp và sử dụng ước tính sai lệch (difference và difference in difference) để kiểm định các giả thuyết. Phương pháp tiếp cận này tạo ra kết quả có ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế cho từng giả thuyết.
Để kiểm định tác động của tính bất định trong dòng tiền đến quyết định đầu tư trong các công ty hạn chế tài chính, tác giả sử dụng mô hình sau:
LnCAPXtoAstsi,t= + + , + , + , +
, ∗ , + , ∗ , + , ∗ , +
, ∗ , ∗ , + ∑ , + , (1) Trong giả thuyết 1, tác giả giả định rằng tính bất định trong dòng tiền có tác động đến quyết định đầu tư trong công ty hạn chế tài chính, và vì thế mức đầu tư kỳ vọng sẽ thay đổi khi tính bất định trong dòng tiền thay đổi. Tác động của tính bất định trong dòng tiền kỳ hiện tại lên quyết định đầu tư được thể hiện khi biến , thay đổi từ 0 đến 1, thông qua hệ số + . Tương tự, tác động của tính bất định trong dòng tiền ở năm trước đến quyết định đầu tư thể hiện qua hệ số + . Tác động tổng thể của tính bất định trong dòng tiền cao đến quyết định đầu tư được thể hiện khi cả biến , và
, đều bằng 1, thông qua hệ số + + + + + . Dựa trên giả thuyết được xây dựng, tác giả kỳ vọng rằng các hệ số trên khác không và có ý nghĩa.
Bảng 4.5: Kiểm định giả thuyết 1.
Biến
Hệ số hồi quy
Biến phụ thuộc: LnCAPXtoAstsi,t
(1) (2) (3) (4) , 0.010137 0.01396 0.013453 , -0.023401** -0.034524*** -0.03262** CONSi,t -0.013153 -0.017272 -0.012088 -0.0032 , ∗ , -0.021266 -0.027021 -0.022364 , ∗ , -0.009938 -0.008585 -0.006434 , ∗ , 0.005262 0.003155 , ∗ , ∗ , 0.005165 0.001596 LnCAPXtoAstsi,t-1 0.333485*** 0.341102*** 0.345809*** 0.328131*** LnSalesGrowthi,t -0.002578 -0.024343*** -0.025144*** -0.023443**
LnSalestoAstsi,t 0.024837*** 0.138708*** 0.138519*** 0.15159*** LnBooktoMarketi,t -0.012836 -0.003478 -0.002364 -0.001937 LnOCFtoAstsi,t 0.087695*** Tác động của , + -0.010829 Tác động của , + -0.033339** Tác động của ,( , ) + + + + + -0.045843** -0.043214**
Bảng này trình bày kết quả hồi quy phương trình (1). Ngoài ra bảng trên còn cho biết tổng hệ số được
dùng để kiểm định các giả thuyết đã được thảo luận trong phần 3.3.1. ,( , ) đại diện cho tính bất