(Ngu n s li u: s li u thu th p t các báo cáo th ng niên, báo cáo tài chính n m và tính toán c a tác gi t ph n m m STATA).
Sau khi ch y mô hình random effects model (mô hình tác đ ng ng u nhiên), tác gi dùng ki m đ nh Hausman đ xác đ nh mô hình t i u và dùng
rho .36312885 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 3.6884085 sigma_u 2.785118 _cons .7841822 .3117142 2.52 0.012 .1732336 1.395131 la .0508058 .0203644 2.49 0.013 .0108923 .0907193 cs .3280713 .0556565 5.89 0.000 .2189867 .437156 cf .0597025 .0453159 1.32 0.188 -.029115 .14852 i Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(3) = 116.32 overall = 0.2793 max = 6 between = 0.4419 avg = 6.0 R-sq: within = 0.0441 Obs per group: min = 6 Group vari able: mack Number of groups = 123 Random-effects GLS regression Number of obs = 738 . xtreg i cf cs la, re
mô hình này đ đánh giá tác đ ng c a tính thanh kho nđ n đ u t .
B ng 4.19 : K t qu ki m đ nh Hausman
(Ngu n s li u: s li u thu th p t các báo cáo th ng niên, báo cáo tài chính n m và tính toán c a tác gi t ph n m m STATA).
K t qu v i giá tr P_value nh h n m c ý ngh a 5% cho th y mô hình fixed effects model (mô hình tác đ ng c đ nh) là phù h p đ đánh giá tác đ ng c a tính thanh kho nđ n đ u t .
Sau khi ch n l a đ c mô hình t i u đánh giá tác đ ng c a tính thanh
kho nđ n đ u t , tác gi ki m đ nh ph ng sai thay đ i và t t ng quan c a
mô hình này.
Prob>chi2 = 0.0000 = 61.16
chi2(3) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg la .0628981 .0508058 .0120923 .0140962 cs .2944221 .3280713 -.0336492 .0311834 cf -.1413396 .0597025 -.201042 .0293063 fe re Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients . hausman fe re
B ng 4.20 : K t qu ki m đ nh ph ng sai thay đ i
(Ngu n s li u: s li u thu th p t các báo cáo th ng niên, báo cáo tài chính n m và tính toán c a tác gi t ph n m m STATA).
K t qu v i giá tr P_value nh h n m c ý ngh a 5% cho th y mô hình
có ph ng sai thayđ i.
B ng 4.21 : K t qu ki m đ nht t ng quan
(Ngu n s li u: s li u thu th p t các báo cáo th ng niên, báo cáo tài chính n m và tính toán c a tác gi t ph n m m STATA).
K t qu v i giá tr P_value l n h n m c ý ngh a 5% cho th y mô hình không có hi n t ng t t ng quan.
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (123) = 7.7e+08
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity . xttest3
Prob > F = 0.0802 F( 1, 122) = 3.113 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data . xtserial i cf cs la
B ng 4.22 : Ti n hành kh c ph c hi n t ng ph ng sai thay đ i
(Ngu n s li u: s li u thu th p t các báo cáo th ng niên, báo cáo tài chính n m và tính toán c a tác gi t ph n m m STATA).
B ng 4.23 : K t qu sau khi kh c ph c hi n t ng ph ng sai thay đ i
_cons .0980745 .0348536 2.81 0.005 .0297627 .1663862 la .0450439 .0141586 3.18 0.001 .0172936 .0727942 cs .0893397 .0454676 1.96 0.049 .0002248 .1784545 cf .2742125 .0355796 7.71 0.000 .2044779 .3439472 i Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(3) = 189.99 Estimated coefficients = 4 Time periods = 6 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 123 Estimated covariances = 123 Number of obs = 738 Correlatio n: no autocorrelation
Panels: heteroskedastic (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression . xtgls i cf cs la, panels(h) * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 t statistics in parentheses N 738 (2.81) _cons 0.0981** (3.18) la 0.0450** (1.96) cs 0.0893* (7.71) cf 0.274*** i (1) . esttab eq3
(Ngu n s li u: s li u thu th p t các báo cáo th ng niên, báo cáo tài chính n m và tính toán c a tác gi t ph n m m STATA).
Dòng ti n có tác đ ng đ ng bi n đ n đ u t v i h s là 0.274và có ý
ngh a th ng kê m c 0.1%. i u này cho th y vi c đ u t c a nh ng công ty trong m u ph thu c vào dòng ti n n i b , n u công ty có đ dòng ti n n i b s có th t n d ng t t các c h i đ u t . K t qu này phù h p v i k t qu c a Aivazian và c ng s (2005), Abbas Ali Pouraghajan và Fatemeh Zabihi (2013).
Tính thanh kho n đ c th hi n qua 2 bi n CS và LAcó tác đ ng đ ng bi n đ n đ u t v i các h s l n l t là 0.0893 và 0.0450, và có ý ngh a th ng kê l n l t m c5% và 1%. Khi công ty có nhi u tài s n thanh kho n
cao, nó s s d ng nh ng tài s n này đ đ u t trong t ng lai, và khi công ty
có đ thanh kho n đ đáp ng ngh a v tr n đ nh k , làm t ng ni m tin ng i cho vay và s d dàng tìm đ c ngu n tài tr t n vay đ đ u t trong t ng lai.K t qu này phù h p v i nh ng nghiên c u c a Hidayat (2009) Hoshi và c ng s (1991), Cleary (1999), Kristiani (2003), Agung (2000), Hermeindito (2004).
CH NG 5. K T LU N
5.1. K t lu n:
Bài nghiên c u xem xét tác đ ng c a n , quy mô công ty và tính thanh kho n đ n đ u t c a các công ty Vi t Nam. Tác gi ti n hành phân tích m t m u g m 123 công ty niêm y t trên S Giao d ch Ch ng khoán TP.
H Chí Minh (HOSE) t n m 2008 đ n 2013. Bài nghiên c u s d ng d li u b ng (panel data) đ c h i quy theo 3 mô hình: pooled OLS, random effects model (mô hình tác đ ng ng u nhiên) và fixed effectsmodel (mô hình
tác đ ngc đ nh), t đó dùng các ki m đ nh đ ch n ra mô hình t i u đ c l ng tác đ ng c a n , quy mô công ty và tính thanh kho n lêndòng ti n đ u t … Tác gi phát hi n ra r ng n , quy mô công ty và tính thanh kho n đ u có tác đ ng thu n chi u và có ý ngh a th ng kê lên quy t đ nh đ u t đ i v i toàn b công ty trong m u. Do đa s các công ty trong m u đ u có y u t s h u nhà n c nên các công ty này th ng d nh n đ c các đi u ki n vay u đãi mà không c n xét đ n tính hi u qu khi s d ng nh ng kho n vay này đ đ u t .M i quan h gi a quy mô công ty và đ u t là đ ng bi n cho th y
nh ng công ty có quy mô càng l n thì càng d dàng ti p c n đ c v i ngu n v n bên ngoài đ tài tr cho nh ng kho n đ u t c a mình.M i quan h gi a tính thanh kho n và đ u t là đ ng bi n cho th y khi công ty có nhi u tài s n thanh kho n cao, nó s s d ng nh ng tài s n này đ đ u t trong t ng lai,
và khi công ty có đ thanh kho n đ đáp ng ngh a v tr n đ nh k , làm t ng ni m tin ng i cho vay và s d dàng tìm đ c ngu n tài tr t n vay đ đ u t trong t ng lai.
5.2. H n ch c a bài nghiên c u:
M c dù bài nghiên c u đã tìm ra đ c n , quy mô công ty và tính thanh kho n có tác đ ng nh th nào đ n đ u t , nh ng bài nghiên c u v n còn m t s h n ch mà các nghiên c u sau này có th kh c ph c:
Th nh t, m u d li u trong bài nghiên c u còn h n ch , ch g m 123
công ty niêm y t trên S Giao d ch Ch ng khoán TP. H Chí Minh (HOSE)
nên ch a ph n ánh đ c đúng và đ y đ cho c th tr ng Vi t Nam.
Trong t ng lai, các bài nghiên c u v i kho ng th i gian dài h n s cho k t qu khách quan h n trong vi c tìm hi u tác đ ng c an , quy mô công
ty, và tính thanh kho n đ n đ u t . ng th i các nghiên c u khác trong t ng lai có th tìm hi u k h n các y u t nh hình th c s h u c a các công ty niêm y t, đ c tr ng theo ngành, đ tu i c a công ty đ xem xét rõ h n tác đ ng c a n , quy môcông ty và tính thanh kho n đ n đ u t .
A. Tài li u ti ng Vi t:
1. http://finance.vietstock.vn/ 2. http://www.cophieu68.vn/ 3. http://www.hsx.vn
4. http://www.gso.gov.vn
5. Nguy n Th Ng c Trang và Trang Thúy Quyên, 2013. M i quan h gi a s d ng đòn b y tài chính và quy t đ nh đ u t . T p Chí Phát Tri n Và H i Nh p, s 9 (19).
B. Tài li u ti ng Anh:
6. Abbas Ali Pouraghajan and Fatemeh Zabihi, 2013. An investigation on the effects of debt, firm size and liquidity on sensitivity of investment- cash flow: A case study of Tehran Stock Exchange. Management Science Letters, 3: 1683–1688.
7. Aivazian, V.A., Ge, Y. and Qiu, J., 2005. The impact of leverage on firm investment: Canadian evidence. Journal of Corporate Finance, 11: 277- 291.
8. Cleary, Sean (1999), The Relationship between Firm Investment and Financial Status. Journal of Finance, 2: 673-692.
9. David B. Audretsch and Julie Ann Elston, 2000. Does firm size matter? Evidence on the impact of liquidity constraint on firm investment behavior in Germany. HWWA Discussion Paper, No. 113. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
explaining firm size and growth? Some evidence from the Italian manufacturing industry. Industrial and Corporate Change, 15: 1-39.
12. Faris Nasif AL-Shubiri, 2012. Debt Ratio Analysis and Firm Investment: Evidence from Jordan. International Journal of Economics and Financial Issues, 1: 21-26
13. Fazzari, S., Hubbard, R. G. and Petersen, B. C. (1988). Financing constraints and corporate investment. NBER Working Paper, 2387.
14. Galeotti M., Schiantarelle F. and Jaramillo F. (1994). Investment decisions and the role of debt, liquid assets and cash flow: evidence from Italian panel data”. Applied Financial Economics, 4: 121-132. 15. Giorgio Fagiolo and Alessandra Luzzi, 2004. Do Liquidity Constraints
Matter in Explaining Firm Size and Growth? Some Evidence from the Italian Manufacturing Industry. LEM Working Paper Series No. 2004/08.
16. Hechmi Soumaya, 2012. The effect of debt, firm size and liquidity on investment -cash flow sensitivity. International Journal of Accounting and Financial Reporting, 2.
17. Hubbard, R., 1998. Capital Market Imperfections and Investment.
Journal of Economic Literature, 36: 193-225.
18. Jensen, M. C., 1986. Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeover. American Economic Review, 76: 323-329.
20. Lang, L., Ofek, E. and Stulz, R.M., 1996. Leverage, investment, and firm growth. Journal of Financial Economics, 40: 3-29.
21. Masturah Ma’in and Abdul Ghafar Ismail, 2010. Impact of the Debt Ratio on Firm Investment: Evidence from Malaysian listed firms.
IPEDR, 3.
22. Modiglian, F. and Miller, M., 1958. The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment. American Economic Review, 3: 261-297.
23. Mohun Prasadsing Odit and Hemant B. Chitto, 2008. Does Financial Leverage Influence Investment Decisions? The Case Of Mauritian Firms. Journal of Business Case Studies, 9.
24. Myers, S. C., 1977. Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics, 5:147-76.
25. Nina Budina et al, 2000. Liquidity Constraints and Investment in Transition Economics - The Case of Bulgari. Policy Research Working Paper, 2278.
26. Phan Dinh Nguyen and Phan Thi Anh Dong, 2013. Determinants of Corporate Investment Decisions: The Case of Vietnam. Journal of Economics and Development, 1: 32 – 48.
27. Syed Ali Raza and Syed Adeel Ali and Zia Abassi, 2012. E ect of
corporate income tax and firms’size on investment: evidence by Karachi
Research.
29. Yuan Yuan and Kazuyuki Motohash, 2008. Impact of the Debt Ratio on Firm Investment: A case study of listed companies in China. RIETI Discussion Paper Series 08-E-011.
Giao D ch Ch ng Khoán TP. H Chí Minh (HOSE), th i gian nghiên c u trong giai đo n 2008-2013. Mã CK N m I CF DLMT SIZE CS LA ABT 2013 0.3085 1.4176 0.0000 13.1892 0.4083 1.2401 ABT 2012 0.1029 1.8791 0.0000 13.3601 0.8057 2.6248 ABT 2011 0.0750 2.2756 0.0002 13.4043 1.7780 4.5969 ABT 2010 0.0910 1.9959 0.0000 13.4375 0.5730 2.4117 ABT 2009 0.1749 1.8498 0.0000 13.2066 0.0491 2.8091 ABT 2008 0.1665 0.5652 0.0000 13.0678 0.4132 5.3292 ACL 2013 0.2008 0.1079 0.0335 13.8026 0.0235 0.1618 ACL 2012 0.1738 0.1398 0.0202 13.8472 0.0584 0.1943 ACL 2011 0.1298 0.6639 0.0091 14.0686 0.0868 0.1133 ACL 2010 0.3004 0.3780 0.0270 13.8910 0.1331 0.1163 ACL 2009 0.4030 0.3797 0.0528 13.4872 0.0458 0.2001 ACL 2008 0.5643 0.8080 0.1027 13.3834 0.0057 0.4241 AGF 2013 0.0720 0.1494 0.0059 14.9327 0.0380 0.1795 AGF 2012 0.0649 0.1748 0.0111 14.8421 0.0744 0.2717 AGF 2011 -0.0418 0.2332 0.0117 14.7939 0.0457 0.1372 AGF 2010 0.2687 0.1665 0.0079 14.3458 0.0261 0.3230 AGF 2009 -0.2149 0.1410 0.0068 14.1039 0.0348 0.2345 AGF 2008 0.4660 0.0992 0.0349 14.5477 0.0200 0.4384 ALP 2013 -0.0155 -0.6620 0.0353 14.3786 0.0359 1.7072 ALP 2012 0.9196 -0.4051 0.0214 13.7829 0.0348 0.5946 ALP 2011 -1.0620 0.6819 0.0365 13.8289 0.1188 1.1516 ALP 2010 0.0889 0.7828 0.0803 13.9996 0.0762 0.7951 ALP 2009 0.3463 0.4609 0.0083 13.8899 0.0530 1.1032 ALP 2008 0.5631 0.3771 0.0059 14.0791 0.0256 2.1101 ANV 2013 0.2462 0.1723 0.0193 14.7552 0.0550 0.6369 ANV 2012 0.0201 0.2746 0.0069 14.3729 0.1497 0.8128 ANV 2011 0.1552 0.2881 0.0098 14.3781 0.1038 1.1804 ANV 2010 0.2295 0.2515 0.0197 14.1747 0.4150 1.9642 ANV 2009 0.1620 -0.0552 0.0254 14.4357 0.1406 1.5344 ANV 2008 0.2941 0.2550 0.0287 15.0152 0.2670 1.3036 ASP 2013 0.0007 0.3857 0.1436 14.4939 0.1185 0.7880 ASP 2012 -0.2347 0.5127 0.2084 14.5053 0.0639 0.9030
BBC 2013 0.0212 0.2519 0.0018 13.8671 0.2334 0.9779 BBC 2012 0.1898 0.1802 0.0023 13.7426 0.3216 1.2409 BBC 2011 -0.0786 0.2228 0.0032 13.8158 0.4255 0.8299 BBC 2010 0.1758 0.1932 0.0403 13.5770 1.1147 1.1505 BBC 2009 0.5814 0.2115 0.0765 13.3486 0.1922 2.0683 BBC 2008 0.2406 0.2211 0.0175 13.2075 0.4277 0.8386 BHS 2013 0.2147 0.0961 0.0695 14.8898 0.2166 0.3477 BHS 2012 0.3227 0.3298 0.0739 14.9288 0.2309 0.3192 BHS 2011 0.4404 0.4852 0.1396 14.7573 0.5920 3.3684 BHS 2010 0.1696 0.6458 0.1863 14.5109 13.8823 46.1115 BHS 2009 0.0512 0.5757 0.1406 13.9890 0.0584 0.6135 BHS 2008 0.1485 -0.0246 0.2613 13.5799 0.1155 2.5755 BMC 2013 0.1913 0.9680 0.0313 12.8282 0.3056 2.0721 BMC 2012 0.7840 0.9874 0.0330 12.7105 0.7267 2.5872 BMC 2011 0.2183 2.4076 0.0331 12.6414 0.6564 1.2914 BMC 2010 0.0924 0.6133 0.0629 11.5647 0.5337 1.9502 BMC 2009 -0.0138 0.5221 0.0722 11.3771 1.3765 2.7557 BMC 2008 0.7122 0.7872 0.0016 11.5826 4.5005 7.1013 BMP 2013 0.0561 1.9462 0.0000 14.5518 1.7964 5.1689 BMP 2012 0.2480 1.5468 0.0000 14.4525 0.5968 5.1601 BMP 2011 0.3108 1.2790 0.0015 14.4179 0.5808 5.1013 BMP 2010 0.2018 1.2394 0.0014 14.1640 0.7355 3.1761 BMP 2009 0.3500 1.1102 0.0013 13.9493 0.1198 1.7410 BMP 2008 0.4815 0.6059 0.0013 13.6182 0.0949 3.1264 BT6 2013 -0.6399 0.2154 0.0035 13.8866 0.0640 0.1369 BT6 2012 0.0001 0.1875 0.0142 14.1038 0.0500 0.1407 BT6 2011 0.5339 0.1917 0.0447 14.1101 0.0962 0.2417 BT6 2010 0.3047 0.6404 0.0397 13.9227 0.0647 0.3698 BT6 2009 0.8133 0.7736 0.0606 13.5775 0.0252 0.8091 BT6 2008 0.2131 0.5519 0.1282 13.6461 0.1492 1.2443 CII 2013 0.1626 0.0610 0.4480 13.4681 0.1582 0.4166 CII 2012 0.4274 0.1481 0.4854 12.3764 0.4224 0.9992 CII 2011 0.4602 0.1228 0.5708 12.2003 0.1422 1.8012 CII 2010 0.5679 0.3897 0.4325 12.1962 0.1485 2.6730 CII 2009 0.1768 0.6231 0.4257 12.2189 0.0769 4.6030 CII 2008 0.3105 0.3354 0.4559 12.3417 0.0503 3.1717 CLC 2013 0.1634 1.9831 0.0000 14.2868 0.0609 0.5729
CLC 2008 0.2537 1.0467 0.0004 13.7361 0.1240 0.3020 CNT 2013 0.1693 -0.2087 0.2984 14.3137 0.0567 0.5597 CNT 2012 0.0252 -0.0093 0.3278 14.6888 0.0952 0.1980 CNT 2011 0.0796 0.0505 0.1457 15.1660 0.0860 0.1608 CNT 2010 -0.2910 0.0973 0.1498 14.9654 0.0723 0.1469 CNT 2009 0.4043 0.1297 0.2347 14.7756 0.0957 0.1052 CNT 2008 0.3369 0.1149 0.1692 14.8006 0.0685 0.0339 COM 2013 0.1279 0.1210 0.0037 15.4701 0.2401 0.5502 COM 2012 0.0967 0.1322 0.0059 15.4162 0.1552 0.6018 COM 2011 0.1190 0.1796 0.0112 15.3700 0.2676 1.9626 COM 2010 0.3932 0.2131 0.0122 15.1011 0.1934 2.2254 COM 2009 0.2363 0.5548 0.0115 14.8527 0.7981 1.6111 COM 2008 0.0911 0.2345 0.0196 14.9377 3.3701 5.7007 CYC 2013 0.1190 0.2737 0.2333 12.8346 0.0316 0.7654 CYC 2012 -0.0041 0.1953 0.2589 12.6205 0.0393 0.7438 CYC 2011 0.0715 0.2234 0.2954 12.6326 0.1197 0.5497 CYC 2010 0.1569 0.1931 0.3362 12.5412 0.0286 0.1806 CYC 2009 0.0802 0.1915 0.0875 12.4671 0.0374 0.4319 CYC 2008 0.1832 0.2378 0.3191 12.5022 0.0884 -0.0112 DCL 2013 0.0348 0.2540 0.0052 13.4218 0.0237 0.1184 DCL 2012 0.0168 0.1887 0.0269 13.3242 0.0455 0.0283 DCL 2011 0.0550 -0.0140 0.0364 13.3535 0.0423 0.1343 DCL 2010 0.0946 0.1468 0.0767 13.2314 0.0576 0.2749 DCL 2009 0.1964 0.3040 0.1546 13.2598 0.0531 0.5625 DCL 2008 0.4605 0.2505 0.1959 13.0709 0.0368 0.7775 DCT 2013 -0.0163 -0.0894 0.3856 12.5414 0.0124 -0.2703 DCT 2012 0.0191 0.0048 0.3930 13.1833 0.0113 -0.3820 DCT 2011 0.2006 0.0403 0.3576 12.6512 0.0161 -0.0203 DCT 2010 0.3699 0.0439 0.3894 12.7346 0.1854 0.3212 DCT 2009 0.8761 0.0808 0.3288 12.6556 0.0209 1.4268