Kiểm định nghiệm đơn vị

Phương pháp thực hiện :

1) Ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính từng biến theo giá trị trễ 1 kỳ của chính nó. Vì bộ dữ liệu bảng trong bài nghiên cứu này ở dạng có số lượng lớn công ty và số lượng nhỏ thời kỳ. Cho nên, theo lý thuyết tiệm cận (asymptotic theory) cho ước lượng Arellano, Bond and Bover dùng trong bài này, ta giả định rằng số thời kỳ giử cố định còn số lượng công ty lớn. Do đó, kiểm định nghiệm đơn vị có thể được thực hiện bằng cách sử dụng tiêu chuẩn t hoặc thống kê F (Bond et al., 2003).

Yt = α1 + α2Yt-1 + ut  Ước lượng α2

 Kiểm định H0 : α2 = 1 H1 : α2 < 1

Bằng cách xem giá trị p-value hoặc thống kê t, nếu chấp nhận H0 có nghĩa rằng có nghiệm đơn vị hay nói cách khác chuỗi đó không dừng. Ngược lại chấp nhận H1 (bác bỏ H0) có nghĩa rằng chuỗi dừng.

2) Kiểm định Wald: Xét hai mô hình sau:

(U): Y = β0 + β1X1 + … βm-1Xm-1 + βmXm +… βk-1Xk-1 + U (R): Y = β0 + β1X1 + … + βm-1Xm-1 + V

(U) là mô hình không bị ràng buộc (unrestricted model) và (R) gọi là mô hình bị ràng buộc (restricted model).

Điều kiện ràng buộc trong mô hình (R) chính là hệ số hồi quy của các biến độc lập Xm, Xm+1, …, Xk-1 đồng thời bằng 0.

Để kiểm định ràng buộc trên ta xây dựng giả thiết không: H0 : βm = … = βk-1 = 0

H1 : có ít nhất một βj khác 0

Kiểm định Wald tiến hành qua các bước sau :

 Hồi quy mô hình (U) gồm k tham số, tính RSSU có (n-k) bậc tự do.  Hồi quy mô hình (R) gồm m tham số, tính RSSR có (n-m) bậc tự do.  Sử dụng thống kê F như sau:

FW =(RSSRRSS−RSSU)/(k−m)

U/(n−k) =

(RU2 −R2R)/(k−m)

(1−R2U)/(n−k) ~F(k−m, n−k)

Với mức ý nghĩa α, tra bảng có giá trị tới hạn Fα(k-m,n-k). Nếu FW > Fα(k-m,n-k) : bác bỏ H0.

Hoặc dùng p-value = P(F>Fw) so với mức ý nghĩa để chấp nhận hay bác bỏ H0. Phương pháp thực hiện trong bài nghiên cứu : Wald là kiểm định F cho hệ số ước lượng của biến trễ của biến phụ thuộc bằng một. Phương pháp là sau khi chạy hàm hồi quy trên dùng kiểm định F kiểm định xem hệ số của biến phụ thuộc trễ vừa được ước lượng có bằng một không. Nếu chấp nhận giả thiết không tức là mô hình có nghiệm đơn vị hay chuỗi không dừng. Ngược lại bác bỏ giả thiết không có nghĩa là chuỗi dừng.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị : Bảng 3.2

Biến đầu tư cho thấy mức độ bền vững cao nhất (hệ số ước lượng gần 1) trong khi biến động giá dầu cho thấy mức độ bền vững thấp nhất, điều này cho thấy phù hợp với giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên đối với mỗi biến, giả thiết có nghiệm đơn vị đều bị bác bỏ (p-value < 1%). Tóm lại kết quả cho thấy chuỗi dữ liệu quan sát có tính dừng. Bởi vì chuỗi dữ liệu của các biến quan sát với giả thiết H0 có nghiệm đơn vị đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, có nghĩa rằng chuỗi dữ liệu dừng, do đó kết quả ước lượng sẽ có tính thực tiễn hay có thể khái quát hóa cho các giai đoạn thời gian khác nhau.

Ngoài ra dùng kiểm định Wald một lần nữa, kết quả cũng cho thấy chuỗi dữ liệu các biến có tính dừng, với p-value < 0.01.

Bảng 3.2. Hệ số nghiệm đơn vị

I/K CF/K Q Oilvol Oilvolsq

(I/K)(-1) 0.8748*** (34.87) (CF/K)(-1) 0.6712*** (16.28) Q(-1) 0.445*** (10.96) Oilvol(-1) 0.1662*** (3.05) Oilvolsq(-1) 0.1783*** (3.30) Wald 24.91*** 63.56*** 186.89*** 233.28*** 231.7***

*** p-value < 0.01. Thống t được để trong ngoặc.

Tóm lại qua hai phương pháp dùng thống kê t và thống kê F (kiểm định Wald) kết quả đều cho thấy bác bỏ giả thiết không có nghiệm đơn vị ở tất cả các chuỗi (biến). Điều này có nghĩa là các chuỗi dữ liệu của các biến nghiên cứu trong bài đều có tính dừng.

Kết luận :

 Dữ liệu : Dạng bảng của 57 công ty Việt Nam niêm yết trên sàn chứng khoán TP.Hồ Chính Minh từ trước năm 2007 và giá dầu thế giới lấy giá hàng ngày và tính biến động hàng năm theo công thức Sadorsky (2008), giai đoạn nghiên cứu là 7 năm (2006 – 2012) có 399 quan sát. Dữ liệu của các chuổi (biến) trong mẫu nghiên cứu đều có tính dừng.

 Mô hình :

Phương pháp ước lượng trong bài nghiên cứu sẽ chọn GMM, DIF GMM (phương pháp Arellano and Bond, 1991) và System GMM. Phương pháp OLS sẽ không được chọn báo cáo kết quả vì sau khi chạy thực nghiệm và kiểm định các giả thiết OLS thấy hầu hết các giả thiết đều bị vi phạm như tự tương quan, phương sai thay đổi, nội sinh… (chi tiết ở Phụ lục 2). Vì vậy phương pháp GMM sẽ thích hợp hơn trong trường hợp này. Ngoài ra vì đặc tính của dữ liệu và mô hình nghiên cứu trong bài rất phù hợp với điều kiện của phương pháp Arellano and Bond nên DIF GMM và SYS GMM được chọn để ước lượng thực nghiệm.

Đối với các phương pháp GMM xử lý biến biến động giá dầu (ot) và ot2 là biến ngoại sinh, còn biến Topin’s Q, cash flow và đầu tư xem như biến nội sinh. Các biến ngoại sinh và các giá trị trễ của các biến nội sinh dùng làm biến công cụ cho mô hình. Sau đó kiểm định tính hiệu lực cho mô hình bằng kiểm định Sargan hay Hansen's J và kiểm định Arellano and Bond cho vấn đề tự tương quan. Cuối cùng tìm điểm cực trị cho mô hình theo từng phương pháp ước lượng khác nhau.

Trong bài này, phương trình đầu tư được ước lượng bằng cách dùng nhiều phương pháp kinh tế lượng khác nhau như GMM, DIF GMM và System GMM nhằm mục đích để xem độ nhạy cảm của kết quả thực nghiệm với từng phương pháp kỷ thuật ước lượng khác nhau. Sử dụng phần mềm Stata 11 để thực hiện các phân tích dữ liệu và ước lượng thực nghiệm mô hình.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

4.1 Thống kê mô tả biến

Bộ dữ liệu nghiên cứu dạng bảng có 399 quan sát.

Bảng thống kê mô tả ở Bảng 4.1 cho thấy mức đầu tư trung bình của công ty vào tài sản cố định chiếm khoảng 31% trên tổng tài sản, cao nhất là của một công ty thủy điện với mức đầu tư vào TSCĐ chiếm 93.8%. Các công ty có dòng tiền trung bình khoảng 13% trên tổng tài sản, thấp nhất là trường hợp bị thua lỗ, còn cao nhất ở trường hợp của một công ty cao su có đột biến trong lợi nhuận (lợi nhuận tăng 6.5 lần trong khi doanh thu tăng 40% vào năm 2009).

Giá trị trung bình của q biên khoảng 0.06, điều này có nghĩa Topin’s q trung bình khoảng 1, cho thấy thị trường đánh giá tương đối về tình hình tài chính các công ty hoặc cũng có thể đa số các công ty không có triển vọng tăng trưởng tốt theo nhận định của nhà đầu tư. Trường hợp q biên cao nhất 12.3 là do sự bùng nổ chứng khoán ở Việt Nam những năm 2006-2007, thị trường đã đánh giá quá cao giá trị do- anh nghiệp. Trường hợp q biên thấp nhất -1.4 là do giá cổ phiếu của công ty vào năm 2011 đã bị mất giá trầm trọng trong khi tài sản vẫn tiếp tục gia tăng. Về mặt lý thuyết thì điều hơi trái ngược, tuy nhiên thực tế cho thấy công ty có cải thiện qua việc tiếp tục đầu tư vào tài sản (đầu tư thêm vào TSCĐ). Kết quả là giá cổ phiếu của công ty đã tăng gấp đôi vào năm 2012.

Biến động giá dầu thế giới trung bình khoảng 37%/năm, cao nhất là 62% vào năm 2008. Năm 2008 là đỉnh điểm của “bubble” giá dầu do cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Cũng trong năm này giá xăng Việt Nam biến động mạnh nhất từ trước đến nay 69%/năm, từ 14500vnd/lít xăng tăng vọt lên 19000vnd/lít vào quý 3 năm 2008.

Bảng 4.1. Thống kê mô tả biến

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

I/K 399 0.3127 0.1976 0.0149 0.9382 CF/K 399 0.1298 0.0817 -0.1024 0.5437 Q 399 0.0585 1.3006 -1.4181 12.3401 Oilvol 399(1) 37.6748 13.4640 25.9416 62.0844 Oilvolsq 399(1) 1600.2180 1180.9710 672.9667 3854.4730 Bảng 4.2. Hệ số tương quan

I/K CF/K Q Oilvol Oilvolsq

I/K 1 CF/K -0.0203 1 Q 0.0773 0.4827 1 Oilvol 0.0464 -0.023 -0.1649 1 Oilvolsq 0.0488 -0.0272 -0.1674 0.9969 1 Hệ số tương quan ở Bảng 4.2:

Như kỳ vọng, đầu tư tương quan thuận với q biên. Tuy nhiên với dòng tiền và biến động giá dầu ngược với dự đoán. Đầu tư tương quan nghịch với dòng tiền và tương quan thuận với biến động giá dầu và bình phương biến động giá dầu. Đáng lưu ý là giữa dòng tiền và q biên có tương quan mạnh với nhau, điều này có khả năng xảy ra hiện trượng đa cộng tuyến.

4.2 Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho nghiên cứu ảnh hưởng của biến động giá dầu lên đầu tư qua các phương pháp ước lượng khác nhau được trình bày tổng hợp ở Bảng 4.3.

Hệ số ước lượng của biến trễ đầu tư (I/K(-1)) mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% . Khoảng giá trị ước lượng từ 0.32 (GMM-DIF2) đến 0.9 (GMM). Điều này cho thấy rằng mức đầu tư năm nay phụ thuộc rất lớn vào đầu tư 1 Biến oilvol là biến vĩ mô và có số quan sát thực là 7, chỉ theo t (thời kỳ) không theo i (firm). Tuy nhiên vì dữ liệu đưa vào Stata cho ước lượng mô hình cần được lắp đầy một cách hợp lý tương ứng với từng i và t của các biến khác. Do đó kết quả chạy trên Stata, mỗi biến đều có 399 quan sát.

năm trước. Ví dụ nếu năm trước đầu tư tăng 1% thì năm nay chỉ tăng 0.3%. Điều này phù hợp với tình hình thực tế vì mức đầu tư năm nay không thể không xét đến tình hình đầu tư của những năm trước, hoặc do tính chất dự án đầu tư phải dàn trải trong nhiều năm để hoàn thành.

Đối với biến dòng tiền (CF/K), các hệ số ước lượng của kỳ hiện tại đều mang dấu âm, có hệ số ước lượng từ -0.19 (GMM-DIF1) đến -0.37 (GMM-SYS1) và có ý nghĩa thống kê 1% ở tất cả các mô hình GMM. Tuy nhiên ở biến trễ của dòng tiền (CF/K(-1)) dấu ảnh hưởng chưa rỏ ràng và không có ý nghĩa thống kê ở các mô hình GMM-DIF1 và GMM-SYS1.

Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa đầu tư và dòng tiền là mối quan hệ nghịch chiều chứ không phải thuận chiều như lý thuyết đại diện đề cập. Vì vậy lý thuyết về mối quan hệ giữa đầu tư và dòng tiền không được hỗ trợ mạnh bởi thực nghiệm. Kết quả cho thấy thực tế quyết định đầu tư của các công ty ở Việt Nam không hoàn toàn dựa vào dòng tiền mà công ty tự tạo ra, có thể do môi trường ở Việt Nam trong thời gian qua dễ dàng tìm nguồn vốn bên ngoài với chi phí chấp nhận được. Do đó cho thấy các công ty ra các quyết định đầu tư chiến lược mang tính mạo hiểm cao do vấn đề thông tin bất cân xứng không được quan tâm đúng mức. Nếu công ty ra quyết định đầu tư chiến lược dựa trên dòng tiền hiện có được tạo từ nội bộ công ty sẽ hạn chế được các vấn đề về người đại diện, các thông tin bất cân xứng, từ đó quyết định đầu tư cũng an toàn hơn.

Kết quả thực nghiệm cho mối quan hệ nghịch giữa dòng tiền và đầu tư trong bài nghiên cứu này ngược với các kết quả nghiên cứu củaKlaus Gugler, Dennis C. Mueller và B. Burcin Yurtoglu (2004) và Irene Henriques, Perry Sadorsky (2011). Các bài nghiên cứu của họ thực hiện cho các công ty ở Mỹ, kết quả đều cho thấy dòng tiền có mối quan hệ thuận với đầu tư, dòng tiền đóng vai trò như nguồn tài trợ quan trọng cho đầu tư công ty.

Có bằng chứng thực nghiệm cho thấy có mối quan hệ thuận giữa Topin’s Q và đầu tư công ty, hệ số ước lượng từ các mô hình có mức ý nghĩa 5% và có giá trị dao động từ 0.008 (GMM) đến 0.02 (GMM-SYS1). Giữa Topin’s Q và đầu tư có mối quan hệ thuận chiều, điều này cho thấy công ty tăng trưởng thì càng đầu tư nhiều hơn nhưng hệ số ước lượng tương đối nhỏ. Vì vậy cho dù kết quả có cho thấy Top- in’s Q có tác động đến đầu tư nhưng tác động này không lớn.

Kết quả này phù hợp với lý thuyết chi phí giao dịch, thị trường càng đánh giá cao giá trị công ty thì công ty càng dễ dàng tìm nguồn vốn cho các khoảng đầu tư chiến lược của mình hơn. Do đó chi phí vốn tài trợ cho dự án đầu tư công ty cũng trở nên rẻ hơn. Đặc biệt ở thời kỳ lấy mẫu các công ty Việt Nam thường có xu hướng ưa thích việc huy động vốn để tài trợ cho dự án đầu tư từ việc phát hành cổ phiếu do việc huy động vốn từ nguồn này khá rẻ và dễ dàng, nhất là đối với các công ty không dễ vay từ ngân hàng.

Mối quan hệ thuận giữa đầu tư và Topin’s Q được hỗ trợ bởi thực nghiệm ở Việt Nam trong bài nghiên cứu này nhưng chưa được hỗ trợ mạnh bởi nghiên cứu thực nghiệm của Cooper and Ejarque (2001), Topin’s Q và tỷ số đầu tư chưa có ý nghĩa thống kê đầy đủ.

Ngoài ra đối với biến trễ của Topin’s Q (Q(-1)), kết quả dấu của hệ số ước lượng chưa thống nhất qua các phương pháp ước lượng khác nhau và hệ số ước lượng quá nhỏ, có ý nghĩa thống kê ở 4 mô hình. Kết này cho thấy gần như biến trễ Q(-1) không có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư công ty ở Việt Nam. Kết quả này cũng giống với kết quả nghiên cứu của Irene Henriques và Perry Sadorsky (2011), dùng dữ liệu các công ty ở Mỹ. Điều này cho thấy việc đánh giá thị trường đối với công ty trong quá khứ không ảnh hưởng đến quyết định đầu tư hiện tại của công ty.

Đối với biến động giá dầu :

Hệ số ước lượng của biến biến động giá dầu (oilvol) mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ở tất cả các mô hình, các hệ số có giá trị từ 0.01 (GMM)

đến 0.04 (GMM-DIF2, GMM-SYS1 và GMM-SYS2). Lưu ý rằng dấu các hệ số đều giống nhau ở tất cả các mô hình và độ lớn các hệ số cũng không chênh lệch nhau nhiều. Kết quả ước lượng cho biến trễ của nó (oilvol(-1)) cũng tương tự như vậy, hệ số ước lượng dao động từ 0.03 (GMM) đến 0.07 (GMM-SYS1), có ý nghĩa thống kê 1% ở tất cả các mô hình.

Hệ số ước lượng của biến biến động giá dầu bình phương (oilvolsq) mang dấu âm, hệ số ước lượng từ -0.0001 (GMM) đến -0.0004 (GMM-DIF2, GMM-SYS1 và GMM-SYS2) và có ý nghĩa thống kê 1% ở tất cả các mô hình. Về mặt dấu, độ lớn của hệ số và mức ý nghĩa thống kê tương đối đồng nhất nhau ở tất cả các mô hình. Kết quả này cũng tương tự với biến trễ của nó (oilvolsq(-1)), các hệ số dao động từ -0.0004 (GMM) đến -0.0008 (GMM-SYS1) và đều có ý nghĩa thống kê 1% ở các mô hình.

Thật bất ngờ với kết quả của biến động giá dầu, hoàn toàn ngược với dự đoán từ lý thuyết quyền chọn thực cũng như ngược với các kết quả nghiên cứu trước đây ở các công ty Mỹ, Nhật, Canada… mặc dù các hệ số ước lượng trong bài đều có ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả thực nghiệm cho thấy mối quan hệ giữa biến động giá dầu và đầu tư công ty ở Việt Nam là mối quan hệ thuận chiều và có dạng hình chử U ngược. Điều này có nghĩa rằng biến động giá dầu càng tăng các công ty Việt Nam càng đầu tư nhiều. Kết quả này ngược với lý thuyết và kết quả nghiên cứu từ Glass và Cahn (1987) ; Elder và Serletis (2010) nghiên cứu công ty ở Mỹ và sau đó là Canada, kết quả của họ đều cho thấy rằng khi có biến động giá dầu thì hầu như các công ty đều hoãn lại các quyết định đầu tư chiến lược để đợi thêm thông tin mới.

Kết quả nghiên cứu này phù hợp với tình hình kinh tế Việt Nam ở thời kỳ đó, các công ty đầu tư tràn lan không quan tâm đến các rủi ro vĩ mô, một trong các rủi ro vĩ mô đó là giá xăng dầu. Thêm vào đó việc cho vay từ các ngân hàng lúc đó cũng khá dễ dàng chủ yếu cho vay tín chấp, cho nên các công ty càng ra các quyết