Bảng 4.9: Kết quả các giả thiết nghiên cứu.
Giả thuyết Kết quả
H1
Tốc độ điều chỉnh từ đòn bẩy đầu kỳ đến đòn bẩy mục tiêu chủ động (doanh nghiệp cảm nhận được lợi ích của đòn bẩy mục tiêu do đó họ chủ động điều chỉnh đòn bẩy về mục tiêu) sẽ nhanh hơn bình thường.
Bác bỏ
H2
Tốc độ điều chỉnh sẽ là bất đối xứng khi đòn bẩy lệch khỏi mục tiêu, doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ điều
chỉnh nhanh hơn doanh nghiệp sử dụng ít nợ. Chấp nhận
H3
Dòng tiền ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh đòn bẩy, dòng tiền thực của công ty cho phép lựa chọn thời điểm và mức độ giảm bớt nợ. Hiểu khi nào và mức độ như thế nào các doanh nghiệp dịch chuyển về tỷ lệ đòn bẩy mục tiêu là một trong những đóng góp quan trọng của bài nghiên cứu này.
Chấp nhận
H4 Trong mô hình điều chỉnh có ảnh hưởng của
dòng tiền thì tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về mục tiêu của các công ty khi bị hạn chế tài chính (chi phí tiếp cận thị trường vốn cao) nhanh hơn các công ty không bị hạn chế tài chính.
Bác bỏ
H5 Tốc độ điều chỉnh đòn bẩy có phản ứng với một số
biến định thời điểm thị trường.
Chấp nhận một phần
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1. Kết luận về kết quả nghiên cứu
Hầu hết các đánh giá trước đây về cấu trúc vốn doanh nghiệp đều ước lượng một mô hình hồi quy cho tất cả các công ty, vì vậy đã đưa ra ước tính tương đối thấp cho tốc độ điều chỉnh về đòn bẩy mục tiêu của các doanh nghiệp. Sự điều chỉnh chậm có thể cũng phản ánh sự hiện diện của chi phí điều chỉnh theo đề xuất của Fisher, Heinkel và Zechner (1989), Leary và Roberts (2005), và Strebulaev (2007). Các doanh nghiệp sẽ điều chỉnh cấu trúc vốn một cách tối ưu nhất chỉ khi lợi ích của việc điều chỉnh cao hoặc chi phí điều chỉnh rất thấp. Bài nghiên cứu chỉ ra rằng dòng tiền ảnh hưởng đáng kể đến quyết định điều chỉnh đòn bẩy. Mô hình hồi quy sử dụng trong bài nghiên cứu nắm bắt được ảnh hưởng này bằng cách tương tác dòng tiền doanh nghiệp với độ lệch đòn bẩy. Kết quả cho thấy:
Thứ nhất, tại từng thời điểm mỗi doanh nghiệp có một đòn bẩy mục tiêu.
Thứ hai, tốc độ điều chỉnh từ đòn bẩy đầu kỳ đến đòn bẩy mục tiêu
chủ động (doanh nghiệp cảm nhận được lợi ích của đòn bẩy mục tiêu do đó họ chủ động điều chỉnh đòn bẩy về mục tiêu) chậm hơn bình thường. Nguyên nhân là các doanh nghiệp Việt Nam khó tiếp cận được với nguồn vốn để thực hiện việc điều chỉnh về đòn bẩy mục tiêu.
Thứ ba, tốc độ điều chỉnh giữa hai mẫu doanh nghiệp là bất đối xứng, doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ điều chỉnh nhanh hơn doanh nghiệp sử dụng ít nợ. Nguyên nhân là chi phí điều chỉnh khác nhau, ngay khi chi phí điều chỉnh là bằng nhau cho công ty sử dụng đòn bẩy dưới mức và quá mức, thì những lợi ích có thể không cân xứng. Các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy dưới mức đặt lợi ích thuế của đòn bẩy lên trên hết và không quan tâm đến chi phí kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên chi phí kiệt tài chính tiềm ẩn lại là vấn đề khá lớn đối với các doanh nghiệp có đòn bẩy quá mức.
Thứ tƣ, bài nghiên cứu chỉ ra rằng dòng tiền ảnh hưởng đáng kể đến
quyết định điều chỉnh đòn bẩy. Đây cũng là đóng góp quan trọng nhất của bài nghiên cứu, dòng tiền thực có thể cho phép doanh nghiệp lựa chọn thời điểm và
mức độ giảm bớt nợ.
Những ước lượng của tác giả cho thấy rằng các doanh nghiệp có dòng tiền hoạt động lớn (dương hay âm) đều tạo ra những thay đổi lớn trong tỷ lệ nợ của họ. Phù hợp với giả thuyết rằng chi phí tiếp cận thị trường vốn bên ngoài có ảnh hưởng quan trọng đến tỷ lệ đòn bẩy, các doanh nghiệp có dòng tiền tuyệt đối cao và độ lệch đòn bẩy tuyệt đối lớn thì có sự điều chỉnh cấu trúc vốn nhiều hơn các doanh nghiệp có độ lệch đòn bẩy tương tự nhưng dòng tiền gần như bằng zero. Nói cách khác, việc điều chỉnh đòn bẩy có nhiều khả năng được thực hiện khi chi phí điều chỉnh được bù đắp với nhiều giao dịch có liên quan đến dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp. Điều này đặc biệt đúng với những doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính dưới mức, các doanh nghiệp này sẽ bù đắp khoảng 79,7% chêch lệch đòn bẩy khi họ đang có độ lệch đòn bẩy lớn hơn dòng tiền. Các công ty có đòn bẩy quá mức thường bù đắp khoảng 30,6% chênh lệch đòn bẩy, cho thấy rằng lợi ích của gia tăng đòn bẩy có thể lớn hơn lợi ích của giảm bớt đòn bẩy khi có ảnh hưởng của dòng tiền.
Thứ năm, các công ty khi bị hạn chế tài chính (chi phí tiếp cận thị trường vốn cao) điều chỉnh đòn bẩy về mục tiêu chậm hơn các công ty không bị hạn chế tài chính. Do ở Việt Nam, thị trường vốn thật sự chưa phát triển. Các doanh nghiệp muốn huy động vốn chỉ có biết vay ngân hàng là chính. Và ngân hàng chỉ cho vay đối với những doanh nghiệp lớn có nhiều tài sản đảm bảo, ít bị hạn chế tài chính. Vì vậy, các công ty bị hạn chế tài chính khó tiếp cận thị trường vốn để điều chỉnh đòn bẩy.
Thứ sáu, định thời điểm thị trường ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh nhưng
tác động của nó còn yếu ở Việt Nam.
5.2.Hạn chế của đề tài
Luận văn kiểm định trên mẫu gồm 642 doanh nghiệp phi tài chính ở 14 ngành (phân theo vietstock.com), thời gian nghiên cứu từ quý 1-2007 đến quý 1-2015. M ặ c d ù mẫu nghiên cứu là khá đầy đủ ở Việt Nam nhưng so với m ẫ u c ủ a các nghiên cứu trước đây đặc biệt là dữ liệu Compusat của
Mỹ là quá nhỏ. Do đó, tác giả không thể vận dụng phương pháp hồi quy GMM để ước lượng đòn bẩy mục tiêu như bài báo gốc mà thay thế bằng phương pháp IV. Vì vậy, độ tin cậy trong kết quả của luận văn còn phụ thuộc vào mẫu và phương pháp ước lượng.
5.3. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
Tác giả đã xem xét ảnh hưởng của dòng tiền hạn chế tài chính và định thời
điểm thị trường đến tốc độ điều chỉnh đến đòn bẩy mục tiêu trong giai đoạn quý 1/2007 đến quý 1/2015, giai đoạn mà thị trường vốn Việt Nam chưa thật sự phát triển nên chúng ta không thấy hết tác động mạnh mẽ của những nhân tố này.Vì vậy, cần có những bài nghiên cứu trong những giai đoạn tiếp theo, khi thị trường vốn Việt Nam khởi sắc hơn.
Bài nghiên cứu tiếp theo cần tiếp tục nghiên cứu sâu hơn các yếu tố quyết định cơ bản của chi phí và lợi ích điều chỉnh theo từng nhóm doanh nghiệp khác nhau kết hợp tác động của dòng tiền và sự khác biệt giữa các doanh nghiệp có đòn bẩy quá mức và dưới mức.
TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT
1 Đỗ Thanh Cẩm Nhung (2014) “Ảnh hưởng của dòng tiền đến việc điều
chỉnh đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam”, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế
2 Trần Ngọc Thơ (2005), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản Thống Kê
TIẾNG ANH
1 Almeida, H.,Campello, M.,Weisbach, M., 2004.The cash flow sensitivity of
cash. Journal of Finance 59,1777–1804.
2 Altinkilic , O.,Hansen, R.S., 2000.Are there economies of scale in under - writing fees?
3 Baker, M., Wurgler, J.,2002. Market timing and capital structure. Journal of
Finance 57,1–32.
4 Baltagi, B.H., 2008. Econometric Analysis of Panel Data. John Wiley and Sons, Chichester.
5 Blundell, R., Bond,S.,1998. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics 87,115–143.
6 Brennan, M., Schwartz,E.,1984. Optimal financial policy and firm
valuation. Journal of Finance 3,593–607.
7 Byoun, S.,2009.How and when do firms adjust their capital structures
toward targets? Journa l of Finance 63, 3069–3096.
8 Chang, X.,Dasgupta, S.,2009.Target behavior and financing: How
conclusive is thee vidence? Journal of Finance 64,1767–1796.
9 DeAngelo, H.,DeAngelo,L.,Whited,T.,2011.Capital structure dynamics and
transitory debt. Journal of Financial Economics 99,235–261.
10 Fama, E., French, K.,1997. Industry costs of equity. Journal of Financial Economics 43,153– 193.
11 Faulkender, M.,Petersen,M.,2006. Does the source of capital affect capital structure? Review of Financial Studies19,45–79.
12 Faulkender, M.,Wang,R.,2006.Corporate financial policy and the value of cash. Journal of Finance 60,931–962.
13 Fisher, E.O.,Heinkel,R.,Zechner,J.,1989.Dynamic capital structure choice: theory and tests. Journal of Finance 44,19–40.
Kentucky.
15 Flannery, M.,Rangan,K.,2006.Partial adjustment toward target capital structures. Journal of Financial Economics 79,469–506.
16 Frank, M.,Goyal,V.,2009.Capital structure decisions: Which factors are reliably important? Financial Management 38,1–37.
17 Graham, J.,1996.Debt and the marginal tax rate. Journal of Financial Economics 41,41–73.
18 Graham, J.R.,Harvey,C.,2001.The theory and practice of corporate finance: evidence from the field. Journal of Financia lEconomics 60,187–243.
19 Hovakimian, A.,2004.The role of target leverage in security issues and repurchases. Journal of Business 77, 1041–1072.
20 Hovakimian, A.,Opler,T.,Titman,S.,2001.The debt- equity choice. Journal of Financial and Quantitative Analysis 36,1–24.
21 Huang, R.,Ritter,J.,2009.Testing theories of capital structure and estimating the speed of adjustment. Journal of Financial and Quantitative Analysis 44,237–271.
22 Iliev, P.,Welch,I.,2010. Reconciling estimates of the speed of adjustment of leverage ratios.
23 Korajczyk, R.A.,Levy,A.,2003.Capital structure choice macroeconomic conditions and financial constraints. Journa lof Financial Economics 68, 75– 109.
24 Korteweg, A.G.,2010.The net benefits to leverage. Journal of Finance 65, 2137–2170.
25 Leary, M.,2009.Bank loan supply,lender choice,corporate capital structure. Journal of Finance 64,1143–1185.
26 Leary, M.,Roberts,M.R.,2005.Do firms rebalance their capita lstructures? Journal of Finance 60,2575–2619.
27 Lemmon, M.,Roberts,M.,Zender,J.,2008.Back to the beginning:persistence and the cross- section of corporate capital structure. Journal of Finance 60, 2575–2619.
28 Michael Faukender, Mark J.Flannery, Kristine Watson Hankin, Jason M.Smith, 2012, Cash flows and leverage adjustments, Journal of Financial Economics 103 (2012): 632-646.
29 Nickell, S.,1981.Biases in dynamic models with fixed effects. Econometrica 49,1417–1426.
30 Opler, T.,Pinkowitz,L.,Stulz,R.,Williamson,R.,1999.The determinants and implications of corporate cash holdings. Journal of Financial Economics 52,3–46.
31 Pagan, A.,1984.Econometric issues in the analysis of regressions with generated regressors. International Economic Review 25,154–193.
32 Pesaran, M.H.,Smith,R.,1995.Target behavior and financing:How conclusive is the evidence? Journal of Econometrics 68,79–113.
33 Shivdasani, A.,Stefanescu,I.,2010.How do pensions affect capital structure decisions?Review of Financial Studies 23,1287–1323.
34 Shyam-Sunder, L.,Myers,S.,1999.Testing static trade off against pecking order models of capital structure. Journal of Financial Economics 51, 219– 244.
35 Strebulaev, I.A.,2007.Do tests of capital structure theory mean what they say? Journal of Finance 62,1747–1787.
36 Titman, S.,Tsyplakov,S.,2007.A dynamic model of optimal capital structure. Review of Finance 11,401–451.
37 Welch, I.,2004.Capital structure and stock returns. Journal of Political Economy, 106–131.
38 Whited, T.,Hennessy,C.,2005.Debt dynamics. Journal of Finance60, 1129– 1165. WEBSITE http://aric.adb.org/indicators/Real_Sector_and_Prices/R_VIE_Q_Real_Sector_an d_Prices.htm http://data.imf.org/?sk=6ac22ea7-e792-4687-b7f8-c2df114d9fdc&ss= 13900 30 341854 http://finance.vietstock.vn/nganh http://finance.vietstock.vn/tai-lieu/bao-cao-tai- chinh.htm www.vietstock.vn
cho mẫu doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy quá mức.
Bảng 4.1.C: Thống kê đòn bẩy mục tiêu và các biến ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh cho mẫu doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy dưới mức.
Div_over 14732 38.51961 144.3225 .0001 1004 lnBasset_o~r 14732 25.05249 7.771012 -11.51293 32.13618 MBind_over 14732 .9223992 .2804572 1.00e-05 9.788939 MBDiff_over 14732 .0932635 .565937 -2.49404 13.50217 ExCessCF_o~r 14732 .0961955 1.128746 0 33.14964 OverLapD~ver 14732 .0113588 .0363085 0 .7978527 OverLapC~ver 14732 .0204636 .0424004 0 .9440712 ExcessDe~ver 14732 .1253588 .2514763 0 2.50894 CF_over 14732 .0839404 1.138174 -7.965071 33.17071 Bookacti~ver 14732 .076815 .1270273 4.84e-06 .9345909 MarketDe~ver 14607 -.1445508 .4214337 -.9740112 2.155041 Marketar~ver 14732 .3558691 .2730686 6.63e-06 .9997286 BookDev_over 14607 -.4315617 .2734256 -.9919936 .8884047 Booktarg~ver 14732 .076815 .1270273 4.85e-06 .9345909 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max > verLapDev_over ExCessCF_over MBDiff_over MBind_over lnBasset_over Div_over
. summarize Booktarget_over BookDev_over Marketarget_over MarketDev_over BookactiveDev_over CF_over ExcessDev_over OverLapCF_over O
Div_under 6445 7.205673 61.82271 .0001 960 lnBasset_u~r 6445 -2.845826 15.17352 -11.51293 31.706 MBind_under 6445 1.072824 .6359155 1.00e-05 4.970675 MBDiff_under 6445 -.858003 .8956659 -4.602032 12.73159 ExCessCF_u~r 6445 3.00e+14 1.34e+16 0 1.04e+18 OverLapD~der 6445 .0048127 .0495451 0 1.860086 OverLapC~der 6445 .0070994 .0385048 0 .659155 ExcessDe~der 6445 .1861081 .4809046 0 12.61235 CF_under 6445 -2.86e+14 1.34e+16 -1.04e+18 4.60e+15 Bookacti~der 6445 .3079958 .2434757 .0002751 2.344517 MarketDe~der 5928 .3810874 .4422814 -.9434304 3.164924 Marketar~der 6445 .3645126 .2028446 .000106 .7986376 BookDev_un~r 5928 .2009655 .2719912 -.8301767 2.049274 Book_targe~r 6445 .2841766 .1901885 .0002751 .7998424 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
> F_under OverLapDev_under ExCessCF_under MBDiff_under MBind_under lnBasset_under Div_under
i,t i,t-1
Number of excluded instruments L1 = 1 Number of instruments L = 13 Number of regressors K = 12 Number of observations N = 18437 test statistics heteroskedasticity-robust
NB: Underidentification, weak identification and weak-identification-robust Stock-Wright LM S statistic Chi-sq(1)=342.03 P-val=0.0000
Anderson-Rubin Wald test Chi-sq(1)=150.33 P-val=0.0000 Anderson-Rubin Wald test F(1,18424)=150.23 P-val=0.0000 Ho: B1=0 and overidentifying restrictions are valid
Tests of joint significance of endogenous regressors B1 in main equation Weak-instrument-robust inference
See main output for Cragg-Donald weak id test critical values Kleibergen-Paap Wald rk F statistic 0.29 Ho: equation is weakly identified
Weak identification test
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(2)=0.58 P-val=0.7485 Kleibergen-Paap rk LM statistic Chi-sq(2)=0.48 P-val=0.7866 Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified) Underidentification tests
NB: first-stage F-stat heteroskedasticity-robust
LD2.Blev | 0.1039 | 0.1039 | 246.33 0.0000 Variable | Shea Partial R2 | Partial R2 | F( 1, 18424) P-value
Summary results for first-stage regressions Prob > F = 0.0000
F( 1, 18424) = 246.33 Test of excluded instruments:
Partial R-squared of excluded instruments: 0.1039
LD2.ebit L2D2.ebit D.tlSHNN LD2.MB LD2.capxta
Included instruments: D2.lns D2.SGA D2.RDta D2.DEPta D2.chgLnCPI D2.chgLnGDP D.t _cons -.0013462 .0017781 -0.76 0.449 -.0048314 .002139
LD2. -4.88e-18 2.61e-18 -1.87 0.061 -9.99e-18 2.27e-19 capxta LD2. .0760577 .004846 15.70 0.000 .0665592 .0855563 MB D1. -.0084666 .0080059 -1.06 0.290 -.0241589 .0072258 tlSHNN
L2D2. 5.03e-18 6.18e-18 0.81 0.416 -7.09e-18 1.71e-17 LD2. -3.78e-17 7.89e-18 -4.80 0.000 -5.33e-17 -2.24e-17 ebit D1. .0117586 .1435949 0.08 0.935 -.2697007 .2932179 t D2. -.0408481 .00231 -17.68 0.000 -.0453759 -.0363202 chgLnGDP D2. -.0043632 .0035285 -1.24 0.216 -.0112795 .002553 chgLnCPI
D2. 2.19e-10 2.73e-11 8.05 0.000 1.66e-10 2.73e-10 DEPta
D2. 3.27e-10 1.17e-11 27.91 0.000 3.04e-10 3.50e-10 RDta
D2. 7.03e-19 3.93e-19 1.79 0.073 -6.65e-20 1.47e-18 SGA
D2. .0011202 .0000999 11.21 0.000 .0009243 .001316 lns
LD2.Blev Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
Residual SS = 1070.343956 Root MSE = .241 Total (uncentered) SS = 1536.472828 Uncentered R2 = 0.3034 Total (centered) SS = 1536.465076 Centered R2 = 0.3034 Prob > F = 0.0000 F( 12, 18424) = 61.79 Number of obs = 18437 Statistics robust to heteroskedasticity
Estimates efficient for homoskedasticity only
OLS estimation
First-stage regression of LD2.Blev:
First-stage regressions
max = 29 avg = 28.7 Number of groups = 642 Obs per group: min = 20
FIRST DIFFERENCES ESTIMATION
> D.L.Blev ) orthog(D.L.MB) first robust
_cons .0010768 .0013219 0.81 0.415 -.0015139 .0036676 D1. .0065687 .0075913 0.87 0.387 -.00831 .0214475 tlSHNN
L2D2. 1.41e-17 5.75e-18 2.45 0.014 2.80e-18 2.53e-17 LD2. 1.97e-17 6.58e-18 2.99 0.003 6.77e-18 3.25e-17 ebit D1. .9511948 .0983887 9.67 0.000 .7583566 1.144033 t D2. -.0088777 .001239 -7.17 0.000 -.0113061 -.0064494 chgLnGDP D2. .0207404 .0030506 6.80 0.000 .0147613 .0267195 chgLnCPI
D2. -4.37e-10 2.60e-11 -16.80 0.000 -4.88e-10 -3.86e-10 DEPta
D2. -3.88e-10 1.24e-11 -31.36 0.000 -4.12e-10 -3.64e-10 RDta
D2. -8.17e-19 3.94e-19 -2.08 0.038 -1.59e-18 -4.54e-20 SGA D2. -.0006031 .0000738 -8.17 0.000 -.0007478 -.0004585 lns LD2. -.3627052 .0155486 -23.33 0.000 -.3931798 -.3322306 Blev D2.Blev Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Robust
Residual SS = 585.8382875 Root MSE = .1783 Total (uncentered) SS = 1521.149804 Uncentered R2 = 0.6149 Total (centered) SS = 1521.140942 Centered R2 = 0.6149 Prob > F = 0.0000 F( 11, 18425) = 99.91 Number of obs = 18437
Excluded instruments: LD2.MB LD2.capxta
LD2.ebit L2D2.ebit D.tlSHNN
Included instruments: D2.lns D2.SGA D2.RDta D2.DEPta D2.chgLnCPI D2.chgLnGDP D.t Instrumented: LD2.Blev
Regressors tested: LD2.Blev
Chi-sq(1) P-val = 0.0000 Endogeneity test of endogenous regressors: 26.620 -endog- option:
Instruments tested: LD2.MB
Chi-sq(1) P-val = 0.1227 C statistic (exogeneity/orthogonality of suspect instruments): 2.383 Chi-sq(0) P-val = . Hansen J statistic (eqn. excluding suspect orthog. conditions): 0.000 -orthog- option:
Chi-sq(1) P-val = 0.1227 Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 2.383 NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d. errors. Source: Stock-Yogo (2005). Reproduced by permission.
25% maximal IV size 7.25 20% maximal IV size 8.75 15% maximal IV size 11.59