3.3.3.1. Thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ
Dựa theo nghiên cứu của Eberly (1997) và McNichols, Stubben (2008) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa đầu tƣ và tốc độ tăng trƣởng doanh thu bán hàng có thể khác nhau trong trƣờng hợp doanh thu tăng trƣởng âm và dƣơng. Do đó, để kiểm định tính bền vững của mô hình nghiên cứu (mô hình 4 mục 3.3.2), tác giả ƣớc lƣợng lại mô hình hiệu quả đầu tƣ (mô hình 1 mục 3.3.1) bằng cách thêm biến giả NEG có giá trị bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại (dựa theo nghiên cứu của Chen và các cộng sự, 2011).
Investmenti,t = β0 + β1 NEGi,t-1 + β2 SalesGrowthi,t-1
+ β3 NEGi,t-1 * SalesGrowthi,t-1 + ɛi,t (6)
Với NEGi,t-1: biến giả bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại, các biến còn lại đƣợc định nghĩa nhƣ mô hình 1 mục 3.3.2.
3.3.3.2. Kiểm định tác động của nội sinh đến mô hình nghiên cứu
Dựa theo nghiên cứu của García-Teruel và các cộng sự (2010) đã chỉ ra rằng các công ty có FRQ cao hơn sẽ có kỳ hạn nợ dài hơn so với các công ty có FRQ thấp. Để giải quyết mối quan hệ nội sinh có thể có giữa kỳ hạn nợ và FRQ, bài nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn (2SLS). Ở giai đoạn đầu tiên, bài nghiên cứu ƣớc tính lại mức độ nợ ngắn hạn của các công ty (theo mô hình 7), và ở giai đoạn hai, tác giả sử dụng ƣớc tính này để ƣớc lƣợng lại mô hình nghiên cứu chính (mô hình 5 mục 3.3.2).
STDebti,t = β0 + β1FRQi,t + β2 Zi,t + β3 Z2I,t
+ β4 Tobin’Qi,t + β5 AMi,t + β6 LnSizei,t
+ β7 LnAgei,t + β8 Tax+ β9 Levi,t + β10 StdSalesi,t + ɛi,t (7)
Với STDebt là tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng nợ, FRQ đại diện cho chất lƣợng báo cáo tài chính, Z là sức mạnh tài chính, Tobin’Q đại diện cho cơ hội tăng trƣởng, AM là kỳ hạn của tài sản đƣợc tính toán theo mô hình nghiên cứu của Jun và Jen (2003), LnSize là quy mô của công ty đƣợc đo lƣờng bằng Logarit tự nhiên của giá trị thị trƣờng, LnAge là logarit tự nhiên của tuổi công ty, Tax là mức thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp, Lev là mức độ nợ, StdSales là độ lệch chuẩn của doanh thu năm t-2 đến năm t.
Figure 2Bảng 3. Tóm tắt đo lường các biến
Mô tả biến Định nghĩa Nguồn dữ liệu
Investment Sự gia tăng ròng trong tài sản hữu hình, tài sản vô hình chia cho độ trễ của tổng tài sản BCTC
SalesGrowth Tốc độ tăng trƣởng của doanh thu từ năm t-2 đến năm t-1 BCTC
LnvEff (Hiệu quả đầu tƣ) Giá trị tuyệt đối của phần dƣ trong mô hình (1) nhân với -1 TG1
Overinvest (Đầu tƣ quá mức) Phần dƣ dƣơng trong mô hình (1) nhân với -1 TG
Undervest (Đầu tƣ dƣới mức) Phần dƣ âm trong mô hình (1) TG
FRQ_MNST Giá trị tuyệt đối của phần dƣ trong mô hình (2) nhân với -1 TG
FRQ_KASZ Giá trị tuyệt đối của phần dƣ trong mô hình (3) nhân với -1 TG
FRQ (Aggreg) ( FRQ_MNST+ FRQ_KASZ)/2 TG
∆AR Sự thay đổi hàng năm trong các khoản phải thu BCTC
∆Sales Sự thay đổi hàng năm trong doanh thu bán hàng BCTC
TA (tổng các khoản trích trƣớc) Sự thay đổi trong tài sản không có tính lỏng – sự thay đổi trong nợ ngắn hạn + sự thay đổi trong
khoản nợ ngắn hạn ngân hàng – khấu hao. BCTC
PPE Tài sản, máy móc và thiết bị BCTC
∆CFO Sự thay đổi trong dòng tiền hoạt động BCTC
1
CFO Dòng tiền hoạt động BCTC
STDebt Nợ ngắn hạn/tổng nợ BCTC (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
LnSales (Quy mô) Logarit tự nhiên của tổng doanh thu BCTC
LnAge (Tuổi của công ty) Logarit tự nhiên của năm kể từ khi công ty đƣợc thành lập BCTC
Tang (Hữu hình) Tài sản cố định hữu hình/tổng tài sản BCTC
StdCFO (Độ lệch chuẩn của dòng tiền) Độ lệch chuẩn của dòng tiền từ năm t-2 đến năm t BCTC StdSales (Độ lệch chuẩn của doanh thu) Độ lệch chuẩn của doanh thu từ năm t-2 đến năm t BCTC Tobin’Q (Cơ hội tăng trƣởng) (Giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần+giá trị sổ sách của nợ)/giá trị sổ sách của tổng tài sản BCTC, Sàn CK Z (Sức mạnh tài chính) Z= 0.012 x1 + 0.014 x2 + 0.033 x3 + 0.006 x4 + 0.999 x5 TG
x1 Vốn luân chuyển/tổng tài sản BCTC
x2 Thu nhập giữ lại/tổng tài sản BCTC
x3 Thu nhập trƣớc thuế và lãi vay/tổng tài sản BCTC
x4 Giá trị thị trƣờng của vốn chủ sở hữu/giá trị sổ sách của tổng tài sản BCTC Sàn CK
x5 Doanh thu/tổng tài sản BCTC
CFO_ATA Dòng tiền hoạt động/tổng tài sản bình quân BCTC
Opercycle (Độ dài của chu kỳ kinh doanh) BCTC
Industry dummies Biến giả để kiểm soát hiệu quả của ngành công nghiệp Sàn CK
NEG Biến giả bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại TG
AM (Kỳ hạn của tài sản) AM = β1 β2 β3 + β4x1 BCTC
Tax (Thuế) Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp BCTC
Dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập dƣới dạng dữ liệu bảng (Panel data). Phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất (Pooled OLS) đƣợc sử dụng để phân tích ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ ngắn đến hiệu quả đầu tƣ. Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn (2SLS) đƣợc sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh giữa kỳ hạn nợ ngắn và chất lƣợng báo cáo tài chính. Phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng lại mô hình nghiên cứu khi chấp nhận có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi cũng nhƣ tự tƣơng quan xảy ra.
Nhằm xem xét ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến
hiệu quả đầu tƣ, tác giả tiến hành hồi quy 304 công ty niêm yết trên hai sàn chứng
khoán trong giai đoạn 2009 – 2013. Quy trình hồi quy đƣợc tiến hành nhƣ sau:
Bước 1: Tính thống kê mô tả chuỗi dữ liệu theo từng biến.
Bước 2: Xem xét mối tƣơng quan giữa các biến bằng cách sử dụng ma trận hệ số tƣơng quan, qua đó kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến.
Bước 3: Kiểm định các giả thuyết cơ bản của mô hình hồi quy
Kiểm định phƣơng sai thay đổi bằng Breusch – Pagan test. Dấu hiệu để
nhận biết là khi nhìn vào bảng kết quả nếu Prob > Chi2 nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, từ đó kết luận mô hình có xuất hiện hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (với giả thuyết H0 là không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi xảy ra). Khi hồi quy OLS có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi thì sẽ dẫn đến những hệ quả sau: cho ra kết quả các hệ số ƣớc lƣợng là không chệch nhƣng nó đã không còn thuộc tính BLUE. Điều này có nghĩa là nếu chúng ta vẫn sử dụng hồi quy OLS với sự hiện diện của phƣơng sai thay đổi thì các giá trị sai số chuẩn “standard errors” có đƣợc không còn phù hợp và do đó bất kỳ kết luận nào cũng không còn đúng. Khi hồi quy bằng Pooled OLS không thể khắc phục đƣợc hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi mà chỉ có thể điều chỉnh để nó có mức ý nghĩa đáng tin cậy hơn.
Kiểm định tự tƣơng quan bằng Wooldridge test. Dấu hiệu để nhận biết hiện tƣợng tự tƣơng quan là nhìn vào bảng kết quả nếu Prob > F nhỏ hơn 0.05 thì
(với giả thuyết H0 là không có hiện tƣợng tự tƣơng quan xảy ra). Cũng tƣơng tự nhƣ vấn đề phƣơng sai thay đổi, khi ƣớc lƣợng bằng Pooled OLS không thể khắc phục đƣợc hiện tƣợng tự tƣơng quan (nếu có) mà chỉ có điều chỉnh để nó có mức ý nghĩa đáng tin cậy hơn.
Kiểm định đa cộng tuyến thông qua ma trận hệ số tƣơng quan và nhân tử
phóng đại phƣơng sai V.I.F. Kiểm định xem có hay không hiện tƣợng tự tƣơng
quan mạnh mẽ giữa các biến giải thích. Các vấn để nảy sinh khi có hiện tƣợng đa cộng tuyến nhƣng bị bỏ qua: R2 sẽ rất cao nhƣng các hệ số ƣớc lƣợng (individual coefficients) cũng sẽ có sai số chuẩn lớn, kết quả hồi quy sẽ trở nên nhạy cảm với chỉ một thay đổi nhỏ trong phƣơng trình hồi quy ban đầu… Dấu hiệu để nhận biết hiện tƣợng đa cộng tuyến, nhìn vào bảng kết xuất của phần mềm, nếu R2 cao, prob cao (hoặc trị thống kê t thấp). Hay sử dụng kiểm định V.I.F (Variance Inflation Factor) để phát hiện ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Vẫn chƣa có lý thuyết thống kê nào giúp xác định rõ là khi kiểm định VIF (hoặc nghịch đảo VIF là Tolerance Statistics) vƣợt qua ngƣỡng giới hạn là bao nhiêu thì có thể kết luận là có hiện tƣợng đa cộng tuyến (một số cho rằng là 2, 5…10, nhƣng không thể vƣợt quá 10).
Bước 4: Hồi quy mô hình chính (mô hình 4) bằng phƣơng pháp Pooled OLS. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nếu bƣớc 3 kiểm định có phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan thì sử dụng Cluster hai bƣớc ở mức độ năm và công ty của Petersen (2009) để điều chỉnh.
Về mặt kinh tế lƣợng thì phƣơng trình hồi quy “gộp” (Pooled OLS) có dạng nhƣ sau:
yit = α + βxit + uit
Với yit là biến độc lập, α là hệ số chặn, β là ma trận k x 1 hệ số ƣớc lƣợng của biến giải thích, xit;
i = 1,…, N t = 1,…,T
Gọi là mô hình hồi quy gộp vì chúng ta gộp tất cả các quan sát vào trong mô hình hồi quy với giả định rằng các hệ số hồi quy cho các biến số (bao gồm cả hệ số chặn) là không đổi giữa các đơn vị chéo.
khoản nợ ngắn hạn cao hơn sẽ làm tăng hay giảm ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính đến hiệu quả đầu tƣ (mô hình 5 mục 3.3.2). Phƣơng pháp ƣớc lƣợng ở bƣớc này đƣợc thực hiện tƣơng tự nhƣ ở bƣớc 4.
Bước 6: Để kiểm tra tính bền vững của mô hình, tác giả thực hiện các cách sau:
Thay thế mô hình hiệu quả đầu tƣ bằng mô hình của Chen và các cộng sự
(2011) (mô hình 6 mục 3.3.3.1), sau đó lấy biến hiệu quả đầu tƣ vừa tính đƣợc thay vào mô hình chính (mô hình 4 mục 3.3.2) để so sánh với kết quả hồi quy ban đầu.
Kiểm tra và xử lý vấn đề nội sinh giữa FRQ và STDebt (mô hình 7 mục
3.3.3.2), sau đó thay vào mô hình chính (mô hình 5 mục 3.3.2) để xem xét lại kết quả của mô hình. Ở bƣớc này, tác giả sử dụng hồi quy bình phƣơng bé nhất hai giai
đoạn 2SLS. Nếu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan xảy ra thì sử
dụng Cluster hai bƣớc ở mức độ năm và công ty của Petersen (2009) để điều chỉnh. Rất nhiều mô hình kinh tế có liên quan đến vấn đề biến nội sinh. Biến nội sinh là những biến có sự tƣơng quan với phần dƣ. Ở góc độ kinh tế lƣợng, sự xuất hiện của biến nội sinh có thể dẫn đến các trƣờng hợp nhƣ bỏ sót biến, sai số trong biến hoặc đƣợc xác định đồng thời qua các biến giải thích khác. Trong các trƣờng hợp này, OLS không còn phù hợp với những thông số ƣớc lƣợng tin cậy. Phƣơng pháp tổng quát để giải quyết vấn đề này là ƣớc lƣợng biến công cụ (Instrumental variable estimator), đặc biệt là ƣớc lƣợng hồi quy tối thiểu 2SLS.
Về mặt kinh tế lƣợng thì phƣơng trình hồi quy có dạng nhƣ sau: Y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + …+ ε (a)
Trong đó giả sử biến x3 không thể ƣớc lƣợng đƣợc mà phải ƣớc lƣợng thông qua một biến đại diện khác. Nhƣ vậy hiệu quả của phƣơng trình đƣợc ƣớc lƣợng khi đó sẽ phụ thuộc vào chất lƣợng của biến thay thế. Trong trƣờng hợp, nếu bỏ qua biến x3 thì thành phần x3 sẽ đƣợc tính vào sai số u của biểu thức (b)
Y = β0 + β1x1 + β2x2 + β4x4 + …+ u (b)
Giả sử nếu biến x1 là biến nội sinh thì OLS sẽ bị chệch và không đáng tin cậy. Khi đó cần thiết phải đƣa vào một biến z mới thỏa mãn hai tính chất: (i) z không có
tính chất trên đƣợc gọi là biến công cụ. Hồi quy 2SLS đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Trong giai đoạn đầu, một biến mới đƣợc tạo thành bằng cách sử dụng biến công cụ.
Trong giai đoạn hai, các giá trị mô hình ƣớc tính từ giai đoạn một này sau đó đƣợc sử dụng thay cho các giá trị thực tế của các dự đoán có vấn đề để tính toán một mô hình OLS cho các phản ứng quan tâm.
Thay thế phƣơng pháp kiểm định. Ở các bƣớc trên, tác giả sử dụng hồi quy
Pooled OLS để kiểm định mô hình nghiên cứu chính (mô hình 4). Hạn chế của phƣơng pháp này là không khắc phục đƣợc hiện tƣợng tự tƣơng quan cũng nhƣ phƣơng sai thay đổi mà chỉ điều chỉnh để có độ tin cậy hơn. Chính vì thế ở bƣớc này, tác giả sử dụng phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi FGLS. Ƣu điểm quan trọng của phƣơng pháp này là nó chấp nhận có hiện tƣợng tự tƣơng quan cũng nhƣ phƣơng sai thay đổi của mô hình khi tiến hành hồi quy.
Phƣơng pháp hồi quy FGLS (Feasible Generalized Least Squares): về mặt thống kê hồi quy FGLS là một kỹ thuật để đánh giá các thông số chƣa biết của một mô hình hồi quy tuyến tính. Mô hình này đƣợc áp dụng khi phƣơng sai giữa các quan sát là khác nhau (phƣơng sai thay đổi) hoặc khi có một mức độ tƣơng quan nhất định giữa các quan sát (tự tƣơng quan).
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 trình bày phƣơng pháp cũng nhƣ đƣa ra các giả thuyết cho bài nghiên cứu. Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện dựa trên mô hình và phƣơng pháp nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014). Mô hình nghiên cứu đƣợc đƣa ra nhằm mục đích kiểm tra ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ cũng nhƣ xem xét hiệu ứng tƣơng tác giữa chất lƣợng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ ngắn. Tiếp theo ở chƣơng 4 tác giả trình bày kết quả nghiên cứu dựa trên phƣơng pháp nghiên cứu đã đƣợc trình bày ở chƣơng 3.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.Thống kê mô tả
4.1.1. Phân tích dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập trong giai đoạn 5 năm từ 2009 đến 2013. Cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2007 – 2008 và những hệ lụy đã khiến cho bức tranh kinh tế thế giới lần lƣợt rơi vào suy thoái. Và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Tốc độ tăng trƣởng cũng nhƣ phát triển của Việt Nam đã có một sự sụt giảm đáng kể trong giai đoạn này và nó cũng đã tác động trực tiếp đến tình hình sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp Việt Nam. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biểu đồ 4.1: Xu hƣớng các chỉ tiêu quan trọng trong giai đoạn 2009 – 2013
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu nghiên cứu
Biểu đồ 4.1 thể hiện xu hƣớng một số chỉ tiêu tài chính chính của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu của tác giả. Chất lƣợng báo cáo tài chính (đƣợc đo lƣờng theo ba phƣơng pháp) đều tăng đều qua các năm từ 2009 đến 2012 và giảm nhẹ vào năm 2013 qua đó thể hiện các doanh nghiệp càng ngày càng chú trọng nâng cao độ tin cậy của các báo cáo kế toán, từ đó tạo đƣợc lòng tin cho các chủ nợ nhất là trong giai đoạn hậu khủng hoảng. Đồng thời các doanh nghiệp trong giai đoạn này sử dụng nợ ngắn hạn trong tổng nợ ngày càng tăng, chứng tỏ các doanh nghiệp phải đi vay thƣờng xuyên hơn để có thể đáp ứng đƣợc nhu cầu đầu tƣ. Cuộc khủng
-0.14 -0.12 -0.1 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 2009 2010 2011 2012 2013 LnvEff Overinvest Underinvest FRQ_MNST FRQ_KASZ Aggreg 0.78 0.79 0.8 0.81 0.82 0.83 0.84 STDebt STDebt
trọng của vấn đề đầu tƣ, các doanh nghiệp chú trọng hơn trong việc xem xét các dự án đầu tƣ thể hiện thông qua hiệu quả đầu tƣ tăng trong giai đoạn này, gia tăng các khoản đầu tƣ cần thiết (giảm đầu tƣ dƣới mức) và giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết (giảm đầu tƣ quá mức).
4.1.2. Phân tích thống kê mô tả
Mẫu nghiên cứu đƣợc thu thập dƣới dạng bảng gồm 304 công ty đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2013, trong đó có 165 công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và 139 công ty niêm yết ở Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX).
Figure 3Bảng 4.1 Phân loại công ty theo ngành
Phân loại theo ngành Số lượng Tỷ trọng
Sản xuất 152 50%
Tiện ích công cộng 16 5.26%
Xây dựng và bất động sản 67 22.04%
Công nghệ và truyền thông 14 4.61%
Thương mại (Bán buôn và bán lẻ) 30 9.87%
Vận tải kho bãi 25 8.22%
Tổng cộng 304 100%
Nguồn: Số liệu theo thu thập của tác giả