Phân tích hồi quy cho công ty có tăng trƣởng cao

Một phần của tài liệu tác động của đòn bẩy tài chính lên đầu tư các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 59 - 63)

Trong khi các lý thuyết đều cố gắng dự đoán nguyên nhân của mối quan hệ ngƣợc chiều giữa đòn bảy tài chính và đầu tƣ, các nhà nghiên cứu lại không có sự thống nhất giữa tác động nghịch biến này ở những công ty có cơ hội tăng trƣởng cao và những công ty có cơ hội tăng trƣởng thấp. Để làm sáng tỏ hơn vai trò của đòn bẩy tài chính khác nhau nhƣ thế nào đối với công ty tăng trƣởng cao và tăng

trƣởng thấp, tôi sử dụng mô hình hồi quy mà Mohun Prasadising Odit, Hemant B.

Chittoo (2008) đã sử dụng:

Ii,t / Ki, t-1 = (CFi,t / Ki, t-1) + β1Qi, t-1 + β2D i, t-1 LEVi, t-1 +β3SALEi, t-1 + β4ROAi,t-1 + β5LIQi,t-1 + uit

Với D>1 : Công ty có cơ hội tăng trƣởng cao D<1 : Công ty có cơ hội tăng trƣởng thấp.

Bảng 4.8. Kết quả hồi quy cho công ty tăng trƣởng cao Dependent

Vairiable

Pooling Random Effect fixed effect Coefficient p-value Coefficient p-value Coefficient p-value Constant 12.441 (4.14) 0.000 12.442 (4.14) 0.000 11.654 (2.03) 0.045 CF 1.362 (24.88) 0.000 1.362 (24.88) 0.000 1.565 (21.82) 0.000 Tobin’s Q 1.503 (0.78) 0,436 1.503 (0.78) 0.431 3.808 (1.21) 0.228 LEV -9.701 (-7.32) 0.000 -9.701 (-7.73) 0.000 -15.208 (-7.99) 0.000 SALE -0.242 (-7.71) 0.000 -0.2417 (-7.72) 0.000 -0.462 (-9.20) 0.000 ROA -0.397 (-2.89) 0.004 -0.397 (-2.89) 0.004 -0.331 (-1.31) 0.190 LIQ -0.577 (-1.14) 0.254 -0.577 (1.14) 0.253 0.906 (0.63) 0.531

(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)

Kiểm định Hausman:

Bảng 4.9. Kiểm định Hausman cho công ty tăng trƣởng cao

Prob>chi2 = 0.0000 = 63.36

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic

(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)

Với kết quả chi2 = 63.36 và Prob>chi2 < 0.05 cho thấy mô hình fixed effect phù hợp

Tác giả sử dụng lệnh xttest 3 để một lần nữa kiểm định mô hình fixed effect và cho ra kết quả:

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

chi2 (136) = 2.7e+38 Prob>chi2 = 0.0000

Kết quả phân tích một lần nữa khẳng định mô hình Fixed effect là phù hợp khi hồi quy cho công ty tăng trƣởng cao.

Bảng 4.10. Kiểm định phƣơng sai thay đổi cho công ty tăng trƣởng cao

Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (136) = 2.7e+38

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)

Kết quả mô hình cho thấy chi2 = 2.7e+38 và Prob>chi2 = 0.0000 < 0.05. Do vậy, mô hình tồn tại phƣơng sai thay đổi nên tác giả sử dụng GLS để hiệu chỉnh.

Tác giả đã khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi bằng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát cho hồi quy Fixed effect (Generalized Least Squares – GLS). Kết quả cho thấy mô hình không tồn tại phƣơng sai thay đổi (no autocorrelation) và không có phƣơng sai thay đổi (homoskedastic)

Bảng 4.11. Kiểm định đa cộng tuyến cho công ty tăng trƣởng cao

Mean VIF 1.24 LEV 1.10 0.906206 SALE 1.20 0.830954 LIQ 1.24 0.808221 TobinQ 1.24 0.804187 ROA 1.32 0.755758 CF 1.36 0.737392 Variable VIF 1/VIF

(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)

Với hệ số vif đều nhỏ hơn 10 cho thấy mô hình không tồn tại đa cộng tuyến. Vậy kết quả mô hình hoàn toàn phù hợp cho các công ty có tăng trƣởng cao.

Kết quả hồi quy chỉ ra biến CF có tác động thuận chiều lên đầu tƣ ở mức ý nghĩa 1% với hệ số 1.362. Kết quả này cho thấy rằng nếu dòng tiền tăng 1 đơn vị thì đầu tƣ sẽ tăng 1.362 đơn vị. Nhƣ vậy, với hệ số hồi quy dƣơng cao cho thấy, việc đầu tƣ của những công ty trong mẫu phụ thuộc rất lớn vào dòng tiền nội bộ, phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng (dòng tiền nội bộ đến từ hoạt động sản xuất kinh doanh sẽ giúp cho các doanh nghiệp chủ động hơn trong hoạt động đầu tƣ của mình mà không cần đến dòng tiền từ bên ngoài). Điều này chứng tỏ tuy tăng trƣởng cao nhƣng các công ty vẫn còn phụ thuộc nhiều vào dòng tiền nội bộ.

Biến Tobin‟s Q tuy không có ý nghĩa thống kê nhƣng cũng đạt đƣợc kỳ vọng ban đầu khi có tác động thuận chiều với đầu tƣ. Hệ số hồi quy bằng 1.503 có ý nghĩa khi Tobin‟s Q đại diện cho cơ hội tăng trƣởng tăng 1 đơn vị thì đầu tƣ sẽ tăng 1.503 đơn vị.

Biến đòn bẩy tài chính có tác động ngƣợc chiều lên đầu tƣ ở mức 1% với hệ số hồi quy rất cao là -9.701. Con số này có ý nghĩa khi tổng nợ trên tổng tài sản tăng 1% thì đầu tƣ giảm 9.701%. Kết quả chạy mô hình phù hợp với giả thuyết ban đầu khi cho rằng tác động ngƣợc chiều của đòn bẩy tài chính lên đầu tƣ ở công ty tăng trƣởng cao rất mạnh mẽ. Nhƣ vậy, với những công ty có cơ hội tăng trƣởng cao, chỉ cần một thay đổi nhỏ trong tổng nợ sẽ có tác động rất lớn đối với đầu tƣ. Bởi lẽ, đòn bẩy tài chính đặt trọng tâm vào tỷ số nợ. Khi đòn bẩy tài chính cao, chỉ cần một sự thay đổi nhỏ của lợi nhuận trƣớc thuế và lãi vay cũng làm thay đổi lớn tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, nghĩa là tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu sẽ rất nhạy cảm với lợi nhuận trƣớc thuế và lãi vay. Việc sử dụng đòn bẩy tài chính cũng giống nhƣ việc “sử dụng con dao hai lƣỡi”. Khi việc đầu tƣ hiệu quả thì đòn bẩy tài chính khuếch đại lợi nhuận lên gấp nhiều lần. Nhƣng ngƣợc lại nếu tổng tài sản không có khả năng sinh ra một tỷ lệ lợi nhuận đủ lớn để bù đắp các chi phí tiền lãi vay phải trả thì tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bị giảm sút. Vì phần lợi nhuận do vốn chủ sở hữu làm ra phải dùng để bù đắp sự thiếu hụt của lãi vay phải trả, chính vì vậy khi quyết định đầu tƣ cho một dự án, nhà quản lý cân nhắc rất kỹ, bởi lợi nhuận càng lớn thì rủi ro càng cao. Do đó, đòn bẩy tài chính có tác động rất lớn đến đầu tƣ.

Các biến SALE, ROA cũng có ý nghĩa thống kê lần lƣợt ở mức 1%, 5% nhƣng lại mang giá trị âm không đạt đƣợc nhƣ kỳ vọng, tuy nhiên con số này không lớn lắm. Có thể giải thích điều này là vì trong giai đoạn 2008 – 2014 nền kinh tế vẫn còn khó khăn, do vậy khi doanh thu đƣợc tạo ra nhiều kéo theo lợi nhuận cao nhƣng lợi nhuận này đƣợc dùng để bù đắp các khoản vay, hạn chế mở rộng đầu tƣ, nên các biến SALE, ROA mang giá trị âm. Biến LIQ mang giá trị -0.577, tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê. Có thể hiểu đƣợc điều này khi việc đầu tƣ đƣợc công ty sử dụng nhiều bằng tiền vay, chính vì vậy khi đầu tƣ càng nhiều dẫn đến sử dụng tiền vay càng lớn, làm hạn chế tính thanh khoản. Do vậy, LIQ có tác động ngƣợc chiều lên đầu tƣ trong trƣờng hợp này.

Một phần của tài liệu tác động của đòn bẩy tài chính lên đầu tư các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 59 - 63)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(95 trang)