4.3.1. Phân tích tổng thể cho công ty
Sau khi đã phân tích thống kê các biến trong mô hình, bài nghiên cứu tiến hành hồi quy dữ liệu theo phƣơng trình hồi quy. Bài sử dụng 3 phƣơng pháp hồi quy: Pooling regression, Random effect và Fixed effect. Sau đó tác giả sẽ sử dụng kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) (Breusch and Pagan, 1980) và Hausman (Hausman, 1978) để tìm ra mô hình hồi quy phù hợp theo công thức sau:
Ii,t / Ki, t-1 = (CFi,t / Ki, t-1) + β1Qi, t-1 + β2LEVi, t-1 +β3SALEi, t-1 + β4ROAi,t-1 + β5LIQi,t-1 + uit
Kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) (Breusch and Pagan, 1980) kiểm tra xem mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên cho ra kết quả tốt hơn mô hình hồi quy Pooling regression với giả thiết sau:
Ho: tác động riêng lẻ không quan sát đƣợc uit = 0, Pooling regression có hiệu
quả.
H1: tác động riêng lẻ không quan sát đƣợc uit ≠ 0, Pooling regression không
còn hiệu quả.
Kiểm định Hausman (Hausman, 1978) kiểm tra xem mô hình hồi quy với Fixed effect cho ra kết quả tốt hơn mô hình Random effect với giả thiết nhƣ sau:
Ho: tác động riêng lẻ không quan sát đƣợc uit không tƣơng quan với các biến
độc lập, mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên có hiệu quả hơn.
H1: tác động riêng lẻ không quan sát đƣợc uit có tƣơng quan với các biến độc
Bảng 4.3. Kết quả hồi quy Dependent
Vairiable
Pooling Random Effect fixed effect Coefficient p-value Coefficient p-value Coefficient p-value Constant 1.281 0.396 1.282 0.397 4.383 0.048 (0.85) (0.85) (1.98) CF 0.571 0.000 0.571 0.000 0.534 0.000 (20.53) (20.47) (15.14) Tobin’s Q 2.641 0.028 2.641 0.028 0.815 0.64 (2.2) (2.19) (0.47) LEV -3.281 0.001 -3.281 0.001 -4.328 0.001 (-3.2) (-3.19) (-3.27) SALE -0.0101 0.185 -0.0101 0.187 - 0.0196 0.064 (-1.33) (-1.32) (-1.86) ROA -0.1407 0.090 -0.1407 0.089 -0.1536 0.214 (-1.71) (-1.70) (-1.24) LIQ 0.0123 0.881 0.0123 0.881 -0.0111 0.912 (0.15) (0.85) (-0.11)
(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)
Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier: I[firm,t] = Xb + u[firm] + e[firm,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---+--- I | 1489.595 38.59527 e | 397.3921 19.9347 u | 0 0 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.00 Prob > chibar2 = 1.0000
Kết quả cho thấy uit ≠ 0, Prob > chibar2 = 1.0000 > 0.05 do đó mô hình random effect phù hợp hơn mô hình hồi quy Pooling regression
Tiếp theo tác giả tiến hành kiểm định hausman để lựa chọn mô hình Random effect hay Fixed effect:
Bảng 4.4. Kiểm định Hausman cho tổng thể công ty
Prob>chi2 = 0.2860 = 7.39
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)
Kiểm định Hausman dùng để so sánh hai mô hình Random effect và Fixed effect. Nếu nhƣ những tác động riêng biệt không có tƣơng quan tới các biến độc lập thì hai mô hình Random effect và Fixed effect không có sự khác biệt về mặt thống
kê. Kết quả chạy mô hình cho thấy thống kê Chi2 trong kiểm định Hausman là 7.39,
Prob>chi2 = 0.2860>0.05 nên chấp nhận giả thuyết Ho. Nhƣ vậy mô hình Random effect là mô hình thích hợp nhất trong cả 3 mô hình đo lƣờng tác động của đòn bẩy tài chính đối với quyết định đầu tƣ.
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định phƣơng sai thay đổi. Hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi xảy ra khi các sai số ngẫu nhiên có phƣơng sai khác nhau theo từng quan sát do bản chất của các mối quan hệ kinh tế, do công cụ và kỹ thuật thu thập, xử lý dữ liệu hoặc cũng có thể do mô hình hồi quy xác định sai. Phƣơng sai thay đổi thƣờng xảy ra khi thu thập dữ liệu chéo.
Tuy tác giả sử dụng dữ liệu bảng, nhƣng để kiểm định lại một cách chắc chắn hơn, tác giả thực hiện lại kiểm định phƣơng sai thay đổi bằng cách sử dụng lệnh hettest trong stata và cho ra kết quả:
Bảng 4.5. Kiểm định phƣơng sai thay đổi cho tổng thể
Prob > chibar2 = 1.0000 chibar2(01) = 0.00 Test: Var(u) = 0
u 0 0
(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)
Kết quả với p-value bằng 1 >0.05 cho thấy mô hình không có phƣơng sai thay đổi.
Tiếp theo tác giả tiến hành kiểm định tự tƣơng quan: Tác giả chọn giả thiết Ho là không có hiện tƣợng tự tƣơng quan. Hiện tƣợng tự tƣơng quan đƣợc hiểu là sự tƣơng quan giữa các thành phần của các chuỗi quan sát đƣợc sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian. Nói cách khác, có sự tƣơng quan giữa các sai số tƣơng ứng với các quan sát, tức là sai số ứng với số quan sát nào đó không bị ảnh hƣởng bởi sai số ứng với một quan sát khác.
Bảng 4.6. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan cho tổng thể
Prob > F = 0.6593 F( 1, 149) = 0.195 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)
Kết quả cho thấy p-value của kiểm định tự tƣơng quan bằng 0.659 >0.05 nên mô hình không tồn tại tự tƣơng quan.
Để kiểm tra xem các biến độc lập trong mô hình có phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau hay không tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến. Dựa vào ma trận hệ số tƣơng quan đƣợc trình bày ở bảng 4.2 cho thấy các hệ số đều nhỏ hơn 0.9 chứng tỏ sẽ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Tuy nhiên để đƣa ra kết luận chính xác bài nghiên cứu sẽ tiến hành hồi quy từng biến độc lập theo các biến độc lập còn lại theo nhân tử phóng đại VIF. Với VIF đƣợc tính bằng:
Bảng 4.7. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến cho tổng thể Mean VIF 2.55 LIQ 1.00 0.995676 SALE 1.01 0.985882 TobinQ 1.24 0.807526 ROA 1.24 0.804466 LEV 5.37 0.186064 CF 5.40 0.185046 Variable VIF 1/VIF
(Nguồn: tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12)
Hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 cho thấy mô hình không tồn tại đa cộng tuyến Nhƣ vậy với việc thỏa mãn các kiểm định trên cho thấy mô hình Fix effect hoàn toàn tin cậy cho việc ƣớc lƣợng I.
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến CF có tác động tích cực lên quyết định đầu tƣ với hệ số tƣơng tác 0.571 ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy rằng nếu dòng tiền tăng 1 đơn vị thì đầu tƣ sẽ tăng 0.571 đơn vị. Nhƣ vậy, với hệ số hồi quy dƣơng cho thấy, việc đầu tƣ của những công ty trong mẫu phụ thuộc 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).
Biến Tobin‟s Q đại diện cho cơ hội tăng trƣởng có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Kết quả cũng đạt đƣợc kỳ vọng ban đầu khi cho rằng Tobin‟s Q có tác động đồng biến lên quyết định đầu tƣ. Hệ số hồi quy bằng 2.641 có ý nghĩa khi Tobin Q đại diện cho cơ hội tăng trƣởng tăng 1 đơn vị thì đầu tƣ sẽ tăng 2.641 đơn vị. Kết
quả này phù hợp với nghiên cứu của Mohun Prasadising Odit, Hemant B. Chittoo
(2008), biến Tobin‟s Q tác động cùng chiều mạnh mẽ lên biến đầu tƣ ở mức ý nghĩa 7.7% đối với cả 3 phƣơng pháp hồi quy.
Đòn bẩy tài chính LEV có tác động ngƣợc chiều lên I cũng ở mức ý nghĩa 1%; con số -3.282 có ý nghĩa khi đòn bẩy tăng 1% thì đầu tƣ giảm 3.282%. Tác
động nghịch chiều của đòn bẩy lên đầu tƣ có thể giải thích theo nhiều nguyên nhân.
Theo Myer(1977) và Jensen (1986) thì thị trƣờng chứng khoán Việt Nam tồn tại
nhiều bất hoàn hảo nhƣ vấn đề đại diện, bất cân xứng thông tin, giao dịch nội gián rất dễ dẫn đến việc “đầu tƣ quá mức” (khi gia tăng đòn bẩy sẽ làm thừa thải dòng tiền, áp lực buộc giám đốc phải sử dụng nguồn vốn này để đầu tƣ, dẫn đến đầu tƣ dàn trải và họ đầu tƣ vào cả những dự án có NPV âm) và “đầu tƣ dƣới mức” (các giám đốc tài chính lo sợ thành quả mình đầu tƣ vào những dự án có NPV dƣơng rơi hết vào tay trái chủ cho nên họ sẽ thích đầu tƣ vào các dự án không sinh lợi hoặc dòng tiền thu về từ các dự án này chỉ đủ trả vốn và lãi chứ không lựa chọn dự án tối ƣu), cuối cùng gia tăng đòn bẩy lại có tác động nghịch biến lên quyết định đầu tƣ. Do vậy, trong cả 2 trƣờng hợp vì mâu thuẫn quyền lợi và nhiều áp lực khiến nhà quản lý đầu tƣ vào các dự án kém hiệu quả từ nguồn vốn vay hoặc bị hạn chế năng lực của mình khi ra quyết định đầu tƣ.
Biến SALE có tác động ngƣợc chiều lên đầu tƣ trong khi các kết quả của những bài nghiên cứu trƣớc đây bến SALE có tác động cùng chiều lên biến đầu tƣ tuy nhiên kết quả lại không có ý nghĩa thống kê. Có thể giải thích cho kết quả này là vì trong giai đoạn 2008 – 2014 nền kinh tế đang trong giai đoạn khó khăn, công ty không dùng nguồn tiền này để đầu tƣ mà dùng để trả bớt lãi vay và vốn gốc nhằm tăng tính thanh khoản. Chính vì vậy biến SALE có tƣơng quan nghịch biến lên đầu tƣ.
Biến ROA có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và có mối tƣơng quan nghịch biến lên đầu tƣ trong khi các nghiên cứu trƣớc đây đều có tác động cùng chiều. Tuy nhiên con số này rất nhỏ, chỉ ở mức -0.14. Lý giải cho tác động nghịch biến này một phần lớn là do sự khó khăn của nền kinh tế trong giai đoạn đó. Sự tăng trƣởng trong doanh thu và lợi nhuận tạo ra đƣợc dùng để giúp công ty xoay sở những khoản nợ vay, do vậy khi lợi nhuận chỉ mới tăng đƣợc ít trong lúc kinh tế khó khăn thì công ty sẽ không mở rộng đầu tƣ mà thay vào đó là trả bớt những khoản nợ, nhằm nâng cao tính thanh khoản. Vì vậy trong giai đoạn này hầu hết các công ty đều hạn chế mở rộng đầu tƣ cũng là điều dễ hiểu. Khi tính thanh khoản tăng lên cao, vƣợt qua giai đoạn khó khăn, các công ty sẽ đầu tƣ để thu lại lợi nhuận. Kết quả của
phân tích cho thấy biến LIQ ở giá trị 0.0123 tuy không có giá trị thống kê nhƣng đã giải thích đƣợc vấn đề một cách hợp lý.
Tình hình ảm đạm của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua phù hợp với lý luận của Jensen; Michael, C. (1986) về mâu thuẫn giữa cổ đông và nhà quản lý. Đòn bẩy tác động nghịch chiều lên đầu tƣ, dòng tiền tác động cùng chiều lên đầu tƣ cho thấy các công ty trong mẫu phụ thuộc vào dòng tiền nội bộ và không tận dụng đòn bẩy tài chính nhƣ một công cụ kiểm soát việc đầu tƣ quá mức của các nhà quản lý. Có thể nhận thấy, giai đoạn 2006-2008 nền kinh tế khá lạc quan, đặc biệt khi Việt Nam gia nhập WTO vào năm 2007, các nhà quản lý khá lạc quan vào tình hình phát triển, tận dụng dòng tiền nội bộ có sẵn, đặt nặng vai trò lãnh đạo của mình hơn lợi ích của cổ đông thông qua việc đầu tƣ vào những lĩnh vực khác nhƣ bất động sản… những lĩnh vực khác không phải thế mạnh của mình. Kết quả là sau khủng hoảng tài chính toàn cầu (Khủng hoảng tài chính toàn cầu với khởi nguồn từ Mỹ bắt đầu trở nên căng thẳng và tàn phá thế giới từ tháng 9/2007 dẫn đến việc một loạt các tổ chức tài chính trên thế giới thua lỗ. Ban đầu là Merrill Lynch thua lỗ khoảng 8 tỷ USD trong quý 3/2008. Tại Mỹ, từ đầu năm 2008 cho đến nay, có 25 ngân hàng đã buộc phải đóng cửa. Trong đó đáng kể nhất là việc ngân hàng IndyMac – từng là ngân hàng cho vay thế chấp lớn nhất của Mỹ sụp đổ và ngân hàng Washington Mutual – ngân hàng tiết kiệm lớn nhất của Mỹ đóng cửa vào ngày 25/09/2008. Ngân hàng WaMu sau đó đã thuộc về JP Morgan. Đầu năm 2008, tại phố Wall có 5 ngân hàng đầu tƣ là Goldman Sachs, Morgan Stanley, Bear Stearns, Lehman Brothers và Merrill Lynch. Bear Stearns về tay JP Morgan Chase. Lehman Brothers tuyên bố phá sản tháng 9/2008. Goldman Sachs và Morgan Stanley chuyển đổi sang mô hình hoạt động kết hợp của ngân hàng đầu tƣ và ngân hàng thƣơng mại để có thể huy động vốn qua hoạt động tiền gửi. Mô hình ngân hàng đầu tƣ một thời nổi danh phố Wall chấm dứt. Về phía châu Âu, các ngân hàng châu Âu cũng hoạt động đầy khó khăn. Ngân hàng UBS của Thụy Sỹ dƣới tác động của khủng hoảng tín dụng thua lỗ 11,5 tỷ franc trong quý 1/2008. Tháng 2/2008, chính phủ Anh quốc hữu hóa ngân hàng Norther Rock của Anh. Tháng 2/2008, sau vụ việc liên quan đến Jerome Kerviel, ngân hàng hàng đầu nƣớc Pháp Societe Generale công bố thua lỗ do thất thoát tới 4,9 tỷ Euro. Một loạt các tên tuổi lớn của ngành tài chính Nhật
cũng thua lỗ do khủng hoảng tín dụng, cụ thể là Mitsubishi UFJ, Sumitomo Mitsui Financial Group Inc., Sumitomo Trust & Banking Co., Resona Holdings Inc. và Chuo Mitsui Trust Holdings Inc), giai đoạn 2009-2011 rất nhiều doanh nghiệp rơi vào tình trạng khó khăn, đứng trƣớc bờ vực phá sản.
Nhƣ vậy kết quả nghiên cứu 150 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008 – 2014 có ý nghĩa thống kê với các biến CF, LEV, SALE. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình Random effect là phù hợp nhất để đo lƣờng tác động của đòn bẩy lên đầu tƣ. Tuy nhiên bài nghiên cứu sẽ tiếp tục với kết
quả của Mohun Prasadising Odit, Hemant B. Chittoo (2008) khi cho rằng ảnh
hƣởng nghịch biến của đòn bẩy tài chính ở những công ty có cơ hội tăng trƣởng thấp thì mạnh mẽ hơn những công ty tăng trƣởng cao. Để hiểu rõ hơn tác động của đòn bẩy lên những công ty tăng trƣởng cao và những công ty tăng trƣởng thấp trên thị trƣờng Việt Nam khác nhau nhƣ thế nào thì phần tiếp theo bài nghiên cứu sẽ giải quyết vấn đề này.