ch ng 3 K t qu th c nghi m L i nhu n ch ng khoán k v ng (Re) + Không tác đ ng Thay đ i trong ti n n m gi (Delta) - + T su t gi a dòng ti n thu n t ho t đ ng s n xu t kinh doanh và tài s n (CF)
+ +
Giá tr s sách trên giá th
tr ng (BM) - -
Quy mô (SIZE) + -
Dòng ti n thu n t vi c phát hành v n c ph n trong n m (NetEquity) + - Chi tiêu v n đ u t (NetInv) - -
Nhân t K t qu k v ng nêu ch ng 3 K t qu th c nghi m Dòng ti n thu n t vi c phát hành n trong n m (NetDebt) + Không tác đ ng K t qu nghiên c u đ c ch p nh n m c ý ngh a 1%, 5%, 10% Ngu n: T ng h p t k t qu nghiên c u c a tác gi
CH NG 5: K T LU N
5.1. K t lu n chung
Nghiên c u này phân tích m i quan h gi a l i nhu n ch ng khoán k v ng đ i v i ti n n m gi c a các công ty niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam trong c 02 sàn giao d ch HOSE v i HNX và r t nhi u các ngành ngh . Bài nghiên c u đ c đnh l ng d a trên ph ng pháp c a Palazzo (2011) và l i nhu n ch ng khoán k v ng đ c đo l ng thông qua mô hình CAPM v i giá tr th tr ng là các chu i VN- Index và HNX-index tùy thu c vào ch ng khoán đó đ c niêm y t trên th tr ng nào. Tuy nhiên, trái v i k v ng, k t qu th c nghi m cho th y r ng l i nhu n ch ng khoán k v ng không nh h ng đ n ti n n m gi c a các doanh nghi p. i u này cho th y r ng, các công ty ch tr ng xét đ n tác đ ng c a các y u t n i sinh liên quan đ n tài chính c a doanh nghi p nh m đ a ra chính sách cho vi c n m gi ti n h n là ch u s nh h ng t các nhân t bên ngoài.
Ngoài ra, k t qu th c nghi m còn cho th y, đ i v i các doanh nghi p có t su t l i nhu n t các c h i đ u t trong t ng lai khác nhau, m i liên h gi a ti n n m gi và l i nhu n ch ng khoán k v ng c ng không đ c th hi n rõ ràng. i u này cho th y r ng tuy các c h i đ u t trong t ng lai khác nhau s bi u hi n c th trong giá tr v n c ph n k v ng c a doanh nghi p, nh ng tác đ ng c a l i nhu n ch ng khoán k v ng c a doanh nghi p trong b t k giai đo n nào c ng ch a th t s tác đ ng sâu s c đ n ti n n m gi c a các doanh nghi p t i Vi t Nam.
5.2. H n ch c a đ tài
M u nghiên c u ch a mang tính đ i di n cao do ch áp d ng trong kho ng th i gian t n m 2010 đ n n m 2013 và s l ng g n 50% t ng các công ty niêm y t trên c 02 sàn ch ng khoán. Do s l ng các công ty niêm y t trên th tr ng ch ng khoán
xuyên su t kho ng th i gian t th i gian thành l p sàn đ n n m 2013 là không nhi u, nên bài nghiên c u ph i bó h p ph m vi nghiên c u trong các công ty có th i gian niêm y t t 2009 tr đi đ đ m b o s l ng m u v a đ và không th đ a vào các công ty có th i gian niêm y t s m h n đ tránh tình tr ng d li u b ng không đ i x ng.
Ngoài ra, còn r t nhi u các doanh nghi p FDI l n n m gi r t nhi u d án đ u t l n v i các c h i t ng tr ng cao nh ng không niêm y t trên các sàn giao d ch ch ng khoán (Nh Unilever, Pepsi, Coca Cola…) nên không th thu th p thông tin đ t ng kích th c m u và t ng đ tin c y cho bài nghiên c u.
M c dù bài nghiên c u đã đ a ra đ c m i quan h gi a l i nhu n ch ng khoán k v ng và các bi n gi i thích khác đ n ti n n m gi c a công ty nh ng nh h ng c a l i nhu n ch ng khoán k v ng ch a đ a đ n m t k t lu n th ng nh t v m i quan h này khi ti p c n b ng các ph ng pháp khác nhau. Ngoài ra, bài nghiên c u ch áp d ng đ i v i m t ph ng th c đo l ng l i nhu n ch ng khoán k v ng, ch a ti p c n đ n các ph ng th c khác và ch a xét đ n l i nhu n th c t c a ch ng khoán.
5.3. Các h ng nghiên c u ti p theo
T nh ng h n ch trên, các nghiên c u ti p theo có th phát tri n theo nhi u h ng khác nhau nh sau:
Th nh t, gia t ng kích th c m u khi các công ty có th i gian niêm y t dài h n trong th i gian t i.
Th hai, nghiên c u s d ng mô hình CAPM đ xác đnh l i nhu n ch ng khoán k v ng theo nghiên c u c a Hosseini, Admadi và Moqadam (2013). Các nghiên c u ti p theo có th s d ng các ph ng th c khác nhau đ đo l ng ch tiêu này nh m có nh ng đánh giá đa d ng h n.
Th ba, có th m r ng xem xét đ n l i nhu n th c t c a ch ng khoán nh h ng đ n t l c a ti n trong c c u tài s n c a doanh nghi p.
TÀI LI U THAM KH O Ti ng Vi t
Chu n m c k toán Vi t Nam, Chu n m c s 24, Báo cáo l u chuy n ti n t .
Ti ng Anh
1. Abbas Ali và Samran Yousaf, 2013, Determinants of cashholding in German Market, Journal of Business and Management, Volume 12, Issue 6 (Sep. - Oct. 2013), PP 28-34.
2. Almeida, Campello và Weisbach, 2004, The cash flow sensitivity of cash, Journal of Finance 59 (4), 1777 – 1804.
3. Baumol, 1952, Tobin, 1956, The Baumol-Tobin model, Advanced Macroeconomic (tái b n l n th 4), ch ng CH6, v n đ 2.
4. Dittmar, A,m Mahrt-Smith, J., 2007, Corporate governance and the value of cashholdings, Journal of Financial Economics 83, 599 – 634.
5. Darcey McVanel và Nikita Perevalov (2008), Financial Constraints and the Cash-Holdings: Behaviour of Canadian Firms, Bank of Canada Discussion Paper 2008-16.
6. Ferreira và Vilela, 2004, Why Do Firms Hold Cash? Evidence from EMU Countries, European Financial Management, Vol. 10, No. 2, 2004, 295–319.
7. Levasseur J.C., 1979, Rice production systems in Benin, Rice production systems in Benin, 122. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
8. Kalcheva và Lins, 2003, International Evidence on Cash Holdings and Expected Managerial Agency Problems, The Review of Financial Studies, v20, 2007.
9. Keynes, J.M., 1936. The General Theory of Employment. In: Interest and Money. Harcourt Brace, London
10.Khaoula Saddour, 2006, The Determinants and the Value of Cash Holdings: Evidence from French firms, Working Paper of University of Paris.
11.Kim, E.H., 1978, "A Mean-Variance Theory of Optimal Capital Structure and Corporate Debt Capacity," Journal of Finance 33, March 1978, pp. 45-63.
12.Kim, C.-S., Mauer, D. C., Sherman, A. E., 1998. The determinants of corporate liquidity: theory and evidence. Journal of Financial and Quantitative Analysis 33 (3), 335–359.
13.Kraus, A. and R.H. Litzenberger, 1973, "A State Preference Model of Optimal Financial Leverage," Journal of Finance, September 1973, pp. 911-922.
14.Gamba, A., Triantis, A., 2008. The value of financial flexibility. Journal of Finance 63 (5), 2263–2296.
15.Guney, Y., Ozkan, A. and Ozkan, N. (2003): “Additional International Evidence on Corporate Cash Holding”. EFMA Helsinki meetings.
16.Han, S., Qiu, J., 2007. Corporate precautionary cash holdings. Journal of Corporate Finance 13, 43–57.
17.Hassan Hemmati, Farzin Rezaei, Negar Baradaran Anaraki (2012), Investigating the Financial Determinants of Corporate Cash Holdings in Tehran Stock Exchange, Interdisciplinary Journal Of Contemporary Research In Business, Vol 5, No 6.
18.Hosseini, Admadi và Moqadam (2013), The Investigation of the Relationship between Cash Holding and Working Capital with Abnormal Stock Return inthe Companies Listed In Tehran Stock Exchange, Advances in Environmental Biology Journal, 7(10) October 2013, Pages: 3099-3115.
19.Jarrad Harford, Sandy Klasa and William Maxwell (2011), Refinancing risk and cash holdings, Journal of Finance, 2014, vol. 69, issue 3, pages 975-1012.
20.Jensen, M., 1986. Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers. American Economic Review 76, 323–329.
21.Jensen, M., Meckling, W.H., 1976. Theory of the firm: managerial behaviour, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics 3, 305–360.
22.Miller, M.H., Orr. D., 1966. A model of the demand for money by "rms. Quarterly Journal of Economics, 413-435.
23.Modigliani, F.; Miller, M. (1958). "The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment". American Economic Review 48 (3): 261–297
24.Myers, S.C., Majluf, N.S., 1984. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics 13, 187–221.
25.Myers, S.C., 1977. Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics 5, 147–175.
26.Palazzo, 2011, Cashholdings, risk and expected return, Journal of Financial Economics 104 (2012), 162 – 185.
27.Simutin, 2010, Excess cash and stock return, Financial Management 39 (3), 1197 – 1222.
28.Shinada Naoki, 2012, Firms’cash holdings and Performance: Evidence from Japanese Corporate Finance, RITEI Discussion Paper Series 12-E-031.
29.Joseph E. Stiglitz; Andrew Weiss, 1981, Credit Rationing in Markets with Imperfect Information, The American Economic Review, Vol. 71, No. 3. (Jun., 1981), pp. 393-410.
30.Tim Opler, Lee Pinkowitz, ReneH Stulz, Rohan Williamson, 1999, The determinants and implications of corporate cash holdings, Journal of Financial Economics 52 (1999) 3- 46.
1. K t qu ki m đnh mô hình
1.1. Mô hình Pooled OLS
1.2. Ki m đnh đa c ng tuy n 1.3. Ki m đnh ph ng sai thay đ i _cons .0986698 .0411026 2.40 0.016 .0180431 .1792965 netequity -.2477795 .036165 -6.85 0.000 -.3187205 -.1768384 netdebt -.0003972 .0200211 -0.02 0.984 -.0396705 .038876 netinv -.0424114 .0095879 -4.42 0.000 -.0612189 -.0236038 bm -.0778178 .0096349 -8.08 0.000 -.0967177 -.058918 size -.0264473 .0040488 -6.53 0.000 -.0343894 -.0185051 cf .0358474 .0131439 2.73 0.006 .0100644 .0616304 delta .5073512 .029182 17.39 0.000 .4501079 .5645946 re -.0029909 .0070715 -0.42 0.672 -.0168624 .0108806 cash Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 18.2128411 1463 .012448969 Root MSE = .09532 Adj R-squared = 0.2701 Residual 13.2204325 1455 .009086208 R-squared = 0.2741 Model 4.99240865 8 .624051082 Prob > F = 0.0000 F( 8, 1455) = 68.68 Source SS df MS Number of obs = 1464 . regress cash re delta cf size bm netinv netdebt netequity
Mean VIF 1.22 size 1.05 0.954181 delta 1.06 0.946490 netinv 1.11 0.898948 netequity 1.14 0.873473 netdebt 1.28 0.781766 re 1.34 0.748809 bm 1.38 0.726686 cf 1.41 0.708973 Variable VIF 1/VIF . vif
Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 46.58
Variables: fitted values of cash Ho: Constant variance (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest
1.5. H i quy cluster
Prob > F = 0.0000 F( 1, 365) = 407.758 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
_cons .0986698 .0245372 4.02 0.028 .0205816 .176758 netequity -.2477795 .1453354 -1.70 0.187 -.7103016 .2147427 netdebt -.0003972 .0207276 -0.02 0.986 -.0663618 .0655674 netinv -.0424114 .010152 -4.18 0.025 -.0747196 -.0101031 bm -.0778178 .0046856 -16.61 0.000 -.0927293 -.0629063 size -.0264473 .0017339 -15.25 0.001 -.0319652 -.0209293 cf .0358474 .008889 4.03 0.027 .0075585 .0641363 delta .5073512 .0471158 10.77 0.002 .3574078 .6572946 re -.0029909 .011688 -0.26 0.815 -.0401874 .0342056 cash Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 4 clusters in year) Root MSE = .09532 R-squared = 0.2741 Prob > F = . F( 2, 3) = . Linear regression Number of obs = 1464
1.7. Random Effect
F test that all u_i=0: F(365, 1090) = 10.93 Prob > F = 0.0000 rho .75810388 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .05102417 sigma_u .09032872 _cons .0116311 .1790766 0.06 0.948 -.3397428 .363005 netequity .0206892 .0255269 0.81 0.418 -.0293983 .0707767 netdebt .0231485 .0124702 1.86 0.064 -.0013198 .0476169 netinv .0090939 .0075699 1.20 0.230 -.0057594 .0239471 bm -.0436296 .0110973 -3.93 0.000 -.0654041 -.0218552 size -.0039382 .0202335 -0.19 0.846 -.0436393 .0357628 cf -.0035498 .0085509 -0.42 0.678 -.0203278 .0132282 delta .4628183 .016714 27.69 0.000 .4300231 .4956135 re -.0056398 .0049552 -1.14 0.255 -.0153626 .004083 cash Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = 0.0703 Prob > F = 0.0000 F(8,1090) = 108.74 overall = 0.1933 max = 4 between = 0.1210 avg = 4.0 R-sq: within = 0.4439 Obs per group: min = 4 Group variable: mack Number of groups = 366
rho .69479785 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .05102417 sigma_u .07698593 _cons .1416286 .0617721 2.29 0.022 .0205574 .2626998 netequity -.0293237 .025001 -1.17 0.241 -.0783248 .0196774 netdebt .0230065 .0123069 1.87 0.062 -.0011146 .0471276 netinv -.0027272 .0073128 -0.37 0.709 -.0170601 .0116058 bm -.0618136 .0096368 -6.41 0.000 -.0807015 -.0429258 size -.0251062 .0066079 -3.80 0.000 -.0380574 -.0121549 cf .0047366 .0085209 0.56 0.578 -.0119639 .0214372 delta .4697738 .016957 27.70 0.000 .4365387 .503009 re -.0093674 .0046765 -2.00 0.045 -.0185331 -.0002017 cash Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(8) = 897.15 overall = 0.2402 max = 4 between = 0.1829 avg = 4.0 R-sq: within = 0.4387 Obs per group: min = 4 Group variable: mack Number of groups = 366 Random-effects GLS regression Number of obs = 1464
1.9. Ki m đnh Testparm
1.10. Ki m đnh Breusch and Pagan Lagrangian multiplier
(V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0000
= 125.69
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg netequity .0206892 -.0293237 .0500129 .0051549 netdebt .0231485 .0230065 .000142 .0020114 netinv .0090939 -.0027272 .011821 .0019559 bm -.0436296 -.0618136 .018184 .0055028 size -.0039382 -.0251062 .0211679 .0191241 cf -.0035498 .0047366 -.0082864 .0007158 delta .4628183 .4697738 -.0069556 . re -.0056398 -.0093674 .0037275 .0016385 fixed random Difference S.E.
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients Prob > F = 0.1024 F( 3, 1087) = 2.07 ( 3) 2013.year = 0 ( 2) 2012.year = 0 ( 1) 2011.year = 0 . testparm i.year Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 974.51 Test: Var(u) = 0 u .0059268 .0769859 e .0026035 .0510242 cash .012449 .1115749 Var sd = sqrt(Var) Estimated results:
cash[mack,t] = Xb + u[mack] + e[mack,t]
2.1. Nhóm BM nh 2.1.1. Pooled OLS 2.1.2. Ki m đnh đa c ng tuy n 2.1.3. Ki m đnh t t ng quan 2.1.4. Ki m đnh ph ng sai thay đ i _cons .0635114 .0820354 0.77 0.439 -.0976824 .2247051 netequity -.2442611 .0715945 -3.41 0.001 -.3849393 -.103583 netdebt .0540156 .0484576 1.11 0.266 -.0412002 .1492314 netinv -.0184137 .0190889 -0.96 0.335 -.0559221 .0190946 bm -.088769 .0220626 -4.02 0.000 -.1321204 -.0454176 size -.0254409 .007395 -3.44 0.001 -.0399716 -.0109102 cf .0845169 .0480895 1.76 0.079 -.0099756 .1790094 delta .445742 .0530477 8.40 0.000 .341507 .5499769 re -.016236 .0148535 -1.09 0.275 -.0454221 .0129501 cash Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 7.26683085 487 .014921624 Root MSE = .10622 Adj R-squared = 0.2439 Residual 5.40452802 479 .01128294 R-squared = 0.2563 Model 1.86230283 8 .232787854 Prob > F = 0.0000 F( 8, 479) = 20.63 Source SS df MS Number of obs = 488
Mean VIF 1.65 size 1.08 0.922154 netinv 1.14 0.878915 delta 1.18 0.844705 re 1.36 0.734949 bm 1.41 0.707363 netequity 1.43 0.698127 netdebt 2.51 0.398207 cf 3.06 0.327232 Variable VIF 1/VIF
Prob > F = 0.6075 F( 1, 121) = 0.265 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 20.85
Variables: fitted values of cash Ho: Constant variance
2.1.6. Fixed Effects _cons .0635114 .0094602 6.71 0.007 .0334047 .0936181 netequity -.2442611 .0754714 -3.24 0.048 -.4844449 -.0040773 netdebt .0540156 .031656 1.71 0.186 -.0467278 .154759 netinv -.0184137 .0169671 -1.09 0.357 -.0724107 .0355832 bm -.088769 .015013 -5.91 0.010 -.1365471 -.0409909 size -.0254409 .0041916 -6.07 0.009 -.0387806 -.0121012 cf .0845169 .0341961 2.47 0.090 -.0243103 .1933441 delta .445742 .0979616 4.55 0.020 .1339844 .7574996 re -.016236 .0104209 -1.56 0.217 -.0494001 .016928 cash Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 4 clusters in year) Root MSE = .10622 R-squared = 0.2563 Prob > F = . F( 2, 3) = .
F test that all u_i=0: F(121, 358) = 0.89 Prob > F = 0.7744 rho .18377018 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .10773405 sigma_u .05111923 _cons .0639997 .1280852 0.50 0.618 -.1878942 .3158936 netequity -.258335 .0830526 -3.11 0.002 -.4216674 -.0950026 netdebt .016287 .0568466 0.29 0.775 -.0955084 .1280823 netinv -.0317636 .0221849 -1.43 0.153 -.0753927 .0118655 bm -.0819731 .0358992 -2.28 0.023 -.1525728 -.0113733 size -.0231593 .008661 -2.67 0.008 -.0401922 -.0061265 cf .0648007 .0552059 1.17 0.241 -.0437679 .1733694 delta .4348743 .0583127 7.46 0.000 .3201957 .5495528 re -.0162663 .0173869 -0.94 0.350 -.0504595 .0179269 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});