IV. Ước lượng tham số cho mô hình tỷ lệ đòn bẩy chính
B.Giới thiệu lại về các nhân tố phụ
Các nhân tố phụ trở nên đáng quan tâm cho một số mục tiêu. Có một số nguyên nhân mà do đó chúng ta cần thiết ph ải thêm các nh ân tố phụ vào mô hình <core model of leverage (k ết hợp với các phần trước để có cách hiểu ch o ch ính xác>. Nếu một nhân tố mới tác động đến mức ý nghĩa thống kê của một số nh ân tố chính, nó cần được chú ý. Nếu một nh ân tố mới là một biến có liên quan đến chính sách, cần thiết ph ải thêm biến đó vào mô hình vì nhiều mục đích khác nhau.
T heo bảng 6, chúng tôi xin giới thiệu trở lại các nh ân tố này một lần nữa. Chúng tôi xem xét ảnh hưởng của chúng khi các nhân tố này được thêm vào mô hình nhân tố, mô hình 5 nhân tố ngoại trừ biến công nghiệp, và 8 nhân tố được tìm thấy có ảnh hưởng mạnh khi bỏ qua nh ân tố công nghiệp. Chúng tôi không báo các hệ số ước lượng ở các nh ân tố kiểm soát. Các hệ số của các nhân tố chính hết sức ổn định dù cho bất kì nhân tố ph ụ nào được thêm vào mô hình. T rong các hồi quy này, kiểm định t sử dụng phương sai hiệu chỉnh cho cả 2 cách nhó m số liệu phân theo công ty và phân theo năm.
Chú ý rằng, nếu chúng tôi sử dụng một mức ý nghĩa thống kê (alpha) thông thường, bảng 6 cho thấy rằng rất nh iều trong số các nhân tố này là có ý nghĩa thống kê. Mặc dù các bằng chứng trước đây cho thấy các ảnh hưởng này là khá yếu. Điều này thể hiện rằng khá dễ dàng để thêm một nhân tố vào danh sách của chúng t a và nh ận ra rằng “ nó thực sự có liên quan”. Về mặt bản chất, bảng 6 cung cấp một danh sách dài nh ững nh ân tố như vậy. Mặc dù chúng đều có ý nghĩa thống kê, nhưng một vài nhân tố phụ có những dấu hiệu thể hiện sự kh ôn g đáng tin cậy. Sự lựa chọn một định nghĩa về đòn bẩy là khá quan t rọng trong một vài trường hợp. Những trường hợp này có thể ph ản ánh cả việc thiếu độ tin cậy, hoặc những trường hợp
mà ph ương ph áp đo lường phía bên phải (có thể hiểu giống nh ư ước lượng một bên trong thống kê, phía bên phải là ph ía bên giá trị lớn hơn giá trị ước lượng) chỉ đơn giản cung cấp kì vọng khác một phương ph áp đo lượng về ph ía bên trái. Về mặt lý thuyết, việc giải quyết các trường hợp này sẽ là một việc cần được quan t âm trong các nghiên cứu sau này.
Bảng 6 cũng cho thấy những trường hợp mà ở đó nó có liên quan đến nhân tố công nghiệp hay không. Hiệu ứng của t ỉ suất sinh lợi t hị trường chứng kh oán, biến đặc trưng và biến điều chỉnh là có giới hạn tùy thuộc vào việc nhân tố công nghiệp có được đưa vào mô hình hay khôn g. Ảnh hưởng của tỉ suất lợi nhuận thị trường cổ ph iếu đối với đòn bẩy là nghịch biến và có ý nghĩa khi nhân tố công nghiệp được đưa vào, nh ưng nó lại là đồng biến và có ý nghĩa thống kê khi biến ngành công nghiệp bị loại ra khỏi mô hình.
Một vài biến khác cũng có ý nghĩa thống kh i đòn bẩy trung bình ngành được bao gồm và t rở nên không còn ý nghĩa thống kê kh i loại bỏ nhân tố đòn bẩy trung bình ngành. Điều này tương đối quan t rọng. Nó nh ấn mạnh rằng một kiểm tra với tính hiệu lực mạnh là cần thiết để thiết lập đúng cách các kết quả thực nghiệm đáng t in cậy.
Chẳng hạn, xem xét ảnh hưởng của tín dụng t huế đầu tư. Trong bảng 2, nó có mối tương quan cùng chiều với đòn bẩy. T rong bảng 3,nó rơi xuống điểm mà ở đó nó có hệ số là 1.691 và hệ số kiểm định t là 3.4. Những điều được nhìn thấy trong bảng 6 thực sự thú vị. T ùy thuộc vào việc thiết lập các nhân tố được sử dụng nh ư nh ân tố kiểm soát và định nghĩa về đòn bẩy, nh ân tố này có thể được nhìn thấy là có tương quan đồng biến hoặc nghịch biến. T rong hồi quy đòn bẩy t hị trường, kiểm định t là 3.3 khi bao gồm cả các nh ân tố chính, nhưng nó chỉ còn là 1.2 trong mô hình chỉ với 8 biến kiểm soát : 5 nhân tố chính (không có trung bình đòn bẩy tài chính của ngành) và ba biến thêm vào: dummy for regulated firm; việc bán hàng, trong tổng quan và tỉ lệ chi ph í quản lý/doanh thu; và tăng trưởng vĩ mô. Nếu việc đo lường đòn bẩy sử dụng giá t rị sổ sách, hệ số là nghịch biến mà kh ông chịu ảnh hưởng bởi việc thiết lập các nhân tố chính trong mô hình sử dụng.
Việc thêm vào ho ặc bớt đi một nhân tố mà là nh ân tố phụ của chính nó thường sẽ có một tác dụng khôn g đáng kể. Đã có nh ững trường hợp mà trong đó mỗi trường hợp có thể cung cấp những bằng chứng có hiệu lực mạnh ràng một nhân tố được đưa ra có tương quan t huận chiều với đòn bẩy và bẳng việc sử dụng việc thiết lập các nhân tố kiểm soát có những khác biệt nhỏ, nó có thể được thiết lập rằng nhân tố tương tự nh au cũng có một quan hệ nghịch biến có hiệu lực mạnh tương tự trên đòn bẩy tài chính. Điều này có nghĩa là khi sử dụng cùng một dữ liệu những với các nhân tố điều kh iển khác nhau hoặc với những định nghĩa kh ác nh au về đòn bẩy, những bài nghiên cứu kh ác nhau có thể đi đến những kết luận khác nh au về ảnh hưởng mối tương quan giữa một nh ân tố nào đó với đòn bẩy tài chính. Đây cũng chính là lí do tại sao cần thiết ph ải sử dụng một tiến trình thiết lập các nh ân tố kiểm soát đã được chuẩn hóa, chẳng hạn như các nhân tố hiệu lực mạnh.
Những tài liệu nghiên cứu hiện tại là đáng t in cậy dựa t rên mẫu dữ liệu về đòn bẩy. Chúng tôi không đưa ra một cấu trúc kiểm định về mặc lý thuyết. Đó là công việc cho một nghiên cứu khác sau này. Để giảm bớt mối lo lắng về nội sinh, chúng tôi sử dụng các nhân tố của năm trước đó, không phải là các nhân tố song song về thời điểm. Điều này đồng thời không thể giải quyết được vấn đề nội sinh và mô hình độ trễ. T uy nhiên, ít nhất nó cũng tạo một mức độ đảm bảo nhất định cho các nhân tố nằm trong hệ thống thông tin của các công ty đã được t hiết lập. Những nghiên cứu xa hơn đòi hỏi một cấu trúc mở rộng được xem xét một cách nghiêm túc và sau đó đi vào kiểm định xem cấu t rúc đó có phù hợp với dữ liệu hay không. Những nghiên cứu như vậy cần thiết được thực hiện, nhưng sẽ tốt hơn nếu chúng được thực hiện ở ngoài phạm vi của bài nghiên cứu này. Chúng tôi hy vọng rằng những kết quả chúng tôi đưa ra có thể là một nghiên cứu t iền nghiệm hữu ích để phục vụ cho những nghiên cứu nghiêm cứu về cấu t rúc khác.
Có một vài vấn đề mà chúng ta chưa nghiên cứu trong bài nghiên cứu này. Chúng tôi không cho phép nh ững hình thức chức năng thay thế và các dạng ph i tuyến. chúng tôi cũng không chấp nhận những ảnh hưởng tương tác, mặc dù một vài hiệu ứng tương tác ph ụ có thể được tìm thấy ở bảng 4. Chúng tôi cũng kh ôn g đo lường chi ph í bảo lãnh và ảnh hưởng của nó. Chúng tôi không nghiên cứu các ảnh hưởng dynamic (dynamic effects) trong bài nghiên cứu này. Chúng tôi cũng đã cố ý loại trừ các ảnh hưởng cố định của các công ty. Những hiệu ứng này tuy có vẻ quan t rọng về mặt thống kê nhưng mối tương quan lại khô ng rõ ràng. Việc bao gồm luôn các hiệu ứng này có thể kh ông ph ù hợp với mục đích nghiên cứu của bài bởi vì việc bao gồm chúng sẽ dẫn đến một hiệu ứng rất lớn đối với biến đòn bẩy t rung bình của ngành. T ất cả nh ững vấn đề có vẻ khá thú vị và chúng tôi hy vọng sẽ đi vào trình bày chúng trong tương lai.
V. Kết luận
bài nghiên cứu này nghiên cứu về các công ty đại chúng của Mỹ trong thời gian từ 1950 đến 2003 nhằm mục t iêu xác định rằng nhữg nh ân tốt nào có mối liên quan đến đòn bẩy của cơ sở thị trường. Khởi đầu từ việc thiết lập nhiều nhân tố đã từng được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây, chúng tôi nhận thấy rằng việc thiết lập với sáu nhân tố cung cấp một tính toán vững chắc của các mẫu quan sát trong dữ liệu:
T rong môi trường cạnh tranh, các công ty trung bình hiện tại đã có đòn đẩy cao sẽ có xu hướng tiếp tục sử dụng đòn bẩy cao.
Những công ty có tỉ lệ giá t rị sổ sách/giá trị thị trường cao có xu hướng điều chỉnh giảm đòn bẩy.
Những công ty có nhiều tài sản cố định hữu hình có xu hướng có một đòn bẩy cao hơn.
Những công ty có lợi nh uận cao hơn có xu hướng sử dụng t ỉ lệ đòn bẩy t hấp hơn.
Những công ty lớn có xu hướng sử dụng đòn bẩy cao hơn.
Khi tỉ lệ lạm phát được kì vọng trở nên cao hơn, các công ty có xu hướng sử dụng đòn bẩy cao hơn.
T hêm vào 6 nhân tố này, ph iên bản trước của bài nghiên cứu này tìm thấy rằng một biến chỉ số chỉ ra rằng việc một công ty có chi trả cổ tức hay không cũng có ảnh hưởng đến việc sử dụng tỉ lệ đòn bẩy. Các công ty chi trả cổ tức có tỉ lệ đòn bẩy thấp hơn các công ty kh ông chi trả. Các lý thuyết cấu trúc vốn hiện tại có nh ững dự đoán kh á mơ hồ về mối quan hệ giữa tình trạng chi trả cố tức với tỉ lệ đòn bẩy của các công t y. T rong đánh giá của chúng t ôi, việc giải thích cho cổ tức cần những phát triển xa hơn nội dung của bài nghiên cứu này.
Nhiều nghiên cứu đã báo cáo rằng dù kết quả của họ như thế nào đi nữa, họ vẫn ủng hộ mạnh mẽ cho việc sử dụng đòn bẩy tính toán theo giá trị thị trường ho ặc giá trị sổ sách (tạm gọi là đòn bẩy t heo sổ sách và đòn bẩy theo thị trường). Dựa trên những nghiên cứu trước đây, chúng tôi kì vọng rằng các nhân tố chính cũng sẽ có tác động mạnh đến việc lựa chọn cách thức tính toán đòn bẩy dựa trên giá trị sổ sách hay giá trị thị trường. Điều này hóa ra lại khôn g chính xác.
Khi nghiên cứu đòn bẩy t heo sổ sách, nh ững ảnh hưởng của tỉ lệ giá t rị thị trường/ giá trị sổ sách, quy mô công ty, và lạm phát kì vọng, tất cả những yếu tố này dường như khô ng còn ảnh hưởng mà chúng có kh i
thực hiện nghiên cứu đòn bẩy dựa t rên giá trị thị trường. Tỉ lệ đòn bẩy trung bình ngành và dĩ nhiên là cả lợi nhuận vẫn đáng tin cậy và có ý nghĩa thống kê.
Chúng ta giải t hích kết quả bất ngờ này nh ư thế nào? Nhớ lại rằng, arclay, Moreilec và Smit h (2006) đã tranh luận rằng đòn bẩy theo giá trị sổ sách là đang nhìn về quá khức, trong kh i đòn bẩy dựa theo giá trị thị trường là đang nhìn về tương lai. Từ cách nhìn nhận này, chúng ta nhận thấy rằng những ảnh hưởng của t ỉ lệ giá t rị thị trường tài sản/ giá trị sổ sách của t ài sản, quy mô công ty (được đo lường t heo giá trị sổ sách của t ài sản), và lạm phát kì vọng được thực hiện thô ng qua khả năng tác động đến các kh ía cạnh trong tương lai của công ty đã được dự báo. Đòn bẩy trung bình ngành, tangibility và khả năng lợi nhuận dường như ph ản ánh những tác động của quá khứ của công ty. Chúng tôi tin rằng sự phân biệt này cần thiết được quan tâm trong tương lai từ các lý thuyết tài chính doanh nghiệp.
Các lý thuyết hữu dụng như thế nào trong việc giải thích số liệu mà chúng t a có? Chúng ta đang nghiên cứu các công t y cổ ph ần đại chúng Mỹ với dữ liệu trong kho ảng nữa thế kỉ qua. Đối với những công ty này, các bằng chứng cho thấy có những yếu điểm nhất định trong mỗi lý thuyết – một vài trong số đó có vẻ nguy hiểm hơn nh ững lý thuyết còn lại. Bản chất của các yếu điểm cũng khác nh au.
Độ trễ thị trường (marketing timing) thường được nhắc đến bởi nh ững người ủng hộ tài chính hành vi. T uy nh iên, market timing cũng có thể là kết quả của quá trình tối ưu hóa hợp lý bởi các nhà quản lý (e.g.. Baker and Wurgler, 2002 ). Hầu nh ư bất kì mô hình tối ưu hóa đòn bẩy tài chính thực tế nào dường nh ư cũng có những chi ph í với lợi nhuận diễn biến qua t hời gian. Điều này sẽ dẫn đến những lựa chọn tối ưu qua thời gian. Quan trọng hơn, market timing cung cấp một số tác động cross – sectional có thể bị bác bỏ giới hạn trong khuôn kh ổ thực nghiệm và kh ông có những giải thích trực tiếp cho các mẫu dữ liệu chính mà chúng ta quan sát được. Hơn nữa, ý tưởng này khôn g cung cấp một giải thích mang tính bản chất của hầu hết cấu trúc vốn cross – sectional thu thập được mà chúng điều chỉnh sự độc lập của việc mở rộng kh uôn khổ lý thuyết đánh đổi.
lý thuyết trật tự ph ân hàng cung cấp một sự giải thích phù hợp và trực quan cho thực tế rằng các công ty có lợi nhuận cao thường có xu hướng có tỉ lệ đòn bẩy t hấp hơn. Tuy nhiên, nhân tố thực nghiệm đơn lẻ quan t rọng nh ất chính là đòn bẩy trung bình ngành. Lý thuyết trật tự phân hạng không dự đoán một cách trực tiếp về sự quan t rọng của ngành. Vai t rò của tangibility và quy mô công ty cũng không được giải thích một cách dễ dàng và trực tiếp từ lôgic cơ bản của lý thuyết trật tự ph ân hạng. Do đó, cân nhắc việc ph át triển các lý thuyết là cần thiết nếu một mô hình giới hạn trong phương pháp tiếp cận lý thuyết trật tự ph ân hạng cơ bản là hoàn toàn có thể đại diện cho một bằng chứng chính yếu mạnh mẽ.
Lý thuyết đánh đổi có thể giải thích cho nhiều yếu tố chẳng hạn như đòn bẩy trung bình ngành, quy mô công ty, tangibility và tỉ lệ giá trị thị trường/sổ sách. Điểm yếu thực nghiệm chủ yếu của lý thuyết đánh đổi là sự ph ổ biến của suy nghĩ những công ty có lợi nhuận cao hơn thường có tỉ lệ đòn bẩy thấp hơn. T rong các mô hình của lý thuyết đánh đổi, tuy nhiên, tỉ lệ đòn bẩy và lợi nhuận có thể có mối quan hệ nghịch biến. T syplako(2008), chẳng hạn, đã tranh luận rằng khi năng lực sản xuất khô ng tốt và cần thời gian để cải thiện, các công ty có xu hướng gia t ăng lợi nhuận giữ lại (chẳng hạn gia tăng cổ phiếu nội bộ) trước kh i chi trả tiền để nâng cao năng lực. Quy trình giữ lại lợi nhuận sẽ thể hiện khi lợi nh uận làm giảm tỉ lệ đòn bẩy. Việc gia t ăng vốn đòi hỏi phải chi trả tiền, do đó mà làm tăng tỉ lệ đòn bẩy.
theo thống kê nổi tiếng của Box (197 9), “ Tất cả những mô hình đều sai, nhưng một vài trong số chúng có thể hữu dụng”. Chúng tôi hi vọng rằng mô hình 6 nhân tố chính sẽ cung cấp một nền tảng hữu dụng cho
nh ững nghiên cứu xa hơn về tỉ lệ đòn bẩy. Những nhân tố chính khá mạnh mẽ. Sự thật là những nhân tố tương tự nh au sẽ có những tác động tương tự nh au đối với nhiều loại công t y. Điều này cho thấy rằng một lý thuyết thống nh ất về tỉ lệ đòn bẩy có thể vẫn chưa được tìm thấy. khi một lý thuyết mới xuất hiện
PHỤ LỤC : ĐỊNH NGHĨA C ÁC BIẾN 1. Đo l ường tỉ lệ đòn bẩy 1. Đo l ường tỉ lệ đòn bẩy
T ổng nợ/giá trị thị trường của tổng tài sản (T DM) là tỉ lệ tổng nợ trên giá trị thị trường của tài sản (MVA). MVA là t ổng giá trị thị trường của cổ phiếu được xác định bằng cách (t hị giá*tổng số cổ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ph ần+nghĩa vụ nợ ngắn hạn + nợ dài hạn + giá t rị ưa thích thanh khoản (preferred – liquidation value) –