7. Kết cấu của đề tài
2.3.1. Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn
a. Xác định nhân tố ảnh hưởng và đo lường các biến.
* Biến phụ thuộc :Theo MacKie – Mason (1990) cho rằng khi lập kế hoạch huy động vốn, CT chỉ xem xét đến các nguồn vốn dài hạn: vốn chủ sở hữu và nợ dài hạn. Do đó cấu trúc vốn đƣợc hiểu là tỷ suất nợ dài hạn (LTA) và tỷ lệ nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu (LTE)
* Biến độc lập
- Nhân tố quy mô
Công ty có quy mô lớn thƣờng đƣợc biết đến nhiều và tạo đƣợc uy tín trên thị trƣờng tài chính. Vì vậy, các CT có quy mô lớn có khả năng vay nợ
cao hơn các CT có quy mô nhỏ.
Giả thiết: Quy mô CT tỷ lệ thuận với cấu trúc vốn
- Nhân tố tỷ trọng tài sản cố định
Các lý thuyết về cấu trúc vốn đều cho rằng TSCĐ có quan hệ thuận chiều với nợ. Bởi vì khi vay nợ quá nhiều, CT phải thế chấp tài sản để tránh rủi ro cho ngƣời cho vay. Vậy CT có giá trị TSCĐ càng lớn thì càng có nhiều cơ hội để tiếp cận các khoản nợ.
Giả thiết: Tỷ trọng tài sản cố định tỷ lệ thuận với cấu trúc vốn
- Hiệu quả hoạt động
Hiệu quả hoạt động đƣợc xem xét bao gồm hoạt động kinh doanh và hoạt động tài chính và đƣợc đánh giá qua 2 chỉ tiêu là ROA( mức độ sinh lời từ tài sản) và ROE( mức độ sinh lời từ VCSH). Lý thuyết M&M chỉ ra rằng khi CT có mức sinh lời càng cao càng vay nợ nhiều hơn. Tuy nhiên đối với điều kiện thực tế của VN, các giả thiết của M&M không phù hợp, dó là giả thuyết thị trƣờng vốn hoàn hảo và bỏ qua việc đánh thuế. Theo thuyết trật tự phân hạng, hiệu quả hoạt động có quan hệ nghịch chiều với tỷ suất nợ.
Giả thiết: Hiệu quả hoạt động tỷ lệ nghịch với cấu trúc vốn
- Nhân tố khả năng thanh toán
Nhân tố này đƣợc đo lƣờng bằng tỷ lệ TSNH trên Nợ NH. Đây là cũng là một cơ sở để ngân hàng quyết định cho vay dài hạn, bởi các ngân hàng không chỉ xem xét đến việc trả nợ trong tƣơng lai mà còn xem xét cả khả năng thanh toán trong ngắn hạn của CT.
Giả thiết: khả năng thanh toán tỷ lệ thuận với cấu trúc vốn - Nhân tố tốc độ tăng trƣởng
Theo lý thuyết trật tự phân hạng, không có tỷ suất đòn bẩy tối ƣu rõ ràng. Các CT sử dụng nợ nhiều sẽ bỏ qua cơ hội đầu tƣ sinh lời vì họ không muốn tăng mức vay nợ để đầu tƣ, sau đó để giảm nợ phải tăng vốn cổ phiếu trong
tƣơng lai. Nhƣ vậy cơ hội tăng trƣởng có quan hệ nghịch chiều với cấu trúc vốn. Mặt khác, một CT tăng trƣởng kém sẽ phải đối mặt với những khó khăn về tài chính cũng nhƣ khó tiếp cận đƣợc các nguồn tài trợ từ bên ngoài. Nên tốc độ tăng trƣởng có quan hệ nghịch chiều với cấu trúc vốn
Giả thiết: Tốc độ tăng trưởng tỷ lệ nghịch với cấu trúc vốn
- Nhân tố rủi ro kinh doanh
Một CT có rủi ro kinh doanh lớn sẽ ít tạo đƣợc niềm tin từ các nhà đầu tƣ. Từ đó, khả năng tiếp cận các nguồn vốn từ bên ngoài sẽ càng thấp.
Giả thiết: Rủi ro kinh doanh tỷ lệ nghịch với cấu trúc vốn
- Đo lƣờng các biến
Bảng 2.9. Bảng đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn
Nhân tố Đo lƣờng Kì vọng tƣơng quan 1. Quy mô CT Tổng doanh thu (+) Tổng tài sản 2. Tỷ trọng tài sản cố định Tỷ trọng tài sản cố định = Tài sản cố định x 100% (+) Tổng tài sản 3. Hiệu quả hoạt động ROA = LNTT x 100% (-) Tổng tài sản bình quân ROE = LNST x 100% VCSH bình quân 4. Khả năng
thanh toán Khiện hành =
Tài sản ngắn hạn (+) Nợ ngắn hạn 5. Tốc độ tăng trƣởng Tăng trƣởng DT =
Tổng doanh thu năm N
x 100% (+) Tổng doanh thu năm
N-1 6. Rủi ro
kinh doanh
Hệ số biến thiên ROA =
% Thay đổi EBIT
(-) % Thay đổi doanh thu
b. Mô hình nghiên cứu
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tƣơng quan này giữa phần dƣ của mỗi thực thể với các biến độc lập qua đó kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt( không đổi theo thời gian ) ra khỏi các biến độc lập để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng của biển độc lập lên biến phụ thuộc.
-Mô hình với ảnh hưởng cố định – FEM
Yit = Ci +β1X1it + β2X2it + …+ βkXkit + uit
Trong đó: Yit : Biến phụ thuộc, với i là CT và t là thời gian (năm) Xit : Biến độc lập
βi : Hệ số góc đối với nhân tố Xi
uit : Phần dƣ
Mô hình trên đã thêm chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng CT khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng CT hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của CT.
- Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên – REM
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tƣơng quan đến biến độc lập trong mô hình ảnh hƣởng cố định thì trong mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến biến độc lập.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM.
Ý tƣởng cơ bản bắt đầu:
Thay vì xem Ci là cố định, ta giả định đó là một biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là C1 . Và giá trị tung độ gốc cho một cá nhân riêng lẽ có thể đƣợc biểu thị là: Ci = C + εi i= 1, 2,…, N
Trong đó: εi : là số hạng ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0 và phƣơng sai bằng σ2
ε .
Thay vào công thức trên ta có:
Yit= C + β1 X1it +… + βn Xnit + εi+ uit εi : Sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau
uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tƣợng và theo thời gian/ sai số dữ liệu bảng.
Nhìn chung mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tƣơng quan giữa εi và các biến độc lập X. Nếu giả định rằng không tƣơng quan thì REM phù hợp hơn và ngƣợc lại. Kiểm định Hausman là một trong những phƣơng pháp lựa chọn giữa FEM và REM với giả định:
H0: Ƣớc lƣợng FEM và REM không khác nhau đáng kể H1: Ƣớc lƣợng FEM và REM là khác nhau
Nếu p-value <0.05 => bác bỏ H0. Khi đó REM không hợp lý, nên lựa chọn FEM.