Mô hình đang ng (Multiple Thresholds Model)

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Xác định hạn mức sử dụng nợ - Cách tiếp cận dựa trên khả năng sinh lời của doanh nghiệp (Trang 41)

N u t n t i hai giá tr ng ng và , v i gi đnh thìăph ngătrìnhă trên có th bi u di n l iănh ăsau:

T ngăđ ng:

(3.10)

T ngăt cho các giá tr ng ngăt ngăd n t ( ).

3.2. Môăhìnhăkh oăsátăm căs ăd ngăn ătácăđ ngăđ năkh ăn ngăsinhăl i

Theo lý thuy tăđánhăđ i trong c u trúc v n (Trade-off Theory), khi t l n t ng,ăl i ích t m ch n thu c ngăđ c gia t ng. ng th i, vi căt ngăt l n c ngătácă đ ng làmăt ngăchi phí ki t qu tài chính. Khi hi n giá l i ích t t m ch n thu không caoăh năhi n giá chi phí ki t qu tài chính thì vi c vay n không còn mang l i l i ích cho doanh nghi p. V i gi đnh t n t i m t h n m c s d ng n h p lý cho doanh nghi p, nghiên c u này s d ng mô hình h i quy ng ng v i k v ng có th c l ngăđ c t l n mà t i đó,ăhi n giá c a t m ch n thu t n đ bù tr cho các chi phíăt ngălênăt s d ng n ,ăđ ngăngh aăv i l i ích c a doanh nghi păđ căđ m b o. Quaăđó,ăkh oăsátăđ cătácăđ ng c a m c s d ng n đ n kh n ng sinh l i c a doanh nghi p, góp ph n giúp các nhà qu n tr tàiăchínhăđ aăraăđ c m c s d ng n h p lý cho doanh nghi p.

32

Áp d ng mô hình h iăquyăng ngăđ căđ xu t b i Hansen (1999; 2000) và tham kh o các nghiên c uătr c c a Nieh và ctg (2008), Cheng và ctg (2010), Shubita và Alsawalhah (2012), nghiên c uănàyăđ xu t mô hình kh o sát h n m c s d ng n tácăđ ngăđ n kh n ngăsinh l i:

(3.11)

v i:

 : i di n cho kh n ngăsinh l i c a doanh nghi p.  : Quy mô doanh nghi p

 : T l t ngătr ng c a doanh nghi p

 : Ch s n ,ăđóngăvaiătròăv a là bi n gi i thích, v a là bi n phânăng ng theo mô hình h iăquyăng ngăđãăđ c p m c 3.1.

 : H s căl ng l năl t c a và  : Giá tr ng ng

 : H s că l ng c a trongă tr ng h p bi n phân ng ng nh h năho c b ng giá tr ng ng

 : H s că l ng c a trongă tr ng h p bi n phân ng ng l n h năgiáătr ng ng

 : Sai s , th a mãn gi thi t m u

Ch s th t các công ty trong t p m u

 Ch s th i k

Trongătr ng h p t n t i nhi uăng ng, mô hình có th đ c bi u di n l i d i d ngăph ngătrìnhă(3.10), v i gi đnh

33

(3.12)

3.3. oăl ngăcácăbi năchoămôăhình

3.3.1. Kh n ng sinh l i c a doanhnghi p

L i nhu n là m c tiêu cu i cùng c a doanh nghi p, là m t trong nh ng m c tiêu quan tr ng c a qu n tr tàiăchínhăc ngănh ăquy tăđ nh s thành công hay th t b i trong kinh doanh c a doanh nghi p. L i nhu năcaoăđóngăvaiătròăquanătr ng trong vi c đemăđ n ti m l c tài chính d i dào cho doanh nghi păvìăng iăchoăvay,ănhàăđ uăt ăvàă nhà cung ng s khôngăl ng l khi quy tăđ nhăđ uăt .

Trong các nghiên c uă tr c, Nieh và Lu (2004), Azhagaiah và Gavoury (2011), Derayat (2012) đãăs d ngăROAăđ đoăl ng kh n ngăsinhăl i c a doanh nghi p. M tăkhác,ăROEăc ngăđ c s d ngănh ăm tătiêuăchíăđóăl ng kh n ngăsinhă l i c a doanh nghi p trong các nghiên c u c a Abor (2005), Dwilaksono (2010), Gill và ctg (2011), Shubita và Alsawalhah (2012).

Xét v m t k toán, t su t sinh l i trên tài s n (ROA) và t su t sinh l i trên v n ch s h uă(ROE)ăth ngăđ c s d ng r ngărãiăđ đoăl ng kh n ngăsinhăl i c a doanh nghi p.ăTrongăđó,ăROAăph n nh kh n ngăsinhăl iăđ i v i toàn b tài s n c a doanh nghi pănênăch aătínhăđ nătácăđ ng c a kho n ti t ki m thu t lãi vay và ch aăph năánhăđ c hi u qu c a vi c s d ng n . ROE ph n ánh kh n ngăsinhăl i đ i v i ph n v n ch s h u,ăcóăliênăquanăđ n chi phí tr lãi vay và chi phí thu thu nh p doanh nghi p nên ROE là ch tiêu t ng h p ph n ánh hi u qu s d ng v n c a ch s h uăd iătácăđ ng c aăđònăb y tài chính. (NgôăKimăPh ng và ctg, 2009).

Do v y, v i m c tiêu kh oăsátătácăđ ng c a m c s d ng n đ n kh n ngăsinhă l i c a doanh nghi p, nghiên c u này s d ngăROEăđ đoăl ng kh n ngăsinhăl i c a doanh nghi p.

34

3.3.2. T s n (debt ratio)

Có 3 cách ph bi n đ đoăl ng t s n (debt ratio): (i) n ng n h n trên t ng tài s n; (ii) n dài h n trên t ng tài s n; (iii) t ng n trên t ng tài s n.

Rajan và Zingales (1995) cho r ng vi c l a ch năcáchăđoăl ng t s n thích h p ph thu c vào m că đíchă phână tíchă vàă nghiênă c u. Abor (2005), Dwilaksono (2010), Gill và ctg (2011), Shubita và Alsawalhah (2012) s d ng c 3ăcáchăxácăđ nh t s n . Trong các nghiên c u c a Nieh và ctg (2008), Cheng và ctg (2010), t s n đ căxácăđnh b ng t ng n trên t ng tài s n và t s n đ c s d ng trong mô hình v i vai trò là bi n gi i thích và bi năphânăng ng.

Trong ph m vi c a nghiên c u, d li u c a các công ty niêm y t trên HOSE và HNX thu c v nhi u ngành khác nhau v iăcácăđ c thù s d ng n (ng n h n và dài h n) khác nhau nên nghiên c u s d ngăcáchăđoăl ng t ng n trên t ng tài s n

à

3.3.3. Quy mô doanh nghi p

Bi n quy mô doanh nghi păđ c s d ngănh ăbi n ki m soát trong mô hình. Abor (2005), Gill và ctg (2011) cho r ng doanh nghi p có quy mô càng l n thì càng có kh n ngăsinhăl i l n,ăđ ngăngh aăv i quy mô doanh nghi pătácăđ ng đ ng bi n đ n kh n ngăsinhăl i.ăNg c l i, các nghiên c u c a Cheng và ctg (2010), Lin (2010) l i cho r ng doanh nghi p có quy mô càng l n thì càng làm gi m giá tr doanh nghi p (đoăl ng b ng ROE),ăđ ngăngh aăv i quy mô doanh nghi pătácăđ ng ngh ch bi n đ n kh n ngăsinhăl i. Nh ăv y, bi n quy mô doanh nghi p có th có kh n ngătácă đ ngăd ngăho căâmăđ n kh n ngăsinhăl i c a doanh nghi p.

Theo Cheng và ctg (2010), Lin (2010), quy mô doanh nghi păđ căđoăl ng b ng à .ă Theoă quană đi m khác, Abor (2005), Gill và ctg (2011), Shubita và Alsawalhah (2012) dùng đ đoăl ng quy mô doanh nghi p.

35

Trong nghiên c u này, quy mô doanh nghi păđ căđoăl ng b ng

à

3.3.4. T l t ng tr ng doanh nghi p

Bi n t l t ngătr ng doanh nghi p đ c s d ngănh ăbi n ki m soát trong mô hình. Abor (2005) cho r ng các công ty có t l t ngătr ng cao s có kh n ngă sinh l i cao. Bên c nhăđó,ăcácănghiênăc u khác v m i quan h gi a t l n và giá tr doanh nghi pă(đoăl ng b ng ROE) c a Nieh và ctg (2008), Cheng và ctg (2010) c ngăk t lu n r ng các công ty có t l t ngătr ng cao s có giá tr doanh nghi p cao. ngăngh aăv i vi c kh ngăđ nh s t n t i m i quan h thu n chi u gi a t l t ngă tr ng doanh nghi p và kh n ngăsinhăl i.

Nghiên c u này s d ng t l t ngătr ng ho tăđ ngăkinhădoanhăđ xácăđ nh t l t ngătr ng doanh nghi p

ỳ ỳ

3.4. Tínhăd ngăc aăcácăbi nătrongămôăhình

Mô hình h iăquyăng ng (Hansen, 1999; 2000) th c ch t là ph n m r ng c a ph ngăphápăOLSăc đi n. Do v y, mô hình yêu c u các bi năđ c l p ph i phi ng u nhiên. N u th c hi n căl ng mô hình có chu i th i gian mà các bi năđ c l p không d ng (non-stationary),ăthìăkhiăđóăgi thi t c a OLS b vi ph m, d năđ n vi c s d ng ki măđnh và không hi u qu , hi năt ng h i quy gi t o (spurious regression) có th x y ra và các h s căl ng có th b ch ch. Do v y, các bi n trong mô hình c n ph iăđ c ki măđ nh tính d ngă(stationary)ătr c khi th c hi năcácă căl ng.

Nghiên c u này s d ng ki măđnh nghi măđ năv (unit root test) đ căđ xu t b i Dickey và Fuller (1981) nh ălà m t tiêu chu năđ ki măđnh tính d ng cho các bi n c a mô hình.

36

CH NGă4

K TăQU ăNGHIểNăC U

4.1. Môăt ăm uăd ăli uănghiênăc u

Nghiên c u s d ng d li u th c păđ c thu th p t báo cáo tài chính h p nh tăđãăki m toán c a các doanh nghi p niêm y t trên sàn HOSE và sàn HNX trong giaiăđo n 2005 ậ 2012. Các doanh nghi păđ c l a ch n là các doanh nghi păcóăđ y đ d li u nghiên c u t n mă2005 ậ 2012 (ngo i tr các ngân hàng, các công ty ch ng khoán và các công ty b o hi m). Nghiên c u này s d ng t p d li u bao g m 191 doanh nghi p, t o thành d li u b ng cân b ng v i 1337 quan sát.

D li u nghiên c u là d li u th c p,ă đ c thu th p t website CafeF (http://cafef.vn), tr c thu c Công ty c ph n truy n thông Vi t Nam (VCCorp). D li uăđ c thu th păvàăl uătr b ng h qu n tr c ăs d li u Microsoft SQL Server 2008.

B ng 4.1. Mô t th ng kê các bi n trong mô hình

Bi n Giá tr nh nh t Giá tr l n nh t Trung v Trung bình l ch chu n Ki m đnh JB p-value -1.88057 0.95093 0.14048 0.15075 0.15208 486882.28 0.0000* 0.00378 0.96678 0.50788 0.48295 0.22362 645.6992 0.0000* 23.4416 31.65312 26.6005 26.6369 1.39516 8.321808 0.0156** -0.88081 16.45304 0.15743 0.27992 0.88420 870543.5 0.0000*

Ki m đnh JB (Jarque-Bera Test) là ki m đnh phân ph i chu n cho các bi n d li u. Ký hi u ***, ** và * t ng ng v i m c ý ngh a 1%, 5% và 10%.

Qua k t qu c a ki măđ nh Jarque ậ Bera b ng 4.1, có th bác b gi thuy t các bi n trong mô hình có phân ph i chu n.

37

4.2. K tăqu ăki măđ nhătínhăd ngăc aăcácăbi nătrongămôăhình

Các bi n trong mô hình h iăquyăng ng (Hansen, 1999; 2000) ph i có tính d ngăđ tránh hi năt ng h i quy gi t o (spurious regression). Do v y, ki măđnh nghi măđ năv (unit root test) theo cách ti p c n Augmented Dickey-Fuller (ADF) (DickeyăvàăFuller,ă1981)ăđ c th c hi nătr c khi th c hi n phân tích mô hình h i quyăng ng.

B ng 4.2. K t qu c a ki măđ nh nghi măđ năv theo ADF

Bi n

Augmented Dickey-

Fuller test statistic Test critical values

t-statistic p-value 1% 5% 10% -25.23501 0.0000 -3.435034 -2.863496 -2.567861 -14.20775 0.0000 -3.435034 -2.863496 -2.567861 -10.84449 0.0000 -3.435034 -2.863496 -2.567861 -32.29864 0.0000 -3.435034 -2.863496 -2.567861 Theo k t qu b ng 4.2,

Các bi n trong mô hình h iăquyăng ngăđangăxétăđ u có tính d ng. Nh ăv y, các bi nănàyăcóăđ đi u ki năđ đ aăvàoămôăhìnhăh iăquyăng ng và th c hi n phân tích k t qu .

38

4.3. K tăqu ă căl ngăc aămôăhìnhăh iăquyăng ng

Nghiên c u này s d ngăph ngăphápăOLSăđ căl ngăng ng cho mô hình h iăquyăng ng và s d ngăph ngăphápăbootstrapăđ mô ph ng ki măđnh LRT có phân ph i ti m c n v i phân ph i chu n đ tính F-statistic và p-value c a các ki m đnh cho s t n t iăng ng c a mô hình. Có 3 ki măđ nhăđ c th c hi n trên t p m u d li u,ăt ngă ngăchoă3ătr ng h p: (i) t n t i tácăđ ng theo m tăng ng (F1); (ii) t n t i tácăđ ng theo 2ăng ng (F2); (iii) t n t i tácăđ ng theo 3ăng ng (F3). Gi thuy t c a các ki măđ nhăđ c th hi n b ng 4.3

B ng 4.3. Gi thuy t c a các ki măđ nh t n t iătácăđ ngătheoăng ng

Th t th c hi n

hi u Ki măđ nh Gi thuy t vô hi u

(null hypothesis) Gi thuy tăng c l i (alternative hypothesis) 1 F1 Tácăđ ng theo m t ng ng (Single Threshold Effect Test)

Không t n t i tác đ ngătheoăng ng trong t p d li u m uăđangăxét T n t iătácăđ ng theoăng ng trong t p d li u m u đangăxét 2 F2

Tácăđ ng theo hai ng ng (Double Threshold Effect Test)

T n t iătácăđ ng theo m tăng ng trong t p d li u m uăđangăxét. T n t iătácăđ ng theo haiăng ng trong t p d li u m uăđangăxét. 3 F3 Tácăđ ng theo ba ng ng (Triple Threshold Effect Test)

T n t iătácăđ ng theoăhaiăng ng trong t p d li u m uăđangăxét. T n t iătácăđ ng theoăbaăng ng trong t p d li u m uăđangăxét.

M i ki măđ nhăđ c th c hi n b ngăph ngăphápăl p bootstrap 1000 l n. Giá tr F-statistic và p-value c a các ki măđ nhăđ c tính toán và th hi n b ng 4.4

39

B ng 4.4. K t qu ki măđ nh t n t iătácăđ ngătheoăng ng

Ki m

đnh

Giá tr

ng ng

F-Statistics Critical values of F

F p-value 1% 5% 10% F1 0.6972 17.0203 0.0050*** 14.3806 9.2341 7.2624 F2 0.5667 0.6972 14.4743 0.0050*** 13.2299 9.5323 7.5103 F3 0.2726 0.5667 0.6972 7.9481 0.0820* 20.5146 10.3926 7.1984

Giá tr F-statistics và p-value đ c tính toán t quá trình th c hi n l p bootstrap 1000 l n cho m i ki m đ nh. ***, ** và * t ng ng v i m c ý ngh a l n l t là 1%, 5% và 10%

Ki măđ nhătácăđ ng theo m tăng ngă(SingleăThreshold)ăđ c th c hi năđ u tiên. B ng cách l p bootstrap 1000 l n, giá tr F-statistică(F1)ăthuăđ c là 17.023 và p-value là 0.005. Ki măđ nh nàyăcóăỦăngh aăth ng kê m căỦăngh aă1%ăvàădoăđó,ăgi thuy t vô hi u b bác b .

T ngăt , ki măđ nh tácăđ ngătheoăhaiăng ngă(DoubleăThreshold)ăđ c th c hi n sau ki măđ nhătácăđ ng theo m tăng ng. Giá tr F-statistică(F2)ătínhătoánăđ c sau khi th c hi n bootstrap là 14.4743 và giá tr p-value là 0.005. Ki măđnh có ý ngh aăth ng kê m căỦăngh aă1%. Do v y, gi thuy t vô hi u c a ki măđnh này b bác b .

Cu i cùng, ki măđ nhătácăđ ngătheoăbaăng ngă(TripleăThreshold)ăđ c th c hi n, giá tr F-Statictis (F3) là 7.9481 và p-value là 0.082. Ki măđ nhănàyăcóăỦăngh aă th ng kê m căỦăngh aă10%.ăDoăv y, không th bác b gi thuy t vô hi u m c ý ngh a 1%.

40

K t qu đãăphânătíchă trên cho th y,ătácăđ ngătheoăhaiăng ng t n t i trong t p d li u m uăđangăxét.ăGiá tr căl ngăchoăhaiăng ngăđ c th hi n b ng 4.4, l năl t là 56.67% và 69.72%. Hai giá tr ng ng này phân chia t p m u thành 3 nhóm, d a trên giá tr c a bi n t l n (DA) nh h năho c l năh năcácăgiáătr c l ngăng ng .ăNh ăv y,ăd ăli uăm uăđ căchiaăthànhă3ănhómăv iăt ăl ăn ă (DA)ăn mătrongăcácăkho ngă(0ăậ 56.67%), (56.67% ậ 69.72%)ăvàăl năh nă69.72%.

S ăd ngăph ngăphápăOLSătrênăcácănhóm,ăk tăqu ăkh oăsátăđ căth ăhi nă ă b ngă4.5

B ng 4.5. K t qu căl ng các h s c aămôăhìnhătheoăng ng

H s Giá tr căl ng OLS SE tOLS White SE tWhite

0.0546 0.0122 4.4669*** 0.0103 5.2835***

-0.0359 0.0095 -3.7726*** 0.0077 -4.6570***

-0.0705 0.0077 -9.0655*** 0.0050 -14.199***

OLS SE (OLS Standard Error) là sai s chu n trong tr ng h p hi p ph ng sai đ ng nh t (homoscedasticity). White SE (White-corrected Standard Error) là sai s chu n trong tr ng h p hi p ph ng sai không đ ng nh t (heteroscedasticity). ***, ** và * t ng ng v i m c ý ngh a l n l t là 1%, 5% và 10%.

Trongănhómăđ uătiên,ăt ngă ng v i , h s căl ng có giáătr ălàă0.0546 v iăm căỦăngh aă1%.ă i uănàyăchoăth y,ăt năt iăm iăquanăh ăcùngă chi uăgi aăkh ăn ngăsinhăl iăvàăt ăl ăn ătrongănhómănày.ăNóiăcáchăkhác,ăkh ăn ngă sinhăl iăs ăt ngă0.0546%ăkhiăt ăl ăn ăt ngă1%.ă

Trong nhóm th 2,ăt ngă ngătr ng h p ,ăh ăs ă

căl ngă có giáătr ălàă-0.0359 (m căỦăngh aă1%),ăchoăth yăcóăm iăquanăh ăng că chi uăgi aăkh ăn ngăsinhăl iăvàăt ăl ăn .ă

41

M i quan h ng c chi u t ngă t c ngă t n t i trong nhóm th 3

,ăkhiăh ăs ă căl ngă cóăgiáătr ălàă-0.0705 (m căỦăngh aă1%). Kh ăn ngă sinhăl iăs ăgi mă0.0705%ăkhiăt ăl ăn ăt ngă1%.ăM căgi mănàyăcaoăh năsoăv iăm că gi măc aănhómăth ă2.

Quaăphânătíchătácăđ ngăc aăt ăl ăn ăđ năkh ăn ngăsinhăl iăc aădoanhănghi pă trongă3ănhóm,ăk tăqu ăchoăth yăm căđ ăvàătínhăch tăc aătácăđ ngăthayăđ i theoăm că thayăđ iăc aăt ăl ăn .ăNh ăv y,ăm iăquanăh ăgi aăkh ăn ngăsinhăl iăc aădoanhănghi pă vàăt ăl ăn ălàăm iăquanăh ăphiătuy nătính.

Cácăh ăs ă căl ngăc aăcácăbi năđi uăkhi nă(quyămôădoanhănghi păvàăt ăl ă t ngătr ng)ăđ căth ăhi nătrongăb ngă4.6

B ng 4.6. H ăs ă căl ngăc aăcácăbi năđi uăkhi n

H s Giá tr căl ng OLS SE tOLS White SE tWhite

0.0035 0.0058 0.6143 0.0050 0.7050

0.0186 0.0029 6.4291*** 0.0042 4.4090***

OLS SE (OLS Standard Error) là sai s chu n trong tr ng h p hi p ph ng sai đ ng nh t (homoscedasticity). White SE (White-corrected Standard Error) là sai s chu n trong tr ng h p hi p ph ng sai không đ ng nh t (heteroscedasticity). ***, ** và * t ng ng v i m c ý ngh a l n l t là 1%, 5% và 10%.

H s căl ng c aăquyămôădoanhănghi păcóăgiáătr ă0.0035ăvàăkhôngăcóăỦă ngh aăth ngăkê.ă i uănàyăchoăth yăch a th ăk tălu năc ăth ăv m iăliênăh ăgi aăquyă

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Xác định hạn mức sử dụng nợ - Cách tiếp cận dựa trên khả năng sinh lời của doanh nghiệp (Trang 41)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(66 trang)