Các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm được trình bày ở chương 01 cho thấy rằng chính sách cổ tức bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố khác nhau. Từ những thông tin tài liệu tham khảo được, tác giả chọn một số nhân tố tác động đến tỷ lệ chi trả của doanh nghiệp, đưa ra một số giả thuyết và thực hiện phân tích các nhân tố.
3.2.1 Tỷ lệ chi trả cổ tức năm trước - DPP
Cổ tức các năm liền trước là một trong những nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định chi trả của một doanh nghiệp. Theo lý thuyết Tín hiệu, doanh nghiệp sẽ hiếm khi giảm tỷ lê cổ tức vì đó là một tín hiệu tiêu cực thể hiện sự suy thoái trong kinh doanh. Đồng thời, nếu doanh nghiệp quyết định tăng mức chi trả thì phải đảm bảo rằng các năm sau đó vẫn có thể tiếp tục chi trả với tỷ lệ tương tự hoặc cao hơn. Vì thế, các công ty thường có xu hướng ổn định tỷ lệ chi trả hằng năm. Dựa theo lý thuyết Tín hiệu và nghiên cứu của Trần Hữu Hùng (2017), tác giả xây dựng giả thuyết 01:
H1: Tỷ lệ chi trả cổ tức năm trước kỳ vọng ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ chi trả cổ tức
3.2.2 Lợi nhuận - PRO
Lợi nhuận là một trong những chỉ tiêu quan trọng thể hiện hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Đồng thời, lợi nhuận cũng là một yếu tố quyết định lâu dài của việc chi trả cổ tức. Khi doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả, tạo ra nhiều lợi nhuận hơn sẽ có xu hướng chi trả cổ tức nhiều hơn. Đồng thời, theo lý thuyết Tín hiệu thì việc tăng suất chi trả cổ tức đồng nghĩa với việc nhà quản lý muốn chứng minh rằng doanh nghiệp đang hoạt động tốt. Giả thuyết 02 được xây dựng từ kết quả các nghiên cứu thực nghiệm của Bebczuk (2004), Al-Kuwari (2009), Mehdi (2010), Jemberie (2015) và Thương (2015).
H2: Lợi nhuận kỳ vọng ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ chi trả cổ tức
3.2.3 Tỷ lệ tăng trưởng - GRO
Khả năng tăng trưởng là một trong những yếu tố được xem xét trong quyết định chi trả của một công ty bất kỳ. Tốc độ tăng trưởng có thể được đo lường bằng nhiều yếu tố khác nhau: doanh thu, EPS hay thị phần. Ở nghiên cứu này, tốc độ tăng trưởng doanh thu được sử dụng làm thước đo cho sự phát triển của doanh nghiệp. Giả thuyết 03 được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết Tín hiệu và một số nghiên cứu thực nghiệm: Jemberie (2015), Hùng (2017).
H3: Tốc độ tăng trưởng kỳ vọng ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ chi trả cổ tức
3.2.4 Thanh khoản - LIQ
Thanh khoản là khả năng của chuyển đổi tài sản thành tiền mặt của một công ty. Đây cũng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc khả năng chi trả cổ tức bằng tiền mặt của doanh nghiệp. Thanh khoản là một công cụ đo lường khả năng doanh nghiệp thanh toán nghĩa vụ của mình. Tính thanh khoản cao cho thấy công ty có lượng tiền mặt ổn định và khả năng chi trả cổ tức sẽ cao hơn. Nghiên cứu của Jemberie (2015) cho thấy thanh khoản ảnh hưởng tích cực đến suất chi của doanh nghiệp.
3.2.5 Đòn bẩy tài chính - LEV
Đòn bẩy tài chính là một công cụ đo lường mức độ sử dụng nợ của một doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao sẽ gặp nhiều khó khăn hơn trọng việc huy động vốn cho hoạt động đầu tư. Theo lý thuyết Chi phí đại diện, ban quản trị công ty sẽ tăng mức chi trả cổ tức thay vì tăng phần lợi nhuận giữ lại nhằm làm giảm thiểu rủi ro liên quan đến sự bất cân xứng thông tin giữa nhà quản lý và nhà đầu tư. Kết quả nghiên cứu của Bebczuk (2004), Al-Kuwari (2009), Khan và ctg (2016) đã ủng hộ giả thuyết sau:
H5: Đòn bẩy tài chính kỳ vọng ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ chi trả cổ tức.
3.2.6 Quy mô doanh nghiệp - SIZ
Quy mô là nhân tố thể hiện khối lượng tài sản tạo ra doanh thu của doanh nghiệp. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp là một biến số quan trọng ảnh hưởng đến tỷ lệ chi trả hằng năm. Theo lý thuyết Tín hiệu, các công ty có quy mô lớn được kỳ vọng sẽ chi trả cổ tức cao hơn. Kết quả nghiên cứu của Bebczuk (2004) và Al-Kuwari (2009) đã ủng hộ lập luận trên, từ đó, tác giả xây dựng giả thuyết 06:
H6: Quy mô doanh nghiệp kỳ vọng ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ chi trả cổ tức
3.3 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Với mục tiêu tìm hiểu mức độ tương quan của các nhân tố khác nhau đến chính sách cổ tức của các doanh nghiệp VN30 tại Việt Nam. Nghiên cứu này được phát triển dựa trên một số nghiên cứu trước đó cụ thể là Jemberie (2015) và được phát triển lại cho phù hợp với thị trường Việt Nam.
Mô hình hồi quy mẫu của Jemberie (2015):
DPO=f(PROF,GROW,LIQ,LDPO,SIZE,LEV,CAP)
DPOit=oc0+β0PROFit+β2GROWit+β3LIQt+β4LDPOit+β 5SIZEit+β6LEVit+β7CAPit+εit
Trong đó:
DPO: Cổ tức chi trả PROF: Lợi nhuận
Tên biến hiệuKí Công thức Kỳ vọng Nguồn Biến phụ thuộc Tỷ lệ chi trả cổ tức DPR ∩PD —______________________ Cổ tức bằng tiền năm t t 10.000 Biến độc lập Cổ tức
năm truớc DPP ADPPt=DPPt-DPPt-I + Trần Hữu Hùng(2017) Lợi nhuận PRO
___ EAT ROA= . ʃɪ ʌ Tổng tài sản bình quân + Bebczuk (2004), Jemberie (2015) Tốc độ tăng truởng GRO DT t-DTt-1 GRO= DTt-1 - Jemberie (2015) GROW: Tỷ lệ tăng trưởng
LIQ: Thanh khoản
LDPO: Chi trả cổ tức năm trước SIZE: Quy mô
LEV: Đòn bẩy tài chính
CAP: Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
Mô hình hồi quy tổng quát:
yit=θ+β
1xit1 + β
2xit2+∙ ∙ ∙+β
nxitn+ɛit
Trong đó:
yit: Tỷ lệ chi trả cổ tức của công ty i tại năm t (%).
xitn: Các biến độc lập là những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ chi trả cổ tức của công i tại năm t.
ɛitɪ Đại diện cho phần sai số trong mô hình
Mô hình hồi quy chi tiết:
DPR=f(DPP, PRO,GRO,LIQ,LEV,SIZ)
DPRit=β0+β1DPPit+β2PROit+β 3GROit+β4LIQit+β 5LEVit+β6SIZif⅛it
3.4 MÔ TẢ BIẾN
Đòn bẩy tài chính LEV Tổng nợ LEV= , 9 Tổng tài sản - Al-Kuwari (2009), Jemberie (2015), T.H. Hùng (2017), M. N. Khan và ctg (2016)
Quy mô SIZ SIZ= log (Tổng tài sản) +
Al-Kuwari (2009), M. N.
Khan và ctg (2016)
3.5 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu được thực hiện với mục đích tìm kiếm mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là tỷ lệ chi trả cổ tức của doanh nghiệp (DPR) và các nhân tố tác động. Để tìm hiểu tác động của các biến tới tỷ lệ chi trả cổ tức, nghiên cứu sử dụng các mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Dữ liệu bảng (Panel Data) là một loại cơ sở dữ liệu hai chiều gồm không gian và thời gian, để thu thập dữ liệu bảng, tác giả phải thu thập nhiều đối tượng nghiên cứu giống nhau trong nhiều thời điểm khác nhau. Dữ liệu bảng cho kết quả ước lượng của các tham số trong mô hình tin cậy hơn.
3.5.1 Thống kê mô tả các biến
Thống kê mô tả là bước tổng hợp các mẫu quan sát đưa ra một cái nhìn tổng quan cho toàn bộ tập dữ liệu nghiên cứu. Bên cạnh đó, thực hiện thống kê mô tả trước khi tiến hành hồi quy các mô hình giúp kiểm tra sự phù hợp của các biến, giảm thiểu các lỗi không mong muốn.
Từ kết quả thống kê mô tả, tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có mối tương quan cao, sự thay đổi của một biến sẽ liên kết làm thay đổi một biến khác. Hiện tượng này gây khó khăn cho việc ước lượng mức độ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến và đảm bảo tính chính xác cho mô hình hồi quy, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và mức độ của các mối tương quan đó. Theo Fabozzi (2014):
- Nếu giá trị VIF > 10, mô hình có vấn đề đa cộng tuyến.
- Nếu giá tri VIF < 10, mô hình không có đa cộng tuyến.
3.5.2 Lựa chọn mô hình
Các nghiên cứu trước đây đa phần sử dụng phương pháp ước lượng OLS với mô hình OLS gộp bởi sự đơn giản trong việc hồi quy, tuy nhiên, phương pháp này thường mắc phải những khuyết tật như: phương sai thay đổi của phần dư, tự tương quan bậc nhất của phần dư và đa cộng tuyến. Vì vậy, ngoài OLS tác giả bổ sung thêm 02 phương pháp hồi quy dữ liệu bảng hiệu quả hơn là mô hình tác động cố
định (Fixed Effect Model - FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM).
3.5.2.1 Mô hình hồi quy tuyến tính thông thường (Pooled Ordinary Least Square - Pooled OLS)
Mô hình Pooled OLS:
DPRit=β0+β1DPPit+β2PROit+β 3GROit+β4LIQit+β 5LEVit+β6SIZit+εit
Trong đó:
Chỉ số i đại diện cho từng DN, chỉ số t đại diện cho năm quan sát. DPRit: Tỷ lệ chia cổ tức của DN i vào năm t.
εit: Sai số có phân phối chuẩn, biến thiên theo i và t.
PROit, GROit, LIQt, LEVit, SIZit, DPPit: lần lượt là lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, thanh khoản, đòn bẩy, quy mô và biến động cổ tức của DN i vào năm t.
Phương pháp ước lượng Pooled OLS là ước lượng OLS trên cơ sở dữ liệu thu được của các đối tượng nghiên cứu theo thời gian, do đó, nó xem tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tượng khác nhau và không đổi theo thời gian. Điều này không phản ánh đúng thực tế vì mỗi DN đề có đặc thù riêng. Vì thế, mô hình OLS có thể dẫn đến các ước lượng bị sai lệch và không đáng tin cậy.
3.5.2.2 Mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM)
Các doanh nghiệp trên thị trường đều bị tác động bởi một số yếu tố khách quan từ bên ngoài như các dạng rủi ro hệ thống. Để đảm bảo độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu, mô hình FEM được sử dụng để phân tích mối tương quan, kiểm soát và tách ảnh hưởng các tác nhân không quan sát được với các biến độc lập.
Mô hình tác động cố định - FEM
DPRit=β0+β1DPPit+β2PROit+β 3GROit+β4LIQit+β 5LEVit+β6SIZit+uit
Trong đó:
Chỉ số i đại diện cho từng DN, chỉ số t đại diện cho năm quan sát. DPRit : Tỷ lệ chia cổ tức của DN i vào năm t.
PROit, GROit, LIQt, LEVit, SIZit, DPPit: lần lượt là lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, thanh khoản, đòn bẩy, quy mô và biến động cổ tức của DN i vào năm t.
3.5.2.3 Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM)
Trong mô hình REM, các điểm khác biệt của mỗi doanh nghiệp có tính ngẫu nhiên (không tương quan với các biến giải thích). Các yếu tố trên được xem là một biến độc lập mới tác động đến tỷ suất chi trả của doanh nghiệp.
Mô hình tác động ngẫu nhiên - REM
DPRit=β0+β1DPPit+β2PROit+β 3GROit+β4LIQit+β 5LEVit+β6SIZit+Uit
Trong đó:
Chỉ số i đại diện cho từng DN, chỉ số t đại diện cho năm quan sát. DPRit : Tỷ lệ chia cổ tức của DN i vào năm t.
PROit, GROit, LIQt, LEVit, SIZit, DPPit: lần lượt là lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, thanh khoản, đòn bẩy, quy mô và biến động cổ tức của DN i vào năm t.
Uit: Đại diện cho các yếu tố ngẫu nhiên không quan sát được,
Sau khi chạy hoàn tất các mô hình, tác giả thực hiện kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp nhất. Nghiên cứu này sử dụng lần lượt 02 kiểm định:
Kiểm định F (F-test): Được sử dụng để chọn ra phương pháp phù hợp nhất giữa Pooled OLS và FEM.
Giả thuyết kiểm định F:
H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình FEM
H1: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS
Kiểm định Hausman (Hausman test): kiểm định này được thực hiện với mô hình (FEM) và mô hình (REM) nhằm đưa ra mô hình phù hợp nhất cho bài nghiên cứu.
Giả thuyết kiểm định Hausman:
H0: Mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM
Thông qua kết quả các kiểm định, tác giả chọn ra mô hình phù hợp nhất để tiếp tục thực hiện kiểm định mô hình.
3.5.3 Kiểm định mô hình
Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian): Hiện tuợng phuơng sai thay đổi không làm mất đi tính nhất quán của
mô hình. Tuy nhiên, nếu phuơng sai của các uớc luợng này không tồn tại ở trạng thái nhỏ nhất thì việc kiểm định giả thuyết không còn đáng tin cậy và kết quả dự báo không là tối uu nhất.
Kiểm định tự tương quan (Kiểm định Wooldridge): Tự tuơng quan là hiện
tuợng các sai số trong giả thuyết của mô hình hồi quy có sự tuơng quan với nhau. Khi xuất hiện tự tuơng quan, các uớc luợng về phuơng sai, kiểm định t, kiểm định F không còn đáng tin cậy. Để phát hiện hiện tuợng này, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge.
- Nếu Pro> oc>5%, mô hình không xảy ra hiện tuợng tự tuơng quan.
- Nếu Pro<oc<5%, mô hình có vấn đề tự tuơng quan.
3.5.4 Khắc phục lỗi mô hình
Hiện tuợng phuơng sai thay đổi và tự tuơng quan xuất hiện làm giảm độ tin cậy của mô hình. Tuỳ vào kết quả kiểm định của mô hình mà tác giả lựa chọn những phuơng pháp khắc phục khác nhau nhằm đảm bảo độ tin cậy cho kết quả hồi quy cuối cùng.
3.5.5 Phân tích mô hình
Từ kết quả thu đuợc, tác giả tiến hành phân tích mô hình nhằm đo luờng mức độ ảnh huởng cũng nhu xu huớng tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phân tích mô hình hồi quy đua ra kết quả thực nghiệm để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu đuợc đề ra ở Chuơng 01.
Năm Số quan sát Thấp nhất Trung bình Cao nhất Độ lệch chuẩn 2015 29 0% 9% 60% — 2016 29 0% 11% 60% 0,19 2017 29 0% 12% 55% 0,16 2018 29 0% 14% 70% 0,19 2019 29 0% 10% 0 45% 0,13 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Đề tài nghiên cứu được thực hiện theo hướng thống kê định lượng và phương pháp nghiên cứu là sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Phạm vi nghiên cứu là các doanh nghiệp thuộc danh mục VN30 đợt 01 năm 2020 trong giai đoạn từ năm 2015 đến 2019.
Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, tác giả đưa ra 06 giả thuyết nghiên cứu tương ứng với 06 biến độc lập bao gồm: DPP, PRO, GRO, LIQ, LEV và SIZ. Pooled OLS, FEM, REM là 03 mô hình chính được sử dụng để phân tích định lượng các biến trên. Sau khi chạy lần lượt các mô hình, tác giả tiến hành kiểm định chọn ra mô hình phù hợp nhất. Mô hình được chọn tiếp tục kiểm định và khắc phục lỗi nhằm đảm bảo độ tin cậy cho bài nghiên cứu. Từ kết quả cuối cùng, tác giả sẽ phân tích lần lượt các biến.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 THỰC TRẠNG CHI TRẢ CỔ TỨC CỦA CÁC CÔNG TY THUỘCNHÓM VN30 NIÊM YẾT TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN NHÓM VN30 NIÊM YẾT TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH GIAI ĐOẠN 2015 - 2019
4.1.1 Tỷ lệ chi trả cổ tức của các doanh nghiệp giai đoạn 2015 - 2019
Tỷ lệ chi trả cổ tức là một yếu tố quan trọng của chính sách cổ tức, theo lý thuyết Tín hiệu thì đây chính là phuơng tiện truyền dẫn thông tin về lợi nhuận kinh doanh và triển vọng tuơng lai của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp tại Việt Nam có thể chi trả cổ tức bằng nhiều hình thức nhu: chi trả cổ tức bằng tiền mặt, chi trả cổ tức bằng cổ phiếu hoặc có thể kết hợp cả 02 hình thức trên. Dựa trên số liệu nghiên cứu có thể thấy rằng chi trả cổ tức bằng tiền mặt là hình thức chi trả phổ biến và đuợc các doanh nghiệp ua chuộng nhất.
Bảng 4.1 kết hợp Phụ lục 1 trình bày tỷ lệ chi trả cổ tức bằng tiền mặt của