4.4.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.
Bảng 4.9: Bảng kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập
Biến VIF
Mô hình 3.1 Mô hình 3.2 Mô hình 3.3
CASH_FLOW 1.02 1.16 1.75 GROWTH 1.00 1.00 1.00 SIZE 1.02 1.07 1.03 CASH 1.48 COLLATERAL 1.48 DEBT/EQUITY 1.18 TANG 2.09 TANG*CASH_FLOW 2.80
Mean của VIF 1.01 1.23 1.74
Nguồn: Trích từ phụ lục 1
Dựa vào bảng 4.9 kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai, cho thấy trung bình VIF của các biến trong mô hình nhỏ hơn 2. Không có VIF của biến độc lập nào vượt quá 10.
Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, ba mô hình đều không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
4.4.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tác giả kiểm định giả thuyết tự tương quan phần dư của ba mô hình. Hiện tượng tự tương quan phần dư có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mô hình, mất tính tin cậy của kiểm định hệ số. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả đặt giả thuyết kiểm định như sau:
+ Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1 + Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Bảng 4.10: Bảng kết quả kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mô hình
Mô hình Thống kê F p-value
3.1 0.132 0.7163
3.2 0.130 0.7187
3.3 0.132 0.7170
Nguồn: Trích từ phụ lục 1
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata14 cho kết quả ở bảng 4.10 với giá trị P- value đều lớn hơn mức ý nghĩa α = 0.05. Suy ra, chấp nhận giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho thấy không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình.
Kết luận: Ba mô hình đều không có hiện tượng tự tương quan bậc 1 với mức ý nghĩa 5%.
4.4.3. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Tác giả kiểm định giả thuyết phương sai sai số thay đổi cho ba mô hình. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mô hình, giảm độ tin cậy của các kiểm định hệ số. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi với giả thuyết như sau:
+ Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi + Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.11: Bảng kết quả kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
3.1 885.45 0.0000
3.2 637.44 0.0000
3.3 247.95 0.0000
Nguồn: Trích từ phụ lục 1
Từ bảng 4.11, kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata cho thấy kết quả với giá trị P-value bằng 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong ba mô hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong cả ba mô hình ở mức ý nghĩa 5%.
4.5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Sau khi kiểm định các giả thuyết về khuyết tật của các mô hình hồi quy khi sử dụng phương pháp ước lượng Pooled OLS, cho thấy có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong cả ba mô hình (3.1), (3.2), (3.3). Điều này có thể dễ hiểu vì các mô hình hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp ước lượng Pooled OLS, REM hay FEM thường không kiểm soát được hiện tượng phương sai sai số thay đổi, đã được phát hiện bởi kiểm định Greene (2000), Wooldridge (2002) và Drukker (2003). Mặt khác, trong mô hình (3.2) có sử dụng thêm biến kiểm soát là tiền và tương đương tiền của năm trước – CASH; tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu năm trước – DEBT/EQUITY là các yếu tố có thể ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của công ty, nên có thể dễ gây ra hiện tượng nội sinh, làm chệch các kết quả ước lượng trong mô hình hồi quy (Ameida và Campello, 2008). Do đó, luận văn sử dụng thêm phương pháp ước lượng moment tổng quát hệ thống (S-GMM) hai bước để khắc phục các khuyết tật trong các mô hình hồi quy như hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh (nếu có), giúp cho kết quả nghiên cứu đáng tin cậy và chính xác hơn.
Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp ước lượng Moments tổng quát hệ thống (S-GMM) hai bước sẽ được trình bày cụ thể trong các phần 4.5.1; 4.5.2; 4.5.3.
Tác giả bắt đầu nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng moment tổng quát hệ thống (S-GMM) hai bước để ước tính lần lượt cho cả ba mô hình (3.1), (3.2), (3.3) với trình tự ước lượng đầu tiên là cho mẫu gồm toàn bộ các công ty (kết hợp cả các công ty bị hạn chế tài chính và các công ty không bị hạn chế tài chính) và sau đó là ước lượng cho các mẫu riêng lẻ của các công ty sau khi đã phân chia nhóm công ty. Điều này nhằm cung cấp cái nhìn sơ bộ về mối quan hệ giữa nguồn tài trợ bên ngoài và dòng tiền cho các công ty trong luận văn cũng như dễ dàng so sánh sự ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồn tài trợ bên ngoài của nhóm các công ty bị hạn chế tài chính và nhóm các công ty không bị hạn chế tài chính. Phương pháp S-GMM cũng đã được Almeida & Campello (2010), Gracia & Mira
(2014) và Rashid & Jabeen (2018) sử dụng khi xem xét ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty.
4.5.1. Mô hình 3.1
4.5.1.1. Mô hình 3.1 - Kết quả kiểm định sự ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồntài trợ bên ngoài của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam tài trợ bên ngoài của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Đầu tiên, để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ nhất - kiểm tra sự ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam nói chung, tác giả thực hiện ước lượng mô hình cơ sở với mẫu gồm toàn bộ các công ty. Các hệ số ước lượng đối với mẫu gồm toàn bộ các công ty trong mô hình cơ sở (mô hình 3.1) khi sử dụng 4 phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM, GMM được trình bày trong bảng 4.12 như sau.
Bảng 4.12: Bảng tổng hợp kết quả của mô hình cơ sở (3.1) - nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam xét trên mẫu gồm toàn bộ các công ty qua bốn phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM và S-GMM.
Mô hình Pooled OLS FEMEXTFIN REM GMM
CASH_FLOW 0.1345 -0.4453 0.1345 -1.2588*** (0.6510) (1.0823) (0.6510) (0.0205) GROWTH -0.0040 -0.0014 -0.0040 -0.0037*** (0.0145) (0.0156) (0.0145) (0.0000) SIZE -0.0239 -0.0405 -0.0239 -0.0213*** (0.0444) (0.1406) (0.0444) (0.0024) N 3620 3620 3620 3258 Nguồn: Trích từ phụ lục 1
Trong đó: (***), (**), (*) đại diện lần lượt cho mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Các giá trị trong dấu ngoặc đơn là sai số chuẩn.
Qua bảng 4.12 ta có thể thấy bằng việc sử phương pháp ước lượng moment tổng quát hệ thống (S-GMM) hai bước, các hệ số ước lượng của các biến CASH_FLOW, GROWTH, SIZE và EXTFIN(T-1) đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi sử dụng các phương pháp ước lượng Pooled OLS, REM, FEM thì các hệ số ước lượng
của các biến CASH_FLOW, GROWTH, SIZE đều không có ý nghĩa thống kê do mô hình còn mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi.
Hệ số ước lượng của biến dòng tiền chỉ ra rằng có mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê giữa dòng tiền và nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty. Giá trị ước tính của hệ số này cho thấy rằng đối với mỗi đồng thiếu hụt trong dòng tiền, các công ty nhận được khoảng 1.2588 đồng từ nguồn tài trợ bên ngoài mới. Mối tương quan âm này phù hợp với kỳ vọng của lý thuyết trật tự phân hạng. Phát hiện này cũng phù hợp với phát hiện của Fama & French (2002), Leary & Roberts (2005), Almeida & Campello (2010), Gracia & Mira (2014) và Rashid & Jabeen (2018). Hệ số của biến cơ hội tăng trưởng cho thấy mối tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nguồn tài trợ bên ngoài là âm và có ý nghĩa thống kê. Kết quả này chỉ ra rằng các công ty đang tăng trưởng phát triển với nhu cầu phòng ngừa rủi ro trong tương lai thấp, có xu hướng giảm bớt các nguồn tài trợ bên ngoài nhiều hơn. Mối tương quan âm giữa cơ hội tăng trưởng và các nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty phù hợp với các phát hiện của Acharya, Almeida và Campello (2007). Cuối cùng, hệ số ước tính của biến quy mô công ty chỉ ra rằng các công ty quy mô lớn thường có xu hướng giảm nguồn tài trợ bên ngoài hơn. Phát hiện này cũng được xác nhận bởi Almeida và Campello (2010); Schoibben và Van Hulle (2011) và đối với các công ty bị hạn chế tài chính trong nghiên cứu của Rashid và Jabeen (2018).
4.5.1.2. Mô hình 3.1 - Kết quả kiểm định sử ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồntài trợ bên ngoài của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong tài trợ bên ngoài của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong điều kiện bị hạn chế tài chính
Tiếp đến, để trả lời cho câu hỏi thứ hai - kiểm tra sự ảnh hưởng của dòng tiền đến nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty trong điều kiện hạn chế tài chính, luận văn chia các quan sát của các công ty theo năm thành hai nhóm: các công ty bị hạn chế tài chính và các công ty không bị hạn chế tài chính theo hai tiêu chí phân loại hạn chế tài chính đó là hệ số thanh toán lãi vay và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. Cụ thể:
- Các công ty bị hạn chế tài chính theo hệ số thanh toán lãi vay được ký hiệu là
FC1.
- Các công ty không bị hạn chế tài chính theo hệ số thanh toán lãi vay làUFC1. - Các công ty bị hạn chế tài chính theo tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản làFC2.
- Các công ty không bị hạn chế tài chính theo tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản là
UFC2.
Kết quả hồi quy khi sử dụng phương pháp ước lượng moment tổng quát hệ thống (S-GMM) hai bước cho mô hình cơ sở (3.1) khi phân loại hai nhóm các công ty được trình bày trong bảng 4.13.
Bảng 4.13: Bảng kết quả hồi quy chi tiết mô hình cơ sở (3.1) cho các công ty bị hạn chế tài chính và các công ty không bị hạn chế tài chính.
BIẾN EXTFIN
Hệ số thanh toán lãi vay Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản
FC1 UFC1 FC2 UFC2 CASH_FLOW -1.3740*** -0.0484*** -1.8996*** -0.6963*** (0.0939) (0.0078) (0.1444) (0.0232) GROWTH 0.0021*** -0.0078*** 0.0211*** -0.0024*** (0.0002) (0.0000) (0.0029) (0.0000) SIZE 0.0017 -0.1046*** 0.2679*** 0.0363*** (0.0036) (0.0016) (0.0183) (0.0025) N 2880 378 1281 1253 AR(2) 0.835 0.282 0.758 0.264 HANSEN’S J (P_VALUE) 0.266 1.000 0.193 0.305 Nguồn: Trích từ phụ lục 1
Ghi chú: *, **,*** đại diện lần lượt cho mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% Các giá trị trong dấu ngoặc đơn là sai số chuẩn
Kết quả của hệ số ước lượng cho thấy rằng dòng tiền đều có mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α = 1% với nguồn tài trợ bên ngoài, trong cả hai nhóm công ty bị hạn chế tài chính và nhóm các công ty không bị hạn chế tài chính, điều này cho thấy hầu hết các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam đều có xu hướng gia tăng nguồn tài trợ bên ngoài khi dòng tiền hoạt động sản xuất và kinh doanh không đủ lớn để tài trợ cho các quyết định đầu tư. Tuy nhiên, mức độ nhạy cảm nghịch chiều giữa nguồn tài trợ bên ngoài và dòng tiền đối với nhóm các công ty bị hạn chế tài chính thì cao hơn so với nhóm các công ty không bị hạn chế tài chính, cụ thể với mỗi đồng thiếu hụt trong dòng tiền thì trung bình, các công ty không bị hạn chế tài chính chỉ huy động được thêm 0.0484 và 0.6963 đồng tài trợ bằng
nợ và vốn cổ phần thay vì huy động được thêm 1.374 và 1.8996 đồng tài trợ như các công ty bị hạn chế tài chính.
Các hệ số ước lượng của CASH_FLOW trong mô hình cơ sở đã giúp trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ hai của luận văn này, cụ thể là dòng tiền vẫn thể hiện mối tương quan âm với nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty trong điều kiện bị hạn chế tài chính và tác động này sẽ thể hiện rõ hơn ở nhóm các công ty bị hạn chế tài chính. Kết quả này phù hợp với cả hai tiêu chí phân loại mà tác giả đã sử dụng để phân loại các quan sát của các công ty theo năm. Những phát hiện này cho thấy rằng các công ty bị hạn chế tài chính có xu hướng gia tăng nguồn tài trợ bên ngoài khi dòng tiền bị thiếu hụt nhiều hơn so với các công ty không bị hạn chế tài chính. Điều này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng về cấu trúc vốn, tuy nhiên lại khác với kết quả các nghiên cứu của Almeida & Campello, 2010; Portal & cộng sự, 2012; Gracia & Mira, 2014 và Rashid & Jabeen, 2018.
Luận văn cung cấp một số lý giải cho những phát hiện trên như sau:
Thứ nhất, vì nguồn lợi nhuận giữ lại của các công ty bị hạn chế tài chính thường khá khiêm tốn, nên khi dòng tiền bị thiếu hụt thì buộc các công ty này phải tìm đến các nguồn tài trợ bên ngoài để đáp ứng đủ cho các quyết định đầu tư của mình.
Thứ hai, các công ty không bị hạn chế tài chính với nhiều cơ hội tăng trưởng hơn và nguồn lợi nhuận giữ lại dồi dào hơn nên khi dòng tiền của các công ty bị hạn chế tài chính không đủ để đáp ứng cho các quyết định đầu tư thì các công ty này sẽ ưu tiên tận dụng lợi nhuận giữ lại để đầu tư trước khi tìm đến các các nguồn tài trợ bên ngoài.
Có thể thấy các hệ số ước lượng biến quy mô (SIZE) của các công ty bị hạn chế tài chính có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% và thể hiện mối tương quan dương với nguồn tài trợ bên ngoài khi phân loại các công ty theo tiêu chí tổng nợ trên tổng tài sản, cho thấy xu hướng gia tăng nguồn tài trợ bên ngoài ở các công ty có quy mô lớn tại Việt Nam. Trong khi đối với nhóm các công ty không bị hạn chế tài chính, hệ số ước lượng của biến quy mô đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% nhưng lại cho thấy các xu hướng khác nhau đối với nguồn tài trợ bên ngoài khi sử dụng hai tiêu chí phân loại khác nhau. Mối tương quan dương giữa quy mô và nguồn tài trợ bên ngoài của các công ty bị hạn chế tài chính được tác giả cho rằng có thể xuất phát từ sự thay thế giữa nguồn tài trợ nội bộ với các nguồn tài trợ bên ngoài ở các công ty lớn, theo đó
các công ty lớn thường có xu hướng vay nợ hơn là sử dụng lợi nhuận giữ lại trích từ dòng tiền hoạt động sản xuất và kinh doanh để nhận được khoản sinh lợi từ tấm chắn thuế của lãi vay (Almeida và Campello, 2010; Gracia và Fransisco, 2014).
Các hệ số ước lượng của cơ hội tăng trưởng (GROWTH) đối với các công ty bị hạn chế tài chính trong cả hai tiêu chí phân loại hạn chế tài chính đều dương và có ý nghĩa ở mức ý nghĩa α = 1%, hàm ý các công ty này khi nắm giữ càng nhiều cơ hội