BĐDT là sự thay đổi không chắc chắn của dòng tiền theo thời gian. Sự không chắc chắn trong các thay đổi trong tương lai của DTHĐ được gọi là rủi ro kinh doanh (Brigham and Ehrardt, 2013). Khi mức độ BĐDT cao, DN rơi vào tình trạng thiếu tiền mặt, dẫn đến nguy cơ phá sản cao và khó có khả năng trả nợ cho chủ nợ (Zhang, 2014). Bên cạnh đó sự BĐDT và lợi nhuận còn liên quan đến tăng các chi phí trong DN cao hơn (Bates và cộng sự, 2009). Vì vậy, BĐDT thường được sử dụng làm thước đo mức
độ rủi ro kinh doanh mà DN gặp phải (Nguyen và cộng sự, 2014).
Theo Merton (1974), các DN vay nợ sẽ sử dụng nguồn vốn một cách hiệu quả vào các tài sản của mình sau khi thực hiện một quyền chọn mua với chủ nợ. Những người vay nợ sẽ ở vị thế bán hàm ý rằng giá của các khoản vay nợ sẽ giảm và tỷ suất lợi nhuận của các khoản vay nợ sẽ tăng khi có biến động tỷ suất lợi nhuận tài sản. Do đó, lợi nhuận DN thường được sử dụng như một thước đo dòng tiền và sự thay đổi của lợi nhuận sẽ được coi là mức độ biến động của dòng tiền (Zhang, 2014, Irvine and Pontiff, 2009).
Bảng 2.1: Các chỉ tiêu đại diện cho dòng tiền
Đại diện cho dòng tiền Nghiên cứu trước
Memon và cộng sự (2018), Harris and Roark
DTHĐ kinh doanh (2019),DudleyandJames(2015);
Santosuosso (2015)
Lợi nhuận hoạt động trước thuế, Karimli (2018), Bradley và cộng sự (1984), Le
lãi vay và khấu hao and Tannous (2016); Stohs and Mauer (1996)
Kim and Sorensen (1986), Keefe and Lợi nhuận hoạt động trước thuế, Yaghoubi (2016), Titman and Wessels (1988),
lãi vay Huang (2006), Booth và cộng sự (2001);
Strebulaev and Yang (2013) Tỷ suất lợi nhuận ròng chia tổng Kester (1986)
tài sản
Lợi nhuận của các tài sản không Kane và cộng sự (1985), Frank and Goyal
sử dụng dòng bẩy tài chính (2009)
Lợi nhuận ròng Antoniou và cộng sự (2008); Lee and Moon
(2011)
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Bảng 2.1 trình bày các chỉ tiêu được sử dụng đại diện cho dòng tiền. Hầu hết các nghiên cứu sử dụng lợi nhuận hoạt động trước thuế, lãi vay (EBIT), lợi nhuận trước thuế, lãi vay, khấu hao (EBITDA) hoặc DTHĐ của DN để xem xét đến sự BĐDT. Tuy nhiên, dữ liệu DTHĐ được công bố trực tiếp trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ thực tế do công ty cung cấp sẽ có độ chính xác hơn sử dụng các cách đo lường dòng tiền từ báo cáo tài chính hoặc tính toán thông qua sự thay đổi các khoản mục trên bảng cân đối kế toán (Allayannis and Weston, 2003). Do đó, trong nghiên cứu này sử dụng DTHĐ kinh doanh trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ làm căn cứ đưa ra định nghĩa về BĐDT. BĐDT là sự thay đổi không chắc chắn của DTHĐ kinh doanh. Đây là dòng tiền chính trong DN, thể hiện các thông tin cơ quản liên quan đến khả năng và mức độ tạo tiền của DN. Bởi DTHĐ có tính toán đến các nguồn thu về như
hoạt động tạo ra doanh thu chủ yếu cho DN. Đồng thời, DTHĐ cho biết các thông tin cơ bản để đánh giá khả năng tạo tiền của DN từ hoạt động kinh doanh để chi trả cho các khoản nợ, duy trì các hoạt động, trả cổ tức và tiến hành các hoạt động đầu tư mới khi chưa cần tới nguồn vốn bên ngoài3. Như vậy, sự biến động của dòng tiền sẽ ảnh hưởng đến việc DN cân nhắc sử dụng các nguồn vốn cho hoạt động kinh doanh trong DN.
Để xác định BĐDT, các nghiên cứu trước đây có đề cập nhiều chỉ tiêu khác nhau để đại diện cho mức độ biến động. Chỉ tiêu lý tưởng nhất là biến động hàm ý (implied volatility) được lấy từ các sản phẩm phái sinh. Tuy nhiên, hầu hết các công ty không phát hành sản phẩm phái sinh, nên các nghiên cứu về tài chính công ty thường sử dụng độ lệch chuẩn để đai diện cho mức độ biến động. bảng 2.2 lược khảo qua các cách đo lườngtrong các nghiên cứu thực nghiệm về tài chính DN trước đây. Có rất nhiều cách đo lường gần giống với nhau, nhưng chưa có một cách thống nhất đo lường chung vì thiếu một định nghĩa chuẩn về mức độ BĐDT. Việc đo lường biến động được sử dụng trong các nghiên cứu trước có nhiều phương pháp đo lường. Phương pháp thứ nhất đo lường BĐDT trong học thuyết về CTV là phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận của cổ phiếu DN trong quá khứ (Faulkender and Petersen, 2006, Frank and Goyal, 2009). Mặc dù sự biến động được đo lường bằng tỷ suất lợi nhuận không có ĐBTC, nhưng ĐBTC và sự biến động của các tài sản nói chung có nội sinh với nhau. Điều này sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác của mô hình nghiên cứu. Phương pháp thứ hai là tính giá trị tuyệt đối của tỷ lệ phần trăm thay đổi lợi nhuận ở thời kỳ trước (Leary and Roberts, 2005). Phương pháp này đặt toàn bộ trọng số vào sự thay đổi lợi nhuận trong thời kỳ gần nhất mà không tính tỷ trọng cho sự biến động trong thời kỳ trước đó. Thứ ba, một số nghiên cứu dự báo sự biến động lợi nhuận xuất phát dựa trên giá trị quyền chọn bán và quyền chọn mua. Ưu điểm của phương pháp này là tạo ra các giá trị biến động tương lai nên có khả năng dự đoán chính xác được sự thay đổi nhanh chóng của mức biến động. Song, nó có hai nhược
điểm chính. Thứ nhất, với phương pháp đo lường dựa trên tỷ suất lợi nhuận, cách tiếp cận này yêu cầu phải loại bỏ các biến động ngầm bằng cách sử dụng ĐBTC tính theo giá trị thị trường. Điều này dẫn đến vấn đề nội sinh vì biến động cũng được sử dụng để giải thích cho ĐBTC. Hạn chế thứ hai là giới hạn về mẫu với các DNNY lớn có tính thanh khoản cao trên thị trường. Vì vậy, với phương pháp dự báo các giá trị ở tương lai áp dụng các mô hình dự báo cần dựa trên một khoảng thời gian dài và liên tục thì việc ước lượng các giá trị dự báo mới có thể chính xác. Chẳng hạn như Dudley and James (2015) áp dụng mô hình GARCH cho dữ liệu các ngành của Mỹ để đo lường sự biến động của dòng tiền để đảm bảo mức độ tin cậy cao. Do đó, phương pháp này phù hợp với việc dự báo sự biến động ở mức độ ngành kinh tế hơn ở mức độ DN vì số liệu về dòng tiền của các DN khác nhau về thời gian hoạt động.
Bảng 2.2: Nghiên cứu thực nghiệm về cách đo lường BĐDT
Nghiên cứu trước đây Cách đo lường sự biến động Thời gian tính
(Window) Độ lệch chuẩn của sai phân bậc 1 lợi nhuận
Bradley và cộng sự (1984) trước lãi vay, khấu hao và thuế trong giai đoạn 20 năm
1962-1981 chia cho giá trị tổng tài sản trung bình trong cùng giai đoạn
Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận các tài sản
Kane và cộng sự (1985) không sử dụng ĐBTC tính theo giá trị thị
trường.
Hệ số biến thiên của lợi nhuận hoạt động trước
Kim and Sorensen (1986) thuế và lãi vay (EBIT) đo lường trong giai 10 năm
đoạn 1970 đến 1980
Hồi quy ước lượng OLS tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của từng công ty trong vòng 5
Kester (1986) năm trước. Tổng bình phương các phần dư từ 5 năm
mỗi hồi quy được sử dụng trong hồi quy cuối cùng để dại diện cho sự biến động hay rủi ro của ROA.
Nghiên cứu trước đây Cách đo lường sự biến động Thời gian tính (Window) Độ lệch chuẩn của lợi nhuận trước thuế lãi vay
Friend and Lang (1988) và khấu hao chia cho tổng tài sản được sử dụng 10 năm
để đại diện cho rủi ro trong 10 năm (1974- 1983)
Độ lệch chuẩn của tỷ lệ phần trăm thay đổi lợi
Titman and Wessels (1988) nhuận hoạt động đo lường trong 9 năm trong 9 năm
mẫu nghiên cứu để xác định được mức độ hiệu quả nhất của phương pháp đo lường có thể có. Tỷ số giữa độ lệch chuẩn của sai phân bậc 1
Stohs and Mauer (1996) của lợi nhuận trước lãi vay, khấu hao, và thuế 10 năm
với trung bình tài sản trong giai đoạn 1980- 1989
Sai phân bậc 1của lợi nhuận hàng năm (%
Antoniou và cộng sự (2008) thay đổi) trừ đi trung bình sai phân bậc 1 13 năm
trong giai đoạn 1987-2000
Phương sai của tỷ suất lợi nhuận tài sản (Stock Var) là phương sai hàng năm của tỷ suất lợi nhuận tài sản, được tính bằng phương sai của
Frank and Goyal (2009) tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu khi không sử
dụng ĐBTC, và các giá trị tài sản khác được giả định tính bằng giá trị sổ sách của nó. Dữ liệu tính toán trong 100 ngày trong thời điểm nghiên cứu.
Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận ròng trên
Lee and Moon (2011) tổng doanh thu với doanh thu tối thiểu 2 triệu 5 năm
USD trong năm năm trước đó.
Giá trị tuyệt đối chênh lệch giữa phần trăm
Dang (2013) thay đổi theo năm của EBITTD và giá trị trung 28 năm
bình thay đổi của EBITTD (chuỗi thời gian) trong khoảng thời gian 1980-2007
Nghiên cứu trước đây Cách đo lường sự biến động Thời gian tính (Window)
Strebulaev and Yang (2013) Sự biến động của lợi nhuận được tính toán 10 năm
trong 10 năm trước đó
Đo lường bằng độ lệch chuẩn theo năm của
Dierker và cộng sự (2013) DTHĐ 20 quý trước đó với tỷ lệ phần trăm 5 năm
tổng tài sản (tổng tài sản theo quý) tại thời điểm bắt đầu một quý trong năm năm trước đó.
Santosuosso (2015) Hệ số biến thiên của DTHĐ hàng năm
Dudley and James (2015) Căn bậc hai phương sai của DTHĐ ngành
Keefe and Yaghoubi (2016) Độ lệch chuẩn của dòng tiền cơ bản/thu nhập 5 năm
hoạt động trung bình trượt mẫu trong 5 năm
De Veirman and Levin (2011) Phần dư hồi quy của tăng trưởng DTHĐ theo
thời gian.
Memon và cộng sự (2018) Độ lệch chuẩn của DTHĐ trung bình trượt 5 năm
mẫu trong 5 năm
Harris and Roark (2019) Độ lệch chuẩn của DTHĐ ngành trung bình 5 năm
trong 5 năm
Độ lệch chuẩn của lợi nhuận hoạt động trước
Karimli (2018) thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) trung 5 năm
bình trượt mẫu trong 5 năm
(Nguồn: Dựa theo Keefe and Yaghoubi (2016) và tác giả tổng hợp)
Phương pháp thứ tư được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu học thuật là việc tính toán BĐDT bằng phương pháp trung bình trượt mẫu (Keefe and Yaghoubi, 2016, Memon và cộng sự, 2018, Friend and Lang, 1988). Phương pháp trung bình trượt mẫu (rolling-window) xác định độ lệch chuẩn thực tế của các dòng tiền trong một thời gian cố định ở quá khứ. Tuy nhiên, các học giả nghiên cứu về CTV thường tính toán độ lệch chuẩn bằng việc sử dụng trung bình trượt mẫu. Ngoài việc sử dụng đơn giản dễ thực hiện, phương pháp này còn được xem xét vì các DN thường hướng đến một CTV cụ thể như Graham and Harvey (2001) và cách tính toán không bao gồm ĐBTC, giảm bớt vấn đề khuyết tật mô hình có thể xảy ra. Bên cạnh đó, sử dụng
độ lệch chuẩn trung bình trượt mẫu phản ánh hết tất cả những nguyên nhân gây ra sự biến động trong tỷ lệ tăng trưởng của dòng tiền ở mức trung bình trong khoảng thời gian trượt mẫu. Những nguyên nhân gây ra sự biến động của các tỷ lệ tăng trưởng của DN qua thời gian bao gồm cả những yếu tố vĩ mô, yếu tố ngành và yếu tố trong nội tại DN đều được tính toán (De Veirman and Levin, 2011). Hầu hết các nghiên cứu trong tài chính DN sử dụng phương pháp trung bình trượt tính toán sự biến động (Dudley and James, 2015). Tuy nhiên, phương pháp tính độ lệch chuẩn trung bình trong một khoảng thời gian liên tiếp để tính trung bình (ví dụ: 5 năm hoặc 10 năm), mà không ước tính riêng biệt sự biến động trong từng thời điểm. Hay nói cách khác, phương pháp này chỉ xem xét ảnh hưởng của sự biến động trong dài hạn, không bao gồm ảnh hưởng của sự biến động tại một thời điểm. Bên cạnh đó, phương pháp trung bình trượt mẫu đặt tỷ trọng bằng nhau với toàn bộ sự thay đổi trong quá khứ cũng như hiện tại của lợi nhuận DN. Điều này làm mượt dữ liệu trong khoảng thời gian tính toán trung bình trượt và sẽ tạo ra các giá trị biến đổi chậm của dòng tiền. Do đó, nhiều nghiên cứu trước đây thấy mối quan hệ giữa BĐDT và CTV yếu. Ngoài ra, khi tính toán độ lệch chuẩn theo phương pháp trung bình trượt mẫu buộc phải bỏ các quan sát có độ dài dữ liệu sẵn có không đủ để bao phủ khoảng thời gian trượt mẫu. Điều này sẽ khiến mẫu nghiên cứu bị giới hạn số qua sát và làm tăng các vấn đề có thể gặp trong chọn mẫu (De Veirman and Levin, 2011, De Veirman and Levin, 2018).
Ngoài việc tính toán hết các nguyên nhân có thể tác động đến sự biến động tương tự như phương pháp trung bình trượt mẫu, phương pháp tính độ biến động có điều kiện của De Veirman and Levin (2011) tính đến những ảnh hưởng tạo ra sự biến động theo từng thời điểm, nên có thể phản ánh chính xác tác động của thời gian trong biến động. Đồng thời, với phương pháp này ước lượng không bị giới hạn số quan sát. Với dữ liệu dạng bảng thời gian ngắn và dữ liệu dài, nghiên cứu sử dụng phương pháp tính toán sự BĐDT theo (De Veirman and Levin, 2011).