CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả thực nghiệm:
Như đã trình bày ở chương 3, ở chương này tác giả tiến hành hồi quy mẫu dữ liệu lần lượt theo mơ hình Pooled OLS. Các kiểm định sẽ lần lượt được thực hiện để chỉ ra vi phạm các giả thuyết của mơ hình Pooled OLS để từ đó, tác giả tiến hành hồi quy theo mẫu dữ liệu của hai mơ hình FEM (mơ hình Hiệu ứng cố định) và REM (mơ hình Hiệu ứng ngẫu nhiên), lựa chọn kết quả mơ hình phù hợp nhất thơng qua kiểm định Hausman và kiểm định F - test. Nếu phát hiện có hiện tượng phương sai thay đổi hoặc hiện tượng tự tương quan bậc nhất của sai số trong mơ hình được chọn, tác giả thực hiện kiểm định FGLS và lấy kết quả cuối cùng để phân tích.
Tác giả thực hiện ước lượng mơ hình dựa trên nghiên cứu của Christopher harris, Scott Roark (2018) để trả lời câu hỏi thứ nhất mà chương 1 đã đặt ra: Nợ cơng ty có mối tương quan đồng biến và có ý nghĩa với biến động dòng tiền ? Để trả lời câu hỏi này, tác giả tiến hành hồi quy mơ hình bằng ba phương pháp Pooled OLS, FEM và REM. Sau đó, tác giả tiến hành kiểm tra các vi phạm giả thuyết mô hình OLS, kiểm định sự phù hợp giữa các phương pháp ước lượng, kiểm tra khuyết tật
phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của mơ hình và khắc phục khuyết tật bằng cách hồi quy mơ hình theo phương pháp FGLS. Và cuối cùng, dựa trên kết quả thu được bằng các hồi quy mơ hình theo phương pháp FGLS, tác giả giải thích kết quả hồi quy đạt được ở thị trường Việt Nam.
Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM và REM:
Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM: Bảng 4.4 Bảng kết quả kiểm định F mơ hình 1
Ho: Phương pháp OLS là hiệu quả hơn. Phương trình 1
F(334, 1333) = 30.36 Prob > F = 0.0000 Kết luận: Bác bỏ Ho
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Kết quả trên cho thấy p-value = 0.0000 <1%, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy, bằng kiểm định F, tác giả đã chứng minh rằng ở Mơ hình 1 chọn phương pháp ước lượng FEM phù hợp hơn phương pháp ước lượng Pooled OLS.
Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa phương pháp ước lượng FEM và REM.
Bảng 4.5: Bảng kết quả kiểm định Hausman mơ hình 1
Ho: Random Effect khơng khác nhau đáng kể Phương trình 1
Chi2(6) = 42.54 Prob>chi2 = 0.0000 Kết luận: bác bỏ giả thuyết Ho.
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Kết quả từ bảng trên cho thấy các giá trị p-value đều nhỏ hơn 1%, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy, ở mơ hình 1 chọn phương pháp ước lượng FEM phù hợp hơn phương pháp ước lượng REM. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của mơ hình FEM bằng kiểm định Wald và kiểm định Wooldridge được kết quả như sau:
Bảng 4.6: Bảng Kết quả kiểm định tự tương quan (Wooldridge test) và phương sai thay đổi (Wald test) mơ hình 1.
H0: Sai số mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi (tự tương quan bậc nhất)
Kiểm định
Phương trình 1
P_value
Kiểm định tự tương quan 0.0000
Kiểm định phương sai thay đổi 0.0000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Dựa vào các kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan thì thấy rằng giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, điều này cho thấy bài nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H0 của hai kiểm định. Nói cách khác, tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.7: Bảng tổng hợp
(1) (2) (3) (4)
Tên biến RANK 1 RANK 2 RANK 3 RANK 4
INDTDM 0.550*** 0.430*** 0.390*** 0.604***
(0.0525) (0.0355) (0.0434) (0.0261) MB -0.314*** -0.162*** -0.153*** -0.175*** (0.0232) (0.0164) (0.0128) (0.00911) TANG -0.0693 -0.0106 0.0290 0.154*** (0.0520) (0.0401) (0.0308) (0.0200) PROF -0.512*** -0.228*** -0.162*** -0.0148 (0.0548) (0.0317) (0.0322) (0.0179) SIZE 0.0494*** 0.213*** 0.258*** 0.00892 (0.0174) (0.0192) (0.0235) (0.0116) INF -0.710*** -0.0264 0.283 -0.515** (0.220) (0.197) (0.238) (0.259) CFV -0.0275*** -0.0150*** 0.00621 -0.012*** (0.0105) (0.00338) (0.00855) (0.0306) Constant 0.231 -1.865*** -2.570*** 0.281* (0.221) (0.225) (0.284) (0.161) Số quan sát 415 415 420 425
Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13. Hệ số biến động dòng tiền âm, ngược với nghiên cứu của Christopher Harris, Scott Roark (2018) và có ý nghĩa thống kê chỉ ở các nhóm doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động thấp và nhóm có dịng tiền hoạt động cao nhất, trong khi khơng có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ở nhóm có dịng tiền hoạt động trung bình thuộc RANK 3. Có thể thấy mức độ ảnh hưởng của biến động dòng tiền lên cơ cấu vốn của doanh nghiệp lớn (hệ số cao) ở nhóm các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động thấp và giảm dần với các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động cao. Chú ý, hệ số của biến động dòng tiền ở nhóm RANK 1 gần bằng 2 lần hệ số ở nhóm RANK 2 và hệ số ở nhóm RANK 4 là nhỏ nhất về giá trị tuyệt đối.
Kiểm định nghiệm đơn vị trên dữ liệu bảng được thực hiện cho tất cả các biến sử dụng trong phân tích. Kết quả của 3 kiểm định trên cho thấy tất cả các biến trong ba mơ hình nghiên cứu đều khơng có nghiệm đơn vị với mức ý nghĩa 1%.
Nghiên cứu tiến hành hồi quy mơ hình ước lượng với các phương pháp bình phương tối thiểu gộp pool OLS, mơ hình các tác động cố định FEM và mơ hình các tác động ngẫu nhiên REM và phương pháp bình phương tối thiểu tổng quan khả thi FGLS với lệnh xtgls . Kết quả các ước lượng được tổng hợp trong Bảng 2.
Sau khi thực hiện kiểm tra các khuyết tật của mơ hình và khắc phục chúng, kết quả hồi quy cho thấy hệ số của biến CFV mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ở mơ hình (1), mơ hình (2) và (3). Điều này chứng tỏ cấu trúc vốn đại diện bởi tỷ lệ Tổng nợ/Tổng tài sản tác động nghịch chiều với biến động dòng tiền của doanh nghiệp. Kết quả này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng và các nghiên cứu của Pierluigi Santosuosso (2015); Keefe và Yaghoubi (2016); Zulfiqar Ali Memon, Yan Chen, Muhammad Zubair Tauni, Hashmat Ali, (2018).
Bảng 4.8: Bảng tổng hợp kết quả hồi quy
(1) (2) (3) (4)
Tên biến OLS FEM REM FGLS
INDTDM 0.539*** 0.467*** 0.520*** 0.590***
(0.0255) (0.0476) (0.0357) (0.0217)
MB -0.202*** -0.129*** -0.138*** -0.183*** (0.00912) (0.00730) (0.00696) (0.00676) TANG -0.0197 0.0339 0.0358 -0.00376 (0.0267) (0.0280) (0.0251) (0.0169) PROF -0.132*** -0.302*** -0.257*** -0.250*** (0.0196) (0.0287) (0.0228) (0.0151) SIZE 0.0641*** 0.110*** 0.0815*** 0.0672*** (0.00962) (0.0206) (0.0143) (0.00818) INF -0.176 0.134 -0.0238 -0.477*** (0.298) (0.148) (0.136) (0.119) CFV -0.0161*** -0.0130* -0.0158*** -0.0210*** (0.00531) (0.00687) (0.00596) (0.00236) Constant -0.235** -0.798*** -0.482*** -0.249** (0.116) (0.253) (0.174) (0.0991) Số quan sát 1,675 1,675 1,675 1,675 R-squared 0.493 0.388
Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Biến động dòng tiền thể hiện sự khơng chắc chắn trong dịng tiền của doanh nghiệp. Biến động dòng tiền được hiểu là sự thay đổi của tăng trưởng trong dòng tiền sau khi đã loại trừ tác động của các yếu tố về thời gian, ngành, quy mô công ty và sự tương tác giữa các yếu tố này. Khi Biến động dịng tiền càng cao, doanh nghiệp càng có nhiều khả năng phải đối mặt với sự sụt giảm dòng tiền trong tương lai. Thực tế cho thấy, hầu hết các doanh nghiệp Việt Nam đều có tính biến động trong dòng tiền, nên
khi khủng hoảng xảy ra, tính biến động trong dịng tiền của các doanh nghiệp Việt Nam càng gia tăng. Khi tính biến động trong dịng tiền gia tăng, dịng tiền tương lai của doanh nghiệp sẽ không đủ để tài trợ cho quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Điều này buộc các doanh nghiệp phải hướng đến các nguồn tài trợ bên ngồi. Bên cạnh đó, trong bối cảnh biến động của dịng tiền càng cao thì rủi ro của các doanh nghiệp trong việc không thực hiện được các nghĩa vụ tài chính theo hợp đồng với chủ nợ cũng như việc chi trả chi phí sử dụng vốn cho các nhà cung cấp vốn của doanh nghiệp càng gia tăng. Các nhà cung cấp vốn lúc này sẽ yêu cầu mức lãi suất cao hơn, từ đó làm gia tăng chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp. Với sự gia tăng trong chi phí sử dụng vốn của các nguồn tài trợ bên ngoài, một số doanh nghiệp đã đi đến quyết định từ bỏ các quyết định đầu tư để tránh phải sử dụng nguồn vốn với chi phí cao do Biến động dịng tiền mang lại (Minton và Schrand, 1999). Như vậy, cấu trúc vốn được đo lường bởi tỷ lệ nợ của doanh nghiệp chịu sự ảnh hưởng mạnh mẽ bởi biến động trong dòng tiền. Các nhà quản trị cần phải lưu tâm đến vấn đề này để có thể đưa ra các quyết định đầu tư đúng đắn khi doanh nghiệp đối mặt với tính biến động trong dịng tiền cao để tránh làm sụt giảm giá trị doanh nghiệp.