Phương pháp ước lượng

2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

3.3. Phương pháp ước lượng

3.3.1. Phương pháp ước lượng DGMM

Nghiên cứu của Bond và Van Reenen (2008) và Almeida và đồng sự (2010) chỉ ra rằng sẽ có một số vần đề khi ước tính phương trình (1) khi sử dụng ước lượng hiệu ứng cố định7. Vấn đề cốt lõi ở đây là Tobin’s Q có thể là biến nội sinh. Vấn đề này phát sinh vì cách tiêu chuẩn để đưa một biến ngẫu nhiên vào mơ hình Q là để các tham số ngẫu nhiên (is to treat this parameter as stochastic), và hiểu rằng sai số phần dư (error term) phản ảnh chi phí điều chỉnh (and to interpret the error term as reflecting adjustment costs). Điều này ngụ ý rằng Q là một biến nội sinh vì những cú sốc hiện tại trên giá sẽ ảnh hưởng đến doanh thu giai đoạn hiện nay và do đó ảnh

hưởng đến giá trị hiện tại của cơng ty. Hơn nữa, có nhiều tranh cãi cho rằng Q không đại diện tốt cho cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp, vì vậy trong phần dư của mơ hình đầu tư Q chủ yếu thể hiện cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp, vì thế Q lại tương quan với phần dư này dẫn đến vấn đề nội sinh trong mơ hình đầu tư Q. Bên cạnh đó, vấn đề nội sinh có thể phát sinh do lỗi đo lường trong Tobin’s Q. Cụ thể nghiên cứu của Cummins và đồng sự (2006) ước lượng các phương trình cơ bản bằng cả ước lượng OLS và GMM đưa ra bằng chứng không hỗ trợ việc sử dụng Q trong mơ hình đầu tư vì hai lý do cơ bản như sau: Thứ nhất, Tobin’s Q là một biến kiểm sốt có sai số, chỉ một phần của nó mà tương quan với kết quả hoạt động trong quá khứ của công ty và các thu nhập kỳ vọng là giúp giải thích cho chi tiêu vốn; Thứ hai, các độ trễ của Tobin’s Q là các biến cơng cụ yếu trong mơ hình GMM, việc thay thế chúng trong tập hợp biến cơng cụ sẽ giúp cải thiện các tính chất ước lượng về thống kê và kinh tế. Những vấn đề này hàm ý Tobin’s Q có sai số đo lường và sai số đó là tương quan chuỗi.

Bond và Van Reenen (2008) và Almeida và đồng sự (2010) trình bày các phương pháp tiếp cận khác nhau để giải quyết vấn đề này. Phương pháp tiếp cận đầu tiên là lấy sai phân mơ hình và sử dụng độ trễ của biến nội sinh như biến cơng cụ, có thể hồi quy bằng cách sử dụng một ước lượng IV-OLS hoặc ước lượng GMM. Phương pháp tiếp cận thứ hai là giữ ngun mơ hình và sử dụng các độ trễ của sai phân bậc nhất (L.D) làm các biến công cụ, hồi quy bằng cách sử dụng ước lượng IV-OLS. Nghiên cứu của Munoz (2012) xem xét tác động của thanh khoản và các nhân tố khác lên đầu tư của doanh nghiệp tại các quốc gia Mỹ Latin (Argentina, Brazil, Chile, và Mexico) với dữ liệu theo quý trong giai đoạn 1990-2010, đã thực hiện các bước kiểm định cụ thể để lựa chọn giữa hai mơ hình này trong đó có hai kiểm định quan trọng là kiểm định biến công cụ dạng yếu. Theo nghiên cứu của Munoz (2012) trong cả hai trường hợp sử dụng hai độ trễ của các công cụ, và bằng cách sử dụng kiểm định F (F-test) loại trừ các tập hợp biến công cụ, ông nhận thấy phương pháp đầu tiên có giá trị F

gần 17, trong khi giá trị F của trường hợp thứ 2 là 84. Vì vậy, Munoz (2012) bác bỏ cách thiết lập biến công cụ trong trường hợp đầu tiên và khẳng định rằng trong trường hợp thứ hai khơng có dấu hiệu của biến cơng cụ dạng yếu dựa trên giá trị tới hạn 19.93 theo nghiên cứu của Stock and Yogo (2005)8, và phương pháp được lựa chọn là sử dụng ước lượng phương trình hồi quy chính với biến cơng cụ là độ trễ qua hai thời kỳ của sai phân bậc nhất. Ngoài ra, nghiên cứu của Munoz (2012) cũng thực hiện kiểm định F (F-test) để kiểm định tính nội sinh của biến công cụ (excluded instrument) và kiểm định Hansen để xác định lại tính hợp lý của các tập hợp biến công cụ9, tránh trường hợp ràng buộc về overidentification (overidentifying restriction) trong tất cả các hồi quy.

Nghiên cứu này cũng thực hiện lựa chọn giữa hai cách tiếp cận nêu trên để xử lý vấn đề nội sinh từ Tobin’s Q. Trong cả hai trường hợp, không thể bác bỏ hai phương pháp thông qua kiểm định Hansen và kiểm định F (F-test). Cả hai phương pháp đều vững qua kiểm định Hansen và cho các giá trị kiểm định F (F-test) lớn hơn giá trị tới hạn 19.93 của Stock and Yogo (2005). Do đó, tơi thực hiện kiểm định độ vững của biến cơng cụ (weak-instrument robust) qua việc kiểm định tính ý nghĩa của biến hồi quy nội sinh trong phương trình hồi quy. Kiểm định này có giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của biến nội sinh trong mơ hình hồi quy bằng không do ràng buộc về overidentification. Có hai kiểm định chính được thực hiện là kiểm định Anderson- Rubin và kiểm định thứ hai là Stock-Wright S. Cả hai kiểm định trên đều vững với sự hiện diện của các biến công cụ dạng yếu, tương đương với việc ước lượng hình thức giảm của mơ hình và kiểm định các hệ số của các biến công cụ bị loại trừ là đồng thời bằng không. Kết quả kiểm định này trên dữ liệu nghiên cứu cho thấy không đủ

8

Nghiên cứu của Stock và Yogo (2005) đã đưa ra một giá trị tới hạn là 19.93 để kiểm định biến công cụ dạng yếu với hai dạng biến công cụ.

9

Một trong các phương pháp khác được đề xuất bởi nghiên cứu của Erikson và Whited (2000, 2002) đưa ra những tham số phù hợp, bằng cách ước tính với GMM sử dụng moments thứ ba và thứ tư để

cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho ở phương pháp thứ hai, đồng nghĩa với việc ở phương pháp này, hệ số của biến nội sinh Tobin’s Q bằng không. Tuy nhiên, ở phương pháp đầu tiên, tơi có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%. Từ kết quả kiểm định này, tôi lựa chọn phương pháp thứ nhất là lấy sai phân mơ hình và sử dụng độ trễ của biến nội sinh như biến cơng cụ, có thể hồi quy bằng cách sử dụng một ước lượng IV- OLS hoặc ước lượng GMM bằng cách sử dụng ước lượng DGMM (GMM sai phân). Trong đó tơi lưu ý rằng phương pháp DGMM có thể xử lý vấn đề hiệu ứng cố định (fixed effects) bất biến theo thời gian mà có thể tương quan với các biến giải thích. Hiệu ứng cố định này nằm trong phần nhiễu của phương trình (1): . Trong đó, chính là hiệu ứng cố định chun biệt cơng ty không thể quan sát và là

phần nhiễu chuyên biệt theo quan sát (các cú sốc không quan sát được). DGMM giải quyết vấn đề này thơng qua phương trình sai phân bậc nhất của (1)10. Bằng cách lấy sai phân các thành phần của phương trình (1), các hiệu ứng cố định chun biệt cơng ty (không thay đổi qua thời gian) sẽ bị loại bỏ. Ngoài ra, đáng chú ý là DGMM được thiết kế cho dữ liệu bảng có dạng “N lớn, T nhỏ”, nghĩa là có số đối tượng lớn nhưng chiều thời gian ngắn. Điều này hoàn toàn phù hợp với mẫu dữ liệu của tôi trong bài này khi nghiên cứu mẫu 366 công ty trong thời gian 6 năm giai đoạn 2008-2013.

Khi sử dụng lớp mơ hình GMM, một điều cần đặc biệt quan tâm là các biến công cụ. Trong ước lượng DGMM được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991) được đề xuất lần đầu bởi Holtz-Eakin, Newey & Rosen (1987), các sai phân bậc nhất của các biến độc lập và các độ trễ của sai phân bậc nhất của biến nội sinh được sử dụng làm cơng cụ cho phương trình gốc (theo mức độ) và các độ trễ gốc sẽ được sử dụng làm cơng cụ cho phương trình sai phân. Trong nghiên cứu này, với Tobin's Q là biến nội sinh, phương pháp DGMM sẽ lấy sai phân phương trình gốc rồi sử dụng các biến công cụ cho biến nội sinh Tobin's Q này. Biến công cụ này bao gồm 2 nhóm: nhóm thứ nhất là sử dụng

10

DGMM ước lượng đồng thời hai phương trình gồm một phương trình sai phân và một phương trình gốc (theo mức độ).

các biến có sẵn trong mơ hình (được lấy sai phân), tức là các included instruments, bao gồm sai phân của các biến kiểm soát, vế phải của phương trình (1) ngoại trừ biến Tobin’s Q; nhóm thứ hai là các độ trễ (độ trễ 1 kỳ và độ trễ 2 kỳ) của sai phân biến Tobin's Q, tức là nhóm excluded instruments, nhóm này khơng tham gia vào mơ hình chính. Ngồi ra, tơi cịn sử dụng các 3 biến tương tác gồm: biến tương tác giữa khối lượng giao dịch và khối lượng giao dịch điều chỉnh theo ngành với sự kiện phát hành cổ phiếu; biến tương tác giữa khối lượng giao dịch và khối lượng giao dịch điều chỉnh theo ngành với quy mô doanh nghiệp; và biến tương tác giữa khối lượng giao dịch và khối lượng giao dịch ngành với biến thể hiện doanh nghiệp tăng trưởng hay bão hịa như đã đề cập phía trên. Các kết quả ước lượng từ mơ hình (1) sẽ được kiểm tra tính vững thơng qua kiểm định Hansen về tính hiệu lực và hợp lý của tập hợp các biến công cụ và các kiểm định Stock-Wright S về độ vững tập hợp biến công cụ.

3.3.2. Định hướng ước lượng

Như đã trình bày trong phương trình (1), giả thuyết chính là tham số là dương và có ý nghĩa, phản ánh tính thanh khoản càng cao thì thúc đẩy đầu tư cơng ty tăng cao. Đây là một bằng chứng thể hiện được tác động hiện diện của kênh định giá sai (asset mispricing channel) và chi phí phát hành (issuance cost channel).

Để kiểm định giữa các kênh khác nhau, tôi tập trung vào kịch bản mà các công ty đã quyết định phát hành cổ phiếu và kiểm định liệu rằng mối quan hệ giữa đầu tư và tính thanh khoản có mạnh hơn hay khơng. Để kiểm định giả thuyết này, phương trình hồi quy gốc phải thêm biến tương tác giữa một biến giả xác định nếu công ty phát hành cổ phiếu và các chỉ số đo lường thanh khoản. Khi tham số này dương và có ý nghĩa sẽ thể hiện mối quan hệ giữa kênh định giá sai trong trường hợp có phát hành cổ phiếu theo nghiên cứu của Gilchrist và đồng sự (2005); Miller (1977) và chi phí của kênh phát hành theo nghiên cứu của Butler và đồng sự (2005). Trong trường hợp ngược lại, chứng minh có các kênh dẫn truyền khác ngồi hai kênh trên tác động đến

mối quan hệ giữa thanh khoản và đầu tư theo nghiên cứu của Polk và Sapienza (2009).

Về vấn đề ràng buộc tài chính (financial constraint), vấn đề này được kiểm định bằng việc thêm vào phương trình hồi quy gốc một biến giả đại diện cho quy mô công ty lớn hay nhỏ, và tương tác giữa biến này và các biến thể hiện thanh khoản. Khi tham số này âm và đáng kể sẽ thể hiện rằng tác động của tính thanh khoản thị trường thì khơng đồng nhất với tình hình ràng buộc tài chính của cơng ty (financial contrainst). Những cơng ty với nhỏ bị ràng buộc tài chính nhiều hơn sẽ tận dụng được việc thanh khoản cao và đầu tư nhiều hơn. Những công ty lớn ít chịu ràng buộc tài chính sẽ ít nhạy cảm hơn với thanh khoản.

Cuối cùng, nếu thanh khoản khuyến khích đầu tư nhiều hơn, ảnh hưởng này sẽ rõ ràng hơn ở những cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư. Để kiểm định được điều này, tơi đưa vào mơ hình hồi quy một biến giả thể hiện liệu công ty là công ty “tăng trưởng” hay công ty “giá trị”, và tương tác của biến giả này với những biến đại diện cho thanh khoản. Nếu hệ số là âm và có ý nghĩa sẽ chứng minh được tác động của thanh khoản là khơng đồng nhất giữa các cơng ty có cơ hội đầu tư khác nhau, và tác động này với các cơng ty “tăng trưởng” thì cao hơn đối với các công ty “giá trị”.