quy nhƣ sau:
Các biến độc lập Tiếng anh Ký hiệu
Tổng nợ trên tổng tài sản Leverage LEV1
Nợ dài hạn trên tổng tài sản Leverage LEV2
Dòng tiền mặt trên độ trễ tài sản cố định
thuần Cash flow CF/K
Doanh thu thuần trên độ trễ tài sản cố
định thuần Net Sale Sale/K
Cơ hội tăng trưởng Tobin's Q Q
Tài sản cố định hữu hình/tổng tài sản Instrumental
variable IV
Biến phụ thuộc Tiếng anh Ký hiệu
Đầu tư thuần trên độ trễ của tài sản cố
định thuần Investment I/K
3.1.2. Các giả thiết nghiên cứu:
Các giả thiết nghiên cứu tác giả trình bày chi tiết và căn cứ vào các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây và kết quả mô tả các biến nghiên cứu trong phần trên và các giả thiết nghiên cứu tóm tắt như hình 3.2 dưới đây:
Giả thiết nghiên cứu 1 (H1): Giả thiết liên quan đến vấn đề đầu tư dưới mức
(Under Investment):
Trong thị trường khơng hồn hảo, thông tin bất cân xứng và chi phí đại diện xuất hiện, cấu trúc vốn có thể làm xuất hiện đầu tư dưới mức hay đầu tư quá mức. Myer (1977) đã thảo luận về mâu thuẫn của cổ đông, nhà quản trị, và chủ nợ với một khoản nợ lớn từ việc đầu tư với giá trị dự án dương (NPV>0), bởi vì lợi ích từ việc đầu tư chủ yếu đem lại cho các chủ nợ, điều này tăng vấn đề đầu tư dưới mức. Do đó nợ đóng vai trị quan trọng trong việc đầu tư dưới mức nên mối tương quan giữa đòn bẩy và đầu tư là âm
Giả thiết nghiên cứu 2 (H2): Giả thiết liên quan đến vấn đề đầu tư quá mức
(Over Investment).
Jensen (1986) cho rằng mâu thuẫn giữa nhà quản trị và cổ đông xuất hiện, các nhà quản trị bị kích thích để thực hiện những khoảng đầu tư mặc dù biết giá trị dự án âm (NPV<0) với mục đích muốn mở rộng quy mơ cơng ty. Hạn chế dịng tiền mặt có sẵn, bao gồm tăng nợ có thể hạn chế khả năng của nhà quản trị để thực hiện nhiều chính sách đầu tư nhằm cải thiện giá trị cơng ty. Do đó nợ đóng vai trò quan trọng trong việc đầu tư quá mức nên mối tương quan giữa đòn bẩy và đầu tư là âm.
Giả thiết nghiên cứu 3 (H3): Giả thiết liên quan đến vấn đề hạn chế tài chính (Financial Constraint).
Giả thiết nghiên cứu 4 (H4): Giả thiết liên quan đến vấn đề ràng buộc ngân
sách linh hoạt (Soft Budget Constraint).
Vấn đề “ràng buộc ngân sách linh hoạt” được nghiên cứu bởi Kornai (1979,1980). Ông đã chứng minh rằng những công ty nhà nước được sử dụng
với trợ cấp tài chính và những cơng cụ khác để các cơng ty có thể sống sót thậm chí sau khi bị lỗ do đầu tư, kinh doanh. Vấn đề “Ràng buộc ngân sách linh hoạt” phổ biến cho nền kinh tế xã hội hóa, cụ thể là được cải tổ. Việt Nam là nền kinh tế truyền thống, do đó vấn đề “ràng buộc ngân sách linh hoạt” có thể được quan sát giữa những công ty ở Việt Nam. Nếu cơng ty đang trong tình trạng vấn đề “ràng buộc ngân sách linh hoạt” thì mối tương quan giữa nợ và đầu tư dương.
Hình 3.2: Các giả thiết nghiên cứu và kỳ vọng dấu:
3.1.3. Lựa chọn mơ hình nghiên cứu:
Việc chọn sử dụng mơ hình hồi quy xuất phát từ những nghiên cứu trước đây của khung lý thuyết chi phí đại diện như McConnell và Servaes (1995) và Lang et al. (1996) và Varouj A.Aivazian, et al. (2003) đã đề cập mối quan hệ giữa địn bẩy tài chính và cơ hội đầu tư. Do đó tác giả đã sử dụng các mơ hình hồi quy theo Varouj A.Aivazian, et al. (2003) nghiên cứu về sự tác động của đòn bẩy lên quyết định đầu tư làm nền tảng cho mơ hình cho mơ hình nghiên cứu của tác giả, hồi quy được thực hiện như sau:
Đầu tiên, tác giả thực hiện hồi quy biến phụ thuộc đầu tư (I) dưới tác động của
các biến độc lập: Dòng tiền (CF), cơ hội tăng trưởng (Q), Đòn bẩy (LEV), doanh thu (SALE) theo công thức sau:
Công thức 1:
Ii,t/Ki,t-1 = α + λt +β(CFi,t/Ki,t-1) + δ Qi,t-1 + η LEVi,t-1 + φ (SALEi,t-1/Ki,t-1) + µi + εi,t (1)
Với:
Ii,t: là đầu tư thuần của công ty i ở thời gian t
Ki,t-1: độ trễ của tài sản cố định thuần.
CFi,t: dịng tiền mặt của cơng ty i ở thời gian t
Qi,t-1: độ trễ của Tobin’s Q ( độ trễ của cơ hội tăng trưởng)
LEVi,t-1: độ trễ của đòn bẩy.
SALEi,t-1: độ trễ doanh thuần của công ty i.
λt: tập hợp biến giả thời gian kiểm soát cho sự khác nhau trong mơi trường vĩ mơ của mỗi năm.
µi: ảnh hưởng đặc thù của doanh nghiệp εi,t: các biến nhiễu
Các biến K, Q, Sale, Lev trong mơ hình được lấy độ trễ là do khi một cơng ty có quyết định đầu tư tại thời điểm hiện tại thì cần xem xét các yếu tố như tài sản cố định, cơ hội tăng trưởng, doanh thu thuần hay địn bẩy ở kỳ trước đó thì mới có thể đánh giá chính xác nguồn tài chính và đưa ra quyết định đầu tư chính xác.
Cơng thức 2:
Ii,t/Ki,t-1 = α + λt +β(CFi,t/Ki,t-1) + δ Qi,t-1 + η LEVi,t-1 + γ Di,t-1 x LEVi,t-1 + φ (SALEi,t-1/Ki,t-1) + µi + εi,t (2)
Thứ hai, tác giả thực hiện hồi quy bình phương bé nhất hai giai đoạn với việc
thực hiện phương pháp biến công cụ để giải quyết vấn đề nội sinh có liên quan đến mối quan hệ giữa địn bẩy và đầu tư.
Hình 3.3: Các nhân tố trong mơ hình hồi quy
3.2. Dữ liệu và phƣơng pháp thu thập:
3.2.1. Dữ liệu nghiên cứu:
Trong chương 1, tác giả đã trình bày tổng quan vấn đề nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Các nghiên cứu thực nghiệm được trình bày ở chương 2. Theo mục tiêu nghiên cứu và những nghiên cứu trước đây tác giả quan tâm việc kiểm định tác động của những nhân tố như: đòn bẩy, dòng tiền, tốc độ tăng trưởng và doanh thu lên quyết định đầu tư của các công ty Việt Nam niêm yết trên HOSE. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu của 65 công ty Việt Nam niêm yết trên HOSE trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2012 để có được mẫu nghiên cứu 5 năm. Trong cơng thức hồi quy có những biến được lấy độ trễ nên dữ liệu được tính từ năm 2007 cho các biến như: địn bẩy, doanh thu và tốc độ tăng trưởng.
Tác giả loại bỏ những công ty không đầy đủ số liệu, các cơng ty tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, quản lý quỹ,….các cơng ty có giá trị vốn hóa trên thị trường tại thời điểm nghiên cứu < 100 tỷ đồng. Dữ liệu với những thông tin chi tiết từng công ty, những mục quan tâm như: Bảng cân đối kế toán, Bảng kết quả hoạt động kinh doanh, Bảng lưu chuyển tiền tệ, giá trị vốn hóa thị trường, giá trị thị
trường của cổ phiếu…..dữ liệu này thu thập từ những website chứng khoán như www.hsx.vn, www.cophieu68.com , www.stox.vn , www.cafef.vn , stockbiz.vn.
3.2.2. Thiết kế nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu:
Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp nghiên cứu định lượng dựa trên mơ hình hồi quy thường (pooling regression), mơ hình tác động cố định (fixed effect), mơ hình tác động ngẫu nhiên (random effect) trên dữ liệu bảng để (panel data) để ước lượng tác động của đòn bẩy, dòng tiền, doanh thu, Q (đại diện cho cơ hội tăng trưởng) lên đầu tư của các công ty niêm yết trên HOSE như thế nào? Sau khi có bộ dữ liệu tác giả sử dụng cơng thức tính như ở (Phụ lục 01) để tính tốn các biến giải thích và nhập dữ liệu vào phần mềm Eviews 6 trên Windows. Các dạng dữ liệu phổ biến: dữ liệu theo chuỗi thời gian, dữ liệu chéo theo không gian và dữ liệu bảng. Tác giả sử dụng dữ liệu bảng (panel data) hay còn gọi là dữ liệu kết hợp các dữ liệu theo chuỗi thời gian và không gian, tiêu biểu cho sự biến thiên theo thời gian của các đơn vị chéo theo không gian, liên quan đến toán học và thống kê khá phức tạp. Tuy nhiên, tác giả chỉ nghiên cứu một phần then chốt cơ bản của dữ liệu bảng. Một số ưu điểm dữ liệu bảng: do kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian, dữ liệu bảng cung cấp những dữ liệu có nhiều thơng tin hơn, đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến, nhiều bậc tự do và hiệu quả hơn nhưng khơng có nghĩa rằng khơng có vấn đề khi lập mơ hình dữ liệu bảng.
3.3. Phƣơng pháp kiểm định mơ hình:
Thứ nhất, kiểm định đa cộng tuyến (correlations) đây là một cách quan trọng
khác để kiểm tra các biến là xem xét khả năng đa cộng tuyến tiềm ẩn, điều này được thực hiện bằng cách tạo ra ma trận tương quan giữa các biến giải thích với nhau. Cách nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến dễ nhìn thấy các hệ số tương
quan giữa các biến gần bằng +/- 1 (bằng 1 là tương quan hoàn toàn). Ngoài ra cần kiểm tra mơ hình có R2 rất cao và trị thống kê T (t-statistic) thấp, hoặc dấu của hệ số hồi quy khác với dấu kỳ vọng cũng là dấu hiệ dễ nhận ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Thứ hai, tác giả kiểm định tự tương quan nhiễu (Durbin – Watson (d)): để kiểm
định hiện tượng tự tương quan bậc nhất đối với các biến độc lập cố định (không ngẫu nhiên).
εi,t = ρεi,t-1 + zi,t
với zi,t là biến độc lập và ρ hệ số tự tương quan.
Kết quả phù hợp thì giá trị d phải nằm trong khoảng từ 1 đến 3 là ít có hiện
tượng tự tương quan bậc nhất. Tự tương quan bậc nhất ký hiệu là AR(1) nghĩa là sai số εt chỉ tương quan với εt-1 (sai số một kỳ trước đó).
Thứ ba, tác giả thực hiện hai kiểm định Likelihood và Hausman để xác định
được mơ hình nào phù hợp nhất khi sử dụng phương pháp OLS và LSDV (least square dummy variable) như trên, nếu không vi phạm các giả thiết ràng buộc, các kết quả phù hợp, tác giả sẽ tiến hành lựa chọn mơ hình theo tiêu chí R2 hiệu chỉnh cao, trị tuyệt đối thống kê T-statistic > giá trị bảng tra phân phối Student thì biến giải thích có ý nghĩa thống kê trong mơ hình, Pro (T-statistic)<α thì mơ hình phù hợp và chỉ số AIC và Schwarz thấp.
Khi ước lượng các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng có nhiều cách tiếp cận khác nhau: các tiếp cận mơ hình hồi quy thơng thường (pooling regression), mơ hình tác động cố định (FEM), mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM). Khi số liệu theo chuỗi thời gian lớn và số mẫu lớn thì hai phương pháp FEM và REM không khác biệt nhiều; khi mẫu lớn và thời gian ngắn thì mơ hình FEM phù hợp hơn. Tác giả sử dụng kiểm định Hausman và Likelihood Ratio để quyết định lựa chọn mơ hình FEM hay REM hay OLS thông thường.
Trong chương này tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu: dữ liệu, mơ hình, biến và các giả thiết nghiên cứu, các giả thiết của phương pháp ước lượng OLS, LSDV (FEM), REM: kiểm định giả thiết hệ số hồi quy, kiểm định sự tự tương quan, sự phù hợp của mơ hình. Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng như trên với mẫu 65 công ty niêm yết trên HOSE giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2012. Biến đầu tư được đo lường bằng đầu tư thuần chia cho tài sản cố định hữu hình thuần, biến địn bẩy được đo lường bằng tổng nợ trên tổng tài sản và nợ dài hạn trên tổng tài sản. Ngồi ra tác giả cịn sử dụng một số biến khác để kiểm tra ảnh hưởng của chúng lên quyết định đầu tư của cơng ty như: dịng tiền, doanh thu và biến giả Q (cơ hội tăng trưởng).
CHƢƠNG 4: NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN
CỨU
4.1. Phân tích sơ lƣợc cơ sở dữ liệu của các cơng ty niêm yết trên Sở GDCK TP.HCM (HOSE):
Mẫu nghiên cứu bao gồm 65 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM. Trong mẫu 65 cơng ty có: 14 cơng ty sản xuất – kinh doanh, 6 cơng ty bao bì nhựa, 1 cơng ty cảng dịch vụ/Logictics, 5 công ty cao su, 4 công ty dược phẩm/y tế, 2 công ty khống sản, 6 cơng ty năng lượng điện/khí/gas, 5 cơng ty ngành thép, 7 công ty thực phẩm, 2 công ty thương mại tổng hợp, 7 công ty thủy sản, 2 công ty vận tải, 4 công ty xây dựng – VLXD. Mẫu nghiên cứu xếp theo nhóm ngành: sản xuất chiếm tỷ trọng cao nhất 95%, ngành thương mại chiếm 3.5%, ngành dịch vụ chiếm 1.5%.
Hình 4.1a. Tỷ trọng các nhóm ngành trong mẫu nghiên cứu:
Nhóm ngành Tỷ lệ
Sản xuất 95%
Dịch vụ 1.50%
Thương mại 3.50%
(Nguồn tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu)
Tỷ trọng các nhóm ngành trong mẫu nghiên cứu theo mơ tả hình 4.1a, ngành sản xuất chiếm đa số với tỷ trọng 95%, các cơng ty thuộc nhóm ngành sản xuất đa số có tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản khá lớn, đây cũng là một yếu tố giúp các doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn vay dễ dàng hơn, tài sản cố định hữu hình được xem như là tài sản thế chấp đảm bảo cho các khoản vay.
Quy mô công ty trong mẫu nghiên cứu không đồng đều do đó tác giả sử dụng hàm logaritthm của doanh thu thuần để chuẩn hóa số liệu đưa biến quy mơ vào mơ hình nghiên cứu.
Hình 4.1b: Quy mơ các cơng ty trong mẫu nghiên cứu
Quy mô Tỷ lệ
100 - 500 tỷ 41.54% 500 - 1000 tỷ 35.38% >1000 tỷ 23.08%
(Nguồn tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu)
4.2. Mơ tả thống kê các biến giải thích và quyết định đầu tƣ:
Bảng 4.2: Bảng tóm tắt mơ tả thống kê các biến tác động của quyết định đầu tƣ:
Đầu tư (I) Dòng tiền (CF) Đòn bẩy - tổng nợ (LEV1) Đòn bẩy - nợ dài hạn (LEV2) Cơ hội tăng trưởng (Q) Doanh thu thuần (SALE) Trung bình 1.909 2.100 0.394 0.094 1.486 0.0001 Trung vị 0.092 0.771 0.352 0.032 1.070 5.35E-05 Tối đa 152.80 148.78 1.000 0.693 14.007 0.002 Tối thiểu -2.640 -1.779 0.0010 0.000 0.108 8.45E-07 Độ lệch
chuẩn 13.622 9.592 0.216 0.148 1.270 0.0002 Quan sát 325 325 325 325 325 325
Bảng 4.2 trình bày tóm tắt mơ tả thống kê các biến sử dụng trong nghiên cứu này. Giá trị trung bình của đầu tư thuần trên tài sản cố định thuần là 1.909, trong khi độ lệch chuẩn là 13.622 cho thấy giá trị này gấp 7 lần giá trị trung bình.
Tobin’Q trung bình là 1.486 phản ánh cơ hội tăng mạnh của các công ty Việt Nam qua giai đoạn của mẫu nghiên cứu. Giá trị trung bình của tổng nợ trên tổng tài sản là 0.394 trong khi giá trị trung bình của nợ dài hạn trên tổng tài sản là 0.094.
Qua dữ liệu mô tả địn bẩy chỉ ra rằng các cơng ty Việt Nam niêm yết chủ yếu vay nợ ngắn hạn nhiều hơn nợ dài hạn để tài trợ cho các cơ hội đầu tư. Từ khi thị trường cổ phiếu, trái phiếu, quỹ hỗ tương khơng phát triển, thì hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trị quan trọng trong việc cung cấp các khoản vay cho các công ty Việt Nam.
Tỷ lệ dòng tiền trên tài sản cố định thuần trung bình là 2.1, thấp nhất – 1.779, cao nhất là 148.78, độ lệch chuẩn là 9.592. Tỷ lệ doanh thu thuần trên tài sản cố định hữu hình thuần trung bình là 0.0001, tối đa là 0.002, độ lệch chuẩn là 0.0002.
4.3. Kết quả kiểm định mơ hình:
Mơ hình nghiên cứu tổng quát đầy đủ các biến sau:
Ii,t/Ki,t-1 = α + λt +β(CFi,t/Ki,t-1) + δ Qi,t-1 + η LEVi,t-1 + φ (SALEi,t-1/Ki,t-1) + µi + εi,t (1)
Tác giả thực hiện các bước kiểm định sau:
+ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Correlations). + Kiểm định tự tương quan (Durbin – Watson)
+ Lựa chọn mơ hình (Likelihood ratio và Hausman)
Bảng 4.3.1: Tƣơng quan giữa các biến độc lập
CF Q LEV1 LEV2 SALE
CF 1.00 - - - -
Q (0.01) 1.00 - - -
LEVERAGE1 0.08 (0.13) 1.00 - -
LEVERAGE2 0.22 (0.07) 0.48 1.00 -
SALE 0.73 0.02 0.01 0.06 1.00
Bảng 4.3.1 trình bày hệ số tương quan giữa các biến. Do các hệ số tương quan giữa các biến không lớn < 0.4 nên vấn đề đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả mơ hình.
4.3.2. Kiểm định tự tƣơng quan (Durbin – Watson):
Tác giả dùng đồ thị để mô tả hiện tượng tự tương quan của nhiễu: kết quả đồ thị