Tên biến Diễn giải Cách tính
DIV Tỷ lệ chi trả cổ
tức = cổ tức tiền mặt / giá thị trường cổ phiếu
LEV Tỷ lệ đòn bẩy = nợ/ vốn chủ sở hữu
FCF Dòng tiền tự do = (lợi nhuận ròng - sự thay đổi trong tài sản dài hạn - sự thay đổi trong vốn họat động ròng)/ tổng tài sản
GROW Cơ hội tăng
trưởng
= (tổng tài sản + vốn hóa của thị thường – vốn chủ sở hữu)/ tổng tài sản
PRFT Lợi nhuận = lợi nhuận ròng/ vốn chủ sở hữu
SIZE Quy mơ = hàm logarit cơ số 10 của vốn hóa của thị thường cơng ty
RISK Rủi ro = độ lệch chuẩn của ROA trong 3 năm gần nhất
3.4 Giả thiết nghiên cứu:
Mơ hình nghiên cứu trong luận văn này được tác giả tham khảo chủ yếu trong 2 bài nghiên cứuSiti Rahmi Utami và Eno L. Inanga (2011). Tác giả sử dụng 3 phương
trình được đánh số từ (1) đến (3). Các phương trình này được sử dụng để hồi quy và khảo sát mối quan hệ giữa mỗi biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Giả thiết (1): Dịng tiền tự do có tác động đến chính sách chi trả cổ tức của các công ty.
Mục tiêu của việc kiểm định giả thiết (1) là nhằm xem xét mức độ tác động của chi phí đại diện lên việc chi trả cổ tức, qua đó có thể chứng minh được rằng việc quản lý các cơng ty thơng qua chính sách cổ tức có thể làm giảm thiểu chi phí đại diện phát sinh từ dịng tiền tự do hay khơng?
DIVit = α + β*FCFit + εit (1)
Trong giả thiết (1) này, hệ số β (hay β*FCFit ) được kỳ vọng là đồng biến (+) với DIV. Tức là những cơng ty có dịng tiền tự do lớn được kỳ vọng sẽ thanh tốn nhiều cổ tức hơn để tối thiểu hóa chi phí đại diện của dịng tiền tự do.
Theo quan điểm của các bài nghiên cứu trước đây đã được nhắc đến trong phần tổng quan thì các cơng ty phát sinh dòng tiền tự do lớn hay giữ lại một lượng lớn lợi nhuận sẽ tạo điều kiện cho các nhà quản lý làm lợi cho bản thân họ thông qua việc đầu tư vào các dự án có NPV âm, tăng lương cho chính bản thân họ, chuyển hướng tài sản của công ty hay tạo ra những giá trị làm tổn hại đến thành quả hiện tại của công ty và làm giảm giá trị doanh nghiệp. Việc chi trả cổ tức sẽ giúp giải phóng nguồn tiền tự do đặt dưới sự kiểm soát của các nhà quản lý, buộc họ phải tiếp cận thị trường vốn cho các nhu cầu tài chính tăng thêm dẫn tới việc phải cơng bố thông tin nhiều hơn và chịu sự quan sát nhiều hơn trên thị trường vốn từ đó giúp tối thiểu hóa chi phí đại diện.
Giả thiết (2): Dịng tiền tự do có tác động đến chính sách tài trợ bằng nợ của các cơng ty.
Mục tiêu của việc kiểm định giả thiết (2) là nhằm xem xét mức độ tác động của chi phí đại diện lên việc sử dụng địn bẩy tài chính, qua đó chứng minh được rằng việc quản lý cơng ty thơng qua chính sách tài trợ bằng nợ có thể làm tối thiểu hóa chi phí đại diện hay khơng ?
LEVit = α + β*FCFit + εit (2)
Trong giả thiết (2) này, hệ số β (hay β*FCFit ) được kỳ vọng là đồng biến (+) với DIV. Tức là những cơng ty có dịng tiền tự do lớn sẽ được kỳ vọng sử dụng nhiều địn bẩy hơn để tối thiểu hóa chi phí đại diện của dịng tiền tự do. Bằng
cách phát hành nợ thay vì vốn cổ phần, nhà quản lý sẽ cho các trái chủ quyền để đưa cơng ty đến tịa phá sản nếu các nhà quản lý không giữ đúng lời hứa trả lãi, gốc đúng hạn. Do vậy, giống nhu cổ tức, nợ làm giảm chi phí đại diện bằng cách giảm đi dịng tiền tự do dưới quyền kiểm sốt của các nhà quản lý. Địn bẩy cao hơn có thể làm giảm xung đột giữa cổ đông và nhà quản lý trong việc lựa chọn cơ hội đầu tư. Nợ phải được thanh tốn bằng tiền mặt, tổng số lượng dịng tiền tự do có thể bị làm sai do nhà quản lý được giảm xuống bởi các khoản nợ. Bên cạnh đó, việc tăng cường sử dụng chính sách tài trợ bằng nợ sẽ buộc công ty phải tiếp cận thị trường
vốn bên ngồi cho các nhu cầu tài chính tăng thêm. Sự xuât hiện của các chủ nợ sẽ khiến các nhà quản lý sẽ phải chịu thêm nhiều sự giám sát. Ngoài ra, tài trợ bằng nợ cũng sẽ gia tăng khả năng phá sản của công ty và ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích của các nhà quản lý. Do vậy, cơng cụ nợ được xem như là cơng cụ để kiểm sốt và tối thiểu hóa chi phí đại diện.
Giả thiết (3): Các biến đại diện đo lường mức độ tác động của chi phí đại diện( bao gồm : biến dòng tiền tự do (FCF), biến đòn bẩy tài chính (LEV), biến cơ hội tăng trưởng (GROW), biến lợi nhuận (PRFT), biến quy mô (SIZE) và biến rủi ro (RISK) ) có tác động tới chính sách cổ tức của các công ty.
Mục tiêu của việc kiểm định giả thuyết (3) là để xem xét mức độ tác động của chi phí đại diện phát sinh từ dịng tiền tự do lên chính sách cổ tức thơng qua các biến đo lường mức độ chi phí đại diện như: biến dịng tiền tự do (FCF), biến địn bẩy tài chính (LEV), biến cơ hội tăng trưởng (GROW), biến lợi nhuận (PRFT), biến quy mô (SIZE) và biến rủi ro (RISK).
DIVit = α + β1*FCFit + β2*LEVit + β3*GROWit + β4*PRFTit + β5*SIZEit + β6*RISKit + εit (3)
Trong giả thiết (3) này, tác giả xây dựng kỳ vọng về các hệ số của mơ hình phù hợp với phần lớn các kết quả nghiên cứu trước đây được trình bày trong Chương 2 của luận văn như sau:
Hệ số β1(hay β1*FCFit) được kỳ vọng là đồng biến (+) với DIV. Tức là những cơng ty có dịng tiền tự do cao sẽ được kỳ vọng chi trả cổ tức nhiều hơn để giảm chi phí đại diện. Tương tự mơ hình (1), cơng ty phát sinh dịng tiền tự do lớn
hay giữ lại một lượng lớn lợi nhuận sẽ tạo điều kiện cho các nhà quản lý làm lợi cho bản thân họ thông qua việc đầu tư vào các dự án có NPV âm, tăng lương cho chính bản thân họ, chuyển hướng tài sản của cơng ty hay tạo ra những giá trị làm tổn hại đến thành quả hiện tại của công ty và làm giảm giá trị doanh nghiệp. Việc chi trả cổ tức sẽ giúp giải phóng nguồn tiền tự do đặt dưới sự kiểm sốt của các nhà quản lý, buộc họ phải tiếp cận thị trường vốn cho các nhu cầu tài chính tăng thêm dẫn tới
việc phải công bố thông tin nhiều hơn và chịu sự quan sát nhiều hơn trên thị trường vốn từ đó giúp tối thiểu hóa chi phí đại diện.
Hệ số β2(hay β2*LEVit) được kỳ vọng là nghịch biến (-) với DIV. Tức là những cơng ty sử dụng chính sách địn bẩy cao được kỳ vọng sẽ thanh tốn ít cổ tức hơn để tối thiểu hóa chi phí đại diện. Khi các công ty sử dụng tài trợ bằng nợ
nhiều thì sẽ giúp gia tăng khả năng giám sát do sự xuất hiện của các chủ nợ trong công ty. Do đó dịng tiền tự do sẽ được giữ lại cho các mục đích chi trả lãi vay thay vì chi trả cổ tức. Từ đó, nguồn lực tự do trong tay các nhà quản lý sẽ được giảm bớt và chi phí đại diện sẽ được giảm thiểu.
Hệ số β3(hay β3*GROWit) được kỳ vọng là nghịch biến (-) với DIV. Tức là những cơng ty có tỷ lệ tăng trưởng thấp được kỳ vọng sẽ tăng chi trả cổ tức để tối thiểu hóa chi phí đại diện. Như đã đề cập ở trên, các cơng ty có xu hướng sử
dụng nguồn vốn nội tại cho các dự án đầu tư khi nó có các dự án đầu tư lớn và cơ hội tăng trưởng rõ ràng. Công ty sẽ chọn cắt giảm cổ tức để giảm sự phụ thuộc vào bên ngồi đối với các nhu cầu tài chính, tăng khả năng linh hoạt nắm bắt cơ hội đầu tư. Tuy nhiên, đối với một số cơng ty có cơ hội tăng trưởng thấp và ít cơ hội đầu tư thì họ sẽ chọn chi trả cổ tức cao hơn để ngăn ngừa các nhà quản lý khỏi việc đầu tư tiền công ty vào các dự án lãng phí. Từ đó giúp tối thiểu hóa chi phí đại diện.
Hệ số β4(hay β4*PRFTit) được kỳ vọng là đồng biến (+) với DIV. Tức là những cơng ty có lợi nhuận cao được kỳ vọng sẽ tăng việc chi trả cổ tức để giảm thiểu chi phí đại diện. Lý giải cho điều này đó chính là các cơng ty có khả năng tạo ra lợi
nhuận càng lớn sẽ càng gánh chịu chi phí đại diện lớn hơn do họ phải quản lý dòng tiền mặt phát sinh nhiều . Do vậy, thanh tốn cổ tức cho các cổ đơng được xem là giải pháp tối ưu để giảm dịng tiền tự do dẫn tới giảm chi phí đại diện phát sinh từ dịng tiền đó.
Hệ số β5(hay β5*SIZEit) được kỳ vọng là đồng biến (+) với DIV. Tức là những cơng ty có quy mơ lớn được kỳ vọng sẽ tăng chi trả cổ tức để giảm thiểu chi phí đại diện. Mối quan hệ giữa quy mô công ty và cổ tức chi trả được đề cập ở phần
thơng tin có xu hướng gia tăng vì lý do phân chia sở hữu, khả năng kiểm sốt của cổ đơng tới các hoạt động bên ngồi và bên trong của cơng ty giảm, dẫn đến sự quản lý không hiệu quả của ban quản lý. Chi cổ tức có thể là một giải pháp cho vấn đề vì nó tức dẫn tới sự gia tăng nhu cầu vốn bên ngoài và nhu cầu vốn bên ngoài dẫn tới sự kiểm sốt nhiều hơn trong cơng ty vì sự xuất hiện của các trái chủ. Hơn nữa các cơng ty lớn có lợi thế tiếp cận tốt hơn trên thị trường vốn với mức chi phí thấp hơn, điều đó cho phép họ thanh toán cổ tức cao hơn cho các cổ đông. Điều này chứng minh mối quan hệ thuận chiều giữa cổ tức chi trả và quy mô công ty.
Hệ số β6(hay β6* RISKit) được kỳ vọng là nghịch biến (-) với DIV. Tức là những cơng ty có rủi ro cao được kỳ vọng giảm chi trả cổ tức để tránh các vấn đề của chi phí đại diện. Rủi ro hệ thống càng cao thúc đẩy sự bất ổn trong mối quan hệ trực tiếp giữa lợi nhuận hiện tại và lợi nhuận mong đợi trong tương lai. Vì vậy, cơng ty tránh né nhiệm vụ chi trả cổ tức vì sự khơng chắc chắn về việc gia tăng lợi nhuận trong tương lai. Thêm vào đó, những cơng ty với dòng tiền tự do cao không ổn định ẩn chứa nhiều hơn khả năng xuất hiện của chi phí đại diện. Việc phân phối dòng tiền tự do thành cổ tức để làm giảm chi phí đại diện trong trường hợp cơng ty có rủi ro cao có ít hiệu quả hơn do nhà quản lý sẽ hành động để bảo vệ lợi ích của họ hơn là lợi ích của cổ đơng. Tóm lại, những cơng ty có mức độ rủi ro lớn biến động dịng tiền cao, thì việc chi trả cổ tức sẽ khiến các nhà quản lý hành động vì bản thân họ, chuyển hướng đầu tư vào các dự án khác làm lợi cho bản thân và bỏ qua lợi ích của cơng ty. Do vậy, trong các cơng ty có mức độ rủi ro lớn, việc giảm chi trả cổ tức được kỳ vọng là giải pháp để làm giảm chi phí đại diện.
Bảng 3.2 : Mơ tả kỳ vọng của mơ hình (3) Hệ số Kỳ vọng tương quan với biếnDIV β1*FCFit (+) β2*LEVit (-) β3*GROWit (-) β4*PRFTit (+) β5*SIZEit (+) β6*RISKit (-) Chú thích: Đồng biến (+) Nghịch biến (-)
Ngoài ra, trong phần khảo sát mở rộng của phương trình (1) và (2) tác giả kỳ vọng có sự tác động khác nhau của chi phí đại diện ở 2 nhóm cơng ty có mức độ tăng trưởng cao và thấp thông qua việc kiểm định tác động của dịng tiền tự do lên chính sách cổ tức và địn bẩy ở 2 nhóm cơng ty này.
3.5 Phương pháp nghiên cứu:
Đầu tiên, tác giả sử dụng chương trình Microsoft Office Excel để tập hợp dữ liệu. Kế đến, tác giả sử dụng các chương trình Stata 11.0 và Eviews 6.0 để kiểm định và hồi quy ước lượng dữ liệu bảng (Data Panel) theo phương pháp OLS hay còn gọi là Panel Least Square (PLS) nhằm xem xét tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Do trong mơ hình nghiên cứu có dữ liệu dạng bảng (Data Panel) với sự kết hợp giữa biến thời gian (Time) và biến cơng ty (Cross section) thì để mơ hình đạt kết quả tốt nhất và hạn chế các nhược điểm của dữ liệu tác giả bổ sung thêm các phương pháp Random Effect và Fixed Effect trong ước lượng của mình. Dữ liệu của nghiên cứu có đặc trưng thời gian ngắn ( giai đoạn từ 2009 đến 2012) và đối tượng nhiều (100 cơng ty) nên dữ liệu xem như có tính dừng và chỉ chịu ảnh hưởng của phương sai sai số thay đổi của Cross section. Do đó, Random Effect và Fixed Effect được xem như là phương pháp hồi quy phù hợp để cho kết quả đúng nhất.
3.6 Phương pháp kiểm định mơ hình
Do dữ liệu của tác giả là dữ liệu dạng bảng (Data Panel) nên trình tự kiểm định mơ hình bao gồm các bước sau:
Bước 1: Đầu tiên, tác giả tiến hành thống kê mô tả các biến để có cái nhìn khái qt hơn về dữ liệu.
Bước 2: Tính ma trận hệ số tương quan giữa các biến để xác định dấu hiệu đa cộng tuyến giữa các biến.
Bước 3: Kiểm định phương sai thay đổi
Bước 4: Ước lượng hệ số hồi quy theo Phương pháp OLS
Bước 5: Ước lượng hệ số hồi quy theo Phương Pháp Random Effect và Fixed Effect Bước 6: Chọn lựa phương pháp và kết quả đúng nhất.
CHƯƠNG 4:
NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kết quả nghiên cứu giả thiết 1
DIVit = α + β*FCFit + εit(1)
Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (Panel Least Squares) để ước lượng các tham số của hàm hồi quy giả thuyết 1
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định giả thiết 1 theo phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (Panel Least Squares)
Dependent Variable: DIV Method: Panel Least Squares Sample: 2009 2012
Periods included: 4
Cross-sections included: 100
Total panel (balanced) observations: 400
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.073602 0.003229 22.79426 0
FCF 0.107857 0.02385 4.522372 0
R-squared 0.048875 Mean dependent var 0.074949 Adjusted R-squared 0.046485 S.D. dependent var 0.065853 S.E. of regression 0.064304 Akaike info criterion -2.64541 Sum squared resid 1.64572 Schwarz criterion -2.62545 Log likelihood 531.0819 Hannan-Quinn criter. -2.63751 F-statistic 20.45185 Durbin-Watson stat 1.499971 Prob(F-statistic) 0.000008
Dựa vào kết quả kiểm định giả thiết (1) theo phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (Panel Least squares) ta thấy:
+ Hệ số Prob(F-statistic) = 0.000008 < mức ý nghĩa α = 1%. Suy ra bác bỏ Ho: Tất cả các hệ số của mơ hình bằng 0.
+ Tồn tại mối quan hệ đồng biến có ý nghĩa thống kê (Prob = 0 < mức ý nghĩa α = 1%) giữa biến dòng tiền tự do (FCF) với biến cổ tức (DIV).
+ Hệ số Durbin-Watson (1.499971) khá nhỏ (so với 2) cho thấy biến phụ thuộc trong mơ hình có thể có hiện tượng tự tương quan. Đồng thời, hệ số R2 (0.048875), R2 điều chỉnh (0.046485) cũng khá nhỏ nên mức độ giải thích của mơ hình thấp.
Mơ hình trên cịn nhiều nhược điểm do vậy tác giả tiến hành hồi quy lại mơ hình (1) với hiệu ứng Random Effect , Fixed Effect và Test Hausman để xem hiệu ứng nào cho kết quả đúng nhất
Bảng 4.2: Kết quả Test Hausman mơ hình (1)
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ02
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 11.43604 1 0.0007
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. FCF 0.033635 0.076818 0.000163 0.0007 Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: DIV Method: Panel Least Squares Sample: 2009 2012
Periods included: 4
Cross-sections included: 100
Total panel (balanced) observations: 400
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.074529 0.002796 26.65166 0 FCF 0.033635 0.026542 1.267198 0.2061
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.467076 Mean dependent var 0.074949 Adjusted R-squared 0.288841 S.D. dependent var 0.065853 S.E. of regression 0.055534 Akaike info criterion -2.72968 Sum squared resid 0.922112 Schwarz criterion -1.72183 Log likelihood 646.9353 Hannan-Quinn criter. -2.33056 F-statistic 2.620558 Durbin-Watson stat 2.563184 Prob(F-statistic) 0
Với mức ý nghĩa α = 1% thì giá trị Prob = 0.0007 < α. Do vậy kết quả Test Hausman cho rằng mơ hình trên hồi quy với hiệu ứng Fixed Effect (cố định biến công ty) cho sẽ kết quả đúng nhất.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định giả thiết (1) với hiệu ứng Fixed Effect (cố định biến công ty)
Dependent Variable: DIV Method: Panel Least Squares Sample: 2009 2012