có giá trị 1. Ngược lại, những doanh nghiệp có hệ số khả năng thanh toán lãi vay cao hơn mức trung vị của mẫu sẽ ít có khả năng gặp hạn chế tài chính, DFC của những doanh nghiệp có giá trị 0.
Chỉ số Z-score
Sử dụng Z-score để nắm bắt khả năng xác suất khó khăn tài chính của cơng ty, ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng, do đó có thể giới hạn đầu tư của công ty. Chỉ số Z-score sử dụng trong Luận văn được đề xuất bởi Altman (1968) và được điều chỉnh lại bởi Begley, Mings và Watts (1996). Chỉ số này được xác định như sau:
ZSCOREit = 0,104*X1 + 1,010*X2 + 0,106*X3 + 0,003*X4 - 0,169*X5 X1: tỷ lệ của vốn luân chuyển chia cho tổng tài sản
X2:tỷ lệ của lợi nhuận giữ lại chia cho tổng tài sản X3: tỷ lệ EBIT chia cho tổng tài sản
X4:tỷ lệ giá thị trường của vốn chủ sở hữu chia cho giá trị sổ sách của nợ X5: tỷ lệ doanh thu thuần chia cho tổng tài sản
Theo Begley, Mings và Watts (1996) thì những doanh nghiệp có chỉ số Z-score < 2,675 thì đối mặt với hạn chế tài chính, nên DFC của những doanh nghiệp này có giá trị là 1. Trong khi đó những doanh nghiệp có chỉ số Z-score > 2,675 thì khơng đối mặt với hạn chế tài chính, nên DFC của những doanh nghiệp này có giá trị là 0.
Bảng 3.2 Các chỉ tiêu phân loại mức độ hạn chế tài chính của doanh nghiệp Hạn chế tài Hạn chế tài
chính
Ký hiệu
Cách xác định
Cổ tức Dividend paying Bằng 0 nếu doanh nghiệp năm đó
doanh nghiệp năm đó khơng chi trả cổ tức. Tỷ lệ chi trả cổ tức Payout ratio
Dòng Tiền Cash Flow
Quy mô Size Ln (Doanh thu thuần)
Chí phí của nguồn tài trợ
bên ngồi
External financing cost
Chỉ số Whited
and Wu Whited and Wu Index
WW = 0.091*CF – 0.062*DIVPOS + 0.021*TLTD – 0.044*LNTA + 0.102*ISG –0.035SG
CF: tỷ lệ thu nhập trước thuế và lãi vay cộng khấu hao chia cho tổng tài sản
DIVPOS: bằng 1 nếu năm đó doanh nghiệp có chi trả cổ tức và bằng 0 nếu năm đó doanh nghiệp không trả cổ tức
TLTD: tỷ lệ của nợ dài hạn chia cho tổng tài sản
LNTA: logarit nêpe của tổng tài sản ISG: tăng trưởng doanh thu ngành SG: tăng trưởng doanh thu doanh nghiệp
Hệ số thanh
toán lãi vay Interest Coverage
Chỉ số Z-score Z-score ZSCOREit = 0,104*X1 + 1,010*X2 + 0,106*X3 + 0,003*X4 + 0,169*X5
X1: tỷ lệ của vốn luân chuyển chia cho tổng tài sản (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
X2: tỷ lệ của lợi nhuận giữ lại chia cho tổng tài sản
X3: tỷ lệ EBIT chia cho tổng tài sản
X4: tỷ lệ giá thị trường của vốn chủ sở hữu chia cho giá trị sổ sách của nợ.
X5 : tỷ lệ doanh thu thuần chia cho tổng tài sản
Do bất cân xứng thông tin giữa công ty và thị trường vốn dẫn đến sự chênh lệch giữa chi phí của nguồn tài trợ bên ngoài và chi phí của nguồn tài trợ nội bộ, bởi vì thiếu thông tin nên thị trường vốn thường đánh giá thấp giá trị của doanh nghiệp cũng như các dự án doanh nghiệp đang thực hiện, làm cho chi phí của nguồn tài trợ bên ngoài cao hơn so với chi phí của nguồn tài trợ nội bộ. Vì vậy, đối với doanh nghiệp đang gặp phải hạn chế tài chính khi gia tăng vốn luân chuyển sẽ phải mất nhiều chi phí hơn so với doanh nghiệp ít gặp phải hạn chế tài chính, do đó dự kiến cơng ty có nhiều khả năng đối mặt với hạn chế tài chính sẽ có mức vốn luân chuyển tối ưu thấp hơn những cơng ty ít khả năng bị hạn chế.
3.3 Phương pháp nghiên cứu:
Cũng giống như nghiên cứu của Caballero, Teruel, Solano (2014), luận văn sử dụng phương pháp Two-Step Generalized Method Of Moments (GMM) được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991) để thực hiện kiểm định ảnh hưởng của hạn chế tài chính lên
mối quan hệ phi tuyến giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp. Phương pháp này cho phép khắc phục hiện tượng nội sinh bằng cách sử dụng các biến công cụ. Cụ thể, các biến trễ của biến độc lập sẽ được sử dụng như là các biến cơng cụ. Bởi vì theo Deloof (2003) chỉ ra rằng kết quả thu được có thể bị ảnh hưởng bởi vấn đề nội sinh tiềm tàng, số ngày phải thu, số ngày hàng tồn kho, số ngày phải trả có thể bị tác động bởi lợi nhuận cơng ty. Do đó, bài nghiên cứu sử dụng GMM
để kiểm soát vấn đề nội sinh, mục đích là để chắc rằng mối quan hệ tìm được trong phân tích là do tác động của quản trị vốn luân chuyển lên lợi nhuận chứ không phải là do ngược lại.
Cùng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 12.0, Luận văn ước lượng bảng dữ liệu của 205 doanh nghiệp phi tài chính tại thị trường Việt Nam bằng phương pháp Two-Step Generalized Method Of Moments (GMM) được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991). Đầu tiên, luận văn sẽ thực hiện thống kê mô tả để mơ tả sơ bộ các đặc tính liên quan đến chu kỳ thương mại thuần, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam và cung cấp thông tin chi tiết từng biến trong mơ hình nghiên cứu. Sau đó, luận văn sẽ thực hiện phân tích tương quan. Cụ thể, luận văn sử dụng phân tích tương quan và phân tích nhân tử phóng đại phương sai (VIF) nhằm kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Từ đó, nếu cặp biến nào có hệ số tương quan quá cao, cụ thể lớn hơn 0,8 và VIF lớn hơn 5 là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến thì luận văn sẽ thực hiện kiểm định và hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu. Tiếp theo, nhằm nghiên cứu tác động của quản trị vốn luân chuyển lên hiệu quả cơng ty bằng cách tìm ra mối quan hệ phi tuyến (hình chữ U ngược), tức là sẽ tồn tại mức vốn luân chuyển tối ưu làm cân bằng lợi ích, chi phí và tối đa hố hiệu quả cơng ty, luận văn tiếp tục sử dụng phân tích hồi quy như nghiên cứu của nhóm tác giả Caballero, Teruel, Solano (2014), bằng phương pháp Two-Step Generalized Method Of Moments (GMM) được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991). Từ kết quả thực nghiệm của phân tích hồi quy giúp luận văn xác định liệu có tồn tại mối quan hệ phi tuyến (hình chữ U ngược) giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và ảnh hưởng của hạn chế tài chính lên mối quan hệ phi tuyến này là như thế nào. Cuối cùng, kiểm định liệu kết quả thực nghiệm có vi phạm các giả định của phân tích hồi quy tuyến tính hay khơng. Bởi vì, khi vi phạm các giả định này thì kết quả hồi quy sẽ khơng cịn đáng tin cậy. Nhằm kiểm định liệu có sự tồn tại hiện tượng tương quan chuỗi bậc hai trong phần dư của mơ hình nghiên cứu hay không, luận văn thực hiện kiểm định m2. Đây là kiểm định có
phân phối tiệm cận với phân phối N(0,1) với giả thuyết H0 (null hypothesis) là khơng có hiện tượng tương quan chuỗi. Nhằm kiểm định các biến cơng cụ có phù hợp với mơ hình nghiên cứu hay khơng, luận văn sử dụng kiểm định Hansen. Đây là kiểm định sự có hiệu lực (validity) của các biến cơng cụ (over-identifying restrictions) có phân phối tiệm cận bằng Chi – bình phương với giả thuyết H0 (null hypothesis) là các biến cơng cụ có hiệu lực.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong phần kết quả nghiên cứu sẽ lần lượt trình bày đầu tiên là thống kê mơ tả, sau đó là phân tích tương quan và cuối cùng là phân tích hồi quy.
4.1 Thống kê mô tả