Phạm vi dao động của mức biến động dòng tiền Xếp hạng mức biến động dòng tiền Số quan sát công ty - năm CFVol ≤ 0.02 1 110 0.02 < CFVol ≤ 0.04 2 109 0.04 < CFVol ≤ 0.06 3 110 0.06 < CFVol ≤ 0.07 4 109 0.07 < CFVol ≤ 0.09 5 110 0.09 < CFVol ≤ 0.10 6 109 0.10 < CFVol ≤ 0.13 7 109 0.13 < CFVol ≤ 0.17 8 110 0.17 < CFVol ≤ 0.24 9 109 CFVol > 0.24 10 110
Tổng số quan sát công ty-năm 1,095
Nguồn: Kết quả tổng hợp do tác giả tính tốn
Tiền mặt từ nguồn tài trợ bên ngoài (Extcash_TA)
Tiền từ nguồn tài tài trợ bên ngồi đóng vai trị quan trọng trong việc giảm sự thâm hụt dòng tiền. Tác giả Daniel và cộng sự (2008) cho thấy đối mặt với sự thâm hụt dịng tiền thì bên cạnh cắt giảm đầu tư (giúp giảm 50% giá trị mức thâm hụt) thì tài trợ bên ngồi (trong đó nợ đóng vai trị chủ yếu) đã giúp giảm 50%, giá trị còn lại của mức thâm hụt dòng tiền.
Sử dụng cách tính biến của tác giả Deng và cộng sự (2013), biến tiền mặt từ hoạt động tài trợ bên ngồi được tính như sau:
Extcash_TA năm t = Tiền mặt từ nguồn tài trợ bên ngoài năm t / Tài sản năm t-1 Với tiền mặt từ nguồn tài trợ bên ngoài năm t = Tiền thu từ phát hành cổ phiếu, nhận vốn góp chủ sở hữu năm t - Tiền chi trả vốn góp cho các chủ sở hữu, mua lại
cổ phiếu của doanh nghiệp đã phát hành năm t + Tiền vay ngắn hạn, dài hạn nhận được năm t – Tiền chi trả nợ gốc vay năm t - Tiền trả nợ gốc thuê tài chính năm t + Tiền thu khác từ hoạt động tài chính năm t - Tiền chi khác từ hoạt động tài chính năm t.
Tác giả mong đợi sẽ tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa biến tiền mặt từ tài trợ bên ngoài và đầu tư. Nghĩa là khi cơng ty có nhiều tiền mặt được tài trợ, họ sẽ thực hiện các hoat động đầu tư một cách dễ dàng hơn mà ít quan tâm tới sự thâm hụt dịng tiền. Ngược lại, khi cơng ty có ít tiền mặt từ nguồn này, cơng ty sẽ thiếu tiền trang trải cho các hoạt động đầu tư, và do đó sẽ bớt chi đầu tư. Kết quả này cũng được kiểm định bởi tác giả Deng và cộng sự (2013).
Tiền hoạt động kinh doanh (CF_TA)
Tiền hoạt động kinh doanh đóng vai trị quan trọng và là dòng tiền tạo nên nguồn vốn nội bộ của công ty. Nếu tiền từ hoạt động kinh doanh là lớn mạnh, công ty sẽ ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ này hơn nguồn tài trợ bên ngồi do những vấn đề về chi phí phát sinh (Fazzari và cộng sự, 1988).
CF_TA năm t = Dòng tiền thuần hoạt động kinh doanh năm t / Tài sản năm t-1 Tương tự như biến Extcash_TA, tác giả mong đợi một mối quan hệ cùng chiều giữa biến tiền hoạt động kinh doanh và đầu tư. Kết quả này cũng được kiểm định bởi tác giả Deng và cộng sự (2013).
Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (MB)
MB năm t = Giá trị thị trường cổ phiếu năm t / Giá trị sổ sách cổ phiếu năm t Theo nghiên cứu của tác giả Daniel và cộng sự, giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được xem như đại diện cho các cơ hội đầu tư của công ty. Giá trị này càng lớn, cơ hội đầu tư càng cao, tác giả mong đợi chi đầu tư cũng sẽ tăng. Một tác động dương từ MB lên chi đầu tư là điều được kỳ vọng ở đây. Điều này là phù hợp với lý thuyết thặng dư khi cho rằng nếu một cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư tiềm năng thì nên thực hiện vì nó sẽ làm tăng giá trị của công ty và cổ phiếu.
Quy mô công ty (Size)
Size năm t = Logarit tự nhiên của tài sản công ty năm t = ln(tài sản công ty năm t) Các công ty với quy mơ lớn có khả năng tiếp cận thị trường vốn tốt hơn. Theo đó, những cơng ty này sẽ có thêm nguồn tài trợ để chi đầu tư nhiều hơn (Deng và cộng sự, 2013). Do vậy, tác giả mong đợi biến quy mô công ty sẽ có tác động dương lên biến đầu tư. Kết quả này cũng được kiểm định bởi tác giả Deng và cộng sự (2013).
Tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA)
ROA năm t = Lợi nhuận sau thuế năm t / Tài sản năm t
ROA đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng tài sản của công ty. ROA cao thể hiện cơng ty sẽ có nhiều khả năng chi hoạt động đầu tư. Do vậy, tác giả mong đợi biến ROA sẽ có tương quan dương với biến đầu tư. Kết quả này cũng được kiểm định bởi tác giả Deng và cộng sự (2013).
Địn bẩy tài chính (LEV)
LEV năm t = Nợ năm t / Tài sản năm t
Địn bẩy tài chính thể hiện mức độ sử dụng nợ của công ty. Tỷ số này càng lớn cho thấy công ty đang sử dụng nợ nhiều và ngược lại khi tỷ số nhỏ, cơng ty đang ít sử dụng nợ trong cấu trúc vốn của mình. Tác giả mong đợi địn bẩy tài chính sẽ có tương quan âm với đầu tư. Điều này cũng được khẳng định trong nghiên cứu của tác giả Deng và cộng sự (2013). Nguyên nhân là công ty thường sử dụng nguồn tài trợ nội bộ trước tiên. Khi nguồn này khơng đáp ứng đủ chi tiêu thì tài trợ bên ngoài bằng nợ sẽ được ưu tiên trước. Tuy nhiên, lúc này do rủi ro của người cho vay tăng lên khiến chủ nợ có xu hướng địi hỏi khoản mức phí sử dụng vốn cao nên các công ty cần hạn chế chi đầu tư (Minton và Schrand, 1999).
Sở hữu nhà nước (State)
Mục đích nghiên cứu biến sở hữu nhà nước nhằm xác định vai trò của quản lý nhà nước đến hoạt động đầu tư của các doanh nghiệp. Biến sở hữu nhà nước được đo lường theo nghiên cứu của tác giả Deng và cộng sự (2013). State nhận giá trị bằng 1 nếu cơng ty có trên 50% cổ phần chịu sự kiểm soát bởi Nhà nước và nhận giá trị bằng 0 nếu cơng ty có ít hơn hoặc bằng 50% cổ phần chịu sự kiểm sốt bởi Nhà nước. Lý do sử dụng 50% vì chỉ khi có sự sở hữu lớn ở mức này thì các cơng ty mới thực sự chịu ảnh hưởng bởi quản lý Nhà nước. Ở mức thấp hơn, Nhà nước chỉ đóng vai trị là thành phần góp vốn, do đó khơng ảnh hưởng nhiều tới quyết định chung của công ty. Tác giả mong đợi sở hữu Nhà nước sẽ có tương quan dương với đầu tư, vì khi được sở hữu bởi Nhà nước, những công ty này sẽ thực hiện chi đầu tư nhiều hơn nhằm thực hiện những chính sách của Nhà nước. Dấu kỳ vọng là phù hợp với tác giả Deng và cộng sự (2013).
3.2.2.2. Các biến riêng trong mơ hình nghiên cứu (1)
I_TA = α0 + α1DIV + α2Rank + α3Dum1 + α4Dum2 + DIV*(α5Rank + α6Dum1 + α7Dum2) + Rank*(α8Dum1 + α9Dum2) + DIV*Rank*(α10Dum1 + α11Dum2) + α12ExtCash_TA + α13CF_TA + α14Lag(I_TA) + α15MB + α16Size + α17ROA + α18LEV + α19State + ε. (1)
Biến giả Dum
Dum1 = 1 nếu xếp hạng độ bất ổn dòng tiền nhỏ hơn 4 và Dum1 = 0 trong trường hợp còn lại.
Dum2 = 1 nếu xếp hạng độ bất ổn lớn hơn 4 và nhỏ hơn 7 và Dum2= 0 trong trường hợp còn lại.
Phương pháp xác định biến giả và lý giải chọn số 4 và 7 là hệ số chặn sẽ được nêu chi tiết tại phần 4.2.3.1. Phân tích độ nhạy cổ tức – đầu tư dưới tác động dòng tiền bất ổn.
Mục đích của biến giả Dum được đưa vào nhằm tìm ra sự khác biệt về hệ số góc giữa các nhóm có Dum = 0 và Dum = 1. Nếu hệ số của Dum có ý nghĩa thống kê, nghĩa là có sự khác biệt về hệ số góc của nhóm có Dum = 0 và Dum = 1 đối với biến I_TA.
Biến DIV x Rank
Biến thể hiện sự tương tác giữa cổ tức của công ty và xếp hạng mức độ bất ổn dịng tiền của cơng ty.
Mục đích để tìm hiểu trong những mức (hạng) bất ổn dịng tiền khác nhau thì sự tác động của cổ tức (DIV) lên đầu tư (I_TA) là gì.
Nếu biến này có nghĩa thống kê, nghĩa là khi cổ tức (DIV) tăng 1 đơn vị, trong những mức bất ổn dòng tiền (rank) khác nhau thì ảnh hưởng tới đầu tư (I_TA) ở mức độ khác nhau.
Biến DIV x Dum
Biến thể hiện sự tương tác giữa cổ tức và biến giả thể hiện xếp hạng dòng tiền bất ổn.
Mục đích để tìm hiểu có tồn tại sự khác biệt về hệ số góc trong quan hệ giữa cổ tức (DIV) và đầu tư (I_TA) giữa các nhóm có Dum = 0 và Dum = 1 hay khơng.
Hệ số của biến này có ý nghĩa thống kê nghĩa là tác động của cổ tức (DIV) lên đầu tư (I_TA) là khác nhau giữa các nhóm có Dum = 0 và Dum = 1.
Biến Rank x Dum
Biến thể hiện sự tương tác giữa xếp hạng bất ổn dòng tiền và biến giả thể hiện xếp hạng dòng tiền bất ổn.
Mục đích để tìm hiểu có tồn tại sự khác biệt về hệ số góc trong quan hệ giữa mức độ bất ổn dòng tiền (Rank) và đầu tư (I_TA) trong nhóm có Dum = 0 và Dum =1 hay không.
Hệ số của biến này nếu có ý nghĩa thống kê, sẽ hàm chứa thơng tin rằng sự khác biệt về mức bất ổn dịng tiền (Rank) sẽ có ảnh hưởng khác nhau tới đầu tư (I_TA) giữa các nhóm có Dum = 0 và Dum = 1.
Biến DIV x Rank x Dum
Biến thể hiện sự tương tác giữa cổ tức, xếp hạng bất ổn dòng tiền và biến giả thể hiện xếp hạng dòng tiền bất ổn.
Mục đích để tìm hiểu tác động của cổ tức tới đầu tư trong những mức độ bất ổn dịng tiền khác nhau giữa các nhóm khác nhau (nhóm 0 và nhóm 1).
Hệ số của biến này nếu có ý nghĩa thống kê, sẽ hàm chứa thông tin rằng tồn tại sự khác biệt giữa nhóm 0 và 1 của biến giả Dum trong mối quan hệ giữa cổ tức (DIV) và xếp hạng bất ổn dòng tiền (rank) đối với đầu tư (I_TA).
3.2.3. Phương pháp nghiên cứu 3.2.3.1. Thống kê mô tả 3.2.3.1. Thống kê mô tả
Để chắc chắn rằng mức thâm hụt dòng tiền và mức biến động dòng tiền là những thước đo đúng đắn của mức bất ổn dòng tiền, tác giả thực hiện phân phối toàn bộ mẫu dữ liệu với các mức độ khác nhau của mức thâm hụt dòng tiền và mức biến động dòng tiền. Trước tiên, tác giả chia tồn bộ mẫu dữ liệu thành năm nhóm với xếp hạng mức độ biến động dịng tiền tăng dần (từ nhóm 1 tới nhóm 5). Sau đó, trong mỗi nhóm, tác giả tiếp tục chia mẫu dữ liệu thành năm nhóm với xếp hạng mức thâm hụt dịng tiền tăng dần (từ nhóm 1 tới nhóm 5).
Nếu sự tăng (giảm) của mức biến động dòng tiền được thể hiện tương ứng với sự tăng (giảm) của mức thâm hụt dòng tiền, điều này cho thấy cả hai thước đo này là
phù hợp để đo lường mức bất ổn dòng tiền, và ngược lại, sẽ chỉ có một trong hai thước đo là phù hợp đo lường mức bất ổn này.
Để tìm hiểu phương thức các cơng ty sử dụng để giải quyết sự bất ổn dòng tiền, tác giả sử dụng phương pháp tương tự như Deng và cộng sự (2013) và Daniel và cộng sự (2008). Với mỗi biến đại diện cho sự bất ổn dòng tiền, tác giả thực hiện chia mẫu dữ liệu thành năm nhóm tương ứng với mức độ thâm hụt và biến động dịng tiền tăng dần từ nhóm 1 tới nhóm 5. Sau đó, tại mỗi thước đo mức bất ổn dòng tiền, tác giả chia mẫu dữ liệu thành hai nhóm, gồm nhóm có sự thâm hụt dịng tiền (Mức thâm hụt có giá trị dương) và nhóm có sự thặng dư dịng tiền (Mức thâm hụt có giá trị âm). Sau đó, căn cứ vào kết quả thống kê mô tả, tác giả sẽ nhận định, đối mặt vối sự bất ổn dòng tiền (thể hiện qua sự thâm hụt dòng tiền và sự biến động dịng tiền), các cơng ty sẽ sử dụng phương pháp nào để hạn chế sự bất ổn này.
3.2.3.2. Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng
Nghiên cứu được tiến hành theo phương pháp phân tích định lượng. Phương pháp xử lý số liệu được thực hiện bằng mơ hình ước lượng dữ liệu bảng thơng qua phần mềm Stata. Dữ liệu bảng sẽ được quan sát theo hai chiều không gian (giữa các công ty) và thời gian (qua các năm). Sử dụng dữ liệu dạng bảng vì các ước lượng trong mơ hình hồi quy này sẽ cho kết quả có độ tin cậy cao hơn, điều này được thể hiện qua ba yếu tố:
Dữ liệu bảng sẽ kiểm sốt được những thành phần khơng quan sát được.
Thông thường sự biến động trong dữ liệu bảng thường nhiều hơn so với dữ liệu chéo hoặc dữ liệu thời gian.
Dữ liệu bảng xác định và đo lường được những tác động mà những tác động đó khơng được tìm thấy hay khơng xác định khi sử dụng dữ liệu chéo hoặc theo chuỗi dữ liệu thời gian riêng lẻ.
Tóm lại việc sử dụng hồi quy theo dữ liệu bảng sẽ thu được những kết quả khả quan trong việc ước lượng các hệ số gốc của các biến độc lập trong mơ hình có nhiều yếu tố đặc trưng, đảm bảo được tính chất ước lượng trong hồi quy là khơng có độ chệch,
mang tính hiệu quả. Trong khi dữ liệu theo thời gian thuần túy hoặc dữ liệu chéo thì khơng thể xác định được.
Tác giả sẽ tiến hành phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng phương pháp hồi quy mở rộng tác động cố định (fixed effects), sử dụng phương pháp ước lượng sai số Driscoll và Kraay Standard Errors. Được biết mơ hình ước lượng bằng bằng phương pháp Driscoll và Kraay Standard Errors sẽ khắc phục những khiếm khuyết của mơ hình dữ liệu bảng thông thường như mô hình hồi quy gộp Pooled OLS, FEM và REM, bao gồm các vấn đề phương sai của phần nhiễu thay đổi (heteroskedasticity), tự tương quan của nhiễu (autocorrelation), khắc phục được vấn đề nội sinh biến độc lập trong mơ hình, kể cả vấn đề dữ liệu bị khiếm khuyết về phụ thuộc tương quan chéo.
Theo nghiên cứu Daniel Hoechle (2007), trường hợp dữ liệu bảng có phương sai thay đổi, và xảy ra hiện tượng tự tương quan, để tăng hiệu quả của ước lượng hệ số, giảm độ lệch chuẩn của ước lượng, Daniel Hoechle (2007) sử dụng phương pháp ước lượng sai số chuẩn được giới thiệu bởi Driscoll-Kraay (1998). Phương pháp hồi quy theo ước lượng sai số chuẩn trên dữ liệu bảng cho kết quả ước lượng vững và hiệu quả, khắc phục được phương sai thay đổi, tự tương quan và hơn nữa khắc phục được tương quan chéo của cỡ mẫu. Phương pháp này phù hợp với chuỗi dữ liệu bảng có nhiều quan sát trong dữ liệu thu thập, nhiều đối tượng để quan sát và khoảng thời gian quan sát đối tượng ngắn.
Ngoài ra tác giả cũng thực hiện các kiểm định khác, chi tiết như sau:
Kiểm định sự tương quan thông qua ma trận tương quan đơn tính giữa các cặp biến;
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng nhân tử phóng đại phương sai;
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư;
Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư;
Tóm lại, chi tiết trình tự nghiên cứu của tác giả như sau:
Bước 1: Thực hiện thống kê mô tả.
Bước 2: Kiểm định sự tương quan.
Bước 3: Kiểm định đa cộng tuyến, nếu hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra, tác giả thực hiện các kiểm định tiếp theo.
Bước 4: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư.
Bước 5: Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư.
Bước 6: Kiểm định phụ thuộc tương quan chéo.
Sau khi thực hiện xong các bước kiểm định này, tác giả sẽ xác định được phương pháp hồi quy thích hợp. Nếu tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi phần dư, tự tương quan phần dư và phụ thuộc tương quan chéo, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng sai số chuẩn Driscoll và Kraay Standard Errors nhằm hồi quy hai mơ hình tuyến tính phân khúc (1) và mơ hình đa thức bậc ba (2) với mức bất ổn dòng tiền được đo lường bởi mức thâm hụt dịng tiền và mức biến động dịng tiền. Trình tự hồi quy các mơ hình nghiên cứu như sau: