CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN
5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo
Từ kết quả nghiên cứu chính của đề tài, tác giả kiến nghị một số hướng nghiên cứu tiếp theo như sau:
Thứ nhất, việc xây dựng cấu trúc vốn mục tiêu, bao gồm việc lựa chọn tỷ trọng các nguồn tài trợ theo trật tự phù hợp. Tuy nhiên, việc lựa chọn tỷ lệ nợ vay của các doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào các yếu tố đặc trưng của doanh nghiệp và của ngành mà còn bị chi phối bởi các yếu tốc bên ngồi, cũng như mơi trường thể chế mà các cơng ty đang hoạt động. Điển hình cho các yếu tố này phải kể đến như: lãi suất, lạm phát, chính sách của chỉnh phủ, thể chế luật pháp, thuế suất hiệu lực… Cần có những cơng cụ để đo lường mức độ tác động của các yếu tố này trong các mơ hình nghiên cứu.
Thứ hai, theo các nghiên cứu trước đây cho thấy, tốc độ điều chỉnh đòn bẩy phụ thuộc vào các yếu tố đặc trưng của từng doanh nghiệp và các yếu tố vĩ mô khác. Tuy nhiên, mỗi ngành, lĩnh vực sẽ có những đặc trưng khác nhau. Tác giả đề nghị xem xét tốc độ điều chỉnh đến đòn bẩy tối ưu theo các ngành khác nhau.
Thứ ba, luận văn chưa kiểm định được tốc độ điều chỉnh của các doanh nghiệp có địn bẩy trên mức mục tiêu và các doanh nghiệp có địn bẩy dưới mức mục tiêu. Do đó, tác giả chưa xác định được các doanh nghiệp điều chỉnh đòn bẩy bằng cách trả bớt nợ vay, hoặc phát hành cổ phiếu mới, hoặc mua lại cổ phiếu. Hạn chế này của luận văn là gợi ý cho các nghiên cứu tiếp theo.
Cuối cùng, nhằm xem xét hết tất cả các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu, tác giả kỳ vọng các nghiên cứu về chủ đề điều chỉnh địn bẩy và mơ hình ngưỡng sẽ thực hiện phương pháp nghiên cứu cho dữ liệu bảng bất cân xứng và thời gian đủ dài để có cái nhìn tổng quan hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Việt
1. Lê Thị Lanh và cộng sự, 2016. Tình trạng kinh tế vĩ mơ và tốc độ điều chỉnh đòn bẩy mục tiêu nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam. Tạp chí Cơng nghệ ngân hàng, số 118+119, tháng 1+2/2016, trang 38-49.
2. Nguyễn Thị Huyền Trang và cộng sự, 2016. Tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn mục tiêu của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 225, tháng 03/2016, trang 63-72.
3. Trần Hùng Sơn, 2011. Đặc điểm doanh nghiệp và tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn mục tiêu của các doanh nghiệp sản xuất công nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Tạp
chí Phát triển Khoa học và Cơng nghệ, 14(3), trang 22-39.
Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Anh
1. Antoniou, A., Guney, Y., & Paudyal, K., 2008. The determinants of capital structure: Capital market oriented versus bank oriented institutions. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43, pp.59–92.
2. Anderson, T.W., & Hsiao, C., 1982. Formulation and estimation of dynamicmodels using panel data. Journal of Econometrics, 18, pp.47–82.
3. Arellano, M., & Bond, S. R., 1991. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58, pp.227–297.
4. Baker, M., & Wurgler, J., 2002. Market timing and capital structure. Journal of Finance, 57, pp.1–32.
5. Bernanke, B., & Gertler, M., 1989. Agency costs, net worth and business fluctuations. American Economic Review, 79, pp.14–31.
6. Bernanke, B., & Gertler, M., 1995. Inside the black box: The credit channel of monetary transmission. Journal of Economic Perspectives, 9, pp.27–48.
7. Bhaduri, S. M., 2002. Determinants of Capital Structure Choice: A Study of the Indian Corporate Sector. Applied Financial Economics, 12, pp.655-665.
8. Bradley, M., Jarrell, G., & Kim, E.H., 1984. On the existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence. Journal of Finance, 39, pp.857-878. 9. Brennan, M. J., and E. S. Schwartz., 1984. Optimal Financial Policy and Firm
Valuation. Journal of Finance, 39, pp.593–607.
10. Byoun, S., (2008). How and when do firms adjust their capital structures towards targets? Journal of Finance, 63, pp.3069-3096.
11. Campello, M., Giambona, E., Graham, J., & Harvey, C., 2011. Liquidity management and corporate investment during a financial crisis. Review of Financial Studies, 24, pp.1944–1979.
12. Campello, M., Graham, J., & Harvey, C., 2010. The real effects of financial constraints: Evidencefrom a financial crisis. Journal of Financial Economics, 97, pp.470–487.
13. Cook, D. O., & Tang, T., 2010. Macroeconomic conditions and capital structure adjustment speed. Journal of Corporate Finance, 16, pp.73–87.
14. Covas, F., & Den Haan, W. J., 2011. The cyclical behavior of debt and equity finance. American Economic Review, 101, pp.877–899.
15. Dang, V. A., Kim, M., & Shin, Y., 2012. Asymmetric capital structure adjustments: Newevidence from dynamic panel threshold models. Journal of Empirical Finance, 19, pp.465–482.
16. Dang, V. A., Kim, M., & Shin, Y., 2014. Asymmetric adjustment toward optimal capital structure: Evidence from a crisis. International Review of Financial Analysis, 33, pp.226–242.
17. DeAngelo, H., & Masulis, R., 1980. Optimal capital structure under corpotare and personal taxation. Journal of Financial Economics (March), 8, pp.53 – 91.
18. Donaldson, G. 1961. Corporate Debt Capacity: A study of Corporate Debt Policy
and the Determination of Corporate Debt Capacity. Boston: Division of
Research, Graduate School of Business & Administration, Harvard.
19. Drobetz, W., Pensa, P., &Wanzenried, G., 2006. Firm characteristics and dynamic capital structure adjustment. Working paper: University of Hamburg.
20. Duchin, R., Ozbas, O., & Sensoy, B., 2010. Costly external finance, corporate investment, and the subprime mortgage credit crisis. Journal of Financial Economics, 97, pp.418–435.
21. Elsas, R., & Florysiak, D., 2011. Heterogeneity in the speed of adjustment toward target leverage. International Review of Finance, 11, pp.181–211.
22. Erel, I., Julio, B., Kim, W., & Weisbach, M. S., 2012. Macroeconomic conditions and capital raising. Review of Financial Studies, 25, pp.341–376.
23. Fama, E. F., & French, K. R., 2002. Testing trade-off and pecking order predictions about dividends and debt. Review of Financial Studies, 15, pp.1–33. 24. Faulkender, M. W., Flannery, M. J., Hankins, K. W., & Smith, J. M., 2012. Cash
flows and leverage adjustments. Journal of Financial Economics, 103, pp.632–
646.
25. Fischer, E. O., Heinkel, R., & Zechner, J., 1989. Dynamic capital structure choice: Theory and tests. Journal of Finance, 44, pp.19–40.
26. Flannery, M. J., & Rangan, K. P. 2006. Partial adjustment toward target capital structures. Journal of Financial Economics, 79, pp.469–506.
27. Frank, M.Z. & Goyal, V.K., 2003. Testing the pecking order theory of capital structure. Journal of Financial Economics, 67, pp.217-248.
28. Frank, M. Z., & Goyal, V. K., 2007. Trade-off and pecking order theories of debt. In B. E.Eckbo (Ed.), Handbook of corporate finance: Empirical corporate finance. Amsterdam: North Holland Handbooks of Finance, Elsevier Science.
29. Gaud P., Jani E., Hoesli M., and Bender A., 2005. The capital structure of Swiss companies: an empirical analysis using dynamic panel data. European Financial Management, 11(1), pp. 51 – 69.
30. Gertler, M., & Gilchrist, S., 1993. The role of creditmarket imperfections in themonetary transmission mechanism: Arguments and evidence. Scandinavian
Journal of Economics, 95, pp.43–63.
31. Getzmann, A., Lang, S., & Spremann, K., 2014. Target Capital Structure and Adjustment Speed in Asia. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 43, pp.1 – 30.
32. Hackbarth, D., Miao, J., & Morellec, E., 2006. Capital structure, credit risk, and macroeconomic conditions. Journal of Financial Economics, 82, pp.519–550. 33. Hadlock, C. J., & Pierce, J. R. 2010. New evidence on measuring financial
constraints: Moving beyond the KZ index. Review of Financial Studies, 23,
pp.1909–1940.
34. Harrison, B. & Widjaja, T. W., 2013. Did the Financial Crisis Impact on the Capital Structure of Firms? Discussion Papers in Economics, (5), pp. 1 & 26-27. 35. Hansen, B. E., 1996. Inference when a nuisance parameter is not identified under
the null hypothesis. Econometrica, 64, pp.413–430.
36. Hansen, B. E., 1999. Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing and inference. Journal of Econometrics, 93, pp.345–368.
37. Haron, R., Ibrahim, K., Nor, F. M., & Ibrahim, I., 2013. Dynamic adjustment towards target capital structure: Thailand evidence. Jurnal Pengurusan, 39, pp.73 – 82.
38. Huang, R., & Ritter, J. R., 2009. Testing theories of capital structure and estimating the speed of adjustment. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 44, pp.237–271.
39. Ivashina, V., & Scharfstein, D., 2010. Bank lending during the financial crisis of 2008. Journal of Financial Economics, 97, pp.319–338.
40. Jensen, M., 1986. Agency costs of free cash flow, corporate finance and takeovers.
American Economic Review, 76, pp.323–339.
41. Kane, A., Marcus, A. J., & McDonald, R. L., 1984. How Big is the Tax Advantage to Debt? Journal of Finance 39, pp.841–53.
42. Kiyotaki, N., & Moore, J., 1997. Credit cycles. Journal of Political Economy, 105, pp.211–248.
43. Korajczyk, R. A., & Levy, A., 2003. Capital structure choice: Macroeconomic conditions and financial constraints. Journal of Financial Economics, 68, pp.75– 109.
44. Kraus, A., & Litzenberger, R. H., 1973. A state-preference model of optimal financial leverage. Journal of Finance, 28, pp.911– 922.
45. Leary, M. T., & Roberts, M. R., 2005. Do firms rebalance their capital structures.
Journal of Finance, 60, pp.2575–2619.
46. Leland, H. E., 1994. Corporate debt value, bond covenants, and optimal capital structure. Journal of Finance, 49, pp.1213–1252.
47. Modigliani, F., & Miller, M. H., 1958. The cost of capital, corporate finance and the theory of investment. American Economic Review, 49, pp.261–297.
48. Modigliani, F.; Miller, M. 1963. Corporate income taxes and the cost of capital: a correction. American Economic Review, 53, pp.433–443.
49. Myers, S.C., 1984. The capital structure puzzle. Journal of Finance, 34, pp.575– 592.
50. Myers, S.C., 1977. Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics, 5, 145–175.
51. Myers, S.C., & Majluf, N. S., 1984. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics, 13, pp.187–221.
52. Rajan, R. G., & Zingales, L., 1995. What do we know about capital structure? Some evidence from international data. Journal of Finance, 50, pp.1421–1461. 53. Strebulaev, I. A., & Yang, B., 2013. The mystery of zero-leverage firms. Journal
of Financial Economics, 109, pp.1–23.
54. Titman, S., & Wessels, R., 1988. The determinants of capital structure choice.
55. Wang., Q., 2015. Fixed-effect panel threshold model using Stata. The Stata Journal, 1, pp.121–134.
56. Yang, Y., Albaity, M., & Hassan, C. H., 2015. Dynamic capital structure in China: determinants and adjustment speed. Investment Management and Financial Innovations, 12(2), pp.226-234.
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Thống kê mô tả
Phụ lục 2: Ma trận tương quan
Phụ lục 3: Nhân tử phóng đại phương sai VIF
netequityi~d 1120 .2859453 .1626342 .0125944 1.341774 netdebtiss~d 1120 .0465738 .1692045 -1.429653 .8703613 financingd~t 1120 .3325191 .1939325 -.8049125 1.413282 cashflow 1120 .0476992 .413789 -7.950903 3.695137 saindex 1120 2.198219 1.367683 -.8442268 6.851324 median_lev~e 1120 .5138467 .1316102 .1757155 .7742157 earningvol~y 1120 .0362317 .0412246 0 .4391991 investment 1120 2.60152 30.39653 -18.27193 682.7004 size 1120 19.17529 1.444442 15.72555 23.74934 tangibility 1120 .1961011 .1634824 0 .829689 depreciation 1120 .0357214 .0304391 0 .2688321 growthoppo~s 1120 1.446912 1.031943 .3157186 21.30178 profitabil~y 1120 .1056259 .0894473 -.6570952 .5913209 leverage 1120 .470139 .2129444 .0309225 .9571508 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
netequityi~d -0.6087 0.0116 0.0394 0.1637 0.0939 -0.5216 0.0243 0.3288 -0.3892 -0.5227 0.0147 0.5617 -0.3174 1.0000 netdebtiss~d 0.3011 0.0467 0.0479 -0.1435 -0.0877 0.1648 0.0068 -0.1184 0.0860 0.1904 -0.0212 0.6063 1.0000 financingd~t -0.2478 0.0505 0.0748 0.0120 0.0022 -0.2936 0.0263 0.1724 -0.2514 -0.2722 -0.0062 1.0000 cashflow -0.0465 0.1029 0.0808 0.0789 0.0141 0.0259 0.0106 -0.0377 0.0254 -0.0101 1.0000 saindex 0.3072 0.0014 0.0306 -0.1698 0.0443 0.9747 0.0043 -0.1739 0.1743 1.0000 median_lev~e 0.5560 -0.1972 -0.2256 -0.0002 -0.0174 0.1782 -0.0771 -0.1200 1.0000 earningvol~y -0.1985 0.0506 0.0935 0.0697 0.0211 -0.1732 0.0284 1.0000 investment -0.0355 0.0469 0.0094 -0.0741 -0.0798 0.0052 1.0000 size 0.3077 -0.0342 -0.0090 -0.1825 0.0289 1.0000 tangibility 0.0172 -0.0189 0.0061 0.5853 1.0000 depreciation -0.0535 0.0812 0.0509 1.0000 growthoppo~s -0.2787 0.4894 1.0000 profitabil~y -0.3584 1.0000 leverage 1.0000 leverage profit~y growth~s deprec~n tangib~y size invest~t earnin~y median~e saindex cashflow financ~t netdeb~d netequ~d
Mean VIF 1.21 profitabil~y 1.00 0.996075 growthoppo~s 1.03 0.966738 size 1.04 0.960183 median_lev~e 1.05 0.950133 depreciation 1.54 0.648459 tangibility 1.56 0.641276 Variable VIF 1/VIF . vif
Phụ lục 4: Kiểm định phương sai thay đổi
Phụ lục 5: Tự tương quan
Phụ lục 6: Kết quả hồi quy Bảng 4.3
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (140) = 9248.91
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity . xttest3
Prob > F = 0.0000 F( 1, 139) = 242.559 H0: no first order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
_cons -.1675234 .0432301 -3.88 0.000 -.2523451 -.0827016 median_leverage .8358826 .0400572 20.87 0.000 .7572865 .9144787 tangibility .0737029 .0392526 1.88 0.061 -.0033146 .1507204 size .0129142 .0021029 6.14 0.000 .0087881 .0170404 depreciation -.5571826 .2096474 -2.66 0.008 -.9685313 -.145834 growthopportunities -.019936 .0040193 -4.96 0.000 -.0278222 -.0120498 profitability -.000777 .0018306 -0.42 0.671 -.0043689 .0028149 leverage Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 50.7414078 1119 .045345315 Root MSE = .1719 Adj R-squared = 0.3483 Residual 32.8889342 1113 .029549806 R-squared = 0.3518 Model 17.8524736 6 2.97541227 Prob > F = 0.0000 F( 6, 1113) = 100.69 Source SS df MS Number of obs = 1120
. est store fe1 .
F test that all u_i=0: F(139, 974) = 20.06 Prob > F = 0.0000
rho .92150553 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .09349195 sigma_u .32033444 _cons -.1097016 .5542917 -0.20 0.843 -1.197445 .9780419 median_leverage -1.162067 1.046173 -1.11 0.267 -3.21508 .890946 tangibility .1523212 .0344994 4.42 0.000 .0846194 .220023 size .061651 .0056777 10.86 0.000 .0505091 .0727929 depreciation -.4998518 .1829445 -2.73 0.006 -.8588626 -.140841 growthopportunities .0031268 .0025771 1.21 0.225 -.0019306 .0081842 profitability .0006502 .001063 0.61 0.541 -.0014358 .0027362 leverage Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.8103 Prob > F = 0.0000
F(6,974) = 26.25 overall = 0.0598 max = 8 between = 0.0950 avg = 8.0 R-sq: within = 0.1392 Obs per group: min = 8 Group variable: company Number of groups = 140 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1120
. est store re1 .
rho .68745673 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .09349195 sigma_u .138657 _cons -.5610939 .0851625 -6.59 0.000 -.7280094 -.3941785 median_leverage .805969 .0943108 8.55 0.000 .6211233 .9908146 tangibility .1466255 .0338604 4.33 0.000 .0802603 .2129908 size .0324966 .0038464 8.45 0.000 .0249578 .0400353 depreciation -.6022408 .1794658 -3.36 0.001 -.9539874 -.2504943 growthopportunities -.0012374 .0025883 -0.48 0.633 -.0063104 .0038356 profitability .0005342 .0010889 0.49 0.624 -.0016 .0026684 leverage Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
Wald chi2(6) = 194.89 overall = 0.2970 max = 8 between = 0.3452 avg = 8.0 R-sq: within = 0.1228 Obs per group: min = 8 Group variable: company Number of groups = 140 Random-effects GLS regression Number of obs = 1120
Hausman test
(V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0000
= 56.39
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg median_lev~e -1.162067 .805969 -1.968036 1.041913 tangibility .1523212 .1466255 .0056957 .0066093 size .061651 .0324966 .0291544 .0041763 depreciation -.4998518 -.6022408 .102389 .0355064 growthoppo~s .0031268 -.0012374 .0043642 . profitabil~y .0006502 .0005342 .000116 . fe1 re1 Difference S.E.
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients _cons -.1675234 .0432301 -3.88 0.000 -.2523451 -.0827016 median_leverage .8358826 .0400572 20.87 0.000 .7572865 .9144787 tangibility .0737029 .0392526 1.88 0.061 -.0033146 .1507204 size .0129142 .0021029 6.14 0.000 .0087881 .0170404 depreciation -.5571826 .2096474 -2.66 0.008 -.9685313 -.145834 growthopportunities -.019936 .0040193 -4.96 0.000 -.0278222 -.0120498 profitability -.000777 .0018306 -0.42 0.671 -.0043689 .0028149 leverage Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 50.7414078 1119 .045345315 Root MSE = .1719 Adj R-squared = 0.3483 Residual 32.8889342 1113 .029549806 R-squared = 0.3518 Model 17.8524736 6 2.97541227 Prob > F = 0.0000 F( 6, 1113) = 100.69 Source SS df MS Number of obs = 1120
F test that all u_i=0: F(139, 974) = 20.06 Prob > F = 0.0000
rho .92150552 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .09349195 sigma_u .32033442 _cons -.1097017 .5542915 -0.20 0.843 -1.197445 .9780415 median_leverage -1.162067 1.046173 -1.11 0.267 -3.215079 .8909455 tangibility .1523212 .0344994 4.42 0.000 .0846194 .220023 size .061651 .0056777 10.86 0.000 .0505091 .0727929 depreciation -.4998518 .1829445 -2.73 0.006 -.8588626 -.140841 growthopportunities .0031268 .0025771 1.21 0.225 -.0019306 .0081842 profitability .0006502 .001063 0.61 0.541 -.0014358 .0027362 leverage Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.8103 Prob > F = 0.0000
F(6,974) = 26.25 overall = 0.0598 max = 8 between = 0.0950 avg = 8.0 R-sq: within = 0.1392 Obs per group: min = 8 Group variable: company Number of groups = 140 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1120
L2.leverage
median_leverage 2010.year 2011.year 2012.year 2013.year 2014.year Instruments: profitability growthopportunities depreciation size tangibility Instrumented: L.leverage
rho .05551179 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .06522461 sigma_u .01581269 _cons .0061557 .028191 0.22 0.827 -.0490976 .061409 2014 -.0314413 .0096442 -3.26 0.001 -.0503435 -.0125392 2013 -.0225011 .0096752 -2.33 0.020 -.0414641 -.0035381 2012 -.0358094 .0098056 -3.65 0.000 -.0550281 -.0165907