Ký hiệu Dấu kỳ
vọng
Ý nghĩa
TRV (+) Tính thanh khoản có tác động cùng chiều đến hoạt động đầu tư của công ty, tức là cơng ty có thanh khoản càng cao thì đầu tư càng nhiều.
TRVEX (+)
LEV (-) Đòn bẩy có tác động ngược chiều với đầu tư, cơng ty sử dụng nợ càng nhiều thì đầu tư càng ít, cơng ty có dư nợ cao thì dùng dịng tiền để trả nợ vay thay vì đầu tư.
CF (+) Nếu một công ty đối mặt với ràng buộc về tài trợ tài chính bên ngồi, thì nhu cầu sử dụng vốn nội bộ để đầu tư càng phản ánh rõ nét, nếu cơng ty có dịng tiền lớn sẽ cho phép công ty thực hiện đầu tư nhiều hơn.
Q (+) Công ty có nhiều cơ hội đầu tư sẽ tận dụng các cơ hội đó để gia tăng đầu tư
ISxTRV (+) Thanh khoản tác động đến đầu tư vì nó tạo điều kiện cho cơng ty phát hành cổ phiếu, huy động vốn và đầu tư.
ISxTRVEX (+)
SIZE1xTRV (-) Những doanh nghiệp nhỏ có ràng buộc tài chính lớn hơn. Các cơng ty lớn (ít chịu những ràng buộc tài chính) thì tác động của tính thanh khoản đến đầu tư ít mật thiết hơn đối với các công ty nhỏ (chịu ràng buộc tài chính lớn hơn).
SIZE1xTRVEX (-)
SIZE2xTRV (-)
BMxTRV (-) Những cơng ty “tăng trưởng” thì tác động của thanh khoản đến đầu tư lớn hơn so với những công ty “giá trị”.
BMxTRVEX (-)
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập theo quý trong 24 quý, từ quý 1/2009 đến quý 4/2014. Để đảm bảo các doanh nghiệp được chọn có đủ dữ liệu trong giai đoạn phân tích, tác giả lựa chọn mẫu gồm các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng khốn Hồ Chí Minh và sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội có thời gian niêm yết lần đầu từ năm 2008 trở về trước. Cũng giống như các nghiên cứu trước đó, tác giả loại bỏ các tổ chức tài chính, tín dụng ra khỏi mẫu do các doanh nghiệp này có bảng cân đối đặc biệt hơn các doanh nghiệp thông thường và chỉ chọn các doanh nghiệp phi tài chính.
Sau khi lựa chọn theo các tiêu chí trên, mẫu được chọn bao gồm 211 doanh nghiệp trong đó bao gồm 94 cơng ty niêm yết trên sàn trên sàn giao dịch chứng khốn Hồ Chí Minh và 117 cơng ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội.
Các dữ liệu liên quan để tính tốn các chỉ số thanh khoản cổ phiếu như: khối lượng giao dịch, số lượng chứng khoán giao dịch…được thu thập từ số liệu giao dịch chứng khốn hàng ngày cơng bố trên Website http://www.hsx.vn/ của Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh, Website http://www.hnx.vn/ của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội và website của các doanh nghiệp chứng khoán www.vietstock.vn. Các dữ liệu liên quan đến các yếu tố đầu tư, tỷ lệ nợ, dòng tiền, Tobin’s Q là dữ liệu tài chính quý, được lấy từ các báo cáo tài chính quý đã được kiểm toán, sốt xét của các cơng ty qua các quý được cơng bố chính thức trên website www.vietstock.vn và www.cophieu68.vn.
Để kiểm soát các giá trị bất thường (giá trị ngoại lai) ảnh hưởng tới chất lượng hồi quy và kiểm định, tất cả các biến được lược bỏ (winsorized) ở mức 2%.
Để trả lời cho mục tiêu nghiên cứu cũng như kiểm định các giả thiết nghiên cứu, đề tài thực hiện các phương pháp kiểm định theo trình tự như sau: thống kê mơ tả dữ liệu, ước lượng mơ hình với phương pháp ước lượng IV – OLS và kiểm định các giả thiết nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 12.
Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mô tả lại những đặc tính của dữ liệu nghiên cứu va đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, cụ thể luận văn sẽ mơ tả lại dữ liệu dựa trên các tiêu chí: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn.
Phương pháp ước lượng mơ hình
Phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc; thơng qua đó cho biết chiều hướng tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này cho phép luận văn trả lời cho câu hỏi nghiên cứu của mình và kiểm định các giả thiết nghiên cứu.
Tác giả sử dụng dữ liệu bảng được kết hợp từ hai thành phần là thành phần dữ liệu chéo (cross-section) và thành phần dữ liệu theo chuỗi thời gian (time series), nên việc kết hợp hai loại dữ liệu này có nhiều lợi thế và thuận lợi trong phân tích sự biến động của các nhóm đối tượng nghiên cứu theo thời gian cũng như phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu, đặc biệt dữ liệu bảng thích hợp với các bộ dữ liệu lớn gồm nhiều đối tượng quan sát và bị ảnh hưởng bởi yếu tố thời gian như bộ dữ liệu mà tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu của mình.
Phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) là mơ hình hồi quy đơn giản và phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính, tuy nhiên do dựa trên quá nhiều giả định và dễ dàng đưa đến kết quả chệch. Một trong những nguyên nhân dẫn đến kết quả chệch là do phương pháp này có thể bỏ sót một số biến có thể ảnh hưởng đến khối lượng giao dịch (đại diện cho tính thanh khoản). Điều này sẽ ảnh hưởng đến mối quan hệ được tìm thấy giữa thanh khoản và đầu tư. Các tác giả cho rằng có thể các
biến cố định đại diện cho những đặc điểm cụ thể của từng công ty mà không thay đổi theo thời gian và các tác động liên quan đến chu kỳ kinh doanh tạo ra những thay đổi trong khối lượng giao dịch. Để tránh vấn đề này, theo Francisco Muñoz (2012), luận văn đưa yếu tố tác động cố định ở cấp độ doanh nghiệp (fixed effect at firm level) (αi), đại diện cho những đặc điểm cụ thể của từng công ty mà không thay đổi theo thời gian và khó có thể quan sát, đo lường được (uy tín, danh tiếng của công ty, khả năng quản trị, điều hành…), và yếu tố tác động cố định theo thời gian (quarter fixed effect) (αt) được đưa vào để đại diện cho những tác động theo thời gian.
Như Bond và Van Reenen (2008) và Almeida và cộng sự (2010) chỉ ra rằng có vấn đề nếu ước tính phương trình (1) bằng cách sử dụng ước lượng tác động cố định (fixed effect estimator) thì sẽ có vấn đề là Tobin’s Q có thể là biến nội sinh. Các học giả đã đưa ra nhiều phương pháp để giải quyết vấn đề này. Phương pháp đầu tiên là tính vi phân các phương trình và sử dụng độ trễ của biến nội sinh làm biến cơng cụ, điều này có thể được ước tính bằng cách sử dụng một ước lượng với biến công cụ hoặc ước lượng GMM (Generalized method of moments). Phương pháp thứ hai là để giữ ngun mơ hình và sử dụng độ trễ của sai phân bậc một của biến nội sinh làm biến công cụ, điều này được ước tính bằng cách sử dụng ước lượng với biến công cụ.
Dựa trên bài nghiên cứu của Francisco Muñoz (2012), luận văn sử dụng phương pháp thứ hai là giữ ngun mơ hình và dùng độ trễ của sai phân của biến nội sinh làm biến cơng cụ để ước lượng mơ hình. Hai biến cơng cụ được sử dụng là độ trễ của sai phân của biến nội sinh – Tobin’s Q tại thời điểm t -1 và độ trễ của sai phân của biến nội sinh – Tobin’s Q tại thời điểm t -2. Mơ hình được ước lượng bằng phương pháp IV-OLS và chạy trên phần mềm stata 12. Luận văn tiến hành ước lượng phương trình với hai biến cơng cụ trên cho biến nội sinh Tobin’s Q và dùng F – test để kiểm tra xem biến cơng cụ có yếu hay khơng và kiểm định Hansen để kiểm định ràng buộc xác định quá mức của biến công cụ, kiểm tra tính hợp lý của biến cơng cụ.
Theo Stock và Yogo (2005), trong trường hợp có một biến nội sinh và hai biến công cụ, luận văn sử dụng giá trị tới hạn của kiểm định F là 19.93 trong kiểm định biến cơng cụ có yếu hay khơng và thừa nhận 10% kích thước tối đa trong ước lượng IV. Đối với kiểm định Hansen, nếu giá trị p – value của kiểm định lớn hơn 0.05, biến công cụ là phù hợp để sử dụng trong mơ hình.
Theo giả thuyết chính của bài nghiên cứu tính thanh khoản sẽ tác động thuận chiều đến hoạt động đầu tư của công ty. Để kiểm tra các cách thức mà tính thanh khoản của cổ phiếu tác động đến đầu tư, dựa trên bài nghiên cứu của Francisco Muñoz (2012), luận văn đưa thêm các biến giả đại diện cho việc phát hành cổ phiếu của công ty, biến giả phân biệt công ty lớn và công ty nhỏ, biến giả phân biệt công ty “giá trị” và cơng ty “tăng trưởng” vào mơ hình để kiểm định các giả thiết nghiên cứu.
Tiếp theo, để kiểm tra tác động của tính thanh khoản của cổ phiếu lên đầu tư của cơng ty có khác nhau giữa hai sàn giao dịch HOSE và HNX hay không, luận văn tách mẫu nghiên cứu thành hai mẫu theo sàn giao dịch của công ty và thực hiện hồi quy mơ hình chính cho mỗi mẫu.
Như vậy, mơ hình nghiên cứu được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Kiểm định xem hai biến công cụ xem nó có yếu khơng bằng cách hồi quy mơ hình với biến phụ thuộc là Tobin’s Q, Biến độc lập là các biến cịn lại trong mơ hình và 2 biến cơng cụ. Để xem biến cơng cụ có yếu khơng, sử dụng 2 cơng cụ:
+ Kiểm định F test: giá trị F test = 19.93 để so sánh. Nếu giá trị của F Test > 19.93, biến cơng cụ là khơng yếu và có giá trị giải thích.
+ Kiểm định Hansen: nếu p – value lớn hơn 0.05, biến công cụ là không yếu.
Bước 2: Nếu biến công cụ là không yếu, tiếp tục thực hiện hồi quy mơ hình chính, thêm vào 2 biến cơng cụ.
Bước 3: Thêm biến là biến thanh khoản liên kết với biến giả phát hành cổ phiếu và hồi quy theo bước 1, 2.
Bước 4: Thêm biến là biến thanh khoản liên kết với biến giả quy mô công ty để phân biệt công ty lớn và công ty nhỏ theo tổng tài sản, thực hiện hồi quy theo bước 1, 2.
Bước 5: Thêm biến là biến thanh khoản liên kết với biến giả quy mô công ty để phân biệt công ty lớn và công ty nhỏ theo giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu, thực hiện hồi quy theo bước 1, 2.
Bước 6: Thêm biến là biến thanh khoản liên kết với biến giả phân biệt công ty “tăng trưởng” và công ty “giá trị”, thực hiện hồi quy theo bước 1, 2.
Bước 7: Tách các công ty thành hai mẫu con theo sàn giao dịch HOSE và HNX, thực hiện hồi quy theo bước 1, 2 cho mỗi mẫu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày cơ sở cho việc chọn mơ hình, dữ liệu nghiên cứu, mơ hình nghiên cứu, các giả thiết nghiên cứu để là cơ sở cho các ước lượng, phân tích trong các chương tiếp theo. Luận văn sử dụng mơ hình của Francisco Moz (2012), với phương pháp hồi quy IV- OLS với hai biến công cụ là độ trễ phương sai biến nội sinh để kiểm tra tác động của tính thanh khoản đến hoạt động đầu tư của cơng ty. Ngồi ra, bài nghiên cứu còn thêm vào các biến giả: phát hành cổ phiếu, quy mô công ty và công ty tăng trưởng hay công ty giá trị để kiểm tra cách thức mà tính thanh khoản tác động đến hoạt động đầu tư liên quan đến các yếu tố trên.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Thống kê mô tả
4.1.1 Phân tích thống kê mơ tả
Mẫu nghiên cứu có dữ liệu bảng, bao gồm dữ liệu quý của 211 cơng ty được niêm yết trên sàn chứng khốn từ quý 1/2009 đến quý 4/2014. Bảng 4.1 tổng hợp thống kê mô tả các biến độc lập, biến phụ thuộc và biến kiểm soát được sử dụng trong mơ hình (1). Tất cả các biến được lược (winsoried) ở mỗi đuôi 2%. Biến phụ thuộc bao gồm ba biến: tăng trưởng trong tổng tài sản, tăng trưởng trong tài sản cố định và tăng trưởng trong hàng tồn kho tại t+4, t+8, t+12 tương ứng là 1, 2, 3 năm. Biến thanh khoản được đo bằng hai thước đo: tỷ lệ khối lượng cổ phiếu giao dịch trên tổng số lượng cổ phiếu được phát hành và tỷ lệ khối lượng giao dịch của công ty trên khối lượng giao dịch trung bình của các cơng ty trên sàn. Các biến kiểm sốt bao gồm địn bẩy bằng tổng nợ chia cho tổng tài sản, Tobin’s Q bằng (tổng giá trị vốn hóa thị trường + tổng nợ)/ tổng tài sản, và dòng tiền bằng (EBIT + khấu hao)/ tổng tài sản.
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình 1
Biến kiểm sốt Trung
bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Đầu tư
Tăng trưởng trong tổng tài sản
TA4 0.119 0.192 -0.867 2.798
TA8 0.242 0.392 -0.764 9.635
TA12 0.372 0.551 -0.823 11.103
Tăng trưởng trong tài sản cố định
PPE4 0.238 0.317 -0.886 4.662
PPE8 0.408 0.705 -0.913 11.226
PPE12 0.667 1.449 -0.998 33.720
Tăng trưởng trong hàng tồn kho
INV4 0.182 0.818 -0.998 24.697 INV8 0.398 0.773 -0.931 18.598 INV12 0.526 1.063 -0.997 23.662 Thanh khoản TRV 0.005 0.004 0.000 0.011 TRVEX 0.448 0.487 0.016 1.791
Biến kiểm soát
LEV 0.551 0.171 0.003 0.795 Q 0.978 0.225 0.684 1.422 CF 0.043 0.127 -0.175 3.675 Các biến mở rộng IS 0.095 0.293 0 1 SIZE1 0.888 0.315 0 1 SIZE2 0.859 0.347 0 1 BM 0.609 0.488 0 1
Sự tăng trưởng trong tổng tài sản có xu hướng gia tăng theo từng thời kỳ. Trung bình của tăng trưởng trong tài sản với độ trễ 1, 2 và 3 năm lần lượt là 0.12, 0.24, và 0.37. Giá trị nhỏ nhất của các biến tăng trưởng trong tổng tài sản là lần lượt là -0.86, -0.76, -0.82; giá trị lớn nhất tăng dần lần lượt là 2.79, 9.64, 11.1. Biến động trong các biến tăng trưởng trong tài sản cố định và tăng trưởng trong hàng tồn kho cũng tương tự như trong tổng tài sản. Giá trị trung bình của tăng trưởng trong tài sản cố định tăng dần cho các độ trễ 1, 2, 3 năm và cao hơn so với giá trị trung bình của tăng trưởng trong tổng tài sản với thời gian tương ứng. Biến TRV đại diện cho tính thanh khoản có giá trị trung bình là 0.005, độ lệch chuẩn khá nhỏ là 0.004 cho thấy khác biệt giữa giá trị trong mẫu với giá trị trung bình rất nhỏ. TRV có giá trị nhỏ nhất gần bằng 0, và giá trị lớn nhất là 0.011. Giá trị trung bình của TRVEX là 0,448, cho thấy các cơng ty trong mẫu có khối lượng giao dịch khá thấp hơn thanh khoản của trung bình của sàn giao dịch. Giá trị nhỏ nhất của TRVEX là 0.016 và giá trị lớn nhất là 1.791. Đòn bẩy của các cơng ty trong mẫu có giá trị trung bình là 0.27, cho thấy các cơng ty sử dụng đòn bẩy khá nhiều. Giá trị nhỏ nhất là 0.003 và giá trị lớn nhất là 0.795. Số liệu này cũng khá tương đồng với số liệu của Francisco Moz (0.02 và 0.97). Tobin’s Q có giá trị trung bình là 0.97, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất lần lượt là 0.68 và 1.42. Các dữ liệu này cho biến dòng tiền lần lượt là 0.04, - 0.18 và 3.68.
4.1.2. Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.2 thể hiện ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình. Mối tương quan đơn biến giữa các biến đo lường đầu tư (TA4, PPE4, INV4) và các biến đo lường thanh khoản (TRV, TRVEX) đều mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này thể hiện rằng doanh nghiệp có cổ phiếu càng thanh khoản thì đầu tư nhiều hơn và ngược lại. Ngoài ra biến phụ thuộc hầu hết đều có tác động đến các biến giải thích khác trong mơ hình như LEV, CF, Q, có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả ma trận hệ số tương quan cho thấy đối với các doanh nghiệp tại Việt Nam, các yếu tố như tính khanh khoản của cổ phiếu, đòn bẩy, dòng tiền, hệ số Tobin’s Q, phát