Chương 3 : Phương pháp nghiên cứu
3.2. Mơ hình nghiên cứu
3.2.2.3. Các biến kiểm sốt trong mơ hình
Ngồi hai biến chính là biến đầu tư và biến thanh khoản, theo các nghiên cứu trước về vấn đề đầu tư và thanh khoản, Francisco Muñoz (2012) đề xuất sử dụng các biến kiểm sốt như sau vào mơ hình nghiên cứu của mình. Theo Francisco Moz (2012), các biến kiểm soát được lựa chọn các biến độc lập chuẩn trong lý thuyết về đầu tư doanh nghiệp.5 Cụ thể như sau:
𝑋𝑖𝑡: là các biến kiểm soát của công ty 𝑖 tại thời điểm 𝑡, các biến kiểm sốt bao gồm:
Biến 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 (Địn bẩy) đại diện cho tỷ lệ địn bẩy mà cơng ty sử dụng, được tính tốn theo cơng thức:
𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑝ℎả𝑖 𝑡𝑟ả
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛
Biến 𝑇𝑜𝑏𝑖𝑛′𝑠 𝑄 đại diện cho các cơ hội đầu tư của công ty, được tính tốn theo cơng thức:
4 Những nghiên cứu khác mà có sử dụng khối lượng giao dịch để đại diện cho sự khác biệt trong quan điểm là Berkman et al. (2009), Hong and Stein (2007), Diether et al. (2002).
𝑇𝑜𝑏𝑖𝑛′𝑠 𝑄 = 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑣ố𝑛 ℎó𝑎 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 + 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑝ℎả𝑖 𝑡𝑟ả 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛
Biến 𝐶𝑎𝑠ℎ 𝐹𝑙𝑜𝑤 (dòng tiền) đại diện cho một phần các ràng buộc tài chính mà cơng ty phải đối mặt, được tính tốn theo cơng thức:
𝐶𝑎𝑠ℎ 𝐹𝑙𝑜𝑤 = 𝐸𝐵𝐼𝑇 + 𝐾ℎấ𝑢 ℎ𝑎𝑜
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛
3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.1. Phương pháp hồi quy có sử dụng biến cơng cụ
Nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận định lượng để kiểm định mối quan hệ giữa tính thanh khoản của cổ phiếu trên thị trường và đầu tư thực của các công ty niêm yết trên 2 sàn chứng khoán Việt Nam là HOSE và HNX trong giai đoạn 2008- 2014.
Theo mơ hình nghiên cứu đã trình bày ở phần 3.2.1, tơi tiến hành thu thập dữ liệu thứ cấp là các chỉ tiêu trên báo cáo tài chính của các cơng ty theo q. Dữ liệu về khối lượng giao dịch được thu thập trên website của các công ty chứng khốn có uy tín ở Việt Nam.
Một cách tổng quát, trước đây các nghiên cứu về thị trường Mỹ, các nhà nghiên cứu sử dụng chỉ tiêu chi tiêu vốn (capital expenditure - CAPEX) để đo lường cho biến đầu tư. Tuy nhiên, đối với trường hợp ở Việt Nam là một thị trường mới nổi, chỉ tiêu này khơng được báo cáo trong báo cáo tài chính của các cơng ty. Do đó, các kết quả sẽ được trình bày với ba chỉ tiêu đo lường đã nêu (tổng tài sản, tài sản cố định và hàng tồn kho) để thu được kết quả có độ tin cậy cao cho biến đầu tư và thể hiện được các tác động của tính thanh khoản trong các phạm vi đầu tư khác nhau.
Giữa các cách đo lường có sự khác biệt về khái niệm. Đầu tiên là với việc đo lường bằng sự tăng trưởng của tổng tài sản, biến đầu tư được đo lường một các tổng quát. Vấn đề là nó bao gồm các khoản đầu tư ở các phạm vi các nhau, và đồng thời
doanh nghiệp quản lý, như là các tài khoản phải thu. Thứ hai là cách đó lường gần với biến chi tiêu vốn được sử dụng trong các nghiên cứu về thị trường Mỹ, do nó được định nghĩa là sự tăng trưởng của tài sản cố định (PPE). Điều này cần phản ánh các quyết định đầu tư của doanh nghiệp với một phạm vi dài hạn. Cuối cùng, sự thay đổi trong hàng tồn kho phản ánh các quyết định đầu tư trong ngắn hạn của doanh nghiệp.
Theo Francisco Moz (2012), các biến kiểm sốt được lựa chọn các biến độc lập chuẩn trong lý thuyết về đầu tư doanh nghiệp. Các biến gồm địn bẩy tài chính được tính bằng tổng nợ chia cho tổng tài sản, biến tỉ số Tobin’s Q được định nghĩa là giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của tài sản (nó phản ánh cơ hội đầu tư của doanh nghiệp) và biến dịng tiền, nó đại diện một phần về ràng buộc tài chính mà doanh nghiệp phải đối mặt.
Phương pháp hồi quy OLS thông thường là phương pháp hồi quy đơn giản và phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính. Tuy nhiên, ước lượng OLS dựa trên quá nhiều giả định và dễ đưa ra kết quả không đáng tin cậy. Một trong những nguyên nhân dẫn đến kết quả không đáng tin cậy là do phương pháp này bỏ sót các biến có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (Almeida et al, 2010). Đồng thời, khi hồi quy dữ liệu bảng yếu tố fixed effect được đưa vào mơ hình, nó sẽ tìm kiếm và giải thích các đặc tính riêng của từng cơng ty mà nó khơng biến đổi qua thời gian (Ví dụ: uy tín, danh tiếng của công ty, khả năng quản trị, điều hành của nhà quản lý…), trong khi đó fixed effect theo q của từng cơng ty sẽ giải thích chu kỳ kinh doanh có ảnh hưởng vốn có ở từng cơng ty.
Theo như Bond and Van Reenen (2008) và Almeida et al. (2010) trình bày, có những vấn đề nếu sử dụng mơ hình ước lượng fixed effect cho mơ hình nghiên cứu trên. Vấn đề chính là Tobin’s Q có thể là một biến nội sinh. Vấn đề này phát sinh do cách tiếp cận chuẩn về việc trình bày biến động ngẫu nhiên thống kê trong mơ hình Q là giải quyết tham số này như là biến ngẫu nhiên thống kê, và để giải thích phần dư như là sự phản ánh sự điều chỉnh trong chi phí. Điều này đồng nghĩa với việc Q là
một biến nội sinh do cú shock hiện tại đến sự điều chỉnh chi phí sẽ tác động đến doanh thu của kỳ này và vì vậy tác động đến giá trị của cơng ty hiện tại. Hơn nữa, có thể vấn đề nội sinh này là do những lỗi trong việc đo lường Tobin’s Q.
Bond and Van Reenen (2008) và Almeida et al. (2010) trình bày các phương pháp khác nhau để giải quyết vấn đề này. Giải pháp đầu tiên là lấy sai phân mơ hình và sử dụng độ trễ của biến nội sinh này như các “biến công cụ”, điều này có thể được ước lượng bằng cách sử dụng một ước lượng IV-OLS hoặc một ước lượng GMM. Giải pháp thứ hai là giữ mơ hình như cũ và sử dụng các độ trễ của sai phân bậc một như là các biến công cụ, điều này được ước lượng sử dụng một ước lượng IV-OLS hoặc một ước lượng GMM.
Theo nghiên cứu của Francisco Moz (2012) có thể sử dụng cả hai cách tiếp cận trên để ước lượng hệ số hồi quy cho mơ hình. Tuy nhiên, khi sử dụng phương pháp thứ nhất – tính sai phân và dùng độ trễ của biến nội sinh làm “biến công cụ”- kết quả hồi quy tìm thấy ít có ý nghĩa. Do đó, tơi chỉ ước lượng mơ hình theo cách thứ hai.
Theo Stock and Yogo (2005), tôi sử dụng một giá trị giới hạn là 24,58 cho kiểm định biến cơng cụ yếu với bốn biến cơng cụ6 và nó chấp nhận một giá trị 10% trong ước lượng IV. Do đó, tơi ước lượng cơng thức chính trong tiêu chuẩn với hai độ trễ của biến Tobin’s Q và của biến Leverage như là biến công cụ. Trong tất cả các hồi quy tôi sử dụng kiểm định F-test để loại hay chấp nhận biến công cụ yếu và kiểm định Hansen để xác định lại, cả hai kiểm định này đều được sử dụng cho các biến công cụ.
Theo Stock và Yogo (2005), trong trường hợp 1 biến nội sinh và 4 biến cơng cụ thì giá trị tới hạn để xác định tập biến cơng cụ có yếu hay khơng là:
6 Theo Francisco Moz (2012), hai biến cơng cụ - instrumental variables - được sử dụng là độ trễ sai phân của Tobin’s Q tại thời điểm (t-1) và độ trễ sai phân của Tobin’s Q tại thời điểm (t-2). Tuy nhiên tôi nhận thấy biến Leverage có tương thích cao với biến Tobin’s Q, do đó tơi sử dụng thêm độ trễ sai phân của biến
Bảng 3.1. Giá trị tới hạn để kiểm tra biến công cụ yếu theo Stock và Yogo
Stock-Yogo weak ID test critical values
10% maximal IV relative size 24.58
15% maximal IV relative size 13.96
20% maximal IV relative size 10.26
25% maximal IV relative size 8.31
Theo như kết quả nghiên cứu của Francisco Moz (2012), tơi giả định kết quả tương tự là các tham số 𝛽 là dương và có ý nghĩa, phản ảnh rằng thanh khoản càng tăng thì đầu tư càng tăng. Điều này là bằng chứng đại diện cho kênh đồng biến với lý thuyết liên quan đến việc định giá sai và lý thuyết liên quan đến chi phí phát hành.
Để kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm lý thuyết, Francisco Moz (2012) tập trung vào trường hợp thời điểm các cơng ty có phát hành mới cổ phẩn hay không và kiểm định liệu mối quan hệ giữa đầu tư và thanh khoản có rõ ràng hơn khơng. Để kiểm định giả thuyết này, kỹ thuật cơ bản là thêm một biến tương tác giữa một biến giả (chỉ ra thời điểm đó cơng ty có phát hành cổ phiếu hay khơng, nếu có phát hành giá trị sẽ là 1 và ngược lại là 0) và biến thanh khoản. Một hệ số ước lượng dương và có ý nghĩa sẽ phản ánh sự thích hợp của kênh định giá sai trong trường hợp có phát hành (Gilchrist at al., 2005; Miller, 1977) và kênh chi phí phát hành (Butler et al., 2005). Ngược lại, sẽ có những lý thuyết khác liên quan đến việc phát hành sẽ giải thích cho mối quan hệ này (Polk and Sapienza, 2009).
Nếu có một mối quan hệ đồng biến giữa thanh khoản và đầu tư, nó có thể là do thanh khoản đã làm đơn giản hơn việc thực hiện tài trợ của đầu tư. Bằng cách phân biệt các công ty theo ràng buộc tài chính, cần nhận thấy rằng các cơng ty càng bị ràng buộc tài chính càng nhạy cảm với thanh khoản. Theo Almeida and Campello (2007), các công ty được phân biệt thành công ty lớn và công ty nhỏ theo tổng tài sản của nó,
với mục tiêu thể hiện sự ràng buộc về tài chính7. Sự phân biệt này cũng được ủng hộ bởi Beck et al. (2008) người đã trình bày các bằng chứng về sự khác biệt trong tài trợ giữa các cơng ty có quy mơ lớn và nhỏ trong dữ liệu bảng ở một quốc gia (gồm các quốc gia châu Mỹ Latinh như trong nghiên cứu của Francisco Moz (2012)) đã tìm thấy là các cơng ty nhỏ có xu hướng ít được tài trợ từ bên ngoài. Trong trường hợp này, thanh khoản có thể nới lỏng sự khác biệt cho các cơng ty nhỏ, vì thế thúc đẩy việc đầu tư nhiều hơn.
Điều này được Francisco Muñoz (2012) kiểm định bằng việc thêm vào mơ hình một biến giả được diện cơng ty đó là cơng ty lớn hay nhỏ, và tạo biến tương tác giữa biến giả này với biến thanh khoản. Một hệ số ước lượng có ý nghĩa và âm sẽ đại diện rằng tác động của tính thanh khoản cổ phiếu trên thị trường là khơng đồng nhất với ràng buộc tài chính. Các cơng ty có ràng buộc tài chính lớn hơn sẽ có nhiều lợi thế hơn với thanh khoản cao hơn và sẽ đầu tư nhiều hơn.
Cuối cùng, nếu thanh khoản thúc đẩy đầu tư nhiều hơn, tác động này có thể được phát biểu là ở các cơng ty đó có nhiều cơ hội đầu tư hơn. Nó được lý luận rằng các cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư hơn (“tăng trưởng” - growth) sẽ có nhiều khả năng hơn trong việc điều chỉnh đầu tư của họ, trong khi đó ở các cơng ty có ít cơ hội đầu tư hơn (“giá trị” - value) có xu hướng ổn định hơn trong việc đầu tư của họ (Zhang, 2007). Do đó, trong một tình huống mà có nhiều cơng ty “tăng trưởng” sẽ có thuận lợi trong kịch bản này, đầu tư nhiều hơn.8 Để kiểm định điều này, Francisco Muñoz (2012) lựa chọn một biến giả thể hiện công ty là “giá trị” hay “tăng trưởng”, và cũng tạo biến tương tác giữa biến này với biến thanh khoản. Nếu hệ số ước lượng là có ý nghĩa và âm, nó sẽ là bằng chứng cho thấy rằng tác động của thanh khoản là không
7 Kỹ thuật ở đây cũng là thêm một biến giả cho những cơng ty có tổng tài sản lớn hơn trung vị giá trị tài sản của mẫu được xem là những công ty “lớn” và ngược lại. Đối với những cơng ty lớn, biến giả có giá trị bằng 1, ngược lại biến giả có giá trị bằng 0.
8 Các cơng ty được chia thành hai nhóm dựa vào tỷ lệ giữa giá sổ sách trên giá thị trường của vốn chủ sở hữu. Các cơng ty có tỷ lệ này trên mức trung bình được xem là “giá trị - value” và các công ty dưới mức này
đồng nhất với cơ hội đầu tư, và nó lớn hơn đối với cơng ty “tăng trưởng” và nhỏ hơn với công ty “giá trị”.
Mẫu nghiên cứu bao gồm khoản 6000 quan sát và 320 công ty. Dữ liệu này khơng hồn tồn cân bằng (unbalanced data), do có các cơng ty mà có thơng tin tài chính khơng được cơng bố hồn chỉnh cho tất cả các kỳ báo cáo, đặc biệt là báo cáo theo quý.
3.3.2. Các bước nghiên cứu
Tóm lại tơi tóm tắt các bước nghiên cứu định lượng của luận văn này bao gồm:
Bước 1: Xử lý dữ liệu thứ cấp theo các bước:
- Điều chỉnh phạm vi dữ liệu, thu hẹp dữ liệu chỉ bao gồm các cơng ty có số liệu từ 24 quý trở lên để loại bỏ các cơng ty với rất ít số liệu q thu thập. Cơ sở để thực hiện điều này là lập bảng tần suất theo số quý có dữ liệu của mỗi cơng ty. Loại bỏ các cơng ty có số ngày giao dịch nhỏ hơn phân vị 25% của số ngày giao dịch để đảm bảo tính thống nhất về tính thanh khoản cho các cơng ty được chọn. Loại bỏ các cơng ty khơng có số liệu về hàng tồn kho thuộc các ngành như Tài chính - Ngân hàng, Bảo hiểm và các loại hình dịch vụ như hỗ trợ, lưu trú, và dịch vụ khác.
- Tính tốn các biến chính của mơ hình theo cơng thức đã trình bày. Bước 2: Lập bảng Thống kê mơ tả các biến chính của mơ hình
Bước 3: Thực hiện lần lượt các kiểm định theo mục tiêu nghiên cứu đã đề ra. Cụ thể như sau:
- Kiểm định 1: Thực hiện ước lượng mơ hình chính với bốn biến cơng cụ như đã nêu. Kiểm tra biến công cụ yếu với F-value.
- Kiểm định 2: Thêm biến tương tác giữa biến giả phát hành cổ phiếu (Issue X Trading Vol. và Issue X Firm Trad. Vol./Ind.) với biến thanh khoản và hồi quy tương tự Kiểm định 1.
- Kiểm định 3: Thêm biến tương tác giữa biến giả phân biệt các công ty lớn và công ty nhỏ (Large X Trading Vol. và Large X Firm Trad. Vol./Ind.) với biến thanh khoản và hồi quy tương tự Kiểm định 1.
- Kiểm định 4: Thêm biến tương tác giữa biến giả phân biệt những công ty “tăng trưởng” và công ty “giá trị” (High B/M X Trading Vol. và High B/M X Firm Trad. Vol./Ind.) với biến thanh khoản và hồi quy tương tự Kiểm định 1.
Bước 4: Đối chiếu kết quả kiểm định với các kết quả nghiên cứu trước đây, cụ thể là kết quả nghiên cứu của Francisco Muñoz (2012).
Các bước nghiên cứu được thực hiện trên phần mềm thống kê Stata và được tổng hợp và trình bày lại trong luận văn theo những kết quả trả về trên phần mềm thống kê Stata, hồn tồn khơng có sự can thiệp chủ quan nào.
Dựa vào nội dung tổng quan lý thuyết và kết quả nghiên cứu trước, tôi kỳ vọng dấu các hệ số ước lượng như sau:
Bảng 3.2. Dấu kỳ vọng của các hệ số ước lượng
Biến
Dấu kỳ vọng của các hệ số ước lượng
Ý nghĩa hệ số ước lượng
Thanh khoản (Trading Vol. và Firm Trad. Vol./Ind.)
(+) Cổ phiếu có tính thanh khoản cao hơn thì có liên hệ với đầu tư thực cao hơn
Đòn bẩy – Leverage (-)
Cơng ty sử dụng tỷ lệ địn bẩy cao (sử dụng nợ nhiều hơn vốn cổ phần) thì sẽ cắt giảm bớt đầu tư để trả nợ vay.
Tobin’s Q (+) Cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư hơn
sẽ tận dụng để thực hiện đầu tư.
Dòng tiền - Cash Flow (+)
Nếu công ty bị ràng buộc tài chính (cơng ty nhỏ), dịng tiền có thể biểu hiện mức đầu tư lớn hơn.
Issue X Trading Vol. và Issue X Firm Trad. Vol./Ind.
(+)
Thanh khoản càng cao thì đầu tư càng nhiều nhất là trong thời gian phát hành cổ phiếu ra thị trường.