CHƯƠNG 5 MƠ TẢ DỮ LIỆU VÀ MƠ HÌNH
5.4 Mơ tả các biến trong mơ hình
5.4.3 Các biến về đặc điểm của doanh nghiệp
Ngoài 2 biến quan trọng là LEV và OVER, bài nghiên cứu cũng tiến hành đưa vào mơ hình các biến về ảnh hưởng của giá trị thị trường, khả năng sinh lợi, quy mô doanh nghiệp và biến giả về cấu trúc nhân sự của mỗi công ty.
Biến thể hiện giá trị thị trường của doanh nghiệp: MVA. Biến MVA sẽ được tính bằng các lấy tổng của tổng tài sản cộng với giá trị thị trường cổ phiếu trừ cho giá trị sổ sách của vốn cổ phần chia cho tổng tài sản.
Biến liên quan đến khả năng tăng trưởng của cơng ty gồm có: GROW thể hiện khả năng tăng trưởng về doanh thu thuần qua các năm. Về yếu tố khả năng sinh lợi, bài nghiên cứu sẽ sử dụng chỉ tiêu EBIT nhằm thể hiện cho mức thu nhập mà cơng ty có được sau khi trừ đi các chi phí liên quan (chưa khấu trừ thuế).
Các biến liên quan đến đặc điểm về quy mô, hoạt động của mỗi công ty gồm có: TANG (tài sản hữu hình), lnA (quy mơ doanh nghiệp), UNIQ (tính độc nhất), Dividend hay DIV (tỷ lệ chi trả cổ tức). Cụ thể hơn TANG là biến thể hiện về số lượng tài sản hữu hình của một cơng ty. LnA chính là logarit tự nhiên của tài sản
đại diện cho quy mô doanh nghiệp. UNIQ được tính bằng chi phí bán hàng chia cho doanh thu thuần và DIV là biến về chi trả cổ tức.
Ngoài ra, biến ACCUM được thêm vào trong bài sẽ là biến giả có giá trị bằng 1 nếu như Chủ tịch Hội đồng quản trị và Tổng giám đốc là cùng một người.
Bảng 5.3: Mô tả các biến về đặc điểm của doanh nghiệp
Biến Tên biến Diễn giải
MVA Tỷ số giá trị thị trường trên tổng tài sản
MVAit = A – E + MVS
𝐴
Trong đó:
MVSit – giá trị thị trường của cổ phiếu thường;
Eit – giá trị sổ sách của vốn cổ phần;
Ait – Giá trị sổ sách tài sản
GROW Các cơ hội tăng trưởng
Phần trăm biến động của lợi nhuận kế toán trước thuế trong hai năm liên tiếp.
EBIT Khả năng sinh lợi dựa trên EBITDA
EBITit= 𝐸𝐵𝐼𝑇
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛
EBIT – thu nhập trước thuế, lãi vay. TANG Tài sản hữu hình
TANGit= 𝐹𝐴𝑖𝑡+𝐼𝑁𝑉𝑖𝑡
Nguồn: tác giả nghiên cứu
5.4.4 Điều kiện kinh tế vĩ mơ
Ngồi ra với mong muốn làm rõ tác động của điều kiện kinh tế vĩ mô lên các quyết định tài trợ của công ty, bài nghiên cứu sẽ đưa vào trong quá trình hồi quy chỉ tiêu giúp xác định tình trạng nền kinh tế. Có rất nhiều chỉ tiêu có thể đại diện cho sức khỏe của một nền kinh tế. Theo cơng trình nghiên cứu của Douglas O.Cook và Tang (2014), hai ông đã mô phỏng thực trạng nền kinh tế bằng nhiều yếu tố trong đó đã sử dụng chỉ tiêu như chỉ số giá cổ phiếu S&P trên tổng giá trị GDP, tổng lợi tức đến từ cổ tức của thị trường nhằm thể hiện cho tình trạng kinh tế vĩ mô hay chênh lệch lãi suất của trái phiếu chính phủ ở những kì hạn khác nhau, chênh lệch lãi suất của các trái phiếu được xếp hạng tín nhiệm khác nhau và cuối cùng là chỉ số tăng trưởng GDP. Với những điều kiện cụ thể ở Việt Nam, các cơng cụ tài chính
Trong đó:
FA – tài sản cố định (chưa tính khấu hao)
INV: hang tồn kho
A: Tổng tài sản
lnA Quy mô lnA tính bằng log tự nhiên của tổng tài sản
UNIQ Độc nhất Chi phí bán hàng chia cho doanh thu thuần
DIV Cổ tức Tổng lượng cổ tức chi trả trong năm trên tổng
tài sản ACCUM CEO hay Tổng giám
đốc và Chủ tịch Hội đồng quản trị cùng một người
Biến giả bằng 1 nếu cùng một người nắm giữ cả hai vị trí trên.
cũng như thị trường tài chính vẫn cịn đang trong giai đoạn phát triển. Các công cụ tài chính cịn hạn chế. Những hình thức đánh giá xếp hạng tín nhiệm chưa thực sự hình thành cơng khai trên thị trường. Do đó, bài nghiên cứu quyết định sử dụng chỉ số GDP để tính tốn giá trị đại diện cho nền kinh tế.
Mục đích ở phần này là xem xét mối liên hệ giữa bối cảnh nền kinh tế ảnh hưởng như thế nào đến hành vi điều chỉnh cấu trúc vốn của các nhà quản trị, đặc biệt là những người bị mắc phải lệch lạc quá tự tin, cụ thể hơn, bài nghiên cứu mong muốn xem xét, liệu trong điều kiện nền kinh tế khởi sắc, các nhà quản lý quá tự tin sẽ có những phản ứng như thế nào và ngược lại. Theo các nghiên cứu trước đã dự đoán rằng các dấu hiệu tốt của nền kinh tế sẽ tạo điều kiện cho các doanh nghiệp tích cực tham gia hoạt động trên thị trường vốn, cụ thể là họ có xu hướng điều chỉnh tỷ lệ nợ của doanh nghiệp hướng đến tỷ lệ nợ mục tiêu nhanh hơn. Ngược lại, ở những thời kỳ suy thoái, sự thu hẹp trong việc phát hành vốn cổ phần hay nợ là khá rõ rệt. Chính vì vậy, bài nghiên cứu kỳ vọng mang lại cái nhìn tổng quát nhất về ảnh hưởng của yếu tố kinh tế vĩ mô lên hoạt động của nhà quản lý.
Chỉ số tốc độ tăng trưởng GDP sẽ được thu thập trong giai đoạn 2006-2014. Sau đó Biến giả GDPdummy được tạo ra. Theo đó biến này sẽ có giá trị là 1 trong trường hợp tăng trưởng GDP của năm được quan sát cao hơn so với năm trước đó. Một sự gia tăng trong tốc độ tăng trưởng thể hiện cho sự cải thiện trong nền kinh tế. Hay nói cách khách các biến GDPdummy sẽ giúp chúng ta xác định được trong giai đoạn quan sát, nền kinh tế đang trong tình trạng thế nào trong những thời điểm cụ thể. Điều này sẽ hỗ trợ rất nhiều trong q trình phân tích hành vi của các nhà quản lý dưới những điều kiện của nền kinh tế. Để tạo ra mối liên hệ giữa tốc độ điều chỉnh tỷ lệ nợ, thể hiện qua hệ số điều chỉnh, tâm lý quá tự tin của nhà quản trị và điều kiện kinh tế vĩ mô, bài nghiên cứu sẽ xây dựng một biến tương tác bao gồm cả ba yếu tố kể trên. Biến tương tác được đặt tên là INTER. Trong đó INTER sẽ là tích của biến giả GDPdummy, biến giả OVER và biến tỷ lệ nợ LEV được lấy trễ 1 giai đoạn. Ý tưởng ở đây là muốn đo lường hệ số điều chỉnh sẽ tăng hay giảm khi các
biến giả thay đổi giá trị là 1 và 0, thể hiện cho điều kiện kinh tế vĩ mơ thay đổi với nhóm các nhà quản trị quá tự tin và không quá tự tin.
CHƯƠNG 6. CÁC KẾT QUẢ CHÍNH 6.1 Thống kê mô tả các biến: 6.1 Thống kê mô tả các biến:
Bảng 6.4: Thống kê các biến được sử dụng trong bài
Mean Maximum Minimum Std. Dev.
DIV 0.033681 0.038096 0 0.22460 GROW 2.605492 500.9042 -21.3529 25.2976 EBIT 0.136168 0.764955 -0.09380 0.10693 LEV1 0.424267 0.861505 0.030766 0.19332 LEV2 0.272096 0.759205 0.006640 0.18166 LNA 28.4149 32.13161 24.87751 1.21145 MVA 1.42180 6.748887 0.236976 0.91778 PBV 0.351398 7.813639 0 0.616 UNIQ 0.128164 5.226097 0.009668 0.27921 TANG 0.626460 0.987293 0 0.18314
Nguồn: tác giả nghiên cứu
Trên đây là một số mô tả thống kê về các biến được thu thập cho việc hồi quy. Bài nghiên cứu cũng tiến hành thực hiện chia tách mẫu dữ liệu thành hai nhóm: 1 và 2. Trong đó nhóm 1 là những cơng ty có nhà quản lý cũng đồng thời là người sáng lập hay người thừa kế của công ty (trường hợp cho các cơng ty có biến OVER1=1) và nhóm 2 bao gồm các cơng ty cịn lại. Sau đó tiến hành so sánh tỷ lệ đòn bẩy, khả năng sinh lợi cũng như quy mô tài sản giữa hai mẫu công ty này.
Bảng 6.5: Thống kê các biến LEV1, EBIT, LNA đối với các quan sát thuộc nhóm 1
LEV1 0.444785 0.7954631 0.058015
EBIT 0.127989 0.7649556 -0.04155
LNA 28.59818 32.13161 24.87751
Nguồn: tác giả nghiên cứu
Bảng 6.6: Thống kê các biến LEV1, EBIT, LNA đối với các quan sát thuộc nhóm 2
Mean Maximum Minimum
LEV1 0.410848 0.861505 0.030766
EBIT 0.142805 0.578376 -0.093802
LNA 28.29148 30.89475 25.50314
Nguồn: tác giả nghiên cứu
Như kết quả ở hai bảng trên ta thấy. Đối với các cơng ty thuộc nhóm 1, tức các cơng ty có nhà quản lý là người có tâm lý quá tự tin, tỷ lệ địn bẩy trung bình cao hơn so với nhóm 2. Trong khi đó quy mơ tài sản cũng lại cho thấy sự tương đương giữa hai nhóm.
Với những thống kê cơ bản, chúng ta đã có thể thấy được phần nào đó sự phù hợp của lý thuyết cũng như lập luận ban đầu của bài nghiên cứu khi các nhà quản lý quá tự tin có xu hướng vay nợ nhiều hơn với các đồng nghiệp cịn lại. Bên cạnh đó, việc so sánh khả năng sinh lợi giữa hai mẫu công ty này, cho ta cái nhìn khá mới mẻ. Trong trường hợp này, các cơng ty có nhà quản lý quá tự tin sẽ có khả năng sinh lời trung bình thấp hơn so với các cơng ty cịn lại. Tuy nhiên giá trị cao nhất/thấp nhất của EBIT là cao hơn/thấp hơn hẳn so với nhóm cịn lại. Điều này lại mở ra một hướng nghiên cứu khá mới. Trong khi nhiều nhận định cho rằng, các nhà quản lý quá tự tin sẽ giúp công ty gặt hái nhiều thành công thông qua việc nắm bắt những cơ hội, mạo hiểm thực hiện những dự án với rủi ro cao nhưng đi kèm là tỷ suất sinh lợi cao. Thực tế cũng cho thấy đối với những người có tâm lý quá tự tin là những người có bản lĩnh cao và họ thường có xu hướng dám đương đầu với mạo hiểm, do
đó khả năng chớp lấy những cơ hội ngàn vàng cho công ty là rất cao. Vừa rồi là những mô tả ban đầu về dữ liệu cũng như mối quan hệ giữa các biến mà đặc biệt là giữa hai biến OVER và LEV. Phần tiếp theo sẽ trình bày kết quả từ những mơ hình hồi quy, để có những kết luận chính xác về việc liệu tâm lý quá tự tin của các nhà quản lý có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của công ty hay không.
6.2 Kết quả hồi quy cho mơ hình động
Như đã đề cập, mơ hình (5.4) đã phân tích ở trên sẽ được ước lượng theo phương pháp hồi quy GMM-System của Blundell và Bond (1998). Kết quả của mơ hình được trình bày trong bảng số 6. Trong đó, biến phụ thuộc là LEV1: tỷ lệ địn bẩy được tính tốn bằng cách lấy tổng tài sản chia cho tổng giá trị nợ. Bài nghiên cứu cũng sẽ tiến hành hồi quy cho những biến đại diện khác của nợ như LEV2, LEV3 nhằm mục đích so sánh cũng như tăng tính ổn định của mơ hình lý thuyết.
Các biến giải thích trong mơ hình này bao gồm: OVER (Đại diện cho tâm lý quá tự tin của nhà quản trị), PBV, GROW (đại diện cho cơ hội tăng trưởng tương lai), EBIT (đại diện cho khả năng sinh lợi), TANG (tài sản cố định hữu hình), LnA (quy mơ cơng ty), UNIQ (chi phí bán hàng trên tổng doanh thu), DIV (tỷ lệ chi trả cổ tức trên tổng tài sản của công ty), ACCUM (sự đồng nhiệm của CEO và chủ tịch công ty).
Bảng 6.7: Xác định các nhân tố tác động cấu trúc vốn sử dụng mơ hình hồi quy
GMM-System cho mơ hình động (dynamic model) Biến hồi quy Hệ số hồi quy
LEVt-1 0.814*** (0.382487) OVER 0.059*** (0.035133) MVA 0.018*** (0.006095) GROW 0.003 (0.000186) EBIT -0.076 (0.808339) TANG -0.060 (0.042811)
LNA 0.012*** (0.004267)
DIV 0.008 (0.346533)
UNIQ -0.004 (0.035133)
ACCUM -0.032 (0.020988)
Year dummies YES
Hansen, J-test 51.20 (0.99)
M1 -2.95 (0.000)
M2 0.89 (0.373)
*,**,*** là đại diện tương ứng cho các mức ý nghĩa thống kê của hồi quy lần lượt 10%, 5%, 1%. Số trong dấu ngoặc là sai số trong hồi quy của hệ số được hồi quy. Kiểm định Hansen, kiểm định tự tương quan chuỗi bậc 1 và bậc 2 (M1 và M2) được trình bày trong bảng. Số trong dấu ngoặc chính là p-value của các kiểm định. p- value của cả hai kiểm định đều không đủ để bác bỏ giả thuyết H0.
Điểm nhấn của chúng ta tập trung ở biến OVER. Sau khi thể hiện các đặc điểm của cơng ty trong phương trình, thì hệ số của biến OVER là dương (0.059) và có ý nghĩa thống kê rất cao. Qua đó ta có thể kết luận tỷ lệ địn bẩy có xu hướng cao hơn tại những cơng ty được quản lý bởi các "entrepreneur" so với những công ty được quản lý bởi các CEO bên ngoài. Kết quả này là hoàn toàn hợp lý và tương đồng với những lý thuyết mà bài nghiên cứu đã đề cập ở trên.
Bên cạnh đó các kết quả trong bảng 2 còn cho thấy, ảnh hưởng của LEV1t-1 lên tỷ lệ đòn bẩy hiện tại được ghi nhận ở mức ý nghĩa cao 1%. Điều này chứng minh cho sự tồn tại mối quan hệ quán tính khá mạnh của tỷ lệ địn bẩy ở các cơng ty. Việc hoạch định cấu trúc vốn trong tương lai không những chịu tác động bởi các yếu tố khác mà còn bị ảnh hưởng bởi cấu trúc vốn hiện tại của công ty hay nói cách khác, các cơng ty có xu hướng theo đuổi cấu trúc vốn mục tiêu qua các năm. Bên cạnh đó, việc hệ số của biến trễ LEV1t-1 có ý nghĩa và tương quan dương cho thấy một tỷ lệ
đòn bẩy cao trong quá khứ sẽ là một yếu tố để các nhà quản trị gia tăng tỷ lệ đòn bẩy trong tương lai.
Trong khi đó, xét hệ số biến LnA, ta thấy kết quả có mức ý nghĩa cao (1%) và đồng biến với tỷ lệ đòn bẩy. Một sự gia tăng trong quy mô tài sản sẽ dẫn đến sự gia tăng nợ của công ty. Điều này là phù hợp với lý thuyết tài chính doanh nghiệp hiện đại, tức những cơng ty có sỡ hữu tài sản hữu hình và có nhiều khoản chi phí cao thường có xu hướng vay nợ nhiều hơn.Ngồi ra việc hệ số của biến MVA cũng cho kết quả có ý nghĩa cao và tương quan dương với tỷ lệ đòn bẩy cho thấy việc định giá trị công ty của thị trường cũng phần nào đó ảnh hưởng đến tỷ lệ địn bẩy cơng ty. Trường hợp thị trường định giá càng cao hơn so với giá trị sổ sách công ty, tức nhà đầu tư đánh giá tích cực cho triển vọng tương lai của cơng ty do đó cơng ty có thể càng dễ dàng trong việc vay nợ. Bên cạnh đó, các cơng ty có giá trị vốn hóa thị trường lớn thường gặp nhiều thuận lợi trong việc vay nợ do đó tỷ lệ đòn bẩy sẽ thường cao hơn.
Trong phần giới thiệu mơ hình (5.4), chúng ta đã được biết . Từ kết quả hồi quy chúng ta đã thu được kết của các hệ số , hệ số của các biến giải thích về đặc trưng của cơng ty. Trong khi đó, tham số điều chỉnh = 1-α, với α chính là hệ số
của biến LEV1t-1 từ bảng số 3. Giá trị của tham số điều chỉnh xấp xỉ 0.186 (1- 0.814). Do đó với các dữ liệu tính tốn được ta có thể suy ra hệ số hồi quy cho tất cả các biến trong mơ hình (1). Các hệ số hiệu chỉnh sẽ góp phần giải thích được tốt hơn về các tác động trong dài hạn lên tỷ lệ đòn bẩy mục tiêu hay tối ưu. Trong khi đó các hệ số chưa hiệu chỉnh giúp ta kiểm soát được các tác động xét về mặt ngắn hạn.20
20Overconfidence, managerial optimism and the determinants of Capital structure-Baros, Lucas; Alexandre Di Miceli da Silveira (2007)
Sau khi hồi quy, một số kiểm định sẽ được thực hiện để đảm bảo tính phù hợp của mơ hình hay nói cách khác là nhằm chứng minh các kết quả, các kết luận từ kết quả là hợp lý. Kiểm định Sargan-Hansen về hiện tượng overidentifying restrictions, với giả thiết H0 là sự không tương quan giữa biến công cụ được sử dụng và phần dư. Kết quả của bảng 3 cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0 và do đó chúng ta đã sử dụng các biến công cụ phù hợp cho mơ hình. Ngồi ra, giá trị các ước lượng của chúng ta còn phụ thuộc nhiều vào sự hạn chế của hiện tượng tự tương quan chuỗi phát sinh ở thành phần phần dư của mơ hình. Vì thế bài nghiên cứu đã kiểm tra về tự tương quan chuỗi của phần dư và kết quả là hoàn toàn khả quan khi ta không thể bác bỏ giả thiết H0 (tương quan giữa itvà it-2 bằng 0).
6.3 Kết quả hồi quy với biến tỷ lệ nợ tính theo giá trị thị trường: