Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
∆ CashHoldings 3263 0,0085378 0,1073485 -1,758891 2,359747 CashFlow 3263 0,0871318 0,1104187 -0,6219288 1,618695 Neg 3263 0,0781489 0,268447 0 1 Neg CashFlow 3263 -0,005015 0,0343094 -0,6219288 0,2476484 Q 3263 0,8636241 0,2604181 0,3123811 1,750318 Size 3263 26,76446 1,41274 23,1799 31,95876 Expenditure 3263 0,0428152 0,4789458 -24,51624 1,445076 Acquisition 3263 0,0015323 0,039121 0 1 ∆NCWC 3263 0,0035761 0,1766852 -3,746072 3,916923 ShortDebt 3263 0,4107342 0,2056209 0,0019807 0,9806026
So sánh với bài nghiên cứu gần đây của nhóm tác giả Dichu Bao và các cộng sự (2012) trong bài nghiên cứu “Asymmetric cash flow sensitivity of cash holdings”, kết quả thống kê các biến số đặc trưng của bài nghiên cứu này có nhiều điểm khác biệt.
Các cơng ty Việt Nam có lượng tiền mặt nắm giữ tăng thêm trung bình qua các năm là 0,009 cao hơn so với các công ty Mỹ với giá trị là 0,005. Với lượng tiền mặt nắm giữ tăng thêm trung bình 0,9% so với tổng tài sản của các công ty Việt Nam cho thấy trong giai đoạn 2005-2013 có thể do những biến động của nền kinh tế như tỷ lệ lạm phát tăng cao, thị trường bất động sản đóng băng, giá vàng liên tiếp tăng kỷ lục, thị trường chứng khoán tiếp tục chạm đáy khiến cho việc đầu tư của các cơng ty gặp nhiều khó khăn nên các cơng ty đã có xu hướng gia tăng lượng tiền mặt nắm giữ. Giá trị trung bình dịng tiền của các công ty Việt Nam trong giai đoạn 2005-1013 là 0,087. Giá trị này cao hơn so với kết quả nghiên cứu các công ty Mỹ 0,078.
Giá trị trung bình của cơ hội tăng trưởng ở các cơng ty Việt Nam là 0,864 nếu so với các công ty Mỹ cho thấy giá trị tiềm năng tăng trưởng của các doanh nghiệp Việt Nam là khá thấp với giá trị thấp nhất là 0,312 và giá trị cao nhất là 1,75 cho thấy có cơng ty được thị trường đánh giá giá trị thị trường chỉ bằng 31,2% giá trị sổ sách của tài sản, tuy nhiên cũng có cơng ty được đánh giá cao hơn gấp 1,75 lần giá trị sổ sách của tài sản. Trong khi đó, giá trị thị trường của các doanh nghiệp ở Mỹ được đánh giá cao hơn, với giá trị trung bình, giá trị thấp nhất và giá trị cao nhất lần lượt là 1,524; 0,935; 1,727.
Trong giai đoạn nghiên cứu, các doanh nghiệp Việt Nam có rất ít các hoạt động mua lại cổ phần với giá trị trung bình của biến giả mua lại cổ phần là khá thấp 0,035.
Trong giai đoạn 2005-2013, các doanh nghiệp Việt Nam có giá trị trung bình của quy mơ doanh nghiệp là 26,764. Giá trị này cao hơn nhiều so với giá trị trong bài
nghiên cứu các công ty Mỹ của Dichu Bao là 4,930. Tuy nhiên, sự khác biệt này là do đơn vị tiền tệ của Việt Nam nhỏ hơn đơn vị tiền tệ của Mỹ. Do đó, quy mơ của các doanh nghiệp Việt Nam vẫn nhỏ hơn so với các doanh nghiệp tại Mỹ.
Giá trị trung bình của chi tiêu vốn trong bài nghiên cứu ở các công ty Việt Nam thấp hơn giá trị trung bình của chi tiêu vốn ở các cơng ty Mỹ, với giá trị tương ứng lần lượt là 0,043 và 0,071.
Giá trị trung bình vốn ln chuyển rịng tăng thêm so với giá trị tổng tài sản là 0,004, chênh lệch khá nhiều so với giá trị trung bình -0,003 trong bài nghiên cứu của Dichu Bao. Có thể là do trong giai đoạn kinh tế còn nhiều bất ổn như hiện nay các cơng ty Việt Nam đã có lượng hàng tồn kho và công nợ phải thu tăng cao. Giá trị trung bình của nợ ngắn hạn là 0,411. Giá trị này khá cao đã cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam có xu hướng dùng những khoản vay nợ ngắn hạn để đáp ứng cho sự thiếu hụt tiền mặt tạm thời của công ty.
Từ kết quả thống kê giá trị trung bình các biến số có thể nhận định một cách tổng quát là trong giai đoạn 2005-2013, do tình hình kinh tế Việt Nam có nhiều biến động nên các doanh nghiệp đã có sự gia tăng lượng tiền mặt nắm giữ qua các năm. Bên cạnh đó, giá trị trung bình dịng tiền cũng khá cao, thể hiện mục tiêu đảm bảo tính thanh khoản của doanh nghiệp. Vậy liệu có tồn tại mối quan hệ nào giữa tính bất cân xứng trong dịng tiền và sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ của các doanh nghiệp hay không?
4.1.2 Ma trận hệ số tƣơng quan
Trong phần này Luận văn tiến hành phân tích mối tương quan giữa các biến nghiên cứu trong mơ hình. Thơng qua ma trận tương quan cho thấy sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ và dịng tiền có mối tương quan thuận chiều với mức ý nghĩa 5%. Điều này có nghĩa là doanh nghiệp sẽ gia tăng lượng tiền mặt nắm giữ khi có dịng tiền tăng và ngược lại. Các biến kiểm soát tác động đến (∆CashHoldings) là chỉ số
Tobin’q, chi tiêu vốn trên tổng tài sản (Expenditure) và thay đổi vốn luân chuyển ròng phi tiền mặt trên tổng tài sản (∆NCWC).
Bên cạnh đó, ma trận hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu cũng cho thấy hệ số tương quan giữa biến (∆NCWC) đối với (∆CashHoldings) là dấu dương và có mức ý nghĩa thống kê 1% cho thấy rằng khi doanh nghiệp có sự gia tăng trong vốn luân chuyển rịng phi tiền mặt thì doanh nghiệp cũng sẽ gia tăng lượng tiền mặt nắm giữ và ngược lại. Dấu của hệ số tương quan giữa biến chỉ số Tobin’q và biến Size đối với sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ (∆CashHoldings) lần lượt là 0,0414 và 0,0038 cho thấy rằng khi doanh nghiệp có nhiều các cơ hội đầu tư trong tương lai hoặc có sự gia tăng trong quy mơ doanh nghiệp thì doanh nghiệp sẽ gia tăng lượng tiền mặt nắm giữ. Mối tương quan giữa biến (∆CashHoldings) với các biến còn lại như chi tiêu vốn (Expenditure), hoạt động mua lại cổ phần (Acquisition) và nợ ngắn hạn đầu kỳ (ShortDebt) là cùng chiều nhưng lại khơng có mức ý nghĩa thống kê.
Trong khi nhiều hệ số tương quan giữa các biến giải thích là khá nhỏ, thế nhưng hệ số tương quan giữa biến dòng tiền và nợ ngắn hạn lại khá cao -0.24 và có mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này cho thấy cho thấy rằng dòng tiền doanh nghiệp sẽ giảm nếu nợ ngắn hạn đầu kỳ tăng và ngược lại.
Biến (Size) tác động đến hầu hết các biến giải thích cịn lại, ngoại trừ biến thay đổi trong vốn luân chuyển ròng phi tiền (∆NCWC). Biến (Acquisition), ngoài mối tương quan với biến Size, thì khơng có mối tương quan nào với các biến độc lập khác và kể cả biến phụ thuộc (∆CashHoldings).
Bảng 4.2. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến nghiên cứu
Nguồn: Kết qu phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0
∆ CashHoldings CashFlow Q Size Expenditure Acquisition ∆NCWC ShortDebt
∆ CashHoldings 1,0000 CashFlow 0,0375** 1,0000 Q 0,0414** 0,1003*** 1,0000 Size 0,0338* -0,0754*** 0,1792*** 1,0000 Expenditure 0,0187 0,0193 0,0381** 0,0532*** 1,0000 Acquisition 0,0077 -0,0102 0,0149 0,0558*** 0,0138 1,0000 ∆NCWC 0,2356*** 0,0628*** -0,0295* -0,0284 -0,0276 0,0125 1,0000 ShortDebt -0,0022 -0,2402*** 0,1453*** 0,0889*** -0,0030 -0,0053 -0,1383*** 1,0000
4.1.3 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Nhiều nhà kinh tế lượng cho rằng có thể kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dựa vào hệ số tương quan giữa các biến giải thích. Nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập bằng hoặc cao hơn 0,8 thì đó là một dấu hiệu quan trọng cho thấy có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Các hệ số tương quan mà mơ hình tính tốn được có giá trị lớn nhất là 0,24 cho thấy khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Mặc dù giữa các biến độc lập có hệ số tương quan khơng cao nhưng lại có sự liên quan khá mật thiết về ý nghĩa kinh tế cho nên tác giả vẫn muốn tiến hành thực hiện kiểm định dựa vào hệ số VIF để xem hiện tượng đa cộng tuyến có thực sự tồn tại trong mơ hình hay khơng. Các giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau:
Gi thuyết H0: Có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Gi thuyết H1: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định bằng Stata cho thấy: VIF = 1,35 <10
Suy ra bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là mơ hình khơng xảy ra
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến với phần mềm Stata
Biến số VIF 1/VIF
CashFlow 1,80 0,556 Neg 1,88 0,532 Neg * CashFlow 2,12 0,472 Q 1,10 0,910 Size 1,08 0,923 Expenditure 1,01 0,995 Acquisition 1,00 0,996 ∆NCWC 1,02 0,977 ShortDebt 1,14 0,877
Giá trị trung bình của VIF 1,35
Nguồn: Kết qu phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0
4.1.4 Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định BG (Breusch – Godfrey) để kiểm định trong mơ hình hồi quy có hiện tượng tự tương quan hay khơng. Với các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Gi thuyết H0: mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan
Gi thuyết H1: mơ hình có hiện tượng tự tương quan
Căn cứ vào chỉ số p-value của nR2 để so sánh với các mức ý nghĩa. Xét ở mức ý nghĩa 5%, nếu giá trị p-value nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0 có nghĩa là mơ hình xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey
lags(p) chi-square df prob > chi-square
1 292,829 1 0,000
Nguồn: Kết qu phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0
Dựa vào kết quả kiểm định, tác giả thấy rằng giá trị p-value là 0,00 < 0,05 do đó bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là mơ hình hồi quy OLS xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 1. Do đó, Luận văn sẽ sử dụng phương pháp hồi quy GMM4 để khắc phục khuyết tật tự tương quan bậc 1 của phương pháp hồi quy OLS.
4.1.5 Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Kiểm định White được tác giả sử dụng để xem xét trong mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi hay không. Các giả thuyết của kiểm định như sau:
Gi thuyết H0: mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi
Gi thuyết H1: mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Nếu giá trị của p-value của chi bình phương nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là mơ hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định White
chi-square df p-value Heteroskedasticity Skewness Kurtosis 2641,22 782,46 2,25 45 9 1 0,000 0,000 0,1338 Tổng cộng 3425,93 55 0,000
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định White cho thấy rằng giá trị p-value của chi bình phương là 0,00 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là mơ hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Do đó, Luận văn sẽ sử dụng phương pháp hồi quy GMM4 để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi của phương pháp hồi quy OLS.
4.1.6 Kiểm định các giới hạn xác định vƣợt quá của phƣơng pháp GMM
Để kiểm định tính phù hợp của phương pháp GMM trong hồi quy, tác giả sử dụng kiểm định Sargan-Hansen hay còn gọi là kiểm định J-test để xác định tính phù hợp của các biến cơng cụ trong mơ hình GMM. Đây là kiểm định các giới hạn xác định vượt q của mơ hình với các giả thuyết kiểm định như sau:
Gi thuyết H0: dữ liệu phù hợp để đáp ứng các giới hạn của mơ hình
Gi thuyết H1: dữ liệu không phù hợp để đáp ứng các giới hạn của mơ hình
Với mức ý nghĩa 5%, nếu giá trị p-value của J-test nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại.
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định các giới hạn xác định vƣợt quá của phƣơng pháp GMM
Kiểm định Giá trị p-value
Sargan-Hansen J statistic 3,314 0,191
Nguồn: Kết qu phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0
Kết quả kiểm định cho thấy rằng giá trị p-value là 0,191 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là dữ liệu phù hợp để đáp ứng các giới hạn của mơ hình GMM.
4.2 Kết quả kiểm định các giả thuyết
Trong chương này, Luận văn sẽ lần lượt trình bày những kết quả hồi quy của ba mơ hình nghiên cứu. Mơ hình đầu tiên nghiên cứu về ảnh hưởng của tính bất cân xứng trong dòng tiền lên sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ. Sau đó, mơ hình thứ hai nghiên cứu ảnh hưởng của tính bất cân xứng trong dòng tiền đến sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ khi xem xét đến vấn đề hạn chế tài chính. Và mơ hình thứ ba nghiên cứu ảnh hưởng của tính bất cân xứng trong dòng tiền đến sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ khi xem xét đến vấn đề đại diện.
Tác giả sẽ sử dụng kết quả hồi quy của phương pháp GMM bậc 4 để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Phương pháp bình phương bé nhất (OLS) không được tác giả sử dụng vì các giả thuyết của phương pháp OLS đã bị vi phạm khi xảy ra hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi trong mơ hình nghiên cứu. Phương pháp hồi quy GMM là một trong những phương pháp nghiên cứu hiện nay được đánh giá rất cao và cũng đã được rất nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng nhằm khắc phục hiện tượng nội sinh, hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình nghiên cứu. Ngoài ra, trong bài nghiên cứu của tác giả việc sử dụng phương pháp hồi quy GMM bậc cao còn khắc phục được các sai số trong đo lường chỉ số Tobin’q.
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy về ảnh hƣởng của tính bất cân xứng trong dòng tiền lên sự thay đổi trong lƣợng tiền mặt nắm giữ
Phần A Phần B OLS GMM4 OLS GMM4 Hệ số chặn -0,0775 0,035 0,2088 0,366 -0,0868 0,015 -0,091 0,350 CashFlow 0,0479** 0,028 -0,6084** 0,040 0,0382* 0,084 -0,3838*** 0,000 Neg -0,0144 0,131 0,0083 0,826 -0,0115 0,216 -0,0049 0,790 CashFlow* Neg -0,0130** 0,032 1,1074* 0,099 -0,100* 0,093 0,6123*** 0,001 Q 0,0117 0,112 1,480** 0,035 0,0126* 0,086 0,7222*** 0,000 Size 0,0027* 0,052 0,0529* 0,055 0,0027** 0,044 0,0227*** 0,000 Expenditure 0,0049 0,194 -0,0059 0,347 Acquisition 0,0068 0,883 -0,0336 0,397 ∆NCWC 0,1457*** 0,000 0,1618 0,210 ShortDebt 0,0196** 0,038 -0,145*** 0,000 N 3263 3263 R square 0,052 0,0618
Nguồn: Kết qu phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả hồi quy bảng 4.7 cho thấy hầu hết các hệ số ước lượng của các biến nghiên cứu giống với những kỳ vọng ban đầu của Luận văn về ảnh hưởng của tính bất cân xứng trong dòng tiền đến sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ. Trong đó, hệ số ước lượng của CashFlow là -0,3838 với mức ý nghĩa 1%, hệ số ước lượng của biến tương tác CashFlow và Neg là 0,6123 với mức ý nghĩa 1% và tổng hệ số ước lượng của CashFlow và CashFlow*Neg là 0,2285. Điều này ngụ ý rằng khi tỷ lệ dịng tiền trên tổng tài sản tăng 1% thì lượng tiền mặt được nắm giữ trên tổng tài sản của doanh nghiệp có dịng tiền dương sẽ giảm đi 0,3838% (và ngược lại), tuy nhiên khi dòng tiền
trên tổng tài sản tăng 1% thì doanh nghiệp có dịng tiền âm sẽ gia tăng lượng tiền mặt được nắm giữ trên tổng tài sản là 0,2285% (và ngược lại). Từ đây cung cấp bằng chứng cho thấy tính bất cân xứng trong dịng tiền có ảnh hưởng đến sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ. Đối với những doanh nghiệp có dịng tiền dương, doanh nghiệp sẽ sử dụng tiền để tài trợ cho các dự án đầu tư, do đó lượng tiền mặt dự trữ của công ty sẽ sụt giảm khi công ty có sự gia tăng trong dòng tiền. Khi các doanh nghiệp có dịng tiền âm, doanh nghiệp không thể cắt giảm ngay các khoản đầu tư cho các dự án mà còn phải sử dụng lượng tiền mặt dự trữ để tiếp tục tài trợ cho các dự án bởi vì các điều khoản ràng buộc trong hợp đồng, động cơ che đậy các thông tin xấu và vấn đề đại diện.