PHẦN 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Các giả thiết nghiên cứu
Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm đã nghiên cứu trong chương 2, để thực hiện mục tiêu nghiên cứu là xác định các nhân tố tác động đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp và mức độ tác động của từng nhân tố, các giả thiết về tác động dự kiến được kỳ vọng cho các biến trong nghiên cứu này như sau:
a. Quy mô công ty (SIZE): Các cơng ty nhỏ thường gặp khó khăn trong vấn đề huy động nguồn vốn và việc huy động vốn thường tốn kém, vì vậy các công ty nhỏ thường nắm giữ tiền mặt nhiều hơn. Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Al-Najjar & Belghitar (2011), (Ozkan and Ozkan, 2004), Pettit và Singer (1985); Collins và cộng sự (1981). Tuy nhiên cũng có lập luận cho rằng các cơng ty lớn có ít thơng tin bất cân xứng, ít khả năng xảy ra khủng hoảng tài chính và các nhà quản lý có thể linh hoạt hơn trong chính sách tài chính nên giữ tiền mặt nhiều hơn (Opler ,1999). Vì vậy Quy mơ cơng ty có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
Giả thiết 1: Quy mơ Cơng ty có mối liên hệ cùng chiều hoặc ngƣợc chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
b. Địn bẩy tài chính (LEV): Các cơng ty có khả năng sử dụng địn bẩy bằng cách vay nợ để tài trợ cho hoạt động thì có thể nắm giữ tiền mặt ít hơn vì nợ có thể thay thế cho nắm giữ tiền mặt. Khi doanh nghiệp có khả năng vay ngân hàng dễ dàng hơn, nợ vay ngân hàng nhiều sẽ nắm giữ lượng tiền mặt ít hơn. Điều này được hỗ trợ bởi Myers và Majluf (1984); Saddour (2006), Caglayan-Ozkan và Ozkan (2002)
Giả thiết 2: Địn bẩy tài chính có mối liên hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
c.Tăng trưởng (SGR): Những cơng ty có cơ hội tăng trưởng nhanh sẽ có xu hướng nắm giữ nhiều tiền mặt hơn các công ty khác, họ sẽ ít có nguy cơ khủng
hội tăng trưởng cao thì sẽ có chi phí đại diện cao; Do đó, để chủ động trong nguồn vốn, họ sẽ có khuynh hướng dự trữ thêm tiền mặt. Cơng ty tăng trưởng nhanh thì sẽ có nhiều cơ hội đầu tư, để tránh chi phí giao dịch và từ bỏ những cơ hội đầu tư có NPV dương thì nắm giữ tiền mặt sẽ nhiều hơn.
Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Hofmann (2006), Opler và cộng sự (1999), Ozkan và Ozkan (2004)
Giả thiết 3: Tăng trƣởng có mối liên hệ cùng chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
d. Dòng tiền từ hoạt động (CFO): Các cơng ty có dịng tiền từ hoạt động càng cao thì càng nắm giữ nhiều tiền. Lý thuyết chi phí đại diện cũng cho thấy điều này. Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Ferreira và Vilela (2004), Afza và Adnan (2007), Drobetz và Grüninger (2007), Opler và cộng sự (1999), Harford (2008).
Giả thiết 4: Dịng tiền từ hoạt động có mối liên hệ cùng chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
e. Chất lượng thu nhập (BOIN, BNIN): Công ty có chất lượng thu nhập tốt giữ ít tiền mặt so với các cơng ty có chất lượng thu nhập kém, chất lượng của thơng tin kế tốn có thể làm giảm những tác động tiêu cực của sự bất cân xứng thông tin, cho phép giảm mức độ nắm giữ tiền mặt của công ty. Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Garcia và cộng sự (2009), Kwan và cộng sự (2011) Sun và các cộng sự (2011).
Giả thiết 5: Chất lƣợng thu nhập (gồm chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi gộp và chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi rịng) có mối liên hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
3.4 Mơ hình thực nghiệm:
Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính theo Rasoul Baradaran Hasanzadeh, Saeid Jabbarzadeh Kangarluei và Farzad Soleimani (2012).
Mơ hình thực nghiệm:
CASHi,t = α + β1SIZEi,t + β2LEVi,t + β3SGRi,t + β4CFOi,t + β5BOINi + β6 BNINi + εi,t.
Và việc phân tích thực nghiệm này được chia làm 02 phần: Biến phụ thuộc CASH được tính theo Ozkan (2004) và biến phụ thuộc CASH được tính theo Opler (1999)
Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính để kiểm định giả thuyết sau:
Giả thuyết chính: Ảnh hưởng của chất lượng thu nhập và các nhân tố tài chính đến
mức độ nắm giữ tiền mặt của các Cơng ty. Sau đó, kiểm tra hai giả thuyết phụ sau:
Giả thuyết phụ 1: Ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến mức độ nắm giữ tiền mặt của các công ty đối với chất lượng thu nhập tốt.
Giả thuyết phụ 2: Ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến mức độ nắm giữ tiền mặt của các công ty đối với chất lượng thu nhập kém.
3.5 Phƣơng pháp kiểm định
Thực hiện nghiên cứu định lượng để kiểm định tác động của các nhân tố đến nắm giữ tiền mặt, kiểm tra chiều hướng và độ lớn của từng tác động. Dựa trên định nghĩa và cách tính của các biến sử dụng trong mơ hình, dữ liệu được thu thập và xử lý sơ bộ trên phần mềm Microsoft Excel và sau đó kết quả kiểm định được xử lý bằng Sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu Stata 11.
Dữ liệu thu thập gồm nhiều công ty theo thời gian nên được sắp xếp theo dạng dữ liệu bảng để nâng cao tính hiệu quả của mơ hình vì dữ liệu bảng có sự kết hợp hai chiều theo thời gian và theo khơng gian nên nó cung cấp nhiều thơng tin hơn, ít xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến số, bậc tự do cao hơn và hiệu quả hơn.
Phương pháp kiểm định mơ hình như sau:
Dùng bảng thống kê mô tả để thấy rõ thông tin tổng hợp của tất cả các biến như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị thấp nhất, giá trị cao nhất.
Dùng ma trận hệ số tương quan giữa các biến để thấy được sự tương quan và mối liên hệ tuyến tính của các biến.
3.5.2 Kiểm định mơ hình: thực hiện qua 2 bước
3.5.2.1 Kiểm định hồi quy chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi rịng:
Chạy mơ hình hồi quy tìm hệ số β1 của mơ hình OIN J,t = β0 + β1 OINJ,t-1 + εJ,t. cho dữ liệu của từng doanh nghiệp.
Với những mẫu dữ liệu đạt yêu cầu (hệ số β1 có ý nghĩa thống kê), tiếp tục thực hiện hồi quy tìm hệ số β1 của mơ hình NIN J,t = β0 + β1 NINJ,t-1 + εJ,t. cho dữ liệu của từng doanh nghiệp.
Lọc lại mẫu dữ liệu, chỉ lấy những mẫu có giá trị hệ số β1 đạt yêu cầu, những dữ liệu không đạt yêu cầu được loại ra khỏi mẫu nghiên cứu.
3.5.2.2 Kiểm định hồi quy bằng mơ hình POOLED, mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) cho dữ liệu bảng.
Hồi quy bằng mơ hình Pooled thực ra chỉ là hồi quy OLS bình thường, vì dữ liệu xếp chồng lên nhau xem như là dữ liệu chéo, xem như khơng có sự khác biệt giữa các cơng ty và đặc điểm riêng này không tồn tại, không tác động lên biến phụ thuộc.
Hồi quy dữ liệu bảng bằng mơ hình ảnh hưởng cố định FEM là phương pháp hồi quy có xét đến đặc điểm riêng, có thể cố định theo phần tử chéo là công ty hoặc cố định theo phần tử chéo là thời gian, xem các đặc điểm riêng là có tác động đến biến phụ thuộc.
Đối với phương pháp hồi quy dữ liệu bảng bằng mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM là phương pháp có xét đến đặc điểm riêng, các đặc điểm riêng sẽ tác động đến biến phụ thuộc gây ra sự chênh lệch và sự chênh lệch này là ngẫu nhiên.
So sánh tính hiệu quả giữa mơ hình POOLED và FEM bằng kiểm định Wald, giữa mơ hình POOLED và REM bằng kiểm định Breusch- Pagan và so sánh giữa mơ hình FEM và REM bằng kiểm định Hausman. Sau đó kết luận và lựa chọn mơ hình nào là phù hợp nhất cho dữ liệu nghiên cứu.
Sau khi chọn được mơ hình phù hợp nhất, tiếp tục thực hiện kiểm tra các giả thuyết của phương pháp hồi quy như :
Kiểm tra tự tương quan: Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng các sai số ngẫu nhiên tổng thể có tương quan với nhau. Hiện tượng tự tương quan làm cho ước lượng thống kê khơng cịn hiệu quả do đó suy luận thống kê về tổng thể khơng có ý nghĩa.
Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi: Hiện tượng phương sai thay đổi là hiện tượng các sai số ngẫu nhiên trong mơ hình có phương sai khơng giống nhau. Hậu quả của phương sai thay đổi tương tự như hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai thay đổi làm cho ước lượng thống kê khơng cịn hiệu quả do đó suy luận thống kê về tổng thể khơng có ý nghĩa.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình có liên hệ tuyến tính với nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến gây hậu quả là không thể ước lượng được mơ hình hồi quy nếu là đa cộng tuyến hồn hảo, nếu đa cộng tuyến khơng hồn hảo thì vẫn có thể ước lượng được mơ hình nhưng dấu của hệ số hồi quy có thể bị sai và phương sai hệ số hồi quy lớn sẽ làm cho biến độc lập khơng có ý nghĩa thống kê.
Kiểm tra hiện tượng nội sinh : Hiện tượng nội sinh xảy ra khi các biến độc lập trong mơ hình có tương quan với sai số ngẫu nhiên. Khi có hiện tượng nội sinh sẽ làm cho ước lượng mất tính bền vững.
Sau đó sẽ thực hiện khắc phục những vi phạm của giả thuyết (nếu có).
Để góp phần củng cố cho kết quả nghiên cứu trong dữ liệu bảng, tác giả tiến hành phân tích bằng mơ hình riêng biệt cho chất lượng thu nhập tốt và chất lượng thu nhập kém. Việc phân tích này được tiến hành thơng qua hồi quy OLS dựa trên
chất lượng thu nhập và các kiểm định liên quan để kiểm tra xem có sự khác biệt các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp giữa chất lượng thu nhập tốt và chất lượng thu nhập kém hay không?
PHẦN 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong phần này, tác giả trình bày các kết quả phân tích thực nghiệm sau khi chạy mơ hình bằng phần mềm Stata phiên bản 11.
4.1 Thống kê mơ tả và phân tích tƣơng quan: 4.1.1 Thống kê mơ tả các biến. 4.1.1 Thống kê mô tả các biến.
Thống kê mô tả cho các biến nghiên cứu của 41 cơng ty phi tài chính được niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX và HOSE giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2013. Kết quả thống kê mô tả thể hiện trong bảng 4.1
Bảng 4.1: Phân tích thống kê mơ tả các biến (287 quan sát)
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất CASH (Ozkan) 0.1326 0.1032 0.00258 0.49437 CASH (Opler) 0.1725 0.1682 0.00258 0.97774 SIZE 11.6589 0.6348 10.46063 13.37688 LEV 0.4947 0.2197 0.03046 1.14432 SGR 0.2229 0.3614 -0.51725 3.27857 CFO 0.0983 0.1373 -0.28711 0.66653 BOIN 0.8415 0.1627 0.42803 1.07016 BNIN 0.7500 0.1655 0.46521 1.03571
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)
Theo bảng kết quả trên, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trung bình của các Công ty trong mẫu nghiên cứu là 13,26% (mơ hình Ozkan) và 17,25% (mơ hình Opler). Tỷ
lệ này cũng tương đương so với tỷ lệ ở các quốc gia khác. Theo Opler (1999) tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trung bình của các Cơng ty ở Mỹ là 17%. Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trung bình của các Cơng ty ở Châu Âu là 14,8% theo Ferreira và Vilela (2004). Dittmar và Marht-Smith (2007) cho thấy rằng tỷ lệ tiền và các chứng khốn có thể chuyển đổi thành tiền chiếm trên 11% tổng tài sản của các công ty về thương mại ở Mỹ năm 2003. Ozkan và Ozkan (2004) cho thấy rằng tỷ lệ trung bình của tiền và tương đương tiền trên tổng tài sản trong giai đoạn từ năm 1984 đến năm 1999 của các Công ty ở Anh là 10,3%. Tương tự, tỷ lệ này ở Nhật, Đức và Pháp tương ứng là 17%, 9% và 12% (Guney, 2007).
Tỷ số địn bẩy tài chính đánh giá mức độ mà một công ty tài trợ cho hoạt động kinh doanh của mình bằng vốn vay. Giá trị cao nhất lên đến 1,14 cho thấy doanh nghiệp có tỷ trọng nợ phải trả cao hơn so với tổng tài sản, vì vậy rủi ro về tài chính của cơng ty là cao. Tuy nhiên, giá trị trung bình là 0,4947 cho thấy trung bình 49,47% tài sản của công ty được tài trợ bằng vốn vay. Với tỷ lệ này thì doanh nghiệp có khả năng thanh toán các khoản nợ.
Chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp có giá trị từ 0.42 đến 1.07, giá trị trung bình là 0.84 cho thấy chất lượng thu nhập trung bình của các công ty là khá cao. Tương tự, chất lượng thu nhập dựa trên lãi rịng có giá trị từ 0.46 đến 1.03, giá trị trung bình là 0.84 cũng cho thấy chất lượng thu nhập trung bình của các cơng ty là khá cao.
4.1.2 Ma trận tƣơng quan giữa các biến
Phân tích tương quan được thực hiện để kiểm tra mối liên hệ giữa các biến trong suốt thời kỳ nghiên cứu. Để kiểm tra các biến này có tương quan với nhau khơng, ta dùng ma trận tương quan giữa các biến được ước lượng, các biến được xét theo mối tương quan từng đôi một và kết quả được thể hiện trong bảng 4.2
Biến CASH
(Ozkan)
CASH
(Opler) SIZE LEV SGROW CFO BOIN BNIN
CASH (Ozkan) 1.0000 CASH (Opler) 1.0000 SIZE 0.0611 0.0166 1.0000 LEV -0.3511 *** -0.3232 *** 0.1653 *** 1.0000 SGR 0.0242 0.0192 0.1172 ** -0.0337 1.0000 CFO 0.3872 *** 0.3969 *** -0.1777 *** -0.2967 *** -0.0694 1.0000 BOIN 0.2389 *** 0.2219 *** 0.0443 -0.2377 *** 0.0903 0.2262 *** 1.0000 BNIN 0.0109 0.0124 -0.0839 0.0393 -0.0140 0.1313 ** 0.3716 *** 1.0000
Ghi chú: *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)
Bảng 4.2 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu của 41 cơng ty phi tài chính được niêm yết trên hai sàn chứng khốn HNX và HOSE giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2013 trong hai mơ hình Ozkan (2004) và Opler (1999).
Kết quả tương tự cho cả hai mơ hình, chỉ có địn bẩy tài chính là tương quan âm với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt. Các nhân tố cịn lại gồm quy mơ cơng ty, tăng trưởng doanh thu, dòng tiền từ hoạt động và chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi rịng đều có tương quan dương với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
Nhìn bảng ma trận tương quan trên ta thấy các biến độc lập có tương quan với nhau nhưng các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.4 thể hiện mối tương quan yếu vì vậy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình là thấp.
4.2. Kết quả kiểm định mơ hình
Trước tiên tác giả thực hiện kiểm định chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp và chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng.
4.2.1 Kết quả hồi quy chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi ròng
Chất lượng thu nhập trong mơ hình nghiên cứu là giá trị hệ số β1 của mơ hình OINJ,t = β0 + β1 OINJ,t-1 + εJ,t (Chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp. Ký hiệu: BOIN) và hệ số β1 của mơ hình NINJ,t = β0 + β1NINJ,t-1 + εJ,t. (Chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng. Ký hiệu: BNIN).
Như đã trình bày trong phần 3.2.1. Sau khi thực hiện hồi quy chất lượng thu nhập theo lãi gộp và lãi rịng, các mẫu có hệ số hồi quy β1 khơngcó ý nghĩa thống kê bị loại ra. Kết quả cịn lại là 41 Cơng ty đạt yêu cầu chọn lọc.
Kết quả hồi quy được thể hiện trong phần phụ lục (Phụ lục 01 trình bày kết quả hồi quy chất lượng thu nhập đạt yêu cầu của đại diện 5 công ty được chọn lọc trong mẫu. Tổng hợp kết quả hồi quy chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi ròng của 41 cơng ty được trình bày trong Phụ lục 02)
Tiếp theo, tác giả sử dụng phần mềm Stata 11 hồi quy trên cả 3 mơ hình là POOLED, FEM, REM trên dữ liệu bảng để kiểm tra tác động của các biến Quy mô