CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Kiểm định tính vững của mơ hình
3.4.1 Mơ hình thay thế hiệu quả đầu tư
Nhằm mục tiêu xem xét tính vững của mơ hình, tác giả ước lượng lại mức độ đầu tư dự kiến thơng qua mơ hình được xây dựng bởi Chen và cộng sự (2011). Mơ hình này được Chen thêm vào biến giả (NEG) vì tác giả này cho rằng mối quan hệ của đầu tư và tốc độ trong doanh thu có thể khác nhau trong trường hợp tăng trưởng âm hoặc tốc độ tăng trưởng dương. Mơ hình được xây dựng như sau:
Investmenti,t = β0 + β1NEGi,t-1 + β2SalesGrowthi,t-1 + β3NEGi,t-1*SalesGrowthi,t-1 +εi,t (7)
Trong đó hai biến Investmenti,t và SalesGrowthi,t-1 được định nghĩa như phương trình (1). Biến NEGi,t-1 là biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu tốc độ tăng trưởng âm và bằng 0 trong trường hợp tốc độ tăng trưởng dương.
3.4.2 Vấn đề nội sinh
Nghiên cứu gần đây của Bharathet (2008) và Garcia-Teruel và cộng sự (2010) đã cho thấy rằng các cơng ty có chất lượng báo cáo tài chính cao hơn sẽ có kỳ hạn nợ dài hơn ( sử dụng nhiều nợ dài hạn hơn nợ ngắn hạn). Điều này đặt ra nghi vấn trong mơ hình có thể tồn tại vấn đề nội sinh giữa kỳ hạn nợ và chất lượng báo cáo tài chính. Để kiểm sốt vấn đề nội sinh này, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn 2SLS. Với phương pháp này, quá trình hồi quy sẽ chia làm hai giai đoạn. Ở giai đoạn đầu tiên, mức độ nợ ngắn hạn của các công ty sẽ được ước lượng theo mơ hình (8). Giai đoạn thứ hai, sẽ dùng kết quả vừa tìm được từ ước lượng mơ hình giai đoạn một để ước lượng lại tác động của chất lượng báo cáo tài chính (FRQ) và kỳ hạn nợ (STDebt) đến hiệu quả đầu tư theo mơ hình (2).
Mơ hình (8) được xây dựng như sau:
STDebti,t = β0 + β1FRQi,t + β2Zi,t + β3Z2i,t + β4Qtobini,t + β5AMi,t + β6LnSizei,t + β7LnAgei,t + β8Taxi,t + β9Levi,t + β10StdSalesi,t + ɛi,t (8) Trong đó
STDebti,t : Tỷ lệ nợ ngắn hạn
FRQi,t : chất lượng báo cáo tài chính được tình bằng trung bình của ba phương pháp đo lường chất lượng báo cáo tài chính (Aggregi,t)
Z : hệ số Z-Score, sức mạnh tài chính Qtobin : cơ hội tăng trưởng
LnSize : quy mơ cơng ty, được tính bằng log giá trị thị trường của công ty LnAge : tuổi công ty tính từ khi thành lập đến năm t
Tax : thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp
Lev : mức độ nợ ( địn bẩy được tính bằng tổng nợ/ tổng tài sản) StdSales: độ lệch chuẩn của doanh thu từ năm t-2 đến t
AM: kỳ hạn của tài sản, được xác định bởi sự linh hoạt tài chính trong mơ hình của Jun và Jen (2003).
Trong mơ hình Jun và Jen (2003) chỉ ra rằng sự linh hoạt về tài chính được coi như là một yếu tố để xem xét khi giải thích các chính sách nợ ngắn hạn. Khi đo lường mức độ linh hoạt tài chính thì mức độ thanh khoản của tài sản cần phải được đo lường. Lý do là vì tài sản có tính thanh khoản cao thì khả năng chuyển đổi thành tiền mặt trong thời gian lớn, qua đó có thể tài trợ cho các khoản vay ngắn hạn ( dùng tài sản này làm đảm bảo để đi vay ngắn hạn ) mà tránh được rủi ro thanh khoản. Do đó để đo lường sự linh hoạt tài chính thì kỳ hạn bình quân của tài sản trên tổng tài sản được sử dụng. Mơ hình chi tiết về mức độ linh hoạt tài chính được xác định như sau:
AM= W1* + W2* + W3*( + W4*1 Trong đó:
W1 : Tỷ trọng tài sản cố định ròng trong tổng tài sản
W2 : Tỷ trọng khoản phải thu trong tổng tài sản
W3 : Tỷ trọng hàng tồn kho trong tổng tài sản
W4 : Tỷ trọng các tài sản khác ( trừ tiền mặt ) trong tổng tài sản
3.5.1 Mẫu quan sát và dữ liệu nghiên cứu
Mục tiêu của bài nghiên cứu là phân tích tác động của chất lượng báo cáo tài chính, sử dụng nợ đến hiệu quả đầu tư thông qua hồi quy những dữ liệu trong quá khứ. Bài nghiên cứu tiến hành chọn ra 287 công ty niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khoán Việt Nam là HoSe (sở giao dịnh chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh), và HNX ( sở giao dịch chứng khoán Hà Nội) trong kỳ quan sát kéo dài 5 năm từ 2009 đến 2013. Tổng số quan sát có được là 1435 quan sát công ty-năm. Dữ liệu của các biến số về tài chính được trích xuất từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ đã được kiểm toán. Các báo cáo này được thu thập từ các trang web của các công ty chứng khoản uy tín tại thị trường Việt Nam như
www.vietstock.vn, www.cophieu68.vn, www.acbs.com.vn. Dữ liệu của biến số về thị
trường được thu thập từ cơ sở dữ liệu của công ty cổ phần Stoxplus. Giá trị thị trường của mỗi mã cổ phiếu sẽ lấy giá đóng của có điều chỉnh tại ngày giao dịch đầu năm và cuối năm. Quá trình thu thập dữ liệu được thực hiện cho các công ty trên sàn chứng khoản từ năm 2005. Tuy nhiên do thực trạng của thị trường chứng khoán Việt Nam thời gian này vẫn chưa lớn mạnh, chỉ mới hình thành và bắt đầu ổn định từ năm 2009 nên bài nghiên cứu chỉ có thể hồi quy được từ giai đoạn 2009 trở đi. Tuy nhiên dữ liệu của năm 2007 và 2008 vẫn được sử dụng để ước lượng biến hiệu quả đầu tư, độ lệch chuẩn của dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, chu kỳ kinh doanh. Do đó tác giả đã lọc ra để đạt được số lượng công ty phù hợp với các biến đưa vào mơ hình là 287 sau khi đã loại bỏ các cơng ty có giá trị bất thường. Các công ty trong mẫu được chia thành ba nhóm ngành chính trong đó nhóm ngành sản xuất gồm 128 cơng ty, nhóm ngành thương mại gồm 26 công ty, các ngành dịch vụ khác gồm 133 công ty.
Để đo lường ảnh hưởng của chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tư, tác giả sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng (Panel data) với phương pháp hồi quy gộp Pooled OLS. Để xem xét mối quan hệ nội sinh giữa chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy 2SLS.
3.6 Quy trình hồi quy của bài nghiên cứu
Với mục tiêu xem xét ảnh hưởng của chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tư, tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng gồm 287 công ty ( 1435 quan sát công ty-năm) giai đoạn từ 2009-2013 với các bước như sau:
Bước 1 : Thực hiện hồi quy phương trình (3) theo từng năm và nhóm ngành, phần dư từ mơ hình nhân với -1 là biến đại diện cho hiệu quả đầu tư InvEff.
Bước 2 : Tương tự bước 1 thực hiện hồi quy các phương trình (4), (5) ,(6) để có được các đại diện cho biến chất lượng báo cáo tài chính FRQ.
Bước 3 : Tính thống kê mơ tả chuỗi dữ liệu theo từng biến.
Bước 4 : Xem xét mối tương quan giữa các biến bằng cách sử dụng ma trận tương quan các hệ số nhằm mục đích kiểm định vấn đề đa cộng tuyến.
Bước 5 : Thực hiện hồi quy phương trình (1) cho toàn mẫu.
Bước 6 : Thực hiện hồi quy phương trình (1) cho hai trường hợp đầu tư quá mức và đầu tư dưới mức.
Bước 7 : Tương tự bước 5 và 6 thực hiện hồi quy phương trình (2)
Bước 8 : Kiểm định tính vững của mơ hình thơng qua thay thế mơ hình đầu tư biến hiệu quả ở phương trình (1) bằng phương trình (7)
Bước 9 : Thực hiện nghiên cứu vấn đề nội sinh của hai biến giải thích chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ thông qua phương pháp 2SLS.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích thống kê mơ tả
Mẫu nghiên cứu được thu thập dưới dạng bảng, gồm 287 công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2009-2013, trong đó có 134 cơng ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và 153 công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khốn Tp.Hồ Chí Minh (HoSE). Đồng thời mẫu nghiên cứu cũng phân loại 287 thành 3 nhóm ngành chính là sản xuất (128 cơng ty) , thương mại (26 công ty) và dịch vụ khác ( 133 công ty).
Bảng 4.1 Thống kê mô tả.
BIẾN Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Observations INVEFF -0.1813 -0.1392 0.0000 -2.1987 0.1666 1435 UNDERINVEFF -0.1882 -0.1700 -0.0001 -1.3484 0.1421 1135 OVERINVEFF -0.1555 -0.0849 0.0000 -2.1987 0.2359 300 FRQ_M -0.0777 -0.0504 -0.0001 -1.5318 0.0923 1435 FRQ_K -0.1507 -0.1007 -0.0003 -3.5974 0.1734 1435 FRQ_D -0.1462 -0.1014 0.0000 -3.1531 0.1595 1435 AGGREG -0.1079 -0.0753 -0.0001 -2.2719 0.1179 1435 STDEBT 0.8155 0.9130 1.0000 0.0440 0.2241 1435 LNSALES 26.7602 26.7231 31.0634 19.1984 1.5539 1435 LNAGE 2.0847 2.0794 3.0910 0.0000 0.4408 1435 TANG 0.2309 0.1703 1.6357 0.0000 0.2202 1435 STDCFO 0.1124 0.0856 2.1414 0.0032 0.1174 1435 STDSALES 0.2576 0.1838 2.7454 0.0005 0.2781 1435 QTOBIN 1.0001 0.9086 5.1507 0.2610 0.4204 1435 Z 1.1731 0.9187 10.5723 0.0068 1.0509 1435 CFO_ATA 0.0515 0.0427 0.9360 -0.9342 0.1496 1435 OPERCYCLE 568.2538 167.6374 148845.3000 10.7952 5430.2910 1435
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả của các biến liên tục trong mơ hình bao gồm giá trị trung bình, trung vị, giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất, độ lệch chuẩn. Theo kết quả thống kê bằng phần mềm Eview, biến hiệu quả đầu tư (InvEff) trong mẫu đạt giá trị trung bình ở mức -0.1813 và giá trị trung vị là -0.1392. Những giá trị này đều thấp hơn so với giá trị trung bình và trung vị của biến hiệu quả đầu tư của nghiên cứu trước (Gomariz và Ballesta, 2013) tương ứng ở mức -0.086 và-0.048. Trong trường hợp đầu tư dưới mức giá trị trung bình, trung vị lần lượt là -0.1882 và -0.1700, trong khi nhóm đầu tư quá mức giá trị trung bình đạt -0.1555 và trung vị đạt -0.849. Có thể thấy hiệu quả đầu tư của các công ty Việt Nam là chưa cao. Tương tự như vậy, các biến đại diện cho FRQ theo bốn phương pháp đó lường đều có giá trị trung bình và giá trị trung vị lệch khỏi 0 lớn hơn mẫu nghiên cứu tại Tây Ban Nha cho thấy chất lượng báo cáo tài chính của các cơng ty niêm yết ở Việt Nam khá thấp. Xét đến kỳ hạn nợ, các công ty ở Việt Nam chủ yếu sử dụng nợ ngắn hạn là chủ yếu với mức trung bình khoảng 81% và trung vị khoảng 91%. Trong khi theo nghiên cứu tại Tây Ban Nha giá trị trung bình của kỳ hạn nợ rơi vào khoảng 60% và trái ngược hoàn toàn với nghiên cứu được thực hiện tại Mỹ bởi Barclay và Smith (1995), và Datta(2005) với giá trị trung bình của kỳ hạn nợ thấp hơn rất nhiều ở mức lần lượt là 28.2% và 21.46%.
Bảng tiếp theo đây thể hiện ma trận hệ số tương quan giữa các biến. Theo kết quả của bảng 4.2, ba trong bốn biến đại diện cho các phương pháp đo lường FRQ là có mối tương quan dương với hiệu quả đầu tư, điều này cho thấy chất lượng báo cáo tài chính càng cao thì hiệu quả đầu tư càng tốt. Cũng như vậy, kỳ hạn nợ (STDebt) thể hiện tương quan dương với hiệu quả đầu tư, cho thấy các cơng ty có tỷ lệ nợ ngắn hạn (nợ đáo hạn dưới một năm) trên tổng nợ cao hơn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tư. Xem xét mối quan hệ với các phương pháp đo lường FRQ, STDebt đều có tương quan âm với các biến này, kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây
tương quan khá thấp, do đó hiện đượng đa cộng tuyến không phải là vần đề cần quan tâm.
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan.
INVEFF FRQ _M FRQ _K FRQ _D AGGREG STDEBT LNSALES LNAGE TANG STDCFO STDSALES Q TO BIN Z LO SS C FO _ATA O PERC YCLE
INVEFF 1 FRQ _M 0.131 1 FRQ _K 0.024 0.190 1 FRQ _D -0.035 0.148 0.868 1 AGGREG 0.027 0.379 0.921 0.910 1 STDEBT 0.226 -0.106 -0.085 -0.115 -0.094 1 LNSALES 0.083 0.052 -0.045 -0.039 -0.020 -0.127 1 LNAGE 0.091 0.045 -0.025 -0.069 -0.034 0.056 -0.041 1 TANG -0.048 0.088 0.041 0.092 0.065 -0.423 0.083 -0.093 1 STDC FO 0.069 -0.143 -0.124 -0.186 -0.158 0.144 -0.072 -0.057 -0.113 1 STDSALES 0.052 -0.252 -0.132 -0.098 -0.137 0.212 0.155 -0.046 -0.046 0.225 1 Q TO BIN -0.010 0.017 -0.002 0.020 0.015 -0.014 0.161 -0.188 0.016 0.058 0.045 1 Z 0.188 -0.129 -0.081 -0.070 -0.081 0.296 0.265 0.021 -0.032 0.148 0.636 0.046 1 LO SS 0.005 0.024 -0.064 -0.128 -0.083 -0.014 -0.167 0.115 0.038 0.032 0.026 -0.138 -0.104 1 C FO _ATA 0.012 0.116 0.011 0.025 0.033 -0.006 0.022 -0.076 0.143 0.077 0.030 0.221 0.145 -0.060 1 O PERC YCLE -0.025 0.014 -0.012 -0.014 -0.011 -0.108 -0.120 0.025 -0.073 -0.024 -0.040 -0.014 -0.084 0.080 -0.046 1
4.2 Kết quả phân tích hồi quy.
Phương pháp hồi quy Pooled OLS được thực hiện trên mẫu 287 công ty, phương trình (1) được thực hiện hồi quy phần dư của các phương trình (4), (5), (6) nhân cho -1 làm đại điện cho biến FRQ với phần dư của phương trình (3) nhân cho -1 làm đại diện cho biến phụ thuộc hiệu quả đầu tư (InvEff) cùng với các biến kiểm sốt đã trình bày ở chương 3.
Bảng 4.3 thể hiện kết quả hồi quy của phương trình (1) với các thước đo khác FRQ khác nhau. Bảng kết quả được chia làm bốn cột ứng với bốn phương pháp đo lường đối với biến FRQ. Cột đầu tiên, tác giả sử dụng mơ hình đo lường FRQ được đưa ra bởi McNichols và Stubben (2008) - FRQ_M; cột thứ hai, FRQ được xây dựng dựa theo mơ hình của Kasznik (1999) - FRQ_K; cột thứ ba, FRQ được xác định theo phương pháp được phát triển bởi Dechow và Dichev (2002) - FRQ_D và cuối cùng cột thứ tư là phương pháp đo lường kết hợp bằng cách lấy trung bình ba biến trên - Aggreg.
Ở tất cả các mơ hình, rõ ràng dù FRQ được xác định theo phương pháp nào thì cũng đều có mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê ( mức ý nghĩa 1%) với biến hiệu quả đầu tư. Điều này cho thấy chất lượng báo cáo tài chính làm tăng hiệu quả đầu tư. Những kết quả này hoàn toàn trùng khớp với các kết quả nghiên cứu của Biddle và cộng sự (2009) , Chen và cộng sự (2011), Gomariz và Ballesta (2013) qua đó xác nhận giả thuyết H1 rằng FRQ làm tăng hiệu quả đầu tư. Thêm vào đó, trong phương trình (1) tác giả cũng xem xét tác động của kỳ hạn nợ với hiệu quả đầu tư. Trong cả 4 kết quả, biến STDebt đều thể hiện mối tương quan dương và có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% với hiệu quả đầu tư , điều này cho thấy kỳ hạn nợ ngắn hơn sẽ làm gia tăng hiệu quả đầu tư, phù hợp với giả thuyết H2 : các cơng ty có kỳ hạn nợ ngắn hơn sẽ đầu tư hiệu quả hơn.
Ngoài ra, phù hợp với các nghiên cứu trước đây, biến độ lệch chuẩn của doanh thu có mối tương quan âm với hiệu quả đầu tư ( mức ý nghĩa 1%) trong cả 4 kết quả
nghiên cứu, và biến sức mạnh tài chính Z cũng có quan hệ đồng biến với biến hiệu quả đầu tư ở 3 trong 4 mơ hình. Các biến kiểm sốt cịn lại khơng có tác động ý nghĩa lên hiệu quả đầu tư.
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy của hiệu quả đầu tư theo FRQ, kỳ hạn nợ và các biến kiểm soát.
BIẾN 1 2 3 4 FRQ_M 0.220*** (5.26) FRQ_K 0.081*** (3.77) FRQ_D 0.058** (2.41) Aggreg 0.135*** (4.22) Stdebt 0.096*** (4.75) 0.097*** (4.76) 0.096*** (4.68) 0.096*** (4.74) LnSales 0.000 (0.188) 0.002 (0.73) 0.002 (0.70) 0.002 (0.67) LnAge 0.009 (1.07) 0.011 (1.31) 0.012 (1.35) 0.012 (1.34) Tang 0.014 (0.74) 0.018 (0.90) 0.015 (0.78) 0.016 (0.80) StdCFO 0.017 (0.53) 0.013 (0.38) 0.014 (0.42) 0.018 (0.55) StdSales -0.051*** (-2.86) -0.064*** (-3.63) -0.068*** (-3.85) -0.064*** (-3.60) Qtobin -0.005 (-0.54) -0.005 (-0.52) -0.005 (-0.54) -0.005 (-0.56) Z 0.012** (2.54) 0.011 (2.23) 0.012** (2.31) 0.012** (2.26) Loss -0.015 (-1.05) -0.009 (-0.62) -0.008 (-0.53) -0.008 (-0.54) CFO_ATA -0.040 (-1.53) -0.024 (-0.93) -0.024 (-2.93) -0.026 (-1.02) Opercycle 9.00E-07 (1.30) 1.03E-06 (1.49) 1.00E-06 (1.44) 1.02E-06 (1.48)
Industry Dummies Yes Yes Yes Yes
R-squared 0.319 0.313 0.309 0.315