3.3.2.1 Mơ hình hồi quy địn bẩy
Dựa trên nền tảng lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, nghiên cứu của Joseph P.Ogden và Shanhong Wu, (2013) và các nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu giải
quyết các vấn đề nghiên cứu của mình, theo đó các mơ hình nghiên cứu của đề tài gồm có:
Mơ hình nâng cao đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố lên mức độ đòn bẩy thị trường. Theo đó mơ hình được thể hiện như sau:
LEVi,t = β0MBi,t-1+ β1 LnMBi,t-1+ β2 Exp-1MBi,t-1+ β3EBITi,t-1 + β4TANGi,t-1+ β5SIZEi,t-1+ β6LEV(IND)i,t-1+ β7LEVbk(IND)i,t-1 + εt (1a)
Mơ hình nâng cao đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố lên mức độ đòn bẩy sổ sách. Theo đó mơ hình được thể hiện như sau:
LEVbki,t = β0MBi,t-1+ β1 LnMBi,t-1+ β2 Exp-1MBi,t-1+ β3EBITi,t-1 + β4TANGi,t-1+ β5SIZEi,t-1+ β6LEV(IND)i,t-1+ β7LEVbk(IND)i,t-1 + εt (1b)
Mơ hình truyền thống đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố lên mức độ đòn bẩy thị trường. Theo đó mơ hình được thể hiện như sau:
LEVi,t = β0MBi,t-1+ β1EBITi,t-1 + β2TANGi,t-1+ β3SIZEi,t-1+ β4LEV(IND)i,t-1+ β5LEVbk(IND)i,t-1 + εt (2a)
Mơ hình truyền thống đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố lên mức độ địn bẩy sổ sách. Theo đó mơ hình được thể hiện như sau:
LEVbki,t = β0MBi,t-1+ β1EBITi,t-1 + β2TANGi,t-1+ β3SIZEi,t-1+ β4LEV(IND)i,t-1+ β5LEVbk(IND)i,t-1 + εt (2b)
3.3.2.2 Tính địn bẩy tối ƣu
Để tính tốn mức độ địn bẩy tối ưu cho các doanh nghiệp, bài viết tiến hành theo hai bước là như sau:
Bƣớc 1: Ƣớc lƣợng hệ số hồi quy: Ước lượng hồi quy chéo sử dụng tất cả các quan sát năm t để tính ra hệ số hồi quy của địn bẩy (β) từng năm cho thị trường cho cả giá trị địn bẩy trong mơ hình truyền thống (trad) và nâng cao (enh) theo giá sổ sách (bk) và thị trường. Với Xi,t-1 là các biến trong mơ hình hồi quy địn bẩy.
Mơ hình truyền thống theo giá thị trường:
LEVtradi,t = βtrad0Xi,t-1 + εi,t (3a) Mơ hình truyền thống theo giá sổ sách:
Mơ hình nâng cao theo giá thị trường:
LEVenhi,t = βenh0Xi,t-1 + εi,t (4a) Mơ hình nâng cao theo giá sổ sách:
LEVenhbk = βenh0Xi,t-1 + εi,t (4b)
Bƣớc 2: Tính tốn địn bẩy tối ưu cho các cơng ty qua các năm, sử dụng hệ số hồi
quy của địn bẩy (β) của mơ hình ước lượng (3a-3b; 4a-4b) bên trên cho mỗi cơng ty theo từng năm tương ứng. Với β0 được ướclượng từ các mơ hình tương ứng trong bước 1 và Xi,t-1 là các biến trong mơ hình hồi quy địn bẩy của từng cơng ty theo từng năm. Ta có các cơng thức tính sau
Cơng thức cho mơ hình truyền thống theo giá thị trường (mơ hình3a): LEVOPTtradi,t = β0Xi,t-1 (1)
Cơng thức cho mơ hình truyền thống theo giá sổ sách (mơ hình3b): LEVOPTtradbk = β0Xi,t-1 (2)
Cơng thức cho mơ hình nâng cao theo giá thị trường (mơ hình4a): LEVOPTenhi,t = β0Xi,t-1 (3)
Cơng thức cho mơ hình nâng cao theo giá sổ sách (mơ hình4b): LEVOPTenhbk = β0Xi,t-1 (4)
3.4. Các phƣơng pháp kiểm định mơ hình
Để đáp ứng các mục tiêu nghiên cứu của mình cũng như kiểm định các giả thiết nghiên cứu, đề tài thực hiện các phương pháp kiểm định theo trình tự như sau: Thống kê mô tả dữ liệu, Phân tích tương quan, Ước lượng mơ hình và kiểm định các giả thiết nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Sata 11.0.
3.4.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mô tả lại những đặc tính của dữ liệu nghiên cứu và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, cụ thể đề tài sẽ mô tả lại dữ liệu dựa trên các tiêu chí: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, sai số số chuẩn, trung vị.
Phân tích tương quan được đề tài sử dụng nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan (Pearson) được đưa ra đầu tiên bởi Francis và Galton theo đó hệ số tương quan được tính bằng cách chia hiệp phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng. Đề tài xây dựng ma trận hệ số tương quan kèm theo mức ý nghĩa nhằm đánh giá bước đầu về mối tương quan giữa các biến.
Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao (lớn hơn 0.8) và đây có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa công tuyến và cũng là cơ sở để đề tài thực hiện các kiểm định cần thiết và hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu.
Tuy nhiên do số biến nghiên cứu của đề tài là ít và các biến độc lập, biến kiểm sốt trong mơ hình nghiên cứu của đề tài trong thực tế có mối quan hệ với nhau nên trong nghiên cứu của mình đề tài sẽ khơng thực hiện việc loại biến mà chỉ có sự lưu ý trong nghiên cứu của mình khi có hiện tượng tương quan cao giữa các biến nghiên cứu trong mơ hình.
3.4.3. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng mơ hình
Trong khi phân tích tương quan nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu có mối quan với nhau hay khơng thì phân tích hồi quy được dung để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với các biến phụ thuộc qua đó cho biết chiều hướng tác động và mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Ƣớc lƣợng Pooled OLS
Phương pháp này cho phép đề tài đưa ra bằng chứng thực nghiệm để trả lời cho các câu hỏi và các giả thiết nghiên cứu. Theo đó đề tài thực hiện ước lượng mơ hình thơng qua ước lượng Pooled OLS. Do ước lượng Pooled OLS là ước lượng đơn giản và bỏ qua cấu trúc dữ liệu bảng có thể dẫn đến việc các biến độc lập khơng phản ánh đúng mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Và do đó trong mơ hình có nhiều biến giải thích nên có thể xảy ra hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập.Và khi điều này xảy ra sẽ dẫn đến ước lượng Pooled OLS khơng cịn hiệu quả. Do đó cần một mơ hình tốt hơn mơ hình Pooled OLS.
Ƣớc lƣợng Fixed -effect
Để xem xét đặc điểm riêng của từng cơng ty trong mẫu nghiên cứu có thể ảnh hưởng đến biến giải thích, và do có những thuộc tính chúng ta khơng quan sát được bằng giá trị, thì lúc này ước lượng phù hợp hơn so với Pooled OLS là ước lượng Fixed-effect. Theo đó ước lượng được xây dựng để xem xét được đặc điểm riêng của từng công ty trong mẫu nghiên cứu theo sự thay đổi của hệ số chặn, tuy nhiên sự thay đổi này là cố định theo thời gian và để xem xét sự khác nhau đó thì chúng ta có thể dùng biến giả. Do mơ hình chỉ quan tâm đến những khác biệt mang tính đơn lẻ đóng góp vào mơ hình, nên nó khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Ƣớc lƣợng Random -effect
Khi những đặc điểm riêng biệt giữa các đối tượng nghiên cứu được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích, thì chúng ta có thể dùng mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random-effect model). Cách tiếp cận của mơ hình này là dựa trên phần dư.
Như vậy vấn đề đặt ra là mơ hình nào là phù hợp cho nghiên cứu. Để trả lời câu hỏi này, luận văn sẽ sử dụng kiểm định Hausman nhằm so sánh mơ hình Fixed- effect và Random-effect, kiểm định Likelihood nhằm so sánh sự phù hợp giữa hai mơ hình Pooled-OLS và Fixed-effect, kiểm định LM nhằm so sánh giữa mơ hình Pooled-OLS và mơ hình Random-effect, để tìm ra và lựa chọn mơ hình thích hợp nhất cho dữ liệu của bài nghiên cứu.
3.4.4. Phƣơng pháp kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mơ hình
Để kiểm tra sự phù hợp của mơ hình đề tài sử dụng kiểm định F với các giả thiết H0 là: R2 = 0. Mức ý nghĩa đề tài chọn là 5% theo đó nếu giá trị P-value nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thiết H0 và mơ hình là phù hợp.
Ngồi ra, sau khi mơ hình ước lượng được xác định là phù hợp, đề tài sẽ thực hiện các kiểm định đi kèm khác nhằm kiểm tra các khuyết tật của mơ hình. Theo đó, đề tài thực hiện kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan, bởi lẽ nếu mơ hình có phương sai thay đổi hoặc tự tương quan hoặc cả hai, thì các kiểm
ước lượng khơng hiệu quả và R2 là không đúng bản chất của nó. Nếu mơ hình có phương sai thay đổi hoặc có tự tương quan hoặc có cả hai khuyết tật này, thì đề tài tiến hành khắc phục mơ hình nghiên cứu bằng cách ước lượng lại mô hình được chọn bằng phương pháp GLS. Tuy nhiên nếu trong trường hợp mơ hình Random- effect được chọn thì đề tài chỉ tiến hành kiểm định tự tương quan, nếu mơ hình là có tự tương quan thì đề tài tiến hành khắc phục bằng phương pháp GLS.
Sau khi có được kết quả hồi quy của mơ hình hồi quy phù hợp, đề tài sẽ sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra sự phù hợp của các hệ số hồi quy thu được. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%, 5%, 10% hay nói khác hơn là độ tin cậy 99%, 95%, 90%. Đối với nghiên cứu này, đề tài chọn mức ý nghĩa 5% để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi quy, tức biến độc lập chỉ được xem là tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số hồi quy có giá trị P-value nhỏ hơn 5%. Tuy nhiên, trong một số trường hợp hệ số hồi quy có P-value lớn hơn 5% nhưng nhỏ hơn 10% cũng được đề tài lưu ý trong nghiên cứu của mình.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích thống kê mơ tả dữ liệu
Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu
Biến/(Mẫu 756 quan sát) Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất LEVi,t 0.5260 0.2440 0.0200 0.9600 LEVbk 0.4614 0.2142 0.0300 0.9200 MBi,t-1 1.1302 0.7584 0.2900 9.1600 LnMBi,t-1 -0.0083 0.4688 -1.2400 2.2100 Exp-1 MBi,t-1 1.1095 0.4534 0.1100 3.4600 EBITi,t-1 0.1090 0.0898 -0.7500 0.6100 TANGi,t-1 0.2059 0.1854 0.0000 0.9400 SIZEi,t-1 27.161 1.3154 23.4200 31.5900 LEV(IND)i,t 0.4723 0.1700 0.0300 0.9200 LEV(IND)bk 0.4548 0.1273 0.0400 0.7600
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 11.0
Dữ liệu thu thập được từ 126 công ty phi tài chính được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội, trong giai đoạn 2008-2013. Bảng 4.1 trình bày kết quả mô tả thống kế các biến nghiên cứu trong bài, kết quả mô tả 10 biến số bao gồm: Giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của từng biến số.
Địn bẩy trung bình của các cơng ty Niêm yết của việt nam trong giai đoạn 2008-2013 có giá trị thị trường là 0.526 và giá trị sổ sách là 0.46. Kết quả này cho
thấy rằng việc tài trợ nợ trong cấu trúc vốn của các doanh nghiệp phổ biến và với mức độ khá cao. Từ sự khác biệt trong cơng thức tính mức địn bẩy sổ sách và thị trường đã được mơ tả bên trên, có thể giải thích được sự khác biệt của hai con số này. Mẫu số của địn bẩy sổ sách có cộng thêm hiệu của (giá trị thị trường VCP – giá trị sổ sách VCP) nhưng vẫn có giá trị cao hơn giá trị sổ sách chứng tỏ giá giao dịch thị trường của hầu hết các cổ phần đang rất thấp. Trong những năm đề tài nghiên cứu, nền kinh tế của Việt Nam nói riêng và nền kinh tế thế giới nói chung đang gặp khó khăn, mặc dù lãi suất vay tăng cao nhưng khi thị trường chứng khoán giảm điểm, giá cổ phần giao dịch thấp thì việc phát hành chứng khốn để tài trợ cho cấu trúc vốn là bất khả thi. Đó cũng là giải thích cho tỷ lệ nợ cao trong cấu trúc vốn của các doanh nghiệp. Mức độ đòn bẩy cũng có những cách biệt quá lớn, một số công ty trong các ngành Dịch vụ cơng cộng, Thức uống, Ngun liệu xây dựng có tỷ lệ địn bẩy thấp (dưới 10%), trong khi một số công ty trong ngành Cơ khí, bất động sản, Xây dựng lại có tỷ lệ địn bẩy khá cao (trên 90%).
Triển vọng tăng trưởng bình quân của các doanh nghiệp trong giai đoạn này là 1.13 là không cao, do thị trường chứng khốn suy giảm, tình hình hoạt động kinh doanh gặp nhiều khó khăn nên việc đánh giá triển vọng tăng trưởng của các doanh nghiệp trong giai đoạn này ít nhiều cũng bị ảnh hưởng bởi các tác động bên ngoài nền kinh tế. Tuy nhiên, cũng có rất nhiều cơng ty trong các ngành Đồ uống, Sản xuất thực phẩm, Khai khống… có triển vọng tăng trưởng cao, cho thấy tiềm năng phát triển tốt, bất chấp khó khăn chung của nền kinh tế.
Trung bình tỷ lệ thu nhập hoạt động trên tổng tài sản (EBITi,t-1) cho biết mức độ thu nhập hoạt động mang lại từ một đồng tài sản của doanh nghiệp. Nó cho biết hiệu suất hoạt động của tổng tài sản. Dòng tiền hoạt động này sẽ được dùng để đáp ứng các nghĩa vụ trả lãi vay, nộp thuế, trả cổ tức cho cổ đông và dùng để tái đầu tư trong tương lai. Dịng tiền này càng cao thì chứng tỏ hiệu suất sử dụng đồng vốn càng cao, với giá trị trung bình 0.11 là rất thấp. Trong điều kiện nền kinh tế gặp khó khăn trong những năm qua, các doanh nghiệp gặp rất nhiều khó khăn trong việc duy trì hoạt động kinh doanh có hiệu quả, chính vì vậy rất nhiều doanh nghiệp trong
mẫu có thu nhập hoạt động âm trong khi vẫn phải hoàn thành nghĩa vụ với chủ nợ, với một tỷ lệ đòn bẩy khá cao như đã trình bày trên thì lợi ích của cổ đơng nhận được sẽ là số âm. Để đảm bảo cho giá trị doanh nghiệp, các doanh nghiệp phải chú trọng hơn đến hoạt động vay nợ của mình. Tìm kiếm, đánh giá và lựa chọn được các cơ hội đầu tư tốt, hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả hơn, mang lại dòng tiền hoạt động cao hơn giúp công ty phát triển bền bền vững, vượt qua giai đoạn khó khăn, lành mạnh hóa năng lực tài chính.
Tài sản cố định hữu hình trung bình chiếm 20,6% tổng tài sản của doanh nghiệp. Do tài sản cố định hữu hình có giá trị bền vững độc lập với các tác động của thị trường tài chính, hiệu quả hoạt động của cơng ty. Ngồi ra nó cịn có thể là tài sản thế chấp để doanh nghiệp vay vốn. Chính vì vậy mà những doanh nghiệp có nhiều tài sản hữu hình sẽ có khả năng vay nợ nhiều hơn. Kết quả trong mẫu cũng cho thấy rằng, các cơng ty có chỉ số TANGi,t-1 cao (trên 90%) có mức địn bẩy cao hơn (trên 60%).
Về quy mơ doanh nghiệp, thì quy mơ trung bình của các cơng ty trong mẫu nghiên cứu là 27.16, với quy mô nhỏ nhất là 23.42 và quy mô lớn nhất là 31.59, điều này cho thấy sự đồng đều về quy mô của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khốn. Những doanh nghiệp có quy mơ lớn thường phải trải qua một lịch sử phát triển lâu dài, có uy tín, có những giá trị hữu hình và vơ hình lớn, thì khả năng tiếp cận vốn vay sẽ dễ hơn và với một lãi suất vay thấp hơn vì rủi ro thấp hơn.
Tương tự như đòn bẩy thị trường và đòn bẩy sổ sách, địn bẩy trung bình ngành thị trường cũng cao hơn địn bẩy trung bình ngành sổ sách. Với giá trị Min và Max cho thấy có sự khác biệt rất lớn trong tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn của các doanh nghiệp.
4.2 Phân tích tương quan
Trong phần này đề tài tiến hành phân tích mối tương quan giữa các biến nghiên Bảng Ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu
Variable LEVi,t LEVbk MBi,t-1 LnMBi,t-1
Exp-1
MBi,t-1 EBITi,t-1 TANGi,t-1 SIZEi,t-1 LEV(IND)I,t
LEV(IND)b k LEVi,t 1.0000 LEVbk 0.8443* 1.0000 0.0000 MBi,t-1 -0.1073* 0.1500* 1.0000 0.0031 0.0000 LnMBi,t-1 -0.1066* 0.1509* 0.9999* 1.0000 0.0033 0.0000 0.0000