3.1. Cơ sở dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thu thập từ các công ty cổ phần của Việt Nam không bao gồm các cơng ty trong lĩnh vực tài chính, các cơng ty bị kiệt quệ tài chính, những cơng ty có tài trợ vốn mới vượi quá 100% tổng tài sản năm trước, được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2008 - 2013. Sau khi loại bỏ các cơng ty khơng đầy đủ dữ liệu kết quả cịn lại đề tài thực hiện nghiên cứu 126 công ty. Dữ liệu của các công ty được thu thập từ báo cáo thường niên, báo cáo tài chính, các thơng tin được cơng bố chính thức, website của các cơng ty, website của Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội. Các biến phụ thuộc, biến độc lập, biến kiểm soát được tổ chức thành dữ liệu bảng (panel data) theo từng công ty phân bố theo từng năm. Lý do cho việc chọn hồi quy theo dữ liệu bảng là để kiểm sốt sự khác biệt khơng quan sát được giữa các cơng ty trong mẫu nghiên cứu, kiểm sốt cho các biến không quan sát được thay đổi theo thời gian nhưng không phải giữa các công ty trong mẫu nghiên cứu, và giúp tăng thêm số mẫu quan sát, phần nào khắc phục hiện tượng đa công tuyến giữa các biến số, bậc tự do cao hơn, hiệu quả hơn và mô tả dạng hàm dữ liệu bảng đơn giản.
3.2. Giả thiết nghiên cứu
Như đã trình bày nghiên cứu của đề tài là dựa trên nền tảng của lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn và bài nghiên cứu của Joseph P.Ogden và Shanhong Wu, (2013), bài nghiên cứu kỳ vọng các kết quả nghiên cứu theo Giả thiết được phát biểu như sau:
Giả thiết 1: Triển vọng tăng trưởng truyền thống (MB) có mối tương quan
âm, Biến triển vọng nâng cao (LnMB) có mối tương quan âm, Biến triển vọng nâng cao (Exp-1MB) có mối tương quan dương với khả năng sử dụng nợ vay của doanh nghiệp.
Giả thiết 2: Giá trị sổ sách và thị trường của địn bẩy hiện hữu có mối tương
quan âm tới khả năng sử dụng nợ vay của doanh nghiệp.
Giả thiết 3: Các cơng ty có Tài sản cố định hữu hình lớn có khả năng sử
dụng nợ vay nhiều hơn.
Giả thiết 4: Các cơng ty có quy mơ lớn có ưu thế lớn hơn trong vay nợ và có
mức nợ vay nhiều hơn.
Giả thiết 5: Các cơng ty có lợi nhuận hoạt động cao hơn thường có khả năng
vay nợ nhiều hơn.
Giả thiết 6: Mức độ địn bẩy trung bình ngành theo giá trị sổ sách và giá trị
thị trường có ảnh hưởng lớn và có mối tương quan dương với mức độ vay nợ của các cơng ty trong ngành đó.
3.3. Mơ tả biến và mơ hình nghiên cứu 3.3.1.Mơ tả biến nghiên cứu
Như đã trình bày phần cở sở lựa chọn mơ hình, trong phần này đề tài sẽ trình bày cách đo lường các biến nghiên cứu theo kết quả nghiên cứu của lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn. Theo đó, các biến nghiên cứu được sử dụng trong mơ hình để đo lường mức độ đòn bẩy như sau:
3.3.1.1. Biến phụ thuộc
Biến đòn bẩy thị trường LEVi,t
Là biến đo lường mức độ vay nợ tính trên giá trị thị trường của doanh nghiệp, được xác định như sau:
LEVi,t =
Với LTDi,t là nợ ngắn hạn của công ty i năm t; DCLi,t là nợ dài hạn của công ty i năm t; TAi,t là tổng tài sản của công ty i năm t; BEVi,t là giá trị sổ sách vốn cổ phần của công ty i năm t; MEVi,t là giá trị thị trường vốn cổ phần của cơng ty i năm t.
Địn bẩy hiện hữu của doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng sử dụng thêm nợ cho cấu trúc vốn. Nếu mức độ nợ hiện hữu đã khá cao thì doanh nghiệp sẽ bị giới hạn trong việc vay thêm nợ để tài trợ cho cấu trúc vốn. Ngược lại, nếu doanh nghiệp có mức độ nợ thấp trong cấu trúc vốn thì sẽ có cơ hội vay nợ nhiều hơn. Myers, (1977) chỉ ra rằng nợ có nguy cơ gây ra vấn đề đầu tư dưới mức đối với các công ty với các triển vọng tăng trưởng (GOs) và vấn đề chuyển đổi rủi ro (Galai và Masulis, (1976); Jensen và Meckling, (1976)). Các cơng ty có nhiều nợ vay sẽ phải từ bỏ dự án vì cơng ty khơng có vốn hay là khơng thể vay thêm nợ để đầu tư. Đó chính là chi phí cơ hội của lượng nợ vay hiện hữu đối với công ty khi công ty phải từ chối một dự án có NPV dương.
Biến địn bẩy sổ sách LEVbk
Đo lường mức độ vay nợ tính trên giá trị sổ sách của doanh nghiệp. biến đòn bẩy sổ sách được kỳ vọng có tác động tương tự như Biến đòn bẩy thị trường tới khả năng sử dụng nợ vay của doanh nghiệp. Biến đòn bẩy sổ sách được xác định theo công thức:
LEVbk=
3.3.1.2. Biến độc lập
Biến triển vọng tăng trưởng MBi,t-1:
Đây là biến đại diện cho triển vọng tăng trưởng (GOs – Growth Options) của doanh nghiệp và được tính theo cơng thức:
MBi,t-1
Với TAi,t-1 là tổng tài sản của công ty i năm t-1; BEVi,t-1 là giá trị sổ sách vốn cổ phần của công ty i năm t-1; MEVi,t-1 là giá trị thị trường vốn cổ phần của công ty i năm t-1.
Biến triển vọng tăng trưởng nâng cao LnMBi,t-1; Exp-1MBi,t-1:
Đây là biến đại diện cho biến triển vọng tăng trưởng GOs của doanh nghiệp, do kỳ vọng mối quan hệ giữa triển vọng tăng trưởng và đòn bẩy của doanh nghiệp
là khơng tuyến tính và là nghịch biến, nên trong nghiên cứu của Joseph P.Ogden và Shanhong Wu, (2013) thử nghiệm các biến đổi biến triển vọng tăng trưởng MBi,t-1 được gọi là biến truyền thống – tương ứng với mơ hình hồi quy truyền thống (Tra)
thành các biến triển vọng chuyển đổi và đặt tên là biến triển vọng tăng trưởng nâng
cao – tương ứng với mơ hình hồi quy nâng cao (Enh) bao gồm:
LnMBi,t-1 được kỳ vọng sẽ có mối tương quan âm với đòn bẩy của doanh nghiệp giống như biến MBi,t.
Exp-1MBi,t-1 được kỳ vọng sẽ có mối tương quan dương với đòn bẩy của doanh nghiệp.
Theo Harris và Raviv. (1991, p. 334); Frank và Goyal, (2009) Triển vọng tăng trưởng làm tăng chi phí kiệt quệ vì vậy các cộng ty tăng trưởng nên giảm nợ. Arthur Korteweg và Ilya A.Strebulaev, (2012), Lê Đạt Chí, (2013) cho rằng triển vọng tăng trưởng là một yếu tố rất quan trọng quyết định khả năng sử dụng nợ vay của doanh nghiệp. Tỷ lệ nợ của doanh nghiệp tỷ lệ nghịch với triển vọng tăng trưởng của doanh nghiệp đó. Điều này được giải thích dựa trên lập luận cho rằng, những doanh nghiệp có triển vọng tăng trưởng cao, là những doanh nghiệp có nhiều cơ hội đầu tư tốt, cần nhiều tiền để tài trợ cho hoạt động nhưng dòng tiền hoạt còn thấp nên hạn chế vay nợ để tránh rủi ro kiệt quệ.
Biến lợi nhuận hoạt động EBITi,t-1
Đo lường mức lợi nhuận hoạt động của doanh nghiệp theo công thức sau:
EBITi,t-1 =
Với EBITi,t-1 là lợi nhuận hoạt động của doanh nghiệp, được tính bằng lợi nhuận trước thuế và lãi vay của cơng ty i năm t-1.
Cũng theo những trình bày của Chiến lược tài chính của Trần Ngọc Thơ và Cộng sự, (2005) thì các cơng ty có dịng tiền hoạt động cao hơn thường là những công ty trong giai đoạn sung mãn. Cơng ty có dịng tiền cao và ổn định nhưng ít cơ hội đầu tư tốt, nên cơng ty có thể vay nợ nhiều hơn, để tận dụng lợi ích từ tấm chắn thuế mang lại và giảm chi phí đại diện của dịng tiền tự do. Jensen, (1986) cho rằng
Nợ làm giảm chi phí đại diện của dịng tiền tự do của các cơng ty có dịng tiền hoạt động cao và giảm mâu thuẫn giữa lợi ích của cổ đơng và nhà quản lý. Frank và Goyal, (2009) thấy rằng các cơng ty có lợi nhuận cao thì chi phí kiệt quệ tài chính tiềm tàng ít hơn, vay nợ nhiều sẽ được hưởng nhiều lợi từ tấm chắn thuế.
Biến tài sản hữu hình TANGi,t-1
Đo lường tồn bộ giá trị tài sản hữu hình của doanh nghiệp và được tính như sau:
TANGi,t-1 =
Với PP&Ei,t-1 là giá trị của giá trị tài sản cố định hữu hình (tính trên giá trị cịn lại) của cơng ty i năm t-1.
Giá trị của tài sản cố định hữu hình ổn định qua thời gian và không bị tác động bởi những biến động của thị trường tài chính cũng như tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Tài sản cố định còn được dùng làm tài sản thế chấp cho các khoản vay nợ. Cũng chính vì vậy mà các cơng ty có tài sản cố định lớn thường có xu hướng sử dụng nợ nhiều hơn trong cấu trúc vốn.
Biến quy mô doanh nghiệp SIZEi,t-1
Là biến đo lường quy mô của doanh nghiệp thông qua đo lường tổng tài sản trên bảng cân đối kế toán. Tuy nhiên, để loại bỏ sự biến động của giá trị tài sản do tác động của lạm phát, biến quy mô doanh nghiệp mà bài nghiên cứu thu thập được sẽ được điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát hàng năm để tính ra giá trị thực của tổng tài sản theo cơng thức sau:
SIZEi,t-1 =
Các cơng ty có quy mơ lớn thường là các cơng ty đã có lịch sử phát triển lâu dài, ổn định và có uy tín trên thị trường. Chính vì vậy nên nó cũng dễ dàng hơn trong việc tiếp cận với nguồn vốn vay hoặc có thể vay nợ với những điều kiện tốt hơn về lãi suất hay kỳ hạn, nên các cơng ty có quy mơ lớn thường có mức nợ cao hơn trong cấu trúc vốn, điều này đã được chỉ ra trong nghiên cứu của Harris và
Raviv. (1991, p. 334), Frank và Goyal, (2009), Arthur Korteweg và Ilya A.Strebulaev, (2012).
Biến đòn bẩy trung bình ngành theo giá thị trường LEV(IND)i,t và giá trị
sổ sách LEV(IND)bk
Địn bẩy trung bình ngành thị trường được tính là trung bình địn bẩy thị trường các cơng ty trong ngành, được tính theo cơng thức:
Địn bẩy trung bình ngành sổ sách được tính là trung bình địn bẩy sổ sách các cơng ty trong ngành, được tính theo cơng thức:
Theo các nghiên cứu về cấu trúc vốn dựa trên lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn thì mức độ địn bẩy trung bình ngành là nhân tố tối quan trọng trong việc quyết định mức địn bẩy của các cơng ty trong ngành đó. Các cơng ty thường thiết lập cấu trúc vốn theo cấu trúc vốn trung bình của ngành.
Điều này được giải thích là do mỗi một ngành thường có những hoạt động kinh doanh mang đặc điểm riêng, có những cơ hội và rủi ro chỉ tác động đến ngành này mà không tác động đến ngành khác, nên các cơng ty trong ngành có mối liên hệ mật thiết với nhau. Việc tạo ra một cấu trúc vốn quá khác biệt với các công ty trong ngành sẽ khơng được đánh giá cao, vì điều này có thể tạo ra rủi ro hoặc khơng tận dụng được những lợi ích do nợ mang lại. Frank và Goyal, (2009) chỉ ra rằng trong mơ hình hồi quy địn bẩy thì chỉ số địn bẩy trung bình ngành có khả năng giải thích lớn nhất;
3.3.2.Mơ hình nghiên cứu
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 địn 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 địn 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 địn 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 đòn 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 đòn 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 công 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