NGHIÊN CỨU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG BÀI
3.1. Phương pháp nghiên cứu:
Để kiểm định các giả thuyết cũng như xây dựng mơ hình thích hợp để xác định ảnh hưởng của lý thuyết dòng tiền tự do và vịng đời doanh nghiệp lên chính sách cổ tức của các công ty, bài nghiên cứu sử dụng kết hợp phân tích mơ tả cũng như phân tích định lượng. Các phương pháp được sử dụng trong bài nghiên cứu:
3.1.1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan Pearson
Thống kê mô tả đưa ra thông tin chi tiết về các biến sử dụng trong mơ hình. Thơng tin đó bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất. Qua những giá trị đó, ta có thể có cái nhìn ban đầu về tính chất của các biến trong mơ hình, biết được đặc tính ngành ảnh hưởng tới sự khác nhau của các biến.
Tiếp theo, tác giả sử dụng ma trận tương quan Pearson để tìm hiểu mối quan hệ chéo giữa các biến độc lập với nhau và giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập trong mơ hình. Bước này giúp chúng ta biết tổng quan về những mối quan hệ cần nghiên cứu về cả độ lớn, chiều và ý nghĩa thống kê, từ đó giúp việc xây dựng mơ hình hồi quy và sử dụng các phương pháp phân tích được chuẩn xác hơn. Một nhược điểm của tương quan Pearson là không xác định được chiều tác động giữa các biến, tức là không cho thể biết đâu là nguyên nhân và đâu là kết quả. Do đó, cần phải sử dụng phân tích định lượng về hiểu rõ các mối quan hệ này.
3.1.2. Phân tích định lượng
Để đo lường mối quan hệ giữa của dòng tiền tự do và chu kỳ kinh doanh lên chính sách cổ tức của doanh nghiệp tác giả sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng (panel data) được sử dụng do những ưu điểm của nó vượt trội hơn so với phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo bởi nó sử dụng tất cả thơng tin sẵn có, điều mà chuỗi dữ liệu thời gian truyền thống hay dữ liệu chéo truyền thống không làm được. Baltagi (2005) đã liệt kê các ưu điểm của dữ liệu bảng như kiểm sốt tính khơng đồng nhất của các đơn vị trong mẫu nghiên cứu; cung cấp dữ liệu có nhiều thơng tin hơn, đa dạng hơn, ít đa cộng tuyến giữa các biến, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn; phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy; phù hợp trong việc nghiên cứu những mơ hình hành vi phức tạp; tối thiểu hóa khả năng kết quả nghiên cứu bị chệch.
Phương pháp dữ liệu bảng gồm ba phương pháp khác nhau:
Phương pháp random effects (REM): trong phương pháp này, hằng số trong mô
hình hồi quy của mỗi đơn vị chéo giống như một tham số ngẫu nhiên hơn là cố định. Bởi hệ số chặn của mỗi đơn vị chéo là một hệ số chặn chung (giá trị này giống nhau cho tất cả các đơn vị chéo trong giai đoạn nghiên cứu), cộng thêm giá trị ngẫu nhiên của đơn vị chéo εi - giá trị này khác nhau đối với từng đơn vị chéo nhưng không đổi theo thời gian. Ta có thể viết mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên như sau:
yit = α + βxit+ ωit trong đó ωit = εi + νit
Với εi là thành phần sai số theo không gian, hay theo các đơn vị chéo, νit là thành phần sai số theo không gian và chuỗi thời gian kết hợp.
xit vẫn là ma trận 1xk vecto của các biến giải thích, nhưng khơng giống phương pháp tác động cố định, biến giả để xác định sự khác biệt giữa các đơn vị chéo không được sử dụng ở đây mà được phản ánh trong sai số εi.
Phương pháp fixed effects (FEM): với giả định mỗi đơn vị chéo đều có những đặc
điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa sai số của mỗi đơn vị chéo với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và bóc tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các
biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng rịng của biến giải thích lên biến phụ thuộc, bằng cách cho tung độ gốc thay đổi theo từng đơn vị nhưng vẫn giả định rằng các hệ số độ dốc này là hằng số đối với các đơn vị. Ta có thể viết mơ hình cho phương pháp tác động cố định như sau:
Yit = α + βxit + µi + νit
Trong đó, µi đại diện cho sự khác biệt của từng đơn vị chéo, νit đại diện cho phần sai số yit mà mơ hình chưa giải thích được.
Phương pháp mà tất cả các hệ số đều không đổi theo không gian và theo thời gian: cũng được gọi là phương pháp pooled OLS, phương pháp này thể hiện kết quả theo giả định rằng khơng có sự khác biệt giữa ma trận dữ liệu của các đơn vị chéo.
Phương pháp feasible generalized least square (FGLS): Khi sử dụng dữ liệu
bảng, chúng ta cần kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan của các sai số trong mơ hình, bởi sự hiện diện của chúng sẽ khiến cho ước lượng OLS thơng thường khơng đưa ra được mơ hình có phương sai bé nhất trong các ước lượng khơng chệch, do đó mơ hình đạt được khơng có hiệu quả. Do đó, phương pháp FGLS được sử dụng trong bài viết này bởi nó có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Phương pháp FGLS sẽ ước tính mơ hình theo phương pháp pooled OLS (ngay cả trong trường hợp có sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi). Các sai số được rút ra từ mơ hình sẽ được dùng để ước tính ma trận phương sai - hiệp phương sai của sai số. Cuối cùng, sử dụng ma trận này để chuyển đổi các biến ban đầu và ước tính giá trị các tham số cần tìm trong trong mơ hình.
3.1.3. Các kiểm định được thực hiện trong bài:
Kiểm định Hausman: phương pháp này cho phép ta lựa chọn giữa mơ hình theo
FEM và REM. Giả thuyết H0 làm nền tảng cho kiểm định Hausman là tác động cá biệt của mỗi đơn vị chéo khơng gian khơng có tương quan với các biến hồi quy khác trong
mơ hình. Nếu có tương quan (giả thuyết H0 bị từ chối), mơ hình hồi quy theo REM sẽ cho kết quả bị thiên lệch, vì vậy mơ hình theo FEM được ưa thích hơn.
Kiểm định F-test: phương pháp này cho phép lựa chọn giữa mơ hình tác động
ngẫu nhiên và mơ hình pooled OLS với giả thuyết H0 - Mơ hình pooled OLS là phù hợp.
Kiểm định đa cộng tuyến: (VIF – Variance inflation factor) là một chỉ số được sử
dụng phát hiện có hay khơng việc biến độc lập này tương quan với biến độc lập khác. VIF đo lường phương sai của các hệ số hồi quy tăng như thế nào nếu các biến độc lập tương quan với nhau. Theo một quy tắc, nếu giá trị của thừa số tăng phương sai vượt quá giá trị hạn mức là 4 thì đã có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình và nếu chỉ số này vượt q 10 thì mơ hình tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kiểm định Wooldridge: được dùng để kiểm định hiện tượng tự tương quan của sai
số trong mơ hình với giả thuyết H0 - Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định Wald: được dùng để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trong
mơ hình với giả thuyết H0 - Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
3.2. Các bước nghiên cứu:
Để kiểm định các giả thuyết cũng như xây dựng mơ hình thích hợp của chính sách cổ tức, tác giả thực hiện theo các bước nghiên cứu sau:
+ Bước 1: Sử dụng thống kê mơ tả các biến để có cái nhìn sơ lược về dữ liệu.
+ Bước 2: Sử dụng ma trận tương quan Pearson để thấy được mối quan hệ giữa các biến với nhau.
+ Bước 3: So sánh kết quả của mơ hình khi chạy bằng pooled OLS, Fixed/Random effects để đưa ra phương pháp hồi quy thích hợp.
+ Bước 4: Kiểm định tính vững của kết quả và xử lý mơ hình bằng phương pháp hồi quy GLS nhằm đưa tới kết quả chính xác nhất.
bước phân tích ban đầu, chủ yếu là phân tích riêng lẻ các biến và các cặp biến nhằm nắm bắt được tính chất và mối quan hệ giữa các biến. Phần chính thứ hai là phân tích định lượng, ở bước này các biến được xây dựng thành các mơ hình để nghiên cứu mối quan hệ giữa các thành phần của chính sách chi trả cổ tức (bao gồm tỷ lệ chi trả cổ tức và tỷ suất cổ tức), sau đó sử dụng các phương pháp hồi quy định lượng để xử lý những mơ hình đó.
3.3. Dữ liệu
Dữ liệu trong bài nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp của các công ty cổ phần đại chúng niêm yết trên 2 sàn chứng khốn là HNX và HOSE, có tình hình tài chính ổn định, khơng bị thua lỗ dẫn đến hủy niêm yết do rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Các biến trong bài đều được tính tốn từ số liệu từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, số lượng cổ phiếu, giá trị cổ phiếu và cổ tức… của các công ty này, được công bố công khai trên trang www.vietstock.vn từ năm 2008 đến năm 2013
Tiêu chuẩn mẫu: Mẫu dữ liệu trong bài được thu thập ngẫu nhiên từ nhiều
ngành khác nhau và có cùng một số tiêu chuẩn:
+ Các cơng ty có hoạt động trước năm 2008 và có dữ liệu cơng bố đầy đủ từ năm 2008 đến 2013.
+ Dữ liệu loại trừ các công ty trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, bảo hiểm và bất động sản.
+ Các cơng ty trong mẫu có chi trả cổ tức bằng tiền mặt.
+ Công ty hoạt động thuộc nhiều ngành nghề khác nhau nhưng có kết quả kinh doanh tương đối tốt, có lợi nhuận dương để tính tốn tỷ lệ chi trả cổ tức
Phạm vi và quy mô mẫu dữ liệu, trong bài nghiên cứu này, mẫu gồm 128 công
ty cổ phần đại chúng niêm yết trên 2 sàn chứng khoán là HNX và HOSE được chọn ngẫu nhiên từ nhiều ngành khác nhau và có đủ dữ liệu của ít nhất 6 năm tài chính.
Về thời gian của bộ dữ liệu, các số liệu của 128 doanh nghiệp này được thu thập trong 6 năm từ 2008 đến 2013.
3.4. Mơ hình nghiên cứu
Với mục tiêu nghiên cứu mối liên hệ giữa dịng tiền tự do và vịng đời đến chính sách cổ tức của doanh nghiệp, tham khảo các nghiên cứu của nhiều tác giả trước đây, đặc biệt là nghiên cứu thực nghiệm của Thanatawee, Y. (2011) tại thị trường Thái Lan – một thị trường chứng khoán mới nổi có nhiều điểm tương đồng với thị trường chứng khốn Việt Nam, tác giả xây dựng 2 mơ hình hồi quy của 7 biến gồm: Lợi nhuận giữ lại trên giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu; Dòng tiền tự do; Lợi nhuận trên tài sản; Qui mô công ty; Tốc độ tăng trưởng tài sản; tỷ lệ giá thị trường trên giá sổ sách; Đòn bẩy tài chính để xem xét mức độ ảnh hưởng như thế nào đến chính sách cổ tức của các doanh nghiệp Việt Nam. Việc chi trả cổ tức được đo lường bằng tỷ lệ chi trả cổ tức hoặc tỷ suất cổ tức.
Mơ hình nghiên cứu tác động của dòng tiền tự do và vòng đời kinh doanh lên chính sách cổ tức của doanh nghiệp được sử dụng trong bài có thể viết như sau:
Mơ hình 1:
DPRit= β0+β1RE/TEit+ β2FCFit + β3ROAit + β4SIZEit + β5AGRit + β6 MTBit + β7 LEVit + ε
Mơ hình 2:
YLDit= β0+β1 RE/TEit + β2 FCFit + β3 ROAit + β4 SIZEit + β5 AGRit + β6 MTBit + β7 LEVit + ε
Trong đó, i ký hiệu cho các cơng ty, t ký hiệu cho năm và ε là sai số.
DIVPAY - đại diện việc chi trả cổ tức được đo lường bằng tỷ lệ chi trả cổ tức hoặc tỷ suất cổ tức; RE/TE - lợi nhuận giữ lại trên giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu; FCF - dòng tiền tự do; ROA - lợi nhuận trên tài sản; SIZE - qui mô công ty; AGR - tốc
độ tăng trưởng tài sản; MTB - tỷ lệ giá thị trường trên giá sổ sách; LEV - địn bẩy tài chính.
Định nghĩa các biến sẽ được làm rõ ở phần tiếp theo của bài.
3.5. Các biến được sử dụng trong bài nghiên cứu
3.5.1. Biến phụ thuộc
Tỷ lệ chi trả cổ tức (Dividend payout ratio – DPR) và tỷ suất cổ tức (Dividend
yield - YLD) là hai đại diện của chính sách cổ tức.
Khi đầu tư vào một cổ phiếu, lợi nhuận nhà đầu tư nhận được bao gồm cổ tức (dividend) và sự chênh lệch giá (capital gain). Có một số nhà đầu tư, sự tăng trưởng từ giá cổ phiếu là yếu tố quan trọng hàng đầu, nhưng bên cạnh đó, có một số nhà đầu tư hiện hữu hoặc nhà đầu tư tiềm năng – những người cần có thu nhập từ hoạt động hàng ngày, họ lại quan tâm chủ yếu đến cổ tức. Họ chú ý đến giá trị tuyệt đối của cổ tức trên cổ phiếu và quá trình tăng ổn định của cổ tức được trả. Do đó, các cơng ty thường khơng muốn phải giảm cổ tức hay cổ tức khơng ổn định, vì có thể ảnh hưởng đến quyết định của các nhà đầu tư trong tương lai và do đó, giá của cơng ty trên thị trường cũng bị tác động xấu. Một công ty trong năm khó khăn thường quyết định trả cổ tức vượt quá mức lợi nhuận hơn là khơng trả cổ tức. Chính sách này chỉ áp dụng trong ngắn hạn và trong trường hợp có căn cứ để khẳng định rằng lợi nhuận nhanh chóng hồi phục và đạt mức cao hơn so với cổ tức.
Tuy nhiên, có một điều nghiễm nhiên là, cổ tức chỉ được trích trả từ lợi nhuận, không được vay mượn hoặc sử dụng bất kỳ nguồn tài trợ nào khác để chi trả loại thu nhập này. Nhưng công ty cũng không nhất thiết phải chi trả cổ tức tương ứng phần thu nhập trong năm, cũng có những trường hợp cổ tức chi trả vượt mức lợi nhuận trong năm và trong trường hợp đó, cổ tức được trả từ một phần thu nhập giữ lại của những năm trước đó. Bên cạnh đó, các cơng ty áp dụng các chính sách cổ tức nhằm đáp ứng các yêu cầu kinh doanh của mình. Điều đó phản ánh lĩnh vực kinh doanh mà
Cổ tức được chi trả cho các cổ phần thường hàng năm
Tỷ suất cổ tức =
Giá trị thị trường của cổ phiếu thường
họ đang hoạt động và chiến lược đang được áp dụng. Các cơng ty đang có tốc độ tăng trưởng cao cần một lượng tiền mặt lớn do đó hạn chế chi trả cổ tức. Ngược lại, công ty đã đi vào hoạt động ổn định lại chi trả một tỷ lệ lợi nhuận lớn hơn.
Để đo lường mức độ chi trả cổ tức, đề tài sử dụng hai chỉ tiêu. Đó là tỷ lệ chi trả cổ tức và tỷ suất cổ tức.
Tỷ lệ chi trả cổ tức (Dividend payout ratio):
Tỷ lệ chi trả cổ tức đo lường tỷ lệ phần trăm lợi nhuận rịng trả cho cổ đơng dưới dạng cổ tức. Nó biểu thị lợi nhuận mà cơng ty phải bỏ ra để thu hút nhà đầu tư, các nhà đầu tư thường dùng tỷ suất lợi nhuận này để so sánh giữa thu nhập từ cổ phiếu với các hình thức đầu tư tài sản khác.
Tỷ lệ chi trả cổ tức càng cao phản ánh công ty đã sử dụng đại bộ phận lợi nhuận sau thuế để chi trả cổ tức cho các cổ đông, đồng thời chỉ có một phần nhỏ lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư.
Tỷ suất cổ tức (Dividend Yield):
Tỷ suất cổ tức thể hiện tỷ lệ hoàn vốn cổ tức trên giá trị thị trường hiện thời của cổ phiếu, hay tỷ lệ cổ tức mà nhà đầu tư nhận được so với số tiền mà họ phải trả để