Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong dữ liệu đầu vào của các mơ hình ước lượng tham số, luận văn phân tích tương quan giữa các biến. Ma trận hệ số tương quan trình bày trong bảng 4.1.
Bảng 4.1. Ma trận hệ số tương quan
Covariance Analysis: Ordinary Date: 01/08/12 Time: 12:08 Sample: 2006 2011
Included observations: 1158
Biến DRit EVOLit GROWit LIQit NDTSit ROAit SIZEit TANGit
DRit 1.000000 EVOLit -0.066872 1.000000 GROWit -0.255314 -0.001469 1.000000 LIQit -0.249534 0.111979 0.076015 1.000000 NDTSit 0.078214 -0.051770 -0.140834 -0.242603 1.000000 ROAit -0.375518 -0.045013 -0.252366 -0.121607 0.083858 1.000000 SIZEit 0.495194 0.075482 0.071153 0.108497 -0.116541 -0.069483 1.000000 TANGit 0.151040 -0.018063 0.007344 0.224877 -0.137593 -0.148490 0.204209 1.000000
Nguồn: Truy xuất từ Eview.
Theo Hoàng Ngọc Nhậm (2008), nếu tương quan giữa các cặp biến giải thích lớn hơn 0,5 thì mơ hình ước lượng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Ma trận hệ số tương quan trong bảng 4.1 cho thấy hầu hết các hệ số tương quan chéo của các biến đều nhỏ hơn 0,5. Do đó, có thể loại bỏ khả năng xảy ra đa cộng tuyến
giữa các biến của mơ hình nghiên cứu. Kết quả cho phép ta tiếp tục triển khai các mô hình hồi quy để ước lượng tham số.
4.2. Kết quả của các mơ hình ước lượng tham số bằng hồi quy
4.2.1. Ước lượng tham số bằng mơ hình PLS
Bảng 4.2. Ảnh hưởng của các biến giải thích lên tỷ lệ nợ (DRit) sử dụng mơ hình ước lượng PLS
Dependent Variable: DR Method: Panel Least Squares Date: 03/08/12 Time: 11:09 Sample: 2006 2011
Periods included: 6
Cross-sections included: 193
Total panel (balanced) observations: 1158
Biến Hệ số Std. Error t-Statistic Giá trị p
C 0.702085 0.047059 14.91939 0 ROAit -0.033632 0.003472 9.685345 0 SIZEit 0.093924 0.003379 -12.99922 0 TANGit 0.068426 0.042708 2.304623 0.0214 NDTSit 0.045352 0.029394 2.563557 0.2105 GROWit -0.009026 0.004956 -1.821303 0.0688 EVOLit -0.025842 0.058553 -0.612138 0.1406 LIQit -0.018085 0.014956 -1.209205 0.0268
R-squared 0.666358 Mean dependent var 0.234581
Adjusted R-squared 0.664327 S.D. dependent var 0.392291 S.E. of regression 0.227283 Akaike info criterion -0.118359
F-statistic 328.1147 Durbin-Watson stat 2.056376
Prob(F-statistic) 0
Mơ hình ước lượng bình phương tối thiểu PLS được tiến hành với giả định hệ số tung độ gốc (β0) và hệ số độ dốc của các tham số (βi) đều là các hằng số, chỉ có sai số thay đổi theo thời gian và theo các công ty.
Kết quả trình bày ở bảng 4.2 cho thấy chỉ số R2
hiệu chỉnh đạt 0,664327 (nhỏ hơn chỉ số R2), cho phép các biến giải thích giải thích tương đối tốt cho sự biến thiên của tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn. Chỉ số Durbin – Watson stat của mơ hình PLS là 2,056 (lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3) cho thấy mơ hình hồi quy này khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định F của mơ hình PLS giả thiết rằng tỷ lệ nợ dài hạn khơng có sự phụ thuộc tuyến tính vào các biến độc lập, giả thiết H0 là βi = 0 với βi lần lượt là hệ số hồi quy của các biến độc lập. Kết quả trong bảng 4.2, giá trị thống kê của kiểm định F nhỏ hơn 1% nên giả thiết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy 99%. Như vậy, đến đây có thể kết luận các biến độc lập của mơ hình PLS có liên hệ tuyến tính và giải thích được sự thay đổi biến thiên của tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn của các công ty niêm yết.
Kết quả ước lượng của mơ hình PLS cũng cho thấy giá trị p của hầu hết hệ số hồi quy tương đối nhỏ so với mức ý nghĩa 10%, chứng tỏ hầu hết các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Quan sát bảng 4.2, ta thấy các biến tỷ suất sinh lợi, quy mơ cơng ty, tài sản cố định hữu hình, tính thanh khoản và cơ hội tăng trưởng có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Biến tấm chắn thuế phi nợ vay và biến động thu nhập khơng có ý nghĩa thống kê. Căn cứ vào dấu của các hệ số hồi quy, ta cũng dễ dàng nhận thấy tỷ suất sinh lợi, cơ hội tăng trưởng và tính thanh khoản có tương quan nghịch với tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn (hệ số hồi quy tương ứng mang dấu âm). Các biến quy mô công ty, tài sản cố định hữu hình có tương quan thuận với tỷ lệ nợ dài hạn (hệ số hồi quy tương ứng mang dấu dương).
Mặc dù mơ hình ước lượng PLS đơn giản nhưng lại giả định hệ số độ dốc của các biến giải thích giống nhau nên có thể bóp méo mối quan hệ giữa biến giải thích và biến được giải thích. Vì vậy, hai mơ hình ước lượng FEM và REM được thực hiện với những giả thiết tăng dần độ phức tạp của ước lượng. Kết quả trình bày trong các bảng 4.3 và 4.4 dưới đây.
Bảng 4.3. Ảnh hưởng của các biến giải thích lên tỷ lệ nợ (DRit) sử dụng mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM)
Dependent Variable: DR Method: Panel Least Squares Date: 03/08/12 Time: 11:30 Sample: 2006 2011
Periods included: 6
Cross-sections included: 193
Total panel (balanced) observations: 1158
Biến Hệ số Std. Error t-Statistic Giá trị p
C 0.762316 0.050699 15.03622 0 ROAit -0.039882 0.003687 8.104091 0 EVOLit -0.026212 0.064631 -0.560291 0.2754 LIQit -0.016322 0.016474 -1.597799 0.0104 NDTSit 0.032971 0.032369 1.945369 0.352 SIZEit 0.087357 0.003645 -12.99076 0 TANGit 0.048494 0.048811 1.812994 0.0701 GROWit -0.011279 0.005571 -2.024636 0.0432
R-squared 0.682221 Mean dependent var 0.234581
Adjusted R-squared 0.680104 S.D. dependent var 0.392291
S.E. of regression 0.227034 Akaike info criterion 0.037178
F-statistic 12.3926 Durbin-Watson stat 2.432106
Prob(F-statistic) 0
Mô hình FEM được sử dụng với giả định tung độ gốc (β0) có thể khác nhau giữa các công ty nhưng bất biến theo thời gian, hệ số độ dốc của các tham số (βi) không đổi theo công ty và theo thời gian.
Dựa vào kết quả của mơ hình FEM ở bảng 4.3, ta thấy chỉ số R2
hiệu chỉnh là 0,680104, nhỏ hơn chỉ số R2và cao hơn chỉ số R2 của mơ hình PLS chứng tỏ các biến độc lập của mơ hình FEM có khả năng giải thích tốt hơn cho tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn so với mơ hình PLS. Chỉ số Durbin – Watson stat là 2,432106 chứng tỏ khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình FEM. Giá trị thống kê của kiểm định F trong mơ hình FEM nhỏ hơn 1% nên các biến độc lập của mơ hình FEM liên hệ tuyến tính và giải thích được sự thay đổi biến thiên của tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn.
Kết quả hồi quy của mơ hình FEM cũng chứng tỏ các biến tỷ suất sinh lợi tính thanh khoản, quy mơ cơng ty, tài sản cố định hữu hình và cơ hội tăng trưởng ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% trong khi tấm chắn thuế phi nợ vay và biến động thu nhập khơng có ý nghĩa thống kê.
Mơ hình REM ước lượng các tham số với giả định hệ số độ dốc (βi) là hằng số, hệ số tung độ gốc (β0) là các đại lượng ngẫu nhiên, có giá trị trung bình β0 khơng đổi. Những khác biệt giữa các cơng ty với giá trị trung bình được thể hiện trong sai số ε.
Căn cứ vào kết quả ước lượng tham số được trình bày trong bảng 4.4, chỉ số R2
hiệu chỉnh của mơ hình REM là 0,668327, nhỏ hơn chỉ số R2
chứng tỏ các biến độc lập có thể giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc. Chỉ số Durbin – Watson stat của mơ hình này là 2,056376 chứng tỏ mơ hình REM khơng có hiện tượng tự tương quan. Giá trị thống kê của kiểm định F trong mơ hình REM nhỏ hơn 1% nên hầu hết các biến độc lập trong mơ hình có liên hệ tuyến tính và giải thích được sự thay đổi biến thiên của tỷ lệ nợ dài hạn.
thực sự tác động đến biến phụ thuộc: các biến tỷ suất sinh lợi, quy mô công ty, tài sản cố định hữu hình, cơ hội tăng trưởng, biến động thu nhập và tính thanh khoản có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Chỉ riêng tấm chắn thuế phi nợ vay là biến không có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.4. Ảnh hưởng của các biến giải thích lên tỷ lệ nợ (DRit) sử dụng mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Dependent Variable: DR
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/08/12 Time: 11:46
Sample: 2006 2011 Periods included: 6
Cross-sections included: 193
Total panel (balanced) observations: 1158
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.702085 0.047214 14.87023 0 ROAit -0.033632 0.003484 9.653433 0 SIZEit 0.093924 0.00339 -12.95638 0 TANGit 0.058426 0.042849 2.297029 0.0218 NDTSit 0.035352 0.029491 2.555111 0.5107 GROWit -0.009026 0.004972 -1.815302 0.0697 EVOLit -0.035842 0.058746 -0.610121 0.0541 LIQit -0.018085 0.015006 -1.20522 0.0284 Weighted Statistics
R-squared 0.716358 Mean dependent var 0.234581
Adjusted R-squared 0.668327 S.D. dependent var 0.392291 S.E. of regression 0.227283 Sum squared resid 59.40607
F-statistic 328.1147 Durbin-Watson stat 2.056376
Prob(F-statistic) 0
Unweighted Statistics
R-squared 0.716358 Mean dependent var 0.234581
Sum squared resid 59.40607 Durbin-Watson stat 2.056376
Kết quả kiểm định của cả FEM và REM đều cho chỉ số R2
hiệu chỉnh cao hơn của mơ hình PLS. Tuy nhiên, giữa FEM và REM, ta nên lựa chọn mơ hình nào? Để trả lời câu hỏi, luận văn thực hiện kiểm định Hausman với số liệu của các công ty niêm yết Việt Nam. Nội dung của kiểm định Hausman được trình bày dưới đây.
4.2.3. Lựa chọn mơ hình ước lượng tham số
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ01
Test cross-section random effects
Test Summary StatisticChi-Sq. Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 11.372534 7 0.1232
Cross-section random effects test comparisons:
Biến Fixed Random Var(Diff.) Prob.
ROAit -0.039882 -0.033632 0.000001 0.0192 SIZEit 0.087357 0.093924 0.000002 0.0104 TANGit 0.048494 0.058426 0.000546 0.0709 NDTSit 0.032971 0.035352 0.000178 0.3535 GROWit -0.011279 -0.009026 0.000006 0.0698 EVOLit -0.026212 -0.035842 0.000726 0.0890 LIQit -0.016322 -0.018085 0.000046 0.0257
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: DR Method: Panel Least Squares Date: 03/08/12 Time: 11:52
Sample: 2006 2011 Periods included: 6
Cross-sections included: 193
Total panel (balanced) observations: 1158
Biến Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.762316 0.050699 15.03622 0.0000 EVOL -0.035212 0.064631 -0.560291 0.0754 GROW -0.009128 0.005571 -2.024636 0.0432 TANG 0.058494 0.048811 1.812994 0.0701 LIQ -0.016322 0.016474 -1.597799 0.0104 ROA -0.029882 0.003687 8.104091 0.0000 SIZE 0.097357 0.003645 -12.99076 0.0000 NDTS 0.032971 0.032369 1.945369 0.5520 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.720221 Mean dependent var 0.234581
Adjusted R-squared 0.662104 S.D. dependent var 0.392291 S.E. of regression 0.228034 Akaike info criterion 0.037178 Sum squared resid 49.81557 Schwarz criterion 0.910140 Log likelihood 178.4738 Hannan-Quinn criter. 0.366594
F-statistic 12.39260 Durbin-Watson stat 2.432106
Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Truy xuất từ Eview.
Giả định của kiểm định Hausman như sau:
Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ, giả thiết H1 được chấp nhận, mơ hình REM khơng thích hợp, ta lựa chọn mơ hình FEM và ngược lại. Kết quả kiểm định Hausman được trình bày trong bảng 4.5. Vì giá trị p của kiểm định Hausman = 0,1232 (tương đương 12,32%) nên chưa có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0.
Như vậy, ta chọn mơ hình Ảnh hưởng ngẫu nhiên REM.
4.3. Thảo luận kết quả
Căn cứ vào kết quả của cả ba mơ hình ước lượng PLS, FEM và REM trên đây, ta thấy:
Hệ số hồi quy của biến tỷ suất sinh lợi (ROA) mang dấu âm chứng tỏ giữa tỷ suất sinh lợi và tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn của các công ty cổ phần niêm yết Việt Nam có tương quan nghịch biến. Mối tương quan nghịch biến này cho thấy các cơng ty niêm yết có khả năng sinh lợi cao thường có xu hướng giảm tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn và ưu tiên sử dụng các nguồn tài trợ nội bộ. Điều này hoàn toàn phù hợp với Lý thuyết trật tự phân hạng theo nghiên cứu của Myers và Majluf (1984) và Myers (1984). Nó cũng phản ánh một thực tế là các công ty niêm yết Việt Nam ngại vay nợ hoặc khó tiếp cận với các nguồn tài trợ dài hạn và sự bất cân xứng thơng tin có ảnh hưởng đáng kể đến các quyết định lựa chọn cấu trúc vốn của họ. Khi có lợi nhuận, các cơng ty thường sử dụng lợi nhuận giữ lại thay vì sử dụng nợ vay dài hạn để đầu tư cho hoạt động sản xuất kinh doanh. Đây là phương thức tài trợ giúp làm giảm rủi ro tài chính cho các cơng ty. Tuy nhiên nghiên cứu thực nghiệm của Weixu (2005) lại cho thấy kết quả trái ngược, mối tương quan này trong nghiên cứu của ông là tương quan thuận. Sự khác biệt này có thể có nguyên nhân từ những đặc điểm riêng cả về vĩ mô và vi mô của Trung Quốc có sự khác biệt với Việt Nam và các nước phương Tây.
Hệ số hồi quy của biến quy mô cơng ty (SIZE) ở cả ba mơ hình mang dấu dương và có giá trị lớn nhất trong hệ số của các biến giải thích, chứng tỏ giữa quy mô doanh nghiệp và tỷ lệ nợ dài hạn có tương quan thuận khá chặt chẽ. Mối tương
quan thuận này có thể được giải thích là các cơng ty quy mơ lớn thường có tiềm lực tài chính mạnh và khối lượng tài sản đồ sộ hơn. Đây chính là cơ sở để đảm bảo nghĩa vụ trả nợ của công ty đối với trái chủ (các công ty Việt Nam chủ yếu vay nợ từ các định chế tài chính). Vì vậy, các cơng ty niêm yết Việt Nam có quy mơ lớn có thường có tỷ lệ nợ dài hạn cao hơn các cơng ty nhỏ. Điều này hồn tồn phù hợp với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn và một số nghiên cứu của các nhà tài chính thế giới như Michaelas (1999), Warner (1977), Altman (1984) và Thian Cheng Lim (2011).
Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trong tổng tài sản (TANG) của các cơng ty niêm yết Việt Nam có mối tương quan thuận khá chặt chẽ với tỷ lệ nợ dài hạn. Như vậy, các cơng ty niêm yết có tài sản cố định hữu hình chiếm tỷ lệ lớn trong tổng tài sản sẽ có xu hướng vay nợ dài hạn nhiều hơn các cơng ty có tỷ lệ tài sản cố định hữu hình thấp. Điều này khá dễ hiểu vì các cơng ty niêm yết Việt Nam chủ yếu vay nợ từ các định chế tài chính, nếu họ có tỷ lệ tài sản cố định hữu hình lớn thì khả năng đảm bảo trả nợ của họ cao hơn do tính chất cầm cố, thế chấp của tài sản cố định hữu hình, nhờ vậy rủi ro tài chính của họ thấp hơn các cơng ty khác. Hơn nữa, vì khả năng tiếp cận nguồn tài trợ dễ dàng hơn và chi phí kiệt quệ tài chính thấp hơn nên nếu các cơng ty này sử dụng nợ dài hạn sẽ mang lại nhiều lợi ích hơn nhờ tấm chắn thuế của nợ vay. Thêm vào đó, họ cịn có thể nhận được ưu đãi về lãi suất vay dài hạn từ các định chế tài chính nhờ làm giảm rủi ro của nhà tài trợ thơng qua giảm chi phí đại diện của nợ. Kết quả nghiên cứu của luận văn hoàn toàn phù hợp với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn và kết luận từ các nghiên cứu của Jensen và Meckling (1976), Jensen (1986); Stulz và Johnson (1985), Johnson (1997), Titman và Wessels (1988), Rajan và Zingales (1995), Jean J. Chen (2003) và Nadeem Ahmed Sheik và Zongjun Wang (2011).
Ở cả ba mơ hình ước lượng, tấm chắn thuế phi nợ vay (NDTS) khơng có ý nghĩa thống kê chứng tỏ tác động của nó tới tỷ lệ nợ dài hạn trong cấu trúc vốn của các công ty niêm yết Việt Nam giai đoạn 2006-2011 là không rõ. Kết quả này thống
nhất với kết luận của Nadeem Ahmed Sheik và Zongjun Wang (2011). Tuy nhiên nghiên cứu của De Angelo và Masulis (1980) cho rằng mối tương quan giữa chúng là nghịch biến vì các cơng ty có tấm chắn thuế phi nợ vay cao thường ít sử dụng nợ trong cấu trúc vốn. Như vậy đối với các công ty cổ phần niêm yết Việt Nam, việc sử dụng tấm chắn thuế phi nợ vay thay thế cho tấm chắn thuế từ nợ vay không được