3. Phương pháp nghiên cứu
3.2. Mơ hình nghiên cứu
Mơ hình đƣợc sử dụng trong bài viết dựa trên mơ hình nghiên cứu của tác giả Francisco Muñoz (2012), nhằm kiểm tra tác động của tính thanh khoản lên đầu tƣ:
Trong đó : i là công ty, t là quý, j là độ lệch thời gian, vì việc đầu tƣ
khơng thể đƣợc triển khai ngay lập tức, nghiên cứu sử dụng những chênh lệch thời gian dài (1 năm, 2 năm, 3 năm tƣơng ứng với j =4, 8, 12). αi, αt lần lƣợt là fixed effects at firm level và quarter fixed effect. Các hệ số β và θ là các hệ số ƣớc lƣợng.
Investmentit+j /K : Đầu tƣ của doanh nghiệp i tại thời điểm (t+j), đƣợc đo lƣờng bằng ba thƣớc đo tăng trƣởng khác nhau là tăng trƣởng trong tổng tài sản,
tăng trƣởng trong tài sản cố định và tăng trƣởng trong hàng tồn kho.
Investmentit+j/K đƣợc ƣớc lƣợng theo công thức:
, với là tổng tài sản (hoặc tài sản cố định, hoặc hàng tồn kho) vào thời điểm ; là tổng tài sản (hoặc tài sản cố định, hoặc hàng tồn kho) vào thời điểm với 4,8,12.
Liquidityit : Tính thanh khoản của cổ phiếu công ty i tại thời điểm t.
Liquidity đƣợc đo lƣờng bằng khối lƣợng giao dịch và tính toán dựa vào tỷ số tổng khối lƣợng cổ phiếu giao dịch hằng ngày so với tổng lƣợng cổ phiếu đang lƣu hành của công ty. Theo Lesmond (2005), nghiên cứu loại bỏ những ngày mà tổng khối lƣợng cổ phiếu giao dịch lớn hơn tổng số lƣợng cổ phiếu của công ty. Thanh khoản đƣợc ƣớc lƣợng theo công thức:
Liquidityit = ∑
( DQ là số ngày giao dịch trong quý)
Xit : Các biến kiểm sốt của cơng ty i tại thời điểm t, gồm: - Biến Leverage (Đòn bẩy) đại diện cho tỷ lệ đòn bẩy mà cơng ty sử
dụng, đƣợc tính tốn theo cơng thức:
- Biến Tobin’s Q đại diện cho các cơ hội đầu tƣ của công ty, đƣợc tính tốn theo cơng thức:
- Biến Cash Flow (Dòng tiền) đại diện cho một phần các ràng buộc tài chính mà cơng ty phải đối mặt, đƣợc tính tốn theo cơng thức
3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp tiếp cận định lƣợng để kiểm tra mối quan hệ giữa tính thanh khoản của cổ phiếu trên thị trƣờng và đầu tƣ của mẫu các công ty niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2012. Dựa trên mơ hình đã đƣa ra, nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính theo quý của các công ty trong mẫu. Dữ liệu về khối lƣợng giao dịch đƣợc thu thập trên website của các cơng ty chứng khốn6. Từ các dữ liệu thu thập đƣợc, nghiên cứu sử dụng mơ hình ƣớc lƣợng nêu trên để xét quan hệ và tác động của tính thanh khoản đến đầu tƣ của mẫu các cơng ty này.
Thông thƣờng, các nghiên cứu của các công ty Mỹ đều sử dụng chi tiêu vốn làm thƣớc đo cho đầu tƣ. Tuy nhiên, trong trƣờng hợp của các công ty niêm yết trên sàn HOSE, biến này không đƣợc công bố trong báo cáo tài chính. Theo Francisco Moz (2012), để đảm bảo tính bền vững của kết quả, nghiên cứu sử dụng ba thƣớc đo đầu tƣ là tăng trƣởng trong tổng tài sản, tăng trƣởng trong tài sản cố định và hàng tồn kho. Đầu tiên, tăng trƣởng trong tổng tài sản phản ánh những thay đổi đầu tƣ của doanh nghiệp, tuy vậy, thƣớc đo này bao gồm đầu tƣ ở nhiều thời điểm khác nhau và gồm nhiều khoản đầu tƣ khác nhau chứ không chỉ riêng đầu tƣ thực. Hơn nữa, thay đổi trong tổng tài sản cũng gồm những thay đổi trong một số tài khoản mà công ty không nhất thiết phải quan tâm khi xem xét hiệu quả đầu tƣ nhƣ sự gia tăng các khoản phải thu. Thƣớc đo tăng trƣởng trong
6
Hai website chính để thu thập dữ liệu về khối lƣợng giao dịch chứng khoán là www.cafef.vn và
tài sản cố định thì gần nhƣ tƣơng tự với thƣớc đo chi tiêu vốn đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu ở Mỹ, vì nó đƣợc định nghĩa là sự tăng trƣởng trong tài sản, đất đai, máy móc thiết bị, nó phản ánh quyết định đầu tƣ dài hạn của công ty. Cuối cùng, những thay đổi trong hàng tồn kho phản ánh quyết định đầu tƣ ngắn hạn của cơng ty. Vì đầu tƣ thực của cơng ty khơng thể đƣợc thực hiện ngay lập tức, nghiên cứu sử dụng những khoảng cách thời gian dài (1 năm, 2 năm và 3 năm) để đánh giá hiệu quả đầu tƣ.
Mặc dù là phƣơng pháp hồi quy đơn giản và phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính, ƣớc lƣợng OLS dựa trên quá nhiều giả định và dễ dàng đƣa đến những kết quả chệch. Một trong những nguyên nhân dẫn đến kết quả chệch là do phƣơng pháp này bỏ sót các biến có thể ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc (Almeida et al, 2010). Vì vậy, yếu tố fixed effect at firm level (αi) đƣợc đƣa vào mơ hình
để kiểm sốt những đặc điểm có thể tác động đến đầu tƣ của công ty nhƣng không đƣợc thể hiện qua các biến đã đƣa vào mơ hình và khó quan sát, đo lƣờng trong thực tế (Ví dụ: uy tín, danh tiếng của cơng ty, khả năng quản trị, điều hành của nhà quản lý…). Do dữ liệu sử dụng trong mơ hình hồi quy là dữ liệu bảng, yếu tố quarter fixed effects (αt) tác động của thời gian cũng đƣợc đƣa vào mơ hình.
Theo Francisco Moz (2012), nghiên cứu đƣa vào mơ hình các biến kiểm soát là Tobin’s Q thể hiện cho các cơ hội đầu tƣ của công ty, Leverage thể hiện cho mức độ địn bẩy mà cơng ty đang sử dụng và Cash Flow thể hiện một phần các rào cản tài chính mà cơng ty đang gặp phải.
Bond và Van Reenen (2008), Almeida et al. (2010) cho rằng khi đƣa biến Tobin’s Q vào mơ hình và ƣớc lƣợng với fixed affects, mơ hình sẽ gặp vấn đề vì Tobin’s Q có thể là biến nội sinh. Điều này xảy ra do phƣơng pháp cơ bản khi đƣa biến ngẫu nhiên vào mơ hình Q là xem tham số này nhƣ là ngẫu nhiên và xem sai số nhƣ là sự điều chỉnh về chi phí. Điều này dẫn đến Tobin Q là biến nội
sinh vì sự thay đổi trong việc điều chỉnh chi phí sẽ ảnh hƣởng đến doanh thu và do đó ảnh hƣởng đến giá trị của doanh nghiệp.
Các học giả này cũng đã đƣa ra các phƣơng pháp khác nhau để giải quyết vấn đề trên. Phƣơng pháp tiếp cận đầu tiên là tính sai phân (trừ các phƣơng trình cho nhau) và dùng độ trễ của biến nội sinh làm “biến cơng cụ”, việc này có thể thực hiện bằng cách sử dụng ƣớc lƣợng IV-OLS hoặc GMM. Phƣơng pháp tiếp cận thứ hai là giữ ngun mơ hình và dùng độ trễ của sai phân làm biến công cụ, việc này đƣợc thực hiện bằng cách dùng ƣớc lƣợng IV-OLS.
Khi dùng cả hai phƣơng pháp trên, tôi thấy rằng biến công cụ ở cả hai trƣờng hợp đều khơng yếu - “weak instrument”. Nói cách khác, đối với mẫu dữ liệu thu thập đƣợc, nghiên cứu có thể sử dụng cả hai cách tiếp cận trên để ƣớc lƣợng hệ số hồi quy cho mơ hình. Tuy nhiên, khi sử dụng phƣơng pháp thứ nhất – tính sai phân và dùng độ trễ của biến nội sinh làm “biến công cụ”- kết quả hồi quy tìm thấy ít có ý nghĩa. Vì vậy, trong bài viết này, tơi chỉ trình bày kết quả nghiên cứu khi sử dụng phƣơng pháp thứ hai là giữ ngun mơ hình và dùng độ trễ của sai phân làm biến công cụ. Cụ thể, tơi ƣớc lƣợng phƣơng trình đã cho với 2 biến công cụ7 cho 1 biến nội sinh Tobin’s Q và dùng F-test để kiểm tra xem biến cơng cụ có yếu hay không. Theo Stock và Yogo (2005), trong trƣờng hợp 1 biến nội sinh và 2 biến cơng cụ thì giá trị tới hạn để xác định tập biến cơng cụ có yếu hay khơng là :
7
Theo Francisco Muñoz (2012), hai biến công cụ - instrumental variables - đƣợc sử dụng là độ trễ sai phân của Tobin’s Q tại thời điểm (t-1) và độ trễ sai phân của Tobin’s Q tại thời điểm (t-2)
F-value
10% maximal IV size 19.93
15% maximal IV size 11.59
20% maximal IV size 8.75
25% maximal IV size 7.25
Bảng 3.1: Giá trị tới hạn của F để xác định biến cơng cụ yếu
Mơ hình đƣợc ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp IV-OLS và chạy trên phần mềm Stata.
Nếu thanh khoản có tác động thuận chiều đến đầu tƣ, để kiểm định những cách thức khác nhau mà tính thanh khoản của cổ phiếu có thể ảnh hƣởng đến đầu tƣ thực, dựa vào nghiên cứu của Francisco Moz (2012), bài viết trình bày một kiểm định về mối quan hệ giữa tính thanh khoản của cổ phiếu và đầu tƣ trong trƣờng hợp các công ty trong mẫu phát hành thêm cổ phiếu mới. Để thực hiện kiểm định này, nghiên cứu thêm một biến giả liên kết giữa việc phát hành cổ phiếu và thƣớc đo thanh khoản vào cơng thức chính8. Kiểm định này sẽ cho thấy liệu rằng mối quan hệ giữa tính thanh khoản và đầu tƣ có biểu hiện rõ ràng hơn khi các công ty phát hành thêm cổ phiếu mới hay không.
Theo Francisco Munoz (2012), nếu tồn tại một mối tƣơng quan dƣơng giữa thanh khoản và đầu tƣ, đó là bởi vì thanh khoản tạo điều kiện cho tài trợ và đầu tƣ. Các cơng ty có thể chia thành hai dạng là các công ty lớn và công ty nhỏ dựa vào tổng tài sản của nó (Almeida và Campello, 2007). Các tác giả này cũng chỉ ra rằng những cơng ty nhỏ thì thƣờng có khuynh hƣớng tài trợ nội bộ, và khi
8
Trong mỗi quý, nếu cơng ty có phát hành chứng khốn mới thì biến giả có giá trị bằng 1, ngƣợc lại, biến giả nhận giá trị bằng 0.
đƣợc nới lỏng những ràng buộc tài chính (nhờ tính thanh khoản cao), các công ty này sẽ tận dụng thời cơ để phát hành cổ phiếu và tăng tài trợ cho đầu tƣ. Để kiểm định giả thuyết này, nghiên cứu thêm vào mơ hình một biến giả để phân biệt công ty lớn và công ty nhỏ9.
Cuối cùng, nếu thanh khoản khuyến khích đầu tƣ nhiều hơn, ảnh hƣởng này có thể rõ ràng hơn ở những cơng ty có nhiều cơ hội đầu tƣ (Zang, 2007). Để kiểm định giả thuyết này, theo Francisco Munoz (2012), nghiên cứu thêm vào mơ hình hồi quy ban đầu một biến giả để phân loại giữa công ty “tăng trƣởng” (cơng ty có nhiều cơ hội đầu tƣ) và cơng ty “giá trị” (cơng ty có ít cơ hội đầu tƣ ). Biến này sẽ đƣợc liên kết với biến đo lƣờng tính thanh khoản10. Các dữ liệu đƣợc winsorized ở mức 1% ở cả trên và dƣới để loại bỏ các giá trị ngoại lai.
Tóm lại, nghiên cứu đƣợc thực hiện lần lƣợt theo những bƣớc sau:
Bƣớc 1: Kiểm định hai biến cơng cụ xem nó có yếu khơng bằng cách hồi quy mơ hình với biến phụ thuộc là Tobin’s Q, biến độc lập là các biến cịn lại trong mơ hình và 2 biến công cụ. Theo Stock và Yogo (2005), để xem xét biến công cụ là yếu hay không, tôi sử dụng giá trị F test là 19.93 để so sánh. Nếu giá trị của kiểm định F >19.93, biến cơng cụ là khơng yếu và có giá trị giải thích. Ngồi ra, nghiên cứu cũng sử dụng kiểm định Hansen để xem xét, nếu giá trị
9
Trong mỗi quý, những cơng ty có tổng tài sản lớn hơn trung vị giá trị tài sản của mẫu đƣợc xem là những công ty “lớn” và ngƣợc lại. Đối với những cơng ty lớn, biến giả có giá trị bằng 1, ngƣợc lại biến giả có giá trị bằng 0.
10
Trong mỗi quý, công ty đƣợc chia theo tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng, nếu tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng (B/M) của công ty cao hơn giá trị trung vị của tỷ lệ này của các công ty trong mẫu, công ty đƣợc xem là công ty “giá trị”, ngƣợc lại là công ty “tăng trƣởng”. Đối với công ty đƣợc phân loại là công ty “giá trị”, biến giả có giá trị bằng 1, ngƣợc lại biến giả có giá trị bằng 0.
p-value của kiểm định khác 0, biến công cụ không phải là “weak instrument”.
Bƣớc 2: Nếu biến công cụ không yếu, nghiên cứu tiếp tục thực hiện
hồi quy mơ hình chính thêm vào hai biến cơng cụ để ƣớc lƣợng hệ số của các biến trong mơ hình.
Bƣớc 3: Thêm biến giả phát hành cổ phiếu (Issue X Trading Vol)
và hồi quy mơ hình theo bƣớc 1 và 2.
Bƣớc 4: Thêm biến giả phân biệt các công ty lớn và công ty nhỏ
(Large X Trading Vol) và hồi quy mơ hình theo bƣớc 1 và 2.
Bƣớc 5: Thêm biến giả phân biệt những công ty “tăng trƣởng” và
công ty “giá trị” (High B/M X Trading Vol) và hồi quy mơ hình theo bƣớc 1 và 2.
Theo các nghiên cứu lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm trƣớc, dấu kỳ vọng của các hệ số hồi quy nhƣ trong Bảng 3.2.
Thống kê mô tả dữ liệu và các kết quả thực nghiệm đƣợc trình bày trong phần tiếp theo.
Biến Dấu hệ số
kỳ vọng Ý nghĩa
Liquidity
(+) Tính thanh khoản cao của cổ phiếu liên quan đến một mức đầu tƣ thực lớn hơn
Leverage
(-)
Công ty không sử dụng nguồn tài trợ từ vay nợ để đầu tƣ
Cơng ty có địn bẩy cao phải sử dụng dịng tiền có đƣợc để trả lãi vay thay vì đầu tƣ Tobin’s Q
(+) Cơng ty có nhiều cơ hội đầu tƣ sẽ tận dụng chúng để gia tăng đầu tƣ thực.
Cash Flow
(+)
Nếu cơng ty bị giới hạn tín dụng, dịng tiền có thể biểu hiện một mức đầu tƣ lớn hơn (Fazzari et al., 1988)
Issue x
Trading Vol (+)
Thanh khoản liên quan đến đầu tƣ vì nó tạo điều kiện cho cơng ty phát hành chứng khốn, huy động vốn và đầu tƣ
Large x Trading Vol
(-)
Những cơng ty lớn (ít chịu những rào cản tài chính), thanh khoản ít có quan hệ mật thiết với đầu tƣ hơn những công ty nhỏ (chịu những ràng buộc tài chính lớn)
High B/M x
Trading Vol (-)
Tác động của tính thanh khoản đến đầu tƣ là lớn hơn đối với những công ty tăng trƣởng