2. KHUNG LÝ THUYẾT
2.3. Mơ hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng (Penal data regression models)
2.3.2.3. Mơ hình hồi quy biến giả bình phương tối thiểu – LSDV
Hai mơ hình trên cố định ảnh hưởng theo thời gian (phương trình (2.2) có hệ số
chặn khơng đổi qua các năm) hoặc theo khơng gian (phương trình (2.3) có hệ số chặn khơng đổi cho các đơn vị mẫu). Trên thực tế ta cho phép tung độ gốc (ảnh hưởng cố
định) khác nhau giữa các công ty hay các năm thông qua kỹ thuật biến giả, cụ thể đưa
các biến giả đại diện cho yếu tố không gian (công ty, ngành) và thời gian (năm, giai
đoạn quan sát) vào các phương trinh hồi quy, còn gọi là kỹ thuật biến giả tung độ gốc
khác biệt.
Phương trình hồi quy (2.2) và (2.3) sẽ lần lượt được viết lại như sau:
Yit = α1 + α2D2i + α3D3i +....+ αnDni + β2X2it + β3X3it +.…+ βkXkit + uit (2.4) Yit = γ1 + γ2Y2Tt+ γ3Y3t +….+ γTYTt + β2X2it + β3X3it +.…+ βkXkit + uit (2.5)
Kết hợp hai phương trình trên ta sẽ có được phương trình sau:
Yit = α1 + α2D2i + α3D3i +....+ αnDni + γ1 + γ2Y2t + γ3Y3t +….+ γTYTt + β2X2it +
β3X3it +.…+ βkXkit + uit (2.6)
2.3.3. Mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên – REM.
Mơ hình này cũng bắt nguồn từ phương trình hồi quy đơn giản của mơ hình POOL, do những hạn chế trong mơ hình ảnh hưởng cố định hay mơ hình LSDV là việc thêm vào mơ hình các biến giả có thể làm giảm bậc tự do hoặc xảy ra đa cộng tuyến nếu mơ hình có nhiều biến quan sát, đặc biệt nếu có những biến ít thay đổi (hoặc bất biến) theo thời gian thì cách tiếp cận LSDV khơng thể nhận diện tác động của những biến số bất biến theo thời gian như vậy. Ngoài ra, phương pháp này giả định uit tuân theo phân phối chuẩn nên không loại bỏ được trường hợp phương sai không đồng nhất.
Để loại bỏ được những nghi ngờ về số hạng nhiễu uit ta sử dụng cách tiếp cận thứ
hai gọi là mơ hình các thành phần sai số (Error Components Model - ECM) hay mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM).
Ta viết lại phương trình (2.2) ở trên:
Yit = β1i + β2X 2it + β3 X 3it +……+ βkX kit + uit (2.2)
Thay vì xem β1i là cố định, ta giả định đó là một biến ngẫu nhiên với một giá trị
trung bình là β1 (khơng có ký hiệu i ở đây). Và giá trị tung độ gốc cho một cơng ty riêng lẻ có thể được biểu thị là:
β1i = β1 + εi với i = 1, 2, …, N (2.7)
Trong đó εi là số hạng sai số ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0 và
phương sai bằng σε2
Trong đó: wi = εi + uit
Số hạng sai số kết hợp bao gồm hai thành phần: εi là thành phần sai số theo không gian, hay theo các đơn vị quan sát (công ty), và uit là thành phần sai số theo không gian và chuỗi thời gian kết hợp.
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. 3.1. Chọn mẫu nghiên cứu. 3.1. Chọn mẫu nghiên cứu.
Mẫu dùng để nghiên cứu gồm các công ty đã niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trên sàn Hà Nội (HNX) và thành phố Hồ Chí Minh (HSX). Mẫu nghiên cứu gồm 150 cơng ty thuộc 12 lĩnh vực (Thương mại, Công nghiệp, Dịch vụ, Khoa học cơng nghệ, Khai khống, Bất động sản, Nông lâm ngư nghiệp, Năng lượng/
Điện/ Gas, Truyền thông, Kho vận, Xây dựng, Bảo hiểm).
• Tiêu chí chọn mẫu:
- Những công ty đã niêm yết kể từ năm 2006 trở về trước. - Có báo cáo tài chính đầy đủ cho các năm 2006-2012. • Nguồn dữ liệu.
- Báo cáo tài chính của các cơng ty niêm yết trên website Bloomberg và các websites khác như cafeF, cophieu68, HSC…
3.2. Phương pháp ước lượng.
Đối với dạng dữ liệu bảng thì sẽ có 3 cách để ước lượng là (1) phương pháp hồi
quy đơn giản nhất OLS hay còn gọi là POOL, (2) là phương pháp hồi quy các yếu tố
ảnh hưởng cố định – FEM và (3) là phương pháp hồi quy theo các yếu tố ảnh hưởng
ngẫu nhiên – REM. Tuy nhiên phương pháp hồi quy kết hợp POOL đơn giản nhưng lại hạn chế do bỏ qua các đặc tính khơng gian và thời gian của dữ liệu nên làm bóp méo đi mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, hơn nữa hồi quy theo POOL có thể có sự tự tương quan trong dữ liệu (kết quả của mơ hình này thường cho thấy hệ số
Durbin Watson cao). Do đó, FEM và REM được sử dụng để giải quyết vấn đề này.
mơ hình OLS và REM và kiểm định Hausman (1978) để lựa chọn giữa hai mơ hình
FEM và REM. Ngồi ra, bài nghiên cứu cũng sẽ sử dụng robust test để loại bỏ hiện tượng phương sai khơng đồng nhất .
Phương trình hồi quy được sử dụng:
Yit = α0 + ∑ βk Xkit + uit
Biến nghiên cứu được xây dựng dựa trên các nghiên cứu trước về quyết định đầu tư, trong đó có mơ hình q của Tobin và các nghiên cứu của Erickson & Whited (2000), Gomes (2001), Saquido (2003), Ninh LK và cộng sự (2007), Carpenter và Guariglia (2008), Bokpin và Onumah (2009), Li và cộng sự (2010), Ruiz - Porras và Lopez - Mateo (2011) và Nair (2011). Biến phụ thuộc là biến đại diện cho sự gia tăng trong tỷ lệ đầu tư của công ty và biến độc lập là các yếu tố có tác động đến quyết định đầu tư
của một doanh nghiệp. Các biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:
Dịng tiền (Cash flow), địn bẩy tài chính (TDTA), tăng trưởng doanh thu (REVG), Tobin q, quy mô (SIZE), tỷ lệ tài sản cố định (TANGB), rủi ro kinh doanh (RISK) và hai biến vĩ mô là GDP và lạm phát (INF).
3.2.1. Các biến nghiên cứu trong mơ hình. 3.2.1.1. Biến phụ thuộc. 3.2.1.1. Biến phụ thuộc.
• Tăng trưởng đầu tư:
INV = It = Kt – Kt-1 Kt-1 Kt-1
3.2.1.2. Các biến độc lập.
• Dòng tiền của cơng ty (CF).
Dịng tiền được sử dụng như một biến đại diện cho sức mạnh nội tại của một
doanh nghiệp. Dòng tiền được xác định bằng tổng thu nhập ròng sau thuế và khấu hao. Biến này được lấy từ Bảng cân đối tài sản và báo cáo thu nhập của các cơng ty. Dịng tiền là một yếu tố có tác động quan trọng đối với quyết định đầu tư của các cơng ty bởi vì nếu các cơng ty có đủ dịng tiền mặt thì các dự án đầu tư dễ dàng được thơng qua vì
đã có nguồn vốn thực hiện. Mặc khác, nhiều cơng ty dù có thơng tin về các cơ hội đầu
tư tiềm năng nhưng khơng thể tiến hành đầu tư do khơng có khả năng tiếp cận với các nguồn tài trợ từ bên ngồi. Do đó, khi dịng tiền nội tại của doanh nghiệp được cải
thiện thì họ có thể dễ dàng mở rộng đầu tư, tham gia vào các dự án hấp dẫn mà các
doanh nghiệp khác khơng có. Mối quan hệ giữa biến dòng tiền và tỷ lệ tăng trưởng đầu tư doanh nghiệp INV được kỳ vọng là tương quan cùng chiều.
CF = Lợi nhuận sau thuế + khấu hao
Kt-1
Giả thiết H1: Dòng tiền càng cao sẽ càng làm gia tăng tỷ lệ đầu tư của doanh nghiệp.
• Địn bẩy tài chính (LEV).
Địn bẩy là tỷ lệ tổng nợ phải trả trên tổng tài sản. Đòn bẩy có thể có tác động
nghịch biến đến đầu tư của công ty thông qua hai kênh là (1) sự gia tăng sử dụng địn
bẩy có thể tăng nguy cơ phá sản và các nhà quản lý lo sợ rằng các cổ đông sẽ hạn chế vay nợ thêm và do đó làm giảm đầu tư. (2) khi sử dụng quá nhiều vốn từ nợ vay sẽ làm giảm tỷ lệ nguồn vốn bên trong (fund in hand), dó đó tỷ lệ địn bẩy cao có thể làm hạn chế việc mở rộng đầu tư của doanh nghiệp. Tuy nhiên, khả năng vay nợ cao cũng có
thể là nhân tố khuyến khích sự gia tăng đầu tư của doanh nghiệp. Do đó, mối quan hệ giữa quyết định đầu tư và địn bẩy được dự kiến có thể tương quan nghịch biến hoặc đồng biến.
Để đại diện cho cấu trúc vốn của một công ty chúng ta sẽ quan sát biến địn bẩy
nợ của cơng ty đó. Tùy theo từng loại nợ ta sẽ có các cách tính tốn cho địn bẩy khác nhau: LDTA (nợ dài hạn trên tổng tài sản), SDTA (nợ ngắn hạn trên tổng tài sản), TDTA (tổng nợ trên tổng tài sản). Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này chỉ sử dụng
TDTA đại diện cho việc sử dụng đòn bẩy của doanh nghiệp.
Giả thiết (H2): Cơng ty có tỷ lệ sử dụng nợ (TDTA) càng lớn sẽ càng khuyến khích gia tăng tỷ lệ đầu tư.
• Tăng trưởng doanh thu (REVG).
Theo Eisner (1960) tốc độ tăng trưởng doanh số hiện tại và quá khứ có ảnh hưởng
đến đầu tư.
REVG = REVt – REVt-1
REVt-1
Biến này dùng để đại diện cho sự tăng trưởng của cơng ty và sẽ có thể sẽ ảnh
hưởng đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Biến này được xác định theo công thức trên, là phần trăm gia tăng trong doanh thu so với năm trước đó, thơng tin về doanh thu
được lấy trong báo cáo thu nhập. Nếu lập luận rằng chính vì sự gia tăng trong sản xuất
hàng hóa sẽ làm nhu cầu về vốn và máy móc tăng lên. Do đó, mối quan hệ giữa biến tăng trưởng doanh thu đến đầu tư được kỳ vọng là tương quan cùng chiều.
Giả thiết (H3): Tăng trưởng doanh thu (REVG) và tỷ lệ đầu tư của doanh nghiệp có mối tương quan cùng chiều với nhau
• Tobin’s q.
Biến tobin’s q được sử dụng để đại diện cho cơ hội đầu tư của các doanh nghiệp. Cơ hội đầu tư cao hơn sẽ khuyến khích doanh nghiệp đầu tư nhiều hơn trong một thế giới cạnh tranh mà các doanh nghiệp cố gắng để tối đa hóa giá trị của cơng ty thơng
qua các dự án đầu tư có NPV dương. Nghiên cứu này kỳ vọng là cơ hội đầu tư sẽ có mối tương quan đồng biến với quyết định đầu tư của doanh nghiệp.
TD + MC TD + SE
Q =
(Với TD là tổng nợ, MC là tổng giá trị vốn hóa thị trường và SE là tổng vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp)
Giả thiết (H4): Doanh nghiệp có càng nhiều cơ hội đầu tư (Tobin’s q) thì tỷ lệ đầu tư
càng cao.
• Quy mơ cơng ty (SIZE).
Quy mơ có thể có những tác động tích cực lên lợi nhuận hoạt động của cơng ty vì những cơng ty lớn hơn sẽ ưu thế hơn trong việc tiếp cận các nguồn tài trợ.Theo như các nghiên cứu trước đây thì có ba cách để xác định quy mô của doanh nghiệp là qua tổng tài sản, tổng doanh thu hoặc tổng số nhân viên. Do hạn chế về mặt thông tin nên số lượng nhân viên công ty không được thể hiện trong các báo cáo tài chính của doanh nghiệp hoặc số liệu khơng được cập nhật. Ngồi ra, doanh thu của cơng ty có thể bị ảnh hưởng bởi các điều kiện kinh tế, đặc trưng ngành và chu kỳ kinh doanh của doanh
nghiệp nên đối với một mẫu gồm nhiều công ty thuộc nhiều nghành khác nhau bài nghiên cứu sẽ xác định quy mô bằng giá trị logarith của tổng tài sản.
Các nghiên cứu trước của Ninh L.K. và đồng sự (2007), Bokpin và Onumah (2009) đã chứng minh rằng quy mô doanh nghiệp là một yếu tố có tác động nghịch
biến đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Lý do là khả năng quản lý và nguồn nhân lực khơng thể kiểm sốt tất cả mọi thứ hoặc đáp ứng được mọi yêu cầu trong một cơng ty lớn do đó những cơng ty này có xu hướng đầu tư ít hơn. Tuy nhiên, một kết quả trái ngược được đưa ra trong các nghiên cứu của Adelegan và Ariyo (2008), Jangili và
Kumar (2010) , Li và cộng sự. (2010), Ruiz - Porras và Lopez - Mateo (2011). Lý do là các cơng ty lớn có thể tiếp cận với các nguồn vốn bên ngồi tốt hơn, dịng tiền ổn định hơn và được đa dạng tốt hơn những công ty nhỏ. Do đó hoạt động đầu tư cũng có nhiều
điều kiện để mở rộng hơn.
Giả thiết (H5): Doanh nghiệp có quy mơ (SIZE) càng lớn thì tỷ lệ đầu tư của doanh nghiệp càng bị hạn chế.
• Tỷ lệ tài sản cố định (TANGB).
Mặc dù biến về tỷ lệ tài sản cố định ít được sử dụng trong các nghiên cứu về
quyết định đầu tư nhưng trong một số nghiên cứu, biến này cho thấy có vai trị trong
việc tác động đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Theo như Aquino (2000) và
Saquido (2003) phân tích biến này cho thấy là các chi phí thiết lập (setup costs) khi tỷ lệ tài sản cố định cao sẽ tạo ra các rào cản cho các dự án đầu tư bổ sung với bối cảnh của các công ty. Tỷ lệ tài sản cố định được tính bằng tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản của công ty (TANGBILITY).
Một điều dễ dàng nhận thấy là khi nguồn vốn cố định của công ty tăng lên có
nghĩa là cơng ty sẽ đầu tư nhiều hơn vào máy móc để đáp ứng nhu cầu sản xuất. Do đó, biến này được dự kiến sẽ có một mối quan hệ đồng biến với tỷ lệ đầu tư.
TANGB =
Total Asset * 100 Fixed Asset
Giả thiết (H6): Tài sản cố định của doanh nghiệp (Tangb) có mối tương quan cùng
chiều với tỷ lệ đầu tư.
• Rủi ro kinh doanh (RISK).
Theo Robert S.Pindyck (1986) thì quyết định đầu tư bị ảnh hưởng bởi những thay
đổi trong mức độ rủi ro. Do đó nghiên cứu này cũng thử đưa biến rủi ro vào phân tích
xác định xem có mối quan hệ thật sự giữa mức độ rủi ro doanh nghiệp đang đối mặt
với quyết định đầu tư.
RISK = Std (Doanh thu năm t – Doanh thu năm t-1)
Trung bình Doanh thu
Với mong đợi là các nhà quản trị sẽ có hành vi đầu tư khác nhau ứng với mức rủi của doanh nghiệp, do đó biến RISK được dự kiến là sẽ có mối quan hệ nghịch biến với quyết định đầu tư.
Giả thiết (H7): Doanh nghiệp có rủi ro kinh doanh (RISK) cao thì bị hạn chế khả năng
gia tăng tỷ lệ đầu tư.
• Tăng trưởng GDP và Lạm phát.
GDP và lạm phát là hai biến đại diện cho yếu tố vĩ mô kinh tế tác động đến quyết
nhiều điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp gia tăng đầu tư. Lạm phát thì có thể
ngược lại, trong điều kiện lạm phát cao làm chi phí vay đắt đỏ hơn và nếu lạm phát leo thang có thể làm gia tăng khả năng phá sản của doanh nghiệp, do đó tình hình lạm phát cao có thể sẽ làm hạn chế việc đầu tư của doanh nghiệp.
Giả thiết (H8): Khi GDP càng cao thì càng khuyến khích các doanh nghiệp gia tăng tỷ
lệ đầu tư.
Giả thiết (H9): Khi lạm phát (INF) càng cao thì càng hạn chế các doanh nghiệp gia tăng tỷ lệ đầu tư.
3.2.1.3. Các biến giả.
• Biến giả đại diện cho ngành (INDUSTRY).
Bài nghiên cứu sử dụng mẫu là các công ty thuộc nhiều ngành khác nhau, gồm 12 lĩnh vực (Thương mại, Công nghiệp, Dịch vụ, Khoa học công nghệ, Khai khống, Bất
động sản, Nơng lâm ngư nghiệp, Năng lượng/ Điện/ Gas, Truyền thông, Kho vận, Xây
dựng, Bảo hiểm). Do đó, để quan sát sự khác biệt trong mối quan hệ tác động của các biến nghiên cứu lên từng ngành trong mẫu quan sát bài nghiên cứu sẽ sử dụng thêm 11 biến giả cho các nghành tương ứng (IND1 là ngành thương mại, IND2 là công nghiệp….
IND11 là ngành Xây dựng, ngành Bảo hiểm được chọn là chuẩn quan sát).
• Biến giả đại diện cho phần vốn góp của Nhà nước (STATE).
Sở hữu nhà nước trong các công ty là một đặc điểm riêng của các công ty đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt. Để thấy được sự khác biệt trong các yếu tố tác động đến quyết định đầu tư giữa các công ty Nhà nước và công ty tư nhân, bài
nghiên cứu đưa thêm vào mơ hình nghiên cứu biến giả đại diện cho vốn sở hữu của
Sở hữu nhà nước (STATE) có giá trị là 1 nếu là cơng ty nhà nước theo luật doanh nghiệp năm 2005 (có tỷ lệ vốn nhà nước chiếm từ 51% trở lên), ngược lại thì có giá trị là 0.
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu. 4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mơ hình.
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
INV 900 0.3901 1.3520 -1.0000 24.4793 CF 900 0.5014 0.8819 -6.2644 13.9440 REVG 900 0.2111 0.5740 -0.9024 7.7443 TDTA 900 0.2376 0.1946 0.0000 0.9253 SIZE 900 11.6203 0.6078 8.3080 13.4243 TANGB 900 0.3025 0.2082 0.0017 0.9764 Tobin’s Q 900 1.0569 1.0994 0.0651 20.8182 RISK 900 0.1801 0.1697 0.0005 1.1628 GDP 900 0.0630 0.0113 0.0503 0.0846 INF 900 0.1268 0.0501 0.0681 0.1989
Bảng 4.1 là báo cáo thông kê mô tả mẫu, bao gồm các thông số như độ lệch
chuẩn, giá trị trung bình, giá trị tối thiểu, tối đa của các biến sử dụng trong mô hinh