CỨU
4.1 Kết quả thống kê mơ tả
Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mơ tả của các biến chính được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu:
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả
Variable Mean S.D Min 25% Median 75% Max
Cash 0.11 0.1 0.00 0.03 0.07 0.16 0.52 Lev 0.47 0.21 0.04 0.28 0.5 0.64 0.91 Roa 0.08 0.08 -0.65 0.03 0.07 0.11 0.5 Liq 0.17 0.2 -0.39 0.04 0.14 0.31 0.74 Bankdebt 0.23 0.2 0.00 0.04 0.2 0.37 0.73 CFlow 0.12 0.11 -0.63 0.06 0.11 0.17 0.54 lnAsset 11.83 0.52 10.3 11.48 11.8 12.08 13.29 PB 1.18 0.91 0.23 0.6 0.93 1.44 8.09 Nguồn: tác giả tự tính tốn Ghi
chú : Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả. Dữ liệu là toàn bộ các công ty trong mẫu, giai đoạn từ 2008-2012. Cash là tỷ lệ tiền và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản., Lev là tỷ lệ nợ ngắn hạn và nợ dài hạn trên tổng tài sản, Roa tỷ suất sinh lợi trên tài sản, Liq tỷ lệ vốn lưu động trừ tiền và
các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản, Bankdebt là tỷ lệ của tổng vay nợ ngân hàng trên tổng nợ, Cflow tỷ lệ của lợi nhuận trước thuế cộng giá trị khấu hao trên tổng tài sản, lnAsset được tính bằng cách lấy logarit tổng tài sản, PB tỷ lệ giữa giá cổ phiếu với giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu
Biến cash (đại diện cho biến nắm giữ tiền và các khoản tương đương tiền), với giá trị trung bình là 11% điều này cho thấy tỷ lệ nắm giữ tiền và các khoản tương đương tiền của các công ty trong mẫu chiếm 11% trên tổng tài sản. Tỷ lệ này cao hơn so với nghiên cứu của Ozkan và các cộng sự (2004): giá trị trung bình của tỷ lệ tiền 10.3% và giá trị trung vị 5.8% trong khi kết quả nghiên cứu của Kim và các cộng sự (1998) cho thấy giá trị trung bình và giá trị trung vị của tỷ lệ tiền là 8.1% và 4.7%.
Biến Lev (biến địn bẩy cơng ty) được xác định là tỷ lệ nợ trên tổng tài sản bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn. Ý nghĩa của biến Lev cho thấy phần trăm tài sản của công ty được tài trợ bằng vốn vay. Giá trị trung trình của địn bẩy trong mẫu là 47% điều này cho thấy 47% tài sản công ty được tài trợ bằng vốn vay. Thêm vào đó, nếu tỷ số này q cao phản ánh tình hình tài chính của doanh nghiệp thiếu lành mạnh, mức độ rủi ro cao và khi có những cơ hội đầu tư hấp dẫn doanh nghiệp khó có thể huy động vốn bên ngồi. Tuy nhiên, trên phương diện doanh nghiệp, tỷ số này càng cao càng chứng tỏ thành tích vay mượn của doanh nghiệp và nếu tỷ suất lợi nhuận của doanh nghiệp cao hơn tỷ lệ lãi vay thì doanh nghiệp càng có lợi do tác dụng địn bẩy của nợ vay.
Biến Roa (tỷ suất sinh lợi trên tài sản) dùng để đo lường khả năng sinh lợi trên một đồng tài sản của cơng ty. Trong bảng 3 giá trị trung bình của Roa là 8% hàm ý rằng với một đồng tài sản thì khả năng sinh lợi của nó là 8%, doanh nghiệp đang kinh doanh có lãi. Ngồi ra tỷ số này còn cho biết doanh nghiệp đã quản trị và sử dụng tài sản có hiệu quả để tạo ra thu nhập
tính bằng tỷ lệ vốn lưu động trừ tiền và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản. Với giá trị trung bình là 17% điều đó cho thấy các cơng ty trong mẫu đang nắm giữ 17% các tài sản lưu động không phải tiền mặt trong tổng tài sản.
Biến Bankdebt (nợ ngân hàng) được xác định là tỷ lệ nợ ngắn hạn và nợ dài hạn ngân hàng trên tổng nợ. Với giá trị trung bình của biến Bankdebt là 23% thì rõ ràng trong 47% các khoản nợ của công ty thì nợ ngân hàng chiếm 23%
Biến CFlow đại diện cho dịng tiền nội bộ cơng ty và được xác định là tỷ lệ của lợi nhuận trước thuế cộng giá trị khấu hao trên tổng tài sản. Trong mẫu giá trị trung bình và trung vị của biến CFlow là 12% và 11%. Ý nghĩa của biến dòng tiền nội bộ là để xem xét và đánh giá tình trạng kinh doanh của một doanh nghiệp, khả năng thanh toán của nó vì doanh nghiệp kinh doanh có lãi khơng có nghĩa là có khả năng thanh khoản tốt.
Biến Lnasset đại diện cho qui mơ cơng ty, giá trị trung bình và trung vị của biến Lnasset (1183%, 1188%) cho thấy hầu hết các công ty trong mẫu đều là những cơng ty có qui mơ lớn
Biến PB đại diện cho các cơ hội tăng trưởng của công ty là tỷ lệ giữa giá cổ phiếu với giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu. Vì tỷ số PB được xác định bởi thu nhập kỳ vọng mà chưa ghi nhận trong giá trị sổ sách nên khi giá trị trung bình PB của các cơng ty trong mẫu là 118% điều đó cho thấy thu nhập tương lai mang lại giá trị lớn hơn giá trị sổ sách của các công ty này. Thêm vào đó tỷ số PB có giá trị lớn hơn 1 chứng tỏ phần lớn các doanh nghiệp trong mẫu đều có uy tín và danh tiếng trên thị trường.
4.2 Kết quả hồi quy
Mơ hình với dữ liệu dạng bảng động được hồi quy theo phương pháp System GMM có tính đến hiện tượng nội sinh của các biến giải thích nên tác giả thực hiện kiểm định đối với 3 trường hợp:
Trường hợp 1: tất cả các biến đều được xem là biến ngoại sinh ngoại
(exogenous) trừ biến nắm giữ tiền.
Trường hợp 2: tất cả các biến đều được xem là biến đã được xác định
trước (predetermined variables) ngoại trừ biến nắm giữ tiền.
Trường hợp 3: tất cả các biến đều là biến nội sinh (endogeneity).
Vấn đề định lượng thứ hai có thể ảnh hưởng đến kết quả của mơ hình là hiện tượng tự tương quan. Chính vì vậy, tác giả đã tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc nhất Autoregression 1 (AR1) và tự tương quan bậc hai Autoregression 2 (AR2) giữa các sai số với giả thiết Ho: là khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kết quả ước lượng trong bảng 4.2, 4.3 và 4.4 cho thấy: Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Khi kiểm định tự tương quan bậc nhất AR1: giả thiết Ho bị bác bỏ đối với tất cả các trường hợp. Ở trường hợp 1: giả thiết Ho bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% (p-value: 0.014, hệ số: -2.47), tương tự đối với trường hợp 2 và 3 giả thiết Ho bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1% (p-value: 0.002, hệ số: -3.11) và 5% (p-value: 0.011, hệ số: -2.53). Điều này có nghĩa là trong mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc nhất giữa các sai số, cụ thể là tương quan âm giữa các sai số.
Tiếp tục thực hiện kiểm định tự tương quan bậc hai AR2, giả thiết Ho được chấp nhận đối với tất cả các trường hợp. Ở trường hợp 1: chấp nhận giả thiết Ho (p-value: 0.211, hệ số: 1.25), tương tự đối với trường hợp 2 và 3 giả thiết Ho được chấp nhận (p-value: 0.2, hệ số: 1.28) và (p-value: 0.286, hệ số: 1.07), nghĩa là khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số trong mẫu, cụ thể là tương quan dương giữa các sai số. Đồng thời qua đó cũng cho thấy độ trể hai kỳ của các biến giải thích được chọn trong mơ hình là phù hợp.
Kết quả kiểm định tính hợp lệ của biến công cụ (Overidentifying Restrictions test – Hansen test) cho thấy không phù hợp khi cho rằng tất cả các biến ngoại trừ biến nắm giữ tiền đều là biến ngoại sinh trong mơ hình.
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy cho toàn mẫu đối với trường hợp tất cả các biến hồi quy ngoại trừ biến nắm giữ tiền đều là biến ngoại sinh
Xit strictly exogenous (1)
Variable Predicted
Coef. Std.Err P-value
Cash i,t-1 0.685 0.245 0.005*** Levit -/+ 0.056 0.066 0.396 Roait - -0.074 0.133 0.575 Liqit - 0.061 0.596 0.314 Bankdebtit - -0.104 0.076 0.171 CFlowit + 0.678 0.106 0.522 lnAssetit - -0.122 0.012 0.305 PBit - 0.006 0.008 0.475 AR1 -2.47 0.014 AR2 1.25 0.211 Hansen 10.33(4) 0.035 Nguồn: tác giả tự tính tốn Ghi
chú : Bảng 4.2 trình bày kết quả hồi quy tác động của các yếu tố quyết định lên việc giữ tiền, sử dụng phương pháp System Generalized Method of Moments (GMM). Dữ liệu là tồn bộ các cơng ty trong mẫu, giai đoạn từ 2008-2012. Biến
giả thời gian bao gồm cả trong các biến hồi qui. Trường hợp 1: tất các biến hồi quy
ngoại trừ biến nắm giữ tiền đều là biến ngoại sinh, sử dụng biến Cashit-2 làm biến
công cụ. AR1 và AR2 là kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các sai số.
Hansen test là kết quả kiểm định tính phù hợp của các biến cơng cụ: thể hiện ở hệ số Chi2
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10% ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Giả thiết Ho về tính vững của biến cơng cụ đã bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% (p-value: 0.035, hệ số chi2: 10.33). Kết quả thực nghiệm phù hợp với nghiên cứu của Ozkan và các cộng sự (2004) nhưng lại không phù hợp với nghiên cứu LI Wenyao (2007), đây là điểm khác biệt khi nghiên cứu tại Việt Nam. Vì vậy, tác giả kết luận, khơng thích hợp khi cho rằng các biến hồi qui là biến ngoại sinh hồn tồn trong mơ hình động của việc giữ tiền (xem chi tiết phụ lục 1)
Nếu biến giải thích ở trường hợp 1 được xem là biến ngoại sinh hồn tồn, là biến khơng tương quan với phần dư trong quá khứ, hiện tại và tương lai, thì ở trường hợp 2 biến giải thích được giả định khơng phải là biến ngoại sinh hoàn toàn (tất cả các biến đều được xem là biến đã được xác định trước- predetermined variables - ngoại trừ biến nắm giữ tiền). Theo nghiên cứu Manuel Arellano (2009) cho rằng các biến này có tương quan với phần dư trong quá khứ nhưng không tương quan với phần dư ở hiện tại và tương lai.
Để biết các biến giải thích có tương quan trong quá khứ với phần dư hay không, tác giả đã thực hiện kiểm định bằng cách sử dụng biến công cụ là các biến hồi quy với độ trễ (t-2). Sau đó thêm biến cơng cụ là các biến hồi quy với độ trễ (t-1) để phân tích mức độ gia tăng sai lệch từ sự tương quan giữa các biến hồi quy với độ trễ (t-1) và sai phân bậc nhất của phần dư Δuit.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy cho toàn mẫu đối với trường hợp tất cả các biến hồi quy ngoại trừ biến nắm giữ tiền đều là biến ấn định trước
(predetermined variables)
Xit predetermined (2)
Variable Predicted
Coef. Std.Err P-value
Cash it-1 0.475 0.106 0.000*** Levit -/+ 0.042 0.102 0.679 Roait - 0.014 0.257 0.957 Liqit - 0.158 0.073 0.03** Bankdebtit - -0.037 0.082 0.654 CFlowit + 0.001 0.233 0.997 lnAssetit - -0.056 0.027 0.038** PBit - 0.011 0.011 0.336 AR1 -3.11 0.002 AR2 1.28 0.200 Hansen 68.06(61) 0.250 Nguồn: tác giả tự tính tốn Ghi
chú : Bảng 4.3 trình bày kết quả hồi quy tác động của các yếu tố quyết định lên việc giữ tiền, sử dụng phương pháp System Generalized Method of Moments (System GMM). Dữ liệu là tồn bộ các cơng ty trong mẫu, giai đoạn từ 2008-
2012. Biến giả thời gian bao gồm cả trong các biến hồi qui. Trường hợp2: tất cả các biến hồi qui ngoại trừ biến nắm giữ tiền đều là biến đã được ấn định trước (predetermined variables), sử dụng Cashit-2, Levit-1, Roa it-1, Liq it-1, Bankdebt it-1, Cflowit-1, lnAssetit-1, PBit-1 làm biến công cụ. Đồng thời thêm các biến công cụ với độ trễ (t-2): Lev it-2, Roa it-2, Liq it-2, Bankdebtit-2, Cflowit-2, lnAsset it-2, PB it-2 để khảo sát mức độ gia tăng sai lệch từ sự tương quan giữa các biến giải thích và sai phân bậc nhất của phần dư Δuit. AR1 và AR2 là kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các sai số. Hansen test là kết quả kiểm định tính phù hợp của các biến cơng cụ: thể hiện ở hệ số Chi2
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10% ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Kết quả thực nghiệm (xem chi tiết phụ lục 2):
Khi sử dụng biến công cụ là các biến hồi quy với độ trễ (t-2): hệ số
chi2(25)=10.51 và p-value =0.995
Thêm các biến công cụ là các biến hồi quy với độ trễ (t-1): hệ số chi2(44)=24.10 và p-value=0.994
Có thể thấy mức độ sai lệch rất ít từ sự tương quan giữa các biến giải thích và sai phân bậc nhất của phần dư Δuit khi thêm biến công cụ là biến hồi quy với độ trễ (t-1). Điều đó chứng tỏ trong trường hợp này các biến giải thích khơng tương quan trong q khứ với phần dư. Cũng giống như trường hợp 1 kết quả hồi quy cũng phù hợp với nghiên cứu của Ozkan và các cộng sự (2004) nhưng lại không phù hợp với nghiên cứu LI Wenyao (2007). Vì vậy, tác giả kết luận rằng: khơng thích hợp khi cho rằng các biến hồi qui là biến xác định trước ngoại trừ biến nắm giữ tiền.
Tiếp tục thực hiện ước lượng theo phương pháp System GMM đối với trường hợp 3, đồng thời lấy độ trễ (t-2) của các biến hồi qui làm biến công cụ. Rõ ràng hệ số ước lượng của biến nắm giữ tiền có độ trễ tác động thuận chiều
lên biến giữ tiền ở kỳ hiện tại với hệ số 54.1 (trường hợp 3), hệ số điều chỉnh khoản 0.459 (1-0.541) và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Như vậy với dữ liệu là các công ty niêm yết trên hai sàn trong giai đoạn 2008-2012 thì kết quả tác động giữa biến giữ tiền có độ trễ (t-2) và biến giữ tiền ở kỳ hiện tại là thuận chiều. Tác động thuận chiều này cho thấy các công ty đã cố gắng điều chỉnh việc giữ tiền của mình tiến đến tỷ lệ tiền mặt mục tiêu. Đồng thời với kết quả này càng chứng tỏ việc các công ty khơng thể ngay lập tức có thể điều chỉnh đến một tỷ lệ nắm giữ tiền mục tiêu (nghiên cứu về cấu trúc vốn của Myers, 1984 và Fischer và cộng sự, 1989) theo sự thay đổi của các đặc điểm công ty và do tác động của các cú sốc. Giải thích cho điều này là do quá trình điều chỉnh tốn nhiều chi phí phát sinh từ chi phí chuyển đổi và các chi phí điều chỉnh khác. Tuy nhiên các nghiên cứu trước cũng đã có một số lưu ý cho rằng hệ số ước lượng có thể bị sai lệch vì mơ hình khơng bao gồm hết các đặc điểm của các cơng ty. Ngồi ra, việc kiểm soát các hiệu ứng cố định (fixed effects) như hiệu ứng về thời gian khi mà các đặc điểm của công ty không thay đổi. Cuối cùng là xử lý các sai lệch do hiện tượng nội sinh của các biến hồi qui như là sai số đo lường ngẫu nhiên.
Biến Leverage tác động cùng chiều lên việc giữ tiền, với hệ số 0.007. Tác động thuận chiều này phù hợp với dự đoán của Li Wenyao (2007) cho rằng do tồn tại chi phí đại diện của các khoản nợ. Điều này có thể hiểu là do chi phí nợ là chi phí rẻ nhất, tiện dụng và linh hoạt, lúc này chi phí đại diện phát sinh, nhiều nhà quản trị với động cơ bên trong đó chính là những tư lợi cá nhân, tiến hành thực hiện những vụ thâu tóm lãng phí và đầu tư dàn trải, đầu tư vào những dự án kém chất lượng. Việc tăng sử dụng nợ làm tăng rủi ro đối với thu nhập, tài sản của doanh nghiệp và đôi khi không thể đàm phán lại khế ước vay nợ để ngăn chặn nguy cơ vỡ nợ và phá sản.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy cho toàn mẫu đối với trường hợp tất cả các biến đều nội sinh
Variable Predicted Xit endogenous (3)
Cash i t-1 Levit -/+ Roait - Liqit - Bankdebtit - CFlowit + lnAssetit - PBit - AR1 AR2 Hansen Nguồn: tác giả tự tính tốn
Bảng 4.4 trình bày kết quả hồi quy tác động của các yếu tố quyết định lên việc giữ tiền, sử dụng phương pháp System Generalized Method of Moments (GMM). Dữ liệu