Giả thiết nghiên cứu Biến
nghiên cứu
Dấu của hệ số hồi quy
Các nhà đầu tư định giá thấp lượng tiền mặt do
doanh nghiệp nắm giữ . ∆Ci,t +
Các nhà đầu tư định giá thấp giá trị tiền mặt do các doanh nghiệp có nhiều tiền mặt nắm giữ so với các doanh nghiệp có ít tiền mặt nắm giữ.
∆Ci,tCi,t-1 -
Các nhà đầu tư định giá thấp giá trị tiền mặt do các doanh nghiệp vay nợ nhiều nắm giữ so với các doanh nghiệp vay nợ ít nắm giữ.
∆Ci,tLi,t -
3.4 Phương pháp nghiên cứu3.4.1 Công cụ thực hiện 3.4.1 Công cụ thực hiện
Excel: Sau khi tập hợp dữ liệu thô, tác giả đã sử dụng phần mềm Excel để lọc dữ
Stata: Sau khi có dữ liệu đầu vào từ Excel, tác giả dùng phần mềm Stata để chạy
mơ hình hồi quy và thực hiện các phép kiểm định.
3.4.2 Xử lý dữ liệu
Đầu tiên, tác giả tính tốn TSSL của các cổ phiếu qua từng năm dựa vào cơng thức
sau đây:
Rt =
Trong đó, DIVt là giá trị cổ tức được chia trong khoảng thời gian từ năm t-1 đến năm t. Pt là giá đóng cửa của cổ phiếu vào ngày 31/12 của năm t. Pt-1 là giá đóng cửa của cổ phiếu vào ngày 31/12 của năm t-1.
Tiếp theo, để tính TSSL vượt trội của cổ phiếu, tác giả xây dựng 25 danh mục tiêu
chuẩn dựa vào quy mô và tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách. Qua mỗi năm, dữ liệu từ mẫu quan sát sẽ được tác giả sắp xếp theo thứ tự tăng dần theo quy mô công ty (dựa vào giá trị vốn hóa tại ngày 31/12 của năm đó). Sau đó, tác giả sẽ gom thành 5 nhóm có số lượng bằng nhau bao gồm nhóm có quy mơ lớn nhất, rồi đến quy mơ lớn, quy mơ trung bình, quy mơ nhỏ và cuối cùng là nhóm có quy mơ nhỏ nhất. Tương tự như vậy, tác giả cũng chia mẫu quan sát thành 5 nhóm theo tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách. Kết hợp 2 cách chia nhóm này sẽ tạo ra 25 danh mục tiêu chuẩn. TSSL của danh mục tiêu chuẩn sẽ được tính bình qn theo giá trị vốn hóa của các cổ phiếu nằm trong các danh mục đó. Fama và French 2(1993) đã kết luận rằng 2 chỉ số quy mô công ty và tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách đại diện cho độ nhạy cảm của TSSL cổ phiếu đối với các nhân tố rủi ro phổ biến, điều đó hàm ý rằng cổ phiếu thuộc các danh mục có quy mô và tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách khác nhau sẽ có TSSL kỳ vọng khác nhau.
Lý giải cho việc lựa chọn biến phụ thuộc là TSSL vượt trội của cổ phiếu so với danh mục tiêu chuẩn thay vì tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách do Fama và
2
French (1998)3 đề xuất, Faulkender và Wang4 (2006) cho rằng biến động của tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách có thể bắt nguồn từ việc sử dụng các phương pháp kế toán khác nhau của doanh nghiệp, và giá trị sổ sách của các tài sản có thể được ghi nhận theo chi phí thực tế khi phát sinh chứ không được điều chỉnh theo giá thị trường. Cho nên việc sử dụng phương pháp này đơi khi có thể dẫn đến việc dự báo sai lệch kết quả. Vì vậy phương pháp sử dụng biến phụ thuộc là TSSL vượt trội của cổ phiếu sẽ cho kết quả chính xác hơn.
Đối với các biến giải thích, ngoại trừ biến tỷ lệ đòn bẩy thị trường (Li,t), tất cả các biến giải thích cịn lại đều được tác giả chia cho giá trị thị trường của công ty vào năm trước đó. Do biến độc lập và biến phụ thuộc đều được điều chỉnh theo giá trị thị trường của cổ phiếu với độ trễ 1 năm cho nên hệ số hồi quy sẽ giúp đo lường một sự thay đổi của biến độc lập sẽ kéo theo bao nhiêu thay đổi của biến phụ thuộc. Hơn nữa, do sự đồng quy này mà các biến đưa vào mơ hình đều là biến tỷ lệ, điều đó sẽ giúp triệt tiêu ảnh hưởng chi phối của các cơng ty có quy mơ lớn trong mẫu quan sát.
Sau khi thực hiện các bước tính tốn như trên, tác giả đã chạy hồi quy và thực hiện các phép kiểm định. Kết quả thực hiện sẽ được tác giả trình bày trong chương tiếp theo.
3
Fama, E., F., and French, R., K., 1998. Taxes, financing decisions and firm value
4 Faulkender, M., W., and Wang, R. (2006), Corporate financial policy and the value of cash
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả dữ liệu và kiểm định sự phù hợp của mơ hình 4.1.1 Mơ tả dữ liệu
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả các biến của mơ hình5
Tên biến Trung bình Nhỏ nhất Lớn nhất Độ lệch
chuẩn Số quan sát Ri,t - RB -.0037608 -1.392944 3.249883 .4589235 873 i,t Ci,t -.0046348 -2.103638 1.446616 .2846338 873 Ci,t-1 .2653937 .0001801 2.58918 .3252591 873 Ei,t -.011789 -2.738957 1.087555 .2323228 873 NAi,t .2324456 -6.022919 7.092204 .8751878 873 Ii,t .0188886 -.5264199 .7354479 .0810426 873 Di,t .0019168 -.5682963 .716 .0773261 873 Li,t .585696 .0162555 .9793615 .25137 873 NFi,t .11065 -5.088253 8.0538 .6769684 873
Dựa vào bảng thống kê trên đây, ta có thể thấy TSSL vượt trội trung bình của mẫu quan sát là -3.76%, cao nhất là 3.25% của cơng ty Cổ phần Bao bì dầu thực vật năm 2012, thấp nhất là -1.39% của công ty Cổ phần Sách giáo dục tại TP.HCM năm 2010.
Thay đổi của lượng tiền mặt qua các năm ( Ci,t) đang có xu hướng giảm. Mức giảm trung bình là -4.6%, tỷ lệ tiền mặt tăng nhiều nhất là 145% của công ty CP Nhựa Tân Đại Hưng, tỷ lệ tiền mặt giảm nhiều nhất là -210% của công ty CP Thực phẩm Sao Ta. Kết quả này cũng tương đồng với trường hợp nghiên cứu của Pháp với tỷ lệ
5 Xem phụ lục 1
thay đổi trung bình là -3% (Autukaite và Molay, 2011), tuy nhiên lại khác biệt khá nhiều so với nghiên cứu của Mỹ là 0.36% (Faulkender và Wang, 2006).
Tỷ lệ số dư tiền mặt năm trước trung bình của các cơng ty trong mẫu quan sát là 26.54%, cao nhất là 259% của công ty cổ phần nhựa Tân Đại Hưng năm 2012, thấp nhất là 0.02% của cơng ty cổ phần tập đồn khống sản Hamico năm 2011. Qua đó cho thấy tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các công ty Việt Nam cao hơn khá nhiều so với các công ty của Mỹ là 17.3% (Faulkender và Wang, 2006) và các công ty Pháp là 14.5% (Autukaite và Molay, 2011). Với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt cao như vậy, theo lý thuyết dòng tiền tự do của Jensen 1986 thì khả năng xảy ra vấn đề chi phí đại diện sẽ cao hơn. Điều đó dự báo khả năng các cổ đơng sẽ định giá thấp đối với lượng tiền mặt tăng thêm của doanh nghiệp, và với tỷ lệ tiền mặt nắm giữ cao hơn, cũng đồng nghĩa với khả năng xảy ra tổn thất do vấn đề chi phí đại diện sẽ cao hơn, cho nên một đồng tiền mặt tăng thêm của các cơng ty Việt Nam có khả năng sẽ bị đánh giá thấp hơn so với một đồng tăng thêm của các công ty trong trường hợp của Pháp và Mỹ.
Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ trung bình của các cơng ty Việt Nam là 58.57%, cao nhất là 97.9% của Công ty cổ phần Nam Vang năm 2012, thấp nhất là 16.3% của Công ty cổ phần khách sạn Sài Gịn năm 2010. Có thể thấy tỷ lệ trung bình này cao hơn gấp đơi so với trường hợp của Mỹ là 27.78% (Faulkender và Wang, 2006) và trường hợp của Pháp là 20.1% (Autukaite và Molay, 2011). Theo như giả thiết thứ ba đề cập, các công ty có tỷ lệ nợ càng cao thì các nhà đầu tư càng đánh giá thấp giá trị lượng tiền mặt tăng thêm của doanh nghiệp do phần lớn giá trị gia tăng này sẽ rơi vào túi chủ nợ. Do đó, kết quả biến mô tả này dự báo giá trị một đồng tăng thêm trong ngân quỹ của doanh nghiệp Việt Nam sẽ bị các nhà đầu tư định giá thấp hơn một đồng trong tay họ và thấp hơn trường hợp của Mỹ và Pháp.
4.1.2 Ma trận hệ số tương quan các biến độc lập
Bảng 4.2 Kết quả ma trận hệ số tương quan các biến độc lập với phần mềm STATA
Dựa vào ma trận hệ số tương quan, ta có thể thấy giá trị tuyệt đối hệ số tương quan giữa các biến độc lập nằm trong khoảng [0.0024; 0.4744] cho thấy các biến có tương quan khơng cao. Điều đó chứng tỏ các biến này khơng có tương quan tuyến tính và có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc.
Một số cặp biến độc lập có tương quan khá cao với nhau là: - Biến thay đổi tiền mặt và số dư tiền mặt kỳ trước: -0.4744 - Biến thay đổi tài sản thuần và tài trợ thuần: 0.4031
- Biến thay đổi thu nhập trước thuế và lãi vay và thay đổi tài sản thuần: 0.364 - Biến thay đổi thu nhập trước thuế và lãi vay và thay đổi chi phí lãi vay:
0.3234
- Biến tài trợ thuần và thay đổi chi phí lãi vay: 0.3399
4.1.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Có thể kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dựa vào hệ số tương quan giữa các biến giải thích. Nhiều nhà kinh tế lượng cho rằng khi hệ số tương quan giữa 2 biến độc lập bằng hoặc cao hơn 0.9 thì đó là một dấu hiệu quan trọng cho thấy có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Các hệ số tương quan mơ hình tính tốn được có giá trị lớn nhất là 0.47 cho thấy khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Tuy nhiên, xét trong trường hợp này. Mặc dù các biến độc lập có tương quan khơng cao nhưng giữa các biến này có sự liên quan khá mật thiết về ý nghĩa kinh tế cho nên tác giả vẫn tiến hành kiểm định dựa vào hệ số VIF xem hiện tượng đa cộng tuyến thực sự có xảy ra trong mơ hình hay khơng?
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến với phần mềm Stata
Giả thiết H0: Có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Giả thiết H1: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định bằng Stata cho thấy: VIF = 1.3 < 10 Suy ra bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1
Kết luận: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến 4.1.4 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Tác giả dựa vào xác suất p của kiểm định F để kiểm định xem các biến độc lập có đồng thời ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không. Nếu các biến độc lập đồng thời ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, tức là các hệ số hồi quy β đều bằng 0 thì mơ hình hồi quy này khơng phù hợp. Cịn ngược lại, các biến độc lập không đồng thời ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì mơ hình hồi quy này phù hợp.
Giả thiết H0: β1 = β2 = … = βn = 0 Giả thiết H1: Có ít nhất một β khác 0
Suy ra bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1
Kết luận: mơ hình hồi quy được sử dụng ở đây là phù hợp
4.1.5 Kiểm định Hausman
Tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mơ hình tác động cố định (FE – Fixed Effect Model) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (RE – Random Effect Model).
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định Hausman với phần mềm Stata
Giả thiết H0: khơng có sự tương quan giữa thành phần sai số và các biến giải thích
trong mơ hình
Với p-value = 0 < 5%
Suy ra bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1
Kết quả kiểm định cho thấy có sự tương quan giữa thành phần sai số và các biến giải thích trong mơ hình. Vì vậy, mơ hình tác động ngẫu nhiên (RE) sẽ cho kết quả khơng phù hợp, nên sử dụng mơ hình tác động cố định (FE) sẽ tốt hơn.
4.2 Kết quả hồi quy
4.2.1 Đo ường giá trị tăng thêm của tiền mặt
Mục tiêu đầu tiên của bài nghiên cứu này là muốn nghiên cứu ảnh hưởng của quyết định nắm giữ tiền mặt đối với giá trị doanh nghiệp thơng qua việc tìm hiểu xem là các nhà đầu tư định giá như thế nào đối với một đồng tiền mặt tăng thêm trên sổ sách của các doanh nghiệp. Để trả lời vấn đề này, về mặt lý thuyết thường có hai luồng quan điểm trái chiều nhau. Thứ nhất là quan điểm được củng cố bởi lý thuyết trật tư phân hạng. Trong đó cho rằng nếu như các nhà đầu tư tin rằng việc gặp khó khăn khi tiếp cận thị trường vốn, và trong trường hợp xấu nhất, có thể khiến các công ty bỏ qua dự án đầu tư sinh lời, thì khi đó giá trị của một đồng tiền mặt do doanh nghiệp nắm giữ có thể đáng giá hơn giá trị thực của một đồng. Thứ hai là nếu như các nhà đầu tư lập luận rằng với một đồng tăng thêm trong quỹ tiền mặt của doanh nghiệp, do các vấn đề phát sinh trong quá trình chuyển giao như thuế thu nhập, phí giao dịch,… thì số tiền thực tế các cổ đơng nhận được sẽ phải nhỏ hơn một đồng đó. Thêm nữa, việc giữ nhiều tiền mặt cịn gây ra vấn đề chi phí đại diện. Cho nên khi đó, các nhà đầu tư sẽ đánh giá đồng tăng thêm này có giá trị thấp hơn một đồng tiền mặt do họ nắm giữ.
Để làm rõ vấn đề này, tác giả đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm bằng cách chạy hồi quy với dữ liệu của 291 công ty tại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2012.
Dựa vào kết quả bảng 4.5, có thể thấy các biến Ci,t , Ci,t-1 , Ei,t , Di,t , Li,t có ý nghĩa về mặt thống kê. Còn các biến NAt, It, NFi,t thì khơng có ý nghĩa về mặt thống kê (Kết quả kiểm định thừa biến cũng cho phép loại bỏ các biến này 6).
Biến thay đổi số dư tiền mặt Ci,t có ý nghĩa thống kê với xác suất p bằng 0, điều đó chứng tỏ việc nắm giữ tiền mặt có ảnh hưởng đối với giá trị của công ty.
Hệ số hồi quy β1 của biến thay đổi tiền mặt Ci,t có kết quả là 0.456, hàm ý là mỗi một đồng tăng thêm trong quỹ tiền mặt của doanh nghiệp chỉ được các nhà đầu tư
định giá bằng 0.456 đồng, thấp hơn so với trường hợp của Mỹ là 0.751 (Faulkender và Wang, 2006) và của Pháp là 0.61 (Autukaite và Molay, 2011). Điều này có thể được lý giải là do tỷ lệ nắm giữ tiền mặt và tỷ lệ nợ của các công ty trong mẫu nghiên cứu cao hơn dữ liệu nghiên cứu của các công ty Pháp và Mỹ.
Bảng 4.5 Kết quả hồi quy mơ hình nghiên cứu với phần mềm Stata
Với mức tiền mặt nắm giữ cao hơn, theo lý giải của lý thuyết dịng tiền tự do của Jensen, thì khả năng xảy ra vấn đề chi phí đại diện giữa người chủ và nhà quản lý càng cao hơn. Từ đó dẫn đến tổn thất đối với cổ đông càng nhiều hơn. Và do vậy, lượng tiền mặt tăng thêm sẽ bị định giá thấp hơn.
Còn đối với tỷ lệ nợ cao hơn thì xác suất vỡ nợ sẽ càng cao hơn. Khi đó, phần lợi ích của các chủ nợ đối với giá trị tăng thêm do công ty tạo ra, ở đây là lượng tiền mặt tăng thêm, sẽ càng nhiều hơn. Cịn phần lợi ích thuộc về các cổ đơng sẽ càng giảm đi. Do đó, các cổ đơng của cơng ty có nhiều nợ sẽ định giá giá trị tiền mặt tăng
thêm thấp hơn so với các cổ đơng của cơng ty có ít nợ. Phần tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thực nghiệm để làm rõ hơn vấn đề này.
4.2.2 Đo ường ảnh hưởng kết hợp giữa sự thay đổi của tiền mặt và tỷ lệ địn bẩy tài chính, và ảnh hưởng kết hợp giữa sự thay đổi của tiền mặt và mức tiền mặt