CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.3 Mô hình nghiên cứu
Nhìn chung có 3 loại dữ liệu dùng để phân tích thực nghiệm:
- Dữ liệu theo chuỗi thời gian: quan sát giá trị của 1 hay nhiều biến trong một khoảng thời gian (GDP trong 1 vài quý hay vài năm).
- Dữ liệu chéo theo không gian: giá trị của một hay nhiều biến được thu thập cho một vài đơn vị mẫu hay thực thể vào cùng một thời điểm (tỷ lệ thất nghiệp trong các thành phố ở Việt nam trong 1 năm nhất định).
- Dữ liệu bảng: đơn vị chéo theo không gian (doanh nghiệp, hộ gia đình) được khảo sát theo thời gian. Dữ liệu bảng có cả bình diện khơng gian cũng như thời gian.
2.3.2 ữ liệu bảng
Để minh họa ta xét số liệu về hàm đầu tư Grunfeld. Grunfeld quan tâm đến việc tìm hiểu xem tổng đầu tư thực (Y) phụ thuộc như thế nào vào giá trị thực của doanh nghiệp ( ) và trữ lượng vốn thực ( ). Kết hợp dữ liệu của 4 công ty trong khoản thời gian từ 1935-1954, ta có 80 quan sát.
Kết hợp 80 quan sát ta có thể viết hàm đầu tư Grunfeld như sau: = + + + Trong đó: i = 1, 2, 3, 4 (cơng ty thứ i)
t = 1, 2, . . . 20 (giai đoạn thứ t)
Ta giả định có một số lượng tối đa N đơn vị chéo và một số lượng tối đa T thời đoạn. Nếu mỗi đơn vị khơng gian có cùng 1 số lượng quan sát như nhau theo chuỗi thời gian, thì dữ liệu bảng này được gọi là bảng cân đối. Nếu số quan sát khác
nhau giữa các phần tử của bảng, ta gọi là bảng không cân đối. Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả chỉ quan tâm đến bảng cân đối.
2.3.3 Ước lượng hồi quy dữ liệu bảng: mơ hình ảnh hưởng cố định
Việc ước lượng phụ thuộc vào những giả định về tung độ gốc, hệ số độ dốc và số hạng sai số . Có một vài khả năng có thể xảy ra:
1. Giả định rằng các hệ số độ dốc và tung độ gốc là hằng số theo thời gian và không gian và các số hạng sai số thể hiện sự khác nhau theo thời gian và theo các cá nhân. 2. Các hệ số độ dốc là hằng số nhưng tung độ gốc thay đổi theo các cá nhân.
3. Các hệ số độ dốc là hằng số nhưng tung độ gốc thay đổi theo các cá nhân và thời gian.
4. Tất cả các hệ số (tung độ gốc cũng như các hệ số độ dốc) đều thay đổi theo các cá nhân.
5. Tung độ gốc cũng như các hệ số độ dốc đều thay đổi theo các cá nhân và theo thời gian.
Mỗi trường hợp này sẽ cho thấy tính phức tạp tăng dần trong việc ước lượng các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng. Tính phức tạp sẽ gia tăng nếu ta bổ sung thêm các biến hồi quy độc lập vào mơ hình do khả năng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hồi quy độc lập.
Trường hợp 1: Tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các cá nhân, đây là cách tiếp cận đơn giản nhất là bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian của dữ liệu kết hợp và chỉ ước lượng hồi quy OLS thông thường. Nghĩa là xếp chồng lên nhau 20 quan sát của từng cơng ty, ta có tổng cộng 80 biến quan sát cho từng biến số trong mơ hình.Mơ hình ước lượng giả định rằng giá trị tung độ gốc là như nhau và các hệ số độ dốc của hai biến X hoàn toàn giống hệt nhau đối với cả 4 cơng ty. Do đó có thể làm khác đi mối quan hệ thực tế giữa Y và các biến số X trong 4 công ty.
Trường hợp 2: Các hệ số độ dốc là hằng số nhưng tung độ gốc thay đổi theo các cá nhân. Đây là mơ hình các ảnh hưởng cố định hay mơ hình hồi quy biến giả bình phương tối thiểu (LSDV).
Ta xem xét đặc điểm riêng của từng công ty theo không gian bằng cách cho tung độ gốc thay đổi theo từng công ty nhưng vẫn giả định rằng các hệ số độ dốc là hằng số đối với các cơng ty. Ta có mơ hình
= + + +
(Nguồn: Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright, cơng thức 16.3.2) Ta đã đặt ký hiệu i vào số hạng tung độ gốc để cho thấy rằng các tung độ gốc của 4 cơng ty có thể khác nhau, sự khác biệt có thể do đặc điểm riêng của từng cơng ty.
Mơ hình trên được gọi là mơ hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model, FEM). Thuật ngữ “các ảnh hưởng cố định” này là do: cho dù tung độ gốc có thể khác nhau đối với các công ty, nhưng tung độ gốc của mỗi công ty không thay đổi theo thời gian.
Trên thực tế ta có thể cho phép tung độ gốc khác nhau giữa các công ty thông qua kỹ thuật biến giả. Ta viết lại mơ hình:
= + + + + + +
(Nguồn: Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright, cơng thức 16.3.3) Trong đó =1 nếu quan sát thuộc về công ty 2 hoặc bằng 0 trong những trường hợp khác, =1 nếu quan sát thuộc về công ty 3 hoặc bằng 0 trong những trường hợp khác, =1 nếu quan sát thuộc về công ty 4 hoặc bằng 0 trong những trường hợp khác. Vì có 4 cơng ty nên ta có 3 biến giả. Nói cách khác, , , ,
tiêu biểu cho tung độ gốc của cơng ty 1, 2, 3, 4.
Mơ hình trên cịn được gọi là mơ hình biến giả bình phương tối thiểu (LSDV). Như vậy các thuật ngữ ảnh hưởng cố định và LSDV có thể sử dụng với mức ý nghĩa như nhau.
Ta cũng có thể sử dụng biến giả theo thời gian và viết lại mơ hình
= + + + . . .+ + + +
(Nguồn: Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright, cơng thức 16.3.6) Trong đó Dum35 nhận giá trị bằng 1 đối với những quan sát trong năm 1935 và nhận giá trị bằng 0 đối với những quan sát trong những năm khác.
Trường hợp 3: Các hệ số độ dốc là hằng số nhưng tung độ gốc khác nhau theo cá nhân cũng như theo thời gian
= + + + + + + + . . . + +
+ +
Trường hợp 4: Tất cả các hệ số đều thay đổi theo các cá nhân
= + + + + + + + +
+ + + +
(Nguồn: Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright, cơng thức 16.3.8) Trong đó các hệ số là các hệ số dốc khác biệt và là các tung độ gốc khác biệt. Nếu một hay nhiều hệ số có ý nghĩa thống kê, điều đó cho biết rằng một hay nhiều hệ số độ dốc là khác với nhóm gốc.
2.3.4 Ước lượng hồi quy dữ liệu bảng: mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên
Nếu trong mơ hình ảnh hưởng cố định, các biến giả tiêu biểu cho tình trạng không hiểu biết về mơ hình thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên, tình trạng khơng hiểu biết này được biểu thị thông qua số hạng nhiễu .
Ta có mơ hình:
= + + +
Thay vì xem là cố định, ta giả định đó là một biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là (khơng có i). Và giá trị tung độ gốc cho một cơng ty riêng lẻ có thể được biểu thị là:
= + i = 1, 2, . . . n
Trong đó là số hạng sai số ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng . Từ đó:
= + + + +
= + + +
Trong đó: = +
(Nguồn: Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright, công thức 16.4.3) Số hạng sai số kết hợp bao gồm hai thành phần: là thành phần sai số theo không gian và là thành phần sai số theo không gian và chuỗi thời gian kết hợp. Mơ hình này cịn được gọi là mơ hình các thành phần sai số.
Giả định thơng thường mà mơ hình các thành phần sai số đưa ra là: N (0, ) E( )=0 N (0, E( ) )=0 (i ) E( ) =E( ) =E( ) (i )
Nghĩa là các thành phần sai số cá nhân không tương quan với nhau và không tự tương quan giữa các đơn vị theo không gian và theo chuỗi thời gian.
2.4 Giả thuyết nghiên cứu
Từ các lý luận trên, tác giả đặt ra các giả thuyết nghiên cứu như sau: H1: Cơ hội tăng trưởng có quan hệ cùng chiều với hệ số nợ
H2: Tài sản cố định hữu hình có quan hệ ngược chiều với hệ số nợ H3: Thuế suất có quan hệ cùng chiều với hệ số nợ
H4: Tấm chắn thuế phi nợcó quan hệ ngược chiều với hệ số nợ H5: Quy mơ cơng tycó quan hệ cùng chiều với hệ số nợ
H6: Khả năng sinh lợicó quan hệ ngược chiều với hệ số nợ H7: Vị thế thương mạicó quan hệ ngược chiều với hệ số nợ H8: Hệ số nợ kỳ trướccó quan hệ cùng chiều với hệ số nợ
Kết luận chương 2
Chương này giới thiệu các khái niệm về cấu trúc vốn, quyết định về cơ cấu vốn, phương thức tài trợ và cơ cấu vốn tối ưu. Cơ cấu vốn tối ưu khác nhau giữa các ngành, các doanh nghiệp và tại từng thời điểm cụ thể.
Chương này cũng đề cập đến các mơ hình nghiên cứu lý thuyết cấu trúc vốn. Trong đó đề cập đến lý thuyết đánh đổi và thuyết trật tự phân hạng thị trường cũng như so sánh 2 thuyết này.
Chương này cũng giới thiệu các nghiên cứu trước đây để tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn đặc biệt là trong lĩnh vực bất động sản.
Chương này cũng giới thiệu các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng gồm các tiếp cận các ảnh hưởng cố định và ngẫu nhiên.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Biến giải thích hệ số nợ
Từ các lý thuyết nêu ở chương 2, hành vi vay nợ trong lĩnh vực bất động sản khác nhau giữa các quốc gia vì mơi trường và giai đoạn phát triển khác nhau.
Dựa trên những nghiên cứu trên, các biến sau được chọn lựa để đo lường mức độ ành hưởng đến cấu trúc vốn: cơ hội tăng trưởng, tài sản cố định (hữu hình), thuế suất, tấm chắn thuế phi nợ, quy mô công ty, khả năng sinh lợi, vị thế thương mại và hệ số nợ kỳ trước.
3.1.1 Cơ hội tăng trưởng: Theo lý thuyết trật tự phận hạng, cơ hội tăng trưởng có
quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ của công ty (Myers, 1984). Những nhà quản lý tin tưởng rằng cơng ty có nhiều cơ hợi tăng trưởng hơn. Thuyết trật tự phân hạng chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa cơ hội tăng trưởng và nợ vay (Benito, 2003; DeAngelo and Masulis, 1980; Jensen, 1986;Myers, 1984; Myers and Majluf, 1984; Zou and Xiao, 2006). Mặt khác, thuyết đánh đổi đề cập mối quan hệ ngược chiều giữa cơ hội tăng trưởng và tỷ lệ nợ (Jensen and Meckling, 1976; Myers, 1977; Stulz, 1990). Cơ hội tăng trưởng cao thường chứa đựng nhiều rủi ro nên cơng ty có chi phí khánh kiệt cao hơn. Những cơng ty có tốc độ tăng trưởng cao thường gia tăng vốn chủ sở hữu nhằm giảm rủi ro tài chính (Benito, 2003; DeAngelo and Masulis, 1980; Jensen, 1986; Myers, 1984; Myers and Majluf, 1984; Zou and Xiao, 2006). Một số nghiên cứu về cấu trúc vốn đề cập mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ giá thị trường/giá trị sổ sách và đòn bẩy nợ (Dalbor and Upneja, 2002; Tang and Jang, 2007; Zou and Xiao, 2006). Ngược lại, Rajan and Zingales (1995) chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa cơ hội tăng trưởng và tỷ lệ nợ.
3.1.2 Tài sản cố định hữu hình: Thuyết đánh đổi đề cập mối quan hệ cùng chiều giữa
để thế chấp khi vay nợ. Nói cách khác, một cơng ty dễ dàng vay nợ bằng cách thế chấp tài sản (Harris and Raviv, 1991; Myers, 1977; Myers and Majluf, 1984; Thornhill et al., 2004; Williamson, 1988). Trong lý thuyết trật tự phân hạng, những công ty có nhiều tài sản sẽ có ít thơng tin bất cân xứng. Vì vậy, họ có xu hướng tài trợ bằng vốn chủ sở hữu. Cụ thể hơn, lý thuyết trật tự phân hạng chỉ ra tài sản cố định có quan hệ cùng chiều với nợ dài hạn và quan hệ ngược chiều với nợ ngắn hạn(Feikadis and Rovolis, 2007). Hầu hết nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ cùng chiều
giữa tài sản và tỷ lệ nợ (Booth et al., 2001; Chen, 2004; Fattouh et al., 2003; Tang and Jang, 2007; Upneja and Dalbor, 2001; Zou and Xiao, 2006). Một số ít nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa 2 biến này (Sayılgan et al., 2006).
3.1.3 Thuế suất: Theo thuyết đánh đổi, có mối quan hệ cùng chiều giữa thuế suất và
tỷ lệ nợ (DeAngelo and Masulis, 1980). Điều này được giải thích do việc giảm chi phí tài chính từ thu nhập chịu thuế làm giảm chi phí của nợ. Lợi ích của tài trợ bằng nợ tăng cùng với sự gia tăng lãi suất (Brigham and Houston, 2004). Mối quan hệ cùng chiều xuất hiện giữa thuế suất và tỷ lệ nợ vay (Qian et al., 2007). Ngược lại, thuyết trật tự phân hạng không chỉ ra mối quan hệ chắc chắn giữa thuế suất và tỷ lệ nợ. Nghiên cứu thực nghiệm chứng minh thuế suất là một thành phần quan trọng của cấu trúc vốn (Upneja and Dalbor, 1999).
3.1.4 Tấm chắn thuế phi nợ: Cả hai thuyết đánh đổi và thuyết trật tự phân hạng đều
chỉ ra lợi ích từ tấm chắn thuế phi nợ và tỷ lệ nợ có quan hệ ngược chiều (DeAngelo and Masulis, 1980; Myers, 1984; Myers and Majluf, 1984). Nhiều nghiên cứu thực nghiệm ủng hộ lập luận này(Qian et al., 2007; Sayılgan et al., 2006). Erickson and Trevino (1994) đưa ra mối quan hệ ngược chiều giữa lợi ích từ tấm chắn thuế phi nợ và nợ của các công ty hàng không Mỹ. Upneja and Dalbor (2001) tìm ra mối quan hệ ngược chiều giữa lợi ích từ tấm chắn thuế phi nợ và tỷ lệ nợ ở các công ty lưu trú Mỹ.
3.1.5 Quy mô doanh nghiệp: Theo thuyết đánh đổi, có mối quan hệ cùng chiều giữa
tốt hơn và có chi phí khánh kiệt thấp hơn. Chi phí khánh kiệt thấp hơn cho phép cơng ty có lợi thế về địn bẩy tài chính (Bevan and Danbolt, 2002). Ngược lại, thuyết trật tự phân hạng chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa quy mơ cơng ty và tỷ lệ nợ, vì thơng tin bất cân xứng ít nghiêm trọng hơn đối với cơng ty. Những cơng ty lớn có chi phí vốn nhỏ hơn cơng ty nhỏ (Rajan and Zingales, 1995; Zou and Xiao, 2006). Nhiều nghiên cứu thực nghiệm tìm ra mối quan hệ cùng chiều giữa 2 biến này và ủng hộ thuyết đánh đổi (Dalbor and Upneja, 2002; Qian et al., 2007; Sayılgan et al., 2006).
3.1.6 Khả năng sinh lợi: Thuyết đánh đổi và thuyết trật tự phân hạng cũng có ý kiến
trái chiều về mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi và tỷ lệ nợ. Thuyết trật tự phân hạng đưa ra mối quan hệ ngược chiều trong khi thuyết đánh đổi đề xuất mối quan hệ cùng chiều giữa 2 biến này (Benito, 2003; Myers, 1984; Myers and Majluf, 1984; Qian et al., 2007). Theo thuyết đánh đổi,khi lợi nhuận cao làm gia tăng khả năng vay mượn và thúc đẩy việc sử dụng tấm chắn thuế. Do đó, thuyết đánh đổi đưa ra giả thuyết về mối quan hệ cùng chiều giữa lợi nhuận và tỷ lệ nợ (Frank and Goyal, 2003). Theo thuyết trật tự phân hạng,cơng ty có lợi nhuận cao chủ động hơn về tài chính trong việc sử dụng nguồn thu nhập giữ lại.Kết quả là,thuyết trật tự phân hạng đề xuất mối quan hệ nguợc chiều giữa lợi nhuận và nợ vay (Myers, 1984; Myers and Majluf, 1984). Nhiều nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ ngược chiều (Chen, 2004; Sayılgan et al., 2006). Tuy nhiên, Tang and Jang (2007) khơng tìm thấy mối liên hệ đáng kể nào giữa khả năng sinh lợi và hệ số nợ giữa các công ty lưu trú.
3.1.7 Vị thế thương mại: trong thuyết trật tự phân hạng, vị thế thương mại được xem
như 1 nguồn tài trợ vì nó phát sinh từ hoạt động vay và cho vay. Với ý nghĩa này, lý thuyết này đề nghị mối quan hệ ngược chiều giữa vị thế thương mại và hệ số nợ. Phù hợp với thuyết này, Colombo (2001) tìm thấy mối liên hệ ngược chiều giữa vị thế thương mại và hệ số nợ.
3.1.8 Hệ số nợ kỳ trước:Thuyết đánh đổi và thuyết trật tự phân hạng chưa đề cập đến
hệ số nợ kỳ trước. Trong nghiên cứu này tác giả kỳ vọng mối quan hệ cùng chiều giữa hệ số nợ kỳ trước và hệ số nợ.
Trong mơ hình lý thuyết này, biến phụ thuộc là hệ số nợ. Hệ số nợ được xác định bằng tổng nợ chia tổng tài sản. Biến giải thích được xác định như sau:
‐ Cơ hội tăng trưởng (grow): được xác định bằng phần trăm thay đổi của tổng tài sản.
‐ Tài sản cố định hữu hình (tang): được xác định bằng giá trị tài sản cố định thuần chia tổng tài sản.
‐ Thuế suất (tax): xác định bằng thuế chia thu nhập chịu thuế.