Nguồn: Chương trình Giảng dạy kinh tế Fullbright - Các phương pháp định lượng – C.16: Các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng Đối với mơ hình tác động ngẫu nhiên, phƣơng pháp nhân tử Lagrange
(LM) với kiểm định Breusch-Pagan đƣợc sử dụng để kiếm chứng tính phù hợp của ƣớc lƣợng. Theo đó, giả thuyết là tác động riêng lẻ khơng quan sát đƣợc = 0. Bác bỏ tác động riêng lẻ không quan sát đƣợc ≠ 0 và phù hợp với mơ hình tác động ngẫu nhiên.
Để lựa chọn giữa hai mơ hình tác động ngẫu nhiên và tác động cố định, nhiều nhà kinh tế học đã sử dụng tiêu chí sau: Nếu các tác động riêng lẻ không quan sát đƣợc là có tƣơng quan với một hay nhiều biến độc lập
trong mơ hình thì mơ hình đúng là mơ hình tác động cố định cịn nếu trƣờng hợp khơng có tƣơng quan thì mơ hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn. Trong trƣờng hợp này, chúng ta có thể sử dụng kiểm định Hausman để kiểm định vấn đề các tác động riêng lẻ không quan sát đƣợc có tƣơng quan với một hoặc một số biến giải thích. Giả thuyết là khơng có tƣơng quan, mơ hình tác động ngẫu nhiên là phù hợp. Bác bỏ giả thuyết là có tƣơng quan, mơ hình tác động cố định là phù hợp.
Cuối cùng, để giải quyết vấn đề nội sinh tồn tại giữa địn bẩy tài chính và quyết định đầu tƣ, tôi sử dụng phƣơng pháp momen tổng hợp 2SLS (Two stage least squares regression) với biến cơng cụ cho địn bẩy là tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản. Ngoài các phƣơng pháp hồi quy trên, bài nghiên cứu thực hiện các kiểm định dƣới đây để giải quyết các vấn đề có thể ảnh hƣởng đến việc ƣớc lƣợng mơ hình Fixed effect.
Kiểm định đa cộng tuyến: Hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có tƣơng quan cao với nhau. Bài nghiên cứu sẽ dùng cách quan sát hệ số tƣơng quan giữa các biến đồng thời sử dụng nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF để phát hiện hiện tƣợng này.
Kiểm định tự tƣơng quan: Nếu bỏ qua hiện tƣợng tự tƣơng quan thì các hệ số ƣớc lƣợng từ hồi quy vẫn là khơng chệch nhƣng nó sẽ khơng cịn hiệu quả nữa dẫn đến khả năng đƣa ra kết luận sai. Kiểm định Durbin-Watson đƣợc thiết kế để kiểm định giả thuyết khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan. Kiểm định phƣơng sai thay đổi: Khi xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
thì các giá trị sai số chuẩn có đƣợc khơng cịn phù hợp và do vậy bất kỳ kết luận nào cũng sẽ khơng cịn đúng. Kiểm định White để kiểm định giả thuyết khơng có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Bài nghiên cứu tiến hành hồi quy theo các bƣớc nhƣ sau:
Nhằm kiểm tra tác động của địn bẩy tài chính lên quyết định đầu tƣ của 133 doanh nghiệp hoạt động liên tục từ năm 2009 đến năm 2013 đƣợc niêm yết trên HOSE. Các bƣớc hồi quy đƣợc tiến hành nhƣ sau:
Bƣớc 1: Thống kê mô tả dữ liệu theo từng biến đƣợc sử dụng trong mơ hình.
Bƣớc 2: Xem xét sự tƣơng quan giữa các biến bằng ma trận hệ số tƣơng quan. Sau đó tiến hành hồi quy phƣơng trình (1) cho tồn mẫu bằng cách sử dụng 3 phƣơng pháp hồi quy và 2 cách tính địn bẩy khác nhau.
Bƣớc 3: Sử dụng 2 phƣơng pháp kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) (Breusch và Pagan, 1980) và Hausman (Hausman, 1978) nhằm tìm ra phƣơng pháp hồi quy nào là phù hợp nhất trong 3 phƣơng pháp trên.
Bƣớc 4: Tiến hành các kiểm định cơ bản của giả thuyết liên quan đến mơ hình phù hợp nhất:
Kiểm định đa cộng tuyến Kiểm định tự tƣơng quan
Kiểm định phƣơng sai thay đổi.
Bƣớc 5: Sau khi có đƣợc các kết quả, tơi sẽ tiến hành giải thích các kết quả đạt đƣợc
Chia cơng ty thành 2 nhóm: cơng ty có cơ hội tăng trƣởng cao và thấp
Sau khi kiểm tra tác động của địn bẩy tài chính lên quyết định đầu tƣ của tồn bộ các công ty, bài nghiên cứ sẽ dựa trên chỉ số Tobin „s Q để xem xét tác động nghịch biến của địn bầy tài chính lên quyết định đầu tƣ ở các cơng ty có cơ hội tăng trƣởng cao có sự khác biệt nhƣ thế nào với các cơng ty có cơ hội tăng trƣởng thấp. Để tiến hành hồi quy phƣơng trình (2), bài nghiên cứu sẽ đƣa thêm biến giả D vào mơ hình (2). Tơi cũng hồi quy phƣơng trình (2) dựa trên 3 cách và cũng sử dụng 2 phƣơng pháp kiểm định trên để tìm ra mơ hình nào là phù hợp nhất.
Sử dụng phƣơng pháp 2SLS để giải quyết vấn đề nội sinh liên quan giữa đòn bẩy và đầu tƣ
Theo nhƣ bài nghiên cứu của Aivazian và cộng sự (2005) thì địn bẩy có thể bị tác động bởi các cơ hội đầu tƣ và họ kiểm soát tác động này bằng cách sử dụng biến Tobin „s Q trong công thức hồi quy. Tuy nhiên trong một vài trƣờng hợp biến Tobin „s Q lại không kiểm sốt đƣợc tác động này bởi vì Tobin „s Q chỉ phản ánh những thông tin đƣợc cơng bố trong khi sự lựa chọn địn bẩy lại đến từ những thông tin nội bộ. Bài nghiên cứu sử dụng biến công cụ để giải quyết vấn đề nội sinh tồn tại giữa địn bẩy tài chính và quyết định đầu tƣ. Biến công cụ đƣợc sử dụng ở đây là tỷ số tài sản hữu hình chia cho tổng tài sản. Đồng thời sử dụng phƣơng pháp hồi quy hai giai đoạn 2SLS để hồi quy phƣơng trình (2) có sử dụng biến cơng cụ.
Kiểm định tính vững của mơ hình
Các tác giả Aivazian và cộng sự (2005) thực hiện kiểm định tính vững của mơ hình vì sự khơng đồng nhất trong hành vi đầu tƣ giữa các ngành khác nhau. Bài nghiên cứu sẽ thực hiện các bƣớc tính tốn lại nguồn dữ liệu và hồi quy giới hạn các công ty trong một vài ngành để kiểm tra vấn đề này.
3.5Dự đoán kết quả
Trƣớc hết, bài nghiên cứu kỳ vọng về mối quan hệ các biến độc lập đối với quyết định đầu tƣ. Dựa vào các kết quả nghiên cứu trƣớc đây của Aivazian và cộng sự (2005) và đặc biệt là kết quả nghiên cứu tại Việt Nam của các tác giả giả Phan Thị Bích Nguyệt và cộng sự (2014), tơi kỳ vọng có một tác động nghịch biến đáng kể của địn bẩy tài chính lên quyết định đầu tƣ. Mối quan hệ này chắc chắn và mạnh mẽ cho 2 phƣơng pháp tính tốn địn bẩy khác nhau và 3 phƣơng pháp hồi quy khác nhau. Ngồi ra, đối với các biến độc lập cịn lại, bài nghiên cứu kỳ vọng rằng Tobin
„s Q, dòng tiền và doanh thu sẽ có tác động cùng chiều lên quyết định đầu tƣ. Ngồi ra, tơi cịn kỳ vọng rằng mơ hình Fixed effect sẽ là mơ hình thích hợp nhất trong việc đo lƣờng tác động của địn bẩy tài chính lên quyết định đầu tƣ.
Thứ hai, dựa vào bài nghiên cứu của Aivazian và cộng sự (2005), tơi kì vọng các cơng ty có cơ hội tăng trƣởng thấp thì tác động của địn bẩy lên đầu tƣ mạnh mẽ hơn các cơng ty có cơ hội tăng trƣởng cao.
Thứ ba, trong các nghiên cứu trƣớc đây đều có để cập đến vấn đề nội sinh giữa địn bẩy tài chính và đầu tƣ, bài nghiên cứu sẽ sử dụng phƣơng pháp hồi quy hai giai đoạn 2SLS để giải quyết vấn đề này.
Và cuối cùng, đa số các bài nghiên cứu trƣớc đây khơng kiểm định tính vững của mơ hình hồi quy nhƣng tơi sẽ kiểm định tính vững này theo cách làm trong bài nghiên cứu của Aivazian và cộng sự (2005) để chứng minh đƣợc tác động nghịch
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Với mục tiêu chính của bài nghiên cứu là tìm hiểu tác động của địn bẩy tài chính đối với quyết định đầu tƣ, trong chƣơng 3, bài nghiên cứu đã đề cập đến những lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm có uy tín về ảnh hƣởng này. Đến chƣơng 4, bài nghiên cứu đã trình bày những phƣơng pháp hồi quy và kiểm định đƣợc áp dụng đối với dữ liệu là các công ty đƣợc niêm yết trên HOSE. Và trong chƣơng này, bài nghiên cứu sẽ trình bày các kết quả đạt đƣợc, cũng nhƣ trả lời cho câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra ở đầu bài.
4.1 Thống kê mô tả
Đầu tiên, bài nghiên cứu sẽ trình bày các thống kê dữ liệu của các biến chính qua các năm, để thấy đƣợc tính tổng quan của nguồn dữ liệu.
Vì bài nghiên cứu xem xét sự tƣơng quan giữa biến phụ thuộc là đầu tƣ và các biến độc lập bao gồm địn bẩy tài chính (2 cách tính), Tobin „s Q, dịng tiền và doanh thu nên bài nghiên cứu đƣa ra những đánh giá về số liệu của các biến này dựa trên nguồn dữ liệu thu thập đƣợc.
Bảng 4.1 Số liệu trung bình các chỉ số từ năm 2009 đến năm 2013
NĂM INVK LEV1 LEV2 TOBINQ CFK SALEK
2009 0.3258 0.4851 0.1068 0.8204 1.0671 7.6032 2010 0.1821 0.4675 0.1159 1.0093 0.5021 6.7387 2011 0.2883 0.4582 0.1055 0.9061 -0.0314 8.3250 2012 0.0916 0.4826 0.1023 0.7775 0.5078 7.3207 2013 -0.1032 0.4836 0.0980 0.8608 1.5800 11.7076 Trung bình 0.1569 0.4754 0.1057 0.8748 0.7251 8.3390
Nguồn : Dựa theo tính tốn của bài nghiên cứu
Bảng 4.1 thể hiện số liệu trung bình của 133 doanh nghiệp từ năm 2009 đến năm 2013. Số liệu các biến LEV1, LEV2, TOBINQ và SALEK có giá trị dƣơng bởi vì các số liệu nợ vay, Tobin „s Q và doanh thu không thể nhỏ hơn khơng đƣợc. Biến
INVK 0.4000 0.3000 0.2000 0.1000 INVK 0.0000 2009 2010 2011 2012 2013 -0.1000 -0.2000
INVK có thể có giá trị âm vì đầu tƣ thuần đƣợc tính bằng cách lấy số tiền chi mua sắm thêm tài sản cố định trong năm trừ đi giá trị khấu hao của các tài sản hiện có trong cơng ty (giá trị khấu hao tài sản có thể lớn hơn giá trị đầu tƣ). Dịng tiền cũng có thể nhận giá trị âm thể hiện sự thiếu hụt trong dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp.
Hình 2: Biến đầu tƣ thuần qua các năm
Nguồn : Dựa theo tính tốn của bài nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu này, đầu tƣ thuần đƣợc hiểu nhƣ là quyết định chi tiêu mua sắm thêm tài sản cố định của công ty trong một năm trừ đi giá trị khấu hao của tài sản cố định của công ty trong năm đó. Tỷ số đầu tƣ thuần chia cho tài sản cố định có ý nghĩa rằng trong khoảng thời gian một năm, công ty chi cho việc đầu tƣ ( mua sắm trang thiết bị, máy móc, nhà xƣởng..) của năm sau chiếm bao nhiêu phần trong tài sản cố định của năm trƣớc đó. Trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2011, các cơng ty có xu hƣớng sử dụng nguồn vốn của mình để trang bị, đầu tƣ vào các dự án nhiều hơn, dao động từ 20% đến 30% so với tài sản cố định. Tuy nhiên, trƣớc giai đoạn kinh tế khó khăn 2012- 2013, có thể thấy đƣợc công ty bị hạn chế sử dụng nguồn vốn của mình để chi cho hoạt động đầu tƣ. Đặc biệt là trong năm 2013, thị trƣờng bất động sản bị đóng băng đã gây ảnh hƣởng xấu và tác động dây chuyền
LEV1 0.4900 0.4800 0.4700 LEV1 0.4600 0.4500 0.4400 2008 2009 2010 2011 2012
đến các ngành nghề khác nhau. Trong năm 2013, các công ty đều tập trung khấu hao tài sản cố định nhiều hơn và hạn chế việc đầu tƣ dẫn đến chỉ số đầu tƣ thuần trên tài sản cố định mang dấu âm.
Hình 3. Biến địn bẩy ( tổng nợ/ tổng tài sản) qua các năm
Nguồn : Dựa theo tính tốn của bài nghiên cứu
Trong cơng thức hồi quy, biến địn bẩy của năm trƣớc sẽ tác động đến quyết định đầu tƣ của năm hiện tại. Chính vì vậy mà biến địn bẩy có độ sớm một năm so với biến đầu tƣ. Từ tháng 7/2008 cùng với cơ chế cho vay mới, sự hỗ trợ của Ngân hàng Nhà nƣớc tăng mạnh lên, lãi suất huy động và cho vay giảm liên tục (ít nhất có 8 đợt điều chỉnh giảm lãi suất trên diện rộng) đã giúp cho các doanh nghiệp có cơ hội tiếp cận với nguồn vốn vay này để bù đắp cho sự u ám của thị trƣờng chứng khoán. Nhờ đợt giảm lãi suất này mà khuyến khích các doanh nghiệp vay nợ nhiều hơn làm cho tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản luôn ở mức cao (trên 48%). Tuy nhiên trong giai đoạn 2009 - 2010 đã đánh dấu một sự sụt giảm mạnh của tỷ số này, đặc biệt là trong năm 2010. Chính vì việc vay nợ q mức trong giai đoạn trƣớc đã làm áp lực trả lãi vay tăng lên, buộc các doanh nghiệp phải giảm việc vay nợ. Sau khi bong bóng của thị trƣờng chứng khoán bị vỡ, năm 2011 và 2012 đánh dấu sự phục hồi của thị trƣờng cùng với những chính sách hỗ trợ các doanh nghiệp của Chính phủ. Điều
LEV2 0.1200 0.1150 0.1100 0.1050 LEV2 0.1000 0.0950 0.0900 0.0850 2008 2009 2010 2011 2012
này đã giúp cho các doanh nghiệp mạnh dạn vay thêm vốn để đầu tƣ vào các dự án của mình, thể hiện bằng việc tỷ số đòn bẩy tăng trở lại từ năm 2011 đến năm 2012.
Hình 4. Biến địn bẩy (nợ dài hạn/tổng tài sản) qua các năm
Nguồn : Dựa theo tính tốn của bài nghiên cứu
Cũng tƣơng tự nhƣ biến LEV1, biến LEV2 cũng có độ sớm một năm so với biến đầu tƣ. Dựa vào biểu đồ trên, ta có thể nhận thấy tỷ số nợ dài hạn trên tổng tài sản ln có xu hƣớng ổn định qua các năm cho thấy các doanh nghiệp ln có mục tiêu đầu tƣ dài hạn cho các dự án mở rộng của mình. Chỉ số nợ dài hạn nằm trong khoảng 0.1 còn chỉ số tổng nợ nằm trong khoảng 0.4 cho thấy các doanh nghiệp trong giai đoạn này sử dụng nợ ngắn hạn nhiều hơn so với nợ dài hạn. Chỉ số này luôn ở mức cao (trên 10% ) và đồng đều từ năm 2008 đến năm 2011. Tuy nhiên, đến năm 2012, do tình hình nền kinh tế có những khó khăn, hàng tồn kho tăng mạnh, doanh thu sụt giảm nghiêm trọng đã gia tăng áp lực trả lãi vay cho các khoản nợ dài hạn của mình. Điều này đã ép buộc các doanh nghiệp phải giảm tỷ trọng nợ dài hạn để giảm áp lực trả lãi vay, củng cố khả năng thanh khoản của mình.
TOBINQ 1.2000 1.0000 0.8000 0.6000 0.4000 0.2000 0.0000 TOBINQ 2008 2009 2010 2011 2012
Hình 5. Biến Tobin „s Q qua các năm.
Nguồn : Dựa theo tính tốn của bài nghiên cứu
Biến Tobin „s Q cũng có độ sớm một năm so với biến đầu tƣ. Biến Tobin „s Q đƣợc tính bằng cách lấy giá trị thị trƣờng của tổng tài sản chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản. Sự khác biệt ở đây chính là giá trị sổ sách của vốn cổ phần và giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần. Chúng ta có thể nhìn thấy đƣợc chỉ số này chịu ảnh hƣởng trực tiếp của giá chứng khốn tại thời điểm đóng cửa cuối năm. Khi thị trƣờng chứng khoán tăng đột biến vào năm 2008 – 2009, chỉ số này luôn ở mức cao. Điển hình là năm 2009, Tobin „s Q trung bình lớn hơn 1 thể hiện một sự tăng trƣởng vƣợt bậc. Nhƣng nhìn chung, trong giai đoạn này, chỉ số Tobin „s Q đa số bé hơn 1 thể hiện cái nhìn khơng mấy lạc quan về khả năng tăng trƣởng của các doanh nghiệp trong tƣơng lai.
CFK 0.2000 0.1500 0.1000 CFK 0.0500 0.0000 2009 2010 2011 2012 2013 SALEK 15.0000 10.0000 SALEK 5.0000 0.0000 2008 2009 2010 2011 2012
Hình 6. Biến dịng tiền qua các năm
Nguồn : Dựa theo tính tốn của bài nghiên cứu
Biến dịng tiền CFK đƣợc hồi quy cùng thời điểm so với biến đầu tƣ vì dịng tiền sẽ tác động trực tiếp vào quyết định đầu tƣ của năm đó. Biến này thể hiện một đơn vị tổng tài sản của năm trƣớc sẽ tạo ra bao nhiêu đơn vị dòng tiền của năm nay. Nhìn vào biểu đồ trên, ta có thể thấy đƣợc dịng tiền có sự đột biến năm 2009 do thị trƣờng chứng khốn tăng trƣởng q mức, dịng tiền của doanh nghiệp đƣợc gia tăng mạnh mẽ. Tuy nhiên sau khi bong bóng chứng khốn bị vỡ, dịng tiền đã trở lại