Variance Inflation Factors Sample: 1 1304 Included observations: 1304 Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C 0.003 465.062 NA LEV 0.000 10.882 1.854 BANK 0.000 3.598 1.302 DIV 0.005 2.352 1.548 CF 0.001 4.059 1.831 SIZE 0.000 467.151 1.177 VAR 0.001 2.220 1.212 GRT 0.000 1.473 1.118 LIQ 0.000 2.099 1.324 EX 0.000 6.113 1.184 CEO 0.000 1.916 1.170
Từ kết quả ở bảng trên, các giá trị trong cột Centered VIF đều nhỏ hơn 10, ta kết luận mơ hình khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.2.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tự tƣơng quan có thể hiểu là sự tƣơngquan giữa các thành viên của chuỗi các quan sát đƣợc sắp xếp theo thời gian (nhƣ trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (nhƣ trong dữ liệu chéo) (Maurince và William, 1971). Trong ngữ cảnh hồi qui, mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển giả định rằng quan hệ tự tƣơng quan nhƣ vậy không tồn tại trong các nhiễu . Viết theo ký hiệu là 0
Đơn giản là mơ hình cổ điển giả định rằng số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một quan sát nào đều không bị ảnh hƣởng bởi số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một quan sát nào khác. Tuy nhiên, nếu có một sự phụ thuộc nhƣ vậy thì hiện tƣợng tự tƣợng quan xảy ra. Theo ký hiệu là ≠ 0
Khi có hiện tƣợng tự tƣơng quan mà chúng ta vẫn tiến hành hồi quy OLS thì các hệ số ƣớc lƣợng OLS vẫn không thiên lệch và nhất quán nhƣng chúng không phải là ƣớc lƣợng hiệu quả nữa. Kết quả là các kiểm định thông thƣờng t và F về mức ý nghĩa không thể đƣợc áp dụng một cách hợp lệ. Bên cạnh đó, giá trị có thể bị phóng đại so với giá trị đúng của nó cho trƣờng hợp tự tƣơng quan dƣơng. Do đó, ta cần phải có biện pháp sửa chữa.
Để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mơ hình, bài nghiên cứu
tiến hành hồi quy OLS mơ hình: CASH= *LEV + *BANK + *DIV +
*CF + *SIZE + *VAR + *GRT + *LIQ + *EX + *CEO +eđể lấy phần dƣ và sau đó thực hiện hồi quy OLS biến phần dƣ với biến phần dƣ có độ trễ bằng 1, với giả thiết Ho: Mơ hình khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1.
Bảng 4.5: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 373.891 Prob. F(1,1292) 0.000 Obs*R-squared 292.668 Prob. Chi-Square(1) 0.000 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Sample: 1 1304
Included observations: 1304
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.017 0.048 0.358 0.721 LEV -0.011 0.014 -0.809 0.419 BANK 0.005 0.009 0.528 0.598 DIV -0.110 0.060 -1.823 0.069 CF 0.014 0.028 0.486 0.627 SIZE 0.000 0.002 -0.106 0.916 VAR 0.017 0.029 0.591 0.555 GRT -0.001 0.008 -0.130 0.897 LIQ -0.031 0.014 -2.283 0.023 EX -0.009 0.013 -0.714 0.475 CEO 0.001 0.005 0.261 0.794 RESID(-1) 0.481 0.025 19.336 0.000 R-squared 0.224 Mean dependent var 0.000 Adjusted R-squared 0.218 S.D. dependent var 0.090 S.E. of regression 0.080 Akaike info criterion -2.210 Sum squared resid 8.222 Schwarz criterion -2.163 Log likelihood 1453.014 Hannan-Quinn criter. -2.192 F-statistic 33.990 Durbin-Watson stat 2.042 Prob(F-statistic) 0.000
Theo kết quả bảng trên, Prob. Chi-Square <5% nên ta bác bỏ giả thiết Ho, kết luận mơ hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1.
Để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan này, tác giả thêm biến giải thích AR(1) và AR(2) vào mơ hình hồi quy.Mơ hình mới trở thành:
CASH= *LEV + *BANK + *DIV + *CF + *SIZE + *VAR
+ *GRT + *LIQ + *EX + *CEO + *AR(1) + *AR(2) +e. Sau đó tiến
hành kiểm định lại hiện tƣợng tự tƣơng quan với mơ hình mới.
Bảng 4.6: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan sau khi đƣa thêm biến AR(1) và AR(2) vào mơ hình
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.149651 Prob. F(2,1287) 0.1169 Obs*R-squared 4.33493 Prob. Chi-Square(2) 0.1145 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Sample: 3 1304
Included observations: 1302
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000403 0.081117 -0.00497 0.996 LEV 0.000443 0.020942 0.021166 0.9831 BANK -0.00033 0.0118 -0.027995 0.9777 DIV 0.00011 0.055455 0.001983 0.9984 CF -0.001935 0.030593 -0.063258 0.9496 SIZE 1.80E-05 0.003006 0.005999 0.9952 VAR 0.001076 0.034475 0.031198 0.9751 GRT 0.000122 0.00737 0.016575 0.9868 LIQ 0.000889 0.017239 0.051589 0.9589 EX -0.000925 0.016739 -0.055264 0.9559 CEO -0.000254 0.006575 -0.038562 0.9692 AR(1) 1.167006 0.569507 2.049152 0.0406 AR(2) -0.738799 0.367432 -2.01071 0.0446 RESID(-1) -1.170091 0.570001 -2.052787 0.0403 RESID(-2) 0.112749 0.078961 1.427907 0.1536 R-squared 0.003329 Mean dependent var -1.48E-14 Adjusted R-squared -0.007512 S.D. dependent var 0.077209 S.E. of regression 0.077498 Akaike info criterion -2.265667 Sum squared resid 7.729706 Schwarz criterion -2.206086
Log likelihood 1489.949 Hannan-Quinn criter. -2.243314 F-statistic 0.307093 Durbin-Watson stat 2.001859 Prob(F-statistic) 0.993277
Vì Prob. Chi-Square = 11.45%> 5% nên tác giả chấp nhận giả thiết Ho, kết luận mơ hình mới khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan ở bậc 2.
4.2.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Một trong những giả thiết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phƣơng sai của từng yếu tố ngẫu nhiên là một số không đổi và bằng . Nếu giả thiết này vi phạm thì mơ hình sẽ xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Lúc này, các ƣớc lƣợng OLS vẫn là ƣớc lƣợng không chệch nhƣng không phải là ƣớc lƣợng hiệu quả (vì phƣơng sai khơng nhỏ nhất). Bên cạnh đó, ƣớc lƣợng của cácphƣơng sai sẽ bị chệch, do đó các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo phân phối t và F khơng cịn đáng tin cậy nữa. Do đó, ta cần khắc phục khi tiến hành hồi quy.
Để kiểm định hiện tƣợng sai thay đổi đối với dữ liệu bảng, trƣớc hết tác giả tiến hành hồi quy gộp
= * + * + * + * + * +
* + * + * + + * +
Sau đó thực hiện kiểm địnhBreusch-Pagan, với giả thiết Ho: Mơ hình khơng có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Bảng 4.7: Kiểm định hiện tƣợng phƣơngsai thay đổi
Lagrange multiplier (LM) test for panel data Sample: 2007 2014
Total panel observations: 1304 Probability in ()
Null (no rand. effect) Alternative Cross-section One-sided Period One-sided Both Breusch-Pagan 474.9387 15.6168 490.5555 (0.0000) (0.0001) (0.0000) Honda 21.7931 3.9518 18.2044 (0.0000) (0.0000) (0.0000) King-Wu 21.7931 3.9518 8.3044 (0.0000) (0.0000) (0.0000) SLM 22.5019 4.7799 -- (0.0000) (0.0000) -- GHM -- -- 490.5555 -- -- (0.0000)
Theo kết quả bảng trên,tất cả các p-value đều bé hơn 5%, tác giảbác bỏ giả thuyết Ho, kết luận mơ hình có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Để khắc phục hiện này trong pooled OLS, tác giả sử dụng hồi quy với điều kiện White period.
4.3 Kết quả hồi quy
4.3.1 Hồi quy gộp (Pooled OLS)
Bảng 4.8 Hồi quy gộp (Pooled OLS)
Dependent Variable: CASH Method: Panel Least Squares Sample (adjusted): 2009 2014 Periods included: 6
Total panel (balanced) observations: 978
White period standard errors & covariance (d.f. corrected) Convergence achieved after 15 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.152242 0.192239 0.791940 0.4286 LEV -0.295505 0.048548 -6.086865 0.0000 BANK -0.050990 0.017314 -2.945086 0.0033 DIV 0.098622 0.112252 0.878578 0.3798 CF 0.153731 0.042173 3.645264 0.0003 SIZE 0.006852 0.006899 0.993188 0.3209 VAR 0.012125 0.127259 0.095282 0.9241 GRT 0.053945 0.012836 4.202767 0.0000 LIQ -0.424561 0.044514 -9.537669 0.0000 EX -0.068082 0.020681 -3.292054 0.0010 CEO 0.003415 0.009177 0.372083 0.7099 AR(1) 0.657557 0.034911 18.83535 0.0000 AR(2) 0.121441 0.031689 3.832274 0.0001 R-squared 0.642182 Mean dependent var 0.106418 Adjusted R-squared 0.637732 S.D. dependent var 0.115270 S.E. of regression 0.069380 Akaike info criterion -2.485241 Sum squared resid 4.645072 Schwarz criterion -2.420300 Log likelihood 1228.283 Hannan-Quinn criter. -2.460532 F-statistic 144.3250 Durbin-Watson stat 1.995385 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .81 -.15
Bảng này trình bày hồi quy gộp nhằm xác định các nhân tố tác động đến việc nắm giữ tiền mặt của các công ty. Giai đoạn thời gian của mẫu là 2007-2014. CASH là tỷ lệ của tổng số tiền mặt và tƣơng đƣơng tiền trên tổng tài sản. LEV là tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. BANK là tỷ lệ của tổng số các khoản vay ngân hàng để tổng số nợ. DIV là tỷ lệ thanh toán cổ tức trên tổng tài sản. CF là tỷ lệ lợi nhuận trƣớc thuế cộng với khấu hao trên tổng tài sản. SIZE là ln (tổng tài sản). VAR là độ lệch chuẩn của dòng tiền trên tổng tài sản. GRT là tốc độ tăng trƣởng tài sản. LIQ đƣợc xác định bằng cách lấy (tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn - tiền và tƣơng đƣơng tiền) chia tổng tài sản. EX là tỷ lệ số thành viên HĐQT tham gia điều hành trên tổng số lƣợng thành viên HĐQT. CEO là biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí tổng giám đốc điều hành và ngƣợc lại sẽ nhận giá trị 0. AR(1) và AR(2) đƣợc đƣa vào mơ hình hồi quy nhằm khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan. Bài nghiên cứu cũng tiến hành hồi quy với White period để khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Do mơ hình Pool OLS áp dụng những tiêu chuẩn thơng thƣờng nên hầu nhƣ các hệ số đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ các biến: DIV, SIZE, VAR và CEO. Để kiểm định tính phù hợp của mơ hình, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định Wald với
giả thuyết Ho: Các biến giải thích hồn tồn khơng giải thích cho biến phụ thuộc
( ).
Wald Test:
Bảng 4.9 Kiểm định tính phù hợp của mơ hình hồi quy gộp
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 84.21278 (12, 965) 0.0000
Chi-square 1010.553 12 0.0000
Null Hypothesis: C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=C(7)=C(8)=C( 9)=C(10)=C(11)=C(12)=C(13)=0
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) -0.295505 0.048548 C(3) -0.050990 0.017314 C(4) 0.098622 0.112252 C(5) 0.153731 0.042173 C(6) 0.006852 0.006899 C(7) 0.012125 0.127259 C(8) 0.053945 0.012836 C(9) -0.424561 0.044514 C(10) -0.068082 0.020681 C(11) 0.003415 0.009177 C(12) 0.657557 0.034911 C(13) 0.121441 0.031689
Restrictions are linear in coefficients.
Với p-value < 5% nên tác giả bác bỏ giả thuyết Ho, nhƣ vậy mơ hình hồi quy gộp phù hợp trong việc giải thích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Mức độ giải thích đạt đƣợc là 63,77%. Tuy nhiên, việc xem xét tính hiệu quả của mơ hình hồi quy gộp là cần thiết thơng qua việc đánh giá phần dƣ.
CASH Residuals .5 .4 .3 .2 .1 .0 -.1 -.2 -.3 -.4 Hình 4.4 Biểu đồ mơ tả phần dƣ
Phạm vi phần dƣ đƣợc tiêu chuẩn hóa của mơ hình nên có giá trị tối thiểu và tối đa khơng vƣợt q +/- 3 (Med J, 2010). Vì vậy, theo hình trên, một số giá trị của phần dƣđƣợc tiêu chuẩn hóa đã vƣợt qua ngƣỡng nãy.
Trong hồi quy gộp, sự tồn tại của các sai số chuẩn vững (robust standard errors) là không hiệu quả. Điểm yếu của hồi quy gộp khơng đƣợc cải thiện hồn tồn. Hơn thế, việc đƣa biến AR(1) và AR(2) để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan có thể làm thay đổi mơ hình gốc ban đầu, dẫn đến việc khó đánh giá chính xác tác động của các biến giả thích lên biến phụ thuộc. Với những bất lợi này, kết quả hồi quy gộp cung cấp cơ sở không ổn định để lập luận và phân tích sau này.Vì thế, AAM - 09 ASP - 09 BHS - 09 BTT - 09 COM - 09
đây là động lực mạnh mẽ để tác giả thực hiện hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) và hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)
4.3.2 Hồi quy Fixed Effects và Random Effects
Bảng 4.10 Hồi quy Fixed Effects và Random Effects
Dependent Variable: CASH
Method: Panel Least Squares Sample: 2007 2014
Periods included: 8
Cross-sections included: 163
Total panel (balanced)
observations: 1304
White period standard errors & covariance (d.f. corrected)
Method: Panel EGLS Sample: 2007 2014 Periods included: 8
Cross-sections included: 163
Total panel (balanced)
observations: 1304
Swamy and Arora estimator of component variances
White period standard errors & covariance (d.f. corrected)
Variable Fixed effects Random effects
Coefficient t-Statistic Prob Coefficient t-Statistic Prob C 0.3513 0.7789 0.4362 0.0266 0.2430 0.8080 LEV -0.2631 -5.3695 0.0000 -0.1940 -6.4718 0.0000 BANK -0.0602 -2.8360 0.0047 -0.0857 -5.9872 0.0000 DIV -0.0033 -0.0229 0.9817 0.0576 0.4014 0.6882 CF 0.1275 2.4621 0.0140 0.1613 3.3391 0.0009 SIZE -0.0024 -0.1401 0.8886 0.0082 2.0808 0.0376 VAR 0.0098 0.0982 0.9218 0.0270 0.5034 0.6148 GRT 0.0663 5.4526 0.0000 0.0496 4.8612 0.0000 LIQ -0.3119 -7.4958 0.0000 -0.2657 -7.9973 0.0000 EX -0.0608 -2.5010 0.0125 -0.0414 -1.9576 0.0505
CEO 0.0129 1.2409 0.2149 0.0073 0.8912 0.3730
Cross-section fixed Period fixed
Cross-section random effects (Weighted Statistics)
R-squared 0.6498 0.2779
Adjusted R-squared 0.5940 0.2723
S.E. of regression 0.0709 0.0730
Durbin -Watson stat 1.3689 1.2043
F-statistic 11.6514 49.7551
Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000
Bảng trình bày hồi quy dữ liệu bảng với FE và RE nhằm xác định các nhân tố tác động đến việc nắm giữ tiền mặt của các công ty. Giai đoạn thời gian của mẫu là 2007-2014. CASH là tỷ lệ của tổng số tiền mặt và tƣơng đƣơng tiền trên tổng tài sản. LEV là tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. BANK là tỷ lệ của tổng số các khoản vay ngân hàng trên tổng nợ. DIV là tỷ lệ thanh toán cổ tức trên tổng tài sản. CF là tỷ lệ lợi nhuận trƣớc thuế cộng với khấu hao trên tổng tài sản. SIZE là ln (tổng tài sản). VAR là độ lệch chuẩn của dòng tiền trên tổng tài sản. GRT là tốc độ tăng trƣởng tài sản. LIQ đƣợc xác định bằng cách lấy (tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn - tiền và tƣơng đƣơng tiền) chia tổng tài sản. EX là tỷ lệ số thành viên HĐQT tham gia điều hành trên tổng số lƣợng thành viên HĐQT. CEO là biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí tổng giám đốc điều hành và ngƣợc lại sẽ nhận giá trị 0.
Căn cứ trên lý thuyết trật tự phân hạng tác giả xem xét4 biến: địn bẩy tài chính (LEV), nợ ngân hàng (BANK), chi trả cổ tức (DIV) và dòng tiền (CF). Trong đó, ba biến có tƣơng quan mạnh là LEV, BANK và CF.
Đầu tiên, địn bẩy tài chính (LEV) thể hiện mối tƣơng quan âm lên tỷ lệ nắm giữ tiền mặt (CASH) với mức ý nghĩa 1% trong cả hai mơ hình RE, FE. Hệ số hồi quy lên đến 26,31% đối với FE và 19,4% đối với RE.Biểu hiện này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng của Myers và Majluf (1984) và quan điểm lập luận của Ansic and Hey(1993), Baskin (1987). Kết quả này cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam sẽ cố gắng huy động vốn bên ngoài bằng cách vay nhiều hơn khi lƣợng tiền mặt nội bộ khơng đủ; điều này làm cho địn bẩy tài chính tăng.
Tiếp đến, biến vay nợ ngân hàng (BANK) thể hiện mối tƣơng quan âm , tuy khơng mạnh nhƣbiến địn bẩy tài chính (LEV). Điều này thể hiện qua hệ số hồi quy của nó trong FE, thấp hơn biến địn bẩy (LEV), nhƣng đều có ý nghĩa ở mức 1% trong cả hai mơ hình. Điều này chứng tỏ rằng những doanh nghiệp có khả năng tiếp cận dễ dàng các nguồn vốn vay từ ngân hàng thì việc dữ trữ lƣợng tiền mặt cao là ít cần thiết, vì vốn vay từ ngân hàng sẽ đƣợc xem nhƣ một phƣơng án hỗ trợ thay thế. Vay nợ ngân hàng cao giúp truyền tải một thơng tin tích cực về mức độ tín nhiệm của cơng ty đến thị trƣờng. Theo quan điểm này, các doanh nghiệp có nợ ngân hàng cao hơn đƣợc dự kiến sẽ có thể truy cập dễ dàng hơn với nguồn tài chính từ bên ngoài (James, 1987; Mikkelson và Partch, 1986). Cho nên việc dự trữ tiền mặt cao trong trƣờng hợp này trở nên khơng quan trọng, thậm chí có thể làm cho doanh nghiệp gánh chịu thêm chi phí cơ hội của việc nắm giữ.
Đối với biến chi trả cổ tức DIV, bài nghiên cứu cho thấy nókhơng có ý nghĩa thống kê trong cả hai mơ hình FE và RE. Điều này hoàn toàn khác với kết quả nghiên cứu của Shah (2011) - ơng tìm thấy tƣơng quan dƣơng giữa DIV và CASH dựa trên lập luận lý thuyết trật tự phân hạng, hay mối tƣơng quan âm theo Opler và cộng sự (1999) dựa trên quan điểm lý thuyết đại diện. Nhƣng trong hồi quy chéo của Ozkan và Ozkan (2004) lại cho thấy nó khơng có ý nghĩa thống kê, đồng thuận với nghiên cứu của tác giả.
Biến cuối cùng ủng hộ lý thuyết trật tự phân hạng trong bài nghiên cứu là dòng tiền (CF). Biến CF đạt mức ý nghĩa thống kê 5% đối với mơ hình FE và 1% đối với RE với mối tƣơng quan dƣơng lên CASH. Kết quả này hàm ý các công ty có dịng tiền mặt cao thì sẽ nắm giữ tiền mặt nhiều hơn bởi họ thích tận dụng các nguồn vốn nội bộ hơn là nguồn vốn từ bên ngồi. Bởi vì dòng tiền mặt cao