4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Thống kê mô tả
4.1.2. Thống kê mô tả mức độ nắm giữ tiền mặt của các công ty trên hai sàn chứng
khốn Việt Nam HNX và HOSE
Bảng 4.2: Thống kê mơ tả mức độ nắm giữ tiền mặt của các công ty trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX CASH_HNX CASH_HOSE Mean 0.10140 0.10571 Median 0.06579 0.06605 Maximum 0.81518 0.86497 Minimum 0.00028 0.00045 Std. Dev. 0.10868 0.11254 Observations 448 856
Thống kê mô tả biến CASH ở 2 sàn HNX và HOSE cho thấy sự khác biệt trong việc nắm giữ tiền mặt của các công ty trên hai sàn này hầu nhƣ không đáng kể (mức nắm giữ tiền mặt trung bình của các cơng ty trên sàn HNX và HOSE lần lƣợt là 10,14% và 10,57%). Mức độ tƣơng đồng này ủng hộ thêm cho tỷ lệ nắm giữ tiền mặt chung (10,4%) của cả hai sàn là khá vững, mang tính đại diện cho mức độ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp Việt Nam.
4.1.3 Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình
Bảng 4.3: Ma trận tƣơng quan giữa các biến
CASH LEV BANK DIV CF SIZE VAR GRT LIQ EX CEO
CASH 1.000 LEV -0.303 1.000 BANK -0.331 0.408 1.000 DIV 0.330 -0.410 -0.267 1.000 CF 0.425 -0.442 -0.311 0.550 1.000 SIZE -0.014 0.293 0.184 -0.117 -0.047 1.000 VAR 0.215 -0.233 -0.163 0.193 0.326 -0.183 1.000 GRT 0.137 0.098 0.050 -0.057 0.147 0.081 0.184 1.000 LIQ -0.121 -0.438 -0.326 0.139 0.113 -0.168 0.093 -0.055 1.000 EX -0.068 0.090 -0.002 -0.049 0.026 -0.123 0.053 0.039 0.059 1.000 CEO -0.036 -0.038 0.012 -0.037 -0.032 -0.121 0.123 0.060 0.106 0.333 1.000
Bảng 4.3 trình bày ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu giai đoạn 2007 – 2014 cho 163 cơng ty phi tài chính đang đƣợc niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX và HOSE.
Ta có thể thấy rằng các biến LEV, BANK, DIV, CF, VAR, GRT có mối tƣơng quan với biến phụ thuộc CASH mạnh hơn các biến LIQ, EX, CEO, SIZE. Trong đó:
Địn bẩy tài chính (LEV) có mối quan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt cho thấy các cơng ty có xu hƣớng tiến hành vay nợ khi thiếu hụt nguồn ngân quỹ nội bộ. Mối tƣơng quan này cũng tƣơng ứng với vay nợ ngân hàng (BANK) cho thấynhững doanh nghiệp mà dễ dàng tiếp cận với nguồn vốn vay ngân hàng thì có xu hƣớng nắm giữ ít tiền mặt hơn các doanh nghiệp khó tiếp cận nguồn vốn ngân hàng.
50 45 40 35 30 CASH CF GRT 25 20 15 10 5 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Ngƣợc lại, tốc độ tăng trƣởng (GRT)có mối quan hệ dƣơng với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt nghĩa là công ty tăng trƣởng nhanh và lợi nhuận cao thì sẽ có nhiều cơ hội đầu tƣ; vì thế họ sẽ nắm giữ nhiều tiền mặt để tránh chi phí giao dịch và từ bỏ những cơ hội đầu tƣ có NPV dƣơng. Đồng thời dòng tiền (CF) cũng có tƣơng quan dƣơng cho thấy khi đứng trƣớc các cơ hội đầu tƣtiềm năng, các doanh nghiệp có xu hƣớng gia tăng dịng tiền bằng cách tích trữ tiền mặt lớn thay vì huy động ngồi. (Đvt: %) 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 CASH 11.139 8.392 11.78 10.702 10.495 10.101 10.713 10.056 CF 14.225 11.875 14.674 13.457 11.212 9.639 9.835 9.354 GRT 47.522 14.319 22.42 18.116 10.898 2.888 5.566 7.308
Hình 4.2 Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt, dòng tiền và tốc độ tăng trƣởng của các cơng ty niêm yết trên 2 sàn chứng khốn HOSE và HNX giai
18 16 14 12 10 CASH LIQ 8 6 4 2 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Tƣơng tự GRT, độ bất ổn dòng tiền (VAR) tƣơng quan dƣơng với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt bởi vì khi cơng ty đối mặt độ biến động dịng tiền mạnh sẽ có nguy ro gặp rủi ro phá sản. Cho nên nếu họ nắm giữ tiền mặt lớn thì sẽ hạn chế đƣợc khả năng kiệt quệ tài chính. Thanh toán cổ tức (DIV) cũng có mối tƣơng quan dƣơng chứng tỏ các công ty luôn nắm giữ một tỷ lệ dữ trữ tiền mặt nhất định nhằm đảm bảo khả năng thanh tốn cổ tức cho cổ đơng kịp thời.
(Đvt: %)
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
CASH 11.139 8.392 11.78 10.702 10.495 10.101 10.713 10.056 LIQ 16.461 15.883 12.163 15.241 13.879 14.035 13 14.915
Hình 4.3 Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt và tài sản có tính thanh khoản cao của các cơng ty niêm yết trên 2 sàn chứng khoán HOSE và HNX
Mối tƣơng quan âm giữa CASH và LIQ chứng tỏ việc nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao là một cơng cụ thay thế cho cơng tác duy trì tỷ lệ tiền mặt cao, ủng hộ cho lập luận lý thuyết đánh đổi. Để chứng tỏ thêm sự chi phối của lý thuyết này ở thị trƣờng Việt Nam, mối tƣơng quan âm giữa CASH và SIZE thể hiện những cơng ty có quy mơ lớn lại có lợi thế trong việc huy động vốn hơn nên việc nắm giữ nhiều tiền mặt là không cần thiết.
Hai biến EX và CEO có tƣơng quan nghịch nhƣ kỳ vọng, chứng tỏ sự mức độ tham gia điều hành của các thành viên HĐQT càng cao thì mức độ nắm giữ tiền mặt trong cơng ty giảm.
Cuối cùng, xét về mối tƣơng quan của tất cả các biến trong mơ hình, các hệ số tƣơng quan giữa các biến khá nhỏ (đều bé hơn 0.8) dự đoán khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình thấp.
4.2. Kiểm định các giả thuyết
4.2.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình phân tích hồi quy bội, chúng ta giả định mối quan hệ giữa các biến giải thích của mơ hình độc lập là tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến giải thích cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến đó đến biến phụ thuộc khi tất cả các biến khác trong mơ hình đƣợc giữ cố định. Tuy nhiên khi giả thiết đó bị vi phạm tức là các biến giải thích có tƣơng quan với nhau thì chúng ta khơng thể tách biệt sự ảnh hƣởng riêng biệt của một biến nào đó. Hiện tƣợng trên đƣợc gọi là đa cộng tuyến.
Việc căn cứ vào ma trận tƣơng quan để đƣa ra kết luận mơ hình nghiên cứu có hiện tƣợng đa cộng tuyến hay không là rất dễ sai lầm, đặc biệt là trong trƣờng hợp nếu có nhiều hơn 2 biến giải thích có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Do đó, việc sử dụng phƣơng pháp kiểm định VIF (Variance Inflation Factor – thừa số tăng
phƣơng sai) sẽ mang tính chính xác hơn.Tốc độ gia tăng của phƣơng sai và đồng phƣơng sai có thể thấy đƣợc qua thừa số tăng phƣơng sai, đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
VIF = Trong đó là hệ số tƣơng quan giữa hai biến giải thích và
VIF cho thấy phƣơng sai của một hàm ƣớc lƣợng tăng nhanh nhƣ thế nào bởi sự hiện diện của đa cộng tuyến. Khi độ cộng tuyến gia tăng thì VIF tăng. Khi bằng 1 thì VIF tiến đến vơ hạn. Nếu khơng có cộng tuyến giữa 2 biến giải thích
(tức là thì VIF sẽ bằng 1.
Bảng 4.4: Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
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 thông 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