Ký hiệu Tên biến Cơng thức tính
��
� ����,�
Hiệu quả đầu tư
��
� ����,� = −� ∗ |��.�|
��.� là phần dư của phương trình:
��������� � �,� = �� + ��������������,�−� + ��,� FRQ_MNSTi,t Chất lượng báo cáo tài chính theo phương pháp 1 FRQ_MNSTi,t = -1*|εi,t| ��.� là phần dư của phương trình:
ΔARi,t = β0 + β1ΔSalesi,t + εi,t
FRQ_KASZi,t Chất lượng báo cáo tài chính theo phương pháp 2 FRQ_KASZi,t = -1*|εi,t| ��.� là phần dư của phương trình:
TAi,t = β0 + β1ΔSalesi,t + β2PPEi,t + β3ΔCFOi,t + εi,t FRQ_DDi,t Chất lượng báo cáo tài chính theo phương pháp 3 FRQ_DDi,t
��.� là phần dư của phương trình:
WCAi,t = β0 + β1ΔCFOi,t-1 + β2ΔCFOi,t + β3ΔCFOi,t+1 FRQ Chất lượng báo cáo tài chính theo phương pháp 4 (FRQ_MNSTi,t + FRQ_KASZi,t + FRQ_DDi,t)/3
LnSalesi,t Quy mô Ln(Doanh thu thuần)
Tangi,t Tài sản hữu hình Tài sản cố định hữu hìnhTổng tài sản
StdCFOi,t Biến động dòng
tiền
Độ lệch chuẩn của dòng tiền từ năm t-2 đến năm t
StdSalesi,t Biến động
doanh thu
Độ lệch chuẩn của doanh thu từ năm t-2 đến năm t
Qtobin Chỉ số TobinQ Giá trị thị trường của doanh nghiệp/ Tổng tài
sản
Z Chỉ số sức mạnh
tài chính
Z = 6.56.X1 + 3.26.X2 + 6.72.X3 + 1.05.X4 Trong đó:
- X1 là Tỷ số Vốn lưu động trên Tổng tài
sản
- X2 là Tỷ số Lợi nhuận giữ lại trên Tổng tài sản
- X3 là Tỷ Số lợi nhuận trước lãi vay và Thuế trên Tổng tài sản
- X4 là Giá trị thị trường của Vốn chủ sở hữu trên Giá trị sổ sách của Tổng nợ
Loss Biến giả
Khi doanh thu trước thuế và các khoản mục bất thường lớn hơn không, biến giả sẽ nhận giá trị 0, và bằng 1 nếu cơng ty bị lỗ.
CFO_ATAi,t Dịng tiền hoạt
động
Dịng tiền từ hoạt độngTổng tài sản bình quân
��������
��,�
Chu kỳ kinh doanh
Khoản phải thu bình quân 360 ∗
Doanh thu thuần Hàng tồn kho bình quân
+360 ∗
Số liệu để tính tốn các biến trên được lấy từ bảng cáo bạch, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ của các công ty được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, hệ thống cơ sở dữ liệu của Sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội.
3.3Các giả thiết bài nghiên cứu đưa ra:
Dựa trên các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm của các tác giả trước đây, tác giả đưa ra các giả thiết nghiên cứu của luận văn như sau:
Khi phân tích vai trị của chất lượng báo cáo tài chính trong việc cải thiện hiệu quả đầu tư, cụ thể là giảm thiểu vấn đề đầu tư quá mức hay đầu tư dưới mức:
- H1: Doanh nghiệp có FRQ cao sẽ có hiệu quả đầu tư cao hơn.
- H1a: Doanh nghiệp có FRQ cao sẽ giảm thiểu vấn đề đầu tư quá mức.
- H1b: Doanh nghiệp có FRQ cao sẽ giảm thiểu vấn đề đầu tư dưới mức.
Khi phân tích vai trị của kỳ hạn nợ trong việc cải thiện hiệu quả đầu tư:
- H2: Doanh nghiệp sửa dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn (kì hạn nợ thấp) sẽ có hiệu
quả đầu tư cao hơn.
- H2a: Doanh nghiệp sửa dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn (kì hạn nợ thấp) sẽ giảm
thiểu vấn đề đầu tư quá mức.
- H2b: Doanh nghiệp sửa dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn (kì hạn nợ thấp) sẽ giảm
thiểu vấn đề đầu tư dưới mức.
Tác động của chất lượng báo cáo tài chính lên hiệu quả đầu tư khi mức độ của kì hạn nợ khác nhau:
- H31: Quan hệ giữa FRQ và hiệu quả đầu tư mạnh hơn đối với doanh nghiệp sử
dụng ít nợ ngắn hạn (kì hạn nợ dài).
- H31a: Trong trường hợp đầu tư quá mức, quan hệ giữa FRQ và hiệu quả đầu tư
mạnh hơn đối với doanh nghiệp sử dụng ít nợ ngắn hạn (kì hạn nợ dài).
- H31a: Trong trường hợp đầu tư dưới mức, quan hệ giữa FRQ và hiệu quả đầu tư
mạnh hơn đối với doanh nghiệp sử dụng ít nợ ngắn hạn (kì hạn nợ dài).
- H32: Quan hệ giữa FRQ và hiệu quả đầu tư mạnh hơn đối với doanh nghiệp sử
dụng nhiều nợ ngắn hạn (kì hạn nợ ngắn).
- H32a: Trong trường hợp đầu tư quá mức, quan hệ giữa FRQ và hiệu quả đầu tư
mạnh hơn đối với doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ ngắn hạn (kì hạn nợ ngắn).
- H32b: Trong trường hợp đầu tư dưới mức, quan hệ giữa FRQ và hiệu quả đầu tư
mạnh hơn đối với doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ ngắn hạn (kì hạn nợ ngắn).
3.4Mơ hình nghiên cứu
Luận văn sử dụng hai mơ hình nghiên cứu nhằm nghiên cứu tác động của chất lượng báo cáo tài chính và kì hạn nợ lên hiệu quả đầu tư, tác giả sử dụng mơ hình dựa trên nghiên cứu của Cutillas và Sánchez (2013):
Mơ hình 1: xem xét tác động riêng biệt của chất lượng báo cáo tài chính và kỳ
hạn nợ lên hiệu quả đầu tư
Mơ hình 2: xem xét tác động đồng thời của chất lượng báo cáo tài chính và kỳ
hạn nợ lên hiệu quả đầu tư
3.4.1 Mơ hình xem xét tác động riêng biệt của chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ lên hiệu quả đầu tư
Để xem xét tác động của chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ lên hiệu quả đầu tư, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy hiệu quả đầu tư theo biến chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ và một số biến khác có liên quan như sau:
InvEffi,t = β0 + β1FRQ + β2STDebti,t + β3LnSalesi,t + β4LnAgei,t + β5Tangi,t + β6StdCFOi,t + β7StdSalesi,t + β8Qtobini,t + β9Zi,t + β10Lossi,t + β11CFO_ATAi,t + β12Opercyclei,t + εi,t (Mơ hình 1)
Với:
Biến phụ thuộc:
- InvEff: hiệu quả đầu tư Biến giải thích:
- FRQ: chất lượng báo cáo tài chính
- STDebt: kỳ hạn nợ
Biến kiểm sốt:
- LnSales: qui mơ doanh nghiệp
- LnAge: tuổi của doanh nghiệp
- Tang: tài sản hữu hình của doanh nghiệp
- StdCFO: độ lệch chuẩn của dòng tiền
- StdSales: độ lệch chuẩn của doanh thu bán hàng
- Qtobin: chỉ số Tobin Q
- Z: chỉ số sức mạnh tài chính Altman’s Z-score (1968)
- Loss: biến giả sự hiện diện của lỗ
- CFO_ATA: dịng tiền trên bình qn tài sản
Theo giả thiết đề ra, tác giả dự đoán cả chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ đều cải thiện hiệu quả đầu tư nên kỳ vọng β1 và β2 đều dương và có ý nghĩa thống kê.
3.4.2 Mơ hình xem xét tác động đồng thời của chất lượng báo cáo tài chính và kỳhạn nợ lên hiệu quả đầu tư hạn nợ lên hiệu quả đầu tư
Để kiểm tra tác động của chất lượng báo cáo tài chính lên hiệu quả đầu tư tăng hay giảm tuỳ theo mức độ của kỳ hạn nợ, bài nghiên cứu thêm biến giả đại diện cho kỳ hạn nợ (DumSTDebt), biến này sẽ nhận giá trị là 1 nếu tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng nợ trên mức trung bình và bằng 0 nếu ngược lại:
InvEffi,t = β0 + β1FRQ + β2STDebti,t + β3FRQ * DumSTDebti,t + β4LnSalesi,t β5LnAgei,t + β6Tangi,t + β7StdCFOi,t + β8StdSalesi,t + β9Qtobini,t + β10Zi,t + β11Lossi,t + β12CFO_ATAi,t + β13Opercyclei,t + εi,t (Mơ hình 2)
Với:
- FRQ * DumSTDebt: đại diện cho hiệu ứng tương tác
Trong mơ hình này, �1biểu thị ảnh hưởng của chất lượng báo cáo tài chính lên hiệu quả đầu tư của doanh nghiệp có mức nợ ngắn hạn thấp hơn mức trung bình, và tổng hệ số
ảnh hưởng chính và tương tác: �1 + �3, biểu thị tác động của chất lượng báo cáo
tài
chính lên hiệu quả đầu tư của các doanh nghiệp có nợ ngắn hạn cao hơn mức trung bình. Do đó, nếu tác động của chất lượng báo cáo tài chính lên hiệu quả đầu tư mạnh hơn với những doanh nghiệp có kì hạn nợ thấp (tỷ lệ nợ ngắn hạn cao), �3 sẽ dương và có ý nghĩa thống kê, ngược lại tác động của chất lượng báo cáo tài chính lên hiệu quả
đầu tư thấp hơn với những doanh nghiệp có kì hạn nợ thấp, �3 sẽ âm và có ý nghĩa thống kê.
3.4.3Xem xét vấn đề nội sinh của mơ hình
Để xem xét và giải quyết mối lo ngại về vấn đề nội sinh tiềm tàng giữa nợ ngắn hạn và chất lượng báo cáo tài chính, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS. Giai đoạn đầu tiên, hồi quy biến nợ ngắn hạn theo phương trình sau:
STDebti,t = β0 + β1FRQi,t + β2Zi,t + β3Z2
i,t + β4Qtobini,t + β5AMi,t + β6LnSizei,t + β7LnAgei,t + β8Taxi,t + β9Levi,t + β10StdSalesi,t + εi,t (6)
Với:
Biến chất lượng báo cáo tài chính – FRQ: được tính theo giá trị trung bình của ba
phương pháp tính:
����,� =
FRQ_MNSTi,t + FRQ_KASZFRQ_DD i,t +
i,t 3
Các biến chỉ số sức mạnh tài chính – Z, chỉ số TobinQ – Qtobin, quy mô doanh nghiệp – LnSalesi,t, tuổi của doanh nghiệp – LnAgei,t, độ biến động của doanh thu bán hàng –
StdSalesi,t được tính theo cơng thức ở bảng 3.2
Biến kì hạn tài sản – AM: được tính theo cơng thức của Jun & Jen (2003).
TSCĐ � = W1 KHLK + W2 Nợ phảithu + W3 ( DTThuần Hàng tồnkho + GVH B Nợ phảithu ) + W4 DTThuần Trong đó: W1 = TCSĐ/Tổng tài sản
W2 = Nợ phải thu/Tổng tài sản
W3 = Hàng tồn kho/Tổng tài sản
Thuế thu nhập của doanh nghiệp – Taxi,t: thuế của doanh nghiệp i trong năm t. Đòn bẩy nợ – Levi,t: được tính bằng nợ trên tổng tài sản
Nợ phải trả ����,� =
Tổng tài sản
Sau khi tính lại biến STDebt, sử dụng biến này để thay lại vào Mơ hình (2).
3.5 Các phương pháp kiểm định mơ hình
Để đáp ứng các mục tiêu nghiên cứu cũng như kiểm định các giả thiết nghiên cứu, đề tài thực hiện các phương pháp kiểm định theo trình tự như sau: thống kê mơ tả dữ liệu, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, ước lượng mơ hình và kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy, kiểm định hiện tượng nội sinh với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 8.
3.5.1.Thống kê mô tả
Thống kê mô tả: dùng để mô tả các đặc điểm của dữ liệu như mức trung bình, mức trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất.
Ma trận tương quan: nhằm ước lượng mức độ liên hệ giữa các biến độc lập đến các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Đặc biệt là tương quan giữa biến hiệu quả đầu tư với kì hạn nợ và chất lượng báo cáo tài chính. Kì vọng của tác giả với hệ số của hai mối quan hệ này là dương và có ý nghĩa thống kê.
3.5.2Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Khi có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, ước lượng của mơ hình lúc này cũng sẽ khơng cịn hiệu quả, các kiểm định T và F khơng cịn hiệu lực nữa.
Để xác định hiện tượng đa cộng tuyến có tồn tại trong mơ hình hay khơng, đề tài xây dựng ma trận hệ số tương quan kèm theo mức ý nghĩa nhằm đánh giá bước đầu về mối tương quan giữa các biến:
Trong trường hợp các hệ số đều nhỏ hơn 0.8 thì khơng có hiện tượng đa cộng tuyến tồn tại giữa các biến.
Nếu các biến độc lập có mối tương quan cao (lớn hơn 0.8), đây có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa công tuyến và cũng là cơ sở để đề tài thực hiện các kiểm định cần thiết và hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu.
3.5.3Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Trong phân tích hồi quy, khi hiện tự tương quan xảy ra, ước lượng của các hệ số trong mơ hình hồi quy sẽ khơng cịn ổn định và sai số chuẩn của các hệ số sẽ bị phóng đại. Để phát hiện hiện tượng tự tương quan trong mơ hình, tác giả sử dụng kết quả của kiểm định Durbin – Watson:
Nếu kết quả của kiểm định Durbin – Watson lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 thì hiện tượng đa cộng tuyến khơng xảy ra giữa các biến.
Nếu có hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định d của Durbin – Watson để khắc phục hiện tượng này.
3.5.4Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Một giả thuyết quan trọng trong mơ hình hồi quy tuyến tính là phương sai của từng yếu tố nhiễu, tuỳ theo giá trị lựa chọn của các biến giải thích, là một số khơng đổi, nghĩa là phương sai bằng nhau. Nếu có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, các hệ số mơ hình hồi quy là ước lượng tuyến tính khơng chệch nhưng khơng phải là ước lượng hiệu quả, ước lượng của các phương 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.
Để kiểm định phương sai thay đổi, tác giả kiểm định tính dừng của phần dư bằng Uni root test.
3.5.5Mơ hình hồi quy Pooled – OLS
Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy Pooled – OLS – hồi quy kết hợp tất cả các quan sát để nghiên cứu tác động của chất lượng báo cáo tài chính và kì hạn nợ lên hiệu quả đầu tư.
Phương trình hồi quy gộp Pooled OLS có dạng như sau:
��� = � + ���� + ���
Với ��� là biến độc lập, � là hệ số chặn, � là ma trận � × 1 hệ số ước lượng của biến giải thích, ��� .
Với kết quả từ mơ hình hồi quy Pooled – OLS, tác giả sẽ xem xét chiều tác động và ý nghĩa thống kê của các biến độc lập tác động lên hiệu quả đầu tư của doanh nghiệp bằng cách kiểm định giả thiết thống kê, giả thiết thống kê là:
Giả thiết:
H0: βi = 0 H1: βi ≠ 0
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra sự phù hợp của các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%, 5%, 10% hay nói khác hơn là độ tin cậy 99%, 95%, 90%. Đối với nghiên cứu này đề tài chọn mức ý nghĩa 5% để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi quy, tức biến độc lập chỉ được xem là tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số hồi quy có giá trị P-value nhỏ hơn 5%, lý do cho việc chọn mức ý nghĩa 5% vì đề tài muốn tăng khả độ tin cậy trong việc nhận xét kết quả nghiên cứu của đề tài. Tuy nhiên, trong một số trường hợp hệ số hồi
quy có P-value lớn hơn 5% nhưng nhỏ hơn 10% cũng được đề tài lưu ý trong nghiên cứu của mình.
Cuối cùng, để kiểm tra vấn đề nội sinh trong mơ hình nghiên cứu, tác giả dùng phương pháp hồi quy hai bước 2SLS đã trình bày trong phần 3.4.3 với giả định biến nội sinh là biến kì hạn nợ theo như nghiên cứu của Cutillas và Sánchez (2013):
Bước 1: ước lượng lại biến STDebt theo phương trình (6)
Bước 2: ước lượng lại mơ hình 1 với biến STDebt đã được tính tốn lại theo phương trình (6).
Trong chương này đề tài đã đưa ra cở sở cho việc chọn lựa mơ hình nghiên cứu, cơ sở dữ liệu nghiên cứu, các giả thiết nghiên cứu và các phương pháp kiểm định mơ hình để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và vấn đề nghiên cứu của đề tài từ đó làm tiền đề cho việc ước lượng mơ hình nghiên cứu trong chương 4.
CHƯƠNG IV – KIỂM ĐỊNH ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤT LƯỢNG BÁO CÁO TÀI CHÍNH VÀ KÌ HẠN NỢ LÊN HIỆU
QUẢ ĐẦU TƯ CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM
4.1Thống kê mô tả
4.1.1Thống kê mô tả các biến