Ở mơ hình thứ hai tơi thêm vào hai biến tương tác là sự thay đổi tiền mặt tương tác với mức độ nắm giữ tiền (Ct-1 * ΔCt) và với địn bẩy thị trường (Lt * ΔCt). Tơi tiến hành hồi quy với mơ hình OLS, sau đó kiểm tra phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi. Do kết quả cho thấy có phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi, do đó tơi khắc phục bằng mơ hình FGLS. Kết quả được thể hiện ở bảng 4.8 và ở cột II bảng 4.10.
Mơ hình thứ ba được thực hiện với các cơng ty có thu nhập dương và tiền mặt được phân phối cho các cổ đông để kiểm định tác động của yếu tố mua lại cổ phần đối với giá trị của tiền mặt như thế nào. Kết quả được thể hiện ở bảng 4.9 và ở cột III bảng 4.10. _cons -.0059774 .0025802 -2.32 0.021 -.0110345 -.0009204 rd .5355135 .0601016 8.91 0.000 .4177166 .6533104 nf -.0535199 .0090379 -5.92 0.000 -.0712339 -.0358059 lt -.1118579 .0178762 -6.26 0.000 -.1468945 -.0768213 detad .0290399 .0727015 0.40 0.690 -.1134523 .1715321 detai -.0187108 .0676267 -0.28 0.782 -.1512567 .113835 detana .0223705 .0068334 3.27 0.001 .0089773 .0357636 detae .3567185 .0250981 14.21 0.000 .3075271 .4059099 ct1 .1512033 .0118186 12.79 0.000 .1280393 .1743674 detac .2387838 .0117262 20.36 0.000 .2158008 .2617668 er Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(9) = 954.05 Estimated coefficients = 10 Time periods = 6 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 204 Estimated covariances = 204 Number of obs = 1224 Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (-0.2385)
Panels: heteroskedastic
Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy mơ hình có biến tương tác
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy kiểm định yếu tố mua lại cổ phần
_cons -.0064202 .0026955 -2.38 0.017 -.0117032 -.0011373 detaclt -.2234788 .0508471 -4.40 0.000 -.3231373 -.1238202 detacct1 -.0203214 .0299536 -0.68 0.497 -.0790295 .0383866 nf -.0427415 .0096585 -4.43 0.000 -.0616717 -.0238112 lt -.1077161 .018963 -5.68 0.000 -.1448828 -.0705494 ct1 .1494853 .0132859 11.25 0.000 .1234454 .1755252 detad .0395593 .0727333 0.54 0.587 -.1029954 .1821139 detai -.0980289 .0691616 -1.42 0.156 -.233583 .0375253 rd .6378527 .0727229 8.77 0.000 .4953184 .780387 detana .0293732 .0071422 4.11 0.000 .0153746 .0433717 detae .3707536 .0278593 13.31 0.000 .3161504 .4253568 detac .3256258 .0290743 11.20 0.000 .2686412 .3826103 er Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(11) = 979.91 Estimated coefficients = 12 Time periods = 6 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 204 Estimated covariances = 204 Number of obs = 1224 Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (-0.2104)
Panels: heteroskedastic
Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression
_cons -.0088543 .0051908 -1.71 0.088 -.0190281 .0013195 redetact .8368919 .4335426 1.93 0.054 -.0128359 1.68662 re .1897326 .045605 4.16 0.000 .1003483 .2791168 detactlt -.2131005 .1310348 -1.63 0.104 -.469924 .043723 detactct1 .2375739 .0642971 3.69 0.000 .1115539 .3635939 nft -.1335694 .0329193 -4.06 0.000 -.1980901 -.0690487 lt -.2560534 .0442738 -5.78 0.000 -.3428286 -.1692783 ct1 .1301124 .023614 5.51 0.000 .0838299 .176395 detadt 1.785055 .1747379 10.22 0.000 1.442575 2.127535 detait -1.913457 .2534125 -7.55 0.000 -2.410136 -1.416778 rd -11.56723 19.06881 -0.61 0.544 -48.94141 25.80694 detanat .1373569 .0247419 5.55 0.000 .0888637 .1858501 detaet .5752518 .1210709 4.75 0.000 .3379572 .8125464 detact .1600034 .0811465 1.97 0.049 .0009591 .3190478 er Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(13) = 562.75 Estimated coefficients = 14 Time periods = 6 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 62 Estimated covariances = 62 Number of obs = 372 Correlation: no autocorrelation
Panels: heteroskedastic
Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression
Có thể thấy, tác động của các yếu tố đến giá trị của tiền mặt là khác nhau đáng kể qua các mơ hình khi đưa vào thêm các biến. Điều này cũng ảnh hưởng đến kết quả của mơ hình về mặt ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.10. Kết quả hồi quy kiểm định tác động của nắm giữ tiền mặt, đòn bẩy thị trường và yếu tố mua lại cổ phần
Biến độc lập I II III ΔCt 0.238*** 0.325*** 0.160** (0.011) (0.029) (0.081) ΔEt 0.356*** 0.370*** 0.575*** (0.025) (0.027) (0.121) ΔNAt 0.022*** 0.029*** 0.137*** (0.006) (0.007) (0.024) ΔRDt 0.535*** 0.637*** -11.567 (0.060) (0.072) (19.068) ΔIt -0.018 -0.098 -1.913*** (0.067) (0.069) (0.253) ΔDt 0.029 0.039 1.785*** (0.072) (0.072) (0.174) Ct-1 0.151*** 0.149*** 0.130*** (0.011) (0.013) (0.023) Lt -0.111*** -0.107*** -0.256*** (0.017) (0.018) (0.044) NFt -0.053*** -0.042*** -0.133*** (0.009) (0.009) (0.032) Ct-1 * ΔCt -0.020 0.237*** (0.029) (0.064) Lt * ΔCt -0.223*** -0.213 (0.050) (0.131)
Ret 0.189*** (0.045) Ret * ΔCt 0.836* (0.433) Intercept -0.005** -0.006** -0.008* (0.002) (0.002) (0.005) Số quan sát 1224 1224 372
Ghi chú: * tương ứng với mức ý nghĩa 10%, ** tương ứng 5%, *** tương ứng 1%
Theo kết quả hồi quy tại Bảng 4.10, ở cột I cho thấy hệ số tương quan ban đầu tương ứng với sự thay đổi tiền mặt nói lên rằng một đồng tiền mặt tăng thêm chỉ được các cổ đông đánh giá ở mức 0.238 đồng. Khi tôi cho sự thay đổi tiền mặt tương tác với mức độ nắm giữ tiền mặt (Ct-1 * ΔCt) và với địn bẩy thị trường (Lt * ΔCt) thì kết quả có sự thay đổi theo hướng tăng lên, thể hiện ở cột II. Điều này cho thấy giá trị biên của tiền mặt cũng chịu tác động từ lượng tiền mà công ty nắm giữ cũng như mức độ vay nợ của công ty. Khi thêm hai biến tương tác vào mơ hình, giá trị biên ước tính đối với một cơng ty khơng có tiền mặt và khơng có nợ là 0.325 đồng. So với kết quả nghiên cứu tại Mỹ của Faulkender và Wang (2006) thì kết quả nghiên cứu tại Mỹ còn cho thấy sự thay đổi tăng đáng kể hơn nhiều, trong khi đó nghiên cứu tại Pháp của Autukaite và Molay (2013) lại khơng có thay đổi đáng kể, thậm chí có giảm nhẹ khi hồi quy mơ hình cơ bản có biến tương tác so với mơ hình khơng có biến tương tác.
Theo như giả thuyết đã đưa ra, khi mức nắm giữ tiền mặt của cơng ty tăng thì giá trị của một đồng tiền mặt tăng thêm sẽ giảm. Như vậy, xét theo lý thuyết, hệ số tương quan của biến tương tác giữa mức nắm giữ tiền mặt và thay đổi của tiền mặt tại kết quả hồi quy có giá trị âm. Kết quả hồi quy tại cột II cũng cho thấy điều đó với mức - 0.020. Dựa theo kết quả tại cột II, giả sử có hai cơng ty, một cơng ty có mức nắm giữ tiền mặt là 5% giá trị thị trường của vốn cổ phần, và một cơng ty khác có mức nắm giữ tiền mặt là 20%. Khi đó, cơng ty khơng có nợ và có mức nắm giữ tiền mặt
5% thì giá trị biên của tiền mặt sẽ là 0.324 đồng (= 0.325 + ( - 0.020 * 5%)), trong khi cơng ty có mức nắm giữ tiền mặt 20% vốn cổ phần thì giá trị biên của tiền mặt sẽ là 0.321 đồng. Như vậy với công ty khơng nắm giữ hoặc nắm giữ ít tiền mặt thì giá trị của một đồng tiền mặt tăng thêm được đánh giá cao hơn. Lý giải cho điều này, đó là công ty không nắm giữ hoặc nắm giữ ít tiền mặt thì nhiều khả năng sẽ cần huy động vốn bên ngoài và do vậy, khi các nguồn quỹ nội bộ tăng thêm thì sẽ được đánh giá cao hơn. Kết quả này cũng tương đồng với nghiên cứu tại Mỹ của Faukender và Wang (2006). Tuy nhiên, trong khi kết quả nghiên cứu tại Mỹ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% thì kết quả tại mơ hình trong trường hợp này lại khơng có nhiều ý nghĩa về mặt thống kê. Tuy nhiên, kết quả này tốt hơn so với nghiên cứu tại Pháp với kết quả cho giá trị dương và khơng có ý nghĩa thống kê.
Đối với biến tương tác thứ hai giữa thay đổi tiền mặt và đòn bẩy thị trường, kết quả cho thấy giá trị biên của tiền mặt giảm khi đòn bẩy thị trường cao hơn. Kết quả này phù hợp với giả thuyết thứ hai, đó là khi tiền mặt tăng, khả năng cơng ty sẽ dùng một phần để trả nợ, nghĩa là các chủ nợ nhận được một phần lợi ích từ việc tăng lượng tiền mặt nắm giữ của cơng ty. Đối với cổ đơng thì giá trị của tiền mặt cao hơn khi cơng ty có ít nợ bởi vì khi đó thì sự thay đổi do khả năng dùng tiền đi trả nợ sẽ thấp hơn so với trường hợp có nợ cao. Với kết quả được thể hiện ở cột II, giả sử một cơng ty có địn bẩy thị trường 5% và một cơng ty có địn bẩy thị trường 20%. Khi đó, cơng ty có địn bẩy thị trường 5% sẽ có giá trị biên của tiền mặt là 0.314 đồng (= 0.325 + ( - 0.223 * 5%)), trong khi cơng ty có mức nắm giữ tiền mặt 20% vốn cổ phần thì giá trị biên của tiền mặt sẽ là 0.280 đồng. Về mặt thống kê, kết quả tại mơ hình có ý nghĩa ở mức 1%. Nghiên cứu tại Mỹ của Faulkender và Wang (2006) cũng có kết quả theo hướng tác động tương tự nhưng mức độ tác động mạnh hơn, trong khi đó nghiên cứu tại Pháp của Autukaite và Molay (2013) cũng cho giá trị là âm nhưng khơng có ý nghĩa thống kê.
Tiếp theo, tôi ước lượng giá trị biên của tiền mặt trung bình cho mẫu. Trong thực tế, phần lớn các cơng ty đều có nắm giữ một lượng tiền mặt và có một số nợ nhất định,
giá trị biên của tiền mặt được tính bằng hệ số tương quan của sự thay đổi tiền mặt nắm giữ và các biến tương tác với mức nắm giữ tiền mặt và với địn bẩy thị trường. Nhìn vào cột II có thể thấy, nếu cơng ty khơng có nắm giữ tiền mặt và khơng có nợ ở thời điểm đầu năm thì một đồng tiền mặt tăng thêm được cổ đơng đánh giá 0.325 đồng. Tuy nhiên, bình qn một cơng ty có mức nắm giữ tiền mặt ở thời điểm đầu năm là 10.4% giá trị thị trường của vốn cổ phần, và đòn bẩy thị trường trung bình là 11.35%. Do vậy, giá trị biên của tiền mặt đối với các cổ đông trong công ty trung bình là 0.30 đồng ( = 0.325 + ( -0.020 * 0.1040) + ( -0.223 * 0.1135)). Điều này cho thấy rằng khi tăng thêm một đồng tiền mặt nắm giữ thì giá trị của nó được các cổ đơng đánh giá dưới một đồng, điều này phù hợp với việc các cổ đơng đánh giá đồng tiền đó với giá trị sau khi tính đến thuế đối với cổ đơng. Kết quả này cũng thấp hơn so với nghiên cứu tại Pháp với giá trị biên của tiền mặt trung bình là 0.59 đồng và nghiên cứu tại Mỹ với 0.94 đồng.
Tôi cũng thực hiện kiểm định xem cách phân phối tiền mặt cho cổ đông sẽ tác động thế nào đến giá trị biên của tiền mặt. Về mặt lý thuyết, đối với các công ty chi trả tiền mặt cho cổ đông dưới dạng cổ tức hay mua lại cổ phần, dự đoán được đưa ra là giá trị của một đồng tiền mặt tăng thêm được đánh giá thấp hơn một đồng bởi vì cổ đông sẽ phải trả thuế cho đồng tiền mặt đó. Tuy nhiên, thuế suất áp dụng đối với đồng tiền mặt đó lại phụ thuộc vào việc nó được chi trả như thế nào. Thuế suất đánh trên cổ tức thì cao hơn do vậy giá trị biên của tiền mặt dự đoán là sẽ cao hơn đối với những công ty chi trả cho cổ đơng dưới dạng mua lại cổ phần thay vì trả cổ tức. Tơi chỉ kiểm định những cơng ty có thu nhập dương và tiền mặt được phân phối cho các cổ đơng. Kết quả thực nghiệm cũng có sự tương đồng như vậy. Sử dụng biến tương tác giữa sự thay đổi tiền mặt và tỷ lệ mua lại cổ phần, tôi nhận thấy rằng đối với những cơng ty thực hiện mua lại cổ phần thì giá trị của tiền mặt được đánh giá cao hơn. Hệ số có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%. Về mặt kinh tế, kết quả này nói lên rằng một đồng tiền mặt tăng thêm đối với một công ty chi trả 100% dưới dạng mua lại cổ phần thì được đánh giá cao hơn một công ty chi trả 100% dưới
dạng cổ tức là 0.836 đồng. Các kết quả này phù hợp với giả thuyết đã nêu. Kết quả này cũng tương tự với kết quả có được tại nghiên cứu trên thị trường Mỹ.
4.5. Kiểm định tính vững trong kết quả hồi quy khi thay đổi phương pháp đo lường sự thay đổi trong tiền mặt lường sự thay đổi trong tiền mặt
Đối với nghiên cứu thực nghiệm ở trên, tôi kiểm định sự thay đổi trong giá trị thị trường, và do vậy sự thay đổi tiền mặt dự kiến sẽ được đưa vào giá trị thị trường của vốn cổ phần của cơng ty ở thời điểm đầu năm tài chính và sự thay đổi trong giá trị sẽ tương ứng với chính phần thay đổi tiền mặt ngồi dự báo. Hay nói cách khác, các kết quả thể hiện ở trên giả sử rằng mức nắm giữ tiền mặt dự báo ở thời điểm cuối năm tài chính bằng với giá trị của tiền mặt ở thời điểm cuối năm tài chính trước. Trong phần tiếp theo này, tôi tiến hành các kiểm định tính vững, sử dụng hai phương pháp khác để đo lường sự thay đổi tiền mặt dự báo qua một năm tài chính, và sử dụng sự chênh lệch giữa thay đổi thực tế và thay đổi dự báo trong phân tích. Phương pháp đo lường đầu tiên đối với thay đổi tiền mặt dự báo là sử dụng thay đổi tiền mặt trung bình của danh mục trong năm tài chính tương ứng. Theo phương pháp này, có thể hiểu rằng nếu một cơng ty X thuộc một danh mục AB trong năm tài chính t, thì mức thay đổi nắm giữ tiền mặt trung bình của danh mục AB cũng chính là mức thay đổi dự báo của nắm giữ tiền mặt của cơng ty X. Khi đó, nếu phần lớn các công ty trong cùng danh mục về quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách – giá trị thị trường (BE/ME) với công ty X – tức là danh mục AB, tăng mức độ nắm giữ tiền mặt trong năm tài chính, thì mức thay đổi nắm giữ tiền mặt trung bình của danh mục AB sẽ tác động hay nói cách khác là sẽ được phản ánh vào tỷ suất sinh lợi của danh mục, và như vậy, tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu sẽ là sự thay đổi chưa được phản ánh trong tỷ suất sinh lợi danh mục. Ví dụ, giả sử 2 cơng ty cùng tăng tiền mặt nắm giữ thêm 2% trên giá trị thị trường của vốn cổ phần công ty. Nếu phần lớn các công ty trong cùng danh mục về quy mô và tỷ số BE/ME với công ty đầu tiên cũng có cùng mức tăng tiền mặt nắm giữ, khi đó sự phản hồi của thị trường đối
với tiền mặt tăng lên sẽ thể hiện trong tỷ suất sinh lợi trung bình của các công ty trong danh mục, và do đó tỷ suất sinh lợi vượt trội sẽ gần bằng 0. Ngược lại, nếu công ty thứ hai nằm trong một danh mục về quy mô và tỷ số BE/ME mà ở đó phần lớn các cơng ty giảm mức nắm giữ tiền mặt, khi đó tỷ suất sinh lợi danh mục tương ứng sẽ bao hàm mức giảm tiền mặt trung bình này. Giả sử rằng tiền mặt tăng làm tăng giá trị thị trường của vốn cổ phần, tôi sẽ dự báo là tỷ suất sinh lợi vượt trội của công ty thứ hai trong ví dụ này sẽ cao hơn cơng ty thứ nhất, bởi vì cơng ty thứ hai có mức nắm giữ tiền mặt tăng trong khi mức thay đổi trung bình của danh mục – cũng là mức thay đổi dự báo dành cho công ty, lại giảm, ngược lại, với công ty đầu tiên, mức nắm giữ tiền mặt tăng trong khi mức dự báo cũng đã là như vậy. Các kết quả sử dụng phương pháp đo lường này về sự thay đổi trong tiền mặt được thể hiện ở bảng 4.11 và cột đầu tiên trong Bảng 4.13.
Bảng 4.11. Kết quả hồi quy với các phương pháp đo lường mức thay đổi nắm giữ tiền mặt theo trung bình danh mục
_cons -.0094176 .002615 -3.60 0.000 -.0145429 -.0042922 ltdetac1 -1.338918 .2093856 -6.39 0.000 -1.749307 -.9285301 ct1detac1 .6735526 .1505128 4.48 0.000 .378553 .9685523 nft -.0523896 .0088753 -5.90 0.000 -.0697848 -.0349945