CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 ƢỚC LƢỢNG THAM SỐ CỦA MƠ HÌNH
4.2.1 Ƣớc lƣợng tham số mơ hình địn bẩy tài chính (mơ hình 1)
Để xác định những nhân tố thực sự ảnh hưởng đến đòn bẩy của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm, người viết sử dụng phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS- Ordinary Least Squares) xác định mối tương quan giữa các biến. Bảng 4.2 bên dưới trình bày kết quả mơ hình hồi quy địn bẩy sổ sách và bảng 4.3 trình bày kết quả mơ hình hồi quy địn bẩy thị trường.
Dependent Variable: BL Method: Least Squares Date: 04/26/12 Time: 08:51 Sample: 1 116
Included observations: 116
C 0.368225 0.336133 1.095473 0.2757 Profit -0.686304 0.242639 -2.828505 0.0056 IndustLev 0.856550 0.486712 1.759871 0.0812 Mktbk 0.005838 0.029487 0.197998 0.8434 Tang -0.031915 0.137948 -0.231360 0.8175 Size -0.016225 0.017665 -0.918473 0.3604 R-squared 0.140157 Mean dependent var 0.506072 Adjusted R-squared 0.101073 S.D. dependent var 0.216772 S.E. of regression 0.205525 Akaike info criterion -0.276157 Sum squared resid 4.646472 Schwarz criterion -0.133730 Log likelihood 22.01708 F-statistic 3.586064 Durbin-Watson stat 1.069104 Prob(F-statistic) 0.004828
Bảng 4.2 Mơ hình hồi quy đối với địn bẩy sổ sách.
Dependent Variable: ML Method: Least Squares Date: 04/26/12 Time: 08:55 Sample: 1 116
Included observations: 116
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.594812 0.262360 2.267161 0.0253 Profit -0.576447 0.256788 -2.244836 0.0268 IndustLev 0.019465 0.240279 0.081011 0.9356 Mktbk -0.066328 0.035849 -1.850181 0.0670 Tang 0.029458 0.152132 0.193634 0.8468 Size 0.001391 0.020727 0.067114 0.9466 R-squared 0.185524 Mean dependent var 0.479628 Adjusted R-squared 0.148502 S.D. dependent var 0.245074 S.E. of regression 0.226146 Akaike info criterion -0.084930 Sum squared resid 5.625642 Schwarz criterion 0.057497 Log likelihood 10.92593 F-statistic 5.011231 Durbin-Watson stat 1.344335 Prob(F-statistic) 0.000357
Bảng 4.3 Mơ hình hồi quy đối với địn bẩy thị trường.
4.2.2 Ƣớc lƣợng tham số mơ hình vay nợ, phát hành cổ phần (mơ hình 2)
Nhằm phân tích sâu hơn tác động của lợi nhuận đến địn bẩy tài chính doanh nghiệp, nghĩa là cụ thể của lợi nhuận đến vay nợ và phát hành cổ phần, người viết
sử dụng phương pháp bình phương bé nhất thơng thường để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình hồi quy vay nợ, phát hành cổ phần.
Phương trình hồi quy rút ra từ kết quả ước lượng tham số như sau (chi tiết trình bày tại phụ lục 4):
D = 57723.68 + 0.180434 *Profitst - 0.046633*Profitst-1 +
0.249745*Assetst-1 (4.1)
EquityIss = 20840.39 + 0.361396*Profitst + 0.495559*Profitst-1 -
0.012131*Assetst-1 (4.2)
4.3 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VÀ HIỆU CHỈNH MƠ HÌNH 4.3.1 Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy và hiệu chỉnh mơ hình
Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy mơ hình với giả thuyết là: + Giả thuyết H0: βi = 0
+ Giả thuyết H1: βi khác 0.
Với mức ý nghĩa 5%, nếu các giá trị xác suất (prob hoặc pvalue) nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, nghĩa là biến độc lập sẽ có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Đối với mơ hình địn bẩy sổ sách, ta thấy biến Profit có prob = 0.0056, biến IndustLev có prob = 0.0812, biến Mktbk có prob = 0.8434, biến Tang có prob = 0.08175, và biến Size có prob = 0.3604. Như vậy, ba biến là: Mktbk, Tang, và Size có hệ số prob rất lớn, khơng có ý nghĩa thống kê. Các biến độc lập này khơng tương thích với nghiên cứu, người viết sẽ loại bỏ các biến này và hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu. Kết quả phương trình hồi quy của địn bẩy sổ sách được hiệu chỉnh lại như sau:
BL = 0.169680 - 0.663525*Profit + 0.813772*IndustLev (4.3)
- α= 0.169680: giá trị đòn bẩy sổ sách khi các nhân tố ảnh hưởng bằng 0. - β1= -0.663525: mức giảm đòn bẩy sổ sách khi tỷ suất sinh lợi tăng thêm 1
đơn vị và các nhân tố khác không đổi.
- β2= 0.813772: mức tăng của địn bẩy sổ sách khi địn bẩy trung bình ngành tăng thêm 1 đơn vị và các nhân tố khác khơng đổi.
Tương tự, đối với mơ hình hồi quy địn bẩy thị trường, ta thấy Profit có prob = 0.0268, biến IndustLev có prob = 0.9356, biến Mktbk prob = 0.0670, biến Tang có prob = 0.8468, biến Size năm trước có prob = 0.9466. Như vậy ba biến là: IndustLev, Tang và biến Size có prob rất lớn, và tác động của các biến độc lập này khơng có ý nghĩa thống kê. Các biến độc lập này khơng tương thích với nghiên cứu, người viết sẽ loại bỏ các biến này và hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu. Kết quả mơ hình hồi quy của địn bẩy thị trường được hiệu chỉnh lại như sau (Chi tiết trình bày tại phụ lục 6):
ML = 0.632993 - 0.588950*Profit - 0.067451*Mktbk (4.4) Trong đó:
- α= 0.632993: giá trị đòn bẩy thị trường khi các nhân tố ảnh hưởng bằng 0. - β1= -0.588950: mức giảm đòn bẩy thị trường khi tỷ suất sinh lợi tăng thêm 1
đơn vị và các nhân tố khác không đổi.
- β2= -0.067451: mức giảm của đòn bẩy thị trường khi tỷ số M/B tăng thêm 1 đơn vị và các nhân tố khác không đổi.
4.3.2 Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy, nghĩa là mơ hình hồi quy giải thích được bao nhiêu % sự thay đổi của biến phụ thuộc thì ta sử dụng giá trị hệ số xác định R2. Hệ số R2 càng gần 1 bao nhiêu thì mơ hình càng có ý nghĩa bấy nhiêu.
Do đó, đối với kết quả hồi quy của mẫu cụ thể, ta quan tâm đến việc đánh giá xem giá trị của R2 khác 0 có ý nghĩa thống kê hay khơng. Ta có thể sử dụng phương pháp giá trị p-value để kiểm định giả thuyết này.
Kết quả cụ thể của giá trị R2 trong các mơ hình hồi quy hiệu chỉnh và hệ số Prob(F-statistic) kiểm định giả thuyết R2 khác 0 của các mơ hình hồi quy đã hiệu chỉnh như sau:
Mơ hình hồi quy Phƣơng trình
hồi quy Hệ số R
2 Hệ số Prob(F- statistic)
Hồi quy đòn bẩy sổ sách (4.3) 0.133192 0.000311 Hồi quy đòn bẩy thị trường (4.4) 0.185095 0.000009
Bảng 4.4 Bảng kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Bảng phân tích trên cho thấy, các hệ số Prob(F-statistic) đều nhỏ hơn 0,05. Điều này có nghĩa là giả thuyết R2 khác 0 có ý nghĩa thống kê mức 5% và các hàm hồi quy đã xây dựng phù hợp với số liệu của mẫu.
Tuy nhiên, cũng có thể thấy hệ số R2 của các mơ hình khơng cao lắm (R2 của mơ hình hồi quy địn bẩy sổ sách là 13.3192%, R2 của mơ hình hồi quy địn bẩy thị trường là 18.5095. Điều này chứng tỏ tính giải thích của mơ hình cịn tương đối thấp. Tuy nhiên, theo Gujarati (2003), nếu chúng ta có cơ sở lý thuyết tốt, mơ hình đã được xác định đúng, và có phân tích chẩn đốn cẩn thận, thì việc có được một giá trị R2 điều chỉnh thấp khơng có nghĩa đó là một mơ hình xấu. Gujarati cũng lưu ý rằng khi chúng ta ước lượng mơ hình với dữ liệu chéo thì giá trị R2 điều chỉnh có thể tương đối thấp (khoảng 20 đến 55%).
4.3.3 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Mơ hình lý tưởng là các biến độc lập khơng có tương quan với nhau, mỗi biến chứa đựng một thông tin riêng về biến phụ thuộc và thơng tin đó khơng có trong biến độc lập khác. Khi đó hệ số hồi quy riêng cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc khi giả định các biến độc lập khơng đổi. Trong trường hợp đó khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên nếu xảy ra trường hợp biến
độc lập nào đó có tương quan với một số biến độc lập khác, điều đó có nghĩa mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Khi tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến các tình huống như: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng lớn, R2
cao nhưng giá trị thống kê nhỏ…
Bảng phân tích 4.5 và 4.6 cho thấy mối tương quan giữa các biến. Dễ dàng nhận thấy các cặp biến Mktbk và IndustLev(BL), Mktbk và IndustLev(ML) có tương quan khá lớn, lần lượt bằng -0.60435 và -0.69397. Đối với mơ hình 2, có thể thấy cặp biến Profitst-1 và Assetst-1 cũng có tương quan khá lớn, bằng 0.641333.
Profits Size Tang Mktbk IndustLev (BL) IndustLev (ML) Profits 1 Size 0.09318 1 Tang -0.31694 -0.01941 1 Mktbk 0.43097 0.18756 -0.02962 1 IndustLev (BL) -0.02024 -0.06073 -0.01629 -0.60435 1 IndustLev (ML) -0.18262 0.11543 0.03958 -0.69397 0.848738 1
Bảng 4.5 Hệ số tương quan các biến độc lập của mơ hình 1.
Profitst Profitst-1 Assetst-1
Profitst 1
Profitst-1 0.573398 1
Assetst-1 0.389045 0.641333 1
Bảng 4.6 Hệ số tương quan các biến độc lập của mơ hình 2.
Giải pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến là bằng cách loại bỏ bớt một biến trong mỗi cặp biến có tương quan mạnh này. Tuy nhiên cách làm này không làm thay đổi dấu của các hệ số tương quan trong các mơ hình, đồng thời khơng làm tăng thêm hay giảm bớt số lượng các biến có ý nghĩa thống kê.
Có thể nói, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến nêu trên chưa phải là nghiêm trọng. Hơn nữa, nếu xét theo giới hạn của đề tài nghiên cứu là tìm hiểu và phân tích các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn, mà trọng tâm là yếu tố lợi nhuận, thì sự thay đổi giá trị của các hệ số hồi quy trong các mơ hình khơng mang lại nhiều
ý nghĩa. Do vậy, người viết giữ ngun các mơ hình đã được hiệu chỉnh mà khơng khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4.1 Kết quả phân tích hồi quy địn bẩy tài chính (mơ hình 1)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, có 3 nhân tố tác động đến tỷ lệ địn bẩy tài chính của doanh nghiệp (có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%) là các biến Profits, IndustLev, Mktbk. Các biến Tang, Size khơng tác động đến địn bẩy tài chính (mức ý nghĩa thống kê t lớn hơn 5%).
BL ML
Profits - -
IndustLev +
Mktbk -
Bảng 4.7 Tổng hợp các nhân tố tác động đến địn bẩy tài chính
Biến Profits có mối tương quan (-) đối với đòn bẩy sổ sách và đòn bẩy thị trường với mức ý nghĩa thống kê tương ứng với mức 1% và 5%. Kết quả mơ hình này cho thấy tác động của tỷ suất sinh lợi đến địn bẩy tài chính doanh nghiệp theo đúng dự báo của lý thuyết trật tự phân hạng. Tuy nhiên, như đã đề cập trong nghiên cứu của Murray (2009b), để khẳng định lý thuyết đánh đổi có dự báo sai tác động này hay khơng thì cần phải có những nghiên cứu sâu hơn, nghĩa là nghiên cứu tác động của lợi nhuận lên hoạt động vay nợ, phát hành cổ phần.
Biến IndustLev có mối tương quan (+) với địn bẩy sổ sách. Điều này phù hợp với dự báo của các lý thuyết cấu trúc vốn. Địn bẩy của cơng ty có mối quan hệ đồng biến với địn bẩy trung bình của ngành. Tuy nhiên, tác động của IndustLev đến đòn bẩy thị trường là khơng có ý nghĩa thống kê.
Biến Mktbk có mối tương quan (-) với đòn bẩy thị trường. Điều này phù hợp với dự báo của các lý thuyết thời điểm thị trường. Theo đó, khi tỷ lệ M/B cao, lợi
nhuận dài hạn cổ phiếu thấp thì các cơng ty tăng phát hành cổ phần từ đó làm giảm địn bẩy.
4.4.2 Kết quả phân tích hồi quy vay nợ, phát hành vốn cổ phần (mơ hình 2)
Có 3 nhân tố tác động đến thay đổi vay nợ hoặc phát hành cổ phần (đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%) là các biến Profitst, Profitst-1, Assetst-1.
D EquityIss
Profitst +
Profitst-1 +
Assetst-1 +
Bảng 4.8 Tổng hợp các nhân tố tác động đến vay nợ, phát hành cổ phần Kết quả phân tích cho thấy khi yếu tố lợi nhuận tác động đến địn bẩy thì chủ yếu tác động lên vốn cổ phần hơn là lên vay nợ. Và khi tác động gộp lên cả đòn bẩy (bao gồm yếu tố nợ và yếu tố vốn cổ phần) thì nó cho thấy tương quan nghịch biến (kết quả của mơ hình 1). Kết quả này cho thấy nếu sử dụng tương quan nghịch biến giữa lợi nhuận và địn bẩy tài chính để bác bỏ dự báo của lý thuyết đánh đổi là khơng chính xác. Điều này cũng được khẳng định trong nghiên cứu của Murray Z. Frank và Vidhan K. Goyal (2009b).
4.5 THẢO LUẬN CÁC KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC
Qua phân tích 2 mơ hình: mơ hình hồi quy địn bẩy tài chính doanh nghiệp và mơ hình hồi quy vay nợ, phát hành cổ phần, một số kết quả quan trọng mà nghiên cứu này rút ra là:
- Từ kết quả của mơ hình hồi quy địn bẩy tài chính (mơ hình 1) cho thấy, tỷ suất sinh lợi có mối quan hệ nghịch biến với đòn bẩy thị trường và đòn bẩy sổ sách. Mối quan hệ nghịch biến này thống nhất với nhiều nghiên cứu trước đây chẳng hạn như của Huynh Anh Kiet (2010), Murray Z.Frank và Vidhan K.Goyal (2009b). Tuy nhiên, qua nghiên cứu sâu hơn ảnh hưởng của lợi nhuận đến hoạt động vay nợ và
phát hành cổ phần, nghiên cứu thấy rằng một số nhận định “khi lợi nhuận tăng thì cơng ty giảm vay nợ, từ đó làm giảm địn bẩy tài chính” là khơng chính xác. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các cơng ty có lợi nhuận cao tăng cường phát hành vốn cổ phần từ đó làm giảm địn bẩy.
- Cũng từ kết quả của mơ hình này, yếu tố thời điểm thị trường có tác động đến quyết định lựa chọn địn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Khi giá trị thị trường cao, các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy thấp hơn. Kết quả này thống nhất với kết quả nghiên cứu tại thị trường Mỹ của Murray Z.Frank và Vidhan K.Goyal (2009b). Đây có thể xem là những bằng chứng cho thấy lý thuyết thời điểm thị trường đúng trong dự báo mối quan hệ giữa lợi nhuận dài hạn và việc phát hành cổ phần của các doanh nghiệp Việt Nam. Theo đó, khi thị trường định giá doanh nghiệp cao (tỷ lệ M/B cao), tức là lợi nhuận dài hạn cổ phiếu thấp, thì các nhà quản lý tài chính có xu hướng tăng phát hành cổ phần từ đó làm giảm địn bẩy tài chính.
- Từ kết quả mơ hình hồi quy vay nợ và phát hành cổ phần (mơ hình 2), sự biến thiên của lợi nhuận hiện tại và sự biến thiên của lợi nhuận năm trước có mối tương quan (+) với phát hành cổ phần. Lợi nhuận tác động đến quyết định tài trợ bằng vốn cổ phần nhiều hơn là vay nợ. Kết quả nghiên cứu này khác với nghiên cứu các công ty tại Mỹ của Murray Z. Frank và Vidhan K. Goyal (2009b), sự biến thiên của lợi nhuận tương quan (-) với phát hành cổ phần. Tuy nhiên, nghiên cứu sâu hơn khi xét đến điều kiện thị trường tốt và thị trường xấu cho thấy sự khác biệt này chỉ xảy ra ở những thời điểm thị trường tốt.
- Nghiên cứu cũng cho thấy tác động trễ của lợi nhuận đến việc phát hành vốn cổ phần. Lợi nhuận năm trước cũng là một yếu tố quan trọng trong quyết định phát hành vốn cổ phần của doanh nghiệp. Hơn thế nữa, tác động của yếu tố lợi nhuận năm trước còn lớn hơn yếu tố lợi nhuận năm hiện hành (Phương trình 4.4). Có thể lý giải điều này rằng các công ty thường quyết định các chiến lược, trong đó có chiến lược tăng trưởng nguồn vốn, dựa vào những kết quả đạt được của năm trước. Kết quả này cũng cho thấy một ngụ ý nếu doanh nghiệp muốn tăng vốn, hay nói
cách khác là thuyết phục cổ đơng gia tăng đầu tư, thì một trong những tiêu chí quan trọng nhất là lợi nhuận năm trước phải cao.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Chương 4 giới thiệu tổng quan các lý thuyết về cấu trúc vốn doanh nghiệp, bắt đầu từ lý thuyết đoạt giải Nobel kinh tế của M&M cho đến lý thuyết đánh đổi, lý thuyết trật tự phân hạng, lý thuyết chi phí đại diện và quan trọng nhất là lý thuyết thời điểm thị trường.
Chương 4 cũng đã trình bày quá trình ước lượng tham số, tìm các phương trình đường hồi quy và thực hiện kiểm định giả thuyết, điều chỉnh mơ hình để đảm bảo mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy và mức độ phù hợp của mơ hình.
Qua phân tích, chương 4 đã tìm ra các nhân tố thật sự ảnh hưởng đến quyết định