CHƯƠNG 4 .KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Kiểm định giả thuyết 1: Nợ doanh nghiệp có mối quan hệ tích cực và có ý
4.1.2. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất
mơ hình được chọn và khắc phục khuyết tật mơ hình.
Sau khi so sánh và lựa chọn được mơ hình hiệu ứng cố định FEM là tốt nhất và phù hợp nhất, tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của mơ hình hiệu ứng cố định FEM bằng kiểm định Woodridge và kiểm định Modified Wald được kết quả như sau:
Bảng 4.3: Bảng Kết quả kiểm định tự tương quan (Wooldridge test) và phương sai thay đổi (Modified Wald test) mơ hình 1.6
H0: Sai số mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi (tự tương quan bậc nhất)
Dựa vào bảng 4.3 các kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan thì thấy rằng giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, điều này cho thấy bài nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H0 của hai kiểm định Woodridge và kiểm định Modified Wald. Nói cách khác, tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu.
Do đó, để xem xét mối quan hệ giữa rủi ro dòng tiền đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu, bài nghiên cứu tiến hành ước lượng phương trình (1) trong chương 3 của bài nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy FGLS. Dùng phương
pháp FGLS để khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu. Kết quả hồi quy được trình bày trong bảng 4.4.
Bảng 4.4. Kết quả ảnh hưởng của rủi ro dòng tiền đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu.7
OLS (1) FEM (2) REM (3) FGLS (4)
INDTDM MB TANG PROFIT SIZE INF CFV Cons
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13. Chú ý: Trong đó, các kết quả trong bảng kết quả thu được từ việc ước lượng phương pháp Pooled OLS, FEM, REM và FGLS và kết quả tổng hợp được tác giả giải thích cụ thể ở phụ lục. Bên cạnh đó, TDM thể hiện tỷ lệ tổng nợ trên giá trị thị trường tổng tài sản; INDTDM: tỷ lệ nợ trung bình ngành bằng nợ trên giá trị thị trường; MB: tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách; TANG: tài sản hữu hình bằng tổng tài sản rịng, nhà máy và thiết bị chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản; PROFIT: lợi nhuận của doanh nghiệp được tính bằng lợi nhuận trên tổng tài sản của doanh nghiệp; SIZE: quy mơ của doanh nghiệp được tính bằng logarit tài sản doanh nghiệp; INF: lạm phát kỳ vọng được tính bằng sự thay đổi dự kiến về chỉ số CPI (chỉ số giá tiêu dùng) trong năm tới; CFV: biến động dòng tiền bằng độ lệch chuẩn của tiền mặt trong ngành. Ngoài ra, *, ** và *** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
Bảng 4.4 cho thấy:
Nợ trung bình ngành INDTDM có hệ số hồi quy bằng 0,868 nên có sự tương quan dương với địn bẩy tài chính (nợ trên tổng tài sản) TDM của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy rằng các doanh nghiệp có nợ trung bình ngành lớn hơn sẽ có địn bẩy tài chính lớn.
Tỷ lệ thị trường trên sổ sách MB có hệ số hồi quy bằng 0,151 nên tương quan dương với địn bẩy tài chính TDM của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu với mức ý nghĩa 1%. Chứng tỏ những doanh nghiệp có tỷ lệ thị trường trên sổ sách càng lớn thì sẽ có địn bẩy tài chính nghĩa là nợ doanh nghiệp càng lớn.
Tài sản hữu hình TANG có hệ số hồi quy bằng 0,021 nên có sự tương quan dương với địn bẩy tài chính TDM của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu với mức ý nghĩa 5%. Vì vậy, các doanh nghiệp có tài sản hữu hình càng lớn thì có nợ càng lớn.
Lợi nhuận của doanh nghiệp PROFIT có hệ số hồi quy bằng -0,159 nên có sự tương quan âm với địn bẩy tài chính (nợ doanh nghiệp) TDM của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu với mức ý nghĩa 1%. Vì vậy, các doanh nghiệp có lợi nhuận càng lớn thì có nợ doanh nghiệp càng ít. Theo các nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn trong các doanh nghiệp phi tài chính như nghiên cứu của Rient Groop và Florian Heider (2009), Monica Octavia và Rayna Brown (2008), Ebru Ḉağlayan (2010) thì lợi nhuận có sự tác động ngược chiều chiều lên nợ. Có thể nói rằng khi lợi nhuận càng nhiều thì càng ít đi vay nợ.
Quy mơ của doanh nghiệp SIZE có hệ số hồi quy bằng 0,010 nên có sự tương quan dương với địn bẩy tài chính (nợ doanh nghiệp) TDM của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu với mức ý nghĩa 1%. Vì vậy, các doanh nghiệp có lợi nhuận càng lớn thì có nợ doanh nghiệp càng nhiều. Doanh nghiệp có quy mơ lớn gặp nhiều thuận lợi khi tiếp cận tới nguồn vốn một cách dễ dàng hơn và có xác suất phá sản thấp hơn.
Biến động dịng tiền của doanh nghiệp CFV có hệ số hồi quy bằng -0,030 nên có sự tương quan âm với địn bẩy tài chính (nợ doanh nghiệp) TDM của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu với mức ý nghĩa 10%. Vì vậy, các doanh nghiệp có biến động dịng tiền càng lớn thì có nợ doanh nghiệp càng ít. Điều này trái ngược với giả thuyết 1 đã đặt ra là: Nợ doanh nghiệp có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa với rủi ro dòng tiền. Vậy, kết quả nghiên cứu của tác giả là nợ doanh nghiệp có mối quan hệ tiêu cực và có ý nghĩa với rủi ro dịng tiền.
Biến động dịng tiền CFV có sự tương quan âm với nợ doanh nghiệp phù hợp với nghiên cứu của Evan Dudley và Christopher James (2015), họ cho rằng những đổi mới làm giảm sự biến động có liên quan đến các giao dịch tăng địn bẩy từ phía các doanh
nghiệp này, chủ yếu dưới hình thức phát hành nợ mới. Evan Dudley và Christopher James (2015) phát hiện các doanh nghiệp bị hạn chế trả nợ hiện tại chủ yếu bằng dòng tiền hoạt động và mức độ mà họ làm như vậy có tương quan nghịch với biến động dịng tiền. Evan Dudley và Christopher James (2015) giải thích chi phí hợp đồng về nợ dự đốn rằng nợ có thể tốn kém hơn khi phát hành khi biến động dòng tiền cao. Phù hợp với những giải thích này, có điều kiện để có thể phát hành nợ, các doanh nghiệp bị hạn chế tích trữ tiền thu được từ các vấn đề nợ được thực hiện khi mức độ biến động thấp và họ dành số tiền thu được từ các vấn đề nợ được thực hiện trong chế độ biến động cao. Evan Dudley và Christopher James (2015) còn cho rằng ảnh hưởng của biến động lên đòn bẩy tối ưu được là tiêu cực vì độ biến động cao hơn làm tăng khả năng gặp khó khăn tài chính và làm giảm giá trị hiện tại của lá chắn thuế.
Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Pierluigi Santosuosso (2015). Đầu tiên, thấy rằng các doanh nghiệp có biến động dịng tiền CFV cao hơn có tỷ lệ nợ dài hạn thấp hơn bất kể mức tiền mặt trung bình, thể hiện qua mối tương quan nghịch đáng kể giữa biến động dòng tiền và nợ dài hạn trên tổng tỷ lệ nợ. Thứ hai, các tài khoản phải trả có liên quan tích cực với biến động dịng tiền CFV cả liên quan đến tổng tài sản và tổng nợ phải trả, như được xác nhận bởi các thống kê mô tả. Những kết quả này cho phép đưa ra giả thuyết rằng các doanh nghiệp có biến động dịng tiền CFV cao hơn và dịng tiền vào tài sản trung bình cao hơn có thể gặp thiếu hụt tiền mặt bằng cách tăng tài khoản phải trả. Mối tương quan tương tự khơng được tìm thấy đối với các doanh nghiệp có dịng tiền thấp hơn. Thứ ba, địn bẩy tài chính, được đo bằng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, có liên quan tiêu cực với biến động dòng tiền CFV. Cụ thể, mối tương quan nghịch giữa đòn bẩy và biến động dịng tiền CFV có ý nghĩa hơn trong trường hợp dịng tiền thấp, trong khi mối quan hệ tương tự khơng được tìm thấy khi các doanh nghiệp có mức dịng tiền cao hơn. Kết hợp các kết quả này lại với nhau, phân tích cho thấy mối quan hệ giữa biến động dòng tiền và cấu trúc vốn chủ yếu bị ảnh hưởng bởi nợ dài hạn và các khoản phải trả và mức độ dòng tiền là một yếu tố quan trọng quyết định trong việc giải thích các mối quan hệ này.
Mối quan hệ tiêu cực giữa biến động dòng tiền và đòn bẩy doanh nghiệp thường được đề cập trong một số nghiên cứu về cấu trúc vốn (ví dụ: Harris & Raviv, 1991; Frank & Goyal, 2009). Theo lý thuyết đánh đổi (Kraus & Lintzenberger, 1973; Scott, 1977;
Kim, 1978), người ta thường chấp nhận rằng sự biến động của dòng tiền càng cao, số tiền tài trợ nợ cần phải duy trì càng thấp một cấu trúc vốn tối ưu giúp cân bằng giữa khó khăn tài chính và chi phí phá sản với các lá chắn thuế nợ và các lợi ích khác (Bradley, Jarrell & Kim, 1984; Kale, Noe, & Ramirez, 1991).
Một mối quan hệ tiêu cực giữa biến động dòng tiền và địn bẩy tài chính đã được tìm thấy trong nghiên cứu trước đây về vấn đề này của Bradley, Jarrell và Kim (1984) và gần đây bởi một số nghiên cứu giải quyết các trường hợp cụ thể. Kale, Noe và Ramirez (1991) dùng mẫu nghiên cứu là hình chữ U. Điều này có ý nghĩa, tồn tại một mức biến động dòng tiền tối ưu để nợ doanh nghiệp là thấp nhất. Họ cho thấy sự tồn tại của một mối quan hệ tiêu cực đối với mức nợ thấp và mối tương quan tích cực khi mức độ nợ cao. Graham và Leary (2011) phát hiện ra rằng các doanh nghiệp có địn bẩy cao với nợ đáo hạn dài hơn có thu nhập trung bình ít biến động hơn, được định nghĩa là độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động so với tài sản trong vòng 10 năm. Akhtar (2012) đã ghi nhận rằng sự biến động của dòng tiền, được đo bằng độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động, có liên quan tiêu cực với tỷ lệ đòn bẩy thị trường dài hạn trong thời gian đáy của chu kỳ kinh doanh.
Các biện pháp khác nhau của biến động và hoàn cảnh khác nhau cũng đã được kiểm tra. Ví dụ, Dudley và James (2014) đã tìm thấy mối liên hệ tiêu cực đáng kể giữa đòn bẩy và biến động tài sản bằng cách đo lường mức độ biến động là phương sai của thu nhập hoạt động ngành trong khi Levine và Wu (2014) xác nhận mối quan hệ nghịch đảo sử dụng dữ liệu bảng điều khiển trong sự kiện sáp nhập doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Greenwood & Hanson 2013, Stein (2013) cũng ủng hộ giả thuyết biến động dịng tiền có tác động tiêu cực tới nợ doanh nghiệp, họ cho rằng việc tiếp cận tín dụng dễ dàng hơn trong thời kỳ biến động dòng tiền thấp khiến các doanh nghiệp chất lượng kém tăng mạnh đòn bẩy trong thời gian tốt (Greenwood & Hanson 2013, Stein 2013).
Tác giả thấy rằng biến động dòng tiền là sự tăng lên hay giảm đi của dòng tiền hoạt động qua các năm. Hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp sẽ tăng khi dòng tiền hoạt động tăng lên và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp sẽ giảm khi dịng tiền hoạt động giảm. Vì vậy, biến động dịng tiền đại diện cho hoạt động hiệu quả của doanh nghiệp. Giả sử doanh nghiệp có hoạt động tốt khi mà biến động lớn tức là doanh
nghiệp hoạt động hiệu quả thì có lời nhiều, khi đó doanh nghiệp sẽ dùng lợi nhuận giữ lại để tăng trưởng phát triển sản xuất thay vì dùng địn bẩy tài chính đó là đi vay nợ. Do đó, biến động dịng tiền có mối quan hệ ngược chiều với nợ doanh nghiệp.
4.2. Kiểm định giả thuyết 2: Mối quan hệ tích cực giữa nợ trong cấu trúc vốn và biến động dòng tiền là lớn nhất trong số các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động thấp nhất.
Ởphần này, tác giả thực hiện ước lượng mơ hình (2) dựa trên nghiên cứu của Frank và Goyal (2009) để trả lời câu hỏi thứ hai mà chương 1 đã đặt ra: Mối quan hệ giữa nợ trong cấu trúc vốn và biến động dòng tiền thay đổi như thế nào trong từng phân vị dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp ?
Để trả lời câu hỏi này, tác giả tiến hành chia dòng tiền thành bốn phân vị sau đó hồi quy mơ hình bằng ba phương pháp Pooled OLS, FEM (tác động cố định) và REM (tác động ngẫu nhiên) trên mỗi phân vị.
Sau đó, tác giả xem xét phương pháp nào là phù hợp nhất và tốt nhất trong các phương pháp trên đối với mỗi phân vị:
Đầu tiên tác giả so sánh OLS vs FEM (mơ hình tác động cố đinh) bằng kiểm định F- Test. Uơc lương Pooled OLS đươc kiêm chưng băng kiêm đinh F vơi gia thuyêt H0 cho bằng mơ hình Pooled OLS tốt hơn mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định FEM (Fixed effects) và H1 với giả thuyết ngược lại.
Tiếp theo tác giả so sánh mơ hình tác động cố định FEM và mơ hình tác động ngẫu nhiên REM. Dùng kiểm định Hausman đánh giá tính hiệu quả của mơ hình. Cu thê, ươc lương tac đôngg̣ cô đinh đươc kiêm chưng băng kiêm đinh F vơi gia thuyêt H0 cho bằng mơ hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects) tốt hơn mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định (Fixed effects) và H1 với giả thuyết ngược lại.
Để kiểm tra mơ hình Pooled OLS và mơ hình tác động ngẫu nhiên REM, mơ hình nào phù hợp và tốt hơn tác giả dùng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Test. Sau đó, tác giả sẽ nhận được mơ hình tốt nhất để kiểm định từng phân vị trong số Pooled OLS, FEM, REM.
Để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi của mơ hình được chon, tác giả dùng kiểm định Modified Wald với giả thuyết H0 là sai số mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và H1 với giả thuyết ngược lại.
Kiểm tra mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc nhất hay không. Sử dụng kiểm định
Wooldridge với giả thuyết H0 cho rằng khơng có hiện tượng tự tương quan bậc nhất và H1 với giả thuyết ngược lại.
Cuối cùng sau khi nhận được kết quả từ các mơ hình có hiện tượng tự tương quan hay hiện tượng phương sai thay đổi hay không. Bài nghiên cứu dùng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan đối với cho mơ hình.
4.2.1. Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa các phương pháp ước lượng Pooled OLS,FEM và REM; hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của FEM và REM; hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của mơ hình 2 trong phân vị dòng tiền thứ nhất (RANK 1).
Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM:
H0: mơ hình Pooled OLS tốt hơn mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định FEM (Fixed effects).
H1: mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định FEM (Fixed effect) tốt hơn mơ hình Pooled OLS.
Bảng 4.5. Bảng kết quả kiểm định F mơ hình 2.8
H0: Phương pháp OLS là hiệu quả hơn.
Phương trình 2
F(85, 126) = 19,20 Prob > F = 0,0000
Kết luận: Bác bỏ H0: FEM tốt hơn
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Kết quả trên cho thấy p-value = 0,0000 <1%, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Bởi vì ta có P-value> alpha (1%,5%,10%): H0 đúng. (chọn alpha gần P-value nhất).
Như vậy, bằng kiểm định F, tác giả đã chứng minh rằng ở Mơ hình 2 ở phân vị dịng tiền thứ nhất chọn phương pháp ước lượng FEM phù hợp hơn phương pháp ước lượng Pooled OLS.
Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa phương pháp ước lượng FEM và REM:
H0: mơ hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên REM (Random effect) tốt hơn mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định FEM (Fixed effects).
H1: mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định FEM (Fixed effects) tốt hơn mơ hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên REM (Random effect).
Bảng 4.6: Bảng kết quả kiểm định Hausman Test mơ hình 2.9
H0: Fixed Effect và Random Effect không khác nhau đáng