Với phần phân tích các yếu tố tác động đến việc nắm giữ tiền mặt của công ty, cùng với việc tham khảo mô hình của Oplervà các cộng sự (1999) và Wenfeng Wu, Oliver M. Rui, Chongfeng Wu (2012). Tác giả quyết định sử dụng mô hình ước lượng sau:
3.Các biến nghiên cứu và phƣơng pháp đo lƣờng
Trong phương pháp đo lường các biến nghiên cứu, phần lớn tác giả tham khảo cách đo lương của Wenfeng Wu, Oliver M. Rui, Chongfeng Wu (2012). Tuy nhiên, tác giả cũng có một số điều chỉnh để phù hợp với nguồn dữ liệu ở Việt Nam, cũng như thuận tiện trong công việc nghiên cứu của tác giả. Với những sự điều chỉnh, tác giả sẽ sử dụng cách đo lương các biến khác được các nhà nghiên cứu trước thực hiện.
3.1. Biến phụ thuộc (CASH)
Biến phụ thuộc CASH là tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của công ty i trong năm t. Trong các bài nghiên cứu trước đây, tác giả nhận thấy có hai cách tính tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của công ty.
Cách tính truyền thống theo Bates và các cộng sự (1999), Ozkan and Ozkan (2004):
Còn một cách tính khác được sử dụng trong bài nghiên cứu Trade credit, cash holdings, and financial deepening_ Evidence from a transitional economy và một sô bài nghiên cứu của Opler và các cộng sự (1999), Pinkowitz & Williamson (2001), Ferreira & Vilea (2004):
Trong đó:
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng cách tính thứ hai để tính tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của công ty theo tình thần mô hình tác giả đã tham khảo.
3.2. Biến độc lập
3.2.1.TRADECREDIT
Như đã tìm hiểu ở trên, về tín dụng thương mại, có hai phương diện là cấp tín dụng thương mại và nhận tín dụng thương mại. Theo quan niệm của tác giả, mục khoản phải thu trong bảng cân đối kế toán thể hiện cho việc cấp tín dụng thương mại, và mục khoản phải tra trong bảng cân đối kế toán thể hiện việc nhân tín dung thương mại của công ty. Tác giả đo lường hai biến này như sau:
Cấp tín dụng thương mại: Nhận tín dụng thương mại 3.2.2.LIQUID
Tỷ lệ vốn lưu động ròng (LIQUID) là đại diện cho tài sản lưu động và được tính như sau:
Vốn lưu động ròng có thể được xem như một khoản thay thế cho nắm giữ tiền mặt, vì các công ty có thể sử dụng tài sản lưu động của họ khi họ để trang trải cho sự thiếu hụt tiền mặt. Có một mối tương quan âm giữa tài sản lưu động và nắm giữ tiền mặt của công ty.
Ngoài ra, tín dụng thương mại ròng (các tài khoản thu trừ đi các tài khoản trả) chỉ là một thành phần của vốn lưu động ròng. Để tránh trùng lặp trong việc đo lường tín dụng thương mại, tác giả sử dụng một biến tỷ lệ vốn lưu động thay thế là LIQUID2. LIQUID2 được tính như sau:
3.2.3.SIZE
Qui mô công ty (SIZE) được tính bằng cách lấy logarit tự nhiên của Tổng tài sản.
( )
Bằng cách sử dụng logarit tự nhiên của Tổng tài sản, chênh lệch giữa qui mô công ty qua các năm sẽ nhỏ hơn, đồng thời có thể thấy sự tăng trưởng trong tổng tài sản của công ty qua mỗi năm.
3.2.4.LEV
LEV được tính toán như sau
3.2.5.DEBTM
DEBTM liên quan đến rủi ro thanh khoản, bởi vì các công ty có nợ với kỳ đáo hạn dài hơn sẽ nắm giữ vốn lưu động nhiều hơn để phòng trường hợp họ không thể thanh toán các khoản nợ cố định đến hạn trong thời gian suy thoái kinh tế (Morris, 1992).
3.2.6.GROWTH
Trong các bài nghiên cứu trước đây, cơ hội đầu tư thường được đo bằng tỷ lệ Giá trị thị trường/giá trị sổ sách của công ty. Tuy nhiên, trong giới hạn nguồn dữ, tác giả quyết định đo lường cơ hội đầu tư bằng tỷ lệ tăng trưởng doanh thu hàng năm (theo
Bigelli và Vidal (2009)). 3.2.7.CAPEX
Chi tiêu vốn được tính như sau:
3.2.8.CASHFLOW
Theo Opler và các cộng sự. (1999) and Harford và các cộng sự (2008), công ty có dòng tiền lớn hơn có xu hướng nắm giữ tiền mặt nhiều hơn, trong khi Ozkan and Ozkan (2004) lại cho rằng dòng tiền có tương quan âm với nắm giữ tiền mặt.
3.2.9.Biến giả DIVIDEND
Biến chi trả cổ tức (DIVIDEND) sẽ được tính bằng 1 khi công ty i có chi trả cổ tức bằng tiền mặt vào năm t, các trường hợp còn lại bằng 0.
3.3. Tổng hợp các biến tác động và kì vọng về dấu: Bảng 3: Tổng hợp các biến tác động và kì vọng về dấu: Bảng 3: Tổng hợp các biến tác động và kì vọng về dấu:
Biến độc lập Kì vọng của tác giả
CRDT_PAY + CRDT_REV - LIQUID - SIZE - LEV + DEBTM + GROWTH + CAPEX - CASHFLOW - DIVIDEND -
4.Phƣơng pháp hồi qui
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp Bình phương nhỏ nhất OLS (Pooled Regression) với dữ liệu bảng thu thập được như đã miêu tả trên đây. Sau đó, tác giả xem xét tác động của đặc điểm riêng trên dữ liệu bảng bằng cách hồi qui Fixed Effect Model (FEM) và Radom Effect Model. Từ kết quả hồi qui thu được, tác giả lần lượt dùng các kiểm định Redundant Fixed Effecets Tests và Hausman Test để chọn mô hình hồi qui phù hợp.
Sơ lược về các mô hình hồi qui và mô hình kiểm định:
4.1. Mô hình hồi qui
Giới thiệu các mô hình:
Trên dữ liệu bảng, xét mô hình có dạng
Trong đó: Z là biến đại diện cho đặc điểm riêng (ở đây ta xét đặc điểm riêng của công ty thứ i)
Tuy vào việc xem xét tác động của đặt điểm riêng Zi lên mô hình sẽ hình thành các mô hình khác nhau trên dữ liệu bảng.
Nếu bỏ qua đặc điểm riêng của Zi hoặc xem như Zi không có tác động trong mô hình. Khi đó sử dụng hồi qui OLS trên dữ liệu bảng như một dữ liệu chéo bình thường thì gọi là Pooled Regression. Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là hệ sô Durbin-Watson thường nhỏ hơn 1, có sự tự tương quan. Đây là hiên tượng thường gặp của mô hình và Fixed Effect Model, Radom Effect Model sẽ khắc phục hiện tượng này.
Nếu xem xét sự tác động của đặc điểm riêng Zi tác động lên mô hình là có ý nghĩa ta sử dụng phương pháp Fixed Effect Model và Radom Effect Model.
Tác động không tính toán được và là ngẫu nhiên thì ta sử dụng Radom Effect Model.
Ngược lại, tác động tính toán được, xác định thì ta sử dụng Fixed Effect Model.
Mô hình Pooled có dạng:
Fixed Effect Model và Radom Effect Model có dạng:
4.2. Kiểm định
4.2.1.Các kiểm định chọn mô hình phù hợp
4.2.1.1. So sánh Pooled Regression và Fixed Effect Model
Xét
( )
( )
Sử dụng kiểm định Redundant Fixed Effecets Tests:
Nếu p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0.
Nếu p-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
4.2.1.2. So sánh Radom Effect Model và Fixed Effect Model
Xét
( ) ( )
( ) ( )
Sử dụng kiểm định Hausman Test:
Nếu p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0.
Trên Eview không so sanh được Pooled Regression với Radom Effect Model. Trong trường hợp bất khả kháng, không lựa chon được thì nên chọn Fixed Effect Model.
4.2.2.Một số kiểm định khác
Trong bài này, tác giả sử dụng một số kiểm định khác như kiểm định đa công tuyến và kiểm định tự tương quan
4.2.2.1. Kiểm định đa công tuyến
Tác giả kiểm định đa công tuyến bằng việc xem xét ma trân hệ số tương quan và xem xét nhân tử phong đại phương sai VIF.
( )
Trong đó rij2
hệ số tương quan giữa biến i và biến j.
Nếu VIF<10 ta có thể kết luận mô hình không có đa công tuyến.
4.2.2.2. Kiểm định tự tương quan
Kiểm định tự tương quan bằng cách xem xét hệ số Durbin-Watson:
Nếu 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan.
Nếu 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương.
Chƣơng 4: Kết quả 1.Thống kê mô tả
Từ Bảng 1 ta thấy, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trên tổng tài sản ròng trung bình của các công ty ở Việt Nam là 13, 69%. Từ số liêu nghiên cứu, tác giả cũng tính toán tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trên tổng tài sản trung bình của Việt Nam là 12,01%. Kết quả này cũng tương tự một số nghiên cứu trước đây. Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các công ở ty Ý khoảng 10%, trong khi tỷ lệ này ở các công ty ở Mỹ là 8-10,5% (Kim và các cộng sự, (1998); Oplervà các cộng sự (1999); Foley và các cộng sự (2007); Mello và các cộng sự (2008)). Drobetz và các cộng sự. (2010) tìm thấy tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các công ty trên 45 quốc gia là 12,6%. Trong bài nghiên cứu của minh Wenfeng Wu, Oliver M. Rui, Chongfeng Wu (2012) nhận thấy tỷ lệ này của các công ty Trung Quốc là khá cao, 17,4 %.
Biểu đồ 1 thể hiện tình hình nắm giữ tiền mặt của các công ty Việt Nam giai đoạn 2007-2012. Nhìn chung, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt có giảm, tuy nhiên có thể thấy, tỷ lệ này năm 2012 rất gần với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trung binh trong cả giai đoạn.
14.44% 10.39% 14.06% 10.97% 9.95% 12.21% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 16.00% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Biểu đồ 1
Bảng 4: Thống kê mô tả các biến chính.
CASH CRDT_PAY CRDT_REV LIQUID LIQUID_2 SIZE LEV DEBTM GROWTH CAPEX CASHFLOW DIVIDEND
Mean 0.136874 0.092573 0.166637 0.161826 0.087762 27.35758 0.710406 0.189645 0.528417 0.332818 0.041836 0.552564 Median 0.058640 0.061790 0.140695 0.140740 0.064505 27.26508 0.516010 0.087815 0.162855 0.117160 0.025820 1.000000 Maximum 5.238570 1.034470 0.696220 1.294890 1.350660 31.28684 83.65186 0.993710 59.26770 12.63964 2.420240 1.000000 Minimum -1.095620 -0.408660 -0.095620 -1.517250 -0.949940 21.07426 0.033190 0.000000 -0.983480 -0.919810 -1.472410 0.000000 Std. Dev. 0.294793 0.106114 0.132716 0.261234 0.261186 1.238406 3.778173 0.224022 2.732126 0.882273 0.238001 0.497548 Skewness 8.350645 2.702831 1.029827 -0.121923 0.364729 0.053975 18.12430 1.258611 15.16143 8.901403 2.219828 -0.211428 Kurtosis 128.4944 18.69790 4.198041 6.487265 4.781178 4.340783 353.5132 3.580567 293.5530 106.3555 24.87205 1.044702 Jarque-Bera 520902.6 8958.466 184.5179 397.1656 120.4029 58.80391 4035637. 216.8878 2773566. 357477.3 16188.15 130.0649 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 106.7621 72.20730 129.9772 126.2241 68.45430 21338.91 554.1167 147.9234 412.1654 259.5984 32.63180 431.0000 Sum Sq. Dev. 67.69745 8.771631 13.72099 53.16145 53.14173 1194.713 11119.90 39.09490 5814.856 606.3786 44.12596 192.8449 Observations 780 780 780 780 780 780 780 780 780 780 780 780
Từ bảng 1 cho ta thấy, tỷ lệ khoản phải thu trên tổng tài sản ròng của các công ty ở Việt Nam trung bình là 16,67%, đồng thời, tác giả cũng thống kê được tỷ lệ khoản phải thu trên tổng tài sản là 14,56%. Hai con số này ứng với khoản phải trả là 9,26% và 8,11%. Điều này cho thấy các công ty ở Việt Nam cung cấp tín dụng thương mại cho khách hàng nhiều hơn nhận tín dụng thương mại. Kết quả này khá giống với các công ty ở Trung Quốc. Nhìn vào biểu đồ 2 có thể thấy tình hình hoạt động tín dụng thương mại ở Việt Nam khá ổn định. Biến động đáng kể nhất là ở năm 2011, khi việc cấp tín dụng thương mại đột nhiên tăng mạnh hơn so với các năm và việc nhận tín dụng thương mại đột nhiên đảo chiều và giảm mạnh so với các năm.
Trong phần thống kê mô tả này, vốn lưu động (LIQUID) là một yếu tố nên được xem xét.Vốn lưu động là yếu tố không chỉ gắn liền với tiền mặt mà còn có thể thay thế cho tiền mặt tỏng một số trường hợp. Ta có thể thấy có sự chênh lệch khá lơn giữa LIQUID và LIQUID 2. Trong khi tỷ lệ vốn lưu động trên tài sản ròng là 16,18%, tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản rong chỉ đạt 8,78%.
13.19% 13.78% 14.73% 15.89% 15.10% 14.67% 8.17% 8.29% 8.31% 7.57% 8.32% 7.99% 5.03% 5.49% 6.42% 8.32% 6.78% 6.68% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 16.00% 18.00% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Biểu đồ 2
2.Sự tƣơng quan giữa các biến và sự đa công tuyến
Bảng 2 cung cấp thông tin về hệ số tương quan giữa các biến. Ngoại trừ hai biến LIQUID và LIQUID_2 có hệ số tương quan cao (0,873262), các cặp hế số tương quan còn lại đều khá thấp. Tác giả tiến hành kiểm định VIF của cặp tương quan này, kết quả cho thấy VIF=4,21206 nhỏ hơn 10. Điều này cho thấy, vấn đề đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả mô hình.
Bảng 5: Ma trận tương quan
Correlation
Probability CASH CRDT_PAY CRDT_REV LIQUID LIQUID_2 SIZE LEV DEBTM GROWTH CAPEX CASHFLOW DIVIDEND CASH 1.000000 --- CRDT_PAY 0.267841 1.000000 (0.0000) --- CRDT_REV 0.032565 0.411090 1.000000 (0.3637) (0.0000) --- LIQUID -0.244075 -0.269642 0.034194 1.000000 (0.0000) (0.0000) (0.3402) --- LIQUID_2 -0.151850 -0.072302 -0.3069128 0.873262 1.000000 (0.0000) (0.0435) (0.0000) (0.0000) --- SIZE -0.027223 -0.028377 -0.012323 -0.114461 -0.119749 1.000000 (0.4477) (0.4287) (0.7311) (0.0014) (0.0008) --- LEV -0.255802 -0.175491 -0.097347 0.056715 0.034893 -0.150777 1.000000 (0.0000) (0.0000) (0.0065) (0.1135) (0.3304) (0.0000) --- DEBTM -0.136620 -0.208805 -0.395636 0.056517 0.172728 0.337064 0.017805 1.000000 (0.0001) (0.0000) (0.0000) (0.1148) (0.0000) (0.0000) (0.6195) --- GROWTH -0.002049 0.023017 -0.044969 -0.003376 0.028827 -0.038746 -0.015664 -0.010627 1.000000 (0.9544) (0.5210) (0.2096) (0.9250) (0.4214) (0.2798) (0.6623) 0.7670 --- CAPEX -0.069283 -0.125882 -0.200161 -0.081484 -0.030934 0.056027 -0.017770 0.240734 -0.002372 1.000000 (0.0531) (0.0004) (0.0000) (0.0229) (0.3883) (0.1179) (0.6202) 0.0000 0.9473 --- CASHFLOW 0.528287 0.133180 -0.035408 -0.206044 -0.133982 -0.036575 -0.100000 -0.107473 -0.014788 -0.047010 1.000000 (0.0000) (0.0002) (0.3233) (0.0000) (0.0002) (0.3076) (0.0052) (0.0027) 0.6801 0.1897 --- DIVIDEND 0.049607 0.008084 0.137294 0.046203 -0.020268 0.063161 0.045274 -0.109910 -0.096646 -0.134738 0.139946 1.000000 (0.1663) (0.8217) (0.0001) (0.1974) (0.5719) (0.0779) (0.2066) (0.0021) 0.0069 0.0002 0.0001 ---
3.Sự tác động của các yếu tố lên nắm giữ tiền mặt của công ty.
Bảng 6: Hồi qui Pooled Regression
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Pooled Regression LIQUID -0,158097 (0,0000) LIQUID_2 -0.085050 -0.128718 -0.110752 (0.0145) (0.0003) (0.0019) LIQUID_CRDT -0.362329 (0.0000) SIZE -0.008646 -0.006950 -0.005397 -0.006337 (0.2567) (0.3701) (0.4797) (0.4043) LEV -0.016051 -0.016174 -0.015757 -0.014542 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) DEBTM -0.067785 -0.065116 -0.107779 -0.067553 (0.1125) (0.1394) (0.0148) 0.1394 GROWTH -0.000203 0.000045 -0.000808 -0.000733 (0.9487) (0.9888) (0.7972) (0.8146) CAPEX -0.016446 -0.013828 -0.016815 -0.012635 (0.1053) (0.1766) (0.0956) (0.2116) CASHFLOW 0.583568 0.609412 0.566976 0.568538 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) DIVIDEND -0.006353 -0.012158 -0.000803 -0.002791 (0.7229) (0.5001) (0.9642) (0.8753) CRDT_PAY 0.541890 (0.0000) CRDT_REV -0.238771 (0.0031) Constant 0.407917 0.344112 0.337044 0.315062 (0.0484) (0.1009) (0.1025) (0.1249) Quan sát 780 780 780 780 R2 0.346625 0.333793 0.355661 0.363946 R2 hiệu chỉnh 0.339845 0.326881 0.348130 0.355675
Bảng 3 thể hiện kết quả hồi qui đa biến Pooled Regression giữa các nắm giữ tiền mặt và các biến tác động. Hai biến LIQUID và LIQUID_2 lần lượt được đưa vào mô hình 1 và mô hình 2. Hai mô hình này đại diện cho tài sản lưu động dự phòng cho tiền mặt. Mô hình 3 chia LIQUID thành 2 thành phần là LIQUID_2 và cấp tín dụng thương mại ròng LIQUID_CRDT. Ở mô hình 4, tác giả thêm vào 2 biến đại diện cho tín dụng thương mại là CRDT_REV và CRDT_PAY, thể hiện sự tác động của tín dụng thương mại đến tiền mặt.
Đầu tiên, tác giả phân tích ảnh hưởng của tài sản lưu động đến nắm giữ tiền mặt của công ty khi so sánh mô hình 1 và 3. Kết quả cho thấy rằng, cả LIQUID, LIQUID_2 và LIQUID_CRDT đều có tương quan âm với việc nắm giữ tiền mặt và đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 1%. Mối tương quan giữa các yếu tố khác với nắm giữ tiền mặt cũng hoàn toàn giống nhau, tuy nhiên, mức ý nghĩa của một số yếu tố trong mô hình 3 thể hiển tốt hơn so với mô hình 1. Điều này cho thấy, việc thay thể LIQUID bằng LIQUID_2 không tác động xấu đến các biến còn lại của mô hình, thậm chí còn tốt hơn. R2 và R2 hiệu chỉnh ở mô hình 3 cao hơn mô hình 1, điều đó cũng thể hiện rằng, biến độc lập ở mô hình 3 giải thích tốt hơn mô hình 1.
Trong mô hình 4, tác giả thêm biến tín dụng thương mại là CRDT_REV và