H0: Phương pháp OLS là hiệu quả hơn. Phương trình 2
F(90,121) = 10,99 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 dòng tiền thứ ba chọn phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định 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 4.12: Bảng kết quả kiểm định Hausman Test mơ hình 2.15
H0: Fixed Effect và Random Effect khơng khác nhau đáng kể Phương trình 2
Chi2(7) = 53,40 Prob>chi2 = 0,0000
Kết luận: bác bỏ giả thuyết H0: FEM tốt hơn.
Chú ý: Trong đó, kết quả kiểm định Hausman cụ thể mơ hình 2 trong phân vị dịng tiền thứ ba được tác giả chú thích ở phụ lục.
Kết quả từ bảng trên cho thấy các giá trị p-value là 0% < 1%, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, ở mơ hình 2 trong phân vị dịng tiền thứ ba chọn phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định FEM phù hợp và tốt hơn phương pháp ước lượng hiệu ứng ngẫu nhiên REM.
Kết luận: ta có phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định FEM phù hợp và tốt hơn phương pháp hiệu ứng cố định REM và cả phương pháp Pooled OLS. Vì vậy phương pháp hiệu ứng cố định FEM là tốt nhất và phù hợp nhất để kiểm định dòng tiền trong phân vị dòng tiền hoạt động thứ ba.
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của mơ hình được chọn FEM.
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 4.13: Bảng Kết quả kiểm định tự tương quan (Wooldridge test) và phương sai thay đổi (Modified Wald test) mơ hình 2.16
H0: Sai số mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi (tự tương quan bậc nhất)
Kiểm định Phương trình 2
P_value
Kiểm định tự tương quan 0,0001
Kiểm định phương sai thay đổi 0,0000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Dựa vào bảng 4.13 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 phân vị dòng tiền hoạt động thứ ba của các doanh nghiệp trong mơ hình nghiên cứu.
4.2.4. 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 dịng tiền thứ tư (RANK 4).
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 4.14. Bảng kết quả kiểm định F mơ hình 2.17
H0: Phương pháp OLS là hiệu quả hơn. Phương trình 2
F(71,139) = 20,82 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 tư chọn phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định 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 4.15: Bảng kết quả kiểm định Hausman Test mơ hình 2.18
H0: Fixed Effect và Random Effect không khác nhau đáng kể Phương trình 2
Chi2(7) = 14,20 Prob>chi2 = 0,0478
Kết luận: bác bỏ giả thuyết H0: FEM tốt hơn.
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Kết quả từ bảng trên cho thấy các giá trị p-value là 4,78% < 5%, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, ở mơ hình 2 trong phân vị dịng tiền thứ tư chọn phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định FEM phù hợp và tốt hơn phương pháp ước lượng hiệu ứng ngẫu nhiên REM.
Kết luận: ta có phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định FEM phù hợp và tốt hơn phương pháp hiệu ứng cố định REM và cả phương pháp Pooled OLS. Vì vậy phương pháp hiệu ứng cố định FEM là tốt nhất và phù hợp nhất để kiểm định dòng tiền trong phân vị dòng tiền hoạt động thứ tư.
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của mơ hình được chọn FEM.
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 4.16: Bảng kết quả kiểm định tự tương quan (Wooldridge test) và phương sai thay đổi (Modified Wald test) mơ hình 2.19
H0: Sai số mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi (tự tương quan bậc nhất)
Kiểm định Phương trình 2
P_value
Kiểm định tự tương quan 0,0000
Kiểm định phương sai thay đổi 0,0000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Dựa vào bảng 4.16 các kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tác giả 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 phân vị dòng tiền hoạt động thứ tư của các doanh nghiệp trong mơ hình nghiên cứu.
4.2.5. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của từng phân vị dòng tiền hoạt động bằng phương pháp FGLS.
Trong phần này, tác giả xem xét mối quan hệ giữa rủi ro dòng tiền đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong từng phân vị dòng tiền hoạt động của mẫu nghiên cứu, bài nghiên cứu tiến hành ước lượng phương trình (2) trong chương 3 của bài nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy FGLS. Bởi vì sau khi kiểm định khuyết tật mơ hình, có thể nhận thấy rằng từng phân vị dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, dùng phương pháp FGLS để khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của từng phân vị dịng tiền hoạt động trong mơ hình nghiên cứu. Kết quả hồi quy sẽ được tác giả tổng hợp trình bày các phân vị dịng tiền trong bảng 4.17.
Bảng 4.17. Kết quả ảnh hưởng của rủi ro dòng tiền đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong từng phân vị dòng tiền hoạt động của mẫu nghiên cứu.20
(1) RANK 1 (2) RANK 2 (3) RANK 3 (4) RANK 4 INDTDM 0,867*** (0,019) 0,900*** (0,021) 0,904*** (0,018) 0,623*** (0,022) MB 0,368*** (0,018) 0,312*** (0,008) 0,221*** (0,014) 0,039*** (0,005) TANG -0,060*** (0,019) -0,107*** (0,013) 0,044*** (0,010) 0,046*** (0,013) PROFIT -0,181*** (0,038) -0,200*** (0,049) -0,203*** (0,041) -0,412*** (0,062) SIZE 0,010*** (0,003) 0,005 (0,003) 0,002 (0,006) -0,004 (0,003) INF -0,121** (0,052) 0,013 (0,068) 0,065 (0,048) 0,231* (0,118) CFV -0,034 (0,023) -0,212*** (0,054) -0,001 (0,043) -0,167*** (0,058) Cons -0,596*** (0,090) -0,373*** (0,074) -0,245* (0,146) 0,280*** (0,096)
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13.
Chú ý: Trong 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 ròng, 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 mô 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%.
Qua bảng 4.17, có thể thấy rằng biến động CFV có tương quan âm với nợ trong cấu trúc vốn hay cịn gọi là địn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Vì vậy, CFV có mối quan hệ tiêu cực với nợ trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp. Điều này trái ngược với vế đầu của giả thuyết 2 trong bài nghiên cứulà biến động dịng tiền có mối quan hệ tích cực với nọ trong cấu trúc vốn của dịng tiền, luận điểm này đã được tác giả lập luận và chứng minh trong phần trước của chương 4 của bài nghiên cứu.
Vì vậy, tác giả sẽ xét tới giả thuyết: Biến động dịng tiền có mối quan hệ tiêu cực với nợ trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp là lớn nhất trong số các doanh nghiệp hoạt động thấp nhất.
Có thể quan sát rằng các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động ở phân vị thứ 1 và thứ 3 không thể hiện mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa nợ và biến động dòng tiền. Biến động dịng tiền CFV có tương quan âm với nợ trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp ở phân vị dòng tiền hoạt động thứ hai có hệ số tương quan là -0,212 với mức ý nghĩa là 1%. Biến động dịng tiền CFV có tương quan âm với nợ trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp ở phân vị dịng tiền hoạt động thứ tư có hệ số tương quan là -0,167 với mức ý nghĩa là 1%. Do đó, có thể thấy những biến động dịng tiền ở phân vị nhỏ hơn thì sẽ có tác động tiêu cực tới nợ doanh nghiệp lớn hơn so với những biến động dịng tiền có phân vị lớn hơn. Điều này có nghĩa là những doanh nghiệp mà có dịng tiền hoạt động nhỏ thì tác động của biến động dịng tiền sẽ nhiều hơn so với những doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động lớn. Khi các doanh nghiệp gặp khủng hoảng, thì các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động nhỏ sẽ gặp rủi ro lớn hơn những doanh nghiệp có dòng tiền
Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Christopher Harris và Scott Roark (2018), nghiên cứu của Christopher Harris và Scott Roark (2018) cho thấy các doanh nghiệp có thể phản ứng với sự gia tăng rủi ro dòng tiền bằng cách điều chỉnh mức nợ trong cơ cấu vốn của họ, nhưng chỉ khi đó là một doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động tương đối thấp. Các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động tương đối cao khơng gặp phải mức nợ tương tự để đối phó với rủi ro dịng tiền tăng. Nhìn chung, kết quả dựa trên kiểm định bốn phân vị dòng tiền hoạt cho thấy các doanh nghiệp có thể sử dụng nợ như là một phản ứng với sự biến động của dòng tiền, nhưng tác động của biến động dòng tiền tới nợ chỉ thể hiện rõ ràng hơn khi doanh nghiệp có mức dịng tiền hoạt động thấp. Các doanh nghiệp có mức dịng tiền hoạt động cao hơn thì sẽ ít hơn hoặc khơng cần phải phát hành nợ để đáp ứng với biến động dòng tiền, điều này cho thấy mức dòng tiền hoạt động hiện tại của các doanh nghiệp lớn có thể đủ để đáp ứng nhu cầu tài trợ.
Những kết quả này cung cấp một cái nhìn sâu sắc hơn nữa cho những phát hiện của Bates và cộng sự, (2009). Mặc dù sự gia tăng biến động dịng tiền có thể dẫn đến việc nắm giữ tiền mặt nhiều hơn để đề phòng, nguồn tiền mặt đó có thể là được xác định bởi bao nhiêu dòng tiền hoạt động mà một doanh nghiệp tạo ra. Các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động thấp nhất có thể phát hành nợ, mối tương quan của rủi ro dòng tiền và nợ doanh nghiệp sẽ được thể hiện rõ ràng; trong khi các doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động cao hơn có thể có đủ nguồn lực nội bộ để đáp ứng nhu cầu của họ, khi đó mối quan hệ giữa rủi ro dịng tiền và nợ có thể khơng ảnh hưởng hoặc chỉ ảnh hưởng ít đối với doanh nghiệp có dịng tiền hoạt động cao hơn.
Như vậy, tác giả kết luận rằng: Mối quan hệ tiêu 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.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN 5.1. Kết luận
Bài nghiên cứu tác giả xuất phát từ động cơ xem xét mối quan hệ giữa rủi do dòng tiền đối với cấu trúc vốn của chứng từ niêm yết trên sàn chứng khốn Việt Nam. Để có cơ sở dữ liệu để phân tích mối quan hệ này, bài nghiên cứu sử dụng số liệu của 125 doanh nghiệp phi tài chính và các số liệu này được thu thập từ cơ sở dữ liệu thứ cấp là các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính đã được kiểm tốn của các doanh nghiệp niêm yết trên một trong hai sở giao dịch lớn nhất Việt Nam đó là Sở giao dịch chứng khốnthành phố Hồ Chí Minh (HoSE), với nguồn cơ sở dữ liệuđược lấy từ báo cáo tài chính các doanh nghiệp trên trang cophieu68.vn và vietstock.vn, trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 2013 đến năm 2018. Theo đó, bài nghiên cứu đưa ra các vấn đề cần giải quyết bao gồm: (i) có một mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro dòng tiền và nợ doanh nghiệp trong các doanh nghiệp niêm yết của Việt Nam trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HoSE), (ii) mối quan hệ tích 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. Đồng thời, bài nghiên cứu cũng thực hiện hồi quy mơ hình nghiên cứu bởi phương pháp ước lượng OLS, phương pháp hiệu ứng cố định FEM, phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Tuy nhiên, trong quá trình tiến hành thực hiện bài nghiên cứu, tác giả nhận thấy tồn tại vấn đề tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong mơ hình nghiên cứu. Do đó, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy FGLS để ước lượng mơ hình nghiên cứu, khắc phục khuyết tật trong mơ hình.
Qua đó, kết quả bài nghiên cứu tìm ra mối tương quan âm giữa biến động dòng tiền và nợ trong cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam, bên cạnh đó bài nghiên cứu cịn nhận ra rằng mối quan hệ tiêu cực giữa nợ trong cấu trúc vốn và biến động dòng tiền là lớn nhất ở các doanh nghiệp có hoạt động thấp nhất trong tồn bộ mẫu nghiên cứu.