Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Bài nghiên cứu đã phát hiện mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ tương quan ngược chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và thấp, và tương quan cùng chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình.

GIỚI THIỆU

Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 và khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2009, vấn đề tăng trưởng ngày càng trở nên quan trọng và cần thiết đối với triển vọng phát triển của doanh nghiệp Những doanh nghiệp nhỏ với giá trị tài sản thấp lại có cơ hội tăng trưởng cao sẽ đối mặt với rủi ro cao do sự bất cân xứng thông tin, những doanh nghiệp lớn ít phải đối mặt với rủi ro hơn, dễ dàng có cơ hội tiếp cận thị trường vốn và chi phí vay cũng thấp hơn từ các tổ chức tín dụng hay từ công chúng (Houston và James 1996, Spindt và Subramaniam 1999) Bài nghiên cứu mở rộng thêm phần xem xét tác động và mức độ ảnh hưởng như thế nào của cơ hội tăng trưởng thông qua các yếu tố quy mô Công ty, lợi nhuận và tài sản cố định đến đòn bẩy nợ ở Việt Nam

2 Lý do chọn đề tài:

Hiện nay trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các tác giả như Rajan và Zingales 1995, Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 và các cộng sự, Mauricio Jara Bertin, Marta Moreno Walerta, Paolo Saona Hoffmann và các cộng sự 2012 Tuy nhiên ở Việt Nam thì tác giả nhận thấy chưa có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, đặc biệt là mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Do đó bài nghiên cứu này tiến hành kiểm định xem mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ ở Việt Nam là như thế nào? Đồng thời cơ hội tăng trưởng cho doanh nghiệp và nợ của doanh nghiệp là hai vấn đề cần thiết đối với nhà đầu tư trước khi quyết định đầu tư cho doanh nghiệp hay không? Do đó tác giả nhận thấy mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là vấn đề cần thiết để thực hiện bài nghiên cứu này

3 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu:

Nghiên cứu mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các Công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

- Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là mối quan hệ tuyến tính hay phi tuyến tính tại các Công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam?

- Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ thay đổi như thế nào khi Công ty có cơ hội tăng trưởng ở mức cao, thấp và trung bình?

- Các yếu tố như quy mô doanh nghiệp, lợi nhuận và tài sản cố định tác động như thế nào lên mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ?

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Phạm vi nghiên cứu là các Công ty phi tài chính được niêm yết trên thị trường chứng khoán tại hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2009-2013

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng theo ba phương pháp Pooled Regression, FEM và REM Sau đó sử dụng các kiểm định Likelihood test, Hausman test và Lagrange Multiplier test để lựa chọn ra phương pháp nào là phù hợp Nếu xảy ra hiện tượng tự tương quan hay phương sai thay đổi thì sử dụng phương pháp FGLS cho mô hình

Cấu trúc bài nghiên cứu gồm có 5 chương

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory)

Lý thuyết trật tự phân hạng bắt đầu với thông tin bất cân xứng, dùng để chỉ các nhà quản lý nắm bắt được thông tin về các cơ hội tăng trưởng, tiềm năng, rủi ro và lợi nhuận của doanh nghiệp hơn các nhà đầu tư từ bên ngoài Thông tin bất cân xứng sẽ tác động đến sự lựa chọn giữa tài trợ nội bộ và tài trợ từ bên ngoài giữa việc huy động nguồn vốn mới từ nợ hay từ vốn cổ phần bên ngoài Theo lý thuyết về trật tự phân hạng thì công ty sẽ ưu tiên tài trợ vốn từ nguồn vốn nội bộ trước, chủ yếu là lợi nhuận sau thuế được giữ lại để tái đầu tư, rồi mới phát hành nợ mới Do đó theo lý thuyết trật tự phân hạng chúng ta có thể thấy khi lợi nhuận công ty tăng lên ở mức cao thì nhu cầu để doanh nghiệp vay nợ giảm hay nợ của doanh nghiệp giảm xuống Điều đó cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận và đòn bẩy nợ.Phát hành cổ phần thường là giải pháp cuối cùng khi công ty đã sử dụng hết khoản lợi nhuận giữ lại và hết khả năng vay nợ Lý thuyết trật tự phân hạng là kết quả của thông tin bất cân xứng vì các nhà quản lý của doanh nghiệp biết rõ các thông tin về doanh nghiệp hơn nhà đầu tư bên ngoài do đó họ cũng rất miễn cưỡng khi phát hành cổ phần mới khi nhận thấy giá cổ phiếu của công ty đang bị định giá thấp Họ cố gắng tìm thời điểm phát hành khi cổ phần có giá hợp lý hoặc được định giá cao Đồng thời huy động nợ sẽ tốt hơn vốn cổ phần vì doanh nghiệp không phải công bố thông tin một cách rộng rãi ra công chúng vì vậy lý thuyết trật tự phân hạng thì huy động từ vốn cổ phần bên ngoài chỉ là giải pháp cuối cùng khi khi doanh nghiệp đã sử dụng hết lợi nhuận giữ lại và cạn kiệt khả năng vay nợ.

2.1.2 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory)

Theo lý thuyết tín hiệu thì thị trường sẽ phản ứng tiêu cực đối với các hoạt động làm giảm đòn bẫy và phản ứng tích cực đối với các hoạt động làm tăng đòn bẫy Lý thuyết tín hiệu cho ta thấy khi doanh nghiệp lớn phát hành nợ chứng tỏ doanh nghiệp đang có cơ hội tăng trưởng cao và thị trường sẽ phản ứng lại tích cực với doanh nghiệp, doanh nghiệp thực hiện chiến lược này để bổ sung nguồn tài trợ cho các dự án đầu tư hoặc tài trợ cho nguồn vốn cần thiết cho các hoạt động và làm tăng lợi ích từ tấm chắn thuế của doanh nghiệp Mặt khác khi doanh nghiệp phát hành cổ phiếu chứng tỏ tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp đang có xu hướng giảm, thị trường sẽ phản ứng tiêu cực lại với hoạt động này của doanh nghiệp, có thể làm giảm giá trị của doanh nghiệp trên thị trường cổ phiếu

2.1.3 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết đánh đổi (Trade off Theory)

Theo lý thuyết đánh đổi thì việc vay nợ của doanh nghiệp phải đánh đổi giữa một bên có lợi ích từ lá chắn thuế và một bên là đối mặt với chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản khi công ty vay nợ nhưng không có khả năng trả lãi vay từ khoản nợ này Doanh nghiệp vay nợ để tài trợ cho nhu cầu vốn của mình hoặc để đầu tư vào các dự án mạng lại cơ hội tăng trưởng cũng như thu nhập trong tương lai Doanh nghiệp sẽ phải gánh khoản chi phí lãi vay để trả cho khoản vay này và khoản nợ vay khi đến hạn do vậy chi phí lãi vay được tính là khoản chi phí trong hoạt động của doanh nghiệp và được khấu trừ thuế khi tính thuế thu nhập doanh nghiệp Do đó khi công ty có cơ hội đầu tư mạng lại thu nhập và cơ hội tăng trưởng thì lợi ích từ lá chắn thuế càng giúp ích doanh nghiệp có được thu nhập và lợi nhuận cao hơn Đó là lợi ích từ tấm chắn thuế khi doanh nghiệp vay nợ Tuy nhiên khi khoản vay tới hạn phải trả hoàn nợ gốc và lãi vay mà doanh nghiệp hoạt động kinh doanh yếu kém, đầu tư không hiệu quả dẫn tới thua lỗ Lúc này doanh nghiệp phải đối mặt với chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản Do vậy doanh nghiệp phải cân nhắc kỹ lưỡng chấp nhận đánh đổi giữa lợi ích và chi phí của việc vay nợ Ban đầu doanh nghiệp vay nợ ở mức thấp thì sẽ đối diện với chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản ở mức thấp nhưng khi doanh nghiệp vay nợ tới một điểm nào đó thì chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản lớn hơn lợi ích từ lá chắn thuế, lúc này doanh nghiệp gặp phải rủi ro phá sản và vỡ nợ cao, mất đi chi phí cơ hội khi có cơ hội hợp tác với các đối tác, hủy hợp đồng khi biết doanh nghiệp đang đối diện với việc phá sản và làm ăn thu lỗ không đủ khả năng tài chính để trả khoản nợ đã vay

Do vậy doanh nghiệp mất đi cơ hội tăng trưởng nếu hợp đồng này mang lại thu nhập và sinh lời cho doanh nghiệp Nhiệm vụ của các giám đốc doanh nghiệp là phải cân nhắc giữa đánh đổi giữa lợi ích từ lá chắn thuế và chi phí kiệt quệ tài chính từ việc vay nợ

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

Theo bài nghiên cứu thực nghiệm của Pandey 2004 xem xét mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và cơ hội tăng trưởng Các tác giả này dự đoán rằng cấu trúc vốn có quan hệ hàm lập phương với cơ hội tăng trưởng Điều này cho thấy khi tobin’s Q ở mức tăng trưởng thấp hoặc cao thì công ty sẽ vay nợ nhiều hơn và giảm vay nợ khi tobin’s Q ở mức trung bình, điều này dẫn tới một mối tương quan phức tạp về điều kiện thị trường, chi phí đại diện, chi phí phá sản, có mối quan hệ thuận chiều với cơ hội tăng trưởng và đây cũng là đặc trưng cho mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Họ cũng thấy biến quy mô công ty và tài sản cố định có mối quan hệ cùng chiều với cơ hội tăng trưởng Rủi ro hệ thống và biến cấu trúc sở hữu có tác động ngược chiều lên cấu trúc vốn

Bài nghiên cứu của Gaud 2005 về cơ chế quyết định cấu trúc vốn của các công ty Thụy Sĩ, sử dụng cả hai mô hình static và dynamic, phân tích mô hình dynamic kết hợp với GMM kết quả cho thấy lợi nhuận năm hiện hành và cơ hội tăng trưởng thì có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều với đòn bẩy nợ, quy mô công ty, tài sản cố định, rủi ro kinh doanh, có mối quan hệ thuận chiều với đòn bẩy nợ Phân tích mô hình dynamic đề xuất rằng có sự tồn tại tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu Lợi nhuận được lấy độ trễ thì có tác động thuận chiều lên đòn bẩy nợ Kết quả này dự báo hành vi trong ngắn hạn theo thuyết trật tự phân hạng sẽ hành động về phía nợ mục tiêu Tuy nhiên quá trình điều chỉnh này diễn ra rất chậm

Theo nghiên cứu của Raijan và Zingales 1995 nghiên cứu về đòn bẩy nợ giữa các quốc gia khác nhau, với biến đòn bẩy nợ được đo lường bởi hai biến giá trị sổ sách của nợ và giá trị thị trường của nợ, còn biến cơ hội tăng trưởng được đo lường bởi biến “Market to book” Kết quả cho thấy cơ hội tăng trưởng được đo lường bởi biến “Market to book” có mối quan hệ tuyến tính và ngược chiều với biến nợ trong cả hai trường hợp giá trị sổ sách của nợ hay giá trị thị trường của nợ làm biến phụ thuộc Tài sản cố định luôn có mối tương quan cùng chiều với đòn bẩy nợ Quy mô công ty cũng có tương quan cùng chiều với nợ ngoại trừ trường hợp ở Đức Cuối cùng lợi nhuận có tương quan ngược chiều với nợ ở tất cả các quốc gia

Theo nghiên cứu của ba tác giả Mauricio Jara Bertin, Marta Moreno Walerta, Paolo 2012 sử dụng mô hình GMM kết quả cho thấy cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ “non monotonic” hình chữ “U” với nợ Điều đó khẳng định thêm mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của doanh nghiệp

Theo nghiên cứu của Raijan và Zingales 1995, Gaud 2005 Kayhan và Titman 2006 Biến giải thích sử dụng là Tobin’s Q, biến mở rộng nghiên cứu và phát triển (R&D intensity) đại diện cho biến tăng trưởng được sử dụng bởi rất nhiều tác giả (Ozkan

2001, Panley 2004, Gaud 2005) Trong bối cảnh của những công ty niêm yết Whitwell 2007, Galbreath và Gavin 2008 xem xét tài sản vô hình là nguồn tăng trưởng quan trọng của công ty, là biến đại diện cho cơ hội tăng trưởng, được thực hiện bởi nhiều nghiên cứu sau đó của Fama và French 2002, Lin 2006, Moon và Tandon 2007, Huang và Ritter 2009 Đo lường quy mô vốn của công ty, chọn logarite của tổng tài sản (Bhaduri 2002, Chen 2004, Pandey 2004)

Trong bài nghiên cứu ở Bồ Đào nha của hai tác giả Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 đã đề cập tới mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Kết quả thực nghiệm tại các Công ty Bồ Đào Nha cho thấy mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ có tác động cùng chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng thấp và cao, mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ có tác động ngược chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng trung bình, kết quả thực nghiệm cho thấy mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là mối quan hệ phi tuyến, bên cạnh đó nghiên cứu cho thấy mối quan hệ các doanh nghiệp có lợi nhuận thì ít vay nợ, tương quan dương giữa quy mô và nợ, và giữa tài sản cố định và nợ

Hình 2.1 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng GO1 và nợ ở Bồ Đào Nha

(Nguồn: Serrasqueiro and Macas Nunes 2009, p.875) những chỉ số đo lường ở trên phải được phù hợp với hai cách đo lường của cơ hội tăng trưởng (tỉ số Tobin’s Q và R&D intensity) và nợ

Hình 2.2: Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng GO 2 và nợ ở Bồ Đào Nha

(Nguồn: Serrasqueiro and Macas Nunes 2009, p.875)

Bằng chứng thực nghiệm đạt được trong bài nghiên cứu ở Bồ Đào Nha cho thấy khi các công ty niêm yết ở Bồ Đào Nha mà có cơ hội tăng trưởng thấp thì tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa nợ và cơ hội tăng trưởng, làm củng cố vững chắc hơn tranh luận của Jensen 1986 và Stulz 1990 Liên quan đến vấn đề đại diện giữa cổ đông và giám đốc Nợ được sử dụng như là yếu tố để kiểm soát những hành động sai lầm của ban giám đốc khi mà họ không đầu tư vào dự án mà sẽ mang lại cho công ty tăng trưởng vượt quá mức nợ tối ưu và làm tổn hại tới tình hình tài chính của công ty

Khi cơ hội tăng trưởng của các công ty niêm yết ở Bồ Đào Nha ở mức trung gian thì mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng là ngược chiều Ở khía cạnh khác thì kết quả này bổ sung cho những tranh luận của học thuyết đánh đổi (trade- off theory) của Kraus và Litzenberger 1973, scott 1977 đã đề xuất các công ty này giảm mức nợ để kiểm soát lợi nhuận và giảm nguy cơ phá sản cũng như làm giảm đi cơ hội tăng trưởng và triển vọng của công ty trong tương lai Ở một khía cạnh khác thì mối quan hệ ngược chiều giữa nợ và cơ hội tăng trưởng củng cố thêm những tranh luận về thuyết đại diện liên quan tới vấn đề đầu tư dưới mức (Jensen và Meckling 1976, Myer 1977) Đưa ra khả năng của công ty thực hiện đầu tư thấp hơn mức đầu tư tối ưu như là một quá trình tận dụng cơ hội tăng trưởng Người cho vay có thể khó khăn với công ty trong việc cấp khoản cho vay

Cuối cùng kết quả chỉ ra mối quan hệ thuận chiều giữa nợ và cơ hội tăng trưởng cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Bồ Đào Nha với mức tăng trưởng cao Phát hiện này cho thấy công ty mà sở hữu cơ hội tăng trưởng cao sẽ tạo ra nguồn vốn trong nội bộ hơn là vay nợ từ bên ngoài bổ sung củng cố cho những tranh luận của lý thuyết trật tự phân hạng của (Myer 1984, Myer và Maijut

Giả thuyết nghiên cứu

Từ những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ cho thấy kết quả khá giống nhau là mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là mối quan hệ phi tuyến tính Nghiên cứu này nhằm xác định mối quan hệ phi tuyến tính giữa cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy nợ ở các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam Do đó bài nghiên cứu dựa trên giả thuyết sau:

H0: Mối tương quan có ý nghĩa giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là tuyến tính

H1: Mối tương quan có ý nghĩa giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến tính

Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới hầu hết cho thấy kết quả mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến tính Cụ thể mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ ở Bồ Đào Nha của tác giả Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 là phi tuyến tính, cụ thể là mối quan hệ hàm lập phương, nghiên cứu của Mauricio Jara Berlin, Moreno và Warleta, Paolo Saona Hoffman và cộng sự 2012 cho thấy mối quan hệ “non-monotoic” (hình chữ U) Bài nghiên cứu này tác giả tiến hành xác định mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng là tuyến tính hay phi tuyến tính

Tác giả kỳ vọng có sự tương quan giữa mối quan hệ cơ hội tăng trưởng và nợ Mối tương quan này có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều tùy thuộc vào mức độ của cơ hội tăng trưởng là cao hay thấp hay mức trung bình Khi công ty có cơ hội tăng trưởng cao thì sẽ có nhu cầu nguốn vốn cao hơn để tài trợ cho các dự án mang lại thu nhập cho doanh nghiệp hay tạo ra sự tăng trưởng cho công ty Do đó cơ hội tăng trưởng cao thì nhu cầu vay nợ càng lơn nên mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ được kỳ vọng là cùng chiều Ngược lại khi công ty có cơ hội tăng trưởng ở mức thấp thì công ty không tạo ra khả năng sinh lời và thu nhập cao cho tương lai và do vậy mà nhu cầu sử dụng nguồn nợ vay cũng giảm đi do đó mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ kỳ vọng cũng là thuận chiều

Mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến thì đường cong thể hiện mối quan hệ có dạng như sau:

- Ho: Đường cong thể hiện mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là tương quan thuận chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và thấp và tương quan ngược chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng trung bình

- H1: Đường cong thể hiện mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là tương quan ngược chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và thấp và tương quan thuận chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng trung bình

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Số liệu và lấy mẫu

Số liệu được lấy từ 105 công ty phi tài chính thuộc các lĩnh vực khác nhau niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam tại hai sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2009 tới 2013 (thời kỳ mẫu là 5 năm)

Dữ liệu được thu thập từ các công ty chứng khoán trên cafef.vn, vietstock.vn, cophieu68.vn từ năm 2009 tới 2013 sau đó dữ liệu được xử lý qua phần mềm excel và chạy hồi quy bằng phần mềm Eviews 7

Phương pháp nghiên cứu

Trong bài luận văn này tác giả kế thừa các nghiên cứu của Seraqueiro và Macas Nunes 2009, để xây dựng mô hình nghiên cứu và các biến Thị trường chứng khoán Bồ Đào Nha cũng đang phát triển nên cũng phù hợp và tương đồng với thị trường chứng khoán Việt Nam Do vậy cả hai thị trường chứng khoán Bồ Đào Nha và Việt Nam đều có hạn chế nhất định trong việc tiếp cận nguồn vốn tài chính từ thị trường chứng khoán do vậy các doanh nghiệp tiếp cận với nguồn tài chính từ vay nợ nhiều hơn

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (Panel data) theo hai biến MLEV và BLEV lần lượt là hai biến phụ thuộc Đồng thời bài nghiên cứu còn xem xét mối quan hệ tuyến tính, hàm bình phương, lập phương giữa cơ hội tăng trưởng và nợ để xác định mối quan hệ mà giải thích tốt nhất, phù hợp nhất cho mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng ở Việt Nam

Bài nghiên cứu này sử dụng theo ba phương pháp Pooled regression, Fixed Effect model, Random Effect model và đồng thời tiến hành kiểm định để lựa chọn phương pháp nào phù hợp nhất cho từng mô hình Để so sánh phương pháp Pooled Regression và Fixed Effects model tác giả sử dụng kiểm định Likelihood, giả thuyết Ho: mô hình Pooled regression là phù hợp Giả thuyết H1: mô hình fixed effect model là phù hợp Nếu kết qua hồi quy cho P- value < α thì bác bỏ giả thuyết Ho và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thiết Ho Để so sánh phương pháp Pooled Regression và Random effect model tác giả sử dụng kiểm định Breusch Pagan Lagrangian Multipier test để kiểm định giữa hai phương pháp trên, phương pháp nào phù hợp với giả thuyết Ho mô hình Pooled regression là phù hợp Giả thuyết H1: mô hình Random effect model là phù hợp Nếu kết qua hồi quy cho P-value < α thì bác bỏ giả thuyết Ho và ngược lại nếu P- value > α thì chấp nhận giả thiết Ho Để so sánh phương pháp Fixed effect model và Random effect model tác giả sử dụng kiểm định Hausman Test để kiểm định giữa hai phương pháp trên, phương pháp nào phù hợp với giả thuyết Ho mô hình Random Effect model là phù hợp Giả thuyết H1: mô hình Fixed effect model là phù hợp Nếu kết qua hồi quy cho P- value

< α thì bác bỏ giả thuyết Ho và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thiết Ho

Trong trường hợp mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì ta dùng FGLS ta dùng Feasible Generalized Least Squares (FGLS) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu của bài luận văn được tác giả kế thừa theo nghiên cứu thực nghiệm của Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 để xây dựng mô hình hồi quy và các biến trong mô hình Tác giả sử dụng hai biến GO1 và GO2 để đo lường cho cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp, biến lợi nhuận được sử dụng theo lý thuyết trật tự phân hạng để tác động lên biến đòn bẩy nợ khi doanh nghiệp có lợi nhuận giữ lại Hai biến quy mô công ty và tài sản cố định là tài sản đảm bảo cho khoản vay nợ khi doanh nghiệp đối mặt với chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản (theo lý thuyêt đánh đổi)

LEV i,t = β 0 + β 1 LEV i,t-1 + β 2 GO 1 + β 3 GO 2 + β 4 PRO + β 5 SIZE + β 6 TANG +ε t

LEVi,t là : giá trị nợ của doanh nghiệp tại năm t

LEVi,t-1 : giá trị nợ của doanh nghiệp tại năm t-1

GO1 : Cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp (đại diện cho Tobin’s Q)

GO2 : Cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp (đo lường bằng tỷ lệ giá trị tài sản vô hình)

PRO : Lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp

SIZE : Quy mô của doanh nghiệp

TANG : Tài sản cố định βt : hệ số tác động của các biến độc lập ε t : sai số

Từ phương trình trên tác giả mở rộng xây dựng nên 6 mô hình để kiểm định và kiểm tra sự tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nợ như sau:

Mô hình 1: mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị sổ sách của nợ BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

Mô hình 2: mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị thị trường của nợ MLEV i,t = β 0 + β 1 MLEV i,t-1 + β 2 GO 1 + β 3 GO 2 + β 4 PRO + β 5 SIZE + β 6 TANG +ε t

Mô hình 3: mối quan hệ bậc 2 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị sổ sách của nợ

Mô hình 4: mối quan hệ bậc 2 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị thị trường của nợ

Mô hình 5: mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị sổ sách của nợ

Mô hình 6: mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị thị trường của nợ MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1 2

3.3.2.1 Cơ hội tăng trưởng GO 1 :

Cơ hội tăng trưởng GO1 cho thấy biến động của chênh lệch giá trị thị trường và giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu Theo nghiên cứu của Panley 2004 thì cơ hội tăng trưởng và nợ có mối quan hệ phi tuyến Đồng thời theo nghiên cứu của Serasquiro và Macas Nunes 2009 thì cơ hội tăng trưởng và nợ là có mối quan hệ lập phương Khi cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và mức cao thi cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy nợ là cùng chiều Khi cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình thì mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là ngược chiều

3.3.2.2 Cơ hội tăng trưởng GO 2 :

Biến mở rộng nghiên cứu và phát triển (R&D intensity) đại diện cho biến tăng trưởng được sử dụng bởi rất nhiều tác giả (Ozkan 2001, Panley 2004, Gaud 2005 Theo Whitwell 2007, Galbreath và Gavin 2008 xem xét tài sản vô hình là nguồn tăng trưởng quan trọng của công ty và được thực hiện nhiều nghiên cứu sau đó Fama và French 2002, Lin 2006, Moon và Tandon 2007, Huang và Ritter 2009

Theo nghiên cứu của tác giả Serrasqueiro và Macus Nunes thì mối quan hệ GO2 có mối quan hệ phi tuyến với cả giá trị sổ sách và giá trị thị trường của đòn bẩy nợ Tuy nhiên do đặc điểm của Việt Nam thì các doanh nghiệp khá hạn chế trong việc xác định chi phí nghiên cứu và phát triển công nghệ do đó tác giả phải chọn tỷ lệ chênh lệch giá trị tài sản vô hình đại diện cho biến cơ hội tăng trưởng GO2

3.3.2.3 Lợi Nhuận sau thuế (PRO):

Lợi nhuận là biến đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, đồng thời có mối quan hệ mật thiết với đòn bẩy nợ Doanh nghiệp vay nợ để đầu tư dự án hoặc tài trợ cho vốn lưu động hay hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp Việc doanh nghiệp vay nợ sẽ phải đối mặt với chi phí lãi vay và trách nhiệm hoàn trả nợ vay do đó nó ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của công ty Khi doanh nghiệp có lợi nhuận cao sau khi đã trừ đi khoản lãi vay và thuế, chi trả cổ tức có thể giữ lại lợi nhuận để tái đầu tư Việc doanh nghiệp có khoản lợi nhuận lớn thì doanh nghiệp có thể tự tài trợ cho dự dán đầu tư của mình do đó giảm nhu cầu vay nợ từ bên ngoài

Do vậy lợi nhuận là yếu tố quan trọng có tác động lên đòn bẩy nợ

3.3.2.4 Quy mô công ty (SIZE)

Quy mô công ty là yếu tố quan trọng khi vay nợ Theo Gaud 2005, Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 thì quy mô công ty có mối quan hệ cùng chiều với nợ Quy mô công ty càng lớn càng dễ tiếp cận khoản vay và với lãi suất ưu đãi Do vậy mối quan hệ giữa quy mô công ty và nợ là cùng chiều

3.3.2.5 Tài sản cố định (TANG):

Tài sản cố định theo hai tác giả Gaud 2005, Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 này thì tài sản cố định có mối quan hệ cùng chiều lên đòn bẩy nợ vì khi công ty có tài sản cố định lớn thì càng đảm bảo cho khoản vay nợ do đó dễ dàng tiếp cận được với

Phương pháp kiểm định mô hình

Mô hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy theo 3 cách: mô hình hồi quy OLS (Pooled Regression), mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM), mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp tác giả kiểm định theo tiến trình sau:

3.4.1 Bước 1: Thống kê mô tả

Số liệu trong nghiên cứu được thể hiện dưới dạng thống kê theo các giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, giá trị trung vị, độ lệch chuẩn Mô tả tóm tắt các đặc trưng dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch HOSE và HNX để phản ánh một cách tổng quát về tình hình các doanh nghiệp này

3.4.2 Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan

Thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến kiểm soát nhằm xác định mối tương quan giữa các biến này là như thế nào và để kiểm tra mối tương quan như thế nào giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau

3.4.3 Bước 3: Lựa chọn phương pháp

Nếu một trong các giả thiết ban đầu của OLS bị vi phạm (phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến) Khi đó, các ước lượng thu được sẽ bị bóp méo và sẽ là sai lầm nếu sử dụng chúng để phân tích Phương pháp cơ bản trong trường hợp có thể sử dụng phương pháp hồi quy theo mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM) hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để ước lượng các dữ liệu dạng bảng Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định

Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)

Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến độc lập qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc

Mô hình ước lượng sử dụng:

Trong đó: Yit: biến phụ thuộc – với i:doanh nghiệp và t: thời gian

Ci (i=1….n): hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu β: hệ số góc đối với nhân tố X ui,t : phần dư

Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn c để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp

Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể.Nếu sự biến động giữa các thực thể có tương quan đến biến độc lập trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích

Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới Ý tưởng cơ bản của mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình:

Thay vì trong mô hình trên, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:

Ci = C + εi (i=1, n) εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là

Thay vào mô hình ta có:

Yit = C + β Xit + εi + uit hay Yit = C + β Xit + wit với wit = εi + uit εi: Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp) uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian

3.4.4 Bước 4: Ước lượng các hệ số hồi quy OLS

Nhược điểm của ước lượng OLS có thể nhận diện sai do hiện tượng tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi sẽ dẫn đến kết quả ước lượng sai; Do đó, sau khi thực hiện kiểm định OLS chúng ta thực hiện kiểm định các giả định của mô hình

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:

Mô hình cổ điển là mô hình lý tưởng với giả thiết các biến giải thích không tương quan với nhau Nghĩa là mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc và thông tin đó lại không có trong biến độc lập khác Khi đó ta nói không có hiện tượng đa cộng tuyến Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng tương quan cặp giữa các biến độc lập cao và nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Nếu các cặp tương quan giữa các biến độc lập cao (lớn hơn 0,8) thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Tuy nhiên tiêu chuẩn này thường không chính xác Có những thường trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra đa cộng tuyến Do đó, để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu có sử dụng nhân tử phóng đại phương sai để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Nhân tử phóng đại phương sai:

Theo quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF >10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan: tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo) Nghĩa là trong mô hình hồi quy cổ điển OLS ta giả thiết rằng không có tương quan giữa các Ui, Cov (Ui,Uj) = 0 (j ≠ i), sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với quan sát khác Kiểm định tự tương quan thông qua: kiểm định Durbin-Watson test

 Trường hợp hệ số Dunrbin – Watson từ 1 đến 3 kết luận không có hiện tượng tự tương quan

 Trường hợp hệ số Dunrbin – Watson < 1 kết luận có hiện tượng tự tương quan dương

 Trường hợp hệ số Dunrbin – Watson > 3 kết luận có hiện tượng tự tương quan âm

Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi: Kiểm địnhBreusch & Pagan

 Bước 1: Chạy mô hình gốc: Y = β1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + u

 Bước 2: Tạo biến phần dư GENR U1=RESID 2

 Bước 3: Chạy hồi quy phụ: U 1 = α 1 + α 2 X 2 + α 3 X 3 + α 4 X 4 + α 5 X 5 + u

 Bước 4: Tính trị số LM = n* R 2 phụ

 Bước 5: Tìm thống kê Chi bình phương =@QCHISQ(1-α, p-1)

Trong đó: p là số hệ số hồi quy của mô hình hồi quy phụ (bước 3)

 Bước 6: Dựa vào hồi quy phụ ởbước 3, ta đặt giả thuyết sau:

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = 0 (Không có phương sai sai số thay đổi)

H1: có ít nhất 1 α ởtrên khác 0 (Có phương sai sai số thay đổi)

 Bước 7: Kiểm định: Nếu LM > Chisao thì bác bỏ Ho

Trường hợp xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì ta dùng FGLS Feasible Generalized Least Squares (FGLS) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

3.4.5 Bước 5: Kiểm định mô hình

Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy: nhằm đưa ra biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp giá trị p-value để kiểm tra giả thiết cho các hệ số hồi quy của các biến

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả

Bảng 4 1 :Thống kê mô tả các biến

BLEV i,t MLEV i,t GO 1 GO 2 PRO SIZE TANG Mean 0.493563 0.003251 376.0860 2.829430 0.203971 5.822726 0.278226

Nguồn: tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê

Bảng 4.1 thống kê số liệu về trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của các biến được sử dụng trong bài nghiên cứu trong giai đoạn từ 2009 -

Với 420 quan sát, số liệu được thu thập trong giai đoạn từ 2009-2013 của 105 công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam trên hai sàn HOSE và HNX Vùng biến động của giá trị sổ sách của đòn bẩy nợ (BLEV) là từ 0.031 đến 0.946 và giá trị trung bình là 0.4935 cho thấy mức vay nợ của doanh nghiệp Việt Nam ở mức trung bình khoảng 50% thấp hơn so với nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes là 71.83%

Mức biến động của biến giá trị thị trường của đòn bẩy nợ khá nhỏ từ 0.00003 tới 0.0365 và giá trị trung bình là 0.003251 điều này cho thấy mức biến động của giá trị thị trường của đòn bẩy nợ rất ít phụ thuộc vào sự tác động của thị trường

Mức biến động của cơ hội tăng trưởng GO1 từ 25.8803 tới 3976.121 và giá trị trung bình là 378.086 Đồng thời mức biến động của biến cơ hội tăng trưởng GO2 là trung bình 2.829, chứng tỏ mức biến động của cơ hội tăng trưởng mà đại diện là chênh lệch giữa giá trị thị trường so với giá trị sổ sách của vốn chủ lớn là rất lớn so với tỷ lệ chênh lệch giá trị tài sản vô hình của doanh nghiệp

Quy mô Công ty của doanh nghiệp Việt Nam tăng tương đối so với mức biến động trung bình là 5.822, điều này cũng cho thấy mức độ tăng quy mô của doanh nghiệp Việt Nam là ở mức cao

Bên cạnh đó, lợi nhuận và tài sản cố định cũng biến động tương đối với giá trị trung bình lần lượt là 0.203 và 0.278

Tương quan giữa các biến nghiên cứu

Bảng 4 2: tương quan giữa các biến nghiên cứu:

BLEV i,t MLEV i,t GO 1 GO 2 PRO SIZE TANG

Nguồn: tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê

Bảng 4.2 cho thấy mối tương quan giữa các biến nghiên cứu, trong đó biến cơ hội tăng trưởng (GO1) tương quan ngược chiều với biến đòn bẩy nợ (BLEV và MLEV), kết quả này không ủng hộ nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes, tuy nhiên biến lợi nhuận sau thuế (PRO) tương quan ngược chiều với biến đòn bẩy nợ (BLEV, MLEV) điều này ủng hộ nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes Bên cạnh đó ta thấy biến cơ hội tăng trưởng (GO2) tương quan cùng chiều với giá trị sổ sách của nợ và tương quan ngược chiều với giá trị thị trường của nợ Biến tài sản cố định (TANG) tương quan ngược chiều với biến nợ (BLEV) nhưng lại tương quan cùng chiều với biến giá trị thị trường của nợ biến nợ (BLEV, MLEV) tương quan cùng chiều với quy mô doanh nghiệp (SIZE) phù hợp với nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes

Kết quả hồi quy dữ liệu bảng của mô hình

BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

Bảng 4 3: Kết quả hồi quy mô hình 1

Blev Pooled Regression Fixed effect Random Effect Biến độc lập

Thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed effect ta dùng Likelihood ratio Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước lượng mô hình 1, kết quả như sau:

Test cross-section fixed effects

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

Với p-value =0 < α = 0.5 bác bỏ giả thuyết H0, suy ra phương pháp FEM là phù hợp

Tiến hành tương tự ta thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Random effect và Fixed effect ta dùng Hausman Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước lượng mô hình 1, kết quả như sau:

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq Statistic Chi-Sq d.f Prob

Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 1 là phù hợp

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 1 như sau:

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

S.E of regression 0.048183 Akaike info criterion -3.005978

Sum squared resid 0.717364 Schwarz criterion -1.938196

Log likelihood 742.2553 Hannan-Quinn criter -2.583942

Prob(F-statistic) 0.000000 với kiểm định Durbin – Watson ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 1 là 2.136

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 1 không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cho mô hình 1 bằng nhân tử phòng đại phương sai VIF:

Từ giá trị VIF trung bình là 1.08 cho ta thấy được mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

Kiểm tra phương sai thay đổi:

Chạy hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 1, ta có kết quả như sau:

Cross-section fixed (dummy variables)

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = 0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)

H1: có ít nhất 1 α trên khác không (có hiện tượng phương sai thay đổi)

Kết quả kiểm định cho ta thấy LM1 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận mô hình 1 có hiện tượng phương sai thay đổi Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả sử dụng mô hình FGLS cho mô hình 1

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic

Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS cho thấy các biến giá trị sổ sách của nợ (BLEV1,t-1), cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO), quy mô doanh nghiệp (SIZE) đều có ý nghĩa thống kê và chỉ có tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống kê Biến trễ giá trị sổ sách của nợ có ảnh hướng đến mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, đặc biệt là cơ hội tăng trưởng (GO1) tác động ngược chiều đến giá trị sổ sách của nợ điều này trái ngược với nghiên cứu của Serrasqueiro và Macus Nunes Cơ hội tăng trưởng (GO2) được đại diện bởi tỷ lệ chênh lệch tài sản vô hình lại có tác động cùng chiều với giá trị sổ sách của nợ và ý nghĩa thống kê Điều này cho thấy việc cơ hội tăng trưởng của các doanh nghiệp không phụ thuộc vào đòn bẩy, không sử dụng đòn bẩy nợ

Bên cạnh đó ta thấy lợi nhuận của doanh nghiệp có tác động ngược chiều với giá trị sổ sách của nợ và quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến giá trị sổ sách của nợ

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

MLEV Pooled Regression Fixed effect Random Effect Biến độc lập

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 2 là phù hợp Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 2 như sau:

Ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 2 là 2.4107

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 2 không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Chay hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 2, ta có kết quả như sau:

S.E of regression 9.56E-06 Akaike info criterion -20.05600

Sum squared resid 2.82E-08 Schwarz criterion -18.98822

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = 0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)

Kết quả kiểm định ta thấy LM2 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Từ kết quả trên ta thấy biến trễ giá trị thị trường của nợ (MLEV), cơ hội tăng trưởng (GO 2 ), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO) và tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống kê, không ảnh hưởng đến giá trị thị trường của nợ Cơ hội tăng trưởng (GO1) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ý nghĩa thống kê và có tác động đến đòn bẩy nợ

Cơ hội tăng trưởng (GO1) tác động ngược chiều với giá trị thị trường của nợ nhưng quy mô doanh nghiệp (SIZE) lại có tác động cùng chiều với đòn bẩy nợ

BLEV Pooled Regression Fixed Effect Random Effect

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 3 là phù hợp Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 3 như sau:

Ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 3 là 2.1498

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 3 không có hiện tượng tự tương quan

Chay hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 3, ta có kết quả như sau:

H o : α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = α8 = α9 =0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)

Kết quả kiểm định ta thấy LM3 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Từ kết quả trên cho ta thấy các yếu tố cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) đều có ý nghĩa thống kê và có tác động đến giá trị sổ sách của nợ, tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống kê Cơ hội tăng trưởng (GO1) có tác động ngược chiều đến giá trị sổ sách của nợ khi cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và cùng chiều khi cơ hội tăng trưởng ở mức cao Cơ hội tăng trưởng (GO2) có tác động cùng chiều đến giá trị sổ sách của nợ khi cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và ngược chiều khi cơ hội tăng trưởng ở mức cao

Ta thấy lợi nhuận (PRO) tác động ngược chiều với giá trị sổ sách của nợ, phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng, nhưng quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác động cùng chiều với nợ

MLEV Pooled Regression Fixed effect Random Effect

Thảo luận nghiên cứu

dữ liệu bảng khác nhau, nghiên cứu này đã tạo ra một vài đóng góp vào lý thuyết thực nghiệm về quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp Những kết quả chỉ ra rằng có một mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam và nợ Những ước lượng được sử dụng hay thước đo nợ và cơ hội tăng trưởng, sự tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là ngược chiều đối với những doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam với cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và cao, và cùng chiều khi các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng trung bình Điều này cho thấy sự tương quan giữa cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp và nợ bị ảnh hưởng bởi những vấn đề phức hợp trong quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp

Tương quan ngược chiều giữa cơ hội tăng trưởng và nợ trong các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam có cơ hội tăng trưởng thấp cho thấy nợ được dùng như một cách để tiết chế và kiểm soát những hành động của nhà quản lý, gia tăng khả năng nguy cơ phá sản, như một hệ quả của việc tăng nợ

Khi cơ hội tăng trưởng là trung bình, một tương quan cùng chiều tồn tại giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Điều này cho thấy khả năng liên quan đến vấn đề đại diện giữa chủ nợ và nhà quản lý/cổ đông, liên quan đến vấn đề đầu tư dưới mức

Tuy nhiên, khi các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam có cơ hội tăng trưởng cao, một sự tương quan ngược chiều tồn tại giữa cơ hội tăng trưởng và nợ Dường như trong trường hợp này các doanh nghiệp tài trợ cho những nhu cầu của họ không thông qua nợ Chứng tỏ doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam tài trợ cho các dự án, cơ hội đầu tư thông qua việc phát hành cổ phiếu, hoặc ưu tiên trong việc sử dụng lợi nhuận giữ lại Đặc trưng của các doanh nghiệp Việt Nam nói chung và các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán nói riêng là rất hạn chế sử dụng lợi ích tấm chắn

Định dạng
Số trang	72
Dung lượng	853,28 KB