Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

----------

LÊ HÀ DIỄM CHI

ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN,

RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG

VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN

ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 62340201

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

----------

LÊ HÀ DIỄM CHI

ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN,

RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG

VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN

ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 62340201

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do chính tôi thực hiện.

Các số liệu nghiên cứu lấy từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các

công ty niêm yết từ năm 2007 – 2013. Kết quả nghiên cứu trong luận án

chưa được ai công bố trong bất cứ công trình nghiên cứu nào khác.

Tác giả

Lê Hà Diễm Chi

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Mục lục

Danh mục các từ viết tắt

Danh mục bảng biểu

Danh mục hình

PHẦN MỞ ĐẦU

Tiêu đề

Trang

1. Đặt vấn đề

2. Tình hình nghiên cứu liên quan đến nội dung luận án

3. Mục tiêu nghiên cứu

4. Phạm vi nghiên cứu

5. Phương pháp nghiên cứu

6. Tính mới và đóng góp của luận án

7. Kết cấu của luận án

CHƯƠNG 1:

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG

TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH

THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOÁN ĐẾN ĐẦU TƯ.

1.1. Giới thiệu

1.2. Các lý thuyết liên quan đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp

1.2.1. Lý thuyết bất cân xứng thông tin (Asymmetric Information Theory)

1.2.2. Lý thuyết đại diện (Agency Theory)

1.2.3. Đầu tư quá mức (Onverinvestmnet) và đầu tư dưới mức (Underinvestment) 23

1.2.3.1. Đầu tư quá mức và vấn đề đại diện

1.2.3.2. Đầu tư dưới mức và thông tin bất cân xứng

1.2.3.3. Xác định đầu tư quá mức và đầu tư dưới mức

1.2.4. Lý thuyết quyền chọn thực

1.3. Các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư

1.3.1. Doanh nghiệp hạn chế tài chính và ảnh hưởng của nguồn vốn nội bộ đến quyết

định đầu tư của doanh nghiệp.

1.3.2. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp doanh

nghiệp hạn chế tài chính.

1.3.3. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: Nghiên cứu trong trường hợp doanh

nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước.

1.4. Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

đến đầu tư.

1.4.1. Ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư là thuận chiều hay nghịch chiều?

1.4.2. Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư trong lý thuyết quyền chọn thực

1.4.3. Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp doanh nghiệp

hạn chế tài chính

1.4.4. Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp doanh nghiệp có

sự kiểm soát Nhà nước

1.5. Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng tính thanh khoản của chứng khoán đến

đầu tư.

1.5.1. Ảnh hưởng tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: Nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài chính.

1.5.2. Ảnh hưởng tính thanh khoản đến đầu tư: Nghiên cứu trong trường hợp doanh

nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước

1.6. Tóm tắt kết quả các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro

hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư

doanh nghiệp.

1.7. Khoảng trống trong nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi

ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư doanh nghiệp. 50

CHƯƠNG 2:

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

2.1. Xây dựng biến cho mô hình nghiên cứu

2.2. Xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính

2.2.1. Lựa chọn đại lượng để xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính

2.2.2. Xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính.

2.3. Xác định doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước

2.4. Mô hình nghiên cứu

2.5. Dữ liệu nghiên cứu

2.6. Phương pháp nghiên cứu

2.6.1. Phương pháp hồi quy theo mô hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy tổng

quát GARCH

2.6.2. Dữ liệu bảng và phương pháp moment tổng quát - GMM (Generalized method

of moments)

2.6.2.1. Dữ liệu bảng (Panel data)

2.6.2.2. Cơ sở lý thuyết của phương pháp moment tổng quát - GMM (Generalized

method of moments)

2.7. Kết luận chương 2

CHƯƠNG 3:

TỔNG QUAN VỀ ĐẦU TƯ, DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI

RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CỦA CHỨNG

KHOÁN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

GIAI ĐOẠN 2008 -2013

3.1. Đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam là đầu tư quá mức (Overinvestment) hay

đầu tư dưới mức (Underinvestment)?

3.1.1. Mô hình xác định đầu tư quá mức (Overinvestment) hay đầu tư dưới mức

(Underinvestment)

3.1.2. Đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam là đầu tư quá mức hay đầu tư dưới mức? 75

3.2. Đặc điểm tài chính của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu

3.3. Đặc điểm của doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính.

3.4. Đặc điểm của doanh nghiệp có sự kiểm soát của Nhà nước

3.5. Biến động của đầu tư, dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản của chứng khoán.83

3.6. Kết luận chương 3

CHƯƠNG 4:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN,

RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ

TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN

ĐẾN ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP

4.1. Ma trận tương quan giữa các biến số trong mô hình

4.2. Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam 90

4.2.1. Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng

4.2.2. Phân tích kết quả ước lượng

4.3. Ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống , rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản

của chứng khoán: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính

so với doanh nghiệp ít hạn chế tài chính.

4.3.1. Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng

4.3.2. Phân tích kết quả ước lượng

4.3.2.1. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp doanh

nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế tài chính

4.3.2.2. Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế

tài chính

104

4.3.2.3. Ảnh hưởng của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế

tài chính.

104

4.3.3. Tóm tắt kết quả nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro

phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế

tài chính.

105

4.4. Ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản

của chứng khoán đến đầu tư: Nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có sự

kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà nước

109

4.4.1. Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng

109

4.4.2. Phân tích kết quả ước lượng

110

4.4.2.1. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu cho trường hợp doanh

nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có sự kiểm soát

Nhà nước

110

4.4.2.2. Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có

kiểm soát Nhà nước

113

4.4.2.3. Ảnh hưởng tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước sơ với các doanh nghiệp không

có kiểm soát Nhà nước

115

4.4.3. Kết quả nghiên cứu theo tỷ lệ cổ phần 42,25% và 51%

116

4.4.4. Tóm tắt kết quả nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro

phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có

kiểm soát Nhà nước

118

4.4.5. Kiểm chứng tăng cường cho ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu cho trường

hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước (sử dụng biến tương tác với biến tỷ lệ

cổ phần RateGov).

120

4.5. Kết luận chương 4

124

CHƯƠNG 5: KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP

5.1. Thúc đẩy các doanh nghiệp quan tâm và thực hiện tốt quản trị rủi ro

127

5.2. Xây dựng cơ chế giám sát quyết định đầu tư ở doanh nghiệp nhằm hạn chế tình

trạng đầu tư quá mức

129

5.3. Khơi thông nguồn vốn, tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận vốn tín dụng, đặc

biệt là các doanh nghiêp nhỏ

129

5.4. Tăng tính minh bạch, cơ sở hạ tầng kỹ thuật cho thị trường chứng khoán nhằm

làm tăng tính thanh khoản

131

PHẦN KẾT LUẬN

135

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt

Diễn giải

BCTC

Báo cáo tài chính

Doanh nghiệp

DNNN

Doanh nghiệp Nhà nước

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

NHTM

Ngân hàng thương mại

Nhà nước

TSCĐ

Tài sản cố định

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Tiêu đề

Trang

Bảng 3.1: Mô tả thống kê phân tích phần dư .............................................................. 75

Bảng 3.2: Trị số thống kê cho toàn mẫu nghiên cứu ................................................... 77

Bảng 3.3.: Giá trị trung bình các biến theo yếu tố hạn chế tài chính ........................... 80

Bảng 3.3.: Giá trị trung bình các biến theo yếu tố kiểm soát Nhà nước ...................... 81

Bảng 4.1: Ma trận tương quan các biến số cho toàn mẫu nghiên cứu ......................... 88

Bảng 4.2: Ma trận tương quan các biến số cho các nhóm doanh nghiệp trong hạn chế

tài chính .................................................................................................... 89

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy ảnh hưởng của dòng tiền - rủi ro hệ thống – rủi ro phi hệ

thống – tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư .................................... 92

Bảng 4.4: Đầu tư tài chính ngắn hạn năm 2012 – 2013 của một số doanh nghiệp ....... 97

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng ảnh hưởng của dòng tiền – rủi ro hệ thống – rủi ro phi hệ

thống – tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: doanh nghiệp nhiều hạn

chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế tài chính ............................. 100

Bảng 4.6: Thực tế tăng trưởng đầu tư, tăng trưởng dòng tiền và cổ tức chi trả một vài

doanh nghiệp ít hạn chế tài chính ............................................................ 103

Bảng 4.7: Tóm tắt kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro

phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: doanh nghiệp nhiều hạn

chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế tài chính ............................. 108

Bảng 4.8: Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà (tương tác với biến giả

DumGov theo tỷ lệ 33,15%) ................................................................... 111

Bảng 4.9: Tỷ lệ cổ tức trên EPS một số cổ phiếu của một số doanh nghiệp .............. 112

Bảng 4.10: Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà (tương tác với biến giả

DumGov) ................................................................................................ 117

Bảng 4.11: Tóm tắt kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi

ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu

trong trường hợp doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà Nước so với doanh

nghiệp không có sự kiểm soát Nhà nước (tương tác với biến DumGov) .. 118

Bảng 4.12: Kỳ vọng dấu của biến dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống, tính

thanh khoản chứng khoán và biến tương tác giữa các biến độc lập này với

biến tỷ lệ cổ phần Nhà nước. ................................................................... 121

Bảng 4.13: Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: doanh nghiệp không có

sự kiểm soát Nhà Nước so với doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước

(trường hợp tương tác với tỷ lệ cổ phần NN-RateGov)............................ 123

DANH MỤC HÌNH

Tiêu đề

Trang

Hình 1.1: Giá trị quyền chọn đầu tư .......................................................................... 28

Hình 1.2: Tác động thay đổi nguồn vốn nội bộ ở những doanh nghiệp hạn chế tài chính

.................................................................................................................................. 30

Hình 3.1:Đầu tư quá mức và đầu tư dưới mưc theo từng năm của các doanh nghiệp

Việt Nam .................................................................................................... 76

Hình 3.2: ROE và EPS của các nhóm theo yếu tố hạn chế tài chính ........................... 80

Hình 3.3: ROE và EPS của các doanh nghiệp theo yếu tố kiểm soát NN .................... 82

Hình 3.4:Biến động đầu tư, dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản ........................ 84

Hình 3.5: Tỷ suất sinh lời của các doanh nghiệp Việt Nam 2008 – 2013 .................... 85

Hình 4.1: Tỷ suất sinh lời bình quân của chứng khoán và tỷ lệ tăng trưởng của khoản

mục đầu tư tài chính ngắn hạn ..................................................................... 95

Hình 4.2: Tỷ lệ đầu tư và dòng tiền .......................................................................... 101

Hình 4.3: Tỷ lệ đầu tư trên GDP và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) ............ 113

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

1. Một số khuyến nghị phát triển thị trường nợ Việt Nam, 2011. Tạp chí Tài chính

Doanh nghiệp, số 11, trang 23-25.

2. Để thị trường mua bán nợ phát triển, 2011. Tạp chí Tài chính – Tiền tệ, số 7, trang

34-37.

3. Quản trị tốt khoản phải thu – Giải pháp sử dụng vốn hiệu quả trong doanh nghiệp,

2012. Tạp chí Thuế Nhà nước, số 37, trang 7-9.

4. Thực trạng và giải pháp để phát triển bền vững thị trường bất động sản, 2013.Tạp

chí Tài chính – Tiền tệ, số 16, trang 26-28.

5. Vốn tín dụng ngân hàng và thị trường bất động sản Việt Nam, 2014. Tạp chí Thị

trường Tài chính, số 9, trang 14-17.

6. Đánh giá mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng việt nam bằng mô hình

Panzar – Rosse, 2015. Tạp chí Công nghệ Ngân hang, số 112, trang 28-38.

7. Quan hệ giữa đầu tư với dòng tiền và yếu tố hạn chế tài chính - Nhìn từ các nghiên

cứu thực nghiệm, 2015. Tạp chí Phát triển và Hội nhập số 24, trang 31-39.

8. Ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư: Nghiên cứu trong trường hợp hạn chế tài chính,

2016. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng số 118-119, trang 27-37.

9. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư: nghiên

cứu trong trường hợp doanh nghiệp có sự kiểm soát nhà nước, 2016. Tạp chí

nghiên cứu Tài chính – Kế toán, số 8.

--1--

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề nghiên cứu

Phân tích các quyết định đầu tư từ lâu đã là mối quan tâm của các nhà nghiên

cứu trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp (DN). Từ năm 1958, Modigliani và

Miller đã chứng minh rằng, trong một thị trường vốn hoàn hảo, quyết định đầu tư

không liên quan đến các nguồn tài chính của DN, nhưng trong một thị trường vốn

không hoàn hảo, nơi tồn tại bất cân xứng thông tin, đã làm cho chi phí nguồn vốn

bên ngoài cao hơn chi phí nguồn vốn bên trong, lúc đó DN ưu tiên sử dụng nguồn

vốn nội bộ để tài trợ đầu tư, nguồn vốn bên ngoài là lựa chọn sau đó, thì quyết định

đầu tư có liên quan khá mật thiết đến cấu trúc các nguồn vốn của DN (Greenwald,

Stiglitz và Weiss, 1984; Myers và Majluf, l984; Myers, 1984).

Các lý thuyết giữa quyết định đầu tư và các yếu tố tài chính mở ra một hướng

nghiên cứu thực nghiệm giữa thị trường vốn không hoàn hảo và các quyết định đầu

tư của DN. Nghiên cứu của Fazzari, Hubbard và Petersen (1988) được xem là một

trong những nghiên cứu đầu tiên, tập trung vào yếu tố hạn chế tài chính khi phân

tích quyết định đầu tư của DN trong thị trường vốn không hoàn hảo. Fazzari và

cộng sự (1988) xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính dựa vào cổ tức chi trả, theo

đó, một DN chi trả cổ tức thấp, đồng nghĩa với việc các DN này có nguồn vốn nội

bộ không đáp ứng được nhu cầu đầu tư, vì thế họ giảm cổ tức chi trả, để tích lũy

nguồn vốn nội bộ. Vì thế, những DN chi trả cổ tức thấp trong một vài năm được

xem là những DN có hạn chế tài chính. Kết quả nghiên cứu của Fazzari và cộng sự

(1988) kết luận rằng những doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính có quyết định đầu

tư nhạy cảm với dòng tiền nội bộ hơn những DN ít/không hạn chế tài chính. Mối

quan hệ giữa đầu tư và các yếu tố tài chính được hỗ trợ mạnh mẽ từ kết quả nghiên

cứu thực nghiệm của Kaplan và Zingales (1997). Kaplan và Zingales (1997) xác

định hạn chế tài chính của DN theo chỉ số KZ, kết quả nghiên cứu trái ngược với

kết luận của Fazzari và cộng sự (1988) là DN ít/không hạn chế tài chính đầu tư nhạy

cảm với dòng tiền hơn. Tuy rằng nghiên cứu của Fazzari và cộng sự (1988) và

Kaplan và Zingales (1997), đã đưa ra kết luận độ nhạy cảm của đầu tư với nguồn

--2--

vốn nội bộ theo mức độ hạn chế tài chính là trái ngược nhau, nhưng cả hai nghiên

cứu đều cho thấy có một mối quan hệ giữa quyết định đầu tư và nguồn vốn DN

trong thị trường vốn không hoàn hảo, cụ thể là đầu tư khá nhạy cảm với dòng tiền

nội bộ.

Từ rất lâu trong lịch sử trên khắp thế giới đã cho thấy có sự tham gia của

Chính phủ vào sản xuất và thương mại. Theo thời gian, sự tham gia của chính phủ

vào sản xuất và các hoạt động thương mại giảm dần và hoạt động tư đầu tư của tư

nhân được đẩy mạnh. Ở Trung Quốc, kinh tế thị trường đã phát triển sau khi thúc

đẩy các chính sách mở cửa và cổ phần các DN Nhà nước từ năm 1978. Tuy nhiên,

khu vực quốc doanh vẫn là trụ cột chính và phổ biến trong nền kinh tế của Trung

Quốc hiện nay. Đặc điểm này đã dẫn đến nhiều tranh luận về hoạt động và sự hiệu

quả của sở hữu Nhà nước và sở hữu tư nhân ở thị trường này.

Các tranh luận này tập trung vào điều kiện thuận lợi khi huy động vốn ngân

hàng của các DN sở hữu Nhà nước Cull và Xu (2003), hoặc những thành quả đạt

được từ các DN Nhà nước là không thể chối cãi (Chen và cộng sự, 2009).

Tuy nhiên, cũng có những nghiên cứu cho thấy yếu tố sở hữu Nhà nước trong

DN cổ phần là yếu tố bất lợi, bởi vì chi phí liên quan đến những người đại diện

phần vốn Nhà nước lớn hơn phần lợi ích nhận được từ họ (Calomiris và cộng sự,

2010). Cho dù kết quả yếu tố Nhà nước trong DN cổ phần là thuận lợi hay bất lợi,

vấn đề là các nghiên cứu đã cho thấy: có sự ảnh hưởng của yếu tố sở hữu NN đến

hoạt động DN. Mà hiệu quả hoạt động của DN là yếu tố quan trọng tạo nên độ lớn

của dòng tiền nội bộ.

Các tranh luận cũng làm rõ tác động của dòng tiền đến đầu tư ở các DN được

kiểm soát bởi NN và DN tư nhân khá khác biệt. cụ thể là ở các DN có sự kiểm soát

của Nhà nước, đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn các DN được kiểm soát bởi tư

nhân (Firth và cộng sự, 2012)

Đối với các nguồn vốn từ bên ngoài, như vốn cổ phần mới và vốn vay, nghiên

cứu Butler và cộng sự (2005) và Lipson và Mortal (2009) cho thấy, những DN với

tính thanh khoản chứng khoán càng lớn, chi phí phát hành chứng khoán thấp, vì thế

--3--

sử dụng nhiều nguồn tài trợ cho đầu tư từ việc phát hành vốn cổ phần và quyết định

sử dụng ít nợ vay hơn. Mặt khác, khi DN sử dụng nhiều nợ vay, sẽ tăng chênh lệch

giữa giá chào mua và giá chào bán (bid-ask spread), nghĩa là làm giảm đi tính thanh

khoản của chứng khoán (Lesmond và cộng sự, 2008). Tương tự kết luận của

Lesmond và cộng sự (2008), Bharath và cộng sự (2008) chỉ ra rằng khi DN sử dụng

một tỷ lệ nợ cao sẽ khiến tính thanh khoản của chứng khoán giảm thấp.

Như vậy, các nghiên cứu trên cho thấy việc phát hành cổ phần mới để tài trợ

đầu tư phụ thuộc nhiều vào tính thanh khoản của chứng khoán. Cụ thể, tính thanh

khoản gia tăng có ảnh hưởng khuyến khích hay hạn chế đầu tư và mức độ ảnh

hưởng như thế nào được nêu ra trong nghiên cứu của Becker-Blease và Paul (2006),

Munoz (2013). Những tác giả này đã tìm thấy mối quan hệ thuận chiều giữa tính

thanh khoản và đầu tư. Kết quả này được giải thích phù hợp với nghiên cứu của

Amihud và Mendelson (1986) rằng, tính thanh khoản gia tăng làm giảm chi phí vốn

của DN, khiến cho nhiều dự án có NPV dương hơn và gia tăng cơ hội đầu tư.

Nghiên cứu mối quan hệ giữa tính thanh khoản chứng khoán với đầu tư hiện

tại vẫn chưa phong phú, và do đó mối quan hệ giữa tính thanh khoản của chứng

khoán với đầu tư ở những DN hạn chế tài chính có rất ít nghiên cứu tìm hiểu.

Nghiên cứu của Munoz (2013) là một trong số ít nghiên cứu trực tiếp ảnh hưởng

tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư ở những DN hạn chế tài chính. Kết quả

nghiên cứu của Munoz (2013) cho thấy, những DN càng có nhiều hạn chế tài chính,

đầu tư càng nhạy cảm với tính thanh khoản. Bởi vì những DN nhiều hạn chế tài

chính, là những DN có dòng tiền nội bộ kém và khó tiếp cận vốn bên ngoài. Cải

thiện tính thanh khoản của chứng khoán có thể là giải pháp vốn bên ngoài cho các

DN hạn chế tài chính. Vì thế, những DN hạn chế tài chính khá nhạy cảm với tính

thanh khoản.

Nghiên cứu trực tiếp mối quan hệ giữa tính thanh khoản chứng khoán và đầu

tư ở những DN kiểm soát NN và DN không kiểm soát NN dường như chưa được

các nghiên cứu đề cập đến. Chỉ có những nghiên cứu cho thấy sự liên kết giữa tính

thanh khoản, đầu tư và yếu tố kiểm soát NN trong DN cổ phần. Cụ thể, nghiên cứu

--4--

của Lipson và Mortal (2009) cho thấy, những DN có tính thanh khoản chứng khoán

cao, thường sử dụng vốn cổ phần mới để đáp ứng nhu cầu đầu tư và do đó, có một

tỷ lệ nợ thấp. Và ngược lại, như Lesmond và cộng sự (2008) kết luận, các DN càng

gia tăng mức độ đòn bẩy tài chính, càng làm gia tăng độ rộng giữa giá chào mua và

giá chào bán, đồng nghĩa với việc giảm tính thanh khoản của chứng khoán. Nghiên

cứu của Muñoz (2013), thì lại cho thấy tính thanh khoản có ảnh hưởng thuận chiều

đến đầu tư. Firth, Lin và Wong (2008), tìm thấy rằng, khi gia tăng đòn bẩy tài

chính, đầu tư càng giảm và mức độ ảnh hưởng ngược chiều giữa đòn bẩy tài chính

với đầu tư giảm đi, theo sự gia tăng tỷ lệ sở hữu NN trong DN cổ phần.

Ngoài ra, trong một thị trường không hoàn hảo, DN còn phải đối mặt với

những biến động không chắc chắn trong tương lai, vậy độ bất ổn hay rủi ro, có ảnh

hưởng đến quyết định đầu tư của DN?. Từ rất sớm câu hỏi này đã được trả lời trong

nghiên cứu của Hartman Richard (1972) và Abel Andrew B. (1983) rằng, độ bất ổn

gia tăng có thể làm tăng đầu tư trong điều kiện chi phí vốn sản xuất là một hàm lồi

theo giá. Nghiên cứu của McDonald và Siegel (1986), Dixit (1989), Pindyck

(1988), Dixit và Pindyck (1994), mở ra một hướng nghiên cứu mối quan hệ giữa bất

ổn với đầu tư trong mô hình quyền chọn. Theo hướng tiếp cận của lý thuyết quyền

chọn đã làm suy yếu quyết định đầu tư chỉ dựa trên NPV lớn hơn hoặc bằng không

truyền thống. Bởi vì quyết định đầu tư truyền thống dựa trên NPV hàm ý rằng đầu

tư hôm nay, hay sẽ không có cơ hội đầu tư khác trong ngày mai. Trong khi đó, đa số

chi phí đầu tư là không thể đảo ngược và quyết định đầu tư có thể trì hoãn. Vì thế,

quyết định đầu tư bỏ qua hai tính chất này xem như đã “giết chết” đi quyền lựa chọn

của mình (Dixit và Pindyck, 1994). Các nghiên cứu thực nghiệm độ bất ổn đến đầu

tư theo lý thuyết quyền chọn cho rằng, độ bất ổn càng gia tăng, giá trị quyền chờ

đợi gia tăng theo và đầu tư sẽ giảm. Kết quả ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư,

theo mô hình quyền chọn, có ảnh hưởng ngược chiều được nhiều nghiên cứu ủng hộ

hơn ảnh hưởng thuận chiều của nó đến đầu tư.

Nghiên cứu độ bất ổn đến đầu tư với yếu tố hạn chế tài chính cũng đã được

đề cập khá sớm trong các nghiên cứu. Chẳng hạn nghiên cứu của Stulz (1999) cho

--5--

thấy rằng, DN đối mặt với độ bất ổn càng lớn, càng gia tăng khả năng hạn chế tài

chính của DN, từ đó càng khiến chi phí huy động vốn bên ngoài của DN cao hơn,

kết quả giảm đầu tư là tất yếu. Ngoài ra, nghiên cứu của Koetse, Vlist và Groot

(2006) cũng có kết luận về mức độ ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư khác nhau

theo quy mô DN. Các tác giả này đã sử dụng 3 thước đo để đo lường độ bất ổn và

nhận được kết quả nghiên cứu về dấu hiệu cũng như mức độ ảnh hưởng của độ bất

ổn đến đầu tư ở những DN quy mô nhỏ và DN có quy mô lớn, hoàn toàn khác nhau.

Như các nghiên cứu về hạn chế tài chính đã xác định, những DN có quy mô nhỏ, là

những DN được biết là nhiều hạn chế tài chính hơn những DN có quy mô lớn. Liên

kết những nghiên cứu này, cho thấy rằng yếu tố hạn chế tài chính có tác động đến

mối quan hệ giữa bất ổn và đầu tư.

Độ bất ổn ảnh hưởng đến đầu tư cũng khác nhau ở những DN kiểm soát bởi

Nhà nước so với kiểm soát tư nhân. Độ bất ổn được đo lường bởi rủi ro phi hệ thống

ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư khá mạnh ở những DN kiểm soát bởi tư nhân, và

yếu hơn ở những DN kiểm soát bởi Nhà nước do các DN kiểm soát bởi Nhà nước

không e ngại rủi ro phi hệ thống bằng các DN kiểm soát bởi tư nhân. Ngoài ra, rủi

ro hệ thống có ảnh hưởng dương đến đầu tư ở DN kiểm soát bởi Nhà nước, thể hiện

cho việc Chính phủ để cho các DN kiểm soát bởi Nhà nước gia tăng đầu tư, nhằm

kích thích sự phát triển của nền kinh tế, khi rủi ro về các yếu tố vĩ mô gia tăng Xu

và cộng sự (2010). Như vậy, có một sự khác nhau về dấu hiệu và mức độ ảnh hưởng

của độ bất ổn đến đầu tư ở những DN kiểm soát bởi NN và kiểm soát bởi tư nhân.

Sự khác biệt này liên quan đến thước đo độ bất ổn sử dụng và mục tiêu hoạt động

của DN.

Tóm lại, từ lý thuyết cho đến nghiên cứu thực nghiệm ở thị trường các nước

đã tìm thấy bằng chứng rằng, trong một thị trường vốn không hoàn hảo, quyết định

đầu tư có mối quan hệ với các nguồn tài trợ (nguồn vốn nội bộ, nguồn vốn bên

ngoài), tính thanh khoản của chứng khoán và tính không chắc chắn trong tương lai.

Theo hướng nghiên cứu này, tác giả muốn tìm hiểu ở thị trường Việt Nam, dòng

tiền nội bộ, độ bất ổn (đại diện là rủi ro ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống) và tính

--6--

thanh khoản của chứng khoán, ảnh hưởng như thế nào đến quyết định đầu tư của

DN. Với đặc điểm Nhà nước còn nắm giữ cổ phần khá lớn trong các DN niêm yết

trên thị trường chứng khoán Việt Nam, và các DN đa phần là bị hạn chế tài chính

nên luận án sẽ phân tích ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư ở các DN có kiểm soát NN

có khác biệt so với các DN không có sự kiểm soát NN hay không? Cũng như trường

hợp DN hạn chế tài chính có khác biệt như thế nào với DN ít/không hạn chế tài

chính trong mối quan hệ giữa dòng tiền, rủi ro ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và

tính thanh khoản của chứng khoán với đầu tư?. Các câu hỏi trên chính là lý do tác

giả đã lựa chọn thực hiện đề tài luận án tiến sĩ của mình là “Ảnh hưởng của dòng

tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán

đến đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam” và tác giả sẽ nghiên cứu sâu hơn mối

quan hệ này trong trường hợp DN hạn chế tài chính và DN có sự kiểm soát Nhà

nước.

2. Tình hình nghiên cứu liên quan đến nội dung luận án

 Các nghiên cứu liên quan đến dòng tiền và đầu tư:

- Khi xem xét chung cho toàn thể, dòng tiền có ảnh hưởng dương đến đầu tư

tư (Fazzari và cộng sự, 1988; Kaplan và Zingales, 1997; Bhagat và cộng sự,

2005; Bloom và cộng sự, 2007; Firth và cộng sự, 2012…). Tuy nhiên, đối

với các DN hạn chế tài chính, dòng tiền ảnh hưởng đến đầu tư chưa có kết

quả thống nhất: có nghiên cứu cho thấy dòng tiền ảnh hưởng dương đến đầu

tư, nhưng cũng có nghiên cứu cho kết quả ngược lại (Bhagat và cộng sự,

2005; Almeida và Campello, 2007; Cleary và cộng sự, 2007).

- Về mức độ ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư theo yếu tố hạn chế tài chính,

hiện cũng có hai trường phái có kết luận trái ngược nhau: Một trường phái

cho rằng, đầu tư những DN nhiều hạn chế tài chính nhạy cảm với dòng tiền

hơn những DN ít hạn chế tài chính (Fazzari và cộng sự 1988; Hoshi và cộng

sự, 1991; Alti, 2003; Bhagat và cộng sự, 2005…). Trường phái còn lại cho

kết luận ngược lại là, đầu tư những DN ít hạn chế tài chính nhạy cảm với

--7--

dòng tiền hơn những DN nhiều hạn chế tài chính (Kaplan và Zingales, 1997;

Cleary, 1999; Moyen, 2004; Hovakimian và Titman, 2006; Cleary và cộng

sự, 2007… ). Kết luận khác nhau về độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền

theo yếu tố hạn chế tài chính, theo nhận xét của nhiều nghiên cứu, đó là do

việc sử dụng các đại lượng đại diện cho hạn chế tài chính khác nhau.

- Kết quả sự ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư ở những DN có kiểm soát

NN so với những DN được kiểm soát bởi tư nhân, đã tìm thấy nhiều trong

các nghiên cứu ở thị trường Trung Quốc. Theo kết quả nghiên cứu cho thấy,

DN niêm yết có sự kiểm soát của Nhà nước, đầu tư nhạy cảm với dòng tiền

hơn các DN được kiểm soát bởi tư nhân (Firth và cộng sự, 2012). Bởi vì, các

DN kiểm soát bởi NN ngoài mục tiêu lợi nhuận, họ còn phải thực hiện mục

tiêu điều hành kinh tế xã hội của Chính phủ. Và với chi phí đại diện ở những

DN kiểm soát bởi NN cao hơn những DN kiểm soát bởi tư nhân, các DN

kiểm soát bởi NN không ngần ngại trong việc thực hiện mục tiêu của Chính

 Các nghiên cứu liên quan đến độ bất ổn và đầu tư:

phủ (Wang và cộng sự, 2014)

- Độ bất ổn ảnh hưởng đến đầu tư là thuận chiều hay ngược chiều tùy thuộc

vào đại lượng đại diện cho độ bất ổn. Tuy nhiên ảnh hưởng ngược chiều của

độ bất ổn đến đầu tư được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu hơn, nhất là khi

xem xét trong lý thuyết quyền chọn (Leahy và Whited, 1996; Catherine

Pattillo, 1998; Guiso và Parigi, 1999; Bond và Cummins, 2004; Bulan, 2005;

Bloom và cộng sự, 2007; Panousi và Papanikolaou, 2012…).

- Các nghiên cứu Stulz (1999), Ghosal và Loungani (2000), Panousi và

Papanikolaou (2012), Koetse và cộng sự (2006) cho thấy, có một sự khác

nhau về dấu hiệu và mức độ ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư theo yếu tố

hạn chế tài chính. Sự khác biệt này có thể xuất phát từ việc lựa chọn đại

lượng đại diện cho hạn chế tài chính, hoặc từ việc lựa chọn đại lượng đại

diện độ bất ổn, hay bởi cả hai yếu tố này và đặc điểm tài chính của DN.

--8--

- Kết quả này thể hiện trong nghiên cứu của Xu và cộng sự (2010), Wang và

cộng sự (2014), cho thấy độ bất ổn ảnh hưởng đến đầu tư ở các DN kiểm

soát bởi NN và ở các DN kiểm soát bởi tư nhân cũng khác nhau về dấu hiệu

 Các nghiên cứu liên quan đến tính thanh khoản chứng khoán và đầu tư:

và mức độ ảnh hưởng.

- Nghiên cứu của Becker-Blease và Paul (2006), Muñoz (2013) cho kết luận,

tính thanh khoản có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư, vì rằng tính thanh

khoản cao như là một chất xúc tác khiến DN huy động vốn cổ phần mới

thuận lợi hơn. Khi nguồn vốn đầu tư có điều kiện gia tăng, đầu tư theo đó sẽ

gia tăng.

- Muñoz (2013) tìm ra kết quả các DN nhiều hạn chế tài chính, đầu tư nhạy

cảm với tính thanh khoản của chứng khoán hơn các DN ít hạn chế tài chính.

Bởi vì, tính thanh khoản của chứng khoán được cải thiện, các ràng buộc về

việc huy động vốn bên ngoài giảm đi, nghĩa là giảm đi hạn chế tài chính của

DN. Vì thế, đầu tư của các DN hạn chế tài chính khá nhạy cảm với tính thanh

khoản.

- Ảnh hưởng của tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư ở những DN

kiểm soát bởi NN, hay theo hình thức sở hữu, nghiên cứu của luận án chưa

tìm thấy được bằng chứng thực nghiệm. Tuy nhiên, các nghiên cứu liên quan

như Firth, Lin và Wong (2008), Lesmond và cộng sự (2008), Lipson và

Mortal (2009), Muñoz (2013) cho tác giả một kỳ vọng rằng mức độ ảnh

hưởng của tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư ở các DN kiểm soát

 Nhận xét chung về tình hình nghiên cứu liên quan đến luận án:

NN yếu hơn mức độ ảnh hưởng ở những DN kiểm soát bởi tư nhân.

Các nghiên cứu thực nghiệm đã cho thấy có sự ảnh hưởng của dòng tiền, độ

bất ổn và tính thanh khoản đến đầu tư. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu chính thức

nào sử dụng sự kiểm soát giữa các biến dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản với

nhau trong mô hình nghiên cứu. Hơn nữa, nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền,

độ bất ổn và tính thanh khoản đến đầu tư, có sự kiểm soát giữa các biến này với

--9--

nhau, ở những doanh nghiệp hạn chế tài chính và ở những doanh nghiệp có sự kiểm

soát của Nhà nước, hiện nay vẫn là một khoảng trống, nhất là ở thị trường Việt

Nam.

3. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của luận án là xác định ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn (với đại

diện là rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống) và tính thanh khoản của chứng khoán

đến đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam. Và mục tiêu kế tiếp là xem xét ảnh hưởng

của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng

khoán đến đầu tư của doanh nghiệp hạn chế tài chính, cũng như đến đầu tư của các

doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước. Cụ thể, nghiên cứu của luận án sẽ tập

trung trả lời ba câu hỏi chính sau:

(1) Câu hỏi thứ nhất, ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của doanh nghiệp

Việt Nam như thế nào?.

(2) Câu hỏi thứ hai, ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của doanh nghiệp ít

hạn chế tài chính có khác với doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính hay

không?.

(3) Câu hỏi thứ ba, ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

và tính thanh khoản đến đầu tư của doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà

nước có khác với những doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước hay không?.

4. Phạm vi nghiên cứu

Tác giả sử dụng số liệu nghiên cứu thu thập từ các báo cáo tài chính đã được

kiểm toán, tỷ lệ chi trả cổ tức, giá trị thị trường vốn cổ phần, của các doanh nghiệp

niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2013, với tiêu chí

tối đa số quan sát. Tác giả đã thu thập được báo cáo tài chính của 211 doanh nghiệp

và đã tính toán các chỉ số sau từ báo cáo tài chính thu thập từ năm 2007 - 2013:

(1) Các chỉ tiêu để tính chỉ số KZ (1997) nhằm xác định doanh nghiệp hạn chế

tài chính: Tài sản cố định thuần (TSCĐ thuần); tỷ lệ dòng tiền nội bộ trên

--10--

TSCĐ thuần; Tobin’ Q, tỷ lệ nợ; tỷ lệ cổ tức chi trả trên TSCĐ thuần; tiền

mặt; tỷ lệ tiền mặt trên TSCĐ thuần.

(2) Các chỉ tiêu dùng trong mô hình hồi quy để tính rủi ro hệ thống và rủi ro

phi hệ thống: giá chứng khoán đóng cửa, mở cửa theo từng ngày từ năm

2008 đến 2013 của 211 doanh nghiệp; chỉ số VN-index từng ngày của thị

trường từ năm 2008 – 2013; lãi suất kỳ hạn 90 ngày của tín phiếu kho bạc

từ năm 2008 – 2013.

(3) Các chỉ tiêu dùng trong mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, độ

bất ổn và tính thanh khoản đến đầu tư: Tỷ lệ đầu tư trên TSCĐ thuần; dòng

tiền nội bộ trên TSCĐ thuần, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống, tỷ lệ cổ

phiếu giao dịch trên số lượng cổ phiếu đang lưu hành, Q, tỷ lệ nợ, tốc độ

tăng trưởng doanh thu; quy mô tổng tài sản; tỷ suất sinh lời của chứng

khoán; số năm thành lập doanh nghiệp cổ phần. Các chỉ tiêu này được lấy

số liệu từ năm 2008 đến 2013, ngoại trừ chỉ tiêu đầu tư phải sử dụng thêm

số liệu TSCĐ thuần năm 2007, để tính giá trị đầu tư năm 2008, tương tự

chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng doanh cũng sử dụng doanh thu năm 2007 để

tính tốc độ tăng trưởng doanh thu năm 2008. Số năm thành lập doanh

nghiệp cổ phần có thời gian xa nhất là năm 1993, tương ứng với số tuổi

doanh nghiệp tính đến năm 2013 là 19 năm.

5. Phương pháp nghiên cứu

Do dữ liệu nghiên cứu của luận án là dữ liệu bảng động, các biến độc lập có

quan hệ nhân quả với biến phụ thuộc kỳ này và các kỳ sau đó, điều này cho thấy mô

hình tồn tại hiện tượng nội sinh. Ngoài ra, kiểm định Breusch-pagan cho thấy mô

hình tồn tại vi phạm phương sai thay đổi, không có tự tương quan bậc 1. Vì thế, với

các vi phạm này, phương pháp hồi quy phù hợp được lựa chọn là phương pháp

moment tổng quát (Generalized method of moments – GMM). Phương pháp GMM

có 2 dạng ước lượng thay thế lẫn nhau là ước lượng Dif-GMM và Sys-GMM. Ước

lượng GMM xử mô hình gốc thành 2 mô hình: Mô hình First differences và mô

hình Level. Ước lượng Dif-GMM chỉ sử dụng moment điều kiện cho mô hình First

--11--

differences. Còn ước lượng Sys-GMM kết hợp moment điều kiện trong mô hình

First differences với moment điều kiện trong mô hình Level. Nhiều nghiên cứu chỉ

ra rằng ước lượng Sys-GMM cho kết quả tốt hơn ước lượng Dif-GMM, bởi vì công

cụ trong mô hình Level có dự đoán tốt hơn biến cho biến nội sinh trong mô hình,

thậm chí khi chuỗi dữ liệu có tác động dai dẳng. Vì thế, ước lượng Sys-GMM được

lựa chọn trong nhiều nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng như nghiên cứu của

Levinsohn và Petrin(2003), Griffith và cộng sự (2006), Picone và cộng sự (2004),

Levine và cộng sự (2000), Bond và cộng sự (2001). Với sự chỉ ra của các nghiên

cứu trước, tác giả đã lựa chọn phương pháp Sys-GMM cho ước lượng mô hình. Để

kiểm định tính phù hợp kết quả ước lượng theo phương pháp GMM, có các kiểm

định Sargan (hay còn được biết đến là kiểm định Hansen hoặc kiểm định J) dùng để

kiểm định tính phù hợp của các biến công cụ và kiểm định Arellano - Bond (AR2)

để kiểm định tự tương quan bậc 2 của phương sai sai số. Giá trị P-value của các

kiểm định này càng lớn càng tốt.

6. Tính mới và đóng góp của luận án

Luận án có những tính mới sau:

- Luận án xem xét ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2008-20131 và đã tìm thấy kết quả rằng, dòng

tiền, tính thanh khoản và rủi ro phi hệ thống có ảnh hưởng thuận chiều đến

đầu tư, riêng rủi ro hệ thống có ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư.

- Về mức độ ảnh hưởng, dòng tiền có ảnh hưởng mạnh nhất đến đầu tư, kế

đến là tính thanh khoản, thứ ba là ảnh hưởng của rủi ro phi hệ thống và

cuối cùng là sự ảnh hưởng của rủi ro hệ thống. Như vậy, nhìn chung các

nguồn tài trợ đầu tư gia tăng, có tác động khuyến khích gia tăng đầu tư

mạnh nhất. Ảnh hưởng của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đến đầu

tư trái chiều nhau và mức độ ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đến đầu tư yếu

1 Do phương pháp Sys-GMM có sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc nên dữ liệu thu thập là từ năm 2007 đến 2013, nhưng kết quả ước lượng từ năm 2008-2013.

hơn mức độ ảnh hưởng của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư. Kết quả này cho

--12--

thấy, các doanh nghiệp Việt Nam quyết định gia tăng đầu tư nắm bắt cơ

hội tăng trưởng, mạnh hơn sự e ngại rủi ro.

- Kết quả nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh

khoản đến đầu tư của những doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính, có

khác biệt so với những doanh nghiệp ít hạn chế tài chính:

 Ảnh hưởng của dòng tiền, tính thanh khoản đến đầu tư ở những doanh

nghiệp nhiều hạn chế tài chính, mạnh hơn so với những doanh nghiệp ít

hạn chế tài chính. Điều này chứng tỏ rằng, các doanh nghiệp nhiều hạn

chế tài chính, đầu tư nhạy cảm với các nguồn tài trợ hơn các doanh

nghiệp ít hạn chế tài chính.

 Các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính, rủi ro hệ thống có ảnh

hưởng ngược chiều đến đầu tư, trong khi đó, rủi ro phi hệ thống có ảnh

hưởng thuận chiều đến đầu tư và mức độ ảnh hưởng của hai loại rủi ro

này đến đầu tư là tương đương nhau. Các doanh nghiệp nhiều hạn chế

tài chính gia tăng đầu tư khi rủi ro phi hệ thống tăng, bởi vì các doanh

nghiệp này có hiệu quả hoạt động thấp, nợ được sử dụng để tài trợ đầu

tư và đặc biệt các doanh nghiệp nhiều hạn chế đang đầu tư quá mức,

chính vì thế, họ sẵn sàng chấp nhận đánh đổi giữa đầu tư tăng trưởng và

rủi ro cao. Ngược lại, các doanh nghiệp ít hạn chế tài chính, rủi ro hệ

thống và rủi ro phi hệ thống gia tăng đều khiến doanh nghiệp giảm đầu

tư.

 Nếu xem xét độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền, độ bất ổn, tính

thanh khoản, thì các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính, đầu tư có độ

nhạy cảm cao hơn với dòng tiền và tính thanh khoản chứng khoán nhưng

với độ bất ổn thì có độ nhạy cảm thấp hơn. Ngược lại, đối với các doanh

nghiệp ít hạn chế tài chính, đầu tư nhạy cảm hơn với độ bất ổn so với

dòng tiền và tính thanh khoản của chứng khoán.

- Kết quả nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi

hệ thống và tính thanh khoản đến đầu tư của những doanh nghiệp có kiểm

--13--

soát Nhà nước, có khác biệt so với các doanh nghiệp không có kiểm soát

Nhà nước:

 Dòng tiền ảnh hưởng đến đầu tư của những doanh nghiệp có kiểm soát

Nhà nước, mạnh hơn nhiều so với những doanh nghiệp không có kiểm

soát Nhà nước. Ngược lại, tính thanh khoản lại ảnh hưởng mạnh đến đầu

tư của những doanh nghiệp không có sự kiểm soát Nhà nước hơn. Sự

khác biệt này xuất phát từ dòng tiền sẵn có và khả năng tiếp cận vốn bên

ngoài của các doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước, thuận lợi hơn so với

các doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà nước.

 Phản ứng đầu tư trước độ bất ổn có sự khác nhau giữa hai loại hình

doanh nghiệp này. Các doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước, gia tăng

đầu tư trước sự gia tăng của rủi ro hệ thống và mức độ gia tăng này, lớn

hơn cả mức độ giảm đầu tư khi rủi ro phi hệ thống gia tăng. Điều này

cho thấy, các doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước không e ngại rủi ro,

sẵn sàng gia tăng đầu tư khi độ bất ổn gia tăng. Bởi vì, yếu tố sở hữu

Nhà nước trong các doanh nghiệp này dẫn đến các quyết định đầu tư của

nó vì mục tiêu điều hành kinh tế - xã hội hơn mục tiêu lợi nhuận.

Với những điểm mới như trên, luận án đóng góp một số hiểu biết các yếu tố

ảnh hưởng đến đầu tư của doanh nghiệp, từ đó giúp doanh nghiệp có các chiến lược

tài trợ vốn cho đầu tư tốt hơn.

7. Kết cấu của luận án

Ngoài phần mở đầu, luận án có kết cấu 5 chương, cụ thể nội dung chính của

từng chương như sau:

Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ

thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến

đầu tư doanh nghiệp.

Trong chương 1, luận án sẽ giới thiệu các lý thuyết nền tảng có liên quan đến

các quyết định đầu tư như lý thuyết quyền chọn thực, lý thuyết thông tin bất cân

xứng, lý thuyết đại diện. Sau khi giới thiệu lý thuyết nền, luận án tóm tắt kết quả

--14--

nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của dòng tiền, tính thanh khoản chứng khoán

và độ bất ổn đến đầu tư, có xem xét đến trường hợp doanh nghiệp có hạn chế tài

chính và có liên quan đến yếu tố cổ phần Nhà nước trong doanh nghiệp cổ phần.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu.

Từ các nghiên cứu thực nghiệm, tác giả lựa chọn đại lượng để xác định doanh

nghiệp hạn chế tài chính và đại lượng đại diện cho tính thanh khoản chứng khoán,

sẽ sử dụng trong mô hình hồi quy. Sau đó, tác giả tiếp tục lựa chọn các biến kiểm

soát dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm. Từ đó, tác giả xây dựng mô hình nghiên

cứu với các biến độc lập chính gồm dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản; các

biến tương tác để phân biệt sự ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh

khoản đến đầu tư ở những doanh nghiệp theo yếu tố hạn chế tài chính và theo yếu tố

kiểm soát của Nhà nước; các biến kiểm soát quyết định đầu tư như: cơ hội tăng

trưởng (Q); tỷ lệ nợ; quy mô tổng tài sản; tốc độ tăng trưởng doanh thu; tỷ suất sinh

lời chứng khoán; số năm thành lập doanh nghiệp cổ phần.

Với đối tượng nghiên cứu các yếu tố trong mô hình được xây dựng như trên

của 211 doanh nghiệp, thời gian nghiên cứu từ năm 2007 đến 2013, dữ liệu của luận

án sẽ là dữ liệu bảng. Do đó, phương pháp nghiên cứu tác giả lựa chọn là những

phương pháp hồi quy sử dụng trên dữ liệu bảng. Ngoài ra, vì mô hình nghiên cứu

của luận án có hiện tượng nội sinh xảy ra, nên tác giả sử dụng phương pháp GMM

và lựa chọn phương pháp Sys-GMM.

Ngoài ra, để nhận được biến rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, đại diện cho

độ bất ổn, tác giả đã sử dụng phương pháp GARCH (p,q) để hồi quy mô hình

CAPM, trên dữ liệu 1.266 chuỗi thời gian về tỷ suất sinh lời hàng ngày của chứng

khoán. Từ đó tính toán ra biến rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.

Chương 3: Tổng quan về đầu tư, dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

và tính thanh khoản của chứng khoản của các doanh nghiệp Việt

Nam giai đoạn 2008 -2013

Chương này luận án giới thiệu tổng quan về đầu tư của các doanh nghiệp Việt

Nam hiện nay là đầu tư dưới mức hay đầu tư quá mức. Kết quả tính toán cho thấy

--15--

các doanh nghiệp Việt Nam đã có tỷ lệ đầu tư quá mức nhiều hơn tỷ lệ đầu tư dưới

mức trong giai đoạn 2008-2013. Các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính và các

doanh nghiệp có sự kiểm soát của Nhà nước, cũng có hiện tượng đầu tư quá mức

Kết quả này là cơ sở để tác giả giải thích kết quả nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng

tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư ở các doanh nghiệp hạn chế tài

chính, cũng như ở các doanh nghiệp có kiểm soát NN. Ngoài đặc điểm đầu tư quá

mức, các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính còn có những đặc điểm khác đáng

lưu ý như: hiệu quả hoạt động thấp, dòng tiền thấp, tính thanh khoản thấp, nợ nhiều,

khả năng tăng trưởng kém…. Các doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước tại thị

trường Việt Nam có hiệu quả hoạt động tốt hơn các doanh nghiệp không có kiểm

soát Nhà nước, dòng tiền lớn, tính thanh khoản cao, cơ hội tăng trưởng lớn, …

Chính các đặc điểm tài chính nêu trên đã dẫn đến phản ứng đầu tư trước sự biến

động của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản, khác nhau giữa doanh nghiệp

nhiều hạn chế tài chính và doanh nghiệp ít hạn chế tài chính, cũng như sự khác nhau

giữa doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước và doanh nghiệp không có sự kiểm soát

Nhà nước.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro

phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư doanh nghiệp.

Kết quả nghiên cứu của luận án đã trả lời được 3 câu hỏi như mục tiêu nghiên

cứu đã đưa ra.

Đối với câu hỏi thứ nhất, kết quả nghiên cứu của luận án cho thấy, dòng tiền

ảnh hưởng dương đến đầu tư, nghĩa là khi dòng tiền nội bộ càng lớn có tác dụng

khuyến khích đầu tư gia tăng; Rủi ro hệ thống gia tăng, các doanh nghiệp hạn chế

đầu tư nhưng rủi ro phi hệ thống gia tăng, đầu tư gia tăng theo bởi vì các DN lúc

này lựa chọn cơ hội đầu tư tăng trưởng tốt và chấp nhận rủi ro cao; Tính thanh

khoản chứng khoán cao, là yếu tố thuận lợi để doanh nghiệp huy động vốn vì thế có

tác dụng gia tăng đầu tư. Khi xét mức độ ảnh hưởng, thì dòng tiền nội bộ luôn có

ảnh hưởng dương mạnh nhất đến đầu tư, kế đến là tính thanh khoản. Như vậy, các

yếu tố làm tăng nguồn tài trợ cho đầu tư đều có ảnh hưởng mạnh đến đầu tư hơn là

--16--

tác động của rủi ro. Kết quả kiểm định phù hợp với thực tế đầu tư doanh nghiệp

giảm từ năm 2008 đến năm 2013, tương ứng với sự giảm sút của dòng tiền và tính

thanh khoản của chứng khoán.

Đối với câu hỏi thứ hai, kết quả nghiên cứu của luận án cho thấy, ảnh hưởng

của dòng tiền đến đầu tư ở doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính mạnh hơn ở nhóm

doanh nghiệp ít hạn chế tài chính, hay nói cách khác là đầu tư ở nhóm doanh nghiệp

nhiều hạn chế tài chính nhạy cảm với dòng tiền hơn nhóm doanh nghiệp ít hạn chế

tài chính; Các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính và doanh nghiệp ít hạn chế tài

chính đều giảm đầu tư khi rủi ro hệ thống gia tăng. Nhưng đối với rủi ro phi hệ

thống gia tăng, doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính gia tăng đầu tư, nhằm nắm bắt

cơ hội đầu tư, chấp nhận rủi ro cao, còn các doanh nghiệp ít hạn chế tài chính thì

thực hiện quyền chọn chờ đợi, hoặc lựa chọn chính sách chi trả cổ tức cao và giảm

đầu tư; Việc các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính sẵn sàng đầu tư mạo hiểm ở

những cơ hội đầu tư tăng trưởng, xuất phát từ những đặc điểm hiện tại của các

doanh nghiệp này như: tình trạng đầu tư quá mức, hiệu quả hoạt động kinh doanh

kém, nợ cao … Tính thanh khoản cao chứng khoán có ảnh hưởng dương đến đầu tư

ở cả hai nhóm doanh nghiệp. Khi xét mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến đầu tư,

thì các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính bị ảnh hưởng mạnh bởi nguồn tài trợ

đầu tư (dòng tiền và tính thanh khoản của chứng khoán), trong khi đó các doanh

nghiệp ít hạn chế tài chính lại bị ảnh hưởng mạnh bởi độ bất ổn (rủi ro hệ thống và

rủi ro phi hệ thống).

Đối với câu hỏi thứ ba, dòng tiền và tính thanh khoản đều có ảnh hưởng dương

đến đầu tư ở những doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước và không có kiểm soát

Nhà nước. Tuy nhiên về mức độ ảnh hưởng có khác nhau, dòng tiền nội bộ ảnh

hưởng mạnh đến đầu tư ở những doanh nghiệp có kiểm soát NN hơn những doanh

nghiệp không có kiểm soát Nhà nước, ngược lại, tính thanh khoản có ảnh hưởng

mạnh đến đầu tư ở những doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà nước. Sự mức độ

ảnh hưởng khác nhau này xuất phát từ lý do các doanh nghiệp có kiểm soát Nhà

nước có dòng tiền nội bộ khá lớn và phải cùng với Nhà nước thực hiện các mục tiêu

--17--

điều hành kinh tế xã hội, vì thế khi dòng tiền lớn, họ gia tăng đầu tư mạnh và nguồn

tài trợ đầu tư không phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn huy động từ chứng khoán. Rủi

ro hệ thống gia tăng làm giảm rõ rệt đầu tư của doanh nghiệp không có kiểm soát

Nhà nước, nhưng đầu tư của những doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước lại gia

tăng. Qua sự ảnh hưởng này, lần nữa lại thấy yếu tố kiểm soát Nhà nước tác động

đáng kể đến các quyết định đầu tư. Rủi ro phi hệ thống gia tăng khuyến khích đầu

tư doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà nước gia tăng, lý do giống như của các

doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính. Những doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước

lại hạn chế đầu tư khi rủi ro phi hệ thống gia tăng, vì họ có nhiều cơ hội đầu tư để

lựa chọn, nên không nhất thiết phải đầu tư khi rủi ro phi hệ thống tăng. Xem xét

mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến đầu tư thì nguồn tài trợ đầu tư có ảnh hưởng

mạnh nhất đến đầu tư, kế đến mới là độ bất ổn, thứ tự này giống nhau ở những

doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước và cả những doanh nghiệp không có kiểm soát

NN.

Ngoài ra, nghiên cứu của luận án tìm thấy ảnh hưởng dương của tỷ lệ nợ đến

đầu tư, nợ gia tăng cho biết nguồn tài trợ đầu tư gia tăng vì thế khuyến khích đầu tư

tăng theo; Tỷ suất sinh lời có ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư, cho thấy khi

chứng khoán tăng giá, doanh nghiệp dịch chuyển một lượng vốn để đầu tư tài chính

ngắn hạn và giảm vốn cho đầu tư tài sản cố định; Quy mô của tổng tài sản có ảnh

hưởng thuận chiều đến đầu tư, kết quả này cũng đã được luận án tìm thấy và hoàn

toàn phù hợp với thực tế, cũng như các kết quả của các nghiên cứu trước. Nghiên

cứu của luận án không tìm thấy ý nghĩa thống kê của biến cơ hội tăng trưởng – Q,

số năm thành lập doanh nghiệp cổ phần đến đầu tư. Còn tỷ lệ tăng trưởng của doanh

số, nghiên cứu của luận án tìm thấy sự ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư, khi kiểm

định ở nhóm doanh nghiệp ít hạn chế tài chính, ở những trường hợp khác nghiên

cứu của luận án không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

Chương 5: Giải pháp khuyến nghị

Từ kết quả kiểm định đạt được, tác giả đưa ra những khuyến nghị nhằm giúp

doanh nghiệp gia tăng đầu tư phát triển như các khuyến nghị giảm đầu tư quá mức,

--18--

xem xét lại chính sách sử dụng nợ vay; các giải pháp hỗ trợ vốn cho các doanh

nghiệp nhỏ, nhiều hạn chế tài chính; khuyến nghị tăng tính thanh khoản của thị

trường chứng khoán, khuyến nghị giúp doanh nghiệp tiếp cận được vốn tín dụng tài

trợ cho đầu tư.

--19--

CHƯƠNG 1:

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG

TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH

THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN ĐẦU TƯ DOANH

NGHIỆP.

1.1. Giới thiệu

Koontz và Weihrich (2010) cho rằng, quyết định là việc lựa chọn một quá

trình hành động trong số các hành động đưa ra. Việc ra quyết định là cốt lõi của một

kế hoạch và một kế hoạch không thể được cho là tồn tại trừ khi có quyết định.

Trong tài chính doanh nghiệp, có nhiều quyết định cần thực hiện như quyết định

đầu tư, quyết định nguồn tài trợ, quyết định sản xuất…. Trong số những quyết định

đó, quyết định đầu tư là một trong những quyết định quan trọng, vì nó liên kết chặt

chẽ với kế hoạch tài trợ, kế hoạch sản suất, kế hoạch mua nguyên vật liệu…. Vì tính

chất quan trọng của quyết định đầu tư nên đã thu hút khá nhiều nghiên cứu mối

quan hệ giữa đầu tư và các yếu tố tài chính ảnh hưởng đến một quyết định đầu tư.

Đến nay, một kho tàng học thuật khá lớn ghi nhận những kết quả nghiên cứu mối

quan hệ giữa đầu tư và các yếu tố tài chính. Một trong những yếu tố tài chính ảnh

hưởng đến quyết định đầu tư đã và đang được nhiều nghiên cứu quan tâm, đó là ảnh

hưởng của dòng tiền nội bộ, độ bất ổn đến đầu tư. Ảnh hưởng của tính thanh khoản

đến đầu tư chỉ mới bắt đầu được quan tâm gần đây. Tác giả sẽ tóm tắt các nghiên

cứu thực nghiệm ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản của chứng

khoán đến đầu tư và giới thiệu nền tảng lý thuyết liên quan dùng để giải thích các

kết quả nghiên cứu này. Từ những kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác

giả tìm ra khoảng trống trong các nghiên cứu này, để tìm ra hướng nghiên cứu cho

luận án của mình.

1.2. Các lý thuyết liên quan đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp

1.2.1. Lý thuyết bất cân xứng thông tin (Asymmetric Information Theory)

--20--

Cleary (1999) cho rằng, sở dĩ thông tin bất cân xứng trên thị trường là do các

nhà tài trợ vốn bên ngoài đánh giá dự án đầu tư dựa trên chất lượng và rủi ro của dự

án. Điều này khiến chi phí nguồn vốn bên ngoài trở nên cao hơn chi phí nguồn vốn

nội bộ, như là một khoản phí bảo hiểm bù đắp rủi ro. Khái niệm thông tin bất cân

xứng lần đầu tiên được giới thiệu bởi Akerlof George A. vào năm 1970. Akerlof

(1970) tranh cãi rằng, người bán với nhiều thông tin bên trong về tài sản của mình,

nên không sẵn lòng bán sản phẩm cho người mua thiếu thông tin về tài sản đó. Còn

người mua nghĩ rằng, nếu người bán sẵn lòng bán ngay tài sản của họ với giá mà

người mua đưa ra, điều đó nghĩa là giá mua đã đưa ra cao hơn giá trị của tài sản. Và

như vậy, tài sản được mua bán khi đó là tài sản có chất lượng xấu (lemon). Vấn đề

bất cân xứng thông tin đã dẫn đến giá cả của tài sản trên thị trường bị đánh giá thấp

khi người mua và người bán không có cùng mức độ thông tin và sự khác nhau này

thể hiện ở một khoản phí bảo hiểm bù đắp cho rủi ro tài sản “lemon”.

Dựa trên những lập luận về thông tin bất cân xứng của Akerlof (1970),

Greenwald, Stiglitz và Weiss (1984) và Myers và Majluf (1984) đã thảo luận về vấn

đề lựa chọn ngược (adverse selection) trong quyết định đầu tư. Cả hai nghiên cứu

này đều tranh cãi rằng, trong thị trường không hoàn hảo, tồn tại sự bất cân xứng

thông tin giữa DN và nhà đầu tư bên ngoài. Khi nhà đầu tư bên ngoài không thể

phân biệt giữa cơ hội đầu tư hiệu quả cao và cơ hội đầu tư hiệu quả thấp, việc DN

phát hành cổ phần ra bên ngoài để huy động vốn như là một “tín hiệu” cho các nhà

đầu tư bên ngoài thấy rằng dự án đầu tư đó là không hiệu quả. Ross Stephen A.

(1977) lập luận rằng, các DN "tốt" sẽ dựa chủ yếu vào nợ vay khi có nhu cầu gia

tăng vốn và do đó, khi các DN phát hành cổ phần mới, nó cung cấp cho thị trường

với một tín hiệu tiêu cực mạnh mẽ về chất lượng của DN, điều này ảnh hưởng đến

giá phát hành giảm. Myers và Majluf (1984) trình bày rằng, vốn cổ phần mới tài trợ

đầu tư chỉ được thực khi và chỉ khi nó làm tăng giá trị cho các cổ đông hiện hữu sau

khi đã tính các lợi ích cho cổ đông mới. Vì thế, có nhiều DN chấp nhận cắt giảm

đầu tư ở một vài dự án có NPV dương nhằm đảm bảo lợi ích cho cổ đông hiện hữu,

chứ không phát hành cổ phần mới để đầu tư hết cho tất cả các dự án có NPV dương.

--21--

Tuy nhiên, Myers và Majluf (1984) cũng nhận xét rằng, nếu một DN có nguồn tài

chính mạnh sẽ không bao giờ bỏ qua một dự án đầu tư có NPV dương nào cả.

Lý thuyết thông tin bất cân xứng hàm ý một trật tự ưu tiên trong sử dụng các

nguồn tài trợ như được kết luận trong nghiên cứu của Myers (1984). Myers (1984)

chỉ ra rằng, có một trật tự phân hạng (Pecking Order) trong việc sử dụng các nguồn

tài trợ, chủ yếu dựa trên thông tin bất cân xứng. DN ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội

bộ trước, nhằm tránh việc cắt giảm các dự án đầu tư có NPV dương hoặc việc phát

hành cổ phần mới. DN sẽ thực hiện chính sách cổ tức phù hợp với mục tiêu tăng

cường nguồn vốn nội bộ và đồng thời giữ một tỷ lệ nợ tối đa có thể, để tránh rơi vào

tình trạng khó khăn về tài chính hoặc thiếu hụt tài chính. Điều này hàm ý rằng, DN

sẽ sử dụng hết nguồn vốn nội bộ đến mức có thể, rồi mới đến nợ phải trả ngắn hạn.

Khi cần nguồn vốn bên ngoài, DN sẽ tiến hành phát hành chứng khoán nợ dài hạn

và việc phát hành vốn cổ phần là nguồn tài trợ được xét đến sau cùng.

1.2.2. Lý thuyết đại diện (Agency Theory).

Lý thuyết đại diện giới thiệu đầu tiên bởi Jensen và Meckling năm 1976.

Jensen và Meckling (1976) cho rằng, nếu nhà quản lý không phải là người sở hữu

vốn duy nhất trong DN, thì chi phí đại diện là một chi phí không thể tránh khỏi. Chi

phí đại diện là loại chi phí để duy trì một mối quan hệ đại diện hiệu quả, nó bao

gồm:

- Chi phí giám sát (monitoring cost) là chi phí để giám sát hoạt động của

người đại diện, như là chi phí kiểm toán.

- Chi phí ràng buộc (bonding cost) là chi phí để thiết lập một bộ máy nhằm

tối thiểu những hành vi quản trị không mong muốn, như là bổ nhiệm

những thành viên bên ngoài vào ban điều hành, hay tái thiết lập hệ thống tổ

chức của công ty.

- Mất mát phụ trội (residual loss) hay chi phí cơ hội khi các cổ đông thuê

người đại diện và buộc phải đưa ra các hạn chế, ví dụ những thiệt hại do

người đại diện lạm dụng quyền được giao để tư lợi.

--22--

Ảnh hưởng khá lớn đến chi phí đại diện là dòng tiền chi trả cổ tức. Thông

thường nhà quản lý đi thuê tránh chi trả cổ tức nhiều cho cổ đông, bởi vì khi cổ tức

chi trả nhiều, dòng tiền nội bộ giảm, sẽ tăng khả năng huy động vốn thêm từ bên

ngoài. Và khi tăng vốn huy động từ bên ngoài, hoạt động của công ty sẽ được nhiều

thành phần tham gia trên thị trường giám sát và đánh giá, ví dụ như các ngân hàng

đầu tư, các ủy ban chứng khoán, và cả những cổ đông mới của công ty. Và đương

nhiên, các nhà quản lý không thích bị giám sát nhiều. Trong trường hợp này, chi phí

đại diện cần gia tăng để khuyến khích nhà quản lý tăng dòng tiền chi trả cho cổ

đông hơn là đưa dòng tiền đi đầu tư những dự án có tỷ suất sinh lời dưới chi phí

vốn.

Lợi ích thuần của người đi vay có mối quan hệ ngược chiều với chi phí đại

diện. Bemanke và Gertler (1989, 1990) cho rằng, lợi ích thuần của người đi vay cao

sẽ làm giảm chi phí đại diện. Khi công việc kinh doanh của người đi vay đang có

chiều hướng đi lên, là động lực tăng giá trị thuần của việc vay mượn, giảm chi phí

đại diện và gia tăng đầu tư. Ngược lại, cho trường hợp công việc kinh doanh của

người đi vay đang đi xuống, thể hiện khả năng giá trị thuần của người đi vay giảm,

chi phí đại diện sẽ tăng và đầu tư giảm. Trong thực tế, một công ty với một bảng

cân đối kế toán lành mạnh sẽ dễ dàng huy động vốn bên ngoài hơn một công ty với

bảng cân đối xấu. Lợi ích thuần của người đi vay thấp sẽ làm gia tăng chi phí đại

diện, bởi hai lý do: Thứ nhất, khi lợi ích thuần của người đi vay thấp, họ có ít nguồn

quỹ sẵn có để tài trợ đầu tư, dẫn đến việc gia tăng sự khác biệt lợi ích giữa người đi

vay và người cho vay, và kết quả là sự gia tăng chi phí đại diện. Thứ hai, khi lợi ích

thuần của người đi vay thấp, người đi vay không có động lực thuê mướn người/tổ

chức đánh giá chi phí dự án. Điều này làm chất lượng của dự án giảm và tăng chi

phí đại diện. Như vậy, sự cân bằng giữa số lượng dự án đầu tư và lợi nhuận mong

đợi của dự án sẽ nhạy cảm với mức độ tín nhiệm của người cho vay dành cho người

đi vay. Ngoài ra, ở một mức thấp nào đó của lợi nhuận kỳ vọng, có thể làm sụp đỗ

hoàn toàn dự án đầu tư.

--23--

1.2.3. Đầu tư quá mức (Onverinvestmnet) và đầu tư dưới mức

(Underinvestment).

Khái niệm đầu tư quá mức xuất hiện từ lý thuyết dòng tiền tự do của Jensen

(1986). Dòng tiền tự do được xem như là dòng tiền vượt quá sự cần thiết để duy trì

hoạt động của tài sản hiện tại và để tài trợ cho các khoản đầu tư mới có NPV>0 khi

chiết khấu theo chi phí vốn. Đầu tư quá mức được định nghĩa là chi phí đầu tư để

duy trì hoạt động của tài sản hiện tại, để tài trợ cho tất cả các dự án đầu tư mới có

NPV dương và cho cả một số dự án đầu tư bất thường, không mong đợi

(Richardson, 2006). Đầu tư dưới mức xảy ra khi DN từ chối thực hiện những dự án

có NPV dương.

Theo nhiều nghiên cứu như Richardson (2006); Degryse và De Jong (2006),

đầu tư quá mức bị gây ra bởi vấn đề đại diện, mâu thuẩn lợi ích giữa cổ đông và nhà

quản lý, còn đầu tư dưới mức bị gây ra bởi thông tin bất cân xứng trên thị trường.

1.2.3.1. Đầu tư quá mức và vấn đề đại diện

Giải thích theo lý thuyết chi phí đại diện, khi dòng tiền vượt quá nhu cầu cần

thiết cho những dự án có NPV>0, trên quan điểm lợi ích của mình, cổ đông muốn

gia tăng cổ tức chi trả. Tuy nhiên, khi sử dụng dòng tiền tự do vượt trội này để trả

cổ tức, nghĩa là giảm đi nguồn vốn kiểm soát của các nhà quản lý, mà tổng nguồn

vốn hay tổng tài sản là cơ sở tạo nên những lợi ích cho nhà quản lý. Do đó, nhà

quản lý có động cơ sử dụng dòng tiền tự do để đầu tư cho cả những dự án có

NPV<0, điều này mang lại lợi ích cho nhà quản lý nhưng tạo nên thiệt hại cho

những cổ đông. Bởi vì khi đầu tư cho cả những dự án có NPV<0, nhà quản lý

không những chỉ kiểm soát nhiều nguồn lực của doanh nghiệp, có thêm điều kiện để

đòi hỏi nhiều đặc quyền, và đồng thời có thể nâng cao mức độ cần thiết của họ trong

doanh nghiệp. Như vậy, trên quan điểm chi phí đại diện, khi DN có dòng tiền tự do

lớn, cơ hội đầu tư thấp, DN thường dễ đầu tư quá mức.

Đầu tư quá mức hay đầu tư dưới mức có liên quan mật thiết đến việc sử dụng

nợ của DN. Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy DN với đòn bẩy tài chính cao,

thường có xu hướng đầu tư quá mức. Bởi vì, một khi DN gia tăng nợ tài trợ đầu tư,

--24--

nghĩa là rủi ro đã dịch chuyển từ chủ sở hữu sang chủ nợ, cổ đông mạnh dạn hơn

trong các quyết định đầu tư nên dễ dẫn đến đầu tư quá mức (Mauer và Sarkar, 2005;

Lyandres và Zhdanov, 2005; Childs và cộng sự, 2005 ).

1.2.3.2. Đầu tư dưới mức và thông tin bất cân xứng

Đầu tư dưới mức chỉ xuất hiện ở những doanh nghiệp có dòng tiền tự do thấp

nhưng lại có nhiều cơ đầu tư tăng trưởng tốt (Richardson, 2006; Degryse và De

Jong, 2006; Cai, 2013). Khi dòng tiền nội bộ không đủ đáp ứng nhu cầu đầu tư, DN

có thể sử dụng vốn vay hay vốn cổ phần mới để tài trợ đầu tư. Trong trường hợp

DN sử dụng nợ vay, với hiện tượng bất cân xứng thông tin trên thị trường, nhà tài

trợ vốn bên ngoài không thấy được cơ hội đầu tư tăng trưởng của dự án nên yêu cầu

một lãi suất vay vốn cao. Trong trường hợp phát hành cổ phần mới, nó cung cấp

cho thị trường với một tín hiệu tiêu cực mạnh mẽ về chất lượng của DN, điều này

ảnh hưởng đến giá phát hành giảm và do đó, chi phí vốn cổ phần mới cũng trở nên

cao hơn. Như vậy, do thông tin bất cân xứng, DN sử dụng vốn vay hay vốn cổ phần,

chi phí huy động nguồn vốn bên ngoài đều trở nên cao hơn nguồn vốn bên trong.

Và nếu DN càng gia tăng sử dụng nguồn vốn bên ngoài cho đầu tư, hiệu quả đầu tư

càng giảm. Vì thế, khi nguồn vốn nội bộ không đủ đáp ứng cho đầu tư, nhiều DN

chấp nhận cắt giảm đầu tư ở một vài dự án có NPV dương nhằm đảm bảo lợi ích

cho cổ đông hiện hữu, nghĩa là các DN này dễ rơi vào tình trạng đầu tư dưới mức.

1.2.3.3. Xác định đầu tư quá mức và đầu tư dưới mức

Theo Richardson (2006), tổng đầu tư trong một doanh nghiệp bao gồm

những khoản chi nhằm duy trì những hoạt động của những tài sản hiện tại

(IMAINTENANCE) và những khoản chi cho đầu tư mới (INEW). Đại diện cho chi phí duy

trì hoạt động hiện tại của tài sản đó là chi phí khấu hao tài sản cố định. Những

khoản chi đầu tư mới gồm những khoản chi cho những dự án đầu tư kỳ vọng có

NEW) và những khoản chi đầu tư bất thường, không mong đợi (I

NEW).

NPV dương (I*

Khoản đầu tư bất thường, không mong đợi này có thể là những dự án có NPV

dương và cả những dự án có NPV âm.

--25--

ITOTAL,t = IMAINTENANCE,t + INEW,t

NEW,t I

NEW,t

Mô hình xác định những khoản chi đầu tư mới (INEW) theo Richardson

(2006) như sau:

INEW,t =  + 1V/Pt-1 + 2Leveraget-1 + 3Casht-1 + 4Aget-1 + 5Sizet-1

+ 6StockReturnst-1 + 6INEW,t-1 + Year Indicator

(1.1) + Industry Indicator + i,t

i,t = INEW,t  ( + 1V/Pt-1 + 2Leveraget-1 + 3Casht-1 + 4Aget-1 + 5Sizet-1

(1.2) + 6StockReturnst-1 + 6INEW,t-1)

Theo mô hình (1.1), các dự án đầu tư mới năm t được xác định dựa trên

những cơ hội tăng trưởng mà doanh nghiệp có, cụ thể dựa trên tỷ lệ giữa giá trị sổ

sách (V) trên giá trị thị trường (P) của tài sản năm trước, dựa trên tỷ lệ nợ

(Leverage), tỷ lệ tiền mặt nắm giữ (Cash), số năm thành lập doanh nghiệp (Age),

quy mô tổng tài sản (Size), tỷ suất sinh lời của chứng khoán (StockReturns) và của

những khoản chi đầu tư mới của năm trước. Với những cơ hội đầu tư này, nếu DN

đầu tư đúng tiềm năng, nghĩa là:

INEW,t = ( + 1V/Pt-1 + 2Leveraget-1 + 3Casht-1 + 4Aget-1 + 5Sizet-1 +

(1.3) 6StockReturnst-1 + 6INEW,t-1)

Khi đó phần dư (residual) từ mô hình (1.1) sẽ bằng không.

Nếu trong trường hợp DN có mức đầu tư mới nhỏ hơn tiềm năng đầu tư do các

cơ hội tăng trưởng mang lại, nghĩa là DN đang bỏ qua cơ hội đầu tư ở những dự án

có NPV >0. Trong trường hợp này DN được xem là đầu tư không hiệu quả và DN

đang đầu tư dưới mức tiềm năng.

INEW,t < ( + 1V/Pt-1 + 2Leveraget-1 + 3Casht-1 + 4Aget-1 + 5Sizet-1 +

(1.4) 6StockReturnst-1 + 6INEW,t-1)

--26--

Khi đó phần dư (residual) từ mô hình (3.1) sẽ là số âm. Theo Richardson

(2006), phần dư từ mô hình (1.1) thể hiện mức độ đầu tư dưới mức tiềm năng của

DN (underinvestment).

Nếu trong trường hợp DN có mức đầu tư mới lớn hơn tiềm năng đầu tư do các

cơ hội tăng trưởng mang lại, nghĩa là DN đang đầu tư hết tất cả những dự án có

NPV>0 và những dự án có NPV<0. Trong trường hợp này DN được xem là đầu tư

không hiệu quả và DN đang đầu tư quá mức tiềm năng (overinvestment).

INEW,t > ( + 1V/Pt-1 + 2Leveraget-1 + 3Casht-1 + 4Aget-1 + 5Sizet-1 +

(1.4) 6StockReturnst-1 + 6INEW,t-1)

Khi đó phần dư (residual) từ mô hình (1.1) sẽ là số dương. Theo Richardson

(2006), phần dư từ mô hình (1.1) thể hiện mức độ đầu tư quá mức của DN.

1.2.4. Lý thuyết quyền chọn thực

Nghiên cứu của McDonald và Siegel (1986), Dixit (1989), Pindyck (1988),

Dixit và Pindyck (1994), là những nghiên cứu tiên phong giới thiệu quyết định đầu

tư theo cách tiếp cận của mô hình quyền chọn thực. Theo Dixit và Pindyck (1994),

các quyết định đầu tư theo truyền thống được đánh giá dựa trên giá trị hiện tại ròng

(NPV). Để tính NPV, đầu tiên, tính toán giá trị hiện tại của dòng tiền lợi nhuận kỳ

vọng của dự án; Bước hai, tính toán giá trị hiện tại của chi phí bỏ ra để đầu tư, xây

dựng dự án; Cuối cùng, tính chênh lệch của hiện giá dòng tiền thu về và hiện giá

dòng tiền chi ra, tính NPV. Nếu ≥ 0, dự án được quyết định thực hiện. Cách

tính NPV truyền thống dựa trên giả định ngầm rằng đầu tư có thể đảo ngược, nghĩa

là, khi thị trường trở nên bất lợi, bằng cách nào đó dự án có thể thôi không thực hiện

và có thể phục hồi lại toàn bộ chi phí đã bỏ ra. Trong thực tế, khi thực hiện đầu tư,

một số lớn chi phí bỏ ra không thể hoàn lại được, chẳng hạn:

- Các chi phí chìm như chi phí quảng cáo, tiếp thị.

- Chi phí thuê mướn, đào tạo và sa thải công nhân.

- Chi phí đầu tư tài sản cố định. Khi thôi không thực hiện dự án, máy móc

thiết bị được bán đi, bởi vì người mua trên thị trường không biết được chất

lượng còn lại thật sự của máy móc thiết bị và vì thế họ sẽ trả theo chất

--27--

lượng trung bình trên thị trường, trong khi đó người bán biết rất rõ về chất

lượng của máy và chỉ sẵn lòng bán nó với mức giá theo giá trị còn lại.

Cuối cùng khi muốn bán nó, người bán phải chấp nhận giá thị trường thấp

hơn giá trị còn lại của máy. Và như vậy đã có một phần chi phí mua máy

trước đây không được hoàn lại. Thiết bị văn phòng, ô tô, xe tải, và máy

tính, là những thiết bị phục vụ chung cho tất cả các ngành công nghiệp vẫn

có giá trị bán lại chúng thấp hơn chi phí mua trước đây, ngay cả khi chúng

gần như mới.

- Chi phí vốn đầu tư có tính không thể đảo ngược gia tăng khi vốn đầu tư bị

kiểm soát bởi các quy định của Chính phủ. Chẳng hạn, quy định nhà đầu

tư trong nước/hay nhà đầu tư nước ngoài không thể bán tài sản và thoái

vốn.

Trong thực tế, hoạt động đầu tư có hai tính chất quan trọng là: không thể đảo

ngược và khả năng trì hoãn. Từ lý thuyết cho đến nghiên cứu thực đã chứng minh

điều rằng khả năng trì hoãn cho một chi phí đầu tư không thể đảo ngược, có ảnh

hưởng mạnh mẽ đến quyết định đầu tư. Nó cũng làm suy yếu các quy luật giá trị

hiện tại ròng - NPV, và cơ sở ra đời của mô hình đầu tư tân cổ điển. Bởi vì, khi một

công ty đang nắm giữ một cơ hội đầu tư, nghĩa là đang nắm giữ một "lựa chọn"

tương tự như một quyền chọn mua tài chính: công ty có quyền nhưng không có

nghĩa vụ mua tài sản tại một thời điểm trong tương lai theo sự quyết định của mình.

Khi một công ty quyết định đầu tư với chi phí đầu tư không thể đảo ngược, đồng

nghĩa với việc công ty đã “giết chết” quyền chọn lựa của mình. Đó là quyền chọn

chờ đợi những thông tin mới có ảnh hưởng đến số tiền đầu tư hay thời điểm của chi

phí đầu tư; công ty có thể không đầu tư nếu thị trường trở nên bất lợi. Giá trị của

quyền chọn bị mất này như là một chi phí cơ hội phải được tính trong chi phí đầu

tư. Vì thế, chi phí đầu tư theo quy luật của NPV phải cộng thêm số tiền tương

đương với giá trị của việc giữ các quyền chọn đầu tư còn sống. Các nghiên cứu gần

đây cho thấy rằng chi phí cơ hội này là không nhỏ và vì thế, các quyết định đầu tư

bỏ qua nó sẽ không còn đúng nữa. Ngoài ra, chi phí cơ hội này rất nhạy cảm với sự

--28--

không chắc chắn về giá trị tương lai của dự án, do đó thay đổi các điều kiện kinh tế

có ảnh hưởng đến khả năng xuất hiện các dòng tiền trong tương lai, từ đó tác động

lớn đến chi phí đầu tư, thậm chí lớn hơn sự thay đổi trong lãi suất.

Tuy nhiên, khi thực hiện quyền chọn, có thể xuất hiện chi phí chờ đợi và rủi ro

dự án bị đầu tư bởi các công ty khác, hoặc đơn giản là sự đến chậm của dòng tiền

thu về. Vì thế cần phải cân nhắc lợi ích từ việc chờ đợi thông tin mới. Như vậy, theo

hướng tiếp cận của quyền chọn, đầu tư được thực hiện khi giá trị mà dự án mang lại

vượt quá chi phí đầu tư nó, giá trị vượt trội bằng với giá trị của quyền chọn chờ đợi

để đầu tư.

Hình 1.1: Giá trị quyền chọn đầu tư.

Đầu tư có thể hoãn lại

Đầu tư bây giờ hoặc không bao giờ

Nguồn: Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2007.

1.3. Các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư

1.3.1. Doanh nghiệp hạn chế tài chính và ảnh hưởng của nguồn vốn nội bộ đến

quyết định đầu tư của doanh nghiệp.

Doanh nghiệp được xem là DN hạn chế tài chính khi DN đó có một khoảng

cách giữa chi phí vốn bên trong và chi phí vốn bên ngoài và khoảng cách này càng

lớn, thể hiện DN nhiều hạn chế tài chính (Fazzari, Hubbard, và Petersen ,1988;

Kaplan và Zingales,1997). Hình 1.2 cho thấy tầm quan trọng của nguồn vốn bên nội

bộ trong quyết định đầu tư của DN hạn chế tài chính. Hình 1.2, đường D thể hiện

--29--

đường cầu đầu tư của DN theo chi phí vốn (WACC). Đường S thể hiện đường cung

của vốn. Tại mức chi phí vốn xác định r, nguồn vốn nội bộ sẵn có bên trong của DN

là W0, vượt quá W0, đường cung của vốn có chiều hướng đi lên trên, theo mức gia

tăng của chi phí vốn bên ngoài do bất cân xứng thông tin. Bởi vì hạn chế của nguồn

vốn tài trợ, mức đầu tư cân bằng (I0) lúc này thấp hơn mức đầu tư tốt nhất là I’ và

chi phí vốn là r0, cao hơn chi phí vốn r, thể hiện cho việc hạn chế nguồn vốn tài trợ

đầu tư. Như là một kết quả, với chi phí vốn r0, nguồn vốn nội bộ bên trong giảm từ

W0 xuống W’, đường cung vốn S cũng dịch chuyển đi lên sang trái thành S’ và hình

thành 2 vùng giá trị đã bị đánh mất. Thứ nhất, tam giác AEE’ thể hiện các dự án có

NPV dương bị bỏ qua, khiến đầu tư từ I’giảm xuống I0. Thứ hai, vùng gạch chéo

ABHDFGE’ thể hiện giá trị bị mất do sự thay đổi về phía trái của đường cung,

khiến một số dự án còn sống sót đã được tài trợ với chi phí cao hơn (r’). Vùng tổn

thất ABHDFGE’ bao gồm hai phần: phần tứ giác ABGE’, chính là chi phí vốn gia

tăng của những dự án được tài trợ bằng nguồn vốn bên ngoài trước và sau sự dịch

chuyển của đường cung vốn; phần tứ giác HDFG là chi phí tăng thêm của những dự

án được tài trợ bằng nguồn vốn nội bộ trước và sau sự dịch chuyển của đường cung

vốn. Sự phân tích này cho thấy rõ sự ảnh hưởng của hạn chế tài chính đến quyết

định đầu tư của DN.

--30--

Hình 1.2: Tác động của thay đổi nguồn vốn nội bộ ở những doanh nghiệp hạn

chế tài chính

S

E

Chi phí vốn

Đầu tư

W

I

r

Nguồn: Franzoni, Francesco 2009 1.3.2. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp

doanh nghiệp hạn chế tài chính.

Theo lý thuyết bất cân xứng thông tin trên thị trường, lý thuyết trật tự phân

hạng, nguồn vốn nội bộ được DN ưu tiên sử dụng trước tiên, điều này, cho chúng ta

một câu hỏi rằng quyết định đầu tư sẽ như thế nào ở những DN với mức độ dòng

tiền nội bộ khác nhau?. Câu hỏi này đã thúc đẩy nhiều nghiên cứu tìm hiểu sự ảnh

hưởng của dòng tiền đến đầu tư ở những DN hạn chế tài chính khác với DN ít hoặc

không hạn chế tài chính ra sao? Kết quả của hướng nghiên cứu này cho ra hai kết

luận trái chiều nhau. Một số nghiên cứu cho rằng, độ nhạy cảm của đầu tư với dòng

tiền thể hiện mức độ hạn chế tài chính của DN đó và những DN có nhiều hạn chế

--31--

tài chính đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn các DN khác, đại diện cho trường phái

này là Fazzari và cộng sự (1988). Một trường phái khác thì lại cho rằng, độ nhạy

cảm của đầu tư với dòng tiền cho chúng ta ít thông tin để kết luận về hạn chế tài

chính và DN có ít hạn chế tài chính đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn DN nhiều

hạn chế tài chính, đại diện cho trường phái này là Kaplan & Zingales (1997).

Từ sau hai nghiên cứu này, đã có nhiều nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền

đến đầu tư trong hạn chế tài chính đưa ra những kết luận ủng hộ một trong hai quan

điểm trên. Những nghiên cứu ủng hộ nghiên cứu của Fazzari và cộng sự (1988) như

nghiên cứu của Allayannis và Mozumdar (2004), Fazzari và cộng sự (2000),

Gilchrist và Himmelberg (1995), Hoshi và cộng sự (1991), Oliner và Rudebusch

(1992), Schaller (1993). Những nghiên cứu ủng hộ kết quả nghiên cứu của Kaplan

và Zingales (1997) như Cleary (1999), Kadapakkam và cộng sự (1998), Kaplan và

Zingales (2000). Tại sao lại có hai kết luận trái chiều như vậy? Bởi vì, theo Bhagat

và cộng sự (2005), hạn chế tài chính là một đại lượng không quan sát được, những

nghiên cứu khác nhau, sử dụng đại lượng đại diện cho hạn chế tài chính khác nhau

và đưa đến một kết luận khác nhau về độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền. Cụ

thể, nghiên cứu của Hoshi Takeo, Anil Kashyap và David Scharfstein (1991) về cấu

trúc vốn với đầu tư của các DN thuộc tập đoàn ở Nhật bản (gọi là các Keiretsu), sử

dụng mối quan hệ với ngân hàng để xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính, các

DN có mối quan hệ tốt với các ngân hàng có khả năng huy động vốn nhanh, rẻ và

như thế có ít hạn chế tài chính hơn các DN có mối quan hệ không tốt với các ngân

hàng. Các Keiretsu có quan hệ tốt với ngân hàng lớn, còn các DN riêng lẻ, không

thuộc tập đoàn nào, mối quan hệ với ngân hàng kém hơn và do đó, họ gặp khó khăn

khi cần nguồn vốn bên ngoài để mở rộng đầu tư. Vì thế, các Keiretsu có ít hạn chế

tài chính hơn các DN riêng lẻ. Kết quả kiểm định của Hoshi và cộng sự (1991) cho

thấy, các DN riêng lẻ (nhiều hạn chế tài chính) có đầu tư nhạy cảm với dòng tiền

hơn các doanh nghiệp thuộc tập đoàn. Như vậy, có thể nói kết luận này ủng hộ

nghiên cứu của Fazzari và cộng sự (1988). Tuy nhiên, có nhiều nghiên cứu cho thấy

kết quả kiểm định của họ vừa ủng hộ nghiên cứu của Kaplan và Zingales, vừa ủng

--32--

hộ kết quả nghiên cứu của Fazzari và cộng sự (1988), bởi vì họ sử dụng nhiều đại

lượng xác định hạn chế tài chính khác nhau. Chẳng hạn, Cleary Sean (1999) trong

bài nghiên cứu “Mối quan hệ giữa đầu tư DN và tình trạng tài chính”, Cleary (1999)

sử dụng hai đại lượng xác định hạn chế tài chính là tỷ lệ chi trả cổ tức và chỉ số Z-

score của Altman; Moyen Nathalie (2004) sử dụng bốn đại lượng xác định hạn chế

tài chính như: tỷ lệ chi trả cổ tức, mức độ dòng tiền, chỉ số KZ (1997), chỉ số Z-

score trong nghiên cứu “Độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền ở những doanh

nghiệp hạn chế tài chính và DN không hạn chế tài chính”; Bhagat và cộng sự (2005)

sử dụng 5 đại lượng xác định hạn chế tài chính trong nghiên cứu “Mối quan hệ giữa

đầu tư và dòng tiền của những DN có tình trạng khó khăn tài chính”… Và với mỗi

đại lượng xác định hạn chế tài chính khác nhau, kết quả độ nhạy cảm của đầu tư với

dòng tiền khác nhau.

Một kết quả còn nhiều tranh luận khi nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền

đến đầu tư ở những DN nhiều hạn chế tài chính đó là: ảnh hưởng của dòng tiền đến

đầu tư là thuận chiều hay ngược chiều? Khi xem xét tổng thể hay đối với DN

ít/không hạn chế tài chính, các kết quả nghiên cứu cho thấy dòng tiền có tương quan

dương với đầu tư, nhưng khi xét DN hạn chế tài chính thì kết quả còn nhiều tranh

cãi. Đa số các nghiên cứu cho rằng, dòng tiền ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư ở

DN có hạn chế tài chính (Fazzari và cộng sự, 1988; Kaplan và Zingales,1997; Hoshi

và cộng sự, 1991; Alti, 2003; Moyen,2004; Cleary và cộng sự, 2007) và một số

nghiên cứu có kết luận ngược lại là những DN nhiều hạn chế tài chính ảnh hưởng

của dòng tiền đến đầu tư là ngược chiều (Cleary và cộng sự ,2004; Bhagat và cộng

sự ,2005; Almeida và Campello, 2007). Ảnh hưởng nguọc chiều của dòng tiền đến

đầu tư, theo Cleary và cộng sự (2007) và Bhagat và cộng sự (2005) lý giải rằng, tại

một mức thấp nào đó của dòng tiền nội bộ, khi dòng tiền nội bộ giảm sút, đầu tư

vẫn phải gia tăng nhằm đảm bảo một mức doanh thu theo nghĩa vụ của các hợp

đồng mua bán đã ký. Theo các tác giả này, trong trường hợp có một mối quan hệ

ngược chiều giữa dòng tiền và đầu tư, nguồn vốn gia tăng đầu tư nên sử dụng vốn

chủ sở hữu, không nên sử dụng vốn vay. Khi đó, DN đang thực hiện một “canh

--33--

bạc”, theo đó nếu đầu tư có hiệu quả, là cơ hội tăng giá trị vốn chủ sở hữu, giúp DN

thoát khỏi nguy cơ phá sản. Nếu ngược lại, thì DN chỉ mất phần vốn chủ sở hữu

hữu hạn đã đăng ký. Điều này giải thích lý do tại sao các DN có nhiều hạn chế tài

chính chấp nhận gia tăng đầu tư ở những dự án với rủi ro cao.

Ngoài ra, có những nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư

với sự tác động các yếu tố làm tăng dòng tiền như doanh thu từ việc bán tài sản dư

thừa (Hovakimian và Titman, 2006) hay quy mô TSCĐ (Almeida và Campello,

2007). Các nghiên cứu như thế đều cho kết quả, mức độ ảnh hưởng của dòng tiền

đến đầu tư gia tăng khi DN có thêm các nguồn vốn gia tăng dòng tiền nội bộ. Điều

này khẳng định thêm cho kết quả đầu tư của DN khá nhạy cảm với nguồn vốn nội

bộ.

Một số nghiên cứu xem xét quan hệ phi tuyến giữa đầu tư và dòng tiền,

chẳng hạn nghiên cứu của Povel Paul và Michel Raith (2001) sử dụng mô hình một

thời kỳ, mô hình không quan sát đầu tư từ thị trường mà từ các giả định cho những

mức đầu tư mục tiêu khác nhau và sử dụng hai đại lượng làm thước đo cho hạn chế

tài chính: mức độ của nguồn vốn bên trong và khoảng cách bất cân xứng thông tin

giữa DN và các nhà đầu tư bên ngoài. Povel và Raith (2001) đã tìm ra mối quan hệ

giữa đầu tư và dòng tiền có hình chữ U và khoảng cách bất cân xứng thông tin càng

gia tăng sẽ làm tăng độ nhạy cảm của dòng tiền. Tùy thuộc vào mức độ của nguồn

vốn bên trong, một sự suy giảm trong nguồn vốn bên trong có thể dẫn đến sự sụt

giảm hoặc không đổi hoặc tăng đầu tư. Cùng ý tưởng với Povel và Raith (2001),

Dasgupta và Sengupta (2002) giả sử rằng đầu tư cũng không thể quan sát từ thị

trường và sử dụng mô hình hai thời kỳ, Dasgupta và Sengupta (2002) kiểm tra 3

mối quan hệ: (i) Quan hệ giữa dòng tiền (thay đổi trong tính thanh khoản) với đầu

tư; (ii) Quan hệ giữa lợi nhuận và đòn bẩy; (iii) Quan hệ giữa cơ hội đầu tư và đòn

bẩy. Kết quả kiểm tra mối quan hệ giữa dòng tiền và đầu tư là phi tuyến tính: có

một mức thanh khoản cân bằng, và nếu DN có tỷ lệ thanh khoản dưới mức này,

dòng tiền khá nhạy cảm với đầu tư hơn trường hợp ngược lại.

--34--

Cleary, Povel và Raith (2007) bắt đầu từ ba giả định: thứ nhất, chi phí cho

nguồn tài chính bên ngoài cao hơn chi phí của nguồn tài chính nội bộ; thứ 2, chi phí

vốn phụ thuộc vào tình hình tài chính của DN và kế hoạch đầu tư; thứ ba, đầu tư

phải là đầu tư mở rộng, sử dụng biến dòng tiền hoạt động và vốn lưu động ròng làm

đại lượng cho nguồn tài chính bên trong, Cleary và cộng sự (2007) đã tìm thấy mối

quan hệ chữ U giữa đầu tư và nguồn tài chính bên trong. Khi nguồn tài chính bên

trong của DN lớn (ít hạn chế tài chính), dòng tiền gia tăng tuyến tính với đầu tư và

ngược lại, khi nguồn tài chính bên trong thấp (nhiều hạn chế tài chính), dòng tiền

giảm khi gia tăng đầu tư. Mối quan hệ chữ U giữa đầu tư và dòng tiền còn được tìm

thấy ở nghiên cứu của Hirth Stefan và Marc Viswanatha (2011), Firth Michael, Paul

H. Malatesta, Qingquan Xin, Liping Xu (2012).

Điểm qua các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu

tư và độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền trong trường hợp hạn chế tài chính, tác

giả nhận thấy rằng, ảnh hưởng dương của dòng tiền đến đầu tư được tìm thấy ở hầu

hết các nghiên cứu, kết quả chưa rõ ràng ở DN hạn chế tài chính. Độ nhạy cảm của

đầu tư với dòng tiền ở những DN ít hạn chế tài chính và nhiều hạn chế tài chính

khác nhau như thế nào, là tùy thuộc vào việc lựa chọn đại lượng xác định hạn chế

tài chính. Hiện tại, có hai kết luận trái ngược nhau : Thứ nhất, theo kết quả nghiên

cứu của Fazzari và cộng sự (1988): Đầu tư ở những DN nhiều hạn chế tài chính

nhạy cảm với dòng tiền hơn những DN ít hạn chế tài chính; Thứ hai, theo nghiên

cứu của Kaplan và Zingales (1997): Đầu tư ở những DN ít hạn chế tài chính nhạy

cảm với đầu tư hơn DN nhiều hạn chế tài chính.

1.3.3. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: Nghiên cứu trong trường hợp

doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước.

Với những mục tiêu về kinh tế xã hội của Chính phủ, đầu tư của các DN có

vốn Nhà nước thường cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi những mục tiêu này, đặc biệt là các

DN có một tỷ lệ vốn Nhà nước cao, một tỷ lệ đủ để chi phối các quyết định trong

hoạt động DN (Firth và cộng sự, 2012). Hiện nay các DN niêm yết ở thị trường

Trung Quốc tồn tại một số lượng lớn các DN có tỷ lệ cổ phần Nhà nước, vì thế đã

--35--

thu hút khá nhiều nghiên cứu xem xét sự khác biệt theo yếu tố sở hữu NN ở thị

trường này. Khi đánh giá yếu tố sở hữu NN trong DN cổ phần là một yếu tố thuận

lợi hay bất lợi đối với hiệu quả hoạt động DN, thì cho thấy có hai ý kiến khác nhau.

Một ý kiến cho rằng yếu tố sở hữu NN trong DN cổ phần là một yếu tố thuận

lợi đối với hiệu quả hoạt động DN. Chẳng hạn, theo nghiên cứu của Cull và Xu

(2003), có một mối quan hệ thuận chiều giữa nguồn vốn vay từ ngân hàng với lợi

nhuận của các DN sở hữu NN. Điều này có nghĩa rằng, các DN có vốn NN làm ăn

hiệu quả và vì thế, các ngân hàng gia tăng khoản vay cho các DN này.

Sheshinski và Calva (2003), Allen và cộng sự (2005) cho thấy, các DN có tỷ lệ sở

hữu NN lớn ở Trung Quốc dễ tiếp cận nguồn vốn bên ngoài, nhất là vốn vay từ

ngân hàng và vì thế, giảm sự phụ vào nguồn vốn nội bộ và giảm khả năng hạn chế

tài chính. Ngoài ra, Allen và cộng sự (2005) nhận định rằng mối quan hệ giữa pháp

luật và thị trường tài chính tại Trung Quốc là khá tốt, vì thế Trung Quốc có một nền

kinh tế phát triển nhanh nhất, nhưng mối quan hệ giữa pháp luật - tài chính - tăng

trưởng áp dụng cho các khu vực Nhà nước và khu vực DN niêm yết thì còn yếu.

Khu vực DN tư nhân phát triển nhanh hơn nhiều so với những DN khác và đóng

góp khá lớn cho tăng trưởng của nền kinh tế. Sự mất cân bằng giữa ba lĩnh vực cho

thấy rằng, sự khác nhau về cơ chế tài chính và cơ chế pháp lý, có thể là các yếu tố

hỗ trợ sự phát triển của khu vực tư nhân.

Nghiên cứu của Chen, Firth và Xu (2009) bổ sung thêm bằng chứng cho sự

khác biệt giữa các DN có sự kiểm soát Nhà nước. Chen và cộng sự (2009) căn cứ

vào việc xác định cổ đông lớn của các DN niêm yết, họ đã phân chia các DN thành

4 loại hình: DN kiểm soát bởi Cục quản lý tài sản quốc gia (SAMBs), DN có vốn

Nhà nước kiểm soát bởi Trung ương (SOECGs), DN có vốn NN kiểm soát bởi

chính quyền địa phương (SOELGs) và DN kiểm soát bởi tư nhân. Mục tiêu của

Chen và cộng sự (2009) là tìm hiểu hiệu quả hoạt động của các nhóm doanh nghiệp

SAMB, SOECG và SOELG khác nhau như thế nào. Kết quả kiểm định thực nghiệm

của họ cho thấy, các doanh nghiệp SOECG có hiệu quả hoạt động tốt nhất, SAMB

có kết quả hoạt động tệ nhất và SOELG có kết quả hoạt động ở mức giữa. Chen và

--36--

cộng sự (2009) lý giải sự khác biệt này là do mục tiêu và động cơ hoạt động của các

DN này khác nhau, mà nguyên nhân là chủ sở hữu kiểm soát DN khác nhau. Họ còn

tìm thấy rằng, các DN kiểm soát bởi tư nhân trong nền kinh tế Trung Quốc, không

phải là DN hoạt động hiệu quả nhất, có lẽ với thể chế của Trung Quốc các DN được

kiểm soát bởi Nhà nước phù hợp nhất.

Ý kiến còn lại cho rằng yếu tố sở hữu NN trong DN cổ phần là một yếu tố

bất lợi đối với hiệu quả hoạt động DN. Chẳng hạn, Calomiris, Fisman và Wang

(2010), nghiên cứu lợi nhuận của các DN có cổ phần Nhà nước trong nền kinh tế

của Trung Quốc. Bằng cách lấy biến lợi nhuận đại diện cho hiệu quả hoạt động của

DN, họ thấy rằng lợi nhuận gia tăng khi tỷ lệ vốn cổ phần Nhà nước giảm. Lý do là

chi phí trả cho các quan chức Nhà nước lớn hơn lợi ích mà quan hệ đó mang lại, vì

thế khi giảm đi tỷ lệ cổ phần Nhà nước, chi phí này giảm làm gia tăng lợi nhuận. Rõ

ràng nghiên cứu của Calomiris và cộng sự (2010) cho thấy, yếu tố sở hữu Nhà nước

trong các DN cổ phần là một yếu tố bất lợi cho DN.

Cho dù yếu tố sở hữu NN trong DN cổ phần là một yếu tố thuận lợi hay bất

lợi đối với hiệu quả hoạt động của DN, thì các nghiên cứu trên cũng đã cho thấy

một vấn đề quan trọng đó là, yếu tố sở hữu Nhà nước có ảnh hưởng đến hiệu quả

hoạt động của DN. Mà hiệu quả hoạt động của DN là yếu tố quan trọng tạo nên độ

lớn của dòng tiền nội bộ. Chính vì thế, các nghiên cứu tiếp tục tìm hiểu sự ảnh

hưởng của dòng tiền đến đầu tư có khác nhau ở các DN kiểm soát bởi NN và kiểm

soát bởi tư nhân hay không. Hướng nghiên cứu này dẫn đến kết luận là, ảnh hưởng

của dòng tiền đến đầu tư có sự khác biệt giữa hai loại hình DN này. Cụ thể, là DN

có sự kiểm soát của Nhà nước, đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn các DN được

kiểm soát bởi tư nhân. Tuy nhiên, khi cơ hội đầu tư tốt, độ nhạy cảm của đầu tư với

dòng tiền của hai nhóm DN thì tương tự nhau (Firth và cộng sự, 2012). Firth và

cộng sự (2012) ủng hộ giả thuyết rằng, chính các mục tiêu của chính phủ ảnh hưởng

đến quyết định đầu tư của DN trong trường hợp cơ hội đầu tư kém.

Ở thị trường Việt Nam, tác giả tìm thấy một nghiên cứu có liên quan gần với

luận án. Đó là nghiên cứu của Dương Nguyễn Thanh Tâm (2013), nghiên cứu về độ

--37--

nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền, thực hiện trên mẫu gồm 60 công ty sản xuất

được niêm yết từ năm 2008-2011, 240 quan sát. Kết quả kiểm định bằng phương

pháp FEM trên mô hình với biến phụ thuộc là đầu tư trên TSCĐ, biến độc lập là

dòng tiền và biến kiểm soát là Tobin’q, cho thấy mối quan hệ dương giữa dòng tiền

và đầu tư. Kết quả này ủng hộ lập luận rằng dòng tiền hàm chứa những thông tin về

đầu tư và ảnh hưởng đến đầu tư. Đồng thời, độ nhạy cảm giữa dòng tiền và đầu tư

không thể là một công cụ để đo lường về hạn chế tài chính của một công ty. Ngoài

nghiên cứu của Tâm (2013), tác giả chưa tìm thấy nghiên cứu nào khác về ảnh

hưởng của dòng tiền đến đầu tư của các DN Việt Nam. Đặc biệt, nghiên cứu ảnh

hưởng của dòng tiền đến đầu tư của các DN hạn chế tài chính hay của các DN có

kiểm soát Nhà nước tại thị trường Việt Nam, tác giả chưa tìm thấy nghiên cứu chính

thức nào. Đây là khoảng trống nghiên cứu cho luận án của tác giả.

1.4. Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của rủi ro hệ thống, rủi ro phi

hệ thống đến đầu tư.

Nghiên cứu thực nghiệm giữa đầu tư và độ bất ổn đến nay, đã đóng góp cho

kho tàng nghiên cứu lĩnh vực tài chính DN hiện đại khá nhiều kết quả thú vị, từ

nhiều thị trường trên thế giới. Ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư đến nay cũng có

hai kết quả trái ngược: Thứ nhất, ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư là ảnh hưởng

thuận chiều: độ bất ổn gia tăng, đầu tư gia tăng theo và thứ hai, ảnh hưởng của độ

bất ổn đến đầu tư là ảnh hưởng ngược chiều: độ bất ổn gia tăng, đầu tư hạn chế. Tuy

nhiên, kết quả thứ hai được nhiều nghiên cứu tìm thấy hơn so với kết quả thứ nhất.

1.4.1. Ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư là thuận chiều hay nghịch chiều?

Ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư được nghiên cứu từ khá sớm. Hartman

(1972) và Abel (1983) đã cho thấy sự bất ổn giá cả đầu ra có ảnh hưởng dương đến

đầu tư với giả thiết lợi nhuận là một hàm lồi (convex) theo giá cả đầu ra. Với một

mức độ rủi ro đủ lớn khiến độ bất ổn giá cả đầu ra gia tăng sẽ làm gia tăng lợi nhuận

trong tương lai và khi lợi nhuận trong tương lai có dự đoán gia tăng, doanh nghiệp

sẽ mở rộng đầu tư những dự án có NPV dương và dẫn đến quyết định gia tăng đầu

tư của doanh nghiệp. Pindyck (1982) ủng hộ kết quả của Hartman (1972) trong giả

--38--

định lợi nhuận là một hàm lồi theo giá cả đầu ra, nhưng nếu lợi nhuận là một hàm

lõm (concave) theo giá cả đầu ra, thì gia tăng độ bất ổn sẽ làm giảm đầu tư. Pindyck

(1982) cho rằng, sở dĩ có sự khác nhau trong kết luận sự ảnh hưởng của độ bất ổn

giá cả đầu ra đến đầu tư, giữa mình với Hartman (1972) là do cách đo lường giả cả

đầu ra. Như vậy, khác nhau trong việc lựa chọn đại lượng đại diện cho độ bất ổn, có

thể dẫn đến kết quả tác động của độ bất ổn đến đầu tư khác nhau. Điều này thấy rõ

nhất trong nghiên cứu của Huizinga (1993): với độ bất ổn đại diện bởi tiền lương

thực, giá cả nguyên vật liệu đầu vào, kết quả là gia tăng độ bất ổn dẫn đến sự hạn

chế trong đầu tư, nhưng độ bất ổn đại diện bởi biến động giá cả đầu ra thì cho kết

quả ảnh hưởng dương đến đầu tư. Guiso và Parigi (1999) cũng đã nhận định rằng,

về mặt lý thuyết mối quan hệ giữa đầu tư và độ bất ổn chưa rõ ràng, tùy thuộc vào

kỹ thuật sản suất, thị phần tiêu thụ, biên độ điều chỉnh chi phí, tầm quan trọng của

độ trễ đầu tư, thái độ của nhà quản trị đối với rủi ro, mức độ thay đổi của đầu tư trên

một đơn vị gia tăng độ bất ổn sản lượng tiêu thụ, hay biến động của chi phí đầu vào,

có thể là số âm hoặc là số dương. Tuy nhiên, kết nghiên cứu của Guiso và Parigi

(1999) chỉ ủng hộ mối quan hệ âm giữa đầu tư và độ bất ổn trong sản lượng tiêu

thụ, họ kết luận rằng sản lượng tiêu thụ bất ổn làm giảm đầu tư, ngay cả khi đã kiểm

soát rủi ro tín dụng. Sarkar Sudipto (2000,2003) cũng là một trong số nghiên cứu

cho thấy, ảnh hưởng chưa rõ ràng của độ bất ổn đến đầu tư. Sarkar (2000,2003)

nhận thấy rằng, trong một vài tình huống nhất định, sự gia tăng độ bất ổn có thể gia

tăng khả năng đầu tư, và do đó độ bất ổn có ảnh hưởng dương đến đầu tư.

Qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm sự tác động của độ bất ổn đến đầu tư là

ngược chiều hay thuận chiều, vẫn chưa thống nhất và thước độ bất ổn cũng chưa

xác định được thước đo nào là tốt nhất. Xuất phát từ lý do này, Koetse và cộng sự

(2009) sử dụng phương pháp hồi quy Meta để đánh giá xem với mỗi thước đo độ

bất ổn, quan hệ giữa đầu tư và độ bất ổn sẽ như thế nào. Bằng cách sử dụng một loạt

các thước đo đại diện cho độ bất ổn như: Nhóm độ bất ổn có liên quan đến yếu tố vĩ

mô như: Độ bất ổn của lạm phát, độ bất ổn của tỷ giá, độ bất ổn của giá chứng

khoán; Nhóm độ bất ổn liên quan đến đặc điểm cụ thể của DN như: Độ bất ổn trong

--39--

doanh thu, độ bất ổn về giá bán sản phẩm đầu ra, độ bất ổn của chi phí đầu vào, độ

bất ổn của lợi nhuận. Koetse và cộng sự (2009) đã tìm ra rằng, độ bất ổn đại diện

bởi các yếu tố liên quan vĩ mô, tốt hơn độ bất ổn đại diện bởi các yếu tố liên quan

đến các tình trạng cụ thể của DN. Một kết quả khác của họ là, đầu tư và độ bất ổn

có mối quan hệ ngược chiều được tìm thấy ở nhiều thước đo độ bất ổn và mối quan

hệ thuận chiều được tìm thấy ở ít thước đo độ bất ổn hơn.

Như vậy, có thể thấy rằng, độ bất ổn ảnh hưởng đến đầu tư có cả hai tương

quan, tương quan thuận chiều và tương quan nghịch chiều, tùy thuộc vào đại lượng

đại diện cho độ bất ổn. Ảnh hưởng nghịch chiều của độ bất ổn đến đầu tư được tìm

thấy nhiều hơn ảnh hưởng thuận chiều.

1.4.2. Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư trong lý thuyết quyền chọn thực

Một số khá lớn nghiên cứu đã xem xét ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư

theo lý thuyết quyền chọn, chẳng hạn như các nghiên cứu: Leahy và Whited (1996);

Pattillo (1998), Guiso và Parigi (1999); Bond và Cummins (2004); Bloom, Bond và

VanReenen (2007). Các nghiên cứu này đều cho thấy, rủi ro thị trường gia tăng, giá

trị quyền chọn chờ đợi gia tăng theo và DN giảm đầu tư hiện tại, chờ đợi thêm

những thông tin để quyết định đầu tư tốt nhất. Cụ thể, Leahy và Whited (1996) xem

xét tính bất ổn bằng biến phương sai (Variance) của tỷ suất sinh cổ phiếu theo dự

báo, đại diện cho độ bất ổn trong môi trường hoạt động của DN (hay chính là rủi ro

hệ thống) và hiệp phương sai (Covariance) của tỷ suất sinh lời cổ phiếu với tỷ suất

sinh lời thị trường, rủi ro riêng của DN (rủi ro phi hệ thống) rút ra từ mô CAPM.

Với các đại lượng đại diện cho độ bất ổn như vậy, Leahy và Whited (1996) cho thấy

mối tương quan ngược chiều và yếu giữa phương sai của cổ phiếu với đầu tư, điều

này có nghĩa là độ bất ổn càng cao, đầu tư càng giảm với mức độ nhẹ. Ngoài ra,

Leahy và Whited (1996) không tìm thấy mối liên hệ giữa đầu tư và độ bất ổn đại

diện bởi hiệp phương sai. Cùng sử dụng biến động của tỷ suất sinh lời của thị

trường như nghiên cứu của Leahy và Whited (1996), nhưng Bulan (2005) còn kết

hợp thêm sự biến động của tỷ suất sinh lợi ngành công nghiệp, để đại diện cho tổng

độ bất ổn mà một DN phải đối mặt. Kết quả kiểm định của Bulan (2005) cho thấy,

--40--

môi trường hoạt động của DN càng bất ổn, đầu tư càng giảm ở hiện tại và cả về sau,

độ bất ổn riêng (rủi ro phi hệ thống) của mỗi DN làm giảm đầu tư do DN thực hiện

quyền chọn chờ đợi. Pattillo (1998) trong nghiên cứu mối quan hệ giữa đầu tư, độ

bất ổn và tính không thể đảo ngược của đầu tư, Pattillo (1998) sử dụng phương sai

của nhu cầu sản lượng tiêu thụ làm biến đại diện cho độ bất ổn và mức độ không thể

đảo ngược của đầu tư được đo lường bằng tỷ lệ giữa giá trị tài sản đầu tư thực trên

giá trị tài sản đó được bán ở thị trường sản phẩm cũ. Kết quả nghiên cứu của Pattillo

(1998) cho thấy rằng độ bất ổn có tác động ngược chiều đến giá trị đầu tư và tác

động này gia tăng ở những DN có mức độ đầu tư không thể đảo ngược càng lớn.

Bloom, Bond và Reenen (2007) sử dụng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời hàng

ngày của chứng khoán làm biến đại diện cho độ bất ổn. Bloom và cộng sự (2007) đã

nhận thấy độ bất ổn càng cao DN càng giảm đầu tư. Vì độ bất ổn gia tăng, khiến giá

trị các quyền chọn cao, đã làm các DN thận trọng hơn trong các quyết định đầu tư

hay không đầu tư.

Panousi và Papanikolaou (2012) đã cố gắng tìm kiếm sự tác động của rủi ro

phi hệ thống đến đầu tư như thế nào? Kết quả là họ đã tìm thấy mối quan hệ nghịch

chiều giữa rủi ro phi hệ thống với đầu tư, và rủi ro hệ thống thì có mối quan hệ thuận chiều với đầu tư2. Cùng sử dụng rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đại

diện cho độ bất ổn, nghiên cứu Bulan (2005) cho kết quả hoàn toàn đồng nhất kết

quả với nghiên cứu của Panousi và Papanikolaou (2012): rủi ro hệ thống có ảnh

hưởng thuận chiều đến đầu tư, rủi ro phi hệ thống tác động ngược chiều đến đầu tư.

Như vậy, khi xét sự ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư trong mô hình

quyền chọn thực, ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư cũng thể hiện dấu chưa thống

nhất. Tuy nhiên kết quả cũng ủng hộ mối quan hệ ngược chiều hơn thuận chiều. Bởi

theo lý thuyết quyền chọn, khi độ bất ổn gia tăng, giá trị quyền chọn chờ đợi gia

2 Kết này của Panousi và Papanikolaou (2012) cho trường hợp xem xét giữa rủi ro với đầu tư không có quan hệ nhân quả (không có hiện tượng nội sinh). Trường hợp xem xét giữa rủi ro với đầu tư có quan hệ nhân quả và xử lý bằng phương pháp GMM, Panousi và Papanikolaou (2012) không tìm thấy ý nghĩa thống kê cho hệ số của biến rủi ro phi hệ thống, còn rủi ro hệ thống có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê nhưng gần bằng 0.

tăng theo, dẫn đến sự sụt giảm của đầu tư hiện tại. Chính vì thế mà đầu tư và độ bất

--41--

ổn có mối quan hệ ngược chiều. Nhận định này được thấy rõ hơn trong tổng hợp các

nghiên cứu ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư của Carruth và cộng sự (2000). Sau khi

tổng hợp các nghiên cứu, Carruth và cộng sự (2000) có nhận xét rằng, cho dù

nghiên cứu tổng hợp hay nghiên cứu phân chia nhóm, gia tăng độ bất ổn sẽ làm

giảm đầu tư. Điều này cho thấy tác dụng của tính không thể đảo ngược của đầu tư,

theo đó, độ bất ổn lớn làm tăng giá trị của quyền chọn mua, nhằm trì hoãn quyết

định đầu tư.

1.4.3. Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp doanh

nghiệp hạn chế tài chính

Nghiên cứu độ bất ổn đến đầu tư ở DN hạn chế tài chính cũng đã được đề

cập khá sớm trong các nghiên cứu. Chẳng hạn, nghiên cứu của Stulz (1999) cho

thấy, độ bất ổn cao làm giảm đầu tư vì sự gia tăng giá trị quyền chọn, hay vì gia

tăng hạn chế tài chính. Kết luận của Stulz (1999) hàm ý độ bất ổn lớn, càng gia tăng

khả năng hạn chế tài chính của DN, và do đó, càng khiến chi phí huy động vốn bên

ngoài của DN cao hơn, kết quả giảm đầu tư là tất yếu.

Ghosal và Loungani (2000) trực tiếp tìm hiểu sự khác nhau trong tác động

của độ bất ổn đến đầu tư ở những DN nhỏ và DN lớn. Sử dụng thước đo độ bất ổn

bằng biến động của lợi nhuận, kết quả nghiên cứu của họ cho thấy: Độ bất ổn về lợi

nhuận có ảnh hưởng âm đến đầu tư, và mức độ ảnh hưởng này ở những DN nhỏ,

mạnh hơn so với những DN lớn. Theo Ghosal và Loungani (2000), có những lý do

dẫn đến kết quả này, đó là: Thứ nhất, các DN nhỏ, ít tài sản, có một mức giá cao

cho chi phí vốn huy động từ bên ngoài, vì sự bất cân xứng thông tin giữa người đi

vay và người cho vay. Hơn nữa, độ bất ổn về lợi nhuận trong tương lai càng khiến

thông tin bất cân xứng lớn hơn và điều đó, khiến chi phí huy động vốn bên ngoài

càng cao hơn; Thứ hai, DN lớn có nguồn tài chính mạnh, có cách nhận được nhiều

thông tin hơn các DN nhỏ. Thứ ba, những DN lớn có điều kiện để thực hiện các giải

pháp phòng ngừa rủi ro và bất ổn hơn các DN nhỏ. Những lý do này giải thích tại

sao ở các DN quy mô nhỏ, ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư mạnh hơn so với

các DN có quy mô lớn.

--42--

Koetse, Vlist và Groot (2006) cũng có kết luận về mức độ ảnh hưởng của độ

bất ổn đến đầu tư khác nhau theo quy mô DN. Koeste và cộng sự (2006) sử dụng 3

thước đo độ bất ổn là biến động giá cả đầu vào (tiền lương), biến động giá cả đầu ra

và biến động nhu cầu trong nước. Với mỗi thước đo độ bất ổn, ảnh hưởng của nó

đến đầu tư khá khác nhau ở những DN lớn và những DN nhỏ. Cụ thể, gia tăng độ

bất ổn về tiền lương có tác dụng kích thích đầu tư ở những DN nhỏ gia tăng theo,

nhưng gia tăng độ bất ổn về nhu cầu tiêu thụ nội địa lại khiến đầu tư ở những DN

này giảm và ảnh hưởng của độ bất ổn về tiền lương và nhu cầu tiêu thụ nội địa đến

đầu tư ở các DN lớn, lại không có ý nghĩa thống kê. Đối với những DN lớn, gia tăng

độ bất ổn về giá cả đầu ra làm giảm đầu tư, nhưng ảnh hưởng này không tìm thấy ý

nghĩa thống kê ở DN nhỏ. Như vậy, kết quả nghiên cứu của Koeste và cộng sự

(2006) cho thấy rằng, có một sự ảnh hưởng khác nhau của độ bất ổn đến đầu tư ở

những DN nhỏ và DN lớn. Sự khác nhau này phụ thuộc vào thước đo độ bất ổn.

Ngoài việc xác định DN hạn chế tài chính bằng đại lượng quy mô, Panousi

và Papanikolaou (2012), còn sử dụng thêm đại lượng xếp hạng tín dụng và chỉ số

White và Wu (2006). Kết quả nghiên cứu của Panousi và Papanikolaou (2012) cho

thấy, các đầu tư nhạy cảm với độ bất ổn hơn ở những DN có quy mô nhỏ, hạng tín

dụng thấp và chỉ số White và Wu (2006) cao. Điều này đồng nghĩa với kết luận, các

DN nhiều hạn chế tài chính, đầu tư nhạy cảm với độ bất ổn hơn các DN không/ít

hạn chế tài chính.

Như vậy, nghiên cứu của Stulz (1999), Ghosal và Loungani (2000), Panousi

và Papanikolaou (2012), Koeste và cộng sự (2006) đều chỉ ra rằng, sự ảnh hưởng

của độ bất ổn đến đầu tư có sự khác nhau ở DN nhiều hạn chế tài chính và DN ít

hạn chế tài chính, về cả dấu hiệu lẫn cả mức độ ảnh hưởng. Sự khác biệt này có thể

xuất phát từ việc lựa chọn đại lượng đại diện cho hạn chế tài chính, hoặc từ việc lựa

chọn đại lượng đại diện độ bất ổn, hay bởi cả hai yếu tố này.

1.4.4. Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp doanh

nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước

--43--

Đối với các DNNN, ngoài mục tiêu lợi nhuận, yếu tố sở hữu NN khiến các

DN này phải đảm nhận thêm các mục tiêu chính trị-xã hội (Shleifer và Vishny,

1994). Mặt khác, nghiên cứu của Morck và cộng sự (2013) tìm thấy kết quả rằng,

Chính phủ thường sử dụng các chính sách tín dụng của các ngân hàng thương mại

Nhà nước để truyền tải các chính sách tiền tệ. Vì vậy, các DNNN là các DN được

ưu đãi tín dụng nhất và vì thế, có điều kiện gia tăng vốn vay để gia tăng đầu tư hơn.

Ngược lại, sự phụ thuộc vào mục tiêu điều hành kinh tế xã hội của các DNNN hay

các DN có sự kiểm soát NN cũng là lý do, khiến đầu tư của các DNNN bị ảnh

hưởng mạnh bởi sự thay đổi trong chính sách kinh tế hơn các DN tư nhân. Cụ thể,

Wang, Chen và Huang (2014) có nhận định, mức độ ảnh hưởng ngược chiều của bất

ổn về chính sách vĩ mô đến đầu tư ở các DNNN nhiều nhất so với các DN khác

trong nền kinh tế. Đối với độ bất ổn trên thị trường chứng khoán, Xu, Wang và Xin

(2010) cho thấy, tổng rủi ro gia tăng có tác dụng làm giảm đầu tư, và các DN kiểm

soát bởi tư nhân, đầu tư nhạy cảm với rủi ro hơn so với các DN kiểm soát bởi NN.

Rủi ro phi hệ thống có ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư ở những DN kiểm soát

bởi tư nhân và cả những DN kiểm soát NN, tuy nhiên tác động ngược chiều ở

những DN kiểm soát NN yếu hơn ở những DN kiểm soát tư nhân. Rủi ro hệ thống

có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư ở những DN kiểm soát bởi NN, điều này cho

thấy trong trường hợp các yếu tố vĩ mô biến động mạnh, Chính phủ sẽ để các DN

được kiểm soát bởi Nhà nước gia tăng đầu tư, nhằm kích thích tăng trưởng kinh tế.

Wang, Chen và Huang (2014) cũng cho rằng, quyết định đầu tư của các DNNN

được đưa ra theo các mục tiêu của Chính phủ. Chẳng hạn, khi Chính phủ thực hiện

mục tiêu kích thích nền kinh tế, các DNNN sẽ gia tăng đầu tư và ngược lại khi

Chính phủ thực hiện chính sách thắt chặc, DNNN sẽ giảm đầu tư. Bởi vì, chi phí đại

diện ở những DNNN cao hơn chi phí đại diện ở những DN tư nhân và do đó, các

DNNN sẵn sàng đầu tư theo các chính sách của Chính phủ.

Như vậy, các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng, tùy theo đại lượng đại

diện độ bất ổn, mà mức độ ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư ở những DNNN

--44--

hoặc những DN kiểm soát bởi NN mạnh hơn hay yếu hơn các DN kiểm soát bởi tư

nhân.

Nghiên cứu tác động của độ bất ổn, với đại lượng đại diện là rủi ro hệ thống

và rủi ro phi hệ thống, đến đầu tư của các DN Việt nam, tác giả chưa tìm thấy

nghiên cứu chính thức nào. Và khoảng trống này đưa ra thêm một hướng nghiên

cứu nữa cho luận án của tác giả.

1.5. Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng tính thanh khoản của chứng

khoán đến đầu tư.

Nghiên cứu tính thanh khoản của chứng khoán với các quyết định doanh

nghiệp như quyết định phát hành thêm cổ phần, xác định mức độ đòn bẩy và hoạt

động doanh nghiệp hay cơ cấu vốn, đã có khá nhiều nghiên cứu liên quan. Tuy

nhiên, nghiên cứu mối quan hệ giữa tính thanh khoản của chứng khoán với quyết định đầu tư, chỉ mới thu hút các nghiên cứu gần đây3. Vì thế, các bằng chứng thực

nghiệm về mối quan hệ này chưa thật sự phong phú.

Mặc dù vậy, các nghiên cứu về ảnh hưởng của tính thanh khoản của chứng

khoán đến tỷ lệ nợ hay hiệu quả hoạt động của DN, cho chúng ta một mối liên kết

giữa tính thanh khoản của chứng khoán với quyết định đầu tư. Chẳng hạn như,

Butler và cộng sự (2005) cho rằng, tính thanh khoản của chứng khoán là một nhân

tố quan trọng của chi phí phát hành vốn cổ phần mới, những DN với tính khoản của

chứng khoán cao, có chi phí phát hành cổ phần mới thấp và do đó, các DN có tính

thanh khoản của chứng khoán cao, thích gia tăng vốn từ việc phát hành cổ phần mới

hơn là vay nợ. Nghiên cứu của Lipson và Mortal (2009) cũng đã tìm thấy những

DN có tính thanh khoản chứng khoán cao, thường sử dụng tỷ lệ nợ thấp và thích sử

dụng vốn cổ phần mới khi có nhu cầu gia tăng vốn. Lesmond và cộng sự (2008),

Bharath và cộng sự (2009) cho thấy, những DN với tỷ lệ nợ càng cao, độ rộng giữa

giá chào mua và giá chào bán chứng khoán càng lớn, đồng nghĩa là tính thanh

khoản chứng khoán giảm. Như vậy, các nghiên cứu này cho thấy, tính thanh khoản

3 Muñoz Francisco (2013)

chứng khoán cao, DN thích sử dụng vốn cổ phần mới hơn sử dụng nợ, kết quả là

--45--

các DN này có một tỷ lệ nợ thấp. Ngược lại, một DN có tỷ lệ nợ cao, sẽ khiến

chứng khoán của họ có tính thanh khoản kém đi. Liên hệ với mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ với đầu tư, các nghiên cứu 4 cho thấy, tỷ lệ nợ có ảnh hưởng ngược chiều đến

đầu tư, nghĩa là DN có đòn bẩy tài chính cao, đầu tư giảm do chi phí vốn của DN

trong trường hợp này cao. Thêm nữa, Amihud và Mendelson (1986) nhận xét rằng,

tính thanh khoản chứng khoán gia tăng, sẽ làm giảm chi phí vốn của DN.

Các nghiên cứu trên đã dẫn dắt Becker-Blease và Paul (2006) đưa ra giả thiết

cần kiểm định trong nghiên cứu của họ là, nếu tính thanh khoản chứng khoán là một

nhân tố của tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu, thì sau những cú sốc làm tăng tính

thanh khoản, dẫn đến chi phí vốn của DN giảm, khi đó có nhiều dự án có NPV âm

trước đây có thể được chấp nhận lúc này và như vậy, dẫn đến đầu tư gia tăng.

Becker-Blease và Paul (2006) chứng minh giả thiết của họ, bằng cách kiểm chứng

trên mô hình hồi quy giữa đầu tư và tính thanh khoản chứng khoán. Kết quả nghiên

cứu của Becker-Blease và Paul (2006) cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa tính

thanh khoản chứng khoán và đầu tư. Kết quả này được giải thích phù hợp với

nghiên cứu của Amihud và Mendelson (1986) rằng, tính thanh khoản chứng khoán

gia tăng làm giảm chi phí vốn của DN, khiến cho nhiều dự án có NPV dương hơn

và gia tăng cơ hội đầu tư. Từ kết quả nghiên cứu, Becker-Blease và Paul (2006) ủng

hộ đề nghị của Amihud và Mendelson (1988) là, các DN nên đưa ra những phần

thưởng để khuyến khích các giải pháp cải thiện tính thanh khoản và xem điều này

quan trọng như mục tiêu tối đa hóa giá trị DN.

Một nghiên cứu khác cho thấy mối quan hệ trực tiếp giữa tính thanh khoản

chứng khoán với đầu tư đó là nghiên cứu của Muñoz Francisco (2013). Muñoz

(2013) bắt đầu từ lập luận rằng, thị trường các có nhiều ý kiến trái chiều nhau, có

nghĩa là có nhiều cổ phiếu được mua và bán hơn, khi đó DN có điều kiện thuận lợi

để phát hành cổ phần mới, huy động vốn để tài trợ đầu tư và do đó, sẽ có một tương

quan dương giữa tính thanh khoản chứng khoán và đầu tư. Kết quả kiểm định trên

4 Aivazian và cộng sự (2005), Firth và cộng sự (2012), Muñoz (2013)

mô hình giữa đầu tư với tính thanh khoản chứng khoán khẳng định lập luận này của

--46--

Muñoz (2013). Ngoài ra, Muñoz (2013) sử dụng biến tương tác giữa tính thanh

khoản chứng khoán với biến giả cơ hội tăng trưởng của đầu tư để đánh giá sự ảnh

hưởng của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư ở những DN có cơ hội tăng

trưởng lớn. Kết quả là đầu tư ở những DN có cơ hội tăng trưởng nhạy cảm với tính

thanh khoản hơn, bởi vì DN càng có nhiều cơ hội đầu tư tăng trưởng, càng cần

nhiều vốn và chứng khoán có tính thanh khoản cao sẽ giúp DN huy động vốn dễ

dàng hơn từ việc phát hành cổ phần mới.

Như vậy, mặc dù kho tàng các nghiên cứu mối quan hệ giữa tính thanh

khoản chứng khoán và đầu tư chưa nhiều, nhưng các nghiên cứu về tính thanh

khoản với đòn bẩy nợ cộng thêm nghiên cứu Becker-Blease và Paul (2006), Muñoz

(2013) cho thấy tính thanh khoản chứng khoán có ảnh hưởng dương đến đầu tư, bởi

vì tính thanh khoản cao, tạo điều kiện thuận lợi cho DN phát hành thêm cổ phần

mới, nghĩa là gia tăng yếu tố thuận lợi cho kênh huy động vốn bên ngoài, từ đó làm

phong phú thêm nguồn tài trợ đầu tư, kích thích DN gia tăng đầu tư.

1.5.1. Ảnh hưởng tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: Nghiên cứu

trong trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài chính.

Nghiên cứu mối quan hệ giữa tính thanh khoản với đầu tư hiện tại vẫn chưa

phong phú, và do đó nghiên cứu tính thanh khoản với đầu tư ở những DN hạn chế

tài chính có rất ít nghiên cứu. Các nghiên cứu gần với hướng nghiên cứu tính thanh

khoản và đầu tư, ở những DN hạn chế tài chính như các nghiên cứu mối tương quan

giữa giá chứng khoán (đo lường bởi Tobin’q) với đầu tư (chẳng hạn như Barro,

1990; Morck, Shleifer và Vishny, 1990; Blanchard, Rhee, và Summers, 1993). Theo

kết quả các nghiên cứu này, giá chứng khoán gia tăng sẽ khiến các ràng buộc về

việc huy động vốn bên ngoài ít đi, nghĩa là giảm hạn chế tài chính của DN, giảm chi

phí và vì vậy gia tăng khả năng đầu tư của DN. Hameed, Kang và Viswanathan

(2010) tìm thấy mối tương quan nghịch chiều giữa tỷ suất sinh lời thị trường và tính

thanh khoản. Theo kết quả nghiên cứu của Hameed và cộng sự (2010), giá chứng

khoán gia tăng cũng có xu hướng gia tăng tính thanh khoản của chứng khoán. Như

vậy, liên kết các nghiên cứu này, cho chúng ta một suy nghĩ rằng, tính thanh khoản

--47--

chứng khoán có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư và cải thiện được tính thanh

khoản chứng khoán sẽ là yếu tố giảm đi hạn chế tài chính của DN.

Suy nghĩ này được Muñoz (2013) chứng minh một cách cụ thể trong mô hình

hồi quy giữa đầu tư và tính thanh khoản chứng khoán. Muñoz (2013) xác định DN

hạn chế tài chính theo quy mô tài sản và mức độ của dòng tiền. Theo đó, những DN

nhiều hạn chế tài chính, là những DN có dòng tiền nội bộ kém và khó tiếp cận vốn

tín dụng. Cải thiện tính thanh khoản của chứng khoán có thể là giải pháp vốn bên

ngoài cho các DN hạn chế tài chính. Vì thế, những DN hạn chế tài chính có tính

thanh khoản chứng khoán cao, đầu tư có điều kiện gia tăng và các DN càng nhiều

hạn chế tài chính, đầu tư càng nhạy cảm với tính thanh khoản.

Như vậy, các nghiên cứu liên quan, cũng như hướng nghiên cứu trực tiếp

của Muñoz (2013) về mối quan hệ giữa đầu tư, tính thanh khoản chứng khoán và

hạn chế tài chính, cho kết luận là các DN càng nhiều hạn chế tài chính, đầu tư càng

nhạy cảm với tính thanh khoản.

1.5.2. Ảnh hưởng tính thanh khoản đến đầu tư: Nghiên cứu trong trường hợp

doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước

Do các nghiên cứu tính thanh khoản ảnh hưởng đến đầu tư chỉ mới được tập

trung ở những năm gần đây, nên chưa có nhiều nghiên cứu đi sâu vào việc xem xét

yếu tố sở hữu ảnh hưởng đến mối quan hệ này. Mặc dù, các nghiên cứu trực tiếp

mối quan hệ giữa tính thanh khoản và đầu tư ở những DN kiểm soát NN và DN

không kiểm soát NN, tác giả chưa tìm thấy nghiên cứu nào, nhưng có những

nghiên cứu cho thấy sự liên kết giữa tính thanh khoản, đầu tư và yếu tố kiểm soát

NN trong DN cổ phần. Cụ thể, nghiên cứu của Lipson và Mortal (2009) cho thấy,

những DN có tính thanh khoản chứng khoán cao, thường sử dụng vốn cổ phần mới

để đáp ứng nhu cầu đầu tư và do đó, có một tỷ lệ nợ thấp. Và ngược lại, như

Lesmond và cộng sự (2008) kết luận, các DN càng gia tăng mức độ đòn bẩy tài

chính, càng làm gia tăng độ rộng giữa giá chào mua và giá chào bán, đồng nghĩa với

việc giảm tính thanh khoản của chứng khoán. Nghiên cứu của Muñoz (2013), thì lại

cho thấy tính thanh khoản có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư. Firth, Lin và Wong

--48--

(2008), tìm thấy rằng, khi gia tăng đòn bẩy tài chính, đầu tư càng giảm và mức độ

ảnh hưởng ngược chiều giữa đòn bẩy tài chính với đầu tư giảm đi, theo sự gia tăng

tỷ lệ sở hữu NN trong DN cổ phần. Các nghiên cứu này, cho luận án ước đoán rằng,

mức độ ảnh hưởng của tính thanh khoản đến đầu tư ở các DN có kiểm soát NN yếu

hơn mức độ ảnh hưởng ở những DN kiểm soát bởi tư nhân.

Tại thị trường Việt Nam, tác giả chưa tìm thấy nghiên cứu chính thức nào

nghiên cứu mối quan hệ giữa đầu tư và tính thanh khoản của chứng khoán. Tuy

nhiên có khá nhiều các nghiên cứu về tính thanh khoản với tỷ suất sinh lời. Một

trong những nghiên cứu đó, có nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012), sử dụng

03 đại lượng đại diện cho tính thanh khoản của chứng khoán: thứ nhất là đo bằng tỷ

lệ giữa số lượng cổ phiếu giao dịch chia cho số lượng cổ phiếu đang lưu hành

(turnover), thứ hai đo bằng giá trị giao dịch bình quân trong tháng của cổ phiếu và

thứ ba, sử dụng tỷ lệ giữa giá trị giao dịch bình quân trong tháng so với giá trị giao

dịch bình quân toàn thị trường. Tác giả cũng sử dụng đại lượng Turnover làm đại

lượng đại diện cho tính thanh khoản của chứng khoán trong nghiên cứu của mình.

1.6. Tóm tắt kết quả các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của dòng tiền,

rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán

đến đầu tư doanh nghiệp.

Từ tổng quan các nghiên cứu, tác giả tóm lược kết quả của các nghiên cứu để

tìm khoảng trống cho nghiên cứu của luận án.

 Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư:

- Khi xem xét chung cho toàn thể, dòng tiền có ảnh hưởng dương đến đầu tư .

Tuy nhiên, đối với các DN hạn chế tài chính, dòng tiền ảnh hưởng đến đầu tư

chưa có kết quả thống nhất. Có nhiều nghiên cứu cho thấy dòng tiền ảnh

hưởng dương đến đầu tư, nhưng cũng có nghiên cứu cho kết quả ngược lại.

- Về mức độ ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư trong hạn chế tài chính, hiện

cũng có hai trường phái có kết luận trái ngược nhau: Một trường phái cho

rằng, đầu tư những DN nhiều hạn chế tài chính nhạy cảm với dòng tiền hơn

những DN ít hạn chế tài chính; Trường phái còn lại cho kết luận ngược lại là

--49--

đầu tư những DN ít hạn chế tài chính nhạy cảm với dòng tiền hơn những DN

nhiều hạn chế tài chính. Kết luận khác nhau về độ nhạy cảm của đầu tư với

dòng tiền trong hạn chế tài chính, theo nhận xét của nhiều nghiên cứu, đó là

do việc sử dụng các đại lượng đại diện cho hạn chế tài chính khác nhau.

- Kết quả sự ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư ở những DN có kiểm soát

NN so với những DN được kiểm soát bởi tư nhân, đã tìm thấy nhiều trong

các nghiên cứu ở thị trường Trung Quốc. Theo kết quả của các nghiên cứu

này, yếu tố sở hữu NN là một yếu tố thuận lợi trong hoạt động của DN và

DN niêm yết có sự kiểm soát của Nhà nước, đầu tư nhạy cảm với dòng tiền

hơn các DN được kiểm soát bởi tư nhân. Bởi vì, các DN kiểm soát bởi NN

ngoài mục tiêu lợi nhuận, họ còn phải thực hiện mục tiêu điều hành kinh tế

xã hội của Chính phủ. Và với chi phí đại diện ở những DN kiểm soát bởi NN

cao hơn những DN kiểm soát bởi tư nhân, các DN kiểm soát bởi NN không

 Ảnh hưởng của rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư:

ngần ngại trong việc thực hiện mục tiêu của Chính phủ.

- Độ bất ổn ảnh hưởng đến đầu tư là thuận chiều hay ngược chiều tùy thuộc

vào đại lượng đại diện cho độ bất ổn. Tuy nhiên ảnh hưởng ngược chiều của

độ bất ổn đến đầu tư được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu hơn, nhất là khi

xem xét trong lý thuyết quyền chọn.

- Có một sự khác nhau về dấu hiệu và mức độ ảnh hưởng của độ bất ổn đến

đầu tư trong hạn chế tài chính. Sự khác biệt này liên quan đến thước đo độ

bất ổn sử dụng và đặc điểm tài chính của DN.

- Độ bất ổn ảnh hưởng đến đầu tư ở các DN kiểm soát bởi NN và ở các DN

 Ảnh hưởng của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư:

kiểm soát bởi tư nhân cũng khác nhau về dấu hiệu và mức độ ảnh hưởng.

- Tính thanh khoản của chứng khoán có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư, vì

rằng tính thanh khoản của chứng khoán cao như là một chất xúc tác khiến

DN huy động vốn cổ phần mới thuận lợi hơn. Kết quả của việc này là đầu tư

có điều kiện gia tăng.

--50--

- DN nhiều hạn chế tài chính, đầu tư nhạy cảm với tính thanh khoản của chứng

khoán hơn các DN ít hạn chế tài chính. Bởi vì, tính thanh khoản của chứng

khoán được cải thiện, các ràng buộc về việc huy động vốn bên ngoài giảm đi,

nghĩa là giảm đi hạn chế tài chính của DN. Vì thế, đầu tư của các DN hạn

chế tài chính khá nhạy cảm với tính thanh khoản của chứng khoán.

- Ảnh hưởng của tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư ở những DN

kiểm soát bởi NN, hay theo hình thức sở hữu, luận án chưa tìm thấy được

bằng chứng thực nghiệm. Tuy nhiên, các nghiên cứu liên quan cho luận án

một kỳ vọng rằng mức độ ảnh hưởng của tính thanh khoản của chứng khoán

đến đầu tư ở các DN kiểm soát NN yếu hơn mức độ ảnh hưởng ở những DN

kiểm soát bởi tư nhân. Kỳ vọng này, luận án sẽ xem xét trong kết quả nghiên

cứu trong chương 4.

1.7. Khoảng trống trong nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ

thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến

đầu tư doanh nghiệp.

Từ các tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm trên đây, tác giả nhận thấy rằng:

 Thứ nhất, các nghiên cứu thực nghiệm đã cho kết quả về sự ảnh hưởng của

dòng tiền đến đầu tư, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản

của chứng khoán đến đầu tư, tuy nhiên, tác giả chưa tìm thấy nghiên cứu chính

thức nào nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư, dưới sự kiểm soát của

các biến này với nhau. Tác giả nhận thấy đây là một khoảng trống cho nghiên

cứu của mình. Bởi khi xác định được những yếu tố có tác động đến đầu tư,

việc đưa các biến đó vào cùng một mô hình nghiên cứu, sẽ giảm đi hiện tượng

bỏ sót biến. Từ đó tăng tính hiệu quả của kết quả ước lượng, từ đó dẫn đến

việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư sẽ chính xác hơn.

 Thứ hai, tác giả cũng chưa tìm thấy nghiên cứu chính thức nào nghiên cứu sự

ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh

khoản của chứng khoán đến đầu tư ở những DN hạn chế tài chính hay ở những

--51--

DN có sự kiểm soát Nhà nước, trong một mô hình với sự kiểm soát của các

biến dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của

chứng khoán với nhau.

 Thứ ba, nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống, tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của các DN Việt Nam

hiện nay vẫn là khoảng trống khá lớn.

Những khoảng trống trên, là cơ sở để tác giả chọn hướng nghiên cứu ảnh

hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của

chứng khoán đến đầu tư doanh nghiệp tại thị trường Việt Nam, và nghiên cứu sâu

hơn trong trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài chính, doanh nghiệp có sự kiểm soát

của Nhà nước.

--52--

CHƯƠNG 2:

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

2.1. Xây dựng biến cho mô hình nghiên cứu

Để ước lượng sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư, tác giả sử dụng biến đại

diện cho quy mô đầu tư của DN (biến phụ thuộc) là đầu tư trên TSCĐ thuần (I/K);

biến độc lập gồm: tỷ lệ dòng tiền nội bộ, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính

thanh khoản của chứng khoán; biến kiểm soát gồm: cơ hội tăng trưởng (Q), tỷ lệ

nợ, quy mô, tốc độ tăng trưởng của doanh thu, tỷ suất sinh lời của cổ phiếu và số

năm thành lập DN cổ phần. Ngoài ra, tác giả sử dụng biến tương tác giữa các biến

độc lập (dòng tiền nội bộ, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản

của chứng khoán) với biến giả đại diện cho kiểm soát NN (Dummy). Cụ thể, các

biến số trong mô hình được tính toán và sử dụng theo các nghiên cứu như sau:

 Biến phụ thuộc I/K: đo bằng đầu tư (I) trên giá trị TSCĐ thuần (K). Luận án sử

dụng biến I/K như được sử dụng trong nghiên cứu Kaplan và Zingales (1997),

Cleary (1999), Alti (2003), Moyen (2004), Bhagat và cộng sự (2005), Almeida và

Campello (2007), Cleary và cộng sự (2007), Panousi và Papanikolaou (2012), Firth

và cộng sự (2012).

 Biến độc lập chính:

- Tỷ lệ dòng tiền nội bộ (CF/K): Dòng tiền nội bộ (CF) tính bằng lợi nhuận

sau thuế cộng khấu hao. Tác giả sử dụng biến CF/K đại diện cho dòng tiền nội bộ,

tương tự như trong nghiên cứu của Fazzari và cộng sự (1988), Kaplan và Zingales

(1997), Cleary (1999), Alti (2003), Moyen (2004), Bhagat và cộng sự (2005),

Almeida và Campello (2007), Cleary và cộng sự (2007), Bloom và cộng sự (2007),

Panousi và Papanikolaou (2012), Firth và cộng sự (2012). Hầu hết các nghiên cứu

trên cho thấy dòng tiền có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư. Tuy nhiên, khi nghiên

cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư trong trường hợp DN hạn chế tài chính,

Bhagat và cộng sự (2005) đã tìm thấy tác động ngược chiều của dòng tiền đến đầu

--53--

tư. Từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây, cho tác giả kỳ vọng ảnh hưởng

thuận chiều của dòng tiền đến đầu tư trong nghiên cứu của mình.

- Rủi ro hệ thống (Sysrisk): Trên cơ sở các nghiên cứu thực nghiệm như Guiso

và Parigi (1999), Bulan (2005), Bloom và cộng sự (2007), Panousi và Papanikolaou

(2012), Firth và cộng sự (2012), tác giả lựa chọn cách tính toán rủi ro hệ thống rút ra

từ hệ số β (Beta) trong mô hình CAPM.

(1) (Ri,t - Rf,t)= β0 + β*(Rm,t – Rf,t)+ εit

Trong đó,

Ri,t: Tỷ suất sinh lời của chứng khoán i, ngày t-1 đến ngày t.

Rf,t: Tỷ suất sinh lời của tài sản phi rủi ro, tính toán từ lãi suất của tín

phiếu kho bạc Nhà nước kỳ hạn 91 ngày và chuyển đổi về lãi suất

theo ngày.

Rm,t: Tỷ suất sinh lời của thị trường ngày t-1 đến ngày t (Đo lường bằng

Vn-index).

Hệ số Beta được tính theo từng DN và được chuẩn hóa theo năm. Để tính

được hệ số Beta, tác giả thu thập giá chứng khoán giao dịch mỗi ngày của từng DN

nghiệp i, trong từng năm t. Sau đó tính toán chênh lệch (Ri,t - Rf,t) và (Rm,t – Rf,t).

Như vậy, với mỗi năm, dữ liệu chênh lệch tỷ suất sinh lời là một chuỗi dữ liệu thời gian và luận án có 1.2665 chuỗi dữ liệu thời gian. Với mỗi chuỗi dữ liệu, khi sử

dụng phương pháp GARCH để tính Beta, tác giả dựa vào tiêu chí AIC và BIC để

lựa chọn p và q. Có những chuỗi dữ liệu sử dụng GARCH (1,1), có những chuỗi dữ

liệu sử dụng GARCH (1,2), GARCH (2,1)…. Nhìn chung, tác giả đã sử dụng

GARCH (p,q) để tính hệ số Beta trong mô hình (1)

- Rủi ro phi hệ thống (Idiorisk): được tính bằng độ lệch chuẩn của phương

sai sai số của phương trình (1).

Idiorisk = (,)

- Tính thanh khoản của chứng khoán (Liquid) : tác giả sử dụng đại lượng

5 211 doanh nghiệp x 6 năm nghiên cứu = 1.266 chuỗi dữ liệu về tỷ suất sinh lời của chứng khoán.

đại diện cho tính thanh khoản của chứng khoán bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu

--54--

giao dịch trên số lượng cổ phiếu đang lưu hành như sử dụng trong nghiên cứu của

Amihud (2002), Becker-Blease và Paul (2006), Gregoriou và Ngoc Dung (2010),

Muñoz (2013).

= ố ượ ổ ℎế ịℎ (à) ố ượ ổ ℎế đ ư ℎàℎ ố à ịℎ ă

Để tính được biến Liquid, tác giả thu thập số lượng cổ phiếu i được giao dịch

trong ngày t và tìm kiếm số lượng cổ phiếu i đang lưu hành tại thời điểm đó. Sau đó

biến Liquid được chuẩn hóa theo năm.

Nghiên cứu tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của DN như nghiên

cứu của Muñoz (2013) cho thấy, tính thanh khoản của chứng khoán ảnh hưởng

thuận chiều đến đầu tư và ảnh hưởng của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư

ở các DN nhiều hạn chế tài chính, mạnh hơn ở các DN ít hạn chế tài chính. Bởi vì,

tính thanh khoản của chứng khoán được cải thiện, các ràng buộc cho việc huy động

vốn bên ngoài giảm đi, nghĩa là giảm đi hạn chế tài chính của DN. Vì thế, đầu tư

của các DN hạn chế tài chính khá nhạy cảm với tính thanh khoản của chứng khoán.

Nghiên cứu của Muñoz (2013) là cơ sở để tác giả kỳ vọng ảnh hưởng thuận chiều

của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư trong luận án này.

 Các biến kiểm soát:

- Biến Q: được đo bằng giá trị thị trường của vốn cổ phần cộng với các khoản

nợ phải trả, tất cả chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản. Tác giả sử dụng biến Q,

đại diện cho cơ hội tăng trưởng của DN, như được xác định trong nghiên cứu của

Fazzari và cộng sự (1988), Kaplan và Zingales (1997), Alti (2003), Moyen (2004),

Bhagat và cộng sự (2005), Almeida và Campello (2007), Polk và Sapienza (2009),

Panousi và Papanikolaou (2012), Firth và cộng sự (2012), Muñoz (2013). Các

nghiên cứu thực nghiệm trên đã tìm thấy hệ số dương của Q trong mối quan hệ giữa

Q và đầu tư. Đây là cơ sở để tác giả kỳ vọng một tương quan dương giữa cơ hội

tăng trưởng Q với đầu tư khi ước lượng mô hình nghiên cứu.

- Biến Lev: là tỷ lệ nợ của DN, xác định bằng tỷ lệ tổng nợ phải trả, chia cho

tổng giá trị tài sản. Tác giả sử dụng biến Lev theo hướng sử dụng của các nghiên

--55--

cứu Aivazian và cộng sự (2005), Panousi và Papanikolaou (2012), Firth và cộng sự

(2012), Muñoz (2013). Ảnh hưởng của nợ đến đầu tư DN hiện có hai dấu hiệu ảnh

hưởng trái chiều nhau. Thứ nhất, ảnh hưởng ngược chiều của nợ đến đầu tư được

giải thích bởi những lý do như: (1) Tỷ lệ nợ cao sẽ đòi hỏi một dòng tiền lớn để chi

trả lãi vay và nợ gốc, vì thế làm giảm nguồn vốn cho đầu tư dự án mới; (2) Tỷ lệ nợ

cao sẽ hạn chế việc gia tăng thêm nguồn vốn bên ngoài của DN, như vậy nguồn vốn

bổ sung cho đầu tư bị hạn chế và do đó đầu tư giảm; (3) Tỷ lệ nợ cao, như là một

“yếu tố kỷ luật” khiến nhà quản lý không dám gia tăng thêm đầu tư. Hệ số âm giữa

tỷ lệ nợ và đầu tư được tìm thấy ở các nghiên cứu như Aivazian và cộng sự (2005),

Firth và cộng sự (2012), Muñoz (2013). Thứ hai, ảnh hưởng thuận chiều của nợ đến

đầu tư được giải thích rằng, giả sử các cổ đông với hợp đồng vay nợ đã được ký và

DN dùng nợ để tài trợ cho các cơ hội đầu tư, trong trường hợp này rủi ro dịch

chuyển từ cổ đông sang chủ nợ, và vì thế, cổ đông thúc đẩy DN gia tăng tốc độ đầu

tư, bằng cách thực hiện các quyền chọn thời điểm đầu tư sớm hơn. Tuy nhiên, khi

cổ đông thực hiện quyền chọn thời điểm đầu tư sớm, các DN này thường là đầu tư

vượt mức (Mauer và Sarkar, 2005). Ngoài ra, khi ảnh hưởng của nợ đến đầu tư là

thuận chiều, hàm ý đầu tư vượt mức có ảnh hưởng vượt trội hơn ảnh hưởng đầu tư

dưới mức đến đầu tư (Layndres và Zhdanov, 2005). Với mẫu dữ liệu mà tác giả

đang nghiên cứu, có các DN đầu tư vượt mức nhiều hơn các DN đầu tư dưới mức,

cho tác giả kỳ vọng hệ số hồi quy dương của biến Lev khi ước lượng mô hình

nghiên cứu.

- Biến Sale: là tốc độ tăng trưởng doanh thu năm t so với năm (t-1). Tác giả sử

dụng biến Sale như trong nghiên cứu của Pattilo (1998), Bulan (2005), Bloom và cộng sự (2007), Cleary và cộng sự (2007), Firth và cộng sự (2012).6 Như vậy, biến

Sale cũng đại diện cho cơ hội tăng trưởng của đầu tư. Khi DN có tốc độ doanh thu

6 Nhiều nghiên cứu đề nghị rằng khi biến tốc độ tăng trưởng doanh thu được đưa vào mô hình hồi quy, biến Q không nên đưa vào, vì cả hai đều đại diện cho cơ hội tăng trưởng của đầu tư. Nhưng theo Cleary và cộng sự (2007), cho dù mô hình có cả hai biến này, kết quả hồi quy vẫn tương tự.

tăng trưởng mạnh, nó là động lực để DN gia tăng đầu tư (Cleary và cộng sự, 2007;

--56--

Firth và cộng sự, 2012). Vì thế, tác giả kỳ vọng hệ số hồi quy của biến Sale là dấu

dương

- Biến Size: tính bằng logarit tự nhiên của giá trị tổng tài sản. Tác giả sử dụng

biến Size như trong nghiên cứu của Pattilo (1998), Koetse và cộng sự (2009),

Panousi và Papanikolaou (2012), Firth và cộng sự (2012). Các nghiên cứu này cho

thấy những DN có quy mô nhỏ, thường đối mặt với tình trạng thông tin bất cân

xứng trên thị trường nhiều hơn và vì thế, thường là DN nhiều hạn chế tài chính.

Điều này, khiến DN với quy mô nhỏ khó khăn hơn khi tìm kiếm nguồn vốn bên

ngoài. Ngoài ra, Firth và cộng sự (2012) lập luận rằng quy mô DN phản ánh chất

lượng của DN. Với những cơ sở này, tác giả kỳ vọng một tương quan dương giữa

quy mô DN với đầu tư.

- Biến Return: là tỷ suất sinh lời của chứng khoán chuẩn hóa theo năm, đo

bằng chênh lệch giữa giá đóng cửa so với giá mở cửa ngày t, chia cho giá mở cửa

ngày t. Biến Return tác giả sử dụng như được xác định trong nghiên cứu của

Panousi và Papanikolaou (2012). Bởi vì tỷ suất sinh lời của chứng khoán và độ bất

ổn có tương quan ngược chiều, do đó để có thể tìm thấy sự ảnh hưởng của độ bất ổn

đến đầu tư, mà sự ảnh hưởng này không bị tác động lớn của tỷ suất sinh lời chứng

khoán trong tương lai, Panousi và Papanikolaou (2012) đã sử dụng biến tỷ suất sinh

lời của chứng khoán để kiểm soát sự tác động của độ bất ổn đến đầu tư trong mô

hình nghiên cứu. Theo như nghiên cứu của hai tác giả này, tác giả kỳ vọng hệ số hồi

quy dương của biến Return khi tác giả tiến hành ước lượng mô hình nghiên cứu.

- Biến Age: tính bằng logarit tự nhiên số năm thành lập DN cổ phần. Biến Age

luận án đưa vào mô hình như được sử dụng trong nghiên cứu của Firth và cộng sự

(2012). Theo nghiên cứu của Firth và cộng sự (2012), số năm DN niêm yết có

tương quan âm với đầu tư, bởi vì những DN nghiệp trẻ thường có nhiều cơ hội đầu

tư hơn. Vì thế, tác giả kỳ vọng biến Age có tương quan âm với đầu tư trong kết quả

ước lượng mô hình nghiên cứu.

--57--

 Biến giả và biến tương tác:

Biến giả tác giả sử dụng trong mô hình gồm:

Biến DumGov: biến giả đại diện cho sự kiểm soát NN. Biến DumGov nhận

giá trị 1 nếu DN có sự kiểm soát NN và nhận giá trị 0 cho trường hợp khác.

Các biến tương tác với biến giả đại diện cho sự kiểm soát của NN gồm:

- Biến CFDumGov: là biến tương tác giữa biến dòng tiền nội bộ với biến giả

đại diện cho sự kiểm soát Nhà nước. Biến CFDumGov được sử dụng nhằm

đánh giá sự ảnh hưởng của dòng tiền nội bộ đến đầu tư của DN có kiểm

soát NN như thế nào so với DN không có kiểm soát NN.

- Biến SysDumGov: là biến tương tác giữa biến rủi ro hệ thống với biến giả

đại diện cho sự kiểm soát NN. Biến SysDumGov được sử dụng nhằm đánh

giá sự ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đến đầu tư của DN có kiểm soát NN

như thế nào so với DN không có kiểm soát NN.

- Biến IdioDumGov: là biến tương tác giữa biến rủi ro phi hệ thống với biến

giả đại diện cho sự kiểm soát NN. Biến IdioDumGov được sử dụng nhằm

đánh giá sự ảnh hưởng của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư của DN có kiểm

soát NN như thế nào so với DN không có kiểm soát NN.

- Biến LiquidDumGov: là biến tương tác giữa biến thanh khoản với biến giả

đại diện cho sự kiểm soát NN. Biến LiquidDumGov được sử dụng nhằm

đánh giá sự ảnh hưởng của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư của

DN có kiểm soát NN như thế nào so với DN không có kiểm soát NN.

Các biến tương tác với biến tỷ lệ cổ phần NN trong DN niêm yết (biến RateGov)

gồm :

- Biến CFRateGov: là biến tương tác giữa biến dòng tiền nội bộ với biến tỷ

lệ cổ phần NN. Biến CFRateGov được sử dụng nhằm đánh giá sự ảnh

hưởng của dòng tiền nội bộ đến đầu tư của DN theo tỷ lệ cổ phần NN trong

DN cổ phần.

- Biến SysDumGov: là biến tương tác giữa biến rủi ro hệ thống với tỷ lệ cổ

phần NN. Biến SysRateGov được sử dụng nhằm đánh giá sự ảnh hưởng

--58--

của rủi ro hệ thống đến đầu tư của DN theo tỷ lệ cổ phần NN trong DN cổ

phần.

- Biến IdioRateGov: là biến tương tác giữa biến rủi ro phi hệ thống với biến

tỷ lệ cổ phần NN. Biến IdioRateGov được sử dụng nhằm đánh giá sự ảnh

hưởng của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư của DN theo tỷ lệ cổ phần NN

trong DN cổ phần.

- Biến LiquidRateGov: là biến tương tác giữa biến tỷ lệ cổ phiếu giao dịch

với biến tỷ lệ cổ phần NN. Biến LiquidRateGov được sử dụng nhằm đánh

giá sự ảnh hưởng của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư của DN

theo tỷ lệ cổ phần NN trong DN cổ phần.

2.2. Xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính

2.2.1. Lựa chọn đại lượng để xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính

Theo hàm ý của khái niệm hạn chế tài chính, các DN có nhiều rào cản trong

việc huy động vốn bên ngoài, sẽ càng gia tăng khả năng hạn chế tài chính. Như vậy,

hạn chế tài chính là đại lượng không thể đo lường trực tiếp được. Trong các nghiên

cứu thực nghiệm, những đại lượng nào qua đó, đánh giá được khả năng tiếp cận vốn

bên ngoài của DN đều có thể là đại diện cho hạn chế tài chính.

Thống kê các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, đại lượng đại diện cho hạn

chế tài chính có thể là một chỉ tiêu độc lập hay là một chỉ số tổng hợp. Chẳng hạn,

Fazzari và cộng sự (1988) sử dụng chỉ tiêu tỷ lệ cổ tức chi trả để xác định DN có

hạn chế tài chính. Những DN có tỷ lệ cổ tức trên thu nhập càng thấp, là những DN

có nhiều hạn chế tài chính, vì các DN này cần một nguồn vốn tài trợ cho đầu tư

vượt quá nguồn vốn nội bộ sẵn có, trong khi đó việc huy động vốn bên ngoài khó

khăn do bất cân xứng thông tin trên thị trường, chi phí huy động lại cao, do đó các

DN này chi trả cổ tức thấp để có một nguồn quỹ nội bộ đủ để tài trợ cho đầu tư.

Quy mô cũng thường được sử dụng để xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính.

Những DN có quy mô nhỏ đối mặt với nhiều rào cản trong việc gia tăng vốn bởi vì:

Thứ nhất, chi phí vay vốn cao hơn; Thứ hai, thị trường có ít thông tin về DN và do

đó DN khó huy động vốn trên thị trường bởi sự lựa chọn ngược như Myers và

--59--

Majluf (1984) giải thích; Thứ ba, chi phí giao dịch liên quan đến việc phát hành cổ

phần mới giảm theo quy mô phát hành. Với ba lý do này, các DN quy mô nhỏ có

khoảng cách lớn giữa chi phí nguồn vốn bên ngoài với chi phí nguồn vốn bên

trong, tức có khả năng hạn chế tài chính cao.

Tương tự như việc sử dụng quy mô để xác định hạn chế tài chính, số năm

thành lập DN là đại lượng để đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn bên ngoài, đặc

biệt là vốn vay của DN. Thông thường những DN lâu năm có nhiều thông tin hơn

trên thị trường và sự lựa chọn ngược ít xảy ra hơn và vì thế, có nhiều cơ hội tiếp cận

với nguồn vốn bên ngoài, khả năng hạn chế tài chính giảm.

Tỷ lệ nợ được sử dụng để xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính theo

những lý do được thảo luận trong nghiên cứu của Myers (1977), Jensen và

Meckling (1976) rằng, với một tỷ lệ nợ quá cao sẽ làm yếu đi khả năng gia tăng

thêm nguồn vốn bên ngoài, nghĩa là gia tăng hạn chế tài chính.

Hạng trái phiếu hay hạng thương phiếu của DN được xếp hạng càng cao, thể

hiện DN được thị trường đánh giá tốt, từ đó việc huy động vốn bên ngoài sẽ dễ dàng

hơn và vì thế DN đó ít hoặc không có hạn chế tài chính. Ngược lại, khi trái phiếu

hoặc thương phiếu của DN có hạng thấp hoặc không được xếp hạng, khả năng tiếp

cận vốn bên ngoài, nhất là vốn vay, sẽ rất khó khăn, và do đó các DN này được xem

là có nhiều hạn chế tài chính.

Tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của tổng tài sản hay của vốn chủ

sở hữu cũng được sử dụng để xác định DN có hạn chế tài chính hay không. Những

DN với tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách cao, phản ảnh cơ hội đầu tư trong

tương lai của DN cao và vì thế các DN này cần nhiều vốn hơn để đầu tư. Điều này

khiến khả năng thanh khoản của DN bị hạn chế. Tuy nhiên, có những nghiên cứu

lập luận ngược lại, là tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách cao cho thấy cổ

phiếu của DN có giá trị cao và sẽ giúp DN giảm bớt các rào cản trong việc tiếp cận

vốn bên ngoài. Tuy nhiên, khi đã chọn đại lượng tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị

sổ sách làm đại lượng đại diện cho hạn chế tài chính, các nghiên cứu thường lập

luận theo cách thứ nhất.

--60--

Ngoài ra, còn nhiều đại lượng khác đã được sử dụng để xác định hạn chế

tài chính như lỗ thuần, tỷ số giữa thu nhập trước những khoản thu nhập bất thường

và lãi vay chia cho lãi vay (Coverage rate), thiếu hụt tài chính (Financial slack- xác

định bằng tiền mặt cộng với các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn), dòng tiền… Các

đại lượng này được sử dụng bởi vì, thông qua nó có thể đánh giá khả năng tiếp cận

nguồn vốn bên ngoài của DN. Một số nghiên cứu không sử dụng các chỉ tiêu độc

lập như nêu trên, để xác định hạn chế tài chính mà sử dụng một chỉ số tổng hợp,

chẳng hạn như chỉ số KZ được Kaplan và Zingales giới thiệu vào năm 1997, xác

suất phá sản của Ohlson (p), chỉ số đo lường sức khỏe tài chính của doanh nghiệp

Z-score của Altman, chỉ số Indexw của White và cộng sự (2006). Các chỉ số tổng

hợp này cũng cho biết khả năng tiếp cận nguồn vốn bên ngoài của DN như thế nào,

chẳng hạn các DN có xác suất phá sản trên 50% khó có thể vay thêm hay phát hành

thêm vốn cổ phần, tình trạng này cũng xảy ra khi chỉ số Z-score của DN nhỏ hơn 1

và vì thế những DN này có nhiều hạn chế tài chính. Chỉ số KZ và Indexw có ý

nghĩa tương tự nhau, những DN có hai chỉ số này càng lớn, càng nhiều hạn chế tài

chính, bởi vì theo các tác giả của hai chỉ số này, khi một DN có tỷ lệ nợ cao và cơ hội tăng trưởng cao7 thì khả năng tiếp cận vốn bên ngoài khó hơn những DN có tỷ

lệ nợ thấp, cơ hội tăng trưởng thấp, dòng tiền lớn, tiền mặt nhiều và cổ tức chi trả

cao.

Như vậy, do hạn chế tài chính là không thể đo lường trực tiếp được nên nó

được đại diện bởi nhiều yếu tố khác nhau. Nó có thể được đại diện bởi một chỉ tiêu

độc lập hay một chỉ số tổng hợp, nhưng đại lượng đại diện đó phải phản ảnh được

khả năng tiếp cận nguồn vốn bên ngoài của DN. Cho luận án của mình, tác giả lựa

chọn sử dụng chỉ số KZ (1997) của Kaplan và Zingales, để xác định DN hạn chế tài

chính. Tại thị trường Việt Nam, nghiên cứu của Dương Nguyễn Thanh Tâm (2013)

và Lê Hà Diễm Chi (2016) đã sử dụng chỉ số KZ (1997) để xác định DN hạn chế tài

7 Doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao đòi hỏi một nguồn vốn đầu tư lớn, vượt quá mức sẵn có của nguồn vốn nội bộ. Nhu cầu nguồn vốn bên ngoài nhiều khiến chi phí từ nguồn tài trợ bên ngoài cao hơn.

chính. Và sau khi tác giả sử dụng chỉ số KZ (1997) để xác định DN hạn chế tài

--61--

chính cho luận án của mình, tác giả nhận thấy rằng, các DN hạn chế tài chính trong

mẫu nghiên cứu mang nhiều đặc điểm khiến khả năng tiếp cận nguồn vốn bên ngoài

của các DN này trở nên khó khăn hơn, chẳng hạn như các đặc điểm: tỷ lệ nợ cao, cơ hội tăng trưởng thấp, hiệu quả hoạt động kém8… Do đó, chỉ số KZ (1997) khá phù

hợp cho việc xác định DN hạn chế tài chính cho trường hợp mẫu nghiên cứu của tác

giả. Ngoài ra, tác giả cũng đã thử lựa chọn theo tiêu chí quy mô tổng tài sản của DN

để xác định DN hạn chế tài chính. Tuy nhiên, mẫu DN hạn chế tài chính được tách

ra theo tiêu chí quy mô mang những đặc điểm không phản ánh được hàm ý của một

DN hạn chế tài chính như: DN nhiều hạn chế tài chính có dòng tiền lớn hơn trung

bình mẫu và lớn hơn cả dòng tiền của DN ít hạn chế tài chính và có tỷ lệ nợ thấp

hơn so với DN ít hạn chế tài chính; số năm thành lập DN trung bình của các DN

nhiều hạn chế tài chính cao nhất; hiệu quả hoạt động thể hiện qua ROE và EPS là tương đương nhau giữa DN nhiều hạn chế tài chính và DN ít hạn chế tài chính9.

2.2.2. Xác định doanh nghiệp hạn chế tài chính.

(1997) = 0,283*M/B + 3,139*Debt/TA – 39,368*DIV/NFA – 1,315*

CashHoldings/NFA – 1,002* CF/NFA

(2)

Chỉ số KZ (1997) được Kaplan và Zinglase giới thiệu như phương trình (2):

Trong đó, CF là dòng tiền nội bộ, được tính bằng lợi nhuận sau thuế cộng

khấu hao; NFA (Net Fixed Asset): giá trị tài sản cố định thuần; TA: là tổng tài sản,

M/B được tính bằng giá trị thị trường của tài sản chia cho giá trị sổ sách của tổng tài

sản; DEBT là tổng nợ phải trả, DIV là giá trị cổ tức trả cho cổ đông, CashHoldings

là tiền mặt và các khoản tương đương tiền. Biến phụ thuộc và biến độc lập trong

phương trình (2) có những độ trễ khác nhau, tác giả hoàn toàn tuân thủ theo các độ

trễ này khi tính chỉ số KZ (1997).

Theo hàm ý của Kaplan & Zingales (1997), những DN hạn chế tài chính là

những DN có khoảng cách lớn giữa chi phí nguồn vốn bên ngoài với chi phí nguồn

vốn bên trong; hay nói cách khác, những DN hạn chế tài chính có chi phí huy động

8 Xem thêm chi tiết ở chương 3 9 Xem phụ lục 21

vốn bên ngoài cao hơn. Dựa trên lập luận này, Kaplan & Zingales (1997) cho rằng

--62--

những DN với tỷ số tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của tổng tài sản (M/B)

cao, là những DN có cơ hội tăng trưởng lớn, nhu cầu vốn theo đó gia tăng và với sự

bất cân xứng thông tin trên thị trường, chi phí huy động vốn bên ngoài của các DN

này sẽ cao. Tỷ lệ nợ cao là một rào cản khi DN tiếp cận nguồn vốn bên ngoài và vì

thế, một DN với tỷ lệ cao sẽ phải chấp nhận một chi phí huy động vốn bên ngoài

cao. Những DN có tổng số giữa tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của tổng

tài sản (M/B) cộng với tỷ lệ nợ càng lớn, chi phí huy động vốn bên ngoài càng cao.

Vì thế, Kaplan & Zingales (1997) xác định DN nhiều hạn chế tài chính là những

DN có chỉ số KZ (1997) lớn và những DN có chỉ số KZ (1997) nhỏ càng ít hạn chế

tài chính.

Dựa vào cách xác định DN hạn chế tài chính của Kaplan & Zingales (1997),

tác giả tính chỉ số KZ (1997) theo phương trình (2) và sắp xếp các DN có chỉ số KZ

(1997) từ cao đến thấp, 1/3 những DN đầu bảng là thuộc nhóm DN có nhiều hạn

chế tài chính (FC); 1/3 những DN cuối bảng là những DN không có hạn chế tài

chính (NFC) và 1/3 những DN giữa bảng là những DN có khả năng có hạn chế tài chính (PFC)10. Với cách phân nhóm DN như vậy, dữ liệu nghiên cứu được chia

thành 2 dữ liệu nhỏ: nhóm DN nhiều nhiều hạn chế tài chính là những DN thuộc

nhóm FC gồm 132 đối tượng, 707 quan sát; nhóm DN ít nhiều hạn chế tài chính là

những DN thuộc nhóm PFC và nhóm NFC, gồm 74 đối tượng, 379 quan sát.

2.3. Xác định doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước

Các DN cổ phần đang niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam đa phần

đều đi từ các công ty Nhà nước được cổ phần hóa. Điều này, có thể nhìn thấy rất rõ

trong tỷ lệ cổ phần vốn Nhà nước trong các DN trong mẫu nghiên cứu. Trong 211

DN cổ phần trong mẫu, chỉ có 39 DN không có vốn cổ phần Nhà nước (tỷ lệ 18,48%) và 170 DN có vốn cổ phần của Nhà nước (tỷ lệ 80,52%)11. Vì đặc trưng

này mà tác giả sẽ xem xét sự ảnh hưởng của dòng tiền nội bộ, rủi ro hệ thống, rủi ro

10 Như cách thực hiện của Almeida và cộng sự (2004). 11 Có 01 DN có vốn cổ phần Nhà nước từ năm 2008 đến 2010 (tỷ lệ 0,5%); 01 DN có vốn cổ nước Nhà nước bắt đầu từ năm 2012 (tỷ lệ 0,5%)

phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán ở những DN có kiểm soát NN có

--63--

khác biệt gì so với những DN không có kiểm soát NN. Để thực hiện được mục tiêu

nghiên cứu này, tác giả xác định doanh nghiệp có kiểm soát NN dựa vào 3 yếu tố

- Theo mục 3, điều 104 Luật doanh nghiệp năm 2005, quy định về một quyết

định của Đại hội đồng cổ đông được thông qua tại cuộc họp, khi được số cổ

đông đại diện ít nhất 65% tổng số phiếu biểu quyết của tất cả cổ đông dự họp

chấp thuận.

- Theo điều 102 Luật doanh nghiệp năm 2005, quy định điều kiện tiến hành

họp Đại hội đồng cổ đông lần thứ nhất phải có ít nhất 65% tổng số cổ phần

có quyền biểu quyết tham dự, nếu không đủ tỷ lệ cổ phần biểu quyết tham

dự, cuộc họp thứ hai được tiến hành khi có số cổ đông đại diện ít nhất 51%

tổng số cổ phần có quyền biểu quyết.

Như vậy, để một quyết định chắc chắn được thông qua bởi 1 cổ đông, thì cổ

đông đó cần sở hữu 51% số cổ phần có quyền biểu quyết. Tuy nhiên, theo các qui

định trên cổ đông với một tỷ lệ cổ phần có quyền biểu quyết nhỏ hơn 51% vẫn có

khả năng chi phối một quyết định. Cụ thể, nếu một quyết định được thông qua ở

cuộc họp cổ đông lần 1, thì được số cổ đông đại diện ít nhất 65%x65% = 42,25%

tổng số phiếu biểu quyết của tất cả cổ đông dự họp chấp thuận. Trong trường hợp

cuộc họp thứ hai tiến hành, thì chỉ cần tỷ lệ cổ phần là 51%x65% = 33,15% vẫn có

thể thông qua một quyết định của đại hội cổ đông. Như vậy, khi một cổ đông nắm

giữ 33,15% số cổ phần có quyền biểu quyết, họ cần phải tính toán để tạo nên cuộc

họp thứ hai nhằm mục đích thông qua một quyết định. Vì thế, đầu tiên tác giả dựa

vào tỷ lệ 33,15% để xác định DN có kiểm soát Nhà nước và DN không có sự kiểm

soát của Nhà nước. Những DN có kiểm soát NN khi tỷ lệ cổ phần NN trong DN lớn

hơn hoặc bằng 33,15% và những DN không có kiểm soát NN khi tỷ lệ cổ phần NN

nhỏ hơn 33,15% hoặc không có cổ phần NN. Với cách xác định DN có kiểm soát

NN như trên, tác giả sử dụng biến DumGov đại diện cho sự kiểm soát NN nhận giá

trị bằng 1, khi tỷ lệ cổ phần NN trong DN cổ phần lớn hơn hoặc bằng 33,15% và

nhận giá trị 0 cho các trường hợp còn lại.

--64--

Ngoài ra, để kết luận của nghiên cứu mạnh mẽ hơn, tác giả sử dụng thêm tỷ lệ

42,25% và 51% để xác định DN có kiểm soát NN và DN không có kiểm soát NN.

2.4. Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư mà luận án nghiên cứu như sau:

.( )+.( ) + .( ) + .( )

.()+ .() + .()+.()

+ + + + + + + (3)

= + / + + + +

Trong đó, : là sai số của mô hình.

2.5. Dữ liệu nghiên cứu

Tác giả thu thập dữ liệu từ BCTC của các DN niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam với tiêu chí số quan sát lớn nhất12 và đủ số liệu đáp ứng cho mô hình

nghiên cứu. Với tiêu chí này, tác giả đã sử dụng dữ liệu của 211 DN từ năm 2007 –

2013. Tuy nhiên, khi đưa dữ liệu mô hình nghiên cứu (3), mô hình có sử dụng biến

trễ 1 kỳ. Chẳng hạn, biến trễ một kỳ của biến phụ thuộc (I/K)i,t-1 phải được sử dụng

khi dùng kỹ thuật ước lượng GMM; tính tốc độ tăng trưởng doanh thu DN i năm

2008, cần có doanh thu năm 2007 … Cả mô hình (2) tính chỉ số KZ cũng sử dụng khá

nhiều biến trễ. Vì thế, mặc dù dữ liệu được thu thập từ năm 2007 đế năm 2013, nhưng

kết quả nghiên cứu là của năm 2008 đến năm 2013.

Dữ liệu được tổ chức dưới dạng dữ liệu bảng không cân bằng. Lý do dẫn đến dữ

liệu nghiên cứu là một dữ liệu bảng không cân bằng là có một vài biến bị mất giá trị

trong một số năm, do việc cung cấp thông tin của DN bị thiếu sót. Ngoài ra, khi tính

12 Số quan sát = số doanh nghiệp niêm yết x số năm nghiên cứu. Nếu lựa chọn các DN niêm yết bắt đầu năm 2005 hoặc 2006 liên tục có số liệu đến năm 2013, số quan sát sẽ thấp hơn nếu chọn số lượng DN bắt đầu niêm yết từ năm 2007 đến năm 2013.

hệ số Beta trong mô hình (1) đã có một số DN không tính được Beta hoặc Beta không

--65--

có ý nghĩa thống kê trong một vài năm. Beta không tính được là do trong năm đó, cổ

phiếu của DN có số lần giao dịch thực hiện quá ít. Cụ thế, trong năm 2008 có 01 DN

không tính được Beta, năm 2009 có 02 DN, năm 2010 có 04 DN, năm 2011 có 16

DN, năm 2012 có 11 DN và năm 2013 có 34 DN. Đặc biệt, có một DN không tính

được Beta không suốt 6 năm và có 1 DN chỉ tính được Beta trong 1 năm. Khi Beta

không tính được, đồng nghĩa với biến Sysrisk trong mô hình (3) không có. Khi đó,

các biến số khác trong mô hình (3) sẽ bị xóa đi giá trị tương ứng với năm không tính

được biến Sysrisk.

Sau khi lọc lại dữ liệu do nguyên nhân trên, cuối cùng luận án có một dữ liệu

bảng không cân bằng gồm 206 đối tượng, 1086 quan sát.

2.6. Phương pháp nghiên cứu

Tác giả sử dụng phương pháp GARCH (p,q) (Generalized Autoregressive

Conditional Heteroscedasticity) để tính Beta trong mô hình (1), từ đó tính độ lệch

chuẩn của phương sai sai số của mô hình (1). Hai đại lượng này sẽ là biến rủi ro hệ

thống (Sysrisk) và rủi ro phi hệ thống (Idiorisk) trong mô hình (3). Cho mô hình (3),

tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tổng quát GMM (Generalized method of

moments). GMM có 2 dạng ước lượng phổ biến được sử dụng là Dif-GMM và Sys-

GMM, luận án lựa chọn sử dụng Sys-GMM.

2.6.1. Phương pháp hồi quy theo mô hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy

tổng quát GARCH

Phương pháp ARCH (Autoregressive conditional heteroscedasticity) được

Robert Engle giới thiệu lần đầu vào năm 1982 và đã được các nghiên cứu thực

nghiệm sau này (Bollerslev và cộng sự 1992, 1994; Bera và Higgins, 1993;

Pagan,1996; Palm ,1996; Shephard,1996) chứng minh rằng, nó phù hợp để đánh giá

sự biến động của dữ liệu tài chính dạng chuỗi thời gian. Tuy nhiên phương pháp

ARCH có quá nhiều độ trễ làm giảm bậc tự do của mô hình và nhiều hệ số cần ước

lượng, vì thế Tim Bollerslev đề xuất phương pháp GARCH vào năm 1986, nhằm

khắc phục nhược điểm này của ARCH. Khi biến đổi phương trình GARCH (1,1),

--66--

nó cho ta thấy sự tương đương với ARCH bậc vô cùng (ARCH ()) và như vậy, rõ

ràng đã có ít hệ số cần ước lượng hơn.

 Ưu điểm của phương pháp GARCH:

- Phương pháp GARCH đặc biệt phù hợp để phân tích sự biến động, khi dữ

liệu sử dụng là dữ liệu tài chính dạng chuỗi thời gian, có phương sai thay

đổi.

- So với ARCH, GARCH linh hoạt hơn và sử dụng ít độ trễ hơn và do đó có

ít hệ số cần ước lượng.

 Nhược điểm của phương pháp GARCH:

Nhược điểm của mô hình GARCH tiêu chuẩn là nó không phù hợp với mô

hình có sự biến động là bất cân xứng. Nghĩa là GARCH tiêu chuẩn không tách biệt

được mức độ ảnh hưởng đến sự biến động của những cú sốc tiêu cực và của những

cú sốc tích cực. Một cú sốc tiêu cực có cùng mức độ ảnh hưởng trên sự biến động

như một cú sốc tích cực. Trong khi đó trên thực tế, những cú sốc tiêu cực thường có

sự ảnh hưởng đến sự biến động mạnh hơn những cú sốc tích cực. Vấn đề này được

gọi là ảnh hưởng đòn bẩy (Leverage-Effect). Ảnh hưởng đòn bẩy là nguyên nhân

mở rộng của mô hình GARCH tiêu chuẩn thành T-GARCH (Threshold GARCH),

để giải quyết sự biến động bất cân xứng trong mô hình.

 Mô hình GARCH (p,q)

Mô hình GARCH (p,q) có dạng như sau:

(2.1) Yt =  + γ1X1t + γ2X2t + ……+ γkXkt + εt

= + ∑

+ ∑

dương, các tham số > 0, ≥ 0, ≥ 0 với i=1,2…p và j=1,2…q

Để

Quá trình ngẫu nhiên εt có tính dừng thì điều kiện (∑ + ∑ ) < 1.

, trong khi hệ số β đo

Hệ số

và là thừa số độ chia của phương sai có điều kiện. Mô

α đóng vai trò trong việc xác định động lực biến động của

tác động cú sốc lên

hình GARCH (p,q) được ước lượng theo phương pháp hợp lý tối đa (Maximum

Likelihood Estimation- MLE). Kết quả lựa chọn các hệ số trong phương trình (2.1)

theo tiêu chí log-likelohood nhỏ nhất.

--67--

2.6.2 Dữ liệu bảng và phương pháp moment tổng quát - GMM (Generalized

method of moments)

2.6.2.1. Dữ liệu bảng (Panel data)

Dữ liệu bảng là dạng tổ chức dữ liệu được sử dụng nhiều trong các nghiên

cứu, trong cả kinh tế vi mô (khi nghiên cứu về hộ gia đình, doanh nghiệp,...) hay

kinh tế vĩ mô (khi nghiên cứu về các thành phố, các tiểu bang, các quốc gia…).

Dữ liệu này kết hợp dữ liệu chéo theo không gian (cross – section, tức là giá trị

của các biến được thu thập cho một đơn vị mẫu tại cùng một thời điểm) và dữ liệu

theo chuỗi thời gian (time series, tức là giá trị của các biến được quan sát theo thời

gian). Việc kết hợp hai loại dữ liệu có nhiều thuận lợi trong phân tích các mối quan

hệ kinh tế, đặc biệt khi muốn quan sát, phân tích sự biến động của các đối tượng

nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian, cũng như phân tích sự khác biệt giữa

các nhóm đối tượng nghiên cứu. Có hai kiểu cấu trúc dữ liệu bảng: bảng cân bằng

(balanced) và bảng không cân bằng (unbalanced). Bảng cân bằng khi các đối tượng

có đầu đủ các số liệu trong tất cả các năm quan sát, không bị mất số liệu (missing

value) trong bất cứ năm quan sát nào. Bảng không cân bằng khi trong năm quan sát

của một hay nhiều đối tượng nào đó không có giá trị. Bảng không cân bằng là dạng

thường gặp khi nghiên cứu trên dữ liệu bảng.

Dữ liệu bảng ngày càng có nhiều nghiên cứu sử dụng bởi các lý do:

- Vì dữ liệu bảng liên quan đến các đối tượng (gồm cá nhân, doanh nghiệp,

tiểu bang, đất nước, v.v…) theo thời gian, nên nhất định phải có tính riêng

biệt (không đồng nhất) trong các đơn vị này. Kỹ thuật ước lượng dữ liệu

bảng có thể chính thức xem xét đến tính riêng biệt đó bằng cách xem xét các

biến số có tính đặc thù theo từng đối tượng.

- Thông qua kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không

gian, dữ liệu bảng cung cấp “những dữ liệu có nhiều thông tin hơn, đa dạng

hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả

hơn.”

--68--

- Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng

phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Tình trạng thất nghiệp,

luân chuyển công việc, và tính lưu chuyển lao động sẽ được nghiên cứu tốt

hơn với dữ liệu bảng.

- Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà

không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo

theo không gian thuần túy. Ví dụ, ảnh hưởng của luật tiền lương tối

thiểu đối với việc làm và thu nhập có thể được nghiên cứu tốt hơn nếu

chúng ta xem xét các đợt gia tăng tiền lương tối thiểu liên tiếp nhau

trong mức lương tối thiểu của liên bang và (hoặc) tiểu bang.

- Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mô hình hành vi phức tạp hơn. Ví

dụ, các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mô và thay đổi kỹ thuật có

thể được xem xét thông qua dữ liệu bảng tốt hơn so với dữ liệu theo chuỗi

thời gian thuần túy hay theo không gian thuần túy.

- Bằng cách thu thập những số liệu có sẵn cho vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng

có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có thể xảy ra nếu ta tổng hợp các cá nhân

hay các doanh nghiệp thành số liệu tổng.

Có thể nói, dữ liệu bảng có thể làm phong phú các phân tích thực nghiệm

theo những cách thức mà không chắc có thể đạt được, nếu ta chỉ sử dụng các dữ liệu

theo chuỗi thời gian hay không gian thuần túy.

2.6.2.2. Cơ sở lý thuyết của phương pháp moment tổng quát - GMM

(Generalized method of moments)

Những phương pháp ước lượng cơ bản với dữ liệu bảng bao gồm:

Pooled regression model (mô hình Pooled), Fixed effect model (FEM), và Random

effect model (REM). Nếu mô hình cần ước lượng tồn tại của các vấn đề như: tự

tương quan, phương sai thay đổi, nội sinh, kết quả ước lượng bằng phương pháp

Pooled hoặc FEM hoặc REM sẽ bị thiên lệch (bias). Khi mô hình cần ước lượng có

những vi phạm trên, ước lượng GMM khi đó được xem là lựa chọn phù hợp nhất.

--69--

Mô hình có hiện tượng nội sinh khi mô hình chứa biến độc lập X có quan hệ

nhân quả với biến phụ thuộc Y theo cả hai chiều hướng: từ biến độc lập đến biến

phụ thuộc và ngược lại từ biến phụ thuộc đến biến độc lập. Khi đó, biến độc lập X

được gọi là biến nội sinh nghiêm ngặc (Stricly endogenous variable). Trong trường

hợp biến phụ thuộc Y không tác động ngược lại với biến độc lập X trong kỳ t,

nhưng có thể tác động đến X ở kỳ sau (t+1 hoặc t+2...), khi đó biến độc lập X được

gọi là biến nghi ngờ nội sinh (predetermined variable). Biến X được xem là ngoại

sinh nghiêm ngặc (Stricly exogenous variable) khi X không có tương quan với sai

số của mô hình cả trong quá khứ lẫn tương lai.

Việc xác định biến nội sinh trong mô hình hiện tại được dựa trên hiện tượng

kinh tế. Theo mô hình (3), biến phụ thuộc đầu tư (I/K) và các biến độc lập đều

được tính toán ở kỳ t. Về mặt lý thuyết, dòng tiền nội bộ có ảnh hưởng đến đầu tư

và hiệu quả đầu tư có ảnh hưởng ngược lại đến dòng tiền nội bộ. Điều này, cho thấy

mối quan hệ nhân quả giữa đầu tư và dòng tiền nội bộ. Trong nghiên cứu thực

nghiệm, Alessandra Guariglia (2008), Firth và cộng sự (2012) đã xác định dòng

tiền nội bộ là biến nội sinh và đã sử dụng phương pháp Dif-GMM để ước lượng mô

hình giữa đầu tư và dòng tiền, với biến được công cụ là dòng tiền nội bộ. Nghiên

cứu của Bloom và cộng sự (2007) xem biến động của doanh thu và độ lệch chuẩn

của tỷ suất sinh lời chứng khoán là hai biến nội sinh trong mô hình ước lượng đầu

tư với độ bất ổn nên đã sử dụng GMM để ước lượng mô hình. Như vậy, về mặt lý

thuyết cũng như trong nghiên cứu thực nghiệm, dòng tiền nội bộ, tốc độ tăng trưởng

doanh thu, rủi ro phi hệ thống có quan hệ nhân quả với đầu tư, nên trong mô hình

đánh giá những yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư với sự có mặt của các biến này sẽ gây

ra hiện tượng nội sinh trong mô hình.

Ngoài ra, kiểm định Hausman trên dữ liệu cho thấy mô hình (3) có hiện

tượng phương sai thay đổi. Khi mô hình bị nội sinh và có phương sai thay đổi hoặc

có tự tương quan, thì phương pháp ước lượng phù hợp lúc này là phương pháp

GMM. Đó là lý do tác giả sử dụng phương pháp GMM để ước lượng mô hình (3).

 Một số đặc điểm phù hợp khi sử dụng GMM.

--70--

Phương pháp GMM phù hợp để ước lượng dữ liệu bảng có một số đặc điểm

- Dữ liệu bảng có T nhỏ, N lớn (rất nhiều quan sát với ít mốc thời gian)

- Tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích

- Mô hình ước lượng với 1 hoặc 2 vế của phương trình có chứa biến trễ

- Các biến độc lập không phải là 1 biến ngoại sinh nghiêm ngặt (strictly

exogenous), nghĩa là chúng có thể tương quan với các phần dư (hiện tại hoặc

trước đó) hoặc tồn tại biến nội sinh (endogenous variables) trong mô hình.

- Tồn tại vấn đề phương sai thay đổi hoặc tự tương quan ở các sai số đặc trưng

(idiosyncratic disturbances)

- Có tác động cố định của các đối tượng riêng lẻ (fixed individual effects)

- Tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng (nhưng

không tồn tại sự tự tương quan giữa các đối tượng)

 Ưu và nhược điểm của phương pháp GMM (theo Greene William H. 2002 ):

- Những ước lượng thường gặp như OLS, 2SLS, GLS là những trường hợp

riêng của GMM:

+ Nếu sử dụng GMM trên mô hình không bị nội sinh, không có phương

sai thay đổi, không tự tương quan, thì kết quả kiểm định theo GMM

giống kết quả kiểm định OLS

+ Nếu sử dụng GMM trên mô hình bị nội sinh, không có phương sai thay

đổi, không tự tương quan, thì kết quả kiểm định theo GMM giống kết

quả kiểm định 2SLS.

+ Nếu sử dụng GMM trên mô hình không bị nội sinh, có phương sai thay

đổi hoặc tự tương quan, thì kết quả kiểm định theo GMM giống kết quả

kiểm định GLS.

- GMM có thể xử lý những hàm hồi quy phi tuyến

- Ước lượng GMM luôn có tính vững, nếu dùng đúng biến công cụ, không

quan trọng về mức độ tương quan giữa biến công cụ và biến bị nội sinh.

--71--

 Mô hình và ước lượng GMM

Phương pháp GMM có 2 dạng ước lượng thay thế lẫn nhau là ước lượng Dif-

GMM và Sys-GMM. Ước lượng GMM xử mô hình gốc thành 2 mô hình: Mô hình

First differences và mô hình Level. Ước lượng Sys-GMM kết hợp moment điều

kiện trong mô hình First differences với moment điều kiện trong mô hình Level.

Ước lượng Dif-GMM chỉ sử dụng moment điều kiện cho mô hình First differences,

cái mà được nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng nó có sự thiên lệch trong sai số và giá trị

bình phương trung bình sai số (Bun và Windmeijer, 2010).

Trong ước lượng GMM, các moment điều kiện sử dụng lần lượt các độ trễ của

các biến được sử dụng làm công cụ xử lý nội sinh (Arellano và Bond,1991; Bun và

Windmeijer, 2010). Blundell và Bond (1998) cho rằng, ước lượng GMM trong mô

hình First differences cho kết quả thiên lệch trong sai số nếu mẫu ước lượng nhỏ và

có chứa những tác động dai dẳng, khi đó biến công cụ sẽ bị yếu. Blundell và Bond

(1998) đề nghị sử dụng thêm moment điều kiện dựa trên điều kiện dừng của những

quan sát ban đầu. Khi sử dụng thêm moment điều kiện này, ước lượng GMM lúc đó

được biết như là Sys-GMM. Ước lượng Sys-GMM được trình bày trong nghiên cứu

của Monte Carlo studies bởi Blundell và Bond (1998) và Blundell & cộng sự (2000)

cho kết quả thiên lệch hơn trong sai số và bình phương trung bình tốt hơn ước lượng

Dif-GMM.

Moment điều kiện thêm vào trong ước lượng Sys-GMM được sử dụng tương

ứng với mô hình Levels, với công cụ là độ trễ khác nhau của các biến nội sinh.

Blundell và Bond (1998) cho rằng, ước lượng Sys-GMM cho kết quả tốt hơn ước

lượng Dif-GMM, bởi vì công cụ trong mô hình Level có dự đoán tốt hơn biến cho

biến nội sinh trong mô hình, thậm chí khi chuỗi dữ liệu có tác động dai dẳng. Vì

thế, ước lượng Sys-GMM được lựa chọn trong nhiều nghiên cứu sử dụng dữ liệu

bảng như nghiên cứu của Levine và cộng sự (2000), Bond và cộng sự (2001),

Levinsohn và Petrin(2003), Picone và cộng sự (2004), Griffith và cộng sự (2006),

Bloom và cộng sự (2007).

--72--

 Một số kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng bằng GMM.

Để kiểm định tính phù hợp kết quả ước lượng theo phương pháp GMM, có

các kiểm định sau:

 Kiểm định Sargan (hay kiểm định Hansen) sẽ được sử dụng. Kiểm định

Sargan/Hansen xác định tính phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM.

Đây là kiểm định ràng buộc xác định quá mức (over-identifying restrictions) hay

kiểm tra sự phù hợp của biến công cụ. Kiểm định Sargan hay kiểm định Hansen với

giả thuyết H0: biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là không tương quan với sai số của

mô hình, do đó giá trị P-value của thống kê Hansen càng lớn càng tốt. Kiểm định

Sargan được xem xét khi trong câu lệnh hồi quy không sử dụng tùy chọn Robust,

trong trường hợp tùy chọn Robust được sử dụng, kiểm định Hansen sẽ thích hợp

hơn.

 Kiểm định Arellano - Bond (AR) được đề xuất bởi Arellano - Bond (1991) để

kiểm tra tính chất tự tương quan của phương sai sai số mô hình GMM ở dạng sai

phân bậc 1. Do đó, chuỗi sai phân khảo sát mặc nhiên có tương quan bậc 1, AR(1)

nên kết quả kiểm định được bỏ qua. Tương quan bậc 2, AR(2) để phát hiện hiện

tượng tự tương quan của phần dư ở bậc 2. Giả thuyết H0 của kiểm định Arellano –

Bond là không có tự tương quan bậc 2 cho phần dư và vì thế giá trị P-value của

kiểm định AR(2) càng lớn thể hiện không có tự tương quan bậc 2 cho phần dư.

 Ngoài ra, để đảm bảo biến công cụ không yếu, yêu cầu số biến công cụ phải nhỏ

hơn số nhóm trong mô hình.

2.7. Kết luận chương 2

Mô hình luận án nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan

hệ giữa đầu tư với dòng tiền nội bộ, độ bất ổn và tính thanh khoản của chứng khoán

được đăng tải trên các tạp chí uy tín. Do mô hình sử dụng biến rủi ro hệ thống tính

từ hệ số Beta trong mô hình CAPM, luận án đã sử dụng phương pháp GARCH (p,q)

để tính Beta. Lý do luận án sử dụng GARCH (p,q) là vì phương pháp GARCH (p,q)

được đánh giá là phù hợp để tính độ biến động khi dữ liệu sử dụng là chuỗi thời

gian, có phương sai thay đổi.

--73--

Mô hình luận án cần ước lượng có hiện tượng nội sinh và phương sai thay đổi,

vì thế luận án sử dụng phương pháp GMM để ước lượng mô hình. GMM có 2

phương pháp ước lượng thay thế lẫn nhau là Dif-GMM và Sys-GMM, luận án lựa

chọn sử dụng Sys-GMM vì có nhiều nghiên cứu cho rằng, phương pháp Sys-GMM

cho kết quả ít thiên lệch hơn trong sai số và bình phương trung bình tốt hơn ước

lượng Dif-GMM.

--74--

CHƯƠNG 3:

TỔNG QUAN VỀ ĐẦU TƯ, DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG,

RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG

KHOÁN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

GIAI ĐOẠN 2008 -2013

3.1. Đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam là đầu tư quá mức

(Overinvestment) hay đầu tư dưới mức (Underinvestment)?

3.1.1. Mô hình xác định đầu tư quá mức hay đầu tư dưới mức

Theo Richardson (2006), khi DN đầu tư dưới mức hay đầu tư quá mức đều

khiến đầu tư trở nên kém hiệu quả và xác định đầu tư dưới mức hay quá mức dựa

trên phần dư của mô hình (1.1). Tuy nhiên, trong nghiên cứu của Zhang (2009), Cai

(2013) biến V/P trong mô hình (1.1) đo lường không hoàn hảo cơ hội đầu tư của

DN bởi giá trị trung bình của nó lớn hơn giá trị biên tế và V/P chỉ đại diện tốt cho

những cơ hội tăng trưởng trong dài hạn, V/P không thể hiện được những cơ hội đầu

tư gần đây. Vì thế, Cai (2013) thay thế biến V/P bằng biến tỷ lệ tăng trưởng của

doanh thu. Ngoài ra, Cai (2013) cho rằng, số năm thành lập doanh nghiệp (Age)

tính đến năm nay, là cơ hội đầu tư trong năm nay của doanh nghiệp, vì thế, biến

Aget-1 trong mô hình (1.1) được thay bằng biến Aget . Tác giả ủng hộ hai sự thay

đổi này, nên biến đổi mô hình (1.1) và (1.2) trở thành mô hình sau:

INEW,t =  + 1SaleGrt-1 + 2Leveraget-1 + 3Casht-1 + 4Aget + 5Sizet-1

+ 6StockReturnst-1 + 6INEW,t-1 + Year Indicator

(3.1) + Industry Indicator + i,t

i,t = INEW,t  ( + 1SaleGrt-1 + 2Leveraget-1 + 3Casht-1 + 4Aget + 5Sizet-1

+ 6StockReturnst-1 + 6INEW,t-1 + Year Indicator + Industry Indicator) (3.2)

Tác giả ước lượng mô hình (3.1) để tính ra phần dư, nhằm xác định đầu tư

dưới mức hay đầu tư quá mức của DN, như cách thực hiện của Richardson (2006)

và Cai (2013).

--75--

3.1.2. Đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam là đầu tư quá mức hay đầu tư dưới

mức?

Sau khi ước lượng mô hình (3.1), tác giả tiến hành lấy phần dư của mô hình.

Kết quả phân tích phần dư như trình bày trong bảng 3.1, cho thấy, trong 1.235 quan

sát DN theo năm, có 526 DN đầu tư quá mức, với tỷ lệ đầu tư quá mức là 8,36%.

Con số DN đầu tư dưới mức là 709 DN, với tỷ lệ đầu tư dưới mức là 6,20%. Như

vậy, số lượng DN đầu quá mức ít hơn số lượng DN đầu tư dưới mức, nhưng tỷ lệ

đầu tư quá mức lại cao tỷ lệ đầu tư dưới mức. Với kết quả này cho tác giả nhận định

rằng, tính chung trên toàn thị trường các DN Việt Nam, đầu tư của các DN giai

đoạn 2007-2013 là đầu tư quá mức. Việc xác định DN Việt Nam đầu tư quá mức là

một trong những đặc điểm giúp luận án giải thích kết quả nghiên cứu trong chương

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Tổng số

Tỷ lệ

11,28%

8,68%

9,05%

7,39%

7.12%

5,64%

8,36%

Đầu tư quá mức

101

105

526

Số lượng DN

Tỷ lệ

-7,56%

-6,48%

-5,49%

-6,59%

-5,48%

-6,20%

Đầu tư dưới mức

105

101

120

122

136

125

709

Số lượng DN

Tỷ lệ

9,02%

5,75%

5,38%

3,39%

0,24%

0,66%

206

Đầu tư mới (INEW)

Số lượng DN

Bảng 3.1: Mô tả thống kê phân tích phần dư

Xem xét theo từng năm, bảng 3.1 và hình 3.1, cho thấy tỷ lệ đầu tư quá mức

và tỷ lệ đầu tư dưới mức có xu hướng giảm dần từ năm 2008 đến năm 2013, tương

ứng với tỷ lệ đầu tư mới giảm dần trong giai đoạn này. Tuy nhiên, trong cùng một

năm, tỷ lệ đầu tư quá mức vẫn luôn cao hơn tỷ lệ đầu tư dưới mức

--76--

Hình 3.1: Đầu tư quá mức và đầu tư dưới mức theo từng năm của các doanh

Tỷ lệ đầu tư quá mức

Tỷ lệ đầu tư dưới mức

nghiệp Việt Nam 2008 -2103

Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu.

3.2. Đặc điểm tài chính của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu

Bảng trị số thống kê cho toàn mẫu như bảng 3.2, cho thấy tỷ lệ đầu tư trung

bình toàn mẫu là 41,85%, trong đó, tỷ lệ đầu tư giảm thấp nhất là công ty cổ phần

đầu tư phát triển Đô Thị & KCN Sông Đà (SJS), giảm 93,23%) và tỷ lệ gia tăng đầu

tư cao nhất ở công ty cổ phần VICEM Vật Tư Vận Tải Xi Măng (VTV), tăng

1192,23%. Dòng tiền nội bộ trung bình của toàn bộ DN trong mẫu là 60,71%, thấp

nhất là ở công ty cổ phần Đầu Tư Alphanam (ALP), do năm 2012, DN này đã thua

lỗ 144.862 triệu đồng. Dòng tiền nội bộ cao nhất là 1137,31% ở công ty cổ phần

Phát Triển Đô Thị Từ Liêm (NTL) tương ứng khả năng sinh lời cao trong năm 2008

từ giá trị tài sản cố định mới đầu tư năm 2007.

--77--

Bảng 3.2: Trị số thống kê cho toàn mẫu nghiên cứu

Biến

Số quan sát 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 1086 Độ lệch chuẩn 86,57% 83,46% 0,5655 29,3920 0,3830 0,5329 25,4559 12,43% 0,2323 10,4020 0,0052 0,0033 0,1709 21,84% 0,4335 39,31% 75,20% 21,92% Giá trị thấp nhất -93,23% -257,70% -0,7748 -53,8113 0,1469 0 0 15,88% 0 0 0,000002 0 0 3,11% 0,3402 -90,24% 12.148 -212,90% 1 0% Giá trị lớn nhất 1192,23% 1137,31% 5,5239 333,4787 1,9796 1,9390 127,4934 159,13% 1,1523 61,0040 0,0390 0,0203 1,1863 92,75% 5,1507 299,94% 75.772.648 212,21% 20 87,46% Giá trị trung bình 41,85% I/K 60,71% CF/K 0,2911 CFDumGov 18,3955 CFRateGov 0,9265 Sysrisk 0,4418 SysDumGov 28,7300 SysRateGov 42,99% Idiorisk 0,2063 IdioDumGov 13,4296 IdioRateGov 0,0047 Liquid 0,0018 LiquidDumGov 0,1303 LiquidRateGov 48,78% Lev 1,0212 Q 17% Sale 1.781.955 Size (triệu đồng) -13,46% Return 7 Age (năm) 30,96% RateGov Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu.

Rủi ro hệ thống toàn thị trường bình quân khoảng 0,9265; trong đó, chứng

khoán bị ảnh hưởng thấp nhất từ biến động của thị trường là chứng khoán có mã

DCS (0,1469) và bị ảnh hưởng mạnh nhất là chứng khoán có mã IMP (1,9796). Rủi

ro phi hệ thống trung bình toàn thị trường là 42,99%; thấp nhất ở công ty cổ phần

FPT (15,88%/năm) và cao nhất ở công ty cổ phần Sông Đà 505 (159,13%/năm).

Tính thanh khoản của chứng khoán trung bình toàn thị trường là 0,47‰,

chứng khoán có tính thanh khoản thấp nhất thuộc về công ty cổ phần Cao Su Tây

Ninh (0,002‰) và cao nhất là chứng khoán STP của công ty cổ phần Công Nghiệp

Thương mại Sông Đà (3,9‰). Tỷ lệ nợ trung bình toàn thị trường 48,78%, trong đó,

DN sử dụng đòn bẩy tài chính cao nhất là công ty cổ phần Cơ Điện Miền Trung

(92,75%), với tổng tài sản 445.114 triệu đồng nhưng nợ phải trả là 412.863 triệu

--78--

đồng và có tỷ lệ cổ phần Nhà nước 51%. Có đòn bẩy tài chính thấp nhất là công ty

cổ phần Đầu Tư & Phát Triển Sacom (3,11%) và chủ yếu từ nợ ngắn hạn.

Cơ hội tăng trưởng của các DN bình quân 1,0212, trong đó DN có nhiều cơ

hội tăng trưởng nhất là công ty cổ phần Sữa Việt Nam (VNM) với Q = 5,1507 và cơ

hội tăng trưởng thấp nhất ở Tập Đoàn Hapaco (HAP) với Q = 0,3402. Tuy nhiên,

nếu nhìn từ tỷ lệ tăng trưởng doanh thu để đánh giá khả năng tăng trưởng của DN,

thì DN có nhiều khả năng tăng trưởng nhất là tổng công ty Phân Bón & Hóa Chất

Dầu Khí (DPM) với tỷ lệ tăng doanh thu năm 2008 là 299,94%.

Quy mô DN tính theo tổng tài sản bình quân toàn thị trường 1.781.955 triệu

đồng, DN có quy mô thấp nhất là công ty cổ phần Sách Và Thiết Bị Giáo Dục Nam

Định (DST) có giá trị tổng tài sản năm 2008 là 12.148 triệu đồng và DN có quy mô

lớn nhất là Tập đoàn VINGROUP (VIC) giá trị tổng tài sản năm 2013 đạt

75.772.648 triệu đồng.

Tỷ suất sinh lời của chứng khoán bình quân đã giảm trong giai đoạn 2008 –

2013, giảm 13,46%. Chứng khoán giảm mạnh nhất là chứng khoán có mã SAM,

giảm 212,9%. Giá cổ phiếu SAM năm 2007 trung bình 172.800 đồng/CP đã giảm

xuống còn 37.552 đồng/CP trong năm 2008. Trong khi đó, chứng khoán của công ty

cổ phần Cao Su Đà Nẵng (DRC) có giá tăng mạnh nhất, giá chứng khoán DRC năm

2008 trung bình 49.238 đồng/CP đã tăng lên 80.160 đồng/CP năm 2009.

Số năm thành lập DN cổ phần trung bình là 7 năm, số năm thành lập DN cổ

phần thấp nhất là 1 năm là những DN cổ phần hóa từ DN Nhà nước trong năm 2007

và DN cổ phần có số năm hoạt động lớn nhất là công ty cổ phần Đại Lý Liên Hiệp

Vận Chuyển (GMC), công ty cổ phần Cơ Điện Lạnh (REE), công ty cổ phần Viễn

Liên (UNI) với năm thành lập là năm 1993.

3.3. Đặc điểm của doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính.

Kaplan và Zingales (1997) xác định DN hạn chế tài chính theo chỉ số KZ

(1997) và nhận thấy rằng những DN nhiều hạn chế tài chính thông thường là DN

mới thành lập, còn non trẻ về tuổi đời hoạt động, quy mô DN nhỏ, dòng tiền thấp,

cổ tức chi trả thấp, tỷ lệ nợ cao và hiệu quả hoạt động thấp. Những đặc điểm này,

--79--

tác giả cũng tìm thấy trong mẫu dữ liệu DN nhiều hạn chế tài chính mà luận án

nghiên cứu. Cụ thể, bảng 3.3 dưới đây trình bày giá trị trung bình của các biến số

trong mô hình (2) được tính toán ở nhóm DN nhiều hạn chế tài chính. Các giá trị

ROE, EPS của nhóm DN nhiều hạn chế tài chính (12,76% và 2.714 đồng/CP) thấp

hơn ROE và EPS của nhóm DN ít hạn chế tài chính (18,99% và 4.284 đồng/CP),

cho thấy những DN nhiều hạn chế tài chính có hiệu quả hoạt động kém hơn những

DN ít hạn chế tài chính. Trong khi đó, quy mô tổng tài sản của những DN nhiều hạn

chế tài chính (2.061.033 triệu đồng) lại lớn hơn những DN ít hạn chế tài chính

(1.261.355 triệu đồng), như một nguyên nhân giải thích cho việc hiệu quả hoạt động

kém của những DN nhiều hạn chế tài chính . Ngoài ra, nhóm DN nhiều hạn chế tài

chính có tỷ lệ đầu tư thấp, dòng tiền thấp, tỷ lệ nợ cao, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu

kém hơn và đây là những thông tin tài chính làm giảm khả năng huy động vốn bên

ngoài của các DN này.

Bảng 3.3 còn cho thấy, với biến động xấu của thị trường, giá cổ phiếu của

những DN nhiều hạn chế tài chính bị sụt giảm nhiều nhất (Return = -15%), dẫn đến

giá trị thị trường của những DN này thấp hơn giá trị sổ sách (Q=0,97) và điều này lý

giải tại sao chứng khoán của những DN nhiều hạn chế tài chính có tính thanh khoản

của chứng khoán cao hơn những DN ít hạn chế tài chính (4,97‰ và 4,19‰). Và có

lẽ tất cả những đặc điểm tài chính nêu trên giải thích tại sao rủi ro hệ thống và rủi ro

phi hệ thống của những DN nhiều hạn chế tài chính lại cao hơn nhóm DN ít hạn chế

tài chính.

Một đặc điểm khá quan trọng khác có thể được nhìn thấy qua bảng 3.3, đó là

các DN nhiều hạn chế tài chính có tỷ lệ đầu tư quá mức lớn hơn so với các DN ít

hạn chế tài chính và có tỷ lệ đầu tư dưới mức cao hơn các DN ít hạn chế tài chính.

Như kết luận của Lyandres và Zhdanov (2005), việc sử dụng nợ tài trợ đầu tư sẽ

làm gia tăng xác suất phá sản và giảm giá trị của quyền chọn đầu tư, vì thế, thúc ép

DN gia tăng đầu tư, dẫn đến xu hướng đầu tư quá mức. Hơn nữa, việc sử dụng nợ

tài trợ đầu tư, sẽ gia tăng rủi ro cho chủ nợ, cổ đông mạnh dạn hơn trong các quyết

--80--

định đầu tư. Có lẽ vì thế mà ở DN nhiều hạn chế tài chính có tỷ lệ nợ trung bình khá

cao và mức độ đầu tư quá mức hơn DN ít hạn chế tài chính

Bảng 3.3: Giá trị trung bình các biến theo yếu tố hạn chế tài chính

Biến Toàn mẫu Nhóm FC

39,47% 38,87% 0,97 43,99% 4,97‰ 0,97 55,80% 16,63% 2.061.033 -15,00% 7,26 12,76% 2.714 9,13% -6,74% Nhóm (PFC+NFC) 46,30% 101,45% 0,84 41,14% 4,19‰ 1,12 35,70% 17,69% 1.261.355 -10,58% 7,57 18,99% 4.284 6,38% -6,10% 41,85% I/K 60,71% CF/K 0,93 SysRisk 42,99% IdioRisk 4,70‰ Liquid 1,02 Q 48,78% Lev 17,00% Sale 1.781.955 Size (triệu đồng) -13,46% Return 7,37 Age (năm) 14,94% ROE 3.262 EPS (đồng/cp) 8,36% Đầu tư quá mức -6,20% Đầu tư dưới mức Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu.

Hình 3.2: ROE và EPS của các nhóm theo yếu tố hạn chế tài chính

Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu.

--81--

3.4. Đặc điểm của doanh nghiệp có sự kiểm soát của Nhà nước

Như phần trình bày ở chương 1 về tổng quan các nghiên cứu liên quan đến

yếu tố kiểm soát Nhà nước, nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho rằng, sự có mặt của

Nhà nước trong các DN cổ phần như là một yếu tố thuận lợi, gia tăng cơ hội tìm

kiếm nguồn tài trợ bên ngoài, từ đó gia tăng cơ hội đầu tư, cũng như hiệu quả hoạt

động của DN. Bảng 3.4, trình bày những thông tin tài chính của những DN có sự

kiểm soát NN, trong mẫu dữ liệu luận án nghiên cứu, cũng cho thấy những đặc

điểm tốt vượt trội so với những DN không có sự kiểm soát NN. Cụ thể, những DN

có kiểm soát NN có tỷ lệ đầu tư cao, dòng tiền lớn, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu cao,

quy mô lớn, tỷ lệ nợ cao và hiệu quả hoạt động tốt hơn (ROE và EPS cao) những

DN không có kiểm soát NN.

Bảng 3.4: Giá trị trung bình các biến theo yếu tố kiểm soát Nhà nước

Biến Toàn mẫu DN không có kiểm soát NN DN có kiểm soát NN

I/K CF/K SysRisk IdioRisk Liquid Q Lev Sale Size (triệu đồng) Return Age (năm) RateGov ROE EPS (đồng/cp) 41,85% 60,71% 0,93 42,99% 4,70‰ 1,02 48,78% 17,00% 1.781.955 -13,46% 7,37 30,96% 14,94% 3.262 40,27% 60,41% 0,93 42,76% 5,45‰ 0,98 46,41% 16,28% 1.720.981 -16,02% 8,22 12,56% 12,09% 2.787 43,59% 61,04% 0,93 43,25% 3,87‰ 1,07 51,38% 17,78% 1.848.815 -10,65% 6,44 51,13% 18,06% 3.783

7,99% -6,23% 8,76% -6,74% 8,36% Đầu tư quá mức -6,20% Đầu tư dưới mức Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu.

--82--

Hình 3.3: ROE và EPS của các DN theo yếu tố kiểm soát Nhà nước

Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu.

Ngoài ra, bảng 3.4 còn cho thấy, khi thị trường có biến động xấu, giá chứng

khoán của những DN có kiểm soát NN giảm nhẹ hơn những DN không có kiểm

soát NN (biến Return bằng -10,65% và -16,02%). Điều này chỉ ra rằng, trong giai

đoạn 2008 -2013, giá chứng khoán của các DN có kiểm soát NN và những DN

không có kiểm soát NN đều giảm, nhưng giá chứng khoán của những DN có kiểm

soát NN giảm ít hơn. Điều này là một trong những lý do tính thanh khoản chứng

khoán của những DN có kiểm soát NN thấp hơn những DN không có kiểm soát NN

(3,87‰ và 5,45‰).

Một đặc điểm đáng lưu ý khác ở những DN có kiểm soát NN đó là các DN

này đa phần là những DN cổ phần mới thành lập (biến Age trung bình là 6,44 năm).

Hay nói cách khác là các DN có kiểm soát NN đa số là các DN mới được cổ phần

hóa gần đây. Đó cũng là lý do tại sao tỷ lệ cổ phần NN trong các DN có kiểm soát

NN khá cao so với những DN không có kiểm soát NN (51,13% và 12,56%).

Ngoài các đặc điểm trên, DN có sự kiểm soát NN đầu tư quá mức nhiều hơn

các DN không có sự kiểm soát NN (8,76% - 7,99%). Theo Cai (2013), do DN tư

nhân có chi phí sử dụng vốn bên ngoài lớn, vì thế các nhà quản lý ở các DN này

--83--

chịu áp lực lớn trong việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn hơn là các DN kiểm soát bởi

NN. Vì điều này nên ở DN kiểm soát bởi tư nhân thường là đầu tư dưới mức. Các

DN kiểm soát Nhà nước dễ tiếp cận vốn vay hơn các DN kiểm soát bởi tư nhân, vì

thế các nhà quản lý ở những DN kiểm soát bởi Nhà nước không chịu nhiều áp lực

sử dụng hiệu quả nguồn vốn. Nhằm có được lợi ích của mình, nhà quản lý ở những

DN kiểm soát bởi Nhà nước có khuynh hướng đầu tư quá mức, điều này chắc chắn

làm giảm hiệu quả đầu tư (Cai, 2012). Lý luận này được Cai (2013) kiểm chứng

thực nghiệm cho các DN ở Trung Quốc và có kết luận rằng, đầu tư quá mức xảy ra

ở các DN kiểm soát Nhà nước có mức độ lớn hơn ở các DN kiểm soát bởi tư nhân.

Thực nghiệm nghiên cứu của Cai (2013) hoàn toàn phù hợp với lý thuyết rằng sự

đầu tư quá mức thường xảy ra ở những DN có chi phí đại diện lớn. Và mô tả thống

kê đầu tư vượt mức ở DN có sự kiểm soát NN và DN không có sự kiểm soát NN

của tác giả, phần nào đã ủng hộ kết quả nghiên cứu của Cai (2013).

3.5. Biến động của đầu tư, dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản của chứng

khoán.

Theo dữ liệu tác giả tập hợp từ BCTC đã được kiểm toán, tỷ lệ đầu tư trên

TSCĐ thuần (I/K) của các DN có chiều hướng giảm dần từ năm 2008 đến năm 2013

(Hình 3.4A). Tỷ lệ đầu tư trên TSCĐ của DN lớn nhất vào năm 2008 là 77,21%,

mức thấp nhất là năm 2013 chỉ đạt 17,36%. Tỷ lệ dòng tiền nội bộ trên TSCĐ cũng

có xu hướng đi xuống. Dòng tiền nội bộ giảm là kết quả của lợi nhuận ròng sụt

giảm. Thực tế, từ năm 2008 – 2013, theo báo cáo thường niên các doanh nghiệp

Việt Nam của VCCI, 2014 (Hình 3.5), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ

suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có xu hướng giảm liên tục. ROA, ROE

giảm cho thấy lợi nhuận ròng giảm và kết quả tất yếu là dòng tiền nội bộ giảm theo.

Một đặc điểm khác có thể nhận thấy được qua hình 3.4A, đó là và tỷ lệ dòng tiền

luôn cao hơn tỷ lệ đầu tư trong suốt giai đoạn 2008 – 2013. Điều này cho thấy, DN

không tìm kiếm được nhiều cơ hội đầu tư tốt để sử dụng hết dòng tiền nội bộ, vì thế

dòng tiền nội bộ lớn hơn nhu cầu đầu tư hiện tại.

--84--

Hình 3.4:Biến động đầu tư, dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và

3.4B

3.4A

3.4C

3.4D

tính thanh khoản của chứng khoán

Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu

Hình 3.4B, thể hiện biến động của rủi ro hệ thống từ năm 2008 đến năm

2013. Trong giai đoạn này, cho thấy rủi ro hệ thống tăng giảm xen kẽ nhau và mỗi

năm giảm về mức độ biến động. Rủi ro hệ thống tăng cao năm 2008, 2010 và 2011

với mức độ lần lượt là 1,01 – 1,12 – 0,86 và giảm trong năm 2009, 2011 và 2013

với mức độ 0,95 – 0,76 – 0,70. Rủi ro hệ thống tăng cao nhất trong năm 2008,

tương ứng với lãi suất và lạm phát cao nhất trong năm này. Năm 2010, với sự quay

--85--

lại của lạm phát và gia tăng trở lại của lãi suất cũng thể hiện qua rủi ro hệ thống ở

mức 1,12. Cứ sau mỗi đợt gia tăng của lạm phát hay lãi suất, các chính sách điều

tiết vĩ mô được ban hành, vì thế biến động thị trường năm sau thường giảm bớt. Đó

là lý do cho biến động rủi ro hệ thống cứ năm tăng lên, năm giảm xuống.

25.00%

21,30%

20.00%

17,43%

17,03%

15.00%

12,78%

ROE

10,66%

8,75%

ROA

10.00%

8,22%

6,73%

8,32%

4,95%

5.00%

4,99%

4,69%

0.00%

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Hình 3.5: Tỷ suất sinh lời của các doanh nghiệp Việt Nam 2008 - 2013

Nguồn: Báo cáo thường niên các doanh nghiệp Việt Nam của VCCI, 2014

Rủi ro phi hệ thống gần như không có nhiều biến động trong giai đoạn 2010-

2013, nó có chút gia tăng trong năm 2008 và 2009 (hình 3.4C). Vì thế, nên rủi ro

phi hệ thống trong mỗi năm đều xoay quanh giá trị trung bình 42,99%. Tính thanh

khoản của chứng khoán giảm thấp trong năm 2011 và cao nhất trong năm 2009.

Nhìn chung tính thanh khoản của chứng khoán biến động liên tục trong giai đoạn

2008 – 2013.

3.6. Kết luận chương 3

Qua phân tích phần dư của mô hình (3.3), cho tác giả kết luận rằng các DN

Việt Nam đang đầu tư quá mức. Theo nghiên cứu thực nghiệm, các DN có dòng

tiền lớn, cơ hội đầu tư thấp, sử dụng nợ cao thường có xu hướng đầu tư quá mức.

Rõ ràng những đặc điểm này tìm thấy ở các DN Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013,

--86--

vì thế, kết luận các DN Việt Nam đang đầu tư quá mức hoàn toàn phù hợp. Ngoài

ra, các DN nhiều hạn chế tài chính và các DN có sự kiểm soát Nhà nước cũng có

đặc điểm là đầu tư quá mức. Bên cạnh đặc điểm đầu tư quá mức, các DN nhiều hạn

chế tài chính còn có những đặc điểm khác như: hiệu quả hoạt động thấp, dòng tiền

thấp, tính thanh khoản của chứng khoán thấp, nợ cao…Các DN có kiểm soát Nhà

nước lại là những DN có hiệu quả hoạt động tốt, dòng tiền lớn, tính thanh khoản của

chứng khoán cao, cơ hội tăng trưởng lớn… Các đặc điểm tài chính nêu ra trong

chương này sẽ là cơ sở để giải thích sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi

ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư ở những DN nhiều

hạn chế tài chính so với DN ít hạn chế tài chính, cũng như ở các DN có kiểm soát

NN so với những DN không có kiểm soát NN.

--87--

CHƯƠNG 4:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN,

RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH

THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN ĐẦU TƯ

CỦA DOANH NGHIỆP

4.1. Ma trận tương quan giữa các biến số trong mô hình

Bảng 4.1 trình bày tương quan các biến số theo từng cặp trong mô hình (2)

cho toàn mẫu nghiên cứu, theo đó tương quan giữa các biến độc lập với biến đầu tư

đa số đều có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ tương quan giữa biến rủi ro phi hệ thống,

biến quy mô với đầu tư không có ý nghĩa thống kê. Các tương quan có ý nghĩa

thống kê trong bảng 4.1 cho biết dòng tiền nội bộ tương quan dương với đầu tư,

nghĩa là dòng tiền nội bộ càng lớn càng khuyến khích đầu tư gia tăng. Rủi ro hệ

thống gia tăng, hay thị trường nhiều biến động, DN càng gia tăng đầu tư. Tính thanh

khoản của chứng khoán, cơ hội tăng trưởng Q, đòn bẩy nợ, tỷ lệ tăng trưởng doanh

thu đều có tương quan dương với đầu tư. Tỷ suất sinh lời của chứng khoán có tương

quan âm với đầu tư, nghĩa là giá chứng khoán càng giảm, đầu tư càng gia tăng. Số

năm thành lập DN cổ phần có tương quan ngược chiều với đầu tư. Tất cả các tương

quan này mang ý nghĩa tương quan riêng với đầu tư, chưa xét trong trường hợp có

nhiều yếu tố cùng một lúc tác động đến đầu tư.

--88--

I/K

CF/K

Sysrisk

Idiorisk

Liquid

Lev

Sale

Size

Return

Age

I/K

0.2753***

CF/K

0.0770**

0.0526*

Sysrisk

0.0498

0.0186

-0.0036

Idiorisk

0.0647**

0.1101***

0.5593***

0.1657***

Liquid

0.0615**

0.2900***

-0.0206

-0.1040***

0.0413

0.0780**

-0.1738***

0.1640***

0.1204***

0.0263

-0.0952***

Lev

0.1364***

0.1088***

0.1048***

-0.0433

0.0625**

0.1425***

0.0776**

Sale

0.0134

-0.0894***

0.1389***

-0.4076***

-0.1359***

0.1830***

0.3094***

0.1184***

Size

-0.1155***

0.0178

-0.1126***

0.0778**

0.2081***

0.2704***

-0.0103

-0.0494

0.0412

Return

-0.1545***

-0.0684**

-0.2175***

0.0255

-0.0434

-0.1082***

-0.1932***

-0.1729***

-0.1111*** 0.2104***

Age

Ghi chú: ***, **, * đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%.

Bảng 4.1: Ma trận tương quan các biến số cho toàn mẫu nghiên cứu

--89--

Bảng 4.2: Ma trận tương quan các biến số cho nhóm doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính và nhóm doanh nghiệp ít hạn chế

Biến

I/K

CF/K

Sysrisk

Idiorisk

Liquid

Lev

Sale

Size

Return

Age

0.3220***

0.0636

0.0874*

0.0811

0.0111

0.1460***

0.0690

-0.0070

-0.1097**

-0.1865***

I/K

0.2519***

0.1694***

0.1172**

0.1772*

0.2100***

0.0799

0.0917*

-0.0114

-0.0532

-0.1264**

CF/K

0.0974***

0.0836**

0.0070

0.6238***

-0.0175

0.0158

0.1227**

0.0854*

-0.1646***

-0.3095***

Sysrisk

0.0305

-0.0012

-0.0388

0.1576***

-0.1735***

0.1714***

-0.0913*

-0.4676***

0.0400

-0.0479

Idiorisk

0.0600

0.1344***

0.5224***

0.1610***

-0.0554

-0.0583

0.0172

-0.1602***

0.1014**

-0.1279**

Liquid

0.1151***

0.3360***

0.0320

0.0091

0.1719***

-0.1042**

0.0905*

0.2963***

0.2466***

-0.0334

0.0762**

-0.1468***

0.1586***

0.0182

0.0248

0.0682*

0.0817

0.1881***

0.0335

-0.1649***

Lev

0.1764***

0.1505***

0.1015***

-0.0148

0.0856**

0.2124***

0.0994***

0.1315**

-0.0829

-0.1080**

Sale

0.0368

-0.0675*

0.1328***

-0.4124***

-0.1440***

0.1529***

0.3219***

0.1175***

0.0625

0.0232

Size

-0.1217***

0.0746**

-0.0821**

0.1062***

0.2649***

0.3274***

-0.016

-0.0343

0.0378

0.2491***

Return

-0.1467***

-0.1027***

-0.1663***

0.0760**

-0.0002

-0.2219***

-0.1878***

-0.2015***

-0.1564***

0.1929***

Age

Ghi chú: ***, **, * đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Phía trên đường chéo số 1 là tương quan các biến ở nhóm DN ít hạn chế tài chính (nhóm FPC+NFC) Phía dưới đường chéo số 1 là tương quan các biến ở nhóm DN nhiều hạn chế tài chính (Nhóm FC)

tài chính

--90--

Bảng 4.2 trình bày tương quan giữa các biến số theo từng cặp của mô hình (2)

cho dữ liệu nhỏ được phân theo yếu tố hạn chế tài chính. Phía trên đường chéo số 1 là

tương quan của các biến ở nhóm DN ít hạn chế tài chính, theo đó dòng tiền, rủi ro phi

hệ thống và đòn bẩy có tương quan dương với đầu tư, tỷ suất sinh lời của chứng

khoán và số năm niêm yết có tương quan nghịch biến với đầu tư. Phía dưới bên trái

đường chéo số 1 là tương quan giữa các biến ở nhóm DN nhiều hạn chế tài chính,

theo đó, dòng tiền, rủi ro hệ thống, cơ hội tăng trưởng Q, đòn bẩy, tỷ lệ tăng trưởng

doanh số có tương quan dương với đầu tư, tỷ suất sinh lời của chứng khoán và số

năm niêm yết có tương quan âm với đầu tư. Mức độ tương quan của dòng tiền nội với

đầu tư ở nhóm DN ít hạn chế tài chính lớn hơn ở nhóm DN nhiều hạn chế tài chính,

cho tác giả kỳ vọng dòng tiền tác động mạnh đến đầu tư ở nhóm DN ít hạn chế tài

chính hơn nhóm DN nhiều hạn chế tài chính.

Mối tương quan của các biến độc lập với biến phụ thuộc là đầu tư ở toàn mẫu

nghiên cứu giống tương quan giữa các biến với đầu tư ở mẫu những DN nhiều hạn

chế tài chính, vì trong toàn bộ 206 đối tượng nghiên cứu, có 132 đối tượng được phân

vào nhóm hạn chế tài chính, xem như 2/3 của toàn mẫu là nhóm DN nhiều hạn chế tài

chính, vì thế nhóm DN nhiều hạn chế tài chính có ảnh hưởng lớn đến toàn mẫu

nghiên cứu.

4.2. Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của doanh nghiệp Việt

Nam

Kết quả ước lượng mô hình (3) cho toàn mẫu nghiên cứu được trình bày trong

bảng 4.3: Cột (1) thể hiện ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư khi chưa xét ảnh

hưởng của độ bất ổn và tính thanh khoản của chứng khoán, cột (2) thể hiện ảnh

hưởng của dòng tiền và rủi ro hệ thống đến đầu tư, cột (3) thể hiện ảnh hưởng của

dòng tiền, rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đến đầu tư, cột (4) thể hiện ảnh

hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của

chứng khoán đến đầu tư.

--91--

4.2.1. Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng

Kiểm định AR (2) ở các cột trong bảng 4.3, cho thấy giá trị P.value đều lớn

hơn 10%, nghĩa là mô hình không có tự tương quan bậc 2. Với tùy chọn Robust trong

câu lệnh hồi quy, kiểm định Hansen ở các cột trong bảng có P.value lớn hơn 10%,

cho biết các biến lựa chọn làm biến công cụ là hợp lý. Kiểm định F ở tất cả các cột

trong bảng đều có P.value < 1% cho biết sự phù hợp của mô hình. Và ở tất cả các cột

trong bảng có số công cụ đều nhỏ hơn số nhóm, cho biết biến công cụ không yếu.

Những kiểm định này chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy của các biến độc lập, có ý

nghĩa thống kê là hiệu quả và không chệch.

4.2.2. Phân tích kết quả ước lượng

 Kết quả ước lượng nhìn từ các nghiên cứu thực nghiệm

Hệ số hồi quy của CF/K ở các cột trong bảng 4.3 đều dương, cho thấy sự tác

động thuận chiều của dòng tiền nội bộ đến đầu tư, đầu tư gia tăng khi DN có dòng

tiền nội bộ lớn. Kết quả tác động dương của dòng tiền ủng hộ kết quả của nhiều

nghiên cứu trước đó như nghiên cứu của Fazzari và cộng sự (1988), Kaplan và

Zingales (1997), Alti (2003), Moyen (2004), Cleary và cộng sự (2007), Firth và cộng

sự (2012). Sự ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đến đầu tư, khi không xét yếu tố thanh

khoản của chứng khoán, có ảnh hưởng dương đến đầu tư. Nhưng khi xem xét cả yếu

tố thanh khoản, thì rủi ro hệ thống gia tăng sẽ hạn chế đầu tư của DN. Kết quả ước

lượng ở cột 4, bảng 4.3 cho thấy ảnh hưởng âm của rủi ro hệ thống đến đầu tư, giống

kết quả của các nghiên cứu Bloom và cộng sự (2007), Koetse và cộng sự (2009). Rủi

ro phi hệ thống có tác động dương đến đầu tư trong tất cả các cột ở bảng 4.3, ảnh

hưởng dương của độ bất ổn đến đầu tư cũng đã tìm thấy trong nghiên cứu của

Huizinga (1993), Bulan (2005). Và tính thanh khoản của chứng khoán có tác động

thuận chiều đến đầu tư như trong nghiên cứu của Becker-Blease và Paul (2006),

Muñoz (2013).

--92--

Biến phụ thuộc: I/K

(1)

(2)

(3)

(4)

L1.I/K

CF/K

Sysrisk

0,0905*** (0,001) 0,5797*** (0,006)

0,0993*** (0,002) 0,5249*** (0,003) 0,1751* (0,091)

Idiorisk

0,1063*** (0,003) 0,6732*** (0,001) 0,1806* (0,097) 1.9893** (0,036)

Liquid

Size

Lev

Sale

Return

Age

-0,0826 (0,652) -0,0047 (0,973) 1,8892** (0,017) -0,0334 (0,763) -0,1010 (0,123) 0,1541 (0,555)

-0,1493 (0,453) -0,3444* (0,066) 1,9367*** (0,008) 0,0003 (0,997) 0,0004 (0,994) -0,0063 (0,980)

-0,2895 (0,218) -0,3039** (0,033) 1,9390*** (0,002) 0,0156 (0,853) 0,0206 (0,737) -0,1187 (0,605)

853 206 43

853 206 51

853 206 53

0,000 0,007 0,342 0,419

0,000 0,006 0,334 0,386

0,000 0,008 0,228 0,286

0,0462 (0,139) 0,4428*** (0,001) -0,1795* (0,098) 0,9993* (0,091) 28,6592*** (0,001) -0,0550 0,592 0,3020*** (0,009) 0,7473* (0,063) -0,0145 (0,835) -0,1086** (0,037) -0,1196 (0,561) 853 Số quan sát 206 Số nhóm 72 Số biến công cụ 0,000 F test – P.value 0,009 AR(1) test – P.value 0,282 AR(2) test – P.value Hansen test – P.value 0,438 Ghi chú: Kết quả hồi quy theo phương pháp Sys-GMM với biến phụ thuộc I/K tính bằng đầu tư trên tài sản cố định thuần; CF là dòng tiền nội bộ, tính bằng lợi nhuận ròng cộng khấu hao; SysRisk là rủi ro hệ thống; IdioRisk là rủi ro phi hệ thống; Liquid là tính thanh khoản của chứng khoán, đo bằng số lượng cổ phiếu giao dịch hàng ngày chia cho số lượng cổ phiếu đang lưu hành; Q tính bằng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng nợ phải trả chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản; Size là logarit tự nhiên của tổng tài sản; Lev là tỷ lệ giữa tổng nợ phải trả trên tổng tài sản; Sale tỷ lệ tăng trưởng doanh thu. Return là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu; Age là logarit tự nhiên số năm thành lập DN cổ phần. ***, **, * đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Giá trị trong ngoặc đơn là P- value.

Bảng 4.3: Kết quả ước lượng ảnh hưởng của dòng tiền - rủi ro hệ thống – rủi ro phi hệ thống – tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư

--93--

 Thảo luận kết quả ước lượng

Xem xét mức độ tác động của dòng tiền nội bộ đến đầu tư, bảng 4.3 cột 4, cho

thấy hệ số hồi quy của CF/K bằng 0,4428 và có ý nghĩa thống kê ở mức khá cao 1%,

độ lệch chuẩn (Std.Dev) của CF/K bằng 0,8346, giá trị trung bình (Mean) của I/K là

0,4185, cho biết một sự gia tăng độ lệch chuẩn của dòng tiền nội bộ sẽ khiến đầu tư gia tăng 0,88%13. Nghĩa là khi DN có dòng tiền nội bộ càng lớn, họ càng muốn gia

tăng đầu tư và ngược lại, khi dòng tiền nội bộ giảm, DN sẽ có khuynh hướng cắt giảm

đầu tư. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết thông tin bất cân xứng và lý

thuyết trật tự phân hạng: DN thích sử dụng nguồn vốn nội bộ để tài trợ đầu tư hơn là

sử dụng nguồn vốn bên ngoài. Khi nguồn vốn nội bộ không đủ để tài trợ đầu tư, DN

cần phải huy động vốn bên ngoài, sự lựa chọn ngược của các nhà đầu tư bên ngoài do

thông tin bất cân xứng trên thị trường, khiến DN phải trả một chi phí cao cho nguồn

vốn nhận được và chi phí này càng lớn khi DN huy động vốn càng nhiều. Vì vậy, để

đảm bảo hiệu quả đầu tư, DN sẽ cắt giảm đầu tư khi nguồn vốn nội bộ giảm. Liên hệ

với mô tả thống kê thực trạng các DN Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2013, biến

động của CF/K và I/K trong hình 3.4A, chương 3, cho thấy dòng tiền nội bộ của các

DN trong mẫu nghiên cứu giảm liên tục từ năm 2008 đến 2013, tương ứng với sự sụt

giảm đầu tư của DN. Như vậy, thực tế thị trường các DN Việt Nam ủng hộ kết quả

nghiên cứu rằng, dòng tiền có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư của các DN.

Hệ số của rủi ro hệ thống trong cột 4, bảng 4.3 bằng -0,1795 và có ý nghĩa

thống kê. Với Std.Dev của Sysrisk bằng 0,3830, chỉ ra rằng một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro hệ thống sẽ khiến đầu tư giảm 0,16%14. Kết quả này được nhiều

nghiên cứu thực nghiệm ủng hộ. Theo sự giải thích của lý thuyết quyền chọn thực,

khi thị trường có nhiều biến động, rủi ro gia tăng, các DN gia tăng thực hiện quyền

chọn chờ đợi và giảm đầu tư hiện tại. Khi xem xét thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu,

biến động của biến Sysrisk và I/K trong hình 3.4B, chương 3, cho thấy, trong giai

13 Panousi & Papanikolaou (2012) trang 10, Munoz (1013) trang 13, Cull và cộng sự (2014) trang 278. Theo đó, 0,88% =0,4428*0,8346/0,4185 14 0,16% = 0,1795*0,3830/0,4185

đoạn 2008 – 2013, rủi ro hệ thống biến động liên tục qua mỗi năm và đầu tư của các

--94--

DN giảm dần từ năm 2008 đến năm 2013. Như vậy, với sự biến động của các yếu tố

vĩ mô, mà DN khó khăn dự đoán trước, việc cắt giảm đầu tư khi rủi ro hệ thống gia

tăng phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, cũng như phù hợp phản ứng

thực tế của các DN.

Hệ số của rủi ro phi hệ thống trong cột 4, bảng 4.3 bằng 0,9993 và có ý nghĩa

thống kê, cho biết một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống, sẽ kích thích đầu tư gia tăng 0,29%15. Kết quả này cho thấy có một sự đánh đổi giữa rủi ro và cơ

hội tăng trưởng của đầu tư trong quyết định của các DN Việt Nam. Như trình bày ở

phần đặc điểm đầu tư của các DN Việt Nam giai đoạn 2008 -2013, DN có tỷ lệ đầu tư

quá mức cao hơn tỷ lệ đầu tư dưới mức. Do đầu tư quá mức, vì thế, các DN Việt Nam

dễ dàng đánh đổi giữa rủi ro và cơ hội đầu tăng trưởng. Kết quả ảnh hưởng thuận

chiều của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư của các DN hoàn toàn phù hợp với thực trạng

các DN Việt Nam trong giai đoạn này.

Hệ số của tính thanh khoản chứng khoán là 28,6592 và có ý nghĩa thống kê ở

mức 1%, cho thấy một sự gia tăng độ lệch chuẩn của tỷ lệ cổ phiếu giao dịch, sẽ khuyến khích đầu tư gia tăng 0,35%16. Bởi vì, tính thanh khoản chứng khoán cao tạo

điều kiện để DN tìm kiếm nguồn tài trợ từ bên ngoài. Tính thanh khoản chứng khoán

càng cao, việc phát hành chứng khoán mới để huy động vốn tài trợ đầu tư trở nên dễ

dàng hơn, và vì thế, đầu tư có điều kiện gia tăng. Biến động của tính thanh khoản

chứng khoán với đầu tư như hình 3.4D cho thấy sự biến động thuận chiều của hai yếu

tố này. Tuy điều này chỉ thể hiện mối quan hệ độc lập giữa tính thanh khoản chứng

khoán và đầu tư với nhau, nhưng nó cũng là một minh chứng thực tế cho thấy mối

quan hệ thuận chiều giữa tính thanh khoản của chứng khoán và đầu tư. Như vậy, ảnh

hưởng thuận chiều của tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư mà tác giả tìm

thấy ở đây, được sự ủng hộ từ các nghiên cứu thực nghiệm và cả thực tế ở thị trường

15 Std.dev của biến Idiorisk = 0,1243, Mean I/K=0,4185, biến động của đầu tư 0,29% =0,1243*0,9993/0,4185 16 Std.Dev của Liquid = 0,0052, Mean I/K=0,4185, biến động của đầu tư 0,35% =0,0052*28,6592/0,4185

Việt Nam.

--95--

Đối với các biến kiểm soát trong mô hình (2), với mục đích kiểm soát sự ảnh

hưởng đến quyết định đầu tư, tác giả tìm thấy ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy của

quy mô (Size), tỷ lệ nợ (Lev) và tỷ suất sinh lời chứng khoán (Return). Tác giả không

tìm thấy ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy của biến đo lường khả năng tăng trưởng

(Q), biến tốc độ tăng trưởng doanh thu (Sale) và biến số năm thành lập DN cổ phần

(Age). Biến Size có ý nghĩa thống kê và có hệ số của quy mô bằng 0,3020, cho biết

một sự thay đổi độ lệch chuẩn của quy mô tổng tài sản sẽ làm thay đổi đầu tư 0,46%,

theo cùng chiều. Nghĩa là, những DN có quy mô càng lớn, càng thuận lợi trong việc

huy động vốn bên ngoài nên có điều kiện gia tăng đầu tư. Sự ảnh hưởng dương của

quy mô đến đầu tư như kỳ vọng dấu mà tác giả đưa ra ở phần trên.

Hệ số tỷ lệ nợ là 0,7473, cho biết một sự gia tăng độ lệch chuẩn của tỷ lệ nợ sẽ gia tăng đầu tư 0,39%17, nghĩa là có một sự tác động thuận chiều của tỷ lệ nợ đến đầu

tư, kết quả này như dấu kỳ vọng nêu ở chương 2. Do đặc điểm đầu tư vượt mức của

các DN Việt Nam trong giai đoạn 2008 -2013, nên khi nợ gia tăng, DN đã chuyển rủi

ro từ chủ sở hữu sang các chủ nợ, điều này khiến các DN mạnh mẽ hơn trong quyết

định đầu tư. Kết quả này phù hợp với kết luận của (Layndres và Zhdanov, 2005), các

DN đầu tư vượt mức thường sử dụng nợ để tài trợ đầu tư.

100.00%

77,05%

70,52%

50.00%

35,71%

20,26% 22,10%

35,64%

Tỷ lệ tăng trưởng của khoản mục đầu tư tài chính ngắn hạn

-2,32%

-3,50%

19,90%

0.00%

-12,84%

2008

2009

2010

2011

2012

2013

-50.00%

Tỷ lệ suất sinh lời bình quân của chứng khoán

-62,85%

-100.00%

-115,69%

-150.00%

Hình 4.1: Tỷ suất sinh lời bình quân của chứng khoán và tỷ lệ tăng trưởng của khoản mục đầu tư tài chính ngắn hạn.

17 Std.Dev của Lev = 0,2184, Mean I/K=0,4185, biến động của đầu tư 0,39% =0,2184*0,7473/0,4185

Nguồn:Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu

--96--

Biến tỷ suất sinh lời chứng khoán cũng có ý nghĩa thống kê và ngược dấu kỳ

vọng mà tác giả đưa ra lúc đầu. Kết quả ước lượng tìm thấy ở cột 4, bảng 4.3 cho thấy

tỷ suất sinh lời chứng khoán gia tăng làm hạn chế đầu tư. Kết quả này ngược với kỳ

vọng dấu mà tác giả mong đợi. Tuy nhiên, nhìn vào thực tế Việt Nam trong thời gian

qua, tác giả thấy rằng kết quả ước lượng phản ánh này khá đúng cho thị trường Việt

Nam. Khi giá chứng khoán gia tăng, các DN Việt Nam tăng đầu tư chứng khoán, với

nguồn tài chính có giới hạn, điều này dẫn đến việc giảm đầu tư vào tài sản cố định.

Cụ thể, trong năm 2012 và 2013 giá chứng khoán tăng trở lại sau 2 năm giảm giá liên

tục. Tỷ suất sinh lời chứng khoán bình quân năm 2012 khoảng 24,4% và khoảng

40,43% trong năm 2013. Với sự biến động tăng giá chứng khoán, một số lớn DN đã

di chuyển một lượng vốn vào đầu tư chứng khoán trong hai năm này. Điều này có thể

nhìn thấy rõ trong tỷ lệ gia tăng mạnh của khoản mục đầu tư chứng khoán ngắn hạn

trong bảng cân đối kế toán của các DN này (Hình 4.1 và Bảng 4.4). Đặc biệt, có một

khá lớn các DN tăng mạnh mẽ khoản đầu tư tài chính ngắn hạn, cụ thể, DN có mã

chứng khoán VIP có tỷ lệ gia tăng đầu tư ngắn hạn năm 2013 là 19.178% (từ 418

triệu đồng tăng thành 80.583 triệu đồng); DN có mã chứng khoán HAP có tỷ lệ gia

tăng đầu tư ngắn hạn năm 2012 là 10.856% (từ 420 triệu đồng tăng thành 46.016 triệu

đồng) và tỷ lệ gia tăng năm 2013 là 609%; và nhiều DN khác có tỷ lệ tăng đầu tư

ngắn hạn trên hàng ngàn phần trăm như DN có mã DPM (2.695% năm 2013), HAS

(1.456% năm 2013), KHP (1.988% năm 2012 và 1.226% năm 2013), PAN (1.180%

năm 2013)…

--97--

2011

2012

2013

2011

2012

2013

Mã CK

64.937

147.903

325.258

78.239

37.693

482.626

ABT

PAN

-52%

128%

120%

1.180%

350

1,050

300

6.628

233.501

519.561

ALT

PGC

200%

3.423%

123%

-71% 1.734.861

202.000

62.077

79.000

151.000

DPM

SCD

-69%

-97%

91%

2.695% 1.443.449

861.597

662.021

4.243

2.609

31.409

FPT

TDH

-23%

-39%

118%

1.104%

420

46.016

326.432

1.653

2.123

25.903

HAP

TMS

28%

10.856%

609%

1.120%

2.232

2.459

38.266

32.900

210.350

292.281

HAS

TRC

10%

1.456%

4.174.888

539% 3.864.844

39% 5.512.841

219.952

387.794

HPG

VIC

76%

-7%

43%

895

17.496

232.009

2.707

418

80.583

KHP

VIP

1.855%

1.226%

-85% 19.178% 4.167.318

3.909.276

736.033

79.837

128.385

150.798

MPC

VNM

17%

61%

431%

45.000

176.680

15.427

70.518

68.807

PAC

VTB

Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng Triệu đồng %Tăng trưởng

-2%

293%

357%

Bảng 4.4: Đầu tư chứng khoán ngắn hạn năm 2012 và 2013 của một số doanh nghiệp

Nguồn:Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu

--98--

Như vậy, khi dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính thanh khoản

của chứng khoán tác động đến đầu tư, và đã có sự kiểm soát sự ảnh hưởng của khả

năng tăng trưởng, tỷ lệ nợ, quy mô tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng của doanh thu, tỷ

suất sinh lời chứng khoán và số năm thành lập DN cổ phần đến đầu tư của DN, qua

kết quả kiểm định, tác giả nhận thấy rằng: dòng tiền, tính thanh khoản của chứng

khoán và rủi ro phi hệ thống có ảnh hưởng đến đầu tư. Ảnh hưởng dương đến đầu tư

tìm thấy ở hệ số hồi quy của dòng tiền, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của

chứng khoán. Rủi ro hệ thống có ảnh hưởng âm đến đầu tư. Về mức độ ảnh hưởng,

dòng tiền có mức độ ảnh hưởng mạnh nhất đến đầu tư (0,88%), kế đến là tính thanh

khoản của chứng khoán (0,35%), thứ ba là rủi ro phi hệ thống (0,29%) và rủi ro hệ

thống ảnh hưởng yếu nhất đến đầu tư (0,16%). Mức độ ảnh hưởng của dòng tiền và

tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư cho thấy, trật tự nguồn vốn tài trợ đầu

tư trong quyết định nguồn tài trợ của các DN Việt Nam là phù hợp với lý thuyết trật

tự phân hạng: nguồn vốn nội bộ được ưu tiên sử dụng trước, sau đó mới đến nguồn

vốn từ việc phát hành cổ phần mới. Ảnh hưởng của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ

thống đến đầu tư trái dấu với nhau và mức độ ảnh hưởng của rủi ro phi hệ thống

mạnh hơn mức độ ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đến đầu tư . Rủi ro hệ thống gia

tăng làm hạn chế đầu tư, trong khi rủi ro phi hệ thống gia tăng lại khuyến khích đầu

tư gia tăng. Ảnh hưởng của độ bất ổn đến đầu tư cho thấy, các DN Việt Nam lựa chọn

cơ hội đầu tư tăng trưởng và đánh đổi điều đó với việc chấp nhận một mức rủi ro cao,

điều này phần lớn do các DN đang đầu tư vượt mức và sử dụng nợ để tài trợ đầu tư.

4.3. Ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh

khoản của chứng khoán: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế

tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế tài chính.

4.3.1. Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng

Kiểm định AR (2) ở cột (2)-(3) bảng 4.5, cho thấy giá trị P.value đều lớn hơn

10%, nghĩa là mô hình không có tự tương quan bậc 2. Với tuy chọn Robust, kiểm

định Hansen ở cột (2)-(3) trong bảng cũng có P.value lớn hơn 10%, cho biết các biến

--99--

lựa chọn làm biến công cụ là hợp lý. Kiểm định F ở tất cả các cột trong bảng đều có

P.value < 1% cho biết sự phù hợp của mô hình và ở tất cả các cột trong bảng có số

công cụ đều nhỏ hơn số nhóm, cho biết biến công cụ không yếu. Những kiểm định

này chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mô hình (2) theo yếu

tố hạn chế tài chính, có ý nghĩa thống kê là hiệu quả và không chệch.

4.3.2. Phân tích kết quả ước lượng

4.3.2.1. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp

doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế tài chính

Hệ số của dòng tiền trong cột (2)-(3) bảng 4.5 đều là dấu dương và có ý nghĩa

thống kê, cho thấy sự ảnh hưởng thuận chiều của dòng tiền đến đầu tư ở nhóm DN

nhiều hạn chế tài chính và cả ở nhóm DN ít hạn chế tài chính. Kết quả này được ủng

hộ bởi nhiều nghiên cứu như Fazzari và cộng sự (1988), Kaplan và Zingales (1997),

Cleary (1999), Alti (2003), Moyen (2004), Almeida và Campello (2007), Cleary và

cộng sự (2007), Bloom và cộng sự (2007), Panousi và Papanikolaou (2012), Firth và

cộng sự (2012). Xét về mức độ ảnh hưởng, một sự gia tăng độ lệch chuẩn của dòng tiền, sẽ khiến đầu tư nhóm DN nhiều hạn chế tài chính gia tăng 0,62%18 và đầu tư nhóm DN ít hạn chế tài chính gia tăng 0,19%19. Những con số này cho tác giả kết

luận rằng, đầu tư của nhóm DN nhiều hạn chế tài chính nhạy cảm với dòng tiền hơn

nhóm DN ít hạn chế tài chính. Kết quả độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền theo yếu

18 Nhóm DN nhiều hạn chế tài chính (Nhóm FC): Hệ số của CF/K =0,4585, Mean I/K=0,3947, Std.dev của CF/K = 0,5341, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của dòng tiền, đầu tư gia tăng 0,62% = 0,4585*0,5341/0,3947 19Nhóm DN ít hạn chế tài chính (Nhóm PFC_NFC): Hệ số của CF/K =0,0808, Mean I/K=0,4630, Std.dev của CF/K = 1,1003, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của dòng tiền, đầu tư gia tăng 0,19% = 0,0808*1,1003/0,4630

tố hạn chế tài chính ủng hộ nghiên cứu của Fazzari và cộng sự (1988).

--100--

Toàn mẫu

Nhóm FC

Biến phụ thuộc: I/K

(2)

(1)

L1.I/K

CF/K

Sysrisk

Idiorisk

Liquid

Size

Lev

Sale

Return

0,0462 (0,139) 0,4428*** (0,001) -0,1795* (0,098) 0,9993* (0,091) 28,6592*** (0,001) -0,0550 (0,592) 0,3020*** (0,009) 0,7473* (0,063) -0,0145 (0,835) -0,1086** (0,037) -0,1196 (0,561)

0,0706 (0,136) 0,4585** (0,032) -0,2646** (0,041) 0,8352* (0,071) 36,4623** (0,024) -0,2640 (0,317) 0,2726** (0,037) 0,6154* (0,053) 0,2491 (0,225) -0,0759 (0,236) -0,1008 (0,627)

0,1252** (0,049) 0,0808* (0,053) -0,4608** (0,032) -1,5457** (0,039) 25,2528* (0,064) -0,0018 (0,994) -0,1284 (0,560) 1,6811** (0,025) 0,9961*** (0,003) 0,1934 (0,319) -0,0391 (0,943)

290 74 67

853 206 72

563 132 67

0,000 0,031 0,585 0,198

Age Số quan sát Số nhóm Số công cụ 0,000 0,000 F test – P.value 0,010 0,009 AR(1) test – P.value 0,185 0,281 AR(2) test – P.value Hansen test – P.value 0,595 0,433 Ghi chú: Kết quả hồi quy theo phương pháp Sys-GMM với biến phụ thuộc I/K tính bằng đầu tư trên tài sản cố định thuần; CF là dòng tiền nội bộ, tính bằng lợi nhuận ròng cộng khấu hao; SysRisk là rủi ro hệ thống; IdioRisk là rủi ro phi hệ thống; Liquid là tính thanh khoản của chứng khoán, đo bằng số lượng cổ phiếu giao dịch hàng ngày chia cho số lượng cổ phiếu đang lưu hành; Q tính bằng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng nợ phải trả chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản; Size là logarit tự nhiên của tổng tài sản; Lev là tỷ lệ nợ; Sale tỷ lệ tăng trưởng doanh thu. Return là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu; Age là logarit tự nhiên số năm DN thành lập công ty cổ phần. ***, **, * đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Giá trị trong ngoặc đơn là P-value.

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng ảnh hưởng của dòng tiền – rủi ro hệ thống – rủi ro phi hệ thống - tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp DN nhiều hạn chế tài chính so với DN ít hạn chế tài chính. Nhóm (PFC+NFC) (3)

--101--

Thực tế thị trường DN Việt Nam, kết quả này có thể được giải thích từ các đặc

điểm của những DN nhiều hạn chế tài chính đã giới thiệu phần trước. Các DN nhiều

hạn chế tài chính với đặc điểm là tỷ lệ nợ khá cao, hiệu quả hoạt động kém, giá trị thị

trường thấp và khả năng tăng trưởng kém. Với những đặc điểm như vậy, theo lý

thuyết bất cân xứng thông tin trên thị trường, sẽ khiến những DN nhiều hạn chế tài

chính huy động vốn bên ngoài để tài trợ đầu tư trở nên khó khăn và chi phí huy động

sẽ cao (bù đắp rủi ro cao). Vì thế, đầu tư phụ thuộc nhiều vào dòng tiền nội bộ, trong

khi đó dòng tiền nội bộ ở những DN này lại có nhiều biến động thất thường (Hình

4.2a): có thời điểm dòng tiền cao hơn nhu cầu đầu tư, có thời điểm dòng tiền thấp hơn

nhu cầu đầu tư. Do đó, đầu tư ở các DN nhiều hạn chế tài chính càng nhạy cảm với

dòng tiền nội bộ hơn. Độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền ở các DN nhiều hạn chế

tài chính mạnh hơn so với những DN ít hạn chế tài chính, còn được giải thích từ góc

độ đầu tư vượt mức. Do các DN nhiều hạn chế tài chính đầu tư vượt mức nhiều hơn

các DN ít hạn chế tài chính

Hình 4.2: Tỷ lệ đầu tư và dòng tiền

4.2a: Nhóm DN nhiều hạn chế tài chính 4.2b. Nhóm DN ít hạn chế tài chính

Nguồn:Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu

Hơn nữa, các DN nhiều hạn chế tài chính có tỷ lệ đầu tư vượt mức cao hơn các

DN ít hạn chế tài chính. Vì đang đầu tư quá mức cộng với việc hạn chế nguồn vốn tài

--102--

trợ từ bên ngoài, do đó có lẽ đã khiến nguồn vốn nội bộ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến

đầu tư của các DN nhiều hạn chế tài chính.

4.3.2.2. Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu

trong trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít

hạn chế tài chính

Độ bất ổn với đại diện là rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, ảnh hưởng đến

đầu tư ở nhóm DN nhiều hạn chế tài chính được trình bày ở cột (2)-(3) bảng 4.5. Rủi

ro hệ thống ảnh hưởng âm đến đầu tư trong cả hai nhóm DN nhiều hạn chế tài chính

và DN ít hạn chế tài chính, nhưng với mức độ khác nhau. Một sự gia tăng độ lệch

chuẩn của rủi ro hệ thống, sẽ dẫn đến sự sụt giảm trong đầu tư nhóm DN nhiều hạn chế tài chính là 0,26%20 và sụt giảm đầu tư nhóm DN ít hạn chế tài chính là 0,37%21.

Như vậy, đầu tư nhóm DN ít hạn chế tài chính nhạy cảm với rủi ro hệ thống hơn

nhóm DN nhiều hạn chế tài chính. Điều này cho thấy rằng, các DN ít hạn chế tài

chính thận trọng trong quyết định đầu tư trước rủi ro hơn, hay nói cách khác, nhóm

DN nhiều hạn chế tài chính không e ngại rủi ro bằng nhóm DN ít hạn chế tài chính.

Bởi vì các DN ít hạn chế tài chính với đặc điểm, như trình bày trong chương 3, là

dòng tiền nội bộ lớn, nợ vay hiện đang thấp, hiệu quả kinh doanh cao, khả năng tiếp

cận nguồn vốn bên ngoài thuận lợi… vì thế, họ có nhiều cơ hội để lựa chọn đầu tư

tốt, không nhất thiết phải đầu tư nếu dự án có rủi ro cao. Khi dự án có rủi ro hệ thống

cao, các DN ít hạn chế tài chính đã giảm đầu tư mạnh hơn, vì họ có thể thực hiện

quyền chọn chờ đợi hoặc khi đó, họ thực hiện chính sách trả cổ tức cao để làm hài

lòng cổ đông. Trong thực tế, có những DN ít hạn chế tài chính đã thực hiện chi trả cổ

tức cao, và giảm đầu tư, trong khi có tỷ lệ tăng trưởng dòng tiền lớn. Chẳng hạn, DN

có mã chứng khoán ABT, là DN thuộc nhóm ít hạn chế tài chính, có tỷ lệ tăng trưởng

20 Nhóm DN nhiều hạn chế tài chính (Nhóm FC): Hệ số của Sysrisk =-0,2646, Mean I/K=0,3947, Std.dev của Sysrisk=0,3816, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro hệ thống, đầu tư giảm 0,26% =0,2646*0,3816/0,3947. 21 Nhóm DN ít hạn chế tài chính (Nhóm PFC+NFC): Hệ số của Sysrisk =-0,4608, Mean I/K=0,4630, Std.dev của Sysrisk=0,3717, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro hệ thống, đầu tư giảm 0,37% =0,4608*0,3717/0,4630

lợi nhuận ròng năm 2011 là 6,25%, tỷ lệ tăng trưởng dòng tiền 10,98%, nhưng đầu tư

--103--

năm 2011 giảm 14,74% và cổ tức đã thực hiện năm 2011 là 60% mệnh giá; DN có

mã chứng khoán FPT, năm 2011 có tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận 33%, tăng trưởng

dòng tiền 5,76%, tăng trưởng đầu tư âm 37,61% và cổ tức thực hiện năm 2011 là

100% mệnh giá; tương tự là các DN có mã chứng khoán TCT, BMC, BMP, DXP...

như trình bày trong bảng 4.6.

Bảng 4.6: Thực tế tăng trưởng đầu tư, tăng trưởng dòng tiền và cổ tức chi trả một vài doanh nghiệp ít hạn chế tài chính.

Năm Tăng trưởng lợi nhuận Tăng trưởng dòng tiền Tỷ lệ cổ tức*

Mã cổ phiếu TCT BMC ABT FPT BMP DXP 2011 2011 2011 2011 2012 2012 Tăng trưởng đầu tư -1307,75% -118,66% -14,74% -37,61% -26,60% -13,67% 56,06% 292,90% 6,29% 33% 22,41% 59,89% 104,95% 263,17% 10,98% 5,75% 11,28% 24,51% 30% 50% 60% 45% 30% 70%

Nguồn: Thống kê từ dữ liệu nghiên cứu. Riêng (*) thống kê từ Trung tâm Lưu ký Chứng khoán Việt Nam (VSD) .

Như vậy, trước sự gia tăng của rủi ro hệ thống, DN nhiều hạn chế tài chính và

DN ít hạn chế tài chính đều cắt giảm đầu tư, với mức độ khác nhau. Nhưng đối với

rủi ro phi hệ thống, phản ứng đầu tư của hai nhóm DN này trái ngược nhau. DN

nhiều hạn chế tài chính gia tăng đầu tư khi rủi ro phi hệ thống gia tăng, trong khi DN

ít hạn chế tài chính cắt giảm đầu tư trước biến động tăng của rủi ro phi hệ thống.

Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống, đầu tư nhóm DN nhiều hạn chế tài chính gia tăng 0,25%22 và các DN ít hạn chế tài chính giảm đầu tư 0,45%23. Kết

hợp kết quả này với kết quả ước lượng ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đến đầu tư của

nhóm DN nhiều hạn chế tài chính, có thể cho tác giả thêm bằng chứng để kết luận

22 Nhóm DN nhiều hạn chế tài chính (Nhóm FC): Hệ số của Idiorisk =0,8352, Mean I/K=0,3947, Std.dev của Idiorisk=0,1174, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống, đầu tư tăng 0,25% =0,8352*0,1174/0,3947. 23 Nhóm DN ít hạn chế tài chính (Nhóm PFC+NFC): Hệ số của Idiorisk =-1,5457, Mean I/K=0,4630, Std.dev của Idiorisk=0,1345, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống, đầu tư giảm 0,45% =1,5457*0,1345/0,4630.

rằng, các DN nhiều hạn chế tài chính không e ngại rủi ro như các DN ít hạn chế tài

--104--

chính. Tại sao các DN nhiều hạn chế tài chính lại không e ngại rủi ro? Tại sao họ gia

tăng đầu tư khi rủi ro phi hệ thống gia tăng? Điều này phải chăng xuất phát từ những

đặc điểm riêng của các DN này?. Như trình bày trong chương 3, các DN nhiều hạn

chế tài chính đang đầu tư quá mức, có hiệu quả hoạt động kém, chi phí huy động vốn

bên ngoài cao (vốn vay và vốn cổ phần mới), tỷ lệ nợ cao và nợ có ảnh hưởng dương

đến đầu tư, các yếu tố này kết hợp lại cho thấy, các DN nhiều hạn chế tài chính đang

dùng nợ để đầu tư ở những dự án có NPV>0 và cả những dự án có NPV<0. Với tình

hình tài chính như vậy, DN nhiều hạn chế tài chính gia tăng đầu tư, đang thực hiện

một “canh bạc sống còn”, theo đó nếu đầu tư có hiệu quả, là cơ hội tăng giá trị vốn

chủ sở hữu, giúp DN thoát khỏi tình trạng hạn chế tài chính và nguy cơ phá sản.

Ngược lại, thì DN chỉ mất phần vốn chủ sở hữu hữu hạn đã đăng ký. Điều này giải

thích lý do tại sao các DN có nhiều hạn chế tài chính chấp nhận gia tăng đầu tư ở

những dự án với rủi ro cao (Cleary và cộng sự, 2007 và Bhagat và cộng sự, 2005).

Quay lại kết quả ảnh hưởng thuận chiều của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư đối

với toàn mẫu nghiên cứu, dấu hiệu ảnh hưởng này là giống với dấu ảnh hưởng ở

nhóm DN nhiều hạn chế tài chính. Bởi vì trong mẫu nghiên cứu của luận án, nhóm

DN nhiều hạn chế tài chính có số quan sát nhiều hơn số DN ít hạn chế tài chính. Do

đó, nhóm DN nhiều hạn chế tài chính có ảnh hưởng đến toàn thị trường lấn át ảnh

hưởng của nhóm DN ít hạn chế tài chính đến thị trường.

4.3.2.3. Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến đầu tư: nghiên cứu trong trường

hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít hạn chế tài

chính.

Ảnh hưởng của tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư là mối quan hệ

cùng chiều, ở những DN nhiều hạn chế tài chính và cả ở những DN ít hạn chế tài

chính. Điều này là do tính thanh khoản của chứng khoán cao sẽ giúp các DN thuận lợi

hơn trong việc gia tăng nguồn tài trợ từ bên ngoài, vì thế gia tăng tính thanh khoản

của chứng khoán có ảnh hưởng gia tăng đầu tư. Tuy nhiên, tác động của tính thanh

khoản của chứng khoán đến đầu tư ở những DN nhiều hạn chế tài chính mạnh hơn so

với các DN ít hạn chế tài chính. Một sự thay gia tăng độ lệch chuẩn của tính thanh

--105--

khoản chứng khoán, đầu tư của nhóm DN nhiều hạn chế tài chính gia tăng 0,48%24 và đầu tư ở nhóm DN ít hạn chế tài chính gia tăng 0,27%25. Kết quả này phù hợp với

nghiên cứu của Muñoz (2013). Theo Muñoz (2013) lý giải, bởi vì những DN nhiều

hạn chế tài chính, nguồn vốn nội bộ nhỏ, phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn bên ngoài

nên khi tính thanh khoản chứng khoán cao, như là chất xúc tác bôi trơn cho việc phát

hành cổ phần mới thuận lợi, vì thế đầu tư gia tăng. Hơn nữa, các DN nhiều hạn chế

tài chính đang đầu tư quá mức, nguồn vốn nội bộ thấp, không đáp ứng nhu cầu đầu tư

hiện tại và do đó, các nguồn vốn tài trợ bên ngoài trở nên rất cần thiết đối với các DN

này. Chính vì thế mà mức độ ảnh hưởng của tính thanh khoản của chứng khoán đến

đầu tư ở các DN nhiều hạn chế tài chính mạnh hơn ở các DN ít hạn chế tài chính.

4.3.3. Tóm tắt kết quả nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống,

rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu

trong trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính so với doanh nghiệp ít

hạn chế tài chính.

Kết quả nghiên cứu của luận án về sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống,

rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư ở những DN

nhiều hạn chế tài chính so với những DN ít hạn chế tài chính giai đoạn từ năm 2008

đến năm 2013, cho kết quả tóm tắt trong bảng 4.7.

- Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư cho toàn mẫu cho thấy, dòng tiền

ảnh hưởng mạnh nhất đến đầu tư (0,88%), kế đến là sự ảnh hưởng của tính thanh

khoản chứng khoán đến đầu tư (0,35%). Kết quả nghiên cứu này phù hợp với lý

thuyết trật tự phân hạng, theo đó, DN thích tài trợ đầu tư bằng nguồn vốn nội bộ

hơn nguồn vốn từ việc phát hành cổ phần mới, vì thế nên đầu tư nhạy cảm với

24 Nhóm DN nhiều hạn chế tài chính (Nhóm FC): Hệ số của Liquid =36,4623, Mean I/K=0,3947, Std.dev của Liquid=0,0052, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống, đầu tư tăng 0,48% =36,4623*0,0052/0,3947. 25 Nhóm DN ít hạn chế tài chính (Nhóm PFC+NFC): Hệ số của Liquid =25,2528, Mean I/K=0,4630, Std.dev của Liquid=0,0050, chỉ ra một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống, đầu tư tăng 0,27% =25,2528*0,0050/0,4630.

dòng tiền hơn tính thanh khoản. Ngoài ra, như phần trình bày trên, mức độ ảnh

--106--

hưởng của biến tỷ lệ nợ đến đầu tư là 0,39% (cho một sự gia tăng độ lệch chuẩn

của tỷ lệ nợ). Như vậy, so với mức độ tác động của tính thanh khoản chứng khoán,

tỷ lệ nợ tác động đến đầu tư mạnh hơn tính thanh khoản. Đối với yếu tố độ bất ổn,

rủi ro hệ thống có ảnh hưởng ngược chiều với đầu tư, nó cho biết rủi ro hệ thống

gia tăng, DN sẽ cắt giảm đầu tư. Nhưng đối với rủi ro phi hệ thống, phản ứng đầu

tư của DN ngược lại: Khi rủi ro phi hệ thống gia tăng, các DN gia tăng đầu tư theo.

Điều này thể hiện sự đánh đổi giữa cơ hội đầu tư tăng trưởng và rủi ro cao của các

DN Việt Nam.

- Khi xem xét ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính

thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư ở những DN nhiều hạn chế tài chính so

với những DN ít hạn chế tài chính, kết quả nghiên cứu cho những kết luận sau:

 Dòng tiền gia tăng đều có tác dụng khuyến khích đầu tư gia tăng theo trong

cả hai nhóm DN theo yếu tố hạn chế tài chính. Mức độ ảnh hưởng của dòng

tiền đến đầu tư ở nhóm DN nhiều hạn chế tài chính mạnh hơn ở nhóm DN ít

hạn chế tài chính. Hay nói cách khác đầu tư của các DN nhiều hạn chế tài

chính nhạy cảm với dòng tiền hơn những DN ít hạn chế tài chính. Kết quả này

này xuất phát từ những đặc điểm tài chính khác nhau giữa hai nhóm DN.

 Rủi ro hệ thống có ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư trong cả hai nhóm DN

theo yếu tố hạn chế tài chính. Xét về mức độ ảnh hưởng, thì nhóm DN nhiều

hạn chế tài chính giảm đầu tư nhẹ hơn nhóm DN ít hạn chế tài chính, khi rủi ro

hệ thống gia tăng. Kết quả này cho thấy các DN nhiều hạn chế tài chính không

e ngại rủi ro bằng nhóm DN ít hạn chế tài chính.

 Rủi ro phi hệ thống ảnh hưởng đến đầu tư trái ngược nhau ở hai nhóm DN

theo yếu tố hạn chế tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi rủi ro phi hệ

thống gia tăng, đầu tư của các DN nhiều hạn chế đầu tư gia tăng theo. Trong

khi đó, đầu tư của các DN ít hạn chế lại giảm khi rủi ro phi hệ thống gia tăng.

Phản ứng đầu tư trước rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống của các DN nhiều

hạn chế tài chính và DN ít hạn chế tài chính nhìn chung cho thấy, các DN

nhiều hạn chế tài chính không e ngại rủi ro như các DN nhiều hạn chế tài

--107--

chính, mà nguyên nhân chính là các DN nhiều hạn chế tài chính đang sử dụng

nợ để đầu tư quá mức, nên đầu tư tăng trưởng với rủi ro cao, là cơ hội để giúp

các DN này thoát khỏi tình trạng tài chính hiện tại.

 Tính thanh khoản của chứng khoán có tác động thuận chiều đến đầu tư trong

cả hai nhóm DN theo yếu tố hạn chế tài chính. Tuy nhiên, các DN nhiều hạn

chế tài chính gia tăng đầu tư mạnh hơn các DN ít hạn chế tài chính, với cùng

mức độ gia tăng của tính thanh khoản của chứng khoán. Hay nói cách khác,

đầu tư của những DN nhiều hạn chế tài chính nhạy cảm với tính thanh khoản

của chứng khoán hơn những DN ít hạn chế tài chính.

 Đối với các DN ít hạn chế tài chính, qua kết quả mức độ ảnh hưởng của

dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng

khoán đến đầu tư, cho thấy độ bất ổn có ảnh hưởng khá lớn đến đầu tư

(0,37%+0,45%). Điều này thể hiện các DN ít hạn chế tài chính khá thận trọng

trong các quyết định đầu tư. Khi độ bất ổn gia tăng, họ cắt giảm đầu tư, thực

hiện quyền chọn chờ đợi. Ngoài ra, nguồn vốn tài trợ đầu tư (dòng tiền nội bộ

và vốn cổ phần mới (tính thanh khoản của chứng khoán) xếp sau độ bất ổn về

mức độ ảnh hưởng đến đầu tư. Như vậy, đối với các DN ít hạn chế tài chính,

trong một quyết định đầu tư, yếu tố độ bất ổn quan trọng hơn nguồn vốn tài trợ

đầu tư.

 Quyết định đầu tư của các DN nhiều hạn chế lại bị ảnh hưởng mạnh bởi

nguồn vốn tài trợ đầu tư hơn là độ bất ổn. Kết quả cho thấy rõ hơn sự phụ

thuộc của đầu tư vào dòng tiền nội bộ, ở các DN nhiều hạn chế tài chính.

Ngoài ra, đối với các DN này, nắm bắt cơ hội đầu tư tăng trưởng quan trọng

hơn cả rủi ro, vì thế, họ vẫn quyết định gia tăng đầu tư khi rủi ro phi hệ thống

gia tăng.

--108--

Bảng 4.7: Tóm tắt kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống, tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư nhóm DN nhiều hạn chế tài chính và nhóm DN ít hạn chế tài chính.

Kết luận của luận án Biến động Toàn mẫu

DN ít hạn chế tài chính Thay đổi của đầu tư DN nhiều hạn chế tài chính

0,88% 0,62% 0,19%

Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của dòng tiền

-0,16% -0,26% -0,37%

Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro hệ thống

0,29% 0,25% -0,45%

Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống

0,35% 0,48% 0,27%

Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của tính thanh khoản DN nhiều hạn chế tài chính đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn nhóm DN ít hạn chế tài chính. Cùng một mức độ gia tăng rủi ro hệ thống, DN nhiều hạn chế tài chính giảm đầu tư nhẹ hơn nhóm DN ít hạn chế tài chính. Cùng một mức độ gia tăng rủi ro phi hệ thống, đầu tư của DN nhiều hạn chế tài chính gia tăng theo nhưng DN nhóm ít hạn chế tài chính lại giảm đầu tư. Cùng một mức độ gia tăng tính thanh khoản, DN nhiều hạn chế tài chính đầu tư gia tăng mạnh hơn nhóm DN ít hạn chế tài chính.

- Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của các DN nhiều hạn chế tài

chính, xét về mức độ, cho thấy rằng, dòng tiền có ảnh hưởng mạnh nhất đến đầu

tư, kế đến là tính thanh khoản của chứng khoán. Rủi ro hệ thống có ảnh hưởng

ngược chiều đến đầu tư, với mức độ tương đương mức độ ảnh hưởng thuận chiều

của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư. Nhìn chung, đầu tư của các DN nhiều hạn chế

tài chính, rất nhạy cảm với các nguồn vốn tài trợ đầu tư (thể hiện qua dòng tiền

và tính thanh khoản của chứng khoán) và các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài

chính sẵn sàng chấp nhận đánh đổi rủi ro, để nắm bắt cơ hội đầu tư tăng trưởng.

--109--

- Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư của các DN ít hạn chế tài chính,

xét về mức độ, cho thấy rằng, độ bất ổn có ảnh hưởng lớn nhất đến đầu tư, sau đó

mới là sự ảnh hưởng của các nguồn tài trợ. Như vậy, các DN ít hạn chế tài chính

rất e ngại rủi ro. Họ cắt giảm đầu tư hiện tại, chờ đợi thông tin nhiều hơn về dòng

tiền tương lai, khi độ bất ổn gia tăng. Phản ứng đầu tư của các DN ít hạn chế tài

chính, hoàn toàn khác với các DN nhiều hạn chế tài chính.

4.4. Ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh

khoản của chứng khoán đến đầu tư: Nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp

có sự kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà nước

Như trình bày phần trước, đặc điểm của những DN có sự kiểm soát NN có

những đặc điểm tương đồng với nhóm các DN ít hạn chế tài chính như hiệu quả hoạt

động tốt hơn, dòng tiền nội bộ lớn hơn, tỷ lệ nợ thấp hơn. Vậy câu hỏi được đặt ra,

liệu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản

của chứng khoán đến đầu tư của những DN có sự kiểm soát NN có giống kết quả

kiểm định cho nhóm DN ít hạn chế tài chính hay không? Để trả lời câu hỏi này tác

giả tiến hành hồi quy mô hình (3) với sự có mặt thêm của các biến tương tác giữa

dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán

với biến giả đại diện cho sự kiểm soát bởi NN (biến DumGov). Đầu tiên, tác giả sử

dụng tỷ lệ cổ phần Nhà nước 33,15% cho biến DumGov và sau đó, tiếp tục sử dụng

tỷ lệ 42,25% và 51%, để tăng cường độ tin cậy cho kết quả nghiên cứu. Kết quả ước

lượng trong trường hợp sử dụng tỷ lệ cổ phần 33,15% được trình bày trong bảng 4.8.

4.4.1. Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng

Kiểm định AR (2) ở các cột trong bảng 4.8, cho thấy giá trị P.value đều lớn

hơn 10%, nghĩa là mô hình không có tự tương quan bậc 2. Với tùy chọn Robust, kết

quả kiểm định Hansen ở các cột trong bảng có P.value lớn hơn 10%, cho biết các biến

lựa chọn làm biến công cụ là hợp lý. Kiểm định F ở tất cả các cột trong bảng đều có

P.value < 1% cho biết sự phù hợp của mô hình. Và ở tất cả các cột trong bảng có số

công cụ đều nhỏ hơn số nhóm, cho biết biến công cụ không yếu. Những kiểm định

--110--

này chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy của các biến độc lập trình bày trong bảng 4.8, có

ý nghĩa thống kê là vững, hiệu quả và không chệch.

4.4.2. Phân tích kết quả ước lượng

4.4.2.1. Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu cho trường hợp doanh

nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có sự kiểm soát

Nhà nước

Kết quả ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư được trình bày trong cột (1) và (5)

bảng 4.7. Kết quả cột (5) cho thấy, hệ số dòng tiền là 0,3811 và biến tương tác giữa

dòng tiền với biến giả kiểm soát NN bằng 0,6194 và có ý nghĩa thống kê, điều này

chỉ ra rằng, dòng tiền có ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư ở DN có kiểm soát NN cả

DN không có kiểm soát NN, nhưng với mức độ ảnh hưởng khác nhau. Một sự gia

tăng độ lệch chuẩn của dòng tiền, đầu tư của các DN không có kiểm soát NN gia tăng

0,76%, trong khi các DN có kiểm soát NN gia tăng 1,60%. Nghĩa là đầu tư của các

DN có kiểm soát NN nhạy cảm với dòng tiền hơn các DN không có kiểm soát NN.

Kết quả này ủng hộ kết quả nghiên cứu của Firth và cộng sự (2012). Ảnh hưởng của

dòng tiền đến đầu tư ở các DN có kiểm soát NN mạnh hơn so với các DN không có

sự kiểm soát NN, có thể được giải thích bởi hai lý do chính:

 Thứ nhất, do các DN có sự kiểm soát NN có mức độ đầu tư quá mức lớn hơn

các DN không có kiểm soát NN, vì thế nhu cầu nguồn vốn nội bộ cho đầu tư

của các DN có sự kiểm soát NN theo đó sẽ nhiều hơn ở các DN không có kiểm

soát NN.

--111--

Biến phụ thuộc: I/K

(1)

(5)

L1.I/K

CF/K

Tương tác với biến giả kiểm soát Nhà nước (DumGov) (3) 0,0553* (0,055) 0,5399*** (0,000)

(4) 0,0534* (0,074) 0,4481*** (0,005)

(2) 0,1245*** (0,001) 0,2267* (0,096)

CFDumGov

Sysrisk

0,0765*** (0,009) 0,3264* (0,094) 0,4690** (0,049) -0,1964* (0,080)

-0,2096** (0,047)

-0,2514* (0,092)

SysDumGov

Idiorisk

0,9455* (0,082)

-0,4194** (0,013) 0,2821* (0,085) 0,7799* (0,076)

1,1089* (0,073)

IdioDumGov

Liquid

34.7963*** (0,003)

45.0035*** (0,004)

0,9148* (0,098) -0,7036* (0,057) 17,4793* (0,069)

LiquidDumGov

Size

Lev

Sale

Return

Age

-0,1065 (0,379) 0,2807*** (0,000) 0,5407* (0,083) -0,0508 (0,459) -0,1079** (0,020) -0,0207 (0,923)

0,0504 (0,672) 0,1010 (0,517) 0,9929* (0,071) 0,0733 (0,703) -0,1600*** (0,003) 0,2288 (0,385)

-0,0526 (0,679) 0,2472** (0,022) 0,9529** (0,021) -0,0017 (0,984) -0,0688* (0,068) -0,3325 (0,111)

49,8332*** (0,002) -47,4202* (0,088) -0,0840 (0,422) 0,3001*** (0,005) 0,8788** (0,026) (0,0021) (0,974) -0,1029** (0,038) -0,3296 (0,165)

0,0865*** (0,002) 0,3811** (0,031) 0,6194* (0,075) -0,3757* (0,078) 0,5785* (0,063) 1,0850* (0,077) -1,0272** (0,043) 42,5763** (0,014) -39,1304* (0,099) -0,0654 (0,554) 0,1675 (0,143) 1,4349** (0,010) -0,2228 (0,215) -0,1136*** (0,008) 0,2657 (0,407)

853/206 78 0,000 0,005 0,389 0,547

853/206 83 0,000 0,007 0,409 0,289

853/206 100 0,000 0,008 0,318 0,301

853/206 83 0,000 0,010 0,220 0,524

853/206 73 0,000 0,008 0,370 0,275

Số quan sát/ Số nhóm Số biến công cụ F test – P.value AR(1) test - P.value AR(2) test - P.value Hansen test - P.value Ghi chú: Kết quả hồi quy theo phương pháp Sys-GMM với biến phụ thuộc I/K tính bằng đầu tư trên tài sản cố định thuần; CF là dòng tiền nội bộ, tính bằng lợi nhuận ròng cộng khấu hao; SysRisk là rủi ro hệ thống; IdioRisk là rủi ro phi hệ thống; Liquid là tính thanh khoản chứng khoán; DumGov: là biến giả đại diện cho sự kiểm soát NN ;Q tính bằng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng nợ phải trả chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản; Size là logarit tự nhiên của tổng tài sản; Lev là tỷ lệ nợ; Sale tỷ lệ tăng trưởng doanh thu. Return là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu; Age là logarit tự nhiên số năm DN thành lập công ty cổ phần. ***, **, * đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Giá trị trong ngoặc đơn là P-value.

Bảng 4.8: Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thố, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp DN có sự kiểm soát NN (tương tác với biến giả DumGov theo tỷ lệ 33,15%)

--112--

 Thứ hai, đầu tư của các DN có sự kiểm soát NN bị ảnh hưởng mạnh bởi chính

sách điều hành kinh tế xã hội của Chính phủ (Shleifer và Vishny, 1994; Firth

và cộng sự, 2012), vì thế, khi DN có dòng tiền nội bộ lớn, gia tăng đầu tư, kích

thích tăng trưởng và tạo công ăn việc làm là cần thiết hơn là chia cổ tức cho cổ

đông. Minh chứng thực tế từ việc chi trả cổ tức so với EPS của một số DN có

kiểm soát NN và không có kiểm soát NN như trình bày trong bảng 4.9. Theo

thống kê việc chi trả cổ tức từ Trung tâm lưu ký chứng khoán Việt Nam

(VSD), tác giả thấy rằng, các DN có kiểm soát NN đạt EPS trên 10.000

đồng/CP/năm, có tỷ lệ cổ tức trên EPS trung bình một cổ phiếu khoảng 17%.

Trong khi đó, các DN không có kiểm soát NN đạt EPS trên 8.000

đồng/CP/năm, có tỷ lệ cổ tức trên EPS trung bình một cổ phiếu khoảng 40%.

Qua những con số này, thể hiện khá rõ chính sách sử dụng dòng tiền nội bộ

của các DN có kiểm soát NN.

EPS/CP

Năm

EPS/CP

Năm

Tỷ lệ CPNN

Tỷ lệ cổ tức/EPS

Mã CK

Cổ tức* /CP

Cổ tức* /CP 1500

Tỷ lệ CPNN 0%

Tỷ lệ cổ tức/EPS 86%

51%

10,272

15% ABT

2010

8,136

7,000

2008

Mã CK BHV

51%

13,072

1800

14% S55

2011

9,820

2,000

2008

NBT

20%

45.32%

15,046

21% HLY

2009

26%

10,137

4,500

2010

PGS

3100

44%

DAC

2009

51%

14,083

21% NHC

2010

12,136

3,500

3000

29%

2009

DRC

50.50%

25,563

1500

6% TCT

2008

9.38%

14,246

5,500

39%

2010

RCL

51%

15,289

16% TCT

2009

9.38%

10,454

2,000

2500

19%

2009

SNG

63.68%

11,991

21% TCT

2011

6.62%

14,539

3,000

2500

21%

2009

SD5

78.18%

11,211

18% TCT

2013

6.62%

14,879

3,500

2000

24%

DHG

2009

44.28%

17,045

15% BMC

2011 25.00%

11,062

5,000

2500

45%

DHG

2009

78.18%

14,342

28% BMP

2010 30.64%

8,289

2,000

4000

24%

SJS

2009

51%

17,728

10% BMP

2011 29.78%

8,410

3,000

1850

36%

TRC

2011

60%

17,401

20% BMP

2012 29.60%

10,254

7,000

3500

68%

VIS

2009

44.97%

15,028

8% TDH

2009

12,086

3,000

1200

25%

NTP

2009

37.10%

14,106

21% VTS

2008

25%

14,340 10,000

3000

70%

NTP

2010

37.10%

14,419

3000

21% VTS

2009

25%

14,519

8,000

55%

Bình quân

15,106

17% Bình quân

11,554

2,463

4,600

40% Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu nghiên cứu. Riêng (*) thống kê từ Trung tâm Lưu ký Chứng khoán Việt Nam (VSD) .

Bảng 4.9: Tỷ lệ cổ tức trên EPS một cổ phiếu của một số doanh nghiệp

--113--

Một minh chứng thực tế khác cho kết quả của sự nhạy cảm của đầu tư với dòng

tiền ở các DN có kiểm soát NN là từ tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ lệ đầu tư

trên GDP của toàn bộ DN Việt Nam giai đoạn 2008-2013. Hình 4.3 thể hiện tỷ suất

sinh lời trên tổng tài sản và tỷ lệ đầu tư trên GDP theo báo cáo thường niên các doanh

nghiệp Việt Nam của VCCI và của Tổng cục thống kê, cho thấy : tỷ suất sinh lời của

các DNNN cao nhất trong năm 2009, 2010 (yếu tố gia tăng dòng tiền nội bộ); tương

ứng trong hai năm này, tỷ lệ đầu tư trên GDP của các DNNN cũng cao nhất. Trong

khi đó, tỷ suất sinh lời của các DN ngoài NN có gia tăng mạnh trong năm 2012,

nhưng tỷ lệ đầu tư của các DN ngoài NN vẫn không biến động gì đáng kể so với các

năm trước đó.

Hình 4.3: Tỷ lệ đầu tư trên GDP và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)

%Đầu tư/GDP

ROA

4.3a: Doanh nghiệp Nhà nước 4.3b. Doanh nghiệp ngoài Nhà nước

Nguồn: Tổng cục Thống kê (%đầu tư/GDP) Báo cáo thường niên các doanh nghiệp Việt Nam của VCCI, 2014 (ROA)

4.4.2.2. Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu

trong trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp

không có kiểm soát Nhà nước

--114--

Cột (2) và cột (5) bảng 4.8, thể kết quả ước lượng sự ảnh hưởng của rủi ro hệ

thống đến đầu tư của DN có kiểm soát NN và không có kiểm soát NN, cho thấy sự

thống nhất của kết quả ước lượng. Với hệ số của biến Sysrisk và biến tương tác

SysDumGov trong cột (5), có ý nghĩa thống kê, cho thấy, một sự gia tăng độ lệch

chuẩn của rủi ro hệ thống, các DN không có kiểm soát NN giảm đầu tư 0,34%, nhưng

các DN có kiểm soát NN tăng đầu tư 0,39%. Điều này cho thấy rằng, các DN không

có kiểm soát NN e ngại trước những biến động của thị trường nên đã quyết định cắt

giảm đầu tư, thực hiện quyền chọn chờ đợi những thông tin chắc chắn hơn cho dòng

tiền tương lai (Bulan, 2005; Panousi và Papanikolaou, 2012). Trong khi đó, các DN

có sự kiểm soát NN lại gia tăng đầu tư, khi rủi ro hệ thống gia tăng. Như kết quả

nghiên cứu của Xu và cộng sự (2010), mối quan hệ thuận chiều giữa đầu tư và rủi ro

hệ thống ở những DN có kiểm soát NN cho thấy rằng, trong trường hợp các yếu tố vĩ

mô biến động mạnh, Chính phủ sẽ để các DN được kiểm soát bởi Nhà nước gia tăng

đầu tư, nhằm kích thích tăng trưởng kinh tế. Việc các DN có sự kiểm soát NN phải

cùng với Chính phủ thực hiện các mục tiêu kinh tế - xã hội, bởi vì, chi phí đại diện ở

những DN có sự kiểm soát NN cao hơn chi phí đại diện ở những DN tư nhân và do

đó, các DN có sự kiểm soát NN sẵn sàng đầu tư theo các chính sách của Chính phủ

(Wang và cộng sự, 2014). Thực tế trong năm 2013 - 2014, khi tăng trưởng nền kinh

tế Việt Nam giảm mạnh, đầu tư tư nhân giảm, thất nghiệp gia tăng, Chính phủ đã nới

trần bội chi ngân sách từ 4,8% GDP trong năm 2013 lên 5,3% GDP trong năm 2014 và tất cả được dùng cho đầu tư26.

Vai trò của NN trong các DN có tỷ lệ cổ phần NN cao có thể được thấy rõ hơn

qua phản ứng đầu tư trước rủi ro phi hệ thống. Cột (3) và cột (5) bảng 4.8, trình bày

kết quả ước lượng của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư của các DN có kiểm soát NN và

không có kiểm soát NN. Đối với DN có kiểm soát NN, cột (5), cho thấy một sự gia

tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống, đầu tư của các DN này giảm 0,25%. Kết

quả cắt giảm đầu tư của các DN có kiểm soát NN trước sự gia tăng của rủi ro phi hệ

26 www.mof.gov.vn

thống, có thể xuất phát từ các đặc điểm tài chính của DN, đó là dòng tiền nội bộ lớn,

--115--

hiệu quả hoạt động tốt, có lợi thế trong việc tiếp cận vốn bên ngoài. Với những lợi thế

này, họ không nhất thiết phải đánh đổi giữa đầu tư tăng trưởng và rủi ro. Vì thế, họ

cắt giảm đầu tư khi rủi ro phi hệ thống gia tăng. Nhưng các DN không có kiểm soát

NN lại sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao để nắm bắt những cơ hội đầu tư tăng trưởng, do

đó các DN không có kiểm soát NN đã gia tăng đầu tư, khi rủi ro phi hệ thống gia

tăng. Quyết định đầu tư mạo hiểm của các DN không có kiểm soát NN có lẽ xuất phát

từ những đặc điểm tài chính của các DN này như: hiệu quả hoạt động thấp, đang đầu

tư quá mức, nợ cao…. do đó lựa chọn cơ hội đầu tư tăng trưởng, chấp nhận rủi ro

cao, tìm kiếm cơ hội thay đổi giá trị DN. Phản ứng đầu tư trước rủi ro phi hệ thống

của các DN không có kiểm soát NN như vậy, giống của các DN nhiều hạn chế tài

chính.

4.4.2.3. Ảnh hưởng tính thanh khoản chứng khoan đến đầu tư: nghiên cứu trong

trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước sơ với các doanh nghiệp không

có kiểm soát Nhà nước

Kết quả ước lượng tính thanh khoản ảnh hưởng đến đầu tư của các DN có kiểm

soát NN và không có kiểm soát NN trình bày ở cột (4) và (5) bảng 4.8, đều cho cùng

kết luận rằng, tính thanh khoản của chứng khoán cao có tác dụng khuyến khích đầu tư

của DN gia tăng. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của tính thanh khoản đến đầu tư của

các DN có kiểm soát NN và không có kiểm soát NN là khác nhau. Kết quả cột (5)

cho thấy, một sự gia tăng độ lệch chuẩn của tính thanh khoản sẽ kích thích đầu tư của

các DN có kiểm soát NN gia tăng 0,22% và đầu tư của các DN không có kiểm soát

NN gia tăng 0,53%. Như vậy, ảnh hưởng của tính thanh khoản đến đầu tư những DN

có kiểm soát NN mạnh hơn so với những DN không có kiểm soát NN. Hay nói cách

khác là, đầu tư của những DN có kiểm soát NN ít nhạy cảm với tính thanh khoản hơn

so với những DN không có kiểm soát NN. Kết quả phù hợp với dự đoán mà tác giả đã

nêu trong phần tổng quan. Ngoài ra, thực tế từ những đặc điểm tài chính của các DN

có sự kiểm soát NN cũng có thể thấy rằng, các DN có kiểm soát NN với lợi thế từ

việc vay nợ từ các ngân hàng thương mại (Morck và cộng sự, 2013) và lý thuyết trật

tự phân hạn cũng đã xác định nguồn vốn từ nợ rẻ hơn nguồn vốn từ phát hành cổ

--116--

phần mới. Với những yếu tố này, đầu tư của các DN có kiểm soát NN sẽ ít phụ thuộc

vào tính thanh khoản hơn các DN không có kiểm soát NN.

4.4.3. Kết quả nghiên cứu theo tỷ lệ cổ phần 42,25% và 51%

Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư trình bày trong bảng 4.8 là kết

quả khi xác định DN có kiểm soát NN theo tỷ lệ cổ phần 33,15%. Như lý do đã trình

bày, phần này luận án tiếp tục ước lượng ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống,

rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư, trong trường hợp

xác định DN có kiểm soát NN theo tỷ lệ cổ phần 42,25% và 51%. Kết quả ước lượng

thể hiện trong cột (2) và (3) bảng 4.10.

Kết quả nghiên cứu với việc xác định DN có kiểm soát NN khi tỷ lệ cổ phần

NN trong DN cổ phần là 42,25% hay 51% cho kết quả tương tự như kết quả xác định

theo tỷ lệ cổ phần 33,15%. Ngoại trừ trường hợp khi sử dụng tỷ lệ cổ phần 51%, tác

giả không tìm thấy ý nghĩa thống kê của biến tương tác giữa tính thanh khoản chứng

khoán với biến giả đại diện cho DN có kiểm soát NN (Biến LiquiDumGov). Vì thế,

trong trường hợp tỷ lệ cổ phần từ 51% để xác định sự kiểm soát của NN , luận án của

tác giả chưa có cơ sở để kết luận về độ nhạy cảm của tính thanh khoản chứng khoán

với đầu tư ở các DN có sự kiểm soát NN như thế nào, so với các DN không có kiểm

soát NN. Tuy nhiên, kết quả đầu tư ở các DN có kiểm soát NN, nhạy cảm với tính

thanh khoản của chứng khoán hơn so với các DN không có kiểm soát NN, khi xác

định DN có kiểm soát NN theo tỷ lệ 35,15% và 42,25%, cũng đã đáp ứng được mục

tiêu nghiên cứu của luận án.

--117--

Biến phụ thuộc I/K

Tỷ lệ cổ phần NN 51% (3)

L1.I/K

CF/K

CFDumGov

Sysrisk

SysDumGov

Idiorisk

IdioDumGov

Liquid

LiquidDumGov

Size

Lev

Sale

Return

Age

Tỷ lệ cổ phần NN 35,15% (1) 0,0865*** (0,002) 0,3811** (0,031) 0,6194* (0,075) -0,3757* (0,078) 0,5785* (0,063) 1,0850* (0,077) -1,0272** (0,043) 42,5763** (0,014) -39,1304* (0,099) -0,0654 (0,554) 0,1675 (0,143) 1,4349** (0,010) -0,2228 (0,215) -0,1136*** (0,008) 0,2657 (0,407)

Tỷ lệ cổ phần NN 42,25% (2) 0,0650*** (0,040) 0,2783* (0,093) 0,5963* (0,095) -0,3129* (0,062) 0,5589** (0,033) 1,1394* (0,098) -1,2282*** (0,009) 36,0285** (0,028) -45,1944* (0,095) 0,0535 (0,632) 0,1228 (0,358) 1,5699*** (0,006) -0,0419 (0,607) -0,1111** (0,019) 0,0695 (0,798)

0,0522* (0,098) 0,3063** (0,041) 0,7675* 0,095 -0,3030** (0,038) 0,3107* (0,098) 0,5779* (0,100) -0,8969** (0,029) 37,0487*** (0,007) -7,0526 (0,758) 0,0625 0,564 0,2741** (0,017) 0,6205** (0,048) -0,0619 (0,467) -0,0944** (0,019) -0,0069 (0,972)

853/206 100 0,000 0,008 0,318 0,301

853/206 94 0,000 0,008 0,258 0,853

853/206 101 0,000 0,010 0,618 0,740

Số quan sát/ Số nhóm Số biến công cụ F test – P.value AR(1) test - P.value AR(2) test - P.value Hansen test - P.value Ghi chú: Kết quả hồi quy theo phương pháp Sys-GMM với biến phụ thuộc đầu tư I/K; CF là dòng tiền nội bộ; SysRisk là rủi ro hệ thống; IdioRisk là rủi ro phi hệ thống; Liquid là tính thanh khoản của chứng khoán; DumGov: là biến giả đại diện cho sự kiểm soát NN ;Q tính bằng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng nợ phải trả chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản; Size là logarit tự nhiên của tổng tài sản; Lev là tỷ lệ nợ; Sale tỷ lệ tăng trưởng doanh thu. Return là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu; Age là logarit tự nhiên số năm DN thành lập DN cổ phần. ***, **, * đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Giá trị trong ngoặc đơn là P-value.

Bảng 4.10: Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước (tương tác với biến giả DumGov)

--118--

4.4.4. Tóm tắt kết quả nghiên cứu sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống

và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong trường hợp

doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có kiểm soát

Nhà nước

Kết quả nghiên cứu của luận án về sự ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn đến,

tính thanh khoản đến đầu tư theo sự kiểm soát của Nhà nước cho kết luận rằng: ảnh

hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng

khoán đến đầu tư của các DN có kiểm soát NN và DN không có kiểm soát NN là có

sự khác biệt, cụ thể sự khác biệt trình bày trong bảng 4.11.

Bảng 4.11 Tóm tắt kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống, tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có sự kiểm soát Nhà nước (tương tác với biến giả DumGov)

Tỷ lệ cổ phần NN 33,15% Thay đổi của đầu tư Tỷ lệ cổ phần NN 42,25% Tỷ lệ cổ phần NN 51%

Biến động

DN có kiểm soát NN DN có kiểm soát NN DN có kiểm soát NN DN không có kiểm soát NN DN không có kiểm soát NN DN không có kiểm soát NN

0,55% 1,31% 0,76% 1,60% 0,61% 1,51%

0,40% 0,39% -0,34% -0,29% -0,28% 0,08%

-0,32% -0,25% -0,28% 0,17% 0,32% 0,34%

0,46% 0,22% 0,12% 0,53% 0,44%

Một sự gia độ lệch chuẩn của dòng tiền Kết luận: DN có kiểm soát NN đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn DN không có kiểm soát NN Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro hệ thống Kết luận: Cùng một mức độ gia tăng rủi ro hệ thống, DN có kiểm soát NN tăng đầu tư, trong khi đó những DN không có kiểm soát NN lại giảm đầu tư. Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của rủi ro phi hệ thống Kết luận: Cùng một mức độ gia tăng rủi ro phi hệ thống, đầu tư của DN có kiểm soát NN giảm đầu tư, nhưng DN không có kiểm soát NN lại gia tăng đầu tư. Một sự gia tăng độ lệch chuẩn của tính thanh khoản Kết luận: Cùng một mức độ gia tăng tính thanh khoản, DN có kiểm soát NN đầu tư gia tăng yếu hơn nhóm DN không có kiểm soát NN.

--119--

 Ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư của các DN có kiểm soát NN, mạnh hơn

so với của các DN không có kiểm soát NN. Hay nói cách khác là, đầu tư ở các DN có

kiểm soát NN nhạy cảm với dòng tiền hơn so với những DN không có kiểm soát NN.

Lý do chủ yếu là các DN có kiểm soát NN ngoài mục tiêu lợi nhuận, họ cần phải thực

hiện thêm mục tiêu điều hành kinh tế - xã hội của Chính phủ và chính chi phí đại diện

ở những DN có kiểm soát NN lớn hơn chi phí đại diện ở những DN không có kiểm

soát NN, nên các DN có kiểm soát NN sẵn sàng thực hiện mục tiêu mà Chính phủ

yêu cầu.

 Ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đến đầu tư của các DN có kiểm soát NN là

thuận chiều, nhưng ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư của những DN không có kiểm

soát NN. Tác động thuận chiều của rủi ro hệ thống đến đầu tư của các DN có sự kiểm

soát NN, có lý do như phần ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư nêu trên. Ảnh hưởng

ngược chiều của rủi ro hệ thống đến đầu tư của các DN không có sự kiểm soát NN,

thể hiện sự e ngại rủi ro của các DN này trước những biến động của thị trường, họ cắt

giảm đầu tư, chờ đợi những thông tin chắc chắn cho quyết định đầu tư.

 Ảnh hưởng của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư của các DN có kiểm soát NN là

ngược chiều, nhưng ảnh hưởng thuận chiều đến đầu tư của những DN không có kiểm

soát NN. Kết quả này cho thấy các DN có kiểm soát NN, với hiệu quả hoạt động tốt,

giá trị thị trường của tổng tài sản đang được đánh giá cao hơn giá trị sổ sách, họ

không có động lực gì để đầu tư ở những dự án có rủi ro phi hệ thống cao. Ngược lại,

các DN không có kiểm soát NN, có đặc điểm giống với DN có nhiều hạn chế tài

chính, họ quyết định đầu tư để nắm bắt cơ hội tăng trưởng, chấp nhận mức độ rủi ro

cao.

 Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến đầu tư của các DN có kiểm soát NN,

yếu hơn so với của các DN không có kiểm soát NN. Hay nói cách khác là, đầu tư ở

các DN có kiểm soát NN ít nhạy cảm với tính thanh khoản hơn so với những DN

không có kiểm soát NN. Bởi vì DN có kiểm soát NN với hiệu quả hoạt động tốt, dòng

--120--

tiền lớn và có lợi thế từ việc vay nợ từ các ngân hàng thương mại, vì thế, họ ít phụ

thuộc vào tính thanh khoản hơn các DN không có kiểm soát NN.

 Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản

đến đầu tư của các DN không có kiểm soát NN, xét về mức độ, cho thấy rằng, dòng

tiền có ảnh hưởng mạnh nhất đến đầu tư, kế đến là tính thanh khoản. Rủi ro hệ thống

có ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư, với mức độ tương đương mức độ ảnh hưởng

thuận chiều của rủi ro phi hệ thống đến đầu tư. Nhìn chung, đầu tư của các DN không

có kiểm soát NN rất nhạy cảm với các nguồn vốn tài trợ đầu tư ( thể hiện qua dòng

tiền và tính thanh khoản) và các DN không có kiểm soát NN sẵn sàng chấp nhận đánh

đổi rủi ro, để nắm bắt cơ hội đầu tư tăng trưởng. Phản ứng đầu tư của các DN không

có sự kiểm soát NN, giống với phản ứng đầu tư của các DN nhiều hạn chế tài chính.

 Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản

đến đầu tư của các DN có kiểm soát NN, xét về mức độ, cho thấy rằng, dòng tiền ảnh

hưởng lớn nhất đến đầu tư, sau đó là sự ảnh hưởng của rủi ro hệ thống, kế đến là rủi

ro phi hệ thống và sau cùng, là sự ảnh hưởng của tính thanh khoản. Như vậy, kết quả

có ý nghĩa rằng, yếu tố kiểm soát của NN khiến quyết định đầu tư của các DN có

kiểm soát NN phụ thuộc nhiều vào mục tiêu điều hành kinh tế- xã hội của Chính phủ.

4.4.5. Kiểm chứng tăng cường cho ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro

phi hệ thống và tính thanh khoản của chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu cho

trường hợp doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước (sử dụng biến tương tác với

biến tỷ lệ cổ phần RateGov).

Bảng 4.8 và bảng 4.11, trình bày kết quả hồi quy bằng cách đưa vào mô hình (2)

biến tương tác giữa dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản với biến giả đại diện cho

sự kiểm soát NN (DumGov). Để có kết luận vững chắc hơn về ảnh hưởng của dòng

tiền, độ bất ổn, tính thanh khoản của đầu tư theo yếu tố kiểm soát NN, phần này tác

giả tiến hành kiểm chứng tăng cường bằng cách ước lượng mô hình (2) với biến

tương tác giữa dòng tiền, độ bất ổn, tính thanh khoản với tỷ lệ cổ phần NN trong DN

cổ phần. Nếu kết quả kiểm chứng tăng cường ở đây, ủng hộ kết quả nghiên cứu trình

--121--

bày ở bảng 4.8, thì dấu hiệu của các biến độc lập và biến tương tác phải có dấu kỳ

vọng như trong bảng 4.12.

Bảng 4.12: Kỳ vọng dấu của biến dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống, tính thanh khoản chứng khoán và biến tương tác giữa các biến độc lập này với biến tỷ lệ cổ phần Nhà nước.

Biến Ý nghĩa

CF/K Dấu kỳ vọng +

CFRateGov +

Sysrisk –

SysRateGov +

Idiorisk +

IdioRateGov –

Liquid +

LiquidRateGov – Dòng tiền ảnh hưởng dương đến đầu tư Tỷ lệ cổ phần NN gia tăng trong DN, đầu tư của DN càng phụ thuộc vào dòng tiền nội bộ. Rủi ro hệ thống gia tăng, đầu tư càng hạn chế Tỷ lệ cổ phần NN trong DN càng lớn, sự cắt giảm đầu tư trước sự gia tăng của rủi ro hệ thống càng ít. Rủi ro phi hệ thống gia tăng, kích thích đầu tư gia tăng theo. Tỷ lệ cổ phần NN trong DN càng nhiều, càng lấn át sự gia tăng đầu tư khi rủi ro phi hệ thống gia tăng. Tính thanh khoản của chứng khoán cao, tạo điều kiện cho DN gia tăng đầu tư. Tỷ lệ cổ phần NN trong DN càng nhiều, càng giảm đi sự phụ thuộc của đầu tư vào tính thanh khoản.

Kết quả kiểm định tăng cường ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh

khoản đến đầu tư ở những DN có kiểm soát NN và không có kiểm soát NN, được

trình bày trong bảng 4.13.

 Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng: Kiểm định AR (2) ở các cột

trong bảng 4.13, cho thấy giá trị P.value đều lớn hơn 10%, nghĩa là mô hình không có

tự tương quan bậc 2; Kiểm định Hansen cũng có P.value lớn hơn 10%, cho biết các

biến lựa chọn làm biến công cụ là hợp lý. Kiểm định F ở tất cả các cột trong bảng đều

có P.value < 1% cho biết sự phù hợp của mô hình và ở tất cả các cột trong bảng có số

công cụ đều nhỏ hơn số nhóm, cho biết biến công cụ không yếu. Những kiểm định

này chứng tỏ rằng, các hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mô hình (2) trình bày

trong bảng 4.13, có ý nghĩa thống kê là vững, hiệu quả và không chệch.

--122--

 Kết quả kiểm chứng tăng cường bằng cách sử dụng biến tương tác với tỷ lệ cổ

phần Nhà nước trong DN cổ phần.

Kết quả kiểm chứng tăng cường trình bày ở bảng 4.13 cho kết quả giống như

bảng 4.8 về kỳ vọng dấu của các biến độc lập và biến tương tác. Điều này cho thấy,

kết quả ước lượng bằng cách cho biến dòng tiền, độ bất ổn, tính thanh khoản tương

tác với biến giả đại diện cho sự kiểm soát NN và kết quả ước lượng bằng cách cho

các biến đó tương tác với biến tỷ lệ cổ phần NN trong DN cổ phần, là hoàn toàn ủng

hộ nhau. Với kết quả kiểm chứng tăng cường này, cho tác giả mạnh dạn khẳng định

tính hiệu quả và tính vững của các kết luận nêu trên.

--123--

Biến phụ thuộc: I/K

(2)

(4)

(5)

L1.I/K

CF/K

Tương tác với tỷ lệ cổ phần Nhà nước (RateGov) (3) 0,0548* 0,1318*** (0,001) (0,070) 0,2014* 0,5397*** (0,000) (0,069)

(0,023) 0,4267*** 0,003

CFRateGov

(1) 0,0538* (0,084) 0,2992* (0,082) 0,0084* (0,088)

-0,4652***

-0,2482**

-0,1788*

-0,2528*

Sysrisk

(0,093)

0,098

(0,033)

SysRateGov

Idiorisk

0,8286* (0,094)

1,0753* 0,100

(0,019) 0,0070* (0,070) 0,9824** (0,041)

1,0602* (0,088)

-0,0174*

IdioRateGov

Liquid

(0,065) 18,8998* (0,059)

30.5126*** (0,003)

43,5996*** (0,003)

LiquidRateGov

Size

Lev

Sale

-0,0630 (0,554) 0,2414*** (0,002) 0,8622*** (0,004) -0,0475 (0,384)

0,002 -0,6229* (0,070) -0,0872 0,536 0,2592** (0,025) 0,9387** (0,019) 0,0075 (0,907)

0,0723 (0,534) 0,1363 (0,344) 0,9273 (0,088) 0,1130 (0,550)

-0,0318 (0,806) 0,2528** (0,034) 0,8951** (0,033) -0,0132 (0,867)

-0,0919*

-0,1086**

-0,1746***

-0,0747**

Return

Age

(0,021) -0,0106 (0,954)

0,0648** 0,0972*** (0,006) 0,2891* (0,094) 0,0121* (0,091) - 0,6724*** (0,009) 0,0177** (0,018) 1,7971** (0.011) - 0,0358*** (0,002) 50,0881*** 55,8534** (0,014) -1,0936* (0,091) -0,0088 (0,948) 0,1348 (0,342) 1,4855** (0,019) -0,1441 (0,473) - 0,1295*** (0,002) 0,1663 (0,602)

(0,055) -0,334 (0,132)

(0,000) 0,2803 (0,320)

(0,043) -0,3574 (0,101) 853/206 82 0,000 0,011 0,235 0,376

853/206 97 0,000 0,009 0,246 0,453

853/206 76 0,000 0,007 0,416 0,311

853/206 82 0,000 0,009 0,299 0,634

853/206 Số quan sát/ Số nhóm 77 Số biến công cụ 0,000 F test – P.value 0,005 AR(1) test - P.value 0,360 AR(2) test - P.value 0,689 Hansen test - P.value Ghi chú: RateGov là tỷ lệ cổ phần NN trong DN cổ phần; các biến khác giống bảng 4.8. ***, **, * đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Giá trị trong ngoặc đơn là P-value.

Bảng 4.13: Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước so với doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà nước (trường hợp tương tác với tỷ lệ cổ phần NN-RateGov)

--124--

4.5. Kết luận chương 4

Ảnh hưởng của dòng tiền, độ bất ổn và tính thanh khoản đến đầu tư của các DN

niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013, cho thấy ảnh hưởng

dòng tiền đến đầu tư là thuận chiều, gia tăng dòng tiền kích thích đầu tư gia tăng theo.

Độ bất ổn với hai biến đại diện là rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, cho kết quả

ảnh hưởng đến đầu tư khác nhau. Rủi ro hệ thống gia tăng, các DN hạn chế đầu tư,

nhưng rủi ro phi hệ thống gia tăng lại khuyến khích DN gia tăng đầu tư. Tính thanh

khoản càng cao, cũng là yếu tố khuyến khích DN gia tăng đầu tư. Kết quả ước lượng

cho thấy, nguồn tài trợ đầu tư của các DN Việt Nam phù hợp với lý thuyết trật tự

phân hạng. Đồng thời, kết quả kiểm định cũng phù hợp với thực trạng đầu tư của các

DN Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013: đầu tư giảm, do dòng tiền giảm từ sự giảm sút

hiệu quả hoạt động trong thời gian này, mặc dù tính thanh khoản của chứng khoán có

gia tăng, nhưng vì mức độ ảnh hưởng của dòng tiền lớn hơn, do đó, cuối cùng đã dẫn

đến sự sụt giảm của đầu tư.

Khi xem xét ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và

tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư của các DN nhiều hạn chế tài chính và ít

hạn chế tài chính, kết quả của luận án là, các DN nhiều hạn chế tài chính đầu tư nhạy

cảm với dòng tiền hơn nhóm DN ít hạn chế tài chính, bởi vì các DN nhiều hạn chế tài

chính khó tiếp cận nguồn vốn bên ngoài, đang dùng nợ nhiều và đầu tư quá mức, vì

thế đầu tư chủ yếu dựa vào dòng tiền nội bộ, còn các DN ít hạn chế tài chính, dòng

tiền nội bộ dồi dào, tiếp cận vốn bên ngoài dễ hơn, nên đầu tư có nhiều nguồn tài trợ,

không phụ thuộc nhiều vào dòng tiền bên trong DN. Cũng chính đặc điểm khác nhau

này giải thích lý do tại sao ảnh hưởng thuận chiều của tính thanh khoản chứng khoán

đến đầu tư ở nhóm DN nhiều hạn chế tài chính mạnh hơn nhóm DN ít hạn chế tài

chính. Dòng tiền và tính thanh khoản ảnh hưởng đến đầu tư ở hai nhóm DN phù hợp

với những nghiên cứu thực nghiệm ở thị trường các nước trước đây, nhưng độ bất ổn

ảnh hưởng đến đầu tư ở hai nhóm DN thì mang tính đặc trưng cho thị trường Việt

Nam hơn. Cả hai nhóm DN nhiều hạn chế tài chính và ít hạn chế tài chính đều giảm

đầu tư trước sự gia tăng của rủi ro phi hệ thống, nhưng với một sự gia tăng của rủi ro

--125--

phi hệ thống, đầu tư của các DN nhiều hạn chế tài chính gia tăng theo, còn các DN ít

hạn chế tài chính thì giảm đầu tư. Điều này thể hiện rằng các DN nhiều hạn chế tài

chính nắm bắt những cơ hội đầu tư có khả năng sinh lời cao quan trọng hơn độ bất

ổn, vì chính những quyết định đầu tư tăng trưởng này là cơ hội giúp các DN nhiều

hạn chế tài chính thoát khỏi tình trạng hạn chế tài chính như hiện tại và mau chóng

gia tăng giá trị DN.

Với đặc trưng là các DN cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán đa phần

được cổ phần hóa từ các tổng công ty hoặc xí nghiệp của Nhà nước, vì thế nhiều DN

cổ phần vẫn còn có tỷ lệ cổ phần NN. Tùy theo tỷ lệ này cao hay thấp, mà sự kiểm

soát của NN có hay không có trong hoạt động của DN. Tác giả sử dụng tỷ lệ cổ phần

NN trong DN từ 33,15% trở lên để xác định DN đó có sự kiểm soát NN và tỷ lệ cổ

phần NN trong DN nhỏ hơn 33,15% là những DN không có sự kiểm soát NN. Ngoài

tỷ lệ cổ phần 33,15%, tác giả sử dụng thêm mức tỷ lệ cổ phần 42,25% và 51% để xác

định DN có kiểm soát NN. Với cách xác định yếu tố kiểm soát NN như vậy, tác giả

đánh giá sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính

thanh khoản chứng khoán đến đầu tư bằng cả hai cách: sử dụng biến giả kiểm soát

NN và sử dụng biến tương tác với tỷ lệ cổ phần NN, cả hai đều cho cùng một kết

luận: dòng tiền ảnh hưởng tác động thuận chiều đến đầu tư. Đầu tư ở những DN có

kiểm soát NN nhạy cảm với dòng tiền nội bộ hơn những DN không có kiểm soát NN,

bởi lý do các DN có kiểm soát NN có ảnh hưởng bởi các mục tiêu điều tiết nền kinh

tế, xã hội của Chính phủ, vì thế khi dòng tiền lớn, yêu cầu đầu tư và phát triển phải

được đặt lên hàng đầu, hơn cả mục tiêu chia cổ tức cho cổ đông.

Cũng chính yếu tố cùng với NN điều tiết nền kinh tế, xã hội, nên các DN có

kiểm soát NN gần như không giảm đầu tư trước sự gia tăng của rủi ro hệ thống, trong

khi đầu tư của các DN không có kiểm soát NN thì giảm khi biến động thị trường tăng

lên. Đối với rủi ro phi hệ thống, các DN có kiểm soát NN có nhiều lựa chọn đầu tư

hơn nên đã giảm đầu tư khi nhận thấy rủi ro riêng gia tăng, các DN không có kiểm

soát NN thì ngược lại. Các DN không có kiểm soát NN lựa chọn việc nắm bắt những

cơ hội đầu tư tăng trưởng tốt, chấp nhận mức độ rủi ro cao. Tính thanh khoản chứng

--126--

khoán đều ảnh hưởng dương đến đầu tư ở những DN có và không có kiểm soát NN,

tuy nhiên những DN không có kiểm soát NN, đầu tư phụ thuộc vào tính thanh khoản

chứng khoán nhiều hơn các DN không có kiểm soát NN. Điều này hoàn toàn có thể

dễ hiểu vì các DN không có kiểm soát NN, dòng tiền nội bộ thấp và khả năng tiếp cận

vốn tín dụng không thuận lợi, vì thế nguồn tài trợ bên ngoài cho đầu tư phụ thuộc

nhiều vào vốn huy động từ thị trường chứng khoán hơn các DN có kiểm soát NN.

Ngoài mục tiêu chính của luận án đã tìm hiểu được, kết quả hồi quy mô hình (3)

ở bảng 4.3 còn cho thấy là tỷ lệ nợ có ảnh hưởng dương đến đầu tư, vì rằng các DN

Việt Nam đang đầu tư quá mức, nợ càng gia tăng, rủi ro càng chuyển sang chủ nợ, vì

thế, các DN mạnh dạn gia tăng đầu tư hơn. DN có quy mô càng lớn, càng có điều

kiện thuận lợi để gia tăng đầu tư. Tỷ suất sinh lời chứng khoán có ảnh hưởng ngược

chiều với đầu tư, hàm ý rằng giá chứng khoán tăng, lượng vốn DN đổ vào đầu tư

chứng khoán lớn và vì thế, giảm lượng vốn đầu tư vào tài sản cố định. Tác giả không

tìm thấy ý nghĩa thống kê của biến Tobin’q và số năm niêm yết đến đầu tư, còn sự

ảnh hưởng của tốc độ tăng trưởng doanh thu đến đầu tư, luận án chỉ tìm thấy ảnh

hưởng dương đến đầu tư khi hồi quy mô hình (3) ở nhóm DN ít hạn chế tài chính.

--127--

CHƯƠNG 5:

MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ

Từ kết quả nghiên cứu trong chương 4, tác giả đưa ra một số khuyến nghị cho

DN và các nhà hoạch định chính sách nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các DN

và giảm thiểu được rủi ro cho DN và cả nền kinh tế.

5.1. Thúc đẩy các doanh nghiệp quan tâm và thực hiện tốt hoạt động quản trị

rủi ro.

Kết quả nghiên cứu tìm ra bằng chứng thực nghiệm về hành vi chấp nhận rủi ro

quá mức ở các DN bị hạn chế tài chính. Theo đó, khi rủi ro phi hệ thống gia tăng, các

DN này càng gia tăng thêm đầu tư. Trong khi đó, đầu tư sụt giảm khi rủi ro hệ thống

tăng. Hành vi đầu tư quá mức dễ gây tổn thương cho các DN nếu kết quả đầu tư

không như kỳ vọng. Để bảo vệ cho các DN trước các bất ổn này, luận án đưa ra một

số khuyến nghị sau đây:

- DN cần thiết lập một bộ phận nhân sự có chuyên môn trong việc phân tích

và xử lý rủi ro. Hiện nay, rất ít các DN Việt Nam tổ chức bộ phân này. Đa

phần các DN chỉ yêu cầu bộ phận kế toán tính toán và nhận xét một số chỉ

tiêu tài chính cơ bản. Một bộ phận tài chính thật sự nói chung và bộ phận

quản trị rủi ro DN nói riêng, gần như khó tìm thấy trong cơ cấu tổ chức của

các DN Việt Nam.

- Phân loại rủi ro và xếp hạng rủi ro theo thứ tự mà DN ưu tiên ứng phó. Từ

đó, xây dựng kế hoạch ứng phó với rủi ro. Điều này giúp DN nhận diện và

xử lý rủi ro một cách chủ động hơn.

- Khi rủi ro phi hệ thống gia tăng, cách thông thường nhất là DN nên đa dạng

hóa đầu tư. Điều này có nghĩa là DN nên chú trọng vào hoạt động nghiên

cứu và phát triển để luôn tìm ra những sản phẩm mới, linh hoạt trong chiến

lược sản xuất và đầu tư. Biện pháp này không quá khó khăn đối với các DN

vì hầu hết DN hạn chế tài chính có quy mô nhỏ. Đặc điểm này làm cho DN

dễ dàng thay đổi thích ứng với biến động của rủi ro phi hệ thống.

--128--

- Mặt khác, để giảm thiểu rủi ro (cả rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống),

điều quan trọng nhất là DN cần nhận thức được mối nguy hiểm khi rủi ro

xảy đến và quan tâm đến hoạt động phòng ngừa và quản trị rủi ro. Đối với

các DN nước ta, mặc dù luôn e sợ và trải qua những bất ổn về giá cả, lãi

suất, tỷ giá..tác động đến thu nhập của DN, nhưng lại không có nhận thức là

phải phòng ngừa chúng như thế nào. Trước hết, để có thể gia tăng đầu tư mà

không phải gánh chịu nhiều tổn thất, DN nên tự trang bị cho mình những

phương pháp phòng ngừa và bảo vệ. Có nhiều phương pháp phòng ngừa rủi

ro như phòng ngừa rủi ro tự nhiên hoặc phòng ngừa rủi ro bằng các sản

phẩm phái sinh; phòng ngừa rủi ro từng bộ phận hoặc phòng ngừa rủi ro cho

toàn công ty. Tùy theo đặc điểm của từng DN mà có chương trình quản trị

rủi ro thích hợp theo từng giai đoạn phát triển.

Kết quả nghiên cứu luận án cũng tìm thấy ở các DN kiểm soát bởi Nhà nước gia

tăng đầu tư khi rủi ro hệ thống tăng. Các DN này không e ngại rủi ro mà vẫn đầu tư

do một mặt phải thực hiện một số nhiệm vụ kinh tế - xã hội, mặt khác do nhận được

nhiều ưu đãi về vốn tín dụng và các lĩnh vực khác. Cho dù vì lý do nào thì tổng rủi ro

của DN sẽ tăng lên đáng kể làm tổng rủi ro của nền kinh tế tăng lên.

Từ kết quả nghiên cứu này rõ ràng không những chỉ ở các DN hạn chế tài chính

(hầu hết là những DN nhỏ) cần phải triển khai hoạt động quản trị rủi ro mà những DN

lớn có cổ phần kiểm soát của Nhà nước càng cần thiết phải chú trọng đến hoạt động

này vì (1) bảo vệ cho DN trước những bất ổn không lường trước và (2) tránh rủi ro

sụp đổ hàng loạt các DN có kiểm soát Nhà nước dẫn đến ngân sách phải bội chi để

cứu trợ cho các DN này, gây sức ép lên ngân sách.

Hoạt động quản trị rủi ro tuy có tốn kém nhưng không đáng gì so với những mất

mát khi những bất ổn xảy ra.

Ở cấp độ vĩ mô, các nhà hoạch định chính sách cần tạo ra môi trường pháp lý và

các điều kiện cơ sở hạ tầng khác để thị trường quản trị rủi ro vận hành hiệu quả.

Trước hết không “thực hiện quản trị rủi ro dùm cho DN” thông qua các hoạt động hỗ

trợ giá dưới mọi hình thức. Làm như thế các DN không bao giờ muốn quản trị rủi ro

--129--

và ngân sách nhà nước luôn bị thâm hụt phần lớn cho vấn đề bao cấp này. Sau đó cần

phát triển các sản phẩm phái sinh cùng cơ sở hạ tầng đi kèm sẽ giúp các DN các

phương tiện để tự bảo vệ mình.

Trong quá trình tiến triển nhanh hội nhập kinh tế toàn cầu thông qua nhiều hiệp

định ký kết với các nước trên thế giới, tạo ra thị trường quản trị rủi ro không những là

cứu cánh cho các DN khi những ưu đãi buộc phải chấm dứt mà còn tạo môi trường

kinh doanh hiện đại để thu hút vốn đầu tư nước ngoài.

5.2. Xây dựng cơ chế giám sát quyết định đầu tư ở doanh nghiệp nhằm hạn chế

tình trạng đầu tư quá mức.

Như thảo luận trong kết quả nghiên cứu ở chương 4, các DN nhiều hạn chế tài

chính, cũng như các DN không có sự kiểm soát Nhà nước, chấp nhận rủi ro quá mức

cho dự án đầu tư có cơ hội tăng trưởng cao. Quyết định đầu tư mạo hiểm được đưa ra

bởi vì các DN này đang có hiệu quả hoạt động kém, dòng tiền thấp, ít cơ hội tăng

trưởng, nợ cao và đặc biệt là đang đầu tư quá mức. Trong tình tình tài chính như vậy,

rủi ro có xu hướng chuyển dần sang cho chủ nợ, do đó các DN này đã có những quyết

định đầu tư liều lĩnh. Không những các DN nhiều hạn chế tài chính hay các DN

không có kiểm soát NN mới đầu tư quá mức trong khi nợ vay cao, mà tính chung cho

toàn bộ DN Việt Nam trong mẫu nghiên cứu, cũng tồn tại tình trạng đầu tư quá mức.

Đầu tư quá mức dẫn đến hiệu quả đầu tư thấp không những gây ảnh hưởng tiêu cực

cho riêng DN, mà còn là nguy cơ gây nên sự bất ổn cho nền kinh tế. Vì thế, cần thiết

có những cơ chế giám sát các quyết định đầu tư, nhằm đảm bảo rằng các quyết định

đầu tư được đưa ra một cách thận trọng, đảm bảo đúng tiềm năng đầu tư của DN và

đảm bảo mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận cho cổ đông. Đặc biệt là ở những DN mà nhà

quản lý là đi thuê, cơ chế giám sát các quyết định đầu tư cần càng cần thiết hơn.

5.3. Khơi thông các nguồn vốn, tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận vốn tín

dụng, đặc biệt là các doanh nghiêp nhỏ.

Như kết quả nghiên cứu, các DN nhiều hạn chế tài chính, thường là các DN có

quy mô nhỏ, đang mạo hiểm cho những cơ hội đầu tư tăng trưởng, nhằm cố gắng

thoát khoải tình trạng tài chính hiện tại. Với một số lượng khá lớn các DN nhỏ tồn tại

--130--

trong nền kinh tế Việt Nam, việc các DN này mạo hiểm trong các quyết định đầu tư

gây nên một sự nguy hiểm cho sự bất ổn của nền kinh tế Việt Nam. Vì thế, để thoát

khỏi tình trạng này, các DN cần phải tiếp cận được các nguồn vốn. Một câu hỏi đặt ra

là làm thế nào để các DN nhỏ bị hạn chế tài chính có thể tiếp cận được các nguồn

vốn?

Thực tế hiện nay cho thấy rằng, mặc dù NHNN đã hỗ trợ lãi suất vay, nhưng

DN vẫn không tiếp cận được vốn vay, trong khi đó các NHTM lại đang dư thừa

nguồn vốn có thể cho vay. Với tình trạng này, có thể khẳng định chính sách tiền tệ

chưa thực sự hiệu quả. Câu hỏi đặt ra là tại sao? Bởi vì tín dụng cũng như các sản

phẩm hàng hóa khác, nó phụ thuộc vào cung cầu tín dụng, bên cung tín dụng chính là

các tổ chức tín dụng, bên cầu tín dụng là DN, người đi vay. Khi cung và cầu tín dụng

gặp nhau, nghiệp vụ tín dụng sẽ được thực hiện. Vậy, DN muốn tiếp cận được vốn

vay, hay các NHTM có thể cho vay được, cần có các giải pháp đồng bộ cho cả bên

cung và bên cầu, theo tác giả như sau:

 Về phía cung tín dụng:

- Có chuyên môn, có trách nhiệm và đủ kỹ thuật để thẩm định đúng hiệu

quả của một dự án.

- Có một mức lãi suất phù hợp và càng có thể ổn định càng tốt.

- Đa dạng hình thức tài sản bảo đảm, chẳng hạn chấp nhận tài sản bảo đảm

là quyền sở hữu trí tuệ về: Nhãn hiệu hàng hóa, kiểu dáng công nghiệp,

 Về phía cầu tín dụng:

các sáng chế và giải pháp hữu ích…

- Có khả năng hấp thụ vốn vay, nghĩa là có khả năng sử dụng vốn vay một

cách hiệu quả.

- Phải chứng minh được với bên cung tín dụng về tính hiệu quả của dự án.

- Bởi vì cho vay đầu tư thường là các khoản vay trung và dài hạn, lãi suất

vay thông thường chỉ cố định được một khoản thời gian ngắn, sau đó đều

là lãi suất thả nổi (chẳng hạn theo lãi suất mua vốn của NHTM cộng với

biên độ 2%-4%). Điều này xảy ra tình trạng là tại thời điểm cho vay, theo

--131--

lãi suất vay lúc đó, dự án có hiệu quả nhưng khi chuyển sang lãi suất thả

nổi thì dự án lại không còn hiệu quả nữa. Một thực tế là khi lãi suất huy

động năm 2008 – 2010 – 2011 lên đến 19%-21%, lãi suất cho vay đã lên

đến 21% - 25%/năm, với mức lãi suất này, DN không thể nào chịu nổi, vì

thế đã tạo nên một số nợ xấu khá lớn cho những năm sau đó. Để tránh

trường hợp này, DN cần phải phân tích độ nhạy hiệu quả dự án với rủi ro

lãi suất hay xác định khả năng chịu đựng lãi suất tối đa của dự án là bao

nhiêu và cần phải chứng minh điều này với bên cho vay.

- Ngoài việc phân tích độ nhạy của hiệu quả dự án với rủi ro, một giải pháp

phòng ngừa sự biến động của lãi suất là các DN khi vay vốn có kỳ hạn dài,

nên thực hiện nghiệp vụ phái sinh lãi suất. Hiện nay, số lượng DN thực

hiện phái sinh lãi suất là rất ít, cho thấy rằng các DN Việt Nam chưa thật

sự quan tâm đến quản trị rủi ro.

Khi bên cung và bên cầu tín dụng đều đã nổ lực thực hiện nghiệp vụ tín dụng,

một cơ chế pháp lý rõ ràng, ổn định, minh bạch sẽ giúp ích rất nhiều để DN có thể

tiếp cận được vốn vay, làm nguồn tài trợ cho đầu tư phát triển

5.4. Tăng tính minh bạch, cơ sở hạ tầng kỹ thuật cho thị trường chứng khoán

nhằm làm tăng tính thanh khoản

Kết quả nghiên cứu của luận án cho thấy tính thanh khoản của cổ phiếu có

tương quan cùng chiều với đầu tư do lúc này các DN dễ dàng huy động các nguồn tài

trợ bên ngoài để đáp ứng nhu cầu đầu tư. Vì thế làm sao để gia tăng tính thanh khoản

trên thị trường là một nhân tố vô cùng quan trọng. Càng thu hút được nhiều nhà đầu

tư tham gia vào TTCK, nghĩa là đã nâng cao được tính thanh khoản cho thị trường,

nhờ đó DN càng có điều kiện huy động vốn cần thiết cho đầu tư. Hiện nay, TTCK

Việt Nam còn non trẻ và còn tồn tại khá nhiều rào cản làm giảm tính thanh khoản của

thị trường như:

- Quy định về giao dịch chưa như thông lệ quốc tế, cụ thể, khi đặt lệnh, số dư tài

khoản của nhà đầu tư bị phong tỏa ngay 100% giá trị lệnh đặt, mặc dù đến

ngày T+3 mới phải thanh toán giao dịch. Ở các thị trường khác, nhà đầu tư có

--132--

thể chỉ cần đảm bảo 50% giá trị khi đặt lệnh. Ngoài ra, mặc đã bị phong tỏa

100% giá trị lệnh đặt để đảm bảo thanh toán, nhưng nhà đầu tư không được

bán/mua chứng khoán ngay lập tức sau khi lệnh mua/bán đã khớp. Dù biết

rằng, quy định này xuất phát từ thực tế là lệnh đã được khớp nhưng sau đó

giao dịch vẫn có thể bị hủy.

- Hiện nay, theo phản ánh của một số nhà đầu tư nước ngoài, trang web của một

số công ty niêm yết trên sàn chứng khoán chỉ toàn là tiếng Việt, gây cản trở rất

lớn cho việc tìm hiểu của các nhà đầu tư nước ngoài trong quyết định đầu tư

vào chứng khoán của công ty.

- Trên TCCK Việt Nam hiện nay số lượng DN có tỷ lệ cổ phần Nhà nước là khá

nhiều, vì thế số lượng cổ phiếu tự do giao dịch (free float) là rất thấp, điều này

ảnh hưởng đến tính thanh khoản và độ sâu của của thị trường, đặc biệt nó ảnh

hưởng việc thực thi các chính sách trong quản trị DN, vì khi một tổ chức hay

một nhà đầu tư nắm giữ một tỷ lệ cổ phần quá cao thì việc quản trị không còn

ý nghĩa gì.

- Nhiều cổ phiếu đã được IPO từ rất lâu nhưng vẫn chưa được phép niêm yết

trên thị trường, điều này gây khá nhiều thiệt hại cho nhà đầu tư khi nắm giữ

một cổ phiếu không có tính thanh khoản. Ngoài ra, việc IPO tập trung một

cùng một thời gian, khiến thị trường mất cân bằng và làm tăng khả năng đấu

giá không thành công, DN huy động vốn kém hiệu quả.

Với tình hình TTCK hiện nay đang ảm đạm, việc tìm ra các giải pháp nâng cao

tính thanh khoản của thị trường được khá nhiều ban ngành chức năng quan tâm, thể

hiện ở những cuộc hội thảo với nội dung nâng cao tính thanh khoản của TTCK đã

được tổ chức. Một số giải pháp sau mang tính khả thi cao vì xuất phát từ thực trạng

thị trường đang vướng phải:

- Nhà đầu tư hiện nay được vay tiền để mua chứng khoán (margin) nhưng không

được vay chứng khoán để bán, vì thế nên có quy định cho nhà đầu tư được

phép vay chứng khoán để bán.

--133--

- Đưa ETF, Covered Warrants, NVDRs và các sản phẩm Hedge vào giao dịch,

qua đó tăng thêm nhiều lựa chọn trong giao dịch cho các nhà đầu tư, tăng

thanh khoản cho thị trường chứng khoán.

- Các doanh nghiệp niêm yết trên sàn cần cung cấp đầy đủ thông tin bằng tiếng

Anh trên trang web của DN hay bằng những phương tiện công bố khác có thể,

để nhà đầu tư nước ngoài có điều kiện tìm hiểu về công ty nhiều hơn khi quyết

định đầu tư.

- Cần đẩy mạnh việc thoái vốn, giảm bớt vốn nhà nước trong một số DN mà NN

không nhất thiết phải nắm nhiều vốn, khi đó số lượng cổ phiếu được tự do giao

dịch sẽ nhiều lên. Bên cạnh đó, cần chú trọng hơn trong việc nâng cao chất

lượng các cổ phiếu niêm yết thông qua việc nâng cao chất lượng quản trị công

ty, quản trị rủi ro và tăng cường tính minh bạch trên thị trường. Tất cả những

điều này sẽ hỗ trợ tốt cho tính thanh khoản của thị trường.

- Quy định thời gian đưa cổ phiếu đã IPO lên niêm yết trên TTCK như thông lệ

quốc tế, chẳng hạn trong vòng một năm và có chế tài mạnh cho trường hợp DN

vi phạm, không nên chỉ là phạt hành chánh. Ngoài ra, quy định số lượng hay tỷ

lệ IPO cụ thể trong một khoảng thời gian nào đó, nhằm khắc phục khó khăn

như đã nêu trên.

- Hệ thống công nghệ thông tin trên TTCK nên thiết kế đồng bộ và tích hợp toàn

diện nhằm tối ưu hóa chi phí như chi phí cho nghiệp vụ giao dịch, giám sát,

thông tin thị trường, lưu ký, đăng ký và thanh toán bù trừ… góp phần nâng

cao năng lực tổ chức, quản lý và vận hành thị trường.

- Đẩy nhanh tiến độ hoàn thiện các văn bản hướng về thị trường chứng khoán

phái sinh nhằm khơi thông triệt để dòng vốn và hàng hóa cho thị trường chứng

khoán, gắn cổ phần hóa với đăng ký giao dịch, niêm yết, thu hút vốn đầu tư,

đặc biệt là vốn đầu tư nước ngoài.

Ngoài các yếu tố kỹ thuật trên sàn giao dịch chứng khoán, các DN muốn đẩy

mạnh tính thanh khoản của cổ phiếu DN mình cần công bố thông tin thật minh

--134--

bạch và nâng cao năng lực quản trị. Đây là các yếu tố chính để tạo niềm tin thu

hút các nhà đầu tư.

--135--

KẾT LUẬN

Kết quả nghiên cứu của luận án về tác động của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro

phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trong trường

hợp DN nhiều hạn chế tài chính so với DN ít hạn chế tài chính, cũng như nghiên cứu

trong trường hợp DN có sự kiểm soát của Nhà nước so với DN không có sự kiểm soát

NN, đã có những đóng góp mới:

 Nghiên cứu cho tổng thể các doanh nghiệp Việt Nam.

- Ngoài dòng tiền là nhân tố chính tác động đến đầu tư, luận án còn phân tích

tác động của rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng

khoán tác động đến đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả tìm thấy

ảnh hưởng thuận chiều của dòng tiền, tính thanh khoản, rủi ro phi hệ thống

đến đầu tư. Riêng rủi ro hệ thống có ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư. Kết

quả này hàm ý, các doanh nghiệp Việt Nam gia tăng đầu tư khi nguồn tài trợ

gia tăng (dòng tiền và tính thanh khoản). Đồng thời, doanh nghiệp cũng

quyết định tăng đầu tư tăng trưởng và sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao. Tuy

nhiên, trước những biến động của thị trường và biến động của các yếu tố vĩ

mô gia tăng, doanh nghiệp quyết định giảm đầu tư, thực hiện quyền chọn

chờ đợi những thông tin tốt hơn cho dòng tiền tương lai.

- Về mức độ ảnh hưởng, dòng tiền có ảnh hưởng mạnh nhất đến đầu tư, kế

đến là tính thanh khoản, thứ ba là ảnh hưởng của rủi ro phi hệ thống và cuối

cùng là sự ảnh hưởng của rủi ro hệ thống. Như vậy, nhìn chung các nguồn

tài trợ đầu tư gia tăng có tác động khuyến khích gia tăng đầu tư mạnh nhất.

Rủi ro hệ thống gia tăng làm giảm đầu tư nhưng rủi ro phi hệ thống gia tăng

lại khuyến khích gia tăng đầu tư. Vấn đề đáng lưu ý trong kết quả nghiên

cứu của luận án là, mức độ giảm của đầu tư bởi sự gia tăng rủi ro hệ thống,

yếu hơn mức độ khuyến khích tăng đầu tư do sự gia tăng của rủi ro phi hệ

thống. Kết quả này cho thấy, các doanh nghiệp Việt Nam quyết định gia tăng

đầu tư nắm bắt cơ hội tăng trưởng, mạnh hơn sự e ngại rủi ro.

 Nghiên cứu các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính và ít hạn chế tài chính

Dựa vào chỉ số KZ của Kaplan và Zingales giới thiệu năm 1977, nhằm xác

định doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính và doanh nghiệp ít hạn chế tài chính, luận

án chia mẫu nghiên cứu thành hai mẫu nhỏ và thực hiện hồi quy riêng lẻ trên từng

--136--

mẫu. Kết quả ước lượng bằng cách phân nhóm doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính

và doanh nghiệp ít hạn chế tài chính, được luận án thực hiện kiểm định tăng cường

bằng cách sử dụng biến giả, đại diện cho hạn chế tài chính. Cả hai cách thực hiện cho

cùng một kết luận rằng:

- Sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính

thanh khoản chứng khoán đến đầu tư của những doanh nghiệp nhiều hạn chế

tài chính, có khác biệt so với những doanh nghiệp ít hạn chế tài chính. Luận

án tìm thấy ảnh hưởng của dòng tiền, tính thanh khoản đến đầu tư ở những

doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính, mạnh hơn so với những doanh nghiệp

ít hạn chế tài chính. Các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính chấp nhận

đánh đổi rủi ro và cơ hội tăng trưởng, trong khi các doanh nghiệp ít hạn chế

tài chính thì cắt giảm đầu tư, thực hiện quyền chọn chờ đợi, khi độ bất ổn gia

tăng. Điều này cho thấy, các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính thích nắm

bắt cơ hội đầu tư tăng trưởng, nắm bắt những cơ hội đầu tư có thể thoát khỏi

tình trạng hạn chế tài chính, hơn cả sự lo ngại rủi ro.

- Về mức độ ảnh hưởng, đầu tư của các doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính

bị ảnh hưởng mạnh bởi nguồn tài trợ, trong khi đó, các doanh nghiệp ít hạn

chế tài chính lại bị ảnh hưởng mạnh bởi độ bất ổn. Kết quả này cho thấy, các

doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính khá nhạy cảm với các nguồn tài trợ.

Còn các doanh nghiệp ít hạn chế tài chính, với sự thuận lợi của nguồn tài

chính, họ lại quan tâm nhiều đến rủi ro hơn.

 Nghiên cứu các doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước và không có kiểm soát Nhà

nước

Luận án dựa vào tỷ lệ cổ phần Nhà nước trong doanh nghiệp từ 33,15% ;

42,25% và 51% trở lên để xác định doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước. Luận án

đánh giá sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính

thanh khoản chứng khoán đến đầu tư bằng cách cho biến dòng tiền, rủi ro hệ thống,

rủi ro phi hệ thống, tính thanh khoản chứng khoán lần lượt tương tác với biến giả đại

diện cho sự kiểm soát Nhà nước. Kết quả ước lượng này được luận án kiểm chứng

tăng cường bằng cách cho biến dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống, tính

thanh khoản chứng khoán lần lượt tương tác với biến tỷ lệ cổ phần Nhà nước trong

doanh nghiệp. Cả hai kết quả ước lượng đều thống nhất nhau, đó là:

--137--

- Sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính

thanh khoản chứng khoán đến đầu tư của những doanh nghiệp có kiểm soát

Nhà nước, có khác biệt so với các doanh nghiệp không có kiểm soát Nhà

nước. Dòng tiền ảnh hưởng đến đầu tư của những doanh nghiệp có kiểm soát

Nhà nước, mạnh hơn nhiều so với những doanh nghiệp không có kiểm soát

Nhà nước. Ngược lại, tính thanh khoản lại ảnh hưởng mạnh đến đầu tư của

những doanh nghiệp không có sự kiểm soát Nhà nước hơn. Sự khác biệt này

xuất phát từ dòng tiền sẵn có và khả năng tiếp cận vốn bên ngoài của các

doanh nghiệp có kiểm soát Nhà nước, thuận lợi hơn so với các doanh nghiệp

không có kiểm soát Nhà nước.

- Phản ứng đầu tư trước độ bất ổn khác nhau giữa hai loại hình doanh nghiệp

này. Các doanh nghiệp có sự kiểm soát Nhà nước, gia tăng đầu tư trước sự

gia tăng của rủi ro hệ thống và mức độ gia tăng này, lớn hơn cả mức độ giảm

đầu tư khi rủi ro phi hệ thống gia tăng. Điều này cho thấy, các doanh nghiệp

có kiểm soát Nhà nước không e ngại rủi ro, sẵn sàng gia tăng đầu tư khi độ

bất ổn gia tăng. Bởi vì, yếu tố sở hữu Nhà nước trong các doanh nghiệp này

dẫn đến các quyết định đầu tư của nó vì mục tiêu điều hành kinh tế - xã hội

hơn mục tiêu lợi nhuận.

Những gợi ý nghiên cứu tiếp theo.

Bên cạnh những đóng góp mới của luận án, tác giả nhận thấy rằng các nghiên

cứu sau có thể thực hiện theo những hướng :

 Kết quả nghiên cứu sẽ tốt hơn nếu dữ liệu nghiên cứu lớn hơn, để có thể nhận

được mẫu những doanh nghiệp nhiều hạn chế tài chính và mẫu doanh nghiệp ít

hạn chế tài chính, với nhiều quan sát hơn nữa.

 Các đại lượng đại diện cho hạn chế tài chính có khá nhiều, nghiên cứu tiếp

theo có thể sử dụng đại lượng khác chỉ số KZ (1997) để xác định doanh nghiệp

hạn chế tài chính.

 Tương tự, các đại lượng đại diện cho độ bất ổn và tính thanh khoản cũng khá

phong phú. Đây cũng là hướng nghiên cứu khác mở ra, để có thể đánh giá tốt

hơn phản ứng đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam trước biến động của rủi ro

và tính thanh khoản.

--138--

Với những hướng gợi mở như trên, tác giả luận án sẽ cố gắng nghiên cứu sâu và

rộng hơn sự ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính

thanh khoản chứng khoán, cũng như nghiên cứu mở rộng các yếu tố khác ảnh hưởng

đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp tại thị trường Việt Nam.

PHỤ LỤC

Nghiên cứu

PHỤ LỤC CHƯƠNG 1 PHỤ LỤC 1.1: Tóm tắt các thước đo hạn chế tài chính sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm Thước đo hạn chế tài chính

DN hạn chế tài chính

A. Theo một chỉ tiêu cụ thể

1. Tỷ lệ cổ tức chi trả

Tỷ lệ chi trả cổ tức thấp

1. Lỗ thuần

Lỗ thuần trên một năm trở lên

Fazzari và cộng sự (1988) Cleary (1999) Almeida và cộng sự (2004) Moyen (2004) Hovakimian và Titman (2006) Almeida và Campello (2007) Cleary và cộng sự (2007) John và cộng sự (1992) Bhagat và cộng sự (2005)

2. Coverage rate: được

Coverage rate nhỏ hơn hoặc bằng 1

Andrade và Kaplan (1998) Bhagat và cộng sự (2005)

tính bằng tỷ số giữa thu nhập trước những khoản thu nhập bất thường và lãi vay, chia cho lãi vay

3. Quy mô

Quy mô nhỏ

4. Hạng trái phiếu

Trái phiếu không được xếp hạng

5. Hạng thương phiếu

Thương phiếu không được xếp hạng

Devereux và Schiantarelli (1990) Gilchrist và Himmelberg (1995) Oliner và Rudebusch (1992) Erickson and Whited (2000) Almeida và cộng sự (2004) Hovakimian và Titman (2006) Almeida và Campello (2007) Gayané Hovakimian (2009) Denis và Sibilkov (2010) Kashyap và cộng sự (1994) Gilchrist và Himmelberg (1995) Cummins và cộng sự (1999) Almeida và cộng sự (2004) Hovakimian và Titman (2006) Almeida và Campello (2007) Gayané Hovakimian (2009) Denis và Sibilkov (2010) Calomiris và cộng sự (1995) Almeida và cộng sự (2004) Almeida và Campello (2007) Denis và Sibilkov (2010) Hoshi và cộng sự (1991)

6. Mức độ quan hệ với

Quan hệ không tốt

Ngân hàng.

với ngân hàng.

7. Đòn bẩy nợ

Đòn bẩy nợ cao

Mức độ thiếu hụt tài chính lớn.

8. Thiếu hụt tài chính xác định bằng tiền mặt cộng với các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn.

Hovakimian và Titman (2006) Gayané Hovakimian (2009) Kashyap và cộng sự (1994), Calomiris và cộng sự (1995) Kim và Mauer (1998) Fazzari và cộng sự (2000) Hovakimian và Titman (2006)

Tỷ số giá trị thị trường trên sổ sách lớn.

Lang và cộng sự (1996) Hovakimian và Titman (2006) Gayané Hovakimian (2009)

9. Tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của tổng tài sản hoặc của vốn chủ sở hữu.

10. Số năm hoạt động

Số năm hoạt động ít

11. Dòng tiền

Dòng tiền thấp

Devereux và Schiantarelli (1990) Oliner và Rudebusch (1992) Hovakimian và Titman (2006) Gayané Hovakimian (2009) Allayannis và Mozumdar (2001) Moyen (2004)

B. Theo một chỉ số bao tổng hợp

12. Chỉ số KZ(1997)

Chỉ số KZ lớn

Kaplan và Zingales (1997) Lamont, Polk và Saa-Requejo (2001) Baker, Stein và Wurgler (2003) Almeida và cộng sự (2004) Moyen (2004)

KZ index = –1.002* CF/NFA + 0.283*MA/BA + 3.139*Debt/TA – 39.368*DIV/NFA –

1.315 * CashHoldings/NFA.

Trong đó, CF (Cash Flow) là dòng tiền được tính bằng lợi nhuận sau thuế cộng khấu hao; NFA (Net Fixed Asset): giá trị tài sản cố định thuần đầu năm; MA/BA: được tính bằng giá trị thị trường của tài sản chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản; Debt/TA: được đo bằng tổng nợ phải trả chia cho tổng tài sản; DIV (Dividends) : giá trị cổ tức trả cho cổ đông chia cho giá trị tài sản cố định thuần; CashHoldings/NFA: tính bằng tổng khoản tiền và các khoản tương đương tiền với các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn, chia cho giá trị tài sản cố định thuần 13. Xác suất phá sản của

Bhagat và cộng sự (2005)

Xác suất phá sản trên p>50%

Ohlson (p)

1 1 +

yit = −1.32−0.407∗SIZEit + 6.03∗TLTAit − 1.43∗WCTAit + 0.757∗CLCAit − 2.37∗NITAit + 0.285∗INTWOit − 1.72∗OENEGit − 0.521∗CHINit Trong đó, SIZE là log của tỷ lệ giữa tổng tài sản và GNP, TLTA là tỷ lệ giữa nợ phải trả với tổng tài sản, WCTA là tỷ số giữa vốn lưu động và tổng tài sản, CLCA là tỷ lệ giữa nợ ngắn hạn với tài sản ngắn hạn, NITA là tỷ lệ giữa thu nhập ròng trên tổng tài sản, INTWO nhận giá trị 1 nếu thu nhập ròng âm trong 2 năm trước đó và nhận giá 0 cho các trường hợp còn lại, OENEG nhận giá trị 1 nếu tổng nợ lớn hơn tổng tài sản và nhận giá 0 cho

trường hợp còn lại. CHIN =(NIt−NIt−1)/(|NIt|−|NIt−1|) với NI là thu nhập ròng năm t.

14. Chỉ số Z-score của

Z-score < 1

Altman

Cleary (1999) Moyen (2004) Bhagat và cộng sự (2005) Cleary và cộng sự (2007)

Z-score =0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

Trong đó: X1: là tỷ lệ giữa vốn lưu động ròng trên tổng tài sản, X2: là tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, X3: là lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) trên tổng tài sản, X4: là tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên tổng nợ phải trả, X5: là doanh thu trên tổng tài sản.

White và cộng sự (2006)

Indexw cao

15. Chỉ số Indexw của White và cộng (2006) Indexw = -0.091CFit - 0.062DIVPOSit + 0.021TLTDit – 0.044LNTAit + 0.102ISGit – 0.035SGit Trong đó, CF: là tỷ số dòng tiền trên tổng tài sản, DIVPOS: là chỉ số nhận giá trị 1 nếu DN trả cổ tức bằng tiền mặt và nhận giá trị 0 cho các trường hợp còn lại, TLTD: là tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, LNTA: là logarit của tổng tài sản, ISG: chỉ số tăng trưởng doanh thu của ngành công nghiệp trên 100%.

PHỤ LỤC 1.2: Tóm lược kết quả nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của dòng tiền đến đầu tư và độ nhạy cảm của dòng

tiền doanh nghiệp hạn chế tài chính

Mô hình NC Kết quả nghiên cứu chính Nghiên cứu Phương pháp NC Thước đo hạn chế tài chính Tỷ lệ chi trả cổ tức Fazzari và cộng sự (1988) FEM

Chỉ số KZ (1997) FEM

Kaplan và Zingales (1997) Hoshi và cộng sự (1991) Mức độ quan hệ với Ngân hàng FEM - Dòng tiền tác động thuận chiều đến đầu tư. - Đầu tư ở những DN nhiều hạn chế tài chính nhạy cảm với dòng tiền hơn so với DN ít hạn chế tài chính. - Dòng tiền tác động thuận chiều đến đầu tư. - Đầu tư ở những DN ít hạn chế tài chính nhạy cảm với dòng tiền hơn so với DN nhiều hạn chế tài chính - Dòng tiền tác động thuận chiều đến đầu tư. - Các DN riêng lẻ (nhiều hạn chế tài chính) đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn các DN thuộc tập đoàn (ít hạn chế tài chính)

Cleary (1999) - Tỷ lệ chi trả cổ tức - Chỉ số Z-score FEM Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập chính: dòng tiền Biến kiểm soát: Tobin’s q và doanh thu. Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập chính: dòng tiền Biến kiểm soát: Tobin’s q. Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập chính: dòng tiền Biến kiểm soát: Tobin’s q, doanh thu (đã trừ hàng tồn kho), các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn. Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập chính: dòng tiền Biến kiểm soát: Tobin’s q

Alti (2003) Tỷ lệ chi trả cổ tức

Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập chính: dòng tiền Biến kiểm soát: Tobin’s q FEM

Moyen (2004) (1)Tỷ lệ chi trả cổ tức Biến phụ thuộc: đầu tư - Dựa vào mẫu nghiên cứu của Fazzari (1988): kết quả ủng hộ kết luận của Kaplan và Zingales (1997) - Dựa theo mẫu các DN ở Canada: kết quả ủng hộ kết luận của Fazzari và cộng sự (1988) - Dựa theo mẫu các DN ở US: Kết quả ủng hộ kết luận của Kaplan và Zingales (1997). Dòng tiền tác động dương đến đầu tư và độ nhạy cảm của đầu tư với dòng tiền cao ở những DN trẻ, quy mô nhỏ, có tỷ lệ tăng trưởng cao, tỷ lệ chi trả cổ tức thấp (DN nhiều hạn chế tài chính dòng tiền nhạy cảm với đầu tư hơn) - Với tất cả các thước đo, dòng tiền luôn tác động

Biến độc lập chính: dòng tiền Biến kiểm soát: Tobin’s q. (2) Dòng tiền (3) Chỉ số KZ (1997) (4) Chi số Z-score FEM

Bhagat và cộng sự (2005) Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập chính: dòng tiền Biến kiểm soát: Tobin’s q. FEM

Hovakimian và Titman (2006)

dương đến đầu tư. - Thước đo hạn chế tài chính theo (1)(2)(4): Dòng tiền ở DN nhiều hạn chế tài chính nhạy cảm với đầu tư hơn. - Thước đo hạn chế tài chính theo (3)(5): Dòng tiền ở DN ít hạn chế tài chính nhạy cảm với đầu tư hơn. - Khi xét trên toàn mẫu, dòng tiền tác động thuận chiều đến đầu tư. - Khi xét mẫu các DN nhiều hạn chế tài chính, dòng tiền ảnh hưởng ngược chiều với đầu tư. - Đầu tư của DN không có hạn chế tài chính gần như không, hoặc ít nhạy cảm với nguồn quỹ nội bộ. - Lượng tiền mặt từ bán tài sản có tác động dương đến đầu tư và khá nhạy cảm ở những DN nhiều hạn chế tài chính Biến phụ thuộc đầu tư Biến độc lập: Cơ hội tăng trưởng, dòng tiền, doanh thu từ bán tài sản. Biến kiểm soát: Thiếu hụt tài chính, Tỷ lệ đảm bảo.

FEM Almeida và Campello (2007) (1) Lãi thuần âm (2) Tỷ lệ đảm bảo (3) Xác suất phá sản (4) Chỉ số Z-score (1) Quy mô (2) Số năm hoạt động (3) Đòn bẩy (4) Thiếu hụt tài chính (5) Tỷ lệ giá trị thị trường trên sổ sách (6) Tỷ lệ chi trả cổ tức (7) Hạng trái phiếu (1) Tỷ lệ chi trả cổ tức (2) Quy mô (3) Hạng trái phiếu (4) Hạng thương phiếu

Cleary và cộng sự (2007) (1) Tỷ lệ cổ tức (2) Chỉ số Z-score

Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập: dòng tiền, tài sản cố định. Biến tương tác: dòng tiền với tài sản cố định Biến phụ thuộc: đầu tư Biến độc lập: dòng tiền, tỷ lệ tăng trưởng doanh số, tỷ số giữa giá trị thị trường trên giá trị sổ sách. OLS GMM

- DN nhiều hạn chế tài chính, dòng tiền ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư. - Mức độ giá trị tài sản cố định hữu hình trong tổng tài sản của DN có tác dụng gia tăng dòng tiền khi gia tăng đầu tư. - DN ít hạn chế tài chính, dòng tiền gia tăng tuyến tính với đầu tư và ngược lại DN nhiều hạn chế tài chính, dòng tiền giảm khi gia tăng đầu tư. - Xác định hạn chế tài chính theo tỷ lệ cổ tức: Nhóm DN ít hạn chế tài chính, đầu tư nhạy cảm với dòng tiền hơn s/v nhóm DN nhiều hạn chế tài chính. - Xác định hạn chế TC theo Z-score: DN nhiều hạn chế TC dòng tiền ảnh hưởng ngược chiều đến đầu tư.

Nghiên cứu tổng hợp mối quan hệ giữa đầu tư và độ bất ổn

Thước đo độ bất ổn Mối quan hệ giữa độ

Tác giả

Quốc gia NC US

Mô hình nghiên cứu not available

bất ổn đến đầu tư Ngược chiều

Ngược chiều

Đầu tư với sản lượng

Độ trễ của tỷ suất sinh lời của chứng khoán Phương sai không điều kiện của sản lượng và lạm phát Biến động tỷ giá

Pindyck (1986) Driver và Moreton (1991, 1992) Goldberg (1993)

Huizinga (1993)

Đầu tư = f(sản lượng, chi phí vốn) Đầu tư = f(doanh thu, lợi nhuận, nhân tố giá cả)

Không/Tác động ngược chiều (mức ý nghĩa yếu) Ngược chiều (nhưng thuận chiều cho thước đo độ bất ổn là lợi nhuận

Ngược chiều

Episcopos (1995)

Tăng trưởng đầu tư = f(tăng trưởng GDP, tỷ lệ tăng trưởng lãi vay thực)

Ngược chiều

Price (1995, 1996)

Đầu tư và sản lượng

Ngược chiều

Ferderer (1993)

Ngược chiều

US (1930s)

Ngược chiều

Ferderer và Zalewski (1994) Carruth, Dickerson and Henley (1997)

Dùng ARCH để tính phương sai có điều kiều của lạm phát, tiền lương thực và lợi nhuận thực Dùng ARCH để tính phương sai có điều kiều của tỷ lệ lãi vay, chỉ số thị trường chứng khoán, chi tiêu của người tiêu dùng, GDP) Dùng GARCH để tính phương sai có điều kiện của GDP Phí tổn do rủi ro được tính toán từ lãi suất có kỳ hạn Phí tổn do rủi ro được tính toán từ lãi suất có kỳ hạn Giá vàng và lợi nhuận bất thường từ cất trữ vàng

Mô hình Jorgensen và mô hình q Mô hình số nhân và mô hình q Đầu tư, sản lượng và tỷ lệ lãi vay thực

Nghiên cứu phân chia nhóm mối quan hệ giữa đầu tư và độ bất ổn

Nghiên cứu

Thước đo độ bất ổn Mối quan hệ giữa độ

Quốc giá NC US

bất ổn đến đầu tư Không/ngược chiều

Goldberg (1993)

Biến động của tỷ giá theo phương pháp phần dư ARMA

Không

Campa và Goldberg (1995)

Biến động của tỷ giá theo phương pháp phần dư ARMA

Mức độ phân chia nhóm Chỉ số ngành công nghiệp lấy theo 2 con số, dữ liệu chuỗi thời gian Chỉ số ngành công nghiệp lấy theo 2 con số, dữ liệu chuỗi

PHỤ LỤC 1.3: Bảng tóm tắt của nghiên cứu Carruth và cộng sự (2000)

Campa (1993)

Biến động phần dư của tỷ giá theo phương pháp phần dư ARMA

Ngược chiều (Đặc biệt ở đầu tư từ Nhật)

Huizinga (1993)

thời gian và dữ liệu chéo. Tỷ lệ đầu tư nước ngoài, lấy theo 4 con số, dữ liệu bảng. Chỉ số ngành công nghiệp lấy theo 4 con số, dữ liệu chéo

Biến động của tiền lương, chi phí nguyên liệu và giá cả đầu ra theo phương pháp phần dư AR

Ghosal và Lougani (1996)

Biến động của giá cả đầu ra theo phương pháp phần dư AR

Ngược chiều cho thước đo độ bất ổn là tiền lương, chi phí nguyên liệu/ Thuận chiều cho thước đo độ bất ổn là giá cả đầu ra Ngược chiều cho mức độ tập trung công nghiệp thấp

Italy

Ngược chiều (yếu)/không Ngược chiều

Leahy và Whited (1996) Guiso và Parigi (1996)

Dự đoán tỷ suất sinh lời của cổ phiếu Tỷ lệ nhu cầu sản xuất trong tương lai

Chỉ số ngành công nghiệp lấy theo 4 con số, dữ liệu bảng Dữ liệu bảng của DN sản xuất Dữ liệu chéo của những DN sản xuất

Mối quan hệ

Tác giả

Quốc

Mô hình nghiên cứu

Phương pháp

Thước đo độ bất ổn

giữa độ bất ổn

gia

đến đầu tư

Đầu tư = f(Độ bất ổn, tỷ lệ tăng

PHỤ LỤC 1.4 : Bảng tóm tắt một số kết quả nghiên cứu ảnh hưởngcủa độ bất ổn đến đầu tư từ 2000 – 2015 (của luận án)

trưởng của doanh thu,dòng tiền,

Bulan (2005) 2SLS

Tobin’q)

Ngược chiều/ thuận chiều

Đầu tư =f(Độ bất ổn, độ trễ của

Ngược chiều

độ bất ổn, tỷ lệ tăng trưởng

Độ biến động của tỷ suất sinh lời cổ phiếu, tỷ suất sinh lời của thị trường và của ngành công nghiệp theo phương pháp OLS.

doanh thu, dòng tiền, độ trễ của

OLS và GMM Độ bất ổn đo bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời hàng ngày của chứng khoán

dòng tiền)

Đầu tư =f(Tobin’q, tiền lương,

chi phí vốn, tỷ lệ nợ, giá chứng

Bloom và cộng sự (2007)

khoán, quy mô, chi tiêu chính

Hai nhóm độ bất ổn: - Độ bất ổn hàm chứa yếu tố vĩ mô: lạm

phủ, biến trễ biến phụ thuộc)

Koetse và cộng sự (2009) phát, tỷ giá, giá chứng khoán. Ngược chiều cho đa số các thước đo.

- Độ bất ổn liên quan đến đặc điểm đặc thù của DN: Doanh thu, chi phí đầu vào, sản phẩm đầu ra, lợi nhuận.

Đầu tư =f(Độ bất ổn, dòng tiền,

quy mô, tỷ suất sinh lời của

Order Probit (Biến phụ thuộc =0: Tác động âm, y=1 tác động dương và =2 không tác động

chứng khoán,đòn bẩy nợ)

OLS và GMM Ngược chiều/ thuận chiều

Rủi ro phi hệ thống từ mô hình tỷ suất sinh lời của thị trường với tỷ suất sinh lời của cổ phiếu, bằng phương pháp OLS. Panousi và Papanikolaou (2012)

PHỤ LỤC CHƯƠNG 3

PHỤ LỤC 3.1: QUY CHẾ HOẠT ĐỘNG CỦA NGƯỜI ĐẠI DIỆN THEO ỦY QUYỀN ĐỐI VỚI PHẦN VỐN NHÀ NƯỚC ĐẦU TƯ VÀO DOANH NGHIỆP

(Ban hành kèm theo Thông tư số 21/2014/TT-BTC ngày 14 tháng 2 năm 2014 của Bộ Tài chính) Chương II TIÊU CHUẨN, CHẾ ĐỘ HOẠT ĐỘNG, NHIỆM VỤ, QUYỀN HẠN, NGHĨA VỤ CỦA NGƯỜI ĐẠI DIỆN VÀ MỐI QUAN HỆ GIỮA NGƯỜI ĐẠI DIỆN VỚI TỔ CHỨC, CÁ NHÂN CÓ LIÊN QUAN Điều 4. Số lượng Người đại diện và nội dung văn bản ủy quyền đối với Người đại diện 1. Chủ sở hữu phần vốn nhà nước quyết định về số lượng, thành phần, cơ cấu Người đại diện tại doanh nghiệp theo quy định của Luật Doanh nghiệp, phù hợp với Điều lệ của doanh nghiệp, phù hợp với đặc điểm cụ thể của từng doanh nghiệp có phần vốn nhà nước theo các căn cứ sau:

a) Quy mô vốn điều lệ của doanh nghiệp;

b) Tỷ lệ phần vốn Nhà nước đầu tư tại doanh nghiệp;

c) Ngành nghề kinh doanh và đặc điểm hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp;

d) Chiến lược và mục tiêu phát triển doanh nghiệp theo định hướng của nhà nước;

đ) Các quy định khác của pháp luật.

Trường hợp Chủ sở hữu phần vốn nhà nước ủy quyền cho từ 02 (hai) Người đại diện trở lên thì Chủ sở hữu phần vốn nhà nước xác định cụ thể số cổ phần và số phiếu bầu ủy quyền cho mỗi Người đại diện và giao cho một người đại diện chịu trách nhiệm phụ trách chung (gọi tắt là Người đại diện phụ trách chung).

2. Việc ủy quyền của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước cho Người đại diện phải thực hiện bằng văn bản. Văn bản ủy quyền bao gồm các nội dung sau:

a) Nhiệm vụ giao cho Người đại diện;

b) Đánh giá hoạt động của Người đại diện;

c) Miễn nhiệm, khen thưởng, kỷ luật Người đại diện;

d) Quyết định mức tiền lương, tiền thưởng, thù lao trả cho Người đại diện theo mức độ hoàn thành nhiệm vụ được giao;

đ) Quy định về việc bồi thường vật chất trong trường hợp Người đại diện có hành vi gây thiệt hại đến lợi ích của Chủ sở hữu và tổ chức, cá nhân có liên quan;

e) Những nội dung khác (nếu có).

Điều 5. Chế độ hoạt động của Người đại diện 1. Người đại diện làm việc theo chế độ:

a) Chuyên trách trong ban quản lý, điều hành tại doanh nghiệp (Hội đồng thành viên, Hội đồng quản trị, Ban Tổng giám đốc/Ban Giám đốc).

b) Kiêm nhiệm trong Hội đồng thành viên, Hội đồng quản trị.

2. Thời hạn ủy quyền cho Người đại diện:

a) Thời hạn ủy quyền cho Người đại diện do Chủ sở hữu phần vốn nhà nước quyết định theo nhiệm kỳ Hội đồng thành viên, Hội đồng quản trị.

b) Trường hợp có sự thay đổi Người đại diện trong nhiệm kỳ Hội đồng thành viên, Hội đồng quản trị thì thời hạn ủy quyền Người đại diện là thời gian còn lại của nhiệm kỳ Hội đồng thành viên, Hội đồng quản trị đó.

3. Người đại diện đã được Chủ sở hữu phần vốn nhà nước ủy quyền thì không được giao, ủy quyền lại cho người khác đại diện thay mình biểu quyết, quyết định các nội dung đã được chủ sở hữu phần vốn nhà nước ủy quyền, cho ý kiến.

Điều 6. Nhiệm vụ của Người đại diện 1. Thực hiện quyền của cổ đông, thành viên góp vốn do Chủ sở hữu giao:

a) Người đại diện tại doanh nghiệp mà Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ phải xin ý kiến Chủ sở hữu phần vốn nhà nước bằng văn bản để tham gia ý kiến, biểu quyết, quyết định tại cuộc họp Hội đồng thành viên, Hội đồng quản trị, Đại hội đồng cổ đông, các cuộc họp khác (nếu có) đối với những nội dung quy định tại Khoản 4 Điều 20 Nghị định số 99/2012/NĐ-CP ngày 15/11/2012 của Chính phủ về phân công, phân cấp thực hiện các quyền, trách nhiệm, nghĩa vụ của chủ sở hữu nhà nước đối với doanh nghiệp nhà nước và vốn Nhà nước đầu tư vào doanh nghiệp. b) Người đại diện tại doanh nghiệp mà Nhà nước nắm giữ không quá 50% vốn điều lệ được tham gia ý kiến, biểu quyết, quyết định tại các cuộc họp Hội đồng quản trị, Hội đồng thành viên, Đại hội đồng cổ đông, các cuộc họp khác (nếu có) đối với những nội dung quy định tại Khoản 4 Điều 29 Nghị định số 99/2012/NĐ-CP ngày 15/11/2012 của Chính phủ về phân công, phân cấp thực hiện các quyền, trách nhiệm, nghĩa vụ của chủ sở hữu nhà nước đối với doanh nghiệp nhà nước và vốn Nhà nước đầu tư vào doanh nghiệp; Đối với những nội dung không quy định tạiKhoản 4 Điều 29 nói trên, nhưng làm thay đổi lợi ích của nhà nước như: làm giảm phần vốn nhà nước tại doanh nghiệp hoặc làm giảm tỷ lệ vốn nhà nước tại doanh nghiệp và các lợi ích khác của nhà nước tại doanh nghiệp (nếu có) thì Người đại diện phải xin ý kiến Chủ sở hữu phần vốn nhà nước (bằng văn bản) trước khi có ý kiến biểu quyết, quyết định. 2. Trách nhiệm báo cáo của Người đại diện

a) Các hình thức Báo cáo

- Báo cáo định kỳ (hàng Quý, năm): trên cơ sở báo cáo tài chính và báo cáo khác của doanh nghiệp, định kỳ (Quý, năm), Người đại diện theo quy định Điểm a Khoản 1

Điều 6 Quy chế này có trách nhiệm tổng hợp và phân tích đánh giá tình hình hoạt động của doanh nghiệp (theo Mẫu số 01 đính kèm Quy chế này).

Người đại diện theo quy định tại Điểm b Khoản 1 Điều 6 Quy chế này có trách nhiệm tổng hợp và phân tích đánh giá tình hình hoạt động của doanh nghiệp định kỳ 6 tháng, năm (theo Mẫu số 02 đính kèm Quy chế này). Chủ sở hữu phần vốn nhà nước có thể căn cứ tỷ lệ vốn góp của nhà nước trên vốn điều lệ của doanh nghiệp để quy định cụ thể các chỉ tiêu Người đại diện phải báo cáo.

Thời hạn Người đại diện gửi báo cáo cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước là trong thời hạn 10 ngày kể từ ngày hết hạn lập báo cáo tài chính quý, năm theo quy định tại Quyết định 15/2006/QĐ-BTC ngày 20/3/2006 của Bộ trưởng Bộ Tài chính. - Báo cáo theo yêu cầu đột xuất:

Căn cứ mục đích quản lý của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước, yêu cầu quản lý của cơ quan quản lý nhà nước, trên cơ sở quy định hoặc thông báo bằng văn bản của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước, cơ quan quản lý nhà nước có thẩm quyền; Người đại diện cung cấp các thông tin có liên quan tới tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh, về việc đầu tư, tình hình tài chính của doanh nghiệp. Khi được yêu cầu, Người đại diện có trách nhiệm báo cáo đầy đủ các nội dung như yêu cầu của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước và cơ quan quản lý nhà nước.

- Báo cáo bất thường:

Người đại diện có trách nhiệm, nghĩa vụ báo cáo đầy đủ, kịp thời cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước những thông tin bất thường có ảnh hưởng lớn tới hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hoặc ảnh hưởng tới lợi ích của doanh nghiệp, của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước trong thời hạn năm (05) ngày kể từ ngày Người đại diện có được các thông tin bất thường của doanh nghiệp như: tài khoản của doanh nghiệp tại ngân hàng bị phong tỏa; doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh; bị thu hồi Giấy đăng ký doanh nghiệp hoặc Giấy phép thành lập và hoạt động hoặc Giấy phép hoạt động; có quyết định khởi tố đối với Ban quản lý điều hành doanh nghiệp, Kế toán trưởng của doanh nghiệp; có bản án, quyết định của Toà án liên quan đến hoạt động của doanh nghiệp; có kết luận kiểm tra, thanh tra của cơ quan thuế, cơ quan kiểm tra, thanh tra, kiểm toán nhà nước và các tranh chấp về tài sản, vốn, đất đai, lao động, các nội dung bất thường khác (nếu có).

b) Phương thức báo cáo

- Người đại diện báo cáo Chủ sở hữu phần vốn nhà nước, các cơ quan quản lý nhà nước bằng văn bản và chịu trách nhiệm trước Chủ sở hữu phần vốn nhà nước, các cơ quan quản lý nhà nước về nội dung đã báo cáo.

- Các văn bản xin ý kiến Chủ sở hữu phần vốn nhà nước của Người đại diện (theo Mẫu số 03 đính kèm Quy chế này) phải gửi đến cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước với thời hạn ít nhất trước 05 ngày làm việc (theo dấu công văn đến) để Chủ sở hữu phần vốn nhà nước có ý kiến (trừ trường hợp đã ghi rõ thời hạn).

Trong thời hạn 15 ngày kể từ ngày họp [Hội đồng thành viên, Hội đồng quản trị, Đại hội đồng cổ đông, các cuộc họp khác (nếu có)], Người đại diện phải gửi Biên bản cuộc họp và các tài liệu liên quan khác đến Chủ sở hữu phần vốn nhà nước (Mẫu số 04 đính kèm Quy chế này).

Trường hợp không thể đảm bảo thời gian đã nêu vì lý do bất khả kháng thì Người đại diện phải thông báo cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước thông qua các phương tiện thông tin (điện thoại, fax, email) để Chủ sở hữu phần vốn nhà nước có ý kiến.

- Đối với các thông tin, tài liệu mật, việc cung cấp thông tin giữa Người đại diện với Chủ sở hữu phần vốn nhà nước hoặc các cơ quan quản lý nhà nước được thực hiện theo quy định của pháp luật hiện hành.

Điều 7. Quyền hạn của Người đại diện 1. Được Chủ sở hữu phần vốn nhà nước xem xét chỉ định tham gia Hội đồng thành viên hoặc đề cử để tham gia Hội đồng quản trị theo quy định của Luật Doanh nghiệp, Điều lệ của doanh nghiệp, các văn bản pháp luật khác có liên quan.

2. Được Chủ sở hữu phần vốn nhà nước ủy quyền tham gia ý kiến và biểu quyết tại cuộc họp theo số cổ phần (mức vốn) được ủy quyền đại diện. Đối với các nội dung phải xin ý kiến Chủ sở hữu phần vốn nhà nước thì sau khi có ý kiến chấp thuận của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước Người đại diện phải tham gia ý kiến, biểu quyết, quyết định theo đúng ý kiến chỉ đạo bằng văn bản của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước. Trường hợp có nội dung phát sinh thêm chưa xin được ý kiến chỉ đạo thì đề nghị cuộc họp cho biểu quyết, quyết định sau.

3. Được hưởng tiền lương, tiền thưởng, phụ cấp trách nhiệm (nếu có), thù lao, các quyền lợi khác theo quy định của pháp luật.

4. Được tham gia các chương trình đào tạo, bồi dưỡng nghiệp vụ, cập nhật thông tin do Chủ sở hữu phần vốn nhà nước tổ chức.

5. Các quyền khác theo quy định của pháp luật, Điều lệ của doanh nghiệp theo ủy quyền.

Điều 8. Nghĩa vụ của Người đại diện 1. Người đại diện tuân thủ theo quy định của pháp luật, Điều lệ của doanh nghiệp do mình làm Người đại diện; các quy định của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước trong việc thực hiện nhiệm vụ được giao, các quyền, trách nhiệm của mình.

2. Thường xuyên theo dõi, thu thập thông tin về tình hình hoạt động và kết quả sản xuất kinh doanh; giám sát tình hình tài chính; gửi các báo cáo định kỳ (quý, năm), báo cáo bất thường và báo cáo đột xuất theo yêu cầu của Chủ sở hữu phần vốn nhà nước, các cơ quan quản lý nhà nước có thẩm quyền theo quy định của pháp luật.

3. Báo cáo kịp thời, đề xuất những giải pháp đối với Chủ sở hữu phần vốn nhà nước về tình hình doanh nghiệp hoạt động thua lỗ; không đảm bảo khả năng thanh toán; đầu tư không đúng mục tiêu chiến lược, quy hoạch, kế hoạch; không hoàn thành mục

tiêu, nhiệm vụ do Chủ sở hữu phần vốn nhà nước giao hoặc những trường hợp sai phạm khác.

4. Các nghĩa vụ khác theo quy định của pháp luật.

Điều 9. Mối quan hệ giữa Người đại diện và Chủ sở hữu phần vốn nhà nước 1. Chủ sở hữu phần vốn nhà nước có trách nhiệm:

a) Chỉ định hoặc cử Người đại diện để thực hiện các quyền của cổ đông, thành viên góp vốn theo quy định của pháp luật và Điều lệ của doanh nghiệp;

b) Miễn nhiệm, khen thưởng, kỷ luật Người đại diện; quyết định tiền lương, thù lao, tiền thưởng, phụ cấp trách nhiệm (nếu có) và các lợi ích khác của Người đại diện; đánh giá đối với Người đại diện.

c) Yêu cầu Người đại diện báo cáo định kỳ hoặc đột xuất tình hình đầu tư, tài chính, hiệu quả sử dụng vốn nhà nước, kết quả kinh doanh của doanh nghiệp.

d) Kiểm tra, giám sát hoạt động của Người đại diện, phát hiện những thiếu sót, yếu kém của Người đại diện để ngăn chặn, xử lý và chấn chỉnh kịp thời.

đ) Giao nhiệm vụ và chỉ đạo Người đại diện bảo vệ quyền lợi, lợi ích hợp pháp của nhà nước tại doanh nghiệp. Yêu cầu Người đại diện báo cáo (quý, năm) việc thực hiện nhiệm vụ được giao, quyền hạn, trách nhiệm, nghĩa vụ của Người đại diện.

e) Có trách nhiệm ban hành Quy chế đánh giá Người đại diện theo mức độ hoàn thành nhiệm vụ trên cơ sở đó quyết định việc trả lương, thù lao, tiền thưởng, lợi ích khác (nếu có) cho Người đại diện; quy định bằng văn bản về sự phân công, phối hợp giữa những người đại diện (trường hợp có từ hai Người đại diện trở lên) tại doanh nghiệp và giữa Người đại diện với Chủ sở hữu phần vốn nhà nước.

g) Có ý kiến chỉ đạo kịp thời bằng văn bản khi Người đại diện xin ý kiến trong thời hạn 15 ngày làm việc (kể từ ngày nhận theo dấu công văn đến hoặc nhận thông báo qua các phương tiện thông tin: điện thoại, fax, email) hoặc thời hạn khác theo yêu cầu để Người đại diện biết và thực hiện. Trường hợp tài liệu không đủ, không có cơ sở để tham gia ý kiến thì trong vòng ba (03) ngày làm việc (kể từ khi nhận được tài liệu, nhận được thông báo qua các phương tiện thông tin), Chủ sở hữu phần vốn nhà nước phải có văn bản để Người đại diện biết và bổ sung hoàn chỉnh tài liệu, thông tin.

h) Thực hiện trách nhiệm khác theo quy định của pháp luật.

2. Người đại diện có trách nhiệm thực hiện đầy đủ nhiệm vụ tại Điều 6 Quy chế này và các nội dung sau đây:

a) Tháng 01 hàng năm, xây dựng chương trình kế hoạch công tác năm báo cáo Chủ sở hữu phần vốn nhà nước.

Trong đó, đối với Người đại diện tại doanh nghiệp mà nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ phải đề xuất kế hoạch, phương hướng, biện pháp hoạt động của mình tại

doanh nghiệp do mình làm Người đại diện để Chủ sở hữu phần vốn nhà nước phê duyệt nhằm hướng doanh nghiệp thực hiện các mục tiêu, chiến lược của nhà nước.

b) Xây dựng Quy chế hoạt động của Người đại diện trình Chủ sở hữu phần vốn nhà nước phê duyệt.

c) Trong thời hạn 15 ngày kể từ ngày kết thúc quý và 30 ngày kể từ ngày kết thúc năm, Người đại diện phải gửi cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước báo cáo đánh giá tình hình và nội dung hoạt động của Người đại diện.

Điều 10. Mối quan hệ giữa Người đại diện và Doanh nghiệp có phần vốn góp của nhà nước 1. Doanh nghiệp có phần vốn góp của nhà nước có trách nhiệm cung cấp đầy đủ các Hồ sơ tài liệu, thông tin liên quan đến tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh, về việc đầu tư, tình hình tài chính, những nội dung khác (nếu có) cho Người đại diện khi được yêu cầu theo quy định của Luật Doanh nghiệp, Điều lệ của doanh nghiệp.

2. Người đại diện khi gửi báo cáo cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước và các cơ quan quản lý nhà nước thì đồng thời gửi báo cáo đó cho doanh nghiệp. Trường hợp doanh nghiệp có ý kiến khác với nội dung báo cáo, đánh giá nhận xét của Người đại diện thì trong thời hạn 10 ngày làm việc kể từ ngày nhận được báo cáo của Người đại diện, doanh nghiệp phải có văn bản gửi đến Chủ sở hữu phần vốn nhà nước để được xem xét.

3. Người đại diện tại doanh nghiệp mà nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ trước khi gửi báo cáo cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước lấy ý kiến của doanh nghiệp. Trường hợp doanh nghiệp có ý kiến khác với nội dung báo cáo, đánh giá nhận xét của Người đại diện thì doanh nghiệp trực tiếp bàn bạc, giải thích các nội dung khác đó với Người đại diện để có sự đồng thuận trong báo cáo đánh giá, nhận xét. Sau khi bàn bạc nếu còn ý kiến khác nhau thì thực hiện theo quy định tại Khoản 2 Điều này.

Điều 11. Mối quan hệ giữa các Người đại diện 1. Người đại diện chịu trách nhiệm trực tiếp về kết quả công việc được Chủ sở hữu phần vốn nhà nước giao, đồng thời cùng với các Người đại diện khác chịu trách nhiệm về kết quả hoạt động chung của các Người đại diện (trường hợp doanh nghiệp có từ 02 người đại diện trở lên).

2. Người đại diện được Chủ sở hữu phần vốn nhà nước giao là Người đại diện phụ trách chung chịu trách nhiệm tổng hợp các ý kiến tham gia, các số liệu của các Người đại diện vào các báo cáo, chương trình kế hoạch công tác để gửi cho Chủ sở hữu phần vốn nhà nước, bao gồm cả chịu trách nhiệm về kết quả hoạt động chung của các Người đại diện (trong trường hợp doanh nghiệp có từ 02 người đại diện trở lên).

PHỤ LỤC 3.2: MỤC 3, ĐIỀU 104 LUẬT DOANH NGHIỆP 2005

Thông qua quyết định của Đại hội đồng cổ đông 1. Đại hội đồng cổ đông thông qua các quyết định thuộc thẩm quyền bằng hình thức biểu quyết tại cuộc họp hoặc lấy ý kiến bằng văn bản. 2. Trường hợp Điều lệ công ty không quy định thì quyết định của Đại hội đồng cổ đông về các vấn đề sau đây phải được thông qua bằng hình thức biểu quyết tại cuộc họp Đại hội đồng cổ đông: a) Sửa đổi, bổ sung Điều lệ công ty; b) Thông qua định hướng phát triển công ty; c) Quyết định loại cổ phần và tổng số cổ phần của từng loại được quyền chào bán; d) Bầu, miễn nhiệm, bãi nhiệm thành viên Hội đồng quản trị và Ban kiểm soát; đ) Quyết định đầu tư hoặc bán số tài sản có giá trị bằng hoặc lớn hơn 50% tổng giá trị tài sản được ghi trong báo cáo tài chính gần nhất của công ty nếu Điều lệ công ty không quy định một tỷ lệ khác; e) Thông qua báo cáo tài chính hằng năm; g) Tổ chức lại, giải thể công ty. 3. Quyết định của Đại hội đồng cổ đông được thông qua tại cuộc họp khi có đủ các điều kiện sau đây: a) Được số cổ đông đại diện ít nhất 65% tổng số phiếu biểu quyết của tất cả cổ đông dự họp chấp thuận; tỷ lệ cụ thể do Điều lệ công ty quy định; b) Đối với quyết định về loại cổ phần và tổng số cổ phần của từng loại được quyền chào bán; sửa đổi, bổ sung Điều lệ công ty; tổ chức lại, giải thể công ty; đầu tư hoặc bán tài sản có giá trị bằng hoặc lớn hơn 50% tổng giá trị tài sản được ghi trong báo cáo tài chính gần nhất của công ty nếu Điều lệ công ty không có quy định khác thì phải được số cổ đông đại diện ít nhất 75% tổng số phiếu biểu quyết của tất cả cổ đông dự họp chấp thuận; tỷ lệ cụ thể do Điều lệ công ty quy định; c) Việc biểu quyết bầu thành viên Hội đồng quản trị và Ban kiểm soát phải thực hiện theo phương thức bầu dồn phiếu, theo đó mỗi cổ đông có tổng số phiếu biểu quyết tương ứng với tổng số cổ phần sở hữu nhân với số thành viên được bầu của Hội đồng quản trị hoặc Ban kiểm soát và cổ đông có quyền dồn hết tổng số phiếu bầu của mình cho một hoặc một số ứng cử viên. 4. Các quyết định được thông qua tại cuộc họp Đại hội đồng cổ đông với số cổ đông trực tiếp và uỷ quyền tham dự đại diện 100% tổng số cổ phần có quyền biểu quyết là hợp pháp và có hiệu lực ngay cả khi trình tự và thủ tục triệu tập, nội dung chương trình họp và thể thức tiến hành họp không được thực hiện đúng như quy định. 5. Trường hợp thông qua quyết định dưới hình thức lấy ý kiến bằng văn bản thì quyết định của Đại hội đồng cổ đông được thông qua nếu được số cổ đông đại diện ít nhất 75% tổng số phiếu biểu quyết chấp thuận; tỷ lệ cụ thể do Điều lệ công ty quy định. 6. Quyết định của Đại hội đồng cổ đông phải được thông báo đến cổ đông có quyền dự họp Đại hội đồng cổ đông trong thời hạn mười lăm ngày, kể từ ngày quyết định được thông qua

PHỤ LỤC 3.3: ĐIỀU 102 LUẬT DOANH NGHIỆP 2005

Điều kiện tiến hành họp Đại hội đồng cổ đông 1. Cuộc họp Đại hội đồng cổ đông được tiến hành khi có số cổ đông dự họp đại diện ít nhất 65% tổng số cổ phần có quyền biểu quyết; tỷ lệ cụ thể do Điều lệ công ty quy định. 2. Trường hợp cuộc họp lần thứ nhất không đủ điều kiện tiến hành theo quy định tại khoản 1 Điều này thì được triệu tập họp lần thứ hai trong thời hạn ba mươi ngày, kể từ ngày dự định họp lần thứ nhất. Cuộc họp của Đại hội đồng cổ đông triệu tập lần thứ hai được tiến hành khi có số cổ đông dự họp đại diện ít nhất 51% tổng số cổ phần có quyền biểu quyết; tỷ lệ cụ thể do Điều lệ công ty quy định. 3. Trường hợp cuộc họp triệu tập lần thứ hai không đủ điều kiện tiến hành theo quy định tại khoản 2 Điều này thì được triệu tập họp lần thứ ba trong thời hạn hai mươi ngày, kể từ ngày dự định họp lần thứ hai. Trong trường hợp này, cuộc họp của Đại hội đồng cổ đông được tiến hành không phụ thuộc vào số cổ đông dự họp và tỷ lệ số cổ phần có quyền biểu quyết của các cổ đông dự họp. 4. Chỉ có Đại hội đồng cổ đông mới có quyền thay đổi chương trình họp đã được gửi kèm theo thông báo mời họp theo quy định tại Điều 100 của Luật này.

PHỤ LỤC CHƯƠNG 4 PHỤ LỤC 4.17: Trị số thống kê các biến theo yếu tố hạn chế tài chính

Nhóm DN nhiều hạn chế tài chính (FC)

Nhóm DN ít hạn chế tài chính (PFC+NFC)

Biến

707

379

I/K CF/K Sysrisk Idiorisk Liquid Q Lev Sale Size Return Age Số q. sát

Trung bình 0,3947 0,3887 0,9717 0,4399 0,0050 0,9679 0,5580 0,1663 5,8317 -0,1500 0,8134 Độ lệch chuẩn 0,8132 0,5341 0,3816 0,1174 0,0052 0,3037 0,1874 0,4044 0,6182 0,7633 0,2160 Giá trị thấp nhất -0,9323 -2,5770 0,2220 0,1955 0,00004 0,3402 0,0399 -0,9024 4,3634 -2,0088 0,0000 Giá trị lớn nhất 8,7610 6,2014 1,9796 1,3475 0,0289 3,0795 0,9055 2,8128 7,8795 2,1221 1,3010 Trung bình 0,4630 1,0145 0,8424 0,4114 0,0042 1,1205 0.3570 0.1769 5.6229 -0,1058 0,8461 Độ lệch chuẩn 0,9556 1,1003 0,3717 0,1345 0,0050 0,5933 0.2121 0.3714 0.6287 0,7306 0,1768 Giá trị thấp nhất -0,5939 -0,7912 0,1469 0,1588 0,000002 0,3446 0.0311 -0.6907 4.0845 -2,1290 0,3010 Giá trị lớn nhất 11,9223 11,3731 1,9229 1,5913 0,0390 5,1507 0.9275 2.9994 7.3594 1,5464 1,3010

PHỤ LỤC 4.2: Trị số thống kê các biến theo yếu tố kiểm soát Nhà nước

Biến

Độ lệch chuẩn

Doanh nghiệp không có kiểm soát Giá trị Giá trị lớn trung nhất bình 6.5201 0.4027

Giá trị thấp nhất -0.8972

Độ lệch chuẩn 0.8023

Doanh nghiệp không có kiểm soát Giá trị Giá trị lớn trung nhất bình 0.4359

Giá trị thấp nhất 0.9309 -0.9323 11.9223

I/K

0.6041

0.9481

-2.5770

11.3731

0.6104

0.6898 -0.7748

5.5239

CF/K

Sysrisk

0.9269

0.3835

0.1469

1.9796

0.9262

0.3827

0.1595

1.9390

Idiorisk

0.4276

0.1253

0.1588

1.5913

0.4325

0.1233

0.1637

1.1523

Liquid

0.0054

0.0060

0.0000

0.0390

0.0039

0.0000

0.0203

0.9796

0.3712

0.3402

3.8794

1.0667

0.4892

0.3446

5.1507

Lev

0.4641

0.2086

0.0311

0.9015

0.5138

0.2260

0.0320

0.9275

Sale

0.1628

0.4137

-0.9024

2.8128

0.1778

0.3694 -0.8628

2.9994

Size

5.7305

0.6225

4.1665

7.8795

5.7899

0.6363

4.0845

7.3769

Return

-0.1602

0.7641

-2.1290

1.6387

-0.1065

0.7383 -2.0045

2.1221

Age

0.8739

0.2027

0.0000

1.3010

0.7711

0.1909

0.0000

1.1461

RateGov

12,56

11,74

33,13

51,13

8,82

33,19

87,46

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu nghiên cứu.

PHỤ LỤC 4.3.: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 1 – BẢNG 4.3 . xtabond2 ik l.ik cfk q size lev sale return age,gmm(l(1/2).ik l(1/2).cfk l(1,3).q l(0/1).sale l(0/1).lev l(2).size l(1).return,collapse) iv(l > (0).age) nomata small twostep robust Building GMM instruments............. 16 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 43 Obs per group: min = 1 F(7, 205) = 4.39 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0905372 .0277406 3.26 0.001 .0358437 .1452308 cfk .5796711 .2105499 2.75 0.006 .1645503 .9947919 q -.1493115 .1985587 -0.75 0.453 -.5407905 .2421676 size -.3444445 .1860495 -1.85 0.066 -.7112603 .0223713 lev 1.936725 .7179826 2.70 0.008 .5211482 3.352302 sale .0003336 .0762917 0.00 0.997 -.1500833 .1507505 return .0004159 .054337 0.01 0.994 -.1067151 .107547 age -.006343 .2477898 -0.03 0.980 -.4948863 .4822004 _cons 1.141461 .9741131 1.17 0.243 -.7791035 3.062026 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L.cfk L2.cfk L.q L3.q sale L.sale lev L.lev L2.size L.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L.cfk L2.cfk L.q L3.q sale L.sale lev L.lev L2.size L.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.65 Pr > z = 0.008 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.21 Pr > z = 0.228 Sargan test of overid. restrictions: chi2(34) = 106.77 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(34) = 38.15 Prob > chi2 = 0.286 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.4: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 2 – BẢNG 4.3 . xtabond2 ik l.ik sysrisk cfk q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(0).sysrisk l(1,3).cfk l(1/2).q l(0,2).sale l(0).lev l(2,4).size l(2,4 > ).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments................. 16 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 51 Obs per group: min = 1 F(8, 205) = 5.30 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0992586 .0313896 3.16 0.002 .0373708 .1611465 sysrisk .1750854 .1029966 1.70 0.091 -.027983 .3781538 cfk .5248818 .1739261 3.02 0.003 .1819684 .8677951 q -.2894806 .2344108 -1.23 0.218 -.7516457 .1726845 size -.3039366 .1412643 -2.15 0.033 -.5824537 -.0254194 lev 1.938981 .6189638 3.13 0.002 .71863 3.159332 sale .0155626 .0840027 0.19 0.853 -.1500574 .1811826 return .0206283 .0612843 0.34 0.737 -.1002002 .1414567 age -.1186634 .2291182 -0.52 0.605 -.5703937 .3330668 _cons 1.013486 .8597871 1.18 0.240 -.6816728 2.708646 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik sysrisk L.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L2.sale lev L2.size L4.size L2.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik sysrisk L.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L2.sale lev L2.size L4.size L2.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.73 Pr > z = 0.006 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.97 Pr > z = 0.334 Sargan test of overid. restrictions: chi2(41) = 94.68 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(41) = 43.25 Prob > chi2 = 0.376 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.5: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 3 – BẢNG 4.3 . xtabond2 ik l.ik sysrisk idiorisk cfk q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1,3).sysrisk l(1,4).idiorisk l(1,3).cfk l(2).q l(0,1).sale > l(0).lev l(0,4).size l(4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments................. 15 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 53 Obs per group: min = 1 F(9, 205) = 4.22 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .1063017 .0348063 3.05 0.003 .0376775 .1749259 sysrisk .180643 .1082594 1.67 0.097 -.0328016 .3940876 idiorisk 1.989341 .9433408 2.11 0.036 .1294474 3.849236 cfk .6732055 .2068368 3.25 0.001 .2654054 1.081006 q -.0826316 .1831488 -0.45 0.652 -.4437285 .2784653 size -.0047399 .1419503 -0.03 0.973 -.2846096 .2751297 lev 1.889169 .7874415 2.40 0.017 .3366471 3.441692 sale -.0333511 .1105246 -0.30 0.763 -.2512617 .1845596 return -.1009983 .0651655 -1.55 0.123 -.2294789 .0274823 age .1540589 .2602681 0.59 0.555 -.3590866 .6672045 _cons -2.058818 1.094543 -1.88 0.061 -4.216823 .099186 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L4.idiorisk L.cfk L3.cfk L2.q sale L.sale lev size L4.size L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L4.idiorisk L.cfk L3.cfk L2.q sale L.sale lev size L4.size L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.72 Pr > z = 0.007 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.95 Pr > z = 0.342 Sargan test of overid. restrictions: chi2(42) = 119.20 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(42) = 43.22 Prob > chi2 = 0.419 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.6: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 4 – BẢNG 4.3 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1/3).sysrisk l(1/3).idiorisk l(1,4).turn l(2).cfk l(0/ > 1).q l(0/4).sale l(0,1,3).lev l(0,4).size l(0,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments........................... 38 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 72 Obs per group: min = 1 F(10, 205) = 8.30 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .046246 .0311343 1.49 0.139 -.0151386 .1076306 cfk .442792 .1280028 3.46 0.001 .1904213 .6951627 sysrisk -.1794748 .1081263 -1.66 0.098 -.392657 .0337074 idiorisk .9993183 .5888068 1.70 0.091 -.1615753 2.160212 turn 28.65916 8.765999 3.27 0.001 11.37608 45.94223 q -.0550343 .1024968 -0.54 0.592 -.2571173 .1470487 size .3020154 .1143091 2.64 0.009 .0766431 .5273876 lev .7472727 .3997866 1.87 0.063 -.040948 1.535493 sale -.0144721 .0695145 -0.21 0.835 -.1515272 .122583 return -.1085915 .0516106 -2.10 0.037 -.2103471 -.0068359 age -.1195682 .2052851 -0.58 0.561 -.524309 .2851726 _cons -2.327318 .8371689 -2.78 0.006 -3.977883 -.6767526 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L.turn L4.turn L2.cfk q L.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev L3.lev size L4.size return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L.turn L4.turn L2.cfk q L.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev L3.lev size L4.size return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.62 Pr > z = 0.009 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.08 Pr > z = 0.282 Sargan test of overid. restrictions: chi2(60) = 170.68 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(60) = 61.06 Prob > chi2 = 0.438 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.7: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 2 – BẢNG 4.5 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1/3).cfk l(0/1,3).sysrisk l(0,4).idiorisk l(3,4).turn > l(0/1).q l(1/3).sale l(0,3,4).lev l(0/2).size l(4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments.......................... 37 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ................................... Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 563 Time variable : year Number of groups = 132 Number of instruments = 67 Obs per group: min = 2 F(10, 131) = 5.53 avg = 4.27 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0705838 .047046 1.50 0.136 -.0224843 .1636519 cfk .4584781 .2114637 2.17 0.032 .0401525 .8768037 sysrisk -.2645886 .1280184 -2.07 0.041 -.5178395 -.0113376 idiorisk .8352084 .4580858 1.82 0.071 -.0709946 1.741411 turn 36.46229 15.93439 2.29 0.024 4.940262 67.98433 q -.2640188 .2629215 -1.00 0.317 -.7841402 .2561027 size .2725934 .1292607 2.11 0.037 .0168849 .5283019 lev .6154396 .3155787 1.95 0.053 -.0088503 1.23973 sale .2491165 .2042539 1.22 0.225 -.1549464 .6531794 return -.0759421 .0637624 -1.19 0.236 -.2020794 .0501952 age -.1008357 .2068051 -0.49 0.627 -.5099456 .3082742 _cons -1.843188 .8491237 -2.17 0.032 -3.522958 -.1634193 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.cfk L2.cfk L3.cfk sysrisk L.sysrisk L3.sysrisk idiorisk L4.idiorisk L3.turn L4.turn q L.q L.sale L2.sale L3.sale lev L3.lev L4.lev size L.size L2.size L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.cfk L2.cfk L3.cfk sysrisk L.sysrisk L3.sysrisk idiorisk L4.idiorisk L3.turn L4.turn q L.q L.sale L2.sale L3.sale lev L3.lev L4.lev size L.size L2.size L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.15 Pr > z = 0.031 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.55 Pr > z = 0.585 Sargan test of overid. restrictions: chi2(55) = 147.82 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(55) = 63.68 Prob > chi2 = 0.198 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.8: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 3 – BẢNG 4.5 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(2/3).ik l(0/4).cfk l(0/2).sysrisk l(2/3).idiorisk l(4).turn l(1/ > 2).q l(1,3).sale l(0,1,3).lev l(0/3).size l(1/2).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments........................... 44 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction........................................................................... Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 290 Time variable : year Number of groups = 74 Number of instruments = 67 Obs per group: min = 1 F(10, 73) = 4.82 avg = 3.92 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .125175 .0626034 2.00 0.049 .0004067 .2499434 cfk .0807887 .0410039 1.97 0.053 -.000932 .1625094 sysrisk -.4607865 .2111044 -2.18 0.032 -.881517 -.040056 idiorisk -1.545747 .7358207 -2.10 0.039 -3.012236 -.0792586 turn 25.25278 13.42515 1.88 0.064 -1.503511 52.00907 q .0017864 .2450244 0.01 0.994 -.4865465 .4901194 size -.1283995 .2191029 -0.59 0.560 -.565071 .3082721 lev 1.681074 .7366326 2.28 0.025 .2129677 3.149181 sale .9960868 .3273291 3.04 0.003 .3437209 1.648453 return .1933534 .1927819 1.00 0.319 -.1908605 .5775672 age -.0390579 .5424648 -0.07 0.943 -1.120189 1.042073 _cons 1.091626 1.432952 0.76 0.449 -1.764244 3.947496 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L2.ik L3.ik cfk L.cfk L2.cfk L3.cfk L4.cfk sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.q L2.q L.sale L3.sale lev L.lev L3.lev size L.size L2.size L3.size L.return L2.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L2.ik L3.ik cfk L.cfk L2.cfk L3.cfk L4.cfk sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.q L2.q L.sale L3.sale lev L.lev L3.lev size L.size L2.size L3.size L.return L2.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.58 Pr > z = 0.010 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.33 Pr > z = 0.185 Sargan test of overid. restrictions: chi2(55) = 90.86 Prob > chi2 = 0.002 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(55) = 51.87 Prob > chi2 = 0.595 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.9: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 1 – BẢNG 4.8 . xtabond2 ik l.ik cfk CFDumGov sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1/2).sysrisk l(1/3).idiorisk l(1,4).turn l(2 > /4).cfk l(0/3).CFDumGov l(0/4).q l(0/4).sale l(1/2).lev l(0,4).size l(0,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments.................................. 52 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 83 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 6.24 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0764815 .0291981 2.62 0.009 .0189144 .1340486 cfk .3263655 .194068 1.68 0.094 -.0562597 .7089908 CFDumGov .4690291 .236829 1.98 0.049 .0020962 .9359619 sysrisk -.196379 .1117565 -1.76 0.080 -.4167186 .0239605 idiorisk .9455114 .540541 1.75 0.082 -.1202212 2.011244 turn 34.7963 11.37296 3.06 0.003 12.37332 57.21927 q -.1064758 .1208512 -0.88 0.379 -.3447465 .1317949 size .2806945 .0766422 3.66 0.000 .1295866 .4318024 lev .5406854 .3101614 1.74 0.083 -.07083 1.152201 sale -.0508064 .0684096 -0.74 0.459 -.185683 .0840701 return -.1079109 .0461865 -2.34 0.020 -.1989723 -.0168494 age -.0206929 .2147862 -0.10 0.923 -.4441662 .4027804 _cons -2.167869 .7266491 -2.98 0.003 -3.600532 -.7352047 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk CFDumGov L.CFDumGov L2.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale L.lev L2.lev size L4.size return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk CFDumGov L.CFDumGov L2.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale L.lev L2.lev size L4.size return L3.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.70 Pr > z = 0.007 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.83 Pr > z = 0.409 Sargan test of overid. restrictions: chi2(70) = 181.37 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(70) = 76.09 Prob > chi2 = 0.289 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.10: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 2 – BẢNG 4.8 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk SysDumGov idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(2/3).sysrisk l(1/2).SysDumGov l(1/2).idioris > k l(2,4).turn l(0).cfk l(0,2,3,4).q l(1/2).sale l(0,1,2,4).lev l(0,3,4).size l(0,1,2,4).return,collapse) iv(l.age) nomata small twostep robus > t Building GMM instruments.............................. 42 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 78 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 10.03 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .1244677 .0361816 3.44 0.001 .0531318 .1958035 cfk .2267338 .1357606 1.67 0.096 -.0409322 .4943998 sysrisk -.4194219 .1674247 -2.51 0.013 -.7495171 -.0893267 SysDumGov .2821007 .1631855 1.73 0.085 -.0396364 .6038377 idiorisk .7799074 .4368738 1.79 0.076 -.0814344 1.641249 turn 45.00351 15.45317 2.91 0.004 14.53599 75.47104 q .0504161 .1188227 0.42 0.672 -.1838551 .2846873 size .1009939 .1555906 0.65 0.517 -.2057692 .4077569 lev .9929159 .5468824 1.82 0.071 -.0853194 2.071151 sale .0733311 .1919144 0.38 0.703 -.3050481 .4517103 return -.1599864 .0522955 -3.06 0.003 -.2630923 -.0568805 age .2288079 .2626672 0.87 0.385 -.2890678 .7466835 _cons -1.514592 .8741554 -1.73 0.085 -3.23808 .2088955 Instruments for first differences equation Standard D.L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.SysDumGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.SysDumGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.78 Pr > z = 0.005 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.86 Pr > z = 0.389 Sargan test of overid. restrictions: chi2(65) = 232.05 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(65) = 63.01 Prob > chi2 = 0.547 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.11: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 3 – BẢNG 4.8 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk IdioDumGov turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(0/4).sysrisk l(1/2).idiorisk l(0/2).IdioDum > Gov l(1,4).turn l(2/3).cfk l(1/2).q l(0/4).sale l(0,1).lev l(0,4).size l(0,2,3,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments................................. 52 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 83 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 7.40 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0552903 .028636 1.93 0.055 -.0011685 .1117491 cfk .5399101 .1424748 3.79 0.000 .2590062 .8208139 sysrisk -.2096433 .1048504 -2.00 0.047 -.4163666 -.0029199 idiorisk .9147793 .5509395 1.66 0.098 -.1714549 2.001014 IdioDumGov -.7036493 .3670455 -1.92 0.057 -1.427318 .0200188 turn 17.47934 9.565746 1.83 0.069 -1.38052 36.3392 q -.0525708 .1266877 -0.41 0.679 -.3023486 .1972071 size .2472363 .1071058 2.31 0.022 .0360661 .4584066 lev .9528938 .4094514 2.33 0.021 .145618 1.76017 sale -.001704 .0836404 -0.02 0.984 -.1666097 .1632018 return -.0688056 .0375133 -1.83 0.068 -.142767 .0051558 age -.3324615 .2075996 -1.60 0.111 -.7417656 .0768427 _cons -1.71733 .6681197 -2.57 0.011 -3.034597 -.4000626 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L2.IdioDumGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L2.IdioDumGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.56 Pr > z = 0.010 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.23 Pr > z = 0.220 Sargan test of overid. restrictions: chi2(70) = 176.61 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(70) = 68.62 Prob > chi2 = 0.524 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.12: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 4 – BẢNG 4.8 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn LiquiDumGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/3).sysrisk l(1/3).idiorisk l(4).turn l( > 4).LiquiDumGov l(3).cfk l(0/1).q l(0,1,3,4).sale l(0/4).lev l(0,1,3,4).size l(0,4).return,collapse) iv(l.age) nomata small twostep robust Building GMM instruments............................... 45 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 73 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 6.46 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0534408 .0297392 1.80 0.074 -.0051931 .1120747 cfk .4481288 .1573732 2.85 0.005 .1378513 .7584063 sysrisk -.2514149 .1483673 -1.69 0.092 -.5439364 .0411067 idiorisk 1.108931 .6147637 1.80 0.073 -.1031398 2.321001 turn 49.83318 15.64941 3.18 0.002 18.97874 80.68761 LiquiDumGov -47.4202 27.70306 -1.71 0.088 -102.0397 7.199259 q -.0840458 .1045696 -0.80 0.422 -.2902155 .122124 size .3001014 .1059543 2.83 0.005 .0912015 .5090014 lev .8788301 .391146 2.25 0.026 .1076453 1.650015 sale .002079 .0648284 0.03 0.974 -.1257369 .1298948 return -.1029147 .0493894 -2.08 0.038 -.200291 -.0055384 age -.3295526 .2367757 -1.39 0.165 -.7963804 .1372752 _cons -2.16182 .7660008 -2.82 0.005 -3.67207 -.65157 Instruments for first differences equation Standard D.L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L4.LiquiDumGov L3.cfk q L.q sale L.sale L3.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L4.LiquiDumGov L3.cfk q L.q sale L.sale L3.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.66 Pr > z = 0.008 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.90 Pr > z = 0.370 Sargan test of overid. restrictions: chi2(60) = 154.63 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(60) = 66.06 Prob > chi2 = 0.275 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.13: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 5 – BẢNG 4.8 . xtabond2 ik l.ik cfk CFDumGov sysrisk SysDumGov idiorisk IdioDumGov turn LiquiDumGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/3).sysri > sk l(1).SysDumGov l(2).idiorisk l(0,1,3).IdioDumGov l(1,4).turn l(0/3).LiquiDumGov l(1/2).cfk l(0,1,3).CFDumGov l(0,1,3).q l(1,3).sale l(0/3) > .lev l(0,3).size l(0,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments..................................... 56 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 100 Obs per group: min = 1 F(14, 205) = 3.59 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0865102 .0282491 3.06 0.002 .0308141 .1422062 cfk .381068 .1754458 2.17 0.031 .0351584 .7269776 CFDumGov .6194155 .3459734 1.79 0.075 -.0627069 1.301538 sysrisk -.3756673 .2118172 -1.77 0.078 -.7932869 .0419522 SysDumGov .5785342 .3100248 1.87 0.063 -.0327117 1.18978 idiorisk 1.084977 .6111844 1.78 0.077 -.1200364 2.28999 IdioDumGov -1.027191 .5054686 -2.03 0.043 -2.023775 -.0306073 turn 42.57632 17.23065 2.47 0.014 8.604312 76.54832 LiquiDumGov -39.13035 23.59635 -1.66 0.099 -85.65299 7.392284 q -.0654069 .1102658 -0.59 0.554 -.2828074 .1519936 size .1675065 .113822 1.47 0.143 -.0569052 .3919183 lev 1.434876 .5539978 2.59 0.010 .3426116 2.52714 sale -.222831 .1790642 -1.24 0.215 -.5758745 .1302126 return -.1135873 .0425708 -2.67 0.008 -.19752 -.0296546 age .265659 .3194179 0.83 0.407 -.3641064 .8954245 _cons -2.194528 .8984903 -2.44 0.015 -3.965994 -.423061 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L3.IdioDumGov L.turn L4.turn LiquiDumGov L.LiquiDumGov L2.LiquiDumGov L3.LiquiDumGov L.cfk L2.cfk CFDumGov L.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L3.q L.sale L3.sale lev L.lev L2.lev L3.lev size L3.size return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysDumGov L2.idiorisk IdioDumGov L.IdioDumGov L3.IdioDumGov L.turn L4.turn LiquiDumGov L.LiquiDumGov L2.LiquiDumGov L3.LiquiDumGov L.cfk L2.cfk CFDumGov L.CFDumGov L3.CFDumGov q L.q L3.q L.sale L3.sale lev L.lev L2.lev L3.lev size L3.size return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.64 Pr > z = 0.008 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.00 Pr > z = 0.318 Sargan test of overid. restrictions: chi2(84) = 208.19 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(84) = 90.26 Prob > chi2 = 0.301 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.14: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 1 – BẢNG 4.12 . xtabond2 ik l.ik cfk CFRateGov sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(1/3).sysrisk l(1/2).idiorisk l(1,3,4).turn > l(2/4).cfk l(2/4).CFRateGov l(0/4).q l(0,4).sale l(1/2).lev l(0,1,4).size l(0/4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments................................... 51 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 82 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 6.07 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0537639 .0309989 1.73 0.084 -.0073537 .1148816 cfk .299221 .1710445 1.75 0.082 -.0380109 .6364528 CFRateGov .0084498 .0049327 1.71 0.088 -.0012755 .0181752 sysrisk -.1787841 .1059688 -1.69 0.093 -.3877126 .0301444 idiorisk .8285851 .4919446 1.68 0.094 -.1413345 1.798505 turn 30.51263 10.01965 3.05 0.003 10.75785 50.26741 q -.0630448 .106452 -0.59 0.554 -.2729259 .1468362 size .2413582 .0765157 3.15 0.002 .0904996 .3922168 lev .8621745 .2955203 2.92 0.004 .2795256 1.444823 sale -.0475381 .0545183 -0.87 0.384 -.1550266 .0599503 return -.1086087 .0468648 -2.32 0.021 -.2010074 -.0162099 age -.0105972 .1818439 -0.06 0.954 -.3691212 .3479268 _cons -2.098833 .5851968 -3.59 0.000 -3.252609 -.9450572 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L.turn L3.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk L2.CFRateGov L3.CFRateGov L4.CFRateGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L4.sale L.lev L2.lev size L.size L4.size return L.return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L.turn L3.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk L2.CFRateGov L3.CFRateGov L4.CFRateGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L4.sale L.lev L2.lev size L.size L4.size return L.return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.63 Pr > z = 0.009 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.04 Pr > z = 0.299 Sargan test of overid. restrictions: chi2(69) = 151.49 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(69) = 64.42 Prob > chi2 = 0.634 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.15: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 2 – BẢNG 4.11 . xtabond2 ik l.ik cfk CfkDumGov42 sysrisk SysDumGov42 idiorisk IdioDumGov42 turn LiquiDumGov42 q size lev sale return age,gmm(l(1/4). > ik l(1,3).sysrisk l(0,1,2,3).SysDumGov42 l(2/3).idiorisk l(0,1).IdioDumGov42 l(4).turn l(0,2,3).LiquiDumGov42 l(2,3).cfk l(1).CfkDumGov > 42 l(0).q l(0,1,4).sale l(0,1,4).lev l(0).size l(0,1,2,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments.................................. 49 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction............................................................................................ > ................................................................................................................... Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 94 Obs per group: min = 1 F(14, 205) = 4.58 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .065031 .0314838 2.07 0.040 .0029574 .1271046 cfk .2782876 .1648068 1.69 0.093 -.046646 .6032212 CfkDumGov42 .5962781 .3550934 1.68 0.095 -.1038253 1.296381 sysrisk -.3129169 .1666048 -1.88 0.062 -.6413955 .0155617 SysDumGov42 .5588936 .2597412 2.15 0.033 .046787 1.071 idiorisk 1.139377 .6853149 1.66 0.098 -.2117921 2.490547 IdioDumGov42 -1.22815 .4640306 -2.65 0.009 -2.143035 -.3132662 turn 36.02853 16.32429 2.21 0.028 3.843499 68.21356 LiquiDumG~42 -45.19442 26.91328 -1.68 0.095 -98.25672 7.867891 q .0534739 .1115683 0.48 0.632 -.1664945 .2734424 size .1228119 .1334321 0.92 0.358 -.1402634 .3858871 lev 1.569919 .5653221 2.78 0.006 .4553282 2.68451 sale -.0419074 .0813451 -0.52 0.607 -.2022877 .118473 return -.1111345 .0471073 -2.36 0.019 -.2040114 -.0182576 age .0695091 .271088 0.26 0.798 -.4649689 .6039871 _cons -1.920351 .8326334 -2.31 0.022 -3.561974 -.2787283 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov42 L.SysDumGov42 L2.SysDumGov42 L3.SysDumGov42 L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov42 L.IdioDumGov42 L4.turn LiquiDumGov42 L2.LiquiDumGov42 L3.LiquiDumGov42 L2.cfk L3.cfk L.CfkDumGov42 q sale L.sale L4.sale lev L.lev L4.lev size return L.return L2.return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov42 L.SysDumGov42 L2.SysDumGov42 L3.SysDumGov42 L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov42 L.IdioDumGov42 L4.turn LiquiDumGov42 L2.LiquiDumGov42 L3.LiquiDumGov42 L2.cfk L3.cfk L.CfkDumGov42 q sale L.sale L4.sale lev L.lev L4.lev size return L.return L2.return L3.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.67 Pr > z = 0.008 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.14 Pr > z = 0.256 Sargan test of overid. restrictions: chi2(78) = 195.39 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(78) = 65.03 Prob > chi2 = 0.853 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.16: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 3 – BẢNG 4.11 . xtabond2 ik l.ik cfk CfkDumGov51 sysrisk SysDumGov51 idiorisk IdioDumGov51 turn LiquiDumGov51 q size lev sale return age,gmm(l(1,3).i > k l(1,3).sysrisk l(0/3).SysDumGov51 l(0,2,3).idiorisk l(0,3).IdioDumGov51 l(1/4).turn l(0).LiquiDumGov51 l(3/4).cfk l(1,3).CfkDumGov51 > l(0,1,3,4).q l(0/3).sale l(2,3,4).lev l(0,1).size l(0,2,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments....................................... 57 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction............................................................................................ > ................................................................................................................... Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 101 Obs per group: min = 1 F(14, 205) = 6.24 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0521648 .031428 1.66 0.098 -.0097987 .1141283 cfk .3062731 .148959 2.06 0.041 .0125851 .5999611 CfkDumGov51 .7674529 .4570101 1.68 0.095 -.1335898 1.668496 sysrisk -.3029647 .144706 -2.09 0.038 -.5882674 -.0176619 SysDumGov51 .3106896 .1870372 1.66 0.098 -.0580736 .6794527 idiorisk .577896 .3501934 1.65 0.100 -.1125465 1.268338 IdioDumGov51 -.896919 .4078852 -2.20 0.029 -1.701107 -.092731 turn 37.04869 13.56356 2.73 0.007 10.30672 63.79066 LiquiDumG~51 -7.052552 22.82221 -0.31 0.758 -52.0489 37.9438 q .0625039 .108112 0.58 0.564 -.1506501 .2756578 size .2740774 .1134015 2.42 0.017 .0504946 .4976601 lev .6204761 .3123422 1.99 0.048 .0046611 1.236291 sale -.061915 .0849916 -0.73 0.467 -.2294848 .1056548 return -.0944417 .039955 -2.36 0.019 -.1732171 -.0156664 age -.0069414 .2009501 -0.03 0.972 -.4031353 .3892525 _cons -2.068218 .7774733 -2.66 0.008 -3.601087 -.5353488 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov51 L.SysDumGov51 L2.SysDumGov51 L3.SysDumGov51 idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov51 L3.IdioDumGov51 L.turn L2.turn L3.turn L4.turn LiquiDumGov51 L3.cfk L4.cfk L.CfkDumGov51 L3.CfkDumGov51 q L.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L2.lev L3.lev L4.lev size L.size return L2.return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov51 L.SysDumGov51 L2.SysDumGov51 L3.SysDumGov51 idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov51 L3.IdioDumGov51 L.turn L2.turn L3.turn L4.turn LiquiDumGov51 L3.cfk L4.cfk L.CfkDumGov51 L3.CfkDumGov51 q L.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L2.lev L3.lev L4.lev size L.size return L2.return L3.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.59 Pr > z = 0.010 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.50 Pr > z = 0.618 Sargan test of overid. restrictions: chi2(85) = 181.92 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(85) = 76.24 Prob > chi2 = 0.740 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.17: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 2 – BẢNG 4.13 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk SysRateGov idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(2/3).sysrisk l(1).SysRateGov l(1/2).idioris > k l(2,4).turn l(0).cfk l(0,2,3,4).q l(1/2).sale l(0,1,2,4).lev l(0,3,4).size l(0,1,2,4).return,collapse) iv(l.age) nomata small twostep robus > t Building GMM instruments............................. 39 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 77 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 12.09 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .1317525 .0377034 3.49 0.001 .0574164 .2060886 cfk .2013774 .1101716 1.83 0.069 -.0158372 .4185921 sysrisk -.4652014 .1965496 -2.37 0.019 -.8527193 -.0776834 SysRateGov .0069756 .0038299 1.82 0.070 -.0005754 .0145267 idiorisk .982392 .478174 2.05 0.041 .0396224 1.925162 turn 43.59959 14.58771 2.99 0.003 14.83841 72.36076 q .0722593 .1160612 0.62 0.534 -.1565674 .301086 size .1363402 .1438666 0.95 0.344 -.1473077 .4199882 lev .9272541 .5411817 1.71 0.088 -.1397416 1.99425 sale .1130078 .1888273 0.60 0.550 -.2592848 .4853005 return -.1746309 .0444713 -3.93 0.000 -.2623107 -.0869511 age .2802719 .2812843 1.00 0.320 -.2743092 .834853 _cons -1.867208 .87587 -2.13 0.034 -3.594076 -.1403394 Instruments for first differences equation Standard D.L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysRateGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysRateGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.80 Pr > z = 0.005 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.91 Pr > z = 0.360 Sargan test of overid. restrictions: chi2(64) = 222.57 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(64) = 57.94 Prob > chi2 = 0.689 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.18: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 3 – BẢNG 4.13 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk IdioRateGov turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(0/4).sysrisk l(1/2).idiorisk l(0/1).IdioRa > teGov l(1,4).turn l(2/3).cfk l(1/2).q l(0/4).sale l(0,1).lev l(0,4).size l(0,2,3,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments................................ 49 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 82 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 7.76 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0548281 .0300478 1.82 0.070 -.0044143 .1140705 cfk .5397136 .150188 3.59 0.000 .2436024 .8358249 sysrisk -.24823 .1156803 -2.15 0.033 -.4763057 -.0201544 idiorisk 1.060233 .6176808 1.72 0.088 -.157589 2.278054 IdioRateGov -.0173627 .0093511 -1.86 0.065 -.0357994 .001074 turn 18.89981 9.953877 1.90 0.059 -.72529 38.52491 q -.0318319 .1291571 -0.25 0.806 -.2864784 .2228146 size .252793 .1185034 2.13 0.034 .0191513 .4864348 lev .8951205 .415935 2.15 0.033 .0750615 1.715179 sale -.0131646 .078412 -0.17 0.867 -.1677619 .1414328 return -.0747099 .0366087 -2.04 0.043 -.1468878 -.002532 age -.3573676 .2168587 -1.65 0.101 -.7849269 .0701918 _cons -1.663758 .7609062 -2.19 0.030 -3.163964 -.1635528 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioRateGov L.IdioRateGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioRateGov L.IdioRateGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.55 Pr > z = 0.011 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.19 Pr > z = 0.235 Sargan test of overid. restrictions: chi2(69) = 176.63 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(69) = 72.09 Prob > chi2 = 0.376 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.19: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 4 – BẢNG 4.13 . xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn LiquiRateGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/3).sysrisk l(1/3).idiorisk l(4).turn l > (1,4).LiquiRateGov l(3).cfk l(1).q l(0,1,4).sale l(0/4).lev l(0,1,3,4).size l(0,3,4).return,collapse) iv(l(0/1).age) nomata small twostep rob > ust Building GMM instruments............................... 42 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 76 Obs per group: min = 1 F(11, 205) = 8.55 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0648052 .0283879 2.28 0.023 .0088356 .1207748 cfk .4267267 .140521 3.04 0.003 .149675 .7037785 sysrisk -.2527804 .151973 -1.66 0.098 -.5524108 .0468501 idiorisk 1.075272 .6499564 1.65 0.100 -.2061846 2.356728 turn 50.08811 16.23861 3.08 0.002 18.072 82.10422 LiquiRateGov -.6228828 .3422152 -1.82 0.070 -1.297595 .0518299 q -.087202 .140677 -0.62 0.536 -.3645613 .1901573 size .2591817 .1148397 2.26 0.025 .0327634 .4856 lev .938745 .3985479 2.36 0.019 .1529667 1.724523 sale .0074831 .0636448 0.12 0.907 -.1179992 .1329653 return -.0918861 .04754 -1.93 0.055 -.1856161 .001844 age -.3339645 .2210758 -1.51 0.132 -.7698382 .1019092 _cons -1.945104 .7937981 -2.45 0.015 -3.510159 -.380049 Instruments for first differences equation Standard D.(age L.age) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.LiquiRateGov L4.LiquiRateGov L3.cfk L.q sale L.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk L4.turn L.LiquiRateGov L4.LiquiRateGov L3.cfk L.q sale L.sale L4.sale lev L.lev L2.lev L3.lev L4.lev size L.size L3.size L4.size return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.71 Pr > z = 0.007 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.81 Pr > z = 0.416 Sargan test of overid. restrictions: chi2(63) = 161.80 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(63) = 67.99 Prob > chi2 = 0.311 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.20: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT 5 – BẢNG 4.13 . xtabond2 ik l.ik cfk CFRateGov sysrisk SysRateGov idiorisk IdioRateGov turn LiquiRateGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/2).sys > risk l(2).SysRateGov l(1).idiorisk l(0,3).IdioRateGov l(1,2,4).turn l(0,1,3).LiquiRateGov l(1/2).cfk l(0,1,3).CFRateGov l(0,3).q l(1/2).sale > l(0,2,3).lev l(0,1,3).size l(0,2).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments.................................. 49 instrument(s) dropped because of collinearity. Estimating. Computing Windmeijer finite-sample correction.................................................................................................. > ............................................................................................................. Performing specification tests.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Number of obs = 853 Time variable : year Number of groups = 206 Number of instruments = 97 Obs per group: min = 1 F(14, 205) = 4.26 avg = 4.14 Prob > F = 0.000 max = 5 Corrected ik Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ik L1. .0972537 .035105 2.77 0.006 .0280406 .1664668 cfk .2890824 .1718796 1.68 0.094 -.0497959 .6279608 CFRateGov .0120582 .0071115 1.70 0.091 -.0019628 .0260792 sysrisk -.6723897 .2542185 -2.64 0.009 -1.173608 -.1711717 SysRateGov .0176689 .0073852 2.39 0.018 .0031082 .0322295 idiorisk 1.797106 .6979896 2.57 0.011 .4209474 3.173265 IdioRateGov -.035839 .0115955 -3.09 0.002 -.0587008 -.0129771 turn 55.85335 22.4854 2.48 0.014 11.52106 100.1856 LiquiRateGov -1.09364 .6447782 -1.70 0.091 -2.364887 .1776075 q -.008835 .135995 -0.06 0.948 -.2769631 .2592932 size .1348333 .1416153 0.95 0.342 -.1443761 .4140426 lev 1.485499 .6278935 2.37 0.019 .2475421 2.723456 sale -.1441442 .2005506 -0.72 0.473 -.5395504 .2512621 return -.1295223 .0403057 -3.21 0.002 -.2089891 -.0500555 age .166331 .3182255 0.52 0.602 -.4610834 .7937455 _cons -2.014815 .9063687 -2.22 0.027 -3.801815 -.2278154 Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L2.SysRateGov L.idiorisk IdioRateGov L3.IdioRateGov L.turn L2.turn L4.turn LiquiRateGov L.LiquiRateGov L3.LiquiRateGov L.cfk L2.cfk CFRateGov L.CFRateGov L3.CFRateGov q L3.q L.sale L2.sale lev L2.lev L3.lev size L.size L3.size return L2.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L2.SysRateGov L.idiorisk IdioRateGov L3.IdioRateGov L.turn L2.turn L4.turn LiquiRateGov L.LiquiRateGov L3.LiquiRateGov L.cfk L2.cfk CFRateGov L.CFRateGov L3.CFRateGov q L3.q L.sale L2.sale lev L2.lev L3.lev size L.size L3.size return L2.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.62 Pr > z = 0.009 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.16 Pr > z = 0.246 Sargan test of overid. restrictions: chi2(81) = 216.34 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(81) = 81.83 Prob > chi2 = 0.453 (Robust, but weakened by many instruments.)

PHỤ LỤC 4.21: ĐẶC ĐIỂM TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP HẠN CHẾ TÀI CHÍNH ĐƯỢC XÁC ĐỊNH THEO QUY MÔ TỔNG TÀI SẢN

Toàn mẫu

Nhóm FC

Nhóm (PFC+NFC)

Biến

I/K

41.85%

41.23%

42.22%

CF/K

60.71%

69.55%

55.47%

SysRisk

0.93

0.86

0.96

IdioRisk

42.99%

48.57%

39.69%

Turn

4.70

5.21

4.39

M/B

1.02

0.97

1.05

Lev

48.78%

40.90%

53.45%

Sale

17.00%

13.18%

19.26%

Return

-13.46%

-13.37%

-13.51%

Age (năm)

7.37

8.06

6.96

Gov

30.96%

31.02%

30.92%

ROE

14.94%

14.93%

3,101

3,358

EPS (Đồng/cp)

3,262

TÀI LIỆU THAM KHẢO

 Danh mục tài liệu tiếng Việt: 1. Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008 - Giáo trình Kinh tế lượng, NXB Lao động

xã hội

2. Dương Nguyễn Thanh Tâm, 2013. Mối độ nhạy cảm của dòng tiền với đầu tư.

Tạp chí công nghệ ngân hàng, số 92, trang 14-21

3. Nguyễn Anh Phong, 2012. Tác động của thanh khoản đến suất sinh lời các cổ

phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán VN. Tạp chí Phát triển Kinh tế, số

264, trang 33-39.

4. Báo cáo thường niên doanh nghiệp Việt Nam năm 2014, VCCI.

5. Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2007. Giáo trình Tài chính doanh nghiệp hiện đại.

 Danh mục tài liệu tiếng Anh: 6. Abel, A. B. (1983). Optimal investment under uncertainty. The American

NXB Thống kê.

Economic Review, 73(1), 228-233.

7. Aivazian, V. A., Ge, Y., & Qiu, J. (2005). The impact of leverage on firm

investment: Canadian evidence. Journal of corporate finance, 11(1), 277-291..

8. Akerlof, G. (1995). The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market

mechanism. In Essential Readings in Economics (pp. 175-188). Macmillan

Education UK..

9. Akgiray, V. (1989). Conditional heteroscedasticity in time series of stock returns:

Evidence and forecasts. Journal of business, 55-80.

10. Allayannis, G., & Mozumdar, A. (2004). The impact of negative cash flow and

influential observations on investment–cash flow sensitivity estimates. Journal of

Banking & Finance, 28(5), 901-930.

11. Allen, F., Qian, J., & Qian, M. (2005). Law, finance, and economic growth in

China. Journal of financial economics, 77(1), 57-116.

12. Almeida, H., & Campello, M. (2007). Financial constraints, asset tangibility, and

corporate investment. Review of Financial Studies, 20(5), 1429-1460.

13. Almeida, H., Campello, M., & Weisbach, M. S. (2004). The cash flow sensitivity

of cash. The Journal of Finance, 59(4), 1777-1804.

14. Alti, A. (2003). How sensitive is investment to cash flow when financing is

frictionless?. The journal of finance, 58(2), 707-722.

15. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of

corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609.

16. Amihud, Y. (2002). Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series

effects. Journal of financial markets, 5(1), 31-56.

17. Amihud, Y., & Mendelson, H. (1986). Asset pricing and the bid-ask

spread.Journal of financial Economics, 17(2), 223-249.

18. Amihud, Y., & Mendelson, H. (2012). Liquidity, the value of the firm, and

corporate finance. Journal of Applied Corporate Finance, 24(1), 17-32.

19. Andrade, G., & Kaplan, S. N. (1998). How costly is financial (not economic)

distress? Evidence from highly leveraged transactions that became distressed.The

Journal of Finance, 53(5), 1443-1493.

20. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data:

Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The review of

economic studies, 58(2), 277-297.

21. Banerjee, S., Gatchev, V. A., & Spindt, P. A. (2007). Stock market liquidity and

firm dividend policy. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 42(02),

369-397.

22. Barro, R. J. (1990). The stock market and investment. Review of Financial

Studies, 3(1), 115-131.

23. Bauwens, L., Laurent, S., & Rombouts, J. V. (2006). Multivariate GARCH

models: a survey. Journal of applied econometrics, 21(1), 79-109.

24. Becker‐Blease, J. R., & Paul, D. L. (2006). Stock liquidity and investment

opportunities: Evidence from index additions. Financial Management, 35(3), 35-

51.

25. Bera, A. K., & Higgins, M. L. (1993). ARCH models: properties, estimation and

testing. Journal of economic surveys, 7(4), 305-366.

26. Berk, J. B., Green, R. C., & Naik, V. (1999). Optimal investment, growth options,

and security returns. The Journal of Finance, 54(5), 1553-1607.

27. Bernanke, B., & Gertler, M. (1989). Agency costs, net worth, and business

fluctuations. The American Economic Review, 14-31.

28. Bernanke, B., & Gertler, M. (1990). Financial Fragility and Economic

Performance. Quarterly Journal of Economics, 97- 114.

29. Bhagat, S., Moyen, N., & Suh, I. (2005). Investment and internal funds of

distressed firms. Journal of Corporate Finance, 11(3), 449-472.

30. Bharath, S. T., Pasquariello, P., & Wu, G. (2009). Does asymmetric information

drive capital structure decisions?. Review of Financial Studies, 22(8), 3211-3243.

31. Blanchard, O., Rhee, C., & Summers, L. H. (1993). The Stock Market.

32. Bloom, N., Bond, S., & Van Reenen, J. (2007). Uncertainty and investment

dynamics. The review of economic studies, 74(2), 391-415.

33. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in

dynamic panel data models. Journal of econometrics, 87(1), 115-143.

34. Bollerslev, T., Chou, R. Y., & Kroner, K. F. (1992). ARCH modeling in finance:

A review of the theory and empirical evidence. Journal of econometrics, 52(1-2),

5-59.

35. Bond, S. R., & Cummins, J. G. (2004). Uncertainty and investment: an empirical

investigation using data on analysts' profits forecasts..

36. Bond, S. R., Hoeffler, A., & Temple, J. R. (2001). GMM estimation of empirical

growth models.

37. Boyle, G. W., & Guthrie, G. A. (2003). Investment, uncertainty, and liquidity.The

Journal of finance, 58(5), 2143-2166.

38. Brennan, M. J., & Tamarowski, C. (2000). Investor relations, liquidity, and stock

prices. Journal of Applied Corporate Finance, 12(4), 26-37.

39. Brennan, M. J., Chordia, T., & Subrahmanyam, A. (1998). Alternative factor

specifications, security characteristics, and the cross-section of expected stock

returns. Journal of Financial Economics, 49(3), 345-373.

40. Bulan, L. T. (2005). Real options, irreversible investment and firm uncertainty:

new evidence from US firms. Review of Financial Economics, 14(3), 255-279.

41. Bun, M. J., & Windmeijer, F. (2010). The weak instrument problem of the system

GMM estimator in dynamic panel data models. The Econometrics Journal, 13(1),

95-126.

42. Butler, A. W., Grullon, G., & Weston, J. P. (2005). Stock market liquidity and the

cost of issuing equity. Journal of Financial and Quantitative Analysis,40(02),

331-348.

43. Byrne, J. P., Spaliara, M. E., & Tsoukas, S. (2016). Firm Survival, Uncertainty,

and Financial Frictions: Is There a Financial Uncertainty Accelerator?.Economic

iii

Inquiry, 54(1), 375-390.

44. Cai, J. F. (2013). Does corporate governance reduce the overinvestment of free

cash flow? Empirical evidence from China. Journal of Finance and Investment

Analysis, 2(3), 97-126.

45. Calomiris, C. W., Fisman, R., & Wang, Y. (2010). Profiting from government

stakes in a command economy: Evidence from Chinese asset sales. Journal of

Financial Economics, 96(3), 399-412.

46. Calomiris, C. W., Himmelberg, C. P., & Wachtel, P. (1995, June). Commercial

paper, corporate finance, and the business cycle: a microeconomic perspective.

In Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy (Vol. 42, pp. 203-250).

North-Holland.

47. Campa, J. M. (1993). Entry by foreign firms in the United States under exchange

rate uncertainty. The Review of Economics and Statistics, 614-622.

48. Campa, J., & Goldberg, L. S. (1995). Investment in manufacturing, exchange rates

and external exposure. Journal of International Economics, 38(3), 297-320.

49. Carruth, A., Dickerson, A., & Henley, A. (2000). Econometric modelling of UK

aggregate investment: the role of profits and uncertainty. The Manchester

School, 68(3), 276-300.

50. Carruth, A., Dickerson, A., & Henley, A. (2000). What do we know about

investment under uncertainty?. Journal of Economic Surveys, 14(2), 119-154.

51. Chen, G., Firth, M., & Xu, L. (2009). Does the type of ownership control matter?

Evidence from China’s listed companies. Journal of Banking & Finance, 33(1),

171-181.

52. Chen, H., Miao, J., & Wang, N. (2010). Entrepreneurial finance and

nondiversifiable risk. Review of Financial Studies, 23(12), 4348-4388.

53. Childs, P. D., Mauer, D. C., & Ott, S. H. (2005). Interactions of corporate

financing and investment decisions: The effects of agency conflicts. Journal of

financial economics, 76(3), 667-690.

54. Chordia, T., Sarkar, A., & Subrahmanyam, A. (2005). An empirical analysis of

stock and bond market liquidity. Review of Financial Studies, 18(1), 85-129.

55. Chordia, T., Subrahmanyam, A., & Anshuman, V. R. (2001). Trading activity and

expected stock returns. Journal of Financial Economics, 59(1), 3-32.

56. Chow, C. K. W., & Fung, M. K. Y. (1998). Ownership structure, lending bias, and

liquidity constraints: evidence from Shanghai's manufacturing sector.Journal of

Comparative Economics, 26(2), 301-316.

57. Chow, C. K. W., & Fung, M. K. Y. (2000). Small businesses and liquidity

constraints in financing business investment: Evidence from shanghai's

manufacturing sector. Journal of Business Venturing, 15(4), 363–383

58. Cleary S. (1999). The Relationship between Firm Investment and Financial Status.

The Journal of Finance, 54(2), 673–692.

59. Cleary, S., Povel, P., & Raith, M. (2007). The U-shaped investment curve: Theory

and evidence. Journal of financial and quantitative analysis, 42(01), 1-39.

60. Cull, R., & Xu, L. C. (2003). Who gets credit? The behavior of bureaucrats and

state banks in allocating credit to Chinese state-owned enterprises. Journal of

Development Economics, 71(2), 533-559.

61. Cummins, J. G., Hassett, K. A., & Oliner, S. D. (2006). Investment behavior,

observable expectations, and internal funds. The American Economic

Review,96(3), 796-810.

62. Datar, V. T., Naik, N. Y., & Radcliffe, R. (1998). Liquidity and stock returns: An

alternative test. Journal of Financial Markets, 1(2), 203-219.

63. Degryse, H., & De Jong, A. (2006). Investment and internal finance: Asymmetric

information or managerial discretion?. International Journal of Industrial

Organization, 24(1), 125-147.

64. Denis, D. J., & Sibilkov, V. (2010). Financial Constraints, Investment, and the

Value of Cash Holdings. Review of Financial Studies, 23(1), 247-269.

65. Devereux, M., & Schiantarelli, F. (1990). Investment, financial factors, and cash

flow: Evidence from UK panel data. In Asymmetric information, corporate

finance, and investment (pp. 279-306). University of Chicago Press.

66. Dixit A. K. (1989). Entry and exit decisions under uncertainty. Journal of political

Economy, 620-638.

67. Dixit A. K., and Pindyck R. S. (1994). Investment under uncertainty. Princeton

university press.

68. Driver, C., & Moreton, D. (1991). The influence of uncertainty on UK

manufacturing investment. The Economic Journal, 101(409), 1452-1459.

69. Driver, C., & Moreton, D. (1992). Investment, Expectations and Uncertainty.

Oxford: Blackwell.

70. Duffee G. R. (2005). Time variation in the covariance between stock returns and

consumption growth. The Journal of Finance, 60(4), 1673-1712.

71. Episcopos A. (1995). Evidence on the relationship between uncertainty and

irreversible investment. Quarterly Review of Economics and Finance, 35(1), 41-

52.

72. Erickson T. & Whited T.M. , (2000). Measurement Error and the Relationship

between Investment and q. Journal of Political Economy, 108 (5), 1027-1057.

73. Fazzari S.M., Hubbard R. G., & Petersen B. C (2000). Investment-Cash Flow

Sensitivities Are Useful: A Comment on Kaplan and Zingales. Quarterly Journal

of Economics, 115(4), 695–705.

74. Fazzari S.M., Hubbard R. G., & Petersen B. C., (1988). Financing Constraints and

Corporate Investment. Brookings Papers on Economic Activity, 1, 141-195.

75. Ferderer P. J. (1993). The impact of uncertainty on aggregate investment

spending: An empirical analysis. Journal of Money, Credit and Banking, 25(1),

30-48.

76. Ferderer, J. P., & Zalewski, D. A. (1994). Uncertainty as a propagating force in

the Great Depression. The Journal of Economic History, 54(04), 825-849.

77. Firth M., Chen L. & Wong S. ML (2008). Leverage and investment under a state-

owned bank lending environment: Evidence from China. Journal of Corporate

Finance, 14(5), 642-653.

78. Firth M., Malatesta P. H., Xin Q. & Xu L. (2012). Corporate investment,

government control, and financing channels: Evidence from China's Listed

Companies. Journal of Corporate Finance, 18(3), 433–450.

79. Floros C. (2008). Modelling volatility using GARCH models: evidence from

Egypt and Israel. Middle Eastern Finance and Economics, 2(2), 31-41.

80. Franzoni F. (2009). Underinvestment vs. overinvestment: Evidence from price

reactions to pension contributions. Journal of Financial Economics, 92(3), 491-

518.

81. French, K. R., Schwert, G. W., & Stambaugh, R. F. (1987). Expected stock

returns and volatility. Journal of financial Economics, 19(1), 3-29.

82. Ghosal V. & Loungani, P. (1996). Product market competition and the impact of

price uncertainty on investment: some evidence from US manufacturing

industries. Journal of Industrial Economics, 44(2), 217-228.

83. Ghosal, V., & Loungani, P. (2000). The differential impact of uncertainty on

investment in small and large businesses. Review of Economics and

Statistics, 82(2), 338-343.

84. Gilchrist, S., & Himmelberg, C. P. (1995). Evidence on the role of cash flow for

investment. Journal of monetary Economics, 36(3), 541-572.

85. Gilchrist, S., Sim, J. W., & Zakrajšek, E. (2014). Uncertainty, financial frictions,

and investment dynamics (No. w20038). National Bureau of Economic Research.

86. Goldberg, L. S. (1993). Exchange rates and investment in United States

industry. The Review of Economics and Statistics, 575-588.

87. Gopalan, R., Kadan, O., & Pevzner, M. (2012). Asset liquidity and stock

liquidity. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 47(02), 333-364.

88. Goyal A. & Santa-Clara P. (2003). Idiosyncratic Risk Matters! The Journal of

Finance, 58(3), 975–1008.

89. Greene W. H., (2002). Econometric analysis, Fifth edition, New York University.

90. Greenwald B.C., Stiglitz J. E. & Weiss A. (1984). Informational imperfections in

the capital market and macro-economic fluctuations. No. w1335. National Bureau

of Economic Research.

91. Gregoriou A. & Ngoc Dung N. (2010). Stock liquidity and investment

opportunities: New evidence from FTSE 100 index deletions. Journal of

International Financial Markets, Institutions and Money, 20(3), 267–274.

92. Griffith R., Harrison R. & Reenen J. V. (2006). How special is the special

relationship? Using the impact of U.S. R&D spillovers on U.K. firms as a test of

technology sourcing. American Economic Review, 96, 1859–1875

93. Guariglia A. , Liu X. & Song L. (2011). Internal finance and growth:

Microeconometric evidence on Chinese firms. Journal of Development

Economics, 96(1), 79–94.

94. Guariglia, A. (2008). Internal financial constraints, external financial constraints,

and investment choice: Evidence from a panel of UK firms. Journal of Banking &

Finance, 32(9), 1795-1809.

95. Guiso L. & Parigi G., 1999. Investment and Demand Uncertainty. Quarterly

Journal of Economics, 114(1), 185-227.

96. Hameed, A., Kang, W., & Viswanathan, S. (2010). Stock market declines and

liquidity. The Journal of Finance, 65(1), 257-293.

97. Hansen P. R. & Lunde A. (2005). A forecast comparison of volatility models:

does anything beat a GARCH (1,1)?. Journal of applied econometrics, 20(7), 873-

vii

889.

98. Hartman R. (1972). The effects of price and cost uncertainty on investment,

Journal of Economic Theory, 5(2), 258-266.

99. Hayakawa K. (2007). Small sample bias properties of the system GMM estimator

in dynamic panel data models. Economics Letters, 95(1), 32–38.

100. Hirth S. & Viswanatha M. (2011). Financing constraints, cash-flow risk, and

corporate investment. Journal of Corporate Finance, 17(5), 1496–1509.

101. Hoshi T., Kashyap A. & David Scharfstein D. (1991). Corporate Structure,

Liquidity, and Investment: Evidence from Japanese Industrial Groups. The

Quarterly Journal of Economics, 106(1), 33-60.

102. Hovakimian G., 2009. Determinants of Investment Cash Flow Sensitivity.

Financial Management, 38(1), 161–183.

103. Hovakimian, G., & Titman, S. (2006). Corporate Investment with Financial

Constraints: Sensitivity of Investment to Funds from voluntary Asset Sales.

Journal of Money, Credit and Banking, 38, 357-374.

104. Huizinga J. (1993). Inflation uncertainty, relative price uncertainty, and

investment in U.S. manufacturing. Journal of Money, Credit and Banking, 25(3),

521-549.

105. Jensen, M. C. (1986). Agency cost of free cash flow, corporate finance, and

takeovers. Corporate Finance, and Takeovers. American Economic Review,76(2).

106. Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial

behavior, agency costs and ownership structure. Journal of financial

economics, 3(4), 305-360.

107. John, K., Lang, L. H., & Netter, J. (1992). The voluntary restructuring of large

firms in response to performance decline. The Journal of Finance, 47(3), 891-917.

108. Kaplan, S. N., & Zingales, L. (1997). Do investment-cash flow sensitivities

provide useful measures of financing constraints?. The Quarterly Journal of

Economics, 169-215.

109. Kashyap, A. K., Stein, J. C., & Lamont, O. (1994). Credit Conditions and the

Cyclical Behavior of lnventories.". Quarterly Journal of Economics, 109, 565-592

110. Kim, C. S., Mauer, D. C., & Sherman, A. E. (1998). The determinants of

corporate liquidity: Theory and evidence. Journal of financial and quantitative

viii

analysis, 33(03), 335-359.

111. Knopf, J. D., Nam, J., & Thornton Jr, J. H. (2002). The volatility and price

sensitivities of managerial stock option portfolios and corporate hedging. The

Journal of Finance, 57(2), 801-813.

112. Koetse, M. J., de Groot, H. L., & Florax, R. J. (2009). A Meta‐Analysis of the

Investment‐Uncertainty Relationship. Southern Economic Journal, 76(1), 283-

306.

113. Koetse, M. J., Van der Vlist, A. J., & De Groot, H. L. (2006). The impact of

perceived expectations and uncertainty on firm investment. Small Business

Economics, 26(4), 365-376.

114. Koontz, H. & Weihrich, H., (2010). Essentials of Management:

An International and Leadership Perspective, (8th edition), New Delhi: Tata

McGraw Hill Education Private Limited

115. Lamont, O. (1997). Cash flow and investment: Evidence from internal capital

markets. The Journal of Finance, 52(1), 83-109.

116. Lang, L., Ofek, E., & Stulz, R. (1996). Leverage, investment, and firm

growth.Journal of financial Economics, 40(1), 3-29.

117. Leahy, J. V., & Whited, T. M. (1996). The effects of uncertainty on

investment: Some stylized facts. Journal of Money, Credit and Banking, 28(1),

64-83.

118. Lensink, R., Steen, P. V., & Sterken, E. (2000). Is size important for the

investment-uncertainty relationship?: an empirical analyses for Dutch firms(No.

00E03). University of Groningen, Research Institute SOM (Systems,

Organisations and Management).

119. Lensink, R., Van Steen, P., & Sterken, E. (2005). Uncertainty and Growth of

the Firm. Small Business Economics, 24(4), 381-391.

120. Lesmond, D. A., O'Connor, P. F., & Senbet, L. W. (2008). Capital structure

and equity liquidity. Robert H. Smith School Research Paper No. RHS, 06-067.

121. Lettau, M., & Ludvigson, S. (2001). Consumption, aggregate wealth, and

expected stock returns. the Journal of Finance, 56(3), 815-849.

122. Levine R., Loayza N. & Beck T. (2000). Financial intermediation and growth:

causality and causes. Journal of Monetary Economics, 46, 31–77.

123. Levinsohn J. & Petrin A. (2003). Stimating production functions using inputs

to control for unobservables. The Review of Economic Studies, 70(2), 317-341.

124. Lipson M. L., & Mortal S. (2009). Liquidity and capital structure. Journal of

Financial Markets, 12(4), 611-644.

125. Luboš P. & Stambaugh R. F., (2003). Liquidity risk and expected stock

returns. Journal of Political Economy, 111, 642-685.

126. Lyandres E. & Zhdanov A. (2005). Underinvestment or overinvestment: the

effects of financial leverage on investment. EFA 2006 Zurich Meetings.

127. Mauer D. C. &. Ott S.H, (1995). Investment under uncertainty: the case of

replacement investment decisions. Journal of Financial and Quantitative

Analysis. 30(4), 581-606

128. Mauer, D. C., & Sarkar S. (2005). Real options, agency conflicts, and optimal

capital structure. Journal of banking & Finance, 29(6), 1405-1428.

129. McDonald, R. and Siegel D. (1986). The value of waiting to invest.

Quarterly Journal of Economics, CI, 707-727.

130. Merton, R. C., (1980). On estimating the expected return on the market: An

exploratory investigation. Journal of Financial Economics, 8(4), 323-361.

131. Morck, R., Shleifer, A., Vishny, R. W., Shapiro, M., & Poterba, J. M. (1990).

The stock market and investment: is the market a sideshow?. Brookings papers on

economic Activity, 1990(2), 157-215.

132. Morck, R., Yavuz, M. D., & Yeung, B. Y. (2013). State-controlled banks and

the effectiveness of monetary policy. NBER Working Paper, (w19004).

133. Moyen N. (2004). Investment-cash Flow Sensitivities: Constrained versus

Unconstrained Firms. The Journal of Finance, 59(5), 2061–2092.

134. Muñoz F. (2013). Liquidity and Firm Investment: Evidence for Latin

America. Journal of Empirical Finance, 20, 18–29.

135. Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment

decisions when firms have information that investors do not have. Journal of

financial economics, 13(2), 187-221.

136. Myers, S. C., (1984). The capital structure puzzle. The journal of

finance, 39(3), 574-592.

137. Ohlson, J. A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of

bankruptcy. Journal of accounting research, 109-131.

138. Oliner, S. D., & Rudebusch, G. D. (1992). Sources of the financing hierarchy

for business investment. The Review of Economics and Statistics, 643-654.

139. Panousi V. & Papanikolaou D. (2012). Investment, Idiosyncratic Risk, and

Ownership. The Journal of Finance, 67(3), 1113–1148.

140. Pattillo C. (1998) - Investment, Uncertainty, and Irreversibility in Ghana. Staff

Papers. International Monetary Fund, 45(3), 522-553.

141. Piazzesi M. (2001). An econometric model of the yield curve with

macroeconomic jump effects. No. w8246. National Bureau of Economic

Research.

142. Picone, G. A., Sloan F. & Trogdon J. G. (2004). The effect of the tobacco

settlement and smoking bans on alcohol consumption. Health Economics, 13,

1063–1080.

143. Pindyck R. S. (1986). Capital risk and models of investment behavior. Sloan

School of Management, MIT.

144. Pindyck R. S., (1982). Adjustment Costs, Uncertainty, and the Behavior of the

Firm. The American Economic Review, 72(3), 415-427

145. Polk C. & Sapienza P. (2008). The Stock Market and Corporate investment: A

Test of Catering Theory. Review of Financial Studies, 22(1), 187-217.

146. Povel P. & Raith M. (2001). Optimal investment underfinancial constraints:

The roles of internal funds and asymmetric information. Institute of Financial

Studies, Carlson School of Management. Working paper, University of Chicago.

AFA 2002 Atlanta Meetings.

147. Price S. (1995). Aggregate uncertainty, capacity utilisation and manufacturing

investment. Applied Economics, 27(2), 147-154.

148. Price S. (1996). Aggregate uncertainty, investment and asymmetric adjustment

in the UK manufacturing sector. Applied Economics, 28(11), 1369-1379.

149. Restoy F. & Weil P. (2011). Approximate Equilibrium Asset Prices. Review of

Finance, 15(1), 1-28.

150. Richardson S. (2006). Over-investment of free cash flow. Review of

accounting studies, 11(3), 159-189.

151. Roodman D. (2009). How to do xtabond2: An introduction to difference and

system GMM in Stata. The Stata journal, 9(1), 86-136.

152. Ross S. A (1977). The determination of financial structure: the incentive-

signalling approach. The bell journal of economics, 23-40.

153. Sarkar, S. (2000). On the investment–uncertainty relationship in a real options

model. Journal of Economic Dynamics and Control,24(2), 219-225.

154. Sarkar, S. (2003). The effect of mean reversion on investment under

uncertainty. Journal of Economic Dynamics and Control 28(2), 377-396.

155. Sengupta, K., & Dasgupta, S. (2002). Financial constraints, investment and

capital structure: Implications from a multi-period model. Hong Kong University

of Science and Technology Working Paper.

156. Sheshinski, E., & López-Calva, L. F. (2003). Privatization and its benefits:

theory and evidence. CESifo Economic Studies, 49(3), 429-459..

157. Shleifer, A., & Vishny, R. W. (1994). Politicians and firms. The Quarterly

Journal of Economics, 995-1025.

158. Stevenson S. (2002). An examination of volatility spillovers in REIT returns.

Journal of Real Estate Portfolio Management. 8(3), 229-238.

159. Stulz, R. M. (1999). Golbalization, corporate finance, and the cost of

capital.Journal of applied corporate finance, 12(3), 8-25.

160. Temple, P., Urga, G., & Driver, C. (2001). The influence of uncertainty on

investment in the UK: a macro or micro phenomenon?. Scottish Journal of

Political Economy, 48(4), 361-382.

161. Wang, Y., Chen, C. R., & Huang, Y. S. (2014). Economic policy uncertainty

and corporate investment: Evidence from China. Pacific-Basin Finance

Journal, 26, 227-243.

162. Whited T. M. (1992). Debt, Liquidity Constraints, and Corporate Investment:

Evidence from Panel Data. The Journal of Finance, 47(4), 1425–1460.

163. Whited, T. M., & Wu, G. (2006). Financial constraints risk. Review of

Financial Studies, 19(2), 531-559.

164. Xu, L., Wang, J., & Xin, Y. (2010). Government control, uncertainty, and

investment decisions in china's listed companies. China Journal of Accounting

Research, 3, 131-157.

165. Zhang X. F., (2006). Information Uncertainty and Stock Returns. The Journal

of Finance, 61(1), 105–137.

166. Zhang, Y. (2009). Are debt and incentive compensation substitutes in

controlling the free cash flow agency problem?. Financial Management, 38(3),

xii

507-541.

Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tính thanh khoản chứng khoán đến đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam

ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN,

RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG

VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN

ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN,

RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG

VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN

ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

PHỤ LỤC

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Có thể bạn quan tâm

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển nguồn nhân lực du lịch trong các cơ sở lưu trú tại Hà Nội

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển nguồn nhân lực du lịch trong các cơ sở lưu trú tại Hà Nội

Luận án Tiến sĩ: Giáo dục đạo đức sinh thái cho sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh hiện nay

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Giáo dục đạo đức sinh thái cho sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh hiện nay

Luận án Tiến sĩ: Công tác hoằng pháp và hoạt động của đạo tràng Phật giáo tỉnh Lào Cai hiện nay

Luận án Tiến sĩ: Hành vi nguy cơ ảnh hưởng đến sức khỏe tâm thần của học sinh trung học phổ thông tại Hà Nội hiện nay

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Hành vi nguy cơ ảnh hưởng đến sức khỏe tâm thần của học sinh trung học phổ thông tại Hà Nội hiện nay

Luận án Tiến sĩ: Đảng bộ tỉnh Đồng Nai lãnh đạo công tác bảo tồn và phát huy giá trị các di tích lịch sử - văn hóa từ năm 1996 đến năm 2015

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Đảng bộ tỉnh Đồng Nai lãnh đạo công tác bảo tồn và phát huy giá trị các di tích lịch sử - văn hóa từ năm 1996 đến năm 2015

Luận án Tiến sĩ: Thực hiện Pháp lệnh thực hiện dân chủ ở xã, phường, thị trấn vùng dân tộc thiểu số tỉnh Quảng Nam hiện nay

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Thực hiện Pháp lệnh thực hiện dân chủ ở xã, phường, thị trấn vùng dân tộc thiểu số tỉnh Quảng Nam hiện nay

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Công tác hoằng pháp và hoạt động của đạo tràng Phật giáo tỉnh Lào Cai hiện nay

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu chất lượng dịch vụ viễn thông di động tại Tổng công ty viễn thông Viettel

Luận án Tiến sĩ: Nâng cao chất lượng cơ sở vật chất các trường đại học tư thục trên địa bàn thành Hà Nội

Luận án Tiến sĩ: Năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh Phú Thọ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới sự thành công trong khởi sự kinh doanh của phụ nữ khu vực miền Bắc

Luận án Tiến sĩ: Kiểm soát nội bộ tại Tập đoàn xăng dầu Việt Nam

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Kiểm soát nội bộ tại Tập đoàn xăng dầu Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu giải pháp phát triển trung tâm logistics quốc tế cho khu vực kinh tế trọng điểm phía Bắc

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ công bố thông tin trên báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok