Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của việc định giá sai giá cổ phần đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH



LÊ THỊ MỸ NGÂN

ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ĐỊNH GIÁ SAI GIÁ CỔ PHẦN

ĐẾN QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh - Năm 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH



LÊ THỊ MỸ NGÂN

ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ĐỊNH GIÁ SAI GIÁ CỔ PHẦN

ĐẾN QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP

Chuyên ngành: Tài chính – ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS. TRẦN THỊ HẢI LÝ

TP.Hồ Chí Minh - Năm 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan Luận văn Thạc sỹ kinh tế với đề tài: “Ảnh hưởng của

việc định giá sai giá cổ phần đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp” là công trình

nghiên cứu của riêng tác giả với sự giúp đỡ của Tiến sĩ Trần Thị Hải Lý – Giảng

viên trường đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

Các kết quả nghiên cứu trong bài nghiên cứu này là hoàn toàn trung thực và

chưa được công bố trong bất kì công trình nào khác

Người thực hiện

Lê Thị Mỹ Ngân

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT ............................................................................................................ 1

PHẦN I: TỔNG QUAN ...................................................................................... 2

1.1 Sự cần thiết của đề tài ..................................................................................... 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................ 2

1.3 Đối tượng nghiên cứu ..................................................................................... 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 3

1.5 Ý nghĩa của đề tài ............................................................................................ 3

1.6 Kết cấu đề tài ................................................................................................... 5

PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Lý thuyết về mối quan hệ giữa định giá trên thị trường chứng khoán và quyết

định đầu tư của doanh nghiệp ............................................................................... 5

2.1.1 Giả thiết thông tin thụ động ......................................................................... 5

2.1.2 Giả thiết thông tin chủ động ......................................................................... 6

2.1.3 Giả thiết dẫn truyền tài trợ ........................................................................... 6

2.1.4 Giả thiết áp lực thị trường ............................................................................ 8

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về định giá trên thị trường và quyết định đầu tư

của doanh nghiệp ................................................................................................... 8

PHẦN III: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................... 17

3.1 Dữ liệu ............................................................................................................. 17

3.2 Mô hình nghiên cứu và giải thích các biến ..................................................... 17

3.3 Qui trình nghiên cứu ....................................................................................... 27

PHẦN IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ............................... 31

4.1 Kết quả thống kê mô tả mẫu ........................................................................... 31

4.1.1 Thống kê mô tả biến tỷ lệ đầu tư theo thời gian .......................................... 31

4.1.2 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu ........................................................... 33

4.2 Kết quả hồi qui ................................................................................................ 36

4.2.1 Ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư – Bằng chứng trên toàn mẫu

4.2.2 Bằng chứng về ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư ở những

công ty không phát hành cổ phần .......................................................................... 48

4.2.3 Độ nhạy cảm của quyết định đầu tư ở những công ty hoạt động trong những

ngành có chi phí R&D cao và thấp ....................................................................... 50

4.2.4 Độ nhạy cảm của quyết định đầu tư ở những công ty cổ phiếu được nắm giữ

ngắn hạn và dài hạn ............................................................................................... 53

4.2.5 Kết luận kết quả kiểm định bài nghiên cứu ................................................. 56

PHẦN V: KẾT LUẬN

5.1 Các kết luận chung từ bài nghiên cứu ............................................................. 59

5.2 Hạn chế bài nghiên cứu ................................................................................... 60

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Chi phí nghiên cứu và phát triển

R&D

Random Effects Model: Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên

FEM

Fixed Effects Model: Mô hình ảnh hưởng cố định

FEX

Kiểm định Likelihood Ratio

TTCK

Thị trường chứng khoán

Công ty phát hành cổ phần lần đầu ra công chúng

IPO

Modigliani - Miller

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1

Tóm tắt các nghiên cứu trước đây .................................................. 15

Bảng 3.1 Mô tả kì vọng các biến trong mô hình ............................................ 23

Bảng 3.2

Tóm tắt mô tả các biến và cách tính toán các biến số được sử dụng

trong mô hình ........................................................................................................ 24

Bảng 4.1

Thống kê mô tả biến tỷ lệ đầu tư qua các năm ............................... 32

Bảng 4.2

Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình ............................ 33

Bảng 4.3

Phân tích tương quan ...................................................................... 35

Bảng 4.4

Hồi qui mô hình (1) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM . 38

Bảng 4.5

Hồi qui mô hình (2) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM . 40

Bảng 4.6

Hồi qui mô hình (3) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM . 42

Bảng 4.7

Hồi qui mô hình (4) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM . 45

Bảng 4.8

Tổng kết hồi qui 4 phương trình theo phương pháp REM ............. 47

Bảng 4.9

Kết quả hồi qui các công ty không phát hành cổ phần theo phương

pháp REM

......................................................................................................... 49

Bảng 4.10 Kết quả mô hình hồi qui những công ty hoạt động trong những ngành

có chi phí R&D cao ............................................................................................... 51

Bảng 4.11 Kết quả hồi qui những công ty hoạt động trong những ngành có chi

phí R&D thấp ........................................................................................................ 52

Bảng 4.12 Kết quả hồi qui những công ty có cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn 54

Bảng 4.13 Kết quả hồi qui những công ty có cổ phiếu được nắm giữ dài hạn 55

1 TÓM TẮT

Bài nghiên cứu được thực hiện nhằm mục đích kiểm định việc định giá sai giá

cổ phần có tác động như thế nào đến quyết định đầu tư của các doanh nghiệp đang

được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các bằng chứng thực nghiệm

ở nước ngoài cho thấy rằng, trong nền kinh tế bình thường, nếu cổ phần đang bị thị

trường định giá sai, các nhà quản trị doanh nghiệp sẽ có xu hướng đầu tư nhiều hơn.

Vì họ tin rằng, khi cổ phần đang được định giá cao, đồng nghĩa với việc nhà đầu tư

tin tưởng lạc quan vào những dự án tương lai của công ty, mỗi khi công ty có dự án

đầu tư mới thì nhà đầu tư sẽ nâng giá cổ phiếu lên. Vì thế việc định giá sai cổ phần

của doanh nghiệp tác động đến quyết định đầu tư. Tác giả đã tiến hành kiểm định mối

quan hệ này tại Việt Nam. Để ước lượng định giá sai, tác giả sử dụng biến dồn tích

linh hoạt làm đại diện. Kết quả cho thấy, ở Việt Nam, định giá sai và quyết định đầu

tư có mối quan hệ nghịch chiều, định giá sai càng lớn thì việc đầu tư của doanh nghiệp

càng giảm đi. Ở những ngành có chi phí R&D cao thì độ nhạy cảm của quyết định

đầu tư diễn ra mạnh hơn, nghĩa là công ty có chi phí R&D cao thì khi có định giá sai

xảy ra, nhà quản trị đầu tư ít hơn nhiều so với những công ty có chi phí R&D thấp.

Ngoài ra, độ nhạy cảm về quyết định đầu tư cũng xảy ra với những công ty mà cổ

phiếu được nắm giữ ngắn hạn.

Từ khóa: Định giá sai, dồn tích linh hoạt, quyết định đầu tư

2

PHẦN I: TỔNG QUAN

1.1 Sự cần thiết của đề tài

Quyết định đầu tư chịu ảnh hưởng từ rất nhiều yếu tố. Những yếu tố mà chúng

ta đã biết bao hàm trong các phương pháp định giá dự án đầu tư (NPV, IRR, PP,

DPP…) như dòng tiền, tỷ suất sinh lợi, tỷ suất chiết khấu… Ngoài ra, việc định giá

trên thị trường chứng khoán cũng có thể tác động đến quyết định đầu tư của doanh

nghiệp. Mô hình của Stein (1996) “Rational Capital Budgeting in an Irrational Word

”đã mô tả cách thức định giá sai trên thị trường từ các cổ đông có tầm nhìn ngắn hạn

tác động đến quyết định đầu tư của công ty. Khi công ty được định giá cao, nhà quản

trị sẽ đầu tư nhiều hơn. Ngay cả trong trường hợp lợi ích thu về từ dự án đầu tư được

thực hiện không lớn bằng chi phí bỏ ra để thực hiện dự án đầu tư đó, thì khuynh

hướng thị trường định giá cao cổ phiếu công ty có thể bù đắp tốt thậm chí cao hơn

khoản lỗ gây ra từ việc đầu tư tồi. Nói cách khác, việc định giá cao tạm thời mà thị

trường dành cho công ty có thể cao hơn, hoặc bù đắp được cho hình phạt mà công ty

phải chịu do đầu tư không hiệu quả cho đến thời điểm mà thị trường định giá đúng

trở lại.

Với bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng dồn tích linh hoạt làm biến số chỉ báo

đo lường định giá sai của các nhà đầu tư, cùng những số liệu thực tế ở các công ty

được niêm yết trên thị trường, tác giả mong muốn có một câu trả lời về việc liệu có

hay không do việc định giá sai giá cổ phần sẽ ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của

doanh nghiệp ở thị trường Việt Nam, từ đó có thể giúp doanh nghiệp cân nhắc quyết

định đầu tư khi có định giá sai trên thị trường và bất lợi do việc đầu tư kém hiệu quả

gây ra.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là xác định ảnh hưởng của định giá sai giá

cổ phần đến quyết định đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam

Với mục tiêu này, luận văn trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:

3

a, Có hay không việc định giá sai giá cổ phần ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của

doanh nghiệp?

b, Độ nhạy cảm của quyết định đầu tư đối với những công ty hoạt động trong những

ngành có chi phí R&D cao và thấp?

c, Độ nhạy cảm của quyết định đầu tư đối với những công ty có cổ phiếu được nắm

giữ ngắn hạn và dài hạn?

1.3 Đối tượng nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 81 công ty được niêm yết trên Sở giao

dịch chứng khoán TP HCM và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội có báo cáo tài chính

đầy đủ từ năm 2005 đến 2013.

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm EVIEW 8 để xử lý các mô hình hồi qui.

Với đặc điểm mẫu nghiên cứu gồm nhiều biến quan sát và trải dài theo thời gian nên

phương pháp hồi qui được sử dụng là hồi qui bằng dữ liệu bảng (Panel data). Với

phương pháp hồi qui bằng dữ liệu bảng, các mô hình sử dụng bao gồm các mô hình

hồi qui kết hợp Pooled OLS, hồi qui theo cách tiếp cận các yếu tố ảnh hưởng cố định

(FEM) và hồi qui theo các yếu tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Bài nghiên cứu sử

dụng kiểm định Likelihood Ratio (LR) và Hausman để quyết định chọn mô hình phù

hợp nhất giữa các mô hình Pooled OLS, REM, FEM.

1.5 Ý nghĩa của đề tài

Kết quả nghiên cứu của luận văn sẽ góp thêm cơ sở thực nghiệm tại Việt Nam trong

nghiên cứu quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Từ đó có thể là tài liệu tham khảo

về quyết định đầu tư và bổ sung thêm các nhân tố tác động đến quyết định đầu tư cho

các nhà quản trị tài chính doanh nghiệp tại Việt Nam.

1.6 Kết cầu đề tài

Bài nghiên cứu gồm 5 phần chính và các phụ lục.

4

Phần I: Tổng quan. Trong chương này tác giả sẽ giới thiệu sơ bộ về tài nghiên

cứu, tác giả sẽ làm rõ lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu cũng như phương pháp

nghiên cứu

Phần II: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây. Phần này giới thiệu các

lý thuyết cơ bản về quyết định đầu tư và định giá sai cùng kết quả nghiên cứu thực

nghiệm trước đó.

Phần III: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu. Tác giả tóm lược các mô hình

và nguồn dữ liệu để thực hiện nghiên cứu cũng như mô tả các bước xử lý dữ liệu, tiến

hành ước lượng và thực hiện kiểm định với phần mềm Eview.

Phần IV: Kết quả nghiên cứu thực nghiệm. Trong chương này, tác giả trình

bày kết quả ước lượng mối quan hệ giữa định giá sai giá cổ phần và quyết định đầu

tư.

Phần V: Kết luận. Ở phần này, tác giả tổng kết nội dung của nghiên cứu, đưa

ra kết luận nghiên cứu đồng thời đưa ra những hạn chế của đề tài.

5

PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN

CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Lý thuyết về mối quan hệ giữa định giá trên thị trường chứng khoán và quyết

định đầu tư của doanh nghiệp

Có nhiều lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm ủng hộ việc xem xét định giá

chứng khoán trên thị trường tác động đến quyết định đầu tư Morck, Shleifer và

Vishny (1990) đã đưa ra 4 giả thiết giải thích tại sao giá chứng khoán và quyết định

đầu tư có mối quan hệ với nhau: giả thiết thông tin bị động, giả thiết thông tin chủ

động, giả thiết về chi phí tài trợ, giả thiết về áp lực thị trường.

2.1.1 Giả thiết thông tin thụ động

Giả thiết này cho rằng thị trường chứng khoán là một chỉ báo quá khứ và mang

tính thụ động, các nhà quản trị không dựa trên những thông tin trên thị trường để làm

cơ sở cho việc ra quyết định đầu tư. Quan điểm này cho rằng các nhà quản trị của

công ty biết nhiều hơn công chúng về thông tin công ty đang hoạt động kể cả những

nhà nghiên cứu kinh tế nghiên cứu về các cơ hội đầu tư mà công ty đang có. Do đó,

thị trường chứng khoán không cung cấp bất kì thông tin nào có thể giúp người quản

lý đưa ra quyết định đầu tư. Những số liệu có được từ thị trường sẽ nói lên nhà đầu

tư đang suy nghĩ gì về khoản mục đầu tư của doanh nghiệp, nhưng điều đó không ảnh

hưởng đến quyết định đầu tư của công ty. Như vậy, dưới góc độ này, không những

thông tin trên thị trường chứng khoán không có tác động lên đầu tư mà còn cho rằng

các nhà quản lý không học được gì từ những thông tin này.

Ali và Mohamad (2003) “Investment and Stock Market: Evidence from Arab

firm level Panel data”, trong giai đoạn nghiên cứu từ 1996 đến 2001 đã tìm thấy bằng

chứng rằng thị trường chứng khoán không cung cấp bất cứ thông tin nào cho việc ra

quyết định đầu tư của công ty. Thị trường chứng khoán Ả rập là một thị trường phụ

(sideshow), trong đó biến động giá cổ phiếu là không hiệu quả, không dựa trên những

6

nguyên tắc cơ bản và không được các nhà quản lý xem xét trước khi ra quyết định

đầu tư.

Frode (2000) “The Stock market and investment in the small and open

Norwegian Economy” đưa ra kết luận quan trọng: thị trường tài chính không có vai

trò chủ đạo tác động đến các hoạt động trong nền kinh tế thực. Thị trường chứng

khoán cũng như thị trường tín dụng không thể quyết định việc đầu tư trong tương lai

của công ty. Trái lại, tỷ suất sinh lợi hiện tại của chứng khoán có mối quan hệ ngược

chiều với độ trễ quyết định đầu tư và có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng trong

hiện tại của công ty. Thêm vào đó, sự thay đổi trong tỷ lệ lãi suất ngân hàng có mối

quan hệ cùng chiều tỷ suất sinh lợi trong tương lai.

2.1.2 Giả thiết thông tin chủ động

Theo giả thiết thông tin chủ động; nhà quản lý dựa vào thị trường chứng khoán

như một nguồn thông tin khi đưa ra những quyết định đầu tư. Giả thiết này cho rằng

giá cổ phiếu được định bởi thị trường có khả năng tiên đoán quyết định đầu tư vì nó

truyền đạt thông tin hữu ích trước khi nhà quản lý ra quyết định. Thông tin này có thể

đúng, có thể không chính xác trong việc dự báo các rủi ro cơ bản. Dù thị trường chứng

khoán là yếu tố dự báo tốt nhất, nó có thể mắc sai lầm do không thể tiên đoán được

các rủi ro cố hữu của chính công ty trên thị trường hoặc giá cổ phiếu bị ảnh hưởng

bởi tâm lý nhà đầu tư, nên nhà quản trị không thể tách rời các thông tin để có những

quyết định chính xác. Và cho dù, thị trường chứng khoán gửi những tín hiệu không

chính xác, nhưng thông tin vẫn có thể sử dụng và chắc chắn rằng sẽ ảnh hưởng đến

quyết định đầu tư Morck, Shleifer và Vishny (1990).

2.1.3 Giả thiết kênh truyền dẫn tài trợ

Theo hai giả thiết phía trên, vai trò chính của thị trường chứng khoán là để

truyền đạt thông tin: Thông tin chậm sẽ không ảnh hưởng đến quyết định đầu tư,

thông tin nhanh và chính xác, sẽ có tương quan với quyết định đầu tư. Hai quan điểm

tiếp theo cho thấy thị trường chứng khoán có vai trò tích cực hơn. Nhiều người tin

7

rằng, thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong việc giúp đỡ các công ty

huy động vốn. Điều này áp dụng cho các công ty mới, trong trường hợp phát hành cổ

phiếu lần đầu ra công chúng hay là những công ty phát hành chứng khoán riêng lẻ để

huy động vốn cho các dự án đầu tư trong suốt vòng đời của công ty. Trong những lần

phát hành chứng khoán như vậy, giá trị thị trường sẽ quyết định chi phí sử dụng vốn

của doanh nghiệp (Robert - 1984). Giá chứng khoán được định giá càng cao, thì chi

phí sử dụng vốn càng rẻ. Nếu thị trường là hiệu quả, công ty sẽ không thể tìm được

một thời điểm nào để có thể phát hành vốn cổ phẩn tốt nhất so với những thời điểm

khác. Tuy nhiên, nếu thị trường không hiệu quả và bị tâm lý nhà đầu tư dẫn dắt, thì

doanh nghiệp sẽ lựa chọn phát hành cổ phần nếu cổ phiếu đang được định giá cao, từ

đó là giảm chi phí tài trợ cho dự án.

Ủng hộ giả thiết này, Debondt và Thaler (1985) đã cũng đưa ra giả thiết “cơ

hội kiếm lời”, cho rằng khi các công ty được định giá quá cao, các nhà quản lý thường

lợi dụng thời gian thuận lợi này phát hành cổ phần để giảm chi phí vốn. Tuy nhiên,

nếu giả thiết kiếm lời là đúng, các công ty phát hành cổ phần ra công chúng số lượng

lớn có nhiều khả năng được định giá quá cao so với các công ty IPO khác, do đó công

ty phát hành cổ phần số lượng lớn thường kèm theo tỷ suất sinh lời dài hạn tương đối

thấp.

Lý thuyết định thời điểm thị trường cũng là một minh chứng ủng hộ giả thiết

kênh dẫn truyền tài trợ. Theo lý thuyết này, quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp

dựa trên việc xem xét thời điểm thị trường; theo đó các doanh nghiệp định thời điểm

thuận lợi của thị trường để phát hành cổ phiếu. Một điểm quan trọng đó là lý thuyết

định thời điểm của cấu trúc vốn không xem xét cấu trúc vốn mục tiêu và sự điều chỉnh

của doanh nghiệp về cấu trúc vốn mục tiêu. Các doanh nghiệp dường như cố gắng

phát hành cổ phiếu mới khi giá cổ phiếu đang cao và mua lại cổ phiếu khi giá cổ

phiếu đang xuống thấp. Bằng cách đó, các nhà quản trị tin rằng doanh nghiệp của họ

có thể gia nhập thị trường đúng lúc để tối đa hóa giá trị doanh nghiệp. Và các nhà

8

quản lý xem việc nhà đầu tư định giá cổ phần của chính công ty mình như là cơ hội

để giảm chi phí tài trợ Baker và Wurgker (2002).

2.1.4 Giả thiết về áp lực thị trường

Giả thiết này nói rằng, mặc dù không có bất kì thông tin nào truyền đạt đến

nhà quản lý, hoặc ảnh hưởng đến chi phí phát hành vốn cổ phần, thì thị trường chứng

khoán vẫn có thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư thông qua việc gây áp lực lên nhà

quản lý. Ví dụ, nếu nhà đầu tư không thích các công ty dầu, họ có thể bán đồng loạt

cổ phiếu của các công ty này và gây ảnh hưởng làm giá cố phiểu giảm, các nhà quản

lý của những công ty xăng dầu sẽ gặp phải rủi ro bị sa thải, hoặc bị cắt giảm lương

do giá cổ phiếu giảm quá mạnh. Vì sợ những điều trên xảy ra, nên các nhà quản lý

công ty dầu có thể cố gắng đầu tư, ngay cả khi đó là quyết định đầu tư tồi để giữ giá

cổ phiếu không giảm Morck, Shleifer và Vishny (1990).

Một phiên bản đặc biệt của giả thiết này là mô hình tầm nhìn ngắn hạn (Stein

– 1996). Khi việc kinh doanh chênh lệch giá là có giới hạn, nhà đầu tư không muốn

mua và giữ chứng khoán có giá quá thấp. Do định giá sai, nên các dự án đầu tư dài

hạn mất một thời gian dài để xem xét, các nhà quản lý tránh xa các khoản đầu tư dài

hạn ngay cả khi dự án đó có giá trị hiện tại ròng dương. Vì vậy, tâm lý nhà đầu tư có

thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về định giá trên thị trường và quyết định đầu

tư của doanh nghiệp

Một câu hỏi cơ bản luôn tồn tại trong các quyết định tài chính: Việc tồn tại thị

trường chứng khoán có giúp các công ty phân bổ vốn hợp lý vào các quyết định đầu

tư?. Theo mô hình của Modigliani – Miller (1958), trong điều kiện thị trường hoàn

hảo, không có thuế và chi phí giao dịch, quyết định đầu tư của doanh nghiệp chỉ phụ

thuộc vào lợi nhuận mà các cơ hội đầu tư mang lại, cơ hội đầu tư có thể được đo

lường bằng Q theo Tobin’s (1969). Do vậy, sẽ không có việc phân chia giữa nợ và

9

vốn cổ phần, không có việc tích trữ tiền mặt và cũng không liên quan đến thị trường

tài chính.

Tuy nhiên, những mẫu nghiên cứu liên quan đến quyết định đầu tư của hơn 15

năm qua cho thấy rằng lý thuyết là chưa đúng, việc kiểm soát cơ hội đầu tư sẽ giúp

công ty nắm giữ nhiều tiền mặt để đầu tư nhiều hơn và làm cho công ty có mức nợ

thấp hơn. Fazzari, Hubbard and Petersen(1988): đã nghiên cứu ảnh hưởng của khó

khăn tài chính vào sự nhạy cảm của đầu tư đến dòng tiền. Sau khi kiểm soát cơ hội

đầu tư với biến Q, họ sử dụng tỷ lệ chia cổ tức để phân biệt các công ty đang đối mặt

với khó khăn tài chính và những công ty còn lại. Họ nhận thấy rằng dòng tiền có thể

ảnh hưởng đến đầu tư vì sự không hoàn hảo của thị trường vốn, thông tin bất đối xứng

và các vấn đề về lựa chọn sai lầm (lemon problem). Hơn nữa họ cũng quan sát thấy

rằng nguồn vốn nội bộ rẻ hơn so với nguồn tài chính được tài trợ từ bên ngoài. Kết

luận này cũng phù hợp với nghiên cứu của Mayer and Kuh(1984).

Các bằng chứng thực nghiệm cũng cho thấy rằng ảnh hưởng của các yếu tố tài

chính công ty lên một loạt các quyết định đầu tư không chỉ là cơ hội đầu tư mà còn

tỷ lệ nợ, tài sản hữu hình, lợi nhuận, doanh số bán hàng, chi phí đại diện, chi phí giao

dịch cũng có thể giải thích cho sự biến động của đầu tư. Nghiên cứu của Aivazian và

cộng sự (2005) đã phân tích ảnh hưởng của nợ đối với đầu tư cố định sử dụng dữ liệu

các doanh nghiệp của Canada. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng những doanh nghiệp

lớn mà có ít cơ hội đầu tư thì dễ bị tổn thương hơn bởi tác động của những khoản nợ

hơn là những doanh nghiệp có nhiều cơ hội đầu tư. Nghiên cứu của Faris (2012), đã

xem xét tác động của nợ đến đầu tư cố định của các doanh nghiệp niêm yết tại Jordan

trong giai đoạn 2004 – 2009. Nghiên cứu cho thấy đòn bẩy tài chính không có tác

động tiêu cực đến đầu tư cố định của các doanh nghiệp niêm yết tại Jordan. Nghiên

cứu cũng chỉ ra rằng nợ ngân hàng có tác động mạnh đến đầu tư cố định hơn so với

tổng nợ. Các kết quả ước lượng chính được tóm tắt như sau: Thứ nhất, nợ ngân hàng

không có tác động tiêu cực đến đầu tư cố định của doanh nghiệp. Thứ hai, Tobin’s Q

có giá trị cao và dòng tiền lớn hơn sẽ gia tăng đầu tư. Thứ ba, tác động tích cự của nợ

10

ngân hàng trong việc kiềm chế đầu tư quá mức của doanh nghiệp, nó cho thấy hiệu

quả giám sát của Ngân hàng đối với doanh nghiệp. Dựa trên những nghiên cứu này,

hai ông đã đưa ra khuyến nghị rằng nhà đầu tư nên cân nhắc đòn bẩy tài chính trong

việc ra quyết định đầu tư.

Carpenter và Guariglia (2008) đã ước tính đầu tư bằng phép hồi qui phân biệt

khả năng đầu tư của công ty khi phải đối mặt với các hạn chế tài chính cho các doanh

nghiệp ở Anh trong giai đoạn 1983 – 2000. Họ quan sát thấy rằng dòng tiền không

thể giải thích tính chất nhạy cảm của các quyết định đầu tư cho các công ty lớn, tuy

nhiên sức mạnh giải thích của nó vẫn là như nhau cho các công ty nhỏ. Điều này cho

thấy mức ý nghĩa của biến động dòng tiền trong phương trình đầu tư có thể là do bất

cân xứng thông tin trên thị trường vốn.

Thêm vào đó, Hall và cộng sự (1998) sử dụng dữ liệu bảng với phương pháp

VAR để ước tính các yếu tố quyết định đến việc đầu tư của các công ty thuộc ngành

khoa học của Mỹ, Pháp và Nhật Bản trong giai đoạn 1979 – 1989. Họ phát hiện ra

rằng có mối quan hệ chặt chẽ giữa đầu tư, lợi nhuận, doanh số bán hàng và dòng tiền.

Hubbard (1998) đã phân tích các yếu tố khác nhau như đầu tư hàng tồn kho, nghiên

cứu và phát triển – R&D, lao động, sự thành lập và tồn tại của doanh nghiệp, giá cả

và quản lý rủi ro của công ty là những yếu tố quyết định đến mối quan hệ giữa dòng

tiền và quyết định đầu tư thông qua việc sử dụng dữ liệu các công ty ở Mỹ. Kết quả

Hubbard đã ủng hộ mạnh mẽ rằng có mối quan hệ ý nghĩa giữa đầu tư và những thay

đổi trong giá trị tài sản của công ty.

Một chiến lược nghiên cứu thực nghiệm khác, đó là cố gắng đo lường mức độ

không hiệu quả của định giá trên thị trường chứng khoán bằng cách tìm ra sai khác

giữa định giá trên thị trường so với các định giá hiệu quả được gợi ý từ những mô

hình định giá cơ bản và sau đó kiểm định xem liệu rằng các quyết định đầu tư có nhạy

cảm với các sai lệch này hay không. Các nghiên cứu này dùng giá trên thị trường

chứng khoán như một dữ liệu đầu vào để dự báo về chính sách đầu tư của doanh

nghiệp trong tương lai. Có thể kể đến các nghiên cứu sau, Chirinko và Schaller (2001)

11

cho rằng bong bóng giá trên thị trường vốn Nhật Bản giai đoạn 1987 – 1989 đã làm

đầu tư tài sản của các công ty tại đất nước này lên khoảng 6 – 9%. Panageas (2005),

Gilchrist, Himmelberg và Hurberman (2005) đã tìm ra bằng chứng chứng minh rằng

đầu tư thực sự nhạy cảm với các biến chỉ báo cho việc định giá sai trên thị trường.

Tuy nhiên, như chính các nhà nghiên cứu này thừa nhận, kết luận của họ dựa trên rất

nhiều giả định cho mô hình kinh lượng được áp dụng.

Việc định giá trên thị trường còn ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh của đòn bẩy

về đòn bẩy mục tiêu của các doanh nghiệp. Nhóm tác giả Richard, William (2012)

nghiên cứu trên các công ty Mỹ từ 1971 đến 2008 và tìm thấy rằng việc định giá sai

vốn cổ phần ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh này theo dự đoán sẽ tùy thuộc vào việc

công ty có đòn bẩy lớn hơn hay nhỏ hơn đòn bẩy mục tiêu. Nếu vốn cổ phần được

định giá cao trên thị trường, khi đó tổng chi phí để phát hành cổ phiếu là thấp, công

ty sẽ điều chỉnh tỷ lệ nợ về tỷ lệ nợ mục tiêu nhanh hơn bằng cách phát hành cổ phần.

Ngược lại, nếu cổ phiếu công ty bị định giá thấp khi đó việc phát hành cổ phần là

tương đối tốn kém, điều chỉnh bằng phát hành cổ phần sẽ được thực hiện chậm hơn.

Từ đó nhóm tác giả khẳng định việc định giá sai vốn cổ phần là một yếu tố quan trọng

làm thay đổi chi phí của việc điều chỉnh cấu trúc vốn.

Stein (1996) đã thực hiện kiểm định đối với những công ty phụ thuộc vào

nguồn tài trợ bên ngoài, kết quả cho thấy việc đầu tư sẽ nhạy cảm với thông tin trong

giá cổ phiếu hơn. Điều này có nghĩa là, khi giá cổ phiếu bị đánh giá thấp hơn so với

giá trị cơ bản, các nhà quản lý tài chính sẽ không phát hành cổ phần để đầu tư, bởi vì

theo họ, nếu càng đầu tư thì cổ phiếu càng giảm giá. Trái lại, khi giá cổ phiếu cao hơn

giá trị mà cổ phiếu đó xứng đáng được nhận, thì công ty sẽ phát hành cổ phần, nhằm

hưởng lợi từ việc cổ phiếu được định giá cao, sau đó dùng nguồn tiền này để đầu tư.

Baker, Stein and Wurgler (2003) cho rằng sự thay đổi chính sách cổ tức của công ty

có thể được các nhà đầu tư suy diễn như là một thông điệp mà ban quản trị muốn gửi

đến cho các nhà đầu tư về sự phồn vinh của công ty. Ví dụ nếu bây giờ, công ty tuyên

bố tăng tỷ lệ chi trả cổ tức hay phát hành cổ phần, các nhà đầu tư sẽ xem đây như là

12

một thông điệp mà ban quản trị công ty tự tin là hoạt động kinh doanh của công ty

trong tương lai sẽ tạo đủ tiền mặt để công ty có thể tiếp tục duy trì việc trả cổ tức ở

mức vừa mới ban bố. Trong tương lai gần cũng như xa, thông điệp này cho thấy công

ty sẽ phát triển phồn vinh trong tương lai, và với suy diễn như thế, giá cổ phiếu của

công ty sẽ tăng. Khi MM giới thiệu chính sách bất cân xứng (Irelevant Theory) một

trong các giả định là tất cả nhà đầu tư đều có khả năng tiếp cận và phân tích thông tin

có sẵn như nhau. Do đó, quan điểm của các nhà đầu tư về triển vọng phát triển công

ty là như nhau và kì vọng về công ty là giống nhau. Tuy nhiên thực tế có sự bất cân

xứng thông tin, nên sự kì vọng và đánh giá về lợi nhuận và rủi ro công ty của mỗi nhà

đầu tư là khác nhau. Mặt khác, do vị trí và tính chất công việc trong công ty, các nhà

quản trị có thông tin và kì vọng chính xác hơn các nhà đầu tư bên ngoài về doanh thu

và lợi nhuận của công ty. Vì các nhà quản lý có thông tin mà có thể không có sẵn cho

các nhà đầu tư bên ngoài, họ có thể sử dụng sự thay đổi trong tỷ lệ cổ tức tiền mặt

hoặc phát hành cổ phần như là một cách để cung cấp thông tin đó cho các nhà đầu tư

nhằm giảm khoảng cách thông tin giữa các nhà quản lý và các nhà đầu tư với mục

đích tạo ra nhu cầu lớn hơn đối với cổ phiếu của công ty, do đó ảnh hưởng đến giá trị

thị trường công ty và sự giàu có của cổ đông.

Trong nghiên cứu của mình vào năm 2004, Wurgler, Baker đã áp dụng một

cách tiếp cận mới. Xuất phát từ suy luận lý thuyết, họ đưa ra một vài giả thiết tương

quan chéo giữa thị trường chứng khoán và quyết định đầu tư để kiểm định kênh dẫn

truyền tài trợ. Cụ thể từ mô hình Stein phát triển từ 1996, gợi ý rằng những công ty

đang cần nguồn tài trợ từ vốn cổ phần từ bên ngoài sẽ có đầu tư đặc biệt nhạy cảm

với thành phần sai lệch trong định giá chứng khoán (thành phần trong giá không được

quyết định bởi các thông tin cơ bản về doanh nghiệp mà đến từ sự không sáng suốt

của thị trường). Các kết luận và gợi ý được đưa ra từ nghiên cứu này như sau: Hành

vi đầu tư của những công ty phụ thuộc nguồn tài trợ bên ngoài sẽ không tối ưu, hay

ít nhất là không hiệu quả bằng hành vi đầu tư của những công ty dư dả nguồn tài trợ

tự có. Các biến động phi cơ bản của giá chứng khoán có tác động dẫn truyền đến sự

13

bất ổn trong các quyết định đầu tư của những công ty phụ thuộc nguồn tài trợ bên

ngoài, do đó khiến họ không thực hiện các quyết định đầu tư lẽ ra là tốt nhất.

Polk và Sapien (2009) đã tìm câu trả lời cho câu hỏi: liệu rằng có một kênh

nào khác ảnh hưởng đến quyết định đầu tư mà không phải là kênh phát hành cổ phần.

Hai tác giả tin rằng còn có một kênh cũng không kém phần quan trọng đó chính là lợi

nhuận giữ lại, đây chính là nguồn vốn cũng cấp cho các quyết định đầu tư của doanh

nghiệp. Nhà quản lý sẽ tìm mọi cách thay đổi lợi nhuận, vì nhà đầu tư thường xem

lợi nhuận như là một công cụ để đánh giá tiềm năng phát triển công ty. Khi lợi nhuận

bị các nhà quản lý kiểm soát, khiến cho nhìn nhận nhà đầu tư về công ty đó không

giống như tiềm năng phát triển hiện có; điều đó đồng nghĩa là khi cổ phiếu công ty

đang được định giá cao, nhà quản trị sẽ đầu tư nhiều hơn mà không cần phải phát

hành cổ phần mới, vì lúc này nhà đầu tư lạc quan về triển vọng lợi nhuận của công ty

trong tương lai, chính vì vậy, tận dụng cơ hội này, nhà quản lý sẽ thực hiện đầu tư

nhiều hơn kể cả những dự án có NPV <0 nhằm mục đích làm tăng giá cổ phiếu trong

ngắn hạn. Và ngược lại, khi cổ phiếu trên thị trường được định giá thấp hơn so với

giá trị cơ bản, nghĩa là nhà đầu tư đang bi quan về triển vọng thu nhập trong tương

lai của doanh nghiệp, nên dù cho có những phương án có NPV >0, nhưng nhà quản

lý vẫn không thực hiện đầu tư vì sợ giá cổ phiếu lại tiếp tục giảm. Biến được sử dụng

đại diện cho định giá sai đó là biến dồn tích linh hoạt. Đã có nhiều kiểm định thực tế

chứng tỏ được kế toán dồn tích ảnh hưởng tới lợi nhuận của doanh nghiệp. Và doanh

nghiệp sử dụng kế toán dồn tích tác động đến doanh thu, khả năng tăng trưởng, nhằm

mục đích đẩy giá cổ phiếu lên.

Masahiro (2013) nghiên cứu sự khác biệt giữa quản lý lợi nhuận bằng dồn tích

và quản lý lợi nhuận thực ở 38 quốc gia từ năm 1991 đến 2010. Kết quả cho thấy:

quản lý lợi nhuận thực được ưa thích hơn quản lý bằng dồn tích. Quản lý lợi nhuận

thực giúp bảo vệ các nhà đầu tư vì nó thể hiện sự minh bạch trong thông tin, sự tuân

thủ luật pháp của doanh nghiệp. Quản lý lợi nhuận bằng dồn tích, giám đốc có cơ hội

sắp xếp các khoản thu nhập bằng quy trình dồn tích vào báo cáo tài chính, thay đổi

14

cấu trúc vốn và các quyết định tài chính, nhà quản lý sẽ thổi phồng thu nhập để nâng

cao uy tín công ty gây ra những thông tin lệch lạc cho nhà đầu tư.

Subramanyam (1996) sử dụng mô hình Jones (1991) tách biệt tổng dồn tích

thành 2 thành phần là dồn tích và không phải là dồn tích và tìm thấy bằng chứng cả

2 thành phần này đều là giá cả của thị trường chứng khoán. Và giám đốc đã sử dụng

dồn tích linh hoạt như là một cơ hội để tác động đến báo cáo thu nhập, điều này sẽ

dẫn đến thị trường sẽ có nhìn nhận sai lệch về thu nhập công ty hoặc nếu thị trường

hiệu quả thì dồn tích linh hoạt sẽ truyền đạt thông tin về lợi nhuận tương lai và làm

cho giá trị của chứng khoán về giá trị thực.

Tech, Welch, và Wong (1998a, b) tìm thấy bằng chứng từ những công ty phát

hành lần đầu ra công chúng là những công ty có lượng dồn tích linh hoạt cao và

thường đạt mức tỷ suất sinh lời thấp trong ngắn hạn.

Sloan (1996) tìm ra rằng những công ty có mức dồn tích bất thường cao so với

công ty khác sẽ gặp tình huống tỷ suất sinh lợi trên cổ phiếu giảm trong các kì sau

đó, tỷ suất sinh lợi biến động mạnh nhất là tại thời điểm ngay sau khi công ty công

bố thông tin về các dòng thu nhập tương lai đến cho cổ đông. Năm 2001, Chan và

cộng sự của ông đã thực hiện một nghiên cứu công phu để tìm hiểu mối quan hệ giữa

dồn tích linh hoạt và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của công ty, bằng chứng họ tìm thấy

hoàn toàn trùng khớp với kết quả của những nghiên cứu trước đây, rằng công ty có

dồn tích linh hoạt cao sẽ gặp tình trạng tỷ suất sinh lợi trên cổ phiếu giảm vào các kì

sau đó. Hầu hết thành quả bất thường của công ty thường xảy ra đối với những công

ty có dồn tích linh hoạt cao. Tác giả sử dụng mẫu kiểm định trong quá khứ giữa dồn

tích linh hoạt và tỷ suất sinh lợi để lý giải cho việc sử dụng biến dồn tích linh hoạt

như là biến đại diện cho định giá sai.

15

Bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu trước đây

TÁC

BÀI NGHIÊN CỨU

NỘI DUNG

TÊN

GIẢ

Modigliani –

the

cost

capital,

Quyết định đầu tư phụ thuộc vào

Miller (1958)

corporation finance, and the

lợi nhuận mà các cơ hội đầu tư

theory of investment

mang lại.

Fazzari,

Financing constraints and

Nghiên cứu ảnh hưởng của khó

Hubbard and

corporate investment

khăn tài chính vào sự nhạy cảm

Petersen(1988)

của đầu tư đến dòng tiền

Aivazian

và

The impact of leverage on

Ảnh hưởng của nợ đối với đầu tư

cộng sự (2005)

firm investment

cố định sử dụng dữ liệu các

doanh nghiệp của Canada

Panageas

The neoclassical q theory of

Đầu tư thực sự nhạy cảm với các

(2005)

investment

speculative

biến chỉ báo cho việc định giá sai

markets

trên thị trường

Stein (1996)

Rational capital budgeting in

Thực hiện kiểm định đối với

an irrational world

những công ty phụ thuộc vào

nguồn tài trợ bên ngoài, kết quả

cho thấy việc đầu tư sẽ nhạy cảm

với thông tin trong giá cổ phiếu

hơn

Baker (2004) A catering theory of dividends Thị trường chứng khoán tác động

gián tiếp đến quyết định đầu tư

thông qua kênh phát hành cổ

phần

Polk và Sapien

The

stock market

and

Thị trường chứng khoán tác động

(2009)

corporate investment: a test of

đến quyết định đầu tư một cách

catering theory

trực tiếp

16

Masahiro

Accrual – based and real

Nghiên cứu sự khác biệt giữa

(2013)

earnings management: an

quản lý lợi nhuận bằng dồn tích

international comparison for

và quản lý lợi nhuận thực ở 38

investor protection

quốc gia

Tech, Welch,

Earnings management and

Những công ty phát hành lần đầu

và

Wong

the

long

term market

ra công chúng là những công ty

(1998a, b)

performance of initial public

có lượng dồn tích linh hoạt cao

offerings

và thường đạt mức tỷ suất sinh

Earnings management and

lời thấp trong ngắn hạn.

the

underperfomance

seasoned equity offerings

Sloan (1996)

Do stock price fully reflect

Những công ty có mức dồn tích

information in accruals and

bất thường cao so với công ty

cash

flows about

future

khác sẽ gặp tình huống tỷ suất

earnings?

sinh lợi trên cổ phiếu giảm trong

các kì sau đó

Tóm lại, tính tới thời điểm hiện tại có rất nhiều nghiên cứu về định giá sai giá

cổ phần và quyết định đầu tư. Quyết định đầu tư không chỉ chịu ảnh hưởng từ chính

sức mạnh tài chính của công ty mà còn xuất phát từ chính thị trường chứng khoán.

Chính thị trường chứng khoán là nơi doanh nghiệp có thể sử dụng để thực hiện các

dự án đầu tư của mình. Trong phần này, tác giả cũng đưa ra một số bằng chứng thực

nghiệm về tỷ suất sinh lợi trong dài hạn ở những công ty được định giá cao. Những

công ty có lượng dồn tích cao thường có tỷ suất sinh lợi dài hạn là rất thấp, điều đó

thể hiện thị trường đang định giá cao về tiềm năng phát triển trong tương lai của công

ty.

17 PHẦN III: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu

Mẫu dùng để nghiên cứu gồm các công ty đã niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam trên sàn Hà Nội (HNX) và thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Mẫu

nghiên cứu gồm 81 công ty thuộc 12 lĩnh vực thương mại, công nghiệp, dịch vụ, khoa

học công nghệ, khai khoáng, bất động sản, nông lâm ngư nghiệp, năng lượng, truyền

thông, kho vận, xây dựng).

Các công ty có mặt trong mẫu là những công ty thỏa mãn những tiêu chí sau:

- Những công ty đã niêm yết và có báo cáo tài chính liên tục từ 2005 - 2013.

- Biến đầu tư không được âm.

- Những công ty tài chính, bảo hiểm, chứng khoán bị loại ra khỏi mẫu.

Dữ liệu sử dụng trong bài nghiên cứu gồm 2 tập hợp. Thứ nhất dữ liệu giao

dịch, thứ hai là dữ liệu từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết. Đối với

dữ liệu giao dịch gồm giá cổ phiếu, khối lượng cổ phiếu giao dịch hàng ngày, số cổ

phiếu lưu hành hàng năm được lấy từ bộ dữ liệu lịch sử giao dịch của cafef, có so

sánh đối chiếu với các website khác như stox.vn, vietstock.com. Dữ liệu về dồn tích,

lợi nhuận được tác giả tính toán từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, báo cáo

quản trị hằng năm của các công ty. Cách thức thu thập và xử lý cụ thể cho từng biến

sẽ được trình bày tiếp theo khi bài nghiên cứu đề cập đến từng mô hình cụ thể.

3.2 Mô hình nghiên cứu và giải thích các biến

Nghiên cứu này kế thừa nghiên cứu của các tác giả Polk và Sapienza (2009)

để kiểm tra việc định giá sai tác động đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Mô

hình nghiên cứu cơ bản có dạng:

+ β4

+ β5

+β6

+εi,t

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

Biến phụ thuộc:

18

Ii,t: đại diện cho quyết định đầu tư được tính bằng đầu tư thuần của doanh nghiệp i tại

thời điểm t (bằng chi thuần cho mua sắm tài sản cố định trong năm t) chia cho tài sản

cố định thuần vào cuối năm.

t: thời gian chạy từ 2009 đến 2013.

i: Là chỉ số chạy từ 1 đến 81, phản ánh các doanh nghiệp quan sát.

βi: các hệ số tác động cho biết trạng thái tác động của các biến giải thích là cùng chiều

(+) hoặc ngược chiều (-).

α: là hệ số chặn cho biết tỷ lệ đầu tư nhất định mà các doanh nghiệp vẫn tiến hành

định kì không phụ thuộc vào diễn biến của các biến nghiên cứu, của các năm nghiên

cứu.

Biến độc lập

Dồn tích linh hoạt (ACCR)

Để đại diện cho biến định giá sai, tác giả lấy dồn tích linh hoạt làm biến đại

diện. Dồn tích linh hoạt là sự khác biệt giữa tổng dồn tích và dồn tích thông thường.

Theo chuẩn mực kế toán số 01- chuẩn mực chung: “Mọi nghiệp vụ kinh tế, tài chính

của doanh nghiệp liên quan đến tài sản, nợ phải trả, nguồn vốn chủ sở hữu, doanh

thu, chi phí phải được ghi sổ kế toán vào thời điểm phát sinh, không căn cứ vào thời

điểm thực tế thu hoặc thực tế chi tiền hoặc tương đương tiền. Báo cáo tài chính lập

trên cơ sở dồn tích phản ánh tình hình tài chính của doanh nghiệp trong quá khứ, hiện

tại và tương lai”. Vì vậy việc ghi nhận doanh thu và chi phí có ảnh hưởng quyết định

đến báo cáo lợi nhuận của doanh nghiệp trong một kỳ, cơ sở kế toán dồn tích được

xem là một nguyên tắc chính yếu đối với việc xác định lợi nhuận của doanh nghiệp.

Lợi nhuận theo cơ sơ dồn tích là phần chênh lệch giữa doanh thu và chi phí; từ đó,

báo cáo tài chính nói chung và báo cáo kết quả kinh doanh nói riêng được lập trên cơ

sở dồn tích phản ánh đầy đủ (hay tuân thủ yêu cầu trung thực) các giao dịch kế toán

trong kỳ và từ đó, cho phép phản ánh tình trạng tài sản, nguồn vốn của một doanh

nghiệp một cách đầy đủ, hợp lý. Hơn nữa, do không có sự trùng lắp giữa lượng tiền

19

thu vào và doanh thu trong kỳ; tồn tại chênh lệch giữa chi phí ghi nhận và lượng tiền

chi ra trong một kỳ, kế toán theo cơ sở dồn tích cho phép theo dõi các giao dịch kéo

dài qua các kỳ khác nhau, như nợ phải thu, nợ phải trả, khấu hao, dự phòng….

Bên cạnh những ưu điểm, kế toán theo cơ sở dồn tích đôi khi không tuân thủ

theo yêu cầu khách quan trong kế toán. Ghi nhận doanh thu và chi phí không dựa vào

dòng tiền tương ứng thu vào hay chi ra mà dựa vào thời điểm giao dịch phát sinh, số

liệu trên báo cáo tài chính thể hiện một phần ý kiến chủ quan của nhà kế toán. Chẳng

hạn, việc phân bổ nhiều loại chi phí hay ghi nhận doanh thu theo tiến độ thực hiện

trong hoạt động xây lắp thể hiện những hành động (vô hình), mang tính chủ quan của

nhà kế toán. Chế độ kế toán hiện hành quy định rằng kế toán doanh nghiệp phải được

thực hiện theo cơ sở dồn tích. Kinh tế theo cơ sở dồn tích mang lại cơ hội cho nhà

quản trị thực hiện hành động điều chỉnh lợi nhuận nhằm đạt được một mục tiêu nào

đó thông qua các biện pháp như ghi nhận doanh thu (doanh nghiệp ghi nhận mức

doanh thu lớn hơn hoặc nhỏ hơn thực tế theo tỷ lệ ước tính tiến độ thực hiện hợp

đồng; phương pháp xác định giá trị hàng tồn kho ảnh hưởng ghi nhận giá vốn hàng

bán từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận báo cáo trong kỳ; lựa chọn phương pháp khấu hao

tài sản cố định..); thời điểm ghi nhận chi phí (chuyển dịch chi phí về sau hoặc sớm

hơn sẽ làm giảm hoặc tăng chi phí của niên độ hiện hành); lựa chọn thời điểm đầu tư

hoặc hay thanh lý tài sản cố định để đẩy nhanh hoặc là chậm lại việc ghi nhận lợi

nhuận hay thua lỗ hoạt động khác.

Và vì luôn có bất cân xứng thông tin giữa nhà quản trị và nhà đầu tư bên ngoài,

cho nên khi các nhà quản lý biết được cổ phiếu công ty của mình đang được định giá

cao, điều đó có nghĩa là các nhà đầu tư bên ngoài đang nhìn về công ty của họ như là

một công ty được quản trị tốt, đang có nhiều cơ hội đầu tư thành công trong tương

lai, nên nhà đầu tư sẵn sàng trả giá cao hơn tiềm năng tăng trưởng trong tương lai của

công ty, họ quá hồ hởi, quá lạc quan về công ty của mình. Cho nên những nhà quản

trị công ty thấy rằng, bất kì một dự án đầu tư thêm vào của công ty mình, chắc chắn

sẽ phát tín hiệu đối với nhà đầu tư bên ngoài, làm cho họ tiếp tục tin tưởng: nếu công

20

ty này đầu tư thêm nữa, sẽ càng tạo giá trị gia tăng lớn hơn, như vậy sẽ đẩy giá cổ

phiếu lên. Ngược lại, những công ty mà giá cổ phiếu trên thị trường đang bị định giá

thấp so với giá trị công ty xứng đáng được hưởng (undervalue), điều này có nghĩa là

nhà quản lý hiểu: do có bất cân xứng thông tin, nên nhà đầu tư bên ngoài cho rằng,

công ty này đang quản trị tồi, và không có nhiều cơ hội đầu tư thành công hứa hẹn

trong tương lai, vì thế những công ty càng đầu tư càng bị giảm giá. Bởi nhà đầu tư

bên ngoài không tin là công ty đó đầu tư có hiệu quả Panageas (2005), Humberman

(2005).

Vì thế nhà quản trị có thể đoán chắc được giá cổ phiếu công ty mình và so

sánh giá cổ phiếu đang được thị trường định giá, và họ biết chắc là cổ phiếu của họ

đang được định giá cao hay thấp. Nếu cao, họ sẽ chiều lòng nhà đầu tư (catering) để

ngay lập tức đẩy giá cổ phiếu lên trong ngắn hạn, họ sẵn sàng đầu tư quá mức ngay

cả khi họ không có những cơ hội đầu tư tốt, sẵn sàng đầu tư những dự án có NPV âm

nhằm đẩy giá cổ phiếu lên vì mục đích nào đó. Và chúng ta sẽ không quan tâm đến

mục đích của nhà quản trị đầy giá cổ phiếu lên để làm gì. Chúng ta xem xét có đúng

trong thực tế: chỉ vì bất cân xứng thông tin giữa người bên trong và người bên ngoài,

mà có chuyện các nhà quản lý đầu tư chiều lòng cảm xúc của nhà đầu tư? Và chúng

ta không kiểm định theo ngả rẽ trả cổ tức mà kiểm định theo hướng “đầu tư nhiều

hơn” (overinvestment), nếu những công ty đang đầu tư nhiều hơn là những công ty

đó đang bị định giá sai Polk và Sapienza (2009).

Theo Chan (2001) dồn tích linh hoạt thể hiện định giá sai được đo lường như sau:

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 = 𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡– 𝑁𝑂𝑅𝑀𝐴𝐿𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

Trong đó:

DACCR: Dồn tích linh hoạt/ Discretionary Accruals

ACCR: Tổng dồn tích / Accruals

ACCR = ∆NCCA - ∆CL - ∆DEP

21

NCCA: Tài sản ngắn hạn phi tiền mặt. Được tính toán bằng tổng tài sản ngắn hạn trừ

đi tiền và các khoản tương đương tiền.

CL = nợ ngắn hạn – vay ngắn hạn – thuế phải nộp ngân sách nhà nước.

DEP: khấu hao tài sản cố định

ACCR được kiểm soát bởi tổng tài sản của doanh nghiệp.

𝑁𝑂𝑅𝑀𝐴𝐿𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 : dồn tích thông thường. Nếu doanh thu tăng thì chênh lệch giữa

báo cáo thu nhập và báo cáo dòng tiền cũng tăng. Vì báo cáo dòng tiền thể hiện dòng

tiền ra và dòng tiền vào của một doanh nghiệp. Còn báo cáo thu nhập thể hiện kết quả

kinh doanh. Nếu doanh thu của doanh nghiệp trong kì chỉ đến từ hoạt động bán chịu

thì khoản tiền này sẽ được phản ánh trong báo cáo thu nhập chứ không phản ánh lên

báo cáo dòng tiền, doanh nghiệp lúc này được gọi là có lợi nhuận nhưng không có

tiền. Vì thế tác giả kiểm soát nó theo tỷ lệ tăng doanh thu. Đo lường dồn tích thông

thường như là một phần của tổng dồn tích và điều chỉnh bằng doanh thu của công ty.

Có nghĩa là mức độ dồn tích thông thường không phải là một con số cố định mà sẽ

tùy thuộc vào tình hình và đặc điểm của từng công ty.

SALEi,t

𝑁𝑂𝑅𝑀𝐴𝐿𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡=

3 ∑ 𝑘=1 3 ∑ 𝑘=1

SALE: doanh thu thuần từ bán hàng và cung cấp dịch vụ qua từng năm của từng công

ty. Trong bài luận văn này, NORMALACCR tính cho giai đoạn quan sát từ 2009 đến

2013. Do điều kiện dữ liệu không cho phép và do phải tính chênh lệch qua các năm

trước khi tính ACCR nên tác giả lấy k=3 (bắt đầu từ năm 2006 đến 2008 để tính cho

thời điểm quan sát là 2009) sau đó tịnh tiến qua các năm.

Sau khi tính được dồn tích thông thường ta tiến hành tính toán dồn tích linh

hoạt bằng cách lấy tổng dồn tích trừ dồn tích thông thường. Nếu hiệu số này càng cao

thì việc định giá sai càng cao và nhà quản lý sẽ đầu tư càng nhiều. Vì thế tác giả kì

vọng có mối quan hệ cùng chiều giữa dồn tích linh hoạt và quyết định đầu tư.

𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡−𝑘 𝑆𝐴𝐿𝐸𝑖,𝑡−𝑘

Biến kiểm soát

22 Biến 𝑄𝑖,𝑡−1 được tính bằng tỷ số của giá trị thị trường của tài sản chia cho giá

trị sổ sách của tài sản. Giá trị thị trường của tài sản được tính bằng giá trị sổ sách của

tài sản + với giá thị trường của vốn cổ phần -(giá trị sổ sách của vốn cổ phần thường

+ tài sản thuế thu nhập hoãn lại). Số liệu về giá trị sổ sách của tài sản và tài sản thuế

thu nhập hoãn lại lấy từ bảng cân đối kế toán. Số liệu về giá trị thị trường vốn cổ phần

bằng giá của cổ phiếu tại thời điểm cuối năm nhân với số cổ phiếu đang lưu hành.

Nếu Q > 1 thì giá trị thị trường lớn hơn giá trị sổ sách. Điều này cho thấy thị trường

đánh giá cao về những cơ hội, tiềm năng tăng trưởng của công ty trong tương lai. Giá

trị Q cao khuyến khích các công ty đầu tư nhiều hơn, vì nó “giá trị” hơn so với mức

giá mà họ đã bỏ ra. Ngược lại, Q <1 giá trị thị trường thấp hơn giá trị sổ sách của

công ty. Vì vậy, tác giả cũng kì vọng Q cùng chiều với quyết định đầu tư.

Biến

: bằng lợi nhuận trước các khoản bất thường cộng với khấu hao

chia cho mức tài sản cố định thuần vào cuối năm. Dòng tiền là một yếu tố quyết định

quan trọng đối với cơ hội tăng trưởng. Nếu các doanh nghiệp có đủ dòng tiền thì nó

được sử dụng trong hoạt động đầu tư. Nó cũng cung cấp bằng chứng cho thấy đầu tư

có liên quan đến các quỹ nội bộ sẵn có. Dòng tiền có thể được gọi là dòng tiền thặng

dư cần thiết để tài trợ cho tất cả các giá trị hiện tại ròng của dự án. Trong lý thuyết

trật tự phân hạng (Mayer, 1984) thì dòng tiền nội bộ được xem xét như là nguồn tài

trợ ưu tiên hàng đầu cho quyết định đầu tư. Do đó, tác giả kì vọng dòng tiền và đầu

tư có mối quan hệ cùng chiều.

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

Biến

: tiền thu được từ phát hành cổ phần: Tác giả cho rằng khi cổ phiếu

trên thị trường bị định giá sai – cao hơn giá mà công ty xứng đáng nhận được, nhà

quản trị sẽ tiến hành phát hành cổ phần thêm nhằm hưởng phần chênh lệch giá, sau

đó dùng tiền này để đầu tư nhiều hơn. Điều này cũng có nghĩa là định giá sai sẽ tác

động gián tiếp đến quyết định đầu tư thông qua kênh phát hành cổ phần. Biến này

làm biến kiểm soát trong mô hình nhằm mục đích phân định rõ định giá sai sẽ tác

động đến quyết định đầu tư độc lập với kênh phát hành cổ phần. Biến này được tìm

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

23

thấy trong thuyết minh báo cáo tài chính và đối chiếu tăng vốn cổ phần cũng với

thặng dư vốn cổ phần trên bảng cân đối kế toán. Và tác giả cũng kì vọng biến này có

tác động cùng chiều với quyết định đầu tư.

Biến

,và biến

: Lợi nhuận năm t và lợi nhuận năm t + 1, được lấy từ

báo cáo thường niên của các công ty. Tác giả cũng cho rằng chính lợi nhuận giữ lại

là động lực thúc đẩy nhà quản trị quyết định đầu tư nhiều hơn. Lý thuyết trật tự phân

hạng nói rằng: do có bất cân xứng thông tin giữa người bên ngoài và người bên trong

doanh nghiệp, nên mỗi khi có dự án đầu tư, thì nhà quản lý thường lấy lợi nhuận giữ

lại để làm nguồn tài trợ chính cho các dự án đó. Và thường xem xét nguồn lợi nhuận

ở các kì trước đó. Nên tác giả đã đưa vào mô hình 2 biến kiểm soát là lợi nhuận năm

t và lợi nhuận năm t+1 và được chia cho tổng tài sản ở kì trước đó. Tác giả cũng kì

vọng lợi nhuận này đồng biến với quyết định đầu tư. Nghĩa là lợi nhuận càng cao thì

đầu tư càng nhiều.

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

Bảng 3.1 Bảng mô tả kì vọng các biến trong mô hình

STT KÍ HIỆU GIẢI THÍCH

KÌ VỌNG

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 Dồn tích linh hoạt

Cơ hội tăng trưởng

𝑄𝑖,𝑡−1

Dòng tiền

tiền thu về từ phát hành cổ phần

Lợi nhuận năm t

Lợi nhuận năm t+1

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

Việc thị trường nhận định sai về giá cổ phiếu có thể đo bằng dồn tích linh hoạt

thì còn có một phương pháp khác đó là chi phí R&D. Công ty nào có chi phí này càng

cao thì hoạt động càng mờ ám, nhà quản lý càng có cơ hội đầu tư nhiều hơn và ngược

24

lại. Vì thế, tác giả đã phân loại những công ty có chi phí R & D cao và những công

ty có chi phí R&D thấp để kiểm tra.

Ngoài ra về kênh đầu tư này dựa vào một giả định quan trọng là cổ đông nắm

giữ cổ phần hoặc những nhà quản lý là những nhà đầu tư ngắn hạn (Stein, 1996). Vì

vậy, tác giả đi tìm xem độ nhạy cảm quyết định đầu tư diễn ra đối với những công ty

có cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn và dài hạn. Tác giả kiểm tra lý thuyết này theo

phương pháp của Gaspar, Massa và Matos (2005). Trong đó biến đại diện cổ phiếu

được nắm giữa ngắn hạn hay dài hạn là TURN. Chỉ số này được tính bằng trung bình

tỷ số giữa khối lượng cổ phiếu giao dịch hàng ngày trong tháng 12 năm t-1 với số cổ

phiếu lưu hành vào tháng 12 năm t-1.

Bảng 3.2: Tóm tắt mô tả các biến và cách tính toán các biến số được sử dụng

trong mô hình.

KÍ HIỆU

TÊN

GIẢI THÍCH

NGUỒN

Đầu tư/investment

I= TSCĐ năm t – TSCĐ

TCSĐ năm t và

năm t-1+ khấu hao

năm t-1: Bảng cân

đối kế toán

Khấu hao: báo cáo

lưu chuyển tiền tệ.

Vốn/net

property,

Tài sản cố định thuần

Giá trị còn lại của

plant and equipment

tài sản ở thời điểm

cuối năm trên bảng

cân đối kế toán.

ACCR

Tổng

dồn

ACCR = ∆NCCA -

tích/accruals

∆CL - ∆DEP

25

NCCA

Tài sản ngắn hạn phi

NCCA = tài sản ngắn

Bảng cân đối kế

tiền mặt/non

cash

hạn – tiền và tương

toán.

current assets

đương tiền

Current liability

CL= nợ ngắn hạn – vay

Bảng cân đối kế

ngắn hạn- các khoản

toán.

thuế phải nộp nhà nước

DEP

Khấu

Bảng lưu chuyển

hao/depreciation &

tiền tệ.

amortization

NORMAL

Dồn

tích

thông

Bảng kết quả hoạt

NORMALACCRi,t

ACCR

thường/normal

động kinh doanh.

SALEi,t

3 ∑ 𝑘=1 3 ∑ 𝑘=1

accruals

SALE: doanh thu thuần

từ bán hàng và cũng cấp

dịch vụ

DACCR

Dồn

tích

linh

DACCR = ACCR –

hoạt/discretionary

NORMALACCR

accruals

Dòng tiền/cashflow

CF = thu nhập từ hoạt

Bảng kết quả hoạt

động kinh doanh + khấu

động kinh doanh

hao

và bảng lưu chuyển

tiền tệ.

Tobin’q

Q = Giá trị thị trường

Bảng cân đối kế

của tài sản chia cho giá

toán, thuyết minh

trị sổ sách

báo cáo tài chính,

+ giá trị sổ sách: tổng tài

dữ liệu giá được

sản

thu

thập

trên

+giá trị thị trường = giá

cafef.com, dữ liệu

trị sổ sách của tài sản +

𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡−𝑘 𝑆𝐴𝐿𝐸𝑖,𝑡−𝑘

26

giá trị thị trường của

giá đã được điều

vốn cổ phần thường –

chỉnh.

(giá trị sổ sách của vốn

cổ phần thường + tài sản

thuế thu nhập hoãn lại).

Trong đó giá thị trường

vốn cổ phần = số cổ

phiếu đang lưu hành tại

thời điểm cuối năm x

giá đóng cửa của cổ

phiếu tại thời điểm cuối

năm.

EQISS

Tiền thu về từ phát

Bảng lưu chuyển

hành cổ phần/ equity

tiền tệ- lưu chuyển

issue

tiền từ hoạt động

tài chính.

TURN

Vòng quay cổ phiếu/

TURN=

trung bình

Bảng thuyết minh,

share turnover

(khối lượng cổ phiếu

số cổ phiếu được

giao dịch hàng ngày

thu

thập

trên

trong tháng 12 năm t-1/

cafef.com.

số cổ phiếu lưu hành

vào tháng 12 cuối năm t

- 1).

Bảng báo cáo kết

Lợi nhuận năm t

quả hoạt động kinh

doanh.

Báo cáo

thường

Lợi nhuận năm t + 1

Et+1

niên, nghị quyết

hội đồng quản trị.

27 3.3 Quy trình nghiên cứu

Bước 1: Sau khi lập bảng thống kê, mô tả dữ liệu của các biến. Ta tiến hành hồi quy

dữ liệu bảng cho tất cả công ty trong toàn bộ mẫu để đánh giá sự tác động của biến

định giá sai theo phương trình sau.

= α + β1 DACCRi,t + β2 Qi,t-1+ β3

+εi,t

để xem xét việc định

Thêm các biến kiểm soát vào mô hình gồm

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 , 𝐴𝑖,𝑡−1

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1 giá sai có thực sự tác động đến quyết định đầu tư hay không?

Bước 2: Loại bỏ những công ty đã phát hành cổ phần chạy lại mô hình giống hệt

bước 1 theo phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để kiểm tra lần nữa tồn tại không việc

định giá sai tác động đến quyết định đầu tư.

Bước 3: Thông thường, những công ty có chi phí R&D càng cao, thì bất cân xứng

thông tin càng lớn, công ty càng mờ ám, nhà quản trị càng có nhiều cơ hội để đưa ra

những quyết định đầu tư không đủ tiêu chuẩn. Do chuẩn mực kế toán Việt Nam không

yêu cầu các doanh nghiệp phải báo cáo số liệu về chi phí nghiên cứu và phát triển nên

tác giả tiến hành thu thập số liệu theo hướng phân chia công ty hoạt động trong những

ngành có R&D cao và thấp dựa vào bài nghiên cứu của Alexander (2003)

“Reviewing the nomenclature for high technology”. Theo kết quả, tác giả sắp xếp

những ngành có chi phí R&D cao gồm những công ty có ngành thuộc: dược phẩm,

y tế, dụng cụ quang học thuộc ngành công nghiệp, các thuyết bị công nghiệp truyền

hình và thông tin liên lạc, máy bay và tàu vũ trụ, và ngành công nghiệp máy móc thiết

bị. Các ngành có mức độ R&D thấp gồm những công ty hoạt động trong lĩnh vực sản

phẩm dầu mỏ tinh chế, các ngành công nghiệp nhiên liệu hạt nhân, sắt và ngành công

nghiệp thép, các sản phẩm thực phẩm, đồ uống, dệt may, ngành da giày, bột giấy,

giấy, in ấn và ngành công nghệ xuất bản. Sau khi phân chia các ngành, tác giả chạy

trong 2 trường hợp: những

lại mẫu gồm các biến 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡, 𝑄𝑖,𝑡−1,

công ty có R&D cao theo giống bước 1. Và tác giả cũng chạy tương tự đối với những

công ty có R&D thấp.

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

28 Bước 4: Vì có lập luận cho rằng, đối với những cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn, thì

khi giá bị định sai, nhà quản lý càng cơ hội để đáp ứng nhu cầu nhà đầu tư để gia tăng

giá trị của cổ phiếu Gaspar (2005). Nên tác giả cũng tiến hành kiểm định liệu rằng,

việc đầu tư sẽ diễn ra nhiều hơn đối với những công ty có cổ phiếu được nắm giữ

ngắn hạn. Biến dùng để phân chia là TURN. Sau khi tính toán, tác giả tính trung vị

của biến này, và những công ty nào có TURN cao hơn mức trung vị có nghĩa là cổ

phiếu công ty chủ yếu được nắm giữ ngắn hạn, và ngược lại. Sau đó chạy lại mô hình

cho toàn bộ mẫu.

Kiểm định Redundant variable

Mục đích của kiểm định: xem xét sự có mặt của biến không cần thiết nhằm xác định

biến nào không cần thiết hay còn gọi là thừa biến trong mô hình hồi qui dữ liệu bảng.

Dựa theo kết quả ước lượng mô hình, tác giả xem mức ý nghĩa của từng biến.

Nếu prob <= 0.05 các biến có ý nghĩa thống kê và cần thiết trong mô hình sử dụng.

Ngược lại prob > 0.05 các biến không có ý nghĩa thống kê và loại khỏi mô hình.

Kiểm định đa cộng tuyến (correlations)

Mục đích: Xem xét các biến độc lập X có ảnh hưởng lẫn nhau, hay còn gọi là có sự

tương quan với nhau không. Điều này được thực hiện bằng cách tạo một ma trận

tương quan giữa các biến giải thích với nhau. Cách nhận biết hiện tượng đa cộng

tuyến:

Thứ nhất, hệ số R2 cao, nhưng tỷ số t – statistic thấp

Thứ hai, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao: khi r > 0.8 thì có nhiều khả

năng đa cộng tuyến.

Thứ ba, dấu của hệ số hồi qui khác với dấu kì vọng cũng là dấu hiệu dễ nhận ra có

hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm định tự tương quan (Durbin – Watson)

29

Mục đích: sử dụng kiểm định tự tương quan của phần dư qua hệ số Durbin – Watson

trong kết quả hồi qui, kết quả phù hợp thì hệ số Durbin – Watson phải xấp xỉ bằng 2

thì không có hiện tượng tự tương quan.

Kiểm định lựa chọn mô hình

Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng phân tích hồi qui theo 3 phương

pháp Pooled OLS, Random Effects, và Fixed Effects. Mô hình hồi qui gộp (Pooled

OLS) là mô hình hồi qui trong đó tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và

theo các công ty. Ta bỏ qua bình diện không gian và thời gian của dữ liệu kết hợp và

chỉ ước lượng hồi qui OLS thông thường, tức là ở đây chúng ta xem xét ảnh hưởng

của từng cá nhân là như nhau. Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) giả định mỗi công

ty đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, những

đặc điểm này lại không quan sát được, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần

dư của mỗi công ty với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của

các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để có

thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ

thuộc. Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) khác với FEM thể hiện ở sự biến động

giữa các công ty. Nếu sự biến động giữa các công ty có tương quan đến biến độc lập

– biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu

nhiên sự biến động giữa các công ty được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan

đến các biến giải thích.

Để kiểm định xem phương pháp hồi qui nào là phù hợp nhất trong 3 phương

pháp trên, đề tài sử dụng 2 kiểm định: Kiểm định Likelihood Ratio (LR) được sử

dụng để kiểm định lựa chọn 2 phương pháp Fixed Effects và Pooled OLS. Kiểm định

Hausman sử dụng để kiểm định lựa chọn phương pháp Fixed Effects và Random

Effects. Kiểm định Likelihood Ratio, giả thuyết H0: Mô hình Pool OLS là phù hợp.

Giả thuyết H1: Mô hình Fixed effects là phù hợp. Nếu kết quả hồi qui cho P-value <α

thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.

Kiểm định Hausman, giả thuyết H0: mô hình Random effects là phù hợp. Giả thuyết

30

H1: Mô hình Fixed effects là phù hợp. Nếu kết quả hồi qui cho P-value <α thì bác bỏ

giả thuyết H0 và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.

Tóm lại, dựa trên cơ sở các nghiên cứu trước đây ở phần 2, phần 3 tác giả trình

bày chi tiết phương pháp nghiên cứu được thực hiện để giải quyết mục tiêu đã đặt ra

ở phần 1. Đầu tiên, tác giả đi giải thích từng biến trong mô hình hồi qui, sau đó trình

bày các phương pháp kiểm định lựa chọn mô hình. Mẫu nghiên cứu gồm 81 công ty

được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM và Sở giao dịch chứng khoán

Hà Nội. Kết quả nghiên cứu định lượng sẽ được trình bày ở phần sau.

31 PHẦN 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

4.1 Kết quả thống kê mô tả mẫu

4.1.1 Thống kê mô tả biến tỷ lệ đầu tư theo thời gian

Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả tỷ lệ đầu tư - trên cơ sở khảo sát về tỷ lệ

đầu tư của 81 doanh nghiệp trong mẫu. Tỷ lệ đầu tư của các doanh nghiệp trong năm

2009 đến 2013 giảm từ 0.6729 xuống còn 0.3548, riêng trong giai đoạn 2010 – 2011

tỷ lệ đầu tư có nhích lên từ 0.5501 năm 2010 lên 0.5944 năm 2011, tăng 0.04. Nếu

xét riêng từng sàn thì sàn HNX có tỷ lệ đầu tư giảm mạnh nhất qua 5 năm từ 0.8750

xuống còn 0.2783 năm 2013. Hiện tượng này một phần phản ánh sự khó khăn trong

việc mở rộng sản xuất kinh doanh, tìm kiếm các cơ hội đầu tư triển vọng đồng thời

cũng cho thấy tác động của suy thoái kinh tế trong giai đoạn này đã ảnh hưởng rất

mạnh tới việc thu xếp các nguồn vốn cho hoạt động đầu tư của doanh nghiệp. Sự ảnh

hưởng của khủng hoảng kinh tế tài chính, nợ công toàn cầu đã góp phần ảnh hưởng

đến nền kinh tế Việt Nam như làm cho lạm phát tăng cao và mặt bằng lãi suất ở mức

cao, ảnh hưởng đến sản xuất kinh doanh, thu hút đầu tư giảm, thị trường chứng khoán

và thị trường bất động sản giảm sút, đồng tiền VNĐ giảm giá. Các chính sách kiềm

chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô đã khiến việc tiếp cận các nguồn vốn trở nên khó

khăn hơn đối với các doanh nghiệp.

32 Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến tỷ lệ đầu tư theo các năm

mean

max

min

Năm

Tổng thể

0.6729

1.7019

15.1071

0.0000

2009

0.5501

0.9359

7.4304

0.0000

2010

0.5944

0.8074

3.8994

0.0020

2011

0.4645

1.1325

7.2679

0.0001

2012

0.3548

0.5562

2.9933

0.0004

2013

405 quan sát

HOSE

0.5030

0.5135

1.9926

0.0009

2009

0.5126

0.6014

2.5723

0.0000

2010

0.5913

0.8430

3.8994

0.0021

2011

0.6018

1.4673

7.2679

0.0001

2012

0.4344

0.6234

2.9331

0.0203

2013

220 quan sát

HNX

0.8750

2.4585

15.1071

0.0000

2009

0.5946

1.2290

7.4304

0.0000

2010

0.5980

0.7745

3.4103

0.0038

2011

0.2938

0.4727

2.2858

0.0040

2012

0.2783

0.4768

2.4101

0.0012

2013

185 quan sát

33 4.1.2 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình

mean

min

max

Nhân tố

0.5273

1.0970

0.0000

15.1071

-0.0112

0.1599

-0.6423

0.6514

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

1.3014

0.4916

0.5149

4.2951

𝑄𝑖,𝑡−1

0.9152

0.9859

-1.4406

7.0686

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

0.0645

0.3001

0.0000

4.8660

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

0.0910

0.0911

-0.0861

0.6399

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

0.1063

0.0965

-0.0179

0.5406

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

0.0028

0.0048

0.0000

0.0446

𝑇𝑈𝑅𝑁𝑖,𝑡−1

405 quan sát

Ghi chú: Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1:

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách;

dòng tiền;

tiền thu

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

được từ phát hành cổ phần;

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

lợi nhuận năm t;

lợi nhuận năm t+1. 𝑇𝑈𝑅𝑁𝑖,𝑡−1: vòng quay

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

cổ phiếu.

34

Bảng 4.2 là báo cáo thống kê mô tả mẫu, bao gồm các thông số như độ lệch

chuẩn, giá trị trung bình, giá trị tối thiểu, tối đa của các biến sử dụng trong mô hình

nghiên cứu. Kết quả cho thấy biến động đầu tư trung bình 0.5273 với giá trị nhỏ nhất

là 0.00 và giá trị biến động lớn nhất 15.1071. Biến động đầu tư lớn nhất này là của

công ty cổ phần VICEM vật tư vận tải xi măng do trong năm 2008 công ty có lượng

tài sản cố định rất ít nên cuối năm giá trị tài sản cố định thuần chỉ là 14,490,465 triệu

đồng, đến năm 2009 công ty lại đầu tư rất lớn khối lượng tài sản cố định 209,866,666

triệu đồng chênh lệch rất lớn so với năm 2008. Nên khi tác giả tính toán chỉ số đầu tư

lấy chi tiêu đầu tư hiện tại chia cho tài sản cố định thuần kì trước thì được kết quả là

15.1071. Ngoài ra, độ lệch chuẩn của các biến trong mô hình tương đối thấp cho thấy

rằng sai lệch của các dữ liệu thực tế so với giá trị trung bình của các biến là rất nhỏ.

Trong mẫu tác giả thu thập được, trong tháng 12 năm 2012 công ty cổ phần

Viglacera Đông Anh không có cổ phần giao dịch. Điều này bắt nguồn từ lợi nhuận

sau thuế của năm 2012 bị âm. Cả 4 quý hoạt động sản xuất kinh doanh nhưng chỉ có

quí 1 năm 2012 là làm ăn có lãi còn 3 quí còn lại trong năm có lợi nhuận sau thuế âm,

cụ thể: quí 1: 29 triệu đồng, quí 2: - 881 triệu đồng, quí 3 âm 853 triệu đồng, quí 4

âm 2,800 triệu đồng dẫn đến lợi nhuận sau thuế cho cả năm 2012 là – 4,505,116 triệu

đồng. Chính điều này đã ảnh hưởng tới tâm lý e ngại của nhà đầu tư khi quyết định

giao dịch với cổ phiếu của công ty.

Đối với các biến kiểm soát, biến dòng tiền có độ lệch chuẩn cao nhất với giá

trị bé nhất là -1.4406 và giá trị lớn nhất là 7.0686. Tỷ lệ lợi nhuận/tổng tài sản trung

bình giữa các công ty trong 5 năm là 0.091 với mức sinh lời cao nhất 0.6399 và mức

sinh lợi thấp nhất là -0.086, độ lệch chuẩn là 0.0911.

Phân tích tương quan

35 Bảng 4.3: Phân tích tương quan

Covariance Analysis: Ordinary

Sample 2009 – 2013

Included observation: 405

Nhân tố

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 𝑄𝑖,𝑡−1

1.0000

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

-0.1377

1.0000

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0055)

0.0982

0.0081

1.0000

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.0481)

(0.4101)

0.3431

0.0410

0.4266

1.0000

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

(0.0000)

(0.4101)

(0.0000)

0.0719

0.0398

0.1055

0.0054 1.0000

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.1481)

(0.4239)

(0.0338)

(0.9126)

0.0813

0.0558

0.6645

0.4045 0.0953 1.0000

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

(0.1022)

(0.2623)

(0.0000) (0.0000)

(0.0553)

0.0815

0.0280

0.6753

0.3430

0.1692 0.8251 1.000

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

(0.1011)

(0.5731)

(0.0000) (0.0000) (0.0006) (0.0000)

Ghi chú: Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1:

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách;

dòng tiền;

tiền thu

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

được từ phát hành cổ phần;

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

lợi nhuận năm t;

lợi nhuận năm t+1

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

36

Phân tích tương quan cho ta cái nhìn ban đầu về mối quan hệ giữa các biến

trong mô hình. Giải thích mối tương quan giữa hai biến là nghiên cứu sự phản ứng

của biến này khi biến kia thay đổi những giá trị khác nhau. Hệ số tương quan tuyến

tính cho ta biết được liệu có mối quan hệ nào giữa hai biến số hay không. Giá trị của

hệ số tương quan nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Kết quả phân tích ma trận hệ số

tương quan được trình bày trong bảng 4.3.

Biến dồn tích linh hoạt có mối tương quan ngược chiều với đầu tư với hệ số

tương quan là -0.1377. Nghĩa là các công ty có lượng dồn tích càng lớn thì đầu tư

càng giảm. Như vậy ban đầu có thấy điều này ngược với kì vọng ban đầu của tác giả.

Tất cả các biến kiểm soát còn lại đều có mối tương quan dương giống như kì vọng

ban đầu trong đó đáng kể là biến dòng tiền với hệ số tương quan là 0.3431.

4.2 Kết quả hồi qui

4.2.1 Ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư – Bằng chứng trên toàn

mẫu

Để phân tích tác động của việc định giá sai ảnh hưởng tới quyết định đầu tư,

với dữ liệu bảng đã được thu thập trong giai đoạn 2009 – 2013 cho 81 doanh nghiệp

niêm yết tại Việt Nam, tác giả kế thừa 4 mô hình nghiên cứu đã được Polk và Sapienza

(2009) đề cập trong nghiên cứu các doanh nghiệp niêm yết tại Mỹ, cụ thể 4 mô hình

như sau:

+ 𝜀i,t (1)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

+ β4

+ 𝜀i,t(2)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

+ β4

+ β5

+ 𝜀i,t (3)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡+ β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

+ β4

+ β5

+ β6

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

+ 𝜀i,t (4)

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

37 4.2.1.1 Ảnh hưởng của định giá sai đến quyết định đầu tư, kiểm soát dòng tiền

và cơ hội tăng trưởng

Bản chất của mô hình (1) là mô hình khái quát nhất để xem xét ảnh hưởng của

định giá sai nói chung, Tobin’q, dòng tiền nội bộ của kì trước đến quyết định đầu tư

kì này. Theo bảng 4.4 sau khi chạy mô hình đầu tiên, tác giả kiểm định việc lựa chọn

mô hình OLS và Fixed Effects.

Kết quả kiểm định các phương trình cho thấy giá trị Prob đều nhỏ hơn 0.05, vì

vậy với độ tin cậy 95% ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 , mô hình FEM tốt hơn

so với hồi qui OLS.

Tiếp theo, tác giả kiểm định Hausman để chọn lựa mô hình hồi qui FEM hay

REM.

Giả thiết H0: Mô hình REM tốt hơn.

Kết quả p-value = 0.5346 >0.05 chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, vì vậy lựa chọn mô

hình hồi qui ảnh hưởng ngẫu nhiên để ước lượng cho phương trình trên sẽ giải thích

tốt hơn.

38 Bảng 4.4: Hồi qui mô hình (1) theo phương pháp Pool OLS, FEM, REM

Pooled OLS -1.0468***

FEM -1.0822***

REM -1.0536***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0010)

(0.0007)

(0.0006)

-0.1351

-0.1563

-0.1483

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.2368)

(0.4336)

(0.2489)

0.4174***

0.5162***

0.4444***

(0.0000)

0.3094*

0.2461

0.3018*

Constant

(0.0322)

(0.33)

(0.070)

0.1438

0.4093

0.1417

0.2566

0.1353

Adjusted R – squared

0.1374

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

2.355

1.9547

Durbin – Watson stat

1.7396

LR test:

p – value: 0.0002 bác bỏ H0 chấp nhận mô hình FEM

LM test:

p – value: 0.5346 chưa có cơ sở bác bỏ H0, chấp nhận mô hình RE

Ghi chú Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp pooled OLS, random effects, fixed effects. Dữ liệu là toàn bộ mẫu. LR test được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa 2 phương pháp pooled OLS và fixed effects. Hausman test kiểm tra độ phù hợp của phương pháp random effects và fixed effects.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê

ở mức 5%, ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm:

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

dòng tiền

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách; 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

39

Như vậy đối với phương pháp REM, kết quả cho thấy mô hình ước lượng là

phù hợp (do Frob (F – statistic) = 0 <5% và R2 = 0.1417< Durbin – Watson = 1.9547)

giải thích được 14,17% tác động của các biến tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp

niêm yết.

Hệ số chặn C cho biết luôn tồn tại một tỷ lệ đầu tư nhất định là 0.3018 trong

giai đoạn nghiên cứu không phụ thuộc vào các tác động.

Dồn tích linh hoạt trong kì có tác động ngược chiều với quyết định đầu tư của

doanh nghiệp, cụ thể khi có việc sử dụng dồn tích linh hoạt tăng thêm 1% sẽ làm đầu

tư giảm đi 1.0536%

Dòng tiền nội bộ kì trước có tác động cùng chiều với quyết định đầu tư kì này

của doanh nghiệp. Cụ thể, khi dòng tiền nội bộ tăng thêm 1% thì sẽ làm đầu tư tăng

thêm 0.4444%.

Tobin’q kì trước không cho thấy tác động đến hoạt động đầu tư.

4.2.1.2 Ảnh hưởng của định giá sai đến quyết định đầu tư, kiểm soát dòng tiền,

cơ hội tăng trưởng và vốn cổ phần mới

+ β4

+ 𝜀i,t (2)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

Bản chất của mô hình (2) là mô hình (1) đã được trình bày ở trên có xem xét

thêm tác động của việc phát hành cổ phiếu đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp.

Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng 4.5. Trong bảng này ta tiến hành kiểm

định lựa chọn mô hình, tương tự như phương trình (1), ở phương trình (2) này ta cũng

chọn mô hình REM là mô hình tốt nhất để giải thích mối quan hệ giữa định giá sai và

quyết định đầu tư.

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

40 Bảng 4.5: Hồi qui mô hình (2) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM

Pooled OLS

FEM

REM

-1.0703***

-1.0935***

-1.0727***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0008)

(0.0006)

(0.0004)

-0.1587

-0.2065

-0.1766

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.1663)

(0.3157)

(0.1707)

0.4221***

0.5213***

0.4480***

(0.0000)

0.3057*

0.1799

0.2563

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.0723)

(0.3137)

(0.1212)

Constant

0.3159*

0.2950

0.3185*

(0.0284)

(0.2517)

(0.054)

0.1507

0.4112

0.1470

0.2567

0.1384

Adjusted R – squared

0.1422

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

2.3623

1.9604

Durbin – Watson stat

1.7596

LR test: p – value: 0.0003 bác bỏ H0 chấp nhận mô hình FEM

LM test: p – value: 0.3670 chưa có cơ sở bác bỏ H0, chấp nhận mô hình REM

Ghi chú: Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp pooled OLS, FEM, REM. Dữ liệu là toàn bộ mẫu. LR test được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa

2 phương pháp pooled OLS và fixed effects. Kiểm định Hausman kiểm tra độ phù hợp của phương pháp random effects và fixed effects.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê ở mức

5%, ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡:

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

dồn tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách;

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

tiền thu được từ phát hành cổ phần

dòng tiền;

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

41

Đối với phương pháp REM, kết quả cho thấy mô hình ước lượng là phù hợp

do Frob (F – statistic) = 0 <5% và R2 = 0.1470< Durbin – Watson = 1.96) giải thích

được 14,70% tác động của các biến tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp niêm yết.

Hệ số chặn C cho biết luôn tồn tại một tỷ lệ đầu tư nhất định là 31,85% trong

giai đoạn nghiên cứu không phụ thuộc vào các tác động.

Dồn tích linh hoạt trong kì có tác động ngược chiều với quyết định đầu tư của

doanh nghiệp, cụ thể khi có việc sử dụng dồn tích linh hoạt tăng thêm 1% sẽ làm đầu

tư giảm đi 1.0727%

Dòng tiền nội bộ kì trước có tác động cùng chiều với quyết định đầu tư kì này

của doanh nghiệp. Cụ thể, khi dòng tiền nội bộ tăng thêm 1% thì sẽ làm đầu tư tăng

thêm 0.4480%.

Tobin’q kì trước không cho thấy tác động đến hoạt động đầu tư.

Tiền thu về từ phát hành cổ phiếu có mối quan hệ cùng chiều với quyết định

đầu tư nhưng không có ý nghĩa thống kê.

4.2.1.3 Ảnh hưởng của việc định giá sai đến quyết định đầu tư, kiểm soát dòng

tiền, cơ hội đầu tư, vốn cổ phần mới và lợi nhuận năm t

+ β4

+ β5

+ 𝜀i,t (3)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

Bản chất của mô hình (3) là mô hình (1) đã trình bày ở trên có xem xét thêm

tác động của lợi nhuận năm hiện tại – năm t. Vì quyết định đầu tư có thể bị ảnh hưởng

bởi lợi nhuận – đây chính là nguồn tiền tài trợ cho các dự án. Với quy trình tính toán

tương tự như các phần trên, kết quả ước lượng mô hình (3) bằng eview 8.

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

42 Bảng 4.6 Hồi qui mô hình (3) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM

Pooled OLS

FEM

REM

-1.0568***

-1.1019***

-1.0642***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0009)

(0.0006)

(0.0005)

-0.0988

-0.2175

-0.1427

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.4872)

(0.3009)

(0.3438)

0.4295***

0.5205***

0.4518***

(0.0000)

0.3016*

0.1731

0.2605

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.0683)

(0.3377)

(0.1165)

-0.5407

0.2480

-0.3349

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

(0.4756)

(0.7905)

(0.6634)

Constant

0.2802*

0.2880

0.3013*

(0.0066)

(0.2664)

(0.077)

0.1518

0.4113

0.1473

0.2545

0.1367

Adjusted R – squared

0.1411

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

2.3555

1.9706

Durbin – Watson stat

1.7753

LR test:

p – value: 0.0003 bác bỏ H0 chấp nhận mô hình FEM

LM test:

p – value: 0.4241 chưa có cơ sở bác bỏ H0, chấp nhận mô hình REM

Ghi chú: Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp pooled OLS, FEM, REM. Dữ liệu là toàn bộ mẫu. LR test được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa 2 phương pháp pooled OLS và FEM. Kiểm định Hausman kiểm tra độ phù hợp của phương pháp REM và FEM.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê ở mức 5%, ***có ý nghĩa

thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn tích linh hoạt,

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

dòng tiền;

tiền

𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách;

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

thu được từ phát hành cổ phần;

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

lợi nhuận năm t;

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

43

Đầu tiên, tác giả kiểm định việc lựa chọn mô hình OLS và Fixed Effects.

Kết quả kiểm định phương trình cho thấy giá trị Prob đều nhỏ hơn 0.05, vì vậy

với độ tin cậy 95% ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 , mô hình FEM tốt hơn so

với hồi qui OLS.

Tiếp theo, tác giả kiểm định Hausman để chọn lựa mô hình hồi quy FEM hay

REM.

Giả thiết H0: Mô hình REM tốt hơn.

Kết quả p-value = 0.4241 >0.05 chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, vì vậy lựa chọn mô

hình hồi qui ảnh hưởng ngẫu nhiên để ước lượng cho phương trình trên sẽ giải thích

tốt hơn. Như vậy, kết quả ước lượng trên cho thấy:

Đối với phương pháp REM, kết quả cho thấy mô hình ước lượng là phù hợp

do Frob (F – statistic) = 0 <5% và R2 =0.1473 < Durbin – Watson = 1.9706) giải thích

được 14,70% tác động của các biến tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp niêm yết.

Hệ số chặn C cho biết luôn tồn tại một tỷ lệ đầu tư nhất định là 0.3013 trong

giai đoạn nghiên cứu không phụ thuộc vào các tác động.

Dồn tích linh hoạt trong kì có tác động ngược chiều với quyết định đầu tư của

doanh nghiệp, cụ thể khi có việc sử dụng dồn tích linh hoạt tăng thêm 1% sẽ làm đầu

tư giảm đi 1.0644%

Dòng tiền nội bộ kì trước có tác động cùng chiều với quyết định đầu tư kì này

của doanh nghiệp. Cụ thể, khi dòng tiền nội bộ tăng thêm 1% thì sẽ làm đầu tư tăng

thêm 0.4518%.

Tobin’q kì trước không cho thấy tác động đến hoạt động đầu tư.

Tiền thu về từ phát hành cổ phần có mối quan hệ cùng chiều với quyết định

đầu tư nhưng không có ý nghĩa thống kê. Lợi nhuận năm t có tác động ngược chiều

với quyết định đầu tư nhưng không có ý nghĩa thống kê.

44 4.2.1.4 Ảnh hưởng của định giá sai tới quyết định đầu tư, kiểm soát tất cả biến

+ β4

+ β5

+ β6

+ 𝜀i,t (4)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

Cũng giống như các phương trình trước, tác giả đi kiểm định lựa chọn mô hình

giữa Pooled OLS, FEM, REM để tìm ra mô hình phù hợp nhất.

Kết quả kiểm định phương trình cho thấy giá trị Prob đều nhỏ hơn 0.05, vì vậy

với độ tin cậy 95% ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 , mô hình FEM tốt hơn so

với hồi qui OLS. Tiếp theo, tác giả kiểm định Hausman để chọn lựa mô hình hồi qui

FEM hay REM.

Giả thiết H0: Mô hình REM tốt hơn.

Kết quả p-value = 0.5438 >0.05 chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, vì vậy lựa chọn mô

hình hồi qui ảnh hưởng ngẫu nhiên để ước lượng cho phương trình trên sẽ giải thích

tốt hơn. Như vậy, kết quả ước lượng bảng 4.7 cho thấy:

Đối với phương pháp REM, kết quả cho thấy mô hình ước lượng là phù hợp

do Frob (F – statistic) = 0 <5% và R2 =0.1475 < Durbin – Watson = 1.9760) giải thích

được 14,75% tác động của các biến tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp niêm yết.

Dòng tiền nội bộ kì trước có tác động cùng chiều với quyết định đầu tư kì này

của doanh nghiệp. Cụ thể, khi dòng tiền nội bộ tăng thêm 1% thì sẽ làm đầu tư tăng

thêm 0.4529%. Các biến còn lại gồm Tobin’q, lợi nhuận năm t và lợi nhuận năm t +

1 đều không ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

45 Bảng 4.7 Hồi qui mô hình (4) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM

Pooled OLS

FEM

REM

-1.0548***

-1.1060***

-1.0631***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0009)

(0.0006)

(0.0005)

-0.1097

-0.2255

-0.1560

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.4617)

(0.2860)

(0.3217)

0.4301***

0.5195***

0.4525***

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.0000)

0.3042*

0.1557

0.2525

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

(0.0778)

(0.4007)

(0.1333)

-0.7161

-0.0876

-0.5389

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

(0.4905)

(0.9431)

(0.6097)

0.2441

0.5989

0.3032

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

Constant

0.2842*

0.2672

0.3047*

(0.064)

(0.3114)

(0.076)

0.1519

0.4117

0.1475

0.2526

0.1346

Adjusted R – squared

0.1391

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

2.3547

1.9760

Durbin – Watson stat

1.7777

LR test:

p – value: 0.0003 bác bỏ H0 chấp nhận mô hình FEM

LM test:p – value: 0.5438 chưa có cơ sở bác bỏ H0, chấp nhận mô hình REM

thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

Ghi chú: Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp pooled OLS,REM, FEM. Dữ liệu là toàn bộ mẫu. LR test được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa 2 phương pháp pooled OLS và FEM. Kiểm định Hausman kiểm tra độ phù hợp của phương pháp FEM và REM.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê ở mức 5%, ***có ý nghĩa 𝐼𝑖,𝑡 . Biến độc lập: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn tích linh hoạt, 𝐾𝑖,𝑡−1

dòng tiền;

tiền thu được từ phát hành cổ phần;

lợi nhuận năm

𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q;

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

lợi nhuận năm t+1.

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

46 Nhận xét chung:

Chạy kiểm định lựa chọn mô hình cho cả 4 phương trình, kết quả chọn mô

hình REM là mô hình giải thích tốt việc định giá sai tác động đến quyết định đầu tư

giai đoạn 2009 – 2013 ở Việt Nam. Trong bảng 4.8 là bảng tóm tắt kết quả hồi qui

theo mô hình REM cho cả 4 phương trình. Ở phương trình (1), khi tác giả kiểm soát

biến cơ hội đầu tư và dòng tiền công ty, tác giả thấy rằng công ty với dồn tích càng

cao càng đầu tư ít hơn. Nghĩa là khi cổ phiếu công ty đang được định giá cao, nhà

quản trị sẽ đầu tư ít hơn. Hệ số của đầu tư trong dồn tích linh hoạt được đo bằng -

1.0536 ở mức ý nghĩa 1%. Những công ty này sẽ hạn chế đầu tư nếu dồn tích ở hiện

tại là cao. Kết quả này là không phù hợp với các chứng cứ trên thị trường quốc tế.

Tuy nhiên trong điều kiện thị trường vốn Việt Nam ở giai đoạn nghiên cứu, thì kết

quả này lại tỏ ra tương đối phù hợp. Thị trường Việt Nam ở giai đoạn 2009 – 2013 bị

ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, giá cả nguyên vật liệu tăng cao,

bất động sản ế ẩm, nhu cầu sản phẩm trong nước đối với các quốc gia bị ảnh hưởng

nặng nề của cuộc khủng hoảng bị suy giảm. Điều này kéo theo việc các doanh nghiệp

cắt giảm tài trợ trong điều kiện cơ hội đầu tư đã có phần bị thu hẹp. Hầu hết các công

ty đều dựa vào nguồn tiền nội bộ để duy trì hoạt đầu tư hiện thời, không thực hiện

đầu tư mới. Dòng tiền càng nhiều thì đầu tư càng tăng. Mức đầu tư sẽ thay đổi tăng

lên 0.4444% khi dòng tiền biến động 1%, ta thấy đây là hiện tượng đáng chú ý. Doanh

nghiệp thực hiện đầu tư chủ yếu dựa vào dòng tiền nội bộ.

47 Bảng 4.8 Tổng kết hồi qui 4 phương trình theo phương pháp REM

(1)

(2)

(3)

(4)

-1.0536***

-1.0727***

-1.0642***

-1.0631***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0006)

(0.0004)

(0.0005)

-0.1483

-0.1766

-0.1427

-0.1560

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.2489)

(0.1707)

(0.3438)

(0.3217)

0.4444***

0.4480***

0.4518***

0.4525***

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.0000)

0.2563

0.2605

0.2525

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

(0.1212)

(0.1165)

(0.1333)

-0.3349

-0.5389

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

(0.6634)

(0.6097)

0.3032

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

(0.7732)

Constant

0.3018*

0.3185*

0.3013*

0.3047*

(0.070)

(0.054)

(0.077)

(0.076)

F – test

22.0825***

17.232***

13.7957***

11.478***

(0.0000)

Observation

405

R – Squared

0.1417

0.1470

0.1473

0.1475

Adj R – Squared

0.1353

0.1384

0.1367

0.1346

Ghi chú: Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng phương pháp, REM.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê ở mức 5%, ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. . Biến độc lập: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q được Biến phụ thuộc là đầu tư

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách;

dòng tiền;

tiền thu được từ phát hành

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

cổ phần;

lợi nhuận năm t;

lợi nhuận năm t+1.

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

48

Ở phương trình (2), tác giả nghi ngờ rằng, khi giá cổ phần đang được định giá

cao sẽ cho phép các công ty phát hành cổ phần nhiều hơn và dùng nguồn tiền này để

thực hiện đầu tư các dự án. Vì vậy, tác giả đưa thêm biến

tiền thu về từ phát

hành cổ phần, để làm biến kiểm soát. Kết quả, tiền thu về từ phát hành cổ phần tăng

1% làm cho đầu tư tăng 0.1212%, tuy nhiên điều này không có ý nghĩa thống kê.

Nghĩa là chưa tìm thấy bằng chứng cho rằng kênh phát hành cổ phần để đầu tư độc

lập với định giá sai vốn cổ phần để đầu tư. Tuy nhiên, quan trọng hơn là biến dồn tích

linh hoạt có ý nghĩa ở mức 1% khi cho biến

vào mô hình. Điều này xác nhận

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

việc định giá sai cổ phần của công ty ở thời điểm hiện tại không giúp công ty đầu tư

thêm mà ngược lại, đầu tư sẽ giảm đi do công ty có tâm lý lo sợ đầu tư thêm sẽ không

hiệu quả.

vào phương trình (3), (4) để kiểm

;

Tương tự, lần lượt thêm 2 biến

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

định xem xét ảnh hưởng việc định giá sai thực sự có tác động âm tới quyết định đầu

tư hay không? Kết quả vẫn ủng hộ kết luận ở Việt Nam, định giá sai trên thị trường

chứng khoán có tác động ngược chiều tới quyết định đầu tư trong giai đoạn quan sát

từ 2009 – 2013.

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

4.2.2 Bằng chứng về ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư ở những

công ty không phát hành cổ phần

Trong tất cả những kiểm định các phương trình thể hiện ở bảng 4.8, biến

không có tác động đến đầu tư, đồng nghĩa với việc chưa tìm thấy sự độc lập giữa 2

kênh phát hành cổ phầm và định giá sai. Phần tiếp theo, tác giả tiến hành chia mẫu

thành 2 loại 50 công ty có phát hành cổ phần trong năm và 31 công ty không phát

hành cổ phần trong năm, sau đó tiến hành hồi qui mẫu trên 31 công ty không phát cổ

phần, nếu biến dồn tích linh hoạt đại diện cho định giá sai có ý nghĩa thống kê, cũng

có nghĩa là định giá sai sẽ tác động trực tiếp lên quyết định đầu tư, độc lập với việc

định giá sai tác động gián tiếp lên đầu tư thông qua kênh phát hành cồ phần. Biến đầu

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

49

tư đều có ý nghĩa ở mức 1% ở tất cả các mô hình, vì thế có thể kết luận được định giá

sai tác động trực tiếp tới quyết định đầu tư, độc lập với kênh phát hành cổ phần

Bảng 4.9 Kết quả hồi qui các công ty không phát hành cổ phần theo mô hình

REM

(1)

(3)

(4)

-2.1267***

-2.1529***

-2.1469***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0001)

-0.3371

-0.5552

-0.4217

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.3062)

(0.1280)

(0.2273)

0.5206***

0.5020***

0.5043***

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.0000)

-0.1055

1.1531

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

(0.9496)

(0.4027)

2.8570

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

(0.1890)

Constant

0.3251*

0.3616*

0.3547

(0.4013)

(0.3544)

(0.3594)

0.2443

0.2561

0.2478

0.2311

0.2277

Adjusted R – squared

0.2293

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

405

Observation

405

Ghi chú: Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp, random effects. Mẫu nghiên cứu là các công ty không phát hành cổ phần.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê ở mức 5%, ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

chia giá trị sổ sách;

dòng tiền;

lợi nhuận năm t;

lợi nhuận năm t+1

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

50

Bảng 4.9 trình bày kết quả hồi qui theo mô hình REM – là mô hình phù hợp

nhất sau khi tác giả đã kiểm định lựa chọn mô hình.

4.2.3 Độ nhạy cảm của quyết định đầu tư ở những công ty hoạt động trong những

ngành có chi phí R&D cao và thấp

Chi phí R&D bao gồm việc đầu tư, tiến hành hoặc mua bán các nghiên cứu,

công nghệ mới phục vụ cho quá trình tồn tại và phát triển của doanh nghiệp. Những

chi phí này thường rất lớn và kéo dài qua nhiều năm làm cho tính minh bạch trong

chi tiêu vốn cũng giảm đi và làm cho các cổ đông hay nhà đầu tư của doanh nghiệp

khó có được cái nhìn chính xác đối với tác động của những dự án này lên giá trị doanh

nghiệp, khiến cho việc định giá sai chứng khoán trên thị trường diễn ra nhiều hơn và

lâu hơn.

Do chuẩn mực kế toán Việt Nam không yêu cầu các doanh nghiệp phải công

bố số liệu R&D nên tác giả đã dựa theo một bài nghiên cứu ở nước ngoài, nghiên cứu

trên 25 quốc gia về việc phân loại những công ty thuộc những ngành nghề nào sẽ có

chi phí R&D cao và những công ty thuộc ngành nào sẽ có R&D thấp (chi tiết phần

phụ lục). Trong số 81 công ty trong mẫu, sau khi phân loại, tác giả nhận thấy có 42

công ty hoạt động trong ngành có chi phí R&D cao, và 39 công ty hoạt động trong

những ngành có chi phí R&D thấp. Sau đó tác giả tiến hành chạy lại mô hình hồi qui

gốc, kiểm định lựa chọn mô hình để đánh giá mức độ nhạy cảm giữa những công ty

hoạt động trong những ngành có chi phí R&D cao và những công ty hoạt động trong

những ngành có chi phí R&D thấp.

4.2.3.1 Đối với công ty hoạt động trong những ngành có chi phí R&D cao

51 Bảng 4.10 Kết quả mô hình hồi qui những công ty hoạt động trong những ngành

có chi phí R&D cao

Pooled OLS

FEM

REM

-1.6142***

-1.5896***

-1.6030***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0014)

(0.0025)

(0.0013)

-0.1381

-0.1446

-0.1450

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.3446)

(0.6267)

(0.3696)

0.4107***

0.5417***

0.4342***

(0.0000)

-0.0121

-0.0547

-0.0228

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.9562)

(0.8181)

(0.9166)

Constant

0.2394

0.1116

0.2245

(0.2329)

(0.7745)

(0.3163)

0.1804

0.3945

0.1815

0.2283

0.1656

Adjusted R – squared

0.1643

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

210

Observation

210

LR test: p-value = 0.0134<0.05 bác bỏ H0: chọn mô hình FEM

LM test: p-value = 0.5573 >0.05: không có cơ sở bác bỏ H0 chọn REM

Ghi chú:Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp pooled OLS, REM, FEM. Dữ liệu là các công ty có chi phí R&D cao. LR test được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa 2 phương pháp pooled OLS và fixed effects. Hausman test kiểm tra độ phù hợp của phương pháp REM và FEM.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê ở mức 5%,

***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

dòng

tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách;

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

tiền;

tiền thu được từ phát hành cổ phần;

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

52 4.2.3.2 Đối với công ty hoạt động trong những ngành có chi phí R&D thấp

Bảng 4.11 Kết quả mô hình hồi qui những công ty hoạt động trong những ngành

có chi phí R&D thấp

Pooled OLS

FEM

REM

-0.6462*

-0.6416*

-0.6638**

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.089)

(0.0786)

(0.0582)

-0.1730

-0.3403

-0.2161

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.3893)

(0.2155)

(0.3039)

0.4939***

0.4063***

0.4755***

(0.0000)

1.1038***

0.7763***

-0.9379***

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.0001)

(0.0061)

(0.0004)

Constant

0.2981

0.5937

0.3771

(0.1815)

(0.0716)

(0.1217)

0.1805

0.4782

0.1447

0.3341

0.1268

Adjusted R – squared

0.1633

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

195

Observation

195

LR test: p-value = 0.000<0.05 bác bỏ H0: chọn mô hình FEM

LM test: p-value = 0.0482 <0.05: bác bỏ H0 chọn mô hình FEM

Ghi chú: Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp pooled OLS, REM, FEM. Dữ liệu là các công ty có chi phí R&D thấp. LR test được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa 2 phương pháp pooled OLS và fixed effects. Hausman test kiểm tra độ phù hợp của phương pháp REM và FEM.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê ở mức 5%,

***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%..Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm: 𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡: dồn

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

dòng

tích linh hoạt, 𝑄𝑖,𝑡−1: Tobin’s Q được tính bằng giá trị thị trường chia giá trị sổ sách;

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

tiền;

tiền thu được từ phát hành cổ phần;

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

53

Tác giả dựa vào hệ số hồi qui để đánh giá độ nhạy cảm việc định giá sai đối

với quyết định đầu tư diễn ra ở 2 mẫu khác nhau là những công ty hoạt động trong

những ngành có chi phí R&D cao và những công ty hoạt động trong những ngành có

chi phí R&D thấp. Ở tất cả các phương pháp hồi qui đều cho ra kết quả thống nhất là

hệ số hồi qui của dồn tích linh hoạt ở những công ty hoạt động trong những ngành có

chi phí R&D cao lớn hơn hệ số hồi qui ở những công ty hoạt động trong những ngành

có chi phí R&D thấp, đồng nghĩa với việc ở những công ty hoạt động trong những

ngành cho chi phí R&D cao khi có định giá sai xảy ra thì quyết định đầu tư sẽ nhạy

cảm hơn so với những công ty hoạt động trong những ngành có chi phí R&D thấp.

Vì thế có thể kết luận định giá trên thị trường ảnh hưởng tới quyết định đầu tư của

công ty đặc biệt ở những công ty hoạt động trong những ngành có chi phí R&D cao.

4.2.4 Độ nhạy cảm của quyết định đầu tư ở những công ty có cổ phiếu được nắm

giữ ngắn hạn

Lý thuyết đáp ứng về nhu cầu đầu tư (catering investment) dựa vào giả định

cổ phiếu của công ty hoặc những nhà giám đốc của những công ty này là những nhà

đầu tư ngắn hạn (Stein, 1996). Vì thế, việc định giá sai tác động lên đầu tư sẽ mạnh

hơn ở những công ty mà cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn. Tác giả đi kiểm định lý

thuyết này sử dụng biến TURN được đo bằng trung bình tỷ số giữa khối lượng cổ

phiếu giao dịch hàng ngày của tháng 12 năm t-1 và số lượng cổ phiếu lưu hành của

tháng 12 năm t-1. Sau đó, tác giả phân loại thành 2 phần gồm cổ phiếu được nắm giữ

ngắn hạn (TURN trên trung vị) và cổ phiếu được nắm giữ dài hạn (TURN dưới trung

vị). Sau đó đi kiểm định hồi qui dữ liệu bảng và lựa chọn mô hình.

4.2.4.1 Công ty có cổ phiếu được nắm giữa ngắn hạn (TURN trên trung vị)

54 Bảng 4.12 Kết quả mô hình hồi qui những công ty có cổ phiếu được nắm giữ

ngắn hạn

Pooled OLS

FEM

-1.6486**

-2.1537***

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0147)

(0.0030)

-0.5021

-0.9628*

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.2239)

(0.0494)

1.2204***

1.1806***

(0.0000)

-0.0223

-0.0750

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.9335)

(0.7968)

Constant

0.3837

0.9425*

(0.4206)

(0.0957)

0.3831

0.5282

0.3928

Adjusted R – squared

0.3649

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

140

Observation

140

LR test: p-value = 0.2258>0.05 không bác bỏ H0: chọn mô hình OLS

Ghi chú: Kết quả hồi qui tác động định giá sai lên quyết định đầu tư, sử dụng các phương pháp pooled OLS, REM, FEM. Dữ liệu là các công ty có cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn. LR test được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa 2 phương pháp pooled OLS và FEM. Hausman test kiểm tra độ phù hợp của phương pháp REM và FEM.*có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, ** có ý nghĩ thống kê

ở mức 5%, ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm:

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

tiền thu được từ phát hành cổ phần

dòng tiền;

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

55 4.2.4.2 Công ty có cổ phiếu được nắm giữ dài hạn (TURN dưới trung vị)

Bảng 4.13 Kết quả mô hình hồi qui những công ty có cổ phiếu được nắm giữ dài

hạn

Pooled OLS

FEM

REM

-0.4092*

-0.3397

-0.3770*

𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡

(0.0822)

(0.1418)

(0.0955)

0.1121

0.3136*

0.1402

𝑄𝑖,𝑡−1

(0.1252)

(0.0333)

(0.0955)

0.1502***

0.1401***

0.1477***

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

(0.0001)

(0.0000)

(0.0005)

-0.9885***

0.8357***

0.9361***

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

(0.0000)

(0.0001)

(0.0000)

Constant

0.0978

-0.1761

0.0469

(0.4069)

(0.3554)

(0.6777)

0.1707

0.4254

0.1590

0.2707

0.1460

Adjusted R – squared

0.1579

0.0000

Frob (F – statistic)

0.0000

265

Observation

265

LR test: p-value = 0.000<0.05 bác bỏ H0: chọn mô hình FEM

LM test: p – value = 0.4280 >0.05: chưa có cơ sở bác bở H0, chọn mô hình REM

ở mức 5%, ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến phụ thuộc là đầu tư

. Biến độc lập gồm:

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

tiền thu được từ phát hành cổ phần

dòng tiền;

𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

56

Từ kết quả bảng 4.13: Tác giả tìm thấy hệ số hồi qui của dồn tích linh hoạt ở những

công ty có cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn lớn hơn rất nhiều so với những công ty

có cổ phiếu được nắm giữ dài hạn. Nghĩa là khi có định giá sai vốn cổ phần xảy ra,

những công ty có cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn, việc đầu tư sẽ giảm mạnh hơn so

với những công ty có cổ phiếu được nắm giữ dài hạn. Điều này cũng cố thêm kết luận

là việc định giá sai trên thị trường thực sự có tác động đến quyết định đầu tư ở thị

trường Việt Nam giai đoạn 2009 -2013.

4.2.5 Kết luận kết quả kiểm định của bài nghiên cứu

Từ những kết quả nghiên cứu đã báo cáo trên ta có thể rút ra một số kết luận

sau đây:

Thứ nhất, kết quả thực nghiệm của bài nghiên cứu cho thấy rằng có mối quan

hệ giữa định giá sai giá cổ phần tác động đến quyết định đầu tư của các doanh nghiệp

niêm yết trên TTCK Việt Nam. Tuy nhiên, không như kỳ vọng ban đầu, ở thị trường

Việt Nam, tác động này là ngược nhiều. Nghĩa là dồn tích linh hoạt càng cao thì đầu

tư càng ít lại. Điều này có thể giải thích là do đầu tư của các doanh nghiệp nghiên

cứu có xu hướng giảm dần trong cả giai đoạn 2008 – 2013. Hiện tượng này phản ảnh

sự khó khăn trong việc mở rộng sản xuất kinh doanh, tìm kiếm các cơ hội đầu tư

triển vọng, các cơ hội dài hạn; đồng thời nó cũng cho thấy tác động của suy thoái

kinh tế trong giai đoạn này đã ảnh hưởng rất mạnh tới việc thu xếp các nguồn vốn

cho hoạt động đầu tư của doanh nghiệp. Đối với doanh nghiệp có quy mô tăng lên

thì lại cho thấy vấn đề phần lớn tài sản tăng thêm là tài sản ngắn hạn chứ không phải

là tài sản hình thành từ đầu tư.

Thứ hai, kết quả thực nghiệm chưa tìm thấy bằng chứng ủng hộ có ý nghĩa

thống kê rằng Tobin’s Q tác động tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Biến

Tobin’s Q tác động nghịch chiều lên đầu tư, hệ số này không có ý nghĩa thống kê.

Theo bài nghiên cứu Aivazian và cộng sự (2005) thì dấu kì vọng giữa biến Tobin’s

Q và biến Investment là thuận chiều. Các công ty có chỉ số Tobin’s Q cao thường có

nhiều cơ hội đầu tư tốt hơn và các công ty này cũng thường hấp dẫn nhà đầu tư bên

57

ngoài hơn. Tuy nhiên do ở thị trường Việt Nam trong giai đoạn này giá chứng khoán

chưa phản ánh chính xác sự thay đổi trong giá trị công ty; nói cách khác giá của các

cổ phiếu Việt Nam chưa chứa đựng nhiều thông tin về kết quả hoạt động kinh doanh

của công ty. Điều này giúp lý giải vì sao không tìm thấy tác động thuận chiều của

Tobin’s Q lên đầu tư như nhiều nghiên cứu trước.

Thứ ba, dòng tiền nội bộ tác động cùng chiều với đầu tư công ty giống như kì

vọng. Dòng tiền được sử dụng như một biến đại diện cho sức mạnh nội tại của công

ty. Nếu các công ty có đủ dòng tiền mặt thì các dự án được đầu tư sẽ dễ dàng được

thông qua. Mặt khác, nhiều công ty dù có thông tin về các cơ hội đầu tư tiềm năng

nhưng không thể tiến hành đầu tư do không có khả năng tiếp cận với các nguồn tài

trợ từ bên ngoài. Do đó, khi dòng tiền nội bộ của các doanh nghiệp được cải thiện thì

họ có thể dễ dàng mở rộng đầu tư, tham gia vào các dự án hấp dẫn mà các doanh

nghiệp khác không có. Kết quả mô hình cho thấy tác động của dòng tiền tới đầu tư

của công ty là có ý nghĩa thống kê cho tất cả các mô hình với mức ý nghĩa 1%, điều

này cho thấy dòng tiền là một yếu tố quyết định đầu tư của một công ty và yếu tố

khuyến khích công ty gia tăng đầu tư.

Thứ tư, các biến kiểm soát khác lần lượt được đưa vào mô hình để khẳng định

việc định giá sai vốn cổ phần có ảnh hưởng hay không tới quyết định đầu tư. Các biến

kiểm soát gồm EQISS, Et và Et+1. Khi đưa các biến này vào, thì mô hình vẫn vững ở

mức ý nghĩa 1%. Điều này đồng nghĩa, việc định giá sai vốn cổ phần thực sự có tác

động đến quyết định đầu tư.

Thứ năm, vì có ý kiến cho rằng những công ty có độ mờ chi phí càng cao và

những công ty mà có cố phiếu được nắm giữ ngắn hạn càng nhiều thì đầu tư càng

cao. Tác giả còn đi kiểm định những công ty có chi phí R& D cao – đại diện cho độ

mờ chi phí và những công ty có chi phí R& D thấp, xem thử mức độ ảnh hưởng của

việc định giá sai có tác động đến quyết định đầu tư giữa 2 nhóm công ty này là như

thế nào. Kết quả kiểm định cho thấy nhất quán với các kết luận phía trên riêng cho

thị trường Việt Nam. Và thấy rằng: định giá sai vốn cổ phần thực sự có tác động đến

58

quyết định đầu tư nhưng theo chiều hướng âm nhiều hơn ở những công ty có độ mờ

chi phí lớn cho giai đoạn 2009 – 2013. Và kết luận tương tự cho biến TURN – biến

đại diện cho cổ phiếu của công ty được nắm giữ ngắn hạn, ở những công ty có cổ

phiếu được nắm giữ ngắn hạn thì khi có định giá sai xảy ra thì các công ty này có xu

hướng đầu tư ít lại.

59

PHẦN 5: KẾT LUẬN

Chương này trình bày các kết quả chính cũng như những đóng góp của luận văn, thảo

luận các giới hạn nghiên cứu.

5.1 Các kết luận chung từ bài nghiên cứu

Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của vấn đề định giá sai giá cổ phần tác

động tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Tác giả đã tìm thấy bằng chứng chứng

minh sự tác động của việc định giá sai giá cổ phần ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.

Ở các nước khác trên thế giới, việc định giá sai giá cổ phần tác động cùng chiều lên

quyết định đầu tư, tuy nhiên ở Việt Nam, với giai đoạn nghiên cứu 2009 – 2013 thì

việc định giá sai sẽ tác động nghịch chiều đến quyết định đầu tư. Đại diện cho biến

định giá sai là biến dồn tích linh hoạt, biến này có được từ việc thu thập của các năm

trước liền kề. Trong suốt giai đoạn từ 2007-2013, nền kinh tế Việt Nam gặp nhiều

khó khăn do ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng. Các doanh nghiệp Việt Nam hạn chế

đầu tư, mở rộng kinh doanh. Ở những doanh nghiệp có lượng dồn tích càng lớn, thị

trường đang định giá cao, thì giảm đầu tư càng nhiều, do không thấy được cơ hội tăng

trưởng trong tương lai cũng như nhìn nhận được môi trường đầu tư đang bị hạn chế.

Trong tình thế hiện tại, doanh nghiệp không thể lợi dụng việc thị trường định giá sai

giá cổ phần mà nhanh chóng đầu tư vào các dự án mới.

Nghiên cứu này cũng chỉ ra được ở những công ty có chi phí R&D cao thì độ

nhạy cảm mức độ đầu tư càng nhiều. Nghĩa là khi doanh nghiệp đang hoạt động trong

lĩnh vực có R&D cao thì nếu ở thời điểm hiện tại nếu dồn tích linh hoạt đang ở mức

cao thì các công ty này sẽ hạn chế đầu tư nhiều hơn so với những công ty hoạt động

trong lĩnh vực có chi phí R&D thấp.

Bài nghiên cứu cũng tìm hiểu được việc đầu tư ở những công ty mà cổ phiếu

được nắm giữ ngắn hạn sẽ có độ nhạy cảm quyết định đầu tư diễn ra mạnh hơn so với

công ty mà cổ phiếu được nắm giữ dài hạn khi có định giá sai xảy ra. Khi niềm tin

thị trường bị mất, thì một hành động đầu tư thêm của của nhà quản trị sẽ khiến cho

60

giá cổ phiếu tụt giảm nhanh hơn. Ví dụ, như việc bất động sản đóng băng giai đoạn

2007 -2012, thì một doanh nghiệp dù có nhìn thấy giá cổ phiếu đang định giá sai,

nhưng vẫn không dám đầu tư. Do lo ngại giá cổ phiếu sẽ giảm, vì thị trường đang

nhìn vào ngành bất động sản như là một việc đầu tư tồi trong thời điểm hiện tại.

5.2 Hạn chế bài nghiên cứu

Mặc dù đã tuân thủ theo một quy trình nghiên cứu khoa học với các phương

pháp nghiên cứu, logic và có độ tin cậy đã được nhiều nhà nghiên cứu ứng dụng triển

khai trên nhiều quốc gia. Tuy nhiên đề tài cũng không tránh khỏi có các thiếu sót và

các hạn chế như sau:

Thứ nhất, thị trường chứng khoán Việt Nam mới đi vào hình thành và phát

triển trong hơn 10 năm qua, số lượng các công ty niêm yết còn ít cũng như ngành

nghề của các công ty trên thị trường cũng chưa thật sự đầy đủ theo cơ cấu nền kinh

tế. Ngoài ra, để lấy biến dồn tích linh hoạt đại diện cho định giá sai đòi hỏi các công

ty phải có báo cáo tài chính năm 2005, thêm vào đó là bỏ đi những công ty có biến

đầu tư bị âm. Chính điều này làm hạn chế cỡ mẫu, vì thế mặc dù lấy số liệu ở cả thị

trường nhưng mẫu nghiên cứu chỉ gồm 81 công ty trong khoảng thời gian từ 2005 –

2013.

Thứ hai, do việc minh bạch hóa thông tin của các doanh nghiệp niêm yết tại

TTCK Việt Nam là yếu và mới chỉ được thực hiện khi TTCK bắt đầu phát triển. Bên

cạnh đó là chất lượng thông tin chưa thật chính xác do ở Việt Nam tồn tại hiện tượng

dữ liệu các doanh nghiệp công bố thường sai lệch với thực tế hoạt động để đạt được

mục đích khác nhau. Hơn nữa các tổ chức độc lập nơi tác giả tiếp cận và lấy dữ liệu

nghiên cứu như cafef.vn, vietstock.vn…cũng tiếp cận các thông tin về doanh nghiệp

niêm yết còn hạn chế và theo các quy chuẩn hiệu chỉnh riêng nên nhiều khi khiến cho

các dữ liệu thiếu sự nhất quán giữa các nguồn làm giảm bớt độ tin cậy.

61

Thứ ba, việc phân chia các công ty thành hai nhóm những công ty có chi phí

R&D cao và thấp, chưa có một cơ sở khoa học và vững chắc, tác giả sử dụng gợi ý

từ một nền kinh tế khác với những chuẩn mực kế toán còn tồn tại nhiều khác biệt.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu Tiếng Việt

Trần Ngọc Thơ, 2007. Tài chính doanh nghiệp hiện đại. Hồ Chí Minh: Nhà

xuất bản Thống kê

Danh mục tài liệu Tiếng Anh

Aivazian, V.A, 2005. The impact of leverage on firm investment: Canadian

evidence, Journal of Corporate Finance 11: 277 – 291.

Aleaxander., L 2010. Reviewing the nomenclature for high – technology –

the sectoral approach, European Commission – Joint Research Centre 23: 112 -

158.

Ali, A., and B, Mohamad. 2003. Investment and Stock Market: Evidence

from Arab firm level Panel data, Economic Policy Institute 25: 212 – 217.

Baker, M., J, Stein, and J. Wurgler. 2003 When does the market matter?

Stock prices and the investment of equity – dependent firms, Quarterly Journal of

Economics 118(3): 969 – 1005.

Baker, M., and J. Wurgler., 2002. Market timing and capital structure,

Journal of Finance 57: 1-32.

Baker, M, and J. Wurgler. 2004. A catering theory of dividends, Journal of

Finance 59: 271 – 88.

Carpenter, R.E., and A. Guariglia., 2008. Cash flow, investment and

investment opportunities: new tests using UK panel data. Journal of Banking and

Finance 32, 1894 – 1906.

Chan, K.,2001. Earnings quality and stock returns. NBER, working paper

No. 8308.

Chirinko, R, and. H. Schaller., 2001, Business fixed investment and Bubbles:

the Japanese case, American economic review 91: 663 – 80.

Debondt, W. F., and R. Thaler., 1985, does the stock market overreact?,

Journal of finance, 40: 794 – 805.

Faris, N., A., 2012, financial and non financial determinants of corporate

social responsibility, Asian economic and financial 28: 1001 – 1012.

Fazzari, S.M., R.G., Hubbard, and B. C. Petersen., 1988, Financing

constraints and corporate investment. Brookings Papers on Economic Activity 1,

141 – 195.

Frode, S. 2010. The stock market and investment in the small and open

Norwegian economy: Journal of Corporate Finance 33: 173 – 189.

Gaspar, J., M. Massa, and P. Matos, 2005. Shareholder investment horizons

and the market for corporate control. Journal of financial economics 76: 135 – 65.

Gilchrist, S, C. Himmelberg, and D. Huberman., 2005. Do stock price

bubbles influence Corporate Investment? Journal of Monetary economics 52: 805 –

27.

Hall, T.H and H. Tim., 1998, the entrepreneurial city: new urban politics,

new urban geographies?, Progress in human geography 20: 153 – 174.

Hoshi, T, A., Kashyap, D. Scharfstein., 1991, Corporate structure, liquidity

and investment: evidence from Japanese industrial groups, Quarterly Journal of

Business and Finance 106, 33 – 60.

Hubbard., A., 1998, Urban design and city

regeneration: Social

representations of entrepreneurial landscapes, Urban studies 33: 1441 – 1462.

Jones, J. 1991. Earnings management during import relief investigation.

Journal of accouting research 29: 193 – 228.

Masahiro, M., 2013. Accrual – based and real earnings management: an

international comparison for investor protection, The accounting review 13: 215 –

218.

Mayer, S. and J. H. Kuh, 1984, corporate financing decisions when firms

have investment information that investors do not have, Journal of financial

economics 13: 187 – 221.

Modigliani, F., and M. H. Miller., (1958), the cost of capital, corporation

finance, and the theory of investment, American economic review 48: 261 – 297.

Morck, R, A Shleifer, and R. Vishny. 1990, The stock market and

investment: is the market a sideshow? Brookings papers on economic activity 2:

157 – 215

Panageas, S. 2005. The neoclassical q theory of investment in speculative

markets. Mimeo, the Wharton school, university of Pennsylvania.

Polk, C.,. and Sapien, P., 2009. The stock market and corporate investment: a

test of catering theory. The review of financial studies 185: 187 – 186.

Richard, S., W., 2012 Earnings management and the underperfomance of

seasoned equity offerings, Journal of financial economics 50: 63 – 69.

Robert, M., 1984, a simple model of capital market equilibrium with

incomplete information, Journal of finance, 42: 118 - 119

Sloan, R. 1996. Do stock price fully reflect information in accruals and cash

flows about future earnings? The accounting review 71: 289 – 315

Stein, J. 2003, Agency, information and corporate investment, in G.

constantinides, M. Harris, and R. Stulz, the handbook of the economics of finance,

New York: Elservier/North – Holland, pp. 111 – 65

Stein, J. 1996. Rational capital budgeting in an irrational world, Journal of

business 69: 429 – 55.

Subramanyam, K. 1996, the pricing of discretionary accruals, Journal of

accounting and economics 22: 249 – 281.

Teoh, S.H, I. Welch, and T.J. Wong. 1998a. Earnings management and the

long term market performance of initial public offerings, Journal of finance 53:

1935 -74.

Teoh, S.H, I. Welch, and T.J. Wong. 1998b. Earnings management and the

underperfomance of seasoned equity offerings, Journal of financial economics 50:

63 – 69.

Tobin, J., 1969. A general equilibrium approach to monetary theory, Joural

of money, credit and banking 1: 15 – 29.

Danh mục website:

http://cafef.vn/

http://www.cophieu68.vn/

http://www.stockbiz.vn/

http://www.vietstock.vn/

http://www.stox.vn/

PHỤ LỤC 1: DANH SÁCH CÁC DOANH NGHIỆP

Số thứ

Mã

Tên công ty

Sàn niêm

tự

yết

ABT

CTCP xuất nhập khẩu thủy sản Bến Tre

HOSE

BHS

CTCP đường Biên Hòa

HOSE

BMP

CTCP nhựa Bình Minh

HOSE

CII

CTCP đầu tư hạ tầng kỹ thuật TP.Hồ Chí Minh

HOSE

CLC

CTCP Cát Lợi

HOSE

COM

CTCP vật tư – xăng dầu

HOSE

DHA

CTCP Hóa An

HOSE

DHG

CTCP dược Hậu Giang

HOSE

DRC

CTCP cao su Đà Nẵng

HOSE

DTT

CTCP kỹ nghệ Đô Thành

HOSE

FMC

CTCP thực phẩm Sao Ta

HOSE

FPT

CTCP FPT

HOSE

GMC

CTCP sản xuất thương mại May Sài Gòn

HOSE

GMD

CTCP đại lý liên hiệp vận chuyển

HOSE

CTCP xây dựng và kinh doanh địa ốc Hòa Bình

HBC

HOSE

HRC

CTCP cao su Hòa Bình

HOSE

HSG

CTCP tập đoàn Hoa Sen

HOSE

HTV

CTCP Hà Tiên 1

HOSE

IMP

CTCP đầu tư dược phẩm Imexpharm

HOSE

KHP

CTCP điện lực Khánh Hòa

HOSE

LBM

CTCP khoáng sản và vật liệu xây dựng Lâm

HOSE

Đồng

MCP

CTCP in và bao bì Mỹ Châu

HOSE

NAV

CTCP Nam Việt

HOSE

NSC

CTCP giống cây trồng trung ương

HOSE

PAC

CTCP Pin ắc quy miền Nam

HOSE

PGC

CTCP Gas Petrolimex

HOSE

PNC

CTCP văn hóa Phương Nam

HOSE

PVD

Tổng CTCP khoan và dịch vụ khoan dầu khí

HOSE

RAL

CTCP Bóng đèn phích nước Rạng Đông

HOSE

SAM

CTCP đầu tư và phát triển SACOM

HOSE

SAV

CTCP hợp tác kinh tế và xuất nhập khẩu

HOSE

Savimex

SCD

CTCP nước giải khát Chương Dương

HOSE

SFI

CTCP đại lý vận tải SAFI

HOSE

SJD

CTCP thủy điện Cần Đơn

HOSE

SMC

CTCP đầu tư thương mại SMC

HOSE

SSC

CTCP giống cây trồng Miền Nam

HOSE

TAC

CTCP dầu thực vật Tường An

HOSE

TCR

CTCP công nghiệp gốm sứ Taicera

HOSE

TMS

CTCP kho vận giao nhận ngoại thương TP.HCM

HOSE

TTP

CTCP bao bì nhựa Tân Tiến

HOSE

TYA

CTCP dây và cáp điện Taya Việt Nam

HOSE

VNM

CTCP sữa Việt Nam

HOSE

VNA

CTCP vận tải biển VINASHIP

HOSE

VPK

CTCP bao bì dầu thực vật

HOSE

BBS

CTCP VICEM bao bì Bút Sơn

HNX

CID

CTCP xây dựng và phát triển cở sở hạ tầng

HNX

CJC

CTCP Cơ điện miền Trung

HNX

DAC

CTCP Viglacera Đông Anh

HNX

HHC

CTCP Bánh kẹo Hải Hà

HNX

HJS

CTCP Thủy điện Nậm Mu

HNX

HLY

CTCP Viglacera Hạ Long 1

HNX

HTP

CTCP In sách giáo khoa Hòa Phát

HNX

LTC

CTCP Điện nhẹ viễn thông

HNX

MEC

CTCP Someco Sông Đà

HNX

NBC

CTCP Than Núi Béo

HNX

NPS

CTCP May Phú Thịnh – Nhà Bè

HNX

NST

CTCP Ngân Sơn

HNX

NTP

CTCP Nhựa thiếu niên tiền phong

HNX

PJC

CTCP Thương mại và vận tải Petrolimex Hà Nội

HNX

PLC

CTCP Tổng công ty hóa dầu Petrolimex

HNX

POT

CTCP Thiết bị bưu điện

HNX

PTS

CTCP Vận tải và dịch vụ Petrolimex Hải Phòng

HNX

QNC

CTCP Xi măng và xây dựng Quảng Ninh

HNX

S55

CTCP Sông Đà 505

HNX

SAP

CTCP In sách giáo khoa tại TP. Hồ Chí Minh

HNX

SD5

CTCP Sông Đà 5

HNX

SD6

CTCP Sông Đà 6

HNX

SD9

CTCP Sông Đà 9

HNX

SDT

CTCP Sông Đà 10

HNX

SIC

CTCP Đầu tư và phát triển Sông Đà

HNX

SJE

CTCP Sông Đà 11

HNX

SNG

CTCP Sông Đà 10.1

HNX

STP

CTCP Công nghiệp thương mại Sông Đà

HNX

TKU

CTCP Công nghiệp Tung Kuang

HNX

TNG

CTCP Đầu tư và thương mại TNG

HNX

TPH

CTCP In sách giáo khoa tại TP.Hà Nội

HNX

VBH

CTCP Điện tử Bình Hòa

HNX

VMC

CTCP Vimeco

HNX

VNC

CTCP Tập đoàn Vinacontrol

HNX

VTS

CTCP Viglacera Từ Sơn

HNX

VTV

CTCP Vicem vật tư vận tải xi măng

HNX

PHỤ LỤC 2: PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN

TOBIN_Q CF EQISS LN_NAM_T LN_NAM_T_1 Covariance Analysis: Ordinary Date: 10/28/14 Time: 11:03 Sample: 2009 2013 Included observations: 405 Correlation Probability

INVEST DACCR 1.000000 -----

-0.137761 1.000000 ----- 0.0055

1.000000 ----- 0.098283 0.008146 0.8702 0.0481

0.426603 0.0000 1.000000 ----- 0.343103 0.041038 0.4101 0.0000

0.105516 0.0338 0.005473 1.000000 ----- 0.071997 0.039842 0.4239 0.1481 0.9126

0.664587 0.0000 1.000000 ----- 0.081322 0.055835 0.2623 0.1022 0.404519 0.095310 0.0553 0.0000

INVEST DACCR TOBIN_Q CF EQISS LN_NAM_T LN_NAM_T_1 1.000000 -----

0.081590 0.028082 0.5731 0.1011 0.675346 0.0000 0.343016 0.169209 0.0006 0.0000 0.825160 0.0000

PHỤ LỤC 3: ẢNH HƯỞNG ĐỊNH GIÁ SAI TÁC ĐỘNG ĐẾN

QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TƯ

Ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư, kiểm soát dòng tiền và cơ

hội tăng trưởng

+ 𝜀i,t (1)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

Phương pháp pooled OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/15/14 Time: 11:02

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.309435 0.143997 2.148903 0.0322

DACCR -1.046867 0.317141 -3.300948 0.0010

TOBIN_Q -0.135143 0.114070 -1.184733 0.2368

CF 0.417470 0.056896 7.337440 0.0000

R-squared 0.143812 Mean dependent var 0.527372

Adjusted R-squared 0.137406 S.D. dependent var 1.097001

S.E. of regression 1.018850 Akaike info criterion 2.885054

Sum squared resid 416.2603 Schwarz criterion 2.924598

Log likelihood -580.2234 Hannan-Quinn criter. 2.900706

F-statistic 22.45162 Durbin-Watson stat 1.739604

Prob(F-statistic) 0.000000

Phương pháp FEM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/15/14 Time: 11:04

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.246176 0.252358 0.975504 0.3300

DACCR -1.082219 0.314705 -3.438833 0.0007

TOBIN_Q -0.156313 0.199372 -0.784031 0.4336

CF 0.516258 0.078430 6.582401 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.409374 Mean dependent var 0.527372

Adjusted R-squared 0.256657 S.D. dependent var 1.097001

S.E. of regression 0.945805 Akaike info criterion 2.908808

Sum squared resid 287.1497 Schwarz criterion 3.739244

Log likelihood -505.0337 Hannan-Quinn criter. 3.237511

F-statistic 2.680615 Durbin-Watson stat 2.355644

Prob(F-statistic) 0.000000

Lựa chọn mô hình

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: EQ01OLS

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

0.0002 (80,321) Cross-section F 1.804134

80 0.0000 Cross-section Chi-square 150.379432

Phương pháp REM

p- value <0.05 bác bỏ H0 : chọn mô hình FEM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/15/14 Time: 11:05

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.301871 0.166526 1.812763 0.0706

DACCR -1.053568 0.302831 -3.479068 0.0006

TOBIN_Q -0.148332 0.128464 -1.154654 0.2489

CF 0.444408 0.060925 7.294395 0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.386642 0.1432

Idiosyncratic random 0.945805 0.8568

Weighted Statistics

0.141783 Mean dependent var R-squared 0.389252

Adjusted R-squared 0.135362 S.D. dependent var 1.016117

S.E. of regression 0.944845 Sum squared resid 357.9857

F-statistic 22.08259 Durbin-Watson stat 1.954749

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.143314 Mean dependent var R-squared 0.527372

Sum squared resid 416.5025 Durbin-Watson stat 1.741882

Lựa chọn mô hình

p-value = 0.5346 >0.05: chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: cuối cùng ta chọn mô hình REM’

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: EQ01OLS

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 2.186449 3 0.5346

Ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư, kiểm soát dòng tiền và cơ

hội tăng trưởng, và vốn cổ phần mới.

+ β4

+ 𝜀i,t(2)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1

Theo phương pháp Pooled OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/16/14 Time: 00:13

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

0.0284 C 0.315929 0.143640 2.199443

DACCR -1.070310 0.316524 -3.381447 0.0008

TOBIN_Q -0.158785 0.114506 -1.386696 0.1663

CF 0.422144 0.056796 7.432572 0.0000

EQISS 0.305748 0.169686 1.801839 0.0723

0.527372 R-squared 0.150705 Mean dependent var

1.097001 Adjusted R-squared 0.142212 S.D. dependent var

2.881908 S.E. of regression 1.016008 Akaike info criterion

2.931339 Sum squared resid 412.9089 Schwarz criterion

2.901474 Log likelihood -578.5864 Hannan-Quinn criter.

1.759688 F-statistic 17.74471 Durbin-Watson stat

Prob(F-statistic) 0.000000

Phương pháp FEM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/16/14 Time: 00:14

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.295051 0.256957 1.148248 0.2517

DACCR -1.093503 0.314895 -3.472594 0.0006

TOBIN_Q -0.206495 0.205475 -1.004962 0.3157

CF 0.521392 0.078593 6.634099 0.0000

EQISS 0.179851 0.178240 1.009041 0.3137

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.411247 Mean dependent var 0.527372

Adjusted R-squared 0.256700 S.D. dependent var 1.097001

S.E. of regression 0.945778 Akaike info criterion 2.910570

Sum squared resid 286.2389 Schwarz criterion 3.750892

Log likelihood -504.3904 Hannan-Quinn criter. 3.243185

F-statistic 2.660974 Durbin-Watson stat 2.362321

Prob(F-statistic) 0.000000

Kiểm định lựa chọn mô hình

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: EQ02OLS

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 1.770129 0.0003 (80,320)

Cross-section Chi-square 148.392060 80 0.0000

p- value <0.05 bác bỏ H0 : chọn mô hình FEM

Phương pháp REM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/15/14 Time: 09:57

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.0544 0.318533 0.165096 1.929379

DACCR -1.072798 0.302746 -3.543560 0.0004

TOBIN_Q -0.176566 0.128652 -1.372431 0.1707

CF 0.448032 0.060626 7.390122 0.0000

EQISS 0.256395 0.165088 1.553083 0.1212

Effects Specification

S.D. Rho

0.373242 0.1348 Cross-section random

0.945778 0.8652 Idiosyncratic random

Weighted Statistics

0.146992 Mean dependent var R-squared 0.395426

Adjusted R-squared 0.138462 S.D. dependent var 1.019330

S.E. of regression 0.946133 Sum squared resid 358.0667

F-statistic 17.23217 Durbin-Watson stat 1.960430

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.150057 Mean dependent var R-squared 0.527372

Sum squared resid 413.2240 Durbin-Watson stat 1.758150

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: EQ02FIX

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 4.299716 4 0.3670

p-value = 0.5346 >0.05: chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: cuối cùng ta chọn mô hình REM’

Ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư, kiểm soát dòng tiền, cơ hội

đầu tư, vốn cổ phần mới và lợi nhuận năm t

+ β4

+ β5

+ 𝜀i,t (3)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

Phương pháp Pooled OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/15/14 Time: 10:20

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

0.0664 C 0.280182 0.152196 1.840933

DACCR -1.056842 0.317279 -3.330951 0.0009

TOBIN_Q -0.098803 0.142066 -0.695470 0.4872

CF 0.429507 0.057759 7.436188 0.0000

EQISS 0.310613 0.169927 1.827918 0.0683

LN_NAM_T -0.540731 0.757200 -0.714118 0.4756

0.527372 R-squared 0.151789 Mean dependent var

1.097001 Adjusted R-squared 0.141160 S.D. dependent var

2.885569 S.E. of regression 1.016631 Akaike info criterion

2.944886 Sum squared resid 412.3818 Schwarz criterion

2.909048 Log likelihood -578.3278 Hannan-Quinn criter.

1.775300 F-statistic 14.28037 Durbin-Watson stat

Prob(F-statistic) 0.000000

Phương pháp FEM

Method: Panel Least Squares

Date: 10/15/14 Time: 10:21

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.287993 0.258697 1.113244 0.2664

DACCR -1.101861 0.316917 -3.476816 0.0006

TOBIN_Q -0.217522 0.209914 -1.036247 0.3009

CF 0.520491 0.078780 6.606884 0.0000

EQISS 0.173118 0.180288 0.960232 0.3377

LN_NAM_T 0.248011 0.932924 0.265843 0.7905

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.411378 Mean dependent var 0.527372

Adjusted R-squared 0.254535 S.D. dependent var 1.097001

S.E. of regression 0.947155 Akaike info criterion 2.915287

Sum squared resid 286.1755 Schwarz criterion 3.765495

Log likelihood -504.3456 Hannan-Quinn criter. 3.251815

F-statistic 2.622863 Durbin-Watson stat 2.355592

Prob(F-statistic) 0.000000

Kiểm định lựa chọn mô hình

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects

Statistic d.f. Effects Test

1.758528 147.964473 (80,319) 80

p – value = 0.000 <0.05 bác bỏ H0 : chọn mô hình FEM

Phương pháp REM

Prob. 0.0003 0.0000 Cross-section F Cross-section Chi-square

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/15/14 Time: 10:23

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.0771 0.301303 0.170013 1.772235

DACCR -1.064192 0.303832 -3.502570 0.0005

TOBIN_Q -0.142675 0.150525 -0.947848 0.3438

CF 0.451788 0.061323 7.367359 0.0000

EQISS 0.260519 0.165602 1.573159 0.1165

LN_NAM_T -0.334900 0.768927 -0.435542 0.6634

Effects Specification

S.D. Rho

0.373863 0.1348 Cross-section random

0.947155 0.8652 Idiosyncratic random

Weighted Statistics

0.147396 Mean dependent var R-squared 0.395390

Adjusted R-squared 0.136712 S.D. dependent var 1.019311

S.E. of regression 0.947075 Sum squared resid 357.8837

F-statistic 13.79567 Durbin-Watson stat 1.970672

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.151019 Mean dependent var R-squared 0.527372

Sum squared resid 412.7561 Durbin-Watson stat 1.767952

Kiểm định lựa chọn mô hình

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 4.933092 5 0.4241

p-value = 0.4241 >0.05: chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: cuối cùng ta chọn mô hình REM’

Ảnh hưởng của định giá sai tới quyết định đầu tư, kiểm soát tất cả các biến

+ β4

+ β5

+ 𝜀i,t (4)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑄𝐼𝑆𝑆𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

Phương pháp Pooled OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/15/14 Time: 10:25

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.0644 0.284260 0.153263 1.854720

DACCR -1.054825 0.317758 -3.319590 0.0010

TOBIN_Q -0.109771 0.148976 -0.736838 0.4617

CF 0.430190 0.057893 7.430789 0.0000

EQISS 0.304236 0.172067 1.768126 0.0778

LN_NAM_T -0.716105 1.037624 -0.690139 0.4905

LN_NAM_T_1 0.244093 0.986106 0.247533 0.8046

R-squared 0.151920 Mean dependent var 0.527372

Adjusted R-squared 0.139135 S.D. dependent var 1.097001

S.E. of regression 1.017829 Akaike info criterion 2.890354

Sum squared resid 412.3184 Schwarz criterion 2.959557

Log likelihood -578.2966 Hannan-Quinn criter. 2.917746

F-statistic 11.88253 Durbin-Watson stat 1.777460

Phương pháp FEM

Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/16/14 Time: 02:02

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.3114 0.267294 0.263626 1.013912

DACCR -1.106028 0.317479 -3.483784 0.0006

TOBIN_Q -0.225568 0.211046 -1.068811 0.2860

CF 0.519486 0.078918 6.582644 0.0000

EQISS 0.155777 0.185130 0.841446 0.4007

LN_NAM_T -0.087655 1.226434 -0.071471 0.9431

LN_NAM_T_1 0.598905 1.417924 0.422382 0.6730

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.411708 Mean dependent var 0.527372

Adjusted R-squared 0.252610 S.D. dependent var 1.097001

S.E. of regression 0.948377 Akaike info criterion 2.919664

Sum squared resid 286.0151 Schwarz criterion 3.779758

Log likelihood -504.2320 Hannan-Quinn criter. 3.260106

F-statistic 2.587762 Durbin-Watson stat 2.354782

Kiểm định lựa chọn mô hình

Prob(F-statistic) 0.000000

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 1.755347 0.0004 (80,318)

P-value = 0.0000 <0.05 bác bỏ H0: chọn mô hình FEM

Phương pháp REM

Cross-section Chi-square 148.129280 80 0.0000

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/15/14 Time: 10:26

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 81

Total panel (balanced) observations: 405

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.0757 0.304782 0.171131 1.780991

DACCR -1.063104 0.304373 -3.492772 0.0005

TOBIN_Q -0.156020 0.157260 -0.992118 0.3217

CF 0.452584 0.061542 7.354070 0.0000

EQISS 0.252501 0.167836 1.504452 0.1333

LN_NAM_T -0.538939 1.054743 -0.510967 0.6097

LN_NAM_T_1 0.303254 1.051693 0.288349 0.7732

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.378853 0.1376

Idiosyncratic random 0.948377 0.8624

Weighted Statistics

0.147519 Mean dependent var R-squared 0.393309

Adjusted R-squared 0.134667 S.D. dependent var 1.018224

S.E. of regression 0.947185 Sum squared resid 357.0694

F-statistic 11.47872 Durbin-Watson stat 1.976002

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.151117 Mean dependent var R-squared 0.527372

Kiểm định lựa chọn mô hình

Sum squared resid 412.7085 Durbin-Watson stat 1.770254

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

P-value = 0.5438 >0.05 : chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: chọn mô hình Random effects

Cross-section random 5.000309 6 0.5438

Bằng chứng về ảnh hưởng của định giá sai lên quyết định đầu tư ở những công

ty không phát hành cổ phần

+ 𝜀i,t (1)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

Phương pháp Pooled OLS

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 16:05

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.269521 0.379470 0.710257 0.4786

DACCR -2.141109 0.560053 -3.823048 0.0002

TOBIN_Q -0.274078 0.324491 -0.844639 0.3996

CF 0.501322 0.083395 6.011428 0.0000

R-squared 0.244793 Mean dependent var 0.475078

Adjusted R-squared 0.229789 S.D. dependent var 1.386663

S.E. of regression 1.216959 Akaike info criterion 3.256055

Sum squared resid 223.6293 Schwarz criterion 3.334595

Log likelihood -248.3442 Hannan-Quinn criter. 3.287956

F-statistic 16.31504 Durbin-Watson stat 1.941550

Phương pháp FEM

Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 16:06

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.707895 0.505871 1.399360 0.1643

DACCR -2.104396 0.573664 -3.668342 0.0004

TOBIN_Q -0.801346 0.429449 -1.865986 0.0645

CF 0.688911 0.119508 5.764549 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.435225 Mean dependent var 0.475078

Adjusted R-squared 0.281195 S.D. dependent var 1.386663

S.E. of regression 1.175646 Akaike info criterion 3.352588

Sum squared resid 167.2394 Schwarz criterion 4.020178

Log likelihood -225.8255 Hannan-Quinn criter. 3.623748

F-statistic 2.825589 Durbin-Watson stat 2.381200

Prob(F-statistic) 0.000020

Lựa chọn mô hình

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 1.359965 0.1247 (30,121)

Cross-section Chi-square 45.037410 30 0.0383

p-value = 0.0383 <0.05: bác bỏ H0 chọn mô hình FEM

Phương pháp REM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/17/14 Time: 16:07

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.325186 0.386347 0.841694 0.4013

DACCR -2.126731 0.546599 -3.890846 0.0001

TOBIN_Q -0.337116 0.328322 -1.026783 0.3062

CF 0.520641 0.085041 6.122274 0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.254964 0.0449

Idiosyncratic random 1.175646 0.9551

Weighted Statistics

0.244332 Mean dependent var R-squared 0.427467

Adjusted R-squared 0.229319 S.D. dependent var 1.355016

S.E. of regression 1.189547 Sum squared resid 213.6685

F-statistic 16.27444 Durbin-Watson stat 2.001143

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.244438 Mean dependent var 0.475078 R-squared

Sum squared resid 223.7344 Durbin-Watson stat 1.938366

Lựa chọn mô hình

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

6.592101 Cross-section random 0.0861 3

+ β4

+ 𝜀i,t (3)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

P – value = 0.0861 > 0.05 bác bỏ H0; Cuối cùng chọn random effects.

Phương pháp Pooled OLS

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 16:09

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.327354 0.384851 0.850600 0.3963

DACCR -2.168693 0.561147 -3.864751 0.0002

TOBIN_Q -0.393570 0.349750 -1.125288 0.2623

CF 0.489410 0.084440 5.795985 0.0000

LN_NAM_T 1.270295 1.382890 0.918581 0.3598

R-squared 0.249017 Mean dependent var 0.475078

Adjusted R-squared 0.228991 S.D. dependent var 1.386663

S.E. of regression 1.217589 Akaike info criterion 3.263349

Sum squared resid 222.3784 Schwarz criterion 3.361524

Log likelihood -247.9095 Hannan-Quinn criter. 3.303225

F-statistic 12.43457 Durbin-Watson stat 1.929917

Prob(F-statistic) 0.000000

Phương pháp FEM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 16:09

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.710122 0.510870 1.390023 0.1671

DACCR -2.103931 0.576157 -3.651661 0.0004

TOBIN_Q -0.798844 0.435536 -1.834162 0.0691

CF 0.689063 0.120062 5.739234 0.0000

LN_NAM_T -0.070829 1.728973 -0.040966 0.9674

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.435232 Mean dependent var 0.475078

Adjusted R-squared 0.275215 S.D. dependent var 1.386663

S.E. of regression 1.180526 Akaike info criterion 3.365477

Sum squared resid 167.2370 Schwarz criterion 4.052702

Log likelihood -225.8245 Hannan-Quinn criter. 3.644612

F-statistic 2.719906 Durbin-Watson stat 2.381849

Prob(F-statistic) 0.000035

Lựa chọn mô hình

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 1.318880 0.1495 (30,120)

Cross-section Chi-square 44.170104 30 0.0460

P – value = 0.046 < 0.05 chọn mô hình FEM

Phương pháp REM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/17/14 Time: 16:10

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.354785 0.385949 0.919252 0.3594

DACCR -2.152923 0.547918 -3.929275 0.0001

TOBIN_Q -0.421723 0.347855 -1.212354 0.2273

CF 0.504380 0.084965 5.936320 0.0000

LN_NAM_T 1.153128 1.374147 0.839160 0.4027

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.210199 0.0307

Idiosyncratic random 1.180526 0.9693

Weighted Statistics

0.247819 Mean dependent var R-squared 0.441381

Adjusted R-squared 0.227761 S.D. dependent var 1.363994

S.E. of regression 1.198638 Sum squared resid 215.5101

F-statistic 12.35505 Durbin-Watson stat 1.972618

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.248812 Mean dependent var R-squared 0.475078

Sum squared resid 222.4391 Durbin-Watson stat 1.929467

Lựa chọn mô hình

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 8.638080 0.0708 4

P – value = 0.0708> 0.05, bác bỏ H0. Cuối cùng chọn random effects

Phương trình (4)

+ β4

+ β5

+ 𝜀i,t (4)

= α + β1𝐷𝐴𝐶𝐶𝑅𝑖,𝑡 + β2𝑄𝑖,𝑡−1+ β3

Phương pháp Pooled OLS

𝐼𝑖,𝑡 𝐾𝑖,𝑡−1 𝐶𝐹𝑖,𝑡−1 𝐾𝑖,𝑡−2 𝐸𝑖,𝑡 𝐴𝑖,𝑡−1 𝐸𝑖,𝑡+1 𝐴𝑖,𝑡−1

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 15:45

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.331277 0.384008 0.862683 0.3897

DACCR -2.167561 0.559900 -3.871332 0.0002

TOBIN_Q -0.517232 0.361863 -1.429357 0.1550

CF 0.484101 0.084352 5.739049 0.0000

LN_NAM_T 0.045167 1.674283 0.026977 0.9785

LN_NAM_T_1 2.760759 2.137010 1.291880 0.1984

R-squared 0.257336 Mean dependent var 0.475078

Adjusted R-squared 0.232414 S.D. dependent var 1.386663

S.E. of regression 1.214883 Akaike info criterion 3.265113

Sum squared resid 219.9151 Schwarz criterion 3.382923

Log likelihood -247.0463 Hannan-Quinn criter. 3.312965

F-statistic 10.32581 Durbin-Watson stat 1.940734

Prob(F-statistic) 0.000000

Phương pháp FEM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 15:48

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.630796 0.516270 1.221832 0.2242

DACCR -2.093018 0.576026 -3.633547 0.0004

TOBIN_Q -0.891202 0.444229 -2.006179 0.0471

CF 0.677157 0.120553 5.617069 0.0000

LN_NAM_T -0.996115 1.941521 -0.513059 0.6089

LN_NAM_T_1 3.105911 2.969305 1.046006 0.2977

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.440378 Mean dependent var 0.475078

Adjusted R-squared 0.275783 S.D. dependent var 1.386663

S.E. of regression 1.180063 Akaike info criterion 3.369228

Sum squared resid 165.7134 Schwarz criterion 4.076088

Log likelihood -225.1152 Hannan-Quinn criter. 3.656338

F-statistic 2.675528 Durbin-Watson stat 2.388497

Prob(F-statistic) 0.000041

Lựa chọn mô hình

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Prob. Effects Test Statistic d.f.

0.1640 (30,119) Cross-section F 1.297422

30 0.0491 Cross-section Chi-square 43.862211

Chọn FEM do p – value = 0.0491 <0.05

Phương pháp REM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/17/14 Time: 15:49

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 31

Total panel (balanced) observations: 155

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.361616 0.389236 0.929040 0.3544

DACCR -2.146927 0.548676 -3.912921 0.0001

TOBIN_Q -0.555210 0.362759 -1.530518 0.1280

CF 0.502010 0.085890 5.844780 0.0000

LN_NAM_T -0.105526 1.666335 -0.063328 0.9496

LN_NAM_T_1 2.857004 2.165260 1.319474 0.1890

Effects Specification

S.D. Rho

0.239358 0.0395 Cross-section random

1.180063 0.9605 Idiosyncratic random

Weighted Statistics

0.432657 0.256111 Mean dependent var R-squared

1.358338 Adjusted R-squared 0.231148 S.D. dependent var

211.3708 S.E. of regression 1.191048 Sum squared resid

1.995550 F-statistic 10.25971 Durbin-Watson stat

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.475078 0.257049 Mean dependent var R-squared

1.940341 Sum squared resid 220.0002 Durbin-Watson stat

Lựa chọn mô hình

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 7.786897 5 0.1684

Cuối cùng chọn REM

Độ nhạy cảm quyết định đầu tư ở những công ty hoạt động trong những ngành

có chi phí R&D cao và thấp

Kết quả nghiên cứu của tác giả Alexander (2005) của 25 quốc gia, phân chia

những ngành có hoạt động R&D cao và thấp: dựa trên bài nghiên cứu này tác giả

đã tiến hành phân mẫu thành 42 công ty hoạt động trong những ngành có chi phí

R&D cao và 39 công ty hoạt động trong những ngành có chi phí R&D thấp.

Những công ty hoạt động trong những ngành có chi phí R&D cao

Phương pháp Pooled OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 05:46

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 42

Total panel (balanced) observations: 210

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.239357 0.200045 1.196515 0.2329

DACCR -1.614267 0.497842 -3.242530 0.0014

TOBIN_Q -0.138139 0.145811 -0.947386 0.3446

CF 0.410723 0.070984 5.786095 0.0000

EQISS -0.012081 0.219440 -0.055052 0.9562

R-squared 0.180354 Mean dependent var 0.509632

Adjusted R-squared 0.164360 S.D. dependent var 1.222417

S.E. of regression 1.117452 Akaike info criterion 3.083501

Sum squared resid 255.9833 Schwarz criterion 3.163194

Log likelihood -318.7676 Hannan-Quinn criter. 3.115718

F-statistic 11.27696 Durbin-Watson stat 1.878564

Phương pháp FEM

Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 05:47

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 42

Total panel (balanced) observations: 210

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.7745 0.111601 0.388893 0.286972

DACCR -1.589570 0.518589 -3.065181 0.0025

TOBIN_Q -0.144624 0.296779 -0.487310 0.6267

CF 0.541675 0.101394 5.342275 0.0000

EQISS -0.054667 0.237306 -0.230363 0.8181

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.394501 Mean dependent var 0.509632

Adjusted R-squared 0.228358 S.D. dependent var 1.222417

S.E. of regression 1.073810 Akaike info criterion 3.171157

Sum squared resid 189.1031 Schwarz criterion 3.904333

Log likelihood -286.9715 Hannan-Quinn criter. 3.467553

F-statistic 2.374464 Durbin-Watson stat 2.311383

LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Prob(F-statistic) 0.000041

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 1.414682 0.0671 (41,164)

Cross-section Chi-square 63.592162 41 0.0134

CHỌN FEM

Phương pháp REM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/17/14 Time: 05:49

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 42

Total panel (balanced) observations: 210

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.3163 0.224555 0.223542 1.004529

DACCR -1.603034 0.489836 -3.272596 0.0013

TOBIN_Q -0.145022 0.161269 -0.899254 0.3696

CF 0.434215 0.075037 5.786679 0.0000

EQISS -0.022812 0.217615 -0.104829 0.9166

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.328640 0.0856

Idiosyncratic random 1.073810 0.9144

Weighted Statistics

0.181555 Mean dependent var R-squared 0.420576

Adjusted R-squared 0.165585 S.D. dependent var 1.172675

S.E. of regression 1.071196 Sum squared resid 235.2293

F-statistic 11.36873 Durbin-Watson stat 1.993520

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.179875 Mean dependent var R-squared 0.509632

Sum squared resid 256.1328 Durbin-Watson stat 1.879969

Lựa chọn mô hình

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 3.003062 4 0.5573

Chọn REM

Đối với những công ty hoạt động trong những ngành có chi phí

R&D thấp

Phương pháp OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 06:01

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 39

Total panel (balanced) observations: 195

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.298164 0.222340 1.341027 0.1815

DACCR -0.646223 0.379049 -1.704852 0.0899

TOBIN_Q -0.173029 0.200522 -0.862893 0.3893

CF 0.493865 0.105270 4.691426 0.0000

EQISS 1.103842 0.275964 3.999945 0.0001

R-squared 0.180576 Mean dependent var 0.546476

Adjusted R-squared 0.163325 S.D. dependent var 0.946322

S.E. of regression 0.865600 Akaike info criterion 2.574519

Sum squared resid 142.3600 Schwarz criterion 2.658442

Log likelihood -246.0156 Hannan-Quinn criter. 2.608498

F-statistic 10.46754 Durbin-Watson stat 1.516528

Phương pháp FEM

Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 06:02

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 39

Total panel (balanced) observations: 195

Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic Variable

0.0716 0.593763 0.327278 1.814248 C

-0.641601 0.362364 -1.770601 0.0786 DACCR

-0.340341 0.273611 -1.243887 0.2155 TOBIN_Q

0.406354 0.140029 2.901920 0.0043 CF

0.776355 0.279092 2.781722 0.0061 EQISS

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.478242 Mean dependent var 0.546476

Adjusted R-squared 0.334072 S.D. dependent var 0.946322

S.E. of regression 0.772240 Akaike info criterion 2.512865

Sum squared resid 90.64599 Schwarz criterion 3.234603

Log likelihood -202.0043 Hannan-Quinn criter. 2.805088

F-statistic 3.317205 Durbin-Watson stat 2.275813

LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Prob(F-statistic) 0.000000

Redundant Fixed Effects Tests

Test cross-section fixed effects

Prob. Effects Test Statistic d.f.

0.0002 (38,152) Cross-section F 2.282021

38 0.0000 Cross-section Chi-square 88.022475

Phương pháp REM

P – value = 0.000<0.05: bác bỏ H0 chọn H1: chọn mô hình FEM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/17/14 Time: 06:03

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 39

Total panel (balanced) observations: 195

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.1217 0.377105 0.242564 1.554665

DACCR -0.663859 0.348361 -1.905661 0.0582

TOBIN_Q -0.216166 0.209693 -1.030869 0.3039

CF 0.475566 0.109474 4.344090 0.0000

EQISS 0.937973 0.259463 3.615062 0.0004

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.351115 0.1713

Idiosyncratic random 0.772240 0.8287

Weighted Statistics

R-squared 0.144786 Mean dependent var 0.383209

Adjusted R-squared 0.126781 S.D. dependent var 0.838446

S.E. of regression 0.783495 Sum squared resid 116.6343

F-statistic 8.041638 Durbin-Watson stat 1.786126

Prob(F-statistic) 0.000005

Unweighted Statistics

0.178121 Mean dependent var R-squared 0.546476

Sum squared resid 142.7864 Durbin-Watson stat 1.495904

LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 9.578646 4 0.0482

P – value = 0.0482<0.05, bác bỏ H0 : chọn mô hình FEM Công ty có cổ phiếu được nắm giữ ngắn hạn

OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 06:13

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 28

Total panel (balanced) observations: 140

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.4206 0.383769 0.475028 0.807887

DACCR -1.648556 0.666762 -2.472480 0.0147

TOBIN_Q -0.502166 0.410985 -1.221859 0.2239

CF 1.220463 0.143319 8.515720 0.0000

EQISS -0.022335 0.267046 -0.083638 0.9335

R-squared 0.383177 Mean dependent var 0.708365

Adjusted R-squared 0.364900 S.D. dependent var 1.630165

S.E. of regression 1.299130 Akaike info criterion 3.396327

Sum squared resid 227.8446 Schwarz criterion 3.501386

Log likelihood -232.7429 Hannan-Quinn criter. 3.439020

F-statistic 20.96583 Durbin-Watson stat 2.096782

FEM

Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 06:16

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 28

Total panel (balanced) observations: 140

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.0957 0.942561 0.560760 1.680864

DACCR -2.153682 0.709669 -3.034772 0.0030

TOBIN_Q -0.962804 0.484444 -1.987443 0.0494

CF 1.180642 0.179346 6.583051 0.0000

EQISS 0.075069 0.290857 0.258096 0.7968

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.528263 Mean dependent var 0.708365

Adjusted R-squared 0.392857 S.D. dependent var 1.630165

S.E. of regression 1.270215 Akaike info criterion 3.513881

Sum squared resid 174.2521 Schwarz criterion 4.186256

Log likelihood -213.9717 Hannan-Quinn criter. 3.787114

F-statistic 3.901322 Durbin-Watson stat 2.528839

LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Prob(F-statistic) 0.000000

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 1.230227 0.2258 (27,108)

Cross-section Chi-square 37.542445 27 0.0854

P – value = 0.0854 >0.05 chưa có cơ sở bác bỏ H0 chọn OLS

Công ty có cổ phiếu được nắm giữ dài hạn

OLS

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 06:24

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 53

Total panel (balanced) observations: 265

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.079816 0.096084 0.830685 0.4069

DACCR -0.409276 0.234569 -1.744800 0.0822

TOBIN_Q 0.112129 0.072887 1.538391 0.1252

CF 0.150243 0.038681 3.884165 0.0001

EQISS 0.988513 0.198588 4.977697 0.0000

R-squared 0.170723 Mean dependent var 0.431753

Adjusted R-squared 0.157965 S.D. dependent var 0.644867

S.E. of regression 0.591746 Akaike info criterion 1.807210

Sum squared resid 91.04251 Schwarz criterion 1.874752

Log likelihood -234.4553 Hannan-Quinn criter. 1.834347

F-statistic 13.38158 Durbin-Watson stat 1.607319

Prob(F-statistic) 0.000000

FIXED

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel Least Squares

Date: 10/17/14 Time: 06:25

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 53

Total panel (balanced) observations: 265

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.3554 -0.176123 0.190132 -0.926324

DACCR -0.339710 0.230374 -1.474602 0.1418

TOBIN_Q 0.313636 0.146358 2.142940 0.0333

CF 0.140104 0.056866 2.463778 0.0146

EQISS 0.835748 0.202540 4.126326 0.0001

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.425411 Mean dependent var 0.431753

Adjusted R-squared 0.270714 S.D. dependent var 0.644867

S.E. of regression 0.550705 Akaike info criterion 1.832764

Sum squared resid 63.08151 Schwarz criterion 2.602743

Log likelihood -185.8412 Hannan-Quinn criter. 2.142130

F-statistic 2.749964 Durbin-Watson stat 2.351695

LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Prob(F-statistic) 0.000000

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

0.0026 (52,208) Cross-section F 1.773008

52 0.0001 Cross-section Chi-square 97.228201

P value = 0.0001 <0.05 bác bỏ H0: chọn mô hình FEM

REM

Dependent Variable: INVEST

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/17/14 Time: 06:26

Sample: 2009 2013

Periods included: 5

Cross-sections included: 53

Total panel (balanced) observations: 265

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.6777 0.046936 0.112799 0.416106

DACCR -0.377045 0.223207 -1.689217 0.0924

TOBIN_Q 0.140155 0.083763 1.673224 0.0955

CF 0.147684 0.042075 3.510042 0.0005

EQISS 0.936083 0.191853 4.879163 0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.221552 0.1393

Idiosyncratic random 0.550705 0.8607

Weighted Statistics

0.158959 Mean dependent var R-squared 0.320986

Adjusted R-squared 0.146019 S.D. dependent var 0.595747

S.E. of regression 0.550536 Sum squared resid 78.80347

F-statistic 12.28513 Durbin-Watson stat 1.830878

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

0.169970 Mean dependent var R-squared 0.431753

Sum squared resid 91.12521 Durbin-Watson stat 1.601223

LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

3.840349 4 0.4280 Cross-section random

P value = 0.4280 >0.05

chấp nhận H0 chọn mô

hình REM