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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

----------------------------

HỒ ĐÌNH THẮNG

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA CƠ HỘI TĂNG TRƯỞNG VÀ NỢ CỦA CÁC CÔNG TY TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã số : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

P GS-TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả trong Luận

văn là trung thực và chưa từng công bố trong bất kỳ một công trình nào.

Tác giả luận văn

Hồ Đình Thắng

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

FEM: Fixed Effects Model

GLS: Generalized least squares

GMM: General Method of Moments

HNX: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.

HOSE: Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh

OLS: Ordinary least squares

REM: Random Effects Model

VIF: Variance Inflation Factor

DANH MỤC HÌNH ẢNH – BIỂU ĐỒ

Hình 2.1 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng GO1 và nợ ở Bồ Đào Nha .................... 8 Hình 2.2 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng GO2 và nợ ở Bồ Đào Nha .................... 8

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2. 1: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây .......................................................... 10 Bảng 4. 1 :Thống kê mô tả các biến ........................................................................... 23 Bảng 4. 2: tương quan giữa các biến nghiên cứu: ....................................................... 24 Bảng 4. 3: Kết quả hồi quy mô hình 1 ........................................................................ 25 Bảng 4. 4: Kết quả hồi quy mô hình 2 ........................................................................ 30 Bảng 4. 5: Kết quả hồi quy mô hình 3 ........................................................................ 34 Bảng 4. 6: Kết quả hồi quy mô hình 4 ........................................................................ 40 Bảng 4. 7: Kết quả hồi quy mô hình 5 ........................................................................ 45 Bảng 4. 8: Kết quả hồi quy mô hình 6 ........................................................................ 51 Bảng 4. 9: Mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ...................................... 57 Bảng 4. 10:Mối quan hệ bậc 2 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ..................................... 58 Bảng 4. 11: Mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ.................................... 59

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH – BIỂU ĐỒ

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

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .................................................................................................... 2

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ....................... 4

2.1 Cơ sở lý thuyết ................................................................................................................. 4

2.1.1 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory) .................................................................................................................... 4

2.1.2 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory) .............................................................................................................................. 4

2.1.3 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết đánh đổi (Trade off Theory) .............................................................................................................................. 5

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm trước đó về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ. ..... 6

2.3 Giả thuyết nghiên cứu .................................................................................................... 11

2.3.1 Giả thuyết 1 ............................................................................................................. 11

2.3.2 Giả thuyết 2: ............................................................................................................ 12

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................................... 12

3.1. Số liệu và lấy mẫu: ........................................................................................................ 13

3.2. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................................... 13

3.3. Mô hình nghiên cứu: ..................................................................................................... 14

3.3.1. Cơ hội tăng trưởng GO1: ......................................................................................... 16

3.3.2. Cơ hội tăng trưởng GO2: ......................................................................................... 16

3.3.3. Lợi Nhuận: ............................................................................................................. 17

3.3.4. Quy mô công ty. ..................................................................................................... 17

3.3.5. Tài sản cố định hữu hình......................................................................................... 17

3.4. Phương pháp kiểm định mô hình ................................................................................... 18

3.4.1. Bước 1: Thống kê mô tả ......................................................................................... 18

3.4.2. Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan ........................................................... 18

3.4.3. Bước 3: Lựa chọn phương pháp .............................................................................. 18

3.4.4. Bước 4: Ước lượng các hệ số hồi quy OLS ............................................................. 20

3.4.5. Bước 5: Kiểm định mô hình.................................................................................... 22

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................................................. 23

4.1. Thống kê mô tả ............................................................................................................. 23

4.2. Tương quan giữa các biến nghiên cứu: .......................................................................... 24

4.3. Kết quả hồi quy dữ liệu bảng của mô hình ..................................................................... 25

4.3.1. Hồi quy mô hình 1 .................................................................................................. 25

4.3.2 Hồi quy mô hình 2: .................................................................................................. 30

4.3.3 Hồi quy mô hình 3: .................................................................................................. 34

4.3.4 Hồi quy mô hình 4: .................................................................................................. 40

4.3.5 Hồi quy mô hình 5: .................................................................................................. 45

4.3.6 Hồi quy mô hình 6: .................................................................................................. 51

4.4 Thảo luận nghiên cứu: .................................................................................................... 57

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN .................................................................................................... 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu này xem xét mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là

mối quan hệ phi tuyến hay không? Nghiên cứu này được thu thập số liệu từ 105

Công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ

năm 2009 đến năm 2013, sử dụng mô hình Pooled Regression, Fixed Effect Model

và Random Effect để kiểm định lần lượt mối quan hệ tuyến tính, bình phương và

lập phương giữa cơ hội tăng trưởng và nợ. Bài nghiên cứu đã phát hiện mối quan hệ

phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

tương quan ngược chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và thấp,

và tương quan cùng chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình

Từ khóa: Cơ hội tăng trưởng, đòn bẩy nợ, quy mô công ty, lợi nhuận và tài sản cố

định

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1 Vấn đề nghiên cứu:

Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 và khủng hoảng nợ công Châu

Âu năm 2009, vấn đề tăng trưởng ngày càng trở nên quan trọng và cần thiết đối với

triển vọng phát triển của doanh nghiệp. Những doanh nghiệp nhỏ với giá trị tài sản

thấp lại có cơ hội tăng trưởng cao sẽ đối mặt với rủi ro cao do sự bất cân xứng

thông tin, những doanh nghiệp lớn ít phải đối mặt với rủi ro hơn, dễ dàng có cơ hội

tiếp cận thị trường vốn và chi phí vay cũng thấp hơn từ các tổ chức tín dụng hay từ

công chúng (Houston và James 1996, Spindt và Subramaniam 1999). Bài nghiên

cứu mở rộng thêm phần xem xét tác động và mức độ ảnh hưởng như thế nào của cơ

hội tăng trưởng thông qua các yếu tố quy mô Công ty, lợi nhuận và tài sản cố định

đến đòn bẩy nợ ở Việt Nam

2 Lý do chọn đề tài:

Hiện nay trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ hội

tăng trưởng và nợ của các tác giả như Rajan và Zingales 1995, Serrasqueiro và

Macus Nunes 2009 và các cộng sự, Mauricio Jara Bertin, Marta Moreno Walerta,

Paolo Saona Hoffmann và các cộng sự 2012. Tuy nhiên ở Việt Nam thì tác giả nhận

thấy chưa có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, đặc

biệt là mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ. Do đó bài nghiên cứu

này tiến hành kiểm định xem mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ ở Việt

Nam là như thế nào? Đồng thời cơ hội tăng trưởng cho doanh nghiệp và nợ của

doanh nghiệp là hai vấn đề cần thiết đối với nhà đầu tư trước khi quyết định đầu tư

cho doanh nghiệp hay không? Do đó tác giả nhận thấy mối quan hệ phi tuyến giữa

cơ hội tăng trưởng và nợ là vấn đề cần thiết để thực hiện bài nghiên cứu này

3 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu:

3.1 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của các

Công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

- Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là mối quan hệ tuyến tính hay phi

3 3.2 Câu hỏi nghiên cứu

- Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ thay đổi như thế nào khi Công ty có

tuyến tính tại các Công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam?

- Các yếu tố như quy mô doanh nghiệp, lợi nhuận và tài sản cố định tác động như

cơ hội tăng trưởng ở mức cao, thấp và trung bình?

thế nào lên mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ?

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu mối quan hệ giữa cơ hội

tăng trưởng và nợ của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt

Nam

Phạm vi nghiên cứu là các Công ty phi tài chính được niêm yết trên thị

trường chứng khoán tại hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2009-2013

5 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng theo ba phương pháp Pooled

Regression, FEM và REM. Sau đó sử dụng các kiểm định Likelihood test, Hausman

test và Lagrange Multiplier test để lựa chọn ra phương pháp nào là phù hợp. Nếu

xảy ra hiện tượng tự tương quan hay phương sai thay đổi thì sử dụng phương pháp

FGLS cho mô hình

Cấu trúc bài nghiên cứu gồm có 5 chương

Chương 1: Giới thiệu

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

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Cơ sở lý thuyết

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

Lý thuyết trật tự phân hạng bắt đầu với thông tin bất cân xứng, dùng để chỉ

các nhà quản lý nắm bắt được thông tin về các cơ hội tăng trưởng, tiềm năng, rủi ro

và lợi nhuận của doanh nghiệp hơn các nhà đầu tư từ bên ngoài. Thông tin bất cân

xứng sẽ tác động đến sự lựa chọn giữa tài trợ nội bộ và tài trợ từ bên ngoài giữa việc

huy động nguồn vốn mới từ nợ hay từ vốn cổ phần bên ngoài. Theo lý thuyết về trật

tự phân hạng thì công ty sẽ ưu tiên tài trợ vốn từ nguồn vốn nội bộ trước, chủ yếu là

lợi nhuận sau thuế được giữ lại để tái đầu tư, rồi mới phát hành nợ mới. Do đó theo

lý thuyết trật tự phân hạng chúng ta có thể thấy khi lợi nhuận công ty tăng lên ở

mức cao thì nhu cầu để doanh nghiệp vay nợ giảm hay nợ của doanh nghiệp giảm

xuống. Điều đó cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận và đòn bẩy

nợ.Phát hành cổ phần thường là giải pháp cuối cùng khi công ty đã sử dụng hết

khoản lợi nhuận giữ lại và hết khả năng vay nợ. Lý thuyết trật tự phân hạng là kết

quả của thông tin bất cân xứng vì các nhà quản lý của doanh nghiệp biết rõ các

thông tin về doanh nghiệp hơn nhà đầu tư bên ngoài do đó họ cũng rất miễn cưỡng

khi phát hành cổ phần mới khi nhận thấy giá cổ phiếu của công ty đang bị định giá

thấp. Họ cố gắng tìm thời điểm phát hành khi cổ phần có giá hợp lý hoặc được định

giá cao. Đồng thời huy động nợ sẽ tốt hơn vốn cổ phần vì doanh nghiệp không phải

công bố thông tin một cách rộng rãi ra công chúng vì vậy lý thuyết trật tự phân hạng

thì huy động từ vốn cổ phần bên ngoài chỉ là giải pháp cuối cùng khi khi doanh nghiệp đã sử dụng hết lợi nhuận giữ lại và cạn kiệt khả năng vay nợ.

2.1.2 Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ theo lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory) Theo lý thuyết tín hiệu thì thị trường sẽ phản ứng tiêu cực đối với các hoạt

động làm giảm đòn bẫy và phản ứng tích cực đối với các hoạt động làm tăng đòn

5 bẫy. Lý thuyết tín hiệu cho ta thấy khi doanh nghiệp lớn phát hành nợ chứng tỏ

doanh nghiệp đang có cơ hội tăng trưởng cao và thị trường sẽ phản ứng lại tích cực

với doanh nghiệp, doanh nghiệp thực hiện chiến lược này để bổ sung nguồn tài trợ

cho các dự án đầu tư hoặc tài trợ cho nguồn vốn cần thiết cho các hoạt động và làm

tăng lợi ích từ tấm chắn thuế của doanh nghiệp. Mặt khác khi doanh nghiệp phát

hành cổ phiếu chứng tỏ tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp đang có xu hướng

giảm, thị trường sẽ phản ứng tiêu cực lại với hoạt động này của doanh nghiệp, có

thể làm giảm giá trị của doanh nghiệp trên thị trường cổ phiếu.

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

Theo lý thuyết đánh đổi thì việc vay nợ của doanh nghiệp phải đánh đổi giữa

một bên có lợi ích từ lá chắn thuế và một bên là đối mặt với chi phí kiệt quệ tài

chính và chi phí phá sản khi công ty vay nợ nhưng không có khả năng trả lãi vay từ

khoản nợ này. Doanh nghiệp vay nợ để tài trợ cho nhu cầu vốn của mình hoặc để

đầu tư vào các dự án mạng lại cơ hội tăng trưởng cũng như thu nhập trong tương

lai. Doanh nghiệp sẽ phải gánh khoản chi phí lãi vay để trả cho khoản vay này và

khoản nợ vay khi đến hạn do vậy chi phí lãi vay được tính là khoản chi phí trong

hoạt động của doanh nghiệp và được khấu trừ thuế khi tính thuế thu nhập doanh

nghiệp. Do đó khi công ty có cơ hội đầu tư mạng lại thu nhập và cơ hội tăng trưởng

thì lợi ích từ lá chắn thuế càng giúp ích doanh nghiệp có được thu nhập và lợi nhuận

cao hơn. Đó là lợi ích từ tấm chắn thuế khi doanh nghiệp vay nợ. Tuy nhiên khi

khoản vay tới hạn phải trả hoàn nợ gốc và lãi vay mà doanh nghiệp hoạt động kinh

doanh yếu kém, đầu tư không hiệu quả dẫn tới thua lỗ. Lúc này doanh nghiệp phải

đối mặt với chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản. Do vậy doanh nghiệp phải

cân nhắc kỹ lưỡng chấp nhận đánh đổi giữa lợi ích và chi phí của việc vay nợ. Ban

đầu doanh nghiệp vay nợ ở mức thấp thì sẽ đối diện với chi phí kiệt quệ tài chính và

chi phí phá sản ở mức thấp nhưng khi doanh nghiệp vay nợ tới một điểm nào đó thì

chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản lớn hơn lợi ích từ lá chắn thuế, lúc này

doanh nghiệp gặp phải rủi ro phá sản và vỡ nợ cao, mất đi chi phí cơ hội khi có cơ

hội hợp tác với các đối tác, hủy hợp đồng khi biết doanh nghiệp đang đối diện với

6 việc phá sản và làm ăn thu lỗ không đủ khả năng tài chính để trả khoản nợ đã vay.

Do vậy doanh nghiệp mất đi cơ hội tăng trưởng nếu hợp đồng này mang lại thu

nhập và sinh lời cho doanh nghiệp. Nhiệm vụ của các giám đốc doanh nghiệp là

phải cân nhắc giữa đánh đổi giữa lợi ích từ lá chắn thuế và chi phí kiệt quệ tài chính

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

từ việc vay nợ

Theo bài nghiên cứu thực nghiệm của Pandey 2004 xem xét mối quan hệ

giữa cấu trúc vốn và cơ hội tăng trưởng. Các tác giả này dự đoán rằng cấu trúc vốn

có quan hệ hàm lập phương với cơ hội tăng trưởng. Điều này cho thấy khi tobin’s Q

ở mức tăng trưởng thấp hoặc cao thì công ty sẽ vay nợ nhiều hơn và giảm vay nợ

khi tobin’s Q ở mức trung bình, điều này dẫn tới một mối tương quan phức tạp về

điều kiện thị trường, chi phí đại diện, chi phí phá sản, có mối quan hệ thuận chiều

với cơ hội tăng trưởng và đây cũng là đặc trưng cho mối quan hệ phi tuyến giữa cơ

hội tăng trưởng và nợ. Họ cũng thấy biến quy mô công ty và tài sản cố định có mối

quan hệ cùng chiều với cơ hội tăng trưởng. Rủi ro hệ thống và biến cấu trúc sở hữu

có tác động ngược chiều lên cấu trúc vốn.

Bài nghiên cứu của Gaud 2005 về cơ chế quyết định cấu trúc vốn của các

công ty Thụy Sĩ, sử dụng cả hai mô hình static và dynamic, phân tích mô hình

dynamic kết hợp với GMM kết quả cho thấy lợi nhuận năm hiện hành và cơ hội

tăng trưởng thì có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều với đòn bẩy nợ, quy mô

công ty, tài sản cố định, rủi ro kinh doanh, có mối quan hệ thuận chiều với đòn bẩy

nợ. Phân tích mô hình dynamic đề xuất rằng có sự tồn tại tỷ số nợ trên vốn chủ sở

hữu. Lợi nhuận được lấy độ trễ thì có tác động thuận chiều lên đòn bẩy nợ. Kết quả

này dự báo hành vi trong ngắn hạn theo thuyết trật tự phân hạng sẽ hành động về

phía nợ mục tiêu. Tuy nhiên quá trình điều chỉnh này diễn ra rất chậm

Theo nghiên cứu của Raijan và Zingales 1995 nghiên cứu về đòn bẩy nợ

giữa các quốc gia khác nhau, với biến đòn bẩy nợ được đo lường bởi hai biến giá

trị sổ sách của nợ và giá trị thị trường của nợ, còn biến cơ hội tăng trưởng được đo

lường bởi biến “Market to book”. Kết quả cho thấy cơ hội tăng trưởng được đo

7 lường bởi biến “Market to book” có mối quan hệ tuyến tính và ngược chiều với

biến nợ trong cả hai trường hợp giá trị sổ sách của nợ hay giá trị thị trường của nợ

làm biến phụ thuộc. Tài sản cố định luôn có mối tương quan cùng chiều với đòn

bẩy nợ. Quy mô công ty cũng có tương quan cùng chiều với nợ ngoại trừ trường

hợp ở Đức. Cuối cùng lợi nhuận có tương quan ngược chiều với nợ ở tất cả các

quốc gia.

Theo nghiên cứu của ba tác giả Mauricio Jara Bertin, Marta Moreno Walerta,

Paolo 2012 sử dụng mô hình GMM kết quả cho thấy cơ hội tăng trưởng có mối

quan hệ “non monotonic” hình chữ “U” với nợ. Điều đó khẳng định thêm mối quan

hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ của doanh nghiệp.

Theo nghiên cứu của Raijan và Zingales 1995, Gaud 2005 Kayhan và Titman 2006.

Biến giải thích sử dụng là Tobin’s Q, biến mở rộng nghiên cứu và phát triển (R&D

intensity) đại diện cho biến tăng trưởng được sử dụng bởi rất nhiều tác giả (Ozkan

2001, Panley 2004, Gaud 2005). Trong bối cảnh của những công ty niêm yết

Whitwell 2007, Galbreath và Gavin 2008 xem xét tài sản vô hình là nguồn tăng

trưởng quan trọng của công ty, là biến đại diện cho cơ hội tăng trưởng, được thực

hiện bởi nhiều nghiên cứu sau đó của Fama và French 2002, Lin 2006, Moon và

Tandon 2007, Huang và Ritter 2009. Đo lường quy mô vốn của công ty, chọn

logarite của tổng tài sản (Bhaduri 2002, Chen 2004, Pandey 2004).

Trong bài nghiên cứu ở Bồ Đào nha của hai tác giả Serrasqueiro và Macus

Nunes 2009 đã đề cập tới mối quan hệ phi tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và nợ. Kết

quả thực nghiệm tại các Công ty Bồ Đào Nha cho thấy mối quan hệ giữa cơ hội tăng

trưởng và nợ có tác động cùng chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng thấp và

cao, mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ có tác động ngược chiều khi doanh

nghiệp có mức tăng trưởng trung bình, kết quả thực nghiệm cho thấy mối quan hệ

giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là mối quan hệ phi tuyến, bên cạnh đó nghiên cứu cho

thấy mối quan hệ các doanh nghiệp có lợi nhuận thì ít vay nợ, tương quan dương

giữa quy mô và nợ, và giữa tài sản cố định và nợ

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

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

những chỉ số đo lường ở trên phải được phù hợp với hai cách đo lường của cơ hội

tăng trưởng (tỉ số Tobin’s Q và R&D intensity) và nợ.

Hình 2.2: Mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng GO2 và nợ ở Bồ Đào Nha

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

Bằng chứng thực nghiệm đạt được trong bài nghiên cứu ở Bồ Đào Nha cho

thấy khi các công ty niêm yết ở Bồ Đào Nha mà có cơ hội tăng trưởng thấp thì tồn

tại mối quan hệ cùng chiều giữa nợ và cơ hội tăng trưởng, làm củng cố vững chắc

hơn tranh luận của Jensen 1986 và Stulz 1990. Liên quan đến vấn đề đại diện giữa

cổ đông và giám đốc. Nợ được sử dụng như là yếu tố để kiểm soát những hành động

sai lầm của ban giám đốc khi mà họ không đầu tư vào dự án mà sẽ mang lại cho

công ty tăng trưởng vượt quá mức nợ tối ưu và làm tổn hại tới tình hình tài chính

của công ty.

Khi cơ hội tăng trưởng của các công ty niêm yết ở Bồ Đào Nha ở mức trung

9 gian thì mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng là ngược chiều. Ở khía cạnh

khác thì kết quả này bổ sung cho những tranh luận của học thuyết đánh đổi (trade-

off theory) của Kraus và Litzenberger 1973, scott 1977 đã đề xuất các công ty này

giảm mức nợ để kiểm soát lợi nhuận và giảm nguy cơ phá sản cũng như làm giảm đi

cơ hội tăng trưởng và triển vọng của công ty trong tương lai. Ở một khía cạnh khác

thì mối quan hệ ngược chiều giữa nợ và cơ hội tăng trưởng củng cố thêm những

tranh luận về thuyết đại diện liên quan tới vấn đề đầu tư dưới mức (Jensen và

Meckling 1976, Myer 1977). Đưa ra khả năng của công ty thực hiện đầu tư thấp hơn

mức đầu tư tối ưu như là một quá trình tận dụng cơ hội tăng trưởng. Người cho vay

có thể khó khăn với công ty trong việc cấp khoản cho vay.

Cuối cùng kết quả chỉ ra mối quan hệ thuận chiều giữa nợ và cơ hội tăng

trưởng cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Bồ Đào Nha với mức

tăng trưởng cao. Phát hiện này cho thấy công ty mà sở hữu cơ hội tăng trưởng cao

sẽ tạo ra nguồn vốn trong nội bộ hơn là vay nợ từ bên ngoài bổ sung củng cố cho

những tranh luận của lý thuyết trật tự phân hạng của (Myer 1984, Myer và Maijut

1984). Mối quan hệ thuận chiều này cũng củng cố cho những tranh luận của lý

thuyết phát tín hiệu của Ross 1977 rằng các giám đốc và các thành viên nội bộ trong

công ty có những thông tin riêng bí mật, kỳ vọng về lợi nhuận và chất lượng của

những khoản đầu tư tương lại mang lại.

Vấn đề đầu tư dưới mức đã được chỉ ra như là nguyên nhân của kết quả thực

nghiệm, chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa nợ và cơ hội tăng trưởng (Kim và

Sorensen 1986, Barclay 1995, Raijan và Zingales 1995, Hovakimian 2001, Fama và

French 2002 , Moon và Tandon 2007, Huang và Ritter 2009).

Tuy nhiên, bằng chứng thực nghiệm khác đã hướng về mối quan hệ thuận chiều

giữa nợ và cơ hội tăng trưởng (Buhduri 2002, Chen 2004, Gaud 2005) hai yếu tố

này có thể đóng góp vào kết quả đạt được bởi những tác giả này

1) Nợ được sử dụng với mục đích kiểm soát hành động của giám đốc trong trường

hợp đầu tư quá mức (theo Bhaduri 2002, Chen 2004, Gaud 2005).

2) Người cho vay nhận ra cơ hội tăng trưởng của công ty và đồng ý cho vay một

10 khoản tín dụng ưu đãi và dễ dàng hơn (theo Lang 1996).

Trường hợp các công ty niêm yết ở Malaysia (Pandey 2004) phát hiện ra

rằng có mối quan hệ phi tuyến giữa nợ và cơ hội tăng trưởng. Vấn đề đại diện liên

quan tới mối quan hệ giữa cổ đông và giám đốc, giữa người cho vay với cổ đông

và giám đốc có thể làm hạn chế khả năng tài chính ảnh hưởng tới cơ hội tăng

trưởng thông qua nợ và mức độ ảnh hưởng này có thể phụ thuộc vào mức độ của

cơ hội tăng trưởng.

Các biến

Kỳ vọng tương quan

Cách tính

BLEV

Giá trị sổ sách của nợ

MLEV

Giá trị thị trường của nợ

Cơ hội tăng trưởng GO1

Phi tuyến

Giá trị sổ sách của nợ / giá trị sổ sách của tổng tài sản. Giá trị thị trường của nợ / (giá trị sổ sách của nợ + giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu) (Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu + giá trị sổ sách của tổng tài sản- giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu) / giá trị sổ sách tổng tài sản Chi phí nghiên cứu và phát triển / tổng tài sản Logarite tổng tài sản

Cơ hội tăng trưởng GO2 Quy mô cty SIZE Lợi nhuận PRO TS cố định TANG

Lợi nhuận trước thuế/ tổng tài sản Tài sản cố định / tổng tài sản.

Các nghiên cứu

Gaud 2005

Pandey 2004

Raijan và Zingales 1995

Mauricio Jara Bertin & cộng sự 2012

Serrasqu eiro & cộng sự 2009

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây

Các nghiên cứu thực nghiệm trước đó trên thế giới về mối quan hệ giữa cơ

hội tăng trưởng và nợ là khá đa dạng, sử dụng nhiều phương pháp khác nhau và sử

dụng cách thức đo lường cho biến giá trị sổ sách và giá trị thị trường của nợ hay

biến cơ hội tăng trưởng rất đa dạng tuy nhiên do đặc điểm của nền kinh tế Bồ Đào

Nha có thị trường chứng khoán và nền kinh tế đang phát triển, khá tương đồng với

11 Việt Nam do đó bài luận văn này sử dụng bài nghiên cứu của Serrasqueiro và

Macus Nunes 2010 sử dụng hồi quy dữ liệu bảng (panel data) để thực hiện cho

nghiên cứu của tác giả

2.3 Giả thuyết nghiên cứu

Từ những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa cơ hội

tăng trưởng và nợ cho thấy kết quả khá giống nhau là mối quan hệ giữa cơ hội tăng

trưởng và nợ là mối quan hệ phi tuyến tính. Nghiên cứu này nhằm xác định mối

quan hệ phi tuyến tính giữa cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy nợ ở các công ty trên thị

trường chứng khoán Việt Nam. Do đó bài nghiên cứu dựa trên giả thuyết sau:

2.3.1 Giả thuyết 1

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

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

Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới hầu hết cho thấy kết quả mối quan

hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến tính. Cụ thể mối quan hệ giữa cơ hội

tăng trưởng và nợ ở Bồ Đào Nha của tác giả Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 là

phi tuyến tính, cụ thể là mối quan hệ hàm lập phương, nghiên cứu của Mauricio Jara

Berlin, Moreno và Warleta, Paolo Saona Hoffman và cộng sự 2012 cho thấy mối

quan hệ “non-monotoic” (hình chữ U). Bài nghiên cứu này tác giả tiến hành xác

định mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng là tuyến tính hay phi tuyến tính

Tác giả kỳ vọng có sự tương quan giữa mối quan hệ cơ hội tăng trưởng và

nợ. Mối tương quan này có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều tùy thuộc vào mức

độ của cơ hội tăng trưởng là cao hay thấp hay mức trung bình. Khi công ty có cơ

hội tăng trưởng cao thì sẽ có nhu cầu nguốn vốn cao hơn để tài trợ cho các dự án

mang lại thu nhập cho doanh nghiệp hay tạo ra sự tăng trưởng cho công ty. Do đó

cơ hội tăng trưởng cao thì nhu cầu vay nợ càng lơn nên mối quan hệ giữa cơ hội

tăng trưởng và nợ được kỳ vọng là cùng chiều. Ngược lại khi công ty có cơ hội tăng

trưởng ở mức thấp thì công ty không tạo ra khả năng sinh lời và thu nhập cao cho

12 tương lai và do vậy mà nhu cầu sử dụng nguồn nợ vay cũng giảm đi do đó mối quan

hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ kỳ vọng cũng là thuận chiều.

2.3.2 Giả thuyết 2

Mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là phi tuyến thì đường cong thể

- Ho: Đường cong thể hiện mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là tương

hiện mối quan hệ có dạng như sau:

quan thuận chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và thấp và

LEV

- H1: Đường cong thể hiện mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là tương

tương quan ngược chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng trung bình

quan ngược chiều khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và thấp và

tương quan thuận chiều khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng trung bình

LEV

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Số liệu và lấy mẫu:

Số liệu được lấy từ 105 công ty phi tài chính thuộc các lĩnh vực khác nhau

niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam tại hai sàn giao dịch chứng khoán

HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2009 tới 2013 (thời kỳ mẫu là 5 năm)

Dữ liệu được thu thập từ các công ty chứng khoán trên cafef.vn, vietstock.vn,

cophieu68.vn từ năm 2009 tới 2013 sau đó dữ liệu được xử lý qua phần mềm excel

và chạy hồi quy bằng phần mềm Eviews 7

3.2. Phương pháp nghiên cứu

Trong bài luận văn này tác giả kế thừa các nghiên cứu của Seraqueiro và

Macas Nunes 2009, để xây dựng mô hình nghiên cứu và các biến. Thị trường chứng

khoán Bồ Đào Nha cũng đang phát triển nên cũng phù hợp và tương đồng với thị

trường chứng khoán Việt Nam. Do vậy cả hai thị trường chứng khoán Bồ Đào Nha

và Việt Nam đều có hạn chế nhất định trong việc tiếp cận nguồn vốn tài chính từ thị

trường chứng khoán do vậy các doanh nghiệp tiếp cận với nguồn tài chính từ vay nợ

nhiều hơn.

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (Panel data)

theo hai biến MLEV và BLEV lần lượt là hai biến phụ thuộc. Đồng thời bài nghiên

cứu còn xem xét mối quan hệ tuyến tính, hàm bình phương, lập phương giữa cơ hội

tăng trưởng và nợ để xác định mối quan hệ mà giải thích tốt nhất, phù hợp nhất cho

mối quan hệ giữa nợ và cơ hội tăng trưởng ở Việt Nam.

Bài nghiên cứu này sử dụng theo ba phương pháp Pooled regression, Fixed

Effect model, Random Effect model và đồng thời tiến hành kiểm định để lựa chọn

phương pháp nào phù hợp nhất cho từng mô hình

Để so sánh phương pháp Pooled Regression và Fixed Effects model tác giả

sử dụng kiểm định Likelihood, giả thuyết Ho: mô hình Pooled regression là phù

hợp. Giả thuyết H1: mô hình fixed effect model là phù hợp. Nếu kết qua hồi quy

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

giả thiết Ho

Để so sánh phương pháp Pooled Regression và Random effect model tác

giả sử dụng kiểm định Breusch Pagan Lagrangian Multipier test để kiểm định giữa

hai phương pháp trên, phương pháp nào phù hợp với giả thuyết Ho mô hình Pooled

regression là phù hợp. Giả thuyết H1: mô hình Random effect model là phù hợp.

Nếu kết qua hồi quy cho P-value < α thì bác bỏ giả thuyết Ho và ngược lại nếu P-

value > α thì chấp nhận giả thiết Ho.

Để so sánh phương pháp Fixed effect model và Random effect model tác giả

sử dụng kiểm định Hausman Test để kiểm định giữa hai phương pháp trên, phương

pháp nào phù hợp với giả thuyết Ho mô hình Random Effect model là phù hợp. Giả

thuyết H1: mô hình Fixed effect model là phù hợp. Nếu kết qua hồi quy cho P- value

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

Trong trường hợp mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì ta

dùng FGLS ta dùng Feasible Generalized Least Squares (FGLS) để khắc phục hiện

tượng phương sai sai số thay đổi

3.3. Mô hình nghiên cứu:

Mô hình nghiên cứu của bài luận văn được tác giả kế thừa theo nghiên cứu

thực nghiệm của Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 để xây dựng mô hình hồi quy

và các biến trong mô hình. Tác giả sử dụng hai biến GO1 và GO2 để đo lường cho

cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp, biến lợi nhuận được sử dụng theo lý thuyết

trật tự phân hạng để tác động lên biến đòn bẩy nợ khi doanh nghiệp có lợi nhuận giữ

lại. Hai biến quy mô công ty và tài sản cố định là tài sản đảm bảo cho khoản vay nợ

khi doanh nghiệp đối mặt với chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản (theo lý

thuyêt đánh đổi)

Phương trình hồi quy:

LEVi,t = β0 + β1LEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO2 + β4PRO + β5SIZE + β6TANG +εt

Trong đó:

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

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

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

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

sản vô hình)

PRO : Lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp

SIZE : Quy mô của doanh nghiệp

TANG : Tài sản cố định

: hệ số tác động của các biến độc lập βt

: sai số εt

Từ phương trình trên tác giả mở rộng xây dựng nên 6 mô hình để kiểm định và

kiểm tra sự tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nợ như sau:

Mô hình 1: mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị sổ sách của nợ

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

Mô hình 2: mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị thị trường của nợ

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

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

2 + β4GO2 + β5GO2

2 + β6PRO + β7SIZE

BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1

+ β8TANG +εt

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

2 + β4GO2 + β5GO2

2 + β6PRO +

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1

β7SIZE + β8TANG +εt

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

2 + β4GO1

3 + β5GO2 + β6GO2

2 + β7GO2

BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1

+ β8PRO + β9SIZE + β10TANG + εt

2 +

2 + β4GO1

3 + β5GO2 + β6GO2

16 Mô hình 6: mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị thị trường của nợ

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1 3 + β8PRO + β9SIZE + β10TANG + εt β7GO2

3.3.1 Biến phụ thuộc:

3.3.2 Biến độc lập

3.3.2.1 Cơ hội tăng trưởng GO1:

Cơ hội tăng trưởng GO1 cho thấy biến động của chênh lệch giá trị thị trường và giá

trị sổ sách của vốn chủ sở hữu. Theo nghiên cứu của Panley 2004 thì cơ hội tăng

trưởng và nợ có mối quan hệ phi tuyến. Đồng thời theo nghiên cứu của Serasquiro

và Macas Nunes 2009 thì cơ hội tăng trưởng và nợ là có mối quan hệ lập phương.

Khi cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và mức cao thi cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy nợ

là cùng chiều. Khi cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình thì mối quan hệ giữa cơ hội

tăng trưởng và nợ là ngược chiều

3.3.2.2 Cơ hội tăng trưởng GO2:

Biến mở rộng nghiên cứu và phát triển (R&D intensity) đại diện cho biến tăng

trưởng được sử dụng bởi rất nhiều tác giả (Ozkan 2001, Panley 2004, Gaud 2005.

Theo Whitwell 2007, Galbreath và Gavin 2008 xem xét tài sản vô hình là nguồn

tăng trưởng quan trọng của công ty và được thực hiện nhiều nghiên cứu sau đó

Fama và French 2002, Lin 2006, Moon và Tandon 2007, Huang và Ritter 2009

17 Theo nghiên cứu của tác giả Serrasqueiro và Macus Nunes thì mối quan hệ GO2 có

mối quan hệ phi tuyến với cả giá trị sổ sách và giá trị thị trường của đòn bẩy nợ.

Tuy nhiên do đặc điểm của Việt Nam thì các doanh nghiệp khá hạn chế trong việc

xác định chi phí nghiên cứu và phát triển công nghệ do đó tác giả phải chọn tỷ lệ

chênh lệch giá trị tài sản vô hình đại diện cho biến cơ hội tăng trưởng GO2.

3.3.2.3 Lợi Nhuận sau thuế (PRO):

Lợi nhuận là biến đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, đồng

thời có mối quan hệ mật thiết với đòn bẩy nợ. Doanh nghiệp vay nợ để đầu tư dự án

hoặc tài trợ cho vốn lưu động hay hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp. Việc

doanh nghiệp vay nợ sẽ phải đối mặt với chi phí lãi vay và trách nhiệm hoàn trả nợ

vay do đó nó ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của công ty. Khi doanh nghiệp có

lợi nhuận cao sau khi đã trừ đi khoản lãi vay và thuế, chi trả cổ tức có thể giữ lại lợi

nhuận để tái đầu tư. Việc doanh nghiệp có khoản lợi nhuận lớn thì doanh nghiệp có

thể tự tài trợ cho dự dán đầu tư của mình do đó giảm nhu cầu vay nợ từ bên ngoài.

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

3.3.2.4 Quy mô công ty (SIZE).

Quy mô công ty là yếu tố quan trọng khi vay nợ. Theo Gaud 2005, Serrasqueiro và

Macus Nunes 2009 thì quy mô công ty có mối quan hệ cùng chiều với nợ. Quy mô

công ty càng lớn càng dễ tiếp cận khoản vay và với lãi suất ưu đãi. Do vậy mối

quan hệ giữa quy mô công ty và nợ là cùng chiều

3.3.2.5 Tài sản cố định (TANG):

Tài sản cố định theo hai tác giả Gaud 2005, Serrasqueiro và Macus Nunes 2009 này

thì tài sản cố định có mối quan hệ cùng chiều lên đòn bẩy nợ vì khi công ty có tài

sản cố định lớn thì càng đảm bảo cho khoản vay nợ do đó dễ dàng tiếp cận được với

18 khoản vay nợ hơn. Do vậy mối quan hệ giữa nợ và tài sản cố định là cùng chiều

3.4. Quy trình thực hiện:

Mô hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy theo 3

cách: mô hình hồi quy OLS (Pooled Regression), mô hình các ảnh hưởng cố định

(FEM), mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)

Để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp tác giả kiểm định theo tiến trình sau:

3.4.1. Bước 1: Thống kê mô tả

Số liệu trong nghiên cứu được thể hiện dưới dạng thống kê theo các giá trị nhỏ nhất,

giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, giá trị trung vị, độ lệch chuẩn. Mô tả tóm tắt các

đặc trưng dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch HOSE và

HNX để phản ánh một cách tổng quát về tình hình các doanh nghiệp này.

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

Thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến kiểm soát nhằm

xác định mối tương quan giữa các biến này là như thế nào và để kiểm tra mối tương

quan như thế nào giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập

với nhau.

3.4.3. Bước 3: Lựa chọn phương pháp

Nếu một trong các giả thiết ban đầu của OLS bị vi phạm (phương sai thay đổi, tự

tương quan, đa cộng tuyến). Khi đó, các ước lượng thu được sẽ bị bóp méo và sẽ là

sai lầm nếu sử dụng chúng để phân tích. Phương pháp cơ bản trong trường hợp có

thể sử dụng phương pháp hồi quy theo mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM)

hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để ước lượng các dữ liệu dạng bảng. Kiểm

định Hausman để lựa chọn mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng

cố định.

Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)

Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến

các biến độc lập, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể

với các biến độc lập qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng

19 biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước

lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Mô hình ước lượng sử dụng:

Yit = Ci + β Xit + uit *

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

(năm).

Xi,t: biến độc lập

Ci (i=1….n): hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu.

β: hệ số góc đối với nhân tố X.

ui,t : phần dư.

Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn c để phân biệt hệ số chặn của từng

doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác

nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt

động của doanh nghiệp.

Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)

Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định

được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể.Nếu sự biến động giữa các thực thể

có tương quan đến biến độc lập trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình

ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và

không tương quan đến các biến giải thích.

Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc

thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không

tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.

Ý tưởng cơ bản của mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình:

Yit = Ci + β Xit + uit

Thay vì trong mô hình trên, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một

biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:

20 Ci = C + εi (i=1,...n)

εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là

Thay vào mô hình ta có:

Yit = C + β Xit + εi + uit hay Yit = C + β Xit + wit

với wit = εi + uit

εi: Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau

của từng doanh nghiệp)

uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và

theo thời gian

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

Nhược điểm của ước lượng OLS có thể nhận diện sai do hiện tượng tự tương quan,

hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi sẽ dẫn đến kết quả ước lượng

sai; Do đó, sau khi thực hiện kiểm định OLS chúng ta thực hiện kiểm định các giả

định của mô hình.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:

Mô hình cổ điển là mô hình lý tưởng với giả thiết các biến giải thích không tương

quan với nhau. Nghĩa là mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ

thuộc và thông tin đó lại không có trong biến độc lập khác. Khi đó ta nói không có

hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng

tương quan cặp giữa các biến độc lập cao và nhân tử phóng đại phương sai (VIF).

Nếu các cặp tương quan giữa các biến độc lập cao (lớn hơn 0,8) thì có thể xảy ra

hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên tiêu chuẩn này thường không chính xác. Có

những thường trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra đa cộng

tuyến. Do đó, để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu có sử dụng nhân tử

phóng đại phương sai để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

Nhân tử phóng đại phương sai:

VIFj=1/ (1-Rj

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

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan: tự tương quan là sự tương quan giữa

các thành phần của chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong chuỗi

thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Nghĩa là trong mô hình hồi quy cổ

điển OLS ta giả thiết rằng không có tương quan giữa các Ui, Cov (Ui,Uj) = 0 (j ≠ i),

sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với quan sát khác.

Kiểm định tự tương quan thông qua: kiểm định Durbin-Watson test

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

tương quan

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

dương

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

âm

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

(1979)

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

 Bước 2: Tạo biến phần dư GENR U1=RESID2

 Bước 3: Chạy hồi quy phụ: U1 = α1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 + α5X5 + u

--> Tìm R2 phụ

 Bước 4: Tính trị số LM = n* R2 phụ

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

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

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

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

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

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

22 Trường hợp xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì ta dùng FGLS Feasible

Generalized Least Squares (FGLS) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay

đổi

3.4.5. Bước 5: Kiểm định mô hình

Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy: nhằm đưa ra biến phù hợp và có ý

nghĩa thống kê của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp giá trị p-value để kiểm

tra giả thiết cho các hệ số hồi quy của các biến

H0: Các biến độc lập không ảnh hưởng hay tác động lên biến phụ thuộc là giá trị sổ

sách của nợ (BLEV) hoặc giá trị thị trường của nợ (MLEV)

H1: Một trong các biến độc lập ảnh hưởng hay tác động lên biến phụ

thuộc.

P-value = P(|t| > t0) < α =5%: bác bỏ giải thuyết

Chấp nhận giả thuyết H0 tức là những biến này không có ý nghĩa thống kê và không

có ảnh hưởng biến phụ thuộc là giá trị sổ sách của nợ (BLEV) hay giá trị thị trường

của nợ (MLEV).

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Thống kê mô tả

PRO

SIZE

TANG

BLEVi,t MLEVi,t GO1

GO2

Mean

0.493563 0.003251 376.0860 2.829430 0.203971 5.822726 0.278226

Median

0.532761 0.001878 263.4362 -0.011516 0.167251 5.832061 0.230355

Maximum 0.946642 0.036582 3976.121 336.5429 0.662981 7.376878 0.869119

Minimum 0.031957 2.99E-05 25.88039 -0.999009 0.002152 4.330678 0.013001

Std. Dev.

0.213084 0.004109 375.9444 24.74163 0.130969 0.565719 0.190595

Observations

420

Bảng 4. 1 :Thống kê mô tả các biến

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

Bảng 4.1 thống kê số liệu về trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ

nhất của các biến được sử dụng trong bài nghiên cứu trong giai đoạn từ 2009 -

2013.

Với 420 quan sát, số liệu được thu thập trong giai đoạn từ 2009-2013 của 105 công

ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam trên hai sàn HOSE và HNX. Vùng biến

động của giá trị sổ sách của đòn bẩy nợ (BLEV) là từ 0.031 đến 0.946 và giá trị

trung bình là 0.4935 cho thấy mức vay nợ của doanh nghiệp Việt Nam ở mức trung

bình khoảng 50% thấp hơn so với nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes là

71.83%

Mức biến động của biến giá trị thị trường của đòn bẩy nợ khá nhỏ từ 0.00003 tới

0.0365 và giá trị trung bình là 0.003251 điều này cho thấy mức biến động của giá trị

thị trường của đòn bẩy nợ rất ít phụ thuộc vào sự tác động của thị trường

24 Mức biến động của cơ hội tăng trưởng GO1 từ 25.8803 tới 3976.121 và giá trị trung

bình là 378.086. Đồng thời mức biến động của biến cơ hội tăng trưởng GO2 là trung

bình 2.829, chứng tỏ mức biến động của cơ hội tăng trưởng mà đại diện là chênh

lệch giữa giá trị thị trường so với giá trị sổ sách của vốn chủ lớn là rất lớn so với tỷ

lệ chênh lệch giá trị tài sản vô hình của doanh nghiệp

Quy mô Công ty của doanh nghiệp Việt Nam tăng tương đối so với mức biến động

trung bình là 5.822, điều này cũng cho thấy mức độ tăng quy mô của doanh nghiệp

Việt Nam là ở mức cao

Bên cạnh đó, lợi nhuận và tài sản cố định cũng biến động tương đối với giá trị trung

bình lần lượt là 0.203 và 0.278

4.2. Tương quan giữa các biến nghiên cứu:

PRO

SIZE

TANG

BLEVi,t MLEVi,t

GO1

GO2

BLEVi,t 1.000000

MLEVi,t 0.695299 1.000000

-0.562966 -0.473100 1.000000

GO1

0.009138 -0.011612 -0.004435 1.000000

GO2

-0.390474 -0.362006 0.502611 0.016916 1.000000

PRO

0.273226 0.254536 0.081694 0.018104 -0.038617 1.000000

SIZE

TANG -0.066482 0.034356 0.034819 0.056529 0.001020 0.020348 1.000000

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

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

Bảng 4.2 cho thấy mối tương quan giữa các biến nghiên cứu, trong đó biến cơ hội

tăng trưởng (GO1) tương quan ngược chiều với biến đòn bẩy nợ (BLEV và MLEV),

kết quả này không ủng hộ nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes, tuy nhiên

biến lợi nhuận sau thuế (PRO) tương quan ngược chiều với biến đòn bẩy nợ

(BLEV, MLEV) điều này ủng hộ nghiên cứu của Saraquiero và Macas Nunes. Bên

cạnh đó ta thấy biến cơ hội tăng trưởng (GO2) tương quan cùng chiều với giá trị sổ

25 sách của nợ và tương quan ngược chiều với giá trị thị trường của nợ. Biến tài sản cố

định (TANG) tương quan ngược chiều với biến nợ (BLEV) nhưng lại tương quan

cùng chiều với biến giá trị thị trường của nợ. biến nợ (BLEV, MLEV) tương quan

cùng chiều với quy mô doanh nghiệp (SIZE) phù hợp với nghiên cứu của

Saraquiero và Macas Nunes

4.3. Kết quả hồi quy dữ liệu bảng của mô hình

4.3.1. Hồi quy mô hình 1

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

Mô hình 1 Blev

Pooled Regression

Fixed effect

Random Effect

Biến độc lập

0.88189***

0.29275***

0.82498***

BLEVi,t-1

(0.00000)

-0.00003***

-0.00004***

GO1

(0.00590)

(0.00080)

(0.00000)

0.00031**

0.00022*

0.00034***

GO2

(0.02140)

(0.05430)

(0.00090)

-0.07152**

-0.33063***

-0.11737***

PRO

(0.01590)

(0.00000)

0.02066***

0.31492***

0.03185***

SIZE

(0.00120)

(0.00000)

-0.04219**

0.01487

-0.04694***

TANG

(0.01610)

(0.71430)

(0.00570)

-0.01704

-1.40378***

-0.04060

Hệ số tự do

(0.62990)

(0.00000)

(0.25270)

0.0000 0.0000

Likelihood ratio Test Hausman Test

Bảng 4. 3: Kết quả hồi quy mô hình 1

26 Thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed effect

ta dùng Likelihood ratio Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước

lượng mô hình 1, kết quả như sau:

Test cross-section fixed effects

Effects Test d.f. Prob.

Cross-section F Cross-section Chi-square Statistic 4.917959 410.143979 (104,309) 104 0.0000 0.0000

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Tiến hành tương tự ta thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Random effect

và Fixed effect ta dùng Hausman Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để

Test cross-section random effects

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Cross-section random

281.196797

0.0000

ước lượng mô hình 1, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

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

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable

Prob.

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

-1.403782 0.292747 -4.20E-05 0.000216 -0.330625 0.314919 0.014871

0.171028 0.043595 1.25E-05 0.000112 0.059326 0.028973 0.040585

-8.207916 6.715134 -3.371314 1.932070 -5.573014 10.86943 0.366417

0.0000 0.0000 0.0008 0.0543 0.0000 0.0000 0.7143

C BLEVi,t-1 GO1 GO2 PRO SIZE TANG

0.493563 0.213084 -3.005978 -1.938196 -2.583942 2.136495

0.962293 Mean dependent var 0.948870 S.D. dependent var 0.048183 Akaike info criterion 0.717364 Schwarz criterion 742.2553 Hannan-Quinn criter. 71.68873 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

với kiểm định Durbin – Watson ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 1 là

2.136

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 1 không có

hiện tượng tự tương quan bậc 1

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

Biến

VIF

1.07

BLEVi.t-1

1.06

GO1

1.05

GO2

1.12

PRO

1.12

SIZE

1.08

TANG

Mean VIF

1.08

phương sai VIF:

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

cộng tuyến

Kiểm tra phương sai thay đổi:

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

như sau:

Std. Error

t-Statistic

Coefficient

0.031292 0.001007 1.04E-06 -1.10E-06 -0.004844 -0.005234 0.003605

0.010952 0.002792 7.98E-07 7.16E-06 0.003799 0.001855 0.002599

Effects Specification

2.857211 0.360794 1.297763 -0.153092 -1.275084 -2.820915 1.387034

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO2 PRO SIZE TANG

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0046 0.7185 0.1953 0.8784 0.2032 0.0051 0.1664

0.001708 0.003538 -8.502567 -7.434785 -8.080531 2.184752

0.439035 Mean dependent var 0.239339 S.D. dependent var 0.003085 Akaike info criterion 0.002942 Schwarz criterion 1896.539 Hannan-Quinn criter. 2.198513 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Với giả thuyết

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

đổi)

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

Ta có LM1 = n* R-squared = 0.439 * 420 = 184.38

Thống kê Chisao = 9.236

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

Kết luận mô hình 1 có hiện tượng phương sai thay đổi

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

Blev

Coef -1.59575***

(0.00000)

0.26564***

BLEVi,t-1

(0.00000)

-0.00004***

GO1

mô hình 1

0.00018***

GO2

(0.00800)

-0.28839***

PRO

(0.00000)

0.34815***

SIZE

(0.00000)

0.02325

TANG

(0.32500)

29 (0.00000)

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares

Panels: heteroskedastic

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO2 PRO SIZE TANG

-1.595747 0.265644 -4.00E-05 0.000182 -0.288385 0.348154 0.023254

0.068189 0.057075 4.25E-06 6.81E-05 0.018137 0.016589 0.023588

-23.40183 4.654296 -9.409863 2.668592 -15.90044 20.98740 0.985877

Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0080 0.0000 0.0000 0.3250

Correlation: no autocorrelation

Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS cho thấy các biến giá trị sổ sách của nợ

(BLEV1,t-1), cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO), quy mô

doanh nghiệp (SIZE) đều có ý nghĩa thống kê và chỉ có tài sản cố định (TANG)

không có ý nghĩa thống kê. Biến trễ giá trị sổ sách của nợ có ảnh hướng đến mối

quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ, đặc biệt là cơ hội tăng trưởng (GO1) tác

động ngược chiều đến giá trị sổ sách của nợ điều này trái ngược với nghiên cứu của

Serrasqueiro và Macus Nunes. Cơ hội tăng trưởng (GO2) được đại diện bởi tỷ lệ

chênh lệch tài sản vô hình lại có tác động cùng chiều với giá trị sổ sách của nợ và ý

nghĩa thống kê. Điều này cho thấy việc cơ hội tăng trưởng của các doanh nghiệp

không phụ thuộc vào đòn bẩy, không sử dụng đòn bẩy nợ

30 Bên cạnh đó ta thấy lợi nhuận của doanh nghiệp có tác động ngược chiều với giá trị

sổ sách của nợ và quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến giá trị sổ sách

của nợ.

4.3.2 Hồi quy mô hình 2:

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

Pooled Regression

Fixed effect

Random Effect

0.76210***

0.27170***

0.76210***

Mô hình 2 MLEV Biến độc lập MLEVi,t-1

(0.00000)

0.00000***

GO1

(0.00000)

0.00000

GO2

(0.75520)

(0.65120)

(0.71070)

-0.00156

0.00045

-0.00156*

PRO

(0.14880)

(0.86060)

(0.08600)

0.00080***

0.00628***

0.00080***

SIZE

(0.00040)

(0.00000)

-0.00003

-0.00049

-0.00003

TANG

(0.95700)

(0.77710)

(0.94890)

-0.00268

-0.03323

-0.00268

Hệ số tự do

(0.03940)

(0.00000)

(0.01430)

0.0000 0.0000

Likelihood ratio Test Hausman Test

Bảng 4. 4: Kết quả hồi quy mô hình 2

Thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed effect

ta dùng Likelihood ratio Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước

lượng mô hình 2, kết quả như sau:

Test cross-section fixed effects

d.f.

Prob.

Effects Test

Statistic 2.648786 267.695632

(104,309) 104

0.0000 0.0000

Cross-section F Cross-section Chi-square

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Tiến hành tương tự ta thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Random effect

và Fixed effect ta dùng Hausman Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để

Test cross-section random effects

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Cross-section random

221.180356

0.0000

ước lượng mô hình 2, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 2 là phù hợp

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO2 PRO SIZE

-0.033229 0.271696 -2.26E-06 2.17E-06 0.000451 0.006278

0.007354 0.049619 5.36E-07 4.79E-06 0.002566 0.001226

-4.518323 5.475626 -4.222775 0.452589 0.175791 5.118746

Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.6512 0.8606 0.0000

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 2 như sau:

-0.283411

-0.000492

TANG

0.001735

0.7771

0.003251 0.004109 -9.295860 -8.228078 -8.873824 2.410707

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.811917 Mean dependent var 0.744962 S.D. dependent var 0.002075 Akaike info criterion 0.001331 Schwarz criterion 2063.131 Hannan-Quinn criter. 12.12627 Durbin-Watson stat 0.000000

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

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 2 không có

hiện tượng tự tương quan bậc 1

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cho mô hình 2 bằng nhân tử phòng đại

Biến

VIF

1.02

MLEVi,t-1

1.06

GO1

1.04

GO2

1.13

PRO

1.08

SIZE

1.07

TANG Mean VIF

1.07

phương sai VIF:

Từ giá trị VIF trung bình là 1.07 cho ta thấy được mô hình không có hiện tượng đa

cộng tuyến.

Kiểm tra phương sai thay đổi:

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

Std. Error

t-Statistic

Coefficient

-7.04E-06 -0.000909 3.84E-10 -6.32E-09 4.91E-07 2.31E-06 -2.59E-06

-0.207840 -3.977129 0.155680 -0.286058 0.041550 0.408295 -0.324622

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO2 PRO SIZE TANG

3.39E-05 0.000229 2.47E-09 2.21E-08 1.18E-05 5.65E-06 7.99E-06

Prob. 0.8355 0.0001 0.8764 0.7750 0.9669 0.6833 0.7457

như sau:

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

3.17E-06 1.15E-05 -20.05600 -18.98822 -19.63396 2.821490

0.491663 Mean dependent var 0.310702 S.D. dependent var 9.56E-06 Akaike info criterion 2.82E-08 Schwarz criterion 4322.760 Hannan-Quinn criter. 2.716950 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Với giả thuyết

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

đổi)

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

Ta có LM2 = n* R-squared = 0.4916 * 420 = 206.472

Thống kê Chisao = 9.236

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

Kết luận mô hình 2 có hiện tượng phương sai thay đổi

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

MLEV

Coef -0.01679***

(0.00000)

0.064649

MLEVi,t-1

(0.57380)

-1.91E-06***

GO1

(0.00000)

1.63E-06

GO2

(0.20420)

-0.00033

PRO

mô hình 2

0.00354***

SIZE

(0.00000)

8.02E-05

TANG

(0.51070)

34 (0.40360)

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares

Panels: heteroskedastic

Std. Error

t-Statistic

Coefficient

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO2 PRO SIZE TANG

-0.016793 0.064649 -1.91E-06 1.63E-06 -0.000333 0.003540 8.02E-05

0.002279 0.114809 1.98E-07 1.28E-06 0.000398 0.000428 0.000122

-7.370087 0.563102 -9.627890 1.272290 -0.836317 8.261704 0.658575

Prob. 0.0000 0.5738 0.0000 0.2042 0.4036 0.0000 0.5107

Correlation: no autocorrelation

Từ kết quả trên ta thấy biến trễ giá trị thị trường của nợ (MLEV), cơ hội tăng trưởng

(GO2), lợi nhuận doanh nghiệp (PRO) và tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa

thống kê, không ảnh hưởng đến giá trị thị trường của nợ. Cơ hội tăng trưởng (GO1)

và quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ý nghĩa thống kê và có tác động đến đòn bẩy nợ.

Cơ hội tăng trưởng (GO1) tác động ngược chiều với giá trị thị trường của nợ nhưng

quy mô doanh nghiệp (SIZE) lại có tác động cùng chiều với đòn bẩy nợ.

4.3.3 Hồi quy mô hình 3:

2 + β4GO2 + β5GO2

2 + β6PRO + β7SIZE

BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1

+ β8TANG +εt

Mô hinhf3 BLEV

Pooled Regression

Fixed Effect Random Effect

Biến độc lập

Bảng 4. 5: Kết quả hồi quy mô hình 3

0.859262***

0.293651***

0.793715***

BLEVi,t-1

(0.00000)

-8.36E-05***

-0.00011***

-8.67E-05***

GO1

(0.00020)

(0.00050)

(0.00000)

2.09E-08***

1.42E-08**

2.68E-08***

GO1

(0.00630)

(0.04050)

(0.00000)

0.000238

0.000553

0.000331

GO2

(0.67540)

(0.24660)

(0.44510)

-1.06E-06

3.01E-08

2.28E-07

GO2

(0.89850)

(0.47610)

(0.98240)

-0.31599***

-0.0963***

-0.05719**

PRO

(0.05570)

(0.00000)

(0.00080)

0.307895***

0.031249***

0.019898***

SIZE

(0.00160)

(0.00000)

0.00782

-0.04721***

-0.04238**

TANG

(0.01520)

(0.84930)

(0.00590)

0.009839

-1.35302***

-0.00666

(0.78730)

(0.00000)

(0.85570)

Hệ số tự do

Likelihood ratio Test Hausman Test

0.0000 0.0000

Thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed effect

ta dùng Likelihood ratio Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước

Test cross-section fixed effects

Effects Test

d.f.

Prob.

Cross-section F

Statistic 4.862178

(104,307)

0.0000

lượng mô hình 3, kết quả như sau:

Cross-section Chi-square

408.858676

104

0.0000

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Tiến hành tương tự ta thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Random effect

và Fixed effect ta dùng Hausman Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để

Test cross-section random effects

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Cross-section random

267.143725

0.0000

ước lượng mô hình 3, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 3 là phù hợp

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.353017 0.293651 -8.36E-05 1.42E-08 0.000553 -1.06E-06 -0.315988 0.307895 0.007820

0.172396 0.043413 2.37E-05 6.90E-09 0.000477 1.49E-06 0.059837 0.029129 0.041131

Effects Specification

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO2 GO2^2 PRO SIZE TANG

-7.848325 6.764051 -3.522860 2.057256 1.160769 -0.713539 -5.280842 10.57021 0.190120

Prob. 0.0000 0.0000 0.0005 0.0405 0.2466 0.4761 0.0000 0.0000 0.8493

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 3 như sau:

Cross-section fixed (dummy variables)

0.493563 0.213084 -3.011626 -1.924606 -2.581986 2.149846

0.962861 Mean dependent var 0.949312 S.D. dependent var 0.047974 Akaike info criterion 0.706562 Schwarz criterion 745.4415 Hannan-Quinn criter. 71.06421 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

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

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 3 không có

hiện tượng tự tương quan

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

Biến

VIF

1.07

BLEVi,t-1

3.89

GO1

3.80

GO1

19.18

GO2

18.91

GO2

1.15

PRO

1.14

SIZE

1.12

TANG Mean VIF

6.28

phương sai VIF:

Từ giá trị VIF trung bình là 6.28 cho ta thấy được mô hình không có hiện tượng đa

cộng tuyến

Kiểm tra phương sai thay đổi:

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

như sau:

t-Statistic

Coefficient

Std. Error

0.030498 0.001464 2.05E-06 -5.16E-10 -4.87E-05 1.52E-07 -0.004331 -0.005243 0.004692

Effects Specification

2.792365 0.532148 1.361796 -1.179977 -1.611497 1.604223 -1.142451 -2.841103 1.800432

0.010922 0.002750 1.50E-06 4.37E-10 3.02E-05 9.45E-08 0.003791 0.001845 0.002606

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO2 GO2^2 PRO SIZE TANG

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0056 0.5950 0.1743 0.2389 0.1081 0.1097 0.2542 0.0048 0.0728

0.001682 0.003488 -8.529637 -7.442616 -8.099997 2.194175

0.443526 Mean dependent var 0.240512 S.D. dependent var 0.003039 Akaike info criterion 0.002836 Schwarz criterion 1904.224 Hannan-Quinn criter. 2.184711 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Với giả thuyết

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = α8 = α9 =0 (không có hiện tượng phương

sai thay đổi)

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

Ta có LM3 = n* R-squared = 0.44352 * 420 = 186.2784

Thống kê Chisao = 12.017

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

Kết luận mô hình 3 có hiện tượng phương sai thay đổi

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

BLEV

Coef -1.6147***

(0.00000)

0.258955***

BLEVi,t-1

(0.00000)

mô hình 3

-7.32E-05***

GO1

(0.00000)

1.10E-08***

GO1

(0.00030)

0.000428***

GO2

(0.00000)

-8.68E-07**

GO2

(0.02070)

-0.28077***

PRO

(0.00000)

0.35384***

SIZE

(0.00000)

0.011625

TANG

(0.60800)

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares

Panels: heteroskedastic

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO2 GO2^2 PRO SIZE TANG

-1.614703 0.258955 -7.32E-05 1.10E-08 0.000428 -8.68E-07 -0.280765 0.353840 0.011625

0.076894 0.059428 9.21E-06 2.98E-09 8.43E-05 3.73E-07 0.021658 0.018192 0.022641

-20.99908 4.357499 -7.945826 3.688348 5.075745 -2.325661 -12.96350 19.45031 0.513468

Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0000 0.0207 0.0000 0.0000 0.6080

Correlation: no autocorrelation

Từ kết quả trên cho ta thấy các yếu tố cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2), lợi nhuận

doanh nghiệp (PRO) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) đều có ý nghĩa thống kê và có

40 tác động đến giá trị sổ sách của nợ, tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống

kê. Cơ hội tăng trưởng (GO1) có tác động ngược chiều đến giá trị sổ sách của nợ khi

cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và cùng chiều khi cơ hội tăng trưởng ở mức cao. Cơ

hội tăng trưởng (GO2) có tác động cùng chiều đến giá trị sổ sách của nợ khi cơ hội

tăng trưởng ở mức thấp và ngược chiều khi cơ hội tăng trưởng ở mức cao

Ta thấy lợi nhuận (PRO) tác động ngược chiều với giá trị sổ sách của nợ, phù hợp

với lý thuyết trật tự phân hạng, nhưng quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác động

cùng chiều với nợ

4.3.4 Hồi quy mô hình 4:

2 + β4GO2 + β5GO2

2 + β6PRO +

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1

β7SIZE + β8TANG +εt

Mô hình 4 MLEV

Pooled Regression

Fixed effect

Random Effect

Biến độc lập

0.697018***

0.260937***

0.697018***

MLEVi,t-1

(0.00000)

-4.91E-06***

-6.16E-06***

-4.91E-06***

GO1

(0.00000)

1.29E-09***

1.33E-09***

1.29E-09***

GO1

(0.00000)

-7.75E-06

-2.65E-06

-7.75E-06

GO2

(0.70310)

(0.89490)

(0.64890)

2.97E-08

1.74E-08

2.97E-08

GO2

(0.64260)

(0.78180)

(0.57940)

-0.00073

0.002098

-0.00073

PRO

(0.49660)

(0.40570)

(0.41670)

Bảng 4. 6: Kết quả hồi quy mô hình 4

0.000704***

0.005525***

0.000704***

SIZE

(0.00150)

(0.00000)

(0.00020)

8.04E-05

-0.00054

8.04E-05

TANG

(0.89740)

(0.75350)

(0.87750)

-0.00133

-0.02804***

-0.00133

(0.30620)

(0.00010)

(0.22170)

Hệ số tự do

Likelihood ratio Test Hausman Test

0.0000 0.0000

Thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed effect

ta dùng Likelihood ratio Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước

Test cross-section fixed effects

Effects Test

d.f.

Prob.

Cross-section F Cross-section Chi-square

Statistic 2.687659 271.888340

(104,307) 104

0.0000 0.0000

lượng mô hình 4, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Tiến hành tương tự ta thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Random effect

và Fixed effect ta dùng Hausman Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để

Test cross-section random effects

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Cross-section random

224.490162

0.0000

ước lượng mô hình 4, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

42 Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 4 là phù hợp

Chọn phương pháp Fixed cho mô hình

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.028041 0.260937 -6.16E-06 1.33E-09 -2.65E-06 1.74E-08 0.002098 0.005525 -0.000539

-3.880064 5.393699 -6.182275 4.584871 -0.132191 0.277163 0.832628 4.595647 -0.314360

Effects Specification

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO2 GO2^2 PRO SIZE TANG

0.007227 0.048378 9.97E-07 2.90E-10 2.01E-05 6.29E-08 0.002519 0.001202 0.001714

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.8949 0.7818 0.4057 0.0000 0.7535

0.003251 0.004109 -9.352912 -8.265891 -8.923272 2.407496

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.824031 Mean dependent var 0.759834 S.D. dependent var 0.002014 Akaike info criterion 0.001245 Schwarz criterion 2077.111 Hannan-Quinn criter. 12.83592 Durbin-Watson stat 0.000000

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 4 như sau:

Ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 4 là 2.407

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 4 không có

hiện tượng tự tương quan bậc 1

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

Biến

VIF 1.03

MLEVi,t-1

3.90

GO1

phương sai VIF:

3.80

GO1

19.31

GO2

19.04

GO2

1.16

PRO

1.10

SIZE

1.11

TANG Mean VIF

6.31

Từ giá trị VIF trung bình là 6.31 cho ta thấy được mô hình không có hiện tượng đa

cộng tuyến.

Kiểm tra phương sai thay đổi:

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

t-Statistic

Coefficient

Std. Error

0.004366 -3.747027 -0.637505 0.817801 -0.965826 0.917336 0.294470 0.175023 -0.063311

1.46E-07 -0.000836 -2.93E-09 1.09E-12 -8.94E-08 2.66E-10 3.42E-06 9.70E-07 -5.01E-07

3.33E-05 0.000223 4.60E-09 1.34E-12 9.26E-08 2.90E-10 1.16E-05 5.54E-06 7.91E-06

Prob. 0.9965 0.0002 0.5243 0.4141 0.3349 0.3597 0.7686 0.8612 0.9496

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO2 GO2^2 PRO SIZE TANG

2.96E-06 1.12E-05 -20.11128 -19.02426 -19.68164 2.799119

0.492166 Mean dependent var 0.306898 S.D. dependent var 9.29E-06 Akaike info criterion 2.65E-08 Schwarz criterion 4336.370 Hannan-Quinn criter. 2.656507 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

như sau:

Với giả thuyết:

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = α8 = α9 = 0 (không có hiện tượng phương

sai thay đổi)

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

Ta có LM4 = n* R-squared = 0.4921 * 420 = 206.682

44 Thống kê Chisao = 12.017

Kết quả kiểm định ta thấy LM4 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận mô hình 4 có hiện tượng phương sai thay đổi

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

MLEV

Coef -0.0129***

(0.00000)

0.051522

MLEVi,t-1

(0.61810)

-4.41E-06***

GO1

(0.00000)

1.15E-09***

GO1

(0.00000)

-2.42E-06

GO2

(0.26110)

1.82E-08*

GO2

(0.09770)

0.000254

PRO

(0.38840)

0.002972***

SIZE

(0.00000)

-0.00011

TANG

(0.59650)

mô hình 4

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares

Panels: heteroskedastic

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO2 GO2^2 PRO SIZE TANG

-0.012899 0.051522 -4.41E-06 1.15E-09 -2.42E-06 1.82E-08 0.000254 0.002972 -0.000109

0.001172 0.103232 3.31E-07 1.91E-10 2.15E-06 1.09E-08 0.000293 0.000245 0.000206

-11.00518 0.499085 -13.35200 5.997328 -1.125779 1.661197 0.863829 12.11449 -0.529971

Prob. 0.0000 0.6181 0.0000 0.0000 0.2611 0.0977 0.3884 0.0000 0.5965

45 Correlation: no autocorrelation

Từ kết quả trên cho thấy cơ hội tăng trưởng (GO1) và quy mô doanh nghiệp (SIZE)

có ý nghĩa thống kê, có tác động đến giá trị thị trường của nợ. Các biến cơ hội tăng

trưởng (GO2), lợi nhuận (PRO) và tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống

kê. Cơ hội tăng trưởng (GO1) có tác động ngược chiều đến giá trị thị trường của nợ

khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và cùng chiều khi cơ hội tăng

trưởng của doanh nghiệp ở mức cao. Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác động

cùng chiều với giá trị thị trường của nợ

4.3.5 Hồi quy mô hình 5:

2 + β4GO1

3 + β5GO2 + β6GO2

2 + β7GO2

BLEVi,t = β0 + β1BLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1

+ β8PRO + β9SIZE + β10TANG + εt

Mô hình 5 BLEV

Pooled Regression Fixed effect Random Effect

Biến độc lập

0.847381

0.292983

0.780322

BLEVi,t-1

0.00000

-0.00016

-0.00011

-0.00021

GO1

0.00030

0.01210

0.00000

9.25E-08

4.10E-08

1.20E-07

GO1

0.01260

0.23970

0.00010

-1.43E-11

-5.10E-12

-1.84E-11

GO1

Bảng 4. 7: Kết quả hồi quy mô hình 5

0.04700

0.00120

0.00119

0.000383

0.000903

GO2

0.25320

0.65650

0.25640

-1.21E-05

1.49E-06

-7.02E-06

GO2

0.31690

0.88290

0.44700

2.83E-08

-6.12E-09

1.60E-08

GO2

0.31060

0.79490

0.45530

-0.05562

-0.31262

-0.08889

PRO

0.06230

0.00000

0.00180

0.017928

0.303713

0.02812

SIZE

0.00480

0.00000

-0.04058

0.005726

-0.04502

TANG

0.02020

0.89220

0.00840

0.03936

-1.32261

0.033974

0.31390

0.00000

0.37350

Hệ số tự do

Likelihood ratio Test Hausman Test

0.0000 0.0000

46 0.43240

Thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed effect

ta dùng Likelihood ratio Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước

Test cross-section fixed effects

Effects Test

d.f.

Prob.

Cross-section F Cross-section Chi-square

Statistic 4.753376 404.665160

(104,305) 104

0.0000 0.0000

lượng mô hình 5, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Tiến hành tương tự ta thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Random effect

và Fixed effect ta dùng Hausman Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để

Test cross-section random effects

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Cross-section random

261.323166

0.0000

ước lượng mô hình 5, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 5 là phù hợp

Std. Error

t-Statistic

Coefficient

-1.322614 0.292983 -0.000114 4.10E-08 -5.10E-12 0.000383 1.49E-06 -6.12E-09 -0.312618 0.303713 0.005726

Effects Specification

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO1^3 GO2 GO2^2 GO2^3 PRO SIZE TANG

0.176599 0.043647 4.50E-05 3.48E-08 6.49E-12 0.000861 1.01E-05 2.35E-08 0.060495 0.029619 0.042222

-7.489344 6.712519 -2.524598 1.178027 -0.786105 0.445183 0.147366 -0.260175 -5.167666 10.25391 0.135613

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0000 0.0000 0.0121 0.2397 0.4324 0.6565 0.8829 0.7949 0.0000 0.0000 0.8922

0.493563 0.213084 -3.004376 -1.898116 -2.567132 2.156896

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.962945 Mean dependent var 0.949095 S.D. dependent var 0.048076 Akaike info criterion 0.704958 Schwarz criterion 745.9190 Hannan-Quinn criter. 69.52660 Durbin-Watson stat 0.000000

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 5 như sau:

Ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 5 là 2.156

Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 5 không có

hiện tượng tự tương quan bậc 1

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

Biến

VIF 1.08

BLEVi,t-1

13.94

GO1

96.38

GO1

51.47

GO1

62.37

GO2

865.29

GO2

518.08

GO2

1.17

PRO

1.18

SIZE

1.18

161.21

TANG Mean VIF

phương sai VIF:

Từ giá trị VIF trung bình là 161.21 cho ta thấy được mô hình có hiện tượng đa cộng

tuyến

Kiểm tra phương sai thay đổi:

Chay hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 5, ta có kết quả

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO1^3 GO2 GO2^2 GO2^3

0.027714 0.001425 4.24E-06 -2.47E-09 3.61E-13 -4.55E-05 8.41E-08 1.74E-10

0.011140 0.002753 2.84E-06 2.20E-09 4.09E-13 5.43E-05 6.38E-07 1.48E-09

2.487840 0.517472 1.493344 -1.125493 0.883096 -0.837132 0.131714 0.116920

Prob. 0.0134 0.6052 0.1364 0.2613 0.3779 0.4032 0.8953 0.9070

như sau:

-0.004438 -0.004840 0.004895

0.003816 0.001868 0.002663

-1.162928 -2.590476 1.837827

0.2458 0.0100 0.0671

PRO SIZE TANG

0.001678 0.003475 -8.531120 -7.424859 -8.093875 2.186174

0.445674 Mean dependent var 0.238483 S.D. dependent var 0.003033 Akaike info criterion 0.002805 Schwarz criterion 1906.535 Hannan-Quinn criter. 2.151031 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Với giả thuyết:

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = α8 = α9 = α10 = α11 =0

(không có hiện tượng phương sai thay đổi)

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

Ta có LM5 = n* R-squared = 0.4456 * 420 = 187.152

Thống kê Chisao = 12.017

Kết quả kiểm định ta thấy LM5 > Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận mô hình 5 có hiện tượng phương sai thay đổi

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

BLEV

Coef

-1.60847***

(0.00000)

0.254545***

BLEVi,t-1

(0.00000)

-8.59E-05***

GO1

(0.00000)

2.41E-08***

GO1

(0.00000)

-2.56E-12***

GO1

(0.00000)

mô hình 5

0.00014

GO2

(0.64810)

4.09E-06

GO2

(0.43740)

-1.23E-08

GO2

(0.33400)

-0.27549***

PRO

(0.00000)

0.35337***

SIZE

(0.00000)

0.010717

TANG

(0.65050)

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares

Panels: heteroskedastic

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C BLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO1^3 GO2 GO2^2 GO2^3 PRO SIZE TANG

-1.608469 0.254545 -8.59E-05 2.41E-08 -2.56E-12 0.000140 4.09E-06 -1.23E-08 -0.275491 0.353370 0.010717

0.079064 0.059938 9.66E-06 3.88E-09 4.88E-13 0.000307 5.27E-06 1.27E-08 0.024386 0.018614 0.023629

-20.34384 4.246790 -8.897241 6.215766 -5.241843 0.456791 0.777531 -0.967529 -11.29724 18.98377 0.453568

Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.6481 0.4374 0.3340 0.0000 0.0000 0.6505

Correlation: no autocorrelation

Từ kết quả trên cho ta thấy cơ hội tăng trưởng (GO2) và tài sản cố định (TANG)

không có ý nghĩa thống kê. Cơ hội tăng trưởng (GO1), lợi nhuận doanh nghiệp

(PRO) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ý nghĩa thống kê và có tác động đến giá

trị sổ sách của nợ. Lợi nhuận doanh nghiệp có tác động ngược chiều với giá trị số

sách của nợ, trong khi quy mô doanh nghiệp thì có tác động cùng chiều với giá trị

sổ sách của nợ, điều này phù hợp với nghiên cứu của Serasquiro và Macas Nunes.

51 Tuy nhiên mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị sổ sách của nợ có mối

quan hệ phức tạo hơn, phản ứng ngược lại với nghiên cứu của Serasquiro và Macas

Nunes, cụ thể là khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và thấp thì cơ

hội tăng trưởng tương quan ngược chiều với nợ và khi doanh nghiệp có cơ hội tăng

trưởng ở mức trung bình thì mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị sổ sách

của nợ là cùng chiều. Điều này cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam sử dụng lợi

ích từ tấm chắn thuế còn hạn chế và công cụ nợ chưa được sử dụng rộng rãi để thúc

đầy tăng trưởng doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp lớn ở Việt Nam sử dụng

công cụ phát hành cổ phiếu được coi là nguồn huy động vốn là chủ yếu, còn các

doanh nghiệp tăng trưởng thấp thì khả năng sử dụng nợ còn hạn chế vì phải đối diện với chi phí kiệt quệ tài chính.

2 +

2 + β4GO1

3 + β5GO2 + β6GO2

4.3.6 Hồi quy mô hình 6:

MLEVi,t = β0 + β1MLEVi,t-1 + β2GO1 + β3GO1 3 + β8PRO + β9SIZE + β10TANG + εt β7GO2

Mô hình 6 MLEV

Pooled Regression

Fixed effect

Random Effect

Biến độc lập

0.58773***

0.242***

0.58773***

MLEVi,t-1

(0.00000)

-1.45E-05***

-1.62E-05***

-1.45E-05***

GO1

(0.00000)

1.05E-08***

1.03E-08***

1.05E-08***

GO1

(0.00000)

-1.83E-12***

-1.71E-12***

-1.83E-12***

GO1

(0.00000)

-1.43E-06

7.51E-06

-1.43E-06

GO2

(0.96740)

(0.82450)

(0.96090)

Bảng 4. 8: Kết quả hồi quy mô hình 6

-1.23E-08

-7.16E-08

-1.23E-08

GO2

(0.97570)

(0.85680)

(0.97090)

6.94E-11

1.77E-10

6.94E-11

GO2

(0.94070)

(0.84750)

(0.92890)

-0.00055

0.003614

-0.00055

PRO

(0.58520)

(0.12990)

(0.51280)

0.000509**

0.004287***

0.000509***

SIZE

(0.01530)

(0.00020)

(0.00370)

0.000299

-0.00033

0.000299

TANG

(0.61120)

(0.84130)

(0.54220)

0.001774

-0.01921***

0.001774**

Hệ số tự do

(0.16950)

(0.00590)

(0.09970)

Likelihood ratio Test Hausman Test

0.0000 0.0000

Thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Pooled Regression và Fixed effect

ta dùng Likelihood ratio Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để ước

Test cross-section fixed effects

Effects Test

d.f.

Prob.

Cross-section F Cross-section Chi-square

Statistic 2.722075 275.762776

(104,305) 104

0.0000 0.0000

lượng mô hình 6, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Pooled Regression là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

53 Tiến hành tương tự ta thực hiện đánh giá chọn lựa giữa phương pháp Random effect

và Fixed effect ta dùng Hausman Test để quyết định chọn phương pháp phù hợp để

Test cross-section random effects

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Cross-section random

223.386411

0.0000

ước lượng mô hình 6, kết quả như sau:

Với giả thuyết:

Ho: Phương pháp Random effect là phù hợp

H1: Phương pháp Fixed effect là phù hợp

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

hợp

Từ kết quả trên ta áp dụng phương pháp Fixed Effect cho mô hình 6 là phù hợp

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.019210 0.242000 -1.62E-05 1.03E-08 -1.71E-12 7.51E-06 -7.16E-08 1.77E-10 0.003614 0.004287 -0.000330

-2.772714 5.319625 -9.163318 7.526865 -6.689826 0.221950 -0.180564 0.192496 1.518678 3.745877 -0.200423

0.006928 0.045492 1.77E-06 1.37E-09 2.55E-13 3.38E-05 3.97E-07 9.22E-10 0.002380 0.001144 0.001648

Effects Specification

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO1^3 GO2 GO2^2 GO2^3 PRO SIZE TANG

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0059 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.8245 0.8568 0.8475 0.1299 0.0002 0.8413

0.003251 0.004109 -9.480327 -8.374067 -9.043082 2.392014

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.846551 Mean dependent var 0.789196 S.D. dependent var 0.001887 Akaike info criterion 0.001086 Schwarz criterion 2105.869 Hannan-Quinn criter. 14.75989 Durbin-Watson stat 0.000000

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho mô hình 6 như sau:

Ta thấy hệ số Durbin – Watson của mô hình 6 là 2.392

54 Giả thuyết cho rằng hệ số 1 < Durbin – Watson < 3 cho ta thấy mô hình 6 không có

hiện tượng tự tương quan bậc 1

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

Biến

VIF 1.04

MLEVi,t-1

14.03

GO1

96.85

GO1

51.67

GO1

62.46

GO2

863.61

GO2

516.45

GO2

1.18

PRO

1.14

SIZE

1.17

TANG Mean VIF

160.96

phương sai VIF:

Từ giá trị VIF trung bình là 160.96 cho ta thấy được mô hình có hiện tượng đa cộng

tuyến

Kiểm tra phương sai thay đổi:

Chay hồi quy phụ bao gồm biến phụ thuộc là phần dư của mô hình 6, ta có kết quả

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO1^3 GO2 GO2^2 GO2^3 PRO SIZE TANG

6.36E-06 -0.000667 -8.14E-09 7.46E-12 -1.39E-15 -1.19E-07 9.43E-10 -1.79E-12 2.94E-06 -1.53E-07 4.52E-07

3.18E-05 0.000209 8.14E-09 6.29E-12 1.17E-15 1.55E-07 1.82E-09 4.23E-12 1.09E-05 5.26E-06 7.57E-06

0.199793 -3.193172 -1.000726 1.185530 -1.182069 -0.762797 0.517982 -0.422481 0.268883 -0.029073 0.059650

Prob. 0.8418 0.0016 0.3178 0.2367 0.2381 0.4462 0.6048 0.6730 0.7882 0.9768 0.9525

như sau:

2.58E-06 1.04E-05 -20.24703 -19.14077 -19.80979 2.777190

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.489984 Mean dependent var 0.299355 S.D. dependent var 8.66E-06 Akaike info criterion 2.29E-08 Schwarz criterion 4366.877 Hannan-Quinn criter. 2.570353 Durbin-Watson stat 0.000000

Với giả thuyết

Ho: α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = α8 = α9 = α10 = α11 =0

(không có hiện tượng phương sai thay đổi)

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

Ta có LM6 = n* R-squared = 0.489 * 420 = 205.38

Thống kê Chisao = 12.017

Kết quả kiểm định ta thấy LM6> Chisao, suy ra bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận mô hình 6 có hiện tượng phương sai thay đổi

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

MLEV

Coef -0.00658***

(0.00230)

0.081326

MLEVi,t-1

(0.38680)

-1.20E-05***

GO1

(0.00000)

7.96E-09***

GO1

(0.00000)

-1.34E-12***

GO1

(0.00000)

1.47E-05***

GO2

mô hình 6

(0.00000)

-1.61E-07***

GO2

(0.00000)

3.95E-10***

GO2

(0.00000)

0.001386***

PRO

(0.00000)

0.002083***

SIZE

(0.00000)

-0.0001

TANG

(0.80280)

Cross sectional times series FGLS regression Coefficients: generalized least squares

Panels: heteroskedastic

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable C MLEVi,t-1 GO1 GO1^2 GO1^3 GO2 GO2^2 GO2^3 PRO SIZE TANG

-0.006579 0.081326 -1.20E-05 7.96E-09 -1.34E-12 1.47E-05 -1.61E-07 3.95E-10 0.001386 0.002083 -0.000101

0.002140 0.093841 3.34E-07 4.57E-10 1.03E-13 2.82E-06 1.79E-08 3.77E-11 0.000284 0.000406 0.000403

-3.074812 0.866629 -35.93327 17.42188 -13.07694 5.197617 -9.018697 10.47875 4.881731 5.127487 -0.249979

Prob. 0.0023 0.3868 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.8028

Correlation: no autocorrelation

Từ kết quả trên cho ta thấy tài sản cố định (TANG) không có ý nghĩa thống kê, điều

này phù hợp với nghiên cứu của Serasquiro và Macas Nunes. Lợi nhuận (PRO) và

quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ý nghĩa thống kê và có tác động cùng chiều đến giá

trị thị trường của nợ. Cơ hội tăng trưởng (GO1) có ý nghĩa thống kê và tác động

ngược chiều đến giá trị thị trường của nợ khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng

cao và thấp; và có tác động cùng chiều đến giá trị thị trường của nợ khi doanh

nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình, cơ hội tăng trưởng (GO2) cũng có ý

nghĩa thống kê và tác động cùng chiều đến giá trị thị trường của nợ khi doanh

57 nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao và thấp; và có tác động ngược chiều đến giá trị thị

trường của nợ khi doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức trung bình, kết quả

cũng cho ta thấy được đối với các doanh nghiệp Việt Nam việc sử dụng công cụ nợ

và lợi ích từ tấm chắn thuế là rất hạn chế, đặc biệt là các doanh nghiệp có cơ hội

tăng trưởng cao, doanh nghiêp thường có khuynh hướng sử dụng phát hành cổ

phiếu để huy động nguồn vốn tài trợ cho các dự án nhiều hơn và sử dụng công cụ

nợ

4.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu:

Thực nghiệm

Kỳ vọng

BLEV

MLEV



GO1

un-sig

GO2



un-sig



PRO

SIZE

un-sig

TANG

Bảng 4. 9: Mối quan hệ bậc 1 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

Kết quả từ bảng trên ta thấy cơ hội tăng trưởng mà đại diện là giá trị của doanh

nghiệp có tương quan ngược chiều với đòn bẩy nợ, cho thấy doanh nghiệp Việt

Nam có xu hướng càng tăng trưởng thì càng ít sử dụng nợ, nhưng cơ hội tăng

trưởng mà đại diện là tỷ lệ chênh lệch tài sản cố định vô hình có tác động cùng

chiều đến giá trị sổ sách của nợ, cho thấy xu hướng doanh nghiệp càng có uy tín,

thương hiệu hoặc sở hữu công nghệ càng lớn thì càng sử dụng nợ nhiều, điều này

phù hợp với nhận định của Serasquiro và Macas Nunes, bên cạnh đó lợi nhuận có

tác động ngược chiều với giá trị sổ sách của nợ, cho thấy doanh nghiệp càng có

nhiều lợi nhuận thì càng ít sử dụng nợ, điều này phù hợp với lý thuyết trật tự phân

58 hạng khi doanh nghiệp thực hiện tài trợ vốn bằng nguồn lợi nhuận giữ lại từ kết quả

hoạt động kinh doanh. Quy mô doanh nghiệp cho thấy có tác động cùng chiều với

đòn bẩy nợ, cho thấy doanh nghiệp Việt Nam có quy mô càng lớn thì xu hướng sử

dụng nợ càng nhiều. Giá trị tài sản cố định không có ảnh hưởng đến giá trị sử dụng

nợ của doanh nghiệp

Bảng 4. 10:Mối quan hệ bậc 2 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

Thực nghiệm

Kỳ vọng

BLEV MLEV

  GO1

Phi tuyến

+ + GO1

+ un-sig GO2

Phi tuyến

un-sig  GO2

un-sig PRO  

+ + + SIZE

+ un-sig un-sig TANG

Kết quả từ bảng 4.10 ta thấy cơ hội tăng trưởng đại diện là giá trị doanh nghiệp có

mối quan hệ phi tuyến với đòn bẩy nợ, có tác động cùng chiều với nợ khi doanh

nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao và ngược chiều khi doanh nghiệp có cơ hội

tăng trưởng ở mức thấp, cho ta thấy được doanh nghiệp Việt Nam có xu hướng e

ngại rủi ro khi tài trợ cho các dự án bằng cách ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữ lại và

vố chủ sở hữu phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng, và cơ hội tăng trưởng ở mức

cao khi mà lợi nhuận giữ lại và vốn chủ sở hữu không đủ cung cấp cho các hoạt

động đầu tư, dự án thì doanh nghiệp bắt đầu tăng sử dụng nợ nếu muốn tận dụng cơ

hội đầu tư tăng trưởng. Tuy nhiên cơ hội tăng trưởng mà đại diện là tỷ lệ chênh lệch

tài sản cố định vô hình có tác động cùng chiều với giá trị sổ sách của nợ khi doanh

59 nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và có tác động ngược chiều khi doanh

nghiệp có cơ hội tăng trưởng ở mức cao, điều này cho thấy quan hệ giữa cơ hội tăng

trưởng và nợ của các doanh nghiệp ở Việt Nam rất phức tạp và có một mối quan hệ

phi tuyến với nhau. Quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều với đòn bẩy nợ,

điều này cho thấy doanh nghiệp có quy mô càng lớn thì xu hướng sử dụng nợ càng

nhiều, lợi nhuận doanh nghiệp có tác động ngược chiều nợ và tài sản cố định thì

không có tác động đến đòn bẩy nợ điều này phù hợp với nghiên cứu của Serasquiro

và Macas Nunes và lý thuyết trật tự phân hạng.

Bảng 4. 11: Mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

Thực nghiệm

Kỳ vọng

BLEV MLEV

+   GO1

+ +  GO1

+   GO1

un-sig + + GO2

un-sig   GO2

un-sig + + GO2

+ PRO  

+ + + SIZE

+ un-sig un-sig TANG

Kết quả thực nghiệm từ bảng 4.11 cho thấy cơ hội tăng trưởng đại diện là giá trị

doanh nghiệp và nợ có mối quan hệ phi tuyến, ngược hoàn toàn với các nghiên cứu

trước đây, kết quả này cho thấy cơ hội tăng trưởng và nợ có tác động ngược chiều

60 khi doanh nghiệp tăng trưởng ở mức cao và thấp, và có tác động cùng chiều khi

doanh nghiệp tăng trưởng ở mức trung bình. Cơ hội tăng trưởng đại diện là tỷ lệ

chênh lệch giá trị tài sản vô hình thì có tác động đến giá trị thị trường của nợ, tác

động này cùng chiều với giá trị thị trường của nợ khi doanh nghiệp có mức tăng

trưởng cao và thấp, và có tác động ngược chiều với nợ khi doanh nghiệp tăng

trưởng ở mức trung bình, bằng chứng thực nghiệm này phù hợp với kỳ vọng chứng

tỏ tại thị trường Việt Nam các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao và thấp mà

đại diện là giá trị tài sản vô hình ưa chuộng sử dụng nợ như là nguồn tài trợ cho các

dự án đầu tư hay nguồn vốn hoạt động, điều này cũng có thể hiểu rằng doanh

nghiệp tăng trưởng cao ở Việt Nam ưu chuộng tài trợ vốn bằng cách phát hành cổ

phiếu hơn là phát hành nợ, đối với các doanh nghiệp nhỏ có mức tăng trưởng thấp

thì ít khả năng vay nợ hơn hoặc sẽ chịu áp lực khi đối diện với chi phí kiệt quệ tài

chính và chi phí phá sản nếu vay nợ nhiều. Quy mô doanh nghiệp thì có tác động

cùng chiều với nợ phù hợp kỳ vọng và giả thuyết đặt ra, tuy nhiên tài sản cố định lại

không có tác động đến nợ, chứng tỏ tại thị trường Việt Nam việc sử dụng giá trị tài

sản của doanh nghiệp là cơ hội để tăng khả năng vay nợ là rất hạn chế trong khi kì

vọng là có tương quan cùng chiều với nợ. Lợi nhuận doanh nghiệp thì có tương

quan ngược chiều với nợ phù hợp với kì vọng và lý thuyết trật tự phân hạng và

chứng minh được doanh nghiệp càng gia tăng lợi nhuận thì khả năng vay nợ sẽ

giảm do doanh nghiệp sử dụng lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư hoặc tài trợ nguồn vốn

cho các dự án đầu tư

Vậy từ bằng chứng thực nghiệm ta thấy mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

là mối quan hệ phi tuyến, cơ hội tăng trưởng có tác động ngược chiều với nợ khi

doanh nghiệp có mức tăng trưởng cao và thấp, và có tác động cùng chiều với nợ khi

doanh nghiệp có mức tăng trưởng trung bình. Lợi nhuận doanh nghiệp phản ánh

mối quan hệ ngược chiều với nợ, điều này phù họp với giả thuyết và lý thuyết trật tự

phân hạng. Quy mô doanh nghiệp phản ánh mối quan hệ cùng chiều đến đòn bẩy nợ

phù hợp với giả thuyết, tuy nhiên bằng chứng thực nghiệm cũng cho thấy tài sản cố

định không có tác động đến đòn bẩy nợ phù hợp với nghiên cứu của Serasquiro và

Macas Nunes

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

Dựa vào mẫu nghiên cứu bao gồm 105 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết

trên sàn chứng khoán Việt Nam với thời kỳ 2009 - 2013, và áp dụng các ước lượng

dữ liệu bảng khác nhau, nghiên cứu này đã tạo ra một vài đóng góp vào lý thuyết

thực nghiệm về quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp. Những kết quả chỉ ra

rằng có một mối quan hệ bậc 3 giữa cơ hội tăng trưởng của các doanh nghiệp niêm

yết trên sàn chứng khoán Việt Nam và nợ. Những ước lượng được sử dụng hay

thước đo nợ và cơ hội tăng trưởng, sự tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và nợ là

ngược chiều đối với những doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam

với cơ hội tăng trưởng ở mức thấp và cao, và cùng chiều khi các doanh nghiệp có cơ

hội tăng trưởng trung bình. Điều này cho thấy sự tương quan giữa cơ hội tăng

trưởng của doanh nghiệp và nợ bị ảnh hưởng bởi những vấn đề phức hợp trong

quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Tương quan ngược chiều giữa cơ hội tăng trưởng và nợ trong các doanh

nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam có cơ hội tăng trưởng thấp cho

thấy nợ được dùng như một cách để tiết chế và kiểm soát những hành động của nhà

quản lý, gia tăng khả năng nguy cơ phá sản, như một hệ quả của việc tăng nợ.

Khi cơ hội tăng trưởng là trung bình, một tương quan cùng chiều tồn tại giữa

cơ hội tăng trưởng và nợ. Điều này cho thấy khả năng liên quan đến vấn đề đại diện

giữa chủ nợ và nhà quản lý/cổ đông, liên quan đến vấn đề đầu tư dưới mức.

Tuy nhiên, khi các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam có

cơ hội tăng trưởng cao, một sự tương quan ngược chiều tồn tại giữa cơ hội tăng

trưởng và nợ. Dường như trong trường hợp này các doanh nghiệp tài trợ cho những

nhu cầu của họ không thông qua nợ. Chứng tỏ doanh nghiệp niêm yết trên sàn

chứng khoán Việt Nam tài trợ cho các dự án, cơ hội đầu tư thông qua việc phát

hành cổ phiếu, hoặc ưu tiên trong việc sử dụng lợi nhuận giữ lại

Đặc trưng của các doanh nghiệp Việt Nam nói chung và các doanh nghiệp

niêm yết trên sàn chứng khoán nói riêng là rất hạn chế sử dụng lợi ích tấm chắn

62 thuế và lợi ích của vay nợ. Bằng chứng thực nghiệm cho thấy doanh nghiệp có cơ

hội tăng trưởng thấp và cao rất ít sử dụng nợ.

Hơn nữa, kết quả thực nghiệm cho thấy không có tác động của tài sản cố

định đến đòn bẩy nợ. bên cạnh đó cho thấy sự tồn tại của tác động cùng chiều giữa

quy mô doanh nghiệp và nợ; và sự tác động ngược chiều giữa lợi nhuận doanh

nghiệp và đòn bẩy nợ

Nghiên cứu này bao gồm những hạn chế như sau: sử dụng tỷ lệ chênh lệch

tài sản vô hình thay thế chi phí nghiên cứu và phát triển là đại diện cho cơ hội tăng

trưởng của doanh nghiệp, do đó phản ứng của biến tỷ lệ chênh lệch tài sản vô hình

đại diện cho cơ hội tăng trưởng đến biến phụ thuộc chưa giải thích cao, bài nghiên

cứu chưa xem xét đến vấn đề chi tiêu đầu tư vì nếu đầu tư hiệu quả sẽ mang lại cho

Công ty cơ hội tăng trưởng trong tương lai. Chưa xem xét đến tác động của ngành

lên mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

Trong nghiên cứu tiếp theo chúng ta sẽ nghiên cứu sự tác động của ngành và chi

tiêu đầu tư lên mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và nợ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

1. Bùi Kim Yến (2008), Thị trường tài chính – Thị trường chứng khoán, Nhà

xuất bản thống kê.

2. Hoàng Ngọc Nhậm - chủ biên (2008), Giáo trình Kinh tế lượng, Trường

Đại học Kinh tế Tp.HCM, Nhà xuất bản Tp. Hồ Chí Minh.

3. Nguyễn Minh Kiều (2009), Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản

Thống kê.

4. Nguyễn Thị Ngọc Trang (2006), Quản trị rủi ro tài chính, Nhà xuất bản

Thống kê.

5. Nguyễn Thị Ngọc Trang - Nguyễn Thị Liên Hoa (2007), Phân tích tài

chính, Nhà xuất bản Lao động – Xã hội.

6. Nguyễn Trọng Hoài - chủ biên (2009), Dự báo và phân tích dữ liệu trong

kinh tế và tài chính, Nhà xuất bản Thống kê.

7. Trần Ngọc Thơ - chủ biên (2005), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà

xuất bản Thống kê.

TÀI LIỆU TIẾNG ANH:

1. Barclay M, Smith J, Watts R. The antecedents of corporate leverage and

dividend policies. J Appl Corp Finance 1995;7:4-19

2. Bhaduri S. Antecedents of capital structure choice: a study of the Indian

corporate sector. Appl Financ Econ 2002;12:655–65

3. Chen J. Antecedents of capital structure of Chinese-listed companies. J Bus

Res 2004;57:1341–51

4. Fama E, French K. Testing trade-off and pecking order predictions about

dividends and debt. Rev Financ Stud 2002;15:1-33

5. Frank M, Goyal V. Trade-off and pecking order theories of debt, handbook of

corporate ﬁnance. Empir Corp Financ 2007;2:1-82.

6. Galbreath J, Galvin P. Firm factors, industry structure and performance

variation: new empirical evidence to a classic debate. J Bus Res 2008;61:109–

17.

7. Gaud P, Jani E, Hoesli M, Bender A. The capital structure of Swiss

companies: an empirical analysis using dynamic panel data. Eur Financ Manag

2005;11:51–69

8. Jensen M. Agency costs of free cash-ﬂow, corporate ﬁnance and takeovers.

Am Econ Rev 1986;76:323–9.

9. Jensen M, Meckling W. Theory of the ﬁrm: managerial behavior, agency costs

and ownership structure. J Financ Econ 1976;3:305–60

10. Kayhan A, Titman S. Firms' histories and their capital structures. J Financ

Econ 2006;83: 1-32

11. Kim W, Sorensen E. Evidence on the impact of the agency costs of debt on

corporate debt policy. J Financ Quant Anal 1986;21:131–44.

12. Kraus A, Litzenberger R. A state-preference model of optimal ﬁnancial

leverage. J Finance 1973;28:911–22.

13. Lang L, Ofek E, Stulz R. Leverage, investment, and ﬁrm growth. J Financ

Econ 1996;40: 3-29

14. Lin B, Lee Y, Hung S. R&D intensity and commercialization orientation

effects on ﬁnancial performance. J Bus Res 2006;59:679–85

15. Moon D, Tandon K. The inﬂuence of growth opportunities on the relationship

between equity ownership and leverage. Rev Quant Finan Acc 2007;29:339–

16. Myers S. The antecedents of corporate borrowing. J Financ Econ 1977;5:147–

76.

17. Myers S. The capital structure puzzle. J Finance 1984;39:575–92

18. Myers S, Majluf N. Corporate ﬁnancing and investment decisions when ﬁrms

have information that investors do not have. J Financ Econ 1984;13:187–221.

19. Ozkan A. Antecedents of capital structure and adjustment to long run target:

evidence from UK company panel data. J Bus Finance Account 2001;28:175–

98.

20. Pandey I. Capital structure, proﬁtability and market structure: evidence from

Malaysia. Asia Pac J Econ Bus 2004;8:78–91

21. Rajan R, Zingales L. What do we know about capital structure? some evidence

from international data. J Finance 1995;50:1421–60

22. Ross G. The determination of ﬁnancial structure: the incentive signalling

approach. Bell J Econ Manage Sci 1977;8:23–44

23. Scott J. Bankruptcy, secured debt, and optimal capital structure. J Finance

1977;32:1-19

24. Serrasqueiro and Macas Nunes. Non-linear relationships between growth

opportunities and debt: Evidence from quoted Portuguese companies. J

Business Research 2009; 63:870-878

25. Stu lz R. Managerial discretion and optimal ﬁnancing policies. J Financ

Econ 1990;26:3-27

26. Whitwell G, Lukas B, Hill P. Stock analysts' assessments of the shareholder

value of intangible assets. J Bus Res 2007;60:84–90

CÁC TRANG WEB

1. http://www.cafef.vn

2. http://www.cophieu68.com.vn

3. http://www.hose.org.vn

4. http://www.hsx.vn

5. http://www.vietstock.vn

6. Và một số trang web khác

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

Chủ đề: