Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Những nhân tố tác động đến mức nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH ---------------

TÔ ANH THƠ

NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN

MỨC NẮM GIỮ TIỀN MẶT CỦA CÁC

DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN

SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH ---------------

TÔ ANH THƠ

NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN

MỨC NẮM GIỮ TIỀN MẶT CỦA CÁC

DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN

SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân hàng Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan: Luận văn này là công trình nghiên do tôi thực hiện

Các số liệu, những kết luận nghiên cứu được trình bày trong luận văn này trung

thực và chưa từng được công bố ở các nghiên cứu khác.

Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình.

Học Viên

Tô Anh Thơ

MỤC LỤC CÔNG TRÌNH

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC CÔNG TRÌNH

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

TÓM TẮT

1. GIỚI THIỆU ........................................................................................................ 1

2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT NẮM GIỮ TIỀN MẶT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU

THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN ........................................................................ 4

2.1. Tổng quan lý thuyết nắm giữ tiền mặt ......................................................... 4

2.1.1. Lý thuyết đánh đổi ............................................................................... 4

2.1.2. Lý thuyết trật tự phân hạng ................................................................. 6

2.1.3. Lý thuyết đại diện ................................................................................ 6

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến các nhân tố ảnh hƣởng ...... 7

2.2.1. Đòn bẩy tài chính ............................................................................... 7

2.2.2. Nợ ngân hàng ...................................................................................... 7

2.2.3. Thanh toán cổ tức .............................................................................. 8

2.2.4. Dòng tiền ............................................................................................. 9

2.2.5. Tăng trưởng (GRT) ............................................................................ 9

2.2.6. Quy mô (SIZE) ................................................................................... 11

2.2.7. Rủi ro hay biến động của dòng tiền (VAR) ....................................... 12

2.2.8. Tính thanh khoản của tài sản (LIQ) .................................................. 12

2.2.9. Cấu trúc ban giám đốc (EX và CEO)................................................ 13

3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................ 16

3.1 Nguồn dữ liệu và định nghĩa các biến ........................................................ 16

3.1.1 Nguồn dữ liệu .................................................................................... 16

3.1.2 Biến phụ thuộc .................................................................................... 17

3.1.3 Biến độc lập ........................................................................................ 17

3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu ............................................................................ 18

3.2.1 Mô hình hồi quy gộp (pooled OLS) .................................................... 18

3.2.2 Mô hình hồi quy hiệu ứng cố định (fixed effects model) ................... 19

3.2.3 Mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects) ................... 20

3.2.4 Mô hình hồi quy GMM ....................................................................... 21

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................................ 24

4.1 Thống kê mô tả ........................................................................................... 24

4.2. Kiểm định các giả thuyết .......................................................................... 31

4.2.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ................................................ 31

4.2.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan ................................................ 33

4.2.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi ....................................... 36

4.2.4 Kiểm định hiện tượng nội sinh ........................................................... 38

4.3 Kết quả hồi quy ........................................................................................... 42

4.3.1 Hồi quy gộp (pooled OLS) ................................................................. 42

4.3.2 Hồi quy Fixed effects và Random effects ........................................... 46

4.3.3 Sử dụng phương pháp GMM.............................................................. 53

5. KẾT LUẬN ........................................................................................................ 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1: Tổng hợp các biến giải thích ................................................................... 17

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến .......................................................................... 24

Bảng 4.2: Thống kê mô tả mức độ nắm giữ tiền mặt của hai sàn chứng khoán

HOSE và HNX ......................................................................................................... 25

Bảng 4.3: Ma trận tƣơng quan giữa các biến ........................................................... 28

Bảng 4.4: Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến....................................................... 32

Bảng 4.5: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan....................................................... 33

Bảng 4.6: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan sau khi đƣa thêm biến AR(1) ....... 35

Bảng 4.7: Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi ............................................. 37

Bảng 4.8: Hồi quy các biến công cụ và các biến ngoại sinh cho biến DIV ............. 38

Bảng 4.9: Kiểm định tính cần thiết của hai biến công cụ ........................................ 39

Bảng 4.10: Hồi quy TSLS biến CASH với các biến giải thích và biến công cụ ...... 40

Bảng 4.11: Hồi quy phần dƣ với các biến giải thích và các biến công cụ ............... 41

Bảng 4.12: Kiểm định hiện tƣợng nội sinh đối với biến DIV bằng phƣơng pháp

Hausman ................................................................................................................... 42

Bảng 4.13: Hồi quy gộp (pooled OLS) .................................................................... 42

Bảng 4.14: Kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy gộp ................................ 44

Bảng 4.15: Hồi quy Fixed effects và Random effects ............................................. 46

Bảng 4.16: Kiểm định tính cần thiết của mô hình Fixed effects .............................. 51

Bảng 4.17: Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa Fixed effects và Random effects

.................................................................................................................................. 52

Bảng 4.18: Hồi quy dữ liệu bảng bằng phƣơng pháp GMM ................................... 53

Bảng 4.19: Kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc 1 và bậc 2 của phần dƣ mô hình GMM

.................................................................................................................................. 55

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 2.1: Mức nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao một cách tối ƣu ................. 5

Hình 4.1: Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt qua các năm của các công ty niêm

yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX .......................................................... 26

Hình 4.2: Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt, dòng tiền và tốc độ tăng trƣởng của

các công ty niêm yết trên hai sản chứng khoán HOSE và HNX giai đoạn 2007-

2013 .......................................................................................................................... 29

Hình 4.3: Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt và các tài sản có tính thanh khoản

cao của các công ty niêm yết trên hai sản chứng khoán HOSE và HNX giai đoạn

2007-2013 ................................................................................................................. 30

Hình 4.4: Đồ thị mô tả phần dƣ của mô hình hồi quy gộp ....................................... 45

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ Từ viết đầy đủ bằng tiếng Anh Từ viết đầy đủ bằng tiếng Việt viết tắt

CEO Chief Executive Officer Giám đốc điều hành

FEM Fixed effects model Mô hình hồi quy với hiệu ứng cố định

Phƣơng pháp moments tổng quát GMM Generalized method of moments

Hội đồng quản trị HĐQT

HNX Hanoi Stock Exchange Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange Sở Giao dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh

NPV Net present value Giá trị hiện tại thuần

OLS Ordinary least squares Bình phƣơng bé nhất thông thƣờng

REM Random effects model Mô hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên

TSLS Two stage leatst squares Bình phƣơng nhỏ nhất hai giai đoạn

VIF Variance Inflation Factor Thừa số tăng phƣơng sai

WTO World Trade Organization Tổ chức Thƣơng mại Thế giới

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu tiến hành kiểm định các nhân tố tác động đến mức nắm giữ tiền mặt

của 167 công ty Việt Nam đƣợc niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX

trong giai đoan 2007-2013. Để xác định đƣợc những nhân tố này, bài nghiên cứu

phải căn cứ vào hai lý thuyết chính: lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết đánh

đổi. Đặc biệt, bài nghiên cứu còn xem xét ảnh hƣởng của lý thuyết đại diện đối với

tỷ lệ nắm giữ thông qua các vấn đề liên quan đến cấu trúc HĐQT. Các phân tích

cũng cho thấy rằng hiện tƣợng tự tƣơng quan, hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và

hiện tƣợng nội sinh phải đƣợc quan tâm trong quá trình kiểm định các mô hình. Vì

thế, bên cạnh các phƣơng pháp hồi quy tĩnh nhƣ hồi quy gộp (pooled OLS), hồi quy

với hiệu ứng cố định (fixed effects), hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên (random

effects); phƣơng pháp GMM đƣợc đề xuất cuối cùng để giải quyết triệt để các hiện

tƣợng trên nhằm đƣa ra kết luận chính xác về tác động của các nhân tố. Kết quả

nghiên cứu khẳng định: tốc độ tăng trƣởng (GRT), đòn bẩy nợ (LEV), tỷ lệ nắm giữ

các tài sản có tính thanh khoản cao (LIQ), tỷ lệ chi trả cổ tức (DIV) và tỷ lệ thành

viên hội đồng quản trị tham gia điều hành trong công ty (EX) đóng vai trò rất quan

trọng trong việc quyết định tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp Việt Nam.

1. GIỚI THIỆU

1.1. Lý do nghiên cứu

Quyết định nắm giữ tiền mặt tại các công ty hiện nay đƣợc sự quan tâm khá

nhiều trong các bài nghiên cứu tài chính nƣớc ngoài. Ví dụ, Kim và cộng sự (1998)

đã phân tích các yếu tố tác động đến quyết định nắm giữ tiền mặt đối với các công

ty Mỹ. Họ nhận thấy các doanh nghiệp đang đối mặt với chi phí tài trợ bên ngoài

cao, có thu nhập ổn định và lợi nhuận trên tổng tài sản tƣơng đối thấp thì thƣờng có

xu hƣớng nắm giữ nhiều tài sản có tính thanh khoản cao. Tƣơng tự, Opler và cộng

sự (1999) cũng cung cấp bằng chứng rằng những doanh nghiệp nhỏ hay các doanh

nghiệp có cơ hội phát triển mạnh mẽ và mức biến động dòng tiền mạnh thƣờng nắm

giữ một lƣợng lớn tiền mặt. Nghiên cứu gần đây hơn của Pinkowitz và Williamson

(2001) xem xét nắm giữ tiền mặt của các công ty từ Mỹ, Đức và Nhật Bản. Bên

cạnh những kết quả tƣơng tự nhƣ Opler (1999), họ còn phát hiện thấy mối quan hệ

của doanh nghiệp với các ngân hàng có ảnh hƣởng đáng kể đến số dƣ tiền mặt.

Xét về mức độ nắm giữ tiền mặt thì Dittmar và Marth-Smith (2007) cho biết

tổng lƣợng tiền mặt và chứng khoán thƣơng mại của các công ty đại chúng ở Mỹ

lớn hơn 13% tổng lƣợng tài sản trong năm 2003. Hay nghiên cứu của Ozkan và

Ozkan (2004) cũng chỉ ra mức nắm giữ tiền mặt của các công ty ở Anh là 9,9%...

Vậy vấn đề đặt ra là tỷ lệ nắm tiền mặt bao nhiêu là phù hợp với các doanh nghiệp

Việt Nam? Mức nắm giữ tiền mặt hiện nay của các doanh nghiệp Việt Nam chịu sự

chi phối bởi những nhân tố nào?

Nhìn chung, các nghiên cứu trƣớc đây sử dụng hai lý thuyết chính để giải thích

việc nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp: lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trật tự phân

hạng. Hai lý thuyết này khác nhau chủ yếu trong việc giải thích mối quan hệ giữa

đầu tƣ và lƣợng tiền mặt nắm giữ, cũng nhƣ trong việc xác minh tính tồn tại của

mức nắm giữ tiền mặt tối ƣu (Kim, Mauer và Sherman, 1998; Opler và cộng sự,

1999; Dittmar, Mahrt-Smith và Servaes, 2003; Ozkan và Ozkan, 2004). Bên cạnh

đó, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp cũng đƣợc giải thích phần nào từ lý

thuyết đại diện – nó không hề tách biệt mà có tính liên hệ cao với hai lý thuyết trên.

Chính vì thế, bài nghiên cứu này đƣợc tiến hành nhằm kiểm định thực nghiệm

ba lý thuyết đƣợc trình bày ở trên đối với các doanh nghiệp tại thị trƣờng Việt Nam.

Cụ thể là làm rõ “các nhân tố tác động đến mức nắm giữ tiền mặt của các doanh

nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam từ 2007-2013”.

Đặc biệt, vấn đề cấu trúc HĐQT tham gia điều hành có ảnh hƣởng đến quyết

định nắm giữ tiền mặt ở doanh nghiệp hay không đƣợc rất nhiều bài nghiên cứu

thực nghiệm nƣớc ngoài tiến hành nhƣ Ozkan và Ozkan (2004), Yenn-Ru Chen

(2008)... Mối quan tâm này đƣợc ủng hộ bởi lý thuyết đại diện, căn cứ trên mâu

thuẫn giữa cổ đông và nhà quản trị công ty. Tuy nhiên, khía cạnh này vẫn chƣa

đƣợc đề cập nhiều trong các nghiên cứu ở Việt Nam. Vì thế, bài nghiên cứu này đƣa

thêm hai biến giải thích thể hiện cấu trúc HĐQT vào mô hình nghiên cứu là tỷ lệ

các thành viên HĐQT tham gia vào công tác điều hành trên tổng số thành viên

HĐQT và biến đại diện cho việc chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm chức vụ tổng giám

đốc điều hành.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu tập trung vào hai mục tiêu chính. Mục tiêu đầu tiên là xác định

các nhân tố tác động đến quyết định nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp Việt

Nam và mức độ tác động của chúng. Thứ hai là kiểm định sự tồn tại của mức nắm

giữ tiền mặt mục tiêu. Để làm rõ hai mục tiêu này, bài nghiên cứu lần lƣợt tìm câu

trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu sau:

- Các nhân tố nào tác động đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp? Trong

đó, yếu tố cấu trúc HĐQT tác động nhƣ thế nào đến quyết đinh nắm giữ tiền mặt?

- Hệ số điều chỉnh để đạt đƣợc tỷ lệ nắm giữ tiền mặt mục tiêu của các doanh

nghiệp Việt Nam là bao nhiêu?

1.3. Phƣơng pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng cả hai mô hình:

- Dữ liệu bảng tĩnh: Mô hình hồi quy gộp (pooled OLS), mô hình hồi quy với

hiệu ứng cố định (Fixed effects), mô hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên

(Random effects)

- Dữ liệu bảng động: Mô hình moment tổng quát (GMM).

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu các biến đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính của 167 công

ty phi tài chính trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX trong giai đoạn 2007-

2013, để hình thành nên dữ liệu bảng với 1169 quan sát (167 công ty x 7 năm).

1.4. Nội dung nghiên cứu

Bài nghiên cứu đƣợc trình bày thành năm phần: Phần một giới thiệu tóm tắt về

nội dung nghiên cứu và lý do chọn đề tài. Phần hai trình bày tổng quan các kết quả

nghiên cứu trƣớc đây, dựa trên 3 lý thuyết chính tác động đến quyết định nắm giữ

tiền mặt: Lý thuyết trật tự phân hạng, lý thuyết đánh đổi và lý thuyết đại diện. Từ

đó, bài nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hƣởng. Phần ba mô tả phƣơng pháp

nghiên cứu bao gồm chọn lọc và xử lý số liệu, liệt kê các phƣơng pháp hồi quy

đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu. Phần bốn thảo luận các kết quả nghiên cứu đạt

đƣợc, dựa trên nền tảng lý thuyết và đối chiếu những bằng chứng thực nghiệm trƣớc đây. Cuối cùng là kết luận, hạn chế và hƣớng mở rộng.

2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT NẮM GIỮ TIỀN MẶT VÀ

CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN

2.1. Tổng quan lý thuyết nắm giữ tiền mặt

Các nghiên cứu liên quan đến quản trị vốn bằng tiền của công ty nhấn mạnh hai

động cơ lớn: động cơ hoạt động - giao dịch và động cơ phòng ngừa. Động cơ đầu

tiên chỉ ra rằng những công ty đối mặt với sự thiếu hụt các nguồn vốn nội bộ có thể

huy động vốn bằng cách bán tài sản, phát hành trái phiếu mới hoặc vốn chủ sở hữu,

hoặc cắt giảm cổ tức (Keynes,1936). Tuy nhiên, tất cả các chiến lƣợc này đều làm

cho công ty phải tốn một khoản chi phí giao dịch. Do đó, ngƣời ta cho rằng những

công ty nắm giữ một lƣợng lớn tài sản có tính thanh khoản cao – ví dụ nhƣ tiền mặt

- sẽ chịu chi phí giao dịch thấp. Mặt khác, động cơ phòng ngừa chú trọng nhiều hơn

vào các chi phí phát sinh từ những cơ hội đầu tƣ bỏ qua. Theo cách này, các doanh

nghiệp tích lũy tiền mặt để đáp ứng kịp thời các trƣờng hợp bất ngờ có thể phát sinh

và để tài trợ cho các khoản đầu tƣ nếu chi phí của các nguồn tài trợ khác là quá cao.

Hai động cơ trên của Keynes đƣợc giải thích rõ thêm dựa trên thông qua hai lý

thuyết sau này: lý thuyết trật tự phân hạng (Myers và Majluf, 1984) và lý thuyết

đánh đổi (Myers, 1977).

2.1.1. Lý thuyết đánh đổi

Đầu tiên, lý thuyết đánh đổi phát biểu rằng việc nắm giữ tiền mặt cao mang lại

nhiều lợi ích cho doanh nghiệp nhƣng bên cạnh đó cái giả phải trả cũng không hề

nhỏ. Hay nói cách khác, đó là sự đánh đổi giữa lợi ích đạt đƣợc và chi phí phải gánh

chịu của việc nắm giữ tiền. Lợi ích có thể liệt kê ở đây là giúp doanh nghiệp đáp

ứng chi trả cho các hoạt động thƣờng xuyên; phòng ngừa các trƣờng hợp bất ngờ

không lƣờng trƣớc đƣợc; tận dụng đƣợc các cơ hội đầu tƣ do sự hiện hữu của vấn

đề bất cân xứng thông tin có thể làm tăng chi phí tài trợ bên ngoài, thậm chí có thể

dẫn đến bỏ qua các cơ hội đầu tƣ có NPV dƣơng; giúp cổ đông tránh phải nộp thuế

trên cổ tức khi doanh nghiệp dữ trữ tiền mặt nhiều thay vì thanh toán cổ tức. Ngƣợc

lại, việc giữ nhiều tiền mặt cũng tạo ra các chi phí cơ hội do việc từ bỏ các cơ hội

đầu tƣ có khả năng sinh lợi. Vì vậy, mức nắm giữ tiền mặt tối ƣu là điểm mà tại đó

chi phí biên bằng lợi ích biên.

Trong thị trƣờng vốn hoàn hảo, không có chi phí giao dịch nên việc nắm giữ các

tài sản có tính thanh khoản cao không ảnh hƣởng đến giá trị công ty. Nhƣng trong

thực tế thì thị trƣờng không hoàn hảo và chi phí giao dịch là vấn đề đáng quan tâm.

Do đó công ty phải quyết định mức nắm giữ tiền mặt tối ƣu thông qua việc đánh đổi

giữa chi phí biên (chi phí cơ hội) và lợi ích biên (tối thiểu hóa chi phí giao dịch,

nắm bắt đựoc các cơ hội đầu tƣ…) của việc nắm giữ tiền mặt theo quan điểm của

Miller & Orr (1966) và Kim (1998). Cụ thể, lợi ích rõ ràng nhất là tiền mặt làm

giảm khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính, không gây cản trở cho quyết định đầu tƣ và

cũng làm giảm chi phí tài trợ bên ngoài. Ngƣợc lại, chi phí chủ yếu của việc nắm

giữ tiền mặt là chi phí cơ hội của vốn khi đầu tƣ vào tài sản có tính thanh khoản cao

(Ferreira và Vilela, 2004).

Chi phí biên Chi phí biên của việc thiếu hụt tài sản có tính thanh khoản cao

Chi phí biên của việc nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao

(

Mức nắm giữ tối ƣu tài sản có tính thanh khoản cao Số lƣợng tài sản có tính thanh khoản cao

(Nguồn: Opler (1999), Journal of Financial Economics 52, tr 3-46)

Hình 2.1: Mức nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao một cách tối ƣu

2.1.2. Lý thuyết trật tự phân hạng

Thứ hai, theo lý thuyết trật tự phân hạng: với sự hiện diện của bất cân xứng

thông tin, chi phí của của việc huy động vốn bên ngoài thƣờng cao hơn chi phí của

việc tài trợ nội bộ. Vì thế, các công ty có xu hƣớng tài trợ cho các hoạt động đầu tƣ

bằng thu nhập giữ lại hơn, sau đó mới đến nợ và cuối cùng là huy động vốn chủ sở

hữu (Myers and Majluf, 1984). Đối với các công ty nhỏ hoặc có rủi ro kinh doanh

cao, họ phải đối mặt với nhiều khó khăn khi huy động nguồn tài trợ bên ngoài và vì

thế có thể buộc họ phải từ bỏ cơ hội đầu tƣ có giá trị. Do đó, họ có nhiều động lực

để duy trì mức nắm giữ tiền cao nhằm theo đuổi việc tạo ra giá trị công ty thông qua

hoạt động đầu tƣ cũng nhƣ đáp ứng tốt nhất mong muốn của các cổ đông.

2.1.3. Lý thuyết đại diện

Bên cạnh đó, lý thuyết đại diện (Jensen, 1986) cũng góp phần giải thích hoạt

động nắm giữ tiền mặt của công ty. Vì chính sách nắm giữ tiền mặt của một công ty

đƣợc quyết định bởi các giám đốc điều hành nên việc nắm giữ khối lƣợng tiền mặt

lớn sẽ làm tăng chi phí đại diện nếu các giám đốc điều hành không hành động nhằm

phục vụ mục tiêu tối đa hóa giá trị cho các cổ đông (Yenn-Ru Chen, 2008). Lý

thuyết đại diện cho rằng nguồn dự trữ tiền mặt lớn có thể làm tăng chi phí đại diện

do làm gia tăng mâu thuẫn đại diện giữa nhà quản trị và cổ đông. Dòng tiền tự do

của doanh nghiệp cao có thể làm gia tăng sự tùy ý của nhà quản trị trong việc thực

hiện các hành động đi ngƣợc lại ý muốn của cổ đông. Cụ thể, các nhà quản trị bảo

thủ có xu hƣớng thích tích lũy tiền mặt hơn là chi trả lại cho các cổ đông, nhằm

phục vụ cho các quyết định đầu tƣ dễ dàng hơn mà không cần ý kiến chấp thuận từ

các cổ đông.

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến các nhân tố ảnh hƣởng

2.2.1. Đòn bẩy tài chính (Leverage)

Lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng không có một tỷ lệ nợ tối ƣu hay mức

nắm giữ tiền mặt tối ƣu cho doanh nghiệp (Myers và Majluf, 1984). Khi lƣợng tiền

mặt nội bộ không đủ, doanh nghiệp sẽ huy động vốn vay bên ngoài; điều này làm

cho đòn bẩy tài chính tăng. Các công ty có thể sử dụng vốn vay nhƣ một sự thay thế

cho việc nắm giữ tiền mặt. Do đó, các nhà nghiên cứu cho rằng việc nắm giữ tiền

mặt sẽ tƣơng quan âm với đòn bẩy tài chính (Ansic and Hey, 1993; Graham and

Harvey, 2001).

2.2.2. Nợ ngân hàng (Bank debt)

Nợ ngân hàng thực sự có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định

số lƣợng tiền mặt nắm giữ trong các công ty. Trên thực tế, để giám sát các công ty

đi vay, các ngân hàng có xu hƣớng thu thập thông tin riêng của từng công ty, điều

này có thể làm giảm sự bất đối xứng thông tin (Fama, 1985). Thứ hai, xếp hạng tín

nhiệm cao của công ty có thể đƣợc thúc đẩy bởi các mối quan hệ đƣợc thiết lập với

các ngân hàng (James, 1987; Mikkelson và Partch, 1986) và điều này có thể giúp

làm giảm khó khăn về tài chính. Tính linh hoạt hơn về tài chính cũng có thể xuất

phát từ việc thƣơng lƣợng lại các khoản vay ngân hàng khi đến hạn (Chemmanur và

Fulghieri, 1994). Nhờ đó, các ngân hàng cung cấp các khoản cho vay, làm giảm bớt

khó khăn tài chính trong các công ty và đóng vai trò nhƣ là một biện pháp thay thế

cho việc nắm giữ tiền mặt. Cũng tƣơng tự nhƣ đòn bẩy tài chính, bài nghiên cứu kỳ

vọng những công ty có vay nợ ngân hàng cao sẽ có mức tồn quỹ tiền mặt thấp hơn.

Mức nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp đƣợc ký hiệu là BANK, bằng tỷ số

của tổng nợ vay ngân hàng trên tổng nợ.

2.2.3. Thanh toán cổ tức (Dividend payment)

Khi các doanh nghiệp có nhu cầu về tiền mặt hay gặp khó khăn trong việc

huy động nợ do bị hạn chế về tài chính hoặc do họ đã vay mƣợn quá nhiều trƣớc đó,

họ có thể cố gắng tăng tiền mặt bằng cách cắt giảm thanh toán cổ tức. Đặc biệt, các

công ty tƣ nhân bị hạn chế về tài chính đó sẽ cố gắng giữ tiền mặt bằng cách cắt

giảm cổ tức chi trả (Fazzari và cộng sự, 1988). Hầu hết các công ty tƣ nhân chỉ có

một chủ sở hữu, thƣờng là ngƣời sáng lập hoặc gia đình sáng lập (Corbetta và

Montemerlo, 1999; Brav, 2009). Tài sản của công ty và tài sản cá nhân thƣờng

không có sự phân định rõ ràng, đặc biệt là trong các công ty nhỏ (Ang, 1992). Cho

nên quyết định trả cổ tức phụ thuộc rất nhiều vào nhu cầu tiền mặt cần giữ lại để tài

trợ cho các khoản đầu tƣ mới hoặc phòng ngừa tình trạng thâm hụt tài chính có thể

xảy ra. Vì vậy, có một mối tƣơng quan âm giữa việc nắm giữ tiền mặt và chi trả cổ

tức (Opler và cộng sự, 1999).

Ngƣợc lại với cách nhận định theo lý thuyết trật tự phân hạng ở trên, lý

thuyết về chi phí đại diện cho rằng các công ty đại chúng Mỹ cam kết thanh toán cổ

tức ổn định để giảm chi phí đại diện (Easterbrook, 1984; Jensen, Solberg và Zorn,

1992; Kalcheva và Lins, 2007). Cam kết đó không đặc trƣng cho công ty tƣ nhân

trong nhiều trƣờng hợp quyền sở hữu và quyền quản lý có xu hƣớng trùng nhau.

Phù hợp với suy luận trên, Brav (2009) thấy rằng các công ty đại chúng không thay

đổi cổ tức của họ nhiều trong khi chi trả cổ tức của các công ty tƣ nhân nhạy cảm

với hiệu suất hoạt động. Cho nên rất có khả năng các công ty mà chi trả cổ tức sẽ

nắm giữ nhiều tiền mặt hơn để đảm bảo không thiếu tiền để thanh toán nhằm duy trì

tín nhiệm của công ty. Trong trƣờng hợp này, chúng ta kỳ vọng mối tƣơng quan

dƣơng giữa chi trả cổ tức và nắm giữ tiền mặt.

Theo nghiên cứu của Ozkan và Ozkan (2004), tỷ lệ thanh toán cổ tức đƣợc

xác định bằng cách lấy tổng số tiền thanh toán cổ tức trong năm chia cho tổng tài

sản, ký hiệu là DIV.

2.2.4. Dòng tiền (Cash flow)

Công ty có lợi nhuận lớn sẽ đạt dòng tiền lớn từ hoạt động kinh doanh. Theo

Kim và cộng sự (1998), dòng tiền lớn có khả năng đảm bảo nguồn vốn cho các hoạt

động đầu tƣ và thanh toán các khoản phải trả. Nó có tác dụng giúp doanh nghiệp cắt

giảm nhu cầu tích trữ tiền mặt, điều này hàm ý rằng lợi nhuận có thể là một công cụ

thay thế cho việc nắm giữ tiền mặt (Kim và cộng sự, 1998). Một giả thiết khác là

những công ty lợi nhuận có khuynh hƣớng ít huy động vốn (Opler và cộng sự,

1999; Ferreira và Vilela, 2004). Do đó, chúng ta kỳ vọng những công ty có dòng

tiền lớn sẽ dự trữ tiền mặt thấp.

Tuy nhiên cũng có một số lập luận trái chiều dựa trên lý thuyết dòng tiền tự

do của Jensen (1986), nhiều công ty cố gắng gia tăng đầu tƣ để tối đa hóa giá trị cổ

đông; do đó họ sẽ xây dựng một dòng tiền mặt vƣợt trội thông qua hoạt động tích

trữ tiền mặt nội bộ, hơn là dựa vào nguồn tài trợ từ bên ngoài. Lúc này mối tƣơng

quan đƣợc quan tâm giữa hai biến này là dƣơng.

Dòng tiền đƣợc ký hiệu là CF, xác định dựa theo bài nghiên cứu của Ozkan

và Ozkan (2004) là tổng lợi nhuận trƣớc thuế và khấu hao, đem chia cho tổng tài

sản.

2.2.5. Tăng trưởng

Khi thông tin không cân xứng giữa nhà quản trị và nhà đầu tƣ, huy động vốn

bên ngoài có thể rất tốn kém. Myers và Majluf (1984) phát biểu rằng những công ty

đối mặt với bất cân xứng thông tin sẽ thích sử dụng quỹ nội bộ hơn bên ngoài. Vấn

đề bất cân xứng thông tin thƣờng hạn chế với những công ty đang tăng trƣởng.

Những công ty đang tăng trƣờng nhận thấy huy động vốn bên ngoài quá tốn kém và

từ bỏ những dự án với NPV dƣơng. Để tránh tình huống này, những công ty đang

tăng trƣởng sẽ nắm giữ thêm tài sản có tính thanh khoản, mà đặc trƣng là tiền. Dựa

trên lập luận bất cân xứng thông tin, mối tƣơng quan dƣơng đƣợc mong đợi giữa

tăng trƣởng và tỷ lệ tiền mặt nắm giữ.

Lý thuyết đánh đổi cũng góp phần ủng hộ thêm cho lập luận về mối tƣơng

quan giữa tăng trƣởng và tỷ lệ nắm giữ tiền mặt mà lý thuyết trật tự phân hạng đã

nêu ở trên. Nếu một công ty có các cơ hội đầu tƣ đáng giá trong tƣơng lai, họ sẽ cố

gắng không để tiền mặt chạy ra ngoài trƣớc thời điểm cơ hội này đƣợc triển khai.

Cụ thể, sự thành công của các doanh nghiệp phụ thuộc rất lớn vào sự độc đáo của

các sáng kiến kinh doanh và do đó họ có xu hƣớng dành tiền cho hoạt động nghiên

cứu và phát triển. Với các bằng sáng chế đặc biệt, họ có thể thƣơng mại hóa các

sáng kiến của họ và duy trì vị trí cạnh tranh trong môi trƣờng năng động (Bahrami

và Evans, 1987; Wasserman , 1988). Boyle và Guthrie (2003) lập luận rằng nắm giữ

một mức tiền cao là cần thiết cho các hoạt động đầu tƣ tiềm năng. Nếu không đủ

nguồn quỹ nội bộ, các công ty sẽ huy động tài chính từ bên ngoài với chi phí tài trợ

cao hơn, dẫn đến khả năng từ bỏ cơ hội đầu tƣ, làm giảm giá trị công ty và tài sản

cổ đông. Để tránh thiệt hại nhƣ vậy, các công ty cần thêm vốn cho các cơ hội đầu tƣ

của họ bằng cách giữ tiền mặt nhiều hơn, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp đang

đối đầu với những khó khăn về việc huy động vốn bên ngoài

Vì những lý do khác nhau, nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao sẽ có giá

trị hơn đối với các doanh nghiệp đang nắm giữ nhiều cơ hội đầu tƣ, đặc biệt là nếu

họ đang trong tình trạng hạn chế về tài chính (Denis và Sibilkov, 2010). Bởi vì nhiều

bài nghiên cứu thực nghiệm cho thấy các công ty có nhiều cơ hội tăng tƣởng thƣờng

phải gánh chịu chi phí phá sản cao (Williamson, 1988; Shleifer và Vishny, 1992;

Harris và cộng sự, 1990). Điều này đƣợc minh chứng rõ hơn đối với các công ty tƣ

nhân bởi vì họ thƣờng gặp nguy cơ không thể tiếp tục đầu tƣ do nguồn vốn nội bộ

cạn kiệt (Ang, 1991). Do đó, những công ty dạng này thƣờng phải nắm giữ lƣợng

lớn tiền mặt và các chứng khoán thị trƣờng dễ chuyển đổi để phòng ngừa kiệt quệ

tài chính và rủi ro phá sản. Cụ thể, Opler (1999) đã xác minh mối quan hệ này thông

qua bài nghiên cứu thực nghiệm đối với các công ty Mỹ trong giai đoạn từ 1971 -

1974. Tóm lại, chúng ta kỳ vọng rằng cơ hội tăng trƣởng cao liên quan đến việc

nắm giữ tiền mặt cao trong các công ty.

Ngƣợc lại, theo quan điểm lý thuyết chi phí đại diện, mối quan hệ này hoàn

toàn trái ngƣợc. Cụ thể, khi những công ty có ít cơ hội tăng trƣởng hoặc thậm chí

không có các cơ hội đầu tƣ có lợi nhuận, các nhà quản trị ngại thay đổi có khuynh

hƣớng vẫn nắm giữ nhiều tiền mặt để phục lợi ích riêng của chính mình (Opler và

cộng sự, 1999; Ferreria và Vilela, 2004). Trong trƣờng hợp này tồn tại mối tƣơng

quan âm giữa tỷ lệ nắm giữ tiền mặt và tốc độ tăng trƣởng.

Theo Shah (2011), bài nghiên cứu này xác định yếu tố tăng trƣởng (ký hiệu

là GRT) dựa vào tốc độ tăng trƣởng hàng năm của tổng tài sản.

2.2.6. Quy mô (Size)

Nhờ vào lợi ích kinh tế theo quy mô, các công ty lớn dễ tiếp cận với các

nguồn tài trợ bên ngoài vì lợi nhuận cao, đặc trƣng công ty tốt, ít bất cân xứng

thông tin và khả năng kiệt quệ tài chính hoặc phá sản thấp (Brennan and Hughes,

1991). Hơn thế, chi phí cố định mà họ phải trả cho việc huy động vốn chỉ chiếm tỷ

lệ phần trăm nhỏ trong tổng khoản vốn huy động (Peterson và Ranjan, 2003).

Ngƣợc lại, các công ty nhỏ thƣờng phải đối diện với các rào cản khi đi vay và gánh

chịu chi phí tài trợ cao hơn (Whited, 1992; Kim và cộng sự, 1998; and Fazzari và

Petersen, 1993). Ngoài ra, nâng cao lƣợng tiền mặt bằng cách bán các tài sản không

quan trọng trong giai đoạn khủng hoảng tài chính (Lang và cộng sự, 1995) thƣờng

dễ dàng hơn đối với các công ty đa dạng hóa đầu tƣ và các công ty lớn thƣờng có xu

hƣớng đa dạng hóa nhiều hơn (Rajan và Zingales, 1995; Titman và Wessels, 1988).

Hoàn toàn đối lập, các công ty nhỏ thƣờng dễ mất tính thanh khoản khi lâm vào tình

trạng kiệt quệ tài chính (Ozkan, 1996). Bên cạch đó, một giả thiết khác của Miller

và Orr (1966) cũng cho rằng các công ty lớn có lợi thế hơn trong việc quản lý tiền

mặt. Từ các mối quan hệ trên, mô hình lý thuyết đánh đổi dự đoán các công ty lớn

có xu hƣớng nắm giữ tiền mặt thấp hơn.

Ngƣợc lại, Opler (1999) cho rằng các công ty lớn nên giữ tiền mặt nhiều hơn.

Nó phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng, dự đoán một mối quan hệ đồng biến

giữa quy mô công ty và nắm giữ tiền mặt. Những công ty càng lớn đƣợc giả định là

có nhiều khả năng thành công hơn; vì thế, họ sẽ duy trì đƣợc mức nắm giữ tiền mặt

cao hơn từ lợi nhuận giữ lại và nhằm mục đích phục vụ nhu cầu đầu tƣ. Lập luận

này đứng trên góc độ xem xét mức nắm giữ tiền mặt cao là kết quả của quá trình

hoạt động sản xuất kinh doanh, đầu tƣ và tài trợ.

Theo Shah(2011), quy mô công ty (ký hiệu là SIZE) đƣợc tính toán bằng

cách lấy ln(tổng tài sản).

2.2.7. Biến động của dòng tiền (Variability)

Theo quan điểm của Ferreira and Vilela (2004), việc đảm bảo một khoản dự

trữ tiền mặt giúp công ty giảm rủi ro bị kiệt quệ tài chính trƣớc những cú sốc hay

thay đổi bất thƣờng của nền kinh tế gây ra. Thêm vào đó, Minton và Schrand (1999)

cho rằng dòng tiền bất ổn khiến các công ty thƣờng xuyên phải bỏ qua những cơ hội

đầu tƣ đạt lợi nhuận. Cụ thể, các công ty không thể trì hoãn thời gian thực hiện

quyết định đầu tƣ vào các dự án cho đến khi dòng tiền doanh nghiêp đạt mức cao vì

đến lúc đó cơ hội đầu tƣ cũng có thể đã qua đi. Cho nên, các công ty đƣợc kỳ vọng

nắm giữ nhiều tiền mặt hơn nếu biến động dòng tiền lớn (Opler và cộng sự, 1999).

Theo nghiên cứu của Ozkan và Ozkan (2004), mức độ biến động dòng tiền

đƣợc đo lƣờng bằng độ lệch chuẩn dòng tiền trên tổng tài sản, ký hiệu là VAR.

2.2.8. Tính thanh khoản của tài sản (Liquidity)

Theo lý thuyết trật tự phân hạng, Opler và cộng sự (1999) cho rằng không có

mối quan hệ giữa việc nắm giữ tiền mặt và các tài sản có tính thanh khoản cao. Tuy

nhiên, trên nền tảng lập luận theo lý thuyết đánh đổi, các công ty có vòng luân

chuyển tiền mặt ngắn thƣờng không cần nắm giữ nhiều tiền mặt nhằm mục tiêu

phòng ngừa (Elion, 2004). Điều này hợp lý để giả định rằng các tài sản có tính

thanh khoản cao có thể đƣợc xem nhƣ một biện pháp thay thế cho việc nắm giữ tiền

mặt của các công ty (Ozkan, 2002). Do các công ty có thể chuyển đổi chúng thành

tiền mặt một cách dễ dàng và ít tốn chi phí hơn việc huy động nguồn vốn tài trợ từ

bên ngoài khi gặp khó khăn về tài chính. Vì vậy, chúng ta kỳ vọng mức nắm giữ các

tài sản có tính thanh khoản cao sẽ tỷ lệ nghịch với lƣợng tiền mặt nắm giữ. Nhiều

nghiên cứu khác cũng ủng hộ mối quan hệ này nhƣ Tong (2006) và Daher (2010).

Bài nghiên cứu này xác định mức nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao

theo Ozkan và Ozkan (2004) bằng cách lấy tài sản ngắn hạn trừ đi cho nợ ngắn hạn,

tiền và tƣơng đƣơng tiền, sau đó đem chia cho tổng tài sản. Ký hiệu là LIQ.

2.2.9. Cấu trúc ban giám đốc

Theo lý thuyết đại diện, xung đột lợi ích giữa cổ đông và nhà quản lý xuất

phát từ việc tách bạch quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Dựa trên mâu thuẫn này,

Jensen (1986) cho rằng: Các nhà quản lý của các công ty thƣờng nâng cao mức độ

tồn quỹ tiền mặt để có thể kiểm soát tài sản công ty dễ hơn và nhờ đó có thể dễ dàng

chấp nhận các dự án mới mà không cần xin phép từ các cổ đông. Papaioannoun và

cộng sự (1992) cho rằng các nhà quản lý có khuynh hƣớng giữ nhiều tiền mặt nhằm

phục vụ các đặc quyền, đặc lợi cá nhân. Myer và Ranjan (1998) cũng đồng tình

quan điểm trên rằng nhà quản trị đạt đƣợc nhiều lợi ích cá nhân hơn từ các tài sản

có tính thanh khoản cao.

Do đó, một trong những vấn đề mà lý thuyết đại diện đặt ra đó là thiết lập

cấu trúc Hội đồng quản trị (HĐQT) nhằm đảm bảo lợi ích của các cổ đông. HĐQT

là cơ chế quản trị nội bộ quan trọng và chức năng chính của nó là để giám sát các

quyết định quản lý thay mặt cho các cổ đông và để xác minh tính chính xác của

thông tin phát hành cho các cổ đông.

Thông thƣờng, cấu trúc HĐQT gồm thành viên HĐQT điều hành và không

điều hành. Theo lý thuyết đại diện, một HĐQT hiệu quả nên bao gồm đa số thành

viên HĐQT không điều hành (hay còn gọi là HĐQT độc lập), những ngƣời mà đƣợc

các cổ đông tin rằng sẽ tạo ra kết quả hoạt động vƣợt trội bởi tính độc lập của họ đối

với hoạt động quản lý của công ty (Dalton, 1998). Hội đồng độc lập giảm sự thống

trị quản lý, nâng cao chất lƣợng giám sát quản lý, nâng cao hiệu quả của các ban

tham mƣu cho hoạt động kinh doanh (Chahine và Filatotchev, 2008). Bởi vì các

thành viên HĐQT điều hành có trách nhiệm thực hiện các hoạt động hàng ngày của

công ty nhƣ tài chính, marketing… Với vai trò hỗ trợ cho giám đốc điều hành, họ sẽ

không thể thực hiện một cách trọn vẹn vai trò giám sát hay kỷ luật giám đốc điều

hành (Daily và Dalton, 1993). Do đó, xây dựng một cơ chế để giám sát các hành

động của giám đốc điều hành và các thành viên HĐQT điều hành là rất quan trọng.

Các nghiên cứu của Fama và Eugene (1980), Fama và Jensen (1983) đã chỉ ra rằng

thành viên HĐQT không điều hành có nhiều động lực hơn trong việc bảo vệ lợi ích

của các cổ đông, bởi vì tầm quan trọng của việc bảo vệ danh tiếng của họ trên thị

trƣờng. Beasely (1996) cũng chỉ ra rằng các HĐQT với đa số thành viên bên ngoài

thực hiện rất tốt vai trò giám sát của họ, đặc biệt là trong báo cáo tài chính. Theo đó,

các cổ đông sẵn sàng chấp nhận cho phép công ty nắm giữ tiền mặt cao hơn khi

mức độ độc lập của hội đồng quản trị cao. Ngƣợc lại, họ chỉ chấp nhận mức nắm

giữ tiền mặt thấp tại công ty khi các nhiều thành viên HĐQT kiêm nhiệm các chức

vụ điều hành tại công ty.

Một vấn đề khác của cấu trúc HĐQT là vai trò của chủ tịch HĐQT và tổng

giám đốc điều hành. Cấu trúc lãnh đạo hợp nhất diễn ra khi giám đốc đảm nhiệm

cùng lúc hai vai trò là tổng giám đốc điều hành và chủ tịch HĐQT. Cadbury (2002)

đã đề cập tới cấu trúc lãnh đạo này. Nó sẽ tạo ra một tổng giám đốc điều hành có

quyền lực tuyệt đối (Lam và Lee, 2008). Khả năng họ tận dụng quyền lực để phục

vụ lợi ích cá nhân rất lớn. Cho nên các cổ đông có xu hƣớng không chấp nhận cho

công ty nắm giữ quá nhiều tiền mặt để giảm bớt rủi ro.

Tuy nhiên đứng ở một góc độ lập luận khác, hội đồng quản trị độc lập nâng

cao chất lƣợng công bố thông tin và làm giảm bất cân xứng thông tin (Chahine và

Filatotchev, 2008). Dựa trên cơ sở lý thuyết đánh đổi trong việc nắm giữ tiền mặt,

thông tin minh bạch cao hơn làm cho các công ty có nhiều khả năng huy động vốn

bên ngoài cho đầu tƣ vốn. Theo đó, các doanh nghiệp trong tình huống này sẽ

không cần phải giữ nhiều tiền mặt. Giả thiết này đƣợc ủng hộ bởi nghiên cứu của

Ozkan và Ozkan (2004). Điều đó cũng có nghĩa là nếu các hội đồng quản trị nắm

càng nhiều vị trí trong bộ máy quản lý hay chủ tịch hội đồng quản trị kiêm nhiệm vị

trí tổng giám đốc điều hành thì mức độ nắm giữ tiền mặt của công ty có xu hƣớng

cao. Tuy nhiên, lập luận này lại ít đƣợc ủng hộ trong các bài nghiên cứu về quản trị

tiền mặt.

3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Nguồn dữ liệu và định nghĩa các biến

3.1.1 Nguồn dữ liệu

Bài nghiên cứu sử dụng số liệu từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh

doanh, báo cáo lƣu chuyển tiền tệ, thuyết minh báo cáo tài chính, báo cáo thƣờng

niên của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE và HNX từ năm 2007-

2013.

Hệ thống dữ liệu bảng cho bài nghiên cứu đƣợc thiết lập nhƣ sau: Thứ nhất,

những công ty tài chính đƣợc loại trừ khỏi mẫu nghiên cứu bởi họ đóng vai trò là

nhà tạo lập thị trƣờng và cụ thể hơn là tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các loại hình công

ty này phải tuân thủ một số quy định giám sát (Opler và cộng sự, 1999) từ ngân

hàng trung ƣơng. Thứ hai, các báo cáo tài chính từ năm 2007 đến 2013 hàng năm

phải cung cấp đầy đủ dữ liệu cho tất cả các biến nghiên cứu nhằm đảm bảo dữ liệu

bảng thu đƣợc là cân đối. Thứ ba, tiến hành loại bỏ những công ty có vốn chủ sở

hữu âm. Cuối cùng, bài nghiên cứu đã thu thập đƣợc 167 công ty thỏa mãn các yêu

cầu với tổng số 1169 quan sát (167 công ty x 7 năm).

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng để ƣớc tính mối liên hệ giữa tỷ lệ nắm

giữ tiền mặt với các biến giải thích ở trên. Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp các quan

sát theo chuỗi thời gian và theo không gian. Baltagi (2008) liệt kê các ƣu điểm của

dữ liệu bảng so với dữ liệu theo chuỗi thời gian và không gian nhƣ sau: Thứ nhất, vì

dữ liệu bảng liên quan đến các cá nhân, doanh nghiệp, tiểu bang, đất nƣớc, v.v…

theo thời gian, nên nhất định phải có tính dị biệt (không đồng nhất) trong các đơn vị

này. Kỹ thuật ƣớc lƣợng dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt đó

bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng cá nhân hoặc doanh nghiệp.

Thứ hai, thông qua kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không

gian, dữ liệu bảng cung cấp những dữ liệu có nhiều thông tin hơn, đa dạng hơn, ít

cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn. Thứ ba,

thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp

hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Thứ tƣ, dữ liệu bảng có thể phát hiện và

đo lƣờng tốt hơn những ảnh hƣởng mà không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời

gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy. Thứ năm, dữ liệu bảng

giúp ta nghiên cứu những mô hình hành vi phức tạp hơn. Cuối cùng, số lƣợng quan

sát thu thập đƣợc khá nhiều nên dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có

thể xảy ra. Tóm lại, dữ liệu bảng có thể làm phong phú các phân tích thực nghiệm

theo những cách thức mà không thể đạt đƣợc nếu ta chỉ sử dụng các dữ liệu theo

chuỗi thời gian hay không gian thuần túy.

3.1.2 Biến phụ thuộc

Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt (CASH)

Theo nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004)

3.1.3 Biến độc lập

Bảng 3.1: Tổng hợp các biến giải thích

Kỳ

STT Biến

Cách tính

vọng

dấu

LEV

-

2 BANK

-

Theo nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004)

DIV

-/+

Theo nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004)

-/+

Theo nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004)

Ln(tổng tài sản)

SIZE

-/+

Theo nghiên cứu của Shah (2011)

Độ lệch chuẩn của dòng tiền/ Tổng tài sản

VAR

+

Theo nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004)

Ln (

GRT

-/+

Theo nghiên cứu của Shah (2011)

LIQ

-

Theo nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004)

Bằng 1 nếu chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm chức vụ CEO và ngƣợc lại

CEO

thì bằng 0

Trong đó: LEV là đòn bẩy tài chính, BANK là mức vay nợ ngân hàng, DIV

là mức thanh toán cổ tức, CF là dòng tiền, SIZE là quy mô, VAR là mức biến động

dòng tiền, GRT là tốc độ tăng trƣởng tài sản, LIQ là tính thanh khoản của tài sản.

EX là tỷ lệ thành viên hội đồng quản trị kiêm nhiệm các vị trí giám đốc trên tổng số

thành viên hội đồng quản trị. CEO là biến giả, sẽ nhận giá trị là 1 nếu chủ tịch

HĐQT kiêm nhiệm chức vụ tổng giám đốc điều hành và ngƣợc lại sẽ nhận giá trị 0.

3.2 Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Mô hình hồi quy gộp (pooled OLS)

Với mô hình dữ liệu bảng tĩnh, bài nghiên cứu sử dụng 3 mô hình hồi quy:

Hồi quy gộp (pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố đinh (Fixed effects model), mô

hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects model).

Mô hình hồi quy gộp thực chất là việc sử dụng dữ liệu bảng để phân tích

bằng hình thức sử dụng tất cả dữ liệu bằng cách xếp chồng không phân biệt từng cá

thể riêng biệt. Tức là, mô hình này sử dụng dữ liệu gần giống nhƣ một phân tích

OLS bình thƣờng.

= * + * + * + * + * +

* + * + * + + * +

Trong đó: Biến phụ thuộc là tỷ số tiền và tƣơng đƣơng tiền trên tổng

tài sản của công ty i tại thời điểm t. LEV, BANK, DIV, CF, SIZE, VAR, GRT, LIQ,

EX, CEO là nhƣng biến giải thích cho công ty i tại thời điểm t. là sai số.

Mô hình hồi quy gộp giả định rằng mối quan hệ giữa các biến là không thay

đổi cho tất cả các dữ liệu quan sát. Mô hình hồi quy gộp đã bỏ qua những mối quan

hệ không đồng nhất giữa các đơn vị chéo theo thời gian bằng cách giả định rằng hệ

số hồi quy là nhƣ nhau nên những tác động khác nhau nếu có giữa các biến số giải

thích đến biến phụ thuộc đƣợc chƣa đựng trong sai số hồi quy . Nghĩa là, các hệ

số độ dốc của 10 biến đều giống hệt nhau đối với cả 167 công ty và giá trị tung độ

gốc của 167 công ty giống nhau. Đây là những giả định rất hạn chế. Vì thế, hồi quy

gộp (pooled OLS) có thể làm biến dạng mối quan hệ thực chất giữa biến độc lập và

biến giải thích.

3.2.2 Mô hình hồi quy hiệu ứng cố định (fixed effects model)

Mô hình hiệu ứng cố định giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm

riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích. Mô hình hiệu ứng cố định phân

tích mối tƣơng quan giữa phần dƣ của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó

kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian)

ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực (net

effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mô hình ƣớc lƣợng sử dụng:

= * + * + * + * + * +

* + * + * + + * + + +

Trong đó: chứa đựng những tác động của các biến giải thích đến biến phụ

thuộc theo dữ liệu chéo nhƣng không thay đổi theo thời gian. Ví dụ nhƣ sự

khác nhau trong chính sách quản lý, lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp… Nhƣ

vậy tất cả các tác động từ sự hỗn tạp của dữ liệu chéo sẽ đƣợc kiểm soát và

đóng vai trò nhƣ là hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo nhƣng không thay

đổi theo thời gian. Còn đóng vai trò là hệ số chặn thay đổi theo thời gian và nó

nắm bắt những tác động của các biến giải thích đến biến phụ thuộc theo thời

gian nhƣng không khác nhau giữa các đơn vị chéo. Ví dụ nhƣ: môi trƣờng chính

sách hay thuế suất thay đổi trong thời kỳ quan sát của mẫu dữ liệu… Vậy mô hình

hiệu ứng cố định đã khắc phục đƣợc các ràng buộc hạn chế của mô hình hồi quy

gộp.

Tuy nhiên, mô hình này lại thực hiện theo giả thuyết là có sự tƣơng quan

giữa phần dƣ của mỗi thực thể (có chứa các đặc điểm riêng) với các biến giải thích.

Để khắc phục giả thuyết này, mô hình GMM đƣợc sử dụng. Mô hình hiệu ứng cố

định còn có những hạn chế khác nhƣ có quá nhiều biến đƣợc tạo ra trong mô hình,

do đó, có khả năng làm giảm bậc tự do và làm tăng khả năng sự đa cộng tuyến của

mô hình.

3.2.3 Mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects model)

Mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên giả định đặc điểm riêng giữa các thực

thể đƣợc cho là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích. Mô hình

REM xem các phần dƣ của mỗi thực thể là một biến giải thích mới và do nó tiết

kiệm đƣợc bậc tự do. Ý tƣởng cơ bản của mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên cũng bắt

đầu từ mô hình:

= * + * + * + * + * +

* + * + * + + * + với = +

Giống nhƣ mô hình hiệu ứng cố định, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên có các

hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo nhƣng không khác nhau theo thời

gian với giả định là mối quan hệ giữa các biến giải thích và các biến phụ thuộc là

không đổi giữa các đơn vị chéo. Tuy nhiên với mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên, hệ số

chặn cho mỗi đơn vị chéo đƣợc giả định bổ sung thêm giá trị vào giá trị hệ số

chặn chung . Nhƣ vậy, hệ số chặn chung ( ) sẽ thay đổi ngẫu nhiên theo

từng đơn vị chéo nhƣng không thay đổi theo thời gian.

Không giống nhƣ mô hình hiệu ứng cố định, REM sẽ không sử dụng biến giả

để nắm bắt tất cả các đặc điểm không quan sát đƣợc và sự khác nhau giữa các đơn

vị chéo. Tuy thế nhƣng đặc điểm không quan sát đƣợc và sự khác nhau giữa các

đơn vị chéo vẫn sẽ đƣợc nắm bắt bởi sai số chéo . phải thỏa mãn các điều kiện:

Có giá trị trung bình bằng 0, không tƣơng quan với sai số hồi quy , phƣơng sai

của là hằng số, độc lập với biến giải thích. Tuy nhiên, REM có hạn chế là mắc

phải tính không đồng nhất của các hệ số tƣơng quan từ các tác động riêng rẽ và

ngẫu nhiên.

Nhìn chung, FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định

có hay không sự tƣơng quan giữa và các biến giải thích. Nếu giả định rằng không

có tƣơng quan thì REM phù hợp hơn và ngƣợc lại. Kiểm định Hausman là một

trong những phƣơng pháp để lựa chọn FEM và REM. Vì thế, trong phần nghiên cứu

này sẽ lần lƣợt đi qua cả ba mô hình là Pooled OLS, FEM, REM để lựa chọn mô

hình phù hợp nhất.

3.2.4 Mô hình hồi quy GMM

Với giả định rằng các công ty có thể nhanh chóng điều chỉnh tỷ lệ nắm giữ

tiền mặt mục tiêu hoặc tối ƣu mà không phải chịu chi phí điều chỉnh, mô hình dữ

liệu bảng tĩnh có thể tiến hành cho phân tích này. Tuy nhiên, nếu công ty không thể

chuyển đổi ngay về mức tỷ lệ nắm giữ tiền mặt mong muốn do tồn tại tồn tại chi phí

giao dịch và các chi phí điều chỉnh khác (Myers, 1984; Fischer và cộng sự, 1989),

thì mô hình động nên đƣợc áp dụng. Dƣới giả thuyết trên, mô hình điều chỉnh từng

phần có thể đƣợc ƣớc lƣợng nhƣ sau:

= * + * + * + * + *

+ * + * + * + * + + (1)

Mỗi sự khác nhau không quan sát đƣợc giữa các công ty đƣợc biểu hiện qua

biến giả , cố định theo thời gian nhƣng biến đổi theo công ty. Mỗi sự khác nhau

không quan sát đƣợc trong mỗi giai đoạn thời gian đƣợc thể hiện bởi biến giả ,

đƣợc cố định theo đơn vị chéo nhƣng biến đổi theo thời gian. là sai số.

Tuy nhiên, Bond (2002) tranh luận rằng những tác động riêng rẽ ( ) là ngẫu

nhiên và do đó chúng luôn luôn tƣơng quan với biến . Hồi quy bình

phƣơng bé nhất không ƣớc lƣợng phù hợp vì hệ số tƣơng quan giữa biến phụ

thuộc có độ trễ và sai số đƣợc bao gồm trong ( + ). Cách hiệu quả để gỡ bỏ

những tác động đặc trƣng công ty là ƣớc lƣợng mô hình điều chỉnh từng phần bằng

cách lấy sai phân bậc một của đẳng thức (1) trong công thức sau:

ΔCASHit = ΔCASHi,t-1 + * + * + * + * +

* + * + * + * + * + Δ λt + Δeit (2)

Tuy nhiên, mô hình này không hiệu quả bởi vì Δ bị tƣơng quan với

Δ . Để giải quyết vấn đề này, Arrelano và Bond (1991) đề nghị phƣơng

pháp GMM, sử dụng những công cụ liên quan với biến phụ thuộc có độ trễ.

Một vấn đề khác trong tính toán mà không nhất thiết có liên quan đến các

đặc trƣng năng động, phát sinh bởi vì các biến mang tính đặc trƣng công ty có thể

không là biến ngoại sinh hoàn toàn. Tức là, những biến động mạnh đang ảnh hƣởng

đến việc nắm giữ tiền mặt của các công ty cũng có khả năng ảnh hƣởng đến một số

các biến hồi quy nhƣ tính thanh khoản và đòn bẩy. Hơn nữa, rất có khả năng một số

biến hồi quy có tƣơng quan với các giá trị trong quá khứ và hiện tại của các thành

phần mang đặc trƣng riêng có biến động ngẫu nhiên

Những vấn đề nêu trên ủng hộ việc sử dụng một phƣơng pháp ƣớc lƣợng với

các biến công cụ, trong đó biến phụ thuộc có độ trễ và các biến hồi nội sinh đƣợc

dùng nhƣ là các biến công cụ. Do đó, sử dụng phƣơng pháp GMM cung cấp ƣớc

lƣợng tham số phù hợp bằng cách sử dụng các công cụ có thể đƣợc lấy từ các điều

kiện trực giao tồn tại giữa các giá trị trễ của các biến và các biến động ngẫu nhiên

(Arellano và Bond, 1991). Độ vững của ƣớc lƣợng GMM tùy thuộc vào một sự lựa

chọn tối ƣu của các công cụ mà giá trị của các công cụ phụ thuộc vào việc không có

tƣơng quan chuỗi bậc cao hơn trong các thành phần mang đặc trƣng riêng của sai

số. Do đó, một kiểm định cho tƣơng quan chuỗi bậc hai của phần dƣ mô hình GMM

đƣợc yêu cầu. Bài nghiên cứu cũng thực hiện kiểm định Sargan để xem xét liệu

rằng các biến công cụ và phần dƣ có độc lập nhau không.

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1 Thống kê mô tả

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

Bảng này trình bày đặc trƣng mẫu gồm 167 công ty trong giai đoạn 2007-2013. CASH là tỷ lệ của tổng số tiền mặt và tƣơng đƣơng tiền trên tổng tài sản. LEV là tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. BANK là tỷ lệ của tổng số các khoản vay ngân hàng trên tổng nợ. DIV là tỷ lệ thanh toán cổ tức trên tổng tài sản. CF là tỷ lệ lợi nhuận trƣớc thuế cộng với khấu hao trên tổng tài sản. SIZE là ln (tổng tài sản). VAR là độ lệch chuẩn của dòng tiền trên tổng tài sản. GRT là tốc độ tăng trƣởng tài sản. LIQ đƣợc xác định bằng cách lấy (tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn – tiền và tƣơng đƣơng tiền) chia cho tổng tài sản. EX là tỷ lệ số thành viên HĐQT tham gia điều hành trên tổng số lƣợng thành viên HĐQT. CEO là biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí tổng giám đốc điều hành và ngƣợc lại sẽ nhận giá trị 0.

Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp Việt Nam khoảng 10,4%. Kết quả

này trong bài nghiên cứu ở Pakistan của Attaullah Shah (2011) là 8,26% và những

bài nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004), Kim và cộng sự (1998) lần lƣợt ở Anh

và ở Mỹ là 9,9% và 8,1%. Hay kết quả nghiên cứu của Marco & Javier (2012) đối

với các công ty ở Ý cũng cho kết quả là 10% và phát hiện của Drobet và công sự

(2010) trên 45 quốc gia từ 1995-2005 là 12,6%. Tuy nhiên, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt

trong bài nghiên cứu của Opler và công sự (1999) là 17%. Chỉ số này khá cao

nhƣng dễ dàng đƣợc giải thích bởi công thức tính tỷ lệ tiền mặt nắm giữ của Opler

có một chút khác biệt so với công thức đƣợc áp dụng trong các bài nghiên cứu

trƣớc:

Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt =

Vây thông qua việc đối chiếu với số liệu trong các bài nghiêu cứu liên quan,

chúng ta nhận thấy mức nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp tại Việt Nam không

có sự khác biệt nhiều.

Bảng 4.2: Thống kê mô tả mức độ nắm giữ tiền mặt của hai sàn chứng khoán

HOSE và HNX

CASH_HNX CASH_HOSE

0.101373 0.105629 Mean

0.064185 0.068141 Median

0.815176 0.839707 Maximum

0.000283 0.000467 Minimum

0.110689 0.109478 Std. Dev.

399 770 Observations

Thống kê mô tả biến CASH ở 2 sàn HNX và HOSE cho thấy sự khác biệt trọng

việc nắm giữ tiền mặt của các công ty trên hai sàn này là rất bé (mức nắm giữ tiền

mặt của HNX và HOSE là 10,1% và 10,6% với độ lệch lần lƣợt là 11,1% và

10,9%). Mức độ tƣơng đồng này ủng hộ thêm cho tỷ lệ nắm giữ tiền mặt chung

(10,4%) của cả hai sàn là khá vững, mang tính đại diện cho mức độ nắm giữ tiền

mặt của các doanh nghiệp Việt Nam.

Biểu đồ 4.1 bên dƣới thể hiện sự biến động mạnh trong tỷ lệ nắm giữ tiền mặt

của các doanh nghiệp Viêt Nam từ năm 2007 – 2009 và giao động nhẹ xoay quanh

giá trị trung bình 10,4% từ giai đoạn 2010-2013. Giai đoạn có mức độ biến động

khá cao là 2007-2009

14.00%

12.00%

10.00%

8.00%

6.00%

4.00%

2.00%

0.00%

2007

2011

2010

2008

2012

2013

2009 Tiền mặt/TTS 11.01% 8.38% 11.72% 10.64% 10.45% 10.07% 10.66%

Hình 4.1: Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt qua các năm của các công ty

niêm yết trên 2 sàn chứng khoán HOSE và HNX

- Năm 2007, Việt Nam chính thức gia nhập WTO, các nguồn vốn nƣớc ngoài bắt

đầu gia tăng chảy vào Việt Nam. Chính vì điều này mà các doanh nghiệp Việt Nam

cũng có cơ hội tìm kiếm các khả năng đầu tƣ mới, dẫn đến thực trạng các họ gia

tăng vốn tiền mặt để sẵn sàng đón nhận các cơ hội đầu tƣ này. Hơn thế nữa, thị

trƣờng chứng khoán Việt Nam chứng kiến tốc độ tăng trƣởng cực mạnh vào năm

2007. Đó cũng chính là thời điểm mà những hoạt động nâng cao tính công bằng,

công khai, minh bạch cho thị trƣờng chứng khoán đƣợc yêu cầu. Việc tổ chức cuộc

bình chọn báo cáo thƣờng niên của các doanh nghiệp niêm yết diễn ra từ năm 2007

là một ví dụ điển hình. Tất yếu các doanh nghiệp niêm yết gia tăng tính thanh khoản

để tạo sức hút với nhà đầu tƣ bằng công tác nâng cao lƣợng tiền mặt và tƣơng

đƣơng tiền trên bảng cân đối kế toán.

- Đến năm 2008, cả thế giới chứng kiến cơn khủng hoảng tài chính từ Mỹ: Kim

ngạch xuất khẩu Việt Nam giảm; bong bóng bất động sản vỡ khi chính sách thắt

chặt tiền tệ đƣợc áp dụng tháng 4/2008 khiến các ngân hàng bị cắt nguồn cung, làn

sóng tháo chạy bắt đầu, giá tụt dốc không phanh, thị trƣờng bất động sản rơi vào

cảnh lao đao; đến tháng 09/2008 trƣờng chứng khoán Việt Nam bắt đầu lâm vào

tình trạng rớt điểm mạnh. Tính thanh khoản của các tài sản đầu tƣ trong thời gian

này giảm mạnh, làm cho các doanh nghiệp phải gánh chịu áp lực trả nợ và trả lãi

lớn do vay nợ quá nhiều trƣớc đó, kết hợp với việc tỷ suất sinh lời giảm mạnh…

Điều này dẫn đến nguồn tiền trong doanh nghiệp giảm nhanh.

- Năm 2009 là rất khó khăn với nền kinh tế Việt Nam với tốc độ tăng trƣờng

GDP là 5,2% - thấp nhất trong 10 năm kể từ 1999-2009. Nguyên nhân thứ nhất là

do thời điểm này chúng ta đã hội nhập sâu hơn vào WTO nên gánh chịu áp lực cạnh

tranh từ các nƣớc thế giới trong khi tiềm lực các doanh nghiệp Việt Nam còn hạn

chế hay chƣa bắt kịp, dẫn đến kim ngạch xuất khẩu tiếp tục giảm. Thứ hai, các

nguồn vốn đầu tƣ và kiều hối chảy vào Việt Nam giảm mạnh do thế giới vẫn đang

đối mặt với khủng hoảng toàn cầu. Thứ ba, thiên tai, dịch bệnh xảy ra trên diện rộng

với mức độ rất nặng nề (điển hình là 11 cơn bão trong năm 2009). Với nền kinh tế

khó khăn, các doanh nghiệp gia tăng nguồn tiền mặt để tạo tấm đệm bảo vệ doanh

nghiệp trƣớc những biến động lớn của nền kinh tế. Thêm vào đó, đứng trƣớc dự báo

là nền kinh tế bắt đầu có những bƣớc khởi sắc hơn trong những năm sau nên việc

gia tăng tiền mặt nhƣ một bƣớc chuẩn bị để đón nhận cơ hôi sau khủng hoảng.

Ngoài ra, bảng 4.1 cũng cung cấp một cái nhìn sơ lƣợc về cơ cấu ban giám đốc

của các công ty Việt Nam. Khoảng 39,4% trong tổng số 167 công ty (tƣơng đƣơng

66 công ty) có chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí tổng giám đốc điều hành. Con số

này đối với nghiên cứu của Ozkan & Ozkan (2004) chỉ có 8,6%. Mức độ thành viên

HĐQT nắm giữ các chức vụ giám đốc điều hành chiếm khoảng 37,4%. Hai yếu tố

trên đã làm nổi bật lên mức độ phân bổ thành viên HĐQT trong bộ máy quản lý

điều hành của các công ty Việt Nam là khá cao. Điều này cũng khá hợp lý với đặc

trƣng môi trƣờng kinh doanh tại Việt Nam khi số lƣợng công ty gia đình chiếm tỷ

trọng không nhỏ, cũng nhƣ các mối quan hệ gia đình chi phối khá mạnh trong công

tác điều hành và tổ chức hoạt động của doanh nghiệp.

Bảng 4.3: Ma trận tƣơng quan giữa các biến

CASH LEV BANK DIV CF

SIZE VAR GRT LIQ EX CEO

1.00

CASH

-0.30

1.00

LEV

-0.34

0.39

1.00

BANK

0.31

-0.40

-0.27

1.00

DIV

0.43

-0.43

-0.32

0.56

1.00

CF

-0.03

0.29

0.18

-0.12

-0.06

1.00

SIZE

0.22

-0.25

-0.19

0.23

0.39

-0.19

1.00

VAR

0.15

0.09

0.04

-0.05

0.14

0.07

0.13

1.00

GRT

-0.10

-0.44

-0.31

0.15

0.12

-0.17

0.12

-0.04

1.00

LIQ

-0.06

0.08

-0.02

-0.05

0.01

-0.11

0.06

0.02

0.06

1.00

EX

-0.03

-0.04

-0.02

-0.03

-0.02

-0.08

0.12

0.06

0.12

0.34

1.00

CEO

Bảng 4.3 trình bày ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến giai đoạn 2007 –

2013 cho 167 công ty phi tài chính đang đƣợc niêm yết trên hai sàn chứng khoán

HNX và HOSE: Các biến LEV, BANK, DIV, CF, VAR, GRT có mối tƣơng quan

với CASH mạnh hơn các biến LIQ, EX, CEO, SIZE. Trong đó:

Đòn bẩy tài chính (LEV) có mối quan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt

cho thấy các công ty tiến hành vay nợ khi thiếu hụt nguồn ngân quỹ nội bộ. Mối

quan này cũng tƣơng ứng với vay nợ ngân hàng (BANK) cho thấy những doanh

nghiệp mà dễ dàng tiếp cận với nguồn vốn vay ngân hàng thì có xu hƣớng nắm giữ

ít tiền mặt.

Ngƣợc lại, tốc độ tăng trƣởng (GRT) có mối quan hệ dƣơng với tỷ lệ nắm giữ

tiền mặt nghĩa là công ty tăng trƣởng nhanh và lợi nhuận cao thì sẽ có nhiều cơ hội

đầu tƣ; vì thế họ sẽ nắm giữ nhiều tiền mặt để tránh chi phí giao dịch và từ bỏ

những cơ hội đầu tƣ có NPV dƣơng. Đồng thời dòng tiền (CF) cũng có tƣơng quan

dƣơng cho thấy khi đứng trƣớc các cơ hội đầu tƣ tiềm năng, các doanh nghiệp có xu

50.00%

45.00%

40.00%

35.00%

30.00%

25.00%

20.00%

15.00%

10.00%

5.00%

0.00%

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

CASH 11.01% 8.38% 11.72% 10.64% 10.45% 10.07% 10.66% CF 14.27% 11.96% 14.65% 13.44% 11.21% 9.64% 9.77% GRT 47.03% 14.41% 22.38% 18.08% 11.03% 2.75% 5.50%

hƣớng gia tăng dòng tiền bằng cách tích trữ tiền mặt lớn thay vì huy động ngoài.

Hình 4.2: Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt, dòng tiền và tốc độ tăng trƣởng

của các công ty niêm yết trên 2 sàn chứng khoán HOSE và HNX giai đoạn

2007-2013

Tƣơng tự GRT, độ bất ổn dòng tiền (VAR) tƣơng quan dƣơng với tỷ lệ nắm giữ

tiền mặt bởi vì khi công ty đối mặt độ biến động dòng tiền mạnh sẽ có nguy ro gặp

rủi ro phá sản. Cho nên nếu họ nắm giữ tiền mặt lớn thì sẽ hạn chế đƣợc khả năng

kiệt quệ tài chính. Thanh toán cổ tức (DIV) cũng có mối tƣơng quan dƣơng chứng

tỏ các công ty luôn nắm giữ một tỷ lệ dữ trữ tiền mặt nhất định nhằm đảm bảo khả

18.00%

16.00%

14.00%

12.00%

10.00%

8.00%

6.00%

4.00%

2.00%

0.00%

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

CASH 11.01% 8.38% 11.72% 10.64% 10.45% 10.07% 10.66% LIQ 16.36% 15.83% 12.17% 15.12% 13.58% 13.76% 12.74%

năng thanh toán cổ tức cho cổ đông kịp thời.

Hình 4.3: Diễn biến mức độ nắm giữ tiền mặt và các tài sản có tính thanh

khoản cao của các công ty niêm yết trên 2 sàn chứng khoán HOSE và HNX

giai đoạn 2007-2013

Mối tƣơng quan âm giữa CASH và LIQ chứng tỏ việc nắm giữ các tài sản có

tính thanh khoản cao là một công cụ thay thế cho công tác duy trì tỷ lệ tiền mặt cao,

ủng hộ cho lập luận lý thuyết đánh đổi. Để chứng tỏ thêm sự chi phối của lý thuyết

này ở thị trƣờng Việt Nam, mối tƣơng quan âm giữa CASH và SIZE thể hiện những

công ty có quy mô lớn lại có lợi thế trong việc huy động vốn hơn nên việc nắm giữ

nhiều tiền mặt là không cần thiết.

Xét ở góc độ lý thuyết đại diện, hai biến EX và CEO có tƣơng quan nghịch nhƣ

kỳ vọng, chứng tỏ sự mức độ tham gia điều hành của các thành viên HĐQT càng

cao thì mức độ nắm giữ tiền mặt trong công ty giảm.

Nhìn chung, các hệ số tƣơng quan giữa các biến khá nhỏ (bé hơn 0.8) nên khả

năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình là thấp.

4.2. Kiểm định các giả thuyết

4.2.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Trong mô hình phân tích hồi quy bội, chúng ta giả định mối quan hệ giữa các

biến giải thích của mô hình độc lập là tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy

đối với một biến giải thích cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến đó đến biến

phụ thuộc khi tất cả các biến khác trong mô hình đƣợc giữ cố định. Tuy nhiên khi

giả thiết đó bị vi phạm tức là các biến giải thích có tƣơng quan với nhau thì chúng ta

không thể tách biệt sự ảnh hƣởng riêng biệt của một biến nào đó. Hiện tƣợng trên

đƣợc gọi là đa cộng tuyến.

Việc căn cứ vào ma trận tƣơng quan để đƣa ra kết luận mô hình nghiên cứu

có hiện tƣợng đa cộng tuyến hay không là rất dễ sai lầm, đặc biệt là trong trƣờng

hợp nếu có nhiều hơn 2 biến giải thích có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Do đó,

việc sử dụng phƣơng pháp kiểm định VIF (variance Inflation Factor – thừa số tăng

phƣơng sai) sẽ mang tính chính xác hơn. Tốc độ gia tăng của phƣơng sai và đồng

phƣơng sai có thể thấy đƣợc qua thừa số tăng phƣơng sai, đƣợc định nghĩa nhƣ sau:

Trong đó là hệ số tƣơng quan giữa hai biến giải thích và

VIF =

VIF cho thấy phƣơng sai của một hàm ƣớc lƣợng tăng nhanh nhƣ thế nào bởi

bằng 1 thì VIF tiến đến vô hạn. Nếu không có cộng tuyến giữa 2 biến giải thích

sự hiện diện của đa cộng tuyến. Khi độ cộng tuyến gia tăng thì VIF tăng. Khi

(tức là thì VIF sẽ bằng 1.

Bảng 4.4: Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Variance Inflation Factors

Sample: 1 1169

Included observations: 1169

Coefficient Uncentered Centered

Variable Variance VIF VIF

0.002713 393.8544 NA C

LEV 0.000268 10.46873 1.779765

BANK 0.000111 3.606476 1.282715

0.005089 2.384572 1.559076 DIV

0.001136 4.320716 1.891553 CF

3.71E-06 393.2353 1.156416 SIZE

0.001499 2.419967 1.254542 VAR

8.92E-05 1.477989 1.089926 GRT

0.000260 2.078631 1.315262 LIQ

0.000237 5.991450 1.182346 EX

3.38E-05 1.938013 1.173749 CEO

Từ kết quả ở bảng dƣới, ta kết luận mô hình không có hiện tƣợng đa cộng

tuyến vì tất cả các giá trị trong cột Centered VIF đều nhỏ hơn 10.

4.2.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tự tƣơng quan có thể hiểu là sự tƣơng quan giữa các thành viên của chuỗi

các quan sát đƣợc sắp xếp theo thời gian (nhƣ trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc

không gian (nhƣ trong dữ liệu chéo) (Maurince và William, 1971). Trong ngữ cảnh

hồi qui, mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển giả định rằng quan hệ tự tƣơng quan nhƣ

vậy không tồn tại trong các nhiễu . Viết theo ký hiệu là 0

Đơn giản là mô hình cổ điển giả định rằng số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ

một quan sát nào đều không bị ảnh hƣởng bởi số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ

một quan sát nào khác. Tuy nhiên, nếu có một sự phụ thuộc nhƣ vậy thì hiện tự

tƣợng quan xảy ra. Theo ký hiệu là ≠ 0

Khi có hiện tƣợng tự tƣơng quan mà chúng ta vẫn tiến hành hồi quy OLS thì

các hệ số ƣớc lƣợng OLS vẫn không thiên lệch và nhất quán nhƣng chúng không

phải là ƣớc lƣợng hiệu quả nữa. Kết quả là các kiểm định thông thƣờng t và F về

mức ý nghĩa không thể đƣợc áp dụng một cách hợp lệ. Bên cạnh đó, giá trị có

thể bị phóng đại so với giá trị đúng của nó cho trƣờng hợp tự tƣơng quan dƣơng. Do

đó, ta cần phải có biện pháp sửa chữa.

Để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mô hình, bài nghiên cứu tiến

hành hồi quy OLS mô hình: CASH= *LEV + *BANK + *DIV +

*CF + *SIZE + *VAR + *GRT + *LIQ + *EX + *CEO + e để lấy

phần dƣ và sau đó thực hiện hồi quy OLS biến phần dƣ với biến phần dƣ có độ trễ

bằng 1, với giả thiết Ho: Mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1

Bảng 4.5: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 287.4365 Prob. F(1,1157) 0.0000

Obs*R-squared 232.6259 Prob. Chi-Square(1) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Sample: 1 1169

Included observations: 1169

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic Variable

0.8064 0.011433 0.046638 0.245141 C

-0.012009 0.014684 -0.817811 0.4136 LEV

0.000964 0.009429 0.102225 0.9186 BANK

-0.069338 0.064006 -1.083313 0.2789 DIV

0.005585 0.030182 0.185054 0.8532 CF

0.000123 0.001725 0.071059 0.9434 SIZE

0.017724 0.034678 0.511093 0.6094 VAR

-0.003842 0.008459 -0.454146 0.6498 GRT

-0.034145 0.014575 -2.342738 0.0193 LIQ

-0.007496 0.013794 -0.543424 0.5869 EX

-0.001841 0.005210 -0.353321 0.7239 CEO

RESID(-1) 0.453077 0.026724 16.95395 0.0000

R-squared 0.198996 Mean dependent var -1.85E-17

Adjusted R-squared 0.191380 S.D. dependent var 0.089344

S.E. of regression 0.080341 Akaike info criterion -2.194867

Sum squared resid 7.468018 Schwarz criterion -2.142885

Log likelihood 1294.900 Hannan-Quinn criter. -2.175260

F-statistic 26.13059 Durbin-Watson stat 2.031435

Prob(F-statistic) 0.000000

Theo kết quả bảng trên, Prob. Chi-Square < 5% nên ta bác bỏ giả thiết Ho,

kết luận mô hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1. Cho nên hiện tƣợng tƣ tƣơng

quan sẽ phải đƣợc khắc phục bằng cách thêm biến giải thích AR(1) vào mô hình hồi

quy. Mô hình mới trở thành: CASH = *LEV + *BANK + *DIV +

*CF + *SIZE + *VAR + *GRT + *LIQ + *EX + *CEO

*AR(1) + e. Tiến hành kiểm định lại hiện tƣợng tự tƣơng quan với mô hình mới.

Bảng 4.6: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan sau khi đƣa thêm biến AR(1)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 3.629133 Prob. F(1,1155) 0.0570

Obs*R-squared 3.658485 Prob. Chi-Square(1) 0.0558

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Sample: 2 1169

Included observations: 1168

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

0.9266 -0.007049 0.076465 -0.092180 C

0.000553 0.021495 0.025731 0.9795 LEV

-0.001329 0.012312 -0.107940 0.9141 BANK

0.001625 0.058442 0.027801 0.9778 DIV

0.001634 0.032565 0.050164 0.9600 CF

0.000246 0.002818 0.087385 0.9304 SIZE

7.85E-05 0.042257 0.001857 0.9985 VAR

0.000282 0.007627 0.036925 0.9706 GRT

0.000964 0.018345 0.052558 0.9581 LIQ

EX 0.000820 0.017282 0.047463 0.9622

CEO -0.000173 0.006862 -0.025152 0.9799

AR(1) 0.076465 0.047700 1.603050 0.1092

RESID(-1) -0.106613 0.055964 -1.905028 0.0570

R-squared 0.003132 Mean dependent var 6.57E-15

Adjusted R-squared -0.007225 S.D. dependent var 0.078501

S.E. of regression 0.078784 Akaike info criterion -2.233142

Sum squared resid 7.169019 Schwarz criterion -2.176790

Log likelihood 1317.155 Hannan-Quinn criter. -2.211886

F-statistic 0.302428 Durbin-Watson stat 1.999618

Prob(F-statistic) 0.989104

Vì Prob. Chi-Square = 5,58% > 5% nên ta chấp nhận giả thiết Ho, kết luận

mô hình mới không có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1. Hiện tƣợng tự tƣơng quan

đã đƣợc khắc phục nhƣng mức độ bác bỏ Ho trong mô hình mới khá yếu. Để giải

quyết triệt để, mô hình hồi quy GMM nên đƣợc khuyến khích.

4.2.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Một trong những giả thiết quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phƣơng sai của từng yếu tố ngẫu nhiên là một số không đổi và bằng . Nếu giả thiết này vi phạm thì mô hình sẽ xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Lúc

này, các ƣớc lƣợng OLS vẫn là ƣớc lƣợng không chệch nhƣng không phải là ƣớc

lƣợng hiệu quả (vì phƣơng sai không nhỏ nhất). Bên cạnh đó, ƣớc lƣợng của các

phƣơng sai sẽ bị chệch, do đó các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa

theo phân phối t và F không còn đáng tin cậy nữa. Do đó, ta cần khắc phục khi tiến

hành hồi quy.

Để kiểm định hiện tƣợng sai thay đổi đối với dữ liệu bảng, trƣớc hết tôi tiến

hành hồi quy gộp = * + * + * + * +

* + * + * + * + + * + và sau đó

thực hiện kiểm định Breusch-Pagan, với giả thiết Ho: Mô hình không có hiện tƣợng

phƣơng sai thay đổi.

Bảng 4.7: Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi

Lagrange multiplier (LM) test for panel data

Sample: 2007 2013

Total panel observations: 1169

Probability in ()

Null (no rand. effect) Cross-section Period Both

Alternative One-sided One-sided

Breusch-Pagan 369.4709 23.07012 392.5410

(0.0000) (0.0000) (0.0000)

Honda 19.22162 4.803136 16.98807

(0.0000) (0.0000) (0.0000)

King-Wu 19.22162 4.803136 8.308675

(0.0000) (0.0000) (0.0000)

19.86747 5.862242 -- SLM

(0.0000) (0.0000) --

392.5410 -- GHM --

(0.0000) -- --

Vì tất cả các p-value đều bé hơn 5%: bác bỏ giả thuyết Ho, cho nên mô hình

có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Để khắc phục hiện này trong pooled OLS, ta sử

dụng hồi quy với White period. Tuy nhiên, muốn giải quyết triệt để vấn đề này thì

nên sử dụng phƣơng pháp GMM.

4.2.4 Kiểm định hiện tượng nội sinh

Mô hình hồi quy OLS giả định rằng biến giải thích không có tƣơng quan với

phần dƣ trong cùng thời kỳ quan sát. Nếu giả định này bị vi phạm thì các ƣớc lƣợng

vẫn không thiên lệch nhƣng có thể sẽ không còn nhất quán. Để xác định mô hình

hồi quy đề xuất ứng với mẫu dữ liệu cho trƣớc có bị hiện tƣợng nội sinh hay không,

chúng ta sử dụng kiểm định Hausman

Bước 1: Kiểm định tính tương thích của các biến công cụ

Hai biến công cụ đƣợc sử dụng trong kiểm định nội sinh là DIV(-1) và

SIZE(-2). Biến DIV là biến nội sinh. Để kiểm định tính liên quan của các biến công

cụ, ta có giả thiết Ho là tất cả các biến công cụ không liên quan.

Bảng 4.8: Hồi quy các biến công cụ và các biến ngoại sinh cho biến DIV

Dependent Variable: DIV

Method: Least Squares

Sample (adjusted): 3 1169

Included observations: 1167 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.042412 0.022281 1.903511 0.0572

LEV -0.023385 0.006674 -3.503780 0.0005

BANK -0.007378 0.004252 -1.735230 0.0830

CF 0.192428 0.012558 15.32341 0.0000

SIZE -0.001798 0.001122 -1.602611 0.1093

VAR -0.000695 0.015651 -0.044432 0.9646

GRT -0.016561 0.003839 -4.313467 0.0000

LIQ -0.000929 0.006524 -0.142466 0.8867

EX -0.009024 0.006243 -1.445377 0.1486

CEO -0.000300 0.002350 -0.127443 0.8986

SIZE(-2) 0.001133 0.001080 1.049084 0.2944

DIV(-1) 0.178731 0.025366 7.046170 0.0000

R-squared 0.385158 Mean dependent var 0.033437

Adjusted R-squared 0.379302 S.D. dependent var 0.045992

S.E. of regression 0.036234 Akaike info criterion -3.787391

Sum squared resid 1.516429 Schwarz criterion -3.735337

Log likelihood 2221.943 Hannan-Quinn criter. -3.767756

F-statistic 65.77549 Durbin-Watson stat 2.141972

Prob(F-statistic) 0.000000

Bảng 4.9: Kiểm định tính cần thiết của 2 biến công cụ

Wald Test:

Equation: NOISINH

Test Statistic Value df Probability

F-statistic 24.92707 (2, 1155) 0.0000

Chi-square 49.85413 2 0.0000

Null Hypothesis: C(11)=C(12)=0

Normalized Restriction (=0) Value Std. Err.

0.001133 0.001080 C(11)

0.178731 0.025366 C(12)

Restrictions are linear in coefficients.

Vì chi-squared = 49.85413 và Prob < 5% nên chúng ta bác bỏ giả thiết Ho,

kết luận là các biến công cụ có liên quan với DIV

Bước 2: Kiểm định tính phù hợp của các biến công cụ

Bảng 4.10: Hồi quy TSLS biến CASH với các biến giải thích và biến công cụ

Method: Two-Stage Least Squares

Sample (adjusted): 3 1169

Included observations: 1167 after adjustments

Instrument specification: C LEV BANK CF SIZE VAR GRT EX CEO

LIQ SIZE(-2) DIV(-1)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

0.9899 0.000802 0.063343 0.012655 C

-0.071641 0.022079 -3.244808 0.0012 LEV

0.0000 -0.097109 0.012164 -7.983111 BANK

0.0003 1.448233 0.394726 3.668953 DIV

-0.049294 0.090762 -0.543112 0.5872 CF

0.005242 0.002212 2.369772 0.0180 SIZE

0.068428 0.043578 1.570234 0.1166 VAR

0.074258 0.012522 5.930101 0.0000 GRT

-0.182610 0.018156 -10.05763 0.0000 LIQ

-0.004417 0.017840 -0.247614 0.8045 EX

8.71E-07 0.006554 0.000133 0.9999 CEO

0.163098 Mean dependent var 0.104083 R-squared

Adjusted R-squared 0.155859 S.D. dependent var 0.109916

S.E. of regression 0.100987 Sum squared resid 11.78939

F-statistic 47.61996 Durbin-Watson stat 1.379615

Prob(F-statistic) 0.000000 Second-Stage SSR 9.230456

J-statistic 2.113257 Instrument rank 12

Prob(J-statistic) 0.146028

Bảng 4.11: Hồi quy phần dƣ với tất cả các biến giải thích và công cụ

Dependent Variable: PHANDU

Method: Least Squares

Sample (adjusted): 3 1169

Included observations: 1167 after adjustments

Variable Prob. Coefficient Std. Error t-Statistic

C 0.6465 0.028470 0.062068 0.458694

LEV 0.000152 0.018592 0.008151 0.9935

BANK 0.000422 0.011845 0.035625 0.9716

CF -0.001300 0.034982 -0.037161 0.9704

SIZE 0.003254 0.003126 1.041056 0.2981

VAR 0.002826 0.043599 0.064808 0.9483

GRT -0.001114 0.010695 -0.104127 0.9171

LIQ 0.001330 0.018175 0.073181 0.9417

EX -0.000120 0.017392 -0.006881 0.9945

CEO 7.47E-05 0.006547 0.011410 0.9909

SIZE(-2) -0.004328 0.003009 -1.438262 0.1506

DIV(-1) 0.006600 0.070662 0.093406 0.9256

R-squared 0.001828 Mean dependent var 4.52E-18

Adjusted R-squared -0.007678 S.D. dependent var 0.100553

S.E. of regression 0.100939 Akaike info criterion -1.738379

Sum squared resid 11.76784 Schwarz criterion -1.686325

Log likelihood 1026.344 Hannan-Quinn criter. -1.718744

F-statistic 0.192300 Durbin-Watson stat 1.379127

Prob(F-statistic) 0.998021

Obs*R-squared = 2.133276, Chi squared (1 df), critical value is 3.84 tƣơng

ứng với mức ý nghĩa 5%. Nên ta chấp nhận giả thiết Ho: biến công cụ là phù hợp.

Bước 3: Kiểm định nội sinh bằng phương pháp Hausman test

Giả thiết Ho là biến DIV là ngoại sinh và phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng

nhỏ nhất là thích hợp.

Endogeneity Test

Equation: NOISINH

Specification: CASH C LEV BANK DIV CF SIZE VAR GRT LIQ EX CEO

Instrument specification: C LEV BANK CF SIZE VAR GRT EX CEO LIQ

SIZE(-2) DIV(-1)

Endogenous variables to treat as exogenous: DIV

Probability

Value

0.0003

Difference in J-stats

13.30722

J-statistic summary:

Value

Restricted J-statistic

15.98407

Unrestricted J-statistic

2.676846

Bảng 4.12: Kiểm định hiện tƣợng nội sinh đối với biến DIV

Vì Difference in J-stats =13.30722 và Prob = 0.0003 < 10% nên bác bỏ giả

thiết Ho và kết luận: biến DIV là biến nội sinh và phƣơng pháp hồi quy bình

phƣơng bé nhất không thích hợp.

4.3 Kết quả hồi quy

4.3.1 Hồi quy gộp (pooled OLS)

Bảng 4.13: Hồi quy gộp (pooled OLS)

Dependent Variable: CASH

Method: Panel Least Squares

Sample (adjusted): 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 167

Total panel (balanced) observations: 1002

White period standard errors & covariance (d.f. corrected)

Convergence achieved after 14 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.056086 0.139665 0.401573 0.6881

LEV -0.323207 0.047738 -6.770412 0.0000

BANK -0.053096 0.018964 -2.799846 0.0052

DIV -0.044580 0.100361 -0.444191 0.6570

CF 0.146630 0.038967 3.762962 0.0002

SIZE 0.010018 0.004993 2.006309 0.0451

VAR 0.250558 0.121765 2.057721 0.0399

GRT 0.068339 0.011592 5.895623 0.0000

LIQ -0.420614 0.040224 -10.45677 0.0000

EX -0.045879 0.022107 -2.075354 0.0382

CEO -0.000437 0.008214 -0.053224 0.9576

AR(1) 0.733515 0.027895 26.29594 0.0000

R-squared 0.590345 Mean dependent var 0.103185

Adjusted R-squared 0.585793 S.D. dependent var 0.109744

S.E. of regression 0.070630 Akaike info criterion -2.450827

Sum squared resid 4.938675 Schwarz criterion -2.392028

Log likelihood 1239.864 Hannan-Quinn criter. -2.428481

F-statistic 129.6970 Durbin-Watson stat 2.097367

Bảng này trình bày hồi quy gộp nhằm xác định các nhân tố tác động đến việc nắm giữ tiền mặt của các công ty. Giai đoạn thời gian của mẫu là 2007-2013. CASH là tỷ lệ của tổng số tiền mặt và tƣơng đƣơng tiền trên

Prob(F-statistic) 0.000000

tổng tài sản. LEV là tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. BANK là tỷ lệ của tổng số các khoản vay ngân hàng để tổng số nợ. DIV là tỷ lệ thanh toán cổ tức trên tổng tài sản. CF là tỷ lệ lợi nhuận trƣớc thuế cộng với khấu hao trên tổng tài sản. SIZE là ln (tổng tài sản). VAR là độ lệch chuẩn của dòng tiền trên tổng tài sản. GRT là tốc độ tăng trƣởng tài sản. LIQ đƣợc xác định bằng cách lấy (tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn - tiền và tƣơng đƣơng tiền) chia tổng tài sản. EX là tỷ lệ số thành viên HĐQT tham gia điều hành trên tổng số lƣợng thành viên HĐQT. CEO là biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí tổng giám đốc điều hành và ngƣợc lại sẽ nhận giá trị 0. AR(1) đƣợc đƣa vào mô hình hồi quy nhằm khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan. Bài nghiên cứu cũng tiến hành hồi quy với White period để khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.

Do mô hình pool áp dụng những tiêu chuẩn thông thƣờng nên hầu nhƣ các hệ

số đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ hai biến: DIV và CEO. Để kiểm định tính phù

hợp của mô hình, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định Wald với giả thuyết Ho: Các

biến giải thích hoàn toàn không giải thích cho biến phụ thuộc ( ).

Bảng 4.14: Kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy gộp

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability

F-statistic 78.34039 (11, 990) 0.0000

Chi-square 861.7443 11 0.0000

Null Hypothesis:

C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=C(7)=C(8)=C(9) =C(10)

=C(11)=C(12)=0

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

-0.323207 0.047738 C(2)

-0.053096 0.018964 C(3)

-0.044580 0.100361 C(4)

0.146630 0.038967 C(5)

0.010018 0.004993 C(6)

C(7) 0.250558 0.121765

C(8) 0.068339 0.011592

C(9) -0.420614 0.040224

C(10) -0.045879 0.022107

C(11) -0.000437 0.008214

C(12) 0.733515 0.027895

Restrictions are linear in coefficients.

Với p-value < 5% nên bác bỏ giả thuyết Ho, nhƣ vậy mô hình hồi quy gộp

phù hợp trong việc giải thích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.

Mức độ giải thích đạt đƣợc 58,88%. Tuy nhiên, việc xem xét tính hiệu quả của mô

hình hồi quy gộp là cần thiết thông qua việc đánh giá phần dƣ.

Hình 4.4: Biểu đồ mô tả phần dƣ

Phạm vi phần dƣ đƣợc tiêu chuẩn hóa của mô hình nên có giá trị tối thiểu và

tối đa không vƣợt quá +/- 3 (Med J, 2010). Vì vậy, theo hình trên, một số giá trị của

phân dƣ đƣợc tiêu chuẩn hóa đã vƣợt qua ngƣỡng nãy.

Trong hồi quy gộp này, sự tồn tại của các sai số chuẩn vững (robust standard

errors) là không hiệu quả. Điểm yếu của hồi quy gộp không đƣợc cải thiện hoàn

toàn. Hơn thế, việc đƣa biến AR(1) để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan có thể

làm thay đổi mô hình gốc ban đầu, dẫn đến việc khó đánh giá chính xác tác động

của các biến giả thích lên biến phụ thuộc. Với những bất lợi này, kết quả hồi quy

gộp cung cấp cơ sở không ổn định để lập luận và phân tích sau này. Vì thế, đây là

động lực mạnh mẽ để thực hiện hồi quy hiệu ứng cố định (FEM); hồi quy hiệu ứng

ngẫu nhiên (REM) và mô hình hồi quy moment tổng quát (GMM) dƣới đây.

4.3.2 Hồi quy Fixed effects và Random effects

Bảng 4.15: Hồi quy Fixed effects và Random effects

Method: Panel Least Squares Method: Panel EGLS

Sample: 2007 2013 Sample: 2007 2013

Periods included: 7 Periods included: 7

Dependent Variable: Cross-sections included: 167 Cross-sections included: 167

CASH Total panel (balanced) Total panel (balanced)

observations: 1169 observations: 1169

White period standard errors & Swamy and Arora estimator of

covariance (d.f. corrected) component variances

White period standard errors &

covariance (d.f. corrected)

Fixed effects Random effects Variable

Coefficient

t-Statistic

Prob Coefficient

t-Statistic

Prob

0.5272 1.0338 0.3015 0.0830 0.8305 0.4064 C

-0.3050 -5.2357 0.0000 -0.2021 -6.1905 0.0000 LEV

-0.0549 -2.2677 0.0236 -0.0876 -5.5408 0.0000 BANK

-0.0416 -0.2621 0.7933 0.0227 0.1492 0.8814 DIV

0.1255 2.4333 0.0151 0.1742 3.6323 0.0003 CF

-0.0079 -0.4149 0.6783 0.0063 1.7355 0.0829 SIZE

-0.0796 -0.5566 0.5779 -0.0102 -0.1680 0.8666 VAR

0.0718 5.6329 0.0000 0.0549 5.2719 0.0000 GRT

-0.3412 -7.5851 0.0000 -0.2732 -8.0833 0.0000 LIQ

-0.0542 -2.0745 0.0383 -0.0307 -1.4182 0.1564 EX

0.0054 0.5486 0.5834 0.0021 0.2681 0.7887 CEO

Cross-section fixed Cross-section random effects

Period fixed (Weighted Statistics)

0.666573 0.29062 R-squared

0.605027 0.28450 Adjusted R-squared

0.069046 0.07178 S.E. of regression

Durbin -Watson stat 1.657985 1.44414

F-statistic 10.83059 47.4415

Bảng này trình bày hồi quy dữ liệu bảng với FE và RE nhằm xác định các nhân tố tác động đến việc nắm giữ tiền mặt của các công ty. Giai đoạn thời gian của mẫu là 2007-2013. CASH là tỷ lệ của tổng số tiền mặt và tƣơng đƣơng tiền trên tổng tài sản. LEV là tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. BANK là tỷ lệ của tổng số các khoản vay ngân hàng trên tổng nợ. DIV là tỷ lệ thanh toán cổ tức trên tổng tài sản. CF là tỷ lệ lợi nhuận trƣớc thuế cộng với khấu hao trên tổng tài sản. SIZE là ln (tổng tài sản). VAR là độ lệch chuẩn của dòng tiền trên tổng tài sản. GRT là tốc độ tăng trƣởng tài sản. LIQ đƣợc xác định bằng cách lấy (tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn - tiền và tƣơng đƣơng tiền) chia tổng tài sản. EX là tỷ lệ số thành viên HĐQT tham gia điều hành trên tổng số lƣợng thành viên HĐQT. CEO là biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí tổng giám đốc điều hành và ngƣợc lại sẽ nhận giá trị 0.

Prob(F-statistic) 0.00000 0.00000

Nếu căn cứ trên lý thuyết trật tự phân hạng thì có 4 biến cần xem xét: đòn

bẩy tài chính (LEV), nợ ngân hàng (BANK), chi trả cổ tức (DIV) và dòng tiền (CF).

Trong đó, ba biến có tƣơng quan mạnh là LEV, BANK và CF.

Đầu tiên, đòn bẩy tài chính (LEV) thể hiện mối tƣơng quan âm lên tỷ lệ nắm

giữ tiền mặt (CASH) với mức ý nghĩa 1% trong cả hai mô hình RE, FE. Hệ số hồi

quy lên đến 30,5% đối với FE và 20,2% đối với RE. Biểu hiện này hoàn toàn phù

hợp với lý thuyết trật tự phân hạng của Myers và Majluf (1984) và quan điểm lập

luận của Ansic and Hey (1993), Baskin (1987). Kết quả này cho thấy các doanh

nghiệp Việt Nam sẽ cố gắng huy động vốn bên ngoài bằng cách vay nhiều hơn khi

lƣợng tiền mặt nội bộ không đủ; điều này làm cho đòn bẩy tài chính tăng.

Tiếp đến, biến vay nợ ngân hàng (BANK) thể hiện mối tƣơng quan âm

không mạnh nhƣ biến đòn bẩy tài chính (LEV). Điều này thể hiện qua hệ số hồi quy

của nó trong FE, thấp hơn biến đòn bẩy (LEV). Nhƣng với mức ý nghĩa 1% trong

RE và 5% trong FE, nó chứng tỏ rằng những doanh nghiệp có khả năng tiếp cận dễ

dàng các nguồn vốn vay từ ngân hàng thì việc dữ trữ lƣợng tiền mặt cao là ít cần

thiết vì vốn vay từ ngân hàng nhƣ một phƣơng án hỗ trợ thay thế. Vay nợ ngân hàng

cao giúp truyền tải một thông tin tích cực về mức độ tín nhiệm của công ty đến thị

trƣờng. Theo quan điểm này, các doanh nghiệp có nợ ngân hàng cao hơn sẽ đƣợc dự

kiến sẽ có thể truy cập dễ dàng hơn với nguồn tài chính từ bên ngoài (James, 1987;

Mikkelson và Partch, 1986). Cho nên việc dự trữ tiền mặt cao trong trƣờng hợp này

trở nên không quan trọng, thậm chí có thể làm cho doanh nghiệp gánh chịu thêm chi

phí cơ hội của việc nắm giữ.

Đối với biến chi trả cổ tức, bài nghiên cứu này cho thấy nó không có ý nghĩa

thống kê trong hai mô hình FE và RE. Điều này hoàn toàn khác với kết quả nghiên

cứu của Shah (2011) - ông tìm thấy tƣơng quan dƣơng giữa DIV và CASH dựa trên

lập luận lý thuyết trật tự phân hạng, hay mối tƣơng quan âm theo Opler và cộng sự

(1999) dựa trên quan điểm lý thuyết đại diện. Nhƣng trong hồi quy chéo của Ozkan

và Ozkan (2004) cũng cho thấy nó không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, với kiểm

định giả thiết có hiện tƣợng nội sinh ở phần trƣớc, ta nên cân nhắc xem xét lại biến

DIV ở mô hình hồi quy bằng phƣơng pháp GMM. Lúc đó, hiện tƣợng nội sinh đƣợc

giải quyết và mức độ tác động của DIV đến CASH sẽ thể hiện đƣợc giá trị đúng đắn

hơn.

Biến cuối cùng ủng hộ lý thuyết trật tự phân hạng trong bài nghiên cứu là

dòng tiền (CF). Nó đạt mức ý nghĩa thống kê 5% đối với mô hình FE và 1% đối với

RE với mối tƣơng quan dƣơng lên CASH. Kết quả này hàm ý các công ty có dòng

tiền mặt cao thì sẽ nắm giữ tiền mặt nhiều hơn bởi họ thích tận dụng các nguồn vốn

nội bộ hơn là nguồn vốn từ bên ngoài. Bởi vì dòng tiền mặt cao cũng đóng vai trò

nhƣ một yếu tố đại diện cho việc công ty đó có nhiều cơ hội đầu tƣ. Chính vì thế,

tồn quỹ tiền mặt càng lớn sẽ giúp doanh nghiệp tránh đƣợc tình trạng từ bỏ các cơ

hội đầu tƣ có có giá trị.

Về phía lý thuyết đánh đổi, có 4 biến cần quan tâm là quy mô (SIZE), biến

động dòng tiền (VAR), tốc độ tăng trƣởng tài sản (GRT), tỷ trọng tài sản có tính

thanh khoản cao (LIQ). Trong đó, hai biến có ý nghĩa thống kê cao trong cả hai

phƣơng pháp hồi quy là GRT và LIQ; SIZE chỉ có ý nghĩa thống kê ở hồi quy RE;

VAR không có ý nghĩa thống kê trong cả hai mô hình.

Tốc độ tăng trƣởng tài sản (GRT) có mối tƣơng quan dƣơng với tỷ lệ nắm

giữ tiền mặt (CASH) ở mức ý nghĩa thống kê 1% trong cả hai mô hình. Kết quả này

khá tƣơng tự nhƣ những nghiên cứu trƣớc đây, ví dụ nhƣ Shah (2011), Kim và cộng

sự (1998), Opler và cộng sự (1999), Ferreira và Vilela (2004), và Ozkan và Ozkan

(2004). Vì những công ty tăng trƣởng có rất nhiều cơ hội đầu tƣ, do đó việc dự trữ

tiền mặt để thực hiện những dự án có NPV dƣơng và né tránh việc gánh chịu chi phí

tài bên ngoài cao sẽ giúp công ty giảm chi phí đầu tƣ và gia tăng lợi nhuận.

Hệ số của VAR không có ý nghĩa thống kê trong cả hai mô hình. Kết quả

này khác giống với với nghiên cứu của Ozkan và Ozkan (2004). Tuy nhiên Shah

(2011) lại tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa hai biến này. Cho nên nếu dựa trên

kết quả của hai phƣơng pháp hồi quy này thì bài nghiên cứu không đủ điều kiện để

khẳng định các doanh nghiệp Việt Nam đang sử dụng nguồn dự trữ tiền mặt nhƣ

một tấm đệm bảo vệ chính doanh nghiệp của mình trƣớc các cú sốc của thị trƣờng.

Biến quy mô (SIZE) có ý nghĩa 10% đối với mô hình RE, nhƣng không đáng

kể, với hệ số hồi quy chỉ 0,063%. Trong khi đó, nghiên cứu Ozkan & Ozkan (2004)

tiến hành hồi quy chéo cho ra kết quả không có ý nghĩa. Nhƣng mối tƣơng quan

dƣơng giữa SIZE và CASH trong mô hình RE ngƣợc với dự báo theo lý thuyết đánh

đổi nhƣng lại ủng hộ lập luận của lý thuyết trật tự phân hàng. Lợi thế kinh tế nhờ

quy mô thể hiện trong việc quản lý tài sản thanh khoản và chi phí giao dịch. Điều

này tƣơng tự với kết quả của Shah (2011) và khẳng định lại tranh luận của Opler và

cộng sự (1999) là hợp lý tại thị trƣờng Việt Nam. Những công ty càng lớn càng có

nhiều khả năng thành công hơn nên họ sẽ duy trì đƣợc mức nắm giữ tiền mặt cao

hơn từ lợi nhuận giữ lại và nhằm mục đích phục vụ nhu cầu tái đầu tƣ.

Kết quả hồi quy trên cho thấy thêm mối tƣơng quan âm giữa khả năng thanh

khoản tài sản (LIQ) với CASH ở mức ý nghĩa 1% trong cả hai mô hình hồi quy. Kết

quả này giống với bài nghiên cứu của Shah (2011) và quan điểm của Ozkan và

Ozkan (2004) – Những công ty nắm giữ tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản càng cao

thì càng nắm giữ ít tiền mặt, hoàn toàn phù hợp với lý thuyết đã nêu ở trên. Điều

này càng chứng tỏ nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao nhƣ là một phƣơng

án thay thế cho việc nắm giữ tiền mặt.

Xét về cấu trúc công ty, chỉ có biến EX thể hiện mối tƣơng quan âm với mức

ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong mô hình FE nhƣng vẫn còn yếu trong mức độ tác

động lên CASH với hệ số tƣơng quan đạt 5,42%. Điều này cho thấy nếu càng nhiều

thành viên HĐQT kiêm nhiệm các chức vụ giám đốc điều hành trong công ty thì

mức độ nắm giữa tiền mặt càng ít. Kết quả này nhấn mạnh quan điểm của Fama và

Eugene (1980), Fama và Jensen (1983) rằng HĐQT càng nhiều ngƣời tham gia điều

hành thì họ có ít động lực trong việc bảo vệ lợi ích của các cổ đông. Cho nên các cổ

đổng ít chấp nhận cho phép công ty nắm giữ tiền mặt cao để giảm thiểu rủi ro đối

với tài sản đầu tƣ của họ.

Tuy nhiên, để tìm hiểu xem phƣơng pháp hồi quy nào là phù hợp nhất trong

ba phƣơng pháp trên, bài nghiên cứu sử dụng hai kiểm định là kiểm định Likelihood

ratio và kiểm định Hausman (Hausman, 1978).

Bài nghiên cứu tiến hành kiểm định xem mô hình hiệu ứng cố định có cho ra

kết quả tốt hơn hồi quy gôp hay không bằng cách sử dụng kiểm định Likelihood

Ratio. Với giả thuyết Ho: Mô hình FE là không cần thiết. Nếu giả thuyết Ho bị bác

bỏ thì mô hình FE là tốt hơn Pooled OLS.

Bảng 4.16: Kiểm định tính cần thiết của mô hình Fixed effects

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section and period fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 5.531105 (166,986) 0.0000

Cross-section Chi-square 769.367685 166 0.0000

Period F 2.437251 (6,986) 0.0241

Period Chi-square 17.210294 6 0.0085

Cross-Section/Period F 5.637629 (172,986) 0.0000

Cross-Section/Period Chi-square 800.569612 172 0.0000

Vì tất cả các giá trị Prob < 5% nên mô hình Fixed Effects là cần thiết.

Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mô hình FE và RE. Với giả thuyết

Ho: E( | ) = 0 (hay mô hình RE có hiệu quả). Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ

thì mô hình FE là tốt hơn.

Bảng 4.17: Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định và

mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 92.635872 10 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

-0.328346 -0.202128 0.000493 0.0000 LEV

BANK -0.053803 -0.087645 0.000090 0.0004

-0.066427 0.022664 0.000400 0.0000 DIV

0.121296 0.174229 0.000237 0.0006 CF

0.017577 0.006256 0.000094 0.2419 SIZE

-0.033300 -0.010234 0.004400 0.7280 VAR

0.062224 0.054890 0.000006 0.0018 GRT

-0.349408 -0.273214 0.000119 0.0000 LIQ

-0.051934 -0.030716 0.000124 0.0570 EX

0.002450 0.002070 0.000020 0.9330 CEO

Theo kết quả kiểm định trình bày trong bảng trên, giá trị Chi bình phƣơng

của kiểm định Hausman là 92.64 với giá trị p-value = 0 < 5% nên giả thuyết H0 bị

bác bỏ, nhƣ vậy mô hình hiệu ứng cố định đƣợc lựa chọn đáng tin cậy hơn.

Tuy nhiên, mô hình hiệu ứng cố định đƣợc sử dụng để chạy dữ liệu bảng sẽ

có nhiều bậc tự do bị mất khi xây dựng mô hình. Trong khi đó, mô hình hiệu ứng

ngẫu nhiên có thể mắc phải tính không đồng nhất của các hệ số tƣơng quan từ các

tác động riêng rẽ và ngẫu nhiên (Greene, 2006). Thậm chí, hai mô hình này chƣa

quan tâm và giải quyết hiện tƣợng nội sinh mà bài nghiên cứu đã đề cập trƣớc đó.

Cho nên đây là những điểm yếu mà chúng ta cần phải khắc phục bằng phƣơng pháp

GMM để đạt đƣợc một kết quả đánh giá chuẩn xác hơn.

4.3.3. Sử dụng phương pháp GMM

Mô hình GMM đƣợc sử dụng để khắc phục tình trạng phƣơng sai thay đổi và tự

tƣơng quan, hiện tƣợng nội sinh. Ngoài ra, còn đƣợc dùng để tìm ra mức độ điều

chỉnh của tỷ lệ nắm giữ tiền mặt hƣớng tới tối ƣu.

= * + * + * + * + *

+ * + * + * + * + +

Bảng 4.18: Hồi quy dữ liệu bảng bằng phƣơng pháp GMM

Dependent Variable: CASH

Method: Panel Generalized Method of Moments

Transformation: First Differences

Sample (adjusted): 2010 2013

Periods included: 4

Cross-sections included: 167

Total panel (balanced) observations: 668

White period instrument weighting matrix

White period standard errors & covariance (d.f. corrected)

Instrument specification: @DYN(CASH,-2) LEV BANK CF SIZE

VAR GRT LIQ EX CEO SIZE(-2) DIV(-1)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

CASH(-1) 0.231671 0.057344 4.039997 0.0001

LEV -0.539131 0.069220 -7.788623 0.0000

BANK -0.037136 0.026495 -1.401642 0.1615

DIV 0.590424 0.302901 1.949235 0.0517

CF 0.058215 0.057237 1.017080 0.3095

SIZE 0.035311 0.023632 1.494197 0.1356

VAR 0.122394 0.250584 0.488434 0.6254

GRT 0.071094 0.015934 4.461879 0.0000

LIQ -0.578695 0.049593 -11.66885 0.0000

EX -0.089345 0.028381 -3.148017 0.0017

CEO 0.012768 0.010976 1.163214 0.2452

Effects Specification

Cross-section fixed (first differences)

Mean dependent var -0.002655 S.D. dependent var 0.093749

S.E. of regression 0.083227 Sum squared resid 4.550909

J-statistic 19.81309 Instrument rank 25

Bảng này trình bày hồi quy dữ liệu bảng nhằm dự đoán mức nắm giữ tiền mặt tối ƣu. Giai đoạn thời gian của mẫu là 2007-2013. Bảng trình bày ƣớc lƣợng GMM với , LEV, BANK, CF, SIZE, VAR, GRT, LIQ, EX, CEO, , đƣợc sử dụng nhƣ những biến công cụ. CASH là tỷ lệ của tổng số tiền mặt và tƣơng đƣơng tiền trên tổng tài sản. LEV là tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. BANK là tỷ lệ của tổng số các khoản vay ngân hàng trên tổng nợ. DIV là tỷ lệ thanh toán cổ tức trên tổng tài sản. CF là tỷ lệ lợi nhuận trƣớc thuế cộng với khấu hao trên tổng tài sản. SIZE là ln (tổng tài sản). VAR là độ lệch chuẩn của dòng tiền trên tổng tài sản. GRT là tốc độ tăng trƣởng tài sản. LIQ đƣợc xác định bằng cách lấy (tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn - tiền và tƣơng đƣơng tiền) chia tổng tài sản. EX là tỷ lệ số thành viên HĐQT tham gia điều hành trên tổng số lƣợng thành viên HĐQT. CEO là biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí tổng giám đốc điều hành và ngƣợc lại sẽ nhận giá trị 0.

Prob(J-statistic) 0.136145

Để kiểm định tính hợp lý của mô hình GMM, bài nghiên cứu tiến hành kiểm

định Sargan với giả thuyết Ho là mô hình không có sự tƣơng quan giữa các biến

công cụ và sai số. Kết quả hồi quy GMM cho ra J-statistic (19.81309) và Instrument

rank (25) lớn hơn số hệ số ƣớc lƣợng (11). Thống kê Sargan đƣợc phân phối nhƣ χ

(p-k), trong đó, k là số hệ số ƣớc lƣợng và p là instrument rank. Từ Eview, nhập

lệnh tính p-value của mô hình: Scalar pval = @chisq (19.81309, 14). Kết quả, p-

value = 13.61% > α = 10%, chấp nhận giả thuyết Ho. Nhƣ vậy, mô hình GMM

không có sự tƣơng quan giữa các biến công cụ với phần dƣ.

Bên cạnh đó, tính vững của mô hình ƣớc lƣợng GMM cũng nên đƣợc xem xét

thông qua việc đánh giá phần dƣ. Bài nghiên cứu tiến hành kiểm định xem liệu rằng

phần dƣ có tƣơng quan chuỗi với chính nó ở độ trễ 1 và 2 hay không.

Bảng 4.19: Kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc 1 và bậc 2 đối với phần dƣ

mô hình GMM

Dependent Variable: RESIDUAL

Method: Panel Least Squares

Sample (adjusted): 2012 2013

Periods included: 2

Cross-sections included: 167

Total panel (balanced) observations: 334

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.000575 0.004328 0.132962 0.8943

RESIDUAL(-1) -0.265730 0.056891 -4.670820 0.0000

RESIDUAL(-2) -0.081196 0.054756 -1.482859 0.1391

R-squared 0.061848 Mean dependent var 0.000529

Adjusted R-squared 0.056179 S.D. dependent var 0.081408

S.E. of regression 0.079088 Akaike info criterion -2.227570

Sum squared resid 2.070375 Schwarz criterion -2.193339

Log likelihood 375.0042 Hannan-Quinn criter. -2.213922

F-statistic 10.91058 Durbin-Watson stat 2.064098

Prob(F-statistic) 0.000026

Kết quả bảng trên cho thấy phần dƣ có mối tƣơng quan chuỗi bậc 1 âm với

chính nó ở mức ý nghĩa 1% nhƣng không có tƣơng quan chuỗi bậc 2 với t-statistic

bằng -1,482859. Điều này ủng hộ thêm cho kết luận: các biến công cụ lựa chọn là

hợp lý và mô hình GMM là phù hợp.

Giá trị (Hệ số của biến phụ thuộc có độ trễ ) bằng 0,231671 và có ý

nghĩa thống kê với mức 1%. Hệ số điều chỉnh rất lớn γ = (1- ), bằng 0,768833.

Điều này chứng minh bản chất động của mô hình là không thể bác bỏ và những

công ty ở Việt Nam đã điều chỉnh tỷ lệ nắm giữ tiền mặt tƣơng đối nhanh trong nổ

lực nhằm đạt đƣợc tỷ lệ nắm giữ tiền mặt mục tiêu. Một lý giải khá hợp lý cho hệ số

điều chỉnh cao ở trên là các công ty có xu hƣớng phải gánh chịu các khoản chi phí

đáng kể nếu họ duy trì một mức độ nắm giữ tiền mặt khác xa với mục tiêu.

Kết quả của các biến trong mô hình GMM không khác nhiều với FEM. Mức ảnh

hƣởng lên biến CASH của các biến LEV, GRT, LIQ trong mô hình GMM đều có ý

nghĩa thống kê và dấu tƣơng quan giống với mô hình FE đã trình bày và giải thích.

Nhƣng có sự khác biệt nhỏ trong mô hình GMM so với FE về mức ý nghĩa thống kê

của biến EX: nó đạt mức ý nghĩa thống kê 1%, mạnh hơn so với FE. Một lần nữa,

mô hình GMM khẳng định lại mức độ ảnh hƣởng của 4 biến trên đối với CASH.

Tuy nhiên, điểm khác biệt rõ so với mô hình FE là biến CF và BANK không còn

ý nghĩa thống kê trong GMM. Đặc biệt hơn, biến DIV ở đây lại thể hiện đƣợc mức

ý nghĩa thống kê ở mức 10%; trong khi đó ở ba mô hình trƣớc (pooled OLS, FE,

RE), nó hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê. Điều này cũng dễ dàng đƣợc giải

thích bởi biến DIV là biến nội sinh đã đƣợc phát hiện thông qua việc kiểm định các

giả thiết cơ bản của mô hình hồi quy OLS. Hiện tƣợng nội sinh không đƣợc khắc

phục trong 3 mô hình ƣớc lƣợng trƣớc đó, trong khi GMM thể hiện tính vƣợt trội

hơn khi đã giải quyết triệt để vấn đề này.

Hệ số hồi quy của LEV và LIQ có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ những công ty có

đòn bẩy nợ lớn và mức nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản chiếm tỷ trọng cao

thì có xu hƣớng điều chỉnh mức nắm giữ tiền mặt thấp bởi họ sử dụng nợ vay và các

tài sản có tính thanh khoản cao nhƣ một nguồn lực thay thế cho tồn quỹ tiền mặt ở

doanh nghiệp. Trong khi biến LEV ủng hộ cho lập luận theo lý thuyết đánh đổi thì

kết quả biến LIQ lại đồng thuận với lý thuyết trật tự phân hạng. Khi các công ty

thiếu tiền, họ có thể chuyển đổi các tài sản không bằng tiền có tính thanh khoản cao

thành tiền mặt thay vì huy động vốn từ bên ngoài.

Ngƣợc lại, hệ số hồi quy của GRT nhấn mạnh lại quan điểm những công ty càng

có nhiều cơ hội tăng trƣởng thì càng nắm giữ nhiều tiền mặt nhằm phòng ngừa

trƣờng hợp doanh nghiệp có thể từ bỏ đi những dự án sinh lợi do không đủ tiền để

đầu tƣ. Đồng thời, nó cũng ủng hộ cho quan điểm rằng những công ty dạng này

phải nắm giữ tiền mặt cao để né tránh tình trạng kiệt quệ tài chính do sử dụng nợ

quá nhiều. Ngoài ra, hệ số hồi quy dƣơng cũng tƣơng thích với giả thiết rằng những

công ty tăng trƣởng cao thƣờng gặp vấn đề chi phí đại diện của nợ lớn nên phải tận

dụng nguồn quỹ nội bộ để giảm khả năng vay nợ cao. Kết quả của biến này ủng hộ

cho cả hai lý thuyết trật tự phân hàng và lý thuyết đánh đổi.

Nếu đứng trên góc độ của lý thuyết đại diện thì có hai biến ủng hộ: EX và DIV.

Trƣớc hết, hệ số hồi quy của EX có ý nghĩa thống kê chứng tỏ những công ty có tỷ

lệ cao các thành viên HĐQT tham gia vào công tác điều hành thì mức độ nắm giữ

tiền mặt có xu hƣớng thấp. Bởi vì với vai trò kiêm nhiệm nhƣ thế, họ sẽ không làm

tốt công tác giám sát hay kỷ luật các giám đốc (Daily và Dalton, 1993), dẫn đến lợi

ích các cổ đông ít đƣợc bảo vệ và các cổ đông chỉ chấp nhận cho công ty nắm giữ

mức tiền mặt thấp để giảm thiểu rủi ro cho bản thân. Thứ hai, hệ số hồi quy của

DIV có ý nghĩa thống kê chứng tỏ tính đúng đắn của lý thuyết đại diện trong việc

giải thích mối tƣơng quan dƣơng giữa DIV và CASH. Các công ty có xu hƣớng

nắm giữ tiền mặt để đảm bảo cho công tác thanh toán cổ tức, nhằm duy trì uy tín cổ

phiếu trên thị trƣờng chứng khoán. Đặc biệt, lập luận này càng hợp lý khi hầu hết

các nhà đầu tƣ cổ phiếu ở Việt Nam đa phần là nhỏ lẻ, có tâm lý đám đông và lƣớt

ván trong ngắn hạn là chủ yếu.

5. KẾT LUẬN

Bài nghiên cứu tập trung xem xét tỷ lệ nắm giữ tiền mặt và các yếu tố quyết định

dự trữ tiền tại các công ty Việt Nam. Để hỗ trợ cho việc nghiên cứu, số liệu đƣợc sử

dụng là báo cáo tài chính của 167 công ty phi tài chính đƣợc niêm yết trên hai sàn

chứng khoán Hà Nội (HNX) và sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE)

trong giai đoạn 2007 – 2013. Kết quả cho thấy tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh

nghiệp Việt Nam khoảng 10,4%. Kết quả này trong bài nghiên cứu ở Pakistan của

Attaullah Shah (2011) là 8,26% và những bài nghiên cứu trƣớc Ozkan & Ozkan

(2004), Kim và cộng sự (1998) lần lƣợt báo cáo ở Anh và ở Mỹ là 9,9% và 8,1%.

Hay kết quả nghiên cứu của Marco & Javier (2012) đối với các công ty ở nƣớc Ý

cũng cho kết quả là 10% và phát hiện của Drobet và công sự (2010) trên 45 quốc

gia từ 1995-2005 là 12,6%. Điều này cho thấy mức nắm giữ tiền mặt của các doanh

nghiệp Việt Nam không có chênh lệch nhiều với các nƣớc vừa đề cập. Tỷ lệ 10,4%

càng đƣợc lập luận vững hơn khi sự khác biệt trong tỷ lệ nắm giữ tiền mặt đƣợc

thống kê riêng lẻ ở 2 sàn HNX và HOSE là không đáng kể (lần lƣợt là 10,1% và

10,6%).

Qua quá trình xử lý số liệu và chạy mô hình hồi quy trên Eview, kết quả thu

đƣợc nhƣ sau: Bài nghiên cứu tiến hành hồi quy xem xét các yếu tố tác động đến tỷ

lệ nắm giữ tiền ở cả ba mô hình dữ liệu bảng tĩnh (mô hình hồi quy gộp, mô hình

hiệu hứng cố đinh, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên) và mô hình dữ liệu bảng động, đã

chọn ra 10 biến độc lập để hồi quy. Trong đó, 5 biến có ý nghĩa thống kê khá vững

trong ba mô hình hồi quy tĩnh (LEV – đòn bẩy nợ, BANK – mức vay nợ ngân hàng,

CF – dòng tiền, GRT – tốc độ tăng trƣởng, LIQ – tỷ lệ nắm giữ các tài sản không

bằng tiền có tính thanh khoản cao); biến SIZE (quy mô) và EX (tỷ lệ các thành viên

HĐQT kiêm nhiệm các chức vụ điều hành) chứng tỏ mức độ tác động yếu hơn (biến

SIZE chỉ có ý nghĩa thống kê trong mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và EX chỉ có ý

nghĩa thống kê trong mô hình hiệu ứng cố định). Ở ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng

tĩnh, kết quả kiểm định Likelihood Ratio và kiểm định Hausman cho ra mô hình tác

động cố định đƣợc lựa chọn là hợp lý nhất.

Kết quả của mô hình hồi quy cố định cho thấy những doanh nghiệp có dòng tiền

lớn (CF), tốc độ tăng trƣởng (GRT) cao thì có tỷ lệ nắm giữ tiền mặt (CASH) cao

hơn so với các công ty khác. Những công ty với đòn bẩy nợ (LEV) lớn, tỷ lệ nắm

giữ các tài sản có tính thanh khoản cao (LIQ) thì nắm giữ tiền mặt ít hơn. Đặc biệt,

xét trên góc độ lý thuyết đại diện thì những công ty nào mà càng nhiều thành viên

hội đồng quản trị kiêm nhiệm các vị trí giám đốc trong công ty (EX) thì mức nắm

giữ tiền của doanh nghiệp càng thấp. Qua kết quả kiểm định trên, biến LIQ đã ủng

hộ cho lý thuyết trật tự phân hạng; trong khi đó LEV và CF thể hiện sự chi phối của

lý thuyết đánh đổi ở thị trƣờng Việt Nam. Riêng đối với GRT, mối tƣơng quan

dƣơng với CASH đã thể hiện tính đúng đắn của cả hai lý thuyết vừa đề cập.

Kết quả mô hình hiệu ứng cố định càng đƣợc chứng tỏ tính vững chắc khi kết

quả hồi quy GMM gần nhƣ không có sự khác biệt nhiều (4 biến trong GMM có ý

nghĩa thống kê giống nhƣ trong mô hình hiệu ứng cố định là LEV, EX, GRT, LIQ).

Sở dĩ bài nghiên cứu này tiến hành chạy mô hình GMM là vì GMM khắc phục đƣợc

các ràng buộc của mô hình OLS nhƣ hiện tƣợng nội sinh, phƣơng sai thay đổi và tự

tƣơng quan. Ngoài ra, GMM còn tìm ra đƣợc hệ số điều chỉnh để đạt tỷ lệ nắm giữ

tiền tối ƣu. Ở Việt Nam, hệ số điều chỉnh là 76,88%, chứng tỏ những công ty ở Việt

Nam đã điều chỉnh tỷ lệ nắm giữ tiền mặt tƣơng đối nhanh trong nổ lực nhằm đạt

đƣợc tỷ lệ nắm giữ tiền mặt mục tiêu. Với kiểm định Sargan và kiểm định tƣơng

quan phần dƣ của mô hình GMM, kết quả cho thấy mô hình GMM là đáng tin cậy,

không có tƣơng quan giữa phần dƣ và các biến công cụ, các biến công cụ lựa chọn

là hợp lý. Tuy nhiên sự nổi bật chủ yếu trong GMM là tỷ lệ chi trả cổ tức (DIV) thể

hiện mối tƣơng quan dƣơng với CASH ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này cho

thấy những công ty có xu hƣớng nắm giữ tiền nhiều để phục vụ cho mục tiêu thanh

toán cổ tức, khẳng định tính chi phối của lý thuyết đại diện trên thị trƣờng Việt

Nam.

Tuy nhiên, bài nghiên cứu này không tránh khỏi những hạn chế. Một mặt, bài

nghiên cứu chỉ giới hạn ở các doanh nghiệp niêm yết ở Việt Nam. Mặt khác, mẫu

dữ liệu cũng không quá lớn và thời kỳ xem xét cũng chƣa đủ dài. Việc nhập và tính

toán số liệu có thể gặp một số sai sót chủ quan. Một vài biến đƣợc sử dụng cũng

chƣa hoàn toàn đại diện hết cho các nhân tố đƣợc xem xét. Số lƣợng nhân tố ảnh

hƣởng đến việc nắm giữ tiền mặt còn hạn chế, chỉ chọn những nhân tố phổ biến

đƣợc kiểm định nhiều ở các thị trƣờng khác.

Các nghiên cứu sau này có thể xem xét và đƣa vào các nhân tố phù hợp hơn

mang đặc trƣng riêng của thị trƣờng Việt Nam nhƣ phân chia các công ty trên thị

trƣờng theo nhóm sở hữu, nhóm ngành hay đƣa thêm biến phần trăm nắm giữ cổ

phần của ban giám đốc điều hành để giải thích rõ hơn cho quyết định nắm giữ tiền

mặt của các doanh nghiệp tại thị trƣờng Việt Nam. Ngoài ra, việc mở rộng nghiên

cứu các công ty tài chính cũng là một đề tài khá thú vị và đáng xem xét.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ang, J.S., 1991. Small business uniqueness and the theory of financial management. Journal of Small Business Finance 1, 1–13.

2. Ang, J.S., 1992. On the theory of finance for privately held firms. The Journal of Small Business Finance 1, 185–203.

3. Ansic, David, and John D. Hey. "Speculative behavior in an experimental cash/asset portfolio." International Review of Economics & Finance 2.4 (1993): 349-363.

4. Arellano, Manuel, and Stephen Bond. "Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations." The review of economic studies 58.2 (1991): 277-297.

Silicon Valley: The anatomy of 5. Bahrami, Homa, and Stuart Evans. "Flexible recycling and high-technology an entrepreneurship." Understanding entrepreneurial region (2000): 165-189.

6. Baltagi, B. (2008). Econometric analysis of panel data (Vol. 1). John Wiley & Sons.

7. Bates, T. W., Kahle, K. M., Stulz, R. M. (2009) Why do US firms hold so much more cash than they used to? Journal of Finance 64, 1985-2021.

8. Beasley, Mark S. "An empirical analysis of the relation between the board of director composition and financial statement fraud." Accounting Review (1996): 443-465.

9. Bigelli, Marco & Sánchez-Vidal, Javier, 2012. "Cash holdings in private firms," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 36(1), pages 26-35.

10. Bond, Stephen R. "Dynamic panel data models: a guide to micro data methods and practice." Portuguese economic journal 1.2 (2002): 141-162.

11. Boyle, Glenn W., and Graeme A. Guthrie. "Investment, uncertainty, and liquidity." The Journal of finance 58.5 (2003): 2143-2166.

12. Brav, O., 2009. Access to capital, capital structure, and the funding of the firm. Journal of Finance 64, 263–308

13. Brennan, Michael J., and Patricia J. Hughes. "Stock prices and the supply of information." The Journal of Finance 46.5 (1991): 1665-1691.

14. Cadbury, Adrian. Corporate governance and chairmanship: A personal view. Oxford University Press, 2002.

15. Cebenoyan, A. Sinan, George J. Papaioannou, and Nickolaos G. Travlos. "Foreign takeover activity in the US and wealth effects for target firm shareholders." Financial Management (1992): 58-68.

16. Chahine, Salim, and Igor Filatotchev. "The Effects of Information Disclosure IPO Discount*." Journal of small business and Board Independence on management 46.2 (2008): 219-241.

17. Chemmanur, T.J., Fulghieri, P., 1994. Reputation, renegotiation and the choice between bank loans and publicly traded debt. The Review of Financial Studies 7, 475–506.

18. Chen, Yenn‐Ru. "Corporate governance and cash holdings: Listed new economy versus old economy firms." Corporate Governance: An International Review 16.5 (2008): 430-442.

19. Corbetta, G., Montemerlo, D., 1999. Ownership, governance, and management issues in small and medium-size family businesses: a comparison of Italy and the United States. Family Business Review 12, 361–374.

20. Daher, Mai. The Determinants of Cash Holdings in UK Public and Private Firms. Diss. LANCASTER UNIVERSITY, 2010.

21. Daily, Catherine M., and Dan R. Dalton. "Board of directors leadership and structure: Control and performance implications." Entrepreneurship Theory and Practice 17 (1993): 65-65.

22. Dalton, Dan R., et al. "Meta-analytic reviews of board composition, leadership structure, and financial performance." Strategic management journal 19.3 (1998): 269-290.

23. Denis, D. J., and V. Sibilkov. "Financial constraints, investment, and the value of cash holdings (Vol. 23)." Soc Financial Studies (2010).

24. Dittmar, Amy, Jan Mahrt-Smith, and Henri Servaes. "International corporate governance and corporate cash holdings." Journal of Financial and Quantitative analysis 38.01 (2003): 111-133.

25. Dittmar, Amy, and Jan Mahrt-Smith. "Corporate governance and the value of cash holdings." Journal of Financial Economics 83.3 (2007): 599-634.

26. Drobetz, Wolfgang, Matthias C. Grüninger, and Simone Hirschvogl. "Information asymmetry and the value of cash." Journal of Banking & Finance 34.9 (2010): 2168-2184.

27. Easterbrook, F.H., 1984. Two agency-cost explanations of dividends. American Economic Review 74, 650–659.

28. Fama, Eugene F. "Agency Problems and the Theory of the Firm." The Journal of Political Economy (1980): 288-307.

29. Fama, Eugene F., and Michael C. Jensen. "Separation of ownership and control." Journal of law and economics (1983): 301-325.

30. Fama, E., 1985. What’s different about banks? Journal of Monetary Economics 15, 29–39.

31. Fazzari, S.M., Hubbard, R.G., Petersen, B., 1988. Financing constraints and corporate investment. Brookings Papers on Economic Activity 19, 141–206.

32. Fazzari, Steven M., and Bruce C. Petersen. "Working capital and fixed investment: new evidence on financing constraints." The RAND Journal of Economics (1993): 328-342.

33. Ferreira, M.A., Vilela, A.S., 2004. Why do firms hold cash? Evidence from EMU countries. European Financial Management 10, 295–319.

34. Fischer, R.H., Heinkel, R., Zechner, J., 1989. Dynamic capital structure choice: Theory and tests. Journal of Finance 44, 19–40.

35. Graham, John R., and Campbell R. Harvey. "The theory and practice of corporate finance: evidence from the field." Journal of financial economics 60.2 (2001): 187-243.

36. Harris, M., Raviv, A., 1990. Capital structure and the informational role of debt. Journal of Finance 45, 321–349.

37. James, C., 1987. Some evidence on the uniqueness of bank loans. Journal of Financial Economics 19, 217–235.

38. Jensen, Gerald R., Donald P. Solberg, and Thomas S. Zorn. "Simultaneous determination of insider ownership, debt, and dividend policies." Journal of Financial and Quantitative analysis 27.02 (1992): 247-263.

39. Jensen, Michael C. "Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers." The American economic review (1986): 323-329.

40. Kalkeva, I., Lins, K.V., 2007. International evidence on cash holdings and expected managerial agency problems. The Review of Financial Studies 20, 1087– 1112.

41. Keynes, John Maynard. "1936." The General Theory of Employment, Interest and Money (1973).

42. Kim, Chang-Soo, David C. Mauer, and Ann E. Sherman. "The determinants of corporate liquidity: Theory and evidence." Journal of financial and quantitative analysis 33.03 (1998): 335-359.

43. Lang, L., Poulsen, A., Stulz, R., 1995. Asset sales, firm performance, and the agency costs of managerial discretion. Journal of Financial Economics 37, 3–37.

44. Mikkelson, W.H., Partch, M.M., 1986. Valuation effects of security offerings and the issuance process. Journal of Financial Economics 15, 31–60.

45. Miller, M.H., Orr, D., 1966. A model of the demand for money by firms. Quarterly Journal of Economics 80, 413–435.

46. Minton, B.A., Schrand, C., 1999. The impact of cash flow volatility on discretionary investment and the costs of debt and equity financing. Journal of Financial Economics 54, 423–460.

information that

47. Myers, Stewart C., and Nicholas S. Majluf. "Corporate financing and investors do not investment decisions when firms have have."Journal of financial economics 13.2 (1984): 187-221.

48. Myers, Stewart C. "Determinants of corporate borrowing." Journal of financial economics 5.2 (1977): 147-175.

49. Neter, John, William Wasserman, and George Alexander Whitmore. Applied statistics. Allyn and Bacon, 1988.

50. Opler, Tim, et al. "The determinants and implications of corporate cash holdings." Journal of financial economics 52.1 (1999): 3-46.

51. Ozkan, Aydin, and Neslihan Ozkan. "Corporate cash holdings: An empirical investigation of UK companies." Journal of Banking & Finance 28.9 (2004): 2103- 2134.

52. Ozkan, A., 1996. Corporate bankruptcies, liquidation costs and the role of banks. The Manchester School 64, 104–119.

53. Peterson M, Rajan R (2003). Does Distance Still Matter? The Information Revolution in Small Business Lending. J. Financ., 57: 2533–2570.

54. Pinkowitz, Lee, and Rohan Williamson. "Bank power and cash holdings: Evidence from Japan." Review of Financial Studies 14.4 (2001): 1059-1082.

55. Rajan RG, Zingales L (1995). What Do We Know About Capita Structure? Some Evidence from International Data. J. Financ., 50: 1421–1460.

56. Shah, Attaullah. "The corporate cash holdings: Determinants and implications."African Journal of Business Management 5.34 (2011): 12939-12950. Journal of Economics 80, 413–435.

57. Shleifer, A., Vishny, R.W., 1992. Liquidation values and debt capacity: A market equilibrium approach. Journal of Finance 47, 1343–1366.

58. Titman S, Wessels R (1988). The Determinants of Capital Structure Choice. J. Financ., 43: 1-19.

59. Tong, Z., 2009. Firm diversification and the value of corporate cash holdings. Journal of Corporate Finance 17, 741–758.

60. Whited, Toni M. "Debt, liquidity constraints, and corporate investment: Evidence from panel data." The Journal of Finance 47.4 (1992): 1425-1460.

61. Williamson, O., 1988. Corporate finance and corporate governance. Journal of Finance 43, 567–591.

PHỤ LỤC

Endogeneity Test

Equation: NOISINH

Specification: CASH C LEV BANK DIV CF SIZE VAR GRT LIQ EX CEO

Instrument specification: C LEV BANK CF SIZE VAR GRT EX CEO LIQ

SIZE(-2) DIV(-1)

Endogenous variables to treat as exogenous: DIV

Value

Probability

0.0003

Difference in J-stats

13.30722

J-statistic summary:

Value

Restricted J-statistic

15.98407

Unrestricted J-statistic

2.676846

Restricted Test Equation:

Dependent Variable: CASH

Method: Two-Stage Least Squares

Date: 10/21/14 Time: 01:46

Sample (adjusted): 3 1169

Included observations: 1167 after adjustments

Instrument specification: C LEV BANK CF SIZE VAR GRT EX CEO LIQ

SIZE(-2) DIV(-1) DIV

Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic Prob.

0.078518 0.052093

1.507272

0.1320

LEV

-0.110606 0.016454

-6.722108

0.0000

BANK

-0.105875 0.010538

-10.04732 0.0000

DIV

0.195587 0.071342

2.741556 0.0062

0.217742 0.033834

6.435581 0.0000

SIZE

0.003840 0.001927

1.992422 0.0466

VAR

0.067231 0.038718

1.736407 0.0828

GRT

0.053474 0.009557

5.595464 0.0000

LIQ

-0.182574 0.016132

-11.31738 0.0000

-0.016966 0.015473

-1.096483 0.2731

CEO

-0.000909 0.005818

-0.156246 0.8759

R-squared

0.339301 Mean dependent var

0.104083

Adjusted R-squared

0.333586 S.D. dependent var

0.109916

S.E. of regression

0.089729 Sum squared resid

9.307226

F-statistic

59.36633 Durbin-Watson stat

1.118155

Prob(F-statistic)

0.000000 Second-Stage SSR

9.307226

J-statistic

15.98407 Instrument rank

Prob(J-statistic)

0.000338

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: CASH

Method: Two-Stage Least Squares

Date: 10/21/14 Time: 01:46

Sample (adjusted): 3 1169

Included observations: 1167 after adjustments

Instrument specification: C LEV BANK CF SIZE VAR GRT EX CEO LIQ

SIZE(-2) DIV(-1)

Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic Prob.

0.000802 0.056281

0.014243 0.9886

LEV

-0.071641 0.019617

-3.651948 0.0003

BANK

-0.097109 0.010808

-8.984786

0.0000

1.448233 0.350720

4.129312

0.0000

DIV

-0.049294 0.080644

-0.611258

0.5411

0.005242 0.001965

2.667118

0.0078

SIZE

0.068428 0.038720

1.767257

0.0774

VAR

0.074258 0.011126

6.674176

0.0000

GRT

-0.182610 0.016132

-11.31960

0.0000

LIQ

-0.004417 0.015851

-0.278683

0.7805

8.71E-07 0.005823

0.000150

0.9999

CEO

0.163098 Mean dependent var

0.104083

R-squared

Adjusted R-squared

0.155859 S.D. dependent var

0.109916

S.E. of regression

0.100987 Sum squared resid

11.78939

Durbin-Watson stat

1.379615 J-statistic

2.676846

Instrument rank

12 Prob(J-statistic)

0.101817

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Những nhân tố tác động đến mức nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH ---------------

TÔ ANH THƠ

NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN

MỨC NẮM GIỮ TIỀN MẶT CỦA CÁC

DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN

SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH ---------------

TÔ ANH THƠ

NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN

MỨC NẮM GIỮ TIỀN MẶT CỦA CÁC

DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN

SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2014

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC CÔNG TRÌNH

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT

1. GIỚI THIỆU

2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT NẮM GIỮ TIỀN MẶT VÀ

CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN

3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Kỳ

STT Biến

Cách tính

vọng

dấu

-

-

-/+

-/+

-/+

+

-/+

-

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

CASH LEV BANK DIV CF

SIZE VAR GRT LIQ EX CEO

CASH

LEV

BANK

DIV

CF

SIZE

VAR

GRT

LIQ

EX

CEO

Coefficient

t-Statistic

Prob Coefficient

t-Statistic

Prob

5. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền