Luận văn thạc sĩ Kinh tế: Tác động của cấu trúc sở hữu đến mức độ sử dụng nợ của các doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM

----------

PHẠM THANH TÂM

TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC SỞ HỮU ĐẾN MỨC ĐỘ

SỬ DỤNG NỢ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NIÊM YẾT SÀN CHỨNG KHOÁN

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM

----------

PHẠM THANH TÂM

TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC SỞ HỮU ĐẾN MỨC ĐỘ

SỬ DỤNG NỢ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NIÊM YẾT SÀN CHỨNG KHOÁN

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

GS.TS. TRẦN NGỌC THƠ

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan rằng luận văn “Tác động của cấu trúc sở hữu đến mức độ sử dụng nợ

của các doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khoán thành phố hồ chí minh” là bài

nghiên cứu của chính tôi.

Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn này, tôi cam đoan

rằng toàn phần hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố hoặc

được sử dụng để nhận bằng cấp ở những nơi khác.

Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận văn

này mà không được trích dẫn theo đúng quy định.

Luận văn này chưa bao giờ được nộp để nhận bất kỳ bằng cấp nào tại các trường đại

Tác giả

Phạm Thanh Tâm

học hoặc cơ sở đào tạo khác.

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

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

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

1.1. Lý do chọn đề tài ............................................................................................. 2

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu ................................................... 3

1.3. Phạm vi nghiên cứu ......................................................................................... 3

1.4. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 4

1.5. Cấu trúc bài nghiên cứu .................................................................................. 5

CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC

NGHIỆM ..................................................................................................................... 6

2.1. Lý thuyết về cấu trúc vốn và chi phí đại diện ..................................................... 6

2.2. Mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu, chi phí đại diện và cấu trúc nợ ..................... 8

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 ............................................................................................ 16

CHƯƠNG 3. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .............................. 17

3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu ........................................................................... 17

3.2. Mô hình, biến và giả thuyết nghiên cứu ............................................................ 18

3.2.1. Mô hình nghiên cứu .................................................................................... 18

3.2.2. Các biến số nghiên cứu ............................................................................... 19

3.2.3. Mô hình ....................................................................................................... 24

3.3. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 24

3.4 Thống kê mô tả và các kiểm định ....................................................................... 26

3.4.1. Thống kê mô tả ........................................................................................... 26

3.4.2. Hồi quy và kiểm định với mô hình FEM .................................................... 27

3.4.3. Hồi quy và kiểm định với mô hình REM .................................................... 28

3.4.4. Kiểm định các kết quả phân tích ................................................................. 29

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 ............................................................................................ 30

CHƯƠNG 4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ..................................... 31

4.1. Tình hình sử dụng đòn bẩy và đặc điểm cấu trúc sở hữu thời kỳ 2008-2013 ... 31

4.2. Phân tích tương quan .......................................................................................... 36

4.3. Lựa chọn mô hình phù hợp ............................................................................... 38

4.3.1 Hồi quy với các biến giả ngành nghề ........................................................... 38

4.3.2 Hồi quy toàn bộ các quan sát ....................................................................... 42

4.3.3 Hồi quy với các quan sát kiểm soát thiểu số ................................................ 47

4.4 Khắc phục lỗi của mô hình ................................................................................. 57

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

5.1. Kết luận về các kết quả nghiên cứu ................................................................... 61

5.1.1. Kết luận chung ............................................................................................ 61

5.1.2. Kết luận từ kết quả ước lượng các mô hình ................................................ 61

5.2. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo ............................................................. 64

5.3. Khuyến nghị về việc cơ cấu sở hữu tác động đến cấu trúc nợ ........................... 66

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Phụ lục 1: Hồi quy DT_TA theo toàn bộ các biến

Phụ lục 2: Hồi quy DT_CMV theo toàn bộ các biến

Phụ lục 3: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề

Phụ lục 4: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề

Phụ lục 5: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu thiểu số

Phụ lục 6: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu thiểu số

Phụ lục 7: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu đa số

Phụ lục 8: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu đa số

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Quy trình nghiên cứu .................................................................................. 4

Hình 2.1: Mối quan hệ cùng chiều giữa mức độ sở hữu và mức độ nợ .................... 14

Hình 2.2: Mối quan hệ ngược chiều giữa mức độ sở hữu và mức độ nợ .................. 15

Hình 2.3: Mối quan hệ phi tuyến giữa mức độ sở hữu và mức độ nợ ...................... 16

Hình 4.1: Cơ cấu doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí

Minh .......................................................................................................................... 33

Hình 4.2: Phân phối lệch trái của các biến ................................................................ 36

Hình 4.3: Nghiên cứu biến độc lập DT_TA với toàn bộ các quan sát ...................... 57

Hình 4.4: Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV với toàn bộ các quan sát .................. 58

Hình 4.5: Nghiên cứu biến độc lập DT_TA với các quan sát cổ đông kiểm soát thiểu

số ............................................................................................................................... 58

Hình 4.6: Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV với các quan sát cổ đông kiểm soát

thiểu số ...................................................................................................................... 59

Hình 4.7: Nghiên cứu biến độc lập DT_TA với các quan sát cổ đông kiểm soát đa số

................................................................................................................................... 59

Hình 4.8: Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV với các quan sát cổ đông kiểm soát đa

số ............................................................................................................................... 60

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1: Các biến số sử dụng trong mô hình .......................................................... 23

Bảng 4.1(a) Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy biến phụ thuộc

DT_TA ...................................................................................................................... 31

Bảng 4.1(b) Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy biến phụ thuộc

DT_CMV .................................................................................................................. 32

Bảng 4.2 Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình với các doanh nghiệp mà

cổ đông kiểm soát nắm hơn 50% cổ phần ................................................................. 34

Bảng 4.3 Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình với các doanh nghiệp mà

cổ đông kiểm soát nắm ít hơn 50% cổ phần ............................................................. 35

Bảng 4.4 Tương quan giữa các biến trong mô hình .................................................. 37

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS và REM (1) ......... 38

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mô hình DT_DMV theo Panel OLS và REM (2) ...... 41

Bảng 4.7: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (3) 42

Bảng 4.8: Kiểm định Redundant Test mô hình (3) so sánh Panel OLS và FEM ..... 44

Bảng 4.9: Kiểm định Hausman Test mô hình (3) so sánh FEM và REM ................ 44

Bảng 4.10: Kết quả ước lượng mô hình DT_CMV theo Panel OLS, FEM và REM

(4) .............................................................................................................................. 45

Bảng 4.11: Kiểm định Redundant Test mô hình (4) so sánh Panel OLS và FEM ... 47

Bảng 4.12: Kiểm định Hausman Test mô hình (4) so sánh FEM và REM .............. 47

Bảng 4.13: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (5)

................................................................................................................................... 48

Bảng 4.14: Kiểm định Redundant Test mô hình (5) so sánh Panel OLS và FEM ... 49

Bảng 4.15: Kiểm định Hausman Test mô hình (5) so sánh FEM và REM .............. 50

Bảng 4.16: Kết quả ước lượng mô hình DT_CMV theo Panel OLS, FEM và REM

(6) .............................................................................................................................. 51

Bảng 4.17: Kiểm định Redundant Test mô hình (6) so sánh Panel OLS và FEM ... 52

Bảng 4.18: Kiểm định Hausman Test mô hình (6) so sánh FEM và REM .............. 52

Bảng 4.19: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (7)

................................................................................................................................... 53

Bảng 4.20: Kiểm định Redundant Test mô hình (7) so sánh Panel OLS và FEM ... 54

Bảng 4.21: Kiểm định Hausman Test mô hình (7) so sánh FEM và REM .............. 54

Bảng 4.22: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (8)

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

Bảng 4.23: Kiểm định Redundant Test mô hình (8) so sánh Panel OLS và FEM ... 56

Bảng 4.24: Kiểm định Hausman Test mô hình (3) so sánh FEM và REM .............. 56

Bảng 5.1: Tổng hợp các biến sau nghiên cứu ........................................................... 64

TÓM TẮT

Luận văn kiểm chứng tác động của cấu trúc sở hữu lên đòn bẩy nợ của các doanh

nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh trong giai

đoạn 2008-2013. Bài nghiên cứu chỉ ra một mối quan hệ hình chữ U ngược giữa

quyền sở hữu của cổ đông và đòn bẩy không tồn tại ở các công ty niêm yết trên thị

trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh. Khi quyền sở hữu ở mức thấp, cổ

đông kiểm soát sử dụng nợ nhiều hơn để phóng đại cổ phần vốn của họ, đồng thời

chống lại các nỗ lực thâu tóm không thiện chí. Tuy nhiên, khi mức độ sở hữu tăng

lên, thì tỷ lệ nợ mà doanh nghiệp sử dụng cũng có xu hướng tăng lên.

Chương 1. Giới thiệu

1.1. Lý do chọn đề tài

Các nghiên cứu thực nghiệm trong thời gian qua về quản trị doanh nghiệp cho

thấy tình hình các công ty có cổ đông chi phối, những vấn đề cơ bản trong công ty

có cổ đông chi phối, cũng như mối quan hệ nảy sinh giữa cổ đông kiểm soát và các

nhà đầu tư bên ngoài là hiện tượng rất phổ biến trong doanh nghiệp. Mối quan hệ

này rất phức tạp và có khả năng ảnh hưởng đến quyết định tài chính của công ty,

đặc biệt là sự lựa chọn liên quan đến vấn đề đòn bẩy.

Về khía cạnh lý luận: Trong vấn đề quản lý tài chính doanh nghiệp, ảnh hưởng

của cấu trúc sở hữu tới cơ cấu vốn của doanh nghiệp đã nhận được nhiều sự quan

tâm nghiên cứu công phu và sâu sắc và khá nhiều các tranh luận. Chẳng hạn như:

Nghiên cứu thực nghiệm gần đây trong quản trị doanh nghiệp cho thấy sự phổ biến

của các công ty có cổ đông chi phối (La Porta và cộng sự, 1997, 1998, 1999;

Claessens et al, 2000; Faccio và cộng sự, 2002; Paligorova và Xu, 2009). Một số

nghiên cứu kết luận nợ có quan hệ cùng chiều đến mức sở hữu vốn cổ phần (Leland

và Pyle, 1977; Stulz, 1988; Harris và Raviv, 1988a, b; Berger và cộng sự, 1997),

trong khi các nghiên cứu thực nghiệm khác lập luận cho việc biến động nghịch

chiều giữa mức sở hữu cổ phần và mức nợ (Friend và Lang, 1988). Thực tế, trong

công ty có cổ đông chi phối, môi quan hệ giữa cổ đông kiểm soát và các nhà đầu tư

bên ngoài là rất đáng quan tâm. Nó có thể ảnh hưởng đến quyết định tài chính của

công ty, cụ thể là sự lựa chọn liên quan đến đòn bẩy. Những quan điểm nghiên cứu

trên đòi hỏi các nhà nghiên cứu sau này cần phải có sự kế thừa một cách có phê

phán, nhìn nhận và cập nhật các diễn biến mới, hiện tượng mới phù hợp với từng

thời kỳ cụ thể để từ đó đánh giá, lựa chọn và kế thừa, phát triển các lý luận phù hợp

với tình hình mới.

Về khía cạnh thực tiễn: Đến thời điểm này, bên cạnh số doanh nghiệp có kết quả

kinh doanh khả quan và không ngừng đầu tư mở rộng sản xuất kinh doanh, còn rất

nhiều doanh nghiệp cũng đang trong tình trạng thua lỗ, nợ nần chồng chất và đang

tìm cách tái cấu trúc hoặc thu hẹp quy mô sản xuất. Theo thống kê, đến cuối năm

2013, trong số xấp xỉ 700 doanh nghiệp niêm yết trên 2 sàn chứng khoán (HOSE và

HNX) có tới 20% doanh nghiệp thua lỗ và 80% doanh nghiệp hoạt động có lãi.

Tổng số nợ của các doanh nghiệp lên tới 515.000 tỉ đồng tại thời điểm 30/06/2014,

trong đó vay ngân hàng chiếm 54%. Những hiện tượng đó khiến tác giả nảy sinh

các câu hỏi: Cơ cấu sở hữu tác động gì đến đòn bẩy (tỷ lệ nợ, cấu trúc vốn vay) của

doanh nghiệp? Các nghiên cứu trước đây nghiên cứu các doanh nghiệp có điểm

giống và khác tình hình của doanh nghiệp Việt Nam hiện nay như thế nào?

Trước những vấn đề lý luận và thực tiễn các doanh nghiệp niêm yết đó, tác giả

quyết định lựa chọn đề tài nghiên cứu “Tác động của cấu trúc sở hữu đến mức độ

sử dụng nợ của các doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí

Minh” làm luận văn tốt nghiệp.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu chung:

Tìm ra mối quan hệ và sự ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu doanh nghiệp tới cơ cấu

nợ của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí

Minh.

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu này thì cần phải trả lời các câu hỏi nghiên

cứu sau: (1) Hiện trạng về nợ, tình hình sở hữu của các doanh nghiệp nghiên cứu

đang diễn ra như thế nào? (2) Cấu trúc sở hữu có tác động đến tỷ lệ nợ của doanh

nghiệp không? Mối quan hệ này tồn tại như thế nào? Mức độ ảnh hưởng có lớn

không? (3) Làm thế nào để có được các quyết định tối ưu hóa quan trị doanh

nghiệp?

1.3. Phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu hơn 200 doanh nghiệp được chọn mẫu

từ các doanh nghiệp đang niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Tp.Hồ Chí Minh

(bao gồm các ngành nghề về Bất động sản, Xây dựng, Vận tải, Thủy sản, Sản

xuất…) và các yếu tố tác động đến cơ cấu vốn như cấu trúc sở hữu, lợi nhuận, tài

sản, giá trị doanh nghiệp.

Thời gian: Khoảng thời gian được chọn nghiên cứu của đề tài là từ 2008 đến

năm 2013. Số liệu lấy ở thời điểm cuối năm nghiên cứu.

1.4. Phương pháp nghiên cứu

Trình tự nghiên cứu có thể tóm lược qua khung nghiên cứu sau:

Các mục tiêu nghiên cứu

Tổng quan lý thuyết cơ cấu sở hữu và cấu trúc nợ Xây dựng mô hình ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đến cơ cấu nợ

Các phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu định tính Nghiên cứu định lượng

Đo lường, thu thập số liệu

Xử lý số liệu

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đến cơ ấ

Các khuyến nghị

Hình 1.1: Quy trình nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu:

(1) Phương pháp định tính bao gồm nghiên cứu dựa trên tổng hợp các lý thuyết

về mối quan hệ, ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đến cơ cấu vốn của doanh nghiệp

niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh.

(2) Sau khi xác định cấu trúc sở hữu và các yếu tố liên quan có tác động đến cấu

trúc vốn của doanh nghiệp; tác giả đã sử dụng cách tiếp cận tiếp theo phương pháp

phân tích định lương hồi quy dữ liệu bảng (bằng kỹ thuật hồi quy FEM, REM …),

từ đó rút ra các kết luận từ các kết quả phân tích.

Phương pháp thu thập số liệu: Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là số liệu thứ

cấp bao gồm các số liệu tài chính của các doanh nghiệp đang niêm yết tại sở giao

dịch chứng khoán Hồ Chí Minh, được thu thập từ một số nguồn chính như: báo cáo

tài chính các doanh nghiệp niêm yết; thông qua các website sau: Cafef.vn, Stox.vn,

Cophieu68.vn, Vietstock.vn và website của các doanh nghiệp nghiên cứu.

Phương pháp xử lý dữ liệu: Dữ liệu được tổng hợp thông qua phần mềm Excel

sau đó được xử lý bằng phần mềm Eview 8 để đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra.

Một số kỹ thuật phân tích được sử dụng trong mô hình: (1) Thống kê mô tả dữ liệu;

(2) Hồi quy ước lượng các tác động bằng mô hình FEM, REM, (3) Kiểm định sự

phù hợp của mô hình; (4) Kiểm định các giả thiết thống kê về hệ số tác động, về đa

cộng tuyến, về phương sai sai số thay đổi, về tương quan chuỗi.

1.5. Cấu trúc bài nghiên cứu

Luận văn được chia thành 5 chương: Chương 1 trình bày tổng quan các nội dung

chính của luận văn và giải thích lý do tác giả chọn đề tài này để nghiên cứu.

Chương 2 sẽ hệ thống các lý thuyết, nội dung, phương pháp và kết quả của các

nghiên cứu thực nghiệm có liên quan trước đây. Chương 3 tập trung mô tả mẫu,

phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và giải thích các biến được sử dụng

để phân tích. Chương 4 sẽ thảo luận về những kết quả thực nghiệm. Chương 5 là

các kết luận của luận văn.

Chương 2. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu

thực nghiệm

Kể từ khi Modigliami và Miller (1958)1 đưa ra mối liên hệ độc lập giữa các quyết

định tài chính và giá trị doanh nghiệp, các nhà kinh tế học tài chính đã dành sự quan

tâm đáng kể cho việc phân tích các biến số liên quan đến cấu trúc vốn. Gần đây, có

khá nhiều các công trình nghiên cứu đứng trên góc độ quản trị điều hành doanh

nghiệp để tìm kiếm lời giải cho các biến số tác động lên các quyết định về cấu trúc

vốn. Dưới góc độ quản trị điều hành, các quyết định về cấu trúc vốn không chỉ phụ

thuộc bởi các nhân tố rủi ro trong hoạt động mà còn phụ thuộc vào mục đích, các

mối liên hệ và mong muốn của các nhà quản trị doanh nghiệp. Lý thuyết đại diện

cho rằng quyền sở hữu của cổ đông kiểm soát dẫn đến một mức nợ thấp hay hạn chế

sử dụng nợ nhắc nhở cổ đông kiểm soát để duy trì cổ phần của họ.

Để hiểu hơn về vấn đề này, luận văn tập trung làm rõ vấn đề về mối quan hệ giữa

cấu trúc sở hữu và cơ cấu nợ của doanh nghiệp.

2.1. Lý thuyết về cấu trúc vốn và chi phí đại diện

Lý thuyết về cấu trúc vốn

Cấu trúc vốn cho chúng ta biết nguồn gốc và phương pháp hình thành nên nguồn

vốn của doanh nghiệp, để từ đó doanh nghiệp có thể sử dụng mua sắm tài sản,

phương tiện vật chất và hoạt động kinh doanh.

Cấu trúc vốn chỉ ra được phần nào của tổng tài sản doanh nghiệp hình thành từ

vốn góp của chủ sở hữu và lợi nhuận của chủ sở hữu được giữ lại đầu tư cho hoạt

động doanh nghiệp và phần nào hình thành từ các nguồn có tính chất công nợ

1 Modigliani, Franco, and Merton Miller, 1958, The cost of capital, corporation finance, and the theory of investment, American Economic Review 48, 261-297.

(thông qua các khoản nợ khác nhau).

Một cấu trúc vốn phù hợp là quyết định quan trọng với mọi doanh nghiệp không

chỉ bởi nhu cầu tối đa lợi ích thu được từ các cá nhân và tổ chức liên quan tới doanh

nghiệp và hoạt động của doanh nghiệp mà còn bởi tác động của quyết định này tới

năng lực kinh doanh của doanh nghiệp trong môi trường cạnh tranh.

Cấu trúc vốn tối ưu liên quan tới việc đánh đổi giữa chi phí và lợi ích của doanh

nghiệp. Tài trợ bằng vốn vay nợ tạo ra “lá chắn thuế” cho doanh nghiệp, đồng thời

giảm mức độ phân tán các quyết định quản lý (đặc biệt với số lượng hạn chế cơ hội

kinh doanh và đầu tư). Gánh nặng nợ, mặt khác, tạo áp lực với doanh nghiệp. Chi

phí vay nợ có tác động đáng kể tới vận hành kinh doanh, thậm chí, dẫn tới đóng cửa

doanh nghiệp. Tài trợ từ vốn góp cổ phần không tạo ra chi phí sử dụng vốn cho

doanh nghiệp. Tuy nhiên, các cổ đông có thể can thiệp vào hoạt động điều hành

doanh nghiệp. Kỳ vọng cao vào hiệu quả sản xuất kinh doanh của các nhà đầu tư

cũng tạo sức ép đáng kể cho đội ngũ quản lý.

Lý thuyết về chi phí đại diện

Lý thuyết về chi phí đại diện phát biểu rằng: các cổ đông trong công ty thường

chỉ nắm giữ một danh mục đa dạng hóa và bị phân tán nên họ có xu hướng ủy

quyền điều hành và đưa ra các quyết định tài chính cho các nhà quản trị công ty.

Các cổ đông thông thường chỉ quan tâm đến việc đa dạng hóa danh mục đầu tư khỏi

những rủi ro riêng biệt của công ty, trong khi các nhà quản trị lại có xu hướng theo

đuổi những lợi ích cá nhân gây xung đột với lợi ích của các cổ đông. Xung đột này

gây ra chi phí đại diện trong các công ty cổ phần. Cụ thể, các nhà quản trị thường

tìm kiếm các khoản lợi nhuận bất thường, tuy nhiên điều này làm gia tăng chi phí

của các cổ đông, họ đưa ra các quyết định hoạt động ngắn hạn có lợi cho bản thân

tuy nhiên lại gây thiệt hại cho các cổ đông, và đưa ra các quyết định nhằm giảm

thiểu rủi ro cho cá nhân họ trong khi làm gia tăng rủi ro cho các cổ đông khác.

Chi phí đại diện vốn cổ phần và nợ đều làm giảm giá trị của doanh nghiệp. Để

giảm thiểu các loại chi phí này, các nhà quản trị có thể lựa chọn các chính sách tài

trợ hỗn hợp ít tốn kém chi phí nhất và phù hợp với chính sách hoạt động của doanh

nghiệp. Lúc này, các nhà quản trị sẽ có xu hướng ưu tiên lựa chọn các quyết sách

làm gia tăng lợi ích cá nhân của họ và hạn chế áp lực cạnh tranh của thị trường.

2.2. Mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu, chi phí đại diện và cấu trúc nợ

Các nhà kinh tế học như Jensen và Meckling (1976), Fama và Jensen (1986),

Shleifer và Vishny (1986) và nhiều các nhà nghiên cứu khác có cùng quan điểm là:

cấu trúc sở hữu tác động quan trọng đến quản trị điều hành và giá trị doanh nghiệp.

Các lý thuyết nền tảng đều được xây dựng dựa trên giả định rằng các nhà đầu tư

luôn mong muốn được đầu tư vào danh mục đa dạng hóa để giảm thiểu rủi ro danh

mục. Do nghĩa vụ của cổ đông công ty chỉ giới hạn trong phần vốn góp của họ, các

rủi ro này có thể được đa dạng hóa bởi các khoản đầu tư khác. Tuy nhiên, khi đứng

ở vị trí các nhà quản trị doanh nghiệp, họ không thể hướng tới mục tiêu về tối thiểu

hóa rủi ro khi mà phần lớn quyền lợi của họ được gắn liền với khoản đầu tư về

nguồn lực từ doanh nghiệp.

Sự tác động của cấu trúc sở hữu đến chi phí đại diện

Lý thuyết “cân bằng lợi ích” cho rằng yếu tố quản trị làm giảm chi phí đại

diện

Jensen và Meckling (1976) lập luận rằng quyền sở hữu của cổ đông điều hành có

thể làm giảm thiểu những ưu tiên của các nhà quản trị để thu lợi từ giá trị của các cổ

đông và thực hiện các hành vi gây tổn hại tới giá trị doanh nghiệp. Do vậy, việc sở

hữu cổ phần của các cổ đông điều hành có thể phần nào điều chỉnh được hành vi

của các nhà quản trị và cân bằng được lợi ích giữa các nhà quản trị và cổ đông trong

công ty. Đây là nội dung chính của “lý thuyết cân bằng lợi ích” (convergence of

interest hypothesis).

Lý thuyết về sự cân bằng của lợi ích đã được kiểm tra bởi Fama và Jensen (1983)

và Demsetz (1983) và đã đưa ra kết luận rằng việc sở hữu cổ phần quản trị điều

hành có thể tạo ra các tác động bất lợi lên xung đột về đại diện giữa nhà quản trị và

các cổ đông do chi phí khi nắm giữ số lượng lớn cổ phần của các cổ đông điều

hành. Họ lập luận rằng thay vì giảm thiểu các vấn đề về liên quan đến tư lợi của

người quản trị, sở hữu cổ phần của các cổ đông quản trị điều hành có thể núp dưới

danh nghĩa của đội ngũ quản trị đương nhiệm làm gia tăng chủ nghĩa cơ hội trong

việc quản trị doanh nghiệp.

Nghiên cứu của James R. Booth , Marcia Millon Cornett và Hassan Tehranian

(2002) về cơ chế giám sát trong công ty để kiểm soát xung đột lợi ích trong một

công ty thông qua tỷ lệ phần trăm của giám đốc thuê ngoài, nhân viên và giám đốc

sở hữu cổ phiếu phổ thông, và CEO, chủ tịch. Nghiên cứu thấy rằng: tỷ lệ phần trăm

của giám đốc bên ngoài ngược chiều đến số lượng cổ phiếu sở hữu bởi người trong

công ty. Điều đó có nghĩa là trong công ty, khi tỷ lệ phần trăm của các giám đốc bên

ngoài, độc lập với hội đồng quản trị là lớn thì tỷ lệ cán bộ và giám đốc sở hữu cổ

phần là thấp hơn, và ngược lại. Mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu đến việc đưa ra

quyết định tài chính của công ty nói chung và quyết định về cấu trúc nợ nói riêng có

gián tiếp thông qua quyết định của các giám đốc thuê ngoài. Do đó, việc cấu trúc sở

hữu ngược chiều với tỷ lệ giám đốc thuê ngoài cũng ảnh hưởng đến cấu trúc nợ của

doanh nghiệp.

Các giả thuyết về sự cân bằng lợi ích và hiệu ứng núp bóng có thể được áp dụng

để giải thích xung đột giữa nhà quản trị và các cổ đông. Berger và các cộng sự

(1997) trong một nghiên cứu về hành vi của các CEO và mức độ sử dụng nợ đã cho

thấy các nhà quản trị núp bóng thường tìm cách né tránh sử dụng nợ. Điều này đồng

nghĩa với các quyết định tài chính của công ty có thể bị ảnh bởi hưởng các nhà quản

trị đồng thời là cổ đông trong công ty. Các chứng cứ thực nghiệm hỗ trợ cho lập

luận rằng các quyết định về cấu trúc vốn liên quan tới vấn đề đại diện cũng được

cung cấp bởi nghiên cứu của Johnson (1997) đưa ra về hiệu ứng giám sát ảnh hưởng

tới các quyết định tài trợ nợ của doanh nghiệp.

Sự tác động của cấu trúc sở hữu và chi phí đại diện đến cấu trúc nợ

Lý thuyết “tư lợi của người quản trị” đã đưa ra nhận định: nhằm giảm chi phí

đại diện, các nhà quản trị (cấu trúc sở hữu) đã tác động đến cấu trúc nợ bằng

cách giảm nợ vay của doanh nghiệp.

Chính do việc lo ngại những rủi ro không thể tránh khỏi xảy ra liên quan đến hoạt

động công ty, những người ủng hộ quan điểm về lợi ích của các nhà quản trị lập

luận rằng khi đứng trước các cơ hội để lựa chọn, các nhà quản trị có xu hướng ưu

tiên cho việc làm giảm thiểu rủi ro về nhân sự - vốn không thể đa dạng hóa bằng

cách đảm bảo chắc chắn cho hoạt động của doanh nghiệp (Amihud và Lev, 1981).

Đây được biết đến như là “lý thuyết về tư lợi của nhà quản trị” (managerial

selfinterest hypothesis)

Một trong các phương pháp được sử dụng để giảm thiểu rủi ro nêu trên đó là

giảm nợ vay của công ty (Friend, Irwin và Lang, 1988). Nghiên cứu phát hiện mối

liên hệ ngược chiều giữa tỷ lệ đòn bẩy tài chính và số lượng cổ phiếu sở hữu bởi cổ

đồng. Khi số lượng cổ phần của cổ đông sở hữu tăng lên thì tỷ lệ đòn bẩy có xu

hương giảm đi, công ty có xu hướng đa dạng hóa các loại hình huy động vốn để

giảm thiểu rủi ro. Điều này được giải thích bởi sử dụng nợ làm gia tăng rủi ro phá

sản của doanh nghiệp. Tổn thất xảy ra do việc phá sản hoặc tình trạng kiệt quệ tài

chính thường dẫn đến tình trạng các doanh nghiệp phải cắt giảm nhân sự, giảm thiểu

chi phí hoạt động cũng như giảm phúc lợi dành cho các nhà quản trị. Do vậy, các

nhà quản trị vì lợi ích lâu dài của doanh nghiệp sẽ hướng sự quan tâm vào việc giảm

nợ vay của doanh nghiệp xuống dưới mức mục tiêu. Tuy nhiên, các nhà quản trị

doanh nghiệp không thể giảm nợ vay về zero bởi một doanh nghiệp muốn phát triển

thì không chỉ sử dụng nguồn lực của bản thân doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Berger, Philip, Eli và Yermack (1997) chứng minh mối quan hệ

giữa quyền cố vị và cấu trúc vốn của công ty. Kết quả là động lực cố vị của các

CEO dẫn đến việc duy trì tỷ lệ nợ thấp hơn mức chuẩn cần thiết. Một kiểm tra quan

trọng đã được thực hiện để chứng minh đã có những thay đổi lớn trong mức độ đòn

bẩy, cụ thể đòn bẩy tài chính đã tăng lên khi quyền cố vị giảm đi. Việc giảm quyền

cố vị thông qua việc thay thế giám đốc điều hành và thay thế thành viên trong ban

giám đốc.

Nghiên cứu của Keasey và Duxbury (2002) tìm thấy mối quan hệ giữa cấu trúc

sở hữu và cơ cấu nợ ở các doanh nghiệp ở Vương quốc Anh. Kết quả là tìm thấy

mối quan hệ cùng chiều giữa mức độ sở hữu cổ phần với đòn bẩy. Bên cạnh đó,

nghiên cứu cũng tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa cổ đông lớn bên ngoài với

đòn bẩy tài chinh. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa mức độ sở hữu cổ phần với đòn bẩy

là không rõ ràng khi có sự hiện diện của cổ đông lớn bên ngoài. Điều đó hàm ý

rằng, cổ đông lớn bên ngoài có tác động đến việc sử dụng vốn vay của doanh

nghiệp.

Nghiên cứu của Arshad Hasan và Safdar Ali Butt (2009) tìm hiểu về mối quan hệ

giữa quản trị công ty và cơ cấu vốn của công ty niêm yết trong thị trường chứng

khoán Pakistan. Nghiên cứu trong giai đoạn 2002-2005, với dữ liệu của 58 công ty

không hoạt động trong lĩnh vực tài chính một cách ngẫu nhiên lựa chọn từ Karachi

Stock Exchange. Phương pháp sử dụng phân tích hồi quy theo mô hình hiệu ứng cố

định (FEM). Kết quả cho thấy: mức độ sở hữu cổ phần ỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ. Do

đó các biến quản trị doanh nghiệp như sở hữu cơ cấu đóng vai trò quan trọng trong

việc quản lý tài chính của công ty.

Chính sách về nợ của doanh nghiệp có thể được coi như một cơ chế quản lý nội

bộ để giảm thiểu xung đột giữa nhà quản trị và các cổ đông, đặc biệt chi phí đại diện

của dòng tiền tự do như quan điểm của Jensen (1986). Nhà kinh tế học Jensen cho

rằng các nhà quản trị khi nắm giữ dòng tiền tự do lớn dường như có xu hướng thực

hiện các hoạt động nằm ngoài mục tiêu doanh nghiệp. Còn Grossman và Hart

(1980) cho rằng nợ sẽ thiết lập một cơ chế giám sát có thể được sử dụng để làm

giảm thiểu chi phí đại diện của dòng tiền tự do trong trường hợp này. Đặc biệt là các

nghĩa vụ liên quan đến nợ làm giảm sự quản lý tùy tiện của các nhà quản trị lên

dòng tiền tự do và những ưu tiên của họ nhằm hướng đến các hoạt động nằm ngoài

mục tiêu của doanh nghiệp.

Mặt khác, theo lý thuyết “cân bằng lợi ích” về vấn đề cân bằng lợi ích của nhà

quản trị và các cổ đông còn lại, sử dụng các giả thuyết về hội tụ lợi ích (ở mức độ

thấp của quyền sở hữu của cổ đông điều hành, sở hữu của các cổ đông điều hành

làm gia tăng giá trị doanh nghiệp và gia tăng nợ do hiệu ứng cân bằng lợi ích) và

hiệu ứng núp bóng (khi mức độ sở hữu quản trị cao, sự núp bóng xuất hiện dẫn đến

xung đột về chi phí đại diện cao hơn và sau đó làm giảm giá trị doanh nghiệp và

giảm nợ), cho ta dự đoán về mối quan hệ giữa quyền sở hữu của các cổ đông điều

hành và tỷ lệ nợ biểu hiện dưới dạng đường cong. Theo đó, khi quyền sở hữu của

các cổ đông quản trị điều hành ở mức độ thấp, việc sở hữu cổ phần này làm cho lợi

ích của các nhà quản trị và cổ đông tương đồng, dẫn đến sự gia tăng trong mức độ

sử dụng nợ. Tuy nhiên, khi các nhà quản trị nắm giữ số lượng đủ lớn cổ phần trong

công ty, quyền sở hữu của các cổ đông điều hành gia tăng dẫn tới sự núp bóng của

các nhà quản trị trong việc điều hành doanh nghiệp. Thông thường, khi mức độ sở

hữu của các cổ đông điều hành quá cao, sẽ có những mâu thuẫn trong hành vi của

nhà quản trị, dẫn đến việc gia tăng thực hiện các hành động vì lợi ích cá nhân và

giảm mức độ sử dụng nợ.

Nghiên cứu của Brailsford (2002) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu

và cơ cấu nợ là mối quan hệ không tuyến tính. Nghiên cứu cung cấp bằng chứng về

mối quan hệ ngược chiều giữa cổ phần sở hữu của cổ đông và đòn bẩy tài chính.

Khi các nhà quản lý sở hữu mức thấp thì quyền lực trong việc quản lý cũng ở mức

thấp, dẫn đến kết quả là tỷ lệ nợ ở mức cao. Mặt khác mức độ cao hơn trong quyền

sở hữu sẽ dần đến quyền lực trong quản lý lớn hơn, sẽ tạo ra cơ hội cho sự giảm nợ.

Do đó, có thể dự đoán được mối quan hệ giữa quyền sở hữu của các cổ đông điều

hành và xung đột đại diện là đường cong dưới tác động của động cơ quản trị ban

đầu giảm xuống, sau gia tăng khi mức độ sở hữu của các cổ đông điều hành gia

tăng.

2.3 Các kết luận về mối quan hệ giữa cơ cấu sở hữu và cấu trúc vốn

của doanh nghiệp

Vấn đề tác động cơ bản trong công ty có cổ đông chi phối giữa cổ đông kiểm soát

và các nhà đầu tư bên ngoài có khả năng có thể ảnh hưởng đến sự lựa chọn liên

quan đến đòn bẩy. Tuy nhiên, kết luận về mối quan hệ giữa cổ đông kiểm soát đến

mức độ sử dụng nợ ở các nghiên cứu là không giống nhau. Tổng kết lại, có thể chia

thành 2 nhóm chính: nhóm 1, có mối quan hệ với nhau, bao gồm: quan hệ cùng

chiều, ngược chiều và quan hệ phi tuyến tính; nhóm 2 là không có quan hệ với nhau.

Mối quan hệ cùng chiều

Theo nghiên cứu Leland và Pyle (1977), trong tác phẩm “Information

Asymmetries, Financial Structure, and Financial Intermediation” đã phát hiện: chủ

sở hữu của công ty sẽ giữ lại phần lớn cổ phần của công ty khi nhận định doanh

nghiệp hoạt động tốt. Nếu doanh nghiệp hoạt động không tốt, chủ sở hữu có xu

hướng giảm lượng cổ phần và chuyển sang kênh đầu tư khác. Tín hiệu này đã thuyết

phục các nhà cung cấp vốn trên thị trường là công ty tốt, do đó họ có xu hướng cho

công ty vay nhiều hơn. Dẫn đến khi cổ phần của chủ sở hữu tăng lên thì tỷ lệ nợ

nhiều hơn.

Kim và Sorensen (1986), trong nghiên cứu “Evidence of Impact of the Agency

costs of debt on Coporate debt policy” đã phát hiên ra các doanh nghiệp tỷ lệ sở hữu

của cổ đông nội bộ cao có tỷ lệ nợ cao hơn các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu của cổ

đông nội bộ thấp.

Agrawal và Mandelker (1987) trong nghiên cứu “Managerial Incentives and

Corporate Invesstment and Financing Decisions ” ở các công ty của Mỹ; đã phát

hiện ra mối quan hệ giữa số lượng cổ phiếu thông thường của cổ đông và quyết định

tài chính của doanh nghiệp, cụ thể là mối quan hệ cùng chiều giữa số lượng cổ phần

của cổ động với tỷ lệ nợ của doanh nghiệp.

Stulz (1988) trong nghiên cứu “Managerial control of voting rights ” đã phân tích

tác động của quyên biểu quyết của cổ động với giá trị của doanh nghiệp và các

quyết định tài chính của doanh nghiệp. Kết luận là khi quyền quyết định của cổ

đông sở hữu tăng lên thì mức độ nợ của doanh nghiệp sử dụng nhiều hơn.

Harris và Raviv (1988a,b), trong nghiên cứu “Theory of capital structure” nghiên

cứu các doanh nghiệp ở Israel trong giai đoạn những năm 1980 đã kết luận về mối

quan hệ cùng chiều của quyền biểu quyết và tỷ lệ nợ của doanh nghiệp.

Friedman và cộng sự (2003) trong tác phẩm “Propping and Tunneling” nghiên

cứu các công ty trong phạm vi châu Á, đây thường là các quốc gia đang phát triển

với hệ thống pháp lý còn yếu kém. Ở những quốc gia này, tác giả cũng phát hiện

mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ sở hữu của các cổ đông với tỷ lệ nợ của doanh

nghiệp.

Holmen và Hogfeldt (2004) tiến hành với các công ty Thụy Điển mang lại kết

quả tương tự.

Boubaker (2007) trong tác phẩm “On the relationship between ownership -

control structure and debt ﬁnancing: new evidence from France” khảo sát 377 công

ty ở Pháp, và cũng đưa ra kết luận về mối quan hệ cùng chiều giữa mức độ sở hữu

và tỷ lệ nợ của doanh nghiệp

Tất cả các nghiên cứu trên điều tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ cùng chiều

giữa nợ và kiểm soát. Điều đó có nghĩa là khi số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông

kiểm soát tăng lên thì họ sẽ gia tăng tỷ lệ nợ.

Mức độ nợ

Mức độ sở hữu

Hình 2.1: Mối quan hệ cùng chiều giữa mức độ sở hữu và mức độ nợ

Mối quan hệ ngược chiều

Trong khi các nghiên cứu thực nghiệm khác lập luận cho một mối quan hệ

nghịch chiều giữa quyền sở hữu quản lý và mức nợ như nghiên cứu “An Empirical

Test of the Impact of Managerial Self-Interest on Corporate Capital Structure”của

Friend và Lang (1988). Nghiên cứu phát hiện mối liên hệ ngược chiều giữa tỷ lệ đòn

bẩy tài chính và số lượng cổ phiếu sở hữu bởi cổ đồng. Khi số lượng cổ phần của cổ

đông sở hữu tăng lên thì tỷ lệ đòn bẩy có xu hương giảm đi, công ty có xu hướng đa

dạng hóa các loại hình huy động vốn để giảm thiểu rủi ro. Điều này được giải thích

bởi sử dụng nợ làm gia tăng rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Do vậy, các nhà quản

trị vì lợi ích lâu dài của doanh nghiệp sẽ hướng sự quan tâm vào việc giảm nợ vay

của doanh nghiệp xuống dưới mức mục tiêu. Tuy nhiên, các nhà quản trị doanh

nghiệp không thể giảm nợ vay về zero bởi một doanh nghiệp muốn phát triển thì

không chỉ sử dụng nguồn lực của bản thân doanh nghiệp.

Cụ thể, với các doanh nghiệp, khi số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát

tăng lên, thì họ duy trì tỷ lệ nợ thấp hơn.

Mức độ nợ

Mức độ sở hữu

Hình 2.2: Mối quan hệ ngược chiều giữa mức độ sở hữu và mức độ nợ

Mối quan hệ phi tuyến tính

Grullon và Kanatas (2001) cho các công ty Mỹ hoặc Brailsford et al. (2002) cho

các công ty Úc kết luận ủng hộ mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp giữa kiểm soát

và nợ là cùng chiều ngay từ đầu nhưng ngược chiều tại một điểm kiểm soát nhất

định. Cho sau này, các cổ đông nội bộ sẽ cố gắng để tránh mất kiểm soát liên quan

đến nguy cơ khủng hoảng tài chính, vì vậy họ sẽ hạn chế tỷ lệ nợ của các công ty

kiểm soát.

Ellul (2008) khẳng định như vậy là có một mối quan hệ phi tuyến trong một mẫu

lớn các công ty gia đình trên nhiều quốc gia. Công ty gia đình là một tập hợp con

của các công ty kiểm soát với các tính năng cụ thể.

Bên cạnh đó, lý thuyết còn Hubert de La Bruslerie và Imen Latrous (2012) cho

rằng có sự khác nhau trong mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu và cơ cấu nợ giữa 2

nhóm doanh nghiệp: nhóm doanh nghiệp có cổ đồng kiểm soát nắm đa số cổ phần

và nhóm doanh nghiệp có cổ đông kiểm soát nắm thiểu số cổ phần.

Mức độ nợ

Mức độ sở hữu

Hình 2.3: Mối quan hệ phi tuyến giữa mức độ sở hữu và mức độ nợ

Không có mối quan hệ

Holderness et al. (1999) trong nghiên cứu “Were the good old days that

good? Changes in managerial stock ownership since the great depression”

không thấy có mối quan hệ và chỉ ra rằng quyền sở hữu chứng khoán quản lý không

làm tăng đòn bẩy nợ.

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm tập trung nhấn mạnh đến tầm quan trọng của

động cơ kiểm soát như Anderson và cộng sự, 2003; Doukas và cộng sự, 2010.

Tóm tắt chương 2

Chương 2 đã cho chúng ta cái nhìn tổng quan, các khái niệm về cấu trúc sở hữu

và cơ cấu nợ, cũng như mối quan hệ phức tạp giữa cấu trúc sở hữu và cơ cấu nợ đó.

Từ đó, chúng ta cũng thấy được mối quan hệ này trong các nghiên cứu trước đây

của các nhà kinh tế học trên thế giới. Chương 2 là tiền đề để chúng ta nghiên cứu,

lựa chọn và đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp với tình hình thực tế của Việt

Nam, được tiến hành trong chương 3.

Chương 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các doanh nghiệp niêm yết trên Sàn giao

dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE). Mẫu được lựa chọn để khảo sát là các doanh

nghiệp niêm yết do tính sẵn có và dễ thu thập của dữ liệu: các doanh nghiệp niêm

yết phải công khai thông tin định kỳ, thông tin bất thường và thông tin theo yêu cầu

của các cơ quan quản lý Nhà nước theo quy định. Ngoài ra, các doanh nghiệp niêm

yết đều là các công ty cổ phần có quy mô vốn đủ lớn và cơ cấu vốn khá đa dạng

(doanh nghiệp có vốn Nhà nước, các công ty cổ phần chi phối bởi các cá nhân hay

nhóm cổ đông, doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài…).

Thông tin cần thiết cho việc khảo sát được thu thập từ báo cáo tài chính được

kiểm toán, báo cáo thường niêm và bản cáo bạch niêm yết hoặc phát hành thêm của

doanh nghiệp. Theo đó:

- Báo cáo thường niên và bản cáo bạch cung cấp các thông tin về cổ đông và cấu

trúc sở hữu của doanh nghiệp, thông tin về hội đồng quản trị và ban giám đốc.

- Báo cáo tài chính đã kiểm toán cung cấp các số liệu về tình hình tài chính trong

năm của doanh nghiệp: doanh thu, lợi nhuận, tài sản, vay nợ…

Báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của doanh nghiệp được thu thập liên

tục trong vòng 06 năm từ năm 2008 đến năm 2013. Tác giả loại bỏ toàn bộ các

doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng do đặc thù cấu trúc nợ

trong ngành tương đối khác biệt và các công ty không được niêm yết trên thị trường

chứng khoán trong một năm, bên cạnh đó, tác giả cũng loại bỏ những công ty mà là

đối tượng của vụ sáp nhập hoặc mua lại. Tác giả cũng loại bỏ các công ty có giá trị

sổ sách vốn chủ sở hữu âm (Kremp và Bloch, 1999; Leuz và cộng sự, 2002). Do các

doanh nghiệp có giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu bị âm là các doanh nghiệp hoạt động

không hiệu quả, tồn tại nhiều yếu kém trong quản lý cũng như hoạt động. Chúng ta

không nghiên cứu các doanh nghiệp này để tránh làm nhiễu đến kết quả nghiên cứu.

Việc thu thập mẫu là các doanh nghiệp được tập trung chủ yếu vào nhóm ngành sản

xuất và thương mại do tính chất phổ biến.

Dữ liệu về cổ đông công ty được thu thập từ báo cáo thường niên, thực hiện theo

mẫu BCTN 02 ban hành kèm thông tư số 38/2007/TT-BTC ngày 18/04/2007 của

Bộ Tài chính hướng dẫn về việc công bố thông tin trên thị trường chứng khoán.

Chúng ta thu thập dữ liệu của 209 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng

khoán thành phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, một số trường hợp báo cáo thường niên

không cung cấp đủ thông tin về cổ đông công ty, một số trường hợp trong báo cáo

của của doanh nghiệp không đủ thông tin theo yêu cầu của nghiên cứu. Thời gian

khảo sát là 6 năm, từ năm 2008 đến 2013.

3.2. Mô hình, biến và giả thuyết nghiên cứu

3.2.1. Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở tham khảo có tính kế thừa theo thời gian các nghiên cứu của Hubert

de La Bruslerie và Imen Latrous (2012) về chủ đề cấu trúc sở hữu đến cơ cấu nợ của

doanh nghiệp; tác giả đã quyết định tham khảo và ứng dụng các nghiên cứu này vào

đề tài của mình.

Lý do của việc xây dựng mô hình nghiên cứu từ Hubert de La Bruslerie và Imen

Latrous trong nghiên cứu “Ownership structure and debt leverage: Empirical

test of a trade-off hypothesis on French ﬁrms”, chứ không chọn các nghiên cứu

khác là do tính phù hợp với tình hình thực tiễn triển khai nghiên cứu của người viết.

Cụ thể là

- Đây là các nghiên cứu có độ tin cậy cao, đã tổng hợp có phê phán các nghiên

cứu trước đây, có kế thừa các nghiên cứu trước đây; được giới nghiên cứu thừa

nhận và đánh giá cao. Hơn nữa lại phù hợp với mục tiêu nghiên cứu đặt ra của tác

giả.

- Ngoài ra đây là một trong các nghiên cứu đã đề cập tới cấu trúc sở hữu trong

mối quan hệ với đòn bẩy của doanh nghiệp; và vì thế góp phần giúp người viết có

được nhiều ý tưởng, nhiều ứng dụng trong nghiên cứu của mình; nhất là trong bối

cảnh lĩnh vực đòn bẩy đã có rất nhiều các nghiên cứu trong nước và rất khó tìm

được điểm mới, khác biệt cho đề tài.

- Ngoài ra các nghiên cứu đều sử dụng các kỹ thuật tính toán so sánh các tỷ

lệ, chỉ tiêu tài chính, các kỹ thuật thống kê mô tả, hồi quy đa biến…khá phù hợp với

việc tìm hiểu, ứng dụng cho người viết vào nghiên cứu.

Do đó, trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu của 2

tác giả này với dữ liệu của các doanh nghiệp Việt Nam.

3.2.2. Các biến số nghiên cứu

Để tính toán các biến nghiên cứu, tác giả căn cứ vào báo cáo tài chính của các

doanh nghiệp đã được công bố và từ đó lấy các khoản mục tương ứng trong báo cáo

tài chính đưa vào tính toán giá trị các biến nghiên cứu.

a) Biến phụ thuộc: Đo lường đòn bẩy

Ba chỉ số khác nhau được tác giả Hubert de La Bruslerie và Imen Latrous sử

dụng để xác định đòn bẩy của doanh nghiệp. Trong đó, tác giả sử dụng 2 loại giá trị

của doanh nghiệp: giá trị sổ sách hoặc giá trị thị trường của doanh nghiệp. Chúng ta

tính toán các chỉ số DT_TA, DT_CE và DT_CMV như sau:

DT_TA là tỷ lệ giá trị sổ sách tổng số nợ so với tổng tài sản.

DT_CE là tỷ lệ giữa giá trị sổ sách của tổng số nợ trên giá trị sổ sách của tổng số

nợ và vốn chủ sở hữu.

DT_CMV là tỷ lệ giá trị sổ sách tổng nợ trên giá trị thị trường của vốn chủ sở

hữu cộng với giá trị sổ sách của tổng nợ.

Hạn chế của dữ liệu là chúng ta mới chỉ đo lường nợ dựa trên giá trị sổ sách.

Do giá trị sổ sách của tổng số nợ và vốn chủ sở hữu tương ứng với giá trị sổ sách

của tổng tài sản nên giá trị DT_TA tương tự giá trị DT_CE. Do đó, trong nghiên

cứu này, chúng ta sử dụng 2 chỉ số DT_TA và DT_CMV để nghiên cứu.

b) Biến giải thích

Biến đại diện cho cổ đông kiểm soát

Biến số quyền sở hữu của cổ đông kiểm soát được đo bằng cách sử dụng phương

pháp tương tự được sử dụng bởi La Porta et al.(1999). Do đó, tác giả thu thập quyền

sở hữu và kiểm soát trực tiếp cho các cổ đông lớn nhất. Tác giả phân biệt trường

hợp các cổ đông tư nhân, các tổ chức tài chính, tập đoàn và nhà nước. Trong trường

hợp cổ đông lớn nhất là nhà nước hay các thành viên cùng gia đình, thì biến

PERC_CAP được lấy là tổng số cổ phần của các cổ đông đại diện cho Nhà nước

hoặc tổng số cổ phần của các thành viên trong gia đình (Maury và Pajuste, 2002).

Sau đó, theo Le Maux (2002), tác giả chia mẫu tùy thuộc công ty bị chi phối bởi cổ

đông kiểm soát thiểu số, bị chi phối bởi một cổ đông kiểm soát đa số, hoặc tổ chức

rộng rãi. Hiện nay, ở Việt Nam không có quy định chính thức để phân biệt cổ đông

kiểm soát thiểu số với cổ đông kiểm soát đa số. Nhưng căn cứ theo Luật doanh

nghiệp Việt Nam và các văn bản hướng dẫn, cùng với thực tiễn hoạt động của các

doanh nghiệp. Tác giả chọn mức 50% quyền biểu quyết là điểm phân biệt giữa cổ

đông kiểm soát đa số và thiểu số. Cổ đông kiểm soát đa số là người nắm giữ từ 50%

trở lên quyền biểu quyết một mình hoặc với cùng cổ đông khác (thành viên gia đình

hoặc các cổ đông khác cùng tham gia vào thỏa thuận cổ đông). Cổ đông kiểm soát

thiểu số là người nắm giữ dưới 50% quyền biểu quyết nhưng có khả năng chi phối

hội đồng quản trị với các thành viên liên kết với họ. Thành viên HĐQT liên kết với

các cổ đông kiểm soát của một công ty là các nhà quản lý, các cá nhân, ngân hàng,

công ty bảo hiểm, nhân viên, các chi nhánh nhà nước, và các cổ đông khác liên quan

đến các cổ đông kiểm soát trong một thỏa thuận cổ đông. Do đó, việc cổ đông kiểm

soát có thể bao gồm một số đồng minh trong liên minh kiểm soát. Một công ty được

coi là tổ chức rộng rãi khi nó không bị chi phối, hoặc bởi một cổ đông kiểm soát đa

số hoặc một cổ đông kiểm soát thiểu số.

Biến PERC_ CAP đại diện cho quyền biểu quyết của cổ đông kiểm soát, được

tính bằng tỷ lệ của số cổ phiếu do cổ đông kiểm soát nắm giữ, hoặc có thể chi phối

so với tổng số lượng cổ phiếu của công ty.

Biến kiểm soát

Tác giả cũng nghiên cứu các biến điều khiển thông thường, có ảnh hưởng đến cấu

trúc nợ của công ty trong các nghiên cứu tài chính trước. Các biến này bao gồm: cơ

hội phát triển, quy mô doanh nghiệp, năng lực tài chính, lợi nhuận, rủi ro hoạt động,

thuế, và phân loại ngành doanh nghiệp.

Theo nghiên cứu của Rajan và Zingales (1995), biến số MTB là tỷ lệ giá trị thị

trường của cổ phiếu so với giá trị sổ sách của cổ phiếu, được sử dụng đại diện cho

cơ hội tăng trưởng. Titman (1984), Bradley và các cộng sự (1984) và Titman và

Wessels (1988) tìm thấy một mối quan hệ nghịch chiều giữa đòn bẩy và cổ đông

khác cho cơ hội phát triển. Myers (1977) vấn đề thiếu đầu tư cho thấy mối quan hệ

nghịch chiều giữa tăng trưởng và nợ.

Biến LOGTA là quy mô doanh nghiệp, sử dụng logarit của tổng tài sản theo

nghiên cứu của Faccio et al. (2002). Rajan và Zingales (1995) cho rằng quy mô

doanh nghiệp có thể đại diện cho khả năng phá sản, quy mô càng nhỏ thì khả năng

phá sản càng cao. Một số nghiên cứu tìm thấy kết quả không rõ ràng về mối quan hệ

giữa đòn bẩy và quy mô doanh nghiệp (Kim và Sorensen,1986; Rajan và Zingales,

1995).

Biến FIXED_ASS_TA là tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản theo nghiên cứu

của Kremp và Bloch (1999). Rajan và Zingales (1995) khẳng định rằng tài sản hữu

hình có thể được cầm cố thế chấp như tài sản đảm báo cho các khoản vay và do đó

có thể giảm chi phí nợ. Do đó, tác giả kỳ vọng mối quan hệ thuận chiều giữa đòn

bẩy và tài sản hữu hình. Bên cạnh đó, tỷ lệ hàng hóa tài sản vô hình được xác định

trong bảng cân đối là một đại diện quan trọng của tài sản vô hình trong công ty. Tài

sản này bao gồm bằng sáng chế và công tác R&D của doanh nghiệp. Nó có thể biện

minh cho việc sử dụng vốn cổ phần vì công ty không tài sản thế chấp.

Lợi nhuận doanh nghiệp được đo bằng các tỷ số về lợi nhuận (trước trả lãi suất,

thuế trên tổng tài sản như EBITDA_TA. Chúng ta cũng có thể sử dụng lợi nhuận

sau khấu hao tài sản hữu hình và tài sản vô hình như EBIT_TA. Myers và Majluf

(1984) cho thấy rằng các công ty có lợi nhuận nhiều hơn sử dụng ít nợ hơn vì họ có

đủ quỹ nội bộ cho việc đầu tư và phát triển. Một số nghiên cứu thực nghiệm tìm

thấy một mối quan hệ nghịch chiều giữa lợi nhuận và đòn bẩy (Friend và Lang,

1988).

Một biến số được đề cập đến là sự biến động của doanh thu thuần. Rất nhiều

nghiên cứu đề cập đến biến số này như Titman và Wessels (1988); Friend và Lang

(1988). Biến động thu nhập tăng được coi là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với

chủ nợ (Ferri và Jones, 1979; Bradley và cộng sự, 1984; Mehran, 1992). Biến động

thu nhập có quan hệ ngược chiều với đòn bẩy. Việc tính toán biến động thu nhập

bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận kế toán của công ty với dữ liệu của 4 năm trước

và thu được hai biến RISK_EBIT và RISK_EBITDA. Tuy nhiên, trong nghiên cứu

này, tác giả không sử dụng biến số này. Do việc tính toán độ lệch chuẩn cần dữ liệu

của 4 năm trước, trong khi chuỗi thời gian chúng ta khảo sát là 6 năm. Nếu sử dụng

số liệu này thì số lượng quan sát chỉ sử dụng được từ năm 2011 đến 2013, do đó ảnh

hưởng tiêu cực đến tính chính xác của kết quả nghiên cứu. Vì vậy, chúng ta loại

biến RISK_EBIT và RISK_EBITDA ra khỏi mô hình.

Biến NDTS là tỷ lệ khấu hao hàng năm trên tổng tài sản được sử dụng để nắm bắt

được là chắn thuế, theo lập luận đưa ra bởi De Angelo và Masulis (1980). Họ cho

rằng, các công ty với một mức độ cao của tỷ kệ khấu hao dự kiến sẽ nhận được ít lợi

ích từ việc sử dụng đòn bẩy, dẫn đến ít sử dụng vốn vay hơn. Tuy nhiên, cũng có

nhiều nghiên cứu thực nghiệm chứng thực cho quan điểm cho rằng lá chắn thuế

không nợ có liên quan âm đến với đòn bẩy (Wald, 1999; Chaplinsky và Niehaus,

1993; Brailsford và cộng sự, 2002). Trong nghiên cứu này, tác giả không sử dụng

biến số này do muốn tập trung vào vai trò của cấu trúc sở hữu đến mức độ sử dụng

nợ của doanh nghiệp.

Các đặc tính riêng của từng ngành công nghiệp được xem là quan trọng trong

việc giải thích đòn bẩy của công ty. Doanh nghiệp thuộc các ngành công nghiệp

phải đối mặt với điều kiện thị trường tương tự như nhau và có các đặc điểm rủi ro

như nhau (Ferri và Jones, 1979). Titman và Wessels (1988) cho rằng các công ty

trong lĩnh vực công nghiệp sử dụng ít nợ hơn. Dựa trên phân loại của ủy ban chứng

khoán, tác giả xây dựng các biến giả để kiểm soát các tác động của phân loại lĩnh

vực trên mức độ tỷ lệ nợ. Tác giả sử dụng bốn biến dự kiến để kiểm soát xem các

công ty thuộc ngành công nghiệp, hàng tiêu dùng, dịch vụ, hoặc lĩnh vực công nghệ

mới. Phân ngành trong bài dựa vào tiêu chí phân ngành của các công ty chứng

khoán và trang web vietstock. Việc phân ngành này dựa trên tiêu chuẩn NAICS

2007 (The North American Industry Classification System) để áp dụng cho việc

phân ngành, vì các lý do như: tính phổ biến, bao quát cao; được sự hỗ trợ của nhiều

tổ chức quốc tế; có nhiều điểm tương đồng với hệ thống phân ngành VSIC 2007 của

Việt Nam; có trật tự logic cao trong việc sắp xếp thứ tự ngành.

Bảng 3.1: Các biến số sử dụng trong mô hình

Ký hiệu Giải thích

Biến số

Kỳ vọng quan hệ với biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc

DT_TA Tỷ lệ giá trị sổ sách tổng số nợ so với tổng tài sản

DT_CMV

Tỷ lệ giá trị sổ sách tổng nợ trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng với giá trị sổ sách của tổng nợ.

Biến độc lập

PERC_ CAP Số lượng cổ phần sở hữu bởi cổ đông

kiểm soát

+ (mức độ sở hữu nhỏ)

- (mức độ sở hữu lớn)

MTB -

Tỷ lệ giá trị thị trường của cổ phiếu so với giá trị sổ sách của cổ phiếu

LOGTA Quy mô doanh nghiệp +

Tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản +

FIXED_ASS _TA

EBITDA_T A Tỷ số về lợi nhuận (trước trả lãi suất, thuế) trên tổng tài sản

TYPE SECTOR: Biến giả về ngành nghề

CONS_GOO Biến giả đại diện cho ngành hàng tiêu

DS dùng

INDUST Biến giả đại diện ngành hàng sản xuất và công nghiệp

SERV Biến giả đại diện cho ngành dịch vụ

TECH_INF O Biến giả đại diện cho ngành công nghệ cao

Nguồn: Tổng hợp của tác giả2

3.2.3. Mô hình

DT(k)it = β0 + β1 * PERC_CAPit + β2 * MTBit+ β3 * LOGTAit + β4 *

FIXED_ASS_TAit+ β5 * EBITDA_TAit+ β6 (biến giả ngành nghề) + εi,t.

3.3. Phương pháp nghiên cứu

Bước 1: Thống kê mô tả biến phụ thuộc và biến giải thích của mô hình để đưa ra

các nhận định ban đầu về đặc điểm của mẫu nghiên cứu .

Bước 2: Kiểm định mức độ tác động của các biến giải thích đến biến phụ thuộc

và ý nghĩa thống kê của các tham số hồi quy: Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp

giữa mô hình hồi quy gộp (Panel OLS model), mô hình tác động cố định (Fixed

Effect Model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model –

REM) bằng phương pháp kiểm định F-limer test và kiểm định Hausman test.

Dữ liệu bảng là dạng dữ liệu có nhiều ưu điểm nhưng gây nhiều khó khăn cho

người nghiên cứu khi ước lượng. Giả sử mô hình hồi quy đơn giản của dữ liệu bảng

có dạng sau:

i là các đơn vị chéo (i= 1,2,3,…,N)

t là các thời gian chéo (t= 1,2,3,…,N)

2 Dấu (-) biểu thị tương quan nghịch giữa 2 nhân tố

Dấu (+) biểu thị tương quan thuận giữa 2 nhân tố

Có 3 phương pháp phổ biến dùng để hồi quy dữ liệu bảng:

- Phương pháp hồi quy gộp (Panel OLS): Đây là phương pháp đơn giản nhất khi

hồi quy dữ liệu bảng vì không kể đến tính chất không gian và thời gian của dữ liệu,

tức xem các hệ số , không thay đổi theo thời gian và không gian.

- Phương pháp tác động cố định (FEM): Đây là phương pháp được dùng khá

phổ biến. Trong phương pháp này, hệ số chặn thay đổi theo không gian ( ). Mỗi

công ty sẽ có một hệ số chặn riêng. Kỹ thuật để tính toán hệ số gốc thay đổi lả dùng

cách đặt biến giả:

Sẽ có (N-1) biến giả theo không gian.

- Phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM): Trong phương pháp tác động ngẫu

nhiên REM, chỉ có một hệ số gốc chung cho các quan sát, là giá trị trung bình của

NxT quan sát. Chênh lệch ngẫu nhiên ở hệ số gốc sẽ được đưa vào sai số

Hệ số gốc trong mô hình (3.1) được viết lại như sau :

Phương trình (3.1) được viết lại dưới dạng

Các bước lựa chọn mô hình

Đầu tiên, dùng kiểm định F-limer test để kiểm định sự phù hợp giữa mô hình

FEM và Panel OLS với giả thuyết H0 là kiểm định FEM là dư thừa, tức không cần

xét khác biệt mang tính cá nhân.

(1) Nếu giả thuyết H0 được chấp nhận, tức mô hình Panel OLS phù hợp hơn, và

lúc này không cần kiểm định REM nữa.

(2) Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, lúc này mô hình FEM là phù hợp hơn Panel

OLS. Và vì vậy, sẽ tiến hành bước tiếp theo là chọn giữa FEM và REM bằng

Hausman test.

Kiểm định Hausman (1978) với giả thuyết H0 là không có sự khác biệt giữa ước

lượng bằng mô hình FEM và REM:

Nếu giả thuyết Ho được chấp nhận, tức không có sự khác biệt giữa ước lượng

theo FEM và REM. Lúc này, REM sẽ được chọn do không làm giảm bậc tự do của

mô hình.

Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, tức có sự khác biệt giữa ước lượng theo FEM và

REM. Và khi đó, mô hình FEM là phù hợp hơn vì lúc này ước lượng theo REM sẽ

bị chệch.

Bước 3: Khắc phục các vấn đề trong xử lý dữ liệu bảng. Trong dữ liệu bảng, có 2

vấn đề lớn cần khắc phục đó là tự tương quan và phương sai thay đổi. Hậu quả của

hai hiện tượng này đều khá nghiêm trọng, có thể làm sai lệch đáng kể kết quả hồi

quy, tham số ước lượng nếu không được xử lý.

Vấn đề tự tương quan thường chỉ xảy ra trong mô hình REM vì mô hình này

quan tâm đến cả những khác biệt của riêng các đối tượng phân tích qua thời gian

đóng góp vào mô hình. Nhưng bù lại, REM lại loại bỏ tốt yếu tố phương sai thay

đổi.

Ngược lại với mô hình REM, mô hình FEM có tính tác động theo thời gian, do

đó, yếu tố tự tương quan gần như không có trong mô hình này. Trong khi đó, FEM

xét đến các khác biệt cá nhân giữa các công ty trong mẫu nên vấn đề phương sai

thay đổi lại là vấn đề tiềm tàng cần giải quyết trong mô hình này.

Do đó, nếu kết quả kiểm định ở bước 2 xác định mô hình hồi quy phù hợp là

REM thì luận văn sẽ khắc phục tự tương quan còn nếu mô hình hồi quy phù hợp là

FEM thì luận văn sẽ khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trong phần dư.

3.4 Thống kê mô tả và các kiểm định

3.4.1. Thống kê mô tả

Tính toán các chỉ tiêu thông kê của dữ liệu giúp người đọc biết được tổng quan

về các mẫu. Nó bao gồm các thông tin về trung bình, độ lệch, phương sai, quy luật

dữ liệu.

Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mô tả thống kê, được

tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số

lượng các quan sát trong tập.

Số trung vị (median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một mẫu,

một quần thể, hay một phân bố xác suất. Nó là giá trị giữa trong một phân bố, mà số

số nằm trên hay dưới con số đó là bằng nhau. Điều đó có nghĩa rằng 1/2 quần thể sẽ

có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, và một nửa quần thể sẽ có giá trị bằng

hoặc lớn hơn số trung vị.

Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn, là một đại lượng thống kê mô tả dùng để

đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính

ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Nếu gọi X là giá trị của

công cụ tài chính, m = E(X) là trung bình động của X, S là phương sai, d là độ lệch

chuẩn thì độ lệch chuẩn sẽ được tính toán như sau:S = E[(X – m)2] d = Căn bậc hai

của S

Tần suất và biểu đồ phân bổ tần suất, tần suất là số lần suất hiện của biến quan

sát trong tổng thể, giá trị các biến qua sát có thể hội tụ, phân tán, hoặc phân bổ theo

một mẫu hình nào đó, quy luật nào đó.

Kiểm định tương quan biến, Hệ số tương quan đo mức độ phụ thuộc tuyến tính

giữa hai biến (X & Y); khi hệ số tương quan càng gần bằng không quan hệ càng

lỏng lẻo; càng gần 1 càng chặt; nếu cùng dấu là tương quan thuận và ngược lại là

nghịch. Theo quy ước các biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0,3 được coi là biến

rác, không có ý nghĩa nghiên cứu. Cụ thể :

±0.01 đến ±0.1: Mối tương quan quá thấp, không đáng kể

±0.2 đến ±0.3 : Mối tương quan thấp

±0.4 đến ±0.5: Mối tương quan trung bình

±0.6 đến ±0.7: Mối tương quan cao

±0.8 trở lên : Mối tương quan rất cao

3.4.2. Hồi quy và kiểm định với mô hình FEM

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

các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn

vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm

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

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

thuộc.

Mô hình ước lượng sử dụng:

Yit = Ci + β Xit + Uit *

Trong đó

Yit : thời gian (năm).

Xit : biến độc lập

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

β : hệ số góc đối với nhân tố X.

Uit : phần dư.

Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “C” để phân biệt hệ số chặn của

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

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

hoạt động của doanh nghiệp.

3.4.3. Hồi quy và kiểm định với mô hình REM

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

định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn

vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố

định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả

sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự

khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp

hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến

giải thích) được xem là một biến giải thích mới. Ý tưởng cơ bản của mô hình ảnh

hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình: Yit = Ci + β Xit + Uit

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

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

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

σ2. Thay vào mô hình ta có: Yit = C + β Xit + εi + uit hay Yit = C + β Xit + wit

wit = εi + uit

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

từng doanh nghiệp) và uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng

theo từng đối tượng và theo thời gian.

3.4.4. Kiểm định các kết quả phân tích

Kiểm định Hausman lựa chọn mô hình phù hợp, Để xem xét mô hình FEM hay

REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman. Thực chất kiểm định Hausman

để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa εi và các biến độc lập hay không. Giả thiết:

Ho: εi và biến độc lập không tương quan

H1: εi và biến độc lập có tương quan

Khi giá trị P_value <0.05 ta bác bỏ Ho, khi đó εi và biến độc lập tương quan với

nhau ta sử dụng mô hình tác động cố định.

Ngược lại, ta sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên.

Kiểm định giả thiết về hệ số hồi qui: (Mức ý nghĩa  =0,05), Kiểm định giả thiết

về hệ số hồi qui j, mục đích là xem xét liệu j có bằng 0 hay không, nếu j=0 thì

,0

biến độc lập Xj không có tác động riêng phần đến biến phụ thuộc. Giả thiết:

 H0: j=0;

 H1: j0



 Với mức ý nghĩa  miền bác bỏ là:



t (;2/ ) kn   value  



 Chấp nhận H0: Các biến độc lập Xj không có tác động riêng phần đến biến phụ

thuộc

 Bác bỏ H0: Các biến độc lập Xj có tác động riêng phần đến biến phụ thuộc

Kiểm định đa cộng tuyến (sử dụng hồi qui phụ): Kiểm định này nhằm phát hiện

ra hiện tượng đa cộng tuyến, là hiện tượng mà các biến độc lập có quan hệ tương

quan với nhau.

...





  1

,1 ti

 2

,2 ti

 k

, tki

 ti ,

, ti

Mô hình hồi qui chính: .

Xét các mô hình hồi qui phụ sau: Xj,t =0+1X1i,t+2X2i,t +…+j-1Xj-1i,t

+j+1Xj+1i,t +i,t.

Giả thiết:

H0: VIF > 10: Không có đa cộng tuyến

H1: VIF < 10: Có đa cộng tuyến

Trong đó VIF được tính theo công thức VIF = 1/(1-Rj

Tóm tắt chương 3

Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu của đề tài. Phương pháp nghiên

cứu sử dụng phương pháp hồi quy các biến độc lập đại diện cho nợ như tổng nợ trên

giá trị sổ sách tổng tài sản, tổng nợ trên giá trị thị trường của nợ và vốn chủ sở hữu;

với biến phụ thuộc là mức độ sở hữu cổ phần của cổ đông kiểm soát, tổng tài sản,

tài sản cố định trên tổng tài sản, giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, biến động của

lợi nhuận và ngành nghề kinh doanh. Đó là tiền đề để chúng ta bắt đầu tiến hành

nghiên cứu định lượng với số liệu của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng

khoán thành phố Hồ Chí Minh.

Chương 4. Nội dung và kết quả nghiên cứu

4.1. Tình hình sử dụng đòn bẩy và đặc điểm cấu trúc sở hữu thời kỳ 2008-2013

Với dữ liệu thu thập 209 các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2008 – 2013.

Tác giả đã sử dụng phần mềm Eview 8 để phân tích vấn đề và thu nhận được bước đầu các thông tin về các biến nghiên cứu như

dưới đây:

Bảng 4.1(a) Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy biến phụ thuộc DT_TA

FIXED_AS

DT_TA Mean 0.479671 Median 0.500727 Maximum 1.985964 Minimum 0.001982 Std. Dev. 0.209081 Skewness 0.212951 Kurtosis 4.50058 Jarque-Bera 107.9702 Probability 0 510.8495 Sum SumSq. Dev. 46.51258 Observations 1065 EBITDA_T A 0.180713 0.149808 0.813922 -0.3794 0.134418 1.033204 4.487809 287.7104 0 192.4598 19.22446 1065 S_TA PERC_CAP LOGTA 0.346890 0.315000 0.981190 0.016700 0.196940 0.425536 2.348374 50.98426 0 369.4378 41.26763 1065 13.71429 13.5168 17.73508 11.23688 1.174751 0.662974 3.146215 78.9661 0 14605.71 1468.362 1065 0.135590 0.072153 0.909500 0 0.170644 1.702726 5.817903 866.9843 0 144.4037 30.98295 1065 MTB 1.123437 0.91 11.010 -7.030 0.911858 2.126117 26.09275 24466.46 0 1196.46 884.6998 1065 CONS_GO ODS 0.177465 0 1 0 0.382241 1.688394 3.850674 538.1065 0 189 155.4592 1065 INDUST 0.298592 0 1 0 0.457855 0.880204 1.774759 204.1362 0 318 223.0479 1065 TECH_INF O SERV 0.025352 0.254460 0 0 1 1 0 0 0.157266 0.435762 6.039077 1.127475 37.47046 2.271199 59200.43 249.2077 0 0 27 271 26.31549 202.0413 1065 1065 Nguồn: thống kê bằng Eview 8

Bảng 4.1(b) Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy biến phụ thuộc DT_CMV

FIXED_AS

DT_CMV 0.504665 0.524812 0.951798 0.003047 0.245126 -0.120568 1.924678 53.84127 0 536.9635 63.87199 1064 EBITDA_T A 0.180657 0.149795 0.813922 -0.3794 0.134468 1.03417 4.486931 287.6787 0 192.2196 19.22092 1064 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum SumSq. Dev. Observations S_TA PERC_CAP LOGTA 13.71375 0.346887 13.51421 0.315 17.73508 0.98119 11.23688 0.0167 1.175173 0.197033 0.664143 0.425381 3.14581 2.346195 79.16188 51.03907 0 0 14591.43 369.0878 1468.037 41.26762 1064 1064 0.135718 0.072197 0.9095 0 0.170673 1.701674 5.813887 864.533 0 144.4037 30.96455 1064 MTB 1.123365 0.91 11.01 -7.03 0.912284 2.125375 26.06927 24394.86 0 1195.260 884.6940 1064 CONS_GO ODS 0.177632 0 1 0 0.382382 1.686899 3.84560 536.3273 0 189 155.4276 1064 TECH_INF O 0.025376 0 1 0 0.157338 6.036012 37.43344 59025.22 0 27 26.31485 1064 SERV INDUST 0.253759 0.298872 0 0 1 1 0 0 0.435366 0.457979 1.131720 0.878741 2.280791 1.772185 250.0589 203.7680 0 0 270 318 201.4850 222.9586 1064 1064 Nguồn: thống kê bằng Eview 8

Bảng trên cho thấy:

Mẫu xác định là 209 doanh nghiệp, khi thu thập dữ liệu về, một số quan sát chúng ta không thu thập đủ toàn bộ giá trị các biến,

khi thiếu chỉ một trong các biến thì quan sát không có giá trị và bị loại; sử dụng vào các mô hình hồi quy biến phụ thuộc DT_TA và

biến phụ thuộc DT_CMV. Với mô hình hồi quy biến phụ thuộc DT_TA, có 1065 quan sát có đầy đủ số liệu các biến DT_TA,

EBITDA_TA, FIXED_ASS_TA, PERC_CAP, LOGTA, MTB, CONS_GOODS, INDUST, SERV, TECH_INFO, do đó mô hình

có quy mô là có 1065 quan sát. Lý do là do số liệu của các doanh nghiệp công bố không đẩy đủ cho các năm, đặc biệt là năm 2008,

năm đầu của việc khảo sát.

Với mô hình hồi quy biến phụ thuộc DT_CMV, có 1064 quan sát có đầy đủ số

liệu các biến DT_CMV, EBITDA_TA, FIXED_ASS_TA, PERC_CAP, LOGTA,

MTB, CONS_GOODS, INDUST, SERV, TECH_INFO, do đó mô hình có quy mô

là có 1064 quan sát. Lý do là do số liệu của các doanh nghiệp công bố không đẩy đủ

cho các năm, đặc biệt là năm 2008, năm đầu của việc khảo sát.

Có sự khác biệt trong số quan sát của 2 mô hình trên là do số liệu của tổng công

ty cổ phần tổng hợp dịch vụ dầu khí (PET) có dữ liệu về DT_TA, nhưng không có

dữ liệu về biefn DT_CMV năm 2008.

Việc thay đổi quy mô này ko ảnh hưởng tới kết quả nghiên cứu cũng như bản

chất các biến nghiên cứu, bởi vì sai số rất nhỏ, chỉ là 1/1064.

Các dữ liệu nghiên cứu đều không có phân phối chuẩn.

Với cặp giả thiết:

Ho: Dữ liệu có phân phối chuẩn

H1: Dữ liệu không có phân phối chuẩn

Kiểm định Jarque-Bera cho kết quả P-value đều nhỏ hơn 5%, như vậy chúng ta

bác bỏ giả thiết Ho.

Hình dạng đồ thị đều nhọn do Kurtosis đều lớn hơn 0 và có giá trị lớn; phần lớn

các dữ liệu là lệch bên trái tung độ (do Skewness nhận giá trị dương), chỉ duy nhất

biến DT_CMV là lệch phải (do Skewness nhận cả giá trị âm).

Dữ liệu cũng có mức độ đồng nhất không cao tùy vào từng biên quan sát do

Std.Dev./Mean có cả giá trị lớn hơn và nhỏ hơn 1.

4.1.1 Tình hình nợ của các doanh nghiệp

Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ trên nợ cộng vốn chủ sở hữu theo giá thị

trường của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ

Chí Minh ở mức trung bình là 0,47 đến 0,5. Con số đó cho thấy trong cơ cấu vốn

của doanh nghiệp, trung bình có một nửa số tiền là của vốn chủ sở hữu, một nửa là

tiền vay. Đây là tỷ lệ tương đối hợp lý, vừa đủ đảm bảo an toàn cho người cho vay,

vừa tạo động lực cho sự phát triển của doanh nghiệp. Tuy nhiên, tỷ lệ nợ trên tổng

tài sản ở một số trường hợp các doanh nghiệp làm ăn thua lỗ ở mức 1,98 lần. Mức

độ biến động của tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cũng như nợ trên nợ cộng vốn chủ sở hữu

theo giá thị trường này ở mức trung bình 0,2 đến 0,24.

4.1.2 Đặc điểm cấu trúc sở hữu

Mức độ nắm giữ cổ phần của cổ đông kiểm soát trong các doanh nghiệp có trung

bình tại mức 34,67%. Với các doanh nghiệp cổ đông lớn kiểm soát đa số, con số

này đạt mức lớn nhất là 98,11%. Con số này thấp nhất ở mức 1,67%.

Không có nhiều sự chuyển đổi giữa các doanh nghiệp mà cổ đông kiểm soát nắm

giữ hơn 50% cổ phần hoặc ít hơn 50% cổ phần trong thời gian nghiên cứu. Điều đó

cũng nói lên tính ổn định của các doanh nghiệp với mốc cổ phần được chọn. Với

các doanh nghiệp mà cổ đông kiểm soát nắm hơn 50% cổ phần thì họ thường ít có

Doanh nghiệp cổ đông kiểm soát đa số

36%

Doanh nghiệp cổ đông kiểm soát thiểu số

64%

động cơ giảm số lượng cổ phần của mình xuống dưới 50%.

Nguồn: thống kê của tác giả

Hình 4.1: Cơ cấu doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố

Hồ Chí Minh

Ta thấy, các doanh nghiệp cổ đông kiểm soát thiểu số đang niêm yết trên sàn

chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh chiếm ưu thế với 64% số doanh nghiệp cũng

như quan sát, còn lại các doanh nghiệp cổ đông kiểm soát đa số chỉ chiếm số lượng

nhỏ hơn với 36%.

Với các doanh nghiệp mà cổ đông kiểm soát nắm hơn 50% cổ phần thì trung bình

số cổ phần mà cổ đông kiểm soát nắm giữ là 57,9%. Với nhóm doanh nghiệp này,

sự biến động cổ phần là ổn định hơn. Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ trung bình cũng cao hơn

tổng thể, ở mức 0.5 với tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và mức 0.55 với mức nợ trên nợ

cộng vốn chủ sở hữu theo giá thị trường.

Bảng 4.2 Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình với các doanh nghiệp mà cổ đông kiểm soát nắm hơn 50% cổ phần

FIXED_ASS_T

DT_CMV DT_TA EBITDA_TA A LOGTA PERC_CAP MTB

0.552483 0.508065 0.192935 0.154193 13.78261 0.579189 1.189891 Mean

0.558717 0.522937 0.161392 0.085487 13.51108 0.523630 0.940000 Median

Maximum 1.000000 1.095643 0.813922 0.909500 17.73508 0.981190 11.01000

0.003047 0.001982 -0.036109 0.000000 11.26285 0.500000 -7.030000 Minimum

0.265568 0.207991 0.129424 0.195460 1.185572 0.101241 1.087454 Std. Dev.

-0.035821 -0.106202 1.094647 1.522507 0.712215 1.651097 2.005982 Skewness

2.039036 2.208420 4.640563 4.779276 3.195792 5.253187 32.23193 Kurtosis

Jarque-Bera 15.36032 11.11127 122.8698 207.2988 34.36945 266.3556 13312.95

Probability 0.000462 0.003866 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Sum 219.3357 201.7020 76.01646 61.67725 5499.260 231.6756 436.6900

Sum Sq. Dev. 27.92853 17.13112 6.582924 15.24358 559.4217 4.089645 432.8152

Observations 397 397 394 400 399 400 367

Nguồn: thống kê bằng Eview 8

Với các doanh nghiệp mà cổ đông kiểm soát nắm ít hơn 50% cổ phần cổ phần thì trung bình số cổ phần mà cổ đông kiểm soát

nắm giữ là 23,03%. Với nhóm doanh nghiệp này, sự biến động cổ phần là không ổn định, với tỷ lệ Std.Dev./Mean ở mức 0,491;

đây là tỷ lệ khá cao cho thấy sự biến động mạnh của biến số này. Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ trung bình ở mức thấp hơn tổng thể, ở mức

0.5 với tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và mức 0.46 với mức nợ trên nợ cộng vốn chủ sở hữu theo giá thị trường.

Bảng 4.3 Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình với các doanh nghiệp mà cổ đông kiểm soát

nắm ít hơn 50% cổ phần

DT_CMV DT_TA EBITDA_TA FIXED_ASS_TA LOGTA PERC_CAP MTB

Mean 0.506924 0.465790 0.174437 0.119216 13.64477 0.230366 1.086116

Median 0.526097 0.492656 0.144373 0.057682 13.47298 0.206800 0.880000

Maximum 1.000000 1.985964 0.663587 0.828002 17.65501 0.499600 6.410000

Minimum 0.010599 0.029224 -0.379400 0.000000 11.23688 0.016700 0.150000

Std. Dev. 0.252952 0.208925 0.135505 0.153984 1.155870 0.113028 0.804211

Skewness -0.084503 0.385149 1.010505 1.757434 0.705677 0.388607 2.030653

Kurtosis 1.925449 5.766554 4.400288 6.178046 3.295052 2.288769 8.793968

Jarque-Bera 35.29948 246.3845 180.6030 678.3059 62.28269 33.52853 1476.896

Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Sum 362.9576 333.9713 125.0717 86.43191 9810.592 167.0155 768.9700

Sum Sq. Dev. 45.74916 31.25324 13.14690 17.16693 959.2742 9.249309 457.2562

Observations 716 717 717 725 719 725 708

Nguồn: thống kê bằng Eview 8

4.1.3 Đặc điểm khác

Biến tỷ lệ giá trị thị trường của cổ phiếu so với giá trị sổ sách của cổ phiếu có giá

trị trung bình đạt 1,123365; có giá trị lớn nhất là 11,01. Điều đó cho thấy giá trị thị

trường của doanh nghiệp thường lớn hơn giá trị sổ sách của nó, hàm ý kỳ vọng về

sự phát triển của doanh nghiệp của nhà đầu tư cũng như thị trường rất lạc quan.

Biến tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản có giá trị trung bình đạt 0.135718, giá

trị trung vị tại 0.072197; có giá trị nhỏ nhất là 0 và giá trị lớn nhất là 0,9095. Giá trị

trung bình ở bên phải giá trị trung vị, điều đó cho thấy số lượng doanh nghiệp có tỷ

lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản ở mức thấp dưới 0,13 nhiều hơn số lượng doanh

nghiệp có tỷ lệ này cao hơn mức trung bình.

Biến tỷ số về lợi nhuận (trước trả lãi suất, thuế) trên tổng tài sản có giá trị trung

bình đạt 0.180657; có giá trị nhỏ nhất là -0.379400 và giá trị lớn nhất là 0.813922.

Các biến này đều có phân phối lệch trái như đồ thị:

Hình 4.2: Phân phối lệch trái của các biến

4.2. Phân tích tương quan

Đồng thời với cơ sở dữ liệu về các doanh nghiệp niêm yết đã được thu thập trong

giai đoạn 2008 – 2013, tác giả đã tiến hành kiểm định Pearson Correlation để xem

xét mối liên hệ tương quan giữa các biến nghiên cứu được tác giả sử dụng với các

tiêu chuẩn kiểm định thống kê như dưới đây:

- Mức ý nghĩa α = 5%3; P-value > α chấp nhận Ho; P-value < α bác bỏ Ho.

- Ho: Cặp biến nghiên cứu không có mối liên hệ tương quan (độc lập)

- H1: Cặp biến nghiên cứu có mối liên hệ tương quan (phụ thuộc)

Kết quả phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến nghiên cứu được thể hiện như bảng dưới đây, dấu “+” cho biết tương

quan là cùng chiều, dấu “-“ là ngược chiều; giá trị càng lớn tương quan càng chặt, nhỏ hơn 0.3 tương quan là rất yếu4.

Bảng 4.4 Tương quan giữa các biến trong mô hình

EBITDA_TA PERC_CAP LOGTA MTB

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

DT_TA DT_CMV EBITDA_TA FIXED_ASS_TA PERC_CAP LOGTA MTB DT_TA 1 0.830996 -0.326109 -0.015197 0.073520 0.270039 -0.145646 DT_CMV 1 -0.455835 0.051585 0.027297 0.155056 -0.525594 1 0.057738 0.090504 -0.229049 0.338416 FIXED_ASS_TA 1 0.142401 -0.034962 -0.158092 1 0.056617 0.075518 1 0.155997 1

Bảng kết quả cho thấy, hệ số tương quan giữa các biến EBITDA_TA, FIXED_ASS_TA, PERC_CAP, LOGTA đều nhỏ hơn 0,3.

Điều đó hàm ý, hầu hết các biến độc lập trong mô hình có mối tương quan với nhau rất yếu. Do đó, trong mô hình không có hiện

Mối tương quan quá thấp, không đáng kể/

3 Trong một số trường hợp đăc biết sẽ xem xét thêm mức ý nghĩa 1% hoặc 10% nhằm tăng hoặc giảm tính chính xác để đạt được các kết luận nghiên cứu mong muốn. 4 Theo Nunnally & Burnstein(1994), hệ số tương quan các biến sẽ có các mức độ phân loại như sau: ±0.01 đến ±0.1: ±0.2 đến ±0.3 : Mối tương quan thấp/ ±0.4 đến ±0.5:

Mối tương quan trung bình/ ±0.6 đến ±0.7: Mối tương quan cao/ ±0.8 trở lên: Mối tương quan rất cao

tượng đa cộng tuyến.

4.3. Lựa chọn mô hình phù hợp

Với các biến giả ngành nghề như dịch vụ, công nghiệp, hàng tiêu dùng, công

nghệ cao và các ngành nghề khác, chúng ta không thể sử dụng mô hình FEM để hồi

quy do khi chúng ta hồi quy mô hình này sẽ mắc lỗi về dữ liệu. Do đó, với các biến

này, chúng ta sẽ sử dụng mô hình Panel OLS và REM để kiểm định mối quan hệ

của chúng.

Trong trường hợp hồi quy tiếp theo, chúng ta loại bỏ các biến giả về ngành nghề

như biến CONS_GOODS, INDUST, SERV, TECH_INFO ra khỏi mô hình. Tiếp

đó, chúng ta cũng chia thành 3 trường hợp để hồi quy: thứ nhất, hồi quy với toàn bộ

các quan sát; thứ hai, hồi quy với các quan sát mà cổ đông kiểm soát đa số; thứ ba,

hồi quy với các quan sát mà cổ đông kiểm soát thiểu số.

4.3.1 Hồi quy với các biến giả ngành nghề

a. Ước lượng biến DT_TA

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS và REM (1)

Panel OLS REM

Dependent Variable: DT_TA

Variable Coefficient Prob. Coefficient Prob.

PERC_CAP 0.095822 0.0015 -0.021783 0.5857

MTB -0.015570 0.0285 0.006568 0.1593

LOGTA 0.035459 0.0000 0.068922 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.039842 0.2483 0.044766 0.0590

EBITDA_TA -0.483272 0.0000 -0.379891 0.0000

CONS_GOODS 0.141435 0.0000 0.142125 0.0001

INDUST 0.106528 0.0000 0.130410 0.0000

SERV 0.081125 0.0000 0.089116 0.0076

TECH_INFO 0.157842 0.0000 0.123216 0.1218

C -0.011183 0.8780 -0.495110 0.0000

R-squared 0.218984 0.195997

Adjusted R-squared 0.212321 0.189138

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000

Như vậy kết quả ước lượng trên cho thấy:

(i) Đối với phương pháp Panel OLS, kết quả cho thấy mô hình ước lượng là phù

hợp (do Prob(F-statistic) = 0 < 5%), mô hình giải thích được 21.89 % tác động của

các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát có tác động cùng chiều tới

quyết định cơ cấu nợ, cụ thể khi số lượng cổ phần sở hữu bởi cổ đông kiểm soát

tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.095822 đơn vị.

o Tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách có tác động

ngược chiều tới quyết định cơ cấu nợ, cụ thể khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm

tỷ lệ nợ/tổng tài sản giảm đi 0.015570 đơn vị. Tỷ số này đại diện cho cơ hội tăng

trưởng của doanh nghiệp. Điều đó có nghĩa là doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng

tăng lên thì cơ cấu nợ giảm đi. Vậy điều đó phù hợp với kết luận của Myers (1977),

Titman (1984), Bradley và các cộng sự (1984) và Titman và Wessels (1988).

o Tổng tài sản có tác động cùng chiều tới quyết định cơ cấu nợ. Điều này thể

hiện doanh nghiệp có quy mô càng lớn thì vay nợ càng nhiều.

o Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy và thiết bị) trên tổng tài

sản không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ.

o Tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản có tác động ngược chiều tới quyết định cơ cấu nợ,

cụ thể khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản giảm đi 0.483272

đơn vị. Điều đó được hiểu là doanh nghiệp càng có nhiều lợi nhuận thì họ càng có ít

nhu cầu vay nợ do có thể sử dụng nguồn lợi nhuận để phát triển doanh nghiệp.

o Các biến giả ngành nghề đều có ý nghĩa. Cụ thể: Khi số lượng cổ phần sở hữu

của cổ đông kiểm soát, tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu

sổ sách, tổng tài sản, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy và thiết

bị) trên tổng tài sản, tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản như nhau thì tỷ lệ nợ/tổng tài sản

của nhóm khác 4 nhóm ngành (tiêu dùng, công nghiệp và sản xuất, dịch vụ, công

nghệ cao) ít hơn nhóm công ty thuộc lĩnh vực công nghệ cao là 0.157842 đơn vị,

nhóm hàng tiêu dùng là 0.141435 đơn vị, nhóm công nghiệp và sản xuất là

0.106528 đơn vị, nhóm dịch vụ là 0.081125 đơn vị. Điều đó có nghĩa là khi các điều

kiện khác là như nhau thì nhóm ngành công nghệ cao có tỷ lệ nợ /tổng tài sản lớn

nhất, sau đó đến ngành hàng tiêu dùng, công nghiệp và sản xuất, dịch vụ, ngành

khác.

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

(do Prob(F-statistic) = 0 < 5%), mô hình giải thích được 19.59 % tác động của các

biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát không có tác động tới quyết

định cơ cấu nợ.

o Tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách không có

tác động tới quyết định cơ cấu nợ.

o Tổng tài sản có tác động cùng chiều tới quyết định cơ cấu nợ.

o Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy và thiết bị) trên tổng tài

sản không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ.

o Tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản có tác động ngược chiều tới quyết định cơ cấu nợ,

cụ thể khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản giảm đi 0.379891

đơn vị. Điều đó được hiểu là doanh nghiệp càng có nhiều lợi nhuận thì họ càng có ít

nhu cầu vay nợ do có thể sử dụng nguồn lợi nhuận để phát triển doanh nghiệp. Điều

đó phù hợp với các kết luận của các nhà nghiên cứu Myers và Majluf (1984) và

Friend và Lang, 1988.

o Các biến giả ngành nghề, trừ biến ngành nghề công nghệ cao đều có ý nghĩa.

Cụ thể: Khi số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát, tỷ lệ giá trị thị trường

của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách, tổng tài sản, tỷ lệ tài sản cố định hữu

hình (bất động sản, nhà máy và thiết bị) trên tổng tài sản, tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản

như nhau thì tỷ lệ nợ/tổng tài sản của nhóm khác 4 nhóm ngành (tiêu dùng, công

nghiệp và sản xuất, dịch vụ, công nghệ cao) ít hơn nhóm hàng tiêu dùng là 0.142125

đơn vị, nhóm công nghiệp và sản xuất là 0.130410 đơn vị, nhóm dịch vụ là

0.089116 đơn vị. Điều đó có nghĩa là khi các điều kiện khác là như nhau thì nhóm

ngành hàng tiêu dùng có tỷ lệ nợ /tổng tài sản lớn nhất, sau đó đến công nghiệp và

sản xuất, dịch vụ, ngành khác. Điều này phù hợp với thực tế, do mặc dù số lượng

tiền vay của các đơn vị kinh doanh trong lĩnh vực công nghiệp nhiều hơn, nhưng do

giá trị của các doanh nghiệp công nghiệp thường lớn nên tỷ lệ nợ thường nhỏ hơn

các doanh nghiệp trong lĩnh vực hàng tiêu dùng.

b. Ước lượng biến DT_DMV

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mô hình DT_DMV theo Panel OLS và REM (2)

Panel OLS REM

Dependent Variable: DT_CMV

Variable Coefficient Prob. Coefficient Prob.

PERC_CAP 0.092779 0.0021 -0.005549 0.8941

MTB -0.116534 0.0000 -0.096334 0.0000

LOGTA 0.029320 0.0000 0.073794 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.028348 0.4111 0.084144 0.0012

EBITDA_TA -0.583066 0.0000 -0.422084 0.0000

CONS_GOODS 0.127807 0.0000 0.120294 0.0008

INDUST 0.111527 0.0000 0.130245 0.0000

SERV 0.081385 0.0000 0.092579 0.0039

TECH_INFO 0.169955 0.0000 0.126336 0.0986

C 0.229481 0.0017 -0.420345 0.0001

R-squared 0.432943 0.450301

Adjusted R-squared 0.428101 0.445607

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000

Như vậy kết quả ước lượng trên cho thấy:

(i) Đối với phương pháp Panel OLS, kết quả cho thấy mô hình ước lượng là phù

hợp (do Prob(F-statistic) = 0 < 5%), mô hình giải thích được 43.29 % tác động của

các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết. Đây là một kết quả

cao trong các nghiên cứu xã hội. Trong đó: Các biến độc lập khác có ý nghĩa tương

tự với trường hợp hồi quy biến độc lập là DT_TA.

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

(do Prob(F-statistic) = 0 < 5%), mô hình giải thích được 45.03 % tác động của các

biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết. Trong đó:

o Các biến độc lập khác có ý nghĩa tương tự với trường hợp hồi quy biến độc lập là DT_TA.

o Tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách có tác động tới quyết định cơ cấu nợ.

o Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy và thiết bị) trên tổng tài sản có tác động đến quyết định cơ cấu nợ.

4.3.2 Hồi quy toàn bộ các quan sát

Việc hồi quy tiến hành với toàn bộ các quan sát, bao gồm 1064 quan sát.

a. Nghiên cứu biến độc lập DT_TA

Bảng 4.7: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (3)

Panel OLS FEM REM

Dependent Variable: DT_TA

Variable Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob.

PERC_CAP 0.100432 0.0010 -0.063217 0.2218 -0.012914 0.7465

MTB -0.024983 0.0006 0.014371 0.0037 0.006032 0.1969

LOGTA 0.040068 0.0000 0.102562 0.0000 0.070944 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.029975 0.3990 0.034909 0.1660 0.045980 0.0529

EBITDA_TA -0.380242 0.0000 -0.332109 0.0000 -0.361346 0.0000

C -0.003824 0.9591 -0.865820 0.0000 -0.440762 0.0000

R-squared 0.163660 0.450301 0.180945

Adjusted R-squared 0.159711 0.445607 0.177078

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000

Như vậy kết quả ước lượng trên cho thấy:

(i) Với cả 3 phương pháp ước lượng, mô hình ước lượng đều là phù hợp (do

Prob(F-statistic) = 0 < 5%); mặt khác, mô hình FEM giải thích được 45.03 % tác

động của các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết, nhiều hơn so

với 16.36% của mô hình Panel OLS và 18.09% của mô hình REM. Đây là một tỷ lệ

cao trong các nghiên cứu tương tự về quan hệ sở hữu và nợ. Điều đó cũng hàm ý

rằng mô hình tác giả sử dụng để ước lượng mối quan hệ này là hợp lý. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát có tác động cùng chiều tới

quyết định cơ cấu nợ trong mô hình Panel OLS, còn trong mô hình FEM và mô hình

REM thì biến số này không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp.

Cụ thể khi số lượng cổ phần sở hữu bởi cổ đông kiểm soát tăng thêm 1 đơn vị sẽ

làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.100432 đơn vị. Điều này hỗ trợ nhận định, khi

số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát tăng lên thì công ty cũng tăng mức

độ sử dụng nợ.

o Tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách trong mô

hình Panel OLS và mô hình FEM có tác động tới quyết định cơ cấu nợ, còn trong

mô hình REM không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ. Tuy nhiên, sức tác động

của biến số này trong 2 mô hình lại không giống nhau. Trong mô hình Panel OLS

thì ngược chiều, trong mô hình FEM thì cùng chiều. Nhưng giá trị này đều nhỏ, ở

mức 0.024983 và 0.014371 nên không có tác động nhiều đến giá trị biến phụ thuộc.

o Tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động cùng chiều tới quyết định cơ

cấu nợ. Trong đó, tổng tài sản mô hình FEM có tác động mạnh nhất đến quyết định

nợ, khi tổng tài sản tăng thêm 1% thì tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.102562 đơn

vị

o Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy và thiết bị) trên tổng tài

sản trong cả 3 mô hình đều không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ.

o Tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động ngược chiều

tới quyết định cơ cấu nợ, cụ thể khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng

tài sản giảm đi khoảng 0.33 đến 0.38 đơn vị.

Lựa chọn giữa Panel OLS và FEM

Bảng 4.8: Kiểm định Redundant Test mô hình (3) so sánh Panel OLS và FEM

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 0.0000

Nguồn: Tính toán từ Eview 8 Kiểm định Redundant về việc so sánh mô hình Panel OLS và FEM cho thấy mô

Cross-section Chi-square 21.512947 (206,853) 1942.3526 89 206 0.0000

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài5.

Lựa chọn giữa FEM và REM

Bảng 4.9: Kiểm định Hausman Test mô hình (3) so sánh FEM và REM

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq. Chi-Sq.

Test Summary Statistic d.f. Prob.

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section random 37.563375 5 0.0000

Kiểm định Hausman Test về việc so sánh mô hình FEM và REM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

5 Ho: Mô hình Panel OLS là hợp lý/ H1: Mô hình Panel OLS là không hợp lý, Pvalue < 5% bác bỏ Ho 6 Ho: Mô hình REM là hợp lý/ H1: Mô hình REM là không hợp lý, Pvalue < 5% bác bỏ Ho

của đề tài6.

b. Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV

Bảng 4.10: Kết quả ước lượng mô hình DT_CMV theo Panel OLS, FEM và REM (4)

Panel OLS FEM REM

Dependent Variable: DT_CMV

Variable Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob.

PERC_CAP 0.098843 0.0012 -0.044562 0.4384 0.005999 0.8858

MTB -0.125942 0.0000 -0.086915 0.0000 -0.097071 0.0000

LOGTA 0.033830 0.0000 0.133732 0.0000 0.076456 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.018342 0.6050 0.065076 0.0203 0.086240 0.0009

EBITDA_TA -0.485841 0.0000 -0.324478 0.0000 -0.399491 0.0000

C 0.238187 0.0014 -1.166420 0.0000 -0.379082 0.0005

R-squared 0.394502 0.878663 0.441797

Adjusted R-squared 0.391640 0.848613 0.439159

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000

Như vậy kết quả ước lượng trên cho thấy:

(i) Với cả 3 phương pháp ước lượng, mô hình ước lượng đều là phù hợp (do

Prob(F-statistic) = 0 < 5%); mặt khác, mô hình FEM có thể giải thích được 87.86%

tác động của các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết, vượt trội

so với 39.45% của mô hình Panel OLS và 44.17% của mô hình REM. Đây là một tỷ

lệ cao so với các nghiên cứu tương tự về quan hệ sở hữu và nợ. Điều đó cũng hàm ý

rằng mô hình tác giả sử dụng để ước lượng mối quan hệ này là hợp lý. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát có tác động cùng chiều tới

quyết định cơ cấu nợ trong mô hình Panel OLS, còn trong mô hình REM và mô

hình REM thì biến số này không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ của doanh

nghiệp. Cụ thể khi số lượng cổ phần sở hữu bởi cổ đông kiểm soát tăng thêm 1 đơn

vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.098843 đơn vị. Điều này hỗ trợ nhận

định, khi số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát tăng lên thì công ty cũng

tăng mức độ sử dụng nợ.

o Tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách trong cả 3

mô hình Panel OLS, mô hình FEM và REM có tác động ngược chiều tới quyết định

cơ cấu nợ.

o Tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động cùng chiều tới quyết định cơ

cấu nợ. Trong đó, tổng tài sản mô hình FEM có tác động mạnh nhất đến quyết định

nợ, khi tổng tài sản tăng thêm 1% thì tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.133732 đơn

vị

o Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy và thiết bị) trên tổng tài

sản trong mô hình Panel OLS không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ. Nhưng

ở mô hình FEM và REM thì biến này có ý nghĩa, cụ thể khi tỷ lệ này tăng thêm 1

đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm từ 0.06 đến 0.08 đơn vị.

o Tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động ngược chiều

tới quyết định cơ cấu nợ, cụ thể khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng

tài sản giảm đi khoảng 0.32 đến 0.48 đơn vị.

Lựa chọn giữa Panel OLS và FEM

Bảng 4.11: Kiểm định Redundant Test mô hình (4) so sánh Panel OLS và FEM

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 16.503232 (206,852) 0.0000

1710.3582

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

86 206 0.0000 Cross-section Chi-square

Kiểm định Redundant về việc so sánh mô hình Panel OLS và FEM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

Lựa chọn giữa FEM và REM

Bảng 4.12: Kiểm định Hausman Test mô hình (4) so sánh FEM và REM

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq. Chi-Sq.

Test Summary Statistic d.f. Prob.

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section random 61.750380 5 0.0000

Kiểm định Hausman Test về việc so sánh mô hình FEM và REM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

4.3.3 Hồi quy với các quan sát kiểm soát thiểu số

Việc hồi quy tiến hành với toàn bộ các quan sát, bao gồm 705 quan sát.

a. Nghiên cứu biến độc lập DT_TA

Bảng 4.13: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (5)

Panel OLS FEM REM

Dependent Variable: DT_TA

Variable Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob.

PERC_CAP 0.086035 0.1957 0.018665 0.8550 0.050340 0.5387

MTB -0.025515 0.0178 0.019876 0.0058 0.010711 0.1180

LOGTA 0.042386 0.0000 0.105533 0.0000 0.074522 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.005738 0.9074 0.116834 0.0008 0.124859 0.0001

EBITDA_TA -0.346308 0.0000 -0.389105 0.0000 -0.396823 0.0000

C -0.044072 0.6419 -0.947257 0.0000 -0.524596 0.0000

R-squared 0.144953 0.450301 0.205542

Adjusted R-squared 0.138837 0.445607 0.199859

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000

Như vậy kết quả ước lượng trên cho thấy:

(i) Với cả 3 phương pháp ước lượng, mô hình ước lượng đều là phù hợp (do

Prob(F-statistic) = 0 < 5%); mặt khác, mô hình FEM giải thích được 45.03 % tác

động của các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết, nhiều hơn so

với 14.49% của mô hình Panel OLS và 20.55% của mô hình REM. Đây là một tỷ lệ

cao trong các nghiên cứu tương tự về quan hệ sở hữu và nợ. Điều đó cũng hàm ý

rằng mô hình tác giả sử dụng để ước lượng mối quan hệ này là hợp lý. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát không có tác động tới quyết

định cơ cấu nợ trong cả 3 mô hình Panel OLS, FEM và REM.

o Tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách trong mô

hình Panel OLS và mô hình FEM có tác động tới quyết định cơ cấu nợ, còn trong

mô hình REM không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ. Tuy nhiên, sự tác động

của biến số này trong 2 mô hình lại không giống nhau. Trong mô hình Panel OLS

thì ngược chiều, trong mô hình FEM thì cùng chiều. Nhưng giá trị này đều nhỏ nên

không có tác động nhiều đến giá trị biến phụ thuộc.

o Tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động cùng chiều tới quyết định cơ

cấu nợ. Trong đó, tổng tài sản mô hình FEM có tác động mạnh nhất đến quyết định

nợ, khi tổng tài sản tăng thêm 1% thì tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.102562 đơn

vị

o Tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động ngược chiều

tới quyết định cơ cấu nợ, cụ thể khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng

tài sản giảm đi khoảng 0.34 đến 0.39 đơn vị.

Lựa chọn giữa Panel OLS và FEM

Bảng 4.14: Kiểm định Redundant Test mô hình (5) so sánh Panel OLS và FEM

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 20.094880 (143,556) 0.0000

1282.6919

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section Chi-square 91 143 0.0000

Kiểm định Redundant về việc so sánh mô hình Panel OLS và FEM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

Lựa chọn giữa FEM và REM

Bảng 4.15: Kiểm định Hausman Test mô hình (5) so sánh FEM và REM

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section random 21.868967 5 0.0006

Kiểm định Hausman Test về việc so sánh mô hình FEM và REM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

b. Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV

Như vậy kết quả ước lượng cho thấy:

(i) Với cả 3 phương pháp ước lượng, mô hình ước lượng đều là phù hợp (do

Prob(F-statistic) = 0 < 5%); mặt khác, mô hình FEM có thể giải thích được 89.86%

tác động của các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết, vượt trội

so với 41.75% của mô hình Panel OLS và 53.85% của mô hình REM. Đây là một tỷ

lệ cao so với các nghiên cứu tương tự về quan hệ sở hữu và nợ. Điều đó cũng hàm ý

rằng mô hình tác giả sử dụng để ước lượng mối quan hệ này là hợp lý. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát có tác động cùng chiều tới

quyết định cơ cấu nợ trong mô hình Panel OLS, còn trong mô hình REM và mô

o hình REM thì biến số này không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp. Cụ thể khi số lượng cổ phần sở hữu

bởi cổ đông kiểm soát tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.141206 đơn vị. Điều này hỗ trợ nhận định, với

các doanh nghiệp mà cổ đông thiểu số kiểm soát thì khi số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát tăng lên thì công ty cũng

tăng mức độ sử dụng nợ.

Bảng 4.16: Kết quả ước lượng mô hình DT_CMV theo Panel OLS, FEM và REM (6)

Panel OLS FEM REM Dependent Variable: DT_CMV

Coefficient 0.141206 -0.162796 0.044557 0.010783 -0.351553 0.096236 Prob. 0.0297 0.0000 0.0000 0.8227 0.0000 0.2980 Coefficient 0.060003 -0.127249 0.128827 0.135942 -0.315640 -1.095521 Prob. 0.5646 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000

Variable PERC_CAP MTB LOGTA FIXED_ASS_TA EBITDA_TA C R-squared Adjusted R-squared 0.417518 0.413346 0.896720 0.869178 Coefficient Prob. 0.2188 0.100625 -0.137856 0.0000 0.0000 0.085518 0.0000 0.149421 -0.337848 0.0000 -0.503307 0.0001 0.538516 0.535210

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000

o Tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/vốn chủ sở hữu sổ sách trong cả 3 mô hình Panel OLS, mô hình FEM và REM có

tác động ngược chiều tới quyết định cơ cấu nợ.

o Tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động cùng chiều tới quyết định cơ cấu nợ.

o Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy và thiết bị) trên tổng tài

sản trong mô hình Panel OLS không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ. Nhưng

ở mô hình FEM và REM thì biến này có ý nghĩa.

o Tỷ lệ EBITDA/tổng tài sản trong cả 3 mô hình đều có tác động ngược chiều

tới quyết định cơ cấu nợ.

Lựa chọn giữa Panel OLS và FEM

Bảng 4.17: Kiểm định Redundant Test mô hình (6) so sánh Panel OLS và FEM

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 0.0000

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section Chi-square 18.007656 (143,555) 1217.8147 17 143 0.0000

Kiểm định Redundant về việc so sánh mô hình Panel OLS và FEM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

Lựa chọn giữa FEM và REM

Bảng 4.18: Kiểm định Hausman Test mô hình (6) so sánh FEM và REM

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects

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

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section random 31.601883 5 0.0000

Kiểm định Hausman Test về việc so sánh mô hình FEM và REM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

4.3.4 Hồi quy với các quan sát kiểm soát đa số

Việc hồi quy tiến hành với toàn bộ các quan sát, bao gồm 360 quan sát.

a. Nghiên cứu biến độc lập DT_TA

Bảng 4.19: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (7)

Panel OLS FEM REM

Dependent Variable: DT_TA

Variable Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob.

PERC_CAP -0.156317 0.1207 0.189168 0.1181 0.023600 0.8187

MTB -0.026230 0.0065 0.004120 0.5262 -0.002977 0.6256

LOGTA 0.036148 0.0001 0.117751 0.0000 0.066144 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.073682 0.1498 -0.081067 0.0236 -0.060087 0.0699

EBITDA_TA -0.476066 0.0000 -0.248510 0.0011 -0.333858 0.0000

C 0.232814 0.0879 -1.174444 0.0001 -0.351410 0.0669

R-squared 0.200553 0.892557 0.181252

Adjusted R-squared 0.189261 0.859738 0.169688

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000

Như vậy kết quả ước lượng trên cho thấy:

(i) Với cả 3 phương pháp ước lượng, mô hình ước lượng đều là phù hợp (do

Prob(F-statistic) = 0 < 5%); mặt khác, mô hình FEM giải thích được 89.25 % tác

động của các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết, nhiều hơn so

với 20.05% của mô hình Panel OLS và 18.12% của mô hình REM. Đây là một tỷ lệ

cao trong các nghiên cứu tương tự về quan hệ sở hữu và nợ. Điều đó cũng hàm ý

rằng mô hình tác giả sử dụng để ước lượng mối quan hệ này là hợp lý. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát không có tác động tới quyết

định cơ cấu nợ trong cả 3 mô hình Panel OLS, FEM và REM.

Lựa chọn giữa Panel OLS và FEM

Bảng 4.20: Kiểm định Redundant Test mô hình (7) so sánh Panel OLS và FEM

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 22.420000 (79,275) 0.0000

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section Chi-square 722.505179 79 0.0000

Kiểm định Redundant về việc so sánh mô hình Panel OLS và FEM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

Lựa chọn giữa FEM và REM

Bảng 4.21: Kiểm định Hausman Test mô hình (7) so sánh FEM và REM

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects

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

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section random 18.095757 5 0.0028

Kiểm định Hausman Test về việc so sánh mô hình FEM và REM cho thấy mô hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử

dụng trong việc đưa ra các kết luận của đề tài.

b. Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV

Bảng 4.22: Kết quả ước lượng mô hình DT_TA theo Panel OLS, FEM và REM (8)

Panel OLS REM FEM Dependent Variable: DT_CMV

Coefficient 0.058757 -0.095404 0.021487 -0.046134 -0.642794 0.427755 Prob. 0.5663 0.0000 0.0177 0.3756 0.0000 0.0022 Coefficient 0.525906 -0.046256 0.127251 0.034501 -0.323787 -1.438653 Prob. 0.0003 0.0000 0.0000 0.4127 0.0003 0.0001 Coefficient 0.254705 -0.058629 0.047728 0.051984 -0.476868 -0.146772 Prob. 0.0269 0.0000 0.0004 0.1740 0.0000 0.4630

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Variable PERC_CAP MTB LOGTA FIXED_ASS_TA EBITDA_TA C R-squared Adjusted R-squared Prob(F-statistic) 0.393549 0.384983 0.000000 0.890564 0.857136 0.000000 0.352561 0.343416 0.000000

Như vậy kết quả ước lượng trên cho thấy:

(i) Với cả 3 phương pháp ước lượng, mô hình ước lượng đều là phù hợp (do Prob(F-statistic) = 0 < 5%); mặt khác, mô hình

FEM có thể giải thích được 89.05% tác động của các biến tới quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp niêm yết, vượt trội so với

39.35% của mô hình Panel OLS và 35.25% của mô hình REM. Đây là một tỷ lệ cao so với các nghiên cứu tương tự về quan hệ sở

hữu và nợ. Điều đó cũng hàm ý rằng mô hình tác giả sử dụng để ước lượng mối quan hệ này là hợp lý. Trong đó:

o Số lượng cổ phần sở hữu của cổ đông kiểm soát có tác động cùng chiều tới

quyết định cơ cấu nợ trong mô hình REM và mô hình REM, trong mô hình Panel

OLS thì biến số này không có tác động đến quyết định cơ cấu nợ của doanh nghiệp.

Đặc biệt, trong mô hình FEM, tác động của số lượng cổ phần tác động rất lớn đến

cơ cấu nợ. Cụ thể khi số lượng cổ phần sở hữu bởi cổ đông kiểm soát tăng thêm 1

đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ/tổng tài sản tăng thêm 0.525906 đơn vị. Điều này hỗ trợ nhận

định, với các doanh nghiệp mà cổ đông đa số kiểm soát thì khi số lượng cổ phần sở

hữu của cổ đông kiểm soát tăng lên thì công ty cũng tăng mức độ sử dụng nợ.

Lựa chọn giữa Panel OLS và FEM

Bảng 4.23: Kiểm định Redundant Test mô hình (8) so sánh Panel OLS và FEM

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section F Cross-section Chi-square 15.809318 616.421064 (79,275) 79 0.0000 0.0000

Kiểm định Redundant về việc so sánh mô hình Panel OLS và FEM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

Lựa chọn giữa FEM và REM

Bảng 4.24: Kiểm định Hausman Test mô hình (3) so sánh FEM và REM

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects

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

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Cross-section random 31.602036 5 0.0000

Kiểm định Hausman Test về việc so sánh mô hình FEM và REM cho thấy mô

hình FEM cho kết quả hợp lý hơn và được sử dụng trong việc đưa ra các kết luận

của đề tài.

4.4 Khắc phục lỗi của mô hình

Sau khi kiểm định các mô hình bằng kiểm định Redendant và kiểm định

Hausman, ta thu được kết quả là mô hình FEM tốt hơn mô hình Panel OLS và mô

hình REM. Do đó, chúng ta tiến hành phát hiện lỗi cho mô hình FEM.

Do mô hình là mô hình FEM, đã cố tính tác động theo thời gian, nên yếu tố tự

tương quan gần như không có trong mô hình này. Mô hình này xét đến các khác biệt

cá nhân giữa các doanh nghiệp trong mẫu nên vấn đề phương sai thay đổi lại là vấn

đề cần giải quyết trong mô hình này.

Để phát hiện mô hình FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, thì ta kiểm

định phần dư của mô hình có phân phối chuẩn không.

350

300

Series: Standardized Residuals Sample 2008 2013 Observations 1065

250

200

150

100

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

-1.04e-18 -0.000690 1.040946 -0.356738 0.076820 2.361883 36.14698

Jarque-Bera 49745.99 0.000000 Probability

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Hình 4.3: Nghiên cứu biến độc lập DT_TA với toàn bộ các quan sát

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

280

240

Series: Standardized Residuals Sample 2008 2013 Observations 1064

200

160

120

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

1.25e-18 0.000000 0.316756 -0.695917 0.085386 -0.585393 7.824345

Jarque-Bera 1092.597 0.000000 Probability

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

Hình 4.4: Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV với toàn bộ các quan sát

Hình 4.5: Nghiên cứu biến độc lập DT_TA với các quan sát cổ đông kiểm soát

250

200

Series: Standardized Residuals Sample 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5 Observations 705

150

100

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

1.10e-18 -0.001667 1.016682 -0.343630 0.078031 2.821882 44.38792

Jarque-Bera Probability

51253.86 0.000000

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

thiểu số

Hình 4.6: Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV với các quan sát cổ đông kiểm

120

100

Series: Standardized Residuals Sample 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5 Observations 704

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

-1.73e-18 -0.000742 0.232053 -0.362896 0.079560 -0.245952 4.400711

Jarque-Bera Probability

64.64951 0.000000

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

soát thiểu số

Hình 4.7: Nghiên cứu biến độc lập DT_TA với các quan sát cổ đông kiểm soát

Series: Standardized Residuals Sample 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5 Observations 360

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

1.69e-18 0.000000 0.362262 -0.186776 0.067360 1.145145 7.687536

Jarque-Bera Probability

408.2763 0.000000

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

đa số

Hình 4.8: Nghiên cứu biến độc lập DT_CMV với các quan sát cổ đông kiểm

Series: Standardized Residuals Sample 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5 Observations 360

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

3.05e-18 0.002790 0.317537 -0.399855 0.079519 -0.046528 5.412513

Jarque-Bera Probability

87.43319 0.000000

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

Nguồn: Tính toán từ Eview 8

soát đa số

Kết quả cho thấy các mô hình nghiên cứu có trung bình gần bằng 0, nhưng độ

lệch chuẩn thì rất nhỏ, ở mức xấp xỉ 0,07. Điều đó khẳng định mô hình có hiện

tượng phương sai thay đổi.

Nghiên cứu tiếp tục kiểm định bằng phương pháp LMqs

Giả thuyết và tiêu chuẩn kiểm định

 Ho: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi

 H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi

α (k) => Bác bỏ Ho

 Tiêu chuẩn kiểm định : LMqs = n*R2 > χ2

Theo kết quả từ phụ lục (3), (4), (5), (6), (7), (8) thì các mô hình đều không có

hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Do vậy, có thể kết luận các mô hình FEM

trong nghiên cứu không có hiện tượng phương sai thay đổi

Chương 5. Kết luận

5.1. Kết luận về các kết quả nghiên cứu

5.1.1. Kết luận chung

Như vậy, trên cơ sở khảo sát hơn 200 doanh nghiệp niêm yết tại sở giao dịch

chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn 2008 – 2013; tác giả thu được

một số kết quả nghiên cứu như sau:

(1) Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ trên nợ cộng vốn chủ sở hữu theo giá thị

trường của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ

Chí Minh ở mức trung bình ở mức 0,479524 và 0,504665. Cơ cấu nợ đó theo nhận

định của tác giả là cơ cấu hợp lý. Các doanh nghiệp nên tiếp tục đảm bảo duy trì cơ

cấu đó để tránh rủi ro quá lớn trong điều kiện kinh tế vĩ mô còn chưa thực sự ổn

định, nền kinh tế vẫn đang trì trệ

(2) Cơ cấu cổ phần ở các doanh nghiệp mà các cổ đông kiểm soát đa số biến

động ít hơn so với các doanh nghiệp mà cổ đông kiểm soát thiểu số. Điều đó cho

thấy các doanh nghiệp kiểm soát đa số thường ổn định hơn về mặt cổ phần, điều này

tạo điều kiện phát triển kinh doanh trong dài hạn.

(3) Số lượng doanh nghiệp kiểm soát thiểu số chiến phần lớn trên thị trường, và

thường có tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cũng như tỷ lệ nợ trên nợ cộng vốn chủ sở hữu

theo giá thị trường nhỏ hơn các doanh nghiệp kiểm soát đa số.

(4) Biến tỷ lệ giá trị thị trường của cổ phiếu so với giá trị sổ sách của cổ phiếu có

giá trị trung bình lớn hơn 1. Điều đó cho thấy giá trị thị trường của doanh nghiệp

thường lớn hơn giá trị sổ sách của nó, hàm ý kỳ vọng về sự phát triển của doanh

nghiệp của nhà đầu tư cũng như thị trường rất lạc quan.

5.1.2. Kết luận từ kết quả ước lượng các mô hình

Kết luận 1: Với mô hình hồi quy có biến giả

- Kết quả của mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là nợ trên tổng tài sản và nợ

trên nợ và vốn chủ sở hữu theo giá trị thị trường là tương tự nhau.

- Biến số lượng cổ phần của cổ đông kiểm soát có tác động đến cấu trúc nợ của

doanh nghiệp trong mô hình Panel OLS, nhưng trong mô hình REM thì biến này

không có ý nghĩa.

- Các biến giả đều có ý nghĩa trong mô hình Panel OLS, trong mô hình REM thì

biến giả công nghệ cao không có ý nghĩa.

Kết luận 2: Với mô hình bỏ các biến giả, hồi quy với toàn bộ các quan sát

- Khi nghiên cứu với toàn bộ các quan sát, biến số lượng cổ phần của cổ đông

kiểm soát trong mô hình Panel OLS vẫn có ý nghĩa, nhưng trong mô hình FEM và

REM đều không có ý nghĩa. Số lượng cổ phần của cổ đông kiểm soát càng tăng thì

tỷ lệ nợ càng tăng lên

- Mức độ giải thích của mô hình FEM cũng cao hơn so với mô hình Panel OLS

và REM

- Kiểm định Redundant và Hausman cho kết quả chọn mô hình FEM.

Kết luận 3: Với mô hình bỏ các biến giả, hồi quy với các quan sát mà cổ

đông kiểm soát thiểu số

- Với các quan sát mà biến số lượng cổ phần của cổ đông kiểm soát thiểu số thì

số lượng cổ phần của cổ đông kiểm soát không có ý nghĩa trong mô hình FEM và

REM. Tuy nhiên, trong mô hình Panel OLS thì biến này có tác động tới tỷ lệ nợ trên

nợ và vốn chủ sở hữu theo giá thị trường.

- Kiểm định Redundant và Hausman cho kết quả chọn mô hình FEM.

Kết luận 4: Với mô hình bỏ các biến giả, hồi quy với các quan sát mà cổ

đông kiểm soát đa số

- Với các quan sát mà biến số lượng cổ phần của cổ đông kiểm soát đa số thì

mức độ giải thích của mô hình cao hơn nhiều so với các quan sát mà biến số lượng

cổ phần của cổ đông kiểm soát thiểu số

- Trong mô hình REM và FEM, với biến phụ thuộc là nợ trên nợ với vốn chủ sở

hữu theo giá thị trường thì biến số lượng cổ phần của cổ đông kiểm soát có ý nghĩa,

và tác động lớn để biến phụ thuộc.

- Kiểm định Redundant và Hausman cho kết quả chọn mô hình FEM.

Kết luận 5:

- Biến số lượng cổ phần của cổ đông kiểm soát có tác động cùng chiều với nợ

của doanh nghiệp, đối với cả trường hợp cổ đông kiểm soát đa số và thiểu số.

- Biến tỷ lệ giá trị thị trường của cổ phiếu so với giá trị sổ sách của cổ phiếu

biến động ngược chiều với đòn bẩy theo đúng giả thuyết.

- Biến quy mô doanh nghiệp biến động cùng chiều với đòn bẩy theo đúng giả

thuyết.

- Biến tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản biến trong 1 số trường hợp không

có ý nghĩa, nhưng ở trường hợp có ý nghĩa thì biến động cùng chiều với đòn bẩy

theo đúng giả thuyết đặt ra.

- Biến tỷ số về lợi nhuận (trước trả lãi suất, thuế) trên tổng tài sản biến động

ngược chiều với đòn bẩy theo đúng giả thuyết.

Kết luận chung:

(1) Với số liệu thu thập tại Việt Nam, kết quả là ở cả các doanh nghiệp kiểm soát

thiểu số và doanh nghiệp kiểm soát đa số đều là khi tỷ lệ cổ phần tăng lên thì tỷ lệ

nợ cũng tăng lên, như vậy kết quả nghiên cứu này khác với giả thuyết thứ nhất: đầu

tiên đòn bẩy tăng khi chủ sở hữu cổ đông kiểm soát tăng, sau đó, vượt qua một mức

giới hạn, đòn bẩy giảm khi chủ sở hữu cổ đông kiểm soát tăng. Tuy nhiên, kết quả

nghiên cứu cũng trả lời câu hỏi nghiên cứu: tồn tại mối quan hệ giữa mức độ sở hữu

và mức vay nợ. Mối quan hệ này chính là khi số cổ phần của chủ sở hữu kiểm soát

tăng lên thì mức độ nợ tăng lên. Thứ hai, biến tỷ lệ giá trị thị trường của cổ phiếu so

với giá trị sổ sách của cổ phiếu trong một số mô hình tác động ngược chiều đòn bẩy,

nhưng trong một số mô hình tác động cùng chiều với đòn bẩy. Tuy nhiên, với các

mô hình tác động cùng chiều thì mức độ tác động là nhỏ. Do vậy vẫn có thể khẳng

định tỷ lệ này biến động ngược chiều với đòn bẩy và phù hợp với giả thuyết của

nghiên cứu. Thứ ba, quy mô doanh nghiệp biến động cùng chiều với đòn bẩy theo

đúng giả thuyết nghiên cứu. Thứ tư, tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản biến

động không có tác động đến đòn bẩy, điều này trái với giả thuyết nghiên cứu. Thứ

năm, tỷ số về lợi nhuận (trước trả lãi suất, thuế) trên tổng tài sản tác động ngược

chiều với đòn bẩy phù hợp với giả thuyết nghiên cứu.

(2) Trong kết quả kiểm định ý nghĩa các biến.

Bảng 5.1: Tổng hợp các biến sau nghiên cứu

Biến số Quan hệ với biến phụ thuộc

PERC_ CAP Có ý nghĩa (+)

MTB Có ý nghĩa (-)

LOGTA Có ý nghĩa (+)

FIXED_ASS_TA Không có ý nghĩa

EBITDA_TA Có ý nghĩa (-)

CONS_GOODS Có ý nghĩa

INDUST Có ý nghĩa

SERV Có ý nghĩa

TECH_INFO Có ý nghĩa

(3) Vậy mục tiêu nghiên cứu đã thực hiện được. Chúng ta đã tìm ra mối quan hệ

và sự ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu doanh nghiệp tới cơ cấu nợ của các doanh

nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh.

Tổng kết nghiên cứu

Tổng kết lại, nghiên cứu đã chứng minh được tồn tại mối quan hệ giữa cấu trúc

vốn chủ sở hữu và cơ cấu nợ của doanh nghiệp. Khi tỷ lệ vốn sở hữu của cổ đông

kiểm soát tăng lên thì tỷ lệ nợ của doanh nghiệp đều tăng lên. Bên cạnh đó, nghiên

cứu cũng phát hiện được giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, quy mô tài sản và lĩnh

vực kinh doanh của công ty có tác động đến tỷ lệ nợ của doanh nghiệp. Từ đó

nghiên cứu khuyến nghị và đề xuất các giải pháp về cấu trúc sở hữu trong thời gian

tới.

5.2. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Mặc dù nghiên cứu tuân thủ theo một quy trình khoa học với các phương pháp

nghiên cứu mới, logic và có độ tin cậy cao, đã được nhiều nhà nghiên cứu ứng dụng

triển khai trên nhiều quốc gia và thu được kết quả tốt. Nhưng đề tài không tránh

khỏi có các thiếu sót và hạn chế như sau:

(i) Do hạn chế về thời gian và năng lực thu thập số liệu nên mẫu hơn 200 doanh

nghiệp trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh thu thập trên tổng số hơn 700

công ty niêm yết vẫn còn là một tỷ lệ nhỏ, chưa đại diện cho việc kết luận cho cả thị

trường chứng khoán cũng như toàn bộ các doanh nghiệp ở Việt Nam. Dẫn tới, kết

quả nghiên cứu của mô hình chưa phản ánh hết được các thông tin của các doanh

nghiệp niêm yết nói riêng và các doanh nghiệp tại Việt Nam.

(ii) Do việc minh bạch hóa thông tin của các công ty niêm yết tại TTCK Việt Nam

là yếu và mới chỉ được thực hiện khi TTCK bắt đầu phát triển nên dữ liệu luận văn

chỉ thu thập được trong giai đoạn từ 2008 – 2013. Bên cạnh đó là chất lượng thông

tin chưa thật chính xác do ở Việt Nam tồn tại hiện tượng dữ liệu các công ty công

bố thường sai lệch với thực tế hoạt động để đạt những mục đích khác nhau. Hơn

nữa các tổ chức độc lập nơi học viên tiếp cận và lấy dữ liệu nghiên cứu như

cafef.vn; stox.vn; cophieu68.com; vietstock.vn … cũng tiếp cận các thông tin về

công ty niêm yết còn hạn chế và theo các quy chuẩn hiệu chỉnh riêng nên nhiều khi

khiến cho các dữ liệu thiếu sự nhất quán giữa các nguồn làm giảm bớt độ tin cậy.

(iii) Có nhiều doanh nghiệp công bố thông tin không đầy đủ về tình hình cổ đông,

có năm công bố, có năm không công bố, chưa theo một quy chuẩn nhất định, gây

khó khăn trong quá trình thu thập số liệu.

(iv) Bản chất các phương pháp xử lý dữ liệu REM, FEM cũng còn tồn tại nhiều

hạn chế và các tranh cãi trong giới học thuật về tính ưu việt của nó cũng sẽ làm

giảm tính tin cậy của kết quả nghiên cứu. Và từ đó cho thấy bất kể tính phổ biến

ngày càng tăng trong nghiên cứu ứng dụng, và bất kể khả năng có sẵn ngày càng

tăng dữ liệu như thế nào thì phương pháp hồi quy dữ liệu bảng có thể không thích

hợp trong mọi tình huống. Người ta phải sử dụng một cách phán đoán thực tiễn nào

đó trong một số trường hợp.

Từ những hạn chế kết quả nghiên nghiên cứu, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu

tiếp theo cho đề tài là: (1)Tăng quy mô các mẫu quan sát lên (từ mức 200 lên 500

doanh nghiệp niêm yết ); (2) Kéo dài thời gian nghiên cứu về trước đây (xem xét từ

giai đoạn từ khi doanh nghiệp niêm yết tới nay); (3) Đưa thêm các yếu tố giải thích

vào mô hình nghiên cứu (các biến bên trong, bên ngoài doanh nghiệp, các biến giả

đại diện cho đặc tính của các nhóm doanh nghiệp) để xem xét các tác động tới cơ

cấu nợ của doanh nghiệp ; (4) Tham khảo thêm ý kiến của các chuyên gia trong việc

xem xét, đánh giá và luận giải các vấn đề đang nghiên cứu.

5.3. Khuyến nghị về việc cơ cấu sở hữu tác động đến cấu trúc nợ

Từ các kết quả và bình luận nghiên cứu ở các phần trên tác giả đưa ra một số

khuyến nghị về tác động của cơ cấu sở hữu tác động đến cấu trúc nợ của các doanh

nghiệp như dưới đây:

(1) Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng cổ phần mà cổ đông kiểm soát nắm giữ có

tác động cùng chiều tới số lượng nợ của doanh nghiệp. Điều đó giải thích rằng khi

quyền kiểm soát của cổ đông kiểm soát tăng lên, quyết định của họ trong các vấn đề

của doanh nghiệp có trọng lượng hơn. Và từ đó, họ quyết định gia tăng nợ của

doanh nghiệp nhằm huy động được lượng vốn nhiều hơn, phục vụ phát triển doanh

nghiệp.

(2) Việc tăng nợ cũng lý giải mối quan hệ lợi ích cùng chiều giữa cổ đông kiểm

soát và cổ đông nhỏ lẻ, do trên quan điểm những người cho vay sẽ tham gia giám

sát rủi ro doanh nghiệp, đảm bảo khoản cho vay của họ cũng như hoạt động của

doanh nghiệp đạt hiệu quả.

(3) Tuy nhiên, do số cổ phần mà cổ đông kiểm soát có giới hạn ở mức 100%,

còn số lượng nợ của doanh nghiệp thì không có giới hạn. Do vậy, mặc dù biến động

cùng chiều với nhau, nhưng chúng ta khổng thể tăng cơ cấu sở hữu lên quá mức

100%.

(4) Việc tăng cổ phần kiểm soát lên không phải là việc đơn giản. Nó phụ thuộc

vào rất nhiều yếu tố khác như: chiến lược kinh doanh, tình hình kinh tế vĩ mô, tình

hình kinh doanh của doanh nghiệp...

(5) Bên cạnh đó, nhà quản trị doanh nghiệp cần phải cân nhắc và xác định rõ

mục đích sử dụng khoản vay cho doanh nghiệp. Nếu khoản vay nợ được sử dụng để

tài trợ cho các dự án mới có tiềm năng và tính khả thi cao thì không đáng lo ngại,

nhưng nếu chỉ đơn thuần để trả nợ cho các khoản nợ cũ mà doanh nghiệp không có

khả năng để thực hiện nghĩa vụ thì nhà quản trị cần phải cân nhắc kỹ tình

hình. Doanh nghiệp cũng cần xem xét cơ cấu nợ (ngắn hạn và dài hạn) của mình

một cách tối ưu để từ đó mới phát huy các tác dụng tốt với đầu tư của doanh nghiệp

(6) Kết quả nghiên cứu cũng đã chỉ ra cả doanh nghiệp có cổ đông kiểm soát đa số

và giảm các rủi ro tài chính.

và doanh nghiệp cổ đông kiểm soát thiểu số đều có hiện tượng gia tăng số cổ phần

cổ đông kiểm soát dẫn đến gia tăng nợ. Tuy nhiên, các doanh nghiệp cần biết sử

dụng nợ và lưu ý đánh giá kỹ tình hình, triển vọng của mình trước khi quyết định.

Doanh nghiệp cần xem xét, phân tích, đánh giá xem ngành và lĩnh vực mình đang

hoạt động thế nào.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Hoàng Ngọc Nhậm, 2008. Giáo trình kinh tế lượng. Trường đại học Kinh tế

TP. Hồ Chí Minh

2. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Thống kê ứng dụng trong

kinh tế-xã hội. Nhà xuất bản thông kê-TP. Hồ Chí Minh

3. Huỳnh Đạt Hùng, 2011. Giáo trình Kinh tế lượng. Nhà xuất bản thống kê_TP.

Hồ Chí Minh

4. Nguyễn Trọng Hoài, 2006. Kinh tế lượng nâng cao. Bài giảng chương trình

giảng dạy kinh tế Fulbright.

Tiếng Anh

1. Arshad Hasan, Safdar Ali Butt, 2009. Impact of Ownership Structure and

Corporate Governance on Capital Structure of Pakistani Listed Companies.

International Journal of Business and Management.

2. Alves, P., Ferreira, M., 2011. Capital structure and law around the

world. J. Multinatl. Financ. Manage. 21 (3), 119–150.

3. Anderson, R., Mansi, S.M., Reeb, D., 2003. Founding family ownership

and the agency cost of debt. J. Financ. Econ. 68, 263–285.

4. Antoniou, A., Guney, Y., Paudyal, K., 2008. The determinants of capital

structure: capital market oriented versus bank oriented institutions. J. Financ.

Quant. Anal. 43, 59–92.

5. Agca, S., Mansi, S., 2008. Managerial ownership, Takeover defenses,

and debt ﬁnancing. J. Financ. Res. 31, 85–112..

6. Bhattacharya, P., Graham, M., 2009. On institutional ownership and ﬁrm

performance: a disaggregated view. J. Multinatl. Financ.

7. Booth, L., Aivazian, V., Demirguc-Kunt, A., Maksimovic, V., 2001. Capital

structure in developing countries. J. Finance 56, 87–130.

8. Boubaker, S., 2007. On the relationship between ownership-control structure

and debt ﬁnancing: new evidence from France.Corp. Ownership Control 5, 139–

154.

9. Bradley, M., Jarrell, G.A., Kim, E.H., 1984. On the existence of an

optimal capital structure: theory and ﬁnance. J. Finance 39,857–879.

10. Brailsford, T.J., Barry, O.L., Pua, S.L.H., 2002. On the relation between

ownership structure and capital structure. Account. Finance 42, 1–26.

11. Chaplinsky, S., Niehaus, G., 1993. Do inside ownership and leverage

share common determinants? Quart. J. Bus. Econ. 32 (4),51–65.

12. Cheng, S., Shiu, C., 2007. Investor protection and capital structure:

international evidence. J. Multinatl. Financ. Manage. 17 (1),30–44.

13. Claessens, S., Djankov, S., Lang, L., 2000. The separation of ownership and

control in East Asian Corporations. J. Financ. Econ. 58,81–112.

14. Demsetz, H., 1983. The structure of ownership and the theory of the ﬁrm. J.

Law Econ. 24, 375–390.

15. Demsetz, H., Lehn, K., 1985. The structure of corporate ownership:

causes and consequences. J. Politic. Econ. 93 (6), 1155–1177.

16. Doukas, J., Croci, E., Gonenc, H., 2010. Family control and ﬁnancing

decision. www.ssrn.com.

17. Dyck, A., Zingales, L., 2002. Private beneﬁts of control: an international

comparison. J. Finance 59 (2), 537–600.

18. Faccio, M., Lang, L.H.P., 2002. The ultimate ownership of Western

European corporations. J. Financ. Econ. 65, 365–395.

19. Faccio, M., Lang, L.H.P., Young, L., 2001. Dividends and expropriation.

Am. Econ. Rev. 91, 54–87.

20. Faccio, M., Lang, L.H.P., Young, L., 2002. Debt and corporate

governance. In: Meetings of Association of Financial Economics in New

Orleans.

21. Faccio, M., Lang, L.H.P., Young, L., 2003. Debt and Expropriation.

www.ssrn.com.

22. Ferri, M., Jones, W., 1979. Determinants of ﬁnancial structure: a new

methodological approach. J. Finance 34 (3), 631–644.

23. Friend, I., Lang, H., 1988. An empirical test of the impact of

managerial self-interest on corporate capital structure. J. Finance 43, 271–281.

24. Friedman, E., Johnson, S., Mitton, T., 2003. Propping and tunneling. J.

Comp. Econ. 31 (4), 732–750.

25. Grullon, G., Kanatas, G., 2001. Managerial incentives, capital structure

and ﬁrm value: evidence from dual-class stocks. Working Paper. Rice

University.

26. Harris, M., Raviv, A., 1988b. Corporate governance: voting rights and

majority rules. J. Financ. Econ. 20, 203–236.

27. Hubert de La Brusleriea, Imen Latrousb, 2012. Ownership structure and debt

leverage: Empirical test of a trade-off hypothesis on French ﬁrms. J. of Multi.

Fin.Manag. 22 (2012) 111– 130

28. Jensen, M., 1986. Agency costs of free cash ﬂow, corporate ﬁnance and

takeovers. Am. Econ. Rev. 76, 323–329.

29. King, M.R., Santor, E., 2008. Family values: ownership structure,

performance and capital structure of Canadian ﬁrms. J. Bank.Finance 32,

2423–2432.

30. Kremp, E., Bloch, L., 1999. Ownership and Voting Power in France.

FEEM Working Paper No. 62-99.

31. La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F., Shleifer, A., 1999. Corporate

ownership around the world. J. Finance 54, 471–518.

32. Lehmann, H., Weigand, J., 2000. Does the governed corporation perform

better? Governance structure and corporate perfor-mance in Germany. Eur.

Finance Rev. 4, 157–195.

Phụ lục 1: Hồi quy DT_TA theo toàn bộ các biến

Mô hình (1a)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:35

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.095822 0.030173 3.175775 0.0015

MTB -0.015570 0.007097 -2.193932 0.0285

LOGTA 0.035459 0.005212 6.803220 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.039842 0.034491 -1.155131 0.2483

EBITDA_TA -0.483272 0.049254 -9.811814 0.0000

CONS_GOODS 0.141435 0.018294 7.731121 0.0000

INDUST 0.106528 0.015978 6.667229 0.0000

SERV 0.081125 0.016459 4.928876 0.0000

TECH_INFO 0.157842 0.038236 4.128079 0.0000

C -0.011183 0.072820 -0.153566 0.8780

R-squared 0.218984 Mean dependent var 0.479671

Adjusted R-squared 0.212321 S.D. dependent var 0.209081

S.E. of regression 0.185562 Akaike info criterion -0.521510

Sum squared resid 36.32708 Schwarz criterion -0.474837

Log likelihood 287.7042 Hannan-Quinn criter. -0.503825

F-statistic 32.86713 Durbin-Watson stat 0.457499

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (1b)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 13:36

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.021783 0.039952 -0.545220 0.5857

MTB 0.006568 0.004663 1.408332 0.1593

LOGTA 0.068922 0.007310 9.427896 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.044766 0.023683 1.890243 0.0590

EBITDA_TA -0.379891 0.041654 -9.120040 0.0000

CONS_GOODS 0.142125 0.037090 3.831900 0.0001

INDUST 0.130410 0.032020 4.072747 0.0000

SERV 0.089116 0.033310 2.675339 0.0076

TECH_INFO 0.123216 0.079578 1.548365 0.1218

C -0.495110 0.104606 -4.733093 0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.165109 0.7874

Idiosyncratic random 0.085796 0.2126

Weighted Statistics

R-squared 0.195997 Mean dependent var 0.105730

Adjusted R-squared 0.189138 S.D. dependent var 0.097199

S.E. of regression 0.087080 Sum squared resid 8.000041

F-statistic 28.57597 Durbin-Watson stat 1.177994

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.158724 Mean dependent var 0.479671

Sum squared resid 39.12993 Durbin-Watson stat 0.423458

Phụ lục 2: Hồi quy DT_CMV theo toàn bộ các biến

Mô hình (2a)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:37

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.092779 0.030142 3.078040 0.0021

MTB -0.116534 0.007090 -16.43600 0.0000

LOGTA 0.029320 0.005208 5.629376 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.028348 0.034472 -0.822342 0.4111

EBITDA_TA -0.583066 0.049217 -11.84689 0.0000

CONS_GOODS 0.127807 0.018276 6.993197 0.0000

INDUST 0.111527 0.015962 6.987147 0.0000

SERV 0.081385 0.016458 4.945084 0.0000

TECH_INFO 0.169955 0.038198 4.449355 0.0000

C 0.229481 0.072767 3.153625 0.0017

R-squared 0.432943 Mean dependent var 0.504665

Adjusted R-squared 0.428101 S.D. dependent var 0.245126

S.E. of regression 0.185374 Akaike info criterion -0.523531

Sum squared resid 36.21908 Schwarz criterion -0.476822

Log likelihood 288.5183 Hannan-Quinn criter. -0.505832

F-statistic 89.41317 Durbin-Watson stat 0.548977

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (2b)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 13:38

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.005549 0.041693 -0.133095 0.8941

MTB -0.096334 0.005107 -18.86360 0.0000

LOGTA 0.073794 0.007537 9.791121 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.084144 0.025929 3.245167 0.0012

EBITDA_TA -0.422084 0.045267 -9.324347 0.0000

CONS_GOODS 0.120294 0.035664 3.373025 0.0008

INDUST 0.130245 0.030802 4.228420 0.0000

SERV 0.092579 0.032041 2.889375 0.0039

TECH_INFO 0.126336 0.076419 1.653193 0.0986

C -0.420345 0.107370 -3.914900 0.0001

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.156956 0.7303

Idiosyncratic random 0.095374 0.2697

Weighted Statistics

R-squared 0.450301 Mean dependent var 0.129008

Adjusted R-squared 0.445607 S.D. dependent var 0.132610

S.E. of regression 0.098355 Sum squared resid 10.19619

F-statistic 95.93462 Durbin-Watson stat 1.251725

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.369513 Mean dependent var 0.504665

Sum squared resid 40.27046 Durbin-Watson stat 0.475194

Phụ lục 3: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề

Mô hình (3a)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:39

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.100432 0.030403 3.303410 0.0010

MTB -0.024983 0.007224 -3.458386 0.0006

LOGTA 0.040068 0.005327 7.521471 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.029975 0.035528 -0.843705 0.3990

EBITDA_TA -0.380242 0.049228 -7.724078 0.0000

C -0.003824 0.074498 -0.051337 0.9591

R-squared 0.163660 Mean dependent var 0.479671

Adjusted R-squared 0.159711 S.D. dependent var 0.209081

S.E. of regression 0.191659 Akaike info criterion -0.460582

Sum squared resid 38.90034 Schwarz criterion -0.432578

Log likelihood 251.2602 Hannan-Quinn criter. -0.449972

F-statistic 41.44622 Durbin-Watson stat 0.441141

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (3b)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:40

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.063217 0.051710 -1.222531 0.2218

MTB 0.014371 0.004943 2.907497 0.0037

LOGTA 0.102562 0.010352 9.907799 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.034909 0.025181 1.386339 0.1660

EBITDA_TA -0.332109 0.045065 -7.369484 0.0000

C -0.865820 0.146082 -5.926949 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.865006 Mean dependent var 0.479671

Adjusted R-squared 0.831614 S.D. dependent var 0.209081

S.E. of regression 0.085796 Akaike info criterion -1.897533

Sum squared resid 6.278918 Schwarz criterion -0.908055

Log likelihood 1222.437 Hannan-Quinn criter. -1.522614

F-statistic 25.90427 Durbin-Watson stat 1.417812

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (3c)

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 21.512947 (206,853) 0.0000

1942.3526

Cross-section Chi-square 89 206 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:40

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.100432 0.030403 3.303410 0.0010

MTB -0.024983 0.007224 -3.458386 0.0006

LOGTA 0.040068 0.005327 7.521471 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.029975 0.035528 -0.843705 0.3990

EBITDA_TA -0.380242 0.049228 -7.724078 0.0000

C -0.003824 0.074498 -0.051337 0.9591

R-squared 0.163660 Mean dependent var 0.479671

Adjusted R-squared 0.159711 S.D. dependent var 0.209081

S.E. of regression 0.191659 Akaike info criterion -0.460582

Sum squared resid 38.90034 Schwarz criterion -0.432578

Log likelihood 251.2602 Hannan-Quinn criter. -0.449972

F-statistic 41.44622 Durbin-Watson stat 0.441141

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (3d)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 13:40

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.012914 0.039943 -0.323323 0.7465

MTB 0.006032 0.004671 1.291324 0.1969

LOGTA 0.070944 0.007395 9.592860 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.045980 0.023725 1.938028 0.0529

EBITDA_TA -0.361346 0.041595 -8.687314 0.0000

C -0.440762 0.104443 -4.220106 0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.170466 0.7979

Idiosyncratic random 0.085796 0.2021

Weighted Statistics

R-squared 0.180945 Mean dependent var 0.102569

Adjusted R-squared 0.177078 S.D. dependent var 0.096615

S.E. of regression 0.087214 Sum squared resid 8.055040

F-statistic 46.79062 Durbin-Watson stat 1.169738

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.101716 Mean dependent var 0.479671

Sum squared resid 41.78152 Durbin-Watson stat 0.413953

Mô hình (3e)

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 37.563375 5 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

PERC_CAP -0.063217 -0.012914 0.001078 0.1256

MTB 0.014371 0.006032 0.000003 0.0000

LOGTA 0.102562 0.070944 0.000052 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.034909 0.045980 0.000071 0.1895

EBITDA_TA -0.332109 -0.361346 0.000301 0.0918

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:40

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.865820 0.146082 -5.926949 0.0000

PERC_CAP -0.063217 0.051710 -1.222531 0.2218

MTB 0.014371 0.004943 2.907497 0.0037

LOGTA 0.102562 0.010352 9.907799 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.034909 0.025181 1.386339 0.1660

EBITDA_TA -0.332109 0.045065 -7.369484 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.865006 Mean dependent var 0.479671

Adjusted R-squared 0.831614 S.D. dependent var 0.209081

S.E. of regression 0.085796 Akaike info criterion -1.897533

Sum squared resid 6.278918 Schwarz criterion -0.908055

Log likelihood 1222.437 Hannan-Quinn criter. -1.522614

F-statistic 25.90427 Durbin-Watson stat 1.417812

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (3f)

5%(6) = 12.59 => Chấp nhận

 Tính toán: LMqs = 0.007460*207 = 1.54422 < χ2

Ho => Mô hình không có phương sai sai số thay đổi.

 Ghi chú: E3B*E3B là phần dư cuả mô hình bình phương lên và đóng vai trò

biến phụ thuộc

Dependent Variable: E3B*E3B

Method: Panel Least Squares

Date: 01/22/15 Time: 14:32

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1065

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.000599 0.005539 -0.108063 0.9140

MTB 0.001170 0.001316 0.889218 0.3741

LOGTA -0.001109 0.000971 -1.143073 0.2533

FIXED_ASS_TA 0.006872 0.006473 1.061598 0.2887

EBITDA_TA -0.023808 0.008969 -2.654343 0.0081

C 0.023375 0.013574 1.722076 0.0853

R-squared 0.007460 Mean dependent var 0.005896

Adjusted R-squared 0.002774 S.D. dependent var 0.034969

S.E. of regression 0.034920 Akaike info criterion -3.865870

Sum squared resid 1.291386 Schwarz criterion -3.837866

Log likelihood 2064.576 Hannan-Quinn criter. -3.855259

F-statistic 1.591947 Durbin-Watson stat 1.055533

Prob(F-statistic) 0.159507

Phụ lục 4: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề

Mô hình (4a)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:45

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.098843 0.030329 3.259079 0.0012

MTB -0.125942 0.007207 -17.47577 0.0000

LOGTA 0.033830 0.005315 6.364642 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.018342 0.035454 -0.517335 0.6050

EBITDA_TA -0.485841 0.049120 -9.890953 0.0000

C 0.238187 0.074328 3.204558 0.0014

R-squared 0.394502 Mean dependent var 0.504665

Adjusted R-squared 0.391640 S.D. dependent var 0.245126

S.E. of regression 0.191192 Akaike info criterion -0.465458

Sum squared resid 38.67439 Schwarz criterion -0.437433

Log likelihood 253.6235 Hannan-Quinn criter. -0.454838

F-statistic 137.8641 Durbin-Watson stat 0.528866

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (4b)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:45

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.044562 0.057483 -0.775223 0.4384

MTB -0.086915 0.005495 -15.81620 0.0000

LOGTA 0.133732 0.011564 11.56485 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.065076 0.027999 2.324194 0.0203

EBITDA_TA -0.324478 0.050097 -6.477047 0.0000

-1.166420 0.163145 -7.149581 0.0000 C

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.878663 Mean dependent var 0.504665

Adjusted R-squared 0.848613 S.D. dependent var 0.245126

S.E. of regression 0.095374 Akaike info criterion -1.685719

Sum squared resid 7.750041 Schwarz criterion -0.695498

Log likelihood 1108.803 Hannan-Quinn criter. -1.310501

F-statistic 29.24057 Durbin-Watson stat 1.563293

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (4c)

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 16.503232 (206,852) 0.0000

Cross-section Chi-square 1710.3582 206 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:45

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.098843 0.030329 3.259079 0.0012

MTB -0.125942 0.007207 -17.47577 0.0000

LOGTA 0.033830 0.005315 6.364642 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.018342 0.035454 -0.517335 0.6050

EBITDA_TA -0.485841 0.049120 -9.890953 0.0000

C 0.238187 0.074328 3.204558 0.0014

R-squared 0.394502 Mean dependent var 0.504665

Adjusted R-squared 0.391640 S.D. dependent var 0.245126

S.E. of regression 0.191192 Akaike info criterion -0.465458

Sum squared resid 38.67439 Schwarz criterion -0.437433

Log likelihood 253.6235 Hannan-Quinn criter. -0.454838

F-statistic 137.8641 Durbin-Watson stat 0.528866

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (4d)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 13:46

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.005999 0.041773 0.143621 0.8858

MTB -0.097071 0.005120 -18.96040 0.0000

LOGTA 0.076456 0.007657 9.985755 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.086240 0.026000 3.316896 0.0009

EBITDA_TA -0.399491 0.045221 -8.834242 0.0000

C -0.379082 0.107932 -3.512239 0.0005

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.162981 0.7449

Idiosyncratic random 0.095374 0.2551

Weighted Statistics

R-squared 0.441797 Mean dependent var 0.124548

Adjusted R-squared 0.439159 S.D. dependent var 0.131775

S.E. of regression 0.098317 Sum squared resid 10.22696

F-statistic 167.4736 Durbin-Watson stat 1.250773

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.330339 Mean dependent var 0.504665

Sum squared resid 42.77259 Durbin-Watson stat 0.464998

Mô hình (4e)

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

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

Cross-section random 61.750380 5 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

PERC_CAP -0.044562 0.005999 0.001559 0.2004

MTB -0.086915 -0.097071 0.000004 0.0000

LOGTA 0.133732 0.076456 0.000075 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.065076 0.086240 0.000108 0.0417

EBITDA_TA -0.324478 -0.399491 0.000465 0.0005

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:47

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.166420 0.163145 -7.149581 0.0000

PERC_CAP -0.044562 0.057483 -0.775223 0.4384

MTB -0.086915 0.005495 -15.81620 0.0000

LOGTA 0.133732 0.011564 11.56485 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.065076 0.027999 2.324194 0.0203

EBITDA_TA -0.324478 0.050097 -6.477047 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.878663 Mean dependent var 0.504665

Adjusted R-squared 0.848613 S.D. dependent var 0.245126

S.E. of regression 0.095374 Akaike info criterion -1.685719

Sum squared resid 7.750041 Schwarz criterion -0.695498

Log likelihood 1108.803 Hannan-Quinn criter. -1.310501

F-statistic 29.24057 Durbin-Watson stat 1.563293

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (4f)

5%(6) = 12.59 => Chấp nhận Ho =>

 Tính toán: LMqs = 0.036639*207 = 7.58 < χ2

Mô hình không có phương sai sai số thay đổi.

 Ghi chú: E4B*E4B là phần dư cuả mô hình bình phương lên và đóng vai trò

biến phụ thuộc

Dependent Variable: E4B*E4B

Method: Panel Least Squares

Date: 01/22/15 Time: 14:40

Sample: 2008 2013

Periods included: 6

Cross-sections included: 207

Total panel (unbalanced) observations: 1064

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.003817 0.002971 1.284639 0.1992

MTB -0.004295 0.000706 -6.083833 0.0000

LOGTA 0.000113 0.000521 0.216435 0.8287

FIXED_ASS_TA -0.001900 0.003473 -0.547186 0.5844

EBITDA_TA 0.010445 0.004812 2.170781 0.0302

C 0.007610 0.007281 1.045203 0.2962

R-squared 0.036639 Mean dependent var 0.007284

Adjusted R-squared 0.032086 S.D. dependent var 0.019037

S.E. of regression 0.018729 Akaike info criterion -5.111860

Sum squared resid 0.371122 Schwarz criterion -5.083835

Log likelihood 2725.510 Hannan-Quinn criter. -5.101241

F-statistic 8.047612 Durbin-Watson stat 1.154675

Prob(F-statistic) 0.000000

Phụ lục 5: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu

thiểu số

Mô hình (5a)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:49

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 705

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.086035 0.066430 1.295115 0.1957

MTB -0.025515 0.010743 -2.374949 0.0178

LOGTA 0.042386 0.006743 6.285422 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.005738 0.049312 -0.116360 0.9074

EBITDA_TA -0.346308 0.063292 -5.471547 0.0000

C -0.044072 0.094733 -0.465224 0.6419

R-squared 0.144953 Mean dependent var 0.465338

Adjusted R-squared 0.138837 S.D. dependent var 0.209583

S.E. of regression 0.194491 Akaike info criterion -0.428390

Sum squared resid 26.44083 Schwarz criterion -0.389597

Log likelihood 157.0075 Hannan-Quinn criter. -0.413399

F-statistic 23.69976 Durbin-Watson stat 0.403179

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (5b)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:49

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 705

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.018665 0.102094 0.182824 0.8550

MTB 0.019876 0.007170 2.771912 0.0058

LOGTA 0.105533 0.012638 8.350674 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.116834 0.034750 3.362075 0.0008

EBITDA_TA -0.389105 0.056366 -6.903186 0.0000

C -0.947257 0.176331 -5.372052 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.861380 Mean dependent var 0.465338

Adjusted R-squared 0.824481 S.D. dependent var 0.209583

S.E. of regression 0.087805 Akaike info criterion -1.842137

Sum squared resid 4.286576 Schwarz criterion -0.878774

Log likelihood 798.3535 Hannan-Quinn criter. -1.469863

F-statistic 23.34439 Durbin-Watson stat 1.437245

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (5c)

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 20.094880 (143,556) 0.0000

1282.6919

Cross-section Chi-square 91 143 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:49

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 705

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.086035 0.066430 1.295115 0.1957

MTB -0.025515 0.010743 -2.374949 0.0178

LOGTA 0.042386 0.006743 6.285422 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.005738 0.049312 -0.116360 0.9074

EBITDA_TA -0.346308 0.063292 -5.471547 0.0000

C -0.044072 0.094733 -0.465224 0.6419

R-squared 0.144953 Mean dependent var 0.465338

Adjusted R-squared 0.138837 S.D. dependent var 0.209583

S.E. of regression 0.194491 Akaike info criterion -0.428390

Sum squared resid 26.44083 Schwarz criterion -0.389597

Log likelihood 157.0075 Hannan-Quinn criter. -0.413399

F-statistic 23.69976 Durbin-Watson stat 0.403179

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (5d)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 13:50

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 705

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.050340 0.081853 0.615008 0.5387

MTB 0.010711 0.006844 1.564967 0.1180

LOGTA 0.074522 0.009046 8.238145 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.124859 0.032596 3.830488 0.0001

EBITDA_TA -0.396823 0.051956 -7.637689 0.0000

C -0.524596 0.127800 -4.104806 0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.173325 0.7958

Idiosyncratic random 0.087805 0.2042

Weighted Statistics

R-squared 0.205542 Mean dependent var 0.101835

Adjusted R-squared 0.199859 S.D. dependent var 0.100580

S.E. of regression 0.088926 Sum squared resid 5.527584

F-statistic 36.16905 Durbin-Watson stat 1.175470

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.083627 Mean dependent var 0.465338

Sum squared resid 28.33722 Durbin-Watson stat 0.380837

Mô hình (5e)

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 21.868967 5 0.0006

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

PERC_CAP 0.018665 0.050340 0.003723 0.6037

MTB 0.019876 0.010711 0.000005 0.0000

LOGTA 0.105533 0.074522 0.000078 0.0004

FIXED_ASS_TA 0.116834 0.124859 0.000145 0.5052

EBITDA_TA -0.389105 -0.396823 0.000478 0.7240

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:50

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 705

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.947257 0.176331 -5.372052 0.0000

PERC_CAP 0.018665 0.102094 0.182824 0.8550

MTB 0.019876 0.007170 2.771912 0.0058

LOGTA 0.105533 0.012638 8.350674 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.116834 0.034750 3.362075 0.0008

EBITDA_TA -0.389105 0.056366 -6.903186 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.861380 Mean dependent var 0.465338

Adjusted R-squared 0.824481 S.D. dependent var 0.209583

S.E. of regression 0.087805 Akaike info criterion -1.842137

Sum squared resid 4.286576 Schwarz criterion -0.878774

Log likelihood 798.3535 Hannan-Quinn criter. -1.469863

F-statistic 23.34439 Durbin-Watson stat 1.437245

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (5f)

5%(6) = 12.59 => Chấp nhận Ho

 Tính toán: LMqs = 0.014420*144 = 4.1612 < χ2

=> Mô hình không có phương sai sai số thay đổi.

 Ghi chú: E5B*E5B là phần dư cuả mô hình bình phương lên và đóng vai trò

biến phụ thuộc

Dependent Variable: E5B*E5B

Method: Panel Least Squares

Date: 01/22/15 Time: 14:41

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 705

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

0.9928 PERC_CAP -0.000123 0.013639 -0.008996

0.0586 MTB 0.004178 0.002206 1.893999

0.2015 LOGTA -0.001770 0.001385 -1.278488

0.2168 FIXED_ASS_TA 0.012517 0.010124 1.236319

0.0027 EBITDA_TA -0.039189 0.012995 -3.015809

0.1103 C 0.031094 0.019450 1.598696

0.006080 R-squared 0.014420 Mean dependent var

0.040079 Adjusted R-squared 0.007370 S.D. dependent var

S.E. of regression 0.039931 Akaike info criterion -3.594865

Sum squared resid 1.114532 Schwarz criterion -3.556072

Log likelihood 1273.190 Hannan-Quinn criter. -3.579874

F-statistic 2.045420 Durbin-Watson stat 1.096191

Prob(F-statistic) 0.070433

Phụ lục 6: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở

hữu thiểu số

Mô hình (6a)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:51

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 704

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.141206 0.064828 2.178150 0.0297

MTB -0.162796 0.010476 -15.54047 0.0000

LOGTA 0.044557 0.006577 6.774858 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.010783 0.048110 0.224141 0.8227

EBITDA_TA -0.351553 0.061725 -5.695493 0.0000

C 0.096236 0.092396 1.041560 0.2980

R-squared 0.417518 Mean dependent var 0.500088

Adjusted R-squared 0.413346 S.D. dependent var 0.247563

S.E. of regression 0.189617 Akaike info criterion -0.479138

Sum squared resid 25.09624 Schwarz criterion -0.440302

Log likelihood 174.6566 Hannan-Quinn criter. -0.464129

F-statistic 100.0641 Durbin-Watson stat 0.462129

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (6b)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:51

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 704

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.060003 0.104113 0.576325 0.5646

MTB -0.127249 0.007315 -17.39658 0.0000

LOGTA 0.128827 0.012982 9.923811 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.135942 0.035449 3.834857 0.0001

EBITDA_TA -0.315640 0.057485 -5.490801 0.0000

-1.095521 0.181054 -6.050809 0.0000 C

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.896720 Mean dependent var 0.500088

Adjusted R-squared 0.869178 S.D. dependent var 0.247563

S.E. of regression 0.089542 Akaike info criterion -1.802738

Sum squared resid 4.449837 Schwarz criterion -0.838307

Log likelihood 783.5639 Hannan-Quinn criter. -1.430027

F-statistic 32.55893 Durbin-Watson stat 1.594060

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (6c)

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 18.007656 (143,555) 0.0000

1217.8147

Cross-section Chi-square 17 143 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:51

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 704

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.141206 0.064828 2.178150 0.0297

MTB -0.162796 0.010476 -15.54047 0.0000

LOGTA 0.044557 0.006577 6.774858 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.010783 0.048110 0.224141 0.8227

EBITDA_TA -0.351553 0.061725 -5.695493 0.0000

C 0.096236 0.092396 1.041560 0.2980

R-squared 0.417518 Mean dependent var 0.500088

Adjusted R-squared 0.413346 S.D. dependent var 0.247563

S.E. of regression 0.189617 Akaike info criterion -0.479138

Sum squared resid 25.09624 Schwarz criterion -0.440302

Log likelihood 174.6566 Hannan-Quinn criter. -0.464129

F-statistic 100.0641 Durbin-Watson stat 0.462129

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (6d)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 13:51

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 704

Swamy and Arora estimator of component variances

Coefficie

Variable nt Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.100625 0.081745 1.230954 0.2188

MTB -0.137856 0.006950 -19.83625 0.0000

LOGTA 0.085518 0.008994 9.508508 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.149421 0.033052 4.520853 0.0000

EBITDA_TA -0.337848 0.052536 -6.430800 0.0000

C -0.503307 0.127033 -3.962016 0.0001

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.166324 0.7753

Idiosyncratic random 0.089542 0.2247

Weighted Statistics

R-squared 0.538516 Mean dependent var 0.116185

Adjusted R-squared 0.535210 S.D. dependent var 0.135141

S.E. of regression 0.091279 Sum squared resid 5.815618

F-statistic 162.9024 Durbin-Watson stat 1.293208

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.365930 Mean dependent var 0.500088

Sum squared resid 27.31891 Durbin-Watson stat 0.422209

Mô hình (6e)

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 31.601883 5 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

PERC_CAP 0.060003 0.100625 0.004157 0.5287

MTB -0.127249 -0.137856 0.000005 0.0000

LOGTA 0.128827 0.085518 0.000088 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.135942 0.149421 0.000164 0.2929

EBITDA_TA -0.315640 -0.337848 0.000545 0.3413

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 13:52

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 704

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.095521 0.181054 -6.050809 0.0000

PERC_CAP 0.060003 0.104113 0.576325 0.5646

MTB -0.127249 0.007315 -17.39658 0.0000

LOGTA 0.128827 0.012982 9.923811 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.135942 0.035449 3.834857 0.0001

EBITDA_TA -0.315640 0.057485 -5.490801 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.896720 Mean dependent var 0.500088

Adjusted R-squared 0.869178 S.D. dependent var 0.247563

S.E. of regression 0.089542 Akaike info criterion -1.802738

Sum squared resid 4.449837 Schwarz criterion -0.838307

Log likelihood 783.5639 Hannan-Quinn criter. -1.430027

F-statistic 32.55893 Durbin-Watson stat 1.594060

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (6f)

5%(6) = 12.59 => Chấp nhận Ho =>

 Tính toán: LMqs = 0.035768*144 = 5.15 < χ2

Mô hình không có phương sai sai số thay đổi.

 Ghi chú: E6B*E6B là phần dư cuả mô hình bình phương lên và đóng vai trò

biến phụ thuộc

Dependent Variable: E6B*E6B

Method: Panel Least Squares

Date: 01/22/15 Time: 14:42

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP<0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 144

Total panel (unbalanced) observations: 704

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.002785 0.003930 -0.708773 0.4787

MTB 0.002562 0.000635 4.033850 0.0001

LOGTA -0.001296 0.000399 -3.249823 0.0012

FIXED_ASS_TA -0.004397 0.002916 -1.507569 0.1321

EBITDA_TA -0.006380 0.003742 -1.705094 0.0886

C 0.023515 0.005601 4.198256 0.0000

R-squared 0.035768 Mean dependent var 0.006321

Adjusted R-squared 0.028861 S.D. dependent var 0.011664

S.E. of regression 0.011495 Akaike info criterion -6.085338

Sum squared resid 0.092229 Schwarz criterion -6.046502

Log likelihood 2148.039 Hannan-Quinn criter. -6.070330

F-statistic 5.178438 Durbin-Watson stat 1.476074

Prob(F-statistic) 0.000113

Phụ lục 7: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu

đa số

Mô hình (7a)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:55

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.156317 0.100476 -1.555762 0.1207

MTB -0.026230 0.009585 -2.736489 0.0065

LOGTA 0.036148 0.008851 4.084244 0.0001

FIXED_ASS_TA -0.073682 0.051045 -1.443463 0.1498

EBITDA_TA -0.476066 0.082152 -5.794922 0.0000

C 0.232814 0.136027 1.711528 0.0879

R-squared 0.200553 Mean dependent var 0.507740

Adjusted R-squared 0.189261 S.D. dependent var 0.205501

S.E. of regression 0.185036 Akaike info criterion -0.520012

Sum squared resid 12.12030 Schwarz criterion -0.455243

Log likelihood 99.60211 Hannan-Quinn criter. -0.494259

F-statistic 17.76119 Durbin-Watson stat 0.267286

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (7b)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:55

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.189168 0.120657 1.567819 0.1181

MTB 0.004120 0.006492 0.634591 0.5262

LOGTA 0.117751 0.019826 5.939251 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.081067 0.035624 -2.275632 0.0236

EBITDA_TA -0.248510 0.075121 -3.308121 0.0011

-1.174444 0.297249 -3.951044 0.0001 C

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.892557 Mean dependent var 0.507740

Adjusted R-squared 0.859738 S.D. dependent var 0.205501

S.E. of regression 0.076963 Akaike info criterion -2.088082

Sum squared resid 1.628930 Schwarz criterion -1.170529

Log likelihood 460.8547 Hannan-Quinn criter. -1.723245

F-statistic 27.19635 Durbin-Watson stat 1.404853

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (7c)

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 22.420000 (79,275) 0.0000

722.50517

Cross-section Chi-square 9 79 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:55

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP -0.156317 0.100476 -1.555762 0.1207

MTB -0.026230 0.009585 -2.736489 0.0065

LOGTA 0.036148 0.008851 4.084244 0.0001

FIXED_ASS_TA -0.073682 0.051045 -1.443463 0.1498

EBITDA_TA -0.476066 0.082152 -5.794922 0.0000

C 0.232814 0.136027 1.711528 0.0879

R-squared 0.200553 Mean dependent var 0.507740

Adjusted R-squared 0.189261 S.D. dependent var 0.205501

S.E. of regression 0.185036 Akaike info criterion -0.520012

Sum squared resid 12.12030 Schwarz criterion -0.455243

Log likelihood 99.60211 Hannan-Quinn criter. -0.494259

F-statistic 17.76119 Durbin-Watson stat 0.267286

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (7d)

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 14:56

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.023600 0.102875 0.229408 0.8187

MTB -0.002977 0.006096 -0.488416 0.6256

LOGTA 0.066144 0.012749 5.188206 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.060087 0.033050 -1.818046 0.0699

EBITDA_TA -0.333858 0.067595 -4.939078 0.0000

C -0.351410 0.191167 -1.838239 0.0669

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.170930 0.8314

Idiosyncratic random 0.076963 0.1686

Weighted Statistics

R-squared 0.181252 Mean dependent var 0.102749

Adjusted R-squared 0.169688 S.D. dependent var 0.087629

S.E. of regression 0.078393 Sum squared resid 2.175499

F-statistic 15.67348 Durbin-Watson stat 1.104521

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.136603 Mean dependent var 0.507740

Sum squared resid 13.08983 Durbin-Watson stat 0.244828

Mô hình (7e)

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 18.095757 5 0.0028

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

PERC_CAP 0.189168 0.023600 0.003975 0.0086

MTB 0.004120 -0.002977 0.000005 0.0015

LOGTA 0.117751 0.066144 0.000231 0.0007

FIXED_ASS_TA -0.081067 -0.060087 0.000177 0.1146

EBITDA_TA -0.248510 -0.333858 0.001074 0.0092

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: DT_TA

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:57

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.174444 0.297249 -3.951044 0.0001

PERC_CAP 0.189168 0.120657 1.567819 0.1181

MTB 0.004120 0.006492 0.634591 0.5262

LOGTA 0.117751 0.019826 5.939251 0.0000

FIXED_ASS_TA -0.081067 0.035624 -2.275632 0.0236

EBITDA_TA -0.248510 0.075121 -3.308121 0.0011

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.892557 Mean dependent var 0.507740

Adjusted R-squared 0.859738 S.D. dependent var 0.205501

S.E. of regression 0.076963 Akaike info criterion -2.088082

Sum squared resid 1.628930 Schwarz criterion -1.170529

Log likelihood 460.8547 Hannan-Quinn criter. -1.723245

F-statistic 27.19635 Durbin-Watson stat 1.404853

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (7f)

5%(6) = 12.59 => Chấp nhận Ho =>

 Tính toán: LMqs = 0.029971*80 = 2.39 < χ2

Mô hình không có phương sai sai số thay đổi.

 Ghi chú: E7B*E7B là phần dư cuả mô hình bình phương lên và đóng vai trò

biến phụ thuộc

Dependent Variable: E7B*E7B

Method: Panel Least Squares

Date: 01/22/15 Time: 14:43

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.018738 0.006311 2.969239 0.0032

MTB -0.000591 0.000602 -0.981099 0.3272

LOGTA 0.000187 0.000556 0.336295 0.7368

FIXED_ASS_TA 0.001461 0.003206 0.455745 0.6489

EBITDA_TA -0.001138 0.005160 -0.220633 0.8255

C -0.008194 0.008544 -0.959043 0.3382

R-squared 0.029971 Mean dependent var 0.004525

Adjusted R-squared 0.016270 S.D. dependent var 0.011718

S.E. of regression 0.011622 Akaike info criterion -6.055336

Sum squared resid 0.047814 Schwarz criterion -5.990567

Log likelihood 1095.960 Hannan-Quinn criter. -6.029582

F-statistic 2.187537 Durbin-Watson stat 1.158750

Prob(F-statistic) 0.055120

Phụ lục 8: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở

hữu đa số

Mô hình (8a)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:58

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.058757 0.102363 0.574004 0.5663

MTB -0.095404 0.009765 -9.769644 0.0000

LOGTA 0.021487 0.009017 2.382983 0.0177

FIXED_ASS_TA -0.046134 0.052004 -0.887120 0.3756

EBITDA_TA -0.642794 0.083695 -7.680173 0.0000

C 0.427755 0.138582 3.086666 0.0022

R-squared 0.393549 Mean dependent var 0.513615

Adjusted R-squared 0.384983 S.D. dependent var 0.240377

S.E. of regression 0.188511 Akaike info criterion -0.482797

Sum squared resid 12.57985 Schwarz criterion -0.418029

Log likelihood 92.90354 Hannan-Quinn criter. -0.457044

F-statistic 45.94483 Durbin-Watson stat 0.405995

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (8b)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:58

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.525906 0.142437 3.692207 0.0003

MTB -0.046256 0.007663 -6.035944 0.0000

LOGTA 0.127251 0.023405 5.437031 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.034501 0.042055 0.820378 0.4127

EBITDA_TA -0.323787 0.088681 -3.651128 0.0003

C -1.438653 0.350905 -4.099831 0.0001

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.890564 Mean dependent var 0.513615

Adjusted R-squared 0.857136 S.D. dependent var 0.240377

S.E. of regression 0.090856 Akaike info criterion -1.756189

Sum squared resid 2.270081 Schwarz criterion -0.838637

Log likelihood 401.1141 Hannan-Quinn criter. -1.391353

F-statistic 26.64139 Durbin-Watson stat 1.702220

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (8c)

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 15.809318 (79,275) 0.0000

616.42106

Cross-section Chi-square 4 79 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:58

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.058757 0.102363 0.574004 0.5663

MTB -0.095404 0.009765 -9.769644 0.0000

LOGTA 0.021487 0.009017 2.382983 0.0177

FIXED_ASS_TA -0.046134 0.052004 -0.887120 0.3756

EBITDA_TA -0.642794 0.083695 -7.680173 0.0000

C 0.427755 0.138582 3.086666 0.0022

R-squared 0.393549 Mean dependent var 0.513615

Adjusted R-squared 0.384983 S.D. dependent var 0.240377

S.E. of regression 0.188511 Akaike info criterion -0.482797

Sum squared resid 12.57985 Schwarz criterion -0.418029

Log likelihood 92.90354 Hannan-Quinn criter. -0.457044

F-statistic 45.94483 Durbin-Watson stat 0.405995

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (8d)

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 11/08/2014 Time: 14:58

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.254705 0.114653 2.221528 0.0269

MTB -0.058629 0.007024 -8.346816 0.0000

LOGTA 0.047728 0.013353 3.574358 0.0004

FIXED_ASS_TA 0.051984 0.038163 1.362149 0.1740

EBITDA_TA -0.476868 0.077040 -6.189848 0.0000

C -0.146772 0.199786 -0.734646 0.4630

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.163603 0.7643

Idiosyncratic random 0.090856 0.2357

Weighted Statistics

R-squared 0.352561 Mean dependent var 0.126685

Adjusted R-squared 0.343416 S.D. dependent var 0.118607

S.E. of regression 0.094836 Sum squared resid 3.183810

F-statistic 38.55394 Durbin-Watson stat 1.257620

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.327257 Mean dependent var 0.513615

Sum squared resid 13.95498 Durbin-Watson stat 0.335399

Mô hình (8e)

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

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

Statistic

Cross-section random 31.602036 5 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

PERC_CAP 0.525906 0.254705 0.007143 0.0013

MTB -0.046256 -0.058629 0.000009 0.0001

LOGTA 0.127251 0.047728 0.000369 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.034501 0.051984 0.000312 0.3224

EBITDA_TA -0.323787 -0.476868 0.001929 0.0005

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: DT_CMV

Method: Panel Least Squares

Date: 11/08/2014 Time: 14:59

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.438653 0.350905 -4.099831 0.0001

PERC_CAP 0.525906 0.142437 3.692207 0.0003

MTB -0.046256 0.007663 -6.035944 0.0000

LOGTA 0.127251 0.023405 5.437031 0.0000

FIXED_ASS_TA 0.034501 0.042055 0.820378 0.4127

EBITDA_TA -0.323787 0.088681 -3.651128 0.0003

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.890564 Mean dependent var 0.513615

Adjusted R-squared 0.857136 S.D. dependent var 0.240377

S.E. of regression 0.090856 Akaike info criterion -1.756189

Sum squared resid 2.270081 Schwarz criterion -0.838637

Log likelihood 401.1141 Hannan-Quinn criter. -1.391353

F-statistic 26.64139 Durbin-Watson stat 1.702220

Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình (8f)

5%(6) = 12.59 => Chấp nhận Ho =>

 Tính toán: LMqs = 00.063862*80 = 5.04 < χ2

Mô hình không có phương sai sai số thay đổi.

 Ghi chú: E8B*E8B là phần dư cuả mô hình bình phương lên và đóng vai trò

biến phụ thuộc

Dependent Variable: E8B*E8B

Method: Panel Least Squares

Date: 01/22/15 Time: 14:44

Sample: 2008 2013 IF PERC_CAP>=0.5

Periods included: 6

Cross-sections included: 80

Total panel (unbalanced) observations: 360

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERC_CAP 0.004216 0.007018 0.600715 0.5484

MTB -0.003177 0.000670 -4.744924 0.0000

LOGTA 0.000989 0.000618 1.599230 0.1107

FIXED_ASS_TA -0.000785 0.003565 -0.220282 0.8258

EBITDA_TA 0.008654 0.005738 1.508164 0.1324

C -0.007527 0.009501 -0.792207 0.4288

R-squared 0.063862 Mean dependent var 0.006306

Adjusted R-squared 0.050639 S.D. dependent var 0.013264

S.E. of regression 0.012924 Akaike info criterion -5.842914

Sum squared resid 0.059130 Schwarz criterion -5.778146

Log likelihood 1057.725 Hannan-Quinn criter. -5.817161

F-statistic 4.829836 Durbin-Watson stat 1.259052

Prob(F-statistic) 0.000276

Luận văn thạc sĩ Kinh tế: Tác động của cấu trúc sở hữu đến mức độ sử dụng nợ của các doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

PHẠM THANH TÂM

TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC SỞ HỮU ĐẾN MỨC ĐỘ

SỬ DỤNG NỢ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NIÊM YẾT SÀN CHỨNG KHOÁN

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

PHẠM THANH TÂM

TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC SỞ HỮU ĐẾN MỨC ĐỘ

SỬ DỤNG NỢ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NIÊM YẾT SÀN CHỨNG KHOÁN

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

TÓM TẮT

Chương 1. Giới thiệu

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

1.3. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Cấu trúc bài nghiên cứu

Chương 2. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu

thực nghiệm

2.1. Lý thuyết về cấu trúc vốn và chi phí đại diện

2.2. Mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu, chi phí đại diện và cấu trúc nợ

2.3 Các kết luận về mối quan hệ giữa cơ cấu sở hữu và cấu trúc vốn

của doanh nghiệp

Tóm tắt chương 2

Chương 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu

3.2. Mô hình, biến và giả thuyết nghiên cứu

3.2.1. Mô hình nghiên cứu

3.2.2. Các biến số nghiên cứu

3.2.3. Mô hình

3.3. Phương pháp nghiên cứu

3.4 Thống kê mô tả và các kiểm định

3.4.1. Thống kê mô tả

3.4.2. Hồi quy và kiểm định với mô hình FEM

3.4.3. Hồi quy và kiểm định với mô hình REM

3.4.4. Kiểm định các kết quả phân tích

Tóm tắt chương 3

Chương 4. Nội dung và kết quả nghiên cứu

4.1. Tình hình sử dụng đòn bẩy và đặc điểm cấu trúc sở hữu thời kỳ 2008-2013

4.1.1 Tình hình nợ của các doanh nghiệp

4.1.2 Đặc điểm cấu trúc sở hữu

4.1.3 Đặc điểm khác

4.2. Phân tích tương quan

4.3. Lựa chọn mô hình phù hợp

4.3.1 Hồi quy với các biến giả ngành nghề

4.3.2 Hồi quy toàn bộ các quan sát

4.3.3 Hồi quy với các quan sát kiểm soát thiểu số

4.3.4 Hồi quy với các quan sát kiểm soát đa số

4.4 Khắc phục lỗi của mô hình

Chương 5. Kết luận

5.1. Kết luận về các kết quả nghiên cứu

5.1.1. Kết luận chung

5.1.2. Kết luận từ kết quả ước lượng các mô hình

5.2. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

5.3. Khuyến nghị về việc cơ cấu sở hữu tác động đến cấu trúc nợ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

Tiếng Anh

Phụ lục 1: Hồi quy DT_TA theo toàn bộ các biến

Phụ lục 2: Hồi quy DT_CMV theo toàn bộ các biến

Phụ lục 3: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề

Phụ lục 4: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề

Phụ lục 5: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu

thiểu số

Phụ lục 6: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở

hữu thiểu số

Phụ lục 7: Hồi quy DT_TA khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở hữu

đa số

Phụ lục 8: Hồi quy DT_CMV khi bỏ biến ngành nghề, với cổ đông sở

hữu đa số

Có thể bạn quan tâm