Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Tải bản đầy đủ

42

chuẩn (0.3435) cũng cho thấy sự phân tán và khác biệt về dòng tiền tự do giữa các
công ty.
Những phân tích trên đây cho thấy các công ty trong mẫu dữ liệu được thu thập là
đa dạng về hành vi đầu tư cũng như tình trạng tài chính.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Biến
I_total
I_new
Ie_new (GMM)
Iu_new (GMM)
FCF (GMM)
Cash
Q
Size
Age
ROA
Leverage
KZ
WW
OREC
Blockholder
C/O

Cỡ mẫu

Trung bình

1309
1309
1122
1122
1122
1309
1309
1309
1309
1309
1309
1309
1309
1309
1309
1309

0.0563
0.0207
0.0125
0.0017
0.0994
0.0988
1.0159
27.0207
5.6898
0.0622
0.5219
-8.0372
-1.2293
0.3247
35.4734
0.1658

Độ lệch chuẩn
0.0821
0.0806
0.0815
0.0981
0.3435
0.1022
0.4047
1.4348
2.6009
0.0740
0.2208
27.5512
0.07795
0.05514
23.2025
0.3720

Giá trị
nhỏ nhất
-0.4967
-0.5281
-0.2790
-0.5344
-0.8978
0.0002
0.2746
23.2204
1
-0.6455
0.2207
-475.0201
-1.4463
0.0013
0
0

Giá trị
lớn nhất
0.5749
0.5318
0.3135
0.4638
3.4551
0.6083
5.1517
30.9058
15
0.5010
0.9244
12.93812
-0.4376
0.5102
90.51
1

Ghi chú: Tổng chi đầu tư I_total bằng chi tiêu vốn cho TSCĐ và tài sản dài hạn khác trừ đi các khoản
thu từ thanh lý, nhượng bán TSCĐ. Chi đầu tư mới I_new = I_total – I_main, với I_main là khấu hao
TSCĐ. Ie_new là chi đầu tư mới kỳ vọng, được xác định từ phương trình (1) theo phương pháp GMM.
Chi đầu tư bất thường Iu_new bằng I_new trừ Ie_new. FCF là dòng tiền tự do bằng dòng tiền thuần từ
hoạt động SXKD (CFO) trừ tổng (I_main + Ie_new). Cash là tỷ lệ tiền cộng tương đương tiền trên tổng
tài sản. Q (Tobin’s Q) là tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của tổng tài sản. Size là logarit tự
nhiên của tổng tài sản. Age là tuổi tính từ năm niêm yết. ROA là tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng tài sản.
Leverage là đòn bẩy, bằng tổng nợ trên tổng tài sản. Tất cả các biến chi đầu tư đều chia cho tổng tài
sản. KZ, WW là các chỉ số đại diện cho mức độ hạn chế tài chính, lần lượt được tính theo phương trình
(5) và (6). OREC là tỷ lệ khoản phải thu khác trên tổng tài sản. Blockholer là tỷ lệ sở hữu của cổ đông
lớn nhất. C/O là biến giả bằng 1 nếu quyền kiểm soát của cổ đông chi phối lớn hơn quyền sở hữu
(OREC > Blockholder), ngược lại bằng 0.
Nguồn: Kết quả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata12 dựa trên số liệu tác giả thu thập của 187 công
ty Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2014

43

4.2. Ma trận tương quan giữa các cặp biến

44

I_new
Ie_new (GMM)
Iu_new (GMM)
FCF (GMM)
Cash
Tobin’s Q
Size
Age
ROA
Leverage

1.0000
0.1950
(0.0000)
0.5803
(0.0000)
0.0001
(0.9996)
-0.0524
(0.0582)
0.1107
(0.0000)
0.1004
(0.0000)
-0.1892
(0.0000)
0.0570
(0.0393)
0.0756
(0.0062)

1.0000
-0.6856
(0.0000)
-0.3116
(0.0000)
-0.0224
(0.4540)
-0.0443
(0.1385)
-0.6518
(0.0000)
-0.2125
(0.0000)
-0.0308
(0.3024)
0.2160
(0.0000)

1.0000
0.2588
(0.0000)
-0.0141
(0.6383)
0.1414
(0.0000)
0.6229
(0.0000)
0.7111
(0.0172)
0.0844
(0.0047)
-0.1215
(0.0000)

1.0000
0.0699
(0.0193)
0.1634
(0.0000)
0.2600
(0.0000)
-0.0271
(0.3645)
0.1728
(0.0000)
-0.1258
(0.0000)

1.0000
0.1724
(0.0000)
-0.0336
(0.2245)
0.0688
(0.0157)
0.3453
(0.0000)
-0.3170
(0.0000)

1.0000
0.2280
(0.0000)
-0.1159
(0.0000)
0.5513
(0.0000)
-0.0893
(0.0012)

1.0000
0.1769
(0.0000)
0.0463
(0.0944)
0.2901
(0.0000)

1.0000
-0.1127
(0.0000)
-0.1183
(0.0000)

1.0000
-0.3932
(0.0000)

Ghi chú: Các biến được tính toán bằng cách tính trình bày trong Bảng 4.1.
Nguồn: Kết quả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata12 dựa trên số liệu tác giả thu thập của 187 công ty Việt Nam trong giai đoạn 2008 –
2014.

Leverage

Roa

Age

Size

Tobin’s Q

Cash

FCF (GMM)

Iu_new (GMM)

Ie_new (GMM)

I_new

Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến

1.000

45

Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình được trình bày trong Bảng 4.2. Xét
cặp tương quan giữa đầu tư bất thường (Iu_newGMM) và dòng tiền tự do (FCFGMM), hệ
số tương quan khá lớn (0.2588) và có ý nghĩa ở mức 1%. Hệ số của dòng tiền tự do
mang dấu dương phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đây và hứa hẹn một
mối quan hệ cùng chiều giữa đầu tư bất thường và dòng tiền tự do. Tuy nhiên, cần phải
kiểm định mối quan hệ này bằng các mô hình định lượng cụ thể với phương pháp
nghiên cứu đã được trình bày trong chương 3.
Kết quả phân tích hệ số tương quan giữa các cặp biến trong Bảng 4.2 cho thấy không
tồn tại các hệ số tự tương quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 nên không tồn tại
hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
4.3. Kết quả ước lượng chi đầu tư mới kỳ vọng Ie_new theo FEM và GMM
Bảng 4.3 trình bày kết quả ước lượng chi đầu tư mới kỳ vọng Ie_new

i,t

theo phương

trình (1) sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model – FEM) và phương
pháp mô men tổng quát hóa (Generalized Method of Moments - GMM).

46

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy mô hình ước lượng chi đầu tư mới kỳ vọng Ie_new i,t
bằng FEM và GMM
Biến phụ thuộc là
I_new i,t
I_new i,t-1
Cash i,t-1
Q i,t-1
Size i,t-1
Age i,t-1
Roa i,t-1
Leverage i,t-1
_cons
AR(1)
AR(2)
Sargan

(1)

(2)

FEM
0.160***
(5.97)
0.109***
(3.77)
-0.00992
(-1.24)
-0.0428***
(-4.80)
-0.00180
(-1.16)
0.200***
(4.56)
-0.00102
(-0.03)
1.161***
(5.07)
-

GMM
0.478***
(4.19)
0.0848**
(2.14)
-0.00616
(-0.36)
-0.0538
(-1.61)
0.00484
(0.94)
0.387***
(2.59)
0.243*
(1.79)
1.273
(1.54)
0
0.068
0.556

Ghi chú: Các biến được tính toán bằng cách tính trình bày trong Bảng 4.1. *, **, *** tương ứng với mức ý
nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata12 dựa trên số liệu tác giả thu thập của 187 công ty
Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2014.

Với mô hình ước lượng bằng phương pháp GMM thì kết quả của các giá trị AR(1) <
0.1, AR(2) > 0.05 đều cho kết quả hợp lệ, kiểm định giá trị Sargan của mô hình GMM
cho p-value = 0.556, tức chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, mô hình có số biến
công cụ phù hợp. Do đó, ước lượng GMM là đủ sức thuyết phục và mô hình hồi quy có
độ tin cậy. Nhìn chung thì ở cả hai phương pháp FEM và GMM các biến đều có chiều

47

tương đồng. Kết quả hồi quy giúp ta xác định được giá trị chi đầu tư mới kỳ vọng theo
2 phương trình sau đây:
Phương trình theo FEM (1a):
𝐼_𝑛𝑒𝑤𝑖,𝑡 = 1.161 + 0.16 ∗ 𝐼_𝑛𝑒𝑤𝑖,𝑡−1 + 0.109 ∗ 𝐶𝑎𝑠ℎ𝑖,𝑡−1 − 0.00992 ∗ 𝑄𝑖,𝑡−1 −
0.0428 ∗ 𝑆𝑖𝑧𝑒𝑖,𝑡−1 − 0.0018 ∗ 𝐴𝑔𝑒𝑖,𝑡−1 + 0.2 ∗ 𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡−1 + 0.00102 ∗ 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑖,𝑡−1
Phương trình theo GMM (1b):
𝐼𝑛𝑒𝑤 𝑖,𝑡 = 1.273 + 0.478 ∗ 𝐼𝑛𝑒𝑤 𝑖,𝑡−1 + 0.0848 ∗ 𝐶𝑎𝑠ℎ𝑖,𝑡−1 − 0.00616 ∗ 𝑄𝑖,𝑡−1 −
0.0538 ∗ 𝑆𝑖𝑧𝑒𝑖,𝑡−1 + 0.00484 ∗ 𝐴𝑔𝑒𝑖,𝑡−1 + 0.387 ∗ 𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡−1 + 0.243 ∗ 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑖,𝑡−1

Từ hai phương trình trên, ta ước lượng được giá trị của chi đầu tư mới kỳ vọng
Ie_newi,t, từ đó xác định được khoản chi đầu tư bất thường Iu_newi,t theo công thức
Iu_newi,t = I_totali,t – I_maini,t – Ie_newi,t.
Trong các phần tiếp theo, Ie_new ước lượng từ phương trình (1a) sẽ được gọi là
Ie_newFEM và Ie_new ước lượng từ phương trình (1b) sẽ được gọi là Ie_newGMM.
4.4. Phân tích kết quả hồi quy đầu tư bất thường và dòng tiền tự do
4.4.1. Độ nhạy cảm của đầu tư bất thường với dòng tiền tự do
Bảng 4.4 trình bày kết quả hồi quy đầu tư bất thường theo dòng tiền tự do theo phương
trình (2) bằng phương pháp GMM. Cột (1) và (3) là kết quả cho các công ty có đầu tư
dưới mức (Iu_new <0), cột (2) và (4) là kết quả cho các công ty có đầu tư quá mức
(Iu_new >0). Đầu tư bất thường (Iu_new) và dòng tiền tự do (FCF) trong cột (1), (2)
được tính toán dựa trên Ie_newGMM, trong khi đó Iu_new và FCF trong cột (3), (4) tính
toán dựa trên Ie_newFEM.

48

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy đo lường độ nhạy cảm của đầu tư bất thường (Iu_new)
đối với dòng tiền tự do (FCF)
Biến phụ thuộc là
Iu_new i,t

(1)

(2)

(3)

(4)

Under_GMM

Over_GMM

Under_FEM

Over_FEM

u

u

u

(Iu_newFEM > 0)

(I _newGMM <0)

(I _newGMM >0)

(I _newFEM < 0)

-0.0961***

-0.0128

-0.0305

-0.0187

(-2.74)

(-0.36)

(-1.15)

(-0.47)

0.0705**

-0.1515

0.3092*

-0.0323

(2.04)

(-1.37)

(1.72)

(-0.09)

0.4793***

0.2515***

0.0040

0.0645***

(2.95)

(2.58)

(0.19)

(2.56)

-0.0616***

0.0251

-0.0280

0.0712*

(-6.68)

(1.52)

(-1.06)

(1.67)

AR(1)

0.003

0.035

0.010

0.006

AR(2)

0.756

0.711

0.383

0.867

Hansen

0.132

0.068

0.813

0.099

Dum_FCF>0
FCF ∗ Dum_FCF<0
FCF ∗ Dum_FCF>0
_cons

Ghi chú: Tất cả các cột đều ước lượng bằng phương pháp GMM. AR(1) và AR(2) là kiểm định tương quan
chuỗi bậc 1 và bậc 2 của phần dư mô hình. Hansen Test là kiểm định sự phù hợp của các biến công cụ.
Biến phụ thuộc là đầu tư bất thường (Iu_newi.t) được tính toán theo phương pháp của Richardson (2006),
với công ty thuộc nhóm đầu tư quá mức (dưới mức) nếu Iu_newi,t dương (âm). FCFi,t là dòng tiền tự do bằng
dòng tiền từ hoạt động SXKD trừ chi đầu tư duy trì và chi đầu tư mới kỳ vọng. Dum_FCF<0 là biến giả
bằng 1 nếu FCF <0, ngược lại bằng 0. Dum_FCF>0 là biến giả bằng 1 nếu FCF >0, ngược lại bằng 0.
Under_GMM (Over_GMM) và Under_FEM (Over_FEM) tương ứng với đầu tư bất thường có được từ
phương trình (1) sử dụng GMM (FEM).*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata12 dựa trên số liệu tác giả thu thập của 187 công ty
Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2014.

49

Giả thiết kiểm định Hansen với H0: số biến công cụ trong mô hình là phù hợp, với giá
trị p-value của 4 cột đều lớn hơn 0.05 nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0.
Tương tự các kết quả giá trị AR(1) < 0.1 và AR(2) > 0.05 đều thỏa mãn. Vậy ước
lượng mô hình sai phân GMM là phù hợp và có độ tin cậy.
Kết quả hồi quy ở bảng 4.3.2 cho thấy hệ số của biến FCF∗Dum_FCF<0 ở cột (1) và
cột (3) đều dương có ý nghĩa thống kê, tức là đầu tư dưới mức có tương quan cùng
chiều với dòng tiền tự do âm. Kết quả này ủng hộ cho giả thiết H1 về hạn chế tài chính.
Ở các doanh nghiệp có khả năng phải chịu hạn chế tài chính, dòng tiền tự do càng thiếu
thốn buộc doanh nghiệp phải càng phải thu hẹp đầu tư, dẫn đến giá trị đầu tư dưới mức
tăng lên.
Tương tự, hệ số của biến FCF∗Dum_FCF>0 ở cột (2) và (4) cũng dương và có ý nghĩa
thống kê ở mức 1%, tức là độ nhạy cảm của đầu tư quá mức cùng chiều với dòng tiền
tự do dương. Kết quả này ủng hộ cho giả thiết H2 về chi phí đại diện. Tại các doanh
nghiệp có khả năng tồn tại vấn đề đại diện, dòng tiền tự do càng dư thừa thì các hành
động đầu tư quá mức vì lợi ích cá nhân càng dễ xảy ra.
4.4.2. Kết quả các mô hình kiểm định tính vững của giả thiết về độ nhạy cảm của
đầu tư bất thường đối với dòng tiền tự do

50

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy đo lường dộ nhạy cảm của đầu tư bất thường đối với dòng tiền tự do bằng mô hình Quantile
regression và GMM
Biến phụ thuộc là
Iu_new i,t

Dum_FCF>0

FCF ∗ Dum_FCF<0

FCF ∗ Dum_FCF>0

_cons

Quantile regression
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

Under GMM

Over GMM

Under GMM

Over GMM

Under GMM

Over GMM

Under FEM

Over FEM

Under GMM

Over GMM

20th quantile

20th quantile

50th quantile

50th quantile

80th quantile

80th quantile

< 50th

> 50th

0.00756

0.0179***

0.000118

0.0351**

-0.00222

0.0460**

-0.0000754

0.00562

-0.026328

-0.01143

(0.49)

(4.63)

(0.02)

(2.91)

(-0.49)

(2.93)

(-0.01)

(0.54)

(-0.67)

(-0.48)

0.1015**

0.0122

0.0784***

-0.0757

0.0479***

-0.162

0.0689***

-0.0200

0.5672***

-0.0286

(2.46)

(0.61)

(2.76)

(-0.72)

(3.37)

(-1.05)

(3.14)

(-0.39)

(2.93)

(-0.64)

-0.0426

-0.00702

-0.0161

0.0256

0.00178

0.115***

-0.0123

0.0117

-0.2236**

0.2403**

(-1.49)

(-0.77)

(-1.02)

(1.93)

(0.12)

(3.17)

(-1.06)

(0.85)

(-2.28)

(2.27)

-0.0978***

0.0131***

-0.0511***

0.0300**

-0.0164***

0.0623***

-0.0628***

0.0721***

0.1483***

-0.0671***

(-10.98)

(5.1)

(-13.71)

(2.81)

(-6.5)

(5.37)

(-14.31)

(8.13)

(4.07)

(-6.6)

Ghi chú: Biến phụ thuộc là đầu tư bất thường (Iu_newi.t) được tính toán theo phương pháp của Richardson (2006), với công ty thuộc nhóm đầu tư quá
mức (dưới mức) nếu Iu_newi,t dương (âm). FCF là dòng tiền tự do. Dum_FCF<0 là biến giả bằng 1 nếu FCF < 0, ngược lại bằng 0. Dum_FCF>0 là
biến giả bằng 1 nếu FCF > 0, ngược lại bằng 0. *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata12 dựa trên số liệu tác giả thu thập của 187 công ty Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2014.

51

Kết quả của các mô hình kiểm định tính vững của mối quan hệ giữa đầu tư bất
thường và dòng tiền tự do được thể hiện trong Bảng 4.5. Cụ thể như sau:
Từ cột (1) đến cột (6) là kết quả của ước lượng điểm phân vị (Quantile Regression)
khi chia mẫu nghiên cứu thành các nhóm phân vị 20th, 50th và 80th theo phân phối
của đầu tư bất thường Iu_newi,t. Cột (1), (3) và (5) là chia phân vị của nhóm các
công ty đầu tư dưới mức (Iu_newi,t <0). Cột (2), (4) và (6) là chia phân vị của nhóm
các công ty đầu tư quá mức (Iu_newi,t >0).
Kết quả cho thấy mối tương quan dương có ý nghĩa thống kê của đầu tư dưới mức
và dòng tiền tự do ở tất cả các nhóm phân vị, củng cố cho tính vững của giả thiết H1
về hạn chế tài chính của bài nghiên cứu. Đối với nhóm các công ty có Iu_newi,t >0,
hệ số của biến FCF*Dum_FCF>0 chỉ có ý nghĩa thống kê ở nhóm các công ty đầu tư
quá mức cao nhất (nhóm phân vị 80th).
Cột (7) và (8) trình bày kết quả hồi quy của phương trình (2) với biến phụ thuộc là
đầu tư bất thường Iu_newi,t được tính toán dựa trên giá trị ước lượng của đầu tư kỳ
vọng Ie_newi,t từ phương trình (1) sử dụng OLS. Cột (7) là hồi quy cho nhóm các
công ty đầu tư dưới mức, cột (8) là nhóm các công ty quá mức. Tương tự ước lượng
điểm phân vị, hệ số của biến FCF*Dum_FCF<0 ở cột (7) dương ở mức ý nghĩa 1%
(0.0689), một lần nữa củng cố cho mối quan hệ cùng chiều giữa đầu tư dưới mức và
dòng tiền tự do âm. Tuy nhiên, không tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ giữa
đầu tư quá mức và dòng tiền tự do dương. Giả thiết H2 về chi phí đại diện chưa
được củng cố trong mô hình này.
Cột (9) và (10) trình bày kết quả hồi quy của phương trình (2) với cách xác định
một công ty là đầu tư dưới mức (quá mức) khi đầu tư bất thường của nó (Iu_newi,t)
nhỏ hơn (lớn hơn) đầu tư bất thường trung vị (Iu_newj,t). Cột (9) là hồi quy cho
nhóm các công ty đầu tư dưới mức, cột (10) là nhóm các công ty quá mức. Trong
cột (9), hệ số của biến FCF*Dum_FCF<0 dương và có ý nghĩa ở mức 5% (0.5672),
hệ số của biến FCF*Dum_FCF>0 trong cột (10) dương và có ý nghĩa ở mức 5%

52

(0.2403). Mối tương quan cùng chiều của dòng tiền tự do âm (dương) và đầu tư
dưới mức (quá mức) một lần nữa được củng cố.
Một kiểm định tính vững khác cho giả thiết nghiên cứu là xác định đầu tư bất
thường của công ty (Iu’_newi,t) bằng chênh lệch giữa chi đầu tư mới của công ty
(Ie_newi,t) với chi đầu tư mới trung vị của ngành (Ie_newj,t). Tương tự, dòng tiền tự
do của công ty (FCF’i,t) là chênh lệch giữa dòng tiền từ tài sản hiện hữu của công ty
(CFAIP i,t) và dòng tiền từ tài sản hiện hữu trung vị của ngành (CFAIP j,t). Kiểm định
này sử dụng phương trình hồi quy (3) với phương pháp GMM. Kết quả hồi quy
được trình bày trong Bảng 4.6 với cột (1) là nhóm các công ty đầu tư dưới mức và
cột (2) là nhóm các công ty đầu tư quá mức.
Giả thiết kiểm định Hansen với H0 số biến công cụ trong mô hình là phù hợp, với
giá trị p-value của 2 cột đều lớn hơn 0.05 nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết
H0. Tương tự, giá trị AR(1) < 0.1 và AR(2) > 0.05 đều thỏa mãn. Vậy ước lượng
mô hình sai phân GMM là phù hợp và có độ tin cậy.
Kết quả hồi quy cho thấy hệ số của biến FCF’∗Dum_FCF’<0 ở cột (1) và biến
FCF’∗Dum_FCF’>0 ở cột (2) đều dương và có ý nghĩa thống kê. Kết quả này một
lần nữa ủng hộ cho mối quan hệ cùng chiều giữa đầu tư dưới mức và dòng tiền tự
do âm ở các công ty có khả năng bị hạn chế tài chính cũng như mối tương quan
dương giữa đầu tư quá mức và dòng tiền tự do dương tại các công ty có khả năng
tồn tại chi phí đại diện. Các giả thiết H1 và H2 của bài nghiên cứu đều được củng cố.