Tải bản đầy đủ
PHẦN 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

PHẦN 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

25

a. SIZE : Quy mô công ty
Được đo lường bằng logarit của Tổng tài sản.
SIZEi,t = Log (TAi,t)
Trong đó: SIZEi,t là quy mô công ty
và (TAi,t) là tài sản của doanh nghiệp i trong thời gian t
b. LEVERAGE (LEV): Đòn bẩy tài chính
Thể hiện số tiền nợ trong cơ cấu vốn của công ty và được tính bằng cách
tổng nợ phải trả ngắn hạn và dài hạn chia cho tổng tài sản của công ty.
LEVi,t = (STLit + LTLit)/TAit
Trong đó: STLit là nợ ngắn hạn của doanh nghiệp i trong thời gian t
LTLit là nợ dài hạn của doanh nghiệp i trong thời gian t
c. SALES GROWTH (SGR): Tăng trƣởng doanh thu
Được tính bằng sự chênh lệch giữa doanh thu năm hiện hành và doanh thu năm
trước chia cho doanh thu của năm trước
SGRi,t = (Doanh thu năm hiện hành – Doanh thu năm trước)/ Doanh thu năm
trước
d. CASHFLOW FROM OPERATION (CFO): Dòng tiền từ hoạt động kinh
doanh
Được tính từ dòng tiền từ hoạt động kinh doanh chia cho tài sản bình quân
của công ty.
CFOi,t = (CFO)/{(BTA + ETA)/2}
Trong đó: CFO là dòng tiền từ hoạt động
BTA là tổng tài sản đầu năm
ETA là tổng tài sản cuối năm.

26

e. Chất lƣợng thu nhập BOIN và BNIN: được đo lường theo 2 nhân tố đó là lãi
gộp (OIN) và lãi ròng sau thuế (NIN)
Chất lượng thu nhập được đo lường theo ứng dụng mô hình của Sloan
(2005), được đo bằng hệ số hồi quy của mô hình tự hồi quy theo hai nhân tố lãi gộp
và lãi ròng sau thuế.
Mô hình đo lƣờng chất lƣợng thu nhập theo lãi gộp:
OIN J,t = β0 + β1 OINJ,t-1 + εJ,t

(1)

Trong đó: OIN là lãi gộp
Kết quả đo lường là Giá trị hệ số β1 trong mô hình (1), ký hiệu BOIN.
Tƣơng tự, Mô hình đo lƣờng chất lƣợng thu nhập theo lãi ròng:
NIN J,t = β0 + β1 NINJ,t-1 + εJ,t

(2)

Trong đó: NIN là lãi ròng
Kết quả đo lường chính là Giá trị hệ số β1 trong mô hình (2), ký hiệu BNIN.
Nếu giá trị hệ số của biến giải thích β1 càng gần 1 thì chất lượng thu nhập
càng cao và ngược lại giá trị của β1 càng gần 0 thì chất lượng thu nhập càng thấp.

27

Bảng 3.1 BẢNG MÔ TẢ CÁC BIẾN

STT

KÝ HIỆU
BIẾN

TÊN BIẾN

CÁCH TÍNH

CASH
(Ozkan)

Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt
theo mô hình Ozkan
(2004)

Tiền và tương đương tiền /

1

CASH
(Opler)

Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt
theo mô hình Opler
(1999)

3

SIZE

Quy mô doanh nghiệp

4

LEV

Đòn bẩy tài chính

2

Tổng tài sản
Tiền và tương đương tiền /
(Tổng tài sản - Tiền và tương
đương tiền)
Logarit tự nhiên của Tổng tài
sản
Tổng nợ / Tổng tài sản
(Doanh thu năm hiện hành -

5

SGR

Tăng trưởng doanh thu

Doanh thu năm trước) /
Doanh thu năm trước

6

7

8

Dòng tiền từ hoạt động / Tài

CFO

Dòng tiền từ hoạt động

BOIN

Chất lượng thu nhập
dựa trên lãi gộp

Hồi quy mô hình
OINJ,t = β0 + β1OINJ,t-1 + εJ,t
tìm hệ số β1

BNIN

Chất lượng thu nhập
dựa trên lãi ròng

Hồi quy mô hình
NINJ,t = β0 + β1NINJ,t-1 + εJ,t
tìm hệ số β1

sản bình quân

28

3.2 Cơ sở dữ liệu
3.2.1 Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Trong nghiên cứu thực nghiệm, việc chọn mẫu là rất quan trọng vì kết quả
dữ liệu sẽ được phân tích để chứng minh hay bác bỏ giả thuyết, mẫu dữ liệu mang
tính đại diện cho tổng thể và có ảnh hưởng rất lớn đến kết quả nghiên cứu.
Dựa vào các biến số trong mô hình, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu. Dữ
liệu được lấy từ báo cáo tài chính của các Công ty phi tài chính niêm yết trên sàn
giao dịch chứng khoán tại Việt Nam. Mẫu dữ liệu thu thập được trước khi đo lường
chất lượng thu nhập là dữ liệu bảng gồm 306 Công ty, giai đoạn từ năm 2006 đến
năm 2013.
Tiếp theo tác giả thực hiện đo lường chất lượng thu nhập theo cả 2 nhân tố
lãi gộp và lãi ròng sau thuế theo mô hình như sau:
Mô hình đo lường chất lượng thu nhập theo lãi gộp:
OIN J,t = β0 + β1 OINJ,t-1 + εJ,t (Trong đó: OIN là lãi gộp)
Mô hình đo lường chất lượng thu nhập theo lãi ròng:
NIN J,t = β0 + β1 NINJ,t-1 + εJ,t (Trong đó: NIN là lãi ròng)
Sau khi thực hiện hồi quy chất lượng thu nhập theo lãi gộp và lãi ròng, các
mẫu có dữ liệu còn thiếu và hệ số hồi quy β1 không có ý nghĩa thống kê bị loại ra.
Kết quả còn lại là 41 Công ty đạt yêu cầu chọn lọc.
3.2.2 Dữ liệu nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 41 công ty phi tài chính được niêm yết
trên hai sàn chứng khoán HNX và HOSE. Dữ liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán,
báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ của các công ty
trong giai đoạn 2006 – 2013. Tuy nhiên, vì bài nghiên cứu có các biến cần dữ liệu
trước 1 kỳ như chất lượng thu nhập, tốc độ tăng trưởng doanh thu và dòng tiền từ
hoạt động nên Dữ liệu bảng sử dụng trong nghiên cứu chỉ trong giai đoạn từ năm

29

2007-2013 của 41 công ty, tổng cộng: 287 quan sát.
3.3 Các giả thiết nghiên cứu:
Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm đã nghiên cứu trong chương 2, để thực
hiện mục tiêu nghiên cứu là xác định các nhân tố tác động đến tỷ lệ nắm giữ tiền
mặt của các doanh nghiệp và mức độ tác động của từng nhân tố, các giả thiết về tác
động dự kiến được kỳ vọng cho các biến trong nghiên cứu này như sau:
a. Quy mô công ty (SIZE): Các công ty nhỏ thường gặp khó khăn trong vấn
đề huy động nguồn vốn và việc huy động vốn thường tốn kém, vì vậy các công ty
nhỏ thường nắm giữ tiền mặt nhiều hơn. Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của
Al-Najjar & Belghitar (2011), (Ozkan and Ozkan, 2004), Pettit và Singer (1985);
Collins và cộng sự (1981). Tuy nhiên cũng có lập luận cho rằng các công ty lớn có
ít thông tin bất cân xứng, ít khả năng xảy ra khủng hoảng tài chính và các nhà quản
lý có thể linh hoạt hơn trong chính sách tài chính nên giữ tiền mặt nhiều hơn (Opler
,1999). Vì vậy Quy mô công ty có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều với tỷ
lệ nắm giữ tiền mặt.
Giả thiết 1: Quy mô Công ty có mối liên hệ cùng chiều hoặc ngƣợc chiều
với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
b. Đòn bẩy tài chính (LEV): Các công ty có khả năng sử dụng đòn bẩy bằng
cách vay nợ để tài trợ cho hoạt động thì có thể nắm giữ tiền mặt ít hơn vì nợ có thể
thay thế cho nắm giữ tiền mặt. Khi doanh nghiệp có khả năng vay ngân hàng dễ
dàng hơn, nợ vay ngân hàng nhiều sẽ nắm giữ lượng tiền mặt ít hơn. Điều này được
hỗ trợ bởi Myers và Majluf (1984); Saddour (2006), Caglayan-Ozkan và Ozkan
(2002)
Giả thiết 2: Đòn bẩy tài chính có mối liên hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ nắm
giữ tiền mặt.
c.Tăng trưởng (SGR): Những công ty có cơ hội tăng trưởng nhanh sẽ có xu
hướng nắm giữ nhiều tiền mặt hơn các công ty khác, họ sẽ ít có nguy cơ khủng
hoảng tài chính và phá sản và do đó giữ tiền mặt nhiều hơn. Những công ty với cơ

30

hội tăng trưởng cao thì sẽ có chi phí đại diện cao; Do đó, để chủ động trong nguồn
vốn, họ sẽ có khuynh hướng dự trữ thêm tiền mặt. Công ty tăng trưởng nhanh thì sẽ
có nhiều cơ hội đầu tư, để tránh chi phí giao dịch và từ bỏ những cơ hội đầu tư có
NPV dương thì nắm giữ tiền mặt sẽ nhiều hơn.
Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Hofmann (2006), Opler và cộng sự
(1999), Ozkan và Ozkan (2004)
Giả thiết 3: Tăng trƣởng có mối liên hệ cùng chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền
mặt.
d. Dòng tiền từ hoạt động (CFO): Các công ty có dòng tiền từ hoạt động
càng cao thì càng nắm giữ nhiều tiền. Lý thuyết chi phí đại diện cũng cho thấy điều
này. Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Ferreira và Vilela (2004), Afza và
Adnan (2007), Drobetz và Grüninger (2007), Opler và cộng sự (1999), Harford
(2008).
Giả thiết 4: Dòng tiền từ hoạt động có mối liên hệ cùng chiều với tỷ lệ
nắm giữ tiền mặt.
e. Chất lượng thu nhập (BOIN, BNIN): Công ty có chất lượng thu nhập tốt
giữ ít tiền mặt so với các công ty có chất lượng thu nhập kém, chất lượng của thông
tin kế toán có thể làm giảm những tác động tiêu cực của sự bất cân xứng thông tin,
cho phép giảm mức độ nắm giữ tiền mặt của công ty. Điều này được hỗ trợ bởi
nghiên cứu của Garcia và cộng sự (2009), Kwan và cộng sự (2011) Sun và các cộng
sự (2011).
Giả thiết 5: Chất lƣợng thu nhập (gồm chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi
gộp và chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi ròng) có mối liên hệ ngƣợc chiều với tỷ
lệ nắm giữ tiền mặt.
3.4 Mô hình thực nghiệm:
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính theo Rasoul Baradaran
Hasanzadeh, Saeid Jabbarzadeh Kangarluei và Farzad Soleimani (2012).

31

Mô hình thực nghiệm:
CASHi,t = α + β1SIZEi,t + β2LEVi,t + β3SGRi,t + β4CFOi,t + β5BOINi + β6 BNINi +
εi,t.
Và việc phân tích thực nghiệm này được chia làm 02 phần: Biến phụ thuộc
CASH được tính theo Ozkan (2004) và biến phụ thuộc CASH được tính theo Opler
(1999)
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để kiểm định giả thuyết sau:
Giả thuyết chính: Ảnh hưởng của chất lượng thu nhập và các nhân tố tài chính đến
mức độ nắm giữ tiền mặt của các Công ty.
Sau đó, kiểm tra hai giả thuyết phụ sau:
Giả thuyết phụ 1: Ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến mức độ nắm giữ tiền
mặt của các công ty đối với chất lượng thu nhập tốt.
Giả thuyết phụ 2: Ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến mức độ nắm giữ tiền
mặt của các công ty đối với chất lượng thu nhập kém.
3.5 Phƣơng pháp kiểm định
Thực hiện nghiên cứu định lượng để kiểm định tác động của các nhân tố đến
nắm giữ tiền mặt, kiểm tra chiều hướng và độ lớn của từng tác động. Dựa trên định
nghĩa và cách tính của các biến sử dụng trong mô hình, dữ liệu được thu thập và xử
lý sơ bộ trên phần mềm Microsoft Excel và sau đó kết quả kiểm định được xử lý
bằng Sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu Stata 11.
Dữ liệu thu thập gồm nhiều công ty theo thời gian nên được sắp xếp theo
dạng dữ liệu bảng để nâng cao tính hiệu quả của mô hình vì dữ liệu bảng có sự kết
hợp hai chiều theo thời gian và theo không gian nên nó cung cấp nhiều thông tin
hơn, ít xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến số, bậc tự do cao hơn và hiệu
quả hơn.
Phương pháp kiểm định mô hình như sau:
3.5.1 Thống kê mô tả và phân tích tƣơng quan:

32

Dùng bảng thống kê mô tả để thấy rõ thông tin tổng hợp của tất cả các biến
như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị thấp nhất, giá trị cao nhất.
Dùng ma trận hệ số tương quan giữa các biến để thấy được sự tương quan và
mối liên hệ tuyến tính của các biến.
3.5.2 Kiểm định mô hình: thực hiện qua 2 bước
3.5.2.1 Kiểm định hồi quy chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi ròng:
Chạy mô hình hồi quy tìm hệ số β1 của mô hình OIN

J,t

= β0 + β1 OINJ,t-1 +

εJ,t. cho dữ liệu của từng doanh nghiệp.
Với những mẫu dữ liệu đạt yêu cầu (hệ số β1 có ý nghĩa thống kê), tiếp tục
thực hiện hồi quy tìm hệ số β1 của mô hình NIN

J,t

= β0 + β1 NINJ,t-1 + εJ,t. cho dữ

liệu của từng doanh nghiệp.
Lọc lại mẫu dữ liệu, chỉ lấy những mẫu có giá trị hệ số β1 đạt yêu cầu, những
dữ liệu không đạt yêu cầu được loại ra khỏi mẫu nghiên cứu.
3.5.2.2 Kiểm định hồi quy bằng mô hình POOLED, mô hình tác động cố định
(FEM) và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) cho dữ liệu bảng.
Hồi quy bằng mô hình Pooled thực ra chỉ là hồi quy OLS bình thường, vì dữ
liệu xếp chồng lên nhau xem như là dữ liệu chéo, xem như không có sự khác biệt
giữa các công ty và đặc điểm riêng này không tồn tại, không tác động lên biến phụ
thuộc.
Hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình ảnh hưởng cố định FEM là phương pháp
hồi quy có xét đến đặc điểm riêng, có thể cố định theo phần tử chéo là công ty hoặc
cố định theo phần tử chéo là thời gian, xem các đặc điểm riêng là có tác động đến
biến phụ thuộc.
Đối với phương pháp hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình ảnh hưởng ngẫu
nhiên REM là phương pháp có xét đến đặc điểm riêng, các đặc điểm riêng sẽ tác
động đến biến phụ thuộc gây ra sự chênh lệch và sự chênh lệch này là ngẫu nhiên.
3.5.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

33

So sánh tính hiệu quả giữa mô hình POOLED và FEM bằng kiểm định Wald,
giữa mô hình POOLED và REM bằng kiểm định Breusch- Pagan và so sánh giữa
mô hình FEM và REM bằng kiểm định Hausman. Sau đó kết luận và lựa chọn mô
hình nào là phù hợp nhất cho dữ liệu nghiên cứu.
Sau khi chọn được mô hình phù hợp nhất, tiếp tục thực hiện kiểm tra các giả
thuyết của phương pháp hồi quy như :
Kiểm tra tự tương quan: Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng các sai số
ngẫu nhiên tổng thể có tương quan với nhau. Hiện tượng tự tương quan làm cho ước
lượng thống kê không còn hiệu quả do đó suy luận thống kê về tổng thể không có ý
nghĩa.
Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi: Hiện tượng phương sai thay đổi là
hiện tượng các sai số ngẫu nhiên trong mô hình có phương sai không giống nhau.
Hậu quả của phương sai thay đổi tương tự như hiện tượng tự tương quan, hiện
tượng phương sai thay đổi làm cho ước lượng thống kê không còn hiệu quả do đó
suy luận thống kê về tổng thể không có ý nghĩa.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng
các biến độc lập trong mô hình có liên hệ tuyến tính với nhau. Hiện tượng đa cộng
tuyến gây hậu quả là không thể ước lượng được mô hình hồi quy nếu là đa cộng
tuyến hoàn hảo, nếu đa cộng tuyến không hoàn hảo thì vẫn có thể ước lượng được
mô hình nhưng dấu của hệ số hồi quy có thể bị sai và phương sai hệ số hồi quy lớn
sẽ làm cho biến độc lập không có ý nghĩa thống kê.
Kiểm tra hiện tượng nội sinh : Hiện tượng nội sinh xảy ra khi các biến độc
lập trong mô hình có tương quan với sai số ngẫu nhiên. Khi có hiện tượng nội sinh
sẽ làm cho ước lượng mất tính bền vững.
Sau đó sẽ thực hiện khắc phục những vi phạm của giả thuyết (nếu có).

Để góp phần củng cố cho kết quả nghiên cứu trong dữ liệu bảng, tác giả tiến
hành phân tích bằng mô hình riêng biệt cho chất lượng thu nhập tốt và chất lượng
thu nhập kém. Việc phân tích này được tiến hành thông qua hồi quy OLS dựa trên

34

chất lượng thu nhập và các kiểm định liên quan để kiểm tra xem có sự khác biệt các
nhân tố ảnh hưởng đến mức độ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp giữa chất
lượng thu nhập tốt và chất lượng thu nhập kém hay không?
Cuối cùng là thảo luận về kết quả nghiên cứu và kết luận.

35

PHẦN 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trong phần này, tác giả trình bày các kết quả phân tích thực nghiệm sau khi
chạy mô hình bằng phần mềm Stata phiên bản 11.
4.1 Thống kê mô tả và phân tích tƣơng quan:
4.1.1 Thống kê mô tả các biến.
Thống kê mô tả cho các biến nghiên cứu của 41 công ty phi tài chính được
niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX và HOSE giai đoạn từ năm 2007 đến năm
2013. Kết quả thống kê mô tả thể hiện trong bảng 4.1
Bảng 4.1: Phân tích thống kê mô tả các biến (287 quan sát)

Biến

Trung bình

Độ lệch
chuẩn

Giá trị
thấp nhất

Giá trị
cao nhất

CASH (Ozkan)

0.1326

0.1032

0.00258

0.49437

CASH (Opler)

0.1725

0.1682

0.00258

0.97774

SIZE

11.6589

0.6348

10.46063

13.37688

LEV

0.4947

0.2197

0.03046

1.14432

SGR

0.2229

0.3614

-0.51725

3.27857

CFO

0.0983

0.1373

-0.28711

0.66653

BOIN

0.8415

0.1627

0.42803

1.07016

BNIN

0.7500

0.1655

0.46521

1.03571

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)
Theo bảng kết quả trên, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trung bình của các Công ty
trong mẫu nghiên cứu là 13,26% (mô hình Ozkan) và 17,25% (mô hình Opler). Tỷ