Tải bản đầy đủ
PHẦN 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

PHẦN 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

36

lệ này cũng tương đương so với tỷ lệ ở các quốc gia khác. Theo Opler (1999) tỷ lệ
nắm giữ tiền mặt trung bình của các Công ty ở Mỹ là 17%. Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt
trung bình của các Công ty ở Châu Âu là 14,8% theo Ferreira và Vilela (2004).
Dittmar và Marht-Smith (2007) cho thấy rằng tỷ lệ tiền và các chứng khoán có thể
chuyển đổi thành tiền chiếm trên 11% tổng tài sản của các công ty về thương mại ở
Mỹ năm 2003. Ozkan và Ozkan (2004) cho thấy rằng tỷ lệ trung bình của tiền và
tương đương tiền trên tổng tài sản trong giai đoạn từ năm 1984 đến năm 1999 của
các Công ty ở Anh là 10,3%. Tương tự, tỷ lệ này ở Nhật, Đức và Pháp tương ứng là
17%, 9% và 12% (Guney, 2007).
Tỷ số đòn bẩy tài chính đánh giá mức độ mà một công ty tài trợ cho hoạt
động kinh doanh của mình bằng vốn vay. Giá trị cao nhất lên đến 1,14 cho thấy
doanh nghiệp có tỷ trọng nợ phải trả cao hơn so với tổng tài sản, vì vậy rủi ro về tài
chính của công ty là cao. Tuy nhiên, giá trị trung bình là 0,4947 cho thấy trung bình
49,47% tài sản của công ty được tài trợ bằng vốn vay. Với tỷ lệ này thì doanh
nghiệp có khả năng thanh toán các khoản nợ.
Chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp có giá trị từ 0.42 đến 1.07, giá trị trung
bình là 0.84 cho thấy chất lượng thu nhập trung bình của các công ty là khá cao.
Tương tự, chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng có giá trị từ 0.46 đến 1.03, giá trị
trung bình là 0.84 cũng cho thấy chất lượng thu nhập trung bình của các công ty là
khá cao.
4.1.2 Ma trận tƣơng quan giữa các biến
Phân tích tương quan được thực hiện để kiểm tra mối liên hệ giữa các biến
trong suốt thời kỳ nghiên cứu. Để kiểm tra các biến này có tương quan với nhau
không, ta dùng ma trận tương quan giữa các biến được ước lượng, các biến được xét
theo mối tương quan từng đôi một và kết quả được thể hiện trong bảng 4.2
Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến

37

Biến
CASH
(Ozkan)

CASH

CASH

(Ozkan)

(Opler)

SIZE

0.0611

0.0166

1.0000

LEV

-0.3511
***

-0.3232
***

0.1653
***

SGR

0.0242

0.0192

0.3872
***
0.2389
***

0.3969
***
0.2219
***

0.0109

0.0124

BNIN

CFO

BOIN

BNIN

1.0000

SIZE

BOIN

SGROW

1.0000

CASH
(Opler)

CFO

LEV

0.1172
**
-0.1777
***
0.0443
-0.0839

1.0000
-0.0337
-0.2967
***
-0.2377
***
0.0393

1.0000
-0.0694

1.0000

0.0903

0.2262
***

1.0000

-0.0140

0.1313
**

0.3716
***

1.0000

Ghi chú: *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)
Bảng 4.2 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa 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 trong hai mô hình Ozkan (2004) và Opler (1999).
Kết quả tương tự cho cả hai mô hình, chỉ có đòn bẩy tài chính là tương quan
âm với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt. Các nhân tố còn lại gồm quy mô công ty, tăng trưởng
doanh thu, dòng tiền từ hoạt động và chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi
ròng đều có tương quan dương với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
Nhìn bảng ma trận tương quan trên ta thấy các biến độc lập có tương quan
với nhau nhưng các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.4 thể hiện mối tương quan yếu
vì vậy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình là
thấp.

38

4.2. Kết quả kiểm định mô hình
Trước tiên tác giả thực hiện kiểm định chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp
và chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng.
4.2.1 Kết quả hồi quy chất lƣợng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi ròng
Chất lượng thu nhập trong mô hình nghiên cứu là giá trị hệ số β1 của mô hình
OINJ,t = β0 + β1 OINJ,t-1 + εJ,t (Chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp. Ký hiệu: BOIN)
và hệ số β1 của mô hình NINJ,t = β0 + β1NINJ,t-1 + εJ,t. (Chất lượng thu nhập dựa trên
lãi ròng. Ký hiệu: BNIN).
Như đã trình bày trong phần 3.2.1. Sau khi thực hiện hồi quy chất lượng thu
nhập theo lãi gộp và lãi ròng, các mẫu có 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.
Kết quả hồi quy được thể hiện trong phần phụ lục (Phụ lục 01 trình bày kết
quả hồi quy chất lượng thu nhập đạt yêu cầu của đại diện 5 công ty được chọn lọc
trong mẫu. Tổng hợp kết quả hồi quy chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp và lãi
ròng của 41 công ty được trình bày trong Phụ lục 02)
Tiếp theo, tác giả sử dụng phần mềm Stata 11 hồi quy trên cả 3 mô hình là
POOLED, FEM, REM trên dữ liệu bảng để kiểm tra tác động của các biến Quy mô
(SIZE), đòn bẩy tài chính (LEV), tăng trưởng doanh thu (SGR), dòng tiền từ hoạt
động (CFO), chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp (BOIN) và chất lượng thu nhập
dựa trên lãi ròng (BNIN) của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn giao dịch
HNX và HOSE trong giai đoạn 2007 - 2013.
4.2.2 Kết quả kiểm định hồi quy bằng mô hình POOLED
Mô hình hồi quy Pooled là mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng không có
sự phân biệt theo năm và theo công ty, dữ liệu xếp chồng lên nhau xem như là dữ
liệu chéo, vì vậy không xét đến sự khác biệt về đặc điểm giữa các công ty, sự khác
biệt về thời gian và các đặc điểm riêng này không tồn tại, không tác động lên biến
phụ thuộc. Kết quả hồi quy thể hiện trong bảng trong bảng 4.3 (Phụ lục 3)

39

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định hồi quy bằng mô hình POOLED

Bảng 4.3a Kết quả kiểm định mô hình

Bảng 4.3b Kết quả kiểm định mô

Pooled theo Ozkan (2004)

hình Pooled theo Opler (1999)

Cash

Cash
Coef.

P>|t|

SIZE

0.0265083

0.069

0.000

LEV

-0.1618423

0.000

0.0025219

0.867

SGR

0.0059773

0.810

CFO

0.239588

0.000

CFO

0.4105153

0.000

BOIN

0.0750031

0.047

BOIN

0.1148041

0.066

BNIN

-0.326188

0.359

BNIN

-0.056883

0.335

Cons

-0.153836

0.146

Cons

-0.1521097

0.385

Coef.

P>|t|

SIZE

0.0242617

0.006

LEV

-0.1196121

SGR

(Ozkan)

(Opler)

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả từ 2 cách tính tỷ lệ tiền mặt theo Ozkan và Opler đều cho thấy rằng
có 4 biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình, trong đó biến tăng trưởng doanh thu
và biến chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng là không có ý nghĩa thống kê. Mức độ
tác động của các biến ở cả hai mô hình không có sự khác biệt đáng kể.
Biến quy mô công ty tác động cùng chiều với tỷ lệ tiền mặt và có ý nghĩa
thống kê với mức ý nghĩa 1% (P-value=0.006) theo mô hình của Ozkan và có ý
nghĩa thống kê ở mức 10% (P-value= 0.069), tuy nhiên mức độ tác động không
đáng kể, khoảng 0.02 lần. Điều này cho thấy rằng các công ty ở Việt Nam có quy
mô càng lớn thì càng nắm giữ nhiều tiền mặt hơn. Kết quả này phù hợp với nghiên
cứu của (Ozkan and Ozkan, 2004) cho rằng các công ty lớn có ít thông tin bất cân

40

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, các công ty lớn sẽ có lợi
thế hơn trong việc nắm giữ tiền vì họ có nhiều khả năng tạo ra lợi nhuận.
Biến đòn bẩy tài chính tác động ngược chiều với tỷ lệ tiền mặt, phù hợp với
giả thiết đặt ra và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 0% (P-value=0.000), mức độ
tác động lần lượt theo cách tính tỷ lệ tiền mặt của Ozkan và Opler là 0.12 và 0.16.
Mức tác động này khá cao, cho thấy nếu Công ty tăng sử dụng đòn bẩy tài chính lên
1 lần thì tỷ lệ nắm giữ tiền mặt giảm 0.12 và 0.16. Kết quả này phù hợp với nghiên
cứu của Myers và Majluf (1984); Saddour (2006), Guney và cộng sự (2006), phù
hợp với nghiên cứu của Miguel và Antonio (2004) về mối tương quan ngược chiều
giữa nợ vay ngân hàng và nắm giữ tiền mặt vì việc tăng đòn bẩy tài chính cũng có
nghĩa là gia tăng nợ vay để có được lợi ích từ tấm chắn thuế. 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. Tuy nhiên, kết quả này trái ngược với lý thuyết nếu nợ vay nhiều
doanh nghiệp sẽ đối mặt với nguy cơ kiệt quệ tài chính, doanh nghiệp càng phải giữ
tiền mặt nhiều hơn. Vì vậy, tùy theo đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp mà các
nhà quản trị tài chính xem xét và đánh giá tác động của nó đến nắm giữ tiền mặt để
nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Tăng trưởng doanh thu và tỷ lệ nắm giữ tiền mặt có tương quan cùng chiều
đúng theo giả thuyết đặt ra. Doanh nghiệp có tăng trưởng doanh thu có nhiều khả
năng có được thu nhập từ bán hàng và nắm giữ tiền mặt nhiều hơn và được hỗ trợ
bởi nghiên cứu của Opler và cộng sự (1999), Ozkan và Ozkan (2004), Shah (2011)
nhưng không có ý nghĩa thống kê (P-value=0.867 và 0.810).
Biến dòng tiền từ hoạt động tác động mạnh đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt với
mức tác động theo Ozkan là 0.24 và Opler là 0.41 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
(P-value=0.000), phù hợp với giả thuyết đặt ra công ty có dòng tiền từ hoạt động
cao sẽ nắm giữ tiền mặt nhiều hơn và phù hợp với kết quả nghiên cứu của Opler và
cộng sự (1999) và Harford (2008), Ferreira và Vilela (2004), Afza và Adnan (2007),
Drobetz và Grüninger (2007).

41

Bài nghiên cứu này tìm thấy mối tương quan cùng chiều giữa chất lượng thu
nhập dựa trên lãi gộp và tỷ lệ nắm giữ tiền mặt. Mối tương quan này cao hơn theo
mô hình của Opler với mức tác động 0.115 ở mức ý nghĩa 10% (P-value = 0.066);
Theo mô hình của Ozkan là 0.075 ở mức ý nghĩa 5% (P-value = 0.047).
Tuy nhiên, chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng có tác động ngược chiều
đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt nhưng đều không có ý nghĩa thống kê ở cả 2 mô hình (Pvalue = 0.359 và 0.335).
Tóm lại, kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập giải thích 25.09 % cho
biến phụ thuộc theo mô hình của Ozkan và 22.71% theo mô hình của Opler (Pvalue = 0.0000) và có 4 biến tác động có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nắm giữ tiền
mặt bao gồm: Quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, dòng tiền từ hoạt động và chất
lượng thu nhập dựa trên lãi gộp.
4.2.3. Kết quả kiểm định hồi quy bằng mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM)
Mô hình hồi quy FEM là mô hình có thể khắc phục được các hạn chế của mô
hình POOLED vì có thể xem xét các đặc điểm riêng của từng công ty là có tác động
đến biến phụ thuộc. Vì chất lượng thu nhập là yếu tố không đổi qua thời gian của
từng công ty nên tác giả sử dụng mô hình FEM tách ảnh hưởng của các đặc điểm
không đổi theo thời gian để ước lượng. Kết quả hồi quy theo mô hình FEM được
thể hiện trong bảng 4.4 (Phụ lục 03)

42

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy FEM

Bảng 4.4a Kết quả kiểm định mô hình

Bảng 4.4b Kết quả kiểm định mô

FEM theo Ozkan (2004)

hình FEM theo Opler (1999)

Cash

Cash

Coef.

P>|t|

SIZE

0.260862

0.084

0.000

LEV

-0.1613557

0.000

0.000734

0.963

SGR

0.0040174

0.879

CFO

0.2435314

0.000

CFO

0.4115044

0.000

BOIN

0.0752439

0.046

BOIN

0.1154511

0.065

BNIN

-0.332566

0.351

BNIN

-0.057448

0.331

Cons

-0.1540865

0.158

Cons

-0.1472097

0.416

Coef.

P>|t|

SIZE

0.242558

0.008

LEV

-0.1183873

SGR

(Ozkan)

(Opler)

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)

Kết quả hồi quy cho thấy hệ số R square trong mô hình của Ozkan là 0.2529
chứng tỏ các biến độc lập giải thích được 25.29 % cho biến phụ thuộc và hệ số R
square trong mô hình của Opler là 0.2273 chứng tỏ các biến độc lập giải thích được
22.73 % cho biến phụ thuộc. Kết quả tương tự mô hình hồi quy POOLED, có 4 biến
tác động có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt bao gồm: Quy mô công ty,
đòn bẩy tài chính, dòng tiền từ hoạt động và chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp.
Trong khi biến tăng trưởng doanh thu và chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng có
tác động nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. Cụ thể như sau:

43

Biến quy mô công ty tác động cùng chiều với tỷ lệ tiền mặt, phù hợp với giả
thiết đặt ra và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P-value=0.008) trong mô
hình của Ozkan và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (P-value= 0.084) theo mô hình
của Opler, tuy nhiên mức độ tác động không đáng kể, khoảng 0.02 lần. Kết quả này
phù hợp với nghiên cứu của (Opler, 1999) 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, các công ty lớn
sẽ có lợi thế hơn trong việc nắm giữ tiền vì họ có nhiều khả năng tạo ra lợi nhuận.
Biến đòn bẩy tài chính tác động ngược chiều với tỷ lệ tiền mặt, phù hợp với
giả thiết đặt ra và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 0% (P-value=0.000), mức độ
tác động lần lượt theo cách tính tỷ lệ tiền mặt của Ozkan và Opler là 0.12 và 0.16.
Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Myers và Majluf (1984); Saddour (2006),
Guney và cộng sự (2006), Miguel và Antonio (2004)
Biến dòng tiền từ hoạt động tác động mạnh đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt với
mức tác động theo Ozkan là 0.24 và Opler là 0.41 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
(P-value=0.000), phù hợp với giả thuyết đặt ra Công ty có dòng tiền từ hoạt động
cao sẽ nắm giữ tiền mặt nhiều hơn.
Bài nghiên cứu này tìm thấy mối tương quan cùng chiều giữa chất lượng thu
nhập dựa trên lãi gộp và tỷ lệ nắm giữ tiền mặt. Mối tương quan này cao hơn theo
mô hình của Opler với mức tác động 0.115 ở mức ý nghĩa 10% (P-value = 0.065);
Theo mô hình của Ozkan là 0.075 ở mức ý nghĩa 5% (P-value = 0.046).

4.2.4. Hồi quy bằng mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM)
Mô hình Random effects (REM) giả định các đặc điểm riêng theo thời gian
của từng công ty được cho là ngẫu nhiên và không tương quan đến biến giải thích.
Kết quả hồi quy theo mô hình REM được thể hiện trong bảng trong bảng 4.5 (Phụ
lục 03)

44

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy REM

Bảng 4.5a Kết quả kiểm định mô hình

Bảng 4.5b Kết quả kiểm định mô

REM theo Ozkan (2004)

hình REM theo Opler (1999)

Cash

Cash

Coef.

P>|t|

SIZE

0.265083

0.068

0.000

LEV

-0.1618423

0.000

0.0025219

0.866

SGR

0.0059773

0.810

CFO

0.239588

0.000

CFO

0.4105153

0.000

BOIN

0.0750031

0.046

BOIN

0.1148041

0.065

BNIN

-0.326188

0.359

BNIN

-0.056883

0.334

Cons

-0.153836

0.145

Cons

-0.1521097

0.385

Coef.

P>|t|

SIZE

0.242617

0.006

LEV

-0.1196121

SGR

(Ozkan)

(Opler)

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả hồi quy bằng phương pháp REM cho thấy: Trong mô hình của
Ozkan các biến độc lập giải thích được 25.28% cho biến phụ thuộc (R square =
0.2528), và trong mô hình của Opler các biến độc lập giải thích được 22.73% cho
biến phụ thuộc (R square = 0.2273). Kết quả hồi quy có 4 biến tác động có ý nghĩa
thống kê đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt bao gồm: Quy mô công ty, đòn bẩy tài chính,
dòng tiền từ hoạt động và chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp. Trong khi biến tăng
trưởng doanh thu và chất lượng thu nhập dựa trên lãi ròng có tác động nhưng lại
không có ý nghĩa thống kê. Cụ thể như sau:
Biến quy mô công ty tác động cùng chiều với tỷ lệ tiền mặt và có ý nghĩa
thống kê với mức ý nghĩa 1% (P-value=0.006) trong mô hình của Ozkan và có ý

45

nghĩa thống kê ở mức 10% (P-value= 0.068) theo mô hình của Opler, tuy nhiên
mức độ tác động không đáng kể, khoảng 0.02 lần.
Biến đòn bẩy tài chính tác động ngược chiều với tỷ lệ tiền mặt, phù hợp với
giả thiết đặt ra và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 0% (P-value=0.000), mức độ
tác động lần lượt theo cách tính tỷ lệ tiền mặt của Ozkan và Opler là 0.12 và 0.16.
Biến dòng tiền từ hoạt động tác động mạnh đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt với
mức tác động theo Ozkan là 0.24 và Opler là 0.41 và có ý nghĩa thống kê ở mức
1% (P-value=0.000), phù hợp với giả thuyết đặt ra Công ty có dòng tiền từ hoạt
động cao sẽ nắm giữ tiền mặt nhiều hơn.
Biến chất lượng thu nhập dựa trên lãi gộp tác động cùng chiều với tỷ lệ nắm
giữ tiền mặt. Mối tương quan này cao hơn theo mô hình của Opler với mức tác
động 0.115 ở mức ý nghĩa 10% (P-value = 0.065); Theo mô hình của Ozkan là
0.075 ở mức ý nghĩa 5% (P-value = 0.046).
Sau khi hồi quy dữ liệu bảng trên cả 3 mô hình POOLED, FEM và REM, tác
giả tiến hành so sánh giữa 3 mô hình để xem xét mô hình nào là phù hợp nhất.

4.2.5 So sánh giữa các mô hình
4.2.5.1. So sánh giữa mô hình POOLED và mô hình FEM
Việc so sánh giữa mô hình POOLED và FEM được thực hiện bằng phương
pháp kiểm định Wald để kiểm định giả thiết sau:
Ho: Không có sự khác biệt đặc điểm riêng. Nếu chấp nhận giả thiết này
có nghĩa là sử dụng mô hình POOLED là hiệu quả hơn mô hình FEM
H1: sử dụng FEM hiệu quả hơn POOLED
Để kiểm định, đầu tiên ta chạy hồi quy theo mô hình FEM, kết quả kiểm
định được thể hiện ở dòng cuối của kết quả hồi quy căn cứ vào giá trị P-value. Nếu
như ta chấp nhận giả thiết Ho có nghĩa là sử dụng mô hình POOLED hiệu quả hơn

46

và ngược lại khi ta bác bỏ giả thiết Ho, chấp nhận giả thiết H1 thì khi đó sử dụng
mô hình FEM sẽ hiệu quả hơn so với mô hình POOLED.
Kết quả kiểm định trình bày trong bảng 4.6
Bảng 4.6a Kết quả kiểm định so sánh mô hình POOLED và FEM (Theo Ozkan)

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả trên ta cho thấy giá trị Prob > F = 0.5045. Kết luận chấp nhận giả
thiết Ho là sử dụng mô hình POOLED hiệu quả hơn mô hình FEM.
Bảng 4.6b Kết quả kiểm định so sánh mô hình POOLED và FEM (Theo Opler)

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả từ phần mềm Stata 11)