GIỚI THIỆU
Đối với doanh nghiệp, việc huy động vốn từ bên ngoài là cần thiết để duy trì và mở rộng quy mô kinh doanh, bên cạnh nguồn vốn sẵn có Những khoản vay này được gọi là nợ, và khi doanh nghiệp quyết định sử dụng nợ để tài trợ cho phần lớn tài sản, đòn bẩy tài chính xuất hiện Mục tiêu của việc này là gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp, thông qua việc sử dụng nợ vay hoặc các nguồn tài trợ có chi phí tài chính cố định, nhằm nâng cao tỷ suất sinh lợi cho các nhà đầu tư.
Các công ty thường áp dụng đòn bẩy tài chính nhằm tăng cường lợi nhuận cho cổ đông Khi sử dụng đúng cách, họ có thể tận dụng nguồn vốn với chi phí cố định thông qua việc phát hành trái phiếu hoặc vay mượn từ ngân hàng và tổ chức tín dụng khác, từ đó tối đa hóa lợi nhuận Mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và tỷ suất sinh lợi của vốn chủ sở hữu sẽ cho thấy rõ sự ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đến mức sinh lợi của vốn chủ sở hữu.
Các công ty thường sử dụng đòn bẩy tài chính khi nhu cầu vốn cho đầu tư vượt quá khả năng tài trợ bằng vốn chủ sở hữu Khoản nợ vay sẽ trở thành nghĩa vụ tài chính và lãi suất sẽ được tính dựa trên số nợ gốc Doanh nghiệp chỉ nên vay nợ khi có thể đảm bảo rằng tỷ suất sinh lợi trên tài sản cao hơn lãi suất phải trả.
Trong nguồn tài trợ bên ngoài, tài trợ bằng nợ vay thường được ưa chuộng hơn do chi phí thấp hơn so với vốn cổ phần Tuy nhiên, việc sử dụng đòn bẩy có thể làm tăng đáng kể khoản lỗ của công ty Do đó, việc hiểu rõ tác động của đòn bẩy tài chính đến quyết định đầu tư là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực tài chính công ty.
Các nhà kinh tế chưa đạt được sự đồng thuận về mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ và quyết định đầu tư Tỷ lệ nợ ảnh hưởng trực tiếp đến các khoản phải trả của công ty và có thể tác động đến khả năng ra quyết định đầu tư.
Tác động của lãi suất dẫn đến bất cân xứng thông tin trên thị trường tài chính, tạo ra chi phí bất lợi cho tài chính bên ngoài Quan điểm này được Akerlof (1970) đưa ra và sau đó được Bernanke và Blinder (1988) phát triển trong khuôn khổ lý thuyết tín dụng Mặc dù nghiên cứu của họ dựa trên lý thuyết Keynes, quan điểm tín dụng của họ vẫn phù hợp với phương pháp nghiên cứu tân cổ điển, như Lucas (1990), Fuerst (1992) và Christianno cùng Eichenbaum (1992) Phương pháp tân cổ điển cho rằng ngân hàng có khả năng đặc biệt trong việc mở rộng tín dụng cho doanh nghiệp do thiếu thông tin hoàn hảo, gây khó khăn trong việc vay mượn từ các nguồn khác.
Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng sâu sắc đến lãi suất trái phiếu và khả năng cung cấp tín dụng của hệ thống ngân hàng Việc thực hiện chính sách tiền tệ thu hẹp, như tăng dự trữ bắt buộc, dẫn đến giảm cung cấp tín dụng và tăng chi phí vay mượn qua phát hành trái phiếu Điều này gây khó khăn cho các công ty phụ thuộc vào ngân hàng trong việc tiếp cận tín dụng, dẫn đến cắt giảm đầu tư Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng tín dụng là yếu tố quan trọng trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Tại Việt Nam, nợ đang là vấn đề lớn đối với cả doanh nghiệp và tổ chức tín dụng; nợ có thể thúc đẩy hoặc kiềm hãm đầu tư Nghiên cứu này nhằm kiểm tra tác động của các tỷ lệ nợ lên đầu tư cố định của doanh nghiệp, qua đó cung cấp cơ sở tham chiếu cho các quyết định tài chính của doanh nghiệp Việt Nam, sử dụng dữ liệu tài chính mới nhất từ các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE.
Nghiên cứu này cho thấy tỷ lệ nợ có tác động tiêu cực đến đầu tư cố định của các công ty, bất kể là công ty tăng trưởng cao hay thấp Trái ngược với các nghiên cứu trước đây chỉ chỉ ra tỷ lệ nợ thấp hoặc cao ảnh hưởng tiêu cực đến đầu tư, nghiên cứu này chỉ ra rằng cả tỷ lệ tổng nợ, nợ vay, và nợ vay ngắn hạn đều có tác động tiêu cực đến đầu tư cố định Đặc biệt, chỉ có tỷ lệ nợ vay dài hạn của công ty tăng trưởng cao mới có ảnh hưởng ngược chiều Kết quả này khẳng định rằng tỷ lệ nợ ảnh hưởng đến đầu tư cố định của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE, và bổ sung thêm cho các nghiên cứu trước đó của Lang et al (1996), Arikawa et al (2003), Aivazian et al (2005), Yuan và Motohashi (2008), Masturah (2011) Điểm khác biệt chính của nghiên cứu này là việc xem xét thêm tỷ lệ nợ vay ngắn hạn và dài hạn bên cạnh tỷ lệ tổng nợ và nợ vay.
Bài nghiên cứu này được cấu trúc như sau: Phần 2 tổng hợp các nghiên cứu trước đây, Phần 3 mô tả phương pháp và dữ liệu nghiên cứu, Phần 4 trình bày nội dung cùng các kết quả nghiên cứu, và Phần 5 đưa ra kết luận.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp, nợ có ảnh hưởng sâu sắc đến quyết định đầu tư, mặc dù theo lý thuyết Modigliani-Miller, mức độ nợ không tác động đến hành vi đầu tư trong thị trường hoàn hảo Tuy nhiên, nợ có thể ảnh hưởng đến hành vi doanh nghiệp qua ba kênh: Thứ nhất, nợ tăng nguy cơ phá sản, khiến các nhà quản lý hạn chế vay và giảm đầu tư, dẫn đến thiếu hụt đầu tư Thứ hai, gánh nặng lãi vay cao làm giảm quỹ tiền mặt, ảnh hưởng tiêu cực đến các cơ hội đầu tư hứa hẹn, được gọi là “giả thiết nợ nhô ra” Thứ ba, các nhà quản lý với tỷ lệ vốn cổ phần giảm có xu hướng đầu tư vào các dự án có tỷ suất sinh lợi cao, nhưng rủi ro cũng tăng lên, dẫn đến sự lưỡng lự của các nhà cho vay trong việc tài trợ thêm, góp phần vào tình trạng thiếu hụt đầu tư.
Nhiều nhà kinh tế và tài chính doanh nghiệp đồng ý rằng đòn bẩy tài chính có tác động quan trọng đến đầu tư của công ty Có hai quan điểm chính về mối quan hệ này Nhóm quan điểm thứ nhất, bao gồm Hong Bo và Elmer Sterken (2002), cho rằng có mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ nợ và đầu tư Trong nghiên cứu “Volatility of the interest rate, debt and firm investment: Dutch evidence,” các tác giả đã phân tích dữ liệu bảng của các công ty niêm yết tại Hà Lan từ năm 1984 đến 1995, chỉ ra rằng độ nhạy cảm lãi suất liên quan đến đòn bẩy tài chính ảnh hưởng đến quyết định đầu tư Bằng chứng cho thấy sự thay đổi lãi suất dẫn đến thay đổi nợ, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến đầu tư công ty Đặc biệt, các công ty có đòn bẩy cao cho thấy độ nhạy cảm lãi suất và nợ làm tăng chi tiêu đầu tư nhiều hơn so với các công ty có đòn bẩy thấp.
Nhóm quan điểm thứ hai nhận định rằng có một mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ và đầu tư Trong nhóm này, có hai quan điểm chính: thứ nhất, tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp có chỉ số Q thấp có ảnh hưởng tiêu cực đến đầu tư; thứ hai, tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp có chỉ số Q cao cũng tạo ra mối quan hệ tiêu cực với đầu tư.
Doanh nghiệp có Tobin’s Q cao (lớn hơn 1) cho thấy khả năng đầu tư mạnh mẽ hơn thông qua việc vay nợ từ ngân hàng Khi Tobin's Q vượt quá 1, giá trị thị trường của công ty cao hơn giá trị sổ sách, tạo điều kiện thuận lợi cho việc vay vốn và gia tăng đầu tư Điều này khuyến khích các công ty tăng cường đòn bẩy tài chính và mở rộng hoạt động đầu tư (McConnell và Servaes 1995, Ahn và Denis 2006).
Các doanh nghiệp có Tobin's Q thấp hơn 1 thường có giá trị thị trường thấp hơn giá trị tài sản ghi nhận, điều này dẫn đến việc họ không muốn vay tiền từ ngân hàng và hạn chế đầu tư vào thị trường vốn.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp có chất lượng thấp và mức độ đầu tư Các tác giả như Lang, Ofek và Stulz (1996), Aivazian et al (2005), Fukuda et al (2005), Odit và Chitto (2008), Yuan và Motohashi (2009), cùng với Masturah và Abdul đã đóng góp vào việc làm rõ vấn đề này.
(2011), Faris Nasif AL-Shubiri (2012), Soumaya(2012)
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Lang, Ofek và Stulz (1996) trong nghiên cứu "Leverage, investment, and firm growth" đã phân tích dữ liệu của 142 công ty trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp từ Compustat trong giai đoạn 1970-1989 Kết quả cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa đầu tư và đòn bẩy ở các doanh nghiệp có Q thấp, trong khi không tồn tại mối quan hệ này ở các công ty có Q cao Các tác giả chỉ ra rằng đối với các công ty có cơ hội tăng trưởng thấp, đòn bẩy nợ hoạt động như một "chiếc phanh" đối với cơ hội tăng trưởng, nhưng lại mang lại lợi ích cho cổ đông.
Fukuda et al (2005) trong bài nghiên cứu với tựa đề “Bank Health and Investment:
Bài viết "Sức khỏe ngân hàng và đầu tư: phân tích từ những công ty chưa niêm yết tại Nhật Bản" sử dụng dữ liệu từ 3.821 công ty nhỏ và vừa chưa niêm yết tại Nhật Bản trong giai đoạn 1984 đến 2003 Nghiên cứu này chỉ ra rằng ngân hàng đóng vai trò quan trọng hơn trong việc cung cấp tài chính cho doanh nghiệp so với các nguồn tài chính khác.
Mặc dù vào những năm 1990, ngân hàng không còn giữ vai trò lớn đối với các công ty lớn, nhưng vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp tài chính cho doanh nghiệp nhỏ Nghiên cứu cho thấy mối liên hệ giữa tài trợ vốn từ ngân hàng và đầu tư doanh nghiệp, đặc biệt là ở các doanh nghiệp nhỏ Đặc biệt, đòn bẩy cao (nợ cao) đã làm giảm khả năng tài trợ đầu tư của công ty, nhất là đối với những công ty có mức tăng trưởng thấp (Q thấp).
Masturah và Abdul (2011) trong nghiên cứu "Ảnh hưởng của tỷ lệ nợ lên đầu tư công ty: bằng chứng từ các công ty niêm yết tại Malaysia" đã phân tích dữ liệu của 300 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Malaysia từ năm 2000 đến 2007 Nghiên cứu này mở rộng các nghiên cứu trước đó bằng phương pháp phân tích dữ liệu bảng không cân bằng Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ có tác động tiêu cực hơn đối với các công ty có mức tăng trưởng thấp (Q thấp) so với các công ty có mức tăng trưởng cao (Q cao).
Nghiên cứu của McConnell và Servaes (1995) cùng với Ahn và Denis (2006) chỉ ra rằng có một mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp có chất lượng cao (Q) và mức độ đầu tư của họ.
McConnell và Servaes (1995) trong nghiên cứu “Cổ đông và hai mặt của nợ” đã phân tích dữ liệu từ các công ty phi tài chính niêm yết trên NYSE và AMEX trong các năm 1976, 1986 và 1988 Kết quả cho thấy giá trị doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính có mối tương quan âm ở các doanh nghiệp tăng trưởng cao Tương tự, Ahn và Denis (2006) trong nghiên cứu “Đòn bẩy và đầu tư tại những công ty đa ngành” đã chỉ ra rằng nợ có tác động tiêu cực đến đầu tư ở các công ty đa ngành, đặc biệt rõ rệt ở những công ty có Q cao.
Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ có mối liên hệ chặt chẽ với đầu tư của công ty Các phân tích cũng chỉ ra rằng tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và hiệu suất tài chính của họ.
Q cao và Q thấp ảnh hưởng lên đầu tư là không giống nhau
Dựa trên các nghiên cứu trước đây, bài viết này nhằm kiểm tra tác động của tỷ lệ nợ đối với đầu tư cố định trong nền kinh tế Việt Nam Câu hỏi nghiên cứu chính là: Tỷ lệ nợ ảnh hưởng như thế nào đến đầu tư cố định trong bối cảnh kinh tế Việt Nam?
Tỷ lệ nợ, bao gồm tỷ lệ tổng nợ, tỷ lệ nợ vay, tỷ lệ nợ vay ngắn hạn và tỷ lệ nợ vay dài hạn, ảnh hưởng đến đầu tư cố định của các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Việc phân tích các tỷ lệ này giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa nợ và quyết định đầu tư của doanh nghiệp, từ đó đưa ra những chiến lược tài chính hợp lý.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình
Mô hình được sử dụng trong bài nghiên cứu này là từ mô hình sử dụng trong bài nghiên cứu của Masturah và Abdul (2011):
: đầu tư của công ty i tại thời điểm t
: tài sản cố định công ty i tại thời điểm t-1
: Tobin’s q công ty i tại thời điểm t - 1 : là dòng tiền của công ty i tại thời điểm t -1 : là tỷ lệ nợ của công ty i tại thời điểm t - 1 : là một hằng số
: là hiệu ứng cá nhân của doanh nghiệp i
Trong các nghiên cứu trước đây, Lang et al (1996), Arikawa et al (2003), Aivazian et al (2005), Yuan và Motohashi (2008), cùng với Masturah và Abdul (2011) đã sử dụng giá trị Tobin’s Q để đại diện cho cơ hội đầu tư của các công ty Kết quả cho thấy nợ có mối quan hệ mạnh mẽ hơn với các công ty có chỉ số Tobin Q thấp so với những công ty có chỉ số cao.
Tobin Q cao cho thấy rằng nợ không cản trở sự tăng trưởng của các công ty có cơ hội đầu tư tốt Nghiên cứu này hỗ trợ lý thuyết cơ sở về nợ doanh nghiệp, nhấn mạnh vai trò quan trọng của nợ đối với các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp.
Bài nghiên cứu này phân tích tác động của tỷ lệ nợ đối với đầu tư cố định của doanh nghiệp trong bối cảnh các cơ hội đầu tư khác nhau Các công ty có giá trị Tobin’s Q lớn hơn 1 thể hiện cơ hội tăng trưởng cao, trong khi những công ty có giá trị Tobin’s Q thấp hơn 1 cho thấy cơ hội tăng trưởng hạn chế.
HQ, LQ là các biến giả
Tobin Q là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá giá trị của công ty Nếu Tobin Q của công ty i tại thời điểm t-1 lớn hơn 1, thì HQ được xác định là 1; ngược lại, HQ sẽ bằng 0 Tương tự, nếu Tobin Q của công ty i tại thời điểm t-1 nhỏ hơn 1, LQ sẽ bằng 1; nếu không, LQ sẽ bằng 0.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Dữ liệu
Nghiên cứu này tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán Tp.HCM (HOSE) trong giai đoạn tài chính từ năm 2009 đến 2012 Dữ liệu được thu thập từ trang web vietstock.vn và các biến được ghi nhận theo từng năm.
Bài nghiên cứu này sử dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng không cân bằng do một số công ty không có đầy đủ dữ liệu cho tất cả các năm Sau khi loại bỏ dữ liệu bị lỗi và thiếu biến, còn lại 627 quan sát cho mỗi biến Bảng 3.1 trình bày số lượng công ty theo từng ngành, với ngành sản xuất chiếm tỷ lệ cao nhất 38.1% (103 công ty), tiếp theo là xây dựng và bất động sản 28.2% (73 công ty), thương mại 12.2% (33 công ty), vận tải kho bãi 8.5% (23 công ty), tiện ích công cộng 5.9% (16 công ty), khai khoáng 4.4% (12 công ty), dịch vụ 2.2% (6 công ty) và công nghệ truyền thông 1.5% (4 công ty).
Bảng 3.1: số lƣợng công ty trong từng ngành
Ngành Số lƣợng công ty Tỷ lệ trong mẫu (%)
Xây dựng và bất động sản 73 28.2
Cách tính và lấy dữ liệu các biến trong mô hình
I = tiền chi mua sắm, xây dựng tài sản cố định và các tài sản dài hạn
Debt = tổng nợ( tổng nợ vay, nợ vay ngắn hạn, vay nợ dài hạn)/ tổng tài sản
- Tổng nợ = nợ phải trả
- Tổng nợ vay = vay và nợ ngắn hạn + vay và nợ dài hạn
- Nợ vay ngắn hạn = vay và nợ ngắn hạn
- Nợ vay dài hạn = vay và nợ dài hạn
CF = lợi nhuận ròng + khấu hao
Q = (số cổ phiếu lưu hành bình quân trong năm*giá cố phiếu bình quân trong năm + tổng nợ)/ tổng tài sản
HQ*Debt = Debt nếu HQ=1, ngƣợc lại bằng 0
LQ*Debt = Debt nếu LQ=1, ngƣợc lại bằng 0 Đơn vị tính: triệu đồng
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích tương quan
Đề tài kiểm định tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình là rất quan trọng Mục đích chính của việc này là để xác định mối quan hệ giữa các biến, từ đó ngăn chặn tình trạng đa cộng tuyến có thể ảnh hưởng đến kết quả hồi quy trong các bước tiếp theo.
Bảng 4.1 cho thấy kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập theo tỷ lệ tổng nợ, với hầu hết các biến trong mô hình có sự tương quan thấp Tuy nhiên, có hai cặp biến Q và LQ*Debt, cùng với Debt (tỷ lệ tổng nợ) và LQ*Debt (tỷ lệ tổng nợ của công ty có Q thấp), thể hiện hệ số tương quan cao lần lượt là -0.7497 và 0.7028.
Bảng 4.1: Tương quan giữa các biến độc lập (theo tỷ lệ tổng nợ)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Bảng 4.2 trình bày kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập theo tỷ lệ tổng nợ vay Kết quả cho thấy các biến trong mô hình có sự tương quan thấp với nhau, ngoại trừ cặp biến Debt (tỷ lệ tổng nợ vay) và LQ*Debt (tỷ lệ tổng nợ vay của công ty có Q thấp), có hệ số tương quan cao là 0.8158.
Bảng 4.2: Tương quan giữa các biến độc lập (theo tỷ lệ tổng nợ vay)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Bảng 4.3 thể hiện kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập theo tỷ lệ nợ vay ngắn hạn Kết quả cho thấy các biến trong mô hình có sự tương quan ở mức độ thấp, ngoại trừ cặp biến Debt và LQ*Debt, với hệ số tương quan cao 0.8901.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Bảng 4.3: Tương quan giữa các biến độc lập (theo nợ vay ngắn hạn)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Bảng 4.4 cho thấy kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập theo tỷ lệ nợ vay dài hạn, cho thấy các biến trong mô hình có sự tương quan thấp với nhau Tuy nhiên, cặp biến Debt (tỷ lệ nợ vay dài hạn) và LQ*Debt (tỷ lệ nợ vay dài hạn của công ty có Q thấp) có hệ số tương quan cao đạt 0.9138.
Bảng 4.4: Tương quan giữa các biến độc lập (theo nợ vay dài hạn)
Q CF/K Debt HQ*Debt LQ*Debt
Hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mô hình không quá lớn, ngoại trừ cặp biến Debt và LQ*Debt Để loại bỏ ảnh hưởng đa cộng tuyến của cặp biến này đến kết quả hồi quy, biến Debt sẽ được loại bỏ trong quá trình chạy hồi quy mô hình (3.2).
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Đồ thị và mô tả thống kê các biến trong mô hình
Đồ thị trong hình 4.1 minh họa mức độ phân tán của dữ liệu trong mô hình, cho thấy rằng các biến trong mô hình có mức độ phân tán tương đối thấp.
Hình 4.1: Đồ thị các biến trong mô hình
Bảng 4.5 dưới đây trình bày mô tả thống kê các biến trong mô hình
Bảng 4.5: Mô tả thống kê các biến trong mô hình
Mean Median Maximum Minimum Std Dev
Debt(tỷ lệ tổng nợ) 0.492746 0.516029 3.69699 0.047943 0.249608
Debt(tỷ lệ nợ vay) 0.278293 0.261063 2.898664 0 0.230826
Debt(tỷ lệ nợ vay ngắn hạn)
Debt(tỷ lệ nợ vay dài hạn)
HQ*Debt(tỷ lệ tổng nợ của công ty có Q cao)
HQ*Debt(tỷ lệ nợ vay của công ty có Q cao)
HQ*Debt(tỷ lệ nợ vay ngắn hạn của công ty có Q cao)
HQ*Debt(tỷ lệ nợ vay 0.010307 0 1.253731 0 0.060164
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com dài hạn của công ty có
LQ*Debt(tỷ lệ tổng nợ của công ty có Q thấp)
LQ*Debt(tỷ lệ nợ vay của công ty có Q thấp)
LQ*Debt(tỷ lệ nợ vay ngắn hạn của công ty có Q thấp)
LQ*Debt(tỷ lệ nợ vay dài hạn của công ty có
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy trong nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của tỷ lệ nợ lên đầu tư cố định thông qua ba mô hình: Pooled OLS, Fixed Effect (FEM) và Random Effect (REM) Trong đó, mô hình Fixed Effect thường cho kết quả tốt nhất theo các nghiên cứu trước Mô hình Pooled OLS giả định rằng tất cả các hệ số không thay đổi theo thời gian và công ty, bỏ qua các yếu tố không gian và thời gian Ngược lại, mô hình Fixed Effect xem xét các đặc điểm riêng biệt của từng công ty, giúp kiểm soát ảnh hưởng của chúng lên các biến giải thích, từ đó ước lượng các ảnh hưởng thực sự Mô hình Random Effect lại giả định sự biến động giữa các công ty là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích Để xác định mô hình hồi quy phù hợp nhất, nghiên cứu áp dụng hai kiểm định: kiểm định Likelihood Ratio (LR) để so sánh Fixed Effect và Pooled OLS, và kiểm định Hausman để đánh giá sự thích hợp của các mô hình.
Năm 1978, phương pháp kiểm định Fixed Effect và Random Effect được áp dụng để đánh giá mô hình hồi quy Kiểm định Likelihood Ratio kiểm tra giả thuyết Ho: mô hình Pool là phù hợp, trong khi giả thuyết H1 cho rằng mô hình Fixed Effect là phù hợp Nếu P-value < α, giả thuyết Ho sẽ bị bác bỏ, ngược lại, nếu P-value > α, giả thuyết Ho sẽ được chấp nhận Tương tự, kiểm định Hausman cũng kiểm tra giả thuyết Ho: mô hình Random Effect là phù hợp, với giả thuyết H1 rằng mô hình Fixed Effect là phù hợp.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com quy cho P-value< α thì bác bỏ giả thuyết Ho và ngược lại nếu P-value> α thì chấp nhận giả thiết Ho
Bảng 4.6 trình bày kết quả phân tích hồi quy tỷ lệ tổng nợ lên đầu tư cố định của các doanh nghiệp theo mô hình (3.1)
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy tác động của tỷ lệ tổng nợ lên đầu tƣ cố định theo mô hình (3.1)
Pooling Random Effect Fixed Effect
Bảng 4.6 thể hiện kết quả hồi quy tác động của tỷ lệ tổng nợ lên đầu tư cố định thông qua các mô hình Pooling, Random Effect và Fixed Effect Thống kê t được trình bày trong dấu ngoặc đơn dưới các hệ số hồi quy.
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Đầu tiên, bài viết tiến hành kiểm định Likelihood Ratio Test với ý nghĩa thống kê ở mức 1% để xác định phương pháp nào phù hợp hơn giữa Pool và Fixed Kết quả cho thấy p-value
=0.000
