GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài
Lý thuyết đánh đổi về cấu trúc vốn cho rằng các công ty chọn tỷ lệ đòn bẩy mục tiêu dựa trên sự cân nhắc giữa chi phí và lợi ích của nợ Tuy nhiên, thực tế cho thấy các công ty không nhanh chóng điều chỉnh về tỷ lệ mục tiêu khi có sự chệch lệch do chi phí điều chỉnh Khi cổ phiếu được định giá cao, chi phí phát hành vốn cổ phần giảm, trong khi định giá thấp làm tăng chi phí này Sự thay đổi trong chi phí phát hành cổ phần ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh về tỷ lệ nợ mục tiêu, phụ thuộc vào mức độ định giá sai Vì vậy, tác giả nghiên cứu “Ảnh hưởng của vấn đề định giá sai giá cổ phần đến tốc độ điều chỉnh của đòn bẩy mục tiêu” nhằm tìm hiểu liệu định giá sai có tác động đến chi phí điều chỉnh và tốc độ điều chỉnh đòn bẩy của các doanh nghiệp Việt Nam hay không.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là phân tích tác động của việc định giá sai cổ phiếu đến tốc độ điều chỉnh đòn bẩy nhằm đạt được đòn bẩy mục tiêu của các doanh nghiệp tại Việt Nam.
Luận văn trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
Trong thời gian qua, tốc độ điều chỉnh đòn bẩy tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam đã có những biến động đáng chú ý, phản ánh sự thay đổi trong chiến lược tài chính và điều kiện thị trường Các doanh nghiệp đang nỗ lực hướng tới mức đòn bẩy mục tiêu nhằm tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn và giảm thiểu rủi ro tài chính.
Luận văn này phân tích tác động của việc định thời điểm thị trường và thuyết đánh đổi đến mức độ đòn bẩy của các doanh nghiệp trên Thị trường chứng khoán Việt Nam, với trọng tâm là cách mà đòn bẩy mục tiêu được thiết lập và điều chỉnh.
Phương pháp nghiên cứu của đề tài
Nghiên cứu này thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của 72 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Tp.HCM trong giai đoạn 2006-2012 Tác giả sử dụng phần mềm Excel để tính toán các chỉ tiêu tài chính như tỷ lệ nợ sổ sách, tỷ lệ nợ thị trường, quy mô doanh nghiệp, tài sản cố định, cơ hội tăng trưởng, khả năng sinh lời và định giá sai VCP Kết quả các chỉ tiêu này sẽ được nhập vào phần mềm STATA để phân tích sâu hơn.
Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy OLS, GMM và mô hình điều chỉnh từng phần để phân tích tác động của việc định giá sai đến tốc độ điều chỉnh đòn bẩy.
Ý nghĩa của đề tài
Kết quả nghiên cứu từ luận văn này sẽ cung cấp thêm cơ sở thực nghiệm cho việc nghiên cứu cấu trúc vốn doanh nghiệp tại Việt Nam, đồng thời hoàn thiện và bổ sung lý thuyết về cấu trúc vốn Nghiên cứu cũng có thể trở thành tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhà quản trị tài chính, giúp họ hiểu rõ hơn về tốc độ điều chỉnh và các yếu tố ảnh hưởng đến đòn bẩy mục tiêu của doanh nghiệp.
Bố cục của luận văn
Chương 1: Giới thiệu đề tài Trong chương này, tác giả sẽ làm rõ lý do chọn đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, các vấn đề cần nghiên cứu đồng thời giới thiệu tổng quan về phương pháp nghiên cứu và ý nghĩa khi thực hiện đề tài
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây Trong chương này, tác giả sẽ tổng hợp những bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về vấn đề này, trên cơ sở đó tác giả sẽ thực hiện đề tài nghiên cứu của mình
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Tác giả tóm lược các mô hình và nguồn dữ liệu để thực hiện nghiên cứu cũng như mô tả khái quát các bước xử lý dữ liệu, tiến hành ước lượng và thực hiện kiểm định với phần mềm STATA
Chương 4: Nghiên cứu ảnh hưởng của vấn đề định giá sai giá cổ phần đến tốc độ điều chỉnh của đòn bẩy về đòn bẩy mục tiêu Trong chương này, tác giả trình bày kết quả ước lượng tốc độ điều chỉnh đòn bẩy đến đòn bẩy mục tiêu cũng như các nhân tố ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh đòn bẩy của doanh nghiệp Việt Nam
Chương 5: Kết luận Ở chương này, tác giả tổng kết nội dung của nghiên cứu, đưa ra kết luận của nghiên cứu đồng thời nêu ra những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRƯỚC ĐÂY
Khái quát về cấu trúc vốn
2.1.1 Lý thuyết MM về cấu trúc vốn
MM là tên viết tắt của hai nhà kinh tế nổi tiếng người Mỹ, Merton Miller và Franco H Modigliani, những người đã nhận giải Nobel kinh tế vào năm 1990 nhờ vào lý thuyết về "Chính sách phân phối, chi phí sử dụng vốn và tài chính doanh nghiệp" Theo lý thuyết của họ, trong một thị trường cạnh tranh hoàn hảo và không có yếu tố thuế, chính sách đòn bẩy tài chính, chi phí sử dụng vốn và chính sách phân phối không ảnh hưởng đến giá trị của doanh nghiệp.
Các giả định về thị trường cạnh tranh hoàn hảo mà MM đã đưa ra là:
- Không có các chi phí giao dịch khi mua bán chứng khoán
Thị trường chứng khoán có sự cân bằng giữa số lượng người mua và người bán, do đó không có nhà đầu tư nào có thể tác động mạnh mẽ đến giá cả chứng khoán.
- Có sẵn thông tin liên quan cho tất cả các nhà đầu tư và không phải mất tiền
Tất cả các nhà đầu tư có thể vay hoặc cho vay với cùng một mức lãi suất, đồng thời giả định rằng họ đều hợp lý và có kỳ vọng đồng nhất về lợi nhuận của doanh nghiệp Hơn nữa, các doanh nghiệp hoạt động trong các điều kiện tương tự, với cùng mức độ rủi ro kinh doanh và không phải chịu thuế thu nhập doanh nghiệp.
MM lập luận rằng chi phí cơ hội ảnh hưởng đến lựa chọn của cổ đông trong doanh nghiệp và phân tích tỷ suất lợi nhuận trên giá trị tài sản Họ cho rằng tác động đòn bẩy có thể làm tăng thu nhập trên mỗi cổ phần, tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc gia tăng giá trị cổ phần.
Theo lý thuyết MM, giá trị thị trường của doanh nghiệp không phụ thuộc vào cấu trúc vốn, cho thấy rằng việc sử dụng nợ hay vốn cổ phần không ảnh hưởng đến giá trị này trong môi trường thị trường vốn cạnh tranh hoàn hảo và không có thuế thu nhập doanh nghiệp.
Trong thực tế, thị trường vốn không hoàn hảo và giả định về việc không có thuế thu nhập doanh nghiệp là không thực tế Do đó, khi doanh nghiệp sử dụng tài trợ nợ trong cấu trúc vốn, điều này sẽ ảnh hưởng đáng kể đến giá trị của doanh nghiệp.
Không có doanh nghiệp nào có mức độ sử dụng nợ cực cao trong cấu trúc vốn, điều này cho thấy rằng ngoài nợ, còn có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến việc xác định cấu trúc vốn tối ưu Hai yếu tố quan trọng nhất trong việc này là chi phí phá sản và chi phí đại diện.
2.1.2 Lý thuyết trật tự phân hạng
Thuyết trật tự phân hạng thị trường được nghiên cứu khởi đầu bởi Myers và Majluf
Trong tác phẩm "1984", tác giả dự đoán rằng không có một mức độ nợ trên vốn cổ phần mục tiêu rõ ràng Giả thuyết cho rằng ban quản trị nắm rõ thông tin về hoạt động tương lai của doanh nghiệp hơn so với các nhà đầu tư bên ngoài, dẫn đến tình trạng thông tin không cân xứng Điều này ảnh hưởng đến quyết định tài chính, phản ánh mức độ kiến thức của nhà quản lý và sự không chắc chắn về dòng tiền mặt trong tương lai.
Khi ban quản trị tin rằng cổ phiếu của họ được định giá cao hơn, họ có thể phát hành chứng khoán để huy động nguồn tài chính bên ngoài Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp theo đuổi thị trường vốn bên ngoài, điều này có thể dẫn đến việc cổ phiếu bị đánh giá thấp, gây ra thông tin không thuận lợi cho nhà đầu tư Do đó, ban quản trị sẽ cố gắng tránh xa các thị trường vốn này Nếu họ quyết định tham gia, có khả năng họ sẽ gia tăng nợ nần nếu tin rằng cổ phiếu đang bị định giá thấp, hoặc phát hành vốn cổ phần nếu cho rằng cổ phiếu được định giá cao.
Việc phát hành cổ phần qua bán cổ phiếu thường mang lại nhiều thông tin không thuận lợi hơn so với việc phát hành tiền cho vay, khiến các nhà quản trị ưu tiên tiền cho vay hơn là vốn cổ phần Quyết định về cấu trúc vốn không chỉ dựa vào tỷ lệ nợ trên tài sản tối ưu mà còn bị ảnh hưởng bởi phân hạng thị trường Các nhà quản trị thường ưu tiên sử dụng nguồn tài chính nội bộ trước, sau đó mới xem xét vay nợ, và cuối cùng là phát hành cổ phần.
Tiêu điểm của thuyết này không tập trung vào cấu trúc vốn tối ưu nhưng tập trung vào sự quyết định tài chính hiện hành sắp tới
Tỷ lệ Nợ/Tài sản = f {hoạt động kinh doanh, nhu cầu đầu tư}
Như vậy, Myers và Majluf cho rằng sẽ không có một cấu trúc vốn tối ưu với các doanh nghiệp
2.1.3 Thuyết định thời điểm thị trường
Thuyết định thời điểm thị trường cho rằng cấu trúc vốn hình thành dựa trên thời điểm thị trường, là một cách lý giải tự nhiên nhất Theo thuyết này, cấu trúc vốn phát triển như một hệ quả liên tiếp từ những nỗ lực trước đó nhằm xác định thời điểm thích hợp cho thị trường cổ phiếu.
Có 2 mô hình xác định thời điểm thị trường cổ phiếu dẫn đến mô hình cấu trúc vốn:
Mô hình của Myers và Majluf (1984) chỉ ra rằng các nhà quản lý và nhà đầu tư hành động lý trí, dẫn đến các chi phí lựa chọn bất lợi khác nhau giữa các doanh nghiệp và theo từng khoảng thời gian Nghiên cứu của Lucas và McDonald (1990) cùng với Korajczyk, Lucas, và McDonald (1992) đã phân tích các lựa chọn bất lợi theo thời gian Korajczyk và các cộng sự (1991) phát hiện rằng doanh nghiệp thường thông báo phát hành cổ phiếu sau khi có tin tức, giúp giảm tính phi đối xứng thông tin Hơn nữa, Bayless và Chaplinsky (1996) cho thấy việc phát hành cổ phiếu có ảnh hưởng nhỏ hơn trong giai đoạn thông báo Nếu chi phí từ cấu trúc vốn tối ưu thấp hơn so với biến động chi phí phát hành, thì những biến động trước đó trong tỷ lệ giá thị trường so với giá sổ sách sẽ có tác động lâu dài.
Mô hình điều chỉnh thị trường cổ phiếu liên quan đến việc các nhà đầu tư và quản lý có thể định giá sai trong các giai đoạn khác nhau Các nhà quản lý thường phát hành cổ phiếu khi cho rằng giá trị cổ phiếu thấp và mua lại khi thấy giá trị cao Mối quan hệ giữa giá thị trường và giá trên sổ sách được biết đến rõ ràng, liên quan đến kỳ vọng của nhà đầu tư về lợi tức cổ phiếu trong tương lai Nếu nhà quản lý tiếp tục khai thác những kỳ vọng này, việc phát hành cổ phiếu sẽ có mối liên hệ tích cực với giá thị trường so với giá sổ sách Trong trường hợp không có cấu trúc vốn tối ưu, các nhà quản lý không cần thay đổi quyết định khi doanh nghiệp được định giá đúng, bỏ qua các dao động tạm thời Mô hình điều chỉnh thị trường thứ hai không yêu cầu thị trường phải không hiệu quả và không đòi hỏi nhà quản lý phải dự đoán thành công lợi nhuận cổ phiếu, mà chỉ giả định rằng họ tin vào khả năng điều chỉnh thị trường.
Theo thuyết này, doanh nghiệp nợ thấp có xu hướng gia tăng vốn khi giá trị tiền cao, trong khi doanh nghiệp nợ cao lại tăng vốn khi giá trị tiền thấp Cấu trúc vốn chủ yếu là kết quả của các nỗ lực điều chỉnh thị trường cổ phiếu liên tục Thuyết này không công nhận sự tồn tại của cấu trúc vốn tối ưu, mà cho rằng các quyết định tài chính chỉ góp phần làm tăng kết quả cấu trúc vốn theo thời gian.
Lý thuyết đánh đổi về cấu trúc vốn cho rằng các công ty hướng tới một cấu trúc vốn tối ưu Trong trường hợp chi phí điều chỉnh bằng 0, các công ty sẽ không có lý do để rời xa mục tiêu này, và việc điều chỉnh sẽ diễn ra ngay lập tức Tuy nhiên, do sự không hoàn hảo của thị trường, bao gồm thông tin bất cân xứng và chi phí tài chính, các công ty có thể tạm thời lệch khỏi đòn bẩy tối ưu Hiện tượng này đã được xác nhận qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm, nhưng tốc độ điều chỉnh trở lại đòn bẩy mục tiêu vẫn là một chủ đề gây tranh cãi trong các nghiên cứu hiện nay.
Các bằng chứng thực nghiệm trên thế giới
2.2.1 Các nghiên cứu về chi phí và tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về đòn bẩy mục tiêu
Trong nghiên cứu "Testing tradeoff and pecking order predictions about dividends and debt" của Fama và French (2002), nhóm tác giả đã phân tích các công ty Mỹ từ năm 1965 đến 1999 Họ áp dụng mô hình điều chỉnh từng phần và phát hiện rằng các công ty điều chỉnh cấu trúc vốn mục tiêu với tốc độ tương đối chậm, chỉ khoảng 7% - 18% mỗi năm.
Năm 2005, Leary và Robert đã mở rộng nghiên cứu của Fama-French bằng cách tập trung vào sự điều chỉnh cấu trúc vốn mục tiêu của các công ty Mỹ trong bài nghiên cứu của họ.
Nghiên cứu "Do Firms Rebalance Their Capital Structures?" giai đoạn 1984 - 2011 xem xét tính hợp lý của chính sách tài chính các công ty dựa trên lý thuyết đánh đổi sau khi đã tính đến chi phí điều chỉnh Kết quả cho thấy rằng các công ty không thường xuyên điều chỉnh cấu trúc vốn do chi phí điều chỉnh tồn tại Bằng cách áp dụng mô hình động khoảng thời gian cho các hoạt động tài trợ, tác giả phát hiện rằng động lực điều chỉnh đòn bẩy xuất phát từ nỗ lực cân bằng lại đòn bẩy của doanh nghiệp, với thời gian điều chỉnh dao động từ 2 đến 4 năm.
Flannery và Rangan (2006) cũng tiến hành một nghiên cứu tại Mỹ Bài nghiên cứu
Mô hình "Điều chỉnh một phần về cấu trúc vốn mục tiêu" phân tích quyết định tỷ lệ nợ của doanh nghiệp, cho thấy rằng cấu trúc vốn mục tiêu có thể thay đổi theo thời gian và sự biến động giá cổ phiếu ảnh hưởng đến đòn bẩy quan sát Nghiên cứu chỉ ra rằng các công ty có cấu trúc vốn mục tiêu cụ thể sẽ nhanh chóng điều chỉnh để thu hẹp khoảng cách giữa cấu trúc vốn thực tế và mục tiêu Ước tính cho thấy một công ty điển hình giảm khoảng 35.5% khoảng cách này mỗi năm.
Trong nghiên cứu “Back to the Beginning: Persistence and the Cross-Section of Corporate Capital Structure” của Lemmon, Roberts, và Zender (2008), các tác giả đã áp dụng mô hình điều chỉnh từng phần và phát hiện tỷ lệ điều chỉnh dao động từ 13 – 17% khi sử dụng phương pháp hồi quy OLS, và từ 36 – 39% với hiệu ứng cố định công ty Để lý giải cho tốc độ điều chỉnh của các công ty, Faulkender và các cộng sự (2009) trong bài nghiên cứu “Cash Flows and Leverage Adjustments” cho rằng tốc độ này phụ thuộc vào chi phí điều chỉnh liên quan đến việc đạt được tỷ lệ nợ tối ưu Họ chỉ ra rằng sự khác biệt trong tốc độ điều chỉnh là do sự biến động của chi phí; cụ thể, trong những năm có chi phí điều chỉnh cao, các công ty có xu hướng di chuyển về đòn bẩy mục tiêu chậm hơn.
Tóm lại , các nghiên cứu của Leary và Roberts (2005), Alti (2006), Flannery, và
Rangan (2006), Lemmon, Roberts, và Zender (2008) đều cho ra kết quả tỷ lệ điều chỉnh nhanh hơn so với báo cáo của Fama và French(2002) Flannery và Rangan
Năm 2006, Fama và French lập luận rằng tốc độ điều chỉnh thấp hơn là do độ nhiễu trong ước lượng đòn bẩy mục tiêu Ngược lại, Huang và Ritter (2009) cho rằng các nghiên cứu trước đó thất bại do độ lệch trong dữ liệu, nguyên nhân là do dữ liệu ngắn hạn Trong nghiên cứu của họ, các tác giả đã điều chỉnh số năm của từng công ty trong tập dữ liệu và phát hiện rằng tỷ lệ điều chỉnh có sự thay đổi.
Một số nghiên cứu đã phân tích ảnh hưởng của mức đòn bẩy hiện tại của công ty so với đòn bẩy mục tiêu, cũng như tình trạng tài chính thâm hụt hoặc dư thừa, đến tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn mục tiêu.
Một số bài nghiên cứu như sau:
Trong nghiên cứu "The Dynamics of Capital Structure: An Empirical Analysis of a Partially Observable System" của Roberts (2001), ông chỉ ra rằng tốc độ điều chỉnh đòn bẩy mục tiêu của doanh nghiệp phụ thuộc vào vị trí hiện tại so với mục tiêu Nghiên cứu phân chia mẫu thành 4 nhóm và cho thấy các doanh nghiệp có nhiều nợ dài hạn thường điều chỉnh chậm hơn Ngoài ra, tốc độ điều chỉnh của các công ty có đòn bẩy cao hơn mục tiêu nhanh hơn so với những công ty có đòn bẩy thấp hơn, điều này có thể liên quan đến chi phí đại diện cao hơn.
Trong nghiên cứu “How and When Do Firms Adjust Their Capital Structures toward Targets?” của Byoun (2008), tác giả chỉ ra rằng các công ty thường điều chỉnh cấu trúc vốn của mình khi tỷ lệ nợ vượt quá hoặc thấp hơn tỷ lệ nợ mục tiêu Cụ thể, điều chỉnh xảy ra khi các công ty có tỷ lệ nợ cao hơn mục tiêu và đang trong tình trạng thặng dư tài chính, hoặc khi tỷ lệ nợ thấp hơn mục tiêu và đang gặp thâm hụt tài chính.
Tuy nhiên, năm 2013, tác giả Andreas William Hay trong bài nghiên cứu
“Determinants of capital structure” về các công ty Đan Mạch giai đoạn 2001-
Năm 2011, nghiên cứu cho thấy các công ty Đan Mạch trong mẫu 106 công ty điều chỉnh cấu trúc vốn mục tiêu với tỷ lệ 26.3%/năm theo nợ sổ sách và 36%/năm theo nợ thị trường Các công ty có đòn bẩy thấp điều chỉnh nhanh hơn so với các công ty có đòn bẩy cao, điều này trái ngược với dự đoán ban đầu Tác giả giải thích rằng đặc điểm công ty ảnh hưởng đáng kể đến tốc độ điều chỉnh, với việc các công ty có đòn bẩy thấp hơn thường nắm giữ tiền mặt nhiều hơn, tạo rào cản thanh khoản cho các công ty có đòn bẩy cao Thêm vào đó, các công ty này thường nhỏ hơn, có tiềm năng tăng trưởng cao hơn và tỷ lệ đòn bẩy trung bình thấp hơn khoảng 25% so với các công ty có đòn bẩy cao.
2.2.2 Các nghiên cứu trên thế giới về tác động của thời điểm thị trường lên cấu trúc vốn
Nghiên cứu của Baker và Wurgler (2002) về định thời điểm thị trường tác động đến cấu trúc vốn
Trong nghiên cứu của Baker và Wurgler, họ phân tích ảnh hưởng của việc xác định thời điểm thị trường cổ phiếu đến cấu trúc vốn của các công ty Câu hỏi chính là liệu tác động này có mang tính ngắn hạn hay dài hạn Một số ý kiến cho rằng ảnh hưởng này chủ yếu là ngắn hạn Tuy nhiên, nếu các công ty điều chỉnh quyết định tài chính của mình để
Nghiên cứu cho thấy việc xác định thời điểm thị trường có ảnh hưởng lớn đến cấu trúc vốn của các công ty Cụ thể, các công ty có đòn bẩy tài chính thấp thường huy động tài trợ khi giá trị thị trường cao, được thể hiện qua hệ số giá thị trường trên giá ghi sổ Ngược lại, các công ty có đòn bẩy tài chính cao lại huy động tài trợ trong bối cảnh giá trị thị trường thấp.
Việc định giá thị trường quá khứ có tác động lớn đến cấu trúc vốn, với mối quan hệ rõ ràng giữa suất đòn bẩy và giá trị sổ sách hoặc giá trị thị trường Các tác giả đã ghi nhận tính ổn định này qua ba thử nghiệm khác nhau Thử nghiệm đầu tiên sử dụng hồi quy đòn bẩy kiểm soát hệ số giá thị trường trên giá ghi sổ hiện tại, cho thấy biến thiên theo thời gian của doanh nghiệp có thể dẫn đến thay đổi vĩnh viễn trong cấu trúc vốn Thử nghiệm thứ hai xem xét cách mà những dao động trong định giá thị trường ảnh hưởng đến cấu trúc vốn ban đầu Cuối cùng, thử nghiệm thứ ba phân tích sức mạnh của các giá trị lagged values của trọng số trung bình biến hệ số giá thị trường trên giá ghi sổ Kết quả cho thấy cấu trúc vốn năm 2000 phụ thuộc vào sự biến thiên trong tỉ lệ giá trị thị trường so với giá trị sổ sách từ năm 1990, nhấn mạnh rằng sự biến động giá trị thị trường có tác động lâu dài Điều này khó giải thích trong khuôn khổ lý thuyết cấu trúc vốn truyền thống, nhưng theo nhóm tác giả, cấu trúc vốn có thể được hiểu như là kết quả tích lũy của các nỗ lực xác định thời điểm của thị trường cổ phiếu, một lý thuyết đơn giản nhưng chưa được đề cập trước đây.
Các nghiên cứu khác về tác động của thời điểm thị trường lên cấu trúc vốn
Nghiên cứu của Elliott, Koeter-Kant và Warr trong các bài viết “A Valuation-based test of market timing” (2007) và “Target Debt ratios: The impact of equity mispricing” (2008) đã chỉ ra rằng thời điểm thị trường ảnh hưởng đến quyết định phát hành cổ phiếu Cụ thể, các công ty có cổ phiếu được định giá cao có xu hướng ưu tiên phát hành vốn cổ phần thay vì phát hành nợ.
Tuy nhiên, lý thuyết thời điểm thị trường cũng gặp phải những chỉ trích về tuổi thọ và ý nghĩa kinh tế tổng thể
Nghiên cứu “How Persistent Is the Impact of Market Timing on Capital Structure?” của tác giả Alti (2006) phân tích tác động của thời điểm thị trường lên cấu trúc vốn, đặc biệt trong bối cảnh phát hành cổ phiếu ra công chúng lần đầu (IPO) trong thị trường nóng Kết quả cho thấy các công ty IPO trong thị trường nóng phát hành cổ phiếu nhiều hơn và giảm tỷ lệ đòn bẩy nhiều hơn so với các công ty trong thị trường lạnh Tuy nhiên, sau khi IPO, các doanh nghiệp này lại tăng tỷ lệ đòn bẩy bằng cách phát hành thêm nợ và giảm vốn chủ sở hữu nhiều hơn Đến cuối năm thứ hai sau IPO, ảnh hưởng của thời điểm thị trường lên đòn bẩy hoàn toàn biến mất, cho thấy rằng thời điểm thị trường có tác động quan trọng trong ngắn hạn nhưng ảnh hưởng dài hạn thì hạn chế.
Các bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về ảnh hưởng của vấn đề định giá
Trong nghiên cứu "Partial Adjustment toward Target Capital Structures" của Flannery và Rangan (2006), tác giả đã phân tích ảnh hưởng của biến động giá cổ phiếu đến tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về mức mục tiêu Sự thay đổi giá cổ phiếu dẫn đến sự thay đổi trong tỷ lệ nợ thị trường, từ đó tác động đến tốc độ điều chỉnh đòn bẩy Kết quả cho thấy giá cổ phiếu chỉ ảnh hưởng một phần nhỏ đến tốc độ điều chỉnh, cho thấy rằng mặc dù thị trường có tác động đến cấu trúc vốn, nhưng lý thuyết đánh đổi vẫn giữ vai trò quan trọng không thể thay thế.
Trong nghiên cứu “Equity Mispricing and Leverage Adjustment Costs” của Richard S Warr và các cộng sự (2012), các tác giả đã phân tích dữ liệu từ các công ty Mỹ trong giai đoạn 1971 – 2008 và phát hiện rằng việc định giá sai vốn cổ phần ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh đòn bẩy của doanh nghiệp về mức mục tiêu Cụ thể, nếu vốn cổ phần được định giá cao, chi phí phát hành cổ phiếu sẽ thấp, dẫn đến việc doanh nghiệp điều chỉnh tỷ lệ nợ nhanh hơn Ngược lại, khi cổ phiếu bị định giá thấp, chi phí phát hành cổ phần tăng lên, làm chậm quá trình điều chỉnh Nghiên cứu khẳng định rằng định giá sai vốn cổ phần là yếu tố quan trọng tác động đến chi phí điều chỉnh cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
Tính đến nay, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về mức mục tiêu có sự khác biệt, chủ yếu do yếu tố mẫu, thời gian nghiên cứu và độ nhiễu của các yếu tố đầu vào Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu đều thống nhất rằng chi phí điều chỉnh là yếu tố quyết định quan trọng ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh, phù hợp với lý thuyết đánh đổi.
Một số nghiên cứu chỉ ra rằng thời điểm thị trường ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp, với giá trị thị trường cổ phiếu có mối liên hệ chặt chẽ với cấu trúc vốn Theo quan điểm này, cấu trúc vốn được xem là kết quả của việc định thời điểm thị trường Tuy nhiên, lý thuyết này không vững chắc và đã gặp phải nhiều phê phán.
Các nghiên cứu gần đây đã mở rộng quan điểm về thời điểm thị trường, coi đây không chỉ là yếu tố độc lập mà còn là yếu tố tác động đến chi phí điều chỉnh trong các lý thuyết cấu trúc vốn khác, như lý thuyết đánh đổi.
Bài luận văn này tiếp tục phát triển nghiên cứu về tác động của thời điểm thị trường, coi đây là yếu tố thứ cấp bên cạnh lý thuyết đánh đổi Cụ thể, việc thay đổi chi phí điều chỉnh và sự định giá sai của vốn cổ phần có thể ảnh hưởng đến tốc độ mà các công ty đạt được đòn bẩy mục tiêu Do đó, nghiên cứu không chỉ đơn thuần là sự đối kháng giữa lý thuyết thời điểm thị trường và lý thuyết đánh đổi, mà là sự kết hợp của cả hai lý thuyết để giải thích cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình lý thuyết
3.1.1 Mô hình điều chỉnh từng phần để ƣớc lƣợng tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về đòn bẩy mục tiêu
Trong các nghiên cứu về tốc độ điều chỉnh đòn bẩy, mô hình điều chỉnh từng phần (PAM) thường được sử dụng để đo lường tốc độ điều chỉnh đòn bẩy đến mức mục tiêu Phương trình cơ bản của mô hình này là nền tảng cho việc phân tích sự điều chỉnh đòn bẩy.
DR t+1 là đòn bẩy tài chính trong thời kỳ t + 1
DR t là đòn bẩy tài chính trong thời kỳ t
TL t+1 là đòn bẩy mục tiêu trong thời kỳ t + 1 λ là hệ số tốc độ điều chỉnh
[TL t+1 − DRt] là tổng lượng mà tỷ lệ nợ phải thay đổi để đưa công ty trở lại tỷ lệ nợ mục tiêu
Nghiên cứu này sẽ áp dụng mô hình điều chỉnh từng phần để xác định tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về mức mục tiêu Quá trình ước lượng sẽ được thực hiện qua hai giai đoạn.
Giai đoạn 1 của nghiên cứu ước lượng đòn bẩy mục tiêu thông qua hai phương pháp thực nghiệm khác nhau: phương pháp của Fama và French (2002) cùng với phương pháp của Blundell và Bond (1998) Việc áp dụng hai phương pháp này nhằm đảm bảo tính chính xác và độ vững chắc của mô hình nghiên cứu.
Trong giai đoạn 2, tác giả áp dụng các tỷ lệ đòn bẩy mục tiêu ước lượng từ giai đoạn 1 và thực hiện hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng tốc độ điều chỉnh khác biệt giữa các nhóm công ty, như được thể hiện trong phương trình (1).
Các nghiên cứu trước đây cho thấy, khi doanh nghiệp có đòn bẩy cao hơn mức mục tiêu, việc phát hành cổ phiếu hoặc giảm nợ sẽ giúp điều chỉnh đòn bẩy nhanh hơn, đặc biệt khi giá trị cổ phiếu cao, dẫn đến chi phí phát hành thấp Ngược lại, khi đòn bẩy thấp hơn mức mục tiêu, doanh nghiệp cần phát hành nợ hoặc mua lại cổ phiếu, và nếu cổ phiếu được định giá thấp, chi phí mua lại sẽ thấp hơn, giúp tăng tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về mức mục tiêu.
Dựa vào nghiờn cứu của nhúm tỏc giả ệzde ệztekin (2012) và kỳ vọng của bài nghiên cứu, tác giả đưa ra các giả thuyết nghiên cứu sau:
Khi doanh nghiệp có đòn bẩy cao hơn mức mục tiêu và cổ phiếu được định giá cao, quá trình điều chỉnh đòn bẩy về mức mục tiêu sẽ diễn ra nhanh hơn so với trường hợp cổ phiếu được định giá thấp.
Khi một công ty có đòn bẩy thấp hơn mức mục tiêu và cổ phiếu của nó bị định giá thấp, tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về mức mục tiêu sẽ nhanh hơn so với những công ty có cổ phiếu định giá cao.
Giả thuyết này được trình bày cụ thể trong Bảng 3.1
Bảng 3.1 nêu rõ các giả định chính về định giá công ty dựa trên thu nhập Các tiêu đề cột chỉ ra liệu công ty đang bị định giá cao hay thấp, trong khi các tiêu đề hàng thể hiện mức độ đòn bẩy của công ty so với tỷ lệ đòn bẩy mục tiêu ước lượng theo thực nghiệm.
Bảng 3.1: Giả thuyết về tác động của việc định giá sai vốn cổ phần lên tốc độ điều chỉnh tỷ lệ đòn bẩy mục tiêu
Thuyết thời điểm thị trường
VCP bị định giá cao (VCP bị định giá sai: tăng VCP)
VCP bị định giá thấp (VCP bị định giá sai: mua lại VCP)
Cty có ĐB cao hơn
TL → tăng VCP hoặc giảm nợ
Tăng tốc độ điều chỉnh
Giảm tốc độ điều chỉnh
Cty có ĐB thấp hơn
TL → giảm VCP hoặc tăng nợ
Giảm tốc độ điều chỉnh
Tăng tốc độ điều chỉnh
Bảng phân loại này chia các công ty thành 4 góc phần tư dựa trên mức độ đòn bẩy tài chính của họ so với đòn bẩy mục tiêu, cùng với việc đánh giá giá cổ phiếu của công ty là cao hay thấp.
Nếu việc định giá sai vốn cổ phần ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh, tốc độ ở góc phần tư trên bên trái - nơi đòn bẩy cao hơn đòn bẩy mục tiêu và vốn cổ phần được định giá cao - sẽ cao hơn so với tốc độ ở góc phần tư trên bên phải, nơi đòn bẩy cũng cao hơn nhưng vốn cổ phần bị định giá thấp.
Tốc độ ở góc phần tư phía dưới bên phải, nơi có đòn bẩy thấp hơn đòn bẩy mục tiêu và vốn cổ phần bị định giá thấp, sẽ cao hơn so với tốc độ ở góc phần tư phía dưới bên trái, nơi có đòn bẩy thấp hơn đòn bẩy mục tiêu nhưng cổ phiếu được định giá cao Để kiểm định giả thuyết này, các công ty sẽ được định giá dựa trên mô hình thu nhập còn lại, từ đó xác định xem công ty đang bị định giá cao hay thấp Sau khi xác định đòn bẩy mục tiêu của các công ty thông qua hồi quy chéo và hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS của Fama – French, kết quả sẽ được phân tích để xác nhận giả thuyết.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp hệ thống tổng quát của những khoảnh khắc (GMM) do Blundell và Bond (1998) phát triển để xác định tốc độ điều chỉnh đòn bẩy về đòn bẩy mục tiêu Tốc độ điều chỉnh này được tính toán cho từng nhóm công ty dựa trên tiêu chí vốn cổ phần được định giá cao hay thấp, cũng như mức đòn bẩy hiện tại so với đòn bẩy mục tiêu Kết quả thu được được so sánh và phân tích để đưa ra kết luận rõ ràng.
Nghiên cứu này tập trung vào các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ 2006 đến 2012, loại trừ các công ty tài chính và tiện ích do sự khác biệt trong môi trường và thể chế hoạt động Mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm các công ty tồn tại và hoạt động liên tục trong suốt thời gian này.
72 công ty tương đương 504 quan sát của nhiều công ty qua nhiều năm
Bài nghiên cứu sử dụng nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và báo cáo quản trị hàng năm của các công ty Ngoài ra, nghiên cứu còn khai thác dữ liệu từ IMF, Bloomberg và các trang web chuyên về chứng khoán như cổ phiếu 68.com và cafef.com Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu cho từng biến sẽ được trình bày chi tiết trong các phần tiếp theo khi nghiên cứu đề cập đến từng mô hình cụ thể.
Phương pháp ước lượng TL (đòn bẩy mục tiêu) và xác định việc định giá sai
3.2.1 Mô hình hồi quy ƣớc lƣợng TL (đòn bẩy mục tiêu)
Chang và Dasgupta (2009) cho rằng các mô hình điều chỉnh từng phần thường không thể bác bỏ giả thuyết về sự thiếu tốc độ điều chỉnh Hovakimian và các tác giả khác đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình này cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác trong việc phân tích dữ liệu.
Li (2011) đã mở rộng nghiên cứu của Chang và Dasgupta, đề xuất các biện pháp cần thiết để người sử dụng mô hình điều chỉnh từng phần tránh được những kết quả không chính xác khi phân tích dữ liệu lịch sử có hiệu ứng cố định.
Bài nghiên cứu này áp dụng các biện pháp như sử dụng hiệu ứng cố định lịch sử và phương pháp GMM Blundell và Bond (1998) để tiếp cận vấn đề một cách hiệu quả.
Cách tiếp cận 1: ƣớc lƣợng TL dựa trên mô hình hồi quy ƣớc lƣợng theo Fama-French (2002)
Tác giả ước lượng đòn bẩy mục tiêu cho cả BDR và MDR Cụ thể:
DR i,t+1 là tỷ số đòn bẩy tài chính trong thời kỳ t + 1
X i,t là vector tập hợp các yếu tố đặc trưng liên quan đến chi phí và lợi ích với việc điều hành với các tỷ lệ đòn bẩy khác nhau
Sau đây là phần mô tả các biến cho mô hình (2):
Bảng 3.2: Mô tả các biến cho mô hình Fama – French (2002)
Biến Diễn giải Công thức tính
BDR Tỷ lệ nợ sổ sách ợ ắ ạ ợ à ạ ổ à ả
MDR Tỷ lệ nợ thị trường
MDR=(Nợ ngắn hạn+Nợ dài hạn)/(Nợ ngắn hạn+Nợ dài hạn+Giá * số cp hiện hành )
TANG Tài sản cố định à à
SIZE Quy mô doanh nghiệp SIZE = ln(doanh thu thuần)
GROWTH Cơ hội tăng trưởng ố ủ ở ữ á ổ ế ố ổ ế ệ à
ROA Khả năng sinh lời ã ò ổ à ả
Các giá trị dự đoán từ hồi quy được sử dụng làm biến đòn bẩy mục tiêu (TL) trong phương trình (1) để tính toán tốc độ cơ bản điều chỉnh dự toán, cụ thể là hệ số của [TL t+1 – DR t] (DISTANCE).
Cách tiếp cận thứ 2: mô hình điều chỉnh từng phần ước lượng TL theo phương pháp của Blundell và Bond (1998)
Trong phương pháp này, mô hình điều chỉnh cơ bản được quy định như sau:
Tỷ lệ nợ (DR) phản ánh các yếu tố quyết định của đòn bẩy mục tiêu (X) và các thuộc tính công ty không quan sát được (F), trong khi e i, t +1 đại diện cho các hiệu ứng năm cố định Phương trình (3) tương tự như phương trình (1) nhưng sử dụng βX + F làm dụng cụ cho tỷ lệ nợ không biết Phương trình này có thể được điều chỉnh để phân tách các tỷ lệ nợ trong tương lai, đồng thời cung cấp ước lượng rõ ràng về tốc độ điều chỉnh (λ).
Tốc độ cơ bản điều chỉnh, ký hiệu là λ, được xác định bằng cách lấy 1 trừ đi hệ số ước lượng của biến phụ thuộc, trong đó bỏ qua các yếu tố F và β, theo nghiên cứu của Flanery trong bài viết “A Theory of Capital Structure Adjustment Speed” (2007).
Bằng cách sử dụng DR i,t, DR i,t+1 và tốc độ ước lượng điều chỉnh (λ), chúng ta có thể xác định đòn bẩy mục tiêu ước lượng TL i,t+1, tương ứng với giá trị dự đoán từ phương trình β X i,t + F i.
Các giá trị dự đoán từ phương pháp này được sử dụng làm biến TL trong tính toán của phương trình (1), nhằm mục đích xác định tốc độ cơ bản điều chỉnh dự đoán với hệ số [TL t+1 – DR t] (DISTANCE).
Cách tiếp cận hai giai đoạn cho phép so sánh kết quả từ đòn bẩy mục tiêu theo Fama và French (2002) với kết quả từ đòn bẩy mục tiêu theo Blundell và Bond Phương pháp này cũng giúp phân loại dữ liệu dựa trên vị trí đòn bẩy của công ty so với đòn bẩy mục tiêu.
3.2.2 Xác định việc định giá sai giá cổ phần
Việc định giá sai ước lượng được đo lường như sau:
VP 0 thể hiện việc định giá sai tại thời điểm 0
P 0 là giá thị trường của cổ phiếu tại thời điểm 0
V 0 là giá trị nội tại của cổ phiếu tại thời điểm 0
Theo lý thuyết, VP nhỏ hơn 1 cho thấy cổ phiếu bị định giá cao, trong khi VP lớn hơn 1 ngụ ý cổ phiếu bị định giá thấp Tuy nhiên, do mô hình dựa trên thước đo lịch sử của phần bù vốn cổ phần, việc định giá đúng có thể không đạt VP bằng 1 nếu phần bù thay đổi Một cách tiếp cận khác là sử dụng VP trung vị làm tiêu chuẩn để xác định định giá cao hay thấp Trong nghiên cứu này, mức độ định giá sai không phải là yếu tố quan trọng, mà điều cốt lõi là xác định xem chứng khoán đang bị định giá cao hay thấp và mối liên hệ của việc định giá sai với các vấn đề khác Do đó, nghiên cứu sẽ áp dụng giá trị VP trung vị để đánh giá tình trạng định giá của vốn cổ phần.
Mô hình định giá sai (VP) thường được chọn để đánh giá sai giá cổ phần do việc sử dụng tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, một phương pháp truyền thống Tuy nhiên, nghiên cứu về cấu trúc vốn cho thấy rằng tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách không hiệu quả trong việc đại diện cho định giá, lý do chính là sự không chính xác trong việc phản ánh giá trị thực của cổ phần.
Giá trị này thường được coi là đại diện cho các vấn đề khác như quyền chọn tăng trưởng và nợ cao quá mức Việc tách biệt các vấn đề này mang lại những thách thức riêng cho người sử dụng tỷ số này.
Mối quan hệ giữa giá trị thị trường trên giá trị sổ sách và các biến số khác không ổn định qua các khoảng thời gian khác nhau Các nghiên cứu cho thấy khi tỷ lệ này cao, các công ty có thể hoạt động kém hiệu quả hơn so với những công ty có tỷ lệ thấp, nhưng điều này chỉ đúng ở một số thời kỳ nhất định Kothari và Shanken (1997) chỉ ra rằng tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách có khả năng dự báo trong giai đoạn 1926-1991, nhưng khả năng này giảm đáng kể trong nửa giai đoạn 1946-1991 Lee et al (1999) cũng nhận định rằng tỷ lệ này chỉ dự đoán khoảng 0,33% sự thay đổi trong lợi nhuận cổ phiếu thực, dẫn đến kết luận rằng giá trị thị trường trên giá trị sổ sách là một thước đo yếu về việc định giá sai.
Bài nghiên cứu này không áp dụng tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách để xác định việc định giá sai Thay vào đó, để ước lượng việc định giá sai cho các công ty Việt Nam, nghiên cứu sử dụng giá trị nội tại của vốn cổ phần được xác định qua mô hình thu nhập còn lại.
Mô hình này có nguồn gốc ban đầu trong các nghiên cứu kế toán (xem Ohlson
Mô hình thu nhập còn lại, mặc dù được giới thiệu từ năm 1991 và 1995, đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực tài chính Dong, Hirshleifer, Richardson, và Teoh (2006) đã sử dụng mô hình này để giải thích cách các công ty chi trả cho các hoạt động mua bán D'Mello và Shroff (2000) nhận thấy rằng mô hình thu nhập còn lại có thể xác định cổ phiếu bị định giá thấp, từ đó đưa ra dự báo đáng tin cậy về hoạt động mua lại cổ phần Ngoài ra, Lee, Myers, và Swaminathan (1999) đã chứng minh rằng mô hình này có khả năng dự đoán lợi nhuận cho 30 cổ phiếu khác nhau.
Các phương pháp kiểm định
Kiểm định trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng nhằm xác định sự hiện diện của các "biến không cần thiết" hay còn gọi là "thừa biến" Qua việc phân tích kết quả ước lượng mô hình, tác giả sẽ xem xét mức ý nghĩa (Prob) của từng biến để quyết định biến nào có thể loại bỏ.
Nếu: (Prob) ≤ 0.05 các biến có ý nghĩa thống kê và cần thiết trong mô hình sử dụng
(Prob) ≥ 0.05 các biến không có ý nghĩa thống kê và loại ra khỏi mô hình
Kiểm định White (kiểm định phương sai thay đổi)
Mục đích của kiểm định: kiểm định giả thuyết về sự không đổi của phương sai Giả thuyết: H 0 : có phương sai thay đổi;
H 1 : không có phương sai thay đổi
Dựa theo kết quả ước lượng mô hình, tác giả xem mức ý nghĩa (Prob) của từng biến
Nếu: (Prob) ≤ 0.05 → bác bỏ H 0 → có phương sai thay đổi
(Prob) ≥ 0.05 → chấp nhận H 0 → không có phương sai thay đổi
Kiểm định đa cộng tuyến (Correlations)
Kiểm định mục đích nhằm xác định xem các biến độc lập (X) có ảnh hưởng lẫn nhau hay không, tức là có sự tương quan giữa chúng Để thực hiện điều này, người ta tạo ra ma trận tương quan giữa các biến giải thích (Brooks, 2002) Hiện tượng đa cộng tuyến có thể được nhận biết thông qua việc phân tích các mối quan hệ này.
Hệ số R 2 cao, nhưng tỷ số t-statistic thấp
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao: khi r > 0.8 thì có nhiều khả năng đa cộng tuyến
Dấu của hệ số hồi quy khác với dấu kỳ vọng cũng là dấu hiệu dễ nhận ra có hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định tự tương quan của nhiễu (Durbin-Watson)
Mục đích của kiểm định tự tương quan là sử dụng hệ số Durbin-Watson trong phân tích hồi quy Để xác định kết quả phù hợp, hệ số Durbin-Watson cần nằm trong khoảng từ 1 đến 3, cho thấy ít có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
Chọn lựa mô hình qua kiểm định Hausman; Likelihook Ratio
Tác giả sử dụng kiểm định Hausman (1978) và Likelihook Ratio để quyết định lựa chọn mô hình FEM hay REM hay OLS thông thường?
Việc ước lượng phương trình phụ thuộc vào các giả định về tung độ gốc, hệ số độ dốc và số hạng sai số Trước tiên, tác giả cần xác định xem tất cả các hệ số có thay đổi hay không Nếu không có sự thay đổi theo thời gian và cá nhân, mô hình hồi quy OLS thông thường sẽ được sử dụng.
Giả thuyết H 0 : Tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các cá nhân
H 1 : Các hệ số thay đổi theo thời gian hoặc theo cá nhân
Nếu Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết Ho, chúng ta ước lượng hồi quy theo phương pháp Pooled OLS
Khi giá trị Prob ≤ 0.05, giả thuyết Ho bị bác bỏ, cho thấy các tác động chịu ảnh hưởng bởi yếu tố không gian và thời gian Trong trường hợp này, việc sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng sẽ cung cấp kết quả ước lượng chính xác hơn Tác giả cũng tiến hành kiểm định Hausman để xác nhận tính hợp lệ của mô hình.
Kiểm định Hausman là một phương pháp quan trọng trong ước lượng các mô hình dữ liệu bảng, giúp xác định mối quan hệ giữa tính không đồng nhất không quan sát được của từng công ty và các biến giải thích trong mô hình Nếu phát hiện có sự tương quan, mô hình sẽ được ước lượng bằng phương pháp hiệu ứng cố định (Fixed effects), ngược lại, nếu không có sự tương quan, phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects) sẽ được áp dụng.
Giả thuyết Ho: Không có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân và các biến hồi quy độc lập X
H 1 : Có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân và các biến hồi quy độc lập X
Nếu: Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết Ho, chọn mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên
Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) cho kết quả ước lượng chính xác hơn so với mô hình hiệu ứng cố định (FEM) Khi giá trị Prob nhỏ hơn hoặc bằng 0.05, giả thuyết Ho bị bác bỏ, cho thấy rằng các tác động được coi là cố định, và trong trường hợp này, mô hình FEM sẽ mang lại kết quả ước lượng tốt hơn REM.
Để chọn lựa mô hình phù hợp, tác giả sẽ xem xét các tiêu chí như R² hiệu chỉnh cao, Pro(T-statistic) và Pro(F-statistic) đều nhỏ hơn α, cùng với chỉ số AIC và Schwarz thấp, miễn là không vi phạm các giả thiết ràng buộc và các kết quả vẫn phù hợp.
Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng bao gồm mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Khi làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian lớn và số mẫu lớn, FEM và REM thường cho kết quả tương tự Tuy nhiên, trong trường hợp mẫu lớn nhưng thời gian ngắn, mô hình FEM lại tỏ ra phù hợp hơn.
