Lý do ch ọ n đề tài
Quản trị doanh nghiệp và quản trị tài chính có mối liên hệ chặt chẽ, với nợ vay, vốn cổ phần và lợi nhuận giữ lại là những công cụ tài chính chủ yếu Việc sử dụng nợ và vốn cổ phần yêu cầu các quyết định trong quản trị doanh nghiệp phải được xem xét kỹ lưỡng, do đó, cấu trúc vốn ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị và hoạt động của doanh nghiệp Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghiên cứu cấu trúc vốn trong quản trị doanh nghiệp.
Cấu trúc vốn đóng vai trò quan trọng trong tài chính doanh nghiệp, đặc biệt từ nghiên cứu của Modigliani và Miller (1958) về ảnh hưởng của tỷ trọng nợ vay và vốn chủ sở hữu đến giá trị doanh nghiệp Bên cạnh đó, các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn cũng là chủ đề được nhiều nghiên cứu tài chính quan tâm.
Cấu trúc vốn là sự đánh đổi giữa chi phí và lợi ích của doanh nghiệp, vì vậy, quyết định về một cấu trúc vốn hợp lý giúp doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn một cách tiết kiệm và hiệu quả Khi các yếu tố trong môi trường kinh doanh tác động đến doanh nghiệp, việc điều chỉnh tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn sẽ tối thiểu hóa chi phí sử dụng vốn và tối đa hóa lợi nhuận ròng, từ đó nâng cao lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Đến nay, nhiều nghiên cứu đã xác định các yếu tố quyết định cấu trúc vốn và kiểm tra mối tương quan giữa cấu trúc vốn với các đặc tính của doanh nghiệp Nghiên cứu đầu tiên được khởi xướng bởi Modigliani và Miller (1958), lý thuyết này khẳng định rằng trong thị trường hoàn hảo và cạnh tranh hoàn hảo, giá trị doanh nghiệp không bị ảnh hưởng bởi cấu trúc vốn.
Cấu trúc vốn không có hình thức tối ưu nào và việc thay đổi nó không thể tự động gia tăng giá trị doanh nghiệp Tuy nhiên, do thị trường không hoàn hảo với các yếu tố như thuế, chi phí giao dịch, chi phí đại diện và thông tin bất cân xứng, cấu trúc vốn vẫn có ảnh hưởng đáng kể đến giá trị và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Vì lý do này, các nhà nghiên cứu tiếp tục tìm kiếm các yếu tố quyết định cấu trúc vốn thông qua nhiều nghiên cứu và phương pháp khác nhau.
Nghiên cứu của Berger (2006) chỉ ra rằng trong ngành ngân hàng Mỹ, việc sử dụng nợ có thể giảm chi phí đại diện, dẫn đến việc tỷ lệ nợ cao góp phần gia tăng lợi nhuận.
Quyết định tỷ lệ nợ có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, tùy thuộc vào tác động của môi trường kinh doanh bên ngoài (Simerly và Li, 2000) Do đó, các nhà quản trị tài chính cần chú trọng đến việc lựa chọn cấu trúc vốn hợp lý nhằm đạt được cấu trúc vốn tối ưu cho doanh nghiệp.
Trước đây, doanh nghiệp Việt Nam chủ yếu dựa vào vốn cổ phần để tài trợ cho hoạt động kinh doanh và thường e ngại về việc vay nợ Tuy nhiên, với nhu cầu tăng cường nguồn vốn cho các dự án và nâng cao năng lực đầu tư, doanh nghiệp cần xem xét các phương án huy động vốn như vay ngân hàng, phát hành cổ phiếu và trái phiếu Sự ra đời của thị trường chứng khoán Việt Nam đã tạo điều kiện thuận lợi hơn cho doanh nghiệp trong việc huy động vốn.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả xin trình bày nội dung nghiên cứu “C ấ u trúc v ố n và s ự đ i ề u ch ỉ nh c ủ a c ấ u trúc v ố n trong các doanh nghi ệ p Vi ệ t Nam”
M ụ c tiêu nghiên c ứ u
Luận văn tập trung vào các mục tiêu chính sau đây:
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp cổ phần là rất quan trọng Các yếu tố này bao gồm tình hình tài chính, chi phí vay vốn, và rủi ro thị trường Đồng thời, tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn cũng bị tác động bởi các yếu tố như chiến lược kinh doanh, môi trường kinh tế và chính sách quản lý Việc hiểu rõ những yếu tố này giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa cấu trúc vốn và cải thiện hiệu quả hoạt động.
Nghiên cứu này tập trung vào tính động trong điều chỉnh cấu trúc vốn của doanh nghiệp nhằm đạt được cấu trúc vốn tối ưu Việc xem xét sự thay đổi của tỷ lệ nợ theo thời gian không chỉ phản ánh ý chí của doanh nghiệp trong quyết định điều chỉnh cấu trúc vốn mà còn cho phép so sánh với các nghiên cứu trước đó tại các nền kinh tế khác.
Ph ươ ng pháp nghiên c ứ u
Tác giả sử dụng hai phương pháp định tính và định lượng:
Tác giả áp dụng phương pháp định tính và diễn dịch để trình bày lý thuyết về cấu trúc vốn, đồng thời tóm tắt các quan điểm của nhiều tác giả khác nhau về vấn đề này.
Phương pháp định lượng sử dụng mô hình hồi quy kinh tế lượng để đánh giá tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Cụ thể, phương pháp ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model - FEM) được áp dụng để phân tích tác động của các yếu tố đến cấu trúc vốn Đồng thời, phương pháp moment tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM) được sử dụng để phân tích tác động của các yếu tố đến tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn và sự điều chỉnh cấu trúc vốn động.
Tác giả áp dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau, bao gồm thống kê, phân tích và so sánh số liệu Để hỗ trợ cho quá trình tính toán trong nghiên cứu, tác giả sử dụng các phần mềm như Microsoft Office Excel và Stata 11.0.
Đố i t ượ ng và ph ạ m vi nghiên c ứ u
- Đối lượng nghiên cứu: các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc lựa chọn cơ cấu vốn của các doanh nghiệp
Nghiên cứu này tập trung vào các doanh nghiệp phi tài chính được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán lớn của Việt Nam, bao gồm Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.
Nghiên cứu này chỉ tập trung vào các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam tính đến ngày 31/12/2012, bao gồm hai sàn HOSE và HNX Dữ liệu được sử dụng là các báo cáo tài chính đã được kiểm toán hàng năm trong giai đoạn từ 2006 đến 2012.
N ộ i dung và k ế t c ấ u lu ậ n v ă n
Trong nghiên cứu này, tác giả phân tích cấu trúc vốn của các doanh nghiệp, tập trung vào các yếu tố quyết định và sự điều chỉnh động của cấu trúc vốn.
Việt Nam đã niêm yết trên thị trường chứng khoán trong giai đoạn 2006 – 2012
Nghiên cứu này phân tích các đặc tính quan sát được của doanh nghiệp, bao gồm tài sản hữu hình, quy mô, tốc độ tăng trưởng, khả năng sinh lợi và lá chắn thuế không phải từ nợ, nhằm kiểm tra mối tương quan với tỷ lệ nợ Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét các yếu tố vĩ mô và các yếu tố không quan sát được, cũng như các tác động cố định của doanh nghiệp và tác động theo thời gian Từ đó, ba vấn đề chính được tập trung khai thác để làm rõ cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn và mối tương quan của chúng với cấu trúc vốn
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự điều chỉnh cấu trúc vốn thực tế của doanh nghiệp để hướng đến cấu trúc vốn tối ưu
- Nghiên cứu và kiểm định quá trình điều chỉnh cấu trúc vốn động
Tình hình tài chính vững mạnh là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả và đồng bộ Sự thành công trong quản lý tài chính sẽ quyết định sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.
Ngoài phần mở đầu, kết cấu luận văn bao gồm bốn chương với nội dung cụ thể như sau:
Chương 1: Tổng quan cơ sở lý thuyết về cấu trúc vốn và các nghiên cứu liên quan
Chương 2: Trình bày phương pháp, mô hình nghiên cứu, cơ sở lý luận hình thành các biến đo lường và giả thuyết
Chương 3: Phân tích dữ liệu, kiểm định các giả thuyết và mô hình
Trình bày và thảo luận kết quả phân tích
Chương 4: Đánh giá kết quả thu được từ mô hình nghiên cứu, những đóng góp, những hạn chế và đề xuất cho nghiên cứu mới.
Ý ngh ĩ a c ủ a vi ệ c nghiên c ứ u
C ấ u trúc v ố n và c ấ u trúc v ố n t ố i ư u ở các doanh nghi ệ p
Cấu trúc vốn bao gồm nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, cổ phần ưu đãi và vốn cổ phần, nhằm tài trợ cho các quyết định đầu tư của doanh nghiệp Trong khi đó, cấu trúc tài chính cũng bao gồm các yếu tố tương tự nhưng tập trung vào việc tài trợ cho quyết định đầu tư tổng thể của doanh nghiệp Do đó, cấu trúc vốn chỉ là một phần trong cấu trúc tài chính, đại diện cho các nguồn tài trợ thường xuyên của doanh nghiệp.
Giá trị của doanh nghiệp độc lập với cấu trúc vốn nếu có các thị trường vốn hoàn hảo và không có thuế thu nhập doanh nghiệp
1.1.2 Khái niệm cấu trúc vốn tối ưu
Cấu trúc vốn tối ưu là sự kết hợp giữa nợ dài hạn, cổ phần ưu đãi và vốn cổ phần thường, giúp giảm thiểu chi phí sử dụng vốn bình quân của doanh nghiệp Khi chi phí sử dụng vốn bình quân đạt mức tối thiểu, tổng giá trị chứng khoán của doanh nghiệp sẽ được tối đa hóa, từ đó tăng cường giá trị doanh nghiệp Vì vậy, cấu trúc vốn với chi phí sử dụng vốn tối thiểu được xem là cấu trúc vốn tối ưu.
Như vậy, để xây dựng được cấu trúc vốn tối ưu, chúng ta cần xác định được các nhân tốảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp
Trong phân tích cấu trúc vốn, việc xác định cấu trúc vốn mục tiêu dài hạn là rất quan trọng, vì đây là cơ sở để doanh nghiệp xây dựng các chiến lược tối ưu cho hoạt động Đối với nhiều doanh nghiệp, cấu trúc vốn hiện tại thường tương tự như cấu trúc vốn mục tiêu, và việc tính toán cấu trúc vốn mục tiêu diễn ra khá đơn giản Tuy nhiên, có những trường hợp doanh nghiệp cần điều chỉnh cấu trúc vốn hiện tại để phù hợp với cấu trúc vốn mục tiêu khác Sự thay đổi này thường xuất phát từ việc thay đổi trong hỗn hợp tài sản và rủi ro của doanh nghiệp.
Tóm l ượ c m ộ t s ố lý thuy ế t v ề c ấ u trúc v ố n
Cấu trúc vốn đóng vai trò quan trọng trong quyết định tài chính doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị doanh nghiệp và thay đổi lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT) cùng với giá trị thị trường của cổ phiếu thường Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn, chi phí vốn và giá trị doanh nghiệp là rất rõ ràng Mục tiêu chính của việc thiết lập cấu trúc vốn hiệu quả là tối đa hóa giá trị doanh nghiệp và giảm thiểu chi phí sử dụng vốn.
Lý thuyết cấu trúc vốn hiện đại, bắt đầu từ nghiên cứu của Modigliani và Miller năm 1958, cho thấy rằng sự lựa chọn giữa vốn chủ sở hữu và nợ không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp Học thuyết MM chỉ ra rằng các giả thuyết về cấu trúc vốn có thể được cải thiện, xác định điều kiện mà cấu trúc vốn không liên quan đến giá trị doanh nghiệp Sau đó, lý thuyết này tiếp tục phát triển với các khái niệm như thuyết cân bằng, thuyết trật tự phân hạng và thuyết đánh đổi cấu trúc vốn.
1.2.1 Lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller
Trước năm 1958, lý thuyết về cấu trúc vốn chủ yếu chỉ là những khẳng định mơ hồ về hành vi của nhà đầu tư Tuy nhiên, từ năm 1958, lý thuyết hiện đại về cấu trúc vốn được khởi xướng bởi hai giáo sư Franco Modigliani và Merton Miller, với giả định rằng thị trường vốn là hoàn hảo, cho rằng giá trị thị trường của một doanh nghiệp độc lập với cấu trúc vốn và chỉ phụ thuộc vào tài sản thực Mặc dù nợ là nguồn tài trợ với chi phí thấp, nhưng việc tăng tỷ lệ nợ sẽ dẫn đến việc tăng suất sinh lợi yêu cầu của cổ đông để bù đắp cho rủi ro do tỷ lệ nợ cao Do đó, lợi ích từ việc sử dụng nợ với chi phí thấp sẽ được bù trừ bởi sự gia tăng chi phí vốn cổ phần, khiến cho chi phí sử dụng vốn trung bình của doanh nghiệp vẫn giữ nguyên.
Năm 1963, Modigliani và Miller chỉ ra rằng việc gia tăng tỷ lệ nợ có thể làm tăng giá trị doanh nghiệp và giảm chi phí sử dụng vốn nhờ vào lợi ích của lá chắn thuế Khi doanh nghiệp sử dụng nợ, chi phí lãi vay được khấu trừ thuế, giúp giảm thu nhập chịu thuế và chuyển lợi ích này cho các nhà đầu tư Mặc dù suất sinh lợi yêu cầu của vốn cổ phần tăng cùng với tỷ lệ nợ, nhưng tốc độ tăng này chậm hơn trong trường hợp có thuế Tổng hợp lại, lợi ích từ lá chắn thuế kết hợp với chi phí sử dụng vốn bình quân giảm dần khi gia tăng tỷ lệ nợ cho thấy rằng doanh nghiệp nên tận dụng nợ tối đa để tăng giá trị Tuy nhiên, cấu trúc vốn với 100% nợ là không thực tế, vì điều này sẽ dẫn đến tình trạng phá sản hoàn toàn, do đó doanh nghiệp cần cân nhắc chi phí tài chính khi quyết định mức độ sử dụng nợ.
Lý thuyết trên dựa vào các giả thuyết sau:
•Không có thuế Theo giảđịnh này, các nhà đầu tư không bận tâm về việc họ sẽ nhận được thu nhập cổ tức hay thu nhập lãi vốn
Không có chi phí giao dịch, điều này có nghĩa là các nhà đầu tư vào cổ phiếu của doanh nghiệp không chi trả hoặc chi trả ít cổ tức có thể dễ dàng bán lại bất kỳ số cổ phần nào mà họ muốn mà không phải chịu phí tổn, giúp họ chuyển đổi lãi vốn thành thu nhập thường xuyên.
Doanh nghiệp không phải chi trả chi phí phát hành khi phát hành chứng khoán mới, giúp họ thu hút vốn cổ phần cần thiết mà không cần lo lắng về chi phí Điều này cho phép họ quyết định giữa việc giữ lại lợi nhuận hoặc chi trả cổ tức Tuy nhiên, việc chi trả cổ tức đôi khi dẫn đến nhu cầu bán cổ phần mới định kỳ.
Chính sách đầu tư cố định đóng vai trò quan trọng trong việc định giá trị doanh nghiệp Theo lý thuyết của Modigliani và Miller (MM), chính sách đầu tư không bị ảnh hưởng bởi chính sách cổ tức Họ nhấn mạnh rằng giá trị của một doanh nghiệp chủ yếu được xác định bởi chính sách đầu tư, không phải bởi chính sách cổ tức.
Lý thuyết Modigliani và Miller không xem xét tác động của các chi phí khác, dẫn đến việc lợi ích của lá chắn thuế giảm dần và cuối cùng triệt tiêu khi doanh nghiệp tăng tỷ lệ nợ Điều này đã dẫn đến sự phát triển của lý thuyết đánh đổi.
1.2.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn
Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn chỉ ra rằng doanh nghiệp cần tìm ra cấu trúc vốn tối ưu bằng cách cân nhắc giữa lợi ích từ lá chắn thuế và chi phí liên quan đến nợ, nhằm tối đa hóa giá trị doanh nghiệp và giảm thiểu chi phí sử dụng vốn Được đề xuất bởi Karus và Litzenberger vào năm 1973, lý thuyết này nhấn mạnh sự cần thiết phải cân bằng giữa lợi ích thuế và chi phí phá sản khi lựa chọn cấu trúc vốn Khi doanh nghiệp tăng tỷ lệ nợ, rủi ro cũng gia tăng, dẫn đến chi phí kiệt quệ tài chính, bao gồm chi phí trực tiếp như phí luật sư và kế toán trong quá trình phá sản, cùng với chi phí gián tiếp như mất khách hàng, nhà cung cấp, và nhân viên giỏi.
Lý thuyết đánh đổi cân đối giữa lợi thế của nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính cho thấy rằng các doanh nghiệp thường chọn một cấu trúc vốn mục tiêu nhằm tối đa hóa giá trị doanh nghiệp Những doanh nghiệp sở hữu tài sản hữu hình an toàn và có lợi nhuận chịu thuế cao sẽ tận dụng được khấu trừ thuế, từ đó đặt ra các mục tiêu tài chính cao hơn.
Doanh nghiệp không sinh lợi với tài sản vô hình và rủi ro thường dựa vào tài trợ vốn cổ phần Mặc dù lý thuyết cấu trúc vốn giải thích nhiều khác biệt trong ngành, nhưng không lý giải được lý do tại sao những doanh nghiệp sinh lợi nhất lại có cấu trúc vốn bảo thủ nhất.
Theo lý thuyết đánh đổi, mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi và khả năng vay nợ là tích cực, với khả năng sinh lợi cao thường đi kèm với khả năng vay nợ lớn hơn Hơn nữa, chính sách thuế thu nhập doanh nghiệp cũng khuyến khích các doanh nghiệp tận dụng khả năng vay nợ để tối đa hóa lợi nhuận.
Khi tỷ lệ nợ gia tăng, lợi ích biên từ nợ sẽ giảm dần, trong khi chi phí kiệt quệ tài chính biên lại tăng lên Tại một thời điểm nhất định, hai yếu tố này sẽ đạt đến sự cân bằng, dẫn đến giá trị doanh nghiệp đạt cực đại và chi phí sử dụng vốn trung bình đạt cực tiểu, được gọi là điểm cấu trúc vốn tối ưu Nếu tỷ lệ nợ vượt quá điểm này, lợi ích từ lá chắn thuế sẽ không đủ để bù đắp cho chi phí kiệt quệ tài chính, khiến giá trị doanh nghiệp giảm và chi phí sử dụng vốn tăng lên.
1.2.3 Lý thuyết về chi phí đại diện
Jensen và Meckling (1976) đã chỉ ra hai loại mâu thuẫn lợi ích chính trong tổ chức: mâu thuẫn giữa nhà quản lý và chủ sở hữu, và mâu thuẫn giữa chủ sở hữu và chủ nợ Những mâu thuẫn này dẫn đến chi phí đại diện, phản ánh các vấn đề mà doanh nghiệp phải đối mặt do sự xung đột lợi ích này gây ra.
Chi phí đại diện phát sinh từ mâu thuẫn lợi ích giữa cổ đông và nhà quản lý trong doanh nghiệp cổ phần Jensen và Meckling (1976) chỉ ra rằng sự tách biệt giữa chủ sở hữu và nhà quản lý dẫn đến việc nhà quản lý có xu hướng ưu tiên lợi ích cá nhân hơn là tối đa hóa giá trị doanh nghiệp Mâu thuẫn này gây ra chi phí giám sát và hành vi không mong muốn của nhà quản lý, cùng với việc giảm thiểu phúc lợi Sử dụng tỷ lệ nợ được coi là một công cụ kiểm soát chi phí, vì vay nợ buộc doanh nghiệp phải thanh toán lãi suất và vốn gốc, từ đó ngăn chặn nhà quản lý đầu tư vào các dự án không hiệu quả.
M ộ t s ố nghiên c ứ u th ự c nghi ệ m liên quan
Fischer, Heinkel và Zechner (1989) là những người tiên phong trong việc phát triển lý thuyết lựa chọn cấu trúc vốn động với chi phí điều chỉnh Lý thuyết này chỉ ra rằng chính sách điều chỉnh cấu trúc vốn động tối ưu phụ thuộc vào các đặc điểm của doanh nghiệp, và ngay cả những thay đổi nhỏ trong chi phí tái cấu trúc vốn cũng có thể dẫn đến sự biến động mạnh mẽ của tỷ lệ nợ theo thời gian.
Theo nghiên cứu của Titman và Wessels (1988) cùng Rajan và Zingales (1995), các doanh nghiệp lớn thường công bố thông tin nhiều hơn và dễ dàng tiếp cận thị trường cổ phiếu hơn so với các doanh nghiệp nhỏ Sự bất cân xứng thông tin thấp hơn trong các doanh nghiệp lớn dẫn đến việc họ có xu hướng sử dụng vốn cổ phần nhiều hơn nợ vay, do đó tỷ lệ đòn bẩy nợ của họ thường thấp Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn bao gồm tài sản cố định hữu hình, tấm chắn thuế không phải nợ, tốc độ phát triển, quy mô công ty, khả năng sinh lời và rủi ro kinh doanh Đặc biệt, tỷ lệ nợ ngắn hạn có mối tương quan với quy mô doanh nghiệp.
Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ giữa các yếu tố như tấm chắn thuế không phải nợ, rủi ro kinh doanh và sự phát triển trong tương lai với sự gia tăng tỷ lệ nợ Các doanh nghiệp có sản phẩm duy nhất hoặc đặc biệt thường có tỷ lệ nợ thấp hơn, điều này được xác định bởi chi phí nghiên cứu và phát triển, chi phí bán hàng, cũng như tỷ lệ nhân viên tự nguyện rời bỏ công việc Hơn nữa, các doanh nghiệp nhỏ thường có xu hướng sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn so với các doanh nghiệp lớn.
Almas Heshmati (2001) đã tiến hành nghiên cứu về tính động của cấu trúc vốn đối với các doanh nghiệp nhỏ tại Thụy Điển, trong đó xác định và ước lượng tỷ lệ nợ tối ưu thông qua các yếu tố quan sát được Mô hình nghiên cứu cho thấy tốc độ điều chỉnh hướng tới tỷ lệ nợ tối ưu, đồng thời xác định các yếu tố quyết định đến tỷ lệ nợ và mức tối ưu của cấu trúc vốn Phân tích dựa trên mẫu dữ liệu từ các doanh nghiệp cổ phần ở Thụy Điển cho thấy khi cấu trúc vốn thực tế vượt qua cấu trúc vốn mục tiêu, tốc độ điều chỉnh về cấu trúc vốn mục tiêu diễn ra rất chậm.
Welch (2004) đã chỉ ra rằng sự thay đổi giá trị VCSH ảnh hưởng đến cấu trúc vốn dài hạn, với việc điều chỉnh giá tác động đến tỷ lệ nợ Nghiên cứu nhấn mạnh rằng quán tính trong quản lý khiến những thay đổi giá cổ phần có tác động lớn đến tỷ lệ nợ, và trong khung thời gian dài hạn, ảnh hưởng của giá cổ phần trở nên quan trọng hơn trong việc giải thích tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần Mặc dù tái cân bằng cấu trúc vốn là hành vi tích cực, Welch (2004) phát hiện chi phí điều chỉnh tồn tại khi điều chỉnh tỷ lệ nợ, trong khi tác động của thời điểm thị trường theo Baker và Wurgler (2004) làm giảm chi phí điều chỉnh Chi phí này ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh của doanh nghiệp khi có sự thay đổi giá Do đó, cú sốc giá chứng khoán tạo ra hiệu ứng kéo dài trong cấu trúc vốn và quyết định tài trợ của doanh nghiệp, với lợi nhuận cổ phiếu là yếu tố quyết định tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn.
Leary và Roberts (2005) đã nghiên cứu mô hình điều chỉnh từng phần và phát hiện rằng tốc độ điều chỉnh khác nhau giữa các ngành Kết quả của họ không đồng nhất với các kết luận trước đó của Welch (2004) và Baker & Wurgler (2004) Họ chỉ ra rằng các doanh nghiệp thường ít sử dụng vốn bên ngoài khi có đủ vốn nội bộ Khi cần tái cân bằng cấu trúc vốn, chi phí lựa chọn trở thành yếu tố quyết định trong các quyết định tài chính Họ cũng cho rằng trong vốn chủ sở hữu, giá trị tài sản thực (GTTT) có thể vượt quá giá trị sổ sách (GTSS), dẫn đến sự không chính xác trong việc đo lường.
Korajczyk và Levy (2003) phân loại doanh nghiệp thành hai loại: doanh nghiệp tăng trưởng cao với khả năng tài chính không bị hạn chế và doanh nghiệp tăng trưởng thấp bị hạn chế về khả năng tài chính Nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng tiếp cận tài chính ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Doanh nghiệp tăng trưởng thấp gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định tài chính và tiếp cận thị trường vốn.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng các doanh nghiệp có mức tăng trưởng thấp thường ít có xu hướng điều chỉnh cấu trúc vốn so với những doanh nghiệp có mức tăng trưởng cao, theo quan điểm của Korajczyk và Levy.
Theo định nghĩa năm 2003, doanh nghiệp tăng trưởng thấp là những doanh nghiệp không có đủ vốn để tận dụng cơ hội đầu tư và gặp khó khăn trong việc tiếp cận thị trường tài chính do chi phí đại diện Phân loại này dựa trên hai chỉ số: Tobin’s Q và tỷ số khả năng thanh toán hiện hành Tỷ số khả năng thanh toán hiện hành là chỉ số quan trọng trong giao dịch với ngân hàng, cho thấy khả năng thanh toán các khoản vay Cụ thể, doanh nghiệp tăng trưởng cao có chỉ số Tobin’s Q lớn hơn 1 và tỷ số khả năng thanh toán hiện hành nhỏ hơn 2, trong khi ngược lại đối với doanh nghiệp tăng trưởng thấp Mô hình nghiên cứu ước lượng tỷ lệ nợ mục tiêu áp dụng phương pháp OLS đơn giản và sử dụng độ lệch so với mục tiêu để dự đoán khả năng phát hành nợ hoặc vốn cổ phần trong tương lai.
Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa và Gabrielle Wanzenried (2006) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi cấu trúc vốn tối ưu theo thời gian thông qua mô hình động và dữ liệu bảng Nghiên cứu cho thấy rằng các doanh nghiệp có cấu trúc vốn không tối ưu do chi phí điều chỉnh, và tốc độ điều chỉnh tỷ lệ nợ thực hướng đến tỷ lệ nợ mục tiêu bị ảnh hưởng bởi đặc điểm doanh nghiệp Dữ liệu từ 706 doanh nghiệp ở Châu Âu trong giai đoạn 1983-2002 cho thấy các doanh nghiệp tăng trưởng cao điều chỉnh nhanh hơn so với các doanh nghiệp tăng trưởng chậm Ngoài ra, mối quan hệ giữa tốc độ điều chỉnh và chu kỳ kinh tế cũng được xác định, với sự biến động lớn của tỷ lệ nợ dẫn đến điều chỉnh nhanh hơn trong giai đoạn tiếp theo Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng doanh nghiệp có xu hướng điều chỉnh cấu trúc vốn sau khi có thay đổi lớn trong tỷ lệ nợ, cho thấy sự quan tâm nhiều hơn đến tỷ lệ nợ mục tiêu so với tỷ lệ nợ thực.
Chương này tập trung vào các khái niệm và lý thuyết liên quan đến cấu trúc vốn, cấu trúc vốn tối ưu và các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng Không có cấu trúc vốn nào là tối ưu cho tất cả doanh nghiệp; mỗi cấu trúc vốn chỉ có thể đạt được tối ưu tại một thời điểm nhất định, tương ứng với tỷ lệ nợ và vốn cổ phần phù hợp Cấu trúc vốn tối ưu của các doanh nghiệp Việt Nam thay đổi theo từng giai đoạn Nhiều yếu tố như thuế thu nhập doanh nghiệp, rủi ro kinh doanh, cơ hội tăng trưởng, quy mô doanh nghiệp và đặc trưng ngành nghề đều ảnh hưởng đến lựa chọn cấu trúc vốn, do đó cần cân nhắc kỹ lưỡng khi xây dựng cấu trúc vốn tối ưu.
CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa trên phương pháp luận đã trình bày, phần thiết kế nghiên cứu sẽ bao gồm phương pháp nghiên cứu, quy trình thu thập và xử lý dữ liệu để tạo ra mẫu nghiên cứu hoàn chỉnh, xây dựng mô hình kinh tế lượng, và mô tả các biến trong mô hình cùng với các giả thuyết nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Bài viết này mô tả quy trình nghiên cứu bao gồm các bước quan trọng như thu thập dữ liệu, áp dụng cơ sở lý thuyết để phân tích vấn đề, xây dựng mô hình nghiên cứu và cuối cùng là phân tích dữ liệu.
2.1.1 Nguồn số liệu và phương pháp thu thập dữ liệu Đối tượng nghiên cứu là các doanh nghiệp cổ phần Việt Nam được niêm yết trên yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà nội và Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Nguồn dữ liệu cho đề tài này được lấy từ các trang web http://www.vietstock.vn, http://www.cophieu68.com.vn,http://www.cafef.vn
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính hàng năm của doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn 2006 – 2012, bao gồm bảng cân đối kế toán, báo cáo thu nhập và báo cáo lưu chuyển tiền tệ Các chỉ tiêu tài chính quan trọng trong dữ liệu gồm tổng tài sản, tổng nợ, vốn chủ sở hữu, vay ngân hàng ngắn hạn, vay ngân hàng dài hạn, thuê tài sản, tài sản cố định hữu hình, tổng lợi nhuận trước thuế thu nhập, khấu hao tài sản cố định hữu hình và giá cổ phiếu vào ngày cuối năm.
Dữ liệu này được sử dụng để đánh giá cơ hội tăng trưởng, tỷ lệ tài sản hữu hình, quy mô doanh nghiệp, khả năng sinh lợi nhuận, lá chắn thuế không phải từ nợ và giá trị thực tế của vốn chủ sở hữu (GTTT của VCSH).
Hầu hết các nghiên cứu tại Việt Nam sử dụng dữ liệu chéo và phương pháp phân tích hồi quy bội dựa trên nguyên tắc bình phương nhỏ nhất để xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Phương pháp này được coi là đáng tin cậy cho việc ước lượng mối quan hệ tuyến tính Tuy nhiên, mô hình OLS thường gặp vấn đề do dữ liệu chéo bị ràng buộc quá mức về không gian và thời gian, dẫn đến các hệ số hồi quy không đổi có thể làm sai lệch ảnh hưởng thực sự của biến độc lập lên biến phụ thuộc Điều này có thể khiến kết quả mô hình không phản ánh đúng điều kiện thực tế Hơn nữa, sự tương quan giữa sai số và biến nội sinh cũng có thể dẫn đến ước lượng bị chệch và không ổn định.
Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng cân bằng gồm 161 doanh nghiệp trong giai đoạn từ 2006 đến 2012, với tổng cộng 1127 mẫu quan sát kết hợp mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) Dữ liệu bảng cân bằng kết hợp cả dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo, trong đó số thời đoạn quan sát theo thời gian của các đơn vị chéo là bằng nhau Chỉ những doanh nghiệp đáp ứng tiêu chí dữ liệu mới được đưa vào tập mẫu.
Việc sử dụng dữ liệu bảng mang lại nhiều lợi ích so với phân tích chỉ dựa vào dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo Phương pháp này cho phép kết hợp đồng thời tác động của yếu tố thời gian và sự tương tác giữa các đơn vị chéo, từ đó cung cấp kết quả phân tích tổng quát hơn Mỗi ngành và doanh nghiệp có những đặc trưng riêng, dẫn đến cấu trúc tài chính không giống nhau.
Trong nghiên cứu này, tác giả không xem xét các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, bảo hiểm, quỹ đầu tư và bất động sản Lý do là các doanh nghiệp này có báo cáo tài chính và cấu trúc vốn khác biệt rõ rệt so với các doanh nghiệp phi tài chính.
2.1.2 Xây dựng mô hình cấu trúc vốn đề xuất nghiên cứu
Trong lý thuyết cấu trúc vốn, thuế doanh nghiệp có thể giúp doanh nghiệp tăng giá trị thông qua tỷ lệ nợ Khi chi phí lãi vay được khấu trừ thuế, việc tăng nợ sẽ cải thiện dòng tiền nhờ lá chắn thuế Tuy nhiên, việc điều chỉnh tỷ lệ nợ cũng đi kèm với chi phí nhất định Do đó, có sự đánh đổi giữa chi phí và lợi ích của tỷ lệ nợ, dẫn đến sự thay đổi trong mức nợ tối ưu của doanh nghiệp Giá trị tối đa của doanh nghiệp tương ứng với mức nợ tối ưu này.
Trong thực tế, việc xác định giá trị thực của tỷ lệ nợ tối ưu là rất khó khăn, do đó LV * it được coi là vector biểu diễn ước lượng cho tỷ lệ nợ tối ưu.
Từđây ta xem giá trịước lượng này như là tỷ lệ nợ tối ưu thực
Tỷ lệ nợ tối ưu được ước lượng dựa trên mẫu đại diện cho các doanh nghiệp khảo sát và được sử dụng làm tham chiếu cho từng doanh nghiệp cụ thể Việc xác định tỷ lệ nợ tối ưu cũng đồng nghĩa với việc nhận diện các hệ số tác động lên tỷ lệ nợ Từ các hệ số này, doanh nghiệp có thể tham khảo tỷ lệ nợ tối ưu ước lượng để xác định tỷ lệ nợ tối ưu phù hợp với đặc điểm riêng của mình.
Theo nghiên cứu của Almas Heshmati (2001) và các tác giả Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, Gabrielle Wanzenried (2006), tỷ lệ nợ của doanh nghiệp i tại thời điểm t được mô tả bằng một hàm tuyến tính với L biến giải thích, biểu thị các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ, ký hiệu là X jit (với j = 1, 2, , L) Trong đó, N là số lượng doanh nghiệp được khảo sát và T là số thời kỳ lấy mẫu, với i = 1, 2,…, N và t = 1, 2,…, T.
Tỷ lệ nợ của doanh nghiệp i tại thời điểm t được ký hiệu là LV it, trong khi X jit đại diện cho biến đặc tính thứ j của doanh nghiệp i tại thời điểm t Hệ số của biến giải thích thứ j được ký hiệu là αj, và L là tổng số biến giải thích tương ứng với L biến biểu diễn đặc tính của doanh nghiệp.
Ngoài ra cũng phải kểđến những tác động của các yếu tố không quan sát được
Tỷ lệ nợ tối ưu có thể được ước lượng:
Tỷ lệ nợ tối ưu của các doanh nghiệp không chỉ khác nhau giữa các công ty mà còn thay đổi theo thời gian do nhiều yếu tố tác động Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ tập trung vào sự biến động của tỷ lệ nợ theo thời gian.
Bài nghiên cứu này tập trung vào bản chất động của cấu trúc vốn, đồng thời bỏ qua sự thay đổi tỷ lệ nợ giữa các doanh nghiệp.
Đ o l ườ ng t ỷ l ệ n ợ
Tỷ lệ nợ, hay còn gọi là đòn bẩy tài chính, phản ánh cấu trúc vốn của doanh nghiệp và mức độ tài trợ cho hoạt động kinh doanh bằng vốn vay Việc doanh nghiệp vay tiền tạo ra đòn bẩy, từ đó ảnh hưởng đến lãi suất cho vay mà các nhà cung cấp tín dụng áp dụng Nhà quản lý sử dụng thông tin này để xác định cấu trúc vốn tối ưu, đồng thời xem xét rủi ro tài chính để đưa ra quyết định đầu tư phù hợp cho doanh nghiệp.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả xác định tỷ lệ nợ bằng cách tính tỷ lệ tổng nợ (không bao gồm vốn chủ sở hữu) trên tổng tài sản, được ký hiệu là LVLTA.
Theo Fama và French (2002), Thies và Klock (1992), GTSS phản ánh tốt hơn mục tiêu quản lý theo tỷ lệ nợ, vì GTTT của vốn cổ phần chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố ngoài tầm kiểm soát của doanh nghiệp, dẫn đến việc GTTT không chính xác phản ánh sự thay đổi trong quyết định quản lý Tuy nhiên, GTSS không đại diện cho tình trạng thực tế của doanh nghiệp do ít biến động, có thể làm phóng đại tầm quan trọng của vấn đề phát hành Do đó, GTTT được sử dụng để làm rõ các vấn đề này Trong nghiên cứu này, tỷ lệ nợ theo GTTT được tính theo hai định nghĩa, trong đó tác giả thay thế GTSS của vốn chủ sở hữu bằng GTTT, trong khi giá trị của nợ vẫn giữ nguyên là GTSS.
Việc áp dụng GTTT và GTSS trong việc đo lường tỷ lệ nợ đã được nhiều nghiên cứu như của Titman & Wessels (1988) và Rajan & Zingales (1995) đề cập Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng cả GTSS và GTTT để phân tích tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn, trong đó GTSS sẽ là mục tiêu nghiên cứu chính, còn GTTT sẽ được sử dụng để làm rõ các vấn đề liên quan.
Cấu trúc tài chính hiện đại được xây dựng trên những giả định của Modigliani và Miller (1958), từ đó phát triển nhiều lý thuyết giải thích sự khác biệt trong lựa chọn cấu trúc tài chính của doanh nghiệp Hai lý thuyết nổi bật trong việc liên kết cấu trúc tài chính với giá trị doanh nghiệp là lý thuyết tĩnh về đánh đổi (DeAngelo và Masulis, 1980) và lý thuyết về trật tự phân hạng (Myers và Majluf, 1984).
Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ:
Các biến giải thích ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ được đề xuất dựa trên nghiên cứu trước và đề xuất của tác giả, được biểu diễn bằng vector X={TANG, SIZE, GROWTH, PRO, NDST} Ảnh hưởng kỳ vọng lên tỷ lệ nợ được thể hiện trong dấu ngoặc, với “+” biểu thị tương quan dương và “–“ biểu thị tương quan âm.
TANG (+): biến Tangibility đại diện cho tài sản hữu hình của doanh nghiệp
Theo Jensen và Meckling (1976), tài sản hữu hình hoặc tài sản thế chấp giúp giảm thiểu sự bất cân xứng thông tin và vấn đề đại diện, bảo vệ lợi ích của người cho vay khi có mâu thuẫn với chủ doanh nghiệp Doanh nghiệp thiếu tài sản thế chấp thường gặp chi phí cao khi vay nợ, dẫn đến việc ưu tiên sử dụng vốn chủ sở hữu Vì vậy, tỷ lệ tài sản hữu hình cao thường đi kèm với tỷ lệ nợ cao Trong trường hợp phá sản, tài sản vô hình mất giá nhanh hơn tài sản hữu hình, ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị doanh nghiệp Do đó, doanh nghiệp có tỷ lệ tài sản cố định hữu hình cao thường có tỷ lệ nợ cao và ngược lại.
Theo lý thuyết đánh đổi, tài sản cố định hữu hình đóng vai trò như một khoản ký quỹ, bảo đảm an toàn cho người cho vay trong trường hợp doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính Khoản ký quỹ này cũng giúp bảo vệ người cho vay trước các mâu thuẫn phát sinh từ xung đột lợi ích giữa cổ đông và người cho vay Để đánh giá tác động của tài sản hữu hình, bài nghiên cứu sử dụng tỷ lệ tài sản cố định hữu hình chia cho tổng tài sản, theo Rajan và Zingaless (1995) cũng như Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa và Gabrielle Wanzenried (2006), cho thấy mối tương quan dương giữa tài sản hữu hình và tỷ lệ nợ Biến Firm Size đại diện cho quy mô doanh nghiệp cũng được xem xét trong nghiên cứu này.
Nghiên cứu của Titman và Wessels (1988) cùng với Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, và Gabrielle Wanzenried (2006) chỉ ra rằng quy mô công ty có mối quan hệ ngược chiều với khả năng phá sản Các doanh nghiệp lớn thường có dòng tiền ổn định, giúp họ dễ dàng tiếp cận nguồn nợ vay và đảm bảo khả năng thanh toán Hơn nữa, doanh nghiệp lớn có khả năng thương lượng tốt hơn về nợ, dẫn đến chi phí phát hành nợ thấp hơn, từ đó họ tận dụng nợ để hưởng lợi từ lá chắn thuế Ngược lại, doanh nghiệp nhỏ gặp khó khăn trong việc vay vốn do xung đột thông tin giữa tổ chức tín dụng và nhà đầu tư, cùng với vấn đề về tính trung thực của báo cáo tài chính Việc sử dụng nợ cũng tiềm ẩn rủi ro cao hơn cho doanh nghiệp nhỏ, khiến họ có xu hướng sử dụng ít nợ vay hơn.
Doanh nghiệp lớn hơn thường có mức độ đa dạng hóa cao hơn, dẫn đến khả năng phá sản thấp hơn Mặc dù một số nghiên cứu chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ, Rajan và Zingales (1995) lại cho rằng doanh nghiệp lớn ít gặp phải bất cân xứng thông tin, từ đó khuyến khích giảm nợ và cho thấy mối tương quan âm Trong nghiên cứu của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, và Gabrielle Wanzenried (2006), họ đề xuất rằng quy mô doanh nghiệp, được đo bằng logarit tổng tài sản cuối kỳ, có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ.
GROWTH(-): biến Growth Opportunities , đại diện cho tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp
Tăng trưởng doanh nghiệp có thể gia tăng giá trị nhưng cũng tạo ra áp lực lớn trong hoạt động, như việc xây dựng cơ sở hạ tầng và nghiên cứu sản phẩm mới Những yếu tố này thường dẫn đến chi phí tăng cao, gây kiệt quệ tài chính, giảm dòng tiền tự do và làm gia tăng căng thẳng với các khoản nợ hiện tại Do đó, để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng, doanh nghiệp cần nhiều vốn hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ cao.
Các doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao thường đầu tư vào những dự án rủi ro để tìm kiếm lợi nhuận cao, điều này có thể đi ngược lại lợi ích của cổ đông và chủ nợ Ngược lại, những doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao thường duy trì tỷ lệ nợ thấp, vì chủ nợ lo ngại về khả năng cho vay thêm.
Lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết phát tín hiệu cho thấy cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ lệ nợ Theo nghiên cứu của Myers và Majluf (1984), sự bất cân xứng thông tin yêu cầu doanh nghiệp phải trả một khoản tiền thưởng bổ sung khi huy động vốn bên ngoài, bất kể chất lượng dự án đầu tư Khi doanh nghiệp tăng nợ, khoản tiền thưởng này dẫn đến tỷ suất lợi nhuận yêu cầu cao hơn Do đó, các doanh nghiệp có nhiều cơ hội tăng trưởng có thể nhận thấy việc sử dụng nợ để tài trợ cho sự phát triển là quá tốn kém.
Rajan và Zingales (1995) cùng với Titman và Wessels (1988) cho rằng các doanh nghiệp có kỳ vọng tăng trưởng mạnh trong tương lai sẽ ưu tiên sử dụng vốn cổ phần nhiều hơn, dẫn đến mối tương quan âm giữa kỳ vọng tăng trưởng và tỷ lệ nợ Tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu được sử dụng để phản ánh cơ hội tăng trưởng trong tương lai của doanh nghiệp.
PRO (–): biến Profitability đại diện cho tỷ suất sinh lợi trên tài sản
Theo Jensen (1986), thông tin bất cân xứng trong các doanh nghiệp có khả năng sinh lợi có thể dẫn đến việc tăng tỷ lệ nợ Điều này tạo ra một mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ nợ và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp.
Các nghiên cứu trước đây Titman và Wessels (1988), Myers và Majluf
Đ i ề u ch ỉ nh t ỷ l ệ n ợ
Khi có sựđiều chỉnh cấu trúc vốn thì sẽ phát sinh chi phí, và được gọi là chi phí điều chỉnh Chi phí này bao gồm:
• Các ràng buộc tài chính (tài trợ bằng nguồn vốn nội tại)
• Các chi phí tài trợ bằng nguồn vốn ngoài
Tốc độ điều chỉnh δ i,t là chỉ số phản ánh khả năng điều chỉnh tỷ lệ nợ thực của doanh nghiệp về mức tối ưu, được xác định bởi các yếu tố quan sát Chỉ số này thể hiện tốc độ hội tụ từ tỷ lệ nợ thực đến tỷ lệ nợ tối ưu, đồng thời cho thấy sự chuyển biến từ cấu trúc vốn thực tế sang cấu trúc vốn lý tưởng.
Các yếu tố ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh tỷ lệ nợ:
Theo nghiên cứu của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa và Gabrielle Wanzenried (2006), các tác giả đã đề xuất ba biến lý thuyết ảnh hưởng đến tốc độ điều chỉnh tỷ lệ nợ, khác với danh sách các biến giải thích tác động lên tỷ lệ nợ.
Trong mô hình nghiên cứu, ba biến chính được đề xuất bao gồm DIST, SIZE và GROWTH Biến DIST đo lường khoảng cách giữa tỷ lệ nợ quan sát và tỷ lệ nợ tối ưu, phản ánh chi phí chuyển dịch cấu trúc vốn Biến SIZE thể hiện quy mô doanh nghiệp, liên quan đến tổng nguồn vốn mà doanh nghiệp sở hữu Cuối cùng, biến GROWTH phản ánh tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp, liên quan đến sự gia tăng trong tổng nguồn vốn Những biến này tập trung vào chi phí chuyển đổi cấu trúc vốn, không chỉ đơn thuần là chi phí liên quan đến tỷ lệ nợ, và các biến khác được xác định từ hoạt động và nguồn tài trợ đa dạng.
Nghiên cứu này đề xuất các mối tương quan kỳ vọng giữa các biến và tốc độ điều chỉnh, đồng thời chỉ ra rằng có nhiều kết quả và quan điểm khác nhau về vấn đề này.
Cơ hội tăng trưởng (Growth Opportunities) đại diện cho tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp, thường là những doanh nghiệp trẻ với thu nhập hoạt động bằng không hoặc âm, cần nguồn tài trợ bên ngoài như vốn đầu tư mạo hiểm Những doanh nghiệp này có khả năng điều chỉnh tỷ lệ nợ để đạt được tỷ lệ nợ mục tiêu, và giá trị của chúng có thể duy trì nhờ vào các cơ hội tăng trưởng trong tương lai, ngay cả trong điều kiện thông tin không đồng nhất Ngược lại, doanh nghiệp không tăng trưởng chỉ có thể thay đổi tỷ lệ nợ thông qua phát hành cổ phiếu, hành động này có thể được xem là tín hiệu tiêu cực, ảnh hưởng đến thông tin không đồng nhất và làm giảm giá trị doanh nghiệp Do đó, doanh nghiệp với cơ hội tăng trưởng cao được kỳ vọng sẽ điều chỉnh cấu trúc vốn đến mức tối ưu nhanh hơn so với doanh nghiệp tăng trưởng chậm; mối tương quan dương giữa tăng trưởng và tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn là điều được kỳ vọng.
SIZE (+): biến Firm Size , đại diện cho quy mô doanh nghiệp
Sự thay đổi trong cấu trúc vốn liên quan đến định phí thường ít ảnh hưởng đến các doanh nghiệp lớn, giúp họ điều chỉnh cấu trúc vốn mong muốn nhanh chóng và với chi phí thấp hơn so với doanh nghiệp nhỏ Các doanh nghiệp lớn cũng có khả năng tiếp cận nguồn vốn dễ dàng hơn thông qua việc phát hành cổ phiếu hoặc nợ, nhờ vào việc có nhiều thông tin phù hợp hơn Do đó, nghiên cứu này dự đoán rằng quy mô doanh nghiệp và tốc độ điều chỉnh sẽ có mối tương quan dương (+).
Biến khoảng cách, được định nghĩa trong mô hình điều chỉnh tỷ lệ nợ là:
DIST it = |LV * it - LV it|, trong đó LV * it đại diện cho giá trị ước lượng từ mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn (mô hình tĩnh) Công thức này giúp xác định sự chênh lệch giữa giá trị ước lượng và giá trị thực tế, từ đó đánh giá độ chính xác của mô hình trong việc phân tích cấu trúc vốn.
Nếu chi phí định phí như chi phí pháp lý và ngân hàng chiếm phần lớn tổng chi phí khi thay đổi tỷ lệ nợ, doanh nghiệp sẽ điều chỉnh tỷ lệ nợ khi khoảng cách giữa tỷ lệ nợ hiện tại và tỷ lệ nợ mục tiêu quá lớn Điều này có nghĩa là chi phí duy trì tỷ lệ nợ cao hơn chi phí để thay đổi tỷ lệ nợ về mục tiêu Tác giả kỳ vọng có mối tương quan dương (+) giữa khoảng cách này và tỷ lệ nợ của doanh nghiệp.
Nếu phí điều chỉnh quá cao, doanh nghiệp sẽ ngần ngại tiếp cận nguồn vốn từ thị trường và hạn chế sử dụng tài trợ bên ngoài để thay đổi tỷ lệ nợ, dẫn đến việc thay thế nguồn vốn ngoài bằng lợi nhuận giữ lại Việc sử dụng vốn nội bộ bị hạn chế bởi các chi phí như cổ tức, trong khi điều chỉnh chủ yếu dựa vào lợi nhuận giữ lại và nguồn dự trữ Tuy nhiên, doanh nghiệp không sử dụng toàn bộ vốn nội bộ cho điều chỉnh tỷ lệ nợ, dẫn đến tốc độ điều chỉnh chậm hơn Khoảng cách giữa tỷ lệ nợ thực và tỷ lệ nợ tối ưu có thể âm hoặc dương, ảnh hưởng đến mối tương quan giữa khoảng cách và tốc độ điều chỉnh Nếu khoảng cách này lớn, chi phí điều chỉnh sẽ cao hơn, dẫn đến kỳ vọng về tương quan âm giữa khoảng cách và tỷ lệ nợ của doanh nghiệp.
Mô t ả các bi ế n đượ c s ử d ụ ng trong mô hình
Bài nghiên cứu này nhằm so sánh tỷ lệ nợ theo Giá trị Tài sản Sổ sách (GTSS) và Giá trị Thị trường (GTTT) thông qua hai biến phụ thuộc Các biến phụ thuộc cùng với thang đo được trình bày trong bảng 2.1, được kế thừa từ nghiên cứu của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa và Gabrielle Wanzenried (2006) cùng với một số nghiên cứu liên quan khác.
B ả ng 2.1 Danh sách và đị nh ngh ĩ a các bi ế n ph ụ thu ộ c
Tên biến Định nghĩa Mô tả
Tổng nợ + GTSS của VCSH
Tổng nợ và giá trị thực tế của vốn chủ sở hữu (VCSH) được xác định bằng cách nhân số lượng cổ phần đang lưu hành với giá đóng cửa của cổ phiếu vào ngày cuối năm.
2.4.2 Các biến độc lập và thang đo
Các biến độc lập và thang đo được trình bày trong bảng 2.1, được kế thừa từ các nghiên cứu liên quan và dựa trên công trình của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, và Gabrielle Wanzenried (2006).
B ả ng 2.2 Danh sách và đị nh ngh ĩ a các bi ế n độ c l ậ p
Tên biến Định nghĩa Mô tả
Tài sản cốđịnh hữu hình
Tổng tài sản Tỷ lệ tài sản hữu hình
SIZE Ln(Tổng tài sản cuối kỳ) Quy mô doanh nghiệp
GTSS của VCSH Tốc độ tăng trưởng
Lợi nhuận trước thuế thu nhập
Tổng tài sản Khả năng sinh lợi nhuận
NDST Khấu hao tài sản cố định hữu hình
Tổng tài sản Lá chắn thuế không phải từ nợ
DIST │LV* it - LV it │ Khoảng cách tuyệt đối từ tỷ lệ nợ thực đến tỷ lệ nợ tối ưu
Ngoài ra, các biến giả được sử dụng trong mô hình được định nghĩa như sau:
Biến giả thời gian: Có 7 giai đoạn (2006 – 2012), do đó có 6 biến giả thời gian Mã hóa biến giả thời gian như sau:
Biến giả theo thời gian (DUMY i ) = 1 (nếu năm đang xét là năm k); 0 (nếu là năm khác) Trong đó k= 2007,…, 2012 Tức là sử dụng 6 biến giả thời gian cho 6 năm 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012.
Ph ươ ng pháp ướ c l ượ ng
Phương trình (2.1) được ước lượng bằng phương pháp FEM
Phương trình (2.5) được ước lượng bằng phương pháp GMM.
T ổ ng h ợ p mô hình đề xu ấ t và các gi ả thuy ế t
Dựa vào các lập luận về những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ và tốc độ điều chỉnh của nó, hai mô hình tương quan sẽ được trình bày dưới đây.
Hình 2.1 Mô hình các y ế u t ố tác độ ng lên t ỷ l ệ n ợ
Hình 2.2: Mô hình các y ế u t ố ả nh h ưở ng đế n t ố c độ đ i ề u ch ỉ nh t ỷ l ệ n ợ
Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Trong phạm vi thu thập dữ liệu, tác giả chỉ xem xét một số yếu tố độc lập được tổng hợp trong Bảng 1.1, bao gồm: TANG, SIZE, GROWTH, PRO và NDTS.
Phương trình hồi quy tỷ lệ nợ
Tác giả áp dụng mô hình hồi quy kinh tế lượng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, dựa trên các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ và các giả thuyết đã được trình bày Các tham số trong mô hình được ước lượng thông qua phương pháp fixed-time effect regression model.
Mô hình hồi quy các yếu tố tác động lên tỷ lệ nợ và ước lượng tỷ lệ nợ tối ưu:
LV it = β0 + β1TANG it + β2SIZE it + β3GROWTH it + β4PRO it + β5NDST it + e it
LV * it = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
LV * it được ước lượng bằng FEM
Biến phụ thuộc LV it là tỷ lệ nợ của doanh nghiệp thứ i tại thời điểm t được đo lường bằng bốn tỷ số nhưđã trình bày ở bảng 2.1
Như vậy, phương trình được chia thành bốn phương trình tương ứng với bốn biến phụ thuộc là : LVLTA theo GTSS, LVLTA theo GTTT như sau:
LVLTA (Book values) = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
LVLTA (Market values) = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
Phương trình hồi quy khi xét thêm sựđiều chỉnh của cấu trúc vốn:
LV it = (1 - δit)LV it-1 + δitLV * it + u it
LV it được ước lượng bằng GMM
Biến phụ thuộc LV it là tỷ lệ nợ của doanh nghiệp thứ i tại thời điểm t được đo lường bằng bốn tỷ số nhưđã trình bày ở bảng 2.1
Như vậy, phương trình được chia thành bốn phương trình tương ứng với bốn biến phụ thuộc là : LVLTA theo GTSS, LVLTA theo GTTT như sau:
LVLTA (Book values) = (1 - δit )LV it-1 + δitLV * it + u it
LVLTA (Market values) = (1 - δit )LV it-1 + δitLV * it + u it
Dựa trên các phân tích trước đó, các giả thuyết không (H i0) và giả thuyết đối (H i1) được đưa ra nhằm xem xét mối tương quan giữa các yếu tố tác động và tỷ lệ nợ, cũng như tốc độ điều chỉnh tỷ lệ nợ, như đã trình bày trong bảng 2.2 và bảng 2.3.
B ả ng 2.3 Gi ả thuy ế t t ươ ng quan gi ữ a các y ế u t ố quy ế t đị nh đế n t ỷ l ệ n ợ
Biến giải thích Giả thuyết H i Tương quan kỳ vọng với tỷ lệ nợ (H i0 )
B ả ng 2.4 Gi ả thuy ế t t ươ ng quan gi ữ a các y ế u t ố quy ế t đị nh t ố c độ đ i ề u ch ỉ nh
Biến giải thích Giả thuyết H i Tương quan kỳ vọng với tỷ lệ nợ (H i0 )
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng với mẫu 161 công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX từ năm 2006 đến 2012 Các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam chịu ảnh hưởng từ nhiều chính sách kinh tế như tỷ giá và lãi suất, tác động trực tiếp đến đầu tư và nguồn tài trợ cho hoạt động sản xuất Tác giả đã thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn và tốc độ điều chỉnh cấu trúc vốn, từ đó mô hình hóa và chứng minh mối quan hệ giữa các yếu tố này với tỷ lệ nợ của doanh nghiệp.
Việt Nam có tồn tại sựđiều chỉnh cấu trúc vốn trong các doanh nghiệp
CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này nhằm trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm thống kê mô tả dữ liệu, phân tích tương quan, và kết quả hồi quy cùng các phương pháp ước lượng Những nội dung này sẽ giúp trả lời các vấn đề đã được nêu ở đầu chương Cuối cùng, chương sẽ thảo luận về các kết quả thu được.
Th ố ng kê mô t ả
Dựa trên kết quả khảo sát và tính toán số liệu từ 161 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE, bảng 3.1 tóm tắt kết quả thống kê mô tả các biến phụ thuộc.
B ả ng 3.1: Tóm t ắ t mô t ả th ố ng kê các bi ế n ph ụ thu ộ c
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Stata 11.0
Tỷ số LVLTA theo GTSS trung bình đạt 0.47, cho thấy mỗi đồng tài sản doanh nghiệp sử dụng 0.47 đồng nợ vay Tỷ lệ này dao động từ mức cao nhất là 109.46% đến mức thấp nhất là 3.09%.
Tỷ số LVLTA theo GTTT trung bình đạt 0.52, cho thấy doanh nghiệp sử dụng 0.52 đồng nợ vay cho mỗi đồng tài sản Tỷ lệ này dao động từ 0.85% đến 98.26%, phản ánh sự biến động trong cấu trúc tài chính của các doanh nghiệp.
Tiếp theo, kết quả thống kê mô tả các biến độc lập được trình bày tóm tắt trong bảng 3.2 như sau:
B ả ng 3.2 Tóm t ắ t mô t ả th ố ng kê các bi ế n độ c l ậ p
TANG SIZE GROWTH PRO NDTS
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Stata 11.0
Tỷ lệ tài sản hữu hình (TANG) trong tổng tài sản trung bình của các doanh nghiệp đạt 21.84%, vượt mức trung vị 16.72% Điều này cho thấy nhiều doanh nghiệp sở hữu lượng tài sản hữu hình đáng kể, với tỷ lệ cao nhất lên đến 97.64% và thấp nhất chỉ 0.01%.
Quy mô doanh nghiệp trung bình đạt 26.51 tỷ đồng, với trung vị là 26.44 tỷ đồng, cho thấy sự phân bố đồng đều về kích thước doanh nghiệp Điều này chỉ ra rằng không có nhiều doanh nghiệp có quy mô lớn hoặc nhỏ, với doanh nghiệp lớn nhất có quy mô 30.61 tỷ đồng và doanh nghiệp nhỏ nhất là 23.50 tỷ đồng.
Tốc độ tăng trưởng trung bình của các doanh nghiệp đạt 100.56%, với trung vị là 75.75% Mức tăng trưởng cao nhất ghi nhận là 919.57%, trong khi mức thấp nhất chỉ đạt 4.44% Điều này cho thấy sự chênh lệch lớn trong tốc độ tăng trưởng qua các năm, với nhiều doanh nghiệp vẫn đạt doanh thu cao bất chấp những khó khăn của nền kinh tế.
Tỷ suất sinh lợi trên tài sản trung bình (PRO) của các doanh nghiệp đạt 9.27%, với trung vị là 7.95%, cho thấy mức sinh lợi khá thấp do giai đoạn nghiên cứu diễn ra trong bối cảnh khủng hoảng Mức PRO dao động từ 59.13% đến -64.73%, cho thấy nhiều công ty gặp khó khăn, dẫn đến lợi nhuận âm do tác động tiêu cực của tình hình kinh tế đến hoạt động sản xuất kinh doanh.
Tấm chắn thuế không phải từ nợ trung bình (NDTS) là 4.03%, cao nhất là 179.07% và thấp nhất là 0.04%.
Phân tích tương quan
Để xác định tính phù hợp của mô hình, tác giả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Dữ liệu chéo được sử dụng để xây dựng mô hình có thể dẫn đến hiện tượng này Việc kiểm tra đa cộng tuyến là cần thiết, vì nếu có hiện tượng này, các hệ số của mô hình sẽ không được xác định chính xác, dẫn đến sai lầm trong việc đưa ra mô hình.
B ả ng 3.3 Ma tr ậ n t ươ ng quan gi ữ a các bi ế n trong mô hình
LVLTA TANG SIZE GROWH PRO NDTS
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Stata 11.0
Bảng 3.3 trình bày ma trận tương quan của tất cả các biến trong mô hình này
Phân tích tương quan là một bước quan trọng để đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình Dựa vào bảng tổng hợp hệ số tương quan, kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập rất thấp Do đó, có thể khẳng định rằng không xảy ra đa cộng tuyến khi thực hiện chạy mô hình.
K ế t qu ả ướ c l ượ ng mô hình
Mỗi thủ tục kiểm định được trình bày trong bảng 3.4 liên quan đến một giả thuyết không (H 0 ) nhất định
Kiểm định Hausman được thực hiện để xác định phương pháp hồi quy phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) trước khi phân tích bốn biến phụ thuộc: LVLTA theo GTSS và GTTT, LVDC theo GTSS và GTTT Giả thuyết không (H0) cho rằng các giá trị ước lượng từ FEM và REM không khác biệt đáng kể Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các giá trị p-value của bốn phương trình đều nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 và khẳng định ý nghĩa thống kê ở mức 5% (xem thêm chi tiết trong Phụ Lục 1).
K ế t lu ậ n : Mô hình REM không hợp lý, nên bài nghiên cứu sử dụng mô hình FEM
Sau khi chạy bốn phương trình hồi quy, tác giả áp dụng kiểm định Wald (hay còn gọi là kiểm định F) để kiểm tra các hệ số của mô hình hồi quy và xác định sự hiện diện của các biến không cần thiết Kiểm định Wald là một phương pháp quan trọng trong phân tích hồi quy, dựa trên việc tính toán một thống kê kiểm định từ hồi quy không bị ràng buộc Thống kê này cho thấy mức độ mà các ước lượng không bị ràng buộc đáp ứng các ràng buộc giả thuyết Nếu các ràng buộc đúng, các ước lượng sẽ thỏa mãn các điều kiện đó Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0, trong mô hình hồi quy tuyến tính, chúng ta so sánh giá trị F tính toán với giá trị F phê phán tại mức ý nghĩa xác định Kết quả của kiểm định Wald với giá trị Prob(F–statistic) cho thấy giả thuyết rằng tất cả các hệ số hồi quy đồng thời bằng không bị bác bỏ (0.0000 < 0.05), điều này chỉ ra sự phù hợp tổng thể của mô hình đề xuất.
K ế t lu ậ n : Các biến đề xuất trong mô hình là phù hợp và có ý nghĩa giải thích
- Kiểm định Likehood ratio test:
Kết quả kiểm định Likelihood Ratio Test cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa mô hình Pooled và FEM Giả thuyết không (H0) cho rằng các giá trị ước lượng của FEM và Pooled không khác nhau đã bị bác bỏ Điều này củng cố thêm tính hợp lý của việc sử dụng phương pháp ước lượng theo FEM.
K ế t lu ậ n : Mô hình FEM là phương pháp ước lượng phù hợp
Doanh nghiệp có tỷ lệ nợ mục tiêu cao thường duy trì tỷ lệ nợ mục tiêu cao hơn trong năm tiếp theo Để đảm bảo tính chính xác trong ước lượng, chúng tôi đã thêm biến giả cho mỗi năm, nhờ vào số lượng mẫu lớn và thời gian nghiên cứu ngắn.
B ả ng 3.4 K ế t qu ả ướ c l ượ ng các y ế u t ố ả nh h ưở ng đế n t ỷ l ệ n ợ
Variable Book values Market values
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Stata 11.0
Bảng 3.4 trình bày kết quả hồi quy tác động của các yếu tố lên tỷ lệ nợ, sử dụng mô hình hồi quy fixed-time effect cho toàn bộ các công ty trong mẫu Thống kê t được thể hiện dưới các hệ số hồi quy và trong ngoặc, cho phép kiểm định tính chính xác của các yếu tố này.
Hausman test kiểm tra độ phù hợp giữa mô hình random effect và fixed effect
Kiểm định Likelihood ratio test được sử dụng để đánh giá sự phù hợp giữa hai mô hình pooling và fixed effect Kiểm định này giúp xác định xem các hệ số của mô hình hồi quy có tương thích với mô hình đã đề xuất hay không.
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nhận xét kết quả phân tích thống kê:
Kết quả cho thấy rằng tỷ lệ biến thiên của nợ theo GTSS chỉ được giải thích bởi sự thay đổi của các biến giải thích nhỏ hơn tỷ lệ nợ theo GTTT Cụ thể, tỷ số LVLTA là 20,85% (GTSS) so với 53,24% (GTTT).
Trong mô hình LVLTA theo GTSS, tất cả các hệ số của biến giải thích đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, ngoại trừ biến TANG với p-value lớn hơn 0.05 (0.369), cho thấy hệ số này không có ý nghĩa thống kê.
Trong mô hình LVLTA theo GTTT, tất cả các hệ số của biến giải thích đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Tuy nhiên, biến TANG có p-value lớn hơn 0.061, cho thấy hệ số này chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức 5 – 10%.
Nhận xét ý nghĩa thống kê của các biến giải thích trong mô hình:
Nghiên cứu cho thấy biến TANG có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn, cho thấy các doanh nghiệp có tài sản cố định chiếm tỷ lệ lớn trong tổng tài sản có xu hướng vay nợ nhiều hơn Doanh nghiệp với tài sản hữu hình lớn thường có khả năng đảm bảo trả nợ cao hơn, rủi ro tài chính thấp hơn và dễ dàng tiếp cận nguồn nợ tốt hơn, từ đó giảm chi phí kiệt quệ tài chính và tận dụng lợi ích từ tấm chắn thuế nợ Tại Việt Nam, các doanh nghiệp chủ yếu vay từ các định chế tài chính và thường phải thế chấp tài sản, vì vậy những doanh nghiệp có tài sản hữu hình lớn sẽ tiếp cận nguồn vốn vay thuận lợi hơn Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Rajan và Zingales (1995), Titman và Wessels.
Nghiên cứu của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa và Gabrielle Wanzenried (2006) chỉ ra rằng các doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản cố định cao thường sử dụng nợ nhiều hơn so với những doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản cố định thấp Điều này hoàn toàn phù hợp với các phân tích đã được trình bày trước đó.
Kết quả kiểm định cho thấy mối tương quan giữa tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản và cấu trúc vốn hỗ trợ lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, cho rằng tỷ lệ nợ có xu hướng tăng khi tài sản cố định hữu hình gia tăng.
Nghiên cứu cho thấy biến SIZE có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn, với ý nghĩa thống kê cao ở mức 5% Điều này chứng minh rằng quy mô doanh nghiệp là yếu tố trung gian ảnh hưởng đến khả năng không trả được nợ, như lý thuyết đánh đổi đã chỉ ra Kết quả khẳng định mối liên hệ chặt chẽ giữa quy mô doanh nghiệp và chính sách vay nợ Doanh nghiệp lớn thường có tiềm lực tài chính mạnh và khả năng trả nợ cao, đặc biệt là ở Việt Nam, nơi họ chủ yếu vay từ các định chế tài chính Vì vậy, doanh nghiệp lớn dễ dàng tiếp cận nguồn vốn hơn và sử dụng nhiều nợ để tài trợ hoạt động, đồng thời hưởng lợi từ tấm chắn thuế nợ tốt hơn Ngược lại, doanh nghiệp nhỏ thường sử dụng vốn chủ sở hữu nhiều hơn Kết quả này phù hợp với lý thuyết cấu trúc vốn, cho thấy doanh nghiệp lớn có khả năng tiếp cận nguồn vốn vay tốt hơn so với doanh nghiệp nhỏ.
(2006) cũng đưa ra kết quả tương tự về mối tương quan dương giữa quy mô doanh nghiệp và cấu trúc vốn
Kết luận, các doanh nghiệp có quy mô lớn nên tận dụng lợi ích từ lá chắn thuế để gia tăng giá trị doanh nghiệp Sự gia tăng quy mô doanh nghiệp đồng nghĩa với việc sử dụng nợ nhiều hơn, điều này hỗ trợ lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn.
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến GROWTH có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn, đặc biệt là trong trường hợp GTSS, nhưng lại có tương quan âm trong trường hợp GTTT Các doanh nghiệp có tỷ số MB cao thường có tỷ lệ nợ cao hơn so với những doanh nghiệp có tỷ số MB thấp Điều này không phù hợp với lý thuyết trật tự xếp hạng Khi công ty sử dụng hiệu quả tài sản cố định, tạo ra doanh số cao hơn, họ có xu hướng đầu tư thêm vào tài sản cố định Điều này chứng tỏ rằng các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao thường sử dụng nợ nhiều hơn so với các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp.
K ế t lu ậ n chung
Nghiên cứu này xác định các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn, tập trung vào mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ và các đặc tính doanh nghiệp như tài sản cố định hữu hình, quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng, khả năng sinh lợi và lá chắn thuế không phải từ nợ Đặc biệt, nghiên cứu sử dụng cả GTSS và GTTT để phân tích tỷ số LVLTA của các doanh nghiệp dựa trên báo cáo tài chính hàng năm, khác với các nghiên cứu trước đây.
Nghiên cứu đã tiến hành lấy mẫu 161 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2006 đến 2012 Dữ liệu bảng cân bằng được sử dụng để thực hiện hồi quy và kiểm nghiệm mô hình, đồng thời loại bỏ các doanh nghiệp thiếu dữ liệu trong thời gian thu thập.
Tác giả ủng hộ việc sử dụng GTSS để đo lường tỷ lệ nợ và các biến giải thích với hai quan điểm chính Đầu tiên, chi phí vay mượn được xem là chi phí kiệt quệ tài chính khi xảy ra phá sản, ảnh hưởng đến chi phí sử dụng vốn bình quân có trọng số và tỷ lệ nợ tối ưu Khi phát hành nợ, sự thay đổi GTTT của nợ không làm ảnh hưởng đến tiết kiệm từ lá chắn thuế, và trong trường hợp phá sản, nợ của người nắm giữ nợ được đo bằng GTSS chứ không phải GTTT Thứ hai, nghiên cứu của Stonehill et al (1975) chỉ ra rằng các nhà quản lý thường ưu tiên GTSS hơn GTTT, vì GTSS dễ tiếp cận, ghi chép chính xác và không bị ảnh hưởng bởi biến động thị trường.
Nghiên cứu cho thấy có mối tương quan giữa các yếu tố đặc trưng của doanh nghiệp và tỷ lệ nợ Cụ thể, tỷ lệ nợ có mối tương quan âm với khả năng sinh lợi và lá chắn thuế không từ nợ, trong khi lại có mối tương quan dương với quy mô doanh nghiệp và tỷ lệ tài sản cố định hữu hình Đối với yếu tố cơ hội tăng trưởng, tỷ lệ nợ theo GTSS có tương quan dương, trong khi tỷ lệ nợ theo GTTT lại có tương quan âm.
Theo độ lớn của các hệ số, không tính tung độ gốc, tác động của các yếu tố được sắp xếp theo thứ tự giảm dần là: SIZE, PRO, GROWTH, TANG, và NDST.
Các yếu tố thời gian và biến giả thời gian không quan sát được có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ, phản ánh những biến động trong các yếu tố này theo thời gian.
Kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi và tỷ lệ nợ, phù hợp với các lý thuyết cấu trúc vốn khác nhau Mối tương quan âm giữa hai yếu tố này chỉ ra rằng khi tỷ lệ nợ tăng, khả năng sinh lợi có xu hướng giảm.
Lý thuyết trật tự phân hạng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giữ lại lợi nhuận để tái đầu tư và giảm tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn Mối quan hệ tích cực giữa quy mô doanh nghiệp và tài sản cố định hữu hình phù hợp với Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn Đồng thời, mối liên hệ giữa tốc độ tăng trưởng và tỷ lệ nợ phản ánh chi phí đại diện và cũng tuân theo Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn đối với tỷ lệ nợ theo giá trị thời gian tiền tệ (GTTT).
Mặc dù tồn tại một số mâu thuẫn giữa các lý thuyết cấu trúc vốn, nhưng chúng vẫn hỗ trợ lẫn nhau trong việc xác định mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và các yếu tố phản ánh đặc tính của doanh nghiệp.
Nghiên cứu chỉ ra rằng hành vi điều chỉnh tỷ lệ nợ hiện tại hướng về tỷ lệ nợ tối ưu, với hệ số điều chỉnh nằm trong khoảng [0;1] Điều này cho thấy sự tồn tại của hành vi điều chỉnh và điều chỉnh từng phần giữa hai thời kỳ, phản ánh chi phí điều chỉnh Giả thuyết này được xem là thực tế trong mọi nền kinh tế.
Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra các yếu tố tác động đến tốc độ điều chỉnh
Các hệ số của biến SIZE và DIST có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi hệ số của biến GROWTH không có ý nghĩa Quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng tích cực đến tốc độ điều chỉnh và khoảng cách giữa tỷ lệ nợ tối ưu và tỷ lệ nợ thực tế Doanh nghiệp lớn có khả năng điều chỉnh cấu trúc vốn nhanh hơn nhờ dễ dàng tiếp cận nguồn vốn qua phát hành cổ phiếu hoặc nợ, nhờ vào thông tin phong phú hơn Tuy nhiên, các doanh nghiệp thường ưu tiên điều chỉnh tỷ lệ nợ bằng nguồn nội bộ thay vì nguồn tài chính bên ngoài, dẫn đến tốc độ điều chỉnh chậm hơn Dù tính tỷ lệ nợ theo GTSS hay GTTT, cấu trúc vốn của doanh nghiệp cho thấy tỷ lệ nợ dài hạn không cao, cho thấy doanh nghiệp chủ yếu sử dụng vốn chủ sở hữu thay vì vay nợ.
Nghiên cứu cho thấy mô hình đã giải thích mối quan hệ giữa các yếu tố đặc trưng của doanh nghiệp với tỷ lệ nợ và tốc độ điều chỉnh Điều này giúp hiểu rõ cấu trúc vốn của doanh nghiệp trong mẫu quan sát Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ ra hành vi của tỷ lệ nợ trong việc điều chỉnh về tỷ lệ nợ tối ưu và kiểm nghiệm tác động của các biến đề xuất đến tốc độ điều chỉnh.
Gi ớ i h ạ n c ủ a đề tài
Đề tài nghiên cứu gặp phải nhiều giới hạn, đặc biệt là ràng buộc về thời gian lấy mẫu, ảnh hưởng đến dữ liệu nghiên cứu Thị trường chứng khoán Việt Nam bắt đầu phát triển từ năm 2006, khi nhiều doanh nghiệp niêm yết gia nhập thị trường Tuy nhiên, một số doanh nghiệp không có đủ dữ liệu trong suốt thời gian lấy mẫu do yêu cầu về dữ liệu bảng cân bằng, dẫn đến việc giảm số lượng doanh nghiệp trong tập mẫu quan sát Với số lượng doanh nghiệp và khoảng thời gian lấy mẫu hạn chế, tập mẫu nhỏ không thể phản ánh đầy đủ tổng thể doanh nghiệp tại Việt Nam.
Các mô hình hồi quy được thực hiện chỉ là hàm hồi quy mẫu, do vậy có thể chưa tiệm cận tốt được với hàm hồi quy tổng thể
Bài nghiên cứu chỉ tập trung vào các yếu tố vi mô thông qua các biến giải thích mà chưa xem xét các yếu tố vĩ mô như tính sở hữu của doanh nghiệp, bao gồm doanh nghiệp cổ phần tư nhân và doanh nghiệp cổ phần nhà nước Ngoài ra, còn nhiều yếu tố không quan sát được khác có thể được đưa vào làm biến giải thích cho mô hình.
Nghiên cứu này chưa phân loại theo quy mô và loại hình doanh nghiệp, dẫn đến việc không thể so sánh tác động của các yếu tố lên tỷ lệ nợ Đồng thời, bài nghiên cứu cũng không phân biệt được các doanh nghiệp có khả năng tài chính hạn chế và không hạn chế, gây khó khăn trong việc so sánh sự điều chỉnh động giữa các nhóm này.
Để có cái nhìn đa chiều, mô hình cần được ước lượng thông qua nhiều phương pháp khác nhau Kết quả ước lượng từ các phương pháp này sẽ được so sánh với kết quả ước lượng bằng GMM.
Đề xu ấ t nghiên c ứ u trong t ươ ng lai 62 TÀI LI Ệ U THAM KH Ả O
Việc định nghĩa các biến giải thích có thể mở rộng mô hình được sử dụng
Việc áp dụng các định nghĩa khác nhau cho biến giải thích có thể mang lại kết quả chính xác và đáng tin cậy, đồng thời cung cấp thêm thông tin hữu ích Nghiên cứu này chỉ tập trung vào phân tích tỷ lệ nợ, cụ thể là tỷ số giữa tổng nợ và tổng tài sản, mà chưa đề xuất mô hình để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến từng loại nợ ngắn hạn và nợ dài hạn.
Nghiên cứu phân loại doanh nghiệp thành ba nhóm chính: quy mô nhỏ, quy mô vừa và quy mô lớn, nhằm khám phá các đặc trưng riêng biệt của từng nhóm.
Doanh nghiệp có thể được phân loại theo tính sở hữu, bao gồm doanh nghiệp cổ phần tư nhân và doanh nghiệp cổ phần vốn nhà nước, do mỗi nền kinh tế áp dụng các chính sách quản lý khác nhau trong cơ cấu vốn và tổ chức Ngoài ra, nghiên cứu cũng phân loại doanh nghiệp thành hai nhóm: tăng trưởng cao và tăng trưởng thấp, nhằm phân tích và so sánh kết quả của mô hình điều chỉnh cấu trúc vốn động.
Nghiên cứu có thể đánh giá sự điều chỉnh cấu trúc vốn khi tỷ lệ nợ thay đổi, từ đó phân tích tác động của cú sốc giá đến tỷ lệ nợ theo giá trị tài sản.
Thời gian lấy mẫu từ năm 2006 đến 2012 là bảy năm, chưa đủ để phân tích sâu sắc Do đó, cần mở rộng thời gian lấy mẫu để nghiên cứu sự điều chỉnh động của cấu trúc vốn trong dài hạn.
1 Hoàng Ngọc Nhậm (2009), Giáo trình kinh tế lượng, Nhà xuất bản Lao động –
2 Nguyễn Thị Ngọc Trang (2011), Quản trị rủi ro tài chính, Nhà xuất bản Thống kê
3 Phạm Trí Cao và Vũ Minh Châu (2009), Kinh tế lượng ứng dụng, Nhà xuất bản
4 Trần Ngọc Thơ chủ biên (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản
1 Almas Heshmati (2001), The Dynamics of Capital Structure: Evidence from Swedish Micro and Small Firms, Research in Banking and Finance, 2, 199-241
2 Arellano, M., & Bond, S (1991), Some tests of specification for panel data:
Monte carlo evidence and an application to employment equations, The Review of Economic Studies, 58(194), 277
3 De Miguel, A., and J Pindado (2001), Determinants of the capital tructure: New evidence from spanish data, Journal of Corporate Finance, 7, 77–99
4 Drobetz, W., Pensa, P., & Wanzenried, G (2006), What determines the speed of adjustment to the target capital structure?, Applied Financial Economics, 16, 941–
5 Drobetz, W., Pensa, P., & Wanzenried, G (2006), Firm characteristics and dynamic capital structure adjustment, SSRN Working Paper Series.
6 Fama, E., and K French (2002), Testing trade-off and pecking-order predictions about dividends and debt, Review of Financial Studies 15, 1–33
7 Fischer, E., R Heinkel, and J Zechner (1989), Dynamic capital structure choice:
Theory and tests, Journal of Finance 44, 19–44
8 Jensen, M (1986), Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance and Takeovers, The American Economic Review, 76(2), pp 323-329
9 Jensen, M., & Meckling, W (1976), Theory of the Firm: Managerial Behaviour, Agency Costs, and Capital Structure, Journal of Financial Economics, 3, 305–360
10 Hausman, J (1978), Specification tests in econometrics, Econometrica, 46, 1251–1272
11 Korajczyk, R A., and A Levy (2003), Capital structure choice: Macroeconomic conditions and financial constraints, Journal of Financial Economics 68, 75–109
12 Leary, M T., and M R Roberts (2005), Do firms rebalance their capital structures?, Journal of Finance 60, 2575–2619
13 Modigliani F., & Miller, M H (1958), The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment, American Economic Review, 48, 261–297
14 Modigliani, F., & Miller, M H (1963), Corporation Income Taxes and the Cost of Capital: A Correction, American Economic Review, 53, 433–443
15 Myers S C (1977), The Determinants of Corporate Borrowing, Journal of Financial Economics, 5, 147-175
16 Myers, S C., & Majluf, N (1984), Corporate Financing and Investment Decisions when Firms have Information that Investors do not have, Journal of Financial Economics, 13, 187–221
17 Rajan, R., & Zingales, L (1995), What Do We Know About Capital Structure?
Some Evidence from International Data, Journal of Finance, 50(5), 1421 –1460
18 Sargan, J.D (1958), The estimation of economic relationships using instrumental variables, Econometrica, 26, 393–415
19 Titman, S., & Wessels, R (1988), The Determinants of Capital Structure Choice, Journal of Finance, 43(1), 1–19
C CÁC TRANG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ
2 http://www.cophieu68.com.vn
PHỤ LỤC 1 KIỂM ĐỊNH HAUSMAN
Ho: Ước lượng của FEM và REM không khác nhau
Nếu p-value < 0.05, bác bỏ Ho, REM không hợp lý, nên sử dụng FEM
Kết quả kiểm định Hausman test cho mô hình hồi quy các yếu tố tác động lên tỷ lệ nợ cho thấy sự khác biệt giữa các ước lượng ngẫu nhiên và cố định, từ đó giúp xác định mô hình phù hợp nhất Qua phân tích, tỷ lệ nợ tối ưu đã được ước lượng, cung cấp thông tin quan trọng cho việc quản lý tài chính và ra quyết định chiến lược.
LV * it = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
LVLTA (Book values) = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
( ( ( (V V V_ V _ _ _b b b b- - - -V V V_ V _ _ _B B B B i i is i s s s n n n no o ot o t t t p p po p o os o s s si i i it t ti t i iv i v v ve e e e d d de d e e ef f f fi i in i n n ni i i it t t te e e) e ) ) )
P P P Pr r ro r o o ob b b b> > > >c c ch c h h hi i i i2 2 2 2 = = = = 0 0 0 0 0 0 0 00 0 00 0 0 00 0 0 0 0 = = = = 2 2 29 2 9 9 97 7 7 7 .6 6 68 6 8 8 8 c c ch c h h hi i i i2 2 2 2( ( (1 ( 1 1 11 1 1 1) ) ) ) = = = = ( ( ( (b b b- b - - -B B B B) ) )' ) ' '[ ' [ [ [( ( ( (V V V_ V _ _b _ b b b- - - -V V V_ V _ _B _ B B B) ) ) )^ ^ ^( ^ ( ( (- - - -1 1 1 1) ) )] ) ] ] ]( ( ( (b b b b- - -B - B B B) ) ) )
The article discusses the differences in content types across various platforms, emphasizing that not all content is suitable for every medium It highlights the importance of tailoring content to fit the specific characteristics and audience expectations of each platform, ensuring relevance and engagement Understanding these distinctions is crucial for effective communication and maximizing the impact of the content shared.
The article discusses the significance of understanding the nuances of communication in various contexts It emphasizes the importance of effective communication skills in both personal and professional settings Furthermore, it highlights how miscommunication can lead to misunderstandings and conflicts, making it crucial to develop clear and concise messaging The piece also explores different communication styles and their impacts on relationships, advocating for adaptability and awareness in interactions Ultimately, it serves as a reminder that mastering communication is essential for fostering positive connections and achieving success in diverse environments.
F F F FE E EM E M M M R R RE R E E EM M M M D D D Di i i if f f ff f fe f e e er r r re e e en n nc n c c ce e e e S S S S .E E E E ( ( ( (b b b) b ) ) ) ( ( (B ( B B B) ) ) ) ( ( (b ( b b b- - - -B B B B) ) ) ) s s s sq q qr q r rt r t t t( ( ( (d d di d i ia i a a ag g g g( ( (V ( V V V_ _ _ _b b b b- - -V - V V V_ _ _ _B B B B) ) )) ) ) ) )
C C C Co o o oe e e ef f ff f f f fi i i ic c c ci i ie i e e en n n nt t ts t s s s
Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 0.0000, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho Do đó, mô hình REM không phù hợp cho phương trình 1, và chúng ta sẽ sử dụng mô hình FEM.
LVLTA (Market values) = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
( ( ( (V V V_ V _ _ _b b b b- - - -V V V_ V _ _ _B B B B i i is i s s s n n n no o ot o t t t p p po p o os o s s si i i it t ti t i iv i v v ve e e e d d de d e e ef f f fi i in i n n ni i i it t t te e e) e ) ) )
P P P Pr r ro r o o ob b b b> > > >c c ch c h h hi i i i2 2 2 2 = = = = 0 0 0 0 0 0 0 00 0 00 0 0 00 0 0 0 0 = = = = 1 1 10 1 0 0 01 1 1 1 .7 7 78 7 8 8 8 c c ch c h h hi i i i2 2 2 2( ( (1 ( 1 1 11 1 1 1) ) ) ) = = = = ( ( ( (b b b- b - - -B B B B) ) )' ) ' '[ ' [ [ [( ( ( (V V V_ V _ _b _ b b b- - - -V V V_ V _ _B _ B B B) ) ) )^ ^ ^( ^ ( ( (- - - -1 1 1 1) ) )] ) ] ] ]( ( ( (b b b b- - -B - B B B) ) ) )
The article discusses the differences in content management systems (CMS) and highlights how they can vary significantly in functionality and user experience It emphasizes the importance of selecting the right CMS for specific needs, as each platform offers unique features and capabilities Understanding these differences can greatly impact website performance and user engagement.
I'm sorry, but the content provided appears to be a series of nonsensical characters and does not form coherent sentences or paragraphs Please provide a clear and meaningful text that you would like me to help rewrite or summarize.
F F F FE E EM E M M M R R RE R E E EM M M M D D D Di i i if f f ff f fe f e e er r r re e e en n nc n c c ce e e e S S S S .E E E E ( ( ( (b b b) b ) ) ) ( ( (B ( B B B) ) ) ) ( ( (b ( b b b- - - -B B B B) ) ) ) s s s sq q qr q r rt r t t t( ( ( (d d di d i ia i a a ag g g g( ( (V ( V V V_ _ _ _b b b b- - -V - V V V_ _ _ _B B B B) ) )) ) ) ) )
C C C Co o o oe e e ef f ff f f f fi i i ic c c ci i ie i e e en n n nt t ts t s s s
Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 0.0000, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho Do đó, mô hình REM không phù hợp cho phương trình 2, và chúng ta sẽ chuyển sang sử dụng mô hình FEM.
PHỤ LỤC 2 KẾT QUẢ HỒI QUY CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ THEO MÔ HÌNH FEM
LVLTA (Book values) = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
Kết quả chạy hồi quy của phương trình 1:
It seems that the provided content is garbled and does not form coherent sentences or paragraphs If you could share a clearer version or the main ideas you want to convey, I would be happy to help you rewrite it while adhering to SEO guidelines.
F F F F( ( (1 ( 1 11 1 1 1 1, , , ,9 9 9 95 5 55 5 5 5) 5 ) ) ) = = = = 2 2 22 2 2 2 2 8 8 8 86 6 6 6 o o ov o v v ve e e er r r ra a al a l ll l l l l = = = = 0 0 0 0 1 1 1 11 1 17 1 7 71 7 1 1 1 m m ma m a ax a x x x = = = = 7 7 7 7 b b be b e e et t t tw w w we e ee e e en e n n n = = = = 0 0 0 0 1 1 1 10 0 09 0 9 96 9 6 6 6 a a av a v vg v g g g = = = = 7 7 7 7 .0 0 0 0
R R R R- - - -s s sq s q q: q : : : w w wi w i i it t t th h h hi i in i n n n = = = = 0 0 0 0 2 2 2 20 0 08 0 8 85 8 5 5 5 O O O Ob b bs b s s s p p p pe e e er r r r g g g gr r r ro o ou o u up u p p p: : : : m m mi m i in i n n n = = = = 7 7 7 7
Gr r r ro o ou o u up u p p p v v v va a ar a r r ri i i ia a a ab b bl b l le l e e: e : : : s s st s t tt t t t t N N N Nu u um u m mb m b b be e e er r r r o o of o f f f g g gr g r ro r o o ou u u up p p ps s s s = = = = 1 1 1 16 6 6 61 1 1 1
Fixed effects models are essential in statistical analysis, particularly when dealing with panel data They help control for unobserved variables that may bias results, making them invaluable for research in various fields By focusing on within-group variations, fixed effects models provide clearer insights into causal relationships These models are particularly useful when the number of observations is high, as they enhance the reliability of the findings Understanding the nuances of fixed effects is crucial for researchers aiming to draw accurate conclusions from their data.
LVLTA (Market values) = β0^ + β1^TANG it + β2^SIZE it + β3^GROWTH it + β4^PRO it + β5^NDST it + v it
Kết quả chạy mô hình của phương trình 2:
It seems there was an error in the text you provided, resulting in a series of nonsensical characters and numbers If you can provide a clear and coherent version of the article, I'd be happy to help you rewrite it while adhering to SEO rules Please share the intended content again.
F F F F( ( ( (1 1 11 1 1 1 1, , , ,9 9 95 9 5 55 5 5 5 5) ) ) ) = = = = 9 9 9 98 8 8 8 .8 8 87 8 7 7 7 o o o ov v v ve e er e r ra r a a al l ll l l l l = = = = 0 0 0 0 3 3 3 31 1 15 1 5 55 5 5 5 5 m m m ma a ax a x x x = = = = 7 7 7 7 b b b be e e et t tw t w we w e e ee e en e n n n = = = = 0 0 0 0 2 2 2 22 2 20 2 0 02 0 2 2 2 a a a av v vg v g g g = = = = 7 7 7 7 .0 0 0 0
R R R R- - - -s s sq s q q q: : : : w w w wi i i it t th t h hi h i i in n n n = = = = 0 0 0 0 5 5 5 53 3 32 3 2 24 2 4 4 4 O O O Ob b b bs s s s p p p pe e er e r r r g g g gr r ro r o ou o u u up p p p: : : : m m m mi i in i n n n = = = = 7 7 7 7
Gr r r ro o ou o u u up p p p v v va v a a ar r r ri i ia i a ab a b b bl l l le e e: e : : : s s st s t tt t t t t N N N Nu u u um m mb m b b be e e er r r r o o o of f f f g g gr g r r ro o o ou u up u p ps p s s s = = = = 1 1 1 16 6 61 6 1 1 1
