GIỚI THIỆU
Lí do hình thành đề tài
Nền kinh tế hiện nay đang trải qua nhiều biến động và phức tạp, với sự gia tăng nhanh chóng của toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế Các công ty cổ phần ngày càng nhiều nhờ khả năng huy động vốn, nhưng sự cạnh tranh cũng trở nên gay gắt hơn Việc sử dụng nguồn vốn cần được tính toán cẩn thận để duy trì doanh nghiệp, và cấu trúc vốn 100% chủ sở hữu chưa hẳn là lựa chọn tối ưu trong bối cảnh khó khăn hiện tại Sử dụng vốn vay trở thành nhu cầu thiết yếu, tuy nhiên, việc này cũng dẫn đến chi phí đại diện do sự tách bạch giữa quyền quản lý và quyền sở hữu Chi phí đại diện tồn tại trong các công ty cổ phần, cho thấy quyền hạn của ban giám đốc và các vị trí điều hành chủ chốt bị hạn chế, làm giảm tính linh hoạt trong quyết định điều hành khi phải chịu sự kiểm soát từ các nhà cung cấp tài chính.
Đòn bẩy tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc giảm chi phí đại diện, theo nghiên cứu của Grossman và Hart (1982) cùng Williams (1987) Nợ hạn chế khả năng tiêu dùng của nhà quản trị, buộc họ phải quản lý hiệu quả hơn Mặc dù lý thuyết cấu trúc vốn cho rằng mức nợ cao tối ưu hóa hoạt động của doanh nghiệp, nhưng nó cũng dẫn đến rủi ro, khi nhà quản trị có thể đầu tư vào các dự án rủi ro cao với hy vọng lợi nhuận lớn Nếu dự án thành công, cổ đông hưởng lợi, nhưng nếu thất bại, chủ nợ phải chịu chi phí Đây là vấn đề đại diện của nợ, phản ánh mâu thuẫn lợi ích giữa cổ đông và chủ nợ, như Jensen và Meckling (1976) đã chỉ ra Chủ nợ không muốn công ty có mức nợ 100% do rủi ro gia tăng đáng kể.
Chi phí đại diện của nợ liên quan đến việc giám sát của chủ nợ, với chi phí thấp hơn khi chủ nợ có khả năng giám sát chặt chẽ hoạt động của nhà quản trị Tài sản cố định dễ giám sát hơn so với tài sản có tính thanh khoản và không cố định, dẫn đến nguy cơ đầu tư sai dự án Trong thời điểm khó khăn, sự thống nhất giữa ngân hàng và cổ đông có thể bị phá vỡ, gây ra mâu thuẫn lợi ích và cản trở quyết định đầu tư Cổ đông có thể theo đuổi lợi ích riêng, gây thiệt hại cho chủ nợ Sự bất cân xứng thông tin giữa nhà quản lý và chủ nợ gia tăng, làm giảm năng lực sản xuất và có thể dẫn đến phá sản Nghiên cứu “Tác động của cấu trúc vốn lên chi phí đại diện của nợ - Thực nghiệm ở các công ty niêm yết tại Việt Nam” nhằm khám phá khả năng giảm chi phí đại diện thông qua cấu trúc vốn với nợ cao, đồng thời xem xét tác động kiểm soát của cấu trúc sở hữu lên chi phí nợ.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến chi phí đại diện của nợ, nhằm xác định liệu việc sử dụng cấu trúc nợ cao có thể làm giảm chi phí đại diện hay không, đồng thời xem xét tác động của nợ ngân hàng Ngoài ra, nghiên cứu cũng đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đến chi phí đại diện, đặc biệt là khi tỷ lệ sở hữu của các nhà quản trị gia tăng hoặc sự tập trung quản trị có tăng lên, từ đó xem xét khả năng giảm chi phí đại diện trong những trường hợp này.
Câu hỏi nghiên cứu
Bài nghiên cứu hướng đến trả lời cho hai câu hỏi:
Việc sử dụng cấu trúc vốn với tỷ lệ nợ cao có thể ảnh hưởng đến chi phí đại diện của nợ Cụ thể, nợ ngân hàng cao có thể giúp giảm chi phí đại diện, bởi vì nó tạo ra áp lực lớn hơn đối với công ty trong việc duy trì hiệu suất tài chính và thực hiện các nghĩa vụ thanh toán Điều này có thể dẫn đến việc quản lý tài chính hiệu quả hơn và giảm thiểu xung đột giữa các bên liên quan.
2 Sự gia tăng quyền sở hữu của nhà quản trị và tập trung quản trị có làm giảm chi phí đại diện của nợ không?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các công ty phi tài chính tại Việt Nam
Phạm vi nghiên cứu là các công ty được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX)
Nghiên cứu có kết cấu như sau:
Chương 1: Giới thiệu (lí do hình thành đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu)
Chương 2: Tổng quan lý thuyết (trình bày những cơ sở lý thuyết trước đây liên quan đến các biến của bài nghiên cứu)
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả thực nghiệm (và giải thích kết quả thực nghiệm)
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
Các lý thuyết về chi phí đại diện và quyền sở hữu của nhà quản trị
Nghiên cứu của Kole (1995) chỉ ra rằng quyền sở hữu của nhà quản trị có thể tác động đến các công ty lớn và nhỏ theo những giá trị khác nhau.
Nghiên cứu của Lasfer (2002) chỉ ra rằng vai trò giám sát của cổ đông lớn và trái chủ không hiệu quả trong việc kiểm soát công ty Ông kết luận rằng chỉ những công ty có mức tăng trưởng thấp mới có thể hưởng lợi từ quyền sở hữu của nhà quản trị và cấu trúc ban quản trị trong việc giải quyết vấn đề đại diện.
Jung và Kwon (2002) nghiên cứu về các công ty Hàn Quốc và nhận thấy rằng cổ đông lớn có động lực để chủ động quản lý giám sát Tuy nhiên, tại Hàn Quốc, những cổ đông lớn này không phải là chuyên gia trong lĩnh vực giám sát và đã không thành công trong việc thiết lập chiến lược quản trị phù hợp.
Kusnadi (2003) xác định hai yếu tố chính ảnh hưởng đến việc nắm giữ tiền mặt của công ty, bao gồm quy mô ban quản trị và quyền sở hữu của cổ đông lớn không tham gia quản lý Nghiên cứu cho thấy rằng khi cổ đông lớn không quản lý có tỷ lệ sở hữu thấp, công ty có thể gặp phải vấn đề quản lý lỏng lẻo và rủi ro đại diện của nợ cao.
Nghiên cứu của Byrd (2010) chỉ ra rằng không có bằng chứng cho thấy quyền sở hữu của nhà quản trị hoặc sự độc lập của ban quản trị có khả năng làm giảm mâu thuẫn đại diện.
Nghiên cứu của Mustapha và Ahmad (2011) chỉ ra rằng khi quyền sở hữu của nhà quản trị trong tổ chức tăng lên, tổng chi phí giám sát sẽ giảm Điều này hỗ trợ quan điểm rằng quyền sở hữu của nhà quản trị giúp hội tụ lợi ích giữa chủ sở hữu và nhà quản lý, dẫn đến việc gia tăng giá trị công ty và giảm thiểu bất cân xứng thông tin Giả thuyết “hội tụ lợi ích” của Jensen (1993) cũng nhấn mạnh rằng việc tăng cường nắm giữ cổ phần của nhà quản trị sẽ thúc đẩy sự đồng nhất lợi ích giữa cổ đông và nhà quản trị, qua đó nâng cao hiệu suất hoạt động của công ty Tuy nhiên, Morck et al (1988) lại cho rằng mức độ sở hữu cao của nhà quản trị có thể dẫn đến sự “bảo thủ”, khi các cổ đông bên ngoài không đồng thuận với quyết định của nhà quản trị.
Các lý thuyết về chi phí đại diện và và quyền sở hữu tập trung
Trong nghiên cứu của Fan và Wong (2002), các tác giả chỉ ra rằng quyền sở hữu tập trung có thể dẫn đến xung đột giữa các chủ sở hữu quản lý và nhà đầu tư bên ngoài.
Doukas và Pantzalis (2003) định nghĩa chi phí đại diện của nợ là mâu thuẫn giữa cổ đông và trái chủ Họ chỉ ra rằng các công ty đa quốc gia (MNCs) thường phải đối mặt với chi phí đại diện của nợ cao hơn so với các công ty nội địa, do sự đa dạng về địa lý gây khó khăn trong việc giám sát và làm cho chi phí giám sát trở nên tốn kém hơn.
Nghiên cứu của Singh và Davidson (2003) cho thấy rằng quyền sở hữu tập trung cao có thể làm giảm chi phí đại diện, trong khi Anderson và Reeb (2003) chỉ ra rằng các công ty gia đình có thể hưởng lợi từ chi phí đại diện thấp hơn nhờ vào cấu trúc sở hữu vốn tập trung.
Ehsan (2012) chỉ ra rằng tại Pakistan, cổ đông bên trong không chỉ kiểm soát chặt chẽ quỹ mà còn nắm giữ các quyền tối thiểu không được bảo vệ đầy đủ theo luật công ty Điều này dẫn đến khả năng lạm dụng quyền lợi của họ vì lợi ích cá nhân Trong bối cảnh Pakistan là một nền kinh tế mới nổi, nơi mà quyền lợi của cổ đông thiểu số thường không được bảo vệ tốt, các cổ đông nắm quyền nhiều hơn có xu hướng lạm dụng quyền lực để thu lợi cá nhân.
Chi phí đại diện và nợ ngân hàng
Grosseman và Hart (1982) đã lần đầu tiên lập luận rằng các nhà quản trị có thể tận dụng nợ nhiều hơn so với vốn cổ phần Tương tự, thuyết dòng tiền tự do của Jensen (1986) coi nợ là một lợi ích gia tăng, khi công ty nỗ lực cải thiện hiệu suất tài sản, dẫn đến việc nợ cần phải tăng Nợ không chỉ giảm dòng tiền tự do mà còn thúc đẩy các nhà quản trị hoạt động hiệu quả hơn thông qua thị trường nợ.
Jensen (1986) nhấn mạnh rằng các tổ chức cần thường xuyên tìm kiếm vốn trên thị trường tài chính, nơi mà thị trường có cơ hội đánh giá công ty, quản lý và các dự án của họ Giám đốc ngân hàng và các nhà phân tích đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát này, và đánh giá của thị trường được phản ánh qua giá mà nhà đầu tư sẵn sàng chi trả cho quyền lợi tài chính Lý thuyết dòng tiền tự do của Jensen cho thấy rằng nợ có thể giảm thiểu vấn đề đại diện giữa cổ đông và nhà quản trị, thúc đẩy quản lý hoạt động vì lợi ích của cổ đông Tuy nhiên, nợ quá mức có thể gia tăng rủi ro và khả năng phá sản.
Shleifer and Vishny (1997) cung cấp khảo sát mở rộng về vai trò của nợ trong việc giảm đi mâu thuẫn lợi ích giữa nhà quản trị và cổ đông
Nghiên cứu của Ferreira (2004) chỉ ra rằng việc nắm giữ tiền mặt có mối quan hệ cùng chiều với đòn bẩy, trong khi đó, nợ ngân hàng lại có mối quan hệ ngược chiều với việc nắm giữ tiền mặt Điều này cho thấy rằng mối quan hệ thân thiết với ngân hàng giúp công ty giảm thiểu lượng tiền mặt nắm giữ nhằm phòng ngừa rủi ro Ang et al (2000) cũng nhấn mạnh rằng chi phí đại diện giảm khi công ty phụ thuộc vào sự giám sát từ ngân hàng, nơi mà ngân hàng yêu cầu các nhà quản lý báo cáo trung thực về hoạt động và hiệu quả kinh doanh Sự giám sát này không chỉ bổ sung cho giám sát của cổ đông mà còn giúp giảm chi phí đại diện Ngân hàng, thông qua việc bảo vệ khoản vay, khuyến khích công ty hoạt động hiệu quả hơn, tối ưu hóa tài sản và giảm tiêu dùng đặc quyền Do đó, cổ đông bên ngoài nhận thấy rằng sự giám sát của ngân hàng là một yếu tố tích cực, làm giảm chi phí đại diện Hơn nữa, các giám đốc ngân hàng địa phương có khả năng thu thập thông tin quan trọng về công ty từ tương tác với khách hàng và nhà cung cấp, giúp họ trở thành những nhà giám sát hiệu quả.
Fleming và các cộng sự (2005) đã nghiên cứu giả thuyết về sự tách biệt giữa quyền sở hữu và quản lý, nhằm xác định chi phí đại diện trong các công ty vừa và nhỏ tại Úc Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ trên tài sản, việc ủy quyền cho ngân hàng giám sát và chi phí đại diện, nhưng không cho ra kết quả rõ ràng.
Nghiên cứu của Florackis (2008) chỉ ra rằng nợ ngân hàng có vai trò quan trọng trong việc giảm chi phí đại diện tại các công ty ở Anh Cụ thể, nợ ngân hàng được xem như một công cụ giám sát hiệu quả, giúp cải thiện sự minh bạch và giảm bất cân xứng thông tin giữa người vay và nhà đầu tư Quyền sở hữu của nhà quản trị và sự tập trung quyền sở hữu cũng đóng góp vào việc quản lý rủi ro Hơn nữa, việc so sánh nợ ngân hàng với nợ thương mại trong việc giám sát hoạt động công ty vẫn là một chủ đề gây tranh cãi.
Chi phí đại diện và cấu trúc vốn
Jensen (1986) cho rằng nợ có thể giải quyết vấn đề đại diện bằng cách chuyển một phần dòng tiền mặt trực tiếp cho các trái chủ Điều này giúp bảo vệ phần tiền mặt khỏi việc sử dụng không hiệu quả của các nhà quản trị, đồng thời dẫn đến việc dòng tiền mặt bị rút ra khỏi công ty.
Ang and Cox (1997) đưa ra kết quả rằng nợ không có tác động cố định trong việc kiểm soát chi phí đại diện của giao dịch bên trong
Vilasuso và Minkler (2001) chỉ ra rằng cấu trúc vốn tối ưu có thể giảm chi phí đại diện Mặc dù vốn cổ phần giúp giảm chi phí giao dịch trong trường hợp tài sản có chức năng chuyên biệt cao, nó cũng bảo vệ trái chủ khỏi rủi ro gia tăng, từ đó làm giảm chi phí đại diện Kết quả là, một cấu trúc vốn tối ưu kết hợp giữa vốn cổ phần và nợ giúp giảm tổng chi phí đại diện và sự chuyên biệt của tài sản.
Lingling Wu (2004) đã chỉ ra rằng dòng tiền mặt tự do tăng lên cùng với nợ trong các công ty có mức tăng trưởng thấp Ngược lại, nghiên cứu của Mao (2003) cho thấy chi phí đại diện của nợ, được định nghĩa là sự khác biệt giữa giá trị hiện tại ròng của công ty 100% vốn cổ phần và công ty sử dụng đòn bẩy, không tăng khi đòn bẩy gia tăng Mao đã đề cập đến hai chi phí đại diện của nợ là sự chuyển rủi ro và đầu tư dưới mức, và nghiên cứu của ông cho thấy nếu dòng tiền dự án tăng theo phạm vi đầu tư, sự chuyển rủi ro của cổ đông sẽ giảm thiểu vấn đề đầu tư dưới mức.
De Jong và Van Dijk (2007) đã tiến hành nghiên cứu về bốn loại vấn đề đại diện, bao gồm chuyển nhượng tài sản trực tiếp, thay thế tài sản, đầu tư dưới mức và đầu tư quá mức Tuy nhiên, họ không phát hiện ra mối quan hệ nào giữa vấn đề đại diện và đòn bẩy tài chính.
Nghiên cứu của Byrd (2010) cho thấy nợ lớn làm giảm vấn đề đại diện, đồng thời các phân tích cũng xác nhận lý thuyết của Jensen rằng việc thanh toán bắt buộc bằng tiền mặt cho các khoản nợ liên quan đến chi phí đại diện thấp hơn.
Theo nghiên cứu của Utami và cộng sự (2011), các công ty áp dụng nợ và chính sách cổ tức nhằm giảm thiểu vấn đề dòng tiền tự do Ngoài ra, McKnight và Weir (2009) cũng chỉ ra rằng các công ty có mức nợ cao thường có chi phí đại diện thấp hơn.
Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng nợ buộc các nhà quản trị phải chú trọng đến lợi ích của cả cổ đông và chủ nợ Bài nghiên cứu này đưa ra giả thuyết rằng việc sử dụng nợ có thể giảm chi phí đại diện của chủ nợ.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Nghiên cứu này áp dụng phần mềm Stata 11 để thực hiện hồi quy đa biến trên dữ liệu bảng, sử dụng bộ số liệu tổng hợp từ năm 2008 đến 2012 cho các công ty phi tài chính niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) và Hà Nội (HNX) Mục tiêu là xác định mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình: Pooled Regress Model, Fixed Effect Model và Random Effect Model.
Để đảm bảo tính tin cậy và hiệu quả trong hồi quy, cần thực hiện các kiểm định thiết yếu như kiểm tra tương quan giữa các biến thông qua ma trận tương quan, đánh giá đa cộng tuyến bằng hệ số VIF, kiểm tra phương sai thay đổi và tự tương quan, cũng như áp dụng các biện pháp khắc phục cho phương sai thay đổi và tự tương quan.
Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Mẫu nghiên cứu được thu thập từ 25 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và 25 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong khoảng thời gian 5 năm từ 2008 đến 2012, đại diện cho nhiều ngành nghề khác nhau.
Dữ liệu cho các biến nghiên cứu thực nghiệm được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của các công ty niêm yết trước ngày 31/12/2008, bao gồm các công ty đã trả cổ tức bằng tiền trong vòng 5 năm và vẫn còn niêm yết Giá trị các biến được tính toán theo công thức cụ thể liên quan đến mô hình nghiên cứu Dữ liệu giá cả được lấy từ các phiên giao dịch tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), trong đó tỷ lệ thanh toán cổ tức được xác định dựa trên tỷ lệ cổ tức bằng tiền mặt và số lượng cổ phiếu lưu hành, với các số liệu được ghi nhận vào ngày 31/12.
Mô hình nghiên cứu
Các nhà nghiên cứu đã xác định nhiều phương pháp để đo lường chi phí đại diện Manson (2008) cho rằng chi phí đại diện là sự chênh lệch giữa giá trị tổng công ty 100% vốn cổ phần và công ty sử dụng đòn bẩy Doukas và Pantzalis (2003) sử dụng ba định nghĩa cho chi phí đại diện, bao gồm Tỷ lệ thị trường/sổ sách, Tỷ lệ tổng tài sản/Tài sản cố định gộp và đo lường dòng tiền tự do Kayakachoian (2000) và Prowse (1990) cũng áp dụng ba phương pháp đo lường chi phí đại diện: mức độ nghiên cứu và phát triển, phần tài sản không đầu tư vào thiết bị và tính thanh khoản của tài sản, được đo bằng tỷ số tiền và chứng khoán có giá so với tổng tài sản.
Chi phí đại diện được xác định dựa trên tỷ lệ phần tài sản không được đầu tư vào tài sản cố định và tính thanh khoản của tài sản của công ty.
Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính của Khan et al (2012) để phân tích nền kinh tế Pakistan, một quốc gia mới nổi tương tự như Việt Nam trong khu vực châu Á Việc thực hiện nghiên cứu hồi quy dữ liệu bảng phù hợp với tình hình kinh tế hiện đại Các biến nghiên cứu được lựa chọn dựa trên mô hình của Khan et al (2012), tuy nhiên, biến giả không được định nghĩa rõ ràng nên đã bị loại bỏ Nghiên cứu tập trung vào một biến phụ thuộc là Chi phí đại diện của nợ (ACD), được đo lường theo hai mô hình khác nhau.
Mô hình 1: Chi phí đại diện của nợ là phần tài sản không đầu tư vào tài sản và thiết bị cố định
Mô hình 2: Chi phí đại diện của nợ là tính thanh khoản của tài sản công ty
Mục tiêu nghiên cứu là phân tích tác động của cấu trúc vốn với tỷ lệ nợ cao lên chi phí đại diện Để thực hiện điều này, nghiên cứu xem xét các biến như tỷ lệ nợ ngân hàng trên tổng nợ, nợ ngắn hạn trên tổng nợ, và tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng nợ Đồng thời, các biến tổng nợ trên tổng tài sản, nợ dài hạn trên tổng tài sản, và EBIT trên tổng tài sản cũng được đưa vào để đánh giá ảnh hưởng của khả năng thanh toán nợ đến chi phí đại diện Ngoài ra, cấu trúc sở hữu được thể hiện qua hai biến là sở hữu của nhà quản trị và mức độ tập trung quản trị.
Bài nghiên cứu sẽ áp dụng hai mô hình hồi quy với tổng cộng 10 biến độc lập, bao gồm 2 biến liên quan đến cấu trúc sở hữu, 4 biến về cấu trúc vốn và 4 biến điều khiển Mô hình thực nghiệm được thiết lập như sau:
ACDIit = β0 + β1 (MNG) + β2 (CONCENT) + β3 (BANK) + β4 (DR) + β5 (SHORTDEBT) + β6 (TOTALDEBT) + β7(DP) + β8 (PROF) + β9 (SIZE) + β10 (Q) + εit
ACDIIit = β0 + β1 (MNG) + β2 (CONCENT) + β3 (BANK) + β4 (DR) + β5 (SHORTDEBT) + β6 (TOTALDEBT) + β7(DP) + β8 (PROF) + β9 (SIZE) + β10 (Q) + εit
Trong đó, định nghĩa các biến được trình bày trong bảng 3.1
Bảng 3.1: Các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu
Biến Ký hiệu Diễn giải
Chi phí đại diện của nợ (mô hình 1) ACDI
Phần tài sản không đầu tư vào thiết bị cố định, tính bằng cách: 1- tài sản cố định/Tổng tài sản
Chi phí đại diện của nợ (mô hình 2) ACDII
Thanh khoản của tài sản = Tiền Mặt& Chứng Khoán có thể chuyển thành tiền/ Tổng tài sản
Cấu trúc quyền sở hữu
Quyền sở hữu của nhà quản trị MNG Tỷ lệ % quyền sở hữu vốn nắm giữ bởi nhà quản lý
Sự tập trung quyền sở hữu CONCENT Tổng vốn nắm giữ bởi cổ đông góp vốn trên 5%
Nợ ngân hàng BANK Nợ ngân hàng/ tổng nợ
Nợ ngắn hạn SHDEBT Nợ ngắn hạn/ tổng nợ
Tổng nợ TDEBT Tổng nợ/ Tổng tài sản
Tỷ lệ nợ DR Nợ dài hạn/Tổng tài sản
Tỷ lệ chi trả cổ tức DP Cổ tức/ EPS
Khả năng sinh lợi PROF EBIT/ Tổng tài sản
Quy mô SIZE Natural logarith của tổng tài sản
Tobin Q = (giá thị trường của VCP + giá trị sổ sách của nợ)/Giá trị sổ sách của tổng tài sản
Kì vọng về dấu của các biến như sau:
Biến Ký hiệu Dấu kì vọng
Quyền sở hữu của nhà quản trị MNG -
Sự tập trung quyền sở hữu CONCENT -
Tỷ lệ chi trả cổ tức DP -
Khả năng sinh lợi PROF -
Kế hoạch phân tích dữ liệu
Trình tự phân tích dữ liệu được tiến hành theo các bước cụ thể như sau:
Phân tích thống kê mô tả giúp chúng ta hiểu rõ hơn về thông tin tổng hợp của các biến, bao gồm các chỉ số quan trọng như trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất.
Ma trận tương quan được sử dụng để phân tích mối tương quan giữa các biến, giúp xác định sự liên hệ tuyến tính và đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Tiến hành phân tích hồi quy đa biến với các mô hình Pooled Regression, mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) cho dữ liệu bảng Trong quá trình sử dụng mô hình Pooled Regression, cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và thực hiện các biện pháp khắc phục nếu phát hiện vấn đề này.
Tiếp theo, tiến hành các kiểm định như Hausman test, Likelihood Test và Breusch-Pagan Test để xác định phương pháp nào phù hợp nhất với bộ dữ liệu này.
Sau khi chọn mô hình, cần kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi để đảm bảo độ tin cậy của ước lượng Nếu phát hiện phương sai thay đổi, có thể khắc phục bằng phương pháp hồi quy GLS, cụ thể là WLS (bình phương bé nhất theo trọng số) cho OLS và GLS trong hồi quy FEM với dữ liệu bảng cân bằng Nếu mô hình gặp phải tự tương quan, cần lưu ý rằng việc kiểm định có thể không đáng tin cậy do chiều thời gian nghiên cứu còn hạn chế.
- Cuối cùng là thảo luận về kết quả nghiên cứu thực nghiệm của phương pháp được chọn.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Thống kê mô tả
Bài viết thống kê mô tả các biến nghiên cứu từ 25 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TPHCM (HOSE) và 25 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ năm 2008 đến 2012 Các biến được tính toán dựa trên báo cáo tài chính và thông tin giao dịch hàng ngày tại hai sở giao dịch này Kết quả thống kê mô tả được trình bày trong bảng 4.1.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến
Biến quan sát Tên biến Cỡ mẫu
Trung bình Độ lệch chuẩn Min Max
Chi phí đại diện của nợ
Chi phí đại diện của nợ
Quyền sở hữu của nhà quản trị MNG 250 0.0705 0.1208 0.0000 0.5940
Sự tập trung quyền sở hữu CONCENT 250 0.5557 0.1700 0.0944 0.9520
Tỷ lệ chi trả cổ tức DP 250 1.0973 7.3434 -11.1111 115.3846
Khả năng sinh lợi PROF 250 0.0635 0.0695 -0.1917 0.3757
Quyền sở hữu của nhà quản trị là biến độc lập đầu tiên trong nghiên cứu, với giá trị trung bình là 7.05% và độ lệch chuẩn 12.08% Các công ty Việt Nam cho thấy nhà quản trị thường sở hữu ít cổ phiếu, với mức tối thiểu là 0% và tối đa 59.4%, phản ánh thực tế rằng nhiều nhà quản trị được thuê để điều hành mà không phải là cổ đông Sự tập trung quyền sở hữu trong các công ty này cũng khá cao, với giá trị trung bình đạt 55.57% và tối đa lên tới 95.2%.
Tỷ lệ nợ ngân hàng trên tổng nợ của các công ty Việt Nam trung bình là 12.48%, với tỷ lệ thấp nhất là 0% và cao nhất là 89.22% Tỷ lệ nợ trung bình là 11.22% với độ lệch chuẩn 17.3%, trong khi giá trị tối thiểu và tối đa nằm trong khoảng 0% đến 65.48% Tỷ lệ chi trả cổ tức trung bình đạt 1.0973, với độ lệch chuẩn là 7.3434; giá trị tối thiểu là -11.11 do một số doanh nghiệp có lợi nhuận âm trên mỗi cổ phiếu, trong khi giá trị tối đa là 115.38 Tỷ lệ nợ ngắn hạn so với tổng nợ trung bình là 82.13%, và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản trung bình là 49.71%, với giá trị tối thiểu 4.02% và tối đa 92.44%.
Khả năng sinh lợi là thước đo hiệu quả, với mức trung bình đạt 6.35% và độ lệch chuẩn 0.0695 Một số công ty thua lỗ đã tạo ra giá trị tối thiểu -19.17% và tối đa 37.57% Quy mô trung bình của các công ty Việt Nam trong mẫu nghiên cứu là 26.63 Cơ hội tăng trưởng trung bình là 0.9124, với độ lệch chuẩn 0.2975, cho thấy cổ phiếu của các công ty Việt Nam đang bị định giá thấp, với giá trị tối thiểu 0.3372 và tối đa 2.6051, cho thấy tiềm năng tăng trưởng.
Chi phí đại diện của nợ theo Mô hình 1 ACDI ở các công ty Việt Nam có trung bình 68.28%, với giá trị tối đa 100% và tối thiểu 13.8%, cho thấy mức chi phí này khá cao Ngược lại, chi phí đại diện của nợ theo Mô hình 2 ACDII chỉ đạt trung bình 14.45%, với giá trị tối đa 64.34% và tối thiểu 0.02%, cho thấy mức chi phí này tương đối thấp.
Phân tích tương quan
Phân tích tương quan giữa tất cả các biến đã được thực hiện nhằm kiểm tra mối liên hệ trong suốt thời gian nghiên cứu thông qua ma trận tương quan Kết quả phân tích được trình bày trong Bảng 4.2, trong đó các biến được xem xét theo mối tương quan từng đôi một.
Bảng 4.2 chỉ ra rằng có nhiều hệ số tương quan với trị tuyệt đối lớn hơn 0.8, cho thấy sự tồn tại của mối tương quan mạnh giữa các biến trong mô hình, dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến trong dữ liệu.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối tương quan dương giữa ACDI và ACDII với hệ số tương quan 0.273 (p < 0.05), cho thấy khi tỷ lệ tài sản không đầu tư vào tài sản cố định tăng 1%, tính thanh khoản của tài sản công ty sẽ tăng 27.3% ACDI cũng có mối tương quan dương và ý nghĩa thống kê với MNG (0.166), SHDEBT (0.595) và PROF (0.272), cho thấy chi phí đại diện của nợ tăng khi quyền sở hữu của nhà quản trị, nợ ngắn hạn và khả năng sinh lợi tăng Ngược lại, ACDI có mối tương quan âm với CONCENT (-0.342), BANK (-0.652), DR (-0.597) và SIZE (-0.251), chỉ ra rằng chi phí đại diện của nợ giảm khi sự tập trung quyền sở hữu, nợ ngân hàng, tỷ lệ nợ và quy mô công ty tăng lên.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến
*: Có ý nghĩa thống kê ở mức p-value < 0.05
ACDII có mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với SHDEBT (0.178) và PROF (0.391), trong khi có mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê với MNG (-0.142), BANK (-0.178), TDEBT (-0.497), DR (-0.219) và SIZE (-0.198) Điều này cho thấy rằng chi phí đại diện của nợ, khi được đo bằng tính thanh khoản của tài sản công ty, sẽ tăng lên cùng với sự gia tăng của nợ ngắn hạn và khả năng sinh lợi, nhưng sẽ giảm khi quyền sở hữu của nhà quản trị, nợ ngân hàng, tổng nợ, tỷ lệ nợ và quy mô công ty tăng lên.
MNG có mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê (p < α (0.05)) với SIZE (hệ số tương quan 0.152) và có mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê (p
Kết quả phân tích cho thấy CONCENT có mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với BANK (hệ số tương quan 0.256), DR (0.361), SIZE (0.45) và mối tương quan âm với SHDEBT (-0.344), tất cả đều đạt mức ý nghĩa p < α (0.05) Ngoài ra, BANK cũng thể hiện mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với TDEBT (0.356) và DR (0.838), với p < α (0.05) Trong khi đó, PROF có mối tương quan âm với chỉ số -0.142, không đạt mức ý nghĩa thống kê.
Kết quả phân tích cho thấy DP có mối tương quan dương với SIZE (0.479) và mối tương quan âm với SHDEBT (-0.854) và PROF (-0.209), với ý nghĩa thống kê (p < 0.05) Điều này chỉ ra sự đa cộng tuyến giữa BANK với DR và SHDEBT SHDEBT có mối tương quan dương với PROF (0.192) và mối tương quan âm với TDEBT (-0.406), DR (-0.963), DP (-0.166), SIZE (-0.496) và Q (-0.149), cho thấy sự đa cộng tuyến với DR TDEBT có mối tương quan dương với DR (0.406), DP (0.523) và SIZE (0.429), nhưng lại có mối tương quan âm với PROF (-0.458) DR có mối tương quan dương với DP (0.156) và SIZE (0.51), trong khi có mối tương quan âm với PROF (-0.281) PROF có mối tương quan dương với Q (0.373), và SIZE cũng có mối tương quan dương với Q (0.284), đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05).
Hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng
Mô hình hồi quy được lựa chọn để phân tích tác động của các biến như quyền sở hữu của nhà quản trị (MNG), sự tập trung quyền sở hữu (CONCENT), nợ ngân hàng (BANK), nợ ngắn hạn (SHDEBT), tổng nợ (TDEBT), tỷ lệ nợ (DR), tỷ lệ chi trả cổ tức (DP), khả năng sinh lợi (PROF), quy mô (SIZE), và cơ hội tăng trưởng (Q) đến chi phí đại diện của nợ (ACDI, ACDII) của các công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 2008-2012 Các phương pháp phân tích bao gồm POOLED REGRESSION, Fixed Effect Model (FEM) và Random Effect Model (REM) sẽ được áp dụng trên dữ liệu bảng.
4.3.1 Phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu mô hình 1
Hồi quy Pooled regression được thực hiện sử dụng dữ liệu bảng của 50 công ty trong vòng 5 năm từ 2008 đến 2012 Kết quả được trình bày ở bảng 4.3
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy Pooled regression mô hình 1
Kết quả hồi quy được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, vì nó có thể gây ra sai tín hiệu và hệ số tác động không đáng tin cậy trong mô hình ước lượng Phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF) được áp dụng để kiểm tra mối tương quan giữa các biến tác động; nếu VIF > 10, hiện tượng đa cộng tuyến được coi là nghiêm trọng, trong khi VIF < 10 cho thấy hiện tượng này không nghiêm trọng Theo bảng 4.4, biến DR và SHDEBT có VIF > 10, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình Để khắc phục tình trạng này, việc loại bỏ biến sẽ được thực hiện.
Bảng 4.4: Kết quả VIF mô hình 1
Biến DR đã bị loại bỏ do chỉ số VIF đạt 22.05, vượt quá ngưỡng 10 Phân tích hồi quy Pooled regression và kiểm tra đa cộng tuyến đã được thực hiện lại, và kết quả đã được cập nhật sau khi loại biến này.
Kết quả từ bảng 4.5 và 4.6 cho thấy tất cả các chỉ số VIF đều nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Hệ số R bình phương đạt 0.6032, cho thấy mức độ phù hợp của mô hình.
Biến SHDEBT có VIF > 10 (VIF = 19.26) nên cần loại bỏ để so sánh R bình phương Sau khi loại bỏ SHDEBT, phân tích hồi quy Pooled regression và kiểm tra đa cộng tuyến được thực hiện lại, với kết quả cho thấy tất cả VIF < 10, cho thấy đa cộng tuyến không nghiêm trọng Hệ số R bình phương đạt 0.6093, cao hơn so với trường hợp loại biến DR (0.6032), do đó biến SHDEBT sẽ bị loại bỏ.
Kết quả hồi quy Pooled regression sẽ được giữ lại sau khi loại bỏ biến SHDEBT Mô hình này sẽ được so sánh với mô hình FEM và REM để xác định mô hình phù hợp nhất Bảng 4.5 trình bày kết quả hồi quy Pooled regression của mô hình 1 sau khi loại bỏ biến DR.
Bảng 4.6: Kết quả VIF mô hình 1 sau khi loại biến DR
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy Pooled regression mô hình 1 sau khi loại biến SHDEBT
Bảng 4.8: Kết quả VIF mô hình 1 sau khi loại biến SHDEBT
4.3.1.2 Hồi quy Fixed Effect Model (FEM)
Phân tích hồi quy dữ liệu bảng sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) được trình bày trong bảng 4.9 Kết quả từ hồi quy FEM sẽ được so sánh với mô hình hồi quy gộp (Pooled regression) và mô hình hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) nhằm xác định mô hình phù hợp nhất.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy FEM mô hình 1
4.3.1.3 Hồi quy Random Effect Model (REM)
Phân tích hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện bằng mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM), với kết quả được trình bày trong bảng 4.10 Kết quả của mô hình REM sẽ được so sánh với mô hình hồi quy gộp (Pooled regression) và mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) nhằm xác định mô hình phù hợp nhất.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy REM mô hình 1
4.3.1.4 So sánh và lựa chọn mô hình phù hợp nhất
Để so sánh mức độ phù hợp giữa hai mô hình Pooled regression và FEM, phương pháp kiểm định Likelihood ratio test được áp dụng với giả thuyết cụ thể.
H 0 : Pooled regression tốt hơn FEM
Kết quả của Likelihood ratio test nằm ở dòng cuối cùng của kết quả hồi quy
FEM và được trình bày ở bảng 4.11
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định Likelihood ratio test mô hình 1
Kết quả cho thấy p-value = 0.0000 < α (0.05) nên bác bỏ giả thiết H0, do đó sử dụng FEM tốt hơn Pooled regression
Để so sánh mức độ phù hợp giữa mô hình hồi quy gộp (Pooled regression) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM), phương pháp kiểm định Breusch-Pagan được áp dụng Giả thuyết kiểm định này nhằm đánh giá sự khác biệt giữa hai mô hình, từ đó xác định mô hình nào phù hợp hơn với dữ liệu nghiên cứu.
H 0 : Pooled regression tốt hơn REM
Kết quả của Breuch and Pagan test được trình bày ở bảng 4.12
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định Breuch Pagan Test mô hình 1
Breuch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects acdi[cty,t] = Xb + u[cty] + e[cty,t]
Kết quả chỉ ra rằng p-value = 0.0000 < α (0.05) nên bác bỏ giả thiết H0, do đó sử dụng REM tốt hơn Pooled regression
Để so sánh mức độ phù hợp giữa hai mô hình REM (Random Effects Model) và FEM (Fixed Effects Model), phương pháp kiểm định Hausman được áp dụng với giả thuyết rằng có sự khác biệt đáng kể giữa hai mô hình này.
Kết quả của Hausman test được trình bày ở bảng 4.13
Kết quả cho thấy rằng p-value = 0.0000 < α (0.05) nên bác bỏ giả thiết H 0 , do đó sử dụng FEM tốt hơn REM
Kết luận: Thông qua kết quả ba sự so sánh trên, mô hình FEM là phù hợp nhất Do đó mô hình FEM được chọn
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định Hausman Test mô hình 1
4.3.1.5 Kiểm định tự tương quan, phương sai thay đổi trên mô hình FEM
Sau khi lựa chọn mô hình FEM phù hợp, các kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi được thực hiện nhằm đảm bảo rằng các ước lượng từ mô hình FEM là đáng tin cậy và hiệu quả hơn.
Kiểm định tự tương quan Để kiểm định tự tương quan mô hình FEM, phương pháp kiểm định Wooldridge test được sử dụng với giả thuyết là:
H 0 : không có tự tương quan bậc 1
Kết quả kiểm định tự tương quan được trình bày ở bảng 4.14
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định tự tương quan trên FEM mô hình 1
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Ho: no first order autocorrelation
Kết quả cho thấy p-value = 0.0000, nhỏ hơn α (0.05), do đó giả thiết H0 bị bác bỏ, cho thấy có sự tự tương quan bậc nhất Tuy nhiên, với khoảng thời gian nghiên cứu chỉ 5 năm, kết quả kiểm định có thể không đáng tin cậy.
Để kiểm định phương sai thay đổi trong mô hình FEM, phương pháp kiểm định Modified Wald Test được áp dụng với giả thuyết cụ thể.
H 0 : không có phương sai thay đổi
Kết quả kiểm định phương sai thay đổiđược trình bày ở bảng 4.15
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi trên FEM mô hình 1
Modified wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
Ho: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i
Kết quả cho thấy p-value = 0.0000 nhỏ hơn α (0.05), do đó giả thiết H0 bị bác bỏ, cho thấy có sự hiện diện của phương sai thay đổi Vì vậy, cần thực hiện các biện pháp khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình FEM.
Khắc phục phương sai thay đổi