TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN GIÁ TRỊ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP CHẾ BIẾN THUỶ SẢN VIỆT NAM

BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 1
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
KHOA: NGÂN HÀNG
*
BÀI NGHIÊN CỨU
TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN GIÁ TRỊ CỦA CÁC
DOANH NGHIỆP CHẾ BIẾN THUỶ SẢN VIỆT NAM
GVHD : PGS.TS Lê Thị Lanh
Nhóm TH : Nhóm 4_NH Đêm 1_K22_3
TPHCM, tháng 09/2013
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
DANH SÁCH NHÓM
STT HỌ VÀ TÊN
1 Trần Ngọc Lan
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 2
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
2 Trần Thị Thanh Loan
3 Nguyễn Ngọc Tiệp
4 Nguyễn Thị Diệu Trang
5 Trương Tuấn Anh
6 Nguyễn Thị Quỳnh Diễm
7 Hà Thị Thanh Xuân
8 Lê Thị Thanh Hòa
9 Đỗ Thị Hoàng Linh
10 Bùi Thị Thu Hoài
11 Võ Thị Bông
MỤC LỤC
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 3
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

………………………………………………………………… 35
TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN GIÁ TRỊ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP
CHẾ BIẾN THUỶ SẢN VIỆT NAM
TÓM TẮT
Mục đích của bài viết này là để điều tra có hay không một cấu trúc vốn tối ưu mà tại đó
công ty có thể tối đa hóa giá trị của nó. Một mô hình hồi quy ngưỡng bảng điều khiển
tiên tiến được áp dụng để kiểm tra bảng điều khiển ngưỡng tác động của cấu trúc vốn đến
giá trị công ty với biến là 92 doanh nghiệp chế biến thủy sản của Việt Nam (SEA) từ năm
2005 đến năm 2010. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng ROE làm tiêu chí đo lường
giá trị công ty và tỷ lệ nợ (DA) làm tiêu chí đại diện cấu trúc vốn và là biến ngưỡng.
Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng hiệu ứng hai ngưỡng tồn tại giữa tỷ lệ nợ và giá trị
công ty. Hiệu ứng là tích cực khi tỷ lệ nợ thấp hơn 59,27%, trong đó ngụ ý rằng vay nợ có
thể nâng cao giá trị công ty. Hiệu ứng là tiêu cực và có xu hướng giảm dần khi tỷ lệ nợ là
giữa (59,27% , 94,60%) và khi tỷ lệ nợ cao hơn 94,60% thì một sự gia tăng hơn nữa trong
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 4
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
vay nợ, sẽ làm suy giảm giá trị công ty. Do đó, chúng tôi kết luận rằng giữa đòn bẩy và
giá trị công ty có một mối quan hệ phi tuyến và mối quan hệ này được biểu thị bằng hình
Parapol lồi. Phần cuối của bài đưa ra kiến nghị cho các doanh nghiệp chế biến thủy sản
(SEA) tại Viêt Nam về việc sử dụng linh hoạt các đòn bẩy tài chính. Cụ thể, SEA không
nên sử dụng các khoản vay hơn 59,27%. Để gia tăng giá trị doanh nghiệp, phạm vi của tỷ
lệ nợ tối ưu nên ít hơn 59,27%.
1. GIỚI THIỆU
Kể từ 60 năm qua, mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp trở thành vấn
đề được tranh cãi nhiều. Các bài nghiên cứu cho kết quả phán đoán về mối quan hệ này.
Mối quan hệ này có thể là tích cực, tiêu cực, hoặc không có ý nghĩa thống kê (Modigliani
và Miller (1958) [30], Modigliani và Miller (1963) [31], Miller (1977) [28], Myers
(1977) [33], Myers và Majluf (1984) [34], Graham (2000) [21]). Tương tự như vậy,
những nghiên cứu thực nghiệm sau cũng cho kết quả như vậy. (Fama và French (1998)
[17], (2001) Booth và cs. [4], Mesquita và José Edson Lara (2003) [32], Joshua(2005)

[26], Mollik (2005) [29], Gulnur Muradoglu và Sheeja Sivaprasad (2006) [20], Pornsit
Jiraporn và Yixin Liu (2007) [36], Walaa Wahid ElKelish (2007) [50], Andreas Stierwald
(2009) [1]).
Kết quả của những nghiên cứu này chỉ ra rằng giá trị doanh nghiệp và cấu trúc vốn là một
hàm tuyến tính, có nghĩa là độ dốc của giá trị doanh nghiệp là không đổi trong tất cả các
tỷ lệ nợ khác nhau. Có nghĩa là hàm hồi quy là giống hệt nhau trên tất cả các quan sát
trong một mẫu. Nhưng trên thực tế với mỗi tỷ lệ nợ khác nhau, nó ảnh hưởng đến giá trị
công ty khác nhau - nó có thể tác động tích cực hay tiêu cực đến giá trị công ty (Chien-
Chung Nieh, Hwey-Yun Yau, và Wen-Chiến Liu (2008) [8], Tsangyaao Chang, Kuei-Chiu
Lee, Yao-Men Yu và Chia-Hào Lee (2009) [41], Yu Shu-Cheng, Yi-Pei Liu và Chu
Dương Chiến (2010) [43]).
Việt Nam có nhiều ưu điểm vượt trội để phát triển ngành công nghiệp chế biến thủy sản.
Đây là một trong những ngành xuất khẩu chủ lực, đóng góp khoảng 4% GDP của nền
kinh tế trong năm 2010. Hiện nay, sản phẩm thủy sản của Việt Nam đã được xuất khẩu
sang 155 thị trường trên thế giới, trong đó ba thị trường chính là EU, Mỹ và Nhật Bản,
chiếm 60,6% kim ngạch xuất khẩu. EU chiếm 26% thị phần xuất khẩu của Việt Nam,
Nhật Bản và Hoa Kỳ chiếm khoảng 17,8% và 16,9%. Đặc điểm của các doanh nghiệp
chế biến thủy sản của Việt Nam có quy mô nhỏ, mới được thành lập, bán thủ công lao
động, công nghệ chế biến lạc hậu. Số lượng niêm yết các doanh nghiệp trên thị trường
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 5
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
chứng khoán còn ít. Hơn nữa, ngành này khả năng sinh lời thấp, nguy cơ phá sản cao
(Cường (2010) [35]) thị trường đầu ra có nhiều rào cản, hạn chế về vốn và nhiều lý do
khác. Với doanh nghiệp có vay nợ thì lãi phải trả là lý do. Với sự gia tăng của lãi suất như
hiện nay, chi phí tài chính đã tăng đáng kể trong năm nay, dẫn đến giảm lợi nhuận của
ngành công nghiệp thủy sản trong năm 2010, nhiều doanh nghiệp đã phải đóng cửa và
tuyên bố phá sản. Từ thực tiễn trên, nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến giá trị
doanh nghiệp sẽ giúp các doanh nghiệp SEA đưa ra quyết định cấu trúc vốn phù hợp. Cụ
thể, làm thế nào để sử dụng nợ một cách hợp lý, khi nào thì cần gia tăng các khoản nợ để
gia tăng giá trị doanh nghiệp, khi nào thì cần giới hạn vay nợ để giảm thiểu rủi ro, giảm

nguy cơ thiệt hại cho doanh nghiệp.
Trong nghiên cứu này cho thấy cấu trúc vốn nào mà khoản nợ sẽ có tác động tích cực khi
làm tăng giá trị doanh nghiệp, cấu trúc vốn nào mà các khoản nợ sẽ có tác động tiêu cực
khi làm giảm giá trị của doanh nghiệp. Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy ngưỡng
của Hansen (1999) [24] và tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm của Chien-Chung
Nieh, Hwey-Yun Yau, và Wen-Chien Liu (2008) [8], Yu Shu-Cheng, Yi-Pei Liu để xây
dựng mô hình hồi quy ngưỡng để điều tra tác động của cấu trúc vốn trên giá trị doanh
nghiệp của SEA.
Bài viết này được chia thành sáu phần. Phần thứ hai sau đây xem xét các kết quả của các
bài lý thuyết trước đó của các bài nghiên cứu thực nghiệm. Phần thứ ba thảo luận về
phương pháp và mô hình nghiên cứu. Phần thứ tư thảo luận về thu thập dữ liệu và
phương pháp. Phần 5 thảo luận về kết quả nghiên cứu, và phần cuối cùng tóm tắt kết quả
và đưa ra kiến nghị.
2. Tổng quan và kết quả nghiên cứu trước đây.
Cấu trúc vốn của một công ty liên quan đến sự hỗn hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu mà
công ty sử dụng trong việc điều hành công ty của mình. Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn
và giá trị công ty đã là chủ đề của cuộc tranh luận chặt chẽ này. Trong phần cơ sở lý
thuyết, cuộc tranh luận đã tập trung vào việc có một cơ cấu vốn tối ưu cho một công ty để
tối đa hóa giá trị của công ty.
Cuộc tranh luận dựa trên sự liên quan giữa cơ cấu vốn với giá trị công ty đã tiến triển từ
mô hình học thuật tới thực hành thực tế từ nghiên cứu Modigliani & Miller (1958). Trong
thị trường hoàn hảo, cấu trúc vốn theo Modigliani và Miller (1958) đã lập luận rằng giá
trị công ty không phụ thuôc vào cấu trúc vốn của công ty, và không có cấu trúc vốn tối ưu
cho một công ty cụ thể. Tuy nhiên, Modigliani và Miller (1958) giả định trong thị trường
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 6
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
hoàn hảo: chẳng hạn như không có chi phí giao dịch, không có thuế, thông tin đối xứng
và tỷ lệ vay giống hệt nhau, và nợ miễn phí rủi ro, thì mâu thuẫn với các hoạt động trong
thưc tại.
Trong phần viết tiếp theo của họ, Modigliani và Miller (1963) đã giải tỏa giả định của họ

bằng cách kết hợp những lợi ích thuế doanh nghiệp như yếu tố quyết định cấu trúc vốn
của doanh nghiệp. Các tính năng chính của thuế là sự ghi nhận quan tâm là chi phí được
khấu trừ thuế. Một công ty đóng thuế nhận được một phần bù đắp từ "lá chắn thuế" trong
bản chất của việc đóng thuế thấp. Nói cách khác, giá trị công ty được tăng lên thông qua
việc sử dụng nợ trong cấu trúc vốn, do thuế
khấu trừ các khoản thanh toán lãi vay. Đây là một sự thừa nhận ngầm trong đó cấu trúc
vốn ảnh hưởng đến giá trị công ty. Do đó, Modigliani và Miller (1963) đề xuất, các công
ty nên sử dụng vốn vay càng nhiều càng tốt để tối đa hóa giá trị của họ.
Tương tự như đề xuất của Modigliani và Miller (1963), Miller (1977) đã kết hợp cả hai
loại thuế doanh nghiệp và thuế cá nhân vào mô hình của mình. Theo Miller (1977), giá trị
của công ty phụ thuộc vào mức độ tương đối của từng mức thuế suất, so với hai người
kia. Miller (1977) chỉ ra rằng mức độ tương đối của từng mức thuế suất xác định giá trị
doanh nghiệp, và đạt được từ việc sử dụng nợ có thể là nhỏ hơn so với những gì đã được
đề xuất theo Modigliani và Miller (1963). Trong một nghiên cứu gần đây, Graham (2000)
cho rằng các lợi ích về thuế vốn hóa các khoản nợ là bằng 10 phần trăm của giá trị công
ty và hình phạt thuế cá nhân làm giảm lợi ích này xuống xấp xỉ khoảng hai phần ba trước
khi có Đạo luật cải cách thuế năm 1986 và thấp hơn một chút so với một nửa trước kia
sau khi cải cách.
Những lý thuyết khác đã được cải tiến để giải thích cấu trúc vốn của công ty bao gồm
chi phí phá sản,lý thuyết đại diện, và lý thuyết xã hội. Những lý thuyết này đã được thảo
luận lần lượt.
Theo lý thuyết Cân bằng tĩnh được phát triển bởi Myers vào năm 1977. Myers (1977) cho
thấy rằng cấu trúc vốn tối ưu không tồn tại. Tối đa hóa giá trị doanh nghiệp sẽ tìm thấy
một cấu trúc vốn tối ưu bằng cách kinh doanh ra lợi ích và chi phí vay nợ. Do đó,giá
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 7
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
trịcông tysẽ là giá trị củacông tynếusử dụng vốn vaycộng với giá trịhiện tại củalá chắn
thuếtrừ đi giá trịhiện tại củachi phí phá sảnvàchi phí đại diện.
Lý thuyếttự do phân tích được đề xuất bởiMyers(1984) vàMyersvàMajluf(1984) cho thấy
rằng có mộthệ thống phân cấpưu đãiđối với cáccông tytài chính cho cáckhoản đầu tưcủa

họcóvàkhông cótỷ lệ nợmục tiêuđược xác định rõ. Cáckết luận rút ratừ lý thuyếttự do
phân tíchlà cómộthệ thống phân cấpưu đãiđối với cáccông tytài chính cho cáckhoản đầu
tưcủa họ. Lý thuyết này chorằng các công tytài trợ chonhu cầu của họ, ban đầu bằng cách
sử dụng quỹnội bộđược tạo ra, như thu nhập chưa phân phối, nơi không cósự tồn tại
củathông tinbất đối xứng, bên cạnh bởinợít rủi ro hơnnếunguồn vốn bổ sunglà cần thiếtvà
cuối cùngcủavấn đềvốnbên ngoàinguy hiểmđể trang trảibất kỳyêu cầu còn lại về vốn.
Thứ tựưu tiênphản ánhchi phítương đối củatài chínhlà sự khác nhau giữacác nguồntài
chính khác nhau
Fama vàFrench(1998)đã phân tích mối quan hệgiữa cácloại thuế, quyết định tài chính
vàgiá trịcủa công ty, kết luận rằngcác khoản nợkhông thừa nhậnlợi ích về thuế. Bên cạnh
đó,mức độđòn bẩycaotạo racác vấn đềgiữa các cổ đôngvà chủ nợđã dự đoán rằngmối
quan hệtiêu cực giữađòn bẩyvà lợi nhuận.Vì vậy, thông tin tiêu cựcliên quan tới nợvà lợi
nhuậnlàm lu mờcáclợi ích về thuếcủa các khoản nợ.
Graham(2000) đã kết luận rằngcác công tylớnvà có lợi nhuận thườngđưa ra mộttỷ lệ
nợthấp. Booth et al. (2001) đã phát triển một nghiên cứuđể cố gắngliên quancấu trúc vốn
ở nhiều quốc gia với những thị trườngtài chínhrất khác nhau.Họ kết luận rằngcác biếncó
ảnh hưởng đếnsự lựa chọn cấu trúc vốncủacác công tylà như nhau,mặc dù cósự khác biệt
lớndothị trường tài chính. Bên cạnh đó,họ kết luận rằnglợi nhuậncómột mối quan
hệnghịch biến vớicấp độ nợvà độ lớn củacông ty.
MesquitavàLara(2003) được tìm thấy trongnghiên cứu của mìnhrằng mối quan hệgiữatỷ
suất lợi nhuậnvànợchỉ ramột mối quan hệtiêu cực đối vớinguồn tài chính dàihạn. Tuy
nhiên, họ đã tìm thấymột mối quan hệtích cực đối vớitài chính ngắn hạnvànguồn vốn.
Một số nghiên cứu khácnhưGulnurMuradogluvàSheejaSivaprasad(2006),
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 8
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
AndreasStierwald(2009)] cũng tìm thấy mộtmối quan hệtiêu cựcgiữa tỷ suất lợi
nhuậnvànợ.
Joshua Abor (2005) đã tìm thấy trongnghiên cứu của mìnhmối quan hệ tích cựcgiữatỷ
suất nợ ngắn hạn so với tổng tài sàn và ROE. Tuy nhiên, họ đã tìm thấymột mối quan
hệtiêu cực giữa tỷ suất nợ dài hạn so với tổng tài sản và ROE.Liên quan đến cácmối quan

hệ giữatổng nợvà tỷ lệlợi nhuận, kết quả cho thấymộtliên kếttích cựcđáng kểgiữatỷ lệtổng
nợtrên tổng tài sảnvà lợi nhuận trênvốn chủ sở hữu. Mallik(2005) [35], người phát hiện
rarằng có mộtmối liên hệ thuậngiữađòn bẩyvà hiệu suất.
PornsitJirapornvàYixinLiu(2007)phân tíchmối quan hệ giữa cấu trúc vốn, Staggered
Boardsvà giá trịCông ty. Kết quả nghiên cứukhông cótác động tiêu cựcđáng kể đếngiá trị
công tydođòn bẩyquá mức.WalaaWahidElKelish(2007)điều tratác động củacơ cấu tài
chínhtrêngiá trị công ty. Kết quả thực nghiệmcho thấy,tỷ suất nợtrên vốn chủ sở
hữukhông ảnh hưởng đếngiá trị công ty.
Giá trị của công ty vì vượt qua mức đòn bẩy tài chính. Walaa Wahid ElKelish (2007)
[42] tìm hiểu và nghiên cứu khía cạnh cấu trúc tài chính ảnh hưởng đến giá trị công ty.
Kết quả thực nghiện cho thấy tỉ lệ nợ không ảnh hưởng đến giá trị công ty. Chien-Chung
Nieh, Hwey-Yun Yau, và Wen-Chien Liu (2008) [8] cho thấy một hệ số nợ tối ưu. Kết
quả cho thấy các công ty ngành điện niêm yết trên thị trường chứng khoán Đài loan
không nên có tỷ lệ nợ vượt quá 51.57% và không nên nhó hơn 12.37% để đảm bảo tăng
giá trị công ty tỷ lệ nợ nên ở mức 12.37% đến 28.70%. Yu-Shu Cheng, Yi-Pei Liu and
Chu-Yang Chien (2010) [43] phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị công ty ở
Trung Quốc. Nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng để kiểm tra tỷ lệ đòn bẩy
tài chính giữa 650 chứng khoán hạng A niêm yết trong khoảng thời gian 2001 đến 2006.
Nghiên cứu này sử dụng tỷ lệ ROE (Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu) như việc đại diện
cho giá trị công ty và tỷ lệ nợ trên tài sản như là biến ngưỡng. Kết quả thực nghiệm
khẳng định mạnh mẽ rằng có 3 ngưỡng tỷ lệ nợ ảnh hưởng đến giá trị công ty. Bên cạnh
đó mối tương quan giữ tỷ lệ nợ dưới 53.97% làm tăng giá trị công ty, mức tăng giá trị
công ty vẫn tồn tại ở tỷ lệ nợ khoảng giữa 53.97% và 70.48%. Giá trị công ty bắt đầu
giảm xuống ở ngưỡng 70.48% đến 75.26% và trên mức 75.26% mở rộng vấn đề của
nghiên cứu là tỷ lệ đòn bẩy tài chính và giá trị công ty nên ở dưới mức 70.48% là tối ưu
cho việc làm tăng giá trị công ty.
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 9
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Tóm lại, không có một lý thuyết chung nào cho sự lựa chọn tỷ lệ nợ. Có các nhìn khác
nhau liên quan đến lựa chọn cấu trúc tài chính. Bài nghiên cứu này sử dụng mô hình hổi

quy ngưỡng của Hansen và tham khảo kết quả thực nghiệm của Chien-Chung Nieh,
Hwey-Yun Yau, và Wen-Chien Liu (2008) [8], Yu-Shu Cheng, Yi -Pei Liu và Chu-
Yang Chien (2010) [43] để sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng cho các doanh nghiệp chế
biến thủy sản tại Việt Nam.
3.Phương pháp nghiên cứu
3.1 Mô hình hồi quy ngưỡng
3.1.1 Mô hình
Mô hình hồi quy ngưỡng được Hansen sử dụng năm 1999, mô hình này sử dụng dữ liệu
cân bằng {y
t
, q
t
, x
t
,1≤i≤n, 1≤t≤T} trong đó i là số lượng các mẫu dự liệu chéo, t khoảng
thời gian dữ liệu, y
t
là biến phụ thuộc, q
t
là biến ngưỡng, x
t
là biến độc lập.
Mô hình ta có như sau:
Y
it
= µ
i
+ ß’
1
x

it
I(q
it
≤ ) + ß’
2
x
it
I(q
it
≤ ) +
it (1)
Trong đó I là một hàm bởi vậy mô hình sẽ được nhấn mạnh như sau:
Giả sử , ) mô hình có thể viết lại như sau
y
it
= µ
i
+ ß’x
it
( ) +
it (2)
công thức trên, chúng ta biết rằng khi biến ngưỡng q
t
nhỏ hơn hoặc lớn hơn biến mẫu
chia thành 2 nhóm , .
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 10
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Từ
1 2
biến độc lập x

it
không đổi theo thời gian và biến cũng
không đổi, sai số
it
cũng tuân theo giả định (
it
~ iid (0, σ
2
)) trong khi đó trung
bình bằng 0 còn phương sai bằng σ
2
. Mở rộng mô hình còn tồn tại các biến không đồng
nhất. Khi T giữ nguyên là hằng số và n tiến tới mô hình này cũng nhận kết quả
tương tự
3.1.2 Ước tính mô hình hồi quy ngưỡng đơn.
Mô hình truyền thống loại bỏ ảnh hưởng của µ
i
phải gạch bỏ những trung bình như trung
vị…Mô hình này dễ hiểu là mô hình hồi quy tuyến tính nhưng yêu cầu mở rộng ra mô
hình phi tuyến tính.
Bởi vậy paper dẫn tới trung bình hàm tại công thức (1)
i
=
i
+ß’
it
( ) +
it (3)
Trong đó
i

= ,
i
= và
i
( ) = =
Hàm (2) – Hàm (3) ta có :
y
*
i
= ß
*
x
*
i
( ) +
*
i
trong đó y
*
i
= y
it
-
i
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 11
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
x
*
i
( ) = ( ) -

it
( )
*
i = it - it
Tất cả các con số dữ liệu và các sai số được bước hai và các tiếp theo đó được sắp xếp và
được định nghĩa như sau:
y
*
i
= , x
*
i
( ) = và e
*
i
=
Dựa vào định nghĩa Y
*
và X
*
( ) và e* để công thức (4) sẽ được viết lại như sau:
* * *
( )Y X e
γ β
= +
(5)
Sau khi xác định được biến γ, ta có thể sử dụng ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS)
để tìm hệ số β (độ dốc) theo công thức sau:
(6)
Phần dư của vector hồi quy, . Trong khi đó, tổng bình

phương các lỗi được tính như sau:
(7)
Theo Chan (1993) và Hansen (1999) thì để ước tính γ, cách đơn giản nhất là tối thiểu hóa
tổng bình phương các lỗi(7). Theo đó, ước tính bình phương nhỏ nhất của γ là:
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 12
( )
1
* * * *
ˆ
( ) ( ) ( ) ( )X X X Y
β γ γ γ γ
−
′ ′
=
* * *
ˆ
ˆ
( ) ( )e Y X
γ β γ
= −
( )
(
)
1
* * * * * * * *
1
ˆ ˆ
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )S e e Y I X X X X Y
γ γ γ γ γ γ γ
−

′
′ ′ ′ ′
= = −
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
(8)
Tuy nhiên, số lượng biến quan sát trong một trường hợp nhất định có thể quá ít hoặc bằng
không khi xác định được giá trị ngưỡng . Do đó, để giá trị ngưỡng đạt tối ưu, cần
đưa ra mức giới hạn 1% hoặc 5% (hoặc bất kỳ tỷ lệ % nào) số lượng biến quan sát. Sau
khi xác định được , hệ số ước lượng (độ dốc) được ước tính bằng công thức .
Vector phần thặng dư và phương sai phần thặng dư:
(9)
3.1.3 Kiểm định giá trị ngưỡng
Dựa vào giới hạn tuyến tính phương trình (1), giả thiết không được đưa ra trong trường
hợp tác động của giá trị ngưỡng không tồn tại H
0
: β
1
= β
2
. Giả thiết này thường được gọi
là “Davies” (Davies, 1977, 1987) và đã được kiểm định lại bởi Andrews và Ploberger
(1994), Hansen (1996). Theo đó, với giả thiết không, tác động của giá trị ngưỡng không
tồn tại, mô hình được viết lại như sau:
(10)
Sau khi chuyển đổi tác động tĩnh được thực hiện, ta có:
(11)
Hệ số hồi quy β
1
có thể được ước tính bằng ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS), theo
đó ta có thể tính được , thặng dư và tổng bình phương thặng dư . Tại

điểm này, tỷ số hợp lý của giả thiết không được tính như sau:
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 13
1
ˆ
argmin ( )S
γ
γ γ
=
ˆ
( )
γ
ˆ
( )
γ
ˆ
( )
γ
ˆ ˆ
ˆ
( )
β β γ
=
* *
ˆ
ˆ ˆ
( )e e
γ
=
2 * *
1

1 1
ˆ
ˆ ˆ ˆ
( )
( 1) ( 1)
e e S
n T n T
σ γ
′
= =
− −
1it i it it
y x e
µ β
′
= + +
* * *
1
( )
it it it
y x e
β γ
′
= +
1
ˆ
β
*
ˆ
( )

it
e
* *
0
ˆ ˆ
( )
it it
S e e
′
=
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
(12)
Phân phối tiệm cận của F
1
không chuẩn, và kiểm soát chặt việc phân phối . Hansen
(1996) đã thu thập được phân phối tiệm cận cấp 1 bằng phương pháp Boostrapping và
thấy rằng P-value đạt giá trị hiệu quả. Do đó, phân phối tiệm cận F
1
của giả thiết không
bằng việc sử dụng phương pháp Boostrapping hoàn toàn phụ thuộc vào P-value. Khi P-
value nhỏ hơn giá trị ngưỡng, giả thiết không bị bác bỏ.
3.1.4 Phân phối tiệm cận giá trị ngưỡng ước tính
Trong trường hợp có tác động của giá trị ngưỡng (β
1
≠β
2
), Chen (1993) và Hansen (1999)
đã chỉ ra rằng γ nhất quán với γ
0
(giá trị thực của γ) và phân phối tiệm cận không chuẩn.

Hansen (1999) cho rằng cách tốt nhất để tạo khoảng tin cậy cho γ là tạo ra một vùng chấp
nhận bằng cách sử dụng phép thử dựa vào phân số khả năng trên γ. Khi giá trị LR
1
(γ
0
) đủ
lớn để P-value nằm ngoài khoảng tin cậy, ta có thể bác bỏ giả thiết không H
0
. Điều này có
nghĩa là γ≠γ
0
. Phương pháp thử được thực hiện như sau:
Bước đầu kiểm định giả thiết không H0: γ=γ0 và ước tính giá trị xấp xỉ tối đa:
(13)
Giá trị thống kê tại phương trình (13) khác với giá trị tại phương trình (12). LR
1
(γ
0
) là để
kiểm định H
0
: γ = γ
0
, phép thử này dùng để xác định xem giá trị ngưỡng ước tính có bằng
giá trị ngưỡng thực hay không. Trong khi F
1
kiểm định H
0
: β
1

= β
2
, dùng để kiểm định
xem giá trị ngưỡng có tồn tại hay không.
Hansen (1999) chỉ ra rằng khi giả thiết H
0
: γ = γ
0
chuẩn và gặp tiệm cận LR
1
(γ) → ,
khi n→∞, là một biến ngẫu nhiên của một phân bổ xác suất:
(14)
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 14
0 1
1
2
ˆ
( )
ˆ
S S
F
γ
σ
−
=
2
k
χ
( )

1
1
2
ˆ
( ) ( )
( )
ˆ
S S
LR
γ γ
γ
σ
−
=
d
ξ
ξ
( )
2
( ) 1 exp( / 2)P x x
ξ
≤ = − −
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Khi n→∞, (β1 - β2)→0 thì kích thước mẫu lớn hơn và giá trị phương sai nhỏ hơn sẽ nằm
ở giữa hai hệ số (độ dốc). Tuy nhiên nếu tác động của giá trị ngưỡng quan trọng, thì giá
trị ngưỡng (không phụ thuộc vào mức độ) có thể được ước tính một cách chính xác.
3.1.4 Phân phối tiệm cận của ngưỡng ước lượng:
Khi có một tác động ngưỡng (β1 ≠ β2) , Chan (1993) và Hansen (1999) đã chỉ ra rằng γ
thì thích hợp với γ
0

(giá trị thực của γ) và phân phối tiệm cận thì bất chuẩn cao. Hansen
(1999) tranh cãi rằng cách tốt nhất để thiết lập độ tin cậy cho γ là thiết lập “miền không
bác bỏ” sử dụng thông số tỷ lệ hợp lý để kiểm tra γ. Khi giá trị của LR1 (γ
0
) đủ lớn để P-
value vượt ra ngoài độ tin cậy, điều đó có nghĩa rằng chúng ta đủ cơ sở để bác bỏ giả
thuyết H
0
. Điều này có nghĩa rằng giá trị γ ngưỡng ước lượng không ngang bằng với giá
trị ngưỡng thực tế γ
0
. Phương pháp kiểm tra như sau:
Bước đầu tiên là kiểm tra giả thuyết rỗng H
o
: γ = γ
0
, và khoảng ước lượng tối đa là:
Ghi chú rằng công thức thông số (1) đang kiểm tra một giả thuyết khác biệt từ công thức
thông số (12) đã được giới thiệu ở phần trước. LR1 (γ
0
) đang kiểm tra giả thuyết H
0
: γ =
γ
0
. Nói cách khác khác, nó dùng để kiểm tra liệu ngưỡng giá trị ước lượng có ngang bằng
với ngưỡng giá trị thật. Trong khi F1 thì để kiểm tra liệu giả thuyết H
0
: β1 = β2. Nói cách
khác, nó được dùng để kiểm tra liệu tác động ngưỡng có tồn tại hay không. Hansen

(1999) chỉ ra rằng khi giả thuyết rỗng H
0
: γ = γ
0
đứng và gặp giả thuyết LR1(γ) → dξ ,
khi n tiến đến vô cùng ξ là một giá trị ngẫu nhiên của một phân phối xác suất:
Khi n tiến đến vô cùng, (β2 – β1) tiến đến 0, điều này ngụ ý rằng kích thước mẫu càng
lớn, thì phương sai giữa độ dốc của hai phần càng trở nên nhỏ. Tuy nhiên, nếu tác động
ngưỡng đủ cơ sở, giá trị ngưỡng (bất chấp mức độ) có thể được ước lượng chính xác.
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 15
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Phân phối tiệm cận được suy ra từ công thức (14) là giới hạn. Độ tin cậy xấp xỉ có thể
suy ra từ công thức (14). Hàm nghịch đảo của công thức (14) có thể suy ra như sau:
từ cái mà dễ tính toán giá trị giới hạn. Ví dụ, 10% giá trị giới hạn là 6.53, 5% kà 7.35 và
1% là 10.59. Khi độ tin cậy là α là 1 LR1(γ0) > C(α), chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết
H0: γ = γ
0
, như vậy giá trị ngưỡng thực không bằng giá trị ngưỡng ước lượng.
3.1.5. Ước lượng của phân phối tiệm cận của hệ số góc (độ dốc)
Công thức ước lượng β^ = β^ (γ^) dưới ảnh hưởng của giá trị ước lượng ngưỡng. Điều
này làm cho khó hơn để xác định β. Chan (1993) và Hansen (1999) đã chỉ ra rằng khi ước
lượng ngưỡng bằng với giá trị ướng lượng thực, thì β^ = β^ (γ^). Do đó, β^ thì gần với
phân phối thường và ma trận hiệp phương sai như sau:
Trong ước lượng độ tin cậy của γ, có lỗi xảy ra với giả thuyết iid; tuy nhiên, trong ước
lượng tham số độ dốc, giả thuyết có thể được mở rộng ra. Nếu cho phép lỗi tồn tại trong
điều kiện phương sai không đồng nhất, ma trận hiệp phương sai của β^ như sau:
3.1.6 Mô hình đa ngưỡng
Mô hình (1) là mô hình đơn ngưỡng. Tuy nhiên, trong thực tiễn, nhiều ngưỡng có thể
xuất hiện. Dưới đây là một giải thích của mô hình hai ngưỡng:
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 16

BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Khi giá trị ngưỡng γ 1= γ2 . Có thể mở rộng phương pháp của mô hình hai ngưỡng
thành mô hình nhiều ngưỡng (γ 1, γ 2, γ 31, …, γ n).
a.Mô hình ước lượng đa ngưỡng:
Khi (γ1, γ2) được biết, đường tham số độ dốc (β1, β2, β3) có thể được ước lượng với
OLS (ordinary least square) – phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất để tính tổng
bình phương của lỗi S(γ1, γ2). Tuy nhiên, quá trình thì quá phức tạp và nó đòi hỏi xấp xỉ
N2 = (nT)
2
để dần xác định bằng Grid search.
Một lý thuyết đáng chú ý cho phép chúng tôi thoát khỏi gánh nặng tính toán này. Nó
được tìm ra (Chong, 1994 [6]; Bai, 1997 [2]; Bai and Perron, 1998 [3]) trong mô hình đa
điểm thay đổi rằng ước lượng liên tục là phi mâu thuẫn. Phương pháp thực hiện như sau:
Bước thứ nhất, để cho S1(γ) là tổng ngưỡng đơn của bình phương lỗi như đã xác định ở
(7) và để γ1^ là ước lượng ngưỡng mà tối thiểu S1(γ). Phân tích của Chong và bai đề
nghị rằng γ1^ sẽ phi mâu thuẫn với hoặc γ1 hoặc γ2 (tuỳ theo cái nào ảnh hưởng mạnh
hơn)
Sau khi cố định bước thứ nhất, sự ước lượng là γ1^. Sự lựa chọn điều kiện của ngoo trong
bước hai như sau:
Ước lượng ngưỡng của bước thứ hai như sau:
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 17
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Ước lượng không thể chấp nhập quá ít quan sát trong bất cứ khoảng nào. Do đó, trong
công thức (2), một điều kiện để giới hạn số quan sát tối thiểu trong ba khoảng đã được
thêm vào. Bai (1997) tìm ra rằng, γ
r
2
^ nắm giữ tác động dần trong khi γ1^ không như
vậy. Điều này là do γ1^ được suy ra bằng cách tính toán sự dôi ra của tổng bình phương
trong mô hình đơn ngưỡng. Do đó, để điều này tác động đến một ngưỡng là lôi thôi và

γ
r
2
^ nắm giữ tác động dần. Có thể làm giảm bớt γ1^ bằng cách ước lượng bước thứ ba.
Bước thứ ba là để lần đầu tiên điều chỉnh γ
r
2
^
của bước thứ hai. Tại điểm này, điều kiện chọn của các ngưỡng ở bước thứ ba như sau:
Chiết xuất hơn ước lượng ngưỡng như sau:
Bai (1997) chỉ ra rằng sự chiết xuất ước lượng γ
r
1
^ thì phân phối tiệm cận ở ước lượng
điểm thay đổi, và chúng tôi kỳ vọng đạt được kết quả tương tự khi hồi quy ngưỡng.
b.Xác định số ngưỡng:
Dựa vào những mô hình đã được đề cập ở phần trước (18), có thể rằng không có ngưỡng
nào, chỉ một ngưỡng hoặc hai ngưỡng. Trong mô hình đơn ngưỡng đề nghị rằng thông số
F
1
đã được sử dụng để kiểm tra liệu có một ngưỡng đơn hay không có ngưỡng. Phương
pháp khởi động có thể dùng để ước lượng dần P_value. Nếu thông số F
1
bác bỏ giả thuyết
rỗng, nó có thể được kiểm tra tốt hơn liệu có một hay hai ngưỡng. Có thể s uy ra, trong
ước lượng ở bước hai, tổng bình phương tối thiểu còn dôi ra S
r
2
(γ2) và ước lượng
phương sai . Do đó, thông số tỷ lệ thích hợp để kiểm tra một hay hay

ngưỡng như sau:
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 18
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Khi thông số F
2
bác bỏ giả thuyết rỗng, có nghĩa là hai ngưỡng có tồn tại.
c. Xây dựng khoảng tin cậy:
Rất cần thiết để xây dựng khoảng tin cậy cho 2 ngưỡng (threshold) tham số(γ
1
,γ
2
).
Bai(1997) sử dụng “mô hình điểm thay đổi” và thấy rằng những dự đoán
ngưỡng(threshold) ban đầu và rằng mô hình 1 ngưỡng (threshold) tin cậy giống với phân
phối tiệm cận. vì vậy, khoảng tin cậy nên được xây dựng theo cách của mô hình 1
ngưỡng. Do đó,
LR
2
r
(γ)= S
2
r
(γ) - S
2
r
(γ)
2
r
))/σ2 hay LR
1

r
(γ)= S
1
r
(γ) - S
1
r
(γ)
1
r
))/σ2
S
2
r
, S
1
r
được tính như công thức 19, 21 . Vì vậy, khoảng tin cậy của (1-α)% của γ (1) và γ
(2) có thể được tính bằng LR
1
r
(γ) ≤ C(α) và LR
2
r
(γ) ≤ C(α).
3.2.1 Xây dựng những mô hình hồi quy ngưỡng phân phối cho những nghiên cứu
vào các doanh nghiệp thủy sản ở Việt Nam:
3.2.1.Mô hình
Theo như thuyết thương mại về cấu trúc vốn , khi tỷ lệ nợ tăng lên, lá chắn thuế về
chi phí lãi vay tăng lên, tuy nhiên nói cách khác những chi phí liên quan đến đòn bẩy tài

chính nâng lên để bù đắp ảnh hưởng của tỷ lệ nợ đến giá trị doanh nghiệp. Vì vậy mục
đích của bài nghiên cứu này là kiểm tra liệu có ảnh hưởng của ngưỡng tồn tại giữa cấu
trúc vốn và giá trị doanh nghiệp hay không. Chúng tôi giả định rằng có ba tỷ lệ nợ tối ưu
nhất tồn tại và cố gắng để sử dụng mô hình ngưỡng để dự đoán tỷ lệ này, cái mà có thể
thể hiện mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp cũng như giúp những nhà
quản lý tài chính đưa ra cấu trúc vốn doanh nghiệp thích hợp hơn.
Bài nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy ngưỡng của Hessen (1999) (24) và tham
chiếu nghiên cứu thực nghiệm của Chen Chung Nieh, Hwen-Yun Yau, và Wen Chien Liu
(2008) (8), Yu Shu Cheng, Yi Pei Liu và Chu Yang Chien (2010) (43) để xây dựng mô
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 19
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
hình hồi quy ngưỡng phân phối để nghiên cứu về ảnh hưởng của cấu trúc vốn và giá trị
doanh nghiệp thủy sản ở Việt Nam
Chúng tôi xây dựng mô hình như sau:
ROE
it
= {µ
i
+ θ’h
it-1
+β
1
D
it-1
+ ε
it
if D
it
≤γ
µ

i
+ θ’h
it-1
+β
2
D
it-1
+ ε
it
if D
it
≥γ
Trong đó: =
1, 2
) và h
it-1
= (SIZE
it-1,
SG
it-1
)’; ROE
it
đại diện cho giá trị
doanh nghiệp; D
it-1
(tỷ lệ nợ) là một biến giải thích và cũng là biến ngưỡng, y là một giá
trị ngưỡng lý thuyết đặc biệt . Chúng tôi kết hợp hai biến (h
it-1
) để mà tách biệt ảnh hưởng
của những nhân tố khác cái mà có những ảnh hưởng dự báo được lên giá trị doanh

nghiệp. Có ba biến kiểm soát gồm SIZE
it -1
: quy mô doanh nghiệp, SG
it-1
: tỷ lệ tăng
trưởng của doanh thu,
1 2
đại diện cho những giả định hệ số tương quan về
những biến kiểm soát. µ
i
là một ảnh hưởng đã được cố định để hiểu thấu về lý thuyết
những công ty khác nhau dưới những điều kiện hoạt động khác nhau, β
1
là ngưỡng tương
quan khi giá trị ngưỡng thì cao hơn γ; sai số ε
it
phải tuân theo giả định iid(
eit
∼iid(0,σ
2
)), ở
đó trung bình là bằng 0, và phương sai là σ
2
, I đại diện cho cho những doanh nghiệp khác
nhau và t đại diện cho khoảng thời gian khác nhau.
Nếu có tồn tại 2 ngưỡng, thì mô hình có thể được xác định như sau:
Mô hình 26:
ROE
it
= {µ

i
+ θ’h
it-1
+β
1
D
it-1
+ ε
it
if D
it
≤γ
1
µ
i
+ θ’h
it-1
+β
2
D
it-1
+ ε
it
if γ
1
<D
it
≤γ
2
µ

i
+ θ’h
it-1
+β
3
D
it-1
+ ε
it
if D
it
≥γ
2
Điều này có thể được mở rộng với (γ1, γ2, γ3, γ4…….γn).
Xây dựng mô hình ngưỡng đơn biến (25) và mô hình đa ngưỡng (26) là phù hợp hoàn
toàn với mô hình gốc của Hessen (1999) và nghiên cứu thực nghiệm cuả Chen Chung
Nieh, Hwen-Yun Yau, và Wen Chien Liu (2008) (8), Yu Shu Cheng, Yi Pei Liu và Chu
Yang Chien (2010). Mô hình (25) và (26) rớt vào loại của mô hình (1) đặt yit=ROEit,
qit=Dit, xit= Dit-1. Cũng có thể hồi quy thêm (SIZEit-1, SGit-1). Phần tiếp theo giới
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 20
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
thiệu về định nghĩa và cách đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu.
3.2.2 Định nghĩa và cách đo lường các biến
a. Giá trị doanh nghiệp
Nghiên cứu về các đo lường về cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp, để đo lường giá trị
doanh nghiệp , Yu Shu Cheng, Yi Pei, và Chu Yang (2010) (43) sử dụng ROE . Nghiên
cứu về những ảnh hưởng của cấu trúc vốn lên lợi nhuận , Joshua Abor(2005) (26) sử
dụng ROE để đo lường giá trị doanh nghiệp. Nghiên cứu bởi Chien Chung Nieh, Hwey
Yun Yau, và Wen Chien Liu (2008) (8) sử dụng ROE và và EPS để xác định giá trị doanh
nghiệp. Nói cách khác, nghiên cứu bởi Samy Ben Naceur và Mohamed Goaied (2002)

(38), Feng – Li Lin and Tsangyao Chang (2008) (18) chấp nhận tỷ lệ của giá trị sổ sách
và giá trị thị trường (MTB) để xác định giá trị doanh nghiệp. Hơn nữa, nghiên cứu bởi
Chung, K.H và S. W. Pruitt (1994) (7), Feng Li Lin (2010) (19) sử dụng Tobin’s để đo
lường giá trị doanh nghiệp. Thay vào đó, đặc điểm của các doanh nghiệp thủy sản ở Việt
Nam thì số lượng các doanh nghiệp được niêm yết trên thị trường chứng khoán thì có
giới hạn.
Tranh cãi nêu trên cho thấy rằng giá trị doanh nghiệp phải được dựa vào ROE mới phù
hợp. Chúng tôi không thể dùng giá thị trường của chứng khoán để tính giá trị doanh
nghiệp mà phải dùng giá trị sổ sách để tính. Công thức tính giá trị doanh nghiệp được xác
định theo công thức sau:
ROE = Gía trị sổ sách của thu nhập sau thuế / Giá trị sổ sách của chứng khoán
b. Biến ngưỡng và biến giải thích:
Khi nghiên cứu về mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp và cấu trúc tài chính, có 2 loại
biến giải thích trong dữ liệu bảng và mô hình hồi quy điểm ngưỡng. Một loại là biến
điểm mốc, biến chính để đi tìm cấu trúc vốn tối ưu và nắm bắt được tác động điểm
ngưỡng của nợ đối với giá trị doanh nghiệp. Loại kia là biến kiểm soát, biến này được
dùng để cô lập hiệu ứng của các yếu tố khác mà chúng ta có thể dự báo được sự ảnh
hưởng của nó đối với giá trị doanh nghiệp.
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 21
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Biến ngưỡng là một biến mà khi biến ngưỡng ấy lớn hơn hay nhỏ hơn giá trị ngưỡng (ᵧ)
thì mẫu có thể được chia làm hai nhóm được thể hiện trong hai slopes ˠ
1
và ˠ
2
.
Biến giải thích là biến mà nó phản ánh tác động của nó đối với các biến phụ thuộc.
Trong mô hình hồi quy ngưỡng, tác động của biến giải thích không cố định nhưng phụ
thuộc vào giá trị ngưỡng của biến ngưỡng.
Khi nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp, để tính toán

ngưỡng và biến giải thích, Yu-Shu Cheng, Yi-Pei Liu và Chu-Yang Chien (2010) [43] sử
dụng tổng nợ trên tổng tài sản (DA). Mặt khác, nghiên cứu của Chien-Chung Nieh,
Hwey-Yun Yau, và Wen-Chien Liu (2008) [8] dùng tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản để xác
định ngưỡng và biến giải thích.
Trong nghiên cứu này, cách tính ngưỡng và biến giải thích thông qua tỷ lệ nợ trên tài
sản . Về mặt lý thuyết, có 3 cách để tính tỷ lệ nợ: nợ ngắn hạn so với tổng tài sản, nợ dài
hạn so với tổng tài sản, tổng nợ so với tổng tài sản. Nên làm thế nào để tính được tỷ lệ nợ
ở các doanh nghiệp chế biến thủy sản Việt Nam? Rajan và Zingales (1995) [37] cho biết
rằng tỷ lệ nợ phù hợp nhất phụ thuộc vào mục đích của phân tích. Diamond (1991, 1993)
[13, 14], Demirguc-Kunt và Maksimovic (1999) [15] cho rằng những doanh nghiệp ở các
quốc gia đang phát triển phụ thuộc chủ yếu vào nợ ngắn hạn, nợ ngắn hạn có khả năng
được sử dụng nhiều hơn nợ dài hạn. Các doanh nghiệp chế biến thủy sản Việt Nam, nợ
ngắn hạn chiếm chủ yếu của tổng nợ. Đây là một trường hợp đặc biệt của các doanh
nghiệp chế biến thủy sản Việt Nam . Tranh cãi được nêu trước đề xuất rằng tỷ lệ nợ phù
hợp có thể được dựa vào nợ ngắn hạn. Tuy nhiên các doanh nghiệp chế biến thủy sản Việt
Nam có xu hướng duy trì tỷ lệ nợ ngắn hạn của họ, thậm chí là sau ngày kết thúc năm tài
chính để mà nợ ngắn hạn có thể dễ dàng trở thành nợ dài hạn quá hạn mặc dù chúng vẫn
còn được ghi nhận là nợ ngắn hạn trong bảng cân đối kế toán. Vì lý do này, tổng nợ được
sử dụng, hơn là sử dụng nợ ngắn hạn hay nợ dài hạn, để tính toán tỷ lệ nợ. Ngoài ra, đặc
điểm của các doanh nghiệp chế biến thủy sản Việt Nam là số lượng các công ty niêm yết
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 22
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
trên thị sàn giao dịch chứng khoán còn hạn chế. Do đó, giá trị thị trường của nợ không
được áp dụng để tính toán tỷ lệ nợ mà sử dụng giá trị nợ sổ sách.Công thức tính tỷ lệ nợ
được xác định như sau:
DA =
c. Biến kiểm soát:
Dựa theo những nghiên cứu trước kia, hai biến kiểm soát được sử dụng trong bài nghiên
cứu này đó là quy mô của doanh nghiệp và sự tăng trưởng của doanh nghiệp. Các phần
sau đây sẽ phân tích các mối quan hệ nối liền với nhau giữa các biến có liên quan đến giá

trị doanh nghiệp.
(i) Quy mô doanh nghiệp
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) được xem như là yếu tố quyết định của giá trị
doanh nghiệp. Joshua Abor (2005) [26] đề xuất rằng các doanh nghiệp có quy
mô càng lớn thì càng có nhiều khả năng sinh lợi hơn. Nghiên cứu này cho thấy
mối liên hệ đồng biến giữa biến kiểm soát (ở đây là quy mô doanh nghiệp) và
khả năng sinh lợi. Mặt khác, nghiên cứu của Feng-Li Lin (2010) [19], Yu-Shu
Cheng, Yi-Pei Liu và Chu- Yang Chien (2010) [43] cho thấy rằng các doanh
nghiệp có quy mô càng lớn thì thông thường càng có giá trị doanh nghiệp thấp.
Nghiên cứu này cho thấy một mối quan hệ nghịch biến giữa biến kiểm soát ( ở
đây là quy mô doanh nghiệp ) và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Theo
biến này, chúng tôi thấy rằng quy mô doanh nghiệp có thể có cả mối quan hệ
đồng biến và nghịch biến với giá trị doanh nghiệp.
Để tính quy mô doanh nghiệp, thì sẽ tồn tại rất nhiều khía cạnh khác nhau. Đối
với Fan, Titman & Twice (2003) [16]; Shumi Akhtar (2005) [40]; Yu-Shu
Cheng, Yi-Pei Liu và Chu-Yang Chien (2010) [43], thì quy mô doanh nghiệp
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 23
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
được tính Ln(bằng tổng tài sản). Hơn nữa, Titman và Wessels (1988) [39];
Jouhua Abor (2005) [12] thì cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp được xác định
bằng Ln (tổng doanh thu).
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng giá trị sổ sách của tổng tài sản để tính
toán quy mô doanh nghiệp. Cách tính toán quy mô doanh nghiệp được xác
định như sau:
SIZE = Ln (Giá trị sổ sách của Tổng tài sản )
(ii) Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp:
Tốc độ tăng trưởng được được xem là một yếu tố có liên quan đến giá trị
doanh nghiệp. Joshua Abor (2005) [26] đề xuất rằng các doanh nghiệp có cơ
hội tăng trường nhiều hơn thông thường sẽ có khả năng sinh lợi lớn hơn. Ngoài
ra, nghiên cứu của Chien-Chung Nieh, Hwey-Yun Yau, và Wen –Chien Liu

(2008) [8], Yu-Shu Cheng, Yi-Pei Liu và Chu-Yang Chien (2010) [43] cho thấy
rằng doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng của doanh số hoạt động cao hơn
thường có giá trị doanh nghiệp cao hơn. Nghiên cứu này cho thấy mối quan hệ
đồng biến giữa biến kiểm soát (ở đây là tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp)
và giá trị doanh nghiệp
Mặt khác, nghiên cứu bởi Phong-Li Lin và Tsangyao Chang (2008) [18], Phong-Li Lin
(2010) [19] cho thấy tăng trưởng doanh số bán hàng không đáng kể liên quan đến giá trị
công ty.
Trong bài này chúng ta sẽ nghiên cứu tăng trưởng có thể có mối quan hệ tích cực với giá
trị công ty hoặc không có liên quan đáng kể đến giá trị công ty.
Để đo lường biến tang trưởng có nhiều cách đo khác nhau. Theo Joshua Abor (2005)
[26]; Chien-Chung Nieh, Hwey-Yun Yau, và Wen-Chiến Liu (2008) [8]; Phong-Li Lin và
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 24
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh
Tsangyao Chang (2008) [18], Phong-Li Lin (2010) [19], cho rằng tăng trưởng được xác
định bởi tốc độ tăng trưởng trên hoạt động bán hàng. Còn nghiên cứu của Yu Shu-
Cheng, Yi-Pei Liu và Chu Dương Chiến (2010) [43] cho thấy tăng trưởng được xác định
bởi tốc độ tăng trưởng doanh thu hoạt động và tốc độ tăng trưởng tổng tài sản.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi chỉ sử dụng giá trị sổ sách trên tổng doanh thu để tính
toán tỷ lệ tăng trưởng.Cách đo lường tỷ lệ tăng trưởng được xác định như sau:
Total revenue (t) – Total revenue (t-1)
SG =
Total revenue (t-1)
3.2.3 Phương pháp đo lường
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình ngưỡng hồi quy Hansen. Mô hình hồi quy ngưỡng
Hansen là một phần mở rộng của phương pháp truyền thống ước lượng bình phương,
trong thực tế. Nó đòi hỏi rằng các biến được xem xét trong mô hình là một biến chuỗi có
giá trị trung bình nhỏ và không có xu hướng lớn dần hay nhỏ dần theo thời gian. Biến
chuỗi tĩnh là khái niệm cơ bản và quan trọng trong lý thuyết Đồng liên kết. Vì thế, trong
khi ước lượng các tham số hoặc kiểm định giả thiết của các mô hình, nếu không kiểm

định thuộc tính này của biến chuỗi thì các kỹ thuật phân tích thông thường (chẳng hạn
như kỹ thuật OLS) sẽ không còn chính xác và hợp lý. Do đó, nếu sử dụng phương pháp
phân tích hồi quy tương quan như trên sẽ dẫn đến “tương quan giả“ (Granger và
Newbold, 1974)
1
. Kết quả của loại hồi quy này sẽ dẫn đến các kiểm định thống kê như t,
F, R
2
sẽ bị lệch. Nói một cách khác, hồi quy lệch sẽ cho kết quả các kiểm định thống kê t
và R
2
rất tốt nhưng mô hình có thể hoàn toàn không có ý nghĩa. Vì vậy, trước khi xây
dựng và phân tích mô hình, cần phải có kiểm định thuộc tính tĩnh của các biến chuỗi
trước khi đưa vào sử dụng.
1
Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 25