B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TPHCM
TRNH YN OANH
TÁC NG CA DÒNG TIN N
QUYT NH U T CA CÁC
DOANH NGHIP VIT NAM
LUN VN THC S KINH T
Thành ph H Chí Minh – Nm 2013
B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TPHCM
TRNH YN OANH
TÁC NG CA DÒNG TIN N
QUYT NH U T CA CÁC
DOANH NGHIP VIT NAM
Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã s : 60340201
LUN VN THC S KINH T
NGI HNG DN KHOA HC
PGS.TS. Nguyn Th Ngc Trang
Thành ph H Chí Minh – Nm 2013
i
MC LC
Trang ph bìa
Li cam đoan
Mc lc i
Danh mc t vit tt iii
Danh mc bng biu v
Tóm lc vi
Li m đu 1
Mc tiêu nghiên cu 2
Tính mi và đóng góp ca đ tài 2
1.
Các nghiên cu thc nghim v mi liên h gia đu t và dòng tin 3
2.
Lý thuyt mi liên h gia đu t và dòng tin 5
2.1 Khái nim v đu t 5
2.2 Lý thuyt Q - Lý thuyt v đu t: 5
2.2.1 Mô hình lý thuyt đu t không có chi phí tài tr (non-financing cost) 5
2.2.2 Mô hình lý thuyt đu t có chi phí tài tr (financing cost) 7
3.
Phng pháp lun và d liu nghiên cu 8
3.1 D liu nghiên cu 8
3.1.1 Ngun d liu 8
3.1.2 nh ngha các bin đa vào mô hình 8
3.2 Phng pháp nghiên cu 12
3.2.1 Phng pháp hi quy OLS 12
3.2.2 Phng pháp hi quy 2 bc 13
3.2.3 o lng sai s trong lý thuyt Q 15
4.
Kt qu nghiên cu 18
4.1
Mô hình hi quy theo phng pháp Pooled OLS
18
4.1.1 Mô hình 1 18
4.1.2 Mô hình 2 20
ii
4.1.3 Mô hình 3: 21
4.2
Mô hình hi quy theo phng pháp REM (Random effect model) và phng
pháp FEM (Fixed effect model)
27
4.3
Mô hình hi quy 2 bc – 2SLS
34
4.3.1 Mô hình 1 35
4.3.2 Mô hình 2: 36
4.3.3 Mô hình 3: 37
4.4
Phng pháp GMM (
Generalized method of moments) 44
4.4.1 Mô hình 1 44
4.4.2 Mô hình 2 45
4.4.3 Mô hình 3 46
4.5
Kt lun
51
4.5.1
So sánh kt qu nghiên cu ca phng pháp GMM vi phng pháp
Pooled OLS và phng pháp hi quy 2 bc.
51
4.5.2
Kt lun chung ca bài nghiên cu
51
4.6
Hn ch ca đ tài
52
4.7
Hng nghiên cu tip
53
TÀI LIU THAM KHO 54
PH LC 56
iii
Danh mc t vit tt
- 2SLS : Two-stage least square – Phng pháp hi quy hai bc
- Capx1 : Tin chi đu t thun mua sm tài sn c đnh
- Capx2 : Tin chi thun t hot đng đu t (bao gm tài sn c đnh và đu
t khác).
- Capx3 : Tng đu t vào tài sn dài hn
- Capx4 : Tng tt c các khon đu t (bao gm dài hn và ngn hn).
- Cash : Tin và các khon tng đng tin
- CDKT : Bng cân đi k toán
- CF : Dòng tin ca doanh nghip
- dCash : S bin đng tin và tng đng tin
- dDebt2 : S bin đng n phi tr
- Debt1 : Tng các khon vay
- Debt2 : Tng n phi tr
- Depr : Khu hao
- Div : C tc chi tr trong nm
- dNA : S bin đng trong nm tng tài sn
- dNWC : S bin đng vn lu đng thun trong nm
- dToteq : S bin đng vn ch s hu
- FA : Tng Tài sn dài hn
- FCF1 : Dòng tin t do 1
- FCF4 : Dòng tin t do 4
- FEM : Fixed effect model - Phng pháp FEM
- GMM : Generalized method of moments – Phng pháp GMM
- IntEq : Li nhun gi li
- Issues : Bin đng ngun vn
- JLKL : Jonathan Lewellen và Katharina Lewellen
- KQHDKD : Báo cáo kt qu hot đng kinh doanh
- LCTT : Báo cáo lu chuyn tin t
- M/B : Giá tr th trng trên giá tr s sách ca doanh nghip
iv
- N : s quan sát
- NI : Thu nhp ròng t hot đng kinh doanh
- NWC : Vn lu đng thun
- OLS : Ordinary least square - Phng pháp bình phng bé nht
- OpProf : Li nhun trc thu t hot đng kinh doanh
- OthCF : Dòng tin thun khác t hot đng kinh doanh
- Prof : Thu nhp trc các khon bt thng
- REM : Random effect model – Phng pháp REM
- Return : T sut sinh li trên vn c phn
- Sales : Doanh thu
v
Danh mc bng biu
Bng 1: Bng thng kê mô t các bin 11
Bng 2: Kt qu hi quy Pooled OLS ca mô hình 1 19
Bng 3: Kt qu hi quy Pooled OLS ca mô hình 2 20
Bng 4:
Kt qu hi quy Pooled OLS ca mô hình 3
21
Bng 5: Bng h s VIF ca mô hình 3 phng pháp Pooled OLS
22
Bng 6: Bng tng hp 3 mô hình ca phng pháp hi quy Pooled OLS
26
Bng 7: Kt qu hi quy theo phng pháp REM
28
Bng 8: Kt qu hi quy theo phng pháp FEM
29
Bng 9: Tóm tt kt qu mô hình đc chn theo Hausman test
30
Bng 10:
Kt qu hi quy M/B theo bin CF
t
, CF
t-1
, return
t-1
34
Bng 11:
Kt qu hi quy M/B theo bin CF
t
, CF
t-1
, return
t-1
,
Cash
t-1
, Debt2
t-1
34
Bng 12: Kt qu hi quy bc 2 ca mô hình 1 trong phng pháp hi quy 2 bc
35
Bng 13: Kt qu hi quy bc 2 ca mô hình 2 trong phng pháp hi quy 2 bc
36
Bng 14: Kt qu hi quy bc 2 ca mô hình 3 trong phng pháp hi quy 2 bc
38
Bng 15: Bng h s VIF ca mô hình 3 phng pháp hi quy 2 bc
39
Bng 16: Bng tng hp kt qu hi quy bc 2 ca 3 mô hình trong phng pháp hi
quy 2 bc
43
Bng 17: Kt qu hi quy ca mô hình 1 theo phng pháp GMM
44
Bng 18: Kt qu hi quy ca mô hình 2 theo phng pháp GMM
46
Bng 19: Kt qu hi quy ca mô hình 3 theo phng pháp GMM
47
Bng 20: Bng tng hp Kt qu hi quy ca phng pháp GMM
50
vi
Tóm lc
Nghiên cu này đc thc hin nhm tìm kim bng chng v mi quan h tuyn
tính gia dòng tin và quyt đnh đu t ca doanh nghip Vit Nam giai đon t
nm 2008 đn 2012 vi mu quan sát gm 94 công ty to ra mt mu d liu bng
gm 376 quan sát. Theo kt qu nghiên cu, tác gi đã tìm thy tác đng ca dòng
tin đn quyt đnh đu t ca doanh nghip. Không ch có dòng tin nm hin hành
mà dòng tin nm trc cng có mi liên kt mnh m đn quyt đnh đu t ca
doanh nghip. Trong nghiên cu này tác gi áp dng mô hình hi quy GMM
(Generalized method of moments) trên d liu bng đ gia tng tính chính xác ca
kt qu nghiên cu so vi phng pháp bình phng bé nht (OLS) truyn thng
khi nghiên cu mu s liu theo thi gian.
T khóa: Dòng tin; đu t
1
Li m đu
S tác đng qua li gia quyt đnh đu t và quyt đnh tài tr đang là vn đ quan
tâm hàng đu ti các doanh nghip. Quyt đnh la chn ngun tài tr nào có th
nh hng rt ln đn quyt đnh đu t ti doanh nghip bi vì thu, chi phí đi
din và vn đ thông tin bt cân xng v n và vn c phn s nh hng đn chi
phí s dng vn, cân nhc trong vic s dng ngun tài tr ni b và ngun tài tr
bên ngoài, và thay đi nhng d án khác nhau. đnh hng đc ngun tài tr
nào cho quyt đnh đu t nh th nào thì dòng tin ti doanh nghip là mt trong
nhng c s quan trong đ doanh nghip đ doanh nghip tin hành đu t và phân
b vn cho hiu qu.
V mt lý thuyt, mt doanh nghip đu t nhiu hn khi dòng tin ti doanh
nghip gia tng nhiu vì ba lý do:
- Chi phí s dng ngun vn ni b r hn so vi vn huy đng t bên ngoài.
(gi là gii hn tài chính)
- Nhà qun lý s chi tiêu nhiu hn đi vi ngun vn sn có bên trong doanh
nghip.
- Dòng tin có mi tng quan vi c hi đu t ( trong lý thuyt Q)
Cho đn nay có rt nhiu nghiên cu thc nghim trên th gii liên quan đn đ
nhy cm ca đu t đi vi dòng tin ca doanh nghip, và đã phát hin ra dòng
tin là mt trong nhng yu t rt quan trng tác đng đn quyt đnh đu t ti các
doanh nghip. Ti Vit Nam, v mng nghiên cu này hin nay còn rt ít, do đó tác
gi chn đ tài “Tác đng ca dòng tin đn quyt đnh đu t ca các doanh
nghip Vit Nam” làm đ tài lun vn tt nghip cho mình nhm nghiên mc đ
nhy cm ca đu t đi vi dòng tin.
2
Mc tiêu nghiên cu
Vi đnh hng nghiên cu ca mình, tác gi mong mun có th đa ra nhng lun
c khoa hc đáng tin cy v tác đng dòng tin đn quyt đnh đu t ca các doanh
nghip Vit Nam. Mu d liu đc thu thp t các công ty niêm yt trên S giao
dch Chng khoán Thành Ph H Chí Minh và S giao dch chng khoán Hà Ni.
Bài lun vn s dng k thut phân tích đnh lng thông qua vic c lng mô
hình nghiên cu bng nhiu phng pháp kinh t lng khác nhau: pooled OLS,
REM, FEM, 2SLS và GMM đ tìm câu tr li cho hai vn đ chính sau:
- Dòng tin có thc s tác đng đn quyt đnh đu t ti doanh nghip
không?
- Mc đ tác đng ca dòng tin đn quyt đnh đu t là nh th nào?
Quyt đnh đu t đc nghiên cu trong bài đc xem xét mt cách toàn din. Bài
nghiên cu xem xét tt c các phng thc mà doanh nghip s dng dòng tin ca
mình. Dòng tin ca doanh nghip đc s dng qua 7 cách thc: gia tng tin mt,
đu t vào vn lu đng, mua tài sn c đnh hu hình và các tài sn khác, mua li
công ty khác, thanh toán n, tng gim ngun vn ca công ty và chi tr c tc.
Tính mi và đóng góp ca đ tài
Bài nghiên cu thc nghim đã tìm thy đc mi quan h tuyn tính gia
dòng tin và quyt đnh đu t ca doanh nghip Vit Nam.
ng dng đc phng pháp GMM trên d liu bng nhm khc phc đc
nhc đim ca b d liu thi gian và gia tng đ tin cy cho kt qu
nghiên cu.
3
1. Các nghiên cu thc nghim v mi liên h gia đu t và dòng tin
Hin nay trên th gii có rt nhiu nhà nghiên cu đa ra các dn chng khoa hc
v các yu t tác đng đn quyt đnh đu t ca doanh nghip.
Sean Cleary,1999 “The relationship between Firm Investment and Finacial Status”
đã nghiên cu mc đ nhy cm ca quyt đnh đu t đi vi tình hình thanh
khon ca doanh nghip, bng cách phân loi các công ty trong mu quan sát gm
1317 công ty t 1988 - 1994 theo ch s kh nng huy đng ngun tài chính t bên
ngoài và t l chi tr c tc. Sean Cleary đã thy đc rng quyt đnh đu t ca
nhng doanh nghip có h s chi tr cao có mc đ nhy cm đi vi dòng tin bên
trong doanh nghip nhiu hn là nhng doanh nghip có h s chi tr kém.
Joshua D.Rauh, 2006 vi bài nghiên cu “Investment and Financing Constraints:
Evidence from the Funding of Corporate Pension Plans”. Trong bài nghiên cu
này tác gi xem xét s tác đng ca vic trích qu lng hu (defined benefit
pension plans) đn khon chi tiêu đu t (Capital expenditures) vi mt mu quan
sát ln 1522 công ty t nm 1990-1998. Mt công ty tài tr cho k hoch lng
hu (defined benefit pension plans) phi dùng các ngun tài chính ca mình đ to
ra các qu lng hu (pension funds) theo nhng quy đnh ca pháp lut. Nhng
vic trích qu nh vy s nh hng trc tip đn ngun tài chính ca công ty. Nu
mt công ty b khó khn tài chính, vic trích các qu này s nh hng đn kh
nng đu t nh đâu t mi, áp dng nghiên cu và phát trin ca công ty và mua
li công ty khác. Mt công ty không th xây dng nhà xng mi, đa ra các d
án nghiên cu mi hoc thuê thêm nhân viên nu ngun tin mt cn đ thành lp
qu lng hu. Trong k hoch lng hu, công ty phi đm bo nhng quyn li
khi ngh hu ca nhng nhân viên theo mt cách thc mà có th tng hp đ tui,
chc v và lng ca nhng nhân viên. T đó tác gi phát hin ra vic trích các
qu lng hu tác đng mnh đn khon chi tiêu đu t: Bài nghiên cu phát hin
ra mt đng qu bt buc tng thêm s làm ct gim khon đu t t 0.6 đn 0.7
đng. ng thi tác gi cng phát hin ra mc đ nhy cm ca đu t và dòng
tin khong 0.1.
4
Cng nh nhng bài nghiên cu khác, “Investment cash flow sensitivity: Fact or
fiction?” (2012) ca Agca, Senay and Abon Mozumdar là mt nhánh nghiên cu
trong lnh vc tài chính kinh t phân tích mi quan h gia đu t và tài chính. Tác
gi nghiên cu s bin đng t nhiên ca dòng tin nhm tìm ra bng chng v
dòng tin ni b trong doanh nghip là mt yu t quan trng đi vi đu t ti
doanh nghip.
So vi các nghiên cu thc nghim trc khi nghiên cu v đ nhy cm ca quyt
đnh đu t đi vi dòng tin ch xem xét v đu t thông qua ch tiêu đu t vào tài
sn c đnh và các tài sn dài hn khác, bài nghiên cu “Investment and cashflow:
New evidence” ca Jonathan Lewellen và Katharina Lewellen (2012), tác gi đã
không ch đn thun là nghiên cu v đu t mà đã cung cp mt cái nhìn toàn din
và đy đ v dòng tin ca công ty. Bài nghiên cu đã xem xét tt c các phng
thc mà doanh nghip s dng dòng tin ca mình. Dòng tin ca doanh nghip
đc s dng qua 7 cách thc: gia tng tin mt, đu t vào vn lu đng, mua tài
sn c đnh hu hình và các tài sn khác, mua li công ty khác, thanh toán n, tng
gim ngun vn và chi tr c tc.
V phng pháp thc nghim, Sean Cleary,1999 dùng phng pháp hi quy FEM
vi d liu bng thu thp đc đ đa ra kt qu nghiên cúu. Joshua D.Rauh (2006)
và Jonathan Lewellen cùng vi Katharina Lewellen, (2012) đã dùng phng pháp
2SLS khc phc đc vn đ sai s trong đo lng. Vi phng pháp GMM, Agca,
Senay and Abon Mozumda (2012) đã đa ra mt bng chng đáng tin cy cho
nghiên cu thc nghim ca mình không nhng gii quyt đc vn đ đo lng
trong sai s mà còn gii quyt các vn đ khác nh hin tng phng sai sai s
thay đi. Do đó phng pháp này mang li tính vng và tính hiu qu hn cho kt
qu thu đc. Agca, Senay and Abon Mozumda (2012) sau khi phân tích chi tit đ
gii quyt vn đ đo lng trong sai s trong lý thuyt q, tác gi đã cho rng dòng
tin là mt yu t quan trong đi vi quyt đnh đu t. Mc đ nhy cm ca quyt
đnh đu t vn là cùng chiu và có ý ngha nhng thp hn so vi vi phng pháp
OLS. Tác gi cng phát hin ra s nhy cm ca quyt đnh đu t đi vi dòng
5
tin vn tip tc có ý ngha trong sut thi gian khng hong mc dù gim dn theo
thi gian.
2. Lý thuyt mi liên h gia đu t và dòng tin
2.1 Khái nim v đu t
Theo cách hiu thông thng trong kinh t hc, đu t đc đnh ngha nh là
vic s dng, theo bt c cách nào, các ngun lc vi mc đích làm tng sn
lng hay thu nhp trong tng lai.
T đin Phân tích Kinh t ca Bernard Guerrien (2007 [2002]: 47) đnh ngha khái
nim đu t nh sau: “Tác v - ca mt doanh nghip hay mt nc - nhm gia
tng qu t liu sn xut (máy móc, trang thit b các loi, h tng c s, sn
phm các loi, k c vic thu thp kin thc và đào to con ngi), đ sn xut
trong tng lai.”
2.2 Lý thuyt Q - Lý thuyt v đu t:
Trong bài nghiên cu ca mình, Jonathan Lewellen và Katharina Lewellen(2012)
đã chia lý thuyt Q theo hai trng hp sau:
2.2.1 Mô hình lý thuyt đu t không có chi phí tài tr (non-financing cost)
Mô hình gc v lý thuyt đu t: giá tr ca mt công ty là giá tr chit khu ca
dòng c tc chi ra trong tng lai .
V
t
= D
t
+ E
t
[
t+s-1
D
t+s
]
= K
t
,S
t
) – I
t
– C(I
t
,K
t
,
t
) + E
t
[V
t+1
] (1)
Trong đó:
- V
t
: Giá tr công ty
- K
t
,S
t
): Li nhun ca doanh nghip
- K
t
: Vn c phn đu k ca doanh nghip
- S
t
: là véc-t biu hin các bin trong quá trình kinh doanh
- I
t
: Khon đu t mi trong k
- E
t
[V
t+1
] : Giá tr doanh nghip k vng ti nm t+1
6
- C(I
t
,K
t
,
t
): chi phí điu chnh liên quan đn khon đu t
- : H s chit khu t nm t+1 đn nm t
đn gin, chúng ta gi đnh các yu t
t
, S
t
và
t
: là các hng s
Ngun vn khu hao dn (depreciate) qua thi gian vi mt t l và tin trin theo
công thc:
K
t+1
= (1- )K
t
+ I
t
iu kin đu tiên đ ti đa hóa giá tr công ty là:
1+
C
I
(I
t
,K
t
,
t
) = E
t
[V
K
(K
t+1,
S
t+1
,
t+1
)] (2)
Trong đó:
- C
I
and V
K
:là đ o hàm tng phn
- V bên trái phung trình (2) là chi phí biên ca đu t
- V bên phi phng trình (2) là c hi đu t biên, giá tr hin ti ca 1 đng
vn tng thêm.
chi tit hn cho kim tra thc nghim, chi phí điu chnh đc gi đnh là
phng trình bc 2 theo I
t
/K
t
:
C = 5(I
t
/K
t -
t
)
2
K
t
(3)
Ly đo hàm phng trình (3) ta có đc C
I
= ( I
t
/K
t -
t
)
Thay C
I
= ( I
t
/K
t -
t
) vào v trái và thay đo hàm ca E
t
[V
K
(K
t+1,
S
t+1
,
t+1
)]=Q
t
vào v phi phng trình
(2) trên. Ta có phng trình sau:
1+ ( I
t
/K
t -
t
) = Q
t
T l đu t ti u s tr thành phng trình tuyn tính vi Q:
I
t
/K
t
= -(1/)
+
(1/)Q
t +
t
(4)
Trong hu ht các nghiên cu thc nghim dùng t s M/B ca tài sn hay ca vn
đ thay th cho Q.
Nu
t
là đi din cho sai s ngu nhiên, nu nó không tng quan vi
Q
t
và các
bin quan sát khác nh li nhun. Phng trình (4) đc xem nh là mt phng
trình hi quy, vi hai ý ngha chính: (1) đu t ch ph thuc vào Q
t
, và (2) đ dc
trên Q
t
đc xác đnh bi tham s ca chi phí điu chnh. Nhng ý ngha này đi
7
din cho quan đim khi đu truyn thng v đu t không có liên quan gì đn tình
hình tài chính ca công ty.
Theo quan đim này có th nói rng u t không có mi liên quan đn dòng tin
(hoc bt k mt ch tiêu đo lng khác tng t nh dòng tin) sau khi kim soát
bin Q.
2.2.2 Mô hình lý thuyt đu t có chi phí tài tr (financing cost)
a dòng tin vào phng trình hi quy ca đu t có th đc xem là mt th
nghim c bn ca phng trình (4). C th hn, dòng tin là vn đ quan trng nu
công ty đi mt vi tình hình khó khn tài chính, nói mt cách ngn gn trong bài
nghiên cu này cho rng chi phí s dng vn t có r hn so vi ngun vn bên
ngoài.
Gi đnh rng: chi phí tài chính là phng trình bc 2 ca gia đu t và li nhun.
FC
t
= 5b(I
t
/K
t
-
t
/K
t
)
2
nu I
t
>
t
(5)
Vi tham s b>0. Nu đa chi phí này vào phng trình 1, và gi tt c nhng gi
đnh khác, điu kin đu tiên đ ti đa hóa giá tr công ty thì phng trình tr thành:
1+ ( I
t
/K
t
-
t
) + b(I
t
/K
t
-
t
/K
t
) = Q
t
(6)
Nu I
t
<
t
thì phng trình (4) s không đi
Nu I
t
>
t
thì phng trình (4) s tr thành:
I
t
/K
t
=
Q
t
t
/K
t
t
(7)
Nh vy, vi chi phí ca ngun tài tr bên ngoài, h s góc ca Q
t
và h s góc ca
t s li nhun trên vn rt là quan trng khi đa bin
Q
t
vào phng trình đu t.
8
3. Phng pháp lun và d liu nghiên cu
3.1 D liu nghiên cu
3.1.1 Ngun d liu
Bài nghiên cu thu thp d liu các ch tiêu có t báo cáo tài chính ca các công ty
niêm yt trên S giao dch Chng khoán Thành Ph H Chí Minh và S giao dch
chng khoán Hà Ni trên trang web:
www.hsx.vn và www.hnx.vn.
Giá th trng đ tính ch s giá tr th trng trên giá tr s sách là giá đóng ca
ca c phiu niêm yt ti thi đim kt thúc nm tài chính đc thu thp trên trang
web:
www.cafef.vn.
Báo cáo tài chính ca công ty bao gm:
- Bng cân đi k toán (vit tt CDKT)
- Báo cáo kt qu hot đng kinh doanh ( vit tt KQHDKD)
- Báo cáo lu chuyn tin t (vit tt LCTT)
Mu d liu đ tin hành nghiên cu là d liu ca 94 công ty niêm yt t nm
2008 đn 2012, to ra mt bng d liu gm 376 quan sát.
3.1.2 nh ngha các bin đa vào mô hình
- OpProf : Li nhun trc thu t hot đng kinh doanh đc thu thp t
KQHDKD
- Prof : Thu nhp trc các khon bt thng
=Li nhun sau thu t hot đng kinh doanh – Li nhun khác (đc
thu thp t KQHDKD)
- NI : Thu nhp ròng t hot đng kinh doanh đc thu thp t KQHDKD
- Depr : Khu hao trong nm đc thu thp t LCTT
- OthCF : Dòng tin thun khác t hot đng kinh doanh = Tin thu khác t hot
đng kinh doanh - Tin chi khác t hot đng kinh doanh (đc thu thp t
LCTT)
- CF : Dòng tin ca doanh nghip
CF = Prof + Depr + OthCF
- NWC : Vn lu đng thun (không phi bng tin mt)
9
= Tài sn ngn hn – tin mt – N ngn hn (tt c ch tiêu này đc
thu thp trên Bng CDKT)
- dNWC : Bin đng vn lu đng thun trong nm
= Vn lu đng thun không phi bng tin cui nm – Vn lu đng
thun không phi bng tin đu nm
- FA : Tng Tài sn dài hn đc thu thp trên bng CDKT
dFA : Bin đng tng tài sn dài han
= Tng tài sn dài hn cui nm – Tng tài sn dài hn đu nm
- Debt1 : Tng các khon vay đc thu thp t trên bng CDKT
= N vay ngn hn + N vay dài hn
- Debt2 : Tng n phi tr đc thu thp t trên bng CDKT
= Tng n ngn hn + Tng n dài hn
- dDebt2 : Bin đng n phi tr trong nm đc thu thp t bng CDKT
= Tng n cui k - Tng n đu k
- Toteq : Vn ch s hu ca doanh nghip đc thu thp t bng CDKT
- dToteq : Bin đng vn ch s hu
= Vn ch s hu cui nm – Vn ch s hu đu nm
- dNA : Bin đng trong nm tng tài sn
= Tng tài sn cui k - Tng tài sn đu k
- Cash : Tin và các khon tng đng tin đc thu thp t Bng CDKT
- dCash : Bin đng tin và tng đng tin trong nm đc thu thp t bng
CDKT
= Tin và tng đng tin cui k - tin và tng đng tin đu k
- IntEq : Li nhun gi li
= Thu nhp ròng (NI) – C tc đã tr (Div)
- Issues : Bng đng ngun vn
= Bin đng vn ch s hu (dToteq) – Bin đng li nhun gi li
(Trong đó: Bin đng li nhun gi li = Li nhun gi li cui nm - Li
nhun gi li đu nm (đc thu thp trên bng CDKT)
- Capx1 : Tin chi thun đu t vào tài sn c đnh.
10
= Tin chi đ mua sm, xây dng tài sn c đnh và các tài sn dài hn
khác – Tin thu t thanh lý, nhng bán tài sn c đnh (hai ch tiêu này
đc trình bày trên báo cáo LCTT)
- Capx2 : Tin thun chi cho tt c hot đng đu t trong nm bao gm tin chi
mua sm, xây dng tài sn c đnh, các khon đu t vào công ty con, mua bán
c phiu… và các khon đu t dài hn khác. Ch tiêu này đc thu thp t tin
thun t hot đng đu t trình bày trên báo cáo LCTT
- Capx3 : Tng tài sn dài hn đc đu t trong nm
=Bin đng tài sn dài hn trong nm(dFA) + Khu hao(Depr)
- Capx4 : Tng tt c các khon đu t (bao gm dài hn và ngn hn)
= Tng vn đu t vào tài sn c đnh(capx3) + Bin đng vn lu
đng thun không phi bng tin mt (dNWC)
- FCF1 : Dòng tin t do 1
= CF – Capx1
- FCF4 : Dòng tin t do 4
= CF – Capx4
- Sales: Doanh thu
- M/B: Giá tr th trng trên giá tr s sách ca doanh nghip
- Div: C tc chi tr trong nm đc thu thp trên báo cáo LCTT
- Return: T sut sinh li trên vn c phn
Khi đa vào mô hình thì tt c các bin mang tính thi đim nh: S bin đng tin
mt trong nm (dcash), s bin đng n trong nm (ddebt2), vn lu đng trong
nm (NWC) … chia cho Tài sn thun, các bin mang tính thi k nh bin đu t
(Capx1, Capx2…), dòng tin (CF)… đc chia cho Tài sn thun bình quân. Ngoi
tr t s nh t sut sinh li và t s giá th trng trên giá tr s sách (M/B) không
có chia cho tài sn thun. a s trong các nghiên cu khác v đu t nh Sean
Cleary (1999), Agca, Senay and Abon Mozumdar (2012) và Jonathan Lewellen và
11
Katharina
Lewellen
(2010, 2012) trc khi đa các bin vào phng trình hi quy
đu s dng giá tr ca các bin chia cho tài sn thun hoc vn ch s hu.
Bng 1: Bng thng kê mô t các bin
Bin
Tên Bin
Mean
Median
Max
Min
Std.
Dev.
OPPROF
Li nhun trc thu
0.16
0.16
0.89
-6.50
0.39
PROF
Thu nhp trc các khon bt
thng
0.12
0.13
0.74
-6.55
0.38
NI
Thu nhp ròng
0.13
0.13
0.75
-6.50
0.38
DEPR
Khu hao
0.09
0.05
1.39
0.00
0.15
OTHCF
Dòng tin thun khác
-0.02
-0.01
0.23
-1.17
0.08
CF
Dòng tin
0.20
0.18
1.68
-6.06
0.40
CASH
Tin mt
0.19
0.12
1.86
-0.01
0.21
NWC
Vn lu đng thun
0.10
0.12
2.01
-3.04
0.45
FA
Tài sn dài hn
1.03
0.82
5.96
-0.98
0.75
DEBT1
N vay
0.81
0.53
6.41
-7.23
1.04
DEBT2
Tng n phi tr
1.31
1.05
10.25
-8.45
1.36
DNA
Bin đng tài sn
0.26
0.15
3.68
-2.63
0.59
DCASH
Bin đng tin mt
0.03
0.01
1.85
-1.46
0.22
DDEBT2
Bin đng n phi tr
0.18
0.07
4.18
-2.04
0.54
DTOTEQ
Bin đng vn ch s hu
0.09
0.07
2.84
-2.66
0.27
INTEQ
Li nhun gi li
0.07
0.07
0.63
-6.50
0.37
FCF1
Dòng tin t do 1
0.06
0.09
0.91
-5.87
0.41
FCF4
Dòng tin t do 2
0.01
0.05
1.95
-2.17
0.41
ISSUES
Bin đng ngun vn
0.07
0.03
0.71
-0.26
0.13
CAPX1
Tin chi u t vào tài sn c
đnh
0.13
0.05
2.37
-1.49
0.27
CAPX2
Tin chi thun t hot đng đu
t
0.13
0.06
2.22
-1.14
0.32
CAPX3
Tng tài sn dài hn đc đu t
trong nm
0.20
0.11
2.27
-1.33
0.38
CAPX4
Tng tt c các khon đu t
0.19
0.12
2.35
-4.74
0.48
SALES
Doanh thu
2.96
1.84
28.62
-0.01
3.15
DIV
C tc
0.07
0.06
0.51
0.00
0.07
DDIV
Bin đng c tc
0.01
0.00
0.33
-0.41
0.08
M/B
Giá tr th trng trên giá tr s
sách
1.13
0.93
6.10
-0.39
0.82
RETURN
Li nhun trên vn c phn
2,986
2,462
18,107
-17,435
3,229.88
12
3.2 Phng pháp nghiên cu
Phng pháp nghiên cu ca bài lun vn này đc da theo bài nghiên cu ca
“Investment and Cashflow:New evidence” ca tác gi Jonathan Lewellen và
Katharina
Lewellen
(2012) và đc thc hin trên phn mm STATA.
Phng pháp đu tiên s dng trong bài nghiên cu này là hi quy Pooled OLS vi
d liu bng thu thp đc. Tuy nhiên vi nhc đim kt qu hi quy ca phng
pháp OLS là kt qu s không đáng tin cy đc. Vì trong phng pháp này không
gii quyt đc vn đ ni sinh do bin đc lp tng quan vi sai s s dn đn
c lng không mang tính vng. JLKL (2010 và 2012) đã s dng phng pháp
hi quy 2 bc- 2SLS đ khc phc hin tng ni sinh.
mô hình nghiên cu ca mình có đc mt c lng tin cy hn, tip theo đó
tác gi s s dng phng pháp c lng bng GMM, cho phép hiu chnh vn đ
phng sai thay đi và hin tng ni sinh có th hin din trong hu ht các mô
hình vi b d liu bng và s dng bin tr ca bin đc lp, t đó gi nguyên tính
vng và hiu qu ca kt qu nghiên cu. Trong các nghiên cu v quyt đnh đu
t đã có Blundell, Richard, Stephen Bond, Michael Devereux, and Fabio
Schiantarelli (1992) và Agca, Senay and Abon Mozumdar (2012) đã s dng
phng pháp GMM cho bài nghiên cu ca mình.
3.2.1 Phng pháp hi quy OLS
Mô hình hi quy phân tích tác đng ca dòng tin lên đu t có dng
Y
it
=
0
+
1
X
1it
+
2
X
2it
+…+
j
X
jit
+ u
it
Y là bin ph thuc. Tác gi cn c lng ba khon đu t dài hn là: Tin chi đu
t vào tài sn c đnh (bin Capx1), tin chi thun t hot đng đu t ca doanh
nghip (bin Capx2) và Tài sn dài hn đc đu t trong nm (bin Capx3). Thêm
vào đó ta c lng nm ch tiêu mà dòng tin nh hng đn đó là Tin mt và các
khon tng đng tin ti doanh nghip (bin dCash), bin đng vn lu đng
thun (dNWC), bin đng vn c phn (issues), bin đng n phi tr (ddebt2) và
c tc (div).
13
X
j
là bin đc lp trong mô hình.
Các bin đc lp trong mô hình:
- Dòng tin(CF),
- T s giá th trng trên giá s sách(M/B)
- T sut sinh li trên mt c phn (Return)
- Tin mt (dCash)
- N phi tr (Debt2)
u
j
: sai s ngu nhiên.
Mô hình hi quy th 1:
Y=
0
+
1
CF
it
+
2
M/B
it-1
+e
it
Mô hình hi quy th 2:
Y=
0
+
1
CF
it
+
2
M/B
it-1
+
5
Return
it
+
6
Return
it-1
+e
it
Mô hình hi quy th 3
Y=
0
+
1
CF
it
+
2
M/B
it-1
+
3
Cash
it-1
+
4
Debt2
it-1
+
5
Return
it
+
6
Return
it-1
+e
it
3.2.2 Phng pháp hi quy 2 bc
3.2.2.1 Tóm tt các gi thit ca phng pháp hi quy OLS
Y
it
=
0
+
1
X
1it
+
2
X
2it
+…+
j
X
jit
+ u
it
- Gi thit 1: Hàm hi quy là hàm tuyn tính, các bin đc lp cho trc và ngu
nhiên
- Gi thit 2: Các sai s u
j
là đi lng ngu nhiên vó giá tr trung bình bng 0 và
phng sai không thay đi
- Gi thit 3: Các sai s u
it
không có mi quan h tng quan vi nhau.
- Gi thit 4: Không có s tng quan gia các bin đc lp trong mô hình
- Gi thit 5: Các bin đc lp và sai s u
it
không có tng quan vi nhau
14
3.2.2.2 Phng pháp hi quy 2 bc – 2SLS
Theo gi thit 5 thì bin đc lp không có mi tng quan gia sai s u và bin x
x y
u
Nu mô hình hi quy OLS mà gi thit 5 này b vi phm tc là bin đc lp x và u
có mi tng quan vi nhau thì c lng ca mô hình hi quy s không vng. Vì
bin x b tác đng ca sai s u nên bin x còn đc gi là bin ni sinh.
x y
u
khc phc hin tng trên thì ta có th dùng bin công c. Ta s tìm bin công
c z mà khi đó bin công c có tng quan vi x nhng không có tng quan sai s
u. Ta có biu đ sau:
z x y
u
Thc hin phng trình hi quy 2 bc nh sau:
- Bc 1: Hi quy bin x theo bin z theo phng trình sau
=
0
+
1
z
ta thu đc có đc giá tr c lng (fitted value) ca x đt tên bin là xf
- Bc 2: Thc hin hi quy y theo bin xf
=
0
+
1
xf
Phng pháp trên đc áp dng x lý sai s trong đo lng Q đc trình bày trong
phn tip theo.
15
3.2.3 o lng sai s trong lý thuyt Q
V nguyên tc, c hi đu t có th gii thích nhiu tác đng ca dòng tin nu
M/B là mt bin đi din cho Q (a noisy proxy for Q). Vic sai s trong đo lng
khi s dng bin M/B làm bin đc lp có th gây ra các vn đ khi c lng mô
hình kinh t lng. Trong phn này, bài nghiên cu kim tra xem sai s thc hin
gii thích kt qu và đa ra các c tính sai s ca đ dc.
Ta có phng trình (7)
I
t
/K
t
=
Q
t
t
/K
t
t
(7)
Trong hu ht các nghiên cu hin nay đu dùng M/B (giá tr th trng ca vn c
phn/Giá tr s sách ca vn c phn) làm bin đi din cho Q
Ngoài li nhun ra còn có dòng tin là ch tiêu đ đo lng đn tình hình tài chính
ca doanh nghip. Có rt nhiu nghiên cu trên th gii đã tng đa bin dòng tin
vào phng trình đu t đ tìm bng chng thc nghim v mc đ nhy cm ca
dòng tin và đu t.
Do đó ta cn nghiên cu thc nghim da trên phng trình sau:
INV = c
0
+ c
1
M/B + c
2
CF + , (11)
Trong đó:
- INV: u t
- CF: Dòng tin
- M/B: Giá tr th trng trên giá tr s sách ca vn c phn
Các bài nghiên cu trc đây nhn ra rng M/B không phi là mt bin thay th
hoàn ho cho Q vì có sai s theo phng trình sau:
M/B = g
0
+ g
1
Q + . (12)
n gin hn, khi chng minh bên di, mt gi đnh quan trng trong th nghim
là dòng tin và t sut sinh li trong quá kh có tng quan vi Q nhng không có
16
tng quan vi sai s trong đo lng ca M/B
().
Cho x là vector bt k ca nhng bin này mà nó trc giao vi
Ta xác đnh
1
và
nh là đ dc và phn d khi Q đc hi quy theo x:
Q =
1
x+.
dc khi hi qui M/B theo x: M/B = g
0
+
2
x + (13)
đn gin ta cho t l đ dc ca Q, gi đnh
2
= g
1
, g
1
có t phng trình (12).
Thay
2
= g
1
1
và vào
phng trình (11), ta có:
thay Q =
1
x+ vào phng trình (11) ta có
INV = c
0
+ c
1
Q + c
2
CF + (11)
INV = c
0
+ c
1
(
x++ c
2
CF + ,
Thay
2
= g
1
1
=
2
/g
1
và vào
phng trình trên, ta có:
INV = c
0
+ c
1
*(
2
x) + c
2
CF + *, (14)
Trong đó c
1
* = c
1
/g
1
và * = + c
1
. x đã bao gm c bin CF,* thì không
tng quan vi c phng trình hi qui và phng trình (14) cung cp mt c
tính không lch ca c
2
. Nu chúng ta đa thêm gi đnh rng M/B di chuyn tng
bc mt vi Q (g
1
=1), phng trình (14) cng cung cp mt c tính không lch
ca đ dc trên Q (c
1
* = c
1
), nhng chúng ta không cn gi đnh đó nu chúng ta
ch quan tâm đn đ dc ca dòng tin.
Vn đ đt ra là vector x là bao gm các bin nào?
Theo gi đnh ca Erickson and Whited (2000) v dòng tin, dòng tin đc lp vi
đ có đc nhng c tính khác nhau trên c s thi gian d liu dài hn. Gi
đnh v t sut sinh li dng nh hp lý nu ngun chính ca vic sai s trong đo
lng M/B có t giá tr s sách mu s ch không phi là giá tr th trng t
s (ví d: nu giá c phiu cung cp mt phng thc đo lng giá tr mt cách
17
hp lý). Hn na, thm chí th trng không phi là hiu qu hoàn toàn, nó vn có
có lý lun hp lý rng giá c là phng thc ch yu đ quyt đnh giá tr c
bn.(e.g., Cohen, Polk, and Vuolteenaho, 2009).
Jonathan Lewellen và Katharina Lewellen nhn ra rng gi đnh này không là hoàn
ho. Vì Vn đ quan tâm ln nht, là sai s ca giá tr s sách ca tài sn thun có
th gây ra mi tng quan dng CF và .
Erickson and Whited (2011) đ ngh rng s dng đ tr cho t sut sinh li nh là
công c đi vi Q có th là gây là nhiu vn đ trong quá trình c lng bi vì li
nhun cng có th tng quan vi . H cho rng sai s trong đo lng M/B có th
kéo dài, vì th đ tr ca M/B có kh nng tng quan vi vi .
Tuy nhiên, Theo Jonathan Lewellen và Katharina Lewellen , mt trong nhng lý do
s dng t sut sinh li có đ tr ch không dùng M/B có đ tr nh là mt công c
đi vi Q là đ gim bt đi vn đ sau: nu sai s trong đo lng M/B xut phát t
vic s dng giá tr s sách, đ tr ca t sut sinh li có th tng quan vi ít
hn so vi đ tr ca M/B vì t sut sinh li không ph thuc vào giá tr s sách.
ụ tng c bn là giá tr c tính ca M/B (the fitted value) khi M/B đc hi qui
theo CF và các bin khác đc đa vào nh th nào đ nhng bin kia có liên quan
vi Q mà không có tng quan vi sai s, vì th đ dc ca CF trong phng trình
(14) phn ánh t trng ca CF vi Q, ví d: tác đng ca dòng tin không th đc
quy cho c hi đu t. Vic xem xét thc nghim chính là chúng ta phi có các bin
khác CF mà liên quan nhiu Q trong bc hi quy đu tiên ca phng trình (13):
nu CF là bin duy nht có ý ngha,
2
x và CF s tng quan gn nh hoàn ho và
hi quy IV không th phân bit đc nhng tác đng trc tip hay gián tip tác
đng ca dòng tin. Có rt nhiu nghiên cu trc ch ra đc dòng tiên nm hin
hành và nm trc và t sut sinh li trong quá kh vi nhiu đ tr có mi tng
quan mnh vi M/B, cho phép c tính các thông s mt cách chính xác.
Vic s dng t sut sinh li có đ tr nh là mt bin công c cho Q là đim mi.
Trong bài nghiên cu ca mình, Jonathan Lewellen và Katharina Lewellen (2012)