Phân tích vốn cổ phần và phân tích các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn các công ty cổ phần tại Việt Nam

non-control perspective 3. Board of Director (BoD) has established dividend policy consistent with firm’s profitability (it is NOT useful when dividend is consistent and earnings are changing).Often, companies with established dividends are seasoned companies, profitable but operating outside the economy’s fastest-growing sub-sectors Limitations Predicting the time of dividend without prior dividend data or dividend policy is generally not practical. For a non-dividend-paying company, analysts usually prefer a model that defines returns at the company level than at the stockholder level 1.2. Mô hình chiết khấu dòng tiền (DCF) Giá trị vốn cổ phần tại thời điểm t bằng hiện giá các dòng tiền tự do đối với vốn cổ phần kỳ voṇg 𝑉𝑡 𝐸 = 𝐸(𝐹𝐶𝐹𝐸𝑡+1) (1 + 𝑟)1 + 𝐸(𝐹𝐶𝐹𝐸𝑡+2) (1 + 𝑟)2 + ⋯ + 𝐸(𝐹𝐶𝐹𝐸𝑡+𝑛) (1 + 𝑟)𝑛 + ⋯ Model 2: Free Cash Flow Equity (FCFE) Models Description The concept of FCF responds to the reality that, for a going concern, some of the cash flow from operations is not free but rather needs to be committed to reinvestment and new investments in assets – it defines the cash that can be withdrawn without harming the economics underlying of the firm Comments 1. FCFF = CFO – Capital expenditures and VE = VF – VD (it is a pre-debt concept) 2. FCFE is FCFF + net borrowing and VE is simply PV of FCFE (it is a post-debt concept) Best Usage 1. The company is not dividend-paying 5 2. The company is dividend-paying but dividends significantly exceed or fall short of FCFE 3. The company’s FCF align with the company’s profitability within a forecast horizon with which the analyst is comfortable 4. The investor takes a control perspective Limitations Some companies have intense capital demands and as a result have negative expected FCF – in those cases, the analyst should consider a model like residual income 1.3. Mô hình thu nhâp̣ còn laị (RE hoăc̣ RI) 𝑉𝑡 𝐸 = 𝐵𝑡 + 𝑅𝐸𝑡+1 (1 + 𝑟)1 + 𝑅𝐸𝑡+2 (1 + 𝑟)2 + ⋯ + 𝑅𝐸𝑡+𝑛 (1 + 𝑟)𝑛 + ⋯ RE = Earnt − (r × Bt−1) Model 3: Residual Income Model Description The model is based on the idea that for a given time period, residual income is the earnings for that period in excess of investor’s required return on the beginning-of-period investment (common equity) Comments 1. The approach attempts to match profits to the time period in which they are earned – in contrast to accounting NI, however, residual income attempts to measure the value added in excess of opportunity costs 2. The residual income model states that a stock’s value is BV per share + PV of residual earnings (BV per share = common equity / common shares outstanding) Best Usage 1. The company is not paying dividends – alternative to FCF model 2. The company’s expected FCFs are negative Limitations The model requires a lot of adjustments to accounting figures – sometimes, disclosures of financial statements are of low quality with high degree of distortion that the model can’t be used 1.4. Mô hình tăng trưởng thu nhâp̣ bất thường (AEG) 6 𝑉0 𝐸 = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑡 𝑟 + 1 𝑟 𝐴𝐸𝐺2 (1 + 𝑟)1 + 𝐴𝐸𝐺3 (1 + 𝑟)2 + 𝐴𝐸𝐺4 (1 + 𝑟)3 + ⋯ = 1 𝑟 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑡 + 𝐴𝐸𝐺2 (1 + 𝑟)1 + 𝐴𝐸𝐺3 (1 + 𝑟)2 + 𝐴𝐸𝐺4 (1 + 𝑟)3 + ⋯ AEG: là tăng trưởng thu nhập bất thường có cổ tức. 𝐴𝐸𝐺𝑡 = thu nhâp̣ có cổ tức – thu nhâp̣ thông thường = [earn𝑡 + r× 𝑑𝑡−1] – [(1+r) earn𝑡−1] = (g– 𝑟) × earn𝑡−1 Với g là tỷ lê ̣tăng trưởng thu nhâp̣ có cổ tức trong kỳ. Ưu Điểm Dễ hiểu: nhà đầu tư tập trung vào thu nhập tương lai, nhà đầu tư mua thu nhâp̣. Có thể sử dụng dưới nhiều dạng nguyên tắc kế toán. Đi liền với những gì mà các nhà phân tích dự báo thu nhâp̣ và tăng trưởng thu nhâp̣. Nhược điểm Tính phức tạp, không chính xác của kế toán, tính phức tạp của khái niệm thu nhâp̣ có cổ tức. Nhạy cảm với tỷ suất sinh lợi đòi hỏi ước tính Không phù hợp cho phân tích chiến lược vì không cho thấy sự hiểu biết sâu sắc về các khoản muc̣ bảng cân đối kế toán. 2. Điṇh giá dưạ trên cơ sở tài sản Điṇh giá trên cơ sở tài sản là xác điṇh giá tri ̣ công ty bằng cách nhâṇ diêṇ và tổng hơp̣ giá trị tài sản của công ty. Giá trị vốn cổ phần = Giá trị công ty – Giá trị nợ Nhược điểm Tài sản và nợ phải điều chỉnh theo mức giá thị trường “hợp lý”, môṭ số tài sản không phải lúc nào cũng có giá thị trường. Giá thị trường một tài sản nào đó có thể không phản ánh đúng giá tri ̣khi được sử duṇg cu ̣thể trong công ty. Môṭ số tài sản vô hình không được thể hiêṇ trong bảng cân đối kế toán vì khó khăn trong việc xác định giá trị. Tài sản riêng biệt có thể định giá, nhưng giá tri ̣của các tài sản kết hợp 7 tạo nên công ty thì khó xác định. Khả thi Điṇh giá quy ̃đầu tư chỉ đầu tư vào các cổ phiếu giao dic̣h Điṇh giá các “công ty dựa vào tài sản” như các công ty: dầu mỏ, khoáng sản, trồng rừng 3. Điṇh giá theo các bôị số Ta có các loại chỉ số khác nhau như : Chỉ số giá trên doanh thu (P/S), chỉ số giá trên thu nhâp̣ (P/E), chỉ số giá trên tài sản (P/B) hay chỉ số giá trên dòng tiền (P/CFO). Có hai kỹ thuâṭ phân tích bôị số là : phương pháp so sánh và sàn loc̣ hê ̣số 3.1. Phương pháp so sánh  Nhâṇ diêṇ các công ty có thể so sánh đươc̣. Các công ty này thường có hoạt động tương tư ̣với hoaṭ đôṇg của công ty muc̣ tiêu mà chúng ta muốn định giá.  Nhâṇ diêṇ các thước đo của các công ty có thể so sánh trong các báo cáo tài chính của chúng- thu nhâp̣, giá trị sổ sách, doanh thu, dòng tiền- và tính bội số các thước đo này.  Áp dụng các bội số để tính các thước đo tương ứng của các công ty mục tiêu để tính giá trị của công ty. Các nhược điểm của phương pháp so sánh:  Giả định là thị trường hiệu quả trong khi chúng ta định giá dưạ vào các công ty có thể so sánh.  Nhâṇ diêṇ các công ty so sánh với cùng đặc điểm kinh doanh là rất khó .  Các bội số khác nhau cho ra các định giá khác nhau.  Các mẫu số âm có thể xảy ra. 3.2. Phương pháp sàn loc̣ hê ̣số .  Nhâṇ diêṇ môṭ bôị số mà chúng ta se ̃sàng loc̣ cổ phiếu trên đó.  Xếp haṇg các cổ phiếu dưạ trên bôị số đó, từ cao nhất đến thấp nhất.  Mua cổ phiếu có bôị số thấp nhất và bán cổ phiếu có bôị số cao nhất. Chỉ số giá trên thu nhập (P/E) Tỷ số giá trên thu nhập = Giá cổ phiếu / Thu nhâp̣ mỗi cổ phiếu 8 Sư ̣so sánh giá tri ̣ dưạ trên phương pháp P /E có thể sử duṇg khi thiếu sư ̣so sánh giữa công ty này và công ty kia . Người phân tích có thể xếp haṇg tất cả các công ty trong ngành, sau đó phán đoán sư ̣thay đổi trong các chỉ số giá trên lơị nhuâṇ xuất hiêṇ có hơp̣ lí hay không hoăc̣ là các công ty nào đó có vẻ nằm ngoài liñh vưc̣ đươc̣ đánh giá . 𝑃 = 𝐷 (𝐾−𝑔) 𝑃 𝐸 = 𝑃 𝐸𝑆𝑃  𝑃 𝐸 = 𝐷 (𝐾−𝑔) 𝐸𝑆𝑃 = 𝐷 𝐸𝑃𝑆 (𝐾−𝑔) Từ công thức trên, ta có thể thấy rõ các yếu tố tác đôṇg đến chỉ số P /E như: tỷ lệ chi trả cổ tức, tỷ suất sinh lợi yêu cầu, tốc đô ̣tăng trưởng. Các nhà phân tích vốn chủ sở hữu có thể chống laị các hình thức thao túng lơị nhuâ ̣ n của ban quản tri ̣ bằng cách thay đổi tỷ lê ̣ chiết khấu (K) và gán cho công ty một tỷ lệ tăng trưởng cao hơn hoặc thấp hơn. Tỷ số PEG: P/E so với tăng trưởng thu nhâp̣ , nếu ở tử là P/E dư ̣báo thì ở mâũ số là phần trăm tăng trưởng thu nhâp̣ cho 2 năm tới. PEG chuẩn nên bằng 1; nếu nhỏ hơn 1, thì kết luâṇ thi ̣ trường đang điṇh giá thấp tăng trưởng thi nhâp̣ ; nếu lớn hơn 1 thì kết luận thị trường quá lac̣ quan về thu nhâp̣. PEG=(P/E)/phần trăm tăng trưởng thu nhâp̣ năm tới Chỉ số giá trên tài sản (P/B) Giá trị sổ sách thể hiện giá trị đầu tư của các chủ sở hữu vào một công ty, là tài sản trừ đi nơ,̣ đây là tài sản ròng. P/B có ý nghiã nhiều hay ít phu ̣thuôc̣ vào thu nhâp̣ tương lai mà công ty kỳ voṇg taọ ra đươc̣. Khái niệm này phù hợp với ý tưởng là các cổ đông mua thu nhập. Giá cả ở phần tử số được dựa trên thu nhập kỳ vọng trong tương lai mà nhà đầu tư đang mua. Vì thế, thu nhâp̣ kỳ vọng so với giá trị sổ sách càng cào thì P/B càng cao. Tỷ số P/B chuẩn là môṭ tỷ số P/B bằng 1. Khi mà tỷ suất sinh lơị trên giá tri ̣ sổ sách bằng tỷ suất sinh lợi đòi hỏi và thu nhập còn lại dự báo bằng 0. Nếu chúng ta kỳ voṇg môṭ công ty kiếm đươc̣ thu nhâp̣ cho cổ đông lớn hơn so với mức đòi hỏi trên giá tri ̣ sổ sách của vốn chủ sở hữu(môṭ RE dương), vốn cổ phần se ̃tri ̣ giá nhiều hơn giá tri ̣ sổ sách và bán đươc̣ với môṭ phần bù. Dưạ vào công thức điṇh giá vốn cổ phần bằng mô hình thu nhâp̣ còn laị ta có thể suy ra tỷ số P/B là: 9 𝑉0 𝐸 𝐵0 = 1 + 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑅𝐸 𝐵0 B. Các Phương Pháp Hỗ Trợ Định Giá Bình thường hóa thu nhập. Thu nhập là một yếu tố quan trọng để xét giá trị công ty. Tuy nhiên thu nhập có thể chịu những sai lệch lớn. Chẳng hạn thu nhập cao trong năm nào đó của một công ty đến từ các điều kiện đặc biệt mà sẽ không lặp lại trong tương lai => thu nhập đã bị thổi phồng. Để bình thường hóa thu nhập, nhà phân tích sẽ thiết lập xu hướng từ các năm trước đó bằng phương pháp bình phương tối thiểu. 𝑦 = 𝑎 + 𝑚 𝑥 − 𝑥 𝑎 = 𝑦 𝑚 = 𝑥𝑦 − 𝑛𝑥 𝑦 𝑥2 − 𝑛𝑥 2 với 𝑦 là thu nhập trung bình và 𝑥 là số năm trung bình. Ví dụ: sách Phân tích báo cáo tài chính, trang 465. Hệ số tăng trưởng bền vững. Bền vững thể hiện tính kết nối trong sự gia tăng bất thường của thu nhập, đồng thời đánh giá hệ số tăng trưởng thu nhập trên mỗi cổ phiếu trong quá khứ của công ty có tiếp tục hay không. Nếu tăng trưởng dựa trên yếu tố nào đó khác lợi nhuận chưa phân phối thì sự tăng trưởng là không bền vững. Thu nhập trên mỗi CP = Hệ số vòng quay tài sản x Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu x Tỷ suất vay nợ x Giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu hoặc: Lợi nhuận ròng/Số Cổ phiếu phát hành = (Doanh thu/Tài sản) x (Lợi nhuận ròng/doanh thu) x (Tài sản/Giá trị ròng) x (Giá trị ròng/Số CP phát hành) Thu nhập trên mỗi CP tăng có thể do 1 trong 4 chỉ số bên phải của công thức như hệ số vòng quay tài sản, tỷ suất sinh lợi, tỷ suất vay nợ, giá trị sổ sách trên mỗi CP. Tuy nhiên số 10 vòng quay, tỷ suất lợi nhuận, tỷ suất vay nợ có một giới hạn tăng nhất định trong khả năng công ty và mức độ rủi ro cho phép. Chỉ có giá trị sổ sách là có thể tăng không ngừng thông qua lợi nhuận chưa phân phối. Công ty giữ lại thu nhập càng nhiều khả năng tăng trưởng bền vững càng cao, giá trị sổ sách càng tăng, hệ số tăng trưởng của EPS càng cao. Hệ số tăng trưởng bền vững = Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu x Tỷ lệ lợi nhuận giữ lại Với Tỷ lệ lợi nhuận giữ lại = 1 – Tỷ lệ chi trả cổ tức. Ngoài ra công ty còn có khả năng tăng EPS bằng cách giảm số lượng cổ phiếu bằng cách mua lại số đã phát hành, nhưng se ̃đối mặt với viêc̣ hạn chế tăng trưởng doanh thu. Tuy nhiên điều này lại làm nảy sinh việc tăng tỷ suất vay nợ tăng rủi ro về tài chính. Nhưng nếu công ty mua laị cổ phiếu phát hành bằng lươṇg tiền măṭ nhàn rỗi thì se ̃làm tăng EPS mà không phải đối măṭ với các rủi ro trên. CÔNG THỨC DU PONT: Thu nhập trên mỗi cổ phiếu có thể được phân tách ra thành các nhân tố nhỏ hơn theo công tức Du pont. Với công thức này, nhà phân tích có thể nhận thức sâu hơn về nguồn gốc tỷ suất lợi nhuận ròng trên tài sản: Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản = Hệ số vòng quay tài sản x Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu (Doanh thu/Tài sản) x (Thu nhập/Doanh thu) = (Thu nhập/Tài sản) Qua trên có thể xác định đóng góp của tỷ suất vay nợ trên tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu: Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu = Hệ số vòng quay tài sản x Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu x Đòn bẩy tài chính (Doanh thu/tài sản) x (Thu nhập/doanh thu) x (Tài sản/Vốn chủ sở hữu) = (Thu nhập/Vốn CSH) Trong đó đòn bẩy được hiểu là tỷ số của tài sản trên vốn chủ sở hữu. Định giá qua khả năng tái cấu trúc: 11 Qua công thức Du pont, công ty có thể tăng giá trị bằng cách tái cơ cấu doanh nghiệp tức là có những thay đổi lớn trong hoạt động và chiến lược tài chính. Công ty có thể tăng giá trị thông qua việc tận dụng tài sản có hiệu quả hơn, tăng sử dụng đòn bẩy tài chính, tinh giản hoạt động, thoái vốn các lĩnh vực kém lợi nhuận, sử dụng tiền mặt dư thừa để mua lại cổ phần… C. Tổng kết các nghiên cứu thưc̣ nghiêṃ về các mô hiǹh điṇh giá . Mô hình định giá đã là chủ đề của nghiên cứu thực nghiệm đáng kể trong những năm gần đây. Lý thuyết cho rằng tất cả các mô hình sẽ đưa ra kế quả định giá giống nhau nếu chúng được xây dựng đúng. Tuy nhiên, ưu thế tương đối của mô hình định giá khác nhau trong thực tế và trong nghiên cứu khoa học là một vấn đề chưa được giải quyết. Môṭ số kết luâṇ trong các nghiên cứu thưc̣ nghiêṃ trước đây :  Mô hình thu nhập còn lại (RI) có lợi suất ước tính công ty chính xác hơn so với mô hình cổ tức chiết khấu (DDM) và phương pháp chiết khấu dòng tiền (DCF). Francis et al. (2000) so sánh độ chính xác của DDM, DCF, và RI và cho thấy rằng RI là vượt trội so với hai phương pháp kia . Họ nhận ra rằng RI là có ý nghĩa chính xác hơn (lỗi dự đoán tuyệt đối là 30%) so với DCF và DDM (tương ứng là 41% và 69%) và RI cũng giải thích phần lớn các biến động giá thị trường (71% khả năng giải thích, trái ngược với 51% của DCF và 35% của DDM)  Về mặt lý thuyết không có sự khác biệt giữa các DCF và RI và cả hai đều tương đương với DDM và cũng chỉ ra rằng các mô hình này thường cung cấp khả năng giải thích có ý nghĩa đối với giá cổ phiếu  Mô hình chỉ số thu nhập tốt hơn mô hình DCF  Chỉ số giá trị sổ sách thể hiện tương đối tốt và điều kiêṇ chỉ số giá trị sổ sách trên ROE cải thiện đáng kể độ chính xác của phương pháp chỉ số giá trị sổ sách  Chỉ số tài sản nói chung có lợi suất ước tính tốt hơn (ví dụ chính xác hơn và ít sai lêc̣h) so với chỉ số thu nhập và chỉ số doanh thu đặc biệt là cho các công ty tài chính và các công ty phi tài chính  Mức sinh lợi c ủa giá mục tiêu dựa trên mô hình thu nhập còn lại là cao hơn so với tỷ lệ PEG (tăng trưởng lợi nhuận từ biến đôṇg giá)  Các nhà phân tích bên bán thích mô hình thu nhập một thời kỳ hơn mô hình nhiều thời kỳ. Asquith et al. (2005) tìm thấy rằng hầu như 99% các báo cáo đề cập rằng các nhà phân tích sử dụng một số loại chỉ số thu nhập (ví dụ P/E, chỉ số EBITDA). Ngược lại, chỉ có 12,8% sử dụng DCF và 25% sử dụng chỉ số tài sản. Imam et al. (2008) cho thấy rằng trong nghiên cứu của họ, các nhà phân tích sử dụng cả chỉ số thu nhập và DCF. Tuy nhiên, chỉ số giá trị sổ sách ít được ưa thích bởi các nhà phân tích 12 Các kết luận trong nghiên cứu trước đây về lý do cơ bản của các mô hình định giá nào tốt hơn là không thuyết phục. Ví dụ, mặc dù 'lĩnh vực' là một trong những yếu tố giải thích trong việc lựa chọn mô hình định giá như bằng chứng trong các nghiên cứu trước đó (Demirakos et al, 2004;.. Imam và cộng sự, 2008), có thể là các nhà phân tích sử dụng các mô hình khác nhau cho các lĩnh vực tương tự (Liu et al., 2002a) cho thấy đó là một vấn đề sở thích của người sử dụng. Nói cách khác, nó phụ thuộc vào việc người dùng muốn tính toán dựa trên thu nhập hoặc dòng tiền (Lee, 2003; Lundholm & Sloan, 2004). Sau đó, câu hỏi đặt ra, tại sao người dùng thích dòng tiền hơn thu nhập hoặc thu nhập hơn dòng tiền; cũng có thể, trong mô hình dòng tiền hoặc thu nhập, tại sao một số mô hình đươc̣ ưa thích (ví dụ P/E) hơn những cái khác (ví dụ: Giá/doanh thu bán hàng hoặc PEG)? Có bất cứ điều gì có thể làm tăng độ chính xác của các mô hình điṇh giá này ? Liệu sử dụng chung mô hình dòng tiền và mô hình lợi nhuận có cải thiện hiệu suất của các dự báo phân tích? Các nghiên cứu trước cung cấp rất ít bằng chứng về điều này. Block (1999) cho thấy rằng những khó khăn của việc dự đoán nhiều thời kỳ trong một môi trường doanh nghiệp không chắc chắn và ước tính tỷ suất chiết khấu phù hợp, làm cho mô hình nhiều thời kỳ không hấp dẫn các nhà phân tích. Demirakos et al. (2004) cho thấy rằng các nhà phân tích điều chỉnh phương pháp định giá của họ cho các công ty với các tình hình khác nhau, vâñ ưa thích mô hình nhiều giai đoạn đánh giá cho các công ty với dòng thu nhập biến động và tăng trưởng không ổn định. Imam et al. (2008) khẳng định do nhận thức hạn chế trong việc áp dụng kỹ thuật của DCF, làm cho các nhà phân tích thực tế thích phân tích định giá theo chỉ số. Các học giả cũng cho rằng việc các nhà phân tích sử dụng các mô hình phụ thuộc vào sở thích của các nhà phân tích tới mức mà một số nhà phân tích tập trung vào giá trị cổ đông nhiều hơn giá trị doanh nghiệp (Lundholm & Sloan, 2004). Hơn nữa, theo báo tài chính và bằng chứng thực nghiệm cho thấy rằng một số mô hình (ví dụ như PEG) được ưa thích ở một số giai đoạn của nền kinh tế và chu kỳ kinh doanh mặc dù tầm quan trọng của một số mô hình như P/E vẫn không đổi. Điều này dường như cho thấy rằng điều kiện thị trường ảnh hưởng đến sư ̣ưa thích của mô hình định giá. Nhà phân tích giá mục tiêu bên bán cho thấy kỳ vọng của giới phân tích cho dù giá cổ phiếu được định giá quá cao hoặc bị đánh giá thấp. Nó cũng cho thấy m ột tín hiệu của việc điều chỉnh giá là có khả năng xảy ra trong tương lai. Vì vậy, nó lôi cuốn những người tham gia thị trường và các học giả. Nghiên cứu trước cho thấy rằng mức giá muc̣ tiêu của nhà phân tích là rất quan trọng trong việc hình thành giá cổ phiếu (Asquith et al 2005,;. Brav & Lehavy, 2003). 13 PHẦN II: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CÔNG TY CỔ PHẦN TẠI VIỆT NAM Tóm tắt: Bài nghiên cứu tìm hiểu tác động của các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn công ty cổ phần tại Việt Nam. Nhóm sử dụng ước lượng OLS để phân tích các yếu tố quyết định cơ cấu vốn của 69 công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn chứng khoán Hồ Chí Minh cho giai đoạn 2010-2013 . Từ phân tích này, nhóm kết luận rằng : độ lớn của công ty và yếu tố sở hữu nhà nước không có tác động đến đòn bẩy tài chính doanh nghiệp. I. Cơ sở lý thuyết: 1. Lý Thuyết cấu trúc vốn tối ưu Không phù hợp với mô hình về chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí đại diện của MM, Stiglitz(1969), Jensen và Meckling (1976) và Jensen(1986) chứng minh sự tồn tại những chi phí có ý nghĩa của đòn bẩy tài chính cao. Những chi phí này là chi phí trực tiếp ( chi phí phá sản liên quan đến quản trị và luật pháp) hoặc gián tiếp (giảm niềm tin khách hàng, nhà cung cấp, người lao động,..) (Alman,1984; Stiglitz, 1969). Chi phí đại diện phát sinh từ nỗ lực gắn kết lợi ích giữa người đại diện và người chủ doanh nghiệp. Trong Jensen (1986), nợ nợ có lợi trong việc giảm thiểu xung đột giữa nhà quản lý và chủ sở hữu; thanh toán thường xuyên lãi suất làm giảm dòng tiền tự do cho các nhà quản lý sử dụng sai mục đích . Ngược lại, đối phó với mối quan hệ giữa cổ đông và chủ nợ, Jensen và Meckling (1976) nhận ra rằng người cho vay " áp đặt mức lãi suất cao và các giao ước nợ nghiêm ngặt để kiểm soát quản lý “ linh hoạt trong việc theo đuổi các dự án rủi ro để tăng giá trị cho cổ đông . Cân bằng các lợi thế và bất lợi của nợ là trọng tâm của lý thuyết đánh đổi . Trong một hình thức mở rộng , lý thuyết nói rằng các công ty nên theo đuổi một cấu trúc vốn tối ưu mà giá trị của tấm chắn thuế bằng với giá trị của sự gia tăng của tỷ lệ lãi suất, chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí đại diện. 2. Lý thuyết trật tự phân hạng Trong một nỗ lực để giải quyết các giả định không thực tế của lý thuyết MM, các khái niệm về tính bất đối xứng thông tin và chi phí giao dịch đã được giới thiệu để giải thích mức độ ưu tiên từ các nguồn tài trợ. Đầu tiên , bất cân xứng thông tin (đề cập đến lợi thế thông tin về hiệu suất của các nhà quản lý hơn những nhà đầu tư bên ngoài) ủng hộ nợ trên vốn chủ sở hữu . Đặc biệt, theo lý thuyết phát tiến hiệu Ross (1977), phát hành nợ thường 14 truyền tải thông tin lạc quan từ nhà quản lý về kết quả hoạt động tiềm năng, trong khi phát hành cổ phiếu mới làm các nhà đầu tư cảm nhận như một dấu hiệu của việc định giá quá cao . Thứ hai, nghiên cứu về chi phí giao dịch cho thấy một sở thích cho các quỹ nội bộ. Theo Myers (1984) , lợi nhuận giữ lại được ưa chuộng nhất do chi phí thấp của giao dịch . Hơn nữa, lời giải thích từ Myers và Majluf (1984) rằng tài chính nội bộ tránh các vấn đề thông tin liên lạc và giá cả với bên ngoài cũng đi đến kết luận tương tự. Kết hợp lý thuyết chi phí giao dịch và các thông tin bất cân xứng, Myers (1984) đưa ra Lý thuyết trật tụe phân hàng chỉ ra rằng một hệ thống phân cấp tài chính. Các công ty thích tài trợ nội bộ hơn là huy động vốn từ bên ngoài , trong khi giữa hai nguồn tài trợ bên ngoài, nợ đứng trên vốn chủ sở hữu. 3. Các nghiên cứu thực nghiệm Những nghiên cứu quốc tế đã nêu bật tác động của yếu tố quốc gia cụ thể về cơ cấu vốn không phân biệt những phân tích là của các nước phát triển, đang phát triển nói chung và trong khu vực Châu Á-Thái Bình Dương (Xem Booth và cộng sự, 2001;. Deesomsak et al. 2004; de Jong và cộng sự, 2008). Các yếu tố contextual được xác định bởi các tài liệu bao gồm tốc độ tăng trưởng GDP, sức mạnh của hệ thống pháp luật và sức mạnh liên quan đến nợ / bảo vệ cổ đông / quyền (de Jong và các cộng sự., 2008) Các nhân tố khác có xu hướng ảnh hưởng đến kết quả và đặc biệt phù hợp với bối cảnh Việt Nam với mức độ phát triển thị trường vốn và cơ cấu sở hữu. Ví dụ, trong bằng chứng trước đây về Vương quốc Anh của Marsh (1982) và về Mỹ của Lang (1988) hỗ trợ lý thuyết trật tự phân hạng. Ngược lại, nghiên cứu phát triển và chuyển đổi nền kinh tế như Trung Quốc, Ba Lan, Nga, Cộng hòa Séc và Slovakia tìm thấy một "biến dạng" của lý thuyết trật tự phân hạng (ví dụ như tài chính nội bộ, vốn chủ sở hữu và nợ) (Xem Chen, 2004; Delcoure, 2007). Ở những nước này, thị trường trái phiếu chưa phát triển khiến các công ty thường phát hành cổ phiếu để tài trợ dài hạn. Cơ cấu sở hữu là một yếu tố có thể ảnh hưởng đến cấu trúc vốn . Ví dụ, ở các nước châu Á -Thái Bình Dương như Indonesia và Thái Lan công ty niêm yết gia đình thống trị là phổ biến. Theo Witwattanakantang (1999) và Bunkanwanicha et al. (2008) thuộc tính đòn bẩy cao trong các công ty niêm yết công khai Thái Lan do gia đình kiểm soát lợi ích thích nợ hơn vốn chủ sở hữu mới để tránh pha loãng sở hữu. Ảnh hưởng khác là sở hữu nhà nước . Rajan và Zingales (1995) quan sát tác động tích cực của sở hữu nhà nước trên đòn bẩy khi chính phủ đóng vai trò là người bảo lãnh nợ . Tương tự như vậy , Bradley et al. (1984) và Booth et al. (2001) thừa nhận ảnh hưởng của chính phủ về chính sách nợ của các 15 công ty . Đặc biệt, các công ty độc quyền ngành công nghiệp do nhà nước quy định như điện hoặc các hãng hàng không, trong khi các nghiên cứu sau này cho biết chương trình tín dụng nhà nước cấp cho ngành ưu tiên (ví dụ như nông nghiệp ở Thái Lan ) . Một ví dụ khác đến từ Trung Quốc, nơi hầu hết các công ty niêm yết được " cổ phần hóa” từ doanh nghiệp nhà nước. Chen (2004) sử dụng dữ liệu 1995-2000 kết luận rằng các công ty được bảo vệ khỏi phá sản từ chính phủ, làm cho lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trật tự phân hạng khả năng giải thích hạn chế ở Trung Quốc. Tuy nhiên , Huang và Song (2006) báo cáo một mối quan hệ đáng kể giữa đòn bẩy và sở hữu nhà nước khi phân tích một tập dữ liệu lớn hơn nhiều kéo dài 1994-2003 . Điều này có thể có nghĩa là các doanh nghiệp" cổ phần hóa " từ doanh nghiệp nhà nước của Trung Quốc đang dần trở thành độc lập nhiều hơn với chính phủ. 4. Nghiên cứu tại Việt Nam Bài nghiên cứu Dzung Nguyen (2012) tìm hiểu cơ cấu vốn của doanh nghiệp Việt Nam. Theo đó, bài báo cung cấp những hiểu biết đầu tiên về cơ cấu vốn của công ty niêm yết tại một trong những nền kinh tế năng động nhất trong khu vực châu Á - Thái Bình Dương và là một nền kinh tế đã trải qua thay đổi nhanh chóng trong những năm gần đây . Tác giả sử dụng ước lượng GMM để phân tích các yếu tố quyết định cơ cấu vốn của 116 công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn chứng khoán Hồ Chí Minh và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội cho giai đoạn 2007-2010 . Từ phân tích này, Dzung Nguyen kết luận rằng mặc dù sự xuất hiện trong những năm gần đây của thị trường cổ phiếu và nợ, cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam vẫn còn bị chi phối bởi việc sử dụng các nguồn tài chính ngắn hạn . Hơn nữa, kết quả của Dzung Nguyen cho thấy rằng các doanh nghiệp nhà nước kiểm soát tiếp tục có ưu đãi về việc tiếp cận nguồn tài trợ và các doanh nghiệp tăng trưởng cao vẫn dựa chủ yếu vào nợ nước ngoài chứ không phải là phát hành cổ phiếu . II. Các giả thuyết kiểm định Phần này phát triển giả thuyết có thể kiểm chứng dựa trên việc xác định tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp Việt Nam . Làm như vậy bằng cách khám phá yếu tố quyết định phổ biến và được nghiên cứu thường xuyên (tức là lợi nhuận, tài sản hữu hình , độ lớn, cơ hội tăng trưởng và thanh khoản ) (xem Frank và Goyal 2009; Welch , 2011 ) và một yếu tố countryspecific (tức là sở hữu nhà nước ) . Dự đoán lý thuyết về mối quan hệ giữa lợi nhuận và đòn bẩy không phù hợp . Ví dụ, theo lý thuyết đánh đổi, các công ty có lợi nhuận nên vay mượn hơn là họ cần phải bảo vệ thu nhập từ thuế. Mổ xẻ lý thuyết để dự đoán một mối quan hệ nghịc biến. Như tài trợ nội bộ là nguồn tài trợ ưa thích nhất, các công ty có lợi nhuận với lợi nhuận giữ lại có sẵn sẽ vay ít hơn. Mặc dù tranh chấp về mặt lý thuyết , bằng 16 chứng thực nghiệm của Kester (1986) và Fama và Pháp (2002) xác nhận mối quan hệ trái dấu giữa lợi nhuận và đòn bẩy. H1: Có tương quan âm giữa lợi nhuận và đòn bẩy, các công ty có lợi nhuận thích quỹ nội bộ để tài trợ cho kinh doanh của họ. (-) H2: Tỷ lệ tài sản hữu hình có tương quan dương với đòn bẩy vì tài sản thế chấp làm giảm đáng kể sự bất cân xứng thông tin và chi phí đại diện giữa người cho vay và người đi vay. (+) H3: Kích thước công ty có tương quan dương với đòn bẩy tài chính vì các công ty càng lớn thì càng ít bất cân xứng thông tin. (+) H4: Tăng trưởng công ty có tương quan dương với đòn bẩy tài chính như bằng chứng thực nghiệm từ nghiên cứu ở các nước phát triển. (+) H5: Thanh khoản có tương quan âm với đòn bẩy tài chính vì các công ty thanh khoản cao có sanữ nguồn tài trợ nội bộ để tài trợ cho các quyết định kinh doanh của họ (-) H6: Có tương quan dương giữa tỷ lệ sở hữu nhà nước và đòn bẩy tài chính (+) III. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Dữ liệu được thu thập từ 69 công ty phi tài chính được chọn ngẫu nhiên từ sàn giao dịch chứng khoán thành phố HCM (HOSE) được lấy tại cophieu68.com. Thu thập từ năm 2010 đến 2013. Phương trình hồi quy dựa theo lập luận bài nghiên cứu Dzung Nguyen(2012): LEV= β0+ β1 PROF + β2 TANG+ β3 SIZE+ β4 GROW+ β5 LIQ+ β6 STATE + εi Trong đó: LEV: đòn bầy tài chính = Tổng nợ/ Tổng TS PROF: tỷ lệ lợi nhuận trước thuế =Thu nhập trước thuế/ Tổng TS TANG: tỷ lệ tài sản hữu hình =Tài sản cố định hữu hình/ Tổng TS SIZE: độ lớn doanh nghiệp =Tổng TS GROW: tốc độ tăng trưởng =Phần trăm thay đổi trong tổng TS 17 LIQ: khả năng thanh khoản =Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn STATE: sở hữu nhà nước = 1 nếu có sở hữu nhà nước, 0 nếu không có sở hữu nhà nươc Để thực hiện nghiên cứu này, nhóm sử dụng phương pháp hồi quy OLS với panel data (PLS), mô hình những tác động ngẫu nhiên REM (random effect model). Dữ liệu bảng sử dụng trong bài nghiên cứu gồm dữ liệu 69 doanh nghiệp trong 4 năm. Số liệu chuỗi thời gian quá ngắn so với dữ liệu chéo, kết quả ước lượng tác động cố định nên kết quả có thể không thích hợp. Vì thế nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng tác động ngẫu nhiên và thực hiện kiểm định Hausman để xem xét tính phù hợp của mô hình: Kết quả: Sau khi chạy mô hình hồi quy, nhóm nhận được các kết quả hồi quy như sau: LEV= 0.63- 0.68 PROF – 0.28 TANG+ 0 SIZE+ 0.12 GROW- 0.03 LIQ+ 0.02 STATE (1) p (0) (0) (0.0012) (0.0115) (0) (0) (0.6115) R 2 = 0.437 P(F)= 0 Từ kết quả hồi quy ta có nhận xét: với mức ý nghĩa 5%, các biến PROF, TANG, SIZE, GROW, LIQ có ý nghĩa thống kê, yếu tố sở hữu nhà nước STATE không có ý nghĩa thống kê. R2= 0.437 cho thấy mô hình giải thích được 43.7% sự tác động của các nhân tố lên cấu trúc vốn doanh nghiệp P/t (1) có thể viết lại: LEV= 0.63- 0.68PROF- 0.28 TANG + 0.12GROW- 0.03LIV (2) Nhóm thực hiện kiểm định tính phù hợp của Random Effect Model thông qua kiểm định Hausman Test. Kết quả cho thấy có hiện tượng nội sinh=> Mô hình Random Effect Model không phù hợp, các kết quả hồi quy không có ý nghĩa thống kê. Giải pháp được đưa ra là sử dụng mô hình GMM để khắc phục các nhược điểm này. Do hạn chế về kiến thức và thời gian, nhóm chỉ dừng lại ở kết luận: tỷ lệ sở hữu nhà nước và kích cỡ công ty không ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Các biến còn lại, nhóm chưa có cơ sở để đưa ra kết luận cuối cùng. 18 IV. Kết luận Nhóm đã tìm thấy có có mối liên hệ nào của sự tác động ảnh hưởng của các yếu tố: độ lớn daonh nghiệp, tỷ lệ sở hữu nhà nước lên đòn bẩy tài chính công ty. Tuy nhiên, do hạn chế về kiến thức và thời gian nên nhóm chưa thể kết luận được về việc có hay không sự tác động của các yếu tố tỷ lệ lợi nhuận trước thuế, tỷ lệ tài sản hữu hình, tốc độ tăng trưởng, khả năng thanh khoản lên đòn bẩy tài chính. Đây là một hạn chế lớn của bài nghiê cứu, nhưng sẽ là tiền đề để nhóm có thể thực hiện các nghiên cứu tiếp theo trong việc ứng dụng mô hình GMM vao khắc phục hiện tượng nội sinh của bài nghiên cứu này. TÀI LIỆU THAM KHẢO Dzung Nguyen (2012). Financial Development and the Determinants of Capital- Structure in Vietnam Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự (2008), Phân tích tài chính, NXB Lao Động Martin Fridson và Fernando Alvarez , bản dịch 2013 Phân tích báo cáo tài chính, NXB Kinh Tế TP.HCM Phụ lục Bảng 1: Data: Các chỉ số được tính toán dựa trên việc thu thập số liệu báo các tại chính 69 công ty niêm yết. Nguồn: 19 MACK NAM TLEV SLEV LLEV PROF TANG SIZE GROW LIQ STATE HDG 2013 0.64 0.63 0.00 0.08 0.04 2327799 0.27 1.25 0 HDG 2012 0.61 0.54 0.07 0.03 0.08 1826832 0.12 1.29 0 HDG 2011 0.53 0.48 0.05 0.13 0.08 1632216 0.11 1.69 0 HDG 2010 0.55 0.52 0.03 0.25 0.07 1472360 0.23 1.68 0 HHS 2013 0.27 0.27 0.00 0.12 0.01 679488 0.32 2.64 0 HHS 2012 0.28 0.28 0.00 0.14 0.00 515246 0.25 1.74 0 HHS 2011 0.27 0.27 0.00 0.26 0.01 410704 0.26 3.69 0 HHS 2010 0.43 0.43 0.00 0.20 0.00 325615 0.08 2.30 0 HLA 2013 0.84 0.80 0.05 -0.05 0.21 2345065 0.02 0.96 0 HLA 2012 0.79 0.72 0.06 0.01 0.24 2299138 -0.05 1.02 0 HLA 2011 0.80 0.74 0.07 0.01 0.21 2414105 0.11 1.03 0 HLA 2010 0.79 0.74 0.05 0.01 0.16 2182970 0.45 1.09 0 HLG 2013 0.86 0.62 0.24 -0.15 0.41 1878229 -0.25 0.80 0 HLG 2012 0.79 0.77 0.03 0.00 0.36 2520737 0.17 0.75 0 HLG 2011 0.73 0.63 0.10 0.03 0.37 2148347 0.32 0.89 0 HLG 2010 0.66 0.48 0.18 0.03 0.39 1630614 0.32 1.08 0 HOT 2013 0.22 0.22 0.00 0.20 0.78 138520 -0.05 0.79 0 HOT 2012 0.18 0.18 0.00 0.31 0.62 145496 -0.02 1.81 0 HOT 2011 0.20 0.20 0.00 0.24 0.61 148278 0.17 1.59 0 HOT 2010 0.10 0.10 0.00 0.28 0.57 126233 0.21 3.89 0 HPG 2013 0.58 0.48 0.10 0.10 0.40 23076378 0.21 1.11 0 HPG 2012 0.55 0.39 0.16 0.06 0.37 19015763 0.09 1.39 0 HPG 2011 0.55 0.38 0.17 0.08 0.34 17524683 0.18 1.43 0 HPG 2010 0.55 0.41 0.14 0.10 0.31 14903658 0.45 1.28 0 HQC 2013 0.70 0.49 0.21 0.01 0.00 3140079 0.16 1.37 0 HQC 2012 0.72 0.51 0.21 0.01 0.00 2718611 -0.03 1.20 0 HQC 2011 0.72 0.64 0.08 0.02 0.00 2792973 -0.05 0.98 0 HQC 2010 0.66 0.40 0.26 0.18 0.00 2947239 0.54 2.18 0 ICF 2013 0.55 0.43 0.12 0.00 0.16 389095 -0.06 1.49 0 ICF 2012 0.58 0.56 0.02 0.00 0.17 413599 0.04 1.08 0 ICF 2011 0.57 0.57 0.00 0.03 0.15 397902 0.05 1.09 0 ICF 2010 0.52 0.51 0.01 0.06 0.18 377287 0.03 1.11 0 IDI 2013 0.69 0.65 0.04 0.02 0.35 1845614 0.26 0.89 0 IDI 2012 0.63 0.57 0.06 0.02 0.29 1468353 0.00 1.11 0 IDI 2011 0.63 0.58 0.05 0.03 0.30 1463309 0.13 1.08 0 IDI 2010 0.61 0.54 0.07 0.08 0.30 1299649 0.50 1.20 0 IJC 2013 0.37 0.25 0.12 0.04 0.13 4807856 0.04 2.51 0 IJC 2012 0.35 0.21 0.13 0.05 0.13 4610111 0.05 3.01 0 IJC 2011 0.28 0.14 0.15 0.09 0.15 4385977 0.10 5.43 0 IJC 2010 0.80 0.63 0.17 0.07 0.15 3994937 2.86 1.20 0 JVC 2013 0.42 0.38 0.04 0.04 0.27 1630215 0.22 1.89 0 JVC 2012 0.48 0.46 0.02 0.17 0.22 1332111 0.76 1.68 0 JVC 2011 0.50 0.46 0.04 0.24 0.26 758922 0.63 1.58 0 JVC 2010 0.38 0.34 0.04 0.22 0.42 465858 0.16 1.66 0 KAC 2013 0.36 0.22 0.14 0.01 0.01 383353 -0.07 3.71 0 KAC 2012 0.41 0.22 0.19 0.02 0.01 410328 -0.37 3.55 0 20 KAC 2011 0.61 0.44 0.18 0.00 0.01 654566 0.09 2.20 0 KAC 2010 0.44 0.34 0.10 0.05 0.01 602504 0.22 2.83 0 KBC 2013 0.61 0.52 0.09 0.01 0.03 12532339 0.06 1.53 0 KBC 2012 0.59 0.23 0.36 -0.04 0.03 11778305 -0.01 3.56 0 KBC 2011 0.56 0.24 0.31 0.01 0.03 11947343 0.04 2.76 0 KBC 2010 0.54 0.21 0.33 0.11 0.03 11438646 0.26 2.95 0 KDC 2013 0.23 0.20 0.04 0.10 0.21 6378246 0.16 2.54 0 KDC 2012 0.27 0.25 0.02 0.09 0.26 5514704 -0.05 1.69 0 KDC 2011 0.34 0.31 0.03 0.06 0.25 5809421 0.15 1.43 0 KDC 2010 0.24 0.21 0.03 0.13 0.19 5039864 0.19 2.25 0 L10 2013 0.81 0.39 0.42 0.04 0.30 929477 0.16 1.46 0 L10 2012 0.80 0.45 0.35 0.04 0.34 804309 0.11 1.11 0 L10 2011 0.80 0.49 0.31 0.04 0.33 721644 0.10 1.01 0 L10 2010 0.78 0.54 0.23 0.05 0.47 654645 0.34 0.91 0 LAF 2013 0.39 0.39 0.00 0.23 0.34 188794 -0.20 1.44 0 LAF 2012 0.65 0.65 0.00 -0.65 0.33 235746 -0.67 0.90 0 LAF 2011 0.68 0.68 0.00 0.02 0.09 723638 1.04 1.29 0 LAF 2010 0.29 0.29 0.00 0.31 0.09 354368 0.65 2.71 0 LBM 2013 0.13 0.13 0.00 0.16 0.49 159886 0.02 3.77 0 LBM 2012 0.17 0.17 0.00 0.11 0.46 157013 -0.20 3.06 0 LBM 2011 0.32 0.24 0.08 0.10 0.43 196849 -0.01 2.31 0 LBM 2010 0.33 0.23 0.10 0.08 0.48 199604 0.01 2.07 0 LCG 2013 0.56 0.47 0.09 -0.15 0.18 1935716 -0.04 1.25 0 LCG 2012 0.43 0.42 0.01 -0.02 0.15 2018254 -0.10 1.38 0 LCG 2011 0.45 0.45 0.01 0.08 0.16 2233711 0.09 1.24 0 LCG 2010 0.42 0.31 0.11 0.13 0.13 2050127 0.20 1.87 0 MBC 2013 0.74 0.73 0.00 0.05 0.20 7637543 0.22 1.05 0 MBC 2012 0.78 0.65 0.13 0.01 0.26 6269932 -0.01 1.08 0 MBC 2011 0.74 0.56 0.18 0.05 0.26 6325466 0.62 1.20 0 MBC 2010 0.64 0.45 0.19 0.10 0.25 3895618 0.75 1.51 0 MSN 2013 0.50 0.21 0.29 0.04 0.50 46502141 0.20 1.14 0 MSN 2012 0.49 0.12 0.37 0.06 0.46 38699256 0.15 1.94 0 MSN 2011 0.36 0.11 0.25 0.09 0.34 33572619 0.59 3.46 0 MSN 2010 0.43 0.15 0.27 0.13 0.39 21129538 2.01 1.43 0 MTG 2013 0.59 0.49 0.10 0.02 0.32 370901 0.12 0.80 0 MTG 2012 0.55 0.44 0.11 0.01 0.15 330627 0.06 1.16 0 MTG 2011 0.53 0.41 0.11 0.02 0.16 311602 0.12 1.18 0 MTG 2010 0.47 0.37 0.10 0.01 0.17 279331 0.34 1.37 0 PET 2013 0.78 0.77 0.01 0.04 0.05 6238553 0.46 1.17 0 PET 2012 0.69 0.68 0.01 0.07 0.07 4266648 0.04 1.26 0 PET 2011 0.69 0.67 0.02 0.10 0.09 4110363 -0.06 1.21 0 PET 2010 0.74 0.73 0.01 0.06 0.06 4380973 0.42 1.12 0 POM 2013 0.68 0.51 0.17 -0.03 0.45 7494243 -0.15 1.04 0 POM 2012 0.71 0.54 0.17 0.00 0.42 8805461 0.02 1.03 0 POM 2011 0.67 0.49 0.18 0.05 0.41 8673455 0.13 1.16 0 POM 2010 0.63 0.53 0.10 0.09 0.24 7664317 0.28 1.40 0 PXL 2013 0.14 0.14 0.00 -0.01 0.02 972081 -0.01 4.26 0 PXL 2012 0.14 0.14 0.00 0.00 0.02 978067 -0.02 4.08 0 21 PXL 2011 0.15 0.13 0.02 0.01 0.02 993057 -0.18 4.33 0 PXL 2010 0.28 0.28 0.00 0.04 0.07 1214931 0.32 1.23 0 RAL 2013 0.72 0.72 0.00 0.07 0.10 1772437 0.16 1.26 0 RAL 2012 0.68 0.68 0.00 0.07 0.15 1531241 0.09 1.25 0 RAL 2011 0.67 0.63 0.04 0.06 0.20 1399951 0.20 1.22 0 RAL 2010 0.63 0.57 0.00 0.04 0.24 1170010 0.12 1.22 0 REE 2013 0.25 0.20 0.05 0.16 0.01 6954450 0.06 1.80 0 REE 2012 0.36 0.24 0.12 0.12 0.01 6574441 0.24 1.99 0 REE 2011 0.27 0.24 0.03 0.12 0.01 5297325 0.07 1.99 0 REE 2010 0.41 0.39 0.02 0.09 0.03 4961927 0.47 1.36 0 SMA 2013 0.79 0.34 0.45 0.01 0.67 865705 -0.03 0.97 0 SMA 2012 0.80 0.36 0.44 0.01 0.63 893451 0.07 1.02 0 SMA 2011 0.87 0.40 0.47 0.02 0.59 838757 0.28 1.03 0 SMA 2010 0.86 0.33 0.53 0.04 0.52 656587 0.57 1.46 0 TAC 2013 0.67 0.67 0.07 0.17 1222589 0.22 1.24 0 TAC 2012 0.62 0.62 0.08 0.23 1001871 -0.03 1.23 0 TAC 2011 0.66 0.63 0.03 0.03 0.25 1031008 0.09 1.19 0 TAC 2010 0.61 0.55 0.06 0.11 0.28 944175 0.45 1.31 0 VFC 2013 0.30 0.30 0.00 0.18 0.37 1613352 0.42 2.09 0 VFC 2012 0.16 0.16 0.00 0.29 0.46 1133188 0.39 3.34 0 VFC 2011 0.11 0.11 0.00 0.29 0.07 818065 0.12 8.48 0 VFC 2010 0.21 0.17 0.03 0.24 0.07 729227 0.48 5.37 0 VNM 2013 0.23 0.22 0.02 0.35 0.39 22875414 0.16 2.63 0 VNM 2012 0.21 0.21 0.00 0.35 0.41 19697868 0.26 2.68 0 VNM 2011 0.20 0.19 0.01 0.32 0.32 15582672 0.45 3.21 0 VNM 2010 0.26 0.25 0.02 0.39 0.32 10773032 0.27 2.24 0 VSH 2013 0.29 0.25 0.04 0.06 0.65 3664952 0.08 1.39 0 VSH 2012 0.28 0.21 0.06 0.08 0.56 3382412 0.01 2.04 0 VSH 2011 0.30 0.22 0.08 0.11 0.45 3345733 0.10 2.44 0 VSH 2010 0.20 0.09 0.11 0.11 0.45 3028831 0.17 6.29 0 TIE 2013 0.30 0.29 0.01 0.14 0.07 390584 0.29 2.66 0 TIE 2012 0.18 0.18 0.00 0.10 0.06 302579 0.03 3.02 0 TIE 2011 0.19 0.19 0.00 0.11 0.05 294616 -0.01 2.87 0 TIE 2010 0.23 0.23 0.00 0.14 0.18 296520 0.10 2.05 0 TRA 2013 0.31 0.31 0.00 0.21 0.24 1087715 0.12 2.32 0 TRA 2012 0.47 0.47 0.00 0.18 0.23 968484 0.16 1.58 0 TRA 2011 0.48 0.44 0.04 0.15 0.22 838443 0.45 1.68 0 TRA 2010 0.40 0.39 0.01 0.16 0.15 578868 0.43 2.16 0 TMP 2013 0.33 0.17 0.16 0.14 0.56 1456765 -0.01 1.95 0 TMP 2012 0.37 0.14 0.23 0.13 0.62 1466031 0.11 1.89 0 TMP 2011 0.39 0.13 0.26 0.08 0.63 1323345 0.00 1.65 0 TMP 2010 0.41 0.09 0.31 0.02 0.71 1320767 -0.11 1.51 0 VSI 2013 0.79 0.35 0.44 0.01 0.60 785120 0.03 1.02 0 VSI 2012 0.78 0.33 0.45 0.02 0.59 759522 -0.07 1.13 0 VSI 2011 0.77 0.36 0.42 0.05 0.54 812477 0.09 1.17 0 VSI 2010 0.79 0.30 0.49 0.04 0.60 747447 0.10 1.22 0 VTO 2013 0.53 0.19 0.34 0.03 0.87 2237804 -0.14 0.66 0 VTO 2012 0.60 0.21 0.39 0.02 0.84 2589318 -0.10 0.74 0 22 VTO 2011 0.64 0.17 0.47 0.03 0.84 2874498 -0.06 0.89 0 VTO 2010 0.66 0.15 0.52 0.03 0.87 3066635 -0.07 0.84 0 SFC 2013 0.61 0.59 0.01 0.06 0.14 446079 0.35 1.22 0 SFC 2012 0.49 0.48 0.01 0.08 0.13 330501 0.56 1.38 0 SFC 2011 0.18 0.18 0.00 0.18 0.17 212397 -0.08 3.64 0 SFC 2010 0.29 0.29 0.00 0.32 0.29 230147 -0.05 2.37 0 AAM 2013 0.14 0.13 0.01 0.04 0.17 302072 0.06 5.78 0 AAM 2012 0.11 0.10 0.01 0.06 0.20 285761 -0.13 8.20 0 AAM 2011 0.13 0.11 0.02 0.24 0.22 329977 0.00 6.97 0 AAM 2010 0.12 0.10 0.02 0.15 0.23 331336 -0.09 7.68 0 AGF 2013 0.64 0.63 0.01 0.02 0.18 2250909 0.44 1.28 0 AGF 2012 0.58 0.57 0.01 0.03 0.27 1564982 -0.09 1.27 0 AGF 2011 0.62 0.61 0.01 0.04 0.25 1716936 0.27 1.15 0 AGF 2010 0.54 0.53 0.01 0.04 0.36 1354627 0.12 1.06 0 BCI 2013 0.47 0.22 0.25 0.03 0.15 3439644 -0.04 3.54 0 BCI 2012 0.47 0.15 0.33 0.07 0.15 3570508 -0.17 5.35 0 BCI 2011 0.55 0.28 0.28 0.02 0.25 4294131 0.12 2.53 0 BCI 2010 0.50 0.20 0.30 0.10 0.26 3843877 0.27 3.35 0 BTP 2013 0.47 0.12 0.34 0.04 0.12 1813133 -0.17 5.75 0 BTP 2012 0.56 0.23 0.33 0.08 0.16 2196464 0.09 2.96 0 BTP 2011 0.56 0.15 0.41 0.04 0.26 2014255 -0.02 3.93 0 BTP 2010 0.59 0.18 0.41 0.01 0.33 2065658 0.00 3.03 0 AVF 2013 0.75 0.75 0.00 0.01 0.18 1847751 0.11 1.08 0 AVF 2012 0.74 0.73 0.00 0.02 0.20 1659861 -0.12 1.09 0 AVF 2011 0.79 0.79 0.01 0.03 0.14 1890917 0.37 1.09 0 AVF 2010 0.73 0.71 0.01 0.08 0.14 1381165 0.27 1.17 0 BMC 2013 0.21 0.18 0.03 0.36 0.39 272812 0.01 2.89 0 BMC 2012 0.25 0.22 0.03 0.41 0.40 271042 0.05 2.47 0 BMC 2011 0.27 0.24 0.03 0.45 0.18 257555 0.52 3.17 0 BMC 2010 0.29 0.22 0.06 0.18 0.31 169597 0.12 2.48 0 C21 2013 0.14 0.04 0.10 0.08 0.11 605227 -0.04 17.57 0 C21 2012 0.17 0.06 0.10 0.14 0.11 629349 0.04 10.38 0 C21 2011 0.17 0.07 0.10 0.15 0.11 605116 0.05 10.30 0 C21 2010 0.14 0.05 0.09 0.16 0.12 577179 0.30 12.45 0 CCL 2013 0.48 0.25 0.23 0.00 0.03 531735 0.01 3.34 0 CCL 2012 0.48 0.30 0.18 0.02 0.03 524713 -0.06 2.82 0 CCL 2011 0.52 0.34 0.18 0.02 0.03 556780 0.25 2.45 0 CCL 2010 0.36 0.19 0.17 0.11 0.02 444011 0.25 4.33 0 CII 2013 0.75 0.30 0.45 0.02 0.50 8016673 0.21 0.74 0 CII 2012 0.75 0.27 0.49 0.09 0.53 6637745 0.33 0.79 0 CII 2011 0.75 0.18 0.57 0.03 0.43 4999713 0.41 1.86 0 CII 2010 0.59 0.15 0.43 0.13 0.36 3538468 0.41 1.63 0 CMV 2013 0.69 0.69 0.00 0.06 0.18 528777 0.09 1.17 0 CMV 2012 0.67 0.67 0.01 0.08 0.20 486058 0.10 1.16 0 CMV 2011 0.67 0.66 0.01 0.11 0.20 443762 0.06 1.16 0 CMV 2010 0.68 0.68 0.00 0.10 0.20 417630 0.18 1.14 0 CNG 2013 0.29 0.23 0.06 0.22 0.16 628143 0.01 3.47 0 CNG 2012 0.39 0.27 0.12 0.21 0.36 623732 -0.12 1.90 0 23 CNG 2011 0.45 0.29 0.16 0.32 0.41 705274 0.96 1.91 0 CNG 2010 0.35 0.24 0.11 0.29 0.49 359576 1.07 2.11 0 DAG 2013 0.74 0.63 0.12 0.04 0.24 695089 0.10 1.17 0 DAG 2012 0.73 0.58 0.14 0.04 0.25 634139 0.11 1.24 0 DAG 2011 0.73 0.64 0.10 0.03 0.30 569410 0.68 1.05 0 DAG 2010 0.62 0.55 0.07 0.07 0.44 339875 0.21 0.98 0 DHA 2013 0.10 0.10 0.00 0.03 0.50 340810 -0.07 2.68 0 DHA 2012 0.15 0.15 0.00 0.05 0.49 366192 -0.04 2.07 0 DHA 2011 0.17 0.16 0.01 0.12 0.49 381644 -0.03 2.03 0 DHA 2010 0.15 0.14 0.00 0.18 0.46 391794 0.12 2.39 0 DIC 2013 0.72 0.70 0.02 0.02 0.05 781996 0.21 1.18 0 DIC 2012 0.69 0.66 0.03 0.02 0.07 647976 0.03 1.16 0 DIC 2011 0.66 0.62 0.03 0.03 0.09 628621 0.14 1.20 0 DIC 2010 0.66 0.62 0.04 0.06 0.05 549216 0.35 1.26 0 DMC 2013 0.38 0.38 0.00 0.13 0.28 1019773 0.20 1.84 0 DMC 2012 0.33 0.32 0.01 0.14 0.34 848948 0.02 1.98 0 DMC 2011 0.31 0.29 0.02 0.14 0.34 833996 0.09 2.06 0 DMC 2010 0.29 0.25 0.03 0.15 0.32 766809 0.08 2.24 0 DQC 2013 0.50 0.46 0.04 0.10 0.06 1668580 -0.03 2.03 0 DQC 2012 0.54 0.50 0.04 0.04 0.05 1716046 -0.06 1.86 0 DQC 2011 0.56 0.53 0.04 0.03 0.05 1832039 0.06 1.77 0 DQC 2010 0.55 0.54 0.01 0.03 0.06 1733224 0.08 1.69 0 ELC 2013 0.33 0.32 0.01 0.04 0.18 964685 0.03 2.02 0 ELC 2012 0.28 0.27 0.02 0.13 0.15 940090 -0.18 2.51 0 ELC 2011 0.48 0.46 0.02 0.11 0.10 1140594 -0.01 1.71 0 ELC 2010 0.52 0.50 0.02 0.16 0.08 1149991 0.67 1.63 0 FDG 2013 0.99 0.83 0.16 -0.21 0.24 652913 -0.31 0.87 0 FDG 2012 0.84 0.73 0.11 -0.03 0.18 947181 -0.21 1.10 0 FDG 2011 0.80 0.73 0.07 0.04 0.21 1198947 0.16 1.06 0 FDG 2010 0.76 0.68 0.08 0.07 0.21 1036949 0.28 1.14 0 FPT 2013 0.53 0.52 0.01 0.14 0.18 17570557 0.24 1.42 0 FPT 2012 0.50 0.48 0.02 0.17 0.18 14209183 -0.05 1.50 0 FPT 2011 0.58 0.57 0.02 0.17 0.14 14943087 0.21 1.34 1 FPT 2010 0.59 0.42 0.17 0.16 0.16 12304544 0.18 1.70 1 GAS 2013 0.30 0.20 0.11 0.31 0.39 50378935 0.12 2.87 0 GAS 2012 0.36 0.18 0.18 0.27 0.47 45146181 -0.01 2.53 0 GAS 2011 0.45 0.23 0.22 0.17 0.48 45610767 0.15 1.86 0 GAS 2010 0.43 0.25 0.18 0.14 0.48 39679259 0.99 1.66 0 HAG 2013 0.55 0.17 0.38 0.03 0.47 29813179 -0.05 1.96 0 HAG 2012 0.65 0.21 0.44 0.02 0.42 31284827 0.22 2.13 0 HAG 2011 0.61 0.27 0.34 0.07 0.31 25576512 0.36 1.96 0 HAG 2010 0.47 0.28 0.19 0.16 0.23 18771717 0.54 2.16 0 HAP 2013 0.54 0.46 0.08 0.02 0.32 1215339 0.60 1.24 0 HAP 2012 0.29 0.23 0.06 0.02 0.33 757948 0.10 2.14 0 HAP 2011 0.22 0.18 0.04 0.02 0.34 687672 0.07 2.42 0 HAP 2010 0.17 0.17 0.00 0.09 0.31 643134 -0.07 2.90 0 HBC 2013 0.79 0.77 0.03 0.01 0.09 4756922 0.04 1.10 0 HBC 2012 0.83 0.78 0.05 0.03 0.11 4580416 0.39 1.06 0 24 HBC 2011 0.78 0.75 0.03 0.06 0.14 3285396 0.72 1.03 0 HBC 2010 0.64 0.62 0.02 0.10 0.25 1912959 0.41 1.08 0 HDC 2013 0.55 0.40 0.14 0.03 0.04 1271924 -0.02 2.17 1 HDC 2012 0.55 0.42 0.13 0.04 0.04 1299150 0.04 2.08 1 HDC 2011 0.54 0.39 0.15 0.08 0.04 1254701 0.12 2.23 1 HDC 2010 0.57 0.43 0.14 0.12 0.04 1116959 0.43 1.94 1 HAS 2013 0.35 0.34 0.00 0.02 0.01 236758 0.15 2.54 1 HAS 2012 0.27 0.26 0.00 0.03 0.02 206083 -0.04 3.23 1 HAS 2011 0.32 0.31 0.01 0.02 0.06 214782 -0.09 2.74 1 HAS 2010 0.36 0.35 0.01 0.03 0.08 236821 -0.02 2.35 1 EVE 2013 0.12 0.11 0.02 0.13 0.31 886989 -0.01 6.28 0 EVE 2012 0.20 0.18 0.02 0.11 0.33 899303 0.06 3.67 0 EVE 2011 0.18 0.16 0.02 0.22 0.23 849684 0.27 4.55 0 EVE 2010 0.14 0.12 0.03 0.19 0.21 669478 0.61 6.67 0 DXG 2013 0.48 0.42 0.06 0.10 0.01 1268215 0.55 1.76 0 DXG 2012 0.29 0.29 0.00 0.10 0.02 816452 -0.08 2.49 0 DXG 2011 0.48 0.47 0.02 0.06 0.02 886244 0.29 1.42 0 DXG 2010 0.58 0.55 0.03 0.16 0.02 687759 0.26 1.42 0 DTA 2013 0.55 0.27 0.27 -0.04 0.05 222532 0.01 2.39 0 DTA 2012 0.50 0.33 0.17 0.00 0.06 221092 -0.07 2.00 0 DTA 2011 0.54 0.23 0.30 0.01 0.05 237364 -0.13 2.94 0 DTA 2010 0.53 0.33 0.20 0.12 0.05 272210 0.30 2.27 0 GIL 2013 0.63 0.47 0.15 0.09 0.18 966312 0.09 1.30 1 GIL 2012 0.62 0.58 0.04 0.05 0.23 888905 0.17 1.21 1 GIL 2011 0.57 0.55 0.01 0.11 0.17 762057 0.39 1.42 1 GIL 2010 0.33 0.33 0.00 0.09 0.23 548928 0.25 2.25 1 BRC 2013 0.40 0.15 0.25 0.05 0.47 291572 0.29 3.16 0 BRC 2012 0.38 0.25 0.13 0.08 0.19 225870 0.24 2.95 0 BRC 2011 0.32 0.24 0.08 0.09 0.27 181825 0.05 2.71 0 BRC 2010 0.27 0.19 0.09 0.09 0.31 173408 0.23 3.35 0 BCC 2013 0.26 0.26 0.00 0.07 0.42 808294 0.05 2.13 1 BCC 2012 0.25 0.24 0.00 0.04 0.49 768378 -0.02 2.03 1 BCC 2011 0.27 0.27 0.00 0.07 0.44 786198 0.04 2.01 1 BCC 2010 0.28 0.24 0.04 0.06 0.53 758841 0.03 1.81 1 ANV 2013 0.51 0.50 0.02 0.00 0.21 2811239 0.15 1.16 0 ANV 2012 0.42 0.41 0.01 0.01 0.22 2438234 0.13 1.47 0 ANV 2011 0.30 0.29 0.01 0.02 0.30 2153527 0.11 1.93 0 ANV 2010 0.22 0.20 0.02 0.04 0.34 1933054 -0.12 2.68 0 Bảng 2: Kết quả hồi quy Dependent Variable: TLEV Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 04/18/14 Time: 12:11 Sample: 2010 2013 Periods included: 4 Cross-sections included: 31 Total panel (balanced) observations: 124 25 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.634544 0.045377 13.98379 0.0000 PROF -0.683969 0.115070 -5.943917 0.0000 TANG -0.286522 0.086148 -3.325925 0.0012 SIZE 5.81E-09 2.26E-09 2.568662 0.0115 GROW 0.118163 0.026615 4.439792 0.0000 LIQ -0.034967 0.006169 -5.668218 0.0000 STATE 0.024098 0.047317 0.509281 0.6115 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.125027 0.8358 Idiosyncratic random 0.055419 0.1642 Weighted Statistics R-squared 0.437087 Mean dependent var 0.103042 Adjusted R-squared 0.408220 S.D. dependent var 0.074159 S.E. of regression 0.057049 Sum squared resid 0.380783 F-statistic 15.14125 Durbin-Watson stat 1.143994 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.499054 Mean dependent var 0.476217 Sum squared resid 2.384334 Durbin-Watson stat 0.182698 Bảng 3: HAUSMAN TEST Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 11.983408 5 0.0350 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. 26 PROF -0.612061 -0.683969 0.002027 0.1102 TANG -0.239721 -0.286522 0.002398 0.3392 SIZE 0.000000 0.000000 0.000000 0.0421 GROW 0.124027 0.118163 0.000044 0.3749 LIQ -0.031266 -0.034967 0.000015 0.3349 Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: TLEV Method: Panel Least Squares Date: 04/18/14 Time: 12:10 Sample: 2010 2013 Periods included: 4 Cross-sections included: 31 Total panel (balanced) observations: 124 WARNING: estimated coefficient covariance matrix is of reduced rank Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.590227 0.037287 15.82926 0.0000 PROF -0.612061 0.123565 -4.953346 0.0000 TANG -0.239721 0.099094 -2.419119 0.0176 SIZE 1.32E-08 4.28E-09 3.082613 0.0027 GROW 0.124027 0.027423 4.522788 0.0000 LIQ -0.031266 0.007266 -4.303110 0.0000 STATE NA NA NA NA Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.943217 Mean dependent var 0.476217 Adjusted R-squared 0.920632 S.D. dependent var 0.196714 S.E. of regression 0.055419 Akaike info criterion -2.710095 Sum squared resid 0.270269 Schwarz criterion -1.891304 Log likelihood 204.0259 Hannan-Quinn criter. -2.377483 F-statistic 41.76433 Durbin-Watson stat 1.512627 Prob(F-statistic) 0.000000