Thống Kê Mô Tả Vay Nợ Ngân Hàng, Chất Lượng Các Khoản Dồn Tích Và Các Biến Độc Lập Khác

Kiểm định Breuch and Pagan Test: so sánh sự hiệu quả giữa mô hình Pooled OLS và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) với giả thiết:

H0: Pooled OLS hiệu quả hơn REM H1: Rem hiệu quả hơn Pooled OLS

Nếu giá trị p_value nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta bác bỏ H0. Kết luận mô hình REM hiệu quả hơn mô hình Pooled OLS.

Kiểm định Hausman Test: so sánh sự hiệu quả giữa mô hình FEM và REM với giả thiết:

H0: Mô hình REM tốt hon mô hình FEM H1: Mô hình FEM tốt hon mô hình REM

Nếu p_value nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta bác bỏ H0. Kết luận mô hình FEM hiệu quả hơn mô hình REM.

3.5.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu, tác giả đã sử dụng kiểm định Woolridge test với giá thiết như sau:

H0: Không có hiện tiện tự tương quan H1: Có hiện tượng tự tương quan

Nếu p_value nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta bác bỏ H0. Kết luận mô hình có hiện tượng tư tương quan.

3.5.3 Kiểm định phương sai thay đổi

Để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình nghiên cứu, tác giả đã sử dụng kiểm định Heteroskedasticity Test với giả thiết như sau:

H0: Phương sai của sai số ngẫu nhiên của mô hình không đổi H1: Phương sai của sai số ngẫu nhiên của mô hình thay đổi

Nếu p_value nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta bác bỏ H0. Kết luận mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

CHƯƠNG 4

NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Các chương trên đã trình bày lý thuyết, mối quan hệ giữa chất lượng các khoản dồn tích và khả năng tiếp cận nợ ngân hàng, cũng như đã cho chúng ta biết về phương pháp thực hiện nghiên cứu mối quan hệ này. Trong chương 4 này sẽ giúp chúng ta có cái nhìn khách quan và đưa ra bằng chứng từ thực nghiệm của mối quan hệ này tại Việt Nam.

4.1 Thống kê mô tả

Bảng 4.1 cho ta thấy tổng quát dữ liệu xét về mặt thống kê. Vay nợ ngân hàng đóng vai trò quan trong trong nền kinh tế Việt Nam khi chiếm tỷ lệ trung bình 19.91% tổng tài sản, trong khi ở Mỹ trung bình chỉ là 18.75% (Berger và Udell,1998). Quan sát các giá trị thống kê của biến BANKDEBT có biến động tương đối cao thể hiện qua độ lệch chuẩn là 0.1842, điều này cho thấy Bankdebt của các doanh nghiệp có sự đa dạng rất thuận lợi cho việc phân tích của các biến giải thích tác động lên Bankdebt.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả vay nợ ngân hàng, chất lượng các khoản dồn tích và các biến độc lập khác

Bảng 4.1

Mean	Std.Dev	Maximum	Minimum	Perc.25	Perc.50	Perc.75
BANKDEBT	0.1991	0.1842	0.7871	-	0.0146	0.1660	0.3276
AQ_DD	(0.0902)	0.1186	(0.0001)	(1.5060)	(0.1051)	(0.0544)	(0.0244)
AQ_McN	(0.0891)	0.1176	(0.0001)	(1.5023)	(0.1063)	(0.0536)	(0.0248)
AQ_BS	(0.0903)	0.1174	(0.0001)	(1.5060)	(0.1073)	(0.0545)	(0.0249)

Có thể bạn quan tâm!

• Lý Thuyết Trật Tự Phân Hạng (The Pecking-Order Theory)
• Ảnh Hưởng Của Chất Lượng Các Khoản Dồn Tích Và Khả Năng Tiếp Cận Nợ Vay Ngân Hàng
• Ước Lượng Biến Đại Diện Cho Chất Lượng Dồn Tích
• Kết Quả Kiểm Định Lựa Chọn Mô Hình Trường Hợp 1: So Sánh Sánh Pooled Ols Và Fem
• Kết Quả Của Mô Hình (1) Sau Khi Chạy Lại Bằng Các Biến Predict_Aq
• Một Vài Hạn Chế Và Hướng Mở Của Luận Văn Cho Những Nghiên Cứu Tiếp Theo.

Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.

AQ_sdDD

(0.1067)	0.1112	(0.0000)	(1.4621)	(0.1306)	(0.0723)	(0.0405)
AQ_sdMcN	(0.1065)	0.1101	(0.0001)	(1.4633)	(0.1297)	(0.0725)	(0.0423)
AQ_sdBS	(0.1077)	0.1108	(0.0002)	(1.4601)	(0.1312)	(0.0734)	(0.0419)
GROWP	1.2010	0.9464	24.1398	0.0184	0.9332	1.0912	1.2649
LEV	0.5107	0.2170	0.9706	0.0026	0.3410	0.5401	0.6801
SIZE	26.8716	1.3815	31.9056	23.2820	25.9818	26.7992	27.7906
FA	0.1953	0.1939	0.9764	-	0.0523	0.1313	0.2705
ROA	0.0926	0.0911	0.9970	(1.5681)	0.0436	0.0801	0.1274
ALTMAN-Z	1.0671	2.0876	23.5173	(0.0015)	0.1487	0.3859	1.0244
LAGE	2.8533	0.6534	4.4886	-	2.3979	2.8332	3.4012
CFOIND	1.0000	34.7483	557.6984	(596.4341)	(0.1811)	0.2039	1.6029

Nguồn: Tính toán của tác giả. Trong đó AQ_DD được tính là giá trị âm của phần dư |𝜀𝑖̂ 𝑡| của mô hình

Dechow và Dichev (2002), tương tư AQ_McN và AQ_BS tính trên mô hình của McNichols (2002), Ball và Shivakumar (2006). AQ_sdDD, AQ_sdMcN, AQ_sdBS được tính là giá trị âm của độ lệch chuẩn của phần dư từ 3 mô hình tương ứng ở trên trong thời gian nghiên cứu từ 2009- 2015.

Biến BANKDEBT có giá trị lớn nhất 0.7871 còn giá trị bé nhất 0 với độ lệch chuẩn 0.1842, tuy nhiên giá trị trung vị hay phân vị thứ 50 (Perc.50) thì lại là 0.1660 thấp hơn 20% với trung bình là 0.1991. Tùy vào đặc thù sản xuất, kinh

doanh của doanh nghiệp mà mức sử dụng vốn khác nhau. Các doanh nghiệp có vay nợ ngân hàng cao tập trung vào nhóm ngành sản xuất, thương mai, vận tải kho bãi như Công ty cổ phần xi măng Hà Tiên 1 (HT1), Công ty Cổ phần Chế biến và Xuất nhập khẩu Thuỷ sản Cà Mau (CMX), Công ty Cổ phần Tập đoàn Mai Linh Miền Trung (MNC), Công ty Cổ phần Vận tải Biển Vinaship (VNA). Các doanh nghiệp không có vay nợ ngân hàng đa phần là các công ty con của các tập đoàn có vốn nhà nước, các công ty này chủ yếu vay vốn từ công ty mẹ và vay cá nhân.

Các biến đại diện cho chất lượng dồn tích AQ_DD, AQ_McN, AQ_BS, AQ_sdDD, AQ_sdMcN, AQ_sdBS cũng có độ biến động mạnh khi có độ lệch chuẩn cao hơn nhiều lần so với giá trị trung bình điều này cũng rất thuận lợi cho việc giải thích tác động của các biến này lên biến BANKDEBT. Một dấu hiệu khác là giá trị trung bình của nhóm AQ_DD, AQ_McN, AQ_BS gần bằng -0.09 mà giá trị trung vị là -0.054 (chênh lệch 39.69%) và nhóm chất lượng dồn tích AQ_sdDD, AQ_sdMcN, AQ_sdBS có giá trị trung bình gần bằng -0.106, trung vị gần bằng - 0.0723 (chệnh lệch 32,2%).

4.2 Kết quả nghiên cứu

4.2.1 Kết quả tính AQ_DD và AQ_sdDD

Thước đo đầu tiên dựa trên Mô hình Dechow và Dichev (2002)

𝑊𝐶𝐴𝑖𝑡

𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡−1

𝑖𝑡

= 𝛽0 + 𝛽1 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡

𝑖𝑡

+ 𝛽2 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡+1

𝑖𝑡

+ 𝛽3 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

+ 𝜀𝑖𝑡 (2)

Phần dư từ mô hình (2) phản ánh biến động trong vốn lưu động dồn tích không được giải thích bởi dòng tiền năm trước, năm nay và năm sau liền kề. Từ kết quả hồi quy của phương trình trên, tác giá lấy trị tuyệt đối của phần dư nhân với -1 được sử dụng là biến đại diện đầu tiên cho chất lượng các khoán dồn tích AQ_DD. Biến AQ_sdDD được xác định bằng độ lệch chuẩn của phần dư theo mô hình (1) nhân với -1 (Pedro J. García-Terual và cộng sự, 2014). Kết quả xem tại bảng 1, phụ lục I.

4.2.2 Kết quả tính AQ_McN và AQ_sdMcN

Thước đo thứ 2 dựa trên mô hình McNichols (2002):

𝑊𝐶𝐴𝑖𝑡

𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡−1

𝑖𝑡

= 𝛽0 + 𝛽1 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

∆𝑅𝐸𝑉𝑖,𝑡

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡

𝑖𝑡

+ 𝛽2 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

𝑖𝑡

𝑃𝑃𝐸𝑖,𝑡

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡+1

𝑖𝑡

+ 𝛽3 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

𝑖𝑡

+ 𝛽4 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

+ 𝛽5 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

+ 𝜀𝑖𝑡 (3)

Phần dư của mô hình (3) phản ánh sự biến đổi trong vốn lưu động dồn tích không được giải thích bởi dòng tiền năm trước, năm hiện tại, năm sau liền kề, sự thay đổi của doanh thu và tài sản cố định hữu hình. Từ kết quả hồi quy của phương trình trên, trị tuyệt đối của phần dư nhân với -1 được sử dụng là biến đại diện cho chất lượng các khoán dồn tích AQ_McN. Biến AQ_sdMcN được xác định bằng độ lệch chuẩn của phần dư theo mô hình (3) nhân với -1 (Pedro J. García-Terual và cộng sự, 2014). Kết quả xem tại bảng 2, phụ lục I.

4.2.3 Kết quả tính AQ_BS và AQ_sdBS

Thước đo thứ 3 dựa trên mô hình của Ball và Shivakuma (2006):

𝑊𝐶𝐴𝑖𝑡

𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡−1

𝑖𝑡

= 𝛽0 + 𝛽1 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡

𝑖𝑡

+ 𝛽2 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡+1

𝑖𝑡

+ 𝛽3 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

∆𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡

𝑖𝑡

+ 𝛽4 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

∆𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡

𝑖𝑡

+ 𝛽5𝐷 + 𝛽6𝐷 𝐴𝑣𝑔𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

+ 𝜀𝑖𝑡 (4)

Từ kết quả mô hình tại Bảng 3 phụ lục I, ta nhận thấy rằng biến D không có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% đều này phù hợp với nghiên cứu của Ball và Shivakuma (2006) về vai trò của cơ sở dồn tích trong bất cân xứng ghi nhận lãi và lỗ nghiên cứu trên 57.362 doanh nghiệp họa động ở Mỹ từ 1987 đến 2003. Chính vì vậy bài nghiên cứu của tác giả sẽ loại bỏ biến D để mô hình có ý nghĩa. Kết quả mô hình sau khi loại bỏ biến D xem tại Bảng 4 phụ lục I

Từ kết quả hồi quy của phương trình trên, trị tuyệt đồng của phần dư nhân với

-1 được sử dụng là biến đại diện cho chất lượng các khoản dồn tích AQ_BS. Biến

AQ_sdBS được xác định bằng độ lệch chuẩn của phần dư theo mô hình (4) nhân với -1(Pedro J. García-Terual và cộng sự, 2014).

4.2.4. Ma trận tương quan tuyến tính

Một giả thiết quan trọng trong hồi quy là không có sự đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trong mô hình, bảng 4.8 phía dưới cho thấy ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy đã được kiểm định với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5%, 10%.

41

Bảng 4.6 Ma trận hệ số tương quan.

BANKDEBT

AQ_DD

AQ_McN

AQ_BS

AQ_sdDD

AQ_sdMcN

AQ_sdBS

GROWP

LEV

SIZE

FA

ROA

ALTMAN-Z

LAGE

CFOIND

BANKDEBT

1

AQ_DD

0.0774***

1

AQ_McN

0.0813***

0.9869 ***

1

AQ_BS

0.0717 ***

0.9905 ***

0.9804 ***

1

AQ_sdDD

0.0842 ***

0.6592 ***

0.654 ***

0.653 ***

1

AQ_sdMcN

0.0849 ***

0.6604 ***

0.6616 ***

0.6549 ***

0.9937 ***

1

AQ_sdBS

0.0812 ***

0.6527 ***

0.6484 ***

0.6533 ***

0.9936 ***

0.9884 ***

1

GROWP

-0.0393 **

-0.0164

-0.0073

-0.0239

-0.0411 *

-0.037 *

-0.042 **

1

LEV

0.5854 ***

0.0112

0.0114

0.0031

0.0352 *

0.0331

0.0305

0.026

1

SIZE

0.3352 ***

0.0313

0.0315

0.0247

0.0527 **

0.0612 ***

0.041 **

0.0346 **

0.3522 ***

1

FA

0.2338 ***

0.102 ***

0.106 ***

0.1068 ***

0.0974 ***

0.1044 ***

0.1015 ***

-0.0425 **

-0.0376 **

0.0321*

1

ROA

-0.1916 ***

0.0739 ***

0.0718 ***

0.0701 ***

0.0382*

0.0369*

0.0379*

0.0696***

-0.3406 ***

-0.0582*

0.0282

1

ALTMAN-Z

0.206***

0.0001

-0.003

-0.0018

0.0193

0.0242

0.0107

0.0335*

0.1576***

0.5366***

0.0307*

0.0695***

1

LAGE

0.0142

0.0657***

0.0672***

0.0713***

0.0685***

0.0699***

0.072***

-0.0871***

-0.0088

0.0704***

0.0933***

0.1199***

0.0036

1

CFOIND

-0.0244

-0.0084

-0.0103

-0.0074

-0.0031

-0.0029

-0.0033

0.0171

-0.0156

0.0338

0.0156

0.0158

0.0421**

-0.013

1

Nguồn tính toán của tác giả trên Stata. Trong đó AQ_DD được tính là giá trị âm của phần dư |𝜀𝑖̂ 𝑡 | của mô hình Dechow và Dichev (2002), tương tư AQ_McN và AQ_BS tính trên mô hình của McNichols (2002), Ball và Shivakumar (2006). AQ_sdDD, AQ_sdMcN, AQ_sdBS được tính là giá trị âm của độ lệch chuẩn của phần dư từ 3 mô hình tương ứng ở trên trong thời gian nghiên cứu từ 2009- 2015.

***có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%, ** có ý nghĩa ở mức 5%, * có ý nghĩa ở mức 10%.