Các Khái Niệm Cơ Bản Và Các Lý Thuyết Liên Quan‌

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Chương hai đề cập lại những định nghĩa cơ bản về BĐDT và CTV. Đồng thời, nội dung chương 2 hệ thống lại tổng quan các lý thuyết để cho thấy sự tác động của BĐDT đến CTV. Những nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mối quan hệ giữa BĐDT và CTV của các DN trên thế giới và tại Việt Nam được tổng hợp chi tiết để xác định khoảng trống nghiên cứu. Bên cạnh đó, trong chương hai này, các nghiên cứu và lý thuyết về kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính của CEO, sở hữu của nhà nước, nước ngoài, và DTHĐ kết hợp với các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ BĐDT và CTV.

2.1 Các khái niệm cơ bản và các lý thuyết liên quan‌

2.1.1 Các khái niệm cơ bản‌

2.1.1.1 Biến động dòng tiền‌

BĐDT là sự thay đổi không chắc chắn của dòng tiền theo thời gian. Sự không chắc chắn trong các thay đổi trong tương lai của DTHĐ được gọi là rủi ro kinh doanh (Brigham and Ehrardt, 2013). Khi mức độ BĐDT cao, DN rơi vào tình trạng thiếu tiền mặt, dẫn đến nguy cơ phá sản cao và khó có khả năng trả nợ cho chủ nợ (Zhang, 2014). Bên cạnh đó sự BĐDT và lợi nhuận còn liên quan đến tăng các chi phí trong DN cao hơn (Bates và cộng sự, 2009). Vì vậy, BĐDT thường được sử dụng làm thước đo mức độ rủi ro kinh doanh mà DN gặp phải (Nguyen và cộng sự, 2014).

Theo Merton (1974), các DN vay nợ sẽ sử dụng nguồn vốn một cách hiệu quả vào các tài sản của mình sau khi thực hiện một quyền chọn mua với chủ nợ. Những người vay nợ sẽ ở vị thế bán hàm ý rằng giá của các khoản vay nợ sẽ giảm và tỷ suất lợi nhuận của các khoản vay nợ sẽ tăng khi có biến động tỷ suất lợi nhuận tài sản. Do đó, lợi nhuận DN thường được sử dụng như một thước đo dòng tiền và sự thay đổi của lợi nhuận sẽ được coi là mức độ biến động của dòng tiền (Zhang, 2014, Irvine and Pontiff, 2009).

Bảng 2.1: Các chỉ tiêu đại diện cho dòng tiền‌

Đại diện cho dòng tiền

Nghiên cứu trước

DTHĐ kinh doanh

Memon và cộng sự (2018), Harris and Roark (2019), Dudley and James (2015);

Santosuosso (2015)

Lợi nhuận hoạtl động trước thuế,

lãi vay và khấu hao

Karimli (2018), Bradley và cộng sự (1984), Le

and Tannous (2016); Stohs and Mauer (1996)

Lợi nhuận hoạtl động trước thuế, lãi vay

Kim and Sorensen (1986), Keefe and Yaghoubi (2016), Titman and Wessels (1988), Huang (2006), Booth và cộng sự (2001);

Strebulaev and Yang (2013)

Tỷ suất lợi nhuận ròng chia tổng

tài sản

Kester (1986)

Lợi nhuận của các tài sản không

sử dụng dòng bẩy tài chính

Kane và cộng sự (1985), Frank and Goyal

(2009)

Lợi nhuận ròng

Antoniou và cộng sự (2008); Lee and Moon

(2011)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 160 trang tài liệu này.

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Bảng 2.1 trình bày các chỉ tiêu được sử dụng đại diện cho dòng tiền. Hầu hết các nghiên cứu sử dụng lợi nhuận hoạt động trước thuế, lãi vay (EBIT), lợi nhuận trước thuế, lãi vay, khấu hao (EBITDA) hoặc DTHĐ của DN để xem xét đến sự BĐDT. Tuy nhiên, dữ liệu DTHĐ được công bố trực tiếp trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ thực tế do công ty cung cấp sẽ có độ chính xác hơn sử dụng các cách đo lường dòng tiền từ báo cáo tài chính hoặc tính toán thông qua sự thay đổi các khoản mục trên bảng cân đối kế toán (Allayannis and Weston, 2003). Do đó, trong nghiên cứu này sử dụng DTHĐ kinh doanh trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ làm căn cứ đưa ra định nghĩa về BĐDT. BĐDT là sự thay đổi không chắc chắn của DTHĐ kinh doanh. Đây là dòng tiền chính trong DN, thể hiện các thông tin cơ quản liên quan đến khả năng và mức độ tạo tiền của DN. Bởi DTHĐ có tính toán đến các nguồn thu về như

hoạt động tạo ra doanh thu chủ yếu cho DN. Đồng thời, DTHĐ cho biết các thông tin cơ bản để đánh giá khả năng tạo tiền của DN từ hoạt động kinh doanh để chi trả cho các khoản nợ, duy trì các hoạt động, trả cổ tức và tiến hành các hoạt động đầu tư mới khi chưa cần tới nguồn vốn bên ngoài3. Như vậy, sự biến động của dòng tiền sẽ ảnh hưởng đến việc DN cân nhắc sử dụng các nguồn vốn cho hoạt động kinh doanh trong DN.

Để xác định BĐDT, các nghiên cứu trước đây có đề cập nhiều chỉ tiêu khác nhau để đại diện cho mức độ biến động. Chỉ tiêu lý tưởng nhất là biến động hàm ý (implied volatility) được lấy từ các sản phẩm phái sinh. Tuy nhiên, hầu hết các công ty không phát hành sản phẩm phái sinh, nên các nghiên cứu về tài chính công ty thường sử dụng độ lệch chuẩn để đai diện cho mức độ biến động. bảng 2.2 lược khảo qua các cách đo lườngtrong các nghiên cứu thực nghiệm về tài chính DN trước đây. Có rất nhiều cách đo lường gần giống với nhau, nhưng chưa có một cách thống nhất đo lường chung vì thiếu một định nghĩa chuẩn về mức độ BĐDT. Việc đo lường biến động được sử dụng trong các nghiên cứu trước có nhiều phương pháp đo lường. Phương pháp thứ nhất đo lường BĐDT trong học thuyết về CTV là phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận của cổ phiếu DN trong quá khứ (Faulkender and Petersen, 2006, Frank and Goyal, 2009). Mặc dù sự biến động được đo lường bằng tỷ suất lợi nhuận không có ĐBTC, nhưng ĐBTC và sự biến động của các tài sản nói chung có nội sinh với nhau. Điều này sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác của mô hình nghiên cứu. Phương pháp thứ hai là tính giá trị tuyệt đối của tỷ lệ phần trăm thay đổi lợi nhuận ở thời kỳ trước (Leary and Roberts, 2005). Phương pháp này đặt toàn bộ trọng số vào sự thay đổi lợi nhuận trong thời kỳ gần nhất mà không tính tỷ trọng cho sự biến động trong thời kỳ trước đó. Thứ ba, một số nghiên cứu dự báo sự biến động lợi nhuận xuất phát dựa trên giá trị quyền chọn bán và quyền chọn mua. Ưu điểm của phương pháp này là tạo ra các giá trị biến động tương lai nên có khả năng dự đoán chính xác được sự thay đổi nhanh chóng của mức biến động. Song, nó có hai nhược

3 Chuẩn mực kế toán số 24

điểm chính. Thứ nhất, với phương pháp đo lường dựa trên tỷ suất lợi nhuận, cách tiếp cận này yêu cầu phải loại bỏ các biến động ngầm bằng cách sử dụng ĐBTC tính theo giá trị thị trường. Điều này dẫn đến vấn đề nội sinh vì biến động cũng được sử dụng để giải thích cho ĐBTC. Hạn chế thứ hai là giới hạn về mẫu với các DNNY lớn có tính thanh khoản cao trên thị trường. Vì vậy, với phương pháp dự báo các giá trị ở tương lai áp dụng các mô hình dự báo cần dựa trên một khoảng thời gian dài và liên tục thì việc ước lượng các giá trị dự báo mới có thể chính xác. Chẳng hạn như Dudley and James (2015) áp dụng mô hình GARCH cho dữ liệu các ngành của Mỹ để đo lường sự biến động của dòng tiền để đảm bảo mức độ tin cậy cao. Do đó, phương pháp này phù hợp với việc dự báo sự biến động ở mức độ ngành kinh tế hơn ở mức độ DN vì số liệu về dòng tiền của các DN khác nhau về thời gian hoạt động.

Bảng 2.2: Nghiên cứu thực nghiệm về cách đo lường BĐDT‌

Nghiên cứu trước đây

Cách đo lường sự biến động

Thời gian tính

(Window)

Bradley và cộng sự (1984)

Độ lệch chuẩn của sai phân bậc 1 lợi nhuận trước lãi vay, khấu hao và thuế trong giai đoạn 1962-1981 chia cho giá trị tổng tài sản trung

bình trong cùng giai đoạn

20 năm

Kane và cộng sự (1985)

Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận các tài sản

không sử dụng ĐBTC tính theo giá trị thị trường.

Kim and Sorensen (1986)

Hệ số biến thiên của lợi nhuận hoạt động trước thuế và lãi vay (EBIT) đo lường trong giai

đoạn 1970 đến 1980

10 năm

Kester (1986)

Hồi quy ước lượng OLS tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của từng công ty trong vòng 5 năm trước. Tổng bình phương các phần dư từ mỗi hồi quy được sử dụng trong hồi quy cuối cùng để dại diện cho sự biến động hay rủi ro

của ROA.

5 năm

Nghiên cứu trước đây

Cách đo lường sự biến động

Thời gian tính

(Window)

Friend and Lang (1988)

Độ lệch chuẩn của lợi nhuận trước thuế lãi vay và khấu hao chia cho tổng tài sản được sử dụng để đại diện cho rủi ro trong 10 năm (1974-

1983)

10 năm

Titman and Wessels (1988)

Độ lệch chuẩn của tỷ lệ phần trăm thay đổi lợi nhuận hoạt động đo lường trong 9 năm trong mẫu nghiên cứu để xác định được mức độ hiệu

quả nhất của phương pháp đo lường có thể có.

9 năm

Stohs and Mauer (1996)

Tỷ số giữa độ lệch chuẩn của sai phân bậc 1 của lợi nhuận trước lãi vay, khấu hao, và thuế với trung bình tài sản trong giai đoạn 1980-

1989

10 năm

Antoniou và cộng sự (2008)

Sai phân bậc 1của lợi nhuận hàng năm (% thay đổi) trừ đi trung bình sai phân bậc 1

trong giai đoạn 1987-2000

13 năm

Frank and Goyal (2009)

Phương sai của tỷ suất lợi nhuận tài sản (Stock Var) là phương sai hàng năm của tỷ suất lợi nhuận tài sản, được tính bằng phương sai của tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu khi không sử dụng ĐBTC, và các giá trị tài sản khác được giả định tính bằng giá trị sổ sách của nó. Dữ liệu tính toán trong 100 ngày trong thời điểm

nghiên cứu.

Lee and Moon (2011)

Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận ròng trên tổng doanh thu với doanh thu tối thiểu 2 triệu

USD trong năm năm trước đó.

5 năm

Dang (2013)

Giá trị tuyệt đối chênh lệch giữa phần trăm thay đổi theo năm của EBITTD và giá trị trung bình thay đổi của EBITTD (chuỗi thời gian)

trong khoảng thời gian 1980-2007

28 năm

Nghiên cứu trước đây

Cách đo lường sự biến động	Thời gian tính (Window)
Strebulaev and Yang (2013)	Sự biến động của lợi nhuận được tính toán trong 10 năm trước đó	10 năm
Dierker và cộng sự (2013)	Đo lường bằng độ lệch chuẩn theo năm của DTHĐ 20 quý trước đó với tỷ lệ phần trăm tổng tài sản (tổng tài sản theo quý) tại thời điểm bắt đầu một quý trong năm năm trước đó.	5 năm
Santosuosso (2015)	Hệ số biến thiên của DTHĐ hàng năm
Dudley and James (2015)	Căn bậc hai phương sai của DTHĐ ngành
Keefe and Yaghoubi (2016)	Độ lệch chuẩn của dòng tiền cơ bản/thu nhập hoạt động trung bình trượt mẫu trong 5 năm	5 năm
De Veirman and Levin (2011)	Phần dư hồi quy của tăng trưởng DTHĐ theo thời gian.
Memon và cộng sự (2018)	Độ lệch chuẩn của DTHĐ trung bình trượt mẫu trong 5 năm	5 năm
Harris and Roark (2019)	Độ lệch chuẩn của DTHĐ ngành trung bình trong 5 năm	5 năm
Karimli (2018)	Độ lệch chuẩn của lợi nhuận hoạt động trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) trung bình trượt mẫu trong 5 năm	5 năm

(Nguồn: Dựa theo Keefe and Yaghoubi (2016) và tác giả tổng hợp)

Phương pháp thứ tư được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu học thuật là việc tính toán BĐDT bằng phương pháp trung bình trượt mẫu (Keefe and Yaghoubi, 2016, Memon và cộng sự, 2018, Friend and Lang, 1988). Phương pháp trung bình trượt mẫu (rolling-window) xác định độ lệch chuẩn thực tế của các dòng tiền trong một thời gian cố định ở quá khứ. Tuy nhiên, các học giả nghiên cứu về CTV thường tính toán độ lệch chuẩn bằng việc sử dụng trung bình trượt mẫu. Ngoài việc sử dụng đơn giản dễ thực hiện, phương pháp này còn được xem xét vì các DN thường hướng đến một CTV cụ thể như Graham and Harvey (2001) và cách tính toán không bao gồm ĐBTC, giảm bớt vấn đề khuyết tật mô hình có thể xảy ra. Bên cạnh đó, sử dụng

độ lệch chuẩn trung bình trượt mẫu phản ánh hết tất cả những nguyên nhân gây ra sự biến động trong tỷ lệ tăng trưởng của dòng tiền ở mức trung bình trong khoảng thời gian trượt mẫu. Những nguyên nhân gây ra sự biến động của các tỷ lệ tăng trưởng của DN qua thời gian bao gồm cả những yếu tố vĩ mô, yếu tố ngành và yếu tố trong nội tại DN đều được tính toán (De Veirman and Levin, 2011). Hầu hết các nghiên cứu trong tài chính DN sử dụng phương pháp trung bình trượt tính toán sự biến động (Dudley and James, 2015). Tuy nhiên, phương pháp tính độ lệch chuẩn trung bình trong một khoảng thời gian liên tiếp để tính trung bình (ví dụ: 5 năm hoặc 10 năm), mà không ước tính riêng biệt sự biến động trong từng thời điểm. Hay nói cách khác, phương pháp này chỉ xem xét ảnh hưởng của sự biến động trong dài hạn, không bao gồm ảnh hưởng của sự biến động tại một thời điểm. Bên cạnh đó, phương pháp trung bình trượt mẫu đặt tỷ trọng bằng nhau với toàn bộ sự thay đổi trong quá khứ cũng như hiện tại của lợi nhuận DN. Điều này làm mượt dữ liệu trong khoảng thời gian tính toán trung bình trượt và sẽ tạo ra các giá trị biến đổi chậm của dòng tiền. Do đó, nhiều nghiên cứu trước đây thấy mối quan hệ giữa BĐDT và CTV yếu. Ngoài ra, khi tính toán độ lệch chuẩn theo phương pháp trung bình trượt mẫu buộc phải bỏ các quan sát có độ dài dữ liệu sẵn có không đủ để bao phủ khoảng thời gian trượt mẫu. Điều này sẽ khiến mẫu nghiên cứu bị giới hạn số qua sát và làm tăng các vấn đề có thể gặp trong chọn mẫu (De Veirman and Levin, 2011, De Veirman and Levin, 2018).

Ngoài việc tính toán hết các nguyên nhân có thể tác động đến sự biến động tương tự như phương pháp trung bình trượt mẫu, phương pháp tính độ biến động có điều kiện của De Veirman and Levin (2011) tính đến những ảnh hưởng tạo ra sự biến động theo từng thời điểm, nên có thể phản ánh chính xác tác động của thời gian trong biến động. Đồng thời, với phương pháp này ước lượng không bị giới hạn số quan sát. Với dữ liệu dạng bảng thời gian ngắn và dữ liệu dài, nghiên cứu sử dụng phương pháp tính toán sự BĐDT theo (De Veirman and Levin, 2011).

2.1.1.2 Cấu trúc vốn‌

Modigliani and Miller (1958) khởi nguồn cho lý thuyết về CTV hiện đại với lý thuyết không có sự liên hệ giữa CTV và giá trị DN trong thị trường hoàn hảo. Trong lý thuyết này, CTV được xem như sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu. Myers (1984) coi CTV như sự điều chỉnh một tập hợp các nguồn vốn theo đúng cách hoặc theo một tỷ lệ so sánh mà công ty lựa chọn. Theo Pandey (2001) CTV của một DN đề cập đến thành phần của nguồn vốn trong DN, nó bao gồm toàn bộ nguồn vốn dài hạn của DN như cổ phiếu, trái phiếu, các khoản vay nợ và lợi nhuận giữ lại của DN. (Bringham and Ehrhardt, 2008) cho rằng CTV là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu của DN. Các DN có thể tăng nguồn vốn từ các nguồn lực bên ngoài hoặc lợi nhuận giữ lại thay vì phân phối cho các cổ đông. CTV cũng có thể được hiểu là một cách DN quyết định phân bổ dòng tiền của mình thành hai phần chính: một phần cố định để hoàn trả các nghĩa vụ nợ và phần còn lại là thuộc về các cổ đông (Chandra, 2011). Như vậy, hầu hết các khái niệm về CTV hàm ý rằng nguồn vốn của DN có cấu phần từ nhiều nguồn khác nhau nhưng được chia thành hai thành phần chính là nợ và vốn chủ sở hữu trong một khoảng thời gian nhất định.

CTV thường được đại diện bằng ĐBTC của DN. ĐBTC được hiểu là tỷ lệ phần trăm các tài sản của DN được tài trợ bằng nợ thay vì bằng vốn chủ sở hữu (Bringham and Ehrhardt, 2008). ĐBTC hay việc sử dụng nợ của DN liên quan đến nghĩa vụ hoàn trả lãi gốc. Sử dụng ĐBTC đem lại lợi ích cho cổ đông khi lợi nhuận tạo ra từ khoản vay nợ lớn hơn chi phí vay nợ, mặc dù rủi ro gia tăng có thể bù đắp cho chi phí vốn nói chung. Việc sử dụng nợ sẽ dồn rủi ro kinh doanh của DN lên chính những chủ sở hữu DN do chủ nợ được ưu tiên thanh toán các khoản lãi định kỳ và gốc khi đến hạn nên không lo sợ rủi ro kinh doanh. Do đó, việc xem xét tác động của BĐDT đến CTV không chỉ được quan tâm bởi những nhà quản lý DN, mà bao gồm cả các cổ đông- người sở hữu DN.