Trang chủ / Tài Chính

Một Số Biến Đặc Điểm Doanh Nghiệp Được Sử Dụng Phổ Biến



hiểm tư nhân và công ty hưu trí trên

GDP)


Tiền gửi ngân hàng/GDP

Agarwal và Mohtadi (2004).

Tỷ lệ tài sản ngân hàng trên GDP chia cho tỷ lệ vốn hóa thị trường so

với GDP


Bokpin (2010).

𝑀3+ 𝑃𝑅𝐼𝑉+ 𝐵𝐴𝑁𝐾𝐵𝑂𝑁𝐷 [𝐺𝐷𝑃 𝐺𝐷𝑃 𝐺𝐷𝑃 + ]

3 𝐺𝐷𝑃


2

Với PRIV là tín dụng nội địa cấp cho khu vực tư nhân, BANK là tài sản nội địa của các ngân hàng nhận tiền gửi, BOND là giá trị vốn hóa

của thị trường trái phiếu.


Le và Ooi (2012).

Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của hệ

thống ngân hàng

Le (2017).

Tín dụng cấp bởi ngân hàng và các

định chế tài chính khác/GDP

Bokpin (2009).


Tín dụng nội địa cho khu vực tư nhân/GDP

Levine (2002), Love (2003), Bokpin (2010), Lucey và Zhang (2011), Lemma và ctg (2012), Le

và Ooi (2012), Masoud (2013), Yadav và ctg (2019), Zafar và ctg

(2019), Cam và Ozer (2021).


Lãi vay NHTM

Deesomsak và ctg (2004), Lê Đạt Chí (2013), Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014), Võ Thị Thúy Anh và ctg (2014), Haron

(2014), Le (2017).

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 262 trang tài liệu này.

Tác động của sự phát triển thị trường tài chính đến cấu trúc vốn doanh nghiệp niêm yết trong Cộng đồng Kinh tế ASEAN - 27



Vĩ mô nền kinh tế


Lạm phát

Demirguc-Kunt và Maksimovic (1996, 1999), Booth và ctg (2001), Deesomsak và ctg (2009), Bokpin (2009, 2010), Lucey và Zhang

(2011), Lemma và ctg (2012),

Masoud (2013), Lê Đạt Chí (2013), Võ Thị Thúy Anh và ctg (2014), Yadav và ctg (2019), Zafar và ctg

(2019).

Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người

Demirguc-Kunt và Maksimovic (1996, 1999), Lemma và ctg

(2012).


GDP bình quân đầu người

Bokpin (2009, 2010), Lucey và Zhang (2011), Lemma và ctg

(2012).


GDP

Agarwal và Mohtadi (2004),

Masoud (2013), Yadav và ctg (2019), Cam và Ozer (2021).

FDI

Agarwal và Mohtadi (2004).

Đầu tư thực/GDP

Agarwal và Mohtadi (2004).

Tổng tài sản công ty/GDP

Demirguc-Kunt và Maksimovic

(1996).

Các yếu tố nội bộ doanh

nghiệp


Tài sản cố định/Tổng tài sản

Deesomsak và ctg (2004, 2009),

Bokpin (2009, 2010), Kayo và ctg

(2011), Lemma và ctg (2012), Le

và Ooi (2012), Masoud (2013), Lê Đạt Chí (2013), Đặng Thị Quỳnh

Anh và Quách Thị Hải Yến (2014),




Tresierra và Reyes (2018), Zafar và

ctg (2019), Cam và Ozer (2021).

Tài sản cố định ròng trên tổng tài sản

Demirguc-Kunt và Maksimovic (1996, 1999), Lucey và Zhang

(2011), Haron (2014).


EBIT/Tổng tài sản

Demirguc-Kunt và Maksimovic (1996, 1999), Lemma và ctg

(2012), Haron (2014), Tresierra và

Reyes (2018), Zafar và ctg (2019).


EBITDA/Tổng tài sản

Deesomsak và ctg (2004, 2009), Le

và Ooi (2012), Cam và Ozer (2021).


ROA

Demirguc-Kunt và Maksimovic (1996), Bokpin (2009, 2010), Lê

Đạt Chí (2013), Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014),

Võ Thị Thúy Anh và ctg (2014).

ROE

Bokpin (2009, 2010), Võ Thị Thúy

Anh và ctg (2014).

Lợi nhuận hoạt động/Tổng tài sản

Lucey và Zhang (2011), Masoud

(2013).

Doanh thu ròng/Tài sản cố định

ròng

Demirguc-Kunt và Maksimovic

(1996, 1999).

Cổ tức/Tổng tài sản

Demirguc-Kunt và Maksimovic

(1996), Bokpin (2009, 2010).

Đòn bẩy trung bình ngành

Lê Đạt Chí (2013).

Rủi ro (O’score)

Bokpin (2009, 2010).

Tobin’s Q

Deesomsak và ctg (2004, 2009),

Bokpin (2009, 2010), Kayo và ctg




(2011), Le và Ooi (2012), Masoud

(2013), Tresierra và Reyes (2018), Cam và Ozer (2021).


Logarit tài sản

Deesomsak và ctg (2004, 2009), Lucey và Zhang (2011), Le và Ooi (2012), Masoud (2013), Haron

(2014), Lê Đạt Chí (2013), Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014), Võ Thị Thúy Anh và ctg (2014), Le (2017), Tresierra và

Reyes (2018), Cam và Ozer (2021).

Hệ số Z (bằng 0,012X1 + 0,014X2

+ 0,033 X3 + 0,006X4 + 0,999X5;

với X1 là tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản, X2 tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, X3 tỷ số EBIT trên tổng tài sản, X4 tỷ số giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách tổng nợ, và X5 tỷ số tổng

doanh thu trên tổng tài sản).


Le (2017).

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trước


Phụ lục 5: Một số biến đặc điểm doanh nghiệp được sử dụng phổ biến

Để tổng hợp kết quả các nghiên cứu trước có tính đến mức ý nghĩa các biến và kích cỡ mẫu nghiên cứu, Kumar và ctg (2017) đã sử dụng WST (Weight Stouffer Test), và kết quả thu được như sau:

Thứ nhất, khả năng sinh lời là một trong những biến giải thích chính được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu, nó được định nghĩa là thu nhập trước lãi suất và thuế được tính theo tổng tài sản hoặc tổng doanh thu. Theo WST, về mặt tổng thể, lợi nhuận tác động tiêu cực tới đòn bẩy và đạt ý nghĩa thống kê đến 99%. Điều này giải thích thực tế là nhìn chung, các công ty thích sử dụng các quỹ nội bộ như thu nhập giữ lại và vốn chủ sở hữu. Lý do đằng sau việc chọn các quỹ nội bộ có thể khác nhau giữa các khu vực; điển hình, ở các khu vực đang phát triển, các công ty không có nguồn lực thay thế và chi phí sử dụng nợ cũng cao, hơn nữa, thị trường vốn cũng không phát triển và tồn tại vấn đề bất cân xứng thông tin làm cho vốn chủ sở hữu rất tốn kém. Còn ở các khu vực phát triển, mặc dù các yếu tố trên không còn là vấn đề, nhưng có thể xảy ra trường hợp lợi nhuận rất cao ở các khu vực này và họ có sẵn nguồn tài chính thay thế dễ dàng khiến các nguồn vốn thông thường khác kém hấp dẫn. Điều này hỗ trợ cho lý thuyết trật tự phân hạng trong cấu trúc vốn.

Thứ hai, tài sản hữu hình thường được đại diện bằng tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản, đây cũng là một biến quan trọng trong việc xác định cấu trúc vốn doanh nghiệp. Xét về mặt tổng thể, kết quả chạy WST cho thấy mối quan hệ tích cực của tính hữu hình với đòn bẩy; tuy nhiên, nó khác nhau khi xem xét theo vùng và quy mô doanh nghiệp.

Thứ ba, quy mô doanh nghiệp cũng có tác động mạnh mẽ đến các quyết định cơ cấu vốn, được đại diện bằng logarit doanh số bán hàng hoặc logarit tổng tài sản trong hầu hết các nghiên cứu. Theo WST, quy mô doanh nghiệp có tương quan tích cực với đòn bẩy, nghĩa là các công ty lớn vay nhiều nợ hơn so với các công ty nhỏ. Trong tất cả các khu vực trên thế giới, quy mô tác động dương đến đòn bẩy, ngoại trừ khu vực Châu Á-Thái Bình Dương. Nguyên nhân do châu Á là một lục địa đang phát triển, nơi thị trường vốn không phát triển tốt hoặc trong giai đoạn chuyển tiếp, các công ty


gặp khó khăn trong việc phát hành vốn chủ sở hữu vì nó trở nên đắt hơn nợ, buộc các công ty phải xem nợ như một nguồn tài chính.

Thứ tư, sự tăng trưởng được đo lường bằng cách lấy phần trăm thay đổi doanh thu, hoặc phần trăm thay đổi tài sản, hoặc tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu. Xét về tổng thể, tăng trưởng tác động tích cực đến đòn bẩy, vì tăng trưởng dẫn đến đầu tư và đầu tư cần có vốn. Vì vốn chủ sở hữu tốn kém hơn nợ, nên nợ được ưu tiên. Song ở khu vực châu Á-Thái Bình Dương, tăng trưởng tác động tiêu cực đến đòn bẩy. Vì theo lý thuyết trật tự phân hạng, các nhà đầu tư sẽ yêu cầu suất sinh lợi cao hơn khi cấp vốn cho các công ty tăng trưởng cao (Myers và Majluf, 1984); điều này sẽ làm tăng chi phí và do đó các công ty tăng trưởng cao không muốn tìm kiếm hình thức tăng nợ này.

Bảng: Tóm tắt các kết quả về cấu trúc vốn thông qua phân tích tổng hợp


Khu vực

Lợi

nhuận

Tài sản

hữu hình

Quy

mô

Tuổi

DN

Tăng

trưởng

Thanh

khoản

Lá chắn

thuế

Rủi

ro

Châu Phi

_***

+***

+***

+***

+***

Nil

+a

+a

Mỹ

_***

+**

+***

_***

+***

_***

_***

_***

Châu Á Thái Bình

Dương


_***


+***


_**


+***


_***


_***


+***


+***

Châu Âu

_***

+***

+***

_***

+***

_***

_***

_***

Trung Đông

_***

_***

+***

+***

+***

_***

Nil

_***

Tổng

_***

+***

+***

_***

+***

_***

_***

_***

Chú thích: a Không đạt ý nghĩa thống kê.

**, *** đạt ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 95% và 99%.

Nguồn: Kumar và ctg (2017)


Phụ lục 6: Kết quả hồi quy theo phương pháp GMM

Mô hình 1


. xtabond2 lev l.lev fmi size tang ptb roa gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7,gmm(l.lev tang ptb roa,lag(3 .)) iv(size fmi gdpgr

> inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8) two

Favoring space over speed. To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm. Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular.

Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation. Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative.


Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM


Group variable: unit_id

Number of obs =

14085

Time variable : time

Number of groups =

1898

Number of instruments = 144

Obs per group: min =

1

Wald chi2(15) = 60333.07

avg =

7.42

Prob > chi2 = 0.000

max =

9


lev

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf.

Interval]

lev







L1.

.7822112

.022007

35.54

0.000

.7390782

.8253442

fmi

-.0189589

.0072025

-2.63

0.008

-.0330755

-.0048424

size

.0101876

.0011058

9.21

0.000

.0080202

.012355

tang

.0325442

.0163608

1.99

0.047

.0004777

.0646107

ptb

-.0011701

.0012804

-0.91

0.361

-.0036797

.0013395

roa

-.1381791

.0394893

-3.50

0.000

-.2155767

-.0607815

gdpgr

.1033419

.0703645

1.47

0.142

-.0345699

.2412537

inf

.1130218

.0349012

3.24

0.001

.0446167

.1814269

ind1

-.010716

.005757

-1.86

0.063

-.0219994

.0005674

ind2

-.0120027

.0058249

-2.06

0.039

-.0234192

-.0005861

ind3

-.0133307

.0056189

-2.37

0.018

-.0243435

-.0023179

ind4

-.013747

.0062684

-2.19

0.028

-.026033

-.0014611

ind5

-.0179433

.0066665

-2.69

0.007

-.0310094

-.0048771

ind6

-.0071851

.0059856

-1.20

0.230

-.0189167

.0045465

ind7

-.0136482

.0071203

-1.92

0.055

-.0276036

.0003073

_cons

-.1302364

.0213428

-6.10

0.000

-.1720675

-.0884054

Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable.


Instruments for first differences equation Standard

D.(size fmi gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8)

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(3/10).(L.lev tang ptb roa)

Instruments for levels equation Standard

size fmi gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8

_cons

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL2.(L.lev tang ptb roa)

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -13.67 Pr > z = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.33 Pr > z = 0.745

Sargan test of overid. restrictions: chi2(128) = 214.09 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.)

Hansen test of overid. restrictions: chi2(128) = 139.12 Prob > chi2 = 0.237 (Robust, but weakened by many instruments.)


Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels

Hansen test excluding group: chi2(101) = 100.93 Prob > chi2 = 0.483 Difference (null H = exogenous): chi2(27) = 38.19 Prob > chi2 = 0.075

iv(size fmi gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8)

Hansen test excluding group: chi2(116) = 126.65 Prob > chi2 = 0.235 Difference (null H = exogenous): chi2(12) = 12.46 Prob > chi2 = 0.409



Mô hình 2


. xtabond2 lev l.lev fma size tang ptb roa gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7,gmm(l.lev tang ptb roa,lag(3 .)) iv(size fma gdpgr

> inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8) two

Favoring space over speed. To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm. Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular.

Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation. Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative.


Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM


Group variable: unit_id

Number of obs =

14085

Time variable : time

Number of groups =

1898

Number of instruments = 144

Obs per group: min =

1

Wald chi2(15) = 60559.05

avg =

7.42

Prob > chi2 = 0.000

max =

9


lev

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf.

Interval]

lev







L1.

.7820726

.0220829

35.42

0.000

.7387909

.8253543

fma

-.0347934

.0132578

-2.62

0.009

-.0607783

-.0088085

size

.0100985

.0011052

9.14

0.000

.0079323

.0122647

tang

.0299958

.0164742

1.82

0.069

-.0022931

.0622847

ptb

-.0013485

.0013046

-1.03

0.301

-.0039055

.0012085

roa

-.144261

.0393289

-3.67

0.000

-.2213442

-.0671779

gdpgr

.1409296

.0662644

2.13

0.033

.0110536

.2708055

inf

.121945

.0353609

3.45

0.001

.052639

.191251

ind1

-.0105332

.0057059

-1.85

0.065

-.0217166

.0006502

ind2

-.0120031

.0057836

-2.08

0.038

-.0233387

-.0006675

ind3

-.0124387

.0055531

-2.24

0.025

-.0233227

-.0015547

ind4

-.0134321

.0062345

-2.15

0.031

-.0256514

-.0012128

ind5

-.0174721

.0066524

-2.63

0.009

-.0305107

-.0044336

ind6

-.0067564

.005913

-1.14

0.253

-.0183456

.0048329

ind7

-.0133827

.0070832

-1.89

0.059

-.0272656

.0005002

_cons

-.1232854

.0233729

-5.27

0.000

-.1690954

-.0774754

Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable.


Instruments for first differences equation Standard

D.(size fma gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8)

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(3/10).(L.lev tang ptb roa)

Instruments for levels equation Standard

size fma gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8

_cons

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL2.(L.lev tang ptb roa)

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -13.66 Pr > z = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.31 Pr > z = 0.753

Sargan test of overid. restrictions: chi2(128) = 214.04 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.)

Hansen test of overid. restrictions: chi2(128) = 139.21 Prob > chi2 = 0.235 (Robust, but weakened by many instruments.)


Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels

Hansen test excluding group: chi2(101) = 100.57 Prob > chi2 = 0.493 Difference (null H = exogenous): chi2(27) = 38.63 Prob > chi2 = 0.068

iv(size fma gdpgr inf ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8)

Hansen test excluding group: chi2(116) = 126.56 Prob > chi2 = 0.237 Difference (null H = exogenous): chi2(12) = 12.65 Prob > chi2 = 0.395

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 09/02/2023