BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 1



MỤC LỤC

MỤC LỤC 2
1. GIỚI THIỆU………………………………………………………………………… 3
2. TỔNG QUAN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY………………………………………………6
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU………………………………………………………………………9
4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU………………………………………………………………………… 26
5. KẾT LUẬN………………………………………………………………………………………… 33
TÀI LIỆU THAM KHẢO………………………………………………………………… 35 BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 3

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 4

(1977) [33], Myers và Majluf (1984) [34], Graham (2000) [21]). Tương tự như vậy,
những nghiên cứu thực nghiệm sau cũng cho kết quả như vậy. (Fama và French (1998)
[17], (2001) Booth và cs. [4], Mesquita và José Edson Lara (2003) [32], Joshua(2005)
[26], Mollik (2005) [29], Gulnur Muradoglu và Sheeja Sivaprasad (2006) [20], Pornsit
Jiraporn và Yixin Liu (2007) [36], Walaa Wahid ElKelish (2007) [50], Andreas Stierwald
(2009) [1]).
Kết quả của những nghiên cứu này chỉ ra rằng giá trị doanh nghiệp và cấu trúc vốn là một
hàm tuyến tính, có nghĩa là độ dốc của giá trị doanh nghiệp là không đổi trong tất cả các
tỷ lệ nợ khác nhau. Có nghĩa là hàm hồi quy là giống hệt nhau trên tất cả các quan sát
trong một mẫu. Nhưng trên thực tế với mỗi tỷ lệ nợ khác nhau, nó ảnh hưởng đến giá trị
công ty khác nhau - nó có thể tác động tích cực hay tiêu cực đến giá trị công ty (Chien-
Chung Nieh, Hwey-Yun Yau, và Wen-Chiến Liu (2008) [8], Tsangyaao Chang, Kuei-
Chiu Lee, Yao-Men Yu và Chia-Hào Lee (2009) [41], Yu Shu-Cheng, Yi-Pei Liu và Chu
Dương Chiến (2010) [43]).
Việt Nam có nhiều ưu điểm vượt trội để phát triển ngành công nghiệp chế biến thủy sản.
Đây là một trong những ngành xuất khẩu chủ lực, đóng góp khoảng 4% GDP của nền
kinh tế trong năm 2010. Hiện nay, sản phẩm thủy sản của Việt Nam đã được xuất khẩu
sang 155 thị trường trên thế giới, trong đó ba thị trường chính là EU, Mỹ và Nhật Bản,
chiếm 60,6% kim ngạch xuất khẩu. EU chiếm 26% thị phần xuất khẩu của Việt Nam,
Nhật Bản và Hoa Kỳ chiếm khoảng 17,8% và 16,9%. Đặc điểm của các doanh nghiệp
chế biến thủy sản của Việt Nam có quy mô nhỏ, mới được thành lập, bán thủ công lao
động, công nghệ chế biến lạc hậu. Số lượng niêm yết các doanh nghiệp trên thị trường
chứng khoán còn ít. Hơn nữa, ngành này khả năng sinh lời thấp, nguy cơ phá sản cao
(Cường (2010) [35]) thị trường đầu ra có nhiều rào cản, hạn chế về vốn và nhiều lý do
khác. Với doanh nghiệp có vay nợ thì lãi phải trả là lý do. Với sự gia tăng của lãi suất
như hiện nay, chi phí tài chính đã tăng đáng kể trong năm nay, dẫn đến giảm lợi nhuận
của ngành công nghiệp thủy sản trong năm 2010, nhiều doanh nghiệp đã phải đóng cửa
và tuyên bố phá sản. Từ thực tiễn trên, nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến giá trị

ưu cho một công ty cụ thể. Tuy nhiên, Modigliani và Miller (1958) giả định trong thị
trường hoàn hảo: chẳng hạn như không có chi phí giao dịch, không có thuế, thông tin đối
xứng và tỷ lệ vay giống hệt nhau, và nợ miễn phí rủi ro, thì mâu thuẫn với các hoạt động
trong thưc tại.

Trong phần viết tiếp theo của họ, Modigliani và Miller (1963) đã giải tỏa giả định của họ
bằng cách kết hợp những lợi ích thuế doanh nghiệp như yếu tố quyết định cấu trúc vốn
của doanh nghiệp. Các tính năng chính của thuế là sự ghi nhận quan tâm là chi phí được
khấu trừ thuế. Một công ty đóng thuế nhận được một phần bù đắp từ "lá chắn thuế" trong
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 6

bản chất của việc đóng thuế thấp. Nói cách khác, giá trị công ty được tăng lên thông qua
việc sử dụng nợ trong cấu trúc vốn, do thuế

khấu trừ các khoản thanh toán lãi vay. Đây là một sự thừa nhận ngầm trong đó cấu trúc
vốn ảnh hưởng đến giá trị công ty. Do đó, Modigliani và Miller (1963) đề xuất, các công
ty nên sử dụng vốn vay càng nhiều càng tốt để tối đa hóa giá trị của họ.

Tương tự như đề xuất của Modigliani và Miller (1963), Miller (1977) đã kết hợp cả hai
loại thuế doanh nghiệp và thuế cá nhân vào mô hình của mình. Theo Miller (1977), giá trị
của công ty phụ thuộc vào mức độ tương đối của từng mức thuế suất, so với hai người
kia. Miller (1977) chỉ ra rằng mức độ tương đối của từng mức thuế suất xác định giá trị
doanh nghiệp, và đạt được từ việc sử dụng nợ có thể là nhỏ hơn so với những gì đã được
đề xuất theo Modigliani và Miller (1963). Trong một nghiên cứu gần đây, Graham (2000)
cho rằng các lợi ích về thuế vốn hóa các khoản nợ là bằng 10 phần trăm của giá trị công
ty và hình phạt thuế cá nhân làm giảm lợi ích này xuống xấp xỉ khoảng hai phần ba trước
khi có Đạo luật cải cách thuế năm 1986 và thấp hơn một chút so với một nửa trước kia
sau khi cải cách.

Graham(2000) đã kết luận rằngcác công tylớnvà có lợi nhuận thườngđưa ra mộttỷ lệ
nợthấp. Booth et al. (2001) đã phát triển một nghiên cứuđể cố gắngliên quancấu trúc vốn
ở nhiều quốc gia với những thị trườngtài chínhrất khác nhau.Họ kết luận rằngcác biếncó
ảnh hưởng đếnsự lựa chọn cấu trúc vốncủacác công tylà như nhau,mặc dù cósự khác biệt
lớndothị trường tài chính. Bên cạnh đó,họ kết luận rằnglợi nhuậncómột mối quan
hệnghịch biến vớicấp độ nợvà độ lớn củacông ty.
MesquitavàLara(2003) được tìm thấy trongnghiên cứu của mìnhrằng mối quan hệgiữatỷ
suất lợi nhuậnvànợchỉ ramột mối quan hệtiêu cực đối vớinguồn tài chính dàihạn. Tuy
nhiên, họ đã tìm thấymột mối quan hệtích cực đối vớitài chính ngắn hạnvànguồn vốn.
Một số nghiên cứu khácnhưGulnurMuradogluvàSheejaSivaprasad(2006),
AndreasStierwald(2009)] cũng tìm thấy mộtmối quan hệtiêu cựcgiữa tỷ suất lợi
nhuậnvànợ.

Joshua Abor (2005) đã tìm thấy trongnghiên cứu của mìnhmối quan hệ tích cựcgiữatỷ
suất nợ ngắn hạn so với tổng tài sàn và ROE. Tuy nhiên, họ đã tìm thấymột mối quan
hệtiêu cực giữa tỷ suất nợ dài hạn so với tổng tài sản và ROE.Liên quan đến cácmối quan
hệ giữatổng nợvà tỷ lệlợi nhuận, kết quả cho thấymộtliên kếttích cựcđáng kểgiữatỷ lệtổng
nợtrên tổng tài sảnvà lợi nhuận trênvốn chủ sở hữu. Mallik(2005) [35], người phát hiện
rarằng có mộtmối liên hệ thuậngiữađòn bẩyvà hiệu suất.
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 8

PornsitJirapornvàYixinLiu(2007)phân tíchmối quan hệ giữa cấu trúc vốn, Staggered
Boardsvà giá trịCông ty. Kết quả nghiên cứukhông cótác động tiêu cựcđáng kể đếngiá trị
công tydođòn bẩyquá mức.WalaaWahidElKelish(2007)điều tratác động củacơ cấu tài
chínhtrêngiá trị công ty. Kết quả thực nghiệmcho thấy,tỷ suất nợtrên vốn chủ sở
hữukhông ảnh hưởng đếngiá trị công ty.
Giá trị của công ty vì vượt qua mức đòn bẩy tài chính. Walaa Wahid ElKelish (2007)
[42] tìm hiểu và nghiên cứu khía cạnh cấu trúc tài chính ảnh hưởng đến giá trị công ty.

Mô hình hồi quy ngưỡng được Hansen sử dụng năm 1999, mô hình này sử dụng dữ liệu
cân bằng {y
t
, q
t
, x
t
,1≤i≤n, 1≤t≤T} trong đó i là số lượng các mẫu dự liệu chéo, t khoảng
thời gian dữ liệu, y
t
là biến phụ thuộc, q
t
là biến ngưỡng, x
t
là biến độc lập.
Mô hình ta có như sau:
Y
it
= µ
i
+ ß’
1
x
it
I(q
it
≤) + ß’
2
x
it



, 


) mô hình có thể viết lại như sau

y
it
= µ
i
+ ß’x
it
() + 
it (2)
công thức trên, chúng ta biết rằng khi biến ngưỡng q
t
nhỏ hơn hoặc lớn hơn biến  mẫu
chia thành 2 nhóm 

, 

.
Từ 
1
đ  
2
biến độc lập x
it
không đổi theo thời gian và biến 

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 10


i
=
∑





, 
i
=
∑





và 
i
() =
∑


()




x
*
i
() + 
*
i

trong đó y
*
i
= y
it
- 
i
x
*
i
() = 

( ) - 
it
()


*
i =

it -

it



∗
…


∗


Dựa vào định nghĩa Y
*
và X
*
() và e* để công thức (4) sẽ được viết lại như sau:

* * *
( )
Y X e
 
 
(5)
Sau khi xác định được biến γ, ta có thể sử dụng ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS)
để tìm hệ số β (độ dốc) theo công thức sau:



1
* * * *
ˆ
( ) ( ) ( ) ( )

S e e Y I X X X X Y
      


   
  
(7)
Theo Chan (1993) và Hansen (1999) thì để ước tính γ, cách đơn giản nhất là tối thiểu hóa
tổng bình phương các lỗi(7). Theo đó, ước tính bình phương nhỏ nhất của γ là:

1
ˆ
argmin ( )
S

 

(8)
Tuy nhiên, số lượng biến quan sát trong một trường hợp nhất định có thể quá ít hoặc bằng
không khi xác định được giá trị ngưỡng
ˆ
( )

. Do đó, để giá trị ngưỡng
ˆ
( )

đạt tối ưu, cần
đưa ra mức giới hạn 1% hoặc 5% (hoặc bất kỳ tỷ lệ % nào) số lượng biến quan sát. Sau
khi xác định được


 
 
(9)
3.1.3 Kiểm định giá trị ngưỡng
Dựa vào giới hạn tuyến tính phương trình (1), giả thiết không được đưa ra trong trường
hợp tác động của giá trị ngưỡng không tồn tại H
0
: β
1
= β
2
. Giả thiết này thường được gọi
là “Davies” (Davies, 1977, 1987) và đã được kiểm định lại bởi Andrews và Ploberger
(1994), Hansen (1996). Theo đó, với giả thiết không, tác động của giá trị ngưỡng không
tồn tại, mô hình được viết lại như sau:

1
it i it it
y x e
 

  

(10)

Sau khi chuyển đổi tác động tĩnh được thực hiện, ta có:

* * *
1

BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 12 0 1
1
2
ˆ
( )
ˆ
S S
F



 (12)
Phân phối tiệm cận của F
1
không chuẩn, và kiểm soát chặt việc phân phối
2
k

. Hansen
(1996) đã thu thập được phân phối tiệm cận cấp 1 bằng phương pháp Boostrapping và
thấy rằng P-value đạt giá trị hiệu quả. Do đó, phân phối tiệm cận F
1
của giả thiết không
bằng việc sử dụng phương pháp Boostrapping hoàn toàn phụ thuộc vào P-value. Khi P-
value nhỏ hơn giá trị ngưỡng, giả thiết không bị bác bỏ.

( )
ˆ
S S
LR
 




(13)
Giá trị thống kê tại phương trình (13) khác với giá trị tại phương trình (12). LR
1
(γ
0
) là để
kiểm định H
0
: γ = γ
0
, phép thử này dùng để xác định xem giá trị ngưỡng ước tính có bằng
giá trị ngưỡng thực hay không. Trong khi F
1
kiểm định H
0
: β
1
= β
2
, dùng để kiểm định
xem giá trị ngưỡng có tồn tại hay không.

thì thích hợp với γ
0
(giá trị thực của γ) và phân phối tiệm cận thì bất chuẩn cao. Hansen
(1999) tranh cãi rằng cách tốt nhất để thiết lập độ tin cậy cho γ là thiết lập “miền không
bác bỏ” sử dụng thông số tỷ lệ hợp lý để kiểm tra γ. Khi giá trị của LR1 (γ
0
) đủ lớn để P-
value vượt ra ngoài độ tin cậy, điều đó có nghĩa rằng chúng ta đủ cơ sở để bác bỏ giả
thuyết H
0
. Điều này có nghĩa rằng giá trị γ ngưỡng ước lượng không ngang bằng với giá
trị ngưỡng thực tế γ
0
. Phương pháp kiểm tra như sau:
Bước đầu tiên là kiểm tra giả thuyết rỗng H
o
: γ = γ
0
, và khoảng ước lượng tối đa là:

Ghi chú rằng công thức thông số (1) đang kiểm tra một giả thuyết khác biệt từ công thức
thông số (12) đã được giới thiệu ở phần trước. LR1 (γ
0
) đang kiểm tra giả thuyết H
0
: γ =
γ
0
. Nói cách khác khác, nó dùng để kiểm tra liệu ngưỡng giá trị ước lượng có ngang bằng
với ngưỡng giá trị thật. Trong khi F1 thì để kiểm tra liệu giả thuyết H

phân phối thường và ma trận hiệp phương sai như sau:

Trong ước lượng độ tin cậy của γ, có lỗi xảy ra với giả thuyết iid; tuy nhiên, trong ước
lượng tham số độ dốc, giả thuyết có thể được mở rộng ra. Nếu cho phép lỗi tồn tại trong
điều kiện phương sai không đồng nhất, ma trận hiệp phương sai của β^ như sau:

3.1.6 Mô hình đa ngưỡng
Mô hình (1) là mô hình đơn ngưỡng. Tuy nhiên, trong thực tiễn, nhiều ngưỡng có thể
xuất hiện. Dưới đây là một giải thích của mô hình hai ngưỡng:

BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 15

Khi giá trị ngưỡng γ 1= γ2 . Có thể mở rộng phương pháp của mô hình hai ngưỡng
thành mô hình nhiều ngưỡng (γ 1, γ 2, γ 31, …, γ n).
a.Mô hình ước lượng đa ngưỡng:
Khi (γ1, γ2) được biết, đường tham số độ dốc (β1, β2, β3) có thể được ước lượng với
OLS (ordinary least square) – phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất để tính tổng
bình phương của lỗi S(γ1, γ2). Tuy nhiên, quá trình thì quá phức tạp và nó đòi hỏi xấp xỉ
N2 = (nT)
2
để dần xác định bằng Grid search.
Một lý thuyết đáng chú ý cho phép chúng tôi thoát khỏi gánh nặng tính toán này. Nó
được tìm ra (Chong, 1994 [6]; Bai, 1997 [2]; Bai and Perron, 1998 [3]) trong mô hình đa
điểm thay đổi rằng ước lượng liên tục là phi mâu thuẫn. Phương pháp thực hiện như sau:
Bước thứ nhất, để cho S1(γ) là tổng ngưỡng đơn của bình phương lỗi như đã xác định ở
(7) và để γ1^ là ước lượng ngưỡng mà tối thiểu S1(γ). Phân tích của Chong và bai đề
nghị rằng γ1^ sẽ phi mâu thuẫn với hoặc γ1 hoặc γ2 (tuỳ theo cái nào ảnh hưởng mạnh
hơn)

Bai (1997) chỉ ra rằng sự chiết xuất ước lượng γ
r
1
^ thì phân phối tiệm cận ở ước lượng
điểm thay đổi, và chúng tôi kỳ vọng đạt được kết quả tương tự khi hồi quy ngưỡng.
b.Xác định số ngưỡng:
Dựa vào những mô hình đã được đề cập ở phần trước (18), có thể rằng không có ngưỡng
nào, chỉ một ngưỡng hoặc hai ngưỡng. Trong mô hình đơn ngưỡng đề nghị rằng thông số
F
1
đã được sử dụng để kiểm tra liệu có một ngưỡng đơn hay không có ngưỡng. Phương
pháp khởi động có thể dùng để ước lượng dần P_value. Nếu thông số F
1
bác bỏ giả thuyết
rỗng, nó có thể được kiểm tra tốt hơn liệu có một hay hai ngưỡng. Có thể s uy ra, trong
ước lượng ở bước hai, tổng bình phương tối thiểu còn dôi ra S
r
2
(γ2) và ước lượng
phương sai . Do đó, thông số tỷ lệ thích hợp để kiểm tra một hay hay
ngưỡng như sau:
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 17 Khi thông số F
2
bác bỏ giả thuyết rỗng, có nghĩa là hai ngưỡng có tồn tại.
c. Xây dựng khoảng tin cậy:

()
1
r
))/2
S
2
r
, S
1
r
được tính như công thức 19, 21 . Vì vậy, khoảng tin cậy của (1-α)% của  (1) và 
(2) có thể được tính bằng LR
1
r
() ≤ C(α) và LR
2
r
() ≤ C(α).
3.2.1 Xây dựng những mô hình hồi quy ngưỡng phân phối cho những nghiên cứu
vào các doanh nghiệp thủy sản ở Việt Nam:
3.2.1.Mô hình
Theo như thuyết thương mại về cấu trúc vốn , khi tỷ lệ nợ tăng lên, lá chắn thuế về
chi phí lãi vay tăng lên, tuy nhiên nói cách khác những chi phí liên quan đến đòn bẩy tài
chính nâng lên để bù đắp ảnh hưởng của tỷ lệ nợ đến giá trị doanh nghiệp. Vì vậy mục
đích của bài nghiên cứu này là kiểm tra liệu có ảnh hưởng của ngưỡng tồn tại giữa cấu
trúc vốn và giá trị doanh nghiệp hay không. Chúng tôi giả định rằng có ba tỷ lệ nợ tối ưu
nhất tồn tại và cố gắng để sử dụng mô hình ngưỡng để dự đoán tỷ lệ này, cái mà có thể
thể hiện mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp cũng như giúp những nhà
quản lý tài chính đưa ra cấu trúc vốn doanh nghiệp thích hợp hơn.
Bài nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy ngưỡng của Hessen (1999) (24) và tham

D
it-1
+ 
it
if D
it

Trong đó: = (
1,

2
) và h
it-1
= (SIZE
it-1,
SG
it-1
)’; ROE
it
đại diện cho giá trị doanh nghiệp;
D
it-1
(tỷ lệ nợ) là một biến giải thích và cũng là biến ngưỡng, y là một giá trị ngưỡng lý
thuyết đặc biệt . Chúng tôi kết hợp hai biến (h
it-1
) để mà tách biệt ảnh hưởng của những
nhân tố khác cái mà có những ảnh hưởng dự báo được lên giá trị doanh nghiệp. Có ba
biến kiểm soát gồm SIZE
it -1
: quy mô doanh nghiệp, SG

+ ’h
it-1
+
1
D
it-1
+ 
it
if D
it
≤
1


i
+ ’h
it-1
+
2
D
it-1
+ 
it
if 
1
<D
it
≤
2


cứu về những ảnh hưởng của cấu trúc vốn lên lợi nhuận , Joshua Abor(2005) (26) sử
dụng ROE để đo lường giá trị doanh nghiệp. Nghiên cứu bởi Chien Chung Nieh, Hwey
Yun Yau, và Wen Chien Liu (2008) (8) sử dụng ROE và và EPS để xác định giá trị
doanh nghiệp. Nói cách khác, nghiên cứu bởi Samy Ben Naceur và Mohamed Goaied
(2002) (38), Feng – Li Lin and Tsangyao Chang (2008) (18) chấp nhận tỷ lệ của giá trị sổ
sách và giá trị thị trường (MTB) để xác định giá trị doanh nghiệp. Hơn nữa, nghiên cứu
bởi Chung, K.H và S. W. Pruitt (1994) (7), Feng Li Lin (2010) (19) sử dụng Tobin’s để
đo lường giá trị doanh nghiệp. Thay vào đó, đặc điểm của các doanh nghiệp thủy sản ở
Việt Nam thì số lượng các doanh nghiệp được niêm yết trên thị trường chứng khoán thì
có giới hạn.
Tranh cãi nêu trên cho thấy rằng giá trị doanh nghiệp phải được dựa vào ROE mới phù
hợp. Chúng tôi không thể dùng giá thị trường của chứng khoán để tính giá trị doanh
nghiệp mà phải dùng giá trị sổ sách để tính. Công thức tính giá trị doanh nghiệp được xác
định theo công thức sau:
ROE = Gía trị sổ sách của thu nhập sau thuế / Giá trị sổ sách của chứng khoán
b. Biến ngưỡng và biến giải thích:
Khi nghiên cứu về mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp và cấu trúc tài chính, có 2 loại
biến giải thích trong dữ liệu bảng và mô hình hồi quy điểm ngưỡng. Một loại là biến
điểm mốc, biến chính để đi tìm cấu trúc vốn tối ưu và nắm bắt được tác động điểm
ngưỡng của nợ đối với giá trị doanh nghiệp. Loại kia là biến kiểm soát, biến này được
dùng để cô lập hiệu ứng của các yếu tố khác mà chúng ta có thể dự báo được sự ảnh
hưởng của nó đối với giá trị doanh nghiệp.
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh

Nhóm 4_ NH Đêm 1_K22_3 20

Biến ngưỡng là một biến mà khi biến ngưỡng ấy lớn hơn hay nhỏ hơn giá trị ngưỡng ()
thì mẫu có thể được chia làm hai nhóm được thể hiện trong hai slopes 
1
và 

công ty niêm yết trên thị sàn giao dịch chứng khoán còn hạn chế. Do đó, giá trị thị trường
của nợ không được áp dụng để tính toán tỷ lệ nợ mà sử dụng giá trị nợ sổ sách.Công thức
tính tỷ lệ nợ được xác định như sau:
DA =
á   á   
á   á   àà
 100%
c. Biến kiểm soát:
Dựa theo những nghiên cứu trước kia, hai biến kiểm soát được sử dụng trong bài nghiên
cứu này đó là quy mô của doanh nghiệp và sự tăng trưởng của doanh nghiệp. Các phần
sau đây sẽ phân tích các mối quan hệ nối liền với nhau giữa các biến có liên quan đến giá
trị doanh nghiệp.
(i) Quy mô doanh nghiệp
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) được xem như là yếu tố quyết định của giá trị
doanh nghiệp. Joshua Abor (2005) [26] đề xuất rằng các doanh nghiệp có quy
mô càng lớn thì càng có nhiều khả năng sinh lợi hơn. Nghiên cứu này cho thấy
mối liên hệ đồng biến giữa biến kiểm soát (ở đây là quy mô doanh nghiệp) và
khả năng sinh lợi. Mặt khác, nghiên cứu của Feng-Li Lin (2010) [19], Yu-Shu
Cheng, Yi-Pei Liu và Chu- Yang Chien (2010) [43] cho thấy rằng các doanh
nghiệp có quy mô càng lớn thì thông thường càng có giá trị doanh nghiệp thấp.
Nghiên cứu này cho thấy một mối quan hệ nghịch biến giữa biến kiểm soát ( ở
đây là quy mô doanh nghiệp ) và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Theo
biến này, chúng tôi thấy rằng quy mô doanh nghiệp có thể có cả mối quan hệ
đồng biến và nghịch biến với giá trị doanh nghiệp.
Để tính quy mô doanh nghiệp, thì sẽ tồn tại rất nhiều khía cạnh khác nhau. Đối
với Fan, Titman & Twice (2003) [16]; Shumi Akhtar (2005) [40]; Yu-Shu
Cheng, Yi-Pei Liu và Chu-Yang Chien (2010) [43], thì quy mô doanh nghiệp
được tính Ln(bằng tổng tài sản). Hơn nữa, Titman và Wessels (1988) [39];
BÀI NGHIÊN CỨU GVHD: PGS.TS Lê Thị Lanh


Tsangyao Chang (2008) [18], Phong-Li Lin (2010) [19], cho rằng tăng trưởng được xác
định bởi tốc độ tăng trưởng trên hoạt động bán hàng. Còn nghiên cứu của Yu Shu-
Cheng, Yi-Pei Liu và Chu Dương Chiến (2010) [43] cho thấy tăng trưởng được xác định
bởi tốc độ tăng trưởng doanh thu hoạt động và tốc độ tăng trưởng tổng tài sản.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi chỉ sử dụng giá trị sổ sách trên tổng doanh thu để tính
toán tỷ lệ tăng trưởng.Cách đo lường tỷ lệ tăng trưởng được xác định như sau:
Total revenue (t) – Total revenue (t-1)
SG =
Total revenue (t-1)
3.2.3 Phương pháp đo lường
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình ngưỡng hồi quy Hansen. Mô hình hồi quy ngưỡng
Hansen là một phần mở rộng của phương pháp truyền thống ước lượng bình phương,
trong thực tế. Nó đòi hỏi rằng các biến được xem xét trong mô hình là một biến chuỗi có
giá trị trung bình nhỏ và không có xu hướng lớn dần hay nhỏ dần theo thời gian. Biến
chuỗi tĩnh là khái niệm cơ bản và quan trọng trong lý thuyết Đồng liên kết. Vì thế, trong
khi ước lượng các tham số hoặc kiểm định giả thiết của các mô hình, nếu không kiểm
định thuộc tính này của biến chuỗi thì các kỹ thuật phân tích thông thường (chẳng hạn
như kỹ thuật OLS) sẽ không còn chính xác và hợp lý. Do đó, nếu sử dụng phương pháp
phân tích hồi quy tương quan như trên sẽ dẫn đến “tương quan giả“ (Granger và
Newbold, 1974)
1
. Kết quả của loại hồi quy này sẽ dẫn đến các kiểm định thống kê như t,
F, R
2
sẽ bị lệch. Nói một cách khác, hồi quy lệch sẽ cho kết quả các kiểm định thống kê t
và R
2
rất tốt nhưng mô hình có thể hoàn toàn không có ý nghĩa. Vì vậy, trước khi xây
hình là 552 mẫu, trong đó có 132 và 420 cho doanh nghiệp niêm yết và chưa niêm yết
tương ứng

Kết quả thống kê mô tả trong bảng 2 cho thấy: Giá trị trung bình của tỷ lệ nợ (DA) và
trên vốn cổ phần (ROE) của DN là 57,2% và 8,52%. Kích thước của tài sản bình quân
(SIZE) của doanh nghiệp là 24,76, tương đương với 56,64 tỷ đồng. Tốc độ tăng trưởng
doanh thu hoạt động (SG) của DN là 3,01%.
Căn cứ vào kết quả kiểm tra Jarque-Bera, chúng tôi bác bỏ sự bình thường của tất cả các
biến.

Kết quả của nghiên cứu này dựa trên việc áp dụng mô hình (25) và (26) và sử dụng dữ
liệu của 92
DN, qua 2005-2010. Tổng số quan sát là 552, trong đó có 132 và 420 để được liệt kê
DN và DN chưa niêm yết tương ứng trong khoảng thời gian 6 năm, tương đương với 22
và 70 cho niêm yết và chưa niêm yết. Phần mềm EVIEW và phần mềm Gauss được sử
dụng để xử lý mỗi mô hình
4. Kết quả nghiên cứu