Ngưỡng cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp

34

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

Capital structure threshold and firm value

Võ Minh Long^1*

¹Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

^*Tác giả liên hệ, Email: [email protected]

THÔNG TIN

TÓM TẮT

DOI:10.46223/HCMCOUJS.

econ.vi.13.2.1614.2018

Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định tác động và ngưỡng

cấu trúc vốn nói chung và theo kỳ hạn nói riêng đến giá trị doanh

nghiệp (GTDN) cổ phần niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán

Thành phố Hồ Chí Minh (HSX). Kết quả hồi quy bằng phương

pháp GMM, cho thấy rằng: Cấu trúc vốn nói chung và cấu trúc

vốn theo kỳ hạn nói riêng đều có tác động tích cực lên GTDN.

Ngoài ra, nó cũng cho biết thêm: Có ngưỡng cấu trúc vốn để tối

đa hóa GTDN. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng cho biết:

Các biến khác cũng tác động đến GTDN và có ý nghĩa thống kê

cao.

Ngày nhận: 11/10/2017

Ngày nhận lại: 26/12/2017

Duyệt đăng: 04/01/2018

Từ khóa:

GMM, GTDN, ngưỡng cấu

trúc vốn

ABSTRACT

The research aims to investigate the impact and the threshold

of capital structure in general and terms in particular to the firm

value of joint-stock companies listed on the Ho Chi Minh City

Stock Exchange (HSX). Results from the GMM method show

that the capital structure in general and the termly capital

structure in particular make a positive impact on firm value. In

addition, it is also found that the threshold of capital structure

affects the firm value maximization. Besides, the results show

that other variables also affect the firm value and they are

statistically significant.

Keywords:

GMM, firm value, capital

structure threshold

1. Giới thiệu

Với sự bùng nổ của thị trường chứng khoán trong những năm 2006 và 2007 đã tạo điều

kiện thuận lợi cho nhiều doanh nghiệp (DN) cổ phần niêm yết trên HSX dễ dàng huy động vốn

thông qua kênh phát hành cổ phiếu. Điều này gây ra hệ quả: Vốn chủ sở hữu tăng quá nhiều so

với nhu cầu thực tế của DN, nó là nguyên nhân chính làm cho cấu trúc vốn thiên về vốn chủ sở

hữu của hầu hết các DN với chi phí sử dụng vốn tăng, hiệu quả sử dụng vốn thấp và vấn đề này

có thể làm giảm GTDN. Vì vậy, dưới góc độ quản trị tài chính, một cấu trúc vốn được lựa chọn

phù hợp không chỉ giúp cho DN tận dụng triệt để tác động tích cực từ đòn bẩy tài chính như:

“Tiết kiệm thuế” hay nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn vốn mà còn giảm thiểu khả năng xảy ra

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

35

tình trạng kiệt quệ tài chính nhằm mục tiêu nâng cao GTDN. Ngoài ra, theo lược khảo của tác

giả về sự tác động của cấu trúc vốn đến GTDN lại cho các kết quả nghiên cứu tương đối khác

nhau với sự không giống nhau về không gian, thời gian..., như: Drăniceanu và Ciobanu (2013);

Ater (2017), họ cho rằng: Cấu trúc vốn tác động tích cực đến GTDN. Tuy nhiên, Karaca và

Savsar (2012); Rajhans và Kaur (2013); Vy và Nam (2013), lại cho kết quả ngược lại. Với một

số lý do trên, theo tác giả cần phải có nghiên cứu khoa học: Có hay không sự tác động cũng

như mức ngưỡng cấu trúc vốn đến GTDN, với mẫu là các công ty cổ phần phi tài chính niêm

yết trên HSX để giúp các nhà quản trị tài chính hoạch định cấu trúc vốn với mục tiêu nâng cao

GTDN.

2. Tổng hợp lý thuyết

Cấu trúc vốn: Theo Horne, James, và Machowicz (2005), cấu trúc vốn là sự kết hợp của

nợ và vốn chủ sở hữu của DN. Ngoài ra, theo Ahmad, Abdullah, và Roslan (2012), cấu trúc vốn

là quan hệ tỷ trọng giữa nợ và vốn chủ sở hữu trong tổng nguồn vốn của DN để tài trợ cho các

hoạt động sản xuất, kinh doanh. Xét về bản chất, khái niệm về cấu trúc vốn của các tác giả hầu

như không có sự khác biệt lớn. Vì vậy, trong bài viết này cấu trúc vốn trong DN được hiểu: Tỷ

trọng của nợ trong tổng tài sản để tài trợ cho các hoạt động sản xuất, kinh doanh của DN. Ngoài

ra, bài viết này cũng xem xét thêm cấu trúc vốn theo thời hạn, gồm có: Tỷ trọng của nợ ngắn

hạn trong tổng tài sản và tỷ trọng của nợ dài hạn trong tổng tài sản. Bên cạnh đó, ngưỡng cấu

trúc vốn tối ưu xảy ra khi lợi ích từ lá chắn thuế bằng chi phí kiệt quệ tài chính và nó làm cho

GTDN tối ưu.

Giá trị doanh nghiệp là một thước đo kinh tế phản ánh giá trị thị trường của một doanh

nghiệp. Nó phản ánh bản chất cơ hội của hoạt động kinh doanh và có thể thay đổi theo thời gian

do điều kiện bên ngoài và bên trong. Tuy nhiên, các nhà phân tích tài chính có thể sử dụng

nhiều chỉ tiêu tính toán khác nhau nhằm xác định giá trị doanh nghiệp. Trong bài viết này, tác

giả sử dụng chỉ số Tobin’s Q đại diện cho GTDN, với các lý do: (1) Nó phản ánh được giá trị

thị trường của doanh nghiệp; (2) phù hợp với nhiều nghiên cứu của một số tác giả, như: Do và

Trinh (2010); Hsiung và Wang (2012); Drăniceanu và Ciobanu (2013); Vy và Nam (2013);

Nguyen & Le (2014); Võ Xuân Vinh và cộng sự (2014); Ater (2017), …

Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và GTDN: Theo một số nhà nghiên cứu lý thuyết, như:

Myers (1977) với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, Ông cho rằng: Sự cân bằng lợi ích từ lá chắn

thuế và chi phí kiệt quệ tài chính, DN sẽ tạo ra một cấu trúc vốn “tối ưu” và nó có thể làm tối

đa hóa giá trị DN. Bên cạnh đó, Myers (1977), và Myers và Majluf (1984) trong lý thuyết trật

tự phân hạng, khẳng định rằng: Việc sử dụng nợ sẽ làm tăng giá trị của DN nhưng đến một giới

hạn nhất định. Và các nhà nghiên cứu lý thuyết này được ủng hộ bởi các nhà nghiên cứu thực

nghiệm về sự tác động của cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp, như: Sudiyatno, Puspitasari,

và Kartika (2012), Antwi, Mills, và Zhao (2012); Drăniceanu và Ciobanu (2013); Farooq và

Masood (2016); Ater (2017), họ cho rằng: Cấu trúc vốn tác động tích cực đến GTDN hay một

số tác giả khác, như: Nieh, Yau, và Liu (2008); Cheng, Liu, và Chien (2010); Do và Trinh

(2010); Nguyen và Nguyen (2012); Loncan và Caldeira (2013); Võ Xuân Vinh và cộng sự

(2014); Berzkalne (2015), họ cho rằng: Có ngưỡng cấu trúc vốn tối ưu để tối đa hóa GTDN.

Tuy nhiên, một số tác giả khác, tiêu biểu như: Carpentier (2006); Rajhans và Kaur (2013); Asiri

36

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

và Hameed (2014), họ lại cho rằng: Cấu trúc vốn tác động tiêu cực đến GTDN. Hơn nữa, các

tác giả nghiên cứu thực nghiệm này cũng cung cấp thêm thông tin rằng: Có các yếu tố khác,

ngoài cấu trúc vốn cũng tác động đến GTDN.

3. Phương pháp nghiên cứu

3.1. Mô hình nghiên cứu

Theo mô hình nghiên cứu của Drăniceanu và Ciobanu (2013) với nghiên cứu: Cấu trúc

vốn và giá trị doanh nghiệp: Bằng chứng từ các công ty cổ phần Rumani. Ngoài ra, theo mô

hình nghiên cứu của Farooq và Masood (2016) với nghiên cứu: Tác động của đòn bẩy tài chính

lên GTDN: Bằng chứng từ các DN trong ngành xi măng ở Pakistan. Từ đó, bài viết đề xuất 2

mô hình nghiên cứu tổng quát nhằm kiểm định mức độ tác động và mức ngưỡng cấu trúc vốn

tối ưu đến GTDN của 123 DN cổ phần niêm yết trên HSX giai đoạn 2008-2015:

Mô hình tổng quát cấu trúc vốn tác động đến GTDN theo dạng tuyến tính với biến

phụ thuộc Tobin’s Q, biến độc lập CS và các biến kiểm soát: CR, SIZE, TANG, AGE,

ROA, AT và GRTH như sau:

Tobin’s Q_it= β₀+ β₁CS_it+ β₂CR_it+ β₃SIZE_it+ β₄TANG_it+ β₅AGE_it+ β₆ROA_it+

(1)

β₇AT_it+ β₈GRTH_it+ u_it

Với mô hình tuyến tính tổng quát, bài viết sẽ có 2 mô hình:

+ Mô hình 1: Biến phụ thuộc là Tobin’s Q và các biến độc lập: DA, CR, SIZE, TANG,

AGE, ROA, AT và GRTH;

Tobin’s Q_it= β₀+ β₁DA_it+ β₂CR_it+ β₃SIZE_it+ β₄TANG_it+ β₅AGE_it+ β₆ROA_it+ β₇AT_it+

(2)

β₈GRTH_it+ u_it

+ Mô hình 2: Biến phụ thuộc là Tobin’s Q và các biến độc lập: SDA, LDA, CR, SIZE,

TANG, AGE, ROA, AT và GRTH.

Tobin’s Q_it= β₀+ β₁SDA_it+ β₂LDA_it+ β₃CR_it+ β₄SIZE_it+ β₅TANG_it+ β₆AGE_it+ β₇ROA_it+

(3)

β₈AT_it+ β₉GRTH_it+ u_it

Mô hình tổng quát cấu trúc vốn tác động đến GTDN theo dạng phi tuyến với biến

phụ thuộc Tobin’s Q, biến độc lập CS, CS²và các biến kiểm soát: CR, SIZE, TANG, AGE,

ROA, AT và GRTH như sau:

Tobin’s Q_it= β₀+ β₁CS_it+ β₂CS²+ β₃CR_it+ β₄SIZE_it+ β₅TANG_it+ β₆AGE_it+

it

(4)

β₇ROA_it+ β₈AT_it+ β₉GRTH_it+ u_it

Với mô hình phi tuyến tổng quát, bài viết có 2 mô hình:

+ Mô hình 3: Biến phụ thuộc là Tobin’s Q và các biến độc lập: DA, DA², CR, SIZE,

TANG, AGE, ROA, AT và GRTH;

Tobin’s Q_it= β₀+ β₁DA_it+ β₂DA²+ β₃CR_it+ β₄SIZE_it+ β₅TANG_it+ β₆AGE_it+ β₇ROA_it+

it

β₈AT_it+ β₉GRTH_it+ u_it

(5)

+ Mô hình 4: Biến phụ thuộc là Tobin’s Q và các biến độc lập: SDA, SDA², LDA,

LDA², CR, SIZE, TANG, AGE, ROA, AT và GRTH.

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

37

Tobin’s Q_it= β₀+ β₁SDA_it+ β₂SDA²+ β₃LDA_it+ β₄LDA²+ β₅CR_it+ β₆SIZE_it+ β₇TANG_it

it

+ β₈AGE_it+ β₉ROA_it+ β₁₀AT_it+ β₁₁GRTH_it+ u_it

(6)

Bảng 1

Đo lường các biến

Biến

Mô tả

Tác giả

Tobin's Q = (Giá trị sổ sách của nợ Tobin và Brainard (1968); Chung và Pruitt

Tobin’s + giá trị vốn hóa của cổ phiếu

(1994); Lin và Chang (2011); Hsiung và

Q

thường)/Giá trị sổ sách của tổng tài Wang (2012); Farooq và Masood (2016);

sản

Ater (2017).

Nieh và các cộng sự (2008); Cheng và cộng

sự (2010); Ali, Akhtar, và Sadaqat (2011);

Antwi và cộng sự (2012); Drăniceanu và

Ciobanu (2013); Asiri và Hameed (2014);

Berzkalne (2015).

Tỷ số nợ = Tổng nợ theo giá trị sổ

sách/tổng tài sản

DA

Ali và cộng sự (2011); Ahmad và các cộng

Tỷ số nợ ngắn hạn = Tổng nợ ngắn sự (2012); Karaca và Savsar (2012);

hạn theo giá trị sổ sách/tổng tài sản Boroujeni, Noroozi, Nadem, & Chadegani

(2013).

SDA

Wild, Subramanyam, và Hasley (2004); Ali

và cộng sự (2011); Ahmad và các cộng sự

(2012); Boroujeni và các cộng sự (2013).

Tỷ số nợ dài hạn = Tổng nợ dài hạn

theo giá trị sổ sách/tổng tài sản

LDA

CR

Chowdhury và Chowdhury (2010); Karaca

Tỷ số thanh toán ngắn hạn = Tài

và Savsar (2012); Asiri và Hameed (2014);

sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn

Farooq và Masood (2016).

Carpentier (2006); Ahmad và các cộng sự

(2012); Drăniceanu và Ciobanu (2013);

Asiri và Hameed (2014); Farooq và

Masood (2016).

SIZE Logarit cơ số 10 của tài sản

Tỷ trọng tài sản cố định hữu hình =

TANG Tài sản cố định hữu hình/tổng tài

sản

Sudiyatno và cộng sự (2012); Rajhans và

Kaur (2013); Farooq và Masood (2016).

Tuổi đời DN = Năm _t- năm _{0 (thành}

lập)

AGE

Hoque, Hossain, và Hossain (2014).

Tỷ suất sinh lời trên tài sản = Lợi

ROA

Ali và cộng sự (2011); Karaca và Savsar

(2012); Asiri và Hameed (2014)

nhuận sau thuế/tài sản bình quân

Karaca và Savsar (2012); Ahmad và các

cộng sự (2012); Hoque và các cộng sự

(2014).

Vòng quay tài sản = Doanh thu

AT

thuần/tổng tài sản bình quân

Tốc độ tăng trưởng doanh thu =

(Doanh thu thuần năm _t- doanh thu

thuần năm _t-1)/doanh thu thuần năm

t-1

Chowdhury và Chowdhury (2010);

Drăniceanu và Ciobanu (2013); Hoque và

các cộng sự (2014).

GRTH

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm nghiên cứu

38

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

3.2. Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính thường niên (đã được kiểm

toán) của 123 DN phi tài chính niêm yết trên HSX đang hoạt động tính đến thời điểm cuối niên

độ kế toán năm 2015. Như vậy, bài viết có 984 biến quan sát (123 DN *8 năm = 984), đã qua

tổng hợp, xử lý và thiết kế bằng phần mềm Excel.

Bảng 2

Mô tả thống kê dữ liệu

Variable

Tobin’s Q

DA

Obs

984

Mean

1.0857

0.4647

0.3605

0.1043

2.2993

12.0491

0.2111

0.0768

1.3227

0.1837

Std. Dev.

0.4945

0.2073

0.1943

0.1447

4.9037

0.5389

0.1892

0.0839

1.3404

0.6000

Min

Max

5.8315

0.8708

0.8335

0.6930

145.1005

14.1629

0.9381

0.7219

10.6362

10.9341

0.3409

0.0069

0.0000

0.1138

11.0224

0.0000

-0.3172

0.0100

-0.8625

SDA

LDA

CR

SIZE

TANG

ROA

AT

GRTH

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng thống kê mô tả, chỉ ra rằng: Đa phần các biến, như: Chỉ số Tobin's Q, DA, SDA,

SIZE, TANG, GRTH đều có độ phân tán tương đối thấp. Tuy nhiên các biến: LDA, CR, ROA,

AT lại cho kết quả ngược lại.

4. Kết quả nghiên cứu

4.1. Kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu

Bảng 3

Kết quả kiểm tra tính dừng của các biến tại bậc gốc

LLC (Levin - Lin - Chu,

2002)

IPS (Im, Pesaran and

Shin, 2003)

Tên biến

Tobin’s Q

Kết luận

t-statistic

-69.4534

-19.2742

-25.1835

-130.0000

P-value

0.0000

z-statistic

-23.2612

-5.2991

P-value

0.0000

Dừng

DA

SDA

LDA

CR

-9.5301

-26.3315

-20.6884

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

39

LLC (Levin - Lin - Chu,

2002)

IPS (Im, Pesaran and

Shin, 2003)

Tên biến

SIZE

Kết luận

t-statistic

-18.4225

-20.1176

-30.4050

-25.1437

-46.2485

P-value

0.0000

z-statistic

-5.2673

P-value

0.0000

Dừng

TANG

ROA

AT

-6.9765

-12.4518

-9.1686

GRTH

-18.4531

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0

Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các chuỗi số liệu của từng biến đều dừng và có ý

nghĩa thống kê.

4.2. Phân tích hệ số tương quan

Bảng 4

Kết quả hệ số tương quan Pearson (r)

DA

SDA

LDA

CR

SIZE

TANG ROA

AT

GRTH

1.0000

DA

0.7421 1.0000

0.4358 -0.2799 1.0000

-0.2801 -0.2595 -0.0527 1.0000

0.2802 0.0030 0.3974 -0.0654 1.0000

SDA

LDA

CR

SIZE

TANG

ROA

AT

-0.0003 -0.2530 0.3392 -0.0874 0.0066 1.0000

-0.4446 -0.3204 -0.2066 0.0850 0.0192 -0.0617 1.0000

0.0946 0.3092 -0.2796 -0.0627 -0.2262 -0.1144 0.0840 1.0000

0.0627 0.0068 0.0807 -0.0124 0.1145 -0.0606 0.1235 0.0141 1.0000

GRTH

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0

Với kết quả ở Bảng 4, cho thấy: Giữa các cặp biến độc lập có mối tương quan rất thấp.

Điều này có thể nhận định rằng: Các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

với nhau.

4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 5

Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Variable

VIF

DA SDA LDA CR

SIZE TANG AGE ROA AT GRTH

1.03 1.06 1.39 1.14 1.05

1.60 1.69 1.67 1.10 1.24

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0

40

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

Kết quả có giá trị VIF < 2. Kết luận: Các biến trong mô hình không có hiện tượng đa

cộng tuyến.

4.4. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh

Bảng 6

Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan

Kết quả kiểm định

Mô

Hiện tượng phương sai

thay đổi

Hiện tượng tự

tương quan

Kết luận

Hình

Có hiện tượng phương sai thay

đổi và tự tương quan

Prob>chi2=0.0000

Prob>F=0.0000

1

2

Có hiện tượng phương sai thay

đổi và tự tương quan

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0

Bảng 7

Kết quả kiểm định hiện tượng nội sinh

Tên biến

DA

Kết quả kiểm định (P-value)

Kết luận với mức ý nghĩa 5%

Không phát hiện

0.0870

0.3816

0.2604

0.7571

0.8825

0.0000

0.0148

0.0705

Không phát hiện

SDA

Không phát hiện

LDA

CR

Không phát hiện

SIZE

TANG

ROA

AT

Có hiện tượng nội sinh

Không phát hiện

GRTH

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0

Với kết quả kiểm định có hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh

như trên, phương pháp ước lượng GMM được lựa chọn.

4.5. Kết quả phân tích hồi quy

4.5.1. Kết quả nghiên cứu và kiểm định về mối quan hệ tuyến tính giữa cấu trúc vốn và

GTDN

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

41

Bảng 8

Kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM đối với mô hình 1 và 2

Hệ số hồi quy

Tên biến

Mô hình 1

0.2409***

(7.5300)

Mô hình 2

DA

0.2367***

(14.9600)

0.2300***

(6.8600)

SDA

LDA

CR

-0.0061***

(-14.3700)

0.2308***

(18.6400)

0.2914***

(8.4400)

-0.0094***

(-12.5600)

0.1775***

(20.2400)

0.2135***

(8.8200)

SIZE

TANG

AGE

ROA

AT

0.0029***

(5.3400)

0.0074***

(13.4700)

2.4077***

(39.5500)

0.0159***

(5.5000)

4.6937***

(80.5500)

0.0274***

(8.4900)

0.0642***

(9.7900)

0.0836***

(16.0700)

-1.5957***

(-14.2900)

GRTH

_cons

-2.3389***

(-15.7200)

Kiểm định GMM

Hansen test (Prob>chi2)

AR (2) test (Pr > z)

0.2380

0.1080

0.2900

0.0980

Ghi chú: *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Giá trị thống kê t trong ()

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0

4.5.2. Kết quả nghiên cứu và kiểm định về mối quan hệ phi tuyến giữa cấu trúc vốn và

GTDN

42

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

Bảng 9

Kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM đối với mô hình 3 và 4

Hệ số hồi quy

Tên biến

3

4

0.5467***

(7.6200)

-0.4028***

(-4.4300)

DA

DA²

1.3079***

(3.2300)

SDA

SDA²

LDA

LDA²

CR

-1.4389***

(-2.6700)

-1.4649**

(-2.5000)

2.8194***

(2.6400)

-0.0042*

(-1.8100)

0.3074***

(8.0000)

0.3684***

(2.9500)

0.0076**

(2.4700)

2.5867***

(8.6800)

0.0624***

(4.1900)

-0.0065***

(-9.5600)

0.1792***

(16.0300)

0.1305***

(4.0100)

0.0067***

(12.1500)

2.8744***

(29.2400)

0.0259***

(8.0400)

SIZE

TANG

AGE

ROA

AT

0.0692***

(9.1500)

-1.6761***

(-11.2200)

0.1870***

(4.2200)

-3.3807***

(-7.0500)

GRTH

_cons

Kiểm định GMM

Hansen test (Prob>chi2)

AR (2) test (Pr > z)

0.3100

0.1230

0.1950

0.0790

Ghi chú: *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Giá trị thống kê t trong ( )

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0

Với kết quả kiểm định Hansen và AR(2) ở bảng 8 và 9: Các biến công cụ trong mô hình

và phương pháp GMM hệ thống là phù hợp.

Kết quả hồi quy để xác định cấu trúc vốn tối ưu cho kết quả như sau:

- Các hệ số hồi quy của các biến liên quan đến cấu trúc vốn và cấu trúc vốn bình phương

như: DA, SDA, LDA, DA², SDA²và LDA²đều có ý nghĩa thống kê. Nó là cơ sở nhằm xác định

mức tỷ lệ cấu trúc vốn tối ưu để GTDN đạt mức tối ưu.

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

43

Xác định mức cấu trúc vốn tối ưu:

- Ngưỡng của DA được tìm thấy khi xét ðạo hàm bậc nhất của Tobin’s Q theo DA, ta có:

Tobin’s Q = . Để tìm được giá trị cao nhất của Tobin’s Q, yêu cầu Tobin’s Q = 0

β₁ 2β₂DA

(có nghĩa là đạo hàm bậc nhất của Tobin’s Q theo DA bằng 0). Giải phương trình, ta có giá trị

β₁



λ

cao nhất của Tobin’s Q ( ) như sau:

. Với

và , dấu

β₁0.5467 0 β₂0.4028 0

 2β₂

hiệu hạn chế của thống kê cho thấy Tobin’s Q đạt cao nhất khi giá trị tỷ số nợ đạt mức

67.8624%;

- Tương tự như tìm ngưỡng của DA, ngưỡng của SDA cũng được tìm thấy khi xét đạo

β₁

λ

hàm bậc nhất của Tobin’s Q theo SDA, ta có:

. Với

và

β₁1.3079 0

 2β₂

, dấu hiệu hạn chế của thống kê cho thấy Tobin’s Q đạt cao nhất khi giá trị tỷ

β₂1.4389 0

số nợ ngắn hạn đạt mức 45.4479%;

- Cuối cùng, cũng giống như tìm ngưỡng của DA và SDA, ngưỡng của LDA cũng được

β₁

λ

tìm thấy khi xét đạo hàm bậc nhất của Tobin’s Q theo LDA, ta có:

. Với

 2β₂

, dấu hiệu hạn chế của thống kê cho thấy Tobin’s Q đạt thấp

β₂2.8194 0

và

β₁1.4649 0

nhất khi giá trị tỷ số nợ dài hạn đạt mức 25.9789%.

4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.6.1. Nhóm 1: Nhóm các biến cấu trúc vốn có tác động đến GTDN

Bảng 10

Cấu trúc vốn tác động đến GTDN

Kết quả nghiên cứu (tuyến tính)

Kết quả nghiên cứu (giá trị ngưỡng)

Tên biến

DA

Mô hình 1

Mô hình 2

Mô hình 3

67.8624%***

(tối đa)

Mô hình 4

0.2409***

45.4479%***

(tối đa)

SDA

LDA

0.2367***

0.2300***

25.9789%***

(tối thiểu)

Ghi chú: *,** và *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Đối với tỷ số nợ

Kết quả nghiên cứu ở mô hình 1 và 3, cho biết: Khi DN tăng tỷ số nợ, sẽ tăng GTDN

nhưng DA chỉ tăng đến mức 67.8624% sẽ có GTDN tối đa nhưng khi nó vượt qua mức này sẽ

cho kết ngược lại. Theo tác giả, khi tỷ số nợ vượt mức 67.8624%, DN có thể sẽ rất bị động

trong việc sử dụng nguồn vốn, có nguy cơ mất khả năng thanh toán nợ, hay bị giới hạn trong

44

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

việc tìm thêm nguồn tài trợ từ nợ hoặc dùng nợ. Vì vậy, DN phải chấp nhận trả mức chi phí sử

dụng vốn cao hơn, … kể cả lợi ích của lá chắn thuế từ việc sử dụng nợ sẽ thấp hơn chi phí kiệt

quệ tài chính, tức là lúc đó các DN này sử dụng nợ kém hiệu quả hơn dùng vốn chủ sở hữu, góp

phần làm giảm hiệu quả cũng như GTDN. Kết quả nghiên cứu này tương đồng với kết quả

nghiên cứu của một số tác giả, như: Antwi và cộng sự (2012); Hoque và các cộng sự (2014);

Ater (2017).

Đối với tỷ số nợ ngắn hạn

Kết quả nghiên cứu ở mô hình 2 và 4, cho biết: Khi DN tăng tỷ số nợ ngắn hạn, sẽ làm

tăng GTDN nhưng nó chỉ tăng đến mức 45.4479% sẽ có GTDN tối đa nhưng khi nó vượt qua

mức này sẽ cho kết quả ngược lại. Điều này cho thấy: Khi DN dùng quá nhiều nợ ngắn hạn và

vượt trên 45.4479%, rủi ro mất khả năng trả nợ cao do bị áp lực trả nợ ngắn hạn và lúc này DN

phải chú tâm nhiều hơn trong việc trả nợ bằng cách phát hành thêm cổ phiếu hay có thể bán tài

sản để trả nợ mà ít chú tâm nhiều cho hoạt động sản xuất kinh doanh. Chính nó là nguyên nhân

gây ra sự kém hiệu quả trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và nó cũng gián tiếp làm giảm

GTDN.

Đối với tỷ số nợ dài hạn

Kết quả nghiên cứu ở mô hình 2 và 4, cho biết: Khi DN tăng tỷ số nợ dài hạn, sẽ làm

tăng GTDN nhưng nó phải tăng cao hơn mức 25.9789%. Theo tác giả, DN thường dùng nợ dài

hạn để đầu tư tài sản cố định, vì vậy, khi DN dùng quá ít nợ dài hạn và thấp hơn mức 25.9789%,

sẽ không đủ để hiện đại hóa máy móc, thiết bị hiện đại để nâng cao chất lượng sản phẩm cũng

như khả năng cạnh tranh trên thương trường. Chính vì vậy, DN sẽ giảm hiệu quả hoạt động và

không nâng cao được GTDN. Tuy nhiên, khi tỷ số nợ dài hạn cao hơn mức 25.9789%, DN đủ

nguồn tài trợ để đầu tư tài sản cố định theo hướng hiện đại nhằm nâng cao chất lượng cũng như

năng suất lao động nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động và nâng cao GTDN. Kết quả nghiên cứu

này phù hợp với nghiên cứu của các tác giả như: Lin và Chang (2011); Nguyen và Nguyen

(2012); Loncan và Caldeira (2013); Berzkalne (2015).

Thêm nữa, kết quả nghiên cứu đối với 3 biến này cũng cho biết, nó phù hợp với lý thuyết

chung về cấu trúc vốn và GTDN. Ngoài ra, mối quan hệ cùng chiều giữa cấu trúc vốn với các

biến đại diện: DA, SDA và LDA với GTDN đã góp phần ủng hộ lý thuyết cổ điển của Durand,

lý thuyết M&M trong điều kiện có thuế và lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn khi cho rằng: GTDN

có nợ lớn hơn GTDN không có nợ, đồng thời cũng ủng hộ lý thuyết trật tự phân hạng khi cho

rằng: DN ưu tiên sử dụng nợ hơn so với huy động vốn góp từ chủ sở hữu vì nhờ tác động tích

cực của đòn bẩy tài chính.

Bảng 11

Bảng tổng hợp kết quả tác động cấu trúc vốn đến GTDN

Giá trị ngưỡng cấu trúc vốn (CS)

Tên biến

DA

0% ≤ CS ≤

25.9789%

25.9789% < CS ≤ 45.4479% < CS ≤ 67.8624% % <

45.4479%

67.8624%

CS ≤ 100%

+

-

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

45

Giá trị ngưỡng cấu trúc vốn (CS)

Tên biến

0% ≤ CS ≤

25.9789% < CS ≤ 45.4479% < CS ≤ 67.8624% % <

25.9789%

45.4479%

67.8624%

CS ≤ 100%

SDA

LDA

+

-

+

-

+

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Với kết quả nghiên cứu này, đòi hỏi nhà quản trị tài chính cần phải lựa chọn được những

quyết định tài trợ phù hợp và có hiệu quả. Điều này không chỉ đơn giản là tác động trực tiếp

đến sự gia tăng GTDN dành cho chủ sở hữu mà còn gián tiếp gia tăng hiệu quả sử dụng nợ, là

điều kiện cần thiết để quyết định mức độ sử dụng nợ trong cấu trúc vốn của DN.

4.6.2. Nhóm 2: Các biến kiểm soát có tác động đến GTDN

Bảng 12

Bảng tổng hợp kết quả các biến kiểm soát tác động đến GTDN

Mô hình (hệ số hồi quy)

Tên biến

1

2

3

4

CR

-0.0061***

0.2308***

0.2914***

0.0029***

4.6937***

0.0274***

0.0642***

-0.0094***

0.1775***

0.2135***

0.0074***

2.4077***

0.0159***

0.0836***

-0.0065***

0.1792***

0.1305***

0.0067***

2.8744***

0.0259***

0.0692***

-0.0042*

0.3074***

0.3684***

0.0076**

2.5867***

0.0624***

0.1870***

SIZE

TANG

AGE

ROA

AT

GRTH

Ghi chú: *,** và *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Đối với tỷ số thanh toán ngắn hạn

Kết quả nghiên cứu cho thấy: Khả năng thanh toán ngắn hạn có tác động tiêu cực (-) với

GTDN và đều có độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu này ngược với các kết quả nghiên cứu của

một số tác giả, như: Chowdhury và Chowdhury (2010); Farooq và Masood (2016) hay một số

tác giả chưa cung cấp đủ bằng chứng khoa học về mối quan hệ này, như: Karaca và Savsar

(2012); Hoque và các cộng sự (2014). Theo tác giả, do các DN trong mẫu nghiên cứu có tỷ số

thanh toán ngắn hạn tương đối cao: 2.2993 lần. Vì vậy, khi tăng tỷ số này sẽ làm cho DN duy

trì một lượng tài sản ngắn hạn tương đối cao và kết quả DN không sử dụng hiệu quả tài sản

ngắn hạn. Vì vậy, nó có thể làm giảm hiệu quả hoạt động và gián tiếp làm giảm GTDN.

Đối với quy mô DN

Kết quả nghiên cứu cho biết: Quy mô DN tác động tích cực (+) đến GTDN và đều có ý

nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả nghiên cứu này cho biết chiều hướng tác động của nó tương

46

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

đồng với kết quả nghiên cứu của tác giả, như: Carpentier (2006); Drăniceanu và Ciobanu

(2013); Vy và Nam (2013). Điều này có thể lý giải, các DN lớn thường có thương hiệu và uy

tín trên thị trường cao nên họ thường đối diện với chi phí đại diện thấp nhưng khả năng cạnh

tranh của DN trên thương trường lại cao nên sẽ thực hiện các hoạt động: huy động vốn, bán

hàng, … dễ dàng hơn, nó góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất, kinh doanh cũng như

nâng cao GTDN.

Đối với tỷ trọng tài sản cố định hữu hình

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng: Tỷ trọng tài sản cố định hữu hình tác động tích cực (+)

đến GTDN và đều có độ tin cậy 99%. Kết quả nghiên cứu này tương đồng với kết quả nghiên

cứu của tác giả Farooq và Masood (2016) nhưng nó lại ngược với kết quả nghiên cứu của tác

giả: Sudiyatno và cộng sự (2012) hay Rajhans và Kaur (2013). Theo tác giả, do DN tăng đầu

tư vào tài sản cố định sẽ tạo điều kiện cho họ hiện đại hóa máy móc, thiết bị… sẽ làm tăng năng

suất lao động cao hơn, sản phẩm làm ra với chất lượng tốt hơn… giúp DN tăng khả năng cạnh

tranh trên thương trường. Từ đó, góp phần cải thiện hiệu quả cũng như GTDN. Với kết quả

nghiên cứu này đòi hỏi nhà quản trị tài chính cần phải lựa chọn loại tài sản cố định hữu hình

phù hợp để đầu tư nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động để nâng cao khả năng cạnh tranh của DN

ở hiện tại và trong tương lai, nó là nền tảng rất quan trọng giúp cải thiện GTDN trong dài hạn.

Đối với tuổi đời DN

Kết quả nghiên cứu, cho biết: Tuổi đời DN tác động tích cực (+) đến GTDN và đều có

độ tin cậy cao. Phát hiện này cho biết chiều hướng tác động của nó tương đồng với kết quả

nghiên cứu của Hoque và các cộng sự (2014). Điều này có thể lý giải rằng: Với tầm quan trọng

của lợi nhuận giữ lại trong lý thuyết trật tự phân hạng, nguồn tài trợ nội sinh sẽ được ưu tiên sử

dụng trước tiên mới đến sử dụng nguồn tài trợ ngoại sinh. Thông thường lợi nhuận tích lũy này

sẽ tăng dần qua các năm tương ứng với tuổi đời hoạt động của DN. Đây là nguồn tài trợ giúp

họ hoạt động ổn định và phát triển tốt nhất. Ngoài ra, các DN thành lập trước thường có lợi thế

hơn về thị trường, uy tín cũng như kinh nghiệm quản lý… so với DN thành lập sau. Với các lý

do trên, DN thành lập càng lâu, hoạt động có thể hiệu quả hơn và nó giúp gia tăng GTDN.

Đối với tỷ suất sinh lời trên tài sản

Kết quả nghiên cứu phản ánh: Tỷ suất sinh lời trên tài sản tác động tích cực (+) đến

GTDN và đều có độ tin cậy 99%. Phát hiện này cho biết chiều hướng tác động của nó tương

đồng với kết quả nghiên cứu của tác giả: Vy và Nam (2013); Asiri và Hameed (2014). Điều này

có thể lý giải rằng: Với DN, thông thường tỷ suất lợi nhuận gắn liền với GTDN.

Đối với vòng quay tài sản

Kết quả nghiên cứu cho rằng: Vòng quay tài sản tác động tích cực (+) đến GTDN và

đều có độ tin cậy 99%. Phát hiện này cho biết chiều hướng tác động của nó tương đồng với kết

quả nghiên cứu của Hoque và các cộng sự (2014). Điều này có thể lý giải, vòng quay tài sản là

nhân tố kết hợp giữa doanh thu và quy mô DN (tài sản). Vì vậy, DN cần có sự kết hợp doanh

thu nào, tài sản đó để nâng cao hiệu suất sử dụng tài sản góp phần trực tiếp vào việc nâng cao

hiệu quả sử dụng tài sản và gián tiếp góp phần nâng cao GTDN.

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

Đối với tốc độ tăng trưởng doanh thu

47

Kết quả nghiên cứu cũng cho biết: Tốc độ tăng trưởng doanh thu tác động tích cực (+)

đến GTDN và đều có độ tin cậy 99%. Điều này có thể lý giải: với DN, mọi cố gắng, nỗ lực hoạt

động đạt được thường thể hiện qua sự tăng trưởng doanh thu, từ đó ảnh hưởng đến kết quả hoạt

động. Thông thường DN có tốc độ tăng trưởng doanh thu càng lớn có thể góp phần làm gia tăng

lợi nhuận và cũng góp phần làm tăng GTDN. Phát hiện này tương đồng với kết quả nghiên cứu

của Drăniceanu và Ciobanu (2013).

5. Kết luận, hàm ý chính sách và hạn chế

5.1. Kết luận

Với kết quả nghiên cứu này, bài viết đã cung cấp những thông tin quan trọng về sự tác

động của cấu trúc vốn nói chung và cấu trúc vốn theo kỳ hạn nói riêng theo dạng tuyến tính

cũng như dạng phi tuyến đến GTDN. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số hàm ý chính sách

trong việc lựa chọn cấu trúc vốn với mục tiêu vừa kiểm soát tốt rủi ro tài chính trong quá trình

hoạt động cũng như vừa hướng đến đảm bảo nâng cao GTDN niêm yết trên HSX.

5.2. Hàm ý chính sách

5.2.1. Điều chỉnh cấu trúc vốn theo hướng gia tăng nợ nhằm nâng cao GTDN

- Đối với nợ ngắn hạn: Kết quả nghiên cứu cho thấy các DN chú trọng sử dụng nợ

ngắn hạn hơn nợ dài hạn để tài trợ cho các hoạt động sản xuất, kinh doanh của mình. DN có thể

tiếp cận được các nguồn tài trợ bằng nợ ngắn hạn thông qua một số kênh chính sau đây: Nguồn

tài trợ có lãi suất: Chủ yếu đến từ các tổ chức tín dụng; Nguồn tài trợ phi lãi suất: Từ nhà cung

cấp bằng các chính sách mua hàng trả chậm hay khách hàng mua hàng của DN bằng các khoản

ký quỹ, ký cược…

- Đối với nợ dài hạn: Nguồn vốn này được các DN trả nợ với kỳ hạn tương đối dài nên

nó thường được tài trợ để đầu tư cho tài sản cố định như: Máy móc, thiết bị, kho bãi, nhà

xưởng… với mục tiêu hiện đại hóa tài sản cố định nhằm tạo ra những sản phẩm tốt hơn, thẩm

mỹ hơn, độc đáo hơn… nhằm đáp ứng những chuẩn mực cao hơn, thỏa mãn yêu cầu ngày càng

khắt khe của khách hàng để tăng sự cạnh tranh của DN trên thương trường. Bên cạnh đó, việc

đầu tư này sẽ giúp các họ rút ngắn tiến độ sản xuất, tiết kiệm chi phí và nó góp phần nâng cao

hiệu quả sản xuất kinh doanh, từng bước nâng cao GTDN (kết quả nghiên cứu trong bài viết

chỉ ra rằng: Nếu DN tăng tỷ trọng tài sản cố định hữu hình sẽ giúp cải thiện GTDN). Hiện nay,

theo tác giả, DN có thể tiếp cận được các nguồn tài trợ bằng nợ dài hạn bằng một số kênh chính

như: Các tổ chức tín dụng hay phát hành trái phiếu hoặc thuê tài chính.

5.2.2. Các nguồn tài trợ khác theo hướng kiểm soát rủi ro

Tuy nhiên, để DN giảm chi phí lãi vay hay kiểm soát tốt rủi ro tài chính cũng như chủ

động hơn trong việc sử dụng nguồn vốn, họ có thể tìm nguồn tài trợ khác: Đó là, vốn chủ sở

hữu và để DN có được nguồn tài trợ này, bằng cách: Tăng lợi nhuận giữ lại hay phát hành thêm

cổ phiếu.

48

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

5.3. Hạn chế và đề nghị

Do bài viết này chỉ tập trung vào các DN niêm yết trên HSX trong giai đoạn từ 2008-

2015, vì vậy, kết quả nghiên cứu có thể chưa bao quát hết toàn bộ các DN đã niêm yết. Theo

tác giả, để khắc phục hạn chế trên, bài viết có thể mở rộng thêm đối tượng nghiên cứu: Các DN

niêm yết trên cả sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và các DN cổ phần đại chúng chưa

niêm yết (UPCOM).

Tài liệu tham khảo

Ahmad, Z., Abdullah, N. M. H., & Roslan, S. (2012). Capital structure effect on firms

performance: Focusing on consumers and industrials sectors on Malaysian firms.

International Review of Business Research Papers, 8, 137-155.

Ali, K., Akhtar, M. F., & Sadaqat, S. (2011). Practical implication of capital structure theories:

Empirical evidence from the commercial banks of Pakistan. European Journal of Social

Sciences, 23(1), 165-173.

Antwi, S., Mills, E. F. E. A., & Zhao, X. (2012). Capital structure and firm value: Empirical

evidence from Ghana. International Journal of Business and Social Science, 3(22), 103-

111.

Asiri, B. K., & Hameed, S. A. (2014). Financial ratios and firm’s value in the Bahrain bourse.

Research Journal of Finance and Accounting, 5(7), 1-9.

Ater, D. K. (2017). Capital structure and firm value of non-financial firms listed at the Nairobi

securities exchange. Research Journal of Finance and Accounting, 8(4), 18-22.

Berzkalne, I. (2015). Company’s capital structure and value: A panel threshold regression

analysis.

Retrieved

May

5,

2017,

from

https://www.vdu.lt/cris/bitstream/20.500.12259/1316/1/ISSN2335-

8742_2015_T_9_N_2.PG_77-94.pdf

Carpentier, C. (2006). The valuation effects of long-term changes in capital structure.

International Journal of Managerial Finance, 2(1), 4-18.

doi:10.1108/17439130610646144

Cheng, Y. S., Liu, Y. P., & Chien, C. Y. (2010). Capital structure and firm value in China: A

panel threshold regression analysis. African Journal of Business Management, 4(12),

2500-2507.

Chowdhury, A., & Chowdhury, S. P. (2010). Impact of capital structure on firm’s value:

Evidence from Bangladesh. Business and Economic Horizons, 3(3), 111-122.

doi:10.15208/beh.2010.32

Chung, K. H., & Pruitt, S. W. (1994). A simple approximation of Tobin’s Q. Financial

Management, 23(3), 70-74.

Do, T. V., & Trinh, T. Q. (2010). Ảnh hưởng của cấu trúc vốn lên giá trị doanh nghiệp của các

công ty niêm yết trên sàn chứng khoán TP. Hồ Chí Minh [Influence of capital structure

on corporate value of companies listed on the Ho Chi Minh Stock Exchange]. Tạp chí

Phát triển Kinh tế, 238, 36-41.

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

49

Drăniceanu, S. M., & Ciobanu, A. (2013). Capital structure and firm value. Empirical evidence

from Romanian listed companies. Retrieved May 1, 2017, from

www.dafi.ase.ro/revista/7/simona_maria.pdf

Farooq, M. A., & Masood. A. (2016). Impact of financial leverage on value of firms: Evidence

from cement sector of Pakistan. Research Journal of Finance and Accounting, 7(9), 73-

77.

Hoque, J., Hossain, A., & Hossain, K. (2014). Impact of capital structure policy on value of the

firm - A study on some selected corporate manufacturing firms under Dhaka Stock

Exchange. Ecoforum Journal, 3(2), 9.

Horne, V., James, C., & Machowicz, J. M. JR. (2005). Fundamental of financiall

management/prinsip-prinsip manajemen keuangan Ed ke-12. Jakarta (ID): Salemba

Empat.

Hsiung, H., & Wang, J. (2012). Value creation potential of intellectual capital in the digital

content industry. Investment Management and Financial Innovations, 9(2), 81-90.

Karaca, S. S., & Savsar, A. (2012). The effect of financial ratios on the firm value: Evidence

from Turkey. Journal of Applied Economic Sciences, 7(1), 56-63.

Lin, F.-L., & Chang, T. (2011). Does debt affect firm value in Taiwan? A panel threshold

regression

analysis.

Applied

Economics,

43(1),

117-128.

doi:10.1080/00036840802360310

Loncan, T. R., & Caldeira, J. F. (2013). Capital structure, cash holdings and firm value: A study

of brazilian listed firms. Revista Contabilidade & Finanças, USP, São Paulo, 25(64), 46-

59.

Boroujeni, H. N., Noroozi, M., Nadem, M., & Chadegani, A. (2013). The impact of capital

structure and ownership structure on firm performance: A case study of Iranian

companies. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 6, 4265-

4270.

Myers, S. C. (1977). Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics,

5(2), 147-175.

Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions when firms

have information that investors do not have. The Journal of Financial Economics, 13,

187-211.

Nguyen, C. T., & Nguyen, C. T. (2012). The effect of capital structure on firm value for

Vietnam’s seafood processing enterprises. International Research Journal of Finance &

Economics, 89, 221-232.

Nguyen, H. H., & Le, H. N. Q. (2014). Cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam

[Capital structure and enterprise value in Vietnam]. Tạp chí Công nghệ Ngân hang, 101,

50-60.

Nieh, C.-C., Yau, H.-Y., & Liu, W.-C. (2008). Investigation of target capital structure for

Electronic listed firms in Taiwan. Emerging Markets Finance & Trade, 44(4), 75-87.

50

Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 34-50

Rajhans, R., & Kaur, K. (2013). Financial determinants of firm’s value: Evidence from Indian

firms. International Journal of Business Economics & Management Research, 3(5), 70-

76.

Sudiyatno, B., Puspitasari, E., & Kartika, A. (2012). The company’s policy, firm - performance,

and firm value: An empirical research on Indonesia stock exchange. American

International Journal of Contemporary Research, 2(12), 30-40.

Tobin, J., & Brainard, W. (1968). Pitfalls in financial model building. American Economic

Review, 58(2), 99-122.

Vo, L. M. (2017). Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp: Trường hợp công ty

niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX) [The relationship

between capital structure and firm value: Event listing Joint Stock Companies on Ho Chi

Minh City Stock Exchanges (HSX)]. Tạp chí khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí

Minh, 53(2), 45-57.

Vy, T. T. P., & Nam, P. N. (2013). Tác động của sở hữu nước ngoài, cấu trúc vốn và GTDN:

Bằng chứng nghiên cứu từ các công ty niêm yết Việt Nam [The impact of foreign

ownership, capital structure and corporate value: Research evidence from Vietnamese

listed companies]. The IUP Journal of Corporate Governance, 7(2), 40-58.

Wild, J., Subramanyam, K., & Hasley, R. (2004). Financial statement analysis. New York, NY:

Mc Graw-Hill/Irwin.