BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - LÊ HÀ DIỄM CHI ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHOÁN ĐẾN ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 62340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - LÊ HÀ DIỄM CHI ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHỐN ĐẾN ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 62340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang Tp Hồ Chí Minh – Năm 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu tơi thực Các số liệu nghiên cứu lấy từ báo cáo tài kiểm tốn cơng ty niêm yết từ năm 2007 – 2013 Kết nghiên cứu luận án chưa công bố công trình nghiên cứu khác Tác giả Lê Hà Diễm Chi MỤC LỤC Trang phụ bìa Mục lục Danh mục từ viết tắt Danh mục bảng biểu Danh mục hình PHẦN MỞ ĐẦU Tiêu đề Đặt vấn đề Tình hình nghiên cứu liên quan đến nội dung luận án Mục tiêu nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Tính đóng góp luận án Kết cấu luận án CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOÁN ĐẾN ĐẦU TƯ 1.1 Giới thiệu 1.2 Các lý thuyết liên quan đến mối quan hệ dịng tiền, rủi ro v khoản chứng khốn đến định đầu tư doanh nghiệp 1.2.1 Bất cân xứng thông tin (Asymmetric Information) đầu tư doanh nghiệp19 1.2.2 Doanh nghiệp hạn chế tài ảnh hưởng nguồn vốn nội đến định đầu tư doanh nghiệp 1.2.3 Lý thuyết đại diện (Agency Theory) đầu tư doanh nghiệp 1.2.4 Đầu tư mức (Onverinvestmnet) đầu tư mức (Underinvestment) 1.2.4.1 Đầu tư mức vấn đề đại diện 1.2.4.2 Đầu tư mức thông tin bất cân xứng 1.2.4.3 Xác định đầu tư mức đầu tư mức 1.2.5 Quyền chọn thực định đầu tư 1.2.6 Tính khoản chứng khốn định đầu tư 1.3 Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư 1.3.1 Ảnh hưởng c nghiệp hạn chế tài 1.3.2 Ảnh hưởng c nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 1.4 Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư 1.4.1 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư thuận chiều hay nghịch chiều? 1.4.2 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư lý thuyết quyền chọn thực 1.4.3 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài 1.4.4 Ảnh hưởng độ bất ổn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 1.5 Các nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng tính khoản chứng khoán đến đầu tư 1.5.1 Ảnh hưởng tính khoản chứng khốn đến đầu tư: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp hạn chế tài 1.5.2 Ảnh hưởng tính khoản đến đầu tư: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 1.6 Tóm tắt kết nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng kh doanh nghiệp 1.7 Khoảng trống nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủ ro phi hệ thống tính khoản chứng khốn đến đầu tư d CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Xây dựng biến cho mơ hình nghiên cứu 2.2 Xác định doanh nghiệp hạn chế tài 2.2.1 Lựa chọn đại lượng để xác định doanh nghiệp hạn chế tài 2.2.2 Xác định doanh nghiệp hạn chế tài 2.3 Xác định doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 2.4 Mơ hình nghiên cứu 2.5 Dữ liệu nghiên cứu 2.6 Phương pháp nghiên cứu 2.6.1 Phương pháp hồi quy theo mô hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát GARCH 2.6.2 Dữ liệu bảng phương pháp moment tổng quát - GMM (Generalized method of moments) 2.6.2.1 Dữ liệu bảng (Panel data) 2.6.2.2 Cơ sở lý thuyết phương pháp moment tổng quát - GMM (Generalized method of moments) 2.7 Kết luận chương CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VỀ ĐẦU TƯ, DỊNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOÁN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2008 -2013 3.1 Phân tích thực tế tình hình đầu tư doanh nghiệp, biến động thị trường tài chính, thị trường chứng khốn Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 3.1.1 Phân tích thực tế tình hình đầu tư doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 3.1.2 Phân tích biến động thị trường tài giai đoạn 2008 – 2013 3.1.2.1 Biến động lãi suất huy động lãi suất cho vay 3.1.2.2 Biến động số giá tiêu dung – CPI 3.1.2.3 Tăng trưởng chung kinh tế giai đoạn 3.1.3 Phân tích biến động thị trường chứng khốn Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 80 3.2 Đầu tư doanh nghiệp Việt Nam đầu tư mức (Overinvestment) hay đầu tư mức (Underinvestment)? 3.2.1 Mô hình xác định đầu tư mức (Overinvestment) hay đầu tư mức (Underinvestment) 3.2.2 Đầu tư doanh nghiệp Việt Nam đầu tư mức hay đầu tư mức? 3.3 Đặc điểm tài doanh nghiệp mẫu nghiên cứu 3.4 Đặc điểm doanh nghiệp nhiều hạn chế tài 3.5 Đặc điểm doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước 3.6 Biến động đầu tư, dòng tiền, độ bất ổn tính khoản chứng khốn 3.7 Kết luận chương CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CHỨNG KHỐN ĐẾN ĐẦU TƯ CỦA DOANH NGHIỆP 4.1 Ma trận tương quan biến số mơ hình 4.2 Kết nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán đến đầu tư doanh nghiệp Việt Nam 4.2.1 Kiểm định tính phù hợp kết ước lượng 4.2.2 Phân tích kết ước lượng 4.3 Ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống , rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán: Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 4.3.1 Kiểm định tính phù hợp kết ước lượng 4.3.2 Phân tích kết ước lượng 4.3.2.1 Ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 4.3.2.2 Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 4.3.2.3 Ảnh hưởng tính khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 4.3.3 Tóm tắt kết nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khốn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp nhiều hạn chế tài so với doanh nghiệp hạn chế tài 4.4 Ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán đến đầu tư: Nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 4.4.1 Kiểm định tính phù hợp kết ước lượng 4.4.2 Phân tích kết ước lượng 4.4.2.1 Ảnh hưởng dòng tiền đến đầu tư: nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 4.4.2.2 Ảnh hưởng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 123 4.4.2.3 Ảnh hưởng tính khoản chứng khốn đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước sơ với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 4.4.3 Kết nghiên cứu theo tỷ lệ cổ phần 42,25% 51% 4.4.4 Tóm tắt kết nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước so với doanh nghiệp khơng có kiểm sốt Nhà nước 4.4.5 Kiểm chứng tăng cường cho ảnh hưởng dòng tiền, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống tính khoản chứng khoán đến đầu tư: nghiên cứu cho trường hợp doanh nghiệp có kiểm sốt Nhà nước (sử dụng biến tương tác với biến tỷ lệ cổ phần RateGov) 4.5 Kết luận chương CHƯƠNG 5: KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP 5.1 Thúc đẩy doanh nghiệp quan tâm thực tốt quản trị rủi ro 5.2 Xây dựng chế giám sát định đầu tư doanh nghiệp nhằm hạn chế tình trạng đầu tư mức 5.3 Khơi thông nguồn vốn, tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận vốn tín dụng, đặc biệt doanh nghiêp nhỏ 5.4 Nâng cao hiệu hoạt động nhằm tích lũy nguồn tài bên lớn mạnh140 5.5 Tăng tính minh bạch, sở hạ tầng kỹ thuật cho thị trường chứng khoán nhằm làm tăng tính khoản PHẦN KẾT LUẬN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải BCTC Báo cáo tài DN Doanh nghiệp DNNN Doanh nghiệp Nhà nước NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại NN Nhà nước TSCĐ Tài sản cố định 30 PHỤ LỤC 4.14: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.12 xtabond2 ik l.ik cfk CFRateGov sysrisk idiorisk turn > l(2/4).cfk Building GMM 51 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating l(2/4).CFRateGov l(0/4).q l(0,4).sale l(1/2).lev l(0,1,4).size l(0/4).return,co instruments Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 82 F(11, 205) Prob > F = = ik ik L1 cfk CFRateGov sysrisk idiorisk turn q size lev sale return age _cons Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L.turn L3.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk L2.CFRateGov L3.CFRateGov L4.CFRateGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L4.sale L.lev L2.lev size L.size L4.size return L.return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L.turn L3.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L4.cfk L2.CFRateGov L3.CFRateGov L4.CFRateGov q L.q L2.q L3.q L4.q sale L4.sale L.lev L2.lev size L.size L4.size return L.return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for Arellano-Bond test for Sargan (Not Hansen 31 PHỤ LỤC 4.15: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.11 xtabond2 ik l.ik cfk CfkDumGov42 sysrisk SysDumGov42 idiorisk IdioDumGov42 turn LiquiDumGov42 q size lev sale return age,gmm(l(1/4) > ik l(1,3).sysrisk l(0,1,2,3).SysDumGov42 l(2/3).idiorisk l(0,1).IdioDumGov42 l(4).turn l(0,2,3).LiquiDumGov42 l(2,3).cfk l(1).CfkDumGov > 42 l(0).q l(0,1,4).sale l(0,1,4).lev l(0).size l(0,1,2,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 49 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 94 F(14, 205) Prob > F Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov42 L.SysDumGov42 L2.SysDumGov42 L3.SysDumGov42 L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov42 L.IdioDumGov42 L4.turn LiquiDumGov42 L2.LiquiDumGov42 L3.LiquiDumGov42 L2.cfk L3.cfk L.CfkDumGov42 q sale L.sale L4.sale lev L.lev L4.lev size return L.return L2.return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov42 L.SysDumGov42 L2.SysDumGov42 L3.SysDumGov42 L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov42 L.IdioDumGov42 L4.turn LiquiDumGov42 L2.LiquiDumGov42 L3.LiquiDumGov42 L2.cfk L3.cfk L.CfkDumGov42 q sale L.sale L4.sale lev L.lev L4.lev size return L.return L2.return L3.return) collapsed Arellano-Bond test for Arellano-Bond test for Sargan (Not Hansen 32 PHỤ LỤC 4.16: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.11 xtabond2 ik l.ik cfk CfkDumGov51 sysrisk SysDumGov51 idiorisk IdioDumGov51 turn LiquiDumGov51 q size lev sale return age,gmm(l(1,3).i > k l(1,3).sysrisk l(0/3).SysDumGov51 l(0,2,3).idiorisk l(0,3).IdioDumGov51 l(1/4).turn l(0).LiquiDumGov51 l(3/4).cfk l(1,3).CfkDumGov51 > l(0,1,3,4).q l(0/3).sale l(2,3,4).lev l(0,1).size l(0,2,3).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 57 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 101 F(14, 205) Prob > F Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov51 L.SysDumGov51 L2.SysDumGov51 L3.SysDumGov51 idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov51 L3.IdioDumGov51 L.turn L2.turn L3.turn L4.turn LiquiDumGov51 L3.cfk L4.cfk L.CfkDumGov51 L3.CfkDumGov51 q L.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L2.lev L3.lev L4.lev size L.size return L2.return L3.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L3.ik L.sysrisk L3.sysrisk SysDumGov51 L.SysDumGov51 L2.SysDumGov51 L3.SysDumGov51 idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk IdioDumGov51 L3.IdioDumGov51 L.turn L2.turn L3.turn L4.turn LiquiDumGov51 L3.cfk L4.cfk L.CfkDumGov51 L3.CfkDumGov51 q L.q L3.q L4.q sale L.sale L2.sale L3.sale L2.lev L3.lev L4.lev size L.size return L2.return L3.return) collapsed 33 PHỤ LỤC 4.17: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk SysRateGov idiorisk turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(2/3).sysrisk l(1).SysRateGov l(1/2).idioris > k l(2,4).turn l(0).cfk l(0,2,3,4).q l(1/2).sale l(0,1,2,4).lev l(0,3,4).size l(0,1,2,4).return,collapse) iv(l.age) nomata small twostep robus > t Building GMM instruments 39 instrument(s) Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 77 F(11, 205) Prob > F Instruments for first differences equation Standard D.L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysRateGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L2.sysrisk L3.sysrisk L.SysRateGov L.idiorisk L2.idiorisk L2.turn L4.turn cfk q L2.q L3.q L4.q L.sale L2.sale lev L.lev L2.lev L4.lev size L3.size L4.size return L.return L2.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for Arellano-Bond test for Sargan (Not Hansen 34 PHỤ LỤC 4.18: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk IdioRateGov turn q size lev sale return age,gmm(l(1/3).ik l(0/4).sysrisk l(1/2).idiorisk l(0/1).IdioRa > teGov l(1,4).turn l(2/3).cfk l(1/2).q l(0/4).sale l(0,1).lev l(0,4).size l(0,2,3,4).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 49 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 82 F(11, 205) Prob > F Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioRateGov L.IdioRateGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik sysrisk L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L4.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk IdioRateGov L.IdioRateGov L.turn L4.turn L2.cfk L3.cfk L.q L2.q sale L.sale L2.sale L3.sale L4.sale lev L.lev size L4.size return L2.return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for Arellano-Bond test for Sargan (Not Hansen 35 PHỤ LỤC 4.19: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk sysrisk idiorisk turn LiquiRateGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/3).sysrisk l(1/3).idiorisk l(4).turn l > (1,4).LiquiRateGov l(3).cfk l(1).q l(0,1,4).sale l(0/4).lev l(0,1,3,4).size l(0,3,4).return,collapse) iv(l(0/1).age) nomata small twostep rob > ust Building GMM instruments 42 instrument(s) dropped because of collinearity Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 76 F(11, 205) Prob > F Instruments for first differences equation Standard D.(age L.age) GMM-type (missing=0, separate instruments for L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L2.idiorisk L3.idiorisk sale L.sale L4.sale lev L4.size return L3.return L4.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age L.age GMM-type (missing=0, separate instruments for D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L3.sysrisk L.idiorisk L2.idiorisk L3.idiorisk sale L.sale L4.sale lev L4.size return L3.return L4.return) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of overid restrictions: chi2(63) (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(63) (Robust, but weakened by many instruments.) 36 PHỤ LỤC 4.20: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỘT – BẢNG 4.13 xtabond2 ik l.ik cfk CFRateGov sysrisk SysRateGov idiorisk IdioRateGov turn LiquiRateGov q size lev sale return age,gmm(l(1/4).ik l(1/2).sys > risk l(2).SysRateGov l(1).idiorisk l(0,3).IdioRateGov l(1,2,4).turn l(0,1,3).LiquiRateGov l(1/2).cfk l(0,1,3).CFRateGov l(0,3).q l(1/2).sale > l(0,2,3).lev l(0,1,3).size l(0,2).return,collapse) iv(age) nomata small twostep robust Building GMM instruments 49 instrument(s) Estimating Computing Windmeijer finite-sample correction > Performing specification tests Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: firm Time variable : year Number of instruments = 97 F(14, 205) Prob > F Instruments for first differences equation Standard D.age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/.).(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L2.SysRateGov L.idiorisk IdioRateGov L3.IdioRateGov L.turn L2.turn L4.turn LiquiRateGov L.LiquiRateGov L3.LiquiRateGov L.cfk L2.cfk CFRateGov L.CFRateGov L3.CFRateGov q L3.q L.sale L2.sale lev L2.lev L3.lev size L.size L3.size return L2.return) collapsed Instruments for levels equation Standard _cons age GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.ik L2.ik L3.ik L4.ik L.sysrisk L2.sysrisk L2.SysRateGov L.idiorisk IdioRateGov L3.IdioRateGov L.turn L2.turn L4.turn LiquiRateGov L.LiquiRateGov L3.LiquiRateGov L.cfk L2.cfk CFRateGov L.CFRateGov L3.CFRateGov q L3.q L.sale L2.sale lev L2.lev L3.lev size L.size L3.size return L2.return) collapsed Arellano-Bond test for Arellano-Bond test for Sargan (Not Hansen 37 PHỤ LỤC 4.21: ĐẶC ĐIỂM TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP HẠN CHẾ TÀI CHÍNH ĐƯỢC XÁC ĐỊNH THEO QUY MƠ TỔNG TÀI SẢN Biến I/K CF/K SysRisk IdioRisk Turn M/B Lev Sale Return Age (năm) Gov ROE EPS (Đồng/cp) ... hưởng rủi ro hệ thống rủi ro phi hệ thống đến đầu tư trái chiều mức độ ảnh hưởng rủi ro hệ thống đến đầu tư yếu mức độ ảnh hưởng rủi ro phi hệ thống đến đầu tư Kết cho thấy, doanh nghiệp Việt Nam. .. TÍCH VỀ ĐẦU TƯ, DÒNG TIỀN, RỦI RO HỆ THỐNG, RỦI RO PHI HỆ THỐNG VÀ TÍNH THANH KHOẢN CỦA CHỨNG KHOẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2007 -2013 3.1 Đầu tư doanh nghiệp Việt Nam đầu tư mức... rủi ro phi hệ thống đến đầu tư trái dấu với mức độ ảnh hưởng rủi ro phi hệ thống mạnh mức độ ảnh hưởng rủi ro hệ thống đến đầu tư Rủi ro hệ thống gia tăng làm hạn chế đầu tư, rủi ro phi hệ thống