Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu ngày càng liên kết chặt chẽ, các biến động địa chính trị như chiến tranh, xung đột vũ trang, tấn công khủng bố, cấm vận kinh tế và căng thẳng thương mại quốc tế đã trở thành những cú sốc ngoại sinh ảnh hưởng sâu sắc đến thị trường tài chính và hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Những bất ổn này làm gia tăng rủi ro thị trường, gián đoạn chuỗi cung ứng, biến động tỷ giá và lãi suất, đồng thời làm thay đổi chi phí huy động vốn qua kênh nợ và vốn chủ sở hữu.

Nghiên cứu lựa chọn thị trường Hoa Kỳ làm phạm vi khảo sát thực nghiệm vì đây là nền kinh tế lớn nhất thế giới với hệ thống tài chính phát triển và có tầm ảnh hưởng sâu rộng đến các dòng vốn toàn cầu. Các chính sách đối ngoại, bầu cử tổng thống hoặc quyết định can thiệp quốc tế của chính phủ Hoa Kỳ, cũng như các xung đột tại những khu vực đồng minh chiến lược, đều tác động trực tiếp đến môi trường kinh doanh của doanh nghiệp Mỹ.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được xác định bao gồm:

  1. Đánh giá tổng quan các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm hiện có về rủi ro chính trị/địa chính trị và tác động của nó tới các quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
  2. Phân tích mối tương quan giữa chỉ số rủi ro địa chính trị (GPR) và các quyết định sử dụng đòn bẩy tài chính (tỷ lệ nợ) của các công ty niêm yết tại Hoa Kỳ.
  3. Đánh giá sự khác biệt về mức độ nhạy cảm của cấu trúc vốn trước rủi ro địa chính trị theo từng nhóm ngành kinh tế (dựa trên chuẩn phân loại GICS), quy mô doanh nghiệp, khả năng sinh lời và tài sản thanh khoản.
  4. Kiểm định vai trò điều tiết của các nhân tố cấp doanh nghiệp (quy mô, lợi nhuận, đòn bẩy quá khứ, tài sản thanh khoản) và nhân tố kinh tế vĩ mô (lạm phát, tăng trưởng GDP) trong mối quan hệ giữa GPR và cấu trúc vốn.
  5. Rút ra kết luận và đề xuất các hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp quản lý hiệu quả rủi ro địa chính trị trong quyết định tài trợ.

Hai câu hỏi nghiên cứu trọng tâm:

  • Rủi ro địa chính trị có tương quan với cấu trúc vốn của các công ty tại Hoa Kỳ hay không?
  • Có sự khác biệt đáng kể nào trong mối tương quan giữa cấu trúc vốn của doanh nghiệp Hoa Kỳ và rủi ro địa chính trị dựa trên ngành nghề, quy mô, khả năng sinh lời hoặc tài sản thanh khoản hay không?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Mối quan hệ giữa rủi ro địa chính trị và quyết định cấu trúc vốn (được đo lường bằng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản - Debt Ratio).
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 4.466 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, phân bố trên 11 nhóm ngành kinh tế theo chuẩn GICS.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 20 năm từ năm 2003 đến năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết nền tảng

Nghiên cứu vận dụng 5 lý thuyết cấu trúc vốn kinh điển và hiện đại để giải thích hành vi tài trợ của doanh nghiệp trước các cú sốc bất định:

  • Lý thuyết Cấu trúc vốn bất liên quan của Modigliani và Miller (1958) & Thuyết lá chắn thuế: Khẳng định giá trị doanh nghiệp không phụ thuộc vào cấu trúc vốn trong thị trường hoàn hảo, nhưng khi có thuế thu nhập doanh nghiệp, việc sử dụng nợ mang lại lợi ích giảm thuế.
  • Lý thuyết Đánh đổi (Trade-off Theory - Miller, 1958): Doanh nghiệp cân bằng giữa lợi ích của nợ (lá chắn thuế, chi phí sử dụng vốn thấp) và chi phí kiệt giá tài chính (nguy cơ phá sản, chi phí đại diện) để xác định tỷ lệ nợ tối ưu.
  • Lý thuyết Trật tự phân hạng (Pecking Order Theory - Myers, 1984): Do bất cân xứng thông tin, doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ (lợi nhuận giữ lại), tiếp đến là nợ vay và cuối cùng mới phát hành cổ phiếu mới.
  • Lý thuyết Định thời điểm thị trường (Market Timing Theory - Baker, 2002): Doanh nghiệp điều chỉnh cơ cấu tài trợ dựa trên nhận định về điều kiện thị trường thuận lợi để phát hành cổ phiếu hoặc trái phiếu nhằm tối đa hóa giá trị.
  • Giả thuyết Xếp hạng tín nhiệm - Cấu trúc vốn (Credit Rating - Capital Structure Hypothesis - Kisgen, 2006): Xếp hạng tín nhiệm đóng vai trò là tín hiệu thị trường; doanh nghiệp có xếp hạng cao tiếp cận được nguồn vốn rẻ hơn, từ đó duy trì đòn bẩy phù hợp để bảo vệ mức xếp hạng.

Khái niệm và đo lường rủi ro địa chính trị

Chỉ số rủi ro địa chính trị (GPR) được tác giả trích xuất từ nghiên cứu của Dario Caldara và Matteo Iacoviello (2021). Chỉ số này đo lường tần suất xuất hiện các bài báo liên quan đến các sự kiện chính trị bất lợi trên kho lưu trữ điện tử của 10 tờ báo quốc tế lớn (bao gồm The New York Times, The Wall Street Journal, Financial Times, The Washington Post, Chicago Tribune, The Daily Telegraph, The Globe and Mail, The Guardian, The Los Angeles Times, USA Today).

Bộ chỉ số được phân loại thành 8 nhóm sự kiện và chia làm hai nhánh chỉ số thành phần:

  • GPRT (Geopolitical Risk Threat): Đo lường mối đe dọa (đe dọa chiến tranh, đe dọa hòa bình, tăng cường quân sự, đe dọa vũ khí hạt nhân, đe dọa khủng bố).
  • GPRA (Geopolitical Risk Act): Đo lường hành động thực tế (bùng nổ chiến tranh, leo thang chiến tranh, hành động khủng bố).
  • GPRC (Geopolitical Risk Country): Chỉ số GPR đặc thù theo từng quốc gia (ở đây là Hoa Kỳ).

Dữ liệu và phương pháp hồi quy

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu tài chính doanh nghiệp được thu thập từ cơ sở dữ liệu Refinitiv (mẫu ban đầu gồm 6.400 công ty đang hoạt động và ngừng hoạt động). Dữ liệu chỉ số GPR lấy từ trang thông tin của Caldara & Iacoviello. Dữ liệu vĩ mô (Tăng trưởng GDP, Chỉ số giá tiêu dùng CPI đại diện cho Lạm phát) thu thập từ World Bank.
  • Quy trình lọc mẫu:
    1. Loại bỏ các quan sát thiếu dữ liệu.
    2. Loại bỏ các doanh nghiệp có hệ số nợ (Debt Ratio) lớn hơn 1.
    3. Chỉ giữ lại các quan sát có tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) nằm trong khoảng từ 1% đến 99%. Kết quả thu được bộ dữ liệu bảng không cân bằng (Unbalanced Panel Data) gồm 4.466 công ty với 64.749 quan sát năm (số quan sát đưa vào các mô hình hồi quy sau khi khử biến trễ và lọc nhiễu dao động từ 49.804 đến 52.649).
  • Mô hình kinh tế lượng: Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định công ty (Company Fixed Effects), đồng thời kiểm soát hiệu ứng thời gian và ngành:

$$\text{CAP}{i,t} = \alpha + \beta_1 \text{Ln}(\text{GPR})t + \beta_2 \text{Controls}{i,t} + \mu_i + \tau_t + \epsilon{i,t}$$

Để kiểm tra sự tương tác giữa GPR và các đặc tính doanh nghiệp cũng như điều kiện vĩ mô, tác giả thiết lập mô hình mở rộng:

$$\text{Debt Ratio} = \text{GPR} + \text{GPR} \times \text{LagDebtRatio} + \text{GPR} \times \text{Ln(Sizes)} + \text{GPR} \times \text{ROA} + \text{GPR} \times \text{LiquidAssets} + \text{GPR} \times \text{Inflation} + \text{GPR} \times \text{GDP}$$

Tên biến Đo lường / Định nghĩa Nguồn dữ liệu
Capital structure (Debt Ratio) Tỷ số Tổng nợ trên Tổng tài sản (Debt-to-Asset Ratio) Refinitiv
GPR / GPRT / GPRA / GPRC Logarit tự nhiên của trung bình trượt 12 tháng của các chỉ số GPR Caldara & Iacoviello (2021)
ROA Lợi nhuận sau thuế trên Tổng tài sản Refinitiv
Net margin Lợi nhuận ròng sau thuế trên Doanh thu thuần Refinitiv
Ln(Size) Logarit tự nhiên của Tổng tài sản Refinitiv
Liquid asset ratio Tỷ số Tài sản thanh khoản trên Tổng tài sản Refinitiv
LagDebt Ratio Tỷ lệ nợ ở giai đoạn quá khứ (kỳ trễ $t-1$) Refinitiv
Inflation Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) World Bank
GDP Tốc độ tăng trưởng tiêu dùng nội địa World Bank

Ghi chú: Biến Ln(Sales) ban đầu được xem xét nhưng đã bị loại bỏ khỏi phương trình hồi quy chính do hiện tượng đa cộng tuyến.

Nội dung chính theo từng chương

CHAPTER 1: INTRODUCTION

Chương 1 giới thiệu tổng quan bối cảnh địa chính trị toàn cầu và lý do lựa chọn thị trường Hoa Kỳ làm phạm vi thực nghiệm. Tác giả chỉ ra rằng rủi ro địa chính trị tạo ra các cú sốc bất định, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí tài trợ nợ công và nợ tư nhân của doanh nghiệp (theo IMF, 2023; Boubakri, 2012). Chương này xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, hệ thống câu hỏi nghiên cứu, các nhiệm vụ thực nghiệm, đóng góp mới của đề tài đối với khoảng trống nghiên cứu hiện tại và trình bày cấu trúc 5 chương của khóa luận.

CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW

Chương 2 tổng hợp có hệ thống các lý thuyết tài chính doanh nghiệp nền tảng về cấu trúc vốn (Modigliani & Miller, Trade-off, Pecking Order, Market Timing, CR-CS) cùng các nhân tố tác động (quy mô, dòng tiền, khả năng sinh lời, lá chắn thuế). Tiếp đó, chương phân tích khái niệm và ý nghĩa của rủi ro địa chính trị, phân biệt GPR với các chỉ số bất ổn vĩ mô khác như biến động GDP và lạm phát.

Chương 2 tổng thuật các nghiên cứu quốc tế trước đây theo hai hướng tác động:

  • Tác động tiêu cực của rủi ro chính trị/GPR: Các nghiên cứu (như Colak, 2017; Lubos Pastor, 2013; Xu, 2016; Chiu, 2018; Shen, 2015) chỉ ra rằng bất ổn chính trị làm tăng chi phí vốn, giảm số lượng phát hành IPO, rút ngắn kỳ hạn nợ và buộc doanh nghiệp giảm tài trợ nợ để duy trì tính an toàn thanh khoản.
  • Tác động tích cực của rủi ro chính trị/GPR: Các nghiên cứu khác (như Girma, 2019; Bernard, 2021) cho thấy ở các môi trường rủi ro cao, doanh nghiệp có xu hướng tăng tỷ lệ nợ dài hạn nhằm chốt mức lãi suất cố định trước khi điều kiện vay vốn bị thắt chặt. Từ đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các tài liệu trước đây thường chỉ tập trung vào một ngành đơn lẻ hoặc so sánh giữa các quốc gia đang phát triển, thiếu một đánh giá thực nghiệm toàn diện trên toàn bộ các nhóm ngành kinh tế tại thị trường chứng khoán Hoa Kỳ.

CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình xây dựng mô hình định lượng và thu thập dữ liệu. Tác giả xây dựng phương trình hồi quy bảng dựa trên các công trình của Paolo Fiorillo (2023), Drobetz (2012) và Suntichai Kotcharin (2020). Chương này mô tả chi tiết phương pháp tính toán trung bình trượt 12 tháng của các chỉ số GPR, GPRT, GPRA, GPRC để đồng bộ hóa từ tần suất tháng sang tần suất năm của dữ liệu tài chính. Đồng thời, tác giả thiết lập các tiêu chí lọc mẫu nghiêm ngặt để loại bỏ các điểm dị biệt và giải quyết vấn đề đa cộng tuyến bằng cách loại bỏ biến Ln(Sales).

CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSION

Chương 4 cung cấp kết quả thống kê mô tả, ma trận tương quan và các bảng hồi quy thực nghiệm đa biến:

Tóm tắt các phát hiện thống kê mô tả chính (Mẫu nghiên cứu):
- Tỷ lệ nợ trung bình (Mean Debt ratio): 0.25 (Độ lệch chuẩn Sd = 0.23, N = 49.804)
- Tương quan giữa DebtRatio và LagDebtRatio: 0.95 (rất mạnh)
- Tương quan giữa Liquid Assets và DebtRatio: -0.43 (tương quan âm)
- Tương quan giữa GPR và GDP: 0.22 (tương quan dương yếu)
  • Kết quả hồi quy tổng thể: Mô hình 4 (kết hợp đầy đủ các biến kiểm soát và Company Fixed Effects) là mô hình giải thích tốt nhất với hệ số $R^2 = 0.319$. Hệ số biến GPR nhìn chung mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê trong các mô hình kiểm soát, phản ánh rằng khi rủi ro địa chính trị gia tăng, doanh nghiệp có xu hướng gia tăng mức độ sử dụng nợ.
  • Kết quả phân tích biến tương tác:
    • $GPR \times LagDebtRatio$ mang hệ số dương ($+0.049^{***}$): Doanh nghiệp có mức nợ cao trong quá khứ phản ứng nhạy cảm hơn trước rủi ro địa chính trị do bị hạn chế về độ linh hoạt tài chính.
    • $GPR \times Ln(Size)$ mang hệ số âm: Các công ty quy mô lớn ít bị tổn thương hơn trước GPR nhờ năng lực đàm phán tín dụng tốt hơn và khả năng đa dạng hóa nguồn tài trợ.
    • $GPR \times ROA$ mang hệ số âm: Doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời cao có nguồn lực nội bộ dồi dào, giảm phụ thuộc vào nợ vay khi biến động chính trị tăng.
    • $GPR \times LiquidAssets$ mang hệ số dương: Doanh nghiệp nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản có sự linh hoạt cao hơn để tiếp cận và tái cấu trúc đòn bẩy tài chính trong giai đoạn rủi ro.
  • Phân tích theo 11 nhóm ngành GICS: Tác động của rủi ro địa chính trị lên cấu trúc vốn không đồng đều. GPR dự báo rõ rệt và có ý nghĩa thống kê đối với 4 phân ngành: Chăm sóc sức khỏe (Health care), Tài chính (Financials), Công nghiệp (Industrials) và Tiện ích công cộng (Utilities). Bảy nhóm ngành còn lại (gồm Hàng tiêu dùng thiết yếu, Hàng tiêu dùng không thiết yếu, Vật liệu, Năng lượng, Dịch vụ viễn thông, Bất động sản...) không ghi nhận tác động có ý nghĩa thống kê.
  • Tác động của các chỉ số thành phần: Chỉ số đe dọa địa chính trị (GPRT) thể hiện mức độ ảnh hưởng mạnh mẽ và bao quát nhất lên quyết định cấu trúc vốn của các ngành so với chỉ số hành động (GPRA).

CHAPTER 5: FIRM MANAGEMENT IMPLICATIONS, LIMITATIONS AND RECOMMENDATIONS OF THE STUDY

Chương 5 thảo luận các hàm ý quản trị dành cho nhà quản lý doanh nghiệp và các nhà hoạch định chính sách:

  • Phân tích kênh cung - cầu vốn lưu động: trước rủi ro địa chính trị, các tổ chức tín dụng có xu hướng siết chặt tín dụng do lo ngại biến động dòng tiền (phía cung), buộc doanh nghiệp phải cân đối giữa phát hành vốn cổ phần và nợ vay để duy trì thanh khoản (phía cầu).
  • Nhấn mạnh tầm quan trọng của các gói hỗ trợ tài chính từ chính phủ (như Paycheck Protection Program - PPP, Economic Injury Disaster Loans - EIDL) trong việc tháo gỡ rào cản thanh khoản cho các doanh nghiệp bị tổn thương.
  • Nêu rõ các hạn chế về phạm vi địa lý của dữ liệu và đưa ra khuyến nghị cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chính

  1. Mức độ đòn bẩy trung bình: Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản trung bình của các công ty niêm yết tại Mỹ đạt $0.25$ với độ lệch chuẩn $0.23$, phản ánh sự phân hóa mạnh mẽ về cấu trúc vốn giữa các doanh nghiệp.
  2. Vai trò của cấu trúc vốn quá khứ: Tỷ lệ nợ quá khứ có hệ số tương quan lên tới $0.95$ với tỷ lệ nợ hiện tại, chứng minh tính bền vững và sự điều chỉnh chậm trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
  3. Mức độ ảnh hưởng theo ngành: Rủi ro địa chính trị tác động có ý nghĩa thống kê dương đến tỷ lệ đòn bẩy nợ của 4 nhóm ngành trọng điểm, trong khi không có ý nghĩa đối với 7 nhóm ngành còn lại.
Nhóm ngành Tác động của GPR đến cấu trúc vốn Cơ chế / Đặc điểm giải thích từ văn bản
Health care (Chăm sóc sức khỏe) Tác động dương có ý nghĩa thống kê Nhu cầu đầu tư lớn cho R&D; phụ thuộc vào nợ vay; chịu ràng buộc quy định khắt khe của SEC khi phát hành cổ phiếu
Financials (Tài chính) Tác động dương có ý nghĩa thống kê Phơi nhiễm cao với giao dịch xuyên biên giới, biến động tỷ giá và chính sách tiền tệ; cần điều chỉnh cơ cấu tài trợ an toàn
Industrials (Công nghiệp) Tác động dương có ý nghĩa thống kê Nhạy cảm với chi phí vốn, giá cả nguyên vật liệu và sự đứt gãy chuỗi cung ứng toàn cầu
Utilities (Tiện ích công cộng) Tác động dương có ý nghĩa thống kê Môi trường kiểm soát giá nghiêm ngặt, rào cản gia nhập cao, nhận được sự bảo trợ/trợ cấp từ chính phủ và chi phí vay giảm theo lợi suất trái phiếu kho bạc
7 nhóm ngành khác Không có ý nghĩa thống kê Phản ứng không đồng nhất hoặc mức độ phơi nhiễm trực tiếp với rủi ro địa chính trị quốc tế thấp hơn
  1. Tác động của các yếu tố vĩ mô: Lạm phát có mối quan hệ ngược chiều rõ rệt với quyết định đòn bẩy nợ (lạm phát tăng làm doanh nghiệp giảm vay nợ), trong khi tăng trưởng GDP không thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê trong mô hình cấu trúc vốn tại Hoa Kỳ.

Đóng góp của đề tài

  • Bổ sung bằng chứng thực nghiệm: Là một trong những công trình tiên phong khảo sát toàn diện tác động của chỉ số rủi ro địa chính trị quốc tế (GPR) trên toàn bộ các công ty đại chúng tại thị trường chứng khoán Hoa Kỳ trong khung thời gian 20 năm (2003–2022).
  • Làm rõ tính bất đối xứng theo ngành: Chứng minh rằng tác động của GPR không đồng nhất mà phụ thuộc vào bản chất hoạt động của từng ngành, trong đó 4 ngành (Health care, Financials, Industrials, Utilities) có độ nhạy cảm cao nhất.
  • Nhận diện nhóm doanh nghiệp dễ bị tổn thương: Xác định các công ty sử dụng đòn bẩy tài chính cao trong quá khứ ($GPR \times LagDebtRatio > 0$) là đối tượng chịu rủi ro tổn thương lớn nhất khi bất ổn địa chính trị gia tăng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về phạm vi mẫu: Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu từ các công ty niêm yết tại thị trường Hoa Kỳ. Do đó, các kết luận có thể không khái quát hóa hoàn toàn cho các doanh nghiệp hoạt động tại các quốc gia khác, nơi có sự khác biệt về mức độ phát triển kinh tế, khuôn khổ pháp lý và thể chế tài chính.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    1. Mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các thị trường mới nổi và các nền kinh tế đang phát triển để so sánh sự khác biệt về thể chế.
    2. Phân tích sâu hơn sự khác biệt giữa các cấu phần đe dọa (GPRT) và hành động thực tế (GPRA) trên từng giai đoạn khủng hoảng cụ thể.
    3. Đánh giá chi tiết hơn tác động của các chính sách trợ cấp tài chính đặc thù của chính phủ đối với quyết định đòn bẩy nợ của doanh nghiệp trong giai đoạn bất ổn.

Giá trị tham khảo

  • Đối với sinh viên và học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về cấu trúc một khóa luận tốt nghiệp định lượng bằng tiếng Anh thuộc chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, đặc biệt là phương pháp ứng dụng dữ liệu bảng không cân bằng (Unbalanced Panel Data) và mô hình hồi quy tác động cố định (Fixed Effects).
  • Đối với nhà nghiên cứu: Minh họa cách tích hợp bộ chỉ số rủi ro văn bản phi cấu trúc (Caldara & Iacoviello GPR index) với dữ liệu vi mô cấp doanh nghiệp từ Refinitiv và dữ liệu vĩ mô từ World Bank.
  • Đối với nhà quản trị tài chính và nhà đầu tư: Cung cấp góc nhìn thực tiễn về việc điều chỉnh tỷ lệ nợ - vốn chủ sở hữu theo đặc thù ngành, khuyến nghị các doanh nghiệp duy trì thanh khoản, kiểm soát đòn bẩy và tận dụng các chương trình hỗ trợ của chính phủ khi đối mặt với rủi ro địa chính trị.

Câu hỏi thường gặp

1. Chỉ số rủi ro địa chính trị (GPR) trong khóa luận được tính toán như thế nào?

Chỉ số GPR được xây dựng dựa trên phương pháp đếm tần suất xuất hiện tự động của các bài báo liên quan đến 8 nhóm sự kiện chính trị bất lợi (đe dọa chiến tranh, đe dọa hòa bình, quân sự hóa, đe dọa hạt nhân, đe dọa khủng bố, bùng nổ chiến tranh, leo thang chiến tranh, hành động khủng bố) trên 10 nhật báo lớn của thế giới. Tác giả sử dụng logarit tự nhiên của trung bình trượt 12 tháng để đồng bộ hóa chỉ số GPR theo năm tài chính của doanh nghiệp.

2. Những ngành kinh tế nào tại Mỹ chịu ảnh hưởng đáng kể nhất bởi rủi ro địa chính trị?

Theo kết quả phân tích trên 11 nhóm ngành GICS, GPR có tác động dương và có ý nghĩa thống kê đến cấu trúc vốn của 4 ngành: Chăm sóc sức khỏe (Health care), Tài chính (Financials), Công nghiệp (Industrials) và Tiện ích công cộng (Utilities). Bảy nhóm ngành còn lại không ghi nhận mối quan hệ có ý nghĩa thống kê.

3. Quy mô doanh nghiệp (Firm Size) và Khả năng sinh lời (ROA) đóng vai trò gì khi GPR gia tăng?

Cả hai biến tương tác $GPR \times Ln(Size)$ và $GPR \times ROA$ đều mang hệ số âm có ý nghĩa thống kê. Điều này chứng minh rằng các doanh nghiệp có quy mô lớn hơn (có vị thế đàm phán vay vốn tốt hơn, kênh tài trợ đa dạng) và các doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao hơn (có nguồn vốn nội bộ dồi dào từ lợi nhuận giữ lại) sẽ ít bị tác động tiêu cực và ít bị buộc phải điều chỉnh đòn bẩy nợ hơn khi rủi ro địa chính trị tăng cao.

4. Tiêu chí làm sạch và chọn mẫu của nghiên cứu là gì?

Từ mẫu ban đầu gồm 6.400 công ty đại chúng của Hoa Kỳ trên Refinitiv, tác giả loại trừ các quan sát thiếu dữ liệu, loại bỏ các trường hợp có tỷ số nợ trên tổng tài sản lớn hơn 1, và chỉ giữ lại các doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) nằm trong khoảng từ 1% đến 99%. Kết quả thu được bộ dữ liệu bảng không cân bằng gồm 4.466 doanh nghiệp với 64.749 quan sát giai đoạn 2003–2022.

5. Tại sao biến doanh thu Ln(Sales) bị loại bỏ khỏi mô hình hồi quy?

Biến logarit doanh thu thuần (Ln(Sales)) ban đầu được đưa vào mô hình như một biến kiểm soát, nhưng sau đó tác giả đã loại bỏ biến này nhằm xử lý và tránh hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) với biến quy mô tài sản (Ln(Size)), giúp tối ưu hóa độ chuẩn xác của các ước lượng hồi quy.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trịnh Thị Phương Thảo đã cung cấp một nghiên cứu thực nghiệm toàn diện về tác động của rủi ro địa chính trị đối với quyết định cấu trúc vốn của 4.466 doanh nghiệp niêm yết tại Hoa Kỳ trong giai đoạn 2003–2022. Kết quả nghiên cứu khẳng định rủi ro địa chính trị có tương quan dương với mức độ sử dụng đòn bẩy nợ, trong đó tác động thể hiện rõ rệt nhất ở 4 nhóm ngành gồm Chăm sóc sức khỏe, Tài chính, Công nghiệp và Tiện ích công cộng. Nghiên cứu cũng làm sáng tỏ vai trò điều tiết quan trọng của đòn bẩy quá khứ, quy mô, khả năng sinh lời và tài sản thanh khoản, mang lại cơ sở khoa học giá trị cho các nhà quản trị doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách trong việc ứng phó với bất ổn địa chính trị toàn cầu.