Luận văn Các yếu tố tài chính tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

2 chỉ số ROA và ROE. Theo kết quả nghiên cứu thì ngành bất động sản có tác động đến ROA (Zeitun, 2007), còn ngành xây dựng có tác động đến ROE (Onaolapo & Kajola, 2010) Căn cứ vào cơ sở lý thuyết và các kết quả nghiên cứu có liên quan, tác xây dựng mô hình nghiên cứu như sau: Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu đề nghị Tỷ lệ nợ (cơ cấu vốn) Quy mô của DN (tổng tài sản) Tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản Hiệu quả kinh doanh (ROA, ROE) Tỷ trọng TSCĐ trên tổng tài sản 23 2.1.1 Mô tả các biến Các biến sử dụng trong mô hình được mô tả chi tiết trong bảng sau: Bảng 2.1: Mô tả các biến Loại biến Ký hiệu Tên biến Cách tính Quan hệ với biến phụ thuộc Biến phụ thuộc ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân [Tổng tài sản bình quân = (Tổng tài sản đầu kỳ + Tổng tài sản cuối kỳ)/ 2] Biến phụ thuộc ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH = Lợi nhuận sau thuế / Vốn CSH bình quân [Vốn CSH bình quân = (Vốn CSH đầu kỳ + Vốn CSH cuối kỳ)/2] Biến độc lập TDTA (D) Tỷ lệ nợ/tổng vốn = Tổng Nợ phải trả / Tổng nguồn vốn TDTA thấp: + TDTA cao : - Biến độc lập TDTE (D) Tỷ lệ nợ/vốn CSH = Tổng Nợ phải trả / Tổng vốn CSH TDTE thấp: + TDTE cao : - Biến độc lập STDTA (D) Tỷ lệ nợ ngắn hạn/tổng vốn = Tổng Nợ ngắn hạn / Tổng nguồn vốn STDTA thấp: + STDTA cao : - Biến độc lập LTDTA (D) Tỷ lệ nợ dài hạn/tổng vốn = Tổng Nợ dài hạn / Tổng nguồn vốn LTDTA thấp:+ LTDTA cao : - Biến độc lập SIZE Quy mô của DN = Tổng tài sản cuối kỳ + Biến độc lập GROWTH Tốc độ tăng trưởng của DN = (Tổng tài sản cuối kỳ - Tổng tài sản đầu kỳ) / Tổng tài sản đầu kỳ + Biến độc lập TANG Tỷ trọng của TSCĐ = Tài sản cố định / Tổng tài sản + 2.1.2 Thiết lập dạng hàm mô hình Mô hình được xây dựng để phản ánh các yếu tố tài chính tác động đến HQKD là mô hình hồi quy bội. Dạng của mô hình hồi quy có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến. Đây là một vấn đề quan trọng, một trong những yếu tố cơ bản quyết định đối với kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên, vấn đề “dạng của hàm hồi quy” không có một cơ sở lý thuyết nào đủ mạnh để khẳng định dạng của hàm hồi quy là dạng này mà không phải dạng khác. Dạng của hàm hồi quy là một vấn đề thực nghiệm. Theo 24 kết quả nghiên cứu thực nghiệm các nhà khoa học trên thế giới về tỷ lệ nợ và các yếu tố tài chính tác động đến HQKD thì mối quan hệ này có thể tồn tại dưới dạng mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến bậc 2, bậc 3. Trong nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành khảo sát từng dạng hàm có thể có và tiến hành kiểm định từng dạng hàm. Do chưa biết trước được dạng hàm hồi quy nào sẽ được sử dụng nên tác giả xây dựng dạng hàm hồi quy tổng quát đối với từng biến HQKD như sau: ROA = ƒ (D, SIZE, GROWTH, TANG) ROE = ƒ (D, SIZE, GROWTH, TANG) Biến độc lập D đại diện cho tỷ lệ nợ và sẽ được thay thế lần lượt bởi TDTA, TDTE, STDTA, LTDTA khi chạy mô hình. Phương pháp sử dụng để ước lượng các tham số của mô hình là phương pháp bình phương nhỏ nhất – OLS (Ordinary Least Squares). Theo quan điểm của kinh tế lượng, sự vận động của một biến kinh tế (biến phụ thuộc) chịu tác động của 2 yếu tố: thứ nhất là các yếu tố tác động một cách có hệ thống tới nó (các biến độc lập) và thứ nhì, chính là các tác động ngẫu nhiên khác có ảnh hưởng phi hệ thống tới biến phụ thuộc – thành phần này được gọi là sai số. Khi sử dụng số liệu của mẫu để ước lượng các tham số của mô hình kinh tế lượng thì sai số ngẫu nhiên được đại diện bằng các giá trị của phần dư trong hàm hồi quy mẫu. Các phần dư có giá trị tuyệt đối càng nhỏ thì các ước lượng càng chính xác. Vì vậy, tiêu chuẩn ước lượng của phương pháp OLS là dựa trên tổng bình phương các phần dư đạt giá trị cực tiểu. 2.2 Giả thuyết nghiên cứu 2.2.1 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Tỷ lệ nợ Các lý thuyết về cấu trúc vốn cho rằng khi một DN bắt đầu vay nợ, DN sẽ có lợi thế về lá chắn thuế. Chi phí nợ thấp kết hợp với lợi thế về lá chắn thuế sẽ khiến chi phí vốn bình quân gia quyền (WACC) giảm khi nợ tăng. Tuy nhiên, khi tỷ lệ nợ trên vốn CSH tăng, tác động của tỷ lệ nợ buộc các CSH tăng lợi tức yêu cầu của họ, nghĩa là chi phí vốn CSH tăng. Ở mức tỷ lệ nợ trên vốn CSH cao, chi phí nợ cũng 25 tăng bởi vì khả năng DN không trả được nợ là cao hơn (nguy cơ phá sản cao hơn). Các nghiên cứu trên thế giới cho thấy: tỷ lệ nợ có tác động đến HQKD, nhưng ở các mức tỷ lệ nợ khác nhau có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến HQKD (Zeitun & Tian - 2007, Onaolapo & Kajola - 2010, Margaritis & Psillaki - 2007, Weixu - 2005) Vì vậy tác giả đưa ra giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và tỷ lệ nợ như sau: Giả thuyết 1: Tỷ lệ nợ có tác động dương (+) đến HQKD khi ở mức tỷ lệ nợ thấp Giả thuyết 2: Tỷ lệ nợ có tác động âm (-) đến HQKD khi ở mức tỷ lệ nợ cao 2.2.2 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Quy mô của doanh nghiệp Phân tích thực trạng hoạt động kinh doanh của các DN xây dựng cho thấy các DN có quy mô lớn sẽ có nhiều lợi thế hơn các DN có quy mô nhỏ. Bởi lẽ, ngành xây dựng có đặc thù là người mua chọn người bán thông qua đấu thầu cạnh tranh hoặc chỉ định thầu. Các DN có quy mô lớn trước hết phải là các DN có thương hiệu, có uy tín và được nhiều người biết tới. Thứ hai, DN có quy mô lớn với sức mạnh về tài chính, về tài sản, về kỹ thuật công nghệ và khả năng quản lý sẽ dễ dàng khai thác lợi thế theo quy mô nhằm tối thiểu hóa chi phí đầu vào và gia tăng hiệu quả đầu ra nhằm giảm thiểu giá thành sản phẩm. Vì vậy các DN có quy mô lớn dễ trúng thầu hoặc được chỉ định thầu hơn là các DN nhỏ, từ đó có cơ hội tăng doanh số, tìm kiếm lợi nhuận, nâng cao HQKD. Theo nghiên cứu của Onaolapo & Kajola - 2010 thì: Quy mô của DN có tác động dương (+) đến HQKD. Từ những cơ sở trên, tác giả phát biểu giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và Quy mô của DN như sau: Giả thuyết 3: Quy mô của DN có tác động dương (+) đến HQKD 2.2.3 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Tốc độ tăng trưởng của doanh 26 nghiệp Tốc độ tăng trưởng của DN có tác động đến HQKD của DN (Zeitun & Tian – 2007). Vì vậy tác giả phát biểu giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và Tốc độ tăng trưởng của DN như sau: Giả thuyết 4: Tốc độ tăng trưởng của DN có tác động dương (+) đến HQKD 2.2.4 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Tỷ trọng tài sản cố định Đứng trên góc độ là người sử dụng các sản phẩm xây dựng, đa số họ có tâm lý quan tâm nhiều đến chất lượng và giá cả công trình. Công nghệ kỹ thuật là yếu tố đóng vai trò then chốt để tạo nên thế mạnh của các DN xây dựng. Đầu tư vào công nghệ sẽ giúp DN tăng chất lượng sản phẩm đầu ra, từ đó sẽ tăng tính cạnh tranh về giá. Do đó, các công ty có tỷ trọng tài sản cố định cao được mong đợi sẽ có HQKD cao hơn. Các nghiên cứu trên thế giới cho thấy: tỷ trọng tài sản cố định có tác động đến HQKD (Zeitun & Tian – 2007, Onaolapo & Kajola – 2010). Do đó, tác giả phát biểu giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và tỷ trọng tài sản cố định như sau: Giả thuyết 5: Tỷ trọng tài sản cố định tác động dương (+) đến HQKD 2.3 Mô tả số liệu và phương pháp thực hiện: Một trong những yếu tố then chốt quyết định đến thành công của một nghiên cứu thực nghiệm đó là việc lựa chọn và sử dụng dữ liệu để phân tích. Tùy vào từng mục đích nghiên cứu mà dữ liệu được lựa chọn sao cho phù hợp nhất. Trong nghiên cứu này, các số liệu được lựa chọn và thu thập như sau: − Nguồn dữ liệu: Từ Báo cáo tài chính đã được kiểm toán của doanh nghiệp15, cụ thể từ Bảng cân đối kế toán và Bảng kết quả hoạt động kinh doanh của các DN − Thời gian: từ năm 2006 – 2010 15 Báo cáo tài chính được tải từ các website: www.hsx.vn, www.hnx.vn, www.cafef.vn, www.dnsc.com.vn, www.cophieu68.com, 27 − Danh sách16: 40 doanh nghiệp trong ngành xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam. Hiện nay lĩnh vực xây dựng, sản xuất vật liệu xây dựng và kinh doanh bất động sản là 3 lĩnh vực có mối quan hệ mật thiết với nhau. Các DN kinh doanh những lĩnh vực này thì trong hoạt động kinh doanh hay trong cơ cấu doanh thu/lợi nhuận của DN đều có ít nhất 2 trong 3 hoặc cả 3 lĩnh vực và được phân bổ theo những tỷ trọng khác nhau tùy theo từng DN. Phạm vi của nghiên cứu này là các DN trong ngành xây dựng nên 40 DN được lựa chọn là những DN có tỷ trọng doanh thu xây lắp khá cao ( > 70%) trong tổng doanh thu của DN. − Đặc điểm dữ liệu: Có 40 DN được thu thập số liệu trong vòng 5 năm từ 2006 - 2010. Đây là dữ liệu được thu thập theo thứ tự thời gian hay còn gọi là dữ liệu chuỗi thời gian. Các thành phần của chuỗi thời gian gồm có17: thành phần xu thế, yếu tố mùa, yếu tố có tính chất chu kỳ và thành phần bất quy tắc. Chính vì vậy mà dữ liệu chuỗi thời gian rất dễ xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi. Tức là hạng nhiễu/sai số (µ) ở giai đoạn này có thể ảnh hưởng đến hạng nhiễu/sai số ở giai đoạn kế tiếp hoặc một số giai đoạn kế tiếp nhau. Do đó, nhằm đơn giản hóa và làm cho chuỗi thời gian dễ phân tích, dễ giải thích và nhằm loại bỏ sự ảnh hưởng của các thành phần chuỗi thời gian ra khỏi kết quả nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp tính trung bình, như vậy các chỉ số của 40 DN sẽ được tính trung bình trong 5 năm và như vậy nghiên cứu sẽ có 40 quan sát. − Ước lượng trong nghiên cứu này được xử lý bằng phần mềm SPSS 11.5. Do dạng hàm của mô hình chưa được xác định trước nên tác giả sẽ khảo sát các dạng hàm có thế có giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, rồi sau đó mới ước lượng mô hình hồi quy phù hợp nhất. Các giả thuyết của mô hình hồi quy bội cũng sẽ lần lượt được kiểm định để tìm ra được mô hình tốt nhất 16 Chi tiết xem tại Phụ lục 1: Danh sách 40 DN ngành xây dựng và tỷ trọng doanh thu xây lắp theo từng DN 17 Nguyễn Quang Đông, Kinh tế lượng (chương trình nâng cao), Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, Hà Nội, 2002 28 phản ánh đúng mối quan hệ giữa HQKD và các yếu tố tài chính tác động. TÓM TẮT CHƯƠNG 2 Dựa trên cơ sơ lý luận đã trình bày ở Chương 1, tại Chương 2 tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố tài chính tác động đến HQKD của các DN ngành xây dựng. Mô hình nghiên cứu được xây dựng là mô hình hồi quy bội; biến phụ thuộc là biến HQKD được đại diện bởi chỉ số ROA, ROE; biến độc lập bao gồm các biến tỷ lệ nợ, quy mô của DN, tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản và tỷ trọng TSCĐ trên tổng tài sản. Trong đó biến tỷ lệ nợ được đại diện bởi các chỉ số: tỷ lệ nợ trên tổng vốn, tỷ lệ nợ trên vốn CSH, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng vốn và tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng vốn. Tác giả đã xây dựng mô hình, giả thuyết nghiên cứu và trình bày các nội dung liên quan đến việc xử lý dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 40 DN xây dựng trong khoảng thời gian 5 năm từ năm 2006 – 2011. Việc xử lý dữ liệu sẽ được thực hiện trên phần mềm SPSS 11.5 và kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày cụ thể trong chương 3. 29 CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 Mô tả thống kê Kết quả thống kê các biến được trình bày chi tiết trong bảng sau: Bảng 3.1: Mô tả thống kê các biến ROA ROE TDTA TDTE STDTA LTDTA SIZE GROWTH TANG Số lượng Giá trị 40 40 40 40 40 40 40 40 40 Trống 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Trung bình .0485 .1923 .7022 3.7784 .6291 .0809 440405577473 .3944 .1665 Trung vị .0416 .1965 .7449 3.3404 .6508 .0558 321809453408 .3224 .1259 Yếu vị .0159(a) .0628(a) .7618 .4267(a) .2867(a) .0002(a) 23612066767(a) -.0090(a) .0268(a) Độ lệch chuẩn .0312 .0641 .1486 2.5096 .1487 .0747 367216460578 .2886 .1106 Chỉ số Skewness 1.985 -.078 -.907 1.475 -.338 .941 1.269 2.204 1.126 Sai số chuẩn của chỉ số Skewness .374 .374 .374 .374 .374 .374 .374 .374 .374 Chỉ số Kurtosis 4.150 -.554 .372 3.512 -.693 -.204 .917 5.755 1.127 Sai số chuẩn của chỉ số Kurtosis .733 .733 .733 .733 .733 .733 .733 .733 .733 Nhỏ nhất .0159 .0628 .2879 .4267 .2867 .0002 23612066767 -.0090 .0268 Lớn nhất .1572 .3244 .9211 13.10 .8845 .2644 1478518076427 1.4941 .4965 ROA - tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các DN trong ngành xây dựng: ở mức trung bình 4.85%, mức cao nhất 15.72% và mức thấp nhất 1.57% ROE - tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH của các DN trong ngành xây dựng: ở mức trung bình 19%, mức cao nhất 32% và mức thấp nhất 6% Tỷ lệ nợ: dựa trên bảng mô tả thống kê có thể thấy được các DN trong ngành xây dựng có tỷ lệ nợ khá cao – đây cũng là một trong những đặc thù của ngành. 30 TDTA – tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản ở mức trung bình là 70%, ở mức cao nhất 92% và mức thấp nhất 29%. Trong đó nợ ngắn hạn (STDTA) chiếm tỷ trọng rất cao trong tổng nợ, chiếm tới 90%; còn nợ dài hạn rất thấp chỉ chiếm 10%. Có thể thấy được các DN trong ngành xây dựng ở Việt Nam sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ phần lớn hoạt động kinh doanh của mình. TDTE - tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn CSH của các DN ở mức trung bình là 3.77 lần. Tỷ lệ này giữa các DN cũng có sự khác biệt rất lớn, có DN tổng nợ chỉ bằng 0.4 vốn CSH, trong khi đó có DN tỷ lệ này lên tới 13 lần. GROWTH - tốc độ tăng trưởng tổng tài sản của các DN bình quân là 39%, cao nhất có DN đạt tới 149% và thấp nhất là 0.9%. TANG - tỷ trọng tài sản cố định trên tổng tài sản ở mức trung bình là 17%, cao nhất 49% và thấp nhất 3%. Các tham số đặc trưng cho dạng phân phối xác xuất: Hệ số bất đối xứng Skewness18 – hệ số cho biết phân phối đang xét có bị lệch so với phân phối chuẩn không, nếu có thì là lệch trái hay lệch phải, kết quả như sau: ROA, TDTE, LTDTA, SIZE, GROWTH và TANG: chỉ số Skewness > 0 => Phân phối bị lệch phải ROE, TDTA, STDTA: chỉ số Skewness Phân phối bị lệch trái Hệ số nhọn Kurtosis19 – hệ số đo độ nhọn hình chóp, cho biết mức độ dao động của một phân phối, kết quả cho thấy biến ROA và GROWTH có độ nhọn khá cao, tức là mức độ dao động mạnh. 18 Chi tiết xem tại Phụ lục 2: Hình dáng phân phối của dữ liệu 19 Chi tiết xem tại Phụ lục 2: Hình dáng phân phối của dữ liệu 31 3.2 Mô tả hệ số tương quan Kết quả mô tả hệ số tương quan giữa các biến được trình bày trong bảng sau: Bảng 3.2: Mô tả hệ số tương quan Ma trận hệ số tương quan cho thấy các vấn đề sau: − Các biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ là TDTA, TDTE, STDTA có quan hệ tương quan rất mạnh với nhau, hệ số tương quan > 0.7. Điều này có thể giải thích được là do tỷ lệ nợ trên tổng vốn đã bao gồm nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng tài sản đã bao gồm các tài sản được tạo ra từ nguồn vốn CSH rồi. Do đó để tránh hiện tượng đa cộng tuyến, 4 biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ sẽ không được đưa vào cùng một lúc mà sẽ được lần lượt đưa vào khi chạy mô hình hồi quy ROA ROE TDTA TDTE STDTA LTDTA SIZE GROWTH TANG ROA Tương quan Pearson 1 .454(**) -.689(**) -.588(**) -.615(**) -.138 .181 .280 .054 Mức ý nghĩa (2 đuôi) .003 .000 .000 .000 .396 .264 .080 .742 Số lượng 40 40 40 40 40 40 40 40 ROE Tương quan Pearson 1 .212 .132 .074 .320(*) .324(*) -.107 -.050 Mức ý nghĩa (2 đuôi) .190 .418 .651 .044 .042 .511 .761 Số lượng 40 40 40 40 40 40 40 TDTA Tương quan Pearson 1 .833(**) .883(**) .245 .034 -.318(*) -.212 Mức ý nghĩa (2 đuôi) .000 .000 .128 .835 .045 .190 Số lượng 40 40 40 40 40 40 TDTE Tương quan Pearson 1 .762(**) .141 .115 -.179 -.283 Mức ý nghĩa (2 đuôi) .000 .386 .481 .269 .077 Số lượng 40 40 40 40 40 STDTA Tương quan Pearson 1 -.198 -.172 -.275 -.494(**) Mức ý nghĩa (2 đuôi) .221 .288 .086 .001 Số lượng 40 40 40 40 LTDTA Tương quan Pearson 1 .410(**) -.146 .539(**) Mức ý nghĩa (2 đuôi) .009 .367 .000 Số lượng 40 40 40 SIZE Tương quan Pearson 1 .469(**) .001 Mức ý nghĩa (2 đuôi) .002 .996 Số lượng 40 40 GROWTH Tương quan Pearson 1 .013 Mức ý nghĩa (2 đuôi) .935 Số lượng 40 TANG Tương quan Pearson 1 Mức ý nghĩa (2 đuôi) Số lượng 32 − Biến SIZE có tương quan ở mức trung trung bình với biến GROWTH, hệ số tương quan 0.46, cho thấy tốc độ tăng trưởng của các DN lớn có khuynh hướng cao hơn các DN nhỏ − Biến phụ thuộc ROA có tương quan đáng kể với các biến đại diện cho tỷ lệ nợ, hệ số tương quan > 0.5. Đối với các biến độc lập khác thì hệ số tương quan ở mức thấp. − Biến phụ thuộc ROA có tương quan rất thấp với biến LTDTA, TANG, SIZE hệ số tương quan < 0.2, do đó ta loại biến LTDTA, TANG, SIZE ra khỏi mô hình xem xét các biến độc lập tác động đến biến ROA. Như vậy, đối với mô hình ROA ta chỉ xem xét các biến tác động sau: TDTA, TDTE, STDTA, GROWTH − Biến phụ thuộc ROE có tương quan rất thấp với các biến độc lập trong mô hình, hệ số tương quan với các biến độc lập dao động từ 0.05 → 0.35. Do đó, đối với mô hình các yếu tố tài chính tác động đến HQKD, ta không sử dụng biến ROE mà chỉ sử dụng biến ROA để xây dựng mô hình − Sau khi xem xét các hệ số tương quan, tác giả sẽ xây dựng 3 mô hình:  Mô hình 1 – mô hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTA: ROA = ƒ (TDTA, GROWTH)  Mô hình 2 – mô hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTE: ROA = ƒ (TDTE, GROWTH)  Mô hình 3 – mô hình sử dụng tỷ lệ nợ STDTA: ROA = ƒ (STDTA, GROWTH) 3.3 Xây dựng mô hình ROA 3.3.1 Khảo sát các dạng hàm hồi quy Sau khi xem xét hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là ROA thì ta giữ lại các biến độc lập sau để xem xét xây dựng mô hình ROA: D (TDTA/TDTE/STDTA): Tỷ lệ nợ GROWTH: Tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản 33 Tiến hành khảo sát riêng dạng hàm hồi quy phù hợp của từng biến độc lập trên với biến phụ thuộc ROA20: ROA và TDTA: Kết quả cho thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất (55.6%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và TDTA. Như vậy, ta tạo thêm biến TDTA2 (TDTA bình phương) và TDTA3 (TDTA lập phương) để sử dụng cùng với biến TDTA (xem Phụ lục 3, trang 1) ROA và TDTE: Kết quả cho thấy giá trị R2 của mô hình log là cao nhất (53.5%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình log-tuyến tính cho mối quan hệ giữa ROA và TDTE. Như vậy, ta tạo thêm biến LOG_TDTE để sử dụng trong mô hình (xem Phụ lục 3, trang 2) ROA và STDTA: Kết quả cho thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất (46.3%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và STDTA. Như vậy, ta tạo thêm biến STDTA2 (STDTA bình phương) và STDTA3 (STDTA lập phương) để sử dụng cùng với biến TDTA (xem Phụ lục 3, trang 3) ROA và GROWTH: Kết quả cho thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất (21.3%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và GROWTH. Như vậy, ta tạo thêm biến GROWTH2 (GROWTH bình phương) và GROWTH3 (GROWTH lập phương) để sử dụng cùng với biến GROWTH (xem Phụ lục 3, trang 5) 20 Chi tiết xem tại Phụ lục 3: Khảo sát các dạng hàm hồi quy có thể có giữa từng biến độc lập và ROA 34 Từ kết quả khảo sát các biến, tác giả xây dựng mô hình hồi quy bội với các biến có khả năng giải thích cho ROA như sau: Bảng 3.3: Các biến đưa vào mô hình Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 TDTA TDTA2 TDTA3 GROWTH GROWTH2 GROWTH3 LOG_TDTE GROWTH GROWTH2 GROWTH3 STDTA STDTA2 STDTA3 GROWTH GROWTH2 GROWTH3 3.3.2 Xây dựng hàm hồi quy ROA Đưa các biến vừa xây dựng được vào một mô hình tương ứng, dùng phương pháp Enter cho mọi bước khảo sát để tự nhận xét và chọn lựa các biến, sử dụng mức ý nghĩa sig = 5% cho cả 3 mô hình. Kết quả xây dựng mô hình như sau: Mô hình 1 (mô hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTA): Có 6 biến độc lập được đưa vào mô hình ROA, gồm có: TDTA, TDTA2, TDTA3, GROWTH, GROWTH2, GROWTH3. Trong quá trình xây dựng mô hình hồi quy, tác giả loại bỏ dần các biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF > 5) và các biến không có ý nghĩa thống kê (sig > 5%). Kết quả các biến có ý nghĩa thống kê là: SIZE3, TDTA3 và với các biến này thì mô hình xây dựng được21 có R2 hiệu chỉnh 40%. Mô hình có dạng như sau: Mô hình 1: ROAi = 0.089 – 1.03TDTAi3 Mô hình 2 (mô hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTE): Có 6 biến độc lập được đưa vào mô hình ROA, gồm có: LOG_TDTE, GROWTH, GROWTH2, GROWTH3. Thực hiện xử lý tương tự mô hình 1, cuối cùng tác giả giữ lại các biến có ý nghĩa thống kê là: LOG_TDTE và với các biến này thì mô hình xây dựng được22 có R2 hiệu chỉnh 55.8%. Mô hình có dạng như 21 Chi tiết xem tại Phụ lục 4: Kết quả ước lượng mô hình 1 – mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ TDTA 22 Chi tiết xem tại Phụ lục 5: Kết quả ước lượng mô hình 2 – mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ TDTE 35 sau: Mô hình 2: ROAi = 0.084 – 0.073LOG_TDTEi Mô hình 3 (mô hình sử dụng tỷ lệ nợ STDTA): Với 6 biến độc lập được đưa vào mô hình ROA, gồm có: STDTA, STDTA2, STDTA3, GROWTH, GROWTH2, GROWTH3. Thực hiện xử lý tương tự mô hình 1, kết quả cho thấy chỉ có STDTA có ý nghĩa thống kê và với biến này thì mô hình xây dựng được23 có R2 hiệu chỉnh 30%. Mô hình có dạng như sau: Mô hình 3: ROAi = 0.078 – 0.101 STDTAi3 3.3.3 Kiểm định mô hình 3.3.3.1Kiểm định mô hình 1 (mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ TDTA)  Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình Chỉ số R2 là thước đo đánh giá độ phù hợp của mô hình, tức là mô hình hồi quy đã được xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức nào so với dữ liệu. Nhưng sự phù hợp này chỉ mới thể hiện giữa mô hình xây dựng được với tập dữ liệu mẫu, rất có thể mô hình hồi quy này với các hệ số được ước lượng bằng phương pháp OLS không có giá trị gì khi áp dụng cho mô hình thực của tổng thể. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, tác giả đặt giả thuyết như sau: H0: R2 của tổng thể = 0 (mô hình hồi quy xây dựng được không phù hợp với tổng thể) Đại lượng F được sử dụng cho kiểm định này. Nếu xác suất của F nhỏ thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Căn cứ vào Bảng phân tích ANOVA (Phụ lục 4) của SPSS thể hiện giá trị F = 26.908 tương ứng với mức ý nghĩa sig = 0.000, do đó có thể an toàn bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận mô hình hồi quy xây dựng được phù hợp với tổng thể. 23 Chi tiết xem tại Phụ lục 6: Kết quả ước lượng mô hình 3 – mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ STDTA 36  Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy Mô hình hồi quy mẫu xây dựng được có hệ số độ dốc β ≠ 0, nhưng ta chưa thể chắc chắn hệ số độ dốc của mô hình tổng thể β ≠ 0, vì vậy ta phải kiểm định để kết luận về β của tổng thể. Đặt giả thuyết này như sau: H0: β = 0 (Biến phụ thuộc và biến độc lập không có ảnh hưởng gì đến nhau) Trị thống kê dùng để kiểm định giả thuyết này là trị thống kê t. Căn cứ vào Bảng hệ số của mô hình hồi quy (Phụ lục 4), có thể thấy được các mức ý nghĩa quan sát được đối với các hệ số độ dốc của mô hình lần lượt là sig = 0.000, chứng tỏ rằng giả thuyết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy rất cao (99%), nghĩa là biến phụ thuộc và biến độc lập có mối quan hệ ảnh hưởng lẫn nhau.  Kiểm định phương sai của sai số không đổi Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi là hiện tượng độ lớn của phần dư tăng hoặc giảm cùng với các giá trị dự đoán hay giá trị của biến độc lập mà ta nghi ngờ gây ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi. Tiêu chuẩn ước lượng của phương pháp OLS là dựa trên tổng bình phương các phần dư đạt giá trị cực tiểu. Tác giả sẽ kiểm định phương sai của sai số thay đổi bằng cách kết hợp 2 phương pháp: vẽ biểu đồ và kiểm định tương quan hạng Spearman Vẽ biểu đồ bình phương phần dư theo ROA Biểu đồ 3.1: Biểu đồ bình phương phần dư theo ROA (mô hình 1) ROA .16.14.12.10.08.06.04.020.00 B P _ re s 1 .006 .005 .004 .003 .002 .001 0.000 -.001 37 (BPres_1: biến bình phương phần dư của mô hình 1) Rõ ràng từ đồ thị cho thấy bình phương của phần dư tăng cùng với sự gia tăng của biến ROA hay phương sai thay đổi, vì vậy rất có khả năng mô hình đã vi phạm giả thuyết phương sai không thay đổi. Tác giả sẽ sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư. Kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư Đặt Giả thuyết Ho: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (phương sai của sai số không đổi) Bảng 3.4: Hệ số tương quan Spearman giữa biến TDTA3 và ABSres_1 TDTA3 ABSres_1 Spearman's rho TDTA3 Hệ số tương quan 1.000 -.756(**) Mức ý nghĩa (2 đuôi) . .000 Số lượng 40 40 Kết quả kiểm định cho thấy giá trị sig của kiểm định = 0.000 < mức ý nghĩa 5% => bác bỏ giả thuyết Ho, tức là Mô hình 1 đã vi phạm giả thuyết phương sai của sai số thay đổi. Hiện tượng phương sai thay đổi gây ra hậu quả lớn nhất là các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên đối với mô hình xây dựng đã được tác giả thực hiện kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy thì các hệ số đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Do đó tác giả đánh giá vi phạm này có thể chấp nhận được.  Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Có nhiều nguyên nhân dẫn đến phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn như sai dạng mô hình, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích … Vì vậy, chúng ta sẽ lần lượt khảo sát phân phối của phần dư bằng cách xây dựng các biểu đồ tần số của các phần dư như sau: Biểu