Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Luận Án Tiến Sĩ Kinh Tế

Kết Quả Kiểm Định Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến

H0: Cấu trúc tài sản không có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả tài chính.

H1: Cấu trúc tài sản có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả tài chính.

c. Quy mô doanh nghiệp (SIZE)

Đề tài sử dụng logarit của tổng tài sản để xác định quy mô DN. Các nghiên cứu trước đây của Divya Aggarwal; Purna Chandra Padhanm; Yoon và Jang; Zeitun & Tian; Ahmad; Abdullah và Roslan; Master Thesis đều cho kết quả quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả tài chính. Điều này được giải thích là do các DN quy mô lớn có uy tín về thương hiệu và có tài sản đảm bảo tốt hơn DN nhỏ nên thuận lợi hơn trong việc huy động nợ. Giả thiết được đưa ra là:

H0: Quy mô doanh nghiệp không có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả tài chính.

H1: Quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả tài chính.

d. Cơ hội tăng trưởng (GROW)

Cơ hội tăng trưởng được đo lường bằng tăng trưởng tổng tài sản năm t so với năm t-1. Khi doanh nghiệp phát triển nghĩa là kết quả hoạt động kinh doanh đang thuận lợi và sẽ ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả tài chính. Nghiên cứu của Ahmad; Abdullah và Roslan đã cho thấy khi doanh nghiệp tăng trưởng tác động thuận chiều với hiệu quả tài chính. Giả thiết là:

H0: Cơ hội tăng trưởng không có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả tài chính.

H1: Cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả tài chính.

e. Đặc điểm kinh doanh (UNI)

Được đo lường thông qua chỉ tiêu giá vốn hàng bán/ doanh thu thuần. Chỉ tiêu này càng thấp thì lợi nhuận doanh nghiệp càng lớn nên ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp. Các nghiên cứu trước đây chưa tìm thấy bằng chứng mối liên hệ giữa đặc điểm riêng tài sản với hiệu quả tài chính như nghiên cứu của Zeitun & Tian. Giả thiết đưa ra là:

H0: Đặc điểm kinh doanh không có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả tài chính.

H1: Đặc điểm kinh doanh có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả tài chính.

f.Tốc độ tăng trưởng (GDP)

Khi nền kinh tế phát triển thuận lợi, tốc độ GDP tăng sẽ thúc đẩy hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp phát triển và tăng hiệu quả tài chính. Các nghiên cứu của Divya Aggarwal; Purna Chandra Padhan; Mwangi, Makau & Kosimbei đều cho rằng GDP có tác động thuận chiều đến hiệu quả tài chính. Giả thuyết là:

H0 : Tăng trưởng GDP không có tác động thuận chiều đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.

H1 : Tăng trưởng GDP có tác động thuận chiều đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.

Bảng 2.6. Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính DN


Biến độc lập

Cách tính

Tác động

DA

Tổng nợ/Tổng tài sản

-

TSDH

Tài sản dài hạn/Tổng tài sản

-

SIZE

Logarit tổng tài sản

+

GROW

(Tài sản năm t – Tài sản năm t-1)/ Tài sản

năm t-1

+

UNI

Giá vốn hàng bán/Doanh thu thuần

-

GDP

Tốc độ tăng trưởng GDP

+

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 111 trang tài liệu này.

Cơ cấu vốn của các doanh nghiệp dịch vụ du lịch tại thành phố Huế trong nền kinh tế thị trường - 9

2.7. Kết quả phân tích mô hình nghiên cứu

2.7.1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Bảng 2.7 trình bày thống kê mô tả mẫu DNDVDL Huế được thu thập từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh từ năm 2013 đến 2016, tổng biến quan sát là 576 kết quả cho thấy.

Bảng 2.7. Thống kê mô tả các biến


Biến

Quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Thấp nhất

Cao nhất

DA

576

0.1726

0.2482

0.0000

0.9789

ROA

576

0.0281

0.0732

-0.1686

0.5923

ROE

576

0.0174

0.1164

-0.9724

0.6400

UNI

576

0.8067

0.2618

0.0000

2.3198

TSDH

576

0.4668

0.3807

0.0000

0.9981

GROW

576

0.0802

0.3123

-0.9132

3.7435

SIZE

576

6.4411

0.7374

4.8444

9.6358

GDP

576

0.0607

0.0045

0.0542

0.0668

Nguồn: Cục Thuế Tỉnh Thừa Thiên Huế, và tính toán của tác giả

DA – tổng nợ trên tổng tài sản trung bình là 17,26%, thấp hơn rất nhiều so với các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán (Nợ/tổng tài sản trung bình DNDVDL niêm yết là 37,42%, Lê Thanh Ngọc & cộng sự, 2017), cao nhất là 97,89% và thấp nhất là 0%. Độ lệch chuẩn là 0.2482 cho thấy mức độ phân tán của các mẫu tương đối thấp. DN có hệ số nợ cao đa phần là DN kinh doanh khách sạn tiêu chuẩn 5 sao có mức đầu tư lớn như: Công ty Cổ Phần Khách sạn Hoàng Cung (89,26%), Công ty TNHH dịch vụ và du lịch New Day (83,68%), Công Ty Cổ Phần Du Lịch Ngự Bình Huế (79,88%).

ROA – Hiệu quả kinh doanh trên tài sản dao động từ -16,86% đến 59,23%. Trung bình ROA chỉ là 2,81% cho thấy hiệu quả kinh doanh của DNDVDL Huế thấp. Mức bình quân của các doanh nghiệp cùng ngành niêm yết trên sàn chứng khoán là 5,11% (Lê Thanh Ngọc & Nguyễn Đoàn Quốc Anh, 2017). Doanh nghiệp có chỉ số ROA thấp nhất là Doanh Nghiệp Tư Nhân Khách Sạn Huế Sài Gòn (- 16,86% năm 2013), mặc dù không sử dụng nợ nhưng việc sụt giảm doanh thu đến 64% là nguyên nhân gây hiệu quả tài chính thấp của doanh nghiệp. Doanh Nghiệp Tư Nhân Thanh Nhân năm 2016 có chỉ số ROA cao nhất đạt 59,23%, đây là doanh nghiệp kinh doanh khách sạn quy mô nhỏ nhưng có tốc độ tăng trưởng tài sản và doanh thu nhanh nên duy trì hiệu quả tài chính cao liên tục trong các năm.

ROE – Hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu bình quân của DNDVDL là 1,74%, cao nhất đạt 64,00% và thấp nhất là -97,24%. Doanh nghiệp tư nhân khách sạn Lý Tưởng năm 2016 có chỉ số ROE là -97,24% do hệ số nợ lên đến 91,64% và doanh thu giảm mạnh -94,93% nên gây ra khoảng lỗ trên vốn chủ sở hữu lớn. Doanh nghiệp tư nhân Thanh Nhân năm 2016 có chỉ số ROE cao nhất 64%, do doanh nghiệp ít sử dụng nợ và tăng trưởng doanh thu rất mạnh và kiểm soát tốt giá vốn hàng bán.

UNI – Đặc tính kinh doanh ngành cho thấy tỉ lệ giá vốn trên doanh thu bình quân DNDVDL Huế là 80,67%.

GROW- tốc độ tăng trưởng tài sản trung bình đạt 8,02%, trong đó DN tăng trưởng cao nhất 374,35% (Doanh nghiệp tư nhân Thanh Nhân năm 2016) và thấp nhất là giảm -91,32% (Doanh nghiệp tư nhân khách sạn Lý Tưởng). Đa phần các DNDVDL tại Huế có quy mô nhỏ nên nhu cầu tăng trưởng tài sản không cao vì thiếu nguồn vốn và chiến lược phát triển sản phẩm dịch vụ.

TSDH – Cơ cấu tài sản dài hạn có mức bình quân là 46,68%. Đối với các DNDVDL niêm yết là 53,14%. Điều này thể hiện được đặc điểm kinh doanh ngành du lịch là nhu cầu đầu tư tài sản cố định lớn.

GDP – trung bình GDP tăng trưởng 6,07% trong giai đoạn 2013-2016.

2.7.2. Phân tích tương quan

Để kiểm nghiệm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến, nghiên cứu sử dụng ma trận tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình. Hệ số tương quan (r) chỉ số thống kê phản ánh mức độ quan hệ tuyến tính giữa các biến. Hệ số này biến thiên từ +1 đến -1. Hệ số này cho biết chiều tương quan thuận và nghịch giữa biến phụ thuộc và biến giải thích. Ngoài ra, hệ số này còn cho biết hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy, nếu giữa 2 biến có sự tương qua cao thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Anderson và các cộng sự (1999) cho rằng giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan được xem là cao nếu vượt quá 0.7, trong khi Brayman và Cramer (2001) cho rằng nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan lớn hơn 0.8 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 2.8: Ma trận tự tương quan giữa các biến mô hình



Biến


ROE


ROA


DA


UNI


TSDH


SIZE

GRO

W

GD

P

ROE

1








ROA

0.7809

1







DA

-0.4719

-0.2600

1






UNI

-0.0634

-0.0813

0.11

1





TSDH

-0.4066

-0.4402

0.3587

0.0601

1




SIZE

-0.4115

-0.3407

0.5278

0.1314

0.5586

1



GROW

0.1463

0.1861

0.0956

-0.0552

-0.092

-0.0127

1


GDP

0.0544

0.0812

0.0384

-0.0339

-0.0106

0.0218

0.0085

1

Nguồn: Tính toán của tác giả theo phần mềm Stata 12.0

Từ bảng 2.8, các biến đều có mối tương quan nhỏ hơn 0.7 nên không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

Xét mối tương quan giữa biến phụ thuộc ROA và ROE với các biến độc lập:

Các nhân tố có hệ số tương quan cao nhất phản ánh mối quan hệ tương quan rõ ràng với hiệu quả tài chính đó là DA (-0.4719), SIZE (-0.4115) và TSDH (- 0.4066). Các nhân tố còn lại có mối quan hệ tương quan ít rõ ràng hơn nhưng nhìn chung hệ số của các biến độc lập và biến phụ thuộc đều khác 0, chứng tỏ các nhân tố trên đều ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính.

Hệ số tương quan r mang dấu dương thể hiện quan hệ thuận chiều giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Ngược lại, nếu mang dấu âm thể hiện quan hệ ngược chiều giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.

Quan hệ thuận chiều với biến ROA và ROE: Tăng trưởng tài sản và GDP.

Quan hệ ngược chiều với biến ROA và ROE : tỉ suất nợ, cơ cấu tài sản, quy mô doanh nghiệp và đặc điểm kinh doanh ngành.

Tuy nhiên, để có kết quả chính xác về mối quan hệ giữa hiệu quả tài chính và các biến phụ thuộc, đề tài sẽ tiến hành kiểm định bằng mô hình hồi quy tiếp theo.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor). Có nhiều đề xuất khác nhau cho giá trị của VIF, nhưng phổ biến nhất là 5, theo đó là mức tối đa của VIF mà vượt quá giá trị đó có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Rogerson, 2001). Quan sát bảng hệ số hồi quy của mô hình, hệ số VIF của các biến < 5 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến trong các mô hình.

Bảng 2.9. Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến



Biến

ROE

ROA

VIF

1/VIF

VIF

1/VIF

DA

1.43

0.560437

1.43

0.699964

GROW

1.03

0.968525

1.03

0.968525

TSDH

1.49

0.672138

1.49

0.672138

SIZE

1.78

0.560437

1.78

0.560437

UNI

1.03

0.974610

1.03

0.974610

GDP

1.00

0.996045

1.00

0.996045

Mean

1.29

1.29

(*, **,*** : có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%,1%)

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả theo chương trình STATA 12.0

Kết quả cho thấy các hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 5 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình.

2.7.3. Kết quả hồi quy

Ở phần này, đề tài sẽ lần lượt tiếp cận mô hình kiểm định và phân tích dữ liệu bảng. Đầu tiên là mô hình hồi quy gộp với giả định tất cả các hệ số hồi quy không thay đổi theo thời gian và các đơn vị chéo (DN). Kết quả hồi quy được thể hiện ở bảng dưới đây.

Bảng 2.10. Kết quả hồi quy mô hình biến phụ thuộc ROE


Mô hình

Biến

OLS

FEM

REM

GLS

GMM

DA

-0.1694

-0.2692

-0.2029

-0.1694

-0.2890

(0.001)***

(0.000)***

(0.000)***

(0.000)***

(0.000)***

UNI

0.0062

-0.0646

-0.0400

0.0062

-0.0087

(0.688)

(0.002)***

(0.021)**

(0.686)

(0.334)

TSDH

-0.0614

-0.0702

-0.0685

-0.0614

-0.0587

(0.0000)***

(0.027)**

(0.000)***

(0.000)***

(0.000)***

SIZE

-0.0173

0.1430

0.0023

-0.0173

0.0046

(0.017)**

(0.000)***

(0.837)

(0.016)**

(0.570)

GROW

0.0600

0.0167

0.0356

0.0600

0.0465

(0.000)***

(0.085)*

(0.0000)***

(0.0000)***

(0.0000)***


GDP

1.7353

1.2554

1.6531

1.7353

1.4842

(0.051)*

(0.020)**

(0.020)**

(0.049)**

(0.001)***

CONS

0.0717

-0.8504

-0.0015

0.0717

-0.0221

(0.300)

(0.000)***

(0.984)

(0.297)

(0.705)

N

576

576

576

576

576

R-Square

0.3238

0.1780

0.1344



Prob>F

0.0000

0.0000

0.0000



KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH

F-tesst

0.0000




Hausman test

0.0079



KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH

Phương sai thay đổi

Prob>chi2=0.0000: Có hiện tượng phương sai thay đổi

Tự tương quan

Prob>F=0.0000: Có hiện tượng tự tương quan

KIỂM ĐỊNH GMM

AR2




0.712

Hansen test




0.072

(*, **,*** : có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%,1%)

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả theo chương trình STATA 12.0

Bảng 2.11. Kết quả kiểm tra biến nội sinh với biến phụ thuộc ROE


Biến

P_Value

Hiện tượng nội sinh

DA

0.0047

Có hiện tượng nội sinh

UNI

0.1318

Không có hiện tượng nội sinh

TSDH

0.3111

Không có hiện tượng nội sinh

GROW

0.2981

Không có hiện tượng nội sinh

SIZE

0.0453

Có hiện tượng nội sinh

GDP

0.7433

Không có hiện tượng nội sinh

Ghi chú: Kiểm định Durbin – Wu – Hausman (P_value), mức ý nghĩa để bác bỏ hoặc chấp nhận giả thiết Ho: biến công cụ là ngoại sinh là 5%

Bảng 2.12. Kết quả hồi quy mô hình biến phụ thuộc ROA


Mô hình

Biến


OLS


FEM


REM

GLS

GMM

DA

-0.0314

-0.1501

-0.0899

-0.0314

-0.1937

(0.015)**

(0.000)***

(0.000)***

(0.014)**

(0.000)***

UNI

-0.0070

-0.0345

-0.0297

-0.0070

-0.0102

(0.492)

(0.004)***

(0.006)***

(0.498)

(0.067)*

TSDH

-0.0636

-0.0325

-0.0534

-0.0636

-0.0540

(0.0000)***

(0.077)**

(0.000)***

(0.000)***

(0.000)***

SIZE

-0.0095

0.0981

0.0075

-0.0095

0.0169

(0.049)**

(0.000)***

(0.325)

(0.047)**

(0.001)***

GROW

0.0380

0.0099

0.0210

0.0380

0.0334

(0.000)***

(0.080)*

(0.0000)***

(0.0000)***

(0.0000)***

GDP

1.3168

1.1754

1.3544

1.3168

1.4046


(0.026)**

(0.000)**

(0.000)***

(0.024)**

(0.000)***

CONS

0.0472

-0.6073

-0.0397

0.0472

-0.1019

Ngày đăng: 04/03/2023