Bảng Kết Quả Thống Kê Các Biến Độc Lập Và Phụ Thuộc

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU


3.1. Phương pháp nghiên cứu


Phương pháp nghiên cứu định lượng: Dựa trên dữ liệu định lượng bao gồm các chỉ số đòn bẩy tài chính và những tỷ lệ tài chính khác của công ty.

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để giải thích những nhân tố tác động đến cấu trúc vốn, phân tích dữ liệu được thực hiện bằng phần mềm Eviews 6: thống kê mô tả, kiểm tra mối tương quan và hồi quy tuyến tính các biến trong mô hình nghiên cứu.

3.2. Mô hình nghiên cứu


3.2.1. Mô hình tổng quát


Nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính và xử lý bằng phần mềm Eviews 6 để phân tích những nhân tố ảnh hưởng của các biến độc lập đến cấu trúc vốn thông qua chỉ số Y.

Mô hình này có dạng:

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ... + βnXn + ε

Trong đó:

Y: Cấu trúc vốn (biến phụ thuộc)

X1, X2, X3,..., Xn: các biến độc lập với mô hình β0: Tham số chặn

β1, β2, β3, βn: Các tham số chưa biết của mô hình ε: Sai số ngẫu nhiên

3.2.2. Mô hình cụ thể


Mô hình xem xét những nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành chứng khoán niêm yết tại Sở giao dịch Hà Nội và TP.HCM. Sau khi mã hóa các biến, mô hình có dạng như sau:

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + ε

Trong đó:

Y: Biến phụ thuộc

X1, X2, X3, X4, X5: Các biến độc lập

β0: Tham số chặn

β1, β2, β3, β4, β5 : Các tham số chưa biết

Bảng 3.1: Bảng tổng hợp các nhân tố đã được mã hóa



Biến mã hóa

Nhân tố

Phương pháp đo

lường


Biến độc lập


X1


ROA


X2


ROE


X3


ROS


X4


Tính thanh khoản


X5


TSCĐ hữu hình


Biến phụ thuộc


Y


DA

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 71 trang tài liệu này.

Phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành chứng khoán đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - 5

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp


3.2.3. Mô tả các biến trong mô hình


3.2.3.1. Biến phụ thuộc


Theo nghiên cứu của Bernstein – 1993 (được trích bởi Nguyễn Thị Như Quỳnh, 2014) đã dùng tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản để đo lường và pân tích cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Lê Thị Kim Thư – 2012 dùng tỷ suất nợ (nợ phải trả trên tổng tài sản) và tỷ suất nợ trên vốn chủ sở hữu (nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu) để đo lường cấu trúc tài chính.

Bài nghiên cứu này dùng chỉ tiêu tỷ suất nợ để đo lường cấu trúc vốn, chỉ tiêu này được tính bằng công thức sau:



3.2.3.2. Biến độc lập


Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn trong thực tiễn doanh nghiệp Việt Nam hiện nay được nghiên cứu bằng việc chạy mô hình hồi quy sử dụng Eviews 6, dựa trên báo cáo tài chính của 16 công ty chứng khoán niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán cả 2 sàn giao dịch Hà Nội và TP.HCM.

- Biến Tính thanh khoản đo lường tỷ số thanh khoản tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn, cho biết khả năng chuyển đổi tài sản ngắn hạn thành tiền mặt để thanh toán nợ khi đến hạn.

- Biến Tài sản cố định hữu hình đo lường tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản, cho biết doanh nghiệp đã sử dụng tài sản cố định hữu hình bao nhiêu so với tổng giá trị tài sản. Chỉ tiêu này phản ánh đặc trưng của từng doanh nghiệp.

- Biến ROA (Return on total Assets) đo lường tỷ suất lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, cho biết mỗi đồng tài sản của doanh nghiệp tạo ra được bao nhiêu đồng lợi nhuận ròng.

- Biến ROE (Return on Equity) đo lường tỷ suất lợi nhuận ròng trên vốn cổ phần, cho biết mỗi đồng vốn chủ sở hữu tạo ra được bao nhiêu đồng lợi nhuận ròng. Chỉ tiêu này được nhiều nhà đầu tư quan tâm bởi vì nó phản ánh khả năng sinh lợi trên vốn họ bỏ ra mang đi đầu tư.

- Biến ROS (Return on Sales) đo lường tỷ suất lợi nhuận ròng trên doanh thu, thể hiện một đồng doanh thu thuần có khả năng tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận ròng. Tùy thuộc vào đặc trưng ngành nghề, lĩnh vực và loại hình kinh doanh mà chỉ tiêu này là khác nhau đối với mỗi doanh nghiệp.

3.3. Dữ liệu nghiên cứu


3.3.1. Nguồn dữ liệu

Nguồn dữ liệu được sử dụng cho bài nghiên cứu là nguồn dữ liệu thứ cấp, thông tin chủ yếu được lấy từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán và báo cáo tài chính thường niên của các công ty chứng khoán, được thu thập trên website cafef.vn.

3.3.2. Mẫu nghiên cứu


Dữ liệu nghiên cứu được thực hiện với 20 công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên sau khi chọn lọc số liệu thì còn 16 công ty với 80 quan sát.

Sau khi tính toán, trích lọc dữ liệu từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo thường niên của 16 công ty vào phần mềm Excel để xử lý và chạy mô hình hồi quy.

3.4. Mô hình nghiên cứu đề xuất


Từ nền tảng là cơ sở lý thuyết kết hợp với những nghiên cứu của các tác giả trước, phần này đưa ra 5 nhân tố ảnh hưởng và sự tác động của nó đến cấu trúc vốn các doanh nghiệp ngành chứng khoán niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất


ROE (X )

ROS (X3)

(+/-)

2

(+/-)

Tính thanh khoản (X4)

(+/-)

ROA (X1)

(+/-)

DA (Y)

TSCĐ hữu hình (X5)

(+)

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp


3.5. Cách thu thập, xử lý dữ liệu

Danh sách các công ty ngành chứng khoán niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, lựa chọn ngẫu nhiên 20 công ty. Trong đó chỉ có 16 công ty đạt yêu cầu, có đầy đủ số liệu, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh qua các năm. Công việc thu thập và xử lý số liệu được tiến hành theo các bước sau:

- Bước 1: Tải báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 16 công ty được chọn.

- Bước 2: Tính toán số liệu, các chỉ tiêu tài chính cần thiết lên Excel.

- Bước 3: Mã hóa thông tin theo các biến.

- Bước 4: Tổng hợp và xử lý bằng phần mềm Eviews 6.

Phân tích mô tả: Mô tả những đặc điểm, tính chất liên quan đến tổng thể nghiên cứu. Thống kê mô tả đối với mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến cấu trúc vốn.

Phân tích tương quan: Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình, đó là:

- Biến phụ thuộc với từng biến độc lập.

- Các biến độc lập với nhau.

Hệ số tương quan từ 0.5 trở lên thì hai biến được coi là có mối quan hệ tương quan chặt chẽ. Khi hai hay nhiều biến độc lập có mối tương quan với nhau thì khả năng xảy ra đa cộng tuyến rất cao.

Hệ số phóng đại phương sai VIF là chỉ số thường dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – 2008, nếu trong một phương trình tồn tại đa cộng tuyến thì có thể sẽ gây khó khăn cho việc phân biệt các tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Thông thường trong một mô hình, khi R2 < 0.8 và VIF > 5 đối với biến phụ thuộc hoặc khi R2 > 0.8 và VIF >10 đối với biến độc lập thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra.

Phân tích hồi quy đa biến: Xác định mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu. Căn cứ vào hệ số R2 đã được điều chỉnh cho biết mô hình được xây dựng phù hợp tới mức nào, yếu tố nào có hệ số beta lớn hơn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng lớn hơn các yếu tố khác trong mô hình.

Thông qua thống kê mô tả và các phương pháp kiểm định dữ liệu, kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phương pháp tương quan và hồi quy tuyến tính để tìm ra yếu tố thực sự ảnh hưởng.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU


4.1. Phân tích thống kê mô tả


Sau khi dùng Eviews chạy dữ liệu, ta được bảng thống kê mô tả sau


Bảng 4.1: Bảng kết quả thống kê các biến độc lập và phụ thuộc




DA

ROA

ROE

ROS

Tính thanh khoản

TSCĐ hữu hình

Mean

0.325284

0.026086

0.017997

0.091750

8.616236

0.006760

Median

0.284750

0.031800

0.035950

0.092550

2.858150

0.003900

Maximum

0.856300

0.225500

0.354600

0.825200

55.53930

0.046500

Minimum

0.008000

-0.324200

-1.451000

-1.688700

1.058700

0.000000

Std. Dev.

0.252787

0.086659

0.206654

0.413417

12.47731

0.008383

Skewness

0.473614

-1.459174

-4.852226

-1.843105

2.118675

2.400466

Kurtosis

2.120496

7.237804

33.95898

8.304767

6.666526

9.738010








Jarque-Bera

5.569229

88.25247

3508.783

139.0957

104.6618

228.1658

Probability

0.061753

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000








Sum

26.02270

2.086900

1.439800

7.340000

689.2989

0.540800

Sum Sq. Dev.

5.048183

0.593276

3.373767

13.50217

12298.99

0.005552








Observations

80

80

80

80

80

80

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6


Bảng này trình bày giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối thiểu và giá trị tối đa cho mỗi biến.

Dựa vào bảng thống kê mô tả trên ta thấy:

Tỷ lệ lợi nhuận ròng / Tổng tài sản (ROA) trung bình là 2.6086%, trong đó cao nhất là 22.55% có nghĩa doanh nghiệp có mức sinh lợi trên tổng tài sản cao gấp 22.55 lần. Tỷ lệ này chưa cao cho thấy doanh nghiệp chỉ hoạt động ở mức tương đối hiệu quả, thấp nhất là -32.42%. Điều này cho thấy doanh nghiệp hoạt động kém hiệu quả, làm ăn thua lỗ và không có lợi nhuận.

Tỷ lệ lợi nhuận ròng / Vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình là 1.7997%, trong đó cao nhất là 35.46%, thấp nhất là -145.1%. Tỷ lệ này tương đối cao cho thấy doanh nghiệp

hoạt động có hiệu quả, bên cạnh đó tỷ lệ này âm thể hiện doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu với tỷ lệ cao trong khi lợi nhuận thu về bị âm.

Tỷ lệ lợi nhuận ròng / Doanh thu ròng (ROS) trung bình là 9.175%, trong đó cao nhất là 82.52%. Tỷ lệ này cao do đặc trưng của ngành tạo ra lợi nhuận, chi phí sử dụng thấp. Tỷ lệ thấp nhất là -168.87% có thể do doanh nghiệp hoạt động với chi phí cao làm cho lợi nhuận giảm xuống.

Tỷ số thanh khoản trung bình là 8.62 lần, trong đó cao nhất là 55.54 lần nghĩa là tài sản ngắn hạn cao gấp 55.54 lần so với nợ ngắn hạn, thấp nhất là 1.06 lần nghĩa là tài sản ngắn hạn thấp so với nợ ngắn hạn. Tỷ lệ này cao cho thấy khả năng chuyển đổi tài sản ngắn hạn thành tiền mặt dễ dàng thanh toán các khoản nợ khi đến hạn.

Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình / Tổng tài sản trung bình là 0.0068 lần trong đó cao nhất là 0.047 lần. Tỷ lệ này thấp do công ty có tài sản cố định hữu hình rất thấp so với giá trị tổng tài sản công ty và thấp nhất là 0 lần có nghĩa là doanh nghiệp không sử dụng tài sản hữu hình.

Tỷ lệ nợ phải trả / Tổng tài sản có giá trị trung bình ở mức 32.5284%, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất lần lượt là 0.8% và 85.63% với độ lệch chuẩn ở mức 25.87%.

Biểu đồ 4.1: Biểu đồ thống kê mô tả biến phụ thuộc


Series: DA Sample 1 80

Observations 80

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

0.325284

0.284750

0.856300

0.008000

0.252787

0.473614

2.120496

Jarque-Bera 5.569229

Probability 0.061753

20


16


12


8


4


0

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9


Nguồn: Thực hiện và trích xuất từ phần mềm Eviews 6

Biểu đồ 4.2: Biểu đồ thống kê mô tả các biến độc lập


ROA

28


24


20


Frequency

16


12


8


4

ROE

60


50


Frequency

40


30


20


10


0

-.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3

0

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5


ROS

32


28


24


Frequency

20


16


12


8


4


0

-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

TINHTHANHKHOAN

32


28


24


Frequency

20


16


12


8


4


0

0 10 20 30 40 50 60


TSCDHUUHINH

40


30


Frequency

20


10


0

.00 .01 .02 .03 .04 .05


Nguồn: Thực hiện và trích xuất từ phần mềm Eviews 6

Xem tất cả 71 trang.

Ngày đăng: 30/06/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí