Bảng 4.7 Tổng hợp các mô hình theo biến phụ thuộc ROA
POOL-OLS | FIX | RANDOM | |
CONS | -0.470639 (0.0111) | 0.351767 (0.6909) | -0.470501 (0.0073) |
ICP | 7.87E-06 (0.9184) | -0.000520 (0.0095) | 7.37E-06 0.9190 |
RCP | 1.05E-05 (0.9525) | 0.000829 (0.0047) | 1.19E-05 0.9430 |
PDP | -0.000630 (0.1012) | -0.000301 (0.6045) | -0.000629 0.0825 |
LDA | -0.537995 (0.0001) | 0.069968 (0.8241) | -0.537827 0.0000 |
SDA | -0.229487 (0.0003) | -0.245528 (0.2896) | -0.229530 0.0001 |
SIZE | 0.032676 (0.0002) | -0.006994 (0.8663) | 0.032669 0.0001 |
CR | -0.001078 (0.6634) | -0.002207 (0.5124) | -0.001081 0.6432 |
R2 | 35.9337 % | 63.3267 % | 35.8326 % |
R2 hiệu chỉnh | 30.4647 % | 38.4165 % | 30.3548 % |
Số quan sát | 90 | 90 | 90 |
Nguồn: Dữ liệu từ năm 2013-2015 chạy bằng Eviews 8.1 | |||
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Nghiên Cứu Liên Quan Đến Vốn Lưu Chuyển: -
Mô Hình Hồi Quy Pool – Ols: Hồi Quy Kết Hợp Tất Cả Các Quan Sát -
Thống Kê Mô Tả Các Doanh Nghiệp Trong Mẫu Quan Sát -
Quản trị vốn lưu động và cấu trúc vốn ảnh hưởng đến khả năng sinh lời các công ty ngành tiêu dùng niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM - 7 -
Quản trị vốn lưu động và cấu trúc vốn ảnh hưởng đến khả năng sinh lời các công ty ngành tiêu dùng niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM - 8
Xem toàn bộ 68 trang tài liệu này.
Kiểm định Redundant fixed efffect test:
Equation: Untitled | |||
Test cross-section fixed effects | |||
Effects Test | Statistic | d.f. | Prob. |
Cross-section F | 1.365107 | (29,53) | 0.1607 |
Cross-section Chi-square | 50.208193 | 29 | 0.0086 |
Thông qua kiếm định trên thấy giá trị p-value Cross-section Chi-square 0.8% < 5% nên bác bỏ H0 => Mô hình fixed effect là mô hình thích hợp hơn để hồi quy đối với biến phụ thuộc ROA.
Tiếp tục thực hiện kiểm định hausman test:
Equation: Untitled | |||
Test cross-section random effects | |||
Test Summary | Chi-Sq. Statistic | Chi-Sq. d.f. | Prob. |
Cross-section random | 17.428755 | 7 | 0.0148 |
Tiếp tục thực hiện Hausman Test để so sánh Fixed Effect Model và Radom Effect Model tác giả thấy p-value 1,48% < 5% nên bác bỏ H0 do đó Fixed Effect Model lại phù hợp hơn.
Thêm một yếu tố nữa chứng minh Fixed Effect Model phù hợp hơn là R2 và R2 hiệu chỉnh của phương pháp hồi qui Fixed Effect Model lớn hơn hai phương pháp hồi qui còn lại.
Thông qua bảng 4.7 thấy xét về phương diện mối tương quan của các yếu tố khả năng sinh lời của các công ty tiêu dùng Việt Nam, phương pháp REM khá tương đồng với phương pháp Pooled Regression. Hai mô hình này cho kết quả khá tương đương nhau là 3 biến LDA , SDA và SIZE (p-value <0.05) có ý nghĩa tác động đến ROA. Hệ số beta chuẩn hóa lần lượt là -0.537995, -0.229487 < 0 do đó LDA và SDA và có tác động nghịch chiều với khả năng sinh lợi đo bằng ROA.
Mô hình ROA được rút ra từ bảng 4.7 theo phương pháp Fixed effect: Thông qua mô hình và bảng 4.7
R2= 63% cho biết các biến (nhân tố) độc lập giải thích được 63 % biến thiên của biến (nhân tố) phụ thuộc.
Kết quả các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy cho thấy giá trị p-value của 2 biến độc lập là “Kỳ phải thu” (RCP); “Kỳ tồn kho” (ICP); đều nhỏ hơn 0,05. Do đó có thể nói rằng 2 biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê hay nói cách khác đều có ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi được đo lường bằng ROA của công ty. Trong khi đó 5 biến còn lại là “Kỳ phải trả”(PDP) “Nợ dài hạn/ TTS” (LDA) “Nợ ngắn hạn/ TTS” (SDA)
“Quy mô công ty” (SIZE) và “Khả năng thanh toán hiện hành” CR lại có p-value > 0,05, điều đó cho thấy về mặt thống kê, các biến này không có ý nghĩa lớn trong mô hình.
Hệ số beta chuẩn hóa của 2 biến RCP và ICP lần lượt là -0.000520, -0.000829 < 0 do đó RCP và ICP và có tác động nghịch chiều với khả năng sinh lợi đo bằng ROA.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi Kỳ phải thu tăng 1 đơn vị, thì ROA giảm 0.000520 đơn vị, tức khả năng sinh lời của công ty bị sụt giảm.
Tương tự trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi Kỳ tồn kho tăng 1 đơn vị, ROA giảm 0.000829 đơn vị tức là tức khả năng sinh lời của công ty bị sụt giảm.
Bảng 4.8 Tổng hợp các mô hình theo biến phụ thuộc ROS
POOL-OLS | FIX | RANDOM | |
CONS | -1.694543 (0.0036) | -0.195628 (0.9362) | -1.707859 (0.0022) |
ICP | 0.000130 (0.5878) | -0.001791 (0.0015) | 1.68E-05 (0.9405) |
RCP | 0.000133 (0.8086) | 0.003432 (0.0000) | 0.000465 (0.3482) |
PDP | -0.001286 (0.2804) | -0.000329 (0.8373) | -0.001194 (0.2557) |
LDA | -0.766556 (0.0557) | 0.323639 (0.7100) | -0.790182 (0.0366) |
SDA | -0.343998 (0.0723) | -0.666225 (0.2983) | -0.357634 (0.0500) |
SIZE | 0.092996 (0.0007) | 0.028273 (0.8055) | 0.093699 (0.0004) |
CR | 0.000476 (0.9508) | -0.007097 (0.4464) | -0.000405 (0.9522) |
R2 | 18.59% | 63.36% | 16.5% |
R2 hiệu chỉnh | 11.65% | 38.47% | 9.37% |
90 | 90 | 90 | |
Nguồn: Dữ liệu từ năm 2013-2015 chạy bằng Eviews 8.1 |
Số quan sát
Redundant fixed efffect test ros:
Equation: Untitled | |||
Test cross-section fixed effects | |||
Effects Test | Statistic | d.f. | Prob. |
Cross-section F | 2.232823 | (29,53) | 0.0055 |
Cross-section Chi-square | 71.845889 | 29 | 0.0000 |
Thông qua kiếm định trên thấy giá trị p-value Cross-section Chi-square 0% < 5% nên bác bỏ H0
=> Mô hình fixed effect là mô hình thích hợp hơn để hồi quy đối với biến phụ thuộc ROS.
Tiếp tục thực hiện kiểm định hausman test để lựa chọn mô hình thích hợp giữa 2 phương pháp Fixed effects và Random effects:
Hausman test ros
Equation: Untitled | |||
Test cross-section random effects | |||
Test Summary | Chi-Sq. Statistic | Chi-Sq. d.f. | Prob. |
Cross-section random | 31.235863 | 7 | 0.0001 |
Tiếp tục thực hiện Hausman Test để so sánh Fixed Effect Model và Radom Effect Model tác giả thấy p-value 0.01% < 5% nên bác bỏ H0 do đó Fixed Effect Model lại phù hợp hơn.
Thêm một yếu tố nữa chứng minh Fixed Effect Model phù hợp hơn là R2 và R2 hiệu chỉnh của phương pháp hồi qui Fixed Effect Model lớn hơn hai phương pháp hồi qui còn lại.
Từ bảng 4.7 tác giả thấy xét về phương diện mối tương quan của các yếu tố khả năng sinh lời của các công ty tiêu dùng Việt Nam, phương pháp REM khá tương đồng với phương pháp Pooled Regression. Hai mô hình này cho kết quả khá tương đương nhau khi cùng có biến SIZE (p-value <0.05) có ý nghĩa tác động đến ROS, bên cạnh đó với mô hình REM còn có thêm biến SDA cũng có ý nghĩa tác động tới ROS. Hệ số beta chuẩn hóa lần lượt là 0.092996, 0.093699> 0 do đó biến SIZE và có tác động cùng chiều với khả năng sinh lợi đo bằng ROS.
Mô hình ROS phù hợp nhất được rút ra từ bảng 4.8 theo phương pháp Fixed effect.
Thông qua mô hình và bảng 4.8
R2= 63% cho biết các biến (nhân tố) độc lập giải thích được 63 % biến thiên của biến (nhân tố) phụ thuộc.
Kết quả các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy cho thấy giá trị p-value của 2 biến độc lập là “Kỳ phải thu” (RCP); “Kỳ tồn kho” (ICP); đều nhỏ hơn 0,05. Do đó có thể nói rằng 2 biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê hay nói cách khác đều có ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi được đo lường bằng ROS của công ty. Trong khi đó 5 biến còn lại là “Kỳ phải trả”(PDP) “Nợ dài hạn/ TTS” (LDA) “Nợ ngắn hạn/ TTS” (SDA) “Quy mô công ty” (SIZE) và “Khả năng thanh toán hiện hành” CR lại có p-value > 0,05, điều đó cho thấy về mặt thống kê, các biến này không có ý nghĩa lớn trong mô hình.
Hệ số beta chuẩn hóa của biến ICP là -0.001791< 0 do đó ICP có tác động nghịch chiều với khả năng sinh lợi đo bằng ROS.
Hệ số beta chuẩn hóa của biến RCP là 0.003432 > 0 do đó ICP có tác động thuận chiều với khả năng sinh lợi đo bằng ROS.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi Kỳ phải thu tăng 1 đơn vị, thì ROS tăng 0.003432 đơn vị, tức khả năng sinh lời của công ty bị sụt giảm.
Tương tự trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi kỳ tồn kho tăng 1 đơn vị, Thì ROS giảm 0.001791 tức là tức khả năng sinh lời của công ty bị sụt giảm.
Bảng 4.9 Tổng hợp các mô hình theo biến phụ thuộc GOP
POOL-OLS | FIX | RANDOM | |
CONS | -2.24E+10 (0.0000) | -6.27E+09 (0.3265) | -1.43E+10 (0.0019) |
ICP | 709679.8 (0.6432) | 250941.5 (0.8572) | 370292.9. (0.7628) |
RCP | -621083.1 (0.8599) | -412329.6 (0.8391) | -1087377 (0.5712) |
PDP | -3843439. (0.6132) | 1255709. (0.7636) | -756040.7 (0.8417) |
LDA | -4.04E+09 (0.1140) | 2.77E+09 (0.2243) | 9.32E+08 (0.6458) |
SDA | -3.45E+09 (0.0054) | 8.37E+08 (0.6141) | -1.10E+09 (0.3912) |
SIZE | -14614862 (0.0000) | 3.16E+08 (0.2926) | 7.49E+08 (0.0005) |
CR | 1.20E+09 (0.7672) | 7523158 (0.7559) | -8043719. (0.7184) |
R2 | 0.472191 | 0.960687 | 0.182213 |
R2 hiệu chỉnh | 0.427134 | 0.933984 | 0.112402 |
Số quan sát | 90 | 90 | 90 |
Nguồn: Dữ liệu từ năm 2013-2015 chạy bằng Eviews 8.1 | |||
Equation: Untitled | |||
Test cross-section fixed effects | |||
Effects Test | Statistic | d.f. | Prob. |
Cross-section F | 22.709420 | (29,53) | 0.0000 |
Cross-section Chi-square | 233.74677 0 | 29 | 0.0783 |
Thông qua kiếm định trên thấy giá trị p-value Cross-section Chi-square 8% > 5% nên chấp nhận H0 => Mô hình Pool-OLS là mô hình thích hợp hơn để hồi quy đối với biến phụ thuộc GOP.
Tiếp tục thực hiện kiểm định hausman test:
Equation: Untitled | |||
Test cross-section random effects | |||
Test Summary | Chi-Sq. Statistic | Chi-Sq. d.f. | Prob. |
Cross-section random | 8.275463 | 7 | 0.3089 |
Tiếp tục thực hiện Hausman Test để so sánh Fixed Effect Model và Radom Effect Model tác giả thấy p-value 30% > 5% nên bác bỏ H0 do đó Radom Effect Model lại phù hợp hơn.
Từ bảng 4.8 tác giả thấy xét về phương diện mối tương quan của các yếu tố khả năng sinh lời của các công ty tiêu dùng Việt Nam, phương pháp REM khá tương đồng với phương pháp Pooled Regression. Hai mô hình này cho kết quả giống nhau khi cùng có biến SIZE (p-value <0.05) có ý nghĩa tác động đến GOP, bên cạnh đó với mô hình OLS còn có thêm biến SDA cũng có ý nghĩa tác động tới GOP. Hệ số beta chuẩn hóa lần lượt là -3.45E+09, -14614862 < 0 do đó biến SIZE và có tác động nghịch chiều với khả năng sinh lợi đo bằng GOP. Tuy nhiên trong mô hình REM biên SIZE lại có tác động cùng chiều với GOP
Mô hình GOP phù hợp nhất được rút ra từ bảng 4.9 theo phương pháp Fixed effect: Thông qua mô hình và bảng 4.9
R2= 47% cho biết các biến (nhân tố) độc lập giải thích được 47 % biến thiên của biến (nhân tố) phụ thuộc.
Kết quả các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy cho thấy giá trị p-value của 2 biến độc lập là “Nợ nh/ TTS” (SDA); “Quy mô công ty” (SIZE); đều nhỏ hơn 0,05. Do đó có thể nói rằng 2 biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê hay nói cách khác đều có ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi được đo lường bằng GOP của công ty. Trong khi đó 5 biến còn lại là “Kỳ phải trả”(PDP) “Nợ dài hạn/ TTS” (LDA) “Kỳ phải thu” (RCP) “Kỳ
tồn kho” (ICP) và “Khả năng thanh toán hiện hành” CR lại có p-value > 0,05, điều đó cho thấy về mặt thống kê, các biến này không có ý nghĩa lớn trong mô hình.
Hệ số beta chuẩn hóa của biến SDA là - 3.45E+09 < 0 do đó SDA có tác động nghịch chiều với khả năng sinh lợi đo bằng GOP.
Hệ số beta chuẩn hóa của biến SIZE là - 14614862 < 0 do đó SIZE có tác động thuận chiều với khả năng sinh lợi đo bằng GOP.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi SDA tăng 1 đơn vị, thì GOP giảm -
3.45E+09 đơn vị, tức khả năng sinh lời của công ty bị sụt giảm.
Tương tự trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi SIZE tăng 1 đơn vị, Thì ROS giảm - 14614862 tức là tức khả năng sinh lời của công ty bị sụt giảm.
4.4 Tổng hợp kết quả, so sánh với các nghiên cứu trước:
4.4.1. Tổng hợp kết quả:
Từ các mô hình đã chạy trên, tác giả rút ra được các kết quả về dấu và so sánh với kì vọng ban đầu, tất cả được ghi lại trong bảng dưới:
Bảng 4.10 Tổng kết tác động của các biền suy ra từ kết quả nghiên cứu
Kỳ vọng về dấu ban đầu | Kết quả nghiên cứu | |
ROA | Biến phụ thuộc | Biến phụ thuộc |
ROS | Biến phụ thuộc | Biến phụ thuộc |
GOP | Biến phụ thuộc | Biến phụ thuộc |
RCP | + | +/- |
ICP | - | - |
PDP | - | Không có ý nghĩa |
CR | + | Không có ý nghĩa |
SDA | - | - |
LDA | - | - |
SIZE | + | + |
Nguồn: Tác giả tự thống kê