Luận văn Thạc sĩ Kế toán: Tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam

9,987
543
102
37
Bng 4.3: Thng kê mô t các biến
STT
TÊN BIẾN
Ý NGHĨA
SỐ
QUAN
SÁT
GIÁ TRỊ
NHỎ
NHẤT
GIÁ TRỊ
LỚN
NHẤT
GIÁ TRỊ
TRUNG
BÌNH
ĐỘ LỆCH
CHUẨN
1
ROA
Tỷ suất sinh lời trên
TS
231
(0.49)
0.49
0.04
0.11
2
ROE
Tỷ suất sinh lời trên
VCSH
231
(2.56)
1.34
0.06
0.32
3
TOBINQ
Giá tr doanh nghiệp
231
0.46
2.47
0.96
0.30
4
ACP
Kỳ thu tiền bình quân
231
3.86
327.37
65.52
44.78
5
ICP
Kỳ luân chuyển hàng
tồn kho
231
2.94
453.41
94.10
62.14
6
APP
Kỳ thanh toán bình
quân
231
4.12
357.07
76.67
48.94
7
CCC
Chu kỳ chuyển đổi
tiền mặt
231
(67.24)
407.93
88.02
68.43
8
DR
Tỷ số nợ
231
0.07
1.14
0.57
0.20
9
FITA
Tỷ lệ TSCĐ
231
0
0.86
0.39
0.24
10
CR
Tỷ lệ thanh toán hiện
hành
231
0.25
6.87
1.50
1.04
11
SIZE
Quy mô doanh nghiệp
231
9.65
16.40
12.55
1.44
12
STATE
Tỷ lệ VSH nhà nước
231
0
0.77
0.29
0.25
13
SG
Tỷ lệ tăng trưởng DT
231
(0.67)
2.19
0.10
0.31
(Nguồn: Dữ liệu thu thập trên HOSE, HNX, cophieu68, kết quả được xuất từ Stata 12)
- Trong bng 4.3 ta thy, t sut sinh li trên tài sn ch đạt 4%, ROE đạt 6%, rt
thp so vi ngành khác. Theo nghiên cu ca Nguyn Ngc Hân (2012) thì
ROA ca ngành thy sản đạt 15%. Điều này, phù hp với đặc điểm ca ngành
vt liu xây dng là ngành nhy cm vi nn kinh tế vĩ mô, nên trong giai đoạn
khó khăn của nn kinh tế, ROA, ROE thấp là điều bình thưng.
- Ch s Tobin’s Q dao động t khong 0.46 đến 2.47, giá tr trung bình 0.96.
Trong khi đó giá trị trung bình ca các doanh nghip trên TTCK Vit Nam
1.44 (Nguyn Th Vit Thy, 2012). Kết qu này cho thy giá tr th trường ca
37 Bảng 4.3: Thống kê mô tả các biến STT TÊN BIẾN Ý NGHĨA SỐ QUAN SÁT GIÁ TRỊ NHỎ NHẤT GIÁ TRỊ LỚN NHẤT GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH ĐỘ LỆCH CHUẨN 1 ROA Tỷ suất sinh lời trên TS 231 (0.49) 0.49 0.04 0.11 2 ROE Tỷ suất sinh lời trên VCSH 231 (2.56) 1.34 0.06 0.32 3 TOBINQ Giá trị doanh nghiệp 231 0.46 2.47 0.96 0.30 4 ACP Kỳ thu tiền bình quân 231 3.86 327.37 65.52 44.78 5 ICP Kỳ luân chuyển hàng tồn kho 231 2.94 453.41 94.10 62.14 6 APP Kỳ thanh toán bình quân 231 4.12 357.07 76.67 48.94 7 CCC Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt 231 (67.24) 407.93 88.02 68.43 8 DR Tỷ số nợ 231 0.07 1.14 0.57 0.20 9 FITA Tỷ lệ TSCĐ 231 0 0.86 0.39 0.24 10 CR Tỷ lệ thanh toán hiện hành 231 0.25 6.87 1.50 1.04 11 SIZE Quy mô doanh nghiệp 231 9.65 16.40 12.55 1.44 12 STATE Tỷ lệ VSH nhà nước 231 0 0.77 0.29 0.25 13 SG Tỷ lệ tăng trưởng DT 231 (0.67) 2.19 0.10 0.31 (Nguồn: Dữ liệu thu thập trên HOSE, HNX, cophieu68, kết quả được xuất từ Stata 12) - Trong bảng 4.3 ta thấy, tỷ suất sinh lời trên tài sản chỉ đạt 4%, ROE đạt 6%, rất thấp so với ngành khác. Theo nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Hân (2012) thì ROA của ngành thủy sản đạt 15%. Điều này, phù hợp với đặc điểm của ngành vật liệu xây dựng là ngành nhạy cảm với nền kinh tế vĩ mô, nên trong giai đoạn khó khăn của nền kinh tế, ROA, ROE thấp là điều bình thường. - Chỉ số Tobin’s Q dao động từ khoảng 0.46 đến 2.47, giá trị trung bình là 0.96. Trong khi đó giá trị trung bình của các doanh nghiệp trên TTCK Việt Nam là 1.44 (Nguyễn Thị Việt Thủy, 2012). Kết quả này cho thấy giá trị thị trường của
38
c phiếu ca ngành nh hơn giá tr s sách.
- K thu tin bình quân giá tr trung bình 65.52 ngày với độ lch chun 44.78
ngày. K luân chuyn hàng tn kho trung bình là 94.1 ngày với độ lch chun
62.14 ngày. Ngành thy sn k thu tin bình quân 60 ngày, k luân chuyn
hàng tn kho trung bình là 114 ngày. K thu tin bình quân và k luân chuyn
hàng tn kho trung bình ca các công ty trên th trường chng khoán Vit Nam
lần lượt 70 98 ngày. Kết qu này cho thy phù hp vi tình hình chung
ca các công ty trên th trường Vit Nam và phù hp với đặc thù các ngành sn
xut phải thường xuyên duy trì mc tn kho tương đối cao để đáp ng nhu cu
th trường trong nhng lúc khan hiếm ngun cung nguyên liu không n
định.
- K thanh toán bình quân dao động t 4.12 ngày đến 357.07 ngày, trung bình
76.67 ngày. Daniel Mogaka Makori và Ambrose Jagongo (2013) tìm thy trong
ngành xây dng ca Kenya là 96.5 ngày. Annie Waithaka (2010) tìm thy trong
ngành nông nghip Kenya là 120.75 ngày. S khác biệt này là do đặc điểm mi
ngành khác nhau và tình hình kinh tế ca mỗi nước khác nhau.
- Chu kchuyển đổi tiền mặt trung bình 88.02 ngày. Kết quả này phù hợp
với đặc điểm của ngành phải duy trì mức tồn kho cao để đảm sản xuất liên
tục, vì chi phí cho việc ngừng sản xuất là rất tốn kém.
- Tsố nợ giá trtrung bình là 0.57 (57%), nghĩa là trong cấu trúc vốn của
công ty có 57% vốn vay và 43% vốn chủ sở hữu. Tỷ số nợ này là khá phù hợp,
vì theo Gibson, C.H. (2013) mức thông thường là 60/40.
- Tỷ lệ TSCĐ trung bình là 0.39 với độ lệch chuẩn 0.24. Tỷ lệ này khá cao so với
ngành thủy sản là 0.03 và phù hợp với đặc điểm ngànhchi phí cđịnh cao.
Giá trị nhỏ nhất là 0, là do công ty cphần đầu tư tổng hợp Hà Nội có TSCĐ đã
trích hết khấu hao.
- Tỷ lệ thanh toán hiện hành từ 0.25 đến 6.87, giá trị trung bình 1.5. Kết quả này
cho thấy các công ty VLXD có khả năng thanh toán hết các khoản n.
- Quy mô doanh nghiệp trung bình 12.55, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu trung bình
0.1 tương đồng với nước đang phát triển Kenya lần lượt 15.22 và 0.13 (Daniel
Mogaka Makori và Ambrose Jagongo, 2013).
38 cổ phiếu của ngành nhỏ hơn giá trị sổ sách. - Kỳ thu tiền bình quân có giá trị trung bình 65.52 ngày với độ lệch chuẩn 44.78 ngày. Kỳ luân chuyển hàng tồn kho trung bình là 94.1 ngày với độ lệch chuẩn 62.14 ngày. Ngành thủy sản có kỳ thu tiền bình quân 60 ngày, kỳ luân chuyển hàng tồn kho trung bình là 114 ngày. Kỳ thu tiền bình quân và kỳ luân chuyển hàng tồn kho trung bình của các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam lần lượt là 70 và 98 ngày. Kết quả này cho thấy phù hợp với tình hình chung của các công ty trên thị trường Việt Nam và phù hợp với đặc thù các ngành sản xuất phải thường xuyên duy trì mức tồn kho tương đối cao để đáp ứng nhu cầu thị trường trong những lúc khan hiếm và nguồn cung nguyên liệu không ổn định. - Kỳ thanh toán bình quân dao động từ 4.12 ngày đến 357.07 ngày, trung bình là 76.67 ngày. Daniel Mogaka Makori và Ambrose Jagongo (2013) tìm thấy trong ngành xây dựng của Kenya là 96.5 ngày. Annie Waithaka (2010) tìm thấy trong ngành nông nghiệp Kenya là 120.75 ngày. Sự khác biệt này là do đặc điểm mỗi ngành khác nhau và tình hình kinh tế của mỗi nước khác nhau. - Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt trung bình là 88.02 ngày. Kết quả này là phù hợp với đặc điểm của ngành là phải duy trì mức tồn kho cao để đảm sản xuất liên tục, vì chi phí cho việc ngừng sản xuất là rất tốn kém. - Tỷ số nợ có giá trị trung bình là 0.57 (57%), nghĩa là trong cấu trúc vốn của công ty có 57% vốn vay và 43% vốn chủ sở hữu. Tỷ số nợ này là khá phù hợp, vì theo Gibson, C.H. (2013) mức thông thường là 60/40. - Tỷ lệ TSCĐ trung bình là 0.39 với độ lệch chuẩn 0.24. Tỷ lệ này khá cao so với ngành thủy sản là 0.03 và phù hợp với đặc điểm ngành có chi phí cố định cao. Giá trị nhỏ nhất là 0, là do công ty cổ phần đầu tư tổng hợp Hà Nội có TSCĐ đã trích hết khấu hao. - Tỷ lệ thanh toán hiện hành từ 0.25 đến 6.87, giá trị trung bình 1.5. Kết quả này cho thấy các công ty VLXD có khả năng thanh toán hết các khoản nợ. - Quy mô doanh nghiệp trung bình 12.55, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu trung bình 0.1 tương đồng với nước đang phát triển Kenya lần lượt 15.22 và 0.13 (Daniel Mogaka Makori và Ambrose Jagongo, 2013).
39
- Ngoài ra, bảng thống kê mô tcũng cho thấy tỷ lệ vốn sở hữu nhà nước 0.29,
nghĩa là vốn của nhà nước chiếm trung bình 29% trong tổng vốn kinh doanh
của công ty.
4.4. Phân tích tương quan Pearson giữa các biến
H s tương quan gii thích mi quan h gia hai biến. Nó cho thy s thay
đổi của biến này là do sthay đổi của biến khác (Kohler, 1994). Hsố tương quan
giá trtừ -1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệ số càng gần 1 thể hiện mối tương quan
càng cao. Giá trâm thể hiện mối tương quan ngược chiều (Nguyễn Trọng Hoài
ctg, 2009). Bng 4.2 cho thy ma trn phân tích h s tương quan Pearson. Phân
tích này giúp xác định các mi quan h tn ti gia các biến độc lp hoc gii thích.
39 - Ngoài ra, bảng thống kê mô tả cũng cho thấy tỷ lệ vốn sở hữu nhà nước 0.29, nghĩa là vốn của nhà nước chiếm trung bình 29% trong tổng vốn kinh doanh của công ty. 4.4. Phân tích tương quan Pearson giữa các biến Hệ số tương quan giải thích mối quan hệ giữa hai biến. Nó cho thấy sự thay đổi của biến này là do sự thay đổi của biến khác (Kohler, 1994). Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệ số càng gần 1 thể hiện mối tương quan càng cao. Giá trị âm thể hiện mối tương quan ngược chiều (Nguyễn Trọng Hoài và ctg, 2009). Bảng 4.2 cho thấy ma trận phân tích hệ số tương quan Pearson. Phân tích này giúp xác định các mối quan hệ tồn tại giữa các biến độc lập hoặc giải thích.
40
Bng 4.4: H s tương quan Pearson
BIẾN
ACP
ICP
APP
CCC
DR
FITA
CR
SIZE
STAT
E
SG
ACP
1
ICP
0.07
1
0.31
APP
0.37
0.42
1
0.00
0.00
CCC
0.41
0.67
-0.10
1
0.00
0.00
0.12
DR
0.13
0.14
0.36
0.00
1
0.05
0.04
0.00
0.98
FITA
-0.31
-0.04
-0.08
-0.13
0.38
1
0.00
0.53
0.23
0.05
0.00
CR
-0.08
0.00
-0.23
0.08
-0.76
-0.47
1
0.25
1.00
0.00
0.24
0.00
0.00
SIZE
-0.11
0.12
0.11
-0.02
0.50
0.50
-0.41
1
0.11
0.06
0.09
0.78
0.00
0.00
0.00
STAT
E
-0.32
-0.21
-0.19
-0.25
0.05
0.22
0.04
0.12
1
0.00
0.00
0.00
0.00
0.44
0.00
0.60
0.06
SG
-0.11
-0.01
0.02
-0.07
0.02
0.05
-0.01
0.21
-0.04
1
0.11
0.91
0.81
0.30
0.76
0.45
0.86
0.00
0.51
Ghi chú: Những dòng in nghiêng là giá trị P-value
(Nguồn: Dữ liệu thu thậptrênHOSE, HNX, cophieu68,kết quđượcxuất từ Stata 12)
Bảng 4.4 cho thấy biến ACP tương quan ơng với biến ICP, điều này
nghĩa là một sự gia tăng số ngày khoản phải thu sẽ làm tăng sngày tồn kho, nhưng
mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê mức 10%, vì p-value là 0.31. Tương
quan dương giữa biến ACP với APP và CCC cho thấy một sự gia tăng số ngày
khoản phải thu sẽ m tăng số ngày khoản phải trả, chu kchuyển đổi tiền mặt
ngược lại, mối tương quan này nghĩa thống kê mức ý nghĩa 1%. Biến ACP
tương quan dương với biến DR mức ý nghĩa 5%. Ngoài ra, biến ACP mối
tương quan âm với các biến FITA, CR, SIZE, STATE, SG, nhưng chỉ mối tương
40 Bảng 4.4: Hệ số tương quan Pearson BIẾN ACP ICP APP CCC DR FITA CR SIZE STAT E SG ACP 1 ICP 0.07 1 0.31 APP 0.37 0.42 1 0.00 0.00 CCC 0.41 0.67 -0.10 1 0.00 0.00 0.12 DR 0.13 0.14 0.36 0.00 1 0.05 0.04 0.00 0.98 FITA -0.31 -0.04 -0.08 -0.13 0.38 1 0.00 0.53 0.23 0.05 0.00 CR -0.08 0.00 -0.23 0.08 -0.76 -0.47 1 0.25 1.00 0.00 0.24 0.00 0.00 SIZE -0.11 0.12 0.11 -0.02 0.50 0.50 -0.41 1 0.11 0.06 0.09 0.78 0.00 0.00 0.00 STAT E -0.32 -0.21 -0.19 -0.25 0.05 0.22 0.04 0.12 1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.44 0.00 0.60 0.06 SG -0.11 -0.01 0.02 -0.07 0.02 0.05 -0.01 0.21 -0.04 1 0.11 0.91 0.81 0.30 0.76 0.45 0.86 0.00 0.51 Ghi chú: Những dòng in nghiêng là giá trị P-value (Nguồn: Dữ liệu thu thậptrênHOSE, HNX, cophieu68,kết quả đượcxuất từ Stata 12) Bảng 4.4 cho thấy biến ACP tương quan dương với biến ICP, điều này có nghĩa là một sự gia tăng số ngày khoản phải thu sẽ làm tăng số ngày tồn kho, nhưng mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, vì p-value là 0.31. Tương quan dương giữa biến ACP với APP và CCC cho thấy một sự gia tăng số ngày khoản phải thu sẽ làm tăng số ngày khoản phải trả, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và ngược lại, mối tương quan này có nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Biến ACP tương quan dương với biến DR ở mức ý nghĩa 5%. Ngoài ra, biến ACP có mối tương quan âm với các biến FITA, CR, SIZE, STATE, SG, nhưng chỉ mối tương
41
quan giữa ACP với FITA và STATE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Biến ICP tương quan dương với biến APP và CCC, hệ số tương quan tương
ứng là 0.42 0.67 và mối tương quan này ý nghĩa thống kê mức 1%. Biến
ICP cũng tương quan dương với các biến DR, CR, SIZE và tương quan âm với
các biến FITA, STATE, SG, nhưng chỉ ý nghĩa thống kê mức 1% với biến
STATE, 5% với biến DR ,10% với biến SIZE.
Biến APP tương quan âm với biến CCC, điều này nghĩa là một sự gia
tăng của kỳ thanh toán bình quân slàm giảm chu kỳ chuyển đổi tiền mặt. Nhưng
mối tương quan này không ý nghĩa thống kê mức 10%. Ngoài ra, biến APP
tương quan dương với các biến DR, SIZE, SG và tương quan âm với các biến FITA,
CR, STATE và chcó ý nghĩa thống kê với các biến DR, CR, STATE ở mức 1% và
biến SIZE ở mức 10%.
Biến CCC tương quan dương với các biến DR, CR, điều này cho thấy một sự
gia tăng chu kchuyển đổi tiền mặt sẽ làm tăng tsố nợ và khnăng thanh toán
hiện hành của công ty. Biến CCC tương quan âm với các biến FITA, SIZE, STATE,
SG, hệ số tương quan tương ứng là 0.13; 0.02; 0.25 và 0.07 và p-value tương ứng là
0.05; 0.78; 0.00 và 0.30
Ngoài ra, bảng 4.4 còn cho thấy biến DR có tương quan âm với biến CR và
tương quan dương với các biến FITA, SIZE, STATE, SG. Biến FITA tương quan
âm với biến CR tương quan dương với các biến SIZE, STATE, SG. Biến CR
tương quan âm với biến SIZE, SG và tương quan dương với các biến STATE. Biến
SIZE tương quan dương với các biến STATE, SG. Biến STATE tương quan âm với
các biến SG.
Về tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến
độc lập thấp, nên khó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ngoại trừ mối tương
quan giữa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) với kỳ luân chuyển hàng tồn kho
(ICP) là tương đối cao, tương ứng là 0.67. Tuy nhiên để xem có hiện tượng đa cộng
tuyến giữa các biến độc lập hay không thì cần phải kiểm định. Vấn đề này sẽ được
kiểm định trong phần tiếp theo.
41 quan giữa ACP với FITA và STATE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Biến ICP tương quan dương với biến APP và CCC, hệ số tương quan tương ứng là 0.42 và 0.67 và mối tương quan này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến ICP cũng có tương quan dương với các biến DR, CR, SIZE và tương quan âm với các biến FITA, STATE, SG, nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% với biến STATE, 5% với biến DR ,10% với biến SIZE. Biến APP có tương quan âm với biến CCC, điều này có nghĩa là một sự gia tăng của kỳ thanh toán bình quân sẽ làm giảm chu kỳ chuyển đổi tiền mặt. Nhưng mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Ngoài ra, biến APP có tương quan dương với các biến DR, SIZE, SG và tương quan âm với các biến FITA, CR, STATE và chỉ có ý nghĩa thống kê với các biến DR, CR, STATE ở mức 1% và biến SIZE ở mức 10%. Biến CCC tương quan dương với các biến DR, CR, điều này cho thấy một sự gia tăng chu kỳ chuyển đổi tiền mặt sẽ làm tăng tỷ số nợ và khả năng thanh toán hiện hành của công ty. Biến CCC tương quan âm với các biến FITA, SIZE, STATE, SG, hệ số tương quan tương ứng là 0.13; 0.02; 0.25 và 0.07 và p-value tương ứng là 0.05; 0.78; 0.00 và 0.30 Ngoài ra, bảng 4.4 còn cho thấy biến DR có tương quan âm với biến CR và tương quan dương với các biến FITA, SIZE, STATE, SG. Biến FITA tương quan âm với biến CR và tương quan dương với các biến SIZE, STATE, SG. Biến CR tương quan âm với biến SIZE, SG và tương quan dương với các biến STATE. Biến SIZE tương quan dương với các biến STATE, SG. Biến STATE tương quan âm với các biến SG. Về tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập thấp, nên khó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ngoại trừ mối tương quan giữa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) với kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ICP) là tương đối cao, tương ứng là 0.67. Tuy nhiên để xem có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không thì cần phải kiểm định. Vấn đề này sẽ được kiểm định trong phần tiếp theo.
42
4.5. Kiểm định đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong dữ liệu, ta s
dụng h s phóng đại phương sai (VIF-Variance Inflation Factor).
Bảng 4.5: Hệ số phóng đại phương sai
BIẾN
VIF
1/VIF
BIẾN
VIF
1/VIF
DR
3.03
0.329906
CR
2.77
0.361434
CR
2.82
0.354978
DR
2.74
0.365348
FITA
1.79
0.557928
SIZE
1.67
0.597082
SIZE
1.69
0.590125
FITA
1.61
0.619666
APP
1.59
0.627368
STATE
1.18
0.84914
ACP
1.43
0.701063
CCC
1.11
0.903863
ICP
1.33
0.749422
SG
1.08
0.929484
STATE
1.25
0.796939
SG
1.09
0.919701
Mean VIF
1.78
Mean
VIF
1.74
(Nguồn: Dữ liệu thu thập trênHOSE, HNX, cophieu68, kết quđược xuất từ Stata 12)
Ta thấy giá tr VIF của tất c các h s trong c phương trình hi quy
dao động trong khong t 1.08 đến 3.03. Theo quy tắc nhận biết đa cộng tuyến
nhanh (rule of thumb), nếu VIF >10 thì hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến
độc lập (Gujarati, 2004). Như vy, ta th kết luận không hiện tượng đa cộng
tuyến xy ra giữa các biến trong các mô hình hồi quy
.
4.6. Kết quả hồi quy và lựa chọn mô hình
4.6.1. Kết quả hồi quy
Hồi quy lần lượt các biến phụ thuộc ROA, ROE, TOBINQ theo hình pooled
OLS, fixed effects và random efects. Kết quả hồi quy được thể hiện ở các bảng sau:
42 4.5. Kiểm định đa cộng tuyến Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong dữ liệu, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF-Variance Inflation Factor). Bảng 4.5: Hệ số phóng đại phương sai BIẾN VIF 1/VIF BIẾN VIF 1/VIF DR 3.03 0.329906 CR 2.77 0.361434 CR 2.82 0.354978 DR 2.74 0.365348 FITA 1.79 0.557928 SIZE 1.67 0.597082 SIZE 1.69 0.590125 FITA 1.61 0.619666 APP 1.59 0.627368 STATE 1.18 0.84914 ACP 1.43 0.701063 CCC 1.11 0.903863 ICP 1.33 0.749422 SG 1.08 0.929484 STATE 1.25 0.796939 SG 1.09 0.919701 Mean VIF 1.78 Mean VIF 1.74 (Nguồn: Dữ liệu thu thập trênHOSE, HNX, cophieu68, kết quả được xuất từ Stata 12) Ta thấy giá trị VIF của tất cả các hệ số trong các phương trình hồi quy dao động trong khoảng từ 1.08 đến 3.03. Theo quy tắc nhận biết đa cộng tuyến nhanh (rule of thumb), nếu VIF >10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (Gujarati, 2004). Như vậy, ta có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến trong các mô hình hồi quy . 4.6. Kết quả hồi quy và lựa chọn mô hình 4.6.1. Kết quả hồi quy Hồi quy lần lượt các biến phụ thuộc ROA, ROE, TOBINQ theo mô hình pooled OLS, fixed effects và random efects. Kết quả hồi quy được thể hiện ở các bảng sau:
43
Bng 4.6: Kết qu hi quy theo biến ROA
TÊN BIẾN
OLS
REM
FEM
PT1
PT2
PT1
PT2
PT1
PT2
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
ACP
-0.0009
0.0000
-0.0007
0.0000
-0.0003
0.1570
ICP
-0.0002
0.0200
-0.0003
0.0200
-0.0003
0.0150
APP
0.0005
0.0000
0.0004
0.0140
0.0003
0.1840
CCC
-0.0004
0.0000
-0.0003
0.0000
-0.0003
0.0030
DR
-0.2207
0.0000
-0.2139
0.0000
-0.2442
0.0000
-0.2495
0.0000
-0.2961
0.0010
-0.2994
0.0000
FITA
-0.0668
0.0260
-0.0345
0.2410
-0.0784
0.0410
-0.0611
0.1160
-0.1005
0.1150
-0.1006
0.1070
CR
0.0100
0.2540
0.0144
0.1120
0.0117
0.2390
0.0159
0.1130
0.0205
0.1100
0.0214
0.0840
SIZE
0.0066
0.1790
0.0073
0.1500
0.0105
0.1320
0.0127
0.0890
0.0192
0.4120
0.0195
0.3890
STATE
-0.0024
0.9220
0.0079
0.7460
0.0099
0.7700
0.0185
0.6050
0.0971
0.3830
0.0978
0.3760
SG
0.1027
0.0000
0.1107
0.0000
0.0942
0.0000
0.0944
0.0000
0.0816
0.0000
0.0820
0.0000
_cons
0.1305
0.0330
0.0854
0.1690
0.0912
0.2870
0.0415
0.6420
-0.0241
0.9330
-0.0313
F( 9, 221)
21.2000
22.3000
10.8400
14.2100
Prob > F
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
R-squared
0.4634
0.4117
0.4521
0.4026
0.3697
0.3617
Wald chi2(9)
148.3800
136.0600
Prob > chi2
0.0000
0.0000
(Nguồn: Dữ liệu thu thập trên HOSE, HNX, cophieu68, kết quả được xuất từ Stata 12)
43 Bảng 4.6: Kết quả hồi quy theo biến ROA TÊN BIẾN OLS REM FEM PT1 PT2 PT1 PT2 PT1 PT2 HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P ACP -0.0009 0.0000 -0.0007 0.0000 -0.0003 0.1570 ICP -0.0002 0.0200 -0.0003 0.0200 -0.0003 0.0150 APP 0.0005 0.0000 0.0004 0.0140 0.0003 0.1840 CCC -0.0004 0.0000 -0.0003 0.0000 -0.0003 0.0030 DR -0.2207 0.0000 -0.2139 0.0000 -0.2442 0.0000 -0.2495 0.0000 -0.2961 0.0010 -0.2994 0.0000 FITA -0.0668 0.0260 -0.0345 0.2410 -0.0784 0.0410 -0.0611 0.1160 -0.1005 0.1150 -0.1006 0.1070 CR 0.0100 0.2540 0.0144 0.1120 0.0117 0.2390 0.0159 0.1130 0.0205 0.1100 0.0214 0.0840 SIZE 0.0066 0.1790 0.0073 0.1500 0.0105 0.1320 0.0127 0.0890 0.0192 0.4120 0.0195 0.3890 STATE -0.0024 0.9220 0.0079 0.7460 0.0099 0.7700 0.0185 0.6050 0.0971 0.3830 0.0978 0.3760 SG 0.1027 0.0000 0.1107 0.0000 0.0942 0.0000 0.0944 0.0000 0.0816 0.0000 0.0820 0.0000 _cons 0.1305 0.0330 0.0854 0.1690 0.0912 0.2870 0.0415 0.6420 -0.0241 0.9330 -0.0313 F( 9, 221) 21.2000 22.3000 10.8400 14.2100 Prob > F 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R-squared 0.4634 0.4117 0.4521 0.4026 0.3697 0.3617 Wald chi2(9) 148.3800 136.0600 Prob > chi2 0.0000 0.0000 (Nguồn: Dữ liệu thu thập trên HOSE, HNX, cophieu68, kết quả được xuất từ Stata 12)
44
Bảng 4.6 cho thy cả 3 hình hồi quy đều cho kết quả đồng nhất v dấu, ch
khác nhau vmức ý nghĩa, ngoại trừ biến tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước. Biến ACP
APP không ý nghĩa thống kê phương trình 2(PT2) của hình FEM.
Biến FITA không ý nghĩa thống kê phương trình 2 của hình OLS
REM và ở cả hai phương trình 1 và 2 của mô hình FEM. Biến CR chỉ có ý nghĩa
thống kê mức 10% PT2 của mô hình FEM. Biến SIZE đạt mức ý nghĩa 10%
PT2 của hình REM. Biến STATE hoàn toàn không ý nghĩa thống kê cả
hai phương trình hồi quy theo 3 mô hình OLS, REM và FEM.
44 Bảng 4.6 cho thấy cả 3 mô hình hồi quy đều cho kết quả đồng nhất về dấu, chỉ khác nhau về mức ý nghĩa, ngoại trừ biến tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước. Biến ACP và APP không có ý nghĩa thống kê ở phương trình 2(PT2) của mô hình FEM. Biến FITA không có ý nghĩa thống kê ở phương trình 2 của mô hình OLS và REM và ở cả hai phương trình 1 và 2 của mô hình FEM. Biến CR chỉ có ý nghĩa thống kê mức 10% ở PT2 của mô hình FEM. Biến SIZE đạt mức ý nghĩa 10% ở PT2 của mô hình REM. Biến STATE hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê ở cả hai phương trình hồi quy theo 3 mô hình OLS, REM và FEM.
45
Bng 4.7: Kết qu hi quy theo biến ROE
TÊN BIẾN
OLS
REM
FEM
PT3
PT4
PT3
PT4
PT3
PT4
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
HỆ SỐ
P
ACP
-0.0026
0.0000
-0.0023
0.0000
-0.0012
0.1820
ICP
0.0002
0.5190
0.0002
0.6450
-0.0001
0.8110
APP
0.0011
0.0240
0.0009
0.0720
0.0004
0.5800
CCC
-0.0006
0.0320
-0.0005
0.0980
-0.0004
0.3530
DR
-0.4423
0.0050
-0.4049
0.0100
-0.4616
0.0080
-0.4521
0.0120
-0.5772
0.0630
-0.6035
0.0410
FITA
-0.1816
0.0680
-0.0740
0.4570
-0.1748
0.1350
-0.0833
0.5050
-0.0960
0.6810
-0.0720
0.7540
CR
-0.0045
0.8770
0.0163
0.5930
-0.0028
0.9310
0.0197
0.5630
0.0198
0.6730
0.0332
0.4680
SIZE
0.0136
0.4040
0.0196
0.2540
0.0173
0.3870
0.0277
0.2290
0.0197
0.8180
0.0401
0.6310
STATE
0.0973
0.2300
0.1189
0.1510
0.1051
0.2850
0.1255
0.2540
0.2409
0.5550
0.2228
0.5840
SG
0.3274
0.0000
0.3508
0.0000
0.3124
0.0000
0.3103
0.0000
0.2709
0.0000
0.2673
0.0000
_cons
0.2257
0.2660
0.0373
0.8590
0.1830
0.4590
-0.0471
0.8650
0.1116
0.9160
-0.1779
0.8610
F
11.37
9.62
4.27
5.34
Prob > F
0.0000
0.0000
0.0001
0.0000
R-squared
0.3165
0.2318
0.3152
0.2288
0.2519
0.2052
Wald chi2
82.79
57.79
Prob > chi2
0.0000
0.0000
(Nguồn: Dữ liệu thu thập trên HOSE, HNX, cophieu68, kết quả được xuất từ Stata 12)
45 Bảng 4.7: Kết quả hồi quy theo biến ROE TÊN BIẾN OLS REM FEM PT3 PT4 PT3 PT4 PT3 PT4 HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P ACP -0.0026 0.0000 -0.0023 0.0000 -0.0012 0.1820 ICP 0.0002 0.5190 0.0002 0.6450 -0.0001 0.8110 APP 0.0011 0.0240 0.0009 0.0720 0.0004 0.5800 CCC -0.0006 0.0320 -0.0005 0.0980 -0.0004 0.3530 DR -0.4423 0.0050 -0.4049 0.0100 -0.4616 0.0080 -0.4521 0.0120 -0.5772 0.0630 -0.6035 0.0410 FITA -0.1816 0.0680 -0.0740 0.4570 -0.1748 0.1350 -0.0833 0.5050 -0.0960 0.6810 -0.0720 0.7540 CR -0.0045 0.8770 0.0163 0.5930 -0.0028 0.9310 0.0197 0.5630 0.0198 0.6730 0.0332 0.4680 SIZE 0.0136 0.4040 0.0196 0.2540 0.0173 0.3870 0.0277 0.2290 0.0197 0.8180 0.0401 0.6310 STATE 0.0973 0.2300 0.1189 0.1510 0.1051 0.2850 0.1255 0.2540 0.2409 0.5550 0.2228 0.5840 SG 0.3274 0.0000 0.3508 0.0000 0.3124 0.0000 0.3103 0.0000 0.2709 0.0000 0.2673 0.0000 _cons 0.2257 0.2660 0.0373 0.8590 0.1830 0.4590 -0.0471 0.8650 0.1116 0.9160 -0.1779 0.8610 F 11.37 9.62 4.27 5.34 Prob > F 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 R-squared 0.3165 0.2318 0.3152 0.2288 0.2519 0.2052 Wald chi2 82.79 57.79 Prob > chi2 0.0000 0.0000 (Nguồn: Dữ liệu thu thập trên HOSE, HNX, cophieu68, kết quả được xuất từ Stata 12)
46
Bng 4.7 cho thy biến ACP tác động ngược chiu vi ROE và không có ý
nghĩa thống kê PT3 của mô hình FEM. Biến APP không có ý nghĩa ở PT3 của
hình FEM tác động cùng chiu với ROE. Biến ICP đều không ý
nghĩa ở cả 3 mô hình. Biến CCC có ý nghĩa thống kê mức 5% và 10% lần lượt ở
mô hình OLS, REM của phương trình 4. Biến DR tác động ngược chiều với
ROE và có ý nghĩa ở 3 mô hình. Biến SG có tác động cùng chiều với ROE và đều
có ý nghĩa cho cả 3 mô hình hồi quy. Biến FITA chỉ có ý nghĩa mức 10% cho
hình OLS của PT3. Trong 3 hình OLS, REM, FEM, các biến CR, SIZE,
STATE đều không có ý nghĩa thống kê.
46 Bảng 4.7 cho thấy biến ACP tác động ngược chiều với ROE và không có ý nghĩa thống kê ở PT3 của mô hình FEM. Biến APP không có ý nghĩa ở PT3 của mô hình FEM và có tác động cùng chiều với ROE. Biến ICP đều không có ý nghĩa ở cả 3 mô hình. Biến CCC có ý nghĩa thống kê mức 5% và 10% lần lượt ở mô hình OLS, REM của phương trình 4. Biến DR có tác động ngược chiều với ROE và có ý nghĩa ở 3 mô hình. Biến SG có tác động cùng chiều với ROE và đều có ý nghĩa cho cả 3 mô hình hồi quy. Biến FITA chỉ có ý nghĩa mức 10% cho mô hình OLS của PT3. Trong 3 mô hình OLS, REM, FEM, các biến CR, SIZE, STATE đều không có ý nghĩa thống kê.