Luận văn thạc sỹ: PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI TRONG CÁC CÔNG TY KINH DOANH CAO SU NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM

Cũng như nhiều doanh nghiệp khác, các doanh nghiệp kinh doanh cao su vẫn phải đối diện với những khó khăn đặc thù của mình. Thời tiết ảnh hưởng rất lớn đến năng suất khai thác mủ của cây cao su nhưngmấy năm gần đây thời tiết diễn biến thất thường làm cho ngành cao su gặp nhiều khó khăn. Sản lượng khai thác cao su thiên nhiên của nước ta so với các nước như Thái Lan, Indonesia, Malaysia... còn chênh lệch khá xa do đó các doanh nghiệp hiện không thể chủ động về giá. Bên cạnh đó, thị trường xuất khẩu lại phụ thuộcchủ yếu vào Trung Quốc với trên 60% tổng kim ngạch xuất khẩu của ngành. Do đó, doanh thu của ngành cao su trong nướcsẽ chịu ảnh hưởng về các chính sách vĩ mô và vi mô từ các biến động của thị trường. Nghiên cứu về tác động của CTV sẽ giúp các doanh nghiệp tìm được một hướng đi hợp lý trong việc tái CTV. Trên thế giới và Việt Nam đã có nhiều nghiên cứu về tác động của CTV tới KNSL của các doanh nghiệp, song nghiên cứu riêng về tác động của CTV tới KNSLở các công ty kinh doanh cao su niêm yết tại Việt Nam trong thời gian gần đây thì chưa có. Với các lý do nêu trên, tác giả chọn đề tài “Phân tích tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi trong các công ty kinh doanh cao su niêm yết ở Việt Nam”. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận văn là tác động của CTV đến KNSL tại các công ty kinh doanh cao su niêm yết ở Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu về nội dung: Nghiên cứu tập trung 02nội dung: + Các lý thuyết liên quan đến CTV, KNSL của doanh nghiệp; + Xác định tác động của CTV đến KNSL trong các công ty kinh doanh cao su niêm yết ở Việt Nam. - Về mặt không gian: Nghiên cứu 18 công ty kinh doanh cao su niêm yết ở Việt Nam; - Về mặt thời thời gian: Giới hạn nghiên cứu trong thời gian 5 năm, từ năm 2015 đến năm 2019. Kết cấu của đề tài Với tên gọi “Phân tích tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi trong các công ty kinh doanh cao su niêm yết ở Việt Nam”, ngoài phần mục lục; danh mục từ ngữ viết tắt; danh mục bảng biểu, hình vẽ; kết luận; danh mục tài liệu tham khảo, luận văn bao gồm5 chương: Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan nghiên cứu. Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Chương 4: Kết quả và thảo luận kết quả nghiên cứu. Chương 5: Kết luận và khuyến nghị.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN  UÔNG THỊ MAI TRANG PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI TRONG CÁC CÔNG TY KINH DOANH CAO SU NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN HÀ NỘI, 2020 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN  UÔNG THỊ MAI TRANG PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI TRONG CÁC CÔNG TY KINH DOANH CAO SU NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Kế toán, Kiểm tốn phân tích Mã ngành: 8340301 LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN Người hướng dẫn khoa học: GS.TS NGUYỄN VĂN CƠNG HÀ NỘI, 2020 LỜI CAM ĐOAN Tơi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự nhân nghiên cứu “Phân tích tác động cấu trúc vốn đến khả sinh lợi công ty kinh doanh cao su niêm yết Việt Nam” thực hướng dẫn GS.TS Nguyễn Văn Công không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Học viên cao học Uông Thị Mai Trang LỜI CẢM ƠN Trong thời gian nghiên cứu thực luận văn “Phân tích tác động cấu trúc vốn đến khả sinh lợi công ty kinh doanh cao su niêm yết Việt Nam”, em nhận nhiều giúp đỡ để hoàn thành luận văn Trước hết, em xin gửi lời cảm ơn tới Quý thầy cô giáo Trường Đại học Kinh tế Quốc dân trang bị cho em kiến thức suốt thời gian học tập trường Với lòng biết ơn chân thành sâu sắc nhất, em xin trân trọng cảm ơn GS.TS Nguyễn Văn Cơng, người tận tình hướng dẫn, bảo, truyền đạt kiến thức, cung cấp tài liệu cần thiết giúp đỡ, động viên em suốt trình thực luận văn Nhân dịp này, em xin cảm ơn tới gia đình, đồng nghiệp bạn bè quan tâm, động viên tạo điều kiện cho em trình học tập nghiên cứu, thực luận văn Mặc dù cố gắng, nhiên thời gian nghiên cứu kiến thức thân có hạn, luận văn em khơng thể tránh khỏi sơ suất, thiếu sót Do đó, em mong nhận đóng góp Quý thầy bạn bè để đề tài hồn thiện Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Tác giả Uông Thị Mai Trang MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu BCTC CTV DA FEM GROW GTDN HNX HOSE KNSL LDA LIQUIDITY OLS OLS REM ROA ROE SDA SIZE TANG Diễn giải Báo cáo tài Cấu trúc vốn Tỷ số nợ tổng tài sản Mơ hình tác động cố định Tốc độ tăng trưởng doanh thu Giá trị doanh nghiệp Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội Sở Giao dịch Chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh Khả sinh lợi Hệ số nợ dài hạn tổng tài sản Tính khoản Phương pháp bình phương nhỏ Ước lượng bình phương nhỏ Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu Tỷ số nợ ngắn hạn tổng tài sản Quy mô công ty Tỷ trọng tài sản cố định hữu hình DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN  NG THỊ MAI TRANG PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI TRONG CÁC CÔNG TY KINH DOANH CAO SU NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Kế toán, Kiểm toán phân tích Mã ngành: 8340301 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI, 2020 10 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu Cũng nhiều doanh nghiệp khác, doanh nghiệp kinh doanh cao su phải đối diện với khó khăn đặc thù Thời tiết ảnh hưởng lớn đến suất khai thác mủ cao su năm gần thời tiết diễn biến thất thường làm cho ngành cao su gặp nhiều khó khăn Sản lượng khai thác cao su thiên nhiên nước ta so với nước Thái Lan, Indonesia, Malaysia chênh lệch xa doanh nghiệp khơng thể chủ động giá Bên cạnh đó, thị trường xuất lại phụ thuộc chủ yếu vào Trung Quốc với 60% tổng kim ngạch xuất ngành Do đó, doanh thu ngành cao su nước chịu ảnh hưởng sách vĩ mô vi mô từ biến động thị trường Nghiên cứu tác động CTV giúp doanh nghiệp tìm hướng hợp lý việc tái CTV Trên giới Việt Nam có nhiều nghiên cứu tác động CTV tới KNSL doanh nghiệp, song nghiên cứu riêng tác động CTV tới KNSL công ty kinh doanh cao su niêm yết Việt Nam thời gian gần chưa có Với lý nêu trên, tác giả chọn đề tài “Phân tích tác động cấu trúc vốn đến khả sinh lợi công ty kinh doanh cao su niêm yết Việt Nam” Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận văn tác động CTV đến KNSL công ty kinh doanh cao su niêm yết Việt Nam Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu nội dung: Nghiên cứu tập trung 02 nội dung: + Các lý thuyết liên quan đến CTV, KNSL doanh nghiệp; + Xác định tác động CTV đến KNSL công ty kinh doanh cao su niêm yết Việt Nam - Về mặt không gian: Nghiên cứu 18 công ty kinh doanh cao su niêm yết PHỤ LỤC Phụ lục 01: Danh sách công ty ngành cao su niêm yết HNX, HOSE T Mã chứng Tên doanh nghiệp niêm yết T Công ty Cổ phần Cao su Bến Thành Công ty Cổ phần Công nghiệp Cao su Công ty Cổ phần Cao su Đồng Phú Công ty Cổ phần Cao su Đà Nẵng Cơng ty Cổ phần Nơng nghiệp Quốc tế khốn BRC CSM DPR DRC HNG 10 11 12 13 14 Hồng Anh Gia Lai Cơng ty Cổ phần Cao su Hịa Bình Cơng ty Cổ phần Cao su Phước Hịa Cơng ty Cổ phần Cao su Sao Vàng Công ty Cổ phần Cao su Thống Nhất Công ty Cổ phần Cao su Tây Ninh Công ty Cổ phần Cao su Bà Rịa Công ty Cổ phần xây dựng cao su Đồng Nai Công ty Cổ phần đầu tư cao su Đăk Lăk Công ty Cổ phần Công nghiệp Xuất nhập Cao HRC PHR SRC TNC TRC BRR CDR DRI RBC 15 16 17 18 su Công ty Cổ phần xây dựng địa ốc - cao su Công ty Cổ phần cao su Tân Biên Công ty Cổ phần đầu tư cao su Quảng Nam Công ty Cổ phần phát triển đô thị Khu công nghiệp RCD RTB VHG VRG cao su Việt Nam Phụ lục 02: Kết chạy liệu sum ROA ROE if Year == 2015 Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ ROA | 18 042585 0416968 -.0038565 138875 ROE | 18 0784968 0770674 -.005722 2480864 sum ROA ROE if Year == 2016 Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ ROA | 18 0529751 0710048 -.0287612 2815927 ROE | 18 0986313 161108 -.0973015 6514002 Min Max sum ROA ROE if Year == 2017 Variable | Obs Mean Std Dev -+ ROA | 18 -.053952 4315076 -1.778708 0971597 ROE | 18 -.0525231 5593776 -2.287724 1634894 Min Max sum ROA ROE if Year == 2018 Variable | Obs Mean Std Dev -+ ROA | 18 0030726 151291 -.5851555 1265016 ROE | 18 -.0022919 2691442 -1.050646 2395254 Min Max sum ROA ROE if Year == 2019 Variable | Obs Mean Std Dev -+ ROA | 18 0269791 0559329 -.1049979 1075571 ROE | 18 0446162 1009819 -.251018 1875433 Min Max sum DA LDA SDA if Year == 2015 Variable | Obs Mean Std Dev -+ DA | 18 3857486 2226587 0580553 9257797 LDA | 18 1561823 1133384 3760611 SDA | 18 2295663 2064026 0427711 7506375 Min Max sum DA LDA SDA if Year == 2016 Variable | Obs Mean Std Dev -+ DA | 18 3736904 2036218 0061188 7133809 LDA | 18 1706631 1340699 5317229 SDA | 18 2030273 1806663 0030758 7133809 Min Max sum DA LDA SDA if Year == 2017 Variable | Obs Mean Std Dev -+ DA | 18 3970267 2031914 069284 8133346 LDA | 18 1731813 1235859 4810148 SDA | 18 2238454 1993368 0317442 8133346 Min Max sum DA LDA SDA if Year == 2018 Variable | Obs Mean Std Dev -+ DA | 18 4174426 1763465 0797817 7217556 LDA | 18 1840676 SDA | 18 233375 1262452 3714886 1762303 0621851 7217556 Min Max sum DA LDA SDA if Year == 2019 Variable | Obs Mean Std Dev -+ DA | 18 4094603 1896277 078692 7672326 LDA | 18 1730139 1405783 5326013 SDA | 18 2364465 1949665 0201557 7672326 Min Max sum Size Liquidity Growth Tang if Year == 2015 Variable | Obs Mean Std Dev -+ Size | 18 27.76712 1.335093 25.22008 30.93061 Liquidity | 18 1087385 1141141 0081328 481099 Growth | 17 0217447 3951404 -.4146463 1.138401 Tang | 18 210691 2131311 0000323 7745953 Min Max sum Size Liquidity Growth Tang if Year == 2016 Variable | Obs Mean Std Dev -+ Size | 18 27.75796 1.390998 25.23536 31.19966 Liquidity | 18 0690093 0968673 0009593 419994 Growth | 18 4838193 2.243945 -.2983918 9.427019 Tang | 18 2031982 2112433 7909722 sum Size Liquidity Growth Tang if Year == 2017 Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ Size | 18 27.76225 1.357163 25.64656 31.10554 Liquidity | 18 0681417 0802515 0007135 3526624 Growth | 18 3568239 9788412 -.9861923 3.744264 Tang | 18 2311735 198023 7664314 Min Max sum Size Liquidity Growth Tang if Year == 2018 Variable | Obs Mean Std Dev -+ Size | 18 27.72134 1.428541 25.26253 31.04978 Liquidity | 18 0636887 Growth | 18 -.0696484 042576 0015792 1322005 2356047 -.7747908 292171 Tang | 18 2630412 2061819 8097678 Min Max sum Size Liquidity Growth Tang if Year == 2019 Variable | Obs Mean Std Dev -+ Size | 18 27.71485 1.405987 25.46224 30.77864 Liquidity | 18 0643813 0586771 0002045 2343372 Growth | 18 3202969 1.619729 -.7921048 6.741889 Tang | 18 2711651 2066994 8226949 sum ROA ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ ROA | 90 014332 2080751 -1.778708 2815927 ROE | 90 0333859 2910205 -2.287724 6514002 DA | 90 3966737 1957947 0061188 9257797 LDA | 90 1714216 1253161 5326013 SDA | 90 2252521 1878769 0030758 8133346 -+ Size | 90 27.7447 1.352686 25.22008 31.19966 Liquidity | 90 0747919 0825189 0002045 481099 Growth | 89 2248642 1.322347 -.9861923 9.427019 Tang | 90 2358538 2042578 8226949 pwcorr ROA DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang | ROA DA LDA SDA Size Liquid~y Growth -+ ROA | 1.0000 DA | 0.0471 1.0000 LDA | -0.0539 0.3819 1.0000 SDA | 0.0851 0.7874 -0.2690 1.0000 Size | 0.0603 0.1159 0.5081 -0.2181 1.0000 Liquidity | 0.1495 -0.3734 -0.2926 -0.1940 -0.2014 1.0000 Growth | 0.2045 0.1027 0.1700 -0.0055 -0.0618 -0.0087 1.0000 Tang | 0.0931 0.0010 0.0837 -0.0548 0.3470 -0.1793 -0.1639 | Tang -+ Tang | 1.0000 pwcorr ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang | ROE DA LDA SDA Size Liquid~y Growth -+ ROE | 1.0000 DA | 0.1033 1.0000 LDA | -0.0613 0.3819 1.0000 SDA | 0.1485 0.7874 -0.2690 1.0000 Size | 0.0462 0.1159 0.5081 -0.2181 1.0000 Liquidity | 0.1296 -0.3734 -0.2926 -0.1940 -0.2014 1.0000 Growth | 0.2769 0.1027 0.1700 -0.0055 -0.0618 -0.0087 1.0000 Tang | 0.0806 0.0010 0.0837 -0.0548 0.3470 -0.1793 -0.1639 | Tang -+ Tang | 1.0000 reg ROA DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang note: LDA omitted because of collinearity Source | SS df MS -+ Number of obs = 89 F(6, 82) = 1.87 Model | 464608259 07743471 Prob > F = 0.0951 Residual | 3.38843405 82 041322366 R-squared = 0.1206 Adj R-squared = 0.0562 Root MSE = 20328 -+ -Total | 3.85304231 88 043784572 ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.1267533 223099 LDA | (omitted) -0.57 0.571 -.5705683 3170617 SDA | 2864249 2258214 1.27 0.208 -.1628057 7356555 Size | 0214822 02028 1.06 0.293 -.0188612 0618255 Liquidity | 5272569 2909458 1.81 0.074 -.0515271 1.106041 Growth | 039683 0170199 2.33 0.022 005825 073541 Tang | 1438681 121266 1.19 0.239 -.0973685 3851047 _cons | -.6777921 5435177 -1.25 0.216 -1.759022 4034377 -xtreg ROA DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang,fe note: SDA omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 89 Group variable: MCK1 Number of groups = 18 R-sq: Obs per group: = 0.2081 = between = 0.0012 avg = 4.9 overall = 0.0040 max = F(6,65) = 2.85 Prob > F = 0.0159 within corr(u_i, Xb) = -0.9080 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.8567342 3509505 -2.44 0.017 -1.557631 -.1558376 LDA | 0856185 3761377 0.23 0.821 -.6655804 8368174 SDA | (omitted) Size | 2170504 0926697 2.34 0.022 0319761 4021246 Liquidity | 1032033 3127186 0.33 0.742 -.5213389 7277455 Growth | 0306908 0158709 1.93 0.057 -.0010056 0623873 Tang | 1019719 3415925 0.30 0.766 -.5802353 7841791 _cons | -5.720565 2.541103 -2.25 0.028 -10.7955 -.6456315 -+ -sigma_u | 35602326 sigma_e | 17308611 rho | 80882815 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(17, 65) = 2.83 Prob > F = 0.0013 est store fem xtreg ROA DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang, re note: SDA omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 89 Group variable: MCK1 Number of groups = 18 R-sq: Obs per group: = 0.1107 = between = 0.0801 avg = 4.9 overall = 0.0995 max = Wald chi2(6) = 9.66 Prob > chi2 = 0.1399 within corr(u_i, X) = (assumed) -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | 0250987 1621753 0.15 0.877 -.2927591 3429564 LDA | -.3550551 2574025 -1.38 0.168 -.8595548 1494446 SDA | (omitted) Size | 0316863 0260673 1.22 0.224 -.0194046 0827772 Liquidity | 3027726 2918344 1.04 0.300 -.2692124 8747575 Growth | 0382883 0156288 2.45 0.014 0076564 0689202 Tang | 0675943 1554199 0.43 0.664 -.2370232 3722117 _cons | -.8610654 7035107 -1.22 0.221 -2.239921 5177902 -+ -sigma_u | 10084567 sigma_e | 17308611 rho | 25343112 (fraction of variance due to u_i) - est store rem hausman fem rem Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E -+ -DA | -.8567342 0250987 -.8818329 3112322 LDA | 0856185 -.3550551 4406736 2742691 Size | 2170504 0316863 1853641 0889279 Liquidity | 1032033 3027726 -.1995692 1123638 Growth | 0306908 0382883 -.0075975 0027617 Tang | 1019719 0675943 0343776 3041875 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 15.60 Prob>chi2 = 0.0161 (V_b-V_B is not positive definite) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[MCK1,t] = Xb + u[MCK1] + e[MCK1,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: ROA | 0437846 2092476 e | 0299588 1730861 u | 0101698 1008457 Var(u) = chibar2(01) = 3.88 Prob > chibar2 = 0.0245 xtgls ROA DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang note: SDA omitted because of collinearity Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = Number of obs = 89 Estimated autocorrelations = Number of groups = 18 Estimated coefficients Obs per group: = avg = 4.944444 max = = 12.20 = Wald chi2(6) Log likelihood = 19.15242 Prob > chi2 = 0.0576 -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | 1596716 1207723 1.32 0.186 -.0770378 396381 LDA | -.2864249 2167589 -1.32 0.186 -.7112645 1384148 SDA | (omitted) Size | 0214822 0194661 1.10 0.270 -.0166708 0596351 Liquidity | 5272569 2792699 1.89 0.059 -.020102 1.074616 Growth | 039683 0163369 2.43 0.015 0076633 0717027 Tang | 1438681 1163994 1.24 0.216 -.0842706 3720067 _cons | -.6777921 5217057 -1.30 0.194 -1.700317 3447323 reg ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang note: LDA omitted because of collinearity Source | SS df MS -+ Number of obs = 89 F(6, 82) = 2.80 Model | 1.28182486 213637476 Prob > F = 0.0158 Residual | 6.25458415 82 076275416 R-squared = 0.1701 Adj R-squared = 0.1094 Root MSE = 27618 -+ -Total | 7.536409 88 085641011 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.1984397 303108 LDA | (omitted) -0.65 0.515 -.801418 4045385 SDA | 5162779 3068066 1.68 0.096 -.0940582 1.126614 Size | 0314603 0275529 1.14 0.257 -.0233512 0862718 Liquidity | 7057566 3952864 1.79 0.078 -.0805939 1.492107 Growth | 0720322 0231237 3.12 0.003 0260319 1180326 Tang | 2018126 164755 1.22 0.224 -.1259375 5295628 _cons | -.9929391 7384369 -1.34 0.182 -2.461925 4760472 -xtreg ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang,fe note: SDA omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 89 Group variable: MCK1 Number of groups = 18 R-sq: Obs per group: within = 0.3038 = between = 0.0109 avg = 4.9 overall = 0.0014 max = corr(u_i, Xb) = -0.9180 F(6,65) = 4.73 Prob > F = 0.0005 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | -1.294218 4478133 -2.89 0.005 -2.188563 -.3998736 LDA | 1199398 4799522 0.25 0.803 -.8385908 1.07847 SDA | (omitted) Size | 3487844 1182467 2.95 0.004 1126294 5849393 Liquidity | 107731 3990293 0.27 0.788 -.6891856 9046475 Growth | 0576478 0202513 2.85 0.006 0172031 0980925 Tang | 1759817 4358724 0.40 0.688 -.6945155 1.046479 _cons | -9.211954 3.242451 -2.84 0.006 -15.68757 -2.736333 -+ -sigma_u | 57073791 sigma_e | 22085807 rho | 86975788 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(17, 65) = 3.72 Prob > F = 0.0001 est store fem xtreg ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang,re note: SDA omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 89 Group variable: MCK1 Number of groups = 18 R-sq: Obs per group: within = 0.1830 = between = 0.0548 avg = 4.9 overall = 0.1321 max = Wald chi2(6) = 15.86 Prob > chi2 = 0.0145 corr(u_i, X) = (assumed) -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | 0540103 2290873 0.24 0.814 -.3949924 5030131 LDA | -.6141172 352395 -1.74 0.081 -1.304799 0765642 SDA | (omitted) Size | 0518919 0370392 1.40 0.161 -.0207036 1244874 Liquidity | 3464598 3884757 0.89 0.372 -.4149386 1.107858 Growth | 0695541 0205455 3.39 0.001 0292858 1098225 Tang | 0619471 2200597 0.28 0.778 -.369362 4932562 _cons | -1.378572 1.001459 -1.38 0.169 -3.341396 5842515 -+ -sigma_u | 15264536 sigma_e | 22085807 rho | 32326532 (fraction of variance due to u_i) - est store rem hausman fem rem Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E -+ -DA | -1.294218 0540103 -1.348229 3847801 LDA | 1199398 -.6141172 7340571 3258402 Size | 3487844 0518919 2968924 1122959 Liquidity | 107731 3464598 -.2387288 0911649 Growth | 0576478 0695541 -.0119063 Tang | 1759817 0619471 1140346 3762425 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 52.30 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[MCK1,t] = Xb + u[MCK1] + e[MCK1,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: ROE | 085641 2926449 e | 0487783 2208581 u | 0233006 1526454 Var(u) = chibar2(01) = 6.52 Prob > chibar2 = 0.0053 xtgls ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang note: SDA omitted because of collinearity Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = Number of obs = 89 Estimated autocorrelations = Number of groups = 18 Estimated coefficients Obs per group: = avg = 4.944444 max = Wald chi2(6) = 18.24 Prob > chi2 = 0.0057 = Log likelihood = -8.123713 -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | 3178382 1640843 1.94 0.053 -.0037612 6394375 LDA | SDA | -.5162779 2944941 -1.75 0.080 -1.093476 06092 (omitted) Size | 0314603 0264472 1.19 0.234 -.0203752 0832958 Liquidity | 7057566 3794231 1.86 0.063 -.037899 1.449412 Growth | 0720322 0221957 3.25 0.001 0285295 115535 Tang | 2018126 1581432 1.28 0.202 -.1081423 5117676 _cons | -.9929391 7088026 -1.40 0.161 -2.382167 3962886 Phụ lục 03: Bảng tổng hợp số liệu MCK Year Sàn DA LDA SDA ROA ROE Size Liquidity Growth BRC 2015 BRC 2016 HoSE 0.323480 0.140555 0.182925 0.050738 0.074999 26.364249 0.124839 (0.116726) HoSE 0.286900 0.097101 0.189799 0.079712 0.111782 26.329556 0.043624 0.127548 BRC 2017 HoSE 0.237359 0.051786 0.185573 0.059789 0.078398 26.271658 0.041954 0.080853 BRC 2018 HoSE 0.251795 0.000375 0.251420 0.063721 0.085165 26.308606 0.064749 0.062407 BRC 2019 HoSE 0.242173 0.000372 0.241801 0.072779 0.096037 26.317922 0.051972 BRR 2015 UPCoM 0.222250 0.139400 0.082850 0.003298 0.004241 27.982591 0.038325 BRR 2016 UPCoM 0.198004 0.124057 0.073947 0.022819 0.028453 27.998321 0.041665 BRR 2017 UPCoM 0.193195 0.095594 0.097601 0.059981 0.074344 28.056404 0.081681 BRR 2018 UPCoM 0.181999 0.068651 0.113349 0.054381 0.066480 28.031416 0.051017 BRR 2019 UPCoM 0.166005 0.069396 0.096609 0.049841 0.059761 28.028471 0.052781 CDR 2015 UPCoM 0.702550 0.000000 0.702550 0.027682 0.093065 25.220083 0.045089 CDR 2016 UPCoM 0.713381 0.000000 0.713381 0.019477 0.067955 25.235365 0.026948 CDR 2017 UPCoM 0.813335 0.000000 0.813335 0.017677 0.094697 25.646561 0.061044 0.158535 (0.188436 ) (0.202738 ) 0.786151 (0.054699 ) 0.105847 (0.080402 ) (0.219679 ) 0.460857 CDR 2018 UPCoM 0.721756 0.000000 0.721756 0.025133 0.090326 25.262531 0.130681 0.043120 CDR 2019 UPCoM 0.767233 0.000000 0.767233 0.019925 0.085598 25.462238 0.045202 0.014451 CSM 2015 HoSE 0.571300 0.264413 0.306887 0.092184 0.215032 28.776862 0.039348 CSM 2016 HoSE 0.604843 0.220753 0.384089 0.077292 0.195598 28.847551 0.009172 CSM 2017 HoSE 0.694297 0.159731 0.534566 0.013680 0.044751 29.022407 0.008320 0.144087 (0.096090 ) 0.070176 CSM 2018 HoSE 0.690705 0.142653 0.548052 0.003401 0.010997 28.984101 0.020010 0.106489 0.377293 CSM 2019 HoSE 0.674807 0.109388 0.565419 0.013745 0.042266 28.970230 0.016399 0.349134 DPR 2015 HoSE 0.212718 0.127188 0.085530 0.045868 0.058240 28.852854 0.220675 DPR 2016 HoSE 0.230259 0.153356 0.076903 0.046715 0.060689 28.868736 0.180439 DPR 2017 HoSE 0.246602 0.171828 0.074774 0.064563 0.085591 28.878833 0.149136 DPR 2018 HoSE 0.331765 0.195532 0.136233 0.064225 0.095749 28.928371 0.075734 DPR 2019 HoSE 0.390500 0.232104 0.158396 0.051151 0.083566 28.949373 0.083503 0.095892 (0.088866 ) (0.002405 ) 0.253980 (0.037252 ) 0.002940 DRC 2015 HoSE 0.467709 0.188677 0.279032 0.132054 0.248086 28.776164 0.076435 0.020401 DRC 2016 HoSE 0.438059 0.139091 0.298969 0.140369 0.249792 28.666134 0.018056 0.013069 DRC 2017 HoSE 0.453607 0.146371 0.307237 0.059418 0.108746 28.658605 0.024056 DRC 2018 HoSE 0.461581 0.086540 0.375042 0.049759 0.092416 28.672234 0.017977 DRC 2019 HoSE 0.397370 0.055048 0.342322 0.153500 28.627335 0.016876 DRI 2015 UPCoM 0.510631 0.331469 0.179162 0.092504 (0.000935 ) 0.091671 (0.032180 ) 0.086455 (0.001911) 28.087657 0.008133 DRI 2016 UPCoM 0.476136 0.295426 0.180710 0.015263 0.029136 27.980118 0.023652 DRI 2017 UPCoM 0.405713 0.234829 0.170884 0.097160 0.163489 28.028014 0.062573 (0.028903 ) 0.453061 DRI 2018 UPCoM 0.403863 0.211775 0.192088 0.033282 0.055829 28.008516 0.032616 (0.117243) DRI 2019 UPCoM 0.370998 0.208294 0.162703 0.030929 0.049171 27.913119 0.041656 0.049086 HNG 2015 HoSE 0.635460 0.376061 0.259398 0.027453 0.075307 30.930614 0.012249 1.138401 HNG 2016 HoSE 0.704412 0.531723 0.172689 (0.028761 ) (0.097302) 31.199659 0.008693 0.009573 HNG 2017 HoSE 0.685499 0.481015 0.204485 0.016432 0.052248 31.105536 0.001650 (0.304639 ) HNG 2018 HoSE 0.650333 0.371489 0.278844 (0.061458) 31.049782 0.002373 0.110606 HNG 2019 HoSE 0.581712 0.241816 0.339896 (0.251018) 30.778637 0.004789 HRC 2015 HoSE 0.275978 0.233207 0.042771 0.041669 0.057553 27.319112 0.023594 HRC 2016 HoSE 0.295028 0.253382 0.041646 0.012307 0.017458 27.353065 0.013587 HRC 2017 HoSE 0.333543 0.253245 0.080298 0.010645 0.015972 27.413134 0.024102 HRC 2018 HoSE 0.362501 0.232487 0.130014 0.009476 0.014864 27.457321 0.038315 HRC 2019 HoSE 0.493824 0.170563 0.323261 0.007301 0.014424 27.687995 0.234337 PHR 2015 HoSE 0.335469 0.099553 0.235916 0.065157 0.098049 28.825056 0.121547 PHR 2016 HoSE 0.405335 0.142232 0.263103 0.057814 0.097221 28.981781 0.076020 PHR 2017 HoSE 0.438619 0.191217 0.247402 0.076943 0.137061 29.088478 0.056062 PHR 2018 HoSE 0.471858 0.318025 0.153832 0.126502 0.239525 29.257774 0.071242 PHR 2019 HoSE 0.555700 0.343025 0.212675 0.083322 0.187543 29.398234 0.114399 RBC 2015 UPCoM 0.395185 0.064425 0.330761 0.006352 0.010503 26.090117 0.187050 RBC 2016 UPCoM 0.397690 0.061535 0.336156 0.012873 0.021373 26.115872 0.073895 RBC 2017 UPCoM 0.446117 0.055056 0.391061 0.014988 0.027060 26.227124 0.024440 RBC 2018 UPCoM 0.380550 0.061512 0.319038 0.000613 0.000990 26.116235 0.096012 RBC 2019 UPCoM 0.449519 0.057719 0.391800 (0.030768 ) (0.055892) 26.179889 0.107751 RCD 2015 UPCoM 0.925780 0.175142 0.750638 0.007913 0.106619 27.526624 0.020229 RCD 2016 UPCoM 0.567712 0.145600 0.422111 0.281593 0.651400 26.689842 0.051660 RCD 2017 UPCoM 0.490539 0.172614 0.317924 0.020260 0.039767 26.528039 0.091488 RCD 2018 UPCoM 0.516987 0.215439 0.301548 0.003805 0.007878 26.243831 0.131781 RCD 2019 UPCoM 0.398762 0.200449 0.198312 (0.014937 ) (0.024845) 25.806174 0.012913 RTB 2015 UPCoM 0.365635 0.235485 0.130150 0.018661 0.029418 28.482178 0.088247 RTB 2016 UPCoM 0.300687 0.252541 0.048146 0.043757 0.062571 28.498199 0.069308 RTB 2017 UPCoM 0.305247 0.205009 0.100238 0.089206 0.128399 28.597498 0.095731 RTB 2018 UPCoM 0.346884 0.251457 0.095427 0.067175 0.102853 28.682592 0.132200 RTB 2019 UPCoM 0.344744 0.260532 0.084211 0.051668 0.078852 28.677691 0.084381 SRC 2015 HoSE 0.379909 0.070695 0.309214 0.138875 0.223959 27.007480 0.077017 SRC 2016 HoSE 0.524777 0.274387 0.250390 0.091505 0.192551 27.308412 0.064303 SRC 2017 HoSE 0.599720 0.340926 0.258793 0.039934 0.099839 27.477281 0.049792 SRC 2018 HoSE 0.597397 0.337117 0.260280 0.014414 0.035787 27.464464 0.042974 SRC 2019 HoSE 0.527348 0.351885 0.175463 0.051274 0.108482 27.416349 0.129324 (0.021490 ) (0.104998 ) (0.509055 ) (0.414646 ) (0.095715 ) 0.986004 0.050666 (0.094056 ) (0.235328 ) (0.040001 ) 0.403592 (0.057993 ) 0.052026 (0.375705 ) (0.042541 ) 0.111316 (0.073352 ) (0.063447 ) (0.035921 ) 9.427019 (0.845042 ) (0.020099 ) (0.792105 ) (0.291263 ) (0.298392 ) 0.629386 0.292171 (0.024093 ) (0.033244 ) (0.053328 ) 0.027152 (0.009095 ) 0.001052 TNC 2015 HoSE 0.058055 0.000000 0.058055 0.040154 0.042628 26.494954 0.481099 TNC 2016 HoSE 0.054314 0.000000 0.054314 0.069347 0.073330 26.507369 0.419994 TNC 2017 HoSE 0.069284 0.000000 0.069284 0.079738 0.085674 26.538940 0.352662 TNC 2018 HoSE 0.079782 0.017597 0.062185 0.079752 0.086667 26.555075 0.093435 TNC 2019 HoSE 0.078692 0.025432 0.053260 0.107557 0.116744 26.592237 0.003551 TRC 2015 HoSE 0.143924 0.084418 0.059505 0.033236 0.038824 28.130868 0.056220 TRC 2016 HoSE 0.168803 0.080248 0.088555 0.039694 0.047755 28.192565 0.077675 TRC 2017 HoSE 0.156254 0.096920 0.059334 0.079023 0.093657 28.236721 0.062340 TRC 2018 HoSE 0.204083 0.126483 0.077600 0.061944 0.077827 28.291922 0.093277 TRC 2019 HoSE 0.222062 0.139402 0.082660 0.042355 0.054445 28.308044 0.073208 VHG 2015 UPCoM 0.091421 0.000277 0.091144 0.044054 28.266591 0.206692 VHG 2016 UPCoM 0.006119 0.003043 0.003076 (0.017992) 28.170457 0.000959 0.765259 VHG 2017 UPCoM 0.222499 0.137813 0.084685 (2.287724) 27.230662 0.000714 VHG 2018 UPCoM 0.443051 0.342648 0.100404 (1.050646) 26.846120 0.001579 VHG 2019 UPCoM 0.136379 0.116223 0.020156 (0.091562) 26.519079 0.000205 0.123894 VRG 2015 UPCoM 0.326021 0.280315 0.045706 (0.005722) 26.674181 0.130507 0.226015 VRG 2016 UPCoM 0.353967 0.297461 0.056507 (0.016407) 26.700256 0.042518 VRG 2017 UPCoM 0.355052 0.323308 0.031744 0.040027 (0.017623 ) (1.778708 ) (0.585156 ) (0.079075 ) (0.003856 ) (0.010599 ) 0.008135 0.305733 (0.295918 ) 0.303351 (0.106521 ) (0.129233 ) (0.275031 ) (0.034648 ) 0.156888 (0.128886 ) (0.054731 ) 0.670590 0.012614 26.714631 0.038804 (0.986192 ) (0.507021 ) (0.223363 ) 3.744264 ... tích tác động cấu trúc vốn đến khả sinh lợi công ty kinh doanh cao su niêm yết Việt Nam? ?? Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận văn tác động CTV đến KNSL công ty kinh doanh cao su niêm yết. .. KINH TẾ QUỐC DÂN  UÔNG THỊ MAI TRANG PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI TRONG CÁC CÔNG TY KINH DOANH CAO SU NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Kế tốn, Kiểm tốn phân tích. .. HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN  UÔNG THỊ MAI TRANG PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI TRONG CÁC CÔNG TY KINH DOANH CAO SU NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Kế toán, Kiểm tốn phân