PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨ U
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Khảo sát 50 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2010 đến 2012.
Bài viết phân tích các chỉ số tài chính quan trọng như tỷ suất cổ tức, tỷ số nợ trên tài sản, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, quy mô công ty, cấu trúc sở hữu, cơ cấu cổ đông, cùng với thông tin về hội đồng quản trị và ban giám đốc của 50 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2012.
M ẫ u nghiên c ứ u, cách thu th ậ p và x ử lý d ữ li ệ u
Mẫu nghiên cứu bao gồm 50 công ty cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, được quan sát từ năm 2010 đến 2012 Dữ liệu được thu thập từ các nguồn như báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên, bản cáo bạch và nghị quyết đại hội cổ đông thường niên, được công bố trên các trang web của HOSE, HNX, cũng như các trang web tài chính và của doanh nghiệp.
Bản cáo bạch và báo cáo thường niên cung cấp thông tin chi tiết về cấu trúc sở hữu và cơ cấu cổ đông, đồng thời trình bày các thông tin liên quan đến hội đồng quản trị và ban giám đốc.
Báo cáo tài chính hàng năm đã được kiểm toán cung cấp thông tin quan trọng về tổng nợ, tổng tài sản, doanh thu và lợi nhuận ròng Tác giả đã sử dụng Microsoft Office Excel để thu thập dữ liệu và tính toán các tiêu chí như tỷ suất cổ tức, tỷ lệ nợ trên tài sản, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, lôgarit tự nhiên của doanh thu hàng năm, lôgarit tự nhiên của số lượng cổ đông thường, tỷ lệ sở hữu cổ phần nội bộ và tỷ lệ sở hữu cổ phần nước ngoài Sau đó, tác giả áp dụng phần mềm Eviews để ước lượng hồi quy dữ liệu bảng theo hai phương pháp Tobit và bình phương bé nhất (OLS).
Phương pháp phân tích
Phương pháp Tobit được tác giả áp dụng trong nghiên cứu này do mẫu gồm các công ty có và không có chi trả cổ tức, gọi là mẫu kiểm duyệt Mẫu kiểm duyệt dẫn đến việc ước lượng OLS trở nên chệch và không vững, vì không đáp ứng điều kiện E(u)=0 Do đó, việc so sánh kết quả mô hình hồi quy giữa hai phương pháp Tobit và OLS là cần thiết để nhận thấy sự khác biệt rõ ràng.
Phần mềm phục vụ là Microsoft Office Excel và Eviews
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
DYLD it = β 1 + β 2 *LEV it + β 3 *ROA it + β 4 *SIZE it + β 5 *FAMI it + β 6 *STATE it + β 7 *INSTIT it + β 8 *STOCK it + β 9 *INSD it + β 10 *FOREIN it
DYLD (Dividend yield): tỷ suất cổ tức
= Cổ tức mỗi cổ phần/Giá trị thị trường mỗi cổ phần.
Tác giả nghiên cứu tỷ suất cổ tức DYLD như một biến phụ thuộc thể hiện chính sách cổ tức của các công ty, với DYLD được tính bằng tỷ lệ giữa cổ tức mỗi cổ phần hàng năm và giá trị thị trường mỗi cổ phần Nghiên cứu tập trung vào cổ tức được chi trả bằng tiền mặt, và dữ liệu liên quan đến DYLD được thu thập từ HOSE, HXN và các nghị quyết của đại hội cổ đông thường niên.
LEV (Debt ratio): tỷ số nợ
= Tổng nợ/ Tổng tài sản
Tỷ số nợ phản ánh tỷ lệ phần trăm tài sản của công ty được tài trợ bằng vốn vay, từ đó cho thấy mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính Tỷ lệ này xem xét tổng nợ, bao gồm cả nợ vay ngắn hạn và nợ vay dài hạn.
Dữ liệu từ biến LEV được tác giả thu thập trong các báo cáo tài chính đã được kiểm toán.
ROA (Return on total assets ratio): tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản
= Lợi nhuận ròng/ Tổng tài sản
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số quan trọng để đánh giá khả năng sinh lời của công ty trên mỗi đồng vốn đầu tư Dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán, cung cấp cái nhìn chính xác về hiệu quả hoạt động tài chính của doanh nghiệp.
SIZE: quy mô công ty
= Lôgarit tự nhiên của doanh thu hàng năm
Doanh thu trong trường hợp này bao gồm doanh thu từ bán hàng, cung cấp dịch vụ và hoạt động tài chính, với dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán.
FAMI là một biến giả, được gán giá trị 1 nếu cổ đông lớn (cổ đông sở hữu từ 5% cổ phần trở lên) là cá nhân, và giá trị 0 cho các trường hợp còn lại Dữ liệu được thu thập từ báo cáo thường niên.
Trong nghiên cứu này, biến giả được sử dụng để xác định tình trạng của cổ đông lớn, với giá trị 1 nếu cổ đông sở hữu từ 5% cổ phần trở lên là nhà nước, và 0 cho các trường hợp còn lại Dữ liệu được thu thập từ các báo cáo thường niên của công ty.
INSTIT: Được định nghĩa là 1 nếu tổ chức tài chính như ngân hàng, công ty bảo hiểm, quỹ hưu trí, quỹ tương hỗ hoặc các tổ chức khác là cổ đông lớn, tức là sở hữu từ 5% cổ phần trở lên, và bằng 0 trong các trường hợp còn lại Dữ liệu được thu thập từ báo cáo thường niên.
Cổ phiếu: Lôgarit tự nhiên của số lượng cổ đông thường của công ty phản ánh mức độ phân tán sở hữu Dữ liệu này được thu thập từ báo cáo thường niên và bản cáo bạch.
Tỷ lệ sở hữu cổ phần nội bộ (INSD) phản ánh phần trăm cổ phần mà các thành viên hội đồng quản trị và ban giám đốc nắm giữ Thông tin này được thu thập từ báo cáo thường niên và bản cáo bạch, cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự cam kết của lãnh đạo đối với công ty.
FOREIN là tỷ lệ sở hữu cổ phần của cá nhân hoặc tổ chức nước ngoài, với dữ liệu được thu thập từ báo cáo thường niên Các hệ số hồi quy bao gồm β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9 và β10, trong khi εit đại diện cho sai số thống kê.
Dựa trên lý thuyết tài chính và các nghiên cứu trước đây, tác giả đề xuất kỳ vọng dự kiến cho mô hình này.
Bảng 3.4.1: Kỳ vọng dự kiến của mô hình
STT Biến độc lập Kỳ vọng dự kiến Đồng biến (+), nghịch biến (-)
- Giả thuyết 1 (H1): Có mối tương quan âm giữa tỷ số nợ và tỷ suất cổ tức.
H0: Không có mối tương quan giữa tỷ số nợ và tỷ suất cổ tức.
Giả thuyết 2 (H2) cho rằng có mối tương quan dương giữa tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tỷ suất cổ tức, trong khi giả thuyết không (H0) khẳng định rằng không tồn tại mối tương quan nào giữa hai chỉ số này.
Giả thuyết 3 (H3) cho rằng có mối tương quan dương giữa quy mô công ty và tỷ suất cổ tức Trong khi đó, giả thuyết không (H0) khẳng định rằng không tồn tại mối tương quan nào giữa hai yếu tố này.
Giả thuyết 4 (H4) đề xuất rằng có sự tương quan âm giữa sở hữu gia đình và tỷ suất cổ tức, trong khi giả thuyết không (H0) khẳng định rằng không tồn tại mối tương quan nào giữa hai yếu tố này.
Giả thuyết 5 (H5) đề xuất rằng có một mối tương quan dương giữa sở hữu nhà nước và tỷ suất cổ tức, trong khi giả thuyết không (H0) cho rằng không tồn tại mối tương quan này.
N Ộ I DUNG VÀ K Ế T QU Ả NGHIÊN C Ứ U
Th ố ng kê mô t ả
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả các biến sử dụng trong phân tích
Lớn nhất Độ lệch chuẩn
Dữ liệu trong bài viết được thu thập từ các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, và bản báo bạch, cùng với các tính toán của tác giả sử dụng phần mềm Excel và Eview.
Theo Bảng 4.1, tỷ suất cổ tức trung bình (DYLD) của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam đạt 0,065949, với giá trị cao nhất là 0,29333 và thấp nhất là 0 Tỷ lệ nợ trên tài sản (LEV) trung bình là 0,515621, cho thấy 51,5621% tài sản được tài trợ bằng vốn vay Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) trung bình là 0,069763, tương đương với việc đầu tư 100 đồng vào công ty thu được 6,9763 đồng lãi ròng Quy mô công ty (SIZE) có giá trị trung bình là 27,63998, mức độ phân tán sở hữu (STOCK) là 7,482802, tỷ lệ sở hữu nội bộ (INSD) là 17,59501 và tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOREIN) là 12,97346.
Tỷ lệ sở hữu nội bộ (INSD) đạt 19,92447, trong khi tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOREIN) chỉ là 14,67891, cho thấy sự chênh lệch đáng kể giữa hai loại hình sở hữu này trong các công ty được khảo sát.
Phân tích ma tr ậ n h ệ s ố tương quan
Bảng 4.2: Hệ số tương quan cặp giữa các biến sử dụng trong mô hình
DYLD LEV ROA SIZE FAMI STATE INSTIT STOCK INSD FOREIN
Nguồn: Số liệu thu thập từ các bản cáo bạch, báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và tính toán của tác giả từ phần mềm Eview.
Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình cho thấy giá trị nhỏ, với giá trị cao nhất chỉ đạt 0,4742, thấp hơn 0,6 Điều này cho thấy không có sự tương quan giữa các biến độc lập cũng như giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình hồi quy, chứng tỏ rằng hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
K ế t qu ả h ồ i quy
4.3.1 Kết quả hồi quy bằng phương pháp OLS
Tác giả sử dụng phương pháp OLS lần lượt cho 5 mô hình:
- Mô hình 1 gồm 9 biến độc lập: LEV, ROA, SIZE, FAMI, STATE,
Tác giả đã chọn mức ý nghĩa cơ sở là 10% dựa trên các giả thuyết ban đầu và kết quả hồi quy của mô hình 1 Nếu giá trị p-value của biến độc lập lớn hơn 10%, tác giả sẽ chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1, điều này có nghĩa là biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Dựa trên kết quả này, tác giả tiến hành loại bỏ tuần tự từng biến độc lập có ảnh hưởng ít đến biến phụ thuộc (DYLD) theo thứ tự từ giá trị p-value cao xuống thấp.
- Mô hình 2: Tác giả loại bỏ biến STOCK ra khỏi mô hình, lúc này mô hình 2 gồm 8 biến độc lập: LEV, ROA, SIZE, FAMI, STATE, INSTIT, INSD, FOREIN.
Mô hình 3 được xây dựng dựa trên kết quả của mô hình 2, trong đó tác giả đã loại bỏ biến STATE khỏi phương trình hồi quy Do đó, mô hình 3 sẽ chỉ bao gồm các biến còn lại, giúp tối ưu hóa độ chính xác của phân tích.
7 biến độc lập: LEV, ROA, SIZE, FAMI, INSTIT, INSD, FOREIN.
Mô hình 4 được xây dựng bằng cách loại bỏ biến LEV, chỉ còn lại 6 biến độc lập: ROA, SIZE, FAMI, INSTIT, INSD và FOREIN Để đánh giá tính hợp lý của việc loại bỏ 3 biến STOCK, STATE và LEV, tác giả đã áp dụng kiểm định Wald Cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm định phần dư để xác định xem mô hình có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
Bảng 4.3.1.1: Kết quả hồi quy mô hình 1
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.
R-squared 0.222218 Mean dependent var 0.065949 Adjusted R-squared 0.172217 S.D dependent var 0.058876 S.E of regression 0.053567 Akaike info criterion -2.951426 Sum squared resid 0.401720 Schwarz criterion -2.750717 Log likelihood 231.3569 Hannan-Quinn criter -2.869884 F-statistic 4.444326 Durbin-Watson stat 1.774540 Prob(F-statistic) 0.000039
Bảng 4.3.1.1 cho thấy giá trị β1 âm với p-value lớn 39,39% Các biến LEV, SIZE và STATE có mối tương quan dương nhưng không có ý nghĩa thống kê đối với tỷ suất cổ tức Ngược lại, ROA có mối tương quan dương có ý nghĩa ở mức 0,08%, trong khi FOREIN lại có mối tương quan âm có ý nghĩa ở mức 1,83% Đồng thời, có sự tồn tại mối tương quan âm không có ý nghĩa thống kê giữa các biến FAMI, INSTIT, STOCK, INSD và chính sách cổ tức, với biến STOCK có p-value cao nhất là 70,35% Cuối cùng, giá trị p-value của F-statistic rất nhỏ, chỉ 0,0039%, cho thấy mô hình này có khả năng giải thích nhưng ở mức độ không cao do giá trị R² thấp chỉ đạt 22,2218%.
Sau đây, tác giả tiến hành loại bỏ biến STOCK ra khỏi phương trình hồi quy ban đầu, ta có mô hình 2.
Bảng 4.3.1.2: Kết quả hồi quy mô hình 2
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.
S.E of regression 0.053404 Akaike info criterion -2.963721
Sum squared resid 0.402137 Schwarz criterion -2.783083
Log likelihood 231.2790 Hannan-Quinn criter -2.890333
Kết quả hồi quy mô hình 2 cho thấy giá trị β1 âm với p-value 40,44% Các biến LEV, SIZE và STATE có tương quan dương nhưng không có ý nghĩa thống kê với p-value lần lượt là 20,90%; 25,72% và 40,57% Ngược lại, ROA có tương quan dương với mức ý nghĩa 0,02%, trong khi FOREIN có tương quan âm với ý nghĩa thống kê 0,89% Bên cạnh đó, các biến FAMI, INSTIT và INSD cũng có tương quan âm nhưng không có ý nghĩa thống kê với p-value lần lượt là 15,26%; 14,53% và 21,31% Cuối cùng, tác giả ghi nhận giá trị p-value của F-statistic rất nhỏ là 0,0017%.
Biến độc lập STATE có ảnh hưởng ít nhất đến tỷ suất cổ tức, do đó, tác giả quyết định loại bỏ biến này khỏi phương trình hồi quy và thu được mô hình 3.
Bảng 4.3.1.3: Kết quả hồi quy mô hình 3
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.
R-squared 0.217568 Mean dependent var 0.065949Adjusted R-squared 0.178998 S.D dependent var 0.058876S.E of regression 0.053347 Akaike info criterion -2.972133Sum squared resid 0.404121 Schwarz criterion -2.811566Log likelihood 230.9100 Hannan-Quinn criter -2.906900F-statistic 5.640788 Durbin-Watson stat 1.758577Prob(F-statistic) 0.000009
Bảng 4.3.1.3 chỉ ra rằng giá trị β1 âm với p-value đạt 35,72%, cho thấy biến LEV và SIZE không có mối tương quan dương có ý nghĩa thống kê với tỷ suất cổ tức Ngược lại, ROA có mối tương quan dương có ý nghĩa thống kê ở mức 0,02% Các biến FAMI, INSTIT, INSD và FOREIN đều có mối tương quan âm có ý nghĩa thống kê với chính sách cổ tức, với p-value lần lượt là 7,52%; 8,3%; 2,25% và 1,2% Thêm vào đó, giá trị p-value của F-statistic là 0,0009% và giá trị R² đạt 21,7568%.
Tác giả tiếp tục loại bỏ LEV ra khỏi phương trình hồi quy và thu được kết quả mô hình 4.
Bảng 4.3.1.4: Kết quả hồi quy mô hình 4
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.
S.E of regression 0.053445 Akaike info criterion -2.974798
Sum squared resid 0.408455 Schwarz criterion -2.834302
Log likelihood 230.1098 Hannan-Quinn criter -2.917719
Kết quả hồi quy mô hình 4 chỉ ra rằng giá trị β1 âm có ý nghĩa ở mức 8,05%, đồng thời có mối tương quan dương có ý nghĩa thống kê giữa ROA, SIZE và tỷ suất cổ tức Ngược lại, các biến FAMI, INSTIT, INSD và FOREIN thể hiện mối tương quan âm có ý nghĩa thống kê đến chính sách cổ tức với p-value lần lượt là 6,13%; 6,92%; 2,68% và 0,5% Thêm vào đó, giá trị p-value của F-statistic rất nhỏ là 0,0007% và giá trị R² đạt 20,9177%.
Để đánh giá tính phù hợp của việc loại bỏ ba biến độc lập (STOCK, STATE và LEV) khỏi mô hình, tác giả đã sử dụng kiểm định Wald với giả thuyết.
Bảng 4.3.1.5: Kết quả kiểm định Wald
Restrictions are linear in coefficients.
Test Statistic Value Df Probability
Normalized Restriction (= 0) Value Std Err.
Kết quả kiểm định Wald cho thấy p-value của F-statistic là 50,56% và Chi-square là 50,35%, cả hai đều lớn hơn 10% Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1, cho thấy rằng ba biến STOCK, STATE và LEV không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc DYLD Việc loại bỏ ba biến này khỏi mô hình là hoàn toàn hợp lý.
Trong phần phương pháp phân tích, mẫu kiểm duyệt dẫn đến ước lượng OLS bị chệch và không vững Để xác minh tính chính xác của lý thuyết, tác giả đã thực hiện kiểm định phần dư của mô hình nhằm xác định xem chúng có tuân theo phân phối chuẩn hay không Kết quả kiểm định được trình bày trong hình 4.3.1.6.
Hình 4.3.1.6: Kết quả kiểm định phần dư
Kết quả từ hình 4.3.1.6 cho thấy giá trị p-value là 0%, chỉ ra rằng phần dư của mô hình không tuân theo phân phối chuẩn Điều này vi phạm một trong những giả định của phương pháp bình phương bé nhất Nếu chỉ sử dụng ước lượng OLS cho mẫu kiểm duyệt, điều này có thể dẫn đến những kết luận sai lệch.
Dữ liệu thống kê cho thấy giá trị trung bình là -0.009468, với giá trị tối đa là 0.206228 và tối thiểu là -0.092678 Độ lệch chuẩn đạt 0.051924, trong khi độ lệch (skewness) là 1.044857, cho thấy phân phối không đối xứng Độ nhọn (kurtosis) là 4.491699, cho thấy phân phối có đuôi dày hơn so với phân phối chuẩn Kết quả kiểm định Jarque-Bera là 41.20044 với xác suất 0.000000, chỉ ra rằng dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn Do đó, tác giả tiến hành hồi quy lại mô hình bằng phương pháp Tobit để so sánh với kết quả từ phương pháp trước đó nhằm làm rõ những kết luận sai lầm có thể xảy ra trong nghiên cứu này.
4.3.2 Kết quả hồi quy bằng phương pháp Tobit
Tương tự như OLS, tác giả sử dụng phương pháp Tobit lần lượt cho 6 mô hình:
- Mô hình 5 gồm đầy đủ 9 biến độc lập: LEV, ROA, SIZE, FAMI, STATE, INSTIT, STOCK, INSD, FOREIN.
Mô hình 6 được xây dựng dựa trên kết quả hồi quy của mô hình 5, trong đó tác giả đã loại bỏ biến STATE Mô hình hồi quy hiện tại bao gồm 8 biến độc lập: LEV, ROA, SIZE, FAMI, INSTIT, STOCK, INSD và FOREIN.
Mô hình 7 được xây dựng dựa trên kết quả của mô hình 6, trong đó tác giả đã loại bỏ biến STOCK Do đó, mô hình 7 hiện bao gồm 7 biến độc lập: LEV, ROA, SIZE, FAMI, INSTIT, INSD và FOREIN.
- Mô hình 8: là mô hình 7 sau khi loại bỏ biến LEV, lúc này mô hình 8 chỉ còn 6 biến độc lập: ROA, SIZE, FAMI, INSTIT, INSD, FOREIN.
- Mô hình 9: là mô hình 8 sau khi loại bỏ biến INSTIT, còn lại 5 biến độc lập: ROA, SIZE, FAMI, INSD, FOREIN.
