Tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành dệt may niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

B GIÁO D C - ĐĨOăT O TR B CỌNGăTH NG NGăĐ I H C CÔNG NGHI P TP HCM KHOA TÀI CHÍNH ậ NGÂN HÀNG ****** KHĨA LU N T T NGHI P TỄCăĐ NG C A C U TRÚC V N Đ N KH NĔNGăSINHăL I C A CÁC DOANH NGHI P NGÀNH D T MAY NIÊM Y T TRÊN TH TR NG CH NG KHOÁN VI T NAM Ng ih ng d n : Nhóm th c hi n : ThS BÙI NG C TO N 22.DN.05 LÊ NG C B O CHÂU NGUY NăPHỄTăĐ T NGUY N TH THÚY NGÂN L p : DHTD14A Khoá : 2018 -2022 THÀNH PH H CHệăMINH,ăNĔMă2022 B GIÁO D C - ĐĨOăT O TR B CỌNGăTH NG NGăĐ I H C CƠNG NGHI P TP HCM KHOA TÀI CHÍNH ậ NGÂN HÀNG ****** KHÓA LU N T T NGHI P TỄCăĐ NG C A C U TRÚC V N Đ N KH NĔNGăSINHăL I C A CÁC DOANH NGHI P NGÀNH D T MAY NIÊM Y T TRÊN TH TR NG CH NG KHOÁN VI T NAM Ng ih ng d n : Nhóm th c hi n : ThS BÙI NG C TO N 22.DN.05 LÊ NG C B O CHÂU NGUY NăPHỄTăĐ T NGUY N TH THÚY NGÂN L p : DHTD14A Khoá : 2018 - 2022 THÀNH PH H CHệăMINH,ăNĔMă2022 L I C Mă N L i đ u tiên nhóm xin chân thành c m ơn nhà tr ng - Tr ng Đ i học Công Nghi p TP HCM (IUH) đư t o điều ki n đ ợc phát huy kh nghiên c u từ có thêm hội tiếp cận nghiên c u kiến th c thực tế Thơng qua đ ợc biết thêm nhiều kiến th c cho chuyên ngành học Nhóm xin c m ơn khoa Tài - Ngân hàng đư t o điều ki n cho sinh viên nh nhóm có hội thực hi n đề tài khóa luận tốt nghi p Nhóm xin gửi l i c m ơn đến th y Th.S Bùi Ngọc To n ng i trực tiếp h ớng dẫn giúp đỡ nhóm tìm hiểu th i gian nghiên c u đề tài để hồn thành báo cáo nghiên c u khóa luận tốt nghi p Do h n chế mặt th i gian, kiến th c nh kinh nghi m nên đề tài nghiên c u gặp nhiều thiếu sót Do đó, nhóm r t mong nhận đ ợc đóng góp ý kiến c a quý th y (cơ) để nhóm rút đ ợc kinh nghi m cho báo cáo Cuối nhóm xin c m ơn quý th y (cơ) kính chúc q th y (cơ) ln thành cơng cơng vi c Nhóm tác gi xin chân thành c m ơn! TP H Chí Minh, Ngày ầầ Tháng ầầ Năm 2022 Nhóm sinh viên th c hi n Nhóm 22 DN 05 i M CL C CH NGă1:ăGI I THI U NGHIÊN C U 1.1 Tính c p thiết c a nghiên c u 1.2 Mục tiêu nghiên c u, câu hỏi nghiên c u 1.2.1 Mục tiêu nghiên c u .1 1.2.2 Câu hỏi nghiên c u 1.3 Đối t ợng nghiên c u 1.4 Ph m vi nghiên c u 1.5 Ph ơng pháp nghiên c u, ý nghĩa c a nghiên c u 1.6 C u trúc c a nghiên c u .4 K T LU NăCH CH NGă2:ăC ăS NGă1 LÝ LU N V V NăĐ NGHIÊN C U 2.1 T ng quan c u trúc vốn kh sinh l i 2.1.1 C u trúc vốn 2.1.1.1 Khái ni m c u trúc vốn 2.1.1.2 Các ch tiêu ph n ánh c u trúc vốn c a doanh nghi p 2.1.2 Kh sinh l i 10 2.1.2.1 Khái ni m kh sinh l i 10 2.1.2.2 Các tỷ số đo l ng kh sinh l i 11 2.1.2.3 Các nhân tố nh h ng đến kh sinh l i c a doanh nghi p 12 2.2 Cơ s lý thuyết c u trúc vốn 14 2.2.1 Lý thuyết truyền thống c u trúc vốn 14 2.2.2 Lý thuyết c u trúc vốn c a Modigliani Miller (Mơ hình M&M) 15 2.2.3 Lý thuyết đánh đ i c u trúc vốn (The trade-off theory) .18 2.2.4 Lý thuyết trật tự phân h ng (Pecking order theory) .19 2.2.5 Lý thuyết chi phí đ i di n (Agency Costs Theory) .19 2.3 Tác động c a c u trúc vốn đến kh sinh l i c a doanh nghi p 21 2.4 Các nghiên c u thực nghi m tác động c a c u trúc vốn đến kh sinh l i 22 2.4.1 L ợc kh o số nghiên c u thực nghi m n ớc 22 2.4.2 L ợc kh o số nghiên c u thực nghi m n ớc 26 viii PH L C 03: D LI U BI NăVƾăMỌăTRONGăMỌăHỊNHăNGHIểNăC U Nĕm GDP INF 2015 0.0668 0.0063 2016 0.0621 0.0267 2017 0.0681 0.0352 2018 0.0708 0.0354 2019 0.0702 0.0280 2020 0.0291 0.0322 Nguồn: Tổng hợp c a nhóm tác gi , Dữ liệu từ World Bank PH L C 04: S LI U C A CÁC DOANH NGHI P NGHIÊN C U STT MCK YEAR ROA ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF ADS 2015 0.0111 0.0502 0.7782 12.0235 -0.0502 0.1945 0.0668 0.0063 ADS 2016 0.0281 0.1384 0.7974 12.1022 -0.1522 0.2792 0.0621 0.0267 ADS 2017 0.0402 0.1459 0.7247 12.1946 0.3626 0.2881 0.0681 0.0352 ADS 2018 0.0330 0.1249 0.7361 12.2337 0.2235 0.2281 0.0708 0.0354 ADS 2019 0.0048 0.0205 0.7675 12.2389 -0.0730 0.1910 0.0702 0.0280 ADS 2020 0.0133 0.0579 0.7703 12.2643 -0.2146 0.1490 0.0291 0.0322 BVN 2015 0.0340 0.0814 0.5827 11.3312 -0.4166 0.1637 0.0668 0.0063 BVN 2016 0.0341 0.0691 0.5060 11.2602 -0.1015 0.1856 0.0621 0.0267 BVN 2017 0.0212 0.0515 0.5887 11.3205 -0.0315 0.1715 0.0681 0.0352 BVN 2018 0.0091 0.0235 0.6147 11.3342 0.0370 0.1448 0.0708 0.0354 BVN 2019 -0.0672 -0.1743 0.6147 11.2638 0.0121 0.1688 0.0702 0.0280 BVN 2020 -0.0300 -0.0789 0.6197 11.1224 -0.9051 0.4753 0.0291 0.0322 DCG 2015 0.0970 0.2707 0.6416 11.4823 0.0557 0.4050 0.0668 0.0063 DCG 2016 0.0538 0.1585 0.6607 11.4926 -0.1873 0.3752 0.0621 0.0267 DCG 2017 0.1238 0.3437 0.6398 11.4929 -0.1302 0.3340 0.0681 0.0352 DCG 2018 0.1456 0.3679 0.6043 11.5177 -0.0368 0.3352 0.0708 0.0354 DCG 2019 0.1053 0.2875 0.6337 11.5852 -0.0704 0.2566 0.0702 0.0280 DCG 2020 0.0753 0.2119 0.6445 11.6211 -0.1921 0.3664 0.0291 0.0322 EVE 2015 0.1025 0.1252 0.1814 12.0445 0.1226 0.2319 0.0668 0.0063 EVE 2016 0.0804 0.0934 0.1392 12.0472 -0.0164 0.2563 0.0621 0.0267 EVE 2017 0.0399 0.0556 0.2820 12.1060 0.1484 0.2159 0.0681 0.0352 EVE 2018 0.0511 0.0838 0.3900 12.1732 0.1854 0.1838 0.0708 0.0354 EVE 2019 0.0468 0.0766 0.3896 12.1869 -0.1480 0.1590 0.0702 0.0280 EVE 2020 0.0311 0.0445 0.3021 12.1313 -0.1509 0.1524 0.0291 0.0322 GIL 2015 0.0739 0.1750 0.5779 11.9673 -0.0262 0.1411 0.0668 0.0063 GIL 2016 0.0875 0.2111 0.5857 12.0374 0.1968 0.1255 0.0621 0.0267 GIL 2017 0.0965 0.2564 0.6236 12.1724 0.6800 0.0892 0.0681 0.0352 GIL 2018 0.0885 0.2302 0.6153 12.2655 0.0386 0.0666 0.0708 0.0354 GIL 2019 0.0846 0.1919 0.5594 12.2784 0.1263 0.0730 0.0702 0.0280 GIL 2020 0.1142 0.2398 0.5237 12.4327 0.3618 0.0685 0.0291 0.0322 HCB 2015 0.0491 0.2893 0.8304 11.6877 0.2798 0.2129 0.0668 0.0063 HCB 2016 0.0355 0.2809 0.8737 11.8566 0.2709 0.3628 0.0621 0.0267 HCB 2017 0.0362 0.2513 0.8559 11.8706 0.1510 0.3331 0.0681 0.0352 HCB 2018 0.0310 0.1960 0.8419 11.9227 0.1254 0.3211 0.0708 0.0354 HCB 2019 0.0334 0.1938 0.8275 11.9101 -0.0087 0.2925 0.0702 0.0280 HCB 2020 0.0138 0.0763 0.8186 11.8552 -0.2604 0.3059 0.0291 0.0322 HDM 2015 0.0727 0.3165 0.7703 11.7826 0.0733 0.3051 0.0668 0.0063 STT 10 11 12 13 MCK YEAR ROA ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF HDM 2016 0.0630 0.2078 0.6969 11.8320 -0.0015 0.4011 0.0621 0.0267 HDM 2017 0.0626 0.1863 0.6637 11.8117 0.1185 0.3340 0.0681 0.0352 HDM 2018 0.0371 0.1387 0.7326 11.9001 0.0484 0.2782 0.0708 0.0354 HDM 2019 0.0252 0.0901 0.7204 11.8590 0.0059 0.2873 0.0702 0.0280 HDM 2020 0.0198 0.0611 0.6763 11.7797 -0.2324 0.3162 0.0291 0.0322 HSM 2015 0.0207 0.0804 0.7423 12.2830 0.1182 0.3896 0.0668 0.0063 HSM 2016 0.0243 0.0979 0.7521 12.3239 0.1392 0.3551 0.0621 0.0267 HSM 2017 0.0258 0.1443 0.8212 12.3626 0.1801 0.4508 0.0681 0.0352 HSM 2018 0.0196 0.0868 0.7740 12.3998 0.0838 0.3898 0.0708 0.0354 HSM 2019 -0.0029 -0.0114 0.7474 12.3314 -0.0538 0.4627 0.0702 0.0280 HSM 2020 0.0037 0.0124 0.7037 12.2570 -0.4445 0.4765 0.0291 0.0322 HTG 2015 0.0541 0.2239 0.7586 12.1365 0.1587 0.3920 0.0668 0.0063 HTG 2016 0.0372 0.2005 0.8147 12.2827 0.0644 0.4122 0.0621 0.0267 HTG 2017 0.0405 0.1815 0.7769 12.2926 0.2121 0.4210 0.0681 0.0352 HTG 2018 0.0505 0.2263 0.7770 12.2997 0.1210 0.4156 0.0708 0.0354 HTG 2019 0.0658 0.2423 0.7284 12.2486 -0.0211 0.4192 0.0702 0.0280 HTG 2020 0.0355 0.1302 0.7271 12.2433 -0.2344 0.4213 0.0291 0.0322 KMR 2015 0.0029 0.0038 0.2405 11.8271 0.0243 0.5255 0.0668 0.0063 KMR 2016 0.0102 0.0139 0.2672 11.8482 0.0278 0.5059 0.0621 0.0267 KMR 2017 0.0099 0.0134 0.2612 11.9055 0.0400 0.4643 0.0681 0.0352 KMR 2018 0.0041 0.0063 0.3463 11.9605 0.1171 0.3576 0.0708 0.0354 KMR 2019 0.0043 0.0071 0.3967 11.9979 0.2845 0.3476 0.0702 0.0280 KMR 2020 0.0002 0.0003 0.4572 12.0435 -0.2349 0.2764 0.0291 0.0322 LGM 2015 0.0252 0.0313 0.1956 11.0517 -0.1350 0.0573 0.0668 0.0063 LGM 2016 0.0076 0.0134 0.4383 10.9444 -0.0556 0.0658 0.0621 0.0267 LGM 2017 -0.0359 -0.0639 0.4381 10.9174 -0.2951 0.0763 0.0681 0.0352 LGM 2018 0.0833 0.1489 0.4410 10.9897 0.1700 0.0607 0.0708 0.0354 LGM 2019 -0.0152 -0.0265 0.4259 10.9667 0.1295 0.0841 0.0702 0.0280 LGM 2020 -0.1041 -0.2260 0.5393 11.0256 -0.1341 0.0582 0.0291 0.0322 M10 2015 0.0471 0.2287 0.7941 12.0134 0.1570 0.2179 0.0668 0.0063 M10 2016 0.0408 0.2291 0.8221 12.1053 0.0778 0.2281 0.0621 0.0267 M10 2017 0.0385 0.1422 0.7295 12.1350 0.0359 0.2121 0.0681 0.0352 M10 2018 0.0355 0.1488 0.7613 12.1958 -0.0159 0.2324 0.0708 0.0354 M10 2019 0.0431 0.1750 0.7537 12.2009 0.1245 0.2096 0.0702 0.0280 M10 2020 0.0416 0.1674 0.7513 12.2011 0.0306 0.1817 0.0291 0.0322 MNB 2015 0.0421 0.2647 0.8410 12.4371 0.4396 0.1933 0.0668 0.0063 MNB 2016 0.0194 0.1333 0.8544 12.4326 -0.0451 0.2752 0.0621 0.0267 MNB 2017 0.0187 0.1470 0.8728 12.4946 -0.0009 0.2752 0.0681 0.0352 STT 14 15 16 17 18 19 MCK YEAR ROA ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF MNB 2018 0.0202 0.1581 0.8725 12.5276 0.1632 0.2506 0.0708 0.0354 MNB 2019 0.0185 0.1501 0.8767 12.5146 -0.0134 0.2451 0.0702 0.0280 MNB 2020 0.0127 0.0900 0.8586 12.4374 -0.1699 0.2644 0.0291 0.0322 MPT 2015 0.0552 0.1041 0.4695 11.3599 1.1038 0.2437 0.0668 0.0063 MPT 2016 0.0189 0.0347 0.4552 11.5065 0.3220 0.2052 0.0621 0.0267 MPT 2017 0.0168 0.0251 0.3292 11.3795 -0.1184 0.1311 0.0681 0.0352 MPT 2018 0.1003 0.1407 0.2874 11.4191 0.0990 0.0888 0.0708 0.0354 MPT 2019 0.0111 0.0130 0.1502 11.3483 0.4066 0.0456 0.0702 0.0280 MPT 2020 -0.0054 -0.0062 0.1351 11.3379 -0.9147 0.0394 0.0291 0.0322 NDT 2015 0.0204 0.1123 0.8183 11.9628 -0.0568 0.2289 0.0668 0.0063 NDT 2016 0.0351 0.1825 0.8078 12.0027 -0.0338 0.2412 0.0621 0.0267 NDT 2017 0.0300 0.1745 0.8279 12.1116 0.1204 0.2872 0.0681 0.0352 NDT 2018 0.0100 0.0622 0.8396 12.1468 0.2332 0.4967 0.0708 0.0354 NDT 2019 -0.0084 -0.0525 0.8396 12.1020 0.1059 0.5347 0.0702 0.0280 NDT 2020 0.0013 0.0074 0.8186 12.0524 -0.0198 0.5697 0.0291 0.0322 NTT 2015 0.0371 0.1166 0.6807 11.8768 -0.0354 0.1816 0.0668 0.0063 NTT 2016 0.0230 0.0808 0.7157 11.9017 -0.1971 0.1535 0.0621 0.0267 NTT 2017 0.0000 0.0000 0.7523 11.9225 -0.1513 0.4020 0.0681 0.0352 NTT 2018 -0.0379 -0.1813 0.7907 11.9290 -0.0054 0.3612 0.0708 0.0354 NTT 2019 -0.0469 -0.2062 0.7724 11.8111 0.1761 0.4285 0.0702 0.0280 NTT 2020 -0.0407 -0.2101 0.8062 11.7982 -0.2134 0.4044 0.0291 0.0322 PPH 2015 0.0428 0.1353 0.6839 12.6616 -0.0725 0.2328 0.0668 0.0063 PPH 2016 0.0561 0.1671 0.6641 12.6859 -0.1661 0.2250 0.0621 0.0267 PPH 2017 0.0352 0.1134 0.6893 12.7252 -0.0662 0.2607 0.0681 0.0352 PPH 2018 0.0401 0.1294 0.6902 12.7346 0.1606 0.3171 0.0708 0.0354 PPH 2019 0.0449 0.1323 0.6604 12.6566 -0.0455 0.3001 0.0702 0.0280 PPH 2020 0.0750 0.1738 0.5687 12.5775 -0.3712 0.3277 0.0291 0.0322 STK 2015 0.0415 0.1034 0.5987 12.2353 -0.2898 0.3533 0.0668 0.0063 STK 2016 0.0141 0.0411 0.6567 12.3063 0.3321 0.6668 0.0621 0.0267 STK 2017 0.0503 0.1279 0.6065 12.2963 0.4561 0.6104 0.0681 0.0352 STK 2018 0.0842 0.1962 0.5711 12.3262 0.1990 0.5562 0.0708 0.0354 STK 2019 0.1035 0.1980 0.4771 12.3162 -0.0733 0.5060 0.0702 0.0280 STK 2020 0.0847 0.1333 0.3643 12.2313 -0.2081 0.5365 0.0291 0.0322 TCM 2015 0.0613 0.1716 0.6430 12.3995 0.0830 0.3471 0.0668 0.0063 TCM 2016 0.0408 0.1256 0.6754 12.4503 0.0995 0.4178 0.0621 0.0267 TCM 2017 0.0635 0.1797 0.6470 12.4822 0.0446 0.3904 0.0681 0.0352 TCM 2018 0.0802 0.2040 0.6069 12.5115 0.1417 0.3409 0.0708 0.0354 TCM 2019 0.0742 0.1521 0.5124 12.4658 -0.0053 0.3731 0.0702 0.0280 STT 20 21 22 23 24 25 MCK YEAR ROA ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF TCM 2020 0.0928 0.1686 0.4494 12.4737 -0.0479 0.3314 0.0291 0.0322 TLI 2015 0.0736 0.1175 0.3730 10.8662 -0.0290 0.0207 0.0668 0.0063 TLI 2016 0.1044 0.1684 0.3800 10.9450 -0.1078 0.0259 0.0621 0.0267 TLI 2017 0.0947 0.1360 0.3037 10.8721 -0.1498 0.0244 0.0681 0.0352 TLI 2018 0.0250 0.0408 0.3870 10.8608 -0.0002 0.0461 0.0708 0.0354 TLI 2019 0.0027 0.0041 0.3393 10.8282 -0.0667 0.0387 0.0702 0.0280 TLI 2020 -0.0294 -0.0454 0.3517 10.8172 -0.1742 0.0297 0.0291 0.0322 TNG 2015 0.0442 0.1666 0.7347 12.2078 0.3970 0.4552 0.0668 0.0063 TNG 2016 0.0440 0.1558 0.7177 12.2663 -0.0188 0.4880 0.0621 0.0267 TNG 2017 0.0517 0.1828 0.7173 12.3475 0.3196 0.4086 0.0681 0.0352 TNG 2018 0.0695 0.2270 0.6941 12.4142 0.4504 0.3773 0.0708 0.0354 TNG 2019 0.0760 0.2157 0.6476 12.4811 0.2781 0.3686 0.0702 0.0280 TNG 2020 0.0432 0.1338 0.6771 12.5508 -0.0297 0.3517 0.0291 0.0322 TVT 2015 0.0377 0.1088 0.6532 12.2135 0.0029 0.4408 0.0668 0.0063 TVT 2016 0.0664 0.1901 0.6505 12.2523 0.0656 0.3987 0.0621 0.0267 TVT 2017 0.0580 0.1285 0.5486 12.1924 0.0158 0.4138 0.0681 0.0352 TVT 2018 0.0639 0.1392 0.5414 12.2055 -0.0784 0.3832 0.0708 0.0354 TVT 2019 0.0551 0.1533 0.6409 12.2125 -0.0753 0.3413 0.0702 0.0280 TVT 2020 0.0468 0.1275 0.6328 12.2079 -0.1378 0.2991 0.0291 0.0322 VDN 2015 0.0407 0.2527 0.8387 11.4516 0.3807 0.2098 0.0668 0.0063 VDN 2016 0.0293 0.1554 0.8111 11.5598 0.0354 0.1927 0.0621 0.0267 VDN 2017 0.0220 0.1200 0.8167 11.5832 0.1718 0.4236 0.0681 0.0352 VDN 2018 0.0275 0.1333 0.7934 11.5893 -0.0291 0.4038 0.0708 0.0354 VDN 2019 0.0284 0.1257 0.7740 11.5764 -0.0478 0.2303 0.0702 0.0280 VDN 2020 -0.0014 -0.0064 0.7862 11.5815 -0.2721 0.1999 0.0291 0.0322 VGG 2015 0.0979 0.3309 0.7043 12.5289 0.1689 0.1040 0.0668 0.0063 VGG 2016 0.1038 0.3026 0.6568 12.5835 0.1745 0.0922 0.0621 0.0267 VGG 2017 0.0932 0.2729 0.6584 12.6284 0.1240 0.0739 0.0681 0.0352 VGG 2018 0.1015 0.2859 0.6448 12.6722 0.1483 0.1004 0.0708 0.0354 VGG 2019 0.0839 0.2095 0.5994 12.6975 -0.0702 0.1199 0.0702 0.0280 VGG 2020 0.0319 0.0789 0.5961 12.6754 -0.2118 0.1191 0.0291 0.0322 VGT 2015 0.0291 0.0744 0.6092 13.2743 0.1274 0.2513 0.0668 0.0063 VGT 2016 0.0293 0.0763 0.6163 13.2965 0.0184 0.2991 0.0621 0.0267 VGT 2017 0.0328 0.0876 0.6259 13.3203 0.1280 0.3143 0.0681 0.0352 VGT 2018 0.0321 0.0879 0.6348 13.3403 0.0955 0.3364 0.0708 0.0354 VGT 2019 0.0362 0.0904 0.5996 13.2970 -0.0059 0.3441 0.0702 0.0280 VGT 2020 0.0311 0.0695 0.5522 13.2557 -0.2673 0.3520 0.0291 0.0322 Nguồn: Tổng hợp xử lý từ excel c a nhóm tác gi PH L C 05: K T QU PHÂN TÍCH H I QUY TRÊN PH N M M STATA Ph l c 5.1 K t qu mơ hình d li u b ng b t cân x ng encode MCK, gen(CTY) xtset CTY YEAR panel variable: CTY (strongly balanced) time variable: YEAR, 2015 to 2020 delta: unit Ph l c 5.2 K t qu th ng kê mô t bi n (ROE ậ ROA) sum ROA ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ ROA | 150 039571 0376762 -.1041023 1455906 ROE | 150 1196122 1063729 -.2259808 3678969 DA | 150 6275497 1792934 1350947 8766989 SIZE | 150 12.03057 54277 10.81718 13.34034 GROW | 150 0239058 2300413 -.9147247 1.103768 -+ TANG | 150 2807462 1414577 0207232 6667716 GDP | 150 061169 0146834 0290584 0707579 INF | 150 0272935 0099783 006312 0353963 Mơ hình 01: Tỷ su t sinh l i tổng tài s n (ROA) Ph l c 5.3 K t qu mơ hình Pooled OLS reg ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF Source | SS df MS -+ Number of obs = 150 F(6, 143) = 4.81 Model | 035529448 005921575 Prob > F = 0.0002 Residual | 175975432 143 001230597 R-squared = 0.1680 Adj R-squared = 0.1331 Root MSE = 03508 -+ -Total | 211504881 149 001419496 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.0444422 0175357 -2.53 0.012 -.0791049 -.0097795 SIZE | 0215352 0059428 3.62 0.000 0097881 0332823 GROW | 0267143 0146301 1.83 0.070 -.0022049 0556336 TANG | -.0324525 0223874 -1.45 0.149 -.0767055 0118005 GDP | 3007289 2267873 1.33 0.187 -.1475597 7490176 INF | -.2090188 2932206 -0.71 0.477 -.7886257 3705881 _cons | -.1958382 0705009 -2.78 0.006 -.3351967 -.0564797 Ph l c 5.4 K t qu ki măđ nh corr (ki măđ nhăt corr ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF (obs=150) ngăquan gi a bi n) | ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF -+ ROA | 1.0000 DA | -0.1179 1.0000 SIZE | 0.2173 0.3390 1.0000 GROW | 0.2415 0.1277 0.1594 1.0000 TANG | -0.0706 0.3169 0.3618 0.0670 1.0000 GDP | 0.1964 0.0511 0.0007 0.4899 -0.0096 1.0000 INF | -0.0832 -0.0034 0.0580 -0.1211 0.0685 -0.1577 1.0000 Ph l c 5.5 Mơăhìnhătácăđ ng c đ nh (FEM) xtreg ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 150 Group variable: CTY Number of groups = 25 R-sq: Obs per group: = 0.2776 = between = 0.0931 avg = 6.0 overall = 0.1195 max = F(6,119) = 7.62 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.5812 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.1713819 0362262 -4.73 0.000 -.2431134 -.0996503 SIZE | 0396914 035283 1.12 0.263 -.0301724 1095552 GROW | 0267094 0117033 2.28 0.024 0035357 0498831 TANG | -.0506188 0319178 -1.59 0.115 -.1138193 0125817 GDP | 3746523 1553481 2.41 0.017 0670476 682257 INF | -.2392786 2328546 -1.03 0.306 -.700354 2217968 _cons | -.333202 4228169 -0.79 0.432 -1.170422 5040177 -+ -sigma_u | 03579437 sigma_e | 02319811 rho | 70421266 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(24, 119) = 8.67 Prob > F = 0.0000 estimate store FEM Ph l că5.6.ăMơăhìnhătácăđ ng ng u nhiên (REM) xtreg ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF, re Random-effects GLS regression Number of obs = 150 Group variable: CTY Number of groups = 25 R-sq: Obs per group: = 0.2616 = between = 0.1137 avg = 6.0 overall = 0.1440 max = = 39.97 within Wald chi2(6) corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.1013406 0263425 -3.85 0.000 -.152971 -.0497102 SIZE | 0300018 0108742 2.76 0.006 0086888 0513148 GROW | 0215245 0112198 1.92 0.055 -.0004659 0435149 TANG | -.0439632 026272 -1.67 0.094 -.0954555 007529 GDP | 373019 157061 2.37 0.018 0651851 6808528 INF | -.2257432 2009187 -1.12 0.261 -.6195367 1680503 _cons | -.2625997 1274068 -2.06 0.039 -.5123126 -.0128869 -+ -sigma_u | 0273693 sigma_e | 02319811 rho | 58193025 (fraction of variance due to u_i) - estimate store REM Ki măđ nh l a ch n mơ hình phù h p Ph l c 5.7 Ki măđ nh Hausman l a ch n mơ hình phù h p gi a FEM REM hausman FEM REM Coefficients -| (b) (B) | FEM REM (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Difference S.E -+ -DA | -.1713819 -.1013406 -.0700413 0248679 SIZE | 0396914 0300018 0096895 0335655 GROW | 0267094 0215245 0051848 0033291 TANG | -.0506188 -.0439632 -.0066556 0181253 GDP | 3746523 373019 0016333 INF | -.2392786 -.2257432 -.0135354 1176985 -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) = 1.80 Prob>chi2 = 0.9368 (V_b-V_B is not positive definite) Ph l c 5.8 L a ch n mơ hình phù h p REM xtreg ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF, re Random-effects GLS regression Number of obs = 150 Group variable: CTY Number of groups = 25 R-sq: Obs per group: within = 0.2616 = between = 0.1137 avg = 6.0 overall = 0.1440 corr(u_i, X) = (assumed) max = Wald chi2(6) = 39.97 Prob > chi2 = 0.0000 -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.1013406 0263425 -3.85 0.000 -.152971 -.0497102 SIZE | 0300018 0108742 2.76 0.006 0086888 0513148 GROW | 0215245 0112198 1.92 0.055 -.0004659 0435149 TANG | -.0439632 026272 -1.67 0.094 -.0954555 007529 GDP | 373019 157061 2.37 0.018 0651851 6808528 INF | -.2257432 2009187 -1.12 0.261 -.6195367 1680503 _cons | -.2625997 1274068 -2.06 0.039 -.5123126 -.0128869 -+ -sigma_u | 0273693 sigma_e | 02319811 rho | 58193025 (fraction of variance due to u_i) Ph l c 5.9 K t qu ki măđ nh hi năt ngăđaăc ng n v i l nh COLLIN collin DA SIZE GROW TANG GDP INF (obs=150) Collinearity Diagnostics SQRT Variable VIF VIF RTolerance Squared -DA 1.20 1.09 0.8355 0.1645 SIZE 1.26 1.12 0.7938 0.2062 GROW 1.37 1.17 0.7292 0.2708 TANG 1.21 1.10 0.8235 0.1765 GDP 1.34 1.16 0.7448 0.2552 INF 1.04 1.02 0.9648 0.0352 -Mean VIF 1.24 Cond Eigenval Index 5.6569 1.0000 0.9948 2.3846 0.1675 5.8118 0.1016 7.4620 0.0564 10.0170 0.0220 16.0266 0.0008 82.6327 Condition Number 82.6327 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.5148 Ph l c 5.10 Ki măđ nhăph ngăsaiăthayăđổi xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[CTY,t] = Xb + u[CTY] + e[CTY,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: ROA | 0014195 0376762 e | 0005382 0231981 u | 0007491 0273693 Var(u) = chibar2(01) = 97.50 Prob > chibar2 = 0.0000 Ph l c 5.11 Ki măđ nh hi năt ng t t ngăquană(autocorrelation) xtserial ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 24) = Prob > F = 4.829 0.0379 Ph l c 5.12 K t qu kh c ph c hi năt t t ngăph ngăsaiăthayăđổi hi năt ng ngăquan xtgls ROA DA SIZE GROW TANG GDP INF, panels(h) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances (0.6140) = 25 Number of obs = 150 Estimated autocorrelations = Number of groups = 25 Estimated coefficients Time periods = Wald chi2(6) = 63.74 Prob > chi2 = 0.0000 = -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.0746479 0159714 -4.67 0.000 -.1059513 -.0433444 SIZE | 0119419 0063212 1.89 0.059 -.0004474 0243311 GROW | 0284484 0075859 3.75 0.000 0135803 0433165 TANG | -.037668 0163407 -2.31 0.021 -.0696951 -.0056408 GDP | 128462 0793828 1.62 0.106 -.0271254 2840495 INF | -.11693 1256924 -0.93 0.352 -.3632826 1294225 _cons | -.0472014 0775698 -0.61 0.543 -.1992353 1048326 Mơ hình 02: Tỷ su t sinh l i v n ch s h u (ROE) Ph l c 5.13 K t qu mơ hình Pooled OLS reg ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF Source | SS df MS -+ Number of obs = 150 F(6, 143) = 6.96 Model | 381197767 063532961 Prob > F = 0.0000 Residual | 1.30476622 143 009124239 R-squared = 0.2261 Adj R-squared = 0.1936 Root MSE = 09552 -+ -Total | 1.68596398 149 011315195 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | 1199647 0477489 2.51 0.013 0255798 2143496 SIZE | 04799 016182 2.97 0.004 0160032 0799768 GROW | 0875818 0398372 2.20 0.030 008836 1663276 TANG | -.126508 0609599 -2.08 0.040 -.2470069 -.006009 GDP | 8961304 6175314 1.45 0.149 -.3245391 2.1168 INF | -1.036089 7984263 -1.30 0.196 -2.614332 542154 _cons | -.5261329 1919706 -2.74 0.007 -.9055997 -.1466661 Ph l c 5.14 K t qu ki măđ nh corr (ki măđ nhăt ngăquanăgi a bi n) corr ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF (obs=150) | ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF -+ ROE | 1.0000 DA | 0.2628 1.0000 SIZE | 0.2772 0.3390 1.0000 GROW | 0.3154 0.1277 0.1594 TANG | -0.0107 0.3169 0.3618 0.0670 1.0000 GDP | 0.2439 0.0511 0.0007 0.4899 -0.0096 1.0000 INF | -0.1376 -0.0034 0.0580 -0.1211 0.0685 -0.1577 1.0000 1.0000 Ph l c 5.15 Mơăhìnhătácăđ ng c đ nh (FEM) xtreg ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 150 Group variable: CTY Number of groups = 25 R-sq: Obs per group: = 0.3088 = between = 0.0652 avg = 6.0 overall = 0.0000 max = within corr(u_i, Xb) = -0.6081 F(6,119) = 8.86 Prob > F = 0.0000 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.212225 0939615 -2.26 0.026 -.3982781 -.0261718 SIZE | -.0087111 091515 -0.10 0.924 -.1899198 1724977 GROW | 0757462 0303553 2.50 0.014 0156396 1358528 TANG | -.2755672 0827866 -3.33 0.001 -.439493 -.1116413 GDP | 1.219103 4029329 3.03 0.003 4212555 2.01695 INF | -.6907203 6039649 -1.14 0.255 -1.886631 5051905 _cons | 3774277 1.096678 0.34 0.731 -1.794104 2.54896 -+ -sigma_u | 11760452 sigma_e | 06016992 rho | 79254087 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(24, 119) = 10.06 Prob > F = 0.0000 estimate store FEM Ph l că5.16.ăMơăhìnhătácăđ ng ng u nhiên (REM) xtreg ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF, re Random-effects GLS regression Number of obs = 150 Group variable: CTY Number of groups = 25 R-sq: Obs per group: = 0.2785 = between = 0.0819 within avg = 6.0 overall = 0.1469 max = Wald chi2(6) = 46.87 Prob > chi2 = 0.0000 corr(u_i, X) = (assumed) -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.0341602 0705804 -0.48 0.628 -.1724952 1041747 SIZE | 0679166 0296176 2.29 0.022 0098672 125966 GROW | 0569495 0295136 1.93 0.054 -.000896 1147951 TANG | -.2040643 0696899 -2.93 0.003 -.3406539 -.0674746 GDP | 1.218988 4122992 2.96 0.003 4108968 2.02708 INF | -1.04365 5280277 -1.98 0.048 -2.078566 -.0087351 _cons | -.6661766 3473062 -1.92 0.055 -1.346884 014531 -+ -sigma_u | 07455267 sigma_e | 06016992 rho | 60555521 (fraction of variance due to u_i) estimate store REM Ki măđ nh l a ch n mơ hình phù h p Ph l c 5.17 Ki măđ nh Hausman l a ch n mơ hình phù h p gi a FEM REM hausman FEM REM Coefficients -| (b) (B) | FEM REM (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Difference S.E -+ -DA | -.212225 -.0341602 -.1780647 0620256 SIZE | -.0087111 0679166 -.0766277 0865898 GROW | 0757462 0569495 0187966 0070989 TANG | -.2755672 -.2040643 -.0715029 0446873 GDP | 1.219103 1.218988 0001144 INF | -.6907203 -1.04365 3529302 2931899 -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) = 8.80 Prob>chi2 = 0.1852 (V_b-V_B is not positive definite) Ph l c 5.18 L a ch n mơ hình phù h p REM xtreg ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF, re Random-effects GLS regression Number of obs = 150 Group variable: CTY Number of groups = 25 R-sq: Obs per group: = 0.2785 = between = 0.0819 avg = 6.0 overall = 0.1469 max = Wald chi2(6) = 46.87 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -DA | -.0341602 0705804 -0.48 0.628 -.1724952 1041747 SIZE | 0679166 0296176 2.29 0.022 0098672 125966 GROW | 0569495 0295136 1.93 0.054 -.000896 1147951 TANG | -.2040643 0696899 -2.93 0.003 -.3406539 -.0674746 GDP | 1.218988 4122992 2.96 0.003 4108968 2.02708 INF | -1.04365 5280277 -1.98 0.048 -2.078566 -.0087351 _cons | -.6661766 3473062 -1.92 0.055 -1.346884 014531 -+ sigma_u | 07455267 sigma_e | 06016992 rho | 60555521 (fraction of variance due to u_i) Ph l c 5.19 K t qu ki măđ nh hi năt ngăđaăc ng n v i l nh COLLIN collin DA SIZE GROW TANG GDP INF (obs=150) Collinearity Diagnostics SQRT Variable VIF R- VIF Tolerance Squared -DA 1.20 1.09 0.8355 0.1645 SIZE 1.26 1.12 0.7938 0.2062 GROW 1.37 1.17 0.7292 0.2708 TANG 1.21 1.10 0.8235 0.1765 GDP 1.34 1.16 0.7448 0.2552 INF 1.04 1.02 0.9648 0.0352 -Mean VIF 1.24 Cond Eigenval Index 5.6569 1.0000 0.9948 2.3846 0.1675 5.8118 0.1016 7.4620 0.0564 10.0170 0.0220 16.0266 0.0008 82.6327 Condition Number 82.6327 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.5148 Ph l c 5.20 Ki măđ nhăph ngăsaiăthayăđổi xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[CTY,t] = Xb + u[CTY] + e[CTY,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: ROE | 0113152 1063729 e | 0036204 0601699 u | 0055581 0745527 Var(u) = chibar2(01) = 107.04 Prob > chibar2 = 0.0000 Ph l c 5.21 Ki măđ nh hi năt ng t t ngăquană(autocorrelation) xtserial ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 24) = Prob > F = 10.274 0.0038 Ph l c 5.22 K t qu kh c ph c hi năt t t ngăph ngăsaiăthayăđổi hi năt ng ngăquan xtgls ROE DA SIZE GROW TANG GDP INF, panels(h) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = (0.6132) Number of obs 25 = 150 Estimated autocorrelations = Number of groups = 25 Estimated coefficients Time periods = Wald chi2(6) = 59.83 Prob > chi2 = 0.0000 = ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + -DA | 1259161 038907 3.24 0.001 0496598 2021724 SIZE | 0424164 0193601 2.19 0.028 0044714 0803615 GROW | 073697 0207898 3.54 0.000 0329498 1144442 TANG | -.1448243 0529397 -2.74 0.006 -.2485842 -.0410643 GDP | 4658231 2706244 1.72 0.085 -.064591 9962371 INF | -.4999685 4168211 -1.20 0.230 -1.316923 3169858 _cons | -.435756 2284118 -1.91 0.056 -.8834349 0119229 - (Nguồn: Kết qu phân tích Stata)  H T  ... c a c u trúc vốn đến doanh nghi p nên nhóm tác gi đư lựa chọn nghiên c u đề tài: ? ?Tác động cấu trúc vốn đến khả sinh lời doanh nghiệp ngành dệt may niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam. ” để... u trúc vốn tác động đến kh sinh l i c a doanh nghi p ngành d t may TTCK Vi t Nam? Th hai, m c độ tác động c a nhân tố c u trúc vốn đến kh sinh l i c a doanh nghi p ngành d t may TTCK Vi t Nam. .. nhóm tác gi đư trình bày tính c p thiết đề tài nghiên c u từ đ a lý để chọn thực hi n nghiên c u: ? ?Tác động c a cấu trúc vốn đến kh sinh lời c a doanh nghiệp ngành dệt may niêm yết thị trường