CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng Trong giai đoạn hội nhập, Việt Nam đang từng bước vươn lên để hòa nhập cùng với nền kinh tế thế giới, việc nâng cao khả năng sinh lời đối với mỗi công ty lại càng quan trọng hơn vì nó không chỉ ảnh hưởng đến sự sống còn của các công ty mà còn ảnh hưởng đến triển vọng phát triển của nền kinh tế đất nước. Vì thế, khả năng sinh lời được coi là một trong những chỉ tiêu cơ bản đánh giá hiệu quả sản xuất kinh doanh của một công ty. Một nghiên cứu gần đây của Hiệp hội Bất động sản Việt Nam đả chỉ ra rằng, thị trường bất động sản đóng góp khoảng 14% vào GDP của Việt Nam trong giai đoạn 2019 – 2021 và thị trường này có khả năng lan tỏa đến trên 40 ngành quan trọng khác của nền kinh tế và trở thành nhịp cầu nối cho các thị trường khác từ đó giúp góp phần phát triển đồng bộ các loại thị trường. Khi thị trường bất động sản phát triển sẽ giải quyết việc làm cho hàng ngàn lao động, thúc đẩy các ngành sản xuất vật liệu xây dựng, nội thất, kiến trúc, các đơn vị thi công xây dựng phát triển; thị trường này phát triển còn mở rộng thị phần cho vay của các ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng và giúp quay nhanh vòng vốn cho vay, tạo ra lợi nhuận lớn để tái đầu tư mở rộng quy mô kinh doanh; công ty bất động sản có lãi sẽ giúp Nhà nước tăng thêm nguồn vốn vào ngân sách thông qua việc điều tiết thu thuế… Hơn nữa, thị trường bất động sản Việt Nam nói chung và công ty bất động sản nói riêng mặc dù đã có nhiều đóng góp đáng ghi nhận cho việc giúp kinh tế đất nước ngày càng tăng trưởng phát triểu, tuy nhiên từ năm 2012 tới nay đã trải qua nhiều khó khăn, thách thức, khá trầm lắng, thanh khoản kém, cũng như đưa ra các biện pháp kiểm soát chặt hơn đối với dòng vốn tín dụng chảy vào thị trường bất động sản. Đặc biệt, với tình hình dịch bệnh Covid-19 diễn ra phức tạp, khó lường nguồn lực tài chính ở cả trong nước và ngoài nước càng bị siết chặt gây tác động đáng kể tới hoạt động kinh doanh của các công ty bất động sản. Tuy nhiên, do lĩnh vực này có lợi nhuận tương đối cao, đóng vai trò đầu kéo trong nền kinh tế đã thu hút và khuyến khích các công ty tăng cường mở rộng quy mô hoạt động cũng như tăng cường kinh doanh từ đó đã tạo ra “cơn sốt ảo” đối với thị trường bất động sản và hiện tượng “bong bóng” bất động sản xuất hiện là điều khó có thể tránh khỏi. Khả năng sinh lời là thước hiệu quả của công ty, đóng vai trò quan trọng và là chỉ tiêu phản ánh rõ nhất kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của mỗi công ty vì trong điều kiện hạch toán kinh doanh độc lập theo cơ chế thị trường, công ty có tồn tại và phát triển hay không thì điều quyết định chính là khả năng sinh lời của công ty. “Bên cạnh đó, trong giai đoạn từ 2012 – 2015, thị trường bất động sản hoạt động khá trầm lắng, chính điều này đã ảnh hưởng không nhỏ đến khả năng sinh lời của các công ty ngành xây dựng trong giai đoạn này” (Linh, 2020). Các chính sách của Chính phủ để kiềm chế lạm phát, giảm đầu tư công, các chính sách tiền tệ, hạn chế cho vay phi sản xuất... khiến các công ty bất động sản gặp không ít khó khăn, thách thức. Thách thức lớn nhất là sự cạnh tranh gay gắt của nền kinh tế thị trường với các đối thủ mạnh hơn về vốn, công nghệ và cách thức quản lý. Từ thực tế đó, việc phân tích “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh” là vấn đề cần được quan tâm trong bối cảnh hiện nay. 1.2. Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1. Mục tiêu tổng quát Xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các nhân tố đến các công ty BĐS tại Việt Nam. Thông qua kết quả nghiên cứu, đưa ra đề xuất những hàm ý chính sách cho các công ty BĐS Việt Nam. 1.2.2. Mục tiêu cụ thể Thứ nhất, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến KNSL của các công ty BĐS tại Việt Nam. Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến KNSL của các công ty BĐS tại Việt Nam. Thứ ba, đề xuất các hàm ý chính sách cho các công ty BĐS Việt Nam nhằm duy trì sự ổn định và nâng cao KNSL trong tương lai. 1.3. Câu hỏi nghiên cứu Thứ nhất, các nhân tố nào ảnh hưởng đến KNSL của các công ty BĐS tại Việt Nam? Thứ hai, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến KNSL của các công ty BĐS tại Việt Nam như thế nào? Thứ ba, các hàm ý chính sách nào được đề xuất cho các công ty BĐS tại Việt Nam duy trì sự ổn định và nâng cao KNSL trong tương lai? 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến KNSL của các công ty BĐS tại Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu: Không gian: Luận văn sẽ sử dụng số liệu thứ cấp được thu thập từ BCTC của 24 công ty BDS niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh. Thời gian: từ năm 2011 đến năm 2022 1.5. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu định lượng: Nghiên cứu này được tiến hành thông qua việc thu thập dữ liệu thứ cấp của 24 công ty BĐS niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2012 – 2022 sau đó phân tích hồi quy đa biến trên cơ sở dữ liệu bảng cân đối để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đến KNSL của các công ty BĐS Việt Nam.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THU TRÂM CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ Chuyên ngành: Tài ngân hàng Mã số chuyên ngành: 34 02 01 Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THU TRÂM CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ Chun ngành: Tài ngân hàng Mã số chuyên ngành: 34 02 01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Lương Xuân Minh Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu Dưới hướng dẫn TS Lương Xuân Minh, kết nghiên cứu hàm ý sách luận văn trung thực, không chép từ nguồn hình thức Việc trích dẫn nguồn tài liệu ghi nguồn tài liệu tham khảo theo quy định Tp HCM, ngày …… tháng …… năm 2023 Học viên thực Nguyễn Thu Trâm ii LỜI CẢM ƠN Đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả sinh lời công ty bất động sản niêm yết sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh” đề tài em lựa chọn nghiên cứu làm luận văn tốt nghiệp sau hai năm học taị Trường đại học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh Trước tiên, em muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến tất Thầy Cô lời chúc sức khỏe đến Thầy Cô Nhờ vào dạy dỗ, giúp đỡ dạy tận tình chu đáo Thầy Cơ, em hồn thành đề tài khóa luận Hơn cả, để hồn thiện đề tài cách tốt nhất, em xin chân thành gửi lời cảm ơn chân thành đến giáo viên hướng dẫn – T.S Lương Xuân Minh người trực tiếp bảo, hỗ trợ giúp đỡ em suốt q trình thực khóa luận Mặt dù trình nghiên cứu em cố gắng tìm hiểu, nghiên cứu thêm vấn đề thực tế lý thuyết Tuy nhiên, việc xảy thiếu xót điều khó tránh khỏi Vì em mong nhận ý kiến đóng góp Thầy Cơ để giúp nghiên cứu hồn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Học viên thực Nguyễn Thu Trâm iii TÓM TẮT Tiêu đề: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả sinh lời công ty bất động sản niêm yết sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh Tóm tắt: Bài nghiên cứu nghiên cứu mối quan hệ nhân tố đặc thù công ty khả sinh lời công ty kinh doanh bất động sản Việt Nam Dữ liệu sử dụng 24 công ty bất động sản niêm yết HOSE từ năm 2011 đến năm 2022 Nghiên cứu sử dụng nhiều mơ hình hồi quy tuyến tính, cụ thể bình phương nhỏ thông thường (OLS), hiệu ứng cố định (FEM) hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) để kiểm tra nhân tố ảnh hưởng đến khả sinh lời Có nhân tố ảnh hưởng đến khả sinh lời công ty bao gồm: quy mô công ty, địn bẩy tài chính, đầu tư tài sản cố định, vịng quay tài sản, tỷ lệ tốn hành, tăng trưởng doanh thu, tốc độ tăng trưởng kinh tế tỷ lệ lạm phát Kết nghiên cứu mô hình FGLS cho thấy nhân tố ảnh hưởng tích cực đến khả sinh lời công ty BĐS Việt Nam quy mơ cơng ty, địn bẩy tài chính, đầu tư tài sản cố định, hệ số vòng quay tài sản, tỷ lệ lạm phát Trong đó, biến tỷ số tốn hành tốc độ tăng trưởng kinh tế lại có tác động ngược chiều Từ khóa: Khả sinh lời, cơng ty bất động sản, lợi nhuận tổng tài sản, lợi nhuận vốn chủ sở hữu iv ABSTRACT Title: Factors Affecting the Profitability of Vietnam Real Estate Publicly-listed Companies on HOSE Abstract: The research studies the relationship between eight firm-specific factors on the profitability of real estate Vietnam companies The data uses twenty-four real estate companies listed on Ho Chi Minh Stock Exchange for the period of 2011 to 2022 The study utilized multiple linear panel regression models, namely, ordinary least squares (OLS), fixed effects (FEM) and random effects (REM) in examining the effect on the return on asset of firm-specific factors, which include: size of the company, financial leverage, fixed asset investment, asset turnover ratio, current ratio, sales growth, GDP and inflation rate The results of the FGLS model study show that the factors that positively affect the profitability of real estate companies in Vietnam are company size, financial leverage, fixed asset investment, asset turnover ratio, inflation rate Meanwhile, variable current ratio, economic growth rate has the negative Keywords: Profitability, Real estate, Return on asset, Return on equity v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt HOSE BĐS Cụm từ tiếng Việt Sở giao dịch chứng khốn Hồ Chí Minh Bất động sản TTCK Thị trường chứng khoán KNSL Khả sinh lời ROA Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản ROE Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu SIZE Quy mô cơng ty LEV Địn bẩy tài TANG GDP CR GROWN Đầu tư tài sản cố định Tốc độ tăng trưởng kinh tế Khả toán thời Tăng trưởng doanh thu CPI Lạm phát AT Vòng quay tài sản BCTC Báo cáo tài vi MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu tổng quát 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Đóng góp đề tài 1.7 Kết cấu luận văn KẾT LUẬN CHƯƠNG CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Khả sinh lời tiêu đo lường công ty 2.2 2.3 2.1.1 Khái niệm khả sinh lời 2.1.2 Các tiêu đo lường khả sinh lời công ty Các nhân tố ảnh hưởng đến khả sinh lời cơng ty 11 2.2.1 Nhóm nhân tố bên ngồi cơng ty 11 2.2.2 Nhóm nhân tố bên cơng ty 12 Tình hình nghiên cứu 16 2.3.1 Nghiên cứu nước 16 2.3.2 Nghiên cứu nước 19 2.3.3 Khoảng trống nghiên cứu .27 KẾT LUẬN CHƯƠNG 28 CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 29 vii 3.1 Mơ hình giả thuyết nghiên cứu .29 3.1.1 Mơ hình nghiên cứu 29 3.1.1.1 Thiết lập mơ hình nghiên cứu 29 3.1.1.2 Phương pháp đo lường biến 32 3.1.2 Giả thuyết nghiên cứu 35 3.1.2.1 Đối với quy mô công ty 35 3.1.2.2 Đối với địn bẩy tài .36 3.1.2.3 Đối với đầu tư tài sản cố định 36 3.1.2.4 Đối với vòng quay tài sản 37 3.1.2.5 Đối với tỷ số toán nhanh 37 3.1.2.6 Đối với tăng trưởng doanh thu 37 3.1.2.7 Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế 38 3.1.2.8 Đối với tỷ lệ lạm phát 38 3.2 Phương pháp nghiên cứu .38 3.2.1 Quy trình nghiên cứu 38 3.2.2 Thu thập xử lý số liệu 39 3.2.3 Phương pháp tính tốn 39 KẾT LUẬN CHƯƠNG 43 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 44 4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu xem xét tự tương quan biến độc lập 44 4.1.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu 44 4.1.2 Phân tích tương quan biến độc lập mơ hình 47 4.2 4.2.1 Kết nghiên cứu thực nghiệm 48 Kết mơ hình hồi quy đa biến 48 viii So sánh phù hợp mơ hình tác động cố định FEM mơ hình 4.2.2 tác động ngẫu nhiên REM 49 Kiểm định khuyết tật mô hình tác động cố định FEM 50 4.2.3 4.2.3.1 Kiểm định tượng phương sai thay đổi 50 4.2.3.2 Kiểm định tượng tự tương quan .51 4.2.3.3 Khắc phục khuyết tật mơ hình tác động cố định FEM 52 4.3 Thảo luận kết nghiên cứu .54 KẾT LUẬN CHƯƠNG 59 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 60 5.1 Kết luận .60 5.2 Hàm ý sách 60 5.2.1 Mở rộng quy mô công ty 60 5.2.2 Sử dụng đòn bẩy tài hợp lý 61 5.2.3 Định hướng cấu tài sản hợp lý 61 5.2.4 Nâng cao hiệu vòng quay tổng tài sản 62 5.2.5 Cải thiện tỷ lệ toán thời .62 5.2.6 Tăng trưởng doanh thu 63 KẾT LUẬN CHƯƠNG 64 KẾT LUẬN CHUNG 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO i PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ TÍNH TỐN TỪ PHẦN MỀM THỐNG KÊ STATA i PHỤ LỤC 2: DANH SÁCH CÁC CÔNG TY xvii iii 19 Minnema, J., & Andersson, A (2018) The relationship between leverage and profitability: A quantitative study of consulting firms in Sweden 20 Myers, S C., & Majluf, N S (1984) Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors not have Journal of financial economics, 13(2), 187-221 21 Odusanya, I A., Yinusa, O G., & Ilo, B M (2018) Determinants of firm profitability in Nigeria: Evidence from dynamic panel models SPOUDAI-Journal of Economics and Business, 68(1), 43-58 22 Putra, I G W R., & Sedana, I B P (2019) Capital structure as a mediation variable: Profitability and liquidity on company value in real estate companies in Indonesia stock exchange International research journal of management, IT and social sciences, 6(4), 62-72 23 Shosha, B (2014) Profitability of small and medium enterprises in Albania (Focusing in the City of Tirana) Journal of Educational and Social Research, 4(6), 546 24 Sivathaasan, N., Tharanika, R., Sinthuja, M., & Hanitha, V (2013) Factors determining profitability: A study of selected manufacturing companies listed on Colombo Stock Exchange in Sri Lanka European Journal of Business and management, 5(27), 99-107 25 Tailab, M (2014) Analyzing factors effecting profitability of non-financial US firms Research Journal of Finance and accounting, 5(22) 26 Tailab, M (2014) The effect of capital structure on profitability of energy American firms International Journal of Business and Management Invention, 3(12) 27 Vătavu, S (2014) The determinants of profitability in companies listed on the Bucharest stock exchange Annals of the University of Petrosani Economics, 14, 329-338 28 Velmathi, D (2015) A Study on Profitability Analysis of Britania Industries Ltd International Journal of Engineering and Management Research (IJEMR) IJEMR, 5(1), 1-9 iv 29 Yazdanfar, D (2013) Profitability determinants among micro firms: evidence from Swedish data International Journal of Managerial Finance, 9(2), 151-160 v PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỪ PHẦN MỀM THỐNG KÊ STATA encode DN,gen(x) xtset x YEAR panel variable: time variable: delta: x (strongly balanced) YEAR, 2011 to 2022 unit sum ROA ROE SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ ROA | 288 0086468 0075732 -.0551175 0321223 ROE | 288 0931949 0848721 -.8200213 2682345 SIZE | 288 32.77171 1.242759 30.31783 35.52631 LEV | 288 3563614 155956 1077997 9535257 TANG | 288 1698547 0536989 0422424 5196098 -+ AT | 288 2.694207 5354464 1.115621 4.460168 CR | 288 1.287331 7807147 2038982 5.283974 GROW | 288 -.5687913 14.64104 -248.1587 4999909 GDP | 288 0606429 0165789 0256 0802 CPI | 288 0498421 0464064 006312 1867773 corr SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI (obs=288) | SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI -+ -SIZE | 1.0000 LEV | -0.6185 1.0000 TANG | -0.2922 0.4175 1.0000 AT | 0.1569 0.1369 0.1553 1.0000 CR | -0.2379 0.1616 0.1098 0.0027 1.0000 GROW | 0.0945 0.0331 -0.3857 0.1031 0.0666 1.0000 GDP | -0.0395 -0.0343 0.0389 -0.0529 -0.0195 -0.0131 1.0000 CPI | -0.2519 0.1738 0.0556 -0.0060 0.2529 -0.1776 0.0288 1.0000 vi reg ROA SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI Source | SS df MS Number of obs = 288 -+ -F(8, 279) = 67.61 Model | 010858928 001357366 Prob > F = 0.0000 Residual | 005601512 279 000020077 R-squared = 0.6597 -+ -Adj R-squared = 0.6499 Total | 016460439 287 000057353 Root MSE = 00448 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0026508 0002956 8.97 0.000 002069 0032326 LEV | 0227951 0024338 9.37 0.000 0180042 027586 TANG | 0281663 0062339 4.52 0.000 0158948 0404379 AT | 0030444 0005349 5.69 0.000 0019915 0040974 CR | -.0022187 0003622 -6.13 0.000 -.0029317 -.0015057 GROW | 0002822 0000212 13.29 0.000 0002404 000324 GDP | -.0331313 0160734 -2.06 0.040 -.0647718 -.0014907 CPI | 0319155 0061997 5.15 0.000 0197114 0441197 _cons | -.0959006 0101396 -9.46 0.000 -.1158604 -.0759408 - est sto pool1 vif vii xtreg ROA SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: x R-sq: within = 0.7905 between = 0.1927 overall = 0.5295 Number of obs = 288 Number of groups = 24 Obs per group: = 12 avg = 12.0 max = 12 F(8,256) = 120.72 corr(u_i, Xb) = -0.3925 Prob > F = 0.0000 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0054211 0005172 10.48 0.000 0044027 0064396 LEV | 0246132 0020984 11.73 0.000 020481 0287455 TANG | 015912 0067804 2.35 0.020 0025596 0292645 AT | 0024503 0005386 4.55 0.000 0013896 0035109 CR | -.0013289 0002889 -4.60 0.000 -.0018978 -.00076 GROW | 0002725 0000171 15.91 0.000 0002388 0003062 GDP | -.0242434 011122 -2.18 0.030 -.0461456 -.0023412 CPI | 0458635 005212 8.80 0.000 0355996 0561274 _cons | -.1860385 0169716 -10.96 0.000 -.2194602 -.1526167 -+ -sigma_u | 00476691 sigma_e | 00308676 rho | 70456977 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(23, 256) = 14.43 Prob > F = 0.0000 est sto fe1 viii xtreg ROA SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI,re Random-effects GLS regression Group variable: x R-sq: within = 0.7859 between = 0.2700 overall = 0.5995 Number of obs = 288 Number of groups = 24 Obs per group: = 12 avg = 12.0 max = 12 Wald chi2(8) = 914.19 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0042955 0004312 9.96 0.000 0034504 0051406 LEV | 0244877 0021098 11.61 0.000 0203526 0286227 TANG | 0149763 0065466 2.29 0.022 0021451 0278074 AT | 0030117 0005103 5.90 0.000 0020115 0040119 CR | -.0015172 0002914 -5.21 0.000 -.0020884 -.000946 GROW | 0002702 0000172 15.74 0.000 0002366 0003039 GDP | -.0261937 0114104 -2.30 0.022 -.0485576 -.0038297 CPI | 0391376 0049869 7.85 0.000 0293634 0489117 _cons | -.1497635 0142592 -10.50 0.000 -.1777109 -.1218161 -+ -sigma_u | 0032106 sigma_e | 00308676 rho | 51965788 (fraction of variance due to u_i) est sto re1 hausman fe1 re1 | Coefficients -(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b- V_B)) | fe1 re1 Difference S.E -+ SIZE | 0054211 0042955 0011256 0002855 LEV | 0246132 0244877 0001256 TANG | 015912 0149763 0009358 001765 AT | 0024503 0030117 -.0005614 0001723 CR | -.0013289 -.0015172 0001883 GROW | 0002725 0002702 2.27e-06 GDP | -.0242434 -.0261937 0019502 CPI | 0458635 0391376 006726 0015152 - 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(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 18.06 Prob>chi2 = 0.0208 (V_b-V_B is not positive definite) ix xtreg ROA SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: x R-sq: within = 0.7905 between = 0.1927 overall = 0.5295 Number of obs = 288 Number of groups = 24 Obs per group: = 12 avg = 12.0 max = 12 F(8,256) = 120.72 corr(u_i, Xb) = -0.3925 Prob > F = 0.0000 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0054211 0005172 10.48 0.000 0044027 0064396 LEV | 0246132 0020984 11.73 0.000 020481 0287455 TANG | 015912 0067804 2.35 0.020 0025596 0292645 AT | 0024503 0005386 4.55 0.000 0013896 0035109 CR | -.0013289 0002889 -4.60 0.000 -.0018978 -.00076 GROW | 0002725 0000171 15.91 0.000 0002388 0003062 GDP | -.0242434 011122 -2.18 0.030 -.0461456 -.0023412 CPI | 0458635 005212 8.80 0.000 0355996 0561274 _cons | -.1860385 0169716 -10.96 0.000 -.2194602 -.1526167 -+ -sigma_u | 00476691 sigma_e | 00308676 rho | 70456977 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(23, 256) = 14.43 Prob > F = 0.0000 xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (24) = 528.62 Prob>chi2 = 0.0000 x xtserial ROA SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 23) = 28.105 Prob > F = 0.0000 xtgls ROA SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI,panels(h)corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.7054) Estimated covariances = 24 Number of obs = 288 Estimated autocorrelations = Number of groups = 24 Estimated coefficients = Time periods = 12 Wald chi2(8) = 591.23 Prob > chi2 = 0.0000 -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0024074 0003409 7.06 0.000 0017392 0030756 LEV | 0240234 0023997 10.01 0.000 0193201 0287267 TANG | 0113925 0049734 2.29 0.022 0016448 0211403 AT | 0025149 0004895 5.14 0.000 0015555 0034742 CR | -.0015573 0002012 -7.74 0.000 -.0019516 -.001163 GROW | 0002407 0000174 13.85 0.000 0002066 0002747 GDP | -.0119566 0073112 -1.64 0.102 -.0262863 002373 CPI | 0315812 004109 7.69 0.000 0235278 0396347 _cons | -.086635 0115 -7.53 0.000 -.1091746 -.0640955 est sto fgls1 xi esttab pool1 fe1 re1 fgls1 -(1) (2) (3) (4) ROA ROA ROA ROA -SIZE 0.00265*** 0.00542*** 0.00430*** 0.00241*** (8.97) (10.48) (9.96) (7.06) LEV 0.0228*** 0.0246*** 0.0245*** 0.0240*** (9.37) (11.73) (11.61) (10.01) TANG 0.0282*** 0.0159* 0.0150* 0.0114* (4.52) (2.35) (2.29) (2.29) AT 0.00304*** 0.00245*** 0.00301*** 0.00251*** (5.69) (4.55) (5.90) (5.14) CR -0.00222*** -0.00133*** -0.00152*** -0.00156*** (-6.13) (-4.60) (-5.21) (-7.74) GROW 0.000282*** 0.000272*** 0.000270*** 0.000241*** (13.29) (15.91) (15.74) (13.85) GDP -0.0331* -0.0242* -0.0262* -0.0120 (-2.06) (-2.18) (-2.30) (-1.64) CPI 0.0319*** 0.0459*** 0.0391*** 0.0316*** (5.15) (8.80) (7.85) (7.69) _cons -0.0959*** -0.186*** -0.150*** -0.0866*** (-9.46) (-10.96) (-10.50) (-7.53) -N 288 288 288 288 t statistics in parentheses * p F = 0.0000 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0103813 0071286 1.46 0.147 -.0036569 0244195 LEV | -.0928132 0289243 -3.21 0.002 -.1497731 -.0358533 TANG | 2204024 0934625 2.36 0.019 036349 4044557 AT | 0306896 0074243 4.13 0.000 0160691 04531 CR | -.018247 0039822 -4.58 0.000 -.0260891 -.010405 GROW | 0042497 0002361 18.00 0.000 0037848 0047146 GDP | -.9732026 1533081 -6.35 0.000 -1.275108 -.671297 CPI | 3547131 0718437 4.94 0.000 2132332 496193 _cons | -.266818 2339409 -1.14 0.255 -.7275117 1938757 -+ -sigma_u | 0329515 sigma_e | 04254863 rho | 37490708 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(23, 256) = 6.04 Prob > F = 0.0000 est sto fe2 xiii xtreg ROE SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI,re Random-effects GLS regression Group variable: x R-sq: within = 0.7005 between = 0.4702 overall = 0.6433 Number of obs = 288 Number of groups = 24 Obs per group: = 12 avg = 12.0 max = 12 Wald chi2(8) = 616.66 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0131278 0048945 2.68 0.007 0035348 0227209 LEV | -.0823298 0277467 -2.97 0.003 -.1367124 -.0279472 TANG | 2971919 082861 3.59 0.000 1347874 4595964 AT | 0277933 0064687 4.30 0.000 0151149 0404716 CR | -.0199464 003864 -5.16 0.000 -.0275198 -.012373 GROW | 0043351 0002263 19.16 0.000 0038916 0047786 GDP | -.9784441 1539118 -6.36 0.000 -1.280106 -.6767826 CPI | 3740437 0643542 5.81 0.000 2479117 5001757 _cons | -.3642119 1629086 -2.24 0.025 -.6835069 -.0449169 -+ -sigma_u | 02752036 sigma_e | 04254863 rho | 29495404 (fraction of variance due to u_i) est sto re2 hausman fe2 re2 Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe2 re2 Difference S.E -+ -SIZE | 0103813 0131278 -.0027465 0051827 LEV | -.0928132 -.0823298 -.0104834 0081691 TANG | 2204024 2971919 -.0767895 0432355 AT | 0306896 0277933 0028963 0036437 CR | -.018247 -.0199464 0016993 0009629 GROW | 0042497 0043351 -.0000854 0000673 GDP | -.9732026 -.9784441 0052416 CPI | 3547131 3740437 -.0193306 0319382 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(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 15.99 Prob>chi2 = 0.0426 (V_b-V_B is not positive definite) xiv xtreg ROE SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: x R-sq: within = 0.7018 between = 0.4162 overall = 0.6309 Number of obs = 288 Number of groups = 24 Obs per group: = 12 avg = 12.0 max = 12 F(8,256) = 75.30 corr(u_i, Xb) = -0.0006 Prob > F = 0.0000 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0103813 0071286 1.46 0.147 -.0036569 0244195 LEV | -.0928132 0289243 -3.21 0.002 -.1497731 -.0358533 TANG | 2204024 0934625 2.36 0.019 036349 4044557 AT | 0306896 0074243 4.13 0.000 0160691 04531 CR | -.018247 0039822 -4.58 0.000 -.0260891 -.010405 GROW | 0042497 0002361 18.00 0.000 0037848 0047146 GDP | -.9732026 1533081 -6.35 0.000 -1.275108 -.671297 CPI | 3547131 0718437 4.94 0.000 2132332 496193 _cons | -.266818 2339409 -1.14 0.255 -.7275117 1938757 -+ -sigma_u | 0329515 sigma_e | 04254863 rho | 37490708 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(23, 256) = 6.04 Prob > F = 0.0000 xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (24) = 243.00 Prob>chi2 = 0.0000 xv xtserial ROE SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 23) = 38.028 Prob > F = 0.0000 xtgls ROE SIZE LEV TANG AT CR GROW GDP CPI,panels(h)corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.5281) Estimated covariances = 24 Number of obs = 288 Estimated autocorrelations = Number of groups = 24 Estimated coefficients = Time periods = 12 Wald chi2(8) = 652.77 Prob > chi2 = 0.0000 -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0095352 0039928 2.39 0.017 0017094 017361 LEV | -.0752169 0300209 -2.51 0.012 -.1340569 -.016377 TANG | 3012466 0686708 4.39 0.000 1666543 4358389 AT | 0252436 0063279 3.99 0.000 0128411 0376461 CR | -.0185604 0031186 -5.95 0.000 -.0246728 -.0124481 GROW | 0042176 0002082 20.26 0.000 0038095 0046257 GDP | -1.080922 1162526 -9.30 0.000 -1.308773 -.8530716 CPI | 3937818 0571532 6.89 0.000 2817637 5057999 _cons | -.2496116 1344174 -1.86 0.063 -.5130648 0138416 est sto fgls2 xvi esttab pool2 fe2 re2 fgls2 -(1) (2) (3) (4) ROE ROE ROE ROE -SIZE 0.0164*** 0.0104 0.0131** 0.00954* (4.92) (1.46) (2.68) (2.39) LEV -0.0587* -0.0928** -0.0823** -0.0752* (-2.13) (-3.21) (-2.97) (-2.51) TANG 0.432*** 0.220* 0.297*** 0.301*** (6.14) (2.36) (3.59) (4.39) AT 0.0246*** 0.0307*** 0.0278*** 0.0252*** (4.07) (4.13) (4.30) (3.99) CR -0.0262*** -0.0182*** -0.0199*** -0.0186*** (-6.39) (-4.58) (-5.16) (-5.95) GROW 0.00440*** 0.00425*** 0.00434*** 0.00422*** (18.34) (18.00) (19.16) (20.26) GDP -0.991*** -0.973*** -0.978*** -1.081*** (-5.46) (-6.35) (-6.36) (-9.30) CPI 0.404*** 0.355*** 0.374*** 0.394*** (5.76) (4.94) (5.81) (6.89) _cons -0.488*** -0.267 -0.364* -0.250 (-4.26) (-1.14) (-2.24) (-1.86) -N 288 288 288 288 -t statistics in parentheses * p