Ảnh hưởng của cấu trúc vốn và thanh khoản đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp trong ngành logistics niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ NHÂN ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC VỐN VÀ THANH KHOẢN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TRONG NGÀNH LOGISTICS NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Tai Lieu Chat Luong LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG TP Hồ Chí Minh, Năm 2022 TP Hồ Chí Minh, Năm 2021 BỢ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ NHÂN ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC VỐN VÀ THANH KHOẢN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TRONG NGÀNH LOGISTICS NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chun ngành : TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã sớ chuyên ngành : 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ DUY KHÁNH TP Hồ Chí Minh, Năm 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan bài luận văn “Ảnh hưởng cấu trúc vốn và khoản đến khả sinh lời doanh nghiệp ngành Logistics niêm yết Sở giao dịch chứng khốn Thành phớ Hồ Chí Minh” là bài luận văn cá nhân Tôi cam đoan trừ tài liệu tham khảo đã tơi trích dẫn bài phần khác và đoạn bài luận này chưa công bố đâu hay nộp trường khác Các bài viết mà tơi đã tìm hiểu nghiên cứu và nêu bài nghiên cứu tơi trích dẫn theo quy định Bài luận văn này chưa nộp để nhận cấp nào trường đại học sở đào tạo khác TP Hồ Chí Minh, năm 2022 Chữ ký ii LỜI CÁM ƠN Trước hết, xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến thầy Lê Duy Khánh - người đã trực tiếp hướng dẫn khoa học và dành nhiều thời gian, công sức để tư vấn hỗ trợ hướng dẫn cho tơi śt q trình thực bài nghiên cứu Tôi xin cám ơn Ban giám hiệu toàn thể thầy cô giáo Khoa Đào Tạo Sau Đại Học - Trường Đại Học Mở Thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến thức vô quý báu và giúp đỡ trình học tập và nghiên cứu đơn vị Ngoài ra, xin chân thành cảm ơn bạn, đồng nghiệp và gia đình đã hỗ trợ và giúp đỡ tơi nhiều q trình thực luận văn này Tuy đã cố gắng nhiều q trình nghiên cứu thiếu sót là nhân tớ khơng thể tránh khỏi Tơi kính mong q thầy cô, chuyên gia, người quan tâm đến đề tài, tiếp tục có ý kiến đóng góp, giúp đỡ để đề tài hoàn thiện Một lần tơi xin chân thành cảm ơn! iii TĨM TẮT Bài viết này đã sử dụng mơ hình hồi quy GMM và mơ hình ngưỡng để tiến hành ước lượng, phân tích ảnh hưởng yếu tớ cấu trúc vốn và khoản lên khả sinh lời doanh nghiệp ngành Logistics Các biến độc lập mơ hình bao gồm biến cấu trúc vớn xem là tổng nợ tổng tài sản (DA), tỷ lệ khoản doanh nghiệp (LIQ), quy mô doanh nghiệp (SIZE), tỷ trọng tài sản cố định hữu hình (TANG), tớc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) Biến phụ thuộc mơ hình thể cho khả sinh lời doanh nghiệp ngành Logistics cụ thể là hai tiêu ROA, ROE là tỷ suất sinh lời tổng tài sản và tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu Tất liệu biến độc lập và phụ thuộc mơ hình nghiên cứu thu thập báo cáo tài 27 doanh nghiệp ngành Logistics niêm yết Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) giai đoạn 10 năm từ năm 2011 đến năm 2020 Bên cạnh nghiên cứu đã đưa sớ gợi ý sách nhằm giúp doanh nghiệp điều chỉnh tỷ lệ nợ tổng tài sản, sử dụng tốt tỷ lệ khoản, sử dụng hiệu tỷ trọng tài sản cố định hữu hình, nâng cao doanh thu từ cải thiện khả sinh lời doanh nghiệp ngành Logistics Việt Nam Kết ước lượng và kiểm định tác giả cho kết là tác động ngược chiều biến tỷ lệ nợ tổng tài sản (DA) và biến tỷ lệ khoản (LIQ) lên khả sinh lời doanh nghiệp thông qua tiêu ROA ROE ngành Logistics Biến DA tồn ngưỡng tác động lên khả sinh lời và có dấu tác động phù hợp với kỳ vọng mơ hình hồi quy GMM iv ABSTRACT This thesis used GMM regression model and threshold model to estimate and analyze the influence of capital structure and liquidity factors on the profitability of enterprises in the Logistics industry The independent variables in the model include the capital structure variable which is considered as total debt to total assets (DA), the liquidity ratio of the firm (LIQ), the size of the firm (SIZE), and the proportion of assets tangible fixed assets (TANG), revenue growth rate (GROWTH) The dependent variable of the model represents the profitability of the enterprise in the logistics industry, specifically, the two indicators ROA and ROE are return on total assets and return on equity, respectively All data on the independent and dependent variables of the research model are collected in the financial statements of 27 logistics enterprises listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange Ho Chi Minh City (HOSE) in the 10year period from 2011 to 2020 Besides, the study has provided all the ideas on policies to help enterprises adjust the debt-to-total assets ratio, make good use of the liquidity ratio, effectively use the proportion of tangible fixed assets, increase revenue, thereby improving the profitability of enterprises in the logistics industry in Vietnam The author's estimation and test results show that there is a negative impact of the variable debt to total assets (DA) and the variable liquidity ratio (LIQ) on the profitability of the business through through the ROA and ROE targets in the Logistics industry The variable DA has an impact on profitability and all have the same sign of impact as expected in the GMM regression model v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CÁM ƠN ii TÓM TẮT iii ABSTRACT iv MỤC LỤC v DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x CHƯƠNG GIỚI THIỆU 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 và phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu .5 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Đóng góp đề tài 1.7 Kết cấu luận văn TÓM TẮT CHƯƠNG CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN .9 2.1 Cơ sở lý thuyết .9 vi 2.1.1 Tổng quan cấu trúc vốn doanh nghiệp .9 2.1.2 Tổng quan khoản doanh nghiệp .10 2.1.3 Tổng quan khả sinh lời doanh nghiệp .12 2.1.4 Các lý thuyết liên quan ảnh hưởng cấu trúc vốn và khoản đến khả sinh lời doanh nghiệp 13 2.1.4.1 Lý thuyết ảnh hưởng cấu trúc vốn lên khả sinh lời doanh nghiệp 13 2.1.4.2 Lý thuyết ảnh hưởng khoản lên khả sinh lời doanh nghiệp 18 2.2 Các nghiên cứu trước liên quan 20 2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài 20 2.2.2 Các nghiên cứu nước 26 TÓM TẮT CHƯƠNG 28 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 29 3.1 Giả thuyết và mơ hình nghiên cứu .29 3.1.1 Giả thuyết nghiên cứu 29 3.1.2 Mơ hình nghiên cứu 32 3.1.3 Mô tả và đo lường biến 33 3.2 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 35 3.2.1 Dữ liệu nghiên cứu 35 3.2.2 Phương pháp nghiên cứu .36 TÓM TẮT CHƯƠNG 40 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN 41 4.1 Thống kê mô tả liệu nghiên cứu 41 4.2 Phân tích tương quan 43 vii 4.3 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root) 44 4.4 Kiểm định khuyết tật mơ hình .45 4.4.1 Kiểm định đa cộng tuyến 45 4.4.2 Kiểm định tượng phương sai thay đổi và tự tương quan 45 4.4.3 Kiểm tra tính nội sinh 46 4.4.4 Hồi quy mơ hình GMM (Generalized Method of Moments) .48 4.5 Hồi quy mô hình ngưỡng liệu bảng (panel threshold regression) 53 4.5.1 Kiểm định tồn ngưỡng mô hình .53 4.5.2 Mơ hình hồi quy ngưỡng .54 TÓM TẮT CHƯƠNG 56 CHƯƠNG KẾT LUẬN .57 5.1 Kết luận 57 5.2 Hàm ý sách .59 5.2.1 Điều chỉnh cấu trúc vốn nhằm nâng cao khả sinh lời doanh nghiệp .60 5.2.2 Chính sách sử dụng tớt tỷ lệ khoản cho doanh nghiệp 61 5.2.3 Chính sách sử dụng tỷ trọng tài sản cớ định hữu hình cách hiệu cho doanh nghiệp 63 5.2.4 Chính sách nâng cao tăng trưởng doanh thu cho doanh nghiệp 65 5.3 Hạn chế đề tài và hướng nghiên cứu 66 5.3.1 Hạn chế 66 5.3.2 Hướng nghiên cứu 67 TÓM TẮT CHƯƠNG 67 viii TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 PHỤ LỤC 72 A Các doanh nghiệp mẫu nghiên cứu .72 B Xử lý liệu phần mềm Stata 14 .74 77 xtunitroot llc SIZE Levin-Lin-Chu unit-root test for SIZE Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: N/T -> 27 10 ADF regressions: lag LR variance: Bartlett kernel, 6.00 lags average (chosen by LLC) Statistic Unadjusted t Adjusted t* -7.1265 -4.9027 p-value 0.0000 xtunitroot llc TANG Levin-Lin-Chu unit-root test for TANG Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: N/T -> ADF regressions: lag LR variance: Bartlett kernel, 6.00 lags average (chosen by LLC) Statistic Unadjusted t Adjusted t* -8.2532 -3.7089 p-value 0.0001 27 10 78 xtunitroot llc GROWTH Levin-Lin-Chu unit-root test for GROWTH Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: N/T -> 27 10 ADF regressions: lag LR variance: Bartlett kernel, 6.00 lags average (chosen by LLC) Statistic Unadjusted t Adjusted t* -10.3477 -3.1145 p-value 0.0009 Phương pháp IPS xtunitroot ips ROA, lags(3) Im-Pesaran-Shin unit-root test for ROA Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially ADF regressions: lags Statistic W-t-bar -19.8626 p-value 0.0000 27 10 79 xtunitroot ips ROE, lags(3) Im-Pesaran-Shin unit-root test for ROE Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially 27 10 ADF regressions: lags Statistic W-t-bar -7.7047 p-value 0.0000 xtunitroot ips DA Im-Pesaran-Shin unit-root test for DA Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = 27 10 AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially ADF regressions: No lags included Statistic t-bar t-tilde-bar Z-t-tilde-bar -1.8219 -1.4878 -1.5390 p-value Fixed-N exact critical values 1% 5% 10% -1.850 0.0619 -1.750 -1.700 80 xtunitroot ips D.LIQ Im-Pesaran-Shin unit-root test for D.LIQ Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially 27 ADF regressions: No lags included Statistic t-bar t-tilde-bar Z-t-tilde-bar -3.3459 -1.9734 -5.2210 p-value Fixed-N exact critical values 1% 5% 10% -1.850 -1.750 -1.700 0.0000 xtunitroot ips SIZE, lags(2) Im-Pesaran-Shin unit-root test for SIZE Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially ADF regressions: lags Statistic W-t-bar -2.4828 p-value 0.0065 27 10 81 xtunitroot ips TANG, lags(3) Im-Pesaran-Shin unit-root test for TANG Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially 27 10 ADF regressions: lags Statistic W-t-bar -3.7018 p-value 0.0001 xtunitroot ips GROWTH Im-Pesaran-Shin unit-root test for GROWTH Ho: All panels contain unit roots Ha: Some panels are stationary Number of panels = Number of periods = 27 10 AR parameter: Panel-specific Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: T,N -> Infinity sequentially ADF regressions: No lags included Statistic t-bar t-tilde-bar Z-t-tilde-bar -2.7201 -1.7266 -3.2579 Kiểm định đa cộng tuyến p-value Fixed-N exact critical values 1% 5% 10% -1.850 0.0006 -1.750 -1.700 82 vif Variable VIF 1/VIF DA LIQ SIZE TANG GROWTH 2.33 1.63 1.60 1.07 1.03 0.429203 0.614644 0.625278 0.936747 0.972741 Mean VIF 1.53 Kiểm định phương sai thay đổi tự tương quan White estat imtest,white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(20) Prob > chi2 = = 57.55 0.0000 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source chi2 df p Heteroskedasticity Skewness Kurtosis 57.55 25.99 5.53 20 0.0000 0.0001 0.0187 Total 89.08 26 0.0000 Tự tương quan Woodldrige 83 xtserial ROA DA LIQ SIZE TANG GROWTH Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 26) = 24.325 Prob > F = 0.0000 Kiểm tra nội sinh biến Mơ hình ROA Instrumented: Instruments: DA LIQ SIZE TANG GROWTH L.DA estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) Instrumented: Instruments: = = 006768 006573 (p = 0.9344) (p = 0.9355) LIQ DA SIZE TANG GROWTH L.LIQ estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) = = 780754 760707 (p = 0.3769) (p = 0.3840) 84 Instrumented: Instruments: SIZE DA LIQ TANG GROWTH L.SIZE estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) Instrumented: Instruments: = = 4.90211 4.85892 (p = 0.0268) (p = 0.0285) TANG DA LIQ SIZE GROWTH L.TANG estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) Instrumented: Instruments: = = 017052 016562 (p = 0.8961) (p = 0.8977) GROWTH DA LIQ SIZE TANG L.GROWTH estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) Mơ hình ROE = = 2.38799 2.34221 (p = 0.1223) (p = 0.1272) 85 Instrumented: Instruments: DA LIQ SIZE TANG GROWTH L.DA estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) Instrumented: Instruments: = = 2.58774 2.54024 (p = 0.1077) (p = 0.1123) LIQ DA SIZE TANG GROWTH L.LIQ estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) Instrumented: Instruments: = = 1.63545 1.5991 (p = 0.2010) (p = 0.2073) SIZE DA LIQ TANG GROWTH L.SIZE estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) = = 8.22135 8.26412 (p = 0.0041) (p = 0.0044) 86 Instrumented: Instruments: TANG DA LIQ SIZE GROWTH L.TANG estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) Instrumented: Instruments: = = 251977 244973 (p = 0.6157) (p = 0.6211) GROWTH DA LIQ SIZE TANG L.GROWTH estat endog Tests of endogeneity Ho: variables are exogenous Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,236) = = 3.893 3.84242 (p = 0.0485) (p = 0.0511) 87 Hồi quy GMM hai mơ hình ROA & ROE Mơ hình ROA xtabond2 ROA L.ROA DA DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH,gmm(l1.(SIZE TANG )) iv(DA) twostep Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: DN Time variable : YEAR Number of instruments = 90 Wald chi2(7) = 25866.24 Prob > chi2 = 0.000 ROA Coef ROA L1 DA DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH _cons Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 243 27 9.00 Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 6924775 0809894 8.55 0.000 5337411 8512139 -20.7081 17.17259 -.3118755 -2.023171 -3.580244 0813498 37.49431 9.10676 11.05458 1603341 7821165 5.420301 0267342 12.43038 -2.27 1.55 -1.95 -2.59 -0.66 3.04 3.02 0.023 0.120 0.052 0.010 0.509 0.002 0.003 -38.55702 -4.493999 -.6261245 -3.556092 -14.20384 0289518 13.1312 -2.859181 38.83917 0023735 -.490251 7.04335 1337479 61.85741 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.DA GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/9).(L.SIZE L.TANG) Instruments for levels equation Standard DA _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.SIZE L.TANG) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -2.57 -0.66 overid restrictions: chi2(82) = 86.88 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(82) = 13.32 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.010 0.512 Prob > chi2 = 0.335 Prob > chi2 = 1.000 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(66) = 15.20 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(16) = -1.88 Prob > iv(DA) Hansen test excluding group: chi2(81) = 16.99 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(1) = -3.67 Prob > chi2 = chi2 = 1.000 1.000 chi2 = chi2 = 1.000 1.000 88 Mơ hình ROE xtabond2 ROE L.ROE DA DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH,gmm(l4.(SIZE TANG )) iv(l1.LIQ) twostep Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: DN Time variable : YEAR Number of instruments = 42 Wald chi2(7) = 4518.52 Prob > chi2 = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max ROE Coef ROE L1 .8315312 0571782 DA DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH _cons 43.92436 -82.86308 -.3650143 -2.464838 8.26687 2026495 30.84399 19.11509 23.00349 1472038 9075764 4.08116 0151214 13.74082 Std Err z = = = = = 243 27 9.00 P>|z| [95% Conf Interval] 14.54 0.000 7194641 9435984 2.30 -3.60 -2.48 -2.72 2.03 13.40 2.24 0.022 0.000 0.013 0.007 0.043 0.000 0.025 6.45946 -127.9491 -.6535285 -4.243655 2679434 1730121 3.912485 81.38925 -37.77706 -.0765002 -.6860212 16.2658 2322869 57.77549 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.L.LIQ GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/9).(L4.SIZE L4.TANG) Instruments for levels equation Standard L.LIQ _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L4.SIZE L4.TANG) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -2.77 0.19 overid restrictions: chi2(34) = 47.42 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(34) = 17.41 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.006 0.853 Prob > chi2 = 0.063 Prob > chi2 = 0.992 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(24) = 20.49 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(10) = -3.08 Prob > iv(L.LIQ) Hansen test excluding group: chi2(33) = 17.05 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 0.37 Prob > chi2 = chi2 = 0.669 1.000 chi2 = chi2 = 0.990 0.544 89 Kiểm định tồn ngưỡng xthreg ROA DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH ,rx(DA) qx(DA) thnum(3) trim(0.01 0.01 0.05) grid(400) bs(300 300 300) > log noreg Estimating the threshold parameters: 1st 2nd 3rd Done Boostrapping for threshold effect test: 1st 2nd 3rd Done nobs Threshold estimator (level = 95): model Threshold Lower Upper Th-1 Th-21 Th-22 Th-3 0.0600 0.0600 0.3800 0.6500 0.0450 0.0450 0.3200 0.5500 0.0700 0.0700 0.3900 0.6700 Threshold effect test (bootstrap = 300 300 300): Threshold RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 Single Double Triple 7882.4907 7593.0102 7288.4528 30.3173 29.2039 28.0325 13.73 9.91 10.86 0.1500 0.2867 0.3400 17.7233 20.1658 23.1706 28.9433 27.3441 29.5774 42.9495 41.2533 37.6409 xthreg ROE DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH,rx(DA) qx(DA) thnum(3) trim(0.1 0.1 0.1) grid(400) bs(300 300 300) nobslog n > oreg Estimating the threshold parameters: 1st 2nd 3rd Done Boostrapping for threshold effect test: 1st 2nd 3rd Done Threshold estimator (level = 95): model Threshold Lower Upper Th-1 Th-21 Th-22 Th-3 0.3800 0.4000 0.3200 0.1400 0.3350 0.3300 0.3100 0.1200 0.3900 0.4100 0.3300 0.1500 Threshold effect test (bootstrap = 300 300 300): \ Threshold RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 Single Double Triple 2.27e+04 2.22e+04 2.21e+04 87.3855 85.5587 85.0290 18.56 5.55 1.62 0.0133 0.5033 0.8733 12.9398 12.4961 9.4559 14.3874 14.5499 11.3893 21.5812 21.9377 16.5787 90 Hồi quy mơ hình ngưỡng đơn Mơ hình ROA với biến ngưỡng DA xthreg ROA DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH ,rx(DA) qx(DA) thnum(1) trim(0.01) grid(400) bs(300) nobslog Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrapping for threshold effect test: 1st Done Threshold estimator (level = 95): model Threshold Lower Upper Th-1 0.0600 0.0450 0.0700 Threshold effect test (bootstrap = 300): Threshold RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 Single 7882.4907 30.3173 13.73 0.1600 20.4663 30.7945 45.4377 Fixed-effects (within) regression Group variable: DN Number of obs Number of groups = = 270 27 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.2828 between = 0.3591 overall = 0.3342 corr(u_i, Xb) F(7,236) Prob > F = -0.2667 Std Err t P>|t| = = 13.30 0.0000 ROA Coef [95% Conf Interval] DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH -26.67329 1293322 -3.003895 -5.341035 0546422 18.05793 1863478 9526016 3.926919 0162557 -1.48 0.69 -3.15 -1.36 3.36 0.141 0.488 0.002 0.175 0.001 -62.24863 -.2377854 -4.880583 -13.07733 0226173 8.902044 4964498 -1.127206 2.395258 086667 _cat#c.DA 195.2858 -.4887226 61.98771 14.74232 3.15 -0.03 0.002 0.974 73.16582 -29.53208 317.4057 28.55464 _cons 59.04378 12.8335 4.60 0.000 33.76093 84.32662 sigma_u sigma_e rho 9.1954324 5.7793066 71684118 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(26, 236) = 19.40 Prob > F = 0.0000 91 Mơ hình ROE với biến ngưỡng DA xthreg ROE DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH ,rx(DA) qx(DA) thnum(1) trim(0.1) grid(400) bs(300) nobslog Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrapping for threshold effect test: 1st Done Threshold estimator (level = 95): model Threshold Lower Upper Th-1 0.3800 0.3350 0.3900 Threshold effect test (bootstrap = 300): Threshold RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 Single 2.27e+04 87.3855 18.56 0.0200 11.7369 14.8333 18.9949 Fixed-effects (within) regression Group variable: DN Number of obs Number of groups = = 270 27 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.2288 between = 0.3493 overall = 0.2787 corr(u_i, Xb) F(7,236) Prob > F = -0.5581 = = 10.00 0.0000 ROE Coef DA2 LIQ SIZE TANG GROWTH -153.9126 2885325 -3.086756 -4.448881 1129655 31.34441 3161408 1.623796 6.563212 027213 -4.91 0.91 -1.90 -0.68 4.15 0.000 0.362 0.059 0.499 0.000 -215.6632 -.334286 -6.285743 -17.37885 0593541 -92.16205 911351 112232 8.481084 1665769 _cat#c.DA 50.85676 77.5615 23.60922 24.10693 2.15 3.22 0.032 0.001 4.345014 30.06924 97.36851 125.0538 _cons 60.94585 22.05835 2.76 0.006 17.48941 104.4023 sigma_u sigma_e rho 12.706293 9.8118354 62644976 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(26, 236) = 9.66 Prob > F = 0.0000