Ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính nghiên cứu thực nghiệm nhóm ngành bất động sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam giai đoạn 2017 2022

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA QUẢN TRỊ NGUYỄN THỊ THU VI ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM NHÓM NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN ĐANG NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2017 - 2022 CHUYÊN NGÀNH QUẢN TRỊ KINH DOANH TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA QUẢN TRỊ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH HỌC: QUẢN TRỊ KINH DOANH TÊN ĐỀ TÀI: ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM NHĨM NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN ĐANG NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2017 - 2022 GV HƯỚNG DẪN: ThS HỒ HOÀNG GIA BẢO SV THỰC HIỆN: NGUYỄN THỊ THU VI LỚP: QTKD44B.2 MÃ SỐ SINH VIÊN: 1953401010213 TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2023 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan khóa luận tốt nghiệp kết nghiên cứu độc lập riêng tôi, thực hướng dẫn ThS Hồ Hoàng Gia Bảo - Giảng viên Khoa Quản trị - Trường Đại học Luật Thành phố Hồ Chí Minh Ngồi tài liệu tham khảo trích dẫn khóa luận, tơi cam đoan số liệu kết nghiên cứu trung thực, minh bạch chưa nghiên cứu hình thức Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm kết nghiên cứu Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng năm 2023 TÁC GIẢ KHÓA LUẬN NGUYỄN THỊ THU VI LỜI CẢM ƠN Sau trình học tập nghiên cứu để hồn thành khóa luận tốt nghiệp cử nhân ngành Quản trị kinh doanh với đề tài “Ảnh hưởng cấu trúc vốn đến hiệu tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm nhóm ngành bất động sản niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2017-2022”, tác giả xin bày tỏ lịng kính trọng biến ơn đến q thầy/cơ trường Đại học Luật Thành phố Hồ Chí Minh, nơi đào tạo, truyền đạt cho tác giả kiến thức quý báu suốt bốn năm học tập rèn luyện giảng đường đại học Và đặc biệt, tác giả xin trân trọng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến ThS Hồ Hồng Gia Bảo người đóng góp phần lớn khơng vai trị định hướng mà người sửa chữa thiếu sót giúp tác giả hồn thành tốt khóa luận tốt nghiệp Xin chân thành cảm ơn! NGUYỄN THỊ THU VI DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Ý nghĩa BCTC Báo cáo tài CTCP Cơng ty cổ phần EPS Thu nhập cổ phần ROA Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản ROE Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu TNDN Thu nhập doanh nghiệp TP HCM Thành phố Hồ Chí Minh TTCK Thị trường chứng khốn DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình Quy trình nghiên cứu .26 Hình Khái qt khung mơ hình nghiên cứu 28 Hình Cấu trúc tài sản vốn chủ sở hữu………… 42 Hình Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu tổng tài sản .42 Hình Cấu trúc vốn doanh nghiệp bất động sản giai đoạn 2017-2022 43 Hình 4 EPS trung bình ngành bất động sản giai đoạn 2017-2022 .46 Hình ROA, ROE trung bình ngành bất động sản giai đoạn 2017-2022 46 DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU Bảng Tóm tắt nghiên cứu trước 21 Bảng Tóm tắt mô tả biến……… ………………………………………… 35 Bảng Tóm tắt giả thuyết nghiên cứu 37 Bảng Cấu trúc vốn doanh nghiệp bất động sản giai đoạn 2017-2022………43 Bảng Cấu trúc hiệu tài doanh nghiệp bất động sản 2017-2022 45 Bảng Thống kê mơ tả biến mơ hình 48 Bảng 4 Mô hình ma trận tương quan EPS với biến độc lập 51 Bảng Mơ hình ma trận tương quan ROA với biến độc lập .52 Bảng Mơ hình ma trận tương quan ROE với biến độc lập 52 Bảng Kết chạy mơ hình POLS, FEM, REM với biến phụ thuộc EPS 53 Bảng Kết chạy mơ hình POLS, FEM, REM với biến phụ thuộc ROA 54 Bảng Kết chạy mơ hình POLS, FEM, REM với biến phụ thuộc ROE 55 Bảng 10 Kết kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS FEM 56 Bảng 11 Kết kiểm định lựa chọn mơ hình FEM REM .56 Bảng 12 Kết kiểm định đa cộng tuyến với VIF 57 Bảng 13 Kết kiểm định phương sai sai số thay đổi .58 Bảng 14 Kết kiểm định tượng tự tương quan 58 Bảng 15 Kết kiểm định FGLS .60 Bảng 16 Tóm tắt kết nghiên cứu 68 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Ý nghĩa nghiên cứu TÓM TẮT CHƯƠNG CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Cấu trúc vốn doanh nghiệp 2.1.1 Khái niệm cấu trúc vốn (Capital Structure) .7 2.1.2 Khái niệm cấu trúc vốn tối ưu (Optimal Capital Structure) 2.1.3 Lý thuyết cấu trúc vốn 2.1.4 Các tiêu đo lường cấu trúc vốn 12 2.2 Hiệu tài (Financial Performance) .12 2.2.1 Khái niệm .12 2.2.2 Các tiêu đo lường hiệu tài 13 2.3 Tổng quan nghiên cứu trước 14 2.3.1 Nghiên cứu nước 14 2.3.2 Nghiên cứu Việt Nam 19 TÓM TẮT CHƯƠNG 25 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 3.1 Quy trình nghiên cứu 26 3.2 Dữ liệu nghiên cứu .26 3.3 Mơ hình nghiên cứu biến sử dụng 27 3.4 Cách xác định biến giả thuyết nghiên cứu 28 3.4.1 Biến phụ thuộc 28 3.4.2 Biến độc lập 30 3.4.3 Biến kiểm soát 32 3.4.4 Chỉ số đo lường kỳ vọng dấu biến 37 3.5 Phương pháp nghiên cứu 37 TÓM TẮT CHƯƠNG 40 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 41 4.1 Phân tích thực trạng cấu trúc vốn hiệu tài doanh nghiệp nhóm ngành bất động sản 41 4.1.1 Tổng quan doanh nghiệp nhóm ngành bất động sản Việt Nam 41 4.1.2 Thực trạng cấu trúc vốn doanh nghiệp nhóm ngành bất động sản niêm yết TTCK Việt Nam 41 4.1.3 Thực trạng hiệu tài doanh nghiệp nhóm ngành bất động sản niêm yết TTCK Việt Nam 45 4.2 Thống kê mô tả biến .48 4.3 Ma trận tương quan biến mơ hình 51 4.4 Kết nghiên cứu .53 4.5 Kiểm định phù hợp mô hình 56 4.6 Kiểm định khuyết tật mơ hình 57 4.7 Khắc phục khuyết tật mơ hình .59 4.8 Thảo luận biến nghiên cứu theo kết hồi quy 63 4.8.1 Thảo luận biến độc lập 63 4.8.2 Thảo luận biến kiểm soát 65 TÓM TẮT CHƯƠNG 69 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 70 5.1 Tóm tắt kết nghiên cứu 70 5.2 Khuyến nghị .71 5.3 Những hạn chế hướng nghiên cứu 78 TÓM TẮT CHƯƠNG 79 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài “Cấu trúc vốn” xem chủ đề nhiều học giả giới quan tâm, đặc biệt nước phát triển có quy mơ vốn lớn Mỗi ngành mang đặc thù riêng, cấu trúc vốn đặc trưng riêng Vì vậy, nghiên cứu ảnh hưởng cấu trúc vốn đến hiệu tài ngành thực cần thiết kinh tế biến động Ngành bất động sản ngành có vị trí vai trị quan trọng kinh tế quốc dân thị trường, có bước phát triển đáng ghi nhận Trong thời gian qua, bất động sản Việt Nam có nhiều thay đổi mạnh mẽ số lượng quy mô Hiệp hội Bất động sản Việt Nam đưa nghiên cứu cho thấy, đóng góp thị trường bất động sản GDP giai đoạn 2019-2021 khoảng 14% Thị trường BĐS có khả lan tỏa đến 40 ngành quan trọng khác kinh tế trở thành nhịp cầu nối cho thị trường khác Bộ Xây dựng cho biết, năm qua, thị trường bất động sản có đóng góp quan trọng tồn kinh tế, đóng góp ngành bất động sản trực tiếp gián tiếp thông qua lĩnh vực khác chiếm khoảng 4.5% GDP Bên cạnh đó, lượng hóa quy mơ tài sản bất động sản thấy, riêng năm 2020 tỷ trọng bất động sản/tổng tài sản toàn kinh tế chiếm 20.8% (205,26 tỷ USD/986,82 tỷ USD); năm 2025 21.2% (462,7 tỷ USD/2183,09 tỷ USD) ước tính đến năm 2030 22.0% (1232,29 tỷ USD/5601,31 tỷ USD)1 Qua đó, tác giả nhận thấy nhóm ngành bất động sản ngày có tầm quan trọng kinh tế Do đó, phát triển quản lý có hiệu ngành góp phần quan trọng vào trình thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội cho ngành khác tạo khả thu hút nguồn vốn đầu tư cho phát triển, đóng góp vào q trình phát triển theo hướng cơng nghiệp hố, đại hóa đất nước Bên cạnh đó, năm vừa qua toàn cầu bị ảnh hưởng đại dịch Covid-19 làm cho hoạt động kinh doanh doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiểm sốt, bị giảm sút Nhiều doanh nghiệp khơng rơi vào tình trạng “khát” vốn Kênh thơng tin kinh tế - tài Việt Nam: cafef.vn DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO A TÀI LIỆU NƯỚC NGOÀI Abeywardhana, D K Y (2017) Capital Structure Theory: An Overview Accounting and Finance Research, 6(1), 133-138 Anozie, O R., Muritala, T A., Ininm, V E., & Yisau, N S (2023) Impact of Capital Structure on Financial Performance of oil and gas Firms in Nigeria Future Business Journal, 9(1), 1-9 Attaullah, Kashif, M., & Saifuiiah (2017) Impact of Capital Structure on Financial Performance of Textile Sector in Pakistan Kasbit Business Journal (KBJ), 10, 120 Barclay, M J., & Smith, C W (1995) The Maturity Structure of Corporate Debt The Journal of the American Finance Association, 50(2), 609-631 Brounen, D., Abedejong & Koedijk, K (2005) Capital Structure Policies in Europe: Survey Evidence Erim report series research in management Journal of Banking & Finance, 30, 1409-1442 Bradley, M., Jarrell, G A., & Kim, E H (1984) On the existence of an optimal capital structure: Theory and evidence The Journal of Finance, 39(3), 857-878 Brayman, A., & Cramer, D (2001) Quantitative data analysis with SPSS release 10 for Windows: A guide for social Scientists London: Routledge Doorasamy, M (2021) Capital structure, firm value and managerial ownership: Evidence from East African countries Investment Management and Financial Innovations, 18(1), 346-356 Donaldson, G (1961) Corporate debt capacity: A study of debt capacity Cambridge, Mass Harvard Graduate School of Business Administration/Harvard, Division of Research 10 Farooq, M A., & Masood, A (2016) Impact of financial leverage on value of firms: Evidence from Cement Sector of Pakistan Research Journal of Finance and Accounting 7(9), 73-77 11 Gharaibeh, A M O (2015) The effect of capital structure on the financial performance of listed companies in Bahrain Bourse Journal of Finance and Accounting, 3(3), 50-60 12 Guo, Z Z., Feng, H W., & Sha, Z S (2007) Empirical research on enterprise age, R&D investment and performance - Evidence from Empirical data of a share listed companies in Zhejiang province Communication of Finance & Accounting, 36 13 Islam, Z U., & Iqbal, M M (2022) The Relationship Between Capital Structure and Firm Performance: New Evidence from Pakistan Economics and Business, 9(2), 81-92 14 Jesen, M C., & Meckling, W.H (1976) Theory of The Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure Journal of Financial Economics, 3, 305-360 15 Karanesh, H., Bataineh, A., & Bshayreh, M M (2019) Role of Capital Structure and Institutional Ownership to improve the Financial Performance: Evidence from Jordan Journal of Business & Economic Policy, 6(3), 65-72 16 Kraus, A., & Litzenberger, R H (1973) A state-preference model of optimal financial leverage The Journal of Finance, 28(4), 911-922 17 Legesse (2018) An analysis of the effects of aging and experience on firm’s performance BT-Economic Growth and Development in Ethiopia, 255-276 18 Metcalf, R W., & Titard, L P (1976) Principles of Accounting W.B Saunders Company, (Philadelphia), (55) 19 Modigliani, F., & Miller, M.H (1963) Corporate Income Taxs and The Cost of Capital: A Correction The American Economic Review, 53(3), 433-443 20 Modigliani, F., & Miller, M H (1958) The cost of capital, corporation finance and the theory of investment The American Economic Review, 261-296 21 Mukumbi, M C., Eugine, K W., & Jinghong, S (2020) Effect of Capital Structure on the Financial Performance of Non-Financial Firms Quoted at the Nairobi Securities Exchange International Journal of Science and Business, 4(4), 165-179 22 Myers, S X., & Majluf, N S (1984) Corporate financing decisions when firms have investment information that investors not Journal of Financial Economics, 13(2) 187-221 23 Ngoc Bao Vuong, Trang Thi Quynh Vu & Mitra, P (2017) Impact of Capital Structure on Firm’s Financial Performance: Evidence from United Kingdom Journal of Finance & Economics Research, 2(1), 18-31 24 Oguna, A A (2014) Examining The Effect of Capital Structure on Financial Performance: A Study of Firms Listed Under Manufacturing, Construction and Allied Sector at The Nairobi Securities Exchange Unpublished MBA Research Project, University of Nairobi, 1-32 25 Pillai, R., & Malkawi, H A Z A (2018) On the relationship between corporate governance and firm performance: Evidence from GCC countries Research in International Business Finance, 44, 394-410 26 Pinto, P., Hawaldar, I T., Quadras, J M., & Joseph, N R (2017) Capital Structure and Financial Performance of Banks International Journal of Applied Business and Economic Research, 15, 303-312 27 Rashid, H A., & Bilal, A R (2020) Role of Capital structure in financial performance of non-financial sector firms: Evidence from Pakistan Stock Exchange Global Economics Review, V(III), 34-44 28 Rufus, O A., & Ofoegbu, G N (2017) Impact of Capital Structure on Financial Performance of construction and real estate quoted companies in Nigeria Journal Journal of Scientific Research and Management, 5(10), 7186-7199 29 Shyam-Sunder, L., & Myers, S C (1999) Testing static tradeoff against pecking order models of capital structure Journal of Financial Economics, 51, 219-244 30 Shah, J., Ahmed, J., & Khan, N (2022) The Impact of Capital Structure and Ownership Structure on Financial Performance: A Study on the KSE-100 Listed Firms in the Pakistan Stock Exchange Journal of Accounting and Finance in Emerging Economies, 8(1), 213-226 31 Soresen, B., & Stuart, E (2000) Age, Obsolescence, and Organizational Innovation Academy of Management Journal, 25(6), 121-132 32 Sivalingam, L., & Kengatharan, L (2018) Capital Structure and Financial Performance: A study on commercial Banks in Sri Lanka Asian Economic and Financial Review, 8(5), 586-598; 33 Sinambela, L., Pakpahan, E., & Teng, A H (2022) The Leverage, Company Size, and Capital Structure on Financial Performance through Earning Management in Property and Real Estate Companies Listed on the Indonesia stock exchange 2016-2020 International Journal of Social Science Research and Review, 5(12), 187-200 34 Siddik, M N A., Kabiraj, S., & Joghee, S (2017) Impacts of Capital Structure on Performance of Banks in a Developing Economy: Evidence from Bangladesh International Journal Financial Studies, 5(2) 35 Vătavu, S (2015) The impact of capital structure on financial performance in Romanian listed companies Procedia Economics and Finance, 32, 1314-1322 36 Yabs, A K (2015) The relationship between capital structure and financial performance of real estate firms in Kenya School of Business University of Nairobi, 1-67 B TÀI LIỆU VIỆT NAM Lê Thị Khánh An (2019) Ảnh hưởng cấu trúc vốn đến hiệu tài doanh nghiệp ngành dầu khí niêm yết Sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam (Luận văn Thạc sĩ, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh) Nguyễn Thị Diệu Chi (2018) Tác động cấu trúc vốn nợ tới hiệu tài chính: Nghiên cứu điển hình doanh nghiệp dịch vụ Việt Nam Tạp chí Khoa học cơng nghệ Việt Nam, 60(11), 1-5 Doãn Thị Thu Hà, Nguyễn Thị Xuân Hồng & Vũ Thị Minh Anh (2019) Nghiên cứu ảnh hưởng cấu trúc tài đến hiệu tài doanh nghiệp niêm yết sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội Economics - Society, 9, 287-295 Nguyen Vinh Khuong & Dinh Thi Thu Thao (2016) The impact of capital structure choice on firm’s financial performance: An empirical analysis of delisted firms in Viet Nam Journal of Science Ho Chi Minh City Open University, 19(3), 42-54 Phạm Thị Lai, Lê Trần Hạnh Phương & Trần Tố Mai (2022) Ảnh hưởng cấu trúc vốn đến hiệu tài doanh nghiệp Việt Nam Tạp chí Kế tốn & Kiểm toán, 6, 116-120 Nguyen Minh Ngoc, Nguyen Hoang Tien & To Huynh Thu (2021) The Impact of Capital Structure on Financial Performance of Logistic service providers Listed on Ho Chi Minh City Stock Exchange Palarch’s Journal of Archaeology of Egypt/Egyptology, 18(2), 688-719 Hoàng Ngọc Nhậm (2007) Giáo trình Kinh tế lượng Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất Lao động-xã hội Trương Bá Thanh & Trần Đình Khơi Ngun (2001) Giáo trình Phân tích hoạt động kinh doanh - phần II Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng: Nhà xuất Giáo dục Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Phan Thị Bích Nguyệt, Nguyễn Thị Liên Hịa & Nguyễn Thị Uyên Uyên (2007) Tài doanh nghiệp đại Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất Thống kê C TÀI LIỆU ĐIỆN TỬ Cổng thơng tin Bộ tài chính: mof.gov.vn Kênh thơng tin Kinh tế Tài Việt Nam: cafef.vn Trang phân tích chứng khốn: https://iboard.ssi.com.vn Từ điển Investopedia: investopedia.com PHỤ LỤC Phụ lục Thống kê mơ tả biến mơ hình nghiên cứu sum EPS ROA ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE Variable Obs Mean EPS ROA ROE STDTA LTDTA 306 306 306 306 306 2291.665 0453504 1092805 3398448 2020717 LIQ TANG GRO SIZE AGE 306 306 306 306 306 2.310265 0771147 4157891 6.633998 16.28431 Std Dev Min Max 3079.078 0596492 1563472 1766577 164506 -9435.33 -.48341 -1.4345 00908 00071 17754.72 24696 6741 86099 66439 1.99903 1032185 1.440369 6064016 5.434638 22682 00006 -.91835 5.50209 18.67288 62523 10.80444 8.55775 33 Phụ lục Ma trận hệ số tương quan với biến phụ thuộc 2.1 Ma trận hệ số tương quan EPS với biến pwcorr EPS STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE EPS STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE EPS STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE 1.0000 0.0167 0.2806 0.0769 -0.0779 0.0603 -0.0238 0.0438 1.0000 -0.4476 -0.5549 -0.0252 0.1050 0.0757 0.0914 1.0000 0.2199 0.1401 -0.0790 0.1009 -0.0226 1.0000 -0.1596 -0.0736 -0.0935 -0.1217 1.0000 -0.0325 -0.0189 0.3006 1.0000 -0.0753 -0.0769 1.0000 -0.0885 AGE AGE 1.0000 2.2 Ma trận số tương giữaGRO ROA pwcorr ROA hệ STDTA LTDTA quan LIQ TANG SIZEvới AGEcác biến ROA STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE ROA STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE 1.0000 -0.1372 0.0852 0.1580 -0.1895 0.0688 0.0166 -0.1300 1.0000 -0.4476 -0.5549 -0.0252 0.1050 0.0757 0.0914 1.0000 0.2199 0.1401 -0.0790 0.1009 -0.0226 1.0000 -0.1596 -0.0736 -0.0935 -0.1217 1.0000 -0.0325 -0.0189 0.3006 1.0000 -0.0753 -0.0769 1.0000 -0.0885 AGE AGE 1.0000 2.3 Ma trận hệ số tương quan ROE với biến pwcorr ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE 1.0000 -0.0185 0.1911 0.0921 -0.1707 0.0960 0.0211 -0.1056 1.0000 -0.4476 -0.5549 -0.0252 0.1050 0.0757 0.0914 1.0000 0.2199 0.1401 -0.0790 0.1009 -0.0226 1.0000 -0.1596 -0.0736 -0.0935 -0.1217 1.0000 -0.0325 -0.0189 0.3006 1.0000 -0.0753 -0.0769 1.0000 -0.0885 AGE AGE 1.0000 Phụ lục 3: Kiểm định mơ hình kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp 3.1 Kiểm định mơ hình Pooled OLS 3.1.1 Mơ hình EPS reg EPS STDTA LTDTA LIQ Source SS TANG GRO SIZE AGE,beta df MS Model Residual 416681975 2.4749e+09 298 59525996.4 8305159.66 Total 2.8916e+09 305 9480719.85 EPS Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons 4237.68 7432.56 174.0612 -3986.633 153.9515 -311.1835 47.96197 474.2539 Std Err 1238.701 1147.78 101.7969 1728.397 116.2407 279.317 32.31065 2046.762 t 3.42 6.48 1.71 -2.31 1.32 -1.11 1.48 0.23 Number of obs F( 7, 298) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 306 7.17 0.0000 0.1441 0.1240 2881.9 P>|t| Beta 0.001 0.000 0.088 0.022 0.186 0.266 0.139 0.817 2431309 3970997 1130058 -.1336421 0720173 -.0612853 0846539 3.1.2 Mơ hình ROA reg ROA STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,beta Source SS df MS Model Residual 078693813 1.00650513 298 011241973 003377534 Total 1.08519894 305 003558029 ROA Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons -.0260397 0218967 0022768 -.0974743 0032838 0021135 -.0005878 0462172 Std Err .02498 0231465 0020529 0348553 0023441 0056328 0006516 0412756 t -1.04 0.95 1.11 -2.80 1.40 0.38 -0.90 1.12 xtreg ROA STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,fe Number of obs F( 7, 298) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 306 3.33 0.0020 0.0725 0.0507 05812 P>|t| Beta 0.298 0.345 0.268 0.006 0.162 0.708 0.368 0.264 -.0771194 0603888 0763018 -.168672 0792945 0214857 -.053551 3.1.3 Mô hình ROE reg ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,beta Source SS df MS Model Residual 743529358 6.71202303 298 10621848 022523567 Total 7.45555239 305 024444434 ROE Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons 120338 2529087 0064505 -.2659759 0107783 -.0020333 -.001215 0516796 Std Err .0645076 0597728 0053013 0900094 0060534 0145459 0016826 1065889 t 1.87 4.23 1.22 -2.95 1.78 -0.14 -0.72 0.48 Number of obs F( 7, 298) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 306 4.72 0.0000 0.0997 0.0786 15008 P>|t| Beta 0.063 0.000 0.225 0.003 0.076 0.889 0.471 0.628 1359707 2661066 0824751 -.175594 0992968 -.0078863 -.0422334 3.2 Kiểm định mơ hình FEM F-test 3.2.1 Mơ hình EPS xtreg EPS STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: FIRMMH Number of obs Number of groups = = 306 51 R-sq: Obs per group: = avg = max = 6.0 within = 0.0479 between = 0.0464 overall = 0.0157 corr(u_i, Xb) F(7,248) Prob > F = -0.6656 EPS Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons -260.0284 -3086.229 -134.0157 -374.1131 138.6144 2253.161 -148.5339 -9244.191 1727.898 2152.39 91.40699 2325.569 91.96137 1066.984 91.75827 6026.838 sigma_u sigma_e rho 3206.0302 2133.325 69311086 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: 3.2.2 Mơ hình ROA Std Err F(50, 248) = t P>|t| = = -0.15 -1.43 -1.47 -0.16 1.51 2.11 -1.62 -1.53 6.00 0.881 0.153 0.144 0.872 0.133 0.036 0.107 0.126 1.78 0.0909 [95% Conf Interval] -3663.255 -7325.525 -314.0486 -4954.497 -42.51045 151.6547 -329.2588 -21114.51 3143.198 1153.066 46.01732 4206.271 319.7393 4354.667 32.19093 2626.123 Prob > F = 0.0000 xtreg ROA STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: FIRMMH Number of obs Number of groups = = 306 51 R-sq: Obs per group: = avg = max = 6.0 within = 0.1049 between = 0.0000 overall = 0.0042 corr(u_i, Xb) F(7,248) Prob > F = -0.7560 ROA Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons -.1160076 -.147956 -.0025765 1147324 0024628 0482021 -.0070736 -.0938295 0380009 0473366 0020103 0511452 0020225 0234657 002018 1325457 sigma_u sigma_e rho 06449649 04691731 65395012 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err F(50, 248) = t P>|t| = = -3.05 -3.13 -1.28 2.24 1.22 2.05 -3.51 -0.71 0.003 0.002 0.201 0.026 0.224 0.041 0.001 0.480 4.21 4.15 0.0002 [95% Conf Interval] -.1908533 -.241189 -.0065359 013998 -.0015206 0019846 -.0110483 -.3548883 -.0411619 -.054723 0013829 2154669 0064462 0944196 -.003099 1672292 Prob > F = 0.0000 3.2.3 Mơ hình ROE xtreg ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: FIRMMH Number of obs Number of groups = = 306 51 R-sq: Obs per group: = avg = max = 6.0 within = 0.0788 between = 0.0002 overall = 0.0010 corr(u_i, Xb) F(7,248) Prob > F = -0.8368 ROE Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons -.1589572 -.2644822 -.0056442 0634271 0083037 1992891 -.020453 -.7675787 1007576 1255107 0053301 1356091 0053625 0622182 0053506 3514384 sigma_u sigma_e rho 20033321 12439894 72171343 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err F(50, 248) = 3.3 Kiểm định mơ hình REM t P>|t| = = -1.58 -2.11 -1.06 0.47 1.55 3.20 -3.82 -2.18 3.73 0.116 0.036 0.291 0.640 0.123 0.002 0.000 0.030 3.03 0.0045 [95% Conf Interval] -.3574069 -.511685 -.0161423 -.2036653 -.0022581 0767456 -.0309915 -1.459763 0394926 -.0172794 0048539 3305195 0188655 3218326 -.0099146 -.0753942 Prob > F = 0.0000 3.3.1 Mô hình EPS xtreg EPS STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,re Random-effects GLS regression Group variable: FIRMMH Number of obs Number of groups = = 306 51 R-sq: Obs per group: = avg = max = 6.0 within = 0.0070 between = 0.2085 overall = 0.1037 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) EPS Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons 2150.074 3612.294 -56.57869 -1530.317 146.4554 -105.5762 16.3899 1452.352 1425.383 1510.27 90.67557 1987.729 94.19341 432.6125 45.86616 2937.88 sigma_u sigma_e rho 1769.1248 2133.325 40747979 (fraction of variance due to u_i) xtregMô ROA hình STDTA ROA LTDTA 3.3.2 Std Err z 1.51 2.39 -0.62 -0.77 1.55 -0.24 0.36 0.49 P>|z| 0.131 0.017 0.533 0.441 0.120 0.807 0.721 0.621 = = 10.00 0.1887 [95% Conf Interval] -643.626 652.2199 -234.2995 -5426.194 -38.16034 -953.481 -73.50612 -4305.787 4943.774 6572.369 121.1422 2365.561 331.0711 742.3286 106.2859 7210.492 LIQ TANG GRO SIZE AGE,re Random-effects GLS regression Group variable: FIRMMH Number of obs Number of groups = = 306 51 R-sq: Obs per group: = avg = max = 6.0 within = 0.0445 between = 0.0313 overall = 0.0314 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) ROA Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons -.0533732 -.0232634 -.0004871 -.0032768 0030659 0025303 -.0017517 0800325 029234 0299 0019725 0408893 0020808 0080685 0008812 0561225 sigma_u sigma_e rho 02899694 04691731 27639939 (fraction of variance due to u_i) 3.3.3 Mơ hình ROE Std Err z -1.83 -0.78 -0.25 -0.08 1.47 0.31 -1.99 1.43 P>|z| 0.068 0.437 0.805 0.936 0.141 0.754 0.047 0.154 = = 10.78 0.1487 [95% Conf Interval] -.1106708 -.0818663 -.004353 -.0834183 -.0010124 -.0132837 -.0034788 -.0299656 0039243 0353394 0033789 0768647 0071442 0183442 -.0000246 1900306 xtreg ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,re Random-effects GLS regression Group variable: FIRMMH Number of obs Number of groups = = 306 51 R-sq: Obs per group: = avg = max = 6.0 within = 0.0081 between = 0.1807 overall = 0.0764 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) ROE Coef Std Err z STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons 0449807 1433568 -.0004432 -.1167129 0098948 0047648 -.003356 0939759 0758412 0771141 0051712 1061157 005472 0206321 0022632 1440301 sigma_u sigma_e rho 07297906 12439894 25604215 (fraction of variance due to u_i) 0.59 1.86 -0.09 -1.10 1.81 0.23 -1.48 0.65 P>|z| 0.553 0.063 0.932 0.271 0.071 0.817 0.138 0.514 = = 11.21 0.1299 [95% Conf Interval] -.1036654 -.0077839 -.0105786 -.3246959 -.0008301 -.0356733 -.0077918 -.1883179 1936267 2944976 0096923 0912701 0206196 045203 0010798 3762696 3.4 Kiểm định Hausman 3.4.1 Mơ hình EPS hausman fe re Coefficients (b) (B) fe re STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE -260.0284 -3086.229 -134.0157 -374.1131 138.6144 2253.161 -148.5339 2150.074 3612.294 -56.57869 -1530.317 146.4554 -105.5762 16.3899 (b-B) Difference -2410.102 -6698.524 -77.43697 1156.204 -7.840936 2358.737 -164.9238 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E 976.686 1533.58 11.5403 1207.147 975.347 79.47248 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(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 393.74 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) 3.4.2 Mơ hình ROA hausman fe1 re1 Coefficients (b) (B) fe1 re1 STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE -.1160076 -.147956 -.0025765 1147324 0024628 0482021 -.0070736 -.0533732 -.0232634 -.0004871 -.0032768 0030659 0025303 -.0017517 (b-B) Difference -.0626344 -.1246926 -.0020894 1180092 -.0006031 0456718 -.005322 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0242785 036698 0003881 030723 022035 0018155 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(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 66.90 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) 3.4.3 Mơ hình ROE hausman fe2 re2 Coefficients (b) (B) fe2 re2 STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE -.1589572 -.2644822 -.0056442 0634271 0083037 1992891 -.020453 0449807 1433568 -.0004432 -.1167129 0098948 0047648 -.003356 (b-B) Difference -.2039379 -.407839 -.005201 1801399 -.001591 1945243 -.017097 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0663341 099027 0012918 0844351 0586977 0048484 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(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 47.40 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Phụ viflục Kiểm định tượng đa cộng tuyến Variable VIF 1/VIF STDTA LIQ LTDTA TANG AGE SIZE GRO 1.76 1.52 1.31 1.17 1.13 1.05 1.03 0.568657 0.657568 0.763778 0.855552 0.883111 0.949145 0.971369 Mean VIF 1.28 Phụ lục Kiểm định phương sai sai số thay đổi 5.1 Mô hình EPS xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (51) = Prob>chi2 = 4.2e+05 0.0000 5.2 Mơ hình ROA xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (51) = Prob>chi2 = 43259.18 0.0000 5.3 Mơ hình ROE xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (51) = Prob>chi2 = 36489.65 0.0000 Phụ lục Kiểm định tự tương quan 6.1 Mơ hình EPSEPS STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE xtserial Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 50) = 12.746 Prob > F = 0.0008 6.2 xtserial Mơ hình ROAROA STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 50) = 1.102 Prob > F = 0.2989 6.3 hình ROE ROE STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE Mô xtserial Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 50) = 0.544 Prob > F = 0.4644 Phụ lục Khắc phục FGLS 7.1 Mơ hình EPS xtgls EPS STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE, panels(h) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = EPS Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons 1879.966 2488.65 20.47312 -1876.702 98.39794 53.80569 56.56791 -733.486 est sto xtgls 51 Std Err 640.8569 716.8272 31.63707 1000.108 32.49432 218.5275 23.82456 1381.274 (0.5624) Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(7) Prob > chi2 z 2.93 3.47 0.65 -1.88 3.03 0.25 2.37 -0.53 P>|z| 0.003 0.001 0.518 0.061 0.002 0.806 0.018 0.595 = = = = = 306 51 38.15 0.0000 [95% Conf Interval] 623.9094 1083.695 -41.53439 -3836.877 34.71024 -374.5004 9.87264 -3440.733 3136.022 3893.606 82.48063 83.47406 162.0856 482.1117 103.2632 1973.761 7.2 Mơ ROE hìnhSTDTA ROELTDTA xtgls LIQ TANG GRO SIZE AGE,panels(h) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic no autocorrelation Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = ROE Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons 1233162 2209395 0024294 -.1941348 0047026 -.0097162 -.0001594 101946 51 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(7) Prob > chi2 Std Err .025594 0196549 0020356 0565872 0028523 0059982 0007605 0475084 z 4.82 11.24 1.19 -3.43 1.65 -1.62 -0.21 2.15 P>|z| 0.000 0.000 0.233 0.001 0.099 0.105 0.834 0.032 = = = = = 306 51 176.98 0.0000 [95% Conf Interval] 0731529 1824167 -.0015604 -.3050437 -.0008878 -.0214724 -.00165 0088312 1734794 2594623 0064191 -.083226 0102931 00204 0013312 1950608 est stohình xtgls2 7.3 Mơ ROA xtgls ROA STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE,panels(h) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic no autocorrelation Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = ROA Coef STDTA LTDTA LIQ TANG GRO SIZE AGE _cons -.0330472 -.0044853 0017786 -.0680405 0012992 -.0040583 0001502 0848048 est sto xtgls1 51 Std Err .0111993 0096181 0008747 0227942 0014216 0028223 00035 0220847 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(7) Prob > chi2 z -2.95 -0.47 2.03 -2.98 0.91 -1.44 0.43 3.84 P>|z| 0.003 0.641 0.042 0.003 0.361 0.150 0.668 0.000 = = = = = 306 51 57.17 0.0000 [95% Conf Interval] -.0549974 -.0233364 0000642 -.1127164 -.0014871 -.00959 -.0005359 0415197 -.011097 0143657 003493 -.0233646 0040855 0014733 0008362 1280899