CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI
Cơ sở lý luận về khả năng sinh lời
2.1.1 Định nghĩa và vai trò của khả năng sinh lời Định nghĩa về khả năng sinh lời
Khả năng sinh lời là khái niệm phản ánh mối quan hệ giữa lợi nhuận và quy mô doanh nghiệp
Khả năng sinh lời của công ty được tính bằng cách chia lợi nhuận cho tổng tài sản, vốn dài hạn hoặc số lượng nhân viên Đây là thước đo hiệu quả cần thiết nhưng chưa đủ để duy trì cân bằng tài chính Đánh giá khả năng sinh lời cần dựa trên khoảng thời gian tham chiếu Khái niệm này áp dụng cho mọi hoạt động kinh tế sử dụng tài sản vật chất, con người và tài chính, thể hiện qua các chỉ tiêu trên phương tiện Khả năng sinh lời có thể áp dụng cho một tài sản hoặc một bộ tài sản.
Lợi nhuận có vai trò thiết yếu trong việc thúc đẩy sự tăng trưởng và phát triển không chỉ của doanh nghiệp mà còn của toàn bộ nền kinh tế.
Lợi nhuận là yếu tố sống còn của doanh nghiệp, phản ánh hiệu quả kinh doanh và là chỉ tiêu kinh tế tổng hợp Doanh nghiệp chỉ có thể tồn tại và phát triển khi hoạt động có lãi; nếu không, doanh thu sẽ không đủ bù đắp chi phí, dẫn đến nguy cơ bị đào thải hoặc phá sản Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, lợi nhuận trở thành yếu tố vô cùng quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp.
Khả năng sinh lời đóng vai trò quan trọng trong mọi hoạt động của doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến tình hình tài chính và khả năng thanh toán Khi hoạt động kinh doanh hiệu quả và lợi nhuận cao, doanh nghiệp có thể dễ dàng trả nợ đến hạn Lợi nhuận cũng là yếu tố then chốt cho tái sản xuất mở rộng, cung cấp nguồn vốn tái đầu tư và ứng dụng công nghệ mới Như Nguyen (2010) đã chỉ ra, lợi nhuận sau thuế chưa phân phối là cơ sở để doanh nghiệp mở rộng quy mô hoạt động, từ đó phát triển ổn định trên thị trường và thuận lợi trong việc vay vốn bên ngoài.
Khả năng sinh lời không chỉ là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá năng lực nhân sự, tài chính và quản lý điều hành của doanh nghiệp, mà còn tạo điều kiện cho doanh nghiệp nâng cao thu nhập và cải thiện đời sống cho người lao động Điều này kích thích sự sáng tạo và phát huy tối đa khả năng của nhân viên, đồng thời là nền tảng cho những bước phát triển tiếp theo của doanh nghiệp.
(ii) Đối với nền kinh tế
Kết quả kinh doanh của doanh nghiệp là thước đo hiệu quả sản xuất của nền kinh tế Sự phát triển của nền kinh tế quốc gia tạo ra môi trường thuận lợi, giúp các doanh nghiệp có cơ hội phát triển mạnh mẽ hơn.
Thông qua lợi nhuận doanh nghiệp, chính phủ thu thuế thu nhập doanh nghiệp nhằm tăng cường tích lũy cho xã hội và xây dựng công cụ điều chỉnh vĩ mô nền kinh tế Thuế thu nhập doanh nghiệp được đánh vào lợi nhuận trong kỳ, do đó, doanh nghiệp có lợi nhuận cao sẽ đóng góp nhiều thuế hơn Đây là nguồn tài chính quan trọng để nhà nước thực hiện tái sản xuất mở rộng và phát triển kinh tế.
- xã hội, củng cố an ninh quốc phòng cũng như nâng cao đời sống vật chất và tinh thần của nhân dân
Theo Pham và Nguyen (2015), tỷ suất sinh lời là thước đo tài chính quan trọng để đánh giá khả năng tạo ra thu nhập của doanh nghiệp so với doanh thu, chi phí hoạt động, tài sản và vốn chủ sở hữu theo thời gian Các công ty thường mong muốn đạt được tỷ lệ cao, vì điều này cho thấy doanh nghiệp hoạt động hiệu quả trong việc tạo ra doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền Để có giá trị thực tiễn, các tỷ số này cần được phân tích so với các công ty tương tự hoặc so với các kỳ trước.
Phân tích khả năng sinh lời là một yếu tố quan trọng trong hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), giúp quản trị viên dự báo khả năng sinh lời của các đề xuất và tối ưu hóa lợi nhuận cho các dự án hiện tại Phân tích này cho phép dự đoán doanh số và lợi nhuận tiềm năng dựa trên các yếu tố như nhóm tuổi khách hàng, vị trí địa lý và loại sản phẩm.
Các công ty sử dụng nhiều tỷ suất sinh lời khác nhau để cung cấp thông tin về tình trạng tài chính và hoạt động của doanh nghiệp Để phân tích tỷ lệ phần trăm doanh thu, bao gồm lợi nhuận, chi phí và chi phí kinh doanh, người ta thường xem xét các tiêu chí liên quan.
Biên lợi nhuận = Thu nhập ròng / Doanh thu thuần
Tỷ lệ phần trăm lợi nhuận cho biết mức lợi nhuận mà công ty tạo ra cho mỗi đô la doanh thu, giúp doanh nghiệp nhận diện các chi tiêu thặng dư và sản phẩm hoặc quy trình kinh doanh không hiệu quả Dữ liệu này rất quan trọng trong việc đánh giá sự phát triển và mở rộng của doanh nghiệp Hơn nữa, việc theo dõi tỷ suất lợi nhuận còn giúp công ty phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, chẳng hạn như sai lầm trong định giá, quản lý chi phí không hiệu quả hoặc vấn đề liên quan đến kế toán.
Tỷ số lợi nhuận trên tài sản (ROA) = Thu nhập ròng / Tổng tài sản
ROA (Return on Assets) là chỉ số tài chính phản ánh tỷ lệ lợi nhuận của công ty so với tổng nguồn lực của nó; chỉ số này càng cao cho thấy quản trị doanh nghiệp càng hiệu quả Tuy nhiên, ROA phát huy tác dụng tốt nhất khi so sánh giữa các doanh nghiệp có cùng quy mô vốn hóa Các doanh nghiệp sử dụng nhiều vốn thường gặp khó khăn trong việc duy trì ROA cao, như các nhà sản xuất máy móc, nhà máy điện hay đường ống cần nguồn lực lớn Ngược lại, các lĩnh vực như thiết kế thời trang, quảng cáo, phần mềm hay xuất bản thường yêu cầu ít vốn đầu tư, giúp họ dễ dàng đạt được ROA cao hơn.
Theo Tran (2006), các công ty sử dụng ROA nội bộ để theo dõi hiệu quả sử dụng tài sản theo thời gian và so sánh hoạt động giữa các bộ phận khác nhau Để đạt được điều này, hệ thống kế toán cần phân bổ chính xác tài sản cho từng hoạt động ROA có thể phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản và vốn hóa thấp Nếu ROA tăng lên mà ban lãnh đạo không xác định được nguyên nhân tạo ra lợi nhuận, tín hiệu tích cực này có thể trở thành tiêu cực, chẳng hạn như đầu tư vào thiết bị mới có thể không còn hiệu quả.
Một ứng dụng nội bộ phổ biến của ROA là đánh giá lợi ích từ việc đầu tư vào hệ thống mới thay vì mở rộng hoạt động hiện tại Lựa chọn tối ưu sẽ gia tăng năng suất và thu nhập, đồng thời giảm chi phí tài sản, từ đó nâng cao tỷ lệ ROA.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) = Thu nhập ròng / Tổng vốn chủ sở hữu của cổ đông
ROE (Return on Equity) đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận của công ty từ vốn đầu tư của cổ đông Chỉ số này rất quan trọng đối với nhà đầu tư, giúp họ đánh giá hiệu quả sử dụng vốn đầu tư của công ty trong việc tạo ra doanh thu.
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp
DR = Tổng nợ/Tổng tài sản
DR là một tỷ số tài chính đánh giá mức độ đòn bẩy của công ty Nói cách khác,
DR cho biết số lượng tài sản mà công ty cần bán để thanh toán các khoản nợ Để tính toán hệ số nợ, ta chia tổng nợ phải trả (bao gồm nợ ngắn hạn và dài hạn) cho tổng tài sản của công ty.
Tỷ lệ nợ là một chỉ số đặc thù quan trọng trong ngành, cần được so sánh với các đối thủ cạnh tranh và kết hợp với các tỷ lệ khác như số lần lãi thu được để có cái nhìn toàn diện về hiệu quả tài chính.
Hệ số nợ là chỉ số quan trọng thể hiện khả năng thanh toán của công ty, với tỷ lệ nợ cao có thể khiến chủ nợ lo ngại và từ chối cho vay Một tỷ lệ nợ thấp thường phản ánh sự ổn định và tiềm năng phát triển bền vững của doanh nghiệp, trong khi tỷ lệ nợ cao lại chỉ ra rủi ro lớn cho cả chủ nợ và nhà đầu tư Công ty có nợ cao có thể gặp khó khăn trong việc huy động vốn hoặc nhận được điều kiện tài chính thuận lợi Do đó, các doanh nghiệp này cần chú trọng vào việc quản lý vốn chủ sở hữu để phát triển hoạt động hiệu quả hơn.
2.2.2 Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDR)
SDR = Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản
SDR là chỉ số phản ánh khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn của một công ty Để tính toán SDR, người ta chia tổng nợ ngắn hạn cho tổng tài sản của công ty.
Theo Vo et al (2012), SDR tính toán số nợ phải trả trong vòng một năm so với tổng số nợ, cho thấy khả năng đáp ứng nghĩa vụ tài chính tức thời của công ty Tỷ lệ cao có thể chỉ ra khả năng thanh khoản thấp, vì phần lớn các khoản nợ phải được thanh toán trong năm hiện tại Do đó, các công ty phụ thuộc vào vốn ngắn hạn thường gặp khó khăn hơn trong việc ứng phó với cú sốc thanh khoản so với những công ty có nghĩa vụ tài chính dài hạn.
2.2.3 Nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDR)
LDR = Nợ dài hạn/Tổng tài sản
Trong khi tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản bao gồm tất cả các khoản nợ, LDR chỉ tính đến các khoản nợ dài hơn 1 năm
Nợ dài hạn là khoản nợ mà công ty phải trả trong hơn một năm, và tỷ lệ nợ dài hạn (LDR) thể hiện phần trăm tài sản của công ty được tài trợ bằng nợ dài hạn, bao gồm các khoản vay và nghĩa vụ nợ khác Tỷ lệ này cung cấp cái nhìn tổng thể về tình hình tài chính dài hạn của công ty, đặc biệt là khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính LDR cũng phản ánh khả năng thanh toán và mức độ đòn bẩy của công ty; nếu tỷ lệ này giảm qua các năm, điều đó cho thấy công ty hoạt động tốt và ít phụ thuộc vào nợ Xu hướng tài sản nợ so với vốn chủ sở hữu và khả năng trả nợ của công ty có thể được phân tích qua việc tính toán lại LDR trong nhiều thời kỳ.
2.2.4 Tài sản cố định trên tổng tài sản (FATA)
FATA, hay tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản, được tính bằng cách chia tài sản cố định ròng cho tổng tài sản Tài sản cố định ròng là giá trị ghi sổ của tất cả tài sản cố định sau khi trừ khấu hao lũy kế Tỷ lệ FATA giúp các nhà đầu tư và công ty đánh giá tính ổn định trong đầu tư vào tài sản cố định; tỷ lệ này càng nhỏ thì mức độ an toàn càng cao Khi tài sản thay đổi, FATA sẽ phản ánh tỷ lệ tài sản cố định so với tổng tài sản Trong quá trình lập ngân sách, FATA thường được sử dụng để kiểm tra tính hợp lý của chi tiêu vốn.
2.2.5 Quy mô công ty (SIZE)
Ban giám đốc các công ty đang tìm kiếm quy mô tối ưu để giảm chi phí sản xuất trung bình Tuy nhiên, việc xác định quy mô hoạt động như tổng tài sản hay doanh thu thường bị nhầm lẫn Quy mô doanh nghiệp được xem là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của tổ chức, và nhiều nghiên cứu đã cố gắng làm rõ mối quan hệ này Dù vậy, kết quả từ các nghiên cứu trước đây thường không nhất quán và gây tranh cãi, do đó cần được xem xét kỹ lưỡng hơn Nghiên cứu này cung cấp số liệu thống kê thực nghiệm để chứng minh rằng quy mô doanh nghiệp có tác động rõ rệt đến lợi nhuận.
Mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và khả năng sinh lời thường thuận chiều, nhưng có những trường hợp ngoại lệ khi các công ty lớn hoặc nhỏ vẫn đạt lợi nhuận cao Nghiên cứu này tập trung vào mối liên hệ giữa sự khác biệt về quy mô của các công ty chế biến thực phẩm và hiệu quả tài chính của họ Để thực hiện nghiên cứu, chúng tôi lựa chọn các biến độc lập như tổng tài sản, tổng doanh thu và số lượng nhân viên làm chỉ tiêu quy mô doanh nghiệp.
Sự ưa chuộng ba chỉ số này giúp chúng tôi thể hiện tác động của các công ty khác nhau trong hoạt động tài chính, từ đó cho phép so sánh hiệu quả lợi nhuận giữa các doanh nghiệp.
Tuổi công ty được định nghĩa là số năm kể từ khi thành lập cho đến thời điểm niêm yết, phản ánh thời gian mà công ty hoạt động trên thị trường chứng khoán.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa khả năng thu lợi nhuận và số năm hoạt động của công ty, nhưng kết quả lại gây ra mâu thuẫn về lợi ích Một số nhà tài chính cho rằng tuổi của công ty có liên quan tích cực đến khả năng tạo ra lợi nhuận, trong khi những người khác báo cáo mối liên hệ tiêu cực, dẫn đến tranh cãi xung quanh vấn đề này Mặc dù có nhiều quan điểm trái chiều, vẫn thiếu các bài viết phân tích rõ ràng về số năm hoạt động và lợi nhuận Do đó, nghiên cứu này sẽ trình bày chi tiết về mối quan hệ giữa số năm hoạt động và khả năng sinh lời.
2.2.7 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Công thức: (dY x 100%)/Y Trong đó:
Y: Quy mô của nền kinh tế; dY: Tốc độ tăng trưởng Tốc độ tăng trưởng kinh tế là phần trăm thay đổi về giá trị của tất cả hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thể so với một thời kỳ trước đó Tốc độ tăng trưởng kinh tế được sử dụng để đo lường quy mô tạm thời của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định Các số liệu thống kê và chỉ số thường được ghi lại và báo cáo hàng quý và hàng năm Nhiều dữ kiện chứng minh mối quan hệ giữa lợi nhuận và tăng trưởng kinh tế Trước hết, trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế, rất nhiều các doanh nghiệp thu được lợi nhuận khá lớn Các thị trường bị chi phối bởi niềm tin và sự lạc quan chung Một bức tranh hoàn toàn khác có thể được nhìn thấy khi không có tăng trưởng kinh tế Trong thời kỳ khủng hoảng, lợi nhuận của công ty có xu hướng bằng không, chỉ một số doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận khiêm tốn và rất nhiều doanh nghiệp khác bị thua lỗ
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là công cụ quan trọng để đánh giá mức giá trung bình của một rổ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng, bao gồm các lĩnh vực như giao thông, thực phẩm và chăm sóc y tế.
Lạm phát là thước đo tốc độ tăng giá trung bình của hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế Các công ty thường ưa chuộng lạm phát thấp và ổn định, vì khi lạm phát vượt quá 3-4%, họ có thể lo ngại về chi phí tăng và bất ổn thị trường Tuy nhiên, lạm phát không luôn ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận; nếu doanh nghiệp có thể tăng giá bán cao hơn mức tăng chi phí sản xuất, họ có thể vẫn có lợi nhuận Trong giai đoạn lạm phát do cầu kéo, doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ nhu cầu tăng, dẫn đến khả năng tăng giá và lợi nhuận Thêm vào đó, lạm phát có thể làm giảm giá trị thực của nợ, giúp doanh nghiệp dễ dàng thanh toán các khoản vay cũ khi doanh thu danh nghĩa tăng lên Vì vậy, trong một số trường hợp, lạm phát có thể tác động tích cực đến lợi nhuận của công ty.
Thu thập và xử lý dữ liệu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các công ty chế biến thực phẩm niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Việt Nam, bao gồm Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HSX) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), trong khoảng thời gian 7 năm từ 2012 đến 2019.
Năm 2018, nghiên cứu đã tham khảo thông tin từ nhiều trang web và báo cáo quản lý, bao gồm cophieu68.vn, tài chính.vietstock.com, hnx.com, cafef.vn, và stockbiz.com.
Chúng tôi đã chọn 35 công ty chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán, tương ứng với 140 quan sát Dữ liệu được nhập vào bảng tính Microsoft Excel và sau đó chuyển sang Stata14 để xử lý và phân tích Thông tin cơ bản về doanh thu của các công ty này được trình bày trong Bảng 3.1 dưới đây.
Bảng 3.1: Doanh thu trong bộ dữ liệu qua các năm
Số % Số % Số % Số % Số %
Hình 3.1: Doanh thu qua các năm
Dữ liệu cho thấy từ năm 2012 đến 2013, hơn 82% các công ty chế biến thực phẩm có quy mô nhỏ hơn mức trung bình của ngành, chủ yếu do đặc điểm tiêu dùng trong nước Thị trường bị chi phối bởi các công ty lớn trong lĩnh vực đồ uống, sản xuất dầu và chế biến sữa, với chi phí đầu tư cao và cạnh tranh khốc liệt Các công ty này có thời gian hoạt động lâu dài, tích lũy nhiều kinh nghiệm và nắm bắt nhu cầu của khách hàng tốt hơn, giúp duy trì tỷ suất lợi nhuận và tỷ lệ nợ hợp lý Niềm tin của người tiêu dùng vào các công ty lớn cũng cao hơn so với công ty nhỏ Bên cạnh đó, thị trường còn bị ảnh hưởng bởi các thương nhân tư nhân trong lĩnh vực chế biến và bảo quản thực phẩm, vì nhiều người tiêu dùng vẫn ưa chuộng mua thực phẩm tươi sống tại các chợ truyền thống hơn là siêu thị.
Trong giai đoạn 2014-2018, chênh lệch doanh thu giữa các năm đã giảm, trong khi số lượng công ty chế biến thực phẩm nhỏ hơn quy mô trung bình ngành giảm khoảng 75% Thị trường đã trở nên ổn định hơn sau khủng hoảng kinh tế, và niềm tin của người tiêu dùng đối với các doanh nghiệp mới và nhỏ cũng tăng dần theo thời gian Mặc dù vẫn còn chênh lệch lớn do đặc điểm của ngành, những con số này cho thấy tín hiệu tích cực cho ngành chế biến thực phẩm tại Việt Nam.
Bảng 3.2: Thống kê mô tả của các công ty chế biến thực phẩm được liệt kê
Biến Trung bình Số trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn
Bảng 3.2 cung cấp các giá trị phân tích từ phần mềm Stata 14, bao gồm 6 thành phần chính: giá trị tối thiểu (Min), giá trị cao nhất (Max), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (St Deviation) và xác suất của 35 công ty chế biến thực phẩm niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian 7 năm, từ năm 2012 đến nay.
Vào năm 2018, chúng tôi đã tính toán tỷ số lợi nhuận trên tài sản (ROA), tỷ số lợi nhuận trên vốn (ROE) và biên lợi nhuận (PM) như những chỉ số quan trọng phản ánh lợi nhuận, cùng với chín yếu tố quyết định khác ảnh hưởng đến hiệu suất của các công ty chế biến thực phẩm.
Sau khi thu thập và sàng lọc dữ liệu, chúng tôi đã chuyển dữ liệu vào Stata để thực hiện mô hình hồi quy Phương pháp kiểm định được áp dụng nhằm khắc phục các khiếm khuyết của mô hình, từ đó đưa ra giả thuyết cho các trường hợp điển hình của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết.
Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam
Nghiên cứu này tập trung vào 35 công ty chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán từ năm 2012 đến 2018, áp dụng mô hình bình phương nhỏ nhất (PLS) để phân tích dữ liệu Để kiểm định các giả thuyết, chúng tôi sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, trong đó có mô hình Hausman, nhằm làm rõ mối quan hệ giữa FEM và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của các công ty này.
Pooled OLS là phương pháp phân tích dữ liệu bảng, trong đó cần thực hiện các kiểm định như Modified Wald để kiểm tra sự tương quan, kiểm định Wooldridge để xác định tính độc lập của sai số, và kiểm định Multicollinearity thông qua hệ số VIF cùng với mô hình Pearson để đánh giá mối quan hệ giữa các biến.
Kiểm định Hausman là một phương pháp thống kê quan trọng trong kinh tế lượng, được phát triển bởi Durbin, Wu và Hausman, nhằm so sánh các phương pháp ước lượng FEM và REM để xác định mô hình nào phù hợp hơn với dữ liệu Kiểm định này giúp xác định xem có sự tự tương quan giữa sai số và các biến độc lập hay không, từ đó kiểm tra tính phù hợp của mô hình tác động cố định (FEM) so với mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Giả thuyết "Ho" của kiểm định Hausman cho rằng không có mối tương quan giữa sai số và các biến giải thích Để thực hiện kiểm định, trước tiên cần chạy mô hình tác động cố định bằng lệnh xtreg y x1, fe, lưu kết quả ước tính, sau đó chạy mô hình tác động ngẫu nhiên bằng lệnh xtreg y x1, re và lưu trữ kết quả.
Mô hình Pooled là một dạng mô hình OLS không phân loại theo năm, và khi hồi quy, nó trở thành mô hình OLS Điều này cho thấy rằng nếu mô hình Pooled hiệu quả trong phân tích dữ liệu, việc sử dụng mô hình FEM và REM sẽ không còn nhiều ý nghĩa Do đó, chúng ta chỉ cần xem xét mô hình OLS cho dữ liệu thu thập được và thực hiện các thử nghiệm bình thường theo 8 giả định OLS.
Kiểm định modified Wald được định nghĩa là:
Nó sẽ được phân phối dưới dạng χ2 [Ng] theo giả thuyết không, với cuộc thảo luận về hệ số nhân Lagrange, tỷ lệ khả năng xảy ra và thống kê kiểm định Wald tiêu chuẩn nhằm xác định mối liên hệ giữa các thống kê này và giả định về tính chuẩn của sai số Thống kê Modified Wald có thể được tính toán trong trường hợp giả định về tính chuẩn bị vi phạm, đặc biệt là trong điều kiện tiệm cận Đối với mẫu nhỏ, các mô phỏng cho thấy sức mạnh của thống kê thử nghiệm rất thấp khi có các ảnh hưởng cố định trong bảng "N lớn, T nhỏ", do đó, việc sử dụng kiểm định cần được thực hiện một cách thận trọng.
Xem xét mô hình một chiều tuyến tính:
Trong nghiên cứu này, "Yit" được xác định là biến phụ thuộc, trong khi Xit là vectơ các hiệp biến theo thời gian và Zi là vectơ các hiệp biến thời gian Các tham số α, β1 và β2 đại diện cho 1 + K1 + K2, trong đó ài thể hiện ảnh hưởng mức độ cỏ nhõn và "ǫ" là lỗi đặc biệt Nếu ài có tương quan với Xit hoặc Zi, các hệ số trên hiệp biến thời gian Xit có thể được ước tính nhất quán thông qua phương pháp hồi quy trên dữ liệu đã biến đổi hoặc dữ liệu khác nhau đầu tiên Ngược lại, nếu ài không tương quan với Xit và Zi, các hệ số trên các biến thời gian có thể được ước tính nhất quán và hiệu quả bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất, được gọi là hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên.
Hệ số tương quan (r) là chỉ số thống kê quan trọng đo lường mối liên hệ giữa hai biến, ví dụ như MỨC ĐỘ HÀI LÒNG (y) và LƯƠNG (x) Giá trị của hệ số tương quan dao động từ -1 đến 1, trong đó giá trị 0 cho thấy không có mối liên hệ giữa hai biến, trong khi giá trị -1 hoặc 1 biểu thị mối quan hệ tuyệt đối Cụ thể, nếu hệ số tương quan âm (r < 0), khi x tăng, y sẽ giảm và ngược lại; nếu hệ số dương (r > 0), khi x tăng, y cũng tăng Hệ số tương quan phổ biến nhất là hệ số tương quan Pearson r, được tính toán từ hai biến x và y trong mẫu n.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tổng quan về ngành công nghiệp thực phẩm tại Việt Nam
4.1.1 Đặc điểm của ngành kinh doanh thực phẩm
Việt Nam đã đạt được nhiều kết quả tích cực trong hội nhập kinh tế quốc tế, với 10 hiệp định thương mại tự do đã được phê chuẩn, bao gồm các thỏa thuận với Nhật Bản, Hàn Quốc và ASEAN Sự hội nhập này đã góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế - xã hội, đặc biệt trong ngành chế biến thực phẩm, ngành công nghiệp ưu tiên với sản lượng và giá trị xuất khẩu nông sản ngày càng tăng Ngành chế biến thực phẩm hiện đóng góp 15% GDP và đang phát triển nhanh chóng, mặc dù vẫn đối mặt với thách thức về công nghệ lạc hậu và tiêu chuẩn sản xuất không đảm bảo Việt Nam cũng gặp khó khăn do thiếu nguyên liệu thô cho sản phẩm trong nước, điều này ảnh hưởng đến sự phát triển bền vững của ngành.
Sữa tươi nguyên liệu chỉ đáp ứng khoảng 40% nhu cầu sản xuất và tiêu dùng của cả nước, trong khi phần còn lại phải nhập khẩu, với doanh thu nhập khẩu sữa và các sản phẩm từ sữa hàng năm lên tới 1 tỷ USD Các loại nước giải khát và hoa bia cũng được nhập khẩu hoàn toàn, ngoại trừ một lượng nhỏ gạo sản xuất trong nước Các doanh nghiệp chế biến thực phẩm đóng góp tích cực cho nền kinh tế, hỗ trợ quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước thông qua việc quản lý hiệu quả vốn và các chỉ tiêu tài chính Do đó, các doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp đảm bảo lợi nhuận, minh bạch và có mục tiêu rõ ràng để thu hút vốn lớn từ các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán.
4.1.2 Tỉ suất sinh lời của những doanh nghiệp ngành chế biến thực phẩm
Nghiên cứu của Dang & Quach (2014) đã chỉ ra ba yếu tố chính ảnh hưởng đến cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của 180 công ty phi tài chính niêm yết trên Sàn chứng khoán Giao dịch Hồ Chí Minh Khả năng sinh lời được xác định bởi hai yếu tố quyết định, thể hiện mức lợi nhuận trên chi phí, trong đó các yếu tố đầu vào và đầu ra phản ánh hiệu quả hoạt động sản xuất Đối với thị trường, khả năng sinh lời thể hiện đánh giá của thị trường về tiềm năng của công ty Nghiên cứu này sẽ phân tích sâu hơn các tiêu chí liên quan đến khả năng sinh lời từ góc độ lý thuyết.
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các công ty chế biến thực phẩm niêm yết phản ánh mức lợi nhuận mà mỗi đơn vị vốn chủ sở hữu mang lại Tỷ số ROE cao cho thấy hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu lớn, điều này làm tăng sức hấp dẫn đối với các nhà đầu tư Dựa trên báo cáo tài chính công bố của các công ty chế biến thực phẩm trong giai đoạn 2012-2018, chỉ số ROE bình quân đã được tính toán.
Bảng 4.1: Chỉ số ROE trung bình củ những công ty chế biến thực phẩm trong giai đoạn 2012-2018
Khả năng sinh lời bình quân của VCSH giai đoạn 2012-2015 đã biến động, giảm từ 19,3% vào năm 2012 xuống 15,9% vào năm 2014 Năm 2016, tỷ lệ này đạt đỉnh 27,1% nhưng sau đó giảm mạnh trong hai năm tiếp theo, chỉ còn 18% Mặc dù các công ty chế biến thực phẩm vẫn thu hút được nhà đầu tư trong giai đoạn này, triển vọng tương lai có thể không quá lạc quan.
Biểu đồ 4.1: Chỉ số ROE trung bình của các công ty chế biến thực phẩm trong giai đoạn 2012-2018
Trong bài viết này, chúng tôi phân tích kỹ lưỡng các doanh nghiệp có tỷ lệ ROE bình quân cao nhất và thấp nhất Tỷ lệ ROE của mỗi công ty đã được tính toán trong suốt 7 năm và được sắp xếp theo thứ tự tăng dần, được trình bày chi tiết trong Bảng 4.2.
Bảng 4.2: Doanh nghiệp có chỉ số ROE cao và thấp nhất trong giai đoạn 2012-2018
Doanh nghiệp ROE (bình quân)
Doanh nghiệp có chỉ số ROE thấp nhất
Doanh nghiệp có chỉ số ROE cao nhất
Các nguồn dữ liệu cho thấy sự chênh lệch rõ rệt về tỷ lệ ROE giữa các công ty, với nhóm doanh nghiệp có tỷ lệ ROE thấp dưới 10% và nhóm có tỷ lệ ROE cao nhất đạt khoảng 40%, gấp bốn lần Điều này phản ánh hiệu quả sử dụng vốn của các công ty, đặc biệt là trong ngành chế biến thực phẩm, nơi sự khác biệt này trở nên rõ ràng hơn.
Tỉ suất sinh lời trên tài sản (ROA)
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số quan trọng cho thấy mức lợi nhuận mà các công ty chế biến thực phẩm niêm yết đạt được trên mỗi đơn vị tài sản Chỉ số này phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp Dựa trên báo cáo tài chính công bố của các công ty trong ngành trong giai đoạn 2012-2018, ROA trung bình đã được tính toán để đánh giá hiệu quả hoạt động của các công ty chế biến thực phẩm.
Bảng 4.3: Chỉ số ROA bình quân trong giai đoạn 2012-2018
ROA (trung bình) 0.114 0.098 0.092 0.125 0.093 0.093 0.101 Theo bảng trên, hệ số ROA giảm nhẹ, từ 11,4% năm 2012 xuống 9,2% (năm
Trong năm 2014, hệ số ROA ghi nhận mức tăng 12,5%, cao nhất trong giai đoạn sau đó, trước khi trải qua sự giảm nhẹ trong hai năm tiếp theo Đến năm 2018, ROA tiếp tục tăng ổn định với mức tăng nhẹ, đạt 10,1% Biểu đồ 4.2 sẽ minh họa chi tiết khả năng sinh lời của tài sản trong giai đoạn từ 2012 đến 2018.
Biểu đồ 4.2: Chỉ số ROA bình quân trong giai đoạn 2012-2018
Nghiên cứu về hệ số ROA của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các công ty Sau khi thực hiện các phép tính, kết quả cho thấy mức độ sinh lời từ tài sản của từng doanh nghiệp có sự chênh lệch đáng kể.
Hệ số ROA của các doanh nghiệp từ năm 2012 đến 2018 được sắp xếp theo thứ tự giảm dần, cho thấy hai nhóm doanh nghiệp: nhóm có ROA bình quân cao nhất và nhóm có ROA thấp nhất trong ngành.
Bảng 4.4: Nhóm các doanh nghiệp có chỉ số ROA bình quân cao và thấp nhất trong giai đoạn 2012-2018
Doanh nghiệp ROA(bình quân)
Các doanh nghiệp có chỉ số ROA thấp nhất
Các doanh nghiệp có chỉ số ROA cao nhất
Bảng trên cho thấy sự chênh lệch rõ rệt về tỷ lệ ROA giữa nhóm cao nhất và nhóm thấp nhất Các công ty có ROA dưới 5% cần điều chỉnh chiến lược kinh doanh để tránh nguy cơ phá sản trong tương lai gần Ngược lại, nhóm doanh nghiệp có ROA trên 18% thể hiện hiệu quả sử dụng tài sản rất tốt.
Tỷ suất lợi nhuận biên (PM) là chỉ số quan trọng phản ánh khả năng sinh lời từ chi phí sản xuất Để đạt hiệu quả hoạt động tối ưu, các công ty cần kiểm soát chi phí sản xuất một cách chặt chẽ Tỷ suất lợi nhuận cao cho thấy khả năng quản lý chi phí tốt, trong khi tỷ suất thấp có thể chỉ ra vấn đề trong quản lý Dữ liệu từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời.
7 năm, từ 2012 đến 2018, PM bình quân được tính như sau:
Bảng 4.5: Chỉ số PM bình quân của các doanh nghiệp trong giai đoạn 2012-2018
Khoảng thời gian từ năm 2012 đến 2018 chứng kiến sự biến động rõ rệt của tỷ lệ PM trong ngành chế biến thực phẩm Từ 2012 đến 2014, tỷ lệ PM giảm nhẹ từ 8,9% xuống 8,3% Tuy nhiên, vào năm 2015, tỷ lệ này đột ngột tăng lên mức cao nhất là 12%, trước khi giảm mạnh xuống chỉ còn 3,9% Dù vậy, ngành chế biến thực phẩm đã phục hồi, đạt khoảng 8% trong hai năm tiếp theo Những biến động này nhấn mạnh tầm quan trọng của chi phí đối với hiệu quả sản xuất Biểu đồ dưới đây minh họa xu hướng tỷ lệ PM trong ngành chế biến thực phẩm giai đoạn 2012-2018.
Trong giai đoạn 2012-2018, chỉ số PM bình quân của các doanh nghiệp niêm yết được tính toán dựa trên báo cáo tài chính, nhằm nghiên cứu toàn diện từng doanh nghiệp Sau khi thu thập và phân tích, số liệu được sắp xếp theo thứ tự giảm dần để thể hiện rõ kết quả.
Bảng 4.6: Các doanh nghiệp với chỉ số PM bình quân cao nhất và thấp nhất 2012-2018
Doanh nghiệp PM (bình quân)
Các doanh nghiệp với chỉ số PM bình quân thấp nhất
Các doanh nghiệp với chỉ số PM bình quân cao nhất
Mô hình kiểm định
4.2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Đầu tiên chúng tôi lựa chọn mô hình Pearson Kết quả được thể hiện trong bảng 4.7:
Bảng 4.7: Hệ số tương quan trong mô hình Pearson ( Mẫu 1, Mẫu 2)
ROA ROE PM DR FATA TDTELT SIZE I GDP AGE
Mẫu 2: tỉ lệ nợ ngắn hạn và dài hạn
ROA ROE PM SDR LDR FATA TDTELT SIZE I GDP AGE
Phân tích tương quan giúp xác định mối quan hệ giữa hai biến trong mô hình, với hệ số tương quan dao động từ -1 đến 1 Hệ số bằng 0 hoặc gần 0 cho thấy không có mối tương quan, trong khi giá trị tuyệt đối bằng 1 chỉ ra mối tương quan tuyệt đối Để xây dựng mô hình hồi quy, các biến độc lập cần có mối tương quan với biến phụ thuộc Trong Stata, lệnh "corr_variable" được sử dụng để phân tích mối tương quan, với Mô hình 1 và 2 minh họa rõ ràng các mối liên hệ giữa các biến, trong đó Mô hình 1 thể hiện hệ số tương quan giữa các biến trong phương trình với hệ số nợ là một trong những biến số quan trọng.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập và tỷ lệ nợ dài hạn, nợ ngắn hạn cho thấy sự tương quan đáng kể, với giá trị cao nhất đạt 0,327 (Mô hình 1) và 0,538 (Mô hình 2) Hầu hết các tương quan đều ở mức trung bình và thấp, ngoại trừ hệ số tương quan giữa FATA và LTD, được coi là khá cao Theo nghiên cứu, hệ số tương quan trên 0,7 có khả năng dẫn đến đa cộng tuyến Đáng chú ý, độ tuổi, GDP và lạm phát không ảnh hưởng đến tương quan lợi nhuận, với mức ý nghĩa trên 5%.
Theo quy trình nghiên cứu trong bảng 4.7, chúng tôi sẽ xác định mô hình FEM hoặc REM phù hợp nhất thông qua kiểm định Hausman, với kết quả thử nghiệm được trình bày trong bảng 4.8.
Bảng 4.8: kết quả kiểm định Hausman giữa mô hình FEM và REM
Các biến cấu trúc vốn
Các biến độc lập ProbChi2(x) Pro>Chi 2
Mô hình 1b SDR,LDR 18.45 0.0024 FEM Phụ lục 27
Mô hình 2b SDR,LDR 50.69 0,0002 FEM Phụ lục 7
Mô hình 3b SDR,LDR 87.68 0,0000 FEM Phụ lục 17
Kết quả kiểm định Hausman chỉ ra rằng cả 6 mô hình ROA, ROE và PM đều phù hợp với mô hình FEM Sau khi xác định mô hình FEM là tối ưu, tác giả tiến hành so sánh giữa OLS và FEM để chọn ra mô hình tốt nhất dựa trên kết quả kiểm định của FEM Bảng 4.9 trình bày kết quả lựa chọn mô hình tối ưu.
Bảng 4.9: Lựa chọn mô hình tối ưu
Mô hình Các biến cấu trúc vốn
Mô hình 1b SDR, LDR 9.77 0.0024 FEM Phu lục 26
Mô hình 2b SDR, LDR 5.82 0,0000 FEM Phụ lục 6
Mô hình 3b SDR, LDR 5.33 0,0000 FEM Phụ lục 16
Trong tất cả các phương trình, mô hình hồi quy FEM được xác định là phù hợp nhất so với hai mô hình OLS và REM, do đó tác giả quyết định tiếp tục khảo sát mô hình FEM.
4.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với nhau Đa cộng tuyến hoàn hảo không thể được ước tính trong khi đa cộng tuyến không hoàn hảo có thể làm cho các biến độc lập tuyến tính mất ý nghĩa của nó trong mô hình hoặc có thể dẫn đến dấu hiệu của lỗi hồi quy Các nghiên cứu thường sử dụng hai phương pháp để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến: phương pháp hệ số tương quan và hệ số thổi phồng phương sai (VIF), nếu hệ số VIF nhỏ hơn 5 thì hiện tượng cộng tuyến ít xảy ra
Bảng 4.10: Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy
(mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3)
Mô hình 1: Lợi nhuận trên tổng tài sản Phương trình 1a Phương trình 1b
Mô hình 2: Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu Phương trình 1a Phương trình 1b
Mô hình 3: Biên lợi nhuận Phương trình 1a Phương trình 1b
Mean VIF 1.92 2.03 Đối với cả hai cặp phương trình hồi quy, hệ số VIF nhỏ hơn 5, do đó đa cộng tuyến không thể xảy ra
4.2.4 Kiểm định phương sai sai số
Kiểm định phương sai thay đổi bằng cách sử dụng thử nghiệm Wald được sửa đổi được tiến hành và trình bày trong Bảng 4.11, dưới đây:
Bảng 4.11: Kiểm định phương sai sai số với biến ROA, ROE, PM
Mô hình Các biến cấu trúc vốn Biến phụ thuộc ProbChi2(28) Pro>Chi 2 Kết quả
2188.27 0.0000 Có xảy ra phương sai sai số
Mô hình 1b SDR,LDR 2880.88 0.0000 Có xảy ra phương sai sai số
ROE 5861.18 0,0000 Có xảy ra phương sai sai số
Mô hình 2b SDR,LDR 19268.92 0,0000 Có xảy ra phương sai sai số
PM 5072.82 0,0000 Có xảy ra phương sai sai số
Mô hình 3b SDR,LDR 3328.07 0,0000 Có xảy ra phương sai sai số
Kết quả kiểm định cho thấy cả hai mô hình hồi quy đều gặp phải vấn đề phương sai thay đổi Sự xuất hiện của phương sai thay đổi dẫn đến ước lượng sai lệch các sai số chuẩn, làm tăng giá trị thống kê t và F, từ đó dẫn đến kết luận không chính xác.
4.2.5 Kiểm định sự tương quan Để kiểm tra tự tương quan, ta sử dụng phương pháp kiểm định Wooldridge Thử nghiệm được tiến hành và trình bày trong Bảng như sau:
Bảng 4.12: Kiểm định sự tương quan với các biến ROA, ROE, PM
Mô hình Biến cấu trúc vốn
0.1243 0.1587 Không có sự tương quan
Mô hình 1b SDR,LDR 0.0458 0.1488 Không có sự tương quan
0.0753 0.1356 Không có sự tương quan
Mô hình 2b SDR,LDR 0.1362 0.2342 Không có sự tương quan
0.0034 0.0409 Không có sự tương quan
Mô hình 3b SDR,LDR 0.0016 0.0484 Không có sự tương quan
Từ kết quả xử lý dữ liệu, F (1,34) thu được nhỏ hơn Prob> F Do đó, các mô hình không có tự tương quan
Từ kết quả của Bảng 4.10, 4.11 và 4.12, chúng ta có một bản tóm tắt kết quả
Bảng 4.13: Tóm tắt các nhược điểm của mô hình
Mô hình Biến cấu trúc vốn Biến phụ thuộc Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định phương sai sai số
Kiểm đinh sự tương quan
Kết quả nghiên cứu
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA), Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Biên lợi nhuận (PM) là các chỉ số proxy quan trọng cho khả năng sinh lời của doanh nghiệp Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố quyết định có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam.
Tỷ lệ nợ ảnh hưởng tiêu cực đến Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA), Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Tỷ suất lợi nhuận (PM) Nghiên cứu của Khan (2012) tại Pakistan cũng chỉ ra mối tương quan nghịch giữa khả năng sinh lời và tỷ lệ nợ Khi tỷ lệ nợ gia tăng, doanh nghiệp vay mượn nhiều hơn, dẫn đến việc mất tự chủ tài chính và làm giảm đáng kể ROA, ROE và PM.
Tỷ lệ nợ ngắn hạn (SDR)
Tỷ lệ nợ ngắn hạn ảnh hưởng tiêu cực đến ROA, ROE và PM, với Hệ số Nợ ngắn hạn được đo bằng tỷ lệ Nợ ngắn hạn trên Tổng tài sản Sự suy giảm hiệu quả hoạt động tài chính là do tỷ lệ nợ ngắn hạn tăng lên Do đó, các doanh nghiệp nên giảm sử dụng nợ ngắn hạn để cải thiện hiệu quả tài chính Những phát hiện này tương đồng với nghiên cứu của Dawar (2014) tại Ấn Độ và nghiên cứu của Abor (2007) ở Ghana và Nam Phi về mối quan hệ giữa SDR và PM.
Tỷ lệ nợ dài hạn (LDR)
Tỷ lệ nợ dài hạn có tác động tiêu cực đến Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA),
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Tỷ suất lợi nhuận (PM) có mối liên hệ chặt chẽ với nghiên cứu của Dawar (2014), cho thấy sự tương đồng trong mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ dài hạn và khả năng sinh lời Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản phản ánh khả năng thanh toán của doanh nghiệp, được tính toán bằng cách so sánh tổng nợ với tài sản Tỷ lệ này cho biết lượng tài sản cần thanh lý để trả nợ dài hạn; tỷ lệ phần trăm cao hơn đồng nghĩa với việc công ty có đòn bẩy cao hơn và sở hữu ít tài sản hơn trên bảng cân đối kế toán.
Biến “Total-Debt-to-Total-Equity+Long-Term-Debt” (TDTELT)
TDTELT ảnh hưởng tích cực đến ba biến phụ thuộc, được xác định là phép đo đòn bẩy tài chính của công ty Tỷ lệ này được tính bằng cách chia tổng nợ phải trả lãi (bao gồm cả nợ ngắn hạn và dài hạn) cho tổng nợ dài hạn cộng với vốn chủ sở hữu TDTELT giúp nhà phân tích và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cấu trúc vốn của công ty, từ đó đánh giá tính phù hợp của khoản đầu tư Tỷ lệ TDTELT cao đồng nghĩa với rủi ro đầu tư lớn hơn Phát hiện này tương đồng với nghiên cứu của Nguyen, H.C (2016) tại Việt Nam.
Quy mô công ty (SIZE)
Quy mô công ty ảnh hưởng tiêu cực đến Biên lợi nhuận (PM) nhưng lại có tác động tích cực đến Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Trong nghiên cứu, quy mô doanh nghiệp được đo bằng tổng doanh thu; doanh thu cao cho thấy hàng hóa được tiêu thụ nhanh chóng, phản ánh nhu cầu thị trường mạnh mẽ Hơn nữa, khi quy mô (SIZE) tăng, công ty củng cố vị thế trên thị trường và gia tăng sự tín nhiệm từ khách hàng cũng như chủ nợ, từ đó mở ra nhiều cơ hội vay vốn hơn.
Tỷ lệ Tài sản cố định trên tổng tài sản (FATA) tác động đến ROA, ROE và
Mặc dù Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác động đến tỷ suất lợi nhuận (PM), nhưng mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê rõ ràng.
4.3.2 Mô hình điều chỉnh Để khắc phục các điểm yếu trên của mô hình, chúng tôi sử dụng các phương pháp hồi quy khác nhau, tùy thuộc vào những nhược điểm Đối với các mô hình có biến phụ thuộc Tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tỷ suất lợi nhuận (PM) xảy ra phương sai thay đổi, vì vậy chúng tôi sẽ sửa lỗi này bằng cách thêm lệnh "robust" vào cuối câu lệnh hồi quy FEM, kết quả thu được như trong Bảng 4.14
Bảng 4.14: Kết quả ước tính trên mô hình hồi quy ROA
Theo bảng phân tích, Hệ số nợ (DR), Hệ số nợ ngắn hạn (SDR) và Hệ số nợ dài hạn (LDR) đều có tác động tiêu cực đến tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) Ngược lại, TDTELT lại có ảnh hưởng tích cực đến ROA Bên cạnh đó, FATA và SIZE cũng tác động đến ROA, nhưng không đạt ý nghĩa thống kê.
Dựa trên kết quả hồi quy được trình bày trong bảng 4.14, chúng tôi đưa ra phương trình hồi quy có dạng sau:
(1) ROA = 0.21168 – 0.266642 * DR - 0.1233716 * FATA + 0.0245583 * TDTELT + 0.050401 * SIZE + e
(2) ROA = 0.2103563 - 0.2575729 * SDR – 0.2916419* LDR - 0.1175987 * FATA + 0.0245643 * TDTELT + 0.050401 * SIZE + e
+ β1 = -0.266642 cho biết khi DR tăng 1 lần, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì ROA bình quân giảm 0,266642 lần
+ β2 = -0.1233716 cho thấy rằng khi FATA tăng 1 lần, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, ROA sẽ giảm 0,1233716 lần
+ β3 = 0.0245583 cho thấy khi TDTELT tăng 1 lần thì trong các điều kiện khác ROA trung bình tăng 0,0245583 lần
+ β4 = 0.0055286 cho thấy rằng khi SIZE tăng lên 1 lần thì trong các điều kiện khác, ROA trung bình tăng 0,0055286 lần
+ β1 = -0.2575729 cho biết khi SDR tăng lên 1 lần, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì ROA trung bình giảm 0,2575729 lần
+ β2 = -0.2916419 chỉ ra rằng khi hệ số LDR tăng 1 lần, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì ROA bình quân giảm 0,2916419 lần
+ β3 = -0.1175987 cho thấy khi FATA tăng 1 lần, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, ROA sẽ giảm 0,1175987 lần
+ β4 = 0.0245643 cho thấy khi TDTELT tăng 1 lần thì trong các điều kiện khác ROA trung bình tăng 0,0245643 lần
+ β5 = 0.0050401 cho thấy rằng khi SIZE tăng lên 1 lần, trong các điều kiện khác, ROA trung bình tăng 0,0050401 lần
Bảng 4.15: Kết quả ước tính mô hình hồi quy ROE
Theo nghiên cứu, Hệ số nợ (DR), Hệ số nợ ngắn hạn (SDR) và Hệ số nợ dài hạn (LDR) có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Ngược lại, TDTELT và SIZE lại có tác động tích cực đến ROE Bên cạnh đó, FATA cũng ảnh hưởng đến ROE, tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê đáng kể.
Dựa trên kết quả hồi quy được trình bày trong Bảng 4.15, chúng tôi đưa ra phương trình hồi quy có dạng sau:
(2) ROE = 0.1637774 - 0.4473849 * SDR – 0.4327432 * LDR - 0.1875834 * FATA + 0.2110868 * TDTELT + 0.0209392 * SIZE + e
Khi tỷ lệ nợ (DR) tăng lên 1 đơn vị, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên, tỷ suất sinh lời bình quân trên vốn chủ sở hữu (ROE) sẽ giảm 0,8073732 lần.
Khi FATA tăng 1 lần, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) sẽ giảm 0,3283924 lần nếu các yếu tố khác không thay đổi Ngược lại, khi TDTELT tăng 1 lần, ROE bình quân sẽ tăng 0,2112263 lần trong điều kiện các yếu tố khác giữ nguyên.
Khi kích thước (SIZE) tăng lên 1 đơn vị, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) bình quân sẽ tăng 0,090157 lần trong các điều kiện khác Điều này cho thấy mối liên hệ tích cực giữa kích thước doanh nghiệp và hiệu suất tài chính.
Khi SDR tăng lên 1 lần, trong khi các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời bình quân trên vốn chủ sở hữu (ROE) sẽ giảm 0,4473849 lần.
Hệ số β2 = -0.4327432 cho thấy rằng khi hệ số LDR tăng lên 1 đơn vị, trong khi các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời bình quân trên vốn chủ sở hữu (ROE) sẽ giảm 0,4327432 lần.