Tác giả đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản BĐS, với 350 mẫu quan sát, trong khoảng thời gian từ năm 2013 đến năm 2022.. Tr
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Việt Nam đã và đang đi vào thời kỳ hội nhập kinh tế với phần còn lại của thế giới, cũng từ đó mà kinh tế Việt Nam có những chuyển biến sâu sắc về nhiều ngành nghề và các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là lĩnh vực bất động sản (BĐS) Các nhà đầu tư trên thế giới nhận thấy điều này, họ mạnh dạn hơn trong việc đầu tư xây dựng nhiều nhà máy tại Việt Nam Điều này tạo bước ngoặt khiến nền kinh tế thị trường của Việt Nam phát triển mạnh mẽ, tạo ra nhiều công ăn việc làm cho người dân, nâng cao cải thiện cuộc sống
Tình hình ngành BĐS những năm gần đây ở Việt Nam đã gặp nhiều khó khăn và thách thức, điển hình là dịch Covid - 19 xảy ra đã khiến cho các dự án cũ bị tồn đọng do không thể bàn giao, bên cạnh đó là vướng mắc của cơ chế, chính sách của Chính Phủ ban hành… đã làm ảnh hưởng đến tiến độ thực hiện thủ tục đầu tư dự án, tiến độ triển khai các dự án, do đó nguồn cung BĐS trong giai đoạn này không có sự gia tăng đáng kể Do vậy, hoạt động kinh doanh của các công ty BĐS chịu nhiều ảnh hưởng tiêu cực, tài chính suy giảm dẫn tới một số công ty phải dừng hoạt động, thậm chí là phá sản vì không cầm cự được
Theo Tổng cục thống kê cho biết rằng, ngành bất động sản là một trong hai mươi ngành kinh tế cấp một, xếp thứ chín về quy mô giá trị Thêm vào đó, mức độ đóng góp của bất động sản đối với nền kinh tế rất quan trọng, trong sáu tháng đầu năm 2022, tỉ lệ đóng góp của kinh doanh bất động sản là 3.5% Thị trường bất động sản có vai trò quan trọng trong nền kinh tế của Việt Nam, thúc đẩy sự tăng trưởng của nền kinh tế Ngoài ra, bất động sản là lĩnh vực xếp thứ hai về thu hút nguồn vốn từ nước ngoài (FDI) Với tình hình dân số ngày càng tăng lên, nhu cầu mở rộng của các doanh nghiệp ngày càng cao, các dự án từ nước ngoài đổ về liên tục cùng với các dự án du lịch phát triển mạnh thì việc các công ty bất động sản tăng trưởng mạnh trở lại chỉ là vấn đề thời gian Một trong những thước đo quan trọng, không những phản ánh được tình hình sức khỏe tài chính của công ty bất động sản, mà còn phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh và tiềm năng tăng trưởng, đó chính là khả năng sinh lời Lợi ích của việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của các công ty bất động sản có thể giúp các công ty bất động sản đưa ra các quyết định thông minh để giảm thiểu rủi ro trong kinh doanh và tăng cường lợi nhuận, từ đó có thể nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường hiện nay Bên cạnh đó, nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc mua cổ phiếu, đầu tư vào các dự án hoặc hợp tác với công ty bất động sản
Một số bài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của các công ty bất động sản như Diaz và Hindro (2017), Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020) Tuy nhiên, các nghiên cứu này lại đưa ra các kết luận khác nhau về chiều tác động của các nhân tố
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của công ty bất động sản tại Việt Nam, bên cạnh đó là việc cập nhật dữ liệu thông tin tài chính của các công ty BĐS đã đem lại một bức tranh hoàn toàn mới
Từ bối cảnh hiện tại của nền kinh tế Việt Nam nói chung và ngành bất động sản nói riêng như đã phân tích ở trên thì việc nghiên cứu đề tài “ Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” là quan trọng và cần được thực hiện đối với tình hình hiện nay.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu tổng quát Đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam, từ đó đưa ra các hàm ý chính sách nhằm gia tăng khả năng sinh lời của các công ty bất động sản
Thứ nhất là, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam
Thứ hai là, đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam
Thứ ba là, đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao khả năng sinh lời của các công ty BĐS tại Việt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được các mục tiêu cụ thể đã được trình bày, khóa luận sẽ nghiên cứu và trả lời ba câu hỏi sau đây:
Một là, những yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam?
Hai là, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam là như thế nào?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Khả năng sinh lời và các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của các công ty BĐS tại Việt Nam
Thứ nhất, về mặt không gian: đề tài được triển khai với mẫu dữ liệu nghiên cứu từ 35 công ty bất động sản tại Việt Nam, được thu thập thông qua nền tảng cung cấp dữ liệu uy tín Fiinpro Cơ sở để lựa chọn các công ty được xem xét là liên tục hoạt động trong khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2013 đến năm 2022 Đặc biệt, các số liệu tài chính liên quan được cung cấp đầy đủ, rõ ràng
Thứ hai, về mặt thời gian: Khoảng thời gian từ năm 2013 đến năm 2022, lý do tác giả chọn khoảng thời gian này là vì thị trường bất động sản Việt Nam đã trải qua nhiều biến động và thách thức, cùng với tác động của đại dịch Covid 19, quá trình thanh lọc trên thị trường bất động sản diễn ra mạnh mẽ trong những năm gần đây Các biện pháp kiểm soát thị trường và chính sách tài chính đã được áp dụng để giảm thiểu rủi ro và tăng tính minh bạch trong ngành Điều này đã dẫn đến việc thanh lọc các công ty bất động sản, loại bỏ các doanh nghiệp không đủ năng lực và không tuân thủ quy định Số liệu về các công ty tồn tại sau quá trình thanh lọc của thị trường bất động sản có tính tương đối chính xác và đánh giá đúng về khả năng sinh lời của các công ty bất động sản, bên cạnh đó, dữ liệu của các công ty này đã được kiểm toán và công bố rộng rãi trên các trang thông tin về chứng khoán Vì những lý do trên, khóa luận quyết định sử dụng mẫu dữ liệu nghiên cứu của 35 công ty trong giai đoạn 2013
- 2022 trích xuất từ nền tảng dữ liệu Fiinpro và báo cáo tài chính của các công ty bất động sản niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, tác giả đã tiến hành thu thập dữ liệu về khả năng sinh lời và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty BĐS tại Việt Nam Từ đó, tác giả xem xét và đánh giá sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của các công ty BĐS niêm yết nên Sở giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh thông qua phương pháp hồi quy đa biến trên dữ liệu bảng nhằm xác định và ước lượng các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời, tác giả đã sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất - Pooled OLS, mô hình hiệu ứng cố định - FEM (Fixed Effects Model) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên – REM (Random Effects Model) Bên cạnh đó, nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp, được trích xuất từ nền tảng Fiinpro với số liệu uy tín và độ chính xác cao.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Về mặt khoa học, nghiên cứu có thể làm tài liệu tham khảo cho các đề tài có liên quan khác, nghiên cứu cũng trình bày những đánh giá có giá trị tham khảo cho việc nghiên cứu về khả năng sinh lời của các công ty BĐS
Về mặt thực tiễn, nghiên cứu hướng đến việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty BĐS tại Việt Nam, nhằm chỉ ra có yếu tố có tác động tích cực cũng như tiêu cực đến khả năng sinh lời của các công ty BĐS Từ đó, giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố quan trọng trong việc tạo ra lợi nhuận cho các công ty bất động sản Điều này có thể hỗ trợ các nhà đầu tư, doanh nghiệp và người làm việc trong lĩnh vực bất động sản trong việc đưa ra quyết định kinh doanh và định hướng phát triển.
BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra, nghiên cứu này được trình bày gồm có 5 chương, với nội dung chính như sau:
Chương 1: Giới thiệu về vấn đề nghiên cứu
Trong chương này, tác giả đã trình bày lý do chọn đề tài, bên cạnh đó là mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cùng với đóng góp của đề tài nhằm làm rõ các vấn đề cơ bản xoay quanh chủ đề của khóa luận.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI
Thuật ngữ khả năng sinh lời như được định nghĩa trong từ điển Kinh tế học (Nguyễn Văn Ngọc, 2006), là một thước đo đánh giá cho thấy khả năng tạo ra lợi nhuận của một doanh nghiệp trong một thời gian dài, giả sử tất cả các điều kiện hoạt động hiện tại nhìn chung không thay đổi Khả năng sinh lời phản ánh mối quan hệ giữa quy mô và lợi nhuận của doanh nghiệp trong một khung thời gian cụ thể Thông thường, khả năng sinh lời của một doanh nghiệp được tính bằng công thức chia tổng lợi nhuận cho tổng tài sản được sử dụng, số lượng lao động hoặc khối lượng vốn dài hạn Nói một cách đơn giản, lợi nhuận là khả năng doanh nghiệp sử dụng các nguồn lực của mình để tạo ra doanh thu vượt quá chi phí
Khả năng sinh lời là một trong những mục tiêu quan trọng nhất của quản lý tài chính vì một mục tiêu quản lý tài chính là tối đa hóa sự giàu có của chủ sở hữu và khả năng sinh lời là rất quan trọng các yếu tố quyết định hiệu suất kinh doanh (Malik, 2011)
Tóm lại, khả năng sinh lời của các công ty bất động sản là khả năng mà công ty đó tạo ra lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh liên quan đến bất động sản như việc mua bán, phát triển, quản lý hoặc cho thuê các tài sản bất động sản với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận Đối với công ty bất động sản, khả năng sinh lời phản ánh rõ năng lực của họ để nhận biết cơ hội đầu tư, quản lý rủi ro, thích ứng với biến động thị trường và duy trì mối quan hệ tích cực với các bên liên quan như nhà đầu tư, đối tác xây dựng và khách hàng
Các chỉ số đo lường khả năng sinh lời của công ty
Khá nhiều nghiên cứu trên thế giới và trong nước đã sử dụng hệ số tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) để đo lường khả năng sinh lời như nghiên cứu của Harianto và Rofikoh (2020), Nguyễn Thị Ngọc Lan và Nguyễn Văn Công (2020), Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020)
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là một chỉ số quan trọng trong lĩnh vực tài chính và quản lý doanh nghiệp vì nó giúp đánh giá hiệu suất tài chính của một công ty dựa trên nguồn lực mà nó sử dụng, bằng cách so sánh lợi nhuận thu được với tài sản mà các công ty bất động sản sở hữu Nếu ROA cao, có nghĩa là doanh nghiệp đang sử dụng tài sản của mình một cách hiệu quả để tạo ra lợi nhuận Ngược lại, nếu ROA thấp, có thể do doanh nghiệp không quản lý tài sản của mình một cách hiệu quả, hoặc có thể cần phải tăng cường hiệu suất quản lý để tối ưu hóa lợi nhuận
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) sử dụng để đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp dựa trên vốn chủ sở hữu Một ROE cao thường được coi là dấu hiệu của hiệu suất tốt, vì nó cho thấy doanh nghiệp có khả năng tạo ra lợi nhuận cao từ vốn mà cổ đông đã đầu tư Nếu doanh nghiệp có thể duy trì ROE cao, có thể tạo ra nhiều cơ hội để tái đầu tư và mở rộng kinh doanh
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN
Dựa trên Luật Kinh doanh bất động sản (2014) số 66/2014/QH13 điều 3 khoản
1 và Theo Bộ luật dân sự (2015) số 91/2015/QH13, điều 107 khoản 1, có thể cho thấy rằng, công ty bất động sản là một doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực mua bán, cho thuê, phát triển, quản lý và đầu tư vào tài sản bất động sản như đất đai, nhà ở, khu đô thị, khu công nghiệp, khu thương mại, và các loại dự án khác liên quan đến bất động sản
Các công ty bất động sản có thể hoạt động ở nhiều quy mô khác nhau, từ các doanh nghiệp nhỏ chuyên về thị trường địa phương đến các tập đoàn lớn với quy mô quốc tế Điều này phản ánh sự đa dạng và quy mô của ngành công nghiệp bất động sản.
CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG
Quy mô của công ty bất động sản (SIZE)
Trong thị trường tập trung, quy mô doanh nghiệp càng lớn thì khả năng sinh lời càng cao nhờ vào lợi thế kinh tế của quy mô (Malik, 2011) Tuy nhiên, khi các doanh nghiệp càng mở rộng quy mô thì việc quản lý càng khó khăn và tốn nhiều chi phí hơn và sẽ đến một thời điểm lợi thế kinh tế theo quy mô không còn hiệu quả, việc gia tăng sản lượng vượt quá cầu thị trường, không làm gia tăng lợi nhuận (Goddard, Tavakoli & Wilson 2005)
SIZE=ln(Tổng tài sản)
Thời gian hoạt động (TIME)
Các công ty bất động sản thành lập càng lâu thì càng tạo dựng được uy tín so với các công ty thành lập sau, hơn thế các công ty có tuổi đời cao hơn, đã tạo được chỗ đứng trên thị trường với nền móng vững chắc và có kinh nghiệm quản lí hơn so với các công ty thành lập sau đó
Một số nghiên cứu trước đã chứng minh rằng thời gian hoạt động có tác động đáng kể đến khả năng sinh lời của công ty bất động sản có thể kể đến là Ahmeti và Iseni (2022), Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2021) Theo nghiên cứu của Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020), Odusanya và Yinusa (2018) đã đo lường thời gian hoạt động bằng cách lấy năm hiện tại trừ đi năm thành lập Đòn bẩy tài chính (LEV) Đòn bẩy tài chính đo lường mức độ sử dụng vốn vay so với vốn chủ sở hữu của công ty Một đòn bẩy tài chính cao có thể tăng khả năng sinh lời của công ty bất động sản bằng cách tận dụng lợi ích của vốn vay để mở rộng hoạt động kinh doanh và đầu tư vào các dự án bất động sản Tuy nhiên, đòn bẩy tài chính cao cũng đi kèm với rủi ro tài chính, bao gồm khả năng trả lãi suất cao và khó khăn trong việc trả nợ
Vì vậy, hội đồng quản trị công ty cần cân nhắc và quản lý cẩn thận để đảm bảo rằng đòn bẩy tài chính được sử dụng một cách hợp lý và không gây rủi ro không cần thiết cho công ty
Theo nghiên cứu của Al-Homaidi và các cộng sự (2021) tỷ lệ đòn bẩy tài chính được tính theo công thức như sau:
Tỷ số thanh toán hiện hành (CR) Đây là một chỉ số quan trọng, đo lường khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ ngắn hạn của một công ty Dựa trên các nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Ngọc Lan và Nguyễn Văn Công (2020), đối với tỷ số thanh toán hiện hành tính như sau:
𝑁ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 Khả năng thanh toán đầy đủ và phù hợp sẽ thúc đẩy lợi nhuận của công ty bất động sản, đồng thời giảm thiểu rủi ro phá sản Nếu hệ số khả năng thanh toán quá lớn, có nghĩa là công ty đang giữ một lượng tài sản dư thừa, dẫn tới tăng chi phí bảo trì và tăng chi phí cơ hội Khi đó khả năng thanh toán cao sẽ làm giảm lợi nhuận
Hệ số vòng quay tổng tài sản (ATR)
Chỉ tiêu vòng quay tổng tài sản là một trong những chỉ tiêu quan trọng được sử dụng trong phân tích khả năng sinh lời của các công ty Vòng quay tổng tài sản cho biết mức độ hiệu quả sử dụng tài sản của công ty Nếu công ty có vòng quay tổng tài sản cao, điều này cho thấy công ty đang sử dụng tài sản của mình một cách hiệu quả để tạo ra doanh thu Theo nghiên cứu của Alarussi và cộng sự (2018), vòng quay tổng tài sản càng lớn thì khả năng sinh lời của công ty càng cao
Tỷ lệ tài sản cố định (TANG)
Tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản cho thấy mức độ sử dụng và tận dụng tài sản cố định của công ty Nếu tỷ lệ này quá cao, có thể cho thấy công ty đang đầu tư quá nhiều vào tài sản cố định, gây ra rủi ro về việc không thể tiếp cận được vốn lưu động và khả năng thanh toán nợ Nếu tỷ lệ tài sản cố định quá thấp, công ty có thể gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô hoặc đáp ứng nhu cầu thị trường mới Đây có thể là dấu hiệu cho thấy công ty không đủ cạnh tranh trong ngành công nghiệp bất động sản Các đối thủ cạnh tranh có thể sở hữu cơ sở vật chất tốt hơn và có khả năng cung cấp sản phẩm và dịch vụ tốt hơn, gây áp lực cạnh tranh lên khả năng sinh lời của công ty
Một số nghiên cứu trước của Ahmeti và Iseni (2022), Diaz và Hindro (2017), Odusanya và Yinusa (2018) đã sử dụng chỉ tiêu tỷ lệ tài sản cố định để nhằm tìm ra ảnh hưởng của yếu tố này tới khả năng sinh lời của công ty
2.3.2 Các yếu tố vĩ mô
Tỷ lệ lạm phát (INF)
Lạm phát cao làm cho giá đầu vào tăng và đầu ra biến động không ngừng, gây ra sự bất ổn định của quá trình sản xuất và nếu một doanh nghiệp nào đó có tỷ suất lợi nhuận thấp hơn lạm phát sẽ có nguy cơ phá sản Vì vậy, lạm phát ảnh hưởng xấu đến sản xuất (Odusanya à Yinusa (2018); Vatavu (2014)) Tuy nhiên, theo học thuyết của Keynes, lạm phát vừa phải có tác động thuận lợi đến sản xuất đặc biệt là khi tỷ lệ thất nghiệp cao Giá tăng làm tăng kỳ vọng lợi nhuận của doanh nghiệp vì giá tăng nhanh hơn chi phí sản xuất Chỉ số vĩ mô này được tính dựa trên chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của Việt Nam qua các năm
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tốc độ tăng trưởng GDP thường phản ánh tình hình kinh tế toàn cầu và quốc gia Khi GDP tăng trưởng, có thể tạo ra nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp phát triển và sinh lời Tốc độ tăng trưởng GDP có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời của các công ty Khi GDP tăng trưởng mạnh, thị trường tiêu thụ mở rộng và nhu cầu của khách hàng tăng cao Điều này có thể tạo ra cơ hội kinh doanh mới và tăng doanh số bán hàng cho các công ty Ngoài ra, tăng trưởng GDP cũng thường đi kèm với sự phát triển của các ngành công nghiệp và hạ tầng, tạo điều kiện thuận lợi cho các công ty hoạt động và mở rộng quy mô kinh doanh, đặc biệt là các công ty bất động sản
CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
2.4.1 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-Off Theory Of Capital Structure)
Lý thuyết đánh đổi động (Dynamic Trade-off Theory): được ra đời bởi Fischer và các cộng sự (1989), lý thuyết này cho rằng các doanh nghiệp có lợi nhuận càng cao, thì việc hưởng lợi từ lỗ hổng thuế càng lớn khi họ vay nợ càng nhiều Do đó, các doanh nghiệp nên hoạt động với mức đòn bẩy cao hơn để tận dụng ưu thế của lỗ hổng thuế Mặc dù chi phí rủi ro tài chính hoặc khả năng phá sản có thể cao hơn khi doanh nghiệp hoạt động với mức đòn bẩy cao
Lý thuyết đánh đổi tĩnh (Static Trade-Off Theory): tính bằng cách tập trung vào phân tích chi phí và lợi ích của nợ dự đoán rằng có tỷ lệ nợ tối ưu giúp để tối đa hóa giá trị của một công ty Điểm tối ưu có thể đạt được khi lợi ích của việc phát hành nợ chống lại sự gia tăng giá trị hiện tại của các chi phí liên quan đến việc phát hành thêm nợ Myers (2001)
2.4.2 Lý thuyết chi phí đại diện (Agency Costs)
Theo Jensen và Meckling (1976), khi tỷ trọng nợ tăng, nhà quản lý phải thận trọng hơn tronɡ việc đưa ra những զuyết định ṡử dụng vốn vay và vay thȇm nợ mớᎥ tạo áp lực ⲥho nhà quản lý doanh nghiệp hành độnɡ hiệu quả hơn Lý thuyết này cũng cho rằng đòn bẩy cao hay nói cách khác tỷ lệ vốn chủ thấp làm giảm chi phí đại diện của vốn chủ sở hữu bên ngoài và tăng giá trị vững chắc bằng cách khuyến khích các nhà quản lý hành động nhiều hơn vì lợi ích của các cổ đông, và cuối cùng dẫn tới hiệu quả tốt hơn
2.4.3 Lý thuyết cấu trúc vốn (Capital structure theory)
Modigliani và Miller (1963) cho rằng có sự tồn tại của lợi ích về thuế đối với việc tài trợ bằng nợ Theo lý thuyết M&M, khi có thuế thu nhập doanh nghiệp, việc vay mượn sẽ làm tăng giá trị doanh nghiệp do tác động từ chi phí lãi vay, một chi phí hợp lý và phải được trừ khi tính thuế thu nhập doanh nghiệp, do đó một phần thu nhập từ doanh nghiệp đi vay được chuyển cho nhà đầu tư Phần tiết kiệm thuế này còn được gọi là "lá chắn thuế" Do đó, giá trị của công ty sử dụng vốn từ vay nợ bằng giá trị hiện tại của công ty không huy động vốn bằng vay nợ cộng với lá chắn thuế Như vậy, theo mô hình M&M có thuế, cấu trúc vốn và nợ vay có liên quan đến giá trị của doanh nghiệp Càng sử dụng đòn bẩy tài chính cao, giá trị của công ty càng tăng và nó tăng cao nhất khi công ty sử dụng 100% nợ
2.4.4 Lý thuyết sức mạnh thị trường (Market power theory)
Nghiên cứu của Bain (1951) đã đưa ra một đóng góp quan trọng với việc nghiên cứu về mối liên hệ giữa khả năng sinh lời và các yếu tố cấu trúc như sự tập trung thị trường, quy mô và bắt đầu một phần lớn của tài liệu thực nghiệm về phân tích khả năng sinh lời Ông đã xây dựng lên lý thuyết sức mạnh thị trường khẳng định rằng sự gia tăng sức mạnh thị trường dẫn đến độc quyền và tăng cường khả năng sinh lời Lý thuyết này cho rằng tập trung thị trường là cách tối ưu cho sức mạnh thị trường, tạo ra sự không hoàn hảo trong thị trường và cho phép các tổ chức có sức mạnh thị trường có thể áp đặt mức giá cao hơn cho khách hàng Nó cũng cho rằng các công ty chiếm thị phần lớn với sản phẩm và dịch vụ độc đáo có thể dễ dàng kiếm được lợi nhuận độc quyền và chiến thắng trước các đối thủ cạnh tranh Lý thuyết này giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ tích cực giữa quy mô và khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu thể hiện chi tiết về các bước mà tác giả thực hiện trong khóa luận nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu Trong quá trình nghiên cứu, thông thường phải đối mặt với nhiều thách thức và vấn đề phức tạp Việc có một quy trình nghiên cứu giúp tác giả xác định và giải quyết những khó khăn này một cách có hệ thống
Bằng cách mô tả chi tiết quy trình, giúp tác giả minh bạch về ý đồ của mình Điều này sẽ đưa các độc giả hoặc người đánh giá hiểu rõ hơn về phương pháp, thứ tự công việc mà tác giả đã thực hiện Bên cạnh đó, việc xác định rõ ràng các bước cần thực hiện có thể giảm thiểu sai sót, đảm bảo tính chính xác của dữ liệu và kết quả, giúp bài nghiên cứu được thực hiện một cách chặt chẽ và khoa học
Với đề tài nghiên cứu là “ Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” tác giả đã tiến hành quy trình nghiên cứu, xây dựng các ý tưởng và công việc thực hiện, tất cả đươc thể hiện thông qua các bước tuân theo trình tự được tóm tắt trong hình 3.1 như sau:
Hình 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Quy trình nghiên cứu được tác giả thực hiện thông qua 07 bước, bước 1 tác giả tiến hành xác định mục tiêu, đối tượng, phương pháp và dữ liệu nghiên cứu, điều này được tác giả thể hiện rõ ở chương 1 của khóa luận Bước 2, tác giả tiến hành khảo lược các nghiên cứu trước có liên quan, bao gồm nghiên cứu trong nước và ngoài nước, nhằm giúp cung cấp nền tảng lý thuyết cho việc nghiên cứu cũng như định hướng cho nghiên cứu được tác giả thể hiện ở chương 2 Ở chương 3, tác giả đã thực hiện bước 3 và bước 4 đó là thiết kế mô hình nghiên cứu, thu thập và xử lý số liệu Với bước 5 là tiến hành chạy mô hình hồi quy và với bước 6 là kiểm định các khuyết tật của mô hình, được tác giả thể hiện rõ ở chương 4 Cuối cùng, chương 5, tác giả sẽ thực hiện bước số 7, sau quá trình phân tích, giải thích thì sẽ đưa ra kết luận và hàm ý chính sách phù hợp với vấn đề nghiên cứu hiện tại.
MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Căn cứ vào các mô hình nghiên cứu trước và những yếu tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của công ty bất động sản đã được đề cập tại chương 2, tác giả đề xuất
03 mô hình nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Harianto và Rofikoh (2020):
+ 𝜷 𝟔 𝑻𝑰𝑴𝑬 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟕 𝑮𝑫𝑷 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟖 𝑰𝑵𝑭 𝒊𝒕 + 𝝁 𝒊𝒕 Trong đó: Biến phụ thuộc là ROA (tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản), ROE (tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu); biến độc lập bao gồm SIZE (quy mô tài sản công ty), TIME (thời gian hoạt động), LEV (đòn bẩy tài chính), CR (tỷ số thanh toán hiện hành), ATR (hệ số vòng quay tổng tài sản), TANG (tỷ lệ tài sản cố định), GDP (tốc độ tăng trưởng), INF (tỷ lệ lạm phát); i ứng với 35 công ty bất động sản; t là thời gian tương ứng từ năm 2013 đến năm 2022
Tác giả chọn mô hình 1 và mô hình 2 để đo lường khả năng sinh lời của các công ty bất động sản, vì tác giả nhận thấy rằng sử dụng cả ROA và ROE giúp xem xét khả năng sinh lời của doanh nghiệp từ nhiều khía cạnh ROA tập trung vào đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản, phần lớn công ty bất động sản nắm giữ tài sản cố định và tạo ra được nguồn doanh thu đến từ việc cho thuê, mua bán các tòa nhà, căn hộ và các công trình xây dựng khác, trong khi ROE tập trung đánh giá vào khả năng sinh lời từ vốn chủ sở hữu Kết hợp cả hai, cho phép đánh giá mức độ toàn diện của hiệu suất tài chính, giúp định rõ khả năng sinh lời và sức khỏe tài chính.của công ty
Quy mô tài sản của công ty (SIZE)
Nguyễn Thị Ngọc Lan và Nguyễn Văn Công (2020) cho rằng doanh nghiệp lớn hơn luôn có nhiều nguồn lực hơn doanh nghiệp nhỏ hơn, dẫn đến quy mô sản xuất cao hơn, do đó, doanh nghiệp lớn hơn có thể kỳ vọng tỷ suất lợi nhuận cao hơn
Rõ ràng, công ty có quy mô tài sản lớn có thể dễ dàng tiếp cận nguồn vốn để đầu tư vào các dự án mới, mở rộng quy mô sản xuất, nâng cấp công nghệ, và mở rộng thị trường Điều này có thể tạo ra cơ hội tăng trưởng và tăng cường sức cạnh tranh của công ty Do đó, khóa luận này kỳ vọng tìm thấy được mối quan hệ tích cực giữa khả năng sinh lời và quy mô công ty
Giả thuyết H1: Quy mô có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam Đòn bẩy tài chính (LEV)
Theo nghiên cứu của Odusanya và Yinusa (2018), đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro vỡ nợ và lợi nhuận của doanh nghiệp, hàm ý rằng các công ty sử dụng đòn bẩy tài chính cao có khả năng phá sản cao hơn Nếu tỷ lệ vay nợ càng nhiều có thể tạo ra rủi ro tài chính cao, đặc biệt trong những năm gần đây, có sự tác động của đại dịch Covid - 19, kinh tế thị trường gặp nhiều khó khăn đã tạo ra những thách thức trong việc duy trì thanh khoản và chi trả nợ, làm tăng áp lực tài chính cho các công ty bất động sản Do đó, nghiên cứu này đề xuất giả thuyết:
Giả thuyết H2: Đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam
Tỷ số thanh toán hiện hành (CR)
Các tác giả Ahmeti và Iseni (2022), Diaz và Hindro (2017) đã chứng minh giữa khả năng thanh toán hiện hành và khả năng sinh lời có mối tương quan dương Mặt khác, nghiên cứu của Alarussi và các cộng sự (2018) lại chứng tỏ rằng kết quả giữa hai biến số này không có mối tương quan với nhau Các công ty bất động sản thường cần vốn lớn để đầu tư vào các dự án phát triển mới Tỷ số thanh toán hiện hành cao giúp công ty có khả năng thực hiện chiến lược đầu tư và phát triển mà không gặp khó khăn trong việc huy động vốn ngắn hạn Với khả năng thanh toán tốt có thể dẫn đến tình trạng lợi nhuận ổn định và tăng giá trị cho cổ đông Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ số thanh toán hiện hành và khả năng sinh lời
Giả thuyết H3: Tỷ số thanh toán hiện hành có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam
Hệ số vòng quay tài sản (ATR)
Theo Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2021) hệ số vòng quay tài sản có tác động tích cực tới khả năng sinh lời của 20 doanh nghiệp dệt may Tuy nhiên, nghiên cứu của Harianto and Rofikoh (2020) lại chứng minh rằng yếu tố này không có tác động tới khả năng sinh lời của công ty Có thể nhận thấy trên thị trường bất động sản, các doanh nghiệp bất động sản thường phải đầu tư lớn vào tài sản Hệ số vòng quay tài sản có thể giúp nhìn nhận xem công ty có thể quản lý được rủi ro tài chính, bằng cách kiểm soát được quy mô và giữ cho tài sản luôn hoạt động Một hệ số vòng quay tài sản thấp có thể đề xuất rằng công ty đang gặp khó khăn trong việc chuyển đổi tài sản thành doanh thu Ngược lại, hệ số cao hơn có thể chỉ ra sự linh hoạt tốt hơn trong quá trình tài chính Dựa trên hệ số vòng quay tài sản, công ty có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh của mình để tối ưu hóa việc sử dụng tài sản và tăng cường khả năng sinh lời Do vậy, khóa luận đề xuất giả thuyết:
Giả thuyết H4: Hệ số vòng quay tài sản có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản
Tỷ lệ tài sản cố định (TANG)
Tài sản cố định là cơ sở vật chất để mở rộng và phát triển hoạt động kinh doanh Nghiên cứu của Vatavu (2014) cho rằng tồn tại mối tương quan âm giữa tỷ lệ tài sản cố định và khả năng sinh lời Trong khi đó, Phan Văn Thái Dương (2021), lại đưa ra bằng chứng rằng giữa tỷ lệ tài sản cố định và khả năng sinh lời không có mối quan hệ liên quan với nhau Có thể nhận thấy, trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm
2022 là khoảng thời gian đầy khó khăn, thách thức đối với nền kinh tế cả nước Việt Nam nói chung và ngành bất động sản nói riêng Đối với các công ty bất động sản, ảnh hưởng rất trầm trọng khi tỷ lệ tài sản cố định trong giai đoạn này tăng lên, dẫn đến sự ràng buộc tài chính, vì một phần lớn vốn đầu tư của công ty bị "đóng băng" trong các dự án và tài sản cố định Trong khóa luận này, tác giả đề xuất giả thuyết sau:
Giả thuyết H5: Tỷ lệ tài sản cố định có tác động ngược chiều với khả năng sinh lời của các công ty bất động sản
Thời gian hoạt động (TIME)
Thời gian hoạt động lâu dài giúp công ty tích lũy kinh nghiệm và xây dựng uy tín trong ngành bất động sản Khách hàng có xu hướng tin tưởng và lựa chọn các công ty đã hoạt động lâu năm vì họ có kiến thức và kỹ năng trong việc giao dịch bất động sản Điều này có thể tạo ra sự thu hút và tăng doanh thu cho công ty Bên cạnh đó, giúp công ty xây dựng quan hệ và mạng lưới rộng Công ty có thể thiết lập mối quan hệ với các đối tác, nhà đầu tư, và các bên liên quan khác trong ngành bất động sản Từ đó, mang lại cơ hội kinh doanh thu thông qua việc hợp tác và phát triển Các tác giả Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2021), Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020) cũng kết luận rằng thời gian hoạt động và khả năng sinh lời có mối quan hệ cùng chiều với nhau Vì vậy, nghiên cứu này đề xuất giả thuyết sau:
Giả thuyết H6: Thời gian hoạt động có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tăng trưởng kinh tế thường đi kèm với sự phát triển của thị trường bất động sản, do nhu cầu về nhà ở và cơ sở hạ tầng tăng lên Khi kinh tế phát triển, thu nhập của người dân cũng tăng lên, tại các thành phố lớn, mong muốn sở hữu cho mình một khối bất động sản cơ bản như nhà ở ngày càng cao Các công ty bất động sản có thể tận dụng cơ hội này bằng cách phát triển và bán các dự án nhà ở mới, từ đó tăng doanh số bán hàng và lợi nhuận Điều này có thể tạo ra cơ hội sinh lời lớn cho các công ty bất động sản Các tác giả Berhe và Kaur (2017), Ngô Thị Hằng và Nguyễn
Thị Thùy Linh (2020) kết luận rằng giữa biến GDP và khả năng sinh lời có mối quan hệ tích cực Giả thuyết đề ra:
Giả thuyết H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan cùng chiều với khả năng sinh lời của công ty bất động sản
Tỷ lệ lạm phát (INF)
Nghiên cứu của Berhe và Kaur (2017), Odusanya và Yinusa (2018), Phan Văn Thái Dương (2021), Vatavu (2014) đã chứng minh rằng tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời của công ty bất động sản Mặt khác, Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2021) cho rằng chỉ tiêu lạm phát không có mối quan hệ với khả năng sinh lời Trong bài nghiên cứu này, tác giả vẫn đặt kỳ vọng rằng lạm phát có thể ảnh hưởng đến giá trị tài sản bất động sản Bởi vì, nhận thấy khi lạm phát tăng, Ngân hàng Nhà nước có thể tăng lãi suất để kiềm chế lạm phát, điều này có thể làm tăng chi phí vay cho các doanh nghiệp bất động sản Điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các dự án bất động sản, đặc biệt là đối với các dự án có nợ Thêm vào đó, nếu lạm phát tăng, mức thu nhập thực của người tiêu dùng có thể giảm, làm giảm nhu cầu mua nhà Điều này có thể ảnh hưởng đến việc bán và cho thuê bất động sản, ảnh hưởng không tốt đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản
Do vậy, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:
Giả thuyết H8: Tỉ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản
Sau đây là bảng tổng hợp các biến của bài nghiên cứu với 02 biến phụ thuộc,
08 biến độc lập của mô hình nghiên cứu và mô tả các giả thuyết nghiên cứu:
Bảng 3.1: Tổng hợp các biến trong mô hình
Mã biến Đo lường biến Dấu kỳ vọng
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
Quy mô tài sản công ty
TIME Tính từ năm thành lập đến năm 2022 + Phan Thu Hiền và Nguyễn
(2021); Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020) Đòn bẩy tài chính
Tỷ số thanh toán hiện hành
(2022); Diaz và Hindro (2017); Alarussi và các cộng sự (2018)
Hệ số vòng quay tổng tài sản
Rofikoh (2020); Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật
Tỷ lệ tài sản cố định
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
(2017); Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020)
INF Chỉ số lạm phát của Việt Nam giai đoạn
Odusanya và Yinusa (2018); Phan Văn Thái Dương (2021)
Nguồn: tác giả tự tổng hợp
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Sau các bước thu thập và xử lý số liệu của 35 công ty bất động sản, trong khoảng thời gian là 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2022 Sau khi thực hiện phân tích thống kê mô tả, khóa luận thu được kết quả như bảng dưới đây:
Bảng 4.1: Thông kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Variable Obs Mean Std dev Min Max
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Thông qua bảng 4.1, có thể thấy được tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) có tỷ suất sinh lời bình quân lần lượt là 9.09% và 3.40% cho thấy sự chênh lệch về khả năng sinh lời của các công ty bất động sản được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh là không quá lớn ROA có giá trị lớn nhất là 28.45% (CTCP Ngoại thương và Phát triển Đầu tư Thành phố Hồ Chí Minh năm 2013), giá trị nhỏ nhất là -51.72% (CTCP Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay năm 2017) ROE có giá trị tối thiểu là -99.81% (CTCP Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay năm 2017) và giá trị tối đa là 59.02% (Công ty Cổ phần Phát triển Đô thị Công nghiệp Số 2 năm 2019)
Quy mô công ty (SIZE) có giá trị trung bình là 29.1106, độ lệch chuẩn là
1.5290 Công ty có quy mô tài sản lớn nhất với giá trị 33.9896 là Tập đoàn Vingroup vào năm 2022, công ty có quy mô tài sản nhỏ nhất là Công ty Cổ phần Đệ Tam và năm 2013 với giá trị là 26.1283
Thời gian hoạt động (TIME) với giá trị trung bình là 20.4429 năm và độ lệch chuẩn là 9.6510 Tính đến thời điểm năm 2022, công ty bất động sản có thâm niên hoạt động lâu nhất đó là Công ty Cổ phần Phát triển Đô thị Từ Liêm (48 năm) Đòn bẩy tài chính (LEV) có giá trị trung bình là 1.4656 và độ lệch chuẩn là
1.0696, với giá trị nhỏ nhất là 0.2035 lần (Công ty Cổ phần Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo năm 2021), trong khi đó, công ty sử dụng đòn bẩy tài chính cao nhất là Công ty cổ phần Tập đoàn Đầu tư Địa ốc No Va năm 2013, ở mức là 8.4109 lần
Tỷ số thanh toán hiện hành (CR) thể hiện khả năng thanh khoản của các công ty BĐS có giá trị trung bình là 2.4100 và độ lệch chuẩn là 1.8186, công ty có mức thanh khoản cao nhất là Công ty Cổ phần Bất động sản và Đầu tư VRC vào năm
2021 với giá trị là 20.5502 tỷ đồng, tuy nhiên công ty có mức thanh khoản kém nhất được thể hiện qua giá trị tỷ số thanh toán hiện hành nhỏ nhất là 0.2268 tỷ đồng (Công ty Cổ phần Đệ Tam vào năm 2014)
Hệ số vòng quay tổng tài sản (ATR) có giá trị trung bình là 0.2245 và độ lệch chuẩn là 0.1563, giá trị lớn nhất là 0.8527 lần (Công ty Cổ phần Đầu Tư và Phát triển Đô thị Dầu khí Cửu Long năm 2020) và giá trị nhỏ nhất là -0.1212 lần ( Công ty Cổ phần Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo năm 2022)
Tỷ lệ tài sản cố định (TANG) với giá trị trung bình là 0.495762 và độ lệch chuẩn là 0.2636066, năm 2013 Công ty Cổ phần Đầu tư và Kinh doanh nhà Khang Điền có giá trị tài sản cố định nhỏ nhất là 0.0012 tỷ đồng, trong khi Công ty Cổ phần Đầu tư Năm Bảy Bảy năm 2017 đạt giá trị lớn nhất là 1.0572 tỷ đồng
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) bình quân các năm là 6.08%, độ lệch chuẩn là 1.80% Năm 2021 là năm bùng nổ của dịch bệnh Covid – 19, đã gây ra những tổn thất nhất định lên nền kinh tế khiến nền kinh tế Việt Nam sụt giảm ở mức thấp nhất là 2.56% và năm đạt mức cao nhất là năm 2022 (8.02%) khi nền kinh tế có dấu hiệu khởi sắc trở lại
Tỷ lệ lạm phát (INF) trung bình là 3.2%, độ lệch chuẩn là 14.66%, năm 2013 là năm có mức lạm phát cao nhất tại mức 6.59% và mức lạm phát thấp nhất là 0.63% vào năm 2015
Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan của mô hình nghiên cứu
ROE ROA SIZE LEV CR ATR TANG TIME GDP INF
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Qua bảng 4.2, có thể thấy biến phụ thuộc ROA có mối tương quan dương với các biến độc lập như SIZE ( Quy mô tài sản công ty), TIME (thời gian hoạt động),
CR (tỷ số thanh toán hiện hành), ATR (hệ số vòng quay tổng tài sản), TANG (tỷ lệ tài sản cố định) có nghĩa là khi quy mô tài sản, hệ số vòng quay tổng tài sản, tỷ suất sinh lợi trên doanh thu thuần của công ty càng lớn, thời gian hoạt động càng lâu năm trên thị trường, thì khả năng sinh lợi càng cao Ngược lại, ROA có mối tương quan âm với các biến như LEV (đòn bẩy tài chính), GDP (tốc độ tăng trưởng kinh tế) và INF (tỷ lệ lạm phát) Điều này có thể giải thích rằng, khi đòn bẩy tài chính gia tăng cao, doanh nghiệp có thể đang sử dụng nhiều vốn vay để tăng khả năng sinh lời, đồng thời cũng tăng rủi ro và chi phí liên quan đến vốn vay Đối với biến phụ thuộc ROE có mối quan hệ tích cực với các biến SIZE, TIME, LEV, CR, ATR, TANG và ngược chiều với biến INF và GDP Kế tiếp, dựa vào bảng ma trận tương quan, tác giả nhận xét rằng hệ số tương quan giữa các biến giải thích đều nhỏ hơn 0.8, do đó tác giả suy đoán rằng mô hình không có đa cộng tuyến cao.
KẾT QUẢ HỒI QUY
Sau khi thực hiện thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan, tác giả tiếp tục thực hiện chạy mô hình phân tích hồi quy giữa biến phụ thuộc ROA, ROE và các biến độc lập (SIZE, LEV, CR, ATR, TANG, TIME, GDP, INF) Áp dụng phương pháp hồi quy thông thường tổng hợp (Pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects Model - FEM), và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM),
Kết quả hồi quy của cả 3 mô hình được thể hiện như sau:
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS, FEM, REM
Biến phụ thuộc: ROA Biến phụ thuộc: ROE Pooled
Ghi chú: Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị xác suất (P-value) của các giá trị thống kê t tương ứng *, **, *** Có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Trích xuất kết quả từ Stata 17
LỰA CHỌN MÔ HÌNH HỒI QUY PHÙ HỢP
4.3.1.1 So sánh mô hình Pooled OLS và FEM
Khóa luận sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM
Với giả thuyết 𝐻 0 : Lựa chọn mô hình Pooled OLS
Với giả thuyết 𝐻 1 : Lựa chọn mô hình FEM
Thực hiện hồi quy tuyến tính, ta có kết quả sau đây:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định F-test của mô hình 1
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Qua bảng 4.5 cho thấy, giá trị Prob>F = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Vì vậy tác giả cho rằng mô hình FEM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS ( bác bỏ giả thuyết H0)
4.3.1.2 So sánh mô hình FEM và mô hình REM Để đưa ra sự lựa chọn giữa 2 mô hình trên, tác giả thực hiện với kiểm định Hausman với giả thuyết như sau:
{H 0 : Mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM
H 1 : Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman của mô hình 1 chi2(8)#.83
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Với mức ý nghĩa α=5%, kiểm định Hausman đã chỉ ra Prob >chi2= 0.0030 < 0.05 Do đó, dựa trên kết quả của kiểm định, khóa luận cho rằng mô hình FEM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu ( bác bỏ giả thuyết H0)
Kết luận: Sau khi thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong 3 mô hình được tác giả đề cập, thì mô hình FEM là phù hợp nhất Tiếp theo, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra các khuyết tật của mô hình
4.3.1.3 Kiểm định khuyết tật của mô hình
Mô hình FEM là mô hình được lựa chọn vì là mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình được tác giả đề xuất Để nâng cao mức độ tin cậy và chắc chắn của dữ liệu nghiên cứu, nhằm cho ra kết quả chuẩn nhất, tác giả tiến hành kiểm tra các khuyết tật của mô hình FEM thông các kiểm định lần lượt như sau:
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.6 Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0 Để đảm bảo xem mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao hay không, tác giả sử dụng phương pháp VIF (Variance Inflation Factor), qua bảng 4.3 cho thấy hệ số VIF của các biến giải thích đều nhỏ hơn 10 và giá trị trung bình của VIF là 1.12, chứng tỏ rằng mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Tác giả kiểm tra phương sai sai số thay đổi Với giả thuyết,
H0: FEM không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: FEM có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Sau đó, thực hiện lệnh: xttest3 trên phần mềm stata 17.0 cho ra kết quả như sau:
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số mô hình 1 chi2(35) = 29875.51
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Tại mức ý nghĩa α=5%, với giá trị Prob>chi2=0.0000 Vì giá trị Prob < α nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Do đó, mô hình FEM có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kiểm định hiện tượng tự tương quan Để xem xét, kiểm tra sự tồn tại của tự tương quan trong mô hình FEM, khóa luận sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra, với H0 và H1 lần lượt là các giả thuyết:
H0: không tồn tại tự tương quan trong mô hình FEM
H1: tồn tại tự tương quan trong mô hình FEM
Kết quả của kiểm định được thể hiện thông qua bảng 4.8 như sau:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mô hình 1
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Tại bảng 4.8, ở mức ý nghĩa α=5%, kết quả kiểm định Wooldridge cho thấy rằng chỉ số Prob>F = 0.5817 > 0.05 Như vậy, mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan (chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1)
4.3.2.1 So sánh mô hình Pooled OLS và FEM
Sử dụng kiểm định F – test để lựa chọn mô hình phù hợp ta có kết quả như sau:
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định F- test của mô hình 2
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Tại mức ý nghĩa 5% thì có thể thấy Prob>F = 0.0000 < 5%, kết luận rằng mô hình Pooled OLS không phù hợp, do vậy ta chọn mô hình hồi quy FEM
4.3.2.2 So sánh mô hình FEM và mô hình REM
Tương tự như mô hình 1, thực hiện kiểm định Hausman để chọn ra mô hình tốt hơn
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Hausman của mô hình 2
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Từ kết quả trên bảng 4.10, với mức ý nghĩa α=5%, kết quả kiểm định trên cho thấy Prob > α nên chấp nhận giả thuyết H0, điều này cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM Vì vậy ta chọn mô hình REM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu
4.3.2.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Vì trong mô hình 2, các biến độc lập là không thay đổi, chỉ thay đổi biến phụ thuộc so với mô hình 1 Do vậy, kết quả thực hiện kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương pháp VIF là giống mô hình 1 Vì vậy, mô hình 2 không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao
Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Với giả thuyết lần lượt là,
H0: Mô hình REM không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Mô hình REM có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Mutiplier, nhập câu lệnh xttest3 để kiểm tra, ta có kết quả như bảng dưới đây:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định phương sai sai số của mô hình 2
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Tại mức ý nghĩa α=5% thì có thể thấy Prob>F = 0.0000 < 5%, bác bỏ giả thuyết H0, nên kết luận rằng mô hình REM có xảy ra hiện tượng phương sai sai số
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Tương tự mô hình 1, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong mô hình, với giả thuyết H0 và H1 lần lượt là :
H0: không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM
H1: có hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM
Kết quả của kiểm định được thể hiện thông qua bảng 4.12 như sau:
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình 2
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Với mức ý nghĩa α= 5%, cho ra kết quả Prob > F = 0.7967 Nhận thấy Prob > α nên bác bỏ giả thuyết H1, đồng nghĩa với việc là mô hình không có xảy ra hiện tượng tự tương quan
Kết luận: Sau khi thực hiện các kiểm định khuyết tật của mô hình 1 và mô hình 2 tác giả nhận thấy cả hai mô hình đều có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và cần phải khắc phục Để khắc phục tình trạng này, khóa luận tiến hành sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Feasible Generalized Least Squares - FGLS).
KẾT QUẢ HỒI QUY THEO MÔ HÌNH FGLS
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS
Biến độc lập Biến phụ thuộc
Mô hình 1: ROA Mô hình 2: ROE
Hệ số hồ quy P-value Hệ số hồ quy P-value
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
Thông qua bảng 4.9, đối với mô hình 1, các biến SIZE, LEV, ATR có mức ý nghĩa thống kê là 1%; INF có ý nghĩa tại mức 5% Tuy nhiên, biến TANG, TIME,
CR và GDP lại không có ý nghĩa thống kê Theo đó, các biến SIZE, ATR tác động tích cực tới khả năng sinh lời; các biến LEV, INF tác động tiêu cực đến ROA Mô hình hồi quy FGLS của mô hình 1 như sau:
+ 𝟎 𝟎𝟎𝟏𝟐𝟗𝟕 𝑪𝑹 + 𝟎 𝟎𝟖𝟒𝟑𝟗𝟒𝟑 𝑨𝑻𝑹 + 𝟎 𝟎𝟎𝟐𝟑𝟓𝟒𝟔 𝑻𝑨𝑵𝑮 + 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟐𝟎𝟕𝟔 𝑻𝑰𝑴𝑬 − 𝟎 𝟎𝟑𝟕𝟕𝟒𝟗𝟕 𝑮𝑫𝑷 − 𝟎 𝟏𝟎𝟎𝟏𝟏𝟒 𝑰𝑵𝑭 Đối với mô hình 2, các biến như SIZE, ATR có ý nghĩa tại mức 1%; INF có ý nghĩa tại mức 5%, còn các biến độc lập còn lại không có ý nghĩa thống kê Mô hình FGLS của mô hình 2 như sau:
