nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu roe của các doanh nghiệp sản xuất thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam năm 2019

Vấn đề nghiên cứuVấn đề nghiên cứuNghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE của các doanh nghiệp sản xuất thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng kh

ỤỤVấn đề nghiên cứu

1.1 Vấn đề nghiên cứu1.2 Lý do chọn đề tài

II Xây dựng mô hình nghiên cứu

2.1 Cơ sở lựa chọn mô hìnhXây dựng mô hình hồi quy

V Tiến hành một số kiểm định liên quan đến mô hình hồi quy

ếự

Vấn đề nghiên cứu

Vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các doanh nghiệp sản xuất thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2019.

Lý do chọn đề tài

Return On Equity (ROE) hay tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu là chỉ số đo lường khả năng sinh lời và mức độ hiệu quả trong việc sử dụng vốn chủ sở hữu trong doanh nghiệp Đây là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá, khảo sát, so sánh hiệu quả hoạt động đầu tư của các doanh nghiệp.

• Việc tìm hiểu và nhận thức đúng về chỉ số ROE có thể giúp thể nhìn rõ hơn bức tranh tài chính của các doanh nghiệp Đối với các cổ đông và các nhà đầu tư, chỉ số ROE giúp họ có thể biết được khoản lợi nhuận họ nhận được từ số tiền góp vốn, doanh nghiệp phải có khả năng tạo ra ROE cao hơn lợi tức từ những khoản đầu tư có rủi ro thấp hơn nếu muốn làm hài lòng cổ đông và các nhà đầu tư.

• Bằng cách so sánh chỉ số ROE của công ty với ROE trung bình của ngành, nhà đầu tư có thể xác định lợi thế cạnh tranh Chỉ số này sẽ cung cấp thông tin về cách thức ban lãnh đạo công ty sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu để phát triển doanh nghiệp.

• Chỉ số ROE tăng trưởng bền vững theo thời gian chứng tỏ công ty pháttốt việc tạo giá trị cho cổ đông, biết cách tái đầu tư thu nhập, tăng năng suất, lợi nhuận Ngược lại nếu ROE giảm có nghĩa ban lãnh đạo đưa ra quyết định kém hiệu quả, không sinh lời tốt.

Ngành sản xuất thực phẩm luôn đóng một phần quan trọng trong khối ngành công nghiệp sản xuất nói chung và ngành công nghiệp trong nền kinh tế quốc dân Với nhu cầu lương thực của người dân và yêu cầu xuất khẩu, ngành sản xuất thực phẩm luôn chiếm tỷ trọng cao nhất (19,1%) trong cơ cấu các ngành chế biến, chế tạo của nước ta Vì vậy, tìm hiểu tác động của chỉ số ROE vào các doanh nghiệp trong ngành có một tầm quan trọng nhất định ROE sẽ được so sánh với giá trị lịch sử và với chỉ số ROE trung bình ngành, công việc này góp phần lớn trong việc xác định mức độ cạnh tranh giữa các doanh nghiệp trong nước, giữa doanh nghiệp trong nước và doanh nghiệp nước ngoài cùng ngành.

Vì vậy, để làm rõ vấn đề này, nhóm chúng em xin chọn đề tài này để nghiên cứu sự tác động của các yếu tố tới chỉ số ROE của các doanh nghiệp thuộc ngành công nghiệp sản xuất thực phẩm được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2019.

Xây dựng mô hình nghiên cứu

Cơ sở lựa chọn mô hình

Kinh tế lượng là ứng dụng các phương pháp toán và thống kê vào phân tích các dữ liệu kinh tế nhằm mục đích thực chứng cho các lý thuyết kinh tế, chứng minh hay bác bỏ lý thuyết kinh tế (Maddala,1992) Mục đích của Kinh tế lượng là tìm ra các kết luận về mặt định lượng cho các lý thuyết kinh tế trong điều kiện, hoàn cảnh cụ thể để phục vụ cho việc phân tích, dự báo và đưa ra các quyết định, đề xuất giải pháp dựa theo dự báo.

Mô hình Kinh tế lượng được hiểu là sự mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế (mang tính chất tương đối).

Xuất phát từ vai trò quan trọng của ngành công nghiệp sản xuất đối với nền kinh tế quốc dân, việc áp dụng bộ môn kinh tế lượng vào việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến các doanh nghiệp trong ngành là công việc vô cùng cần thiết Việc áp dụng mô hình vào việc phân tích sẽ giúp ta dễ dàng dự báo, đưa ra các quyết định kinh tế phù hợp, cụ thể cho các doanh nghiệp nói chung và trong mặt bằng nền kinh tế nói riêng.

Xây dựng mô hình hồi quy

Hàm hồi quy tổng thể:

𝛽1 𝛽2𝐴𝐺𝐸𝑖 𝛽3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛽4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝛽5𝑆𝐿𝑖Mô hình hồi quy tổng thể:

𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛽1 𝛽2𝐴𝐺𝐸𝑖 𝛽3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛽4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝛽5𝑆𝐿𝑖 𝑈𝑖Trong đó:

ỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu): là biến phụ thuộc.

AGE (Thời gian hoạt động của doanh nghiệp), DFL (Đòn bẩy tài chính), SIZE (Quy mô công ty), SL (Quy mô hội đồng quản trị): là các biến độc lập.

𝛽1là hệ số chặn

𝛽2cho biết khi thời gian hoạt động của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị tính thì lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thay đổi trung bình 𝛽2đơn vị tính trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

𝛽3cho biết khi đòn bẩy kinh tế tăng lên 1 đơn vị tính thì lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thay đổi trung bình 𝛽3đơn vị tính trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

𝛽4cho biết khi quy mô công ty tăng lên 1 đơn vị tính thì lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thay đổi trung bình 𝛽4đơn vị tính trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

𝛽5cho biết khi quy mô hội đồng quản trị tăng lên 1 đơn vị tính thì lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thay đổi trung bình 𝛽5đơn vị tính trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

𝑈𝑖: là sai số ngẫu nhiên

Sau khi có mô hình hồi quy tổng thể, để dễ tính toán và xử lý số liệu, ta thu nhỏ mô hình hồi quy tổng thể để có mô hình hồi quy mới gọi là mô hình hồi quy mẫu nhằm điều tra chọn mẫu, từ đó có những kết luận cho tổng thể:

𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛽󰆹1 𝛽󰆹2𝐴𝐺𝐸𝑖 𝛽󰆹3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛽󰆹4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝛽󰆹5𝑆𝐿𝑖 𝑒𝑖Hàm hồi quy mẫu:

𝑖 𝛽󰆹1 𝛽󰆹2𝐴𝐺𝐸𝑖 𝛽󰆹3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛽󰆹4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝛽󰆹5𝑆𝐿𝑖Trong đó:

𝛽󰆹1 𝛽󰆹2 𝛽󰆹3 𝛽󰆹4 𝛽󰆹5: là các hệ số hồi quy mẫu (thực chất là ước lượng điểm của các hệ số hồi quy 𝛽1 𝛽2 𝛽3 𝛽4 𝛽5

𝑒𝑖: là phần dư (là sai lệch giữa giá trị cá biệt của biến phụ thuộc so với ước lượng giá trị trung bình của chúng trong mẫu).

ậố ệ

IV Ước lượồử ụầề

ải thích ý nghĩa kinh tế ủ ệ ố

ố khác không đổ ỷ ấ ợ ậ ố ủ ở ữu tăng 0.042098%

𝛽󰆹5 0.032725 cho biết khi số lượng thành viên trong hội đồng quản trị tăng 1 người trong điề ệ ế ố khác không đổ ỷ ấ ợ ậ ố ủ

ớ ức ý nghĩa 5%, kế ả ế ậ ề ố

ế ả trên dùng để ểm đị ỏ ến theo phương pháp Ramseyốc thu đượ  → ROEROE 2

ROE = αi 1+ α2AGEi+ α DFL3 i+ α SIZE4 i+ α SL5 i+ α6ROE + Ui2iđượ R1

ặ ả ế {H0: MH gốc không bỏ sót biếnH1: MH gốc bỏ sót có biếnẩ ểm đị

F0.05(1,19)= 4.38ấ

Fqs F(1,19)0.05 → Fqs∉ Wα→ Chưa đủ cơ sở ỏH0 ạ ờ ấ ậ H0ậ ớ ức ý nghĩa 5%, mô hình gố ỏ ế

ử ụng phương pháp White vớ ự ọn không có tích nhân chéo để ếểm đinh

ớ ức ý nghĩa 5%, kế ả ế ậ ề ố

ế ả dùng để ểm đị ốc có phương sai sai số thay đổei2= α1+ α2AGEi2+ α3DFLi2+ α4SIZEi2+ α5SLi2 Vi

thu đượ R2w

ặ ả ế {H : R0 2w= 0 (Phương sai sai số không đổi) H1: R2w> 0 (Phương sai sai số thay đổi)cóẩ ểm đị

2(4)= 9.4877ấ

2 < 2(4)0.05 2qs∉ Wα→ Chưa đủ cơ sở để ỏH0 ạ ờ ấ ậ H0ậ ớ ức ý nghĩa 5%, mô hình gốc có phương sai sai số ẫu nhiên không đổ

ử ụng phương pháp Breusch Pagan để ế ểm đị

ớ ức ý nghĩa 5%, ế ả ế ậ ề ố

ế ả dùng để ểm đị ốc có phương sai sai số thay đổei2= α1+ α2AGEi+ α DFL3i+ α SIZE4i+ α SL5i+ 𝑉𝑖

thu đượ 𝑅12

ặ ả ế {H0: R1= 0 (Phương sai sai số không đổi) H1: R12> 0 (Phương sai sai số thay đổi)cóẩ ểm đị

2(4)= 9.4877ấ

qs2 < 2(4)0.05

2 ∉ Wα→ Chưa đủ cơ sở để ỏH0 ạ ờ ấ ậ H0ậ ớ ức ý nghĩa 5%, mô hình gốc có phương sai sai số ẫu nhiên không đổ

ử ụng phương pháp Dubin Waston để ế ểm đị ự tương quan ậ

ồ 𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛽1 𝛽2𝐴𝐺𝐸𝑖 𝛽3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛽4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝛽5𝑆𝐿𝑖 𝑈𝑖Ước lượ ốc thu đượ ei ei−1

ử ụ ố 𝑛𝑖=2∑ (𝑒 −𝑒 )𝑖 𝑖−1 2

∑𝑛𝑒𝑖2𝑖=1ới n=25, k’=4, 𝛼 = 5 ả ố

ự tương

ồ 𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛽1 𝛽2𝐴𝐺𝐸𝑖 𝛽3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛽4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝛽5𝑆𝐿𝑖 𝑈𝑖Ước lượ ốc thu đượ ei ei−1 ei−2

ei= α1+ α2AGEi+ α DFL3 i+ α4SIZE + α SLi 5 i+ α e6 i−1+ α e7 i−2+ Uithu đượ 𝑅12

ặ ả ế {H0: 𝑀ô 𝑛ℎ 𝑘ℎô 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ℎì 𝑛𝑔 ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛 𝑏ậ𝑐 2 H1: 𝑀ô 𝑛ℎ 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ℎì ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛 𝑏ậ𝑐 2 ẩ ểm đị

2= (n − 2)𝑅1~ 2(2)

Wα= { 2| 2> 2 2( )α }ự ả 2qs= (25 − 2 𝑥0.031742 =)

ả ị ớ ạ ủ ối khi bình phương:0.05

2(2)= 5.9915ấ

2 > 2(2)0.05 2qsWα→ ỏH0 ấ ậ H1ậ ớ ức ý nghĩa 5%, mô hình gố ựtương quan bậ

Ước lượ ồ ụ thu đượ

𝐴𝐺𝐸𝑖 𝛼1 𝛼 𝐷𝐹𝐿2 𝑖 𝛼 𝑆𝐼𝑍𝐸3 𝑖 𝛼4𝑆𝐿 𝑣𝑖 𝑖 thu đượ 𝑅1

{ H0: 𝑅1 = 0 H1: 𝑅12> 0 ẩ ểm đị

𝐹𝑞𝑠< 𝐹0,05(4;20)→ 𝐹𝑞𝑠∉ Wα→ Chưa đủ cơ sở ỏ𝐻0 ạ ấ ậ 𝐻0

độ ậ

> 0 ẩ ểm đị

Fqs= 𝑅1/3

(1−𝑅1)/21=(1−0.043196)/210.043196/3 = 0.316022

𝐹𝛼(3;𝑛−4)= 𝐹0,05(3;21)= 3.07ấ

𝐹𝑞𝑠< 𝐹0,05(4;20)→ 𝐹𝑞𝑠∉ Wα→ Chưa đủ cơ sở ỏ𝐻0 ạ ấ ậ 𝐻0

{ H0: 𝑅1 = 0 H1: 𝑅12> 0 ẩ ểm đị

𝐹𝑞𝑠< 𝐹0,05(4;20)→ 𝐹𝑞𝑠∉ Wα→ Chưa đủ cơ sở ỏ𝐻0 ạ ấ ậ 𝐻0

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, SIZE không có mố ệ ế ớ ếđộ ậ

Ước lượ ồ ụ thu đượ

𝑆𝐿𝑖 𝛼1 𝛼 𝐴𝐺𝐸2𝑖 𝛼3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛼4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝑣𝑖 thu đượ 𝑅1

{ H0: 𝑅1 = 0 H1: 𝑅12

> 0 ẩ ểm đị

𝐹𝑞𝑠< 𝐹0,05(4;20)→ 𝐹𝑞𝑠∉ Wα→ Chưa đủ cơ sở ỏ𝐻0 ạ ấ ậ 𝐻0

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, SL không có mố ệ ế ớ ếđộ ậ

ểm định đa cộ ế ằng độ đo Theil

ỏ ế

Ước lượ

𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛼1 𝛼 𝐷𝐹𝐿2𝑖 𝛼 𝑆𝐼𝑍𝐸3𝑖 𝛼4𝑆𝐿 𝑢𝑖𝑖thu đượ 𝑅2ỏ ế

𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛼1 𝛼 𝐴𝐺𝐸2 𝑖 𝛼3𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 𝛼4𝑆𝐿 𝑢𝑖 𝑖thu đượ 𝑅3ỏ ế

𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛼1 𝛼 𝐴𝐺𝐸2 𝑖 𝛼3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛼 𝑆𝐿4 𝑖 𝑢 thu đượ 𝑅𝑖 4ỏ ế

𝑅𝑂𝐸𝑖 𝛼1 𝛼 𝐴𝐺𝐸2 𝑖 𝛼3𝐷𝐹𝐿𝑖 𝛼 𝑆𝐼𝑍𝐸4 𝑖 𝑢 thu đượ 𝑅𝑖 5Tính độ đo Theil theo công thứ

𝑅2∑ (𝑅 − 𝑅𝑘2 𝑗2)𝑗=2

→→

→ Ước lượng mô hình gốc thu được phần dư và đồ thị phần dư:

Series: ResidualsSample 1 25Observations 25Mean -1.77e-16Median -0.006674Maximum 0.162493Minimum -0.167212Std Dev 0.079711Skewness 0.040646Kurtosis 2.529089Jarque-Bera 0.237881Probability 0.887861

{ H0: 𝑆𝑎𝑖 𝑠ố 𝑛𝑔ẫ𝑢 𝑛ℎ𝑖ê𝑛 𝑐ó 𝑝ℎâ𝑛 𝑝ℎố𝑖 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛 H1: số ẫu nhiên không phân ối chuẩnSai ng có phẩ ểm đị

𝐽𝐵 = 𝑛 (𝑠6 +2 (𝑘 − 3)224 ) ~𝜒 2 (2)Trong đó: k: hệ ố ọ

ệ ố ất đố ứ

𝑊𝛼= {𝐽𝐵 𝐽𝐵 | > 𝜒𝛼2(2)}

𝐽𝐵𝑞𝑠= 25 (0.0406466 2 +(2.529089 − 3)2

24 ) = 0.237881ả ị ớ ạn Khi bình phương ta có:

𝜒𝛼(2)= 𝜒0.052(2)=

𝐽𝐵𝑞𝑠= → 𝐽𝐵𝑞𝑠∉ 𝑊𝛼→ Chưa đủ cơ sở ỏH0 ạ ấ ậ H0

{𝐻0: 𝛽2= 0𝐻1: 𝛽2≠ 0ẩ ểm đị

|𝑇| < 𝑇0.02520 → 𝐹𝑞𝑠 ∉ 𝑊𝛼→ Chưa đủ cơ sở ỏ𝐻0 ạ ấ ậ 𝐻0

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, có thể ằ ố năm thành lậ ảnh hưở

(𝑛−5) ≤ 𝛽3 ≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽3  ).𝑇3𝛼2

(𝑛−5)

𝛽3 = 𝑆𝑒(𝛽) =3

𝑇𝛼2

ảậủ 𝜷𝟑

β3 ≤ β + Se(β3  ).T3 α(n−5)→ β ≤ 3

𝑇𝛼2

𝑇𝛼(𝑛−5)= 𝑇0.02520 = 2.086

→ ≤ 𝛽5 ≤

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, trong điề ệ ế ố khác không đổ ếu đòn ẩy tài chính tăng 1 lầ ỷ ấ ợ ậ ố ủ ở ữu thay đổ

β5≤ β + Se(β5  ).T5 α(n−5)

Tα(n−5)= T0.0520 = 1.725 → β ≤5

→ β5 ≤

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, trong điề ệ ế ố khác không đổ ế ố

ậ ố ủ ở ữ tăng tối đa là 0.058308%

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, trong điề ệ ế ố khác không đổ ế ố

𝛼2

2 (𝑛−5) ≤ 𝜎2≤ 𝑅𝑆𝑆𝜒

1− 𝛼22 (𝑛−5)

9.5908→ 0.00446 ≤ 𝜎2≤ 0.01589

ế ậ ớ ức ý nghía 5%, phương sai sai số ẫ ến độả

ớ ức ý nghĩa 5%, ta có khoả ậ𝜎2≤ 𝑅𝑆𝑆

10 8508.𝜎2≤ 0.014053ậ ớ ức ý nghĩa α=5%, ta có 𝜎2≤ 0.014053

𝜎2≥ 𝑅𝑆𝑆𝜒0.052(20)𝜎2≥0.152492

31 4104.𝜎2≥ 0.004854ậ ớ ức ý nghĩa α=5%, ta có 𝜎2≥ 0.004854

ố

ế ằ ế đòn bẩy tài chính tăng 0.5 lần đồ ờ ố lượ

𝑇𝑞𝑠=(𝛽 − 0.5𝛽5 ) − 63𝑆𝑒(𝛽 − 0.5𝛽5 )3

=(0.032725 − 0.5 × 0.041682) − 60.01477

= −405.4242383

𝑇0.05𝑛−5= 𝑇520= 1.725ấ

𝑇𝑞𝑠< 𝑇520→ 𝑇𝑞𝑠∉ Wα

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, nếu đòn bẩy tài chính tăng 0.5 lần đồ ờ ố

(2𝛽4− 𝛽3) − (2𝛽𝑆𝑒  − 𝛽4 )𝑇3𝛼𝑛−4≤ 2𝛽4− 𝛽3≤ (2𝛽4− 𝛽3) + (2𝛽𝑆𝑒  − 𝛽4 )𝑇3𝛼𝑛−4𝑆𝑒(2𝛽 − 𝛽4 ) 3

= √4𝑆𝑒2(𝛽) + 𝑆𝑒42(𝛽) + 2.2 (−1 𝑐𝑜𝑣(𝛽3 ) ;𝛽3) 4

= √4 (0.013476) + 0.00295422+ 2.2 −1 (−8.( ) 53) × 10−7= 0.027176

(𝑛−5)= 𝑇0.02520 = 2.086

→ 0.014175 ≤ 2𝛽4− 𝛽3 ≤ 0.0992

ế ậ ớ ứ nghĩa 5%, trong điề ệ ế ố khác không đổ ếu đòn

ROEF± 2 S.E.

Forecast: ROEFActual: ROEForecast sample: 1 26Included observations: 26Root Mean Squared Error 0.085114Mean Absolute Error 0.071068Mean Abs Percent Error 423.7910Theil Inequality Coef 0.152103 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.025184 Covariance Proportion 0.974816Theil U2 Coefficient 0.017595Symmetric MAPE 70.73205

ừ ả ố ệ𝑌0

𝑌0𝜎 = 0.092867

𝑇𝛼(𝑛−4)= 𝑇0.02521 = 2.080𝑇𝛼(𝑛−4)= 𝑇0.0521 =ớ ức ý nghĩa 5% có:

𝑌 − 𝑆𝑒( 𝑌0  ).𝑇00.02521 ≤ 𝑋𝑜 ≤ 𝑌 + 𝑆𝑒( 𝑌0  ).𝑇00.02521

→ 𝑋𝑜 ≤

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, trên cơ sở ố ệu đã cho, ự đượ ị

→ 𝑌0 ≤

ế ậ ớ ức ý nghĩa 5%, trên cơ sở ố ệu đã cho, ự đượ ị

Mô hình đã định lượ ố ệ ữ ế ốảnh hưở