tiểu luận giữa kỳ đề tài kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của các doanh nghiệp phi tài chính

DANH MỤC BẢNG Bảng l: Thống kê mô tả các biến trong mô hình Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan Bảng 3: Mô hình hồi quy OLS Bảng 4: Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM Bảng 5: Mô hình hiệu ứng

ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM UEH UNIVERSITY

TIỂU LUẬN GIỮA KỲ

MÔN: KINH TẺ LƯỢNG TÀI CHÍNH

DE TAI: KIEM BINH CAC YEU TO ANH HUONG DEN LỢI NHUẬN TREN VON CHỦ SỞ HỮU CỦA CÁC DOANH NGHIỆP PHI TÀI CHÍNH

HOÀN THÀNH CÔNG VIỆC

Mức độ hoàn thành Nguyễn Thị Diễm Quỳnh

Từ Nhật Mai

Phạm Đức Minh

LỜI CẢM ƠN Kính gửi Cô Nguyễn Thị Hồng Nhâm cùng toàn thể các Thây, Cô Khoa Tài chính Trường Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh

Đầu tiên, em xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành đến các Thầy và các Cô

trong Khoa Tài chính vì đã truyền đạt cho em những thông tin và kiến thức nền tảng quan trọng, hết sức quý báu trong ngành Tài chính cũng như trên con đường sự nghiệp sau này Đặc biệt, em xin bày tỏ sự kính trọng và lòng biết ơn sâu sắc đến

Cô Nguyễn Thị Hồng Nhâm, người đã nhiệt tình giúp đỡ em về cách làm bài, đữ liệu tham khảo và dành thời gian quý báu để tận tình hướng dẫn

bài Tiêu luận giữa kì này Nhóm em xin kính chúc Cô Nguyễn Thị Hồng Nhâm và toàn thê quý Thầy, Cô Khoa

Tài chính luôn có một sức khỏe thật tốt và nhiều niềm vui trong cuộc sống để có thé đứng trên bục giảng và mang đến những bài học bê ích cho các bạn sinh viên khóa sau!

Tran trong!

TP Hồ Chí Minh, ngày 08 năm 2023

Sinh viên thực hiện

DANH MỤC BẢNG Bảng l: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan

Bảng 3: Mô hình hồi quy OLS

Bảng 4: Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM

Bảng 5: Mô hình hiệu ứng cô định FEM

Bảng 6: Kết quả kiểm định F test và kiểm định Hausman của mô hình

Bảng 7: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bậc nhất Bảng 8: Kết quả hồi quy FGLS

Bảng 9: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình

Bảng 10: Hồi quy bằng phương pháp GMM

MỤC LỤC CHƯƠNG I: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.1 Dữ liệu nghiên cứu

1.2 Xây dựng mô hỉnh nghiên cứu

1.3 Phương pháp nghiên cứu

1.4 Dự đoán

CHUGONG 2: PHAN TICH KET QUA HOI QUY

2.1 Phân tích thống kê mô tả

2.2 Phân tích ma trận hệ số tương quan

2.3 Phân tích kết quả mê hình hồi quy

2.3.1 Kiểm định bằng các mô hình khác nhau

Mé hinh hdi quy g6p Pooled OLS

Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM

Mô hình hiệu ứng cô định FEM

Kiểm định các khuyết tật của mô hình

Kiểm định sự phù hợp của mô hình OLS, REM và FEM

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Hồi quy bằng phương pháp GMM

PHU LUC

CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

-Dữ liệu của bài nghiên cứu này được thu thập từ các báo tài chính đã được thông qua quá trình kiểm tra của các kiểm toán viên độc lập, báo cáo thường niên của các công ty

niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao

dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong khoảng thời gian từ năm 2016 đến năm 2022 Dựa theo nghiên cứu trước đó của Richardson (2006); Ying và cộng sự (2019), nhóm

tac gia tién hanh thu thập và loại bỏ dữ liệu trên các tiêu chí sau:

Các công ty thuộc lĩnh vực tài chính như ngân hàng, dịch vụ và sản phẩm tài chính, công ty chứng khoán, bảo hiểm được loại khỏi mẫu vì những khác biệt trong hoạt

động, chính sách tài chính, cau trúc vốn và hệ thông số sách kế toán so với các nhóm

Loại bỏ các công ty bị hủy niêm yết trong giai đoạn 2016

Các công ty niêm yết sau ngày 01/01/2016

Loại bỏ các công ty không có số liệu lợi nhuận dự kiến dưới 6 năm trong suốt thời

kỳ nghiên cứu

Loại bỏ các công ty không có thuyết minh giao dịch giữa các bên liên quan, những

công ty không có đầy đủ dữ liệu các biến kiểm soát

Kết quả sau quá trình thu thập và tiễn hành trích lọc đữ liệu, bài nghiên cứu thu thập

được 86 công ty hoạt động liên tục trong 6 năm từ năm 2016 đến năm 2022, do đó có

516 tông số mẫu quan sat

Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và các thông tin tài chính khác của các ngân hang quan sát được trích từ các nguồn Worldbank và được xây dựng các biến độc lập

và biến phụ thuộc trong nghiên cứu

Các biến phụ thuộc, biến độc lập, biến trung gian và biến kiểm soát được tác giả tô chức

thành đữ liệu bang can bang (panel data) theo từng ngân hàng được phân bố thành từng

ăm

Việc sử dụng đữ liệu bảng cân bằng vì các lợi ích của đữ liệu bảng như sau:

Thứ nhất, đữ liệu bảng cân bằng cho phép kiếm soát sự khác biệt không quan

sát được giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu

Thứ hai, việc sử dụng dữ liệu bảng giúp bài nghiên cứu có thê kiểm soát các biến không quan sát được thay đổi theo thời gian trong cùng một ngân hàng hay gIữa các ngân hàng với nhau

Thứ ba, bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, đữ liệu bảng cho

thấy “dữ liệu chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện

tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.” 1.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu

Gần đây, bài nghiên cứu của Robert Fairlie (2022) đã nghiên cứu tác động của

19 ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp phi tài chính ở Mỹ và kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tế bên trong hay bên ngoài doanh nghiệp ảnh hưởng đáng

kế đến lợi nhuận trên VCSH của doanh nghiệp Theo những nghiên cứu trước đó, c

học giả đã sử dụng các kỹ thuật ước lượng tiêu chuẩn cho đữ liệu bảng trong phân tích,

sử dụng phương pháp Bình phương nhỏ nhất OLS, phương pháp Hiệu ứng cô định (FEM)

và phương pháp Hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)

Đề kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến, tác giả đã sử dụng các biến phụ thuộc là tỷ suất

sinh lợi ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE) Nhóm tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu như sau:

B

Trong đó:

ROE: Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu,

Size: Logarit tong tài sản của công ty,

TR: Thay d6i vòng quay khoản phải thu,

LNST: Tăng trưởng lợi nhuận sau thuế,

REV: Thay đổi doanh thu thuần,

period: Thời điểm 19 tác động đến các doanh nghiệp,

treated: Ngành bị COVID 19 ảnh hưởng nặng nề theo báo cáo của WB

Phương pháp nghiên cứu

Đề kiêm định mối tương quan giữa rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và vốn tự có ngân hàng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng, bài nghiên sử dụng dạng bảng cân bằng bao

gồm dữ liệu của 27 ngân hàng niêm yết trên thị trường Chứng khoán Việt Nam từ năm

2010 đến năm 2022 Việc sử dụng đữ liệu bảng sẽ giúp tác giả khắc phục được những

điểm yếu của đữ liệu chéo và đữ liệu thời gian

Các nghiên cứu trước đây đa phần sử dụng phương pháp ước lượng OLS với mô hình OLS gộp bởi sự đơn giản trong việc hồi quy Tuy nhiên phương pháp này thường mắc phải những khuyết tật của mô hình nhự: phương sai thay đôi của phần dư, ty trong bậc nhất của phần dư và đa cộng tuyến Vì vậy, ngoài OLS tác giả bỗ sung thêm hai phương pháp giúp hồi quy dữ liệu bảng hiệu quả hơn là: mô hình Tác động cô định FEM (Fixed Effects Model) và mô hình Tác động ngẫu nhiên REM (Random Effects

Dựa vào gia thuyết, mẫu dữ liệu thu thập được tác giả tiễn hành hồi quy đữ liệu dang

bảng (Panel data) của các doanh nghiệp theo ba mô hình Pooled OLS, FEM (mô hình Tác động có định), REM (mô hình Tác động ngẫu nhiên) lần lượt theo các bước:

Bước 1: Tác giả tiễn hành thực hiện thông kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu vì thông kê mô tả giúp mô tả chỉ tiết các đặc tính cơ bản của đữ liệu

Bước 2: Tác giả tiễn hành phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên

cứu để xem xét có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay không

Bước 3: Tác gia tiễn hành hồi quy dữ liệu theo mé hinh Pooled OLS

Bước 4: Tác giả tiễn hành hồi quy mẫu dữ liệu theo hai phương pháp FEM và REM

Bước 5: Tác giả tiễn hành kiểm định so sánh sự phù hợp và chọn ra mê hình tốt nhất

g ba mé hinh Pooled OLS, FEM, REM Cu thé:

O Buée 5.1: Tác gia str dung kiém dinh F test dé kiém tra su phi hop OLS va FEM với giả thuyết H : Phương pháp OLS tốt hơn

1 Bước 5.2: Tác giả sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra sự phù hợp REM và

FEM với giả thuyết : Phương pháp REM tốt hơn

H Bước 5.3: Nếu hai bước trên chưa lựa chọn được phương pháp ước lượng tốt nhất, tác giá sử dụng kiểm định Breusch and Pagan đề kiểm tra sự phù hợp của OLS và REM với giả thuyết H : Phương pháp OLS tốt hơn

Bước 6: Sau khi lựa chọn được phương pháp phù hợp nhất, tác giả tiễn hành kiếm định

phương sai sai số thay đôi và kiểm định tự tương quan bậc nhất cho phương pháp vừa

được lựa chọn lần lượt bằng kiểm định Wald và kiểm định Wooldwridge Khi có hiện

tượng phương sai sai số thay đôi hoặc hiện tượng tự tương quan bậc nhất, tác giả thực hiện hồi quy mô hình theo phương pháp FGLS (Feasible Generalized least square) (Greeene,20 12) nhằm khắc phục vi phạm giả thuyết về phương sai sai số thay đổi trong

mô hình nghiên cứu

Bước 7: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai

Nếu gia tri VIF của biến độc lập nào đó < 10, thì tác giả

kết luận rằng mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến Ngược lại, nêu VIF > 10, thì tác giả kết luận rằng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến

Bước 8: Tác giả tiễn hành kiểm tra hiện tượng nội sinh (Endogeneity): Hiện tượng nội sinh xảy ra khi các biến độc lập tương quan với sai số ngẫu nhiên và có thê làm cho các ước lượng không đáng tin cậy

Cuối cùng, kiểm tra sự tương quan chuỗi trong phân dự của chuỗi sai phân bậc 1 va bac

2 (ARI và AR2): Tác gia đã sử dụng kiểm định Arrellano Bond để kiểm tra xem có sự

tương quan chuỗi giữa sai phân bậc 1 (hoặc sai phân bậc 2 ) trong mô hình GMM

khong Gia thuyét được đặt ra như sau:

: Không có sự tương quan chuỗi giữa sai phân bậc 1 (hoặc sai phân bậc 2 ) trong mô : Có sự tương quan chuỗi giữa sai phân bậc 1 (hoặc sai phân bậc 2 ) trong mô hình

Nếu kết quả hồi quy GMMI cho ra giá trị value của kiểm định AR2 > 10%, tức là giả thuyét H được chấp nhận, thì tác giả kết luận răng hồi quy GMM là phủ hợp Điều này

cho biết rằng không có sự tương quan chuỗi quan trọng trong phần dư của mô hình Cụ thể, nếu kết quả hồi quy GMM cho ra giá tri p value cia kiểm định Hansen lớn hơn 10%, thì giá thuyết H được chấp nhận Điều này có nghĩa là không có sự tương quan

đáng kế giữa biến công cụ và phần dư của mô hình GMM, và do đó, ước lượng GMM

là phù hợp Ngược lại, nếu p value của kiểm định Hansen nhỏ hơn 10%, thì giả thuyết

bị bác bỏ Tác giả kết luận rằng có sự tương quan giữa biến công cụ và phần đư của

mô hình GMM, do đó, ước lượng GMM không còn phù hợp với mô hình nghiên cứu

Dự đoán các biến độc lập trong mô hình

B >0: Quy mô tăng thì lợi nhuận trên VCSH tăng

8 >0: Thay đôi vòng quay khoản phải thu tăng ROE tang

§ <0: Tăng trưởng lợi nhuận sau thuế tăng thì ROE giảm

§ <0: Thay đôi doanh thu thuần tăng thì ROE giảm

8 >0: Thời điểm COVID 19 tác động đến các doanh nghiệp tương quan dương đến ROE

8 <0: Ngành bị COVID 19 ảnh hướng nặng nề tương quan âm đến ROE

8 <0: Thời điểm và ngành bị ảnh hưởng nặng nề bởi COVID 19 tương quan âm đến

CHƯƠNG 2: PHAN TICH KET QUA HOI QUY 2.1, Phan tich théng ké mé ta

Bảng 1: Thống kê mô tả các biến

Độ lệch trị nhỏ Giá trị Tên biên | Số quan sát Trung vị

chuẩn nhất lớn nhất

Nguôn: Tác giả tông hợp Thống kê mô tả đóng vai trò quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu nghiên cứu Thống kê mô tả giúp mô tả chỉ tiết các đặc tính cơ bản của dữ liệu

Bảng 4.1 đưa ra các kết quả mô tả cho các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu

(*) Cac thông tin mô tả bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, đệ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, trung vị và giá trị nhỏ nhất của các biến

Trước tiên kết quả thông kê mê tả cho thấy lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các công ty có giá trị trung bình là 1.09 Kế đến quy mô của doanh nghiệp (SIZE) có

giá trị trung bình là 28.41 cho thấy quy mô các doanh nghiệp ở Việt Nam có quy mô trung bình vừa và nhỏ Thay đổi vòng quay khoản phải thu (TR) có giá trị trung bình

là 8.51 và giá trị nhỏ nhất là là 0,03 va giá trị lớn nhất 174.57 Tiếp đến tăng trưởng lợi nhuận sau thuế (LNST) có giá trị trung bình 52,95, điều này có thê giải thích rằng những doanh nghiệp Việt Nam đang phát triển tốt đù dịch bệnh Covid 19 diễn ra Các biến còn lại bao gồm: thay đôi đoanh thu thuần (REV) có giá trị trung bình là 0.4 và giá trị nhỏ nhất là 0.84, giá trị lớn nhất là 3.73 Tiếp đến, biến thời điểm COVID 19 tác động đến các doanh nghiệp (PERIOD) có giá trị trung bình là 0.33 Kết quả mô tả thống kê cho thấy, biến ngành bị COVID 19 ảnh hưởng nặng nề theo (TREATED) có giá trị

2.2 Phân tích ma trận hệ số trơng quan

Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan

Nguôn: Tác giả tông hợp

Gœ>

àả ệ 3a í 6 “eodoaa ê a ew u 4 a

6 ud Ữ a ê ˆ dnh đề é 6 ˆe ượng đa cộ é

0 é aii “ol 6 ˆo e€ 66 6 “ea

éo wt éndo a oa ữ é a 6’e a € 0

ia ân đề đa cọ é 6 uo a 6 60 ơ á éndo 4

ườ a ae a “eug ươ tự “oe oi ỗi quy đa êo

a a 2 ếb ở ay 6“"o oy i” 6a ư

ý ô “ 6y 1” aa a uo ượ a é au 4

é 4 aa sơ tmg thay dé te á à Â á ươượ ut số

6 é aa‘e aA a otdica € 0 é oa 6 a ‘oi éthayd6 € 4 “athaydd độ 4 vo ượng Để a $ Andédacd

é wt a éndoa a adaay a e ôươ ria ê Dựa vào kết quả ma trận tương quan bảng, kết quả tông hợp cho thấy biến quy mô công

ty (SIZE) tén tại mối tương quan âm đến lợi nhuận trên VCSH (ROE), ham y rang

mô công ty càng tăng thì nợ xấu càng nhiều làm giảm khả năng sinh lợi trên vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp Biến thay đối vòng quay khoản phải thu (TR), tăng trưởng lợi nhuận sau thuế (LNST) và biến thay đôi doanh thu thuần (REV) có mối tương quan âm

đến lợi nhuận trên VCSH (ROE) Trong khi đó, kết quả ma trận tương quan cho thấy rằng, thời điểm COVID 19 tác động đến các doanh nghiệp tốn tại mối tương quan dương

với ROE với hệ số trơng quan là 0.2577, khác với giả thuyết đã đặt ra ở phần dự đoán,

lên bảng mô tả tương quan này không có ý nghĩa thống kê Do đó, vẫn chưa thé kết luận gì về mỗi tương quan giữa hai biến này Ngoài ra, biến ngành bị COVID

ảnh hưởng nang né (TREATED) và thời điểm và ngành bị ảnh hưởng nặng nề bởi

ED) tồn tại mối tương quan âm đến khả năng sinh lợi

.3 Phân tích kết quả hồi quy

2.3.1 Kiểm định bằng các mô hình khác nhau

Mé hinh hdi quy g6p Pooled OLS

Bảng 3: Mô hình hồi quy OLS

Số quan sát

Thống kê F

Nguôn: Tác giả tông hợp

Ta có hệ số R squared= 0.9391=> biến độc lập giải thích 93,91% sự thay đổi của biến

phụ thuộc

Từ bảng kết quả hồi quy, cho thấy p value của các biến SIZE, REV, PERIOD đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là lợi nhuận t VCSH (ROE) với mức ý nghĩa 1%

Những biến còn lại là TR có p -value 0.865 , LNST vo

value là 0.139 đều lớn hơn 0.05 nên

không có ý nghĩa thông kê trong mô hình này Từ kết quả mô hình hồi

thấy quy mô doanh nghiệp (SIZE) tương quan âm đến ROE với hệ số tương quan mạnh

1.003321 với mức ý nghĩa là 1% trong khi đó thay đôi doanh thu thuần (REV) và thời điểm 19 tác động đến các doanh nghiệp tương quan đương đến ROE, hàm rang bién REV va bién TREATED déng thoi tăng lên thì ROE cũng tăng lên

Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM

Bảng 4: Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM

Biến độc lập Hệ số

N : Tác giả hợp

Ta có hệ số R biến độc lập giải thích 93.71% sự thay đối của biến

phụ thuộc

Từ bảng kết quả hồi quy của mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM, cho thấy biế

có ảnh hướng đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa thấp hơn

1én con lai bao gom: