Tôi cam đoan đề tài “Tác động cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh HOSE” là kết quả nghiê
GIỚI THIỆU
Tính cấp thiết của đề tài
Ngành xây dựng đóng vai trò không thể phủ nhận trong sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam Trong bối cảnh nền kinh tế và thị trường ngày càng biến động, cấu trúc vốn ảnh hưởng sâu sắc đến khả năng hoạt động và phát triển của các doanh nghiệp ngành xây dựng Nếu một doanh nghiệp không sử dụng nợ điều này cho thấy năng lực tài chính tốt của họ Tuy nhiên, cũng có thể thấy họ chưa tận dụng được đòn bẩy doanh nghiệp để tối đa hóa lợi nhuận Ngược lại, nếu một doanh nghiệp sử dụng quá nhiều nợ, họ có thể dễ dàng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính Trong trường hợp này, việc sử dụng nợ không chỉ không mang lại lợi ích cho kinh doanh mà còn có nguy cơ phá sản cao Điều này thể hiện vai trò quan trọng của cấu trúc vốn đối với sự sống còn của doanh nghiệp Một cấu trúc vốn tối ưu là cấu trúc mà giá trị doanh nghiệp cao nhất đồng thời chi phí sử dụng vốn bình quân là thấp nhất Do đó, mối liên hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành xây dựng được xem là một vấn đề quan trọng và đáng chú ý
Ngành xây dựng đã và đang phát triển đáng kể trong những năm gần đây, đồng thời là một trong những ngành kinh tế quan trọng nhất của Việt Nam Theo Viện Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (VEPR), ngành xây dựng tại Việt Nam đã có sự tăng trưởng ổn định trong những năm gần đây, đóng góp vào tăng trưởng GDP của quốc gia Cơ sở hạ tầng xã hội và kinh tế đã được phát triển rộng rãi, từ các công trình giao thông đến các khu đô thị mới và các cơ sở hạ tầng công nghiệp Tuy nhiên, ngành xây dựng cũng đối mặt với nhiều thách thức Một trong những thách thức của các doanh nghiệp xây dựng là việc quản lý rủi ro tài chính Việc đầu tư vào các dự án xây dựng thường đòi hỏi số vốn lớn đồng thời cũng mang lại rủi ro cao Nếu không quản lý tài chính hiệu quả, các doanh nghiệp xây dựng có thể gặp khó khăn trong việc trả nợ, gây ra sự cố tài chính và thậm chí là phá sản
Một số lược khảo trong và ngoài nước chỉ ra rằng cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Theo nghiên cứu của Khan (2012) và Rouf (2015) cho thấy cấu trúc vốn tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của doanh
2 nghiệp Trong khi đó, theo nghiên cứu của Ngô Văn Toàn và Vũ Bá Thành (2017) và Hapsah S Mohammad (2019) cho thấy cấu trúc vốn có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Tuy nhiên, theo nghiên của của Al-Taani (2013) cho thấy cấu trúc vốn không phải là yếu tố chính tác động đến hiệu quả hoạt động của công ty Tùy vào khu vực kinh tế, ngành nghề và các tác động khác mà kết luận của các tác giả chưa thống nhất Đồng thời vấn đề tác động của cấu trúc vốn đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp xây dựng là một lĩnh vực đầy tiềm năng cho các nghiên cứu tương lai Vì vậy, tác giả đã lựa chọn đề tài nghiên cứu: “Tác động cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE)” nhằm phân tích về cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp ngành xây dựng trong thời gian vừa qua Kết quả thực nghiệm sẽ đóng góp đề xuất lựa chọn mô hình cấu trúc vốn tối ưu để các doanh nghiệp ngành xây dựng hoạt động hiệu quả hơn.
Mục tiêu của đề tài
1.2.1 Mục tiêu tổng quát của đề tài
Phân tích tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố
Hồ Chí Minh (HOSE) Trên cơ sở đó, đề tài đề xuất một số hàm ý quản trị thích hợp nhằm xây dựng cấu trúc vốn hợp lý để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng
Từ mục tiêu tổng quát, đề tài được triển khai thành các mục tiêu cụ thể như sau:
- Nghiên cứu chiều hướng tác động và mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành xây dựng được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh
- Đo lường mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong ngành xây dựng tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh
- Đề xuất lựa chọn cấu trúc vốn phù hợp để gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh.
Câu hỏi nghiên cứu
Để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu cần có sự hỗ trợ của 3 câu hỏi sau: Thứ nhất, cấu trúc vốn tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại HOSE theo chiều hướng nào?
Thứ hai, mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết tại HOSE như thế nào?
Thứ ba, làm thế nào để xây dựng cấu trúc vốn phù hợp để gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành xây dựng được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố
Phạm vi không gian: nghiên cứu cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động kinh doanh từ nguồn số liệu thứ cấp thu nhập từ các báo cáo tài chính của 33 doanh nghiệp trong ngành xây dựng được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh
Phạm vi thời gian: Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu trong giai đoạn 10 năm kể từ năm 2014 đến năm 2023
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu: Đề tài tổng hợp, phân tích, thống kê các số liệu tài chính của các doanh nghiệp ngành xây dựng tại HOSE Ngoài ra, đề tài còn thu thập, tổng hợp và so sánh các nghiên cứu của nhiều tác giả trong và ngoài nước để áp dụng, kế thừa những quan điểm đánh giá về cấu trúc vốn
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Thông qua các dữ liệu thu thập được của
33 doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết tại HOSE giai đoạn 2014 - 2023, tác giả tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định để xây dựng mô hình phù hợp Tác giả sử dụng phần mềm Stata để hồi quy bằng các phương pháp bình quân dữ liệu nhỏ nhất (POOLED OLS), Fixed Effect Model (FEM) và Random Effect Model (REM) Sau khi lựa chọn mô hình, tác giả kiểm định khuyết tật của mô hình như đa cộng tuyến, phương sai biến và tự tương quan.
Đóng góp của nghiên cứu
Về mặt lý thuyết, nghiên cứu sẽ làm rõ ràng hơn về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Mong muốn sẽ mang lại một một trong những tài liệu tham khảo về tác động giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong lĩnh vực ngành xây dựng đối với các nhà nghiên cứu, nhà quản lý doanh nghiệp, nhà lãnh đạo và các cá nhân có liên quan
Về mặt thực tiễn, nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Từ đó, có những giải pháp ứng dụng hoặc các nghiên cứu mới giúp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp từ cấu trúc vốn.
Kết cấu của đề tài
Đề tài được chia làm 5 chương, cụ thể:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Giới thiệu các vấn đề của đề tài gồm tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu của đề tài, các câu hỏi cần được nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài và bố cục của khóa luận.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Tổng quan về cấu trúc vốn
2.1.1 Khái niệm về cấu trúc vốn
Saad (2010) cho rằng trong thuật ngữ tài chính, cơ cấu vốn có nghĩa là cách một công ty tài trợ cho tài sản của mình thông qua sự kết hợp giữa các nguồn vốn và nợ
Theo Pandey (2010), cấu trúc vốn được định nghĩa là các phương tiện tài chính của một doanh nghiệp, tức là mối quan hệ tương ứng giữa nợ và vốn
Cơ cấu vốn là một trong những quyết định quan trọng trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp và đề cập đến cách một công ty tài trợ cho tài sản của mình bằng cách kết hợp nợ phải trả và vốn chủ sở hữu (Gul & Cho, 2019)
Theo Hasan (2014), Cấu trúc vốn là sự kết hợp giữa nợ dài hạn, nợ ngắn hạn và các nguồn vốn của công ty được sử dụng để tài trợ cho các hoạt động và tăng trưởng chung của công ty Cơ cấu vốn là một quyết định tài chính rất quan trọng vì nó liên quan trực tiếp đến rủi ro và lợi nhuận của một công ty Bất kỳ quyết định cơ cấu vốn thiếu chín chắn nào cũng có thể dẫn đến chi phí vốn cao; do đó làm giảm giá trị của công ty trong khi quyết định cơ cấu vốn hiệu quả có thể làm điều ngược lại
2.1.2 Các chỉ tiêu phản ánh cấu trúc vốn
Cấu trúc vốn của một doanh nghiệp phản ánh cách mà doanh nghiệp tài trợ cho các hoạt động và đầu tư của mình thông qua sự kết hợp giữa vốn vay và vốn chủ sở hữu Để đánh giá cấu trúc vốn, người ta thường sử dụng các chỉ tiêu tài chính sau đây:
Theo Muhammad, Shah và Islam (2014), tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu là một chỉ tiêu dùng để đánh giá mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính của một doanh nghiệp Chỉ số này thể hiện mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho tài sản của công ty so với số vốn mà cổ đông đã đóng góp dưới dạng vốn chủ sở hữu Cụ thể, nó cho biết công ty đang sử dụng bao nhiêu nợ để hỗ trợ cho tài sản của mình so với giá trị được thể hiện qua vốn chủ sở hữu của cổ đông
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu = Tổng nợ
Vốn chủ sở hữu Chỉ tiêu tỷ lệ nợ trên tổng tài sản là một trong những chỉ số tài chính quan trọng được sử dụng để đánh giá mức độ phụ thuộc vào nợ của doanh nghiệp Tỷ lệ này cho biết phần trăm tài sản của doanh nghiệp được tài trợ bằng nợ Nhiều nghiên cứu trước đây đã nhấn mạnh tầm quan trọng của chỉ tiêu này trong việc đánh giá rủi ro tài chính và khả năng thanh toán của doanh nghiệp Theo nghiên cứu của Hussain Muhammad, Shah và Islam (2014), tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cao có thể phản ánh sự phụ thuộc lớn vào nợ, từ đó tăng khả năng gặp rủi ro tài chính Bên cạnh đó, Brigham và Ehrhardt (2013) cũng cho rằng doanh nghiệp với tỷ lệ nợ trên tổng tài sản thấp thường có mức độ an toàn tài chính cao hơn và khả năng thanh toán nợ tốt hơn
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản = Tổng nợ
Tổng tài sản Việc phân tích và duy trì các chỉ tiêu cấu trúc vốn ở mức hợp lý sẽ giúp công ty đạt được cơ cấu vốn tối ưu, đảm bảo sự cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và sức cạnh tranh của doanh nghiệp.
Tổng quan về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
2.2.1 Khái niệm về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp là một khái niệm đa chiều phản ánh mức độ mà doanh nghiệp đạt được các mục tiêu đã đặt ra thông qua việc sử dụng nguồn lực một cách tối ưu Nó không chỉ bao gồm việc tăng tối đa lợi nhuận mà còn liên quan đến các yếu tố khác như hiệu suất tài chính, chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ, sự hài lòng của khách hàng, và quản lý hiệu quả các quy trình nội bộ
Theo Kotler và Keller (2006), hiệu quả hoạt động là khả năng của một tổ chức trong việc đạt được các mục tiêu đã đề ra bằng cách sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả nhất Nó bao gồm việc tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu chi phí, và cải thiện chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ
Chakravarthy (1986) chỉ ra rằng hiệu quả hoạt động được đo lường dưới hai khía cạnh: tổ chức và tài chính Cốt lõi của hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp là
9 hiệu quả tài chính như tối đa hóa lợi nhuận, tối đa hóa lợi nhuận trên tài sản, và tối đa hóa lợi ích của cổ đông
Sandberg và Hoffer (1987) đánh giá rằng các chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động vận hành, chẳng hạn như tăng trưởng thị phần và doanh số, mang lại một ý nghĩa rộng về hiệu quả hoạt động, tập trung vào các yếu tố cuối cùng dẫn đến hiệu quả tài chính
2.2.2 Các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp thường được đánh giá thông qua các chỉ số tài chính quan trọng, trong đó nổi bật là Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (Smith và cộng sự, 2017; Johnson, 2018)
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu và khả năng tạo ra lợi nhuận sau thuế Chỉ tiêu này cho biết một đồng vốn chủ sở hữu đem lại bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cao thường cho thấy doanh nghiệp có khả năng sinh lời tốt từ vốn chủ sở hữu
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữu bình quân
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng trong phân tích tài chính doanh nghiệp chỉ tiêu được tính bằng cách chia lợi nhuận sau thuế cho tổng tài sản bình quân của doanh nghiệp Tỷ suất cung cấp thông tin về khả năng sinh lời từ mỗi đơn vị đầu tư vào tổng tài sản của doanh nghiệp Tài sản của một doanh nghiệp được hình thành từ nguồn vốn vay và vốn chủ sở hữu, và tỷ suất bày cho biết mức độ hiệu quả mà doanh nghiệp sử dụng các nguồn này để tạo ra lợi nhuận Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản càng cao thì doanh nghiệp càng hiệu quả trong việc tạo ra lợi nhuận từ tổng tài sản của mình
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản bình quân
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản là hai chỉ số tài chính quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Trong khi
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tập trung vào hiệu suất của vốn chủ sở hữu, Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản lại phản ánh khả năng sinh lời từ tổng tài sản Việc sử dụng kết hợp hai chỉ số này giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện hơn về hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời của mình.
Lý thuyết liên quan đến tác động cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp
2.3.1 Lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller (M&M)
Trong nghiên cứu của Modigliani và Miller (1958), cấu trúc vốn đã được xác định như không ảnh hưởng đến giá trị thị trường của các công ty trong một thị trường vốn hoàn hảo Tuy nhiên, những giả định này không phản ánh đầy đủ thực tế vì thị trường vốn đã phát triển, có chi phí giao dịch và ảnh hưởng từ nhà đầu tư, cũng như mức lãi suất không đồng đẳng
Do đó, lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller (1963) đã bổ sung yếu tố thuế vào phân tích của họ, khẳng định rằng việc sử dụng nợ có thể làm tăng giá trị doanh nghiệp do lợi ích thuế từ lãi vay Điều này khuyến khích các doanh nghiệp sử dụng nợ trong cấu trúc vốn của mình để tối ưu hóa giá trị doanh nghiệp Tuy nhiên, điều này cũng đi kèm với các rủi ro tài chính mà doanh nghiệp cần phải quản lý cẩn thận
Kế thừa và phát triển từ kết quả nghiên cứu của Modigliani và Miller, nhiều lý thuyết đã ra đời nhằm giải thích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
2.3.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade- off theory) Để hoàn thiện lý thuyết của Modigliani và Miller (1963), một số nghiên cứu sau này đã đưa vào vấn đề kiệt quệ tài chính và chi phí đại diện, ví dụ như Kraus và Litzenberger (1973), Jensen và Meckling (1976),… Kraus và Litzenberger ( 1973) là những nhà nghiên cứu đầu tiên chính thức xem xét lý thuyết đánh đổi bằng cách kết luận rằng giá trị thị trường của một công ty có nợ bằng giá trị của một công ty không
11 có nợ cộng với giá trị lá chắn thuế trừ đi giá trị hiện tại của chi phí phá sản Điều này có nghĩa là lợi ích của lá chắn thuế thu được từ các khoản nợ sẽ được bù đắp vào khoản lỗ trong trường hợp phá sản Tóm lại, lý thuyết này cho rằng tồn tại một cơ cấu vốn tối ưu cho doanh nghiệp, trong đó lợi ích từ lá chắn thuế sẽ bù đắp tốt nhất cho những tổn thất từ các khoản nợ, chẳng hạn như chi phí kiệt quệ tài chính Doanh nghiệp cần cân nhắc giữa lợi ích thuế từ việc sử dụng nợ và chi phí kiệt quệ tài chính để tìm ra tỷ lệ nợ và vốn chủ sở hữu tối ưu, tối đa hóa giá trị doanh nghiệp
2.3.3 Lý thuyết trật tự phân hạng (The Pecking order theory)
Theo lý thuyết trật tự phân hạng, doanh nghiệp có một thứ tự ưu tiên nhất định khi lựa chọn nguồn vốn để tài trợ cho các dự án và hoạt động kinh doanh: đầu tiên họ sử dụng vốn nội bộ tiếp theo là các khoản vay và cuối cùng là phát hành cổ phiếu mới Doanh nghiệp sử dụng các nguồn vốn khác nhau theo thứ tự nhất định nhằm giảm thiểu chi phí và rủi ro liên quan đến thông tin bất cân xứng Lý thuyết này lần đầu tiên được nghiên cứu bởi Donaldson (1961), xuất phát từ sự bất cân xứng thông tin giữa chủ sở hữu công ty và nhà đầu tư bên ngoài Trong khi chủ sở hữu hoàn toàn nhận thức được tình hình tài chính của công ty thì các nhà đầu tư bên ngoài lại thiếu thông tin và do vì thế họ luôn nghi ngờ về tính đầy đủ và trung thực của thông tin do chủ sở hữu công ty cung cấp Vì vậy các công ty thường phải trả chi phí cao hơn cho nguồn tài trợ bên ngoài Lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng vốn nội bộ sẽ luôn được ưu tiên hơn vốn vay và việc sử dụng nguồn vốn nội bộ sẽ làm giảm sự phụ thuộc của doanh nghiệp vào bên ngoài, tăng khả năng tự chủ tài chính và giảm rò rỉ thông tin nội bộ
Việc phân tích các lý thuyết về cơ cấu vốn cho thấy rằng quyết định tài trợ của doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau Do đó, việc sử dụng một lý thuyết cụ thể (như lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, lý thuyết trật tự phân hạng, ) để giải thích quyết định tài trợ có thể không hoàn toàn chính xác vì mỗi lý thuyết về cơ cấu vốn chỉ có giá trị trong phạm vi các giả định của nó Điều này lý giải vì sao kết
12 quả của các nghiên cứu thực nghiệm có thể khác nhau thậm chí mâu thuẫn nhau khi xem xét mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3 1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bước 1: Tác giả trình bày về các lý thuyết có liên quan đến cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp như: khái niệm, các chỉ tiêu đo lường, các lý thuyết liên quan đến tác động cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp; đồng thời tác giả thực hiện lược khảo các nghiên cứu có liên quan ở ngoài nước và trong nước Việc này giúp xác định các nhân tố quan trọng và mô hình nghiên cứu từ đó tạo nên tảng cho các bước tiếp theo của nghiên cứu
Bước 2: Để có được dữ liệu nghiên cứu, tác giả chọn mẫu nghiên cứu là 33 doanh nghiệp xây dựng niêm yết trên sàn HOSE từ năm 2014 đến năm 2023 Sau đó thu thập dữ liệu bằng phần mềm Fiinpro, dữ liệu thu nhập là dữ liệu đã qua tính toán sẵn và sau đó được xử lý bằng phần mềm Excel
Bước 3: Từ các bước trên, tác giả mô tả các biến từ đó xây dựng giả thuyết, mô hình nghiên cứu Dựa trên cơ sở dữ liệu và các phương pháp nghiên cứu ở các giai đoạn trước, tác giả sẽ tận dụng phương pháp thống kê để phân tích mối quan hệ
Tìm hiểu cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
Xác định mẫu nghiên cứu, thu thập và xử lý dữ liệu
Xây dựng mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Chạy mô hình và kiểm định mô hình nghiên cứu
Phân tích và thảo luận các kết quả đạt được
Kết luận và đưa ra hàm ý chính sách
22 giữa các biến và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến Sau đó tác giả sử dụng phần mềm Stata 17 để thực hiện hồi quy dữ liệu bảng theo 3 phương pháp: Pooled OLS, REM và FEM
Bước 4: Sau khi chạy mô hình bằng phần mềm Stata 17, để lựa chọn phương pháp tốt nhất, tác giả sẽ so sánh bằng cách sử dụng các kiểm định như F-test, Breusch- Pagan Lagrangian và kiểm định Hausman nhằm tăng độ tin cậy và phù hợp của kết quả nghiên cứu Ngoài ra, để loại bỏ các khuyết tật của mô hình và tăng tính chính xác cho kết quả hồi quy, tác giả áp dụng phương pháp Feasible Generalized Least Squares (FGLS)
Bước 5: Sau khi các mô hình đã được thực hiện, có thể xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Từ đó, có thể thảo luận về tác động của các biến độc lập theo chiều hướng nào đến biến phụ thuộc
Bước 6: Dựa vào kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ đưa ra kết luận và đề xuất những giải pháp, khuyến nghị cho doanh nghiệp ngành xây dựng tại Việt Nam.
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên việc lược khảo các nghiên cứu trước đó, tác giả đã tổng hợp thông tin và xây dựng mô hình nghiên cứu với các biến phụ thuộc là ROE và ROA, các biến độc lập lần lượt là DA, DE và các biến kiểm soát là SIZE, GROW và TANG
ROEit = β0 + β1DAit + β2DEit+ β3SIZEit+ β4GROWit+ β5TANGit + εit
ROAit = β0 + β1DAit + β2DEit+ β3SIZEit+ β4GROWit+ β5TANGit + εit
ROE: Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
ROA: Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản
DA: Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản
DE: Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
SIZE: Quy mô doanh nghiệp
GROW: Tốc độ tăng trưởng doanh thu
TANG: Tỷ lệ tài sản cố định
Với β0 là hệ số chặn, β1 đến β5 là các hệ số góc của các biến và εit là phần dư thống kê; i và t lần lượt là số thứ tự doanh nghiệp và năm của số liệu
Hình 3 2 Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.2.2 Giả thuyết nghiên cứu Đề tài xây dựng các biến của mô hình dựa trên tính kế thừa các cơ sở lý thuyết được trình bày trong chương 2
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)
Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Tốc độ tăng trưởng doanh thu
Tỷ lệ tài sản cố định (TANG)
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DA)
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
Trong đề tài này, biến phụ thuộc được sử dụng để thể hiện khả năng sinh lời của doanh nghiệp dưới hai góc độ là góc độ của chủ sở hữu sử dụng chỉ tiêu ROE và góc độ chủ nợ của doanh nghiệp sử dụng chỉ tiêu ROA
- Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
Biến phụ thuộc tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE được đo lường bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế chia cho vốn chủ sở hữu bình quân (Nguyễn Hải Nam và cộng sự (2022); Ibhagui và cộng sự (2018); Nguyễn Minh Ngọc và cộng sự (2021))
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữu bình quân
- Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản
Biến phụ thuộc tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản ROA được đo lường bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản bình quân (Bùi Vĩnh Thanh (2021); Sebastain Ofumba Uremadu và Onuegbu Onyekachi (2018); Zarina Abdul Salam và Roghayeh Shourkashti (2019)),
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản bình quân
Biến độc lập trong đề tài được dùng để thể hiện cấu trúc vốn được đo lường bởi tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản
- Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản
Biến độc lập tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DA) cho thấy mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho tài sản của doanh nghiệp Tỷ lệ cao có thể làm tăng chi phí lãi vay, ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận ròng và khả năng tái đầu tư
DA = Tổng nợ Tổng tài sản
Theo Zarina Abdul Salam và Roghayeh Shourkashti (2019), Ibhagui và cộng sự (2018), Nguyễn Hải Nam và cộng sự (2022)) đã chứng minh rằng DA có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động Trên cơ sở đó, giả thuyết được đặt ra:
H 1 : Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có tác động ngược chiều lên hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
- Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
Biến độc lập tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE) phản ánh mức độ sử dụng nợ so với vốn chủ sở hữu Tỷ lệ cao cho thấy doanh nghiệp dựa nhiều vào nợ, có thể làm tăng rủi ro tài chính và chi phí lãi vay, từ đó giảm hiệu quả hoạt động
DE = Tổng nợ Vốn chủ sở hữu
Theo Helmi A Boshnak (2023), Richard Oreoluwa Akingunola và cộng sự (2018) đã chứng minh rằng DE tiêu cực đến hiệu quả hoạt động Trên cơ sở đó, giả thuyết được đặt ra:
H 2 : Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều lên hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Quy mô doanh nghiệp được thể hiện qua tổng tài sản của doanh nghiệp vì tổng tài sản phản ánh toàn bộ giá trị tài sản mà doanh nghiệp sở hữu và quản lý
SIZE = Log(Tổng tài sản) Theo Helmi A Boshnak (2023), Richard Oreoluwa Akingunola và cộng sự (2018), Nguyễn Hoàng Phi Nam và cộng sự (2022) và Bùi Vĩnh Thanh (2021) đã chứng minh rằng SIZE tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động Trên cơ sở đó, giả thuyết được đặt ra:
H 3 : Quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Tăng trưởng doanh thu được thể hiện qua sự gia tăng doanh thu của doanh nghiệp qua các kỳ tài chính khác nhau Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động và sự phát triển của doanh nghiệp
GROW = Doanh thu năm t−doanh thu năm t−1
Doanh thu năm t−1 Theo Helmi A Boshnak (2023) và Bùi Vĩnh Thanh (2021) đã chứng minh rằng GROW tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động Trên cơ sở đó, giả thuyết được đặt ra:
H 4 : Tăng trưởng doanh thu có tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
- Tỷ lệ tài sản cố định
Tỷ lệ tài sản cố định phản ánh cách doanh nghiệp quản lý và sử dụng tài sản của mình, được đo lường bằng cách lấy tài sản cố định chia cho tổng tài sản của doanh nghiệp
TANG = Tài sản cố định của doanh nghiệp
Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp được lấy từ các chỉ số tài chính và báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 35 doanh nghiệp ngành xây dựng trên sàn HOSE được lấy từ web FiinPro từ năm 2014 đến năm 2023 Tác giả đã loại ra những doanh nghiệp thiếu dữ liệu tài chính cần thiết cho việc xây dựng biến Cuối cùng quy mô mẫu dữ liệu theo năm là 33 doanh nghiệp bao gồm 330 quan sát được xem xét trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2023.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Phân tích thống kê mô tả
Tác giả sẽ thực hiện thống kê mô tả dữ liệu trên các phương diện: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất Mẫu nghiên cứu của tác giả bao gồm các dữ liệu vi mô của 33 doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2014 đến năm 2023
Bảng 4 1 Kết quả thống kê mô tả các biến
Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Từ bảng 4.1, ta có thể thấy tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu qua biến ROE của 33 doanh nghiệp ngành xây dựng trong giai đoạn 2014 – 2023 có giá trị trung bình là 0,1044 và độ lệch chuẩn là 0,2003 Giá trị giao động thấp nhất là -1,8126 (HBC năm 2023) đến giá trị lớn nhất là 1,0267 (LGC năm 2014) Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản ROA của 33 doanh nghiệp ngành xây dựng trong giai đoạn 2014 –
2023 có giá trị trung bình là 0,0386 và độ lệch chuẩn là 0,0467 Giá trị giao động thấp nhất là -0,2208 (CIG năm 2020) đến giá trị lớn nhất là 0,2991 (NHA năm 2019)
Biến DA thể hiện tỷ lệ nợ trên tổng tài sản với giá trị trung bình là 0,6180 và độ lệch chuẩn là 0,1886 Năm 2023, HBC có tỷ lệ nợ trên tổng tài sản lớn nhất với giá trị 0,9900 Trong khi đó EVG có giá trị nhỏ nhất là 0,0200 năm 2022
Biến DE thể hiện tỷ lệ trên vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình 2,8129, độ lệch chuẩn 9,0025 Cụ thể HBC có tỷ lệ trên vốn chủ sở hữu cao nhất với 162,3100 năm
2023 Bên cạnh đó tỷ lệ trên vốn chủ sở hữu thấp nhất thuộc về EVG vào năm 2022 với 0,0300
Biến SIZE thể hiện quy mô doanh nghiệp có giá trị trung bình là 12,2739 với độ lệch chuẩn 0,5922 Giá trị cao nhất là 13,5656 (HHV năm 2023) và thấp nhất là 11,0800 (HHV năm 2015)
Biến GROW thể hiện tốc độ tăng trưởng doanh thu có giá trị trung bình là 0,5430 và độ lệch chuẩn là 6,4397 Giá trị nhỏ nhất là -1,0487 (PTC năm 2020) và giá trị lớn nhất là 116,4356 (PTC năm 2022)
Biến TANG thể hiện tỷ lệ tài sản cố định với giá trị trung bình là 0,1868 và độ lệch chuẩn là 0,2112 Tỷ lệ tài sản cố định cao nhất là 0,9158 (HTI năm 2014) và tỷ lệ tài sản cố định nhỏ nhất là 0,0003 (EVG năm 2023).
Phân tích tương quan
Bảng 4 2 Ma trận tương quan giữa các biến
ROE ROA DA DE SIZE GROW TANG
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Thông qua hệ số tương quan, ta thấy có sự tương quan giữa các biến độc lập cũng như các biến phụ thuộc với nhau Hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0,8 chứng tỏ các biến trong mô hình là độc lập tuyến tính và phù hợp với mô hình nghiên cứu.
Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4 3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Biến DA SIZE DE TANG GROW Mean VIF
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Theo lý thuyết về hiện tượng đa cộng tuyến, nếu hệ số phóng đại phương sai VIF > 2 thì mô hình có dấu hiệu đa cộng tuyến Trong trường hợp VIF > 10, mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng cần phải loại bỏ biến đó Theo kết quả kiểm định tại bảng 4.3, VIF lớn nhất là DA 1,24, nhỏ nhất là GROW 1,02, giá trị trung bình là 1,12 và tất cả các giá trị đều dưới 10, cho thấy mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến và không cần loại bỏ bất kỳ biến nào khỏi mô hình nghiên cứu.
Ước lượng mô hình hồi quy
Để đảm bảo độ tin cậy của mô hình hồi quy, cần phải lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp nhất Tác giả đã thực hiện phân tích hồi quy dữ liệu bảng với ba phương pháp OLS (Pooled Ordinary Least Squares), FEM (Fixed Effects Model), REM (Random Effects Model) thông qua phần mềm Stata 17.0 để đánh giá mức độ
33 ảnh hưởng của các biến độc lập: DA, DE, SIZE, GROW và TANG đến biến phụ thuộc ROE và ROA Kết quả được trình bày tại bảng 4.4 và 4.5
Bảng 4 4 Kết quả hồi quy của mô hình 1 với ba mô hình Pooled OLS, FEM,
Ghi chú: ***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Các biến độc lập có thể giải thích được 33,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROE, với R 2 = 0,334
Biến DE có ý nghĩa với mức thống kê 1% Biến GROW có ý nghĩa giải thích cho biến ROE với mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, ba biến DA, SIZE và TANG có mức ý nghĩa lớn hơn 10% do đó không có ý nghĩa thống kê Ngoài ra, kết quả cho thấy biến DE và GROW có quan hệ ngược chiều với ROE
- Mô hình Fixed Effect Model (FEM)
Các biến độc lập có thể giải thích được 39,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROE, với R 2 = 0,398
Biến DE có quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1% Các biến còn lại trong mô hình có mức ý nghĩa lớn hơn 10% đều không có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROE
- Mô hình Random Effects Model (REM)
Các biến độc lập có thể giải thích được 38,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROE, với R 2 = 0,388
Các biến DA, SIZE và TANG có mức ý nghĩa lớn hơn 10% vì vậy ba biến này không có ý nghĩa thống kê DE giải thích cho biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1%, biến GROW có mức ý nghĩa 5% Đồng thời, kết quả cho thấy biến DE và GROW có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc ROE
Bảng 4 5 Kết quả hồi quy của mô hình 2 với ba mô hình Pooled OLS, FEM và
Ghi chú: ***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Các biến độc lập có thể giải thích được 23,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROA, với R 2 = 0,237
Biến DA và GROW có ý nghĩa với mức thống kê 1%, biến TANG có mức ý nghĩa thống kê 5% và biến DE có ý nghĩa giải thích cho biến ROA với mức ý nghĩa 10% Tuy nhiên, biến SIZE có mức ý nghĩa lớn hơn 10% do đó không có ý nghĩa thống kê Ngoài ra, kết quả cho thấy biến DA, DE và GROW có quan hệ ngược chiều với ROA và biến TANG có tác động cùng chiều với ROA
Các biến độc lập có thể giải thích được 17,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROA, với R 2 = 0,177
Biến DA có mức ý nghĩa thống kê 1%, biến GROW có ý nghĩa với mức thống kê 5% và biến DE, SIZE có ý nghĩa giải thích cho biến ROA với mức ý nghĩa 10% Biến TANG trong mô hình có mức ý nghĩa lớn hơn 10% do đó không có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROA Biến DA,DE, SIZE, GROW đều có quan hệ ngược chiều với biến ROA
- Mô hình Random Effects Model (REM)
Các biến độc lập có thể giải thích được 16,95% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROA, với R 2 = 0,1695
Các biến SIZE và TANG có mức ý nghĩa lớn hơn 10% vì vậy hai biến này không có ý nghĩa thống kê Biến DA và GROW giải thích cho biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, biến DE có mức ý nghĩa 10% Đồng thời, kết quả cho thấy biến
DA, DE và GROW đều có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc ROA.
Kiểm định lựa chọn mô hình
Bảng 4 6 Tổng hợp kết quả kiểm định lựa chọn mô hình 1
Kiểm định Mô hình P-value Kết quả lựa chọn
F-test Pooled OLS - FEM 0,0000 FEM
Lagrangian Pooled OLS - REM 0,0000 REM
- Nguồn: Tổng hợp của tác giả
- Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM
Tác giả kiểm định hai mô hình bằng kiểm định F-test để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp, với giả thuyết:
H0: Mô hình Pooled OLS tốt hơn mô hình FEM
H1: Mô hình FEM tốt hơn mô hình Pooled OLS
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0,0000 < α (α= 0,05) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình FEM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS
- Kiểm định lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM
Tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM, với giả thuyết:
H0: Mô hình REM tốt hơn mô hình FEM
H1: Mô hình FEM tốt hơn mô hình REM
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0,0892 > α (α= 0,05) do đó chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM là phù hợp hơn so với mô hình FEM
- Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM
Tác giả sử dụng kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled OLS và REM, với giả thuyết:
H0: Mô hình Pooled OLS tốt hơn REM
H1: Mô hình REM tốt hơn Pooled OLS
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0,0000 < α (α= 0,05) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS
Kết luận: Từ ba kết quả của ba kiểm định đã thực hiện, cho thấy mô hình REM là mô hình ước lượng phù hợp nhất để đánh giá các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp ngành xây dựng Vì vậy, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình REM
Bảng 4 7 Tổng hợp kết quả kiểm định lựa chọn mô hình 2
Kiểm định Mô hình P-value Kết quả lựa chọn
F-test Pooled OLS - FEM 0,0000 FEM
Lagrangian Pooled OLS - REM 0,0000 REM
- Nguồn: Tổng hợp của tác giả
- Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM
Tác giả kiểm định hai mô hình bằng kiểm định F-test để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp, với giả thuyết:
H0: Mô hình Pooled OLS tốt hơn mô hình FEM
H1: Mô hình FEM tốt hơn mô hình Pooled OLS
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0,0000 < α (α= 0,05) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình FEM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS
- Kiểm định lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM
Tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM, với giả thuyết:
H0: Mô hình REM tốt hơn mô hình FEM
H1: Mô hình FEM tốt hơn mô hình REM
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0,0718 > α (α= 0,05) do đó chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM là phù hợp hơn so với mô hình FEM
- Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM
Tác giả sử dụng kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled OLS và REM, với giả thuyết:
H0: Mô hình Pooled OLS tốt hơn REM
H1: Mô hình REM tốt hơn Pooled OLS
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0,0000 < α (α= 0,05) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS
Kết luận: Từ ba kết quả của ba kiểm định đã thực hiện, cho thấy mô hình REM là mô hình ước lượng phù hợp nhất để đánh giá các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp ngành xây dựng Vì vậy, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình REM.
Kiểm định các khuyết tật
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Tác giả sử dụng kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian với lệnh xttest0 để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình với giả thuyết như sau:
H0: Không tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4 8 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình 1
Kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Theo kết quả tại bảng 4.8, P-value = 0,0000 < α (α=0,05) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi
- Kiểm định tự tương quan
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge cùng với lệnh xtserial để kiểm định hiện tượng tự tương quan với giả thuyết như sau:
H0: Không tồn tại hiện tượng tự tương quan
H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan
Bảng 4 9 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan mô hình 1
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Theo kết quả tại bảng 4.9, P-value = 0,6043 > α (α=0,05) do đó chấp nhận giả thuyết H0 Vì vậy, mô hình REM không tồn tại hiện tượng tự tương quan
Các kiểm định khuyết tật của mô hình REM bao gồm kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian cho kết quả có hiện tượng phương sai thay đổi và kiểm định Wooldridge cho kết quả không có hiện tượng tự tương quan ở mô hình Do đó, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Tác giả sử dụng kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian với lệnh xttest0 để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình với giả thuyết như sau:
H0: Không tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4 10 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình 2
Kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Theo kết quả tại bảng 4.10, P-value = 0,0000 < α (α=0,05) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi
- Kiểm định tự tương quan
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge cùng với lệnh xtserial để kiểm định hiện tượng tự tương quan với giả thuyết như sau:
H0: Không tồn tại hiện tượng tự tương quan
H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan
Bảng 4 11 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan mô hình 2
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Theo kết quả tại bảng 4.11, P-value = 0,0021 < α (α=0,05) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM tồn tại hiện tượng tự tương quan
Các kiểm định khuyết tật của mô hình REM bao gồm kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian cho kết quả có hiện tượng phương sai thay đổi và kiểm định Wooldridge cho kết quả có hiện tượng tự tương quan ở mô hình Do đó, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan.
Khắc phục khuyết tật cho mô hình
Để khắc phục các khuyết tật của hai mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành thực hiện hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát FGLS (Generalized Least Squares) để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan
Bảng 4 12 Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS mô hình 1
ROE Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>z
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Dựa vào bảng 4.12, ta thấy các quả hồi quy mô hình FGLS có bốn biến độc lập mang ý nghĩa thống kê tác động đến ROE Trong đó, biến DE và TANG có tác động đến ROE với mức ý nghĩa 1%, biến GROW tác động đến ROE với mức ý nghĩa 5% và biến DA tác động đến ROE với mức ý nghĩa 10%, biến SIZE với mức ý nghĩa hơn 10% không có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, các biến DA và TANG đều có tác động cùng chiều với biến ROE Ngược lại, biến DE và GROW có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc ROE
Bảng 4 13 Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS mô hình 2
ROA Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>z
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Dựa vào bảng 4.13, ta thấy các quả hồi quy mô hình FGLS có hai biến độc lập mang ý nghĩa thống kê tác động đến ROA Trong đó, biến DA có tác động đến ROA
43 với mức ý nghĩa 1%, biến GROW tác động đến ROA với mức ý nghĩa 10%, biến DE, SIZE và TANG với mức ý nghĩa hơn 10% không có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, các biến DA và GROW đều có tác động ngược chiều với biến ROE.
