Tác Động của Đòn bẩy tài chính Đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất Động sản niêm yết tại việt nam

TÓM TẮT Bài khóa luận được tiến hành với mục tiêu đặt ra là nghiên cứu về tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam..

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Đặt vấn đề

Trong nền kinh tế hội nhập và phát triển, sự đa dạng trong lĩnh vực tài chính ngày càng được khuyến khích và phát triển, tạo nên nền tảng quan trọng cho sự phát triển kinh tế - xã hội Ngành bất động sản (BĐS) và tài chính có mối quan hệ chặt chẽ, hỗ trợ lẫn nhau Ngành bất động sản (BĐS) có vai trò đặc biệt quan trọng đối với nền kinh tế Việt Nam, không chỉ tác động trực tiếp đến nhiều ngành trọng điểm như tài chính – ngân hàng, xây dựng, vật liệu xây dựng, thương mại – dịch vụ, vận tải, hạ tầng, mà còn giải quyết việc làm cho một lực lượng lớn người lao động

Tình hình đất đai ngày càng bị thu hẹp khi dân số liên tục tăng lên, kéo theo nhu cầu về nhà ở và sự phát triển của đô thị hóa Điều này đòi hỏi ngành BĐS phải phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng, đặt ra nhiều thách thức cho các công ty trong lĩnh vực này phải phát huy năng lực và triển khai nhiều dự án trong tương lai BĐS cũng là kênh thu hút vốn đầu tư nước ngoài (FDI) lớn Theo Tổng cục Thống kê –

Bộ Kế hoạch và Đầu tư, năm 2023, ngành kinh doanh BĐS thu hút tổng vốn đầu tư lên đến 4.67 tỷ USD, chiếm 21.2% tổng vốn đầu tư đăng ký và tăng 4.8% so với năm

2022, đứng thứ hai trong các lĩnh vực thu hút nguồn vốn FDI

Trước khi đưa ra quyết định đầu tư, các doanh nghiệp cần xem xét kỹ khả năng sinh lợi của dự án Khả năng sinh lợi cao cho thấy doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn hiệu quả Khi hoạt động tốt, doanh nghiệp sẽ thu hút được nhiều nhà đầu tư, góp phần mở rộng quy mô và phát triển doanh nghiệp Trong ngành BĐS, đòn bẩy tài chính là một “tấm chắn thuế” mà các nhà đầu tư luôn muốn khai thác và tận dụng Sử dụng hiệu quả đòn bẩy tài chính sẽ giúp gia tăng khả năng sinh lợi của doanh nghiệp Và ngược lại, nếu sử dụng đòn bẩy quá mức, sẽ kéo theo các chi phí tài chính, làm tăng nguy cơ phá sản lên doanh nghiệp Điều này đòi hỏi doanh nghiệp có các biện pháp quản lý phù hợp để kiểm soát được giữa rủi ro và lợi nhuận Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu, tổng hợp, phân tích sự tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp BĐS

Từ kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ rút ra các hàm ý chính sách để củng cố chiến lược đầu tư, hạn chế rủi ro và các bất cập còn tồn tại trong ngành.

Tính cấp thiết của đề tài

Sự tăng trưởng của ngành BĐS luôn là nhân tố mà chính phủ chú ý hàng đầu

Vì đây được coi là ngành xương sống, nếu thị trường này gặp vấn đề sẽ lập tức ảnh hưởng đến hệ thống tài chính, tiền tệ và nền kinh tế Có thể thấy, dòng tiền đổ vào mảng ngành này là vô cùng lớn, tập hợp các nguồn vốn từ vốn tự có, vốn huy động từ việc phát hành cổ phiếu, trái phiếu, nguồn vốn FDI, đến vốn vay tín dụng ngân hàng, Do đầu tư một khoản tiền rất lớn nhưng cần thời gian dài để thu hồi, vậy nên để đảm bảo khả năng sinh lợi cũng như khả năng thanh toán và phát triển quy mô, việc tăng cường sử dụng đòn bẩy tài chính là điều cần thiết Đòn bẩy tài chính góp phần vào sự tăng trưởng kinh tế và phát triển của ngành, nhưng cũng có thể tạo ra những biến động không mong muốn và gây ra các vấn đề hệ quả, đặc biệt là trong tình hình thị trường kinh tế có nhiều biến động như hiện nay

Vì vậy, việc hiểu rõ và đánh giá đúng về cách mà các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính và tác động của nó đến KNSL là chìa khóa để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững cho thị trường bất động sản Việt Nam

Những năm gần đây, thị trường ngành BĐS Việt Nam xảy ra nhiều biến động, có thể kể đến là cuộc suy thoái kinh tế năm 2020 do hệ quả của COVID-19 Điều này ảnh hưởng nặng nề đến thị trường bất động sản Việt Nam, gây ra nhiều khó khăn đến doanh nghiệp trong việc bảo toàn hoạt động và quản lý rủi ro tài chính Theo số liệu từ Tổng cục thống kê, chỉ với 5 tháng đầu năm 2020, đã có đến 717 doanh nghiệp bất động sản ngừng hoạt động có thời hạn, con số này cao hơn 88,7% so với cùng kỳ năm trước Số lượng doanh nghiệp hoàn tất giải thể là 342, cao hơn 52% so với năm

2019 Chưa dừng lại ở đó, đến năm 2022, đã xảy ra sự khủng hoảng đến thị trường trái phiếu doanh nghiệp sau sự kiện Tân Hoàng Minh và Vạn Thịnh Phát, bất động sản đã trở thành nhóm ngành chịu ảnh hưởng nặng nề nhất Các chính sách thắt chặt cũng được đưa ra và kiểm soát nghiêm ngặt cùng với đó là tâm lý không an tâm về thị trường từ các nhà đầu tư, từ đó mà giá trị phát hành trái phiếu bất động sản giảm mạnh, con số lên đến 81%, chỉ còn khoảng 52.000 tỷ đồng Gây ảnh hưởng nặng nề đến thị trường chứng khoán nói chung và thị trường ngành bất động sản nói riêng Bộ Tài chính cũng cho biết, năm 2023 có khoảng 139 doanh nghiệp chậm thanh toán gốc, lãi trái phiếu với tổng giá trị ước tính khoảng 83.600 tỷ đồng, 50,7% trong số đó là doanh nghiệp BĐS Nhiều doanh nghiệp phải bán tài sản để trả nợ vì chịu áp lựa từ nợ trái phiếu ngân hàng và lãi suất tăng của ngân hàng Khi bối cảnh lãi suất tăng cao, dòng tiền bị kiểm soát chặt chẽ sẽ khiến cho thị trường bất động sản chững lại Khi thị trường suy giảm sẽ làm giá trị tài sản giảm tạo áp lực cho doanh nghiệp phải bán tài sản để tái cơ cấu nợ

Tín hiệu khó khăn của thị trường bất động sản bắt đầu bùng mạnh và lan rộng vào thời điểm cuối năm 2022 Bước sang năm 2023, hầu hết các lĩnh vực bất động sản đều ghi nhận sự sụt giảm đầu tư trên toàn cầu từ 40-65% so với cùng kỳ năm trước Tình trạng nhà đầu tư rao bán cắt lỗ, giảm giá diễn ra rầm rộ Đầu khoản tháng 3/2023 Chính phủ ban hành nghị định 08/2023/NĐ-CP với nội dung cho phép doanh nghiệp bất đông sản giãn, hoãn nợ trái phiếum đàm phán với các trái chủ thanh toán trái phiếu bằng bất động sản

Từ những lý do trên, tác giả đã lựa chọn đề tài: “Tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam” làm khóa luận tốt nghiệp Bài nghiên cứu nhằm phân tích ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đến KNSL của các công ty ngành BĐS tại Việt Nam Bên cạnh đó cũng tìm hiểu về mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và KNSL Từ đó đưa ra những đề xuất giúp các công ty có quyết định đầu tư đúng đắn và sử dụng có hiệu quả nguồn vốn đầu tư.

Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam

Từ đó đề xuất một số hàm ý chính sách liên quan đến đòn bẩy tài chính, góp phần nâng cao khả năng sinh lợi của doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam

(i) Phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam

(ii) Đề xuất một số hàm ý chính sách liên quan đến đòn bẩy tài chính, góp phần nâng cao khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Từ các mục tiêu đã đặt ra, bài nghiên cứu cầm trả lời các câu hỏi sau

(i) Đòn bẩy tài chính có tác động như thế nào đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam ?

(ii) Nếu có sự tác động phi tuyến của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam, thì ngưỡng đòn bẩy là bao nhiêu ?

(iii) Có hàm ý chính sách nào liên quan đến đòn bẩy tài chính nhằm góp phần nâng cao khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam ?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản được niêm yết trên SGD chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Phạm vi nghiên cứu được tiến hành dựa trên mẫu dữ liệu gồm 29 công ty thuộc nhóm ngành bất động sản được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố

Hồ Chí Minh (HOSE) giai đoạn 11 năm từ 2013 đến 2023.

Phương pháp nghiên cứu

Bài khóa luận áp dụng phương pháp định lượng thông qua việc phân tích hồi quy trên cơ sở dữ liệu bảng (Panel data) Cụ thể là phân tích thông qua mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), hồi quy ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) và hồi quy ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS), thực hiện các kiểm định cần thiết để xác định mô hình phù hợp Đồng thời kết hợp phương pháp định tính thông qua việc thu thập các dữ liệu thứ cấp Các số liệu được sử dụng để phân tích trong bài nghiên cứu được thu thập dựa trên báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các công ty trong giai đoạn 2013 – 2023 và xử lý số liệu trên phần mềm excel.

Đóng góp của đề tài

Trong một thị trường biến động như ngành bất động sản, việc hiểu rõ tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi là vô cùng quan trọng, giúp nhà đầu tư có cái nhìn sâu sắc hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất kinh doanh của các công ty hoạt động trong ngành

Bằng cách phân tích và đánh giá tác động của đòn bẩy tài chính, bài nghiên cứu cung cấp thông tin về mức độ rủi ro và cơ hội khi sử dụng đòn bẩy tài chính trong hoạt động kinh doanh ngành bất động sản Điều này không chỉ giúp tối đa hóa lợi nhuận và hạn chế rủi ro, mà còn hỗ trợ đưa ra chiến lược quản lý và tăng trưởng bền vững cho những doanh nghiệp hoạt động trong ngành Đồng thời, những kết quả và phân tích từ bài nghiên cứu cũng được xem như một cơ sở để tiếp tục cho nghiên cứu về mối quan hệ phức tạp hơn giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi trong ngành bất động sản.

Bố cục của đề tài

Bài khóa luận với đề tài “Tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam” bao gồm 05 chương

Chương 1 Giới thiệu tổng quan về bài nghiên cứu Tác giả sẽ trình bày các nội dung như đặt vấn đề, tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, trình bày phương pháp nghiên cứu Từ đó cho thấy những đóng góp của bài nghiên cứu tại Việt Nam, bố cục bài nghiên cứu đồng thời được trình bày trong chương 1

Chương 2 Trình bày các lý thuyết cơ bản cũng như kết quả từ các bài nghiên cứu thực nghiệm về tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, là cơ sở để xây dựng giả thuyết nghiên cứu

Chương 3 Thu thập mẫu dữ liệu, trình bày mô hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, trình tự nghiên cứu, và phân tích dữ liệu đã thu thập

Chương 4 Trình bày kết quả có được từ mô hình nghiên cứu, tiến hành phân tích và thảo luận kết quả đạt được từ mô hình

Chương 5 Kết luận lại vấn đề nghiên cứu Đưa ra những hạn chế còn tồn đọng của vấn đề nghiên cứu Từ đó đề xuất một số hàm ý chính sách góp phần nâng cao khả năng sinh lợi của doanh nghiệp

Chương 1 nêu lên tầm quan trọng và tính cấp thiết trong phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2013 – 2023 Đặt ra các mục tiêu mà bài nghiên cứu cần đạt được, cùng với đó là các câu hỏi nghiên cứu Tiếp theo, bài làm trình bày đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu Cụ thể là 29 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành bất động sản niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

Kế đến là nêu ra những đóng góp quan trọng của bài nghiên cứu thực nghiệm và cuối cùng là kết cấu 05 chương của bài khóa luận.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Các khái niệm

Việc sử dụng nợ trong cơ cấu vốn của doanh nghiệp được gọi là đòn bẩy tài chính (Financial Leverage – LEV) Đòn bẩy càng cao chứng tỏ nợ trong cơ cấu vốn của doanh nghiệp càng lớn và ngược lại (Ross, Westerfield và Jordan 1998) Doanh nghiệp dùng đòn bẩy tài chính với mong muốn gia tăng giá trị cho các cổ đông nhưng đồng thời không làm loãng tỷ lệ nắm giữ của cổ đông như việc phát hành trái phiếu, cổ phiếu ra ngoài thị trường Nguồn vốn vay này sẽ được doanh nghiệp dùng vào mục đích đầu tư các hoạt động kinh doanh, mở rộng quy mô của doanh nghiệp (Hayes,

Sự thay đổi trong cấu trúc vốn đến từ việc tăng hoặc giảm tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu được gọi là đòn bẩy tài chính Khi một doanh nghiệp sử dụng nợ như một phần của nguồn vốn nhằm tài trợ cho các dự án của mình thì đòn bẩy tài chính sẽ xuất hiện (Horrne, 2002)

Theo Smith (2002), đòn bẩy có thể được xem là việc dùng tiền vay để đầu tư và thu lại lợi nhuận từ khoản đầu tư đó Doanh nghiệp sẽ phải chịu nhiều rủi ro hơn nếu có tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao Động cơ của việc sử dụng đòn bẩy tài chính là thu lại lợi nhuận nhiều hơn với kỳ vọng lợi nhuận sẽ lớn hơn chi phí và vẫn thừa khả năng để chi trả cho các khoản nợ và lãi Nếu doanh nghiệp tăng nợ trong cơ cấu vốn đồng nghĩa với việc đòn bẩy tài chính cũng tăng lên Nếu một doanh nghiệp có tỷ lệ đòn bẩy cao thì nguy cơ phá sản cao vì rủi ro không đủ trả lãi cho số tiền vay dẫn đến không được nhận khoản vay trong tương lai Nhưng không thể phủ nhận đòn bẩy tài chính là tấm lá chắn thuế giúp các doanh nghiệp tối đa hoá lợi nhuận, có nhiều cách để đo lường đòn bẩy tài chính

• Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu (Debt-Equity ratio)

Debt-Equity ratio = Tổng nợ

Hệ số này cao thể hiện rằng doanh nghiêp đang gặp bất ổn về tình hình tài chính.Doanh nghiệp nên quản lý kiểm soát để tránh tình trạng mất khả năng thanh toán dẫn đến vỡ nợ Đồng thời, tỷ lệ này cũng nói lên rằng doanh nghiệp có xu hướng tài trợ cho các dự án của mình bằng nợ (Võ Thị Như Quỳnh, 2023)

• Hệ số nợ (Debt ratio)

Debt ratio = Tổng nợ phải trả

Theo Frank và Goyal (2019), hệ số này phản ánh sức khoẻ tài chính của một doanh nghiệp, hệ số này thấp nói lên rằng tài sản của doanh nghiệp đủ khả năng để chi trả các khoản nợ

• Khả năng chi trả lãi vay (Interest Coverage Ratio)

Theo Adam Hayes (2021), tỷ lệ này xác định khả năng trang trải các khoản lãi vay đến hạn nhờ vào lợi nhuận thu được của doanh nghiệp Tỷ lệ này nếu lớn hơn 1 thì doanh nghiệp đủ khả năng thanh toán và ngược lại

Theo Pandey (1980), “Khả năng sinh lợi của doanh nghiệp là khả năng gia tăng lợi nhuận của doanh nghiệp đó” Đây là chỉ số đánh giá rõ ràng hiệu quả hoạt động của một doanh nghiệp khi phản ánh được lợi nhuận doanh nghiệp mang về trên mỗi đồng vốn bỏ ra Thông thường, các nhà đầu tư sẽ xem xét chỉ số này trước quyết định đầu tư vào cổ phiếu của doanh nghiệp đó Khả năng sinh lợi từ hoạt động kinh doanh thường được đo lường bởi các chỉ tiêu như tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Tobin’s Q”

Có rất nhiều nghiên cứu đã thực hiện đánh giá tác động của các nhân tố tới khả năng sinh lợi của doanh nghiệp (Mehran, 1995; Saeedi và Mahmoodi, 2011; Pouraghajan và Malekian (2012), Akhtar và cộng sự 2012); Bentivogli and Mirenda, 2017; Tsouknidis, 2019) Theo đó, biến phụ thuộc được sử dụng phổ biến để đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp bao gồm ROA (Lợi nhuận trên tổng tài sản), và Tobin’s Q Những chỉ tiêu tài chính này được tính toán dựa trên các số liệu từ bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp Hệ số Tobin's Q là chỉ số đánh giá hiệu quả hoạt động thường được sử dụng trong các nghiên cứu kinh tế và tài chính để phân tích sự định giá của thị trường đối với các công ty, từ đó đề ra các nhận định về hiệu quả hoạt động và triển vọng của các doanh nghiệp

ROA (Return on total assets) – tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản, là chỉ số tài chính đo lường khả năng sinh lợi từ tổng tài sản của doanh nghiệp, cho thấy mức độ hoạt động hiểu quả của doanh nghiệp từ việc tạo ra lợi nhuận từ tài sản Ban quản trị cũng có thể dùng chỉ số này để đánh giá nhằm cải thiện vấn đề quản lý tài sản Chỉ số này được tính dựa trên lợi nhuận ròng và tổng tài sản bình quân

Hệ số Tobin’s Q là một chỉ số tài chính được đề xuất và phát triển bởi James Tobin của Đại học Yale, Mỹ, người đoạt giải Nobel về kinh tế, người đưa ra giải thuyết rằng hệ số này cân bằng khi giá trị thị trường bằng chi phí thay thế, dùng để đánh giá giá trị thị trường của doanh nghiệp so với chi phí thay thế của tài sản doanh nghiệp đó Được lo lường dựa trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu, giá trị thị trường của nợ và giá trị sổ sách của tổng tài sản

Khi Tobin’s Q > 1 thì cổ phiếu của doanh nghiệp đang được định giá cao Nói cách khác, thị trường đang định giá doanh nghiệp cao hơn so với chi phí thay thế tài sản Tại đây, nhà đầu tư sẽ nhận định doanh nghiệp đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả và có tiềm năng sinh lời cao Công ty có thể đầu từ bổ sung vào vào dự án mới hoặc mở rộng kinh doanh

Khi Tonbin’s Q < 1, điều này có nghĩa cổ phiếu của doanh nghiệp đang được định giá thấp Khi này, doanh nghiệp sẽ kém thu hút với các nhà đầu tư vì giá trị thị trường không đủ để bù đắp vào chi phí đầu tư tài sản mới lúc này, doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ hơn trước các quyết định đầu tư mở rộng vì lợi nhuận kỳ vọng có thể sẽ không đủ để bù đắp chi phí

Khi Tonbin’s Q = 1, đây được xem là trạng thái lý tưởng khi giá trị cổ phiếu được thể hiện đúng giá trị, doanh nghiệp lúc này đang ở trạng thái cân bằng, và có thể tiếp tục các dự án đầu tư mà không phải lo ngại việc giá trị thị trường bất tương xứng với chi phí thay thế.

Cở sở lý thuyết

2.2.1 Quan điểm truyền thống về cấu trúc vốn

Quan điểm này cho rằng một doanh nghiệp có thể tối ưu hóa giá trị của mình thông qua việc cân bằng giữa tỷ lệ nợ và vốn chủ sở hữu trong cơ cấu vốn Ban đầu, chi phí vốn bình quân gia quyền (WACC) giảm khi tỷ lệ nợ tăng do chi phí vay nợ thấp hơn và lãi vay được khấu trừ thuế Tuy nhiên, có một điểm tối ưu rằng tại đó sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu là lý tưởng và giá trị thị trường của công ty được tối đa hóa Khi tỷ lệ nợ tiếp tục tăng sau điểm này, WACC bắt đầu tăng trở lại do rủi ro tài chính tăng, làm cho lãi vay và vốn chủ sở hữu cũng tăng theo Nếu công ty tiếp tục vay nợ quá nhiều, vượt qua lợi ích từ việc khấu trừ thuế, sẽ làm tăng chi phí kiệt quệ tài chính Vì vậy, quan điểm truyền thống nhấn mạnh rằng cơ cấu vốn tối ưu là sự kết hợp giữa nợ và VCSH ở một tỷ lệ giới hạn nhất định, việc duy trì sự cân bằng hợp lý giữa nợ và vốn chủ sở hữu giúp tối thiểu hóa chi phí sử dụng vốn và từ đó tối ưu hóa giá trị của doanh nghiệp, đồng thời quản lý các rủi ro tài chính và chi phí liên quan đến nợ

2.2.2 Lý thuyết M&M về cấu trúc vốn

Thuyết Modigliani và Miller được Franco Modigliani và Merton Miller đề xuất vào năm 1958, là một trong những lý thuyết cơ bản trong tài chính doanh nghiệp

Lý thuyết này tập trung vào cách mà cấu trúc vốn ảnh hưởng đến giá trị tổng thể của doanh nghiệp Trong lý thuyết này, hai tác giả đã chứng minh rằng, trong một thế giới không có thuế, giá trị của công ty không bị ảnh hưởng bởi tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu Quan điểm này nhận nhiều chỉ trích từ các nhà nghiên cứu vì môi trường kinh doanh luôn có những rào cản từ các chi phí, thuế và kỳ vọng

Cho đến năm 1963, Modigliani và Miller đã xem xét lại lý thuyết của mình và mở rộng lý thuyết ban đầu từ năm 1958 bằng cách bổ sung yếu tố thuế vào mô hình Thay đổi này đã dẫn đến các kết luận quan trọng về tác động của thuế lên cấu trúc vốn của doanh nghiệp Theo lý thuyết này, khi doanh nghiệp tăng tỷ lệ nợ, thì chi phí vốn chủ sở hữu của một doanh nghiệp có nợ sẽ tăng theo, nhưng sẽ không tăng đến mức mất đi lợi ích từ việc khấu trừ thuế lãi vay Doanh nghiệp có thể tăng giá trị của mình bằng cách sử dụng nợ để tận dụng lợi ích từ tấm chắn thuế Điều này dẫn đến một cấu trúc vốn tối ưu có thể tồn tại trong thực tế, nơi doanh nghiệp cân nhắc sử dụng nợ để giảm chi phí vốn tổng thể Tuy nhiên, việc gia tăng nợ đồng nghĩa doanh nghiệp có rủi ro phá sản cao hơn Khi vay nợ nhiều, rủi ro tài chính cũng tăng theo, làm tăng khả năng phá sản và các chi phí liên quan Do đó cần cần cân nhắc kỹ càng các rủi ro đi kèm khi muốn tăng giá trị doanh nghiệp bằng cách sử dụng nợ

2.2.3 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn

Lý thuyết đánh đổi được đề xuất bởi Myers và Majluf (1984), trong đó nó nhấn mạnh sự cân bằng giữa lợi ích thuế từ việc sử dụng nợ và chi phí đại diện, phá sản và chi phí kiệt quệ tài chính để xác định tỷ lệ nợ và vốn chủ sở hữu tối ưu

Việc sử dụng vốn vay sẽ sản sinh các chi phí khác, trong đó phải kể đến là chi phí kiệt quệ tài chính Tăng tỷ lệ vay vốn cũng đồng nghĩa với việc chi phí kiệt quệ tài chính tăng Khi một doanh nghiệp lợi dụng lợi ích của tấm chắn thuế và sử dụng quá nhiều vốn vay thì có nguy cơ phá sản cao Lý thuyết đánh đổi chỉ ra rằng cấu trúc vốn tối ưu đạt được khi giá trị hiện tại của lợi ích thuế từ nợ đúng bằng giá trị hiện tại của chi phí phá sản và chi phí kiệt quệ tài chính Các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến cấu trúc vốn bao gồm thuế suất thu nhập doanh nghiệp, khả năng sinh lợi, sự ổn định của thu nhập doanh nghiệp, tài sản thế chấp và chi phí phá sản của ngành Bằng cách cân nhắc kỹ lưỡng giữa lợi ích và chi phí, doanh nghiệp có thể tối đa hoá giá trị của mình thông qua một cấu trúc vốn phù hợp

2.2.4 Lý thuyết trật tự phân hạng

Doanh nghiệp ưu tiên và xếp hạng các nguồn tài trợ cho dự án mới hoặc mở rộng quy mô Theo lý thuyết này, doanh nghiệp sẽ ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữ lại trước (tài trợ nội bộ), tiếp đến là vay nợ (tài trợ bên ngoài), và phương án cuối cùng mới đến xem xét phát hành cổ phiếu ra ngoài thị trường (tài trợ từ vốn chủ sở hữu) Nguyên nhân là vốn nội bộ và nợ thường có chi phí thấp hơn và ít tạo ra tín hiệu tiêu cực cho thị trường so với vốn chủ sở hữu Việc phát hành cổ phiếu có thể bị nhà đầu tư suy đoán rằng đây là dấu hiệu cổ phiếu bị định giá cao hoặc doanh nghiệp gặp phải các vấn đề về tài chính, dẫn đến việc giảm của cổ phiếu Lý thuyết này giúp giải thích cấu trúc vốn của các doanh nghiệp và phản ứng của thị trường đối với các quyết định tài trợ

Lược khảo nghiên cứu thực nghiệm

2.3.1 Đòn bẩy tài chính tác động cùng chiều đến khả năng sinh lợi

Shehla Akhtar (2012) nghiên cứu về mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và hiệu suất tài chính của các công ty nhiên liệu và năng lượng ở Pakistan Để tìm hiểu rằng liệu có tồn tại mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy tài chính và hiệu quả tài chính hay không Nghiên cứu thực hiện nhằm mục đích kiểm tra giả thuyết và đo lường mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và hiệu quả tài chính của ngành nhiên liệu và năng lượng ở Pakistan Bài viết cũng xem xét khái quát rằng các công ty có lợi nhuận cao hơn có thể chọn đòn bẩy cao bằng cách sử dụng các công cụ thống kê khác nhau Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy tài chính và hiệu quả tài chính Kết quả cũng xác nhận các công ty có khả năng sinh lời cao hơn thì có khả năng cải thiện hiệu quả tài chính của họ bằng cách có mức độ đòn bẩy tài chính cao Nghiên cứu cung cấp bằng chứng bằng cách đánh giá các sự kiện khác nhau Nó tiết lộ rằng các doanh nghiệp hoạt động ngành nhiên liệu và năng lượng ở Pakistan có thể cải thiện hiệu quả tài chính của mình bằng cách sử dụng đòn bẩy tài chính và có thể đạt được mức tăng trưởng bền vững trong tương lai bằng cách đưa ra các quyết định quan trọng về lựa chọn cơ cấu vốn tối ưu của mình

Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thuỳ Linh (2020) nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi dựa trên mẫu là 27 doanh nghiệp ngành BĐS điển hình được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) giai đoạn từ 2010 - 2019 Kết quả cho thấy cấu trúc tài sản tác động tiêu cực đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp này Trái lại, đòn bẩy tài chính, quy mô doanh nghiệp và một số yếu tố khác có tác động tích cực

2.3.2 Đòn bẩy tài chính tác động ngược chiều đến khả năng sinh lợi

Naveed, Zulfqar và Ishfaq (2010) chỉ ra mối quan hệ tiêu cực giữa khả năng sinh lợi và đòn bẩy tài chính Nghiên cứu khẳng định rằng các công ty bảo hiểm ở Pakistan ưu tiên nguồn vốn từ nội bộ hơn là các khoản nợ Lợi nhuận của doanh nghiệp càng cao thì họ càng có nhiều nguồn tài trợ nội bộ Những phát hiện này cũng được hỗ trợ từ kết quả nghiên cứu của Harris và Raviv (1991), Booth và cộng sự

(2001) và Kajananthan (2012) Trái lại, Dilek và cộng sự (2009) cho rằng có mối quan hệ tích cực giữa khả năng sinh lợi và tỷ lệ nợ Họ giải thích rằng các công ty có khả năng sinh lợi cao dễ dàng thu hút các khoản nợ hơn từ ngân hàng cũng như thị trường tài chính Hơn nữa, các công ty này cũng muốn sử dụng vốn vay nhiều hơn bởi lợi ích của tấm chắn thuế Tất cả các nghiên cứu trên đều đo lường khả năng sinh lợi dựa trên tỷ lệ giữa lợi nhuận sau thuế và lãi vay trên tổng tài sản

Nguyễn Thị Thuý Hạnh (2017) xem xét mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi của các công ty xi măng niêm yết tại Việt Nam, thực hiện dựa trên 22 công ty xi măng giao đoạn 2009 đến 2016, kết quả từ bài nghiên cứu cho thấy sự tiêu cực từ đòn bẩy tài chính tác động lên khả năng sinh lợi, kết quả có mức ý nghĩa 1% Theo đó, lợi nhuận càng giảm nếu công ty có mức đòn bẩy càng cao Theo đó, tác động của đòn bẩy lên ROA và ROE đều tương tự nhau, mức độ tác động không chênh lệch đáng kể

Trần Thuỵ Minh Châu (2018) nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Bài nghiên cứu được tiến hành trên 566 doanh nghiệp được niêm yết tại HOSE và HNX giao đoạn 2005 – 2014 (không gồm các định chế tài chính) Kết quả của mô hình cho thấy tác động có ý nghĩa của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi, các kết quả đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 1% Đồng thời, kết quả cũng xác định rằng cấu trúc vốn tỷ lệ nghịch với ROA cũng như ROE

Nghiên cứu của Nguyễn Văn Công và cộng sự (2019) nhằm mục đích xác định tác động của FL đối với Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA), Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu (ROS) và Tỷ suất lợi nhuận trên vốn sử dụng (ROCE) Nghiên cứu được thực hiện dựa trên số liệu thu thập từ 58 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Việt Nam với

464 quan sát Nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp định lượng kết hợp với mô hình hồi quy đa biến để kiểm định các giả thuyết của cuộc khảo sát với sự hỗ trợ của phần mềm EVIEW 11.0 Kết quả từ bài nghiên cứu chỉ ra rằng FL không có tác động đến ROS và ROCE nhưng có tồn tại tác động tiêu cực đến ROA Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất những khuyến nghị, giải pháp cụ thể nhằm nâng cao khả năng sinh lời của các công ty bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam

2.3.3 Đòn bẩy tài chính tác động phi tuyến đến khả năng sinh lợi

Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự (2013) đã tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và quyết định đầu tư trên thị trường Việt Nam giai đoạn

2009 đến 2021 Sử dụng 3 phương pháp pooled OLS, FEM và REM, sau đó sử dụng kiểm định Lagrangian Multiplier và Hausman để chọn ra FEM là mô hình phù hợp nhất Dựa trên mô hình nghiên cứu ước lượng với 5 biến phụ thuộc gồm đòn bẩy tài chính (LEV), dòng tiền công ty trên tài sản cố định (CF/K), cơ hội tăng trưởng công ty (TOBIN’S Q), tăng trưởng doanh thu (SALE), tỷ số lợi nhuận trên tài sản (ROA), thanh khoản (LIQ) Qua bài nghiên cứu nhóm tác giá cho rằng công ty có tăng trưởng cao thì yếu tố đòn bẩy và đầu tư có tác động cùng chiều với nhau và ngược lại nếu công ty tăng trưởng thấp sẽ hạn chế sử dụng đòn bẩy do tác động ngược chiều có khả năng làm cho công ty có nguy cơ phá sản (gánh nặng về tài chính)

Trần Thị Bình (2018) nghiên cứu về mối quan hệ phi tuyến giữa hiệu suất doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính tại Việt Nam Bài nghiên cứu có mẫu dữ liệu gồm các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam và áp dụng phân tích bằng mô hình hồi quy phi tuyến Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2010 đến 2015 Đòn bẩy tài chính được đo lường bằng tổng nợ chia cho tổng tài sản, khả năng sinh lợi được đo bằng ROA và ROE Áp dụng các mô hình hồi quy phi tuyến, cụ thể là mô hình hồi quy bậc hai (quadratic regression), để xác định quan hệ phi tuyến giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi Nghiên cứu phát hiện rằng đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi có mối quan hệ phi tuyến tác động dạng hình chữ U hoặc chữ U ngược, điều này còn tùy thuộc vào ngành và quy mô doanh nghiệp

Nguyễn Văn An và cộng sự (2019) nghiên cứu về tác động của đòn bẩy đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam với mẫu nghiên cứu là 300 doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) tại Việt Nam từ năm 2014 đến 2018 Trong đó đòn bẩy được đo lường bằng tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản và khả năng sinh lợi đo lường bằng EBIT Bài nghiên cứu đã chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có tác động phi tuyến đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, với một mức độ tối ưu của đòn bẩy giúp cải thiện khả năng sinh lợi Tuy nhiên, khi đòn bẩy vượt quá ngưỡng này, hiệu quả kinh doanh giảm sút

Ali Demir, Fatih Cengiz (2020) nghiên cứu tác động phi tuyên của đòn bẩy đến hiệu suất hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ với mẫu nghiên cứu 155 doanh nghiệp nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ Đòn bẩy được xác định dựa trên tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và khả năng sinh lợi đo bằng ROA và ROE Sử dụng mô hình hồi quy bậc hai và các phương pháp kinh tế lượng để kiểm tra mối quan hệ phi tuyến giữa đòn bẩy tài chính và hiệu suất doanh nghiệp Kết quả cho thấy rằng đòn bẩy tài chính có tác động phi tuyến đến hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp, hiệu suất tăng khi đòn bẩy ở mức trung bình và giảm khi đòn bẩy quá cao

Trần Thị Thanh Hương (2020) nghiên cứu về sự tác động của đòn bẩy tài chính lên khả năng sinh lợi của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam với mẫu nghiên cứu gồm 500 công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX từ năm 2015 đến 2019 Đòn bẩy được đo bởi tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và khả năng sinh lợi đo bằng ROA Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp là phi tuyến Ở mức độ đòn bẩy thấp, tác động của đòn bẩy đến ROA là tích cực, nhưng khi đòn bẩy vượt quá một ngưỡng nhất định, tác động này trở nên tiêu cực

Zhang Wei, Li Ming (2020) nghiên cứu về tác động phi tuyến của đòn bẩy đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp Trung Quốc với mẫu nghiên cứu là các các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Trung Quốc Trong đó đòn bẩy được xác định dựa trên tỷ lệ tổng nợ và tổng tài sản, còn khả năng sinh lợi được thể hiện qua ROA và ROE Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến để phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Kết quả nghiên cứu có thể chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có tác động phi tuyến đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, với một mức đòn bẩy tối ưu tối đa hóa hiệu suất, trong khi quá mức đòn bẩy có thể dẫn đến giảm hiệu suất

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được thể hiện ở Biểu đồ 3-1 dưới đây

Biểu đồ 3-1 Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Giả thuyết nghiên cứu

Từ các bằng chứng từ lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, doanh nghiệp cần xác định giới hạn hợp lý về mức độ sử dụng nợ để hình thành đòn bẩy tài chính, đảm bảo cân đối giữa hiệu quả đầu tư và chi phí nợ, tối đa hóa lợi nhuận Theo đó, tác giả đưa ra giả thuyết rằng các công ty có một ngưỡng đòn bẩy tài chính tối ưu để tối đa

Xác định vấn đề nghiên cứu

Xây dựng mô hình nghiên cứu và các giả thuyết, lựa chọn phương pháp nghiên cứu

Thu thập và xử lý số liệu Tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây

Chạy mô hình và kiểm định mô hình

Kết luận và hàm ý chính sách Đưa ra hạn chế và định hướng nghiên cứu mới Trình bày kết quả nghiên cứu và thảo luận kết quả hóa lợi nhuận Cụ thể, lợi nhuận sẽ tăng khi mức đòn bẩy tài chính tăng nhưng vẫn dưới ngưỡng này, và ngược lại, sẽ giảm nếu đòn bẩy vượt quá ngưỡng Điều này đồng tình với quan điểm truyền thống về cấu trúc vốn và lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn Đây là vấn đề nghiên cứu sẽ được kiểm định qua giả thuyết (H1) trong bài viết này

H1: Đòn bẩy tài chính tác động phi tuyến dạng hình chữ U ngược đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam.

Mô hình nghiên cứu

Kế thừa nghiên cứu từ Lê Hoàng Vinh (2022), tác giả xây dựng mô hình hồi quy phi tuyến có dạng như sau

- Y là biến phụ thuộc đại diện cho khả năng sinh lợi

- LEV đại diện cho đòn bẩy tài chính

- CONTROL đại diện cho các biến kiểm soát

- β1, β2, β3 là các hệ số hồi quy

- ε là sai số ngẫu nhiên

Với bài nghiên cứu này, tác giả xác định sẽ đánh giá tác động của đòn bẩy đến khả năng sinh lời của các công ty chứng khoán Việt Nam ở hai góc cạnh là dựa trên giá trị sổ sách (thể hiện bởi ROA) và giá trị thị trường (thể hiện bởi Tobin’s Q)

ROA it = μ + β 1 LEV it + β 2 LEV 2 it + β 3 INFit + β 4 GDPit + β 5 SIZEit + β 6 GRW it + β 7 CR it + ε it

TOBIN ′ S Q it = μ + β 1′ LEV it + β 2′ LEV 2 it + β 3′ INFit + β 4′ GDPit + β 5′ SIZEit + β 6′ GRW it + β 7′ CR it + ε it

3.3.3 Phương pháp xác định biến

Các khoản lãi được tạo ra từ vốn đầu tư ROA sẽ cung cấp thông tin cho nhà đầu tư Sử dụng ROA để so sánh mỗi công ty qua các năm và so giữa các công ty tưởng đồng nhau là tốt nhất Hiệu quả của việc chuyển vốn đầu tư thành lợi nhuận được thể hiện qua ROA càng cao công ty kiếm được nhiều tiền hơn trên lượng đầu tư ít hơn Nếu ROA tốt hơn chi phí vay thì có nghĩa là công ty đang tận dụng tốt đòn bẩy tài chính

Tổng tài sản bình quân × 100%

Trong đó, lợi nhuận ròng: lợi nhuận sau khi từ đi thuế; tổng tài sản bao gồm cả vốn doanh nghiệp sử dụng, vốn chủ sở hữu và cả vốn vay

TOBIN’S Q Đây là chỉ số được sử dụng rộng rãi trong tài chính doanh nghiệp và kinh tế để đánh giá sự hấp dẫn đầu tư, hiệu quả quản lý tài sản và đánh giá hiệu suất tài chính của một doanh nghiệp Trong bài nghiên cứu này, Tobin’s Q sử dụng để phản ánh giá trị mà thị trường định giá doanh nghiệp, cũng như xem xét hiệu quả quản lý của doanh nghiệp trước đòn bẩy tài chính

Tobin’s Q = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu + Giá thị trường của nợ

Giá sổ sách của tổng tài sản

Trong đó, giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu được tính bằng giá cổ phiếu đóng cửa thời điểm ngày cuối năm nhân với số lượng cổ phiếu lưu hành bình quân trong năm; giá thị trường của nợ tạm lấy bằng giá sổ sách của nợ; và giá trị sổ sách của tổng tài sản được thể hiện trong báo cáo tài chính của doanh nghiệp

Biến LEV đại diện cho tỷ số nợ của doanh nghiệp i vào năm t, còn được gọi là đòn bẩy tài chính Chỉ số này phản ánh mức độ nợ trong cơ cấu vốn của doanh nghiệp Tỷ lệ này cho biết doanh nghiệp có bao nhiêu phần trăm tài sản của được tài trợ từ nợ Trong trường hợp doanh nghiệp hoạt động tốt, FL sẽ tỷ lệ thuận với thu nhập của doanh nghiệp, nhưng ngược lại, nếu hoạt động kinh doanh không tốt dẫn đến lỗ, doanh nghiệp sẽ tiến gần hơn với nguy cơ phá sản vì mất dần khả năng thanh toán, đặc biệt phải nói đến là các nguyên nhân bất khả kháng gây ra sự ảnh hưởng đến thị trường, điển hình như COVID-19, chiến tranh, Đây cũng là chỉ số mà các nhà đầu tư quan tâm, nhằm biết rõ hơn các nguy cơ hay tiềm năng của doanh nghiệp, Đòn bẩy tài chính được đo lường bởi tỷ lệ của tổng nợ trên tổng tài sản, ở đây, tác giả sử dụng nguồn nợ tài trợ là nguồn nợ dài hạn bởi đặc tính lâu dài của các dự án đầu tư Còn nợ ngắn hạn sẽ được tài trợ bởi các nguồn tài trợ ngắn hạn Từ đó ta có được công thức đo lường đòn bẩy Tác giả kỳ vọng rằng LEV tác động phi tuyến đến khả năng sinh lợi

Biến INF là sự tăng mức giá chung của hàng hoá và dịch vụ theo thời gian dài và mất giá trị của một loại tiền tệ nào đó Tóm lại, lạm phát phản ánh sự suy giảm sức mua của một đơn vị tiền tệ Đặc biệt với ngành bất động sản, lạm phát có một tác động rất lớn đến hiệu quả kinh doanh Việc lạm phát tăng cao sẽ kéo theo sự theo thang mọi mặt sẽ trực tiếp gây ảnh hưởng đến chi phí và lợi nhuận Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng rằng INF tác động ngược chiều đến khả năng sinh lợi

Biến GDP là một chỉ báo cho sự tăng trưởng của nền kinh tế, doanh nghiệp có thể dùng số liệu GDP như là một kim chỉ nam để lên chiến lược kinh doanh Chính phủ theo dõi số liệu GDP để điều chỉnh chính sách nền kinh tế Và việc hiểu được

GDP giúp các nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định đầu tư Khi GDP tăng, cầu sẽ tăng và điều này là dấu hiệu tích cực có các ngành nói chung và ngành bất động sản nói riêng Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng GDP tác dộng cùng chiều với khả năng sinh lợi

Biến SIZE thể hiện cho quy mô của doanh nghiệp Một doanh nghiệp càng có quy mô lớn thì càng có nhiều khả năng hơn để tiếp cận vốn, có khả năng đa dạng hoá rủi ro, cải thiện hiệu quả hoạt động ,nhiều lợi thế hơn trong việc đàm phán, từ đó kéo theo sự gia tăng lợi nhuận Do đó, tác gỉa kỳ vọng rằng biến SIZE có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lợi

SIZE i.t = log(Tổng tài sản)

Biến GRW đại diện cho cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp, được tính dựa trên mức chênh lệch doanh thu của năm t và năm t-1 Doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao thường có khả năng sinh lợi cao vì sử dụng có hiệu quả nguồn vốn của mình trong việc tạo ra doanh thu và lợi nhuận Lợi nhuận tăng trưởng không chỉ cải thiện lợi nhuận ròng mà còn nâng cao tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) Vì vậy, tác giả kỳ vọng rằng cơ hội tăng trưởng có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lợi

GROWTH i,t = Doanh thu thuần i,t − Doanh thu thuần i,t−1

Biến CR đại diện cho tỷ lệ thanh khoản của doanh nghiệp, là chỉ số tài chính quan trọng dùng để đo lường khả năng thanh khoản ngắn hạn của một doanh nghiệp Chỉ số này phản ánh khả năng của doanh nghiệp trong việc sử dụng tài sản ngắn hạn để chi trả cho các khoản nợ ngắn hạn CR có tác động trực tiếp đến khả năng sinh lợi thông qua việc quản lý chi phí vay vốn, tận dụng cơ hội đầu tư và duy trì sự ổn định tài chính Nếu CR lớn hơn 1 thì doanh nghiệp có khả năng thanh toán tốt và ít gặp khó khăn hơn trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn Qua đó, tác gỉả kỳ vọng rằng tỷ lệ thanh khoản của doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lợi

CR i.t = Tài sản ngắn hạn

Bảng 3-1 Kỳ vọng về dấu của các biến trong mô hình

Tên biến Kỳ vọng về dấu

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện dựa trên 29 doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam với khoảng thời gian 11 năm từ 2013 –

Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các doanh nghiệp ngàng bất động sản, các doanh nghiệp được chọn phải có thông tin đầy đủ và nhất quán từ các biến đã chọn trong bài nghiên cứu Ngoài ra, các số liệu còn được thu thập trên Fin Pro và SSI aboard Sau đó dữ liêu sẽ được tác gỉả xử lý trên phần mềm Excel Từ các tiêu chí trên, tác giả đã thu thập số liệu từ 29 doanh nghiệp bất động sản với thời gian nghiên cứu là 11 năm, tổng cộng có 319 quan sát Làm cơ sở để tiến hành thực hiện bài nghiên cứu và có được kết quả nghiên cứu đáng tin cậy

Bài khóa luận được thực hiện với sự hỗ trợ của 2 phần mềm là STATA 17 và cơ sở định dạng dữ liệu bảng (Panel data) Thông qua 2 phần mềm này, tác giả có thể thao tác dễ dàng hơn, thu được kết quả nhanh chóng và chuẩn xác hơn.

Phương pháp phân tích dữ liệu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để đạt được độ tin cậy cao hơn vì được thực hiện dựa trên số liệu thực tế Từ đó, tác giả đánh giá được chiều hướng cũng như mức độ tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam Cụ thể các phương pháp gồm phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy

Phương pháp này giúp tóm bắt bộ dữ liệu nghiên cứu nhằm làm rõ các đặc điểm cơ bản của các biến trong mô hình, từ đó có thể đánh giá mẫu nghiên cứu Thống kê mô tả sẽ cho biết số lượng quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các biến trong mô hình

Phương pháp này được sử dụng để kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như giữa các biến độc lập với nhau, là bước đầu trong việc đánh giá sơ bộ tác động của các biến được sử dụng Qua quá trình này sẽ biết được các trường hợp đa cộng tuyến để có hành động hiểu chỉnh nhanh chóng và kịp thời (nếu có), từ đó kết quả sẽ có mức tin cậy cao hơn Để xử lý trường hợp đa cộng tuyến, có 3 cách thực hiện là xoá bỏ biến có mức tương quan cao, hoặc tăng cỡ mẫu để phân tích thêm số liệu, hoặc điều chỉnh và xử lý lại mô hình

Dựa vào kết quả hồi quy, tác sẽ đánh giá được chiều hướng và mức độ tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam Các phương pháp hồi quy được sử dụng là hồi quy ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).

Trình tự kiểm định dữ liệu

Kiểm định F được dùng để lựa chọn mô hình phù hợp giữa OLS và FEM Giả thuyết được đặt ra rằng H0 là mô hình OLS phù hợp và H1 là mô hình FEM phù hợp Nếu kết quả cho ra P-value > 5% thì bác bỏ H1, chấp nhận H0 là mô hình OLS phù hợp Nếu kết qủa cho ra P-value < 5% thì bác bỏ H0, chấp nhận H1, bác bỏ H0 là mô hình FEM phù hợp

Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian Multiplier (LM)

Kiểm định LM được dùng để lựa chọn mô hình phù hợp giữa OLS và REM Giả thuyết được đặt rằng H0 là mô hình OLS phù hợp và H1 là mô hình REM phù hợp Nếu P-value < 5% thì bác bỏ H0, chấp hận H1 là mô hình REM phù hợp Nếu P-value > 5% thì bác bỏ H1, chấp hận H0 là mô hình OLS phù hợp

Kiểm định Hausman được dùng để lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM và REM Giả thuyết được đặt ra rằng H0 là mô hình REM phù hợp và H1 là mô hình FEM phù hợp Nếu P-value < 5% thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 là mô hình FEM phù hợp Nếu P-value > 5% thì chấp nhận H0, bác bỏ H1 là mô hình REM phù hợp

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

“Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập trong một mô hình hồi quy tuyến tính có mối tương quan cao với nhau Điều này làm cho việc ước lượng các hệ số hồi quy trở nên không ổn định và khó diễn giải” (Bùi Duy Phú, 2014) Từ đó, làm ảnh hưởng xấu đến mô hình hồi quy OLS và các mô hình hồi quy khác Đây là bước kiểm định thực hiện sau phân tích tương quan, để xác nhận sự nghi ngờ về MQH tuyến tính giữa cặp biến độc lập Hệ số phóng đại phương sai VIF sẽ kiểm tra đa cộng tuyến Theo Marquardt (1970), “nếu hệ số VIF < 10 thì mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến; nếu hệ số VIF > 10 thì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến”

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

“Tự tương quan là hiện tượng xảy ra khi các sai số ngẫu nhiên trong mô hình hồi quy không độc lập với nhau mà có sự tương quan theo thời gian hoặc theo không gian Điều này làm cho ước lượng phương sai, kiểm định t, kiểm định F không còn chính xác” (Bùi Duy Phú, 2014) Tác giả sẽ sử dụng kiểm định Wooldridge Theo Wooldridge (2002), “nếu P-value > 5% thì không có hiện tượng tự tương quan; nếu P-value < 5% thì có hiện tượng tự tương quan”

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

“Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng xảy ra khi độ biến động của sai số không đồng nhất mà thay đổi theo các giá trị của biến độc lập hoặc theo thời gian

Mô độ phân tán ở các số hạng là như nhau Khi các phương sai trong mô hình sai số thì các ước lượng hệ số hồi quy, kiểm định t, kiểm định F không còn đáng tin cậy Hiện tượng phương sai sai số thay đổi vi phạm giả định cơ bản của mô hình OLS, rằng các sai số có phương sai không đổi, đồng thời làm cho mô hình OLS không có phương sai nhỏ nhất” (Bùi Duy Phú, 2014) Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tác giả sử dụng kiểm định White Theo White (1980) “nếu P-value > 5% thì mô hình không có hiện phương sai sai số thay đổi; nếu P-value < 5% thì mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi”

Khắc phục khuyết tật của mô hình

Khi mô hình xuất hiện các khuyết tật được trình bày ở trên, tác giả sẽ sử dụng mô hình bình phương tổng quát (FGLS) để giải quyết các vấn đề này FGLS giúp cải thiện ước lượng các hệ số hồi quy trên nguyên tắc giả định của mô hình OLS bị vi phạm, nhằm cho ra các ước lượng chính xác và có hiệu quả cao hơn

Chương 3 đã giới thiệu giả thuyết nghiên cứu, trình bày mô hình nghiên cứu cụ thể, giải thích các biến được sử dụng trong mô hình cũng như đưa ra các kỳ vọng về dấu từ tác động của các biến đến khả năng sinh lợi Theo đó cũng trình bày cách thức mà tác giả thu thập mẫu dữ liệu, phương pháp nghiên cứu và công cụ hỗ trợ cho bài nghiên cứu Thêm vào đó là đề xuất phương pháp hồi quy và các bước kiểm định mô hình, làm cơ sở để tiến hành thực hiện chạy mô hình Phần kết quả sẽ được nhận xét, trình bày và thảo luận ở chương 4.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Kiểm định tác động của đòn bẩy tài chính đến ROA

Bảng 4-1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình Biến Số lượng quan sát

Trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Kết quả từ Stata 17

Bảng 4-1 thể hiện kết quả thống kê độc lập của mẫu nghiên cứu gồm 29 doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong khoảng thời gian từ 2013-2023 Trong đó, ROA đại diện cho tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của doanh nghiệp được đo bằng tỷ lệ giữa lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, GDP là tổng sản phẩm quốc nội, INF là tỷ lệ lạm phát, CR đại diện cho tỷ lệ thanh khoản của doanh nghiệp được tính bằng tỷ lệ của tài sản ngắn hạn trên nợ dài hạn, quy mô của doanh nghiệp SIZE xác định bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản, GRW thể hiện cơ hội tăng trưởng của doanh được tính dựa trên mức chênh lệch doanh thu của năm và năm t-1, và cuối cùng LEV là đòn bẩy tài chính được tính bằng tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản

Biến ROA có GTTB là 3.5269, ĐLC là 7.0879; GTNN là -85.25 của CTCP Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay vào năm 2017 (NVT); GTLN là 28.45 của CTCP Ngoại thương và Phát triển Đầu tư Thành phố Hồ Chí Minh (FDC) vào năm 2013

Biến GDP thể hiện cho tăng trưởng kinh tế có GTTB là 5.9927; ĐLC là 1.7437; GTNN là 2.56 vào năm 2021; GTLN là 8.02 vào năm 2022 Có thể thấy GDP của năm 2021 có chỉ số thấp nhất trong một thập kỷ, nguyên nhân đến từ các hệ luỵ kéo theo của đại dịch COVID-19 Đại dịch bùng nổ dẫn đến phong toả diện rộng, làm ảnh hưởng đến hoạt động kinh tế và sản xuất, cùng với đó là hàng loạt các vấn đề như gián đoạn chuỗi cung ứng, thất nghiệp và suy giảm thu nhập, phản ứng của chính phủ thông qua các chính sách tài khóa Sang năm 2022 mặc dù vẫn còn đại dịch COVID-

19 nhưng GDP đã tăng vượt bậc vì chính phủ đã triển khai tiêm chủng diện rộng và có những biện pháp kịp thời nhằm thích ứng trước các trở ngại của đại dịch Đồng thời ban hành các chính sách thích thích kinh tế, các chuỗi cung ứng dần được phục hồi, kích cầu tiêu dùng, song song đó là tăng cường hợp tác quốc tế trong sản xuất và phân phối vaccine

Biến INF đại diện cho lạm phát có GTTB là 2.8660; ĐLC là 0.9406; GTNN là 0.63 vào năm 2015; GTLN là 4.08 vào năm 2014 Mức chênh lệch tỷ lệ lạm phát giữa hai năm liền kề là khá cao Điều này được giải thích vì trong năm 2014 có sự biến động lớn về giá cả hàng hoá trên thị trường toàn cầu, điển hình là giá dầu, dịch vụ y tế và giáo dục Bước sang 2015, INF giảm mạnh, thấp kỷ lục trong vòng 14 năm (theo Cổng Thông tin điện tử Bộ Tài Chính, 2015), nguyên nhân chính là vì giá cả các mặt hàng hóa giảm mạnh ở cả trong và ngoài nước, chính nhất là từ giá dầu thô

Biến CR có GTTB là 2.8511; ĐLC là 4.5197; GTNN là 0.28 của CTCP Ngoại thương và Phát triển Đầu tư Thành phố Hồ Chí Minh (FDC) vào năm 2023; GTLN là 73.75 của CTCP Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền (HAR) vào năm 2023

Biến SIZE có GTTB là 28.99249; ĐLC là 1.2941; GTNN là 26.7648 của CTCP Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền (HAR) vào năm 2013; GTLN là 34.13479 của CTCP Tập đoàn Vingroup (VIC) vào năm 2023

Biến GRW có GTTB là 0.4395; ĐLC là 2.8650; GTNN là -24.1617 của CTCP

SJ Group vào năm 2018 (SJS); GTLN là 29.0028 của CTCP Đầu tư và Kinh doanh Nhà Khang Điền (KDH) vào năm 2013

Biến LEV thể hiện cho đòn bẩy tài chính có GTTB là 0.2074; ĐLC là 0.2074; GTNN là 0.0002 của CTCP Đầu tư và Phát triển Đô thị Long Giang (LGL) vào năm 2023; GTLN là 0.9313 của CTCP Tập đoàn Đất Xanh (DXG) vào năm 2022

4.1.2 Phân tích hệ số tương quan giữa các biến

Bảng 4-2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

ROA LEV INF GDP SIZE GRW CR

Xét mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, dựa vào bảng 4-2 thể hiện hệ số tương quan giữa các biến, ta có thể thấy các cặp hệ số ma trận có mối tương quan khá thấp Giá trị sig của SIZE là 0.0262 < 0.05 và hệ số r > 0, tức có mối tương quan cùng chiều giữa ROA và SIZE Giá trị sig của LEV, INF, GDP, GRW,

CR và lần lượt là0.0976, 0.2549, 0.6822, 0.8087 và 0.2438 > 0.05, tức không có tương quan giữa các biến này với ROA

Xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, từ bảng 4-2, có thể thấy cặp biến INF và GRW, CR và LEV, CR và SIZE đều có tương quan với nhau (sig

F = 0.0000 < 0.05 nên kết quả của 3 mô hình đều được chấp nhận

Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS từ bảng 4-3 cho thấy trong 7 biến độc lập có 3 biến có ý nghĩa thống kê là LEV, LEV 2 , SIZE và 4 biến không có ý nghĩa thống kê là GDP, INF, CR, GRW Trong đó, SIZE, LEV có tác động cùng chiều đến ROA; LEV 2 có tác động ngược chiều đến ROA; và các biến còn lại là GDP, INF, CR, GRW không tác động

Hệ số R 2 = 0.0452 cho biết các biến độc lập giải thích được 4.52% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROA

Kết quả hồi quy mô hình FEM từ bảng 4-3 cho thấy trong 7 biến độc lập có 3 biến có ý nghĩa thống kê là LEV, LEV 2 , SIZE và 4 biến không có ý nghĩa thống kê là GDP, INF, CR, GRW Trong đó, SIZE, LEV có tác động cùng chiều đến ROA; LEV 2 có tác động ngược chiều đến ROA; và các biến còn lại là GDP, INF, CR, GRW không tác động

Hệ số R 2 = 0.0443 cho biết các biến độc lập giải thích được 4.43% sự biến thiên của biến phụ thuộc ROA

Kết quả hồi quy mô hình FEM từ bảng 4-3 cho thấy trong 7 biến độc lập có 3 biến có ý nghĩa thống kê là LEV, LEV 2 , SIZE và 4 biến không có ý nghĩa thống kê là GDP, INF, CR, GRW Trong đó, SIZE, LEV có tác động cùng chiều đến ROA; LEV 2 có tác động ngược chiều đến ROA; và các biến còn lại là GDP, INF, CR, GRW không tác động đến ROA

Hệ số R 2 = 0.0384 cho biết các biến độc lập giải thích được 3.84% sự biến thiên của biến phụ thuộc

4.1.4 Kết quả lựa chọn mô hình

Kết quả kiểm định F-test (F-statistic)

Bảng 4-4 Kết quả kiểm định F-test của mô hình Kiểm định F-test

Nguồn: Kết qủa từ Stata 17

Giả thuyết của kiểm định F-test được đặt ra như sau, H0 là các đặc điểm riêng trong mô hình không giải thích được biến phụ thuộc nên mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình FEM, H1 là biến phụ thuộc chịu tác động bởi các đặc điểm riêng biệt của đối tượng nên mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS

Qua bảng 4-4 ta thấy P-value = 0.0000 < 0.05, tức bác bỏ H0 và chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình FEM là mô hình phù hợp

Kết quả kiểm định Breusch-Pagan (Breusch-Pagan test)

Bảng 4-5 Kết quả kiểm định Breusch-Pagan của mô hình

Phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến Tobin’s Q

Bảng 4-12 Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Biến Số lượng quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

Các biến độc lập và kiểm soát đã được giải thích cụ thể ở mô hình ROA Biến TOBIN’S Q đại diện cho giá trị mà thị trường định giá tài sản của doanh nghiệp so với chi phí thay thế của chúng, được xác định dựa trên vốn hoá thị trường, nợ phải trả và tổng tài sản của doanh nghiệp đó Từ bảng 4-12 ta thấy rằng TOBIN’S Q có GTTB là 0.8996, ĐLC là 0.3230; GTNN là 0.3463 của CTCP Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền (HAR) vào năm 2015; GTLN là 3.0980 của Tổng CTCP Đầu tư Phát triển Xây dựng (DIG) vào năm 2021

4.2.2 Phân tích hệ số tương quan giữa các biến

Bảng 4-13 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình

TOBINSQ LEV INF GDP SIZE GRW CR

Xét mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, dựa vào bảng 4-13 thể hiện hệ số tương quan giữa các biến, ta có thể thấy các cặp hệ số ma trận có mối tương quan khá thấp Giá trị sig của GDP, INF, CR, SIZE lần lượt là 0.0000, 0.0001, 0.0012, 0.0000 < 0.05 Hệ số r của GDP, INF, CR > 0, tức có mối tương quan ngược chiều giữa GDP, INF, CR và TOBIN'S Q Hệ số của SIZE < 0, tức có mối tương quan cùng chiều giữa SIZE và TOBIN'S Q Giá trị sig của GRW và LEV lần lượt là 0.2582 và 0.9885 > 0.05, tức không có tương quan giữa các biến này với TOBIN'S Q

Xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, từ bảng 4-13, ta thấy cặp biến INF và GRW, CR và LEV, CR và SIZE, SIZE và LEV đều có tương quan với nhau (sig F = 0.0000 < 0.05 nên kết quả của 3 mô hình đều được chấp nhận

Kết quả từ bảng 4-14 cho thấy trong 7 biến độc lập có 5 biến có ý nghĩa thống kê là LEV 2 , INF, GDP, SIZE, CR và 2 biến không có ý nghĩa thống kê là LEV và GRW Trong đó, SIZE có tác động cùng chiều đến Tobin’s Q; LEV 2 , INF, GDP, CR có tác động ngược chiều đến Tobin’s Q; và các biến còn lại là LEV và GRW được thấy là không có tác động

Hệ số R 2 = 0.3439 cho biết các biến độc lập giải thích được 34.39% sự biến thiên của biến phụ thuộc Tobin’s Q

4.2.4 Kết quả lựa chọn mô hình

Kết quả kiểm định F-test (F-statistic)

Bảng 4-15 Kết quả kiểm định F-test của mô hình Kiểm định F-test

Giả thuyết của kiểm định F-test được đặt ra như sau, H0 là các đặc điểm riêng trong mô hình không giải thích được biến phụ thuộc nên mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình FEM, H1 là biến phụ thuộc chịu tác động bởi các đặc điểm riêng biệt của đối tượng nên mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS

Qua bảng 4-15, ta thấy P-value = 0.0000 < 0.05 Do đó, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình FEM là mô hình phù hợp

Kết quả kiểm định Breusch-Pagan (Breusch-Pagan test)

Bảng 4-16 Kết quả kiểm định Breusch-Pana của mô hình

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Để sử dụng kiểm định Breusch-Pagan nhằm lựa chọn giữa Pooled OLS (POOLS) và Random Effects Model (REM) trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng (panel data), tác giả sẽ kiểm tra sự không đồng nhất về phương sai của sai số mô hình để lựa chọn mô hình phù hợp Giả thuyết của kiểm định được đặt ra, H0 là phương sai của sai số là đồng nhất cho cả mô hình Pooled OLS và REM, H1 là phương sai của sai số là không đồng nhất nên mô hình REM là phù hợp hơn POOLS

Kết quả từ bảng 4-16, có thể thấy rằng P-value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình REM là mô hình phù hợp hơn

Kết quả kiểm định Hausman (Hausman test)

Bảng 4-17 Kết quả kiểm định Hausman của mô hình nghiên cứu

Giả thuyết được đặt ra rằng H0 là không có sự khác biệt sai số giữa các đối tượng với các biến giải thích nên REM phù hợp hơn FEM, H1 là có sự khác biệt sai số giữa các đối tượng với các biến giải thích nên FEM phù hợp hơn REM

Qua bảng 4-17, ta thấy P-value = 0.4157 > 0.05, bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận giả thuyết H0 là mô hình REM phù hợp hơn Từ đó, tác giả xác định mô hình nghiên cứu phù hợp cho TOBIN’S Q là mô hình REM Tác giả tiến hành thực hiện kiểm định khuyết tật của mô hình lựa chọn

4.2.5 Khắc phục khuyết tật của mô hình được chọn

➢ Kiểm định các khuyết tật của mô hình

Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4-18 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình

Hiện tượng xảy ra khi phương sai của các sai số dự đoán trong một mô hình hồi quy không đồng nhất qua các mức độ của biến độc lập Điều này có thể làm cho các ước lượng của mô hình không chính xác và không tin cậy Giả thuyết của kiểm định Breusch-Pagan đưa ra rằng, H0 là mô hình không tồn tại hiện phương sai thay đổi, H1 là mô hình có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi Theo bảng kết quả bảng 4.18 kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cô mô hình, hệ số VIF của các biến độc lập đều < 10 và GTTB VIF = 3.44 cũng < 10, nên giữa các biến không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bảng 4-19 Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình Kiểm định Breusch-Pagan

Hiện tượng xảy ra khi phương sai của các sai số dự đoán trong một mô hình hồi quy không đồng nhất qua các mức độ của biến độc lập Điều này có thể làm cho các ước lượng của mô hình không chính xác và không tin cậy Giả thuyết của kiểm định Breusch-Pagan đưa ra rằng, H0 là mô hình không tồn tại hiện phương sai thay đổi, H1 là mô hình có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi

Từ bảng 4-19, ta có thể thấy P-value = 0.0000 < 0.05 Vì vậy, bác bỏ giả thuyết

H0 và chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình tồn tại phương sai sai số thay đổi

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Bảng 4-20 Kết quả kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mô hình

Giả thuyết được đặt ra, H0 là mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan và H1 là mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan

Qua bảng 4-20, ta thấy P-value = 0.2129 > 0.05, bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận H0 là mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan

Qua kiểm định, tác giả xác định rằng mô hình đang tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi, gây ảnh hưởng đến độ chính xác và tin cậy của mô hình Tác giả tiến hành khắc phục những khiếm khuyết

➢ Khắc phục khuyết tật của mô hình được chọn

Tác giả xác định lựa chọn phương pháp ước lượng REM thay vì Pooled OLS hay FEM vì tính hiệu Tuy nhiên, mô hình REM gặp phải vấn đề chính là tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để khắc phục khiếm khuyết này, tác giả đã áp dụng phương pháp FGLS trong mô hình hồi quy

Bảng 4-21 Kết quả ước lượng FGLS của mô hình

Biến Hệ số Độ lệch chuẩn P value

(Chú thích: *, ** và *** lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%)

Từ bảng 4-21, ta thấy được Prob > F = 0.0000 < 0.05, do đó kết quả của mô hình FGLS được chấp nhận Trong 7 biến có 6 biến có âý nghĩa thống kê và 1 không có ý nghĩa thống kê Biến GDP, INF, CR, SIZE và LEV 2 tác động ngược chiều đến TOBIN'S Q lần lượt với mức ý nghĩa 1%, 1%, 5%, 1% và 5%; biến LEV tác động cùng chiều đến TOBIN’S Q với mức ý nghĩa 5%

Tiêu đề	Tác Động của Đòn bẩy tài chính Đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ngành bất Động sản niêm yết tại việt nam
Tác giả	Lê Đỗ Quỳnh Như
Người hướng dẫn	PGS. TS. Lê Phan Thị Diệu Thảo
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài chính - Ngân hàng
Thể loại	Khóa luận Tốt nghiệp
Năm xuất bản	2024
Thành phố	Tp. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	100
Dung lượng	4,94 MB