Nhận ra được tầm quan trọng của khả năng sinh lời trong việc giúp các chủ doanh nghiệp có các chiến lược hiệu quả cho doanh nghiệp nói chung và doanh nghiệp BĐS ở Việt Nam nói riêng, việ
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP
Những vấn đề cơ bản về khả năng sinh lời của doanh nghiệp
Khả năng sinh lời (KNSL) được coi là một trong những thước đo quan trọng nhất trong quản lý tài chính, với mục tiêu tối đa hóa sự giàu có của chủ sở hữu KNSL đóng vai trò quyết định trong hiệu suất doanh nghiệp, phản ánh mối quan hệ giữa quy mô và lợi nhuận trong một khoảng thời gian nhất định Quy mô doanh nghiệp thường được đo bằng doanh thu, tổng tài sản, và vốn chủ sở hữu, trong khi lợi nhuận có thể là lợi nhuận gộp, lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh, lợi nhuận trước thuế, hoặc lợi nhuận sau thuế Ba chỉ số chính để đánh giá KNSL bao gồm tỷ suất lợi nhuận doanh thu (ROS), tỷ suất lợi nhuận tài sản (ROA), và tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE).
1.1.2 Các chỉ tiêu đánh giá khả năng sinh lời của doanh nghiệp
Khả năng sinh lời của doanh nghiệp được đánh giá từ nhiều khía cạnh khác nhau, và để thực hiện việc này, các chỉ tiêu tỷ suất lợi nhuận thường được áp dụng.
- Tỷ suất lợi nhuận doanh thu (ROS)
Tỷ suất xem xét lợi nhuận liên quan đến doanh thu cho biết doanh nghiệp thu được bao nhiêu lợi nhuận trên mỗi trăm đồng doanh thu, phản ánh hiệu quả quản lý chi phí Tỷ suất này càng cao cho thấy doanh nghiệp quản lý chi phí tốt hơn, nhưng cần phù hợp với thực trạng của doanh nghiệp và ngành nghề Tỷ suất sinh lời từ doanh thu là chỉ số quan trọng để đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Chỉ tiêu này được xác định như sau: ROS = (Lợi nhuận/ Doanh thu) x100
Chi tiêu doanh thu của doanh nghiệp có thể được xác định qua doanh thu thuần, doanh thu từ hoạt động kinh doanh (bao gồm doanh thu thuần và doanh thu hoạt động tài chính), hoặc tổng doanh thu và thu nhập khác Việc lựa chọn chỉ tiêu doanh thu phù hợp phụ thuộc vào mục đích đánh giá cụ thể của doanh nghiệp Tỷ suất sinh lời từ doanh thu là một chỉ số quan trọng để đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh.
10 xác định được hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, được sử dụng để đánh giá KNSL trong nghiên cứu của Dioha Charles và các cộng sự (2018)
- Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản (ROA)
Khả năng sinh lời tổng tài sản (ROA) đo lường hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp, phản ánh mối quan hệ giữa lợi nhuận và tổng tài sản hiện có Công thức tính ROA được xác định là: ROA = (Lợi nhuận / Tổng tài sản bình quân) x 100.
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) đo lường hiệu quả sinh lời từ mỗi đồng tài sản của doanh nghiệp, cho thấy doanh nghiệp đang tận dụng tài sản ra sao Một ROA cao cho thấy doanh nghiệp quản lý tài sản hiệu quả và có khả năng sinh lời tốt, trong khi ROA thấp có thể chỉ ra sự kém hiệu quả trong quản lý hoặc khai thác tài sản.
Nghiên cứu của Joel Minnema và Alexander Andersson (2018), cùng với Mohd Taqi, Rizwan Khan và Imran Anwar (2020), cũng như Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2020), đều khẳng định rằng việc sử dụng ROA là một phương pháp hiệu quả để đánh giá khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
- Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE)
Khả năng sinh lợi vốn chủ sở hữu (ROE) đo lường mối quan hệ giữa lợi nhuận và vốn của chủ doanh nghiệp, được tính bằng công thức: ROE = (Lợi nhuận / Vốn chủ sở hữu bình quân) x 100.
Chỉ tiêu ROE (Return on Equity) thể hiện lợi nhuận mà một trăm đồng vốn chủ sở hữu mang lại, đánh giá hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu và mức lợi nhuận mà cổ đông nhận được ROE càng cao cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh càng tốt, do đó, đây là chỉ tiêu được doanh nghiệp và cổ đông đặc biệt quan tâm Theo Alarusi (2018), ROE là công cụ phổ biến để đo lường mức độ sinh lời của doanh nghiệp, giúp xác định mục tiêu của người lãnh đạo doanh nghiệp, liệu là tối đa hóa lợi nhuận hay quy mô Ngoài ra, ROE cũng là thước đo quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
11 của DN như trong nghiên cứu của Ali Saleh Alarussi & Sami Mohammed Alhaderi
Các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp
1.2.1 Đòn bẩy tài chính (DFL) Đòn bẩy tài chính được xác định thông qua tỷ lệ nợ /tổng tài sản, là nhân tố tác động trực tiếp đến tỷ suất lợi nhuận của doanh nghiệp Nhiều nghiên cứu đã chứng minh mối tương quan giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lời của doanh nghiệp nhưng kết quả nghiên cứu còn chưa có sự đồng nhất Nghiên cứu của Joel Minnema & Alexander Andersson (2018), Hoàng Tùng (2016), Dương Quỳnh Nga và các cộng sự (2021) kết luận rằng đòn bẩy tài chính tác động ngược chiều tới lợi nhuận của doanh nghiệp Tuy nhiên Umer Iqbal & Muhammad Usman (2018), Ngô Thị Hằng
Nguyễn Thị Thuỳ Linh (2020) chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của công ty khi lượng nợ không vượt quá vốn chủ sở hữu Trong khi đó, Mohd Taqi, Rizwan Khan & Imran Anwar (2020) nhấn mạnh rằng đòn bẩy tài chính có mối tương quan tích cực với lợi nhuận của công ty, khuyến nghị các doanh nghiệp nên sử dụng nợ một cách tối ưu để tăng cường khả năng sinh lời, từ đó mang lại lợi ích cho nhà đầu tư.
1.2.2 Quy mô doanh nghiệp (Quy mô tổng tài sản)
Quy mô công ty là yếu tố quyết định đến lợi nhuận, với các công ty có tài sản lớn tận dụng tối đa nguồn lực để tối đa hóa lợi nhuận, trong khi các công ty nhỏ cũng tạo ra lợi nhuận tương ứng với khả năng của mình Quy mô công ty có thể được thể hiện qua tổng tài sản, doanh thu và vốn hóa thị trường, trong đó giá trị sổ sách của tổng tài sản là một chỉ số quan trọng để đo lường quy mô.
Do giá trị tài sản của công ty lớn nên nó được quy đổi thành logarit tự nhiên (Ln) Hirdinis (2019); Setiadharma & Machali (2017 )
Quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng sinh lời theo nhiều cách khác nhau Sudiyatno và cộng sự (2020) chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp có tác động tích cực đáng kể đến giá trị doanh nghiệp Ngược lại, Hirdinis (2019) nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn và quy mô doanh nghiệp đến giá trị doanh nghiệp, cho thấy rằng mối quan hệ này cần được xem xét kỹ lưỡng.
Nghiên cứu về trị doanh nghiệp và khả năng sinh lời của các doanh nghiệp khai khoáng niêm yết trên IDX cho thấy cấu trúc vốn có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến giá trị doanh nghiệp, trong khi quy mô doanh nghiệp lại tác động tiêu cực đến giá trị này Mặc dù khả năng sinh lời không có tác động đáng kể đến giá trị công ty, nhưng quy mô công ty lại có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời Đặc biệt, khả năng sinh lời không đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa cấu trúc vốn, quy mô doanh nghiệp và giá trị doanh nghiệp.
Nghiên cứu này xem xét khả năng thanh toán hiện hành, phản ánh khả năng chi trả nợ ngắn hạn bằng tài sản ngắn hạn của công ty Doanh nghiệp không đảm bảo khả năng thanh toán ngắn hạn sẽ đối mặt với rủi ro vỡ nợ, dẫn đến giảm sút mức tín nhiệm và hoạt động kinh doanh khi phải sử dụng tài sản dài hạn để thanh toán nợ ngắn hạn Dioha và cộng sự (2018) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các đặc điểm công ty đến lợi nhuận của 18 trong số 22 công ty hàng tiêu dùng niêm yết tại Nigeria giai đoạn 2011-2016, với khả năng sinh lời được đo bằng tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu (ROS) và các đặc điểm công ty như tuổi, quy mô, tốc độ tăng trưởng doanh thu, tính thanh khoản và đòn bẩy Kết quả cho thấy hệ số -0.0030, chỉ ra rằng tính thanh khoản có ảnh hưởng tiêu cực nhưng không đáng kể đến lợi nhuận Nhiều nghiên cứu khác cũng xác nhận rằng tính thanh khoản không ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của công ty, như nghiên cứu của Ali Saleh Alarussi & Sami Mohammed Alhaderi (2018) và Joel Minnema & Alexander Andersson (2018).
Tăng trưởng doanh thu là mục tiêu chính của mọi doanh nghiệp, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh Doanh thu không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận mà còn là chỉ số quan trọng được nghiên cứu bởi Phan Thanh Hiệp (2016) và Dương.
Nghiên cứu của Quỳnh Nga et al (2021) và Dioha Charles et al (2018) đã chỉ ra rằng có sự tác động tích cực đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp Cụ thể, kết quả hồi quy mô hình REM của Dioha Charles et al (2018) cho thấy chỉ số này có ảnh hưởng cùng chiều đến lợi nhuận của các công ty hàng tiêu dùng niêm yết tại Nigeria.
Tăng trưởng GDP là một yếu tố ngoại sinh quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp Nghiên cứu của Serhat Yüksel et al (2018) cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa tăng trưởng GDP và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), trong khi nghiên cứu của Ngô Thị Hằng & Nguyễn Thị Thuỳ Linh (2020) lại chỉ ra mối tương quan âm giữa tăng trưởng GDP và khả năng sinh lời doanh nghiệp BĐS Việt Nam, mặc dù ROA có mối tương quan dương Tăng trưởng GDP không chỉ giúp thu hút nhà đầu tư mà còn thúc đẩy sản xuất, gia tăng nguồn cung và thu nhập của người dân, từ đó tăng chi tiêu và đẩy mạnh cầu thị trường, góp phần gia tăng lợi nhuận doanh nghiệp.
Những lý thuyết cơ bản
Để đánh giá tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp, tác giả sử dụng các lý thuyết liên quan đến hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp Những lý thuyết này bao gồm lý thuyết Modigliani và Miller về cơ cấu vốn, lý thuyết đánh đổi tĩnh, lý thuyết đánh đổi động, lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết thời điểm thị trường.
1.3.1.Lý thuyết của Modigliani và Miller
Năm 1958, Modigliani và Miller (M&M) đã đưa ra quan điểm rằng cơ cấu vốn không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp trong một thị trường hoàn hảo, nơi không có thuế, chi phí giao dịch, và bất cân xứng thông tin Trong bối cảnh này, lãi suất phi rủi ro bằng lãi suất vay, dẫn đến việc không tồn tại cơ cấu vốn tối ưu cho bất kỳ doanh nghiệp nào.
Mô hình M&M cho thấy rằng việc sử dụng nợ có thể mang lại lợi tức cao hơn và bù đắp cho rủi ro khi tỷ lệ vốn vay tăng Tuy nhiên, kết luận rằng giá trị doanh nghiệp sử dụng nợ (Vg) bằng giá trị doanh nghiệp không sử dụng nợ (Vu) không phản ánh đúng thực tế thị trường Do đó, giả thiết về ảnh hưởng của cấu trúc vốn (CCV) đến giá trị doanh nghiệp (GTDN) và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp cần được xem xét.
Dựa trên nghiên cứu của Modigliani và Miller, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã được tiến hành để làm rõ ảnh hưởng của cấu trúc vốn (CCV), dẫn đến sự hình thành các lý thuyết quan trọng như lý thuyết trật tự phân hạng, lý thuyết chi phí đại diện và lý thuyết thời điểm thị trường.
Năm 1963, nghiên cứu của Modigliani và Miller chỉ ra rằng việc sử dụng nợ có thể làm tăng giá trị doanh nghiệp (GTDN) nhờ vào lợi ích từ lá chắn thuế Theo Kraus & Litzenberger (1973), tồn tại một cấu trúc vốn tối ưu (CCV) giúp tối đa hóa GTDN, với việc sử dụng nợ vay có tác động tích cực đến hoạt động doanh nghiệp Tuy nhiên, việc vay nợ cũng đi kèm với chi phí phát sinh như chi phí kiệt quệ tài chính Tăng nợ sẽ gia tăng lợi ích từ lá chắn thuế, nhưng cũng làm tăng chi phí cho đến khi đạt đến CCV tối ưu Nếu vượt quá giới hạn này, lợi ích từ lá chắn thuế không còn tăng, trong khi các chi phí vẫn tiếp tục gia tăng, dẫn đến rủi ro lớn cho hoạt động kinh doanh Do đó, các doanh nghiệp luôn tìm cách xác định CCV để tối đa hóa lợi nhuận.
Vào năm 1989, lý thuyết đánh đổi động của Fischer và cộng sự chỉ ra rằng giá trị công ty (CCV) thực tế và giá trị công ty tối ưu luôn trùng khớp khi doanh nghiệp xác định một biên độ dao động cho tỷ lệ nợ Theo lý thuyết này và nhiều nghiên cứu khác, chi phí phát sinh từ việc vay nợ, chẳng hạn như phí kiệt quệ tài chính, chỉ chiếm một phần rất nhỏ so với lợi ích từ lá chắn thuế, ngay cả khi mức độ sử dụng đòn bẩy cao.
Doanh nghiệp nên xem xét việc tăng cường vay nợ để tối ưu hóa lợi ích từ lá chắn thuế Lý thuyết cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
1.3.3.Lý thuyết trật tự phân hạng Myers và Majluf (1984)
Modigliani và Miller (1963) giả định rằng nhà đầu tư có thông tin cân xứng trong một thị trường hoàn hảo, nhưng thực tế cho thấy nhà quản trị thường nắm giữ nhiều thông tin hơn nhà đầu tư Ngược lại, Myers và Majluf (1984) đề xuất lý thuyết trật tự phân hạng, cho rằng nhà quản trị và nhà đầu tư có sự bất cân xứng thông tin, dẫn đến việc ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ (lợi nhuận giữ lại) trước khi vay nợ và cuối cùng là phát hành cổ phần khi doanh nghiệp cần tài trợ Kết luận này chỉ ra rằng không tồn tại một cơ cấu vốn tối ưu cho doanh nghiệp, mà sự tập trung nên vào quyết định tài chính trong tương lai Do đó, khi doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận, họ có xu hướng sử dụng nguồn vốn nội bộ để đáp ứng nhu cầu đầu tư, khiến đòn bẩy có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh.
1.3.4 Lý thuyết thời điểm thị trường
Lý thuyết thời điểm thị trường do Baker và Wurgler phát triển vào năm 2002 dựa trên nghiên cứu các doanh nghiệp tại Mỹ trong giai đoạn 1968-1999 Theo lý thuyết này, doanh nghiệp tận dụng sự chênh lệch giá cổ phiếu để quyết định sử dụng vốn cổ phần khi thị trường định giá cao và thực hiện mua lại khi giá thấp Mặc dù không đề cập đến cấu trúc vốn tối ưu, lý thuyết giải thích rõ ràng tác động của thị trường đến cơ cấu vốn Nhà quản trị sẽ điều chỉnh cấu trúc vốn dựa trên biến động của thị trường, từ đó tối đa hóa lợi ích từ nguồn vốn cổ phần và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.
Các lý thuyết hiện có chủ yếu tập trung vào việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp, trong đó khả năng sinh lời được coi là thước đo chính Do đó, những lý thuyết này cung cấp nền tảng để xác định các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
THỰC TRẠNG DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM
Thực trạng ngành bất động sản từ năm 2014-2023 tại Việt Nam
Năm 2014, thị trường bất động sản có sự chuyển biến tích cực, đặc biệt là trong nửa cuối năm, nhờ vào việc thực hiện các giải pháp theo Nghị quyết 02 và 61 của Chính phủ.
Thời hạn cho vay đã được kéo dài từ 10 lên 15 năm và lãi suất cho vay được hạ, cùng với việc mở rộng gói tín dụng 30.000 tỷ đồng, đã tạo ra tác động tích cực đến thị trường bất động sản Lượng giao dịch thành công trong năm tăng trưởng mạnh, với Hà Nội tăng gần 50% và Hồ Chí Minh tăng trên 30% so với năm 2013 Giá nhà ở ổn định, mặc dù giai đoạn 2011-2013 đã giảm 30% Tồn kho bất động sản giảm 21,8% so với cùng kỳ năm 2013, chủ yếu từ các căn hộ nhỏ có giá bán trung bình tại các dự án có hạ tầng tốt Tăng trưởng tín dụng bất động sản đạt 11,8%, cao hơn mức tăng trung bình nhờ vào việc giảm lãi suất huy động và chính sách cho vay hỗ trợ mua nhà ở xã hội linh hoạt hơn, với hơn 11.000 hộ và 29 dự án được giải ngân gần 5.000 tỷ đồng Ngoài ra, vốn FDI vào bất động sản vẫn duy trì ổn định, trong khi các doanh nghiệp bất động sản chủ động trong chiến lược kinh doanh, tập trung vào phát triển nhà ở xã hội phù hợp với nhu cầu và khả năng thanh toán của đa số người mua.
Năm 2015 đánh dấu bước ngoặt quan trọng cho thị trường bất động sản (BĐS) Việt Nam nhờ vào những thay đổi trong chính sách, đặc biệt là Luật nhà ở và Luật kinh doanh BĐS 2014 Tính đến tháng 12/2015, tồn kho BĐS giảm 58% so với năm 2013, trong khi số lượng giao dịch tăng 50% so với năm trước Gói hỗ trợ 30.000 tỷ đồng cho BĐS đã giải ngân được 17.710 tỷ đồng, đạt 59% Phân khúc nhà ở giá trung bình tiếp tục là mục tiêu của các nhà phát triển, với thị trường nhà ở chiếm 39% tổng dư nợ tín dụng BĐS trong 9 tháng đầu năm Mặc dù tín dụng BĐS tăng trưởng cao hơn mức trung bình của toàn hệ thống và lãi suất ngân hàng hiện nay thấp hơn trước, nhưng vẫn chưa hoàn toàn phù hợp với điều kiện đầu tư vào BĐS Đáng chú ý, nguồn vốn FDI vào BĐS vẫn giữ vị trí lớn thứ ba, đạt 2.394,7 triệu USD, tương đương 10,5% tổng vốn.
Năm 2016, thị trường bất động sản (BĐS) đã có dấu hiệu ổn định với giá cả tăng nhẹ từ 3-5%, thanh khoản và khối lượng giao dịch cải thiện, đồng thời lượng hàng tồn kho giảm 37,43% so với tháng 12/2015 Tín dụng trong ngành duy trì tăng trưởng tốt, đạt 426.181 tỷ đồng vào cuối Q3/2016, tăng 8,5% so với năm 2015, với tiến độ giải ngân gói tín dụng 30.000 tỷ đồng đạt 96,6% Ngành BĐS thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 15% so với năm trước, và các doanh nghiệp BĐS đã khẳng định được thương hiệu, tập trung vào phân khúc nhà ở xã hội Số lượng doanh nghiệp và vốn đăng ký kinh doanh cũng ghi nhận mức tăng mạnh, với 83,9% về số doanh nghiệp và 234,2% về vốn đăng ký Tuy nhiên, thị trường đang đối mặt với tình trạng cung vượt cầu, đặc biệt ở phân khúc nhà ở cao cấp và nghỉ dưỡng, trong khi nhà ở xã hội vẫn thiếu cung, đòi hỏi các giải pháp khắc phục hiệu quả.
Năm 2017, thị trường bất động sản (BĐS) Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức do nguồn vốn tài chính và tín dụng bị thắt chặt, ảnh hưởng đến tính bền vững của thị trường Với 70% tổng vốn đầu tư phụ thuộc vào vốn vay ngân hàng, thị trường gặp rủi ro từ đòn bẩy tài chính, trong khi thị trường trái phiếu và cổ phiếu chưa phát triển, gây khó khăn cho doanh nghiệp trong việc tiếp cận vốn Tuy nhiên, giai đoạn này chứng kiến dòng vốn FDI tăng mạnh nhờ Luật Kinh doanh BĐS sửa đổi, với hơn 2 tỷ USD được thu hút vào BĐS trong 10 tháng đầu năm Bên cạnh đó, phân khúc BĐS nghỉ dưỡng cũng phát triển mạnh mẽ, thu hút nguồn vốn lớn với nguồn cung dồi dào và tính thanh khoản cao, cạnh tranh giữa các doanh nghiệp lớn như Vingroup, SunGroup, Novaland và nhiều tên tuổi khác.
Biểu đồ 2.1 Thị trường BĐS nghỉ dưỡng năm 2015-2019
Nguồn: Hội môi giới BĐS Việt Nam
Năm 2018 chứng kiến nhiều biến động trong thị trường bất động sản, với giá đất nền tại các khu vực như Phú Quốc, TP Hồ Chí Minh và Vân Đồn tăng từ 50-100% Trong khi đó, thị trường bất động sản nghỉ dưỡng lại ghi nhận sự sụt giảm đáng kể so với giai đoạn 2015.
Năm 2017, giá cả bất động sản tăng cao, ảnh hưởng lớn từ việc Ngân hàng Nhà nước thắt chặt tín dụng Dù dư nợ tín dụng BĐS chỉ chiếm dưới 10% tổng dư nợ, thực tế có thể cao hơn do nhiều khoản vay tiêu dùng thực chất là vay cho BĐS, gây lo ngại về rủi ro tài chính Để kiểm soát tình hình, Ngân hàng Nhà nước đã giảm tỷ lệ sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung, dài hạn cho BĐS từ 45% xuống 40%.
DN phải tìm nguồn vốn mới mà FDI lại được đổ vào BĐS tương đối nhiều, đạt 6,5 tỷ USD, chiếm 21.3%- đứng thứ 2 trong các ngành
Theo báo cáo của Bộ Xây dựng, thị trường bất động sản Việt Nam đã gặp khó khăn trong năm 2019 sau nhiều biến động Cụ thể, nguồn cung bất động sản giảm mạnh, với Hà Nội chỉ đạt 40% so với năm 2018 và TP Hồ Chí Minh giảm tới 83%, theo số liệu từ Sở Xây dựng.
Các dự án bất động sản bị dừng triển khai để rà soát pháp lý đã làm mất cân bằng cung cầu, dẫn đến việc giá nhà tăng cao và tạo cơ hội cho giới đầu cơ Số lượng giao dịch giảm 26,1%, với khoảng 83.136 giao dịch, trong khi thị trường bất động sản nghỉ dưỡng tiếp tục giảm 20% so với năm 2018 Ngược lại, phân khúc bất động sản công nghiệp phát triển mạnh mẽ nhờ thu hút vốn ngoại, đặc biệt là do ảnh hưởng của chiến tranh thương mại Mỹ-Trung Ngân hàng Nhà nước đã thực hiện siết chặt tín dụng lâu dài do tiềm ẩn rủi ro với nền kinh tế, đặc biệt trong lĩnh vực bất động sản, chiếm 1,6 triệu USD, tương đương 20% dư nợ tín dụng.
Áp lực từ việc thắt chặt tín dụng và nhu cầu vốn lớn cho các dự án mới đã khiến nhiều doanh nghiệp bất động sản tìm kiếm nguồn vốn qua thị trường vốn, đặc biệt là phát hành trái phiếu với lãi suất hấp dẫn Theo thống kê của SSI Research, trong năm 2020, các doanh nghiệp bất động sản đã phát hành 106,5 nghìn tỷ đồng trái phiếu, chiếm 38% tổng lượng phát hành trên toàn thị trường.
Năm 2020, thị trường bất động sản Việt Nam chịu ảnh hưởng nặng nề từ đại dịch Covid-19, đặc biệt trong quý I và quý III Theo Sở Xây dựng Hà Nội, lượng cung đủ điều kiện chào bán chỉ đạt 66,9% so với năm 2019, với tổng số căn hộ mới chào bán tại Hà Nội là 16.350 sản phẩm và tỷ lệ giao dịch thành công chỉ đạt 26,6% Sự sụt giảm này rõ rệt hơn trong quý I và III so với quý II và IV Tại TP.Hồ Chí Minh, lượng cung đạt 27.390 sản phẩm, tương ứng 59,7% so với năm 2018 và 68,1% so với năm 2019, trong khi số lượng giao dịch thành công đạt 87%, tương đương 42,1% so với năm 2018 và 61,1% so với năm 2019.
Biểu đồ 2.2 Lượng cung và giao dịch tại Hà Nội năm 2020
Nguồn: Sở Xây dựng Hà Nội
Biểu đồ 2.3 Lượng cung và giao dịch tại TP.Hồ Chí Minh năm 2020
Theo Sở Xây dựng TP Hồ Chí Minh, thị trường bất động sản (BĐS) đang ghi nhận sự sụt giảm về cung - cầu so với các năm trước, do tác động mạnh mẽ của dịch bệnh đến nền kinh tế Các doanh nghiệp và nhà đầu tư đang gặp khó khăn, dẫn đến tình trạng ngưng trệ trong hoạt động kinh doanh, ảnh hưởng tiêu cực đến ngành BĐS và toàn bộ nền kinh tế Việt Nam Điều này được thể hiện rõ qua tốc độ tăng trưởng GDP, chỉ đạt 2,91% vào năm 2020, so với 7,02% của năm 2019, đánh dấu mức tăng trưởng thấp nhất trong giai đoạn 2011-2020.
Thị trường BĐS năm 2021 đối mặt với nhiều thách thức do tác động của Covid-19, dẫn đến nguồn cung giảm, hàng tồn kho tăng, và giao dịch sụt giảm Giá đất nền tăng từ 30-100%, trong khi giá nhà tăng 10-15% so với năm 2020 do chi phí vật liệu xây dựng tăng Mặc dù vậy, ngành BĐS vẫn ghi nhận những điểm tích cực, với cổ phiếu BĐS tăng mạnh từ 50-200% và khối lượng phát hành trái phiếu doanh nghiệp đạt trên 495.000 tỷ đồng, trong đó doanh nghiệp BĐS chiếm 27,7% Những cải cách luật liên quan đến BĐS, như cấp Giấy chứng nhận quyền sử dụng đất và cải tạo chung cư, cùng với sự gia tăng luồng tiền M&A từ các tập đoàn lớn như Vingroup, NovaGroup, Đất Xanh Group, đã thúc đẩy sự phát triển của ngành.
Thị trường bất động sản (BĐS) năm 2022 đã có nhiều cơ hội phục hồi và phát triển sau những chuyển biến tích cực năm 2021, với việc thu hút gần 600 triệu USD vốn FDI và giá trị M&A đạt 1 tỷ USD trong quý I Tuy nhiên, đến cuối quý II, BĐS gặp khó khăn trong huy động vốn do chính sách siết tín dụng và các sai phạm của lãnh đạo doanh nghiệp lớn, dẫn đến nhiều dự án bị tạm dừng và lợi nhuận của doanh nghiệp sụt giảm Để hỗ trợ, Ngân hàng Nhà nước đã nới room tín dụng từ 1,5-2%, tạo cơ hội phục hồi cho BĐS trong năm 2023.
Thị trường bất động sản năm 2023 đối mặt với nhiều thách thức, mặc dù có một số dấu hiệu tích cực về nguồn cung, pháp lý và lãi suất Thanh khoản thị trường vẫn ở mức thấp, dẫn đến việc gần 1.200 doanh nghiệp bất động sản phải ngừng hoạt động do thiếu hụt nguồn tiền.
Đánh giá chung
Thị trường bất động sản đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau, tạo ra cả cơ hội và thách thức Những yếu tố này không chỉ góp phần thúc đẩy sự hồi phục của thị trường mà còn mang lại những kết quả tích cực.
Doanh nghiệp đã chủ động thích ứng và rút ra nhiều bài học kinh nghiệm quan trọng trong việc dự phòng các phương án rủi ro đầu tư dự án Họ đã trải qua giai đoạn khó khăn do tác động kép của đại dịch Covid-19 và tình hình tài chính bất ổn Trong bối cảnh thị trường nóng lên, doanh nghiệp đã chuẩn bị toàn lực cho chu kỳ mới, nhưng ngay sau đó lại phải đối mặt với sự sụt giảm mạnh.
Doanh nghiệp cần chủ động tìm kiếm nguồn cung vốn phù hợp với đặc điểm ngành, bao gồm việc tăng cường huy động vốn từ trái phiếu và giảm thiểu rủi ro tài chính ngắn hạn.
Doanh nghiệp cần tận dụng tối đa sự hỗ trợ từ các chính sách nhà nước và định hướng chiến lược kinh doanh phù hợp với thị trường Các chính sách quản lý như gói đầu tư công 120 nghìn tỷ, sửa đổi Luật Nhà ở và Luật Kinh doanh BĐS, cùng với việc giảm lãi suất huy động và tăng trưởng tín dụng trong ngành, đang được áp dụng để hỗ trợ thị trường BĐS Những chính sách này tương tự như giai đoạn trước năm 2014, khi thị trường hồi phục với các biện pháp như giảm lãi suất huy động và gói tín dụng 30 nghìn tỷ Sự tương đồng giữa hai chu kỳ này cho thấy tiềm năng phát triển thị trường qua việc thúc đẩy phân khúc nhà ở xã hội, tạo nguồn cung và khuyến khích doanh nghiệp phát triển, từ đó tạo ra tín hiệu tích cực cho toàn bộ thị trường.
Thứ tư là một tín hiệu tích cực từ thị trường, khi so sánh số doanh nghiệp mới thành lập và quay lại với số doanh nghiệp phá sản, lượng doanh nghiệp thành lập mới gấp 2 lần lượng doanh nghiệp phá sản Mặc dù trong năm 2023, số doanh nghiệp rời khỏi thị trường do vấn đề tài chính đã giảm mạnh, đây vẫn là một tín hiệu dự báo khả quan cho nền kinh tế.
32 sự hồi phục của thị trường qua yếu tố chu kỳ, thị trường đang ở vùng đáy và chuẩn bị đi lên
2.3.2 Hạn chế và nguyên nhân hạn chế
Mặc dù thị trường bất động sản (BĐS) đã đạt được một số kết quả tích cực, nhưng vẫn phải đối mặt với nhiều khó khăn và hạn chế Những thách thức này chủ yếu xuất phát từ việc khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn, bao gồm tín dụng, trái phiếu và vốn huy động từ khách hàng Bên cạnh đó, các vấn đề pháp lý và sự suy giảm niềm tin của khách hàng cũng là những yếu tố ảnh hưởng nghiêm trọng đến ngành BĐS trong thời gian qua và sắp tới.
Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã điều chỉnh lãi suất theo hướng giảm, nhưng lãi suất cho vay vẫn duy trì trên 10%, khiến nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn Kết quả là, mức tăng trưởng tín dụng dự kiến chỉ đạt 9% vào cuối năm 2023.
Nguồn vốn trái phiếu doanh nghiệp là một trong những nguồn vốn dài hạn quan trọng, hỗ trợ tài chính cho các dự án của doanh nghiệp Tuy nhiên, khi doanh nghiệp đối mặt với áp lực từ các vụ án kinh tế lớn, niềm tin của khách hàng vào trái phiếu bị suy giảm, dẫn đến khó khăn trong việc huy động vốn Thực tế cho thấy, giá trị trái phiếu phát hành trong năm 2022 và 2023 cộng lại chưa đạt một nửa tổng giá trị trái phiếu phát hành trong những năm trước đó.
Mặc dù khách hàng đang mất niềm tin và lãi suất tiền gửi giảm, nhưng báo cáo cho thấy tăng trưởng tiền gửi của người dân vẫn tăng 10% từ năm 2021 đến 2023 Tuy nhiên, dòng tiền không được lưu thông trên thị trường, dẫn đến sự suy giảm của nền kinh tế nói chung và thị trường vốn bất động sản nói riêng, có thể chưa hồi phục được.
Nhiều doanh nghiệp đang đối mặt với áp lực lớn từ việc trả nợ trái phiếu do không lường trước được những diễn biến tiêu cực từ thị trường Trong giai đoạn trước, họ đã dồn toàn lực để đầu tư, nhưng thị trường vẫn chưa hồi phục, dẫn đến khủng hoảng tài chính Để vượt qua khó khăn, nhiều doanh nghiệp buộc phải xin giãn nợ bằng cách thế chấp các tài sản khác.
Gần đây, nhiều luật và quy định mới đã được ban hành, buộc các doanh nghiệp phải nhanh chóng điều chỉnh hoạt động để tuân thủ Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc thích ứng với những quy định này, dẫn đến tình trạng dự án bị đình trệ và nguồn vốn bị chững lại Hệ quả là nhiều chi phí phát sinh để duy trì hoạt động, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Thị trường bất động sản gần đây đã có dấu hiệu ổn định và xuất hiện nhiều tín hiệu tích cực, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế cần khắc phục Để thị trường có thể hồi phục nhanh chóng, cần có sự tác động mạnh mẽ hơn từ Chính phủ, doanh nghiệp và khách hàng.
SỐ LIỆU – MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Số liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu từ 26 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX trong khoảng thời gian 10 năm, từ 2014 đến 2023, với tổng cộng 260 mẫu dữ liệu bảng Nguồn dữ liệu được sử dụng là sơ cấp, thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các doanh nghiệp trên trang web Vietstock.vn, cùng với thông tin về tốc độ tăng trưởng kinh tế được lấy từ Tổng cục thống kê.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp kinh doanh bất động sản (BĐS) Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cơ sở cho các khuyến nghị chính sách nhằm nâng cao KNSL của các doanh nghiệp BĐS trong tương lai.
Sử dụng Excel để xử lý dữ liệu và nhập vào STATA 17 cho phân tích mô hình hồi quy Thực hiện kiểm định và ước lượng mô hình hồi quy dữ liệu bảng bằng các phương pháp Pooled OLS, FEM và REM để xác định mô hình phù hợp nhất Sau khi chọn được mô hình tối ưu, tiến hành kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình.
Dựa trên các nghiên cứu trước đây và xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiêu dùng (KNSL), sinh viên đã đề xuất một mô hình trong phần Tổng quan nghiên cứu và Cơ sở lý luận.
ROA ij = β 0 + β 1 * DFL ij + β 2 * SIZE ij + β 3 * LIQ ij + β 4 * GR ij + β 5 * GDP ij + ε ij
ROA ij: Khả năng sinh lời của công ty i năm j
DFL ij: Đòn bẩy tài chính của công ty i năm j
SIZE ij: Quy mô tổng tài sản của công ty i năm j
LIQ ij: Khả năng thanh toán hiện hành của công ty i năm j
GR ij: Tốc độ tăng trưởng doanh thu của công ty i năm j
GDP ij: Tốc độ tăng trưởng GDP tính theo % của năm j
35 β 0 : Hệ số chặn của doanh nghiệp ε ij : Sai số ngẫu nhiên
Bảng 3.1 Mô tả các biến được sử dụng
Ký hiệu Công thức Kỳ vọng Dựa trên nghiên cứu
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
ROA Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản bình quân
(2018), Mohd Taqi, Rizwan Khan, & Imran Anwar(2020)
Biến độc lập Đòn bẩy tài chính
DFL Tổng nợ phải trả
(2018), Dương Quỳnh Nga và các cộng sự
SIZE Ln(Tổng tài sản) +
LIQ Tài sản ngắn hạn
Ali Saleh Alarussi & Sami Mohammed Alhaderi, (2018), Joel Minnema & Alexander Andersson,
Ngô Thị Hằng & Nguyễn Thị Thuỳ Linh (2020)
3.2.2 Các giả thuyết nghiên cứu
Các giả thuyết được xây dựng dựa trên việc phân tích tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp trong ngành bất động sản, đồng thời dựa trên kết quả từ các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến các yếu tố này.
H1: Đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp bất động sản
H2: Quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với khả năng sinh lời của doanh nghiệp bất động sản
H3: Khả năng thanh toán có tác động tích cực tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp bất động sản
H4: Tăng trưởng doanh thu có mối quan hệ tích cực tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp bất động sản
H5: Tốc độ tăng trưởng GDP tác động thuận chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp bất động sản
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
•Xác định đề tài nghiên cứu
•Phân tích các nhân tố ảnh hưởng
•Xây dựng mô hình và giả thuyết
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê dữ liệu
Sinh viên đã thực hiện nghiên cứu 26 doanh nghiệp trong ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2014 đến 2023, với tổng cộng 260 quan sát được thu thập và xử lý bằng phần mềm Stata 17 Dữ liệu đã được thống kê một cách chi tiết.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Trong 26 doanh nghiệp BĐS, chỉ số ROA cao nhất có giá trị là 25.65% và thấp nhất là -22.08% Gía trị trung bình ROA là 4.59% và độ lệch chuẩn là 0.0489% Ta thấy, biên độ dao động của ROA tương đối lớn Nhóm biến độc lập gồm các nhân tố nội tại doanh nghiệp là DFL, GR, SIZE, LIQ và nhân tố bên ngoài GDP Đáng chú ý:
Tỷ lệ sử dụng đòn bẩy tài chính (DFL) của doanh nghiệp có giá trị trung bình là 56.69%, với mức dao động từ 0.44% đến 94.81% Điều này cho thấy sự chênh lệch lớn trong mức độ sử dụng nợ của các doanh nghiệp, từ những doanh nghiệp gần như không vay nợ cho đến những doanh nghiệp có tỷ lệ nợ phải trả gần 94.81% tổng tài sản.
Biến GR cho thấy tốc độ tăng trưởng doanh thu trong ngành bất động sản có sự biến động đáng kể, với giá trị nhỏ nhất là -99.93% và giá trị lớn nhất đạt 77.67%.
38 cách lớn này là do giai đoạn nghiên cứu bị ảnh hưởng mạnh bởi Covid-19, thị trường bị đóng băng, nhiều DN kinh doanh thua lỗ phải giải thể
Biến SIZE được tính bằng logarithm tự nhiên (Ln) của tổng tài sản, với giá trị lớn nhất đạt 12,45 và nhỏ nhất là 5,08 Giá trị trung bình của SIZE là 809, cho thấy sự chênh lệch tương đối lớn về quy mô giữa các doanh nghiệp.
Biến LIQ là chỉ số đo lường tính thanh khoản của các khoản nợ ngắn hạn trong doanh nghiệp Theo thống kê, trung bình, các doanh nghiệp có tài sản ngắn hạn gấp 1.85 lần nợ ngắn hạn, với doanh nghiệp có tỷ lệ cao nhất lên đến 19.66 lần và thấp nhất chỉ là 0.013 lần Mặc dù thông thường, doanh nghiệp nên duy trì hệ số này lớn hơn 2, nhưng kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số trung bình của các doanh nghiệp lại chỉ đạt 1.85, cho thấy rằng những doanh nghiệp này đang đối mặt với rủi ro thanh khoản cao.
Trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng GDP trung bình đạt 6.07%, với mức cao nhất là 8.12% và thấp nhất là 2.55% Sự biến động lớn này chủ yếu do tác động mạnh mẽ của dịch bệnh, dẫn đến việc sản xuất và kinh doanh bị ngừng trệ do các biện pháp giãn cách xã hội.
Kiểm tra sự tương quan giữa các biến
Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
ROA DFL GR SIZE LIQ GDP
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Kết quả phân tích tương quan cho thấy chỉ có biến GR có mối tương quan dương với khả năng sinh lời, trong khi các biến DFL, SIZE, LIQ và GDP đều có mối tương quan âm với ROA Mức độ tương quan cao nhất là của GR với ROA, đạt 0.8191, tương ứng với việc GR tác động đến ROA tới 81.91% Ngược lại, GDP có tác động nhỏ nhất, chỉ chiếm 1.43% Hơn nữa, các biến độc lập trong mô hình không có hệ số tương quan cao (>0.8), cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là thấp, mặc dù vẫn có thể xảy ra.
Bảng 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng tôi sẽ sử dụng kiểm định VIF Kết quả được thể hiện trong Bảng 4.3, bao gồm hệ số phóng đại phương sai của từng biến và giá trị Mean VIF.
= 1.10 đều < 10 nên mô hình này không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Ước lượng và lựa chọn mô hình
Hình 4.1 Kết quả mô hình Pool OLS
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Nghiên cứu sử dụng mô hình Pooled OLS cho thấy các đối tượng trong nghiên cứu không có đặc điểm riêng và không chịu tác động theo thời gian Kết quả cho thấy nếu P-value của biến lớn hơn 0.05, biến đó không có ý nghĩa thống kê Cụ thể, mô hình có ý nghĩa với Prob> F = 0.0000 < 0.05 Ba biến DFL, GR và LIQ đều có Prob < 0.05, cho thấy chúng có ảnh hưởng thống kê đến ROA, trong đó DFL và LIQ có tác động tiêu cực (-) đến ROA, phù hợp với giả thuyết H1, trong khi GR có tác động tích cực (+), phù hợp với giả thuyết H4 Các biến SIZE và GDP không có ý nghĩa thống kê Mô hình hồi quy ước lượng bình phương giải thích được 75.95% sự biến động của ROA.
* Kiểm định các khuyết tật:
Bảng 4.4 Kiểm định các khuyết tật của mô hình Pooled OLS
Khuyết tật Kiểm định Kết quả ước lượng Ý nghĩa
Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Không có tự tương quan
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Trong mô hình OLS, các biến không gặp phải đa cộng tuyến và tự tương quan, tuy nhiên, mô hình này có vấn đề về phương sai sai số thay đổi Do đó, cần thực hiện kiểm định bổ sung bằng các mô hình khác như mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên để có được ước lượng chính xác hơn về các chỉ số Mô hình hồi quy ước lượng bình phương bé nhất cho thấy rằng 75.95% sự biến động của ROA được giải thích Từ đó, tác động của các nhân tố đến ROA được thể hiện qua mô hình sau:
ROA ij = -0.0865* DFL ij - 0.0027* LIQ ij + 0.2671* GR ij + ε ij
Hình 4.2 Kết quả hồi quy FEM
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Mô hình FEM cho thấy Prob > F = 0.0000, xác nhận tính ý nghĩa của mô hình với mức ý nghĩa 5% Các biến DFL, SIZE, LIQ, GDP đều có P-value lớn hơn 5%, do đó không có ý nghĩa thống kê, trong khi biến GR có ý nghĩa thống kê và tương quan dương với ROA, phù hợp với giả thuyết H4 rằng tốc độ tăng trưởng doanh thu tác động cùng chiều với KNSL Mô hình giải thích 75.05% ảnh hưởng đến ROA, trong khi 24.95% còn lại là sai số ngẫu nhiên và các yếu tố khác không nằm trong mô hình.
F test that all u_i=0: F(43, 211) = 4.90 Prob > F = 0.0000 rho 80392693 (fraction of variance due to u_i) sigma_e 0188066 sigma_u 03808111
ROA Coefficient Std err t P>|t| [95% conf interval] corr(u_i, Xb) = 0.0537 Prob > F = 0.0000
Group variable: MCK Number of groups = 44
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 260
Hình 4.3 Kết quả hồi quy REM
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Kết quả từ Hình 4.3 cho thấy các yếu tố SIZE, LIQ, và GDP có giá trị Prob > 5%, do đó không ảnh hưởng đến ROA Trong khi đó, DFL có tác động tiêu cực (-) đến ROA, phù hợp với giả thuyết H1, và GR có tác động tích cực (+) đến ROA, tương tự như giả thuyết H4 Mô hình này giải thích được 73.94% sự biến động của ROA.
Mỗi bộ dữ liệu có các biến với đặc điểm riêng, và mỗi mô hình cũng có những ưu nhược điểm khác nhau Do đó, việc lựa chọn mô hình phù hợp nhất là rất cần thiết.
Kiểm định F-test: xem xét sự xuất hiện của hiệu ứng cố định, để lựa chọn giữa mô hình OLS – FEM, thực hiện với giả định:
H0: Không có hiệu ứng cố định
H1: Có hiệu ứng cố định
Nếu kết quả của kiểm định cho P-value nhỏ hơn 5%
Bác bỏ H0, tức mô hình FEM được chọn cho việc giải thích tương quan giữa các biến
Kiểm định Breusch-Pagan: xem xét sự xuất hiện của hiệu ứng ngẫu nhiên, để lựa chọn kiểm định giữa mô hình OLS – REM, thực hiện với giải định:
Ho: Không có hiệu ứng ngẫu nhiên
H1: Có hiệu ứng ngẫu nhiên
Nếu kết quả kiểm định cho Prob > chi2 nhỏ hơn 5%
Bác bỏ H0, tức là mô hình có hiệu ứng ngẫu nhiên
Mô hình REM phù hợp hơn
Kiểm định Hausman: xem xét hiệu ứng cố định hay ngẫu nhiên nhiều hơn, lựa chọn giữa mô hình REM - FEM với giả định:
H0: Mô hình REM là phù hợp
H1: Mô hình FEM là phù hợp
Nếu kết quả ước lượng cho giá trị P-value < 5%
chấp nhận giả thuyết H1, mô hình FEM tốt hơn
Bảng 4.5 Tổng hợp các kiểm định lựa chọn
Kiểm định Gía trị thống kê P-value Mô hình lựa chọn F-test F(43, 211) = 4.90 Prob > F = 0.0000 FEM
Pagan chibar2(01)= 26.92 Prob > chibar2 = 0.0000 REM
Hausman chi2(5) = 34.72 Prob > chi2 = 0.0000 FEM
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Dựa trên bảng kết quả, mô hình FEM được xác định là phù hợp nhất để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ROA Vì vậy, việc lựa chọn mô hình FEM sẽ giúp kiểm định và khắc phục những khuyết tật hiện có của mô hình.
Kiểm định mô hình được chọn
Bảng 4.6 Kiểm định khuyết tật mô hình lựa chọn
Khuyết tật Kiểm định Kết quả ước lượng Ý nghĩa
Phương sai sai số thay đổi
Modified Wald chi2(44) = 58988.71 Prob>chi2 = 0.0000
Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Không có hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Mô hình FEM hồi quy với biến ROA gặp vấn đề về phương sai sai số không đồng nhất Để khắc phục vấn đề này, cần thực hiện hồi quy bằng phương pháp GLS.
*Khắc phục khuyết tật theo mô hình GLS
Bảng 4.7 Kết quả hồi quy mô hình GLS
Co.efficient Std Err P -value
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Mô hình GLS được xác định là mô hình tối ưu sau khi tiến hành hồi quy và khắc phục các vấn đề của mô hình FEM Trong mô hình này, các yếu tố SIZE và GDP có p-value lớn hơn 0.05, do đó không có ý nghĩa thống kê Ngược lại, các biến DFL, GR và LIQ đạt mức ý nghĩa 5%, trong đó DFL và LIQ có mối tương quan âm với ROA, trong khi biến GR lại thể hiện mối tương quan dương.
Phân tích kết quả NC và kết luận
Bảng 4.8 Tổng hợp kết quả các mô hình đã thực hiện
Pooled OLS FEM REM GLS
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Trong mô hình OLS, các biến SIZE và GDP không có ý nghĩa thống kê, đồng thời phương sai sai số cũng thay đổi Hồi quy với FEM và REM cho thấy có sự biến đổi trong ba mô hình Mô hình FEM được xác định là phù hợp nhất để thực hiện hồi quy, tuy nhiên, các biến DFL, SIZE và GDP vẫn không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Biến LIQ có mối tương quan âm với ROA, và mô hình vẫn tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Do FEM tồn tại khuyết tật, việc hồi quy mô hình GLS là cần thiết để khắc phục Kết quả từ hồi quy cho thấy các khuyết tật đã được xử lý và hầu hết các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê Vì vậy, sinh viên nên áp dụng mô hình GLS trong phân tích Phương trình của mô hình được biểu diễn như sau:
ROA ij = -0.09044* DFL ij + 0.28808* GR ij - 0.00122* LIQ ij + 0.06807
Bảng 4.9 Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thiết
Giả thiết Tên biến Kỳ vọng Kết quả
Chú thích: các ký hiệu (-) thể hiện tác động ngược chiều; (+) thể hiện tác động cùng chiều; (N/A) thể hiện không có ý nghĩa thống kê
Theo mô hình hồi quy, các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản (ROA) của doanh nghiệp bao gồm đòn bẩy tài chính, khả năng thanh toán và tốc độ tăng trưởng doanh thu Doanh nghiệp trong ngành bất động sản có đòn bẩy cao sẽ thấy khả năng sinh lời suy giảm Ngược lại, khả năng thanh toán ngắn hạn cao lại dẫn đến hiệu suất sử dụng tài sản thấp do hàng tồn kho tăng Tốc độ tăng trưởng doanh thu là yếu tố duy nhất tác động tích cực đến khả năng sinh lời Trong khi đó, quy mô doanh nghiệp và tốc độ tăng trưởng GDP không có mối liên hệ rõ ràng với khả năng sinh lời trong nghiên cứu này.