Đề tài nghiên cứu các nhân tố Ảnh hưởng Đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (roa) của các doanh nghiệp ngành môi giới chứng khoán niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam năm 2020

Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài Đã có rất nhiều nghiên cứu phân tích sự tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp, tiêu biểu như: - Đặng Đình Đào 1998 cho b

VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu này phân tích các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các doanh nghiệp môi giới chứng khoán niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2020 Các yếu tố này bao gồm hiệu quả quản lý, quy mô doanh nghiệp, và điều kiện kinh tế vĩ mô, nhằm xác định những yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của các công ty trong ngành này Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách tối ưu hóa ROA và nâng cao hiệu suất hoạt động của các doanh nghiệp môi giới chứng khoán.

Xây dựng mô hình và thực hiện các kiểm định nhằm ước lượng và dự báo hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp dựa trên chỉ tiêu tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là một phương pháp quan trọng để đánh giá tình hình tài chính và hiệu suất kinh doanh Việc phân tích ROA giúp doanh nghiệp nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận và tối ưu hóa nguồn lực, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững.

Lý do chọn đề tài

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số tài chính quan trọng, cho thấy mức độ lợi nhuận mà một công ty tạo ra so với tổng giá trị tài sản của mình Tài sản của công ty bao gồm tất cả các nguồn lực mà họ sở hữu hoặc kiểm soát nhằm tạo ra giá trị kinh doanh.

Việc hiểu và nhận thức chính xác về chỉ số ROA là rất quan trọng để đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp Đối với cổ đông và nhà đầu tư, ROA đóng vai trò then chốt trong việc lựa chọn cổ phiếu tiềm năng Chỉ số này giúp bạn đánh giá hiệu quả của công ty trong việc chuyển đổi vốn đầu tư thành lợi nhuận.

Chỉ số ROA (Return on Assets) đo lường hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp, cho thấy số tiền lãi mà doanh nghiệp kiếm được trên mỗi đồng tài sản ROA càng cao, chứng tỏ doanh nghiệp sử dụng tài sản càng hiệu quả.

Chứng khoán có chỉ số ROA cao thường được ưa chuộng hơn, tương tự như chỉ số ROE Điều này dẫn đến việc những chứng khoán này có giá trị cao hơn Tóm lại, ROA thể hiện hiệu quả sử dụng tài sản.

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã phát triển nhanh chóng và đóng góp tích cực vào tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên, đại dịch Covid-19 đã tạo ra nhiều thách thức cho thị trường này Giai đoạn khó khăn hiện tại cũng mang đến cơ hội để sàng lọc và định vị lại các doanh nghiệp trong ngành chứng khoán Sự lan rộng của dịch bệnh đã ảnh hưởng lớn đến kế hoạch hoạt động, doanh thu và lợi nhuận của các doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực chứng khoán.

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang trải qua nhiều biến động, dẫn đến sự phức tạp trong giao dịch Điều này yêu cầu các nhà đầu tư cần chú ý và chăm sóc kỹ lưỡng hơn trong quá trình đầu tư.

Trong bối cảnh thị trường chứng khoán phát triển mạnh mẽ, vai trò của môi giới chứng khoán ngày càng trở nên quan trọng trong hệ thống tài chính Việc nghiên cứu tác động của chỉ số ROA (Return on Assets) đến các doanh nghiệp trong ngành là rất cần thiết Chỉ số ROA sẽ được so sánh với giá trị lịch sử và chỉ số ROA trung bình của ngành, từ đó giúp xác định mức độ cạnh tranh giữa các doanh nghiệp trong nước cũng như giữa doanh nghiệp trong nước và doanh nghiệp nước ngoài cùng ngành.

Nhóm chúng em quyết định nghiên cứu tác động của các yếu tố đến chỉ số ROA của các doanh nghiệp môi giới chứng khoán niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2020.

Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài

Đã có rất nhiều nghiên cứu phân tích sự tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp, tiêu biểu như:

- Đặng Đình Đào (1998) cho biết: Hiệu quả kinh doanh là quan hệ tỷ lệ giữa phần tăng thêm của phần kết quả và phần tăng thêm của chi phí

- Tariq và cộng sự (2014) khẳng định sự phù hợp của các chỉ tiêu đo lường hiệu quả kinh doanh từ góc độ kế toán của công ty (ROA, ROE, ROS)

- Rehman & Khidmat (2014) đã nghiên cứu trên 9 công ty ngành hóa học niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Pakistan từ năm 2001 đến 2009, với biến phụ thuộc là ROA, đại diện cho khả năng sinh lời của doanh nghiệp và các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời Kết quả phân tích mô hình hồi quy cho thấy rằng các tỷ số khả năng thanh toán, quy mô hoạt động có tác động cùng chiều và các nhân tố còn lại có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp

- Bolek & Wiliński (2012) nghiên cứu sự tác động của các nhân tố kinh tế bên trong lẫn bên ngoài lên khả năng sinh lời của các công ty xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Warsaw trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2010 Kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng quy mô công ty và tốc độ tăng trưởng có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp (ROA), trong khi đó cấu trúc tài sản, cấu trúc vốn, kỳ thu tiền trung bình và tỷ số khả năng thanh toán nhanh lại có tác động ngược chiều

- Quan Minh Nhựt và Lý Thị Phương Thảo (2014) cho biết tài sản cố định/tổng tài sản, tỷ lệ cổ phiếu quỹ/tổng vốn cổ phần và thời gian hoạt động của doanh nghiệp đều có tác động đến hiệu quả doanh nghiệp ở chỉ tiêu là ROA

- Andersson & Minnema (2018), Elif (2016), Owolabi & Obida (2012) cũng tìm thấy mối quan hệ thuận chiều giữa thời gian hoạt động (AGE), quy mô hoạt động

(SIZE) và khả năng sinh lời của doanh nghiệp ROA, trong khi đó tỷ lệ nợ có tác động ngược chiều

- Coad & cộng sự (2013) và Osunsan & cộng sự cho rằng doanh nghiệp hoạt động lâu năm sẽ có hiệu quả tài chính, hiệu quả hoạt động tốt hơn vì họ có nhiều kinh nghiệm hơn Tuy nhiên, nghiên cứu của Loderer & cộng sự (2011) và Ouimet & arutkskie (2014) lại thể hiện quan điểm về sự già hoá của các doanh nghiệp có thể tác động tiêu cực đến hoạt động của các doanh nghiệp, khiến các chỉ số như ROA, ROE xấu hơn

- Một số nhà nghiên cứu như Malik (2011), Amoroso (2015), Serrasqueiro & Nunes (2008), Asimakopoulos & cộng sự (2009), Mesut (2013) cho rằng, doanh nghiệp càng có tiềm lực tài chính mạnh, dễ tạo được danh tiếng, có nhiều lợi thế cạnh tranh trong đàm phán thương mại và đa dạng hoá sản phẩm, dịch vụ, có đủ nguồn lực tài chính để tuyển dụng lao động có trình độ cao, qua đó có nhiều cơ hội để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh Tuy nhiên, theo kết quả nghiên cứu của Kartikasari & Merianti (2016), Shehata & cộng sự (2017) lại chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp được đo bằng tổng tài sản có tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

Phương pháp nghiên cứu

1.4.1 Phương pháp thu thập thông tin:

Dữ liệu phân tích được nhóm chúng em thực hiện thu thập báo cáo tài chính thường niên đã được kiểm toán từ 21 doanh nghiệp Môi giới chứng khoán niêm yết trên sàn chứng khoán và được tổng hợp từ các kênh thông tin tài chính đáng tin cậy như: CafeF,

Vietstock, báo cáo tài chính được doanh nghiệp công bố

Sau đó, nhóm chúng em sử dụng sự trợ giúp của phần mềm Stata 12 để thực hiện hồi quy và các kiểm định cần thiết

1.4.2 Phương pháp xử lý và phân tích thông tin:

Nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng trong mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROA theo các biến độc lập bao gồm quy mô doanh nghiệp (SI E), số tuổi doanh nghiệp (AGE) và tốc độ tăng trưởng doanh thu (GR).

XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY MÔ TẢ MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN

Cơ sở lựa chọn mô hình

Xuất phát từ lý thuyết về Kinh tế lượng Kinh tế lượng hiểu theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế Hiểu theo nghĩa hẹp, kinh tế lượng là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kê vào kinh tế Có thể hiểu

8 kinh tế lượng là sự phân tích về lượng các vấn đề kinh tế hiện thực dựa vào việc vận dụng lý thuyết kinh tế, toán học, thống kê và các phần mềm ứng dụng nhằm cung cấp các thông tin cần thiết cho việc nghiên cứu, dự đoán, dự báo và ra các quyết định kinh tế

Mô hình kinh tế lượng là công cụ mô tả tương đối mối quan hệ giữa các biến kinh tế Một mô hình kinh tế lượng bao gồm hai thành phần chính: phần hệ thống và phần ngẫu nhiên.

Ngành môi giới chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp huy động vốn Nó cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp, đảm bảo sự minh bạch và công bằng trên thị trường chứng khoán Hơn nữa, ngành này còn thúc đẩy sự phát triển của các ngành kinh tế khác, gia tăng giá trị sản phẩm và nâng cao khả năng tích lũy vốn, từ đó cải thiện đời sống cho người lao động.

Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của các doanh nghiệp môi giới chứng khoán phụ thuộc vào nhiều yếu tố Trong đó, quy mô doanh nghiệp, số tuổi doanh nghiệp và tốc độ tăng trưởng doanh thu là những nhân tố chính sẽ được phân tích trong đề tài này.

Xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình đưa ra gồm các biến:

Biến Tên biến Kí hiệu Công thức tính Đơn vị tính

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA LNST/TTS %

Quy mô doanh nghiệp SIZE Logarit (TTS) % +/-

Thời gian hoạt động của doanh nghiệp

Năm mốc –Năm thành lập (Năm mốc 2020)

Tốc độ tăng trưởng doanh thu GR [DTT(2020)/

2.2.2 Xây dựng mô hình hồi quy Độ tin cậy của nghiên cứu là 95%, mức ý nghĩa 5%

Hàm hồi quy tổng thể:

Mô hình hồi quy tổng thể:

+ ROA (Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản): là biến phụ thuộc

+ SIZE (Quy mô doanh nghiệp), AGE (Thời gian hoạt động của doanh nghiệp), GR (Tốc độ tăng trưởng doanh thu): là các biến độc lập

Khi quy mô doanh nghiệp tăng hoặc giảm 1 đơn vị, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản sẽ thay đổi trung bình 1 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác vẫn được giữ nguyên.

Khi thời gian hoạt động của doanh nghiệp tăng hoặc giảm 1 đơn vị, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ thay đổi trung bình 1 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.

Khi tốc độ tăng trưởng doanh thu thay đổi 1 đơn vị, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ điều chỉnh trung bình 1 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác giữ nguyên.

+ : là sai số ngẫu nhiên

Sau khi xây dựng mô hình hồi quy tổng thể, chúng ta tiến hành thu nhỏ mô hình này để tạo ra mô hình hồi quy mẫu Mô hình hồi quy mẫu giúp đơn giản hóa quá trình tính toán và xử lý dữ liệu, đồng thời phục vụ cho việc điều tra chọn mẫu, từ đó rút ra những kết luận có giá trị cho tổng thể.

SRM: = ̂ + ̂ + ̂ + ̂ + Hàm hồi quy mẫu:

+ ̂ , ̂ , ̂ , ̂ : là các hệ số hồi quy mẫu (thực chất là ước lượng điểm của các hệ số hồi quy , , , )

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

THU THẬP SỐ LIỆU

Sau khi thu thập và tính toán các chỉ tiêu liên quan, ta thu được bảng số liệu sau:

Biến phụ thuộc Biến độc lập

Bảng số liệu các biến sử dụng trong mô hình hồi quy

Nguồn số liệu: https://finance.vietstock.vn/ ; https://m.cafef.vn

ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS

Sử dụng phần mềm EViews để ước lượng, chúng tôi đã nhập lệnh LS ROA C SIZE AGE GR và nhận được báo cáo kết quả ước lượng.

 Từ kết quả ước lượng trên, ta thu được mô hình hồi quy mẫu:

 Ma trận hiệp phương sai của các hệ số hồi quy:

 Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy:

Khi quy mô doanh nghiệp, thời gian hoạt động và tốc độ tăng trưởng doanh thu đều bằng 0, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ đạt giá trị %.

Khi quy mô doanh nghiệp tăng hoặc giảm 1% mà các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ giảm hoặc tăng tương ứng.

Khi thời gian hoạt động của doanh nghiệp tăng hoặc giảm 1 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng hoặc giảm theo tỷ lệ phần trăm tương ứng.

Khi tốc độ tăng trưởng doanh thu thay đổi 1% mà các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tương ứng tăng hoặc giảm một tỷ lệ phần trăm nhất định.

TIẾN HÀNH MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH VÀ XÁC ĐỊNH KHOẢNG TIN CẬY LIÊN

Kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy

5.1.1 Kiểm định mô hình bỏ sót biến thích hợp

Xét mô hình hồi quy: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được ̂ và Ước lượng được mô hình hồi quy tương ứng

Kí hiệu hệ số xác định của mô hình là

Sử dụng phần mềm EViews, ta thu được báo cáo kiểm định Ramsey:

Từ báo cáo trên, ta thu được:

Ta tiến hành kiểm định cặp giả thuyết

Miền bác bỏ giả thuyết:

Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Fisher:

Chưa đủ cơ sở bác bỏ H 0 , tạm thời chấp nhận H0

Kết luận: Thông qua kiểm định Ramsey, với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng mô hình ban đầu không bỏ sót biến

5.1.2 Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

5.1.2.1 Phát hiện phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi bằng kiểm định Glejser

Xét mô hình hồi quy: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được phần dư và tính | | Ước lượng được mô hình hồi quy tương ứng:

Ký hiệu tổng số các hệ số của mô hình là , hệ số xác định là

Sử dụng phần mềm EViews, ta thu được bảng báo cáo kiểm định Glejser:

Từ báo cáo trên, ta thu được

Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:

Chưa đủ cơ sở bác bỏ H 0 , tạm thời chấp nhận H 0

Kết luận: Thông qua kiểm định Glejser, với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

5.1.2.2 Phát hiện phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi bằng kiểm định White

Xét mô hình hồi quy: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được và Ước lượng được mô hình hồi quy tương ứng:

Kí hiệu tổng số các hệ số của mô hình là hệ số xác định

Sử dụng phần mềm EViews, ta thu được báo cáo kiểm định White:

Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Khi bình phương:

Kết luận: Thông qua kiểm định White, với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

5.1.2.3 Phát hiện phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi bằng kiểm định Breusch – Pagan (Kiểm định LM)

Xét mô hình hồi quy: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được và Ước lượng được mô hình hồi quy tương ứng:

Ký hiệu tổng số các hệ số của mô hình là , hệ số xác định là

Sử dụng phần mềm EViews, ta thu được báo cáo kiểm định Breusch – Pagan:

Kết luận: Thông qua kiểm định Breusch – Pagan, với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

5.1.2.4 Phát hiện phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi bằng kiểm định dựa trên biến phụ thuộc

Xét mô hình hồi quy: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được phần dư ; ̂ Ước lượng được mô hình hồi quy tương ứng: ̂

Kí hiệu tổng số các hệ số của mô hình là hệ số xác định của mô hình là

Sử dụng phần mềm EViews, ta thu được bảng báo cáo kiểm định biến phụ thuộc:

Kết luận: Thông qua kiểm định biến phụ thuộc, với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

5.1.3 Kiểm định sai số ngẫu nhiên tự tương quan

5.1.3.1 Phát hiện sai số ngẫu nhiên tự tương quan bậc 1 bằng kiểm định Durbin - Waston

Xét mô hình hồi quy: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được và

∑ Với tra bảng thống kê Durbin-Watson có:

Thiết lập bảng giá trị:

Không có tự tương quan

Dựa vào bảng báo cáo Eviews:

Mô hình gốc không có kết luận sai số ngẫu nhiên tự tương quan bậc 1

Kết luận: Qua kiểm định Durbin-Watson với mức ý nghĩa 5%, chúng ta có thể khẳng định rằng mô hình gốc không gặp phải sai số ngẫu nhiên tự tương quan bậc 1.

5.1.3.2 Phát hiện sai số ngẫu nhiên tự tương quan bậc 2 bằng kiểm định Breusch-Godfrey

Xét mô hình hồi quy: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được Ước lượng được mô hình hồi quy tương ứng:

Ký hiệu hệ số xác định của mô hình là

Sử dụng phần mềm EViews, ta thu được bảng báo cáo kiểm định Breusch-Godfrey:

Từ báo cáo trên, ta thu được 0.066941

Kết luận: Thông qua kiểm định Breusch-Godfrey, với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng mô hình gốc không có sai số ngẫu nhiên tự tương quan bậc 2

5.1.4 Kiểm định đa cộng tuyến

5.1.4.1 Phát hiện đa cộng tuyến bằng mô hình hồi quy phụ và hệ số phóng đại phương sai a Phát hiện đa cộng tuyến bằng mô hình hồi quy phụ

 Hồi quy biến SIZE theo các biến AGE, GR: Ước lượng mô hình hồi quy phụ:

Với mức ý nghĩa 5%, SI E có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập khác.(1)

 Hồi quy biến AGE theo các biến SIZE, GR: Ước lượng mô hình hồi quy phụ:

Với mức ý nghĩa 5%, AGE không có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập khác.(2)

 Hồi quy biến GR theo các biến AGE, SIZE: Ước lượng mô hình hồi quy phụ:

Với mức ý nghĩa 5%, GR không có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập khác.(3)

Kết luận từ các điểm (1), (2), (3) cho thấy mô hình gốc xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến Để phát hiện đa cộng tuyến, chúng ta có thể sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor).

Sử dụng phần mềm Eviews, ta có dữ liệu:

VIF là hàm của được xác định bởi:

Kết luận: Hệ số VIF của các biến đều khá nhỏ so với 10, có thể cho rằng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến thấp

5.1.4.2 Phát hiện đa cộng tuyến bằng độ Theil

Thực hiện rút từng biến trong mô hình hồi quy ban đầu và ước lượng mô hình mới bằng phần mềm EViews như sau:

* Bỏ biến SIZE: Ước lượng mô hình:

Thu được hệ số xác định

* Bỏ biến GR: Ước lượng mô hình:

Thu được hệ số xác định

Có độ đo Theil được xác định theo công thức:

 Nếu thì mô hình gốc không có đa cộng tuyến

 Nếu thì mô hình gốc có đa cộng tuyến gần như hoàn toàn

 Nếu m thuộc các trường hợp còn lại thì mô hình gốc có đa cộng tuyến

 m < 0,2 thì mô hình gốc có đa cộng tuyến thấp

 0,2 < m < 0,6 thì mô hình gốc có đa cộng tuyến trung bình

 0,6 < m thì mô hình gốc có đa cộng tuyến cao

Vì Mô hình gốc có đa cộng tuyến thấp

Kết luận: Thông qua kiểm định đa cộng tuyến bằng độ đo Theil, với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng mô hình gốc có đa cộng tuyến thấp

5.1.5 Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Khi áp dụng mô hình hồi quy bằng phần mềm EViews, chúng ta đã ước lượng được mô hình hồi quy gốc và thu được phần dư cùng với đồ thị phần dư phục vụ cho việc kiểm định Jacque-Bera.

) Trong đó: K: Hệ số nhọn; S: Hệ số bất đối xứng của chuỗi phần dư

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình và các hệ số hồi quy

5.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

Xét hàm hồi quy mẫu:

Thay các giá trị ̂ , ̂ , ̂ , ̂ ta được:

= 15.93891 Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Fisher:

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa = 5%, mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp

5.2.2 Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy

{ Tiêu chuẩn kiểm định ̂ ̂ T ( n - 4 ) Miền bác bỏ giả thuyết:

Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng hệ số chặn có ý nghĩa thống kê

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng thời gian hoạt động của doanh nghiệp có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng tốc độ tăng trưởng doanh thu có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản.

Xác định khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy

5.3.1.1 Khoảng tin cậy hai phía

Dựa vào bảng báo cáo EViews:

34 ̂ ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản nằm trong khoảng

5.3.1.2 Khoảng tin cậy bên trái

Ta có: ̂ ̂ Dựa vào bảng báo cáo EViews: ̂ ; ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tối đa là 0.50482%

5.3.1.3 Khoảng tin cậy bên phải

Ta có: ̂ ̂ Dựa vào bảng báo cáo EViews: ̂ ; ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tối thiểu là 0.15277%

Dựa vào bảng báo cáo EViews: ̂ ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, khi quy mô doanh nghiệp tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ giảm trong khoảng từ 0,00975% đến 0,048088%.

Ta có: ̂ ( ̂) Dựa vào bảng báo cáo EViews: ̂ ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, khi quy mô doanh nghiệp tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ giảm tối thiểu 0.01311%.

Ta có: ̂ ̂ Dựa vào bảng báo cáo EViews: ̂ ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Studnet:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, khi quy mô doanh nghiệp tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ giảm tối đa 0.04473%.

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, nếu doanh nghiệp tăng thêm 1 năm tuổi mà các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng trong khoảng từ 0.000176% đến 0.006316%.

Ta có: ̂ ̂ Dựa vào bảng báo cáo EViews:

37 ̂ ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, nếu tuổi doanh nghiệp tăng thêm 1 năm trong khi các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có thể tăng tối đa 0.005778%.

Ta có: ̂ ̂ Dựa vào bảng báo cáo EViews: ̂ ( ̂) Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student:

Kết luận: Ở mức ý nghĩa 5%, khi tuổi của doanh nghiệp tăng thêm 1 năm mà các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng tối thiểu 0.000714%.

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, khi tốc độ tăng trưởng doanh thu tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng trong khoảng từ 0.020263% đến 0.049419%.

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, nếu doanh thu tăng 1% trong khi các yếu tố khác không thay đổi, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có thể tăng tối đa 0.046863%.

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, nếu doanh thu tăng 1% trong khi các yếu tố khác giữ nguyên, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng tối thiểu 0.022819%.

Xác định khoảng tin cậy của phương sai sai số ngẫu nhiên

5.4.1 Khoảng tin cậy hai phía

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, phương sai sai số ngẫu nhiên biến động trong khoảng

5.4.2 Khoảng tin cậy bên trái

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, phương sai sai số ngẫu nhiên biến động tối đa là

5.4.3 Khoảng tin cậy bên phải

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, phương sai sai số ngẫu nhiên biến động tối thiểu là

Một số tình huống kiểm định và xác định khoảng tin cậy

Tình huống 1: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng phương sai sai số ngẫu nhiên có thể bằng 5x10 -4 (%) 2 hay không?

Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: {

Tiêu chuẩn kiểm định: ̂ Miền bác bỏ giả thuyết:

 Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H 0 , tạm chấp nhận H 0

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng phương sai sai số ngẫu nhiên có thể bằng 5 10 -4 (%) 2

Khi doanh nghiệp tăng thêm 1 năm tuổi và tốc độ tăng trưởng doanh thu tăng 2%, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ có sự thay đổi tích cực Với mức ý nghĩa 5%, sự gia tăng này có thể dẫn đến cải thiện hiệu quả tài chính và tối ưu hóa lợi nhuận, từ đó nâng cao khả năng sinh lời của doanh nghiệp.

Dựa vào bảng báo cáo Eviews: ̂ ̂ ̂ ̂ Hiệp phương sai: ̂ ̂

Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Studnet:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu doanh nghiệp tăng thêm 1 năm tuổi và tốc độ tăng trưởng doanh thu tăng 2%, thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng trong khoảng (0.043546; 0.10231) %.

Có ý kiến cho rằng khi quy mô doanh nghiệp tăng 1%, nhưng tốc độ tăng trưởng doanh thu lại giảm 3%, thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ giảm ít nhất 4% Để đánh giá tính hợp lý của ý kiến này, cần xem xét mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp, doanh thu và tỷ suất sinh lời Sự gia tăng quy mô doanh nghiệp có thể dẫn đến chi phí cố định cao hơn, trong khi doanh thu giảm có thể ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận Do đó, việc tỷ suất sinh lời giảm 4% là điều có thể xảy ra, nhưng cần phân tích sâu hơn để xác định mức độ chính xác của con số này.

( ̂ ̂) ( ̂ ̂) Miền bác bỏ giả thuyết:

Dựa vào bảng báo cáo EViews: ̂ ̂ ̂ ̂ Hiệp phương sai: ̂ ̂ ( ̂ ̂)

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, ý kiến trên là có căn cứ.

Dự báo

Để đảm bảo các biến đều phù hợp, chúng ta sử dụng mô hình hồi quy mẫu theo bảng EViews cho việc dự báo Lưu ý rằng khi tạo Group trong EViews, tên các biến cần được sắp xếp theo thứ tự chữ cái để có thể tạo được mục Group, do đó trong phần dự báo, AGE sẽ được thay thế bằng XAGE và GR sẽ được thay thế bằng XGR.

Từ kết quả ước lượng trên, ta thu được mô hình hồi quy mẫu:

Dự báo cho doanh nghiệp thứ 22 cho thấy quy mô doanh nghiệp (SIZE) đạt 11.97790%, với tuổi thọ 15 năm và tốc độ tăng trưởng doanh thu (XGR) là 0.998057% Dựa trên các yếu tố này, chúng ta có thể xây dựng bảng số liệu dự báo về tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của doanh nghiệp.

Ta thu được kết quả sau: ROAF = 0.065862% (Hình A)

Dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc (ROA)

Nhờ việc áp dụng phần mềm EViews, nhóm đã tính ra được:

Se( ̂ )= 0.006199 (Hình B) ̂ 0.065862 (Hình A) Se( (Hình C)

5.6.1 Dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc

Ta có: ̂ Se( ̂ ) E(ROA) ̂ Se( ̂ )

Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Students:

Kết luận: Dựa trên dữ liệu đã phân tích, chúng ta dự báo rằng giá trị trung bình của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của doanh nghiệp thứ 22 sẽ dao động trong khoảng (0.05278211; 0.07894189)%.

Kết luận: Dựa trên số liệu đã phân tích, dự báo cho thấy tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của doanh nghiệp thứ 22 có thể tăng tối đa 0,07665%.

Kết luận: Dựa trên số liệu đã phân tích, chúng ta dự đoán rằng giá trị trung bình của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của doanh nghiệp thứ 22 sẽ giảm tối đa 0.05508%.

5.6.2 Dự báo giá trị cá biệt của biến phụ thuộc

Kết luận: Dựa trên dữ liệu đã phân tích, chúng ta có thể dự báo rằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của doanh nghiệp thứ 22 sẽ dao động trong khoảng (0.052837; 0.078886)%.

Kết luận: Dựa trên số liệu đã phân tích, chúng ta dự đoán rằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của doanh nghiệp thứ 22 sẽ tăng tối đa 0.10414%.

Kết luận: Dựa trên các số liệu đã phân tích, chúng ta dự đoán rằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của doanh nghiệp thứ 22 sẽ giảm tối đa 0.02758%.

Định dạng
Số trang	51
Dung lượng	2,31 MB