3.5.1 Mô hình bình phương nhỏ nhất (OLS)
Theo lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm thì mối quan hệ giữa các yếu tố đặc trưng của công ty và đòn bẩy tài chính là mối quan hệ tuyến tính. Do đó, mô hình hồi qui đa biến với phương pháp OLS được xây dựng cho mối quan hệ này có dạng tổng quát như sau:
LEVERAGE = βo + β1.PROF + β2.SIZE + β3.GROWTH + β4.TANG + β5.LIQ + + β6.TAX + β7.VOL + εi (1) Trong đó:
Biến phụ thuộc LEVERAGE là đòn bẩy tài chính của công ty được đo lường bằng tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản.
Các biến độc lập gồm PROF là khả năng sinh lời, SIZE là quy mô doanh nghiệp, GROWTH là cơ hội tăng trưởng, TANG là tài sản hữu hình, LIQ là tính thanh khoản, TAX là thuế thu nhập doanh nghiệp và VOL là rủi ro.
β0: hệ số hồi quy tự do
βi: hệ số hồi quy riêng đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình biến phụ thuộc LEVERAGE khi từng biến độc lập thay đổi 1 đơn vị và các biến độc lập khác giữ nguyên không đổi.
εi: sai số của mô hình.
Sử dụng phương pháp bình quân nhỏ nhất OLS để xác định những yếu tố nào thực sự tác động đến cấu trúc vốn của các công ty trong ngành Vật liệu xây dựng ở Việt Nam. Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội ta đánh giá độ phù hợp của mô hình qua hệ số xác định điều chỉnh R2 để xác định khả năng giải thích của mô hình trong thực tiễn. Kiểm định độ phù hợp của mô hình nghĩa là kiểm định βi để biết biến độc lập có thể giải thích cho biến phụ thuộc không. Để mô hình hồi quy có ý nghĩa và tránh hiện tượng hồi quy giả mạo, chúng ta cần kiểm định xem giữa các biến có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không? Nếu có hiện tượng đa cộng tuyến thì cần phải khắc phục. Một cách để phát hiện hiện tượng đa
28
cộng tuyến là xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến ở ma trận hệ số tương quan và hồi quy phụ. Nếu xác định được các biến có đa cộng tuyến thì dùng kiểm định phù hợp để loại các biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến. Khi đã loại được các biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến ta chạy phân tích hồi quy lần hai để cho ra kết quả nghiên cứu. Trên cơ sở kết quả có được sau khi chạy hồi quy sẽ viết phương trình các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn và tiến hành kiểm định giả thiết xem giả thiết nào bị bác bỏ, giả thiết nào chấp nhận.
3.5.2 Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)
Với giả định rằng mỗi công ty đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập, mô hình FEM phân tích mối tương quan này giữa phần sai số của mỗi công ty với các biến độc lập, qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến độc lập để ta có thể ước lượng ảnh hưởng thực của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
LEVERAGE = βo + β1.PROF + β2.SIZE + β3.GROWTH + β4.TANG + β5.LIQ + + β6.TAX + β7.VOL + µi (2) Trong đó: µi là sai số.
3.5.3 Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Nếu mô hình FEM phân tích đặc điểm riêng của từng công ty có tương quan đến biến độc lập thì mô hình REM cho rằng sự khác biệt giữa các thực thể công ty được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến biến độc lập.
LEVERAGE = βo + β1.PROF + β2.SIZE + β3.GROWTH + β4.TANG + β5.LIQ + + β6.TAX + β7.VOL + ui (3) Với ui = εi + µi
Trong đó: ui : sai số đa phức doanh nghiệp i tại thời điểm t.
εi : sai số thành phần của các doanh nghiệp khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp).
29
µi : sai số còn lại (bao gồm sai số của đặc điểm riêng theo từng doanh nghiệp và theo thời gian t).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 bao gồm:
Phương pháp nghiên cứu
Đưa ra các giả thiết cho bài nghiên cứu.
30
CHƯƠNG 4:
THỰC TRẠNG CẤU TRÚC VỐN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH VẬT LIỆU XÂY DỰNG
Ngành vật liệu xây dựng thuộc nhóm ngành công nghiệp – xây dựng, là một nhóm ngành quan trọng trong nền kinh tế quốc dân. Trong nhiều năm trước đây, GDP do nhóm ngành công nghiệp – xây dựng tạo ra đã có tỷ trọng cao nhất trong 3 nhóm ngành (nông, lâm nghiệp – thuỷ sản; công nghiệp – xây dựng; dịch vụ) và có tốc độ tăng cao hơn tốc độ tăng GDP của toàn bộ nền kinh tế. Do vậy, nhóm ngành công nghiệp – xây dựng đã trở thành đầu tàu và động lực tăng trưởng của toàn bộ nền kinh tế.
Năm 2010 Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013
Nguồn: Tổng Cục Thống kê (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tuy nhiên từ mấy năm nay, nhất là từ khi xảy ra cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế thế giới, nền kinh tế Việt Nam đã bị ảnh hưởng lớn của cuộc khủng hoảng này, lại “cộng hưởng” với những hạn chế, bất cập của nền kinh tế ở trong nước, đã bị tăng chậm lại. Trong 3 nhóm ngành, thì tốc độ tăng GDP của nhóm ngành công nghiệp – xây dựng đã bị chậm lại nhanh hơn và đã có một số năm (như 2008, 2010) còn tăng thấp hơn tốc độ tăng của toàn bộ nền kinh tế.
Trong nghiên cứu này, tác giả căn cứ vào số liệu của 46 công ty ngành Vật liệu xây dựng được niêm yết trên Sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam để có sự đánh giá chung nhất về tình hình tài chính của các doanh nghiệp trong ngành. Trong điều kiện kinh tế vĩ mô gặp nhiều khó khăn nên tốc độ tăng trưởng của ngành khá thấp, thậm chí còn giảm sâu.
31
Phân tích tình hình tài chính trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2013 của các công ty ngành Vật liệu xây dựng, thực tế cho thấy các công ty gia tăng trong việc sử dụng nợ, trong đó nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng cao. Bảng số liệu về tình hình sử dụng nợ chi tiết như sau:
Đvt: % Stt Chỉ tiêu 2010 2011 2012 2013 Trung bình 1 Tổng nợ ngắn hạn/Tổng tài sản 38,21 42,11 44,33 46,45 42,47 2 Tổng nợ dài hạn/Tổng tài sản 13,30 13,82 12,96 11,85 12,98 3 Tổng nợ/Tổng tài sản 51,51 55,93 57,29 58,29 55,76
Bảng 4.1 Tổng quan về đòn bẩy của toàn ngành Vật liệu xây dựng
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 2010 2011 2012 2013 Tỷ lệ Nợ ngắn hạn Tỷ lệ Nợ dài hạn Tỷ lệ Nợ
Hình 4.1 Biểu đồ biến động cấu trúc vốn của toàn ngành Vật liệu xây dựng
Bảng 3.1 cho ta thấy các doanh nghiệp ngành Vật liệu xây dựng sử dụng nợ để tài trợ cho tài sản khá cao, trung bình 55,76%. Trong đó, chủ yếu sử dụng nợ ngắn hạn với cơ cấu nợ ngắn hạn luôn trên 38%. Từ năm 2010 đến 2013 tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản có xu hướng tăng, trung bình tăng 2,26% năm. Trong khi tỷ lệ nợ dài hạn giảm từ 13,83% năm 2011 xuống 12,96% năm 2012 và tiếp tục giảm còn 11,85% năm 2013 thì tỷ lệ nợ ngắn hạn lại tăng qua các năm, từ 38,21% năm 2010 lên đến 46,45% năm 2013. Phân tích cụ thể trong báo cáo tài chính từng công ty ta
32
sẽ thấy bức tranh tài chính rõ hơn. Trong tổng số nợ ngắn hạn thì nợ phải trả nhà cung cấp chiếm tỷ trọng cao nhất. Các nhà quản trị coi đây như là khoản tín dụng thương mại.
Bên cạnh tỷ lệ nợ, chúng ta xem tỷ suất sinh lợi qua các năm như thế nào vì đây cũng là một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng vốn.
Đvt: %
Stt Chỉ tiêu 2010 2011 2012 2013 Trung bình
1 Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần
8,49 5,35 0,13 -2,41 2,89 2 Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài
sản 9,56 5,76 2,01 1,01 4,59
3 Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu
18,23 9,56 1,22 -1,45 6,89
Bảng 4.2 Tỷ suất sinh lời của toàn ngành Vật liệu xây dựng
Qua bảng 3.2 ta thấy, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các doanh nghiệp giảm dần từ năm 2010 đến năm 2013. Tuy các công ty huy động vốn từ nợ, hạn chế huy động bằng vốn cổ phần vì chi phí sử dụng vốn cổ phần cao nhưng việc gia tăng sử dụng nợ đã làm ROA giảm và ROE cũng không tăng. Điều này chứng tỏ hiệu quả sử dụng vốn của các công ty chưa tốt.
Trên đây là tổng quan về tình hình tài chính của các công ty ngành Vật liệu xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Để tìm hiểu kỹ hơn vấn đề sử dụng đòn bẩy tài chính và những yếu tố nào tác động đến đòn bẩy tài chính chúng ta sẽ nghiên cứu mô hình định lượng trong phần kế tiếp.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương 4 trình bày tổng quan thực trạng cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong ngành Vật liệu xây dựng tại Việt Nam.
33
CHƯƠNG 5:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 5.1 KẾT QUẢ HỒI QUY THEO PHƯƠNG PHÁP OLS
5.1.1 Thống kê mô tả các biến
LEVERAGE PROF SIZE GROWTH TANG LIQ TAX VOL
Trung bình 0,5576 0,0902 26,4141 0,0926 0,2910 1,4735 0,1016 0,2308 Trung vị 0,5831 0,0850 26,3722 0,0318 0,2223 1,2380 0,0928 0,5113 Độ lệch chuẩn 0,2038 0,1190 1,2844 0,2889 0,2358 1,0097 0,0887 3,2294 Nhỏ nhất 0,0713 -0,6571 22,5363 -0,6871 0,0089 0,2475 -0,0456 -18,9092 Lớn nhất 0,9648 0,6503 29,4824 2,672 0,8296 6,3031 0,3398 6,9826 Số quan sát 184 184 184 184 184 184 184 184 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 5.1: Thống kê mô tả biến phụ thuộc và các biến độc lập
Tỷ lệ nợ trung bình của các công ty trong ngành Vật liệu xây dựng từ năm 2010 đến năm 2013 ở mức trung bình toàn ngành là 55,76%, thấp nhất là 7,13% của Công ty cổ phần Gạch ngói cao cấp (mã cổ phiếu là MCC) vào năm 2010 và cao nhất là 96,48% của Công ty cổ phần Xi măng và Khoáng sản Yên Bái (mã cổ phiếu là YBC) vào năm 2013.
Khả năng sinh lời (PROF) trung bình của ngành là 9,02%, thấp nhất là - 65,71% của Công ty cổ phần Đá Xây dựng Hòa Phát (mã cổ phiếu là HPS) vào năm 2013 và cao nhất là 65,03% của Công ty cổ phần Đá Núi Nhỏ (mã cổ phiếu là NNC) vào năm 2010.
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) trung bình của ngành là 26,4141, thấp nhất là 22,5363 của Công ty cổ phần Đá Xây dựng Hòa Phát (mã cổ phiếu là HPS) vào năm 2013, cao nhất là 29,4824 của Công ty cổ phần Xi măng Hà Tiên 1 (mã cổ phiếu là HT1) vào năm 2013.
Cơ hội tăng trưởng (GROWTH) trung bình của ngành là 0,0926 tức trung bình tổng thể sẽ giảm 90,74%, thấp nhất là -0.6871 (giảm 168,71%) của Công ty cổ phần VICEM Vật liệu xây dựng Đà Nẵng (mã cổ phiếu là DXV) vào năm 2013, cao
34
nhất là 2.4672 (tăng 146,72%) của Công ty cổ phần Xi măng VICEM Hải Vân (mã cổ phiếu là HVX) vào năm 2013.
Tài sản cố định hữu hình (TANG) của ngành chiếm tỷ trọng bình quân 29,10% trong tổng tài sản, thấp nhất là 0,89% của Công ty cổ phần VICEM Thương mại Xi măng (mã cổ phiếu là TMX) vào năm 2013, cao nhất là 82,96% của Công ty cổ phần Xi măng VICEM Bút Sơn (mã cổ phiếu là BTS) vào năm 2010.
Khả năng thanh khoản (LIQ) trung bình của ngành là 1,4735, thấp nhất là 0,2475 của Công ty cổ phần Hồng Hà Long An (mã cổ phiếu là HHL) vào năm 2013, cao nhất là 6,3031 của Công ty cổ phần Gạch ngói cao cấp (mã cổ phiếu là MCC) vào năm 2012.
Thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX) trung bình của ngành là 0,1016, thấp nhất là -0,0456 của Công ty cổ phần (mã cổ phiếu là SDY) vào năm 2011, cao nhất là 0,3398 của Công ty cổ phần Xi măng VICEM Hải Vân (mã cổ phiếu là HVX) vào năm 2011.
Rủi ro (VOL) trung bình của ngành là 0,2308, thấp nhất là -18,9092 của Công ty cổ phần Xi măng Tiên Sơn Hà Tây (mã cổ phiếu là TSM), cao nhất là 6,9826 của Công ty cổ phần Viglacera Đông Anh (mã cổ phiếu là DAC).
5.1.2 Kiểm định mô hình
5.1.2.1 Đánh giá sự phù hợp của mô hình, kiểm tra tự tương quan giữa các phần dư
Model Summary R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson LEVERAGE 0,854 0,729 0,718 0,1081851 0,782
Bảng 5.2: Bảng thể hiện mức độ tương quan giữa LEVERAGE và các yếu tố
Hệ số xác định R2 là thước đo tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc về giá trị trung bình của nó được giải thích bởi các biến độc lập hoặc biến dự báo.
Bảng 4.2 cho ta thấy mô hình LEVERAGE có giá trị R2 điều chỉnh là 0,718 tức là các yếu tố có thể giải thích được 71,8% mức độ sử dụng nợ của các công ty.
35
Chỉ số này tương đối cao nên mức độ tương quan giữa biến LEVERAGE với bảy biến độc lập khá cao.
Ngoài ra, chỉ số Durbin Watson nhỏ hơn 3 nên ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng tự tương quan của các phần dư trong mô hình qua đó góp phần làm tăng ý nghĩa của mô hình.
5.1.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Model Squares Sum of Df Square Mean F Sig.
LEVERAGE
Regression 5,541 7 0,792 67,632 0,000 Residual 2,060 176 0,012
Total 7,601 183
Bảng 5.3: Bảng ANOVA – Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, đặt giả thiết H0: R2
của tổng thể = 0 (mô hình hồi quy xây dựng được không phù hợp với tổng thể). Đại lượng F được sử dụng cho kiểm định này. Bảng 4.3 thể hiện giá trị F = 67,632 tương ứng với mức ý nghĩa sig = 0,000. Giá trị sig rất nhỏ (< 0,05), do đó ta có thể bác bỏ giả thiết H0. Như vậy, với mức ý nghĩa 5% mô hình hoàn toàn phù hợp với tổng thể và có ý nghĩa trong nghiên cứu.
Một số chỉ tiêu khác đánh giá sự phù hợp của mô hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Để đảm bảo thỏa mãn các điều kiện của mô hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp ước lượng OLS, ngoài kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, tác giả còn có một số kiểm định khác để hỗ trợ.
Tiêu biểu là sự biểu diễn khả năng phân phối chuẩn của các phần dư trong mô hình qua đó làm tăng tính đúng đắn của mô hình theo phương pháp OLS.
36
Hình 5.1: Biều đồ tần số Histogram khảo sát phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ trên cho ta thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư có trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,997, gần bằng 1. Vậy có thể kết luận rằng phần dư có phân phối chuẩn.
Kiểm định phương sai của phần dư không đổi
Để kiểm định phương sai của phần dư không đổi chúng ta có nhiều cách, trong bài nghiên cứu này tác giả dùng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư để phát hiện phương sai thay đổi. Giả thiết Ho: hệ số tương quan hạng của tổng thể = 0 (phương sai của phần dư không đổi) với độ tin cậy 95%, nếu sig < 0,05 bác bỏ Ho, nếu sig > 0,05 chấp nhận Ho.
abs_E PROF SIZE GROWTH
Spearman's rho abs_E Correlation Coefficient 1,000 -0,148 -0,018 -0,125 Sig. (2-tailed) . 0,046 0,810 0,090 N 184 184 184 184
37
TANG LIQ TAX VOL
Spearman's rho abs_E Correlation Coefficient -0,040 0,019 -0,037 0,098 Sig. (2-tailed) 0,588 0,794 0,614 0,184 N 184 184 184 184
Bảng 5.4: Hệ số tương quan Spearman kiểm định phương sai của phần dư
Từ kết quả kiểm định cho thấy biến phần dư abs_E có sig > 0,05 tức là
chấp nhận giả thuyết Ho, điều đó có nghĩa là không có hiện tượng phương sai thay đổi.
5.1.2.3 Phân tích hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình lý tưởng là mô hình mà các biến độc lập không có tương quan với nhau, mỗi biến chứa đựng một thông tin riêng về biến phụ thuộc và thông tin đó không có trong biến độc lập khác. Khi đó hệ số hồi quy riêng cho biết tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc khi giả định các biến độc lập khác không đổi, trong trường hợp đó không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả kiểm tra mức độ vi phạm giả thiết trong