Dựa vào kết quả lựa chọn mô hình ở bảng 4.9, tác giả tiến hành phân tích hồi quy.
Bảng 4.10: Tổng hợp kết quả hồi quytheo các mô hìnhđược lựa chọn
TÊN BIẾN
ROA ROE TOBINQ
REM REM FEM
PT1 PT2 PT3 PT4 PT5 PT6 HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P ACP -0.0007*** 0.0000 -0.0023*** 0.0000 -0.0007 0.3900 ICP -0.0003** 0.0200 0.0002 0.6450 -0.0011*** 0.0090 APP 0.0004*** 0.0140 0.0009* 0.0720 -0.0003 0.6880 CCC -0.0003*** 0.0000 -0.0005* 0.0980 -0.0008** 0.0360 DR -0.2442*** 0.0000 -0.2495*** 0.0000 -0.4616* 0.0080 -0.4521*** 0.0120 0.5711** 0.0360 0.4556* 0.0780 FITA -0.0784** 0.0410 -0.0611 0.1160 -0.1748 0.1350 -0.0833 0.5050 0.1337 0.5130 0.1611 0.4250 CR 0.0117 0.2390 0.0159 0.1130 -0.0028 0.9310 0.0197 0.5630 0.1442*** 0.0010 0.1407*** 0.0010 SIZE 0.0105 0.1320 0.0127* 0.0890 0.0173 0.3870 0.0277 0.2290 -0.3199*** 0.0000 -0.3269*** 0.0000 STATE 0.0099 0.7700 0.0185 0.6050 0.1051 0.2850 0.1255 0.2540 0.6921* 0.0540 0.7151** 0.0470 SG 0.0942*** 0.0000 0.0944*** 0.0000 0.3124*** 0.0000 0.3103*** 0.0000 0.2054*** 0.0000 0.2200*** 0.0000 _cons 0.0912 0.2870 0.0415 0.6420 0.1830 0.4590 -0.0471 0.8650 4.3338 0.0000 4.3693 0.0000 F( 9, 221) 7.72 9.37 Prob > F 0.0000 0.0000 R-squared 0.4521 0.4026 0.3152 0.2288 0.0446 0.0433 Wald chi2(9) 148.3800 136.0600 82.79 57.79 Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Ghi chú: ***, ** và * là mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%.
Kết quả hồi quy 6 phương trìnhđều cho P value <0, điều này cho thấy độ tin cậy là 99%. Xét về tổng thể thì 6 phương trình nàyđều có ý nghĩa và phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng và ctg 2005).
Bảng 4.10 cho thấy biến ACP có ảnh hưởng đến ROA, ROE trong phương trình 1 và 3 và ACP có mối quan hệ ngược chiều với ROA, ROE. Biến APP có ảnh hưởng và có mối quan hệ cùng chiều với ROA, ROE trong phương trình 1 và 3. Biến ICP có mối quan hệ ngược chiều với ROA, TOBINQ ở phương trình 1 và 5.
Biến CCC có mối quan hệ ngược chiều với ROA, ROE, TOBINQ ở phương trình 2, 4 và 6. Biến DR có tác động ngược chiều đến ROA, ROE ở phương trình 1, 2, 3, và 4. Biến DR lại có tác động cùng chiều với TOBINQ ở phương trình 5 và 6. Biến FITA chỉ có ý nghĩa thống kê 5% ở phương trình 1 và có mối quan hệ ngược chiều với ROA. Biến CR có tác động cùng chiều TOBINQ ở hai phương trình 5 và 6. Biến STATE có tác động cùng chiều với TOBINQ. Biến SIZE tác động cùng chiều với TOBINQ ở phương trình 5, 6 và ROA ở phương trình 2. Biến SG có tác động cùng chiều với ROA, ROE, TOBINQ. Để thấy rõ tác động của từng biến đến khả năng sinh lợi của các công ty VLXD, ta xem xét cụ thể từng biến như sau:
Biến ACP: Kỳ thu tiền bình quân.
Biến số này có tác động ngược chiều với ROA và ROE và có ý nghĩa thống kê mức 1% ở phương trình 1 và 3. Kết quả này phù hợp với giả thuyếtH01, H05 đã đề ra.
Điều này chỉ ra rằng các công ty có thể tạo ra lợi nhuận bằng cách giữ mức các khoản phải thu của họ đến mức tối thiểu. Kết quả cũng có thể giải thích rằng khi thời gian mà số ngày khoản phải thu càng ngắn thì càng có nhiều tiền mặt có sẵn để bổ sung thêm hàng tồn kho, do đó doanh thu sẽ nhiều hơn dẫn đến mức tỷ suất sinh lợi cao hơn cho công ty. Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy hệ số âm của ACP chỉ ra rằng một sự gia tăng số ngày trong kỳphải thu sẽdẫn đến một sự giảm đi trong tỷ suất sinh lợi. Điều này có nghĩa là các công ty được quan sát không được hưởng lợi từ chính sách thu tiền chậm của mình. Điều này có thể là do trong thời gian quan sát từ năm 2009 –2013 nằm trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế, sức mua giảm, nên việc bán hàng gặp nhiều khó khăn, hàng hóa tồn đọng nhiều, nên các công ty có thể đã nới lỏng chính sách tín dụng bán hàng với điều kiện tài
chính không đổi. Tác động ngược chiều của các khoản phải thu với lợi nhuận của công ty được tìm thấy bởi phần lớn các nghiên cứu về WCM. Nghiên cứu tương tự như Deloof (2003), Gill và ctg (2010), Lazaridis và Tryfonidis (2006) và Garcia- Teruel và Martinez-Solano (2007) tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa số ngày các khoản phải thu và lợi nhuận của một công ty. Trong khi đó, Sharma và Kumar (2011) tìm thấy mối quan hệ cùng chiều, họ lập luận rằng điều này là do thực tế các công ty Ấn Độ đã cấp tín dụng thương mại nhiều hơn để duy trì khả năng cạnh tranh với các đối thủ cạnh tranh nước ngoài của họ, bao gồm cả sản phẩm và dịch vụcao cấp.
Về mặt tác động biên thì kết quả từ phương trình hồi quy cho thấy khi ACP tăng 1 ngày thì ROA, ROE giảm đi lần lượt là 0.0007 và 0.0023. Xét về mặt trung bình trong một năm, các công tyvật liệu xây dựng khảo sát có kỳ thu tiền bình quân 65.52 ngày. Như vậy, bình quân ROA, ROE của một công ty bị giảm đi một tỷ lệ tương ứng là 0.04497 (4,5%) và 0.1525 (15.25%).
Một tỷ lệ tương tự được tìm thấy bởi Gul và ctg (2013). Ông phát hiện ra rằng số ngày khoản phải thu tăng lên 1 ngày làm giảmlợi nhuậncông ty -0,04%. Falope và Ajilore (2009) nhận thấytỷ lệ là -0,300%. Một tỷ lệ lớn+ 3,8% đã được tìm thấybởiSharma và Kumar (2011). Sựkhác biệt này có thể được giải thíchlà do các điều kiệnkinh tếvĩ mô ở các nước là khác nhau.
Ngược lại, từ kết quả hồi quy cho thấy ACP không nghĩa thống kê với TOBINQ ở phương trình 5. Kết quả này trái với giả thuyết đãđề ra là: ACP có mối quan hệ đáng kể vớigiá trị thị trườngcủa công ty, như vậy giả thuyết H09 bị bác bỏ. Kết luận này cũng phù hợp với bài nghiên cứuGamze Vural (2012),Steven Lifland (2011).
Biến ICP: Kỳ chuyển đổi hàng tồn kho.
Bảng 4.10 cho thấy biến này có mối quan hệ ngược chiều với ROA, TOBINQ ở phương trình 1 và 5 với mức ý nghĩa tương ứng là 5% và 10%. Như vậy, kết quả nàyđúngvới giả thuyết H02, H010đặt ra. Tuy nhiên, nó lại không có ý nghĩa thống kê với ROE ở phương trình 3, kết quả này trái với giả thuyết H06.
Mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ chuyển đổi hàng tồn kho với lợi nhuận cũng đã được tìm thấy bởi các nhà nghiên cứu như Deloof (2003), Lazaridis và
Tryfonidis (2006), Garcia-Teruel và Martinez-Solano (2007), Karaduman et al. (2011) và Raheman và Nasr (2007).Trong khi đó, Mathuva (2009) lại tìm thấy mối quan hệ cùng chiều bằng chứng thực nghiệm ở Kenya. Ông lập luận rằng các công ty giữ mức tồn kho cao hơn để tối thiểu hóa nguy cơ ngừng sản xuất do thiếu nguyên liệu.Nhưng cũng có nghiên cứu không tìm thấy mối quan hệ giữa số ngày tồn kho với khả năng sinh lợi của công ty như: Steven Lifland (2011), Bagchi và Khamrui (2012), Gamze Vural (2012), Naveek Ahmad và ctg (2014), Shagufta Nasreen và ctg (2014).
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của tác giả với các công ty vật liệu xây dựng tại Việt Nam tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ chuyển đổi hàng tồn kho với ROA và TOBINQ. Điều này cho thấy tồn kho ở mức cao làm cho chi phí lưu kho, bảo quản, hư hỏng… tăng làm lợi nhuận giảm và kéo theo ROA cũng giảm tương ứng. Ngoài ra, việc công ty duy trì mức tồn kho cao sẽ không hấp dẫn với các nhà đầu tư cổ phiếu, vì họ có thể cho rằng công ty kinh doanh kém hiệu quả, không bán được hàng hóa, nên không có lợi nhuận hoặc lợinhuận không cao, vì vậy họ không mua cổ phiếu do đógiá trị thị trường của công ty giảm.
Kết quả nghiên cứu này cũng cho thấy ICP không có tác động tới ROE. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Bagchi và Khamrui (2012), Naveek Ahmad và ctg (2014), Shagufta Nasreen và ctg (2014). Từ sựphân tích trên cho thấy các công ty có thể gia tăng lợi nhuận nếu duy trì mức tồn kho tối thiểu hợp lý.
Biến APP: Kỳ thanh toán bình quân.
Biến APP có tác động cùng chiều với ROA, ROE và có ý nghĩa thống kê, lần lượt ởmức 1% và 10% tại phương trình 1 và 3. Kết quả này đúng với giảthuyết H03, H07đặt ra.
Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Padachi (2006), Gul và ctg (2013), Mathuva (2010), Athar Iqbal và Madhu Mati (2012), Makori. D.M. (2013).
Kết quả này cho thấy rằng sự tăng thêm 1 ngày trong tổngsốngày phảitrả bình quân dẫn đến một sự gia tăng trong tỷsuất sinh lợi. Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy rằng công ty có khả năng sinh lợi cao hơn sẽ chờ lâu hơn để thanh toán các hóa đơncủa họvà các công ty sửdụngnó như khoản vay ngắn hạnđể tăng vốnlưu động vàdo đó làm tănglợi nhuận.Kết quả này phù hợp với quy tắc vềquản
trị vốn lưu động là: các công ty nên cố gắng thương lư ợng với nhà cung cấp để trì hoãn các khoản thanh toán với thời gian lâu nhất có thể.
Bảng 4.10 cho thấykỳ thanh toán bình quân gia tăng 1 ngày thì ROA, ROE gia tăng tỷ lệ tương ứng lần lượt là 0.0004 và 0.0009. Kết quả tương tự cũng được tìm thấy bởi Gul và ctg (2013) là 0,0005 ở Pakistan; Karaduman và ctg (2011) tìm thấy một tỷ lệ phần trăm của 0,0870% ở Thổ Nhĩ Kỳ. Một tỷ lệ rất cao được tìm thấy bởi Osundia và ctg (2014), người đã tìm thấy 0.219 ở Nigeria. Sự khác biệt này có thểdođiều kiệnkinh tếvĩ môkhác nhau.
Ngược lại, từ kết quả hồi quy cho thấy APP không nghĩa thống kê với TOBINQ ở phương trình 5. Kết quả này trái với giả thuyết đãđề ra là: APP có mối quan hệ đáng kể với giá trị thị trường của công ty, như vậy giả thuyết H011 bị bác bỏ. Kết luận này cũng phù hợp với bài nghiên cứu Gamze Vural (2012), Steven Lifland (2011).
Biến CCC: Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt
Kết quả hồi quy phân tích mối quan hệ giữa các chu kỳchuyển đổi tiền mặt (CCC) và khả năng sinh lợi của các công ty VLXD được thể hiện trong bảng 4.10. Hệ số hồi quy cho thấy một mối quan hệ ngược chiềugiữa CCC với ROA, ROE và TOBINQ ở mức ý nghĩa lần lượt 1%, 10% và 5%, chấp nhận giả thuyết H04, H08, H012. Kết quả nàyủng hộ cho quan điểm rằng chu kỳ chuyển đổi tiền mặt có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lợi. Điều này có nghĩa là nếu công ty kéo dài thờigian chuyển đổi tiền mặt thì công ty phải huy động thêm vốn từ các nguồn khác để đảm bảo các hoạt động ngắn hạn không bị gián đoạn. Việc huy động thêm vốn làm phát sinh thêm các chi phí như chi phí lãi vay, chi phí giao dịch, thương lượng..., như vậy sẽ làm giảm lợi nhuận của công ty. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Shin và Soenen (1998), Deloof (2003), Lazaridis và Tryfonidis (2006), Garcia-Teruel and Martinez Solano (2007). Shin và Soenen (1998) lập luận rằng mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận và chu kỳ chuyển đổi tiền mặt có thể được giải thích bằng sức mạnh thị trường hay thị phần, tức là, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) ngắn hơn là vì khả năng thương lượng của các nhà cung cấp hoặc khách hàng cũng nhưkhả năng sinh lợi cao hơn là do sự thống trị thị trường.
TOBINQ giảm tương ứng là 0.0003(0.03%) và 0.0005(0.05%) và 0.0008 (0.08%). Trung bình 1 năm các công ty VLXD trong tập dữ liệu khảo sát có CCC là 88.02 ngày, như vậy, bình quân một công ty bị giảm ROA, ROE và TOBINQ lần lượt là 0.0298; 0.0465 và 0.0666. Tỷ lệ tương tự được tìm thấy bởiGul và ctg (2013). Tỷ lệ cao hơn đã được tìm thấy bởi Lazaridis và Tryfonidis (2006), Mathuva (2010), và Falope Ajilore (2009) và Raheman và Nasr (2007). Họ tìm thấytỷ lệ tương ứng như sau: -1,900%, -0,510%, -0,100%, -0,300% và -0,638%. Sự khác biệt này có thểdo các điều kiện kinh tế vĩ môvà mẫu nghiên cứu khác nhau
Biến DR: Tỷ số nợ.
Biến này cho biết tổng nợ chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng tài sản hiện có của công ty. Bảng 4.10 cho thấy DR có mối quan hệ ngược chiều với ROA, ROEở phương trình 1, 2, 3, 4 với mức ý nghĩa 1% và phù hợp với kỳvọng dấu.
Hệ số âm của DR cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa nợ trên tổng tài sản với lợi nhuận của một công ty. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007), Mohamad và Saad (2010), Gill và ctg (2010). Tỷ số nợ trên tài sảnđược sử dụng như một đại diện của đòn bẩy. Khi đòn bẩy tăng, nó ảnh hưởng tiêu cực hoặc tích cực đến khả năng sinh lợi, nếu công ty sử dụng đòn bẩy hiệu quảthì sẽ gia tăng khả năng sinh lợi và ngược lại.
Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy các công ty VLXD sửdụng các khoản nợ vay không hiệu quả, làm giảm khả năng sinh lợi của mình. Kết quả nghiên cứu cho thấy khi tỷ số nợ tăng thêm 1% làm giảm ROA ở phương trình 1 và 2 tương ứng là 0.1925 và 0.1795, ROE ở phương trình 3 và 4 tương ứng là 0.2996 và 0.2345.
Nhưng DR có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc TOBINQ tại phương trình 5 và 6ở mức ý nghĩalần lượt 5% và 10%. Điều này cho thấy tỷsốnợ cao thì càng gia tăng giá trị cổ phiếu các công ty VLXD và chủ nợ, cổ đông mạnh dạn đầu tư vào công ty. Kết quả nghiên cứu này cho thấy khi tỷsố nợ tăng 1% thì TOBINQ ở phương trình 5 và 6 tăng tương ứng là 0.3802 và 0.3744. Nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Nor Edi Azhar Binti Mohamad (2010), Sunday.E. Ogundipe và ctg (2012).
Biến FITA: Tỷ lệ TSCĐ
Bảng 4.10 cho thấy biến FITA chỉ có tác động ngược chiều với ROA ở phương trình 1 và có ý nghĩa thống kê 5%. Phù hợp với nghiên cứu củaAthar Iqbal and Madhu Mati trong ngành dệt, hóa chất, nhiên liệu và năng lượng (2012). Hệ số âm của biến TSCĐ cho thấy khi TSCĐ tăng lên nhưng lại làm giảm lợi nhuận của công ty. Điều này thể hiện việc sử dụng TCSĐ của các công ty VLXD chưa hiệu quả như sử dụng không hết công suất của máy móc, sử dụng không đúng quy trình, thông số của máy móc làm hư hỏng, giảm tuổi thọ của TSCĐ. Do đó làm ảnh hưởng tới ROA. Khi TSCĐ tăng lên 1 đơn vị thì ROA ở phương trình 1 giảm 0.0784.
Biến CR: Tỷ lệ thanh toán hiện hành
Tỷlệthanh toán hiện hànhlà thước đo lý thuyết của tính thanh khoản. Bảng 4.10 cho thấy biến này không cótác động đáng kể đến ROAở phương trình 1, 2 và ROE ở phương trình 3 và 4, nhưng có tác động cùng chiều với TOBINQở phương trình 5 và 6 với mức ý nghĩa 1%.Điều này cho thấy công ty đảm bảo được nhu cầu thanh toán ngắn hạn, có thểchi trảcổtức cho các cổ động, nên sẽ gia tăng giá trịthị trường của công ty. Kết quảnày cho thấy tỷlệthanh toán hiện hành càng cao thì cơ hội gia tăng khả năng sinh lợi cao. Nghiên cứu này phù hợp với kết quả Binti Mohammad và Binti Mohd Saad (2010).
Kết quả này cho thấy khi CR tăng 1%, thì TOBINQ ở phương trình 5 và 6 tăng tương ứng là 0.0985 và 0.0914, do đó có thểkết luận rằng sự gia tăng tỷ lệ này cho thấycác công ty duy trì tính thanh khoản cho các cam kết hiện tại của công ty và cũng chỉ rarằng công ty đầu tưvào việc nắm giữtài sản lưu động.
Biến SIZE: Quy mô công ty
Kết quả ở bảng 4.10 cho thấy biến SIZE không ảnh hưởng đến ROE, nhưng có tác động cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 10% và tác động ngược chiều với TOBINQ ởmức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy quy mô của các công ty có quan hệ với khả năng sinh lời. Khi quy mô công ty tăng 1 đơn vị thì làm giảm TOBINQ ở