7. Bố cục của đề tài
3.1.3.Giả thuyết của mô hình
Giả thuyết 1: Có mối tương quan âm giữa lợi nhuận và đòn bẩy tài chính của công ty.
Giả thuyết 2: Có mối tương quan dương giữa quy mô công ty và đòn bẩy tài chính của công ty.
Giả thuyết 3: Có một mối quan hệ dương giữa tài sản hữu hình và đòn bẩy tài chính của công ty.
Giả thuyết 4: Có một mối tương quan âm giữa tấm chắn thuế phi nợ và đòn bẩy tài chính của công ty.
40
bẩy tài chính của công ty.
Giả thuyết 6: Có một mối tương quan âm giữa số năm doanh nghiệp hoạt động của công ty và đòn bẩy tài chính của công ty.
Giả thuyết 7: Có một mối tương quan âm giữa tính thanh khoản và đòn bẩy tài chính của công ty.
Giả thuyết 8: Có một mối quan hệ âm giữa mức biến động của lợi nhuận và đòn bẩy tài chính của công ty.
3.2 Mô hình xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn của các công ty ngành vật liệu xây dựng niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam
Để xác định mô hình hồi quy tuyến tính, chúng ta phải lựa chọn một dạng hàm cụ thể. Chúng ta có thể chọn bất kì dạng hàm nào mà các tham số được ước lượng là tuyến tính. Nếu chúng ta chọn sai dạng hàm thì mô hình được xác định nhầm và không phù hợp với dữ liệu. Có bảy dạng hàm phổ biến thường gặp như sau: Dạng hàm tuyến tính, dạng hàm log-log, dạng hàm log-lin, dạng hàm lin-log, dạng hàm toàn phương, dạng hàm có độ trễ và dạng hàm có tham số thay đổi.
Theo những bài nghiên cứu trước đây có thể cho thấy dạng hàm tuyến tính là phù hợp với mô hình nghiên cứu.
Thiết kế mô hình nghiên cứu dựa vào mô hình nghiên cứu của Usman Huhammed Umer ta có mô hình hồi quy tổng thể có dạng như sau:
tdit = β0 + β1prof + β2size + β3tang + β4ndts + β5grow + β6age + β7liqu + β8ev + eit stdit = β0 + β1prof + β2size + β3tang + β4ndts + β5grow + β6age + β7liqu + β8ev + eit ltdit = β0 + β1prof + β2size + β3tang + β4ndts + β5grow + β6age + β7liqu + β8ev + eit Trong đó: tdit, stdit, ltdit là biến phụ thuộc.
prof, size, tang, ndts, grow, age, liqu,ev là biến độc lập. β0 là hệ số tự do.
41
eit là sai số của mô hình.
Kết luận: Chương 3 tác giả đã trình bày các bước cần thực hiện trong quá trình nghiên cứu. Cách thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và cách đo lường các biến có trong mô hình. Từ đó đưa ra mô hình nghiên cứu và biện luận dấu cũng như giả thuyết của mô hình.
42
CHƢƠNG 4: KIỂM ĐỊNH, KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Tổng quan về ngành vật liệu xây dựng
Vài năm qua, giá bất động sản giảm mạnh, thậm chí có lúc, có nơi chủ đầu tư còn phải “bán tháo”. VLXD là ngành phụ thuộc nhiều vào thị trường BĐS nên việc thị trường BĐS chưa thực sự sôi động trở lại là khó khăn lớn nhất đối với các DN VLXD. Bên cạnh đó, các DN VLXD trong nước còn phải đối mặt với việc giá vật liệu tăng do chi phí đầu vào cao, phải cạnh tranh với các sản phẩm nhập khẩu. Vì vậy, cùng với việc giảm giá để tăng giao dịch, các chủ đầu tư còn phải tiết giảm những chi phí không cần thiết; đặc biệt là những vật liệu cao cấp đã được thay bằng những vật liệu sản xuất trong nước có chi phí phù hợp hơn.
Thêm vào đó, các doanh nghiệp nước ngoài ồ ạt đầu tư vào thị trường Việt Nam và gây ra không ít khó khăn cho các doanh nghiệp trong nước và làm cho vị trí của các sản phẩm sản xuất trong nước cứ dần thưa vắng trên các kệ hàng trong cửa hàng VLXD, và đến một lúc nào đó các DN trong nước sẽ không còn đủ sức cạnh tranh và sẽ không còn tồn tại nữa bởi không thể cạnh tranh nổi với các sản phẩm cao cấp đến từ các tập đoàn uy tín, công nghệ cao, cũng không thể đấu nổi với các sản phẩm cực kỳ rẻ từ một số nước. Sự tấn công của các DN nước ngoài thường theo hai hướng, hoặc là có chất lượng vượt trội do được ứng dụng công nghệ tiên tiến, hoặc giá bán rất rẻ đang khiến nhiều DN VLXD nội lao đao. Có thể kể tới vài tên tuổi lớn ở nước ngoài đã đặt nhà máy sản xuất tại Việt Nam như Knauf, Prime, POSCO Specialty Steel, Formosa, Semen Indonesia…
Đó là tổng quan về thị trường ngành vật liệu xây dựng từ năm 2014 trở về trước, còn năm 2014 trở về sau thì sao. Theo số liệu thống kê của Bộ Xây dựng cho thấy, ngành BĐS và xây dựng đã có những hồi phục tích cực. Cụ thể, giá trị sản xuất ngành xây dựng đã tăng 10,2% trong năm 2014 và được dự báo có thể tiếp tục tăng 10% năm 2015. Với sự ấm dần của thị trường BĐS và các chính sách hỗ trợ
43
đối với ngành, nhiều dự án BĐS như Vinhomes Central Park Tân Cảng, The Landmark, Masteri Thảo Điền, Tòa R6 Vinhomes Royal City, Vinhomes Riverside, Imperia Garden… sẽ được khởi động trong năm 2015. Trong lĩnh vực hạ tầng giao thông, dự kiến sẽ có 169 dự án giao thông được khởi công và hoàn thành trong năm 2015. Trong đó, nhiều dự án trọng điểm đang được đẩy nhanh tiến độ triển khai. Bên cạnh đó, dòng vốn đầu tư FDI dồi dào và sự hồi phục của nền kinh tế nói chung cũng được kỳ vọng sẽ thúc đẩy việc xây dựng nhà xưởng và kho bãi trên cả nước. Tất cả các yếu tố trên đều có tác động tích cực đối với hoạt động xây dựng, kéo theo nhu cầu với các loại VLXD, đặc biệt là các loại xi măng, nhựa, sắt thép, bê tông, đá xây dựng…
Tình hình chung là như vậy, tình hình hoạt động kinh doanh của các công ty ngành vật liệu xây dựng thế nào. Để biết các doanh nghiệp ngành xây dựng hoạt động qua các năm ra sao ta xem bảng báo cáo ngành vật liệu xây dựng từ năm 2009 đến năm 2014:
44
Bảng 4.1: Bảng báo cáo tài chính ngành VLXD qua các năm 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014. ĐVT: triệu đồng Chỉ tiêu 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Doanh thu thuần 3.674.319 4.832.778 6.740.622 6.904.163 7.074.848 7.857.905 LNT từ HĐKD 246.053 367.254 213.454 8.992 -44.166 116.543 LNTT 259.962 382.777 244.851 6.695 -43.776 134.607 LNST 225.440 325.470 189.727 4.224 -43.776 101.988 Tổng tài sản 25.249.086 32.441.309 36.338.078 46.082.676 46.674.211 45.429.756 TS ngắn hạn 10.542.402 12.973.377 12.242.935 14.536.342 14.489.763 14.995.807 Tổng nợ 17.681.143 22.969.173 26.282.936 34.689.945 35.288.463 32.921.314 Nợ ngắn hạn 6.011.293 9.371.622 12.224.763 18.063.707 18.791.736 18.352.229 VCSH 7.567.943 9.472.136 10.055.142 11.392.731 11.385.748 12.508.442 Nguồn: cophieu68.vn Qua bảng trên cho thấy:
Doanh thu thuần có xu hướng tăng đều qua các năm về số tuyệt đối, từ năm 2009 đến năm 2014. Tuy doanh thu tăng nhưng lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh lại không như vậy, mà chỉ tăng từ năm 2009 đến năm 2010, sau đó lại có xu hướng giảm và giảm rất mạnh, thậm chí năm 2013 là -44.166 triệu đồng và năm 2014 khởi sắc trở lại 116.543 triệu đồng; lợi nhuận sau thuế cũng giảm rồi sau đó tăng trở lại theo lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh. Doanh thu thuần tăng nhưng lợi nhuận sau thuế lại giảm và có xu hướng tăng trở lại, nguyên nhân là vì đây là giai đoạn cần triệt để tập trung giải quyết hàng tồn kho, chuẩn bị nguồn lực đến khi thị trường hồi phục; riêng năm 2014 thị trường ngành vật liệu xây dựng có khả quan hơn, và có những bước tiến tích cực cùng với sự phục hồi ấm dần lên của
45
bất động sản. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tổng tài sản của các công ty ngành vật liệu xây dựng tăng qua các năm, riêng đến năm 2014 thì có giảm do giảm tổng nợ, cụ thể là do giảm khoản nợ dài hạn. Khác với các khoản nợ, vốn chủ sở hữu tăng qua các năm.
Nhìn vào bảng trên cho thấy các doanh nghiệp ngành vật liệu xây dựng sử dụng nguồn nợ là chủ yếu trong tổng tài sản.
Để thấy rõ hơn về phần nợ và vốn chủ sở hữu trong tổng nguồn vốn qua các năm 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014 ta có biểu đồ sau:
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ cơ cấu nguồn vốn ngành VLXD qua các năm 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014.
ĐVT: triệu đồng
Nguồn: cophieu68.vn
Nhìn vào biểu đồ ta dễ dàng thấy tổng tài sản tăng đều qua các năm, riêng năm 2014 thì có giảm so với năm 2013 nhưng không đáng kể. Và doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn nào là chủ yếu trong tổng nguồn vốn. Kết quả cho thấy các doanh nghiệp ngành vật liệu xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam sử dụng nợ phải trả là chủ yếu trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp.
46
4.2. Kiểm định và kết quả nghiên cứu 4.2.1. Các kiểm định 4.2.1. Các kiểm định
Kiểm định mô hình xem có vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính không. Bao gồm các kiểm định sau:
Kiểm định sự phù hợp của mô hình.
Kiểm định mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến không.
Kiểm định mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi không.
Kiểm định mô hình có hiện tượng tự tương quan không.
Nếu mô hình có vi phạm các hiện tượng trong khi kiểm định thì tìm cách khắc phục và xử lý, nếu mô hình không có vi phạm thì đó là mô hình thích hợp.
Mô hình hồi quy có dạng như sau:
tdit = β0 + β1prof + β2 size + β3tang + β4ndts + β5grow + β6age + β7liqu + β8ev + eit stdit = β0 + β1prof + β2 size + β3tang + β4ndts + β5grow + β6age + β7liqu + β8ev + eit ltdit = β0 + β1prof + β2 size + β3tang + β4ndts + β5grow + β6age + β7liqu + β8ev + eit
Sai sót hoặc thiếu dữ liệu trong các quan sát là vấn đề thường gặp trong các nghiên cứu thực nghiệm. Trong mô hình nghiên cứu, để ước lượng tốt mô hình cần thiết phải có đầy đủ các giá trị cho tất cả các quan sát. Đối với dữ liệu bảng, việc cân bằng dữ liệu là rất quan trọng. Do đó, trước khi nghiên cứu, tác giả kiểm tra dữ liệu như sau:
delta: 1 unit
time variable: nam, 2009 to 2014 panel variable: cty (strongly balanced) . xtset cty nam
Kết quả cho thấy, dữ liệu đã cân bằng.
Trước khi chạy mô hình và kiểm định mô hình, tác giả mô tả sơ bộ toàn bộ bộ dữ liệu qua bảng sau:
47
Bảng 4.2: Bảng thống kê mô tả toàn bộ bộ dữ liệu nghiên cứu
ev 276 7.854895 1.446866 0 11.58383 liqu 276 1.518292 1.019528 .2222323 6.778194 age 276 24.6087 15.80745 2 57 grow 276 .1135876 .3122312 -1 2.467224 ndts 276 .0506417 .0831146 0 .8089678 tang 276 .3790509 .242785 0 .8620464 size 276 12.55839 1.413072 9.364434 16.40436 prof 276 .0808132 .1104301 -.657809 .6077206 ltd 276 .1273804 .1632896 0 .6547573 std 276 .437851 .1684096 .0589272 .9695139 td 276 .5652313 .2164973 .0589272 1.173151 nam 276 2011.5 1.710927 2009 2014 cty 276 23.5 13.30003 1 46 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max . sum
Nguồn: chạy từ phần mềm stata11
Từ bảng trên có thể thấy được tổng số quan sát là 276, nghiên cứu số liệu từ năm 2009 đến năm 2014, giá trị trung bình tổng thể (mean) của từng chỉ tiêu, cũng như cho biết đối với mỗi chỉ tiêu thì giá trị thấp nhất (min) và giá trị cao nhất (max) là bao nhiêu. Ngoài ra bảng trên cũng cho thấy sự sai lệch về giá trị trung bình giữa các công ty được giải thích qua giá trị sai số chuẩn (std.dev). Cụ thể về chỉ tiêu tỷ lệ nợ như sau: Tỷ lệ nợ trung bình trong tổng nguồn vốn của các công ty là 56,52%; trong đó, tỷ lệ nợ ngắn hạn chiếm 43,78% và tỷ lệ nợ dài hạn chiếm 12,74%. Điều này cũng có nghĩa là tỷ lệ vốn chủ sở hữu chiếm trung bình 43,48% trong tổng nguồn vốn. Độ lệch chuẩn của tỷ lệ nợ là 21,65% cho thấy mức độ biến thiên giữa các công ty về tỷ lệ nợ trên tổng tài sản khá lớn. Tỷ lệ nợ tối thiểu của các công ty là 5,89% và tối đa là 117% (sở dĩ có tình trạng này là bởi vì có công ty có vốn chủ sở hữu âm cụ thể là công ty mang mã chứng khoán DTC), nghĩa là công ty sử dụng nợ ít nhất là 5,89% và tỷ lệ nợ cao nhất mà công ty sử dụng trong tổng nguồn vốn là 117%. Tương tự vậy cho các biến còn lại.
Trong bài nghiên cứu này, các biến trong mô hình hồi quy liệu có phù hợp và có tương quan với biến độc lập hay không. Vấn đề này sẽ được thấy rõ qua bảng
48
ma trận tương quan giữa các biến: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4.3: Bảng ma trận tương quan giữa các biến với biến phụ thuộc là td
ev 0.2386 0.0628 0.7473 0.3578 -0.0627 0.1102 -0.2580 -0.2459 1.0000 liqu -0.7619 0.2961 -0.4075 -0.4918 -0.0373 0.0060 -0.0012 1.0000 age -0.1724 0.0123 -0.3149 0.0967 -0.0031 -0.0697 1.0000 grow 0.0570 0.2390 0.1044 0.0063 -0.0780 1.0000 ndts -0.0890 0.0389 -0.1551 0.0999 1.0000 tang 0.3723 -0.1107 0.4745 1.0000 size 0.5010 -0.0697 1.0000 prof -0.3764 1.0000 td 1.0000 td prof size tang ndts grow age liqu ev (obs=276)
. corr td prof size tang ndts grow age liqu ev
Nguồn: chạy từ phần mềm stata11
Nhìn vào bảng kết quả trên cho thấy: Tất cả các biến giải thích đều có mối tương quan với biến được giải thích, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng của các biến đối với biến được giải thích khác nhau. Trong các biến độc lập thì biến size, liqu ảnh hưởng mạnh đến biến td; biến ndts và biến grow ít ảnh hưởng đến biến td.
Bảng 4.4: Bảng ma trận tương quan giữa các biến với biến phụ thuộc là std
ev -0.1309 0.0628 0.7473 0.3578 -0.0627 0.1102 -0.2580 -0.2459 1.0000 liqu -0.6213 0.2961 -0.4075 -0.4918 -0.0373 0.0060 -0.0012 1.0000 age -0.1391 0.0123 -0.3149 0.0967 -0.0031 -0.0697 1.0000 grow -0.1214 0.2390 0.1044 0.0063 -0.0780 1.0000 ndts -0.0535 0.0389 -0.1551 0.0999 1.0000 tang -0.1629 -0.1107 0.4745 1.0000 size 0.0123 -0.0697 1.0000 prof -0.3306 1.0000 std 1.0000 std prof size tang ndts grow age liqu ev (obs=276)
. corr std prof size tang ndts grow age liqu ev
Nguồn: chạy từ phần mềm stata11
Cũng giống như bảng ma trận tương quan với biến phụ thuộc là td, ở bảng này, tất cả các biến giải thích đều có mối tương quan với biến được giải thích và mức độ ảnh hưởng của các biến đối với biến được giải thích cũng khác nhau. Chỉ có biến liqu là ảnh hưởng mạnh nhất đến biến std, các biến còn lại ít ảnh hưởng đến biến std.
49
Bảng 4.5: Bảng ma trận tương quan giữa các biến với biến phụ thuộc là ltd
ev 0.4513 0.0628 0.7473 0.3578 -0.0627 0.1102 -0.2580 -0.2459 1.0000 liqu -0.3695 0.2961 -0.4075 -0.4918 -0.0373 0.0060 -0.0012 1.0000 age -0.0851 0.0123 -0.3149 0.0967 -0.0031 -0.0697 1.0000 grow 0.2008 0.2390 0.1044 0.0063 -0.0780 1.0000 ndts -0.0628 0.0389 -0.1551 0.0999 1.0000 tang 0.6615 -0.1107 0.4745 1.0000 size 0.6516 -0.0697 1.0000 prof -0.1581 1.0000 ltd 1.0000 ltd prof size tang ndts grow age liqu ev (obs=276)
. corr ltd prof size tang ndts grow age liqu ev
Nguồn: chạy từ phần mềm stata11
Khác với biến td và std, ở mô hình biến phụ thuộc ltd có biến size, tang, ev tác động khá mạnh đến biến ltd; còn biến prof, ndts, grow, age, liqu cũng có tác động đến biến ltd nhưng ở mức độ yếu, đặc biệt là biến ndts và biến age có mối tương quan rất yếu. Bảng trên cũng cho thấy các biến độc lập cũng có tác động với nhau, biến ev và biến size có hệ số 0,75 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Sau khi phân tích sơ bộ về các biến và mối quan hệ của các biến, tác giả đi vào tiến hành chạy mô hình và kiểm định mô hình bao gồm các bước sau:
Bước 1: Lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp với dữ liệu.