Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Một phần của tài liệu nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và tỷ suất sinh lợi của các công ty ngành vật liệu xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 60)

Tác giả sử dụng phần mềm EVIEWS 7, có kết quả kiểm định Breusch –

Godfrey của cả 4 mô hìnhP6F

7

P đều có P-value (Obs x RP

2

P)= Prob. Chi-

6 Phụ lục 7

Square(2)=0.0000< α=5%.Do đó ta kết luận các mô hình này đều xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2.

Vì vậy để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi va hiện tượng tư tương quan này tác giả chọn phương pháp GLS để giải quyết.

4.5.4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Từ kết quả hồi quy theo phương pháp GLS của bốn mô hình(Bảng 4.6) ta thấy

Prob (F-Statistic) <0.05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0. Do đó ta kết luận cả bốn mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp với tổng thể.

4.6 Phân tích và thảo luận kết quả hồi quy

Từ 3 phương pháp POOLED OLS, FEM, REM; tác giả tiến hành kiểm định

Redundant và kiểm định Hausman thì chọn ra được mô hình FEM là phù hợp nhất.

Tuy nhiên kết quả của mô hình FEM lại không có ý nghĩa thống kê, đồng thời xảy ra hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi. Vì thế tác giả đã giải quyết hạn chế trên bằng phương pháp GLS. Vì vậy tác giả sử dụng kết quả của PP GLS (bảng 4.5) để phân tích kết quảvà thảo luận.

Bảng 4.5: Bảng kết quả hồi quy theo phương pháp GLS

Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4 Tác động

Hằng số βR0R 0.502*** (0.0000) 0.402*** (0.0000) 0.419*** (0.0000) 0.408*** (0.000) AR -0.00053*** (0.000) Nghịch biến AP -8.35*** (0.000) Nghịch biến INV -6.28*** (0.000) Nghịch biến CCC -3.31* (0.0663) Nghịch biến

FD -0.232*** (0.000) -0.212*** (0.000) -0.258*** (0.000) -0.293*** (0.000) Nghịch biến LNS -0.012*** (0.0005) -0.0065 (0.1224) -0.0065 (0.125) -0.0052 (0.2403) Nghịch biến FFA 0.1951** (0.003) 0.1083* (0.054) 0.0799 (0.1039) 0.136** (0.018) Đồng biến RP 2 53.57% 62.41% 56.43% 46.29% Ajd RP 2 52.58% 61.61% 55.50% 45.14% F-value 53.93*** (0.000) 77.64*** (0.000) 60.55*** (0.000) 40.3*** (0.000) Durbin watson 1.2695 1.313 1.393 1.258 Cỡ mẫu 192 192 192 192

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả EVIEWS 7)

Ghi chú: Tất cả các số trong dấu ngoặc đơn là mức ý nghĩa thống kê; *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%.

Mô hình 1: Mối quan hệ giữa kỳ thu tiền bình quân AR và tỷ suất sinh lợi GOP của công ty

𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.502- 0.00053 ARR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.195 FFAR𝑖𝑖𝑡𝑡R- 0.232 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.012 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

Kết quả hồi quy đối với biến độc lập đầu tiên là AR - kỳ thu tiền bình quân,

nghiên cứu cho thấy có tồn tại mối tương quan nghịch biến có ý nghĩa thống kê giữa

AR và GOP (r = - 0.00053, sig < 0.01). Kết quả này đồng nhất với kỳ vọng của tác giả và với nghiên cứu của các tác giả: Deloof (2003); nhóm Lazardidis and Tryfonidis (2006); nhóm Gill, Biger và Mathur (2010), nhóm Nobanee, Abdullatif và Alhajja (2011), nhóm Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên (2013).

Nhưng nó lại ngược với nghiên cứu của tác giả Shama và Kumar (2011). Hệ số hồi quy âm của AR chỉ ra rằng càng kéo dài thời gian thu tiền từ khách hàng thì lợi nhuận sẽ càng giảm đi. Từ kết quả phân tích hồi quy và kết quả thống kê qua từng năm có thể thấy rằng các công ty đang trong giai đoạn khó khăn không thu được

tiền từ khách hàng. Nếu các doanh nghiệp này thắt chặt chính sách tín dụng, khách hàng có ít thời gian hơn để thanh toán nợ. Lúc này nguồn tiền mặt của công ty dồi dào, đủ sức tài trợ cho các dự án khác hoặc đầu tư cho các dây chuyền sản xuất mới và đảm bảo được khả năng thanh toán của công ty được tăng lên từ đó làm gia tăng

uy tín và hiệu quả kinh doanh sẽ gia tăng. Chính sách này cũng giúp công ty hạn chế rủi ro tín dụng mà các doanh nghiệp hay gặp phải khi khách hàng của mình phá sản. Hệ số âm của AR chỉ ra rằng nếu công ty bị khách hàng chiếm dụng vốn thêm 1 ngày

thì tỷ suất sinh lợisẽ bị giảm 0.053%.

LNS – quy mô công ty có mối tương quan nghịch biến có ý nghĩa thống kê với

GOP. Có nghĩa là các công ty có quy mô càng lớn thì tỷ suất sinh lợisẽ thấp hơn những công ty có quy mô nhỏ. Điều này có thể giải thích rằng các công ty nhỏ sử dụng tài sản hiệu quả hơn các công ty lớn. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của các tác giả: tác giả Shama và Kumar (2011). Tuy nhiên, mối quan hệ này lại đi ngược với kỳ vọng của tác giả cũng như các nghiên cứu của Deloof (2003); Lazardidis and Tryfonidis (2006); nhóm Gill, Biger và Mathur (2010), …cho rằng quy mô công ty càng lớn thì sẽ có lợi thế hơn và thu được nhiều lợi nhuận hơn. Kết quả có sự khác biệt là do thời gian nghiên cứu của các tác giả đi trước là trước thời kỳ khủng hoảng tài chính, nềnkinh tế phát triển mạnh những công ty quy mô càng lớn sẽ càng có ưu thế về vốn, lao động, quy mô thị trường, uy tín… tốt hơn những công ty quy mô nhỏ do đó sẽ thúc đẩy tỷ suất sinh lợicao hơn. Nghiên cứu của tác giả là sau thời kỳ khủng hoảng, đặc điểm của những công ty này là sản xuất đầu tư chủ yếu vàohàng tồn kho, tài sản cố định nên khi thị trường biến động, thu hồi vốn không kịp dẫn đến tỷ suất sinh lợithấp hơn những công ty có quy mô nhỏ.

FFA – tỷ số tài sản tài chính cũng góp phần làm tăng tỷ suất sinh lợi của công ty, có nghĩa là FFA có mối tương quan đồng biến có ý nghĩa với GOP. Nếu tỷ số này càng cao chứng tỏ các công ty đầu tư vào các công ty khác hay lĩnh vực khác càng nhiều sẽ làm tăng tỷ suất sinh lợi.

Biến FD – tỷ số nợ có mối quan hệ nghịch biến có ý nghĩa thống kê với tỷ suất sinh lợi. Cho thấy rằng các công ty sử dụng nợ cao thì sẽ làm giảm tỷ suất sinh lợi.

Mô hình 2: Mối quan hệ giữa kỳ thanh toán bình quân AP và tỷ suất sinh lợi GOP của công ty

𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.402– 8.35 APR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.108 FFAR𝑖𝑖𝑡𝑡R- 0.212 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.0065 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

Kết quả mô hình 2 cho thấy kỳ thanh toán bình quân có mối tương quan

nghịchbiến có ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi (r = -8.35, sig <0.01) có nghĩa là việc trì

hoãn thanh toán cho các nhà cung cấp quá lâu sẽ ảnh hưởng đến uy tín của công ty, từ đó làm giảm thì tỷ suất sinh lợi của công ty. Mặc dù các công ty đều muốn

trì hoãn thanh toán cho nhà cung cấp để có nguồn vốn với chi phí rẻ và tiền mặt từ việc trì hoãn thanh toán sẽ được sử dụng cho nhu cầu vốn luân chuyển của mình. Thực trạng trong giai đoạn 2009 – 2014, các công ty VLXD VN đều chịu nhiều tác động của khủng hoảng kinh tế thế giới vì vậy các công ty này đều gặp khó khăn. Từ đó công ty nào trì hoãn việc thanh toán thì sẽ làm giảm uy tín và dẫn đến lợi nhuận sụt giảm. Kết quả này đi ngược với kỳ vọng của tác giả, cũng như nghiên cứu của Lazardidis and Tryfonidis (2006) và nhóm Gill, Biger và Mathur

(2010). Tuy nhiên nó lại đồng nhất với nghiên cứu của nhóm tác giả Nobanee và

cộng sự (2011), nhóm Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên (2013)…

Tác động của các biến còn lại trong mô hình 2 cũng cho kết quả tương tự như

mô hình 1. Tuy nhiên mức ý nghĩa đã thay đổi: biến FD có mức ý nghĩa cao (sig<0.01); biến FFA (sig<0.1) và biến LNS không tồn tại mối tương quan có ý nghĩa thống kê với GOP.

RP

2

Pđiều chỉnh là 61.61%; F = 77.64% có mức ý nghĩa cao (sig <0.01), thống

kê Durbin Watson 1.313

Mô hình 3: Mối quan hệ giữa kỳ luân chuyển hàng tồn kho INV và tỷ suất sinh lợi GOP của công ty

𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.419– 6.28 INVR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.0799 FFAR𝑖𝑖𝑡𝑡R- 0.258 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.0065 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

Trong mô hình 3 bảng 4.3, kỳ luân chuyển hàng tồn kho cũng có mối tương quan nghịch biến có ý nghĩa thống kê với tỷ suất sinh lợi (r = -6.38, sig < 0.01).

Điều đó có nghĩa là thời gian xử lý hàng tồn kho từ khâu mua nguyên vật liệu đưa vào sản xuất đến khi bán hàng của các công ty ngành VLXD càng lâu thì càng làm giảm tỷ suất sinh lợi. Vì nếu gia tăng hàng tồn kho quá mức có thể làm mất đi lợi ích từ

việc giữ tiền như lãi suất cho vay, lãi suất gửi tiết kiệm, làm gia tăng chi phí lưu kho, chi phí quản lý... Mặt khác hàng hóa sẽ mất dần giá trị vì đã lỗi thời, hoặc có thể làm hỏng hàng hóa do tồn trữ lâu. Từ kết quả mô hình và thống kê mô tả, có thể kết luận các công ty trong nhóm nghiên cứu đang gia tăng thời gian lưu trữ hàng tồn kho từ đó làm giảm tỷ suất sinh lợi. Kết quả này tương đồngvới kỳ vọng của tác giả, cũng

như với nghiên cứu của các tác giả: Deloof (2003); Sharma và Kumar (2011); nhóm

tác giả Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên (2013). Trong khi đó, kết quả của Lazardidis and Tryfonidis (2006) và nhóm Gill, Biger và Mathur (2010) lại không tìm thấy mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa INV và GOP.

Tác động của các biến còn lại trong mô hình 3 cũng cho kết quả tương tự như

mô hình 1 và 2; tuy nhiên chỉ có biến FD là có mức ý nghĩa <0.01; còn biến FFA

và LNS đềukhông có ý nghĩa thống kê. RP

2

Pđiều chỉnh là 55.50%, F = 60.55% có mức ý nghĩa cao (sig <0.01), thống kê Durbin Watson 1.393.

Mô hình 4: Mối quan hệ giữa chu kỳ luân chuyển tiền mặt CCC và tỷ suất sinh lợi GOP của công ty

𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.408– 3.31 CCCR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.136 FFA𝑖𝑖𝑡𝑡R R- 0.293 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.0052 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

Trong mô hình này, tồn tại mối tương quan nghịch biến có ý nghĩa giữa chu

kỳ luân chuyển tiền mặt với tỷ suất sinh lợi (r = - 3.31, sig < 0.1) điều này cũng phù hợp CCC được cấu tạo bởi AR, INV, AP. Điều đó có nghĩa chu kỳ luân chuyển tiền mặt càng ngắn đồng nghĩa với công ty giảm lượng hàng tồn kho và đẩy nhanh các khoản phải thu, việc này làm giảm chi phi lưu trữ hàng tồn kho, dành vốn cho các khoản đầu tư sinh lời khác, đồng thời việc thu tiền về sớm sẽ giúp đáp ứng các nghĩa vụ kịp thời và có nguồn để tài trợ cho tài sản ngắn hạn tăng thêm cho một chu kỳ kinh doanh mới. Kết quả này đồng nhất với kỳ vọng của tác giả và với nghiên

cứu của các tác giả: Deloof (2003), Lazardidis and Tryfonidis (2006), nhóm tác

giả Nobanee và cộng sự (2011),nhóm TừThị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên

(2013). Tuy nhiên nó lại đi ngược với nghiên cứu của nhóm Gill, Biger và Mathur (2010); Sharma và Kumar (2011). Nhóm nghiên cứu này lại cho rằng kéo dài thời gian chuyển đổi tiền mặt có thể gia tăng tỷ suất sinh lợi cho công ty, tác giả cũng

cho rằng càng kéo dài kỳ luân chuyển hàng tồn kho thì tỷ suất sinh lợi càng cao.

Điều này cũng có thể giải thích là vào thờikhủng hoảng tài chính, nền kinh tế tăng trưởng nhanh giá cả hàng hóa leo thang, … duy trì một lượng lớn hàng tồn kho có thể giảm chi phí sản xuất trên mỗi đơn vị sản phẩm, chi phí cung cấp, bảo vệ chống lại sự biến động giá cả và tổn thất kinh doanh do sự khan hiếm sản phẩm.

Tác động của các biến còn lại trong mô hình 4 cũng cho kết quả tương tự như

các mô hình trước: biến FD là có mức ý nghĩa <0.01; biến FFA có mức ý nghĩa <0.05 còn biến LNS vẫn không có ý nghĩa thống kê.

RP

2

Pđiều chỉnh là 45.14%; F = 40.3% có mức ý nghĩa cao (sig < 0.01), thống

kê Durbin Watson 1.258.

Tổng hợp lại tác giả có bảng kết quả nghiên cứu so với bảng kỳ vọng như

sau:

Bảng 4.6: Bảng kết quả về mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Tên biến độc lập Ký hiệu biến những nghiên Kết quả của cứu trước Kỳ vọng của tác giả Kết quả nghiên cứu của tác giả

Kỳ thu tiền bình quân AR - / + - -

Kỳ thanh toán bình quân AP + / - / NA + -

Kỳ luân chuyển hàng tồn kho INV - / NA - -

Chu kỳ luân chuyển tiền mặt CCC - / + - -

Quy mô của công ty LNS - / + / NA + -

Tỷ số nợ FD - / NA - -

Tỷ số tài sản tài chính FFA + / NA + +

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Kết luận chương 4

Trong chương 4, đề tài đã trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm thống kê mô tả, phân tích tương quan. Đề tài trình bày tổng hợp các mô hình hồi quy bao gồm

mô hình POOLED OLS, FEM, REM và GLS. Dựa vào kiểm định Redundant và

kiểm định Hausman, mô hình được chọn để tiến hành phân tích là mô hình hồi quy với phương pháp tác động cố định FEM. Tuy nhiên, kết quả mô hình lại không có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, tác giả tiếp tục chọn phương pháp GLS để chạy hồi quy.

kiểm định hiện tượng đa cộng tuyếnvà sự phù hợp của mô hình. Kết quả cho thấy mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến và cả bốn mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp với tổng thể, chính vì thế tác giả sử dụng kết quả của phương pháp này để tiến hành phân tích. Kết quả hồi quy cho thấy chu kỳ luân chuyển tiền mặt, kỳ thu tiền bình quân, kỳ luân chuyển hàng tồn kho và kỳ thanh toán bình

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

Từ kết quả nghiên cứu của phần trước, trong chương cuối cùng này, tác giả xin tóm tắt lại kết quả nghiên cứu, nêu lên một số hạn chế của đề tài đồng thời đề xuất một số gợi ý nhằm nâng cao tỷ suất sinh lợi cho các công ty ngành VLXD.

5.1 Kết luận về kết quả nghiên cứu

Quản trị vốn luân là một trong những nội dung rất quan trọng của quản trị tài chính doanh nghiệp, vì nó trực tiếp tác động đến tính thanh khoản và tỷ suất sinh lợi của doanh nghiệp. Đề tài này nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và tỷ suất sinh lợi của các công ty ngành VLXD trên TTCK Việt

Nam. Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu nghiên cứu 32 công ty ngành VLXD niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2009 – 2014, hình thành nên dữ liệu bảng với 192 quan sát. Các biến độc lập được sử dụng trong mô hình là: chu kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC), kỳ thu tiền bình quân (AR), kỳ luân chuyển hàng tồn kho (INV) và kỳ thanh toán bình quân (AP). Ngoài

ra, tác giả còn sử dụng thêm các biến kiểm soátgồm: quy mô công ty (LNS), tỷ số

nợ (FD), tỷ số tài sản tài chính (FFA) để phân tích tác động của các nhân tố này lên tỷ suất sinh lợi của công ty. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo

các phương pháp POOLED OLS; FEM; REM; GLS. Ta có kết quả của PP GLS: 𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.502- 0.00053 ARR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.195 FFAR𝑖𝑖𝑡𝑡R- 0.232 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.012 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.402– 8.35 APR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.108 FFAR𝑖𝑖𝑡𝑡R- 0.212 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.0065 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.419– 6.28 INVR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.0799 FFAR𝑖𝑖𝑡𝑡R- 0.258 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.0065 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

𝐺𝐺𝑂𝑂𝑃𝑃 = 0.408– 3.31 CCCR𝑖𝑖𝑡𝑡R + 0.136 FFAR𝑖𝑖𝑡𝑡R- 0.293 FDR𝑖𝑖𝑡𝑡R - 0.0052 𝐿𝐿𝑁𝑁𝑆𝑆R𝑖𝑖𝑡𝑡

Kết quả nghiên cứu cho thấy các thành phần của vốn luân chuyển (chu kỳ luân chuyển tiền mặt, kỳ thu tiền bình quân, kỳ luân chuyển hàng tồn kho và kỳ thanh toán bình quân) có ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ suất sinh lợi của doanh

Một phần của tài liệu nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và tỷ suất sinh lợi của các công ty ngành vật liệu xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 60)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(109 trang)