Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2008 – 2013 để phân tích mô hình tác động của cơ cấu vốn đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp ngành Xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam.
Các dữ liệu tài chính sử dụng cho nghiên cứu được thu thập từ trang web www.cophieu68.com, www.cafef.vnvà từ chính các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp được lựa chọn. Sau khi xem xét dữ liệu của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên sở chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), chỉ có 29 doanh nghiệp thỏa mãn đầy đủ dữ liệu bảng cân đối cho giai đoạn 2008-2013.
Ngoài ra tác giả sử dụng các báo cáo nghiên cứu của những nhà nghiên cứu trước về đề tài này, các báo cáo ngành xây dựng của các công ty chứng khoán, các trang web chuyên ngành tài chính cũng được sử dụng để thu thập thông tin cần thiết cho nghiên cứu.
Dữ liệu trong nghiên cứu này tạo thành dữ liệu bảng (panel data) là dữ liệu chéo theo chuỗi thời gian (cross sectional time-series data). Cấu trúc dữ liệu bảng được kết hợp từ 2 thành phần: thành phần dữ liệu chéo (cross – section) và thành phần dữ liệu theo chuỗi thời gian (time series). Việc kết hợp 2 loại dữ liệu có nhiều lợi thế và thuận lợi trong phân tích, đặc biệt khi muốn quan sát, phân tích sự biến động của các nhóm đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian cũng như phân tích sự khác biệt giữa các giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu. Theo Gujarati (2004)12, dữ liệu bảng có những ưu điểm sau:
Vì dữ liệu bảng liên quan đến các cá nhân, doanh nghiệp, đất nước, v.v… theo thời gian, nên nhất định phải có tính dị biệt (không đồng nhất) trong các đơn vị này. Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt đó bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng cá nhân.
34
Thông qua kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian, dữ liệu bảng cung cấp những dữ liệu có nhiều thông tin hơn, đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.
Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Tình trạng thất nghiệp, luân chuyển công việc, và tính lưu chuyển lao động sẽ được nghiên cứu tốt hơn với dữ liệu bảng.
Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy.
Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mô hình hành vi phức tạp hơn. Ví dụ, các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mô và thay đổi kỹ thuật có thể được xem xét thông qua dữ liệu bảng tốt hơn so với dữ liệu theo chuỗi thời gian thuần túy hay theo không gian thuần túy.
Bằng cách thu thập những số liệu có sẵn cho vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có thể xảy ra nếu ta tổng hợp các cá nhân hay các doanh nghiệp thành số liệu tổng.