2.3.1 Mẫu nghiên cứu:
Nghiên cứu này sử dụng số liệu thu thập từ các báo cáo tài chính của các công ty thuộc ngành xây dựng niêm yết trên 2 sàn chứng khoán ở thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội trong thời gian từ 2010-2013. Danh sách tất cả công ty niêm yết thuộc ngành dựa từ bảng DN cùng ngành trên trang web vietstock.vn. Tiêu chuẩn NAICS 2007 là căn cứ tham khảo để Vietstock xây dựng hệ thống cũng nhƣ nguyên tắc phân ngành, yếu tố “Cơ cấu doanh thu” là yếu tố ƣu tiên để xem xét. Mẫu nghiên cứu là 104 DN có đầy thông tin báo cáo tài chính từ năm 2010-2013 trong số tổng thể 107 DN ngành Xây dựng. Ở nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng liên quan đến cả mặt quy mô không gian và thời gian, do đó tác giả sẽ thực hiện kết hợp 2 mô hình ƣớc lƣợng ; mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) và mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM).
2.3.2 Kiểm tra và xử lý dữ liệu:
Sau kiểm tra dữ liệu lỗi về thu thập thông tin và số liệu, các dữ liệu đƣợc kiểm tra về giả thuyết phân phối.
Các cách để kiểm tra một phân phối chuẩn .
Xem biều đồ với đƣờng cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) và hệ số cân bằng (Kurtosis) tiến gần giá trị 0 và 3.
Vẽ biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot). Phân phối chuẩn khi biểu đồ xác suất này có quan hệ tuyến tính (đƣờng thẳng)
Qua bảng thống kê mô tả biến nhận thấy biến ROA, SIZE1, SIZE2, GROWTH1, GROWTH2, RETURN có số trung bình và trung vị rất cách biệt
và hệ số nhọn Kurtoriss cũng khá cao chứng tỏ mức độ dao động của một phân phối là khá lớn.
Bảng 2.2: Thống kê mô tả các biến
ROA TDTE TDTA STDTA LTDTA SIZE1 SIZE2 TANGB GROWTH1 GROWTH2 RETURN Mean 3.1742 2.9061 65.4014 83.9231 16.0769 6.9804E5 1.2693E6 18.9279 30.8913 113.6798 230.769 Median 2.5200 2.3500 68.5000 91.0000 9.0000 3.1034E5 4.6291E5 13.0000 6.6000 7.7000 152.000 Kurtosis 7.273 3.540 -.101 2.398 2.398 48.001 51.069 2.601 166.693 415.754 213.727 Skewness .484 1.636 -.752 -1.609 1.609 6.395 6.728 1.486 11.887 20.387 12.935
Tuy nhiên biến ROA có hệ số bất đối xứng Skeness rất nhỏ, bên cạnh đó xem biều đồ với đƣờng cong chuẩn (Histograms with norma curve) có dạng hình chuông đối xứng, số liệu phân bố đều 2 bên. Hơn nữa, trên biểu đồ Normal Q-Q plot ta thấy sự liên quan giữa trị số quan sát và trị số mong đợi có xu hƣớng nằm gần trên đƣờng thẳng chéo. Chứng tỏ phân phối này là phân phối chuẩn.
Trong khi đó biến SIZE1, SIZE2, GROWTH1, GROWTH2, RETURN trên biểu đồ Normal Q-Q plot các trị số quan sát và trị số mong đợi nằm
chệnh hoàn toàn trên đƣờng chéo chứng tỏ những phân phối này là phân phối không chuẩn.
Nhƣ vậy SIZE1, SIZE2, GROWTH1, GROWTH2, RETURN có sự vi phạm giả thuyết phân phối chuẩn của mô hình, giải pháp thực hiện là biến đổi dữ liệu để đảm bảo tính hợp lý của mô hình ƣớc lƣợng.
Ở bƣớc này, biến SIZE1, SIZE2, RETURN đƣợc biến đổi Logarit, và GROWTH1, GROWTH2 đƣợc biến đổi theo SINH để đạt đƣợc phân phối chuẩn và tuyến tính.
Sau khi biến đổi, biểu đồ Normal Q-Q plot các trị số quan sát và trị số mong đợi đã nằm trên đƣờng chéo chứng tỏ phân phối đã thoả mãn điều kiện.
2.3.3 Xây dựng hệ số tƣơng quan
Xác định mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến bằng cách tính hệ số tƣơng quan từng phần r
r= ∑ ̅ ̅
√∑ ̅ ∑ ̅
Trong đó: N: số quan sát; X i , Yi là giá trị các biến; X , Y là giá trị trung bình của biến
Nếu giá trị r > 0 thì quan hệ giữa hai biến là tƣơng quan thuận, r <0 thì quan hệ giữa hai biến là tƣơng quan nghịch.
Giá trị của r (| | 1) biểu thị cƣờng độ quan hệ, nếu | | tiến gần đến 1 thì hai biến có mối quan hệ tƣơng quan chặt chẽ, nếu | |càng xa 1 thì mối quan hệ càng lỏng lẻo và nếu | | ~ 0 thì hai biến không có mối quan hệ tuyến tính.
| | > 0,8 tƣơng quan mạnh
| | = 0,4 -> 0,8 tƣơng quan trung bình
| | < 0,4 tƣơng quan yếu
| | càng lớn tƣơng quan giữa các biến càng chặt
2.3.5 Mô hình nghiên cứu
a)Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)
Mô hình hồi quy dữ liệu bảng có dạng nhƣ sau: Yit = Ci + βXit + uit (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Với I, t € N
hệ số góc đó với nhân tố X Yit là biến phụ thuộc năm t Xit , là biến độc lập vào năm t. uit là phần dƣ.
Hệ số chặn Ci là hệ số chặn của mỗi DN, do đặc điểm khác nhau hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý của DN.
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng các biến giải thích, phƣơng pháp FEM (mô hình các ảnh hƣởng cố định) phân tích mối tƣơng quan này giữa các phần dƣ của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực của biến giải thích lên biến phục thuộc.
b)Mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên REM
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tƣơng quan đến biến độc lập - biến giải thích trong mô hình ảnh hƣởng cố định thì trong mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu có sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là biến giải thích mới.
Dựa vào giả thuyết rằng sự khác biệt giữa các thực thể đƣợc chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích. Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tƣơng quan với biến độc lập trong mô hình cố định thì mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan với biến độc lập.
Nếu có sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là biến giải thích mới.
Ý tƣởng cơ bản của mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình :
Yit = Ci + βXit + uit
Thay vì Ci cố định, phƣơng pháp REM giả định Ci là biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là C. Khi đó giá trị hệ số chặn là Ci = C+ i trong đó i là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phƣơng sai là
Thực chất những gì tác giả đề cập ở đây là rằng các cá nhân đƣợc đƣa và mẫu là một mẫu lấy ra từ tổng thể lớn hơn nhiều và rằng có một giá trị trung bình chung của hệ số chặn và những chênh lệch riêng lẻ trong các giá trị tung độ gốc của mỗi cá nhân đƣợc thể hiện trong các sai số i
Thay vào mô hình ta có Yit = Ci + βXit + uit
Hay Yit = C + βXit + uit + i với Ci = C+ i
i: sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhua của từng doanh nghiệp)
uit : Sai số thành phần kết hợp đặc điểm riêng theo từng đối tƣợng và theo thời gian
Các giả đình thông thƣờng của mô hình REM nhƣ sau: i ~ N(0, )
uit ~ N(0, )
E( iuit) = 0 E( i j) = 0 (i ≠ j)
Nghĩa là các thành phần sai số đơn lẻ không tƣơng quan với nhau và không tƣ tƣơng quan với nhau.
c) Kiểm định Hausman
Mô hình FEM hay REM tốt cho nghiên cứu, điều này phụ thuộc vào giả định có hay không sự tƣơng quan giữa i và biến giải thích X. Nhằm lựa chọn phƣơng pháp FEM hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu ta sử dụng kiểm định Hausman với giả thiết
H0: Cove ( i; (REM phù hợp) H1: Cove ( i; (FEM phù hợp)
Nếu α > p value cho phép kết luận giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó ta kết luận là FEM phù hợp hơn để sử dụng. Ngƣợc lại, REM phù hợp cho mô hình nếu chấp nhận giả thuyết H0
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Từ cơ sở lý thuyết của Chƣơng 1 kết hợp những nghiên cứu trƣớc đây, tác giả đƣa ra mô hình nghiên cứu các nhân tố tài chính (cấu trúc nguồn vốn, Quy mô doanh nghiệp, Đầu tƣ tài sản cố định, Tốc độ tăng trƣởng, Quản trị nợ phải thu khách hàng) tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (đƣợc đại diện bởi tỷ suất sinh lợi của tài sản) của doanh nghiệp.
Cũng trong chƣơng này tác giả đã xây dựng mô hình, giả thuyết nghiên cứu và trình bày các nội dung liên quan đến việc xử lý dữ liệu. Dữ liệu đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính đã đƣợc kiểm toán của 104 DN Xây dựng trong khoảng thời gian từ năm 2010 – 2013. Việc xử lý dữ liệu sẽ đƣợc thực hiện trên phần mềm SPSS 16 và Eview 8.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.1 ĐẶC TRƢNG CỦA HQKD VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG. 3.1.1 Đặc trƣng HQKD 3.1.1 Đặc trƣng HQKD
Bảng 3.1. Thống kê dữ liệu ROA
2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành Mean 6.0595 3.4235 1.6890 1.5248 3.1742 Median 4.5750 2.3350 1.1000 .8900 2.5200 Mode 5.08 0.29 0.25 0.28 0.14 Std. Deviation 4.98537 3.96937 5.10890 5.15714 5.14727 Variance 24.854 15.756 26.101 26.596 26.494 Range 34.63 33.50 36.12 39.66 54.11 Minimum .25 -12.71 -19.23 -18.26 -19.23 Maximum 34.88 20.79 16.89 21.40 34.88
Tỷ suất sinh lợi của tài sản trung bình trong 4 năm là 3.17%. Nhƣ vậy nửa số công ty Xây dựng đƣợc phân tích có tỷ suất sinh lợi tài sản cao hơn 2,52% và một nửa công ty đƣợc phân tích có tỷ suất sinh lợi tài sản thấp hơn 2,52%. Mức tỷ suất sinh lợi tài sản cao nhất là 34,88%, mức thấp nhất là - 19,23%. Độ lệch chuẩn của mẫu là 5,14%. Khoảng biến thiến thực tế là 54,11. Nếu xem xét qua từng năm có thể thấy tỷ suất sinh lợi của tài sản trung bình toàn ngành qua mỗi năm giảm dần, đặc biệt giảm mạnh vào năm 2011, trong năm này lợi nhuận của các doanh nghiệp giảm do chi phí nguyên vật liệu đầu vào tăng mạnh từ ảnh hƣởng của lạm phát. Năm 2012, tỷ suất ROA vẫn tiếp tục giảm ở mức rất thấp 1,69% do thị trƣờng bất động sản bƣớc vào giai đoạn
khó khăn. Năm 2013 tỷ suất không tăng, vẫn giữ mức tƣơng đối gần bằng so với năm trƣớc đó.
3.1.2 Đặc trƣng của các nhân tố ảnh hƣởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh động kinh doanh
a) Cấu trúc nguồn vốn
Bảng 3.2. Thống kê dữ liệu tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành Mean 2.7632 2.8369 2.9715 3.0526 2.9061 Median 2.0400 2.4750 2.6150 2.6150 2.3500 Std. Deviation 2.28560 2.10452 2.31142 2.42020 2.27779 Variance 5.224 4.429 5.343 5.857 5.188 Range 13.66 10.71 11.81 12.45 13.66 Minimum .17 .23 .26 .18 .17 Maximum 13.83 10.94 12.07 12.63 13.83
Tỷ lệ nợ trên VCSH của các doanh nghiệp có mức trung bình là 2,9 . Độ lệch chuẩn mẫu là 2.28. Mức tỷ suất nợ trên VCSH thấp nhất là 0.17 trong khi cao nhất là 13,83. Cơ cấu này trong toàn ngành nói chung cũng có biến đổi nhẹ qua từng năm. Năm 2013 mức trung bình và trung vị xấp xỉ với năm 2012, có lẽ có một số DN vẫn duy trì cơ cấu vốn của mình nhƣ năm trƣớc.
Bảng 3.3. Thống kê dữ liệu tỷ lệ nợ 2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành Mean 64.2212 65.0962 65.9423 66.3462 65.4014 Median 66.0000 69.0000 70.5000 70.0000 68.5000 Std. Deviation 17.14923 17.33425 17.12197 17.30075 1.71839E1 Variance 294.096 300.476 293.162 299.316 295.287 Range 79.00 74.00 71.00 78.00 79.00 Minimum 14.00 18.00 21.00 15.00 14.00 Maximum 93.00 92.00 92.00 93.00 93.00 Bảng 3.4. Thống kê dữ liệu tỷ lệ nợ ngắn hạn 2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành Mean 82.3942 83.4327 85.3365 84.5288 83.9231 Median 88.0000 91.0000 93.0000 93.0000 91.0000 Std. Deviation 19.01120 19.59729 19.34190 19.26361 1.92669E1 Variance 361.426 384.054 374.109 371.087 371.213 Range 94.00 95.00 91.00 88.00 95.00 Minimum 6.00 5.00 9.00 12.00 5.00 Maximum 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
Tỷ suất nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp có mức trung bình là 83,92 %. Độ lêch chuẩn mẫu là 19,26. Mức tỷ suất nợ ngắn hạn thấp nhất là 6% trong khi cao nhất là 100%. Cơ cấu vốn vay giữa các DN có sự khác biệt lớn. Song cũng có thể thấy DN đều tập trung sử dụng vốn vay ngắn hạn là chủ yếu để bổ sung cho nhu cầu vốn lƣu động.
b) Quy mô doanh nghiệp
Bảng 3.5 Thống kê dữ liệu doanh thu
2010 2011 2012 2013 TB toàn
ngành Mean 6.7294E5 7.5809E5 6.7670E5 6.8445E5 6.9804E5 Median 3.1886E5 3.6388E5 3.0875E5 2.5611E5 3.1034E5 Std. Deviation 1.65363E6 1.72980E6 1.43316E6 1.37141E6 1.54891E6
Sum 7.00E7 7.88E7 7.04E7 7.12E7 2.90E8
Minimum 1969.00 4285.00 218.00 4364.00 218.00
Maximum 1.51E7 1.45E7 1.27E7 1.11E7 1.51E7
Quy mô doanh thu của các doanh nghiệp có mức trung bình là 6,980 tỷ. Độ lệch chuẩn mẫu là 1.548 tỷ. Mức doanh thu thấp nhất là 218 triệu trong khi cao nhất là 15.100 tỷ.
Bảng 3.6 Thống kê dữ liệu tài sản
2010 2011 2012 2013 TB toàn
ngành Mean 1.1187E6 1.2692E6 1.3528E6 1.3367E6 1.2693E6 Median 4.4338E5 4.4704E5 4.6812E5 4.9709E5 4.6291E5 Std. Deviation 3.33795E6 3.40197E6 3.42924E6 2.95117E6 3.27515E6 Minimum 15369.00 18989.00 22185.00 23378.00 1.54E4
Maximum 3.17E7 3.01E7 2.84E7 2.30E7 3.17E7
Quy mô tài sản của các doanh nghiệp có mức trung bình là 1.269 tỷ. Độ lệch chuẩn mẫu là 3.275 tỷ. Tổng tài sản thấp nhất là 15 tỷ trong khi cao nhất là 31.700 tỷ.
c) Đầu tƣ tài sản cố định
Bảng 3.7 Thống kê dữ liệu tỷ trọng tài sản cố định
2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành Mean 20.5192 19.2981 18.2981 17.5962 18.9279 Median 17.0000 14.5000 11.0000 12.0000 13.0000 Std. Deviation 15.07198 15.45924 16.54231 16.86066 1.59807E1 Variance 227.165 238.988 273.648 284.282 255.383 Range 75.00 86.00 87.00 90.00 91.00 Minimum .00 .00 .00 1.00 .00 Maximum 75.00 86.00 87.00 91.00 91.00
Tỷ trọng tài sản cố định trung bình của ngành là 18,9%. Độ lệch chuẩn mẫu là 15,9%. Tỷ lệ này đối với đặc thù ngành Xây dựng thì khá thấp, một số DN chƣa tập trung vào đầu tƣ vào việc trang bị máy móc thiết bị. Doanh nghiệp có tỷ trọng thấp nhất là 0,013%, cao nhất là 91%. Độ lệch chuẩn mẫu hàng năm cũng khá cao cho thấy cơ cấu tài sản của mỗi doanh nghiệp có sự khác biệt khá lớn. Tỷ trọng trung bình của ngành cũng có sự biến đổi giảm dần qua các năm.
d) Tốc độ tăng trƣởng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.8 Thống kê dữ liệu tốc độ tăng trưởng doanh thu
2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành
Mean 56.9317 24.3385 1.1721 41.1231 30.8913
Median 20.2000 4.6500 1.4500 2.0500 6.6000
Std. Deviation 187.14673 127.49502 44.50267 298.96123 1.89288E2 Variance 35023.898 16254.981 1980.488 89377.816 3.583E4
Range 1760.00 1300.60 360.30 3095.50 3109.10
Minimum -41.30 -72.70 -99.00 -85.40 -99.00
Maximum 1718.70 1227.90 261.30 3010.10 3010.10 Tốc độ tăng trƣởng doanh thu trung bình của ngành là 30,89%. Giá trị thấp nhất là -99%, cao nhất là 3010%. Tốc độ tăng trƣởng trung bình của ngành cao nhất là năm 2010 với 56,9%, thấp nhất là năm 2012 với 1,17%
Bảng 3.9 Thống kê dữ liệu tốc độ tăng trưởng tài sản
2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành Mean 429.6356 15.6615 4.3346 5.0875 1.1368E2
Median 25.8000 9.0500 3.0500 3.5000 7.7000
Std. Deviation 3.98167E3 27.37601 15.89264 18.20709 1.99211E3 Variance 1.585E7 749.446 252.576 331.498 3.968E6
Range 40661.90 212.30 95.90 105.50 4.07E4
Minimum -20.70 -39.80 -25.80 -34.40 -39.80
Maximum 40641.20 172.50 70.10 71.10 4.06E4
Tốc độ tăng trƣởng tài sản trung bình của ngành là 30,89%. Giá trị thấp nhất là -99%, cao nhất là 3010%. Tốc độ tăng trƣởng trung bình của ngành cao nhất là năm 2010 với 56,9%, thấp nhất là năm 2012 với 1,17%
e) Kỳ thu tiền bình quân
Bảng 3.10 Thống kê dữ liệu kỳ thu tiền bình quân
2010 2011 2012 2013 TB toàn ngành