3.3.1. Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA): Chỉ tiêu kinh tế này đo lường khả
năng sinh lợi so với tài sản, hay nói cách khác phản ánh mức sinh lợi của vốn kinh doanh, tức là cứ một đồng tài sản bỏ ra trong kỳ sẽ thu được bao nhiêu đồng lợi nhuận. Đã có nhiều thước đo tỷ suất sinh lợi của một công ty, trong bài nghiên cứu này tác giả dựa vào nghiên cứu của Garcia Teruel và Martinez Solano (2007) và
Ebrahim Mansoori và Joriah Muhammad (2012) sử dụng tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản làm biến phụ thuộc. Công thức được tính như sau:
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản
3.3.2. Biến độc lập
Kỳ thu tiền bình quân (RCP)
Kỳ thu tiền bình quân (thời gian 1 vòng quay các khoản phải thu) theo tác giả
Garcia Teruel và Martinez Solano (2007) và Ebrahim Mansoori và Joriah
33
Chỉ tiêu này cho biết trong kỳ phân tích thời gian mà công ty thu được khoản phải thu. Chỉ tiêu này càng ngắn chứng tỏ tốc độ thu hồi tiền càng nhanh, công ty ít bị chiếm dụng vốn. Ngược lại thời gian của một vòng quay càng dài, chứng tỏ tốc độ thu hồi tiền hàng ngày càng chậm, số vốn công ty bị chiếm dụng nhiều.
Thông thường khi phân tích chỉ tiêu này có thể so sánh với kỳ thu tiền bình quân của kỳ phân tích với kỳ kế hoạch hoặc so sánh với thời gian bán hàng quy định ghi trong hợp đồng kinh tế cho khách hàng. Qua phân tích thấy được tình hình thu hồi nợ của công ty, để từ đó có các biện pháp thu hồi nợ nhằm góp phần ổn định tình hình tài chính.
Kỳ trả tiền bình quân (PDP)
Kỳ trả tiền bình quân (thời gian 1 vòng quay các khoản phải trả) theo tác giả
Garcia Teruel và Martinez Solano (2007) và Ebrahim Mansoori và Joriah
Muhammad (2012) được xác định theo công thức sau:
Chỉ tiêu này cho biết trong kỳ phân tích thời gian bình quân mà công ty trả tiền cho khoản mua chịu. Chỉ tiêu này càng ngắn chứng tỏ tốc độ thanh toán tiền hàng càng nhanh, khả năng tài chính của công ty dồi dào. Nếu chỉ tiêu này quá cao sẽ dẫn đến công ty chiếm dụng vốn nhiều, công nợ sẽ dây dưa kéo dài, ảnh hưởng đến chất lượng tài chính và uy tín của công ty.
Thông thường khi phân tích chỉ tiêu này ta có thể so sánh với kỳ trả tiền bình quân của kỳ phân tích với kỳ kế hoạch hoặc so sánh với thời gian mua hàng chịu quy định ghi trong hợp đồng kinh tế của người bán. Qua phân tích thấy được tình hình thanh toán các khoản nợ cho người bán, để từ đó có các biện pháp huy động vốn nhằm đáp ứng nhu cầu thanh toán góp phần ổn định tình hình tài chính và nâng cao uy tín cho công ty.
34
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (số ngày bình quân của một vòng quay kho)
theo tác giả Garcia Teruel và Martinez Solano (2007) và Ebrahim Mansoori và
Joriah Muhammad (2012) được xác định theo công thức sau:
Chỉ tiêu này cho biết thời gian bình quân dự trữ hàng hóa. Chỉ tiêu này càng ngắn chứng tỏ hàng tồn kho vận động càng nhanh, đó là nhân tố góp phần tăng doanh thu và lợi nhuận của công ty. Nếu chỉ tiêu này quá cao sẽ dẫn đến công ty có lượng hàng tồn kho quá lâu, ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty. Qua phân tích thấy được tình hình hàng tồn kho của công ty, để từ đó có các biện pháp xúc tiến bán hàng nâng cao được kết quả kinh doanh của công ty.
Chu kỳ chu chuyển tiền (CCC)
Chu kỳ chu chuyển tiền cũng là một cách hữu dụng để đánh giá dòng tiền của công ty bởi vì nó đo lường khoảng thời gian đã đầu tư vào vốn luân chuyển, cách đo lường tính thanh khoản này hiệu quả và toàn diện hơn so với phương pháp truyền thống là sử dụng tỉ số thanh toán hiện hành và tỉ số thanh toán nhanh vốn chỉ tập trung vào các giá trị cố định trên bảng cân đối kế toán.
Chu kỳ chu chuyển tiền của một công ty là khoảng thời gian từ khi thanh toán các khoản nợ đến khi thu được tiền, theo tác giả Garcia Teruel và Martinez Solano
(2007) và Ebrahim Mansoori và Joriah Muhammad (2012) chu kỳ chu chuyển tiền
được xác định theo công thức sau:
Như vậy, chu kỳ chu chuyển tiền có thể được rút ngắn bằng cách giảm thời gian chuyển đổi hàng tồn kho qua việc xử lý và bán hàng hóa nhanh hơn hoặc bằng cách rút ngắn thời gian thu tiền khách hàng qua việc tăng tốc thu nợ hoặc bằng cách kéo dài thời gian thanh toán qua việc trì hoãn trả nợ cho nhà cung cấp.
3.3.3. Biến kiểm soát
Dựa theo nghiên cứu của Garcia Teruel và Martinez Solano (2007) ngoài các biến độc lập trên tác giả thêm vào một số biến kiểm soát như quy mô công ty
35
(SIZE), tốc độ tăng trưởng doanh thu (SGROW), tỷ lệ tăng trưởng GDP (GDPGR), tỷ lệ nợ (DEBT) trong bài nghiên cứu.
Quy mô công ty (SIZE) được xác định bằng công thức:
Chỉ tiêu này nói lên rằng quy mô công ty lớn thì nó sẽ có thế cạnh tranh trong việc thỏa thuận mua bán tốt với thời gian nhanh nhất với các nhà cung cấp. Quy mô công ty lớn cũng giúp dễ dàng vay mượn hơn. Công ty sẽ có kênh phân phối rộng, hình thức quảng cáo đa dạng nên có thể dể dàng tiếp cận, đưa hàng tới tay người tiêu dùng nhanh chóng. Do đó những công ty có quy mô lớn thường có lợi nhuận ổn định và luôn tăng trưởng ở mức cao.
Tốc độ tăng doanh thu (SGROW)
Tốc độ tăng doanh thu cho biết mức tăng trưởng doanh thu tương đối (tính theo phần trăm) của kỳ này so với kỳ trước và được xác định bằng công thức:
Tỷ lệ nợ (DEBT)
Tỷ lệ nợ là một tỷ số tài chính đo lường năng lực sử dụng và quản lý nợ của công ty, được xác định bằng công thức:
Tỷ số này cho biết có bao nhiêu phần trăm tài sản của công ty là từ đi vay. Qua đây biết được khả năng tự chủ tài chính của công ty. Tỷ số này mà quá nhỏ, chứng tỏ công ty vay ít. Điều này có thể hàm ý công ty có khả năng tự chủ tài chính cao. Song nó cũng có thể hàm ý là công ty chưa biết khai thác đòn bẩy tài chính, tức là chưa biết cách huy động vốn bằng hình thức đi vay. Ngược lại, tỷ số này mà cao quá hàm ý công ty không có thực lực tài chính mà chủ yếu đi vay để có vốn kinh doanh. Điều này cũng hàm ý là mức độ rủi ro của công ty cao hơn.
36
Tỷ lệ tăng trưởng GDP (GDPGR)
GDP là tổng sản phẩm quốc nội là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ một quốc gia trong một thời kỳ nhất định.
Sự sản xuất (hàng hoá và dịch vụ) và phát triển của nền kinh tế, là những tiêu biểu cho GDP, có ảnh hưởng rất lớn trên mọi người dân của một nước. Trong một quốc gia mà nền kinh tế phát triển đều đặn, số người thất nghiệp thấp, lương nhân viên gia tăng vì các thương vụ cần sức lao động. Sự thay đổi trên GDP, dù lên hay xuống, đều có tác động mạnh trên thị trường chứng khoán. Điều nầy cũng dễ hiểu, một nền kinh tế èo uột sẽ kéo theo sự yếu kém lợi tức từ các công ty, và cũng có nghĩa là giảm giá cổ phần. Các người đầu tư rất ngại GDP xuống chỉ số âm, tức là giai đoạn trì trệ kinh tế.
Tỷ lệ tăng trưởng GDP của năm nghiên cứu được thu thập dựa vào các báo cáo hằng năm của Tổng Cục Thống kê Việt Nam.
3.3.4. Kỳ vọng về tác động của vốn luân chuyển đến tỷ suất sinh lợi
Sau khi tìm hiểu cách xác định các biến trong mô hình, tác giả kỳ vọng tất cả các biến độc lập sẽ có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ROA. Cụ thể, các biến độc lập RCP, ICP, PDP, CCC, DEBT sẽ ảnh hưởng nghịch chiều với ROA và các biến SIZE, SGROW, GDPGR sẽ ảnh hưởng cùng chiều với ROA.
Bảng 3. 1. Kỳ vọng về tác động giữa các biến độc lập đến tỷ suất sinh lợi Biến độc lập Ký hiệu Kỳ vọng
Kỳ thu tiền bình quân RCP -
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho ICP -
Kỳ trả tiền bình quân PDP -
Chu kỳ chu chuyển tiền CCC -
37
Biến độc lập Ký hiệu Kỳ vọng
Tốc độ tăng doanh thu SGROW +
Tỷ lệ nợ DEBT -
Tỷ lệ tăng trưởng GDP GDPGR +
3.4. Phƣơng pháp nghiên cứu 3.4.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán và mô tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu.
Trong đề tài này tác giả mô tả biến phụ thuộc là ROA và các biến độc lập RCP, PDP, ICP, CCC, SIZE, SGROW, DEBT, GDPGR của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2008 đến 2014 thông qua các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các biến. Qua phân tích số trung bình ta sẽ thấy được mức độ điển hình của các biến. Đôi khi ở một số trường hợp đặc biệt (dữ liệu có biến động lớn hay có chênh lệch bất thường) thì số trung bình không đại diện cho tổng thể vì giá trị quá nhỏ hay quá lớn sẽ làm lệch kết quả của số trung bình. Khi đó số trung vị là giá trị bình quân đại diện tốt hơn số trung bình. Giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn dùng để đánh gíá mức độ đại diện giá trị trung bình đối với tổng thể nghiên cứu. Nếu giá trị của độ lệch chuẩn càng lớn, độ biến thiên của các biến càng lớn do đó tính đại diện của số trung bình càng thấp và ngược lại.
3.4.2. Phân tích ma trận tƣơng quan
Tiếp theo, tác giả sử dụng bảng ma trận tương quan nhằm tìm hiểu các mối quan hệ chéo giữa các biến độc lập với nhau và giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập trong mô hình giúp chúng ta biết tổng quan về những mối quan hệ cần nghiên cứu về cả độ lớn, chiều và ý nghĩa thống kê, từ đó giúp việc xây dựng mô hình hồi quy và sử dụng các phương pháp phân tích được chuẩn xác hơn. Một
38
nhược điểm của ma trận tương quan là không xác định được chiều tác động giữa các biến, tức là không thể biết đâu là nguyên nhân và đâu là kết quả. Do đó cần phải sử dụng phân tích kết quả hồi quy để hiểu rõ các mối quan hệ này.
3.4.3. Phân tích kết quả hồi quy
Dữ liệu thu thập được ở các mô hình này là dữ liệu bảng nên phương pháp hồi quy dữ liệu bảng sẽ tốt hơn vì dữ liệu bảng chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên ích hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc rơi tự do và hiệu quả cao hơn. Theo đó, để đánh giá tác động của vốn luân chuyển lên tỷ suất sinh lợi của các công ty ta cần ước lượng hồi quy lần lượt theo 3 mô hình sau:
- Mô hình hồi quy gốc (Pool OLS): Hồi quy theo phương pháp bình phương bé
nhất thông thường không quan tâm đến sự khác biệt của dữ liệu theo không gian hay thời gian. Tuy nhiên, trong các mối quan hệ giữa các biến kinh tế thì các giả thiết của phương pháp này rất dễ bị vi phạm các lỗi như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và khi điều này xảy ra thì ước lượng các hệ số hồi quy sẽ
không chính xác. Do đó cần có một mô hình tốt hơn để phù hợp với yêu cầu
phức tạp của các biến.
- Mô hình tác động cố định (Fixed effect model, FEM): Mô hình tác động cố định
khắc phục được các ràng buộc và hạn chế của mô hình Pool OLS. Mô hình FEM có thể kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt không thay đổi theo thời gian ra khỏi biến giải thích, nhằm ước lượng những ảnh hưởng thực giữa các biến của đối tượng quan sát. Mô hình được xây dựng để quan sát từng đặc điểm của từng công ty trong mẫu nghiên cứu theo sự thay đổi của hệ số chặn, với điều kiện sự thay đổi này được cố định theo thời gian.
- Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random effect model, REM): ý tưởng về cơ bản
giống mô hình FEM. Khi những đặc điểm riêng biệt giữa các đối tượng nghiên cứu được giả định là ngẫu nhiên, và không tương quan đến các biến giải thích thì mô hình hồi quy REM đáp ứng được vấn đề này.
39
Câu hỏi đặt ra là mô hình nào sẽ là mô hình phù hợp: Pooled OLS, FEM hay REM. Sự phù hợp của ước lượng tác động ngẫu nhiên và tác động cố định được kiểm chứng trên cơ sở so sánh với ước lượng thô.
Kiểm định Likelihood Ratio thông qua thống kê F nhằm so sánh lựa chọn
giữa hai mô hình Pool OLS và FEM. Những giả định mà đề tài nêu lên về tung độ gốc, các hệ số độ dốc và số hạng sai số với giả thuyết:
H0: Tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các đối tượng, mô
hình Pool OLS là phù hợp.
H1: Các hệ số thay đổi theo thời gian hoặc các đối tượng, mô hình FEM là phù
hợp hơn.
Nếu Prob < 5 thì bác bỏ giả thiết H0, những tác động được coi là có ảnh
hưởng bởi yếu tố không gian và thời gian lúc này sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn.
Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng
phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM. Ước lượng từ các mô hình dữ liệu bảng với giả thiết đòi hỏi chúng ta xác định xem có sự tương quan giữa tính không đồng nhất không quan sát được của mỗi công ty và giải thích các biến của mô hình hay không ? Nếu có sự tương quan sẽ ước lượng bằng mô hình FEM, nếu không sẽ ước lượng bằng mô hình REM. Với giả thiết:
H0: Không có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân i
với các biến hồi quy độc lập X.
H1: Có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân i với các
biến hồi quy độc lập X.
Nếu Prob < 5 thì bác bỏ giả thiết H0, ước lượng bằng mô hình FEM là phù
hợp.
Sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp đề tài cũng thực hiện các kiểm định đi kèm khác nhằm kiểm tra các khuyết tật của mô hình được tiến hành theo trình tự các bước như sau:
40
- Bước 1: Thực hiện kiểm định F thông qua giá trị p- value của thống kê F tương
ứng để xem xét tính phù hợp của mô hình với giả thiết: H0: R2 = 0
H1: R2 > 0
Nếu Prob < 5 thì bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1 nghĩa là mô
hình xây dựng phù hợp.
- Bước 2: Thực hiện kiểm định d của Durbin-watson để xem xét hiện tượng tự
tương quan giữa các nhiễu trong mô hình. Ta dùng phương pháp kiểm nghiệm như sau:
Khi 1 < d < 3: thì kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Khi 0 < d < 1: thì kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan dương. Khi 3 < d < 4: thì kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan âm.
- Bước 3: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích thông qua
hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factors). Nếu các hệ số VIF giữa các biến giải thích trong mô hình đều lớn hơn 1 và nhỏ hơn 4 thì kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Bước 4: Kiểm định phương sai sai số của mô hình không thay đổi thông qua
kiểm định Histogram – Normality Test với giả thiết:
H0: Phương sai qua các thực thể không thay đổi.