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.
H1: Phương sai qua các thực thể thay đổi.
Nếu Prob < 5 thì bác bỏ giả thiết H0.
Cuối cùng nếu mô hình có phương sai sai số thay đổi hoặc có tự tương quan hoặc có cả hai khuyết tật này thì đề tài tiến hành khắc phục mô hình nghiên cứu bằng cách ước lượng lại mô hình bằng phương pháp ước lượng GMM. Đây là
phương pháp được Lars Peter Hansen vào năm 1982 đã phát triển đưa thêm biến
công cụ có quan hệ chặt với biến độc lập, phụ thuộc trong mô hình cũ nhưng không có quan hệ với phần dư nhằm khắc phục các khuyết tật của mô hình.
41
Kết luận chƣơng 3:Trong chương này, căn cứ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, tác giả kỳ vọng giả thiết nghiên cứu tương đồng các kết quả đã được thực nghiệm. Tác giả cũng đã mô tả các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu, qua đó trình bày cách tính biến trong mô hình, xây dựng và kiểm định mô hình, đồng thời trình bày sơ lược toàn bộ quy trình ước lượng và kiểm định mô hình nghiên cứu, làm cơ sở cho thực nghiệm nghiên cứu trong chương tiếp theo.
42
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 4. 1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình Biến Giá trị
trung bình
Giá trị
trung vị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Giá trị Độ lệch chuấn Số quan sát
ROA 0.103156 0.080115 0.807954 -0.153228 0.090807 1351 RCP 47.44338 36.59201 335.6188 0.000514 39.66888 1351 PDP 30.03484 24.54961 258.6577 0.093971 25.1116 1351 ICP 76.87411 64.09515 354.3774 0.007704 56.64614 1351 CCC 94.51321 83.1937 361.5125 0.592469 63.9714 1351 SIZE 26.71695 26.65101 30.90584 23.5496 1.311568 1351 SGROW 0.197813 0.141208 17.50935 -0.626091 0.592248 1351 DEBT 0.467664 0.486394 0.927544 0.031957 0.208057 1351 GDPGR 0.058386 0.0589 0.0678 0.0525 0.005147 1351 (Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 7.0)
Qua bảng 4.1 mô tả tổng quan về giá trị trung bình, trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn của các biến trong toàn bộ mẫu khảo sát. Tất cả các biến trong mô hình đều có 1351 quan sát. Cụ thể:
Tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA)
Nhìn vào bảng 4.1, có thể thấy ở giá trị trung bình của ROA là 10,31%. ROA có giá trị nhỏ nhất là -15,32 và giá trị lớn nhất là 80,79 , trung vị là 8,01 . Ở mỗi quốc gia, giá trị ROA có thể khác nhau: theo nghiên cứu của Iluta Arbidane và Svetlana Ignatjeva (2012) phát hiện ROA tại Latvia có giá trị trung bình là 1,76 . Tại Singapore, theo nghiên cứu của Ebrahim Mansoori và Joriah Muhammad
43
(2012) thì giá trị trung bình của ROA là 2,99 . Tại Tây Ban Nha, theo nghiên cứu
của Garcia Teruel và Martinez Solano (2007) thì giá trị trung bình của ROA là
7,92%.
Thống kê mô tả cho thấy rằng lợi nhuận của một số công ty hoạt động kinh doanh rất tốt có thể đạt được lợi nhuận gần bằng số tài sản công ty bỏ ra. Tuy nhiên, trong khi đó cũng có một số công ty ở Việt Nam có tỷ suất sinh lợi trên tài sản âm nguyên nhân có thể là do tài sản chưa được bố trí hợp lý để có thể được sử dụng một cách có hiệu quả, công ty quản lí không tốt chi phí làm gia tăng giá vốn, chi phí quản lí công ty, chi phí bán hàng, hoặc do lưu trữ hàng tồn kho quá lâu dẫn tới sản phẩm lỗi thời, không thể bán hoặc bán với giá thấp. Bên cạnh đó, do đặc điểm kinh doanh và các nhân tố hạn chế khác nhau, năng lực thu lợi của các ngành nghề khác nhau cũng sẽ khác nhau: có ngành thu lợi cao và có ngành thu lợi thấp.
Kỳ thu tiền bình quân (RCP)
Các công ty Việt Nam trung bình mất hơn 47 ngày để thu hồi tiền từ việc bán hàng trả chậm, hơn một nửa số công ty mất hơn 36 ngày để thu hồi số tiền này. Trong đó có công ty mất hơn 335 ngày để nhận được sự thanh toán từ khách hàng, nhưng cũng có công ty nhằm đảm bảo tính thanh khoản cao và giảm thiểu rủi ro tín dụng, chỉ cho phép trung bình không quá 0,5 ngày cho việc thu tiền. Điều này dẫn đến sự chênh lệch rất lớn giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của RCP. Nguyên nhân có thể do trong quá trình thu thập số liệu đã chọn các báo cáo của các công ty ngành xây dựng do đó việc thu hồi tiền gặp phải trở ngạy và tốn nhiều thời gian. Ngoài ra tình hình kinh tế bắt đầu khởi sắc nhưng với tốc độ khá chậm do đó một số công ty gặp phải khó khăn trong việc thu hồi các khoản nợ. Trong nhiều trường hợp, có thể do kết quả thực hiện một chính sách tín dụng nghiêm khắc, các điều kiện trả nợ hà khắc làm cho lượng tiêu thụ bị hạn chế, nên công ty muốn chiếm lĩnh thị trường thông qua bán hàng trả chậm hay tài trợ nên có kỳ thu tiền bình quân cao.
Trong các nghiên cứu trước, giá trị RCP của từng quốc gia cũng rất khác nhau như Ebrahim Mansoori và Joriah Muhammad (2012) có giá trị trung bình 104 ngày, nghiên cứu của Iluta Arbidane và Svetlana Ignatjeva (2012) tìm ra giá trị trung bình
44
và trung vị của RCP là 47,99 ngày và 40,41 ngày, nghiên cứu của Garcia – Teruel và Martinez – Solano (2007), giá trị trung bình của RCP là 97 ngày, trung vị là 96,3 ngày.
Kỳ trả tiền bình quân (PDP)
Việc thu tiền có thể gặp nhiều khó khăn nhưng tình hình trả tiền của các công ty Việt Nam phần lớn được đảm bảo đúng hạn. Kỳ trả tiền bình quân (PDP) của các công ty Việt Nam có giá trị trung bình vào khoảng gần 30 ngày, một nửa số công ty có PDP lớn hơn 24 ngày, nhưng cũng có công ty phải trì hoãn hơn 258 ngày mới thanh toán tiền hàng cho người bán. Chứng tỏ các công ty luôn đặt chữ tín lên hàng đầu mặc dù điều kiện kinh doanh gặp khó khăn.
Tương tự như vậy các nghiên cứu của các quốc gia khác đưa ra giá trị trung bình của PDP cũng khác nhau. Nghiên cứu của Iluta Arbidane và Svetlana Ignatjeva (2012) tại Latvia tìm ra giá trị trung bình của PDP là 102,54 ngày, nghiên cứu của Ebrahim Mansoori và Joriah Muhammad (2012) tại Singapore có giá trị trung bình của PDP là 79,37 ngày, nghiên cứu của Garcia – Teruel và Martinez – Solano (2007) tại Tây Ban Nha thì có giá trị trung bình của PDP là 97,8 ngày và nghiên cứu của Ioannis Lazaridis và Dimitrios Tryfonidis (2006) tại Hy Lạp thì tìm ra giá trị trung bình của PDP là 96,1 ngày. Từ đó ta nhận xét rằng khả năng tài chính của các công ty tương đối ổn định và không chiếm dụng vốn của các công ty khác quá nhiều. Điều đó góp phần nâng cao uy tín và chất lượng tài chính của công ty. Bên cạnh đó một số công ty có kỳ hạn trả tiền dài phải xem xét lại tình hình huy động vốn của mình để đảm bảo tốt khả năng thanh toán của công ty.
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ICP)
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ICP) của các công ty Việt Nam trung bình phải mất hơn 76 ngày để bán hàng tồn kho, một nửa số công ty có kỳ luân chuyển hàng tồn kho lớn hơn 64 ngày, với độ lệch chuẩn là 56,64. Kỳ luân chuyển hàng tồn kho dài nhất và ngắn nhất lần lượt là 354 ngày và gần 0,5 ngày. Từ bảng kết quả thống kê ta nhận thấy một số công ty quản lý hàng tồn kho chưa đạt được kết quả tối ưu nguyên nhân do trong quá trình thu thập mẫu các công ty thuộc nhiều nhóm ngành khác nhau trong đó có ngành vật liệu xây dựng nên số ngày tồn kho hơi cao. Tuy
45
nhiên hàng tồn kho gồm nhiều loại khác nhau, tính chất, đặc điểm vận động, nguồn cung cấp của mỗi loại cũng không giống nhau. Nếu kỳ luân chuyển hàng tồn kho quá cao thì công ty nên xem xét lại khâu sản xuất và bán hàng của mình vì có thể hàng tồn kho đã lỗi thời và không bán được nên tồn kho trong thời gian dài, do đó không thể thu hồi được tiền mặt để tái sản xuất kinh doanh. Theo nghiên cứu của Ioannis Lazaridis và Dimitrios Tryfonidis (2006), giá trị trung bình của kỳ luân chuyển hàng tồn kho là hơn 136 ngày, trung vị là 104 ngày. Nghiên cứu khác của Garcia-Teruel và Martinez-Solano (2007) cho thấy ICP của nước Tây Ban Nha là khoảng 77 ngày.
Chu kỳ chu chuyển tiền (CCC)
Chu kỳ chu chuyển tiền (CCC) có giá trị trung bình hơn 94 ngày, trung vị là 83 ngày, có công ty từ khi mua hàng nhập kho đến khi bán hàng và thu được tiền phải mất hơn 361 ngày nhưng cũng có công ty chỉ mất hơn 0,5 ngày là đã hoàn thành chu kỳ chu chuyển tiền. Nhìn chung các công ty trong mẫu nghiên cứu gặp phải vấn đề đó là phải thanh toán nhanh trong khi kỷ thu tiền và kỳ lưu kho dài hơn nên cũng làm ảnh hưởng đến lợi nhuận của công ty. Giá trị CCC ở các nước trên thế giới khác nhau rõ rệt, với nghiên cứu của Iluta Arbidane và Svetlana Ignatjeva (2012), trung bình và trung vị của CCC lần lượt là 19,74 ngày và 10,74 ngày. Giá trị trung bình của CCC theo nghiên cứu của Ebrahim Mansoori và Joriah Muhammad (2012) là 134,21 ngày, theo nghiên cứu của Garcia – Teruel và Martinez – Solano (2007) là 76,31 ngày.
Quy mô công ty (SIZE)
Quy mô công ty được đo lường bằng bởi logarit tự nhiên của tổng tài sản có giá trị trung bình là 26,71; giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 30,9 và 23,54. Sự chênh lệch về quy mô giữa các công ty ở Việt Nam rất lớn có công ty quy mô lớn nhất với tài sản khoảng hơn 26 ngàn tỷ đồng nhưng cũng có công ty quy mô tài sản thấp nhất vào khoảng 16 tỷ đồng. Sự chênh lệch khá lớn về quy mô công ty có thể dẫn tới hiện tượng một số công ty lớn có ưu thế hơn hẳn so với những công ty khác trong việc ra các quyết định tài chính, mở rộng thị phần, thay đổi các chính sách bán hàng.
46
Tốc độ tăng doanh thu (SGROW)
Tốc độ tăng doanh thu trung bình từ năm 2008 - 2014 của các công ty niêm yết trong mẫu nghiên cứu là gần 19,78 . Trong đó công ty có tốc độ tăng trưởng cao nhất là 1750,93 và thấp nhất là -62,60 . Điều này cho thấy các công ty tại Việt Nam có tốc độ tăng trưởng doanh thu không đồng đều thể hiện sự khác biệt trong chính sách bán hàng của các công ty là khá lớn.
Tỷ lệ nợ (DEBT)
Tỷ lệ nợ (DEBT) ở các công ty Việt Nam trung bình là khoảng 46,76%, một