MẶT VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI LÀ PHI TUYẾN TÍNH.
Mặc dù bài nghiên cứu gốc xem xét mối quan hệ giữa vòng quay tiền mặt và tỷ suất sinh lợi là mối quan hệ tuyến tính nhƣng cũng có một số quan điểm cho rằng mối quan hệ này là phi tuyến. Vì vậy đề tài này sử dụng lại bộ dữ liệu để kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa vòng quay tiền mặt và tỷ suất sinh lợi tại Việt Nam.
5.1. Mô hình hồi quy:
GOPi,t = 𝛽0+ 𝛽1 GOP𝑖,𝑡−1 + 𝛽2 𝐶𝐶𝐶𝑖,𝑡 + 𝛽3 𝐶𝐶𝐶𝑖,𝑡2 + 𝛽4 𝐷𝑅𝑖,𝑡 + 𝛽5(𝐿𝑁𝑆𝑖,𝑡) +
𝛽6(𝐺𝑅𝑖,𝑡) + 𝜀 (11)
Trong mô hình này, ngoại trừ những biến đã có mặt trong phần nghiên cứu trƣớc, có sự tham gia của một biến giải thích mới là biến GR, thể hiện tốc độ tăng trƣởng của doanh thu. Biến GR đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
5.2. Kết quả thực nghiệm:
Mô hình hồi quy (11) đƣợc kiểm định bằng random effect:
Biến Ký hiệu Công thức
Tốc độ tăng trƣởng GR (Doanh thu năm t − Doanh thu năm (t − 1) Doanh thu năm (t − 1)
BẢNG 5: Kết quả chạy mô hình hồi quy (11):
Dependent Variable: GOP
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/16/13 Time: 17:45
Sample: 1 444 Periods included: 4
Cross-sections included: 74
Total panel (balanced) observations: 296
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029463 0.043842 0.672016 0.5021 GOP(-1) 0.599227 0.029113 20.58310 0.0000 CCC -0.000196 4.11E-05 -4.772565 0.0000 CCC*CCC 7.07E-08 2.26E-08 3.124907 0.0020 DR -0.156857 0.021357 -7.344645 0.0000 LNS 0.012879 0.003402 3.786190 0.0002 GR -0.019528 0.010473 -1.864676 0.0632 Weighted Statistics
R-squared 0.654616 Mean dependent var 0.235791
Adjusted R-
squared 0.647446 S.D. dependent var 0.150321
S.E. of regression 0.089255 Sum squared resid 2.302303 F-statistic 91.29174 Durbin-Watson stat 2.019347 Prob(F-statistic) 0.000000
Mô hình hồi quy:
GOP = 0.0294627416721 + 0.599226528488*GOP(-1) - 0.000196147328457*CCC + 7.07073046055e-08*CCC2 - 0.156857348109*DR + 0.0128792920454*LNS -
0.0195283485674*GR+ ε (13)
Kết quả cho thấy các hệ số hồi quy đứng trƣớc các biến độc lập trong mô hình này đều có ý nghĩa thống kê. Đặc biệt, hệ số hồi quy đứng trƣớc CCC (vòng quay tiền mặt) và CCC2 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, xác suất mắc phải sai lầm loại 1 rất thấp. Điều này đã thể hiện mối quan hệ giữa vòng quay tiền mặt và tỷ suất sinh lợi là phi tuyến. Mô hình có R2 hiệu chỉnh rất cao, lên đến 64.74%, các biến trong mô hình giải thích đƣợc 64.74% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Sai số chuẩn của mô hình là 0.089, prob (F- statistic) là 0.0000, chứng tỏ mô hình khá phù hợp.
Durbin-Watson stat bằng 2.02 >1, mô hình này không xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson giữa các biến trong mô hình (bảng 6) cho thấy không có hệ số tƣơng quan nào giữa các biến độc lập (CCC, GR, DR, LNS) và biến phụ thuộc (GOP) lớn hơn 0.5, do đó hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra.
5.3. Xem xét đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa vòng quay tiền mặt và tỷ suất sinh
HÌNH 1: Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa vòng quay tiền mặt và tỷ suất sinh lợi: GOP 0.02946 1387 O CCC 159.36 2614.75 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhìn vào đồ thị, có thể thấy mối quan hệ giữa vòng quay tiền mặt (CCC) và tỷ suất sinh lợi gộp (GOP) là phi tuyến, đồ thị diễn tả mối quan hệ này là một parabol hình chữ U. Nếu các giá trị của CCC lớn hơn 1387 thì mối quan hệ giữa CCC và GOP là cùng chiều, tuy nhiên nếu các giá trị của CCC nhỏ hơn 1387 thì mối tƣơng quan giữa CCC và GOP là ngƣợc chiều. Ở phần trƣớc của đề tài, CCC của 74 doanh nghiệp đƣợc chọn nằm trong khoảng (-103; 10651), hai giá trị này nằm ở hai bên trục đối xứng của đồ thị (1387). Do đó, khi xem xét mô hình hồi quy tuyến tính thì mối quan hệ giữa vòng quay tiền mặt và tỷ suất sinh lợi là không có ý nghĩa.
Tuy nhiên, khi nghiên cứu mối quan hệ giữa vòng quay tiền mặt và tỷ suất sinh lợi gộp của các doanh nghiệp trong ngành sản xuất kinh doanh ở Việt Nam thì thấy đƣợc rằng các giá trị CCC (vòng quay tiền mặt) nằm trong khoảng (28.1;1217.7)1 và nằm về một phía bên trái trục đối xứng của đồ thị, nên khi vòng quay tiền mặt tăng thì tỷ suất sinh lợi
1 Theo kết quả thống kê mô tả ở bảng 7
gộp sẽ giảm, do đó vẫn có thể xem xét mối quan hệ giữa CCC và GOP là mối quan hệ tuyến tính. Vì vậy, mô hình hồi quy tuyến tính vẫn có thể áp dụng trong trƣờng hợp này.