8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.2.1.Thống kê mô tả các biến độc lập
Xử lý số liệu nghiên cứu trên phần mềm SPSS, ta có kết quả thể hiện trong Bảng 3.5.
Bảng 3.5. Thống kê mô tả các biến độc lập
Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn DPRt-1 0,000 0,700 0,168 0,0998 Pt -0,0824 0,5010 0,0915 0,0744 Grow -0,8783 1,980 0,1275 0,4927 Size 9,7051 16,9543 12,9584 1,4782 State 0 1 0,41 0,493 Debt 0,0026 0,9108 0,4439 0,2214 CF -1.904.069 2.543.422 37.880,2379 244.637,137 (Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS)
Tỷ số lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản của các doanh nghiệp giai đoạn 2009-2013 là 0,0915 và có mức chênh lệch rất lớn giữa các doanh nghiệp (dao động từ -0,0824 đến 0,5010). Với 1 đồng tài sản bỏ ra, các doanh nghiệp chỉ thu về đƣợc 0,0915 đồng lợi nhuận sau thuế, mức sinh lời này là rất thấp. Bên cạnh các doanh nghiệp có mức sinh lời cao nhƣ DRC, DXP, BMC, TCT, VNM, TRC, DPM, NHC… thì vẫn còn một số doanh nghiệp có lợi nhuận âm nhƣ TCR (2013), CID (2013), TCM (2012), ASP (2011), DCL (2011), ANV (2009).
Tốc độ tăng trƣởng doanh thu của các doanh nghiệp đạt 14,31%/năm, chứng tỏ phần lớn các doanh nghiệp trong những năm 2009-2013 tăng trƣởng khá tốt. Đáng chú ý, có một số công ty có tốc độ tăng trƣởng lớn hơn 100%
gồm CII (2013 – 197,95%), PAN (2013 – 117,74%), B82 (2013 – 109,67%), CID (2012 – 175,32%), BMC (2011 – 193,52%), KDC (2011 – 119,93%), VGP (2011 – 105,77%), NGC (2011 – 100,24%), THT (2010 – 197,27%), HRC (2010 – 103,21%).
Quy mô của các doanh nghiệp trên thị trƣờng cũng không đồng đều, bên cạnh những doanh nghiệp có tổng tài sản lớn hơn 20.000 tỷ đồng nhƣ TCT, DPM, DXP… vẫn còn rất nhiều doanh nghiệp có tổng tài sản dƣới 20 tỷ đồng nhƣ VTO, HCT, TCM, ASP, LTC, TXM, VPK.
Trong mẫu nghiên cứu, số doanh nghiệp do nhà nƣớc nắm quyền kiểm soát chiếm 41%, đây là một con số rất lớn. Nhà nƣớc có thể can thiệp vào thị trƣờng chứng khoán không chỉ bằng các quy định, chế tài chung cho toàn bộ thị trƣờng mà còn thông qua việc kiểm soát hoạt động của một bộ phận rất lớn các công ty tham gia niêm yết.
Đòn bẩy tài chính của các công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trung bình là 0,4439, với 1 đồng tài sản thì doanh nghiệp đã vay nợ đến 0,4439 đồng. Theo thống kê của tác giả, số lƣợng doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu có tỷ suất nợ/tổng tài sản lớn hơn 70% chỉ chiếm khoảng 15,16%, số lƣợng nhƣ vậy là không lớn. Nhìn chung phần lớn các công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không chịu rủi ro quá lớn.
Lƣu chuyển tiền thuần của các công ty niêm yết giai đoạn 2009-2013 cũng không thực sự tốt, trung bình mỗi năm chỉ đạt gần 38 tỷ đồng, trong khi đó lợi nhuận trung bình năm giai đoạn này là hơn 143 tỷ đồng, điều này ảnh hƣởng rất lớn đến tính thanh khoản của các doanh nghiệp. Năm 2009, trong mẫu nghiên cứu có 33 công ty có lƣu chuyển tiền thuần âm, công ty SBT và SMC có lƣu chuyển tiền thấp hơn -1.000 tỷ đồng. Năm 2010, số lƣợng này tăng lên là 57 công ty, không có công ty nào vƣợt mức -1 nghìn tỷ đồng. Năm 2011, chỉ còn 43 công ty có lƣu chuyển tiền âm, giảm 14 công ty so với năm
2010. Năm 2012, VNM là doanh nghiệp có lƣu chuyển tiền thấp nhất trong số 64 doanh nghiệp có dòng tiền nhỏ hơn 0, với lƣu chuyển tiền -1.904 tỷ đồng.
Năm 2013, trong đó công ty cổ phần điện lực Khánh Hòa (KHP) có lƣu chuyển tiền thuần thấp nhất là -1.731 tỷ đồng, cùng năm này, doanh thu của công ty là 2.242 tỷ đồng, lợi nhuận là 72 tỷ.
3.2.2. Phân tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình
Tƣơng quan hạng Pearson thể hiện mối liên hệ giữa các cặp biến, mức độ tƣơng quan giữa các biến đƣợc tính bằng hệ số tƣơng quan r (Pearson), công thức:
∑ ( ̅)( ̅) ( )
Trong đó: x,y là giá trị của biến
̅, ̅ là giá trị trung bình mẫu
là độ lệch chuẩn của các biến
Hệ số r này phản ảnh mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến nhƣ sau: - Dấu của r: phản ánh chiều hƣớng của mối quan hệ giữa các biến, r>0 thể hiện quan hệ cũng chiều giữa các biến và ngƣợc lại, r<0 là mối quan hệ ngƣợc chiều.
- Giá trị của r: |r| <1, |r| càng gần đến 1 thì các biến có mối quan hệ chặt chẽ, |r| càng tiến về 0 thể hiện mối quan hệ này càng lỏng lẻo và khi |r| ≈ 0 thì giữa hai biến không có mối quan hệ với nhau.
Kết quả phân tích hệ số tƣơng quan với mẫu quan sát 128 công ty giai đoạn 2009-2013 đƣợc thể hiện trong Bảng 3.6.
Qua số liệu ở Bảng 3.6 ta thể rút ra một số nhận xét sau:
- Về mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tƣơng quan với chỉ tiêu nghiên cứu, thể hiện ở ri ≠ 0, tuy nhiên mức độ tƣơng quan khác nhau. Cụ thể là: mối quan hệ rõ nhất là
biến DPRt-1 với r = 0,689, tiếp đến là biến Pt có r = 0,625, các biến còn lại có mức tƣơng quan tƣơng đối thấp với biến độc lập. Điều này có nghĩa là, ngoài hai nhân tố là tỷ lệ cổ tức năm trƣớc và lợi nhuận, không có dấu hiệu nào rõ ràng về sự ảnh hƣởng của các nhân tố khác đến tỷ lệ cổ tức, do đó ta phải thận trọng khi xem xét.
- Kết quả phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau ta thấy hệ số tƣơng quan giữa các biến không đủ lớn nên không tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Mối tƣơng quan cao nhất giữa các biến độc lập thuộc về hai biến là lợi nhuận và tỷ lệ cổ tức năm trƣớc. Tuy nhiên hệ số tƣơng quan này chỉ ở mức 0,482 là không đáng ngại vì chỉ số này trên 0,5 thì mới cần kiểm tra lại và lớn hơn 0,7 thì mới xác định có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hair, 2010).
Đồng thời, không có sự tƣơng quan nào giữa các biến độc lập vƣợt quá 0,8 và những hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn hơn các hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập, nhƣ vậy coi nhƣ không có sự bội tƣơng quan giữa các biến độc lập (multicodllinearty) (Hair, 2010).
Bảng 3.6. Kết quả kiểm định tương quan Pearson
DPRt DPRt-1 Pt Grow Size State Debt CF
DPRt Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) DPRt-1 Pearson Correlation 0,689** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 Pt Pearson Correlation 0,625** 0,482** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000
Grow Pearson Correlation 0,174** -0,009 0,175** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,188 0,012
Size Pearson Correlation 0,112** 0,100* 0,007 0,130*** 1 Sig. (2-tailed) 0,005 0,011 0,856 0,029 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
State Pearson Correlation 0,034 0,026 0,012 -0,016 0,057 1
Sig. (2-tailed) 0,386 0,514 0,761 0,363 0,148
Debt Pearson Correlation -0,222** -0,176* -0,532** 0,088* 0,257** -0,025 1
Sig. (2-tailed) 0,000 0,040 0,000 0,047 0,000 0,835
CF Pearson Correlation 0,123** 0,064 0,139** 0,063 0,230** -0,017 -0,032 1 Sig. (2-tailed) 0,002 0,107 0,000 0,320 0,000 0,663 0,552
**. Tƣơng quan có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 0,01 (2-tailed). *. Tƣơng quan có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 0,05 (2-tailed).
3.2.3. Phân tích các mô hình hồi quy đơn
Kết quả phân tích hồi quy đơn giữa chỉ tiêu nghiên cứu là Tỷ lệ cổ tức với từng biến độc lập là các nhân tố ảnh hƣởng cho các hệ số xác định R2
đƣợc tổng hợp trong Bảng 3.7. Giá trị R2
phản ánh mức độ phù hợp của mô hình, R2 càng gần về 1 chứng tỏ biến độc lập đó càng giải thích tốt cho biến phụ thuộc, R2
càng gần về 0 phản ánh mức độ giải thích của biến độc lập càng giảm.
Số liệu 3.7 cho thấy biến DPRt-1 có hệ số xác định R2 = 0,474 cao nhất, sau đó đến các biến Pt với R2 = 0,391, biến Grow, Debt với R2 lần lƣợt là 0,030 và 0,049. Biến Size , CF và State có R2
rất thấp với R2 lần lƣợt là 0,013; 0,015; 0,010. Ở đây, có biến State không giải thích đƣợc ảnh hƣởng của các biến này đến Tỷ lệ cổ tức (DPRt) trong mô hình hồi quy đơn, R2
= 0,010 là quá nhỏ và R2
điều chỉnh xấp xỉ bằng 0 trong khi đó Sig. = 0,386 lại quá lớn. Qua phân tích các mô hình hồi quy đơn, ta có thể nhận thấy, trong 7 biến dự đoán ảnh hƣởng đến Chính sách cổ tức thì chỉ có 2 biến thể hiện rõ có tác động đến Tỷ lệ cổ tức là DPRt-1, Pt, biến State không có ý nghĩa và các biến khác có tác động không rõ ràng.
Bảng 3.7. Hệ số xác định của các mô hình hồi quy đơn biến
DPRt-1 Pt Grow Size State Debt CF
R2 0,474 0,391 0,030 0,013 0,010 0,049 0,015
R2 Adjusted 0,473 0,390 0,029 0,011 0,000 0,048 0,014
Sig 0,000 0,000 0,000 0,005 0,386 0,000 0,002
(Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS)
3.2.4. Mô hình hồi quy bội và phân tích kết quả
Kết quả phân tích qua số liệu thống kê đã cung cấp một cái nhìn tổng quát về các nhân tố tác động đến việc lựa chọn chính sách cổ tức cộng với mô hình lý thuyết đã xây dựng, đề tài tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội để định lƣợng mối quan hệ giữa các biến và hình thành mô hình thực tiễn.
Sau khi tiến hành xem xét đặc điểm cũng nhƣ mức độ tƣơng quan cặp giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành hồi quy và kiểm định các giả thuyết của mô hình. Đầu tiên tất cả các biến xem xét đƣợc đƣa vào mô hình tổng quát (dùng phƣơng pháp Enter), đây là phƣơng pháp mà SPSS sẽ xử lý tất cả các biến độc lập muốn đƣa vào mô hình. Phƣơng trình hồi quy mẫu có dạng:
̂
Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp Enter đƣợc thể hiện trong Bảng 3.8 sau đây.
Bảng 3.8. Mô hình hồi quy theo phương pháp Enter
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -0,012 0,024 -0,496 0,620 DPRt-1 0,530 0,030 0,507 17,395 0,000 0,737 1,357 Pt 0,550 0,050 0,392 11,104 0,000 0,502 1,991 Grow 0,035 0,009 0,100 3,794 0,000 0,899 1,112 Size 0,002 0,002 0,022 0,822 0,411 0,844 1,184 State 0,003 0,005 0,016 0,626 0,531 0,994 1,006 Debt 0,029 0,015 0,061 1,931 0,054 0,618 1,618 CF 1,143E-8 0,00 0,027 1,030 0,303 0,926 1,080 Model Summary R2 0,604 Adjusted R2 0,600 F 137,915 Sig. 0.000 Durbin-Watson 1,969 a. Dependent Variable: DPRt (Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả ở Bảng 3.8 cho thấy mô hình hồi quy mẫu phù hợp với mức ý nghĩa 5% (Sig. = 0,000). Các biến độc lập giải thích đƣợc 60,4% sự biến thiên của tỷ lệ cổ tức. Các biến DPRt-1, Pt và Grow có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (hệ số hồi quy riêng phần sig. = 0,000), biến Debt có ý nghĩa với mức 10% (sig. = 0,054); các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê là Size, State và CF (sig. quá lớn).
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả hệ số tƣơng quan Pearson ở mục 3.2.2 cho thấy không có nghi ngờ về hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến. Tuy nhiên để có thể đƣa ra kết luận chắc chắn ta cần kiểm định lại.
Độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Vairiance inflation factor – VIF) đƣợc dùng để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến. Từ kết quả Bảng 3.8 ta có thể thấy hệ số VIF của tất cả các biến nằm trong khoảng từ 1,006 đến 1,991, giá trị VIF rất nhỏ so với mức 5: dấu hiệu có hiện tƣợng đa cộng tuyến và mức 10: khẳng định giữa các biến có đa cộng tuyến, điều này chứng tỏ mô hình không có dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến.
- Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Theo thống kê Durbin – Watson: hệ số d dao động từ 0<d<4, nếu d = 4 thì tƣơng quan âm hoàn hảo, d = 0: tƣơng quan dƣơng hoàn hảo, d ≈ 2 thì không có tự tƣơng quan. Qua kết quả thể hiện trên Bảng 3.8, hệ số Durbin – Watson là 1,969 có thể đƣa ra kết luận là mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thủ tục thực hiện kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi trong phần mềm SPSS đƣợc thực hiện nhƣ sau:
B2: Thực hiện kiểm định tƣơng quan hạng Spearman cho từng biến độc lập với phần dƣ.
B3: Đọc kết quả, nếu chỉ số Sig. thu đƣợc lớn hơn 0,05 ta có thể kết luận giả định về phƣơng sai sai số không thay đổi không bị vi phạm. Kết quả kiểm định chi tiết đƣợc thể hiện ở Phụ lục 3 và đƣợc tóm tắt ở Bảng 3.9.
Bảng 3.9. Kiểm định giả thuyết phương sai sai số thay đổi
Biến độc lập Sig. (2-tailed)
DPRt-1 0,241 Pt 0,774 Grow 0,722 Size 0,076 State 0,881 Debt 0,166 CF 0,232
Kết quả kiểm định cho thấy, các giá trị Sig. đều lớn hơn 0,05, nhƣ vậy có thể kết luận phƣơng sai sai số không thay đổi.
Ở phần trên, đề tài đã phân tích toàn bộ các nhân tố dự kiến ảnh hƣởng đến chính sách cổ tức của doanh nghiệp với mô hình hồi quy bội, phƣơng pháp đƣa biến Enter. Tuy nhiên sau khi phân tích ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình, có thể nhận thấy có một số nhân tố không thực sự có ảnh hƣởng đến chính sách cổ tức. Để khắc phục các hiện tƣợng này, khi phân tích hồi quy bội, các biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình theo phƣơng pháp chọn từng bƣớc (Stepwise), đây là sự kết hợp của phƣơng pháp đƣa dần vào (Forward) và loại trừ dần (Backward). Theo phƣơng pháp này, một biến đã đƣợc đƣa vào mô hình rồi vẫn có thể bị loại ra bởi khi đƣa một biến mới vào có thể làm giảm đáng kể tầm quan trọng của biến đã đƣợc đƣa vào mô hình từ trƣớc đó. Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mô hình đều đƣợc xem xét trong từng bƣớc.
Kết quả phân tích cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.10. Chọn lọc các biến (đưa vào/loại ra)
Variables Entered/Removeda Mô hình Các biến đƣa vào Các biến loại ra Phƣơng pháp
1 DPRt-1 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). 2 Pt . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter
<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). 3 Grow . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter
<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). 4 Debt . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter
<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). a. Dependent Variable: DPRt
(Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS)
Bảng 3.10 tóm tắt các bƣớc chọn lọc biến (đƣa vào/loại ra), 4 trong số 7 biến tham gia có thể có trong mô hình cuối cùng. Các biến này đƣợc đƣa vào mô hình theo thứ tự: DPRt-1, Pt, Grow, Debt.
- Mô hình 1: gồm 1 biến giải thích là DPRt-1. - Mô hình 2: gồm 2 biến giải thích là DPRt-1, Pt.
- Mô hình 3: gồm 3 biến giải thích là DPRt-1, Pt, Grow.
- Mô hình 4: gồm 4 biến giải thích là DPRt-1, Pt, Grow, Debt.
Quy trình chọn biến và loại bỏ biến từ các biến nghiên cứu đƣợc trình bày cụ thể ở Bảng 3.11.
Bảng 3.11. Các biến bị loại bỏ
Excluded Variablese (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Model Beta In t Sig. Partial
Correlation Collinearity Statistics VIF 1 Pt 0,382 13,137 0,000 0,462 1,303 Grow 0,180 6,480 0,000 0,249 1,000 Size 0,043 1,505 0,133 0,060 1,101 State 0,017 0,575 0,565 0,023 1,001 Debt -0,104 -3,614 0,002 -0,142 1,032 CF 0,079 2,772 0,006 0,109 1,004 2 Grow 0,116 4,541 0,000 0,177 1,044 Size 0,059 2,323 0,021 0.092 1,012 State 0,017 0,655 0,513 0.026 1,001 Debt 0,099 3,283 0,001 0,129 1,412 CF 0,038 1,491 0,137 0,059 1,020 3 Size 0,044 1,714 0,087 0,068 1,034 State 0,018 0,736 0,462 0,029 1,001 Debt 0,071 2,325 0,020 0,092 1,493 CF 0,034 1,334 0,183 0,053 1,021 4 Size 0,030 1,117 0,264 0,044 1,120 State 0,016 0,647 0,518 0,026 1,002 CF 0,031 1,239 0,126 0,049 1,023
a. Predictors in the Model: (Constant), DPRt-1 b. Predictors in the Model: (Constant), DPRt-1, Pt
c. Predictors in the Model: (Constant), DPRt-1, Pt, Grow
d. Predictors in the Model: (Constant), DPRt-1, Pt, Grow, Debt e. Dependent Variable: DPRt
Ở bƣớc 4, các thống kê t đều nằm trong phạm vi ±1,96, tức là không phù hợp với tiêu chuẩn đƣa vào mô hình, đồng thời, trị số t của các biến đã đƣa vào qua các bƣớc trên đều lớn hơn 1,65 (là giá trị căn bậc hai của tiêu chuẩn loại bỏ mặc định 2,71). Vì vậy, mô hình dừng lại ở bƣớc 4, các biến bị loại trừ