4.1.1. Thống kê mô tả
Các biến sau khi được tính toán trên phân mền Microsoft Excel và lập thành bộ dữ liệu với 47 doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2015 - 2019 có tổng cộng 235 dữ liệu. Các biến có kết quả tính toán cho ra #DIV/0! (không có số liệu để tình toán) được lọc khỏi bộ dữ liệu nghiên cứu còn lại 197 dữ liệu. Bên cạnh đó các dữ liệu có kết quả chênh lệch lớn làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu cũng được loại bỏ khỏi bộ dữ liệu nghiên cứu. Vậy kết quả còn lại của bộ dữ liệu nghiên cứu sử dụng trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng là 175 quan sát.
Tiếp đến, nghiên cứu bắt đầu thực hiện chạy mô hình với bước đầu tiên là thông kê mô tả các biến có trong mô hình nghiên cứu từ bộ dữ liệu đã được lọc sạch với kết quả được trình bày tại bảng 4.1.
Bảng 4. 1: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Z 175 4,177 2,266 0,620 12,561 X1 175 2,149 1,314 0,339 9,709 X2 175 1,219 1,091 0,101 8,589 X3 175 2,125 0,917 1,141 9,074 X4 175 93,783 370,481 -15,586 2454,841 X5 175 0,049 0,065 -0,492 0,239 X6 175 5,654 11,026 -1,270 66,242 X7 175 0,189 0,308 -1,961 1,686 X8 175 3,577 8,667 -0,111 66,293 X9 175 22,125 30,033 0,146 144,565 X10 175 0,322 0,255 0,003 1,507 X11 175 1,717 1,362 0,006 6,774
X12 175 11,214 37,514 0,082 321,525
X13 175 0,530 0,162 0,110 0,876
X14 175 1,527 1,251 0,124 7,068
X15 175 0,466 0,165 0,060 0,890
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
Theo bảng 4.1 thống kê mô tả các biến có trong mô hình nghiên cứu nhận thấy biến phụ thuộc Z biểu hiện XSVN của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE trong giai đoạn nghiên cứu có khoảng cách giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất khá cao từ 0,620 đến 12,561. Theo đó, giá trị lớn nhất và giá trị trung bình cũng có khoảng cách khá lớn (giá trị lớn nhất là 12,561; giá trị trung bình là 4,177) nhung khoảng cách giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị trung bình lại không qua xa nhau (giá trị nhỏ nhất là 0,620; giá trị trung bình là 4,177). Nhu vậy có nghĩa XSVN của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2015-2019 có sự phân hóa rõ rệt giữa doanh nghiệp BĐS có XSVN cao và XSVN thấp. Nhìn chung về giá trị trung bình (Z = 4,177)và giá trị lớn nhất (Z = 12,561) của biến phụ thuộc Z biểu hiện XSVN có thể thấy số luợng các doanh nghiệp BĐS có XSVN thấp chiếm uu thế (Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, XSVN của doanh nghiệp thấp). Đây là tín hiệu khả quan đối với nền kinh tế nói chung và ngành BĐS nói riêng.
Đối với giá trị các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu thể hiện ở bảng thống kê mô tả 4.1 cho thấy các biến X4, X9, X12 có khoảng cách giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất khá xa nhau cụ thể X4 (từ -15,586 đến 2454,841), X9 (từ 0,146 đến 144,565), X12 (từ 0,082 đến 321,525). Theo đó mà giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến này cũng cao hơn sao với các biến độc lập khác có trong mô hình nghiên cứu với X4 là 93,7834 và 370,481; X9 là 22,1251 và 30,033; X12 là 11,2136 và 37,514 (tuơng ứng với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn theo thứ tự).
4.1.2. Phân tích tương quan
Tiếp theo, để kiểm tra tính độc lập của các biến, hay nói cách khác là để phát hiện bất kỳ vấn đề đa cộng tuyến nào trong mô hình hồi quy, nghiên cứu tiến đến thực hiện phân tích tuơng quan của các biến độc lập. Kết quả phân tích tuơng quan
được trinh bày tại bảng 4.2 cho thấy giữ các biến X13 và
X3, X15 và X3, X14 và
Bảng 4. 2: Ma trận tương quan giữa các biến có trong mô hình nghiên cứu X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X1 1,000 X2 0,770 *** 1,000 X3 0,292 *** 0,398 *** 1,000 X4 0,319 *** 0,274 *** - 0,002 1,000 X5 0,138* 0,115 0,092- 0,138* 1,000 X6 -0,015 0,044- 0,038- 0,044- 0,466 *** 1,000 X7 0,145* 0,016 0,125- 0,115 0,648 *** 0,452 *** 1,000 X8 0,046- 0,221 *** 0,251 *** - 0,068 0,077- -0,153** -0,187** 1,000 X9 0,014- 0,018- 0,041- 0,065- 0,390*** 0,740 *** 0,161 ** -0,146* 1,000 X10 -0,135* 0,036 0,080- 0,046- 0,324 *** 0,006 -0,151 ** 0,437*** 0,281*** 1,000 X11 0,259 *** 0,322 *** - 0,028 0,271*** 0,232*** -0,090 -0,027 0,124 0,013 0,445*** 1,000 X12 -0,102 0,050- 0,088 0,042- 0,216 *** 0,022 0,032 -0,035 0,072 0,168 ** -0,029 1,000 X13 -0,271 *** - 0,285 - 0,853 - 0,017 0,031 0,004 0,094 -0,068 0,052 0,114 0,080 -0,084 1,000 X14 -0,233 *** - 0,195 0,580- 0,049- 0,058- -0,057 -0,019 0,005 0,106 0,183** 0,073 -0,063 0,822 1,000 X15 0,250 *** 0,263 *** 0,829*** 0,019 0,027- 0,001 -0,088 0,070 -0,045 -0,107 -0,067 0,089 -0,965 -0,882 1,000 ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
3 7
Ngoài việc phân tích tương quan để tìm ra quan hệ tương tác lẫn nhau giữa các biến độc lập, nghiên cứu thực hiện tiếp kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp phóng đại nhân tử phương sai VIF (Varince Inflation Factor) cho các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến ở bảng 4.3 thể hiện biến X14 có hiện tượng đa cộng tuyến nghiên trọng và các biến X13, X15 có hiện tượng đa cộng tuyến rất nghiên trọng. Cụ thể hệ số VIF của X14 là 8,72; X13 là 30,28 và X15 là 17,74 khá cao trong khi khoảng cho phép của hệ số VIF từ 1,30 đến 8,35. Điều này, làm cho kết quả VIF trung bình có giá trị tương đối cao là 6,22.
Bảng 4. 3: Hệ số phóng đại VIF của các biến
Variable VIF 1/VIF
X15 30,28 0,0330 X13 17,74 0,0564 X14 8,72 0,1147 X3 7,35 0,1361 X9 3,66 0,2734 X6 3,65 0,2743 X2 3,31 0,3021 X5 3,3 0,3029 X10 3,2 0,3128 X1 3,11 0,3214 X7 2,74 0,3645 X8 2,09 0,4789 X11 1,7 0,5882 X4 1,22 0,8230 X12 1,16 0,8584 Mean VIF 6,22
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
Từ kết quả phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến của 15 biến độc lập có trong mô hình, nghiên cứu xem xét và loại hai biến X13 và X15 ra khỏi mô hình nghiên cứu. Do hai biến này không có khả năng sử dụng để thực hiện các bước phân tích tiếp theo trong kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng. Các biến còn lại trong mô hình nghiên cứu tiếp tục thực hiện lại phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến. Kết quả phân tích tương quan trình bày tại bảng 4.4 và kiểm định đa cộng tuyến trình bày ở bảng 4.5 mục 4.1.3 của khóa luận tốt nghiệp
Bảng 4. 4: Ma trận tương quan giữa các biến có trong mô hình nghiên cứu X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X14 X1 1,000 X2 0,771*** 1,000 X3 0,292*** 0,398*** 1,000 X4 0,320*** 0,274*** -0,002 1,000 X5 0,138* 0,115 -0,092 0,138* 1,000 X6 -0,015 -0,044 -0,038 -0,044 0,466*** 1,000 X7 0,145* 0,016 -0,125* 0,115 0,648*** 0,452*** 1,000 X8 -0,046 0,221*** 0,251*** -0,068 -0,077 -0,153** -0,187** 1,000 X9 -0,014 -0,018 -0,041 -0,065 0,390*** 0,740*** 0,161** -0,146* 1,000 X10 -0,135* 0,036 -0,08 -0,046 0,324*** 0,006 -0,151** 0,437*** 0,281*** 1,000 X11 0,259*** 0,322*** -0,028 0,271*** 0,232*** -0,09 -0,027 0,124 0,013 0,445*** 1,000 X12 -0,102 -0,05 0,088 -0,042 0,216*** 0,022 0,032 -0,035 0,072 0,168** -0,029 1,000 X14 -0,233*** -0,1951** -0,580*** -0,049 -0,058 -0,057 -0,019 0,005 0,106 0,183** 0,073 -0,061 1,000
***, **, * có ý nghĩa thông kê lần lượt ở mức 1%, 5%, 10% Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
4 0
4 1
về giá trị Prob > F được ước lượng ở cả ba mô hình OLS, FEM, REM đều cho kết quả Prob > F = 0,000 nhỏ hơn 0,05. Nghĩa là, mô hình nghiên cứu được ước lượng theo cả ba phương pháp trên đều có ý nghĩa thồng kê tương ứng với mức độ thống kế cao nhất là 1%.
Về tổng thể các biến nhận thấy hệ số hồi quy của các biến X3, X5, X10 đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức thống kê là 1% trong cả ba mô hình OLS, FEM, REM. Theo đó, cả ba biến này đều có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc Z. Nghĩa là, cả ba biến X3, X5, X10 có tác động ngược chiều đối với XSVN của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE.
Ngoài ra, nghiên cứu còn nhận thấy hệ số hồi quy của biến X1 ở mô hình REM có ý nghĩa thống kê là 10%; hệ số hồi quy của biến X8 ở mô hình OLS và REM có ý nghĩa thống kê đều là 1%; hệ số hồi quy của biến X14 ở mô hình FEM có ý nghĩa thống kê đều là 1%. Trong đó, biến X8 và X14 có tác động cùng chiều đối với XSVN của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE còn biến X1 thì có tác động ngược chiều đến XSVN của các doanh nghiệp này.
Tuy nhiên, việc ước lượng theo mô hình OLS không phản ánh được tác động riêng biệt, mang tính đặc thù riêng của từng nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE. Vì vậy, đề khắc phụ những hạn chế của mô hình OLS, nghiên cứu tiếp tục thực hiện kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp giữa ước lượng mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM.
4.2.2. Các kiểm định lựa chọn mô hình
4.2.2.I. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM & REM
Bảng 4. 7: Kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FEM & REM
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
Kết quả kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM và REM được trình bày ở bảng 4.7 cho thấy giá trị Prob>chi2 = 0,0007 < 0,05. Vì vậy, giữa
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(12) = (b-B)'[(V_b-V_B)A(-1)](b-B)
= 34,02
Prob>chi2 = 0,0007
4 2
hai mô hình FEM và REM nghiên cứu lựa chọn mô hình FEM là
mô hình phù hợp.
Như vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình FEM để thực hiện bước
tiếp theo là kiểm
định các khuyết tật có trong mô hình này.
4.2.2.2. Kiểm định các khuyết tật trong mô hình FEM
Mục đích của kiểm định những khuyết tật có trong mô hình FEM là xem xét sự phù hợp của mô hình để sử dụng cho việc phân tích đề tài nghiên cứu. Việc kiểm định này thực hiện theo hai bước: kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định được phân tích và xem xét việc có cần thiết thực hiện pháp khảo phụ FGLS hay không.
Kiểm định phương sai thay đổi
Kiểm định phương sai thay đổi được thực hiện bằng phương pháp Modified Wald với câu lệch Xttest3. Kết quả kiểm định trình bày ở bảng 4.8 cho thấy giá trị (Prob>chi2) = 0,0000 < 0,05. Vậy nên, đề tài bác bỏ giả thuyết Ho: mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi, chấp nhận giả thuyết H1 và kết luận rằng mô hình có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4. 8: Kiểm định Modified Wald_Phương sai thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)A2 = sigmaA2 for all i
chi2 (46) = 7,8e+30 Prob>chi2 = 0,0000
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Theo kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng phương pháp Wooldridge test trình bày tại bảng 4.9, giá trị (Prob > F) = 0,1487 > 0,05. Nghĩa là, giả thuyết Ho: mô hình không có hiện tượng tự tương quan được chấp nhận và kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4. 9: Kiểm định Wooldridge test_Hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 33) = 2,186
4 3
Prob > F = 0,1487
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
Tổng kết, kết quả kiểm định các khuyết tật có trong mô hình FEM với hai buớc kiểm định phuơng sai thay đổi và kiểm định hiện tuợng tự tuơng nhận thấy trong mô hình uớc luợng theo phuơng pháp tác động cố định FEM không có hiện tuợng tự tuơng quan nhung có tồn tại hiện tuợng phuơng sai thay đổi. Nhu vậy, nghiên cứu cần sử dụng tới phuơng pháp khảo phụ FGLS để tiếp tục phân tích kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng và sử dụng kết quả có đuợc thực hiện phân tích đề tài nghiên cứu.
4.2.3. Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS
Bảng 4. 10: Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS
Biến Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn P value
X1 0,2171*** 0,0326 0,000 X2 -0,1226*** 0,0359 0,001 X3 0,6573*** 0,0442 0,000 X4 0,0000 0,0000 0,901 X5 5,2762*** 0,8590 0,000 X6 -0,0061 0,0047 0,192 X7 0,0359 0,1438 0,803 X8 -0,0185*** 0,0051 0,000 X9 -0,0007 0,0016 0,648 X10 8,6737*** 0,2096 0,000 X11 -0,0461** 0,0189 0,015 X12 0,0005 0,0012 0,669 X14 -0,0577* 0,0341 0,091 _CONS -0,2848** 0,1429 0,046
***, **, * có ý nghĩa thống kê lần luợt ở mức 1%, 5%, 10% Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mền Stata 14
Dựa vào kết quả hồi quy theo phuơng pháp uớc luợng FGLS nghiên cứu nhận thấy có tám hệ số hồi quy của các biến độc lập có ý nghĩa thồng kê đối với biến phụ Z biểu hiện XSVN của doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE. Cụ thể: hệ số hồi quy của các biến X1, X2, X3, X5, X8, X10 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là
4 4
1%; hệ số hồi quy của biến X11 có ý nghĩa thống kê với mức
ý nghĩa là 5% và hệ
số hồi quy của biến X14 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là
10%. Theo đó, các
biến X1, X3, X5, X10 có tác động ngược chiều với XSVN của
doanh nghiệp BĐS
niêm yết trên HOSE và các biến X2, X8, X11, X14 có tác động
cùng chiều. Như
vậy, mô hình hồi quy như sau:
z = 0,2848 + 0,2171Xi + 0,6573X3 + 5,2762x5 + 8,6737x10 — 0,1226x2
— 0,0185X8 — 0,0461x11 — 0,0577x14
4.3. TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nhìn chung kết quả nghiên cứu phán ánh khá tốt về giả thuyết nghiên cứu đặt ra đối với sự tác động của các nhân tố đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE. Cụ thể kết quả nghiên cứu được tóm tắt tại bảng 4.11.
Bảng 4. 11: Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu Chấp nhận/Bác bỏ
Khả năng thanh toán (-) (-) Chấp nhận
Khả năng sinh lời (-) (-) Chấp nhận
Hiệu suất hoạt động (-) (-) Chấp nhận
Cơ cấu nguồn vốn (+) (+) Chấp nhận
Nguồn: tác giả tự thiết kê
4.4. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ
CỦA DOANH NGHIỆP BĐS NIÊM YẾT TRÊN HOSE
Theo như kết quả phân tích hồi quy về sự tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu cũng như về sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE, nghiên cứu có một số nhận định chi tiết cụ thể về các yêu tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE như sau:
Khả năng thanh toán
Nhóm nhân tố về KNTT gồm: hệ số khả năng thanh toán hiện hành (HS.KNTTHH), hệ số khả năng thanh toán nhanh (HS.KNTTN), hệ số khả năng
4 5
thanh toán tổng quát (HS.KNTTTQ) có tác động đến XSVN của
các doanh nghiệp
ngành BĐS niêm yết trên HOSE.
HS.KNTTHH tác động ngược chiều với XSVN của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE. Nghĩa là, nếu HS.KNTTHH tăng thì XSVN của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE sẽ giảm và ngược lại. Điều này tương ứng với kết