- Các biến độc lập:
Một điều dễ dàng nhận thấy là khi nguồn vốn cố định của công ty tăng lên có nghĩa là công ty sẽ đầu tư nhiều hơn vào máy móc để đáp ứng nhu cầu
lên có nghĩa là công ty sẽ đầu tư nhiều hơn vào máy móc để đáp ứng nhu cầu sản xuất. Do đó, biến này được dự kiến sẽ có một mối quan hệ đồng biến với tỷ lệ đầu tư.
TANGB =
Fixed Asset Total Asset x 100
Giả thiết (H6): Tỷ lệ tài sản cố định (TANGB) có mối tương quan cùng chiều
với tỷ lệ đầu tư.
+ Rủi ro kinh doanh (RISK):
Theo Robert S.Pindyck (1986) thì quyết định đầu tư bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong mức độ rủi ro. Do đó nghiên cứu này cũng thử đưa biến rủi ro vào phân tích xác định xem có mối quan hệ thật sự giữa mức độ rủi ro doanh nghiệp đang đối mặt với quyết định đầu tư.
RISK = Std (Doanh thu năm t – Doanh thu năm t-1) Trung bình Doanh thu
Với mong đợi là các nhà quản trị sẽ có hành vi đầu tư khác nhau ứng với mức rủi của doanh nghiệp, do đó biến RISK được dự kiến là sẽ có mối quan hệ nghịch biến với quyết định đầu tư.
Giả thiết (H7): Doanh nghiệp có rủi ro kinh doanh (RISK) cao thì bị hạn chế
khả năng gia tăng tỷ lệ đầu tư.
+ Tăng trưởng GDP và Lạm phát.
GDP và lạm phát là hai biến đại diện cho yếu tố vĩ mô kinh tế tác động đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Trong đó, GDP cao thì cho thấy kinh tế phát triển tạo nhiều điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp gia tăng đầu tư. Lạm phát thì có thể ngược lại, trong điều kiện lạm phát cao làm chi phí vay đắt đỏ hơn và nếu lạm phát leo thang có thể làm gia tăng khả năng phá sản của doanh nghiệp, do đó tình hình lạm phát cao có thể sẽ làm hạn chế việc đầu tư của doanh nghiệp.
Giả thiết (H8): Khi GDP càng cao thì càng khuyến khích các doanh nghiệp
Giả thiết (H9): Khi lạm phát (INF) càng cao thì càng hạn chế các doanh
nghiệp gia tăng tỷ lệ đầu tư.
2.4.1.3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp chủ yếu sử dụng để nghiên cứu là pháp định lượng.
Phân tích thống kê mô tả và phân tích tương quan được thực hiện để xem xét đặc điểm về giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến cũng như mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình. Trên cơ sở đó tiếp tục thực hiên phương pháp phân tích hồi quy với phần mềm kinh tế lượng Stata để ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của các công ty niêm yết trong ngành cao su.
2.4.2. Kết quả nghiên cứu
2.4.2.1. Thống kê mô tả biến
Thống kê mô tả bằng các phép tính và chỉ số thống kê thông thường sẽ cho thấy một các tổng quát về đặc tính cơ bản của các biến số trong mẫu nghiên cứu. Bảng thống kê mô tả 2.53.1 gồm dữ liệu của 20 doanh nghiệp ngành cao su từ năm 2015 – 2017, với mẫu nghiên cứu có 60 quan sát
Bảng 2.5: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
INV 60 0.3901 1.3520 -1.0000 24.4793CF 60 0.5014 0.8819 -6.2644 13.9440 CF 60 0.5014 0.8819 -6.2644 13.9440 REVG 60 0.2111 0.5740 -0.9024 7.7443 TDTA 60 0.2376 0.1946 0.0000 0.9253 SIZE 60 11.6203 0.6078 8.3080 13.4243 TANGB 60 0.3025 0.2082 0.0017 0.9764
Tobin’s Q 60 1.0569 1.0994 0.0651 20.8182
RISK 60 0.1801 0.1697 0.0005 1.1628
GDP 60 0.0630 0.0113 0.0503 0.0846
INF 60 0.0632 0.0501 0.0681 0.089
Bảng 2.58 là báo cáo thống kê mô tả mẫu, bao gồm các thông số như độ lệch chuẩn, giá trị trung binh, giá trị tối thiểu, tối đa của các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu.
2.4.2.2. Phân tích mối tương quan giữa các biến độc lập
Bảng 2.96 báo cáo về mối tương quan giữa các biến độc lập bằng phương pháp phân tích tương quan cặp để đánh giá các vấn đề cộng tuyến. Quan sát dữ liệu trong bảng 2.64.2 ta thấy các biến có mối tương quan thuận hoặc nghịch với nhau nhưng nhìn chung thì mức độ tương quan giữa các biến này là vẫn nằm trong mức độ cho phép (nhỏ hơn 0.4). Điều này cho thấy vấn đề đa cộng tuyến các biến sẽ không làm ánh hưởng nhiều tới kết quả hồi quy.
Bảng 2.6: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau
CF REVG TDTA SIZE TANGB TobinQ RISK GDP INF CF 1.000
REVG 0.054 1.000
TDTA -0.215 -0.018 1.000
SIZE -0.028 0.009 0.263 1.000
Tobin Q 0.224 0.078 -0.086 -0.015 0.013 1.000
RISK -0.015 0.524 -0.001 -0.150 -0.017 0.021 1.000
GDP 0.118 0.182 -0.046 -0.091 -0.037 0.409 0.089 1.000
INF -0.003 0.084 -0.035 -0.012 0.021 -0.061 0.074 0.305 1.000
2.4.2.3. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kiểm định tự tương quan