ctts .1103118 .020796 .0895157 .0347036 snhd .409958 .2304059 .1795521 .436351 hssdts .1672209 .1435778 .0236431 .0114871 qm 1.16e-06 4.32e-07 7.29e-07 3.90e-07 hsn -.1316267 .0036455 -.1352722 .0419705 tthh -.0059061 .000832 -.0067381 .0023292
fixed random Difference S.E.
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
mà mô hình REM đưa ra, đó là hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định đa cộng tuyến:
Là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Ví dụ có hai biến độc lập A và B, khi A tăng thì B tăng, A giảm thì B giảm…. thì đó là một dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nói một cách khác là hai biến độc lập có quan hệ rất mạnh với nhau, đúng ra hai biến này nó phải là 1 biến nhưng thực tế trong mô hình nhà nghiên cứu lại tách làm 2 biến. Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến:
Sai số chuẩn của các hệ số sẽ lớn. Khoảng tin cậy lớn và thống kê t ít ý nghĩa. Các ước lượng không thật chính xác. Do đó chúng ta dễ đi đến không có cơ sở bác bỏ giả thiết "không" và điều này có thể không đúng.
Để phát hiện đa cộng tuyến dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF, hoặc dựa vào ma trận hệ số tương quan. Tuy nhiên cách dùng ma trận hệ số tương quan ít được sử dụng, chủ yếu sửa dụng cách nhận xét chỉ số VIF.
Vì thế ở đây ta sử dụng chỉ số VIF để kiểm tra khuyết tật đa công tuyến cho mô hình và kết quả kiểm định được cho ở bảng sau:
Kết quả của kiểm định đa cộng tuyến cho thấy Mean VIF = 1,39 < 10 nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. [3, tr19].
Kiểm định tự tương quan:
Tiếp tục kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình, ta thu được kết quả trình bày như sau:
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 39) = 0.386 Prob > F = 0.5379
(Nguồn: Tính toán từ số liệu của cophieu68.vn bằng Stata 13)
Qua kết quả trên, ta cũng thấy giá trị p-value của kiểm định lớn hơn 0.05 tức là với mức ý nghĩa 5%, ta chấp nhận giả thiết H0 (cho rằng mô hình đưa ra không có hiện tượng tự tương quan), nghĩa là mô hình hồi quy này không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định phương sai thay đổi:
Kết quả kiểm định phương sai thay đổi cho mô hình FEM được trình bày qua bảng sau:
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (40) = 1.0e+05
Prob>chi2 = 0.0000
(Nguồn: Tính toán từ số liệu của cophieu68.vn bằng Stata 13)
Sử dụng câu lệnh xttest3 trong stata 13.0 ta thu được kết quả ở bảng trên, qua đó ta thấy giá trị P-value = 0,0000 < 0.05 tức bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi, nghĩa là mô hình có hiện
tượng này. Do đó, nó sẽ dẫn tới một vài hậu quả như: các ước lượng bình phương nhỏ nhất tuy không chệch nhưng không hiệu quả, ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, như vậy sẽ làm mất hiệu lực khi kiểm định. Đây là một khuyết tật ảnh hưởng lớn đến kết quả mà chúng ta tìm ra.
Như vậy, qua 3 kiểm định trên ta thấy mô hình FEM có một khuyết tật là hiện tượng phương sai thay đổi, nó khiến cho kết quả ước lượng theo phương pháp OLS lúc này tuy không bị chệch nhưng không đáng tin cậy và hiệu quả. Chính vì vậy ta cần khắc phục các khuyết tật này. Và để khắc phục các hạn chế này ta dùng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Square - GLS):
Việc ước lượng theo phương pháp này cho phép khắc phục vi phạm phương sai sai số thay đổi nên sẽ đạt được kết quả ước lượng không chệch, đáng tin cậy và hiệu quả nhất. Kết quả của phương pháp GLS được trình bày trong bảng sau:
Bảng 3.9: Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) của ngành xây dựng
_cons -19.56122 5.10792 -3.83 0.000 -29.57256 -9.54988 ros .6993675 .0594922 11.76 0.000 .5827649 .81597 ctts -.0178834 .0393523 -0.45 0.650 -.0950125 .0592457 snhd .127766 .0740214 1.73 0.084 -.0173134 .2728454 hssdts .1341637 .0177193 7.57 0.000 .0994345 .1688928 qm 1.14e-07 1.82e-07 0.63 0.529 -2.42e-07 4.71e-07 hsn .168302 .0525748 3.20 0.001 .0652573 .2713467 tthh .0166216 .0068271 2.43 0.015 .0032408 .0300024 roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -734.0299 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 171.37 max = 5 avg = 4.85 Estimated coefficients = 8 Obs per group: min = 3 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 40 Estimated covariances = 1 Number of obs = 194
Đến đây, ta có thể đưa ra kết luận về kết quả mà chúng ta đạt được. Kết quả cho thấy mô hình đưa ra là hoàn toàn phù hợp khi giá trị P-value của mô hình nhỏ hơn 0,05. Đồng thời có bốn biến có ý nghĩa thống kê là tthh, hsn, hssdts và ros.
Tiếp theo, ta lần lượt xét về mối tương quan giữa các biến phụ thuộc roe và các biến độc lập.
Biến tthh có hệ số hồi quy dương, giống với dấu kì vọng ban đầu, thể
hiện mối quan hệ cùng chiều giữa TTHH (thanh toán hiện hành) và ROE (tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu). Với lại giá trị P-value của biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, tức là TTHH và ROE có quan hệ tương đối chặt chẽ với nhau. Như vậy khi khả năng thanh toán hiện hành càng cao thì tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu cũng càng cao. Kết quả hồi quy còn cho biết khi TTHH tăng giảm 1% thì ROE tăng giảm khoảng 0,0166%. Điều này cho thấy ở các doanh nghiệp ngành Xây dựng thì mức độ tác động của TTHH lên ROE là khá thấp.
Biến hsn (hệ số nợ) cũng giống như hai biến tthh, hssdts và ros có hệ số
hồi quy dương, thể hiện hệ số nợ tỷ lệ cùng chiều với ROE. Và giá trị P-value của biến này chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức1%, nghĩa là độ tin cậy cao hơn so với biến tthh. Qua kết quả hồi quy ta thấy khi hệ số nợ thay đổi 1% thì tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu thay đổi khoảng 0,1683%, tức là ROE chịu ảnh hưởng tương đối từ sự thay đổi của hệ số nợ. Điều này cho thấy các doanh nghiệp ngành Xây dựng đã sử dụng có hiệu quả các khoản nợ của mình.
Biến hssdts (Hiệu suất sử dụng tài sản) cũng có hệ số hồi quy dương , điều này giống với kỳ vọng ban đầu là hệ số hồi quy. Khi hiệu suất sử dụng tài sản của doanh nghiệp thay đổi 1% thì tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu thay đổi 0,1341%, có nghĩa là nếu hiệu suất sử dụng tài sản tăng 1% thì ROE sẽ tăng 0,1341%. Ta thấy mức độ tác động của hiệu suất sử dụng tài sản đến
ROE tương đối cao hơn so với khả năng thanh toán hiện. Ngoài ra biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chứng tỏ mối quan hệ của biến và ROE là rất chặt chẽ.
Biến ros có hệ số hồi quy dương, thể hiện giữa doanh lợi doanh thu và
ROE có một mối quan hệ cùng chiều. giá trị P-value của biến này cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả hồi quy cho thấy khi doanh lợi doanh thu thay đổi 1% thì ROE thay đổi khoảng 0,6993%. Như vậy, doanh lợi doanh thu có tác động đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ở các doanh nghiệp ngành Xây dựng ở mức độ rất cao.
Các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các doanh nghiệp ngành xây dựng thì có 4 biến có tác động và 3 biến không tác động, cụ thể:
-Các biến có tác động:
+ TTHH, HSSDTS, ROS, HN có tác động tích cực đến ROE
Trong 4 biến này thì ROS có mức độ tác động mạnh nhất (ở mức 0,6993%), sau đó là hệ số nợ (ở mức 0,1683%) và thấp nhất là khả năng thanh toán hiện hành (ở mức 0,0166%).
-Các biến không có tác động:
snhd, quymo và cautructs (số năm hoạt động, quy mô và cấu trúc tài sản)
không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy tại các doanh nghiệp ngành xây dựng thì số năm hoạt động, quy mô và cấu trúc tài sản không có mối quan hệ mật thiết với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
Tóm lại:
Các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các doanh nghiệp ngành xây dựng thì có 2 biến có tác động và 5 biến không tác động, cụ thể:
-Các biến có tác động:
+ ROA, HN có tác động tích cực đến ROE
Trong đó ROA có tác động mạnh hơn nhiều so với HN -Các biến không có tác động:
hssdts, quymo và cautructs, snhd,ros không có ý nghĩa thống kê. Điều
này cho thấy tại các doanh nghiệp ngành xây dựng thì hiệu suất sử dụng tài sản, quy mô, doanh lợi doanh thu, số năm hoạt động và cấu trúc tài sản không có mối quan hệ mật thiết với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
3.2.Các nhân tố tác động đến ROE của công ty xây dựng 47:
Qua nghiên cứu về sự tác động của các nhân tố đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của các doanh nghiệp ngành xây dựng ở phần trên, ta biết được rằng khả năng thanh toán, hiệu suất sử dụng tài sản, doanh lợi doanh thu và hệ số nợ có tác động cùng chiều đến ROE. Cũng không nằm ngoài ngoại lệ, những nhân tố này cũng sẽ tác động đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của Công ty cổ phần Xây Dựng 47. Nhưng lời khuyên từ tác động này có thực sự đúng theo xu hướng nói trên.
Dựa vào mô hình nghiên cứu chung của ngành ta xây dựng mô hình nghiên cứu riêng đối với công ty cổ phần Xây Dựng 47, mô hình sẽ nghiên cứu thông qua sự biến đổi không chệch giữa các biến của Công ty so với mức trung bình ngành. Để làm được điều này, các biến tương tác giữa biến giả (Dummy) với các biến độc lập tương ứng (tthh, hsn, hssdts, qm, snhd, ctts,
ros) đã được sử dụng, từ đó đánh giá sự chênh lệch giữa Công ty với mức
trung bình ngành là như thế nào. Biến Dummy có hai giá trị là 0 và 1, dummy nhận giá trị 0 khi là các công ty khác, nhận giá trị 1 khi là Công ty cổ phần Xây Dựng 47. Từ đó ta có cấu trúc mô hình cũng bao 2 thành phần:
(2) Các biến độc lập: ngoài các biến độc lập của mô hình cũ còn có các biến tương tác mới được tạo để so sánh riêng công ty với mức trung bình ngành.
Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được xây dựng như sau:
ROE = α + β1× roa + β2× ros + β3 × hsn + β4 × hssdts + β5× qm + β6 × snhd + β7 × ctts + β8 × roaC47 + β9× ros C47 + β10 × hsnC47 + β11 × hssdtsC47 + β12 × qmC47 + β13 × snhdC47 + β14 × cttsC47 + ε Trong đó: α, βk là các hệ số hồi quy của mô hình, ε là sai số.
3.2.1.Phương pháp hồi quy:
Trong bài này, ta sẽ sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để chạy mô hình đã nêu ở phần trước. Mô hình hồi quy được xây dựng dựa trên mô hình của ngành mà mô hình của ngành có một khuyết tật lớn đó là hiện tượng phương sai thay đổi và đã được khắc phục bằng hồi quy theo phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát – GLS cho nên mô hình này cũng sẽ có khuyết tật đó vì vậy ta sẽ hồi quy mô hình bằng phương pháp GLS ngay không cần phải thông qua ba mô hình OLS, FEM, REM như trên.
3.2.2.Kết quả nghiên cứu:
Tiến hành hồi quy mô hình giống như phần nghiên cứu định lượng ở phía trên, với các biến tương tác. Kết quả hồi quy được cho ở bảng sau:
Bảng 3.10: Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) của công ty xây dựng 47
(Nguồn: Tính toán từ số liệu của cophieu68.vn bằng Stata 13)
Qua kết quả trên, ta thấy mối tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hoàn toàn giống so với kết quả của ngành. Hơn thế nữa, các biến tác động (tthh, hsn, hssdts, ros) và thứ tự mức tác động của các biến cũng giống với ngành, cụ thể: Mức độ tác động của doanh lợi doanh thu vẫn là cao nhất (ros =0.6984); sau đó là hệ số nợ (snhd = -0,429) và mức độ tác động thấp nhất là thanh toán hiện hành (tthh = 0,0166). Ta thấy ở đây hai biến tương tác: cttsC47 và ros C47 của mô hình bị bỏ qua vì có hiện tượng đa
cộng tuyến giữa hai biến, tuy nhiên khuyết tật này không ảnh hưởng nhiều đến kết quả hồi quy nên ta vẫn có thể chấp nhận nó. Ngoài ra, các biến tương tác trong mô hình đều không có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy không có sự chênh lệch về hệ số góc của Công ty so với mức trung bình của các công ty
_cons -19.99947 5.136814 -3.89 0.000 -30.06744 -9.9315 rosc47 0 (omitted) cttsc47 0 (omitted) snhdc47 -1.671938 4.041814 -0.41 0.679 -9.593747 6.249871 hssdtsc47 -.1350101 .5438144 -0.25 0.804 -1.200867 .9308466 qmc47 .0000705 .0001438 0.49 0.624 -.0002112 .0003523 hsnc47 -3.027166 7.416303 -0.41 0.683 -17.56285 11.50852 tthhc47 1.68227 2.977359 0.57 0.572 -4.153248 7.517787 ros .6984605 .0592886 11.78 0.000 .5822571 .814664 ctts -.0138705 .0395283 -0.35 0.726 -.0913445 .0636036 snhd .1334499 .0741497 1.80 0.072 -.0118808 .2787807 hssdts .1349358 .0176909 7.63 0.000 .1002621 .1696094 qm 1.10e-07 1.81e-07 0.61 0.545 -2.46e-07 4.65e-07 hsn .171433 .0528334 3.24 0.001 .0678813 .2749846 tthh .016633 .006804 2.44 0.015 .0032974 .0299685 roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -733.3271 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(12) = 174.03 max = 5 avg = 4.85 Estimated coefficients = 13 Obs per group: min = 3 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 40 Estimated covariances = 1 Number of obs = 194
cùng ngành. Nói cách khác, các nhận định và kết luận ở phần trên về các nhân tố tác động đến ROE hoàn toàn phù hợp với Công ty. Đây cũng là một công ty xây dựng lớn, đồng thời đã hoạt động trên thị trường được nhiều năm và không có sự khác biệt quá nhiều về lĩnh vực kinh doanh cũng như tình hình tài chính so với các công ty khác nên xu hướng biến động giống các công ty cùng ngành là không mấy khó hiểu.
3.3. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến ROE của các doanh nghiệp ngành xây dựng và công ty cổ phần Xây Dựng 47:
Dựa trên kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp GLS cho ngành và Công ty cổ phần Xây Dựng 47, ta rút ra những kết luận sau:
Đối với ngành:
Bằng chứng kết quả hồi quy cho thấy: trong ba thành phần của phương trình Dupont (doanh lợi doanh thu, hệ số nợ, hiệu suất sử dụng tài sản) có mối quan hệ thuận chiều mang ý nghĩa thống kê với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp. Doanh nghiệp càng làm tăng các chỉ số ROS, HN, HTS thì thu nhập trên 1 đồng đầu tư của chủ sở hữu doanh nghiệp càng lớn. Ngoài ra khả năng thanh toán hiện hành cũng góp phần vào sự thay đổi theo hướng tích cực đối với ROE, vì thế chỉ số này càng cao càng thể hiện công ty đó có khả năng thanh toán cao thì, đồng thời cũng cho thấy công ty đang hoạt động tốt, có hiệu quả. Và trong các biến thì mức độ ảnh hưởng của biến ros là cao nhất (0,6993) tức là khi ROA tăng giảm 1% thì làm cho ROE tăng giảm 0,6993%; sau đó là biến hsn, thứ ba là hssdts và thấp nhất là biến tthh.
Đối với Công ty cổ phần Xây Dựng 47
Việc các biến tương tác đưa vào mô hình không có ý nghĩa thống kê trong tác động của các nhân tố đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu đã chứng minh không có sự chênh lệch về hệ số góc của Công ty so với mức trung bình của các công ty cùng ngành, không những thế, thứ tự về mức độ