6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3.CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3.1. Mô tả thống kê các biến
Bảng 3.2. Mô tả thống kê các biến
ROA ROE TDTA SDTA LDTA SIZE GROWTH TANG Mean 5.977177 0.311343 56.47878 51.48385 4.994927 20.28633 13.53956 24.61160 Median 4.785925 13.70563 58.92071 53.61124 1.947315 20.25372 12.76866 22.66652 Maximum 21.86679 94.95288 100.1739 93.07719 41.54491 23.02483 99.91410 61.91774 Minimum -20.79169 -1713.734 6.556846 6.109123 0.000000 17.54139 -69.28876 7.810386 Std. Dev. 6.772732 145.1729 20.72835 19.85748 7.471994 1.038323 29.78641 10.90209 Skewness -0.100030 -11.18929 -0.519603 -0.384949 2.425706 0.175575 0.195381 1.104700 Kurtosis 5.314374 131.5811 2.479123 2.300795 9.732988 3.015943 3.336585 4.294913 Jarque-Bera 33.72720 106461.9 8.445395 6.760192 430.4333 0.772250 1.385332 40.98903 Probability 0.000000 0.000000 0.014659 0.034044 0.000000 0.679686 0.500241 0.000000 Sum 896.5766 46.70140 8471.817 7722.578 749.2391 3042.949 1692.445 3691.740 Sum Sq. Dev. 6834.616 3140203. 64019.99 58753.62 8318.774 160.6392 110016.6 17709.49 Observations 150 150 150 150 150 150 150 150
Kết quả thống kê cho thấy giá trị lớn nhất của chỉ tiêu ROA đạt đƣợc là 21,86%, trong khi đó giá trị nhỏ nhất là -20,79%; và giá trị trung bình là 5,97%. Đồng thời giá trị ROE lớn nhất đạt 94,95%,giá trị nhỏ nhất là - 1713,73%; giá trị trung bình là 0,31%. Qua giá trị trung bình của cấu trúc vốn cho thấy cấu trúc vốn của các doanh nghiệp chủ yếu là nợ ngắn hạn, với giá trị trung bình của tỷ lệ nợ ngắn hạn là 51,48%, trong khi đó giá trị trung bình của tỷ lệ nợ dài hạn chỉ ở mức 4,99%.
ROA – Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các doanh nghiệp có giá trị lớn nhất là 21,86%, trong khi đó giá trị nhỏ nhất là -20,79%; và giá trị trung bình là 5,97%.
ROE – Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu của các doanh nghiệp có giá trị lớn nhất đạt 94,95%,giá trị nhỏ nhất là -1713,73%; giá trị trung bình là 0,31%.
TDTA – Dựa trên bảng mô tả thống kê có thể thấy đƣợc các doanh nghiệp trong ngành có tỷ lệ nợ cao. Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản ở mức trung bình là 56,47%. Trong đó tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDTA)
chiếm tỷ trọng rất cao trong tổng nợ, chiếm hơn 90%; còn nợ dài hạn rất thấp chỉ khoảng gần 10%. Có thể thấy đƣợc các doanh nghiệp trong ngành sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ phần lớn hoạt động kinh doanh của mình.
GROWTH – Tốc độ tăng trƣởng doanh thu của các doanh nghiệp bình quân là 13,53%; cao nhất có doanh nghiệp đạt tới 99,91% và nhỏ nhất là - 69,28%.
TANG – Tỷ trọng tài sản cố định trên tổng tài sản ở mức trung bình là 24,61%; tỷ trọng lớn nhất là 61,91% và nhỏ nhất là 7,81%.
Các tham số đặc trƣng cho dạng phân phối xác suất:
Hệ số bất đối xứng Skewness –Hệ số cho biết phân phối đang xét có bị lệch so với phân phối chuẩn không, nếu có thì là lệch trái hay lệch phải, kết quả nhƣ sau:
ROA, ROE, TDTA, SDTA: hệ số Skewness < 0 => phân phối bị lệch trái. LDTA, SIZE, GROWTH, TANG: hệ số Skewness > 0 => phân phối bị lệch phải.
Hệ số nhọn Kurtosis –Hệ số đo nhọn hình chóp, cho biết mức độ dao động của một phân phối, kết quả cho thấy biến ROE có độ nhọn khá cao, tức là mức độ dao động mạnh.
3.3.2. Mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến trong mô hình
Kết quả mô tả hệ số tƣơng quan giữa các biến đƣợc trình bày trong bảng sau:
Bảng 3.3. Mô tả hệ số tương quan
ROA ROE TDTA SDTA LDTA SIZE GROWTH TANG ROA 1.000000 0.466334 -0.623566 -0.581451 -0.169202 -0.133703 0.272809 -0.189899 ROE 0.466334 1.000000 -0.218605 -0.175070 -0.133268 0.001982 0.187583 -0.030515 TDTA -0.623566 -0.218605 1.000000 0.927789 0.283352 0.151947 0.007524 0.097980 SDTA -0.581451 -0.175070 0.927789 1.000000 -0.094922 0.210771 -0.052070 -0.059655 LDTA -0.169202 -0.133268 0.283352 -0.094922 1.000000 -0.136347 0.153913 0.414757 SIZE -0.133703 0.001982 0.151947 0.210771 -0.136347 1.000000 0.150090 -0.335493 GROWTH 0.272809 0.187583 0.007524 -0.052070 0.153913 0.150090 1.000000 0.038373 TANG -0.189899 -0.030515 0.097980 -0.059655 0.414757 -0.335493 0.038373 1.000000
Ma trận hệ số tƣơng quan cho thấy các vấn đề sau:
- Do TDTA và SDTA có hệ số tƣơng quan bằng 0.92, đồng thời SDTA cấu thành chủ yếu lên TDTA nên hai biến này có thể coi là 1 biến đại diện chung là SDTA. Bên cạnh đó cũng để tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến, tác giả loại biến TDTA ra khỏi mô hình, đảm bảo mô hình hồi quy phù hợp hơn.
- Biến phụ thuộc ROA có tƣơng quan đáng kể với biến SDTA, hệ số tƣơng quan là 0.581451. Đối với các biến độc lập khác thì hệ số tƣơng quan ở mức thấp.
- Biến phụ thuộc ROE có tƣơng quan rất thấp với các biến độc lập trong mô hình, hệ số tƣơng quan với các biến độc lập dao động từ 0.001 -> 0.218.
Qua kết quả mô tả hệ số tương quan tác giả xây dựng lại mô hình nghiên cứu như sau:
ROA = c + β0*SDTA + β1*LDTA + β2*SIZE + β3*GROWTH + β4*TANG
ROE = c + β0*SDTA + β1*LDTA + β2*SIZE + β3*GROWTH + β4*TANG
3.3.3. Kết quả ƣớc lƣợng mô hình nghiên cứu
a. Phân tích hồi quy cho ROA Mô hình Fixed effect
Dependent Variable: ROA Method: Panel Least Squares Date: 06/14/15 Time: 08:13 Sample (adjusted): 2008 2013 Periods included: 5
Cross-sections included: 25
Total panel (balanced) observations: 150
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
C 63.55018 33.51785 1.896010 0.0610 SDTA -0.323995 0.061141 -5.299169 0.0000 LDTA -0.370224 0.105396 -3.512684 0.0007 SIZE -1.792595 1.655558 -1.082774 0.2816 GROWTH 0.055483 0.013991 3.965513 0.0001 TANG -0.123610 0.075851 -1.629646 0.1065 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.736690 Mean dependent var 5.932303
Adjusted R-squared 0.656311 S.D. dependent var 6.912152 S.E. of regression 4.052248 Akaike info criterion 5.841984 Sum squared resid 1559.968 Schwarz criterion 6.520779 Log likelihood -335.1240 Hannan-Quinn criter. 6.117742
F-statistic 9.165223 Durbin-Watson stat 1.724289
Mô hình Random effect
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 06/14/15 Time: 08:17
Sample (adjusted): 2008 2013 Periods included: 5
Cross-sections included: 25
Total panel (balanced) observations: 150
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 42.58933 13.72874 3.102203 0.0024 SDTA -0.222258 0.030368 -7.318809 0.0000 LDTA -0.217280 0.071959 -3.019479 0.0031 SIZE -1.072617 0.663306 -1.617078 0.1085 GROWTH 0.058309 0.013449 4.335694 0.0000 TANG -0.116983 0.056108 -2.084948 0.0392 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 2.763769 0.3175 Idiosyncratic random 4.052248 0.6825 Weighted Statistics
R-squared 0.402787 Mean dependent var 3.252910
Adjusted R-squared 0.377694 S.D. dependent var 5.242235 S.E. of regression 4.135411 Sum squared resid 2035.093
F-statistic 16.05175 Durbin-Watson stat 1.360162
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.497157 Mean dependent var 5.932303
Kiểm định Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 9.934541 5 0.0771
Qua bảng kiểm định trên, ta thấy giá trị p-value (Hausman) bằng 0,0771 lớn hơn 0,05 nên ta chấp nhận giả thiết Ho, bác bỏ giả thiết H1, do vậy mô hình Random effect là mô hình phù hợp để phân tích.
Với mức ý nghĩa 5%, biến SIZE có giá trị p-value lớn hơn 0,05, tức là không có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc ROA. Do đó tác giả loại biến này ra khỏi mô hình xem xét các biến độc lập tác động tới biến phụ thuộc ROA, thực hiện kiểm định mô hình thu hẹp mới.
Mô hình Random effect
Dependent Variable: ROA (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 06/15/15 Time: 05:13
Sample (adjusted): 2009 2013 Periods included: 5
Cross-sections included: 25
Total panel (balanced) observations: 125
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 20.89546 2.304488 9.067292 0.0000 SDTA -0.236791 0.031110 -7.611343 0.0000 LDTA -0.220087 0.074013 -2.973607 0.0036 GROWTH 0.054894 0.013403 4.095746 0.0001 TANG -0.089592 0.055253 -1.621496 0.1075 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 3.042604 0.3601 Idiosyncratic random 4.055885 0.6399 Weighted Statistics
R-squared 0.381445 Mean dependent var 3.037706
Adjusted R-squared 0.360826 S.D. dependent var 5.134643 S.E. of regression 4.105062 Sum squared resid 2022.184 F-statistic 18.50012 Durbin-Watson stat 1.345653 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.476747 Mean dependent var 5.932303
Sum squared resid 3099.987 Durbin-Watson stat 0.877797
Kết quả từ mô hình cho thấy với mức ý nghĩa 5%, biến TANG có giá trị p-value lớn hơn 0,05, tức là không có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc ROA. Do đó tác giả loại biến này ra khỏi mô hình, tiếp tục thực hiện kiểm định mô hình thu hẹp mới. Kết quả sau khi loại bỏ biến thừa nhƣ sau:
Mô hình Random effect
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 06/15/15 Time: 05:16
Sample (adjusted): 2009 2013 Periods included: 5
Cross-sections included: 25
Total panel (balanced) observations: 125
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 18.80393 1.918445 9.801654 0.0000 SDTA -0.234589 0.031259 -7.504734 0.0000 LDTA -0.262305 0.069681 -3.764363 0.0003 GROWTH 0.054890 0.013465 4.076482 0.0001 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 3.064257 0.3613 Idiosyncratic random 4.074306 0.6387 Weighted Statistics
R-squared 0.367994 Mean dependent var 3.031970
Adjusted R-squared 0.352325 S.D. dependent var 5.131847 S.E. of regression 4.130022 Sum squared resid 2063.907 F-statistic 23.48466 Durbin-Watson stat 1.321946
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.458859 Mean dependent var 5.932303
Sum squared resid 3205.962 Durbin-Watson stat 0.851031
Kết quả cho thấy các biến tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản SDTA, tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản LDTA, tốc độ tăng trƣởng doanh thu GROWTH đều có tác động đến biến phụ thuộc ROA. Trong đó, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng
tài sản và tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động ngƣợc chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp niêm yết trong ngành, đại diện bởi chỉ tiêu ROA; tốc độ tăng trƣởng doanh thu có tác động cùng chiều. Các yếu tố còn lại là quy mô của doanh nghiệp và tỷ trọng tài sản cố định đều không có tác động lên hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp niêm yết trong ngành. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ta có mô hình hồi quy:
ROA = 18,80393 – 0,234589*SDTA – 0,262305*LDTA + 0,054890*GROWTH
Ở mức ý nghĩa 5%, giá trị R-square bằng 36,79% cho thấy mô hình với các biến độc lập là tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản và tốc độ tăng trƣởng doanh thu giải thích đƣợc 36,79% sự biến động của hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong suốt giai đoạn 2008 – 2013.
Kiểm định khuyết tật mô hình qua phân phối phần dư
Ta thấy các tham số dù chƣa phù hợp nhƣng qua hình dáng phân phối cho thấy phân phối của phần dƣ có thể chấp nhận đƣợc.
0 4 8 12 16 20 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12
Series: Standardized Residuals Sample 2009 2013 Observations 125 Mean -6.29e-15 Median 0.279653 Maximum 12.34621 Minimum -14.86771 Std. Dev. 4.901505 Skewness -0.689119 Kurtosis 4.437813 Jarque-Bera 20.66067 Probability 0.000033
Hình 3.1. Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư (đối với mô hình ROA)
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, tác giả đặt giả thiết nhƣ sau:
Giả thiết H0: R2 = 0 (mô hình hồi quy xây dựng đƣợc không phù hợp) H1: R2 ≠ 0 (mô hình hồi quy xây dựng đƣợc phù hợp với tổng thể)
Đại lƣợng F đƣợc sử dụng cho kiểm định này. Dựa vào kết quả của mô hình ta có giá trị thống kê F* = 23,48466.
Với mức ý nghĩa 5%, với n = 150, k = 4, ta có giá trị F = 2,666574. Ta thấy F* > F, do đó có thể an toàn bác bỏ giả thiết H0 và kết luận mô hình hồi quy xây dựng đƣợc phù hợp với tổng thể.
Kiểm định tự tương quan
Tác giả sử dụng kiểm định Durbin-Watson để kiểm tra tính tự tƣơng quan.
Đặt giả thiết kiểm định tƣơng quan chuỗi
Giả thiết H0: ρ = 0 (không có tƣơng quan chuỗi) H1: ρ ≠ 0 (tồn tại tƣơng quan chuỗi)
Dựa vào kết quả của mô hình ta có giá trị Durbin-Watson = 1,321946. Với n= 150, k’ = 3, mức ý nghĩa 5%, tra bảng thống kê Durbin-Watson ta có dL = 1,584; dU = 1,665.
Dựa vào quy tắc kiểm định Durbin-Watson, ta thấy 0<d < dL. Nhƣ vậy mô hình tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan dƣơng.
Đồng thời có thể dựa vào kiểm định Breusch-Godfrey (BG) để kiểm định tự tƣơng quan.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 5.990016 Prob. F(2,119) 0.0033
Obs*R-squared 11.43307 Prob. Chi-Square(2) 0.0033
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/15/15 Time: 08:43 Sample: 2 150
Included observations: 125
Presample and interior missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.167293 1.334601 0.125350 0.9005 SDTA -0.007935 0.022575 -0.351494 0.7258 LDTA 0.002581 0.058346 0.044239 0.9648 GROWTH -0.006817 0.015045 -0.453096 0.6513 RESID(-1) 0.570002 0.114925 4.959786 0.0000 RESID(-2) 0.028202 0.101428 0.278049 0.7815
R-squared 0.091465 Mean dependent var 3.09E-15 Adjusted R-squared 0.053291 S.D. dependent var 5.045476 S.E. of regression 4.909197 Akaike info criterion 6.066907 Sum squared resid 2867.925 Schwarz criterion 6.202667 Log likelihood -373.1817 Hannan-Quinn criter. 6.122059 F-statistic 2.396007 Durbin-Watson stat 1.780998 Prob(F-statistic) 0.041394 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ta thấy giá trị Prob(Obs*R-squared = 11,43307) = 0.0033< α = 0.05, nên ta bác bỏ Ho, có nghĩa là tồn tại tƣơng quan chuỗi bậc 2.
Khắc phục hiện tượng tự tương quan
Khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan dựa trên thống kê d: Ta có: ρ 1 – 0,339027
Phƣơng trình sai phân tổng quát: ROA1t = ROAt – 0,339027*ROA(t-1) SDTA1t = SDTAt – 0,339027*SDTA(t-1) LDTA1t = LDTAt – 0,339027*LDTA(t-1)
GROWTH1t = GROWTHt – 0,339027*GROWTH(t-1) Ta xây dựng đƣợc bảng dữ liệu mới [Phụ lục 3]
Với bảng dữ liệu mới, ƣớc lƣợng mô hình ta có kết quả: Dependent Variable: ROA1
Method: Least Squares Date: 06/15/15 Time: 08:01 Sample (adjusted): 2 150
Included observations: 149 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 11.91235 1.015038 11.73587 0.0000
SDTA1 -0.216189 0.025646 -8.429802 0.0000
LDTA1 -0.263776 0.062505 -4.220063 0.0000
GROWTH1 0.048281 0.013480 3.581646 0.0005
R-squared 0.388515 Mean dependent var 3.970598
Adjusted R-squared 0.375864 S.D. dependent var 6.010507 S.E. of regression 4.748439 Akaike info criterion 5.979988 Sum squared resid 3269.413 Schwarz criterion 6.060631 Log likelihood -441.5091 Hannan-Quinn criter. 6.012752 F-statistic 30.70921 Durbin-Watson stat 1.722170
Dựa vào kết quả mô hình ta có giá trị d = 1,722170.
Với n= 149, k’ = 3, mức ý nghĩa 5%, tra bảng thống kê Durbin-Watson ta có dL = 1,584; dU = 1,665.
Dựa vào quy tắc kiểm định Durbin-Watson, ta thấy dU<d <2 nên hiện tƣợng tự tƣơng quan đã đƣợc khắc phục.
Đồng thời, có thể dùng kiểm định Breusch-Godfrey để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.760280 Prob. F(2,143) 0.1757
Obs*R-squared 3.580135 Prob. Chi-Square(2) 0.1669
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/15/15 Time: 08:48 Sample: 2 150
Included observations: 149
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.298089 1.022668 0.291482 0.7711 SDTA1 -0.007620 0.025837 -0.294938 0.7685 LDTA1 -0.008759 0.062579 -0.139962 0.8889 GROWTH1 -0.002145 0.013464 -0.159327 0.8736 RESID(-1) 0.130296 0.084851 1.535576 0.1269 RESID(-2) 0.075091 0.084352 0.890206 0.3749 R-squared 0.024028 Mean dependent var -3.80E-15 Adjusted R-squared -0.010097 S.D. dependent var 4.700067 S.E. of regression 4.723736 Akaike info criterion 5.982512 Sum squared resid 3190.856 Schwarz criterion 6.103477 Log likelihood -439.6972 Hannan-Quinn criter. 6.031658 F-statistic 0.704112 Durbin-Watson stat 1.976196 Prob(F-statistic) 0.621243
Ta thấy giá trị Prob(Obs*R-squared = 3,580135) = 0,1669 > α = 0.05, nên ta chấp nhận giả thiết Ho, hay nói cách khác, ta kết luận không tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 2.
Kiểm định đa cộng tuyến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hầu hết các nhà nghiên cứu kinh tế lƣợng cho rằng khi hệ số tƣơng quan > 0.8 thì đó là một dấu hiệu quan trọng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Quan sát bảng Hệ số tƣơng quan giữa các biến của mô hình thì không có hệ số nào >0.8. Đồng thời ta xem xét Bảng hệ số phóng đại phƣơng sai(Variance inflation factor – VIF)
Variance Inflation Factors Date: 06/15/15 Time: 07:06 Sample: 1 150
Included observations: 125
Coefficient Uncentered Centered
Variable Variance VIF VIF
C 1.916668 9.183669 NA
SDTA 0.000546 8.262003 1.010558
LDTA 0.003684 1.441272 1.032272
GROWTH 0.000243 1.239402 1.025752
Quy tắc là khi hệ số phóng đại phƣơng sai VIF vƣợt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Quan sát bảng trên ta thấy hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 nên không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Giả thiết H0: 1 = 2 = 3 = 0 (không có phƣơng sai sai số thay đổi)