7. Kết cấu của đề tài
2.3.2.Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
a. Dữ liệu
Hầu hết các nghiên cứu ở Việt Nam đều sử dụng dữ liệu chéo và áp dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy bội dựa trên nguyên tắc bình phƣơng bé nhất nhằm tìm ra mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Tuy nhiên việc ƣớc lƣợng theo mô hình OLS với bộ dữ liệu chéo có thể làm mất đi ảnh hƣởng thật của biến độc lập lên biến phụ thuộc do bị ràng buộc chặt chẽ về không gian và thời gian, các hệ số hồi quy không đổi.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng, số liệu thu thập từ báo cáo tài chính của 40 CT ngành VT niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam từ 2010-2014
b. Ma trận hệ số tương quan
Để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, đề tài sử dụng phân tích hệ số tƣơng quan nhằm đo lƣờng mức độ tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tƣơng quan dƣơng phản ánh mối quan hệ tƣơng quan thuận chiều giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, ngƣợc lại hệ số tƣơng quan âm phản ánh mối quan hệ tƣơng quan nghịch chiều giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Kết quả ma trận hệ số tƣơng quan bằng eview nhƣ sau:
Bảng 2.10. Ma trận hệ số tương quan
LTA LTE LDT LTS ROE ROA TTTS TTHH TDTT RRKD
LTA 1 LTE 0.813 1.000 LDT 0.402 0.274 1.000 LTS 0.597 0.415 0.801 1.000 ROE -0.427 -0.625 0.015 -0.055 1.000 ROA -0.339 -0.319 -0.077 -0.034 0.845 1.000 TTTS 0.773 0.495 0.250 0.319 -0.344 -0.384 1.000 TTHH -0.210 -0.120 -0.424 -0.260 0.048 0.134 -0.342 1.000 TDTT -0.141 -0.143 0.470 0.191 0.245 0.106 -0.170 -0.302 1.000 RRKD -0.196 -0.050 0.064 -0.115 -0.074 -0.047 -0.181 -0.064 0.264 1.000 Kết quả phân tích ma trận hệ số tƣơng quan cho thấy, các biến phụ thuộc đều có quan hệ tƣơng quan với biến độc lập ở các mức độ khác nhau.
Trong đó, ta thấy sự tƣơng quan giữa 2 biến phụ thuộc (LTA, LTE) là khá lớn rLTA,LTE =0.81. Các biến độc lập tƣơng quan mạnh nhất với biến phụ
thuộc nhƣ TTTS đối với LTA (rLTA,TTTS=0.77), trong khi đó với LTE là biến ROE (rLTE,ROE=0.62).
Sự tƣơng quan giữa các biến độc lập tƣơng đối thấp, r < 0.5 trong khi các biến trong cùng một nhân tố có sự tƣơng quan khá cao, nhƣ trong nhân tố hiệu quả hoạt động, rROA,ROE=0.84, hay nhân tố quy mô công ty, rLTS,LDT=0.8. Vì vậy, để tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến trong khi thực hiện hồi quy chúng ta phải loại bỏ biến trong cùng một nhân tố. Nguyên tắc lựa chọn các biến nhƣ sau: Mỗi nhân tố chỉ chọn một biến đại diện có quan hệ chặt chẽ với biến độc lập, nếu hai biến cùng một nhân tố có tƣơng quan lớn với biến độc lập thì chọn biến có quan hệ chặt chẽ hơn tức là giá trị tuyện đối của r lớn hơn. Từ nguyên tắc và ma trân hệ số tƣơng quan trên, ta có kết quả lựa chọn các nhân tố đƣa vào mô hình hồi quy nhƣ sau:
-Nhân tố quy mô CT: LTS
-Nhân tố tỷ trọng tài sản cố định: TTTS -Nhân tố hiệu quả hoạt động: ROE -Nhân tố khả năng thanh toán: TTHH -Nhân tố tốc độ tăng trƣởng của CT: TĐTT -Nhân tố rủi ro kinh doanh: RRKD
c. Kết quả hồi quy
Trong phƣơng pháp ƣớc lƣợng theo cách tiếp cận của mô hình với ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM), sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến độc lập. Tuy nhiên, khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc và REM xem các phần dƣ của mỗi thực thể là một biến giải thích mới.
Tiến hành hồi quy theo mô hình REM lần lƣợt của 2 biến phụ thuộc LTA và LTE để xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến LTA và LTE. Từ đó xem xét sự phù hợp của kết quả đối với những giả thiết ban đầu.
* Kết quả hồi quy theo mô hình với ảnh hưởng cố định (FEM) Bảng 2.11. Tóm tắt kết quả nghiên cứu theo mô hình FEM
LTA LTE
Hệ số beta p-value Hệ số beta p-value
LTS 0.210663 (0.062654) 0.0010 0.593013 (0.437416) 0.1772 TTTS 0.340412 (0.068371) 0.0000 0.466178 (0.477332) 0.3303 ROE -0.159120 (0.037669) 0.0000 -2.117739 (0.262985) 0.0000 TTHH 0.003480 (0.001358) 0.0113 0.007299 (0.009479) 0.4425 TDTT 0.048034 (0.017008) 0.0054 0.238206 (0.118743) 0.0466 RRKD -9.99E-06 (2.59E-05) 0.7000 2.89E-06 (0.000181) 0.9873 Adj R-squared 0.920401 0.850470
Từ kết quả hồi quy theo mô hình FEM, ta có thể thấy các nhân tố LTS, TTTS, ROE, TTHH, TDTT và RRKD có thể giải thích đƣợc 92.04% sự thay đổi của tỷ suất nợ dài hạn và 85.04% sự thay đổi của tỷ suất dài hạn trên VCSH của các công ty ngành VT niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Điều này chứng tỏ việc lựa chọn các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn của ngành VT là khá phù hợp.
Để đánh giá mức độ ý nghĩa thống kê của từng biến trong mô hình, ta xét các hệ số tƣơng quan riêng phần của từng nhân tố lên biến phụ thuộc.
Đối với tỷ suất nợ dài hạn, qua bảng trên ta thấy hầu hết các nhân tố LTS, TTTS, ROE, TTHH, TDTT đều có mức ý nghĩa quan sát Sig <5%, ngoại trừ nhân tố RRKD có mức ý nghĩa Sig >5%. Nhƣ vậy chỉ có nhân tố rủi ro kinh doanh là không có ý nghĩa thống kê với mô hình.
Đối với tỷ suất nợ dài hạn trên VCSH, qua bảng ta lại thấy chỉ có nhân tố ROE và TDTT có mức ý nghĩ Sig <5%, các nhân tố còn lại đều có mức ý Sig
>5% và không có ý nghĩa thống kê với mô hình.
Nhân tố quy mô CT : Hệ số hồi quy của nhân tố quy mô chỉ có ý nghĩa thống kê với tỷ suất nợ dài hạn, có hệ số βLTS = 0.21.Tức là khi tăng một đơn vị quy mô sẽ làm gia tăng tƣơng ứng là 21% tỷ suất nợ dài hạn.
Nhân tố tỷ trọng tài sản : Hệ số βTTTS = 0.34. Tức là khi tăng một đơn vị tài sản cố định thì sẽ làm gia tăng tƣơng ứng là 34% tỷ suất nợ dài hạn, và từ kết quả cũng cho thấy đây cũng là nhân tố ảnh hƣởng mạnh nhất đến tỷ suất nợ dài hạn của các CT ngành VT. Sự tƣơng quan chặt chẽ giữa tỷ trọng tài sản cố định và tỷ suất nợ dài hạn cho thấy đây là một nhân tố quan trọng không chỉ đối với doanh nghiệp trong lựa chọn chính sách vay nợ mà cả với nhà đầu tƣ trong quyết định cho vay.
Nhân tố hiệu quả hoạt động : Hệ số hồi quy của nhân tố này có ý nghĩa thống kê với cả hai mô hình LTA và LTE với hệ số βROE lần lƣợt ở hai mô hình là -0.159 và -2.11. Tức là khi tăng lên một đơn vị hiệu quả hoạt động thì sẽ làm giảm tƣơng ứng 15.9% tỷ suất nợ dài hạn và làm giảm đến 211% tỷ suất nợ dài hạn trên VCSH. Cho thấy sự tƣơng quan ngƣợc chiều của hiệu quả hoạt động với cấu trúc vốn của CT ngành VT.
Nhân tố thanh toán hiện hành : Với hệ số βTTHH = 0.003 và chỉ có ý nghĩa với mô hình LTA nên khi tăng 1 đơn vị TTHH thì sẽ làm tăng tƣơng ứng 0.3% tỷ suất nợ dài hạn và không có ý nghĩa với mô hình nợ dài hạn trên VCSH.
Nhân tố tốc độ tăng trƣởng : tƣơng tự nhân tố ROE, hệ số hồi quy của nhân tố TDTT cũng có ý nghĩa thống kê với cả hai mô hình. Hệ số β ở mô hình LTA là 0.048, ở mô hình LTE là 0.24, có nghĩa là khi tăng lên 1 đơn vị tốc độ tăng trƣởng sẽ làm tăng tƣơng ứng 4.8% tỷ lệ nợ dài hạn và 24% tỷ lệ nợ dài hạn trên VCSH.
Nhân tố rủi ro kinh doanh: không có ý nghĩa thống kê với cả hai mô hình LTA và LTE theo mô hình với ảnh hƣởng cố định FEM
* Kết quả hồi quy theo mô hình với ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Bảng 2.12. Tóm tắt kết quả nghiên cứu theo mô hình REM
LTA LTE
Hệ số beta p-value Hệ số beta p-value
LTS 0.163213 (00.020020) 0.0000 0.642606 (0.149420) 0.0000 TTTS 0.404596 (0.041293) 0.0000 1.046831 (0.302066) 0.0007 ROE -0.161657 (0.035340) 0.0000 -2.198458 (0.248445) 0.0000 TTHH 0.003250 (0.001182) 0.0065 0.009212 (0.008375) 0.2727 TDTT 0.040655 (0.016041) 0.0121 0.219469 (0.112350) 0.0522 RRKD -1.56E-05 (2.55E-0) 0.5422 -4.46E-06 (0.000178) 0.9801 Adj R-squared 0.567462 0.390424
Các mô hình hồi quy theo các biến phụ thuộc tỷ suất nợ dài hạn và tỷ suất nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu có mức độ phù hợp lần lƣợt là 56,74% và 39,04%. Hay nói cách khác, các mô hình hồi quy tƣơng ứng giải thích 56,74% sự thay đổi của tỷ suất nợ dài hạn và 39,04% sự thay đổi của nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu.
Tƣơng tự nhƣ mô hình LTA theo mô hình FEM, mô hình tỷ suất nợ dài hạn theo mô hình REM có các nhân tố LTS, TTTS, ROE, TTHH, TDTT đều có mức ý nghĩa quan sát Sig <5%, ngoại trừ nhân tố RRKD có mức ý nghĩa Sig >5%. Nhƣ vậy cũng chỉ có nhân tố rủi ro kinh doanh là không có ý nghĩa thống kê với mô hình.
kê với mô hình đó là LTS, TTTS và ROE ý nghĩ Sig <5%, các nhân tố còn lại đều có mức ý Sig >5% và không có ý nghĩa thống kê với mô hình.
Nhân tố quy mô CT : Hệ số hồi quy của nhân tố quy mô đối với hai mô hình lần lƣợt là βLTS = 0.16 và 0.64 .Tức là khi tăng một đơn vị quy mô sẽ làm gia tăng tƣơng ứng là 16% tỷ suất nợ dài hạn và 64% tỷ suất nợ dài hạn trên VCSH. Kết quả này phù hợp với giả thiết ban đầu là quy mô tỷ lệ thuận với cấu trúc vốn của CT
Nhân tố tỷ trọng tài sản : Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê với cả 2 mô hình tỷ suất nợ dài hạn và nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu với βTTTS lần lƣợt là 0,404 và 1,046. Khi tăng tài sản cố định thì CT có xu hƣớng sử dụng nợ dài hạn nhiều hơn để tài trợ cho hoạt động của CT.
Nhân tố hiệu quả hoạt động : Hệ số hồi quy của nhân tố này có ý nghĩa thống kê với cả hai mô hình LTA và LTE với hệ số βROE lần lƣợt ở hai mô hình là -0.161 và -2.198. Tức là khi các CT tăng hiệu quả hoạt động thì sẽ ƣu tiên sử dụng nguồn vốn bên trong để đầu tƣ cho hoạt động kinh doanh của mình hơn là đi vay nợ. Kết quả cho thấy sự tƣơng quan ngƣợc chiều của hiệu quả hoạt động với cấu trúc vốn của CT ngành VT và điều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng.
Nhân tố thanh toán hiện hành : Với hệ số βTTHH = 0.003 và chỉ có ý nghĩa với mô hình LTA nên khi tăng 1 đơn vị TTHH thì sẽ làm tăng tƣơng ứng 0.3% tỷ suất nợ dài hạn. Khả năng thanh toán nhanh cũng là một trong những yếu tố các chủ nợ xem xét khi cho vay, vì vậy cấu trúc vốn có quan hệ thuận chiều với khả năng thanh toán nhanh của CT.
Nhân tố tốc độ tăng trƣởng : Hệ số β ở mô hình LTA là 0.041, có nghĩa là khi tăng lên 1 đơn vị tốc độ tăng trƣởng sẽ làm tăng tƣơng ứng 4.1% tỷ lệ nợ dài hạn
LTA và LTE theo mô hình với ảnh hƣởng cố định REM
* Lựa chọn mô hình trên cơ sở kiểm định Hausman
Để lựa chọn mô hình thích hợp, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman với Ho: REM là mô hình thích hợp hơn FEM
Nếu (Prob. > λ2
) < 0,05 bác bỏ Ho, hay REM không hợp lý, FEM sẽ là mô hình thích hợp
Bảng 2.13. Kết quả kiểm định Hausman
LTA LTE
Chi Prob > Chi Chi Prob > Chi
6.334131 0.3868 4.196671 0.6501
Mô hình REM thích hợp Mô hình REM thích hợp Mô hình tỷ suất nợ dài hạn (LTA) : Prob. = 0.3868 > 0.05
Chấp nhận H0 là mô hình REM thích hợp hơn FEM
Mô hình tỷ suất nợ dài hạn trên VCSH (LTE) : Prob. = 0.6501 > 0.05
Chấp nhận H0 là mô hình REM thích hợp hơn FEM
Mô hình hồi quy thể hiện ảnh hƣởng của các nhân tố đến cấu trúc vốn của CT:
Yit= Ci+ βLTSLTSit + βTTTS TTTSit + βROEROEit+ βTTHHTTHHit + βTDTTTDTTit + βRRKDRRKDit +uit
Bảng 2.14. Bảng tóm tắt kết quả hồi quy
Biến phụ thuộc
Biến độc lập Tỷ suất nợ dài hạn
Nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu Quy mô CT (LTS) 0.163213 (00.020020) 0.642606 (0.149420) Tỷ trọng tài sản cố định (TTTS) 0.404596 (0.041293) 1.046831 (0.302066)
Biến phụ thuộc
Biến độc lập Tỷ suất nợ dài hạn
Nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu
Hiệu quả hoạt động
(ROE) -0.161657 (0.035340) -2.198458 (0.248445) Khả năng thanh toán
(TTHH) 0.003250 (0.001182) Tốc độ tăng trƣởng
(TDTT) 0.040655 (0.016041) Rủi ro kinh doanh
(RRKD)
Từ bảng số liệu trên ta có các mô hình nhƣ sau: Mô hình tỷ suất nợ dài hạn:
LTD = -0,94057+ 0,163213 LTS + 0,404596 TTTS - 0,161657 ROE + 0.003250 TTHH + 0.040655 TDTT
Mô hình nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu:
LTE = -3,431182 + 0,642606 LTS + 1,046831 TTTS - 2,198458 ROE
* Tóm tắt kết quả thực nghiệm
Kết quả phân tích xác định đƣợc sự ảnh hƣởng của các nhân tố đến cấu trúc vốn của các CT ngành VT niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010-2014.
Những nhân tố thật sự ảnh hƣởng đến chính sách vay nợ của CT chính là quy mô tài sản, tỷ trọng tài sản cố định, khả năng thanh toán hiện hành, tốc độ tăng trƣởng và hiệu quả tài chính của CT. Hầu hết các nhân tố có tác động thuận chiều lên chính sách vay nợ, trong đó tỷ trọng tài sản cố định có tác động mạnh nhất lên tỷ suất nợ dài hạn và nợ dài hạn trên VCSH thông qua hệ số góc là lớn nhất. Riêng nhân tố hiệu quả tài chính có tác động ngƣợc chiều lên cấu trúc vốn.
Quy mô CT (logarit tài sản) tỷ lệ thuận tỷ suất nợ dài hạn và tỷ suất nợ dài hạn trên VCSH. Kết quả thực nghiệm đã khẳng định mối quan hệ chặt chẽ giữa quy mô CT với chính sách vay nợ của công ty. Các công ty lớn sẽ sử dụng nhiều nợ hơn để tài trợ cho hoạt động của mình trong khi các CT nhỏ thay vì sử dụng nợ sẽ dùng nguồn VCSH nhiều hơn. Điều này đúng với các lý thuyết về cấu trúc vốn là các CT lớn dễ dàng tiếp cận nguồn vốn hơn các CT nhỏ và vừa.
Các nghiên cứu của HUanG & Song (2005) và Denis Forte và Lucas Ayres Barros (2013) cũng đƣa ra kết quả tƣơng tự về mối tƣơng quan thuận giữa quy mô và cấu trúc vốn của CT.
Nhƣ vậy có thể kết luận, “quy mô của CT có quan hệ thuận chiều với cấu trúc vốn của các CT ngành VT”.
Kết quả thực nghiệm cho thấy tỷ trọng tài sản cố định có mối quan hệ tỷ lệ thuận với tỷ suất nợ. Việc tăng tài sản cố định đồng thời với việc tăng nợ dài hạn hay vay dài hạn nhằm mục đích tài trợ cho TSCĐ. Kết quả này giống kết quả nghiên cứu của Rajan và Zingales (1995), nghiên cứu các nhân tố quyết định cấu trúc vốn của các nƣớc G7, Trần Hùng Sơn (2008) “Các nhân tố tác động dến cấu trúc vốn của CT niêm yết trên TTCK Việt Nam” Trong nghiên cứu này, họ cho rằng tài sản cố định hữu hình có mối tƣơng quan thuận với cấu trúc vốn.
Nhƣ vậy, “tỷ trọng tài sản cố định có quan hệ thuận chiều với cấu trúc vốn của các CT ngành VT.
Hiệu quả hoạt động tài chính (ROE) tỷ lệ nghịch (-) với cấu trúc vốn cũng đƣợc chấp nhận với hệ số β = -0.161 với mô hình tỷ suất nợ dài hạn và β = -2.198 với mô hình tỷ suất nợ dài hạn trên VCSH. Điều này đúng với lý thuyết trật tự phân hạng trong tài trợ của CT, nghĩa là các CT hoạt động có lời