8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3.1 Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc là ROE
a. Kết quả hồi quy biến ROE và các biến độc lập
Thực hiện hồi quy biến phụ thuộc đo lƣờng hiệu quả tài chính của doanh nghiệp theo các biến độc lập theo phƣơng pháp hồi quy Pool OLS, FEM, REM, ta thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.3. Kết quả hồi quy tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp đo lường bằng ROE
Mô hình FEM Mô hình REM Mô hình OLS Hệ số
hồi quy P-value
Hệ số
hồi quy P-value
Hệ số
hồi quy P-value
TDTA -0.3352 0.0300 -0.2739 0.0425 -0.2703 0.0467 LTDTA 0.3250 0.0277 0.2736 0.0398 0.2702 0.0445
Mô hình FEM Mô hình REM Mô hình OLS Hệ số
hồi quy P-value
Hệ số
hồi quy P-value
Hệ số
hồi quy P-value
STDTA -0.3263 0,0298 -0.2738 0.0401 0.2702 0.0450 TDTE 0.0137 0.4598 -0.0101 0.4676 -0.0029 0.8082 SIZE 0.0139 0.1624 0.0026 0.0120 0.0019 0.0406 GROWTH 0.0142 0.3730 0.0003 0.9818 -0.0087 0.5811 C 0.2544 0.7171 0.1253 0,6639 0.1657 0.4220 Tổng số mẫu 200 200 200 Hệ số xác định R2 0.3868 0.2796 0.0228
Ghi chú: Kết quả được chạy từ phần mềm Eviews. Biến ROE đại diện cho hiệu quả tài chính. Biến TDTA, LTDTA, STDTA, TDTE, SIZE, GROWTH lần lượt đại diện cho tỷ suất nợ, tỷ suất nợ dài hạn, tỷ suất nợ ngắn hạn, tỷ suất nợ trên vốn chủ sở hữu, quy mô doanh nghiệp và tăng trưởng doanh thu.
Khi hồi quy các biến TDTA, LTDTA, STDTA, TDTE, SIZE, GROWTH theo ROE bằng mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) ta có kết quả sau:
Hệ sô xác định R2
là 0.3868 với FEM, điều này cho thấy trong mô hình FEM các biến độc lập giải thích đƣợc 38.68% sự thay đổi của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Hệ sô xác định R2
là 0.2796 với REM, kết quả hàm ý rằng trong mô hình REM các biến độc lập giải thích đƣợc 27.96% sự thay đổi của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Hệ sô xác định R2
là 0.0228 với OLS, kết quả hàm ý rằng trong mô hình OLS các biến độc lập giải thích đƣợc 2.28% sự thay đổi của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
Theo kết quả hồi quy bằng phƣơng pháp cố định các biến độc lập TDTA, LTDTA, STDTA có P-value lần lƣợt là 0.0300; 0.0277; 0.0298 (< 0.05) cho thấy các biến này có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc ROE. Đối với mô hình REM hiệu quả tài chính của doanh nghiệp phụ thuộc vào các biến độc lập: tỷ suất nợ (TDTA), tỷ suất nợ dài hạn (LTDTA), tỷ suất nợ ngắn hạn (STDTA) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) với các mức P-value lần lƣợt là 0.0425; 0.0398; 0.0401; 0.0120 (< 0.05). Đối với mô hình OLS, hiệu quả tài chính phụ thuộc vào các biến độc lập: tỷ suất nợ (TDTA), tỷ suất nợ dài hạn (LTDTA), tỷ suất nợ ngắn hạn (STDTA) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) với các mức P-value lần lƣợt là 0.0467; 0.0445; 0.0450; 0.0406 (< 0.05).
Để đảm bảo mô hình ƣớc lƣợng của nghiên cứu cho ra các ƣớc lƣợng BLUE, chúng ta cần thực hiện kiểm định các giả thuyết của phân tích hồi quy. Sau đó sử dụng sử dụng Kiểm định Lagrangian Multiplier và kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình Pool OLS, mô hình ảnh hƣởng cố định và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên.
b. Kiểm định giả thiết không có phương sai thay đổi
Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey sẽ đƣợc thực hiện để kiểm định giả thiết không có phƣơng sai sai số thay đổi trong mô hình.
Giả thiết H0: “Không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi”, kết quả kiểm định đƣợc trình nhƣ sau:
Bảng 3.4 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi - trường hợp biến ROE và các biến độc lập
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 1.7307 Prob. F(6,193) 0.1157 Obs*R-squared 10.2116 Prob. Chi-Square(6) 0.1160 Scaled explained SS 21.1559 Prob. Chi-Square(6) 0.3192
Ghi chú: Kết quả được chạy từ phần mềm Eviews.
P-value của giá trị kiểm định: 0.1160
P-value của giá trị kiểm định lớn hơn mức ý nghĩa 0.05 do đó ta chấp nhận giả thuyết H0 của kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey và kết luận là không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi trong mô hình.
c. Kiểm định giả thiết không có tự tương quan
Kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc hai - LM Breusch-Godfrey đƣợc thực hiện để kiểm định giả thiết không có tự tƣơng quan trong mô hình với giả thiết H0 “Không có hiện tƣơng tự tƣơng quan bậc 2”, kết quả kiểm định nhƣ sau:
Bảng 3.5. Kết quả kiểm định tự tương quan - trường hợp biến ROE và các biến độc lập
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 8.921927 Prob. F(2,191) 0.0002 Obs*R-squared 17.08822 Prob. Chi-Square(2) 0.0002
Ghi chú: Kết quả được chạy từ phần mềm Eviews.
P-value của giá trị kiểm định: 0.0002
P-value của giá trị kiểm định nhỏ hơn 0.05 nên ta bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận đối thiết, kết luận rằng có hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mô hình.
d. Kiểm định giả thiết không có đa cộng tuyến
Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến đƣợc thực hiện thông qua hệ số nhân tử phóng đại (VIF). Nếu hệ số này lớn hơn 10 (VIF > 10) thì cần loại bỏ các biến số gây ra đa cộng tuyến hoặc thay thế bởi một biến khác tƣơng đƣơng. Việc kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập giúp nghiên cứu lựa chọn đƣợc một mô hình hoàn chỉnh hơn.
Bảng 3.6. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến - trường hợp biến ROE và các biến độc lập
Variance Inflation Factors Date: 06/15/17 Time: 11:26 Sample: 1 200 Included observations: 200 Variable Coefficient Variable Uncentered VIF Centered VIF LTDTA 1.792306 3.701294 1.475103 STDTA 0.672918 3.801544 1.574431 TDTA 1.765634 3.822387 1.687557 TDTE 0.000151 2.012285 0.542714 SIZE 0.078904 1.505658 1.265918 GROWTH 0.004322 5.015781 0.087984 C 0.138475 4.284995 NA
Ghi chú: Kết quả được chạy từ phần mềm Eviews. Biến TDTA, LTDTA, STDTA, TDTE, SIZE, GROWTH lần lượt đại diện cho tỷ suất nợ, tỷ suất nợ dài hạn, tỷ suất nợ ngắn hạn, tỷ suất nợ trên vốn chủ sở hữu, quy mô doanh nghiệp và tăng trưởng doanh thu.
Kết quả kiểm định trên cho thấy các nhân tử phóng đại phƣơng sai đều nhỏ hơn 10, ta kết luận rằng không có hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu.
e. Kiểm định Lagrangian Multiplier
Để kiểm tra xem giữa mô hình FEM và OLS, mô hình nào thích hợp hơn ta thực hiện kiểm định Lagrangian Multiplier với giả thiết:
Kết quả kiểm định nhƣ sau:
Bảng 3.7. Kiểm định Lagrangian Multiplier – trường hợp biến ROE và các biến độc lập
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 3.3385 (49,144) 0.0000
Cross-section Chi-square 15.7896 49 0.0000
Kết quả được chạy từ phần mềm Eviews
Theo kết quả kiểm định, P-value = 0.0000 < 0.05, ta bác bỏ giả thiết H0, mô hình FEM chặt chẽ hơn mô hình OLS.
f. Kiểm định Hausman
Để kiểm tra xem giữa mô hình FEM và REM, mô hình nào thích hợp hơn ta thực hiện kiểm định Hausman với giả thuyết:
H0:FEM là mô hình thích hợp hơn REM. Kết quả kiểm định nhƣ sau:
Bảng 3.8. Kiểm định Hausman – trường hợp biến ROE và các biến độc lập
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 6.746977 6 0.3449
Ghi chú: Kết quả được chạy từ phần mềm Eviews
H0, mô hình REM chặt chẽ hơn mô hình FEM, vì vậy kết quả hồi quy theo REM đƣợc chấp nhận để giải thích mối quan hệ giữa ROE và các biến độc lập. Mô hình FEM đƣợc ƣớc lƣợng trên giả thiết các nhân tố không quan sát đƣợc là không đổi theo thời gian và độc lập với các biến giải thích trong mô hình. Đây là một giả thiết khó đứng vững trong thực tế. Trong thực tế các nhân tố không quan sát đƣợc thƣờng thay đổi theo thời gian và có tƣơng quan có ý nghãi thống kê với các biến độc lập trong mô hình. Do vậy giả thiết của mô hình REM cho rằng các nhân tố không quan sát đƣợc có tƣơng quan với biến độc lập phù hợp hơn. Kiểm định Hausman đã khẳng định điều này.
g. Phân tích kết quả ước lượng mô hình
Mô hình tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp thông qua chỉ số ROE đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
ROE = 0.6639 - 0.2739 TDTA + 0.2736 LTDTA – 0.2738 STDTA + 0.0026 SIZE
Mô hình đã cho thấy các biến tỷ suất nợ (TDTA), tỷ suất nợ ngắn hạn (STDTA) có quan hệ nghịch chiều với biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), điều này có nghĩa là:
- Khi tăng 1 % tỷ suất nợ sẽ làm cho tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu giảm 0.2739 %.
- Khi tỷ suất nợ ngắn hạn tăng 1 % sẽ làm cho tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu giảm 0.2378 %.
Biến biến tỷ suất nợ dài hạn (LTDTA) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) có quan hệ thuận chiều với biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), cụ thể:
- Khi tăng 1 % tỷ suất nợ dài hạn hoặc quy mô doanh nghiệp tăng 1 % sẽ làm cho tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng 0.2736 %.
chủ sở hữu tăng 0.0026 %.
Kết quả ƣớc lƣợng tác động của cấu trúc vốn lên hiệu quả tài chính đƣợc đo lƣờng bằng chỉ số ROE cho thấy cấu trúc vốn có tác động cùng chiều hoặc ngƣợc chiều đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp tùy vào việc sử dụng biến nghiên cứu là tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn hay tỷ suất nợ dài hạn. Việc sử dụng nợ ngắn hạn có ảnh hƣởng âm đến hiệu quả tài chính đƣợc giải thích là do các khoản vay ngắn hạn làm tăng gánh nặng trả lãi khiến các công ty dễ gặp rủi ro trong kinh doanh. Bên cạnh đó trong tổng vốn vay của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Hồ Chí Minh, các khoản nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng khá lớn, thậm chí có doanh nghiệp hoàn toàn sử dụng vốn vay ngắn hạn để đầu tƣ mua sắm, điều này dễ dẫn đến nguy cơ tái đầu tƣ. Trong khi đó, việc sử dụng vốn vay dài hạn có vẻ đem lại kết quả tốt hơn khi doanh nghiệp không phải chịu các áp lực thanh toán trong ngắn hạn. Tuy nhiên có thể xem nhƣ cấu trúc vốn có tác động âm đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp vì tại thị trƣờng chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, các công ty sử dụng các nguồn vốn vay khá nhiều, đặc biệt là các khoản nợ ngắn hạn. Kết quả này trái ngƣợc với lý thuyết MM (1963) khi cho rằng cấu trúc vốn có tác động thuận chiều đến giá trị doanh nghiệp vay nợ. Điều này cũng trái ngƣợc với nghiên cứu của Mesquita và Lara (2003), Abor (2005) nhƣng lại ủng hộ quan điểm của Zeitun và Tian (2007), Odongo Kodongo và các cộng sự (2014), Md. Bokhtiar Hasan và các cộng sự (2014) [9] [16] [17] [21] [22].
Bên cạnh đó quy mô công ty có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả tài chính đƣợc giải thích nhƣ sau: các công ty lớn thƣờng có rủi ro phá sản thấp và có chi phí phá sản thấp. Ngoài ra, các công ty lớn có tiềm lực tài chính mạnh, tài sản lớn, chi phí vấn đề ngƣời đại diện của nợ vay thấp, chi phí kiểm soát thấp, dòng tiền ít biến động, dễ dàng tiếp cận thị trƣờng tín dụng và sử dụng nhiều nợ vay hơn để có lợi nhiều hơn từ tấm chắn thuế. Nhƣ vậy, các công ty lớn có tiềm lực tài chính mạnh là cơ sở để đảm bảo trả nợ. Điều này
phù hợp với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn. Tóm lại, các doanh nghiệp có lợi thế về quy mô nên tận dụng để khai thác lợi ích từ tấm chắn thuế nhằm gia tăng giá trị doanh nghiệp. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Abor (2005), Zeitun và Tian (2007) [9] [22].