7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.4.5. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Trong mô hình hồi quy, một mô hình đƣợc cho là không có sức mạnh giải thắch khi toàn bộ các hệ số hồi quy riêng phần đều bằng không.
Giả thuyết: H0 : = = Ầ = = 0
H1 : Có ắt nhất một trong những giá trị không bằng 0 Trị thống kê kiểm định đối với giả thiết này là:
= ⁄ ⁄ =
⁄
Từ số liệu trong bảng phân phối Fisher, trị số F tƣơng ứng với bậc tự do
k Ờ 1 cho tử số và n Ờ k cho mẫu số, và với mức ý nghĩa cho trƣớc , ta có
.
So sánh và : chấp nhận H0
bác bỏ H0
Nếu p_value tắnh đƣợc nhỏ hơn mức ý nghĩa ( ) thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngƣợc lại.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trên cơ sở vận dụng các lý thuyết tài chắnh, lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu thực nghiệm để đƣa ra mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ, tỷ lệ nợ ngắn hạn, tỷ lệ nợ dài hạn và ROA, tỷ trọng tài sản cố định, tổng tài sản, thời gian hoạt động của doanh nghiệp, tốc độ tăng trƣởng, hệ số biến thiên ROA.
Trong chƣơng này, tác giả đi vào phân tắch đặc điểm của dữ liệu nghiên cứu, xây dựng công thức tắnh các biến độc lập và biến phụ thuộc đƣợc sử dụng trong mô hình nghiên cứu. Dữ liệu thu thập của 32 doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong 3 năm (2012 - 2014), đƣợc thiết kế dƣới dạng dữ liệu bảng (panel data) nhằm đƣa ra mô hình nghiên cứu ứng dụng kinh tế lƣợng: Mô hình các ảnh hƣởng cố định (FEM) và mô hình các ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM). Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp nhằm đƣa ra những kết luận sát thực.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ NGHIÊN CỨU
Bảng 3.1. Thống kê mô tả các biến
Variables Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Obs
TLNO 0,587334 0,592422 2,042769 0,109393 0,266332 96 TLNNH 0,501023 0,471746 2,042769 0,103245 0,280748 96 TLNDH 0,083014 0,031921 0,482695 0 0,117419 96 EFFI 0,001885 0,008821 0,289934 -0,543614 0,112754 96 TANGI 0,138384 0,070018 0,762625 0,0000123 0,181037 96 SIZE 3256195 614904 31516161 380 5926499 96 AGE 15 10 55 6 10 96 GROW 0,002814 -0,00723 0,752142 -0,980785 0,240074 96 RISK 0,00952 0,004288 0,075479 0,0000123 0,014464 96 (Nguồn: Tổng hợp từ Eviews ) Trong đó: TLNO: tỷ lệ nợ TLNDH: tỷ lệ nợ dài hạn TLNNH: tỷ lệ nợ ngắn hạn
EFFI: biến hiệu quả sử dụng vốn TANGI: biến cấu trúc tài sản SIZE:biến quy mô doanh nghiệp AGE: biến thời gian hoạt động GROW: biến tốc độ tăng trƣởng RISK: biến rủi ro kinh doanh
Bảng 3.1 cung cấp thống kê mô tả của tỷ lệ nợ, tỷ lệ nợ ngắn hạn, tỷ lệ nợ dài hạn và các biến độc lập đã đƣợc tắnh toán của các công ty nhóm ngành dầu khắ niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam từ năm 2012Ờ 2014.
Tỷ lệ nợ trung bình của nhóm ngành dầu khắ là 58,73% với độ lệch chuẩn khá lớn (26,63%) chứng tỏ các doanh nghiệp trong ngành có chắnh sách vay nợ khác nhau tùy vào tình hình hoạt động của mỗi công ty. Trong 32 công ty nhóm ngành dầu khắ, 10 công ty có tỷ lệ nợ trên tổng tài sản thấp hơn 50% trong đó có 2 công ty là DPM và PXL chỉ sử dụng 10,9% và 18,9% nguồn vốn vay nợ từ bên ngoài. DPM là doanh nghiệp có quy mô lớn, doanh thu cao, lợi nhuận hoạt động tốt trong khi đó PXL là doanh nghiệp có quy mô nhỏ, ROA và ROE mang giá trị âm. Các doanh nghiệp trong nhóm này chủ yếu dùng VCSH để tài trợ cho hoạt động của doanh nghiệp. Số doanh nghiệp còn lại có tỷ lệ nợ cao hơn trong khoảng từ 50%-204%. Tiêu biểu là PPS, PVA và PXM có tỷ lệ nợ bình quân 3 năm lần lƣợt là 92,3%, 95% và 204,3%. PPS và PVA là hai công ty có quy mô trung bình và nhỏ, lợi nhuận thấp nên phải tìm nguồn tài trợ từ bên ngoài. Công ty PXM là công ty có quy mô nhỏ, liên tục trong 3 năm 2012-2014 kinh doanh đều thua lỗ nên phải vay vốn để tiếp tục các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Có những doanh nghiệp nhƣ CCL, DPM, PHH, PPS, PVA, PVS, PVT, PXS thể hiện chắnh sách vay nợ ổn định trong giai đoạn 2012-2014 nhƣng bên cạnh đó có những doanh nghiệp nhƣ PCT, PSI, PVI, PXI có chắnh sách vay nợ liên tục thay đổi, điều này có thể ảnh hƣởng đến hoạt động kinh doanh cũng nhƣ hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp khi nhà quản trị chƣa tìm ra đƣợc một cấu trúc tài chắnh tối ƣu.
Trong khi đó, tỷ lệ nợ ngắn hạn trung bình của ngành là 50,1% cho thấy nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng lớn trong tổng cơ cấu sử dụng nợ của doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ (khoảng 85%). Tỷ lệ nợ ngắn hạn của ngành có độ lệch chuẩn khá cao (28,07%) nghĩa là các công ty trong ngành có sự khác biệt trong việc sử dụng nợ ngắn hạn. Thêm vào đó, tỷ lệ nợ ngắn hạn lớn nhất
cho những nghiên cứu trƣớc đây đó là hầu hết các doanh nghiệp ở Việt Nam nói chung và nhóm ngành dầu khắ nói riêng sử dụng nợ ngắn hạn là chủ yếu. Việc sử dụng nợ nhƣ vậy sẽ gây áp lực lớn cho các doanh nghiệp trong việc xoay vốn để trả nợ ngắn hạn.
Tỷ lệ nợ dài hạn bình quân tƣơng đối thấp (khoảng 8,3%) với độ lệch
chuẩn là 11,7% cho thấy các công ty nhóm ngành dầu khắ có chắnh sách sử dụng nợ dài hạn khác nhau và đều ắt sử dụng nợ dài hạn trong nguồn tài trợ của mình. Trong đó có khá nhiều doanh nghiệp gần nhƣ không sử dụng nợ dài hạn nhƣ: APP, PDC, PIV, PLC, PPE, PPS, PSI.
Hiệu quả sử dụng vốn trung bình của ngành là xấp xỉ 0,19% nghĩa là cứ
100 đồng đầu tƣ tài sản, các doanh nghiệp có thể tạo ra 0,19 đồng lợi nhuận sau thuế.
Cấu trúc tài sản trung bình của ngành là 13,8% nghĩa là tài sản cố định
hữu hình chiếm khoảng 13,8% trong tổng tài sản của các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ với độ lệch chuẩn 18,1% cho thấy sự ắt tƣơng đồng về tỷ trọng TSCĐ hữu hình của các doanh nghiệp.
Quy mô trung bình của các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ là
3.256.195 triệu đồng có thể hiểu là, doanh thu trung bình của nhóm ngành là khoảng 3,3 tỷ đồng. Trong đó, Tổng công ty cổ phần kỹ thuật Việt Nam (PVS) là doanh nghiệp có doanh thu cao nhất với 31,5 tỷ đồng (năm 2014).
Thời gian hoạt động trung bình của ngành là 15 năm trong đó hoạt động
lâu năm nhất là Tổng công ty cổ phần xây lắp dầu khắ Nghệ An (PVA) với 55 năm và thời gian hoạt động ngắn nhất là Công ty cổ phần PIV (PIV).
Tốc độ tăng trưởng bình quân của ngành là 0,3% nghĩa là tổng tài sản của ngành năm sau tăng khoảng 0,3% so với năm trƣớc. Tăng trƣởng mạnh nhất là Công ty cổ phần dịch vụ kỹ thuật điện lực dầu khắ Việt Nam (PPS) với mức tăng trƣởng 75% (năm 2014). Bên cạnh đó, cũng có một vài công ty có
mức tăng trƣởng âm nhƣ Công ty cổ phần tƣ vấn điện lực dầu khắ Việt Nam (PPE) vào năm 2012 với -0,989785 nghĩa là tổng tài sản giảm đi 99%.
Rủi ro kinh doanh: Biến động lợi nhuận của các doanh nghiệp trong
ngành trung bình là 0,95% với độ lệch chuẩn thấp 1,45% cho thấy mức rủi ro kinh doanh ở các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ rất thấp và dƣờng nhƣ không có sự khác biệt về rủi ro kinh doanh giữa các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ.
3.2. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THIẾT CỦA MÔ HÌNH 3.2.1. Ma trận tƣơng quan và đa cộng tuyến 3.2.1. Ma trận tƣơng quan và đa cộng tuyến
Bảng 3.2. Ma trận tƣơng quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
TLNO TLNNH TLNDH TLNO 1.000 TLNNH .909** 1.000 TLNDH .085 -.329** 1.000 EFFI -.602** -.556** -.034 TANGI -.143 -.278** .345** SIZE -.044 -.097 .135 AGE .195 .193 -.022 GROW -.204* -.170 -.050 RISK .131 .153 -.075 (Nguồn: Phụ lục 2)
Bảng 3.3. Ma trận tƣợng quan giữa các biến độc lập trong mô hình
EFFI TANGI SIZE AGE GROW RISK EFFI 1.000 TANGI .144 1.000 SIZE .142* .191** 1.000 AGE .086 .129 .082 1.000 GROW .499** -.014 .166 .028 1.000 RISK -.416** -.087 -.127 -.099 -.176 1.000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: Phụ lục 2)
r > 0: thể hiện mối quan hệ giữa hai biến là cùng chiều r < 0: thể hiện mối quan hệ giữa hai biến là ngƣợc chiều
|r| <1: thể hiện mức độ mối quan hệ giữa hai biến. Nếu r càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt chẽ, r = 0 thể hiện hai biến không có quan hệ nào.
Phân tắch hệ số tƣơng quan Pearson nhằm kiểm tra mối quan hệ tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, đây cũng là điều kiện cần để phân tắch hồi quy. Thêm vào đó, hệ số tƣơng quan Pearson còn giúp phát hiện hiện tƣơng đa cộng tuyến. Do đó, trƣớc khi đi vào phân tắch kết quả hồi quy, tác giả sẽ thực hiện phân tắch tƣơng quan sơ bộ.
Xét về mối tƣơng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập. Tất cả các hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều khác 0 hay các biến độc lập đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc nhƣng ở mức độ khác nhau.
Đối với chỉ tiêu tỷ lệ nợ
Bảng 3.2 cho ta kết quả phù hợp với những dự đoán về mặt lý thuyết: ROA tƣơng quan nghịch với tỷ lệ nợ ở mức ý nghĩa 1% và có mối tƣơng quan
khá chặt chẽ (r = -0,602). Ngoài ra, tốc độ tăng trƣởng của doanh nghiệp có quan hệ nghịch với tỷ lệ nợ ở mức ý nghĩa 5% nhƣng quan hệ tuyến tắnh ở mức thấp (r=-0,204), không giống với dự đoán của giả thuyết H5. Tỷ trọng TSCĐ hữu hình và doanh thu của doanh nghiệp có mối quan hệ nghịch với tỷ lệ nợ, giống với giả thuyết H2, H3 nhƣng mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, rủi ro kinh doanh tƣơng quan thuận với tỷ lệ nợ, trái với giả thuyết H6 nhƣng mối quan hệ này cũng không có ý nghĩa thống kê.
Đối với chỉ tiêu tỷ lệ nợ ngắn hạn
ROA và biến tỷ trọng TSCĐ hữu hình đều tƣơng quan nghịch với tỷ lệ nợ ngắn hạn ở mức ý nghĩa 1% trong đó, ROA có mối quan hệ chặt chẽ (r=- 0,556) còn tỷ trọng tài sản cố định có mối quan hệ ở mức trung bình (r=- 0,278) đối với tỷ lệ nợ ngắn hạn . Điều này cũng phù hợp với dự đoán của giả thuyết H1a, H2a. Biến doanh thu của doanh nghiệp và thời gian hoạt động lần lƣợt có tác động nghịch và thuận với tỷ lệ nợ ngắn hạn, phù hợp với giả thuyết H3a, H4a nhƣng mối quan hệ này là không có ý nghĩa thống kê. Thêm vào đó, biến tốc độ tăng trƣởng của doanh nghiệp tác động nghịch đến tỷ lệ nợ ngắn hạn trong khi biến độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời tài sản lại tác động thuận đến tỷ lệ nợ ngắn hạn. Điều này trái với giả thuyết H5a, H6a nhƣng mối quan hệ này cũng không có ý nghĩa thống kê..
Đối với chỉ tiêu tỷ lệ nợ dài hạn
Chỉ tiêu này tƣơng quan thuận với biến tỷ trọng TSCĐ hữu hình ở mức ý nghĩa 1%, phù hợp với giả thuyết H2b. Thời gian hoạt động của doanh nghiệp của doanh nghiệp có tƣơng quan nghịch với tỷ lệ nợ dài hạn, trái với giả thuyết H4b, tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa về mặt thống kê. Ngoài ra, biến ROA, biến tốc độ tăng trƣởng và biến rủi ro kinh doanh tƣơng quan nghịch với tỷ lệ nợ dài hạn, biến doanh thu tƣơng quan thuận với tỷ lệ
nợ dài hạn phù hợp với giả thuyết H1b, H3b, H5b, H6b và mối quan hệ này cũng không có ý nghĩa thống kê.
Nhìn chung kết quả không nhƣ mong đợi khi hầu hết các mối quan hệ giữa từng biến độc lập và từng biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê. Mức độ giải thắch của từng nhân tố đến cấu trúc tài chắnh của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành dầu khắ sẽ đƣợc tiếp tục phân tắch thông qua việc phân tắch mô hình hồi quy theo phƣơng pháp FEM và REM.
Xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau
Qua bảng 3.3, ta thấy các biến độc lập trong mô hình không có mối tƣơng quan mạnh với nhau, tƣơng quan mạnh nhất là giữa 2 biến EFFI, GROW (0,499) và 2 biến là EFFI, RISK (-0,416) cũng là tƣơng quan ở mức trung bình (0,3< r <0,5). Điều này cho thấy mô hình mà tác giả lựa chọn không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
3.2.2. Kiểm tra dữ liệu phân phối chuẩn
Một giả định quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tắnh cổ điển là các biến đƣợc đƣa vào mô hình phải có phân phối chuẩn (normal distribution) và tuyến tắnh. Đối với hồi quy bằng phƣơng pháp FEM và REM cũng phải tuân thủ giả định quan trọng này, để các hệ số ƣớc lƣợng là tốt nhất.
Có hai cách để kiểm tra xem một biến có phân phối chuẩn hay không, đó là: Phƣơng pháp biểu đồ và phƣơng pháp dùng kiểm định thống kê. Ở bài viết này, tác giả lựa chọn phƣơng pháp biểu đồ để kiểm tra tắnh phân phối chuẩn của dữ liệu.
Với phần mềm SPSS, bằng lệnh mô tả thống kê theo tần số, cho ra biểu đồ Ộhistogram with curveỢ (kết quả kiểm tra các biến đƣợc trình bày ở phụ lục 1), để xem các biến có dạng hình chuông cân đối không, nếu biến nào không có dạng hình chuông cân thì kết luận biến đó không có phân phối chuẩn.
Kết quả khi kiểm tra bằng phƣơng pháp biểu đồ cho thấy, các biến TLNDH, TANGI, SIZE, AGE, RISK là không có phân phối chuẩn, để chuyển các biến này thành phân phối chuẩn, tác giả đã sử dụng hàm log đối với các biến đó. Sau khi chuyển các biến trên sang dạng log thì biểu đồ cho thấy các biến này có phân phối chuẩn (xem phụ lục 3).
3.3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN CẤU TRÚC TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NHÓM NGÀNH DẦU KHÍ NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
3.3.1. Kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ
Bảng 3.4. Kết quả hồi quy giữa tỷ lệ nợ và các biến độc lập theo phƣơng pháp hồi quy FEM và REM
Tỷ lệ nợ FEM REM
Biến độc lập Coefficient Prob. Coefficient Prob.
C -0.204778 0.6473 -0.038085 0.8484 Hiệu quả sử dụng vốn (ROA) -0.758471 0.0007 -1.194349 0.0000 Cấu trúc tài sản -0.030034 0.4703 -0.032775 0.2787 Quy mô doanh nghiệp 0.004003 0.0357 0.052319 0.0663 Thời gian hoạt động 0.594737 0.0669 0.184923 0.1184 Sự tăng trƣởng của DN 0.086254 0.0450 0.118290 0.0457 Rủi ro kinh doanh -0.031487 0.1820 -0.035603 0.1033
R2 0.910561 0.323029
Prob(F_statistic) 0.000000 0.000003 Hausman test (p-value) 0.0011
(Nguồn: Phụ lục 3)
Từ kết quả thu đƣợc thể hiện qua bảng 3.4, phƣơng pháp FEM là phƣơng pháp phù hợp để ƣớc lƣợng cho mô hình tỷ lệ nợ, vì kiểm định Hausman cho kết quả p_value 0.0011< (0.05). Ngoài ra, giá trị p_value của trị thống kê F bằng 0.000000 < (0.05) của mô hình FEM, nên ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, có nghĩa là mô hình tỷ lệ nợ phù hợp với mức ý nghĩa 1%. Chỉ số R2 là 91,06% cho thấy, độ phù hợp của mô hình là rất cao, mô hình các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ lệ nợ theo phƣơng pháp FEM là phù hợp để đƣa ra những giải thắch về quyết định tài trợ của các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ.
-ROA có mối quan hệ nghịch với tỷ lệ nợ (β1 = -0,7581), và là nhân tố tác động mạnh nhất trong các nhân tố dự đoán có ảnh hƣởng đến tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp nhóm ngành dầu khắ niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Cụ thể khi ROA tăng 1% thì tỷ lệ nợ sẽ giảm 0,758471% với điều kiện các nhân tố khác không thay đổi và ngƣợc lại. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% cho nên chấp nhận giả thuyết H1. Điều này cũng có nghĩa, những doanh nghiệp sử dụng vốn càng hiệu quả sẽ sử dụng nợ ắt hơn trong nguồn tài trợ của mình,chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả này