7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3.2. Phân tích hồi quy theo ngành
Phân tích hồi quy theo ngành là nhằm kiểm định xem có sự khác biệt nào giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động quản trị vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời bằng cả hai phƣơng pháp REM và FEM. Các công ty trong mẫu nghiên cứu này thuộc 5 ngành kinh tế khác nhau.Việc phân loại ngành dựa vào bảng phân loại của Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh dựa trên tiêu chí tỷ lệ ngành chiếm tỷ trọng trong doanh thu cao nhất.
Thực hiện nghiên cứu này ngoài các biến trên, tôi sử dụng thêm biến giả ngành, trong bài có 5 ngành tôi sẽ sử dụng 4 biến giả ngành. Thực hiện nghiên cứu này tôi chọn ngành công nghiệp chế tạo,chế biến làm ngành cơ sở và đặt 4 biến giả cho các ngành còn lại với giá trị bằng 1 nếu là ngành đ , bằng 0 nếu không phải ngành đ cụ thể nhƣ sau:
59
Ký hiệu biến giả Đại diện cho ngành
C Ngành c ng nghiệp chế tạo chế iên
A Ngành Xây Dựng
B Ngành Khai Khoán
E
Ngành án u n án lẻ, sửa chửa t , m t , xe máy và xe c động cợ khác
F Ngành n ng nghiệp, lâng nghiệp, thủy sản
Tôi sẽ tiến hành hồi quy cho mô hình bằng hai phƣơng pháp REM và REM
a.Giả thuyết và mô hình nghiên cứu hồi quy theo ngành
Với mục tiêu kiểm định xem có sự khác biệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời, tác giả đặt ra các giả thuyết sau:
Giả thuyết chung: H0: Không có có sự khác biệt nào giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán TPHCM.
Giả thuyết chung trên đƣợc cụ thể hóa bằng 4 giả thuyết:
- Giả thuyết 5: Không có có sự khác biệt nào giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị khoản phải thu (kỳ phải thu) lên khả năng sinh lời của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh. Mô hình có dạng:
ROA = β0 + β1 (RPit) + β2 (CRit) + β3(DRit) + β4(LNSit) + β5 (Ait) + β6 (Bit) + β7(Eit) + β8(Fit) + εit (5)
- Giả thuyết 6: Không có có sự khác biệt nào giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị hàng tồn kho (kỳ lƣu kho) lên khả năng sinh
60
lời của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh.Mô hình có dạng sau:
ROA = β0 + β1 (IPit) + β2 (CRit) + β3(DRit) + β4(LNSit) + β5 (Ait) + β6
(Bit) + β7(Eit) + β8(Fit) + εit (6)
- Giả thuyết 7: Không có có sự khác biệt nào giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị khoản phải trả (kỳ phải trả) lên khả năng sinh lời của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh. Mô hình có dạng sau:
ROA = β0 + β1 (PPit) + β2 (CRit) + β3(DRit) + β4(LNSit) + β5 (Ait) + β6 (Bit) + β7(Eit) + β8(Fit) + εit (7)
- Giả thuyết 8: Không có có sự khác biệt nào giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động tác động của kỳ luân chuyển tiền mặt lên khả năng sinh lời của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh. Mô hình có dạng sau:
ROA = β0 + β1 (CCCit) + β2 (CRit) + β3(DRit) + β4(LNSit) + β5 (Ait) + β6 (Bit) + β7(Eit) + β8(Fit) + εit (8)
Bảng 3.8. Kết quả hồi quy theo ngành FEM
Biến phụ thuộc ROA Phƣơng pháp hiệu ứng cố FEM
Mô hình 5 Prob Mô hình 6 Prob Mô hình 7 Prob Mô hình 8 Prob
C 0.060764*** 0.005 0.052474* 0.08 0.069815* 0.057 0.048293* 0.073 RP -0.000182*** 0 IP -0.0000858** 0.0102 PP -0.000202* 0.0058 CCC -0.0000984*** 0 CR 0.015045*** 0.0001 0.01334*** 0.001 0.01207** 0.0026 0.015133*** 0.0002 DR -0.053036** 0.0318 -0.062449** 0.0159 -0.072552** 0.0042 -0.049574* 0.0512 LNS 0.012821 0.1735 0.012623 0.1964 0.014436 0.1399 0.011826 0.2166 Ngành Xây Dựng (A) -0.008977 0.5597 -0.018428 0.2676 -0.014527 0.3927 -0.011765 0.4559 Ngành Khai Khoán (B) 0.106326*** 0 0.069738*** 0.0001 0.079815*** 0 0.085605*** 0 Ngành bán buôn bán lẻ, sửa chửa t , m tô, xe máy và xe có động cợ khác (E) -0.019025 0.237 -0.019219 0.2527 -0.014413 0.3862 -0.022582 0.1695 Ngành n ng nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản
(F) 0.08417*** 0.0001 0.084511*** 0.0001 0.083723*** 0.0001 0.085091*** 0.0001
Bảng 3.9. Kết quả hồi quy theo ngành REM
Biến phụ thuộc
ROA Phƣơng pháp hiệu ứng cố REM
Mô hình 5 Prob Mô hình 6 Prob Mô hình 7 Prob Mô hình 8 Prob
C 0.156412 0.2647 0.130283 0.3741 0.12094 0.4075 0.145253 0.3099 RP -0.000205*** 0.0000 IP -9.92E-05*** 0.0048 PP -0.00026** 0.0014 CCC -0.000104*** 0.000 CR 0.009273** 0.0134 0.006873* 0.0781 0.005285 0.1695 0.008965** 0.0202 DR -0.023019 0.3909 -0.042257 0.132 -0.05052* 0.0662 -0.027507 0.3195 LNS -0.005472 0.6448 -0.002264 0.8551 -0.00113 0.9269 -0.004152 0.7317 Ngành Xây Dựng (A) -0.016064 0.4558 -0.024639 0.2851 -0.01869 0.4236 -0.019707 0.3701 Ngành Khai Khoán (B) 0.109645*** 0 0.068905*** 0.0054 0.082078** 0.0012 0.084912*** 0.0005 Ngành bán buôn án lẻ, sửa chửa tô, mô tô, xe máy và xe c động cợ khác
(E) -0.0281 0.2249 -0.027049 0.264 -0.02219 0.3569 -0.03035 0.1978
Ngành n ng nghiệp, lâm nghiệp, thủy
sản (F) 0.086985*** 0.0034 0.086121*** 0.0055 0.085753*** 0.0056 0.086914*** 0.004
63
Theo kết quả hồi quy trên đây tất cả các biến đại diện cho quản trị vốn luân chuyển (RP, IP, PP, CCC) đều c tƣơng quan âm với khả năng sinh lời ROA và đều c ý nghĩa thống kê cao. Chi tiết trong mô hình FEM có hệ số hồi quy giữa kỳ phải thu RP, kỳ lƣu kho IP, kỳ phải trả PP, chu kỳ luân chuyển tiền CCC với khả năng sinh lời ROA lần lƣợt là -0.000182, - 0.0000858, -0.00026, -0.000104 với mức ý nghĩa là 1%, 5%, 10% và 1%. Trong mô hình REM thì hệ số hồi quy giữa kỳ phải thu RP, kỳ lƣu kho IP, kỳ phải trả PP, chu kỳ luân chuyển tiền CCC với khả năng sinh lời ROA lần lƣợt là -0.000205, -9.92E-05, -0.00026, -0.00026 với mức ý nghĩa là 1%, 5%, 1%, 1%. Điều này c nghĩa khi kỳ phải thu RP, kỳ phải trả PP, kỳ lƣu kho IP, chu kỳ luân chuyển tiền CCC tăng th sẽ d n đến ROA giảm.
Biến CR th c tƣơng quan ƣơng với khả năng sinh lời ROA trong cả 2 mô hình FEM và REM với mức ý nghĩa thống kê cao. Cụ thể trong FEM hệ số hồi quy trong mô hình 5, 6, 7, 8 lần lƣợt là 0.015045, 0.01334, 0.01207, 0.015133 và đều c ý nghĩa thống kê. Trong REM có hệ số hồi quy trong mô hình 5, 6, 7, 8 lần lƣợt là 0.009273, 0.006873, 0.005285, 0.008965 tất cả đều c ý nghĩa thống kê tr mô hình 7. Điều này c nghĩa tỷ lệ thanh toán hiện hành tăng sẽ làm cho ROA tăng Tuy nhiên mức tăng trong m h nh FEM sẽ cao hơn mức tăng trong m h nh REM
Biến DR trong mô hình FEM có hệ số hồi quy âm và c ý nghĩa thống kê, hệ số hồi quy lần lƣợt là -0.053036, -0.062449, -0.072552, -0.049574. Trong mô hình REM thì biến DR trong mô hình 7 (tác động của khoản phải trả với khả năng sinh lời) c ý nghĩa thống kê còn trong các mô hình còn lại không có ý nghĩa thống kê Điều này c nghĩa là khi tỷ lệ tăng sẽ làm giảm khả năng sinh lời.
Biến LNS trong FEM và REM đều kh ng c ý nghĩa thống kê Điều này c nghĩa biến LNS kh ng c tác động nào đến khả năng sinh lời nếu phân
64
theo ngành.
Theo kết quả hồi quy trên, ảnh hƣởng của biến ngành đến khả năng sinh lời trong FEM và REM có kết quả tƣơng đối giống nhau. Các ngành xây dựng và ngành bán buôn bán lẻ, sửa chửa t , m t , xe máy và xe c động cợ khác không c ý nghĩa thống kê. Còn ngành khai khoán và ngành nông nghiệp, lâm nghiệp thủy sản c tƣơng quan ƣơng với mức ý nghĩa thống kê cao (α = 1%).
c. Kiểm định sự cần thiết của biến giả ngành trong mô hình (Kiểm định Wald)
Kiểm định Wald là công cụ để kiểm tra xem các biến giả ngành sử dụng trong mô hình có cần thiết hay không? Với giả thuyết:
H0 : Các biến giả ngành sử dụng trong mô hình không cần thiết : β5 = β6 = β7 = β8 = 0
H1 : Các biến giả ngành sử dụng trong mô hình là cần thiết : Có ít nhất một biến giả ngành βj (j=5,6,7,8) khác 0
Nếu P<0.05, bác bỏ H0. Chấp nhậ H1, vậy có thể kết luận các biến giả ngành trong mô hình là cần thiết trong việc phân tích ý nghĩa ngành khi xem xét tác động của quản trị vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời.
Nếu P> 0.05 Chấp nhận Ho. Lúc này biến giả ngành không cần thiết khi xem xét tác động của quản trị vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Kết quả kiểm định Wald
ROA
Mô hình 5 (RP) Mô hình 6 (IP) Mô hình 7 (PP) Mô hình 8 (CCC)
Chi-Sq. Statistic Prob. Chi-Sq. Statistic Prob. Chi-Sq. Statistic Prob. Chi-Sq. Statistic Prob. 52.8045 0.000 33.97215 0.000 36.8024 0.000 50.8398 0.000 Biến giả ngành là cần thiết Biến giả ngành là cần thiết Biến giả ngành là cần thiết Biến giả ngành là cần thiết
65
Dựa vào bảng kết quả kiểm định Wald ta có:
Mô hình 5: Kiểm định xem biến giả ngành có cần thiết khi xem xét tác động của quản trị khoản phải thu lên khả năng sinh lời: C (Pro > λ2) = 0.000 <0.05. Bác bỏ H0, chấp nhập H1. Vậy biến giả ngành là cần thiết, việc sử dụng biến giả ngành sẽ giúp tác giả nghiên cứu xem có sự khác nhau của các ngành khi xem xét tác động của quản trị khoản phải thu lên khả năng sinh lời hay không.
Mô hình 6: Kiểm định xem biến giả ngành có cần thiết khi xem xét tác động của quản trị hàng tồn kho lên khả năng sinh lời: C (Pro > λ2) = 0 000 <0.05. Bác bỏ H0, chấp nhập H1. Vậy biến giả ngành là cần thiết, việc sử dụng biến giả ngành sẽ giúp tác giả nghiên cứu xem có sự khác nhau của các ngành khi xem xét tác động của quản trị hàng tồn kho lên khả năng sinh lời hay không.
Mô hình 7: Kiểm định xem biến giả ngành có cần thiết khi xem xét tác động của quản trị khoản phải trả lên khả năng sinh lời: C (Pro > λ2) = 0.000 <0.05. Bác bỏ H0, chấp nhập H1. Vậy biến giả ngành là cần thiết, việc sử dụng biến giả ngành sẽ giúp tác giả nghiên cứu xem có sự khác nhau của các ngành khi xem xét tác động của quản trị khoản phải trả lên khả năng sinh lời hay không.
Mô hình 8: Kiểm định xem biến giả ngành có cần thiết khi xem xét tác động của kỳ luân chuyển tiền lên khả năng sinh lời: C (Pro > λ2) = 0 000 <0.05. Bác bỏ H0, chấp nhập H1. Vậy biến giả ngành là cần thiết, việc sử dụng biến giả ngành sẽ giúp tác giả nghiên cứu xem có sự khác nhau của các ngành khi xem xét tác động của kỳ luân chuyển tiền lên khả năng sinh lời hay không.
66
d. Kết quả hồi quy theo ngành
Bảng 3.10. Kết quả hồi quy theo ngành
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
ROA ROA ROA ROA
C 0.060764 0.052474 0.069815 0.048293 Kỳ phải thu (RP) -0.000182
Kỳ lƣu kho (IP) -0.0000858 Kỳ phải trả(PP) -0.000202 Chu kỳ luân chuyển tiền
mặt (CCC) -0.0000984
Tỷ lệ thanh toán hiện
hành (CR) 0.015045 0.01334 0.01207 0.015133 Tỷ lệ nợ (DR) -0.053036 -0.062449 -0.072552 -0.049574 Quy mô công ty (LNS)
Ngành Xây Dựng (A) Ngành Khai Khoán (B) 0.106326 0.069738 0.079815 0.085605 Ngành án u n án lẻ, sửa chửa t , m t , xe máy và xe c động cợ khác (E) Ngành n ng nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản (F) 0.08417 0.084511 0.083723 0.085091
67
Dựa vào ảng trên ta c kết quả nghiên cứu hồi quy theo ngành nhƣ sau: Mô hình 5: Xem xét c sự khác
iệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị khoản phải thu lên khả năng sinh lời
ROA = 0.060764 -0.000182*RP + 0.015045*CR -0.0530036*DR +
0.106326*B + 0.08417*F
Mô hình 6: Xem xét c sự khác iệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị hàng tồn kho lên khả năng sinh lời
ROA = 0.052474 - 0.0000858*IP + 0.01334*CR - 0.062449*DR +
0.069738*B +0.084511*F
Mô hình 7: Xem xét c sự khác iệt giữa các ngành trong khi xem xét tác động của quản trị khoản phải trả lên khả năng sinh lời
ROA = 0.052474 -0.000202*PP + 0.01207*CR - 0.062449*DR +
0.106326*B + 0.085111 * F
Mô hình 8: Xem xét c sự khác iệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của chù kỳ luân chuyển tiền mặt lên khả năng sinh lời
ROA = 0.048293 - 0.0000984 *CCC +0.015133 *CR -0.0495547 *DR +
0.085605*B + 0.085091*F
Theo kết quả hồi quy trên đây cả 4 mô hình 5, 6, 7, 8 thì trong 5 ngành có 2 ngành (ngành khai khoán và ngành nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản) c tƣơng quan ƣơng, 1 ngành (ngành công nghiệp chế tạo, chế biến) có tƣơng quan âm, và 2 ngành (ngành xây dựng và ngành bán buôn bán lẻ, sửa chửa t , m t , xe máy và xe c động cợ khác ) kh ng c ý nghĩa thống kê giữa quản trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lời của công ty ROA . Cụ thể trong t ng m h nh nhƣ sau:
68
Mô hình 5: Kiểm định xem có sự khác biệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị khoản phải thu lên khả năng sinh lời: Trong mô hình này thì các ngành xây dựng và ngành bán buôn bán lẻ, sửa chửa ô tô, mô tô, xe máy và xe c động cơ khác kh ng c ý nghĩa thống kê. Đối với ngành công nghiệp chế tạo, chế biến, kỳ phải thu giảm 1 ngày thì lợi nhuận ROA trung bình của các c ng ty trong ngành tăng 0 000182 với mức ý nghĩa 1% Trong kh đ ngành khai khoán kỳ phải thu giảm 1 ngày sẽ làm cho ROA tăng cao hơn ngành c ng nghiệp chế tạo chế biến tƣơng ứng là 0.106326 với mức ý nghĩa 1%. Ngành nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản kỳ phải thu giảm 1 ngày sẽ làm ROA tăng cao hơn 0.08417 so với ngành công nghiệp chế tạo, chế biến.
Mô hình 6: Kiểm định xem có sự khác biệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị hàng tồn kho lên khả năng sinh lời: Trong mô h nh này đối với ngành công nghiệp chế tạo, chế biến, kỳ lƣu kho giảm 1 ngày thì lợi nhuận ROA trung bình của các c ng ty trong ngành tăng 0.0000858 với mức ý nghĩa 5%. Trong khì đ ngành khai khoán kỳ lƣu kho giảm 1 ngày sẽ làm cho ROA trung binh của các công ty trong nhành này tăng cao hơn sơ với ngành công nghiệp chế tạo chế biến tƣơng ứng là 0.069738 với mức ý nghĩa 1% Ngành n ng nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản kỳ phải lƣu kho giảm 1 ngày sẽ làm ROA của các công ty trong ngành nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản tăng cao hơn 0.084511 so với ngành công nghiệp chế tạo, chế biến. Còn đối với các ngành xây dựng và ngành bán buôn bán lẻ, sửa chữa t , m t , xe máy và xe c động cơ khác kh ng c ý nghĩa thống kê.
Mô hình 7: Kiểm định xem có sự khác biệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của quản trị khoản phải trả lên khả năng sinh lời: Trong mô h nh này đối với ngành công nghiệp chế tạo, chế biến, kỳ phải trả giảm 1 ngày thì lợi nhuận ROA trung bình của các công ty trong ngành này tăng 0 000202
69
với mức ý nghĩa 10% Trong kh đ ngành khai khoán kỳ phải trả giảm 1 ngày sẽ làm cho ROA trung binh của các công ty trong ngành khai khoán tăng cao hơn sơ với ngành công nghiệp chế tạo chế biến tƣơng ứng là 0.106326 với mức ý nghĩa 1% Ngành n ng nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản kỳ phải phải thu giảm 1 ngày sẽ làm ROA của các công ty trong ngành nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản tăng cao hơn 0.085111 so với ngành công nghiệp chế tạo, chế biến Còn đối với các ngành xây dựng và ngành bán buôn bán lẻ, sửa chửa t , m t , xe máy và xe c động cơ khác kh ng c ý nghĩa thống kê.
Mô hình 8: Kiểm định xem có sự khác biệt giữa các ngành trong mẫu khi xem xét tác động của chu kỳ luân chuyển tiền mặt lên khả năng sinh lời: Trong m h nh này đối với ngành công nghiệp chế tạo, chế biến, chu kỳ luân