7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3.1. Phân tích hồi quy cho toàn bộ mẫu
a.Kết quả chạy mô hình FEM và REM
Sử ụng phần mềm Eview, ch ng t i tiến hành hồi quy và đạt đƣợc kết quả nhƣ Bảng 3 3 và ảng 3 4
Ta c thể nhận thấy các kết quả ƣớc lƣợng của REM và FEM là khá nhất quán với nhau: Tất cả các iến giải thích RP, IP, PP, và CCC đều c quan hệ nghịch iến với tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản ROA ở mức ý nghĩa α = 1%
Đối với mô hình 1, kỳ phải thu RP có quan hệ nghịch iến với ROA ở các mức hệ số tƣơng ứng theo phƣơng pháp FEM và REM lần lƣợt là -0,0003 và -0,0002. Kết quả này c sự tƣơng đồng với các kết quả nghiên cứu trƣớc nhƣ nghiên cứu của Marc Deloof (2003) tại Bỉ hệ số hồi quy giữa khả năng sinh lời và kỳ thu tiền là -0.00043 và -0 00044 với mức ý nghĩa α=1% Hoặc giống
50
kết quả nghiên cứu của Joana Filipa Lourenço Garcia tại European với kết quả là -0 00065 với mức ý nghĩa α=1% Tuy nhiên lại khác với ài nghiên cứu của T A N R Jayarathne (2014) tại Srilanka chỉ số này ƣơng và ằng 0.093. Sự khác nau này c thể là o các quốc gia khác nhau nên tinh h nh kinh tế, hoạt động chính sách kinh doanh khác nhau ẫn đến kết quả khác nhau. Các con số này chothấy rằng một sự gia tăng hay sụt giảm số ngày thu tiền sẽ c ảnh hƣởng đến khả năng sinh lợi của c ng ty. Dễ àng thấy đƣợc với chính sách thắt chặt kỳ thu tiền sẽ đảm ảo c ng ty thu nợ khách hàng nhanh ch ng hơn, l c này sẽ làm giảm rủi ro tín ụng, gia tăng hoạt động đầu tƣ sinh lời làm tăng giá trị c ng ty
Đồng thời các mô hình 2, 3 và 4 cũng cho thấy IP, PP và CCC có quan hệ nghịch iến với ROA, cụ thể với các hệ số tƣơng ứng -0.0001, -0.0004 và -0 0001 vơi mức ý nghĩa α=1% (mô hình FEM) và -0.001, -0.0002, - 0 0001 với mức ý nghĩa α=1% ( mô hình REM) Tất cả hệ số ƣớc lƣợng trên đều c ý nghĩa thống kê α=1% Kết quả này hoàn toàn giống với các ài nghiên cứu trƣớc đây nhƣ của TS Nguyễn Thị Uyên Uyên, Joana Filipa Lourenço Garcia (2011) hay của Marc Deloof (2003) Kết quả nghiên cứu này c thể cho ta thấy rằng kỳ lƣu kho quá ài sẽ ẫn đến làm giảm khả năng sinh lời, kỳ lƣu kho ài đồng nghĩa với việc gia tăng chi phí, làm mất đi cơ hội đầu tƣ và gia tăng rủi ro đối với oanh nghiệp Tƣơng tự, kỳ phải trả, ễ dàng nhận thấy đƣợc lợi ích của ngƣời mua khi mua chịu hàng hóa dịch vụ là sử dụng nguồn lực để tạo ra lợi nhuận mà không phải trả tiền ngay. Tuy nhiên khikỳ phải trả cao tức là số ngày hoàn trả nợ kéo dài sẽ làm giảm uy tín công ty,lúc này sẽ ảnh hƣởng đến hoạt động sản xuất kinh oanh, ngoài ra làm tăng chi phí dẫn đến làm giảm khả năng sinh lời của doanh nghiệp Cũng nhƣ vậy, chu kỳ luân chuyển tiền càng ngắn, tiền tái tạo ra tiền nhanh hơn nên khả năng sinh lợi nhiều hơn.
Bảng 3.3. Kết quả mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) với biến phụ thuộc ROA
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
ROA Prob ROA Prob ROA Prob ROA Prob
C 0.8491*** 0.0005 0.6968*** 0.0061 0.7263*** 0.0040 0.7617*** 0.0023 RP -0.0003*** 0.0000 IP -0.0001*** 0.0051 PP -0.0004*** 0.0003 CCC -0.0001*** 0.0000 CR 0.0030 0.4806 -0.0003 0.9391 -0.0025 0.5687 0.0020 0.6473 DR 0.0612* 0.0885 0.0226 0.5417 0.0196 0.5908 0.0428 0.2444 LNS -0.0649*** 0.0016 -0.0507** 0.0178 -0.0526** 0.0133 -0.0569*** 0.0069 R-squared 0.6370 0.5980 0.6055 0.6147 Adjusted R-squared 0.5409 0.4917 0.5011 0.5127 S.E. of regression 0.0692 0.0728 0.0721 0.0712 F-statistic 6.6336 5.6250 5.8027 6.0310 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Sum squared resid 1.3199 1.4614 1.4343 1.4009
Durbin-Watson stat 1.9085 1.6812 1.7036 1.7645
Ghi chú: ***, **, * : Hệ số hồi quy c ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa α lần lƣợt là 1%, 5%, 10%
Bảng 3.4. Kết quả hồi quy theo mô hình với ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) với biến phụ thuộc ROA
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
ROA Prob ROA Prob ROA Prob ROA Prob
C 0.3335** 0.0241 0.2468* 0.0997* 0.2580* 0.0852 0.2885* 0.0524 RP -0.0002*** 0.0000 IP -0.0001*** 0.0024*** PP -0.0002*** 0.0014 CCC -0.0001*** 0.0000 CR 0.0075** 0.0492 0.0058 0.1420 0.0042 0.2850 0.0075* 0.0564 DR -0.0542** 0.0420 -0.0697*** 0.0116*** -0.0774*** 0.0042 -0.0576** 0.0349 LNS -0.0179 0.1544 -0.0100 0.4316 -0.0105 0.4083 -0.0140 0.2690 R-squared 0.1169 0.0768 0.0774 0.1002 Adjusted R-squared 0.1067 0.0661 0.0667 0.0897 S.E. of regression 0.0724 0.0749 0.0746 0.0736 F-statistic 11.4188 7.1798 7.2378 9.5994 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Sum squared resid 1.8061 1.9349 1.9199 1.8709
Durbin-Watson stat 1.3879 1.2941 1.2954 1.3408
Ghi chú: ***, **, * : Hệ số hồi quy c ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa α lần lƣợt là 1%, 5%, 10%
53
Đối với các biến kiểm soát nhƣ tỷ lệ thanh toán hiện hành (CR), quy mô c ng ty(LNS) cũng nhƣ tỷ lệ nợ (DR), hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM và REM có kết quả tƣơng đối khác nhau, cụ thể:
Đối với ƣớc lƣợng FEM, quy m c ng ty đƣợc đo lƣờng bằng logarit nepe của tổng tài sản có quan hệ nghịch biến với ROA ở cả 4 mô hình với các giá trị tƣơng ứng -0.0649, -0.0507, -0.0526, -0.0569 và đều c ý nghĩa thống kê cao với α =1% và α=5% Nhƣng trong m h nh REM th kết quả lại khác hệ số ƣớc lƣợng hồi qui lần lƣợt là -0.0179, -0.01,-0.0105, - 0.014 tuy nhiên tất cả đều kh ng c ý nghĩa thống kê.
Cũng nhƣ theo kết quả hồi quy ta cótỷ lệ thanh toán hiện hành (CR) v a có quan hệ đồng biến và nghịch biến với ROA, tuy nhiên mối quan hệ đồng biến mới c ý nghĩa thống kê, còn lại nghịch biến lại không. Cụ thể trong mô hình FEM hệ số ƣớc lƣợng giữa CR với ROA lần lƣợt là 0.03, -0.003, - 0.0025, -0 002 nhƣng tất cả đều kh ng c ý nghĩa thống kê. Còn trong mô hình REM, hệ số ƣớc lƣợng giữa CR với ROA trong mô hình 1,2,3,4 lần lƣợt là 0.0075, 0.0058, 0.0042, 0.0075 nhƣng chỉ có mô hình 1 và 4 có ý nghĩa thống kê, còn lại không có ý nghĩa
Cuối cùng là chỉ số tỷ lệ nợ DR, kết quả của FEM và REM hoàn toàn khác nhau, Trong phƣơng pháp FEM, hệ số ƣớc lƣợng ƣơng trong m h nh 1 còn trong các mô hình 2,3,4 lại kh ng c ý nghĩa thống kê, còn trong phƣơng pháp ƣớc lƣợng REM thì hệ số ƣớc lƣợng âm và đều có ý nghĩa thống kê trong cả 4 mô hình.
Chính vì sự khác nhau giữa kết quả của hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM và REM, nên ta sẽ tiến hành kiểm định để lựa chon mô hình thích hợp. Ta sẽ tiến hành kiểm định Hausman.
54
b. Kiểm định mô hình để lựa chọn mô hình thích hợp (Kiểm định Hausman)
Kiểm định Hausman là công cụ để lựa chọn mô hình thích hợp nhất giữa REM và FEM. Với giả thuyết:
H0 : REM là mô hình thích hợp hơn FEM H1 : FEM là mô hình thich hợp hơn REM
Nếu P<0.05, bác bỏ H0 Khi đ REM kh ng thích hợp và tốt hơn ta nên sử dụng mô hình FEM.
Nếu P> 0.05 Chấp nhận Ho L c này m h nh đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu là REM
Bảng 3.5. Kết quả kiểm định Hausman
ROA
Mô hình 1 Mô hinh2 Mô hình 3 Mô hình 4
Chi-Sq. Statistic Prob. Chi-Sq. Statistic Prob. Chi-Sq. Statistic Prob. Chi-Sq. Statistic Prob. 36.670631 0.0000 24.420365 0.0001 28.434946 0.0000 27.590836 0.0000 Mô Hình FEM thích hợp Mô Hình FEM thích hợp Mô Hình FEM thích hợp Mô Hình FEM thích hợp
Dựa vào bảng kết quả kiểm định Hausman ta có:
Mô hình 1: Mô hình thể hiện tác động của kỳ thu tiền đến khả năng sinh lời: Có (Prob > λ2) = 0 000 <0 05 Bác ỏ H0, chấp nhập H1. Vậy mô hình ảnh hƣởng cố định FEM đƣợc sử dụng để phân tích sự biến động của khả năng sinh lời dựa trên sự biến động của kỳ thu tiền.
Mô hình 2: Mô hình thể hiện tác động của kỳ lƣu kho đến khả năng sinh lời: C (Pro > λ2) = 0 0001 <0 05 Bác ỏ H0, chấp nhập H1. Vậy mô hình ảnh hƣởng cố định FEM đƣợc sử dụng để phân tích sự biến động của khả năng sinh lời dựa trên sự biến động của kỳ lƣu kho
55
Mô hình 3: Mô hình thể hiện tác động của kỳ phải trả đến khả năng sinh lời: C (Pro > λ2) = 0 000 <0 05 Bác ỏ H0, chấp nhập H1. Vậy mô hình ảnh hƣởng cố định FEM đƣợc sử dụng để phân tích sự biến động của khả năng sinh lời dựa trên sự biến động của kỳ phải trả.
Mô hình 4: Mô hình thể hiện tác động của kỳ luân chuyển tiền tệ đến khả năng sinh lời: C (Pro > λ2) = 0 000 <0 05 Bác ỏ H0, chấp nhập H1. Vậy mô hình ảnh hƣởng cố định FEM đƣợc sử dụng để phân tích sự biến động của khả năng sinh lời dựa trên sự biến động của kỳ luân chuyển tiền tệ.
Sau khi kiểm định hausman ta có kết quả hồi quy nhƣ sau:
c. Kết quả hồi quy toàn mẫu
Bảng 3.6. Kết quả hồi quy toàn mẫu
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Biến ROA ROA ROA ROA
C 0.8491 0.6968 0.7263 0.7617
Kỳ phải thu (RP) -0.0003 Kỳ lƣu kho (IP) -0.0001 Kỳ phải trả(PP) -0.0004
Chu kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC) -0.0001 Tỷ lệ thanh toán hiện hành (CR)
Tỷ lệ nợ (DR) 0.0612
Quy mô công ty (LNS) -0.0649 -0.0507 -0.0526 -0.0569 R-squared 0.6370 0.5980 0.6055 0.6147
56
Dựa vào bảng trên ta có kết quả nghiên cứu toàn mẫu nhƣ sau: Mô hình 1: Tác động của kỳ
thu tiền lên khả năng sinh lời
ROA = 0.8419 -0.0003 RP + 0.612 DR - 0.0649 LNS
Mô hình 2: Tác động của kỳ
lƣu kho lên khả năng sinh lời ROA = 0.6968 -0.0001 IP - 0.0507 LNS Mô hình 3: Tác động của kỳ
phải trả lên khả năng sinh lời ROA = 0.7263 -0.0004 PP - 0.0526 LNS Mô hình 4: Tác động của chu
kỳ luân chuyển tiền mặt lên khả năng sinh lời
ROA = 0.7263 -0.0001 CCC - 0.0569 LNS
d. Xem xét tính phù hợp với các hiện tượng đa công tuyến, tự tương quan trong mô hình, tính phù hợp của mô hình, kiểm tra tính dừng của phần dư
Kiểm định sự tồn tại của mô hình
Bảng 3.7. Kiểm định sự tồn tại của mô hình
ROA
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
R-squared 0.6370 R-squared 0.5980 R-squared 0.6055 R-squared 0.6147
Các iến độc lập trong m h nh 1 giải thích đƣợc 63,7% sự
thay đổi của iến ROA
Các iến độc lập trong mô hình 2 giải
thích đƣợc 59,8% sự thay đổi của iến
ROA
Các iến độc lập trong mô hình 3 giải thích đƣợc 60,55% sự thay đổi
của iến ROA
Các iến độc lập trong mô hình 4 giải
thích đƣợc 61,47% sự thay đổi của iến
ROA
F-statistic 6.6336 F-statistic 5.62501 F-statistic 5.8027 F-statistic 6.031
F tra ảng 2.630716 F tra ảng 2.63072 F tra ảng 2.6307 F tra ảng 2.63072 M h nh 1 c tồn tại ý
nghĩa thống kê
M h nh 2 c tồn tại ý nghĩa thống kê
M h nh 3 c tồn tại ý nghĩa thống kê
M h nh 4 c tồn tại ý nghĩa thống kê
57
Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến
Để phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến, xem xét tƣơng quan cặp giữa các biến giải thích bằng sự trợ giúp của phần mềm EVIEW ta nhận thấy hệ số tƣơng quan cặp giữa biến giải thích trong mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3, m h nh 4 đều nhỏ hơn 0.8. Vậy chứng tỏ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra.
Hiện tƣợng tự tƣơng quan
Để phát hiện tƣợng tự tƣơng quan ta ùng phƣơng pháp kiểm định Durbin- Watson
Mô Hình 1 Mô Hình 2 Mô Hình 3 Mô Hình 4 Durbin-Watson stat 1.9085 1.6812 1.7036 1.7645
Dựa trên kết quả Durbin-Watson ta có: DL < D <Du. Nên ta có thể kết luận không có hiện tƣợng tự tƣơng quan
e. Ý nghĩa kết quả hồi quy toàn mẫu
Bài nghiên cứu đ nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi t hoạt động kinh doanh ở 70 công ty niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) t năm 2010 đến năm 2014. Kết quả nghiên cứu bằng các phƣơng pháp khác nhau đều đ chứng minh cho thấy quản trị vốn luân chuyển đƣợc đo lƣờng bằng chu kỳ luân chuyển tiển (CCC) có tác động âm lên tỷ suất sinh lợi hoạt động kinh doanh của c ng các c ng ty Ch ng t i cũng t m thấy mối quan hệ nghịch biến và có ý nghĩa về mặt thống kê giữa kỳ thu tiền (RP) và kỳ lƣu kho (IP) và kỳ phải trả (PP) với tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA). Điều này hàm ý rằng các công ty có thể gia tăng lợi nhuận của mình bằng cách rút ngắn kỳ thu tiền, kỳ lƣu kho và kỳ phải trả. Tuy nhiên, mức độ tác động không lớn. Kết quả này hoàn toàn nhất quán với rất nhiều công trình nghiên cứu trƣớc đ
58
Nhìn chung, kết quả phân tích cho thấy rằng các công ty có thể xem xét hoạt động quản trị tài chính của m nh để có thể nâng cao khả năng sinh lời và qua đ gia tăng giá trị tài sản cho cổ đ ng Một cách để thực hiện điều đ chính là tối ƣu h a chu kỳ luân chuyển tiền, hay n i khác đi quản trị vốn luân chuyển một cách có hiệu quả, ban quản trị công ty có thể cải thiện khả năng sinh lợi cho công ty. Một mặt, giảm kỳ phải thu, kỳ lƣu kho và kỳ phải trả sẽ làm tăng khả năng thanh khoản cho công ty, nhờ đ tác động tích cực đến vị thế tài chính của công ty. Mặt khác, quản trị vốn luân chuyển tốt có thể giúp phát triển các hình thức tài trợ khác bởi vì các tổ chức tín dụng, những ngƣời sẽ xem xét và đánh giá cơ cấu bản cân đối kế toán của c ng ty khi đƣa ra quyết định tài trợ sẽ đầu tƣ thêm vào những công ty có vị thế tài chính mạnh và rút bớt vốn hoặc giảm cho vay với những công ty có vị thế tài chính không tốt.