6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.2.DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.2.1. Thu thập dữ liệu
Nghiên cứu thu thập số liệu từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp ngành khoáng sản niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong thời gian 5 năm, từ năm 2012 đến năm 2016. Trên cơ sở tổng thể này, tập hợp và sàng lọc các doanh nghiệp đảm bảo những yêu cầu về mặt số lƣợng và đại diện cho ngành. Tại thời điểm nghiên cứu, có 45 công ty ngành khoáng sản đƣợc niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, tuy nhiên chỉ có 23 công ty thỏa mãn yêu cầu về số liệu. Số liệu của 23 công ty đƣợc thu thập trong 5 năm và trình bày theo dữ liệu bảng. Nhƣ vậy mẫu nghiên cứu có tổng cộng 460 quan sát. Các số liệu đƣợc thu thập từ website vietstock.vn.
Bảng 2.2. Danh sách 23 công ty trong mẫu nghiên cứu
STT Mã CK TÊN CÔNG TY
1 ALV CTCP Khoáng Sản Vinas A Lƣới 2 AMC CTCP Khoáng Sản Á Châu
3 BKC CTCP Khoáng Sản Bắc Kan 4 BMC CTCP Khoáng sản Bình Định
5 CCM CTCP Khoáng Sản Và Xi Măng Cần Thơ 6 CMI CTCP Cmistone Việt Nam
7 DHM CTCP Thƣơng mại và Khai thác khoáng sản Dƣơng Hiếu 8 KHL CTCP Khoáng Sản Và Vật Liệu Xây Dựng Hƣng Long 9 KSA CTCP Khoáng sản Bình Thuận
10 KSB CTCP Khoáng sản và xây dựng Bình Dƣơng 11 KSH CTCP Tập Đoàn khoáng sản Hamico
12 LBM CTCP Khoáng Sản Và Vật Liệu Xây Dựng Lâm Đồng 13 LCM CTCP Khai Thác Và Chế Biến Khoáng sản Lào Cai 14 MDC CTCP Than Mông Dƣơng - Vinacomin
15 MIC CTCP Kỹ nghệ khoáng sản Quảng Nam 16 MIM CTCP Khoáng sản và Cơ Khí
17 NBC CTCP Than Núi Béo - Vinacomin
18 SQC CTCP Khoáng Sản Sài Gòn - Quy Nhơn 19 TC6 CTCP Than Cọc Sáu - Vinacomin
20 TCS CTCP Than Cao Sơn - Tkv
21 TDN CTCP Than Đèo Nai - Vinacomin 22 THT CTCP Than Hà Tu - Vinacomin 23 TVD CTCP Than Vàng Danh - Vinacomin
Hầu hết các công ty này đều là những công ty hoạt động kinh doanh có hiệu quả, thời gian hoạt động lâu và hoàn toàn đủ điều kiện niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán theo quy định của Ủy ban chứng khoán Nhà nƣớc. Chính vì vậy tạo ra tính đồng nhất và độ tin cậy cao trong mẫu nghiên cứu. Tuy nhiên với số liệu nghiên cứu từ 23 công ty trong tổng số 45 công ty trong ngành đƣợc niêm yết thì kết quả phân tích có thể chƣa thể hiện đƣợc hết toàn cảnh của ngành khoáng sản Việt Nam.
Nghiên cứu sử dụng phần mềm excel, eview để xử lý và phân tích dữ liệu. Sau khi kiểm tra các lỗi về thu thập thông tin, các dữ liệu đƣợc kiểm tra về giả thuyết phân phối. Tồn tại một số cách để nhận biết phân phối chuẩn. Cách đơn giản nhất là xem biểu đồ với đƣờng cong chuẩn dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở hai bên. Trị trung bình và trung vị gần bằng nhau và độ xiên gần bằng zero. Hoặc sử dụng phƣơng pháp kiểm định Kolmogorov-Smirnova cho cỡ mẫu lớn hơn 50. Số liệu đƣợc coi là phân phối chuẩn khi mức ý nghĩa lớn hơn 0.05 (Sig>0.05).
2.2.2. Xác định và mã hóa các biến của mô hình
Khái niệm mô hình lựa chọn nhân tố đƣợc sử dụng xuyên suốt trong bài luận văn này là một mô hình định lƣợng đƣợc xây dựng nhằm tìm ra đƣợc các nhân tố kỳ vọng ảnh hƣởng (là các biến độc lập) giải thích tốt nhất cho cấu trúc tài chính (là biến phụ thuộc) dựa trên những tiêu chuẩn kiểm định nhất định.
a. Biến phụ thuộc
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 1, có rất nhiều chỉ tiêu để phản ánh cấu trúc tài chính của doanh nghiệp nhƣ: tỷ số nợ, tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu, tỷ số tự tài trợ. Tuy nhiên nhằm đánh giá ảnh hƣởng của chính sách tài trợ gắn với mức đội rủi ro đến cấu trúc tài chính, các nghiên cứu sử dụng chỉ tiêu tỷ số nợ
trong tổng tài sản, chi tiết hơn thành các chỉ tiêu nợ theo kỳ hạn nợ. Cụ thể các chỉ tiêu phản ánh cấu trúc tài chính sau đƣợc sử dụng:
Tỷ số nợ = x 100%
Tỷ số nợ ngắn hạn = x 100%
Tỷ số nợ dài hạn = x 100%
b. Biến độc lập
Dựa trên cơ sở lý thuyết cũng nhƣ các thực nghiệm trƣớc đây về các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc tài chính doanh nghiệp, 5 nhân tố chính thuộc về bản chất doanh nghiệp đƣợc sử dụng trong đề tài, đó là: hiệu quả kinh doanh, rủi ro kinh doanh, cấu trúc tài sản, quy mô doanh nghiệp và tốc độ tăng trƣởng. Đo lƣờng các biến này nhƣ sau:
- Biến hiệu quả kinh doanh đƣợc xác định thông qua hai chỉ tiêu tỷ suất sinh lời tài sản và tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu.
- Biến rủi ro kinh doanh đƣợc xác định thông qua hai chỉ tiêu là đòn bẩy kinh doanh và độ lệch chuẩn ROA.
- Biến cấu trúc tài sản đƣợc xác định thông qua chỉ tiêu tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản.
- Biến quy mô doanh nghiệp đƣợc xác định thông qua chỉ tiêu doanh thu và tổng tài sản.
- Biến tốc độ tăng trƣởng đƣợc xác định thông qua chỉ tiêu % thay đổi doanh thu.
2.2.3. Xây dựng ma trận hệ số tƣơng quan để lựa chọn đo lƣờng thích hợp cho mỗi biến độc lập thích hợp cho mỗi biến độc lập
Kiểm tra tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, biến độc lập và biến độc lập, đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến biến phụ thuộc và chọn các biến theo nguyên tắc mỗi nhân tố chỉ chọn một biến đại diện có quan hệ chặt chẽ nhất với biến phụ thuộc, nếu hai biến trong cùng một nhân tố có tƣơng quan chặt chẽ với biến phụ thuộc thì sẽ chọn biến có quan hệ chặt chẽ hơn theo phƣơng pháp đƣa vào dần (Forward selection). Cụ thể biến độc lập đƣợc xem xét để đƣa vào mô hình là biến có tƣơng quan lớn nhất với biến phụ thuộc.
Xác định mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến bằng cách tính hệsố tƣơng quan từng phần r (Peason Correlation Coefficient) qua công thức:
Trong đó:
N là số quan sát Xi, Yi là giá trị của các biến là giá trị trung bình của biến Hệ số tƣơng quan r phản ánh mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa các biến nhƣ sau:
- Dấu của r biểu thị tính chất của quan hệ, r > 0 : Quan hệ giữa hai bến là tƣơng quan thuận, r < 0: quan hệ giữa hai biến là tƣơng quan nghịch.
Giá trị của r (| | ≤ 1) biểu thị cƣờng độ của quan hệ, nếu r tiến gần đến 1 thì hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ, nếu | | càng xa 1 thì mối quan hệ tƣơng quan càng lỏng lẻo, và nếu | | ~0 thì hai biến không có mối quan hệ tuyến tính.
2.2.4. Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng
thực nghiệm bao gồm: dữ liệu theo chuỗi thời gian, dữ liệu theo không gian và dữ liệu bảng. Trong dữ liệu bảng, đơn vị chéo theo không gian đƣợc khảo sát theo thời gian đƣợc cho là tối ƣu để phân tích thực nghiệm khi dữ liệu bảng có cả bình diện không gian cũng nhƣ thời gian.
Hầu hết các nghiên cứu ở Việt Nam nêu trên đều áp dụng phƣơng pháp phân tích hồi qui bội với dữ liệu chéo dựa trên nguyên tắc bình phƣơng nhỏ nhất nhằm tìm ra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Đây đƣợc xem là phƣơng pháp đáng tin cậy trong việc ƣớc lƣợng mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Tuy nhiên mô hình OLS dữ liệu chéo lại ràng buộc quá chặt về không gian và thời gian – các hệ số hồi quy không đổi theo cả không gian và thời gian – có thể làm mất đi ảnh hƣởng thật của biến độc lập lên biến phụ thuộc dẫn đến kết quả mô hình không phù hợp trong điều kiện thực tế. Bên cạnh đó, với đặc thù nghiên cứu trên dữ liệu bảng -panel data (dữ liệu theo thời gian và theo không gian), hai mô hình nghiên cứu: ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) và ảnh hƣởng cố định (FEM) sẽ phù hợp hơn. Chính vì vậy, nghiên cứu này áp dụng hai mô này nhằm xem xét đến sự khác biệt giữa các đối tƣợng chéo (doanh nghiệp) để phân tích tác động của các nhân tố lựa chọn (hiệu quả kinh doanh, rủi ro kinh doanh…) đến cấu trúc tài chính của các doanh nghiệp ngành khoáng sản.
Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tƣơng quan này giữa phần dƣ của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mô hình ƣớc lƣợng sử dụng:
Yit = Ci + β Xit + Uit * Trong đó
Yit : thời gian (năm) Xit : biến độc lập
Ci (i=1….n) : hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu β : hệ số góc đối với nhân tố X.
Uit : phần dƣ.
Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp.
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tƣơng quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hƣởng cố định thì trong mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là một biến giải thích mới.
Ý tƣởng cơ bản của mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình:
Yit = Ci + β Xit + Uit
rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn đƣợc mô tả nhƣ sau:
Ci = C + εi (i=1,...n)
εi : Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phƣơng sai là σ2 Thay vào mô hình ta có:
Yit = C + β Xit + εi + uit
hay Yit = C + β Xit + wit wit = εi + uit
εi: Sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp)
uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tƣợng và theo thời gian.
Bảng 2.4. So sánh mô hình FEM và REM
Mô hình ảnh hƣởng cố định FEM
Mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên REM Hệ số chặn Có riêng từng hệ số chặn cho từng đơn vị chéo Chỉ có duy nhất một hệ số chặn cho tất cả các đơn vị chéo
Giá trị này là giá trị trung bình của tất cả các đơn vị chéo
Hệ số góc Không biến đổi Không biến đổi
Phần dƣ
(Sai số) Không biến đổi
Sự khác biệt của các đơn vị chéo nằm trong thành phần ngẫu nhiên, phần dƣ của mỗi thực thể
Thay đổi theo từng đơn vị chéo và/hoặc theo thời gian
Nhìn chung, mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không tƣơng quan giữa εi và các biên giải thích X. Nếu giả định không tƣơng quan thì REM phù hợp hơn và ngƣợc lại. Ngoài ra nếu căn cứ theo dữ liệu chéo (N) và độ dài thời gian (T) thì theo Judge:
- Nếu T lớn và N nhỏ: thì không có sự khác biệt lớn về các giá trị tham số ƣớc lƣợng trong mô hình FEM và REM. Vì vậy việc lựa chọn mô hình nào tùy thuộc vào tiện ích trong quá trình xử lý.
- Nếu T nhỏ và N lớn: sẽ có khác biệt rất lớn. Chính vì vậy, nếu đối tƣợng nghiên cứu không đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên từ một tổng thể lớn hơn nhiều thì FEM sẽ phù hợp hơn. Ngƣợc lại, nếu đối tƣợng đƣợc lựa chọn ngẫu nhiên từ tổng thể lớn hơn thì REM sẽ thích hợp hơn bởi hệ số chặn βi là thật sự ngẫu nhiên nên việc suy luận thống kê hay giải thích mô hình sẽ dễ dàng hơn và không có điều kiện ràng buộc. Do đó, nếu điều kiện REM đƣợc đảm bảo thì dùng kết quả của REM sẽ chính xác hơn FEM.
Ngoài ra, Hausman test cũng là có thể giúp lựa chọn mô hình FEM hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu trên giả định:
H0: Ƣớc lƣợng FEM và REM không khác nhau đáng kể H1: Ƣớc lƣợng FEM và REM là khác nhau.
Nếu p-value <0.05, ta bác bỏ H0, khi đó REM là không hợp lý, ta nên lựa chọn mô hình FEM.
2.2.5. Kiểm định mô hình
Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp. Kiểm định để lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM, dựa trên giả định H0 không có sự tƣơng quan giữa các biến giải thích và yếu tố ngẫu nhiên εi:
Giả thiết theo kiểm định Hausman nhƣ sau:
H0: Ƣớc lƣợng FEM và REM không khác nhau đáng kể. H1: Ƣớc lƣợng FEM và REM là khác nhau.
Nếu (Prob> 2) <0.05, ta bác bỏ H0, khi đó REM là không hợp lý, ta lựa chọn mô hình FEM. Và ngƣợc lại, nếu giả thiết H0 đƣợc chấp nhận thì mô hình REM phù hợp hơn.
Tính hệ số xác định và hệ số xác định hiệu chỉnh: Để đo lƣờng mức độ phù hợp của mô hình, ta kiểm tra mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Nội dung đầu trong chƣơng hai trình bày những lý thuyết và kết quả nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nƣớc, từ đó đƣa ra những giả thuyết nghiên cứu đối với các nhân tố. Cụ thể, nhân tố hiệu quả kinh doanh và nhân tố rủi ro kinh doanh có ảnh hƣởng ngƣợc chiều với cấu trúc tài chính. Còn nhân tố cấu trúc tài sản, nhân tố quy mô doanh nghiệp và nhân tố tốc độ tăng trƣờng doanh nghiệp có ảnh hƣởng thuận chiều với cấu trúc tài chính.
Nội dung tiếp theo liên quan đến thu thập dữ liệu và xây dựng mô hình nghiên cứu gồm các bƣớc: thu thập dữ liệu, mã hóa biến quan sát, xây dựng hệ số tƣơng quan từ đó lựa chọn biến đƣa vào mô hình, ƣớc lƣợng mô hình ban đầu và kiểm định mô hình. Mẫu nghiên cứu gồm 23 công ty đủ điều kiện và số liệu để tiến hành phân tích với 460 quan sát. Mô hình phân tích các nhân tố ảnh hƣởng với dữ liệu bảng đƣợc trình bày tóm lƣợc gồm mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM). Kiểm định Hausman đƣợc sử dụng trong nghiên cứu để lựa chọn mô hình ảnh hƣởng nào sẽ phù hợp.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH
3.1. KHÁI QUÁT ĐẶC ĐIỂM HOẠT ĐỘNG KINH DOANH VÀ CẤU TRÚC TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH KHOÁNG TRÚC TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH KHOÁNG SẢN
3.1.1. Khái quát đặc điểm hoạt động kinh doanh
Ngành khoáng sản Việt Nam thuộc nhóm phân ngành B theo hệ thống phân ngành kinh tế Việt Nam (VSIC 2007). Công nghiệp khai khoáng bắt đầu hình thành từ cuối thế kỷ 19 do Pháp khởi xƣớng. Từ năm 1955, Việt Nam đã tiếp quản và duy trì phát triển các cơ sở khai thác, chế biến khoáng sản. Tuy nhiên, sự phát triển của ngành chƣa thật sự tƣơng xứng với tiềm năng và lịch sử lâu đời.
Điều 53 Hiến pháp năm 2013 khẳng định, tài nguyên khoáng sản là “tài