6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.4. XỬ LÝ DỮ LIỆU
Bằng phương pháp ựịnh lượng với phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS Ờ Ordinary Least Square), thông qua nguồn dữ liệu ựã thu thập ựược tác giả tiến hành chạy số liệu trên phần mềm SPSS 20.0 ựể cho ra kết quả hồi quy phục vụ cho nhu cầu nghiên cứu.
Mô hình Pooled OLS:
Mô hình gộp OLS là mô hình ựược hồi quy bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu xếp chồng không phân biệt từng cá thể, ựơn vị chéo. Các cá thể trong bài nghiên cứu này là doanh nghiệp. Tức là mô hình này sử dụng dữ liệu như một phân tắch OLS bình thường. Với từng cá thể, mỗi sai số là ảnh hưởng của yếu tố không quan sát ựược và không thay ựổi theo thời gian và ựặc trưng cho mỗi cá thể. Do ựó mô hình này có thể bỏ qua những khác biệt giữa các cá thể, giữa các thời gian quan sát. Gujarati, (2004). Mô hình hồi quy OLS xem xét các doanh nghiệp là ựồng nhất, ựiều này thường không phản ánh ựúng thực tế vì mỗi doanh nghiệp là một thực thể riêng biệt, có những ựặc ựiểm riêng hoàn toàn khác nhau có thể ảnh hưởng ựến tắnh thanh khoản (danh tiếng công ty, chiến lược kinh doanh, khả năng quản trịẦ). Như vậy, mô hình OLS có thể dẫn ựến các ước lượng bị sai lệch khi không kiểm soát ựược các tác ựộng riêng biệt này (Minh và Dũng, 2015).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong Chương 2 tác giả trình bày ựặc ựiểm của các công ty ngành sản xuất nông nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam, từ ựó làm cơ sở ựể xây dựng các giả thuyết nghiên cứu nhằm dự ựoán, nhận ựịnh sơ bộ về kết quả ảnh hưởng của quản trị vốn lưu ựộng ựến khả năng sinh lời của doanh nghiệp ngành sản xuất nông nghiệp trên trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả sử dụng tỷ suất lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) là thước ựo khả năng sinh lời của doanh nghiệp như là một biến phụ thuộc, và các biến ựộc lập ựại diện cho quản trị vốn lưu ựộng bao gồm kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ICP), kỳ thanh toán cho người bán (APP) và chu kỳ chuyển ựổi tiền mặt (CCC), cùng các biến kiểm soát thuộc ựặc ựiểm doanh nghiệp gồm tỷ số thanh toán hiện thời (CR), ựòn bẩy tài chắnh (LEV), tỷ số ựầu tư tài chắnh dài hạn (FFAR), số năm công ty tồn tại (AGE), quy mô công ty (CS), tốc ựộ tăng trưởng doanh thu (GROW).
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 3.1. PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƯU đỘNG đẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI
3.1.1. Thống kê mô tả về các biến trong mô hình nghiên cứu Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Descriptive Statistics
Variable N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 246 -0,613 0,319 0,048 0,104 ACP 246 0,000 1675,400 75,118 151,195 ICP 246 0,000 774,371 114,299 123,304 APP 246 0,000 1111,140 43,028 97,372 CCC 246 4,573 1483,109 190,080 207,940 CR 246 0,001 35,332 2,487 3,081 LEV 246 0,023 6,093 0,506 0,534 FFAR 246 0,000 3,295 0,064 0,228 AGE 246 1,099 4,078 2,961 0,683 CS 246 20,893 30,828 26,788 1,766 GROW 246 -0,976 4,673 0,104 0,640 (Nguồn: Phân tắch dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Qua số liệu ở Bảng 3.1 cho thấy Tỷ suất lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) của ngành nông nghiệp trên thị trường chứng khoán giai ựoạn 2014 Ờ 2016 có mức trung bình là 4,8%. Trong ựó giá trị nhỏ nhất là -61,3%, lớn nhất là 31,9%.
Kỳ thu tiền bình quân (ACP) trong ngành nông nghiệp có giá trị trung bình là 75,118 ngày. Có những doanh nghiệp bán hàng thu tiền ngay, nhưng cũng có những doanh nghiệp có kỳ thu tiền bình quân lớn tới 1675,4 ngày.
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ICP) trung bình trong ngành nông nghiệp là 114,299 ngày. Có thời ựiểm doanh nghiệp không có tồn kho nhưng cũng có doanh nghiệp có thời gian tồn kho lên ựến 774,371 ngày.
Kỳ thanh toán cho người bán (APP) có giá trị trung bình là 43,028 ngày. Giá trị lớn nhất là 1111,14 ngày, giá trị nhỏ nhất là chưa tới 1 ngày.
Chu kỳ chuyển ựổi tiền mặt (CCC) trung bình trong ngành nông nghiệp trong năm 2014 Ờ 2016 là 190,08 ngày. Trong ựó chu kỳ chuyển tiền nhỏ nhất gần 5 ngày, giá trị lớn nhất là 1483,109 ngày.
Tỷ số thanh toán hiện thời (CR) có giá trị nhỏ nhất là 0,001 lần, giá trị lớn nhất là 35,332 lần. Giá trị trung bình của tỷ số thanh toán hiện thời của các doanh nghiệp trong ngành nông nghiệp là 2,487 lần.
đòn bẩy tài chắnh của các doanh nghiệp trong ngành nông ngiệp là 0,023 lần, giá trị lớn nhất là 6,093 lần. Giá trị trung bình là 0,506 lần.
Tỷ số ựầu tư tài chắnh dài hạn (FFAR) có giá trị nhỏ nhất gần bằng 0, giá trị lớn nhất là 3,295, giá trị trung bình là 0,064.
Số năm tồn tại của các doanh nghiệp trong ngành nông nghiệp trong giai ựoạn 2014 Ờ 2016 là 1,099 năm, lớn nhất là 4,078 năm. Số năm tồn tại trung bình là 2,961 năm.
Quy mô công ty thể hiện qua doanh thu hàng năm. Dựa vào bảng dữ liệu 3.1 cho thấy doanh thu trong ngành nông nghiệp lớn nhất là 30,828 tỷ, nhỏ nhất là 20,893 tỷ. Doanh thu trung bình là 26,788 tỷ.
Tóc ựộ tăng trưởng doanh thu (GROW) lớn nhất là 467,3%, nhỏ nhất là Ờ 97,6%, mức ựộ tăng trưởng trung bình là 10,4%.
Bảng 3.2: Bảng tương quan giữa các biến trong mô hình Correlations
ROA ACP ICP APP CCC CR LEV FFAR AGE CS GROW P 1 -0,390** -0,153* -0,293** -0,400** 0,151* -,619** -0,020 0,089 0,269** 0,129* Sig 0,000 0,017 0,000 0,000 0,018 0,000 0,756 0,166 0,000 0,043 ROA N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P -0,390** 1 0,139* 0,170** 0,669** -0,125 0,323** 0,002 -0,140* -0,243** -0,014 Sig 0,000 0,030 0,008 0,000 0,050 0,000 0,979 0,028 0,000 0,822 ACP N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P -0,153* 0,139* 1 0,181** 0,667** -0,122 0,064 -0,045 0,114 -0,131* -0,082 Sig 0,017 0,030 0,004 0,000 0,056 0,315 0,480 0,074 0,040 0,200 ICP N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P -0,293** 0,170** 0,181** 1 0,503** -0,184** 0,281** -0,009 -0,022 -0,155* -0,034 Sig 0,000 0,008 0,004 0,000 0,004 0,000 0,886 0,729 0,015 0,596 APP N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P -0,400** 0,669** 0,667** 0,503** 1 -0,198** 0,319** -0,025 -0,041 -0,271** -0,056 Sig 0,000 0,000 0,000 0,000 0,002 0,000 0,693 0,521 0,000 0,386 CCC N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P 0,151* -0,125 -0,122 -0,184** -0,198** 1 -0,298** 0,144* 0,010 -0,028 0,080 Sig 0,018 0,050 0,056 0,004 0,002 0,000 0,024 0,872 0,662 0,213 CR N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 download by : skknchat@gmail.com
Sig 0,000 0,000 0,315 0,000 0,000 0,000 0,023 0,010 0,002 0,995 N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P -0,020 0,002 -0,045 -0,009 -0,025 0,144* 0,145* 1 -0,031 -0,085 0,020 Sig 0,756 0,979 0,480 0,886 0,693 0,024 0,023 0,625 0,184 0,751 FFAR N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P 0,089 -0,140* 0,114 -0,022 -0,041 0,010 -0,164* -0,031 1 -0,012 -0,285** Sig 0,166 0,028 0,074 0,729 0,521 0,872 0,010 0,625 0,852 0,000 AGE N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P 0,269** -0,243** -0,131* -0,155* -0,271** -0,028 -0,197** -0,085 -0,012 1 -0,002 Sig 0,000 0,000 0,040 0,015 0,000 0,662 0,002 0,184 0,852 0,980 CS N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 P 0,129* -0,014 -0,082 -0,034 -0,056 0,080 0,000 0,020 -0,285** -0,002 1 Sig 0,043 0,822 0,200 0,596 0,386 0,213 0,995 0,751 0,000 0,980 GRO W N 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 246 **, Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed),
*, Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed),
(Nguồn: Phân tắch dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
* Mối quan hệ giữa các biến ựộc lập với biến phụ thuộc
Từ kết quả phân tắch ở Bảng 3.2 cho thấy các nhân tố Kỳ thu tiền bình quân (ACP), Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ICP), Kỳ thanh toán cho người bán (APP), Chu kỳ chuyển ựổi tiền mặt (CCC), ựòn bảy tài chắnh có hệ số tương quan P (Pearson Correlation) âm, giá trị Sig. <0,05 nên ựủ cơ sở kết luận có sự tương quan âm giữa các biến ựộc lập này với khả năng sinh lời của doanh nghiệp (ROA). Từ kết quả trên cũng cho thấy các nhân tố Tỷ số thanh toán hiện thời (CR), quy mô công ty (CS), Tốc ựộ tăng trưởng doanh thu (GROW) có hệ số tương quan P (Pearson Correlation) dương, giá trị Sig. <0,05 nên ựủ cơ sở kết luận có sự tương quan dương giữa các biến ựộc lập này với khả năng sinh lời của doanh nghiệp (ROA). Các doanh nghiệp có CR, CS, GROW càng lớn thì ROA càng cao. điều này có nghĩa các doanh nghiệp trong ngành nông nghiệp có thể gia tăng tỷ suất sinh lời bằng cách giảm kỳ thu tiền bình quân, kỳ luân chuyển hàng tồn kho, kỳ thanh toán cho người bán, chu kỳ chuyển tiền, ựòn bảy tài chắnh. Công ty cũng có thể ựiều chỉnh những con số thuộc các chỉ tiêu CR, CS, GROW ựể có ựược Tỷ suất lợi nhuận ròng trên tổng tài sản lớn hơn.
Tỷ số ựầu tư tài chắnh dài hạn (FFAR), Số năm công ty tồn tại (AGE) có hệ số tương quan P (Pearson Correlation) khác 0, giá trị Sig. >0,05. Hai thông số này không ựảm bảo về mặt thống kê nên có ựủ cơ sở ựể kết luận FFAR và AGE không ảnh hưởng hoặc ảnh hưởng rất nhỏ ựến ROA.
* Mối quan hệ giữa các biến ựộc lập với nhau
Qua phân tắch mối quan hệ tương quan giữa các biến ựộc lập, thấy rằng hệ số tương quan giữa các biến ở mức thấp nên chưa tìm thấy hiện tượng ựa cộng tuyến giữa các biến ựộc lập. Các hệ số tương quan ựều nhỏ hơn 0,7 nên chưa xác ựịnh có hiện tượng ựa cộng tuyến (Hair, 2010).
Ngoài ra, tác giả cũng sẽ kiểm tra hiện tượng ựa cộng tuyến bằng cách kiểm tra hệ số VIF khi phân tắch hồi quy.
3.2.3 Phân tắch hồi quy tương quan
a. Phân tắch các mô hình hồi quy
Mô hình 1: Phân tắch mối quan hệ giữa Kỳ thu tiền bình quân (ACP) và khả năng sinh lời trên của doanh nghiệp (ROA)
để xem xét mối quan hệ giữa Kỳ thu tiền bình quân (ACP) với khả năng sinh lời của doanh nghiệp ựại diện là ROA, nghiên cứu ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tắnh. Các biến ựộc lập bao gồm: Kỳ thu tiền bình quân (ACP), tỷ số thanh toán hiện thời (CR), ựòn bảy tài chắnh (LEV), tỷ số ựầu tư tài chắnh dài hạn (FFAR), và, số năm tồn tại của (AGE), quy mô doanh nghiệp (CS), tốc ựộ tăng trưởng doanh thu (GROW).
Mô hình hồi quy tuyến tắnh có dạng:
(1) ROAit = b0 + b1 ACPit + b2 CRit + b3 LEVit + b4 FFARit + b5
AGEit + b6 CSit + b7 GROWit + eit
Kết quả phân tắch như sau:
- Kiểm ựịnh sự phù hợp của mô hình:
Phân tắch hồi quy ựược thực hiện bằng phương pháp hồi quy Enter. Phân tắch hồi quy ựa biến giữa biến phụ thuộc ROA với các biến ựộc lập ACP, CR, LEV, FFAR, AGE, CS, GROW. Dựa vào trị thống kê F ựể khẳng ựịnh tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến ựộc lập khác trên tổng thể không.
Bảng 3.3: Hệ số phù hợp của mô hình giữa ACP và ROA (lần 1)
Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std, Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,572a 0,327 0,307 0,086 2,006
a, Predictors: (Constant), GROW, CS, CR, FFAR, ACP, AGE, LEV b, Dependent Variable: ROA
Hệ số xác ựịnh R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) ựược dùng ựể ựánh giá mức ựộ xác ựịnh của mô hình, tức là mức ựộ uy tắn của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi ựưa thêm biến ựộc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ tốt hơn khi ựánh giá sự phù hợp của mô hình, R2 hiệu chỉnh càng lớn thế hiện mức ựộ uy tắn của mô hình càng cao.
Qua Bảng 3.3 ta thấy: R2 = 0,327, R2 hiệu chỉnh = 0,307. R2> R2 hiệu chỉnh nên dùng nó ựể ựánh giá ựộ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức ựộ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh = 0,307, nghĩa là 30,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc là khả năng sinh lời của doanh nghiệp ựược giải thắch bởi biến thiên của các biến ựộc lập.
Tiếp theo, ựể xem R2 có ý nghĩa hay không, tác giả xem xét giá trị Sig của thống kê F ở Bảng phân tắch ANOVA sau ựây:
Bảng 3.4: Phân tắch ANOVA về sự phù hợp của phân tắch hồi quy giữa ACP và ROA (lần 1) ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig, Regression 0,864 7 0,123 16,503 0,000b Residual 1,780 238 0,007 1 Total 2,644 245
a, Dependent Variable: ROA
b, Predictors: (Constant), GROW, CS, CR, FFAR, ACP, AGE, LEV
(Nguồn: Phân tắch dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Có thể thấy rằng, giá trị Sig của thống kê F là 0,000 nhỏ hơn 0,05 (5%). Do ựó, có thể ựảm bảo rằng ựộ tin cậy của mô hình ựạt 30,7% là chắc chắn và có thể suy rộng ra cho tổng thể.
Tác giả kiểm ựịnh hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin Ờ Watson (d) và bảng tra thống kê Durbin Ờ Watson. Theo kinh nghiệm của các nhà phân tắch ựi trước hệ số d nằm trong khoản 1,5 <d<2,5 thì không có hiện tượng tự tương quan. Hệ số Durbin-Watson = 2,006 d nằm trong khoản 1,5 <d<2,5 nên trong mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
để kiểm ựịnh hiện tượng ựa cộng tuyến tác giả sử dụng nhân tử phóng ựại phương sai (VIF). Trường hợp có (k-1) biến giải thắch: VIF = 1/(1-R2j)
Với R2j là giá trị R2 trong hàm hồi quy của Xj theo (k-2) biến giải thắch còn lại. Theo quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF của 1 biến vượt quá 4 thì biến này ựược coi là có ựa cộng tuyến.
Hệ số VIF của các biến số trong mô hình hồi quy nằm trong khoảng 1,076 Ờ 1,246 <4 như vậy không có hiện tượng ựa cộng tuyến xảy ra trong mô hình hoặc hiện tượng ựa cộng tuyến thấp hoặc không ựáng kể.
Bảng 3.5: Hệ số hồi quy và thống kê ựa cộng tuyến giữa ACP và ROA (lần 1) Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std, Error Beta T Sig, Tolerance VIF (Constant) -0,201 0,094 -2,139 0,033 ACP 0,000 0,000 -0,321 -5,686 0,000 0,888 1,127 CR 0,001 0,002 0,032 0,561 0,575 0,893 1,119 LEV -0,059 0,012 -0,305 -5,129 0,000 0,802 1,246 FFAR 0,036 0,026 0,079 1,386 0,167 0,873 1,146 AGE 0,009 0,009 0,057 1,013 0,312 0,892 1,121 CS 0,010 0,003 0,166 3,014 0,003 0,929 1,076 1 GROW 0,026 0,009 0,160 2,856 0,005 0,903 1,107 a, Dependent Variable: ROA
- Kiểm ựịnh ý nghĩa của các tham số hồi quy
để xem xét các tham số hồi quy trong mô hình có ý nghĩa hay không, cần phải xem xét giá trị Sig trong bảng Coefficients, với ựộ tin cậy 95% thì giá trị Sig nhỏ hơn 5% (0,05) sẽ có ý nghĩa.
Dựa vào Bảng thống kê cho thấy: Các biến ACP, LEV, CS, GROW có hệ số B và beta ≠ 0, giá trị Sig. <0,05 nên có thỏa mãn yêu cầu thống kê. Các nhân tố này có ảnh hưởng ựến khả năng sinh lời của doanh nghiệp (ROA) nên giữ lại mô hình.
Biến CR, FFAR, AGE có hệ số B và beta ≠ 0, giá trị Sig. >0,05 nên không thỏa mãn về mặt thông kê. điều này có thể giải thắch là các yếu tố có mức ảnh hưởng không lớn ựến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. để tìm ra mô hình hồi quy tối ưu, yếu tố CR, FFAR, AGE sẽ bị loại ra khỏi mô hình và tiến hành phân tắch lại hồi quy.
Kết quả phân tắch hồi quy lần 2
Bảng 3.6: Hệ số phù hợp của mô hình giữa ACP và ROA (lần 2) Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std, Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0,562a 0,316 0,305 0,087 2,019
a, Predictors: (Constant), GROW, CS, LEV, ACP b, Dependent Variable: ROA
(Nguồn: Phân tắch dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Qua Bảng 3.6 ta thấy: R2 = 0,316, R2 hiệu chỉnh = 0,305. R2> R2 hiệu chỉnh nên dùng nó ựể ựánh giá ựộ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức ựộ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh = 0,305, nghĩa