Phân tích tƣơng quan Pearson

CHƢƠNG 2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

2.2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.2.2 Phân tích tƣơng quan Pearson

Sử dụng hệ số phân tích tƣơng quan Pearson đo lƣờng mức độ tƣơng quan giữa hai biến, hệ số này nhận giá trị từ +1 đến -1 giá trị càng gần với -1 và 1 thì mức độ tƣơng quan các biến càng mạnh.

Sử dụng ma trận tƣơng quan Pearson này để đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng giữa các biến với nhau, mối quan hệ chéo giữa các biến phụ thuộc với từng biến độc lâp trong mơ hình giúp cho việc xây dựng mơ hình hồi qui, chiều và ý nghĩa thống kê. Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tƣơng quan với nhau. Do đó khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến. Các biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ thuộc và do đó sẽ đƣợc đƣa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc.Vì lí do khơng thể xác định đƣợc mức ảnh hƣởng giữa các biến, do đó cần phải sử dụng phân tích hồi qui để tìm hiểu rõ hơn mối quan hệ giữa các thành phần này.

2.2.3 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi qui để kiểm định các mối quan hệ này, giữa các nhân tố của quản trị vốn luân chuyển ảnh hƣởng đến khả năng sinh lời. Bài nghiên cứu này sử dụng mơ hình hồi qui bội với các biến giải thích nhƣ SIZE, DR, CR là các nhân tố cố định. Các biến đƣợc giải thích nhƣ ACR, ACP, IP, CCC sẽ đƣợc sử dụng lần lƣợt ở các mơ hình nhằm phân tích tác động của các chỉ tiêu quản trị vốn luân chuyển đến khả năng sinh lợi thông qua hệ số β.

Biến độc lập GOP sẽ đƣợc giải thích thơng qua việc cố định các nhân tố nhƣ SIZE, DR, CR ta có các mơ hình ảnh hƣởng của các thành phần vốn luân chuyển là biến các biến phụ thuộc lên khả năng sinh lời.

Các giả thiết của OLS:

Giả thiết 1 : Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích của mơ hình. Nếu dữ liệu có dạng phi tuyến, thì chúng ta thực hiện biến đổi biến thành biến mới qua một dạng hàm phù hợp sao cho biến mới này thỏa mãn giả định tuyến tính của mơ hình hồi quy.

Giả thiết 2 : Các sai số Ui là đại lƣợng ngẫu nhiên có giá trị trung bình

bằng 0.

E(Ui|Xi) = 0

Giả thiết 3 : Các sai số Ui là đại lƣợng ngẫu nhiên có phƣơng sai khơng thay đổi.

Var (Ui|Xi) = = hằng số.

Giả thiết 4 : Khơng có sự tƣơng quan giữa các Ui. Cov(Ui,Uj|Xi,Xj) = 0, i ≠j

Giả thiết 5 : Khơng có sự tƣơng quan giữa Ui và Xi. Cov(Ui,Xi) = 0.

Giả thiết 6 : Sai số của phần dƣ có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn.

Khi các giả thiết này đƣợc đảm bảo thì các ƣớc lƣợng tính đƣợc bằng phƣơng pháp OLS là các ƣớc lƣợng tuyến tính khơng chệch, hiệu quả nhất của hàm hồi quy tổng thể.

 Các kiểm định mơ hình + Kiểm định sự tự tương quan

Một giả định quan trọng trong mơ hình tuyến tính là khơng có quan hệ tự tƣơng quan và tƣơng quan chuỗi giữa các nhiễu ui đã đƣa vào hàm hồi quy tổng thể. Mơ hình tuyến tính giả định rằng số hạng nhiễu của bất cứ quan sát nào cũng đều không bị ảnh hƣởng bởi bất kì số hạng nhiễu nào liên quan đến một quan sát khác. Sự tự tƣơng quan xảy ra khi sai số của các quan sát phụ thuộc nhau. Hiện tƣợng tự tƣơng quan làm cho kết quả ƣớc lƣợng không hiệu quả (phƣơng sai khơng cịn là nhỏ nhất) và các kiểm định t và F cũng trở nên không hiệu quả.

Sử dụng thống kê Durbin – Watson để kiểm định sự tự tƣơng quan. Đây là phƣơng pháp kiểm định đƣợc sử dụng nhiều nhất đƣợc phát triển bởi các nhà thống kê học Durbin và Watson với giá trị thống kê d, đƣợc định nghĩa với công thức:

∑ ̂ ̂ ∑ ̂

Là tỉ số giữa tổng các sai phần bình phƣơng trong các phần dƣ liên tiếp và RSS. Điểm mạnh của trị thống kê d là nó dựa vào các phần dƣ ƣớc lƣợng, là những chỉ số đƣợc tính tốn trong phân tích hồi quy.

Hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra khi có sự tƣơng quan tuyến tính giữa một hay nhiều biến giải thích trong mơ hình. Đối với hồi quy k biến liên quan đến các biến X1, X2,..., Xk, một mối quan hệ tuyến tính đƣợc cho là tồn tại khi

thỏa điều kiện sau:

Trong đó , ,…, là các hằng số và không đồng thời bằng 0.

Hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra có thể làm tăng giá trị của R bình phƣơng, trong khi mơ hình lại khơng giải thích đƣợc nhiều hơn ý nghĩa của biến phụ thuộc hoặc làm sai lệch các giá trị ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy, việc này dẫn đến có thể thu đƣợc kết quả hồi quy tác động trái chiều so với mong đợi.

Nguyên nhân xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến có thể là do phƣơng pháp thu thập dữ liệu sử dụng, ví dụ, lấy mẫu trong phạm vi các giá trị giới hạn các biến hồi qui độc lập trong tập hợp chính; đặc trƣng mơ hình, ví dụ, thêm những số hạng đa thức vào một mơ hình hồi qui, đặc biệt khi khoảng giá trị của biến X nhỏ; một mơ hình xác định q mức, xảy ra khi mơ hình này có nhiều biến giải thích hơn số lần quan sát đƣợc.

Phát hiện đa cộng tuyến bằng phƣơng pháp dùng nhân tử phóng đại phƣơng sai 2 1 1 j j R VIF  

Rj2 là hệ số xác định của mô hình hồi qui phụ Xj theo các biến độc lập khác. Nếu có đa cộng tuyến thì VIF lớn.

VIFj > 10 thì Xj có đa cộng tuyến cao với các biến khác.

+ Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

Để xác định liệu tất cả các hệ số hồi quy riêng phần của mơ hình có khác 0 hay khơng, tức là liệu các biến giải thích trong mơ hình có giải thích đƣợc biến

phụ thuộc hay không, ta thực hiện kiểm định mức ý nghĩa mơ hình với các giả thiết:

H0: 2 = 3 = 4 = 5 = 6 =7= 0 H1: Có ít nhất một hệ số  khác 0

Lấy từ kết quả dữ liệu thông qua SPSS xác định mức ý nghĩa thống kê của mẫu dữ liệu đã thu thập đƣợc.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2

Bài nghiên cứu thực hiện nghiên cứu về mối quan hệ giữa các chỉ tiêu quản trị vốn luân chuyển và tỷ suất lợi nhuận của các công ty cổ phần vận tải đƣợc niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam dựa trên một nghiên cứu đƣợc thực hiện tại Athens : “ Relationship between working capital management

and profitability of listed companies in the Athens stock exchange” của các tác

giả Lazaridis và Tryfonidis [23]. Bằng các phƣơng pháp phân tích cơ bản về spss để xử lí dữ liệu, các biến của mơ hình ảnh hƣởng giữa tỷ suất lợi nhuận và các thành phần của quản trị vốn luân chuyển. Tóm lại biến phụ thuộc của mơ hình là tỷ suất lợi nhuận (GOP), bốn biến phụ thuộc tƣơng ứng với bốn thành phần chính của quản trị vốn luân chuyển kỳ thanh tốn bình qn (ACP), kỳ phải thu bình quân (ACR), chu kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (IP), chu kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC) và các biến kiểm soát logarit tự nhiên tổng tài sản (SIZE), tỷ lệ nợ (DR), và hệ số khả năng thanh toán hiện hành (CR). Với việc xây dựng mơ hình các ảnh hƣởng các nhân tố trên đối với ngành vận tải, quy trình thực hiện nghiên cứu sẽ đƣợc có kết quả ở chƣơng 3.

CHƢƠNG 3

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 MÔ TẢ THỐNG KÊ

Bằng cách sử dụng phần mềm SPSS phân tích mẫu dữ liệu các chỉ tiêu về mức tỷ suất lợi nhuận trung bình của mẫu thu thập, số ngày của kì phải thu bình quân, số ngày luân chuyển hàng tồn kho, số ngày kì thanh tốn bình qn, quy mơ của các doanh nghiệp, tỷ lệ nợ và khả năng thanh toán hiện hành của một số doanh nghiệp trong ngành vận tải, mô tả các biến trong mơ hình bao gồm số quan sát của các biến, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn qua bảng sau:

Bảng 3.1: Kết quả mô tả thống kê

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation TY SUAT LOI

NHUAN 190 -.42500 .57900 .1575316 .15588897 KY PHAI THU 190 3.44800 1.08436E3 7.9909463E1 1.18483717E2 HANG TON KHO 190 .00000 4.58741E2 2.6089668E1 62.34753215 KY PHAI TRA 190 11.25000 2.81440E3 3.8957066E2 4.73183057E2 CHU KY

CHUYEN DOI TIEN MAT

190 -2.08447E3 9.51241E2 -2.8357243E2 4.58264448E2 QUY MO CONG TY 190 10.65 16.08 12.9797 1.24812 TY LE NO 190 .04 1.66 .5239 .27210 KHA NANG THANH TOAN HIEN HANH 190 .04 18.17 1.8532 2.09286 Valid N (listwise) 190

Kết quả từ bảng 3.1 bao gồm 190 quan sát, tác giả thấy rằng biến phụ thuộc tỷ suất lợi nhuận gộp GOP có giá trị trung bình từ 1,15 % và độ lệch chuẩn là 15, 558%, con số này có ý nghĩa mức độ lệch giữa lợi nhuận các cơng ty chệch

so với giá trị trung bình về cả hai phía là 15,558 %, có nghĩa là có những cơng ty thu đƣợc lợi nhuận rất cao từ hoạt động chính vận tải của chính doanh nghiệp, nhƣng cũng có những cơng ty doanh thu không bù đắp đƣợc giá vốn của nó. Cuộc khủng hoảng kinh tế từ cuối năm 2008 đã làm ảnh hƣởng đến mọi hoạt động sản xuất kinh doanh làm ảnh hƣởng rất lớn đến doanh thu ngành vận tải do nhu cầu phân phối hàng hóa sụt giảm. Năm 2012 xuất hiện thêm các yếu tố khơng thuận lợi về chính trị từ khu vực Trung Đơng và Châu Phi, tình hình nợ cơng ở châu Âu diễn biến phức tạp điều này đã làm ảnh hƣởng đến dịch vụ trung chuyển cung ứng hàng hóa. Sang năm 2013 thì kinh tế có phục hồi nhƣng giá cƣớc vận tải vẫn duy trì ở mức thấp do đó có mức chênh lệch doanh thu giữa các công ty lớn và công ty nhỏ nhiều.

Số ngày phải trả trung bình ACP của cơng ty trong mẫu là 38,957 ngày. So với thời hạn thơng thƣờng là 30 ngày thì giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của kỳ phải trả cũng có sự chênh lệch khá lớn. Tƣơng tự cho kì phải thu thời hạn cấp tín dụng cho khách hàng trung bình là 79,909 ngày nhƣng mức độ chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất khá lớn. Hàng tồn kho thì mất trung bình 26,089 ngày để tiêu thụ. Đây cũng là mức thời gian trung bình để các doanh nghiệp xác định nhu cầu hàng hóa, lữu giữ và xuất bán.

Một biến phụ thuộc quan trọng là chu kì luân chuyển tiền mặt, giá trị trung bình của biến này có giá trị âm, có nghĩa là ngành này các cơng ty trì hỗn việc thanh toán cho nhà cung cấp dài từ các cơng ty mua hàng hóa, bán tồn kho và thu lại tiền mặt. Chu kỳ luân chuyển tiền mặt dài nhất trong mẫu là 951 ngày điều này chứng tỏ có một khoản nợ mà thời gian thu hồi quá lâu, vòng quay tiền mặt dài có thể làm ảnh hƣởng đến quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, thiếu tiền để thanh toán các khoản nợ.

Logarit tự nhiên tổng tài sản đo lƣờng quy mô công ty sử dụng nhƣ một biến kiểm soát, từ bảng kết quả giá trị trung bình của logarit tự nhiên tài sản là 0,09 triệu, giá trị lớn nhất là 16,08 triệu và 10,65 là giá trị nhỏ nhất của quy mô

công ty, điều này chứng tỏ đa phần trong mẫu dữ liệu các doanh nghiệp vận tải tại Việt Nam có quy mơ lớn cũng chƣa chiếm tỷ trọng cao.

Tỷ lệ nợ đƣợc sử dụng kiểm tra mối quan hệ giữa mức độ vay nợ so với tổng tài sản của doanh nghiệp. Kết quả thống kê cho ta thấy mức độ tỷ lệ nợ trung bình 1,94% so với tổng tài sản. Tỷ lệ nợ vay tối đa là 166% cho thấy nguồn vốn của doanh nghiệp bị âm.

Và cuối cùng thì giá trị khả năng thanh toán hiện hành là 0,15 nhƣng giá trị lớn nhất của giá khả năng thanh tốn hiện hành là 18,17, cho ta thấy có doanh nghiệp duy trì mức thanh khoản cao, để có thể thanh tốn ngay các khoản nợ ngắn hạn cho đơn vị, chứng tỏ nguồn tài chính vững mạnh của đơn vị trong ngắn hạn.

3.2 PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN PEARSON

Qua phân tích xem xét mối quan hệ giữa các chỉ tiêu vốn luân chuyển với nhau và với tỷ suất lợi nhuận. Dựa trên kết quả phân tích về tƣơng quan giữa các nhân tố, có mối quan hệ tƣơng quan ngƣợc chiều giữa kì thu tiền bình qn, kì thanh tốn bình quân, tỷ lệ nợ, chu kỳ chuyển hóa tiền mặt và tỷ suất lợi nhuận gộp.

Bảng 3.2: Kết quả phân tích tương quan Pearson

Correlations

GOP ACR ACP IP CCC SIZE DR CR

TY SUAT LOI NHUAN Pearson Correlation 1 -.075 -.185* -.018 -.212** .015 -.533** -.221**

Sig. (2-tailed) .006 .011 .002 .003 .034 .000 .002