8. Kết cấu luận văn
2.2.PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.1. Mô hình nghiên cứu
Các tác giả nhƣ Weixu, Margaritis & Zeitun, Onaolapo & Kajola đã thực hiện nghiên cứu đo lƣờng mối quan hệ hiệu quả hoạt động kinh doanh và các yếu tố có khả năng tác động trong đ c cấu trúc tài chính. Các nghiên cứu này đã chứng minh cấu tr c tài chính c tác động đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp mà ở những mức độ khác nhau tác động có thể là tác động dƣơng (+), tác động âm (-).Trong nghiên cứu này chỉ tập trung xem xét các yếu tố cấu tr c tài chính tác động đến hiệu quả cấu tr c tài chính đƣợc đo lƣờng bằng giá trị sổ sách và giá thị trƣờng. Mô hình nghiên cứu đƣợc xây dựng nhƣ sau:
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu
Tác động đến nhân tố
(+) Tác động dƣơng đến hiệu quả tài chính
2.2.2. Mã hóa các biến quan sát trong mô hình
Các biến sử dụng trong mô hình đƣợc mã hóa trong bảng sau:
Bảng 2.1. Mã hóa biến quan sát
Biến Đo lƣờng Ký hiệu
Biến độc lập
(Cấu trúc tài chính)
X1 Nợ phải trả/ Tổng tài sản DA X2 Nợ dài hạn/ Tổng tài sản LTA X3 Nợ dài hạn/ Vốn chủ sở hữu DE Biến phụ thuộc
(Hiệu quả tài chính)
Y1 Tỷ suất lợi nhuận trên VCSH ROE Y2 Lợi nhuận trên mỗi cổ phần EPS Y3 Tỷ số giá cổ phiếu trên thu nhập P/E Y4 Tỷ số giá cổ phiểu trên giá sổ sách P/B
2.2.3. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Trong nghiên cứu tác động của cấu tr c tài chính đến hiệu quả tài chính, dữ liệu đƣợc thu thập dựa vào các tiêu chí nhƣ sau:
Năm tài chính của công ty kết thúc 31/12 hằng năm và không c thay đổi về năm tài chính trong suốt giai đoạn quan sát
Tổng nợ trên tổng tài sản Tổng nợ dài hạn trên tổng tài sản Tổng nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu
Hiệu quả tài chính (ROE, EPS, P/E, P/B)
+ + +
Quá trình hoạt động kinh doanh không bị ngắt quãng trong suốt thời gian quan sát.
Nghiên cứu tiến hành thu thập số liệu của 44 công ty vận tải niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong tổng số 57 doanh nghiệp vận tải niêm yết. Các doanh nghiệp này đƣợc lựa chọn trên tiêu chí đã trình bày trên.
Kỳ quan sát đƣợc lựa chọn trong giai đoạn 5 năm từ năm 2011 – 2015, bao gồm 44 doanh nghiệp do đ kích thƣớc mẫu nghiên cứu có 220 quan sát (44x5). Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng.
Nguồn thông tin tài chính của các công ty quan sát đƣợc lấy từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và đƣợc công bố công khai. Giá cả giao dịch thị trƣờng của các cổ phiếu đƣợc lấy từ giá niêm yết trên các sàn chứng khoán tại trang điện tử Cophieu68 (www.cophieu68.com)
Bảng 2.2. Danh sách các công ty nghiên cứu thuộc ngành Vận tải niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
TT Mã
CK Sàn CK Tên Công Ty
1 DDM HASTC Công ty Cổ phần Hàng hải Đông Đô
2 DL1 HASTC CTy CP Đầu tƣ phát triển dịch vụ công trình công cộng Đức Long Gia Lai
3 DVP HOSE Công ty Cổ phần Đầu tƣ và phát triển cảng Đình Vũ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4 GMD HOSE Công ty Cổ phần Gemadept
5 GSP HOSE Công ty Cổ phần Vận tải Sản Phẩm khí Quốc Tế 6 GTT HOSE Công ty Cổ phần Thuận Thảo
7 HCT HASTC Công ty Cổ phần thƣơng mại dịch vụ vận tải xi măng Hải Phòng
TT Mã
CK Sàn CK Tên Công Ty
8 HDO HASTC Công ty Cổ phần Hƣng Đạo Container 9 HHG HASTC Công ty Cổ phần Hoàng Hà
10 HTC HASTC Công ty Cổ phần Thƣơng mại Hóc Môn 11 HTV HOSE Công ty Cổ phần vận tải Hà Tiên
12 MAC HASTC Công ty Cổ phần Cung ứng và Dịch vụ kỹ thuật hàng hải
13 MHC HOSE Công ty Cổ phần MHC
14 MNC HASTC Công ty Cổ phần Mai Linh miền Trung
15 PCT HASTC Công ty Cổ phần dịch vụ vận tải dầu khí Cửu Long 16 PGT HASTC Công ty Cổ phần Taxi Gas Sài Gòn Petrolimex 17 PJC HASTC Công ty Cổ phần Thƣơng mại và Vận tải
Petrolimex Hà Nội
18 PJT HOSE Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu Đƣờng Thủy Petrolimex
19 PRC HASTC Công ty Cổ phần Portserco
20 PSC HASTC Công ty Cổ phần Vận tải và Dịch vụ Petrolimex Sài Gòn
21 PTS HASTC Công ty Cổ phần Vận tải và Dịch vụ Petrolimex Hải Phòng
22 PVT HOSE Tổng Công ty Cổ phần Vận tải dầu khí
23 QTC HASTC Công ty Cổ phần Công trình giao thông Vận tải Quảng Nam
24 SFI HOSE Công ty Cổ phần Đại lý Vận tải SAFI
TT Mã
CK Sàn CK Tên Công Ty
26 TCL HOSE Công ty Cổ phần Đại lý giao nhận Vận tải xếp dỡ Tân Cảng
27 TCO HOSE Công ty Cổ phần Vận tải đa phƣơng thức Duyên Hải
28 TJC HASTC Công ty Cổ phần Dịch vụ Vận tải và Thƣơng mại 29 TMS HOSE Công ty Cổ phần Kho vận Giao nhận Ngoại thƣơng
TP.HCM
30 VFC HASTC Công ty Cổ phần Vinafco
31 VFR HASTC Công ty Cổ phần Vận tải và Thuê tàu - Vietfracht 32 VGP HASTC Công ty Cổ phần Cảng rau quả
33 VIP HOSE Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu VIPCO 34 VNA HOSE Công ty Cổ phần vận tải biển VINASHIP 35 VNF HASTC Công ty Cổ phần VNINAFREIGHT
36 VNL HOSE Công ty Cổ phần LOGISTICS VINALINK 37 VNS HOSE Công ty Cổ phần Ánh Dƣơng Việt Nam 38 VOS HOSE Công ty Cổ phần Vận tải biển Việt Nam 39 VSG HASTC Công ty Cổ phần Container phía Nam
40 VST HASTC Công ty Cổ phần Vận tải và Thuê tàu biển Việt Nam (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
41 VTO HOSE Công ty Cổ phần Vận tải xăng dầu VITACO 42 VTV HASTC Công ty Cổ phần VICEM Vật tƣ Vận tải Xi măng 43 WCS HASTC Công ty Cổ phần Bến xe miền Tây
44 DXP HASTC Công ty Cổ phần Cảng Đoạn Xá
2.2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu và kiểm định mô hình
Với đặc thù nghiên cứu dữ liệu theo thời gian, và không gian, vì vậy tác giả sử dụng phƣơng pháp hồi quy với dữ liệu bảng (panel data). Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp với chuỗi thời gian và các quan sát chéo. Phân tích hồi quy bằng dữ liệu bảng giúp nhà nghiên cứu có thông tin tốt hơn trong tổng thể nghiên cứu, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn. Ƣớc lƣợng trong nghiên cứu này đƣợc xử lý bằng phần mềm Eviews 8.
Mô hình dữ liệu bảng có dạng tổng quát nhƣ sau:
Yit = Ci + β1X1it + β2X2it + …+ βkXkit + uit Trong đ
Yit : Biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả tài chính (Y1 = ROE; Y2 = EPS; Y3= P/E; Y4= P/B), với i là doanh nghiệp và t là thời gian (quý).
Xit: Biến độc lập đại diện cho nhân tố ảnh hƣởng đến hiệu quả tài chính là cấu trúc tài chính (X1 = DA; X2 = LTA, X3 = DE).
βi : Hệ số g c đối với nhân tố Xi uit : Phần dƣ
Đối với dữ liệu bảng có các mô hình có thể đƣợc sử dụng tùy vào đặc điểm và phạm vi nghiên cứu bao gồm các mô hình:
- Mô hình Pooled OLS: Là mô hình đơn giản nhất khi không xem xét đến sự khác biệt giữa các công ty nghiên cứu, mô hình này trên thực tế ít đƣợc sử dụng.
- Mô hình Fixed effect: Là mô hình đƣợc phát triển lên từ mô hình Pooled OLS khi c đƣa thêm sự khác nhau về các công ty, và có sự tƣơng quan giữa phần dƣ mô hình và các biến độc lập.
- Mô hình Random effect: Cũng tƣơng tự nhƣ mô hình Fixed, mô hình này đề cập đến sự khác nhau giữa các công ty. Tuy nhiên, phần dƣ trong mô
hình không có mối quan hệ với các biến độc lập.
a. Mô hình ảnh hưởng cố định – FEM
Việc ƣớc lƣợng mô hình nghiên cứu phụ thuộc vào những giả định đƣợc đặt ra về tung độ gốc, hệ số độ dốc, và số hạng sai số uit. Một số khả năng c thể xảy ra:
- Giả định rằng các hệ số độ dốc và tung độ gốc là hằng số theo thời gian và không gian, và số hạng sai số thể hiện sự khác nhau theo thời gian và theo các cá nhân.
- Các hệ số độ dốc là hằng số nhƣng tung độ gốc thay đổi theo các cá nhân.
- Các hệ số độ dốc là hằng số nhƣng tung độ gốc thay đổi theo các cá nhân và thời gian.
- Tất cả các hệ số (tung độ gốc cũng nhƣ các hệ số độ dốc) đều thay đổi theo các cá nhân.
- Tung độ gốc cũng nhƣ các hệ số độ dốc đều thay đổi theo các cá nhân và theo thời gian
Mô hình ƣớc lƣợng đƣợc sử dụng:
Yit = Ci + β1X1it + β2X2it + …+ βkXkit + uit Trong đ
Yit : Biến phụ thuộc, với i là doanh nghiệp và t là thời gian (quý) Xit : Biến độc lập
βi : Hệ số g c đối với nhân tố Xi uit : Phần dƣ
b. Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên – REM
Điểm khác biệt giữa FEM và REM đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể c 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 của các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không liên quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đ phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là biến giải thích mới.
Ý tƣởng cơ bản bắt đầu:
Yit = C + β1X1it + β2X2it +… + βn Xnit + uit (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thay vì xem β1i là cố định, ta giả định đ là một biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là β1. Và giá trị tung độ gốc cho một cá nhân riêng lẻ có thể đƣợc biểu thị là:
C = C + εi i= 1, 2,…, N
Trong đó, εi : là số hạng ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0 và phƣơng sai bằng σ2ε .
Thay vào công thức trên ta c :
Yit = C + β1 X1it +… + βn Xnit + εi + uit εi: Sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau
uit: Sai số thành phần theo không gian và chuỗi thời gian kết hợp Giả định thông thƣờng mà mô hình đƣa ra là:
εit ~ N (0, σ2ε) uit ~ N (0, σ2u )
E(εit, uit) = 0 E(εi, εj) = 0 (i ≠ j)
Nghĩa là các thành phần sai số riêng biệt (εit) không c tƣơng quan với nhau và không tự tƣơng quan giữa các đơn vị theo không gian và chuỗi thời gian.
Nhìn chung, mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tƣơng quan giữa εi và các biến giải thích X. Nếu giả định rằng không c tƣơng quan, thì REM phù hợp hơn, và ngƣợc lại.
Ngoài ra, nếu căn cứ vào N (số dữ liệu ch o) và T (độ dài thời gian nghiên cứu) thì theo Judge:
- Trƣờng hợp T lớn và N nhỏ: Trong trƣờng hợp này không có sự khác biệt lớn về giá trị của các tham số ƣớc lƣợng trong mô hình FEM và REM. Vì vậy việc lựa chọn mô hình nào phụ thuộc vào tiện ích trong xử lý. Thông thƣờng trong trƣờng hợp này mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) đƣợc lựa chọn.
- Trƣờng hợp T nhỏ và N lớn: Trong trƣờng hợp này, kết quả ƣớc lƣợng khác biệt nhau rất lớn. Nếu các đối tƣợng nghiên cứu không đƣợc chọn ra một cách ngẫu nhiên từ một tổng thể lớn hơn nhiều thì FEM sẽ phù hợp hơn. Ngƣợc lại, nếu các đối tƣợng nghiên cứu đƣợc lựa chọn một cách ngẫu nhiên từ một tổng thể lớn hơn thì REM sẽ thích hợp hơn bởi vì trong trƣờng hợp này hệ số chặn β1i là thật sự ngẫu nhiên nên việc suy luận thống kê hay giải thích mô hình sẽ dễ dàng và không c điều kiện ràng buộc. Do đ , nếu các điều kiện của REM đƣợc đảm bảo thì kết quả ƣớc lƣợng của REM sẽ chính xác hơn so với FEM.
c. Lựa chọn mô hình
Kiểm định Hausman test đƣợc lựa chọn phƣơng án trong việc lựa chọn mô hình FEM hay mô hình REM là phù hợp 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 bác bỏ H0. Khi đ mô hình REM là không hợp lý, nên lựa chọn mô hình FEM. Ngƣợc lại, nếu chấp nhận giả thuyết H0, mô hình REM phù hợp để lựa chọn
Các hệ số trong mô hình ảnh hƣởng cố định và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên.
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 (DN)
Chỉ có duy nhất một hệ số chặn cho tất cả các đơn vị chéo (DN)
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 ch o 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 sự tƣơng quan giữa εi và các biến giải thích X. Nếu giả định không tƣơng quan, thì REM phù hợp hơn, và ngƣợc lại. Ngoài ra, nếu căn cứ vào N (số dữ liệu chéo) và T (độ dài thời gian nghiên cứu) thì theo Judge, FEM và REM không phân biệt khi T lớn và N nhỏ, khá khác biệt khi N lớn và T nhỏ. Bên cạnh đ , kiểm định Hausman cũng là một trong những phƣơng pháp để lựa chọn giữa FEM và REM. Vì thế, trong phần hồi quy của nghiên cứu này sẽ lần lƣợt đi qua cả hai mô hình là mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) để lựa chọn mô hình thích hợp nhất. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình nghiên cứu của tác giả đƣợc viết lại nhƣ sau: ROE = c + β1DA + β2LTA + β3DE
EPS = c + β1DA + β2LTA + β3DE P/E = c + β1DA + β2LTA + β3DE P/B = c + β1DA + β2LTA + β3D
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 đã trình bày thiết kế mô hình nghiên cứu, phƣơng pháp nghiên cứu, các nhân tố ảnh hƣởng đến hiệu quả hoạt động của các công ty ngành vận tải niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam.
Mặt khác, chƣơng này cũng giới thiệu về mặt lý thuyết mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) để xác định sự ảnh hƣởng của các nhân tố ảnh hƣởng đến hiệu quả tài chính. Đồng thời đề cập tới quy trình nghiên cứu mô hình các nhân tố ảnh hƣởng đến hiệu quả tài chính trong doanh nghiệp.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ẢNH HƢỞNG CỦA CẤU TRÚC TÀI CHÍNH ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH
CỦA CÁC CÔNG TY NGÀNH VẬN TẢI NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
3.1. KHÁI QUÁT VỀ NGÀNH VẬN TẢI
Giao nhận hàng hóa
Vận tải nội địa
Cảng biển
Cảng hàng không Vận tải quốc tế
Các doanh nghiệp giao nhận bao gồm các mảng: Nhận hàng container (FCL) nhƣ STG, TMS, VNF Đại lý hãng vận tải nhận hàng nhƣ: GMD, HMH, SFI, VNF. Ở chiều hàng nhập, doanh nghiệp nhận hàng sau đ chia hàng lẻ ra và vận tải đến từng ngƣời nhận Các doanh nghiệp sở hữu phƣơng tiện vận tải nhƣ xe tải đƣờng bộ, xà lan hoạt động đƣờng sông, tàu container vận tải nội địa ven biển, máy bay vận tải nội địa Các doanh nghiệp đại diện nhƣ GMD, TMS, HAH, VFC, Tân Cảng Sài Gòn, VN Airlines… Một số cảng biển lớn trong nƣớc nhƣ Cát Lái, Đình Vũ, Tân Vũ… Cảng hàng không chủ yếu là hai cảng Nội Bài, Tân Sơn Nhất
Biên lợi nhuận gộp 35%-37%
Các doanh nghiệp sở hƣu đội tàu vận tải gồm:
Vận tải hàng Container: GMD, VFC, VOS
Vận tải hàng rời: VOS, VST, VNA, TJC Vận tải dầu: VTO, VIP, PVT, VOS Các doanh nghiệp sở hữu đội máy bay nhƣ: VN Airlines, VietJet Air
Biên lợi nhuận gộp