6. Tổng quan tài liệu nghiện cứu
3.2. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Bước 1: Lựa chọn các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn các công ty ngành Dƣợc phẩm niêm yết trên TTCK Việt Nam.
Nhƣ đã trình bày ở mục 2.2, cấu trúc vốn đƣợc đo lƣờng qua các chỉ tiêu nhƣ tỷ suất nợ (Nợ phải trả trên Tổng tài sản) và tỷ suất nợ trên VCSH. Đề tài sử dụng chỉ tiêu tỷ suất nợ để đại diện cho cấu trúc vốn của các công ty
ngành Dƣợc phẩm.
Dựa trên những lý thuyết tài chính cũng nhƣ các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây có liên quan đến đề tài, kết hợp với việc phân tích đặc điểm riêng của ngành Dƣợc phẩm, đề tài chọn ra 6 nhân tố để phân tích mối quan hệ giữa chúng với chính sách vay nợ của các công ty đang nghiên cứu, đó là: Quy mô doanh nghiệp, cấu trúc tài sản, hiệu quả hoạt động, rủi ro kinh doanh, sự tăng trƣởng của doanh nghiệp, đặc điểm riêng của tài sản doanh nghiệp, hình thức sở hữu của doanh nghiệp.
Bước 2: Thu thập dữ liệu
Nhƣ chƣơng 2 đã đề cập, dữ liệu đƣợc dùng trong nghiên cứu này đƣợc xây dựng từ Báo cáo tài chính đã đƣợc kiểm toán (gồm Bảng cân đối kế toán và Báo cáo kết quả kinh doanh) của các công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán mà cụ thể là các công ty ngành Dƣợc phẩm niêm yết trên TTCK Việt nam. Báo cáo tài chính của các công ty này đƣợc thiết lập trên cơ sở tuân thủ hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam.
Mẫu nghiên cứu bao gồm số liệu trong khoảng thời gian 5 năm (từ năm 2010 đến năm 2014) của 20 công ty cổ phần ngành Dƣợc phẩm niêm yết trên TTCK Việt Nam. Gồm các công ty có mã chứng khoán sau: DHG, TRA, DMC, OPC, IMP, SPM, DCL, VMD, HAI, JVC, AMV, CPC, DBT, DHT, DNM, LDP, MKV, PMC, PPP, DBM.
Nguồn số liệu thu thập từ trang thông tin điện tử của các Sở giao dịch chứng khoán và các công ty chứng khoán. Đây là những nguồn thông tin mà theo tác giả là đáng tin cậy.
Bước 3: Mã hóa biến
Nhân tố Biến mã hóa
Biến độc lập
Quy mô doanh nghiệp Doanh thu Vốn chủ sở hữu
X1
X2
Cấu trúc tài sản Tỷ trọng tài sản cố định X3
Hiệu quả hoạt động
Tỷ suất sinh lời tài sản Tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu
X4
X5
Rủi ro kinh doanh Hệ số biến thiên ROA X6
Sự tăng trƣởng của DN Tốc độ tăng trƣởng tài sản X7
Đặc điểm riêng của
tài sản doanh nghiệp Tỷ lệ giá vốn hàng bán X8 Biến phụ
thuộc Cấu trúc vốn Tỷ suất nợ
Y
Bước 4: Kiểm tra dữ liệu trƣớc khi phân tích hồi quy
Về phƣơng diện lý thuyết, tính chính xác của mô hình hồi quy bội đƣợc xây dựng dựa vào giả thiết là dữ liệu nghiên cứu thu thập đƣợc phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Do đó, để tăng cƣờng tính chính xác cho kết quả nghiên cứu của đề tài sau khi đã kiểm tra các lỗi về ghi chép thông tin và xử lý các số liệu khuyết tất yếu phải tiến hành kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu.
Có nhiều cách để nhận biết một phân phối chuẩn trong SPSS. Tuy nhiên, do mẫu thu thập đƣợc là mẫu ngẫu nhiên, giá trị trung bình và phƣơng sai của tổng thể không biết trƣớc, đồng thời kích cỡ mẫu nhỏ hơn 50 nên đề tài dùng phƣơng pháp Shapiro-Wilk (một biến thể của Kolmogorov-Smirnov) để kiểm tra tính chuẩn.
Giả thiết:
H0: Các dữ liệu nghiên cứu tuân theo quy luật phân phối chuẩn
H1: Các dữ liệu nghiên cứu không tuân theo quy luật phân phối chuẩn Nếu mức ý nghĩa (Sig.) lớn hơn 0.05 thì giả thiết H0 đƣợc chấp nhận. Qua kiểm tra bằng phần mềm SPSS ta đƣợc bảng sau:
Bảng 3.1. Bảng kết quả kiểm tra tính chuẩn của các biến
Chỉ tiêu Trƣớc khi xử lý Sau khi xử lý Yêu cầu xử lý Statistic df Sig. Statistic df Sig.
DTHU .777 20 .000 .968 20 .706 Log10 VCSH .816 20 .001 .972 20 .799 Log10 TTTSCD .932 20 .172 .932 20 .172 ROA .889 20 .026 .974 20 .844 Log10 ROE .903 20 .047 .985 20 .981 Log10 BTROA .905 20 .052 .905 20 .052 TTTS .881 20 .019 .944 20 .286 Log10 GVHB .937 20 .208 .937 20 .208 TSNO .910 20 .065 .910 20 .065 a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.
Từ bảng số liệu 3.1 có thể nhận thấy chỉ có 4 biến tỷ suất nợ, hệ số biến thiên ROA, biến tỷ lệ GVHB và TTTSCĐ là tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Các biến còn lại (Doanh thu, VCSH, ROA, ROE và tốc độ tăng trƣởng tài sản) có Sig.<0.05, đồng thời có trung bình quá chênh lệch so với trung vị và Skewness>=1 nên cần phải điều chỉnh về phân phối chuẩn để tiến hành phân tích hồi quy.
chuẩn ta có thể sử dụng nhiều cách khác nhau nhƣ (logarit, bình phƣơng, lập phƣơng, nghịch đảo, căn bậc hai, nghịch đảo của căn bậc hai). Trong trƣờng hợp này đề tài chọn phƣơng pháp lấy logarit cơ số 10 của biến để xử lý.
Nhƣ vậy, sau khi xử lý số liệu, các biến của mô hình đều tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Các bƣớc tiếp theo trong phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn, đề tài sẽ sử dụng các số liệu đã đƣợc xử lý logarit đối với các biến chƣa đƣợc phân phối chuẩn nhằm tăng tính chuẩn của dữ liệu.
Bước 5: Phân tích thống kê mô tả các biến nhằm xác định thông số của các biến.
Thống kê mô tả đƣợc sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập đƣợc từ nghiên cứu nhƣ giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung vị, độ lệch chuẩn của mẫu nhằm cung cấp những tóm tắt, đơn giản về mẫu, tạo nền tảng của mọi phân tích định lƣợng về số liệu.
Bước 6: Xác định mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến bằng cách tính hệ số tƣơng quan r (Pearson Correlation Coefficient)
Điều kiện để xác định sự ảnh hƣởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy tuyến tính bội là biến độc lập và biến phụ thuộc phải có quan hệ tƣơng quan tuyến tính với nhau, nếu giữa các biến độc lập lại có sự tƣơng quan chặt với nhau thì hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ xảy ra, mô hình sẽ không có ý nghĩa. Do đó, cần phải xác định mức độ tƣơng quan giữa các biến để lựa chọn các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc và loại bỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau.
Để phân tích mối tƣơng quan giữa các biến, có thể sử dụng hệ số tƣơng quan cặp r (Pearson Correlation Coefficient) theo công thức sau:
y x n i i i n y y x x r ) 1 ( ) )( ( 1
Trong đó:
i i y
x , : Giá trị biến
y
x, : Giá trị trung bình mẫu
y
x, : Độ lệch chuẩn của các biến
Hệ số này phản ánh mối quan hệ tƣơng quan của các biến nhƣ sau: - Dấu của r phản ánh chiều của mối quan hệ:
r > 0 : thể hiện mối quan hệ giữa 2 biến cùng chiều r < 0 : thể hiện mối quan hệ ngƣợc chiều giữa 2 biến - Giá trị của r: r 1biểu hiện cƣờng độ của quan hệ, nếu:
r càng gần bằng 1 phản ánh mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ;
r càng xa 1 thì thể hiện mối quan hệ tƣơng quan càng lỏng lẻo;
r càng gần bằng 0 thì giữa 2 biến không có quan hệ tuyến tính.
Bước 7: Xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp – đƣợc biểu hiện qua chỉ tiêu tỷ suất nợ bằng cách hồi quy tuyến tính bội và sau đó xây dựng mô hình hồi quy.
Phân tích bằng mô hình hồi quy tuyến tính bội để xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố (biến giải thích) đến tỷ suất nợ (biến phụ thuộc) của các công ty cổ phần ngành Dƣợc phẩm. Trên cơ sở đánh giá sự tồn tại mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa các biến ngẫu nhiên để xác lập mô hình hồi quy. Đối với mô hình hồi quy tuyến tính bội, các biến đƣợc đƣa vào mô hình bằng một trong các phƣơng pháp là phƣơng pháp đƣa dần vào (Forward), phƣơng pháp loại trừ dần (Backward) hoặc phƣơng pháp chọn từng bƣớc (Stepwise)... để đảm bảo các điều kiện của phân tích hồi quy tuyến tính nhƣ loại trừ hiện tƣợng đa cộng tuyến, từ đó xác lập mô hình hồi quy tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong đề tài này tác giả sử dụng
phƣơng pháp loại trừ dần (Backward): Đầu tiên tất cả các biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình, biến có hệ số tƣơng quan nhỏ nhất sẽ đƣợc kiểm tra đầu tiên, nếu không thoả điều kiện sẽ bị loại ra. Lúc này mô hình này sẽ đƣợc tính toán lại mà không có biến độc lập vừa loại. Tiếp theo SPSS sẽ lặp lại thủ tục trên cho đến khi nào giá trị F của biến có hệ số tƣơng quan nhỏ nhất lớn hơn điều kiện thì quá trình này sẽ dừng lại.
Tiêu chuẩn kiểm định vào hoặc ra là tiêu chuẩn đƣợc xây dựng dựa vào phƣơng pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác suất tƣơng ứng của giá trị thống kê F, kiểm định độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể hệ số R2, kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến và hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Đánh giá mức độ quan trọng của biến trong mô hình bằng hệ số góc của biến, nhƣng hệ số góc phụ thuộc vào đơn vị đo lƣờng của biến, nên trong trƣờng hợp có sự khác nhau về đơn vị đo lƣờng ngƣời ta dùng hệ số chuẩn hóa beta để đánh giá
y x x
x B , trong đó Bxlà hệ số góc của biến X.
Bước 8: Kiểm định sự vi phạm giả thuyết và đƣa ra kết quả nghiên cứu