6. Tổng quan tài liệu nghiện cứu
4.1. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.1. Thống kê mô tả
Từ số liệu thu thập và qua xử lý, tiến hành chạy spss để thống kê dữ liệu, ta đƣợc bảng 4.1
Bảng 4.1. Thống kê mô tả
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
DT 20 4.62 6.47 5.6395 .45730 VCSH TTTSCD 20 8.61 64.86 26.8895 14.70043 ROA 20 .38 1.54 1.0065 .27914 BTROA 20 27.52 155.10 72.5135 36.10954 TgTTS 20 .68 1.81 1.3475 .24004 GVHB 20 50.24 88.71 71.2130 12.23756 TSNO 20 19.07 69.94 50.0665 15.10388 Valid N (listwise) 20
Kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy các doanh nghiệp Dƣợc phẩm sử dụng nợ vay khá cao, tính trung bình nợ chiếm 50.07% tổng giá trị tài sản. Qua bảng ta cũng thấy khả năng sinh lời trên tài sản (ROA) của công ty đạt mức tƣơng đối thấp, bình quân 1.007%, trong khi đó rủi ro kinh doanh lại tƣơng đối cao chiếm 72.5%. Điều này cho thấy tiềm ẩn rủi ro mất khả năng thanh toán nếu dòng tiền thu về không đạt nhƣ mong muốn. Độ lệch chuẩn thể hiện mức độ phân tán các giá trị. Ở bảng trên ta thấy độ phân tán BTROA 36.1%, tỷ suất nợ 15.1% chứng tỏ các doanh nghiệp có chính sách sử dụng nợ vay khác nhau dẫn đến mức độ rủi ro trong kinh doanh cũng có độ phân tán khác nhau.
4.1.2. Phân tích tƣơng quan
Bảng 4.2. Hệ số tương quan r
Biến DTHU VCSH TTTSCD ROA ROE BTROA TgTTS GVHB TSNO
DTHU 1 .820** -.522* .403 .512* .071 -.156 -.338 .193 VCSH .820** 1 -.255 .356 .317 .116 .076 -.529* -.191 TTTSCD -.522* -.255 1 -.407 -.379 -.335 .329 -.095 .070 ROA .403 .356 -.407 1 .906** -.105 -.165 -.414 -.349 ROE .512* .317 -.379 .906** 1 -.223 -.206 -.316 .063 BTROA .071 .116 -.335 -.105 -.223 1 -.334 .348 -.254 TgTS -.156 .076 .329 -.165 -.206 -.334 1 -.347 -.120 GVHB -.338 -.529* -.095 -.414 -.316 .348 -.347 1 .297 TSNO .193 -.191 .070 -.349 .063 -.254 -.120 .297 1 *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Xét về mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, tất cả các hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều khác không hay các biến độc lập đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc nhƣng ở mức độ khác nhau, tƣơng ứng với mỗi giá trị r giải thích một mức độ tƣơng quan giữa các yếu tố với tỷ suất nợ. Cụ thể là, biến tỷ suất sinh lời trên tài sản (X4; ry,x4 = -0.349). ). Biến này có tƣơng quan nghịch khá chặt chẽ. biến doanh thu (X1; ry,x1 = 0.193), biến VCSH (X2; ry,x2 = -0.191), biến biến thiên ROA (X6; ry,x6 = -0.254), biến tăng trƣởng tài sản (X7; ry,x7 = -0.120) và biến tỷ lệ giá vốn hàng bán (X8; ry,x8 = 0.297) trong đó biến VCSH, biến tỷ suất sinh lời trên tài sản, biến biến thiên ROA và biến tăng trƣởng tài sản tƣơng quan nghịch với tỷ suất nợ; các biến doanh thu, biến tỷ trọng TSCĐ, biến tỷ suất sinh lời VCSH và tỷ lệ giá vốn hàng bán tƣơng quan thuận với tỷ suất nợ. Biến tỷ trọng tài sản cố định (X3; ry,x3 = 0.070) và biến tỷ suất sinh lời trên VCSH (X5; ry,x5 = 0.063) có quan hệ khá lỏng lẻo với tỷ suất nợ.
Xét mối tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau ta thấy hệ số tƣơng quan từng phần giữa các biến khá cao tức các biến có quan hệ tƣơng quan chặt chẽ nhƣ: biến VCSH (X2) tƣơng quan thuận với các biến doanh thu (X1) là rx2,x1 = 0.820, biến tỷ suất sinh lời trên tài sản (X4) và biến tỷ suất sinh lời trên VCSH (X5) với rx4,x5 = 0.906, giá vốn hàng bán tƣơng quan nghịch với VCSH với rx2,x8 = -0.529 với mức ý nghĩa 5%. Biến tỷ suất sinh lời VCSH (X5) tƣơng quan với biến doanh thu (X1) với hệ số tƣơng quan là rx1,x5 = 0.512. Các biến còn lại có hệ số tƣơng quan thấp và ít chặt chẽ hơn. Với quan hệ tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, có thể thấy rằng có tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Do đó, để tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến trong khi phân tích hồi quy bội chúng ta phải thực hiện loại bỏ biến trong cùng một nhân tố.
độc lập, ta thấy các biến có quan hệ với tỷ suất nợ ở mức độ thấp với hệ số tƣơng quan r<0.5. Biến có quan hệ mạnh nhất với tỷ suất nợ là biến tỷ suất sinh lời trên tài sản với r=-0.349 và biến quan hệ ít chặt chẽ nhất với tỷ suất nợ là biến tỷ trọng tài sản cố định r=0.070. Tuy nhiên, giữa các biến độc lập lại có mối tƣơng quan khá chặt chẽ.
Vì vậy, để đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến tỷ suất nợ của các công ty cổ phần ngành Dƣợc phẩm, đề tài cần lựa chọn lại các biến để đƣa vào mô hình theo nguyên tắc sau: Mỗi nhân tố sẽ lựa chọn một biến đại diện có quan hệ chặt chẽ nhất với tỷ suất nợ và phải tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nếu hai biến trong cùng một nhân tố có quan hệ chặt chẽ với nhau và đều có tƣơng quan với tỷ suất nợ thì chọn biến có r lớn hơn.
4.1.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội giữa tỷ suất nợ và các nhân tố ảnh hƣởng nhân tố ảnh hƣởng
Sau khi xem xét mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến, cần lựa chọn các biến độc lập cần thiết để đƣa vào mô hình phân tích hồi quy. Theo nguyên tắc nhƣ đã đề cập ở mục 4.1.2, ứng với mỗi nhân tố sẽ sử dụng một biến đại diện có quan hệ rõ nhất với biến phụ thuộc và phải loại trừ hiện tƣợng đa cộng tuyến và tự tƣơng quan giữa các biến giải thích. Vậy, quá trình đề tài chọn các biến đƣa vào mô hình nghiên cứu nhƣ sau:
- Nhân tố quy mô doanh nghiệp:
Nhân tố này có 2 biến là quy mô doanh thu (X1; ry,x1 = 0.193) và quy mô vốn chủ sở hữu (X2; ry,x2 = -0.191). Trong đó, biến doanh thu có quan hệ với tỷ suất nợ chặt chẽ hơn nên đề tài chọn biến doanh thu (X1) đại diện cho nhân tố quy mô doanh nghiệp.
- Nhân tố cơ cấu tài sản:
Trong đề tài chỉ sử dụng một biến tỷ trọng TSCĐ (X3) để phản ánh cơ cấu tài sản, biến này có hệ số tƣơng quan với tỷ suất nợ khá thấp. Xét về quan
hệ với các biến giải thích thì quan hệ giữa biến này với các biến khác là không cao nên không có tự tƣơng quan. Vì vậy, đề tài lựa chọn biến này đại diện cho nhân tố cơ cấu tài sản đƣa vào mô hình phân tích.
- Nhân tố hiệu quả hoạt động:
Trong đề tài có hai chỉ tiêu dùng để phản ánh hiệu quả hoạt động là tỷ suất sinh lời tài sản (X4) và tỷ suất sinh lời VCSH (X5). Hai biến này có tƣơng quan khá chặt chẽ với nhau rx4,x5 = 0.906 nên đề tài sẽ chọn một biến có quan hệ chặt chẽ với tỷ suất nợ hơn để đƣa vào mô hình phân tích. Biến tỷ suất sinh lời VCSH có quan hệ với tỷ suất nợ ry,x5 = 0.063 ít chặt chẽ hơn quan hệ giữa tỷ suất sinh lời tài sản ry,x4 = -0.349. Vì vậy, biến tỷ suất sinh lời tài sản (X4) sẽ đƣợc chọn vào mô hình.
- Nhân tố rủi ro kinh doanh:
Biến hệ số biến thiên ROA (X6) có hệ số tƣơng quan với tỷ suất nợ ry,x6 = -0.254 đại diện cho nhân tố rủi ro kinh doanh để đƣa vào mô hình phân tích.
- Nhân tố sự tăng trưởng của doanh nghiệp:
Đại diện cho nhân tố này là biến tốc độ tăng trƣởng tài sản (X7). Biến này có quan hệ khá lỏng lẻo với tỷ suất nợ ry,x7 = -0.120. Xét về mối tƣơng quan với các biến giải thích khác thì biến này không có quan hệ chặt chẽ với các biến khác. Do đó, biến tốc độ tăng trƣởng tài sản (X7) đƣợc chọn đƣa vào mô hình phân tích hồi quy.
- Nhân tố đặc điểm riêng của tài sản doanh nghiệp:
Đề tài dùng biến tỷ lệ giá vốn hàng bán (X8) để phản ánh đặc điểm riêng của công ty. Biến này có quan hệ với tỷ suất nợ với ry,x8 = 0.297. Biến này sẽ là biến đại diện cho đặc điểm riêng của công ty trong mô hình phân tích.
8 8 7 7 6 6 4 4 3 3 1 1 0 X X X X X X Y Trong đó: Biến phụ thuộc Y: Tỷ suất nợ (TSNO) Biến độc lập 1
X : Quy mô doanh thu (DTHU)
3
X : Tỷ trọng TSCĐ (TTTSCD)
4
X : Tỷ suất sinh lời tài sản (ROA)
6
X : Hệ số biến thiên ROA (BTROA)
7
X : Tốc độ tăng trƣởng tài sản (TgTTS)
8
X : Tỷ lệ giá vốn hàng bán (GVHB)
Các tham số của mô hình
0: Hệ số góc 8 7 6 4 3
2, , , , , : Các tham số ứng với các biến độc lập
Phân tích hình hồi quy bội
Để phân tích rõ hơn ảnh hƣởng của tất cả các biến đƣợc lựa chọn đến tỷ suất nợ, phần này đề tài sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội để phân tích ảnh hƣởng đồng thời của các nhân tố đến tỷ suất nợ của các công ty cổ phần ngành Dƣợc phẩm niêm yết trên TTCK Việt Nam.
Dùng phƣơng pháp BACKWARD để xử lý số liệu phân tích hồi quy bội giữa biến phụ thuộc là tỷ suất nợ với các biến giải thích đƣợc lựa chọn. Kết quả thể hiện nhƣ sau:
Bảng 4.3. Hệ số xác định độ phù hợp R2 của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Model Summaryd Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin-Wats on 1 .818a .669 .516 13.12609 2 .817b .668 .550 12.66228 3 .805c .667 .578 12.26023 2.458
a. Predictors: (Constant), GVHB, TTTSCD, TgTS, BTROA, ROA, DTHU b. Predictors: (Constant), GVHB, TgTS, BTROA, ROA, DTHU
c. Predictors: (Constant), GVHB, BTROA, ROA, DTHU d. Dependent Variable: TSNO
Hệ số xác định R2 đã đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình. Tuy nhiên, mô hình thƣờng không phù hợp với dữ liệu thực tế nhƣ giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này, R2 hiệu chỉnh từ R2 đƣợc sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2.
Bằng việc áp dụng phƣơng pháp Backward ta thu đƣợc kết quả hồi quy ở Phụ lục 5. Theo kết quả này, mô hình đƣợc xác định ở bƣớc 3. Hệ số R2 điều chỉnh tăng dần và ở bƣớc 3 là 0.578 cao hơn bƣớc đầu tiên có đầy đủ các biến (0.516) điều này có nghĩa mô hình có thể giải thích đƣợc 57.8% thực tế sự thay đổi của tỷ suất nợ của các công ty ngành Dƣợc phẩm niêm yết trên TTCK Việt Nam và các biến bị loại bỏ là những biến ít có mối quan hệ với biến phụ thuộc, do đó, số lƣợng biến giảm đi là cần thiết. Điều đó sẽ làm cho độ phù hợp của mô hình càng cao.
Qua 3 bƣớc loại bỏ dần các biến độc lập ít có tác dụng với tỷ suất nợ. Các biến bị loại khỏi mô hình lần lƣợt là biến tăng trƣởng tài sản (X3), biến tỷ trọng tài sản cố định (X7). Nhƣ vậy, mô hình còn lại 4 biến là doanh thu (X1), tỷ suất sinh lời tài sản (X4), biến thiên ROA (X6) và biến tỷ lệ giá vốn hàng bán (X8).
khác ảnh hƣởng đến tỷ suất nợ của doanh nghiệp chƣa đƣợc nhắc đến trong mô hình. Hay nói cách khác, còn 42.2% các nhân tố ảnh hƣởng chƣa đƣợc đƣa vào xem xét nghiên cứu ảnh hƣởng đến tỷ suất nợ của các công ty trong mẫu.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Giả thuyết: H0: i 0,i 0 H1: ! i 0,i 0
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ chúng ta kết luận là sự kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc Y (tỷ suất nợ), điều này có nghĩa là mô hình đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.4. Phân tích phương sai ANOVA
ANOVAd Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2412.685 6 402.114 2.720 .062a Residual 1921.731 13 147.825 Total 4334.416 19 2 Regression 2373.705 5 474.741 3.390 .032b Residual 1960.710 14 140.051 Total 4334.416 19 3 Regression 2307.018 4 576.755 4.267 .017c Residual 2027.397 15 135.160 Total 4334.416 19
a. Predictors: (Constant), GVHB, TTTSCD, TgTS, BTROA, ROA, DTHU b. Predictors: (Constant), GVHB, TgTS, BTROA, ROA, DTHU
c. Predictors: (Constant), GVHB, BTROA, ROA, DTHU d. Dependent Variable: TSNO
Qua bảng 4.4 ta thấy, giá trị thống kê F tăng dần đến bƣớc 3 ở mức 4.267 với mức ý nghĩa Sig.<0.05. Vì vậy, sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Bƣớc đầu cho thấy mô hình tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
- Các thông số thống kê trong mô hình
Để đánh giá cụ thể mức độ ý nghĩa thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, đề tài xem xét ở bảng 4.5 sau:
Bảng 4.5. Các tham số thống kê trong mô hình
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -55.203 76.021 -.726 .481 DTHU 19.872 8.137 .602 2.442 .030 .562 1.779 TTTSCD .138 .270 .135 .514 .616 .495 2.019 ROA -22.922 13.263 -.424 -1.728 .108 .568 1.762 BTROA -.212 .090 -.506 -2.359 .035 .741 1.349 TgTS -9.401 13.939 -.149 -.674 .512 .695 1.439 GVHB .570 .322 .462 1.770 .100 .502 1.993 2 (Constant) -32.332 59.966 -.539 .598 DTHU 17.814 6.893 .539 2.585 .022 .742 1.348 ROA -25.691 11.794 -.475 -2.178 .047 .680 1.470 BTROA -.224 .084 -.537 -2.676 .018 .803 1.245 TgTS -9.362 13.568 -.149 -.690 .501 .695 1.439 GVHB .515 .296 .417 1.742 .103 .563 1.777 3 (Constant) -59.312 44.666 -1.328 .204 DTHU 18.680 6.658 .566 2.806 .013 .767 1.303 ROA -23.207 11.033 -.429 -2.103 .043 .750 1.333 BTROA -.213 .081 -.508 -2.635 .019 .839 1.192 GVHB .601 .264 .487 2.280 .038 .684 1.462 a. Dependent Variable: TSNO
Kết quả ở bảng 4.5 cho thấy, ở mô hình thứ 3 cả bốn biến đều thực sự có ý nghĩa về mặt thống kê thông qua việc xem xét hệ số t, mức ý nghĩa quan sát Sig. cùng với hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta. Đó lần lƣợt là các biến quy mô doanh thu (X1; t2= 2.806; Betax1= 0.566; Sig.= 0.013), tỷ suất sinh lời tài sản (X4; t4= -2.103; Betax4= -0.429; Sig.=0.043), biến thiên ROA (X6; t6 = -2.635; Betax6= -0.508; Sig.= 0.019) và tỷ lệ giá vốn hàng bán (X8; t8= 2.280; Betax8= 0.487; Sig.=0.038). Các hệ số chuẩn hóa Beta của biến tỷ suất sinh lời tài sản (X4) và biến biến thiên ROA (X6) mang dấu âm chứng tỏ hai biến này có quan hệ ngƣợc chiều với tỷ suất nợ. Riêng doanh thu (X1) và giá vốn hàng bán (X8) có hệ số Beta dƣơng hay có tác động dƣơng đến tỷ suất nợ.
Với kết quả này, mô hình 3 sẽ đƣợc chọn làm mô hình thể hiện mối quan hệ tƣơng quan giữa tỷ suất nợ với các nhân tố ảnh hƣởng là quy mô doanh thu (X1), tỷ suất sinh lời tài sản (X4), biến thiên ROA (X6) và tỷ lệ giá vốn hàng bán (X8). Vì các biến độc lập trong mô hình 3 đƣợc đo lƣờng bởi các đơn vị khác nhau nên các hệ số Beta sử dụng là hệ số đã đƣợc chuẩn hoá. Mô hình tỷ suất nợ đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
Y = -59.312 +18.68X1 - 23.207X4 - 0.213X6+ 0.601X8
HayTSNO = -59.312 +18.68DTHU - 23.207ROA -0.213BTROA+ 0.601GVHB
* Dò tìm sự vi phạm của các giả thuyết
Để tạo sự tin tƣởng hoàn toàn vào kết quả nghiên cứu, ta lần lƣợt đi kiểm định, dò tìm thử có giả thiết nào bị vi phạm trong mẫu của chúng ta không.
- Kiểm định giả định liên hệ tuyến tính: Kiểm tra bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa.