6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.3. MÔ TẢ SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
Một trong những yếu tố then chốt quyết định đến thành công của một nghiên cứu thực nghiệm đó là việc lựa chọn và sử dụng dữ liệu để phân tích. Tùy vào từng mục đích nghiên cứu mà dữ liệu được lựa chọn sao cho phù hợp nhất. Trong nghiên cứu này, các số liệu được lựa chọn và thu thập như sau:
- Nguồn dữ liệu: Từ Báo cáo tài chính đã được kiểm tốn của DN, cụ thể từ Bảng cân đối kế toán và Bảng kết quả hoạt động kinh doanh của các DN.
- Thời gian: từ năm 2010 – 2014.
- Danh sách: 40 DN trong ngành xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam. Hiện nay lĩnh vực xây dựng, sản xuất vật liệu xây dựng và kinh doanh bất động sản là 3 lĩnh vực có mối quan hệ mật thiết với nhau. Các DN kinh doanh những lĩnh vực này thì trong hoạt động kinh doanh hay trong cơ cấu doanh thu lợi nhuận của DN đều có ít nhất 2 trong 3 hoặc cả 3 lĩnh vực và được phân bổ theo những tỷ trọng khác nhau tùy theo từng DN. Phạm vi của nghiên cứu này là các DN trong ngành xây dựng nên 40 DN được lựa chọn là những DN có tỷ trọng doanh thu xây lắp khá cao ( > 70%) trong tổng doanh thu của DN.
- Đặc điểm dữ liệu: Có 40 DN được thu thập số liệu trong vịng 5 năm từ 2010 - 2014. Đây là dữ liệu được thu thập theo thứ tự thời gian hay còn gọi là dữ liệu chuỗi thời gian. Các thành phần của chuỗi thời gian gồm có: thành
phần xu thế, yếu tố mùa, yếu tố có tính chất chu kỳ và thành phần bất quy tắc. Chính vì vậy mà dữ liệu chuỗi thời gian rất dễ xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi. Tức là hạng nhiễu/sai số (u) ở giai đoạn này có thể ảnh hưởng đến hạng nhiễu sai số ở giai đoạn kế tiếp hoặc một số giai đoạn kế tiếp nhau.
Do đó, nhằm đơn giản hóa và làm cho chuỗi thời gian dễ phân tích, dễ giải thích và nhằm loại bỏ sự ảnh hưởng của các thành phần chuỗi thời gian ra khỏi kết quả nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp tính trung bình, như vậy các chỉ số của 40 DN sẽ được tính trung bình trong 5 năm và như vậy nghiên cứu sẽ có 40 quan sát.
- Ước lượng trong nghiên cứu này được xử lý bằng phần mềm SPSS 11.5. Do dạng hàm của mơ hình chưa được xác định trước nên tác giả sẽ khảo sát các dạng hàm có thế có giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, rồi sau đó mới ước lượng mơ hình hồi quy phù hợp nhất. Các giả thuyết của mơ hình hồi quy bội cũng sẽ lần lượt được kiểm định để tìm ra được mơ hình tốt nhất phản ánh đúng mối quan hệ giữa HQKD và các yếu tố ảnh hưởng tác động.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG 3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ
Kết quả thống kê các biến được trình bày chi tiết trong bảng sau:
Bảng 3.1. Mô tả thống kê các biến
ROA - tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các DN trong ngành xây dựng: ở mức trung bình 4.85%, mức cao nhất 15.72% và mức thấp nhất 1.57%.
ROE - tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH của các DN trong ngành xây dựng: ở mức trung bình 19%, mức cao nhất 32% và mức thấp nhất 6%.
Tỷ lệ nợ - dựa trên bảng mô tả thống kê có thể thấy được các DN trong ngành xây dựng có tỷ lệ nợ khá cao đây cũng là một trong những đặc thù của ngành.
TDTA - tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản ở mức trung bình là 70%, ở mức cao nhất 92% và mức thấp nhất 29%. Trong đó nợ ngắn hạn (STDTA) chiếm tỷ trọng rất cao trong tổng nợ, chiếm tới 90%; còn nợ dài hạn rất thấp chỉ chiếm 10%. Có thể thấy được các DN trong ngành xây dựng ở Việt Nam sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ phần lớn hoạt động kinh doanh của mình.
TDTE - tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn CSH của các DN ở mức trung bình là 3.77 lần. Tỷ lệ này giữa các DN cũng có sự khác biệt rất lớn, có DN tổng nợ chỉ bằng 0.4 vốn CSH, trong khi đó có DN tỷ lệ này lên tới 13 lần.
GROWTH - tốc độ tăng trưởng tổng tài sản của các DN bình quân là 39%, cao nhất có DN đạt tới 149% và thấp nhất là 0.9%.
TANG - tỷ trọng tài sản cố định trên tổng tài sản ở mức trung bình là 17%, cao nhất 49% và thấp nhất 3%.
Các tham số đặc trưng cho dạng phân phối xác suất:
Hệ số bất đối xứng Skewness – hệ số cho biết phân phối đang xét có bị lệch so với phân phối chuẩn khơng, nếu có thì là lệch trái hay lệch phải, kết quả như sau:
ROA, TDTE, LTDTA, SIZE, GROWTH và TANG: chỉ số Skewness > 0 => Phân phối bị lệch phải.
ROE, TDTA, STDTA: chỉ số Skewness < 0 => Phân phối bị lệch trái. Hệ số nhọn Kurtosis – hệ số đo độ nhọn hình chóp, cho biết mức độ dao động của một phân phối, kết quả cho thấy biến ROA và GROWTH có độ nhọn khá cao, tức là mức độ dao động mạnh.
3.2. MÔ TẢ HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
Kết quả mô tả hệ số tương quan giữa các biến được trình bày trong bảng sau:
Bảng 3.2. Mơ tả hệ số tương quan
Ma trận hệ số tương quan cho thấy các vấn đề sau:
- Các biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ là TDTA, TDTE, STDTA có quan hệ tương quan rất mạnh với nhau, hệ số tương quan > 0.7. Điều này có thể giải thích được là do tỷ lệ nợ trên tổng vốn đã bao gồm nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng tài sản đã bao gồm các tài sản được tạo ra từ nguồn vốn CSH rồi. Do đó để tránh hiện tượng đa cộng tuyến, 4 biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ sẽ không được đưa vào cùng một lúc mà sẽ được lần lượt đưa vào khi chạy mơ hình hồi quy.
- Biến SIZE có tương quan ở mức trung trung bình với biến GROWTH, hệ số tương quan 0.46, cho thấy tốc độ tăng trưởng của các DN lớn có khuynh hướng cao hơn các DN nhỏ.
- Biến phụ thuộc ROA có tương quan đáng kể với các biến đại diện cho tỷ lệ nợ, hệ số tương quan > 0.5. Đối với các biến độc lập khác thì hệ số tương quan ở mức thấp.
- Biến phụ thuộc ROA có tương quan rất thấp với biến LTDTA, TANG, SIZE hệ số tương quan < 0.2, do đó ta loại biến LTDTA, TANG, SIZE ra khỏi mơ hình xem xét các biến độc lập tác động đến biến ROA. Như vậy, đối với mơ hình ROA ta chỉ xem xét các biến tác động sau: TDTA, TDTE, STDTA, GROWTH.
- Biến phụ thuộc ROE có tương quan rất thấp với các biến độc lập trong mơ hình, hệ số tương quan với các biến độc lập dao động từ 0.05 → 0.35. Do đó, đối với mơ hình các yếu tố ảnh hưởng tác động đến HQKD, ta không sử dụng biến ROE mà chỉ sử dụng biến ROA để xây dựng mơ hình.
- Sau khi xem xét các hệ số tương quan, tác giả sẽ xây dựng 3 mơ hình: + Mơ hình 1 – mơ hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTA:
ROA = ƒ (TDTA, GROWTH)
+ Mơ hình 2 – mơ hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTE: ROA = ƒ (TDTE, GROWTH)
+ Mơ hình 3 – mơ hình sử dụng tỷ lệ nợ STDTA: ROA = ƒ (STDTA, GROWTH)
3.3. XÂY DỰNG MƠ HÌNH GIỮA ROA VÀ CÁC BIẾN ĐỘC LẬP 3.3.1. Khảo sát các dạng hàm hồi quy 3.3.1. Khảo sát các dạng hàm hồi quy
Sau khi xem xét hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là ROA thì ta giữ lại các biến độc lập sau để xem xét xây dựng mơ hình
GROWTH: Tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản.
Tiến hành khảo sát riêng dạng hàm hồi quy phù hợp của từng biến độc lập trên với biến phụ thuộc ROA:
ROA và TDTA: Kết quả cho thấy giá trị R của mơ hình bậc 3 là cao nhất (55.6%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mơ hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mơ hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và TDTA. Như vậy, ta tạo thêm biến TDTA (TDTA bình phương) và TDTA (TDTA lập phương) để sử dụng cùng với biến TDTA (xem Phụ lục 3, trang 1).
ROA và TDTE: Kết quả cho thấy giá trị R của mơ hình log là cao nhất (53.5%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mơ hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mơ hình log-tuyến tính cho mối quan hệ giữa ROA và TDTE. Như vậy, ta tạo thêm biến LOG_TDTE để sử dụng trong mơ hình (xem Phụ lục 3, trang 2).
ROA và STDTA: Kết quả cho thấy giá trị R của mơ hình bậc 3 là cao nhất (46.3%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mơ hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mơ hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và STDTA. Như vậy, ta tạo thêm biến STDTA (STDTA bình phương) và STDTA (STDTA lập phương) để sử dụng cùng với biến TDTA (xem Phụ lục 3, trang 3).
ROA và GROWTH: Kết quả cho thấy giá trị R của mơ hình bậc 3 là cao nhất (21.3%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mơ hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mơ hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và GROWTH. Như vậy, ta tạo thêm biến GROWTH (GROWTH bình phương) và GROWTH (GROWTH lập phương) để sử dụng cùng với biến GROWTH (xem Phụ lục 3, trang 5).
Từ kết quả khảo sát các biến, tác giả xây dựng mơ hình hồi quy bội với các biến có khả năng giải thích cho ROA như sau:
Bảng 3.2. Mơ hình hồi quy bội với các biến
3.3.2. Xây dựng hàm hồi quy giữa ROA và các biến độc lập
Đưa các biến vừa xây dựng được vào một mơ hình tương ứng, dùng phương pháp Enter cho mọi bước khảo sát để tự nhận xét và chọn lựa các biến, sử dụng mức ý nghĩa sig = 5% cho cả 3 mơ hình. Kết quả xây dựng mơ hình như sau:
Mơ hình 1 (mơ hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTA):
Có 6 biến độc lập được đưa vào mơ hình ROA, gồm có: TDTA, TDTA2, TDTA3, GROWTH, GROWTH2, GROWTH3. Trong quá trình xây dựng mơ hình hồi quy, tác giả loại bỏ dần các biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF > 5) và các biến khơng có ý nghĩa thống kê (sig > 5%). Kết quả các biến có ý nghĩa thống kê là: SIZE3, TDTA3 và với các biến này thì mơ hình xây dựng được có R2 hiệu chỉnh 40%. Mơ hình có dạng như sau:
Mơ hình 1: ROAi = 0.089 – 1.03TDTAi3 Mơ hình 2 (mơ hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTE):
Có 6 biến độc lập được đưa vào mơ hình ROA, gồm có: LOG_TDTE, LOG_TDTE2, LOG_TDTE3, GROWTH, GROWTH2, GROWTH3. Thực hiện xử lý tương tự mơ hình 1, cuối cùng tác giả giữ lại các biến có ý nghĩa thống kê là: LOG_TDTE và với các biến này thì mơ hình xây dựng được có R2 hiệu chỉnh 55.8%. Mơ hình có dạng như sau:
Với 6 biến độc lập được đưa vào mơ hình ROA, gồm có: STDTA, STDTA2, STDTA3, GROWTH, GROWTH2, GROWTH3. Thực hiện xử lý tương tự mơ hình 1, kết quả cho thấy chỉ có STDTA có ý nghĩa thống kê và với biến này thì mơ hình xây dựng được có R hiệu chỉnh 30%. Mơ hình có dạng như sau:
Mơ hình 3: ROAi = 0.078 – 0.101 STDTAi3
3.3.3. Kiểm định mơ hình ROA
a. Kiểm định mơ hình 1 (mơ hình sử dụng biến tỷ lệ nợ TDTA)
+ Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình:
Chỉ số R2 là thước đo đánh giá độ phù hợp của mơ hình, tức là mơ hình hồi quy đã được xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức nào so với dữ liệu. Nhưng sự phù hợp này chỉ mới thể hiện giữa mơ hình xây dựng được với tập dữ liệu mẫu, rất có thể mơ hình hồi quy này với các hệ số được ước lượng bằng phương pháp OLS khơng có giá trị gì khi áp dụng cho mơ hình thực của tổng thể. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, tác giả đặt giả thuyết như sau:
H0 : R2 của tổng thể = 0 (mơ hình hồi quy xây dựng được không phù hợp với tổng thể).
Đại lượng F được sử dụng cho kiểm định này. Nếu xác suất của F nhỏ thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Căn cứ vào Bảng phân tích ANOVA (Phụ lục 4) của SPSS thể hiện giá trị F = 26.908 tương ứng với mức ý nghĩa sig = 0.000, do đó có thể an tồn bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận mơ hình hồi quy xây dựng được phù hợp với tổng thể.
+ Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy:
Mơ hình hồi quy mẫu xây dựng được có hệ số độ dốc β ≠ 0, nhưng ta chưa thể chắc chắn hệ số độ dốc của mơ hình tổng thể β ≠ 0, vì vậy ta phải kiểm định để kết luận về β của tổng thể. Đặt giả thuyết này như sau:
H0 : β = 0 (Biến phụ thuộc và biến độc lập khơng có ảnh hưởng gì đến nhau)
Trị thống kê dùng để kiểm định giả thuyết này là trị thống kê t. Căn cứ vào bảng hệ số của mơ hình hồi quy (Phụ lục 4), có thể thấy được các mức ý nghĩa quan sát được đối với các hệ số độ dốc của mơ hình lần lượt là sig = 0.000, chứng tỏ rằng giả thuyết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy rất cao (99%), nghĩa là biến phụ thuộc và biến độc lập có mối quan hệ ảnh hưởng lẫn nhau.
+ Kiểm định phương sai của sai số không đổi:
Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi là hiện tượng độ lớn của phần dư tăng hoặc giảm cùng với các giá trị dự đoán hay giá trị của biến độc lập mà tanghi ngờ gây ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi. Tiêu chuẩn ước lượng của phương pháp OLS là dựa trên tổng bình phương các phần dư đạt giá trị cực tiểu. Tác giả sẽ kiểm định phương sai của sai số thay đổi bằng cách kết hợp 2 phương pháp: Vẽ biểu đồ và kiểm định tương quan hạng Spearman
Vẽ biểu đồ bình phương phần dư theo ROA
(BPres_1: biến bình phương phần dư của mơ hình 1)
Rõ ràng từ đồ thị cho thấy bình phương của phần dư tăng cùng với sự gia tăng của biến ROA hay phương sai thay đổi, vì vậy rất có khả năng mơ hình đã vi phạm giả thuyết phương sai không thay đổi. Tác giả sẽ sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư.
+ Kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư.
Đặt Giả thuyết HO: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (phương sai của sai số không đổi).
Bảng 3.3. Hệ số tương quan Spearman giữa biến TDTA3 và ABSres_1
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị sig của kiểm định = 0.000 < mức ý nghĩa 5% => bác bỏ giả thuyết HO, tức là Mơ hình 1 đã vi phạm giả thuyết phương sai của sai số thay đổi. Hiện tượng phương sai thay đổi gây ra hậu quả lớn nhất là các hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên đối với mơ hình xây dựng đã được tác giả thực hiện kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy thì các hệ số đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Do đó tác giả đánh giá vi phạm này có thể chấp nhận được.
b. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn như sai dạng mơ hình, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích … Vì vậy, chúng ta sẽ lần lượt khảo sát phân phối của phần dư bằng cách xây dựng các biểu đồ tần số của các phần dư như sau:
Biểu đồ 3.2. Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư (mơ hình 1).
Biểu đồ trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư có trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn