heo công thức tính mẫu trên ẫu là 10 uy nhiên trong quá trình thực hiện có 1 BC C không hợp lệ và đường link bị h ng nên không download được Do đó mẫu tác giả chọn là 100 trong tổng thể nghiên cứu.
hương pháp thu nhập được thực hiện bằng cách truy xuất các báo cáo tài chính của công ty được niêm yết có ẵn trên web ite: cafef com và viet tock vn guồn dữ liệu được trích từ các Báo cáo tài chính được kiểm toán của các công ty Do đó dữ liệu là hoàn toàn minh bạch chi tiết của các công ty này được trình bày ở phần phụ lục
3.1.4.2 Công c xử l và phân tích dữ liệu
Từ những dữ liệu thứ cấp thu thập được từ các BCTN và BCTC, tác giả đã tiến hành xử lý thông tin, mã hóa dữ liệu s thông qua Microsoft Excel. Tiếp theo, những dữ liệu đã được mã hóa sẽ được nhập vào phần mềm xử lý dữ liệu SPSS (Stati tical roduct and Service Solution ) đó là một phần mềm th ng kê, phân tích và được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học.
Ở giai đoạn phân tích dữ liệu đầu tiên, tác giả dùng phương pháp th ng kê mô tả thông qua việc thực hiện các phép tính tần s , tỉ lệ phần trăm trị s trung bình…Để thấy được thực trạng, các s liệu th ng kê chung về các nhân t tác động đến chính sách cổ tức Sau đó tác giả sẽ dùng phương pháp phân tích tách biệt để kiểm định các giả thiết và đưa ra mô hình các nhân t tác động đến chính sách cổ tức của các doanh nghiệp. Cu i cùng tiến hành phân tích âu để làm rõ sự khác biệt giữa các nhân t .
3.2 Phư ng pháp nghiên cứu
Để phân tích dữ liệu thu thập được tác giả đã ử dụng phần mềm định lượng để xác định các yếu t tác động đến tỷ lệ chi trả cổ tức Dữ liệu được xử lý qua 2 bước au:
Bước 1: h ng kê mô tả các nhân t độc lập từ đó đánh giá thực trạng các nhân t tác động đến tỷ lệ chi trả cổ tức trong mẫu nhân t tác động đến tỷ lệ chi trả cổ tức trong mẫu
Bước 2: Sau khi phân tích mô tả ban đầu tiến hành chạy hồi quy theo phương pháp bình phương t i thiểu thông thường kiểm tra các kiểm định cần thiết au:
Kiểm định A OVA với trị th ng kê F ếu kiểm định này có ý nghĩa th ng kê thì mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và ử dụng được
Kiểm định hệ hồi quy t của từng nhân t nếu có ý nghĩa th ng kê thì kết luận nhân t có tác động đáng kể chính ách cổ tức.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ phương ai phóng đại (V F) ếu V F có giá trị < 10 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định tự tương quan qua hệ Durbin-Wat on ếu giá trị của Dubin- Wat on nằm trong khoảng từ 1 đến thì kết luận không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình
Kiểm định phần dư có phân ph i chuẩn ếu ean gần bằng 0 và Std Dv gần bằng 1 thì có thể kết luận phương trình hồi quy có phân ph i chuẩn
ệ xác định R2 (R quare) và R2 hiệu chỉnh (Adju t R quare): dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình hệ R2 càng cao thì mức độ phù hợp với mô
hình hồi quy càng lớn ệ R2 đã được chứng minh là càng tăng khi càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình tuy nhiên điều này cũng chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến ẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu ẽ có trường hợp nghiên cứu đưa những biến không phù hợp vào mô hình ( oàng rọng và Chu guyễn ộng gọc 2008) Chính vì thế trong nghiên cứu này ẽ ử dụng trị R2 hiêuhiệu chỉnh để đánh giá ự độ phù hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh ẽ không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình
Kiểm định các nhân t có tác động đến chính ách cổ tức.
Ước lượng ự tác động của từng nhân t chính ách cổ tức
Xây dựng mô hình hồi quy hoàn chỉnh:
TCT = β0 + β1SIZE + β2EARNING + β3PROF + β4LIQD + β5LEV + β6PER + β7 GROWTH
Biến phụ thuộc: C = ỷ lệ chi trả cổ tức Biến độc lập
S ZE = Quy mô doanh nghiệp
EAR G = hu nhập hiện tại hoặc dự kiến FROF = Khả năng inh lợi
L QD = ính thanh khoản LEV = Đòn bẩy tài chính ER = ỷ /E
GROW = ăng trưởng doanh thu β0 = ệ hồi quy
β1 = ệ hồi quy cho S ZE β2 = ệ hồi quy cho EARNING β3 = ệ hồi quy cho ROF
β4 = ệ hồi quy cho L QD β5 = ệ hồi quy cho LEV β6 = ệ hồi quy cho ER
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Dựa trên cơ ở lý luận và mô hình các nghiên cứu trước đây về các nhân t ảnh hưởng đến tỷ lệ chi trả cổ tức đã trình bày ở chương 1 và 2 ại chương tác giả đã thiết kế quy trình nghiên cứu tổng quan mô tả dữ liệu nghiên cứu phương pháp và xây dựng mô hình nghiên cứu gồm sáu (06) nhân t phù hợp với tình hình thực tế tại Việt am: (1) hu nhập hiện tại hoặc dự kiến, (2) Quy mô doanh nghiệp ( ) Khả năng inh lời ( ) Đòn bẩy tài chính, (5) ính thanh khoản (6) ỷ ER, để tiến hành kiểm định m i quan hệ giữa các nhân t này với chính ách cổ tức của các doanh nghiệp Việt am Dữ liệu được thu thập từ 100 doanh nghiệp đã được kiểm toán niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán ồ Chí inh và à ội trong thời gian năm từ năm 2011 – 201 Dữ liệu được xử lý trên phầm mềm S SS 22 0 iếp theo tác giả đưa ra 2 bước để tiến hành nghiên cứu định lượng Kết quả nghiên cứu và bàn luận về kết quả của mô hình nhân t tác động đến tỷ lệ chi trả cổ tức ẽ được trình bày và phân tích chi tiết trong chương tiếp theo
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương đã trình bày thiết kế nghiên cứu quy trình nghiên cứu tiến độ thực hiện nghiên cứu kết quả nghiên cứu định tính và cỡ mẫu thích hợp cho phân tích. rong chương ẽ tập trung mô tả dữ liệu và trình bày các kết quả nghiên cứu đạt được Chương tiến hành phân tích các nhân t ảnh hưởng đến tỷ lệ chi trả cổ tức của các doanh nghiệp Việt am Bước đầu tác giả mô tả các biến trong mô hình được đưa vào phần mềm S SS au đó tiến hành th ng kê mô tả các biến phân tích hệ tương quan giữa các biến kết quả cho thấy giữa các biến độc lập có m i quan hệ tương quan với biến phụ thuộc Kết quả chạy hồi qui cho thấy 2 nhân t là Quy mô doanh nghiệp hu nhập hiện tại có tác động thuận chiều đến chính ách cổ tức của các doanh nghiệp V hân t ỷ ER tác động nghịch chiều đến chính ách cổ tức của các doanh nghiệp V Kết quả nghiên cứu này cũng là nền tảng để nghiên cứu kiến nghị các giải pháp cho các D Việt am về vấn đề quyết định tỷ lệ chi trả cổ tức
4.1 Thống kê mô tả
Bảng th ng kê mô tả tỷ lệ chi trả cổ tức của 100 doanh nghiệp trên àn giao dịch chứng khoán V trong năm 2011-2014
Bảng 4. 1 h ng kê mô tả tỷ lệ chi trả cổ tức và các nhân t ảnh hưởng
Tên biến (Variables) Số mẫu quan sát (N) Giá trị nh nh t (Minimum) Giá trị lớn nh t (Maximum) Giá trị trung bình (Mean) Độ lệch chuẩn (Std.) TCT 397 0.000% 105.000% 12.398% 12.289% SIZE 397 .300% 8.700% 5.622% .724% EARNING 397 -74.000% 56.000% 11.657% 11.310% PROF 397 -188.000% 176.000% 13.627% 24.768% LIQD 397 0.000% 74.000% 9.365% 10.619% LEV 397 2.800% 41.800% 1.762% 2.907% PER 397 -128.600% 552.900% 9.986% 38.189% GROWTH 397 78.000% 409.000% 29.894% 60.844% Valid N (listwise) 397 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 2
heo bảng trên tỷ uất trả cổ tức cao nhất của các doanh nghiệp trong giai đoạn 2011-201 là 10 % và thấp nhất là không chi trả cổ tức mức trung bình của việc chi trả cổ tức là 12 98%
4.2 Phân tích hồi qui
4.2.1 Phân tích tư ng quan giữa các biến
Bảng 4. 2 a trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
TCT SIZE EARNING PROF LIQD LEV PER GROWTH ệ tương quan Pearson TCT 1.000 .043 .485 .316 .223 -.160 -.071 .003 SIZE .043 1.000 -.070 -.021 .034 .114 .036 -.062 EARNING .485 -.070 1.000 .442 .259 -.154 -.068 .204 PROF .316 -.021 .442 1.000 .111 -.367 -.055 .155 LIQD .223 .034 .259 .111 1.000 -.169 -.073 .010 LEV -.160 .114 -.154 -.367 -.169 1.000 .166 -.020 PER -.071 .036 -.068 -.055 -.073 .166 1.000 -.042 GROWTH .003 -.062 .204 .155 .010 -.020 -.042 1.000 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 2
Bảng 2 cho thấy các biến độc lập S ZE EAR G ROF L QD LEV ER GROW có hệ tương quan với biến phụ thuộc C cụ thể biến S ZE EAR G ROF L QD GROW tương quan cùng chiều với biến C ; biến LEV ER tương quan nghịch chiều với biến C ; hệ tương quan của biến phụ thuộc với các biến độc lập dao động từ -0 1 đến 0 8 Biến S ZE L QD LEV PER GROW có m i tương quan yếu với biến C ; biến EAR G ROF có tương quan gần trung bình với biến C
4.2.2 Phư ng pháp nhập các biến vào mô h nh
Bảng 4. 3 hương pháp nhập các biến vào phần mềm S SS Mô hình Các biến nhập vào Các biến loại b hương pháp
1 GROWTH, LIQD, SIZE, PER, PROF,
LEV, EARNINGb . Enter
Biến phụ thuộc: C
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 2
- C : biến phụ thuộc - 0: hằng tự do
- i: trọng hồi quy
- S ZE EAR G FROF L QD LEV ER GROW Quy mô doanh nghiệp hu nhập hiện tại hoặc dự kiến Khả năng inh lợi ính thanh khoản Đòn bẩy tài chính ỷ /E ăng trưởng doanh thu
4.2.3 Đánh giá mức độ phù h p của mô h nh hồi qui
Bảng 4. 4 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính bội
Mô hình ệ R ệ R2 ệ R2 - hiệu chỉnh Sai chuẩn của ước lượng
h ng kê thay đổi
ệ Durbin- Watson ệ R2 sau khi đổi ệ F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 ệ Sig. F sau khi đổi 1 .525a .275 .262 10.55081% .275 21.177 7 390 .000 1.498 a Biến độc lập: GROW L QD S ZE ER ROF LEV EAR G
b Biến phụ thuộc: C
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 2
Bảng cho thấy giá trị hệ R là 0 2 > 0 do vậy đây là mô hình thích hợp để ử dụng đánh giá m i quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
ặt khác giá trị hệ xác định R2 là 0 2 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 2 % ói cách khác 2 % khoảng biến thiên trong tỷ lệ chi trả cổ tức được dự đoán phụ thuộc vào biến độc lập với độ tin cậy 9 %
4.2.4 Kiểm định độ phù h p của mô h nh hồi qui tuyến tính bội
Bảng 4. 5 Kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Mô hình ổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. ồi qui hần dư ổng 16502.226 7 2357.461 21.177 .000b 43414.674 390 111.320 59916.900 397 a. Dependent Variable: TCT
b. Predictors: (Constant), GROWTH, LIQD, SIZE, PER, PROF, LEV, EARNING
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 2
Kết quả từ bảng cho thấy giá trị Sig rất nh (< 0 0 ) và F = 21 1 > F(7,390) = 2 0 0 nên bác b giả thuyết 0 Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc tức là ự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được ự thay đổi của biến phụ thuộc ô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp và có thể ử dụng được
4.2.5 Kiểm định giả thuyết v nghĩa của các hệ số hồi quy
Bảng 4.6, khi xét tstat và tα/2 của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập S ZE EAR G ER đều đạt yêu cầu do tstat > tα/2( 90) = 1 96606 (nh nhất là 1 6 1) và các giá trị Sig đều < 0 0 thể hiện độ tin cậy khá cao Biến ROF LIQD, LEV, GROW không có ý nghĩa th ng kê
ệ Beta cho ta thấy mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc rong bảng trên biến EAR G có tác động cùng chiều và có độ tin cậy cao.
ệ nhân tử phóng đại V F đều nh hơn 10 chứng t mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4. 6 Bảng kết quả các trọng hồi qui
Mô hình
ệ chưa chuẩn hóa
ệ chuẩn
hóa tstat Sig.
h ng kê đa cộng tuyến Beta Sai chuẩn Beta ệ Tolerance ệ VIF ( ằng ) -.636 4.251 -.150 .881 SIZE 1.217 .742 .072 2.277 .002 .974 1.027 EARNING .465 .055 .427 8.498 .000 .734 1.362 PROF .058 .026 .117 1.641 .877 .703 1.422 LIQD .103 .052 .089 1.956 .185 .906 1.104 LEV -.176 .202 -.042 -.872 .384 .814 1.228 PER -.009 .014 -.029 2.275 .004 .967 1.034 GROWTH -.020 .009 -.101 -.659 .900 .947 1.056
4.2.6 Kiểm định giả định phư ng sai của sai số (phần dư) không đổi
Để kiểm định giả định phương ai của ai (phần dư) không đổi ta ử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized Re idual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Standardized predicted value)
Bảng 4. 7 Bảng kiểm định giả định phương ai của ai
Nh nh t Lớn nh t Trung bình
Độ lệch
chuẩn N
Giá trị dự báo đã
được chuẩn hóa -4.416 3.776 .000 1.000 398
hần dư được
chuẩn hóa -2.587 7.274 .000 .991 398
ình 1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi Điều này có nghĩa là phương ai của phần dư không đổi
Hình 4. 1 Biểu đồ phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi qui
4.2.7 Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn
hần dư có thể không tuân theo phân ph i chuẩn vì những lý do như ử dụng ai mô hình phương ai không phải là hằng lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích ( oàng rọng- ộng gọc 2008) Biểu đồ tần ( i togram Q-Q plot, P- plot) của các phần dư đã được chuẩn hóa được ử dụng để kiểm tra giả định này
Kết quả từ biểu đồ tần - plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng Cũng cho thấy giả định phân ph i chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Hình 4. 3 Đồ thị i togram của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần i togram của phần dư ( ình ) cho thấy phân ph i của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình ean lệch với 0 vì quan át khá lớn độ lệch chuẩn Std Dev = 0 991) Điều này có nghĩa là giả thuyết phân ph i chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Kiểm định Durbin Wat on = 1 98 (bảng ) trong khoảng [1 < D < ] nên không có hiện tượng tương quan của các phần dư ( oàng rọng – ộng gọc 2008).
4.2.8 Kiểm tra giả định không có mối tư ng quan giữa các biến độc lập (Hiện tư ng đa cộng tuyến)
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến chỉ thường dùng là hệ phóng đại phương ai V F (Variance nflation Factor) hông thường nếu R2
một biến độc lập nào đó > hoặc hệ olerance < 0 thì biến này không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình tuyến tính bội Bảng 8 và 10 cho thấy hệ R2
< 0 8 và hệ phóng đại phương ai V F của các biến độc