Nghiên cứu này sữ dụng phương pháp nghiên cứu hồi qui đa biến để kiểm tra các giả thuyết nêu trên.
Dữ liệu được phân tích bằng chương trình Eviews8
Cụ thể mô hình được xác định như sau:
PT = β0 + β1CR+ β2TANG + β3SIZE+ β4DFL + β5TANG +β6EPS +
Trong đó:
PT: Khả năng sinh lời
LNST: Lợi nhuận sau thuế
SIZE: Quy mô công ty
CR: Tính thanh khoản DFL: Đòn bẩy tài chính
TANG: tỷ trọng tài sản cố định
EPS: thu nhập trên mỗi cổ phần
Bảng 3.1 cách tính và kỳ vọng về dấu của các biến Biến Mã biến Cách tính Kỳ vọng về dấu Khả năng sinh lời PT Quy mô công ty
SIZE Ln ( Tổng doanh thu) (+)/(-)
Tính thanh khoản CR (+)/không tác động Đòn bẩy tài chính DFL (+)/(-) Tỷ trọng TSCĐ TANG (-)/ không tác động Lợi nhuận sau thuế
LNST Lợi nhuận sau thuế TNDN (+)
Thu nhập trên mỗi cổ phần EPS (-)/(+)
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả các biến
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả các biến
PT CR TANG SIZE DFL EPS LNST
Mean 0.022584 3.053106 -0.009761 12.25340 0.503939 1034.826 60383.47 Median 0.019492 2.340000 0.032150 12.30476 0.499350 837.5000 33783.50 Maximum 0.233255 13.88000 0.711400 13.13525 0.948000 10847.00 901874.0 Minimum -0.128414 0.400000 -0.947470 11.34457 0.045900 -4605.000 -483912.0 Std. Dev. 0.047543 2.313089 0.261128 0.436229 0.178063 1950.078 146319.8 Skewness 0.431828 2.260400 -0.771516 -0.204036 -0.122402 1.492257 1.967061 Kurtosis 7.723926 9.494642 5.166895 2.299480 2.762681 10.40307 14.61975 Jarque- Bera 126.8376 344.3990 38.92011 3.614885 0.639370 350.4205 827.7270 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.164073 0.726378 0.000000 0.000000 Sum 2.981111 403.0100 -1.288444 1617.449 66.51990 136597.0 7970618. Sum Sq.
Dev. 0.296106 700.8998 8.932612 24.92873 4.153549 4.98E+08 2.80E+12
Observatio
ns 132 132 132 132 132 132 132
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Eview 8.1
Bảng 4.1 chỉ ra những số liệu thống kê mô tả cho các biến trong mô hình nghiên cứu. Giá trị trung bình của PT là 0.022584 nhỏ hơn so với độ lệch chuẩn là 0.047543 cho thấy có sự biến động đáng kể của PT giữa các công ty và qua các năm. Tương tự TANG cũng có giá trị trung bình tương đối nhỏ hơn độ lệch chuẩn nên cũng có sự biến động đáng kể qua các năm. Riêng CR, SIZE, DFL, EPS, LNST có giá trị trung bình lớn hơn độ lệch chuẩn. Riêng EPS và LNST có giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt là 1034.826, 60383.47 và 1950.078, 146319.8 lớn hơn nhiều so với các biến còn laị. Vậy khả năng giải thích của PT có thể bị ảnh hưởng đáng kể bởi EPS và LNST.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 CR
Biểu đồ 4.1. Sự biến dộng của tính thanh khoản
-8,000 -4,000 0 4,000 8,000 12,000 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 EPS
-.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 .20 .25 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 PT
Biểu đồ 4.3. Sự biến động của PT
-1.2 -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 TANG
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 DFL
Biểu đồ 4.5. Sự biến động của DFL
11.2 11.6 12.0 12.4 12.8 13.2 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 SIZE
-600,000 -400,000 -200,000 0 200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 LNST
-4 0 4 8 12 16 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 CR DFL PT SIZE TANG
Biểu đồ 4.8. Sự phân bố của các biến
Đồng thời qua biểu đồ 4.1 ta có thể thấy rằng khả năng sinh lời của các công ty ngành tài chính có nhiều biến động từ tác động của các nhân tố ảnh hưởng.
4.2 Thực hiện mô hình hồi qui
Để thấy được mức độ tác động của các nhân tố lên khả năng sinh lời của các công ty ngành tài chính niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP.HCM ta tiến hành thực hiện mô hình hồi qui và phân tích bảng kết quả hồi qui các biến, từ đó xem xét tỷ lệ ảnh hưởng của các nhân tố lên khả năng sinh lời qua tỷ số R-squared, giá trị Coeficient cho thấy mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố lên khả năng sinh lời. Chỉ số Prob cho thấy biến có ý nghĩa hay không ở mức 5%.
Bảng 4.2: Bảng kết quả hồi qui các biến
Method: Least Squares Date: 06/23/16 Time: 23:01 Sample: 1 132
Included observations: 132
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.144932 0.059511 2.435366 0.0163
CR 0.002658 0.000971 2.737896 0.0071
TANG 0.007912 0.007927 0.998019 0.3202
SIZE -0.013115 0.004881 -2.686815 0.0082
DFL 0.014275 0.012463 1.145408 0.2542
EPS 1.70E-05 1.19E-06 14.29051 0.0000
LNST 9.23E-08 1.67E-08 5.521929 0.0000
R-squared 0.786237 Mean dependent var 0.022584 Adjusted R-squared 0.775977 S.D. dependent var 0.047543 S.E. of regression 0.022503 Akaike info criterion -4.698789 Sum squared resid 0.063297 Schwarz criterion -4.545913 Log likelihood 317.1201 Hannan-Quinn criter. -4.636667 F-statistic 76.62674 Durbin-Watson stat 1.463031 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Eview 8.1
Kết quả hồi qui cho thấy giá trị R2 =0.786237, tức là mô hình đã giải thích được tương đối tốt ( 78,62%) sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Hệ số Prob. Trong bảng 4.1 cho thấy trong 6 biến độc lập đưa vào mô hình bao gồm CR, TANG, SIZE, DFL EPS, LNST thì có 4 biến có mức ý nghĩa dưới 5% là CR, SIZE, EPS và LNST, riêng 2 biến TANG và DFL chỉ số Prob. Lớn hơn 5% và được xác định là không có ý nghĩa trong mô hình.
β1= 0.002658 cho thấy tính thanh khoản của các công ty và khả năng sinh lợi có mối quan hệ đồng biến. Khi các yếu tố khác không thay đổi, tính thanh khoản tăng 1% thì khả năng sinh lợi sẽ tăng 0,26%. Điều này cho thấy để tăng trưởng khả năng sinh lời của công ty cần tăng tỷ lệ TSNH/NNH.
β2 = 0.007912 cho thấy đây là mối quan hệ đồng biến. khi các yếu tố khác không thay đổi nếu TANG tăng 1% thì PT sẽ tăng 0,7912%. Tuy nhiên trong mô hình này TANG lại không có ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của các công ty vì có hệ số Pro.= 0.3202 > 5%.
β3=-0.013115, cho thấy giữa qui mô công ty và khả năng sinh lợi tồn tại mối quan hệ nghịch biến với nhau. Cụ thể, khi các yếu tố khác không thay đổi, SIZE tăng 1% thì khả năng sinh lợi sẽ giảm 1,3115%.
β4= 0.014275. Tuy nhiên DFL trong mô hình này lại không ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của công ty ( Pro.= 0.2542).
β5= 0.000017, giữa thu nhập trên mỗi cổ phần và khả năng sinh lời của công ty có mối quan hệ đồng biến. khi các yếu tố khác không thay đổi, EPS tăng 1% thì PT sẽ tăng 0.0017%. Tương tự như nghiên cứu của Lê Thảo Vy và cộng sự (2010) cho rằng thu nhập trên mỗi cổ phần có mối tương quan cùng chiều đến chính sách cổ tức của DN.
β6= 0,000000923, cho thấy tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa lợi nhuận sau thuế và khả năng sinh lợi của các công ty. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi LNST tăng 1% thì PT sẽ tăng 0,0000923%.
4.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu:
Để đảm bảo có thể sữ dụng được mô hình cần thực hiện một số kiểm định để kiểm tra khuyết tật của mô hình.
4.3.1 Kiểm định Walt (Kiểm tra sự có mặt của biến không cần thiết)
Trong bảng kết quả hồi qui của các biến ta thấy 2 biến TANG và DFL là 2 biến không có ý nghĩa trong mô hình vì vậy chúng ta sẽ tiến hành kiểm tra sự cần thiết của 2 biến trên thông qua bảng kết quả sau:
Bảng 4.3. Kết quả kiểm tra sự có mặt của biến không cần thiết
Wald Test: Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 1.071797 (2, 125) 0.3455
Chi-square 2.143594 2 0.3424
Null Hypothesis: C(3)=C(5)=0 Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) 0.007912 0.007927
C(5) 0.014275 0.012463
Restrictions are linear in coefficients.
Theo kết quả của bảng 4.3 ta thấy chỉ số Pro.(F-statistic)= 0.3455 > 5% nên chúng ta chấp nhận giả thuyết H0. Cũng có nghĩa trong mô hình tồn tại hai biến không cần thiết.
4.3.2 Kiểm định sự cần thiết của các biến
Để xác minh lại sự cần thiết của hai biến TANG và DFL ta tiến hành kiểm định riêng lẻ từng biến một lần nữa
Bảng 4.4 Bảng kết quả kiểm định sự cần thiết của biến TANG trong mô hình:
Redundant Variables Test Equation: UNTITLED
Specification: PT C CR TANG SIZE DFL EPS LNST Redundant Variables: TANG
Value df Probability
t-statistic 0.998019 125 0.3202
F-statistic 0.996042 (1, 125) 0.3202
Likelihood ratio 1.047652 1 0.3060
F-test summary:
Sum of Sq. df Mean Squares
Test SSR 0.000504 1 0.000504 Restricted SSR 0.063801 126 0.000506 Unrestricted SSR 0.063297 125 0.000506 LR test summary: Value df Restricted LogL 316.5962 126 Unrestricted LogL 317.1201 125
Restricted Test Equation: Dependent Variable: PT Method: Least Squares Date: 06/24/16 Time: 18:26 Sample: 1 132
Included observations: 132
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.142067 0.059441 2.390045 0.0183
CR 0.002838 0.000954 2.974271 0.0035
SIZE -0.012894 0.004876 -2.644306 0.0092
DFL 0.013311 0.012425 1.071255 0.2861
EPS 1.71E-05 1.17E-06 14.61821 0.0000
LNST 8.95E-08 1.65E-08 5.431464 0.0000
R-squared 0.784534 Mean dependent var 0.022584 Adjusted R-squared 0.775984 S.D. dependent var 0.047543 S.E. of regression 0.022502 Akaike info criterion -4.706004 Sum squared resid 0.063801 Schwarz criterion -4.574967 Log likelihood 316.5962 Hannan-Quinn criter. -4.652757 F-statistic 91.75576 Durbin-Watson stat 1.450870 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Eview 8.1
Giả thuyết: H0: β2 = 0 ( TANG là biến không cần thiết)
H1: β2 khác 0 (TANG là biến cần thiết)
Từ bảng 4.3 ta có thể thấy rằng chỉ số Pro.(F-statistic) = 0,3202 >5% nên chúng ta sẽ chấp nhận giả thuyết H0.
Bảng 4.5 Bảng kết quả kiểm định sự cần thiết của biến DFL trong mô hình
Redundant Variables Test Equation: UNTITLED
Specification: PT C CR TANG SIZE DFL EPS LNST Redundant Variables: DFL Value df Probability t-statistic 1.145408 125 0.2542 F-statistic 1.311960 (1, 125) 0.2542 Likelihood ratio 1.378210 1 0.2404 F-test summary:
Sum of Sq. df Mean Squares
Test SSR 0.000664 1 0.000664 Restricted SSR 0.063961 126 0.000508 Unrestricted SSR 0.063297 125 0.000506 LR test summary: Value df Restricted LogL 316.4310 126 Unrestricted LogL 317.1201 125
Restricted Test Equation: Dependent Variable: PT Method: Least Squares Date: 06/24/16 Time: 17:12 Sample: 1 132
Included observations: 132
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.145599 0.059582 2.443669 0.0159
CR 0.002207 0.000888 2.483983 0.0143
TANG 0.007208 0.007913 0.910813 0.3641
SIZE -0.012461 0.004854 -2.567373 0.0114
EPS 1.70E-05 1.19E-06 14.27931 0.0000
LNST 9.04E-08 1.67E-08 5.427543 0.0000
R-squared 0.783994 Mean dependent var 0.022584 Adjusted R-squared 0.775422 S.D. dependent var 0.047543 S.E. of regression 0.022531 Akaike info criterion -4.703500 Sum squared resid 0.063961 Schwarz criterion -4.572463 Log likelihood 316.4310 Hannan-Quinn criter. -4.650252 F-statistic 91.46324 Durbin-Watson stat 1.462178 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Eview 8.1
Tương tự trường hợp trên ta có giả thuyết:
H0: β4 = 0 ( DFL là biến không cần thiết trong mô hình H1: β4 khác 0 (DFL là biến cần thiết trong mô hình)
Kết quả của bảng 4.5 cho thấy chỉ số Pro.(F-statistic) = 0,2542 >5% và cùng có nghĩa là chúng ta chấp nhận giả thuyết H0
4.3.3 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình Bảng 4.6: Kết quả kiểm tra hiện tượng tự tương quan: Bảng 4.6: Kết quả kiểm tra hiện tượng tự tương quan:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 9.968625 Prob. F(1,124) 0.0020 Obs*R-squared 9.822139 Prob. Chi-Square(1) 0.0017
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/23/16 Time: 23:02 Sample: 1 132
Included observations: 132
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.014446 0.057666 0.250506 0.8026
CR -8.84E-05 0.000938 -0.094194 0.9251
TANG -0.002721 0.007706 -0.353057 0.7246
SIZE -0.001128 0.004728 -0.238646 0.8118
DFL -0.000369 0.012039 -0.030618 0.9756
EPS 1.86E-08 1.15E-06 0.016223 0.9871
LNST -3.58E-09 1.62E-08 -0.220789 0.8256
RESID(-1) 0.277244 0.087810 3.157313 0.0020 R-squared 0.074410 Mean dependent var 2.52E-17 Adjusted R-squared 0.022159 S.D. dependent var 0.021981 S.E. of regression 0.021736 Akaike info criterion -4.760962 Sum squared resid 0.058587 Schwarz criterion -4.586246 Log likelihood 322.2235 Hannan-Quinn criter. -4.689965 F-statistic 1.424089 Durbin-Watson stat 2.014252 Prob(F-statistic) 0.201441
Giả thuyết: H0: p1=0 (không có hiện tượng tự tương quan)
H1: p1 khác 0 (có hiện tượng tự tương quan)
Qua bảng kết quả ta thấy chỉ số Prob. Chi-Square(1): 0.0017<0.05 do đó, ta bác bỏ giả thuyết H0.
Kết luận: mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Để đảm bảo mô hình có thể sử dụng được cần khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng cách thêm biến AR (biến tự hồi qui) và chạy lại mô hình.
Bảng 4.7: kết quả hồi qui các biến sau khi thêm biến AR
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.258236 Prob. F(1,122) 0.6123 Obs*R-squared 0.276701 Prob. Chi-Square(1) 0.5989
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/23/16 Time: 21:31 Sample: 2 132
Included observations: 131
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.003852 0.073195 0.052626 0.9581
TANG 0.000250 0.007267 0.034392 0.9726
CR -1.05E-06 1.06E-05 -0.098386 0.9218
EPS -4.18E-08 1.24E-06 -0.033662 0.9732
SIZE -0.000266 0.005947 -0.044679 0.9644 DFL -0.000406 0.014748 -0.027550 0.9781 LNST -5.76E-10 1.69E-08 -0.034141 0.9728 AR(1) 0.148314 0.304941 0.486370 0.6276 RESID(-1) -0.160833 0.316495 -0.508170 0.6123 R-squared 0.002112
Mean dependent var -6.67E-13 Adjusted R-squared -0.063323 S.D. dependent var 0.021175 S.E. of regression 0.021835 Akaike info criterion -4.744411 Sum squared resid 0.058164 Schwarz criterion -4.546878 Log likelihood 319.7589 Hannan-Quinn criter. -4.664144 F-statistic 0.032280 Durbin-Watson stat 1.995020 Prob(F-statistic) 0.999989
Giả thuyết: H0: p1=0 (không có hiện tượng tự tương quan)
Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Prob. Chi-Square(1): 0.59>0.05 như vậy chúng ta chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: mô hình không có hiện tượng tự tương quan
Để đảm bảo mô hình có thể sữ dụng tốt cần kiểm định thêm hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình bằng cách xem xét hệ số tương quan giữa các biến.
Bảng 4.8 Bảng hệ số tương quan giữa các biến:
CR DFL EPS LNST PT SIZE TANG
CR 1.000000 -0.442201 0.154190 0.077648 0.251678 -0.049816 0.246387 DFL -0.442201 1.000000 -0.116616 -0.097554 -0.131710 0.098664 -0.167943 EPS 0.154190 -0.116616 1.000000 0.478346 - 0.757220 0.023987 0.118048 LNST 0.077648 -0.097554 0.478346 1.000000 0.578633 0.329037 -0.078651 PT 0.251678 -0.131710 0.777220 0.578633 1.000000 -0.012748 0.130067 SIZE -0.049816 0.098664 0.023987 0.329037 -0.012748 1.000000 -0.033219 TANG 0.246387 -0.167943 0.118048 -0.078651 0.130067 -0.033219 1.000000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Eview 8.1
Bảng 4.8 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.8 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP
5.1 Kết luận về các nhân tố ảnh hưởng đến chính sách cổ tức của các công ty thuộc nhóm ngành tài chính niêm yết trên HOSE. thuộc nhóm ngành tài chính niêm yết trên HOSE.
Các dữ liệu nghiên cứu sử dụng của 33 công ty thuộc nhóm ngành tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán TP. HCM từ năm 2012-2014 cho thấy:
Mức độ đòn bẫy tài chính không có ảnh hưởng đến chính sách cổ tức của các công ty.
Tính thanh khoản, qui mô công ty, thu nhập trên mỗi cổ phần và lợi nhuận sau thuế có tác động cùng chiều lên chính sách cổ tức.
Tỷ trọng TSCĐ không có ảnh hưởng với chính sách cổ tức của công ty.
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy, nếu các nhà đầu tư cổ phiếu hoặc các cổ đông muốn hưởng cổ tức cao thì nên xem xét yếu tố thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS), LNST của các công ty niêm yết, yếu tố này có ý nghĩa thống kê rất mạnh với mức ý nghĩa nhỏ hơn1%. Tương tự như biến quy mô doanh nghiệp (ZIZE) và tính thanh khoản (CR) cũng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ chi trả cổ tức. Các biến này