7. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
4.3.2 Phân tích mô hình các lần tiếp theo
Thông qua việc kiểm định mô hình lần 1, biến TANG không đạt yêu cầu ở cả hai tiêu chuẩn: tstat và Sig. Do đó biến này bị loại ra khỏi mô hình trong lần chạy sau.
Sau khi tiến hành loại bỏ lần lượt biến TANG nhận thấy các biến còn lại đều đạt yêu cầu ở cả 2 tiêu chuẩn tstat và Sig. Do vậy, phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đấn cấu trúc tài chính của các doanh nghiệp niêm yết có dạng như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β4X4+ β5X5+ β6X6+
Hoặc: LEV = β0 + β1*SIZE + β3*ROA + β4*LIQ + β5*GRO + β6*VOL + Ta tiếp tục sử dụng phương pháp đưa vào một lượt (Enter) để phân tích hồi quy giữa biến phụ thuộc (LEV) và các biến độc lập như sau:
4.3.2.2 Kiểm định mô hình hồi quy lần cuối
Để kiểm định mô hình hồi quy, ta lần lượt đi kiểm tra các giả định sau: - Phương sai của sai số (phần dư) không đổi.
- Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Không có mối tương quan giữa các biến độc lập. - Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.
Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008), nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng không đáng tin cậy nữa.
a. Kiểm định giảđịnh phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized Residual). Hình 4.1 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 sai của phần dư không đổi.
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa cấu trúc tài chính và phần dư từ hồi qui
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
b. Kiểm tra giảđịnh các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Hình 4.2: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm quan sát phân tán xung quanh đường chéo kỳ vọng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cũng cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.984 gần bằng 1). Một đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số và đường cong này phân bố gần như là đều ở hai bên. Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Ngoài ra, kiểm định Durbin Watson = 1.957 (bảng 4.7) trong khoảng [1 < D < 3] nên không có hiện tượng tự tương quan của các phần dư (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008).
c. Ma trận tương quan
Trước khi đi vào phân tích hồi qui ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.6: Bảng ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
LEV SIZE ROA LIQ GRO VOL
LEV 1.000 .578 -.324 -.486 .338 -.382 SIZE .578 1.000 .024 .121 .200 -.097 ROA -.324 .024 1.000 -.108 .175 .198 LIQ -.486 .121 -.108 1.000 -.143 -.093 GRO .338 .200 .175 -.143 1.000 -.046 VOL -.382 -.097 .198 -.093 -.046 1.000 Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Bảng ma trận tương quan cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc LEV là tương đối, biến SIZE, GRO tương quan cùng chiều còn các biến khác là ngược chiều.
Hệ số tương quan của biến phụ thuộc với từng biến độc lập dao động từ 0.324 đến 0.578. Trên thực tế, với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là trong tổng thể, tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc LEV với các biến độc lập. Xét mối tương quan giữa các biến độc lập, hệ số dao động từ .024 đến .200 nên trong tổng thể, với mức ý nghĩa 5% thì có tồn tại mối tương quan yếu giữa các biến độc lập.
d. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình lần cuối
Bảng 4.7: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến lần cuối THÔNG SỐ MÔ HÌNH Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson Hệ số R2 sau khi đổi Hệ số F sau khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi 1 .727a .528 .512 .09537 .528 33.330 5 149 .000 1.957 Biến độc lập: VOL, GRO, LIQ, SIZE, ROA
Biến phụ thuộc: LEV
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Bảng 4.7 cho thấy, giá trị hệ số tương quan là 0.727 > 0.5, do vậy, đây là mô hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Giá trị R2 hiệu chỉnh của mô hình sau là .512 lớn hơn giá trị R2 hiệu chỉnh của mô hình đầu là .510 chứng tõ việc loại biến TANG là hợp lý.
Ngoài ra, giá trị hệ số R2 là 0.528, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 52,8%. Nói cách khác, mô hình hồi quy này giải thích được 52.8% cấu trúc tài chính, các phần còn lại là do sai số và các yếu tố khác.
Hệ số F sau khi đổi là 33.330 lớn hơn F0.05(5,149) = 2.274902 và giá trị Sig. rất nhỏ (< 0.05) nên hàm có độ tin cậy cao. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.8: Các thông số thống kê trong mô hình hồi qui lần cuối bằng phương pháp Enter Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Beta t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Hệ số Tolerance Hệ số VIF Hằng số - 1.270 .193 -6.587 .000 SIZE .153 .016 .568 9.735 .000 .931 1.074 ROA -.261 .123 -.133 -2.129 .035 .811 1.233 LIQ -.036 .006 -.350 -6.046 .000 .948 1.055 GRO .086 .025 .219 3.466 .001 .794 1.259 VOL -.503 .238 -.123 -2.116 .036 .932 1.073
Biến phụ thuộc: LEV
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Khi xét tstat và tα/2 của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập SIZE, ROA, LIQ, GRO, VOL đều đạt yêu cầu do có tstat>tα/2(5,149) = 2.274902 (nhỏ nhất là 2.116) và các giá trị Sig. đều < 0.05 (lớn nhất là 0.036) nên thể hiện độ tin cậy khá cao. Ngoài ra, vì hệ số R2 = 0.528 < 0.8 và hệ số VIF của các hệ số Beta đều nhỏ hơn 5 (lớn nhất là 1.259) và hệ số Tolerance đều > 0.5 (nhỏ nhất là 0.794) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
4.3.3. Kết quả nghiên cứu và bàn luận về kết quả nghiên cứu 4.3.3.1 Kết quả nghiên cứu 4.3.3.1 Kết quả nghiên cứu
LEV của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh như sau:
LEV = 0.568*SIZE - 0.350*LIQ + 0.219*GRO - 0.133*ROA - 0.123*VOL Tóm lại, thông qua kết quả kiểm định mô hình lý thuyết chính thức mà cụ thể là kết quả hồi quy tuyến tính đa biến, ta có mô hình lý thuyết chính thức điều chỉnh như sau:
Hình 4.4: Mô hình lý thuyết chính thức về cấu trúc tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh
Cấu trúc tài chính LEV 0.219 GRO SIZE 0.568 LIQ -0.350 ROA VOL -0.133 -0.123
Bảng 4.9: Giả thuyết và kết quả phân tích thực nghiệm sựảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình đến cấu trúc tài chính
Loại biến Tên biến Ký hiệu Giả thuyết Biến quan sát Kết quả nghiên cứu Biến phụ thuộc Cấu trúc tài chính LEV Nợ phải trả Tổng tài sản Biến độc lập Quy mô
doanh nghiệp SIZE + Tổng tài sản +
Hiệu quả hoạt động kinh
doanh
ROA +
Lợi nhuận trước thuế Tổng tài sản - Cấu trúc tài sản TANG + Tài sản cố định hữu hình Tổng tài sản K Tính thanh khoản LIQ + Tài sản ngắn hạn Nợ ngắn hạn - Tốc độ tăng
trưởng GROW + Tổng tài sản +
Rủi ro kinh doanh VOL + Độ lệch chuẩn ROA/Giá trị trung bình ROA -
Quy ước: Dấu cộng (+): quan hệ cùng chiều, dấu trừ (-): quan hệ ngược chiều, K: Không ảnh hưởng
4.3.3.2 Bàn luận về kết quả nghiên cứu
Mô hình hồi quy giải thích được 52.8% cấu trúc tài chính, với kết quả nghiên cứu các biến cụ thể như sau:
- Biến SIZE: Quy mô doanh nghiệp
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy: quy mô doanh nghiệp tỷ lệ thuận cùng chiều với tỷ suất nợ (+). Quy mô công ty tác động mạnh nhất đến cấu trúc tài chính là (+ 0.568).
+ Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Antoniou (2002), Wanrapee Banchuenvijit (2009), Hằng (2013), Anh (2010), Anh&Yến (2014), Thái Thị Nhung ( 2014), Nguyễn Thị Như Quỳnh (2014), Nguyễn Thị Thanh Nga (2010).
+ Kết quả nghiên cứu này không phù hợp với kết quả nghiên cứ của Titmam & vessels (1998), nghiên cứu của nghiên cứu của Jean.J.Chen (2003), nghiên cứu của Lê Thị Kim Thư (2012), nghiên cứu của Thái Thị Nhung (2014).
Quy mô của các công ty ngành bất động sản niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM càng lớn thì các công ty vay nợ càng nhiều tác động đến cấu trúc tài chính làm cho tỷ suất nợ lớn sẽ có tính 2 mặt tốt hoặc không tốt:
Tác động không tốt:
- Doanh nghiệp giải quyết được nhu cầu về vốn cho hoạt động kinh doanh của các công ty ngành bất động sản.
Tác động xấu:
- Tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (ROA): Từ kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả kinh doanh tỷ lệ nghịch với tỷ suất nợ, tác động đến cấu trúc tài chính (-0.133). Điều này cho thấy các công ty ngành bất động sản càng vay nợ nhiều dẫn đến càng kém hiệu quả kinh doanh. Quy mô tài sản doanh nghiệp càng lớn tác động làm cho hiệu quả kinh doanh thấp.
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy tính thanh khoản của doanh nghiệp tỷ lệ nghịch với tỷ suất nợ
Tính thanh khoản tác động đến cấu trúc tài chính ở mức độ thứ 2 với chỉ số (- 0.350), tính thanh khoản của các công ty ngành bất động sản càng lớn thì các doanh nghiệp vay nợ ít. Doanh nghiệp vay nợ ít tác động đến hiệu quả kinh doanh (ROA), hiệu quả kinh doanh tốt.
+ Kết quả nghiên cứu này không phù hợp với kết quả nghiên cứu của Anh&Yến (2014), Thái Thị Nhung (2014), Nguyễn Thị Thúy Hằng (2013).
+ Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Nga (2010).
- Biến GRO: Tốc độ tăng trưởng
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy, tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp tỷ lệ thuận, cùng chiều với tỷ suất nợ (+).
Tốc độ tăng trưởng tác động đến cấu trúc ở mức độ thứ 3 với chỉ số (+0.219), tốc độ tăng trưởng của các công ty ngành bất động sản càng lớn thì các doanh nghiệp càng vay nợ nhiều.
+ Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Titmam & vessels (1998), Jean.J.Chen (2003), Lê Thị Kim Thư (2012), Nguyễn Thị Như Quỳnh (2014).
+ Kết quả nghiên cứu này không phù hợp với kết quả nghiên cứu của Kim & Sorense (1986), kết quả nghiên cứu của Thái Thị Nhung (2014).
- Biến ROA: Hiệu quả hoạt động kinh doanh
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp tỷ lệ nghịch, ngược chiều với tỷ suất nợ (-).
Hiệu quả kinh doanh tác động đến cấu trúc tài chính ở mức độ thứ 4 với chỉ số (- 0.133).
Điều này cho thấy, hiệu quả kinh doanh càng lớn thì các doanh nghiệp ngành bất động sản càng vay nợ ít.
+ Kết quả nghiên cứu này phù hớp với kết quả nghiên cứu của Titmam & vessels (1998), Jean.J.Chen (2003), Wanrapee Banchuenvijit (2009), Huang and Song (2002), Lê Thị Kim Thư (2012), Nguyễn Thị Thúy Hằng (2013), Đoàn Ngọc Phi Anh (2010), Nguyễn Thị Như Quỳnh (2014), Nguyễn Thị Thanh Nga (2010)
+ Kết quả nghiên cứu này không phù hớp với kết quả nghiên cứu của Anh&Yến (2014).
- Biến VOL: Rủi ro kinh doanh
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy, rủi ro kinh doanh của doanh nghiệp tỷ lệ nghịch, ngược chiều với tỷ suất nợ (-).
Rủi ro kinh doanh tác động đến cấu trúc tài chính ở mức độ thứ 5 với chỉ số (- 0.123). Điều này chứng tỏ rủi ro kinh doanh càng lớn các doanh nghiệp ngành bất động sản càng vay nợ ít.
+ Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Titmam & vessels (1998), Anh (2010), Thái Thị Nhung (2014).
+ Kết quả nghiên cứu này không phù hợp với kết quả nghiên cứu của Kim & Sorense (1986), Lê Thị Kim Thư (2012), Nguyễn Thị Như Quỳnh (2014).
- Biến TANG: Cấu trúc tài sản của doanh nghiệp
+ Kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố cấu trúc tài sản (biến TANG) không có ý nghĩa thống kê nên loại ra khỏi mô hình.
+ Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Kim & Sorense (1986), Thạch (2013), Lê Thị Kim Thư (2012), Thái Thị Nhung (2014), Anh&Yến (2014).
+ Kết quả nghiên cứu này không phù hợp với nghiên cứu của Jean.J.Chen (2003), Huang & Song (2002), Wanrapee Banchuenvijit (2009), Nguyễn Thị Thúy Hằng (2013), Đoàn Ngọc Phi Anh (2010), Nguyễn Thị Như Quỳnh (2014), Nguyễn Thị Thanh Nga (2010).
Liên hệđến các doanh nghiệp ngành bất động sản: Qua kết quả nghiên cứu
động sản không có vay nợ (hiệu quả kinh doanh cao) là rất khó đảm bảo vì cần một lượng nhu cầu vốn cho hoạt động kinh doanh.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương 4, tác giả đã sử dụng kỹ thuật thống kê mô tả, ma trận hệ số tương quan và mô hình hồi quy tuyến tính bội được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích các yếu tố tác động đến cấu trúc tài chính của các công ty ngành bất động sản niêm yết.
Qua việc phân tích ma trận hệ số tương quan và việc loại biến không đạt yêu cầu, mô hình cuối cùng cho ta thấy được rằng 5 yếu tố có ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính của doanh nghiệp theo thứ tự giảm dần và không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập, đó là:
-Quy mô doanh nghiệp tỷ lệ thuận, cùng chiều với tỷ suất nợ.
- Tính thanh khoản của doanh nghiệp tỷ lệ nghịch, ngược chiều với tỷ với tỷ suất nợ.
- Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp tỷ lệ thuận, cùng chiều với tỷ suất nợ. - Hiệu quả hoạt động kinh doanh tỷ lệ nghịch, ngược chiều với tỷ suất nợ. - Rủi ro doanh nghiệp tỷ lệ nghịch, ngược chiều với tỷ suất nợ.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Xây dựng cấu trúc tài chính hợp lý với mục tiêu đảm bảo nguồn vốn ổn định cho hoạt động sản xuất và tối ưu hoá hiệu quả sử dụng vốn đó là một trong những vai trò quan trọng của quản lý tài chính công ty. Với đề tài “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính của các công ty ngành bất động sản niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh”, luận văn đã đạt được một số kết quả nhất định về mặt lý thuyết và thực tiễn cũng như tồn tại một số hạn chế như sau:
5.1.1. Kết quảđạt được
- Về nghiên cứu lý thuyết
Xác định được cấu trúc tài chính doanh nghiệp bao gồm mối quan hệ giữa vốn chủ sở hữu và vốn vay thể hiện bằng chỉ tiêu tỷ suất nợ, phát hiện những ưu điểm cũng như hạn chế khi lựa chọn cấu trúc tài chính thiên về sử dụng vốn chủ