Dữ liệu gốc ở các biến ở dạng tuyệt đối đều được chuyển về dạng logatit tự nhiên (logarit cơ số e) nhằm mục đích giảm độ phân tán cao cũng như hạn chế được
23
những quan sát có giá trị bất thường từ dữ liệu gốc, thuận lợi cho việc nhận dạng và phân tích dữ liệu.
Dưới đây là bảng mô tả các biến nghiên cứu của mô hình:
Lợi nhuận sau thuế LNST Ln(LNST) Bình quân lợi nhuận trên
tổng tài sản ROAA Ln(ROAA)
Bình quân lợi nhuận trên
vốn chủ sở hữu ROEA Ln(ROEA)
Biến độc lập
Giá dầu thô WTI GIADWTI Ln(GIADWTI)
Giá dầu Brent GIADBRENT Ln(GIADBRENT)
Biến kiểm soát
Tổng nợ TONGNO Ln(TONGNO)
Tổng tài sản TONGTSAN Ln(TONGTSAN)
Tiền và tương đương tiền TIENMAT Ln(TIENMAT)
Cổ tức tiền mặt COTUC Ln(COTUC)
Tổng sản phẩm quốc nội GDP Tăng trưởng chỉ số GDP hằng năm
Chỉ số tiêu dung
Bài nghiên cứu gồm có 2 biến độc lập, 3 biến phụ thuộc và 6 biến kiểm soát.Qua đó, tôi đã thiết lập được 3 mô hình OLS dưới đây:
Mô hình 1: LNSTit= β10 + β1.1.GIADWTIit + β1.2.GIADBRENT it +
β13.TONGNOu + β1.4.TONGTSANit + βi'5.COTUCu + β1'6.TIENMATu +
β1.7.GD Pi t +
β1.8.CP 1i t +
εi t
Mô hình 2: R OAA it= β2o0+ β2.1. GIA D WTIit + β2.2. GIA D B RENT it+
β2.3.TONGNOit +β2.4.TONGTSANit + β25.COTUCit + β2.6.TIENMATit +
β2.7.GD Pi t +
β2.8.CP h t +
εi t
Mô hình 3: R O EA i t = β3.0 + β3.1. GIA D WTIit + β3.2. GIA D B RENT it+
β3.3.TONGNOit +β3.4.TONGTSANit + β3.5.COTUCit + β3.6.TIENMATit +
β3.7.GD Pi t + β 3.8.CPI t + ε i t Trong đó: β0 là hệ số chặn β1.1 'β1.2, β1.3, β1.4, β1.5, β1.6∙β1.7, β1.8,— là các hệ số của các biến độc lập và biến kiểm soát
ε là sai số mô hình i là doanh nghiệp i t là năm t
LNST: Lợi nhuận sau thuế
ROAA: Bình quân tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản. ROEA: Bình quân tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. GIADWTI: Giá dầu thô WTI
GIADBRENT: Giá dầu Brent TONGNO: Tổng nợ
TONGTSAN: Tổng tài sản
TIENMAT: Tiền và tương đương tiền COTUC: Cổ tức tiền mặt
GDP: Tổng sản phẩm quốc nội
CPI: Chỉ số tiêu dùng phản ánh lạm phát
Biến Giá trị trung
bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏnhất Giá trị lớnnhất
ROAA 0,0559 0,0594 -0,0944 0,2711 ROEA 0,1289 0,1127 -0,1653 0,4848 LNST 13,1574 1,9624 6,6267 16,4800 GIADWTI 50,8700 0,3155 39,6500 98,0500 GIADBRENT 75,5300 0,3353 43,2100 111,6800 TONGNO 15,6618 1,6123 10,4386 17,9731 TONGTSAN 16,3439 1,5259 12,6591 18,3263 COTUC 12,2630 2,2133 5,9480 16,0127 TIENMAT 14,4596 1,6697 10,4226 17,0349 GDP 0,0595 0,0110 0,0291 0,0708 CPI 0,0580 0,0469 0,0063 0,1868 26
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả tổng quan số liệu nghiên cứu
Bảng dưới đây là thống kê mô tả giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của các biến:
Giá trị trung bình Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá dầu thô WTI
(USD/thùng) 50,87 39,65 98,05 Giá dầu Brent
(USD/thùng)
75,53 43,21 111,68
Nguồn: Bảng kết quả chạy mô hình Stata
Qua bảng trên, ta có thể thấy được tổng quan biến động về lợi nhuận của các doanh nghiệp, giá dầu qua 12 năm cũng như các nhân tố có ảnh hưởng đến lợi nhuận của các doanh nghiệp dầu khí được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Trong khoảng thời gian từ năm 2009 đến năm 2020, thống kê mô tả các biến cho ra kết quả lần lượt như sau:
ROAA, ROEA trung bình của các doanh nghiệp này qua các năm lần lượt là 5,59%; 12,89% với độ lệch chuẩn lần lượt là 5,94% và 11,27% .Cụ thể, giá trị lớn nhất của ROAA là 27,11% và giá trị nhỏ nhất là -9,44%; ROEA có giá trị lớn nhất là 48,48% và giá trị nhỏ nhất là -16,53%.
27
Lợi nhuận sau thuế của các doanh nghiệp theo số liệu đã được logarit hóa có giá trị trung bình là 13,1574 (triệu VND) với độ lệch chuẩn là 1,9624. Biên độ giao động khá lớn với giá trị nhỏ nhất là 6,6267 (triệu VND) và giá trị lớn nhất là 16,4800 (triệu VND).
Nguôn: Bảng dữ liệu tông hợp Excel
Giá dầu thô WTI có giá trị trung bình 50,87 là USD/ thùng.Biên động dao động khá lớn với giá trị nhỏ nhất là 39,65 USD/thùng và giá trị lớn nhất 98,05 USD/thùng. Trong cùng khoảng thời gian nghiên cứu, giá dầu brent có giá trị trung bình là 75,53 USD/thùng, biên độ dao động tương đối lớn với giá trị lớn nhất là 43,21 USD/thùng và giá trị nhỏ nhất là 111,68 USD/thùng.
Tổng nợ của các công ty trong khoảng thời gian nghiên cứu có giá trị đã được logarit hóa trung bình là 15,6618 (triệu VND) với độ lệch chuẩn là 1,61226 (triệu VND). Biên độ dao động tương đối lớn với giá trị nhỏ nhất là 10,4386 (triệu VND) và giá trị lớn nhất là 17,9731 (triệu VND).
Tổng tài sản của các doanh nghiệp này theo số liệu đã được logarit hóa có giá trị trung bình là 16,3439 (triệu VND) với độ lệch chuẩn là 1,52588 (triệu VND). Biên độ dao động tương đối lớn với giá trị nhỏ nhất là 12,6591 (triệu VND) và giá trị lớn nhất là 18,3263 (triệu VND).
Cổ tức tiền mặt theo số liệu đã được logarit hóa của các doanh nghiệp trả cho cổ đông của mình trung bình là 12,2630 (triệu VND) với độ lệch chuẩn là 2,2133 (triệu VND). Biên độ dao động rất lớn với giá trị nhỏ nhất là 5,9480 (triệu VND) và giá trị lớn nhất là 16,0127 (triệu VND).
Các khoản tiền và tương đương tiền theo số liệu đã được logarit hóa có giá trị trung bình là 14,4596 triệu đồng với độ lệch chuẩn là 1,6697 (triệu VND). Biên
ROAA ROE A LNST GIADWTI GIADBREN T TONGNO TONGTSAN COTU C TIENMAT GDP CPI ROAA 1 ROEA 0,8796 1 LNST 0,5583 0,4623 1
độ dao động tương đối lớn với giá trị nhỏ nhất là 10,4226 (triệu VND) và giá trị lớn nhất là 17,0349 (triệu VND).
Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội GDP có giá trị trung bình là 5,95% với độ lệch chuẩn là 1,1%. Biên độ dao động tương đối lớn với giá trị nhỏ nhất là 2,91% và giá trị lớn nhất là 7,1%.
Tăng trưởng chỉ số tiêu dùng có giá trị trung bình là 5,8% với độ lệch chuẩn là 4,69%. Biên độ dao động rất lớn với giá trị nhỏ nhất là 0,63% và giá trị lớn nhất là 18,67%.
4.2. Kiểm định tự tương quan CORRELATION
Nghiên cứu sử dụng kiểm định tự tương quan Correlation bằng ứng dụng Stata để kiểm định các hệ số có hiện tượng tự tương quan với nhau hay không. Với kiểm định này, nghiên cứu đã dùng lệnh Corr, sau đó lần lượt nhập các biến theo thứ tự 3 biến phụ thuộc và 8 biến (bao gồm 2 biến độc lập và 6 biến kiểm soát) có tác động lên biến phụ thuộc để chạy mô hình kiểm định tự tương quan. Mô hình này giúp làm rõ mối quan hệ giữa các biến này. Mô hình sẽ không có ý nghĩa nếu sự tương quan giữa các biến quá lớn. Các biến trong mô hình Correlation có sự tương quan nhỏ hơn 80% được cho là phù hợp.
29
GIADWTI 0,2392 0,4383 - 0,0623 1 GIADBRENT 0,2183 0,4053 - 0,0648 0,9928 1 TONGNO 0,0676 0,0325 0,7747 -0,1370 -0,1360 1 TONGTSAN 0,1754 0,0571 0,8269 -0,1945 -0,1889 0,9765 1 COTUC 0,5311 0,4138 0,8532 -0,1194 -0,1096 0,6406 0,6806 1 TIENMAT 0,2238 0,1204 0,8066 -0,1639 -0,1639 0,9241 0,9376 0,7020 1 GDP 0,0173 0,0036 0,0904 0,1681 0,158 0,1254 0,116 0,0586 0,0956 1 CPI 0,1117 0,3107 - 0,1107 0,6568 0,6668 -0,1031 -0,1648 -0,1198 -0,1997 -0,0573 1
Nguồn: Kết quả nghiên cứu
Biến độc lập/ Biến kiểm soát
Biến phụ thuộc ROAA
Co.efficient P-value
Nhìn vào bảng kết quả mô hình Correlation trên ta nhận thấy hầu hết sự tương quan giữa các biến trong mô hình là tương đối thấp, phù hợp với hệ số tương quan nhỏ hơn 80%. Tuy nhiên giữa một số biến trong mô hình có hệ số tương quan lớn hơn 80% được cho là phù hợp, được giải thích như sau:
Thứ nhất, hệ số tương quan giữa ROEA và ROAA cho ra kết quả là 87,96%. Theo công thức, ta biết rằng ROA được tính bằng lợi nhuận chia tổng tài sản, ROE được tính bằng lợi nhuận chia cho vốn chủ sở hữu. Bởi vậy tài sản và nguồn vốn luôn cân bằng với nhau. Hơn nữa hiện nay trên thị trường, hiện tượng doanh nghiệp vay nợ để mua tài sản khiến vốn chủ sở hữu tăng lên tương ứng đang ngày càng phổ biến. Do đó, hệ số tương quan giữa hai biến này lớn hơn 80% được nghiên cứu cho là phù hợp và không ảnh hưởng đến mục đích nghiên cứu của khóa luận.
Thứ hai, tương tự như ROAA và ROEA, hệ số tương quan của các biến tổng tài sản, cổ tức tiền mặt, tiền và tương đương tiền với lợi nhuận sau thuế. Hay hệ số tương quan của tổng nợ với tổng tài sản, tổng nợ với các khoản tiền và tương đương tiền, tổng tài sản và các khoản tiền và tương đương tiền là những biến có hệ số tương quan với nhau lớn hơn 80% đều được cho là phù hợp và không ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
Thứ ba, hai biến độc lập là giá dầu thô WTI và giá dầu Brent có hệ số tương quan ở mức 99.28% cũng được giải thích tương tự như các trường hợp trên.
4.3. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến OLS
Bản chất của mô hình phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp phân tích quan hệ giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mô hình hóa sử dụng hàm tuyến
tính (bậc 1). Các tham số (hay hàm số) của mô hình được ước lượng từ dữ liệu. Sau khi kết luận trong mô hình không thấy có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau. Nghiên cứu đã tiếp tục sử dụng mô hình bình quân nhỏ nhất (OLS) để kiểm định xem có biến độc lập và biến kiểm soát nào tác động lên các biến phụ thuộc phản ánh lợi nhuận của các doanh nghiệp Dầu khí niêm yết trên Sàn chứng khoán Việt Nam. Sau đó, từ các biến đã được thiết lập, tiếp tục tiến hành chạy 3 mô hình đã được đề cập ở chương 3.
Các biến được cho là tác động đến 3 biến phụ thuộc sẽ có p-value nhỏ hơn 0,05 (5%). Nếu biến đó có hệ số hồi quy β lớn hơn 0 thì nó sẽ có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc, ngược lại nếu có hệ số hồi quy β nhỏ hơn 0 thì sẽ có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc.
30
Ngoài ra, hệ số Significant F cũng là một điều kiện vô cùng quan trọng để kiểm định độ tin cậy về mặt thống kê của toàn bộ phương trình. Neu Significant F nhỏ hơn 0,05 thì mô hình sẽ có ý nghĩa thống kê. Qua các bảng kết quả của 3 mô hình OLS kiểm định tác động của các biến tới 3 biến phụ thuộc, ta nhận thấy hệ số Significant F ở đây đều có giá trị bằng 0,0000 (tức nhỏ hơn 0,05), do vậy cả 3 mô hình này đều có ý nghĩa.
4.3.1. Mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROAA
Mô hình: R OAA it= β 2Á} + β2.1. GIA D WTIit + β2.2. GIA D B RENT it +
β23.T0NGN0u + β2.4.TONGTSANit + β2,5.COTUCit + β2.6.TIENMATit +
β2.7.GD pi t + β
2.8.CP 1i t + ε
i t
Sau khi sử dụng phần mềm Stata để xử lý dữ liệu, kết quả mô hình cho ra như bảng sau:
GIADWTI 0,0430 0,0000 GIADBRENT -0,3367 0,0020 TONGNO -0,0872 0,0000 TONGTSAN 0,0771 0,0000 COTUC 0,0163 0,0000 TIENMAT 0,0041 0,6280 GDP -0,3818 0,2990 CPI -0,4308 0,4290 R-squared 0,61 19 Significant F 0,0000
Biến độc lập/ Biến kiểm soát
Biến phụ thuộc ROEA
Co.efficient P-value GIADWTI 0,9273 0,0000 GIADBRENT -0,7409 0,0010 TONGNO -0,0554 0,0630 TONGTSAN 0,0329 0,3160 COTUC 0,0310 0,0000 TIENMAT 0,0065 0,7010 GDP -0,8910 0,2340 CPI 0,3905 0,1530 R-squared 0,5300 Significant F 0,0000 TT---T----TTT---—---T-T---—
Nguôn: Kêt quả tự nghiên cứu
Mô hình có hệ số Significant F là 0,0000 nên mô hình này là có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, ta thấy hệ số xác định R bình phương từ kết quả của mô hình là 0,6119 (61,19%) và R bình phương điều chỉnh là 0,5754 (57,54%). Hai giá trị này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Theo lý thuyết, R càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng để chạy hồi quy. Thêm vào đó,
31
R2= 61,19% cho thấy 100% sự biến động của ROAA thì có 61,19% là do 8 yếu tố trong mô hình, còn 38,81% là do các yếu tố khác không có trong mô hình hoặc các yếu tố ngẫu nhiên tác động. Như vậy, cả hai giá trị R này đều cho ra kết quả lớn hơn 50% thể hiện rằng mô hình tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu đã nghiên cứu, biến phụ thuộc ROAA được giải thích bởi các biến độc lập và biến kiểm soát tới trên 60%.
Nhận thấy rằng, các biến độc lập là giá 2 loại dầu và hầu hết các biến kiểm soát đều có tác động đến biến phụ thuộc ROAA. Tuy nhiên, tiền và tương đương tiền, tăng trưởng GDP và CPI là 3 biến kiểm soát có P-value lớn hơn 0,05. Do đó được cho là không có tác động đến biến phụ thuộc ROAA. Ngoài ra, mô hình cho ra kết quả là có giá dầu brent, tổng nợ và tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với ROAA. Còn giá dầu thô WTI, tổng tài sản và cổ tức tiền mặt đều có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc ROAA.
4.3.2. Mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROEA
Mô hình: R OEAit = β3. O + /?3,1.GIADWTIit + β3.2.GIADBRENT it +
β3.3.TONGNOit + β3.4.TONGTSANit + β3j5.COTUCu + β3'6TIENMATu +
β3. 7.GD pi t + β
3.8.CP 1i t + ε
i t
Biến độc lập/ Biến kiểm soát
Biến phụ thuộc LNST Co.efficient P-value GIADWTI 6,0713 0,0040 GIADBRENT -4,9634 0,0120 TONGNO -0,8969 0,0020 TONGTSAN 1,5744 0,0000 COTUC 0,4498 0,0000 TIENMAT -0,0495 0,7450 GDP -3,9871 0,5580 CPI -0,5987 0,8060 R-squared 0,8754 Significant F 0,0000
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
32
R square = 53,0% nên mô hình có ý nghĩa, bộ dữ liệu phù hợp đến 53%. Các biến độc lập và biến kiểm soát trong mô hình giải thích được biến phụ thuộc đến 53%. Ngoài ra, dữ liệu cho thấy mô hình có hệ số Significant F = 0,0000 rất nhỏ cho nên mô hình này có ý nghĩa thống kê. Kết quả cho thấy, các biến bao gồm giá dầu thô, giá dầu brent, cổ tức tiền mặt có giá trị P-value nhỏ hơn 5%, do đó đây là những biến có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ROEA. Trong đó, có giá dầu thô WTI và cổ tức tiền mặt được cho là có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc, điều này chứng tỏ 2 biến này có tác động tích cực đến ROEA. Biến độc lập là giá dầu Brent lại có tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc ROEA.
Ngược lại, với P-value lớn hơn 5%, các biến kiểm soát là tổng nợ, tổng tài sản, tiền và tương đương tiền, GDP, CPI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ROEA.
4.3.3. Mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc là lợi nhuận sau thuế Mô hình: L NSTit= β1.0+ β1.1.GIA D WTIit + β1.2. GIA D B RENT it +
β13.TONGNOu + βι,4.T0NGTSANit + βi'5.COTUCu + β1.6.TIENMATit +
β1.7.GD pi t + β
1.8.CP 1i t + ε
i t
Qua xử lý dữ liệu và chạy mô hình bằng phần mềm Stata, cho ra kết quả như sau:
Biến độc lập/
Biến kiểm soát ____________FEM____________ _____________REM_____________Biến phụ thuộc ROAA
Coefficient P-value Coefficient P-value
GIADWTI 0,2435 0,0580 0,4300 0,0000 GIADBRENT -0,1821 0,1330 -0,3367 0,0020 TONGNO -0,0033 0,8930 -0,0872 0,0000 TONGTSAN -0,0207 0,5820 0,0779 0,0000 COTUC 0,1223 0,0000 0,0163 0,6270 TIENMAT 0,0102 0,3500 0,0041 0,2960 GDP -0,1306 0,7070 -0,3818 0,4270 CPI -0,0363 0,8060 0,1082 0,0000 R-squared 0,3412 0,6119 Significant F 0,0001 0,0000
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
33
Adjusted R-square = 86,31% nên mô hình có độ tin cậy rất cao, bộ dữ liệu phù
hợp đến hơn 86%. Các biến độc lập và biến kiểm soát giải thích được biến phụ thuộc đến 86,31%. Ngoài ra, mô hình có hệ số Significant F = 0,0000 nên có ý nghĩa thống kê. Dữ liệu regression cho thấy, ngoại trừ các biến là TIENMAT, GDP và CPI có P- value lớn hơn 5% là không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, các biến độc lập và biến