Sau khi loại bỏ biến độc lập TSBĐ, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để tiến hành phân tích mô hình hồi quy Logistic và thu được kết quả các biến trong mô hình hồi quy như sau:
Bảng 4.6: Các yếu tố trong mô hình
Hệ số β S.E. Wald Df Sig. Exp(β)
TTHH (*) .002 .004 .320 1 .006 1.002 VLDR (*) .983 .000 .272 1 .020 2.672 DBTC (*) -.354 .147 5.778 1 .016 .702 DTKD (*) 1.048 .000 .001 1 .010 2.852 ROE (*) 2.525 1.871 1.821 1 .002 12.487 QMDN .016 .000 .031 1 .860 1.016 SNHD .037 .056 .431 1 .511 1.038 NNKD (*) -.443 .841 .277 1 .006 .642 DTNH (*) .974 .229 18.182 1 .000 2.650 MDVV (*) 2.933 .907 10.467 1 .001 18.789 LSCV (*) -3.715 22.636 7.923 1 .005 .024 STCV (*) -1.308 .000 1.204 1 .003 .270 Constant -9.194 2.984 9.493 1 .002 .000
Bảng 4.6 cho thấy Sig của các yếu tố Quy mô doanh nghiệp (QMDN) và Số năm hoạt động (SNHD) lần lượt là 0,860 và 0,511 đều lớn hơn 0,05 (tức lớn hơn 5%), điều đó có nghĩa rằng, 2 yếu tố này không có ý nghĩa thống kê khi phân tích mô hình hồi quy. Do đó, tác giả tiến hành loại bỏ 2 yếu tố này và thực hiện phân tích mô hình hồi quy với các yếu tố còn lại và thu được kết quả như sau:
Bảng 4.7: Các yếu tố trong mô hình sau khi loại bỏ yếu tố không có ý nghĩa thống kê
Hệ số β S.E. Wald df Sig. Exp(β)
TTHH (*) .002 .004 .339 1 .001 1.002 VLDR (*) .881 .000 .060 1 .007 2.413 DBTC (*) -.352 .143 6.054 1 .014 .703 DTKD (*) 1.061 .000 .018 1 .009 2.889 ROE (*) 2.587 1.739 2.213 1 .001 13.287 NNKD (*) -.457 .805 .323 1 .006 .633 DTNH (*) .929 .207 20.073 1 .000 2.533 MDVV (*) 2.105 .891 12.160 1 .000 8.207 LSCV (*) -3.755 21.955 8.433 1 .004 .023 STCV (*) -1.756 .000 .779 1 .004 .173 Constant -9.345 2.694 12.031 1 .001 .000
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
Bảng 4.7 cho thấy sau khi loại bỏ 2 yếu tố QMDN và SNHD không có ý nghĩa thống kê và thực hiện phân tích hồi quy các yếu tố còn lại, tác giả nhận được giá trị Sig của các yếu tố đều lớn hơn 0 và bé hơn 5%, lần lượt với các yếu tố TTHH, VLDR, DBTC, DTKD, ROE, NNKD, DTNH, MDVV, LSCV, STCV giá trị Sig là 0,001; 0,007; 0,014; 0,009; 0,001; 0,006; 0,000; 0,000; 0,004 và 0,004. Do vậy các yếu tố độc lập (TTHH, VLDR, DBTC, DTKD, ROE, NNKD, DTNH, MDVV, LSCV, STCV) trong mô hình hồi quy Logistic có mối tương quan với yếu tố phụ thuộc.
Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trên đều có độ tin cậy trên 95%, dấu của các hệ số hồi quy phù hợp với mong đợi, phần lớn các yếu tố độc lập đều tác động dương/cùng chiều đến khả năng trả nợ vay ngoại trừ yếu tố DBTC,
NNKD, LSCV, STCV tác động âm/ngược chiều đến khả năng trả nợ vay, điều này có ý nghĩa cụ thể như sau:
Khả năng thanh toán hiện hành tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 0,002 > 0), tức khi khả năng thanh toán hiện hành của doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Vốn lưu động ròng tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 0,881 > 0), tức khi vốn lưu động ròng của doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Đòn bẩy tài chính tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = -0,352 < 0), tức khi đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp càng cao thì khả năng trả nợ vay càng giảm đi.
Dòng tiền từ HĐKD tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 1,061 > 0), tức khi dòng tiền từ HĐKD của doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Chỉ số ROE tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 2,587 > 0), tức khi chỉ số ROE của doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Ngành nghề kinh doanh tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = -0,457 < 0), tức khi doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xây dựng thì khả năng trả nợ vay thấp hơn các lĩnh vực khác.
Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 0,929 > 0), tức khi dòng tiền vào tài khoản ngân hàng của doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Mục đích sử dụng vốn vay tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 2,105 > 0), tức khi doanh nghiệp sử dụng vốn vay đúng mục đích thì khả năng trả nợ vay cao hơn khi sử dụng vốn vay không đúng mục đích.
Lãi suất vay tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = -3,755 < 0), tức khi lãi suất vay của doanh nghiệp càng cao thì khả năng trả nợ vay càng giảm đi.
Số tiền vay tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = -1,756 < 0), tức khi số tiền vay của doanh nghiệp càng cao thì Khả năng trả nợ vay càng giảm đi.
Dưới đây là bảng tóm tắt lại kết quả mô hình và kỳ vọng ban đầu do giả thiết đặt ra:
Bảng 4.8: Tóm tắt kỳ vọng của giả thuyết nghiên cứu và kết quả mô hình
TT Biến độc lập Ký hiệu Kỳ vọng về dấu Kết quả mô hình
1 Khả năng thanh toán hiện hành TTHH + +
2 Vốn lưu động ròng VLDR + +
3 Đòn bẩy tài chính DBTC - -
4 Dòng tiền từ HĐKD DTKD + +
5 Tỷ suất sinh lợi trên VCSH ROE + +
6 Quy mô của doanh nghiệp QMDN + Không có ý nghĩa thống kê
7 Số năm hoạt động SNHD + Không có ý
nghĩa thống kê
8 Ngành nghề kinh doanh NNKD - -
9 Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng DTNH + +
10 Mục đích sử dụng vốn vay MDVV + +
11 Lãi suất cho vay LSCV - -
12 Số tiền cho vay STCV - -
13 Tỷ lệ tài sản bảo đảm TSBĐ + Không có ý nghĩa thống kê