4.1.1 Đôi nét về thị trƣờng ngành hàng tiêu dùng
a) Tiêu chí xếp các công ty vào ngành hàng tiêu dùng trên HOSE.
Ngày 25/1/2015, Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) chính thức công bố Bộ Chỉ số ngành gồm 10 chỉ số của HOSE theo chuẩn phân ngành quốc tế GICS®. Theo quy tắc chung, một công ty sẽ được phân loại vào Tiểu ngành nếu doanh thu từ Tiểu ngành đó chiếm tối thiểu 60% cơ cấu doanh thu của công ty. Trường hợp công ty kinh doanh đa ngành nghề mà không có Tiểu ngành nào đóng góp hơn 60% doanh thu thì công ty sẽ được phân vào Tiểu ngành tạo ra doanh thu chủ đạo. Trường hợp không có Tiểu ngành nào tạo ra doanh thu chủ đạo, việc phân ngành sẽ dựa vào các phân tích cụ thể hơn, sâu hơn dựa vào dữ liệu sẵn có và thông tin thị trường để đảm bảo thể hiện chính xác nhất bản chất kinh doanh của công ty.
Đối với các trường hợp niêm yết mới, việc phân loại sẽ dựa vào mô tả các hoạt động của công ty và kết quả kinh doanh trong bản cáo bạch. Các công ty đang nghiên cứu đa số hoạt động đa ngành nghề, nhưng hoạt động kinh doanh chính vẫn là bán lẻ đồ gia dụng cá nhân, thực phẩm, đồ uống, thuốc lá nên được xếp vào nhóm ngành hàng tiêu dùng tiết yếu. (Sở giao dịch chứng khoán Tp HCM 2017)
b) Đặc điểm ngành hàng tiêu dùng và những khó khăn, thách thức.
Ngành thực phẩm và đồ uống là một lĩnh vực có tiềm năng phát triển vì nền tảng của nó được củng cố bởi mức sống ngày càng tăng của các gia đình người Việt. Chi tiêu cho thực phẩm tiện lợi và đồ uống bình quân đầu người ở Việt Nam vẫn còn tương đối thấp so với các thị trường mới nổi tương đương, mang lại tiềm năng tăng trưởng mạnh cho thị trường. Sự tăng trưởng trong tương lai dự kiến sẽ chịu ảnh hưởng lớn từ sự thay đổi không ngừng trong phong cách tiêu dùng đô thị khi người tiêu dùng ngày càng xem trọng sự tiện lợi, an toàn và sức khỏe.
Mặc dù đã đạt được mức tăng trưởng tương đối khả quan còn tồn tại một số hạn chế như năng lực tài chính yếu, nhiều mặt hàng phụ thuộc vào nguồn nguyên liệu nhập khẩu, ảnh hưởng đến chi phí hoạt động sản xuất kinh doanh và năng lực cạnh tranh. Nhà nước đã ban hành các chính sách khuyến khích phát triển phù hợp. Trong đó tập trung chủ yếu vào việc hỗ trợ cho các doanh nghiệp quảng bá, đăng ký nhãn hiệu sản phẩm, bảo hộ sở hữu công nghiệp, xúc tiến thương mại, đào tạo, cung cấp thông tin về
thị trường…; Bên cạnh đó là chế tài và biện pháp xử lý mạnh mẽ hơn với những hình thức cạnh tranh không lành mạnh.
Các doanh nghiệp trong ngành hàng tiêu dùng không ngừng nâng cao chất lượng, năng lực chế biến, đặc biệt là an toàn vệ sinh thực phẩm; Nâng cao khả năng sản xuất và năng lực tài chính; Giảm dần sự phụ thuộc vào nguyên liệu nhập khẩu; Kiểm soát chặt chẽ chất lượng sản phẩm; Chú trọng việc xây dựng thương hiệu sản phẩm…để tăng tính cạnh trạnh. (Phan Chí Dũng 2015)
4.1.2 Thực trạng về cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng đang niêm yết trên HOSE. dùng đang niêm yết trên HOSE.
a) Tỷ suất nợ trên Tổng tài sản
Qua biểu đồ 2.1 và biểu đồ 2.2 ta thấy, tỷ lệ tổng nợ bình quân của các công ty ngành hàng tiêu dùng là 48.3 % nghĩa là có 48.3% tài sản của các công ty này được hình thành từ nợ, trong đó từ nợ vay chiếm tới 29.7%, còn lại là từ nhà cung cấp và các khoản nợ khác. Điều đó cho thấy, đa số các công ty cổ phần ngành hàng tiêu dùng có cấu cấu tài chính nhiều rủi ro với tỷ số nợ tương đối cao.Và xu hướng là tỷ lệ nợ vay đang tăng trong cơ cấu nguồn vốn huy động từ bên ngoài của các doan nghiệp ngành này. Khi tỷ suất nợ cao công ty dễ lâm vào tình trạng kiệt quệ tài hính nếu nền kinh tế gặp phải suy thoái. Trong điều kiện kinh tế phát triển hiện nay, việc sử dụng đòn bẩy đã giúp doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả, khả năng tiếp cận nguồn vốn của các doanh nghiệp ngày càng dễ dàng.
b) Tỷ suất nợ trên vốn chủ sở hữu
Nếu xét theo khía cạnh tự chủ tài chính thì tỷ suất nợ trên VCSH của các công ty ngành hàng tiêu dùng từ năm 2013 đến năm 2016 là 165.5% có nghĩa là tài sản của các công ty được tài trợ chủ yếu bởi các khoản nợ. Đáng chú ý là tỷ suất nợ trên VCSH của BHS, HNG, AGF, CMX, FMC, IDI, HVG trên 250%, đây là những công ty có tỷ suất nợ cao và cũng là các công ty có quy mô lớn, thời gian hoạt động lâu năm.
Với số liệu này cho thấy, khả năng tự chủ tài chính của các công ty trong ngành vẫn còn thấp, hoạt động chủ yếu dựa trên vốn vay, rủi rủi ro cao. Một khi dự thảo Luật Sửa đổi, bổ sung một số điều các luật về thuế trong đó quy về tỷ lệ vốn chủ sở hữu và vốn vay được nhà nước ban hành, thì điều này sẽ gây khó khăn cho một số doanh nghiệp, khi lợi ích về lá chắn thuế do lãi vay không còn nhiều.
Qua phân tích chỉ tiêu trên cho thấy, cấu trúc vốn của các công ty ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên HOSE nghiêng về nợ vay với tỷ suất nợ trên tổng tài sản là 48.3% và tỷ suất nợ trên vốn chủ sở hữu là 165.5%. Điều này hoàn toàn phù hợp với đặc trưng của ngành hàng tiêu dùng, khi mà lượng vốn lưu chuyển ròng lớn và nhu tài đầu tư cũng rất cao.
c) Cấu trúc các khoản nợ
Qua biểu đồ 2.4 cho thấy, giá trị các khoản vay ngắn hạn cao hơn vốn vay dài hạn. Trong khi tỷ lệ vay dài hạn bình quân là 14.06% thì tỷ lệ vay ngắn hạn bình quân là 85.94% xấp xỉ gần gấp 6.2 lần vay dài hạn. Đồng thời tỷ lệ nợ bình quân qua các năm của các công ty có sự dịch chuyển dần từ sử dụng nợ ngắn hạn qua dài hạn nhưng sự dịch chuyển này ít. Qua phân tích trên, chứng tỏ các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng chủ yếu sử dụng vốn vay ngắn hạn trong hoạt động sản xuất kinh doanh. Yếu tố cũng phù hợp với đặc thù ngành nghề kinh doanh.
Nhìn chung, các công ty thuộc ngành hàng tiêu dùng có cấu trúc vốn phụ thuộc chủ yếu vào nợ vay, chủ yếu là nợ vay ngắn hạn. Đặc điểm này tiềm ẩn rủi ro về khả năng thanh toán.
4.2 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Thống kê mô tả các biến phụ thuộc:
Giá trị LEV LTD STD Trung bình 0.297233 0.061986 0.235247 Trung vị 0.303430 0.013420 0.201749 Lớn nhất 0.732414 0.486551 0.719780 Nhỏ nhất 0.000000 0.000000 0.000000 Sai số chuẩn 0.201508 0.111592 0.187677 Skewness 0.020596 2.245825 0.526188 Kurtosis 1.709524 7.199523 2.203536 Jarque-Bera 10.00216 226.8655 10.45111 Probability 0.006731 0.000000 0.005377 Sum 42.80158 8.925961 33.87562 Sum Sq. Dev. 5.806603 1.780736 5.036860 Số quan sát 144 144 144
Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả các biến độc lập.
Giá trị GROW INTER LIDI ASSET PROF SIZE TAX Trung bình 0.241708 15.29595 2.257707 0.241160 0.084810 14.05134 0.157540 Trung vị 0.096102 0.045763 1.525896 0.206307 0.058689 13.99105 0.148890 Lớn nhất 5.911591 21.94375 21.50904 0.662418 0.993783 18.10650 1.649824 Nhỏ nhất -0.280660 0.000000 0.117611 0.014982 -0.206232 9.491073 -0.109638 Sai số chuẩn 0.606493 182.8598 2.947443 0.137359 0.113322 1.639230 0.174120 Skewness 6.223815 11.87463 4.725911 1.164878 3.863870 - 0.212967 4.776397 Kurtosis 55.14513 142.0069 26.89947 4.159970 30.76200 4.006282 39.65557 Jarque-Bera 17244.35 119321.8 3963.128 40.63977 4982.678 7.164144 8609.319 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.027818 0.000000 Sum 34.80599 2202.616 325.1098 34.72704 12.21266 2023.393 22.68574 Sum Sq. Dev. 52.60014 4781592. 1242.301 2.698047 1.836404 384.2519 4.335462 Số quan sát 144 144 144 144 144 144 144
Bảng 4.2 Bảng thống kê mô tả các biến độc lập
Thống kê mô tả cho thấy tỷ lệ đòn bẩy tài chính trung bình của các doanh nghiệp hàng tiêu niêm yết trên HOSE là 29.7%, trong đó tỷ trọng nợ ngắn hạn chiếm 79.32% và nợ dài hạn chiếm 20.68%. Trong mẫu quan sát, tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao nhất đạt 73.2%, trong khi đó thấp nhất có doanh nghiệp gần như không sử dụng nợ trong cấu trúc vốn của mình.
4.3 Kết quả ƣớc lƣợng mô hình và các kiểm định
4.3.1 Ƣớc lƣợng mô hình và các kiểm định mô hình tổng thể.
Đề tài tập trung nghiên cứu các nhân tố tác động lên đòn bẩy tổng nợ trên tổng tài sản.
Mô hình hàm hồi quy tổng thể:
LEVit = αit + β1Profit + β2Sizeit + β3Assetit + β4Growit + β5Taxit + β6LIDIit + β7INTERit + β8OWNit + εit
Kết quả hàm hồi quy theo : Panel least Squares
LEVit = -0.885*PROFi + 0.005*SIZEi - 0.054*ASSETi - 0.039*GROWi -
0.190*TAXi - 0.017*LIDIi - 0.00011*INTERi - 0.01577*OWNi + 0.39610907117 Biến Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t Giá trị P
PROF 0.127851 -6.929685 0.0000
ASSET 0.103449 -0.530744 0.5965 GROW 0.022803 -1.740663 0.0840 TAX 0.081504 -2.335233 0.0210 LIDI 0.004826 -3.527411 0.0006 INTER 7.52E-05 -1.478997 0.1415 OWN 0.030024 -0.525294 0.6002 C 0.125925 3.145593 0.0020 R-squared 0.385348 Adjusted R-squared 0.348924 F-statistic 10.57957 Prob(F-statistic) 0.000000
Xuất phát từ những han chế trong mô hình hồi quy theo phươn pháp OLS như hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai thay đổi,… nên tác giả sẽ tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng mô hình các nhân tố cố định (FEM) hay mô hình những ảnh hưởng ngẫy nhiêu (REM). Hai mô hình này phát triển từ mô hình hồi quy OLS thông thường, nhằm hạn chế tối đa các hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.
Kết quả hồi quy theo REM:
Biến Hệ số Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t Giá trị P
PROF -0.448164 0.087328 -5.131983 0.0000 SIZE -0.004047 0.009588 -0.422084 0.6736 ASSET -0.071117 0.077340 -0.919534 0.3595 GROW -0.011702 0.013972 -0.837530 0.4038 TAX -0.004565 0.049590 -0.092048 0.9268 LIDI -0.007422 0.002887 -2.570827 0.0112 INTER -0.000165 4.27E-05 -3.853090 0.0002 OWN 0.029524 0.030332 0.973347 0.3321 C 0.422238 0.138296 3.053156 0.0027 R-squared 0.191486 Adjusted R-squared 0.143574 F-statistic 3.996616 Prob(F-statistic) 0.000279
Để kiểm tra mô hình theo REM hay FEM phù hợp hơn ta sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình hiệu quản hơn.
Ta tiến hành kiểm định giả thuyết:
Ho : Mô hình REM và FEM là giống nhau H1: Mô hình FEM phù hợp
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 85.609302 8 0.0000
Vì P-value < 0,05 , vì vậy bác bỏ giả thuyết Ho Theo kết quả kiểm định, mô hình FEM phù hợp hơn.
Kết quả hồi quy mô hình theo FEM: (Tham khảo phụ lục 2)
LEVit = -0.194*PROFi + 0.024*SIZEi - 0.078*ASSETi - 0.00098*GROWi + 0.0430*TAXi - 0.002619*LIDI - 0.00017449*INTERi + 0.1984*OWNi - 0.0686
Biến Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t Giá trị P
PROF 0.097142 -2.000965 0.0481 SIZE 0.026416 0.908671 0.3657 ASSET 0.099499 -0.791376 0.4306 GROW 0.014709 -0.066884 0.9468 TAX 0.052351 0.822906 0.4125 LIDI 0.003025 -0.863735 0.3898 INTER 4.39E-05 -3.973366 0.0001 OWN 0.053518 3.707790 0.0003 C 0.385362 -0.178266 0.8589
R-squared 0.880417 Durbin-Watson stat 2.604005 Adjusted R-squared 0.828996
S.E. of regression 0.083329
F-statistic 17.12183
Prob(F-statistic) 0.000000
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Theo bảng 4.1 phụ lục 2 hệ số tương quan giữa các biến có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0.8 nên hàm hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến cao2
.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Theo bảng 4.5 phục lục 2 ta có Re2 = 0.1765 Thực hiện kiểm định (Breusch – Pagan) BP
Ho: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Các hệ số = 0)
H1 : Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi LMqs = n* Re2=144*0.1765 = 24165. χα2(k-1)= χ0,052(7) = 14.0671
Vì LMqs > χα2(k-1), bác bỏ Ho.
Vì vây, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Phương sai sai số thay đổi có thể do bản chất của các mối liên hệ kinh tế.
Kiểm định tự tương quan: Ta có giả thuyết : H0: = 0; H1: ≠ 0
Với k = 8, n = 144 tai có du = 1.847, dl= 1.622 Giá trị Durbin-Watson = 2,6 > 4- du
Bác bỏ giả thuyết H0 , mô hình có tự tương quan âm hoặc dương.
Dữ liệu có tương quan chuỗi trong sai số đặc trưng nhưng đây không phải là vấn đề đối với dữ liệu bảng “ngắn” (số năm ít, số công ty nhiều) như trường hợp của bài nghiên cứu này. Đồng thời, với mô hình ước lượng FEM là mô hình cải tiến của mô hình OLS, bản thân nó đã xem xét đến đặc điểm riêng của từng công ty. Vì vậy hạn chế được hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định tính phù hợp của mô hình: Sử dụng kiểm định Wald Ho: β(1) = β(2) = β(3) = β(4) = β(5) = β(6) = β(7)= β(8) = 0
Wald Test:
Test Statistic Value df Probability F-statistic 4.791150 (8, 100) 0.0001 Chi-square 38.32920 8 0.0000 Vì F-statisc = 4.791150 có P-value= 0.001< 0.05
Nên với mức ý ngĩa 5%, bác bỏ giả thuyết Ho. Mô hình có ý nghĩa, mô hình giả thích được sự biến sự thay đổi của tỷ lệ đòn bẩy tài chính hay cấu trúc vốn.
Kiểm định thừa biến: Trong kết quả hồi quy theo FEM ta thấy các biến ASSET, GROW, LIDI, TAX, SIZE có P-value > 0.1. Vì vậy các biến này có khả năng bị loại bỏ khỏi mô hình do không có y nghĩa thống kê.
Ho: β(2) = β(3) = β(4) = β(5) = β(6) = 0
F-statistic 0.728862 (5, 100) 0.6034 Chi-square 3.644309 5 0.6017 Vì F-statisc = 0.728862 có P-value= 0.6034 > 0.1
Nên với mức ý ngĩa 10%, chấp nhận giả thuyết Ho.
Các biến ASSET, GROW, LIDI, TAX, SIZE bị loại bỏ khỏi mô hình.
4.3.2 Ƣớc lƣợng hồi quy mô hình cốt lỗi.
Sau khi kiểm định tính phù hợp của mô hình, kiểm định thừa biến. Tiến hành loại bỏ các biến thừa ra khỏi mô hình, ta có mô hình cốt lỗi như sau:
LEVit = αit + β1Profit + β2INTERit + β3OWNit + εit Ước lượng mô hình cốt lỗi theo REM
Biến Hệ số Sai số chuẩn Gía trị kiểm định t Giá trị P
PROF -0.328152 0.090323 -3.633113 0.0004
INTER -0.000171 4.30E-05 -3.974741 0.0001
OWN 0.077270 0.037203 2.076990 0.0396
C 0.301922 0.027699 10.90013 0.0000
R-squared 0.163820 Durbin-Watson stat 1.717913
Adjusted R-squared 0.145902 S.E. of regression 0.090368 F-statistic 9.142720 Prob(F-statistic) 0.000014
Thực hiện kiểm định Huasman
Ho: Mô hình ước lượng theo FEM và REM không khác nhau H1: Mô hình FEM phù hợp hơn
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 29.805916 3 0.0000
Vì P-value <0.05, bác bỏ H0
Mô hình theo FEM là phù hợp hơn REM.
Kết quả mô hình hồi quy theo FEM
Biến Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t P-value
PROF 0.095416 -1.945933 0.0543
INTER 4.36E-05 -4.015267 0.0001
OWN 0.052361 3.867503 0.0002
C 0.020427 12.14826 0.0000
R-squared 0.876059 Durbin-Watson stat 2.611395 Adjusted R-squared 0.831204
Log likelihood 177.1841 F-statistic 19.53097 Prob(F-statistic) 0.000000
Giá trị R2 của mô hình cốt lỗi là 0.876 so với giá trị R2 của mô hình đầu 0.8804, không chênh lệch đáng kể. Điều này không có gì đặc biệt khi mô hình đầu có nhiều biến hơn. Các biến độc lập giải thích được 87.6% sự thay đổi trong tỷ lệ đòn bẩy của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên HOSE.
Giá trị P-value của các biến độc lập INTER và OWN có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% và biến PROF có ý nghĩa thống kê vói mức ý nghĩa 10%.
Giá trị F-statistic =19,53 có P-value < 0.05. Mô hình có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
Kiểm định phương sai số thay đổi
Thực hiện kiểm định: (Breusch – Pagan) BP
H0: Mô hình không có phương sai sai số không thay đổi H1: Mô hình có phương sai sai số không thay đổi
Theo bảng 4.11 ta có Rphụ2 = 0.033 LMqs = n Rphụ2 = 144* 0.033 = 4.752 χα2(k-1)= χ0,052(2)= 5.99147
Vì LMqs < χα2(k-1), chấp nhận Ho
Vì vậy mô hình không có phương sai sai số thay đổi