5. Kết luận
5.4. Hƣớng phát triển của đề tài:
Nghiên cứu chủ đề vốn luân chuyển trong tƣơng lai có thể khắc phục các hạn chế trên. Mở rộng mẫu nghiên cứu với số công ty nhiều hơn và thời gian dài hơn. Thêm các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hƣởng đến hiệu quả tài chính công ty vào xem xét.
Ngoài ra, có thể đƣa lợi nhuận hoạt động cũng nhƣ khả năng thanh khoản của công ty vào xem xét và so sánh mối quan hệ giữa các biện pháp đo lƣờng thay thế hiệu quả công ty và quản trị vốn luân chuyển, từ đó xem xét liệu có sự khác biệt nào trong kết quả thu đƣợc hay không. Đặc biệt là có thể nghiên cứu các biện pháp kiểm soát hạn chế tài chính để tăng hiệu quả công ty.
Phụ lục
1. Kiểm tra đa cộng tuyến, tự tƣơng quan, phƣơng sai thay đổi
Phương trình các nhân tố tác động đến quản trị vốn luân chuyển
Kiểm tra đa cộng tuyến:
Variable VIF CFLOW 6.8 ROA 6.36 FA 1.31 LEV 1.29 SIZEASSET 1.15 SGROWTH 1.03 AGE 1.02 MEAN VIF 2.71
VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, nên không xảy ra đa cộng tuyến
Kiểm tra tự tương quan
Từ kết quả cho thấy có xảy ra tự tƣơng quan
Prob > F = 0.0000 F( 1, 194) = 26.834 H0: no first order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
D1. -159.1212 75.95341 -2.09 0.037 -308.9217 -9.320806 roa D1. -121.3557 51.3726 -2.36 0.019 -222.6762 -20.03521 fa D1. -85.29685 94.89112 -0.90 0.370 -272.4475 101.8538 age D1. 62.50689 48.20717 1.30 0.196 -32.57055 157.5843 sizeasset D1. -26.98784 11.52255 -2.34 0.020 -49.71339 -4.262294 sgrowth D1. -6.856469 42.68898 -0.16 0.873 -91.05056 77.33762 lev D1. 73.13017 95.7318 0.76 0.446 -115.6785 261.9389 cflow D.ntc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 195 clusters in cty) Root MSE = 62.583 R-squared = 0.1217 Prob > F = 0.0039 F( 7, 194) = 3.11 Linear regression Number of obs = 780
Kiểm tra phương sai thay đổi
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: fitted values of ntc
chi2(1) = 156.46
Prob > chi2 = 0.0000
Từ bảng kết quả cho thấy có xảy ra phƣơng sai thay đổi
Phương trình mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả công ty
Kiểm tra đa cộng tuyến
Variable VIF NTC 5.46 NTC2 5.37 LEV 1.34 SIZE 1.23 ROA 1.15 GROWTH 1.07 MEAN VIF 2.6
VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, nên không xảy ra đa cộng tuyến
Kiểm tra tự tương quan
Linear regression Number of obs = 780
F( 6, 194) = 5.92
Prob > F = 0.0000
R-squared = 0.0793
Root MSE = .32455
(Std. Err. adjusted for 195 clusters in cty)
Robust)
D.q Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]
ntc
D1. -.0003803 .0004089 -0.93 0.353 -.0011867 .000426
ntc2
D1. 3.59e-08 6.16e-07 0.06 0.954 -1.18e-06 1.25e-06
size D1. -.3043822 .0890698 -3.42 0.001 -0.6087645 lev D1. .4445246 .1629985 2.73 0.007 .1230479 .7660013 growth D1. -.8120164 .4392562 -1.85 0.066 -1.678347 .0543144
roa
D1. 1.242866 .2904122 4.28 0.000 .6700952 1.815636 Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first order autocorrelation F( 1, 194) = 46.138 Prob > F = 0.0000
Từ bảng kết quả cho thấy có xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan
Kiểm tra phương sai thay đổi
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: fitted values of q chi2(1) = 223.77
Prob > chi2 = 0.0000
Từ bảng kết quả cho thấy có xảy ra phƣơng sai thay đổi
2. Bảng 3
Cột 1. Hồi quy Robust OLS để khắc phục tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi _cons 161.3087 50.33882 3.20 0.001 62.52226 260.0951 d12 6.295849 10.64095 0.59 0.554 -14.58628 27.17798 d11 4.405849 9.207611 0.48 0.632 -13.66345 22.47515 d10 -5.118069 8.488469 -0.60 0.547 -21.7761 11.53996 d09 -4.391198 9.029215 -0.49 0.627 -22.1104 13.32801 roa -274.344 72.48508 -3.78 0.000 -416.5909 -132.0971 fa -185.6297 16.05781 -11.56 0.000 -217.1421 -154.1174 age -29.18364 9.325945 -3.13 0.002 -47.48516 -10.88212 sizeasset 2.51059 4.439037 0.57 0.572 -6.200712 11.22189 sgrowth -17.00982 10.15098 -1.68 0.094 -36.93041 2.910766 lev 50.11827 15.78817 3.17 0.002 19.13509 81.10145 cflow 99.31563 73.28548 1.36 0.176 -44.50204 243.1333 ntc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = 89.71 R-squared = 0.1914 Prob > F = 0.0000 F( 11, 963) = 20.09 Linear regression Number of obs = 975
Cột 2. Fixed effect
Kiểm tra fixed effect hay Random Effect phù hợp hơn
rho .6458254 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 53.765743 sigma_u 72.60299 _cons 62.58293 98.16702 0.64 0.524 -129.8209 254.9867 d12 6.733985 6.367305 1.06 0.290 -5.745703 19.21367 d11 3.385237 6.046773 0.56 0.576 -8.46622 15.23669 d10 -6.534702 5.749621 -1.14 0.256 -17.80375 4.734349 d09 -5.516294 5.647129 -0.98 0.329 -16.58446 5.551876 roa -217.4531 70.64861 -3.08 0.002 -355.9219 -78.98441 fa -181.1955 18.00952 -10.06 0.000 -216.4935 -145.8975 age -28.62219 18.70299 -1.53 0.126 -65.27939 8.034999 sizeasset 11.21447 8.282934 1.35 0.176 -5.019779 27.44873 sgrowth -17.4466 3.447029 -5.06 0.000 -24.20265 -10.69055 lev 31.0879 20.23932 1.54 0.125 -8.580438 70.75624 cflow 98.68042 74.26698 1.33 0.184 -46.88018 244.241 ntc Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(11) = 168.48 overall = 0.1851 max = 5 between = 0.2044 avg = 5.0 R-sq: within = 0.1346 Obs per group: min = 5 Group variable: cty Number of groups = 195 Random-effects GLS regression Number of obs = 975
Hausman test
Kết quả cho thấy mô hình fixed effect đƣợc sử dụng là phù hợp
F test that all u_i=0: F(194, 769) = 9.86 Prob > F = 0.0000
rho .69321454 (fraction of variance due to u_i) sigma_e 53.765743 sigma_u 80.820606 _cons -370.5428 237.6635 -1.56 0.119 -837.0889 96.00335 d12 -1.908823 10.48049 -0.18 0.856 -22.48259 18.66495 d11 -5.047304 9.098871 -0.55 0.579 -22.90888 12.81427 d10 -13.54079 7.563211 -1.79 0.074 -28.38778 1.306197 d09 -9.187927 6.251242 -1.47 0.142 -21.45945 3.083597 roa -223.3367 77.18362 -2.89 0.004 -374.8523 -71.82112 fa -174.049 21.50363 -8.09 0.000 -216.2618 -131.8362 age -9.676204 81.21184 -0.12 0.905 -169.0994 149.747 sizeasset 47.73968 18.75935 2.54 0.011 10.91407 84.5653 sgrowth -17.64698 3.507127 -5.03 0.000 -24.53166 -10.7623 lev -2.865241 28.51719 -0.10 0.920 -58.84602 53.11553 cflow 113.2831 82.80306 1.37 0.172 -49.2637 275.83
ntc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
corr(u_i, Xb) = -0.1313 Prob > F = 0.0000 F(11,769) = 11.36 overall = 0.1184 max = 5
between = 0.1140 avg = 5.0 R-sq: within = 0.1398 Obs per group: min = 5
Group variable: cty Number of groups = 195
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 975
see suest for a generalized test assumptions of the Hausman test; data fails to meet the asymptotic = -8.57 chi2<0 ==> model fitted on these chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg d12 6.733985 -1.908823 8.642808 . d11 3.385237 -5.047304 8.432541 . d10 -6.534702 -13.54079 7.00609 . d09 -5.516294 -9.187927 3.671633 . roa -217.4531 -223.3367 5.883557 . fa -181.1955 -174.049 -7.146506 . age -28.62219 -9.676204 -18.94599 . sizeasset 11.21447 47.73968 -36.52521 . sgrowth -17.4466 -17.64698 .2003777 . lev 31.0879 -2.865241 33.95314 . cflow 98.68042 113.2831 -14.60272 . re fe Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients . hausman re fe
Hồi quy robust fixed effect và sử dụng kết quả này cho cột 2 để khắc phục tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi
Cột 3. Hồi quy Robust OLS để khắc phục tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi, có sử dụng biến trễ của NTC nhƣ là biến độc lập
rho .69321454 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 53.765743 sigma_u 80.820606 _cons -370.5428 418.685 -0.89 0.377 -1196.302 455.216 d12 -1.908823 12.39309 -0.15 0.878 -26.3513 22.53366 d11 -5.047304 10.60309 -0.48 0.635 -25.95943 15.86482 d10 -13.54079 8.544694 -1.58 0.115 -30.39321 3.311632 d09 -9.187927 5.787463 -1.59 0.114 -20.60235 2.226497 roa -223.3367 85.96104 -2.60 0.010 -392.8749 -53.79854 fa -174.049 62.18408 -2.80 0.006 -296.6926 -51.40535 age -9.676204 116.2065 -0.08 0.934 -238.8665 219.5141 sizeasset 47.73968 35.84482 1.33 0.184 -22.95589 118.4353 sgrowth -17.64698 10.89073 -1.62 0.107 -39.12642 3.832466 lev -2.865241 33.21579 -0.09 0.931 -68.37567 62.64518 cflow 113.2831 92.61443 1.22 0.223 -69.37728 295.9436 ntc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 195 clusters in cty) corr(u_i, Xb) = -0.1313 Prob > F = 0.0006 F(11,194) = 3.13 overall = 0.1184 max = 5 between = 0.1140 avg = 5.0 R-sq: within = 0.1398 Obs per group: min = 5 Group variable: cty Number of groups = 195 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 975
_cons -3.243348 41.76224 -0.08 0.938 -85.22503 78.73834 d12 (omitted) d11 10.72886 7.540142 1.42 0.155 -4.072878 25.53059 d10 1.141183 9.48151 0.12 0.904 -17.47157 19.75393 d09 -4.873898 7.257447 -0.67 0.502 -19.12068 9.372889 roa -182.8959 64.67358 -2.83 0.005 -309.8539 -55.93795 fa -78.82795 19.378 -4.07 0.000 -116.8681 -40.78782 age -8.362971 7.236521 -1.16 0.248 -22.56868 5.842736 sizeasset 5.492745 3.379007 1.63 0.104 -1.14044 12.12593 sgrowth -59.48107 22.03429 -2.70 0.007 -102.7357 -16.22648 lev 12.18805 14.55535 0.84 0.403 -16.38495 40.76104 cflow 152.3636 69.4901 2.19 0.029 15.95052 288.7767 L1. .7974239 .0440626 18.10 0.000 .7109264 .8839213 ntc ntc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = 58.182 R-squared = 0.6675 Prob > F = 0.0000 F( 11, 768) = 94.65 Linear regression Number of obs = 780
Bảng 7. Kết quả hồi quy mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả công ty
Bảng 10. Kết quả hồi quy mối quan hệ giữa độ lệch khỏi mức vốn luân chuyển tối ƣu và hiệu quả công ty
Bảng 11. Kết quả hồi quy mối quan hệ giữa độ lệch khỏi mức vốn luân chuyển tối ƣu và hiệu quả công ty
Bảng 12
Tài liệu tham khảo
Sagan (1955). Toward a Theory of Working Capital Management.The Journal of Finance, Vol. 10, No. 2 (May, 1955), pp. 121-129
Shin và Soenen (1998). Efficiency of Working capital management and Corporate profitability.
Wang (2001). Liquidity management, operating performance, and corporate value: evidence from Japan and Taiwan. Journal of Multinational Financial Management. 12 (2002) 159 – 169
Marc Deloof (2003). Does working capital management affect profitability of Belgian firms? Journal of Business Finance & Accounting, 30(3) & (4), April/May 2003, 0306-686X
Garcıa-Teruel, Solano (2007). Effects of working capital management on SME profitabilit. International Journal of Managerial FinanceVol. 3 No. 2, 2007. pp. 164- 177
Ching, Novazzi, Gerab (2011). Relationship between working capital management and profitability in Brazilian listed companies. Journal of global business and economics. July 2011. volume 3. number 1
Kieschnick (2011). Working Capital Management and Shareholders’ Wealth. Review of Finance (2013) 17: pp. 1827–1852
Bagchi (2012). Influence of Working Capital Management on Profitability: A Study on Indian FMCG Companies. International Journal of Business and Management; Vol. 7, No. 22; 2012
Ebrahim Mansoori (2012). The effect of working capital management on firm’s profitability: evidence from Singapore. Interdisciplinary journal of contemporary research in business. Vol 4, No 5.
Vahid, Mohsen, Mohammadreza (2012). Working capital management and corporate performance: evidence from Iranian companies . Procedia - Social and Behavioral Sciences 62 ( 2012 ) 1313 – 1318.
Mona (2012 ). The Impact of Working Capital Management Policies on Firm's Profitability and Value: The Case of Jordan
Afza và Nazir (2007). Working capital management practices of firms: empirical evidence from Pakistan.
Ukaegbu (2013). The significance of working capital management in determining firm profitability: Evidence from developing economies in Africa. Research in International Business and Finance 31 (2014) 1– 16
James R. Kroes (2013). Cash flow management and manufacturing firm financial performance: A longitudinal perspective. J. Production Economics 14 8 (2014) 37 – 50
Kaushik (2008). Working capital and profitability: An emprical analysis of their relationship with reference to selected companies in India pharmaceutical industry. The Icfaian Journal of Management Research, VII (12), 42-59
Bana Abuzayed (2012). Working capital management and firms’ performance in emerging markets: the case of Jordan
Forghani, Shirazipour, Hosseini (2013) Impact of Working Capital Management on Firms Performance.Journal of Basic and Applied Scientific Research
Caballero, Teruel, Solano (2010). Working capital management in SMEs. Accounting and Finance 50 ( 2010) 511– 527
Caballero, Pedro, Solano (2012). How does working capital management affect the profitability of Spanish SMEs? Small Bus Econ (2012) 39:517–529
Caballero, Teruel, Solano (2013). Working capital management, corporate performance, and financial constraints. Journal of Business Research
Fazzari, S.M.,& Petersen, B.(1993). Working capital and fixed investment: new evidence on financing constraints. The RAND Journal of Economics, Vol. 24, No. 3 (Autumn, 1993), pp. 328-342
Hill, M. D., Kelly, G., & High field, M. J. (2010). Net operating working capital behaviour:A first look. Financial Management , 39 , 783 –805
Sai Ding, Guariglia, Knight (2013). Investment and financing constraints in China: Does working capital management make a difference? . Journal of Banking & Finance