3.2.1.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Các phép toán và câu lệnh sẽ được tác giả sử dụng trong phần mềm Stata 14 để tiến hành thực hiện các phân tích thống kê mô tả đặc trưng nhất như: giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, trung vị và sai số chuẩn của các biến được đề cập đến trong mô hình. Qua đó tác giả có thể đưa ra các quyết định phù hợp cũng như lọc lại dữ liệu nghiên cứu nếu cần thiết qua các tiêu chí được thống kê đó.
3.2.1.2 Kiểm định mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Hồi quy dữ liệu bảng sử dụng ba phương pháp chính, đó là phương pháp Pooled OLS, phương pháp tác động cố định (FEM) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM). Phương pháp Pooled OLS thực chất là việc sử dụng dữ liệu bảng để phân tích bằng hình thức sử dụng tất cả dữ liệu theo cách xếp chồng và không phân biệt từng đơn vị chéo riêng. Đây là phương pháp thông thường và đơn giản nhất, tương tự như việc phân tích OLS bình thường, không kể đến kích thước không gian và thời gian của dữ liệu. Mô hình Pooled OLS được cụ thể như sau:
yit =K1+ βιXut + β2X2it+... +βkXkit + +Uit
Trong đó yit là biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t, Xkit là biến độc lập của quan sát k trong thời kỳ k.
Mô hình này có một số nhược điểm, đó là nhận diện sai thể hiện ở Durbin - Watson (DW) và ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, điều này khó xảy ra so với thực tế. Vì thế, để khắc phục các nhược điểm trên, mô hình FEM và REM được sử dụng. Để thể hiện tác động đặc trưng của mỗi đơn vị chéo đến biến phụ thuộc nhằm cho tung độ gốc thay đổi đối với mỗi đơn vị nhưng hệ số độ dốc không thay đổi. Phương pháp đó được gọi là phương pháp hồi quy theo mô hình tác động cố định
(FEM), nghĩa là tung độ gốc có thể khác nhau giữa các đơn vị chéo nhưng không thay đổi theo thời gian. Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mô hình FEM có dạng như sau:
yit = Ci + βxit + +Uit
Trong đó yít là biến phụ thuộc của quan sát i trong thời gian t, Xít là biến độc lập của quan sát i trong thời gian t, Ci là hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu, β là hệ số góc đối với nhân tố X và Uit là phần dư.
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập - biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới. Ý tưởng của mô hình REM cũng bắt đầu từ mô hình như sau:
ytt = Ci + βxit + +Uit
Thay vì trong mô hình trên, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau
Ci = C + Si (i = 1, ..., rì)
Trong đó Si là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ 2. Thay vào mô hình tác giả được:
yit = C + βxιt + εit + Uit hay yit = C + βxit + Wit và Wit = εit + Uit
Trong đó Eit là sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp) và Uit là sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
So với phương pháp FEM, phương pháp REM có thể khắc phục toàn bộ nhược điểm của phương pháp FEM nhưng REM coi mỗi đặc điểm riêng của các đơn vị εi
không tương quan với các biến độc lập. Do đó nếu xảy ra hiện tượng này thì REM ước lượng không còn chính xác.
3.2.1.3 Kiểm định các hệ số hồi quy
Đầu tiên các biến không cần thiết sẽ được loại ra khỏi mô hình thông qua các kiểm định thừa biến. Các biến không có ý nghĩa thống kế từ kết quả ước lượng của các mô hình Pooled OLS, FEM và REM sẽ lựa chọn loại ra để mô hình phù hợp hơn. Kiểm định Wald sẽ được sử dụng để kiểm tra sự cần thiết của các biến được lựa chọn với mô hình.
Các biến sau khi được loại ra (nếu có), mô hình sẽ được tác giả hồi quy lại với các biến độc lập còn lại, sau đó tiến hành kiểm tra các thông số. Kiểm định t (t-test) sẽ được tiến hành để kiểm tra sự phù hợp của các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% sẽ được lựa chọn phù hợp mô hình.
3.2.1.4 Kiểm định khuyết tật của mô hình
Kiểm định phương sai số thay đổi:
Phương sai thay đổi nghĩa là phương sai của các phần dư là không phải hằng số, nghĩa là chúng khác nhau ở các quan sát khác nhau. Hệ quả của nó sẽ dẫn đến các vấn đề như: ước lượng của phương sai sẽ bị chệch, các ước lượng OLS vẫn là không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa. Kết quả sẽ làm các kiểm định của hệ số hồi quy không còn hiệu quả. Kiểm định Breusch - Pagan sẽ được tiến hành cho mô hình Pooled OLS hoặc FEM. Nếu mô hình có phương sai thay đổi sẽ được khắc phục mô hình nghiên cứu bằng cách ước lượng lại mô hình được chọn bằng phương pháp GLS. Nếu trong
trường hợp mô hình Random effect được chọn thì đề tài chỉ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến và tự 20 tương quan do mô hình Random Effect chưa có cách thức kiểm định phương sai thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian trong các số liệu chuỗi thời gian, hoặc sắp xếp theo thứ tự không gian, đối với các số liệu theo không gian. Một số hậu quả có thể xảy ra nếu xuất hiện tượng tự tương quan như: các phương sai và số tiêu chuẩn của dự đoán không có hiệu quả, ước lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến phóng đại tỷ số t nhưng không là ước lượng hiệu quả nữa, có thể hệ số xác định không đáng tin cậy và dường như là nhận giá trị ước lượng cao, các kiểm định t và F không đáng tin cậy, công thức thông thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của phương sai thực và trong một số trường hợp dường như ước lượng thấp của phương sai thực. Kiểm định dựa trên quy tắc kiểm định Durbin - Watson sẽ được tiến hành trong nghiên cứu. Nếu có hiện tượng tự tương quan xảy ra, tác giả quyết định chọn biến pháp khắc phục là ước lượng ρ dựa trên thống kê Durbin - Watson.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến nghĩa là hai hay nhiều biến giải thích trong biểu thức hồi quy có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Nếu các biến có mối quan hệ tuyến tính thì các hệ số ước lượng và thống kê T sẽ không còn hợp lý. Hiện tượng đa cộng tuyến có thể dẫn đến các hậu quả như sau: các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên rất nhạy với những thay đổi trong số liệu, dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể sai lệch, thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác thì hệ số của các biến còn lại có thể thay đổi rất lớn và thay đổi cả dấu của chúng, phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy rộng lớn, tỷ số t mất ý nghĩa, hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa. Kiểm định đa cộng tuyến bằng hai cách sẽ được
Biến phụ thuộc ________
tiến hành theo hai cách. Cách một là thông qua phân tích hệ số tương quan nhằm kiểm định đa cộng tuyến của từng cặp biến độc lập. Hệ số tương quan (Pearson) được tính bằng cách chia hiệp phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng. Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 (còn được gọi là hệ số tương quan cao), ta có hiện tượng đa cộng tuyến cao. Cách hai là kiểm định đa cộng tuyến giữa một biến độc lập so với các biến độc lập còn lại thông qua sử dụng thừa phóng đại phương sai VIF. Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, nhóm tác giả sẽ khắc phục bằng cách bỏ đi biến độc lập có đa cộng tuyến, đây là cách làm đơn giản nhất vì sau khi bỏ biến độc lập có đa cộng tuyến, các hệ số hồi quy của các biến còn lại từ chỗ khác 0 và không có ý nghĩa thống kê có thể trở thành khác 0 có ý nghĩa thống kê.
3.2.2 Giả thuyết nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu này sẽ kế thừa và mở rộng bởi các mô hình nghiên cứu của Aoun and Heshmati (2006) kết hợp với mô hình của Canarella & Miller (2019); Aoun (2012); Hovakimian, A. G., Hovakimian, G., & Tehranian, H. (2002). Mô hình nghiên cứu như sau:
CST = β0 + β1TAXlt + β2ROAit + β3GR0WTHlt + β4LIQUIDlt + βsUNIQlt
+ β6siZElt+ εit
Trong đó, CST (Capital Structure) đo lường cơ cấu vốn, được đại diện bởi tỷ lệ đòn bẩy tài chính ngắn hạn và tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Việc tách biệt hai tỷ lệ này để phân biệt rõ các yếu tố tác động đến nợ ngắn hạn và VCSH của các doanh nghiệp ICT. Trong đó, tỷ lệ đòn bẩy tài chính ngắn hạn (short term leverage ratio - STDTA) được tính bằng tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản; tỷ lệ vốn chủ sở hữu (Equity - ETA) được đo lường bằng tỷ lê VCSH trên tổng tài sản, đây chính là điểm khác biệt của mô hình nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước đây của nước ta.
• Mô hình 1: Các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ ngắn hạn của DN
STDTAlt = β0 + β1TAXlt + β2ROAit + β3GROWTHlt + β4LIQUIDlt
+ β5UNIQit + β6SIZElt + εit
• Mô hình 2: Các yếu tố tác động đến VCSH của DN
ETAit = β0 + β1TAXlt + β2ROAit + β3GROWTHlt + β4LIQUIDlt + βsUNIQlt
+fieSIZEit+ εit
Chi tiết tên biến được mô tả trong bảng sau:
ETA Tỷ lệ vốn chủsở hữu (Vốn chủ sở hữu) /(Tổng tài sản) Hovakimian, A. G., Hovakimian, G., & Tehranian, H. (2002); Nguyễn Ngân (2012) Biến độc lập ________
SIZE Quy mô doanh nghiệp
- Logarite (tổng tài sản)
González, V. M., & González, F. (2011); Naz,
Bhatti, Ghafoor & Khan (2011)
TAX Thuế suất trung bình năm
+ (Chi phí thuế phải nộp) / EBT
Mota, J. H. F., & Moreira, A. C. (2017);
Amidu (2007)
ROA
Lợi nhuận sau thuế trên giá trị
sổ sách________
+ (Lợi nhuận sauthuế) / (Tổng tài sản)______________
Hermuningsih (2013); Amidu, M. (2007)
LIQUDI D Khả năng thanh toán hiện hành - (Tổng tài sản ngắn hạn) / (nợ ngắn hạn) Udomsirikul, Jumreornvong & Jiraporn
(2010); Mota, J. H. F., & Moreira, A. C. (2017)
UNIQ Đặc điểm riêngcủa sản phẩm - (Giá vốn) / (Doanh thu thuần)
Titman, S., & Wesels, R. (1988); Chadha &
Dựa theo lý thuyết trật tự phân hạng (Myers and Majluf, 1984) tác giả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của các DN ICT, nghiên cứu gồm các giả thuyết như sau:
Giả thuyết H1: Quy mô doanh nghiệp có tác động ngược chiều với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.
Giả thuyết H2: Tính thanh khoản có tác động ngược chiều với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.
Giả thuyết H3: Cơ hội tăng trưởng có tác động ngược chiều với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.
Giả thuyết H4: Thuế suất có tác động cùng chiều với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.
Giả thuyết H5: Lợi nhuận có tác động cùng chiều với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.
Giả thuyết H6: Đặc điểm riêng của sản phẩm có tác động ngược chiều với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.
3.3 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu được tiến hành theo phương pháp định tính thông qua việc lý giải các vấn đề nghiên cứu theo lý thuyết kinh tế. Kết hợp với định lượng, thông qua phương
STT Tên công ty__________________________________ Mã chứng khoán
1 Công ty cổ phần (CTCP) Mỹ thuật và truyền thông ________ADC________ 2 CTCP Cokyvina_______________________________ ________CKV________ 3 CTCP Tập đoàn công nghệ CMC__________________ ________CMG________ 4 CTCP đầu tư phát triển công nghệ Điện tử - Viễnthông________________________________________ ________ELC________ 5 CTCP FPT____________________________________ ________FPT_________ 6 CTCP Coông nghệ Tiên Phong____________________ ________ITD_________ 7 CTCP Kasati__________________________________ ________KST________ 8 CTCP Truyền thông số 1_________________________ ________ONE________ 9 CTCP Thiết bị bưu điện_________________________ ________POT________ 10 CTCP Sam Holdings____________________________ ________SAM________ 11 CTCP Công nghẹ viễn thông Sài Gòn______________ ________SGT________ 12 CTCP Sametel_________________________________ ________SMT________ 13 CTCP Sara Việt Nam___________________________ ________SRA________ 14 CTCP Siêu Thanh______________________________ _________ST8________ 15 CTCP Công nghệ Sài Gòn Viễn Đông______________ ________SVT________ 16 CTCP Dịch vụ kỹ thuật viễn thông_________________ ________TST________ 17 CTCP đầu tư xây dựng và công nghệ Tiếng Trung ________TTZ________ 18 CTCP Viễn Liên_______________________________ ________UNI________ 19 CTCP Công nghệ viễn thông Viteco________________ ________VIE_________ 20 CTCP Đầu tư và phát triển công nghệ Văn Lang______ ________VLA________ 21 CTCP viễn thông VTC__________________________ ________VTC________
pháp phân tích thống kê như thống kê mô tả, hồi quy đa biến GLS (Generlized Least Square) để kiểm định các giả thuyết đã đặt ra cho nghiên cứu. Phương pháp hồi quy GLS là một phương pháp ước lượng hồi quy hiệu quả, vì phương pháp này khắc phục được hiên tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong mô hình (Wooldridge, 2003). Nhằm xác định mối quan hệ giữa một số yếu tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của các doanh nghiệp ICT ở Việt Nam. Nghiên cứu đã sử dụng số liệu của 21 doanh nghiệp ngành ICT đã niêm yết trên 2 sàn giao dịch chứng khoán bao gồm sàn giao dịch Hồ Chí Minh (HOSE) và sàn giao dịch Hà Nội (HNX), giai đoạn 2010-2019. Một số DN được lựa chọn trong bài nghiên cứu, được cân nhắc và trình bày dưới đây:
trong mô hình nghiên cứu.
Nhằm mang tính tổng quát, chính xác và khách quan về nguồn dữ liệu, tất cả số liệu cần thiết đều được lấy từ những báo cáo tài chính đã kiểm toán trong giai đoạn 2010 -2019.
Biến số quan sát giá trị trung ______bình______ độ lệch chuẩn giá trị nhỏ _____nhất giá trị lớn nhất STDTA 210 0,39 0,20 0,00 0,85 ETA 210 0,55 0,22 0,14 1,00 TAX 210 0,34 0,29 -1,00 1,84 SIZE 210 5,51 0,77 4,20 7,62 ROA 210 37,29 539,70 -0,19 7821 GROWTH 210 1,12 0,46 0,59 6,12 LIQUID 210 2,94 4,25 0,26 42,99 UNIQ 210 0,79 0,11 0,12 0,98 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Không có một cấu trúc vốn riêng nào phù hợp cho tất cả các doanh nghiệp. Đặc điểm ngành, quy mô DN, tốc độ tăng trưởng, thuế suất, lợi nhuận, tính thanh khoản của doanh nghiệp là những yếu tố có tác động rất mạnh đến nhà quản trị trong việc quyết định một cấu trúc vốn như thế nào là tối ưu trong từng giai đoạn với đặc điểm ngành mà doanh nghiệp đang hoạt động. Giai đoạn phát triển của doanh nghiệp ICT ảnh huởng rất lớn đến việc xác lập cho doanh nghiệp một cấu trúc vốn hợp lý nhằm đạt được hiệu quả cao nhất với chi phí sử dụng vốn thấp nhất và rủi ro thấp nhất, từ đó làm cho tỷ lệ nợ ngắn hạn, vốn cổ phần cũng thay đổi theo mỗi giai đọan.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã dựa vào 6 nhân tố khác nhau để chỉ ra sự tác động của chúng đến cấu trúc vốn bao gồm: Thuế suất, quy mô DN, tốc độ tăng trưởng,