Cấu trúc vốn của các CTCP ngành BĐS không chỉ mang tính chất chủ quan mà còn do các yếu tố khách quan tác động lên. Biện pháp đua ra nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các công ty không chỉ theo một công thức mà nó còn phụ thuộc vào tình hình kinh tế thị truờng, đặc trung của từng ngành và kinh nghiệm của nhà quản trị. Do vậy căn cứ vào thực trạng cấu trúc vốn của công ty cũng nhu tình hình kinh tế thị truờng, tác giả đua ra một số kiến nghị để cải thiện, nâng cao hiệu quả hoạt động của các CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE nhu:
Thứ nhất, mở rộng quy mô công ty, đa dạng hóa lĩnh vực hoạt động:
Ngành BĐS là một trong những ngành trọng điểm của nền kinh tế nước ta. Việc các công ty mở rộng quy mô, da dạng hóa linh vực kinh doanh, điều này cho thấy công ty có tình hình kinh doanh tốt. Công ty sẽ nhận được những tín hiệu tốt từ nhà đầu tư, khách hàng, nhà cung cấp và đối thủ cạnh tranh. Việc mở rộng quy mô giúp cho các công ty tăng thị phần, có vị thế trên thị trường. Các công ty có thể lợi dụng lợi thế quy mô để tiếp cận được nguồn vốn từ các nhà đầu tư, chi phí lãi vay sẽ thấp hơn. Đối với khách hàng thì họ sẽ có lòng tin hơn, duy trì ổn định và phát triển được số lượng khách hàng, tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Thứ hai, đầu tư tài sản cố định hợp lý:
Cấu trúc tài sản được tính bằng: Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình / Tổng tài
sản, kết quả nghiên cứu cho thấy TANG có tác động cùng chiều đến cấu trúc vốn. Có thể thấy trong giai đoạn 2014-2018 các công ty BĐS cũng phát triển tương đối tốt. Ngoài ra việc thay đổi cấu trúc tài sản cố định hữu hình bằng cách tăng thêm tỷ trọng tài sản cố định hữu hình cũng là phương pháp để thay đổi cấu trúc vốn của các CTCP ngành BĐS, ở đây các nhà quản trị nên cân nhắc nguồn vốn nội bộ để tài trợ cho tài sản cố định hữu hình. Ngoài ra, nếu như quy mô tài sản công ty lớn thì dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn để mở rộng hoạt động đầu tư, sản xuất, đây cũng là một phương pháp để nâng cao năng lực sản suất cho nhà quản trị, ngược lại công ty có quy mô tài sản nhỏ việc tiếp cận vốn vay sẽ khó khăn hơn do vậy, việc tìm kiếm từ nguồn vốn nội bộ sẽ là giải pháp tốt nhất.
Thứ ba, kiến nghị với cơ quan nhà nước:
Bên cạnh việc cố gắng phát huy tiềm lực, khả năng sẵn có của công ty thì cần đến những chính sách, đường lối của các cơ quan, ban ngành các cấp để tạo điều kiện thuận lợi cho các công ty sản xuất kinh doanh. Do đó, tác giả có một số kiến nghị như sau:
Giám sát chặt chẽ hệ thống tài chính: Nhà nước theo dõi chặt chẽ diễn biến của thị trường chứng khoán, đảm bảo hệ thống ngân hàng an toàn và vững chắc, bình ổn giá những mặt hàng quan trọng, ngăn chặn việc tăng giá những mặt hàng độc quyền.
Ngoài ra với bối cảnh Việt Nam ngày càng hội nhập sâu rộng với nền kinh tế thế giới, đạt được những bước tiến mới trong các hiệp định từ do thương mại song phương và đa phương từ đó mở ra nhiều cơ hội mới cho các công ty trong nước, song với đó là những khó khăn và thách thức mà các công ty trong nước phải đối mặt, do đó để tồn tại và phát triển lâu dài công ty BĐS cần phải phát huy tối đa giá trị nội tại của mình, tận dụng hiệu quả nhất các nguồn lực để phát triển trong đó có nguồn lực về vốn, do vậy việc thiết lập một cấu trúc vốn hợp lý cũng giúp các công ty BĐS phần nào phát triển ổn định và lâu dài và ổn định. Dó đó, dựa trên các kết quả thu được ban quản trị hay các nhà quản lý sẽ có biện pháp cũng như cách lựa chọn vốn vay sao cho phù hợp với tình hình hiện tại của mình, nếu như nợ vay chiếm tỷ trọng cao trong cấu trúc vốn của công ty thì các nhà quản trị cân nhắc nâng cao tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản hay có chiến lược nâng cao tốc độ tăng trưởng nếu như công ty vẫn chưa ở cuối chu kỳ kinh doanh của mình.
5.3. MỘT SỐ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Với đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí
minh”, khóa luận đã đạt được những kết quả nhất định về mặt thực tiễn mặc dù bài
nghiên cứu vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần được khắc phục.
Trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2018 có 42 CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE, tuy nhiên trong đề tài nghiên cứu tác giả chỉ sử dụng báo cáo tài chính trong vòng 5 năm của 36 công ty điển hình cho ngành BĐS niêm yết trên HOSE. Các công ty còn lại có một số dữ liệu khi đưa vào tính toán và chạy số liệu thì khiến cho kết quả không xác định dẫn đến không chạy được toàn mô hình nên tác giả đã loại bỏ 6 công ty này. Bên cạnh đó, dữ liệu chỉ nghiên cứu trong 5 năm nên có thể chưa đánh giá được chính xác toàn bộ tác động của các yếu tố lên cấu trúc vốn của các CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE, nếu mở rộng phạm vi ngành với số lượng các công ty được nghiên cứu nhiều hơn thì kết quả nghiên cứu về các yêu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn cũng có thể thay đổi.
Ngoài ra, trong phạm vi khóa luận, nguồn số liệu là số liệu thứ cấp đuợc thu thập từ báo cáo tài chính của các công ty BĐS, các số liệu điều đuợc tính dựa trên giá trị sổ sách mà không tính đến giá trị thị truờng nên kết quả nghiên cứu có tính chính xác chua cao. Đây cũng là lý do giải thích cho sự biến thiên của các biến phụ thuộc đuợc giải thích thông qua mô hình nghiên cứu chua cao.
Trên đây là một số hạn chế trong phạm vi nghiên cứu của khóa luận, có thể làm cơ sở để có một nghiên cứu khác sâu rộng và toàn diện hơn. Từ kết quả đã đạt đuợc và những hạn chế của nghiên cứu đuợc rút ra thì tác giả hy vọng trong tuơng lai sẽ có các nghiên cứu cùng lĩnh vực để có thể phát huy những kết quả đã đạt đuợc và khắc phục những hạn chế còn tồn tại.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
Trong chuơng này tác giả tổng kết sơ luợc lại những yếu tố ảnh huởng đến cấu trúc vốn của các CTCP ngành BĐS cũng nhu đua ra những hạn chế và kiến nghị của tác giả về bài nghiên cứu. Ngoài ra đây cũng là gợi ý cho các nghiên cứu tiếp theo về phân tích các yếu tố ảnh huởng đến cấu trúc vốn của các công ty BĐS.
TÀI LIỆU THAM KHẢO ❖ Tiếng việt
[1] Đặng Thị Quỳnh Anh, Quách Thị Hải Yến (2014), “Các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của Doanh Nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Tp. HCM (HOSE)”, Truờng Đại học Ngân hàng TP. HCM, Tạp Chí Phát triển và Hội nhập, số 18 (28) - tháng 09-10/2014.
[2] Đặng Văn Dân, Nguyễn Hoàng Chung (2017), “Các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết tại Việt Nam”, Truờng Đại học Ngân hàng TP. HCM, Tạp chí Kinh tế Đối ngoại, số 91(341) - tháng 11/2017.
[3] Đỗ Văn Thắng & Trịnh Quang Thiều (2010), “Anh huởng của cấu trúc vốn lên giá trị doanh nghiệp của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán TP. HCM”, Tạp chí Phát triển kinh tế, Số 238, tr. 36-41.
[4] Đoàn Ngọc Phi Anh (2010), “Các nhân tố tác động đến cấu trúc tài chính và hiệu quả tài chính: tiếp cận theo phuơng pháp đuờng dẫn”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nằng, Số 05(40), tr. 14-22.
[5] Lê Đạt Chí (2013), “Các nhân tố ảnh huởng đến việc hoạch định cấu trúc vốn của các nhà quản trị tài chính tại VN”, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, Số 9 (19), tr. 22-28.
[6] Lê Thị Kim Thu (2012), “Phân tích các nhân tố ảnh huởng đến cấu trúc vốn các Công Ty Cổ Phần ngành bất động sản niêm yết trên SGDCK TP. HCM”, Luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh, Đại học Đà Nằng, Đà Nằng.
[7] Phan Thanh Hiệp (2016), “Nhân tố ảnh huởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp công nghiệp nhìn từ mô hình GMM”, Tạp chí Tài chính kỳ I tháng 6 năm 2016.
[8] Trần Hùng Sơn, Các nhân tố tác động đến cơ cấu vốn của công ty niêm yết trên thị truờng chứng khoán Việt Nam, Tạp chí kinh tế phát triển.
[9] Trần Thị Nga, Tăng Thị Hiền (2015), “Các nhân tố ảnh huởng đến cấu trúc tài chính của các khách sạn tại thành phố Nha Trang”, Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản, số 03, tr.132-137.
[10] Vương Đức Hoàng Quân (2014), “Qui mô và hiệu quả doanh nghiệp với cấu trúc vốn: Nhìn từ góc độ tài chính hành vi”, Viện Nghiên Cứu Phát Triển TP. Hồ Chí Minh, Tạp chí Tài chính, Số 9, 09/2014.
❖ Tiếng anh
[1] Akhtar, S. & Oliver, B. (2009). “The determinants of capital structure for Japanese multinational and domestic corporations”. International Review of Finance, Vol. 9, No. 1-2, pp. 1-26.
[2] Alan Kraus and Robert H Litzenberger (1973). “A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage”, Journal of Finance, vol. 28, issue 4, pp. 911-22.
[3] Ana Mugosa (2015). “The determinants of capital structure choice: Evidence from Western Europe”. BEH - Business and Economic Horizons, volume 11, pp.76-95.
[4] Baker, H. K., & Martin, G. S. (2011). “Capital structure and corporate financing decisions: theory, evidence, and practice”. (vol. 15).
[5] Booth, L., V. Aivazian, A. Demirguc-Kunt, and V., Maksimovic (2001) “Capital Structures in Developing Countries.” Journal of Finance, vol 56, pp 87-130.
[6] Bradley, M., Jarrell, G. A., & Kim, E. H. (1984). “On the Existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence”. The Journal of Finance, 39(3), 857.
[7] Chen J (2003), “Antecedents of capital structure of Chinese - listed companies”, J Bus Res, vol 57, pp.1341-51.
[8] Cinde Ririh Windayu (2016), “Factors Affecting the Capital Structure in Textile and Garment Listed in Indonesia Stock Exchange”, IOSR journal of Business and Management (ISOR-JBM), volume 18, pp. 83-88.
[9] Cornelli, F., R. Portes and M. Schaffer (1996) “The Capital Structure of Firms in Central and Eastern Europe,” CEPR Discussion Paper No. 1392, London: Centre for Economic Policy Research.
[10] DeAngelo, H., and R.W. Masulis (1980). “Optimal Capital Structure under Corporate and Personal Taxation”, Journal of Financial Economics, pp. 3-29.
[11] Donaldson, G. (1961). “Corporate debt capacity: A study of corporate debt policy and the determination of corporate debt capacity”, Boston: Division of Research, Harvard School of Business Administration.
[12] Fama, E. F. and K. R. French. (2002). “Testing Tradeoff and Pecking Order Predictions about Dividends and Debt”, Review of Financial Studies, pp 1-33.
[13] Fitri Santi (2003), “Determinants of indonesian firms’ capital structure: panel data analyses”, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, vol. 18, 243 - 260.
[14] Frank, Murray, and Vidhan K. Goyal, 2009. “Capital structure decisions: Which factors are reliably important?”', Financial Management, 38, 1-37.
[15] Gaud P., Jani E., Hoesli M., and Bender A. (2005). “The capital structure of Swiss companies: an empirical analysis using dynamic panel data”, European
Financial Management, vol. 11(1).
[16] Graham J.R. (2000). “How big are the tax benefits of debt?”. The Journal of
Finance, vol. 55, No. 5, 1901-1942.
[17] Haan, de, L., & Hinloopen, J. (2003). “Preference hierarchies for internal finance, bank loans, bond, and share issues: evidence for Dutch firms”, Journal
of Empirical Finance. 10(5), pp 661-681.
[18] Hussain, Q. and E. Nivorozhkin (1997). “The Capital Structure of Listed Companies in Poland”, IMF Working Paper, WP/97/175, December.
[19] Jacinta Chan Phooi M’ng, Mahfuzur Rahman and Selvam Sannacy (2017). “The determinants of capital structure: Evidence from public listed companies in Malaysia, Singapore and Thailand”, Journal Cogent Economics & Finance, volume 5, 2017.
[20] Jensen M., Meckeling W., (1976). “Theory of the firm: Managerial
behaviour, agency costs and ownership structure”, Journal of Financial
Economics, Vol.3, pp.305-360.
[21] John Wiley & Sons.Bevan, Alan A., and Jo Danbold (2001). “Panel Estimation of the determinants of Capital Structure in the UK”, <www.fma.org/ paris/danbolt.pdf>
[22] Michael G. Ferri and Wesley H. Jones (1979). “Determinants of Financial Structure: a New Methodological Approach”, The Journal of Finance, vol. 34, no. 3, pp. 631-644.
[23] Michael J. Barclay and Clifford W. Smith, JR (1995). “The maturity structure of corporate Debt”, The journal offinance, vol L, no. 2, pp 609-631.
[24] Modigliani, F., & Miller, M. H. (1963). “Corporate income taxes and the cost of capital: a correction”, The American Economic Review, pp 433-443.
[25] Modigliani, F.and Miller, M.H. (1958). “The cost of capital, corporate finance and the theory of investment”, American Economic Review, 48(3), pp 261-296.
[26] Nivorozhkin, E. (2002) “Capital Structures in Emerging Stock Market: The Case of Hungary”, The Developing Economies, no. 40, pp 166-187.
[27] Ozkan, A. (2000). “An Empirical Analysis of Corporate Debt Maturity Structure”, European Financial Management, 6(1), p.197-212.
[28] Padron Y.G., Apolinario R.M.C., Santana O.M, Conception M, Martel V. and Sales L.J. (2005). “Determinant factors of leverage: an empirical analysis of Spanish corporations”. Journal of Risk Finance, vol. 6, no. 1, pp 60-68.
[29] Pandey (2004), “Capital structure, profitablity and market Struture: evidence from Malaysia”, Asia Pacific Journal Economic Business, vol 8, pp. 78-91.
[30] Rafiu Oyesola Salawu and Akinlolu Ayodeji Agboola (2008). “The Determinants of Capital Structure of Large Non-Financial Listed Firms in Nigeria”. The International Journal of Business and Finance Research, vol. 2, pp. 75-84.
[31] Rajan R, Zingales L (1995), “What do we know about capital structure? some evidence from international data”, Journal of Financial Economics, vol 50, pp. 1421-60.
[32] Sheikh, N.A. & Wang, Z. (2011). “Determinants of capital structure: An empirical study of firms in manufacturing industry of Pakistan”. Managerial
. sum CS ROA SIZE TANG TAX GROWTH Min Max
Variable Obs Mean Std.
Dev. CS 180 .5479694 .1821092 .0255088 .842965 ROA 180 .0390689 .0473881 -.2509114 .2299 SIZE 180 22.0623 1.39716 19.1964 26.3900 6 TANG 180 .0417676 .061535 .0000161 . 2959659 TAX 180 .2038788 .0940724 .0034384 . 4366567 GROWTH 180 .5208336 2.843546 -24.1617 8 24.6754 C S ROA SIZ
E TANG TAX GROWTH C S 0 1.000 RO A 0.2877- 0 1.000 SIZ E 7 0.419 3 0.008 01.000 TAN GTA 7 0.242 -0.0398 90.118 1.0000 X 0.1524- 4 0.312 40.087 -0.0049 1.0000 GROWT H 0.0019- 5 0.027 40.017 -0.0415 0.1041- 1.0000
[33] Shumi Akhtar, Barry Oliver, (2005). “The determinants of capital structure for Japanese multinational and domestic corporations”. Australian Journal of
Management, vol. 30 no. 2, pp. 321-341.Stewart C. Myers và Nicolas S. Majluf
(1984). “Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have”, Journal of Financial Economics, no.13, pp 187-221.
[34] Wafaa Sbeiti (2010) “The Determinants of Capital Structure: Evidence from the GCC Countries”. International Research Journal of Finance and Economics
- ISSN 1450-2887, Issue 47 (2010).
[35] Wanrapee Banchuenvijit (2009), “Capital Structure Determinants of Thai Listed Companies”, University of the Thai Chamber of Commerce, Thailand.
[36] Zelia Serrasqueiro and Paulo Maẹãs Nunes (2010). “Determinants of Capital Structure: Comparison of Empirical Evidence from the Use of Different Estimators”. Serrasqueiro and Nunes, International Journal of Applied
Economics, 5(1), pp 14-29.
PHỤ LỤC
Thống kê mô tả các biến
Ma trận tương quan giữa các biến
. corr CS ROA SIZE TANG TAX GROWTH (obs=180)
Source SS df MS Number of obs F( 5, 174) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = 180 = 15.27 = 0.0000 = 0.3049 = 0.2850 = .15399 Model Residual 1.81014834 4.12616329 5 174 .362029668 . 023713582 Total 5.93631163 179 . 033163752
CS Coef. Std. Err. t t|P>| Conf.[95% Interval] ROA SIZE TANG TAX GROWTH cons - .9577751 .0534031 .5423114 - .2132021 - .0003867 -.5717898 .2564174 .0083352 .1887205 .1302684 .0040835 .1829264 -3.74 6.41 2.87 -1.64 -0.09 -3.13 0.00 0 0.00 0 0.00 5 0.10 4 -1.463864 .036952 .1698353 -.4703117 -.0084463 -.93283 -. 4516863 . 0698543 . 9147875 . 0439076
R-sq: within = 0 . 3393 Obs per group: min = 5
between = 0 .2532 avg = 5.0
overall = 0 .2539 max = 5
F(5,139) = 14.28 corr( u_ i, Xb) = - 0.5074 Prob > F = 0.0000 CS Coef . Std. Err . t P>|t| [95% Conf. I nterval]
ROA -1.22246 .1946885 -6.28 0.000 -1. 607394 -.8375265 SIZE . 1141996 .0172136 6.63 0.000 . 0801652 .148234 TANG . 37 99435 .2163163 1.76 0.081 -. 0477522 .8076393 TAX . 1123218 .0969347 1.16 0.249 -. 0793353 .3039789 GROWTH . 0030306 .0024355 1.24 0.215 -. 0017848 .007846 _cons -1.964125 .3760476 -5.22 0.000 -2. 707638 -1.220612 s i gma_u s i gma_e rho . 1639534 . 082082 99 . 79958506
(fraction of varian c e due to u_ i )
Mô hình Pooled OLS
reg CS ROA SIZE TANG TAX GROWTH
Mô hình FEM
xtreg CS ROA SIZE TANG TAX GROWTH, fe
Fixed-effects (within) regression Number of obs 180 3 6 Group variable: name1 Number of groups
Number of obs = 180
Number of groups = 36
Obs per group: min = 5
avg = 5 . 0 max = 5 Wald chi2(5) = 74.33 Prob > chi2 = 0.0000 CS oefC . S td . z P > | [ 95% Conf In te rv ROA - 1.1 147 . 18 78 - 5 . 0 . 0 - 1.48 2972 - . 74 S IZE . 081 01. 6. 0. . 10. T ANG .419 19. 2. 0. . 80. TAX. 080 09. 0. 0. -.106111 26. G ROW . 002 . 00 1 . 0 . -.00 2149 . 00 c ons 1.2- 387 . 27 15 - 4 . 0 .