Tên Biến Ký hiệu Ảnh
Tỷ số nợ trên tổng
tài sản TD -
Mahfuzah Salim và Dr.Raj Yadav (2012), Hasan, Ahsan, Rahaman và Alam (2014), Zeitu, R.and Tian(2007) Đoàn Ngọc Phúc (2014), Nguyễn Hữu Nguyên Khánh (2015), Phan Thanh Hiệp (2016)
Tỷ số nợ ngắn hạn
so với tổng tài sản STD -
Varun Dawar (2014), Mahfuzah Salim và Dr.Raj Yadav (2012) Đoàn Ngọc Phúc (2014), Nguyễn Hữu Khánh Nguyên (2015), Tỷ số nợ dài hạn so với tổng tài sản LTD + Ahmad và các cộng sự (2012), Gill và cộng sự (2011) Đoàn Ngọc Phúc (2014)
Quy mô công ty SIZE + Zeitun & Tian (2007), Margaritis & Psillaki (2007),Varun Dawar (2014),
Tốc độ tăng trƣởng
doanh thu GROWTH +
Varun Dawar (2014); Đoàn Ngọc Phúc (2014); Phan Thanh Hiệp (2014); Nguyễn Hữu Khánh Nguyên (2015).
3.3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng nhƣ thực hiện các mục tiêu nghiên cứu về ảnh hƣởng của cơ cấu vốn đến lợi nhuận của các Công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE, đề tài chủ yếu sử dụng các phƣơng pháp nghiên cứu nhƣ sau:
Phƣơng pháp thống kê mô tả đƣợc sử dụng để nghiên cứu khái quát và mô tả những đặc điểm của dữ liệu thu thập, từ đó có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu
Phƣơng pháp phân tích tƣơng quan đƣợc sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến với nhau nhằm xác định mức độ tƣơng quan mạnh hay yếu, cùng hay ngƣợc chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, phân tích tƣơng quan còn góp phần nhận diện hiện tƣợng đa cộng tuyến có xảy ra hay không; nếu các biến độc lập có hệ số tƣơng quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến, nếu xuất hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến thì tác giả sẽ thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và khắc phục mô hình. Thông thuờng, hệ số tƣơng quan lớn hơn 0.5 thì mô hình gặp vấn đề về đa cộng tuyến.
Phƣơng pháp kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi : Hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi thƣờng gặp khi thu thập số liệu chéo (theo không gian). Nếu phƣơng sai sai số thay đổi thì các uớc lƣợng của mô hình OLS là không hiệu quả, vì đây là giả thuyết cơ bản của mô hình. Nguyên nhân xẩy ra do tích lũy kinh nghiệm mà sai số theo thời gian ngày càng giảm, do bản chất của hiện tƣợng kinh tế, công cụ về thu thập xử lý số liệu cải thiện dẫn đến sai số đo lƣờng và tính toán giảm, trong mẫu có các outlier (giá trị rất nhỏ hoặc rất lớn so với các giá trị quan sát khác) và mô hình hồi quy không đúng (dạng hàm sai, thiếu biến quan trọng, chuyển đổi dữ liệu không đúng) hậu quả ƣớc lƣợng OLS vẫn tuyến tính, không chệch Tuy nhiên, chúng sẽ không còn có phƣơng sai nhỏ nhất nữa, nghĩa là, chúng sẽ không còn hiệu quả nữa và ƣớc lƣợng phƣơng sai của ƣớc lƣợng OLS, nhìn chung, sẽ bị chệch.
Phƣơng pháp kiểm định tự tƣơng quan : Tự tƣơng quan xảy ra khi sai số của một quan sát bị ảnh hƣởng của sai số của quan sát khác nó thƣờng xẩy ra do xử lý số liệu , sai số do lập mô hình dẫn đến ƣớc lƣợng OLS không lệch nhƣng không hiệu quả. Các trị thống kê tính theo OLS không hữu ích trong việc nhận định mô hình , kiểm định t, F không còn hiệu lực, R2 cao do vậy ta dùng mô hình logarit làm giảm cách biệt giữa các giá trị vì vậy làm giảm mức mức độ của phƣơng sai thay đổi
Phƣơng pháp phân tích hồi quy: thông qua sự hỗ trợ của phần mềm Excel và Eviews8, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân bằng (Balanced panel regression) để
kiểm định xu hƣớng và mức độ ảnh hƣởng của cơ cấu vốn đến lợi nhuận của các Công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE, sử dụng mô hình mô hình bình phƣơng tối thiểu dạng gộp (Pooled Least Square Model – Pooled OLS) là cách hồi quy đơn giản nhất khi đã bỏ qua bình diện không gian và thời gian của dữ liệu, mô hình các yếu tố tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) sẽ đƣa tất cả các ảnh huởng theo chuỗi thời gian và % chéo nên có thể cho thấy đƣợc mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc một cách chính xác hơn. Nếu mô hình xuất hiện các khuyết tật nhƣ đa cộng tuyến, phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan thì sử dụng kết quả hồi quy theo phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất tổng quát (Generalized. Least Squares – GLS).
3.4 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu gồm tất cả các Công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE với số liệu từ năm 2014 – 2017 đƣợc chọn lọc theo các tiêu chí sau:
- Không phải là những công ty thuộc ngành tài chính (Ngân hàng, chứng khoán, bảo hiểm, bất động sản,...)
- Cổ phiếu của công ty vẫn còn niêm yết trên thị trƣờng tính đến thời điểm kết thúc năm tài chính 2017.
- Có đầy đủ báo cáo tài chính từ năm 2014 – 2017 và đã đƣợc thông qua kiểm toán.
- Năm tài chính tính từ 01/01 – 31/12
Sau khi các Công ty đã đƣợc lựa chọn theo các tiêu chí trên, tác giả tiếp tục dùng kiểm định những giá trị dị biệt (outliers) của các biến số bằng phƣơng pháp dựa vào số trung vị và kết quả cuối cùng lựa chọn mẫu nghiên cứu 111 Công ty hoạt động trong tất cả các lĩnh vực phi tài chính niêm yết trên HOSE từ năm 2014 đến năm 2017;
Danh sách các Công ty trong mẫu nghiên cứu đƣợc trình bày trong phần phụ lục 1 cuối bài nghiên cứu.
Phƣơng pháp kiểm định giá trị dị biệt dựa vào số trung vị đã đƣợc tiến hành qua các bƣớc nhƣ sau:
• Tính trung vị của biến số; gọi số này là M;
• Tính độ khác biệt tuyệt đối giữa từng số trong biến X và M, và gọi kết quả là di : di = xi – M
• Tính trung vị của di và gọi là Md;
• Lấy di chia cho Md, và gọi chỉ số này là ti
• Nếu ti cao hơn 4.5, gọi đó là giá trị dị biệt (outlier).
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trong chuơng 3 tác giả đã đề cập tới quy trình nghiên cứu, từ các lý thuyết về cơ cấu vốn và bằng chứng thực nghiệm ở chương 2 tác giả đã xây dựng 2 mô hình cùng các giả thuyết nghiên cứu cho ảnh huởng của cơ cấu vốn đến lợi nhuận của các công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE. Bằng sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (panel data) kết hợp với thống kê mô tả và các kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp. Và để đưa ra được mô hình có tính tin cậy cao, tác giả sẽ thực hiện các phương pháp kiểm định phù hợp như kiểm định tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi.
Về biến sử dụng trong mô hình hồi quy, tác giả sử dụng biến phụ thuộc là ROE để đại diện cho lợi nhuận của các công ty niêm yết trên HOSE, các biến độc lập là Tỷ lệ nợ trên Tổng tài sản – TD, Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên Tổng tài sản – STD, Tỷ lệ nợ dài hạn trên Tổng tài sản – LTD. Các biến kiểm soát gây nhiễu là Quy mô công ty – SIZE, và tốc độ tăng trưởng doanh thu – GROWTH.
CHƢƠNG 4:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ