Tác động của kỳ thu tiền đến khả năng sinh lợi doa- 123docz.net

Chƣơng 4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.3. Tác động của kỳ thu tiền đến khả năng sinh lợi doanh nghiệp

4.3.1. Khơng có yếu tố ngành

Trong phần này, bài nghiên cứu sẽ chỉ thực hiện nghiên cứu sự tác động của các biến đƣợc đề xuất trong mơ hình 1, nhƣ đã trình bày tại đầu chƣơng này. Điều đó có nghĩa sẽ bỏ qua sự tác động của ngành lên kết quả hồi quy, và nhƣ vậy sẽ khơng có các biến ngành trong phần này.

Sử dụng phần mềm Eview 8.1, thực hiện nghiên cứu hồi quy, theo phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất, kết hợp phƣơng pháp ƣớc lƣợng điều chỉnh sai số chuẩn (Robust Standard Errors), ta thu đƣợc kết quả nhƣ bên dƣới,

Bảng 4.4: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của kỳ thu tiền

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.894914 0.199827 4.478448 0 RP -0.002412 0.00067 -3.600724 0.0005 DR -0.678716 0.201264 -3.37227 0.001 FAR -0.28636 0.334605 -0.855815 0.3939 R-squared 0.543544 F-statistic 46.04396 Prob(F-statistic) 0

Nguồn: Phụ lục 1 – Các kết quả chạy từ phần mềm Eview 8.1

Ứng với mơ hình 1, mơ hình thể hiện sự tác động của kỳ thu tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bảng kết quả thể hiện rằng có một sự tác động nghịch biến của kỳ thu tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, cụ thể khi kỳ thu tiền tăng lên một ngày, thì tỷ lệ lợi nhuận lại giảm đi 0.24%. Kết quả này hồn tồn có ý nghĩa thống kê, khi mức xác suất p-value của biến kỳ thu tiền nhỏ hơn 5%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2 = 54.35% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mô hình có khả năng giải thích đƣợc 54.35% biến phụ thuộc. Và với xác xuất p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng hàm hồi quy này là phù hợp với R2 ≠ 0.

Kết quả trên là hoàn toàn trùng khớp với nghiên cứu trƣớc đây của Mawutor (2014), và nhƣ vậy chấp nhận giả thuyết 2 đƣợc đặt ra trong chƣơng 3. Bác bỏ giả thuyết 8, khi phủ nhận sự tác động này.

4.3.2. Có yếu tố ngành

Trong mục này, bài nghiên cứu sẽ bao hàm thêm yếu tố ngành ảnh hƣởng đến sự tác động đang đƣợc đƣa ra nghiên cứu. Yếu tố ngành sẽ đƣợc thể hiện qua các biến ngành, nhƣ đƣợc trình bày trong chƣơng 3, mục con 3.2.2, phần mô tả biến.

Bảng 4.5: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của kỳ thu tiền, có yếu tố ngành

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.846569 0.231642 3.654639 0.0004 RP -0.001906 0.00055 -3.466631 0.0008 DR -0.963029 0.313082 -3.07596 0.0026 FAR -0.497326 0.413604 -1.202419 0.2318 N1 -0.054051 0.124446 -0.434334 0.6649 N2 0.236218 0.106374 2.220645 0.0284 N3 0.330547 0.100346 3.294084 0.0013 N4 0.166387 0.106773 1.558324 0.122 N5 0.36243 0.09323 3.887486 0.0002 R-squared 0.580014 F-statistic 19.16184 Prob(F-statistic) 0

Nguồn: Phụ lục 1 – Các kết quả chạy từ phần mềm Eview 8.1

Ứng với mơ hình 1, mơ hình thể hiện sự tác động của kỳ thu tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bảng kết quả thể hiện rằng có một sự tác động nghịch biến của kỳ thu tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, cụ thể khi kỳ thu tiền tăng lên một ngày, thì tỷ lệ lợi nhuận lại giảm đi 0.19%. Kết quả này hồn tồn có ý nghĩa thống kê, khi mức xác suất p-value của biến kỳ thu tiền nhỏ hơn 5%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2 = 58% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mơ hình có khả năng giải thích đƣợc 58% biến phụ thuộc. Và với xác xuất p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng hàm hồi quy này là phù hợp với R2 ≠ 0.

Kết quả trên là hoàn toàn trùng khớp với nghiên cứu trƣớc đây của Lazaridis và Tryfonidis (2006), và Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên (2014), và

nhƣ vậy chấp nhận giả thuyết 2 đƣợc đặt ra trong chƣơng 3. Bác bỏ giả thuyết 8, khi phủ nhận sự tác động này.

4.4. Tác động của kỳ lưu kho đến khả năng sinh lợi doanh nghiệp

4.4.1. Khơng có yếu tố ngành

Tƣơng tự nhƣ phân tích tác động bên trên, ta có bảng kết quả nhƣ bên dƣới,

Bảng 4.6: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của kỳ lưu kho

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.146042 0.35064 3.268432 0.0014 IP -0.002871 0.002042 -1.406421 0.1623 DR -0.96719 0.300512 -3.218475 0.0017 FAR -1.032599 0.503034 -2.052743 0.0423 R-squared 0.293511 F-statistic 16.06405 Prob(F-statistic) 0

Nguồn: Phụ lục 1 – Các kết quả chạy từ phần mềm Eview 8.1

Ứng với mơ hình 2, mơ hình thể hiện sự tác động của kỳ lƣu kho lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bảng kết quả thể hiện rằng có một sự tác động nghịch biến của kỳ phải trả lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, cụ thể khi kỳ phải trả tăng lên một ngày, thì tỷ lệ lợi nhuận lại giảm đi 0.29%. Tuy nhiên, có thể nhận thấy rằng, kết quả này hồn tồn khơng có ý nghĩa thống kê, khi mức xác suất p-value (= 16.23%) của biến kỳ lƣu kho lớn hơn 5%. Từ đây có thể đƣa ra nhận định rằng, kỳ lƣu kho, ít nhất là đối với các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu, có tác động nghịch biến lên khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, tuy nhiên khả năng mà nhận đinh trên sai là 16.23%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2

= 29.35% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mơ hình có khả năng giải thích đƣợc 29.35% biến phụ thuộc. Và với xác xuất p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng hàm hồi quy này là phù hợp với R2 ≠ 0.

Kết quả trên trùng khớp khoảng 83.77% với nghiên cứu trƣớc đây của Panigrahi (2013), và nhƣ vậy chấp nhận giả thuyết 3 đƣợc đặt ra trong chƣơng 3 khoảng 83.77%, và cũng chấp nhận giả thuyết 9, khi phủ nhận sự tác động này, vì khơng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết 9. Bên cạnh đó, kết quả này sẽ bác bỏ giả thuyết 4, khi giả thuyết này cho rằng tác động đang trình bày ở đây là tác động đồng biến.

4.4.2. Có yếu tố ngành

Tƣơng tự nhƣ phân tích tác động bên trên, ta có bảng kết quả nhƣ bên dƣới,

Bảng 4.7: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của kỳ lưu kho, có yếu tố ngành

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.01578 0.26928 3.772208 0.0003 IP -0.002953 0.001808 -1.632788 0.1053 DR -1.476062 0.382666 -3.857315 0.0002 FAR -1.122553 0.464859 -2.414825 0.0174 N1 -0.134713 0.119063 -1.13144 0.2603 N2 0.427561 0.159061 2.688027 0.0083 N3 0.755047 0.186842 4.041102 0.0001 N4 0.553103 0.194429 2.844754 0.0053 N5 0.701661 0.174077 4.030754 0.0001 R-squared 0.524589 F-statistic 15.31025 Prob(F-statistic) 0

Nguồn: Phụ lục 1 – Các kết quả chạy từ phần mềm Eview 8.1

đây có thể đƣa ra nhận định rằng, kỳ lƣu kho, ít nhất là đối với các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu, có tác động nghịch biến lên khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, tuy nhiên khả năng mà nhận đinh trên sai là khoảng 10.53%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2 = 52.46% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mơ hình có khả năng giải thích đƣợc 52.46% biến phụ thuộc. Và với xác xuất p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng hàm hồi quy này là phù hợp với R2 ≠ 0.

Kết quả trên trùng khớp khoảng 89.47% với các nghiên cứu trƣớc đây của Lazaridis và Tryfonidis (2006), và Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên (2014), và nhƣ vậy chấp nhận giả thuyết 3 đƣợc đặt ra trong chƣơng 3 khoảng 89.47%, và cũng chấp nhận giả thuyết 9, khi phủ nhận sự tác động này, vì khơng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết 9. Bên cạnh đó, kết quả này sẽ bác bỏ giả thuyết 4, khi giả thuyết này cho rằng tác động đang trình bày ở đây là tác động đồng biến, theo nhƣ nghiên cứu Mawutor (2014).

4.5. Tác động của kỳ phải trả đến khả năng sinh lợi doanh nghiệp

4.5.1. Khơng có yếu tố ngành

Tƣơng tự nhƣ phân tích tác động bên trên, ta có bảng kết quả nhƣ bên dƣới,

Bảng 4.8: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của kỳ phải trả

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.051813 0.294269 3.574325 0.0005 PP -0.000932 0.000429 -2.172392 0.0319 DR -0.982881 0.34649 -2.836679 0.0054 FAR -1.197969 0.663774 -1.804785 0.0737 R-squared 0.245339 F-statistic 12.57047 Prob(F-statistic) 0

Nguồn: Phụ lục 1 – Các kết quả chạy từ phần mềm Eview 8.1

Ứng với mơ hình 3, mơ hình thể hiện sự tác động của kỳ phải trả lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bảng kết

quả thể hiện rằng có một sự tác động nghịch biến của kỳ phải trả lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, cụ thể khi kỳ phải trả tăng lên một ngày, thì tỷ lệ lợi nhuận lại giảm đi 0.09%. Kết quả này hồn tồn có ý nghĩa thống kê, khi mức xác suất p-value của biến kỳ phải trả nhỏ hơn 5%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2 = 24.53% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mơ hình có khả năng giải thích đƣợc 24.53% biến phụ thuộc. Và với xác xuất p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng hàm hồi quy này là phù hợp với R2 ≠ 0.

Kết quả trên là hoàn toàn trùng khớp với nghiên cứu trƣớc đây của Mawutor (2014), và nhƣ vậy chấp nhận giả thuyết 5 đƣợc đặt ra trong chƣơng 3. Tuy nhiên, kết quả khác với nghiên cứu của Lazaridis và Tryfonidis (2006), khi cho rằng, có sự tác động đồng biến của kỳ phải trả, lên khả năng sinh lợi, nên bác bỏ giả thuyết 6. Đồng thời, cũng bác bỏ giả thuyết 10, khi phủ nhận sự tác động này.

4.5.2. Có yếu tố ngành

Tƣơng tự nhƣ phân tích tác động bên trên, ta có bảng kết quả nhƣ bên dƣới,

Bảng 4.9: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của kỳ phải trả, có yếu tố ngành

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.997743 0.277409 3.596645 0.0005 PP -0.000314 0.000234 -1.345545 0.1812 DR -1.505539 0.455845 -3.30274 0.0013 FAR -1.23687 0.587013 -2.107058 0.0374 N1 -0.356086 0.183466 -1.940882 0.0548 N2 0.366594 0.137186 2.672235 0.0087 N3 0.578556 0.140123 4.128907 0.0001 N4 0.431807 0.172999 2.496008 0.014 N5 0.556927 0.127215 4.377842 0 R-squared 0.466796 F-statistic 12.14694 Prob(F-statistic) 0

Ứng với mơ hình 3, mơ hình thể hiện sự tác động của kỳ phải trả lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bảng kết quả thể hiện rằng có một sự tác động nghịch biến của kỳ phải trả lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, cụ thể khi kỳ phải trả tăng lên một ngày, thì tỷ lệ lợi nhuận lại giảm đi 0.03%. Tuy nhiên, có thể nhận thấy rằng, kết quả này hồn tồn khơng có ý nghĩa thống kê, khi mức xác suất p-value (= 18.12%) của biến kỳ phải trả lớn hơn 5%. Từ đây có thể đƣa ra nhận định rằng, kỳ phải trả, ít nhất là đối với các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu, có tác động nghịch biến lên khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, tuy nhiên khả năng mà nhận đinh trên sai là khoảng 18.12%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2 = 46.68% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mơ hình có khả năng giải thích đƣợc 46.68% biến phụ thuộc. Và với xác xuất p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng hàm hồi quy này là phù hợp với R2 ≠ 0.

Kết quả trên trùng khớp khoảng 81.88% với các nghiên cứu trƣớc đây của Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên (2014), và nhƣ vậy chấp nhận giả thuyết 5 đƣợc đặt ra trong chƣơng 3 khoảng 81.88%, và cũng chấp nhận giả thuyết 10, khi phủ nhận sự tác động này, vì khơng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết 10. Bên cạnh đó, kết quả này sẽ bác bỏ giả thuyết 6, khi giả thuyết này cho rằng tác động đang trình bày ở đây là tác động đồng biến, theo nhƣ nghiên cứu của Lazaridis và Tryfonidis (2006)

4.6. Tác động của chu kỳ luân chuyển tiền đến khả năng sinh lợi doanh nghiệp nghiệp

4.6.1. Khơng có yếu tố ngành

Bảng 4.10: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của chu kỳ luân chuyển tiền

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.918475 0.188988 4.85997 0 CCC -0.002214 0.000701 -3.158994 0.002 DR -0.759376 0.200897 -3.779928 0.0002 FAR -0.192931 0.246808 -0.781705 0.436 R-squared 0.525447 F-statistic 42.81347 Prob(F-statistic) 0

Nguồn: Phụ lục 1 – Các kết quả chạy từ phần mềm Eview 8.1

Ứng với mơ hình 4, mơ hình thể hiện sự tác động của chu kỳ luân chuyển tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bảng kết quả thể hiện rằng có một sự tác động nghịch biến của chu kỳ luân chuyển tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, cụ thể khi chu kỳ luân chuyển tiền tăng lên một ngày, thì tỷ lệ lợi nhuận lại giảm đi 0.22%. Kết quả này hồn tồn có ý nghĩa thống kê, khi mức xác suất p-value của biến chu kỳ luân chuyển tiền nhỏ hơn 5%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2 = 52.54% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mơ hình có khả năng giải thích đƣợc 52.54% biến phụ thuộc. Và với xác xuất p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng hàm hồi quy này là phù hợp với R2 ≠ 0.

Kết quả trên là hoàn toàn trùng khớp với nghiên cứu trƣớc đây của Mawutor (2014), và nhƣ vậy chấp nhận giả thuyết 1 đƣợc đặt ra trong chƣơng 3. Đồng thời, cũng bác bỏ giả thuyết 7, khi phủ nhận sự tác động này.

4.6.2. Có yếu tố ngành

Bảng 4.11: Bảng phân tích hồi quy sự tác động của chu kỳ luân chuyển tiền, có yếu tố ngành

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.71477 0.167878 4.25767 0 CCC -0.001975 0.000663 -2.979404 0.0035 DR -1.076917 0.275935 -3.90279 0.0002 FAR -0.393189 0.3005 -1.308452 0.1934 N1 0.199609 0.111925 1.783427 0.0772 N2 0.418236 0.138146 3.027484 0.0031 N3 0.580189 0.110028 5.273108 0 N4 0.407354 0.135631 3.00339 0.0033 N5 0.592421 0.121532 4.874601 0 R-squared 0.612332 F-statistic 21.91589 Prob(F-statistic) 0

Nguồn: Phụ lục 1 – Các kết quả chạy từ phần mềm Eview 8.1

Ứng với mơ hình 4, mơ hình thể hiện sự tác động của chu kỳ luân chuyển tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bảng kết quả thể hiện rằng có một sự tác động nghịch biến của chu kỳ luân chuyển tiền lên tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp, cụ thể khi chu kỳ luân chuyển tiền tăng lên một ngày, thì tỷ lệ lợi nhuận lại giảm đi 0.20%. Kết quả này hồn tồn có ý nghĩa thống kê, khi mức xác suất p-value của biến chu kỳ luân chuyển tiền nhỏ hơn 5%. Ngoài ra, với hệ số xác định bội R2 = 61.23% thể hiện rằng tất cả các biến tác động trong mơ hình có khả năng giải thích đƣợc 61.23% biến phụ thuộc. Và với xác