Trong luận văn này, thông qua kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính bằng ph n mềm STATA 13 xử lý để lƣợng hóa sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc trong mơ hình. Nghiên cứu tiến hành hồi quy theo 4 phƣơng pháp thông thƣờng trên dữ liệu bảng: Pooled OLS, FEM, REM, GMM.
3.1 Quy trình nghiên cứu:
Quy trình nghiên cứu trình tự nhƣ sau:
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Phân tích dữ liệu nghiên cứu Xác định vấn đề nghiên cứu
Từ các nghiên cứu trƣớc, cơ sở lý thuyết, lý thuyết nền xây dựng mơ hình nghiên cứu đề xuất
Thu thập dữ liệu nghiên cứu u
Xây dựng mơ hình nghiên cứu chính thức
Kết quả nghiên cứu, bàn luận
Theo hình 3.1 thì quy trình nghiên cứu sẽ thực hiện qua 7 bƣớc:
- Bƣớc 1: Tiến hành phân tích tình hình thực tế để tìm hiểu vấn đề, mục tiêu, phạm vi nghiên cứu.
- Bƣớc 2: Tìm hiểu các lý thuyết nền liên quan, các mơ hình nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đó. Từ đó đƣa ra mơ hình nghiên cứu đề xuất.
- Bƣớc 3: Đƣa ra mơ hình nghiên cứu chính thức, các giả thuyết nghiên cứu, xác định phƣơng pháp đo lƣờng và cách tính tốn các biến trong mơ hình .
- Bƣớc 4: Mơ tả cách lấy mẫu, phƣơng pháp thu thập số liệu nghiên cứu, từ đó đƣa dữ liệu vào ph n mềm STATA 13 để xử lý.
- Bƣớc 5: Tiến hành sử dụng các kỹ thuật thống kê mơ tả, phân tích tƣơng quan, hồi quy đa biến, kiểm định các khuyết tật của mơ hình …
- Bƣớc 6: Trình bày kết quả nghiên cứu và bàn luận - Bƣớc 7: Kết luận và kiến nghị.
3.2 Mơ hình nghiên cứu
Từ việc trình bày hệ thống các nghiên cứu trƣớc đây đƣợc thực hiện liên quan đến đề tài chi phí sử dụng vốn của DN, cũng nhƣ các nội dung cơ sở lý thuyết cũng nhƣ các lý thuyết nền về CPSDV của DN, tác giả xác định mơ hình nghiên cứu đề xuất những nhân tố ảnh hƣởng đến CPSDV của các DN bất động sản niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán VN gồm 6 biến độc lập gồm: Quy mô (SIZE); Tăng trƣởng doanh thu (SGROW); Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA); Hệ số giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách (MB); Đòn bẩy (LEV); Dòng tiền (CFO), 1 biến phụ thuộc là CPSDV cho các DN thuộc nhóm ngành BĐS trên TTCK VN. Sau đó, lấy ý kiến thảo luận chun gia về mơ hình nghiên cứu đề xuất này để xác định những nhân tố cho phù hợp với đặc điểm của các DN bất động sản niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Kết quả nghiên cứu định tính thảo luận chuyên gia nhƣ sau:
Bảng: Kết quả thảo luận chuyên gia
STT Tên biến Đồng ý Không đồng ý
1 Quy mô 5/5 ngƣời
2 Tăng trƣởng doanh thu 5/5 ngƣời
3 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản 5/5 ngƣời
4 Hệ số giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách 4/5 ngƣời 1/5 ngƣời
5 Đòn bẩy 5/5 ngƣời
6 Dòng tiền 4/5 ngƣời 1/5 ngƣời
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
Từ kết quả thảo luận chuyên gia trên, tác giả đƣa ra mơ hình nghiên cứu nhƣ sau:
Hình 3.2 Mơ hình nghiên cứu
(Nguồn: tác giả xây dựng)
Quy mô
Tăng trƣởng doanh thu
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
Hệ số giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách Dòng tiền Đòn bẩy Chi phí sử dụng vốn của các DN BĐS niêm yết trên thị trƣờng chứng khốn
Mơ hình hồi quy đƣợc thể hiện nhƣ sau:
LNIR = α0 + α1 SIZE + α2SGROW + α3ROA + α4MB + α5 LEV + α6 CFO + Uit
LNIR: CPSDV của các DN BĐS niêm yết trên TTCK VN SIZE: Quy mô
SGROW: Tăng trƣởng doanh thu ROA: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
MB: Hệ số giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách LEV: Đòn bẩy
CFO: Dòng tiền
α0, α1, α2, α3, α4, α5, α6: Hệ số hồi quy Uit: Hệ số nhiễu
3.3 Mô tả các biến, giả thuyết nghiên cứu 3.3.1 Quy mô
Kết quả nghiên cứu của Farkhondeh Beigi, Mohsen Hosseini, Siavash Qodsi (2016) trong ―The Effect of the Earning Transparency on cost of capital common stock based on The Fama-French and Momentum Factors‖ cho thấy quy mơ cơng ty có ảnh hƣởng đến CPSDV. Abbas, N., Ahmed, H., Malik, Q. A., & Waheed, A. (2018) với ―Impact of Investment Efficiency on Cost of Equity: An Empirical Study on Shariah and Non Shariah Compliance Firms Listed on Pakistan Stock Exchange‖ cũng tìm thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa quy mơ cơng ty, CPSDV của cơng ty đó.Tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Giả thuyết H1: Quy mơ cơng ty có tác động ngƣợc chiều đến CPSDV của các
3.3.2 Tăng trƣởng doanh thu
Kết quả nghiên cứu của Nguyễn Hƣơng Giang (2017) trong ―Tác động của chất lƣợng báo cáo tài chính đến chi phí sử dụng nợ của các DN nhỏ, vừa ở VN‖ cho thấy tốc độ tăng trƣởng doanh thu là một trong các nhân tố tác động đến chi phí sử dụng nợ của DN. Abbas, N., Ahmed, H., Malik, Q. A., & Waheed, A. (2018) trong ―Impact of Investment Efficiency on Cost of Equity: An Empirical Study on Shariah and Non Shariah Compliance Firms Listed on Pakistan Stock Exchange‖ cho rằng tăng trƣởng doanh thu có ảnh hƣởng tích cực đến CPSDV của DN, Chen, Chen, Lobo & Wang, (2010) cũng tìm thấy mối quan hệ tác động thuận chiều của hai nhân tố này. Tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Giả thuyết H2: Tăng trƣởng doanh thu có tác động cùng chiều đến CPSDV của các DN BĐS niêm yết trên TTCK VN.
3.3.3 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
ROA là một thƣớc đo hiệu suất hoạt động của DN, nó liên quan đến lợi nhuận của DN. ROA cao cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản, thực hiện quản lý tốt hơn trong khi ROA thấp có nghĩa là sử dụng khơng hiệu quả tài sản. Kết quả nghiên cứu của Vander Bauwhede, De Meyere và Van Cauwenberge (2015) cho rằng lợi nhuận là nhân tố giúp nhà đ u tƣ đánh giá khả năng trả nợ của DN, do đó, khi lợi nhuận cao, các nhà đ u tƣ cho khả năng trả nợ của DN cao hơn, giảm CPSDV của DN. Tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Giả thuyết H3: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tác động ngƣợc chiều đến CPSDV của các DN BĐS niêm yết trên TTCKVN.
3.3.4 Hệ số giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách
Abbas, N., Ahmed, H., Malik, Q. A., & Waheed, A. (2018) khi nghiên cứu về
CPSDV đã xác định giá trị thị trƣờng so với giá trị sổ sách tác động tích cực đến CPSDV cổ ph n. Dhaliwal và cộng sự (2008) cho rằng hệ số giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách thể hiện cho cơ hội tăng trƣởng. Hệ số càng cao thì cơng ty sẽ càng
có nhiều cơ hội tăng trƣởng, vì vậy rủi ro vỡ nợ sẽ thấp, từ đó làm giảm chi phí sử dụng nợ của DN. Tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Giả thuyết H4: Hệ số giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách tác động ngƣợc chiều đến CPSDV của các DN BĐS niêm yết trên TTCK VN.
3.3.5 Địn bẩy
Địn bẩy tài chính là mức độ mà một công ty sử dụng chứng khốn có thu nhập cố định nhƣ nợ, vốn chủ sở hữu. Công ty càng sử dụng nhiều khoản nợ, địn bẩy tài chính của cơng ty càng cao. Abbas, N., Ahmed, H., Malik, Q. A., &Waheed, A. (2018) trong ―Impact of Investment Efficiency on Cost of Equity: An Empirical Study on Shariah and Non Shariah Compliance Firms Listed on Pakistan Stock Exchange‖ tìm thấy mối quan hệ tác động tiêu cực giữa địn bẩy DN, chi phí vốn cổ ph n.
Bên cạnh đó, nhân tố địn bẩy tài chính là một trong các nhân tố đƣợc nhiều tác giả nghiên cứu, kiểm định mối quan hệ của nó với CPSDV của DN nhƣ Farkhondeh Beigi, Mohsen Hosseini, Siavash Qodsi (2016) hay Nguyễn Hƣơng Giang (2017) tìm thấy mối quan hệ tác động thuận chiều giữa nhân tố này, chi phí sử dụng nợ của DN. Tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Giả thuyết H5: Đòn bẩy tác động thuận chiều đến CPSDV của các DN BĐS
niêm yết trên TTCK VN.
3.3.6 Dòng tiền
Nghiên cứu ―Accounting information, disclosure, and the cost of capital‖ của Lambert, R., Leuz, C. and Verrecchia, R. E. (2007) cho rằng, chất lƣợng báo cáo tài chính có ảnh hƣởng đến CPSDV liên quan đến việc phân bổ dòng tiền trong tƣơng lai của DN. Tác giả này giải thích rằng khi dịng tiền dƣ thừa lớn, DN có xu hƣớng sử dụng vốn nội bộ hơn là nguồn tài trợ từ bên ngoài, ngƣợc lại. Thêm vào đó, các cơng ty có dịng tiền dƣ thừa càng lớn thì mức độ rủi ro, kiệt quệ tài chính càng thấp do đó chi phí sử dụng nợ sẽ thấp hơn so với các DN có dịng tiền dƣ thừa thấp. Tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Giả thuyết H6: Dòng tiền tác động ngƣợc chiều đến CPSDV của các DN
BĐS niêm yết trên TTCK VN.
Bảng 3.1: Đo lƣờng các biến trong mơ hình nghiên cứu
STT Nhân tố Mã hóa Đo lƣờng
1 Quy mô SIZE LNSIZE = Ln (Tổng tài sản)
2 Tăng trƣởng doanh thu SGROW SGROW = ((Doanh thut — Doanh thut-1)/ Doanh thut-1)*100% 3 Tỷ suất sinh lời trên
tổng tài sản
ROA ROA = (EBIT/Tổng tài
sản)*100% 4 Hệ số giá trị thị trƣờng
trên giá trị sổ sách
MB LnMB = Ln (Giá trị thị
trƣờng/ Giá trị sổ sách)*100%
5 Đòn bẩy LEV LEV = (Tổng nợ vay/ Tổng
tài sản)*100%
6 Dòng tiền CFO CFO = (Dòng tiền từ hoạt
động/ Tổng tài sản)*100%
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
3.4 Phƣơng pháp nghiên cứu. 3.4.1 Chọn mẫu nghiên cứu: 3.4.1 Chọn mẫu nghiên cứu:
Đề tài sử dụng dữ liệu đƣợc thu thập từ các công ty BĐS niêm yết trên TTCK VN.
Các công ty BĐS niêm yết trên TTCK VN đƣợc chọn vào mẫu thỏa mãn các tiêu chí sau:
+ Có đ y đủ các thơng tin c n thiết về số liệu tài chính trên BCTC đặc biệt là các chỉ tiêu lợi nhuận của các DN này.
+ Các cổ phiếu đƣợc niêm yết liên tục từ năm 2014 đến năm 2018
Theo Tabachnick và Fidell (2001), trong nghiên cứu định lƣợng thì số mẫu cho hồi quy đa biến: n > 50+8*k (n: số mẫu, k: số biến độc lập). Nhƣ vậy kích
thƣớc mẫu nghiên cứu của bài luận văn này gồm 660 quan sát là phù hợp (660 > 98 ((=50+8*6).
3.4.2 Phƣơng pháp thu thập dữ liệu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu sơ cấp, dữ liệu thứ cấp đƣợc thu thập từ TTCK, BCTC hằng năm của các công ty BĐS niêm yết trên TTCK VN đƣợc công bố trên trang web www.cophieu68.vn hay www.cafef.vn
3.4.3 Phƣơng pháp xử lý dữ liệu
Dữ liệu đƣợc trình bày dạng bảng theo năm thể hiện số liệu của các công ty BĐS niêm yết trên TTCK VN.
Đ u tiên, tác giả thực hiện: thống kê mô tả để thấy đƣợc tổng quan về số liệu của các biến. Mỗi biến trong bảng thống kê bao gồm: tên biến, số quan sát, giá trị trung bình, sai số chuẩn, giá trị thấp nhất, giá trị cao nhất.
Tiếp theo tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích dữ liệu bảng với mơ hình hồi quy tuyến tính. Có 4 mơ hình hồi quy dùng để phân tích dữ liệu bảng là: OLS, REM, FEM, GMM. Ngồi mơ hình hồi quy kết hợp thơng thƣờng OLS, bài nghiên cứu cịn tiến hành hồi quy cả trên ba mơ hình đặc trƣng của dữ liệu bảng là FEM, REM, GMM để có đƣợc một kết quả chính xác, đáng tin cậy hơn. Sau đó tiến hành các kiểm định để lựa chọn mơ hình phù hợp nhất với nghiên cứu thực nghiệm ở điều kiện là các cơng ty BĐS niêm yết trên TTCK VN.
Mơ hình hồi quy gộp (OLS)
Υit = β1+ β2X2it + β3X3it + … + βkXkit + uit (1) Υit: Biến phụ thuộc của công ty thứ i trong năm t.
Xkit: Biến phụ độc lập thứ k của công ty thứ i trong năm t. β1: Hệ số tung độ gốc của mơ hình.
βk: Hệ số dốc của biến độc lập thứ k. uit: Sai số của công ty thứ i trong năm t.
Hệ số β chỉ có một hay khơng có sự khác biệt giữa các cá nhân. Mơ hình tác động cố định, mơ hình tác động ngẫu nhiên sẽ khắc phục các nhƣợc điểm của mơ hình này.
Mơ hình tác động cố định (FEM)
Υit = β1i+ β2X2it + β3X3it + … + βkXkit + uit (2) β1i: Hệ số tung độ gốc của cơng ty thứ i.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Ý tƣởng cơ bản là bắt đ u bằng phƣơng trình (2), thay vì xem β1i là cố định, ta giả định đó là một biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là β1 (khơng có ký hiệu i ở đây). Giá trị tung độ gốc cho một cơng ty riêng lẻ có thể đƣợc biểu thị là:
β1i = β1 + εii = 1, 2, …, N
Trong đó εi là số hạng sai số ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0, phƣơng sai bằng σε2
Các cơng ty đó có một giá trị trung bình chung đối với tung độ gốc (β1), sự khác biệt cá nhân về giá trị tung độ gốc của từng công ty đƣợc phản ánh trong số hạng sai số εi.
Υit = β1+ β2X2it + β3X3it + … + βkXkit + εi + uit (3) Phƣơng pháp ƣớc lƣợng GMM
GMM là phƣơng pháp hiệu quả, ƣu việt hơn cả nên cũng khá phức tạp.
Để ƣớc lƣợng đƣợc hệ số β, c n một bộ L vector các biến công cụ, số lƣợng biến cơng cụ phải khơng ít hơn số biến giải thích trong mơ hình (L ≥ K).
Điều kiện để một biến đƣợc chọn là biến công cụ là nó khơng đƣợc tƣơng quan với ph n dƣ, điều này có nghĩa là:
( ( ))
Thay thế giá trị các biến công cụ bằng giá trị trung bình của mẫu là ý tƣởng chủ đạo của phƣơng pháp GMM :
( ( )) ∑ ( ) ( )
và đi tìm Vector β thỏa mãn phƣơng trình trên.
Khi số lƣợng điều kiện moment lớn hơn số biến trong mơ hình (L > K) thì phƣơng trình khơng thể xác định một nghiệm chính xác duy nhất (có nhiều nghiệm có thể thỏa mãn phƣơng trình). Khi đó mơ hình đƣợc gọi là overidentified. Trong trƣờng hợp đó, chúng ta phải thực hiện tính tốn lại nhằm xác định giá trị β làm cho điều kiện moment ( ( )) ―g n‖ bằng 0 nhất có thể, khái niệm ―g n‖ đƣợc
hiểu là khoảng cách với giá trị 0 là nhỏ nhất, khoảng cách đó đƣợc xác định nhƣ sau:
( ̂ ) ( ) ( )
Ma trận ngẫu nhiên, cân xứng không âm ̂ (kích thƣớc L x L) đƣợc gọi là ma trận trọng số vì nó thể hiện mức đóng góp của các điều kiện moment khác nhau vào khoảng cách J. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng GMM sẽ xác định giá trị ƣớc lƣợng β để khoảng cách J là nhỏ nhất.
Tính chất của phƣơng pháp ƣớc lƣợng GMM: khi số lƣợng mẫu phù hợp giá trị β ƣớc lƣợng đƣợc sẽ vững, khi đó giá trị ƣớc lƣợng đƣợc sẽ càng g n với giá trị thực của nó. Ƣớc lƣợng GMM sẽ cho ra các giá trị ƣớc lƣợng tuân theo phân phối chuẩn, đây là thuộc tính rất quan trọng vì đó là cơ sở để chúng ta xây dựng giá trị dự đoán các độ tin cậy và thực hiện các kiểm định khác. Phƣơng pháp GMM cũng cho ra kết quả là các giá trị ƣớc lƣợng hiệu quả, nghĩa là giá trị phƣơng sai trong mơ hình ƣớc lƣợng là nhỏ nhất.
3.5 Các kiểm định trong mơ hình dữ liệu bảng 3.5.1 Kiểm định lựa chọn mơ hình tốt nhất
Kiểm định Breuch – Pagan LM
Kiểm định trên nhằm lựa chọn mơ hình OLS hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu.
H0: mơ hình OLS thì thích hợp H1: mơ hình REM thì thích hợp
Nếu p-value của kiểm định Breuch – Pagan LM có ý nghĩa thống kê cho phép kết luận giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó ta kết luận là REM phù hợp hơn để sử dụng. Ngƣợc lại, OLS phù hợp cho mơ hình nếu chấp nhận giả thuyết H0.
Kiểm định sự tồn tại ảnh hƣởng cố định
Kiểm định trên nhằm lựa chọn mơ hình PM hay FEM phù hợp cho bộ dữ liệu của mẫu.
H0: mơ hình PM thì thích hợp H1: mơ hình FEM thì thích hợp
Nếu p-value của kiểm định sự tồn tại ảnh hƣởng cố định có ý nghĩa thống kê