Đối với bất kỳ DN nào, để xây dựng cơ cấu vốn hợp lý thì vấn đề đầu tiên mà các nhà quản trị DN cần phải xác định được những nhân tố ảnh hưởng cần cân nhắc đến khi xây dựng cơ cấu vốn, tiếp theo là đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này và trên cơ sở đó xác lập một hệ số nợ hợp lý.
2.2.1.1. Chọn mẫu nghiên cứu và thu thập số liệu
Một phần rất quan trọng, quyết định sự thành công của phân tích thực nghiệm là bộ số liệu để phân tích. Có nhiều cách phân loại bộ số liệu như sau:
Số liệu theo không gian (cross-sectional data): đây là tập hợp số liệu bao gồm các quan sát (cá nhân, hộ gia đình, DN, thành phố hay quốc gia...) tại một thời điểm nhất định.
Số liệu theo thời gian (time series data): số liệu theo thời gian bao gồm một tập hợp các quan sát của một hay một vài biến số theo thời gian.
Số liệu chéo (pooled cross sections data): là bộ số liệu mang cả hai đặc điểm của số liệu hai loại số liệu nêu trên. Để tăng kích cỡ mẫu, có thể kết hợp số liệu theo không gian và thời gian với nhau. Ví dụ như các yếu tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của DN trong một năm.
Số liệu gộp (panel or longtitudinal data): một bộ số liệu gộp bao gồm chuỗi thời gian cho từng không gian trong tập số liệu đó. Để phân biệt với số liệu kết hợp ở trên, số liệu gộp mang đặc điểm cùng một đơn vị theo không gian (cá nhân, DN hay nhà nước) đều được quan sát trong một khoảng thời gian xác định.
Bộ số liệu gốc gồm quan sát của 309 DN từ năm 2008 đến năm 2010, các số liệu này được lấy từ các báo cáo tài chính hàng năm mà các DN này gửi đến cho cơ quan thuế (Cục Thuế tỉnh Hậu Giang).
2.2.1.2. Kiểm tra dữ liệu trước khi phân tích
Sau khi kiểm tra các lỗi về ghi chép thông tin, các dữ liệu được kiểm tra về các giả thuyết phân phối. Trong phân tích hồi quy, sử dụng phép hồi quy tuyến tính để dự đoán một biến này từ các biến khác sẽ nhận được các kết quả không tốt nếu các biến có phân phối lệch mạnh. Do cỡ mẫu lớn hơn 50 (ngành sản xuất 207 mẫu, ngành thương mại 402 mẫu, ngành xây dựng 318 mẫu), nên đề tài sử dụng kiểm định Lilliefors một biến thể của kiểm định Kolmogorov-Smirnov để kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu.
2.2.1.2.1. Kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu ngành sản xuất
Bảng 2.23. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn ngành sản xuất
Kiểm định phân phối chuẩn
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Y-Tỷ suất nợ .242 207 .000 .736 207 .000 X1-Tổng tài sản .373 207 .000 .436 207 .000 X2-Tổng doanh thu .422 207 .000 .386 207 .000 X3-Tỷ lệ TSCĐ .117 207 .000 .906 207 .000 X4-ROA .180 207 .000 .844 207 .000 X5-ROE .295 207 .000 .469 207 .000 X6-DOL .381 207 .000 .318 207 .000 X7-DFL .344 207 .000 .379 207 .000
X8-Tăng trưởng DT .330 207 .000 .350 207 .000
X9-Tăng trưởng TS .291 207 .000 .369 207 .000
X10- Lãi vay .381 207 .000 .557 207 .000
X11-Thời gian hoạt động .160 207 .000 .905 207 .000
X12-Hình thức sở hữu .352 207 .000 .636 207 .000
a. Lilliefors Significance Correction
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS số liệu trên BCTC của các doanh nghiệpđiều tra) 2.2.1.2.2. Kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu ngành thương mại
Bảng 2.24. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn ngành thương mại Kiểm định phân phối chuẩn
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Y-Tỷ suất nợ .237 402 .000 .553 402 .000 X1-Tổng tài sản .337 402 .000 .401 402 .000 X2-Tổng doanh thu .349 402 .000 .379 402 .000 X3-Tỷ lệ TSCĐ .182 402 .000 .846 402 .000 X4-ROA .227 402 .000 .465 402 .000 X5-ROE .306 402 .000 .389 402 .000 X6-DOL .399 402 .000 .184 402 .000 X7-DFL .380 402 .000 .223 402 .000 X8-Tăng trưởng DT .488 402 .000 .054 402 .000 X9-Tăng trưởng TS .240 402 .000 .552 402 .000 X10- Lãi vay .381 402 .000 .512 402 .000
X11-Thời gian hoạt động .119 402 .000 .928 402 .000
X12-Hình thức sở hữu .448 402 .000 .570 402 .000
a. Lilliefors Significance Correction
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS số liệu trên BCTC của các doanh nghiệpđiều tra) 2.2.1.2.3. Kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu ngành xây dựng
Bảng 2.25. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn ngành xây dựng Kiểm định phân phối chuẩn
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Y-Tỷ suất nợ .184 318 .000 .853 318 .000
X1-Tổng tài sản .290 318 .000 .540 318 .000
X3-Tỷ lệ TSCĐ .210 318 .000 .802 318 .000 X4-ROA .251 318 .000 .636 318 .000 X5-ROE .257 318 .000 .593 318 .000 X6-DOL .365 318 .000 .291 318 .000 X7-DFL .369 318 .000 .198 318 .000 X8-Tăng trưởng DT .295 318 .000 .435 318 .000 X9-Tăng trưởng TS .250 318 .000 .511 318 .000 X10- Lãi vay .414 318 .000 .206 318 .000
X11-Thời gian hoạt động .154 318 .000 .899 318 .000
X12-Hình thức sở hữu .385 318 .000 .626 318 .000
a. Lilliefors Significance Correction
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS số liệu trên BCTC của các doanh nghiệpđiều tra)
Giả thuyết: H0: Các dữ liệu được phân phối chuẩn
H1: Các dữ liệu không được phân phối chuẩn
Qua kết quả của các bảng 2.23, bảng 2.24 và bảng 2.25 ta thấy: kết quả kiểm định Kolmogorov-Smirnov đều bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết H1 - Các dữ liệu không có tính phân phối chuẩn, nghĩa là chấp nhận giả thuyết H0 – Các dữ liệu được phân phối chuẩn.
2.2.1.3 Phân tích tương quan
Mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến được xác định thông qua hệ số tương quan r. Công thức tính toán hệ số tương quan r như sau:
y x n i n y y x x r ) 1 ( ) )( ( 1
Trong đó: x , y: là giá trị biến
x,y: là giá trị trung bình mẫu
x
,y: độ lệch chuẩn của các biến
Hệ số tương quan r phản ánh mối quan hệ tuyến tính giữa các biến như sau :
Giá trị của r : -1 ≤ r ≤1. Nếu r càng gần với 1, phản ánh mối tương quan tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ; Nếu r càng xa 1 phản ánh mối tương quan
tuyến tính giữa hai biến không chặt chẽ; Nếu r 0 chỉ ra hai biến không có mối liên hệ tuyến tính.
Dấu của r phản ánh chiều của mối quan hệ giữa hai biến. Nếu r > 0, phản ánh quan hệ thuận chiều; Nếu r < 0, phản ánh quan hệ ngược chiều giữa hai biến.
2.2.1.3.1. Phân tích tương quan ngành sản xuất:
Theo kết quả kiểm định (phụ lục 2), chúng ta có các nhận định sau:
Thứ nhất: xét về mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, có 7
biến độc lập có quan hệ tương quan chặt chẽ có ý nghĩa với Tỷ suất nợ, đó là: biến Tổng tài sản (hệ số tương quan r = 0,233) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tổng doanh thu (hệ số tương quan r = 0,334) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến ROA (hệ số tương quan r = -1,59) khác không với mức ý nghĩa 5%, biến DFL (hệ số tương quan r = 0,202) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tỷ suất lãi vay (hệ số tương quan r = 0,240) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tuổi của DN (hệ số tương quan r = 0,197) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Hình thức sở hữu (hệ số tương quan r = 0,271) khác không với mức ý nghĩa 1%.
Thứ hai: xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, có 19/77 hệ số
tương quan có ý nghĩa.
Các biến cùng một nhân tố chỉ có biến Tổng tài sản và biến Tổng doanh thu có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau, cụ thể biến Tổng tài sản và biến Tổng doanh thu có tương quan thuận (hệ số tương quan r = 0,597) khác không với mức ý nghĩa 1%.
Ngoài ra, còn có mối tương quan có ý nghĩa 1% và 5% giữa các biến thuộc các nhân tố khác nhau. Cụ thể: biến Tổng tài sản với các biến Tỷ lệ TSCĐ (r = 0,155), DFL (r = 0,258), Tăng trưởng tài sản (r = 0,3611), biến Tỷ suất lãi vay (r = 0,141), biến Tuổi của DN (r = 0,163),biến Hình thức sở hữu (r = 0,388). Biến Tổngdoanh thu với các biến ROA (r = 0,146), biến DFL (r = 0,386), biến Tỷ suất lãi vay (r = 0,327), biến Tuổi của DN (r = 0,328), biến Hình thức sở hữu (r = 0,345). Biến Tỷ lệ TSCĐ với biến ROA (r = -0,151), biến DFL (r = -0,142).Biến DOL với biến Hình thức sở hữu (r = 0,140). Biến DFL với biến Tỷ suất lãi vay (r = 0,185), biến Tuổi của DN (r = 0,246).
Biến Hình thức sở hữu với Tuổi của DN (r = -0,336). Biến Tăng trưởng doanh thu với biến Tỷ suất lãi vay (r = 0,173). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.2.1.3.2. Phân tích tương quan ngành thương mại:
Thứ nhất: xét về mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, có 5 biến độc lập có quan hệ tương quan chặt chẽ có ý nghĩa với Tỷ suất nợ, đó là: biến Tổng tài sản (hệ số tương quan r = 0,198) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tổng doanh thu (r = 0,189) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến ROA (hệ số tương quan r = -0,110) khác không với mức ý nghĩa 5%, biến Tăng trưởng tài sản (hệ số tương quan r = 0,210) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tỷ suất lãi vay (hệ số tương quan r = 0,122) khác không với mức ý nghĩa 5%,
Thứ hai: xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, có 16/77 hệ số
tương quan có ý nghĩa.
Các biến cùng một nhân tố: biến Tổng tài sản và biến Tổng doanh thu có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau (hệ số tương quan r = 0,805) khác không với mức ý nghĩa 1%. Biến ROA và ROE có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau (hệ số tương quan r = 0,435) khác không với mức ý nghĩa 1%. Biến Tăng trưởng tài sản với biến Tăng trưởng doanh thu (hệ số tương quan r = 0,131) khác không với mức ý nghĩa 1%.
Ngoài ra, còn có mối tương quan có ý nghĩa 1% và 5% giữa các biến thuộc các nhân tố khác nhau. Cụ thể: biến Tổng tài sản với các biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,135), biến Tỷ suất lãi vay (r = 0,137), biến Hình thức sở hữu (r = 0,282). Biến Tổng doanh thu với biến DFL (r = 0,104), biến Tỷ suất lãi vay (r = 0,206), biến Hình thức sở hữu (r = 0,288). Biến ROA với biến Tuổi của DN (r = -0,174). Biến ROE với biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,127), biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,130).Biến DFL với Tỷ suất lãi vay (r = 0,179). Biến Tăng trưởng doanh thu với biến Hình thức sở hữu (r = o,104). Biến Tuổi của DN với biến biến Tỷ suất lãi vay (r = 0,107), biến Hình thức sở hữu (r = -0,228).
2.2.1.3.3. Phân tích tương quan ngành xây dựng:
Thứ nhất: xét về mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, có 8
biến độc lập có quan hệ tương quan chặt chẽ có ý nghĩa với Tỷ suất nợ, đó là: biến Tổng tài sản (hệ số tương quan r = 0,489) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tổng
doanh thu (hệ số tương quan r = 0,384) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tỷ lệ TSCĐ (hệ số tương quan r = -0,113) khác không với mức ý nghĩa 5%, biến ROA (hệ số tương quan r = -0,142) khác không với mức ý nghĩa 5%, biến DOL (hệ số tương quan r = -0,118) khác không với mức ý nghĩa 5%, biến Tăng trưởng tài sản (hệ số tương quan r = 0,183) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Tuổi của DN (hệ số tương quan r = 0,371) khác không với mức ý nghĩa 1%, biến Hình thức sở hữu (hệ số tương quan r = 0,176) khác không với mức ý nghĩa 1%.
Thứ hai: xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, có 22/77 hệ số
tương quan có ý nghĩa.
Các biến cùng một nhân tố: cácbiến trong cùng một nhân tố có mối tương quan chặt chẽ với nhau.Cụ thể: biến Tổng tài sản và biến Tổng doanh thu có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau (hệ số tương quan r = 0,596) khác không với mức ý nghĩa 1%. Biến ROA và ROE có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau (hệ số tương quan r = 0,702) khác không với mức ý nghĩa 1%. Biến DOL và biến DFL có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau (hệ số tương quan r = -0,232) khác không với mức ý nghĩa 1%. Biến Tăng trưởng tài sản và Tăng trưởng doanh thu có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau (hệ số tương quan r = 0,405) khác không với mức ý nghĩa 1%.
Ngoài ra, còn có mối tương quan có ý nghĩa 1% và 5% giữa các biến thuộc các nhân tố khác nhau. Cụ thể: biến Tổng tài sản với biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,127), biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,150), biến Tuổi của DN (r = 0,143), biến Hình thức sở hữu (r = 0,302).Biến Tổng doanh thu với biến ROE (r = 0,205), biến DFL (r = 0,127), biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,323), biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,207), biến Hình thức sở hữu (r = 0,228). Biến tỷ lệ TSCĐ với biến Hình thức sở hữu (r = 0,138). Biến ROA với biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,255), biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,319), biến Tuổi của DN (r = -0,150). Biến ROE với biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,268), biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,270), biến Tuổi của DN (r = -0,130). Biến Hình thức sở hữu với biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,144), biến Tuổi của DN (r = -0,310).
2.2.1.4. Lựa chọn các biến đưa vào mô hình
Sau khi xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến, cần lựa chọn các biến độc lập cần thiết để đưa vào mô hình phân tích hồi quy. Theo đó, mỗi nhân tố sẽ sử
dụng một chỉ tiêu đo lường và biến độc lập lựa chọn là biến có mối quan hệ tương quan có ý nghĩa hay tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc trong số các yếu tố đo lường cho nhân tố đó. Đó còn là biến làm giảm hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập.
Qua xem xét hệ số tương quan các biến (Phụ lục 2), luận văn lựa chọn các biến đưa vào mô hình nghiên cứu như sau :
Đối với ngành sản xuất:
- Nhân tố Quy mô DN: luận văn lựa chọn cả 2 biến Tổng tài sản (r = 0,223) và biến Tổng doanh thu (r = 0,334) vì hai này đều có mối quan hệ tương quan có ý nghĩa với Tỷ suất nợ.
- Nhân tố Khả năng sinh lời: xét trên góc độ lý tuyết, biến ROA và ROE có mối quan hệ với nhau. Để tránh hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập, luận văn lựa chọn biến ROA (r = -0,159) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến ROE (r = -0,132).
- Nhân tố Rủi ro hoạt động: luận văn lựa chọn biến DFL (r = 0,202) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến DOL (r = 0,049).
- Nhân tố Cơ hội tăng trưởng: luận văn lựa chọn biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,088) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,054).
Đối với ngành thương mại:
- Nhân tố Quy mô DN: luận văn lựa chọn cả 2 biến Tổng tài sản (r = 0.198) và biến Tổng doanh thu (r = 0,189) vì hai này đều có mối quan hệ tương quan có ý nghĩa với Tỷ suất nợ.
- Nhân tố Khả năng sinh lời: luận văn lựa chọn biến ROA (r = -0,110) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến ROE (r = -0,040).
- Nhân tố Rủi ro hoạt động: luận văn lựa chọn biến DFL (r = 0,060) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến DOL (r = -0,018).
- Nhân tố Cơ hội tăng trưởng: luận văn lựa chọn biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,210) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến Tăng trưởng doanh thu (r = 0,061).
Đối với ngành xây dựng:
- Nhân tố Quy mô DN: luận văn lựa chọn cả 2 biến Tổng tài sản (r = 0,489) và biến Tổng doanh thu (r = 0,384) vì hai này đều có mối quan hệ tương quan có ý nghĩa với Tỷ suất nợ. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Nhân tố Khả năng sinh lời: luận văn lựa chọn biến ROA (r = -0,142) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến ROE (r = -0,033).
- Nhân tố Rủi ro hoạt động: luận văn lựa chọn biến DOL (r = -0,118) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến DFL (r = -0.025).
- Nhân tố Cơ hội tăng trưởng: luận văn lựa chọn biến Tăng trưởng tài sản (r = 0,183) vì biến này có mối quan hệ tương quan với Tỷ suất nợ cao hơn so với biến tăng trưởng doanh thu (r = 0,096).