kinh doanh một cách tương ứng và không tham gia hoạt động M&A trong giai đoạn nghiên cứu, được niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam (trong đó:gồm 43 cơng ty niêm yết trên sàn chứng khốn HOSE, 12 cơng ty niêm yết trên sàn chứng khoán HNX, 1 cơng ty niêm yết trên sàn chứng khốn UPCOM và 5 công ty niêm yết trên sàn OTC). ảng 4.2 tóm tắt kết quả thống kê các biến độc lập và biến phụ thuộc của 61 công ty và ngân hàng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. ảng thống kê báo cáo số trung bình, trung vị, lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, Skewness, Kurtosis, Jarque- era, Pro, tổng, tổng độ lệch chuẩn và số quan sát. ảng thống kê mô tả cho thấy trong giai đoạn từ năm 2008- 2012, lợi nhuận hậu M&A trung bình của các cơng ty trong m u nghiên cứu là 750.678 triệu đồng, trong đó lợi nhuận hậu M&A cao nhất đạt 7.052.653 triệu đồng và thấp nhất -246.560 triệu đồng.
Date: 09/14/13 Time: 21:41 Sample: 1 61
POSTPROF MERG PREPROF SIZE PREIMP PREGRO AGE SUB HORI
Mean 750678.6 0.508197 503773.1 21650856 360045.8 3.330000 15.45902 0.163934 0.278689 Median 146600.0 1.000000 154525.0 2226914. 81274.00 0.660000 15.00000 0.000000 0.000000 Maximum 7052653. 1.000000 3381035. 2.49E+08 2986286. 104.4500 52.00000 1.000000 1.000000 Minimum -246560.0 0.000000 -7283.000 55092.00 -1433483. -0.290000 2.000000 0.000000 0.000000 Std. Dev. 1519162. 0.504082 801429.8 52408375 772621.7 13.68843 10.24300 0.373288 0.452075 Skewness 2.697244 -0.032791 2.013552 3.136375 1.626597 6.937675 1.260496 1.815511 0.987218 Kurtosis 9.783079 1.001075 6.080697 12.13298 5.809735 51.40680 5.079602 4.296078 1.974599 Jarque-Bera 187.7767 10.16667 65.34183 312.0116 46.96462 6339.358 27.14538 37.77967 12.58085 Probability 0.000000 0.006199 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000001 0.000000 0.001854 Sum 45040718 31.00000 30730158 1.32E+09 21962792 199.8000 943.0000 10.00000 17.00000 Sum Sq. Dev. 1.36E+14 15.24590 3.85E+13 1.65E+17 3.58E+13 11055.01 6295.148 8.360656 12.26230
0 10 20 30 40 0 2000000 4000000 6000000 Series: POSTPROF Sample 1 61 Observations 60 Mean 750678.6 Median 146600.0 Maximum 7052653. Minimum -246560.0 Std. Dev. 1519162. Skewness 2.697244 Kurtosis 9.783079 Jarque-Bera 187.7767 Probability 0.000000
Nguồn: ính to n a t gi từ dữ liệu nghiên ứu
H nh 4.5: Biểu đ thống kê mô tả của biến phụ thuộc POSTPROF)
Lợi nhuận trước M&A của các cơng ty trung bình ở mức 503.773triệu đồng và cao nhất mà các công ty đạt được là 3.381.035 triệu đồng. Cơng ty có quy mơ trung bình là 21.650.856 triệu đồng và độ tuổi trung bình là 15 năm . Tương ứng, sự cải thiện hiệu quả giai đoạn trước M&A trung bình là 360.045 triệu đồng và tỷ lệ tăng trưởng trung bình trong tổng tài sản là 3,33%, tăng trưởng cao nhất đạt 104,45% và tăng trưởng thấp nhất là -0,29%.
4.2.2. Ma trận tƣơng quan của các biến độc lập
ảng 4.3 cho thấy ma trận tương quan của tất cả các biến độc lập được s dụng trong phân tích.
Bảng 4.3: Ma trận tƣơng quan của các biến
Correlation Matrix
PREPROF SIZE PREIMP PREGRO AGE
PREPROF 1.000000 0.823160 0.810220 -0.070950 0.276064 SIZE 0.823160 1.000000 0.529266 -0.062187 0.387800 PREIMP 0.810220 0.529266 1.000000 0.005239 0.071155 PREGRO -0.070950 -0.062187 0.005239 1.000000 -0.205313 AGE 0.276064 0.387800 0.071155 -0.205313 1.000000
Nguồn: ính to n a t gi từ dữ liệu nghiên ứu
Dựa vào bảng 4.3 ta dễ dàng nhận thấy mối tương quan giữa biến quy mô và biến cải thiện hiệu quả (r=0,529266), nằm ở mức độ tương quan trung bình (0,4≤r≤0,8). Mối tương quan giữa biến lợi nhuận trước M&A và biến quy mô (r=0,823160), mối tương quan giữa biến lợi nhuận trước M&A và biến cải thiện hiệu quả (r=0,810220), các hệ số tương quan này tương đối cao, có thể giữa các biến này sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Các hệ số tương quan còn lại đều thể hiện mức độ tương quan thấp (r≤0,4).
4.2.3. iểm định giả thiết về hệ số h i quy
Kiểm định giả thiết với α = 0,05
Đặt giả thiết H0: βj = 0 , j= [0,5] (hệ số hồi quy khơng có nghĩa thống kê) H1: βj ≠ 0
Nếu |tkd| ≥ t α/2(n-k), bác bỏ H0 Nếu p-value ≤ α , bác bỏ H0 Mà t α/2(n-k) = t0,025(47) = 2,201
Dựa vào kết quả hồi quy ở bảng 4.3 cho thấy: chỉ có biến Sự cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) là có |tkd| = 6.691709 ≥ t α/2(n-k) = t0,025(47) = 2,201
Vậy, bác bỏ giả thiết β3 = 0 tức biến Sự cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) có nghĩa thống kê và có tác động đến lợi nhuận hậu M&A.
Còn các biến Lợi nhuận trước M&A (PREPROF),quy mô (SIZE), tốc độ tăng trưởng trong tổng tài sản trước M&A (PREGRO) và biến độ tuổi của công ty (AGE) có:
|tkd| ≤ 2,201 p-value ≥ 0,05
Vậy chấp nhận giả thiết H0: β1=0, β2=0, β4=0, β5=0 các biến Lợi nhuận trước M&A (PREPROF),quy mô (SIZE), tốc độ tăng trưởng trong tổng tài sản trước M&A (PREGRO) và biến độ tuổi của cơng ty (AGE) khơng có nghĩa thống kê.
4.2.4. ết quả h i quy
Nhằm xác định tác động của các chỉ số tài chính của cơng ty lên hiệu quả hoạt động sau M&A của các cơng ty có tham gia M&A , tác giả s dụng phương pháp bình quân bé nhất (OLS) để tìm ra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Theo đó, bảng mơ tả mơ hình hồi quy giữa biến phụ thuộc là lợi nhuận hậu M&A (POSTPROF) và biến độc lập gồm các biến: lợi nhuận trước M&A (PREPROF),quy mô (SIZE), sự cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP), tốc độ tăng trưởng trong tổng tài sản trước M&A (PREGRO) và biến độ tuổi của công ty (AGE). Số liệu sau khi thu thập được đưa vào phần mềm Eviews để tiến hành chạy mô hình hồi quy. Từ đó, thu được kết quả hồi quy của mơ hình như sau:
Bảng 4.4. ết quả hồi quy
iến phụ thuộc: Lợi nhuận sau M&A Phương pháp: OLS
Ngày: 09/14/13 Thời gian: 21:27 M u: 1 61
Số quan sát: 59
Biến độc lập Hệ số Sai số chuẩn Thống kê t
Giá trị P value
C 137862.0 371457.6 0.371138 0.7123
Sáp nhập -71158.92 538110.2 -0.132239 0.8954 Lợi nhuận trước M&A -1.356943 0.690781 -1.964359 0.0557
Quy mô 0.003343 0.007308 0.457454 0.6495
Cải thiện hiệu quả trước M&A 4.105719 0.613553 6.691709 0.0000
Tăng trưởng tổng TS trước M&A -25470.76 144196.3 -0.176640 0.8606 Độ tuổi của công ty -1042.844 23785.84 -0.043843 0.9652 MERG*PREPROF 3.004874 0.833158 3.606609 0.0008 MERG*SIZE -0.011099 0.008788 -1.262870 0.2131 MERG*PREIMP -4.030921 0.686116 -5.874983 0.0000 MERG*PREGRO 30530.19 144430.6 0.211383 0.8335 MERG*AGE 2996.732 28155.43 0.106435 0.9157 MERG*SUB -86745.48 353209.7 -0.245592 0.8071 MERG*HORI -91763.81 344422.1 -0.266428 0.7911
R-squared 0.790030 Mean dependent var 761185.4
Adjusted R-squared 0.729372 S.D. dependent var 1530002. S.E. of regression 795936.0 Akaike info criterion 30.21613 Sum squared resid 2.85E+13 Schwarz criterion 30.70910
Log likelihood -877.3757 F-statistic 13.02435
Durbin-Watson stat 2.211535 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: ính to n a t gi
Với mức nghĩa α = 5%, nếu các giá trị xác suất (prob hoặc p.value) < mức nghĩa α = 5% thì giả thiết H0 bị bác bỏ, nghĩa là biến độc lập sẽ tác động đến biến phụ thuộc. Do đó, biến Sáp nhập (MERG) có pro = 0,8954, biến Lợi nhuận trước M&A (PREPROF) có pro = 0,0557, Quy mơ (SIZE) có pro = 0,6495, biến Tăng trưởng tổng TS trước M&A (PREGRO) có pro = 0,8606, biến Độ tuổi của cơng ty (AGE) có pro =0,9652, đều > 0,05 nên ta chấp nhận giả thiết H0. Từ đó tác giả cho rằng các biến này
khơng có ý nghĩa thống kê hoặc khơng có tác động đến lợi nhuận sau M&A của cơng ty, chỉ có biến Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) có nghĩa thống kê.
Về mức độ phù hợp của mơ hình, hệ số xác định (R-square) = 79% và hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) = 72,93% là tương đối. Ngoài ra giá trị Pro của thống kê F (F-statistic) = 0,000000 < 0,05, vì vậy tác giả kết luận mơ hình hồi quy có nghĩa thống kê.
Trong phần này, phương pháp hồi quy được s dụng để kiểm tra giả thiết lợi nhuận sau M&A phụ thuộc vào việc Sáp nhập (MERG),Lợi nhuận trước M&A (PREPROF), Quy mô (SIZE), Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP), Tăng trưởng tổng TS trước M&A (PREGRO), Độ tuổi của công ty (AGE). Phần mềm EVIEWS được s dụng để chạy hàm hồi quy.
Vậy kết quả ước lượng hồi qui của mơ hình nghiên cứu:
POSTPROF = 137.862 – 71.158 MERGit - 1,35PREPROF + 0,003SIZE +4,1PREIMP – 25.470PREGRO – 1.042AGE+ 3(MERGit *PREPROF) - 0,01(MERGit *SIZE) – 4,03(MERGit *PREIMP) +30.530(MERGit *PREGRO) + +2.996(MERGit *AGE) - 86.745(MERGit *SUB) – 91.763(MERGit *HORI)
4.2.5. iểm định sự ph hợp của mô h nh h i qui
Đặt giả thiết: + H0: R2 = 0, βj=0 (j = 1,5) (Hàm hồi quy không phù hợp) + H1: R2 0, βj 0
Với mức nghĩa α = 0,05: Nếu Fkd > Fαk-1,n-k , bác bỏ H0 Nếu p-value(F) < α , bác bỏ H0 Mà Fαk-1,n-k = F0,05(13,47) = 1,94
Từ bảng 4.6, ta thấy Fkd = 13,02 > F0,05(13,47) = 1,94 và p-value < 0,05 => ác bỏ H0 , Hàm hồi qui phù hợp.
Kết quả phân tích cho thấy chỉ có biến Cải thiện hiệu quả trước M&A là có tác động đến Lợi nhuận sau M&A. Còn lại các biến Lợi nhuận trước M&A (PREPROF), Quy mô (SIZE), Tăng trưởng tổng TS trước M&A (PREGRO), Độ tuổi của công ty ( AGE), không tác động đến Lợi nhuận sau M&A và khơng có nghĩa thống kê.
Để biết có nên loại bỏ các biến này ra khỏi mơ hình khơng, ta cần thực hiện kiểm định loại bỏ các biến không cần thiết (Kiểm định Wald Test)
4.2.6. iểm định sự có mặt của biến khơng c n thiết Wald Test)
Giả thiết H0: β1 = β2 = β4 = β5 = ψ6 = ψ7 = 0 (tức biến Lợi nhuận trước M&A (PREPROF), Quy mô (SIZE),Tăng trưởng tổng TS trước M&A(PREGRO) , Độ tuổi của công ty (AGE) và 2 biến tương tác MERG*SU , MERG*HORI).
Giả thiết H1: có ít nhất một giá trị βi 0 với (i = 1,3,4, 5) hoặc ψj 0 với (j = 6,7)
Bảng 4.5: i m định ald Test
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 1.313440 (6, 45) 0.2709
Chi-square 7.880642 6 0.2470
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) -1.356943 0.690781 C(4) 0.003343 0.007308 C(6) -25470.76 144196.3 C(7) -1042.844 23785.84 C(13) -86745.48 353209.7 C(14) -91763.81 344422.1
Restrictions are linear in coefficients.
Sau khi chạy Wald test trong kiểm định trên ta có:
F-statistic = 1,3134 < F(m,n-k) = F(6,47) = 2,3083: chấp nhận giả thiết H0 Prob (P_value) = 0.2709 > α = 5% : chấp nhận giả thiết H0
Vì vậy ta chấp nhận giả thiết H0, các biến Lợi nhuận trước M&A (PREPROF), Quy mô (SIZE), Tăng trưởng tổng TS trước M&A(PREGRO), Độ tuổi của công ty (AGE) không ảnh hưởng đến Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF) và 2 biến giả Sáp nhập giữa các công ty con (SU ), Sáp nhập theo chiều ngang (HORI) cũng không ảnh hưởng đến Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF). Vì vậy ta có thể bỏ các biến trên ra khỏi mơ hình.
Sau khi chạy Wald Test để kiểm định thừa biến thì có 4 biến độc lập và 2 biến giả bị loại ra khỏi mơ hình. Do đó, tác giả đã chạy lại mơ hình như sau:
Bảng 4.6. ết quả hồi quy đ ch nh s a
iến phụ thuộc: Lợi nhuận sau M&A Phương pháp: OLS
Ngày: 09/15/13 Thời gian: 20:51 M u: 1 61
Số quan sát: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -45149.58 179442.6 -0.251610 0.8023
Sáp nhập 420588.6 249897.4 1.683045 0.0979
Cải thiện hiệu quả trước M&A 2.584836 0.271741 9.512135 0.0000 MERG*PREIMP -1.595351 0.322575 -4.945675 0.0000
R-squared 0.687413 Mean dependent var 750678.6
Adjusted R-squared 0.670668 S.D. dependent var 1519162. S.E. of regression 871809.1 Akaike info criterion 30.25887 Sum squared resid 4.26E+13 Schwarz criterion 30.39849
Log likelihood -903.7661 F-statistic 41.05009
Durbin-Watson stat 2.164802 Prob(F-statistic) 0.000000
Với độ tin cậy 95% và mức nghĩa α=0,05. Ta thấy:
Mơ hình hồi quy sau khi điều chỉnh có các hệ số Prob của biến độc lập < 0,05 (biến Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) có prob = 0,0000) nên giả thiết H0 bị bác bỏ. Do đó, các hệ số hồi quy đều có nghĩa thống kê. ên cạnh đó, mơ hình cịn thể hiện Pro (F-statitic) = 0,0000 < 0,05, chứng tỏ mơ hình hồi quy sau khi điều chỉnh có nghĩa thống kê.
Vậy mơ hình hồi quy sau khi loại bỏ các biến khơng cần thiết:
POSTPROF = - 45.149 + 420.588MERG + 2,58PREIMP – 1,59(MERGit *PREIMP)
4.2.7. iểm định đa cộng tuyến
Dựa vào kết quả hồi quy ở bảng 4.4 cho thấy: hệ số R2 = 0,79 tương đối cao, các trị tuyệt đối thống kê T thấp ( trừ biến Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP)). Và hệ số tương quan giữa biến độc lập Lợi nhuận trước M&A (PREPROF) và Quy mô (SIZE) là 0,82316 > 0,8. Vậy giữa biến PREPROF và biến SIZE có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Cách khắc phục đa cộng tuyến bằng cách là bỏ bớt 2 biến PREPROF và SIZE ra khỏi mơ hình. Và việc bỏ bớt biến đã được thực hiện ở mục 4.2.6 Kiểm định sự có mặt của biến khơng cần thiết (Wald Test).
4.2.8. ết luận kết quả nghiên cứu
Kết quả sau khi tiến hành các phương pháp kiểm định được tóm tắt như sau:
Các bƣớc kiểm định ết luận
Kiểm định giả thiết về hệ số hồi quy
iến sự cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) có nghĩa thống kê: Vì |tkd| = 6.691709 ≥ t0,025(47) = 2,201 p-value = 0,0000 ≤0,05 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình Hàm hồi qui phù hợp Vì Fkd = 13,02 > F0,05(13,47) = 1,94
Các bƣớc kiểm định ết luận
và p-value = 0.0000 < 0,05 Kiểm định sự có mặt của
biến không cần thiết (Wald Test)
Lợi nhuận trước M&A (PREPROF), Quy mô
(SIZE), Tăng trưởng tổng TS trước
M&A(PREGRO), Độ tuổi của công ty (AGE), biến giả Sáp nhập công ty con (SU ) và biến giả Sáp nhập theo chiều ngang (HORI) khơng có nghĩa thống kê
Vì kết quả Wald Test cho thấy:
F-statistic = 1,3134 < F(m,n-k) = F(6,47) = 2,3083: chấp nhận giả thiết H0
Prob (P_value) = 0.2709 > α = 5% : chấp nhận giả thiết H0
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Correlations)
Giữa biến PREPROF và biến SIZE có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Vì hệ số tương quan giữa biến (PREPROF) và biến (SIZE) là 0,82316 > 0,8
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả sau ki m định
Như vậy, sau khi hoàn tất các phương pháp kiểm định. ài nghiên cứu đưa ra mơ hình hồi qui như sau:
POSTPROF = - 45.149 + 420.588MERG + 2,58PREIMP – 1,59(MERGit *PREIMP) Mơ hình hồi quy của các doanh nghiệp không tham gia M&A:
POSTPROF = - 45.149 + 2,58PREIMP
Mơ hình hồi quy của các doanh nghiệp có tham gia M&A:
POSTPROF = - 45.149 + 420.588MERG + 2,58PREIMP – 1,59(MERGit *PREIMP) = - 45.159 + 420.588 + 2,58PREIMP – 1,59PREIMP
Ảnh hƣởng của biến độc lập tới biến phụ thuộc
Từ mơ hình hồi quy ta thấy Lợi nhuận sau sáp nhập (POSTPROF) ở các doanh nghiệp có tham gia M&A được cải thiện tốt hơn ở những doanh nghiệp không tham gia M&A, chứng tỏ sáp nhập và mua lại có tác động tích cực lên hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp. Cụ thể nếu Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) ở doanh nghiệp có tham gia M&A tăng / giảm 1 đơn vị thì lợi nhuận sau M&A tăng / giảm thêm 0,99đơn vị, ở doanh nghiệp không tham gia M&A nếu Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) tăng / giảm 1 đơn vị thì lợi nhuận sau M&A tăng / giảm thêm 2,58đơn vị. Vậy, mức độ ảnh hưởng của biến Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) lên lợi nhuận sau M&A ở doanh nghiệp không M&A nhiều hơn ở doanh nghiệp có M&A.
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính, để xác định tầm quan trọng tương đối của từng biến độc lập tới biến phụ thuộc, ta sẽ xem xét hệ số tương quan (kí hiệu r) giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập. Trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn thì mức độ liên hệ tuyến tính càng mạnh.
Dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan ( ảng 4.2) đối với biến phụ thuộc Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) có mức độ tương quan mạnh đến POSTPROF (hệ số r = 0.74).
Tóm lại, bài nghiên cứu nhằm xem xét tác động của M&A đến hiệu quả của các công ty ở Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố: Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) có tác động và có nghĩa thống kê giống như các nghiên cứu thực nghiệm. Kết quả này phần nào củng cố cho các l thuyết trước đây về mối quan hệ giữa các nhân tố này và Lợi nhuận sau M&A. Tuy nhiên, bài nghiên cứu này không tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ giữa Lợi nhuận trước M&A (PREPROF), Quy mô (SIZE), Tăng trưởng tổng TS trước M&A(PREGRO), Độ tuổi của công ty (AGE), với Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF).
Bảng 4.8 Bảng t m tắt quan hệ gi a các biến độc lập và Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF)
Các biến độc lập Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF)
Ý ngh a thống kê
Lợi nhuận trước M&A (PREPROF) Quy mô (SIZE)
Cải thiện hiệu quả trước M&A (PREIMP) Tăng trưởng trước M&A (PREGRO) Số năm thành lập (AGE) (-) (+) (+) (-) (-) Khơng có nghĩa Khơng có nghĩa Có nghĩa ở mức 1% Khơng có nghĩa Khơng có nghĩa
Như vậy, biến Cải tiến hiệu quả trước M&A (PREIMP) có tác động cùng chiều với Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF), trái với nghiên cứu trước đây và có nghĩa thống kê ở mức nghĩa 1%. iến Lợi nhuận trước M&A (PREPROF) và biến Tăng trưởng trước M&A (PREGRO) khơng có tác động cùng chiều với Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF) giống như l thuyết các nghiên cứu thực nghiệm và cũng khơng có nghĩa thống kê. iến Quy mơ (SIZE) có tác động cùng chiều với Lợi nhuận sau M&A (POSTPROF) khác với l thuyết các nghiên cứu trước đây và cũng khơng có nghĩa thống kê. iến Số năm thành lập (AGE) có tác động khơng cùng chiều với Lợi