CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu
Theo các cấu trúc của các mơ hình trƣớc đây đƣợc áp dụng bởi Enqvist và cộng sự (2014), Deloof (2003) và Lazaridis và Tryfonidis (2006), ngƣời viết ƣớc lƣợng mơ hình hồi quy sau đây để kiểm tra tác động của chu kỳ chuyển đổi tiền mặt đến khả năng sinh lợi của công ty:
Khả năng sinh lời= β0+ β1*CCC+ β2*CR+β3* DEBT + β4*SALES +
Khả năng sinh lợi đƣợc đo bằng tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và
tổng thu nhập hoạt động rịng (GOI); CCC là chu kì chuyển đổi tiền mặt; CR là tỷ
số hiện hành; DEBT là Tỷ lệ nợ; SALES là ln của doanh số bán hàng; D1 là biến
giả suy thoái; D2 là biến giả bùng nổ; và µ là sai số.
Để kiểm tra tác động của ba thành phần trong chu kỳ chuyển đổi tiền mặt trên hai thƣớc đo ROA và GOI, ngƣời viết thay thế chu kỳ chuyển đổi tiền mặt bằng các thành phần của nó là vịng quay khoản phải trả, vòng quay khoản phải thu và vòng
quay hàng tồn kho, sau đó tiến hành ƣớc lƣợng lại phƣơng trình để xem xét sự tác động của từng thành phần với khả năng sinh lợi.
Trong hồi quy theo dữ liệu bảng, thông thƣờng sẽ thực hiện hồi quy tác động
ngẫu nhiên (Random Effects) cùng với hồi quy tác động cố định (Fixed Effects), sau đó so sánh giữa chúng để lựa chọn mơ hình phù hợp hơn. Mơ hình hồi quy Random Effects có một nhƣợc điểm lớn phát sinh từ thực tế đó là nó chỉ cho ra kết
quả hồi quy đáng tin cậy khi sai số của mơ hình hồi quy khơng có tƣơng quan với
tất cả các biến giải thích. Ngƣời viết thực hiện ƣớc lƣợng và kiểm định Hausman
cho hồi quy Fixed Effects và Random Effects. Kiểm định này thƣờng đƣợc sử dụng để xem xét giả định trên có bị vi phạm hay khơng. Vì nếu các giả định này bị vi phạm thì các hệ số hồi quy đƣợc ƣớc lƣợng bằng Random Effects sẽ bị chệch và
không nhất quán.
Bài nghiên cứu còn sử dụng mơ hình GMM cho phép kiểm soát vấn đề nội
sinh vốn rất quan trọng và cần đƣợc xem xét đến khi nghiên cứu về mối quan hệ
giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả công ty. Trong ƣớc lƣợng dữ liệu
bảng, cả hồi quy OLS và Fixed/Random Effects đều không vững nếu tồn tại biến độc lập nội sinh và có cấu trúc động. Việc kiểm soát vấn đề nội sinh cho phép khẳng định rằng mối quan hệ có đƣợc là do ảnh hƣởng của quản trị vốn luân chuyển
lên hiệu quả công ty chứ không phải do ngƣợc lại. Mối quan hệ nhân quả giữa quản
trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi của công ty không thể nào là một vấn đề
trong các nghiên cứu về mối quan hệ này. Trong nghiên cứu của Deloof (2003) cũng đã đƣa ra thảo luận về vấn đề nội sinh có thể tồn tại, tuy nhiên ơng khơng đƣa ra cách khắc phục vấn đề trên. Bài nghiên cứu của Garcıa-Teruel, Solano (2007) cũng kiểm định tính chắc chắn của kết quả đƣợc thực hiện cho vấn đề nội sinh để chắc rằng mối quan hệ tìm đƣợc trong quá trình phân tích là do tác động của chu kỳ chuyển đổi tiền mặt lên lợi nhuận chứ không phải là do ngƣợc lại. Do đó, để
kiểm sốt các nguồn nội sinh tiềm tàng, ngƣời viết sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng
một mơ hình hồi quy tĩnh thơng qua phƣơng pháp Arellano-Bond hai bƣớc (1991).
Dữ liệu bảng ở đây có chiều thời gian tƣơng đối ngắn và chiều cơng ty lớn, vì vậy ƣớc lƣợng sys-GMM là phù hợp với một dạng bảng dữ liệu nhƣ vậy theo Roodman (2009). Theo Busse và Koniger (2012), phƣơng pháp hai bƣớc ƣớc lƣợng hai phƣơng trình: phƣơng trình sai phân và phƣơng trình mức độ (level). Trong phƣơng trình thứ hai, sai phân bậc một của các biến trong phƣơng trình level đƣợc coi là
biến cơng cụ, từ đó gia tăng mức độ hiệu quả của ƣớc lƣợng. Ƣớc lƣợng sys-GMM đƣợc đề xuất bởi Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998), có thể đƣợc mơ tả là một hệ thống gồm hai phƣơng trình đồng thời bao gồm một cái ở dạng mức độ và cái còn lại ở dạng sai phân bậc một. Trong phƣơng trình sai phân bậc một, biến trễ của các biến ở dạng level đƣợc sử dụng làm biến cơng cụ. Trong khi đó, ở phƣơng trình dạng level, biến trễ của các biến ở dạng sai phân bậc một đƣợc sử dụng làm biến công cụ. Đây là ƣu điểm vƣợt trội của các dạng hồi quy nhƣ vậy khi
thiếu hụt các biến bên ngoài đủ tốt để làm biến công cụ.
Tất cả các biến độc lập đƣợc giả định là nội sinh và lấy 2 biến trễ 1 kỳ và 2 kỳ. Độ trễ của các biến nội sinh đƣợc sử dụng làm biến cơng cụ. Ngƣời viết kiểm sốt
cả các biến cơng cụ có đủ tốt hay khơng, ngƣời viết sử dụng kiểm định AR test cũng nhƣ Hansen test.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ