CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Dữ liệu và thống kê tổng quát
3.3.1 Chọn lọc mẫu dữ liệu
Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu của 390 công ty phi tài chính được niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khốn chính thức ở Việt Nam là HOSE (Tp. Hồ Chí Minh) và HNX (Tp. Hà Nội). Dữ liệu tự thu thập bằng tay trong giai đoạn 8 năm từ 2009 đến 2016 phục vụ cho việc phân tích, trong đó năm gốc 2008 dùng làm năm cơ sở để tính tốn. Loại bỏ các cơng ty thuộc ngành bảo hiểm, tài chính, ngân hàng, chứng khốn vì những cơng ty này đã có những bộ phận sàn lọc, phịng ngừa rủi ro hoặc có hệ thống cảnh báo rủi ro theo cách riêng. Khi thực hiện lấy dữ liệu, có một số cơng ty đã khơng đủ dữ liệu do niêm yết sau năm 2013 trở về sau sẽ được loại bỏ để đảm bảo dữ liệu đủ năm năm liên tục để tính tương quan chuỗi bậc 2, sắp xếp phân tích theo mơ hình dữ liệu bảng.
3.3.2 Thống kê tổng quát các biến
Trong bảng 3.2 báo cáo kết quả thống kê tổng hợp thông qua mẫu dữ liệu thu thập được. Biến TobinQ đại diện cho hiệu quả hoạt động của công ty; NTC là chu kỳ thương mại ròng; SIZE là logarit tự nhiên của doanh thu thuần; LEV là đòn bẩy; GROWTH là các cơ hội tăng trưởng; và ROA lợi nhuận trên tổng tài sản.
Bảng 3.2 Thống kê mô tả tổng hợp các biến
Variable Obs Mean Std. Dev. Perc. 10 Median Perc. 90
TobinQ 3,120 1.034 0.474 0.642 0.938 1.506 NTC100 3,120 44.710 1098.399 -75.449 9.136 130.412 Size 3,120 12.989 1.656 11.018 12.994 15.002 Lev 3,120 0.488 0.220 0.178 0.505 0.774 Growth 3,120 0.023 0.050 0.000 0.004 0.069 ROA 3,120 0.086 0.092 0.005 0.074 0.193
Bảng 3.2 báo cáo thống kê mô tả về đo lường hiệu quả hoạt động của các cơng ty, chu kỳ thương mại rịng, và những biến kiểm sốt trong mơ hình với tổng số quan sát của mẫu được chọn lọc từ 390 cơng ty trên sàn chứng khốn Việt Nam là 3120. Tỷ lệ giá trị thị trường đối với giá trị sổ sách của biến TobinQ biểu thị cho hiệu quả của các cơng ty đạt giá trị trung bình là 1.03, trong khi mức trung vị là 0.93. Chu kỳ thương mại ròng (NTC100 đại diện cho biến NTC) đạt trung bình là 44.71 ngày (giá trị trung vị là 9.13 ngày). Tỷ số giá trị trung bình của nợ tài chính trên tổng tài sản đạt 48.8%, tỷ lệ trung bình xét về cơ hội tăng trưởng đạt 2.3%, và giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản chỉ đạt 8.6% (giá trị trung vị đạt 7.43%).
Bảng 3.3 Ma trận tương quan
TobinQ NTC NTC2 Size Lev Growth ROA
TobinQ 1.000 NTC -0.027 1.000 NTC2 -0.023 0.109 1.000 Size 0.184 -0.098 -0.124 1.000 Lev -0.140 -0.072 0.002 0.373 1.000 Growth 0.029 -0.004 -0.013 -0.067 -0.120 1.000 ROA 0.437 -0.029 -0.036 0.154 -0.253 -0.014 1.000 Biến Tobin’Q đại diện cho hiệu quả hoạt động của cơng ty; NTC100 chính là biến NTC đại diện cho chu kỳ thương mại rịng; Size là quy mơ cơng ty; Lev là địn bẩy tài chính; Growth là các cơ hội tăng trưởng; và ROA là lợi tức trên tổng tài sản. Do hệ số tương quan của ROA và TobinQ là 0.437 là khá lớn nên thực hiện tính hệ số khuyếch đại phương sai để xác định vấn đề đa cộng tuyến có xuất khả năng xuất hiện trong các phân tích.
Bảng 3.4 Bảng tính hệ số khuyếch đại phương sai VIF
Biến VIF 1/VIF
Lev 1.33 0.749352 Size 1.28 0.779307 ROA 1.16 0.862264 Growth 1.02 0.982997 NTC 1.02 0.978028 NTC2 1.03 0.971825 Mean VIF 1.14
Bảng 3.3 trình bày sự tương quan giữa những biến được sử dụng trong các phân tích sau. Thêm vào đó, tác giả sử dụng những phân tích chính thức để chắc chắn rằng vấn đề đa cộng tuyến khơng hiện diện trong các phân tích của bài nghiên cứu này. Đặc biệt, tác giả đã tính tốn hệ số khuyếch đại phương sai (VIF) theo kết quả của bảng 3.4 cho từng biến độc lập trong các mơ hình của bài nghiên cứu. Giá trị của hệ số khuyếch đại phương sai trung bình cho tất cả các biến là 1.14, trong khi giá trị lớn nhất là 1.33, mà chính con số ước lượng đã chứng minh rằng khơng có vấn đề đa cộng tuyến trong mẫu nghiên cứu, bởi vì giá trị này nhỏ hơn 5 theo nghiên cứu của Studenmund (1997).