Tên biến Ký hiệu và đo lường Dấu kỳ vọng
Nghiên cứu trước Tổng kế tốn
dồn tích
TA = Lợi nhuận sau thuế - dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh
Modified Jones (1995) Các khoản dồn
tích khơng thể điều chỉnh1
NDAi,t / Ai,t-1 = α/ Ai,t-1 + β1 (ΔREVi,t – ΔRECi,t ) / Ai,t-1 + β2 PPEi,t / Ai,t-1
Hành vi điều
chỉnh lợi nhuận DAi,t = TAi,t - NDAi,t Nhóm tỷ số khả năng thanh toán
Khả năng thanh toán tổng quát
LIQ_Gi,t = Tổng tài sản công ty i
năm t / Tổng nợ công ty i năm t –
Sadeghi và Zareie (2015) Khả năng thanh
toán hiện hành
LIQ_Ci,t = Tài sản ngắn hạn công ty i năm t / Nợ ngắn hạn công ty i năm t –
Khả năng thanh toán nhanh
LIQ_Qi,t = (Tài sản ngắn hạn – giá trị hàng tồn kho) công ty i năm t / Nợ
ngắn hạn công ty i năm t
–
Nhóm tỷ số khả năng hoạt động
Vòng quay tổng tài sản
TAUi,t = Doanh thu thuần cơng ty i năm t / Tổng tài sản bình qn cơng
ty i năm t
+
Sadeghi và Zareie (2015) Vòng quay các
khoản phải thu
RTi,t = Doanh thu thuần công ty i năm t / Khoản phải thu bình qn
cơng ty i năm t
+
1
Các hệ số α, β1, β2 là những tham số được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) tương ứng với các hệ số a1, a2, a3 trong mơ hình sau: TAi,t / Ai,t-1 = a1 / Ai,t-1 + a2(ΔREVi,t – ΔRECi,t ) / Ai,t-1 + a3PPEi,t / Ai,t-1+ εi,t. Kết quả ước lượng α, β1, β2 xem phụ lục 2.
Vòng quay hàng tồn kho
ITi,t = Giá vốn hàng bán công ty i năm t / Giá trị hàng tồn kho bình
qn cơng ty i năm t
+
Nhóm tỷ số khả năng sinh lời Tỷ suất lợi
nhuận trên tổng tài sản
ROAi,t = Lợi nhuận sau thuế công ty i năm t / Tổng tài sản bình qn cơng
ty i năm t + Sadeghi và Zareie (2015); Aziatul (2015) Tỷ suất lợi nhuận trên VCSH
ROEi,t = Lợi nhuận sau thuế công ty i năm t / Vốn chủ sở hữu bình qn
cơng ty i năm t
+
Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu
ROSi,t = Lợi nhuận sau thuế công ty i năm t / Doanh thu thuần công ty i
năm t
+
Nhóm tỷ số địn bẩy tài chính
Tỷ số nợ TDTAi,t = Tổng nợ phải trả công ty i
năm t / Tổng tài sản công ty i năm t – Widyaningdyah (2001), Widyastuti (2009), Sadeghi and Zareie (2015) Tỷ số nợ ngắn hạn
SDTAi,t = Nợ ngắn hạn công ty i
năm t / Tổng tài sản công ty i năm t –
Tỷ số nợ dài hạn
LDTAi,t = Nợ dài hạn công ty i năm t / Tổng tài sản cơng ty i năm t – Nhóm tỷ số tăng trưởng công ty
Tăng trưởng tài sản
AGi,t= (Tổng tài sản năm t –Tổng tài sản năm t-1) / Tổng tài sản năm t-1
của công ty i + Pranesh Debnath (2017) Tăng trưởng doanh thu
SGi,t = (Doanh thu năm t – Doanh thu năm t-1) / Doanh thu năm t-1 của
công ty i
Giá trị thị trường trên giá
trị sổ sách của cổ phiếu
M/Bi,t = Giá trị thị trường cổ phiếu/ Giá trị sổ sách cổ phiếu của công ty i
năm t
+
Tỷ số dòng tiền từ hoạt động
Dòng tiền từ hoạt động
CFO i,t = Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh năm t / Tổng tài sản của
công ty i đầu năm t
– Jang và các cộng sự (2017)
Các biến kiểm sốt trong mơ hình
Quy mơ cơng ty SIZEi,t= Log (Tổng tài sản công ty i
năm t) –
Pranesh Debnath (2017) Tuổi của
công ty AGEi,t = Năm t – Năm thành lập + 1 +
Pranesh Debnath (2017)
Nguồn: Tác giả tổng hợp và đề xuất.
3.5. Phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy
Trong luận văn này, phương pháp ước lượng đối với dữ liệu bảng được sử dụng để kiểm định xem có thể sử dụng các tỷ số tài chính trong việc dự đốn hành vi điều chỉnh lợi nhuận của các công ty niêm yết tại Việt Nam hay không. Sở dĩ tác giả chọn phương pháp ước lượng này vì dữ liệu sử dụng trong luận văn là dữ liệu bảng.
Phương pháp ước lượng đối với dữ liệu bảng thường bao gồm phương pháp bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS), mơ hình tác động ngẫu nhiên – REM (random effecst model) và mơ hình tác động cố định - FEM (fixed effects model).
Theo Gujarati (2004), việc sử dụng phương pháp OLS bỏ qua yếu tố không gian và thời gian của dữ liệu bảng sẽ làm cho kết quả ước lượng bị thiên lệch. Vì thế đối với dữ liệu bảng, phương pháp ước lượng tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ phù hợp hơn vì khơng bỏ qua các yếu tố thời gian và
yếu tố riêng biệt của thực thể. Trong luận văn này, tác giả lựa chọn phương pháp ước lượng tác động cố định (FEM) dựa vào kết quả kiểm định Hausman’s.
Mơ hình tác động cố định có dạng như sau:
= + + + ⋯ + +
Với mơ hình tác động cố định này, để thực hiện hồi quy các nhà kinh tế lượng áp dụng phương pháp hồi quy OLS với biến giả (gọi là phương pháp LSDV). Theo phương pháp này, mơ hình có thể viết lại như sau:
= + + + ⋯ + + + ⋯ +
Trong đó, D2i = 1 nếu i là công ty thứ 2 trong mẫu và D2i = 0 đối với cơng ty cịn lại. Biến D3i, …,Dni được định nghĩa tương tự. β0 là tung độ gốc chung của tất cả các công ty, i là tung độ gốc cố định đối với công ty i với bất kỳ thời gian nào; uit là sai số ngẫu nhiên của mơ hình đối với cơng ty i tại thời điểm t (nhiễu của công ty i tại thời điểm t), n là số công ty trong mẫu. Trong phương trình trên, hồi quy OLS với biến giả, chúng ta có tung độ góc đối với từng cơng ty được tính như sau:
= ; = + ; … ; = +
Mơ hình FEM cho rằng mỗi cơng ty đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, có sự tương quan giữa phần dư của mỗi công ty với các biến giải thích. Mơ hình FEM có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này là đơn nhất đối với mỗi công ty và không tương quan với đặc điểm của các công ty khác. Điều này được thể hiện qua tung độ gốc (i) của các cơng ty có thể khác nhau. Sự khác biệt này có thể là do các đặc điểm riêng của từng công ty, như phong cách quản lý hay triết lý quản lý, ... Mặc dù dễ sử dụng, nhưng mơ hình FEM có một số
hạn chế sau đây: Thứ nhất, nếu chúng ta đưa vào mơ hình q nhiều biến giả thì sẽ gặp phải vấn đề về bậc tự do sẽ bị giảm; Thứ hai, vì q nhiều biến trong mơ hình
có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và kết quả ước lượng có thể khơng chính
xác; Thứ ba, trong mơ hình FEM khơng thể xác định tác động của các biến số bất
biến theo thời gian như giới tính, màu da, trình độ học vấn,...
Kiểm định Hausman’s
- Giả thuyết H0: “Sự khác biệt trong các hệ số hồi quy khơng có hệ thống”
- Giả thuyết H1: “Sự khác biệt trong các hệ số hồi quy có hệ thống”
Nếu (Prob >2) < 5%: Có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình tác động cố định (FEM) được lựa chọn. Ngược lại mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ được lựa chọn. Trong trường hợp nếu mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) được lựa chọn, chúng ta tiếp tục kiểm tra tính hợp lệ của mơ hình tác động ngẫu nhiên bằng cách áp dụng thử nghiệm Breusch Pagan Lagrange như sau:
- Giả thuyết H0: “Khơng có tác động ngẫu nhiên”
- Giả thuyết H1: “Có tác động ngẫu nhiên”
Nếu (Prob >2) < 5%: Có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) được lựa chọn. Ngược lại, áp dụng mơ hình hồi quy POOLED OLS thơng thường.
3.6. Phương pháp kiểm định các khuyết tật của mơ hình 3.6.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến 3.6.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, quy tắc kiểm định là khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập > 0,9 hoặc hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF, variance – inflating factor) > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Hệ số nhân tử phóng đại phương sai được tính tốn theo cơng thức sau:
= 1
(1 − )
Trong đó là hệ số xác định của mơ hình hồi qui phụ Xj theo các biến giải thích khác cịn lại.
3.6.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, luận văn này sử dụng thủ tục kiểm định Lagram-Multiplier với lệnh xtserial2 trong phần mềm STATA. Phương pháp kiểm định được thực hiện như sau:
- Giả thuyết H0: “Khơng có hiện tượng tự tương quan”
- Giả thuyết H1: “Có hiện tượng tự tương quan trong bảng dữ liệu”
Nếu (Prob > F) > 5%: Có thể chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là khơng có hiện tượng tự tương quan trong bảng dữ liệu, ngược lại có hiện tượng tự tương quan trong bảng dữ liệu. Nếu hiện tượng tự tương quan xảy ra, để khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương pháp ước lượng xtreg với tham số robust trong STATA được áp dụng trong luận văn này.
3.6.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình FEM, luận văn này sử dụng thủ tục kiểm định Wald với lệnh xttest3. Trong mơ hình REM sẽ sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange với lệnh xttest0, và trong mơ hình POOLED OLS bằng lệnh hettest bằng phần mềm STATA. Phương pháp kiểm định được thực hiện như sau:
- Giả thuyết H0: “Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi”
- Giả thuyết H1: “Có hiện tượng phương sai thay đổi”
Nếu (Prob > F) > 5%: Có thể kết luận khơng có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình, ngược lại kết luận có hiện tượng phương sai thay đổi. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, phương pháp ước lượng xtreg với tham số robust trong STATA được áp dụng trong luận văn này.
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 3
Trong chương 3, luận văn đã trình bày quy trình nghiên cứu, cách tiếp cận nghiên cứu, mơ hình và giả thuyết nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, đo lường các biến của mơ hình, phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy và phương pháp kiểm định các khuyết tật của mơ hình. Với phương pháp đã được trình bày sẽ vận dụng để phân tích dữ liệu, kiểm định các mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu trong chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Tổng quan dữ liệu nghiên cứu
Như đã trình bày trong mục 3.3, dữ liệu được thu thập cho phân tích là các báo cáo tài chính của 320 cơng ty phi tài chính giai đoạn 2008-2016. Số lượng các công ty trong mẫu nghiên cứu phân theo nhóm ngành được thể hiện qua bảng 4.1 dưới đây (xem thêm phụ lục 1).