Để ác định rõ sự tác động của từng biến đối với lợi nhuận hoạt động ròng cho tất cả 152 quan sát của 38 công ty trong ngành sản xuất – kinh doanh.
Ta sử dụng phương pháp ước tính bằng hồi quy Gộp tối thiểu không trọng lượng (Mô hình 1 đến mô hình 4), dạng mô hình được sử dụng như sau
Mô hình 1:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Trước tiên ta sử dụng biến thời gian thu tiền trung bình ACP) đại diện cho các biến độc lập, thể hiện sự ảnh hưởng đến lợi nhuận hoạt động ròng.
Bảng 4.4 Mô hình hồi quy Gộp tối thiểu – Mô hình 1
Biến phụ thuộc : Lợi nhuận hoạt động ròng (Net Operating Profitability-NOP) Pooled (Panel) Ordinary Least Squares
38 Công ty trong ngành sản xuất-kinh doanh, 2008-2011, 152 quan sát
Hồi quy C CR DR LOS FATA ACP ITID APP CCC Adjusted
R2 F- Statistics -0.512 -0.011 -0.131 0.026 -0.103 0.00003 - - - 0.196 16.044 t- statistics -2.283 -1.547 -1.602 2.232 1.007 1.642 - - -
p-value
0.0238 0.000 0.000 0.315 0.027 0.000 - - - 0.0016
(Nguồn: Tính toán trong E-view dựa trên số liệu trong Báo cáo tài chính của 38 công ty từ năm 2008 đến năm 2011)
Dựa vào kết quả có được từ việc tính toán trong E-view ta được mô hình 1:
NOP = -0.512 + 0.0000316*ACP + 0.026*LOS - 0.011*CR - 0.131*DR - 0.103*FATA
Từ kết quả trong bảng cho thấy rằng hệ số thời gian thu tiền trung bình ngược chiều với lợi nhuận hoạt động ròng với độ tin cậy =5%. Do vậy, việc tăng hay giảm thời gian thu tiền trung bình có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của công ty. Khả năng thanh toán hiện hành trong mô hình này cho thấy tính thanh khoản cũng có mối quan hệ ngược chiều mạnh mẽ đối với lợi nhuận hoạt động ròng, điều này cũng khẳng định giả thiết của ta là đúng.
Đối với tỷ lệ Nợ đại diện cho đòn bẩy tài chính của công ty, cho thấy mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc nghĩa là khi đòn bẩy tài chính của công ty tăng lên sẽ làm giảm lợi nhuận của công ty.
Bên cạnh đó, biến logarit tự nhiên của bán hàng (LOS) lại có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận hoạt động ròng, biến này đại diện cho quy mô của công ty, với độ tin cậy đáng kể thì các công ty có quy mô lớn sẽ có nhiều lợi nhuận hơn là những công ty có quy mô nhỏ.
Tỷ lệ các tài sản tài chính thì có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận, khi đó tỷ lệ này tăng lên thì lợi nhuận sẽ giảm và ngược lại tỷ lệ tài sản tài chính so với tổng tài sản giảm thì lợi nhuận lại tăng.
Trong mô hình 1 hệ số điều chỉnh R2 còn gọi là hệ số ác định nhiều biến đó là tỷ lệ phần trăm phương sai giải thích cho các biến phụ thuộc hoặc cho các biến độc lập là 1 .6%, điều này có nghĩa là có 19.6% sự thay đổi của hiệu quả hoạt động kinh doanh của công ty là do ảnh hưởng của các biến: thời gian thanh toán trung bình, logarit tự nhiên trong bán hàng, khả năng thanh toán hiện hành, tỷ lệ nợ và tỷ lệ tài sản tài chính trên tổng tài sản của mô hình 1. Hệ số C là một hằng số trong mô hình, với C = -0.512, hệ số này cũng có ảnh hưởng đến lợi nhuận, mô hình cũng có ý nghĩa đáng kể với thống kê F là 16.044, với p-value của F là 0.0016 < =5%, nên mô hình có ý nghĩa thống kê.
Mô hình 2:
Trong mô hình này ta sử dụng chỉ tiêu vòng quay hàng tồn kho trong ngày (ITID) như là một biến độc lập thay thế cho biến thời gian thu tiền trung bình (ACP), các biến còn lại được sử dụng trong mô hình giống như trong mô hình 1 bao gồm: biến logarit tự nhiên
của doanh thu bán hàng (LOS), khả năng thanh toán hiện hành (CR), Tỷ lệ Nợ (DR), Tỷ lệ tài sản tài chính trên tổng tài sản (FATA). Vậy mô hình 2 sẽ là:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Bảng 4.5 Mô hình hồi quy Gộp tối thiểu- Mô hình 2
Biến phụ thuộc : Lợi nhuận hoạt động ròng (Net Operating Profitability-NOP) Pooled (Panel) Ordinary Least Squares
38 Công ty trong ngành sản xuất-kinh doanh, 2008-2011, 152 quan sát
Hồi quy C CR DR LOS FATA ACP ITID APP CCC Adjusted
R2 F- Statistics -0.438 -0.0005 -0.047 0.019 0.159 - -0.00008 - - 0.6425 11.95 t- statistics -1.994 -0.072 -0.602 1.8056 1.575 - -0.849 - - p-value 0.000 0.000 0.000 0.0073 0.017 - 0.000 - - 0.000
(Nguồn: Tính toán trong E-view dựa trên số liệu trong Báo cáo tài chính của 38 công ty từ năm 2008 đến năm 2011)
Theo kết quả tính được trong mô hình 2 ta được:
NOP = -0.438 - 0.000082*ITID + 0.019*LOS - 0.0005*CR - 0.047*DR +0.159*FATA
Từ bảng kết quả, ta thấy hệ số chặn C có giá trị là (-0.438) với độ tin cậy cao do p- value là 0.000 < =5%, hệ số vòng quay hàng tồn kho trong ngày có quan hệ ngược chiều đáng kể với lợi nhuận hoạt động ròng ( =5%) có nghĩa là việc tăng hay giảm vòng quay hàng tồn kho trong ngày có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận hoạt động của các công ty. Mô hình này được giải thích rằng nếu công ty mất nhiều thời gian để bán hàng tồn kho sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận của công ty. Các biến khác cũng có ảnh hưởng đến lợi nhuận như trong mô hình hồi quy thứ nhất. Việc tăng oanh số bán hàng giúp cho công ty làm tăng lợi nhuận từ mối quan hệ cùng chiều đáng kể giữa logarit tự nhiên của doanh số bán hàng và lợi nhuận của công ty. Với p-value có giá trị 0.000 < =5% cho thấy khả năng thanh toán hiện hành có mối quan hệ ngược chiều đáng kể đối với hiệu quả hoạt động của công ty, mối quan hệ của tỷ lệ nợ, tỷ lệ tài sản tài chính trên tổng tài sản với lợi nhuận hoạt động ròng cũng có mối quan hệ ngược chiều đáng kể. Hệ số ác định điều chỉnh của mô hình R2 là 64.25% có nghĩa là có 64.25% sự thay đổi hiệu quả hoạt động kinh doanh của công ty là do ảnh hưởng của các biến độc lập còn lại trong mô hình. Giá trị của thống kê F của mô hình là 11.95 phản ánh sự đánh giá cao hiệu quả của mô hình.
Mô hình 3:
Mô hình này sử dụng thời gian thanh toán trung bình APP) như là một biến độc lập thay thế cho biến vòng quay hàng tồn kho trong ngày (ITID). Những biến khác được sử dụng tương tự như trong hai mô hình trên. Mô hình 3 sẽ là:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Bảng 4.6 Mô hình hồi quy Gộp tối thiểu- Mô hình 3
Biến phụ thuộc : Lợi nhuận hoạt động ròng (Net Operating Profitability-NOP) Pooled (Panel) Ordinary Least Squares
38 Công ty trong ngành sản xuất-kinh doanh, 2008-2011, 152 quan sát
Hồi quy C CR DR LOS FATA ACP ITID APP CCC Adjusted
R2 F- Statistics -0.545 -0.013 -0.155 0.028 0.074 - - 0.00003 - 0.276 18.57 t- statistics -2.423 -1.722 -1.842 2.410 0.706 - - 1.979 - p-value 0.0166 0.000 0.000 0.0172 0.001 - - - 0.0105
(Nguồn: Tính toán trong E-view dựa trên số liệu trong Báo cáo tài chính của 38 công ty từ năm 2008 đến năm 2011)
Nhìn vào bảng kết quả ta có:
NOP = -0.545 + 0.000032*APP + 0.028*LOS - 0.013*CR - 0.155*DR +0.074*FATA
Hệ số chặn của mô hình là C có giá trị (-0.545) có mức ý nghĩa đáng kể với p-value là 0.0166 < =5%. Kết quả của mô hình chỉ ra rằng hệ số của thời gian thanh toán trung bình có mức ý nghĩa đáng kể với độ tin cậy 5%, thời gian thanh toán trung bình tăng hoặc giảm cũng ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của công ty. Mối quan hệ ngược chiều đáng kể giữa thời gian thanh toán trung bình và hiệu quả hoạt động của công ty sẽ làm cho lợi nhuận của công ty giảm nếu thời gian thanh toán cho các hóa đơn của công ty kéo dài. Các biến khác như logarit tự nhiên bán hàng, tỷ lệ nợ, khả năng thanh toán hiện hành, tỷ số tài sản tài chính so với tổng tài sản cũng có tác động đáng kể đến hoạt động kinh doanh của công ty. Hệ số ác định điều chỉnh R2 có giá trị là 27.6%, điều đó có nghĩa là có 27.6% lợi nhuận của công ty bị ảnh hưởng bởi các biến độc lập của công ty. Giá trị thống kê F của mô hình là 18.57 với p-value là 0.0105 tức là có ý nghĩa thống kê.
Mô hình 4:
Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt được sử dụng như một biến độc lập thay thế cho thời gian thanh toán trung bình, vòng quay hàng tồn kho trong ngày và thời gian thanh toán
trung bình. Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt là thước đo toàn iện kiểm tra hiệu quả quản lý tài sản ngắn hạn. Những biến độc lập khác được sử dụng giống như trong ba mô hình trên. Mô hình 4 sẽ là:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Bảng 4.7 Mô hình hồi quy Gộp tối thiểu- Mô hình 4
Biến phụ thuộc : Lợi nhuận hoạt động ròng (Net Operating Profitability-NOP) Pooled (Panel) Ordinary Least Squares
38 Công ty trong ngành sản xuất-kinh doanh, 2008-2011, 152 quan sát
Hồi quy C CR DR LOS FATA ACP ITID APP CCC Adjusted
R2 F- Statistics -0.685 -0.006 -0.177 0.035 0.0134 - - - -0.00014 0.5739 28.386 t- statistics -2.970 -1.042 -2.208 2.992 0.1252 - - - -2.9417 p-value 0.0035 0.015 0.002 0.0033 0.0025 - - - 0.015 0.0178
(Nguồn: Tính toán trong E-view dựa trên số liệu trong Báo cáo tài chính của 38 công ty từ năm 2008 đến năm 2011)
Ta có mô hình dựa theo kết quả
NOP = -0.685 - 0.00014*CCC+ 0.035*LOS - 0.006*CR - 0.177*DR +0.0134*FATA
Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt là một biến độc lập được sử dụng, căn cứ vào kết quả có được thì hệ số của chu kỳ chuyển đổi tiền mặt có ảnh hưởng ngược chiều đáng kể với lợi nhuận hoạt động ròng, p-value là 0.015 < =5%. Điều đó cho thấy rằng việc tăng hoặc giảm trong chu kỳ chuyển đổi tiền mặt có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của công ty. Các biến khác cũng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của công ty, việc tăng lượng logarit bán hàng sẽ tác động cùng chiều với lợi nhuận, trong khi đó tỷ lệ nợ hay khả năng thanh toán hiện hành, tỷ lệ tài sản tài chính so với tổng tài sản có tác động ngược chiều đáng kể đến lợi nhuận của công ty. Giá trị của hệ số ác định điều chỉnh R2 của mô hình là 57.39% tức là biến phụ thuộc lợi nhuận hoạt động ròng được tác động bởi các biến độc lập khác theo tỷ lệ 57.39%. Gía trị của thống kê F là 28.386 và có tác động đáng kể đến mô hình hồi quy.
Theo phương pháp hồi quy Gộp tối thiểu ta thấy các biến độc lập được hồi quy riêng lẻ cho phù hợp với từng mô hình và cho thấy tác động đáng kể của từng biến độc lập này đối với biến phụ thuộc. Nhìn chung, kết quả của phương pháp phân tích hồi quy Gộp tối thiểu cho thấy tác động của việc quản lý tài sản ngắn hạn đến hiệu quả hoạt động của
công ty. Nếu một công ty quản lý hiệu quả tài sản ngắn hạn thì sẽ làm tăng lợi nhuận của công ty. Đồng thời, tác động của tính thanh khoản và lợi nhuận di chuyển theo hướng ngược chiều nhau o đó các công ty cần duy trì một mức cân đối để đáp ứng cả hai mục tiêu đề ra. Nếu công ty tiếp tục tăng các khoản nợ tài chính thì lợi nhuận của công ty sẽ giảm, ngược chiều với mức tăng của khoản nợ do các chi phí tài chính mà công ty phải chi trả. Đối với chỉ tiêu logarit tự nhiên của doanh số bán hàng thì có tác động cùng chiều với mức tăng của lợi nhuận, khi số lượng hàng bán tăng lên ẫn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của công ty cũng tăng lên.
4.2.2.2 Mô hình hồi quy: Chung tối thiểu – Hồi quy có trọng lượng cắt ngang (General Least Squares – Cross Section Weights)
Ngoài việc sử dụng phương pháp Hồi quy Gộp tối thiểu để thống kê tác động của các biến độc lập đối với các biến phụ thuộc ta có thể sử dụng phương pháp hồi quy Chung tối thiểu có trọng lượng (hay còn gọi là Hồi quy có trọng lượng cắt ngang). Ta có thể sử dụng số liệu tổng hợp và mặt cắt ngang lớn hơn chu i thời gian có thể xảy ra vấn đề là việc thay đổi biến trong một thời gian ngắn. Trong mô hình này, hệ số chặn được sử dụng cho tất cả các biến và chỉ định một trọng lượng nhất định. Trọng lượng tối thiểu thu được bằng cách chia loạt cân bằng của nó bởi giá trị trung bình, sau đó nhân tất cả dữ liệu cho m i quan sát bằng công thức trọng lượng quy mô. Mở rộng quy mô trọng lượng không có ảnh hưởng đến kết quả nhưng có thể chịu nhiều tác động do có trọng lượng hay không trọng lượng. Mô hình 5 đến Mô hình 8)
Mô hình 5:
Trong mô hình 5 của phân tích hồi quy, chỉ tiêu thời gian thu tiền thanh toán trung bình được sử dụng như một biến phụ thuộc cùng với các biến khác được quan sát. Mô hình của hồi quy có trọng lượng cắt ngang cũng giống mô hình hồi quy gộp
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Bảng 4.8 Mô hình hồi quy Chung tối thiểu (Trọng lượng cắt)- Mô hình 5
Biến phụ thuộc : Lợi nhuận hoạt động ròng (Net Operating Profitability-NOP) General Least Square (Cross-section weights)
38 Công ty trong ngành sản xuất-kinh doanh, 2008-2011, 152 quan sát
Hồi quy C CR DR LOS FATA ACP ITID APP CCC Adjusted
R2
F- Statistics
t- statistics
-5.399 -0.2665 -0.929 4.6021 3.1019 0.945 - - -
p-value 0.000 0.000 0.000 0.003 0.0023 0.000 - - - 0.00024
(Nguồn: Tính toán trong E-view dựa trên số liệu trong Báo cáo tài chính của 38 công ty từ năm 2008 đến năm 2011)
Dựa vào mô hình phương pháp trọng lượng cắt ta được mô hình:
NOP = -0.523 + 0.00001*ACP +0.0225*LOS - 0.0019*CR - 0.041*DR - 0.171*FATA
Trong mô hình này, hệ số chặn C là (-0.523) có tác động đáng kể đến mô hình với p-value là 0.000, hệ số của thời gian thu tiền trung bình (ACP) là (-0.00001) có quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc, với độ tin cậy =5% điều đó cho thấy rằng chính sách thương mại của từng công ty sẽ ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận hoạt động của công ty đó. Theo đó, tất cả các biến đều có ảnh hưởng đến lợi nhuận hoạt động ròng, khả năng thanh toán hiện hành hay tính thanh khoản của công ty cũng có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận, khi tính thanh khoản tăng lên thì lợi nhuận giảm và ngược lại tính thanh khoản giảm sẽ làm cho lợi nhuận tăng lên với p-value có giá trị 0.000 có ý nghĩa thống kê. Ta còn xét mối tương quan giữa logarit tự nhiên của doanh số bán hàng là đại diện cho quy mô của công ty có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận hoạt động, khi hệ số này tăng lên thì lợi nhuận tăng và ngược lại, hệ số LOS là 0.0225 với p-value là 0.003< =5% có độ tin cậy đáng kể. Biến tỷ lệ nợ trong mô hình cũng cho thấy mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận, hệ số tỷ lệ nợ là (-0.041) với độ tin cậy đáng kể p-value là 0.000, cho thấy khi công ty tăng đòn bẩy nợ tức là công ty mở rộng chỉ tiêu vay nợ từ bên ngoài sẽ làm công ty giảm các khoản lợi nhuận thu được do phải chi trả cho các chi phí tài chính như lãi vay, . . .Trong mô hình, ta thấy hệ số ác định điều chỉnh R2 có giá trị là 0.1196 tức là có 11.96% biến phụ thuộc NOP bị ảnh hưởng bởi các biến trong mô hình, thống kê F của mô hình