Hạn chế tài chính Cơng thức tính
Cổ tức Bằng 0 nếu công ty chi trả cổ tức và bằng 1 nếu công ty
khơng chi trả cổ tức trong năm đó
Tỉ lệ chi trả cổ tức 𝑇ỉ 𝑙ệ 𝑐ℎ𝑖 𝑡𝑟ả 𝑐ổ 𝑡ứ𝑐 = 𝐶ổ 𝑡ứ𝑐
𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế
Dòng tiền 𝐷ò𝑛𝑔 𝑡𝑖ề𝑛 =𝐸𝐵𝐼𝑇 + 𝐾ℎấ𝑢 𝐻𝑎𝑜
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛
Quy mô công ty Size = Ln (Doanh thu thuần)
Chi phí tài trợ bên
ngồi 𝐶ℎ𝑖 𝑝ℎí 𝑡à𝑖 𝑡𝑟ợ 𝑏ê𝑛 𝑛𝑔𝑜à𝑖 =𝐶ℎ𝑖 𝑝ℎí 𝑙ã𝑖 𝑣𝑎𝑦 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ Hệ số thanh toán lãi vay 𝑇ỉ 𝑙ệ 𝑐ℎ𝑖 𝑡𝑟ả 𝑙ã𝑖 𝑣𝑎𝑦 = 𝐸𝐵𝐼𝑇 𝐶ℎ𝑖 𝑝ℎí 𝑙ã𝑖 𝑣𝑎𝑦 Chỉ số Z-score Z-score = 0.104*X1 + 1.010*X2 + 0.106*X3 + 0.003*X4 + 0.169*X5
X1: Vốn luân chuyển/ Tổng tài sản X2: Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3: Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Tổng nợ X5: Doanh thu/ Tổng tài sản
3.3 Phương pháp nghiên cứu
Trong phần này bài sẽ được thực hiện theo trình tự như sau: Thống kê mơ tả, ma trận tương quan, ước lượng mơ hình hồi quy và các kiểm định được thực hiện với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 12.0
3.3.1 Thống kê mơ tả
Bảng phân tích thống kê mơ tả giúp mơ tả những đặc tính cơ bản của những dữ liệu đã thu thập được và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, cụ thể bảng sẽ mô tả lại dữ liệu bao gồm: số quan sát, giá trị trung bình, sai số chuẩn, giá trị nhỏ nhất, và cuối cùng là giá trị lớn nhất.
3.3.2 Ma trận tương quan
Tác giả sử dụng ma trận tương quan Pearson dùng để xem xét mối quan hệ chéo giữa các biến độc lâp với nhau và giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập trong mơ hình. Đề tài xây dựng ma trận hệ số tương quan kèm theo mức ý nghĩa nhằm đánh giá bước đầu về mối tương quan giữa các biến. Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao ( lớn hơn hoặc bằng 0.8) thì đây có thể là một trong những dấu hiệu xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên do số biến nghiên cứu của đề tài là ít và các biến độc lập, biến kiểm sốt trong mơ hình nghiên cứu của mình đề tài sẽ không thực hiện việc loại biến mà chỉ có sự lưu ý trong nghên cứu của mình khi có hiện tượng tương quan cao giữa các biến nghiên cứu trong mơ hình.
3.3.3 Phân tích hồi quy
Ma trận tương quan nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu có mối quan hệ với nhau hay khơng thì phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập và biến phụ thuộc. Từ đó cho biết chiều hướng tác động là cùng chiều hay ngược chiều cũng như mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc là nhiều hay ít. Phương pháp hồi quy cho phép tác giả dựa vào những số liệu thực tế để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và các giả thiết nghiên cứu.
Đề tài sử dụng phương pháp GMM 2 bước vì biến phụ thuộc được xác định theo dạng dữ liệu bảng hàng năm và nó có thể giúp thể hiện những tác động bên ngồi đến mơ hình hồi quy. Ước lượng GMM (Genaralized Method of Moment System) được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991), GMM là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng phổ biến như OLS, GLS, MLE,…Ngay cả trong điều kiện giả thiết nội sinh bị vi phạm, phương pháp GMM cho ra các hệ số ước lượng vững, khơng chệch, phân phối chuẩn và hiệu quả. Ngồi ra, phương pháp này còn giúp khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình nghiên cứu. Để ước lượng được vector hệ số β. Phương pháp GMM sẽ dùng một bộ L véc tơ các biến cơng cụ ( trong ước lượng GMM cịn được gọi là các điều kiện moment) và số lượng biến cơng cụ phải khơng ít hơn số biến trong mơ hình. Điều kiện để được chọn là biến cơng cụ là nó khơng tương quan với phần dư, ý tưởng chủ đạo của phương pháp GMM là thay thế giá trị các biến cơng cụ bằng giá trị trung bình của mẫu. Cụ thể trong bài nghiên cứu này các biến trể của biến độc lập sẽ được sử dụng như là các biến công cụ.
Ưu điểm của phương pháp GMM:
- Dữ liệu bảng có T nhỏ, N lớn ( rất nhiều quan sát với ít mốc thời gian). - Tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích. - Mơ hình động với 1 hay 2 vế của phương trình có chứa biến trễ.
- Các biến độc lập không phải là biến ngoại sinh ngặt ( nghĩa là chúng có thể tương quan với các phần dư hoặc tồn tại biến nội sinh trong mơ hình).
- Tồn tại vấn đề phương sai thay đổi hay tự tương quan ở các sai số đo lường - Tồn tại các tác động cố định riêng rẽ.
- Tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng ( nhưng không tồn tại giữa các đối tượng).
Để đo lường mối quan hệ giữa NTC ( chu kỳ thương mại thuần) với (Q) hiệu quả hoạt động cơng ty được tình bằng Tobin’q tác giả sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng (Panel data) được sử dụng bởi những ưu điểm vượt trội hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo bởi vì nó sử dụng tất cả thơng tin sẵn ta có. Các ưu điểm của dữ liệu bảng như kiểm sốt tính khơng đồng nhất của các đơn vị trong mẫu nghiên cứu; cung cấp dữ liệu nhiều thông tin hơn, đa dạng hơn, ít đa cộng tuyến giữa các biến, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn; cũng như việc phát hiện và đo lường những ảnh hưởng không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy. Và dữ liệu này phù hợp trong việc nghiên cứu những mơ hình phức tạp, giảm tối thiểu khả năng kết quả nghiên cứu bị chệch.
3.3.4 Các kiểm định được thực hiện trong bài
Kiểm định đa cộng tuyến: (VIF- Variance inflation factor) là một chỉ số được sử dụng để phát hiện có hay khơng việc biến độc lập này có tương quan với biến độc lập khác. VIF đo lương phương sai của các hệ số hồi quy tăng như thế nào nếu các biến độc lập tương quan với nhau. Theo nguyên tắc, nếu giá trị của VIF vượt q giá trị 5 thì có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình và nếu chỉ số này vượt q 10 thì mơ hình tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kiểm định Breusch-Pagan: Được dùng để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với giả thiết H0– Mơ hình có hiện tượng phương sai khơng đổi
Kiểm định Wooldridge: Được dùng để kiểm định hiện tượng tự tương quan của sai số trong mơ hình với giả thiết H0 – Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Để kiểm tra xem việc lựa chọn biến cơng cụ của chúng ta có làm cho ước lượng của chúng ta có hiệu quả hay khơng, chúng ta có thể sử dụng hai loại kiểm định sau
Kiểm định Sargan/Hansen xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong mơ hình GMM. Đây là kiểm định giới hạn về nội sinh của mơ hình. Kiểm định Sargan/Hansen với giả thuyết H0: biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là không
tương quan với sai số của mơ hình. Vì thế, giá trị của p của thống kê Sargan/ Hansen càng lớn càng tốt.
Kiểm định Areallano-Bond được đề xuất bởi Arellano-Bond (1991) để kiểm tra tính chất tự tương quan của sai số theo phương pháp GMM ở dạng sai phân bậc nhất. Do đó, chuỗi sai phân mặc nhiên có tương quan bậc nhất AR(1) nên kết quả kiểm định được bỏ qua. Tương quan bậc 2 AR(2) được kiểm định trên chuỗi sai phân của sai số để phát hiện hiện tượng tự tương quan của sai số bậc 1 AR(1). Nói cách khác, kiểm định Arellano-Bond về tự tương quan có giả thuyết H0: khơng tự tương quan và được áp dụng cho sai phân của sai số. kiểm định này quan trọng hơn bởi vì nó sẽ phát hiện được tự tương quan ở bậc gốc.
3.3.5 Các giả thuyết của đề tài
Trong phần các nghiên cứu trước ta có thể thấy có hai quan điểm về mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển vả hiệu quả công ty, khi gia tăng vốn luân chuyển có thể giúp làm tăng hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp nhưng chỉ đến một mức vốn luân chuyển nhất định nào đó. Nếu vốn luân chuyển của doanh nghiệp vượt quá mức này thì việc gia tăng vốn luân chuyển lại có thể làm giảm hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Và từ đây hình thành nên mối quan hệ phi tuyến giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả cơng ty. Chính vì vậy bài nghiên cứu đưa ra giả thuyết 1.
Giả thuyết của đề tài:
Giả thuyết 1: Tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả công ty.
Những công ty với nguồn tài trợ nội bộ dồi dào thì chi phí sử dụng vốn thấp, vậy nên việc gia tăng vốn luân chuyển góp phần tác động tích cực lên hiệu quả hoạt động của công ty. Tuy nhiên, những doanh nghiệp đang gặp phải hạn chế tài chính với nguồn tài trợ nội bộ hạn hẹp, để gia tăng vốn luân chuyển doanh nghiệp buộc phải gia tăng nguồn tài trợ bổ sung từ bên ngồi với chi phí sử dụng vốn cao hơn, từ
đó có thể góp phần làm giảm hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Do đó, đối với cơng ty đang gặp hạn chế tài chính khi gia tăng vốn luân chuyển sẽ phải mất chi phí cao hơn so với cơng ty ít gặp hạn chế tài chính. Điều này dẫn đến mức vốn luân chuyển tối ưu của những doanh nghiệp đang phải đối mặt với hạn chế tài chính sẽ thấp hơn so với những doanh nghiệp ít phải đối mặt với hạn chế tài chính. Từ đó bài nghiên cứu đưa ra giả thuyết 2 của bài.
Giả thuyết 2: Tồn tại sự khác biệt về mức vốn luân chuyển tối ưu giữa các cơng ty ít phải đối mặt với hạn chế tài chính và các cơng ty phải đối mặt với hạn chế tài chính.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả
Với dữ liệu thu thập được là 228 cơng ty từ hai sàn chứng khốn Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sàn Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2011- 2014. Bảng 4.1 trình bày kết quả mơ tả tổng quan về số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của các biến trong toàn bộ mẫu quan sát.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến của mơ hình 1
Biến Số Quan Sát Giá Trị trung Bình Độ Lệch Chuẩn Giá Trị Nhỏ Nhất Giá Trị Lớn Nhất Q 912 1.0118 0.7961 0.2079 19.544 NTC 912 33.142 366.969 -1559.142 4990.199 NTC2 912 135617 1324322 0.00172 2.49107 SIZE 912 20.499 1.48359 15.04856 24.27795 LEV 912 0.505 0.209 0.032 24.278 GROWTH 912 0.029 0.0513 0 0.389 ROA 912 0.103 0,100 -0,510 1.239
Thống kê mô tả chỉ ra tất cả các biến trong mơ hình có 912 quan sát. Biến phụ thuộc hiệu quả cơng ty Q có giá trị trung bình 1,0118; giá trị lớn nhất là 19,544; giá trị nhỏ nhất là 0,208. Khi so sánh với bài nghiên cứu của các tác giả Sonia Banos-Caballero, Pedro J.Garcia-Teruel, Pedro Martinez-Solano (2013) là “Working capital management, corporate performance, and financial constraints” thực hiện ở Anh quốc, thì có một số đểm khác biệt như là giá trị trung bình hiệu quả hoạt động của các công ty ở Anh quốc là 1,487. Sự khác biệt này có thể xuất phát từ mức độ phát triển của hai quốc gia là hoàn toàn khác nhau, khác biệt trong về thời
gian thu thập số liệu, về số lượng công ty, quy mô thị trường khác nhau, nên hiệu quả hoạt động ở hai thị trường cũng khác nhau.
Giá trị trung bình chu kỳ thương mại thuần của công ty Việt Nam là 33,142 ngày thấp hơn so với giá trị trung bình của các cơng ty ở Anh là 56,48 ngày.
Giá trị trung bình quy mơ cơng ty Việt Nam trong khoảng thời gian này là 20,49 trong khi giá trị nhỏ nhất là 15,049 và giá trị lớn nhất của quy mô công ty trong mẫu là 24,278 với độ lệch chuẩn là 1,483. Khi so sánh với kết quả mô tả thống kê của các công ty tại Anh giá trị quy mơ trung bình là 12,123 cho thấy quy mơ các công ty Việt Nam cao hơn. Tuy nhiên điều này có thể đến từ đơn vị tiền tệ của Việt Nam nhỏ hơn so với đơn vị tiền tệ của Anh, nên thực ra quy mô của các công ty Việt Nam vẫn nhỏ hơn so với các công ty tại Anh.
Tỉ lệ đòn bẩy tài chính của các cơng ty Việt Nam có giá trị trung bình là 50,46%. Giá trị này thấp hơn một chút so với kết quả nghiên cứu các công ty của Anh là 56,9%. Kết quả cho thấy các cơng ty Việt Nam duy trì tỉ lệ nợ khơng đồng đều nhau có những cơng ty tỉ lệ địn bẩy tài chính lên tới 100% tức là tổng nợ bằng tổng tài tản của cơng ty, trong khi đó có những cơng ty tỉ lệ địn bẩy tài chính rất thấp chỉ3,2% trong tổng tài sản. Khi so sánh với các cơng ty tại Anh thì ta có thấy rằng các cơng ty tại Anh tỉ lệ địn bẩy tài chính là khá đồng đều khơng chênh lệch q nhiều như các công ty Việt Nam với giá trị lớn nhất là 80,5% và giá trị nhỏ nhất là 33%. Trong giai đoạn năm 2011-2014 lãi suất ngân hàng lúc đầu khá cao, sau đó có giảm dần nên các doanh nghiệp Việt Nam duy trì tỉ lệ nợ thấp là hoàn toàn hợp lý. Khi đánh giá tác động của việc gia tăng vốn luân chuyển lên hiệu quả hoạt động của các công ty không thể không đánh giá ảnh hưởng của yếu tố tỉ lệ địn bẩy tài chính. Vì nguồn vốn vay của cơng ty đóng một vai trị rất quan trọng, và mang tính quyết định trong hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như trong việc gia tăng vốn luân chuyển.
Giá trị trung bình cơ hội tăng trưởng của các công ty Việt Nam trong giai đoạn này là 2,97% rất nhỏ so với các công ty tại Anh là 21,2%. Sự chênh lệch trong cơ hội tăng trưởng ở hai quốc gia có thể thấy các công ty của chúng ta chưa chú trọng nhiều đến giá trị tài sản vơ hình như giá trị thương hiệu, bằng sáng chế, phát minh vào bảng cân đối kế tốn vì năng lực hạn chế trong việc định giá những tài sản này.
Từ bảng mơ tả thống kê 4.1 ta có thể thấy, giá trị nhỏ nhất của ROA (tỉ suất sinh lợi trên tổng tài sản) là -51,011% giá trị lớn nhất là 123,97% và giá trị trung bình ROA của các cơng ty Việt Nam là 10,33% . Tuy nhiên ở mỗi quốc gia giá trị của ROA có thể khác nhau do môi trường và điều kiện kinh tế khác nhau: nghiên cứu của bài báo gốc tại Anh tìm thấy giá trị trung bình của ROA là 5.6%, thấp hơn so với cơng ty Việt Nam. Có hiện tượng một số cơng ty Việt Nam ROA âm có thể do hiệu suất sử dụng tài sản thấp. Điều này có thể lý giải hầu hết các cơng ty Việt Nam nhập khẩu đa phần là máy móc thiết bị cũ từ nước ngồi, nên năng suất khơng cao và đôi khi cho ra những sản phẩm kém chất lượng. Lợi nhuận thấp có thể do nguyên nhân quản lý khơng tốt các chi phí trong cơng ty, làm gia tăng giá vốn, chi phí quản lý doanh nghiệp, chi phí bán hàng, hoặc do dự trữ hàng tồn kho quá lâu dẫn đến lỗi thời không bán được hoặc bán với giá thấp.
4.2 Ma trận tương quan
Bài nghiên cứu sử dụng ma trận tương quan để khảo sát mức độ tương quan giữa các biến liên quan đến chu kỳ thương mại thuần và hiệu quả công ty. Nhằm