STT KÍ HIỆU
TÊN BIẾN CÁCH TÍNH Dấu
BIẾN ĐỢC LẬP CHÍNH: đo lường việc quản trị VLĐ
1 CCC Chu kỳ luân chuyển tiền Số ngày phải thu + số tồn kho - số ngày phải trả .
-
2 ARD Số ngày thu tiền bình quân (Khoản phải thu x 365)/ Doanh thu bán hàng
-
3 AID Số ngày tờn kho bình qn (Hàng tồn kho X 365)/Giá vốn hàng bán
-
4 APD Số ngày trả tiền bình quân (Khoản phải trả x 365)/ Doanh thu mua hàng
+
5 WCIP Chính sách đầu tư VLĐ Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản -
6 WCFP Chính sách tài trợ VLĐ Nợ ngăn hạn/Tài sản ngăn hạn - BIẾN KIỂM SỐT
7 SIZE Quy mơ doanh nghiệp Logarithm của Tổng tài sản +
8 CR Tỷ lệ thanh toán ngắn hạn Tài sản ngăn hạn/Nợ ngắn hạn -
9 DR Tỷ lệ nợ Tổng nợ / Tổng tài sản -
10 EXP Tỷ trọng xuất khẩu Giá trị xuất khẩu / doanh thu +
Ghi chú: Dấu + : tác động cùng chiều, Dấu - : tác động nghịch chiều.
3.2 Thu thập dữ liệu nghiên cứu
- Các số liệu liên quan đến quá trình phân tích được thu thập trực tiếp dựa trên cơ sở những số liệu thực tế trong quá trình hoạt động của các DNVVN trong khoảng thời gian từ 2009 đến 2013
- Thu thập số liệu thứ cấp từ niên giám thống kê, các Sở - Ban - Ngành, tạp chí nghiên cứu khoa học, gồm 21 doanh nghiệp trên địa bàn thị xã Đờng Xồi giai đoạn từ 2009 – 2013.
Việc chọn giai đoạn nghiên cứu từ 2009 – 2013 vì những năm này có cùng chung bối cảnh kinh tế (khủng hoảng kinh tế). Hơn nữa giai đoạn 5 năm này, tất cả 21
thường niên đã được kiểm duyệt và lưu trữ tại Chi cục thuế thị xã Đờng Xồi.
3.3 Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp chủ yếu sử dụng để nghiên cứu là phương pháp định lượng
3.3.1 Xử lý dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm Excel để xử lý dữ liệu cơ bản để tính tốn và tạo ra giá trị của những biến số cần phân tích trong mơ hình. Từ đó xây dựng một bảng dữ liệu thông qua việc kết hợp các chuỗi dữ liệu theo thời gian (từ 2009 – 2013) của các quan sát theo không gian (các DNNVV tại thị xã Đờng Xồi).
Những ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu bảng trong ước lượng, theo Gujarati (2004) như sau:
Dữ liệu bảng liên kết các đối tượng cá thể (các công ty các quốc gia,…) theo thời gian, nên có sự khơng đờng nhất (heterogeneity) giữa các cá thể này. Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể xem xét đến sự không đồng nhất này bằng cách đưa vào những biến số đặc trưng riêng của từng cá thể (firms, countries,…) nghiên cứu.
Bằng việc kết hợp những chuỗi quan sát theo thời gian và không gian, dữ liệu bảng hạn chế được hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến số độc lập, bậc tự do được tăng thêm và hiệu quả hơn.
Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường một cách tốt hơn sự tác động không thể quan sát được theo dữ liệu chỉ theo thời gian hoặc chỉ theo không gian thuần túy, tránh được phần nào việc bỏ sót các biến số có ý nghĩa trong mơ hình.
Dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa độ chệch (bias) có thể phát sinh nếu chúng ta kết hợp các cá thể thành nhóm.
Thống kê mơ tả bằng phần mềm chuyên dụng STATA 12 được sử dụng để mô tả đặc trưng dữ liệu nghiên cứu thông qua các giá trị của các biến số trong mơ hình.
Nghiên cứu sử dụng phần mềm chuyên dụng STATA 12 để tạo lập ma trận hồi quy tương quan và ước lượng hồi quy.
Đối với dữ liệu bảng, có rất nhiều phương pháp để ước lượng hời quy cho mơ hình nghiên cứu. Mỗi một phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm của nó, hầu hết các nghiên cứu trước đã sử dụng từ mơ hình phổ biến nhất đến phức tạp hơn, phù hợp với dữ liệu nghiên cứu được trình bày sơ lược sau đây.
Phương pháp Pool Regression
Hồi quy Pool (OLS cho dữ liệu bảng) là phương pháp hồi quy cơ bản, đơn giản và dễ sử dụng nhất. tuy nhiên, nếu tác động của các biến độc lập quá cách biệt nhau giữa các công ty, thì ước lượng sẽ bị chệch. Đối với mơ hình này, hàm hời quy chung (cho tất cả các cơng ty) có độ dốc trung bình giống với độ dốc của hàm hời quy riêng (từng cơng ty). Mơ hình nghiên cứu được trình bày tổng qt như sau:
Yit = β0 + β1Xlit + β2X2it + β3X3it + …. + β4Xkit + uit
Với i (công ty) = 1,21 và t (năm) = 2009, 2013
Với phương pháp hồi quy Pool nếu tác động của các biến số độc lập quá cách biệt nhau giũa các đối tượng (firm) thì ước lượng sẽ bị chệch (bias). Mô hình này đạt tối ưu khi hàm hồi quy chung (cho tất cả các doanh nghiệp). Do đó, theo Gujarati (2004), để có được một kết quả tốt (ước lượng vững và hiệu quả), các giả thuyết của phương pháp ước lượng OLS phải được đảm bảo thông qua các kiểm định.
Phương pháp Fixed Effect Method (FEM)
Phương pháp này phù hợp với dữ liệu nghiên cứu có số lượng đối tượng (firm) nghiên cứu lớn hơn số năm (year) nghiên cứu (Gujarati,2004).
Phương pháp ước lượng hời quy FEM có xét đến các yếu tố thời gian (time) và cross- section (individuals, firm, countries, etc) .với phương pháp FEM, mặc dù tung độ góc là khác nhau trên từng cá thể (individuals) nhưng chênh lệch tung độ góc của hàm hời quy chung và hàm hời quy riêng cho từng cá thể nghiên cứu là cố định và hệ số góc của từng hàm hời quy riêng của từng cá thể là khơng đổi. mơ hình hời quy FEM có dạng
Phương pháp GLS là phương pháp OLS đối với các biiesn số đã biến đổi để thỏa mãn các giả thuyết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn. các ước lượng tính được như vậy được gọi là các ước lượng GLS, và chính các ước lượng này có tính chất Blue.
Phương pháp này được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi vì sự tương quan trong mơ hình nghiên cứu. Tuy nhiên, phương pháp GLS sẽ không khắc phục hiện tượng biến bị nội sinh (endogeneity). Garcia – Teruel và Martinez - So1ano (2003) và Garcia (2010),đã sử dụng trong nghiên cứu của mình.
Phương pháp Generalized method of moment (GMM)
Ước lượng GMM dựa trên phương pháp ước lượng Method of Moment (MM). Tuy nhiên, ước lượng MM chỉ cho ra kết quả vững, chưa xét đến hiệu quả. Do đó, Hansen (1982) đề xuất và cho ra một ước lượng vừa vững vừa hiệu quả.
Hàm hời quy GMM có dạng: Y = β1 + β2X +U Nếu covarian (X, U) = 0 (điều kiện trực giao ) Khi đó: X (Y - β1 + β2X) = 0 (hàm MM)
Phương pháp ước lưọng hồi quy GMM được Baum và cộng sự (2003) đánh giá là một ước lượng bằng biến công cụ không tệ hơn các phương pháp ước lượng khác. Phương pháp này đã được các nghiên cứu của Abuzayed (2011); Nobance và cộng sự (2012), Garcia - Teruel và Martinez - So1ano (2003) và Garcia (2010), sử dụng để nghiên cứu về sự tác động của quản trị vốn lưu động đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Tuy nhiên, để có một ước lượng GMM tốt nhất, các biến công cụ được sử dụng phải đảm bảo 2 điều kiện cần và đủ là biến cơng cụ phải có tương quan cao với biến bị nội sinh và không tương quan với phần dư (Baum, 2003; Hill, 2004; Guikey, 2004; Bond, 2007; Fisher, 2010). Do đó, nghiên cứu đã thực hiện các bước kiểm định cho ước lượng GMM.
Thứ nhất, kiểm định Hansen’s J cho giả thuyết mơ hình phải đủ điều kiện xác định có nghĩa rằng nhóm các biến cơng cụ khơng bị nội sinh, đồng nghĩa với điều kiện không tương quan với phần dư (Overidentifying).
thông qua kiểm định Cragg – Donald Wald F và hệ số xác định cho nhóm biến cơng cụ (Partial R2). Nghiên cứu thực hiện kiểm định bằng các lệnh Stata.
3.3.3 Trình tự thực hiện nghiên cứu định lượng
Bằng phương pháp xử lý số liệu và ước lượng hồi quy đã được trình bày trên đây, nghiên cứu thực hiện lần lượt theo trình tự sau
Thống kê mơ tả
Thống kê mô tả một số giá trị tiêu biểu của các biến số định lượng như: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, để sử dụng mơ tả và phân tích dữ liệu tổng qt, từ đó làm cơ sở phân tích trong nghiên cứu.
Phân tích ma trận hệ số tương quan
Để xác định mối quan hệ giữa quản trị VLĐ thông qua các chỉ tiêu chu kỳ luân chuyển tiền, số ngày thu tiền bình quân, số ngày tờn kho bình qn, số ngày trả tiền bình qn, chính sách đầu tư VLĐ, chính sách tài trợ VLĐ với suất sinh lợi của tài sản (ROA). Nghiên cứu sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các cập biến số.
Phương pháp ước lượng hồi quy
Sử dụng ước lượng hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ và mức độ tác động việc quản trị VLĐ tới kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Nghiên cứu còn xem xét đến mối quan hệ phi tuyến giữa biến số chu kỳ luân chuyển tiền (CCC) với kết quả kinh doanh.
Một số phương pháp ước lượng hồi quy trong các nghiên cứu trước về tác động quản trị VLĐ đến kết quả kinh doanh đã được trình bày tại mục 3.3.2. mỗi phương pháp đều có ưu nhược điểm của nó. Các nghiên cứu trước đã sử dụng nhiều phương pháp ước lượng và so sánh các phương pháp với nhau, để lựa chọn một mô hình nghiên cứu tốt nhất để phân tích. Nghiên cứu này cũng sẽ thực hiện các phương pháp ước lượng từ đơn giản và phổ biến nhất: từ hồi quy Pool (OLS), đến FEM và phức tạp hơn là GMM để lựa chọn một ước lượng hồi quy đảm bảo tính bền vững cho mơ hình nghiên cứu. Trình tự các bước hồi quy được thực hiện như sau:
chọn một mơ hình hồn chỉnh. Việc kiểm định này thơng qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF: nếu VIF bằng hoặc lớn hơn 10, cần loại bỏ một trong những biến số này. Và bảng ma trận hệ số tương quan cũng là một phương pháp để xác định hiện tượng cộng tuyến giũa các biến độc lập (nếu hệ số tương quan cặp biến số từ 0,8 trở lên thì cần lưu ý).
Bước 2: lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp cho mơ hình. Hời quy Pool và FEM.
Kiểm định Likelihood để lựa chọn mô hình phù hợp.
Bước 3: kiểm định phương sai của sai số (Heterokedasticity). Nếu chọn Pool : kiểm định White và Breusch – Pagan.
Nếu chọn FEM: kiểm định Wald.
Bước 4: kiểm định hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) Kiểm định Wooldridge cho dữ liệu bảng.
Bước 5: kiểm định hiện tượng nội sinh (Endogenneity).
Trên cơ sở lý thuyết kinh tế và từ kết quả các nghiên cứu trước đã thực hiện. nếu một hoặc nhiều biến số độc lập chính (CCC) có tác động tương hỗ với biến số phụ thuộc (ROA) thì mơ hình có hiện tượng nội sinh.
Bước 6: lựa chọn phương pháp hồi quy để ước lượng mô hình, sau khi thực hiện các kiểm định trên (bước 3,4,5), mô hình không vi phạm giả thuyết nào, nghiên cứu chọn mơ hình đó (Pool hoặc FEM) để thảo luận. Trong trường hợp, mơ hình có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy GLS để khắc phục. Nếu mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và biến số bị nội sinh, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy GMM.
Bước 7 : kiểm định cho mô hình bằng phương pháp ước lượng GMM (chỉ được thực hiện nếu phương pháp ước lượng được lựa chọn là phương pháp GMM).
định Hansen's J.
Kiểm định mức độ tương quan giữa biến công cụ với biến nội sinh bằng kiểm định Cragg – Donald Wald.
Bước 8: lựa chọn mơ hình tối ưu để thảo luận (Pool, FEM, GMM).
Sau khi thực hiện các kiểm định bằng các lệnh của STATA 12, nếu mơ hình nào đảm bảo tính vững và hiệu quả nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình đó để thảo luận. đờng thời kiểm Wald các biến số thừa trong mô hình cũng được thực hiện.
3.4 Tóm tắt chương 3
Trong nghiên cứu định lượng cách thức thu thập dữ liệu xây dựng mơ hình cũng như lựa chọn một phương pháp ước lượng cho mơ hình rất quan trọng. nếu phương pháp ước lượng khơng tốt sẽ cho kết quả khơng chính xác, dẫn đến những kết luận sai lầm. Chương 3 đã trình bày rất cụ thể từng phương pháp ước lượng cho mơ hình nghiên cứu, từ mức độ dơn giản (Pool, FEM) đến phức tạp GMM, qua đó cũng đưa ra các cách thức kiểm định cho từng mơ hình. Khơng những vậy, chương 3 cũng chỉ ra các ưu điểm và nhược điểm của từng phương pháp ước lượng. Đây cũng là cơ sở để nghiên cứu lựa chọn mơ hình tối ưu để thảo luận chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả các biến số định lượng
Thống kê mô tả bằng các phép tính và chỉ số thống kê thông thường, sẽ cho thấy một cách tổng quát về đặc tính cơ bản của các biến số trong mẫu nghiên cứu. Thực hiện thống kê mô tả gồm dữ liệu của 21 DNNVV, từ năm 2009 – 2013. Với mẫu nghiên cứu có 105 quan sát.