Variable TFOTL TLTA NOCREDINT COVERAGE CPI TBR PRICE ABNRET SIZE MCTD
Toàn bộ mẫu Mean 0.2397 0.4419 -0.1244 0.8497 0.1119 0.0924 2.5128 -0.0364 -7.1037 0.5845 Median 0.1575 0.4758 -1 1.0000 0.1175 0.0882 2.5013 -0.0255 -7.4889 0.5933 Max 1 0.901128 1 1 0.1990 0.1235 4.7048 0.9249 15.4631 1 Min -0.9427 0.0028 -1 -1 0.0604 0.0415 -0.3567 -0.9632 - 11.5858 0.0086 Std. Dev. 0.2937 0.1763 0.9879 0.4603 0.0520 0.0262 0.8070 0.3744 2.2516 0.3318 Observations 912
Các cơng ty bị kiệt quệ tài chính
Mean -0.1888 0.5800 -0.7377 -0.2659 0.1168 0.0993 1.4741 -0.5105 -6.5164 0.2985 Median -0.1296 0.6266 -1 -0.5558 0.0681 0.0882 1.5476 -0.5075 -8.2156 0.2021 Max -0.0042 0.9011 1 0.9763 0.1990 0.1235 2.9444 0.1040 15.1245 0.9999 Min -0.8903 0.0309 -1 -1 0.0604 0.0664 -0.3567 -0.9632 - 11.5858 0.0086 Std. Dev. 0.2071 0.1844 0.6807 0.7030 0.0578 0.0216 0.7393 0.2321 5.2578 0.2699 Observations 61
Các công ty khơng bị kiệt quệ tài chính
Mean 0.2723 0.4306 -0.0729 0.9318 0.1111 0.0917 2.5877 -0.0027 -7.1428 0.6069 Median 0.1772 0.4621 -1 1 0.1175 0.0882 2.5562 0.0037 -7.4601 0.6330 Max 1 0.8288 1 1 0.1990 0.1235 4.7048 0.9249 15.4631 1 Min -0.9427 0.0028 -1 -1 0.0604 0.0415 0.1823 -0.8973 - 10.7063 0.0230 Std. Dev. 0.2747 0.1715 0.9927 0.3047 0.0514 0.0265 0.7621 0.3583 1.8653 0.3264 Observations 844
Qua 2 bảng thống kê trên (bảng 3.4 và bảng 3.5), tác giả tìm thấy một số đặc điểm sau:
- Biến TFOTL là biến cho thấy mức độ mà một cơng ty có thể đáp ứng các nghĩa vụ
tài chính từ dịng tiền được tạo ra từ hoặt động kinh doanh hay khơng. Do vậy, nhìn chung, giá trị trung bình của TFOTL trong các cơng ty khơng bị kiệt quệ tài chính cao hơn trong cơng ty bị kiệt quệ, thậm chí là một giá trị âm trong tỷ số TFOTL của các công ty bị kiệt quệ, hàm ý khả năng đảm bảo cho các nghĩa vụ tài chính bằng dịng tiền hoạt động rất kém.
- Biến TLTA đo lường địn bẩy tài chính của một doanh nghiệp. Mơ tả thống kê cho
thấy TLTA ln cao hơn trong nhóm các doanh nghiệp bị kiệt quệ. Hay các doanh nghiệp dùng nhiều nợ, sẽ phải trả lãi nhiều hơn, và khả năng kiệt quệ sẽ cao hơn.
- Biến NOCREDINT được sử dụng để đo lường tính thanh khoản (liquidity) của
doanh nghiệp. Những cơng ty kiệt quệ tài chính nhận giá trị trung bình của biến số này thấp hơn so với giá trị của các cơng ty khơng bị kiệt quệ tài chính. Vì biến số này nhỏ hoặc âm cho thấy một tình trạng thanh khoản khơng ổn định của cơng ty và có thể dẫn đến một tình trạng khó khăn trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp dẫn đến khả năng kiệt quệ cao hơn.
- Biến COVERAGE đo lường khả năng chi trả lãi vay của của doanh nghiệp. Biến này nhận giá trị trung bình nhỏ hơn trong các cơng ty kiệt quệ tài chính. Giá trị thấp (thậm chí là âm) của biến số này cho thấy công ty đang không tạo ra đủ tiền từ hoạt động của mình (đo bằng EBITDA) để đáp ứng việc chi trả lãi vay từ nợ. Do đó, kết quả trên là phù hợp với những cơng ty kiệt quệ tài chính.
- Các chỉ số vĩ mơ (CPI và TBR) nhìn chung khoảng cách khơng rõ ràng trong giá trị
trung bình giữa các cơng ty bị kiệt quệ và không kiệt quệ. Các công ty bị kiệt quệ tài chính thường hoạt động trong một mơi trường có một mức lãi suất cao và lạm phát cao hơn một chút so với các công ty không bị kiệt quệ.
- Biến PRICE, kết quả cho thấy những cơng ty kiệt quệ tài chính có giá trị trung bình
của biến số này nhỏ hơn so với những công ty không kiệt quệ tài chính. Điều này cho thấy với những cơng ty rơi vào kiệt quệ tài chính, thị trường có một đánh giá thấp cho giá trị cổ phiếu của những công ty này.
- Biến ABNRET: những công ty kiệt quệ tài chính có giá trị trung bình của biến số
này là thấp hơn so với những công ty khơng kiệt quệ tài chính. Điều này cho thấy, các cơng ty bị kiệt quệ tài chính bị thị trường định giá kém và TSSL thấp.
- Biến SIZE: giá trị trung bình của biến SIZE cho những cơng ty kiệt quệ tài chính
cao hơn giá trị này với những cơng ty khơng kiệt quệ tài chính. Kết quả này là ngược lại so với dự báo từ lý thuyết.
- Biến MCTD: những công ty kiệt quệ tài chính có giá trị trung bình của biến số này
là thấp hơn so với những công ty khơng kiệt quệ tài chính. Điều này phù hợp với những dự báo từ lý thuyết.
3.2.5.2. Phân tích tương quan các biến
Trước khi chạy mơ hình hồi quy, luận văn tiến hành phân tích tương quan giữa các biến để xem xét khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến có thể làm cho kết quả hồi quy bị sai lệch (R2 cao nhưng mức ý nghĩa t thấp). Trong luận văn, đáng chú ý ở nhóm biến chỉ số kinh tế vĩ mô (Lạm phát – CPI và Lãi suất trái phiếu chính phủ - TBILL) có khả năng có tương quan cao. Bên cạnh đó, nhóm biến chỉ số thị trường có sử dụng chung giá trị “Giá đóng cửa” của cổ phiếu. Biến Quy mơ (Size) và biến vốn hóa thị trường /tổng nợ (MCTD) có sử dụng chung giá trị trung gian là vốn hóa thị trường của doanh nghiệp.
Kết quả trong bảng 3.6 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến, cũng như P-value trong kiểm định giả thuyết về sự bằng 0 của hệ số tương quan. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mơ hình đa số đều nhỏ hơn (0.8). Ngoại trừ hệ số tương quan của MCTD với TLTA (0.833) lớn hơn (0.8), và một số cặp biến có hệ số lớn tiếp
theo: TFOTL với TLTA (0.73), TBR với CPI (0.69); MCTD với TFOTL (0.66). Kiểm định đa cộng tuyến với hệ số VIF (hệ số nhân tử phóng đại phương sai) với các cặp biến có hệ số tương quan lớn. Thông thường VIF nhỏ hơn 5 là tốt, VIF từ 5 đến 10 là có thể chấp nhận được, và VIF >10 thì cần xem xét lại tập biến. Kết quả trong bảng 3.6 cho thấy các biến giải thích đều có VIF<5 (trung bình VIF=2.76). Do vậy, đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.