CHƢƠNG IV : NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kết quả nghiên cứu:
4.3.3 Kiểm tra các giả định của mơ hình:
Sau khi chúng ta chạy mơ hình hồi quy bội và tìm ra các hệ số hồi quy, bước tiếp theo chúng ta phải kiểm tra các giả định của mơ hình qua các nội dung sau:
4.3.3.1 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định sự phù hợp của mơ hình:
Sau khi xây dựng xong mơ hình hồi quy tuyến tính, bài viết tiến tới xem xét độ phù hợp của mơ hình đối với các dữ liệu qua giá trị R square.
Bảng 4.12 – Độ phù hợp của mơ hình Đối với biến phụ thuộc LEV
Model Summary
l Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .274a .075 .170 .172838 .075 13.955 1 172 .000 2 .389b .152 .342 .166006 .077 15.450 1 171 .000 a. Predictors: (Constant), 6. LIQD
b. Predictors: (Constant), 6. LIQD, 3.SIZE
Đối với biến phụ thuộc STD
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .308a .095 .189 .180047 .095 17.973 1 172 .000 2 .370b .137 .327 .176336 .042 8.316 1 171 .004 a. Predictors: (Constant), 6. LIQD
b. Predictors: (Constant), 6. LIQD, 2.FA
Đối với biến phụ thuộc LTD
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .322a .104 .198 .146465 .104 19.897 1 172 .000 2 .435b .190 .280 .139683 .086 18.109 1 171 .000 3 .463c .214 .301 .137929 .025 5.377 1 170 .022 4 .483d .233 .415 .136644 .019 4.213 1 169 .042 a. Predictors: (Constant), 3.SIZE
b. Predictors: (Constant), 3.SIZE, 2.FA
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .322a .104 .198 .146465 .104 19.897 1 172 .000 2 .435b .190 .280 .139683 .086 18.109 1 171 .000 3 .463c .214 .301 .137929 .025 5.377 1 170 .022 4 .483d .233 .415 .136644 .019 4.213 1 169 .042 a. Predictors: (Constant), 3.SIZE
b. Predictors: (Constant), 3.SIZE, 2.FA
d. Predictors: (Constant), 3.SIZE, 2.FA, 6. LIQD, 4. GROW
Ngu n: Tác giả tính tốn từ ơ ì SPSS
Kết quả nhận được, R2 hiệu chỉnh của mơ hình LEV là 0,342, mơ hình STD là 0,327 và mơ hình LTD là 0,415 lần lượt 34,2%, 32,7% và 41,5% chỉ mức độ phù
hợp các biến độc lập được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính với các biến phụ thuộc. Như vậy các mơ hình có mức độ phù hợp so với dữ liệu mẫu ở mức trung bình.
Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mơ hình cho tổng thể thực hay khơng, bài viết tiến tới kiểm định độ phù hợp của mơ hình với tổng thể.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, bài viết đặt giả thuyết hệ số R2 của tổng thể bằng 0. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thuyết này bị bác bỏ. Kiểm định F được thể hiện ở bảng phân tích ANOVA sau:
Bảng 4.13 – Kiểm định F trong phân tích phương sai ANOVA
ANOVAc
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Residual 5.138 172 .030
Total 5.555 173
2 Regression .843 2 .421 15.289 .000b Residual 4.712 171 .028
Total 5.555 173 a. Predictors: (Constant), 6. LIQD
b. Predictors: (Constant), 6. LIQD, 3.SIZE c. Dependent Variable: LEV
ANOVAc
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .583 1 .583 17.973 .000a Residual 5.576 172 .032 Total 6.158 173 2 Regression .841 2 .421 13.527 .000b Residual 5.317 171 .031 Total 6.158 173 a. Predictors: (Constant), 6. LIQD
b. Predictors: (Constant), 6. LIQD, 2.FA c. Dependent Variable: STD
ANOVAe
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .427 1 .427 19.897 .000a Residual 3.690 172 .021
Total 4.117 173
Residual 3.336 171 .020 Total 4.117 173 3 Regression .882 3 .294 15.462 .000c Residual 3.234 170 .019 Total 4.117 173 4 Regression .961 4 .240 12.869 .000d Residual 3.155 169 .019 Total 4.117 173 a. Predictors: (Constant), 3.SIZE
b. Predictors: (Constant), 3.SIZE, 2.FA
c. Predictors: (Constant), 3.SIZE, 2.FA, 6. LIQD
d. Predictors: (Constant), 3.SIZE, 2.FA, 6. LIQD, 4. GROW e. Dependent Variable: LTD
Ngu n: Tác giả tính tốn từ ơ ì SPSS
Theo bảng tính, giá trị F =15,289, F=13,527 và F=12,869 tương ứng với cùng mức ý nghĩa sig.=0,000. Ta có giá trị sig. của mơ hình là rất nhỏ (< mức ý nghĩa), giả thuyết H0 : R2 = 0 bị bác bỏ. Như vậy bài viết có thể kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể ngành bất động sản.
4.3.3.2 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến:
Ở phần phân tích tương quan bên trên, hệ số tương quan của mơ hình đều nhỏ hơn 0.8 nên có thể kết luận giữa các biến độc lập là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo, ta xét đến độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Với quy tắc là khi độ chấp nhận của biến nhỏ (gần giá trị 0) thì có hiện tượng đa cộng tuyến, ngược lại là khi độ chấp nhận của biến lớn (gần giá trị 1) thì khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và hệ số VIF vƣợt quá
10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Bảng 4.14 – Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .347 .049 7.062 .000
6. LIQD .246 .066 .274 3.736 .000 1.000 1.000 2 (Constant) -.817 .300 -2.725 .007
6. LIQD .312 .065 .348 4.772 .000 .933 1.071 3.SIZE .040 .010 .287 3.931 .000 .933 1.071 a. Dependent Variable: LEV
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .131 .051 2.556 .011 6. LIQD .291 .069 .308 4.239 .000 1.000 1.000 2 (Constant) .149 .051 2.949 .004 6. LIQD .424 .082 .449 5.201 .000 .678 1.475 2.FA -.205 .071 -.249 -2.884 .004 .678 1.475 a. Dependent Variable: STD Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.899 .242 -3.709 .000
3.SIZE .039 .009 .322 4.461 .000 1.000 1.000 2 (Constant) -1.173 .240 -4.887 .000
3.SIZE .045 .008 .370 5.308 .000 .974 1.027 2.FA .200 .047 .297 4.255 .000 .974 1.027
3 (Constant) -.992 .249 -3.976 .000 3.SIZE .041 .008 .337 4.789 .000 .933 1.072 2.FA .271 .056 .402 4.874 .000 .678 1.475 6. LIQD -.151 .065 -.196 -2.319 .022 .650 1.539 4 (Constant) -1.058 .249 -4.246 .000 3.SIZE .043 .008 .353 5.034 .000 .921 1.085 2.FA .329 .062 .489 5.314 .000 .636 1.865 6. LIQD -.196 .068 -.253 -2.871 .005 .784 1.712 4. GROW .024 .012 .157 2.053 .042 .779 1.283 a. Dependent Variable: LTD Ngu n: Tác giả tính tốn từ ơ ì SPSS
Theo như kết quả nhận được, hệ số Tolerance gần bằng 1 và các hệ số VIF thì nhỏ hơn 2, vì vậy các biến sử dụng trong mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.3.3 Kiểm tra phần dƣ εi (sai số): kiểm định tính độc lập của phần dƣ: (khơng
có tự tƣơng quan giữa các phần dƣ)
Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thiết khi tiến hành kiểm định này là:
Ho: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0
Đại lượng (d) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d thấp (và nhỏ hơn 2) có ý nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận. Giá trị d lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch.
Mơ hình SPSS cho kết quả như sau:
Bảng 4.15 – Kiểm tra phần dư εi - Durbin – Watson (d)
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .406a .164 .134 .166710 1.831 a. Predictors: (Constant), 6. LIQD, 1. ROA, 5. RISK, 4. GROW, 3.SIZE, 2.FA b. Dependent Variable: LEV
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .391a .153 .123 .176730 1.892 a. Predictors: (Constant), 6. LIQD, 1. ROA, 5. RISK, 4. GROW, 3.SIZE, 2.FA b. Dependent Variable: STD Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .498a .248 .221 .136142 1.912 a. Predictors: (Constant), 6. LIQD, 1. ROA, 5. RISK, 4. GROW, 3.SIZE, 2.FA b. Dependent Variable: LTD
Ngu n: Tác giả tính tốn từ ơ ì SPSS
Kết quả phần mềm SPSS cho thấy dLEV =1.831, dSTD = 1.892, dLTD =1.912. Khi tra bảng Durbin – Watson với 6 biến độc lập và 174 quan sát, ta có kết quả như sau: dL = 1,651 – 1,707; dU = 1,817 – 1,831; 4 - dL = 2,169 – 2,349; 4 – dU = 2,169 – 2,183 Có tự ơ quan thu n chiều d ơ Miền khơng có k t lu n Chấp nh n giả thi t khơng có tự ơ q a chuỗi b c nhất Miền khơng có k t lu n Có tự ơ q a thu n chiều (âm)
0 dL dU 2 4 – dU 3 - dL 4
Kết luận, giá trị d của mơ hình nằm trong miền chấp nhận giả thiết Ho, nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất.
4.3.4 Nhận xét về kết quả nghiên cứu:
Sau khi chạy mơ hình hồi qui và thực hiện các kiểm định cho mơ hình, tác giả thu được kết quả nghiên cứu như sau:
Bảng 4.16: Tổng hợp các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn
STT Biến độc lập Tƣơng quan kỳ
vọng với cấu trúc vốn
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của đề tài LEV STD LTD 1 ROA +/- 2 FA + - (*) + (*) 3 SIZE +/- + (*) + (*) 4 GROW +/- + (**) 5 RISK - 6 LIQD - + (*) + (*) - (*) Ngu n: Tác giả tính tốn từ ơ ì SPSS Ghi chú: Ký hiệu (*),(**) chỉ ra ước lượng điểm có ý nghĩa về mặt thống kê tại các mức lần
lượt 1% và 5%.
Từ bảng 4.16, tác giả đưa ra các kết luận về phân tích các biến độc lập tác động đến tổng nợ/tổng tài sản, nợ ngắn hạn/tổng tài sản và nợ dài hạn/tổng tài sản đối với các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Sở GDCK TP HCM như sau:
1. Biến ROA có hệ số hồi qui âm thể hiện mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tổng nợ, nợ ngắn hạn và nợ dài hạn. Tuy nhiên các thống kê t khơng có ý nghĩa (tương ứng mức sig. thu được lần lượt là 0.2436, 0.4313 và 0.5674, mức ý nghĩa khá cao >10%).
2. Biến FA có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nợ ngắn hạn, tỷ lệ thuận với nợ dài hạn với mức ý nghĩa 1%. Biến độc lập này cũng có mối quan hệ thuận chiều với tổng nợ nhưng thống kê t khơng có ý nghĩa (tương ứng mức sig. là 0.6893 >10%)
3. Biến SIZE có mối quan hệ tỷ lệ thuận với tổng nợ và nợ dài hạn với mức ý
nghĩa 1%. Biến độc lập này cũng có mối quan hệ ngược chiều với nợ ngắn hạn nhưng thống kê t khơng có ý nghĩa (tương ứng mức sig. là 0.8385 >10%).
4. Biến GROW có mối quan hệ tỷ lệ thuận với nợ dài hạn với mức ý nghĩa 5%. Biến độc lập này cũng có mối quan hệ thuận chiều với tổng nợ và ngược chiều với nợ ngắn hạn nhưng thống kê t khơng có ý nghĩa (tương ứng mức sig. thu được lần lượt là 0.9298 và 0.1516 >10%).
5. Biến RISK thể hiện mối quan hệ tỷ lệ thuận với tổng nợ và nợ dài hạn, có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nợ ngắn hạn. Tuy nhiên các thống kê t khơng có ý nghĩa (tương ứng mức sig. thu được lần lượt là 0.4438, 0.1895 và 0.5521 >10%).
6. Biến LIQD có mối quan hệ tỷ lệ thuận với tổng nợ và nợ ngắn hạn với mức ý nghĩa 1%, tỷ lệ nghịch với nợ dài hạn với mức ý nghĩa 1%.
CHƢƠNG V: KẾT LUẬN
5.1 Các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam:
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy có 4 biến có ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính của doanh nghiệp (LEV, STD và LTD) là: tài sản hữu hình, quy mơ doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng và tính thanh khoản. Hai biến còn lại là khả năng sinh lời và rủi ro kinh doanh khơng có mối tương quan đến cấu trúc vốn (khơng có ý nghĩa thống kê).
5.1.1 Tài sản hữu hình:
Tài sản hữu hình có mối tương quan âm với nợ ngắn hạn nhưng lại có mối tương quan dương với nợ dài hạn. Điều này là phù hợp với thực tế, khi một doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản hữu hình cao, các ngân hàng thường dễ dàng cho các doanh nghiệp này vay do có lượng tài sản thế chấp dồi dào và các doanh nghiệp này thường có chi phí kiệt quệ tài chính thấp hơn khi phá sản. Điều này cũng đúng với nguyên tắc tài sản cố định (dài hạn) được tài trợ bởi nguồn vốn dài hạn, tài sản ngắn hạn được tài trợ bởi nguồn vốn ngắn hạn. Các doanh nghiệp bất động sản thường có tài sản hữu hình là các căn hộ dự án, máy móc thiết bị. Các tài sản này có giá trị lớn và cũng chiếm đa số trong tổng tài sản, có thời gian sử dụng lâu dài (trên 5 năm), do đó thường được tài trợ bằng nguồn vốn dài hạn.
5.1.2 Quy mô doanh nghiệp:
Quy mơ doanh nghiệp có mối quan hệ tỷ lệ thuận với tổng nợ và nợ dài hạn. Kết quả này cho thấy doanh nghiệp có quy mơ lớn thường tiếp cận nguồn vốn vay dễ dàng hơn các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ. Các doanh nghiệp bất động sản có xu hướng tài trợ các nhu cầu đầu tư dài hạn bằng các nguồn vốn vay bên ngoài, trong khi các nhu cầu vốn ngắn hạn thì khơng nhất thiết sử dụng nguồn vốn bên ngồi mà có thể sử dụng nguồn vốn nội bộ, tùy trong từng trường hợp cụ thể.
5.1.3 Cơ hội tăng trƣởng
Cơ hội tăng trưởng có mối tương quan dương với nợ dài hạn. Điều này cho thấy các doanh nghiệp có xu hướng vay nhiều hơn trong giai đoạn tăng trưởng. Hơn nữa trong giai đoạn này, các doanh nghiệp thường có nhiều kế hoạch đầu tư, các nguồn vốn nội bộ thường khơng đủ đáp ứng, do đó nguồn vốn vay bên ngồi là lựa chọn hợp lý. Điều này có thể giải thích được, là do trong giai đoạn tăng trưởng, các nhà đầu tư thuờng có niềm tin cao vào doanh nghiệp, vì vậy khả năng tiếp cận các nguồn vốn bên ngoài của các doanh nghiệp này càng dễ dàng hơn. Điều này cũng phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng, khi doanh nghiệp đang trong giai đoạn tăng trưởng sẽ có nhu cầu đầu tư dài hạn cao, mà lợi nhuận giữ lại khơng đủ để tài trợ, thì phát hành nợ là sự lựa chọn thích hợp lúc này.
5.1.4 Tính thanh khoản của tài sản:
Tính thanh khoản của tài sản có mối tương quan dương với tổng nợ, nợ ngắn hạn nhưng lại có tương quan âm với nợ dài hạn. Điều này cho thấy, các doanh nghiệp có tính thanh khoản cao thường đầu tư ngắn hạn bằng nguồn vốn vay bên ngồi, do các doanh nghiệpnày có khả năng trả nợ dễ dàng các món nợ ngắn hạn khi đến hạn. Nhưng đối với các nhu cầu vay dài hạn, các doanh nghiệp này lại có xu hướng sử dụng nguồn vốn nội bộ để tài trợ. Điều này là hợp lý, do các doanh nghiệp bất động sản thường thực hiện các dự án trong trung và dài hạn, nên việc sử dụng nguồn vốn vay bên ngoài để tài trợ cho nhu cầu này là hết sức rủi ro vì tính biến động và bất ổn của thị trường bất động sản. Do đó, các doanh nghiệp đã lựa chọn nguồn vốn nội bộ để tài trợ nhằm giảm thiểu rủi ro có thể xảy ra.
5.2 Phân tích các bất cập từ kết quả nghiên cứu:
Nhìn chung, kết quả nghiên cứu tương đối phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trước đó và phù hợp với các lý thuyết cấu trúc vốn hiện tại. Tuy nhiên vẫn còn tồn tại một số bất cập như sau:
Thứ nhất, biến ROA được tìm thấy là khơng có ảnh hưởng thống kê đến cả 3 biến LEV, STD, LTD, hay khả năng sinh lời khơng có tác động đến việc ra quyết định