3 .1PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 MƠ HÌNH HỒI QUY NGHIÊN CỨU
Căn cứ vào các lý thuyết kinh điển và các nghiên cứu thực nghiệm về cấu trúc vốn, tồn tại mối tương quan chặt chẽ giữa cấu trúc vốn và một số nhân tố. Trong nghiên cứu này, tác giả xây dựng các biến số cho các nhân tố có tác động đến cấu
trúc vốn, xây dựng các giả thuyết nghiên cứu, mơ hình nghiên cứu để phân tích,
kiểm địnhvà đánh giá tác động của chúng đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết tại Việt Nam. Các mơ hình nghiên cứu thực nghiệm được tác giả vận dụng vào
nghiên cứu bao gồm:
Mơ hình hồi quy sử dụng theo nghiên cứu của Wang Mou (2011):
LEV=α + β1TANGit + β2RISKit + β3SIZEit + β4TAXit +β5GROWTHit +
β6PROFITit + β7LIQit + εit
Mơ hình hồi quy sử dụng theo nghiên cứu của Mohammad Abu Sayeed (2011):
Leverage=α + β1TW+ β2LP + β3JM + β4BC +β5TAX + β6NDTS + β7PROF +
β8SIZE + β9CVA + β10AGE + β11Dummy1 + β12Dummy2 + β13Dummy3 +
β14Dummy1 + ε
Mơ hình hồi quy sử dụng theo nghiên cứu của Mary Hany A.K. Dawood và cộng sự (2011):
DE=α + β1SZit + β2AGit + β3PRit + β4LQit +β5CDt + β6BRit + β7INit + εit
Từ ba mơ hình hồi quy nêu trên, tác giả vận dụng mơ hình hồi quy của Wang Mou (2011) để áp dụng nghiên cứu các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết tại Việt Nam với các lý do sau:
Một là, Việt Nam là quốc gia đang phát triển có các điều kiện về kinh tế tương
đồng với nền kinh tế của Trung Quốc.
Hai là, các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của công ty mà tác giả vận dụng
trong đề tài được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về cấu trúc vốn ở hầu hết các nước trên thế giới.
Đồng thời theo các nghiên cứu củaMohammad Abu Sayeed (2011), Mary
Hany A.K. Dawood và cộng sự (2011)và Yan Xue (2007) cho thấy rằng, đặc điểm ngành có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp. Vì vậy, tác giả sử dụng thêm biến giả để nghiên cứu xem liệu đặc điểm ngành có ảnh hưởng đến cấu trúc
Mơ hình hồi quy được tác giả đề xuất sử dụng:
LEV =βo + β1TANG + β2RISK + β3SIZE+ β4NDTS + β5GROW + β6ROA +
β7LIQ + β8Dummy1+β9Dummy2+ β10Dummy3+ β11Dummy4+ β12Dummy5+
β13Dummy6+ ℮
LLEV=βo + β1TANG + β2RISK + β3SIZE + β4NDTS + β5GROW + β6ROA +
β7LIQ + β8Dummy1 + β9Dummy2+ β10Dummy3+ β11Dummy4+ β12Dummy5+
β13Dummy6+ ℮
SLEV=βo + β1TANG + β2RISK + β3SIZE + β4NDTS + β5GROW + β6ROA +
β7LIQ + β8Dummy1 + β9Dummy2+ β10Dummy3+ β11Dummy4+ β12Dummy5+
β13Dummy6+ ℮
Trong đó:
Địn bẩy tài chính được đo lường bằng :LEV: tổng nợ/tổng tài sản
: LLEV: nợ dài hạn/tổng tài sản
: SLEV: nợ ngắn hạn/tổng tài sản
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) : logaritthm(tổng tài sản)
Cơ hội tăng trưởng (GROW) :(tổng tài sản (t) – tổng tài sản (t-1))/ tổng
tài sản (t-1)
Khả năng sinh lời (ROA) : lợi nhuận ròng sau thuế/tổng tài sản
Rủi ro kinh doanh (RISK) : %thay đổi EBIT/%thay đổi doanh thu
thuần
Tính thanh khoản (LIQ) : tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn
Cấu trúc tài sản (TANG) : tài sản cốđịnh/tổng tài sản
Tấm chắn thuế từ khấu hao (NDTS) : chi phí khấu hao/tổng tài sản
Địn bẩy tài chính có thể khác nhau giữa các ngành (Myers, 1984),Mohammad
Abu Sayeed (2011), Mary Hany A.K. Dawood và cộng sự (2011) và Yan Xue (2007). Trong nghiên cứu này, tác giả xem xét ngành công nghiệp là một trong các
biến khám phá được sử dụng như là biến giả (Dummy)vàcó giá trị là 0 hoặc 1 để đại diện cho các ngành.Vì có bảy ngành được phân loại trong mẫu nghiên cứu và tác
giả sử dụng ngành xi măng để so sánh sự khác biệt với các ngành cịn lại.Vì vậy,
sáu biến giả được sử dụng để đại diện cho các ngành khác bao gồm: Dummy1 : Ngành bao bì, đóng gói
Dummy2 : Ngành bất động sản
Dummy3 : Ngành công nghệ truyền thông Dummy4 : Ngành kinh doanh xăng dầu Dummy5 : Ngành dược
Dummy6 : Ngành may mặc