Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 0.907 0.097 9.341 0.000 SIZE -0.013 0.008 -0.036 -1.622 0.105 ROA -0.764 0.079 -0.210 -9.635 0.000 TANG -0.543 0.028 -0.472 -19.585 0.000 LIQ -0.066 0.003 -0.542 -25.261 0.000 NDTS 0.694 0.189 0.084 3.677 0.000 GROW 0.006 0.005 0.026 1.254 0.210 RISK 0.001 0.003 0.004 0.220 0.826 Dummy1 -0.035 0.022 -0.046 -1.564 0.118 Dummy2 -0.086 0.022 -0.142 -3.946 0.000 Dummy3 -0.065 0.025 -0.073 -2.558 0.011 Dummy4 0.031 0.019 0.074 1.675 0.094 Dummy5 0.018 0.023 0.023 0.796 0.426 Dummy6 0.023 0.030 0.018 0.756 0.450 R 0.781 R square 0.610 Adjusted R Square 0.605 Durbin Watson 1.864
F-statistic (giá trị Sig. = 0.000) 118.020
Số quan sát 996 Model Unstandardized Coefficients t Sig. Nguồn: tác giả tổng hợp
Từ bảng 4.6 cho thấy rằng có bốn biến độc lập có ý nghĩa thống kê. Đó là các biến khả năng sinh lời, cấu trúc tài sản, tính thanh khoản và tấm chắn thuế từ khấu hao. Trong đó, các biến này đều có ý nghĩa ở mức 1%. Quy mơ doanh nghiệp, rủi ro kinh doanh và cơ hội tăng trưởng khơng có nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, hệ số beta chuẩn hóa của khả năng sinh lời là -0.210, cấu trúc tài sản là -0.472 và tính thanh khoản là -0.542. Điều này có nghĩa là ba biến độc lập này ảnh hưởng lớn đến sự thay đổi của tỷ lệ nợ ngắn hạn trển tổng tài sản.
Ngoài ra, kết quả cũng cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong hệ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản giữa ngành xi măng so với các ngành còn lại ngoại trừ ngành bao bì đóng gói (Dummy1), ngành dược (Dummy5) và ngành may mặc (Dummy6).
Hệ số Durbin Watson là 1.864 gần bằng 2 cho thấy rằng không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy (4.3).
4.1.3.2 Ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình hồi quy giới hạn
Để kiểm tra mức độ phù hợp của từng biến độc lập trong mơ hình hồi quy tổng thể, tác giả sử dụng kỹ thuật chọn biến theo phương pháp loại trừ dần (backward elimination) trong SPSS nhằm đưa vào mơ hình những biến có khả năng giải thích sự biến động của địn bẩy tài chính và loại ra những biến độc lập khơng có mối tương quan với địn bẩy tài chính khỏi mơ hình hồi quy tổng thể. Từ đó sẽ có mơ hình hồi quy giới hạn với các biến có khả năng giải thích sự biến động của địn bẩy tái chính.
Tương tự như ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình tổng thể, ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình giới hạn được thực hiện trên ba hệ số của địn bẩy tài chính:
- Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (LEV) - Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LLEV) - Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SLEV)
Ước lượng các tham số của mơ hình hồi quy giới hạn: tổng nợ trên
Kết quả ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình hồi quy giới hạn, sử dụng kỹ thuật chọn biến theo phương pháp loại trừ dần (backward elimination) để loại các biến khơng phù hợp ra khỏi mơ hình hồi quy tổng thể (4.1) như sau:
Bảng 4.7: Tác động các biến độc lập đến tổng nợ trên tổng tài sản của mơ hình
hồi quy giới hạn Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 0.154 0.104 1.479 0.139 SIZE 0.057 0.009 0.153 6.498 0.000 ROA -1.152 0.087 -0.307 -13.280 0.000 TANG -0.145 0.028 -0.122 -5.186 0.000 LIQ -0.057 0.003 -0.457 -19.782 0.000 NDTS 0.524 0.209 0.062 2.504 0.012 GROW 0.014 0.005 0.058 2.621 0.009 Dummy1 -0.122 0.018 -0.159 -6.869 0.000 Dummy2 -0.073 0.015 -0.117 -4.881 0.000 Dummy3 -0.138 0.021 -0.151 -6.738 0.000 Dummy5 -0.102 0.019 -0.125 -5.369 0.000 R 0.738 R square 0.545 Adjusted R Square 0.540 Durbin Watson 1.894
F-statistic (giá trị Sig. = 0.000) 117.859
Số quan sát 996 Model Unstandardized Coefficients t Sig. Nguồn: tác giả tổng hợp
Mơ hình hồi quy giới hạn: tổng nợ trên tổng tài sản được viết lại như sau:
LEV = 0.154 - 0.145TANG + 0.057SIZE + 0.524NDTS + 0.014GROW -
1.152ROA – 0.057LIQ - 0.122Dummy1 – 0.073Dummy2 - 0.138Dummy3 - 0.102Dummy5 (4.4)
Theo kết quả ước lượng từ bảng 4.7 cho thấy rủi ro kinh doanh, biến giả Dummy4 (kinh doanh xăng dầu) và Dummy6 (may mặc) bị loại ra khỏi mơ hình hồi quy tổng thể (4.1). Điều này có nghĩa là chưa có bằng chứng cho thấy biến rủi ro kinh doanh có khả năng giải thích cho sự biến động của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản và hệ số này khơng có sự khác biệt giữa ngành xi măng so với ngành kinh doanh xăng dầu và ngành may mặc. Lý do các biến này bị loại là do giá trị thống kê F của các biến này nhỏ hơn giá trị mặc định để được ở lại trong mơ hình là 2.71.
Sáu biến độc lập cịn lại đều có ý nghĩa thống kê. Đó là các biến quy mô doanh nghiệp, khả năng sinh lời, cấu trúc tài sản, tính thanh khoản, tấm chắn thuế từ khấu hao và cơ hội tăng trưởng. Trong đó tấm chắn thuế từ khấu hao có ý nghĩa ở mức 5%, cịn lại có ý nghĩa ở mức 1%. Đặc biệt, hệ số Beta chuẩn hóa của khả năng sinh lời là -0.307 và của tính thanh khoản là -0.457 nên hai biến này có ảnh hưởng lớn đối với sự thay đổi của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản.
Ngồi ra, có thể thấy được sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong hệ số tổng nợ trên tổng tài sản giữa ngành xi măng so với các ngành: bao bì đóng gói; bất động sản; công nghệ truyền thông và ngành dược.
Hệ số Durbin Watson là 1.894 gần bằng 2 chứng tỏ rằng không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy giới hạn (4.4)
Ước lượng các tham số của mơ hình hồi quy giới hạn: nợ dài hạn
trên tổng tài sản
Kết quả ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình hồi quy giới hạn, sử dụng kỹ thuật chọn biến theo phương pháp loại trừ dần (backward elimination) để loại những biến khơng phù hợp ra khỏi mơ hình hồi quy tổng thể (4.2) như sau:
Bảng 4.8: Tác động các biến độc lập đến nợ dài hạn trên tổng tài sản của mơ hình hồi quy giới hạn Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) -0.799 0.075 -10.627 0.000 SIZE 0.075 0.006 0.308 12.190 0.000 ROA -0.412 0.062 -0.169 -6.646 0.000 TANG 0.383 0.020 0.498 19.553 0.000 LIQ 0.008 0.002 0.104 4.079 0.000 GROW 0.009 0.004 0.055 2.314 0.021 Dummy1 -0.095 0.014 -0.190 -6.722 0.000 Dummy3 -0.082 0.016 -0.137 -5.198 0.000 Dummy4 -0.037 0.009 -0.132 -4.095 0.000 Dummy5 -0.114 0.015 -0.215 -7.855 0.000 Dummy6 -0.050 0.022 -0.058 -2.268 0.024 R 0.669 R square 0.448 Adjusted R Square 0.443 Durbin Watson 1.953
F-statistic (giá trị Sig. = 0.000) 79.994
Số quan sát 996 Model Unstandardized Coefficients t Sig. Nguồn: tác giả tổng hợp
Mơ hình hồi quy giới hạn: dài hạn trên tổng tài sản được viết lại như sau:
LLEV= -0.799 + 0.383TANG + 0.075SIZE + 0.009GROW - 0.412ROA + 0.008LIQ - 0.095Dummy1 - 0.082Dummy3 - 0.037Dummy4 - 0.114Dummy5 - 0.050Dummy6 (4.5)
Theo kết quả ước lượng từ bảng 4.8 cho thấy tấm chắn thuế từ khấu hao, rủi ro kinh doanh và biến giả Dummy2 (bất động sản) bị loại ra khỏi mơ hình hồi quy tổng thể (4.2). Điều này có nghĩa là chưa có bằng chứng cho thấy biến tấm chắn thuế từ khấu hao, rủi ro kinh doanh có khả năng giải thích cho sự biến động của tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản và hệ số này khơng có khác biệt giữa ngành xi măng so với ngành bất động sản. Lý do các biến này bị loại là do giá trị thống kê F của các biến này nhỏ hơn giá trị mặc định để được ở lại trong mơ hình là 2.71.
Năm biến độc lập cịn lại đều có ý nghĩa thống kê. Đó là các biến quy mô doanh nghiệp, khả năng sinh lời, cấu trúc tài sản, tính thanh khoản và cơ hội tăng trưởng. Trong đó, cơ hội tăng trưởng có ý nghĩa ở mức 5%, cịn lại có ý nghĩa ở mức 1%. Đặc biệt, quy mơ doanh nghiệp và tài sản cố định có hệ số beta chuẩn hóa lần lượt là 0.308, 0.498 là cao khá cao, vì thế hai biến này có ảnh hưởng quan trọng đến sự thay đổi của tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản.
Ngoài ra, kết quả cũng cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong hệ số nợ dài hạn trên tổng tài sản giữa ngành xi măng so với các ngành: bao bì đóng gói; cơng nghệ truyền thơng; kinh doanh xăng dầu; dược và ngành may mặc.
Hệ số Durbin Watson là 1.953 gần bằng 2 chứng tỏ rằng không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy (4.5).
Ước lượng các tham số của mơ hình hồi quy giới hạn: nợ ngắn hạn trên tổng tài sản
Kết quả ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình hồi quy giới hạn, sử dụng kỹ thuật chọn biến theo phương pháp loại trừ dần (backward elimination) để loại những biến không phù hợp ra khỏi mơ hình hồi quy tổng thể (4.3) như sau:
Bảng 4.9: Tác động các biến độc lập đến nợ ngắn hạn trên tổng tài sản của mơ hình hồi quy giới hạn Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 0.956 0.094 10.222 0.000 SIZE -0.014 0.008 -0.039 -1.778 0.076 ROA -0.773 0.075 -0.212 -10.254 0.000 TANG -0.562 0.025 -0.488 -22.425 0.000 LIQ -0.067 0.003 -0.547 -26.278 0.000 NDTS 0.649 0.186 0.079 3.489 0.001 Dummy1 -0.059 0.016 -0.079 -3.729 0.000 Dummy2 -0.114 0.013 -0.189 -8.618 0.000 Dummy3 -0.093 0.018 -0.105 -5.081 0.000 R 0.780 R square 0.608 Adjusted R Square 0.605 Durbin Watson 1.860
F-statistic (giá trị Sig. = 0.000) 191.217
Số quan sát 996 Mơ hình Unstandardized Coefficients t Sig. Nguồn: tác giả tổng hợp
Mơ hình hồi quy giới hạn: nợ ngắn hạn trên tổng tài sản được viết lại như sau:
SLEV = 0.956 - 0.562TANG - 0.014SIZE + 0.649NDTS - 0.773ROA - 0.067LIQ - 0.059Dummy1 - 0.114Dummy2 - 0.093Dummy3 (4.6)
Theo kết quả ước lượng từ bảng 4.9 cho thấy cơ hội tăng trưởng, rủi ro kinh doanh và biến giả Dummy4 (kinh doanh xăng dầu), Dummy5 (dược) và Dummy6 (may mặc) bị loại ra khỏi mơ hình hồi quy tổng thể (4.3). Điều này có nghĩa là chưa
có bằng chứng cho thấy cơ hội tăng trưởng, rủi ro kinh doanh có khả năng giải thích cho sự biến động của tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và hệ số này khơng có sự khác biệt giữa ngành xi măng so với ngành kinh doanh xăng dầu, ngành dược và ngành may mặc. Lý do các biến này bị loại là do giá trị thống kê F của các biến này nhỏ hơn giá trị mặc định để được ở lại trong mơ hình là 2.71.
Năm biến độc lập cịn lại đều có ý nghĩa thống kê. Đó là các biến quy mô doanh nghiệp, khả năng sinh lời, cấu trúc tài sản, tính thanh khoản và tấm chắn thuế từ khấu hao. Trong đó, quy mơ doanh nghiệp có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, cịn lại có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Bên cạnh đó, hệ số beta chuẩn hóa của khả năng sinh lời là -0.212, cấu trúc tài sản là -0.488 và tính thanh khoản là -0.547. Điều này có nghĩa là ba biến độc lập này ảnh hưởng lớn đến sự thay đổi của tỷ lệ nợ ngắn hạn trển tổng tài sản.
Hệ số Durbin Watson là 1.860 gần bằng 2 cho thấy rằng không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy (4.6).
4.1.4 Kiểm định giả thuyết về khả năng giải thích của mơ hình hồi quy giới hạn
Để kiểm định tính phù hợp của mơ hình hồi quy, tác giả áp dụng thủ tục kiểm định liên quan đến giả thuyết H0 và H1 được trình bày đối với mỗi mơ hình hồi quy dưới đây. Để thực hiện kiểm định này, tác giả sử dụng kiểm định F nhằm chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0. Nếu giá trị (Sig.) của thống kê F lớn hơn mức ý nghĩa xác định thì chấp nhận giả thuyết H0, ngược lại bác bỏ giả thuyết H0.
Kiểm định giả thuyết thứ 1
Kiểm định khả năng giải thích của mơ hình của mơ hình hồi quy giới hạn (4.4) Giả thuyết H0 : β1 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = β8 = β9 = β10 = β12 = 0 [khơng chọn mơ hình giới hạn (4.4)]
Kết quả kiểm định từ bảng 4.7 cho thấy rằng:
Giá trị Sig của thống kê F là 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, vậy mơ hình hồi quy giới hạn (4.4) được chấp nhận.
Hệ số (R2) của mơ hình hồi quy giới hạn (4.4) là 54.5%. Điều này có nghĩa là 54.5% sự thay đổi của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản có thể được giải thích bằng sự ảnh hưởng của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy (4.4).
Kiểm định giả thuyết thứ 2
Kiểm định khả năng giải thích của mơ hình của mơ hình hồi quy giới hạn (4.5) Giả thuyết H0 : β1 = β3 = β5 = β6 = β7 = β8 = β10 = β11 = β12 = β13 = 0 [không chọn mơ hình giới hạn (4.5)]
Kết quả kiểm định từ bảng 4.8 cho thấy rằng:
Giá trị Sig của thống kê F là 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, vậy mơ hình hồi quy giới hạn (4.5) được chấp nhận
Hệ số (R2) của mơ hình hồi quy giới hạn (4.5) là 44.8%. Điều này có nghĩa là 44.8% sự thay đổi của tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bằng sự ảnh hưởng của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy (4.5).
Kiểm định giả thuyết thứ 3
Kiểm định khả năng giải thích của mơ hình của mơ hình hồi quy giới hạn (4.6) Giả thuyết H0 : β1 = β3 = β4 = β6 = β7 = β8 = β9 = β10 = 0 [khơng chọn mơ hình giới hạn (4.6)]
Kết quả kiểm định từ bảng 4.9 cho thấy rằng:
Giá trị Sig của thống kê F là 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, vậy mơ hình hồi quy giới hạn (4.6) được chấp nhận
Hệ số (R2) của mơ hình hồi quy giới hạn (4.6) là 60.8%. Điều này có nghĩa là 60.8% sự thay đổi của tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bằng sự ảnh hưởng của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy (4.6).
4.1.5 Kết quảước lượng các tham số hồi quy theo ngành
Để phân tích các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của từng ngành trong mẫu nghiên cứu, tác giả tiến hành phân tích địn bẩy tài chính và kiểm định các nhân tố tác động riêng theo từng ngành nhằm xác định xem các nhân tố nào tác động có ý nghĩa thống kê đến địn bẩy tài chính.
Tương tự như ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình tổng thể, ước lượng các tham số hồi quy theo ngành cũng thực hiện trên ba hệ số của địn bẩy tài chính:
- Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (LEV) - Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LLEV)
- Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SLEV)
Phương pháp sử dụng phổ biến nhất là phương pháp bình phương bé nhất (OSL) để ước lượng các tham số của mơ hình hồi quy theo từng ngành.
Ước lượng các tham số của mơ hình hồi quy tổng thể: tổng nợ trên
tổng tài sản
Kết quả ước lượng từ chương trình SPSS như sau:
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy theo ngành. Biến phụ thuộc: tổng nợ trên tổng tài sản Ngành (Constant) -0.160 0.256 ** -0.017 0.051 1.577 ** 1.845 -0.186 SIZE 0.066 0.050 *** 0.060 ** 0.061 -0.074 -0.062 0.088 ** ROA -0.640 *** -1.229 *** -0.395 -0.566 *** -1.298 *** -3.547 *** -1.884 *** TANG -0.051 -0.160 *** -0.630 ** -0.367 *** -0.056 -0.357 * -0.043 LIQ -0.061 *** -0.072 *** -0.062 *** -0.093 *** -0.045 *** -0.123 * -0.056 *** NDTS 0.556 0.863 *** 1.992 -0.052 -0.749 -0.004 -0.807 GROW 0.133 *** 0.015 ** 0.022 0.023 -0.004 0.080 0.087 RISK 0.012 0.004 0.011 0.041 0.081 *** 0.064 * 0.015 R2 Adjusted R2 Durbin Watson F-statistic Số quan sát 75 27 68 2.066 2.411 2.210 11.487 7.427 15.172 0.545 0.732 0.639 0.498 0.634 0.597