Bảng 2 .4 Mô tả thống kê các biến
Bảng 2.6 Mô tả tác động của biến giải thích RCPit
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả hồi quy mơ hình 1 được viết lại như sau:
OISit= 0.00 6885 - 0.51672 OISit-1 + 0.013228 sgit + 0.004876 qrit – 0.001138 tdeit – 0.001181 rcpit
Kết quả cho thấy rằng có tồn tại mối tương quan nghịch, có ý nghĩa thống kê giữa RCPit và OISit (β = -0.0011, prob <0.01). Hệ số hồi quy âm của RCP chỉ ra
rằng một sự gia tăng 1 ngày trong kỳ phải thu sẽ dẫn đến một sự giảm đi trong tỷ suất EBIT/DTT. Từ kết quả có thể giải thích rằng khi quản trị các khoản phải thu không hiệu quả sẽ làm tăng chi phí quản lý cho những khoản phải thu khó địi từ đó làm giảm tỷ suất sinh lời. Hơn nữa, tiền bị ứ động ở khoản phải thu sẽ làm phát sinh chi phí cơ hội của các khoản phải thu, kết quả là làm giảm lợi nhuận. Kết quả này đồng nhất với kết quả của tất cả các bài nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới được trình bày trong phần 2. Phát hiện này cho thấy rằng chính sách tín dụng càng thắt chặt, tức đưa cho khách hàng ít thời gian hơn để thanh toán nợ, quản lý tốt việc thu tiền sẽ làm giảm kỳ thu tiền bình qn, từ đó cải thiện lợi nhuận công ty.
Kết quả hồi quy các biến kiểm sốt cho thấy OISit có mối tương quan nghịch chiều với OISit-1 (hệ số thống kê prob < 0.01), tương quan thuận chiều với SGit, tuy nhiên hệ số hồi quy sgit khơng có ý nghĩa thống kê (prob > 0.35), OISit tương quan thuận chiều với qrit và tương quan nghịch với tdeit , tuy nhiên hệ số hồi quy của qrit và tdeit khơng có ý nghĩa thống kê (prob > 0.67)
4.3.2. Mơ hình 2: Mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận hoạt động trên DTT và chu kỳ HTK bình quân ICPit và chu kỳ HTK bình quân ICPit
Bảng 2.7: Mơ tả tác động của biến giải thích ICPit
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả hồi quy mơ hình 2 được viết lại như sau:
OISit= - 0.00031 - 0.51948 OISit-1 + 0.0120 sgit + 0.00265 qrit – 0.000314 tdeit – 0.000294 icpit
Từ bảng kết quả cho thấy rằng có tồn tại mối tương quan nghịch chiều, có ý nghĩa thống kê giữa ICPit và OISit (β = -0.00029, prob <0.05). Hệ số hồi quy âm của ICP chỉ ra rằng một sự gia tăng trong kỳ luân chuyển HTK sẽ dẫn đến một sự giảm đi trong tỷ suất EBIT/DTT. Điều này có thể giải thích rằng khi quản trị HTK không hiệu quả, dự trữ mức HTK khơng hợp lý sẽ làm tăng chi phí quản lý cho HTK từ đó làm giảm tỷ suất sinh lời. Hơn nữa, tiền bị ứ động ở HTK sẽ làm phát sinh chi phí cơ hội và làm giảm lợi nhuận của DN.
Kết quả hồi quy các biến kiểm sốt trong mơ hình này cho thấy kết quả tương tự như mơ hình 1: OISit có mối tương quan nghịch chiều với OISit-1 và có ý nghĩa thống kê với hệ số thống kê prob < 0.01, tương quan thuận chiều với SGit, tuy nhiên hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê (prob > 0.45), OISit tương quan
thuận chiều với qrit nhưng hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê, và tương quan nghịch với tdeit nhưng hệ số hồi quy cũng khơng có ý nghĩa thống kê
4.3.3. Mơ hình 3: Mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận hoạt động trên DTT và kỳ thanh tốn tiền bình qn PDPit
Bảng 2.8: Mơ tả tác động của biến giải thích PDPit
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả hồi quy mơ hình 3 được viết lại như sau:
OISit= - 0.007412 - 0.577818 OISit-1 + 0.028418 sgit + 0.00073 qrit
– 0.000446 tdeit + 0.000726 pdpit
Từ bảng kết quả ước lượng cho thấy: PDPit và OISit có tồn tại mối tương quan thuận chiều và có ý nghĩa thống kê (β = -0.0007, prob <0.05). Hệ số hồi quy dương (+) của PDP chỉ ra rằng một sự gia tăng trong kỳ thanh toán sẽ dẫn đến một sự gia tăng trong tỷ suất EBIT/DTT. Điều này có thể giải thích rằng khi DN kéo dài ngày thanh tốn cho nhà cung cấp DN sẽ tiết kiệm được chi phí đi vay, do đó làm tăng tỷ suất sinh lời. Việc trì hỗn thanh tốn lâu nhất có thể, nhưng sẽ được kiểm
sốt đảm bảo khơng dẫn đến phá hủy mỗi quan hệ kinh doanh với nhà cung cấp. Thực trạng trong giai đoạn 2009-2011 cho thấy tình hình kinh doanh của các cơng ty tại Việt Nam chịu tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới nên tình hình huy động vốn vơ cùng khó khăn. Hơn nữa, các cơng ty có xu hướng trì hỗn các khoản thanh toán cho nhà cung cấp để bổ sung cho nhu cầu vốn ngắn hạn thay vì đi vay ngân hàng với lãi suất cao, từ đó giảm chi phí lãi vay và góp phần gia tăng lợi nhuận. Trong khi đó, quan điểm cho rằng kỳ thanh tốn bình qn và lợi nhuận có tương quan nghịch với nhau (Deloof – 2003, Raheman & Nasr-2007), nghĩa là việc trì hỗn thanh tốn q lâu sẽ ảnh hưởng đến uy tín của cơng ty, từ đó làm giảm tỷ suất sinh lợi .
Kết quả hồi quy các biến kiểm sốt trong mơ hình 3 cho thấy kết quả tương tự như mơ hình 1&2: OISit có mối tương quan nghịch chiều với OISit-1 và có ý nghĩa thống kê với hệ số thống kê prob < 0.01, và tương quan thuận chiều với SGit, qrit và tương quan nghịch với tdeit, tuy nhiên hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê (prob > 0.9)
4.3.4. Mơ hình 4: Mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận hoạt động trên DTT và chu kỳ luân chuyển TM bình quân CCCit và chu kỳ luân chuyển TM bình quân CCCit
Bảng 2.9: Mô tả tác động của biến giải thích CCCit
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả hồi quy mơ hình 4 được viết lại như sau:
OISit= - 0.0001758 - 0.52995 OISit-1 + 0.00762 sgit + 0.001978 qrit
– 0.000655 tdeit – 0.000379 cccit
Bảng 2.8 trình bày kết quả chạy mơ hình mối quan hệ giữa chu kỳ luân chuyển TM với hiệu quả hoạt động của DN. Các hệ số trong mơ hình cho thấy rằng hệ số thống kê biến CCCit ủng hộ giả thiết rằng sự rút ngắn của chu kỳ chu chuyển TM (ccc it) có liên hệ với mức tăng hiệu quả hoạt động của DN (EBIT/DTT), có nghĩa là sự rút ngắn của chu kỳ chu chuyển TM sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động của DN. Kết quả nghiên cứu này trùng lắp với hầu hết các nghiên cứu đã thực hiện trước đây, cho thấy rằng việc kiểm sốt dịng tiền hoạt động có vai trị quan trọng và có ý nghĩa trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh cho DN.
Các hệ số còn lại cho thấy: sự biến động của kết quả hoạt động năm trước (OISit-1) có ý nghĩa và tác động nghịch chiều lên hiệu quả hoạt động của công ty
(OISit) với hệ số thống kê prob<0.01, kết quả cũng cho thấy tỷ lệ tăng trưởng doanh thu của DN tác động thuận chiều đối với hiệu quả hoạt động DN nhưng hệ số thống kê khơng có ý nghĩa (prob >0.6), tỷ số thanh tốn nhanh qrit và tỷ số nợ/vốn chủ sở hữu tdeit cũng tương quan thuận chiều với OISit nhưng hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê.
Như vậy, từ kết quả trên có thể kết luận trong giai đoạn nghiên cứu, các công ty khi thực hiện việc rút ngắn thời gian thu tiền hoặc rút ngắn thời gian dự trữ hàng tồn kho hoặc tiến hành trì hỗn việc trả nợ cho các nhà cung cấp thì sẽ góp phần làm tăng hiệu quả hoạt động của cơng ty và ngược lại. Từ đó dẫn đến khi rút ngắn chu kỳ chu chuyển TM sẽ làm tăng hiệu quả của DN.
4.4. Các kiểm định thống kê
4.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Chỉ số R2 là thước đo đánh giá độ phù hợp của mơ hình, tức là mơ hình hồi quy đã được xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức nào so với dữ liệu. Nhưng sự phù hợp này chỉ mới thể hiện giữa mơ hình xây dựng được với tập dữ liệu mẫu, rất có thể mơ hình hồi quy này với các hệ số được ước lượng bằng phương pháp OLS khơng có giá trị gì khi áp dụng cho mơ hình thực của tổng thể. Vấn đề quan tâm đầu tiên sau khi xây dựng mơ hình là ta phải xem xét độ phù hợp của mơ hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết H0: R2 = 0 (mơ hình hồi quy xây dựng được khơng phù hợp với tổng thể).
Đại lượng F được sử dụng trong kiểm định này. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thuyết H0 bị bác bỏ.
Căn cứ vào các bảng số liệu từ bảng 2.5 đến bảng 2.8, ta thấy tất cả các mơ hình hồi quy đều có xác suất rất nhỏ (prob <0.01) nên ta an toàn bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là có ít nhất 1 biến độc lập đưa vào mơ hình là có giải thích cho biến phụ thuộc. Do đó, ta kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
4.4.2. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy
Mơ hình hồi quy mẫu xây dựng được có hệ số độ dốc β ≠ 0, nhưng ta chưa thể chắc chắn hệ số độ dốc của mơ hình tổng thể β ≠ 0, vì vậy ta phải kiểm định để kết luận về β của tổng thể. Đặt giả thuyết này như sau:
H0: β = 0 (Biến phụ thuộc và biến độc lập khơng có ảnh hưởng gì đến nhau) Trị thống kê dùng để kiểm định giả thuyết này là trị thống kê t. Căn cứ vào hệ số của 4 mơ hình hồi quy, có thể thấy được các mức ý nghĩa quan sát được đối với các hệ số độ dốc của các biến giải thích trong mơ hình lần lượt là 1% và 5%, chứng tỏ rằng giả thuyết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy rất cao (99% và 95%), nghĩa là biến phụ thuộc và biến độc lập có mối quan hệ ảnh hưởng lẫn nhau.
4.4.3. Kiểm định phương sai sai số không thay đổi
Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi là hiện tượng độ lớn của phần dư tăng hoặc giảm cùng với các giá trị dự đoán hay giá trị của biến độc lập mà ta nghi ngờ gây ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi. Hiện tượng phương sai thay đổi gây ra hậu quả lớn nhất là các hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê. Tác giả sẽ kiểm định phương sai của sai số thay đổi bằng cách kết hợp 2 phương pháp: vẽ biểu đồ và kiểm định White
Mơ hình 1:
Biểu đồ 2.1: Biểu đồ phần dư theo OIS (mơ hình 1)
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Nhìn vào biểu đồ ta nghi ngờ về khả năng xảy ra vấn đề phương sai của sai số có thay đổi, ta xét đến kết quả kiểm định White
Bảng 2.10: Mô tả kết quả Kiểm định White cho mơ hình 1
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.593906 Probability 0.075194
Obs*R-squared 28.75060 Probability 0.092787
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/09/13 Time: 10:43 Sample: 1 100
Included observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.015979 0.025502 0.626563 0.5328 OISIT_1 1.365146 0.363603 3.754500 0.0003 OISIT_1^2 -1.539495 0.472846 -3.255808 0.0017 OISIT_1*SGIT 0.098523 0.258612 0.380970 0.7042 OISIT_1*QRIT -0.085053 0.529197 -0.160720 0.8727 OISIT_1*TDEIT 1.141286 0.433219 2.634429 0.0101 OISIT_1*RCPIT 0.015086 0.013713 1.100100 0.2746 SGIT -0.034184 0.047442 -0.720547 0.4733 SGIT^2 -0.006112 0.016324 -0.374431 0.7091 SGIT*QRIT -0.056721 0.081807 -0.693350 0.4901 SGIT*TDEIT 0.011254 0.043145 0.260844 0.7949 SGIT*RCPIT 0.001176 0.000863 1.362126 0.1770 QRIT -0.011513 0.035836 -0.321281 0.7488 QRIT^2 -0.001164 0.004001 -0.290887 0.7719 QRIT*TDEIT 0.049154 0.110915 0.443170 0.6589 QRIT*RCPIT 0.000296 0.002218 0.133351 0.8943 TDEIT -0.048356 0.040477 -1.194653 0.2358 TDEIT^2 0.014312 0.005795 2.469800 0.0157 TDEIT*RCPIT 0.000644 0.001514 0.425511 0.6716 RCPIT -0.000345 0.001034 -0.333834 0.7394
RCPIT^2 4.51E-06 4.00E-06 1.126310 0.2634
R-squared 0.287506 Mean dependent var 0.034910
Adjusted R-squared 0.107128 S.D. dependent var 0.212112
S.E. of regression 0.200429 Akaike info criterion -0.192437
Sum squared resid 3.173567 Schwarz criterion 0.354649
Log likelihood 30.62184 F-statistic 1.593906
Durbin-Watson stat 2.147035 Prob(F-statistic) 0.075194
Mơ hình 2:
Biểu đồ 2.2: Biểu đồ phần dư theo OIS (mơ hình 2)
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Nhìn vào biểu đồ mơ hình 2 ta cũng nghi ngờ về khả năng xảy ra vấn đề phương sai của sai số có thay đổi, ta xét đến kết quả kiểm định White
Bảng 2.11: Mơ tả kết quả Kiểm định White cho mơ hình 2
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.793266 Probability 0.035806
Obs*R-squared 31.22381 Probability 0.052304
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/09/13 Time: 10:47 Sample: 1 100
Included observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.006359 0.026830 0.237028 0.8132 OISIT_1 1.299426 0.368399 3.527229 0.0007 OISIT_1^2 -1.108232 0.460297 -2.407646 0.0184 OISIT_1*SGIT -0.226462 0.244951 -0.924517 0.3580 OISIT_1*QRIT 0.167148 0.540459 0.309270 0.7579 OISIT_1*TDEIT 1.003269 0.451455 2.222304 0.0291 OISIT_1*ICPIT -0.007560 0.003791 -1.994323 0.0496 SGIT -0.028582 0.051652 -0.553360 0.5816 SGIT^2 -0.009443 0.015292 -0.617558 0.5386 SGIT*QRIT 0.011989 0.068926 0.173935 0.8624 SGIT*TDEIT 0.026959 0.056605 0.476274 0.6352 SGIT*ICPIT -0.000224 0.000292 -0.766776 0.4455 QRIT -0.028638 0.039377 -0.727290 0.4692 QRIT^2 -0.001457 0.003504 -0.415830 0.6787 QRIT*TDEIT 0.067871 0.091752 0.739726 0.4617 QRIT*ICPIT 0.001273 0.001413 0.900397 0.3706 TDEIT -0.027230 0.038305 -0.710881 0.4793 TDEIT^2 0.011656 0.005926 1.966748 0.0527 TDEIT*ICPIT 0.000423 0.000687 0.615718 0.5399 ICPIT 0.000111 0.000550 0.201246 0.8410
ICPIT^2 2.89E-07 4.79E-07 0.602379 0.5486
R-squared 0.312238 Mean dependent var 0.040442
Adjusted R-squared 0.138121 S.D. dependent var 0.223548
S.E. of regression 0.207536 Akaike info criterion -0.122742
Sum squared resid 3.402637 Schwarz criterion 0.424343
Log likelihood 27.13712 F-statistic 1.793266
Durbin-Watson stat 2.533628 Prob(F-statistic) 0.035806
Mơ hình 3:
Biểu đồ 2.3: Biểu đồ phần dư theo OIS (mơ hình 3)
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Nhìn vào biểu đồ ta cũng nghi ngờ về khả năng xảy ra vấn đề phương sai của sai số có thay đổi, ta xét đến kết quả kiểm định White cho mơ hình 3
Bảng 2.12:Mơ tả kết quả Kiểm định White cho mơ hình 3
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 6.372870 Probability 0.000000
Obs*R-squared 61.73545 Probability 0.000004
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/09/13 Time: 10:48 Sample: 1 100
Included observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.019035 0.019479 0.977202 0.3315 OISIT_1 -0.177301 0.295727 -0.599541 0.5505 OISIT_1^2 0.467974 0.357162 1.310257 0.1939 OISIT_1*SGIT 0.124533 0.162785 0.765015 0.4465 OISIT_1*QRIT -0.721616 0.408256 -1.767560 0.0810 OISIT_1*TDEIT -0.568929 0.336036 -1.693061 0.0944 OISIT_1*PDPIT 0.024936 0.004396 5.671832 0.0000 SGIT -0.015656 0.035282 -0.443743 0.6584 SGIT^2 -0.006429 0.010644 -0.603998 0.5476 SGIT*QRIT 0.021588 0.043926 0.491458 0.6245 SGIT*TDEIT -0.030339 0.032922 -0.921538 0.3596 SGIT*PDPIT -0.001312 0.000535 -2.454606 0.0163 QRIT 0.035676 0.031857 1.119858 0.2662 QRIT^2 0.003844 0.002962 1.297909 0.1981 QRIT*TDEIT -0.084712 0.076163 -1.112249 0.2694 QRIT*PDPIT -0.000567 0.000799 -0.709240 0.4803 TDEIT 0.070152 0.027695 2.533029 0.0133 TDEIT^2 -0.004102 0.004703 -0.872250 0.3857 TDEIT*PDPIT 0.003486 0.000841 4.144519 0.0001 PDPIT 0.001379 0.000690 1.997149 0.0493
PDPIT^2 -8.91E-06 1.63E-06 -5.476733 0.0000
R-squared 0.617354 Mean dependent var 0.041330
Adjusted R-squared 0.520482 S.D. dependent var 0.219609
S.E. of regression 0.152073 Akaike info criterion -0.744637
Sum squared resid 1.826965 Schwarz criterion -0.197551
Log likelihood 58.23184 F-statistic 6.372870
Durbin-Watson stat 2.138704 Prob(F-statistic) 0.000000
Mơ hình 4:
Biểu đồ 2.4: Biểu đồ phần dư theo OIS (mơ hình 4)
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Nhìn vào biểu đồ ta tiếp tục nghi ngờ về khả năng xảy ra vấn đề phương sai của sai số có thay đổi trong mơ hình, ta xét tiếp đến kết quả kiểm định White
Bảng 2.13: Mô tả kết quả Kiểm định White cho mơ hình 4
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 3.605900 Probability 0.000023
Obs*R-squared 47.72297 Probability 0.000465
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/09/13 Time: 10:51 Sample: 1 100
Included observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.000450 0.020443 -0.022001 0.9825 OISIT_1 1.069438 0.293619 3.642268 0.0005 OISIT_1^2 -0.847618 0.365518 -2.318951 0.0230 OISIT_1*SGIT -0.271247 0.167968 -1.614876 0.1103 OISIT_1*QRIT 0.223815 0.425978 0.525413 0.6008 OISIT_1*TDEIT 0.925643 0.349641 2.647408 0.0098 OISIT_1*CCCIT -0.005936 0.001096 -5.415109 0.0000 SGIT -0.019174 0.036845 -0.520388 0.6042 SGIT^2 -0.008452 0.010300 -0.820574 0.4144 SGIT*QRIT 0.021824 0.041346 0.527842 0.5991 SGIT*TDEIT -0.036091 0.040475 -0.891671 0.3753 SGIT*CCCIT -0.000457 0.000131 -3.476082 0.0008 QRIT -0.009728 0.028578 -0.340386 0.7345