CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố đặc thù công ty ảnh hưởng đến
thơng qua các tỷ số địn bẫy tài chính, có thể kết luận rằng, các công ty ngành thép Việt Nam đã sử dụng cấu trúc vốn thiên về thâm dụng nợ trong thời gian 2008 – 2011 được xem là hợp lý với đặc thù ngành trong bối cảnh kinh tế vĩ mô trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, tỷ trọng nợ dài hạn trong cấu trúc vốn khá thấp là điều mà các doanh nghiệp ngành thép Việt Nam cần phải lưu ý bởi vì với đặc thù ngành thép là các TSCĐ có trị giá lớn, thời gian khấu hao chậm và khó thanh lý trên thị trường thứ cấp cùng với rủi ro cao về sự biến động trong EBIT (hầu hết các doanh nghiệp Việt Nam chịu sự chi phối giá thép thế giới, chưa có sự chủ động về thị trường và sản phẩm khơng có tính đa dạng), nếu doanh nghiệp khơng đa dạng hóa các cơng cụ tài chính dài hạn thì khi EBIT biến động theo hướng xấu mà doanh nghiệp khơng thể kiểm sốt được thì doanh nghiệp sẽ dễ rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán lãi vay dẫn đến kiệt quệ tài chính và nguy cơ phá sản. Mặt khác, cũng cần phải nói rằng, việc đa dạng hóa các cơng cụ tài chính của các doanh nghiệp phụ thuộc vào mức độ phát triển của thị trường tài chính trong nước. Khi thị trường tài chính Việt Nam vẫn chưa thực sự phát triển và tạo điều kiện thuận lợi cho các hoạt động tài trợ dài hạn thì các doanh nghiệp buộc phải lựa chọn phương án tài trợ thuận tiện và phù hợp nhất cho dù phương án đó được xem là chưa thực sự an toàn và hiệu quả trong dài hạn. Một điều nữa cũng đáng nói là, các doanh nghiệp đã có sự điều chỉnh tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn phù hợp với những biến động của kinh tế vĩ mơ và tình hình phát triển của ngành thép trong giai đoạn này.
3.2 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố đặc thù công ty ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các CTCP ngành thép Việt Nam cấu trúc vốn của các CTCP ngành thép Việt Nam
Phần này trình bày các kết quả hồi quy của các biến đo lường đã được xác định trước đó của đòn bẫy đối với 9 nhân tố ảnh hưởng cấu trúc vốn, sử dụng các mẫu của 16 công ty thép niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM và Hà Nội. Hồi quy đa biến được chạy trong SPSS sử dụng phương pháp OLS để kiểm định các giả thuyết đặt ra hoặc để kiểm định các biến độc lập giải thích cấu trúc vốn như thế nào. Trước
khi chạy hồi quy, việc kiểm tra các vấn đề đa cộng tuyến được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp tương quan Pearson. Trước hết, tương quan cặp giữa các biến độc lập đã được kiểm định để tìm ra hiện tượng đa cộng tuyến. Sự tồn tại của mối tương quan với hệ số 0,90 hoặc lớn hơn chỉ ra rằng có hiện tượng đa cộng tuyến (Lewis Beck, 1993).
Bảng kết quả tương quan giữa các biến ở Bảng Correlation (xem Phụ lục 1) cho thấy mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc và có thể tiến hành phân tích hồi quy. Khơng có hệ số tương quan lớn bất thường giữa các biến giải thích và hệ số VIF < 10 trong bảng hệ số hồi quy cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .732a .536 .427 1.3068537 .536 4.908 12 51 .000 1.573
a. Predictors: (Constant), GROWTH2, PROF2, NDTS, PROF1, COLLATERAL, GROWTH1, ASSET, VOLA2, AGE, VOLA1, FLEX, SIZE
b. Dependent Variable: LEVERAGE
Các kết quả từ bảng Model Summary cung cấp các giá trị của R-square và R-square hiệu chỉnh. Giá trị của R-square là mức độ mà biến độc lập giải thích sự thay đổi trong biến phụ thuộc. R-square hiệu chỉnh sẽ điều chỉnh số biến giải thích và quy mô mẫu. Giá trị R-square càng cao thì mơ hình càng phù hợp và giá trị R-square luôn lớn hơn giá trị của R-square hiệu chỉnh. Hệ số R-square hiệu chỉnh của mơ hình là 42.7%, được hiểu là các biến độc lập được đưa vào mơ hình có thể giải thích 42.7% sự biến thiên của địn bẫy tài chính.
Hệ số Durbin-Watson của mơ hình là 1.573, chứng tỏ mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 100.580 12 8.382 4.908 .000a
Residual 87.101 51 1.708
Total 187.681 63
a. Predictors: (Constant), GROWTH2, PROF2, NDTS, PROF1, COLLATERAL, GROWTH1, ASSET, VOLA2, AGE, VOLA1, FLEX, SIZE
b. Dependent Variable: LEVERAGE
Dựa vào kết quả ở bảng Model Summary cho thấy, hệ số Sig.F của mơ hình hồi quy
= 0.00 nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa α = 5% nên mơ hình hồi quy có ý
nghĩa, phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được, tức là các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -10.082 3.413 -2.954 .005 AGE -.039 .029 -.165 -1.351 .183 .611 1.636 ASSET -6.878 1.731 -.492 -3.974 .000 .594 1.684 COLLATERAL 6.531 2.168 .494 3.012 .004 .338 2.955 PROF1 -3.098 2.862 -.126 -1.082 .284 .670 1.492 PROF2 .043 .021 .399 2.062 .044 .243 4.114 SIZE .887 .283 .801 3.139 .003 .140 7.155 VOLA1 -.386 .328 -.295 -1.177 .245 .145 6.885 VOLA2 3.924 1.275 .427 3.078 .003 .473 2.116 NDTS -5.172 10.314 -.057 -.501 .618 .694 1.441 FLEX 2.573 2.529 .163 1.017 .314 .355 2.816 GROWTH1 -1.381 .613 -.239 -2.251 .029 .811 1.234 GROWTH2 .027 .050 .064 .548 .586 .666 1.502
Kết quả hồi quy cho thấy, trong số 12 biến đưa vào mơ hình thì có 6 biến có ý nghĩa
thống kê (Sig.< 0.05) gồm ASSET, COLLATERAL, PROF2, SIZE, VOLA2 và
GROWTH1, các biến khơng có ý nghĩa thống kê là AGE, PROF1, VOLA1, NDTS, FLEX và GROWTH2 (vì sig.> 0.05). Mơ hình hồi quy giới hạn như sau:
LEVERAGE = - 10.082 – 6.878*ASSET + 6.531*COLLATERAL + 0.043*PROF2 + 0.887*SIZE + 3.924*VOLA2 – 1.381*GROWTH1
Như vậy, trong số 12 biến độc lập được xây dựng dựa trên 9 nhân tố ảnh hưởng và được đưa vào mơ hình nghiên cứu, chỉ có 6 biến là nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty ngành thép Việt Nam như sau: tỷ trọng TSCĐ và cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ nghịch với địn bẩy tài chính trong khi TS thế chấp, thu nhập, quy mô công ty và rủi ro kinh doanh có mối quan hệ tỷ lệ thuận với địn bẫy tài chính.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của bài luận văn về sự tác động của các nhân tố đặc thù công ty đối với tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần trong các CTCP ngành thép Việt Nam được tóm tắt trong bảng 3.5 dưới đây.
Bảng 3.5: Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các nhân tố đặc thù công ty ảnh hưởng đến tỷ lệ địn bẫy tài chính của các CTCP ngành thép Việt Nam
STT Nhân tố tác động Biến độc lập Hệ số đo lƣờng Tỷ lệ DE
1 Tỷ trọng TSCĐ ASSET TSCĐ ròng chia tổng TS -
2 Tài sản thế chấp COLLATERAL TSCĐ ròng cộng Hàng tồn kho cộng
Khoản phải thu chia tổng TS + 3 Thu nhập (ROA)
PROF1* Thu nhập trước thuế và lãi vay chia tổng
TS (%) -
PROF2 Thu nhập trước thuế và lãi vay chia
Doanh thu (%) +
4 Quy mô công ty SIZE Logarit tự nhiên của doanh thu. +
5 Độ tuổi công ty AGE* Số năm từ khi thành lập -
6 Tấm chắn thuế phi nợ NDTS* Khấu hao TS chia tổng TS - 7 Tính linh hoạt tài
chính FLEX*
Tỷ lệ tiền mặt và các khoản tương đương
tiền mặt chia cho TSLĐ +
8 Rủi ro kinh doanh/ Tính bất ổn thu nhập
VOLA1* Logarit tự nhiên độ lệch chuẩn của EBIT - VOLA2 Độ lệch chuẩn của EBIT chia Giá trị trung
bình của EBIT qua các năm + 9 Cơ hội tăng trường GROWTH1 Tỷ lệ tăng trưởng của tổng TS - GROWTH2* Tỷ lệ tăng trường của Doanh thu +
“+”: tác động cùng chiều, “-”: tác động nghịch chiều (*): kết quả hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê