3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Định nghĩa các biến
Bài nghiên cứu này muốn tìm ra các biến chính có ảnh hưởng đến quản trị vốn luân chuyển của các công ty Việt Nam. Việc lựa chọn các biến để đưa vào mơ hình nghiên cứu để đánh giá sự tác động đến quản trị vốn luân chuyển dựa trên những nghiên cứu trước đây (dựa vào nghiên cứu chính của tác giả Raheman & Nasr).
Bảng sau liệt kê các biến số độc lập và biến phụ thuộc được sử dụng trong mơ hình :
Bảng 3.1 : Bảng tóm tắt các biến đƣợc sử dụng trong mơ hình
STT Ký hiệu Tên biến Cơng thức tính
Biến phụ thuộc: NOP đƣợc sử dụng để đo lƣờng khả năng sinh lợi của công ty
1 NOP (%) Lợi nhuận hoạt động kinh
doanh thuần
NOP=(Lợi nhuận ròng +khấu hao)/(Tổng tài sản – tài sản tài chính)
Biến độc lập: CCC và các thành phần của CCC (ACP, ITID, APP) đƣợc sử dụng để đo lƣờng khả năng quản trị vốn luân chuyển
1 ACP
(ngày)
Kỳ thu tiền bình quân
(Accounts collection period)
ACP =365*Các khoản phải
thu/Doanh thu thuần)
2 ITID
(Ngày)
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (Inventory conversion period)
ITID = 365* Hàng tồn kho/ Giá vốn hàng bán)
3 APP
(Ngày)
Kỳ thanh tốn bình qn (AveragePayment period)
APP = 365* Các khoản phải trả/Doanh số mua hàng)
4 CCC (Ngày)
Chu kỳ luân chuyển tiền (Cash conversion cycle)
CCC = Kỳ thu tiền bình quân + Kỳ luân chuyển hàng tồn kho – Kỳ thanh tốn bình qn
( CCC = ACP + ITID – APP )
Biến kiểm soát: LOS, CR, DR, FATA
1 LOS Quy mô công ty ( Size of
company)
SIZE = LN( Doanh thu)
2 CR (%) Chỉ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn CR=Tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn hạn 3 DR (%) Chỉ số tổng nợ trên tổng tài sản DR = Tổng nợ/tổng tài sản 4 FATA (%)
Chỉ số tài sản tài chính trên tổng tài sản
FATA = Tài sản tài chính/tổng tài sản
Biến phụ thuộc là NOP- lợi nhuận hoạt động kinh doanh thuần để đo lường lợi nhuận của cơng ty. Bốn biến độc lập cịn lại là: CCC, ACP, ITID, APP để đo lường hiệu quả quản trị vốn luân chuyển trong đó:
Kỳ thu tiền bình qn (ACP) là số ngày trung bình từ khi bán hàng cho đến khi thu xong tiền từ khách hàng.
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ITID) là khoảng thời gian trung bình cần thiết để chuyển đổi nguyên vật liệu thô sang thành phẩm và bán những sản phẩm này. Kỳ thanh tốn bình qn (APP) là khoảng thời gian trung bình từ khi mua hàng hóa cho tới khi trả hết tiền cho người bán.
vật liệu thô đến khi thu tiền bán thành phẩm.
Ngồi ra, tác giả cịn sử dụng thêm bốn biến kiểm soát (LOS, CR, DR, FATA) vào mơ hình bởi vì:
Quy mơ cơng ty (LOS): bằng logarit tự nhiên của doanh thu
Chỉ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn (CR): chỉ số này đánh giá khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn trong vòng một năm bằng các tài sản có khả năng chuyển hóa thành tiền trong vòng một năm tới.
Chỉ số tổng nợ trên tổng tài sản (DR): chỉ số này càng cao thì chi phí sử dụng nợ càng cao làm giảm lợi nhuận của công ty. Tuy nhiên nếu sử dụng nợ như là địn bẫy một cách hiệu quả thì sẽ làm tăng lợi nhuận cơng ty.
Chỉ số tài sản tài chính trên tổng tài sản (FATA): việc đầu tư vào tài sản tài chính hiệu quả thì làm tăng lợi nhuận cho cơng ty. Ngược lại, việc đầu tư nêu trên không hiệu quả thì lợi nhuận cơng ty bị thiệt hại.
Tất cả các biến trên đều có mối quan hệ nhất định ảnh hưởng đến quản trị vốn luân chuyển. Tác giả kỳ vọng có mối quan hệ nghịch chiều giữa khả năng sinh lợi và các thành phần của quản trị vốn luân chuyển (số ngày khoản phải thu, số ngày hàng tồn kho và số ngày chuyển đổi tiền) và cùng chiều với số ngày phải trả người bán.
3.3 Giả thuyết nghiên cứu:
Bài nghiên cứu dựa trên nhóm giả thuyết sau:
Giả thuyết 1:
H01: Khơng có mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi của các công ty Việt Nam.
H11: Có mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi của các công ty Việt Nam. Các công ty quản trị vốn ln chuyển có hiệu quả thì mang lại lợi nhuận cao và ngược lại.
Giả thuyết 2:
H02: Khơng có mối quan hệ giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lợi của các cơng ty Việt Nam.
H12: Có mối quan hệ nghịch chiều giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lợi của các công ty Việt Nam. Các cơng ty có tính thanh khoản cao thì sẽ mang lại lợi nhuận thấp và ngược lại.
Giả thuyết 3:
H03: Khơng có mối quan hệ giữa quy mơ cơng ty và lợi nhuận.
H13: Có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô công ty và lợi nhuận. Điều này dẫn đến các cơng ty lớn giảm khả năng thanh tốn và chuyển đổi tiền.
Giả thuyết 4:
H04: Khơng có mối quan hệ giữa nợ và lợi nhuận.
H14: Có mối quan hệ nghịch chiều mạnh mẽ giữa nợ và lợi nhuận. Các công ty sử dụng nợ nhiều thì lợi nhuận giảm và ngược lại.
* Bảng dự báo dấu:
Biến Dấu dự báo của
tác giả Dấu của những nghiên cứu trƣớc ACP - - ITID - -+ APP + -+ CCC - -+ LOS + + CR - - DR - - FATA + -+
3.4Phƣơng pháp và mơ hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu này là một nghiên cứu định lượng dựa trên phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS-Ordinary Least Square). Bộ dữ liệu nghiên
sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 để chạy ra mơ hình hồi quy ước lượng mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và lợi nhuận của công ty. Tác giả tiến hành hồi quy lần lượt các biến độc lập gồm: chu kỳ luân chuyển tiền (CCC), kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ITID) và kỳ thanh toán cho người bán (APP) và biến phụ thuộc là NOP. Ngồi ra, tác giả cịn đưa thêm ba biến kiểm sốt: quy mơ cơng ty (LOS), tỷ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn (CR), tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản (DR), tỷ số tài sản tài chính trên tổng tài sản (FATA) vào trong mơ hình. Sau đó, tác giả đi kiểm định sự phù hợp của mơ hình, kiểm định vấn đề đa cộng tuyến và kiểm định tự tương quan. Dựa
trên kết quả hồi quy nhận được tác giả đưa ra một số nhận định, đề xuất để tăng khả năng sinh lợi của các công ty trên TTCK Việt Nam hiện nay thông qua việc quản trị vốn luân chuyển hiệu quả.
Mơ hình hồi quy tổng quát như sau:
Y = ß0 + ß1*X1 + ß2*X2 +….. +ßn*Xn + ε Trong đó:
Y : Biến phụ thuộc Xi : Biến độc lập ßi : Hệ số tương quan ε : Sai số
Dựa vào bốn giả thuyết H11, H12, H13, H14, tác giả xây dựng bốn mơ hình hồi quy chi tiết như sau:
Mơ hình 1:
NOPit = ß0 + ß1 ACPit + ß2LOSit + ß3CRit + ß4DRit + ß5FATA + ε
Mơ hình 2:
NOPit = ß0 + ß1 ITIDit + ß2LOSit + ß3CRit + ß4DRit + ß5FATA + ε
Mơ hình 3:
NOPit = ß0 + ß1 APPit + ß2LOSit + ß3CRit + ß4DRit + ß5FATA + ε
Mơ hình 4:
NOPit = ß0 + ß1 CCCit + ß2LOSit + ß3CRit + ß4DRit + ß5FATA + ε
3.5 Kết luận
Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng hai phương pháp: mơ tả và định lượng
Phương pháp phân tích mơ tả
Phân tích mơ tả là bước đầu tiên trong phân tích của tác giả, phương pháp này giúp cho việc mơ tả các khía cạnh liên quan của hiện tượng chu kỳ chuyển đổi tiền và cung cấp thơng tin chi tiết về mỗi biến có liên quan.
Phương pháp phân tích định lượng
Trong phân tích định lượng, tác giả áp dụng hai phương pháp: thứ nhất, tác giả sử mơ hình tương quan, đặc biệt là tương quan Pearson để đo lường mức độ của mối liên hệ giữa các biến khác nhau. Thứ hai tác giả sử dụng phân tích hồi quy để ước lượng các mối quan hệ giữa các biến lợi nhuận, khả năng thanh toán và các biến số lựa
chọn khác.
Tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất để phân tích.
Cụ thể với mẫu gồm 71 cơng ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009-2012. Chu kỳ chuyển đổi tiền (CCC), kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ITID) và kỳ thanh toán cho người bán (APP) là các biến độc lập.
Ngồi ra, tác giả cịn sử dụng các biến kiểm sốt gồm quy mơ cơng ty (LOS), chỉ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn (CR), chỉ số tổng nợ trên tổng tài sản (DR), chỉ số tài sản tài chính dài hạn trên tổng tài sản (FATA) để phân tích tác động của các nhân tố này lên khả năng sinh lợi của công ty.
4. Kết quả nghiên cứu
Trong phần này, đầu tiên tác giả thực hiện thống kê mơ tả các biến trong mơ hình. Tiếp theo là kiểm tra mối tương quan của từng cặp biến với nhau thông qua ma trận tương quan Pearson. Và cuối cùng là phân tích hồi quy để tìm ra mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và tỷ suất sinh lợi của các công ty giai đoạn 2009-2012.
4.1 Thống kê mô tả
Bảng 4.1 Thống kê mơ tả các biến trong tồn bộ mẫu khảo sát Descriptive Statistics
(Nguồn: SPSS)
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation NOP 284 .0145 1.9753 .342698 .2667791 ACP 284 .9387 799.4724 66.566202 88.9817885 ITID 284 .7654 737.1437 126.864799 124.2711544 APP 284 11.6106 370.7263 110.960493 73.1407830 CCC 284 -211.4040 1219.8981 82.470507 205.5678872 LOS 284 10.9136 17.3292 13.308982 1.1330363 CR 284 .0059 47.0400 2.138983 2.9623707 DR 284 .0443 4994.5173 93.805622 526.3546814 FATA 284 .0000 51.4226 2.735149 7.4100227 Valid N (listwise) 284
Nhận xét:
Bảng 4.1 mô tả tổng quan về giá trị trung bình, giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất và độ lệch chuẩn của các biến trong toàn bộ mẫu khảo sát. Cụ thể:
1,45%, và giá trị cao nhất là 197,5% và độ lệch chuẩn không cao 26,68%.
trị thấp nhất là -211 ngày và giá trị cao nhất là 1.219 ngày và độ lệch chuẩn là 206 ngày, nghĩa là thời gian từ lúc trả tiền mua nguyên vật liệu thô đến khi thu tiền bán thành phẩm là gần 03 tháng, đây cũng là khoảng thời gian mà tiền mặt bị ứ đọng trong vốn luân chuyển.
0.9 ngày và 799 ngày và độ lệch chuẩn là 89 ngày. Nghĩa là giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012, thời gian trung bình từ lúc bán hàng đến lúc thu được tiền là 67 ngày.
đưa vào sản xuất đến bán thành phẩm là hơn 04 tháng. Thời gian tiền bị ứ động trong hàng tồn kho tương đối thấp, điều này phù hợp vì trong mẫu khảo sát mặt hàng thực phẩm (sữa, đồ uống, nước giải khát, bánh kẹo…) chiếm tỷ trọng
một phần hai nên có thời gian sản xuất rất nhanh và hạn sử dụng tương đối ngắn. trung bình của APP dài hơn giá trị trung bình của ACP, nghĩa là thời gian đi chiếm dụng vốn của nhà cung cấp dài hơn thời gian bị khách hàng chiếm dụng vốn.
bốn biến kiểm soát: LOS,CR, DR và FATA. Quy mô công ty LOS được đo lường bởi logarit tự nhiên của doanh thu, có giá trị trung bình 13,3 và độ lệch chuẩn nhỏ là 1,13. CR, DR và FATA có giá trị trung bình lần lượt là 2,14% ; 93,8%; 2,73%.
4.2 Ma trận tƣơng quan PEARSON
Để xây dựng một mơ hình phù hợp và có ý nghĩa, trước tiên tác giả xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau. Điều này có thể thực hiện được thơng qua ma trận tương quan Pearson.
Bảng 4.2 Ma trận tƣơng quan Pearson các biến trong mơ hình
Correlations
NOP
ACP
ITID APP CCC LOS CR DR FATA
NOP Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N 1 -.261** -.329** .298** -.418** -.566** .500** .306** .263** .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 284 284 284 284 284 284 284 284 284
ACP Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
-.261** 1 .413** -.109 .721** .210** -.123* -.002 -.048
.000 .000 .068 .000 .000 .038 .978 .423
284 284 284 284 284 284 284 284 284
ITID Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
-.329** .413** 1 -.165** .842** .386** -.176** .097 .019
.000 .000 .005 .000 .000 .003 .101 .745
284 284 284 284 284 284 284 284 284
APP Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N .298** -.109 -.165** 1 -.503** -.177** .243** .106 .028 .000 .068 .005 .000 .003 .000 .076 .635 284 284 284 284 284 284 284 284 284 CCC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N -.418** .721** .842** -.503** 1 .387** -.247** .021 -.019 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .730 .750 284 284 284 284 284 284 284 284 284
LOS Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N -.566** .210** .386** -.177** .387** 1 -.285** -.184** -.137* .000 .000 .000 .003 .000 .000 .002 .021 284 284 284 284 284 284 284 284 284 CR Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .500** -.123* -.176** .243** -.247** -.285** 1 .030 -.001 .000 .038 .003 .000 .000 .000 .619 .981 284 284 284 284 284 284 284 284 284 DR Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .306** -.002 .097 .106 .021 -.184** .030 1 .600** .000 .978 .101 .076 .730 .002 .619 .000 284 284 284 284 284 284 284 284 284
FATA Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
.263** -.048 .019 .028 -.019 -.137* -.001 .600** 1 .000 .423 .745 .635 .750 .021 .981 .000
284 284 284 284 284 284 284 284 284
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hệ số tương quan Pearson dùng để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Giá trị tuyệt đối của hệ số này càng tiến gần về 1 thì mức độ chặt chẽ càng cao và càng tiến gần về 0 thì mức độ chặt chẽ càng thấp.
Kết quả trên cho thấy NOP có tương quan nghịch với ACP, ITID, CCC và LOS và tương quan thuận với APP, CR, DR và FATA cụ thể :
(r = -0.261, sig < 0.01) phù hợp với quan điểm cho rằng thời gian thu tiền của khách hàng từ việc bán hàng càng ngắn thì càng có nhiều tiền sẵn có để bổ sung cho hàng tồn kho do đó doanh thu càng tăng, hơn nữa chí phí dự phịng cho những khoản nợ phải thu khó địi cũng giảm, kết quả là sự gia tăng trong tỷ suất sinh lời.
hệ số tương quan r = -0.329, sig<0.01 giữa hai biến NOP và ITID cho thấy thời gian luân chuyển hàng tồn kho càng tăng thì tỷ suất sinh lời của các công ty càng giảm do tiền bị ứ đọng nhiều trong hàng tồn kho tại khâu sản xuất và tiêu thụ sản phẩm, làm gia tăng chi phí tồn trữ, lưu kho.
uận chiều, có ý nghĩa thống kê (r=0.298, sig =0.000 <0.01) cho thấy việc các cơng ty trì hỗn việc thanh tốn cho nhà cung cấp càng lâu sẽ giảm áp lực cho dòng tiền, giảm chi phí đi vay từ bên ngồi với lãi suất cao, do đó tỷ suất sinh lợi càng tăng.
-0.418, sig=0.000 < 0.001). Kết quả cho thấy CCC càng được rút ngắn thì NOP càng gia tăng. Nghĩa là thời gian từ khi trả tiền mua nguyên vật liệu thô đến khi thu tiền bán thành phẩm càng ngắn thì tỷ suất sinh lợi càng cao. Chu kỳ luân chuyển tiền của các công ty được rút ngắn bằng cách giảm thời gian chuyển đổi hàng tồn kho qua việc xử lý và bán hàng hóa nhanh hơn, giảm thời gian thu tiền khách hàng qua việc tăng tốc thu nợ và kéo dài thời gian thanh tốn qua việc trì hỗn trả nợ cho nhà cung cấp.
r = -0.566, có ý nghĩa thống kê (sig = 0.000 < 0.001). SIZE được tính tốn bằng logarit tự nhiên của doanh thu.
thống kê (sig = 0.000 < 0.001).
= 0.306, sig=0.000 < 0.001). Chứng tỏ các cơng ty có nợ vay là địn bẫy giúp cho cơng ty tăng thêm tỷ suất sinh lợi. Các công ty này sử dụng các khoản vốn vay có hiệu quả.
= 0.263, sig = 0.005) nên có ý nghĩa thống kê. Chứng tỏ các công ty đầu tư vào tài sản tài chính có hiệu quả và làm gia tăng lợi nhuận cho công ty.
quan các biến không cao, chỉ có hệ số tương quan giữa các cặp biến CCC và ACP, CCC và ITID là tương đối cao lần lượt là 0.721 và 0.842. Do đó có thể xảy ra hiện