CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả
Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Hệ số nợ (dr) 175 0.530708 0.169827 0.037527 0.891033 Cơ hội tăng trưởng (grow) 175 26.26596 45.29291 -37.313 379.1549 Tài sản cố định hữu hình
(tang) 175 0.045932 0.076124 0.00032 0.621391
Thuế suất (tax) 175 0.078856 1.843183 -23.8248 3.432385 Tấm chắn thuế phi nợ
(ndts) 175 0.007541 0.010402 0.000219 0.077235
Quy mô công ty (size) 175 26.20516 1.335774 22.02734 29.69845 Khả năng sinh lợi (roa) 175 0.056957 0.061846 -0.08179 0.45278 Vị thế thương mại (nctp) 175 0.07511 0.184549 -0.61444 0.596786 Hệ số nợ kỳ trước (dr0) 175 0.532203 0.183884 0.037527 0.90265
(Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên số liệu của 35 công ty bất động sản trên sàn TPHCM giai đoạn 2008-2012 với sự hỗ trợ của phần mềm Stata)
Kết quả bảng 4.1 cho thấy, hệ số nợ trung bình hàng năm giai đoạn 2008- 2012 của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết là 0.530708. Điều này cho thấy khơng có sự phân biệt đáng kể về mức độ sử dụng vốn hay nợ trong mẫu nghiên
cứu. Tuy nhiên có sự chênh lệch lớn giữa hệ số nợ cao nhất và thấp nhất. Hệ số nợ cao nhất lên đến 0.89 trong khi hệ số nợthấp nhất chỉ 0.03.
Tuy nhiên một số cơng ty lại có hệ số nợ khá cao 70% ( VIC), đây là các công ty phát triển mạnh, đòi hỏi lượng vốn lớn và hiệu quả hoạt động cao nên dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay.
Hệ số nợ năm trước khá tương đồng với hệ số nợ năm nay về các giá trị trung bình, giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất và độ lệch chuẩn.
Tốc độ tăng trưởng của các công ty bất động sản niêm yết trên HOSE giai đoạn 2008-2012 là 26 lần.
Quy mơ doanh nghiệp trung bình của các cơng ty bất động sản niêm yết trên HOSE giai đoạn 2008-2012 là 26, trong đó quy mơ doanh nghiệp lớn nhất là 29, nhỏ nhất là 22.
Hệ số tài sản cố định so với tổng tài sản trung bình của các cơng ty bất động sản niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2008-2012 là 4%, trong đó hệ số cao nhất là 6%, thâp nhất là 0.03%.
Thuế suất biên tế trung bình của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE giai đoạn 2008-2012 là 7%.
Hệ số tấm chắn thuế phi nợtrung bình của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE giai đoạn 2008-2012 là 0.007
Khả năng sinh lợi trung bình của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE giai đoạn 2008-2012 là 5%, trong đó cao nhất là 45% thấp nhất là -8%.
Lợi thế thương mại trung bình của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE giai đoạn 2008-2012 là 0.07, cao nhất là 0.59 và thấp nhất là -0.56
4.2Mơ hình dữ liệu bảng tĩnh Pool regression
Mơ hình hồi quy đơn giản nhất là mơ hình hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất. Mơ hình tốn học được xây dựng như sau:
= + +
Trong đó là cấu trúc vốn của công ty bất động sản thứ i; là các biến độc lập, là hệ số của các biến độc lập, hệ số này không thay đổi qua các năm đối với từng công ty. là hệ số chặn của phương trình là sai số phần dư.
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy OLS
F( 8, 166) = 52.33 Adj R-squared = 0.7024
de Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] grow .0008105 .0001615 5.02 0.000 .0004917 . tang -.0345536 .1077309 -0.32 0.749 -.247253 . tax .001614 .003847 0.42 0.675 -.0059813 . ndts .5693966 .814079 0.70 0.485 -1.037887 2.1766 size .0099125 .0059248 1.67 0.096 -.0017851 . roa -.5888856 .1296904 -4.54 0.000 -.8449409 -.332830 nctp -.0746984 .0396652 -1.88 0.061 -.1530116 . de0 .7027672 .0398228 17.65 0.000 .6241428 . _cons -.0880363 .1495622 -0.59 0.557 -.3833256 . 2072531
(Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên số liệu của 35 công ty bất động sản trên sàn TPHCM giai đoạn 2008-2012 với sự hỗ trợ của phần mềm Stata)
Thước đo sự phù hợp của mơ hình tuyến tính là hệ số xác định (coeffiient of determination). càng gần 1 thì mơ hình càng thích hợp và càng gần 0 thì mơ hình càng kém phù hợp. Hệ số trong bảng 4.2 cho thấy mức độ giải thích của mơ hình khá tốt, đạt 71,61%, có nghĩa là, 71,61% biến thiên của hệ số nợ được giải thích bởi 8 biến trong mơ hình.
Sự phù hợp của mơ hình được chọn chỉ mới thể hiện được sự phù hợp với dữ liệu mẫu, rất có thể mơ hình hồi quy tuyến tính mẫu với các hệ số tìm được bằng
Source SS df MS Number of obs = 175
Model 3.59342174 8 . Prob > F = 0.0000
Residual 1.42495812 166 .
00858408 R-squared = 0.7161
phương pháp OLS khơng có giá trị suy diễn cho mơ hình thực của ngành bất động sản Việt Nam. Do đó, ta phải tiến hành kiểm định .
Đặt giả thuyết : = 0 : 0
Giá trị Prob > F = 0.0000 tương ứng mức ý nghĩa 5%, như vậy có thể bác bỏ giả thuyết và kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính trên phù hợp với tổng thể.
Từ kết quả trên cho thấy các biến cơ hội tăng trưởng (grow), thuế suất (tax), tấm chắn thuế phi nợ (ndts), quy mô công ty (size) và hệ số nợ kỳ trước (dr0) có mối quan hệ cùng chiều. Các biến tài sản cố định hữu hình (tang), khả năng sinh lợi (roa) và vị thế thương mại (nctp) có mối quan hệ ngược chiều với hệ số nợ.
Giá trị p-value trên bảng 4.2 cho thấy có thể tin tưởng vào mức độ tác động của các biến độc lập:cơ hội tăng trưởng (grow), tấm chắn thuế phi nợ (ndts), khả năng sinh lợi (roa) và hệ số nợ kỳ trước (dr0)lên hệ số nợ với mức ý nghĩa (5%). Các biến tài sản cố định hữu hình (tang), thuế suất (tax), quy mơ cơng ty (size) vàvị thế thương mại (nctp) chưa có đủ cơ sở để kết luận về mức độ tác động lên hệ số nợ tại mức ý nghĩa 5% trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy OLS sau khi loại biến lần 1
F( 4, 170) = 102.10 Adj R-squared = 0.6992
de Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] grow .0007795 .0001614 4.83 0.000 .0004609 . ndts .4490323 .7130551 0.63 0.530 -.9585504 1.85661 roa -.49114 .1188924 -4.13 0.000 -.7258356 -.256444 de0 .7282433 .0385817 18.88 0.000 .6520825 . _cons .1472496 .0230583 6.39 0.000 .1017321 . 192767
Source SS df MS Number of obs
= 175
Model 3.54339765 4 . Prob > F = 0.0000
Residual 1.47498221 170 .
00867636 R-squared = 0.7061
(Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên số liệu của 35 công ty bất động sản trên sàn TPHCM giai đoạn 2008-2012 với sự hỗ trợ của phần mềm Stata)
Qua kết quả loại biến lần 1, giá trị p-value trên bảng 4.3 cho thấy có thể tin tưởng vào mức độ tác động của các biến độc lập cơ hội tăng trưởng (grow), khả năng sinh lợi (roa) và hệ số nợ kỳ trước (dr0) lên hệ số nợ với mức ý nghĩa (5%). Biến tấm chắn thuế phi nợ (ndts)chưa có đủ cơ sở để kết luận về mức độ tác động lên hệ số nợ tại mức ý nghĩa 5% trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy OLS sau khi loại biến lần 2
F( 3, 171) = 136.48 Adj R-squared = 0.7002
de Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] grow .0007574 .0001573 4.82 0.000 .000447 .
roa -.4729697 .1151342 -4.11 0.000 -.700237 -.245702 de0 .7302578 .0383809 19.03 0.000 .6544965 .
_cons .1491088 .0228282 6.53 0.000 .1040475 . 19417
(Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên số liệu của 35 công ty bất động sản trên sàn TPHCM giai đoạn 2008-2012 với sự hỗ trợ của phần mềm Stata)
Qua kết quả loại biến lần 2, giá trị p-value trên bảng 4.4 cho thấy có thể tin tưởng vào mức độ tác động của các biến độc lập cơ hội tăng trưởng (grow), khả năng sinh lợi (roa) và hệ số nợ kỳ trước (dr0) lên hệ số nợ với mức ý nghĩa (5%).
Tuy nhiên, do kết quả của các nghiên cứu đã được trình bày trong chương 2, tác giả vẫn giữ nguyên các biến có giá trị p-value > 0.05 (tài sản cố định hữu hình (tang), thuế suất (tax), quy mơ cơng ty (size) và vị thế thương mại (nctp)).
Hàm hồi quy tìm được:
= 0.0880363 + 0.0008105 -0.0345536 + 0.001614 + 0.5693966 + 0.0099125
Source SS df MS Number of obs = 175
Model 3.53995695 3 1.1799856 Prob > F = 0.0000 Residual 1.47842291 171 .
00864574 R-squared = 0.7054
- 0.5888856 – 0.0746984 +0.7027672 +
Ý nghĩa tác động của các nhân tố:
- Tốc độ tăng trưởng có quan hệ đồng biến với hệ số nợtrên vốn chủ sở hữuvới mức ý nghĩa 5%. Khi tổng tài sản tăng hay giảm 1 phần trăm thì hệ số nợ trung bình sẽ tăng hay giảm 0.0008105 phần trăm trong điều kiện các nhân tố khác khơng đổi.
- Tài sản cố định hữu hình khơng có ý nghĩa thống kê trong mối quan hệ với hệ số nợvới mức ý nghĩa 5%.
- Thuế suất khơng có ý nghĩa thống kê trong mối quan hệ với hệ số nợ với mức ý nghĩa 5%.
- Tấm chắn thuế phi nợ có quan hệ đồng biến với hệ số nợtrên vốn chủ sở hữuvới mức ý nghĩa 5%. Khi tỷ lệ khấu hao trên tổng tài sản tăng hay giảm 1 phần trăm thì hệ số nợ trung bình sẽ tăng hay giảm 0.5693966phần trăm trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
- Quy mơ cơng tykhơng có ý nghĩa thống kê trong mối quan hệ với hệ số nợ với mức ý nghĩa 5%.
- Khả năng sinh lợi có quan hệ nghịch biến với hệ số nợ trên vốn chủ sở hữuvới mức ý nghĩa 5%. Khi tỷ lệ lãi ròng chia tổng tài sản tăng hay giảm 1 phần trăm thì hệ số nợ trung bình sẽ giảm hay tăng 0.5888856phần trămtrong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
- Vị thế thương mại khơng có ý nghĩa thống kê trong mối quan hệ với hệ số nợ với mức ý nghĩa 5%.
- Hệ số nợ kỳ trước có quan hệ đồng biến với hệ số nợ trên vốn chủ sở hữuvới mức ý nghĩa 5%. Khi hệ số nợ kỳ trước tăng hay giảm 1 phần trăm thì hệ số nợ trung bình kỳ này sẽ tăng hay giảm 0.7027672phần trăm trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
4.3Kiểm định các giả thuyết OLS
Để mơ hình hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) có ý nghĩa, ta cần kiểm định 5 giả thuyết:
‐ Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính. ‐ Các sai số phải có giá trị trung bình bằng 0
‐ Giũa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan với nhau. ‐ Khơng có sự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình. ‐ Khơng có sự tương quan giữa biến độc lập và sai số của mơ hình. 4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau (vi phạm giả thuyết 4). Có 2 trường hợp đa cộng tuyến:
Y = + + + . . . + + U
Đa cộng tuyến hoàn hảo: nếu tồn tại một bộ số thực , , . . . , sao cho + + . . . + = 0 thì đa cộng tuyến giữa , , . . . là hoàn hảo.
Đa cộng tuyến khơng hồn hảo: nếu tồn tại một bộ số thực , , . . . , sao cho + + . . . + + V = 0 trong đó V là sai số ngẫu nhiên thì đa cộng tuyến giữa , , . . . là khơng hồn hảo.
Nguyên nhân của hiện tượng đa cộng tuyến là do: vấn đề thu thập số liệu của những biến bị đa cộng tuyến, do dạng hàm và do các biến có cùng chiều hướng biến động theo thời gian.
Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo là mơ hình hồi quy ban đầu sẽ không ước lượng được. Đối với đa cộng tuyến khơng hồn hảo thì vẫn ước lượng được nhưng các biến mất ý nghĩa trong mơ hình và sai số của các hệ số hồi quy.
Có 3 cách để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến: tính hệ số tương quan giữa 2 biến, hồi quy phụ và phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp VIF.
Bảng 4.5: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF
ndts 1.45 0.688029 tang 1.36 0.733532 roa 1.30 0.766832 size 1.27 0.787647 de0 1.09 0.920014 nctp 1.09 0.920664 grow 1.08 0.922415 tax 1.02 0.981219 Mean VIF 1.21
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên số liệu của 35 công ty bất động sản trên sàn TPHCM giai đoạn 2008-2012 với sự hỗ trợ của phần mềm Stata)
Kết quả cho thấy từng biến đều có VIF <10, theo quy tắc kinh nghiệm, ta có thể kết luận mơ hình khơng phát hiện đa cộng tuyến.
4.2.2 iểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Khi giả thuyết về phương sai thay đổi của sai số bị vi phạm thì dẫn tới hiện tượng phương sai thay đổi.
Administrator
2014-03-28 04:08:41
-------------------------------------------- 4.3.2
Nguyên nhân của hiện tượng phương sai thay đổi là do bản chất các hiện tượng kinh tế, do kỹ thuật xử lý số liệu và thu thập số liệu cải tiến theo thời gian hoặc do học hỏi kinh nghiệm từ quá khứ.
Hậu quả của hiện tượng phương sai thay đổi: ước lượng thu được khơng cịn là ước lượng hiệu quả, các kiểm định hồi quy khơng cịn đáng tin cậy và phương sai của mẫu là ước lượng chệch của phương sai tổng thể.
Phát hiện phương sai thay đổi bằng kiểm định White. Trong nghiên cứu này, sau khi hồi quy, tác giả dùng lệnh hettest để kiểm tra phương sai thay đổi.
Đặt giả thuyết : phương sai không đổi : phương sai thay đổi
Bảng 4.6: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity H0: Constant variance
Variables: fitted values of de
chi2(1) = 6.24
Prob > chi2 = 0.0125
(Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên số liệu của 35 công ty bất động sản trên sàn TPHCM giai đoạn 2008-2012 với sự hỗ trợ của phần mềm Stata)
Giá trị Prob > chi2 = 0.0125tương ứng mức ý nghĩa 5%, như vậy có thể bác bỏ giả thuyết và kết luậncó phát hiện phương sai thay đổi.
4.2.3 iểm định hiện tượng tự tương quan
Khi giả thuyết về sự không tương quan của sai số bị vi phạm Cov ( , ) 0 thì xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
Tự tương quan bậc 1: = p + trong đó p: hệ số tự tương quan |p| < 1
Tự tương quan bậc m: = + + . . . + +
Administrator
2014-03-28 04:13:27
-------------------------------------------- 4.3.3
Hậu quả của hiện tượng tự tương quan là ước lượng OLS khơng cịn hiệu quả và các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy.
Phát hiện hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Durbin-Watson (tự tương quan bậc 1) hoặc dùng BG test. Trong nghiên cứu này, hệ số nợ bị ảnh hưởng bởi hệ số nợ kỳ trước nên đã có hiện tượng tự tương quan.
4.4Mơ hình ảnh hưởng cố định và mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên
Qua kiểm định các giả thuyết OLS, tác giả nhận thấy mơ hình OLS khơng phù hợp đồng thời kết quả ước lượng của mơ hình OLS sẽ bị chệch nếu tồn tại hiện tượng ảnh hưởng riêng lẻ, tức là cơng ty thứ i sẽ có một mơ hình hồi quy riêng biệt. Trong trường hợp này mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) hay mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) có thể giải thích tốt hơn.
Mơ hình ảnh hưởng cố định:
= + + +
Trong đó là hệ số của các biến độc lập thứ i không đổi qua các năm đối với từng công ty riêng biệt, : chênh lệch tung độ gốc giữa hàm hồi quy chung với tung độ gốc của từng công ty.
Khi có mối tương quan với biểu thức trên sẽ trở thành mơ hình ảnh hưởng cố định, ngược lại biểu thức này sẽ trở thành mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên.
Bảng 4.7 Hồi quy theo mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên
Random-effects GLS regression Number of obs = 175
Group variable: firm Number of groups = 35
R-sq: within = 0.3090 Obs per group: min = 5
between = 0.9327 avg = 5.0
overall = 0.7160 max= 5
de Coef Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]] grow .0008115 .0001615 5.03 0.000 .000495 .001128 tang -.0358033 .1087091 -0.33 0.742 -.2488692 .1772626 tax .0016297 .0038463 0.42 0.672 -.0059088 .0091682