4.1.Thống kê mô tả
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong bài:
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
TQ 678 1.113062 0.4485938 0.4713556 5.150732 ROA 678 0.1316277 0.083585 0.0118511 0.6090047 ROIC 678 0.1437036 0.1030738 0.0004595 0.879734 DSI 678 164.9439 164.9439 0 .0051897 2871.35 DSO 678 95.36106 111.6448 2.215931 835.116 DPO 678 43.80001 56.307 0.1711653 690.7956 CCC 678 216.505 319.5619 -31.83073 3257.025 CACLR 678 2.041724 1.692971 0.1133593 16.75125 CATAR 678 0.6111778 0.2100701 0.0252495 0.9753542 CLTAR 678 0.3973019 0.1992375 0.0268115 0.8538234 DTAR 678 0.5051373 0.2217057 0.0319569 0.886676 Bảng trên đưa ra thống kê mô tả cho các biến trong mơ hình bao gồm số quan sát của các biến, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của chúng. Nó cũng chỉ ra giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến này.
Thống kê mô tả chỉ ra tất cả các biến trong mơ hình có 678 quan sát. Biến phụ thuộc giá trị thị trường TQ có giá trị trung bình là 1.11 > 1, giá trị lớn nhất là 5.15, giá trị nhỏ nhất là 0.47. Điều này cho thấy các công ty nghiên cứu trong mẫu có giá trị thị trường cao hấp dẫn được nhà đầu tư và năng lực cạnh tranh tốt. Tỷ suất sinh lợi từ tài sản cơng ty ROA trung bình của các cơng ty là 13.1%. Đặc biệt có những cơng ty hoạt động rất tốt giá trị lớn nhất khá cao đạt 60,9 %, khơng có cơng ty bị thua lỗ mặc dù giá trị ROA nhỏ nhất là 1.18%. Tuy có sự chênh lệch khá rõ giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất nhưng độ lệch chuẩn của ROA không cao, chỉ là 0.083, cho thấy hầu hết lợi nhuận của các cơng ty dao động nhỏ quanh giá trị trung bình. Thống kê mô tả cũng cho thấy sự khá giống nhau giữa tỷ
suất sinh lợi trên tài sản ROA và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ROIC cho thấy các công ty trong mẫu chọn có tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh khá ổn định.
Đối với số ngày phải thu DSO, giá trị trung bình là 95.36106, tức là các công ty trong mẫu trung bình thu hồi các khoản nợ trong khoảng 95 ngày, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của DSO lần lượt là 835.116 và 2.2159, nghĩa là có cơng ty cần đến khoảng 835 ngày mới thu hồi được các khoản nợ trong khi có cơng ty bán hàng và thu tiền trong 2 ngày. Thời gian này tùy thuộc vào chính sách bán chịu của cơng ty cũng như giá trị khoản nợ, mức độ uy tín của khách hàng và nhóm ngành cơng ty đang hoạt động. Tương tự như thế, kỳ tồn kho DSI có giá trị trung bình là 164.9439, vậy là thời gian từ lúc hàng tồn kho được mua về đến lúc bán ra là khoảng 16 5 ngày, thời gian này khá dài do phần lớn các công ty trong mẫu là công ty sản xuất nên trước khi được bán ra thị trường thì hàng tồn kho phải qua giai đoạn sản xuất để ra được thành phẩm. Số ngày tồn kho cao nhất và nhỏ nhất lần lượt 2871.35 và 0. Nếu kỳ tồn kho quá cao thì cơng ty nên xem xét lại khâu sản xuất và bán hàng của mình vì có thể hàng tồn kho đã lỗi thời và không bán được nên tồn kho trong thời gian dài, do đó khơng thể thu hồi được tiền mặt để tái sản xuất kinh doanh. Độ lệch chuẩn của DSO và DSI lần lượt là 111.6448 và 274.3184 ngày.
Số ngày phải trả DPO trung bình của các công ty trong mẫu là 43.80001, tức là cơng ty có trung bình 43 ngày để thanh toán các khoản nợ cho người cung cấp. So với thời hạn thường được đưa ra bởi người bán là 30 ngày thì kì phải trả của các công ty được nghiên cứu khá tương ứng. Kỳ phải trả dài nhất và kỳ phải trả ngắn nhất cũng có sự chênh lệch khá lớn với giá trị lần lượt là 690.7956 và 0.1711653, kỳ phải trả ngắn hay dài phụ thuộc vào chính sách bán chịu của nhà cung cấp, giá trị khoản nợ cũng như quan hệ của 2 cơng ty có tốt hay khơng.
Một biến phụ thuộc quan trọng nhất đó là chu kỳ luân chuyển tiền mặt CCC, giá trị trung bình của biến này là 216.5, có nghĩa là 216.5 ngày là thời gian
trung bình cần thiết để các công ty trong mẫu mua hàng tồn kho, sản xuất, bán hàng tồn kho và thu lại tiền mặt. Vòng quay tiền mặt ngắn tức là các công ty đang hoạt động tốt, ln có sẵn tiền để tái sản xuất kinh doanh và thanh tốn các khoản nợ của mình. Chu kỳ ln chuyển tiền dài nhất trong mẫu là 3257 ngày, như ta đã biết chu kỳ luân chuyển tiền thì bằng kỳ phải thu cộng kỳ tồn kho trừ đi kỳ phải trả, do đó kỳ luân chuyển tiền kéo dài có thể là do có một khoản nợ mà thời gian thu hồi dài hoặc hàng hóa tồn kho lâu ngày chưa bán được, hoặc đơn giản là do kỳ phải trả ngắn do yêu cầu trả sớm từ nhà cung cấp. Vòng quay tiền mặt dài có thể làm gián đoạn quá trình hoạt động sản xuất của công ty, việc thiếu tiền mặt để sản xuất cũng như thanh tốn các khoản nợ có thể làm giảm uy tín của công ty với các đối tác kinh doanh, lâu dài có thể đưa cơng ty tới tình trạng kiệt quệ tài chính. Chu kỳ luân chuyển tiền ngắn nhất là -31.83 ngày do kỳ phải trả khá lớn có thể là do các cơng ty có uy tín trên thị trường được nhà cung cấp nới lỏng chính sách bán chịu, kéo dài ngày thanh toán tiền hàng.
Tỷ số thanh tốn hiện hành (CACLR) có giá trị trung bình là 2.04, sự chênh lệch giữa cơng ty có khả năng thanh tốn tốt nhất và xấu nhất khá lớn. Trong khi có cơng ty chỉ giữ khả năng thanh tốn là 0.11, thì có cơng ty lại giữ tỷ lệ này lên tới 16.75. Giữ tỷ số thanh toán hiện hành cao là một chính sách nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản, đồng thời đem lại niềm tin cho cổ đông và nhà cung cấp vào nguồn lực tài chính vững mạnh của cơng ty.
Đối với chỉ tiêu đo lường tỷ số tài sản ngắn hạn (CATAR) và tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (CLTAR) có giá trị trung bình lần lượt là 0.61 và 0.39 cho thấy các cơng ty trong mẫu có vốn luân chuyển dương ( tài sản ngắn hạn – nợ ngắn hạn) thể hiện tính thanh khoản cao và có cơ cấu vốn và tài sản khá hợp lý.
Bên cạnh vốn chủ sở hữu, nợ là một nguồn vốn chủ lực trong gia tăng tỷ suất sinh lợi cho công ty. Theo bảng trên giá trị trung bình của tỷ lệ nợ ( DTAR) là 50.5% nằm trong khoảng (3.19% ; 88.66%) cho thấy các cơng ty được nghiên cứu đều sử dụng địn bẫy tài chính. Tỷ trọng nợ phụ thuộc vào chính sách của từng
cơng ty, có cơng ty sử dụng nợ trong cơ cấu vốn khá thấp 3.19%, tuy nhiên cũng có cơng ty tận dụng tối đa tỷ lệ nợ này lên đến 88.66% tổng nguồn vốn.
40
4.2.Phân tích tương quan Pearson
Bảng 4.2: Phân tích tương quan Pearson các biến trong mơ hình
TQ ROA ROIC DSI DSO DPO CCC CACLR CATAR CLTAR DTAR
TQ 1 ROA 0.5832 1 ROIC 0.5791 0.8961 1 DSI -0.0248 -0.1722 -0.1533 1 DSO -0.0635 -0.2563 -0.2593 0.5165 1 DPO 0.0022 -0.2104 -0.2024 0.4074 0.6218 1 CCC -0.0439 -0.2002 -0.1866 0.9671 0.6832 0.3908 1 CACLR 0.2098 0.4251 0.2644 -0.034 -0.054 -0.1464 -0.0226 1 CATAR -0.009 0.0137 0.1785 0.1582 0.0189 -0.0215 0.1462 0.103 1 CLTAR -0.2247 -0.4106 -0.1614 0.0787 0.0453 0.1219 0.0619 -0.5938 0.5121 1 DTAR -0.2616 -0.5619 -0.401 0.1317 0.1774 0.2916 0.1237 -0.6757 0.1064 0.7981 1
41
Kết quả tương quan Pearson cho thấy kỳ thu tiền bình quân (DSO), kỳ luân chuyển hàng tồn kho theo ngày (DSI), kỳ khoản phải trả (DPO) và kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC) có tương quan âm đối với khả năng sinh lời của công ty (ROA, ROIC), đối với giá trị thị trường TQ cũng có kết quả tương tự tuy nhiên dấu trước hệ số kỳ phải trả là dương. Trong đó tác động của các thành phần vốn luân chuyển DSI, DSO, DPO và CCC lên khả năng sinh lợi ROA là mạnh nhất so với giá trị thị trường TQ và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ROIC, với các hệ số tương quan lần lượt là: -0.1722, -0.2563, -0.2104 và -0.2002. Khả năng sinh lời tương quan âm với kỳ thu tiền bình quân (DSO) cho thấy nếu kỳ thu tiền trung bình tăng lên sẽ làm giảm khả năng sinh lời. Kết quả tương quan giữa kì trả tiền bình quân (DPO) và khả năng sinh lợi cũng là nghịch biến cho thấy các công ty khả năng sinh lời lớn hơn sẽ khơng tốn nhiều thời gian để thanh tốn hóa đơn từ nhà cung cấp, trong khi theo Bana Abuzayed (2011) thì DPO có tương quan dương với khả năng sinh lời. Số ngày tồn kho bình quân và khả năng sinh lời cũng có cùng kết quả tương quan, cho thấy thời gian lưu kho càng lâu, khả năng sinh lời càng bị giảm, kết quả này khác hẳn với Bana Abuzayed (2011) khi cho rằng số ngày tồn kho tương quan dương với khả năng sinh lời. Điều này chứng tỏ rằng các doanh nghiệp có thể gia tăng tỷ suất sinh lợi bằng cách giảm thời gian lưu kho, các khoản phải thu. Doanh nghiệp cũng có thể điều chỉnh những con số này để vòng quay tiền mặt là nhỏ nhất, lúc này tính thanh khoản trong cơng ty là khá cao, rủi ro tín dụng cơng ty gặp phải rất thấp, tỷ suất sinh lợi của công ty sẽ tăng.
Kết quả cũng cho thấy hệ số thanh tốn ngắn hạn CACLR có mối quan hệ cùng chiều với giá trị thị trường Tobin Q, lợi nhuận trên tổng tài sản ROA và lợi nhuận trên vốn đầu tư ROIC trong khi tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản CLTAR và địn bẩy nợ DTAR có mối tương quan nghịch. Những con số này cho thấy rằng một cơng ty có chính sách đầu tư đúng đắn vào các tài sản lưu động, giữ tính thanh khoản ở mức độ tốt nhất thì tỷ suất sinh lợi sẽ cao hơn.
suất sinh lợi ROA, ROIC cũng chỉ ra một doanh nghiệp có tỷ số nợ thấp, thì sẽ trả lãi ít hơn, chi phí tài chính thấp hơn, do đó tỷ suất sinh lợi sẽ cao hơn. Tuy nhiên, doanh nghiệp phải giữ cân bằng giữa tỷ số nợ và tỷ suất sinh lợi, vừa đảm bảo đủ nguồn vốn cho quá trình sản xuất kinh doanh, vừa đảm bảo chi phí sử dụng vốn là thấp nhất có thể (trong những nguồn tài trợ, nợ vay là nguồn vốn có chi phí sử dụng vốn thấp nhất do có tấm chắn thuế).
Từ bảng phân tích tương quan cung cấp cái nhìn ban đầu về mối tương quan giữa các yếu tố, kết quả phân tích tương quan Pearson cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến không cao nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên chưa đủ tin cậy để đưa ra nhận định về mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả tài chính của cơng ty. Do đó bài nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy để làm rõ các mối quan hệ này.
4.3. Phân tích hồi quy
Phân tích tương quan trên đây chưa thể là căn cứ đáng tin cậy để đưa ra nhận định về mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và hiệu quả hoạt động của công ty. Do đó, tác giả đã tiến hành thực hiện phân tích hồi quy để kiểm định các mối quan hệ này.
Sử dụng phần mềm Stata 11, chúng ta sẽ hồi quy 6 mơ hình nhằm phân tích tác động các thành phần của vốn luân chuyển tới lợi nhuận và giá trị thị trường của công ty. Tác giả hồi quy lần lượt 6 mơ hình bằng 3 phương pháp hồi quy khác nhau, đó là pooled OLS, Fixed effects và Random effects. Tiêu chuẩn để lựa chọn mơ hình thích hợp dựa trên kiểm định F-test và kiểm định Hausman.
Đầu tiên tác giả xem xét tác động của vốn luân chuyển lên hiệu quả tài chính của cơng ty bằng phương pháp pooled OLS, nhận được các kết quả R2 lần lượt của 6 mơ hình là 8.60%, 7.31%, 35.60%, 34.45%, 26.37% và 25.21%. Tuy nhiên trong ước tính theo mơ hình pooled OLS khơng phản ánh được tác động của sự khác biệt của mỗi công ty. Tác động này có thể là đặc trưng ngành kinh tế, chu kỳ kinh doanh của doanh nghiệp hoặc các chính sách kinh tế vĩ mơ của quốc gia…
Vì vậy, tác giả sử dụng F-test để kiểm định xem có tồn tại tác động cố định của mỗi cơng ty trong mơ hình hay khơng.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy mơ hình 2 bằng phương pháp Fixed Effects
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 678
Group variable: mck Number of groups = 113
R-sq: within = 0.0347 Obs per group: min = 6
between = 0.0311 avg = 6.0
overall = 0.0042 ma
x = 6
F(7,558) = 2.87
corr(u_i, Xb) = -0.3428 Prob > F = 0.0060
tobinq Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] dsi -.0001602 .0000759 -2.11 0.035 -.0003093 -.0000112 dso -.0004667 .0002172 -2.15 0.032 -.0008933 -.00004 dpo -.0001368 .0004467 -0.31 0.760 -.0010143 . caclr -.014808 .0164433 -0.90 0.368 -.0471064 . catar -.1237455 .1822506 -0.68 0.497 -.4817266 . cltar .2575723 .2613556 0.99 0.325 -.2557888 . dtar -.0964181 .2443286 -0.39 0.693 -.5763343 . _cons 1.242223 .1392105 8.92 0.000 .968782 1.51566 3 sigma_ u sigma_ e . 38294548 .2954202 .
(fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(112, 558) = 7.76 Prob > F = 0.0000
Rõ ràng, từ kết quả trên cho thấy phương pháp pooled OLS được sử dụng khơng thích hợp bởi vì sự tồn tại của tác động cố định ở mỗi cơng ty ở mơ hình 2 có kết quả Prob > F là 0.0000 < 0.01% , 5 mơ hình cịn lại cũng cho kết quả tương tự theo bảng phụ lục, bác bỏ giả thuyết Ho là cho rằng khơng có tác động của các yếu tố khơng quan sát được (không thay đổi theo thời gian) lên hiệu quả tài chính của cơng ty, chấp nhận H1, do đó ta có thể kết luận rằng sử dụng mơ hình fixed effects là phù hợp hơn so với mơ hình pooled OLS.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mơ hình 2 bằng phương pháp random effects
Random-effects GLS regression Number of obs = 678
Group variable: mck Number of groups = 113
R-sq: within = 0.0190 Obs per group: min = 6
between = 0.0517 avg = 6.0
overall = 0.0395 max = 6
Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(7) = 17.12 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0166 tobinq Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
dsi -.0001051 .0000703 -1.49 0.135 -.0002428 . dso -.0004198 .0002006 -2.09 0.036 -.000813 -.0000267 dpo .0003547 .0004058 0.87 0.382 -.0004406 . caclr -.0106941 .0151182 -0.71 0.479 -.0403252 . catar -.0583939 .1490652 -0.39 0.695 -.3505563 . cltar .0954572 .2334731 0.41 0.683 -.3621416 . dtar -.3811909 .1889455 -2.02 0.044 -.7515173 -.0108646 _cons 1.367042 .1053912 12.97 0.000 1.16048 1.57360 5 sigma_ u sigma_ e .31049978 .2954202
.52487168 (fraction of variance due to u_i)
Tiếp theo để lựa chọn dùng fixed effects hay random effects là phù hợp nhất, đề tài sẽ kiểm định bằng Hausman test với các giả thuyết sau:
Ho: Random effects model là mơ hình thích hợp hơn H1: Fixed effect model là mơ hình thích hợp hơn
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman mơ hình 2
(b) fixed
(B) random
(b-B)
Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. dsi -.0001602 -.0001051 -.0000552 .0000286 dso -.0004667 -.0004198 -.0000468 .0000833 dpo -.0001368 .0003547 -.0004915 .0001868 caclr -.014808 -.0106941 -.0041139 .0064672 catar -.1237455 -.0583939 -.0653515 .1048564 cltar .2575723 .0954572 .162115 .117461 dtar -.0964181 -.3811909 .2847728 .1549066
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 28.91
Prob>chi2 = 0.0002
Ta thấy giá trị p-value của mơ hình 2 là 0.0002 nhỏ hơn mức ý nghĩa 1% do đó ta bác bỏ giả thuyết Ho, mơ hình fixed là mơ hình thích hợp. Thực hiện kiểm