CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thu thập từ các công ty cổ phần của Việt Nam không bao gồm các công ty trong lĩnh vực tài chính như ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán, các quỹ đầu tư được niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội từ năm 2008 đến năm 2013. Sau khi loại bỏ các công ty không đầy đủ dữ liệu kết quả còn lại đề tài thực hiện nghiên cứu 188 doanh nghiệp. Do đặc thù tính tốn của các biến số độc lập được sử dụng trong bài là sử dụng phép bình quân của đầu năm và cuối năm nên số năm thực tế là 5 năm (2009-2013), bao gồm 940 quan sát. Dữ liệu của các doanh nghiệp được thu thập từ báo cáo thường niên, báo cáo tài chính, các thơng tin được cơng bố chính thức, website của các doanh nghiệp, website của Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh, Sở giao giao dịch chứng khoán Hà Nội. Các biến phụ thuộc, biến độc lập, biến kiểm soát được tổ chức thành dữ liệu bảng (panel data) theo từng doanh nghiệp phân bố theo từng năm. Lý do cho việc chọn hồi quy theo dữ liệu bảng là:
Thứ nhất, dữ liệu bảng cho phép kiểm soát sự khác biệt không quan sát được giữa các công ty trong mẫu nghiên cứu
Thứ hai, dữ liệu bảng cũng giúp kiểm soát cho các biến không quan sát được thay đổi theo thời gian nhưng không phải giữa các công ty trong mẫu nghiên cứu Thứ ba, dữ liệu bảng giúp tăng thêm số mẫu quan sát, phần nào khắc phục hiện tượng đa công tuyến giữa các biến số, bậc tự do cao hơn, hiệu quả hơn và mô tả dạng hàm dữ liệu bảng đơn giản.
3.2.Mô tả các biến và giả thiết 3.2.1.Mô tả biến
Biến phụ thuộc
Biến NOP (Net Operating Profitability) – Lợi nhuận hoạt động ròng - biến này đo lường lợi nhuận của doanh nghiệp. Biến được xác định bằng cách lấy thu nhập thuần từ hoạt động kinh doanh cộng khấu hao, sau đó chia cho hiệu số của tổng tài sản trừ cho tài sản tài chính. Sử dụng biến này vì biến đã tách lợi nhuận từ hoạt động tài chính, chỉ tính lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh.
Biến độc lập
Biến ACP (Average Collection Period) – Kỳ thu tiền bình quân - được xem như đại diện cho chính sách khoản phải thu (Collection Policy). Dựa vào kỳ thu tiền bình qn, có thể nhận ra chính sách bán trả chậm của doanh nghiệp. Nó được tính bằng cách chia khoản phải thu của khách hàng cho doanh thu sau đó nhân lại với 365 (số ngày của một năm).
Trong đó,
Biến ITID (Inventory turnover in days) – Số ngày vòng quay hàng tồn kho tồn kho - được sử dụng như đại diện của chính sách hàng tồn kho. Biến này được xác định bằng cách chia hàng tồn kho cho giá vốn hàng bán và nhân với 365 ngày.
Trong đó,
Biến APP (Average payment period) – Kỳ thanh tốn bình quân - đại diện cho chính sách khoản phải trả. Biến được xác định bằng cách chia khoản phải trả cho những khoản doanh thu mua chịu sau đó nhân với 365. Doanh thu mua chịu được tính bằng cách lấy bình quân giá vốn hàng bán cộng giá trị hàng tồn kho đầu kì trừ đi giá trị hàng tồn kho cuối kì.
Trong đó, đ
Biến CCC (The cash conversion cycle) là thuật ngữ dùng để đo lường việc quản trị vốn luân chuyển có hiệu quả hay không. Chu kỳ luân chuyển tiền là một thước đo được sử dụng trong phân tích tài chính của doanh nghiệp, để đánh giá khả năng quản trị tiền mặt của doanh nghiệp. Con số này càng cao, thì lượng tiền mặt của doanh nghiệp càng khan hiếm cho hoạt động sản xuất kinh doanh và cho các hoạt động khác như đầu tư. Chu kỳ luân chuyển tiền được tính từ khi chi trả cho các nguyên liệu thô tới khi nhận được tiền mặt trong bán hàng. Nếu con số này nhỏ sẽ được coi là khả năng quản trị vốn luân chuyển tốt. Trong thực tế, có trường hợp doanh nghiệp có giá trị chu kỳ luân chuyển tiền là số âm. Điều này có nghĩa là doanh nghiệp khơng cần sử dụng vốn luân chuyển mà vẫn có thể tạo ra doanh thu tài chính nhờ chiếm dụng được vốn luân chuyển của các doanh
nghiệp khác. Chu kỳ luân chuyển tiền được xác định bằng cách cộng ACP với ITID sau đó trừ cho APP.
Biến kiểm sốt
Có rất nhiều các yếu tố ảnh hưởng đến thành quả kinh doanh của một doanh nghiệp nên việc đưa thêm biến kiểm soát như là một biến độc lập vào mô nghiên cứu để thực hiện nghiên cứu cho vấn đề của mình theo đề tài là cần thiết bởi lẽ nó giúp mơ hình trở nên ổn định hơn, theo đó các biến kiểm sốt được đưa vào mơ hình nghiên cứu gồm:
Biến CR (Current Ratio) – Tỉ số thanh toán hiện hành, được sử dụng là đại diện cho thanh khoản của doanh nghiệp, và được xác định bằng cách chia tài sản ngắn hạn cho nợ ngắn hạn
Biến SIZE -Qui mô của doanh nghiệp, được xác định bằng cách lấy logarit nepe của doanh thu.
Biến DR (Debt ratio) - Tỉ số nợ, được sử dụng là đại diện cho đòn bẩy và được xác định bằng cách chia tổng nợ cho tổng tài sản
Biến FATA (tài sản tài chính trên tổng tài sản) – biến kiểm sốt.
Trong đó,
Tất cả các biến trên đều được tính tốn dựa vào các khoản mục trên bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh.
Nhằm cung cấp một cái nhìn mang tính tổng quan đề tài tiến hành tổng hợp các biến nghiên cứu và cơ sở cho việc tính tốn các biến nghiên cứu trong đề tài. Tất cả được thể hiện trong bảng 3.1 sau:
Bảng 3.1.Tóm tắt các biến nghiên cứu
Biến nghiên cứu
Cơng thức tính Các nghiên cứu tham chiếu
NOP ầ ả ả Rahmen và Nasr (2007) ACP ả ả Rahmen và Nasr (2007), David M. Mathuva (2010), Amarjit Gill, Nahum Biger, Neil Mathur (2010), Falope OI, Ajilore OT (2009)
ITID
Falope OI, Ajilore OT (2009), Amarjit Gill, Nahum Biger, Neil Mathur (2010), David M. Mathuva (2010), Rahmen và Nasr (2007), APP ả ả ả Rahmen và Nasr (2007), David M. Mathuva (2010), Amarjit Gill, Nahum Biger, Neil Mathur (2010),
Falope OI, Ajilore OT (2009), Ramachandran, Janakiraman (2009) và Pedro Juan Garcia – Teruel, Pedro Martinez- Solano (2007).
CCC Sushma Vishnani, Bhupesh Kr.Shah (2007), Abdul Raheman và Mohamed Nasr (2007), Lazaridis I, Tryfonidis D (2006), Kesseven Padachi (2006), Shin và Soenen (1998). CR ả ắ ạ Raheman A, Nasr M (2007)
SIZE Logarit cơ số e của doanh thu Rahmen và Nasr (2007), Bhunia và Das (2012), Gul và cộng sự (2013), Eljelly (2004).
DR
ả
Rahmen và Nasr (2007), Bhunia và Das (2012), Gul và cộng sự (2013), Eljelly (2004) FATA ả ả Raheman A, Nasr M (2007)
3.2.2.Giả thuyết nghiên cứu
Với mục tiêu là xem xét ảnh hưởng của việc quản trị vốn luân chuyển ảnh hưởng như thế nào khả năng sinh lợi của doanh nghiệp và cũng nhằm trả lời cho vấn đề nghiên cứu được đặt ra của mình, theo đó đề tài đặt ra giả thuyết nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007) như sau:
H0: Khơng có mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và lợi nhuận hoạt động ròng của doanh nghiệp.
Giả thuyết chung trên được cụ thể hoá thành 4 giả thiết:
Giả thuyết 1
H01: Khơng có mối tương quan giữa kỳ thu tiền bình quân và lợi nhuận hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
H11: Có một mối tương quan âm giữa kỳ thu tiền bình quân và lợi nhuận hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
Giả thuyết 2
H02: Khơng có mối tương quan nào giữa số ngày vịng quay hàng tồn kho và lợi nhuận hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
H12: Tồn tại một mối tương quan âm giữa số ngày vòng quay hàng tồn kho và lợi nhuận hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
Giả thuyết 3
H03: Khơng có mối tương quan nào giữa kỳ thanh tốn bình qn và lợi nhuận hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
H13: Tồn tại mối tương quan âm giữa kỳ thanh tốn bình qn và lợi nhuận hoạt động rịng của các doanh nghiệp Việt Nam.
Giả thuyết 4
H04: Khơng có mối tương quan nào giữa chu kỳ luân chuyển tiền và lợi nhuận hoạt động ròng của doanh nghiệp Việt Nam.
H14: Tồn tại mối tương quan âm giữa chu kỳ luân chuyển tiền và lợi nhuận hoạt động ròng của doanh nghiệp Việt Nam.
3.3.Mơ hình nghiên cứu
Mơ hình chung của đề tài dựa trên các giả thuyết đề ra:
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
Trong đó:
o NOP: Lợi nhuận hoạt động ròng.
o ACP: Kỳ thu tiền bình qn.
o ITID: Số ngày vịng quay hàng tồn kho.
o APP: Kỳ thanh tốn bình qn.
o CCC: Chu kỳ luân chuyển tiền.
o CR: Tỷ số thanh toán hiện hành.
o DR: Tỷ số nợ.
o LOS: Logarithm tự nhiên của doanh thu.
o FATA: Tài sản tài chính trên tổng tài sản.
o ε: sai số.
o i= 1,2,3…188 doanh nghiệp
Nhằm mục tiêu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu, giả thiết nghiên cứu của mình, mơ hình nghiên cứu chung của đề tài sẽ được cụ thể hố thánh 4 mơ hình nghiên cứu như sau:
Mơ hình 1
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Xem xét kỳ thu tiền bình qn có ảnh hưởng hay khơng đến lợi nhuận của doanh nghiệp.
Mơ hình 2
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Xem xét kỳ thanh tốn bình qn ảnh hưởng hay khơng đến lợi nhuận của doanh nghiệp.
Mơ hình 3
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Xem xét số ngày vòng quay hàng tồn kho ảnh hưởng hay không đến lợi nhuận của doanh nghiệp
Mơ hình 4
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Xem xét chu kỳ luân chuyển tiền có ảnh hưởng hay khơng đến lợi nhuận của doanh nghiệp.
3.4. Các phương pháp kiểm định mơ hình
Để đáp ứng các mục tiêu nghiên cứu của mình cũng như kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, đề tài thực hiện các phương pháp kiểm định theo trình tự như sau: thống kê mơ tả dữ liệu, phân tích tương quan, ước lượng mơ hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 11.0.
3.4.1.Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mơ tả lại những đặc tính của dữ liệu nghiên cứu và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, cụ thể đề tài sẽ mơ tả lại dữ liệu dựa trên các tiêu chí: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, sai số số chuẩn, trung vị.
3.4.2.Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được đề tài sử dụng nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan (Pearson) được đưa ra đầu tiên bởi Francis và Galton theo đó hệ số tương quan được tính bằng cách chia hiệp phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng. Đề tài xây dựng ma trận hệ số tương quan kèm theo mức ý nghĩa nhằm đánh giá bước đầu về mối tương quan giữa các biến. Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao (lớn hơn 0.8) và đây có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa công tuyến và cũng là cơ sở để đề tài thực hiện các kiểm định cần thiết và hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu.
3.4.3.Phương pháp ước lượng mơ hình
Trong khi phân tích tương quan nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu có mối quan với nhau hay khơng thì phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với các biến phụ thuộc qua đó cho biết chiều hướng tác động và mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp này cho phép đề tài đưa ra bằng chứng thực nghiệm để trả lời cho các câu hỏi và các giả thiết nghiên cứu.Theo đó đề tài thực hiện ước lượng mơ hình thơng qua ước lượng Pooled OLS, Fixed effect, Random effect. Lý do của việc ước lượng mơ hình Fixed effect,Random effect mà khơng là mơ hình Pooled OLS là:
Thứ nhất, ước lượng Pooled OLS là ước lượng đơn giản và bỏ qua cấu trúc dữ liệu bảng có thể dẫn đến việc các biến độc lập không phản ánh đúng mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Và do đó trong mơ hình có nhiều biến giải thích nên có thể xảy ra hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Và khi điều này xảy ra sẽ dẫn đến ước lượng Pooled OLS khơng cịn hiệu quả. Do đó cần một mơ hình tốt hơn mơ hình Pooled OLS.
Thứ hai, để xem xét đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu có thể ảnh hưởng đến biến giải thích và do có những thuộc tính chúng ta khơng quan sát được bằng giá trị thì lúc này mơ hình phù hợp hơn so với Pooled OLS là mơ hình Fixed effect. Theo đó mơ hình được xây dựng để xem xét được đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu theo sự thay đổi của hệ số chặn tuy nhiên sự thay đổi này là cố định theo thời gian và để xem xét sự khác nhau đó thì chúng ta có thể dùng biến giả. Do mơ hình chỉ quan tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mơ hình nên nó khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan. Một minh hoạ cho mơ hình này như sau:
Trong đó β_1i: thể hiện cho sự khác nhau giữa các doanh nghiệp nghiên cứu nhưng sự khác nhau đó khơng thay đổi theo thời gian. Khi đó β_1i được triển khai theo các biến giả để xem xét những đặc điểm riêng biệt của từng đối tượng nghiên cứu.
Thứ ba, khi những đặc điểm riêng biệt giữa các đối tượng nghiên cứu được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích thì chúng ta có thể dùng mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random effect model). Cách tiếp cận của mơ hình này là dựa trên phần dư. Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên được thể hiện như sau:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Trong đó, w_it là phần dư tổng hợp gồm hai thành phần ε_i là sai số thành phần đại diện cho các đặc điểm riêng của từng công ty, u_it là sai số thành phần kết hợp khác nhau của các đặc điểm riêng của các công ty và theo thời gian. β_1 là giá trị trung bình của tất cả các hệ số chặn của các công ty nghiên cứu và sai số thành phần ε_iđại diện cho chênh lệch ngẫu nhiên của từng hệ số chặn của các cơng ty này với giá trị trung bình.
Như vậy vấn đề đặt ra là mơ hình nào là phù hợp cho nghiên cứu. Để trả lời câu hỏi này luận văn sẽ sử dụng kiểm định Hausman nhằm so sánh mơ hình Fixed effect và Random effect, kiểm định Likelihood nhằm so sánh sự phù hợp giữa hai mơ hình Pooled OLS và Fixed effect và kiểm định LM nhằm so sánh giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình Random effect. Cuối cùng với mơ hình được chọn đề tài tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình, theo đó các khuyết tật được kiểm định gồm: Kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan bậc 1. Nếu mơ hình được chọn có hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan bậc 1 hoặc cả hai đề tài tiến hành khắc phục các khuyết tật của mơ hình bằng phương pháp GLS, theo đó đề tài tiến hành ước lượng lại mơ hình được chọn bằng phương pháp GLS.
3.4.4. Phương pháp kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mơ hình
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra sự phù hợp của các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%, 5%, 10% hay nói khác hơn là độ tin cậy 99%, 95%, 90%. Đối với nghiên cứu này đề tài chọn mức ý nghĩa 5% để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi quy, tức biến độc lập chỉ được xem là tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số hồi quy có giá trị P-value nhỏ hơn 5%, lý do cho việc chọn mức ý nghĩa 5% vì đề tài muốn tăng khả độ tin cậy trong việc nhận xét kết quả nghiên cứu của đề