CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
2.3. Xác định các biến hồi quy
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trƣớc đây trong và ngoài nƣớc, nhận thấy hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, đặc biệt là SMEs chịu tác động bởi rất nhiều yếu tố cả bên trong và bên ngoài. Tuy nhiên, với qui mô nhỏ, hiệu quả quản lý chƣa cao.Do đó, những biến bài viết quan tâm trong phần này sẽ là:
Biến phụ thuộc (Y) là tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) phản ảnh
hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Biến độc lập là các biến:
Doanh thu (X1): Doanh thu là một chỉ tiêu quan trọng đối với các doanh
nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh. Chỉ tiêu doanh thu cung cấp cho các nhà quản trị bên trong và bên ngoài doanh nghiệp những căn cứ đánh giá một cách khái quát kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp để từ đó ra các quyết định kinh tế đúng đắn. Biến này dự báo có tác động cùng chiều với ROA.
Doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ, sử dụng trong mơ hình này đƣợc tính bằng cách lấy ln(Sale)
Tỷ số thanh toán hiện hành (X2): phản ảnh khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn bằng những tài sản có tính thanh khoản phù hợp, đƣợc tính theo cơng thức = Tài sản lƣu động /Giá trị nợ ngắn hạn phải trả trong cùng kỳ.
Tỷ số này phản ánh khả năng thanh toán nợ hiện tại của doanh nghiệp. Khả năng thanh toán của doanh nghiệp là năng lực về tài chính mà doanh nghiệp có đƣợc để đáp ứng nhu cầu thanh toán các khoản nợ cho các cá nhân, tổ chức có quan hệ cho doanh nghiệp vay hoặc nợ. Năng lực tài chính đó tồn tại dƣới dạng tiền tệ (tiền mặt, tiền gửi …), các khoản phải thu từ các cá nhân mắc nợ doanh nghiệp, các tài sản có thể chuyển đổi nhanh thành tiền nhƣ: hàng hóa, thành phẩm, hàng gửi bán. Hệ số này càng cao, khả năng trả nợ ngắn hạn của doanh nghiệp càng lớn. Nếu hệ số này nhỏ hơn 1 thì doanh nghiệp có khả năng khơng hồn thành đƣợc nghĩa vụ trả nợ của mình khi tới hạn. Mặc dù với tỷ lệ nhỏ hơn 1, có khả năng khơng đạt đƣợc tình hình tài chính tốt, nhƣng điều đó khơng có nghĩa là cơng ty sẽ bị phá sản vì có rất nhiều cách để huy động thêm vốn. Tỷ lệ này cho phép hình dung ra chu kì hoạt động của cơng ty xem có hiệu quả khơng, hoặc khả năng biến sản phẩm thành tiền mặt có tốt khơng. Nếu cơng ty gặp phải rắc rối trong vấn đề đòi các khoản phải thu hoặc thời gian thu hồi tiền mặt kéo dài, thì cơng ty rất dễ gặp phải rắc rối về khả năng thanh khoản. Tuy nhiên, không phải hệ số này càng lớn thì càng tốt. Tính hợp lý của hệ số này phụ thuộc vào ngành nghề kinh doanh, ngành nghề nào có tài sản lƣu động chiếm tỷ trọng cao (chẳng hạn Thƣơng mại) trong tổng tài sản thì hệ số này cao và ngƣợc lại. Biến này đƣợc dự báo có tác động cùng chiều với ROA.
Tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản (X3): tính bằng tài sản cố định /
tổng tài sản của doanh nghiệp, dự báo nghịch biến với ROA.
Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (X4): tính bằng Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản, cho thấy tài sản đƣợc tài trợ từ nợ ngắn hạn bao nhiêu. Biến này đƣợc dự báo ngƣợc chiều với ROA.
Nợ dài hạn trên tổng tài sản (X5): tính bằng Nợ dài hạn/Tổng tài sản,
cho thấy tài sản đƣợc tài trợ từ nợ dài hạn bao nhiêu. Tƣơng tự biến X5, biến này đƣợc dự báo ngƣợc chiều với ROA.
Tổng nợ trên vốn chủ sở hữu (X6): đo lƣờng quy mơ tài chính của một
doanh nghiệp, cho biết trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp thì nợ chiếm bao nhiêu phần trăm. Tỷ lệ này đƣợc tính bằng Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu. Trong đó, Nợ phải trả của doanh nhiệp bao gồm cả Nợ ngắn hạn và Nợ dài hạn. Biến này đƣợc dự báo ngƣợc chiều với ROA.
Vịng quay khoản phải thu (X7): tính bằng Doanh thu /Các khoản phải
thu bình qn. Vịng quay các khoản phải thu phản ánh tốc độ biến đổi các khoản phải thu thành tiền mặt. Hệ số này là một thƣớc đo quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Khoản tiền phải thu từ khách hàng là số tiền mà khách hàng hiện tại vẫn còn chiếm dụng của doanh nghiệp. Chỉ đến khi khách hàng thanh toán bằng tiền cho khoản phải thu này thì coi nhƣ lƣợng vốn mà doanh nghiệp bị khách hàng chiếm dụng khơng cịn nữa. Biến này đƣợc dự báo cùng chiều với ROA.
Vòng quay tồn kho (X8): phản ảnh hiệu suất quản trị hàng tồn kho của
doanh nghiệp, đƣợc tính bằng Giá vốn hàng bán/ Hàng tồn kho bình quân. Vòng quay hàng tồn kho là số lần mà hàng hóa tồn kho bình qn ln chuyển trong kỳ. Hệ số vòng quay hàng tồn kho càng cao càng cho thấy doanh nghiệp bán hàng nhanh và hàng tồn kho khơng bị ứ đọng nhiều. Có nghĩa là doanh nghiệp sẽ ít rủi ro hơn nếu khoản mục hàng tồn kho trong báo cáo tài chính có giá trị giảm qua các năm. Tuy nhiên, hệ số này q cao cũng khơng tốt, vì nhƣ vậy có nghĩa là lƣợng hàng dự trữ trong kho không nhiều, nếu nhu cầu thị trƣờng tăng đột ngột thì rất có
khả năng doanh nghiệp bị mất khách hàng và bị đối thủ cạnh tranh giành thị phần. Hơn nữa, dự trữ nguyên liệu vật liệu đầu vào cho các khâu sản xuất khơng đủ có thể khiến dây chuyền sản xuất bị ngƣng trệ. Vì vậy, hệ số vịng quay hàng tồn kho cần phải đủ lớn để đảm bảo mức độ sản xuất và đáp ứng đƣợc nhu cầu khách hàng. Biến này đƣợc dự báo cùng chiều với ROA.
Tuổi đời của doanh nghiệp (X9): tuổi đời của doanh nghiệp cho thấy phần nào kinh nghiệm hoạt động của doanh nghiệp. Tác động của biến này dự kiến là cùng chiều với ROA.
Biến giả ngành dịch vụ (X10). Biến giả ngành cơng nghiệp (X11).
Mơ hình dự kiến: Y = a + b1 * X1 + b2 * X2 + b3 * X3 + b4 * X4 + b5 * X5 + b6 * X6 + b7 * X7+ b8 * X8 + b9 * X9 + b10 * X10 + b11 * X11
Các biến giả trong mơ hình nhằm kiểm định xem có hay khơng có mức độ tác động của ngành đối với ROA của doanh nghiệp.
Theo Darmodar Gujarat (2004) dựa vào ví dụ về dữ liệu các cơng ty ở Mỹ thì ơng đƣa ra kết luận rằng nếu có bốn cơng ty thì chỉ nên sử dụng 3 biến giả, nếu sử dụng 4 biến sẽ dẫn đến hiện tƣợng đa cộng tuyến hồn hảo vì vậy trong mơ hình này, chúng tơi chỉ sử dụng 2 biến giả.
2.4 Phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật hồi quy tuyết tính (linear regression) để phân tích các yếu tố tác động đến ROA của các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Trong nghiên cứu này, sử dụng Durbin Watson để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan, sử dụng kiểm định VIF để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến các hệ số hồi quy. Chúng ta sẽ sử dụng phƣơng pháp nhập liệu từng bƣớc (Stepwise selection) để chạy mơ hình hồi quy, để lựa ra mơ hình tối ƣu. Sau cùng, để kiểm định xem mơ hình hồi quy tuyết tính bội có phù hợp khơng cần kiểm tra R2 hiệu chỉnh kết hợp giá trị F ở bảng phân tích ANOVA.
Mục đích của việc sử dụng mơ hình này là để so sánh sự thay đổi trong kết quả hồi quy về mối liên hệ giữa ROA của các doanh nghiệp nhỏ và vừa với các biến giải thích.
Y_ROAit = β + β1 * X1i t+ β2 * X2it + β3 * X3it + β4 * X4it+ β5 * X5it + β6 * X6it + β7 * X7it + β8 * X8it+ β9 * X9it + β10 * X10it + β11 * X11it
Tổng kết lại, Chƣơng 2 trình bày về cơ sở lý thuyết, cơ sở dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu, trong đó nêu rõ cách lƣợng hóa các biến đƣợc sử dụng trong mơ hình, tác động đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp nhỏ và vừa dựa trên kết quả nghiên cứu đã đƣợc thực hiện trƣớc đây ở các nƣớc trên thế giới. Chƣơng này cịn trình bày phƣơng pháp nghiên cứu sử dụng kỹ thuật hồi quy tuyến tính (linear Regression), đƣa ra mơ hình nghiên cứu với mục đích so sánh sự thay đổi trong kết quả hồi quy về mối liên hệ giữa khả năng sinh lợi của SMEs.