tố ảnh hưởng
Mơ hình kinh tế lượng được sử dụng để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến
mức nợ được khái quát bởi phương trình :
ε β β + Χ + = Υ o i. i Trong đó : :
Υ Là biến phụ thuộc, phản ánh mức nợ qua các chỉ tiêu tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn, tỷ suất nợ dài hạn
o
β : Hằng số của phương trình
:
i
β Hệ số hồi qui của nhân tố i
:
ε Thành phần ngẫu nhiên sai số của mơ hình
Trên cơ sở xác định các nhân tố phù hợp tác động đến mức nợ, mơ hình kinh tế lượng được cụ thể hóa như sau:
Phương trình 1:
TDit = βo+ β1. TDit-1 +β2. FA1it +β3. FA2it +β4. FA3it +β5. GRit +β6. ROAit +
β 7. ROEit + β8. SIZEit + β 9. NDit + β10. UNIit + β11. FIELDit + β12. RISKit + ε (3.1)
Phương trình 2:
SDit = βo+ β1. SDit-1 +β2. FA1it +β3. FA2it +β4. FA3it +β5. GRit +β6. ROAit +
β 7. ROEit + β8. SIZEit + β9. NDit + β10. UNIit + β11. FIELDit + β12. RISKit + ε (3.2)
Phương trình 3:
LDit = βo+ β1. LDit-1 +β2. FA1it +β3. FA2it +β4. FA3it +β5. GRit +β6. ROAit +
β 7. ROEit + β8. SIZEit + β9. NDit + β10. UNIit + β11. FIELDit + β12. RISKit + ε (3.3)
Trong đó:
(3.1): Phương trình đo lường tỷ suất nợ của doanh nghiệp i năm thứ t
(3.2): Phương trình đo lường tỷ suất nợ ngắn hạn của doanh nghiệp i năm thứ t (3.3): Phương trình đo lường tỷ suất nợ dài hạn của doanh nghiệp i năm thứ t TDit, SDit, LDit: Là biến phụ thuộc thể hiện lần lượt tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn, tỷ suất nợ dài hạn của doanh nghiệp i năm t
TDit-1, SDit-1, LDit-1: Là biến độc lập thể hiện lần lượt tỷ suất nợ, tỷ suất nợ
ngắn hạn, tỷ suất nợ dài hạn của doanh nghiệp i năm t-1. Trong nghiên cứu này , các biến được đặt là TDold, SDold và LDold
FA1: Là biến độc lập định lượng thể hiện tài sản cố định trên tổng tài sản của doanh nghiệp
FA2: Là biến độc lập định lượng thể hiện tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản của doanh nghiệp
FA3: Là biến độc lập định lượng thể hiện giá trị hàng tồn kho trên tổng tài sản của doanh nghiệp
GR: Là biến độc lập định lượng thể hiện tốc độ tăng trưởng doanh thu của
doanh nghiệp
ROA: Là biến độc lập định lượng thể hiệu suất sử dụng tài sản của doanh
nghiệp
ROE: Là biến độc lập định lượng thể hiện hiệu quả sử dụng vốn của doanh
nghiệp
SIZE: Là biến độc lập định lượng thể hiện quy mô của doanh nghiệp. Chỉ số
này được đo lường bởi 2 tiêu chí là dựa trên độ lớn của doanh thu và số lượng nhân
viên của doanh nghiệp. Tuy nhiên số lượng nhân viên ở các doanh nghiệp Việt biến
động liên tục nên đề tài này bỏ qua chỉ tiêu này.
ND: Là biến độc lập định lượng cho thấy các khoản thu nhập sau thuế chia cho tổng tài sản của doanh nghiệp.
UNI: Là biến độc lập định tính cho thấy doanh nghiệp có chính sách đầu tư
phát triển hay có giá trị thương hiệu khơng. Biến này được xác định dựa trên giá trị tài sản vơ hình.
FIELD: Là biến độc lập định tính cho thấy lĩnh vực và ngành nghề doanh
nghiệp hoạt động.
RISK: Là biến độc lập định lượng đo lường mức độ rủi ro của doanh nghiệp,
biến này được xác định bởi độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động trên tổng tài sản của doanh nghiệp.
:
o
β Là hằng số của mơ hình hồi qui.
:
ε Là sai số ngẫu nhiên đại diện cho các nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến
biến phụ thuộc mà khơng được đề cập trong mơ hình.
Cách tính các chỉ số của các biến trong mơ hình nói trên xem ở phụ lục 1 với
thuế suất của các doanh nghiệp Việt Nam là 25% tính từ năm 2009.
Ngồi ra đề tài cịn sử dụng các biến để đánh gía mức nợ và khả năng chi trả lãi vay của doanh nghiệp mà không được sử dụng trong mơ hình, đó là:
STATUS: Là biến định tính đánh giá mức nợ của doanh nghiệp. Tác giả đề cập
đến 2 mức nợ của doanh nghiệp là nợ cao và nợ thấp. Nếu tỷ suất nợ của doanh
nghiệp lớn hơn tỷ suất nợ trung bình của ngành mà doanh nghiệp hoạt động, doanh nghiệp được xem là doanh nghiệp có nợ cao và ngược lại.
ABILITY: Là biến định tính phản ánh khả năng chi trả lãi vay của doanh
nghiệp. Biến này được đo lường dựa trên tỷ số chi trả lãi vay của doanh nghiệp. Nếu chỉ số này lớn hơn 1, doanh nghiệp “ hồn tồn có khả năng chi trả”, nếu chỉ số này nhỏ hơn 1 doanh nghiệp rơi vào tình trạng” Khơng có khả năng chi trả lãi vay”. Còn lại, nếu chỉ số này bằng 0 hoặc khơng có giá trị thì doanh nghiệp có khả năng thanh tốn tốt, đã “ Thanh tốn trong kì trước hoặc khơng vay nợ”.
Ngồi các biến định lượng được xác định là nhân tố ảnh hưởng đến mức nợ (
Xem phụ lục 1) , mơ hình cịn mã hóa một số biến định tính trước khi đưa vào phần mềm SPSS như sau:
Bảng 3.1: Mô tả nhập liệu các biến định tính sử dụng trong phần mềm kinh tế lượng SPSS Tên biến Giá trị mã hóa nhập liệu
Diễn giải Điều kiện
1 Có chính sách nghiên cứu và đầu tư , thương hiệu lớn
Giá trị tài sản vơ hình trên bảng cân đối kế tốn >0
UNI
0 Khơng có chính sách
đầu tư nghiên cứu và
thương hiệu
Giá trị tài sản vơ hình trên bảng cân đối kế tốn = 0
1 Nợ cao TDi > TD trung bình ngành
của doanh nghiệp I năm t STATUS
0 Nợ thấp TDi <= TD trung bình ngành
của doanh nghiệp I năm t 1 Có khả năng thanh
toán lãi vay
Tỷ số khả năng chi trả lãi vay >1
2 Khơng có khả năng thanh toán lãi vay
Tỷ số khả năng chi trả lãi vay <=1
ABILITY
3 Đã thanh toán lãi vay
trong kì trước hoặc khơng vay nợ
Chỉ số” Chi phí lãi vay” trên bảng kết quả hoạt động kinh
doanh = 0
2 Ngành công nghệ 3 Ngành hàng tiêu dùng 4 Ngành công nghiệp 5 Ngành nguyên vật liệu 6 Ngành nông nghiệp 7 Ngành y tế
doanh thuộc nhóm ngành này
Nguồn: Tác giả tính tốn cho mơ hình
Căn cứ vào giá trị của các biến độc lập giải thích có ảnh hưởng đến tỷ suất nợ, mơ hình này sẽ giúp doanh nghiệp cân đối và cơ cấu lại các yếu tố, có phương hướng và chính sách hoạt động kinh doanh tốt hơn đồng thời dự báo được những vấn đề có thể phát sinh, biết được điểm mạnh, điểm yếu của doanh nghiệp, những thách thức
của doanh nghiệp để từ đó có kế hoạch xây dựng một mức nợ thích hợp cho kì tiếp
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Từ những cơ sở lý thuyết liên quan đã nêu ở chương 2, chương 3 này xây dựng mơ hình cho mức nợ đồng thời mơ tả dữ liệu mẫu được chọn đại diện cho tổng thể các doanh nghiệp Việt Nam để tiến hành nghiên cứu. Từ đây sẽ đưa ra kết quả đánh giá
CHƯƠNG 4 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Nội dung của đề tài nghiên cứu
Đề tài cho thấy được sự thay đổi của các khoản nợ trên tài sản có ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính của doanh nghiệp. Lựa chọn một cấu trúc tài chính phù hợp là
kết quả của việc lựa chọn các nhân tố quan trọng có ảnh hưởng đến tỷ suất nợ của
doanh nghiệp. Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét các biến đưa ra có ảnh hưởng trọng yếu như thế nào đến sự thay đổi của cấu trúc tài chính .
Nghiên cứu thực nghiệm này với mong muốn kiểm định các lý thuyết tài chính hiện đại liên quan về cấu trúc tài chính có ảnh hưởng đến các doanh nghiệp ở Việt
Nam như thế nào. Có 2 vấn đề được nghiên cứu trong đề tài này, đó là:
1) Xác định các biến giải thích có ảnh hưởng trọng yếu đến mức nợ của
doanh nghiệp
2) Kiểm định mối liên hệ giữa mức nợ với ngành nghề và khả năng chi trả lãi vay
4.1.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến mức nợ của doanh nghiệp
Sau khi xác định các nhân tố ảnh hưởng đến mức nợ, đề tài tiến hành nghiên
cứu thực hiện với các chỉ số biến phụ thuộc phản ánh mức nợ là tổng nợ trên tổng tài sản, nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, nợ dài hạn trên tổng tài sản để xem các nhân tố ảnh hưởng đến từng chu kì nợ là những nhân tố nào và thay đổi ra sao theo từng kì.
Tất cả các biến được đưa vào phương trình cùng một lúc và cho kết quả từ phân tích hồi quy qua phần mềm SPSS với hệ số beta tương ứng của từng biến độc lập là:
Biến phụ thuộc Biến độc lập Tỷ suất nợ(TD) Tỷ suất nợ ngắn hạn(SD) Tỷ suất nợ dài hạn(LD) TDold 0.846 SDold 0.803 LDold 0.822 FA1 -0.016 -0.084 0.072 FA2 0.006 0.043 -0.037 FA3 0.030 0.082 -0.031 GR 0.009 0.009 0.000 ROA 0.085 0.003 0.057 ROE -0.092 -0.058 -0.024 SIZE 0.013 0.011 0.004 ND -0.353 -0.302 -0.075 UNI 0.000 0.003 -0.004 RISK -0.171 0.026 -0.194 FIELD1 0.002 0.005 -0.005 FIELD2 0.008 0.011 -0.002
FIELD3 -0.017 0.001 -0.021 FIELD4
FIELD5 0.022 0.029 -0.009
FIELD6 0.022 0.030 -0.010
FIELD7 0.003 0.017 -0.017
Nguồn: Tác giả tính tốn và tổng hợp kết quả từ dữ liệu khảo sát
Bảng số liệu về hệ số hồi quy của các biến độc lập trên cho thấy hệ số beta của tất cả các biến đều khác 0. Điều này chứng tỏ , các biến độc lập đưa ra đều có tương quan đến tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn.
4.1.1.1 Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
Với giả thiết ban đầu Ho là: mơ hình hồi qui xây dựng trên không phù hợp với tổng thể, kiểm định ANOVA của các mơ hình đưa ra đều có giá trị sig(P_value) gần bằng 0 ( <0.05) (Xem phụ lục 6, 7, 8) . Nếu chấp nhận với mức ý nghĩa 5% và độ tin cậy là 95% cho thấy giả thiết trên bị bác bỏ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghĩa là: mơ hình trên đều phù hợp với tổng thể tức là tất cả các biến
đều có ảnh hưởng đến mức nợ. Bên cạnh đó giá trị R2 có hiệu chỉnh trong 3 mơ hình
đưa ra đều >80% cho thấy được trên 80% sự thay đổi của tỷ suất nợ được giải thích
bởi các nhân tố trong mơ hình .
4.1.1.2 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Tuy nhiên với mục đích xác định các nhân tố có ảnh hưởng trọng yếu đến tỷ
suất nợ thì hệ số beta phải lớn . Với các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9, H10, H11, H12 như đã đề cập phần trên, quan sát giá trị sig (P_value)của từng
nhân tố trong từng mơ hình (Xem Phụ lục 6,7,8) cho thấy: trong các mơ hình trên , nếu tất cả các biến đều đưa vào thì có một số biến có giá trị sig từng phần >0.05 (chấp
nhận với độ tin cậy 95%). Điều này có nghĩa là các biến độc lập mà có giá trị sig lớn trên 0.05 thì có ảnh hưởng rất ít thậm chí khơng ảnh hưởng đến mức nợ của doanh
nghiệp. Và trên thực tế, các nhân tố này sẽ không đáng để các nhà quản trị xem xét và cân nhắc khi xây dựng một mức nợ .
Bằng phương pháp loại trừ dần, thực hiện chạy lại SPSS sau khi loại bỏ các biến độc lập không quan trọng hay ít có tương quan với tỷ suất nợ, tức có giá trị sig
từng phần >0.05 cho từng mơ hình, nghiên cứu đạt được kết quả với các hệ số beta
mới chưa chuẩn hóa như sau:
Bảng 4.2 Hệ số beta của các biến số trong mơ hình phù hợp với điều kiện của phương trình hồi quy Biến phụ thuộc Biến độc lập Tỷ suất nợ(TD) Tỷ suất nợ ngắn hạn(SD) Tỷ suất nợ dài hạn(LD) TDold 0.845 SDold 0.801 LDold 0.831 FA1 -0.054 0.051 FA2 FA3 0.084 GR 0.009 0.009 ROA
ROE -0.074 -0.058 -0.021 SIZE 0.014 0.011 0.003 ND -0.323 -0.302 UNI RISK -0.148 -0.166 FIELD1 FIELD2 FIELD3 -0.015 FIELD4 FIELD5 0.025 0.025 FIELD6 0.026 0.026 FIELD7
Nguồn: Tác giả tính tốn và tổng hợp kết quả từ dữ liệu khảo sát
Với kiểm định ANOVA có giá trị sig (P_value) < 0.05 (Xem phụ lục 9,10,11), R2 hiệu chỉnh tương đối lớn cụ thể là đối với phương trình có biến phụ thuộc là tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn , tỷ suất nợ dài hạn tương ứng là 0.84, 0.821 và 0.806. Hệ số VIF
của từng biến < 2 trong cả 3 phương trình chứng tỏ mơ hình khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến . Mơ hình hồi qui sau khi loại bỏ các nhân tố ít ảnh hưởng đến tỷ suất nợ được lọc ra và chấp nhận với mức ý nghĩa 5% như bảng 4.2
Phương trình hồi quy được xác định từ dữ liệu với biến quan sát là từng doanh nghiệp trong từng năm có biến phụ thuộc là tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn như sau:
TD = 0.845 * TDold + 0.009 * GR - 0.074 * ROE + 0.014 * SIZE - 0.323 * ND - 0.148 * RISK + 0.025 * FIELD5 + 0.026 * FIELD6 - 0.285 (4.1)
SD = 0.801 * SDold - 0.054 * FA1 + 0.084 * FA3 + 0.009 * GR - 0.058 * ROE + 0.011 * SIZE - 0.302 * ND + 0.025 * FIELD5 + 0.026 * FIELD6 - 0.209 (4.2)
LD = 0.831 * LDold + 0.051 * FA1 - 0.021 * ROE + 0.003 * SIZE - 0.166 * RISK - 0.015 * FIELD3 - 0.062 (4.3)
Từ phương trình (4.1) cho thấy: tỷ suất nợ của doanh nghiệp chịu ảnh hưởng
bởi 8 nhân tố trong đó nhân tố ngành gồm có 2 ngành có ảnh hưởng đến tỷ suất nợ là
ngành nguyên vật liệu và ngành nông nghiệp tương ứng với 2 hệ số beta là 0.025 và
0.026. Hệ số beta 0.025 có nghĩa là với điều kiện các nhân tố khác không thay đổi ,
nếu doanh nghiệp hoạt động kinh doanh thuộc ngành nguyên vật liệu thì tỷ suất nợ sẽ tăng lên 0.025 hay doanh nghiệp sẽ vay nợ nhiều hơn so với những ngành khác, tương tự như đối với ngành nông nghiệp.
Phương trình cũng cho thấy tỷ suất nợ cũ sẽ ảnh hưởng nhiều đến tỷ suất nợ hiện tại. Hệ số beta là 0.845 cho thấy khi tỷ suất nợ cũ tăng lên 1 đơn vị thì tỷ suất nợ hiện tại tăng lên 0.845 trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi. Chuyển biến TDold của phương trình (4.1) qua trái ta có thể hiểu sự thay đổi của tỷ suất nợ chịu ảnh
hưởng của 7 nhân tố: GR, ROE, SIZE, ND, RISK VÀ FIELD , trong đó chỉ có 2 ngành là có tác động ảnh hưởng đến tỷ suất nợ. Thống kê cũng cho thấy ngành công
nghiệp bị loại khỏi phương trình hồi quy. Từ phương trình cũng cho thấy rằng hệ số beta của GR bằng 0.009 nghĩa là tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì tỷ suất nợ sẽ tăng lên 0.009 đơn vị. Hệ số beta của ROE bằng - 0.074 nghĩa là
số nợ sẽ giảm đi 0.074 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi. Điều này có nghĩa là khi hiệu suất sử dụng vốn chủ sở hữu tăng, doanh nghiệp làm ăn có hiệu quả với vốn huy động từ chủ sở hữu thì vay nợ sẽ ít hơn và tỷ suất nợ do đó sẽ giảm
đi. Mối tương quan nghịch chiều nói lên rằng: Ở thị trường Việt Nam, các doanh
nghiệp có khả năng sinh lợi cao có xu hướng giảm tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn của