Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Lợi nhuận bình quân của các doanh nghiệp là 8.59%; trong đó doanh nghiệp có lợi nhuận cao nhất là 56.20% (Công ty Cổ phần Cao su Đà Nẵng) và thấp nhất là -21.11% (Công ty Cổ phần Thực phẩm Quốc Tế).
Tài sản hữu hình (TANG) bình quân của các doanh nghiệp chiếm tỷ trọng 44.32% so với tổng tài sản, trong đó cao nhất là 95.16% và thấp nhất là 0.14%
Thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX) so với thu nhập trƣớc thuế của các doanh nghiệp bình quân là 17.76%.
Xét về quy mơ doanh nghiệp bình qn (SIZE) là 27.52, lớn nhất là 31.20, nhỏ nhất là 25.38.
Cơ hội tăng trƣởng bình quân (GROW) của các doanh nghiệp 20.72%
Thời gian niêm yết của doanh nghiệp bình quân là 2.77 năm. Doanh nghiệp niêm yết lâu nhất là 11 năm. Số năm -1 có nghĩa là doanh nghiệp niêm yết vào năm 2009, nhƣng trƣớc đó, số liệu đã đƣợc kiểm toán 2 năm trƣớc khi niêm yết.
Về đặc trƣng riêng của sản phẩm (giá vốn hàng bán/doanh thu thuần-UNI) của các doanh nghiệp là 77.66%.
Doanh thu thuần so với tổng tài sản bình quân là 1.22. Cao nhất là 8.65 (Công ty Cổ phần Nhiên liệu Sài Gịn) và thấp nhất là 0.007 (Cơng ty Cổ phần Đầu tƣ Điện Tây Nguyên)
Và với dữ liêu thu thập đƣợc, có hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng có thể áp dụng: phƣơng pháp ƣớc lƣợng ảnh hƣởng cố định (FEM) và ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM)
Phương pháp ước lượng ảnh hưởng cố định (FEM) : Với giả định mỗi doanh nghiệp, mỗi ngành đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến độc lập, FEM phân tích mối tƣơng quan này giữa phần dƣ của mỗi doanh nghiệp, mỗi ngành với các biến độc lập qua đó kiểm sốt và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến độc lập để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực (net effects) của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Phương pháp ước lượng ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM): Điểm khác biệt giữa REM và FEM đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các ngành, các doanh nghiệp. Nếu sự biến động giữa các ngành, các doanh nghiệp có tƣơng quan đến biến độc lập trong phƣơng pháp ƣớc lƣợng ảnh hƣởng cố định thì trong phƣơng pháp ƣớc lƣợng ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các ngành, các doanh nghiệp đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến độc lập.
Sau khi tính tốn và làm sạch dữ liệu nghiên cứu, tác giả tiến hành lựa chọn phƣơng pháp ƣớc lƣợng tốt nhất cho các mơ hình ở chƣơng 2 cầ phải trải qua bƣớc kiểm định Hausman Test để lựa chọn mơ hình và cho kết quả đáng tin cậy nhất.
3.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH 1 3.2.1 Kiểm định Hausman 3.2.1 Kiểm định Hausman
Việc sử dụng kiểm định Hausman sẽ giúp chúng ta xác định đƣợc là phƣơng pháp ƣớc lƣợng nào sẽ đƣợc dùng để ƣớc lƣợng FEM và REM:
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định Hausman mơ hình 1
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả kiểm định Hausman cho giá trị Prob khá nhỏ, với mức ý nghĩa 5%, cho thấy có tƣơng quan giữa các thành phần ngẫu nhiên với các biến độc lập. Nhƣ vậy, REM không hợp lý nên sẽ sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM.
3.2.2 Kết quả ƣớc lƣợng
Estimation Command:
=========================
LS(CX=F) LEV C ROA TANG TAX SIZE GROWTH AGE LIQ UNI REV Estimation Equation:
=========================
LEV = C(1) + C(2)*ROA + C(3)*TANG + C(4)*TAX + C(5)*SIZE + C(6)*GROWTH + C(7)*AGE + C(8)*LIQ + C(9)*UNI + C(10)*REV + [CX=F] Substituted Coefficients:
=========================
LEV = -3.06378057342 - 0.414004375785*ROA + 0.0707371707821*TANG - 0.003100064045*TAX + 0.131012347834*SIZE + 0.0604722695934*GROWTH - 0.00953488911568*AGE - 0.00390028182162*LIQ - 0.0718563799837*UNI + 0.0136668730216*REV + [CX=F
Bảng 3.4: Tác động các biến độc lập đến cấu trúc tài chính
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
3.2.3 Kiểm định mơ hình
Kiểm định sự bằng nhau của các tác động cố định
Với kết quả kiểm định từ bảng 3.5 về sự bằng nhau của các tác động cố định giữa các doanh nghiệp cho thấy các yếu tố ảnh hƣởng giữa các doanh nghiệp là không giống nhau.
Bảng dƣới đây mô tả hệ số tác động cố định của các yếu tố tác động lên cấu trúc tài chính của 170 doanh nghiệp trong mẫu khảo sát.
Bảng 3.6: Hệ số tác động cố định của các yếu tố tác động lên cấu trúc tài chính theo từng doanh nghiệp.
3.2.4 Phân tích sự khác biệt về cấu trúc tài chính giữa các ngành trong nghiên cứu
Tác giả sử dụng kiểm định ANOVA để phát hiện những khác biệt về cấu trúc tài chính giữa các ngành khác nhau. Cụ thể, kết quả phân tích ANOVA cho thấy:
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định ANOVA mơ hình 1
ANOVA
LEV
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 3.037 10 .304 7.121 .000
Within Groups 28.529 669 .043
Total 31.565 679
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình P
Giá trị Sig của kiểm định ANOVA = 0, nghĩa là có sự khác biệt về cấu trúc tài chính giữa các ngành với nhau.
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định LEVENE’S mơ hình 1
Test of Homogeneity of Variances
LEV
Levene Statistic df1 df2 Sig.
8.444 10 669 .000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình P
Giá trị Sig của kiểm định Levene’s =0, có nghĩa biến thiên về tổng nợ khơng giống nhau giữa các ngành
Kiểm định Tamhane’s T2 dùng để phát hiện sự khác biệt về cấu trúc tài chính giữa các ngành cụ thể với nhau (xem phụ lục 2: có (*) là có sự khác biệt). Chi tiết nhƣ sau:
- Ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản và các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo; sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nƣớc nóng, hơi nƣớc và điều hịa khơng khí; xây dựng; bán bn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; vận tải, kho bãi; thông tin truyền thông; hoạt động kinh doanh bất động sản; dịch vụ vui chơi và giải trí.
- Ngành khai khống và các ngành bán bn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; vận tải, kho bãi; thông tin truyền thông.
- Ngành công nghiệp chế biến, chế tạo và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tơ, mơ tơ, xe máy và xe có động cơ khác; dịch vụ vui chơi và giải trí.
- Ngành sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nƣớc nóng, hơi nƣớc và điều hịa khơng khí và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; dịch vụ vui chơi, giải trí.
- Ngành xây dựng và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; vận tải, kho bãi; dịch vụ lƣu trú và ăn uống; dịch vụ vui chơi, giải trí.
- Ngành bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; khai khống; cơng nghiệp chế biến, chế tạo; dịch vụ lƣu trú và ăn uống; dịch vụ vui chơi, giải trí.
- Ngành vận tải, kho bãi và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; thông tin và truyền thông; hoạt động kinh doanh bất động sản; dịch vụ lƣu trú và ăn uống; dịch vụ vui chơi, giải trí.
- Ngành dịch vụ lƣu trú và ăn uống và các ngành xây dựng; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mơ tơ, xe máy và xe có động cơ khác; vận tải, kho bãi; thông tin và truyền thông; hoạt động kinh doanh bất động sản.
- Ngành thông tin và truyền thông và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; khai khoáng; dịch vụ lƣu trú và ăn uống; dịch vụ vui chơi, giải trí.
- Ngành hoạt động kinh doanh bất động sản và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; dịch vụ lƣu trú và ăn uống; dịch vụ vui chơi, giải trí.
- Ngành dịch vụ vui chơi, gải trí và các ngành nơng nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; công nghiệp chế biến, chế tạo; sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nƣớc nóng, hơi nƣớc và điều hịa khơng khí; xây dựng; bán bn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tơ, xe máy và xe có động cơ khác; vận tải, kho bãi; thơng tin và truyền thông; hoạt động kinh doanh bất động sản.
Nhƣ vậy, đối với mơ hình 1, có sự khác biệt về cấu trúc tài chính giữa các ngành khác nhau của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh.
3.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH 2 3.3.1 Kiểm định Hausman
Việc sử dụng kiểm định Hausman sẽ giúp chúng ta xác định đƣợc là phƣơng pháp ƣớc lƣợng nào sẽ đƣợc dùng để ƣớc lƣợng FEM và REM:
Bảng 3.9: Kết quả kiểm định Hausman mơ hình 2
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả kiểm định Hausman cho giá trị Prob khá nhỏ, với mức ý nghĩa 5%, cho thấy có tƣơng quan giữa các thành phần ngẫu nhiên với các biến độc lập. Nhƣ vậy, REM không hợp lý nên sẽ sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM.
3.3.2 Kết quả ƣớc lƣợng
Estimation Command:
=========================
LS(?,CX=F) SBL ROA TANG TAX SIZE GROWTH AGE LIQ UNI REV C Estimation Equation:
=========================
SBL = C(1)*ROA + C(2)*TANG + C(3)*TAX + C(4)*SIZE + C(5)*GROWTH + C(6)*AGE + C(7)*LIQ + C(8)*UNI + C(9)*REV + C(10) + [CX=F]
Substituted Coefficients:
=========================
SBL = -0.368152172201*ROA + 0.0141044655678*TANG - 0.00158454384439*TAX + 0.0782503534362*SIZE +
0.0235879307204*GROWTH - 8.52678478472e-05*AGE -
0.00228100406417*LIQ - 0.0460761981371*UNI + 0.0031501686628*REV - 1.92302920556 + [CX=F]
Bảng 3.10: Tác động các biến độc lập đến nợ vay ngân hàng ngắn hạn
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
3.3.3 Kiểm định mơ hình
Kiểm định sự bằng nhau của các tác động cố định
Bảng 3.11: Kiểm định sự bằng nhau của các tác động cố định
Với kết quả kiểm định từ bảng 3.11 về sự bằng nhau của các tác động cố định giữa các doanh nghiệp cho thấy các yếu tố ảnh hƣởng giữa các doanh nghiệp là không giống nhau.
Bảng dƣới đây mô tả hệ số tác động cố định của các yếu tố tác động lên nợ vay ngân hàng ngắn hạn của 170 doanh nghiệp trong mẫu khảo sát.
Bảng 3.12: Hệ số tác động cố định của các yếu tố tác động lên nợ vay ngân hàng ngắn hạn
3.3.4 Phân tích sự khác biệt về nợ vay ngân hàng ngắn hạn giữa các ngành trong nghiên cứu nghiên cứu
Tác giả sử dụng kiểm định ANOVA để phát hiện những khác biệt về nợ vay ngân hàng giữa các ngành khác nhau. Cụ thể, kết quả phân tích ANOVA cho thấy:
Bảng 3.13: Kết quả kiểm định ANOVA hình 2
ANOVA
SBL
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 4.040 10 .404 17.273 .000
Within Groups 15.647 669 .023
Total 19.687 679
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình P
Giá trị Sig của kiểm định ANOVA = 0, có sự khác biệt về nợ vay ngân hàng ngắn hạn giữa các ngành với nhau.
Bảng 3.14: Kết quả kiểm định LEVENE’S hình 2
Test of Homogeneity of Variances
SBL
Levene Statistic df1 df2 Sig.
25.251 10 669 .000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình P
Giá trị Sig Kiểm định Levene’s =0, có nghĩa biến thiên về vay ngắn hạn không giống nhau giữa các ngành.
Kiểm định Tamhane’s T2 dùng để phát hiện sự khác biệt về nợ vay ngân hàng ngắn hạn giữa các ngành cụ thể với nhau (xem phụ lục 3: có (*) là có sự khác biệt). Chi tiết nghiên cứu các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh cho kết quả nhƣ sau:
- Ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản và các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo; xây dựng; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; Hoạt động kinh doanh bất động sản.
- Ngành khai khoáng và các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tơ, mơ tơ, xe máy và xe có động cơ khác; thơng tin và truyền thơng.
- Ngành công nghiệp chế biến, chế tạo và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; xây dựng; vận tải, kho bãi; hoạt động kinh doanh bất động sản; dịch vụ vui chơi và giải trí.
- Ngành sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nƣớc nóng, hơi nƣớc và điều hịa khơng khí và các ngành cơng nghiệp chế biến, chế tạo; Bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mơ tơ, xe máy và xe có động cơ; Thơng tin và truyền thơng.
- Ngành xây dựng và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; công nghiệp chế biến, chế tạo; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; thơng tin và truyền thơng.
- Ngành bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ơ tơ, mơ tơ, xe máy và xe có động cơ khác và các ngành nơng nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; khai khống; sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nƣớc nóng, hơi nƣớc và điều hịa khơng khí; xây dựng, vận tải, kho bãi, hoạt động kinh doanh bất động sản; dịch vụ vui chơi, giải trí.
- Ngành vận tải, kho bãi và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; c; xây dựng; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; thơng tin và truyền thông.
- Ngành dịch vụ lƣu trú và ăn uống khơng có sự khác biệt
- Ngành thông tin và truyền thông và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; khai khống; sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nƣớc nóng, hơi nƣớc và điều hịa khơng khí; xây dựng; vận tải, kho bãi; hoạt độg kinh doanh bất động sản.
- Ngành hoạt động kinh doanh bất động sản và các ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; công nghiệp chế biến, chế tạo; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; thơng tin và truyền thơng.
- Ngành dịch vụ vui chơi, gải trí và các ngành cơng nghiệp chế biến, chế tạo; bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ô tô, mơ tơ, xe máy và xe có động cơ khác.
Nhƣ vậy, đối với mơ hình 1, có sự khác biệt về nợ vay ngân hàng ngắn hạn giữa các ngành khác nhau của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh.
3.4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH 3 3.4.1 Kiểm định Hausman 3.4.1 Kiểm định Hausman
Việc sử dụng kiểm định Hausman sẽ giúp chúng ta xác định đƣợc là phƣơng pháp ƣớc lƣợng nào sẽ đƣợc dùng để ƣớc lƣợng FEM và REM:
Bảng 3.15: Kết quả kiểm định Hausman hình 3
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả này cho giá trị Prob khá nhỏ, với mức ý nghĩa 5%, kiểm định bác bỏ giả thiết Ho (Ƣớc lƣợng của FEM và REM không khác nhau). Nhƣ vậy, REM không hợp lý nên sẽ sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM
3.4.2 Kết quả ƣớc lƣợng
Estimation Command:
=========================
LS(?,CX=F) LBL ROA TANG TAX SIZE GROWTH AGE LIQ UNI REV C Estimation Equation:
=========================
LBL = C(1)*ROA + C(2)*TANG + C(3)*TAX + C(4)*SIZE + C(5)*GROWTH + C(6)*AGE + C(7)*LIQ + C(8)*UNI + C(9)*REV + C(10) + [CX=F]
Substituted Coefficients:
=========================
LBL = -0.0398850421374*ROA + 0.0181770192227*TANG + 0.0163063410022*TAX + 0.0430543255392*SIZE +
1.12687197719 + [CX=F]
Bảng 3.16: Tác động các biến độc lập đến nợ vay ngân hàng dài hạn
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
3.4.3 Kiểm định mơ hình
Kiểm định sự bằng nhau của các tác động cố định:
Với kết quả kiểm định từ bảng 3.17 về sự bằng nhau của các tác động cố định giữa các doanh nghiệp cho thấy các yếu tố ảnh hƣởng giữa các doanh nghiệp là không giống nhau.
Bảng dƣới đây mô tả hệ số tác động cố định của các yếu tố tác động lên nợ vay ngân hàng dài hạn của 170 doanh nghiệp trong mẫu khảo sát
Bảng 3.18: Hệ số tác động cố định của các yếu tố tác động lên nợ vay ngân hàng dài hạn
2.4.4 Phân tích sự khác biệt về nợ vay ngân hàng dài hạn giữa các ngành trong nghiên cứu nghiên cứu
Tác giả sử dụng kiểm định ANOVA để phát hiện những khác biệt về nợ vay ngân hàng dài hạn giữa các ngành khác nhau. Cụ thể, kết quả phân tích ANOVA cho thấy:
Bảng 3.19: Kết quả kiểm định ANOVA hình 3
ANOVA
LBL
Sum of Squares df Mean Square F Sig.