4. Nghiên cứu thực nghiệm các công ty ngành thép tại Việt Nam
4.2 Kiểm định mơ hình tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc
4.2.2 Về phương pháp kiểm định và thu thập số liệu
Áp dụng mơ hình từ nghiên cứu thực nghiệm tại các công ty thép Ấn Độ của tác giả Ray, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu từ 13 công ty thép (theo phụ lục). Các chỉ số được tính tốn dựa trên báo cáo tài chính đã kiểm tốn, số mẫu quan sát thu thập từ 13 công ty trong 5 năm (từ năm 2007-2011), số mẫu thu thập là 63 mẫu, đồng thời sử dụng phương pháp OLS để kiểm định mơ hình trong giai đoạn từ năm 2007-2011 như sau:
DE = α + β1 ASSET + β2 COLLATERAL + β3 PROF1 + β4 PROF2 + β5 SIZE + β6 AGE + β7 VOLA1 + β8 VOLA2 + β9 NDTS + β10 FLEX + β11 GROWTH1 + β12 GROWTH2 + ɛ.
Ta được kết quả của mơ hình như sau :
Bảng 4.1: Kết quả mơ hình thực nghiệm của các cơng ty thép tiêu biểu trong nước giai đoạn 2007 - 2011.
Nguồn: tính tốn của tác giả.
Sau khi chạy mơ hình hồi quy, tác giả tiến hành kiểm tra các giả định xem mơ hình hồi quy có hiệu quả hay khơng.
Đầu tiên tác giả tiến hành kiểm tra mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không bằng ma trận hiệp phương sai giữa các biến độc lập.
Bảng 4.2: Kết quả ma trận hiệp phương sai từ mơ hình thực nghiệm của các cơng ty thép tiêu biểu trong nước giai đoạn 2007 - 2011.
Nguồn: tính tốn của tác giả.
Theo kết quả của ma trận hiệp phương sai, tác giả khơng tìm thấy bằng chứng về sự tương quan quá lớn giữa các biến độc lập, nên có thể kết luận mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo, cũng như khơng có bằng chứng rõ ràng về hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định tự tương quan của mơ hình bằng phương pháp kiểm định Durbin Watson
estat dwatson
Durbin-Watson d-statistic( 13, 63) = 2.239719
Kết quả cho thấy Durbin Watson là 2.239719 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên mơ hình khơng có tự tương quan.
Sau đó, tác giả kiểm định giả thuyết mơ hình khơng có phương sai thay đổi bằng kiểm định Hettest với giả thuyết Ho: phương sai không thay đổi hettest
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
growth2 0.6158 0.0193 -0.1062 0.0341 -0.2689 -0.2515 0.3031 0.0883 0.0525 -0.1181 0.5006 1.0000 growth1 0.4546 -0.0972 0.1643 0.0924 -0.0780 -0.1892 0.4194 0.4325 0.3170 0.0976 1.0000 flex 0.0775 -0.4223 0.0757 0.0835 -0.0498 -0.0290 -0.0953 0.1233 0.1183 1.0000 ndts 0.2506 -0.1769 0.2933 0.4879 0.1613 -0.4529 0.4266 0.1541 1.0000 vola2 0.1665 -0.3414 -0.0231 0.1592 -0.0401 -0.2693 0.5226 1.0000 vola1 0.1168 -0.2034 0.1030 0.3353 0.5355 -0.1252 1.0000 age -0.3983 0.1019 -0.2355 -0.5351 0.5154 1.0000 size -0.3629 -0.1535 0.0618 -0.0501 1.0000 prof2 0.1402 -0.1587 0.5500 1.0000 prof1 -0.1103 -0.1415 1.0000 collateral 0.2306 1.0000 asset 1.0000 asset collat~l prof1 prof2 size age vola1 vola2 ndts flex growth1 growth2
chi2(1) = 35.42 Prob > chi2 = 0.0000
Kết quả kiểm định cho thấy Pvalue <0.01 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho, và mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Chính vì thế tác giả tiến hành khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình bằng tùy chọn Robust trong Stata và chạy lại mơ hình hồi quy theo tùy chọn này.
Bảng 4.3: Kết quả mơ hình hồi quy thu được từ mơ hình thực nghiệm của các công ty thép tiêu biểu trong nước giai đoạn 2007 - 2011.
Nguồn: tính tốn của tác giả.
Kết quả chạy mơ hình cho thấy:
Chỉ có 3 biến có tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp đó chính là: COLLATERAL, PROF1 và PROF2 với độ tin cậy 95%, các biến cịn lại khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Tiếp theo, tác giả tiến hành chạy mơ hình hồi quy rút gọn với 3 biến độc lập COLLATERAL, PROF1 và PROF2, kết quả như sau:
_cons -.1540841 .7225369 -0.21 0.832 -1.605342 1.297174 growth2 .0919015 .1672232 0.55 0.585 -.2439761 .4277792 growth1 .3724231 .3243662 1.15 0.256 -.2790854 1.023932 flex -.1258629 .3134832 -0.40 0.690 -.7555125 .5037866 ndts 4.60324 3.742364 1.23 0.224 -2.913519 12.12 vola2 -.2309124 .3808919 -0.61 0.547 -.9959564 .5341315 vola1 -.0668937 .0691478 -0.97 0.338 -.205781 .0719937 age -.0118143 .0093467 -1.26 0.212 -.0305877 .0069592 size .0762241 .0529135 1.44 0.156 -.0300559 .1825041 prof2 2.895114 1.231398 2.35 0.023 .4217796 5.368449 prof1 -1.519363 .5364954 -2.83 0.007 -2.596945 -.4417797 collateral -.7715838 .3446724 -2.24 0.030 -1.463879 -.0792888 asset .2554336 .384721 0.66 0.510 -.5173014 1.028168 de Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .19525 R-squared = 0.5889 Prob > F = 0.0000 F( 12, 50) = 5.81 Linear regression Number of obs = 63
Bảng 4.4: Kết quả mơ hình hồi quy rút gọn.
Nguồn: tính tốn của tác giả.
Về tài sản đảm bảo (COLLATERAL), hệ số β của các doanh nghiệp thép trong nước có mối tương quan nghịch với địn bẩy tài chính và có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5%, điều này chỉ ra rằng địn bẩy tài chính giảm khi tỷ lệ tài sản đảm bảo tăng lên. Trong điều kiện thực tiễn nước ta, tác giả cho rằng điều này xảy ra vì các doanh nghiệp thép trong nước có tỷ lệ tài sản đảm bảo (gồm tài sản cố định ròng, hàng tồn kho, khoản phải thu) trong tổng tài sản càng cao thì đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp này đang có một lượng hàng tồn kho và khoản phải thu đang tăng cao (tài sản cố định hầu như ít được gia tăng). Do khơng tiêu thụ được hàng hóa nên doanh nghiệp khơng có nhu cầu gia tăng nguồn vốn để bổ sung vốn lưu động và ít có nhu cầu hay có khả năng gia tăng nợ trong giai đoạn này.
Về lợi nhuận, biến độc lập PROF1 (EBIT/Tổng tài sản) cho mối tương
quan phù hợp với dự đốn trước đó là β âm và có ý nghĩa ở mức 5%, thì ngược lại biến độc lập PROF2 (EBIT/Doanh thu) có hệ số β dương, có ý nghĩa ở mức 5%. Tỷ lệ PROF1 tăng lên thì doanh nghiệp thép có xu hướng giảm vay nợ, nguyên nhân có thể được xác định là khi EBIT/Tổng tài sản cao và gia tăng, các nhà quản trị sẽ giảm tỷ lệ địn bẩy tài chính vì khơng cần phải
_cons .6198307 .2036668 3.04 0.003 .2122944 1.027367 collateral -.7160272 .2623529 -2.73 0.008 -1.240994 -.1910604 prof2 3.616798 .8573674 4.22 0.000 1.90121 5.332387 prof1 -1.223977 .4560408 -2.68 0.009 -2.136513 -.3114418 de Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .21648 R-squared = 0.4037 Prob > F = 0.0002 F( 3, 59) = 7.57 Linear regression Number of obs = 63
khuyếch đại thu nhập cho cổ đông bằng việc gia tăng vay nợ. Tỷ lệ PROF2 tăng lên thì doanh nghiệp trong nước có xu hướng gia tăng vay nợ. Điều này chỉ ra rằng: (i) lợi ích từ tấm chắn thuế của nợ đối với doanh nghiệp trong nước là lớn, (ii) khi tài trợ thì các doanh nghiệp trong nước có xu hướng sử dụng cả lợi nhuận giữ lại lẫn đi vay nợ, (iii) lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên doanh thu gia tăng thì doanh nghiệp sẽ gia tăng vay nợ vì chi phí giảm, và doanh nghiệp kiểm soát tốt được chi phí, dẫn đến tỷ lệ này gia tăng và doanh nghiệp sẽ mạnh dạn hơn trong việc tăng tỷ lệ địn bẩy tài chính vì lợi nhuận trước thuế và lãi vay có thể đáp ứng được nghĩa vụ trả nợ.