Nhân tố tác động Ký hiệu L1 (1) L1 (2) L1 (3)
βi Prob. βi Prob. βi Prob.
Quy mô SIZE 0.0423 0.0000 0.0258 0.0011 0.0421 0.0000
Khả năng sinh lợi ROA -0.2198 0.1499 -0.4541 0.0131 -0.2845 0.0907
Tăng trưởng GROWTHS 0.1320 0.0013 0.2374 0.0000 0.1353 0.0014
Tài sản cố định FOA 0.3043 0.0046 0.4523 0.0000 0.3233 0.0034
Khả năng thanh
khoản LIQ -0.0016 0.3709 -0.0039 0.0549 -0.0014 0.4398
Tấm chắn thuế TAXS -0.0013 0.5296 0.0040 0.0431 -0.0015 0.4672
Sở hữu nhà nước OWNERSHIP -0.0298 0.8094 0.1008 0.0387 -0.0171 0.8973
C -0.7294 0.0001 -0.4695 0.0228 -0.7228 0.0003
R2 0.8593 0.5761 0.8626
Log likelihood 182.5334 105.3024 184.2044 Akaike info criterion -2.1076 -1.3328 -2.0743 Schwarz criterion -1.3722 -1.0807 -1.2548
Durbin Watson stat 1.8541 0.7873 1.8733
Kết quả kiểm định hiệu ứng cố định từ biến giả (Ho: khơng có hiệu ứng cố định)
F-statistic 1.8870 0.0000 1.5814 0.0000 1.6697 0.0000
Cross-section F 8.0511 0.0000 7.8065 0.0000
Cross-section Chi- Square 157.0478 0.0000 157.8039 0.0000
Period F 0.5965 0.6657 0.6100 0.6563
Period Chi - Square 2.5860 0.6293 3.3421 0.5023
Cross-section/Period
F 6.9867 0.0000
Cross-section/ Period Chi- Square 160.3900 0.0000
Kết quả kiểm định cho thấy R2 cải thiện đáng kể so với mơ hình ban đầu (56,82%) với kết quả lần lượt là R12 = 85,94%, R22 = 57,61%, R32 = 86,26%, điều này thể hiện mức độ giải thích của mơ hình đã được cải thiện. Bên cạnh đó, khi xem xét một số tiêu chuẩn để đánh giá và lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp ta thấy các chỉ tiêu này thể hiện khá tốt ở mơ hình L1(1) và L1(3) cụ thể:
- Với tiêu chuẩn hợp lý (Log-likehood), đây là một dạng phân phối tiệm cận với phân phối chi bình phương cho nên giá trị này càng lớn (tương ứng với xác suất ý nghĩa càng nhỏ) thì càng tốt thể hiện mơ hình đang xét là rất khác biệt so với mơ hình “tầm thường” (là mơ hình khơng hề có quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc). Ta nhận thấy giá trị của hệ số này trong mơ hình L1(1) và L1(3) gần bằng nhau và cao hơn nhiều so với mơ hình L1(2).
- Tương tự, với các hệ số tiêu chuẩn Schwarz criterion, AIC (Akaike infor Criterion) giá trị càng nhỏ thì sai số giữa giá trị ước lượng với giá trị quan sát càng nhỏ, chứng tỏ mơ hình càng phù hợp với số liệu. Từ đó có thể quan sát thấy các hệ số này trong mơ hình mơ hình L1(1) và L1(3) cũng gần bằng nhau và tốt hơn so với mơ hình L1(2).
Đồng thời, khi tiến hành kiểm tra hiệu ứng cố định, ta thấy mơ hình L1(1) và L1(3) cho kết quả có tác động của hiệu ứng cố định với mức ý nghĩa 5%. Trong khi đó mơ hình L1(2) với p-value của cả hai kiểm định F và Chi- Square đều cho kết quả lớn hơn 5%, cho nên ta sẽ chấp nhận giả thiết Ho: là khơng có hiệu ứng cố định xảy ra trong mơ hình L1(2).
Như vậy, từ kết quả mơ hình cho thấy mức độ giải thích của các mơ hình tăng lên rõ rệt với các mức R2cao hơn mơ hình ban đầu, và qua phân tích một số chỉ tiêu có thể nhận thấy độ phù hợp của các mơ hình L1(1) và L1(3) tốt hơn rất nhiều so với mơ hình L1(2) do đó có thể sử dụng hai mơ hình này để phân tích tác động của các
nhân tố sẽ mang lại độ tin cậy cao hơn. Tuy nhiên, vì kiểm định trong mơ hình L1(2) cho thấy khơng có sự khác biệt lớn trong các hệ số góc của các biến độc lập tương ứng giữa hai mơ hình ảnh hưởng cố định và ảnh hưởng ngẫu nhiên. Vì vậy, khơng
cần thiết để phức tạp hóa thêm vấn đề, trong đề tài nghiên cứu này, tác giả sẽ lựa chọn mơ hình L1(1) làm mơ hình giải thích của các biến nghiên cứu lên tỷ lệ đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trong mơ hình dữ liệu bảng tĩnh.
Cuối cùng, để kiểm tra mức độ phù hợp của các biến đưa vào mơ hình ta tiến hành kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy riêng của mơ hình L1(1) và L1(2)với giả thiết của mơ hình là Ho: βi = 0 và H1: βi ≠ 0; sử dụng kết quả giá trị p- value của
mơ hình ta có kết quả như sau:
- Hằng số C có giá trị xác suất nhỏ hơn nhiều so với α = 5%, do đó hằng số có ý nghĩa trong các mơ hình.
- Biến Quy mơ (SIZE), Cơ hội tăng trưởng (GROWTHS), Tài sản cố định hữu hình (FOA) trong cả hai phương trình đều có giá trị p – value < 5% do đó bác bỏ giả thiết Ho: βi = 0, nên có thể khẳng định các biến này có ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 5%.
- Riêng đối với các biến Khả năng sinh lợi (ROA), Khả năng thanh khoản (LIQ), Lợi ích từ tấm chắn thuế (TAXS), Sở hữu nhà nước (OWNERSHIP) thì giá trị p- value cao hơn 5% nên các biến này không thể hiện được sự tác động lên mơ hình. Nhưng nếu chọn mức ý nghĩa 10% thì biến Khả năng sinh lợi (ROA) trong mơ hình L1(3) có thể có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên trong địn bẩy tài chính của các doanh nghiệp BĐS. Tuy nhiên, theo tác giả nhận thấy không nên loại bỏ các biến này ra khỏi mơ hình bởi vì những lý do sau:
Về mặt khuôn khổ lý thuyết như đã trình bày ở phần trên và theo các nghiên cứu thực nghiệm tại các quốc gia trên thế giới thì các biến này có tác động đến địn bẩy tài chính của doanh nghiệp BĐS.
Từ kết quả mơ hình ta nhận thấy mức độ giải thích của các biến độc lập lên địn bẩy tài chính là khá tốt và kiểm định tổng thể về sức mạnh giải thích đồng thời của các biến là có ý nghĩa F với p- value = 0,00 < 5% là
phù hợp với mơ hình, chứng tỏ giả thiết các biến độc lập đồng thời là có ý nghĩa.
Theo sự hiểu biết của tác giả thì hiện tại vẫn chưa có một nghiên cứu nào chính thức đưa ra những yếu tố nào tác động chính đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp BĐS. Tuy nhiên để giải thích tại sao theo kết quả hồi quy của mơ hình thì các biến này khơng có ý nghĩa về mặt thống kê bằng một số lý giải sau:
o Đối với biến ROA: hầu hết các doanh nghiệp BĐS có thời gian hoạt động lâu dài thường có mối quan hệ mật thiết với một hoặc một nhóm các ngân hàng nên trong lúc thực hiện quy trình cấp tín dụng có thể chưa quan tâm đúng mức đến tiêu chí này. Thứ hai, trong giai đoạn mà tác giả xem xét, thị trường BĐS có nhiều biến động nên dữ liệu khảo sát có thể bị nhiễu và xuất hiện hiện tượng outlier làm cho kết quả mơ hình bị ảnh hưởng. Bên cạnh đó, trong giai đoạn này rủi ro của ngành BĐS là khá lớn nên khi thẩm định cho vay các ngân hàng thường quan tâm đến tài sản đảm bảo và quy mô của doanh nghiệp hơn là khả năng sinh lợi trên tổng tài sản.
o Đối với biến LIQ: khi ngân hàng và các đối tác thẩm định cho vay hoặc cấp tín dụng thương mại thường căn cứ vào khả năng thanh toán trong quá khứ và cả trong hiện tại của doanh nghiệp, do đó có thể khi tiến hành phân tích tác động của biến này lên địn bẩy tài chính cần kết hợp với một độ trễ nhất định nào đó thì có thể sẽ phù hợp hơn trong việc giải thích mơ hình. Và trong phần sau, tác giả sẽ này sẽ được tác giả xem xét trong các mơ hình dữ liệu bảng động ở các nghiên cứu tiếp theo.
o Đối với biến TAXS: theo lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn thì khi quyết định sử dụng địn bẩy các giám đốc tài chính cần cân nhắc sự đánh đổi
giữa lợi ích từ tấm chắn thuế so với chi phí kiệt quệ tài chính. Và có thể trong giai đoạn khảo sát nền kinh tế đang hàm chứa nhiều bất ổn vĩ mô, tỷ lệ lạm phát cao dẫn đến lãi suất cho vay cũng tăng; trong khi đó ngành BĐS đang rơi vào giai đoạn trầm lắng nên xác suất xuất hiện chi phí kiệt quệ tài chính là khá cao nhưng khả năng doanh nghiệp có thu nhập khấu trừ lãi vay để hưởng lợi ích từ tấm chắn thuế thấp khiến các doanh nghiệp phải cân nhắc trong vấn đề sử dụng nợ vay.
o Đối với biến OWNERSHIP: Thị trường BĐS ảm đạm cho nên các doanh nghiệp sẽ theo đuổi mục tiêu bán hàng hóa tồn kho hơn là mở rộng đầu tư, bên cạnh đó, hầu hết các cơng ty có sở hữu nhà nước thường có nguồn vốn dồi dào cho nên trong giai đoạn kinh tế bất ổn, lạm phát cao họ sẽ quyết định sử dụng chủ yếu là nguồn nội bộ hơn là đi vay. Điều này hàm ý rằng, các doanh nghiệp bất động sản niêm yết có thể khơng tận dụng sức mạnh ảnh hưởng từ các mối quan hệ trong chính quyền trong quyết định vay nợ.
Và như đã đề cập trong phần trên, tác giả sẽ chạy mơ hình dữ liệu bảng động để xem xét các nhân tố sẽ tác động như thế nào để đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp BĐS.
4.3.2 Mơ hình dữ liệu bảng động
Để đo lường mức độ tác động của biến độc lập trễ ảnh hưởng như thế nào đến biến phụ thuộc, chúng ta tiến hành ước lượng thơng qua các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng động. Các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng động bao gồm mơ hình hồi quy động theo phương pháp bé nhất, mơ hình ảnh hưởng cố định động, mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên động, mơ hình khác biệt thứ nhất theo phương pháp suy rộng của mômen.
Bảng 4.5: Kết quả mơ hình hồi quy động theo phương pháp OLS
Dependent Variable: LEV Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 17:27 Sample (adjusted): 3 140
Included observations: 138 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
L.LEV 0.521950 0.077525 6.732693 0.0000 SIZE 0.027527 0.008183 3.363945 0.0010 L.SIZE 0.002369 0.009648 0.245495 0.8065 L2.SIZE -0.013988 0.008249 -1.695723 0.0926 ROA -0.265168 0.163687 -1.619968 0.1080 L.ROA 0.237849 0.174987 1.359235 0.1767 L2.ROA -0.090290 0.171290 -0.527115 0.5991 GROWTHS 0.161633 0.045748 3.533162 0.0006 L.GROWTHS -0.059361 0.051464 -1.153458 0.2511 L2.GROWTHS 0.057961 0.047167 1.228857 0.2216 FOA 0.502128 0.116979 4.292456 0.0000 L.FOA -0.249149 0.124461 -2.001831 0.0477 L2.FOA -0.214420 0.113053 -1.896630 0.0604 LIQ -0.005325 0.002298 -2.317628 0.0222 L.LIQ 0.004640 0.002785 1.665868 0.0985 L2.LIQ -0.003480 0.002259 -1.540634 0.1262 TAXS 0.001941 0.002712 0.715851 0.4755 L.TAXS -0.003808 0.003133 -1.215653 0.2266 L2.TAXS 0.005177 0.002614 1.979958 0.0501 OWNERSHIP 0.070901 0.066840 1.060755 0.2910 L.OWNERSHIP -0.080260 0.085081 -0.943338 0.3475 L2.OWNERSHIP 0.073926 0.067368 1.097347 0.2748 C -0.337286 0.250354 -1.347236 0.1806
R-squared 0.730190 Mean dependent var 0.556510
Adjusted R-squared 0.678574 S.D. dependent var 0.176971 S.E. of regression 0.100333 Akaike info criterion -1.609638 Sum squared resid 1.157665 Schwarz criterion -1.121762 Log likelihood 134.0650 Hannan-Quinn criter. -1.411377
F-statistic 14.14662 Durbin-Watson stat 1.906401
Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 1.440151 Prob. F(22,115) 0.1107
Obs*R-squared 29.80774 Prob. Chi-Square(22) 0.1232 Scaled explained SS 30.06040 Prob. Chi-Square(22) 0.1170
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews)
Tác giả đã sử dụng 140 quan sát để xem xét mối quan hệ động giữa biến phụ thuộc – tỷ lệ đòn bẩy tài chính và các biến giải thích trong mơ hình hồi quy động theo phương pháp bình phương bé nhất. Giá trị xác suất của F (p-value) trong kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey của mơ hình là 11,07%, với mức ý nghĩa 5%, mơ hình cho thấy khơng tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả mơ hình hồi quy động theo phương pháp bình phương bé nhất cho thấy các biến độc lập có thể giải thích được khoảng 73,02% sự biến đổi trong biến phụ thuộc. Giá trị thống kê F của mơ hình cũng khá cao (14,15), bác bỏ giả thuyết rằng các biến độc lập giải thích đồng thời là khơng có ý nghĩa.
Mặc dù ước lượng từ mơ hình hồi quy động theo phương pháp bình phương bé nhất có thể khơng đáng tin cậy vì vấn đề nội sinh và ảnh hưởng cố định trong phần dư của mơ hình. Hệ số nhân dài hạn của biến phụ thuộc trễ “L.Lev” trong mơ hình hồi quy động theo phương pháp bình phương bé nhất có lẽ sẽ được phóng đại vì những tiên liệu từ hiệu ứng ảnh hưởng cố định. Theo kết quả ước lượng của mơ hình, hệ số của tỷ lệ địn bẩy tài chính phân phối trễ là 0,522 và có ý nghĩa về mặt thống kê (t-value là 6,73). Tuy nhiên, sự hạn chế về mặt số liệu và dữ liệu tác giả thu thập phần nào cũng bị ảnh hưởng mạnh do những tác động từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới và những khó khăn của nền kinh tế Việt Nam nên giá trị số nhân dài hạn của biến tỷ lệ địn bẩy chính trong mơ hình trên một khía cạnh nào đó cũng bị giới hạn đáng kể. Giá trị kiểm định Durbin-Watson chỉ đạt 1,90 thấp hơn nhiều so với mơ hình chúng ta đã sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất có kết hợp với hiệu ứng cố định. Vì vậy, tác giả sẽ tiếp tục sử dụng mơ hình ảnh hưởng cố định động để xem xét các mối quan hệ động này, và kết quả như sau:
Bảng 4.7: Kết quả mơ hình hồi quy ảnh hưởng cố định động
Dependent Variable: LEV Method: Panel Least Squares Date: 12/16/12 Time: 17:39 Sample (adjusted): 2009 2011 Periods included: 3
Cross-sections included: 28
Total panel (balanced) observations: 84
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
L.LEV -0.282007 0.111745 -2.523663 0.0165 SIZE 0.070699 0.011276 6.269957 0.0000 L.SIZE 0.034270 0.012036 2.847296 0.0074 L2.SIZE -0.014219 0.009260 -1.535562 0.1339 ROA -0.270009 0.242138 -1.115105 0.2726 L.ROA 0.250725 0.203371 1.232841 0.2261 L2.ROA -0.295168 0.310526 -0.950543 0.3485 GROWTHS 0.071019 0.042186 1.683464 0.1014 L.GROWTHS 0.081676 0.038400 2.126994 0.0408 L2.GROWTHS 0.053785 0.068595 0.784090 0.4384 FOA 0.581321 0.170288 3.413753 0.0017 L.FOA -0.040637 0.151129 -0.268889 0.7896 L2.FOA -0.000807 0.117927 -0.006841 0.9946 LIQ 0.007324 0.003770 1.942420 0.0604 L.LIQ 0.001058 0.002191 0.482879 0.6323 L2.LIQ 0.009960 0.004435 2.245814 0.0313 TAXS -0.003947 0.002792 -1.413807 0.1665 L.TAXS -0.001402 0.002924 -0.479544 0.6346 L2.TAXS 0.003989 0.002894 1.378274 0.1771 OWNERSHIP 0.086063 0.353505 0.243457 0.8091 L.OWNERSHIP -0.086706 0.176728 -0.490616 0.6268 L2.OWNERSHIP -0.095096 0.120143 -0.791523 0.4341 C -2.081458 0.508496 -4.093363 0.0002 Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.956984 Mean dependent var 0.562094
Adjusted R-squared 0.894990 S.D. dependent var 0.153951 S.E. of regression 0.049888 Akaike info criterion -2.872049 Sum squared resid 0.084620 Schwarz criterion -1.425134 Log likelihood 170.6261 Hannan-Quinn criter. -2.290401
F-statistic 15.43678 Durbin-Watson stat 3.346874
Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định hiệu ứng cố định đối với mơ hình
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 4.407439 (27,34) 0.0000
Cross-section Chi-square 126.342964 27 0.0000
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews)
Trong mơ hình ảnh hưởng cố định động, tác giả đã sử dụng 84 quan sát sau khi điều chỉnh của 28 công ty BĐS đã niêm yết. Mơ hình ảnh hưởng cố định động giải thích được khoảng 95,70% sự thay đổi của các biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, một số tiêu chuẩn khác trong việc đánh giá và quyết định lựa chọn mơ hình của mơ hình ảnh hưởng cố định động đều tốt hơn so với mơ hình hồi quy động theo phương pháp bình phương bé nhất. Chẳng hạn như, tiêu chuẩn log-hợp lý (log-likelihood) khá cao (170,63); tiêu chuẩn AIC (Akaike info criterion) và Schwarz (Schwarz criterion) đều nhỏ hơn, tương ứng (-2,87) và (-1,42) so với (- 1,61) và (-1,12) của mơ hình hồi quy động theo phương pháp bình phương bé nhất; giá trị kiểm định Durbin-Watson cũng được cải thiện đáng kể từ mức 1,91 lên 3,35 trong mơ hình ảnh hưởng cố định động. Giá trị F tương đối cao (15,43), bác bỏ giả thuyết (H0) rằng các biến độc lập giải thích đồng thời khơng có ý nghĩa. Kết quả kiểm định hiệu ứng cố định đối với mơ hình có p-value = 0,0000 nhỏ hơn 5% do đó với mức ý nghĩa 5% ta có thể khẳng định hiệu ứng cố định có ảnh hưởng đến mơ hình. Hệ số nhân dài hạn của biến tỷ lệ đòn bẩy tài chính giảm từ 0,522 trong mơ hình hồi quy động theo phương pháp bình phương bé nhất xuống (-0,282) trong mơ hình ảnh hưởng cố định động và vẫn có ý nghĩa về mặt thống kê (t-value là -2,52)