CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.2. Xây dựng mơ hình nghiên cứu
2.2.2. Mơ hình nghiên cứu
Xuất phát từ các giả thuyết nghiên cứu nêu trên, mơ hình nghiên cứu của đề tài được xây dựng bao gồm 1 biến phụ thuộc đại diện cho HQKD là chỉ tiêu sức sinh lợi của tài sản và 7 biến độc lập tức là 7 nhân tố được kỳ vọng là có tác động đến HQKD của các cơng ty ngành Y tế trên TTCK Việt Nam bao gồm: quy mô DN, CTV, khả năng thanh toán, tốc độ tăng trưởng, số vòng quay tài sản, thời gian hoạt động và cấu trúc tài sản.
ROA = β0 + β1 * QM + β2 * CTV + β3 * KNTT + β4 * TDTT + β5 * VQTS + β6 * TGHD + β7 * CTTS + ε
Trong đó:
Biến độc lập: Quy mô DN (QM), cấu trúc vốn (CTV), khả năng thanh toán (KNTT), tốc độ tăng trưởng (TDTT), số vòng quay tài sản (VQTS), thời gian hoạt động (TGHD), cấu trúc tài sản (CTTS).
Tham số: β0, β1, β0,….., βn Sai số: ε
Sơ đồ 2.2. Mơ hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến HQKD của các công ty ngành Y tế trên TTCK Việt Nam
(Nguồn: Tác giả tự xây dựng)
2.2.3. Đo lường các biến trong mơ hình Đối với biến phụ thuộc
Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng khá nhiều cách đo lường HQKD khác nhau như Tobin’s Q [28], EPS [18], ROCE [20], ROE ([3], [6], [9], [18], [25],...).
Tuy nhiên, chỉ tiêu được sử dụng để đo lường HQKD trong phần lớn các nghiên cứu trong và ngồi nước chính là ROA ([2], [5], [6], [8], [9], [11], [15], [16], [25], [27], [28],...). ROA là chỉ tiêu đo lường HQKD phản ánh lợi nhuận thu được trên toàn bộ tài sản mà DN đã đầu tư, nên có thể được xem là chỉ tiêu tổng quát nhất đại diện cho HQKD của DN.
Quy mô doanh nghiệp (QM)
Khả năng thanh toán (KNTT)
Hiệu quả kinh doanh (ROA) Tốc độ tăng trưởng (TDTT) Số vòng quay tài sản (VQTS) Thời gian hoạt động (TGHD)
Cấu trúc tài sản (CTTS) H2 (-) H3 (-) H4 (+) H5 (+) H6 (+) H7 (-) Cấu trúc vốn (CTV) H1 (+)
Dựa vào các nghiên cứu trước, trong luận văn này, ROA cũng được sử dụng để đại diện cho HQKD của các công ty ngành Y tế trên TTCK Việt Nam.
Đối với biến độc lập
Việc đo lường các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu của luận văn cũng được tác giả căn cứ vào cơ sở tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước nhằm lựa chọn được cách đo lường phổ biến và đại diện nhất có thể.
Phương pháp đo lường cụ thể các biến trong mơ hình nghiên cứu cũng như các nghiên cứu trước được tác giả kế thừa được trình bày tóm tắt ở bảng 2.1.
Bảng 2.1. Mô tả cách đo lường các biến được sử dụng trong nghiên cứu
Tên biến Đo lường Các nghiên cứu trước
Biến phụ thuộc
Sức sinh lợi của tài sản (ROA)
Lợi nhuận sau thuế thu nhập DN Tổng tài sản bình quân
[6], [9], [11], [25], [27],...
Biến độc lập
Quy mô DN (QM) Log (Tổng tài sản) [3], [9], [11], [22], [25], [28],...
Cấu trúc vốn (CTV) NPT Tổng tài sản [3], [5], [6], [9], [11], [15], [20], [22], [25], [27], [28],... Khả năng thanh toán (KNTT) Tài sản ngắn hạn Nợ ngắn hạn [3], [18], [27],... Tốc độ tăng trưởng (TDTT)
Tài sản năm t - tài sản năm t-1
Tài sản năm t-1 [5], [8], [15],...
Số vòng quay tài sản (VQTS)
Doanh thu thuần
Tổng tài sản bình quân [6], [25], [27],...
Thời gian hoạt động (TGHD)
Năm hiện hành - Năm
thành lập [3], [8], [9], [16], [20], [25],... Cấu trúc tài sản (CTTS) TSCĐ Tổng tài sản [5], [8], [9], [11], [15], [25], [28],...
2.3. Mẫu và dữ liệu nghiên cứu
2.3.1. Mẫu nghiên cứu
Vì đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố ảnh hưởng đến HQKD của các công ty ngành Y tế trên TTCK Việt Nam nên mẫu nghiên cứu của đề tài bao gồm tất cả các công ty được phân loại vào ngành Y tế (mã ngành 4000) theo chuẩn ICB (Industry Classification Benchmark) trên cả ba sàn giao dịch chứng khoán lớn của Việt Nam hiện nay là Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sàn giao dịch chứng khốn của các công ty đại chúng chưa niêm yết (UPCoM).
Trên cơ sở đó, mẫu nghiên cứu bao gồm 58 cơng ty, tuy nhiên có 8 cơng ty bị loại ra khỏi mẫu nghiên cứu do khơng có đầy đủ dữ liệu từ báo cáo tài chính trong giai đoạn nghiên cứu của đề tài (khơng cơng bố báo cáo tài chính ít nhất 1 năm trong giai đoạn 2016-2020). Do đó, mẫu nghiên cứu cuối cùng bao gồm 50 cơng ty có đầy đủ dữ liệu nghiên cứu được trình bày ở phụ lục 1.
2.3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Xuất phát từ mơ hình nghiên cứu và phương pháp đo lường các biến trong mơ hình được trình bày ở mục 2.2, dữ liệu của đề tài được xác định là dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ báo cáo tài chính giai đoạn 2016-2020 của 50 cơng ty trong mẫu nghiên cứu, từ đó tạo thành 250 biến quan sát. Như vậy, dữ liệu của bài nghiên cứu là dữ liệu bảng, tức là có sự kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian. Dữ liệu nghiên cứu sau khi được thu thập đầy đủ sẽ được chuẩn bị để sang bước tiếp theo là xử lý dữ liệu.
2.4. Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp định lượng để giải quyết vấn đề nghiên cứu. Từ việc tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước cũng như các lý thuyết nền có liên quan, tác giả tiến hành phát triển các giả thuyết nghiên cứu và xây dựng mơ hình nghiên cứu cho đề tài. Sau khi thu thập đầy đủ số liệu từ báo cáo tài chính của các cơng ty ngành Y tế trên TTCK Việt Nam, tác giả sử dụng các kỹ thuật thông thường để xử lý dữ liệu bảng bao gồm: thống kê mơ tả; phân tích hệ số tương quan; phân tích hồi quy đa biến theo các mơ hình khác nhau; dùng các
kiểm định để lựa chọn mơ hình phù hợp; sau đó là kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mơ hình để có kết quả hồi quy cuối cùng. Các kỹ thuật này được trình bày cụ thể như sau:
2.4.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là kỹ thuật giúp mô tả, cung cấp thơng tin về những đặc tính cơ bản của dữ liệu nghiên cứu, từ đó cung cấp cho người phân tích hay người đọc cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu. Cụ thể, kỹ thuật này cho thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối đa và giá trị tối thiểu của từng biến trong mơ hình nghiên cứu.
2.4.2. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan là kỹ thuật giúp xem xét, đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Trong kỹ thuật này, hệ số tương quan Person (ký hiệu là: r) được dùng để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu. Hệ số tương quan sẽ nhận giá trị từ -1 đến 1, dấu của hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ cùng chiều (r >0), mối quan hệ ngược chiều (r <0) hay khơng có mối quan hệ tuyến tính (r =0). Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độ tương quan giữa hai biến sẽ càng lớn. Cụ thể:
+ |r| < 0,2: Tương quan tuyến tính rất yếu hoặc khơng có tương quan tuyến tính.
+ |r| = 0,2 - 0,4: Tương quan tuyến tính yếu. + |r| = 0,4 - 0,6: Có tương quan tuyến tính. + |r| = 0,6 - 0,8: Tương quan tuyến tính mạnh. + |r| > 0,8: Tương quan tuyến tính rất mạnh. + |r| = 1: Tương quan tuyến tính tuyệt đối.
Nếu các biến độc lập có mối quan hệ tương quan cao với biến phụ thuộc thì cho thấy biến độc lập càng có khả năng tác động mạnh đến biến phụ thuộc. Tuy nhiên nếu giữa các biến độc lập có mối quan hệ với nhau thì đây rất có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, lúc đó tác giả cần lưu ý khi kiểm tra, khắc phục các khuyết tật và điều chỉnh lại mơ hình.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng ba phương pháp phân tích hồi quy đa biến bao gồm: phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), phương pháp mơ hình tác động cố định (FEM) và phương pháp mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM). Trong đó:
- Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS): là mơ hình đơn giản nhất, không xem xét tới sự khác biệt về đặc điểm riêng giữa các đối tượng trong mẫu nghiên cứu.
- Phương pháp hồi quy mơ hình tác động cố định (FEM): là phương pháp được phát triển từ mô hình Pooled OLS nhưng có xem xét đến đặc điểm riêng của các đối tượng, đồng thời trong mơ hình này có sự tương quan giữa phần dư và các biến độc lập của mơ hình.
- Phương pháp hồi quy mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM): mơ hình này tương tự mơ hình FEM ở chỗ đều xem xét đến đặc điểm riêng của các đối tượng. Tuy nhiên, khác với mơ hình FEM, trong mơ hình REM khơng có mối quan hệ giữa phần dư và các biến độc lập của mơ hình.
Sau khi phân tích hồi quy bằng ba phương pháp nêu trên, tác giả tiến hành thực hiện các kiểm định nhằm lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp nhất với dữ liệu nghiên cứu. Các kiểm định bao gồm: kiểm định F-test, kiểm định Hausman và kiểm định Breusch - Pagan LM. Cụ thể:
Kiểm định F-test
Kiểm định F-test được thực hiện để lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM. Theo kiểm định này, có hai giả thuyết được đặt ra như sau:
H0: Khơng có sự khác biệt về đặc điểm riêng giữa các đối tượng (Mơ hình Pooled OLS là phù hợp).
H1: Có sự khác biệt về đặc điểm riêng giữa các đối tượng (Mơ hình FEM là phù hợp).
Nếu F-statistic < 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0 tức là mơ hình FEM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu của đề tài.
Nếu F-statistic > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0 tức là mơ hình Pooled OLS là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu của đề tài.
Kiểm định Hausman
Nếu sau khi thực hiện kiểm định F-test cho thấy mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình Pooled OLS thì tác giả sẽ tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mơ hình FEM và mơ hình REM. Theo kiểm đặt này, có hai giả thuyết được đặt ra như sau:
H0: Khơng có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (Mơ hình REM là phù hợp)
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (Mơ hình FEM là phù hợp)
Nếu Prob < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0, mơ hình FEM sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn mơ hình REM.
Nếu Prob > 0,05: chấp nhận giả thuyết H0, mơ hình REM sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn mơ hình FEM.
Kiểm định Breusch - Pagan LM
Nếu sau khi thực hiện kiểm định F-test cho thấy mơ hình Pooled OLS phù hợp hơn mơ hình FEM thì tác giả sẽ tiếp tục thực hiện kiểm định Breusch - Pagan LM để lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM. Theo kiểm đặt này, có hai giả thuyết được đặt ra như sau:
H0: phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là khơng đổi (Mơ hình Pooled OLS là phù hợp)
H1: phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là thay đổi (Mơ hình REM là phù hợp)
Nếu Prob < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0, mơ hình REM là phù hợp hơn với dữ liệu nghiên cứu.
Nếu Prob > 0,05: chấp nhận giả thuyết H0, mơ hình Pooled OLS là phù hợp hơn với dữ liệu nghiên cứu.
2.4.4. Kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mơ hình
Sau khi lựa chọn được mơ hình hồi quy phù hợp, tác giả tiến hành kiểm tra các khuyết tật của mơ hình như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến.
a. Phương sai sai số thay đổi
Kiểm định Modified Wald được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Theo kiểm định này, các giả thuyết được đưa ra như sau:
H0: Có hiện tượng phương sai sai số đồng đều (hay các biến độc lập khơng có ảnh hưởng đến phần dư)
H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hay tồn tại một biến độc lập có ảnh hưởng đến phần dư)
Nếu giá trị P-value nhận được > 5% thì chấp nhận giả thuyết H0 (khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi).
Nếu giá trị P-value nhận được < 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 (có hiện tượng phương sai sai số thay đổi).
b. Tự tương quan
Kiểm định Wooldridge được sử dụng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Theo kiểm định này, các giả thuyết được đưa ra như sau:
H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan H1: Có hiện tượng tự tương quan
Nếu kiểm định cho ra giá trị Prob > F > 5% thì chấp nhận giả thiết H0 (khơng có hiện tượng tự tương quan).
Nếu kiểm định cho ra giá trị Prob > F <5% thì bác bỏ giả thiết H0 (có hiện tượng tự tương quan).
c. Đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính với nhau. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể khơng có ý nghĩa. Do đó, khi ước lượng mơ hình hồi quy, chúng ta phải kiểm tra xem giữa các biến độc lập có quan hệ tương quan với nhau hay khơng thơng qua việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình định lượng được phát hiện thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Trong nghiên cứu thực nghiệm, nếu VIF vượt quá giá trị 10, có thể gây ra
hiện tượng đa cộng tuyến. Ngược lại, nếu VIF nhỏ hơn 10, mơ hình được cho là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Sau khi phân tích hồi quy đa biến và kiểm tra các khuyết tật của mơ hình, tùy thuộc vào mơ hình hồi quy được lựa chọn cũng như các khuyến tật mà mơ hình mắc phải, tác giả sẽ lựa chọn phương pháp phù hợp để khắc phục các khuyết tật của mơ hình. Từ đó, thu được kết quả hồi quy sau cùng đáng tin cậy hơn.
Kết luận chương 2
Trong chương 2, tác giả đã trình bày mơ hình nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu của đề tài. Cụ thể, đầu tiên tác giả mô tả quy trình thực hiện nghiên cứu có 7 bước, bao gồm tổng quan nghiên cứu và xác định vấn đề nghiên cứu, cơ sở lý thuyết, xây dựng mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, trình bày kết quả nghiên cứu và bàn luận, kết luận và hàm ý quản trị. Phần tiếp theo vô cùng quan trọng của chương là tác giả đã xây dựng các giả thuyết nghiên cứu, mơ hình nghiên cứu cũng như mơ tả cách đo lường các biến trong mơ hình. Nội dung này được thực hiện dựa trên các lý thuyết nền, kết quả các nghiên cứu trước và điều kiện cụ thể của các công ty ngành Y tế ở Việt Nam hiện nay. Tiếp theo, chương này trình bày về mẫu nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu. Phần cuối cùng, tác giả tập trung trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu cũng như các kỹ thuật định lượng được sử dụng trong đề tài.
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Kết quả thống kê mơ tả
Như đã trình bày ở chương 2, kết quả phân tích thống kê mơ tả sẽ cung cấp cho nhà phân tích các thơng tin cơ bản nhất về các biến trong mơ hình bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối thiểu và giá trị tối đa. Kết quả phân tích thống kê mơ tả được trình bày ở bảng 3.1.
Bảng 3.1. Kết quả thống kê mô tả
Tên biến Số quan
sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị tối thiểu Giá trị tối đa ROA 250 0,07448 0,0912893 -0,6245849 0,4113992 QM 250 11,64083 0,4878977 10,31008 12,9889 CTV 250 0,4871752 0,275908 0,0921877 1,808362 KNTT 250 2,157642 1,558283 0,1683336 13,32782 TDTT 250 0,1600864 1,234944 -0,5432438 19,33624 VQTS 250 1,235865 0,6148627 0,1807394 3,790697 TGHD 250 36,98 15,22454 9 66 CTTS 250 0,2372948 0,1704498 0,0058649 0,7193536
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata)
Kết quả thống kê mơ tả cho thấy chỉ tiêu ROA trung bình của các cơng ty ngành Y tế trên TTCK Việt Nam đạt 7,448%, nghĩa là cứ đầu tư 100 đồng tài sản