CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7. Phân tích kết quả hồi quy
Dựa vào kết quảlựa chọn mô hìnhởbảng 4.9, tác giảtiến hành phân tích hồi quy.
50
Bảng 4.10: Tổng hợp kết quả hồi quytheo các mô hìnhđược lựa chọn
TÊN BIẾN
ROA ROE TOBINQ
REM REM FEM
PT1 PT2 PT3 PT4 PT5 PT6
HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P HỆ SỐ P
ACP -0.0007*** 0.0000 -0.0023*** 0.0000 -0.0007 0.3900
ICP -0.0003** 0.0200 0.0002 0.6450 -0.0011*** 0.0090
APP 0.0004*** 0.0140 0.0009* 0.0720 -0.0003 0.6880
CCC -0.0003*** 0.0000 -0.0005* 0.0980 -0.0008** 0.0360
DR -0.2442*** 0.0000 -0.2495*** 0.0000 -0.4616* 0.0080 -0.4521*** 0.0120 0.5711** 0.0360 0.4556* 0.0780 FITA -0.0784** 0.0410 -0.0611 0.1160 -0.1748 0.1350 -0.0833 0.5050 0.1337 0.5130 0.1611 0.4250 CR 0.0117 0.2390 0.0159 0.1130 -0.0028 0.9310 0.0197 0.5630 0.1442*** 0.0010 0.1407*** 0.0010 SIZE 0.0105 0.1320 0.0127* 0.0890 0.0173 0.3870 0.0277 0.2290 -0.3199*** 0.0000 -0.3269*** 0.0000 STATE 0.0099 0.7700 0.0185 0.6050 0.1051 0.2850 0.1255 0.2540 0.6921* 0.0540 0.7151** 0.0470 SG 0.0942*** 0.0000 0.0944*** 0.0000 0.3124*** 0.0000 0.3103*** 0.0000 0.2054*** 0.0000 0.2200*** 0.0000
_cons 0.0912 0.2870 0.0415 0.6420 0.1830 0.4590 -0.0471 0.8650 4.3338 0.0000 4.3693 0.0000
F( 9, 221) 7.72 9.37
Prob > F 0.0000 0.0000
R-squared 0.4521 0.4026 0.3152 0.2288 0.0446 0.0433
Wald chi2(9) 148.3800 136.0600 82.79 57.79
Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Ghi chú: ***, ** và * là mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%.
(Nguồn: Dữ liệu thu thậptrên HOSE, HNX, cophieu68, kết quả đượcxuất từ Stata 12)
Kết quả hồi quy 6 phương trìnhđều cho P value <0, điều này cho thấy độ tin cậy là 99%. Xét về tổng thể thì 6 phương trình nàyđều có ý nghĩa và phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng và ctg 2005).
Bảng 4.10 cho thấy biến ACP có ảnh hưởng đến ROA, ROE trong phương trình 1 và 3 và ACP có mối quanhệ ngược chiều với ROA, ROE. Biến APP có ảnh hưởng và có mối quan hệ cùng chiều với ROA, ROE trong phương trình 1 và 3.
Biến ICP có mối quan hệ ngược chiều với ROA, TOBINQ ở phương trình 1 và 5.
Biến CCC có mối quan hệngược chiều với ROA, ROE, TOBINQở phương trình 2, 4 và 6. Biến DR có tác động ngược chiều đến ROA, ROE ở phương trình 1, 2, 3, và 4. Biến DR lại có tác động cùng chiều với TOBINQ ở phương trình 5 và 6.
Biến FITA chỉ có ý nghĩa thống kê 5%ở phương trình 1 và có mối quan hệ ngược chiều vớiROA. Biến CR có tác động cùng chiều TOBINQ ở hai phương trình 5 và 6. Biến STATE có tác động cùng chiều vớiTOBINQ. Biến SIZE tác độngcùng chiều với TOBINQ ở phương trình 5, 6 và ROAở phương trình 2. Biến SG có tác động cùng chiều với ROA, ROE, TOBINQ.Để thấy rõ tácđộng của từng biến đến khả năng sinh lợi của các công ty VLXD, ta xem xét cụ thể từng biến như sau:
Biến ACP: Kỳ thu tiền bình quân.
Biến số này có tác động ngược chiều với ROA và ROE và có ý nghĩa thống kê mức 1% ở phương trình 1 và 3. Kếtquả này phù hợp với giả thuyếtH01, H05đã đề ra.
Điều này chỉra rằng các công ty có thểtạo ra lợi nhuận bằng cách giữmức các khoản phải thu của họ đến mức tối thiểu.Kếtquảcũngcó thểgiảithích rằng khi thời gianmà số ngày khoản phải thu càng ngắn thì càng có nhiều tiền mặt có sẵn đểbổsung thêm hàng tồnkho, dođódoanh thu sẽnhiều hơndẫn đếnmứctỷ suấtsinh lợi caohơncho công ty. Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy hệsố âm củaACP chỉra rằngmộtsựgiatăngsốngày trong kỳphảithu sẽdẫnđếnmột sựgiảmđitrong tỷsuấtsinh lợi. Điều này có nghĩa là cáccông ty được quan sát không được hưởng lợi từ chính sách thu tiền chậm của mình.Điều này có thể là do trong thời gian quan sát từ năm 2009 –2013 nằm trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế, sức mua giảm, nên việc bán hàng gặp nhiều khó khăn, hàng hóa tồn đọng nhiều, nên các công ty có thể đã nới lỏng chính sách tín dụng bán hàng với điều kiện tài
chính khôngđổi. Tác động ngược chiềucủa các khoản phải thuvớilợi nhuận của công ty được tìm thấy bởi phần lớn các nghiên cứu về WCM. Nghiên cứu tương tự như Deloof (2003), Gillvà ctg (2010), Lazaridis và Tryfonidis (2006) và Garcia- Teruel và Martinez-Solano (2007) tìm thấy mối quan hệ ngược chiềugiữa số ngày các khoản phải thu và lợi nhuận của một công ty. Trong khi đó,Sharma và Kumar (2011) tìm thấy mối quan hệ cùng chiều, họ lập luận rằng điều này là do thực tế các công tyẤn Độ đã cấp tín dụng thương mại nhiều hơn để duy trì khả năng cạnh tranh với các đối thủ cạnh tranh nước ngoài của họ,bao gồm cảsản phẩm và dịch vụcao cấp.
Về mặt tác động biên thì kết quả từ phương trình hồi quy cho thấy khi ACP tăng 1 ngày thì ROA, ROE giảm đi lần lượt là 0.0007 và 0.0023. Xét về mặt trung bình trong một năm, các công tyvật liệu xây dựng khảo sát có kỳ thu tiền bình quân 65.52 ngày. Như vậy, bình quân ROA, ROE của một công ty bị giảm đi một tỷ lệ tương ứng là 0.04497 (4,5%) và 0.1525 (15.25%).
Một tỷ lệ tương tự đượctìm thấy bởiGul và ctg (2013). Ông phát hiện ra rằng số ngày khoản phải thu tăng lên1 ngày làm giảmlợi nhuậncông ty -0,04%.
Falope và Ajilore (2009) nhận thấytỷ lệlà -0,300%. Một tỷ lệlớn+ 3,8%đãđược tìm thấybởiSharma và Kumar (2011). Sựkhác biệt này có thể được giải thíchlà do các điều kiệnkinh tếvĩ mô ở các nước là khác nhau.
Ngược lại, từkết quả hồi quy cho thấy ACP không nghĩa thống kê với TOBINQở phương trình 5. Kết quả này trái với giả thuyết đãđề ra là: ACP có mối quan hệ đáng kể vớigiá trị thị trườngcủa công ty, như vậy giả thuyết H09bị bác bỏ.
Kết luận này cũng phù hợp với bài nghiên cứuGamze Vural (2012),Steven Lifland (2011).
Biến ICP: Kỳ chuyển đổi hàng tồn kho.
Bảng 4.10 cho thấy biến này có mối quan hệ ngược chiều với ROA, TOBINQở phương trình 1 và 5 với mức ý nghĩa tương ứng là 5% và 10%. Như vậy, kết quả nàyđúngvới giả thuyết H02, H010đặt ra.Tuy nhiên, nó lại không có ý nghĩa thống kê với ROE ở phương trình 3, kết quả này trái với giả thuyết H06.
Mối quan hệ ngược chiềugiữa kỳchuyển đổi hàng tồn kho với lợi nhuận cũng đãđược tìm thấy bởi các nhà nghiên cứunhưDeloof (2003), Lazaridis và
Tryfonidis (2006), Garcia-Teruel và Martinez-Solano (2007), Karaduman et al.
(2011) và Raheman và Nasr (2007).Trong khi đó, Mathuva (2009) lại tìm thấy mối quan hệ cùng chiềubằng chứng thực nghiệmởKenya. Ông lập luận rằng các công ty giữmức tồn khocao hơn đểtối thiểu hóanguy cơngừng sản xuất do thiếu nguyên liệu.Nhưng cũng có nghiên cứu không tìm thấy mối quan hệ giữa số ngày tồn kho với khả năng sinh lợi của công ty như:Steven Lifland (2011), Bagchi và Khamrui (2012), Gamze Vural (2012), Naveek Ahmad và ctg (2014), Shagufta Nasreen và ctg (2014).
Kết quảnghiên cứu thực nghiệm của tác giảvới các công ty vật liệu xây dựng tại Việt Namtìm thấy mối quan hệ ngượcchiềugiữakỳ chuyển đổi hàng tồn kho với ROA và TOBINQ.Điều này cho thấy tồnkhoởmứccao làm cho chi phí lưukho, bảo quản, hư hỏng…tăng làm lợinhuậngiảm và kéo theo ROA cũng giảm tương ứng.Ngoài ra, việc công ty duy trì mức tồnkho cao sẽ không hấp dẫn với các nhà đầu tư cổ phiếu, vì họ có thể cho rằng công ty kinh doanh kém hiệu quả, không bán được hàng hóa, nên không có lợi nhuận hoặc lợinhuận không cao, vì vậy họ không mua cổ phiếu do đógiá trị thị trường của công ty giảm.
Kết quả nghiên cứu này cũng cho thấy ICP không có tác động tới ROE. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Bagchi và Khamrui (2012), Naveek Ahmad và ctg (2014), Shagufta Nasreen và ctg (2014). Từsựphân tích trên cho thấy các công ty có thể gia tăng lợi nhuận nếu duy trì mức tồn kho tối thiểu hợp lý.
Biến APP: Kỳ thanh toán bình quân.
Biến APP có tác động cùng chiều với ROA, ROE và có ý nghĩa thống kê, lần lượtởmức 1% và 10% tại phương trình 1 và 3. Kết quả này đúng với giảthuyết H03, H07đặt ra.
Kết quả này phù hợp với nghiên cứu củaPadachi (2006), Gul và ctg (2013), Mathuva (2010), Athar Iqbal và Madhu Mati (2012), Makori. D.M. (2013).
Kết quả này cho thấyrằng sự tăngthêm 1 ngày trong tổngsốngày phảitrả bình quân dẫnđếnmộtsựgiatăngtrong tỷsuấtsinh lợi.Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy rằng công ty có khả năng sinh lợicao hơnsẽchờlâu hơn đểthanh toán các hóađơncủahọvàcác công ty sửdụngnó nhưkhoản vay ngắn hạnđể tăng vốnlưu động vàdo đó làm tănglợi nhuận.Kết quảnày phù hợpvớiquy tắcvềquản
trịvốnlưuđộnglà: các công ty nên cốgắng thương lư ợng với nhà cung cấp đểtrì hoãn các khoảnthanh toán với thời gianlâu nhấtcó thể.
Bảng4.10 cho thấykỳ thanh toán bình quân gia tăng 1 ngày thì ROA, ROE gia tăng tỷ lệ tương ứng lần lượt là 0.0004 và 0.0009. Kết quả tương tự cũng được tìm thấy bởiGul và ctg (2013) là 0,0005ở Pakistan;Karaduman và ctg (2011) tìm thấymộttỷ lệ phần trămcủa0,0870%ở Thổ Nhĩ Kỳ. Một tỷ lệ rất cao được tìm thấybởiOsundia và ctg (2014),người đã tìm thấy0.219 ởNigeria. Sự khác biệt này có thểdođiều kiệnkinh tếvĩ môkhác nhau.
Ngượclại, từ kết quả hồi quy cho thấy APP không nghĩa thống kê với TOBINQở phương trình 5. Kết quả này trái với giả thuyết đãđề ra là: APP có mối quan hệ đáng kể vớigiá trị thị trườngcủa công ty, như vậy giả thuyết H011bị bác bỏ. Kết luận này cũng phù hợp với bài nghiên cứuGamze Vural (2012),Steven Lifland (2011).
Biến CCC: Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt
Kết quả hồi quy phân tích mối quan hệ giữa các chukỳchuyển đổi tiền mặt (CCC) và khả năng sinh lợicủacác công ty VLXDđược thể hiện trong bảng 4.10.
Hệ số hồi quy cho thấy một mối quan hệ ngược chiềugiữa CCCvớiROA, ROE và TOBINQở mức ý nghĩalần lượt1%, 10% và 5%, chấp nhậngiả thuyết H04, H08, H012. Kết quả nàyủng hộchoquan điểmrằng chu kỳ chuyển đổi tiềnmặtcó mối quan hệ ngược chiềuvới khả năng sinh lợi.Điều này có nghĩa là nếu công ty kéo dài thờigian chuyển đổi tiền mặt thì công ty phải huy động thêm vốn từ các nguồn khác để đảm bảo các hoạt động ngắn hạn không bị gián đoạn. Việc huy động thêm vốn làm phát sinh thêm các chi phí như chi phí lãi vay, chi phí giao dịch, thương lượng..., như vậy sẽ làm giảm lợi nhuận của công ty.Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Shin và Soenen (1998), Deloof (2003), Lazaridis và Tryfonidis (2006), Garcia-Teruel and Martinez Solano (2007). Shin và Soenen (1998) lập luận rằng mối quan hệ ngược chiềugiữa lợi nhuận và chu kỳ chuyển đổi tiền mặt có thể được giải thích bằng sức mạnh thị trường hay thị phần, tức là, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) ngắn hơnlà vì khả năng thương lượng của các nhà cung cấp hoặc khách hàng cũng nhưkhả năng sinh lợi cao hơn là do sự thống trị thị trường.
Kết quảnghiên cứu cho thấy khi CCC tăng thêm một ngày thì ROA, ROE và
TOBINQ giảm tương ứng là 0.0003(0.03%) và 0.0005(0.05%) và 0.0008 (0.08%).
Trung bình 1 năm các công ty VLXD trong tập dữ liệu khảo sát có CCC là 88.02 ngày, như vậy, bình quân một công ty bị giảmROA, ROE và TOBINQ lần lượt là 0.0298; 0.0465 và 0.0666. Tỷ lệ tương tự được tìm thấy bởiGul và ctg (2013). Tỷ lệ caohơn đãđược tìm thấy bởi Lazaridis và Tryfonidis (2006), Mathuva (2010), và Falope Ajilore (2009) và Raheman và Nasr (2007). Họ tìm thấytỷ lệ tương ứng như sau: -1,900%, -0,510%, -0,100%, -0,300% và -0,638%. Sự khác biệt này có thểdo các điều kiện kinh tế vĩ môvà mẫu nghiên cứukhác nhau
Biến DR: Tỷ số nợ.
Biến này cho biết tổng nợchiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng tài sản hiện có của công ty. Bảng 4.10 cho thấy DR có mối quan hệ ngược chiều với ROA, ROEở phương trình 1, 2, 3, 4 với mức ý nghĩa 1% và phù hợp với kỳvọng dấu.
Hệsốâm của DR cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa nợtrên tổng tài sản với lợi nhuận của một công ty.Điều này phù hợp với nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007), Mohamad và Saad (2010), Gill và ctg (2010). Tỷsốnợ trên tài sảnđược sửdụng như mộtđại diện của đòn bẩy. Khi đòn bẩy tăng, nóảnh hưởng tiêu cực hoặc tích cựcđến khả năng sinh lợi, nếu công ty sửdụng đòn bẩy hiệu quảthì sẽ gia tăng khả năng sinh lợi và ngược lại.
Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy các công ty VLXD sửdụng các khoản nợvay không hiệu quả, làm giảm khả năng sinh lợi của mình. Kết quảnghiên cứu cho thấy khi tỷsốnợ tăng thêm 1% làm giảm ROAở phương trình 1 và 2 tương ứng là 0.1925 và 0.1795, ROEở phương trình 3 và 4 tương ứng là 0.2996 và 0.2345.
Nhưng DR có mối quan hệ cùng chiều với biến phụthuộc TOBINQ tại phương trình 5 và 6ởmức ý nghĩalần lượt 5% và 10%. Điều này cho thấy tỷsốnợ cao thì càng gia tăng giá trịcổphiếu các công ty VLXD và chủnợ, cổ đôngmạnh dạn đầu tư vàocông ty. Kết quảnghiên cứu này cho thấy khi tỷsốnợ tăng 1% thì TOBINQở phươngtrình 5 và 6 tăng tương ứng là 0.3802 và 0.3744. Nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Nor Edi Azhar Binti Mohamad (2010), Sunday.E.
Ogundipe và ctg (2012).
Biến FITA: Tỷ lệ TSCĐ
Bảng 4.10 cho thấy biến FITAchỉ có tác động ngược chiều với ROA ở phương trình 1 và có ý nghĩa thống kê 5%. Phù hợp với nghiên cứu củaAthar Iqbal and Madhu Mati trong ngành dệt, hóa chất, nhiên liệu và năng lượng(2012). Hệ số âm của biến TSCĐ cho thấy khi TSCĐ tăng lên nhưng lại làm giảm lợi nhuận của công ty. Điều này thể hiện việc sử dụng TCSĐ của các công ty VLXD chưa hiệu quả như sử dụng không hết công suất của máy móc, sử dụng không đúng quy trình, thông số của máy móc làm hư hỏng, giảm tuổi thọ của TSCĐ. Do đólàmảnh hưởng tới ROA. Khi TSCĐ tăng lên 1 đơn vị thì ROAở phương trình 1 giảm 0.0784.
Biến CR: Tỷ lệ thanh toán hiện hành
Tỷlệthanh toán hiện hànhlà thước đolý thuyết của tính thanh khoản. Bảng 4.10 cho thấy biến này không cótác độngđáng kể đến ROAở phương trình 1, 2 và ROEở phương trình 3 và 4, nhưng có tác động cùng chiều với TOBINQở phương trình 5 và 6 với mức ý nghĩa 1%.Điều này cho thấy công ty đảm bảo được nhu cầu thanh toán ngắn hạn, có thểchi trảcổtức cho các cổ động, nên sẽ gia tăng giá trịthị trường của công ty. Kết quảnày cho thấy tỷlệthanh toán hiện hành càng cao thì cơ hội gia tăng khả năng sinh lợi cao. Nghiên cứu này phù hợp với kết quả Binti Mohammad và Binti Mohd Saad (2010).
Kết quả này cho thấy khi CR tăng1%, thì TOBINQở phương trình 5 và 6 tăng tương ứng là 0.0985 và 0.0914, do đócó thểkết luận rằng sự gia tăng tỷ lệ này cho thấycác công ty duy trì tính thanh khoản cho các cam kết hiện tại của công ty và cũng chỉ rarằng công ty đầu tưvào việc nắm giữtài sản lưu động.
Biến SIZE: Quy mô công ty
Kết quả ởbảng 4.10 cho thấy biến SIZE khôngảnh hưởngđến ROE, nhưng có tác động cùng chiều với ROAởmức ý nghĩa 10% và tác độngngược chiều với TOBINQởmức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy quy mô của các công ty có quan hệ với khả năng sinh lời.Khi quy mô công ty tăng 1 đơn vịthì làm giảm TOBINQở phương trình 5 và 6 tương ứng là 0.0455 và 0.0489. Nghiên cứu này cho thấy khả năng quản lý của các công ty VLXD kém hiệu quả, dẫn đến quy mô càng cao thì các phínhư tiền lương, chi phí mặt bằng, cácchi phí khác tăng cao, không thu hút
được các nhà đầu tư, do đó giá thị trường của chứng khoán giảm. Như vậy kéo theo khả năng sinh lợi của công ty bịgiảm. Nghiên cứu này phù hợp nghiên cứu của WajhatAli and Syed Hammad Ui Haddsan (2010)
Biến STATE: Tỷ lệ VSH nhà nước
Biến STATE có tác động cùng chiều với TOBINQ vớimức ý nghĩa 10% và 5% lần lượt lại phương trình 5 và 6, có nghĩa là tỷ lệ VSH nhà nước càng cao thì khả năng sinh lợi của doanh nghiệp càng lớn.Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy do ngành VLXD là ngành thâm dụng vốnvà hoạt động kinh doanh bị ảnh hưởng lớn bởi các chính sách của nền kinh tế vĩ mô. Vì vậy, công ty có tỷ lệ VSH nhà nước sẽ được hưởng lợi từ các chính sách này.
Biến SG: Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu
Biến này đo lường mức độtăng trưởng doanh thu hàng năm của công ty. Kết quả cho thấy biến này có tác động cùng chiều với ROA, ROE, TOBINQ ởmức ý nghĩa 1%.Kết quả này cho thấy khi doanh thu bù đắp đủ chi phí bỏ ra thì doanh thu càng tăngsẽ làm tăngkhả năng sinh lợi của công ty. Nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Pouraghajan.A và ctg (2013) và Makori. D.M. và Ambrose.J (2013).
Tóm lại, qua việc phân tích hồi quycho thấy có sự ảnh hưởng của quản trị vốn lưu động tớikhả năng sinh lợicủa các công ty VLXD.Nghiên cứu này cho thấy cómối quan hệ ngược chiều giữabiến số ACPvớiROA và ROE. BiếnICP có tác động ngược chiều vớiROA, TOBINQ. Biến APP có tác động cùng chiều với ROA và ROE. Biến CCC cũng có tác động ngược chiều với ROA, ROE, TOBINQ.
Biến ICP không thể hiện sự tác động tớiROE, cùng với biến ACP và APP không thể hiện sự tác động tới TOBINQmột cách độc lập,mànó được thể hiện qua biến CCC. Ngoài ra, các biến kiểm soát CR, FITA, DR, SIZE, STATE, SG cũng có tác động tới khả năng sinh lợicủa công ty.