CHƯƠNG 4: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2. Phương pháp nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
4.2.2. Phương pháp nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả lựa chọn ba phương pháp Pooled OLS, FEM và REM để hồi quy lần lượt các biến phụ thuộc ROE, ROA, ROS. Sau đó, thực hiện các kiểm định để phân tích hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan để tìm được các mô hình hồi quy phù hợp. Từ đó, khắc phục các khuyết tật của mô hình và lựa chọn được mô hình phù hợp nhất với các biến phụ thuộc.
Mô hình hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS) là một trường hợp đặc biệt của phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (generalized least squares method – GLS), sử dụng để tìm đường hồi quy gần nhất với giá trị liên tục của biến phụ thuộc hay nói cách khác là làm sao để tổng bình phương các hạng nhiễu hay sai số (∑u2i ) nhỏ nhất như tên gọi của chính phương pháp này. Bằng cách sử dụng mô hình, có thể xác định ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến còn lại trong đó hệ số của các biến độc lập đều giữ nguyên theo thời gian và từng quan sát.
Tuy nhiên, kết quả cho ra hệ số hồi quy bị sai lệch vì không quan tâm đến các yếu tố không thể quan sát, không có tác động phổ quát theo thời gian cũng như đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp. Nhằm khắc phục nhược điểm trên, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy các yếu tố ảnh hưởng cố định (mô hình FEM) và phương pháp hồi quy các yếu tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (mô hình REM).
Mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model, FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model, REM)
Mô hình FEM đã xem xét các yếu tố có tính đặc thù của các doanh nghiệp nên có sự khác nhau giữa các doanh nghiệp, nhưng sẽ không đổi nhiều theo thời gian.
Đây là những yếu tố không quan sát được nhưng có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc.
Trong khi, mô hình REM với giả thuyết về sự khác nhau về đơn vị ảnh hưởng tới biến phụ thuộc, sẽ phân tích phần chênh lệnh này như một biến độc lập mới. REM có một số tác động ngẫu nhiên hệ thống của các đối tượng, cố định theo thời gian và không tương quan với biến độc lập. Qua đó, sẽ cho các giá trị ước lượng về mối tương quan thống kê giữa các biến đáng tin cậy hơn.
Điểm khác biệt giữa hai mô hình REM, FEM được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Vì vậy, khi phân tích dữ liệu bảng, cần lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM để tìm được mô hình phù hợp hơn.
Sau đó, tác giả cũng đã sử dụng kiểm định như Hausman, Wooldridge test... để kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp. Để đảm bảo tính vững của ước lượng, tác giả sẽ tiến hành kiểm định lại mô hình để phát hiện các khuyết tật và khắc phục khuyết tật nếu có bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS -
Generalized Least Squares).
Phương trình hồi quy của mô hình Pooled OLS:
ROA = β0 + β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t + β6*GROWTHi,t +Ɛi,t
ROE = β0 + β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t + β6*GROWTHi,t +Ɛi,t
ROS = β0 + β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t + β6*GROWTHi,t +Ɛi,t
Trong đó:
β0: là hệ số chặn; β1…β6: là hệ số của các biến i: là doanh nghiệp thứ i
Ɛ: là sai số ngẫu nhiên t: thời gian năm t
Phương trình hồi quy của mô hình FEM:
ROA = β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t+ β6*GROWTHi,t
+ 𝛼𝑖 + ui,t
ROE = β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t+ β6*GROWTHi,t
+ 𝛼𝑖 + ui,t
ROS = β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t+ β6*GROWTHi,t
+ 𝛼𝑖 + ui,t
Trong đó:
β1…β6: là hệ số của các biến i: là doanh nghiệp thứ i
𝛼𝑖: hệ số chặn theo đối tượng (doanh nghiệp i) u : nhiễu trắng
ROA = β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t+ β6*GROWTHi,t
+ 𝛼𝑖 + Ɛi,t +ui,t
ROE = β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t+ β6*GROWTHi,t
+ 𝛼𝑖 + Ɛi,t +ui,t
ROS = β1*LEVi,t + β2*CRi,t + β3*QRi,t + β4*SIZEi,t + β5*TURNi,t+ β6*GROWTHi,t
+ 𝛼𝑖 + Ɛi,t + ui,t
Trong đó:
β1…β6: là hệ số của các biến i: là doanh nghiệp thứ i
𝛼𝑖: hệ số chặn theo đối tượng (doanh nghiệp i) ui,t : nhiễu trắng
Ɛi,t : đại diện tất cả các yếu tố không quan sát được thay đổi giữa các đối tượng thời gian t : thời gian năm t
Giả thuyết nghiên cứu
Với mục tiêu chính là phân tính và đánh giá hướng tác động của đòn bẩy tài chính đến HQHĐ của các DN BĐS, khóa luận đưa ra một số giả thuyết như sau để làm rõ và đạt được mục tiêu nghiên cứu. Các giả thuyết bao gồm:
Giả thuyết H1: Đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến HQHĐ của DN BĐS.
Trần Thị Tuấn Anh & Đặng Thị Thu Thủy (2017) có bài nghiên cứu về “Tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam: tiếp cận bằng hồi quy phân vị” được đăng trên Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh năm 2017. Kết quả chỉ ra rằng thấy đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều đến HQHĐ của doanh nghiệp.
Giả thuyết H2: Hệ số thanh toán hiện hành càng cao thì HQHĐ của DN BĐS càng cao.
Hệ số thanh toán hiện hành được sử dụng làm biến nghiên cứu trong việc đánh giá tác động tới hiệu quả hoạt động, hiệu quả tài chính của doanh nghiệp. Kết quả cho thấy có
mối quan hệ được phân tích trong nghiên cứu của Wiwiek Mardawiyah Daryanto và cộng sự (2018).
Giả thuyết H3: Hệ số thanh toán nhanh có quan hệ cùng chiều với HQHĐ của DN BĐS.
Ở nghiên cứu của Khidmat và cộng sự (2014); Akenga (2017) đã chứng minh rằng hệ số thanh toán nhanh có tác động tích cực đến HQHĐ của doanh nghiệp đo lường thông qua một số chỉ tiêu sinh lời.
Giả thuyết H4: Quy mô doanh nghiệp càng lớn thì HQHĐ của DN BĐS càng hiệu quả.
Biến quy mô doanh nghiệp đã được nhiều tác giả sử dụng trong nghiên cứu đánh giá tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Các tác giả Asimakopoulos và cộng sự (2009), Mesut (2013), Trần Thị Tuấn Anh & Đặng Thị Thu Thủy (2017); Ahmadu Abubakar và cộng sự (2021) đã làm rõ mối quan hệ tác động trong mỗi bài nghiên cứu riêng.
Giả thuyết H5: Vòng quay tài sản có mối quan hệ cùng chiều với HQHĐ của DN BĐS.
Valentin (2013); Trần Thị Tuấn Anh & Đặng Thị Thu Thủy (2017) đã sử dụng biến vòng quay tài sản để bổ sung ý nghĩa và làm rõ mối quan hệ tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Kết quả cho thấy vòng quay tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Giả thuyết H6: Tốc độ tăng trưởng tài sản của doanh nghiệp có tác động cùng chiều với HQHĐ của DN BĐS.
Tốc độ tăng trưởng tài sản là một chỉ số quan trọng với doanh nghiệp, thể hiện sức mạnh tài chính và khả năng mở rộng phát triển của doanh nghiệp trong tương lai.
Mahfuzah Salim & Dr.Raj Yadav (2012); Bùi Ngọc Thụy & Nguyễn Thị Ngọc Diệp (2016) đã dùng tốc độ tăng trưởng tài sản để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Kết quả cho thấy tốc độ tăng trưởng tài sản có mối quan hệ cùng chiều, mang lại hiệu quả tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Ở chương 4, khóa luận đã đưa ra quy trình nghiên cứu, cách tổng hợp dữ liệu để hình thành nên mẫu quan sát. Trình bày về các phương pháp nghiên cứu sẽ sử dụng, các giả thuyết nghiên cứu để làm rõ mối quan hệ và mức độ tác động của đòn bẩy tài chính tới hiệu quả hoạt động của DN BĐS. Đây cũng chính là công cụ và nguồn đầu vào quan trọng để thực hiện và thu được kết quả nghiên cứu ở chương tiếp theo.