th c hi n đ tài nghiên c u này, tác gi s d ng ngu n d li u th c p là ch
y u.
Ngu n d li u th c p đ c s d ng là s li u đ c thu th p t các Báo cáo tài chính h p nh t hàng n m đã đ c ki m toán đ y đ (g m B ng cân đ i k toán, Báo cáo ho t đ ng s n xu t kinh doanh, Báo cáo l u chuy n ti n t và B ng thuy t minh
báo cáo tài chính) c a 58 công ty c ph n ngành B S đ c niêm y t trên S giao d ch ch ng khoán Hà N i (HNX) và S giao dch thành ph H Chí Minh (HOSE) qua 5 n m t n m 2009 đ n 2013. Các báo cáo này đ c l y t cophieu68.com, cafef.vn, hsx.vn, hnx.vn, vietstock.vn và m t s trang web ch ng khoán khác. D li u đ c thu th p và xây d ng theo d ng b ng.
3.2.2. Ph ng pháp x lý s li u
X lý và phân tích s li u hay d li u nghiên c u là m t trong các b c c b n c a m t nghiên c u khoa h c. Các s li u thu th p v s đ c nh p và l u tr vào file
d li u v i khung file s li u ph i thu n ti n cho vi c ki m soát d li u, nh p d li u
vào ph n m m và ch y ph n m m. Kích c m u c a nghiên c u là n = 274.
Sau khi có đ c h th ng các s li u c n thi t, ta s ti n hành các b c phân tích
s li u theo 5 ph ng pháp t ng ng v i 6 b c t đ n gi n đ n ph c t p nh sau (các b c này đ u s đ c ti n hành trên ph n m m SPSS):
Ph ng pháp th ng kê mô t
Th ng kê mô t đ c s d ng đ mô t nh ng đ c tính c b n c a d li u thu th p đ c t nghiên c u th c nghi m qua các cách th c khác nhau. Qua b c th ng kê này s cho ta các thu c tính, ch s th ng kê thông th ng nh giá tr nh nh t
(Minimum), giá tr l n nh t (Maximum), giá tr trung bình (Mean) và đ l ch chu n (Standard Deviation).
Ph ng pháp ki m đ nh đa c ng tuy n
a c ng tuy n x y ra khi t n t i m i quan h tuy n tính gi a các bi n đ c l p c a
mô hình h i quy.Trong tr ng h p đa c ng tuy n ho n toàn, ta s không th xác đnh
đ c các h s c a ph ng trình h i quy m u.Còn trong tr ng h p đa c ng tuy n
không hoàn toàn, các c l ng cho h s c a ph ng trình h i quy v n s đ c xác đ nh song tính hi u qu c a mô hình s b gi m sút. Khi đó, kho ng tin c y c a các h
s có th trái v i lý thuy t kinh t ho c th c t , khó đánh giá nh h ng riêng r c a t ng bi n gi i thích… Do đó, đ đ m b o cho tính hi u qu và chính xác c a mô hình
h i quy, ta c n ti n hành ki m đ nh hi n t ng đa c ng tuy n đ có th s m phát hi n
và đ a ra bi n pháp kh c ph c h p lý.
ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n ta s s d ng ki m đnh Collinearity
dialogistic và đánh giá thông qua h s Tolerance và VIF. i v i h s VIF, khi giá
tr này c a m t bi n đ c l p l n h n 10, t c là h s R2 l n h n 0,9 thì m c đ c ng tuy n c a bi n này v i các bi n đ c l p còn l i đ c xem là cao; ho c đ i v i h s Tolerance nh h n 0,1 thì có hi n t ng đa c ng tuy n x y ra.
Ph ng pháp ki m đ nh t t ng quan
Khi các nhi u ng u nhiên c a mô hình h i quy có t ng quan v i nhau, t c là ta đã m c ph i hi n t ng t t ng quan. i u này s khi n cho các l ng th c OLS cho h s h i quy v n là các c l ng tuy n tính không ch ch nh ng có th không còn
hi u qu nh t n a, các c l ng cho ph ng sai b ch ch khi n cho các ki m đnh
không còn đáng tin c y. Ngoài ra, hi n t ng t t ng quan c ng s khi n cho c
l ng c a h s xác đnh R (th hi n cho ph n tr m thay đ i c a bi n ph thu c đ c gi i thích qua mô hình) b đánh giá cao h n so v i th c t (hay đ thích h p c a mô hình b phóng đ i), do đó s khi n cho mô hình không còn đáng tin c y n a.T đó đ t
ra yêu c u ph i ki m đ nh t t ng quan đ đ m b o cho tính hi u qu c a mô hình
gi i thích. Ki m đnh t t ng quan s đ c ti n hành d a trên h s Durbin-Watson (DW). V i ki m đ nh này, giá tr DW càng g n 2 thì kh n ng không có t t ng quan càng cao, k t qu phân tích h i quy s có đ chính xác cao h n. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ph ng pháp phân tích h s t ng quan Pearson (r)
H s t ng quan r là m t ch s th ng kê đo l ng m c đ , m i liên h t ng
quan gi a hai bi n s b t k . H s này s có giá tr t -1 đ n 1. Khi h s t ng quan
r b ng 0 hay g n b ng 0, t c là hai bi n s không có liên h gì v i nhau. Ng c l i, n u h s b ng -1 hay 1 thì hai bi n s đó s có m i liên h tuy t đ i, ch t ch v i
nhau. Giá tr tuy t đ i c a h s r gi a hai bi n s càng l n thì chúng càng d dàng có
m i quan h tuy n tính m nh v i nhau.
Ph ng pháp h i quy tuy n tính
Phân tích h i quy tuy n tính (Linear Regression Analysis) đ c coi là m t trong nh ng ph ng pháp phân tích s li u thông d ng nh t trong l nh v c th ng kê.Trong nghiên c u này, ta s ch t p trung ti n hành phân tích h i quy tuy n tính b i.
31
Là kh o sát có t 3 bi n tr lên, trong đó có 1 bi n ph thu c và nhi u bi n đ c l p; nghiên c u m i liên h , quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c v i các bi n đ c l p. Mô hình h i quy tuy n tính b i k bi n có d ng t ng quát nh sau:
Yi= 0+ 2 X1i+ 2X2i+ 3X3i+ … + kXki + ei
Trong đó:
+ Yi: Giá tr bi n ph thu c Y trong l n quan sát th i
+ X1i, X21, X3i, …, Xki : Giá tr bi n đ c l p X1, X2, X3, …,Xk trong l n quan sát
th i
+ 1, 2, 3, …, k : H s đ d c + 0 : H s ch n
+ ei : Sai s ng u nhiên trong l n quan sát th i
Trong nghiên c u này, ta s s d ng ph ng pháp bình ph ng nh nh t thông th ng (OLS) đ phân tích v m i t ng quan, liên h gi a các bi n nhân t v i c u
trúc v n c a các doanh nghi p đ ki m tra các gi thuy t nghiên c u.
3.3. Cácăbi nănghiênăc uăvƠăđoăl ngăcácăbi nănghiênăc u 3.3.1. Bi n đ i di n cho KNSL 3.3.1. Bi n đ i di n cho KNSL
Trong nhi u nghiên c u t tr c t i nay trên th gi i nói chung và Vi t Nam nói riêng v m i quan h gi a KNTT và KNSL c a doanh nghi p, ch tiêu đ i di n cho
KNSL đ c s d ng ph bi n chính là ch s l i nhu n trên t ng tài s n (ROA), l i nhu n trên v n ch s h u (ROE) và ch s l i nhu n trên v n đ u t (ROI).
đo l ng KNSL c a công ty, ch s thông th ng nh t là l i nhu n trên v n ch s h u (ROE), thu đ c b ng cách chia l i nhu n ròng trên t ng s v n ch s h u. Ngoài ra, ch s l i nhu n trên v n đ u t (ROI) c ng th ng đ c dùng làm th c đo KNSL trong các doanh nghi p, tính toán đ c b ng cách l y l i nhu n ròng
chia v n đ u t ban đ u. Tuy nhiên m t s công ty trong m u nghiên c u cho v n ch s h u có giá tr r t nh do đó đ đi bao quát v n đ này l i nhu n trên t ng tài s n
(ROA) có th đ c s d ng nh m t th c đo c a l i nhu n. Ch s này thu đ c b ng cách chia l i nhu n (bao g m c chi phí lãi vay) cho t ng tài s n c a công ty. Không gi ng nh ROE và ROI, ROA không ph i là m t th c đo hi u qu t o ra l i nhu n công ty t đ u t v n, do đó nó không th đ c s d ng đ so sánh hi u su t c a các công ty có các lo i hình đ u t khác, ch ng h n nh trái phi u. ROA c ng không ph i là ch s t t nh t đ so sánh hi u su t c a các công ty trong ngành công
t l này là t t đ so sánh l i nhu n gi a các công ty trong cùng ngành.ROA có th đ c s d ng trên nghiên c u c a tôi b i vì t t c các công ty thu c m u ho t đ ng
trong cùng ngành.Vì v y b ng cách phân tích ROA khác nhau c a công ty tôi s có th xác minh, li u KNSL trong m t m t nào đó có liên quan đ n KNTT.ROE, ROI s
không đ a ra đ c m t so sánh hoàn h o vì m c v n ch s h u nh và tiêu c c c a m t s công ty s t o ra các ch s b bóp méo v KNSL.
Tóm l i, trong nghiên c u này, ba bi n đ c s d ng đ đ i di n cho KNSL c a
các công ty c ph n ngành B S niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam là: ROA,ROE và ROI. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.3.2. Bi n đ i di n cho KNTT
Các ch s KNTT đ c cho r ng s nh h ng t i KNSL c a doanh nghi p đ c
xem xét trong mô hình, bao g m các bi n sau: t s KNTT hi n hành (CR), kh n ng thanh toán nhanh (QR), kh n ng thanh toán b ng ti n (ACIDR), th i gian quay vòng
ti n (CCC) và t s n dài h n trên tài s n dài h n (LDR).
đo l ng m c đ thanh kho n c a công ty, t l KNTT hi n hành (CR) đã đ c l a ch n. T l này đo quy mô c a các tài s n ng n h n so v i các kho n n ng n h n. C hai giá tr này đ u có th d dàng tìm th y trên b ng cân đ i c a các báo cáo hàng n m. M t ch s khác c a KNTT là KNTT nhanh (QR), thu đ c b ng cách chia tài s n ng n h n tr đi hàng t n kho cho n ng n h n. i v i m t s công ty hàng t n kho không th d dàng chuy n đ i b ng ti n m t, do đó t l KNTT nhanh s
là m t th c đo t t h n v KNTT. có th đánh giá m t cách kh t khe và đ y đ
h n n a KNTT ng n h n c a công ty, tác gi s d ng KNTT b ng ti n (ACIDR), thu
đ c b ng cách chia ti n và các kho n t ng đ ng ti n cho n ng n h n. M t ch tiêu không th không đ c p đ n trong KNTT ng n h n đó là th i gian quay vòng ti n
(CCC) đ c tính toán b ng cách l y th i gian thu ti n trung bình c ng v i th i gian
l u kho trung bình r i tr đi th i gian tr n trung bình. Ngoài ra, tác gi còn s d ng kh n ng thanh toán n dài h n trong bài nghiên c u này thông qua t l n dài h n
trên TSDH (LDR) đ ti n hành ki m tra th c nghi m v m i quan h gi a KNTT và
KNSL.
3.3.3. Mô hình nghiên c u
S ăđ ă3.ă2 Môăhìnhănghiênăm iăquanăh ăgi aăKNTTăvƠăKNSLăc aăcácăcôngătyăc ă ph năngƠnhăB Săniêmăy tătrênăth ătr ngăch ngăkhoánăVi tăNam
33
D a trên c s lý lu n, các lý thuy t đã nghiên c u trên, ta xây d ng đ c 3
ph ng trình sau:
ROAi= 0+ 1xCRi+ 2xQRi+ 3xLRi + 4xXi + ei ROEi= 0+ 1xCRi+ 2xQRi+ 3xLRi+ 4xXi + ui ROIi = 0 +1xCRi +2xQRi+ 3xLRi+ 4xXi+ vi QRi = a0 + a1xROA+a2xROE+a3xROI + oi ACIDRi = b0 + b1xROA+ b2xROE+ b3xROI + mi CCCi = c0 + c1xROA+ c2xROE+ c3xROI + ni LDRi = d0 + d1xROA+ d2xROE+ d3xROI + li 3.3.4. Các gi thuy t nghiên c u
T các lý lu n trên, tác gi xây d ng đ c các gi thuy t nh sau:
Gi thuy t 1:
H0: Không có m i quan h gi a KNTT c a doanh nghi p v i ROA c a doanh nghi p.
H1: Có m i quan h gi a KNTT c a doanh nghi p v i ROA c a doanh nghi p. Kh n ng thanh toán Kh n ng sinh l i KNTT trong ng n h n KNTT trong dài h n T su t sinh l i trên t ng tài s n (ROA) T su t sinh l i trên v n CSH (ROE) T su t sinh l i trên v n đ u t (ROI) T s KNTT nhanh (QR) T s KNTT b ng ti n (ACIDR) T s n dài h n trên TSDH (LDR) T s KNTT hi n hành (CR) Th i gian quay vòng ti n (CCC)
Gi thuy t 2:
H0: Không có m i quan h gi a KNTT c a doanh nghi p v i ROE c a doanh nghi p.
H1: Có m i quan h gi a KNTT c a doanh nghi p v i ROE c a doanh nghi p.
Gi thuy t 3:
H0: Không có m i quan h gi a KNTT c a doanh nghi p v i ROI c a doanh nghi p.
H1: Có m i quan h gi a KNTT c a doanh nghi p v i ROI c a doanh nghi p.
Gi thuy t 4:
H0: Không có m i quan h gi a KNSL c a doanh nghi p v i KNTT nhanh c a doanh nghi p. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
H1: Có m i quan h gi a KNSL c a doanh nghi p v i KNTT nhanh c a doanh nghi p.
Gi thuy t 5:
H0: Không có m i quan h gi a KNSL c a doanh nghi p v i KNTT b ng ti n c a doanh nghi p.
H1: Có m i quan h gi a KNSL c a doanh nghi p v i KNTT b ng ti n c a doanh nghi p.
Gi thuy t 6:
H0: Không có m i quan h gi a KNSL c a doanh nghi p v i th i gian quay
vòng ti n c a doanh nghi p.
H1: Có m i quan h gi a KNSL c a doanh nghi p v i th i gian quay vòng ti n c a doanh nghi p.
Gi thuy t 7:
H0: Không có m i quan h gi a KNSL c a doanh nghi p v i t l n dài h n
trên TSDH c a doanh nghi p.
H1: Có m i quan h gi a KNSL v i t l n dài h n trên TSDH c a doanh nghi p.
Gi thuy t 8:
H0: Không có m i quan h gi a KNTT c a doanh nghi p v i KNSL c a doanh nghi p.
35
3.4. Môăt m uănghiênăc u
3.4.1. c tr ng c a ngành b t đ ng s n
B S khác v i các lo i hàng hóa khác do chúng không ch đ c mua bán tr c ti p
mà còn là đ i t ng c a nhi u lo i giao d ch khác nh cho thuê, th ch p hay chuy n
nh ng quy n s d ng. Do đó, th tr ng B S không ch bao g m các m i quan h gi a ng i mua và ng i bán trong l nh v c này mà đ ng th i còn là n i mà các giao
dch liên quan khác nh cho thuê, th ch p, b o hi m và chuy n giao quy n s d ng
đ c th c hi n.
Th tr ng B S là m t trong nh ng th tr ng quan tr ng nh t c a n n kinh t do th tr ng này liên quan tr c ti p đ n m t l ng tài s n c c l n c v quy mô, tính
ch t c ng nh giá tr. S phát tri n và qu n lý t t th tr ng B S s góp ph n kích thích s n xu t và gia t ng Ngân sách Nhà n c đ ng th i h tr t ng tr ng nhu c u
nhà c a dân c t i đô th và nông thôn.
Thtr ng b t đ ng s n Vi t Nam khá phân tán . Hi n trên th tr ng ch ng
khoán có kho ng 60 doanh nghi p ho tđ ng trong l nhv c B S đ c niêm y t.Tuy
nhiên, bên c nh đó v n còn 1 s l ng đáng k các doanh nghi p B S, th m chí là
m t s doanh nghi p l n v n ch a niêm y t trên sàn.
Trong các nhóm doanh nghi p cùng ngành, VIC hi n đang là doanh nghi p có (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
v n hóa th tr ng l n nh t và đ ng th i c ng có m c doanh thu và l i nhu n cao nh t
trong n m 2012 và 2013.
Tính đ n th i đi m tháng 3 n m 2014, th tr ng B S Vi t Nam đã tr i qua ba