D li u nghiên c u c a Lu n v n đ c thu th p ch y u t báo cáo tài chính c a các
doanh nghi p Vi t Nam. Tuy nh ng báo cáo này đ u đã đ c ki m toán hàng n m
nh ng không th kh ng đnh s li u trên các báo cáo tài chính là hoàn toàn chính xác. Nguyên nhân d n đ n các sai l ch là do y u kém v n ng l c, trình đ chuyên môn, nghi p v ; ho c sai l ch do c ý vi ph m các nguyên t c, chu n m c chung c a báo cáo tài chính gây nh m l n cho các nhà đ u t và ch n . Trong khi đó, sai s đo
l ng là m t trong nh ng nguyên nhân d n đ n hi n t ng n i sinh.
Trong m i doanh nghi p đ u luôn t n t i các đ c tính riêng không th quan sát và nh ng đ c tính này c ng đã đ c đ c p đ n trong mô hình nghiên c u c a Lu n v n.
Chính vì, nh ng đ c tính riêng c a m i doanh nghi p này không nh ng tác đ ng lên
bi n ph thu c hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p, mà còn tác đ ng lên c các bi n
đ c l p c a mô hình nghiên c u, ch ng h n t l đòn b y tài chính (LEV) hay t su t sinh l i trên t ng tài s n (ROA). T đây d n đ n phát sinh hi n t ng n i sinh trong
mô hình nghiên c u c a Lu n v n.
M t trong nh ng ph ng pháp nghiên c u hi n nay đ c đánh giá r t cao và c ng đã
đ c r t nhi u các nhà nghiên c u trên th gi i s d ng (Baños-Caballero và c ng s ,
2014; Martínez-Sola và c ng s , 2013) nh m kh c ph c hi n t ng n i sinh, đó chính
là ph ng pháp Two-Step Generalized Method Of Moments (GMM) đ c đ xu t b i
Arellano và Bond (1991). Ph ng pháp này cho phép kh c ph c hi n t ng n i sinh
b ng cách s d ng các bi n công c . C th , các bi n tr c a bi n đ c l p s đ c s d ng nh là các bi n công c . Ngoài ra, ph ng pháp này còn giúp kh c ph c hi n
t ng ph ng sai thay đ i và hi n t ng t t ng quan x y ra trong mô hình nghiên
c u. Chính vì v y, Lu n v n s d ng ph ng pháp Two-Step Generalized Method Of
εoments (Gεε) đ c đ xu t b i Arellano và Bond (1991) đ th c hi n ki m đnh
nh h ng c a h n ch tài chính lên m i quan h phi tuy n gi a qu n tr v n luân chuy n và hi u qu ho t đ ng c a các doanh nghi p.
Cùng v i s h tr c a ph n m m Stata 12.0, Lu n v n c l ng b ng d li u c a
202 doanh nghi p phi tài chính t i th tr ng Vi t Nam b ng ph ng pháp Two-Step
Generalized Method Of Moments (GMM) đ c đ xu t b i Arellano và Bond (1991).
Theo đó, Lu n v n c a tác gi s đ c th c hi n theo trình t các b c sau đây:
Th ng kê mô t
Th ng kê mô là b c th c hi n đ u tiên c a Lu n v n. Phân tích này giúp mô t s b
các đ c tính liên quan đ n chu k th ng m i thu n, hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p Vi t Nam và cung c p thông tin chi ti t t ng bi n trong mô hình nghiên c u.
Phân tích t ng quan
Sau khi phân tích th ng kê mô t , b c th c hi n ti p theo c a Lu n v n là phân tích t ng quan. C th , Lu n v n s d ng phân tích t ng quan Pearson, nh m đánh giá
m c đ k t h p tuy n tính gi a t ng c p bi n liên quan đ n chu k th ng m i thu n
và hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p. T đó, n u c p bi n nào có h s t ng quan
quá cao, c th l n h n 0,8 là d u hi u c a hi n t ng đa c ng tuy n thì Lu n v n s
th c hi n ki m đ nh và hi u ch nh l i mô hình nghiên c u.
Nh m đ m b o mô hình nghiên c u không x y ra hi n t ng đa c ng tuy n, Lu n v n
ti p t c s d ng thêm m t ki m đnh khác. C th , Lu n v n c l ng h s phóng
đ i ph ng sai (Variance inflation factor - VIF) c a m i bi n đ c l p trong mô hình nghiên c u. N u giá tr h s VIF c a b t k bi n nào l n h n 5 thì mô hình nghiên
c u có kh n ng x y ra hi n t ng đa c ng tuy n (Studenmund,1997). N u đi u này
x y ra, Lu n v n s th c hi n ki m đ nh và hi u ch nh l i mô hình nghiên c u.
Phân tích h i quy
Sau khi phân tích ma tr n h s t ng quan và h s phóng đ i ph ng sai (Variance inflation factor - VIF) nh m ki m đ nh hi n t ng đa c ng tuy n có xu t hi n trong mô hình hay không. Lu n v n ti p t c s d ng phân tích h i quy nh m đánh giá tác
Th ng kê mô
đ ng chu k th ng m i thu n và các bi n liên quan lên hi u qu ho t đ ng c a các doanh nghi p Vi t Nam.
T ng t nghiên c u c a nhóm tác gi Sonia Bañso-Caballero, Pedro J. García-Teruel và Pedro Martínez-Solano (2014), Lu n v n c l ng mô hình nghiên c u b ng
ph ng pháp Two-Step Generalized Method Of Moments (GMM) đ c đ xu t b i
Arellano và Bond (1991). Ph ng pháp này cho phép kh c ph c hi n t ng n i sinh
b ng cách s d ng các bi n công c . C th , các bi n tr c a bi n đ c l p s đ c s d ng nh là các bi n công c . T k t qu th c nghi m c a phân tích h i quy giúp Lu n v n xác đnh li u có t n t i m i quan h phi tuy n (hình ch U ng c) gi a qu n
tr v n luân chuy n và hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p và nh h ng c a h n ch
tài chính lên m i quan h phi tuy n này là nh th nào.
Ki m đnh
ây là b c th c hi n cu i cùng c a Lu n v n. B c này đ c s d ng nh m ki m
đnh li u k t qu th c nghi m có vi ph m các gi đnh c a phân tích h i quy tuy n tính hay không. B i vì, khi vi ph m các gi đnh này thì k t qu h i quy s không còn đáng
tin c y.
Nh m ki m đnh li u có s t n t i hi n t ng t ng quan chu i b c hai trong ph n d
c a mô hình nghiên c u hay không, Lu n v n th c hi n ki m đnh m2. ây là ki m
đnh có phân ph i ti m c n v i phân ph i N(0,1) v i gi thuy t H0 (null hypothesis) là
không có hi n t ng t ng quan chu i.
Nh m ki m đnh các bi n công c có phù h p v i mô hình nghiên c u hay không, Lu n v n s d ng ki m đ nh Hansen. ây là ki m đ nh ràng bu c xác đnh quá m c (over-identifying restrictions) phân ph i ti m c n v i phân ph i Chi – bình ph ng
v i gi thuy t H0 (null hypothesis) là các bi n công c là phù h p v i mô hình.
CH NG 4: K T QU NGHIÊN C U
Trong ch ng này, δu n v n s trình bày các k t qu th c nghi m đ c th c hi n theo
ph ng pháp nghiên c u nh đã đ c p ch ng 3. Phân tích th ng kê giúp mô t nh ng đ c tính c b n c a d li u thu th p. Phân tích t ng quan giúp đánh giá m c
đ k t h p tuy n tính gi a các c p bi n liên quan đ n chu k th ng m i thu n và hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p. Phân tích h i quy giúp đánh giá tác đ ng c a chu k
th ng m i thu n và các bi n liên quan lên hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p. D a
vào ph ng trình h i quy (1), Lu n v n ki m đ nh m i quan h phi tuy n gi a qu n tr v n luân chuy n và hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p. T ph ng trình h i quy (1), Lu n v n k t h p thêm bi n gi h n ch tài chính DFC đ t o thành ph ng trình
h i quy (2) nh m đánh giá nh h ng c a h n ch tài chính lên m i quan h phi tuy n gi a qu n tr v n luân chuy n và hi u qu ho t đ ng c a doanh nghi p. Ngoài ra,
nh m ki m đ nh li u k t qu th c nghi m có vi ph m các gi đnh c a phân tích h i
quy tuy n tính hay không, Lu n v n đã th c hi n ki m đnh m2 và ki m đnh Hansen.