GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài
Kể từ khi chương trình Shark Tank được phát sóng trên truyền hình Việt Nam vào năm 2017, một làn sóng khởi nghiệp mạnh mẽ đã bùng nổ, với hơn 20 triệu đô la Mỹ được cam kết đầu tư, thiết lập kỷ lục mới trong cộng đồng khởi nghiệp Chương trình đã khơi dậy tinh thần khởi nghiệp và khát vọng mở rộng ra thị trường quốc tế Tuy nhiên, câu hỏi của shark Nguyễn Xuân Phú về việc các startup có sẵn sàng làm việc cho nhà đầu tư nếu làm mất tiền của họ đã tạo ra nỗi lo ngại về việc cá lớn nuốt cá bé và nguy cơ mất quyền kiểm soát công ty Những lo lắng này hoàn toàn có cơ sở, khi các startup phải đối mặt với khả năng bị thâu tóm Shark Thái Vân Linh cũng đã chỉ ra rằng các startup ở giai đoạn này có thể chưa nhận thức được những rủi ro đó.
Các startup thường sử dụng đòn bẩy tài chính để tăng nguồn vốn và khuếch đại lợi nhuận, nhưng điều này cũng đồng nghĩa với việc gia tăng rủi ro tài chính Hiệu quả tài chính từ việc sử dụng đòn bẩy là một thách thức mà nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam phải đối mặt Hồ Thị Ngọc Thủy, thạc sĩ quản trị kinh doanh, nhấn mạnh rằng hiệu quả tài chính là yếu tố sống còn cho sự tồn tại và giá trị của doanh nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh toàn cầu hóa hiện nay Do đó, nghiên cứu về ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính lên hiệu quả tài chính là cần thiết để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định và chiến lược phát triển tối ưu trong việc sử dụng nguồn vốn.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của đòn bẩy tài chính tại các doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam đối với hiệu quả tài chính của họ.
Bài nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam Nghiên cứu đặt ra câu hỏi liệu đòn bẩy tài chính có tạo ra ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả tài chính hay không Ba chỉ số đòn bẩy tài chính được xem xét bao gồm tỷ số nợ phát sinh từ hoạt động vay so với tổng tài sản, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (VCSH) và tỷ số khả năng trả lãi, nhằm làm rõ cách thức ảnh hưởng của chúng đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.
Nội dung nghiên cứu
1.3.1 Đối tượng thực hiện nghiên cứu
Quan sát mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam trong giai đoạn 2015 – 2019.
Nghiên cứu này được thực hiện dựa trên 140 quan sát từ 28 doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam, với mã cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE trong rổ VN30, trong khoảng thời gian 5 năm từ 2015 đến 2019.
Dữ liệu trong bài viết được thu thập từ trang Vietstock, tập trung vào thị trường Việt Nam, thông qua các báo cáo tài chính hàng năm của các doanh nghiệp từ năm 2015 đến 2019 Các báo cáo này bao gồm báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên, được công bố trên trang Vietstock trong phần tài liệu cổ đông của doanh nghiệp.
Phương pháp nghiên cứu
Để phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy mô hình bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS Dữ liệu bảng được thu thập từ 28 doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam trong giai đoạn 2015-2019 đã được sử dụng để mô tả, đo lường và phân tích Mục tiêu của nghiên cứu là kiểm tra xem đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp này hay không.
Bài nghiên cứu yêu cầu có ý nghĩa thống kê và độ chính xác cao, do đó nhóm nghiên cứu đã áp dụng các kiểm định sau để phát hiện các khuyết tật trong mô hình: kiểm định F, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai đồng nhất, và kiểm định tự tương quan.
Đóng góp của nhóm
Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam, từ đó làm nền tảng cho các chính sách cấu trúc nguồn vốn trong tương lai cho các doanh nghiệp.
KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁI NHÌN TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Khung lý thuyết liên quan đến đòn bẩy tài chính ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp
Cuộc khảo sát trong nghiên cứu của Akhtar và cộng sự năm 2012 về mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và hiệu quả tài chính cho thấy sự tồn tại của mối liên hệ này trong các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành nguyên liệu và năng lượng tại Pakistan Cụ thể, chỉ số hiệu quả tài chính có mối quan hệ tích cực với tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (DER), trong khi tỷ số truyền (GR) lại thể hiện mối quan hệ nghịch biến với các chỉ báo về đòn bẩy tài chính Báo cáo cũng chỉ ra rằng tỷ số truyền đo lường ảnh hưởng của các khoản nợ hoàn trả và số lượng cổ phiếu ưu đãi lưu hành, cho thấy sự khác biệt giữa tỷ số truyền và tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, trong đó tỷ lệ vốn chủ sở hữu tính đến nợ dài hạn.
Năm 2013, nghiên cứu của Rehman đã chỉ ra mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính (DER) và hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp sản xuất đường niêm yết trên sàn NSE Kết quả cho thấy DER có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận trên tài sản (ROA) và tăng trưởng doanh thu Tuy nhiên, nghiên cứu cũng phát hiện mối quan hệ nghịch biến giữa DER và lợi nhuận trên cổ phiếu (EPS), biên lợi nhuận ròng và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Điều này cho thấy rằng sự gia tăng nợ có thể dẫn đến chi phí lãi vay cao hơn, từ đó làm giảm EPS.
Nghiên cứu của Rajin trước thời điểm Rehman 1 năm cho thấy ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đến lợi nhuận của cổ đông và vốn hóa thị trường ở các tập đoàn viễn thông lớn nhất Ấn Độ Ông phát hiện ra rằng có mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa đòn bẩy tài chính và lợi nhuận của cổ đông, trong khi đó, đòn bẩy tài chính lại có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với vốn hóa thị trường.
Vào năm 2013, Ujah và Brusa đã chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính và dòng tiền của doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng quản lý thu nhập của họ Họ cũng nhấn mạnh rằng mức độ quản lý thu nhập phụ thuộc vào nhóm kinh tế hoặc ngành công nghiệp mà doanh nghiệp thuộc về, dẫn đến sự khác biệt trong mức độ thu nhập được quản lý.
Nghiên cứu của Enuju và Soocheong (2005) đã phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến lợi nhuận và rủi ro trong các doanh nghiệp chuỗi nhà hàng Kết quả cho thấy rằng đòn bẩy tài chính không có ảnh hưởng đến lợi nhuận của các nhà hàng.
Nghiên cứu của Taani (2012) đã chỉ ra rằng chính sách quản lý vốn lưu động và đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập ròng của doanh nghiệp, mặc dù không tác động nhiều đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và lợi nhuận trên tài sản (ROA) Thêm vào đó, quy mô doanh nghiệp cũng đóng vai trò quan trọng trong mối quan hệ này.
Nghiên cứu của Akbarian (2013) đã phân tích tác động của đòn bẩy tài chính và rủi ro môi trường đến hiệu quả hoạt động của các công ty niêm yết tại sàn giao dịch chứng khoán Tehran Kết quả cho thấy có mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa đòn bẩy tài chính và dòng tiền trên mỗi cổ phiếu, trong khi đó, rủi ro thị trường và rủi ro kinh tế có mối quan hệ cùng chiều với dòng tiền mặt tự do trên mỗi cổ phiếu Ngoài ra, đòn bẩy tài chính, rủi ro thị trường và rủi ro kinh tế cũng có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận của vốn chủ sở hữu.
Nghiên cứu của Gleason và cộng sự (2000) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa đòn bẩy tài chính, ROA và biên lợi nhuận ở các nước châu Âu Tương tự, Deesomsak (2004) tại Malaysia cũng phát hiện ra mối quan hệ ngược chiều giữa đòn bẩy tài chính và biên lợi nhuận ròng Ngoài ra, nghiên cứu của Huang và Song (2004) về các công ty Trung Quốc chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa nợ dài hạn và ROA, cũng như giữa tất cả các khoản nợ phải trả và ROA.
Nghiên cứu của Enekwe, Chinedu; Agu, Charles Ikechukwu và Eziedo Kenneth Nnagbogu (2014) về ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp y dược tại Nigeria cho thấy rằng các biến DER, DR và ICR không tác động đáng kể đến hiệu quả tài chính Cụ thể, chỉ có 14,6% sự thay đổi trong hiệu quả tài chính được giải thích bởi các biến độc lập, trong khi 83,6% sự thay đổi còn lại nằm ngoài mô hình nghiên cứu.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Bảng 2.1 tổng quan về các nghiên cứu trước đây
Tác giả và năm công bố Kết quả nghiên cứu
Akhtar và cộng sự năm
Năm 2012, chỉ số hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp tại Pakistan cho thấy mối quan hệ tích cực với đòn bẩy tài chính, cụ thể là tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (DER) Ngược lại, tỷ số truyền (GR) được sử dụng trong nghiên cứu của Akhtar và cộng sự lại chỉ ra mối quan hệ nghịch biến với các chỉ báo về đòn bẩy tài chính.
DER ảnh hưởng tích cực đến ROA và tăng trưởng doanh thu Nghiên cứu cũng cho thấy có mối quan hệ nghịch biến giữa DER với EPS, biên lợi nhuận ròng và ROE.
Biến DER và EPS cho thấy rằng nợ tăng có thể dẫn đến chi phí lãi vay cao hơn, từ đó làm giảm EPS Rajin (2012) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và lợi tức cổ đông là tỷ lệ thuận, trong khi đó, đòn bẩy tài chính lại có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với vốn hóa thị trường.
Ujah và Brusa (2013) chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính và dòng tiền của doanh nghiệp có ảnh hưởng đến việc quản lý thu nhập Họ cũng nhấn mạnh rằng mức độ quản lý thu nhập này phụ thuộc vào nhóm kinh tế hoặc ngành công nghiệp mà doanh nghiệp thuộc về, dẫn đến sự khác biệt trong mức độ thu nhập được quản lý.
(2005) đòn bẩy tài chính không ảnh hưởng đến lợi nhuận nhà hàng của các doanh nghiệp.
Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ quan trọng giữa chính sách quản lý vốn lưu động, đòn bẩy tài chính và quy mô doanh nghiệp với thu nhập ròng Tuy nhiên, các yếu tố này không ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và lợi nhuận trên tài sản (ROA).
Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa đòn bẩy tài chính và dòng tiền trên mỗi cổ phiếu, trong khi đó, các biến rủi ro thị trường và rủi ro kinh tế lại có mối quan hệ cùng chiều với dòng tiền mặt tự do trên mỗi cổ phiếu Đồng thời, đòn bẩy tài chính, rủi ro thị trường và rủi ro kinh tế cũng có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận của vốn chủ sở hữu.
Gleason và cộng sự (2000) tìm thấy một mối quan hệ ngược chiều đáng kể giữa đòn bẩy tài chính,ROA và biên lợi nhuận
Kết quả nghiên cứu của Enekwe và cộng sự cho thấy ba biến DER, DR và ICR không có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp Cụ thể, chỉ có 14,6% sự thay đổi trong hiệu quả tài chính được giải thích bởi các biến độc lập, trong khi 83,6% sự thay đổi còn lại nằm ngoài mô hình nghiên cứu.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu đã thu thập và xử lý dữ liệu từ báo cáo tài chính, thuyết minh báo cáo và báo cáo thường niên của 28 công ty trong rổ VN30 trong giai đoạn 2015 đến 2019, thông qua trang Vietstock.
Bảng 3.1 danh sách các doanh nghiệp lấy mẫu
Sau khi phân tích bộ dữ liệu ban đầu, nhóm nghiên cứu đã phát hiện rằng hai doanh nghiệp COTECCONS và công ty cổ phần Thành Công-Biên Hòa không cung cấp đủ thông tin cần thiết Do đó, quyết định loại bỏ hai doanh nghiệp này đã được đưa ra nhằm tạo ra một bộ dữ liệu cân bằng hơn Kết quả là bộ dữ liệu mới sẽ bao gồm 140 quan sát từ 28 doanh nghiệp trong rổ VN30.
Bảng 3.2: Thống kê số quan sát trong mẫu nghiên cứu
Nhóm Ngành Số quan sát Tỷ lệ
Tài chính bảo hiểm 10 7,14% xây dựng 5 3,57%
Các dịch vụ hạ tầng 10 7,14% Đa ngành 10 7,14%
Kinh doanh vàng,bạc kim loại quý 5 3,57%
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam, dựa trên nghiên cứu của Enekwe và các cộng sự Bài viết sử dụng mô hình hồi quy OLS để thực hiện phân tích này.
Yt = Biến phụ thuộc của mô hình
Xt = Biến độc lập của mô hình
Hệ số chặn ut đại diện cho sai số ngẫu nhiên Đặc biệt, khi nhóm chuyển đổi mô hình bình phương nhỏ nhất thành các biến được chỉ định theo nghiên cứu của nhóm, nó sẽ tạo ra những kết quả cụ thể.
(ROA) yt = o + 1 (DR) yt + 2 (DER) yt + 3 (ICR) yt + u t
ROA = (tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản),
DR = (tỷ lệ nợ phát sinh do nghiệp vụ đi vay trên tổng tài sản),
DER = (tỷ lệ nợ trên VCSH),
ICR = (tỷ số khả năng trả lãi),
Ut = sai số ngẫu nhiên
Khả năng thanh toán lãi vay cao cho thấy doanh nghiệp có khả năng trả lãi cho các chủ nợ tốt, đồng thời phản ánh khả năng sinh lợi của tài sản Khi doanh nghiệp duy trì được khả năng thanh toán lãi vay, họ có thể tránh được việc giảm lãi trước thuế và lãi vay xuống dưới mức nợ lãi phải trả, từ đó giảm nguy cơ mất khả năng thanh toán và vỡ nợ Do đó, nhóm kỳ vọng rằng việc tăng chỉ số khả năng thanh toán lãi vay (ICR) sẽ dẫn đến sự gia tăng trong tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA).
Khi một công ty vay nợ nhiều để chi trả cho chi phí hoạt động cao, tức là có tỷ lệ DER cao, nó có thể tạo ra lợi nhuận lớn hơn so với việc phát hành cổ phiếu Nếu lợi nhuận thu được vượt quá chi phí vay, cổ đông sẽ hưởng lợi Tuy nhiên, tỷ lệ DER cao thường đồng nghĩa với việc công ty dựa vào nợ để hoạt động, dẫn đến thu nhập không ổn định do phải trả lãi suất Do đó, sự gia tăng tỷ lệ DER có thể ảnh hưởng đến ROA theo cả hai chiều.
Tỷ lệ nợ phát sinh từ hoạt động vay mượn của doanh nghiệp phụ thuộc vào ngành nghề mà công ty hoạt động Các doanh nghiệp vay vốn luôn mong muốn lợi nhuận thu được vượt qua chi phí lãi vay Do đó, sự kỳ vọng vào việc tăng tỷ lệ nợ (DR) sẽ dẫn đến sự gia tăng tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA).
Bảng 3.3: Thống kê dấu kỳ vọng của các hệ số biến trong nghiên cứu
Biến Dấu kỳ vọng của hệ số ước lượng
Bảng 3.4: Tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu
Loại biến Tên biến Kí hiệu Công thức tính
Phụ thuộc (tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản) ROA lợinhuận ròng tổngtài sản bìnhquân Độc lập
(tỷ lệ nợ phát sinh do nghiệp vụ đi vay trên tổng tài sản)
DR nợ phát tổngtài sản sinh dođi vay Độc lập (tỷ lệ nợ trên
VCSH) DER vốnchủ sở hữu nợ phảitrả Độc lập năng trả lãi)(tỷ số khả ICR lãi vay EBIT
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng để phân tích ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam Dữ liệu bảng, kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian, mang lại sự biến thiên cao hơn cho các biến và quan sát, từ đó cung cấp thông tin phong phú và độ tin cậy cao hơn trong phân tích.
Phân tích mô tả được áp dụng để làm rõ các khía cạnh của đòn bẩy tài chính, cung cấp thông tin chi tiết về từng biến liên quan Sau khi thu thập dữ liệu từ các doanh nghiệp, nhóm nghiên cứu sẽ tổng hợp thông tin vào file Excel và sau đó nhập dữ liệu vào phần mềm Stata để tiến hành phân tích.
Để kiểm định mối tương quan giữa các biến độc lập, nhóm nghiên cứu sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson thông qua phần mềm Stata Mục tiêu là xác định xem các biến độc lập có tương quan quá mạnh với nhau hay không, vì thông thường, chúng ta kỳ vọng các biến độc lập sẽ có mối tương quan mạnh với biến phụ thuộc, nhưng không mong muốn chúng tương quan với nhau.
Tiếp theo, để đảm bảo mức độ phù hợp của mô hình đối với đề tài, nhóm cũng thực hiện 3 kiểm định tiếp theo bao gồm:
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, cần xác định xem các biến độc lập có mối tương quan mạnh với nhau hay không Phương pháp hiệu quả để thực hiện điều này là sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) trong phần mềm Stata.
Kiểm định phương sai đồng nhất nhằm xác định liệu phương sai của sai số có phải là một hằng số hữu hạn hay không, và quy trình này thường được thực hiện thông qua kiểm định White test.
Kiểm định tự tương quan nhằm mục đích kiểm tra xem liệu sai số của quan sát này có tương quan với sai số của quan sát khác hay không, cũng như so sánh sai số giữa các kỳ khác nhau.
Để phân tích kết quả hồi quy của mô hình, nhóm đã sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) nhằm đo lường mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, với sự hỗ trợ của phần mềm Stata.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là quá trình thu thập và trình bày số liệu nhằm phản ánh các đặc trưng của đối tượng nghiên cứu Bảng dưới đây sẽ cung cấp các kết quả mô tả cụ thể, bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, giúp chúng ta có cái nhìn chi tiết hơn về các biến.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu
Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ nguồn Stata)
Tổng số công ty là 28 Tổng số quan sát là 140 trong giai đoạn 2015-2019.
Trong giai đoạn 2015-2019, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) trung bình của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam đạt 0.0690702 Điều này có nghĩa là mỗi 1 đồng tổng tài sản doanh nghiệp đầu tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh mang lại 0.0690702 đồng lợi nhuận sau thuế.
Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín (STB) ghi nhận tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) thấp nhất vào năm 2016, đạt 0.000267 Điều này có nghĩa là mỗi 1 đồng tổng tài sản mà STB đầu tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh chỉ tạo ra được 0.000267 đồng lợi nhuận sau thuế trong năm 2016.
Vào năm 2016, Công ty cổ phần sữa Việt Nam - Vinamilk (VNM) đạt tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) cao nhất với mức 0.318729, tức là mỗi 1 đồng tổng tài sản đầu tư tạo ra 0.318729 đồng lợi nhuận sau thuế Vinamilk ghi nhận lợi nhuận sau thuế đạt 9.245 tỷ đồng, tăng 21% so với năm 2015 và vượt 13% kế hoạch lợi nhuận cả năm Độ lệch chuẩn của tỷ số khả năng trả lãi (ICR) và tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DER) lần lượt cao nhất với giá trị 352.1197 và 13.28036, cho thấy sự khác biệt lớn trong khả năng trả lãi của các công ty Trong khi đó, độ lệch chuẩn của ROA và tỷ lệ nợ phát sinh từ vay (DR) thấp hơn, thể hiện sự ổn định cao hơn trong các số liệu này.
Tỷ lệ nợ phát sinh do nghiệp vụ đi vay trên tổng tài sản (DR) của các công ty dao động từ 0 đến 0.9593823, với giá trị trung bình là 0.4108824 Điều này cho thấy sự tương đồng trong tỷ lệ nợ giữa các doanh nghiệp, đồng thời có một số công ty không vay thêm nợ trong vòng một năm qua.
Kết quả phân tích cho thấy tỷ số khả năng trả lãi (ICR) của các công ty có sự chênh lệch lớn, với giá trị cao nhất đạt 3301.636 và thấp nhất là 1.000002, trong khi giá trị trung bình là 64.10132 Mặc dù tỷ số thấp nhất là 1.000002, con số này vẫn lớn hơn 1, điều này chứng tỏ rằng các doanh nghiệp vẫn có khả năng thanh toán chi phí lãi vay.
Phân tích tương quan
Chúng ta tiến hành phân tích tương quan để đánh giá mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau Kỳ vọng của chúng ta là biến phụ thuộc sẽ có mối tương quan mạnh mẽ với các biến độc lập.
Hệ số tương quan là chỉ số thống kê quan trọng dùng để đo lường mối quan hệ giữa hai biến, với giá trị dao động từ -1 đến 1 Nếu hệ số tương quan bằng -1 hoặc 1, điều này cho thấy hai biến có mối quan hệ tuyệt đối.
0 có nghĩa là hai biến không có mối liên hệ gì với nhau.
Các hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình được thể hiện chi tiết trong Bảng4.2.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến
Trong đó: (*) tương đương với các mức ý nghĩa 5%.
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata)
Qua kết quả đã phân tích ở bảng 4.2
Tỷ lệ nợ phát sinh từ nghiệp vụ đi vay trên tổng tài sản (DR) và tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DER) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) ở mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy rằng khi tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu tăng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ giảm và ngược lại Lý do là khi doanh nghiệp vay nợ nhiều, chi phí lãi vay tăng cao, dẫn đến áp lực từ nợ gốc và lãi vay, làm giảm ROA của doanh nghiệp.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ số thanh toán lãi vay (ICR) có mối tương quan dương, với giá trị 0.1093, cho thấy khi ICR tăng, ROA cũng có xu hướng tăng và ngược lại Tuy nhiên, mức độ tác động giữa hai biến này không đáng kể và không có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định hệ số tương quan giúp xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Khi các biến độc lập có tương quan cao, cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy Để đảm bảo kết quả đáng tin cậy, việc kiểm tra các khuyết tật của mô hình là rất quan trọng.
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Bảng 4.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến.
Biến VIF 1/VIF dr 1.51 0.663709 der 1.46 0.684230 icr 1.04 0.962477
Bảng phân tích cho thấy giá trị VIF của tất cả các biến độc lập đều vượt quá 5, trong khi giá trị 1/VIF đều lớn hơn 0.5 Điều này chứng tỏ rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích hồi quy bằng lệnh corr và vif cho thấy mô hình hồi quy OLS này không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.3 Kiểm định phương sai không đồng nhất.
Một giả thiết quan trọng trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các yếu tố nhiễu (phần dư) phải có phương sai không thay đổi, tức là homoskedasticity Nếu giả thiết này không được thỏa mãn, sẽ xuất hiện phương sai thay đổi, hay còn gọi là heteroskedasticity, dẫn đến sai số không đồng nhất trong mô hình.
Phương sai thay đổi không làm mất tính không thiên lệch và nhất quán của ước lượng OLS, nhưng khiến chúng không còn là các ước lượng hiệu quả hay có phương sai nhỏ nhất Khi có phương sai thay đổi, các phương sai của ước lượng OLS không được tính từ công thức thông thường, và việc sử dụng các công thức này có thể dẫn đến kết luận sai lầm trong các kiểm định T và F.
Phương pháp OLS đã được lựa chọn cho nghiên cứu này Nhóm sẽ tiến hành kiểm định White để xác định xem có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy OLS hay không.
H0: không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình
Trong mô hình kiểm định White, hiện tượng phương sai thay đổi có thể được phát hiện khi p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa α, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Điều này cho thấy có sự không đồng nhất trong phương sai, tức là phương sai không đồng nhất, điều này không mong muốn trong phân tích Giá trị p-value lý tưởng nên lớn hơn 1%, 5%, hoặc 10% để khẳng định rằng phương sai là đồng nhất và không thay đổi trong mô hình.
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định white
White's test với giả thuyết H 0 : phương sai đồng nhất
H 1 : phương sai không đồng nhất chi2(9) = 105.93
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Hệ số bất đối xứng 18.29 3 0.0004 Độ nhọn 6.63 1 0.0100
Kết quả kiểm định White cho mô hình hồi quy cho thấy giá trị p-value = 0, nhỏ hơn 1%, 5% và 10% Do đó, giả thuyết H0 bị bác bỏ và giả thuyết H1 được chấp nhận, chứng tỏ rằng có hiện tượng phương sai không đồng nhất trong mô hình, tức là phương sai không đồng nhất xảy ra.
Phân tích kết quả hồi quy
Để xác định ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả tài chính, nhóm đã thực hiện hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OLS dựa trên mô hình đã được xây dựng.
(ROA) yt = o + 1 (DR) yt + 2 (DER) yt + 3 (ICR) yt + u t
Kết quả của việc hồi quy thu được như sau:
Bảng 4.5 Kết quả hồi quy
ROA Hệ số hồi quy Sai số tiêu chuẩn Hệ số t P > | t | Khoản tin cậy.95%()
Nhóm nghiên cứu đã phát hiện hiện tượng phương sai không đồng nhất thông qua kiểm định White Test, dẫn đến các ước lượng không còn chệch, tuy nhiên, chúng không còn là BLUE (ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất), nghĩa là phương sai của ước lượng không còn nhỏ nhất Điều này ảnh hưởng đến sai số tiêu chuẩn, khiến cho các kiểm định và suy luận thống kê trở nên không chính xác.
Chính vì điều này nhóm quyết định dùng sai số tiêu chuẩn vững là robust standard error để có được 1 kết quả hồi quy đáng tin hơn:
Prob > F = 0,0000 hồi quy tuyến tính
Bảng 4.6 Kết quả hồi quy với robust error
ROA Hệ số hồi quy Sai số tiêu chuẩn Hệ số t P > | t | Khoản tin cậy.95%()
Từ kết quả trên, hàm hồi quy ước lượng được từ mẫu dữ liệu bằng phương pháp OLS là : (ROA) yt = 0.1160362+ -0.106796(DR) yt + -0.106796(DER) yt + 1.93e-06(ICR) yt + u t
Kết quả hồi quy từ ba bảng cửa sổ cho thấy hệ số hồi quy của các biến là: hệ số chặn 0.1160362, DR -0.106796, DER -0.106796, và ICR 1.93e-06 Cụ thể, khi biến DR tăng 1 đơn vị, ROA sẽ giảm 0.106796 đơn vị nếu các biến khác không thay đổi Tương tự, khi ICR tăng 1 đơn vị, ROA cũng sẽ tăng.
1.93e-06 đơn vị Để mà so sánh với kỳ vọng của nhóm ban đầu thì ảnh hưởng của DR DER hoàn toàn ngược lại với kỳ vọng rằng đòn bẩy tài chính sẽ mang lại hiệu quả tích cực đến hiệu quả tài chính, chỉ có ICR là đòn bẩy duy nhất đúng kỳ vọng Nhìn nhận chung thì sự ảnh hưỏng tạo ra từ đòn bẩy không quá lớn, không ảnh hưởng quá nhiều đến ROA.
Chúng ta so sánh giá trị P với các mức ý nghĩa như 1%, 5% và 10% để xác định khả năng bác bỏ giả thuyết H0, với H0: β1 = 0 và H1: β1 khác 0, ở các mức ý nghĩa 90%, 95% và 99%.
Tên biến P > | t | Mức ý nghĩa 1% Mức ý nghĩa 5% Mức ý nghĩa 10%
DR 0.000 Bác bỏ H 0 Bác bỏ H 0 Bác bỏ H 0
DER 0.315 Chấp nhận H 0 Chấp nhận H 0 Bác bỏ H 0
ICR 0.899 Chấp nhận H 0 Chấp nhận H 0 Chấp nhận H 0
Kết luận rằng tỷ lệ nợ trên tài sản (DR) có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) ở mọi mức ý nghĩa, trong khi tỷ lệ khả năng chi trả lãi vay (ICR) không ảnh hưởng đến ROA ở tất cả các mức ý nghĩa Đặc biệt, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DER) có tác động đến ROA với mức ý nghĩa 10%.
Trong bảng kết quả hồi quy, chúng ta cần chú ý đến một số chỉ số quan trọng TSS, ESS và RSS của mô hình lần lượt là 0.212877688, 0.517271924 và 0.730149612 Tính toán hệ số xác định (R-squared) bằng cách lấy ESS/TSS cho thấy giá trị R-squared là 0.2916, điều này có nghĩa là mô hình có khả năng giải thích biến phụ thuộc ở mức 29.16%.
Hệ số xác định điều chỉnh (Adj R-squared) trong mô hình hồi quy đa biến là 0,2759, cho thấy mô hình có khả năng giải thích 27,59% biến phụ thuộc Điều này cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là tương đối tốt trong việc phân tích dữ liệu.
Chúng ta thực hiện kiểm định F statistic với giả thuyết H0: 2 = 0, 3 = 0 và 4 = 0 để xác định xem các tham số ngoài phần hằng số có đồng thời bằng 0 hay không Kiểm định này nhằm xem xét khả năng giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Với P value của F là Prob > F = 0,0000, nhỏ hơn 1%, 5% và 10%, chúng ta có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, từ đó kết luận rằng các biến độc lập có khả năng giải thích cho các biến phụ thuộc.
Nhóm nghiên cứu nhận thấy sự khác biệt giữa kết quả hồi quy của họ và kỳ vọng ban đầu từ các nghiên cứu trước đó của Akhtar et al (2012), Rehman, S.S (2013) và Akbarian (2013) Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi đặc tính của thị trường và cấu trúc vốn khác nhau giữa các ngành Đối với các công ty trong lĩnh vực năng lượng, nguyên liệu và sản xuất đường, chúng ta thấy rằng họ thường sử dụng ít vốn vay (tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu thấp), dẫn đến việc không cần vay nợ nhiều để trang trải chi phí hoạt động (tỷ lệ nợ trên tài sản thấp).
Trong số các công ty được nghiên cứu, 32,14% là ngân hàng thương mại và 7,14% là công ty tài chính bảo hiểm Ngành ngân hàng và bảo hiểm thuộc lĩnh vực kinh doanh tiền tệ, điều này dẫn đến việc họ phải chịu chi phí lãi vay và vốn vay cao hơn đáng kể.
Sự khác biệt lớn này dẫn đến kết quả hồi quy có sự khác biệt so với kỳ vọng ban đầu.
