Truo`ng Ða?i Ho?c Kinh tê´ TP BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH �������� PHẠM ðỨC CƯỜNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ðẾN CẤU TRÚC VỐN CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CH[.]
Giới thiệu
Vấn ủề nghiờn cứu
Nền kinh tế Việt Nam và thị trường tài chính đã trải qua những bước tiến quan trọng trong nhiều năm qua Quá trình cổ phần hóa bắt đầu từ năm 1992 và đã đạt được nhiều thành tựu nổi bật, thúc đẩy sự phát triển bền vững của nền kinh tế đất nước.
Từ số lượng ban ủầu lờn ủến 5000 doanh nghiệp nhà nước (DNNN) 1 trước thời ủiểm cổ phần húa ðến cuối năm 2008 Nhà nước ủó cổ phần húa ủược
3000 doanh nghiệp (theo kế hoạch cổ phần hóa các doanh nghiệp còn lại sẽ tiếp tục ủược tiến hành trong năm 2010) (Theo tỏc giả Lại Thị Phương Nhung, năm 2010)
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã phát triển mạnh mẽ nhờ sự ra đời của các sàn giao dịch chứng khoán quan trọng Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (được thành lập vào tháng 5 năm 2007 và đổi tên thành Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM) đóng vai trò trung tâm trong việc phát triển thị trường Ngoài ra, Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (thành lập vào tháng 1 năm 2009 và đổi tên thành Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội) cũng góp phần thúc đẩy hoạt động giao dịch và mở rộng quy mô của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trưởng thành rõ rệt qua nhiều số liệu ấn tượng, thể hiện sự phát triển sinh động So với 12 năm trước, quy mô thị trường hiện đã tăng hơn 50 lần, với vốn hóa năm trước dưới 1% GDP nhưng đến cuối năm 2011 đã gần đạt 27% Khối lượng giao dịch cũng tăng gấp 30-40 lần so với thời điểm trước đó, phản ánh hoạt động sôi động của thị trường Số lượng doanh nghiệp niêm yết cũng tăng đáng kể, từ hơn 10 doanh nghiệp trong năm 2000 lên gần 800 doanh nghiệp hiện nay Trong định hướng phát triển tới, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước đã trình các chiến lược để thúc đẩy sự trưởng thành và mở rộng của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Bộ Tài chính và Chính phủ đã ban hành chiến lược phát triển thị trường chứng khoán đến năm 2020 nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường tài chính Việt Nam Đồng thời, dự thảo xây dựng cấu trúc thị trường chứng khoán và doanh nghiệp bảo hiểm đã trình Bộ Chính trị, Chính phủ để xin ý kiến phê duyệt và sẽ sớm được ban hành trong thời gian tới Chiến lược này nhằm nâng cao hiệu quả quản lý, mở rộng quy mô, và tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp niêm yết phát triển, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia.
Theo Luật Doanh nghiệp Nhà nước năm 2006, DNNN là doanh nghiệp nhà nước sở hữu trên 50% cổ phần, hướng tới tái cấu trúc gồm 4 trụ cột chính là hàng hóa, nhà đầu tư, công ty chứng khoán và sở giao dịch chứng khoán Bất kỳ doanh nghiệp nào hoạt động kinh doanh đều hướng tới tối đa hóa giá trị doanh nghiệp và đạt mục tiêu này, việc xây dựng cấu trúc vốn hợp lý là yếu tố then chốt Chọn lựa cấu trúc vốn phù hợp đòi hỏi phân tích các yếu tố ảnh hưởng như rủi ro kinh doanh, cơ hội tăng trưởng, quy mô doanh nghiệp, thuế phải nộp và hình thức sở hữu để tránh làm chậm tốc độ phát triển.
Việc phõn tớch và ủỏnh giỏ ảnh hưởng của cỏc nhõn tố ủến cấu trỳc vốn
CT (Cấu trúc vốn) đóng vai trò thiết yếu trong việc giảm thiểu ngưỡng tương quan của các yếu tố cơ bản trong cấu trúc vốn Điều này giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho doanh nghiệp, tạo điều kiện để các chiến lược tài chính tự điều chỉnh và tối ưu hóa cấu trúc vốn một cách hiệu quả Việc duy trì cấu trúc vốn tối ưu không chỉ nâng cao khả năng cạnh tranh mà còn đảm bảo sự phát triển bền vững của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh.
Luận văn này tập trung phân tích các đặc điểm nổi bật về cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) Bên cạnh đó, nghiên cứu còn so sánh cấu trúc vốn của các doanh nghiệp tại Việt Nam với các nước trong khu vực và trên thế giới, nhằm làm rõ những điểm khác biệt và tương đồng Thông qua đó, bài viết giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty Việt Nam, đồng thời đề xuất các giải pháp tối ưu hóa cấu trúc vốn để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh trong bối cảnh thị trường quốc tế cạnh tranh khốc liệt.
Cỏc nhõn tố nào ảnh hưởng ủến Cấu trỳc cụng ty (CTVCT) và mối tương quan giữa các nhân tố?
2 Trang website: Stox.vn > Thị trường > Chứng khoán Việt Nam > Thị trường chứng khoán Việt
Kết cấu luận văn
Luận văn ủược chia thành 5 phần
Phần 1: Giới thiệu vấn ủề nghiờn cứu
Phần 2: Giới thiệu và hệ thống hóa các lý thuyết và kết quả thực nghiệm cỏc ủề tài liờn quan ủến ảnh hưởng của cỏc nhõn tố ủến CTVCT
Phần 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
Phần 4: Kết quả phân tích
Tổng quan cỏc nghiờn cứu trước ủõy
Một số lý thuyết về cấu trúc vốn
2.1.1 Lý thuyết về cấu trúc vốn tối ưu (Lý thuyết cân bằng)
Trong một thị trường hoàn hảo và hiệu quả, Modigliani và Miller (1958) đã chứng minh rằng cấu trúc vốn không ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh của công ty Tuy nhiên, theo mô hình MM năm 1963, việc thuế cao hơn đối với lợi tức cho thấy công ty có xu hướng vay nợ nhiều hơn Ngược lại, nghiên cứu của DeAngelo và Masulis (1980) lại chỉ ra rằng khoản bảo trợ thuế cao hơn liên quan đến mức nợ ít hơn, cho thấy ảnh hưởng khác nhau của các yếu tố thuế đến quyết định vốn của doanh nghiệp.
Mụ hỡnh MM giả ủịnh tiền lói mong ủợi hàng năm khụng ủổi nờn giỏ trị
Trong mọi cấu trúc vốn, Cost of Trade (CT) vẫn giữ nguyên đặc điểm quan trọng, bất kể hình thức vốn nào được sử dụng Khi giá trị của tài sản giảm xuống theo chiều hướng tiêu cực, việc sử dụng nợ có thể mang lại hiệu ứng ngược lại, thậm chí dẫn đến việc bị vỡ nợ và phá sản Quá trình phá sản phát sinh các khoản chi phí như chi phí pháp lý và chi phí hành chính, cùng với thiệt hại do vỡ nợ gây ra Điều này buộc các nhà quản lý phải bỏ lỡ các cơ hội đầu tư mang lại lợi nhuận, ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh (Myers).
Chi phí ủng hộ gọi là chi phí kiệt quệ tài chính, cho thấy các chi phí này cao hơn khi cấu trúc vốn công ty có nhiều vốn cổ phần Khi chi phí kiệt quệ tài chính tăng, điều đó phản ánh tình trạng công ty phụ thuộc nhiều vào vốn cổ phần hơn trong cơ cấu tài chính của mình, ảnh hưởng đến khả năng duy trì hoạt động và tăng trưởng bền vững.
Thuyết chi phí trung gian cho thấy các khoản chi phí trung gian có thể gây ra nhiều tác động tiêu cực như gây ra dòng tiền mặt tự do và xung đột lợi ích giữa các nhà quản lý và cổ đông, cũng như giữa nhà quản lý và trái chủ (Jensen, 1986; Fama & Miller, 1972; Jensen & Meckling, 1976) Khi mức nợ nhiều, sẽ xuất hiện xung đột về lợi ích và trách nhiệm giữa các bên, đặc biệt khi người quản lý không sở hữu đủ vốn để hưởng toàn bộ lợi nhuận hoặc chịu toàn bộ chi phí từ hoạt động đầu tư Do đó, chi phí trung gian được hình thành nhằm giảm thiểu các hành vi ngoài mong muốn của nhà quản lý và kiểm soát hoạt động của doanh nghiệp Ngoài ra, các khoản chi phí này còn phản ánh các khoản chi phí vay cao nhằm giám sát việc tuân thủ các điều khoản trong hợp đồng vay vốn, đồng thời hạn chế các lợi ích của doanh nghiệp trong quá trình vay mượn.
Thuyết cấu trúc vốn tối ưu dựa trên mô hình của Modigliani và Miller (1958), đã được mở rộng bằng cách tích hợp các yếu tố phi hoàn hảo như thuế, chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí trung gian Các yếu tố này ảnh hưởng đến quyết định tài chính doanh nghiệp nhưng không làm mất đi hiệu quả của thị trường và tính hợp lý của thông tin Nhờ đó, lý thuyết này tổng hợp ba yếu tố chính khi sử dụng nợ là thuế, chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí trung gian, tạo thành nền tảng cho lý thuyết cấu trúc tài chính tối ưu.
Lý thuyết cờ-vi-ya tối ưu không nhằm xác định một cấu hình cờ-vi-ya tối ưu cụ thể, mà thay vào đó cung cấp các khái niệm cơ bản về một mặt phẳng hình chữ nhật trong bối cảnh tối ưu hóa Điều này giúp hiểu rõ hơn về các nguyên tắc và nguyên lý nền tảng của lĩnh vực này mà không gắn bó với một giải pháp tối ưu cụ thể.
2.1.2 Lý thuyết về trật tự phân hạng
Thuyết trật tự phân hạng thị trường do Myers và Majluf (1984) đề xuất cho rằng các công ty thường ưu tiên phát hành cổ phần mới hơn là vay nợ để huy động vốn do lo ngại về chi phí thông tin bất đối xứng và rủi ro tài chính Các nghiên cứu này nhấn mạnh rằng doanh nghiệp thiếu cấu trúc nợ rõ ràng trên vốn cổ phần có thể ảnh hưởng đến quyết định tài chính và chiến lược phát triển bền vững của công ty Theo đó, lý thuyết này giúp hiểu rõ các lựa chọn tài chính của doanh nghiệp trong môi trường thị trường cạnh tranh và không chắc chắn.
Giả thuyết cho rằng ban quản trị có kiến thức vượt trội về hoạt động tương lai của doanh nghiệp so với các nhà đầu tư bên ngoài cho thấy họ nắm rõ các dự định và chiến lược dài hạn Quyết định tài chính của ban quản trị phản ánh mức độ hiểu biết về tình hình kinh doanh cũng như mức độ không chắc chắn liên quan đến lưu lượng tiền mặt trong tương lai Khả năng dự đoán chính xác hoạt động tài chính giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các quyết định đầu tư, chi tiêu, và quản lý rủi ro, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp.
Khi ban quản trị tin tưởng cổ phiếu của doanh nghiệp có sức ủng hộ cao hơn, họ có khả năng phát hành chứng khoán như nguồn tài chính bên ngoài Việc doanh nghiệp chọn phát hành cổ phiếu theo thị trường vốn ngoài sẽ phụ thuộc vào mức độ chấp nhận của thị trường, dẫn đến việc thông tin về khả năng sinh lời không thuận lợi cho nhà đầu tư được truyền tải rõ ràng Do đó, ban quản trị sẽ cố gắng hạn chế phát hành theo các thị trường vốn này để tránh rủi ro gây ảnh hưởng đến uy tín của công ty Họ cũng có thể tăng cường phát hành nợ nếu tin rằng cổ phiếu của doanh nghiệp có sức ủng hộ thấp, hoặc phát hành nhiều vốn cổ phần nếu tin rằng cổ phiếu có sức ủng hộ cao, nhằm tối ưu hóa khả năng huy động vốn phù hợp với tình hình thị trường.
Việc phát hành cổ phần thông qua bán cổ phiếu thường mang lại nhiều thông tin không thuận lợi hơn so với việc phát hành tiền cho vay Điều này khiến các nhà quản trị quan tâm hơn đến việc huy động vốn bằng hình thức cho vay so với việc phát hành cổ phiếu để tăng vốn điều lệ.
Các quyết định về cấu trúc vốn không dựa vào tỷ lệ Nợ/Tài sản tối ưu mà chủ yếu dựa trên phân hạng thị trường Nhà quản trị thường bắt đầu bằng việc sử dụng nguồn tài chính nội bộ, sau đó có thể phát hành tiền cho vay, và cuối cùng là phát hành vốn cổ phần để điều chỉnh cấu trúc vốn phù hợp với điều kiện thị trường.
Tiờu ủiểm của thuyết này khụng tập trung vào cấu trỳc vốn tối ưu mà tập trung vào sự quyết ủịnh tài chớnh hiện hành sắp tới
Tỷ lệ Nợ/Tài sản = f{hoạt ủộng kinh doanh, nhu cầu ủầu tư}
Như vậy, Myers và Majluf cho rằng sẽ không có một cấu trúc vốn tối ưu với các công ty
2.1.3 Lý thuyết về ủiều chỉnh thị trường
Thuyết điều chỉnh thị trường cho rằng thuyết cấu trúc vốn uớc dựa trên điều chỉnh thị trường là lời giải thích tự nhiên nhất Thuyết này đơn giản hóa việc phát triển cấu trúc vốn như một kết quả liên tiếp của các nỗ lực nhằm điều chỉnh thị trường cổ phiếu.
Cú 2 mụ hỡnh ủiều chỉnh thị trường cổ phiếu dẫn ủến mụ hỡnh cấu trỳc vốn Thứ nhất là mô hình của Myers và Majluf (1984) với các nhà quản lý cựng cỏc nhà ủầu tư ủầy lý trớ và cỏc chi phớ lựa chọn bất lợi khỏc nhau giữa các công ty vào khoảng thời gian khác nhau Lucas và McDonald (1990) và Korajczyk, Lucas và McDonald (1992) nghiên cứu chi phí lựa chọn bất lợi khác nhau theo khoảng thời gian khác nhau Phù hợp với những nghiên cứu này, Korajczyk và ủồng nghiệp (1991) nhận thấy rằng cỏc doanh nghiệp cú xu hướng thụng bỏo việc phỏt hành cổ phiếu theo sau việc ủăng tin, như thế sẽ làm giảm ủi tớnh bất cõn xứng của thụng tin
Thị trường cổ phiếu thường xuyên biến động do sự không đồng thuận giữa các nhà đầu tư và nhà quản lý về giá trị cổ phiếu Nhà quản lý có thể không hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến giá thị trường, dẫn đến việc phát hành cổ phiếu khi giá thấp và mua lại cổ phiếu khi tin rằng giá trị của chúng đã tăng Sự thiếu hiểu biết này gây ra các lường sức ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định của thị trường Do đó, việc hiểu rõ và dự đoán chính xác về giá cổ phiếu là yếu tố then chốt giúp duy trì một thị trường minh bạch và hiệu quả.
Các yếu tố liên quan đến giỏ cổ phiếu trên thị trường phản ánh mối quan hệ giữa giá trị cổ phiếu hiện tại và kỳ vọng về lợi nhuận tương lai Sự biến động của giỏ trị tuyệt đối của giỏ cổ phiếu so với giỏ trên sổ sách chủ yếu phản ánh mong đợi dài hạn của nhà đầu tư Nếu các nhà quản lý cố tình khai thác những mong đợi xa vời như vậy, việc phát hành cổ phiếu sẽ có tác động tích cực đến giá cả thị trường so với giá trị trên sổ sách, dựa trên kinh nghiệm thực tiễn.
Thống kờ cỏc biến số và kết quả nghiờn cứu trước ủõy
Tác giả luận văn sẽ tổng hợp các yếu tố tác động chủ yếu đến cấu trúc vốn, bao gồm các yếu tố nội tại và ngoại lai, đồng thời trình bày các công thức tính toán phù hợp và kết quả nghiên cứu lý luận cũng như thực nghiệm đã được thực hiện trước đó.
Biến số ( kí hiệu ) Khái niệm
Lợi nhuận ( ROA) EBIT trên tổng tài sản +/- (Kester 1986,
Tài sản cố ủịnh trờn Tổng tài sản
Logarithm cơ số tự nhiên doanh thu bán hàng
Tấm chắn thuế không nợ ( NDTS)
Khấu hao TS cố ủịnh trờn Tổng tài sản
Cơ hội tăng trưởng (GROW)
Tobin’s Q ( giá trị thị trường trên GT sổ sách )
EBIT trên Doanh thu thuần
Vốn chủ sở hữu ? + (Berger 1977,
Nhung Lai 2010) ðặc tính riêng của sản phẩm
Chi phí R&D trên Tổng doanh thu
Hỡnh 2.2 Hệ thống cỏc kết quả nghiờn cứu trước ủõy
Nguồn: Tác giả tổng hợp
“+” cú nghĩa là ủũn bẩy tăng lờn cựng chiều với nhõn tố tỏc ủộng
“ –“ cú nghĩa là ủũn bẩy quan hệ ngược chiều với nhõn tố tỏc ủộng
“ +/-“ cú nghĩa ủũn bẩy cú quan hệ thuận chiều/ ngược chiều với nhân tố trong các nghiên cứu lý luận
“?” cĩ nghĩa là chưa cĩ dự đốn được tác động của nhân tố đến địn bẩy trong nghiên cứu lý luận.
Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
Nguồn dữ liệu
Trong nghiên cứu này, tác giả phân tích dữ liệu của 327 công ty không hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng, có giá trị vốn hóa lớn nhất trên thị trường tính đến ngày 31/12/2011, và đều niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán lớn.
Tác giả thu thập dữ liệu các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2010 đến 2011, sử dụng phần mềm Stox Pro 3.5 của Công ty Cổ phần Truyền thông Tài chính Stox Plus để xử lý số liệu Ngoài ra, thông tin còn được tham khảo từ các website của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và các sở giao dịch chứng khoán nhằm đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu nghiên cứu.
Bảng dữ liệu ban đầu gồm 80 cột và 697 dòng (xem phụ lục số 6) Sau quá trình xử lý dữ liệu, bảng dữ liệu cuối cùng còn lại là 327 công ty với dữ liệu từ năm 2010 đến 2011 Các kết quả ước lượng và kiểm định dữ liệu được thực hiện bằng phần mềm SPSS 16 để đảm bảo độ chính xác trong nghiên cứu.
Quy trình phân tích
Các biến ảnh hưởng đến cấu trúc vốn thường được sử dụng trong mô hình nghiên cứu dựa trên giá trị số sách, dựa vào phương pháp hồi quy kinh tế để phân tích kết quả Từ khi Song (2005) áp dụng mô hình này, phương pháp phân tích hồi quy qua bảng đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực phân tích kinh tế, đặc biệt trong nghiên cứu tài chính doanh nghiệp thực nghiệm Tuy nhiên, nhiều tác giả như Bavan và Danbold (2000), Barclay và Smith (1999), Huchinson et al (1999), Chittenden et al (1996), và Vander Wijst Thurik (1993) đã lập luận rằng việc phân tích các yếu tố quyết định cấu trúc vốn dựa trên tổng nợ có thể làm mờ đi sự khác biệt quan trọng giữa nợ dài hạn và nợ ngắn hạn Ngoài ra, tỷ lệ chi phí/lợi ích của nợ ngắn hạn và dài hạn vẫn còn tồn tại sự khác biệt rõ ràng, do đó, phân tích riêng biệt từng biến phụ thuộc theo đặc thù ngắn hạn và dài hạn sẽ giúp giải thích rõ hơn mối quan hệ giữa các yếu tố này trong cấu trúc vốn.
Các nhân tố ảnh hưởng cấu trúc vốn
Harris và Raviv (1990) tổng kết các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa các nhân tố và cấu trúc vốn của các công ty, nhận định rằng "tài chính có mối quan hệ thuận với tài sản cố định, tấm chắn khấu thuế, cơ hội đầu tư và quy mô công ty." Đồng thời, họ chỉ ra rằng cấu trúc vốn thể hiện mối quan hệ nghịch với rủi ro kinh doanh, chi phí quảng cáo, lợi nhuận và khả năng phá sản của doanh nghiệp.
Các đặc tính chính của sản phẩm hoặc loại hình kinh doanh của từng công ty thường được xem xét để phân tích Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng có thể khác biệt đáng kể giữa các trường hợp, cho thấy sự phức tạp trong mối quan hệ này Nhà nghiên cứu Wald (1999) đã chứng minh rằng, có mối quan hệ nghịch chiều giữa các yếu tố tài chính và mức độ tham gia vào các hoạt động không nợ thuế, làm nổi bật tầm quan trọng của yếu tố tài chính trong quyết định chịu thuế của doanh nghiệp.
Trong luận văn này, tác giả bổ sung hai yếu tố mới là sở hữu nhà nước và cơ hội tăng trưởng thành các nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Các yếu tố này đóng vai trò như biến độc lập, tác động trực tiếp đến các biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu Việc phân tích các yếu tố này giúp làm rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của công ty, góp phần nâng cao hiệu quả quản trị tài chính doanh nghiệp.
Các yếu tố nội tại của doanh nghiệp như lợi nhuận, thuế, quy mô doanh nghiệp, tài sản hữu hình, tấm chắn thuế không nợ, cơ hội tăng trưởng và mức độ rủi ro kinh doanh đóng vai trò quan trọng ảnh hưởng đến cấu trúc vốn và quyết định sử dụng đòn bẩy tài chính Nghiên cứu cho thấy, đòn bẩy tài chính, hay còn gọi là leveraged financial (ðBTC), là việc nhà đầu tư sử dụng vốn vay nợ để tài trợ phần lớn danh mục tài sản, đặc biệt trong các tình huống vốn chủ sở hữu không đủ, với mức vay nợ càng cao thì mức đòn bẩy tài chính càng tăng.
Các nhà đầu tư thường sử dụng đòn bẩy tài chính (lợi nhuận trên vốn) khi họ kỳ vọng tỷ suất sinh lợi từ tài sản cao hơn lãi suất vay nợ, giúp tối đa hóa lợi nhuận nếu dự án thành công Tuy nhiên, đòn bẩy cao mang lại rủi ro lớn, vì lợi nhuận tiềm năng sẽ tăng lên đáng kể nhưng cũng có thể dẫn đến mất mát lớn nếu dự án không thành công Do đó, việc sử dụng đòn bẩy cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa lợi ích và rủi ro để đạt được hiệu quả đầu tư tối ưu.
Thực tế cho thấy, các tổ chức hoạt động tích cực trong mọi lĩnh vực đều sử dụng công cụ Đầu tư theo chiến lược (ĐBTC) để nâng cao năng lực hoạt động của mình vượt xa khả năng vốn có Khi công cụ ĐBTC phát triển mạnh mẽ, đó cũng là dấu hiệu cho thấy thị trường tài chính Việt Nam đang có sự phát triển tích cực Các chuyên gia Việt Nam nhận định rằng, sự phổ biến và ứng dụng của công cụ ĐBTC đã thúc đẩy thị trường tài chính Việt Nam phát triển mạnh mẽ hơn, đặc biệt trong những thời điểm khó khăn.
Trong luận văn này, tác giả tổng kết các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trước đó để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam Các phân tích tập trung vào giai đoạn gần nhất từ năm 2010-2011, sử dụng sơ đồ Hình 3.3 để minh họa rõ hơn về các mối liên hệ và ảnh hưởng này.
Hình 3.3 trình bày các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn nhằm đo lường giá trị của vốn bảy tài chính Các tác giả sử dụng các chỉ số liên quan đến nợ và tài sản làm biến phụ thuộc trong mô hình dựa trên các nghiên cứu lý luận và thực nghiệm Cấu trúc vốn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khả năng tài chính của doanh nghiệp, giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và tối ưu hóa giá trị doanh nghiệp Việc phân tích các yếu tố này hỗ trợ các nhà quản lý trong việc đưa ra quyết định phù hợp về cơ cấu tài chính.
Tỉ lệ nợ ngắn hạn trên Tổng tài sản (short – term debt by total assets ratio – SDR )
Nợ ngắn hạn SDRTổng tài sản
Tỉ lệ nợ dài hạn trên Tổng tài sản ( long – term debt by total assets ratio - LDR )
Nợ dài hạn LDR Tổng tài sản
Tỉ lệ Tổng nợ trên Tổng tài sản ( Total debt by total assets ratio – TDR)
Tổng nợ TDR Tổng tài sản ðÒN BẨY TÀI CHÍNH
TY ðẶC TÍNH RIÊNG CỦA SẢN PHẨM
Dù đã có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa khả năng sinh lời và đòn bẩy tài chính, các học thuyết như lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller không chứng minh được mối liên hệ chặt chẽ này Các mô hình dựa trên thuế cho thấy các công ty có lợi nhuận cao thường vay nhiều hơn để tận dụng các lợi ích về thuế, miễn là các yếu tố khác không đổi Tuy nhiên, thuyết trật tự phân hạng cho rằng các doanh nghiệp sẽ giữ lại lợi nhuận để xây dựng quỹ nội tại, giúp doanh nghiệp tăng nguồn vốn khi cần thiết, dẫn đến xu hướng ít vay nợ bên ngoài và giảm tổng nợ trong trường hợp có lợi nhuận cao.
Các nghiên cứu dựa trên mô hình dự án “agency-based models” đưa ra những quan điểm trái chiều về mối quan hệ giữa nợ và quyết định của nhà quản trị doanh nghiệp, phản ánh sự tranh luận về trật tự phân hạng Jensen (1986) và Williamson (1988) cho rằng các khoản nợ là công cụ để nhà quản trị thanh toán nhu cầu cá nhân thay vì tạo ra quỹ đầu tư mới từ lợi nhuận kinh doanh, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có dòng tiền tự do hoặc lợi nhuận cao, khi đó nợ cao có thể hạn chế khả năng ra quyết định của nhà quản trị Ngược lại, Chang (1999) đề xuất rằng tối ưu hoá hợp đồng giữa nhà quản trị và nhà đầu tư bên ngoài phản ánh sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu, đồng thời các doanh nghiệp có lợi nhuận cao thường có xu hướng sử dụng nhiều nợ trong hoạt động kinh doanh hơn.
Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy việc ủunn bẩy tài chính có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận của doanh nghiệp, trái ngược hoàn toàn với các lý thuyết đã đề cập Các nhà nghiên cứu như Lang và cộng sự (1988), Titman và Wessels (1988) đã phát hiện ra các kết luận tương tự khi phân tích trên thị trường Hoa Kỳ, cho thấy rằng tăng cường nợ vay thường đi kèm với giảm lợi nhuận Ngoài ra, nghiên cứu của Kester (1986) tại hai thị trường Hoa Kỳ và Nhật Bản cũng chứng minh mối quan hệ nghịch biến giữa mức độ ủunn bẩy và lợi nhuận doanh nghiệp.
Nhiều nghiên cứu dựa trên dữ liệu quốc tế đã xác nhận mối quan hệ giữa tỷ lệ Nợ/Tài sản và lợi nhuận, như các công trình của Rajan và Zingales (1995), Wald (1999) tại các nước phát triển, và Booth cùng đồng nghiệp (2001) ở các nước đang phát triển Long và Maltitz (1985) chứng minh rằng đòn bẩy có liên hệ thuận chiều với lợi nhuận, tuy nhiên mối quan hệ này không mang ý nghĩa thống kê rõ ràng Ngoài ra, Wald (1999) nhấn mạnh rằng lợi nhuận có tác động mạnh nhất đối với tỷ lệ Nợ/Tài sản.
Trong nghiên cứu này, biến lợi nhuận (ROA) được xác định là tỷ lệ giữa thu nhập trước thuế và lãi vay của công ty (EBIT) trên tổng tài sản, giúp đánh giá khả năng sinh lợi của doanh nghiệp trên tổng tài sản của mình.
Thu nhập trước thuế và lãi vay (EBIT) ROA Tổng tài sản
Gi ả thuy ế t 1 : Lợi nhuận cú mối quan hệ thuận chiều với ủũn bẩy tài chính
3.3.2.2 Tài sản hữu hình (Tangibility)
Các lý thuyết tài chính nhấn mạnh mối quan hệ thuận chiều giữa ủng bẫy tài chính và tài sản hữu hình, phản ánh sự tương tác chặt chẽ giữa các yếu tố này trong quản lý tài chính doanh nghiệp Nghiên cứu của Jensen và các tác giả khác đã tập trung vào vai trò của chi phí đại diện, quyền sở hữu và cấu trúc vốn trong việc tối ưu hóa hoạt động tài chính, góp phần nâng cao giá trị doanh nghiệp Hiểu rõ mối liên hệ này giúp doanh nghiệp cân nhắc các chiến lược tài chính phù hợp để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững.
Meckling (1976) nhấn mạnh rằng sự tồn tại của chi phí đại diện có thể làm tăng khả năng đầu tư mạo hiểm của công ty sau khi phát hành chứng chỉ ghi nợ và chuyển tài sản từ chủ nợ sang cổ đông nhằm khai thác vốn chủ sở hữu Các tài sản hữu hình cao sẽ giảm thiểu rủi ro bên ngoài cho người cho vay nhờ khả năng thế chấp, từ đó tạo ra chi phí đại diện của khoản nợ thấp hơn Do đó, phần lớn tài sản hữu hình có khả năng thúc đẩy sự phát triển của thị trường tài chính Trong những tình huống nguy cơ phá sản, giá trị của tài sản hữu hình thường cao hơn so với tài sản vô hình Williamson (1988) và Harris, Raviv (1990) cho rằng rủi ro tăng theo quy mô của giỏ tài sản thanh khoản, trong khi nhiều nghiên cứu lý thuyết cho thấy rủi ro liên quan thuận chiều với tài sản hữu hình.
Kết quả nghiên cứu
Kết quả thống kờ mụ tả cỏc biến phụ thuộc và biến ủộc lập
Sau khi xử lý cỏc dữ liệu, thu ủược kết quả cỏc biến phụ thuộc như sau (phụ lục 1)
Tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản:
- Chỉ số SDR bình quân là: 39.09%
- Chỉ số SDR thấp nhất là: 3.54%
- Chỉ số SDR cao nhất là: 94.23%
Tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản :
- Chỉ số LDR bình quân là : 13.43%
- Chỉ số LDR thấp nhất là : 0%
- Chỉ số LDR cao nhất là : 65.04%
Tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản :
- Chỉ số TDR bình quân là : 52.52%
- Chỉ số TDR thấp nhất là : 5.41%
- Chỉ số TDR cao nhất là : 95.24%
Kết quả cỏc biến ủộc lập (xem phụ lục 2)
- Chỉ số ROA cao nhất là : 37%
- Chỉ số ROA thấp nhất là : -110%
- Chỉ số ROA trung bình là: 4.73%
- Chỉ số TANG cao nhất: 94.14%
- Chỉ số TANG thấp nhất: 0.4%
- Chỉ số TANG trung bình: 27.78%
- Chỉ số SIZE cao nhất: 30.68%
- Chỉ số SIZE thấp nhât: 23.95%
- Chỉ số SIZE trung bình: 27.31%
- Chỉ số NDTS cao nhât: 134.83%
- Chỉ số NDTS thấp nhất: 0%
- Chỉ số NDTS trung bình: 15.8%
- Chỉ số GROW cao nhất: 642%
- Chỉ số GROW thấp nhất: 0%
- Chỉ số GROW trung bình: 225%
- Chỉ số VOL cao nhất: 266%
- Chỉ số VOL thấp nhất: -43%
- Chỉ số VOL trung bình: 93.79% ðặ c tính riêng c ủ a s ả n ph ẩ m:
- Chỉ số UNI cao nhất: 63.73%
- Chỉ số UNI thấp nhất : 0%
- Chỉ số UNI trung bình : 5.3%
Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
Sử dụng mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh ủể xem xột ảnh hưởng của cỏc biến ủộc lập :
Hàm hồi quy ủối với biến SDR như sau :
SDRi = β0 + β1 ROAi + β2TANGi + β3SIZEi +β4NDTSi+ β5GROWi +β6VOLi
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm SPSS a Predictors: Biến ủộc lập b Dependent Variable: Biến phụ thuộc
Bảng 4.2.1 ANOVA của hàm hồi quy biến SDR
Total 12.564 326 a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE, GROW,
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS
Dựa trên bảng (4.2.2), chỉ số R² = 0.335 cho thấy 33.5% biến thiên của tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa biến SDR và tổng biến số Điều này cho thấy yếu tố SDR đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán biến động của tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, góp phần làm rõ mối quan hệ giữa các biến số trong mô hình phân tích tài chính.
Bảng 4.2.3 Hệ số hồi quy cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy biến SDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình SPSS
Trong bảng (4.2.2), chỉ số R 2 = 0.335 là tương ủối nhỏ nờn mức ủộ
Std Error of the Estimate
R Square Change F Change df1 df2
1 579 a 335 318 1621191 335 20.006 8 318 000 a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE,
NDTS, ROA, SIZE, GROW, TANG b Dependent Variable: SDR
Trong phân tích, biến SDR có mức tương quan thấp với các biến độc lập khác Các biến ROA và SIZE cho thấy quan hệ thuận chiều với SDR, thể hiện qua hệ số beta dương Ngược lại, các biến TANG, NDTS, GROW, VOL, STATE, và UNI đều có mối liên hệ nghịch chiều với SDR, với hệ số beta âm Tuy nhiên, ở mức ý nghĩa 10%, ba biến NDTS, VOL và STATE không thể hiện giá trị thống kê có ý nghĩa khi giá trị p-value lần lượt là 0.328, 0.284 và 0.916.
Khi loại ba biến NDTS, VOL và STATE ra khỏi mô hình, ta có bảng kết quả mới như sau:
Std Error of the Estimate
1 575 a 330 320 161891 330 31.679 5 321 000 a Predictors: (Constant), UNI, ROA, TANG,
SIZE, GROW b Dependent Variable: SDR
B Std Error Beta Lower Bound Upper Bound
Bảng 4.2.4Kết quả tổng thể các mẫu quan sát của mô hình biến LDR
Nguồn: Tác giả tính toán qua phần mềm SPSS a Predictors: Biến ủộc lập b Dependent Variable: Biến phụ thuộc
Theo bảng (4.2.4), chỉ số R² = 0.252 cho thấy khoảng 25.2% biến thiên của tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến LDR và các biến độc lập khác Điều này cho thấy mô hình có mức độ phù hợp trung bình trong việc dự đoán biến số này.
Dựa trên kết quả từ hai bảng, chỉ số R² đạt 0.330, cho thấy mô hình còn nhiều yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc SDR Ngoài ra, giá trị sig (p-value) rất thấp, xác nhận rằng các biến độc lập phản ánh dữ liệu phù hợp cho mô hình hồi quy, đặc biệt với biến ROA ở mức ý nghĩa thống kê cao.
Hàm hồi quy với biến LDR :
LDRi = β0 + β1 ROAi + β2TANGi + β3SIZEi +β4NDTSi+ β5GROWi +β6VOLi
R Square Change F Change df1 df2
1 502 a 252 233 1337112 252 13.397 8 318 000 a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE,
NDTS, ROA, SIZE, GROW, TANG b Dependent Variable: LDR
Bảng 4.2.5 ANOVA của hàm hồi quy biến LDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE, GROW, TANG b Dependent Variable: LDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS
Các biến ROA, NDTS và UNI có mối quan hệ nghịch chiều với biến LDR, thể hiện qua hệ số beta âm, cho thấy khi các chỉ số này tăng lên thì LDR có xu hướng giảm Ngược lại, các biến TANG, SIZE, GROW, VOL và STATE lại có mối quan hệ thuận chiều với biến LDR, với hệ số beta dương, nghĩa là khi các yếu tố này tăng, LDR cũng có xu hướng tăng theo Những kết quả này giúp xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ (LDR) trong doanh nghiệp và hỗ trợ việc xây dựng chiến lược phù hợp để quản lý tài chính.
Trong bảng (4.2.6), chỉ có hai biến TANG và NDTS có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi các biến còn lại không đóng vai trò đáng kể trong mô hình Khi lựa chọn mô hình rút gọn chỉ gồm hai biến TANG và NDTS, các chỉ số đánh giá mô hình cho thấy có sự thay đổi hoặc không thay đổi rõ ràng, được thể hiện qua hai bảng kết quả phân tích.
Bảng 4.2.6 Hệ số hồi quy cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy biến LDR
Std Error of the Estimate
Dựa trên bảng thống kê rút gọn các giá trị của mô hình, chúng tôi nhận thấy giá trị sig của hai biến TANG và NDTS rất nhỏ, cho thấy chúng có ý nghĩa thống kê trong mô hình Tuy nhiên, chỉ số R² giảm từ 0.252 xuống còn 0.231 so với mô hình ban đầu, cho thấy mô hình vẫn còn thiếu các biến độc lập khác để giải thích rõ sự biến đổi của biến LDR.
Hàm hồi quy với biến TDR :
TDR i = β0 + β1 ROA i + β2TANG i + β3SIZE i +β4NDTS i + β5GROW i +β6VOL i + β7STATEi + β8UNIi + e (4.2.3)
Bảng 4.2.7 Kết quả tổng thể các mẫu quan sát của mô hình biến TDR
Std Error of the Estimate
R Square Change F Change df1 df2
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE, GROW,
Chỉ số R² = 0.269 trong bảng 4.2.7 cho thấy khoảng 26.9% biến thiên của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa biến TDR và các biến độc lập khác Mặc dù chỉ số R² còn khá thấp, nhưng vẫn cho thấy biến biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến TDR, phản ánh mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính trong phân tích.
Bảng 4.2.9 Hệ số hồi quy cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy biến TDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS
Bảng 4.2.8 ANOVA của hàm hồi quy biến TDR
Model Sum of Squares df
Nguồn: Tác giả tính toán qua phần mềm SPSS a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE, GROW, TANG b Dependent Variable: TDR
Kết quả từ bảng 4.2.9 cho thấy giá trị sig của các biến ROA (0.553), VOL (0.750) và STATE (0.962) đều lớn hơn mức ý nghĩa 5% và thậm chí là 10%, cho thấy các biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình và không hỗ trợ cho việc giải thích biến TDR.
Các biến ủộc lập như TANG và SIZE có mối quan hệ thuận chiều với biến TDR, với hệ số beta có giá trị dương, cho thấy khi các biến này tăng thì TDR cũng tăng Ngược lại, các biến NDTS, GROW và UNI có quan hệ ngược chiều với TDR, với hệ số beta âm cho biết khi các biến này tăng, TDR sẽ giảm Tám biến này đều ảnh hưởng đáng kể đến biến TDR ở mức ý nghĩa 5%, thể hiện tầm quan trọng của chúng trong mô hình phân tích.
Tổng kết ảnh hưởng cỏc biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
Biến ủộc lập Ký hiệu SDR LDR TDR
Tài sản hữu hình TANG -(*) +(*) +(**)
Quy mô công ty SIZE +(*) + +(*)
Tấm chắn thuế không nợ
Rủi ro kinh doanh VOL - + -
Sở hữu nhà nước STATE - + + ðặc tính riêng của sản phẩm
Hỡnh 4.4 Tổng kết ảnh hưởng của biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
4.3.1 Ảnh hưởng của từng biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
Lợi nhuận có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDR) và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (TDR), cho thấy doanh nghiệp có lợi nhuận cao thường sử dụng nguồn vốn vay ngắn hạn và tổng nợ lớn hơn để thúc đẩy hoạt động kinh doanh Ngược lại, lợi nhuận có quan hệ tiêu cực với tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDR) và không có ý nghĩa thống kê trong mô hình (4.2.3), do chỉ số sig của biến này khá cao (sig ROA 0.553) Kết quả này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng, khi doanh nghiệp có lợi nhuận cao, nhà quản trị thường sử dụng thu nhập sau thuế và lợi vay để xây dựng quỹ đầu tư nội bộ, giúp giảm thiểu gánh nặng nợ dài hạn.
Tài sản hữu hình có mối quan hệ ngược chiều với SDR nhưng lại thuận chiều với LDR và TDR, với mức ý nghĩa của mô hình là 5% Điều này cho thấy rằng khi tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản tăng cao, công ty có xu hướng vay nợ nhiều hơn trong dài hạn, bởi khả năng dùng tài sản làm thế chấp để tiếp cận nguồn vốn dễ dàng hơn Hội tụ, tài sản hữu hình là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp ổn định nguồn vốn và giảm thiểu rủi ro tài chính trong dài hạn.
Quy mô công ty có quan hệ thuận chiều với cả ba biến phụ thuộc SDR, LDR và TDR, phù hợp với các lý thuyết và kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đó Tuy nhiên, ở mức tin cậy 95%, biến SIZE (với giá trị sig là 0.166) ảnh hưởng đến LDR nhưng không có ý nghĩa thống kê Công ty lớn hơn có khả năng vay nợ cao hơn do uy tín và nguồn tài sản dồi dào, đồng thời các nhà đầu tư và trung gian tài chính ưu tiên cho các công ty lớn hơn vì khả năng thu hồi nợ dễ dàng hơn.
Tấm chắn thuế không nợ: có mối quan hệ ngược chiều với các biến phụ thuộc và không có ý nghĩa thống kê trong mô hình của biến phụ thuộc
SDR (giá trị sig lớn hơn mức ý nghĩa 10%) Kết quả này cũng tương tự cỏc nghiờn cứu trước ủú
Trong ngắn hạn, tăng trưởng có mối quan hệ nghịch chiều với SDR và TDR nhưng lại thuận chiều với LDR, dù không có ý nghĩa thống kê rõ ràng về mặt hình thái của LDR Điều này cho thấy khi công ty có mức tăng trưởng cao trong ngắn hạn, họ thường vay nợ để mở rộng hoạt động kinh doanh nhằm duy trì và thúc đẩy tốc độ phát triển Tuy nhiên, về dài hạn, công ty có xu hướng sử dụng phần lợi nhuận giữ lại để tài trợ cho hoạt động kinh doanh, giảm phụ thuộc vào vay nợ trong chiến lược phát triển bền vững.
Rủi ro kinh doanh có mối quan hệ ngược chiều với SDR, TDR và thuận chiều với LDR, nhưng biến này không có ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình khi giá trị sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% Kết quả này phù hợp với các lý thuyết về ủnh ủổi và trật tự phân hạng, đồng thời khẳng định giả thuyết của mô hình phù hợp.
Sở hữu nhà nước có quan hệ thuận chiều với LDR và TDR, nhưng ngược chiều với SDR; tuy nhiên, trong các phương trình này, biến STATE không có ý nghĩa thống kê trong khoảng tin cậy 95% Các doanh nghiệp có nhiều vốn sở hữu nhà nước có khả năng vay dễ dàng hơn và nhận được sự linh hoạt trong tiếp cận nguồn ngân sách từ nhà nước Sản phẩm mang đặc tính riêng, có mối liên hệ ngược chiều với tất cả các biến phụ thuộc, ngoại trừ biến LDR với mức ý nghĩa 10%, giải thích tại sao các sản phẩm có mức độ đặc biệt lớn trên thị trường thường ít sử dụng dịch vụ tài chính hơn do quy mô thị phần nhỏ và khách hàng ít lựa chọn Các trung gian tài chính thường không ưu tiên mở rộng nguồn cho vay đối với các doanh nghiệp này, đặc biệt khi thị trường không thuận lợi, làm giảm khả năng tiêu thụ sản phẩm, tăng nguy cơ tăng trưởng thấp hoặc phá sản Thường thì các doanh nghiệp này cần thời gian dài để sản phẩm được chấp nhận trên thị trường.
4.3.2 Mức ủộ ảnh hưởng của cỏc biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
Trong phân tích hồi quy tuyến tính, việc xác định tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc dựa trên hệ số tương quan (r) Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn, mức liên hệ tuyến tính giữa các biến càng mạnh mẽ Điều này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy.
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh (4.2.1) ủối với biến phụ thuộc SDR:
Mối quan hệ giữa quy mô công ty (biến SIZE) và các yếu tố khác cho thấy mức độ liên kết mạnh nhất với hệ số tương quan SD (r = 0.394), bên cạnh đó, sản phẩm UNI cũng có mức độ liên kết đáng kể với quy mô công ty (r = 0.362), trong khi đó, tài sản hữu hình thể hiện mức độ liên kết thấp hơn (r = 0.356) (xem phụ lục 3).
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh (4.2.2) ủối với biến phụ thuộc LDR:
Tài sản hữu hỡnh TANG ảnh hưởng mạnh nhất ủến biến LDR (r 0.469), sau ủú là biến NDTS (hệ số r = 0.107) và biến lợi nhuận ROA (r 0.084) (xem phụ lục 4)
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh (4.2.3) ủối với biến phụ thuộc TDR:
Trong phân tích, quy mô của công ty (SIZE) có ảnh hưởng lớn nhất đến TDR với hệ số tương quan r = 0.412, cho thấy quy mô doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong hiệu quả hoạt động Tiếp theo, hai yếu tố quan trọng liên quan đến sản phẩm UNI với hệ số tương quan lần lượt là 0.369, và cơ hội tăng trưởng (GROW) với hệ số 0.14, thể hiện rằng các yếu tố này cũng tác động đáng kể đến kết quả kinh doanh của công ty (xem phụ lục 5).
Kiểm tra mức ủộ vi phạm cỏc giả thiết trong mụ hỡnh
Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả kiểm tra mức độ vi phạm giả thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp đo lường của cộng tuyến (Collinearity Diagnostics) Phương pháp này giúp xác định xem các biến độc lập có mối quan hệ tương quan với nhau hay không Khi hiện tượng cộng tuyến xảy ra, các biến độc lập cung cấp thông tin rất giống nhau, gây cản trở quá trình xác định ảnh hưởng riêng của từng biến đến biến phụ thuộc.
Công cụ chuẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu, từ đó đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến mô hình Việc kiểm tra cộng tuyến là bước quan trọng để đảm bảo tính chính xác của các tham số ước lượng trong phân tích thống kê Khi cộng tuyến xuất hiện, nó có thể làm giảm độ chính xác của các ước lượng và gây ra vấn đề trong việc diễn giải kết quả Các phương pháp chuẩn đoán như chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) giúp xác định mức độ cộng tuyến, từ đó điều chỉnh mô hình phù hợp Tối ưu hóa mô hình bằng cách phát hiện và xử lý cộng tuyến sẽ giúp cải thiện độ tin cậy của các tham số ước lượng và tăng khả năng dự báo chính xác.
- ðộ chấp nhận của biến (Tolerance), hoặc:
- Hệ số phúng ủại phương sai (Variance inflation factor – VIF)
Hàm hồi quy (4.2.1), xử lý dữ liệu cho kết quả như sau:
Bảng 4.2.10 ðo lường ủa cộng tuyến của hàm hồi quy biến SDR
Correlations Collinearity Statistics Zero-order Partial Part Tolerance VIF
Nguồn: Tác giả tính toán qua phần mềm SPSS
3 Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS – Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
Theo quy tắc, khi chỉ số VIF vượt quá 10, có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến Trong ước lượng hồi quy này, các biến độc lập có chỉ số VIF rất thấp, cao nhất là 1,269, cho thấy các biến không có mối tương quan nội tại và phù hợp với mô hình Việc kiểm tra VIF giúp xác định sự đa cộng tuyến, đảm bảo độ chính xác của kết quả phân tích hồi quy.
Tương tự với Mô hình (4.2.2) và (4.2.3), ta có kết quả rút gọn qua các bảng như sau:
Bảng 4.2.11 ðo lường ủa cộng tuyến của hàm hồi quy biến LDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình SPSS
Bảng 4.2.12 ðo lường ủa cộng tuyến của hàm hồi quy biến TDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình SPSS
4.5 Kiểm ủịnh ủộ phự hợp của mụ hỡnh
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là phương pháp kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể Đây là công cụ quan trọng giúp xác định xem mô hình hồi quy có phù hợp với dữ liệu hay không Thông qua kiểm định F, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá xem tất cả các biến độc lập có góp phần đáng kể vào dự đoán biến phụ thuộc hay không Việc sử dụng kiểm định F đảm bảo tính chính xác và tin cậy của mô hình phân tích, hỗ trợ quyết định về việc chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết ban đầu.
Mục ủớch của kiểm ủịnh F nhằm xem biến phụ thuộc cú liờn hệ tuyến tớnh với toàn bộ biến ủộc lập hay khụng 4
Bảng thống kê ANOVA b (bảng 4.2.1), (bảng 4.2.5) và (bảng 4.2.8) cho thấy trị thống kê F được tính dựa trên giá trị R2 trong các dạng mô hình này, với giá trị sig rất nhỏ (sig = 0.000 a), cho thấy khả năng bác bỏ giả thuyết H0 một cách an toàn dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.
Các mô hình hồi quy được xây dựng dựa trên giả thuyết rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, ngoại trừ hệ số hằng số β0, cho thấy mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng để dự đoán chính xác Điều này đảm bảo mô hình phản ánh đúng mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, giúp đưa ra các quyết định dựa trên phân tích dữ liệu hiệu quả.
4 Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS –Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc tập 1.