Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

Nhìn vào bảng 4.1 ta có thể thấy, giá trị nhỏ nhất của ROA ( tỷ suất sinh lợi trên
tài sản) là -24.113, giá trị lớn nhất là 58.756% và giá trị trung bình của ROA là
7.657%. Ở mỗi quốc gia giá trị của ROA có thể khác nhau do môi trường và điều
kiện kinh tế khác nhau: Garcia-Teruel và Martinez-Solano (2007) tìm thấy ROA
của các công ty trong mẫu nghiên cứu ở Tây Ban Nha là 7.92%, Falope và
Ajilore (2009) tìm thấy ROA của các doanh nghiệp ở Nigeria đạt giá trị trung
bình là 16%, nghiên cứu của Iluta A. và cộng sự (2012) phát hiện ROA của
Latvian có giá trị trung bình là 1.76% . Đặc biệt trong một nền kinh tế phát triển
mạnh mẽ như Ấn Độ thì giá trị trung bình của ROA lên tới 197%, theo nghiên
cứu của Sharma và Kumar (2011).

Có hiện tượng một số doanh nghiệp ở Việt Nam có tỷ suất sinh lợi âm điều này
có thể xuất phát từ suất sinh lợi trên doanh thu thấp hay hiệu suất sử dụng tài sản
thấp. Tỷ suất sinh lợi trên doanh thu thấp có thể do nguyên nhân quản lý không
tốt các chi phí trong công ty, làm gia tăng giá vốn, chi phí quản lý doanh nghiệp,
chi phí bán hàng, hoặc do lưu trữ hàng tồn kho quá lâu dẫn đến sản phẩm lỗi thời
không bán được hoặc phải bán với giá thấp. Hiệu suất sử dụng tài sản thấp có thể
là do máy móc cũ, năng suất thấp, sản xuất ra sản phẩm kém chất lượng.
Trung bình các công ty mất 91 ngày để thu tiền. Trong đó có công ty mất hơn
994 ngày ( hơn 2 năm) để nhận được sự thanh toán từ khách hàng, nhưng cũng
có doanh nghiệp nhằm đảm bảo tính thanh khoản cao cho công ty và giảm
thiểu rủi ro tín dụng, chỉ cho phép trung bình 1,44 ngày cho việc thu tiền. Điều
này dẫn đến sự chênh lệch rất lớn giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của AR
(kỳ thu tiền bình quân). Trong những nghiên cứu trước, giá trị AR của từng
quốc gia cũng rất khác nhau như Deloof (2003) tìm ra giá trị trung bình của AR
là 54.64 ngày, nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007), giá trị trung bình của
AR là 54.79 ngày. Với nghiên cứu của Falope và Ajilore (2009), các giá trị này

là 61.21 ngày, Garcia-Teruel và Martinez-Solano (2007) tìm thấy giá trị trung
bình của AR là 96.82 ngày và Sharma và Kumar (2011), giá trị này là 471.75
ngày.
Các công ty trong mẫu nghiên cứu trung bình mất 122 ngày để bán hàng tồn kho.
Theo nghiên cứu của Mathias Bernard Baveld (2012) ở Netherlands, giá trị
trung bình của vòng quay hàng tồn kho theo ngày (INV) là 36.88 ngày, một
số nghiên cứu khác của Garcia-Teruel và Martinez-Solano (2007); Raheman và
Nasr (2007) cho thấy INV của các nước này là khoảng 80 ngày.
Trung bình các công ty trong mẫu đợi 37 ngày mới thanh toán tiền mua nguyên
vật liệu. Ở các nước khác trên thế giới, kỳ phải trả cũng rất khác nhau, Deloof
(2003) tìm ra giá trị trung bình của AP là 56.77 ngày; nghiên cứu của Falope và
Ajilore (2009) cho thấy AP có giá trị trung bình là 39.77 ngày. Một số nghiên
cứu khác đưa ra giá trị trung bình của AP lần lượt là: 96.1 ngày, 97.8 ngày, 59.85
ngày và 683 ngày (Lazaridis và Tryfonidis (2006); Garcia-Teruel và MartinezSolano (2007); Raheman và Nasr (2007); Sharma và Kumar (2011).
Các công ty trong mẫu có kỳ luân chuyển tiền mặt trung bình là 183 ngày, kỳ
luân chuyển tiền mặt cao nhất 9132 ngày và thấp nhất -357 ngày. Giá trị CCC ở
các nước trên thế giới khác nhau rõ rệt, với nghiên cứu của Mathias Bernard
Baveld (2012) ở Netherlands trung bình của CCC là 56.08 ngày. Giá trị trung
bình của CCC theo nghiên cứu của Deloof (2003) ở Belgium là 44.48 ngày; theo
nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007) là 72.96 ngày; Lazaridis và
Tryfonidis (2006) là 188.99 ngày và nghiên cứu của Sharma và Kumar (2011)
có giá trị trung bình RCP rất cao là 449.09 ngày.
Nhìn chung các công ty trong mẫu gặp phải vấn đề đó là phải thanh toán nhanh
trong khi thu tiền lại chậm và kỳ lưu kho lại khá dài những yếu tố này làm suy
giảm lợi nhuận của doanh nghiệp.

Sự chênh lệch về quy mô giữa các công ty trong mẫu nghiên cứu không quá lớn,
giá trị này lớn nhất là 13.87 và nhỏ nhất là 10.067
Tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) chênh lệch khá lớn, giá trị trung bình
của biến GROWTH là 30.23%, giá trị nhỏ nhất là -103.8% trong khi giá trị lớn
nhất là 4728.86%. Sự chênh lệch trong tăng trưởng doanh doanh thu thể hiện sự
khác biệt trong chính sách bán hàng của các công ty trong mẫu nghiên cứu là khá
lớn.
Tỷ số nợ (LEV) ở các công ty trong mẫu nghiên cứu trung bình là 50.21%. Bên
cạnh vốn chủ sở hữu, nợ là là một nguồn vốn chủ lực trong việc gia tăng tỷ suất
sinh lợi cho công ty. Tỷ trọng nợ phụ thuộc vào chính sách tài chính của từng
công ty, có công ty chỉ sử dụng 1.02% nợ nhưng cũng có công ty tận dụng nợ lên
đến 92.75% .
Tỷ số thanh toán hiện hành (CR) có giá tị trung bình là 2.34, sự chênh lệch giữa
công ty có khả năng thanh toán tốt nhất và xấu nhất khá lớn. Trong khi có công
ty chỉ giữ khả năng thanh toán hiện hành là 0.1133, thì có công ty lại giữ tỷ lệ
này lên đến 51.57. Giữ tỷ số thanh toán hiện hành cao là một chính sách nhằm
hạn chế rủi ro thanh khoản, đồng thời đem lại niềm tin cho cổ đông và nhà cung
cấp khi họ nhìn thấy nguồn lực tài chính vững mạnh của công ty.
Một số biến độc lập trên có độ lệch chuẩn khá lớn, điều này phản ánh mức độ ổn
định của số liệu thống kê xoay quanh giá trị trung bình là khá thấp. Điều này có
thể giải thích là do quá trình thu thập mẫu nghiên cứu là lựa chọn ngẫu nhiên các
công ty trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Do đó mỗi ngành có chính sách quản lý
vốn luân chuyển khác nhau nên có thể đây là một trong những nguyên nhân làm
cho số liệu thống kê có sự dao động như vậy.

4.2 Phân tích tương quan
Bảng 4.2 - Ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu
AR
AR

1

AP

0.8704***

AP

INV

CCC

CR

SIZE

LEV

GROWTH ROA

1

0.000

INV
CCC
CR
SIZE
LEV
GROWTH
ROA

0.8609***

0.8633***

0.000

0.000

1

0.9397***

0.8407***

0.9581***

0.000

0.000

0.000

0.0124

-0.0555**

-0.0137

0.0172

0.5786

0.0127

0.5375

0.4404

0.0436*

0.0511**

0.0151

0.0299

-0.1237***

0.0501

0.0218

0.4973

0.1795

0.000

0.0373*

0.0786***

0.0444**

0.0363

-0.6786***

0.2236***

0.0944

0.0004

0.0463

0.1031

0.000

0.000

-0.0357

-0.0385*

-0.0443**

-0.0494**

-0.0232

0.0480**

0.0512**

0.109

0.084

0.0469

0.0266

0.297

0.031

0.0214

-0.7739***

-0.7956***

-0.7797***

-0.7829***

0.1120***

-0.0925***

-0.1229***

0.1397***

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

1

1

1

1

1

1

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.
Bảng 4.2 thể hiện mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả
tương quan Pearson cho thấy tương quan giữa tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA)
và kỳ thu tiền bình quân (AR), kỳ phải trả (AP), kỳ tồn kho (INV), chu kỳ luân
chuyển tiền mặt (CCC) là tương quan âm, mối tương quan giữa ROA và AP là
mạnh nhất, hệ số tương quan r = -0.7956 với độ tin cậy rất cao α =1%. Trong khi
đó, tương quan giữa CCC và ROA là tương quan âm (r = -0,7829) và có ý
nghĩa thống kê, khá phù hợp với kết quả nghiên cứu của Wang (2002);
Deloof (2003); Lazaridis và Tryfonidis (2006); Raheman và Nasr (2007);
Garcia-Teruel và Martinez-Solano (2007); Falope và Ajilore (2009); Sharma và
Kumar (2011).

Điều này chứng tỏ các công ty có thể gia tăng tỷ suất sinh lợi bằng cách giảm
các kỳ phải thu, kỳ phải trả, kỳ tồn kho. Các công ty cũng có thể điều chỉnh các
con chỉ tiêu này để sao cho vòng quay tiền mặt là nhỏ nhất.
Mối tương quan giữa ROA với tỷ số thanh toán hiện hành và tốc độ tăng trưởng
doanh thu là tương quan dương lần lượt là (r=0.1120, r= 0.1397) với mức ý
nghĩa α =1%. Từ đó cho thấy các công ty có tỷ số thanh toán hiện hành cao, gặp
phải rủi ro tín dụng thấp, tạo lòng tin nơi cổ đông và đối tác giúp gia tăng lợi
nhuận cho công ty.
Mối tương quan giữa ROA với quy mô công ty và tỷ số nợ là tương quan âm và
cũng ở mức ý nghĩa thống kê cao α =1% lần lượt là (r= -0.0925, r= 0.1229). Kết
quả này cho thấy đối với các công ty trong mẫu nghiên cứu này tỷ suất sinh lời
trên tài sản không có được lợi thế từ quy mô, và việc giảm tỷ trọng nợ giúp gia
tăng tỷ suất sinh lợi cho công ty.
4.3 Kết quả hồi quy các mô hình
Trước tiên, tác giả thực hiện ước lượng các mô hình nghiên cứu bằng cách hồi
quy dữ liệu nghiên cứu theo ba phương pháp POOL, mô hình hiệu ứng cố định
FEM, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Sau đó tiến hành các kiểm định nhằm
lựa chọn mô hình tốt nhất.

4.3.1 Kết quả hồi quy các mô hình bằng phương pháp OLS, REM, FEM.
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ giữa kỳ phải thu và
tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa kỳ phải thu và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1545514***

0.4475969***

0.6200637***

(5.78)

(11.73)

(13.59)

-0.0004079***

-0.0001563***

-0.0000979***

(-25.46)

(-9.63)

(-5.72)

0.0006981

-0.0001852

-0.0001408

(1.31)

(-0.58)

(-0.45)

-0.0033206

-0.0296982***

-0.0450339***

(-1.43)

(-8.98)

(-11.37)

-0.0077482

-0.0187492***

-0.0158063**

(-1.04)

(-2.86)

(-2.33)

0.0010069

0.0013708***

0.0013497***

(1.09)

(2.67)

(2.68)

AR

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.2487

F-value

134.37

42.15

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

222.76

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ mối quan hệ giữa
kỳ phải trả và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa kỳ phải trả và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1903151***

0.4214598***

0.6027133***

(7.42)

(11.28)

(13.28)

-0.0012161***

-0.0004605***

-0.0002979***

(-29.66)

(-12.05)

(-7.58)

-0.0001691

-0.0002251

-0.0001565

(-0.33)

(-0.7)

(-0.5)

-0.0056306

-0.0273517***

-0.0434586***

(-2.53)

(-8.45)

(-11.01)

-0.0036478

-0.0148965**

-0.0132408**

( -0.51)

(-2.28)

(-1.96)

0.0008981

0.0013542***

0.001333**

(1.01)

(2.63)

(2.67)

AP

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.3089

F-value

181.17

47.6

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

271.43

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ mối quan hệ giữa
kỳ tồn kho và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa kỳ tồn kho và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1469821***

0.4815119***

0.6161234

(4.83)

(12.06)

(13.38)

-0.0000312***

-0.0000106***

-0.0000082**

(-7.48)

(-3.39)

(-2.54)

0.000167

-0.0000115

-0.0000119

(-0.27)

-0.04

(-0.04)

-0.0050825*

-0.0338092***

-0.0454424***

(-1.92)

(-9.79)

(-11.37)

-0.0158855*

-0.0171722***

-0.0148465**

(-1.88)

(-2.6)

(-2.17)

0.0019757

0.0016134***

0.0015113***

(1.89)

(-3.18)

(2.98)

INV

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.0333

F-value

14.88

36.37

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

153.49

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ mối quan hệ giữa
chu kỳ luân chuyển tiền mặt và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa chu kỳ luân chuyển tiền mặt và tỷ suất sinh lợi trên tài
sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1407467***

0.4768482***

0.6152299***

(4.68)

(11.98)

(13.37)

-0.0000389***

-0.0000123***

-0.00000918***

(-10.06)

(-4.16)

(-3.01)

0.0003734

-0.0000115

-0.0000146

-0.62

(-0.04)

(-0.05)

-0.0043712*

-0.0333242***

-0.0453048***

(-1.67)

(-9.68)

(-11.34)

-0.0146331*

-0.0173535***

-0.0149722**

(-1.75)

(-2.63)

(-2.19)

0.0018493*

0.0015843***

0.0014895***

(1.79)

(-3.12)

(2.94)

CCC

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.054

F-value

24.02

36.94

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

158.30

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

4.3.2 Kiểm định lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp
Sau khi tác giả thực hiện ước lượng các mô hình nghiên cứu bằng cách hồi quy
dữ liệu nghiên cứu theo ba phương pháp POOL, mô hình hiệu ứng cố định FEM,
mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Sau đó tiến hành các kiểm định nhằm lựa
chọn mô hình tốt nhất.
4.3.2.1 Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier
Đề tài sẽ xem xét trong trường hợp của Việt Nam, nên sử dụng random effect
model hay OLS. Đề tài thực hiện kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier
với giả thuyết:
Ho: Phương sai qua các thực thể là không đổi
H1: Phương sai qua các thực thể là thay đổi
Mô hình 1:
Bảng 4.7 Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian mô hình 1
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
roa[name,t] = Xb + u[name] + e[name,t]
Estimated results:
Var
sd=sqrt(Var)
roa
0.0051
0.0712
e
0.0009
0.0299
u
0.0027
0.0519
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 3007.51
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.7 Prob>chi2 là 0.000 <0.05(với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
chấp nhận H1, phương sai qua các thực thể là thay đổi, sử dụng mô hình random
effect là phù hợp, không nên sử dụng OLS.

Mô hình 2:
Bảng 4.8 Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian mô hình 2
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
roa[name,t] = Xb + u[name] + e[name,t]
Estimated results:
Var
sd=sqrt(Var)
roa
0.0051
0.0712
e
0.0009
0.0297
u
0.0023
0.048
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 2633.75
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.8 Prob>chi2 là 0.000 <0.05(với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
chấp nhận H1, phương sai qua các thực thể là thay đổi, sử dụng mô hình random
effect là phù hợp, không nên sử dụng OLS
Mô hình 3:
Bảng 4.9 Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian mô hình 3
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
roa[name,t] = Xb + u[name] + e[name,t]
Estimated results:
Var
sd=sqrt(Var)
roa
0.0051
0.0712
e
0.0009
0.0301
u
0.004
0.0631
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 3862.07
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0