Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

22

3.2.Mô tả các biến và giả thiết
3.2.1.Mô tả biến
 Biến phụ thuộc
Biến NOP (Net Operating Profitability) – Lợi nhuận hoạt động ròng - biến này
đo lường lợi nhuận của doanh nghiệp. Biến được xác định bằng cách lấy thu
nhập thuần từ hoạt động kinh doanh cộng khấu hao, sau đó chia cho hiệu số của
tổng tài sản trừ cho tài sản tài chính. Sử dụng biến này vì biến đã tách lợi nhuận
từ hoạt động tài chính, chỉ tính lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh.

 Biến độc lập
Biến ACP (Average Collection Period) – Kỳ thu tiền bình quân - được xem như
đại diện cho chính sách khoản phải thu (Collection Policy). Dựa vào kỳ thu tiền
bình quân, có thể nhận ra chính sách bán trả chậm của doanh nghiệp. Nó được
tính bằng cách chia khoản phải thu của khách hàng cho doanh thu sau đó nhân
lại với 365 (số ngày của một năm).

Trong đó,

Biến ITID (Inventory turnover in days) – Số ngày vòng quay hàng tồn kho tồn
kho - được sử dụng như đại diện của chính sách hàng tồn kho. Biến này được
xác định bằng cách chia hàng tồn kho cho giá vốn hàng bán và nhân với 365
ngày.

23

Trong đó,

Biến APP (Average payment period) – Kỳ thanh toán bình quân - đại diện cho
chính sách khoản phải trả. Biến được xác định bằng cách chia khoản phải trả cho
những khoản doanh thu mua chịu sau đó nhân với 365. Doanh thu mua chịu
được tính bằng cách lấy bình quân giá vốn hàng bán cộng giá trị hàng tồn kho
đầu kì trừ đi giá trị hàng tồn kho cuối kì.

Trong đó,

đ
Biến CCC (The cash conversion cycle) là thuật ngữ dùng để đo lường việc quản
trị vốn luân chuyển có hiệu quả hay không. Chu kỳ luân chuyển tiền là một
thước đo được sử dụng trong phân tích tài chính của doanh nghiệp, để đánh giá
khả năng quản trị tiền mặt của doanh nghiệp. Con số này càng cao, thì lượng tiền
mặt của doanh nghiệp càng khan hiếm cho hoạt động sản xuất kinh doanh và cho
các hoạt động khác như đầu tư. Chu kỳ luân chuyển tiền được tính từ khi chi trả
cho các nguyên liệu thô tới khi nhận được tiền mặt trong bán hàng. Nếu con số
này nhỏ sẽ được coi là khả năng quản trị vốn luân chuyển tốt. Trong thực tế, có
trường hợp doanh nghiệp có giá trị chu kỳ luân chuyển tiền là số âm. Điều này
có nghĩa là doanh nghiệp không cần sử dụng vốn luân chuyển mà vẫn có thể tạo
ra doanh thu tài chính nhờ chiếm dụng được vốn luân chuyển của các doanh

24

nghiệp khác. Chu kỳ luân chuyển tiền được xác định bằng cách cộng ACP với
ITID sau đó trừ cho APP.

 Biến kiểm soát
Có rất nhiều các yếu tố ảnh hưởng đến thành quả kinh doanh của một doanh
nghiệp nên việc đưa thêm biến kiểm soát như là một biến độc lập vào mô nghiên
cứu để thực hiện nghiên cứu cho vấn đề của mình theo đề tài là cần thiết bởi lẽ
nó giúp mô hình trở nên ổn định hơn, theo đó các biến kiểm soát được đưa vào
mô hình nghiên cứu gồm:
Biến CR (Current Ratio) – Tỉ số thanh toán hiện hành, được sử dụng là đại diện
cho thanh khoản của doanh nghiệp, và được xác định bằng cách chia tài sản ngắn
hạn cho nợ ngắn hạn

Biến SIZE -Qui mô của doanh nghiệp, được xác định bằng cách lấy logarit nepe
của doanh thu.
Biến DR (Debt ratio) - Tỉ số nợ, được sử dụng là đại diện cho đòn bẩy và được
xác định bằng cách chia tổng nợ cho tổng tài sản

Biến FATA (tài sản tài chính trên tổng tài sản) – biến kiểm soát.

Trong đó,
T i sản t i ch nh = ầu tư ngắn hạn + ầu tư d i hạn

25

Tất cả các biến trên đều được tính toán dựa vào các khoản mục trên bảng cân đối
kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh.
Nhằm cung cấp một cái nhìn mang tính tổng quan đề tài tiến hành tổng
hợp các biến nghiên cứu và cơ sở cho việc tính toán các biến nghiên cứu trong
đề tài. Tất cả được thể hiện trong bảng 3.1 sau:
Bảng 3.1.Tóm tắt các biến nghiên cứu
Biến nghiên

Công thức tính

Các nghiên cứu tham chiếu

cứu
NOP



Rahmen và Nasr (2007)



Rahmen và Nasr (2007),
David M. Mathuva (2010),


Amarjit



ACP

Gill,

Nahum

Biger, Neil Mathur (2010),
Falope OI, Ajilore OT
(2009)
Falope OI, Ajilore OT
(2009),

ITID

Amarjit

Gill,

Nahum Biger, Neil Mathur
(2010), David M. Mathuva
(2010), Rahmen và Nasr
(2007),
Rahmen và Nasr (2007),

APP






David M. Mathuva (2010),
Amarjit

Gill,

Nahum

Biger, Neil Mathur (2010),

26

Falope OI, Ajilore OT
(2009),

Ramachandran,

Janakiraman
Pedro

(2009)

Juan

Garcia




Teruel, Pedro MartinezSolano (2007).
Sushma Vishnani, Bhupesh

CCC

Kr.Shah
Raheman

(2007),


Abdul

Mohamed

Nasr (2007), Lazaridis I,
Tryfonidis

D

(2006),

Kesseven Padachi (2006),
Shin và Soenen (1998).


CR

Raheman


SIZE



Logarit cơ số e của doanh thu

A,

Nasr

M

(2007)
Rahmen và Nasr (2007),
Bhunia và Das (2012), Gul
và cộng sự (2013), Eljelly
(2004).
Rahmen và Nasr (2007),

DR


Bhunia và Das (2012), Gul
và cộng sự (2013), Eljelly
(2004)

FATA



Raheman


(2007)

A,

Nasr

M

27

3.2.2.Giả thuyết nghiên cứu
Với mục tiêu là xem xét ảnh hưởng của việc quản trị vốn luân chuyển ảnh hưởng
như thế nào khả năng sinh lợi của doanh nghiệp và cũng nhằm trả lời cho vấn đề
nghiên cứu được đặt ra của mình, theo đó đề tài đặt ra giả thuyết nghiên cứu dựa
trên nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007) như sau:
H0: Không có mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và lợi nhuận hoạt động
ròng của doanh nghiệp.
Giả thuyết chung trên được cụ thể hoá thành 4 giả thiết:
Giả thuyết 1
H01: Không có mối tương quan giữa kỳ thu tiền bình quân và lợi nhuận hoạt
động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
H11: Có một mối tương quan âm giữa kỳ thu tiền bình quân và lợi nhuận hoạt
động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
Giả thuyết 2
H02: Không có mối tương quan nào giữa số ngày vòng quay hàng tồn kho và lợi
nhuận hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
H12: Tồn tại một mối tương quan âm giữa số ngày vòng quay hàng tồn kho và lợi
nhuận hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
Giả thuyết 3
H03: Không có mối tương quan nào giữa kỳ thanh toán bình quân và lợi nhuận
hoạt động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.
H13: Tồn tại mối tương quan âm giữa kỳ thanh toán bình quân và lợi nhuận hoạt
động ròng của các doanh nghiệp Việt Nam.

28

Giả thuyết 4
H04: Không có mối tương quan nào giữa chu kỳ luân chuyển tiền và lợi nhuận
hoạt động ròng của doanh nghiệp Việt Nam.
H14: Tồn tại mối tương quan âm giữa chu kỳ luân chuyển tiền và lợi nhuận hoạt
động ròng của doanh nghiệp Việt Nam.
3.3.Mô hình nghiên cứu
Mô hình chung của đề tài dựa trên các giả thuyết đề ra:
(
(

)

(

)

(

)
)

(
(

)
)

(
(

)
)

Trong đó:
o NOP: Lợi nhuận hoạt động ròng.
o ACP: Kỳ thu tiền bình quân.
o ITID: Số ngày vòng quay hàng tồn kho.
o APP: Kỳ thanh toán bình quân.
o CCC: Chu kỳ luân chuyển tiền.
o CR: Tỷ số thanh toán hiện hành.
o DR: Tỷ số nợ.
o LOS: Logarithm tự nhiên của doanh thu.
o FATA: Tài sản tài chính trên tổng tài sản.
o ε: sai số.
o i= 1,2,3…188 doanh nghiệp
Nhằm mục tiêu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu, giả thiết nghiên cứu của
mình, mô hình nghiên cứu chung của đề tài sẽ được cụ thể hoá thánh 4 mô hình
nghiên cứu như sau:

29

Mô hình 1
(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

Xem xét kỳ thu tiền bình quân có ảnh hưởng hay không đến lợi nhuận của doanh
nghiệp.
Mô hình 2
(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

Xem xét kỳ thanh toán bình quân ảnh hưởng hay không đến lợi nhuận của doanh
nghiệp.
Mô hình 3
(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

Xem xét số ngày vòng quay hàng tồn kho ảnh hưởng hay không đến lợi nhuận
của doanh nghiệp
Mô hình 4
(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

Xem xét chu kỳ luân chuyển tiền có ảnh hưởng hay không đến lợi nhuận của
doanh nghiệp.
3.4. Các phương pháp kiểm định mô hình
Để đáp ứng các mục tiêu nghiên cứu của mình cũng như kiểm định các giả
thuyết nghiên cứu, đề tài thực hiện các phương pháp kiểm định theo trình tự như
sau: thống kê mô tả dữ liệu, phân tích tương quan, ước lượng mô hình và kiểm
định các giả thuyết nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 11.0.

30

3.4.1.Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mô tả lại những đặc tính của dữ liệu nghiên
cứu và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, cụ thể đề
tài sẽ mô tả lại dữ liệu dựa trên các tiêu chí: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất,
giá trị nhỏ nhất, sai số số chuẩn, trung vị.
3.4.2.Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được đề tài sử dụng nhằm xem xét mối quan hệ giữa các
biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan (Pearson) được đưa ra đầu tiên
bởi Francis và Galton theo đó hệ số tương quan được tính bằng cách chia hiệp
phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng. Đề tài xây dựng ma trận
hệ số tương quan kèm theo mức ý nghĩa nhằm đánh giá bước đầu về mối tương
quan giữa các biến. Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương
quan cao (lớn hơn 0.8) và đây có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa công tuyến và
cũng là cơ sở để đề tài thực hiện các kiểm định cần thiết và hiệu chỉnh mô hình
nghiên cứu.
3.4.3.Phương pháp ước lượng mô hình
Trong khi phân tích tương quan nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến nghiên
cứu có mối quan với nhau hay không thì phân tích hồi quy được dùng để đo
lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với các biến phụ thuộc qua đó cho
biết chiều hướng tác động và mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến
phụ thuộc. Phương pháp này cho phép đề tài đưa ra bằng chứng thực nghiệm để
trả lời cho các câu hỏi và các giả thiết nghiên cứu.Theo đó đề tài thực hiện ước
lượng mô hình thông qua ước lượng Pooled OLS, Fixed effect, Random effect.
Lý do của việc ước lượng mô hình Fixed effect,Random effect mà không là mô
hình Pooled OLS là:

31

Thứ nhất, ước lượng Pooled OLS là ước lượng đơn giản và bỏ qua cấu trúc dữ
liệu bảng có thể dẫn đến việc các biến độc lập không phản ánh đúng mối quan hệ
giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Và do đó trong mô hình có nhiều biến
giải thích nên có thể xảy ra hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Và khi
điều này xảy ra sẽ dẫn đến ước lượng Pooled OLS không còn hiệu quả. Do đó
cần một mô hình tốt hơn mô hình Pooled OLS.
Thứ hai, để xem xét đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp trong mẫu nghiên
cứu có thể ảnh hưởng đến biến giải thích và do có những thuộc tính chúng ta
không quan sát được bằng giá trị thì lúc này mô hình phù hợp hơn so với Pooled
OLS là mô hình Fixed effect. Theo đó mô hình được xây dựng để xem xét được
đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu theo sự thay đổi
của hệ số chặn tuy nhiên sự thay đổi này là cố định theo thời gian và để xem xét
sự khác nhau đó thì chúng ta có thể dùng biến giả. Do mô hình chỉ quan tâm đến
những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên nó không xảy ra
hiện tượng tự tương quan. Một minh hoạ cho mô hình này như sau:
Trong đó β_1i: thể hiện cho sự khác nhau giữa các doanh nghiệp nghiên cứu
nhưng sự khác nhau đó không thay đổi theo thời gian. Khi đó β_1i được triển
khai theo các biến giả để xem xét những đặc điểm riêng biệt của từng đối tượng
nghiên cứu.
Thứ ba, khi những đặc điểm riêng biệt giữa các đối tượng nghiên cứu được giả
sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích thì chúng ta có thể
dùng mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random effect model). Cách tiếp cận của
mô hình này là dựa trên phần dư. Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên được thể hiện
như sau:

32

(
(

)

)

(
(
(

)

)

)

(
(

)
)

Trong đó, w_it là phần dư tổng hợp gồm hai thành phần ε_i là sai số thành phần
đại diện cho các đặc điểm riêng của từng công ty, u_it là sai số thành phần kết
hợp khác nhau của các đặc điểm riêng của các công ty và theo thời gian. β_1 là
giá trị trung bình của tất cả các hệ số chặn của các công ty nghiên cứu và sai số
thành phần ε_iđại diện cho chênh lệch ngẫu nhiên của từng hệ số chặn của các
công ty này với giá trị trung bình.
Như vậy vấn đề đặt ra là mô hình nào là phù hợp cho nghiên cứu. Để trả lời câu
hỏi này luận văn sẽ sử dụng kiểm định Hausman nhằm so sánh mô hình Fixed
effect và Random effect, kiểm định Likelihood nhằm so sánh sự phù hợp giữa
hai mô hình Pooled OLS và Fixed effect và kiểm định LM nhằm so sánh giữa
mô hình Pooled OLS và mô hình Random effect. Cuối cùng với mô hình được
chọn đề tài tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình, theo đó các khuyết
tật được kiểm định gồm: Kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan bậc 1.
Nếu mô hình được chọn có hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan
bậc 1 hoặc cả hai đề tài tiến hành khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng
phương pháp GLS, theo đó đề tài tiến hành ước lượng lại mô hình được chọn
bằng phương pháp GLS.