Tải bản đầy đủ - 119 (trang)
Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ - 119trang

công ty và theo như Barber và Lyon (1996), ROA không bị che khuất bởi các

khoản mục đặc biệt hoặc không bị ảnh hưởng bởi cấu trúc vốn của công ty.

3.2.2. Biến giải thích

3.2.2.1. Chu kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC)

Một trong những chỉ tiêu đo lường hiệu quả của quản trị vốn luân chuyển là

chu kỳ luân chuyển tiền mặt (Cash Conversion Cycle - CCC) được đưa ra bởi

Richards & Laughlin (1980). CCC dự báo tốt hơn về dòng tiền trong tương lai so

với chỉ tiêu tỷ số thanh khoản. Chỉ tiêu này đề cập đến khoảng thời gian từ

lúc mua nguyên vật liệu, chuyển đổi thành thành phẩm, bán sản phẩm và thu

tiền khoản phải thu. Các doanh nghiệp có chu kỳ luân chuyển tiền ngắn hơn

sẽ ít phải đầu tư vào vốn luân chuyển hơn và do vậy, chi phí tài trợ của những

doanh nghiệp này thường thấp hơn. Bằng cách sử dụng chu kỳ luân chuyển

tiền, các nhà quản lý có thể theo dõi làm thế nào để quản lý vốn luân

chuyển hiệu quả trong chu kỳ kinh doanh của họ. Chu kỳ luân chuyển tiền bắt

đầu từ khi công ty mua các nguồn nguyên vật liệu, sản xuất, bán sản phẩm và

đến khi nhận được tiền từ các sản phẩm bán ra. Chính sách vốn luân chuyển hiệu

quả phải đảm bảo giảm tối thiểu thời gian từ khi trả tiền mua nguyên vật liệu đến

khi thu tiền bán sản phẩm. Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu cho thấy

ảnh hưởng của CCC tác động trực tiếp lên khả năng sinh lợi của các công ty

(Wang - 2002; Deloof - 2003; Lazaridis & Tryfonidis



- 2006, Turue &



Martinez Solano – 2007; Gill et al - 2010). Chu kỳ luân chuyển tiền mặt

được tính như sau:



3.2.2.2. Kỳ phải thu (AR)

Chỉ số này dùng để đo lường hiệu quả và chất lượng quản lý khoản phải thu và

được sử dụng trong nghiên cứu của Sharma và Kurma (2011). Nó cho biết bình

quân mất khoảng bao nhiêu ngày công ty có thể thu hồi được khoản phải thu. Kỳ



phải thu càng cao có nghĩa chính sách thu nợ không hiệu quả. Kỳ phải thu được

tính như sau:



3.2.2.3. Kỳ tồn kho (INV)

Hàng tồn kho trong các dạng nguyên liệu, sản phẩm dở dang, và thành phẩm và

được sử dụng trong nghiên cứu của Sharma và Kurma (2011). Đây là một trong

những phần lớn tài sản cho các công ty sản xuất. Tuy nhiên ngày hàng tồn kho ở

mức độ cao không phải là luôn luôn dấu hiệu tốt cho công ty vì nó có thể làm

tăng chi phí lưu trữ và lỗi thời. Chỉ tiêu ngày tồn kho cho biết bình quân tồn kho

của doanh nghiệp mất hết bao nhiêu ngày. Tuy nhiên trong nghiên cứu của

Sharma và Kurma (2011) dùng giá trị mua hàng để tính toán, nhưng tại Việt

Nam trên bảng cân đối kế toán không có khoản mục này. Do đó bài luận văn sử

dụng cách tính biến INV theo nghiên cứu của Garcia,Martins and Brandao,

2011.Nó được tính như sau:



3.2.2.4. Kỳ phải trả (AP)

Chỉ tiêu này đo lường số ngày công ty có thể trì hoãn việc trả tiền cho nhà cung

cấp sản phẩm, dịch vụ cho công ty mình và được sử dụng trong nghiên cứu của

Sharma và Kurma (2011). Số tiền phải trả cho nhà cung cấp đối với hàng hóa,

dịch vụ công ty mua được đại diện như một khoản thương mại phải nộp. Khi các

nhà cung cấp cung cấp thời gian tín dụng cho công ty nó mang lại cho sự linh

hoạt quản lý tài chính với các chi phí khác. Hơn nữa thời hạn tín dụng cũng cho

phép các công ty để đo chất lượng của sản phẩm và dịch vụ cung cấp. Tuy nhiên

trong nghiên cứu của Sharma và Kurma (2011) dùng giá trị mua hàng để tính

toán, nhưng tại Việt Nam trên bảng cân đối kế toán không có khoản mục này. Do



đó bài luận văn sử dụng cách tính biến AP theo nghiên cứu của Garcia,Martins

and Brandao, 2011. Kỳ phải trả được tính như sau:



3.2.3. Biến kiểm soát:

Chúng tôi sử dụng các biến như tỷ số nợ (LEV), quy mô công ty (SIZE),

và tỷ số thanh toán hiện hành (CR), tốc độ tăng trưởng doanh thu GROWTH

làm các biến kiểm soát vì các biến này được cho rằng có ảnh hưởng đến khả

năng sinh lợi của công ty.



3.2.3.1. Tỷ số nợ (LEV)



3.2.3.2. Quy mô công ty (SIZE)



3.2.3.3. Tỷ số thanh toán hiện hành(CR)



3.2.3.4. Tốc độ tăng trưởng doanh thu GROWTH

ă



ă

ă



3.3. Giả thuyết nghiên cứu

Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC), một biện pháp hữu ích và toàn diện về quản

lý Vốn luân chuyển, đã được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu trước đây

(xem ví dụ Deloof 2003, và Gill, Biger và Mathur 2010). CCC, tính bằng ngày,

là khoảng thời gian từ lúc công ty thu mua nguyên liệu sản xuất cho đến khi kết

thúc quá trình bán sản phẩm thu hồi lại vốn. Chúng tôi áp dụng chỉ tiêu này để



quản lý vốn trong bài nghiên cứu này. Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy một

mối quan hệ giữa lợi nhuận và CCC ở các nước và phân khúc thị trường khác

nhau. Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC), một biện pháp hữu ích và toàn diện

trong phương thức quản lý vốn luân chuyển hiệu quả nhằm mục đích rút ngắn

CCC để tối ưu hóa đến mức độ phù hợp nhất với nhu cầu tài chính của các công

ty cụ thể (Hager 1976). Một CCC ngắn tập trung vào việc thu hồi nhanh các

khoản phải thu và trì hoãn trong việc thanh toán cho nhà cung cấp. Điều này có

liên quan đến lợi nhuận công ty thông qua việc nó cải thiện hiệu quả của công ty

trong việc sử dụng vốn luân chuyển Deloof (2003). Tuy nhiên, nếu kỳ thu tiền

quá ngắn và kỳ trả tiền dài sẽ mang lại một số tác động không tốt như lượng

hàng bán ra bị hạn chế do chính sách thu tiền quá chặt chẽ với người mua, kỳ trả

tiền dài làm giảm uy tín của công ty trong việc mua hàng những điều này cũng

sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của công ty. Do đó, nhà quản lý phải luôn luôn xem

xét sự cân bằng giữa tính thanh khoản và lợi nhuận khi quản lý Vốn luân chuyển.

Deloof (2003), Wang (2002), Lazaridis và Tryfonidis (2006), và Gill et al.

(2010) tất cả đều đưa ra một mối quan hệ tiêu cực giữa các chu kỳ chuyển đổi

tiền mặt và lợi nhuận doanh nghiệp. Trong bài nghiên cứu này , chúng tôi đề

xuất một giả thuyết nêu rõ mối quan hệ tiêu cực dự kiến giữa chu kỳ chuyển đổi

tiền mặt và lợi nhuận doanh nghiệp:

Giả thuyết 1: Có một mối tương quan âm giữa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và tỷ

suất sinh lợi trên tài sản.

CCC có ba thành phần; kỳ phải thu, kỳ tồn kho và kỳ phải trả. Một công ty có

thể giảm thiểu CCC của mình bằng cách tối ưu hóa một cách độc lập một trong

ba thành phần. Ví dụ, tài khoản phải trả có thể là một là nguồn tài trợ linh hoạt

không tốn chi phí cho các doanh nghiệp. Một sự chậm trễ trong thanh toán cho

các nhà cung cấp của công ty làm tăng chu kỳ tài khoản phải trả, mà có hiệu quả

làm giảm chiều dài của CCC và làm cho Vốn luân chuyển hiệu quả hơn. Các

nghiên cứu trước cho thấy rằng điều này làm tăng hiệu quả gia tăng lợi nhuận.



Mặt khác, hàng tồn kho dư thừa và kỳ phải tăng sẽ làm tăng CCC, ngụ ý giảm

hiệu quả và lợi nhuận. Hiệu quả của Vốn luân chuyển, do đó, dựa trên nguyên

tắc đẩy nhanh tiến độ thu tiền và làm chậm lại tiền phải trả. Kết quả là, các công

ty hoạt động có hàng tồn kho thấp và kỳ phải thu ngắn có CCC ngắn hơn có thể

được xem là hiệu quả hơn, có tác động tích cực đến lợi nhuận (Deloof 2003).

Như đã nêu ở trên, tuy nhiên các công ty cũng phải xem xét các sự cân bằng giữa

tính thanh khoản và lợi nhuận khi quyết định về chu kỳ kinh doanh tối ưu của

họ. Do đó, chúng tôi cũng đề xuất ba giả thuyết sau đây liên quan ba thành phần

của CCC đến lợi nhuận:

Giả thuyết 2: Có một mối tương quan âm giữa kỳ phải thu và tỷ suất sinh lợi trên

tài sản.

Giả thuyết 3: Có một mối quan hệ tích cực giữa kỳ phải trả và tỷ suất sinh lợi

trên tài sản.

Giả thuyết 4: Có một mối quan hệ tiêu cực giữa kỳ tồn kho và tỷ suất sinh lợi

trên tài sản.

Tóm lại, trong chương này luận văn đã nêu lên cơ sở cho việc chọn mô hình, dữ

liệu nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, các giả thiết nghiên cứu và các phương

pháp kiểm định mô hình để làm cơ sở cho các ước lượng, phân tích trong các

chương sau.

3.4. Dữ liệu và mẫu

Dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thu thập các công ty cổ phần ở Việt Nam

được niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX. Theo nghiên cứu của

Shin và Soenen (1998), Deloof (2003), và Lazardis và Tryfonidis (2006),

Sharma và Kurma (2011) chúng tôi loại trừ các công ty thuộc ngành tài chính

như: ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán, các quỹ do đặc thù của những ngành

này không phù hợp cho mục tiêu nghiên cứu vì vốn luân chuyển của nhưng



ngành này sử dụng cho mục đích khác nhau không phải là tài sản chủ yếu đầu tư

vào hoạt động sản xuất kinh doanh. Và loại bỏ các công ty không đầy đủ số liệu.

Dữ liệu của các công ty được thu thập từ báo cáo thường niên, báo cáo tài chính

đã được kiểm toán, các thông tin được công bố chính thức, trang web

www.vietstock.vn và website của Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí

Minh. Các biến phụ thuộc, biến độc lập, biến kiểm soát được tổ chức thành dữ

liệu bảng (panel data) theo từng công ty phân bố theo từng năm.

Từ cách làm trên, chúng tôi có được một bảng dữ liệu gồm 288 công ty ,

trong vòng 7 năm từ 2007 - 2013 tạo thành bảng gồm 2016 công ty - năm

quan sát . Giai đoạn nghiên cứu từ năm 2007 đến năm 2013, đây là giai đoạn nền

kinh tế Việt Nam có nhiều biến chuyển, thị trường chứng khoán có nhiều biến

động mạnh và phát triển chững lại do chịu ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính

toàn cầu. Xem xét sự ảnh hưởng của việc quản trị vốn luân chuyển đến tỷ suất

sinh lợi của công ty trong giai đoạn này, từ đó chứng minh được tầm quan trọng

của quản trị vốn luân chuyển đối với sự phát triển của mỗi công ty.

3.5. Các phương pháp nghiên cứu

Để đáp ứng các mục tiêu nghiên cứu của mình cũng như kiểm định các giả thiết

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 thiết nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 12.

3.5.1 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 chuẩn.



3.5.2 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 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 hoặc bằng 0.8) và đây có thể là dấu hiệu của hiện tượng

đa cộng tuyến. Tuy nhiên do số biến nghiên cứu của đề tài là ít và các biến độc

lập, biến kiểm soát trong mô hình nghiên cứu của đề tài trong thực tế có mối

quan hệ với nhau nên trong nghiên cứu của mình đề tài sẽ không thực hiện việc

loại biến mà chỉ có sự lưu ý trong nghiên cứu của mình khi có hiện tượng tương

quan cao giữa các biến nghiên cứu trong mô hình.

3.5.3 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 hệ 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, Femed effect, Random effect.

Lý do của việc ước lượng mô hình Femed effect, Random effect mà không chỉ là

mô hình Pooled OLS là:

Thứ nhất, ước lượng Pool đơn giản và hiệu quả khi phương pháp này thỏa mãn

các giả định như: Quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là tuyến tính, sai

số là đại lượng ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng không và phương sai không

thay đổi, không có sự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình, không có

sự tương quan giữa các sai số trong mô hình, không có sự tương quan giữa các



biến độc lập trong mô hình, sai số có phân phối chuẩn. Tuy nhiên, trong các mối

quan hệ giữa các biến kinh tế thì các giả thiết của phương pháp bình phương bé

nhất rất dễ bị vi phạm và khi điều này xảy ra thì ước lượng bằng phương pháp

bình phương bé nhất sẽ không còn hiệu quả. Do đó, cần một mô hình tốt hơn

Pool. Mặt khác để xem xét đặc điểm riêng của từng công ty trong mẫu nghiên

cứu do có những thuộc tính không thể quan sát được giá trị thì lúc này mô hình

phù hợp hơn so với Pool là Femed Effect. Theo đó, mô hình này sẽ xem xét

được đặc điểm riêng của từng công ty 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 có thể xảy ra hiện

tượng tự tương quan.

Thứ hai, 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 hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effect Model).

Như vậy vấn đề đặt ra là mô hình nào là phù hợp cho nghiên cứu. Để trả lời câu

hỏi này đề tài sẽ sử dụng kiểm định Hausman nhằm so sánh mô hình Femed

effect và Random effect, kiểm định Likelihood nhằm so sánh giữa hai mô hình

Pooled OLS và Femed effect và kiểm định LM nhằm so sánh giữa mô hình

Pooled OLS và mô hình Random effect.

3.5.4. Phương pháp kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mô hình

Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra sự phù hợp của

các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%,

5%, 10% hay nói khác hơn là độ tin cậy 99%, 95%, 90%. Đối với nghiên cứu

này đề tài chọn mức ý nghĩa 10% để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi

quy, tức biến độc lập chỉ được xem là tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số

hồi quy có giá trị P-value nhỏ hơn 10%.



Để kiểm tra sự phù hợp của mô hình đề tài sử dụng kiểm định F với các giả thiết

H0 là R2 = 0. Mức ý nghĩa đề tài chọn là 10% theo đó giá trị P-value nhỏ hơn

10% thì bác bỏ giả thiết H0 nên mô hình là phù hợp.

Ngoài ra, sau khi mô hình được ước lượng là phù hợp đề tài cũng thực hiện các

kiểm định đi kèm khác nhằm kiểm tra các khuyết tật của mô hình. Theo đó, đề

tài thực hiện kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan, bởi lẽ

nếu mô hình có phương sai thay đổi hoặc tự tương quan hoặc cả hai thì các kiểm

định về hệ số hồi quy của mô hình là không đáng tin cậy, ước lượng của mô hình

là ước lượng không hiệu quả và R2 là không đúng bản chất của nó. Nếu mô hình

có phương sai thay đổi hoặc có tự tương quan hoặc có cả hai khuyết tật này thì

đề tài tiến hành khắc phục mô hình nghiên cứu bằng cách ước lượng lại mô hình

được chọn bằng phương pháp GLS.



CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Bảng 4.1 – Thống kê mô tả

Variable



Obs



Mean



Std.Dev



Min



Max



ROA



2016



0.076572



0.071176



-0.24113



0.587561



AR



2016



91.17573



86.32102



1.440009



994.5142



INV



2016



127.3843



376.8359



0.005190



9095.382



AP



2016



37.77068



32.29614



0.106151



379.1354



CCC



2016



183.5488



403.4192



-24.72033



9132.541



SIZE



2016



11.69568



0.607796



10.0669



13.87951



GROWTH



2016



0.302325



1.494064



-1.03826



47.28865



LEV



2016



0.502153



0.211176



0.010202



0.927544



CR



2016



2.341828



2.882393



0.113359



51.57374



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.

Với dữ liệu thu thập được là 288 công ty từ hai sàn chứng khoán HOSE và HNX

trong giai đoạn 2007 – 2013. Bảng 4.1trình bày kết quả mô tả tổng quan về giá

trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của các biến

trong toàn bộ mẫu khảo sát.



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



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ ngay(119 tr)

×