Tải bản đầy đủ - 119 (trang)
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ - 119trang

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



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ ngay(119 tr)

×