Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
NHÓM CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH LƯỢNG

NHÓM CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH LƯỢNG

Tải bản đầy đủ - 0trang

74

thời kỳ, từng giai đoạn phát triển cụ thể. Hơn thế nữa, doanh nghiệp còn nhận thấy

được rất rõ ràng về mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro, giữa rủi ro kinh doanh và

rủi ro tài chính, …từ đó tìm kiếm biện pháp kiểm sốt rủi ro, hạn chế tổn thất

trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp.

Trình tự thực hiện mơ hình kinh tế lượng trong lựa chọn cơ cấu vốn tối ưu cho

doanh nghiệp

Mơ hình kinh tế lượng được xây dựng ở trên có thể sử dụng để xác định cơ cấu

vốn trung bình cho một ngành, một nhóm doanh nghiệp hay một doanh nghiệp cụ

thể. Với mỗi mục đích nhất định sẽ lựa chọn các biến độc lập thích hợp trong số

các biến đã nêu trên hoặc có thể bổ sung thêm những biến khác tùy theo điều kiện

cụ thể.

Sau khi xác định được các biến độc lập phù hợp sẽ tiến hành thu thập dữ liệu, dữ

liệu thu thập được sẽ tiến hành xử lý theo u cầu của mơ hình, sau đó ứng dụng

phần mềm Eviews để xác định các hệ số cho mơ hình hồi quy kinh tế lượng. Trên

cơ sở kết quả có được sau khi chạy chương trình sẽ tiến hành thiết lập phương

trình các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu.

Với phương trình đã được thiết lập, thay thế những kết hợp khác nhau giữa các

biến độc lập để xác định hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu. Và để có thể lựa chọn được

cơ cấu vốn hợp lý, cần tiến hành đánh giá tác động của từng cơ cấu vốn đã xác

định đến khả năng sinh lời và khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Một hệ số

nợ trên vốn chủ sở hữu được xem là hợp lý phải đảm gia tăng suất sinh lời trên

vốn chủ sở hữu và kiểm soát được rủi ro thanh toán, đảm bảo chi trả đầy đủ và

đúng hạn nhưng phải nằm trong khả năng tìm kiếm nguồn tài trợ. Hoặc có thể căn

cứ vào thông tin về giá trị các biến độc lập của kỳ kế hoạch thay thế vào mơ hình

sẽ giúp doanh nghiệp dự kiến được cơ cấu vốn trong tương lai, từ đó dự báo

những vấn đề có thể phát sinh, biết được điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội, thách thức

đối với doanh nghiệp trong kỳ kế hoạch và trên cơ sở đó xây dựng các biện pháp

thực hiện, quản lý thích hợp

Định hướng chung về mơ hình kinh tế lượng



75

Mơ hình kinh tế lượng được sử dụng trong việc đề xuất cơ cấu vốn tối ưu cho các

công ty ngành XD và BĐS niêm yết trên TTCK VN có thể trình bày một cách

tổng quát như sau:

Y = β0 + β1.X1 + β2.X2 + ... + βn.Xn + ε

Trong đó:

Y: Hệ số tổng nợ trên vốn CSH

Xi: Các nhân tố tác động đến Y

βi: Tham số của mơ hình

β0: Hằng số

ε: Thành phần ngẫu nhiên hay sai số của mô hình

4.2.



Ứng dụng mơ hình hồi quy tuyến tính bội để đề xuất cơ cấu vốn tối ưu



cho các công ty ngành XD và BĐS

Mơ hình hồi quy tuyến tính được hiểu theo nghĩa tuyến tính đối với các tham số.

Nó có thể tuyến hính hay phi tuyến tính đối với các biến. Dạng của hàm hồi quy

hiện nay khơng có một lý thuyết nào đủ mạnh để khẳng định dạng của hàm hồi

quy là dạng này hay không phải dạng khác. Dạng của hàm hồi quy là vấn đề của

thực nghiệm. Do đó, trong phạm vi luận văn này, tác giả ứng dụng mơ hình hồi

quy tuyến tính bội để đề xuất cơ cấu vốn tối ưu cho các công ty ngành XD và BĐS

a)



Lựa chọn mẫu



Sử dụng số liệu của 130 công ty thuộc ngành xây dựng & bất động sản niêm yết

trên TTCK VN. Với đặc tính riêng của ngành là chu kỳ sản xuất kinh doanh dài

nên số liệu lấy bình quân 4 năm 2007, 2008, 2009 và 2010 từ báo cáo tài chính

của cơng ty (xem Phụ lục 02).

b)



Lựa chọn biến phụ thuộc



Các nghiên cứu trước đó cho rằng cơ cấu vốn khơng xem xét đến nợ ngắn hạn vì

nợ ngắn hạn chủ yếu được tài trợ cho nhu cầu vốn lưu động, mang tính chất tạm

thời không ảnh hưởng nhiều đến sự chia sẽ quyền quản lý và kế hoạch huy động



76

vốn của công ty. Tuy nhiên do đặc thù của công ty Việt Nam là sử dụng nhiều nợ

ngắn hạn, đặc biệt là trong ngành xây dựng các công ty sử dụng nợ ngắn hạn để tài

trợ cho tài sản dài hạn. Do đó biến cơ cấ vốn công ty được lựa chọn là tỷ số tổng

nợ và tổng nguồn vốn (TDTC).

c)



Lựa chọn biến độc lập



TAX Tỷ lệ chi phí thuế cơng ty phải nộp trên thu nhập trước thuế và lãi vay

(EBIT). Doanh nghiệp sẽ sử dụng nhiều nợ hơn để tiết kiệm chi phí thuế. Do vậy,

thuế có quan hệ tỷ lệ nghịch với TDTC.

TANG Tỷ lệ tổng tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản. Theo các lý thuyết, tài

sản cố định hữu hình có mối quan hệ tỷ lệ thuận (+) với đòn bẩy tài chính, bởi vì

các chủ nợ thường đòi hỏi phải có thế chấp để đảm bảo cho các khoản vay. Hơn

nữa, giá trị thanh lý của cơng ty cũng tăng lên khi có tài sản cố định hữu hình và

làm giảm thiệt hại trong trường hợp công ty phá sản.

ROA tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản chỉ tiêu này đo lường hiệu quả hoạt động

của công ty. Theo lý thuyết trật tự phân hạng thì các cơng ty ln thích tài trợ cho

các dự án bằng nguồn vốn từ nội bộ hơn sau đó mới đến nguồn vốn bên ngồi.

Ngồi ra nếu cơng ty hoạt động có lợi nhuận khơng thích huy động thêm vốn chủ

sở hữu nhằm tránh việc pha loãng giá cổ phiếu. Điều này có nghĩa các cơng ty làm

ăn sinh lợi sẽ có tỷ lệ nợ thấp. Tuy nhiên, mơ hình lý thuyết nghiên cứu dựa trên

thuế thu nhập cho rằng DN hoạt động có lời nên vay nhiều tiền hơn để vận dụng

được tấm chắn thuế. Do vậy, về mặt lý thuyết ROA có tác động cùng chiều (+)

hoặc ngược chiều (-) với TDTC

GROWTH cơ hội tăng trưởng, được đo lường bằng chỉ số Tobin’s Q (tỷ lệ giá

trị thị trường/ giá trị sổ sách tổng tài sản), tuy nhiên do hạn chế về số liệu nên

trong bài viết này tác giả sử dụng tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản. Theo lý

thuyết chi phí vấn đề người đại diện (Agency costs) các cơng ty có triển vọng tăng

trưởng trong tương lai thường dựa vào vốn chủ sở hữu nhiều hơn nợ vay, một

cơng ty có hệ số nợ cao thì các cổ đơng có khuynh hướng khơng đầu tư nhiều vào

các dự án mới vì lợi nhuận từ khoản đầu tư này có lợi cho chủ nợ nhiều hơn các cổ



77

đông. Mặc khác công ty trong giai đoạn tăng trưởng cần nhiều vốn để mở rộng

đầu tư nên sử dụng nhiều nợ. Như vậy, cơ hội tăng trưởng có tác động cùng chiều

(+) hoặc ngược chiều (-) với hệ số tổng nợ

LIQUID khả năng thanh toán ngắn hạn của doanh nghiệp chỉ tiêu này đo

lường khả năng thanh toán ngắn hạn của doanh nghiệp, một cơng ty có hệ số nợ

cao thì khả năng thanh toán ngắn hạn của doanh nghiệp sẽ thấp. Như vậy, khả

năng thanh tốn ngắn hạn có tác động ngược chiều với hệ số tổng nợ.

d)



Phương trình biểu diễn mối quan hệ giữa Tỷ số tổng nợ trên tổng nguồn vốn

và các nhân tố tác động

TDTC = β0 + β1.TAX + β2.TANG + β3.ROA + β4.GROWTH + β5.LIQUID +

εi

Trong đó:

TATC: Biến phụ thuộc, thể hiện tỷ số tổng nợ trên tổng nguồn vốn

TAX: Biến độc lập định lượng, thể hiện tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp phải

nộp trên lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) cho chính phủ

TANG: Biến độc lập định lượng, thể hiện tỷ lệ Tài sản cố định và đầu tư dài

han/Tổng tài sản

ROA: Biến độc lập định lượng, thể hiện khả năng sinh lời của tài sản

LIQUID: Biến độc lập định lượng, thể hiện khả năng thanh toán ngắn hạn

GROWTH: Biến độc lập định lượng, thể hiện khả năng tăng trưởng doanh thu

βi: hệ số hồi qui riêng phần đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình biến

phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị và các biến độc lập khác giữ

ngun khơng đổi.

β0: hằng số của mơ hình hồi quy

εi: thành phần ngẫu nhiên hay sai số của mô hình hồi quy



e) Mơ tả thống kê các biến

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến phụ thuộc và độc lập



78



Nguồn: Tính tốn từ chương trình Eviews 4.0



TATC trung bình ngành là 65,98%; cao nhất là 92%; thấp nhất là 16% và số

trung vị là 68%

TAX trung bình ngành là 15%, cao nhất là 41%; thấp nhất là 0% và số trung vị

là 15%

TANG trung bình ngành là 0,3 lần; cao nhất là 0,92; thấp nhất là 0,03 và số

trung vị là 0,29 lần

ROA trung bình ngành là 5,33%; cao nhất là 25%; thấp nhất là 0% và số trung

vị là 4%.

LIQUID trung bình ngành là 2,347 lần; cao nhất là 65,79; thấp nhất là 0,53 và

số trung vị là 1,255 lần.

GROWTH trung bình ngành là 1,89 lần; cao nhất là 21,44; thấp nhất là 0,78 và

số trung vị là 1,365 lần.



79

Sử dụng phần mềm Eviews 4.0 và phương pháp bình phương nhỏ nhất (Least

square –LS) để xác định hệ số hồi qui β i.

Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội ta xem xét mối tương

quan tuyến tính giữa các biến ở bảng ma trận hệ số tương quan. Trên cơ sở kết quả

có được sau khi chạy chương trình sẽ tiến hành viết phương trình các nhân tố ảnh

hưởng đến hệ số tổng nợ. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình nghĩa là kiểm định

βi để biết biến độc lập có thể giải thích cho biến phụ thuộc khơng

Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến



Nguồn: Tính tốn từ chương trình Eviews 4.0

Sau khi nhập dữ liệu và kiểm tra mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ

thuộc, kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu có

được từ chương trình Eviews 4.0 thể hiện trong bảng sau

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy về tác động của biến độc lập đến hệ số tởng nợ



80



Nguồn: Tính tốn từ chương trình Eviews 4.0

Để quyết định có thể sử dụng kết quả hồi quy hay không, cần tiến hành kiểm định giả

thiết về sự phù hợp và mức độ ý nghĩa của mơ hình.

Theo bảng 4.3 thì giá trị Coefficient của các biến độc lập TAX, TANG, ROA,

LIQUID, GROWTH lần lượt -0,407438; -0,207375; -1,952002; - 0,012895 có nghĩa

là các hệ số β đều khác 0 nên có thể kết luận rằng các biến độc lập này có ảnh hưởng

đến hệ số nợ.



Hình 4.4: Tính Tinv

Theo phép kiểm định F với mức ý nghĩa 5% thì Tinv = 1,97838. Khi đó nếu biến độc

lập có Ct-StatisticC lớn hơn Tinv thì nó sẽ có ý nghĩa trong mơ hình.

Đối với biến độc lập TAX có Ct-StatisticC = 2,6656 > Tinv, do đó chấp nhận biến

độc lập TAX trong mơ hình hồi quy.



81

- Đối với biến độc lập TANG cóCt-StatisticC = 3,4956 > Tinv , do đó chấp nhận

biến độc lập TANG trong mơ hình hồi quy.

- Đối với biến độc lập ROA cóCt-StatisticC = 6,8522 > Tinv , do đó chấp nhận biến

độc lập ROA trong mơ hình hồi quy.

- Đối với biến độc lập LIQUID cóCt-StatisticC = 3,3597 > Tinv , do đó chấp nhận

biến độc lập LIQUID trong mơ hình hồi quy.

- Đối với biến độc lập GROWTH cóCt-StatisticC = 2,6194 > Tinv , do đó chấp nhận

biến độc lập GROWTH trong mơ hình hồi quy.

Mặc dù các hệ số β đã xác định khác 0 và Ct-StatisticC > Tinv , tức đã vượt qua được

kiểm định giả thiết nhưng cũng chưa chắc đó là mơ hình hồi quy tốt. Một mơ hình hồi

quy tốt phải đảm bảo phù hợp với dữ liệu, nghĩa là các quan sát phải tập trung quanh

đường hồi quy, nói cách khác là sai số của mơ hình phải nhỏ và điều này thể hiện

thơng qua chỉ tiêu R -squared.

Kết quả hồi quy đã thực hiện ở trên cho thấy R -squared có giá trị 0,5068, nghĩa là

50.068% sự biến động hệ số nợ được giải thích bởi sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Căn cứ vào giá trị Adjusted R-square cho biết mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ

liệu đến mức 48,6933%.

Như vậy, mô hình hồi quy được chấp nhận với phương trình như sau:

Bảng 4.5 Phương trình của mơ hình hồi quy



Nguồn: Tính tốn từ chương trình Eviews 4.0



82

TDTC = 0,926857 – 0,407438TAX – 0,207375TANG – 1,952002ROA –

0,005988LIQUID – 0,0128595GROWTH

Từ phương trình trên cho thấy:

- Khi TAX (tỷ lệ thuế TNDN) giảm 1% thì TDTC sẽ tăng 0,407438 trong điều kiện

các nhân tố khác trong mơ hình khơng đổi

- Khi TANG giảm 1% thì TDTC sẽ tăng 0,4207375 trong điều kiện các nhân tố khác

trong mơ hình khơng đổi

- Khi ROA giảm 1% thì TDTC sẽ tăng 1,952002 trong điều kiện các nhân tố khác

trong mơ hình khơng đổi

- Khi LIQUID giảm 1% thì TDTC sẽ tăng 0,005988 trong điều kiện các nhân tố khác

trong mơ hình khơng đổi

- Khi GROWTH giảm 1% thì TDTC sẽ tăng 0,0128595 trong điều kiện các nhân tố

khác trong mơ hình khơng đổi



KẾT LUẬN

Lựa chọn được cơ cấu vốn tối ưu sẽ góp phần tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh

doanh hiệu quả hơn, đảm bảo sự cân bằng giữa mục tiêu và mục tiêu an tồn trong

quản trị tài chính nói chung và quản trị nguồn vốn nói riêng. Điều này lại càng đặc

biệt có ý nghĩa hơn đối với doanh nghiệp hoạt động trong bối cảnh nền kinh tế gặp

những khó khăn như: lạm phát cao, thị trường chứng khoán suy giảm trầm trọng

và thị trường tín dụng “đóng băng” do lãi suất tăng cao.

Trên cơ sở phân tích, tổng hợp kiến thức mang tính chất lý luận và nghiên cứu

thực tiễn, đề tài đã thực hiện các cơng việc sau:



83

- Hệ thống hóa các lý luận chung về cơ cấu vốn, đặc biệt là đã tập trung phân tích

những nguyên tắc lựa chọn một cơ cấu vốn hợp lý cho doanh nghiệp và những lợi

ích của nó. Ngồi ra, đề tài cũng đã phân tích chi tiết các lý thuyết cơ cấu vốn nền

tảng nhằm làm rõ hơn về mặt lý luận của đề tài.

- Phân tích tình hình chung về ngành xây dựng, bất động sản. Đề tài đã tiến hành

khảo sát và phân tích, đánh giá thực trạng xây dựng cơ cấu vốn của các công ty

xây dựng và bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam qua đó đánh giá mặt tích

cực và mạnh dạn chỉ ra những tồn tại chủ yếu cần khắc phục trong quản trị tài

chính nói chung và quản trị nguồn vốn nói riêng.

- Từ cơ sở lý luận và thực tiễn đã trình bày, đề tài đề xuất mơ hình kinh tế lượng

để lựa chọn cơ cấu vốn tối ưu cùng các giải pháp hoàn thiện cơ cấu vốn của các

doanh nghiệp trong thời gian, góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và năng

lực cạnh tranh cho doanh nghiệp Việt Nam, nhất là khi những yêu cầu của quá

trình hội nhập kinh tế quốc tế ngày càng khắt khe hơn.

Các giải pháp trên cần được tiến hành một cách đồng bộ mới có thể phát huy hiệu

quả cao nhất. Thực tế cho thấy nhu cầu xây dựng cơ cấu vốn tối ưu của doanh

nghiệp là rất cần thiết và cấp bách, nhờ đó mà doanh nghiệp có thể đảm bảo hơn

về hiệu quả kinh doanh, giảm thiểu rủi ro phá sản hoặc giải thể, hơn thế nữa là sự

gia tăng năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp nước ta trên cả thị trường trong

nước lẫn nước ngồi, góp phần phát triển bền vững và nâng cao vai trò nền kinh tế

Việt Nam đối với khu vực và thế giới. Và chính ý nghĩa này, một lần nữa khẳng

định các doanh nghiệp hãy nhanh chóng xác định cơ cấu vốn hợp lý tài trợ tài hoạt

động kinh doanh theo yêu cầu, điều kiện phát triển của từng thời kỳ.

Bên cạnh những kết quả đạt được, Luận văn còn có một số hạn chế do điều kiện

khách quan và chủ quan:

- Luận văn mới thu thập, tổng hợp được số liệu các công ty ngành xây dựng và bất

động sản trong 4 năm từ 2007 đến 2010. Lý do khách quan là thị trường chứng

khoán Việt Nam mới phát triển mạnh mẽ từ giai đoạn năm 2006. Trước thời điểm



84

năm 2007, rất nhiều công ty xây dựng và bất động sản chưa niêm yết trên thị

trường chứng khoán.

- Trong phạm vi luận văn này, tác giả nghiên đề xuất ứng dụng mơ hình hồi quy

tuyến tính bội để lựa chọn cơ cấu vốn tối ưu cho các công ty ngành XD và BĐS.

Các dạng hồi quy khác, phức tạp hơn, cũng như số lượng các biến độc lập (nhân tố

ảnh hưởng) khác, do khả năng còn hạn chế tác giả khơng đề cập đến và mong

muốn sẽ tiếp tục nghiên cứu ở bậc cao hơn.



TÀI LIỆU THAM KHẢO



Tài liệu tham khảo tiếng Việt

(1) Trần Tiến Khai (2011), Nguyên lý bất động sản, NXB Lao động Xã hội.

(2) Báo cáo tài chính của 130 cơng ty ngành xây dựng và bất động sản niêm yết

trên TTCK VN

(3) Nguyễn Minh Kiều (2008), Tài chính Doanh nghiệp, NXB Thống kê.

(4) Trần Ngọc Thơ (2005), Tài chính Doanh nghiệp hiện đại, NXB Thống kê.

(5) Steven Silbiger (2009), MBA cho lãnh đạo, NXB Tổng hợp Tp. Hồ Chí

Minh



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

NHÓM CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH LƯỢNG

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×