Luận văn Các yếu tố tài chính tác động đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp ngành Xây dựng niêm yết trên Thị trường chứng khoán

hần dư của mô hình 1) Rõ ràng từ đồ thị cho thấy bình phương của phần dư tăng cùng với sự gia tăng của biến ROA hay phương sai thay đổi, vì vậy rất có khả năng mô hình đã vi phạm giả thuyết phương sai không thay đổi. Tác giả sẽ sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư. Kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư Đặt Giả thuyết Ho: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (phương sai của sai số không đổi) Bảng 3.4: Hệ số tương quan Spearman giữa biến TDTA3 và ABSres_1 TDTA3 ABSres_1 Spearman's rho TDTA3 Hệ số tương quan 1.000 -.756(**) Mức ý nghĩa (2 đuôi) . .000 Số lượng 40 40 Kết quả kiểm định cho thấy giá trị sig của kiểm định = 0.000 < mức ý nghĩa 5% => bác bỏ giả thuyết Ho, tức là Mô hình 1 đã vi phạm giả thuyết phương sai của sai số thay đổi. Hiện tượng phương sai thay đổi gây ra hậu quả lớn nhất là các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên đối với mô hình xây dựng đã được tác giả thực hiện kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy thì các hệ số đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Do đó tác giả đánh giá vi phạm này có thể chấp nhận được.  Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Có nhiều nguyên nhân dẫn đến phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn như sai dạng mô hình, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích … Vì vậy, chúng ta sẽ lần lượt khảo sát phân phối của phần dư bằng cách xây dựng các biểu đồ tần số của các phần dư như sau: Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư 38 Biểu đồ 3.2: Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư (mô hình 1) Standardized Residual 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 .50 0.00 -.50 -1.00 -1.50 -2.00 20 10 0 Std. Dev = .99 Mean = 0.00 N = 40.00 Biểu đồ trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư có trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99, gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm. Biểu đồ tần số Q-Q Plot khảo sát phân phối của phần dư Biểu đồ tần số Q-Q plot thể hiện những giá trị các điểm phân vị phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Những giá trị kỳ vọng này tạo thành một đường chéo. Các điểm quan sát thực tế sẽ tập trung sát đường chéo nếu dữ liệu có phân phối chuẩn. Biểu đồ 3.3: Biểu đồ tần số Q-Q Plot khảo sát phân phối của phần dư (mô hình 1) Normal Q-Q Plot of Standardized Residual Observed Value 3210-1-2-3 E x p e c te d N o rm a l V a lu e 3 2 1 0 -1 -2 -3 39 Biểu đồ trên cho thấy các dữ liệu quan sát tập trung và rất sát với đường kỳ vọng nên dữ liệu có phân phối chuẩn hay giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.  Kiểm định tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư) Trong kinh tế lượng chuỗi thời gian rất dễ xảy ra hiện tượng tự tương quan - các phần dư có quan hệ với nhau, tức là một hạng nhiễu (µ) ở thời điểm này có thể có quan hệ với một hạng nhiễu ở một điểm khác. Điều này sẽ dẫn tới sai số chuẩn của các hệ số hồi quy OLS sẽ bị chệch và không nhất quán và vì thế việc kiểm định thống kê sẽ không còn đáng tin cậy nữa. Xác định được tầm quan trọng của việc kiểm định mối tương quan giữa các phần dư, tác giả tiến hành kiểm định theo 2 phương pháp sau: Sử dụng đại lượng thống kê Durbin – Watson: Giá trị d của mô hình là 1.654 (Phụ lục 4). Tra bảng Durbin – Watson 2 biến độc lập, 40 quan sát và mức ý nghĩa 5% ta có dL = 1.39, dU = 1.60. Như vậy, dU = 1.60 < d = 1.808 < 2 nên chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư Phương pháp đồ thị Bên cạnh việc sử dụng đại lượng thống kê Durbin – Watson để kiểm định, tác giả sử dụng thêm phương pháp đồ thị để vẽ đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa theo thứ tự quan sát để kiểm chứng điều này. Biểu đồ 3.4: Biểu đồ phân tán phần dư chuẩn hóa theo thứ tự quan sát THUTU 50403020100 S ta n d a rd iz e d R e s id u a l 3 2 1 0 -1 -2 -3 40 Dựa vào biểu đồ cho thấy các phần dư phân tán không theo một quy luật nào trong mối quan hệ giữa các phần dư nên giữa các phần dư không có tương quan với nhau.  Kiểm định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (hiện tượng đa cộng tuyến) Trong hồi quy đa biến, nhất là hồi quy chuỗi thời gian, thường có hiện tượng các biến độc lập có mối quan hệ nhất định nào đó với nhau, hiện tượng này còn được gọi là hiện tượng đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến có thể dẫn tới một số hậu quả như các giá trị ước lượng của hệ số hồi quy OLS có thể không chính xác do có sai số chuẩn quá lớn và dấu của hệ số hồi quy có thể sai so với kỳ vọng (từ cơ sở lý thuyết). Có nhiều cách giúp phát hiện đa cộng tuyến trước và sau khi thực hiện việc ước lượng mô hình, trong luận văn này tác giả sử dụng 2 phương pháp sau: Hệ số tương quan Hầu hết các nhà nghiên cứu kinh tế lượng cho rằng khi hệ số tương quan > 0.9 thì đó là một dấu hiệu quan trọng xảy ra hiện tượng đa công tuyến. Quan sát bảng 3.2 Hệ số tượng quan giữa các biến của mô hình thì không có hệ số nào > 0.9. Chỉ có các biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ như TDTA, TDTE, STDTA có hệ số tương quan khá cao > 0.8. Tuy nhiên, các hệ số tỷ lệ nợ tác giả đã không đưa cùng một lúc vào một mô hình mà được đưa vào từng mô hình hồi quy nên có thể tránh hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) Độ chấp nhận Tolerance thường được sử dụng để đo lường hiện tượng cộng tuyến. Quy tắc là nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Vậy ở mức nào thì độ chấp nhận được cho là nhỏ và sẽ xảy ra hiện tượng cộng tuyến? Hệ số phóng đại phương sai VIF có liên hệ gần với độ chấp nhận, thực tế nó là nghịch đảo của độ chấp nhận. Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF 41 vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Quan sát bảng hệ số hồi quy của mô hình, hệ số VIF của các biến = 1.010 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. 3.3.3.2Kiểm định mô hình 2 (mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ TDTE) Thực hiện tương tự mô hình 1, tác giả kiểm định mô hình 2 như sau:  Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình Đặt giả thuyết H0: R2 của tổng thể = 0 (mô hình hồi quy xây dựng được không phù hợp với tổng thể) Căn cứ vào Bảng phân tích ANOVA (Phụ lục 5) của SPSS thể hiện giá trị F = 43.793 tương ứng với mức ý nghĩa sig = 0.000, do đó có thể an toàn bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận mô hình hồi quy xây dựng được phù hợp với tổng thể.  Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy H0: β = 0 (Biến phụ thuộc và biến độc lập không có ảnh hưởng gì đến nhau) Căn cứ vào Bảng hệ số của mô hình hồi quy (Phụ lục 5), có thể thấy được các mức ý nghĩa quan sát được đối với hệ số độ dốc của mô hình là sig = 0.000, chứng tỏ rằng giả thuyết H0 có thể bị bác bỏ với độ tin cậy cao (95%), nghĩa là biến phụ thuộc và biến độc lập có mối quan hệ ảnh hưởng lẫn nhau.  Kiểm định phương sai của sai số không đổi Tác giả sẽ kiểm định phương sai của sai số thay đổi bằng cách kết hợp 2 phương pháp: vẽ biểu đồ và kiểm định tương quan hạng Spearman 42 Vẽ biểu đồ bình phương phần dư theo ROA Biểu đồ 3.5: Biểu đồ bình phương phần dư theo ROA (mô hình 2) ROA .16.14.12.10.08.06.04.020.00 B P re s _ 2 .003 .002 .001 0.000 -.001 (BPres_2: biến bình phương phần dư của mô hình 2) Rõ ràng từ đồ thị cho thấy bình phương của phần dư tăng cùng với sự gia tăng của biến ROA hay phương sai thay đổi, vì vậy rất có khả năng mô hình đã vi phạm giả thuyết phương sai không thay đổi. Tác giả sẽ sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman lần lượt giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư. Kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư Đặt Giả thuyết Ho: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (phương sai của sai số không đổi) Bảng 3.5: Hệ số tương quan Spearman giữa biến LOG_TDTE và ABSres_1 LOG_TDTE ABSres_2 Spearman's rho LOG_TDTE Hệ số tương quan 1.000 -.735(**) Mức ý nghĩa (2 đuôi) . .000 Số lượng 40 40 Kết quả kiểm định cho thấy giá trị sig của kiểm định = 0.000 < mức ý nghĩa 5% => bác bỏ giả thuyết Ho, tức là Mô hình 2 đã vi phạm giả thuyết phương sai của sai số thay đổi. Tương tự như cách giải thích của mô hình 1, tác giả đánh giá vi phạm này có thể chấp nhận được. 43  Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư Biểu đồ 3.6: Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư (mô hình 2) Standardized Residual 2.50 2.00 1.50 1.00 .50 0.00 -.50 -1.00 -1.50 -2.00 -2.50 16 14 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .99 Mean = 0.00 N = 40.00 Biểu đồ trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư có trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99, gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm. Biểu đồ tần số Q-Q Plot khảo sát phân phối của phần dư Biểu đồ 3.7: Biểu đồ tần số Q-Q Plot khảo sát phân phối của phần dư (mô hình 2) Normal Q-Q Plot of Standardized Residual Observed Value 3210-1-2-3 E x p e c te d N o rm a l V a lu e 3 2 1 0 -1 -2 -3 Biểu đồ trên cho thấy các dữ liệu quan sát tập trung và rất sát với đường kỳ vọng nên dữ liệu có phân phối chuẩn hay giả định phân phối chuẩn không 44 bị vi phạm.  Kiểm định tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư) Sử dụng đại lượng thống kê Durbin – Watson: Giá trị d của mô hình là 1.844 (Phụ lục 5). Tra bảng Durbin – Watson 2 biến độc lập, 40 quan sát và mức ý nghĩa 5% ta có dL = 1.442, dU = 1.544. Như vậy, dU = 1.544 < d = 1.844 < 2 nên chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư Phương pháp đồ thị Biểu đồ 3.8: Biểu đồ phân tán phần dư chuẩn hóa theo thứ tự quan sát (mô hình 2) THUTU 50403020100 S ta n d a rd iz e d R e s id u a l 3 2 1 0 -1 -2 -3 Dựa vào biểu đồ cho thấy các phần dư phân tán không theo một quy luật nào trong mối quan hệ giữa các phần dư nên giữa các phần dư không có tương quan với nhau.  Kiểm định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (hiện tượng đa cộng tuyến) Quan sát bảng hệ số hồi quy của mô hình (Phụ lục 5), hệ số VIF của các biến = 1.000 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. 45 3.3.3.3Kiểm định mô hình ROA (mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ ngắn hạn STDTA) Thực hiện tương tự mô hình 1 và 2, tác giả kiểm định mô hình 3 như sau:  Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình Đặt giả thuyết H0: R2 của tổng thể = 0 (mô hình hồi quy xây dựng được không phù hợp với tổng thể) Căn cứ vào Bảng phân tích ANOVA (Phụ lục 6) của SPSS thể hiện giá trị F = 17.897 tương ứng với mức ý nghĩa sig = 0.000, do đó có thể an toàn bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận mô hình hồi quy xây dựng được phù hợp với tổng thể.  Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy H0: β = 0 (Biến phụ thuộc và biến độc lập không có ảnh hưởng gì đến nhau) Căn cứ vào Bảng hệ số của mô hình hồi quy (Phụ lục 6), có thể thấy được các mức ý nghĩa quan sát được đối với các hệ số độ dốc của mô hình lần lượt là sig = 0.000, sig = 0.000, chứng tỏ rằng giả thuyết H0 có thể bị bác bỏ với độ tin cậy cao (95%), nghĩa là biến phụ thuộc và biến độc lập có mối quan hệ ảnh hưởng lẫn nhau.  Kiểm định phương sai của sai số không đổi Tác giả sẽ kiểm định phương sai của sai số thay đổi bằng cách kết hợp 2 phương pháp: vẽ biểu đồ và kiểm định tương quan hạng Spearman Vẽ biểu đồ bình phương phần dư theo ROA Biểu đồ 3.9: Biểu đồ bình phương phần dư theo ROA (mô hình 3) ROA .16.14.12.10.08.06.04.020.00 A B S re s _ 3 .007 .006 .005 .004 .003 .002 .001 0.000 -.001 46 (BPres_3: biến bình phương phần dư của mô hình 3) Từ đồ thị cho thấy bình phương của phần dư tăng cùng với sự gia tăng của biến ROA hay phương sai thay đổi, vì vậy rất có khả năng mô hình đã vi phạm giả thuyết phương sai không thay đổi. Tác giả sẽ sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman lần lượt giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư. Kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập với trị tuyệt đối của phần dư Đặt Giả thuyết Ho: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (phương sai của sai số không đổi) Bảng 3.6: Hệ số tương quan Spearman giữa biến STDTA3 và ABSres_3 ABSRES_3 STDTA3 Spearman's rho ABSRES_3 Hệ số tương quan 1.000 -.590(**) Mức ý nghĩa (2 đuôi) . .000 Số lượng 40 40 Kết quả kiểm định cho thấy giá trị sig của kiểm định = 0.000 < mức ý nghĩa 5% => bác bỏ giả thuyết Ho, tức là Mô hình 3 đã vi phạm giả thuyết phương sai của sai số thay đổi. Tương tự như cách giải thích của mô hình 1 thì tác giả đánh giá vi phạm này có thể chấp nhận được.  Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư Biểu đồ 3.10: Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư (mô hình 3) 47 Standardized Residual 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 .50 0.00 -.50 -1.00 -1.50 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .99 Mean = 0.00 N = 40.00 Biểu đồ trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư có trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99, gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm. Biểu đồ tần số Q-Q Plot khảo sát phân phối của phần dư Biểu đồ 3.11: Biểu đồ tần số Q-Q Plot khảo sát phân phối của phần dư (mô hình 3) Normal Q-Q Plot of Standardized Residual Observed Value 43210-1-2-3 E x p e c te d N o rm a l V a lu e 3 2 1 0 -1 -2 -3 Biểu đồ trên cho thấy các dữ liệu quan sát tập trung và rất sát với đường kỳ vọng nên dữ liệu có phân phối chuẩn hay giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.  Kiểm định tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư) Sử dụng đại lượng thống kê Durbin – Watson: 48 Giá trị d của mô hình là 1.870 (Phụ lục 6). Tra bảng Durbin – Watson 1 biến độc lập, 40 quan sát và mức ý nghĩa 5% ta có dL = 1.442, dU = 1.544. Như vậy, dU = 1.544 < d = 1.870 < 2 nên chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư Phương pháp đồ thị Biểu đồ 3.12: Biểu đồ phân tán phần dư chuẩn hóa theo thứ tự quan sát (mô hình 3) THUTU 50403020100 S ta n d a rd iz e d R e s id u a l 4 3 2 1 0 -1 -2 Dựa vào biểu đồ cho thấy các phần dư phân tán không theo một quy luật nào trong mối quan hệ giữa các phần dư nên giữa các phần dư không có tương quan với nhau.  Kiểm định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (hiện tượng đa cộng tuyến) Quan sát bảng hệ số hồi quy của mô hình (Phụ lục 6), hệ số VIF của các biến = 1.000 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. 3.4 Kết quả nghiên cứu Các mô hình hồi quy xây dựng được: Mô hình 1: Mô hình hồi quy sử dụng biến tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn ROAi = 0.089 – 01.03TDTAi3 (R2# 40%) Mô hình 2: Mô hình hồi quy sử dụng biến tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn CSH ROAi = 0.084 – 0.073LOG_TDTEi (R2# 52%) 49 Mô hình 3: Mô hình hồi quy sử dụng biến tỷ lệ tổng nợ ngắn hạn trên tổng vốn ROAi = 0.078 – 0.101 STDTAi3 (R2# 30%) Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến tỷ lệ nợ đều có ý nghĩa và có mức giải thích tốt cho mô hình ở mức 30% (biến tỷ lệ nợ ngắn hạn), ở mức 48% (biến tỷ lệ nợ trên tổng tài sản), ở mức 52% (biến tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu). Tỷ lệ nợ có tác động âm đến HQKD. Và tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa biến tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ ngắn hạn với biến HQKD. Như vậy trong mô hình tác giả xây dựng thì chỉ có biến tỷ lệ nợ có tác động mạnh đến HQKD; các biến tốc độ tăng trưởng, quy mô của DN và tỷ trọng tài sản cố định không có ảnh hưởng đến HQKD. Tác giả giải thích chi tiết kết quả nghiên cứu này như sau: Tỷ lệ nợ Các chỉ số đại diện cho tỷ lệ nợ như TDTA (tổng nợ trên tổng vốn), TDTE (tổng nợ trên vốn CSH) và STDTA (tổng nợ ngắn hạn trên tổng vốn) đều có ý nghĩa thống kê và có tác động rất mạnh đến HQKD được đại diện bởi chỉ số ROA, trong khi đó biến tỷ lệ nợ dài hạn được đại diện bởi chỉ số LTDTA thì có tác động không đáng kể đến ROA. Ở mọi mức tỷ lệ nợ, biến tỷ lệ nợ đều có tác động âm (-) đến HQKD, tức là sự tăng lên của tỷ lệ nợ sẽ làm cho HQKD sụt giảm, do đó tác giả bác bỏ giả thuyết 1 và chấp nhận giả thuyết 2. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Onaolapo & Kajola (2010) và phù hợp với nghiên cứu của Weixu (2005), Dimitris Margaritis và Maria Psillaki (2007) trong trường hợp tỷ lệ nợ cao. Đồng thời kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và HQKD là mối quan hệ phi tuyến bậc 3 với chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của mô hình ở mức khá, R2 của các mô hình lần lượt là 30%, 48% và 52%. Kết quả nghiên cứu của Weixu, Dimitris Margaritis và Maria Psillaki cũng chỉ ra được rằng giữa tỷ lệ nợ và HQKD tồn tại mối quan hệ phi tuyến bậc 2, bậc 3. Như vậy, kết quả nghiên cứu về sự tác động của tỷ lệ nợ đến HQKD là phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu trước đây. 50 Tỷ lệ nợ tác động theo chiều âm (-) khá mạnh đến HQKD, có thể xuất phát từ một số nguyên nhân chính sau đây: − Thứ nhất, theo lý thuyết về cơ cấu vốn thì tỷ lệ nợ gia tăng lợi nhuận của công ty bởi lợi ích từ lá chắn thuế. Tuy nhiên, tỷ lệ nợ như “con dao 2 lưỡi”, nợ là đòn bẩy để công ty gia tăng doanh thu, từ đó tăng lợi nhuận; nhưng đồng thời nếu sử dụng nợ không hiệu quả thì cũng rất dễ dàng đẩy công ty đến bờ vực phá sản. Kết quả nghiên cứu tỷ lệ nợ và HQKD ngược chiều nhau cho thấy các DN trong ngành xây dựng sử dụng nợ chưa hiệu quả, lợi ích thu được từ việc vay nợ chưa thể bù đắp cho các chi phí phát sinh từ nợ. − Thứ hai, một trong những nguyên nhân dẫn tới việc sử dụng nợ chưa hiệu quả xuất phát từ bản thân DN quá lệ thuộc vào vay nợ. Hầu như các DN ngành xây dựng có mức tỷ lệ nợ trên tổng vốn ở mức trung bình là 70%, có DN thậm chí nợ/vốn CSH lớn hơn 10 lần. Trong điều kiện kinh doanh thuận lợi thì đây sẽ là đòn bẩy để DN gia tăng lợi nhuận. Tuy nhiên, dữ liệu nghiên cứu của các DN được tính trung bình từ năm 2006 – 2010, trong khi đó khủng hoảng kinh tế xảy ra vào cuối năm 2007 và cho đến bây giờ vẫn còn những hệ lụy của khủng hoảng như thị trường bất động sản giao dịch ảm đảm, lạm phát, lãi suất tăng cao. Do đó, trong giai đoạn này nếu như các DN nào có tỷ lệ nợ cao thì sẽ gặp nhiều bất lợi hơn bởi vì phải đối mặt với lãi suất vay nợ cao, trong khi đó đầu ra lại rất khó khăn. Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với dữ liệu và thời gian nghiên cứu. Trong các biến tỷ lệ nợ thì biến TDTA, TDTE, STDTA có ý nghĩa thống kê với HQKD, biến tỷ lệ nợ dài hạn – LTDTA không có ý nghĩa thống kê. Ta thấy ý nghĩa này cũng hoàn toàn hợp lý, bởi lẽ các DN ngành xây dựng Việt Nam rất ít sử dụng nợ dài hạn, hầu như 90% trong tổng nợ là nợ ngắn hạn. 51 Quy mô của doanh nghiệp Kết quả nghiên cứu cho thấy biến này trong cả 3 mô hình đều không có ý nghĩa thống kê nên tác giả bác bỏ giả thuyết 3, tức là quy mô của DN không có ảnh hưởng tới HQKD. Kết quả này không phù hợp với lý thuyết và kết quả nghiên cứu của Zeitun & Tian (2007) và Onaolapo & Kajola (2010) nhưng lại phù hợp với kết quả nghiên cứu của Weixu (2005). Giả thuyết này không được chấp nhận ở Việt Nam có thể xuất phát từ nguyên nhân sau: các DN có quy mô lớn thì lợi nhuận sẽ tăng nhưng mức tăng của lợi nhuận không đủ lớn dẫn tới tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản không tăng hoặc tăng không đáng kể. Như vậy các DN có quy mô lớn chưa chắc là kinh doanh hiệu quả hơn các DN có quy mô nhỏ hơn. Tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản Kết quả nghiên cứu cho thấy biến này trong cả 3 mô hình đều không có ý nghĩa thống kê nên tác giả bác bỏ giả thuyết 4, tức là tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản không có ảnh hưởng tới HQKD. Kết quả này không phù hợp với lý thuyết và kết quả nghiên cứu của Onaolapo & Kajola (2010) nhưng lại phù hợp với kết quả nghiên cứu của Weixu (2005). Giả thuyết này không được chấp nhận ở Việt Nam có thể xuất phát từ nguyên nhân sau: − Có thể đối với các DN, nguồn để tăng vốn kinh doanh trong năm sau là từ lợi nhuận giữa lại. Đây là nguồn vốn DN sử dụng mà không phải trả phí, hay nói cách khác trong tất cả các nguồn vốn thì vốn từ lợi nhuận giữ lại có chi phí vốn thấp nhất. Do đó nếu vào năm sau, DN kinh doanh hiệu quả thì khi tăng vốn sẽ dẫn tới Doanh thu tăng, trong khi đó chi phí sử dụng vốn thấp nên lợi nhuận sẽ tăng lên đáng kể và kết quả là ROA tăng. Hay nói cách khác 1 đồng đầu tư tài sản tạo ra nhiều hơn 1 đồng lợi nhuận. Như vậy, trong trường hợp này tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản đã có tác động tích cực đến HQKD. − Còn đối với các DN xây dựng ở Việt Nam, nguồn để tăng vốn kinh doanh trong năm sau chủ yếu là vốn vay ngân hàng. Như vậy, trong trường hợp này, nếu năm sau DN kinh doanh hiệu quả thì khi tăng vốn sẽ dẫn tới Doanh thu 52 tăng, tuy nhiên nguồn vốn vay chiếm tỷ trọng lớn nên chi phí sử dụng vốn cao, từ đó lợi nhuận tăng không đáng kể và kết quả là ROA chỉ duy trì một mức ổn định hoặc tăng chưa tương xứng. Hay nói cách khác, 1 đồng đầu tư tài sản chỉ tạo ra 1 đồng lợi nhuận. Vì vậy mà trong trường hợp này tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản không có tác động tới HQKD. Tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản Kết quả nghiên cứu cho thấy, biến này trong cả 3 mô hình đều không có ý nghĩa thống kê nên tác giả bác bỏ giả thuyết 5, tức là tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản không có ảnh hưởng tới HQKD. Kết quả này không phù hợp với lý thuyết và kết quả nghiên cứu của Zeitun & Tian (2007). Giả thuyết này không được chấp nhận ở Việt Nam có thể xuất phát từ nguyên nhân sau: − Việc đầu tư vào tài sản cố định chưa hiệu quả: DN phải lựa chọn công nghệ, máy móc thiết bị để đầu tư sao cho 1 đồng đầu tư vào tài sản cố định phải tạo ra nhiều hơn 1 đồng lợi nhuận, từ đó HQKD (ROA) mới tăng. − DN chưa sử dụng hiệu quả tài sản cố định: tài sản cố định chưa được sử dụng hết công suất của nó cũng như chưa khai thác lợi thế trong việc sử dụng tài sản cố định thế chấp để vay nợ ngân hàng. TÓM TẮT CHƯƠNG 3 Chương 3 đã trình bày kết quả nghiên cứu, gồm: kết quả mô tả thống kê, kết quả mô tả hệ số tương quan, kết quả khảo sát và xây dựng các mô hình hồi quy. Đồng thời tác giả kiểm định các vi phạm của 3 mô hình bằng các trị thống kê. Từ đó tác giả kết luận về các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu này cũng là cơ sở để tác giả đề xuất các kiến nghị được trình bày cụ thể ở chương 4. 53 CHƯƠNG 4: KIẾN NGHỊ NÂNG CAO HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG Kết quả nghiên cứu ở chương 3 cho thấy trong 4 biến nghiên cứu gồm có: tỷ lệ nợ, quy mô của doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản và tỷ trọng của tài sản cố định thì biến tỷ lệ nợ có tác động đến HQKD mạnh nhất và sự tác động này là theo chiều âm (-). Tác giả đề xuất một số kiến nghị nhằm cải thiện cơ cấu vốn của DN theo chiều hướng giảm thiểu nguồn vốn tín dụng ngắn hạn, phát huy các kênh huy động vốn khác, đặc biệt chú trọng đến nguồn vốn trung và dài hạn để phù hợp với bản chất hoạt động kinh doanh. 4.1 Đối với Doanh nghiệp xây dựng 4.1.1 Nâng cao năng lực kinh doanh và đẩy mạnh uy tín của doanh nghiệp Để tạo dựng độ tin cậy, các DN cần minh bạch trong việc cung cấp thông tin ra thị trường: thông tin về báo cáo tài chính cũng như DN chứng minh được sự cam kết về các chiến lược kinh doanh rõ ràng, lâu dài sẽ làm cho DN chiếm được lòng tin của các nhà đầu tư, khi đó chắc chắn việc huy động vốn sẽ dễ dàng hơn Để tạo dựng hình ảnh về năng lực của công ty: năng lực công ty thể hiện qua khả năng quản lý, kỹ năng hoạt động, năng lực tài chính cũng như sự nhạy bén trong kinh doanh. Cam kết tài chính của công ty đối với những hoạt động kinh doanh cụ thể. Nên chuẩn bị các bản báo cáo tài chính về hiệu quả kinh doanh, năng lực quản lý (chứng nhận tiêu chuẩn ISO …) bởi chúng là những biểu hiện rõ ràng nhất khả năng của công ty trong con mắt các nhà tài trợ. Báo cáo tài chính sẽ “tiết lộ” hoạt động của công ty, đồng thời cung cấp những thông tin cần thiết cho các cơ quan quản lý, các nhà đầu tư hiện tại và tương lai, các chủ nợ … về tình hình tài chính của công ty. Vì vậy tính trung thực trong báo cáo tài chính có ý nghĩa đặt biệt quan trọng. Trên thị trường vốn, có khá nhiều phương thức khác nhau để tiếp cận các 54 nguồn vốn đầu tư, tuy nhiên, điều khó khăn đối với đa số các công ty là họ không hội đủ các điều kiện cần thiết để vay vốn, hay nhận được sự tin tưởng từ phía các nhà tài trợ. Vì thế, việc nâng cao năng lực kinh doanh, cũng như đẩy mạnh uy tín của công ty trong con mắt các nhà tài trợ là rất cần thiết để công ty có thể tiếp cận các nguồn vốn một cách dễ dàng. 4.1.2 Phát triển các kênh huy động vốn khác Huy động vốn dài hạn bằng cách phát hành cổ phiếu, trái phiếu công ty hay trái phiếu công trình: DN có thể phát hành cổ phiếu, trái phiếu cho cổ động hiện hữu, cho các đối tác chiến lược hoặc phát hành rộng rãi trên thị trường chứng khoán. Đây là hình thức huy động vốn khá hiệu quả vì DN vừa huy động được vốn với số lượng lớn mà giá vốn lại cố định trong suốt thời gian dài. Từ đó DN có thể lập kế hoạch sản xuất kinh doanh dài hơi, không lo chi phí vốn biến đổi theo thị trường như vay ngân hàng. Tuy nhiên, để huy động được nguồn vốn này thành công DN cần chú trọng: − Tạo dựng niềm tin với nhà đầu tư, bằng cách: minh bạch trong công tác quản trị DN cũng như công bố thông tin ra công chúng; chiến lược kinh doanh rõ ràng và dự án khả thi. Đây là yếu tố quan trọng nhất. − Đưa ra mệnh giá hợp lý, lãi suất hấp dẫn, thời hạn trả nợ linh động (nợ lãi được chia ra nhiều kỳ trong năm, nợ gốc không dồn trả vào cuối kỳ mà chia nhỏ ra thành nhiều đợt; ví dụ trái phiếu có kỳ hạn 5 năm, trả 20% vào năm thứ ba, 20% vào năm thứ tư và 60% vào năm thứ năm). Uy tín trong việc trả nợ − Đối với các DN quy mô lớn và có uy tín, có thể xem xét tới phương án phát hành trái phiếu ra thị trường nước ngoài. Trường hợp này DN phải lựa chọn đơn vị tư vấn tài chính và đơn vị có uy tín để bảo lãnh phát hành. Hiện nay thị trường chứng khoán đang sụt giảm sẽ là yếu tố cản trở kiến nghị huy động vốn bằng cách phát hành cổ phiếu, trái phiếu của DN. Nhưng theo ý kiến 55 của một số chuyên gia thì đây là thời điểm thuận lợi để phát hành vì giá cổ phiếu đã xuống mức thấp và mức giá này đã được tích lũy trong một thời gian khá dài nên sẽ có nhiều nhà đầu tư quan tâm mua để đầu tư tích lũy. Thuê tài chính: việc cấp tín dụng dưới hình thức cho thuê tài chính không đòi hỏi sự bảo đảm tài sản có trước, tạo điều kiện cho các DN tiếp cận hình thức cấp tín dụng mới, vừa giải tỏa được áp lức về tài sản bảo đảm nếu phải vay ở ngân hàng. Loại hình cho thuê tài chính rất thích hợp cho các DN vừa và nhỏ nhờ ưu điểm không phải thế chấp tài sản như khi vay vốn ở các ngân hàng Huy động vốn từ các quỹ đầu tư: Hiện nay ở Việt Nam có khá nhiều quỹ đầu tư. Các quỹ đầu tư với sức mạnh về tiềm lực tài chính, năng lực chuyên môn trong thu thập và phân tích thông tin sẽ là cầu nối không chỉ giúp DN tháo gỡ khó khăn về nguồn vốn thông qua thu mua cổ phiếu mà còn góp phần giảm sự yếu kém trong vấn đề quản trị, bằng cách tư vấn chiến lược, cải tiến quy trình sản xuất, kế toán tài chính, giới thiệu nhân sự chuyên nghiệp. Điều này cũng là chiến lược để các quỹ đầu tư quản lý nguồn vốn, giảm thiểu sự rủi ro và có tiếng nói nhất định trong DN. Tuy nhiên, để thu hút được nguồn vốn từ quỹ đầu tư, DN cần phải minh bạch trong báo cáo tài chính, có dự án khả thi, chiến lược kinh doanh hiệu quả và một đội ngũ quản lý năng lực, chuyên nghiệp. Huy động vốn thông qua hình thức tín thác bất động sản: đây là hình thức tăng cường liên doanh, liên kết giữa ngân hàng, doanh nghiệp và người dân. Thông qua hình thức này, người mua nhà, DN xây dựng và ngân hàng ký hợp đồng tín thác đăng ký chuyển giao bất động sản cho bên tín thác là ngân hàng. Ngân hàng mở và quản lý một tài khoản tín thác gồm tiền ngân hàng cho vay xây dựng công trình, tiền tự có của DN xây dựng, tiền người mua nhà nộp trước. Các chi phí xây dựng công trình sẽ được chi trả từ tài khoản tín thác. 56 4.2 Đối với Nhà nước Việc cải thiện cơ cấu vốn của các DN xây dựng thành công không chỉ là nỗ lực bản thân của DN mà còn phụ thuộc rất lớn vào thị trường tài chính và các chính sách điều hành kinh tế vĩ mô của Việt Nam. Do đó, tác giả có đề xuất một số kiến nghị nhằm hỗ trợ DN xây dựng trong việc huy động nguồn vốn từ việc phát hành cổ phiếu, trái phiếu, cũng như cải thiện cơ cấu vốn của DN như sau: 4.2.1 Ổn định kinh tế vĩ mô Chính sách tiền tệ: Nhà nước xem xét lại khung khổ của chính sách tiền tệ nhằm giảm lạm phát, ổn định tỷ giá hối đoái, giảm lãi suất, ngăn chặn việc cạnh tranh lãi suất thiếu lành mạnh. Giám sát chặt chẽ hệ thống tài chính: Nhà nước theo dõi chặt chẽ diễn biến của thị trường tài sản, đảm bảo hệ thống ngân hàng an toàn và vững chắc; bình ổn giá những mặt hàng quan trọng, ngăn chặn việc tăng giá độc quyền, cải cách doanh nghiệp nhà nước. 4.2.2 Phát triển thị trường trái phiếu Việt Nam Trong điều hành thị trường trái phiếu, lãi suất trái phiếu chính phủ phải giữ vai trò định hướng và tham chiếu cho các loại lãi suất khác trên thị trường vốn và thị trường tiền tệ. Xây dựng và ban hành bộ quy ước thị trường, bộ thông lệ và quy tắc đạo đức cho thị trường trái phiếu Việt Nam. Sau khi ban hành, các thành viên tham gia giao dịch phải được đào tạo đầy đủ về các quy tắc thị trường mà họ giao dịch, môi giới. Đồng thời phải nhận thức được trách nhiệm của bản thân và của công ty hay tổ chức đang làm việc. Bên cạnh đó, người tham gia giao dịch trực tiếp phải nhận thức và tuân thủ mọi yêu cầu hướng dẫn có liên quan hoặc có thể áp dụng tới các hoạt động trên thị trường trái phiếu do các cơ quan quản lý ban hành. Đơn vị trực tiếp vận hành thị trường trái phiếu chuyên biệt, tiến hành xây dựng cơ sở dữ liệu, quản lý và cung cấp thông tin về thị trường trái phiếu cho nhà 57 đầu tư Thực hiện các biện pháp nhằm tăng tính thanh khoản cho thị trường: cơ cấu lại danh mục trái phiếu bằng cách mua lại các lô trái phiếu đã phát hành lẻ tẻ để phát hành trái phiếu mới với quy mô lớn, đạt chuẩn về mã trái phiếu, lãi suất, kỳ hạn … tạo cơ sở hình thành đường cong lãi suất chuẩn, sử dụng linh hoạt các công cụ như: chiết khấu, tái chiết khấu, nghiệp vụ thị trường mở, cầm cố trái phiếu chính phủ; từng bước phát triển các sản phẩm chứng khoán phái sinh nhằm tăng thanh khoản cho thị trường thứ cấp. 4.2.3 Phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam Để thị trường chứng khoán hồi phục và phát triển lâu dài, các cơ quan điều hành nên có các quyết sách bình ổn thị trường trong ngắn hạn và phát triển ổn định trong dài hạn. Một số kiến nghị như: − Xây dựng lại vị thế của thị trường chứng khoán trong chính sách phát triển kinh tế vĩ mô của Việt Nam. Khi xem xét một quyết sách nào đó liên quan đến thị trường tiền tệ, tài chính, cần phải xem xét sự tác động của quyết sách đó đến thị trường chứng khoán. − Thay đổi các quy định về chứng khoán để tạo sự hấp dẫn trên thị trường như: quy định về giờ giao dịch, cho phép nhà đầu tư mở nhiều hơn một tài khoản giao dịch, mua bán chứng khoán theo thời gian T + 2 − Cải thiện chất lượng hàng hóa trên thị trường thông qua: từng bước nâng cao điều kiện niêm yết, củng cố chế độ minh bạch công bố thông tin của các DN niêm yết. KẾT LUẬN Nghiên cứu này nhằm đánh giá các yếu tố tài chính tác động đến HQKD của các DN ngành xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2006 – 2010. Tác giả đã đi đến kết luận: Thứ nhất, mô hình các yếu tố tài chính tác động đến HQKD của các DN ngành xây dựng ở Việt Nam cũng tuân theo các lý thuyết tài chính và mô hình các yếu tố tài chính tác động đến động đến HQKD của các DN ở các nước phát triển Thứ hai, nghiên cứu này đã chỉ ra rằng tỷ lệ nợ có tác động theo chiều âm (-) rất mạnh đến HQKD, tức là DN có tỷ lệ nợ càng cao thì HQKD càng thấp. Tác giả nhận thấy rằng phần lớn các DN xây dựng Việt Nam quá lệ thuộc vào vốn vay ngân hàng, trung bình nợ vay ngân hàng chiếm tỷ trọng khoảng 70% trong cơ cấu vốn của DN, trong đó có đến 90% là vốn vay ngắn hạn Thứ ba, nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản và tỷ trọng tài sản cố định lại không có tác động đến HQKD Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất các kiến nghị nhằm cải thiện cơ cấu vốn của các DN ngành xây dựng theo chiều hướng giảm nguồn vốn tín dụng ngắn hạn từ ngân hàng, phát huy các kênh huy động vốn trung và dài hạn như huy động vốn bằng cách phát hành cổ phiếu, trái phiếu, nguồn vốn từ các quỹ đầu tư để phù hợp với bản chất hoạt động kinh doanh và dòng tiền của các DN ngành xây dựng. Bên cạnh đó tác giả có đề xuất các kiến nghị đối với Nhà nước để tạo điều kiện hỗ trợ cho hoạt động động kinh doanh của các DN ngành xây dựng như: ổn định kinh tế vĩ mô, phát triển thị trường trái phiếu, thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu này được thực hiện trong giai đoạn thị trường chứng khoán Việt Nam sụt giảm, giá cổ phiếu trên thị trường không phản ánh đúng giá trị thị trường thực mỗi cổ phần của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán. Do đó nghiên cứu chỉ xem xét các yếu tố tác động đến HQKD được đo lường ở góc độ tài chính tức là các số liệu/chỉ số được truy suất từ sổ sách kế toán của DN. Tác giả xin đề xuất hướng tiếp cận cho các nghiên cứu tiếp theo như sau: nghiên cứu các yếu tố tác động đến HQKD được đo lường ở góc độ thị trường bởi các chỉ số: Tobin’s Q [(giá trị thị trường của vốn cổ phần + giá trị sổ sách của nợ)/giá trị sổ sách của tổng tài sản]; MBVR (giá trị thị trường của vốn cổ phần/giá trị sổ sách của vốn cổ phần). TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức, 2008 Luật xây dựng, số 16/2003/QH11 Nguyễn Thị Thu Thủy (2008), Giáo trình tài chính trong DN xây dựng, Đại học Bách khoa Đà Nẵng, tr.50 - 60 Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khanh Duy, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, Nhà xuất bản thống kê, TP.HCM, 2009 Nguyễn Văn Tạo (2006), Nâng cao hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp trong nền kinh tế thị trường [ Newid=1218#LwpnuK0gqy8B, truy cập ngày 05/07/2011] Ngô Hoàng Diễm Chi (2011), Phân tích ngành xây dựng [ truy cập ngày 20/07/2011] TS.Nguyễn Minh Kiều, Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản thống kê, TP.HCM, 2009 TS. Nguyễn Quang Đông, Kinh tế lượng (chương trình nâng cao), Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, Hà Nội, 2002 ThS. Phạm Trí Cao, ThS. Vũ Minh Châu, Kinh tế lượng ứng dụng, Nhà xuất bản thống kê, TP.HCM, 2009 Trần Thị Bạch Diệp (2009), Giáo trình kinh tế xây dựng, Đại học Bách khoa Đà Nẵng, tr.3 Thanh Phương (2009), Những thăng trầm của doanh nghiệp ngành xây dựng [http:// www.thesaigontimes.vn/Home/thoisu/sukien/18514 truy cập ngày 20/07/2011] và truy cập ngày 22/09/2011 Các website: www.gso.gov.vn www.hsx.vn www.hnx.vn www.cafef.vn www.dnsc.com.vn www.cophieu68.com TÀI LIỆU TIẾNG ANH Dimitris Margaritis and Maria Psillaki, Capital structure, equity ownership and firm performance, 2008. Ramu Ramanathan, Introductory Econometrics Onaolapo, Kajola A, Kajola, Sunday O, Capital structure and firm performce: evidan from Nigeria, European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 2010 Weixu, An empirical study on relationship between corporation performance and capital structure, 2005 Zeitun, R.and Tian, G.G, Capital structure and corporate performce: evidan from Jordan, Autralasian Accounting Business and Finance Journal, 2007 PHỤ LỤC 1 Danh sách 40 DN ngành xây dựng và tỷ trọng doanh thu xây lắp theo từng DN Stt Sàn niêm yết Mã chứng khoán Tên doanh nghiệp Tỷ trọng xây lắp 01 HA B82 Công ty cổ phần 482 90% 02 HO BCE Công ty cổ phần xây dựng và giao thông Bình Dương 97% 03 HA C92 Công ty xây dựng và đầu tư 492 90% 04 HO CDC Công ty cổ phần đầu tư và xây lắp Chương Dương 67% 05 HA CIC Công ty cổ phần đầu tư và xây lắp Cotec 98% 06 HA CID Công ty cổ phần xây dựng và phát triển cơ sở hạ tầng 91% 07 HA CSC Công ty cổ phần đầu tư và xây lắp Thành Nam 99% 08 HA CT6 Công ty cổ phần công trình 6 78% 09 HO CTD Công ty cổ phần xây dựng Cotec 98% 10 HO DCC Công ty cổ phần xây dựng công nghiệp DESCON 98% 11 HO HBC Công ty cổ phần xây dựng và kinh doanh địa ốc Hòa Bình 94% 12 HO HTB Công ty cổ phần xây dựng Huy Thắng 100% 13 HA HUT Công ty cổ phần TASCO 92% 14 HA L18 Công ty cổ phần đầu tư và xây dựng số 18 75% 15 HA LHC Công ty cổ phần thủy lợi Lâm Đồng 100% 16 HA LIG Công ty cổ phần Licogi 13 88% 17 HA LUT Công ty cổ phần xây dựng Lương Tài 92% 18 HA MCO Công ty cổ phần công trình 1 91% 19 HA PHC Công ty cổ phần Phục Hưng Holdings 88% 20 HA QTC Công ty cổ phần công trình giao thông vận tải Quảng Nam 95% 21 HA V11 Công ty cổ phần xây dựng số 11 97% 22 HA V12 Công ty cổ phần xây dựng số 12 95% 23 HA V15 Công ty cổ phần xây dựng số 15 80% 24 HA VC1 Công ty cổ phần xây dựng số 1 88% 25 HA VC2 Công ty cổ phần xây dựng số 2 90% 26 HA VC5 Công ty cổ phần xây dựng số 5 96% 27 HA VC6 Công ty cổ phần xây dựng số 6 93% 28 HA VC9 Công ty cổ phần xây dựng số 9 87% 29 HA VCC Công ty cổ phần Vinaconex 25 88% 30 HA S55 Công ty cổ phần Sông Đà 505 94% 31 HA SD3 Công ty cổ phần Sông Đà 3 77% 32 HA SD2 Công ty cổ phần Sông Đà 2 64% 33 HA SD6 Công ty cổ phần Sông đà 6 81% 34 HA SD9 Công ty cổ phần Sông đà 9 84% 35 HO SC5 Công ty cổ phần xây dựng số 5 83% 36 HA SDD Công ty cổ phần và xây lắp Sông đà 100% 37 HA SDJ Công ty cổ phần Sông đà 25 91% 38 HA SDS Công ty cổ phần xây lắp và đầu tư Sông đà 74% 39 HA SJE Công ty cổ phần Sông đà 11 80% 40 HA SJM Công ty cổ phần Sông đà 19 99% PHỤ LỤC 2 Hình dáng phân phối của dữ liệu ROA .163 .150 .138 .125 .113 .100 .088 .075 .063 .050 .038 .025 .013 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .03 Mean = .049 N = 40.00 ROE .325.300.275.250.225.200.175.150.125.100.075 8 6 4 2 0 Std. Dev = .06 Mean = .192 N = 40.00 TDTA .94.88.81.75.69.63.56.50.44.38.31 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .15 Mean = .70 N = 40.00 TDTE 13.0 12.0 11.0 10.0 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = 2.51 Mean = 3.8 N = 40.00 STDTA .88.81.75.69.63.56.50.44.38.31 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .15 Mean = .63 N = 40.00 LTDTA .275 .250 .225 .200 .175 .150 .125 .100 .075 .050 .025 0.000 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .07 Mean = .081 N = 40.00 SIZE 1499999900000.0 1399999900000.0 1299999900000.0 1199999900000.0 1099999900000.0 999999970000.0 899999980000.0 799999980000.0 699999980000.0 599999980000.0 499999980000.0 399999990000.0 299999990000.0 199999990000.0 99999997000.0 0.0 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = 3.67E+11 Mean = 4.4041E+11 N = 40.00 GROWTH 1.50 1.38 1.25 1.13 1.00 .88 .75 .63 .50 .38 .25 .13 0.00 14 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .29 Mean = .39 N = 40.00 TANG .50.45.40.35.30.25.20.15.10.05 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = .11 Mean = .17 N = 40.00 1PHỤ LỤC 3 Khảo sát các dạng hàm hồi quy có thể có giữa từng biến độc lập và ROA ROA và TDTA Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 ROA LIN .475 38 34.42 .000 .1505 -.1451 ROA LOG .503 38 38.51 .000 .0147 -.0890 ROA QUA .491 37 17.81 .000 .2073 -.3350 .1487 ROA CUB .556 36 15.05 .000 .5483 -2.2037 3.3369 -1.7218 ROA EXP .463 38 32.77 .000 .2384 -2.4861 Biểu đồ khảo sát các dạng hàm có thể có giữa ROA và TDTA ROA TDTA 1.0.9.8.7.6.5.4.3.2 .16 .14 .12 .10 .08 .06 .04 .02 0.00 Observed Linear Logarithmic Quadratic Cubic Exponential Ta thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất (55.6%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và TDTA. Như vậy, ta tạo thêm biến TDTA2 (TDTA bình phương) và TDTA3 (TDTA lập phương) để sử dụng cùng với biến TDTA. 2ROA và TDTE Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 ROA LIN .346 38 20.07 .000 .0763 -.0073 ROA LOG .535 38 43.79 .000 .0836 -.0317 ROA QUA .449 37 15.07 .000 .0965 -.0178 .0009 ROA CUB .492 36 11.62 .000 .1172 -.0358 .0046 -.0002 ROA EXP .492 38 36.86 .000 .0738 -.1518 Biểu đồ Khảo sát các dạng hàm có thể có giữa ROA và TDTE ROA TDTE 14121086420 .2 .1 0.0 -.1 Observed Linear Logarithmic Quadratic Cubic Exponential Ta thấy giá trị R2 của mô hình log là cao nhất (53.5%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình log-tuyến tính cho mối quan hệ giữa ROA và TDTE. Như vậy, ta tạo thêm biến LOG_TDTE để sử dụng trong mô hình. 3ROA và STDTA Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 ROA LIN .378 38 23.10 .000 .1300 -.1294 ROA LOG .409 38 26.28 .000 .0106 -.0768 ROA QUA .402 37 12.44 .000 .2015 -.3811 .2079 ROA CUB .463 36 10.33 .000 .5564 -2.3487 3.6552 -1.9248 ROA EXP .425 38 28.07 .000 .1860 -2.3801 Biểu đồ khảo sát các dạng hàm có thể có giữa ROA và STDTA ROA STDTA .9.8.7.6.5.4.3.2 .16 .14 .12 .10 .08 .06 .04 .02 0.00 Observed Linear Logarithmic Quadratic Cubic Exponential Ta thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất (46.3%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và STDTA. Như vậy, ta tạo thêm biến STDTA2 (STDTA bình phương) và STDTA3 (STDTA lập phương) để sử dụng cùng với biến TDTA. 4ROA và GROWTH Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 ROA LIN .078 38 3.23 .080 .0366 .0303 ROA LOG ROA QUA .081 37 1.63 .210 .0327 .0478 -.0125 ROA CUB .213 36 3.26 .033 .0618 -.1785 .4247 -.2098 ROA EXP .048 38 1.93 .173 .0353 .4131 Biểu đồ khảo sát các dạng hàm có thể có giữa ROA và GROWTH ROA GROWTH 1.61.41.21.0.8.6.4.20.0-.2 .16 .14 .12 .10 .08 .06 .04 .02 0.00 Observed Linear Quadratic Cubic Exponential Ta thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất (21.3%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và GROWTH. Như vậy, ta tạo thêm biến GROWTH2 (GROWTH bình phương) và GROWTH3 (GROWTH lập phương) để sử dụng cùng với biến GROWTH. PHỤ LỤC 4 Kết quả ước lượng mô hình 1: mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ TDTA Các biến đưa vào một lượt/loại bỏ một lượt(b) Mô hình Các biến đưa vào một lượt Các biến loại bỏ một lượt Phương pháp 1 TDTA3(a) . Đưa vào một lượt a Tất cả các biến yêu cầu được đưa vào một lượt b Biến phụ thuộc: ROA Tóm tắt mô hình(b) Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 .644(a) .415 .399 .0242552 1.808 a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), TDTA3 b Biến phụ thuộc: ROA Phân tích ANOVA(b) Mô hình Tổng bình phương Độ bậc tự do Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa quan sát 1 Hồi quy .016 1 .016 26.908 .000(a) Phần dư .022 38 .001 Tổng .038 39 a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), TDTA3 b Biến phụ thuộc: ROA Các hệ số của mô hình (a) Mô hình Các hệ số không chuẩn hóa Các hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa quan sát Các thông số thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩ n Beta Độ chấp nhận của biến (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 (Hằng số) .089 .009 10.288 .000 TDTA3 -1.03 .02 -.644 -5.187 .000 .991 1.010 a Biến phụ thuộc: ROA PHỤ LỤC 5 Kết quả ước lượng mô hình 2: mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ TDTE Các biến đưa vào một lượt/loại bỏ một lượt(b) Mô hình Các biến đưa vào một lượt Các biến loại bỏ một lượt Phương pháp 2 LOG_TDTE(a) . Đưa vào một lượt a Tất cả các biến yêu cầu được đưa vào một lượt b Biến phụ thuộc: ROA Tóm tắt mô hình(b) Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 2 .732(a) .535 .523 .0216070 1.844 a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), LOG_TDTE b Biến phụ thuộc: ROA Phân tích ANOVA(b) Mô hình Tổng bình phương Độ bậc tự do Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa quan sát 2 Hồi quy .020 1 .020 43.793 .000(a) Phần dư .018 38 .000 Tổng .038 39 a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), LOG_TDTE b Biến phụ thuộc: ROA Các hệ số của mô hình (a) Mô hình Các hệ số không chuẩn hóa Các hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa quan sát Các thông số thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩ n Beta Độ chấp nhận của biến (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 (Hằng số) .084 .006 13.273 .000 LOG_TDTE -.073 .011 -.732 -6.618 .000 1.000 1.000 a Biến phụ thuộc: ROA PHỤ LỤC 6 Kết quả ước lượng mô hình 3: mô hình sử dụng biến tỷ lệ nợ STDTA Các biến đưa vào một lượt/loại bỏ một lượt(b) Mô hình Các biến đưa vào một lượt Các biến loại bỏ một lượt Phương pháp 3 STDTA3(a) . Đưa vào một lượt a Tất cả các biến yêu cầu được đưa vào một lượt b Biến phụ thuộc: ROA Tóm tắt mô hình(b) Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 3 .566(a) .320 .302 .0261371 1.870 a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), STDTA3 b Biến phụ thuộc: ROA Phân tích ANOVA (b) Mô hình Tổng bình phương Độ bậc tự do Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa quan sát 3 Hồi quy .012 1 .012 17.897 .000(a) Phần dư .026 38 .001 Tổng .038 39 a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), STDTA3 b Biến phụ thuộc: ROA Các hệ số(a) Mô hình Các hệ số không chuẩn hóa Các hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa quan sát Các thông số thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩ n Beta Độ chấp nhận của biến (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 (Hằng số) .078 .008 9.677 .000 STDTA3 -.101 .024 -.566 -4.230 .000 1.000 1.000 a Biến phụ thuộc: ROA PHỤ LỤC 7 Số liệu tính toán dùng trong cuộc nghiên cứu (Giá trị trung bình từ 2006 – 2010) St t S à n Mã CK ROA ROE TDTA TDTE STDTA LTDTA SIZE GROW TH TANG 1 HA B82 4.3 8 % 25 . 3 6 % 82 % 46 0 % 76 % 6 % 1 5 2 , 0 6 7 , 6 9 8 , 4 1 8 33 % 1 8 % 2 HO BCE 12 . 8 2 % 2 1 . 4 8 % 40 % 68 % 40 % 0 % 25 2 , 1 1 4 , 4 3 5 , 5 2 5 7 1 % 8 % 3 HA C92 1 . 7 3 % 1 5 . 3 7 % 88 % 7 7 8 % 76 % 1 2 % 1 3 9 , 9 7 3 , 2 4 1 , 3 5 2 1 8 % 20 % 4 HO CDC 6.0 3 % 26 . 4 5 % 72 % 3 1 7 % 6 7 % 4 % 42 9 , 0 0 1 , 8 6 9 , 2 8 5 3 1 % 1 3 % 5 HA CIC 3. 1 6 % 1 4 . 4 9 % 73 % 28 5 % 68 % 5 % 1 7 2 , 7 3 0 , 7 0 6 , 8 9 9 4 1 % 1 1 % 6 HA CSC 4.8 2 % 24 . 4 0 % 76 % 38 3 % 66 % 1 0 % 26 1 , 1 6 8 , 8 2 0 , 0 9 7 76 % 25 % 7 HA CT6 5. 1 3 % 1 6 . 0 0 % 68 % 2 1 3 % 65 % 3 % 1 8 4 , 9 1 8 , 0 1 5 , 5 6 9 20 % 22 % 8 HO CTD 15 . 7 2 % 22 . 0 6 % 29 % 43 % 29 % 0 % 1 , 4 7 8 , 5 1 8 , 0 7 6 , 4 2 7 1 0 5 % 8 % 9 HA VC2 7. 2 1 % 32 . 4 4 % 75 % 32 5 % 68 % 7 % 6 1 6 , 5 1 4 , 1 6 4 , 9 4 2 3 7 % 9 % 1 0 HO DCC 4.2 1 % 1 0 . 4 9 % 53 % 1 4 3 % 49 % 4 % 35 2 , 6 0 4 , 0 3 3 , 7 2 5 26 % 3 % 1 1 HO HBC 5.2 5 % 1 0 . 9 8 % 5 1 % 1 1 6 % 4 7 % 4 % 1 , 1 0 1 , 0 8 4 , 4 3 6 , 1 7 7 1 4 9 % 26 % 1 2 HO HTB 1. 8 1 % 6. 2 8 % 65 % 2 1 6 % 65 % 0 % 58 , 6 8 8 , 8 0 4 , 3 2 2 46 % 6 % 1 3 HA HUT 3.6 4 % 1 9 . 7 0 % 80 % 44 7 % 5 7 % 23 % 1 , 0 8 8 , 9 1 4 , 8 4 6 , 8 8 4 1 1 7 % 32 % 1 4 HA L18 2.9 3 % 24 . 7 7 % 83 % 64 9 % 74 % 8 % 63 6 , 0 2 0 , 7 4 0 , 1 7 1 22 % 1 3 % 1 5 HA LHC 13 . 1 2 % 29 . 5 4 % 54 % 1 2 2 % 48 % 6 % 80 , 0 0 4 , 8 9 8 , 8 9 3 39 % 30 % 1 6 HA LIG 4.3 1 % 1 9 . 6 1 % 74 % 32 9 % 58 % 1 6 % 56 5 , 7 1 0 , 8 7 7 , 6 8 7 40 % 26 % 1 7 HA LUT 4.4 7 % 9. 5 2 % 49 % 1 1 8 % 43 % 7 % 1 2 8 , 9 5 5 , 8 8 2 , 0 3 5 48 % 30 % 1 8 HA MCO 2.4 4 % 1 2 . 4 4 % 80 % 42 5 % 66 % 1 4 % 2 1 1 , 0 0 2 , 9 7 9 , 9 2 3 28 % 29 % 1 9 HA PHC 2.5 3 % 1 8 . 5 9 % 85 % 6 7 3 % 84 % 1 % 44 3 , 0 2 5 , 1 7 0 , 9 4 2 46 % 1 3 % 20 HA QTC 9.0 8 % 23 . 7 3 % 60 % 1 5 5 % 60 % 7 % 69 , 4 2 0 , 4 3 9 , 8 9 4 9 % 1 2 % 2 1 HO SC5 3.9 3 % 28 . 8 9 % 85 % 65 0 % 62 % 23 % 1 , 2 0 6 , 8 2 1 , 9 2 5 , 8 0 0 36 % 3 % 22 HA V 1 1 2. 0 7 % 1 1 . 6 9 % 83 % 5 1 3 % 80 % 3 % 55 2 , 2 3 7 , 9 1 2 , 5 7 5 34 % 7 % 23 HA V 1 2 2. 3 1 % 1 8 . 5 8 % 8 7 % 7 1 9 % 84 % 3 % 44 5 , 0 1 7 , 8 4 7 , 7 8 4 36 % 6 % 24 HA V 1 5 4. 6 9 % 20 . 6 7 % 76 % 34 9 % 73 % 3 % 28 9 , 8 7 2 , 2 4 1 , 2 9 5 32 % 8 % 25 HA VC5 2.8 2 % 1 9 . 8 3 % 85 % 60 8 % 82 % 1 5 % 50 2 , 6 6 4 , 1 2 6 , 8 1 1 26 % 6 % 26 HA VC6 3.9 5 % 1 7 . 2 8 % 76 % 34 5 % 74 % 2 % 23 1 , 8 9 7 , 4 8 7 , 2 3 1 30 % 1 2 % 2 7 HA VC9 1 . 9 1 % 1 7 . 1 3 % 88 % 76 9 % 75 % 1 4 % 1 , 0 6 8 , 7 8 8 , 6 3 0 , 5 3 8 38 % 1 1 % 28 HA VCC 3.5 8 % 1 6 . 5 4 % 77 % 35 2 % 75 % 1 % 2 7 5 , 3 4 5 , 3 9 9 , 3 9 5 2 7 % 1 1 % 29 HA S55 8.2 5 % 23 . 1 7 % 59 % 1 7 1 % 5 7 % 2 % 1 4 4 , 7 3 3 , 3 2 6 , 8 5 0 49 % 1 3 % 30 HA SD3 4.5 3 % 1 7 . 2 9 % 63 % 36 6 % 52 % 1 1 % 36 1 , 1 8 8 , 7 5 2 , 2 3 9 1 8 % 2 1 % 3 1 HA SD2 5.8 7 % 2 7 . 1 9 % 66 % 24 6 % 44 % 22 % 45 1 , 4 6 9 , 7 4 5 , 8 6 7 9 % 22 % 32 HA CID 3. 7 4 % 9. 6 0 % 52 % 1 3 9 % 38 % 1 4 % 23 , 6 1 2 , 0 6 6 , 7 6 7 - 1 % 50 % 33 HA VC 1 5. 1 2 % 23 . 4 5 % 76 % 33 9 % 75 % 1 % 6 1 8 , 7 5 6 , 9 2 9 , 2 7 6 25 % 5 % 34 HA SD9 6.4 3 % 29 . 3 4 % 7 1 % 32 1 % 45 % 26 % 1 , 1 9 6 , 5 8 3 , 7 9 0 , 1 3 5 1 5 % 45 % 35 HA SDD 3.3 4 % 7. 7 6 % 4 1 % 1 0 4 % 4 1 % 0 % 99 , 8 6 4 , 4 9 8 , 6 2 5 4 7 % 1 8 % 36 HA SDJ 2.6 2 % 1 9 . 8 0 % 84 % 5 7 5 % 83 % 1 % 26 3 , 0 1 0 , 5 6 7 , 3 6 8 20 % 7 % 3 7 HA SDS 1. 5 9 % 20 . 5 0 % 92 % 1 3 1 1 % 88 % 4 % 29 1 , 0 1 4 , 8 7 3 , 0 9 2 42 % 7 % 38 HA SJE 4. 1 1 % 1 9 . 3 9 % 75 % 3 7 9 % 5 7 % 1 7 % 5 1 2 , 6 0 9 , 9 7 9 , 7 1 3 30 % 28 % 39 HA SJM 3.4 0 % 1 3 . 9 9 % 68 % 3 1 0 % 64 % 4 % 76 , 3 3 3 , 2 9 9 , 5 1 1 30 % 1 1 % 40 HA SD6 5.2 8 % 23 . 5 4 % 66 % 28 3 % 58 % 2 1 % 58 1 , 9 5 9 , 5 5 8 , 9 2 0 30 % 23 %