Luận văn Tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam

62 trang tranphuong11 28/01/2022 4640

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận văn Tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

luan_van_tac_dong_cua_chinh_sach_von_luan_chuyen_len_kha_nan.pdf

Nội dung text: Luận văn Tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌ C KINH TẾ TP.HCM * CHU THỊ OANH TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH VỐN LUÂN CHUYỂN LÊN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠ C SĨ KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM * CHU THỊ OANH TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH VỐN LUÂN CHUYỂN LÊN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN SÀN CH ỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS. TRẦN NGỌC THƠ TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013
i LỜI CẢM ƠN * Để hoàn thành luận văn này, sự cố gắng của bản thân là một yếu tố quan trọng, nhưng quan trọng hơn cả là những kiến thức được truyền đạt từ thầy cô cũng như những kinh nghiệm thực tiễn trong quá trình làm việc. Tôi xin chân thành cảm ơn trường Đại Học Kinh Tế TP. HCM và viện đào tạo sau đại học của trường trong việc hỗ trợ, tạo mọi điều kiên cho tôi có thể hoàn thành tốt chương trình học cũng như bài luận văn của mình. Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý thầy cô trong khoa Tài chính doanh nghiệp, trường Đại học Kinh tế TP.HCM, đặc biệt là GS-TS Trần Ngọc Thơ là người đã trực tiếp hướng dẫn tôi trong suốt quá trình làm luận văn, từ việc chọn đề tài, chọn phương pháp nghiên cứu, làm đề cương chi tiết cho đến việc chọn mẫu nghiên cứu và phân tích, sửa lỗi của bài nghiên cứu Tôi cũng chân thành cảm ơn các tác giả của các bài nghiên cứu có liên quan được liệt kê trong phần các tài liệu tham khảo đã giúp tôi có thêm những hiểu biết sâu sắc về kiến thức có liên quan đến luận văn của mình. Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn bố mẹ và các anh chị em trong gia đình tôi đã tạo mọi điều kiện về thời gian cũng như tài chính cho tôi học tập và nghiên cứu để hoàn thành luận văn này. Tác giả Chu Thị Oanh
ii LỜI CAM ĐOAN * Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các nội dung nghiên cứu và kết quả nghiên cứu trong đề tài này là trung thực và chưa có ai từng công bố trong bất cứ công trình nào. Bài nghiên cứu này là kết quả cuộc việc tìm hiều, đọc các tài liệu của các tác giả trong nước và nước ngoài, dựa trên phương pháp nghiên cứu có chọn lọc để tìm ra kết luận đối với đề tài cần nghiên cứu. Trong luận văn cũng sử dụng một số nhận xét của các tác giả nước ngoài, có chú thích tác giả rõ ràng để người đọc có thể tham khảo. Nếu phát hiện có bất kỳ gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước Hội đồng, cũng như kết quả luận văn của mình TP. Hồ Chí Minh, năm 2013 Tác giả Chu Thị Oanh
iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt AR Account Receivables Khoản phải thu AP Account Payables Khoản phải trả CCC Cash Conversion Cycle Chu kỳ luân chuyển tiền mặt CCCs Sample Cash Conversion Cycle Chu kỳ luân chuyển tiền mặt của mẫu CCCa Cash Conversion Cycle of aggressive group Chu kỳ luân chuyển tiền mặt của nhóm mạo hiểm CCCd Cash Conversion Cycle of defensive group Chu kỳ luân chuyển tiền mặt của nhóm phòng thủ. DAYSAR Days account receivables Số ngày khoản phải thu DAYSAP Days Account Payables Số ngày khoản phải trả DAYSINV Days inventory held Số ngày hàng tồn kho. FIXFINA Fix Financial Asset Tài sản tài chính cố định FINADEBT Financial Debt Nợ tài chính FIRMSIZE Firm Size Quy mô công ty GOP Gross operating Profit Tổng lợi nhuận hoạt động INV Inventory Hàng tồn kho K Discount rate Tỷ lệ chiết khấu NPV Net present value Hiện giá thuần PVP Present Value of Perpetuity Hiện giá của dòng tiền đều vô hạn
iv ROA Returns on Assets Tỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản ROCE Returns on common equity Lợi nhuận trên vốn cổ phần thường SMEs Small and Medium Enterprise Doanh nghiệp nhỏ và vừa WC Working Capital Vốn luân chuyển WCP Working Capital Policy Chính sách vốn luân chuyển WCMP Working Capital Management Policy Chính sách quản lý vốn luân chuyển
v DANH MỤC BẢNG Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả 19 Bảng 4.2 Bảng tương quan 20 Bảng 4.3 Kết quả hồi quy 1 21 Bảng 4.4 Kết quả hồi quy 2 23 Bảng 4.5 Kết quả hồi quy 3 24 Bảng 4.6 Kết quả hồi quy 4 25 Bảng 4.7 Kết quả hồi quy 5 26 Bảng 4.8 Kết quả hồi quy 6 27
vi TÓM TẮT Từ nhiều năm nay, đã có nhiều tranh cãi về sự ảnh hưởng của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Một vài nhà nghiên cứu lập luận rằng vốn luân chuyển chỉ là một nguồn nhàn rỗi với một chi phí cao và đi kèm với lợi nhuận thấp, các công ty không nên theo đuổi chính sách vốn luân chuyển và nó có thể dẫn đến phá sản. Một số nhà nghiên cứu khác thì ủng hộ các công ty duy trì chính sách vốn luân chuyển bởi vì họ tin rằng sự quản lý thích hợp các thành phần của vốn luân chuyển có thể cân bằng chi phí và lợi nhuận của công ty và nó sẽ giảm thiểu rủi ro phá sản bằng cách gia tăng mức độ thanh khoản. Các công ty có thể lựa chọn giữa 3 loại khác nhau của vốn luân chuyển: mạo hiểm, bảo thủ, và trung hòa nhưng lựa chọn thì phụ thuộc vào mức độ mong muốn về thanh khoản và rủi ro. Các nhà nghiên cứu nhận ra tầm quan trọng của đề tài và rất nhiều nghiên cứu đã được thực hiện trên toàn thế giới đặc biệt là ở các nước đang phát triển như Pakistan, Ấn Độ, và Đài Loan Bài nghiên cứu này được thực hiện với mục đích nghiên cứu sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lợi của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Thêm vào đó, nghiên cứu cũng tìm hiểu sự tác động của các thành phần trong chu kỳ luân chuyển tiền tệ lên khả năng sinh lời. Bài nghiên cứu này sẽ sử dụng mẫu 55 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong thời kỳ từ 2008 đến 2011. Bài nghiên cứu sử dụng GOP như là một thước đo khả năng sinh lời và CCC được sử dụng như là một tiêu chuẩn để đo lường mức độ mạo hiểm của chính sách vốn luân chuyển. Tôi sử dụng dữ liệu thứ cấp đã được lọc ra từ báo cáo tài chính hàng năm của các công ty, để tính toán GOP, nợ tài chính, quy mô công ty, tài sản tài chính cố định, các thành phần của CCC. Trong nghiên cứu này, sáu mô hình hồi quy được chạy trên 220 quan sát trên phần mềm SPSS. Mỗi hồi quy phân tích biến phụ thuộc GOP và biến độc lập như quy mô công ty, tỷ số nợ tài chính, tỷ số tài sản tài chính cố định, các biến độc lập như
vii CCCs, CCCa, CCCd, ngày tồn kho bình quân, ngày phải trả bình quân, ngày phải thu bình quân thay thế các biến vừa nêu. Lý do phải thay thế các biến độc lập là tìm ra CCC và các thành phần của CCC ảnh hưởng lên GOP như thế nào? Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc thay đổi chính sách quản lý vốn luân chuyển có thể tác động lên khả năng sinh lời.
viii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT iii DANH MỤC BẢNG v TÓM TẮT vi CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1 1.1 Giới thiệu 1 1.2 Tính cấp thiết của đề tài 2 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 2 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3 1.5 Phương pháp nghiên cứu 3 1.6 Những đóng góp của đề tài nghiên cứu 3 1.7 Kết cấu của đề tài nghiên cứu 4 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN 5 2.1 Deloff (2003): 5 2.2 Lazaridis và Tryfonidis (2006) 6 2.3 Wajahat Ali & Syed Hammad Ul Hassan (2010) 7 2.4 Teruel và Sonalo (2007) 7 2.5 Uyar (2009) 8 2.6 Samiloglu và Demirgnunes (2008) 8 2.7 Lamberson (1995) 8 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 9 3.1 Các biến, giả thiết, mô hình nghiên cứu 9 3.1.1 Các biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình nghiên cứu 9 3.1.1.1 Các biến độc lập của mô hình hồi quy 9 3.1.1.2 Biến phụ thuộc sử dụng trong mô hình hồi quy 11 3.1.2 Các giả thiết nghiên cứu 11
ix 3.1.2.1 Giả thiết 1 12 3.1.2.2 Giả thiết 2 12 3.1.2.3 Giả thiết 3 13 3.1.2.4 Giả thiết 4 13 3.1.2.5 Giả thiết 5 14 3.1.2.6 Giả thiết 6 14 3.1.3 Mô hình nghiên cứu 15 3.2 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 15 3.2.1 Dữ liệu nghiên cứu 15 3.2.2 Thiết kế nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu 17 CHƯƠNG 4: NỘI DỤNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 19 4.1 Mô tả thống kê các biến giải thích 19 4.2 Tương quan giữa các biến 20 4.3 Kết quả phân tích hồi quy 21 4.3.1 Mô hình hồi quy 1 21 4.3.2 Mô hình hồi quy 2 22 4.3.3 Mô hình hồi quy 3 24 4.3.4 Mô hình hồi quy 4 25 4.3.5 Mô hình hồi quy 5 26 4.3.6 Mô hình hồi quy 6 27 4.4 Phân tích kết quả mô hình hồi quy 28 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU XA HƠN 31 5.1 Kết luận 31 5.2 Kiến nghị và hướng nghiên cứu xa hơn 31 KẾT LUẬN CHUNG 33 Tài liệu tham khảo PHỤ LỤC Phụ lục 1: Danh sách mẫu 55 công ty nghiên cứu Phụ lục 2: Kết quả hồi quy 1
x Phụ lục 3: Kết quả hồi quy 2 Phụ lục 4: Kết quả hồi quy 3 Phụ lục 5: Kết quả hồi quy 4 Phụ lục 6: Kết quả hồi quy 5 Phụ lục 7: Kết quả hồi quy 6
1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu Các nhà đầu tư trên toàn thế giới đầu tư tiền của họ vào một doanh nghiệp để thu lại lợi nhuận. Trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa như doanh nghiệp tư nhân và hợp danh, những người chủ doanh nghiệp có quyền điều hành trực tiếp hoặc gián tiếp lên việc quản lý doanh nghiệp, vì thế chính họ phải chịu trách nhiệm cho toàn bộ các khoản lời và lỗ của doanh nghiệp. Mặt khác ở các công ty đa quốc gia, các nhà quản lý của công ty quản lý các công việc của công ty thay cho các chủ sở hữu của công ty nhưng các chủ sở hữu công ty thì muốn các nhà quản lý thực hiện các quyết định tạo ra các tín hiệu tích cực tới thị trường, gia tăng giá trị công ty, gia tăng lợi nhuận và tối đa hóa lợi nhuận của cổ đông. Trọng tâm của các vấn đề tài chính doanh nghiệp là đầu tư dài hạn, cấu trúc vốn và các phương pháp định giá khác nhau. Nói tóm lại nó liên quan chủ yếu đến các kế hoạch hoặc quyết định tài chính dài hạn. Mặt khác, cũng nhiều người tin rằng các quyết định tài chính về việc quản lý tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn cũng ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Những quyết định tài chính này thì rất cần thiết bởi vì chúng chứng minh sự ổn định về tài chính của công ty và theo đó thị trường phát triển nhận thức về công ty. Để tìm ra phương thức mới của sự sáng tạo giá trị, hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm tập trung vào việc quản lý hàng tồn kho và quản lý các khoản phải thu, nhưng quản lý vốn luân chuyển có một khái niệm rộng hơn. Nó không chỉ bao gồm tài sản lưu động mà nó còn bao gồm nợ ngắn hạn. Một chính sách hiệu quả đối với vốn luân chuyển có thể tạo ra giá trị cho các cổ đông, mặt khác một chính sách nghèo nàn có thể ảnh hưởng đến việc kinh doanh rất trầm trọng và có thể gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính. Tình cảnh này có thể dẫn đến việc thoái vốn và thất bại của tất cả các kế hoạch dài hạn và kết quả là các cổ đông sẽ mất hết giá trị. Tầm quan trọng của chính sách vốn luân chuyển hay việc quản lý vốn luân chuyển không thể phủ nhận trong bất kỳ tổ chức nào. Các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới
2 đã tập trung về vấn đề này và thảo luận chi tiết ở nhiều nước. Các nhà nghiên cứu từ các nước đang phát triển xem xét vốn luân chuyển như là dòng máu sống của bất kỳ một tổ chức nào và đây là lý do hầu hết các nghiên cứu về chủ đề này đã được thực hiện ở các nước phát triển như Pakistan, Ấn Độ và Đài Loan Đề tài này sẽ tập trung nghiên cứu về vấn đề này ở các công ty tại Việt Nam, để tìm ra sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. 1.2 Tính cấp thiết của đề tài Vốn luân chuyển là một vấn đề rất quan trọng trong bất kỳ một tổ chức nào bởi vì không có sự quản lý phù hợp các thành phần vốn luân chuyển sẽ rất khó khăn cho các tổ chức để điều hành hoạt động một cách suôn sẻ. Hơn nữa, chính sách vốn luân chuyển là vấn đề chính đặc biệt là trong các nước đang phát triển và để lý giải mối quan hệ giữa chính sách vốn luân chuyển và khả năng sinh lời, nhiều nhà nghiên cứu khác nhau đã thực hiện những cuộc nghiên cứu ở nhiều nơi khác nhau trên thế giới đặc biệt là ở các nước đang phát triển (Pakistan, Ấn Độ và Đài Loan). Mặc dù vấn đề này rất quan trọng nhưng ở Việt Nam vẫn có rất ít các cuộc nghiên cứu về nó. Vì thế, tôi quyết tâm thực hiện đề tài này để thấy được sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các công ty ở Việt Nam và cố gắng lấp lỗ hổng của các nghiên cứu hiện tại cũng như trước đó. 1.3 Mục tiêu nghiên cứu Một điều rõ ràng là chính sách vốn luân chuyển có một số ảnh hưởng lên khả năng sinh lời của công ty, nhưng vẫn chưa có nhiều nghiên cứu ở Việt Nam được thực hiện để khảo sát sự tác động này. Bài nghiên cứu sử dụng CCC (Cash Conversion Cycle – chu kỳ luân chuyển tiền mặt) là một công cụ hữu ích để đo lường mức độ mạo hiểm của chính sách vốn luân chuyển. Vì thế mục tiêu của nghiên cứu là tìm ra sự ảnh hưởng của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các doanh nghiệp Việt Nam. Các nhà quản lý của công ty có thể vận dụng kết quả của nghiên cứu này để quản lý vốn luân chuyển hợp lý, gia tăng giá trị cho các cổ đông.
3 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đề tài này nghiên cứu chính sách vốn luân chuyển và những tác động của nó lên khả năng sinh lời của 55 công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong thời kỳ từ 2008-2011, ngoại trừ các công ty nước, ngân hàng, tài chính, bảo hiểm, kinh doanh dịch vụ và cho thuê bởi vì tính chất đặc thù của chúng. Tôi sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, được đăng tải trên trang web của các công ty đó và trên trang web chính thức của sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (SSC), cổng thông tin dữ liệu tài chính – chứng khoán Việt Nam (Cafef). Bài nghiên cứu này sử dụng tổng lợi nhuận hoạt động như là phương pháp đo lường khả năng sinh lợi bởi vì tôi muốn tương quan lợi nhuận hoạt động với tài sản hoạt động của công ty. Chu kỳ luân chuyển tiền tệ sẽ được sử dụng để đo lường chính sách vốn luân chuyển. 1.5 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp định lượng được sử dụng trong nghiên cứu này bởi vì các dữ liệu thu thập được sẽ ở dạng chữ số và sử dụng các công cụ thống kê để phân tích, chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm SPSS. 1.6 Những đóng góp của đề tài nghiên cứu Bài nghiên cứu này cho thấy sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Giúp cho các nhà quản lý doanh nghiệp có thể đưa ra chính sách vốn luân chuyển phù hợp với tình hình hoạt động và mục tiêu của công ty. Đây cũng là một trong số ít những nghiên cứu ở Việt Nam về vốn luân chuyển, nghiên cứu tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời, góp phần làm phong phú kiến thức về đề tài này.
4 Bài nghiên cứu cũng đưa ra những hướng nghiên cứu tiếp theo, giúp cho các sinh viên có thể tiếp tục nghiên cứu sâu hơn trong tương lai. 1.7 Kết cấu của đề tài nghiên cứu Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và những đóng góp của đề tài nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu có liên quan. Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương 4: Nội dung nghiên cứu và kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận của luận văn và hướng nghiên cứu xa hơn
5 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN 2.1 Deloff (2003): Mối quan hệ giữa vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp đựơc nghiên cứu bằng một mẫu là 1009 doanh nghiệp lớn phi tài chính Bỉ trong giai đoạn từ 1992 – 1996. Chính sách bán chịu và chính sách hàng tồn kho đựơc đo lường bởi số ngày các khoản phải thu, khoản phải trả và hàng tồn kho và chu kỳ luân chuyển tiền mặt sử dụng như là một thước đo mở rộng trong quản trị vốn luân chuyển. Ông đã thấy rằng số ngày khoản phải thu, số ngày khoản phải trả, hàng hóa tồn kho có mối quan hệ nghịch với khả năng sinh lợi. Theo ông các công ty có thể tạo ra giá trị bằng cách giảm khoản đầu tư vào tài sản lưu động tới một mức hợp lý và rút ngắn số ngày khoản phải thu và số ngày tồn kho. Các kết quả thu thập được từ nghiên cứu này đề nghị các nhà quản lý doanh nghiệp có thể làm tăng khả năng sinh lợi của doanh nghiệp bằng cách giảm số ngày phải thu khách hàng và số ngày của tài khoản hàng tồn kho. Khả năng sinh lời của doanh nghiệp giảm sút nếu các thời gian khoản phải thu dài hơn. Mẫu dựa trên một cơ sở dữ liệu được cung cấp bởi Ngân hàng quốc gia Bỉ, bao gồm các báo cáo tài chính của 2000 công ty quan trọng nhất của Bỉ. Mẫu được xây dựng như sau. Bắt đầu với 1637 doanh nghiệp mà báo cáo tài chính đã có sẵn cho mỗi năm trong giai đoạn 1991-1996. Bởi vì bản chất cụ thể của các hoạt động của mình, các doanh nghiệp trong ngành công nghiệp NACE 1 (năng lượng và nước ), 8 (" tài chính và ngân hàng, bảo hiểm, dịch vụ kinh doanh, cho thuê ) và 9 (" các dịch vụ khác") bị loại khỏi mẫu. Một số các công ty có dữ liệu bị bỏ sót cũng đã được loại bỏ. Vì vậy, một bảng điều khiển cân bằng được thiết lập với 5045 quan sát thu được của 1009 công ty trong giai đoạn 1992-1996. Hai cách đo lường lợi nhuận được sử dụng: thu nhập ròng và tổng thu nhập. Thu nhập ròng là doanh thu trừ chi phí bán hàng, bao gồm khấu hao và trả góp. Tổng thu
6 nhập là thu nhập ròng cộng khấu hao và trả góp. Cả hai đều được chia cho tổng tài sản trừ tài sản tài chính. Đối với một số doanh nghiệp trong mẫu, tài sản tài chính, mà chủ yếu là cổ phần trong các công ty khác, là một phần quan trọng của tổng tài sản. Đó cũng là lý do tại sao lợi nhuận trên tài sản không được coi là một thước đo của khả năng sinh lợi: khi một công ty có chủ yếu là các tài sản tài chính trên bảng cân đối kế toán của mình, các hoạt động để tạo ra lợi nhuận của nó sẽ góp phần nhỏ để sinh lợi tính trên tổng thể tài sản. Các cách đo lường khả năng sinh lợi được tạo ra trên thị trường chứng khoán không được tính bởi vì chỉ có một số giới hạn các công ty Bỉ được niêm yết trên thị trường chứng khoán. Số ngày khoản phải thu được tính bằng cách (các khoản phải thu x 365)/ doanh thu bán hàng. Số lượng hàng tồn kho [hàng tồn kho x 365]/chi phí bán hàng. Số ngày khoản phải phải (các khoản phải trả x 365)/ tổng số hàng mua. Chu kỳ luân chuyển tiền mặt được sử dụng như một thước đo toàn diện của chính sách quản lý vốn luân chuyển. Vòng quay tiền mặt chỉ đơn giản là (số ngày các khoản phải thu + số ngày hàng tồn kho - số ngày các khoản phải trả Ngoài ra, kích cỡ (các logarit tự nhiên của doanh số bán hàng), tăng trưởng doanh số bán hàng [(doanh số bán hàng năm nay - doanh số bán hàng của năm trước) / doanh số bán hàng của năm trước)], các tỷ lệ nợ tài chính (tổng nợ tài chính / tổng tài sản), và tỷ lệ tài sản tài chính cố định so với tổng tài sản được xem như là các biến độc lập khác trong các hồi quy. Tài sản tài chính cố định là cổ phần các công ty khác (chủ yếu là liên kết), để đóng góp vào các hoạt động của công ty để giữ chúng, bằng cách thiết lập một mối quan hệ lâu dài và cụ thể, và các khoản vay đã được cấp cùng một mục đích. Đối với một số công ty thì tài sản đó là một phần quan trọng trong tổng tài sản. 2.2 Lazaridis và Tryfonidis (2006) Tập trung vào thị trường chứng khoán Athen và nghiên cứu 131 công ty niêm yết trong thời kỳ từ 2001-2004 để khảo sát tác động của việc quản lý vốn luân chuyển
7 hiệu quả lên lợi luận. Họ sử dụng tổng lợi nhuận hoạt động như là một công cụ đo lường khả năng sinh lợi. Không giống như các nghiên cứu trước, họ sử dụng CCC, size của công ty, tài sản tài chính cố định, tỷ số nợ tài chính như là các biến độc lập. Kết quả thì tương tự như các nghiên cứu trước đó là tỷ suất sinh lợi và chu kỳ luân chuyển tiền mặt có tương quan nghịch với nhau. 2.3 Wajahat Ali & Syed Hammad Ul Hassan (2010) Nghiên cứu mẫu gồm 47 công ty ở Thụy Điển trong thời kỳ từ 2004 đến 2008. Nghiên cứu của tác giả cũng nhằm tìm ra mối quan hệ giữa chính sách vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi của các công ty Thụy Điển. Mô hình nghiên cứu được chạy dựa trên 185 quan sát, sử dụng phần mềm SPSS. Nghiên cứu này thì cho thấy không có mối quan hệ giữa chính sách vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi của các công ty Thụy Điển, nhưng lại có mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi và số ngày khoản phải thu, số ngày khoản phải trả và số ngày hàng tồn kho. 2.4 Teruel và Sonalo (2007) Nghiên cứu xu hướng vốn luân chuyển ở các doanh nghiệp nhỏ và trung bình ở Tây Ban Nha. Họ thu thập dữ liệu từ 8872 công ty trong thời kỳ từ 1996-2002. Họ sử dụng ROA như là một biến phụ thuộc và số ngày khoản phải thu, số ngày khoản phải trả, số ngày hàng tồn kho và chu kỳ luân chuyển như là một biến độc lập. Ngoài ra quy mô công ty và tốc độ tăng trưởng doanh thu được sử dụng như là một biến điều khiển. Họ tìm ra mối quan hệ nghịch giữa số ngày khoản phải thu và số ngày hàng tồn kho với khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Điều này có nghĩa là nếu công ty có số ngày tồn kho lớn và số ngày khaỏn phải thu lớn thì nó sẽ làm giảm lợi nhuận. Họ cũng nhận thấy rằng chu kỳ luân chuyển tiền mặt ngắn sẽ làm gia tăng lợi nhuận, Tôi đã thảo luận trước đây trong bài báo cáo rằng CCC được sử dụng như là công cụ đo lường mức độ mạo hiểm của chính sách vốn luân chuyển. Như vậy nghiên cứu này gián tiếp chỉ ra rằng chính sách vốn luân chuyển có thể gia tăng lợi nhuận.
8 2.5 Uyar (2009) Tác giả cố gắng thiết lập mối quan hệ giữa chính sách vốn luân chuyển, tỷ suất lợi nhuận và quy mô công ty. Trọng tâm là các công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán Istanbul (Thổ Nhĩ Kỳ), ông thu thập dữ liệu từ 166 công ty từ 7 ngành công nghiệp khác nhau trong vòng 1 năm (2007). Ông sử dụng tổng tài sản và doanh thu ròng như là một biến để đo lường quy mô công ty và ROA như là một biến để đo lường tỷ suất sinh lợi. ANOVA và tương quan Pearson được chạy để tìm ra sự kết hợp giữa CCC với quy mô công ty và giữa CCC với khả năng sinh lợi. Không ngạc nhiên khi có tồn tại một mối quan hệ ngược chiều giữa CCC và quy mô công ty, giữa CCC và khả năng sinh lợi. 2.6 Samiloglu và Demirgnunes (2008) Tác giả xem xét các công ty của Thổ Nhĩ Kỳ cho các nghiên cứu của họ. Nghiên cứu của họ không chỉ có giá trị giống như phát hiện của Uyar, họ còn thấy rằng khả năng sinh lợi và sự tăng trưởng của doanh thu có mối quan hệ trực tiếp với nhau. 2.7 Lamberson (1995) Cố gắng tìm ra sự tác động của những thay đổi trong hoạt động kinh tế lên chính sách quản lý vốn luân chuyển. Ông nghiên cứu 50 công ty nhỏ ở Mỹ trong thời kỳ từ 1980 đến 1991. Ông kết luận rằng các công ty đồng nhất về việc đầu tư của họ vào vốn luân chuyển và việc đầu tư của họ không gia tăng trong suốt thời kỳ mở rộng kinh tế, vì thế có ảnh hưởng rất nhỏ lên vốn luân chuyển của các công ty nhỏ bằng cách thay đổi trong hoạt động kinh tế.
9 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Để nghiên cứu tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các công ty Việt Nam, tôi thực hiện phương pháp nghiên cứu sau: 3.1 Các biến, giả thiết, mô hình nghiên cứu 3.1.1 Các biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình nghiên cứu: 3.1.1.1 Các biến độc lập của mô hình hồi quy • Biến CCC (Cash Conversion Cycle): Chu kỳ luân chuyển tiền mặt. Như đã thảo luận từ trước thì CCC được sử dụng như là một công cụ đo lường mức độ của chính sách vốn luân chuyển. CCC ngắn hơn nghĩa là công ty đang theo đuổi chính sách vốn luân chuyển mạo hiểm và CCC dài hơn nghĩa là công ty đang theo chính sách vốn luân chuyển phòng thủ (Lazaridis và Tryfonidiens, 2006). Vì thế để tìm hiểu tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lợi, CCC được sử dụng như là một biến độc lập trong phân tích hồi quy. CCC sẽ được tính toán theo cách sau (Lazaridis và Tryfonidiens, 2006): CCC = Số ngày khoản phải thu + số ngày hàng tồn kho – số ngày khoản phải trả. CCC sẽ được sử dụng làm biến độc lập trong 3 hồi quy khác nhau. Trong hồi quy thứ nhất tôi sử dụng mẫu CCC, trong hồi quy thứ hai và thứ 3 tôi sử dụng CCC của nhóm phụ sẽ được sử dụng để tìm ra sự kết hợp giữa WCP và lợi nhuận. Thêm vào đó, bài nghiên cứu sẽ cố gắng tìm ra những tác động của mỗi thành phần của chu kỳ luân chuyển tiền mặt lên lợi nhuận của công ty. Vì thế mỗi thành phần của chu kỳ luân chuyển tiền mặt sẽ được xem như là một biến độc lập và sẽ được thay thế CCC trong phân tích hồi quy. Chúng ta tính toán thành phần của CCC theo cách sau : • DAYSAR (Days account receivables): Số ngày khoản phải thu
10 Số ngày khoản phải thu = (Khoản phải thu* 365) / doanh thu • DAYSAP (Days Account Payables): Số ngày khoản phải trả Số ngày khoản phải trả = ( Khoản phải trả * 365) / chi phí giá vốn hàng bán • DAYSINV (Days inventory held): Số ngày hàng tồn kho. Số ngày tồn kho = ( Hàng tồn kho*365) / chi phí giá vốn hàng bán. Có rất nhiều yếu tố quyết định lợi nhuận của công ty. Vì thế, ngoài CCC và các thành phần của CCC chúng ta sẽ sử dụng quy mô công ty, tỷ số tài sản tài chính cố định trên tổng tài sản, và tỷ số nợ tài chính như là các biến độc lập trong phân tích hồi quy (Lazaridis và Tryfonidiens, 2006). • FIRMSIZE (Firm Size) Quy mô của công ty được tính toán bằng cách lấy Log của doanh thu. Tỷ số nợ tài chính và tỷ số tài sản tài chính cố định trên tổng tài sản được tính toán theo cách sau (Lazaridis và Tryfonidiens, 2006): • FINADEBT (Financial Debt): Tỷ số nợ tài chính Tỷ số nợ tài chính = Nợ tài chính/ tổng tài sản Nợ tài chính bao gồm các khoản vay ngắn hạn và vay dài hạn. Tỷ số nợ tài chính giúp chúng ta hiểu và giải thích mối quan hệ giữa tổng tài sản và vốn bên ngoài (Lazaridis và Tryfonidiens, 2006): • FIXFINA (Fix Financial Asset): Tỷ số tài sản tài chính Tỷ số tài sản tài chính = tài sản tài chính/ tổng tài sản Tỷ số này được sử dụng như là một phần quan trọng của tổng tài sản đối với các công ty niêm yết bao gồm các tài sản tài chính trong nó. Nó bao gồm khoản đầu tư vào vốn cổ phần của các công ty khác, vốn cổ phần trong công ty liên kết, tài sản nắm giữ để bán, chứng khoán phái sinh và tài sản sẵn sàng để bán.
11 Đối với việc tính toán tài sản tài chính và nợ tài chính chúng ta sử dụng các công thức sau: Tài sản tài chính = Các khoản đầu tư vào vốn cổ phần + Các khoản phải thu tài chính + Tài sản nắm giữ để bán + chứng khoán phái sinh + chứng khoán thị trường + các khoản phải thu khác + Tài sản sẵn sàng để bán Nợ tài chính = Các khoản vay thế chấp dài hạn + Các khoản vay thế chấp ngắn hạn + các khoản vay ngắn hạn + Các khoản vay dài hạn. 3.1.1.2 Biến phụ thuộc sử dụng trong mô hình hồi quy GOP: Biến phụ thuộc của nghiên cứu này là tỷ số tổng lợi nhuận hoạt động. Tôi lựa chọn tổng lợi nhuận hoạt động hơn là lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) bởi vì hầu hết các công ty được niêm yết có tài sản tài chính trong tổng tài sản của họ. Tôi muốn tương quan lợi nhuận hoạt động hay lỗ hoạt động với tài sản hoạt động, trong trường hợp này tổng lợi nhuận hoạt động là công cụ đo lường hoàn hảo vì nó loại trừ ra tất cả các hoạt động tài chính ra khỏi hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp bằng cách trừ các tài sản tài chính ra khỏi tổng tài sản. Tổng lợi nhuận hoạt động được tính toán theo cách sau: Tổng lợi nhuận hoạt động = (Doanh thu - Chi phí giá vốn hàng bán) / (Tổng tài sản – Tài sản tài chính) 3.1.2 Các giả thiết nghiên cứu: Chúng ta đã thảo luận trước đây rằng chúng ta sẽ sử dung GOP (biến độc lập) như là một công cụ để đo lường khả năng sinh lợi và CCC (biến phụ thuộc là công cụ để đo lường mức độ mạo hiểm của chính sách vốn luân chuyển. Vì vậy, trong giả thuyết sẽ sử dụng các biến này để xem xét tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Hơn nữa tôi cũng sẽ phát triển giả thuyết để tìm tác động của số ngày khoản phải thu, ngày khoản phải trả, ngày tồn kho lên khả năng sinh lời. Vì thế sẽ có 6 giả thuyết được kiểm tra bằng phân tích hồi quy sau đó.
12 3.1.2.1 Giả thiết 1: Vì muốn tìm ra tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời, giả thuyết đầu tiên tôi sẽ kiểm tra mối quan hệ giữa CCC và GOP của mẫu nghiên cứu. H1: CCCs có tác động lên GOPs H0: CCCs không có tác động lên GOPs Tôi sẽ phân tích dữ liệu bằng phân tích hồi quy trong phần mềm SPSS và giá trị của hệ số β sẽ diễn tả đặc tính của mối quan hệ. H1: β ≠ 0 H0: β = 0 Nếu β lớn hơn hoặc nhỏ hơn 0 tức là có sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Nếu β = 0 nghĩa là không có tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Trong trường hợp này sẽ bác bỏ giả thuyết H1 3.1.2.2 Giả thiết 2: Kết quả nghiên cứu sẽ tìm ra tác động của chính sách vốn luân chuyển phòng thủ lên khả năng sinh lợi. Vì thế sự kết hợp giữa GOPd và CCCd của nhóm công ty có chính sách luân chuyển phòng thủ sẽ giải thích mô hình hồi quy này. H1: CCCd có tác động lên GOPd H0: CCCd không có tác động lên GOPd Tôi sẽ phân tích dữ liệu bằng phân tích hồi quy trong phần mềm SPSS và giá trị của hệ số β sẽ diễn tả đặc tính của mối quan hệ. H1: β ≠ 0 H0: β = 0
13 Nếu β lớn hơn hoặc nhỏ hơn 0 tức là có sự tác động của chính sách vốn luân chuyển phòng thủ lên khả năng sinh lời. Nếu β = 0 nghĩa là không có tác động của chính sách vốn luân chuyển phòng thủ lên khả năng sinh lời. Trong trường hợp này sẽ bác bỏ giả thuyết H1 3.1.2.3 Giả thiết 3: Nghiên cứu sẽ tìm ra tác động của chính sách vốn luân chuyển mạo hiểm lên khả năng sinh lời. Vì thế sự kết hợp giữa GOPa và CCCa của nhóm chính sách luân chuyển phòng thủ sẽ giải thích mô hình hồi quy này. H1: CCCa tác động lên GOPa H0: CCCa có tác động lên GOPa Tôi sẽ phân tích dữ liệu bằng phân tích hồi quy trong phần mềm SPSS và giá trị của hệ số β sẽ diễn tả đặc tính của mối quan hệ. H1: β ≠ 0 H0: β = 0 Nếu β lớn hơn hoặc nhỏ hơn 0 tức là có sự tác động của chính sách vốn luân chuyển tấn công lên khả năng sinh lời. Nếu β = 0 nghĩa là không có tác động của chính sách vốn luân chuyển tấn công lên khả năng sinh lời. Trong trường hợp này sẽ bác bỏ giả thuyết H1 3.1.2.4 Giả thiết 4: Giả thuyết 4 sẽ kiểm tra mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi và số ngày khoản phải thu. H1: Số ngày khoản phải thu của công ty có tác động lên khả năng sinh lời Giả thuyết đối là:
14 H0: Số ngày khoản phải thu của công ty không tác động lên khả năng sinh lời Luận văn này sẽ thực hiện phân tích hồi quy và giá trị β sẽ diễn tả đặc tính của mối quan hệ. Mô hình hồi quy cho giả thuyết này như sau: H1: βAR ≠ 0 H0: βAR = 0 Nếu β lớn hơn hoặc nhỏ hơn 0 tức là có sự tác động của số ngày khoản phải thu lên khả năng sinh lời. Nếu β = 0 nghĩa là không có tác động của chính sách vốn luân chuyển tấn công lên khả năng sinh lời. Trong trường hợp này sẽ bác bỏ giả thuyết H1 3.1.2.5 Giả thiết 5: Giả thuyết 4 sẽ kiểm tra tác động của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời. H1: Số ngày khoản phải trả của công ty có tác động lên khả năng sinh lời Giả thuyết đối là: H0: Số ngày khoản phải trả của công ty có tác động lên khả năng sinh lời. Luận văn sẽ thực hiện phân tích hồi quy và giá trị β sẽ diễn tả đặc tính của mối quan hệ. Mô hình hồi quy cho giả thuyết này như sau: H1: βAP ≠ 0 H0: βAP = 0 3.1.2.6 Gỉa thiết 6: Giả thuyết 4 sẽ kiểm tra tác động của số ngày nắm giữ hàng tồn kho lên khả năng sinh lời. H1: Số ngày nắm giữ hàng tồn kho của công ty tác động lên khả năng sinh lời.
15 Giả thuyết đối là: H0: Số ngày nắm giữ hàng tồn kho của công ty tác động lên khả năng sinh lời. Luận văn này sẽ thực hiện phân tích hồi quy và giá trị β sẽ diễn tả đặc tính của mối quan hệ. Mô hình hồi quy cho giả thuyết này như sau: H1: βINV ≠ 0 H0: βINV = 0 3.1.3 Mô hình nghiên cứu: Phương pháp này giúp ước tính một biến phụ thuộc chưa biết với sự giúp đỡ của một vài biến độc lập đã biết. Những biến độc lập này bao gồm một số phần của biến độc lập cái mà được giải thích bởi phương trình được thiết lập trong phân tích hồi quy (Kohler, 1994, P585) Kỹ thuật này của phân tích được sử dụng bởi vì tôi muốn định nghĩa một biến phụ thuộc (GOP) bằng cách sử dụng biến độc lập. Phương trình dưới đây sẽ được sử dụng cho phân tích hồi quy: Y = α + β1X1 + β2*X2 + βn* Xn (a) Trong phương trình này Y là biến phụ thuộc, α là một giá trị ước tính của Y khi những tất cả những biến khác bằng 0. β cho chúng ta thấy sự thay đổi trong ước tính Y. X là biến độc lập. Bằng cách chạy phân tích hồi quy trên dữ liệu sẽ tìm thấy giá trị cùa α và β. Giá trị β của mỗi biến độc lập sẽ giải thích sự tác động của biến độc lập đó lên biến phụ thuộc. 3.2 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu. 3.2.1 Dữ liệu nghiên cứu Luận văn này lựa chọn các công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Để làm cho nghiên cứu đa dạng hơn tôi lựa chọn công ty từ nhiều ngành nghề khác nhau (lĩnh vực công nghiệp, nông nghiệp, công nghệ thông tin, truyền thông,
16 nguyên vật liệu và các ngành tiêu dùng khác), đồng thời không bao gồm các công ty trong lĩnh vực nước, tài chính ngân hàng, bảo hiểm và cho thuê bởi vì các tính chất đặc thù của chúng. Luận văn tập trung chủ yếu vào các công ty niêm yết bởi tính chân thực và chính xác của dữ liệu được cung cấp bởi các báo cáo tài chính đã được kiểm toán hàng năm. Các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán muốn tạo ra giá trị cho các cổ đông, vì thế họ trông đợi công bố bức tranh chân thực về thu nhập, chi phí, tài sản và các khoản nợ, sự chính xác của các dữ liệu cung cấp có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của nghiên cứu. Hơn nữa đối với các công ty niêm yết có một yêu cầu thực hiện kiểm toán bên ngoài để đảm bảo sự chính xác của báo cáo tài chính. Mặt khác các công ty không niêm yết sử dụng nhiều trò khác nhau để tránh thuế và vay thêm nợ. Dấu lợi nhuận và các khoản nợ và đưa ra nhiều các giá trị trên sổ sách của tài sản là thực tế phổ biến. Dữ liệu bao gồm các công ty như vậy sẽ có rủi ro rất lớn cho mục đích nghiên cứu, bởi vì kết quả của nó sẽ không cho thấy được bức tranh chân thực về vốn luân chuyển và tác động của nó lên khả năng sinh lời. Để cho nghiên cứu toàn diện hơn, tôi đã chọn 55 công ty từ nhiều ngành nghề khác nhau (lĩnh vực công nghiệp, nông nghiệp, công nghệ thông tin, truyền thông, nguyên vật liệu và các ngành tiêu dùng khác) trong thời kỳ từ 2008-2011. Đối với việc chọn mẫu, tôi sẽ theo kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện bởi vì nó sẽ cho phép các nhà nghiên cứu tạo lập một tiêu chuẩn cho việc lựa chọn mẫu và chọn mẫu theo sự thuận tiện của nhà nghiên cứu. Vì thế, sự sẵn sàng của báo cáo tài chính qua các thời kỳ nghiên cứu như là một tiêu chuẩn của việc lựa chọn mẫu các công ty. Tôi thu thập báo cáo tài chính của các công ty niêm niết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ các trang web của chính các công ty đó hay từ các trang tổng hợp phân tích đầu tư, trang web của các công ty tài chính và chứng khoán Bao gồm các công ty dưới đây. Cho mục đích nghiên cứu sâu hơn tôi quyết định chia mẫu làm hai nhóm nhỏ dựa trên mức độ mạo hiểm của chính sách vốn luân chuyển:
17 • Các quan sát với chính sách vốn luân chuyển mạo hiểm • Các quan sát với chính sách vốn luân chuyển phòng thủ Những nhóm nhỏ này giúp hiểu rõ mối quan hệ thật sự giữa chính sách vốn luân chuyển và khả năng sinh lời bởi vì trong nhóm nhỏ sẽ nghiên cứu những quan sát đồng nhất. Có một cơ hội lớn rằng kết quả của phân tích cho những nhóm nhỏ này mẫu thuẫn với kết quả phân tích mẫu. Hơn nữa, kết quả sẽ giúp kiểm tra độ tin cậy và tính xác thực của những tranh cãi trong các tài liệu về mối quan hệ giữa chính sách vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi. Điều này sẽ là một nỗ lực độc nhất, vì không có một nghiên cứu nào trước đấy chia mẫu thành nhóm nhỏ để tìm ra sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Các tài liệu đã nói rất nhiều về chính sách vốn luân chuyển mạo hiểm, phòng thủ và bảo thủ nhưng không thể tìm ra phương pháp số học nhằm phân biệt các chính sách đó khác nhau như thế nào. Trong khi chia mẫu ra thành các nhóm nhỏ chúng ta thật khó để chúng ta có thể thực hiện dựa trên 3 loại chính sách vốn luân chuyển, vì thế bài nghiên cứu bỏ qua chính sách vốn luân chuyển bảo thủ. Tuy nhiên cũng có thể chia mẫu dựa trên chính sách vốn luân chuyển mạo hiểm và chính sách vốn luân chuyển phòng thủ bằng cách giả định giá trị trung bình mẫu là một giới hạn giữa chúng. Giả định những quan sát có CCC lớn hơn giá trị trung bình của CCC mẫu thì nằm trong nhóm chính sách vốn luân chuyển phòng thủ, còn nhóm những quan sát có CCC nhỏ hơn giá trị trung bình của CCC mẫu thì nằm trong nhóm chính sách vốn luân chuyển mạo hiểm. 3.2.2 Thiết kế nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu này trình bày theo phương pháp diễn dịch vì tôi sẽ phát triển giả thuyết vào bước đầu và sau đó để kiểm tra giả thuyết đó tôi sẽ phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu.
18 Cách thức thực hiện nghiên cứu: Dùng phương pháp định lượng bởi vì các dữ liệu thu thập được sẽ ở dạng chữ số và sử dụng các công cụ thống kê để phân tích. Tôi thực hiện chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm SPSS để diễn giải sự tác động của chính sách vốn luân chuyển và khả năng sinh lời của công ty. Nghiên cứu này sẽ cố gắng tìm ra vấn đề (tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời), vấn đề này ít thu hút sự tham gia của các nhà nghiên nghiên cứu ở Việt Nam. Vì thế, nghiên cứu được thiết kế để không chỉ đóng góp cho kiến thức hiện hữu mà còn đáp ứng được yêu cầu và mục đích nghiên cứu là tìm hiểu sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của 55 công ty trong thời kỳ 4 năm từ 2008-2011. Luận văn này sẽ sử dụng dữ liệu thứ cấp, thu thập dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS.
19 CHƯƠNG 4: NỘI DỤNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mô tả thống kê các biến giải thích Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LN hoat dong 220 -1.14 1.65 .2390 .21349 CK luan chuyen tien mat 220 -3603.87 4854.82 53.8267 614.71356 so ngay ton kho 220 .06 4143.63 178.7046 445.78042 so ngay khoan phai thu 220 .55 3593.70 176.6417 433.16319 so ngay khoan phai tra 220 .00 1792.41 55.8896 159.97700 no tai chinh 220 .00 1.68 .4795 .42477 tai san tai chinh co dinh 220 .00 .95 .1104 .16319 quy mo cong ty 220 6.24 10.26 8.7441 .63725 Valid N (listwise) 220 Bảng 4.1 Thống kê mô tả Bảng này cho thấy thống kê mô tả 220 quan sát của dữ liệu thu thập được. Giá trị trung bình số học của tài sản cố định cho thấy rằng giá trị trung bình 11.04% của tổng tài sản là tài sản cố định. Trung bình một chu kỳ tiền mặt thì trong vòng 54 ngày. Thời kỳ trung bình các công ty trả các khoản nợ là 56 ngày, 177 ngày để các khoản phải thu chuyển thành tiền mặt, thời gian nắm giữ hàng tồn kho là 178 ngày. GOP trung bình là 0.239 Ngoài ra, bảng trên còn cho thấy giá trị tối đa và giá trị tối thiểu của mỗi biến trong dữ liệu. Độ lệch tiêu chuẩn cho thấy sự phân tán của dữ liệu từ giá trị trung bình, giá trị trung vị cho thấy khuynh hướng trung tâm của dữ liệu và sai số chuẩn của giá trị
20 trung bình cho thấy rằng giá trị trung bình của mẫu gần với giá trị trung bình của tổng thể như thế nào. Trong điều kiện lý tưởng của phân phối chuẩn, trung bình và trung vị thường bằng nhau nhưng trong trường hợp này thì không bằng. Độ lệch chuẩn của mỗi biến cao cho thấy dữ liệu bị phân tán và nó có ít khuynh hướng tập trung. 4.2 Tương quan giữa các biến FIXI Biến GOP CCC DAYINV DAYAR DAYAP FINDEBT NA GOP 1 CCC -0.007 1 DAYINV 0.000 -0.504 1 DAYAR -0.008 0.654 0.294 1 DAYAP -0.007 0.665 0.051 0.627 1 FINDEBT 0.016 -0.008 -0.05 -0.025 -0.104 1 FIXINA -0.0106 0.521 0.006 0.577 0.458 -0.233 1 FIRMSIZE -0.254 -0.320 -0.127 -0.431 -0.419 -0.217 -0.302 Bảng 4.2 Bảng tương quan giữa các biến Trước khi bắt đầu bài nghiên cứu, quan trọng để kiểm tra lại tương quan giữa hai biến khác nhau mà chúng ta đang được sử dụng cho phân tích. Tương quan phản ánh hai biến có liên quan với nhau như thế nào? Sự thay đổi nào sẽ xảy ra nếu một trong hai biến thay đổi. Một cách để quan sát tương quan là kiểm tra xu hướng của dữ liệu của hai biến trong biểu đồ. Bảng số liệu trên đây đã đưa ra tương quan giữa hai biến mà chúng ta đang sử dụng cho nghiên cứu.
21 Bảng tương quan cho thấy rằng có tồn tại một mối tương quan âm giữa GOP và CCC và không đồng nhất với quan điểm rằng thời kỳ tín dụng linh hoạt và thời kỳ phải trả dài hơn sẽ mang lại nhiều doanh thu hơn và nhiều lợi nhuận hơn. Không có tương quan với số ngày nắm giữ hàng tồn kho và có tương quan âm với số ngày khoản phải trả, số ngày khoản phải thu và quy mô công ty nhưng mối tương quan này rất yếu. CCC cũng có mối tương quan với hầu hết các biến. Để kiểm tra giữa các biến có hiện tượng đa công tuyến hay không, chúng ta xem xét các hệ số tương quan giữa các biến, hầu như đều rất nhỏ so với +/- 1. Như vậy giữa các biến không có hiện tượng đa cộng tuyến, ta có thể đưa vào mô hình. 4.3 Kết quả phân tích hồi quy 4.3.1 Mô hình hồi quy 1 Bảng 4.3: Kết quả hồi quy 1 Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. 1 (Constant) -.351 .196 -1.786 .076 CK luan chuyen tien 2.121E-5 .000 .061 .817 .415 mat no tai chinh -.210 .033 -.418 -6.351 .000 tai san tai chinh co -.065 .098 -.050 -.661 .509 dinh quy mo cong ty .080 .023 .238 3.539 .000 R Square: 0.178 Durbin Watson: 1.034
22 Hồi quy đầu tiên được thực hiện để kiểm tra giả thuyết đầu tiên để tìm ra tác động của CCCs lên GOPs. Trong hồi quy đầu tiên chúng ta sử dụng CCC của mẫu như là một biến độc lập và GOP như là một biến phụ thuộc và tôi không xem xét bất kỳ thành phần nào của CCC trong hồi quy này. Sau khi phân tích hồi quy tôi sẽ tìm ra giá trị của α và β. Tôi sẽ đặt các giá trị vào trong phương trình (a) để hiểu được theo một cách tốt hơn. Dưới đây là mô hình hồi quy và kết quả hồi quy. GOP= -0.351 + 0.00002121CCC- 0.065FINANDEBT - 0.21FIXFINA– 0.08 FIRMSIZE Phương trình hồi quy cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa chu kỳ luân chuyển tiền mặt và tổng lợi nhuận hoạt động bởi vì β của CCC cho giá trị 0.00002121. Tuy nhiên, tài sản tài chính cố định và nợ tài chính có mối tương quan âm với GOP, và quy mô công ty cũng có tương quan âm với GOP. Kết quả hồi quy thì chấp nhận giả thuyết H1: Chính sách vốn luân chuyển có tác động lên khả năng sinh lợi. Giá trị P-Value = 0.000 < 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho (Chính sách vốn luân chuyển không tác động lên khả năng sinh lợi) và chấp nhận giả thuyết chính sách vốn luân chuyển có tác động lên khả năng sinh lợi. Hơn nữa giá trị cao của kiểm định F (11.673), giá trị thấp của P (0.000), giá trị chấp nhận được của R Square xác nhận rằng mô hình chúng ta sử dụng cho phân tích thì tốt cho dữ liệu. 4.3.2 Mô hình hồi quy 2 Hồi quy này tìm ra tác động của chính sách vốn luân chuyển phòng thủ lên khả năng sinh lời. GOP được sử dụng như là một biến phụ thuộc và CCC phòng thủ (CCC có một giá trị cao hơn mức trung bình của mẫu CCC) được sử dụng như là một biến độc lập. Tài sản tài chính cố định, nợ tài chính, và kích cỡ công ty thì
23 cũng là một phần của hồi quy như là biến phụ thuộc. Dưới đây là phương trình hồi quy, mô hình hồi quy và phân tích dự khác nhau của nhóm phòng thủ. Phân tích biến: Bảng 4.4 Kết quả hồi quy 2 Unstandardized Standardized 95% Confidence Coefficients Coefficients Interval for B Lower Upper Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound (Constant) .297 .208 1.424 .159 -.119 .712 CK luan chuyen tien -1.856E-5 .000 -.118 -.733 .466 .000 .000 mat no tai chinh -.184 .035 -.572 -5.289 .000 -.253 -.114 tai san tai chinh co dinh -.183 .085 -.321 -2.161 .034 -.352 -.014 quy mo cong ty .001 .024 .009 .062 .951 -.047 .050 R square: 0.360 Durbin Watson: 1.109 Kết quả hồi quy cho thấy có sự tác động ngược chiều và yếu của chính sách vốn luân chuyển phòng thủ lên khả năng sinh lời của nhóm các công ty phòng thủ, vì β của CCCd cho giá trị bằng -0.0000185. Vì thế có tồn tại mối quan hệ giữa GOP và CCCd. Tỷ số tài sản tài chính cố định và tỷ số nợ tài chính cũng có một mối tương quan âm với khả năng sinh lời và tương quan này cũng khá mạnh. Giá trị P (0.466) > 0.05 ủng hộ cho giả thuyết Ho (βcccd = 0) tức là không có tác động của CCCd lên GOPd Giá trị cao của kiểm định F (9.273), giá trị thấp của P (0.000) và giá trị chấp nhận được của R square (0.360) cho thấy rằng mô hình hồi quy áp dụng cho dữ liệu này thì phù hợp.
24 GOP = 0.297 -1.856E-5 CCC -0.184 FIXFINA - 0.183 FINADEBT+0.001 FIRMSIZE 4.3.3 Mô hình hồi quy 3: Phần này sẽ kiểm tra giả thuyết thứ 3. Trong hồi quy này GOP của nhóm mạo hiểm được sử dụng như là một biến phụ thuộc và CCCa, tài sản tài chính cố định, nợ tài chính và quy mô công ty của nhóm mạo hiểm thì được sử dụng như là biến độc lập. Bảng 4.5: Kết quả hồi quy 3 Unstandardized Standardized 95% Confidence Interval Coefficients Coefficients for B Lower Upper Model B Std. Error Beta T Sig. Bound Bound (Constant) -.185 .292 -.634 .527 -.761 .391 CK luan chuyen 7.1E-4 .000 .200 2.610 .010 .000 .000 tien mat no tai chinh -.186 .044 -.337 -4.206 .000 -.274 -.099 tai san tai chinh .208 .163 .102 1.278 .203 -.114 .529 co dinh quy mo cong ty .060 .034 .141 1.791 .075 -.006 .126 R square: 0.192 Durbin Watson: 1.378 GOP = -0.185 + 0.000071CCC - 0.186 FINADEBT+ 0.208FIXFINA +0.006 FIRMSIZE Kết quả hồi quy cho thấy có sự tác động cùng chiều của CCCa lên GOP. Kết quả hồi quy cũng cho thấy có sự tác động cùng chiều của tỷ số tài sản tài chính cố định và quy mô công ty lên GOP. Tuy nhiên, tỷ số nợ tài chính có tác động ngược chiều lên GOP.
25 Kiểm định giả thuyết: Giá trị P = 0.01 < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết Ho: β CCCa = 0 và chấp nhận giả thuyết H1: có sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các công ty nhóm mạo hiểm. Giá trị F lớn: 8.536, giá trị thấp của P (000) và giá trị chấp nhận được của R square xác nhận rằng mô hình chúng ta sử dụng thì tốt cho dữ liệu. 4.3.4 Mô hình hồi quy 4: Hồi quy thứ tư được chạy để kiểm tra giả thuyết số 4, kiểm tra sự tác động của số ngày khoản phải thu lên khả năng sinh lời. Trong hồi quy này khoản phải thu thay thế cho CCC như là một biến độc lập. Dưới đây là mô hình hồi quy sau khi sau khi thay thế giá trị. Bảng 4.6 Kết quả hồi quy 4 Unstandardized Standardized 95% Confidence Coefficients Coefficients Interval for B Lower Upper Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound (Constant) -.092 .202 -.453 .651 -.491 .307 Khoan phai thu .000 .000 -.241 -3.026 .003 .000 .000 no tai chinh -.184 .033 -.366 -5.635 .000 -.248 -.120 tai san tai chinh co .135 .100 .103 1.355 .177 -.061 .331 dinh quy mo cong ty .049 .023 .145 2.102 .037 .003 .094 R square: 0.210 Durbin Watson: 1.215 Phương trình hồi quy: GOP = -0.092 + 0.000DAYSAR – 0.184 FINADEBT + 0.135 FIXFINA + 0.049 FIRMSIZE
26 Phương trình hồi quy cho thấy không tác động của số ngày khoản phải thu lên khả năng sinh lời. Tuy nhiên tỷ số nợ tài chính có tương quan âm với GOP và tỷ số tài sản tài chính cố định thì và quy mô công ty thì có tương quan dương với GOP. Kết quả hồi quy bác bỏ giả thiết H1: βAR ≠ 0 và chấp nhận giả thiết đối: Ho: βAR =0 Giá trị P = 0.003 < 0.05 thì bác bỏ giả thiết đối Ho: βAR =0 và chấp nhận giả thiết H1. Giá trị cao của F (14.249) tương ứng với mức ý nghĩa 0.000 và giá trị chấp nhận được của Durbin Watson = 1.215 và R square (0.21) thì chứng tỏ mô hình tuyến tính xây dựng phù hợp với dữ liệu. 4.3.5 Mô hình hồi quy 5: Hồi quy thứ năm được chạy để kiểm tra giả thuyết số 5, kiểm tra sự tác động của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời. Trong hồi quy này khoản phải trả thay thế cho CCC như là một biến độc lập. Dưới đây là mô hình hồi quy sau khi sau khi thay thế giá trị. Bảng 4.7: Kết quả hồi quy 5 Unstandardized Standardized 95% Confidence Interval Coefficients Coefficients for B Lower Upper Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound (Constant) - -.212 .204 .300 -.615 .191 1.039 Khoan phai tra - .000 .000 -.107 .146 .000 .000 1.460 no tai chinh - -.202 .032 -.402 .000 -.266 -.138 6.216 tai san tai chinh co .025 .093 .019 .273 .785 -.157 .208 dinh quy mo cong ty .063 .023 .189 2.725 .007 .018 .109
27 R square: 0.184 Durbin Watson: 1.219 GOP = -0.212 + 0.00 DAYSAP -0.202 FINADEBT + 0.025 FIXINA + 0.063 FIRMSIZE Phương trình hồi quy cho thấy không có sự tác động của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời. Tuy nhiên tỷ số nợ tài chính có tương quan âm với GOP và tỷ số tài sản tài chính cố định thì và quy mô công ty thì có tương quan dương với GOP. Kết quả hồi quy bác bỏ giả thiết H1: βAR ≠ 0 và chấp nhận giả thiết đối: Ho: βAR =0 Giá trị P = 0.146 > 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H1 (Có sự tác động của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời), và chấp nhận giả thuyết Ho (Không có sự tác động của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời). Giá trị cao của F (12.117) tương ứng với mức ý nghĩa quan sát được trong bảng cột cuối cùng 0.000 và giá trị chấp nhận được R square ( 0.21) thì chứng tỏ mô hình tuyến tính xây dựng phù hợp với dữ liệu. Như vậy qua kiểm định giả thiết cho thấy có sự tác động số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời. 4.3.6 Mô hình hồi quy 6: Bảng 4.8: Kết quả hồi quy 6 Unstandardized Standardized 95% Confidence Interval for Coefficients Coefficients B Upper Model B Std. Error Beta T Sig. Lower Bound Bound (Constant) - -.207 .189 .273 -.579 .165 1.099 Hang ton kho - -5.2E-3 .000 -.224 .000 .000 .000 3.704
28 no tai chinh - -.209 .032 -.415 .000 -.271 -.147 6.610 tai san tai chinh co -.039 .083 -.030 -.468 .640 -.204 .125 dinh quy mo cong ty .065 .021 .195 3.053 .003 .023 .107 R Square: 0.225 Durbin Watson: 1.313 GOP= -0.207 - 0.0052 DAYSINV -0.209FINADEBT -0.039 FIXINA + 0.065 FIRMSIZE Phương trình hồi quy cho thấy có sự tác động ngược chiều của số ngày tồn kho lên GOP. Tỷ số nợ tài chính và tỷ số tài sản tài chính cố định thì có tương quan âm với GOP và quy mô công ty thì có tương quan dương với GOP. Kết quả hồi quy chấp nhận giả thiết H1: βAR ≠ 0 và bác bỏ giả thiết đối: Ho: βAR =0 Giá trị P = 0.000 < 0.05 cũng bác bỏ giả thiết đối Ho và chấp nhận giả thiết H1 (có sự tác động của số ngày hàng tồn kho lên khả năng sinh lợi. Giá trị cao của F (15.634) tương ứng với mức ý nghĩa quan sát được trong bảng cột cuối cùng 0.000 và giá trị chấp nhận R square (0.21) thì chứng tỏ mô hình tuyến tính xây dựng phù hợp với dữ liệu. 4.4 Phân tích kết quả mô hình hồi quy Nghiên cứu này cố gắng tìm ra ba cách khác nhau để tìm ra sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Đầu tiên, lấy chính sách vốn luân chuyển của mẫu và cố gắng tìm ra sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Sau đó, chia mẫu thành hai nhóm nhỏ (Nhóm mạo hiểm và nhóm phòng thủ), và cố gắng tìm tác động của chính sách vốn luân chuyển của từng nhóm nhỏ lên khả năng sinh lời tương ứng. Kết quả hồi quy cho thấy chính sách vốn luân chuyển có tác động lên khả năng sinh lời vì giá trị β diễn tả sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời trong ba mô hình hồi quy đều khác 0.
29 Có hai khả năng cho thấy β cho giá trị khác 0 là: Dữ liệu có thể chứa những lỗi thống kê (có thể được sửa bằng cách xem xét lại dữ liệu) hoặc là do dữ liệu thì đúng và thực tế là có tồn tại mối quan hệ giữa hai biến. Việc xem xét lại dữ liệu cho thấy kết quả của hồi quy là xác thực vì dữ liệu được lấy từ nguồn báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các công ty niêm yết. Kết quả hồi quy cho thấy có sự tác động của chính sách vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời. Vì CCC có tác động lên GOP nên thật sự rất đáng quan tâm xem các thành phần khác của CCC có tác động lên GOP hay không? Để tìm ra mối quan hệ giữa các thành phần của CCC với khả năng sinh lời thì tôi đã chạy thêm 3 hồi quy nữa. Trong hồi quy thứ 4 thì số ngày khoản phải thu thay thế cho CCC như là một biến độc lập. Kết quả hồi quy cho thấy không có sự tác động của số ngày khoản phải thu lên khả năng sinh lời. Kết quả thì không đồng nhất với quan điểm rằng thời kỳ phải thu càng ngắn thì tiết kiệm chi phí cơ hội và giúp công ty trả các khoản nợ của nó bằng chính tiền của nó hơn là đi mượn tiền và phải chịu lãi suất. Kết quả của hồi quy 5 cũng cho thấy không có sự tác động của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời. Kết quả của hồi quy 5 thì không đồng nhất với quan điểm cho rằng số ngày thanh toán dài hơn của khoản phải trả thì đóng góp cho lợi nhuận bằng cách giảm chi phí vay mượn vì nó là cách tài trợ rẻ nhất và thời kỳ đến hạn dài hơn của khoản phải trả sẽ cho phép các công ty trả khoản phải trả sau khi thu các khoản phải thu. Kết quả của hồi quy thứ 6 cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa số ngày hàng tồn kho và GOP, nó hỗ trợ quan điểm rằng hàng tồn kho lớn đóng góp cho lợi nhuận bằng cách giảm chi phí đặt hàng và đối với một số công ty bị ngưng trệ sản xuất thì trong trường hợp nhu cầu cao đột xuất nếu có lượng tồn kho đủ lớn công ty vẫn có thể gia tăng sản xuất được sản lượng kịp thời. Kết quả của nghiên cứu cũng cho thấy tài sản tài chính cố định và quy mô công ty có một mối tương quan dương với GOP nhưng tỷ số nợ tài chính lại có mối tương quan âm với GOP. Như đã thảo luận trước đây rằng nợ tài chính ngắn hạn là cách tài trợ rẻ nhất của doanh nghiệp và có thể gia tăng khả năng sinh lợi, thực tế này đã
30 bị bác bỏ bởi kết quả hồi quy. Cũng theo kết quả hồi quy, tỷ số tài sản tài chính cố định có sự tác động lên khả năng sinh lời, chủ yếu là tác động cùng chiều. Mức cao hơn của tài sản tài chính nghĩa là công ty có mức thanh khoản cao hơn. Nếu một sự kiện không biết trước xảy ra làm xáo trộn dòng tiền của công ty mà công ty không thể mượn được tiền thì nó có thể bán các tài sản tài chính này đi. Nghiên cứu không tìm thấy sự tác động của số ngày khoản phải thu lên khả năng sinh lời, nghĩa là thời kỳ tín dụng lớn hơn thì sẽ không làm gia tăng doanh thu để kiếm đuợc lợi nhuận lớn hơn. Nghiên cứu cũng không tìm thấy tác động của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời. Trên thực tế thì các giám đốc tài chính lập luận rằng khoản phải trả càng cao thì lợi nhuận càng cao. Tuy nhiên theo như nghiên cứu thì lại không tìm thấy sự tồn tại mối quan hệ này. Theo phân tích mô hình hồi quy 6 thì thấy có sự tác động ngược chiều của số ngày hàng tồn kho lên khả năng sinh lời.
31 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU XA HƠN 5.1 Kết luận: Phân tích hồi quy trên phần mềm SPSS được chạy để kiểm định 6 giả thuyết. Tôi quan sát ba kết quả của 3 mô hình hồi quy đầu thì thấy có sự tác động của CCC mẫu, CCC mạo hiểm và CCC phòng thủ lên GOP tương ứng. Do đó kết luận chính sách vốn luân chuyển ảnh hưởng đến khả năng sinh lời. Nghiên cứu không tìm thấy sự tác động của số ngày khoản phải thu lên khả năng sinh lời, nghĩa là thời kỳ tín dụng lớn hơn thì sẽ không làm gia tăng doanh thu để kiếm đuợc lợi nhuận lớn hơn. Nghiên cứu cũng không tìm thấy sự ảnh hưởng của số ngày khoản phải trả lên khả năng sinh lời. Trên thực tế thì các giám đốc tài chính lập luận rằng khoản phải trả càng cao thì lợi nhuận càng cao. Tuy nhiên theo như nghiên cứu thì lại không tìm thấy sự tồn tại mối quan hệ này. Theo phân tích mô hình hồi quy 6 thì thấy có sự tác động của số ngày hàng tồn kho lên khả năng sinh lời. 5.2 Kiến nghị và hướng nghiên cứu xa hơn Nghiên cứu này cố gắng lấp đầy lỗ hổng của các nghiên cứu trước đây nhưng nó cũng vẫn có những giới hạn, và những giới hạn này phải được giải quyết bằng những nghiên cứu tiếp sau. Nghiên cứu này có sự khác biệt ở chỗ đây là một trong những nghiên cứu đầu tiên ở Việt Nam về vấn đề này. Trong quá trình nghiên cứu, tôi không thể thu thập hết toàn bộ các công ty trên sàn chứng khoán Việt Nam mà chỉ chọn lọc một số công ty vào mẫu. Một số công ty mới niêm yết từ gần đây thì cập nhật không đủ báo cáo tài chính những năm trước. Do đó tôi chỉ chọn 55 công ty có đầy đủ dữ liệu và đáp ứng đầy đủ các tiêu chuẩn lựa chọn công ty đưa ra ngay từ ban đầu. Tôi kiến nghị rằng những học viên sau này
32 nghiên cứu về vấn đề này nên nghiên cứu hết toàn bộ các công ty phi tài chính tại Việt Nam có niêm yết hoặc không niêm yết nhưng có đủ báo cáo tài chính. Nghiên cứu này chỉ sử dụng một phương pháp đo lường khả năng sinh lợi (GOP) và chính sách vốn luân chuyển. Trong khi có rất nhiều phương pháp đo lường khả năng sinh lợi như tỷ số ROA, ROE và mức độ mạo hiểm của chính sách vốn luân chuyển như tỷ số thanh toán nhanh. Các cuộc nghiên cứu khác có thể thực hiện bằng cách xem xét các phương pháp đo lường khác đối với khả năng sinh lời và chính sách vốn luân chuyển để tìm ra mối quan hệ giữa chính sách vốn luân chuyển và khả năng sinh lời. Như đã thảo luận trước đây về rằng chính sách vốn luân chuyển sẽ chịu ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố như doanh thu, điều kiện kinh tế, điều kiện chính trị, và khả năng sinh lời. Các nghiên cứu sau này cũng nên thực hiện để tìm ra sự ảnh hưởng của các yếu tố này đến chính sách vốn luân chuyển.
33 KẾT LUẬN CHUNG Nghiên cứu này đã tìm ra mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và chính sách vốn luân chuyển của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Tôi đã thực hiện mẫu nghiên cứu gồm 55 công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong thời kỳ 4 năm từ 2008-2011. Để tương quan lợi nhuận hoạt động hoặc lỗ hoạt động với tài sản hoạt động tôi đã sử dụng GOP như là một công cụ để đo lường khả năng sinh lời và CCC là công cụ để đo lường mức độ mạo hiểm của chính sách vốn luân chuyển. Ngoài ra tôi cố gắng tìm ra mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi và các thành phần của CCC. Phân tích hồi quy trên phần mềm SPSS được chạy để kiểm định 6 giả thuyết. Chúng tôi quan sát ba kết quả của 3 mô hình hồi quy đầu thì thấy có tồn tại mối quan hệ giữa CCC mẫu, CCC mạo hiểm và CCC phòng thủ với GOP tương ứng. Do đó kết luận là chính sách vốn luân chuyển có tác động lên khả năng sinh lợi. Vì thế các giám đốc có thể gia tăng lợi nhuận bằng cách thay đổi chính sách vốn luân chuyển. Trên thực tế, các giám đốc có thể gia tăng thời kỳ nắm giữ lợi nhuận bởi vì một chính sách đối với vốn luân chuyển như vậy sẽ mang đến tín hiệu đối với thị trường và thị trường sẽ phát triển nhận thức tương ứng. Nghiên cứu không thấy có sự tác động của số ngày khoản phải thu lên GOP, nghĩa là thời kỳ tín dụng lớn hơn thì không những không làm gia tăng doanh thu để kiếm được lợi nhuận lớn hơn, mà còn có thể gia tăng nợ xấu. Hơn nữa công ty cần nhiều tiền để cho hoạt động kinh doanh của công ty được suôn sẻ, và mức đầu tư cao vào khoản phải thu có thể dẫn đến việc công ty phải đi mượn tiền từ các tổ chức tài chính điều này gián tiếp sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận. Thực tế này cũng cho thấy rằng các công ty có lợi nhuận thấp hơn đang cố gắng giảm khoản phải thu để mà đáp ứng những lỗ hổng tiền mặt. Chúng ta cũng không thấy số ngày khoản phải trả có tác động lên GOP. Trên thực tế thì các giám đốc tài chính lập luận rằng khoản phải trả càng cao thì lợi nhuận
34 càng cao. Điều này hoàn toàn logic khi chúng ta biết rằng khoản phải trả là cách tài trợ rẻ nhất và thời kỳ khoản phải trả lớn sẽ giúp các công ty đề xuất chính sách tín dụng tốt cho các khách hàng của nó và như vậy sẽ làm gia tăng doanh thu và lợi nhuận. Và có vẻ như các không ty không muốn đi mượn tiền (sẽ tốn lãi), để trả các khoản phải trả nếu ngày khoản phải trả lớn hơn ngày khoản phải thu đối với các khách hàng của nó. Tuy nhiên theo như kết quả nghiên cứu thì lại không tìm thấy sự tồn tại mối quan hệ này. Theo mẫu phân tích thì thấy có sự tác động ngược chiều của số ngày hàng tồn kho lên khả năng sinh lời. Và qua kiểm định giả thiết cho thấy tồn tại một mối quan hệ giữa số ngày hàng tồn kho và GOP. Thực tế, ngày nắm giữ hàng tồn kho cũng có tác động lên GOP, hàng tồn kho thấp có thể làm giảm chi phí vận chuyển, chi phí tồn trữ và chi phí cơ hội của đồng vốn đầu tư vào hàng tồn kho,chính vì vậy góp phần làm gia tăng doanh thu và lợi nhuận. Rõ ràng là sau khi phân tích kết quả hồi quy thì giám đốc của các công ty có thể gia tăng lợi nhuận bằng cách nắm giữ tài sản tài chính nhiều hơn và bằng cách nắm giữ lượng hàng tồn kho ít hơn và họ cũng có thể gia tăng khả năng sinh lời bằng cách thay đổi chính sách vốn luân chuyển. Việc quản lý tốt vốn luân chuyển sẽ làm cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp được suôn sẻ và ảnh hưởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Kết quả này đồng nhất với nhiều tác giả như Deloof M (2003); Lazaridis và Tryfonidis (2006) ; Hasan và cộng sự (2011) Sau khi kiểm tra lại nhiều lần thì kết quả này vẫn không thay đổi.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu Tiếng Việt: 1. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Thống kê ứng dụng. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống Kê. 2. Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2007), Tài Chính Doanh Nghiệp Hiện Đại. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống Kê. Danh mục tài liệu Tiếng nước ngoài: 1. Abel Maxim (2010), The Impact of Working Capital Management on Cash Holdings, Mid Sweden University and Fachhochschule Aachen. 2. Ali Wajahat & Hassan Syed Hammad Ul (2010), Relationship between The Profitability and Working Capital Policy of Swedish Companies, Umea School of Business. 3. Amarjit Gill & Nahum Biger & Neil Mathur (2010), “The Relationship between Working Capital Management and Profitability: Evidence from The United –State”, Business and Economics Journal 10. 4. Anderson et al., (2007), Statitics for Business and Economics, Thomson Learning. 5. Andrew & Gallagher (2000), Financial Management: Principles and Practices with Finance Center Disk, 2nd Edition, Prentice Hall. 6. Brian B (2009), “Working Capial Policy and Liquidity in the Small Business”, Journal of Small Business Management, jul7, vol 7, issue 3, pp 43-51, Blackwell Publisher. 7. Deloof M (2003), “Does Working Capital Management affect Profitability of Belgian Firms?”, Journal of Business, Finance and Accounting 30(3&4), pp 573- 587. 8. Filbeck G and T Krueger (2005), “Industry Related Differences in Working Capital Management”, Mid – American Journal of Business 20 (2), pp 11-18. 9. Glen Arnord (2008), Corporate Financial Management, 4th edition, Pearson Education Limited.
10. Jose and Lancaster (1996), “Corporate Returns and Cash Conversion Cycles”, Journal of Economics and Finance 20 (1), pp 33-46. 11. Karaduman H.A & Akbas H.E& Caliskan A.O & Durer S (2011), “The Relationship between Working Capital Management and Profitability: Evidence from an Emerging Market”, International Research Journal of Finance and Economics 62. 12. Kohler (1994), Statitics for business and economics, Third Edition, HaperCollins College Publishers. 13. Lamberson M (1995), “Changes in working capital of small firms in relation to changes in Economics Activity”, Mid American Journal of Business 10(2), pp 45- 50. 14. Lazaridis and Tryfonidiens (2006), “Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchanges”, Journal of Financial Management and Analysis, pp 26-35. 15. Mojtahedzadeh V & Tabari S.H.A & Moseyebi R (2011), “The Relationship between Working Capital Management and Profitability of the Companies (Case Study: Listed Companies on TSE)”, International Research Journal of Finance and Economics 76. 16. Nazir and Afza (2008), “Is it better to be aggressive or Conservative in Managing Working Capital”, Journal of Quality and Technology Management, Vol 3, No 2, pp 11-21. 17. Padachi K (2006), “Trends in Working Capital Management and Its Impact on Firms’ Performance: An analysis of Mauritian Small Manufacturing Firms”, International Review of Business Research Papers 2(2), pp. 45-58. 18. Rimo Alexandra & Panbunyuen Podjaman (2010), The effect of Company Characteristics on Working Capital Management, Umea School Business. 19. Samiloglu and Demirgunes (2008), “The Effect of Working Capital Management on Firm Profitability Evidence from Turkey”, The International Journal of Applied Economics and Finance 2 (1), pp 44-50. 20. Saunders & Lewis (2000), Research Methods for Business Student, Second Edition, Prentice Hall.
21. Shin HH and Soenen (1998), “Efficiency of Working Capital and Corporate Profitability”, Financial Practice and Education 8, pp 37-45. 22. Teruel and Solano (2007), “Effects of Working Capital Management on SME Profitability”, Internantional Journal of Managerial Finance 3(2), pp 164-177. 23. Uyar (2009), “The Relationship of Cash Conversion Cycle with Firm Size and Profitability: an Empirical Investigation in Turkey”, International Research Journal of Finance and Economics 24. 24. Vishnani S & Shah B (2007), “Impact of working Capital Management Policies on Coporate Performance an Empirical Study”, Global Business Review 2007. Websites: 1. www.eurjournals.com/finance.htm 2. www.essay.com 3. www.cafef.com.vn 4. www.ssc.gov.vn
PHỤ LỤC 1: MẪU CÁC CÔNG TY NGHIÊN CỨU Mã STT CP Tên Công ty Ngành Nghề 1 AAM Công ty Cổ phần Thủy sản Mekong (HOSE) Nông nghiệp / Chế biến cá tra Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Bến Tre 2 ABT (HOSE) Nông nghiệp / Chế biến cá tra 3 ACC Công ty cổ phần Bê tông Becamex (HOSE) Bê tông thương phẩm Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Cửu Long An 4 ACL Giang (HOSE) Nông nghiệp / Chế biến cá tra 5 AGC Công ty Cổ phần Cà phê An Giang (HNX) Cà phê Công ty Cổ phần Sản xuất Kinh doanh Dược và Trang thiết 6 AMV bị Y tế Việt Mỹ (HNX) Y tế / Dược phẩm 7 ANV Công ty Cổ phần Nam Việt (HOSE) Nông nghiệp / Chế biến cá tra Công ty Cổ phần Đầu tư và Xây dựng Sao Mai tỉnh An 8 ASM Giang (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 9 ASP Công ty Cổ phần Tập đoàn Dầu khí An Pha (HOSE) Năng lượng Công ty Cổ phần Xây dựng và Giao thông Bình Dương 10 BCE (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 11 BCI Công ty Cổ phần Đầu tư Xây dựng Bình Chánh (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 12 BHS Công ty Cổ phần Đường Biên Hoà (HOSE) Nông nghiệp/mía đường 13 BMP Công ty Cổ phần Nhựa Bình Minh (HOSE) VLXD tổng hợp Nguyên vật liệu / Nguyên vật 14 BRC Công ty Cổ phần Cao su Bến Thành (HOSE) liệu tổng hợp 15 C21 Công ty Cổ phần Thế Kỷ 21 (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 16 C92 Công ty Cổ phần Xây dựng và Đầu tư 492 (HNX) Bất động sản và Xây dựng Công ty Cổ phần Lâm Nông sản Thực phẩm Yên Bái 17 CAP (HNX) Nông sản/thực phẩm 18 CNT Công ty Cổ phần Xây dựng và Kinh doanh Vật tư (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 19 CSC Công ty Cổ phần Đầu tư và Xây dựng Thành Nam (HNX) Bất động sản và Xây dựng Bất động sản và Xây dựng / 20 CTD Công ty Cổ phần Xây dựng Cotec (HOSE) Xây dựng Tổng Công ty cổ phần Phân bón và Hóa chất Dầu khí 21 DPM (HOSE) Nông nghiệp / Phân bón 22 DPR Công ty Cổ phần Cao Su Đồng Phú (HOSE) Nông nghiệp / Cao su tự nhiên Hàng tiêu dùng / Sản xuất Đồ 23 DQC Công ty Cổ phần Bóng đèn Điện Quang (HOSE) gia dụng Công nghiệp / Vận hành cảng 24 DXP Công ty cổ phần Cảng Đoạn Xá (HNX) biển Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển giáo dục Hà Nội Dịch vụ / Sách và thiết bị giáo 25 EID (HNX) dục 26 FDG Công ty Cổ phần Docimexco (HOSE) Nông nghiệp / Lương thực 27 FMC Công ty Cổ phần Thực phẩm Sao Ta (HOSE) Nông nghiệp / Chế biến tôm
Hàng tiêu dùng / Sản xuất Đồ 28 GDT Công ty Cổ phần Chế biến Gỗ Đức Thành (HOSE) gia dụng Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại May Sài Gòn 29 GMC (HOSE) Hàng tiêu dùng / Dệt may Công nghiệp / Gia công Cơ 30 HDO Công ty Cổ phần Hưng Đạo Container (HNX) khí Nguyên vật liệu / Sản xuất 31 HPG Công ty cổ phần Tập đoàn Hòa Phát (HOSE) Thép 32 HU3 Công ty Cổ phần Đầu tư và Xây dựng HUD3 (HOSE) Bất động sản và Xây dựng Hàng tiêu dùng / Nước giải 33 IFS Công ty Cổ phần Thực phẩm Quốc tế (HOSE) khát 34 IJC Công ty Cổ phần Phát triển Hạ tầng Kỹ thuật (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 35 IMP Công ty Cổ phần Dược phẩm IMEXPHARM (HOSE) Y tế / Dược phẩm 36 ITA Công ty Cổ phần Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 37 ITC Công ty Cổ phần Đầu tư - Kinh doanh nhà (HOSE) Bất động sản và Xây dựng 38 JVC Công ty cổ phần Thiết bị Y tế Việt Nhật (HOSE) Y tế / Dược phẩm 39 KDC Công ty Cổ phần Kinh Đô (HOSE) Hàng tiêu dùng / Bánh kẹo Hàng tiêu dùng / Sản phẩm gia 40 LIX Công ty Cổ phần Bột giặt Lix (HOSE) dụng 41 MCP Công ty Cổ phần In và Bao bì Mỹ Châu (HOSE) Nguyên vật liệu / Bao bì Nguyên vật liệu / Sản xuất 42 NKG Công ty Cổ phần Thép Nam Kim (HOSE) Thép 43 PAC Công ty Cổ phần Pin Ắc quy Miền Nam (HOSE) Công nghiệp / Phụ tùng ô tô Năng lượng / Kinh doanh sản 44 PGC Công ty Cổ phần Gas Petrolimex (HOSE) phẩm khí đốt Năng lượng / Vận tải và kho 45 PVT Tổng công ty Cổ phần Vận tải Dầu khí (HOSE) bãi dầu khí 46 PXM Công ty Cổ phần Xây lắp Dầu khí Miền Trung (HOSE) Bất động sản và Xây dựng Công ty Cổ phần Xi măng và Xây dựng Quảng Ninh Bất động sản và Xây dựng / Xi 47 QNC (HNX) măng Công ty cổ phần Kho vận Giao nhận Ngoại thương TP. Hồ Công nghiệp / Giao nhận - tiếp 48 TMS Chí Minh (HOSE) vận 49 RDP Công ty Cổ phần Nhựa Rạng Đông (HOSE) Nguyên vật liệu / Bao bì nhựa 50 SBT Công ty Cổ phần Bourbon Tây Ninh (HOSE) Nông nghiệp / Mía đường 51 SJD Công ty Cổ phần Thủy điện Cần Đơn (HOSE) Năng lượng / Thủy điện Công nghiệp / Giao nhận - tiếp 52 STG Công ty Cổ phần Kho vận Miền Nam (HOSE) vận 53 SVI Công ty Cổ phần Bao bì Biên Hòa (HOSE) Nguyên vật liệu / Bao bì Công ty Cổ phần Dệt may - Đầu tư - Thương mại Thành 54 TCM Công (HOSE) Hàng tiêu dùng / Dệt may 55 TIC Công ty Cổ phần Đầu tư Điện Tây Nguyên (HOSE) Năng lượng / Thủy điện
PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY 1 Regression [DataSet1] E:\luan van oanh\SO LIEU\hoi quy 1.sav ANOVAb Sum of Model Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.781 4 .445 11.673 .000a Residual 8.200 215 .038 Total 9.981 219 a. Predictors: (Constant), quy mo cong ty, no tai chinh, CK luan chuyen tien mat, tai san tai chinh co dinh Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. 1 (Constant) -.351 .196 -1.786 .076 CK luan chuyen tien mat 2.121E-5 .000 .061 .817 .415 no tai chinh -.210 .033 -.418 -6.351 .000 tai san tai chinh co dinh -.065 .098 -.050 -.661 .509 quy mo cong ty .080 .023 .238 3.539 .000
PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ HỒI QUY 2 Regression [DataSet1] E:\luan van oanh\SO LIEU\hoi quy 2.sav Model Summaryb Std. Error of the Model R R Square Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson 1 .600a .360 .321 .10798 1.109 a. Predictors: (Constant), quy mo cong ty, no tai chinh, tai san tai chinh co dinh, CK luan chuyen tien mat b. Dependent Variable: LN hoat dong ANOVAb Sum of Model Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regressio .433 4 .108 9.273 .000a n Residual .770 66 .012 Total 1.202 70 Coefficientsa Unstandardized Standardized 95% Confidence Coefficients Coefficients Interval for B Lower Upper Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound (Constant) .297 .208 1.424 .159 -.119 .712 CK luan chuyen tien -1.856E-5 .000 -.118 -.733 .466 .000 .000 mat no tai chinh -.184 .035 -.572 -5.289 .000 -.253 -.114 tai san tai chinh co dinh -.183 .085 -.321 -2.161 .034 -.352 -.014 quy mo cong ty .001 .024 .009 .062 .951 -.047 .050 Residuals Statisticsa
Minimu m Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.0092 .3049 .1747 .07860 71 Residual -.30206 .23291 .00000 .10485 71 Std. Predicted Value -2.340 1.656 .000 1.000 71 Std. Residual -2.797 2.157 .000 .971 71
PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ HỒI QUY 3 Regression [DataSet1] E:\luan van oanh\SO LIEU\HOI QUY 3.sav Model Summaryb Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate Durbin-Watson 1 .438a .192 .169 .21643 1.378 a. Predictors: (Constant), quy mo cong ty, tai san tai chinh co dinh, CK luan chuyen tien mat, no tai chinh b. Dependent Variable: LN hoat dong ANOVAb Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.599 4 .400 8.536 .000a Residual 6.746 144 .047 Total 8.345 148 Coefficientsa Unstandardized Standardized 95% Confidence Interval Coefficients Coefficients for B Lower Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Upper Bound (Constant) -.185 .292 -.634 .527 -.761 .391 CK luan chuyen tien 7.1E-4 .000 .200 2.610 .010 .000 .000 mat no tai chinh -.186 .044 -.337 -4.206 .000 -.274 -.099 tai san tai chinh co .208 .163 .102 1.278 .203 -.114 .529 dinh quy mo cong ty .060 .034 .141 1.791 .075 -.006 .126
Residuals Statisticsa Std. Minimum Maximum Mean Deviation N Predicted Value -.1712 .4457 .2697 .10395 149 Residual -1.32046 1.20165 .00000 .21349 149 Std. Predicted Value -4.241 1.693 .000 1.000 149 Std. Residual -6.101 5.552 .000 .986 149
PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ HỒI QUY 4 Regression [DataSet1] E:\luan van oanh\SO LIEU\Hoi quy 4.sav Model Summaryb Durbin- Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Watson 1 .458a .210 .195 .19156 1.215 a. Predictors: (Constant), quy mo cong ty, no tai chinh, tai san tai chinh co dinh, Khoan phai thu b. Dependent Variable: LN hoat dong ANOVAb Sum of Model Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.092 4 .523 14.249 .000a Residual 7.890 215 .037 Total 9.981 219 Coefficientsa Unstandardized Standardized 95% Confidence Coefficients Coefficients Interval for B Lower Upper Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound (Constant) -.092 .202 -.453 .651 -.491 .307 Khoan phai thu .000 .000 -.241 -3.026 .003 .000 .000 no tai chinh -.184 .033 -.366 -5.635 .000 -.248 -.120 tai san tai chinh co .135 .100 .103 1.355 .177 -.061 .331 dinh quy mo cong ty .049 .023 .145 2.102 .037 .003 .094
Residuals Statisticsa Std. Minimum Maximum Mean Deviation N Predicted Value -.1308 .4009 .2390 .09773 220 Residual -1.30427 1.26739 .00000 .18980 220 Std. Predicted Value -3.785 1.657 .000 1.000 220 Std. Residual -6.809 6.616 .000 .991 220
PHỤ LỤC 6: KẾT QUẢ HỒI QUY 5 Regression [DataSet1] E:\luan van oanh\SO LIEU\hoi quy 5.sav Model Summaryb Std. Error of the Model R R Square Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson 1 .429a .184 .169 .19464 1.219 a. Predictors: (Constant), quy mo cong ty, no tai chinh, tai san tai chinh co dinh, Khoan phai thu b. Dependent Variable: LN hoat dong ANOVAb Sum of Model Squares Df Mean Square F Sig. Regression 1.836 4 .459 12.117 .000a Residual 8.145 215 .038 Total 9.981 219 Coefficientsa Unstandardized Standardized 95% Confidence Interval Coefficients Coefficients for B Lower Upper Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound (Constant) - -.212 .204 .300 -.615 .191 1.039 Khoan phai thu - .000 .000 -.107 .146 .000 .000 1.460 no tai chinh - -.202 .032 -.402 .000 -.266 -.138 6.216 tai san tai chinh co .025 .093 .019 .273 .785 -.157 .208 dinh quy mo cong ty .063 .023 .189 2.725 .007 .018 .109
Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.0505 .4182 .2390 .09157 220 Residual -1.29379 1.34642 .00000 .19285 220 Std. Predicted Value -3.162 1.956 .000 1.000 220 Std. Residual -6.647 6.918 .000 .991 220
PHỤ LỤC 7: KẾT QUẢ HỒI QUY 6 Regression DataSet1] E:\luan van oanh\SO LIEU\Hoi quy 6.sav Model Summaryb Adjusted R Model R R Square Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .475a .225 .211 .18964 1.313 a. Predictors: (Constant), quy mo cong ty, Khoan phai thu, no tai chinh, tai san tai chinh co dinh b. Dependent Variable: LN hoat dong ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.249 4 .562 15.634 .000a Residual 7.732 215 .036 Total 9.981 219 Coefficientsa Unstandardized Standardized 95% Confidence Interval for Coefficients Coefficients B Upper Model B Std. Error Beta T Sig. Lower Bound Bound (Constant) - -.207 .189 .273 -.579 .165 1.099 Khoan phai thu - -5.2E-3 .000 -.224 .000 .000 .000 3.704 no tai chinh - -.209 .032 -.415 .000 -.271 -.147 6.610 tai san tai chinh co -.039 .083 -.030 -.468 .640 -.204 .125 dinh quy mo cong ty .065 .021 .195 3.053 .003 .023 .107
Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.1870 .4340 .2390 .10134 220 Residual -1.29815 1.38056 .00000 .18790 220 Std. Predicted Value -4.204 1.924 .000 1.000 220 Std. Residual -6.845 7.280 .000 .991 220