Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Dựa trên lý thuyết của những nghiên cứu trước và các kết quả nghiên cứu thực nghiệm được trình bày trong chương 2, ở chương 3 tác giả sẽ trình bày mô hình nghiên cứu được đề xuất, mô tả các biến được sử dụng và các giả thuyết nghiên cứu, kiểm định khuyết tật. Đồng thời, ở chương 3 cũng mô tả phương pháp thu thập dữ liệu đồng thời tóm tắt việc thu thập và tính toán các biến số chính.

3.1. Giả thuyết nghiên cứu

Hệ số nợ tổng thể (TLEV) là một trong những phép đo được sử dụng để thể hiện cấu trúc vốn, được đo lường bằng tổng nợ trên tổng tài sản (Abor, 2005). Một số nghiên cứu khác đo lường tỷ lệ nợ bằng một công thức thay thế, chẳng hạn như tổng nợ phải trả trên tổng tài sản (Gill và Mathur, 2011) và nợ dài hạn trên tổng tài sản (Anderson và Reeb, 2004). Tuy nhiên, sẽ không đủ sức thuyết phục nếu chỉ đo lường cấu trúc vốn bằng một phép đo hoặc một thuộc tính. Điều này có thể dẫn đến kết luận sai về cấu trúc vốn của công ty (Shubita và Alsawalhah, 2012). Do đó, nhiều nhà nghiên cứu trước đây sử dụng nhiều hơn một phép đo làm đại diện cho cấu trúc vốn, chẳng hạn như sự kết hợp của tổng nợ trên tổng tài sản, nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và nợ dài hạn trên tổng tài sản (Ahmad và Abdul Rahim, 2013).

Quy mô của công ty là một trong các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng nợ. Nói chung, khi một doanh nghiệp càng lớn thì càng có thể vay nợ nhiều hơn. Bởi vì các doanh nghiệp lớn có xu hướng đa dạng hóa hoạt động của họ nên rủi ro về thông tin bất đối xứng thấp hơn so với các doanh nghiệp nhỏ. Điều này phù hợp với nhiều kết quả nghiên cứu của Huang và Song (2001), Bhaduri (2002), Wanrapee Banchuenvijit (2009), Trần Đình Nguyên Khôi và Ramachandran (2006), Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014), Lê Thị Minh Nguyên (2016), Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2017), Lê Thị Nhung (2020). Dựa trên những lập luận này, có vẻ như quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ tích cực với đòn bẩy. Giả thuyết được tác giả đưa ra như sau: Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

H₁: Quy mô doanh nghiệp (SIZE) tác động cùng chiều đến TLEV

Công ty sử dụng tài sản cố định hữu hình làm tài sản thế chấp khi vay tiền và chúng được coi là một trong các phương thức chính của công ty sử dụng khi đi vay. Cấu trúc vốn dựa trên lý thuyết đánh đổi cho rằng mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và tài sản cố định hữu hình của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với nhau. Ngoài ra, theo lý thuyết trật tự phân hạng, tài sản cố định hữu hình có mối tương quan thuận với cơ cấu vốn của công ty, điều này có ý nghĩa khi các doanh nghiệp tiếp tục tích lũy thêm tài sản cố định hữu hình, việc vay mượn sẽ thuận lợi hơn. Giả thuyết được tác giả đưa ra như sau:

H₂: Tài sản cố định hữu hình (TANG) tác động cùng chiều đến TLEV.

Mặc dù tất cả các lý thuyết cấu trúc vốn đều giả định rằng tính thanh khoản của công ty ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, nhưng vẫn chưa rõ ảnh hưởng này liên quan đến cấu trúc vốn của công ty như thế nào. Theo một số lý thuyết, các công ty có tính thanh khoản cao có tỷ lệ nợ cao hơn vì họ có khả năng thanh toán cao khi các nghĩa vụ nợ ngắn hạn đến hạn. Do đó, tính thanh khoản tương quan thuận đến cấu trúc vốn của công ty.

Theo Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2020), thanh khoản tác động tiêu cực đến tỷ trọng đầu tư tài chính ngắn hạn, nhưng tác động tích cực đến tỷ trọng đầu tư tài chính dài hạn. Tuy nhiên, một số lý thuyết cho rằng cấu trúc vốn của công ty có quan hệ ngược chiều với tính thanh khoản của công ty. Điều này được giải thích là do các công ty có nhiều tài sản lưu động có thể sử dụng các tài sản này để tài trợ cho các khoản đầu tư của họ thay vì đi vay tiền. Điều này được chứng minh qua nghiên cứu của Lê Thị Minh Nguyên (2016) và Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2018). Do đó, nghiên cứu đặt ra giả thuyết như sau:

H₃: Khả năng thanh khoản (LIQ) tác động ngược chiều đến TLEV.

Khả năng sinh lời vừa có tác động tích cực (theo lý thuyết đánh đổi) và vừa có tác động tiêu cực (theo lý thuyết trật tự phân hạng) đến việc sử dụng nợ của doanh nghiệp. Theo Wanrapee Banchuenvijit (2009), Mutalib (2011), Trần Đình Khôi Nguyên và Ramachandran (2006), Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014), Lê Thị Minh Nguyên (2016), Nguyễn Thị Thuý Hạnh (2017), Lê Thị Nhung (2020), Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2020) khả năng sinh lời và hệ số có mối quan hệ nghịch. Do đó, nghiên cứu đặt ra giả thuyết như sau:

H₄: Khả năng sinh lời (ROA) tác động ngược chiều đến TLEV.

Theo lý thuyết trật tự phân hạng của Myers và Majluf (1984), cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ đồng biến với cấu trúc vốn. Các doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng cao có thể xem như có cơ hội đầu tư đa dạng hơn doanh nghiệp khác. Doanh nghiệp sẽ cần nhiều tiền hơn để chi tiêu khi họ mở rộng quy mô và thực hiện các dự án có lợi nhuận cao hơn, vì vậy nguồn vốn nội sinh sẽ dần cạn kiệt để hỗ trợ các hoạt động đầu tư. Khi đó, các doanh nghiệp sẽ cần đảm bảo tài chính nhiều hơn từ các nguồn bên ngoài. Điều này đồng quan điểm với nhiều nghiên cứu của Chen (2003), Mutalib (2011), Trần Đình Khôi Nguyên và Ramachandran (2006), Lê Thị Nhung (2020).

• Do đó, nghiên cứu đặt ra giả thuyết như sau:

H₅: Tốc độ tăng trưởng (GROW) tác động cùng chiều đến TLEV.

Lý thuyết M&M và lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn dự đoán rằng khi thuế suất của một công ty cao hơn, công ty đó sẽ sử dụng nhiều nợ hơn và được hưởng các lợi ích về thuế từ việc khấu trừ lãi suất. Vì mỗi công ty có một mức thuế suất hiệu dụng khác nhau nên ảnh hưởng của thuế đối với hoạt động và chính sách của công ty luôn được đánh giá bằng cách sử dụng thuế suất hiệu dụng của công ty hiện hành. Giả thuyết được tác giả đưa ra như sau:

H₆: Thuế suất thuế TNDN (TAX) tác động ngược chiều đến TLEV. Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Nếu một công ty đã hoạt động trên thị trường trong một thời gian dài, đây là một trong những lợi thế quan trọng nhất trong việc huy động vốn từ các chủ nợ. Trong cả hai trường hợp, các công ty lâu đời dễ mắc nợ hơn các công ty mới thành lập. Nói cách khác, thời gian hoạt động phụ thuộc vào tỷ lệ đòn bẩy của công ty, dựa trên kết quả từ Mutalib (2011). Giả thuyết được tác giả đưa ra như sau:

H₇: Tuổi doanh nghiệp (AGE) tác động cùng chiều đến TLEV.

3.2. Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

3.2.1. Biến phụ thuộc

Trong nghiên cứu này, cấu trúc vốn được xác định bằng hệ số nợ tổng thể (TLEV). TLEV = (3.1)

Biến phụ thuộc được định nghĩa là tỷ lệ tổng nợ phải trả trên tổng tài sản, cho biết phần trăm tài sản được tài trợ từ việc vay mượn, thể hiện mức độ khai thác đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp để phục vụ cho hoạt động sản xuất, kinh doanh, đồng thời có thể biết được khả năng tự chủ tài chính của các doanh nghiệp.

3.2.2. Biến độc lập

Các biến độc lập của mô hình sẽ chỉ quan tâm đến các yếu tố nội tại doanh nghiệp có tác động đến cấu trúc vốn mà không tính đến các yếu tố kinh tế xã hội khác.

• Quy mô doanh nghiệp (SIZE) 

Quy mô doanh nghiệp được đo lường bằng giá trị tổng tài sản của doanh nghiệp. Trong nghiên cứu này, vì giá trị tổng tài sản lớn nên luận văn chuyển đổi logarit tự nhiên tổng tài sản để giảm cách biệt giá trị giữa các biến. SIZE = Log (Tổng tài sản) (3.2)

Như đã làm rõ trong chương 2, cấu trúc vốn của một công ty về mặt lý thuyết có thể tỷ lệ thuận (theo lý thuyết kinh doanh) hoặc tỷ lệ nghịch với hệ số nợ (theo lý thuyết trật tự phân hạng). Trong phần lớn các nghiên cứu gần đây như Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014), Lê Thị Minh Nguyên (2016), Lê Thị Nhung (2020) đều cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa quy mô doanh nghiệp và tỷ lệ nợ.

• Tài sản cố định hữu hình (TANG) Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Tài sản cố định hữu hình là một biến mô tả cấu trúc đầu tư của doanh nghiệp xây dựng, được đo lường bằng tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản của doanh nghiệp. TANG = (3.3)

Tài sản, nhà máy và thiết bị được coi là điển hình cho tài sản thế chấp. Tài sản thế chấp là một điều kiện rất tốt và quan trọng mà các chủ nợ nên cân nhắc khi quyết định cho vay. Theo lý thuyết đánh đổi và kết quả nghiên cứu của Chen (2003), Mutalib (2011), Lê Thị Minh Nguyên (2016), Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2018), Lê Thị Nhung (2020), Nguyễn Thị Như Quỳnh, Lê Định Theo Luân và Lê Hoàng Vinh (2020), tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG) có tương quan thuận chiều đến nợ phải trả của doanh nghiệp.

Khi doanh nghiệp có nhiều tài sản cố định thì sẽ giúp việc vay vốn trở nên dễ dàng hơn, vì khoản vay có đảm bảo được đánh giá an toàn đặc biệt đối với khoản vay dài hạn. Đồng thời, việc chi phí sử dụng vốn lúc này thấp cũng là động lực cho các doanh nghiệp đi vay nhiều hơn. Trong nghiên cứu này, tác giả cũng dự báo tài sản cố định hữu hình có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ của doanh nghiệp.

• Khả năng thanh khoản (LIQ)

Tính khả năng thanh khoản của tài sản DOANH NGHIỆP xây dựng được tính bằng tỷ lệ giữa tài sản ngắn hạn và nợ vay ngắn hạn của DOANH NGHIỆP. LIQ = (3.4)

Do tính thanh khoản cao của công ty, những tài sản này có thể được sử dụng để tài trợ cho các khoản đầu tư của công ty dưới dạng lợi nhuận giữ lại mà không cần vay. Các nghiên cứu có cùng quan điểm này là Lê Thị Minh Nguyên (2016), Nguyễn Thị Thuý Hạnh (2018). Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

• Khả năng sinh lời (ROA)

Tỷ suất sinh lời (ROA) được đo lường bằng thu nhập trên mỗi đồng tài sản của doanh nghiệp. Theo Nguyễn Minh Kiều (2009), công thức xác định tỷ số này bằng các lấy lợi nhuận ròng sau thuế chia cho tổng giá trị tài sản. ROA = (3.5)

• Tốc độ tăng trưởng (GROW)

Biến tốc độ tăng trưởng (GROW) đã được sử dụng để đo lường ảnh hưởng tốc độ tăng trưởng doanh thu hàng năm đến giá trị công ty. Giá trị của biến được xác định: GROW = (3.6) Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Tăng trưởng doanh thu được xem là một trong những yếu tố được quan tâm hàng đầu của các nhà quản trị, theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đều cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa tốc độ tăng trưởng với tỷ lệ nợ như Chen (2003), Mutalib (2011), Trần Đình Khôi Nguyên và Ramachandran (2006), Lê Thị Nhung (2020), Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2020).

• Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX)

Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp được đo lường bởi tỷ lệ giữa thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp trên lợi nhuận trước thuế của doanh nghiệp. TAX = (3.7)

Theo lý thuyết M&M và lý thuyết đánh đổi, có một mối quan hệ tích cực giữa thuế và tỷ lệ nợ, như được kiểm tra bởi Chen (2003). Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra mối liên hệ ngược chiều giữa thuế suất doanh nghiệp và việc sử dụng nợ của doanh nghiệp là Đặng Thị Quỳnh Anh, Quách Thị Hải Yến (2014), Lê Thị Minh Nguyên (2016). Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng mối quan hệ giữa thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính là tiêu cực.

• Tuổi doanh nghiệp (AGE)

Số năm giữa ngày thành lập doanh nghiệp và năm thu thập dữ liệu được sử dụng để xác định tuổi của công ty. Và tác giả dự đoán, tuổi của doanh nghiệp có tác động cùng chiều với hệ số nợ. AGE = Log (Năm nghiên cứu – Năm thành lập)     (3.8)

Bảng 3. 1. Mô tả các biến của mô hình, cách đo lường và giả thuyết đặt ra

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.3. Mô hình nghiên cứu lý thuyết Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Yit = β₀ + ∑βiX_it + u_it   (3.9)

• Trong đó :

t là thời gian thứ t;  i là đơn vị chéo thứ i; Xit là biến độc lập; Y_it là biến phụ thuộc; α: hệ số tự do, β: hệ số hồi quy, u_it: phần dư.

Sử dụng các nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành trên thế giới và ở Việt Nam, tác giả lưu ý rằng số lượng các biến số, cách chúng được đo lường và kết quả tác động của chúng đến cấu trúc vốn có sự khác biệt giữa các quốc gia. Quy mô công ty, cấu trúc tài sản, tính thanh khoản, khả năng sinh lời, thu nhập chịu thuế và số năm kinh doanh là một số biến mà các nghiên cứu này tập trung vào liên quan đến cấu trúc công ty. Vì vậy, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên việc lựa chọn các biến tác động từ các nghiên cứu thực nghiệm trước đó và đưa ra các biến tác động đến các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại Việt Nam như sau.

TLEVit = α + β1SIZEit+ β2TANGit+ β3LIQit+β4ROAit+ β5GROWit+ β6TAXit+ β7AGEit+ uit (3.10)

• Trong đó : Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

TLEVit : Hệ số nợ tổng thể của doanh nghiệp i tại năm t (Tổng nợ trên tổng tài sản)

SIZEit : Quy mô của doanh nghiệp i tại năm t (Logarit tự nhiên của Tổng tài sản)

TANGit : Cấu trúc tài sản của doanh nghiệp i tại năm t (Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản)

LIQit : Khả năng thanh khoản của doanh nghiệp i tại năm t (Tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn)

ROAit : Khả năng sinh lời của doanh nghiệp i tại năm t (Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản)

GROWit : Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp i tại năm t (Hiệu số của tổng doanh thu cuối kỳ và tổng doanh thu đầu kỳ trên tổng doanh thu đầu kỳ)

TAXit : Thuế suất thực tế của doanh nghiệp i tại năm t (Tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp trên lợi nhuận trước thuế của doanh nghiệp đó)

AGEit : Tuổi của doanh nghiệp i tại năm t (Logarit năm nghiên cứu trừ năm thành lập)

3.4. Dữ liệu nghiên cứu

Luận văn sử dụng số liệu thứ cấp thu thập qua các báo cáo tài chính được kiểm toán từ năm 2014 – 2021 của 82 doanh nghiệp ngành xây dựng đã được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các doanh nghiệp được chọn để thực hiện đề tài nghiên cứu đều đã được niêm yết trên thị trường chứng khoán từ năm 2014 trở về trước. Các số liệu là giá trị sổ sách (book value) được lấy từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, thuyết minh báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các doanh nghiệp ngành xây dựng. Tác giả lựa chọn thu thập dữ liệu bảng (panel data) với 656 quan sát để đưa vào thực hiện đề tài vì việc sử dụng dữ liệu bảng (bao gồm các quan sát chéo và quan sát theo thời gian – được xem là phương pháp phân tích hiệu quả trong việc xử lý các dữ liệu thuộc toán kinh tế và ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu bởi nhiều ưu điểm nổi bật).

3.5. Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, nhằm kiểm tra mức độ tác động của các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp ngành xây dựng. Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Trong đó bao gồm các phương pháp kỹ thuật cụ thể như thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng. Đầu tiên, thống kê mô tả được sử dụng nhằm cung cấp thông tin khái quát về các biến trong mô hình nghiên cứu, các chỉ tiêu thống kê mô tả bao gồm giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn và số quan sát. Sau đó, phân tích tương quan được sử dụng nhằm xác định mức độ tương quan (mạnh hay yếu, cùng chiều hay ngược chiều) giữa các biến trong mô hình nghiên cứu và nhận diện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tiếp đến, phân tích hồi quy dữ liệu bảng cân bằng để kiểm định xu hướng và mức độ tác động của các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp xây dựng, sử dụng mô hình bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Nhằm lựa chọn ra mô hình có mức độ giải thích tốt nhất và phù hợp nhất với dữ liệu nghiên cứu, luận văn sử dụng các kiểm định (F, Hausman, LM) để từ đó lựa chọn mô hình thích hợp. Ngoài ra, nghiên cứu thực hiện kiểm định các khuyết tất của mô hình hồi quy, bao gồm đa cộng tuyến nghiêm trọng, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Cuối cùng, thực hiện khắc phục khuyết tật bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS).

3.6. Trình tự phân tích dữ liệu Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Sau khi thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo công bố trên website của các doanh nghiệp, khóa luận thực hiện phân tích dữ liệu có được và tiến hành xây dựng mô hình bằng phần mềm Stata 16.0 theo trình tự bao gồm phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan giữa các biến, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, hồi quy theo các mô hình ước lượng. Sau đó, khóa luận tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình ước lượng, kiểm định các khuyết tật của mô hình và nếu mô hình có vi phạm những kiểm định thì khóa luận sẽ thực hiện khắc phục khuyết tật Phân tích thống kê mô tả.

3.6.1. Phân tích thống kê mô tả

Thống kê mô tả là các hệ số mô tả ngắn gọn hay tóm tắt một tập dữ liệu nhất định, có thể là đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu của một tổng thể. Thống kê mô tả số liệu nhằm mục đích thống kê lại các số liệu cần thiết cho bài nghiên cứu, tóm tắt, trình bày, tính toán và mô tả để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu, mô tả yếu tố để lý giải sự kì vọng. Thống kê mô tả cho thấy đặc tính của bộ dữ liệu thông qua giá trị trung bình của các biến, xem xét được sự dao động của các biến số thông qua các giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, biết được các giá trị trung vị và sai số chuẩn giữa các giá trị. Từ những tiêu chí được thống kê đó, ta có thể đưa ra các nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu.

3.6.2. Phân tích tương quan giữa các biến

Hệ số tương quan là hệ số đo lường mức độ tương quan giữa hai biến số với các giá trị trong khoảng từ -1 đến 1. Với giá trị bằng -1 cho thấy mối tương quan âm hoàn toàn và ngược lại với hệ số là 1 thể hiện sự tương quan dương hoàn toàn. Chẳng hạn, đối với hai biến x và biến y, khi hệ số tương quan lớn hơn 0 nghĩa là x tăng thì y tăng hoặc x giảm thì y giảm. Và khi hệ số tương quan nhỏ hơn 0 nghĩa là x tăng thì y giảm hoặc x giảm thì y tăng. Giá trị hệ số tương quan càng lớn thì mức độ thay đổi của biến x theo biến y sẽ càng mạnh và ngược lại. Nếu giá trị của hệ số tương quan là 0 nghĩa là giữa hai biến không có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Trong nhiều loại hệ số tương quan, hệ số tương quan Pearson r được sử dụng phổ biến nhất. Trong phân tích hệ số tương quan, kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến với nhau mà không phân biệt biến độc lập hay biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.   

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2011), mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình được thể hiện thông qua giá trị của hệ số tương quan Pearson (r) như sau. r > 0.8 là tương quan tuyến tính rất mạnh; 0.6 < r < 0.8 là tương quan tuyến tính mạnh; 0.4 < r < 0.6 là có tương quan tuyến tính; 0.2 < r < 0.4 là tương quan tuyến tính yếu và r < 0.2 là tương quan tuyến tính rất yếu hoặc không có tương quan tuyến tính

3.6.3. Lựa chọn mô hình hồi quy Mô hình Pooled OLS

Mô hình hồi quy gộp được định nghĩa là mô hình hồi quy mà trong đó tung độ gốc và độ dốc của các hệ số được giả định là không đổi theo thời gian và theo từng biến. Hay nói cách khác, ta bỏ qua bình diện không gian và thời gian của dữ liệu kết hợp và chỉ ước lượng hồi quy theo OLS thông thường. Mô hình hồi quy Pooled OLS của đề tài được biểu diễn như sau:

TLEV_it = α_i+ β₁SIZE_it+ β₂TANG_it+ β₃LIQ_it+ β₄ROA_it+ β₅GROW_it+ β₆TAX_it+ β₇AGE_it+ u_it (3.11)

Trong đó: TLEV_it: Biến phụ thuộc của doanh nghiệp i vào năm t, mô tả CTV của doanh nghiệp thông qua hệ số nợ tổng thể.

• α: Hệ số tự do Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
• β₁, β₂, β₃, β₄, β₅, β₆, β₇: lần lượt là hệ số góc của các nhân tố SIZE_it, TANG_it, LIQ_it, ROA_it, GROW_it, TAX_it, AGE_it.
• U_it: Phần dư

Các giả định về hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và sự khác biệt về không gian, thời gian của từng biến quan sát không bị ảnh hưởng trong mô hình hồi quy OLS. Vì vậy, trong thực tế, việc sử dụng các mô hình hồi quy OLS đa đơn vị với nhiều hạn chế có thể làm sai lệch mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập. Ngoài ra, hệ số Durbin-Watson thường rất nhỏ nên hiện tượng tự tương quan thường xuyên xảy ra.

• Mô hình tác động cố định REM

Trong FEM, hệ số cắt mô hình hồi quy được khác nhau giữa các cá nhân để phản ánh tính duy nhất của các đơn vị riêng lẻ. Kiểm tra “đặc điểm cá nhân” của các doanh nghiệp hoặc đơn vị riêng lẻ trong không gian có nghĩa là cho tung độ gốc có thể thay đổi theo từng doanh nghiệp, nhưng tiếp tục giả định rằng hệ số độ dốc là không đổi giữa các công ty (Gujarati, 2011). Mô hình FEM của luận văn được trình bày như sau:

TLEV_it = α_i+ β₁SIZE_it+ β₂TANG_it+ β₃LIQ_it+ β₄ROA_it+ β₅GROW_it+ β₆TAX_it+ β₇AGE_it+ u_it (3.12)

Mô hình trên đã thêm vào ký hiệu i cho hệ số cắt “α” để thể hiện hệ số cắt của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau đặc thù của từng doanh nghiệp, cụ thể như chính sách quản lý, lợi thế cạnh tranh, ngành nghề kinh doanh,… Mô hình tác động cố định thể hiện qua phương trình giả định rằng các hệ số cắt của từng doanh nghiệp không thay đổi theo thời gian.

• Mô hình tác động ngẫu nhiên FEM

Trong mô hình REM, chúng ta giả định rằng giá trị hệ số cắt của một đơn vị chéo là ngẫu nhiên được rút từ một tổng thể lớn hơn nhiều với một giá trị trung bình không đổi. Mô hình REM của đề tài được biểu diễn như sau:

TLEV_it = α_i+ β₁SIZE_it+ β₂TANG_it+ β₃LIQ_it+ β₄ROA_it+ β₅GROW_it+ β₆TAX_it+β₇AGE_it+ u_it   (3.13)

Trong mô hình REM, αi được coi là một biến ngẫu nhiên có giá trị trung bình α, được mô tả như sau:

 Αi = α+ ε_i, với ε_i là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ²ε. Khi đó mô hình được viết lại như sau:

TLEV_it = α+ β₁SIZE_it+ β₂TANG_it+ β₃LIQ_it+ β₄ROA_it+ β₅GROW_it+ β₆TAX_it+ β₇AGE_it+ w_it. (3.14) w_it = ε_i+u_it (3.15)

Sai số theo phương pháp cổ điển được chia làm 02 thành phần, trong đó, thành phần ε_i đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian. Thành phần u_it đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng và thời gian. Do đó, REM phù hợp khi các phần chặn (ngẫu nhiên) của từng thực thể chéo không tương quan với các biến độc lập, trong khi các mô hình FEM phù hợp khi các phần chặn của từng thực thể chéo có thể tương quan với một hoặc nhiều biến độc lập. Một ưu điểm khác của REM là khả năng bao gồm các biến giải thích không đổi theo thời gian (các biến độc lập) trong mô hình (Gujarati, 2011).

3.6.4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

• Kiểm định F

F-test nhằm mục đích xem mô hình nào phù hợp hơn giữa 2 mô hình FEM và OLS gộp. Sử dụng giả thuyết H₀ rằng gốc tọa độ giống nhau theo đường chéo (hoặc không có sự khác biệt về tọa độ gốc theo không gian). Nếu kết quả kiểm định Prob > F nhỏ hơn 5% thì giả thuyết H₀ bị bác bỏ, chứng tỏ mô hình FEM của nghiên cứu phù hợp hơn.

• Kiểm định Hausman

Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp giữa 2 phương pháp ước lượng FEM và REM (Baltagi, 2008). Với giả thuyết H₀ cho rằng không có sự tương quan giữa sai số ngẫu nhiên của các đơn vị chéo với các biến độc lập trong mô hình. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H₀, khi đó mô hình FEM được chọn trong nghiên cứu vì kết quả cho thấy mô hình FEM thích hợp hơn so với mô hình REM.

• Kiểm định LM

Đối với các ước tính hiệu ứng ngẫu nhiên, phương pháp nhân số Lagrangian (LM) với thử nghiệm Breusch-Pagan đã được sử dụng để xác nhận các ước tính (Baltagi, 2008). Thử nghiệm này nhằm xác định mô hình nào hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến, giữa hai mô hình hồi quy REM và mô hình hồi quy gộp OLS. Sử dụng giả thuyết H₀ rằng mô hình hồi quy không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc phương sai sai số ngẫu nhiên εi bằng không. Nếu kết quả kiểm định Prob > Chi2 nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H₀. Mô hình hồi quy REM là phù hợp.

Ngoài việc kiểm định để chọn mô hình phù hợp, tác giả tiếp tục kiểm định sự vi phạm các giả định hồi quy dữ liệu (hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và hồi quy dữ liệu, đa cộng tuyến) và thực hiện các hành động khắc phục để thu được kết quả hiệu quả và tin cậy cho mô hình. Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

• Phương sai và tự tương quan

Bất kể mô hình nào trong ba mô hình được liệt kê ở trên được sử dụng khi tiến hành hồi quy dữ liệu bảng, cần phải kiểm tra xem nó có đáp ứng các tiêu chí được nêu trong phần giới thiệu mô hình hay không, cụ thể là nó không có hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Điều này là do dữ liệu chứa các quan sát từ nhiều đơn vị khác nhau. Kết quả là các phương sai khác nhau và các quan sát tại các thời điểm khác nhau có thể xảy ra hiện tượng tự tương quan. Để phát hiện những vấn đề này, nghiên cứu sử dụng phép kiểm tra độ phù hợp của dữ liệu bảng trong phần mềm Stata với các giả thuyết sau:

• Kiểm định H₀: Phương sai thuần nhất, nếu bác bỏ Ho, mô hình có phương sai thay đổi
• Kiểm định H₁: Có tự tương quan bậc nhất, nếu bác bỏ Ho, mô hình không có tự tương quan bậc nhất

3.6.5. Khắc phục những khuyết tật của mô hình

Các phương pháp ước lượng OLS, FEM, REM chỉ cho kết quả ổn định và không chênh lệch khi sai số của mô hình hồi quy tổng thể có cùng phương sai, tức là chúng có cùng phương sai, tức là phương sai bằng nhau. Nếu cả hai giả định đều bị vi phạm, các hệ số hồi quy của mô hình ước lượng không còn là công cụ ước lượng hiệu quả nhất. Trong trường hợp này, phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) được chọn để khắc phục vi phạm này. Phương pháp GLS giả định rằng mô hình là hoàn toàn xác định và các phương sai là khác nhau trong mỗi nhóm đối tượng nhưng không đổi trong mỗi đối tượng. Theo các giả định như vậy, GLS cung cấp một công cụ ước tính tiệm cận hiệu quả và vững chắc.

Theo kết luận của Greene (2012), khi có phương sai thay đổi và tự tương quan thì ma trận hiệp phương sai có dạng:

Varcov( ) = ∑ , với ∑ là ma trận đối xứng, xác định dương. Do đó tồn tại ma trận P không suy biến sao cho ∑-1= P’P

Khi đó mô hình ban đầu: Y= Xβ + ε tương đương với mô hình PY = PXβ + Pε  Y* = X* β + ε* (với PY=Y*, PX=X*, P = ε*)          (3.16)

Mô hình chuyển đổi cuối cùng lúc này thỏa mãn các giả thiết của mô hình cổ điển, không có phương sai thay đổi và tự tương quan. Do đó, áp dụng phương pháp OLS trên mô hình này sẽ thu được ước lượng vững, hiệu quả và không chênh lệch với ma trận hệ số hồi quy sai thu được tính như sau: β^_GLS = (X’∑^-1X)^-1((X‟∑^-1Y) (3.17)

Các thuật toán của ứng dụng sẽ giúp ước lượng ma trận hiệp phương sai ∑, và giúp ước lượng các hệ số hồi quy β^_GLS. Thế nhưng trong thực tế, ma trận hiệp phương sai thường rất khó xác định. Do đó, thay vì phải giả định dạng của phương sai thay đổi, người ta chuyển sang ước lượng cấu trúc của phương sai thay đổi từ ước lượng OLS, để từ đó ước lượng của hiệp phương sai của ∑^ của ∑, từ đó ước lượng quy β^GLS, phương pháp ước lượng như trình bày được gọi gọi là phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares).

Kết luận chương 3

Trong Chương 3, tác giả giới thiệu tổng quan về quy trình nghiên cứu, nguồn dữ liệu sử dụng và mô hình nghiên cứu chung. Đồng thời, xác định các biến và phương pháp đo lường đưa vào mô hình, mô hình hồi quy đưa vào nghiên cứu và phương pháp kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp có tính đến tác động của các biến độc lập đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp.

Tác giả đã chọn phần mềm Stata 16 để hỗ trợ kiểm định và hồi quy mô hình. Kết quả hồi quy mô hình và kết quả kiểm định được thảo luận chi tiết trong Chương 4. Luận văn: PPNC tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com