Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép hay nhất năm 2026 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 yếu tố tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại 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.

3.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu

Nhằm đạt được mục tiêu xác định và đo lường sự tác động của các nhân tố lên Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Việt Nam, luận văn thực hiện một quy trình gồm năm bước tuần tự như sau:

Bước 1: Bước khởi đầu mang tính định tính, tập trung vào việc tổng hợp các khung lý thuyết nền tảng về Cấu trúc vốn, bao gồm các học thuyết cốt lõi, các chỉ tiêu đo lường Cấu trúc vốn, và hệ thống các yếu tố lý thuyết có khả năng tác động. Tiếp theo, nghiên cứu thực hiện lược khảo các công trình thực nghiệm trong nước và nước ngoài để nhận diện khoảng trống nghiên cứu. Đây là cơ sở khoa học để đề xuất mô hình hồi quy và hệ thống giả thuyết tương ứng cho bối cảnh các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam.

Bước 2: Mẫu nghiên cứu chính thức được xác định là 24 doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam. Phạm vi dữ liệu thứ cấp được xác định trong khoảng thời gian 11 năm (2015 – 2025), tạo nên một bộ dữ liệu bảng (Panel Data) nhằm tối ưu hóa khả năng phân tích cả biến động theo thời gian và khác biệt giữa các doanh nghiệp.

Bước 3: Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm thống kê chuyên dụng. Giai đoạn phân tích bắt đầu bằng việc đánh giá tình hình chung của Cấu trúc vốn thông qua việc phân tích xu hướng của hệ số nợ tổng thể (LEV) trung bình của mẫu qua các năm. Sau đó, tiến hành thống kê mô tả đặc điểm của các biến số, phân tích tương quan giữa chúng, và thực hiện ước lượng hồi quy với các mô hình dữ liệu bảng (như Pooled OLS, FEM, REM). Bước này kết thúc bằng việc sử dụng các kiểm định quyết định (ví dụ: Hausman, F-test) để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất với bản chất của dữ liệu.

Bước 4: Mô hình hồi quy tối ưu đã được lựa chọn sẽ trải qua quy trình kiểm định về các khuyết tật thống kê thường gặp trong dữ liệu bảng (như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan). Nếu phát hiện có khuyết tật, nghiên cứu sẽ tiến hành khắc phục bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS), đảm bảo các ước lượng hệ số là không chệch và có hiệu quả. Kết quả hồi quy sau hiệu chỉnh này sẽ là cơ sở đáng tin cậy để tiến hành thảo luận và kiểm định chính thức các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất tại Bước 1.

Bước 5: Bước cuối cùng là tổng kết các kết quả của nghiên cứu, khẳng định việc hoàn thành các mục tiêu và trả lời các câu hỏi đã đặt ra. Dựa trên các kết quả hồi quy định lượng đã được chứng minh, luận văn sẽ đề xuất các hàm ý quản trị mang tính khả thi và chiến lược, nhằm hỗ trợ các lãnh đạo của doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam có thể gia tăng hiệu quả sử dụng nợ vay để tối ưu hóa Cấu trúc vốn trong tương lai.

3.2. Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

3.2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên sự tổng hợp các lý thuyết cấu trúc vốn kinh điển và phân tích các khoảng trống nghiên cứu được chỉ ra, mô hình nghiên cứu đề xuất sẽ được xây dựng trên nền tảng kế thừa từ công trình Nguyễn Kim Quốc Trung (2024), đồng thời mở rộng phạm vi dữ liệu và bổ sung biến số nhằm đạt được tính toàn diện. Mô hình gốc đã bao hàm các yếu tố vi mô quan trọng như quy mô doanh nghiệp, tỷ suất sinh lời, TSCĐ hữu hình theo lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trình tự ưu tiên, đây là các yếu tố cốt lõi quyết định quyết định tài trợ của doanh nghiệp. Hơn nữa, nghiên cứu của Nguyễn Kim Quốc Trung (2024) cũng đã đưa vào các biến số vĩ mô như GDP và lạm phát cùng với biến đại dịch Covid – 19, cho thấy tác động của chu kỳ kinh tế và cú sốc ngoại sinh lên Cấu trúc vốn. Do đó, sự kế thừa này đảm bảo tính vững chắc về mặt lý thuyết và sự phù hợp với bối cảnh kinh tế Việt Nam, nhưng cần phải mở rộng dữ liệu nghiên cứu đến năm 2023 để nắm bắt đầy đủ sự xuất hiện của đại dịch. Mặt khác, khoảng trống nghiên cứu lớn nhất được nhận diện là sự thiếu vắng của việc kiểm định tác động của sở hữu Nhà nước, hay tỷ lệ sở hữu của Nhà nước đối với doanh nghiệp, một yếu tố đặc thù và có tính quyết định cao trong nền kinh tế Việt Nam, đặc biệt đối với ngành thép là ngành công nghiệp mũi nhọn. Do đó, trong luận văn này mô hình nghiên cứu sẽ đề xuất sẽ bổ sung biến tỷ lệ Sở hữu Nhà nước dựa trên quan điểm lập luận của Khaki và Akin (2021). Luận điểm này cho rằng doanh nghiệp có sở hữu Nhà nước có thể có chiến lược tài chính an toàn hơn và có khả năng tiếp cận các nguồn vốn ưu đãi hoặc ngân sách chính phủ, từ đó làm giảm nhu cầu vay nợ thương mại. Việc đưa biến số này vào mô hình không chỉ lấp đầy khoảng trống nghiên cứu mà còn cho phép kiểm định sự đối lập giữa quan điểm này và quan điểm cho rằng sự bảo lãnh ngầm từ Nhà nước có thể khuyến khích doanh nghiệp vay nợ nhiều hơn do chi phí rủi ro thấp. Tóm lại, mô hình nghiên cứu đề xuất được phát triển cho các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam sẽ là sự kết hợp tối ưu giữa các yếu tố tố thuộc nội tại và vĩ mô. Cụ thể, mô hình sẽ bao gồm các yếu tố đó là quy mô doanh nghiệp, tỷ suất sinh lời, TSCĐ hữu hình, tăng trưởng doanh nghiệp, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp, sở hữu Nhà nước, đại dịch Covid 19, tăng trưởng GDP và lạm phát.

• Bảng 3.1: Tổng hợp các yếu tố đề xuất vào mô hình nghiên cứu

LEVi,t = 𝜶 + 𝜷𝟏∗SIZEi,t + 𝜷𝟐∗TANGi,t + 𝜷𝟑∗ROEi,t + 𝜷𝟒∗GROWTHi,t + 𝜷𝟓∗LIQi,t + 𝜷𝟔*TAXi,t + 𝜷7*STAi,t + 𝜷8*GDPt + 𝜷9∗CPIt + 𝜷10*COVIDt + 𝜺 Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

Các ký hiệu đã được trình bày tại bảng 3.1. Các tham số 𝜷 đại diện cho hệ số ước lượng (hoặc hệ số góc), là trọng tâm của phân tích định lượng. Những hệ số này biểu thị mức độ và chiều hướng tác động của từng biến số độc lập lên biến phụ thuộc là Cấu trúc vốn của doanh nghiệp. Cụ thể, 𝜷 cho biết khi biến độc lập tương ứng thay đổi một đơn vị thì biến Cấu trúc vốn thay đổi bao nhiêu đơn vị, trong điều kiện giữ nguyên các yếu tố khác.

Ký hiệu 𝜺 thể hiện sai số ngẫu nhiên của hàm hồi quy mẫu, đóng vai trò là phần dư không thể giải thích được bằng các biến độc lập đã đưa vào mô hình. Sai số này đại diện cho ảnh hưởng tổng hợp của tất cả các yếu tố khác không được quan sát hoặc không được đưa vào mô hình nhưng vẫn tác động đến Cấu trúc vốn.

Cuối cùng, các chỉ số i và t được sử dụng để định danh dữ liệu bảng (Panel Data), trong đó i biểu thị doanh nghiệp thứ i trong mẫu nghiên cứu (ví dụ: doanh nghiệp ngành xây dựng hoặc thép), và t biểu thị năm thứ t trong giai đoạn thu thập dữ liệu, cho phép phân tích sự biến động của các biến số theo cả không gian và thời gian.

• Bảng 3.2: Phương pháp đo lường biến trong mô hình nghiên cứu

3.2.2. Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

3.2.2.1. Đối với quy mô doanh nghiệp

Quy mô doanh nghiệp đóng vai trò là một đại diện quan trọng cho sự ổn định và khả năng đa dạng hóa rủi ro của công ty. Theo lý thuyết đánh đổi cơ cấu vốn, doanh nghiệp quy mô lớn có lợi thế về mặt kinh tế quy mô, làm giảm đáng kể chi phí hành chính và chi phí khốn khó tài chính tiềm tàng, cho phép họ duy trì tỷ lệ nợ cao hơn. Hơn nữa, các doanh nghiệp lớn thường hoạt động với sự giám sát chặt chẽ hơn từ các tổ chức tài chính và thị trường, làm giảm bất cân xứng thông tin. Sự minh bạch và uy tín này cho phép họ dễ dàng thương lượng các điều khoản vay vốn ưu đãi hơn. Khaki và Akin (2021); Nguyễn Minh Nguyệt và Trần Trung Kiên (2021) đều chỉ ra rằng các định chế tài chính xem quy mô là một chỉ báo trực tiếp về khả năng trả nợ. Do đó, quy mô lớn tạo điều kiện thuận lợi để doanh nghiệp ngành thép mở rộng đòn bẩy. Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H1: Quy mô doanh nghiệp tác động thuận chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2.2.2. Đối với tài sản cố định hữu hình

Tài sản cố định hữu hình, đặc biệt trong ngành thép (như nhà máy, thiết bị sản xuất), là nền tảng vật chất quan trọng để làm tài sản thế chấp. Sự hiện diện của tài sản thế chấp làm giảm rủi ro cho bên cho vay vì nó cung cấp một nguồn thu hồi nợ trong trường hợp doanh nghiệp vỡ nợ. Vai trò này phù hợp với cơ chế cốt lõi của lý thuyết đánh đổi cơ cấu vốn, trong đó khả năng sử dụng tài sản hữu hình làm tài sản đảm bảo giúp doanh nghiệp đạt được mức nợ tối ưu cao hơn do giảm chi phí khốn khó tài chính. Lim và cộng sự (2021); Nguyễn Thúy Anh và Lê Thị Thanh Huyền (2016) cho rằng các ngân hàng có xu hướng ưu tiên cấp tín dụng cho doanh nghiệp có tỷ lệ TSCĐ hữu hình cao.

Điều này đặc biệt đúng với ngành thép, nơi giá trị tài sản cố định chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu tổng tài sản. Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất: Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

H2: TSCĐ hữu hình tác động thuận chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2.2.3. Đối với tỷ suất sinh lời

Khả năng sinh lời là yếu tố mấu chốt để kiểm định sự phù hợp của lý thuyết trật tự phân hạng. Lý thuyết này dự đoán rằng các doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao sẽ tạo ra nguồn vốn nội bộ dồi dào và sẽ ưu tiên sử dụng nguồn vốn này để tài trợ cho các cơ hội đầu tư, do chi phí phát hành nợ hoặc vốn cổ phần mới luôn cao hơn (vì rào cản thông tin bất cân xứng). Cụ thể, lợi nhuận giữ lại được sử dụng hết trước khi xem xét việc vay nợ. Do đó, những doanh nghiệp thép có tỷ suất sinh lời, đặc biệt là ROE cao sẽ có xu hướng đòn bẩy thấp hơn. Setiawan và Yumeng (2022); Nguyễn Văn Diệp và Dương Quỳnh Nga (2023) cũng ủng hộ quan điểm này. Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H3: Tỷ suất sinh lời tác động nghịch chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2.2.4. Đối với tăng trưởng doanh nghiệp

Tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp (được đo bằng tăng trưởng doanh thu hoặc tài sản) thường cho thấy nhu cầu vốn lớn để tài trợ cho các cơ hội đầu tư trong tương lai. Tuy nhiên, theo góc nhìn của lý thuyết trật tự phân hạng, nếu doanh nghiệp đang tăng trưởng tạo ra đủ lợi nhuận giữ lại, họ sẽ tự tài trợ một phần lớn nhu cầu vốn. Nhưng theo lý thuyết chi phí đại diện, các doanh nghiệp tăng trưởng nhanh, đặc biệt là những doanh nghiệp cần nhiều tài sản chuyên biệt, có xu hướng tránh nợ để duy trì sự linh hoạt trong quyết định đầu tư, nhằm giảm chi phí đại diện (như chi phí đầu tư dưới mức tối ưu) có thể phát sinh khi nợ quá cao (Chandra, 2016; Nguyễn Kim Quốc Trung, 2024). Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H4: Tăng trưởng doanh nghiệp tác động nghịch chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam. Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

3.2.2.5. Đối với tỷ lệ thanh khoản

Khả năng thanh khoản phản ánh năng lực của doanh nghiệp trong việc chuyển đổi tài sản thành tiền mặt, đại diện cho mức độ dồi dào của vốn lưu động. Khả năng thanh khoản cao thường tương quan với rủi ro vỡ nợ thấp hơn và sự ổn định dòng tiền tốt hơn. Tuy nhiên, theo lý thuyết trật tự phân hạng và quan điểm bảo thủ trong quản lý tài chính, doanh nghiệp có tính thanh khoản cao sẽ ít có động lực để tìm kiếm nguồn tài trợ từ bên ngoài (nợ) do có đủ khả năng tự tài trợ các nhu cầu vốn ngắn hạn. Sự dồi dào về tiền mặt làm giảm nhu cầu vay nợ, dẫn đến mối quan hệ nghịch chiều (Saif-Alyousfi và cộng sự, 2021; Sadiq và cộng sự, 2023). Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H5: Tỷ lệ thanh khoản tác động nghịch chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2.2.6. Đối với tỷ lệ thu thuế thu nhập doanh nghiệp

Lợi ích của nợ nằm ở khả năng tạo ra lá chắn thuế từ chi phí lãi vay, là một trong những trụ cột của lý thuyết đánh đổi cơ cấu vốn. Tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp phản ánh mức độ giá trị mà doanh nghiệp có thể thu được từ lá chắn thuế này. Khi tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp cao, giá trị của khoản tiết kiệm thuế từ chi phí lãi vay sẽ lớn hơn, tạo động lực mạnh mẽ hơn cho doanh nghiệp sử dụng nợ để tối đa hóa lợi ích này và tăng giá trị doanh nghiệp (Nguyễn Kim Quốc Trung, 2024). Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H6: Tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp tác động thuận chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2.2.7. Đối với sở hữu Nhà nước

Sở hữu Nhà nước là yếu tố thể chế quan trọng, đặc biệt trong các nền kinh tế chuyển đổi như Việt Nam. Theo Khaki và Akin (2021) các doanh nghiệp có vốn Nhà nước thường có chiến lược kinh doanh an toàn hơn và được hưởng sự bảo lãnh ngầm từ Chính phủ. Sự bảo lãnh này không chỉ giảm rủi ro phá sản mà còn cho phép họ tiếp cận dễ dàng các nguồn vốn ưu đãi từ các ngân hàng thương mại Nhà nước hoặc trực tiếp từ ngân sách. Khả năng thay thế vốn vay thương mại bằng các nguồn vốn có tính chất chính sách này sẽ làm giảm nhu cầu và tỷ lệ nợ thị trường. Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H7: Sở hữu Nhà nước tác động nghịch chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam. Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

3.2.2.8. Đối với tăng trưởng kinh tế

Tốc độ tăng trưởng GDP là một biến số vĩ mô quan trọng đại diện cho chu kỳ kinh tế. Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng mạnh, các cơ hội đầu tư mở rộng, lợi nhuận kỳ vọng của doanh nghiệp tăng lên và rủi ro tín dụng tổng thể giảm xuống. Sự lạc quan này khiến các tổ chức tín dụng sẵn lòng cung cấp vốn vay hơn và doanh nghiệp cũng chủ động tăng cường vay nợ để tận dụng các cơ hội đầu tư mới, phù hợp với sự nới lỏng của chính sách tín dụng (Nguyễn Kim Quốc Trung, 2024). Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H8: Tăng trưởng kinh tế tác động thuận chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2.2.9. Đối với lạm phát

Tỷ lệ lạm phát cao thường đi kèm với chính sách tiền tệ thắt chặt của NHNN để ổn định giá cả, dẫn đến việc tăng lãi suất cơ bản. Việc tăng lãi suất trực tiếp làm tăng chi phí nợ thực tế cho doanh nghiệp. Ngoài ra, lạm phát cao cũng tạo ra sự bất ổn và khó khăn trong việc dự báo dòng tiền, khiến rủi ro kinh doanh và rủi ro tín dụng tăng lên. Trong bối cảnh này, cả bên cho vay (thận trọng hơn) và bên đi vay (tránh chi phí nợ cao) đều có xu hướng giảm các giao dịch vay nợ, dẫn đến mối quan hệ nghịch chiều giữa lạm phát và đòn bẩy (Nguyễn Kim Quốc Trung, 2024). Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H9: Tỷ lệ lạm phát tác động nghịch chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2.2.10. Đối với đại dịch Covid 19

Đại dịch Covid-19 là một cú sốc kinh tế không lường trước, gây ra sự gián đoạn kinh tế nghiêm trọng. Mặc dù khủng hoảng làm tăng rủi ro kinh doanh, nó đồng thời tạo ra áp lực thanh khoản cấp bách cho doanh nghiệp, buộc họ phải vay nợ để duy trì hoạt động và trang trải chi phí vận hành. Các gói hỗ trợ tài chính và chính sách nới lỏng tín dụng từ Chính phủ đã tạo ra một “cú hích” về nguồn cung vốn vay. Do đó, nhu cầu vay vốn để duy trì hoạt động trong thời kỳ này, đặc biệt là nợ ngắn hạn để tài trợ vốn lưu động, đã gia tăng đáng kể (Nguyễn Kim Quốc Trung, 2024). Từ đó, giả thuyết sau được đề xuất:

H9: Đại dịch Covid 19 tác động thuận chiều đến Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.3. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

3.3.1. Xác định mẫu nghiên cứu

Đối với phân tích hồi quy đa biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8 x m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 2008) thì với nghiên cứu này thì 140 mẫu là tối thiểu. Dữ liệu thu thập 24 doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Thị trường chứng khoán Việt Nam từ 2015 – 2025 (11 năm) nên mẫu nghiên cứu có tổng cộng 264 quan sát, đáp ứng được số mẫu tối thiểu. Dữ liệu > 10 năm giúp tăng độ tin cậy thống kê, giảm sai lệch do biến động ngắn hạn.

Trong giai đoạn 2015-2025 bao phủ đầy đủ các cú sốc kinh tế lớn, thời kỳ tăng trưởng 2015-2019: GDP tăng cao thị trường BĐS sản phục hồi à nhu cầu thép tăng, gia đoạn chiến tranh thương mại Mỹ – Trung 2019 – 2020 à Tác động gián tiếp đến xuất khẩu thép VN, Đại dịch Covid 19 2021-2022: đứt gãy chuỗi cung ứng và doanh nghiệp tăng vay ngắn hạn để duy trì thanh khoản, khủng hoảng trái phiếu và suy giảm BĐS 2023-2024: Lãi suất tăng mạnh, áp lực trả nợ lớn, thị trường BĐS đóng băng à Ảnh hưởng trực tiếp nhu cầu thép. Như vậy, giai đoạn này bao gồm cả chu kỳ tăng – khủng hoảng – phục hồi, rất phù hợp để đánh giá sự thay đổi Cấu trúc vốn

3.3.2. Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Luận văn sẽ sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ 24 doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam. Nguồn dữ liệu chính là Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và Báo cáo thường niên (BCTN) của các doanh nghiệp này. Các số liệu thô sẽ được tính toán lại theo các công thức đã định nghĩa trong mục phương pháp đo lường biến để có được các chỉ số tài chính cần thiết. Dữ liệu được thu thập vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2015 – 2025, tạo thành một bộ dữ liệu bảng (Panel Data) bao gồm 24 doanh nghiệp * 11 năm là 264 quan sát.

Dữ liệu được thiết kế theo dạng bảng, kết hợp hai thành phần: thành phần dữ liệu chéo (phản ánh sự khác biệt giữa các doanh nghiệp) và thành phần dữ liệu chuỗi thời gian (phản ánh sự biến động qua các năm). Cấu trúc này cho phép tác giả kiểm soát các yếu tố không quan sát được theo thời gian hoặc theo từng đơn vị cụ thể, làm tăng tính hiệu quả và độ tin cậy của các ước lượng hồi quy. Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

Các chỉ số kinh tế vĩ mô cần thiết cho mô hình, như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI), được thu thập từ các nguồn uy tín quốc tế (ví dụ: World Bank, IMF). Việc lựa chọn khung thời gian 2015 – 2025 mang ý nghĩa chiến lược sâu sắc. Khoảng thời gian này bao hàm nhiều biến động kinh tế và địa chính trị lớn, từ khủng hoảng toàn cầu, chiến tranh thương mại Mỹ – Trung, cho đến những tác động nghiêm trọng của đại dịch Covid-19 và lạm phát gia tăng trong năm 2023. Sự đa dạng về bối cảnh vĩ mô này tạo điều kiện lý tưởng để nghiên cứu có thể đo lường chính xác và khách quan sự phản ứng của quyết định Cấu trúc vốn doanh nghiệp niêm yết trước những cú sốc kinh tế mạnh mẽ.

3.4. Trình tự xử lý dữ liệu

Các dữ liệu thứ cấp cần thu thập của 24 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam được lấy từ các BCTC đã được kiểm toán từ năm 2015 – 2025. Dữ liệu được thiết kế dưới dạng bảng với từng nhóm của mỗi NHTM tương ứng theo từng năm. Phương pháp này được ước lượng thông qua phần mềm thống kê STATA 14.0, trích xuất tại Phụ lục 2 và theo trình tự như sau:

3.4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Phân tích tình hình biến động hệ số nợ tổng thể của 24 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam, thông qua giá trị trung bình được tính riêng tại mỗi năm. Sau đó mô tả rõ ràng nhất các đặc tính của các biến số trong mô hình đó là giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình và độ lệch chuẩn. Từ đó tác giả có thể đánh giá tình hình tổng quát chung của các biến số cũng như dữ liệu nghiên cứu có hay không sai lệch bước đầu.

3.4.2. Phân tích tương quan của các biến số độc lập Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

Một trong số các giả định của hồi quy tuyến tính là không có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và khi giả thuyết này bị vi phạm thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra. Thông qua ma trận tương quan nhằm kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến số trong mô hình, kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nếu sự tương quan giữa các cặp biến độc lập vượt qua ngưỡng 0,8 thì sẽ có khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa chúng trong mô hình.

3.4.3. Phân tích hồi quy

Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS): Mô hình này theo phương pháp bình phương nhỏ nhất với dữ liệu bảng, đây là mô hình giản đơn và cơ bản nhất khi hồi quy các biến số. Với phương pháp OLS này thì giả định đặt ra không tồn tại khác biệt giữa các đơn vị chéo, tung độ gốc α được dùng chung cho các đơn vị chéo. Do đó, mô hình này không phản ánh sự khác biệt giữa các đơn vị chéo tại mẫu nghiên cứu, do cả hai tham số ước lượng không thay đổi với đơn vị chéo. Nhưng phương pháp này dễ xuất hiện tự tương quan chuỗi, thể hiện qua hệ số d (hệ số Durbin Watson thấp) nên kết quả ước lượng kém chất lượng và thiếu sự tin cậy.

Mô hình tác động cố định (FEM): Để khắc phục các nhược điểm của mô hình Pooled OLS về sự không đồng nhất của các đơn vị chéo thì mô hình FEM sẽ tính đến đặc trưng riêng của các đơn vị chéo. Với FEM thì các hệ số hồi quy riêng có giả định giống nhau với các đơn vị chéo nhưng hệ số chặn lại có tính phân biệt. Đặc biệt, trong mô hình FEM thì mỗi thành phần của mẫu nghiên cứu đều có những điểm riêng thuộc các đối tượng hay thời gian khác nhau và được xem như các hằng số có khả năng tác động đến các biến độc lập. Do đó, mô hình FEM sẽ phân tích sự liên hệ giữa các phần dư với từng đơn vị của biến độc lập để kiểm soát và tách sự tác động của các đặc trưng riêng rẻ (không thay đổi với thời gian) khỏi các biến số độc lập.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM): Mô hình này thì lại tập trung vào việc xác định các hệ số chặn khác nhau với từng đơn vị chéo, tác động chung của các biến độc lập. Với những hệ số chặn tại các đơn vị chéo phát sinh bởi một hệ số chặn chung không thay đổi theo thời gian hay các đối tượng. Mỗi biến ngẫu nhiên là một thành phần sai số thay đổi theo đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian (với thành phần của sai số là biến số không quan sát được thể hiện các sự tác động của yếu tố không quan sát được bằng cách trực tiếp). Do đó, thay vì tiếp cận trực tiếp mỗi đặc điểm riêng của các đơn vị hay cách chúng tương quan với biến độc lập, thì REM xem xét những đặc điểm này là các biến số ngẫu nhiên không tương quan với biến độc lập và được xem là những cơ sở để giải thích sự tác động đến biến phụ thuộc. Vì vậy, tại những tình huống nghiên cứu mà có sự khác biệt với các đơn vị tác động đến biến phụ thuộc thì mô hình REM có phần tối ưu hơn mô hình FEM.

3.4.4. Kiểm định lựa chọn mô hình Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

3.4.4.1. Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM

Để lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM sẽ được thực hiện thông qua kiểm định F – test, với giả thuyết H0 là không có khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác khau nên Pooled OLS phù hợp. Giả thuyết H1 là tồn tại sự khác biệt giữa giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác khau nên FEM phù hợp. Nếu P – value lớn hơn 5% chấp nhận H0 có nghĩa là Pooled OLS phù hợp và ngược lại.

3.4.4.2. Lựa chọn mô hình FEM và REM

Để lựa chọn mô hình FEM và REM sẽ được thực hiện thông qua kiểm định Hausman, với cặp giả thuyết đặt ra gồm H0 là phần dư tương quan không xuất hiện với các biến độc lập trong mô hình hồi quy, tương ứng với REM được chọn. H1 là phần dư tương quan xuất hiện với các biến độc lập trong mô hình hồi quy, tương ứng với FEM được chọn. Với kiểm định này thì dựa trên hệ số P – Value của Hausman để kết luận, thông thường nếu P – Value thấp hơn 5% thì sẽ bác bỏ H0 thì sẽ lựa chọn mô hình FEM và ngược lại nếu P – Value lớn hơn 5% thì sẽ chấp nhận H0 thì sẽ lựa chọn mô hình REM.

3.4.5. Kiểm định hiện tượng khuyết tật của mô hình được chọn

Hiện tượng đa cộng tuyến: Kiểm định này nhằm phát hiện các biến số độc lập có tương quan cao với nhau hay không. Nếu các cặp biến độc lập tương quan quan cao với nhau thì mô hình xảy ra đa cộng tuyến (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008). Hiện tượng này sẽ được kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF. Với cặp giả thuyết H0 là mô hình không tồn tại đa cộng tuyến, H1 là mô hình tồn tại đa cộng tuyến. Nếu VIF của các biến số và trung bình trong mô hình thấp hơn 10 thì giả thuyết H0 được chấp nhận hay không có đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu và ngược lại.

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Kiểm định nhằm xác định mô hình có xuất hiện phương sai của các phần dư khác hằng số, nó sẽ làm cho các quan sát có sự sai khác và mất đi tính phân phối ngẫu nhiên của dữ liệu. Với cặp giả thuyết H0 là mô hình không tồn tại phương sai sai số thay đổi, H1 là mô hình tồn tại phương sai sai số thay đổi. Nếu P – Value của kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian lớn hơn 5% thì sẽ chấp nhận H0 – không tồn tại phương sai sai số thay đổi. Ngược lại, nếu P – Value thấp hơn 5% thì sẽ chấp nhận H1 – có tồn tại phương sai sai số thay đổi.

Hiện tượng tự tương quan: Kiểm định này nhằm xác định sự tự tương quan của các biến quan sát trong mẫu, nếu xuất hiện thì sẽ tạo sự sai lệch trong dữ liệu và mô hình. Với cặp giả thuyết H0 là mô hình không tồn tại tự tương quan, H1 là mô hình tồn tại tự tương quan. Nếu P – Value của kiểm định Wooldridge lớn hơn 5% thì sẽ chấp nhận H0 – không tồn tại tự tương quan. Ngược lại, nếu P – Value thấp hơn 5% thì sẽ chấp nhận H1 – có tồn tại tự tương quan.

3.4.6. Khắc phục các hiện tượng khuyết tật bằng phương pháp FGLS Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

Trong quá trình phân tích dữ liệu bảng, nếu mô hình hồi quy tối ưu được lựa chọn gặp phải các khuyết tật thống kê nghiêm trọng như phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan, hoặc thậm chí là sự kết hợp của cả hai, luận văn sẽ áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để hiệu chỉnh. Phương pháp FGLS có vai trò then chốt trong việc khắc phục sai số chuẩn và các phương sai của mô hình. Về bản chất, FGLS tập trung vào việc ước lượng ma trận hiệp phương sai của sai số một cách hiệu quả, tạo ra sự ổn định cho sự biến thiên của dữ liệu và đảm bảo các giả định của phương pháp Bình phương nhỏ nhất được thỏa mãn theo tiêu chuẩn thống kê. Mô hình hồi quy đa biến được thiết lập lại sau khi hiệu chỉnh bằng FGLS sẽ là mô hình cuối cùng được sử dụng để xác định chính xác các yếu tố và mức độ tác động đến Cấu trúc vốn (CTV) của doanh nghiệp. Dựa trên hệ số hồi quy của các biến số trong mô hình FGLS đã hiệu chỉnh, cùng với giá trị P – value tương ứng, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định các giả thuyết đã đề xuất. Giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận khi giá trị $P$-Value nhỏ hơn mức ý nghĩa đã chọn, thường là 5%. Sau khi có kết luận chính thức về các giả thuyết, luận văn sẽ tiến hành thảo luận chuyên sâu, so sánh và đối chiếu kết quả tìm được với các công trình nghiên cứu trước đây (lược khảo tại Chương 2).

• TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 của luận văn này sẽ tập trung vào việc đề xuất mô hình và các giả thuyết nghiên cứu về những yếu tố tác động đến Cấu trúc vốn của doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2015 – 2025. Các biến độc lập được lựa chọn để xây dựng giả thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu bao gồm: Quy mô doanh nghiệp; TSCĐ hữu hình; Tỷ suất sinh lời; Tăng trưởng doanh nghiệp; Tỷ lệ thanh khoản; Tỷ suất thuế thu nhập doanh nghiệp; Sở hữu Nhà nước; Tăng trưởng kinh tế; Lạm phát; Đại dịch Covid 19. Ngoài ra, chương 3 cũng sẽ trình bày chi tiết về cách thức xác định mẫu nghiên cứu, quy trình thu thập dữ liệu, và các bước cần thiết để tính toán cũng như ý nghĩa của các hệ số kiểm định liên quan. Luận văn: PPNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC Tác động đến cấu trúc vốn của DN ngành thép

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