Khóa luận Phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Q giảm 0,0608272 đơn vị. Quy mô của doanh nghiệp có tác động đồng biến đến chỉ số Tobin’s Q trong khi cơ hội tăng trưởng lại tác động nghịch biến đến chỉ số này. Kết quả cũng cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 8,37% sự biến thiên của chỉ số Tobin’s Q. 15 Xem mục 12, Phụ lục E Đạ i h ọc K inh tế H uế 50 2.2.2. Tổng hợp kết quả Kết quả nghiên cứu được tổng hợp ở các bảng sau: Bảng 2.15: Kết quả nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến ROE ROE Phương trình SDTA (1) Phương trình LDTA (2) Phương trình TDTA (3) Phương trình TDTE (4) C -0,09916 (-0,08) 1,186112 (2,37)* -0,269533 (-0,17) -0,8408633 (-0,68) Cấu trúc vốn -0,6737429* (-2,60) 0,1383735 (0,86) -0,7232957* (-2,16) -0,1689652* (-4,79) LOGSIZE 0,0355432 (0,36) -0.0781991* (-2,15) 0,0527575 (0,43) 0,0858442 (0,93) GROWTH 0,0785703* (5,35) 0,0811659* (2,25) 0,0791241* (5,37) 0,0586314* (6,67) R 2 0,1309 0,0505 0,1279 0,2752 (*: Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%) Bảng 2.16: Kết quả nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến ROA ROA Phương trình SDTA (5) Phương trình LDTA (6) Phương trình TDTA (7) Phương trình TDTE (8) C 0,5043851 (1,14) 1,064992* (4,59) 0,2935623 (0,54) 0,6108182 (1,66) Cấu trúc vốn -0,3002183* (-2,4) -0,0521836 (-0,77) -0,3900165* (-3,74) -0,038602* (-2,56) LOGSIZE -0,0225828 (-0,64) -0,0718535* (-4,28) -0,0028123 (-0,07) -0,0354157 (-1,27) GROWTH 0,0277746* (2,7) 0,02905* (2,55) 0,0278166* (6,93) 0,0238143* (2,51) R 2 0,2198 0,1128 0,2645 0,1899 (*: Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%) Đạ i h ọc K inh tế H uế 51 Bảng 2.17: Kết quả nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến chỉ số Tobin’s Q TOBINSQ Phương trình SDTA (9) Phương trình LDTA (10) Phương trình TDTA (11) Phương trình TDTE (12) C -3,513164 (-1,45) -2,472843 (-1,27) -3,303587 (-1,24) -3,239631 (-1,65) Cấu trúc vốn -0,5291832* (-2,18) 0,3984738* (5,09) -0,395732 (-1,20) -0,0608272* (-13,21) LOGSIZE 0,3339761 (1,82) 0,2410428 (1,69) 0,3166973 (1,55) 0,3044244* (2,12) GROWTH -0,0418032* (-2,17) -0,0400671* (-2,13) -0,0408473* (-2,21) -0,0478155* (-2,38) R 2 0,0936 0,0766 0,0810 0,0837 (*: Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%) Từ các bảng trên ta thấy nhìn chung, cấu trúc vốn có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo. Ngoài ra, tốc độ tăng trưởng cũng có tác động rõ ràng đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp này. Kết quả cụ thể sẽ được thảo luận ở Chương 3. Đạ i h ọc K inh tế H uế 52 Chương 3: Thảo luận kết quả và một số kiến nghị 3.1. Thảo luận kết quả Từ kết quả ở chương 2 ta có nhận xét về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp như sau: Thứ nhất, cấu trúc vốn đại diện bởi tỉ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, tổng nợ trên tổng tài sản, tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu có tác động nghịch biến và đáng kể đến chỉ tiêu hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp theo sổ sách kế toán ROE và ROA. Kết quả này trái ngược với lý thuyết đại diện của Jensen và Meckling (1976). Lý thuyết đại diện cho rằng sử dụng nợ (nợ dài hạn) trong cấu trúc vốn có thể giảm thiểu mâu thuẫn đại diện bằng cách buộc các nhà quản lý đầu tư vào các dự án sinh lợi có thể làm lợi cho cổ đông. Bởi vì mâu thuẫn đại diện, các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy quá mức và vì thế ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của họ. Kết quả này cũng trái với lí thuyết đánh đổi. Lý thuyết đánh đổi cho rằng các công ty đánh đổi lợi ích thuế từ nợ với các vấn đề có nguyên nhân từ khả năng phá sản. Tuy nhiên, mối quan hệ nghịch biến giữa cấu trúc vốn với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp lại ủng hộ lý thuyết trật tự phân hạng phát triển bởi Myer và Majluf (1984). Mối tương quan âm này cũng được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu trong nước cũng như trên thế giới. Điển hình như nghiên cứu của Maina và Kondongo (2013) ở Kenya cho thấy một mối quan hệ nghịch biến giữa cấu trúc vốn (DE) và hiệu quả của doanh nghiệp được đo lường bằng ROE và ROA. Nghiên cứu của Abdul (2012) ở Pakistan cũng kết luận rằng đòn bẩy tài chính có tác động nghịch biến đáng kể đến hiệu quả công ty được đo bằng chỉ số ROA. Thêm vào đó, Tian & Zeitun (2007) kết luận rằng cấu trúc vốn của công ty có tác động tiêu cực đáng kể lên hiệu quả của doanh nghiệp đo lường bằng ROE và ROA. Kết quả cũng chỉ ra rằng tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản không có mối quan hệ rõ ràng với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Điều này có thể được giải thích bởi việc rất nhiều doanh nghiệp trong thời gian hoạt động của mình không sử dụng nợ dài hạn hay sử dụng rất ít nợ dài hạn để tài trợ cho các hoạt động của mình. Nhìn chung, dựa vào các kết quả ở Đạ i h ọc K inh tế H uế 53 trên, tác giả chấp nhận giả thiết H1 khi tìm ra được mối quan hệ nghịch biến giữa cấu trúc vốn và chỉ tiêu hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp theo sổ sách kế toán. Thứ hai, tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và tỉ lệ tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu có tác động nghịch biến và rõ ràng đến hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Điều này trái với lý thuyết đánh đổi đã được đề ra trong lý thuyết cấu trúc vốn. Nghiên cứu thực nghiệm của Abdul (2012) đã tiến hành ở Pakistan cũng kết luận rằng đòn bẩy tài chính có tác động nghịch biến đáng kể với hiệu quả công ty được đo bằng chỉ số Tobin’s Q. Tuy nhiên, tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số Tobin’s Q nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể được giải thích bởi hầu hết các nhà đầu tư vẫn phụ thuộc vào chỉ tiêu hiệu quả hoạt động theo sổ sách kế toán để đánh giá tình hình của doanh nghiệp. Kết quả này tương tự với ý kiến của Bokhtiar Hasan, Mainul Ahsan, Afzalur Rahaman và Nurul Alam (2014) khi cho rằng không tồn tại mối quan hệ rõ ràng nào giữa tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản với chỉ số Tobin’s Q và ủng hộ lý thuyết không liên quan của M&M. Ngược lại, tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản lại có mối tương quan cùng chiều với chỉ số Tobin’s Q. Nói các khác, nó hỗ trợ lý thuyết chi phí đại diện của Jensen và Meckling (1976). Huỳnh Anh Kiệt (2010) cũng kết luận rằng tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động đồng biến và rõ ràng đến hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp được đo bằng chỉ số Tobin’s Q. Từ kết quả ở trên, tác giả chấp nhận giả thiết H2: Cấu trúc vốn của doanh nghiệp có tác động nghịch biến đến hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Thứ ba, quy mô của doanh nghiệp dường như không có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Hầu hết các kết quả nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đo lường bằng ROE cho thấy một mối tương quan đồng biến nhưng không có ý nghĩa thống kê. Đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đo lường bằng ROA, kết quả cho thấy mối quan hệ nghịch biến nhưng không có ý nghĩa thống kê tương tự với nghiên cứu của Bokhtiar Hasan, Mainul Ahsan, Afzalur Rahaman và Nurul Alam (2014). Mặt khác, quy mô của doanh nghiệp vừa tác động đồng biến và có ý nghĩa thống kê (đối với các biến Đạ i h ọc K inh tế H uế 54 cấu trúc vốn TDTE) vừa tác động đồng biến nhưng không có ý nghĩa thống kê đến chỉ số Tobin’s Q (đối với biến cấu trúc vốn SDTA, LDTA và TDTA). Kết quả trên cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp không thực hiện tốt vai trò là một biến kiểm soát hay nói cách khác, có thể các doanh nghiệp chưa biết sử dụng tốt lợi thế quy mô của mình để nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Kết quả này không ủng hộ các nghiên cứu trước đó của Tian & Zeitun (2007), Majumdar và Chhibber (1997), Gleason và đồng nghiệp (2000) và Abor (2007). Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô doanh nghiệp không làm tăng hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và vì vậy giải thiết H3 không được chấp nhận. Kết quả này ủng hộ nghiên cứu của Nguyễn Văn Duy, Đào Trung Kiên, Nguyễn Thị Hằng và Đào Thị Hương (2014). Thứ tư, cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp có tác động đồng biến và rõ ràng đến chỉ tiêu hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp theo sổ sách kế toán (ROE và ROA). Những hãng có tỉ lệ tăng trưởng cao sẽ có chi phí sử dụng vốn thấp hơn và giá trị doanh nghiệp cao hơn chính thì thế ROE và ROA cao hơn. Kết quả này ủng hộ nghiên cứu của Gleason và đồng nghiệp (2000) và Tian & Zeitun (2007). Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy rằng cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo tác động nghịch biến và rõ ràng đến hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Điều này trái với kết luận của Huỳnh Anh Kiệt (2010) về mối quan hệ giữa cơ hội tăng trưởng và hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Có thể giải thích mối tương quan nghịch biến này bởi vì thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay vẫn chưa hiệu quả, vẫn còn tồn tại thông tin bất cân xứng hay tâm lý chạy theo đám đông và nhiều doanh nghiệp có giá trị thị trường rất thấp dẫn đến mối quan hệ nghịch biến giữa cơ hội tăng trưởng và hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Do vậy, tác giả chấp nhận giả thiết H4 rằng cơ hội tăng trưởng có mối tương quan cùng chiều với chỉ tiêu hiệu quả hoạt động theo sổ sách kế toán của doanh nghiệp. Đạ i h ọc K nh tế Hu ế 55 3.2. Một số kiến nghị 3.2.1. Đối với doanh nghiệp Thứ nhất, các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo nên giảm tỷ lệ sử dụng vốn vay hay cụ thể là giảm việc sử dụng nợ ngắn hạn trong cấu trúc vốn của mình vì tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản và tỉ lệ tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu tăng sẽ làm giảm tỉ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản cũng như tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Giảm tỉ lệ nợ ngắn hạn cũng giúp các doanh nghiệp gia tăng hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường. Thứ hai, việc sử dụng nợ dài hạn hiện nay vẫn chưa thực sự hiệu quả và rất ít doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo sử dụng đúng cách lợi thế của nợ dài hạn trong việc tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh của mình. Vì vậy tác giả kiến nghị các doanh nghiệp ngành này nên tăng cường sử dụng nợ dài hạn thay cho nợ ngắn hạn vì nó không tác động nghịch biến đến chỉ tiêu hiệu quả hoạt động theo sổ sách kế toán của doanh nghiệp mà lại tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Thứ ba, các doanh nghiệp cần tận dụng tốt hơn nữa lợi thế theo quy mô của doanh nghiệp để để hướng đến hiệu quả hoạt động tốt hơn. Thứ tư, tốc độ tăng trưởng hiện đang làm tốt vai trò hỗ trợ tăng tỉ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản và tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, vì thế các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo nên tiếp tục phát huy đẩy mạnh tăng trưởng doanh thu hơn nữa để góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của mình. 3.2.1. Đối với nhà đầu tư Những nhà đầu tư quan tâm đến tỉ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản và tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo cần quan tâm đến tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản và tỉ lệ tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu. Những doanh nghiệp có tỉ lệ này quá cao có khả năng có hiệu quả hoạt động thấp hơn so với các doanh nghiệp khác và vì vậy không nên đầu tư vào các doanh nghiệp này. Tuy nhiên, các nhà đầu tư không Đạ i h ọc K inh tế H uế 56 cần quan tâm đến doanh nghiệp vay bao nhiêu nợ dài hạn vì nợ dài hạn không có tác động rõ ràng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Cơ hội tăng trưởng cũng là một nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nên nhà đầu tư nên lựa chọn những doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng doanh thu cao hơn để đầu tư. Bên cạnh đó, quy mô của doanh nghiệp có ít vai trò trong việc hướng dẫn các nhà đầu tư lựa chọn các doanh nghiệp có hiệu quả hoạt động tốt. Mặt khác, những nhà đầu tư quan tâm đến hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp cần xem xét kĩ càng mức độ sử dụng nợ ngắn hạn và nợ dài hạn của các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo và lựa chọn đầu tư vào các doanh nghiệp sử dụng có hiệu quả nợ dài hạn hơn là sử dụng nhiều nợ ngắn hạn. Nhà đầu tư cũng nên lựa chọn những doanh nghiệp có quy mô lớn vì quy mô nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Đạ i h ọc K inh tế H uế 57 PHẦN 3: KẾT LUẬN 3.1. Kết luận - Đóng góp của nghiên cứu Nghiên cứu này nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Trước nghiên cứu này, chưa có bài viết nào sử dụng số liệu của Việt Nam để điều tra các tác động của cấu trúc vốn đến cả hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường (chỉ số Tobin’s Q) và chỉ tiêu hiệu quả hoạt động theo sổ sách kế toán (ROE và ROA) của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo. Điều tra ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp sử dụng các giá trị thị trường có thể rất hữu ích vì nó cung cấp bằng chứng về việc thị trường chứng khoán Việt Nam có hiệu quả hay không và việc sử dụng các chỉ tiêu kế toán góp phần đáp ứng mối quan tâm về ROE và ROA của các doanh nghiệp và nhà đầu tư hiện nay. Hơn thế nữa, nghiên cứu còn tìm hiểu tác động của cơ hội tăng trưởng và quy mô doanh nghiệp đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp ngành này. Mặt khác, bài viết này sử dụng các biện pháp đo lường khác nhau của cấu trúc vốn như tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản và tỉ lệ tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu để nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng gồm 68 doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo được niêm yết trên HOSE từ 1/2009 đến 12/2013 với 340 quan sát. Để lựa chọn mô hình phù hợp, tác giả đã thực hiện hồi quy với dữ liệu bảng 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM và thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình. Các kết quả từ mô hình phù hợp FE sau khi khắc phục các khuyết tật cho thấy rằng cấu trúc vốn là một yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo đo lường bằng ROE, ROA và Tobin’s Q. Kết quả này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng phát triển bởi Myer và Majluf (1984). Ngoại trừ tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, các yếu tố cấu trúc vốn đều có ảnh hưởng nghịch biến và rõ ràng đến chỉ tiêu hiệu quả hoạt động theo sổ sách kế toán của doanh nghiệp. Tương tự, tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và tỉ lệ Đạ i h ọc K i h tế H uế 58 tổng nợ trên tổng tài sản cũng có mối tương quan nghịch biến với hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường của doanh nghiệp. Một phát hiện khá thú vị là tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản tác động đồng biến và rõ ràng đến chỉ số Tobin’s Q trong khi tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản lại không có mối quan hệ rõ ràng nào. Ngoài ra, cơ hội tăng trưởng có tác động tích cực và đáng kể đến giá trị của doanh nghiệp đo lường bằng ROE và ROA nhưng lại tác động tiêu cực đến chỉ số Tobin’s Q. Quy mô của doanh nghiệp nhìn chung không phải là một biến kiểm soát tốt vì ảnh hưởng của nó đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp không rõ ràng. 3.2. Hạn chế của đề tài Những hạn chế của nghiên cứu này là hạn chế trong phạm vi nghiên cứu. Chỉ có 68 doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo niêm yết trên HOSE được sử dụng làm dữ liệu bảng trong nghiên cứu. Thêm vào đó, tác giả đã không nghiên cứu cấu trúc vốn tối ưu để tối đa hóa hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp mà chỉ tìm hiểu ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Nghiên cứu này cũng có hạn chế vì tác giả chưa kiểm nghiệm được mối liên quan giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đối với mỗi loại hình doanh nghiệp cũng như mỗi ngành công nghiệp hay toàn bộ các doanh nghiệp ở Việt Nam. 3.3. Hướng phát triển của đề tài Dựa trên nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu và quản lý công ty có thể tiếp tục triển khai nghiên cứu nhiều hơn để đánh giá chính xác hơn về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp theo các hướng sau: - Nghiên cứu có thể thực hiện so sánh quyết định cấu trúc vốn của những doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và những doanh nghiệp không được niêm yết và tác động của những quyết định này đến hiệu quả hoạt động. Đạ i h ọc K inh tế H uế 59 - Nghiên cứu có thể sử dụng thêm nhiều biến kiểm soát hơn như thuế (tỉ lệ tổng thuế trên thu nhập trước thuế và lãi vay), các biến đại diện cho rủi ro (độ lệch chuẩn của dòng tiền) và cấu trúc tài sản (tỉ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản). - Các nghiên cứu trong tương lai có thể sử dụng mẫu lớn hơn hay nghiên cứu trong thời gian dài hơn để có kết quả tốt hơn. Các tác giả khác cũng có thể sử dụng dữ liệu theo quý thay thế cho dữ liệu năm như trong nghiên cứu này. - Đối với dữ liệu bảng, các tác giả có thể sử dụng mô hình GMM để khắc phục hoàn toàn các khuyết tật của mô hình. Đạ i h ọc K inh tế H uế 60 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Tài liệu tham khảo tiếng Việt [1] Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2007), Phần II: Quy định nội dung: Hệ thống ngành kinh tế của Việt Nam 2007, 113-234. [2] Damodar N.Gujarati, Chương 16: Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, Chương trình giảng dạy Kinh tế Fulbright, Phương pháp nghiên cứu II, Bài đọc, Kinh tế lượng cơ sở, 1-17. [3] Đỗ Dương Thanh Ngọc (2011), Các yếu tố tài chính tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế. [4] Eugene F. Brigham, Joel F. Houston (2009), Quản trị tài chính, Nhà xuất bản Cengage Learning, 743-754. [5] Nguyễn Minh Kiều (2007), Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phân tích Tài chính, Bài 13: Lý thuyết M&M về cơ cấu vốn của công ty. [6] Nguyễn Tấn Vinh (2011), cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hà Nội, Tóm tắt luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh. [7] Nguyễn Văn Duy, Đào Trung Kiên, Nguyễn Thị Hằng, Đào Thị Hương (2014), “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn, quy mô, tăng trưởng doanh thu tới hiệu quả hoạt động các công ty Thủy sản niêm yết trên TTCK Việt Nam”, 1-5. [8] Richard A. Brealey, Stickney C. Myers (2010), Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Chương 17: Chính sách nợ có phải là vấn đề quan trọng? [9] Trần Hùng Sơn and Trần Viết Hoàng (2008), Cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp của các công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP.HCM, Tạp chí phát triển kinh tế, 218. Đạ i h ọc K inh tế H uế 61 2. Tài liệu tham khảo tiếng Anh [1] Abor, J. (2005), The Effect of Capital Structure on Profitability: Empirical Analysis of Listed Firms in Ghana, Journal of Risk Finance, 6(5), 438-45. [2] Abdel Shahid, S. (2003), “Does Ownership Structure Affect Firm Value? Evidence from The Egyptian Stock Market”, Working Paper. [3] Abdul,G .K. (2012), The Relationship of Capital Structure Decisions with Firm Performance: A Study of the Engineering Sector of Pakistan, International Journal of Accounting and Financial Reporting, 2(1), 2162-3082. [4] Ahmad, Abdullah & Roslan (2012), “Capital Structure Effect on Firms Performance: Focusin on Consumers and Industrials Sectors on Malaysian Firms”, International Review of Business Research Papers, 8(5), 137-155. [5] Aliakbar, R., Seyed, H. S. N., & Pejman, M. (2013). The relationship between capital structure decisions with firm performance: Comparison between big and small industries in firms listed at Tehran Stock Exchange, World of Sciences Journal, 1(9), 83-92. [6] Ang, J. S., R. A. Cole, and Lin, J. W. (2000), “Agency Costs and Ownership Structure”, Journal of Finance, 55, 81-106. [7] Baker, Malcolm, and Jeffrey Wurgler (2002), Market Timing and Capital Structure”, Journal of Finance, 57(1), 1-32. [8] Berger, A., Bonaccorsi di Patti, E. (2006), Capital structure and firm performance: a new approach to testing agency theory and an application to the banking industry, Journal of Banking and Finance, 30, 1065-102. [9] Bokhtiar Hasan Md., Mainul Ahsan A. F. M., Afzalur Rahaman Md. & Nurul Alam Md. (2014), “Influence of Capital Structure on Firm Performance: Evidence from Bangladesh”, International Journal of Business and Management; 9(5), 184- 194. [10] Brigham, E. F. & Ehrhardt, M. C. (2004), Financial Management: Theory and Practice, 11th Edition, South-Western College Publishers, New York. Đạ i h ọc K inh tế H uế 62 [11] Champion, D. (1999), “Finance: the joy of leverage”, Harvard Business review, 77, 19-22. [12] Chakravarthy, B. S. (1986), “Measuring Strategic Performance”, Strategic Management Journal, 7, 437-58. [13] Christopher Nell, Stefan Zimmermann (2011), Summary based on Chapter 12 of Baltagi: Panel Unit Root Tests, 1-7. [14] Daniel Hoechle (2007), “Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence”, The Stata Journal, 7(3), 281-312. [15] Demsetz, H., Lehn, K. (1985), The structure of corporate ownership: causes and consequences, Journal of Political Economy, 93, 1155-1177. [16] Ebaid, E. I. (2009), The impact of capital-structure choice on firm performance: empirical evidence from Egypt, The Journal of Risk Finance, 10(5), 477-487. [17] Gleason, K. C., L. K Mathur, and I. Mathur (2000), The Interrelationship between Culture, Capital Structure, and Performance: Evidence from European Retailers, Journal of Business Research, 50, 185-191. [18] Gorton, G., and R. Rosen, (1995), “Corporate Control, Portfolio Choice, and the Decline of Banking”, Journal of Finance, 50, 1377-420. [19] Gurajati (2003), Basic Econometrics, McGraw Hill. [20] Hadlock, C., James, C. (2002). “Do banks provide financial stack?”, Journal of Finance, 57, 1383- 420. [21] Harris, M., and Raviv, A. 1991. The Theory of Capital Structure, The Journal of Finance, 46, 297-355. [22] Hoffer, C. W., and W. R. Sandberg, (1987), “Improving new venture performance: some guidelines for success”, American Journal of Small Business, 12, 11-25. [23] Huỳnh Anh Kiệt (2010), “Capital structure and firm performance: case study: listed companies in hochiminh stock exchange”, Master thesis. Đạ i h ọc K inh ế H uế 63 [24] Kraus, A., and R. Litzenberger (1973), “A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage”, Journal of Finance, 28, 923-931. [25] Krishnan, V. and Moyer, R.(1997), Performance, Capital Structure and Home Country: An Analysis of Asian Corporation, Global Finance Journal, 8(1), 130- 143. [26] Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976), Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure, Journal of Financial Economics, 3(4), 305–360. [27] Maina, L. & Kondongo, O. (2013), Capital Structure and Financial Performance in Kenya: Evidence from Firms Listed at the Nairobi Securities Exchange, Paper Presented at the Jomo Kenyatta University of Science and Technology Research Conference, Kenya. [28] Majumdar, S.K., Chhibber, P. (1999), Capital Structure and Performance: Evidence from a Transition Economy on an Aspect of Corporate Governance, Public Choice, 98, 287-305. [29] Manawaduge, A., Zoysa, A. D., Chowdhury, K., & Chandarakumara, A. (2011), Capital structure and firm performance in emerging economies: An empirical analysis of Sri Lankan firms, Corporate Ownership & Control, 8(4), 253- 263. [30] Margaritis, D. and Psillaki, M. (2007), Capital structure and firm efficiency, Journal of Business Finance & Accounting, 34 (9) & (10), 1447-1469. [31] Margaritis D. and Psillaki M. (2010), “Capital structure, equity ownership and firm performance”, Journal of Banking & Finance, 34, 621- 632. [32] Mehran, H., (1995), “Executive Compensation Structure, Ownership, and Firm Performance”, Journal of Financial Economics 38, 163-184. [33] Mesquita and Lara (2003), ‘Capital structure and profitability: The Brazilian case’, Working paper, Academy of Business and Administration Sciences Conference, Vancouver. Đạ i h ọc K inh tế H uế 64 [34] Modigliani & Miller (1958), “The cost of capital, corporation finance and the theory of investment”, The American Economic Review, 48(3), 261-297. [35] Modigliani, F. and Miller, M. (1963), Corporate Income Taxes and The Cost of Capital: a Correction, The American Economic Review,53, 443-53. [36] Mubeen Mujahid (2014), “Impact of Capital Structure on Firms Financial Performance and Shareholders Wealth: Textile Sector of Pakistan”, International Journal of Learning & Development, 4(2), 27-33. [37] Murphy, G.B., Trailer, J.W., and Hill, R.C. (1996), Measuring performance in entrepreneurship research, Journal of Business Venturing, 36(1), 15-23. [38] Myers, S. C., (1977), Determinants of Corporate Borrowing, Journal of Financial Economics, 25, 25-43. [39] Myers, S.C. & Majluf, N.S. (1984), Corporate financing and investment decisions when firms have information the investors do not have, Journal of Finance and Economics, 13, 187-221. [40] Myers .S. C (2001), Capital Structure, Journal of Economic perspectives, 15(2), 81-102. [41] Nirajini,A, Priya,K B (2013), “Impact of Capital Structure on Firm Performance of the Listed Trading Companies in Sri Lanka”, International Journal of Scientific and Research Publications, 3(5). [42] Phillips and Sipahioglu (2004), “Performance implications of capital structure: evidence from quoted UK organizations with hotel interests”, The Service Industries Journal, 24 (5), 31-51. [43] Saeedi, A and Mahmoodi, I ( 2011), “Capital Structure and Firm Performance: Evidence from Iranian Companies”, International Research Journal of Finance and Economics, 70, 20-29. [44] Saleem, F. , & Rafique, B. (2013), The determination of capital structure of oil and gas firms listed on Karachi stock exchange in Pakistan, Interdisciplinary journal of contemporary research in business, 9, 225-235. Đạ i ọc K inh tế H uế 65 [45] Salim, M., & Yadev, R. (2012), Capital structure and firm performance: Evidence from Malaysian listed companies, Social and Behavioral Sciences, 65, 156-166. [46] Samuel Fosu (2013), Capital Structure: Product Market Competition and Firm Performance: Evidence from South Africa, University of Leicester, UK Working Paper, 13(11). [47] Rao, N, V., Al-Yahyee, K and Syed. L. (2007), Capital Structure and Financial Performance: Evidence from Oman, Indian Journal of Economics and Business, 1- 23. [48] Ross, Stephen A. (1977), “The determination of financial structure: The incentive signaling approach”, Bell Journal of Economics, 8, 23-40. [49] Saad, N. M. (2010), Corporate Governance Cpmpliance and the Effects to capital Structure, International Journal of Economics and Financial, 2(1),105-114. [50] Umar, M. , Tanveer, Z . , Aslam, S . , & Sajid, M. (2012), Impact of capital structure on firms financial performance: Evidence from Pakistan, Research journal of finance and accounting, 3 (9), 1-12. [51] Van Horne, J., & Wachowiz, J. (1995), Fundamentals of financial management (9th ed.), New Jersey: Prentice Hall. [52] Weston, J. F., & Brigham, E. F. (1979), Managerial finance, Holt, Rinehart and Wiston. [53] Zeitun & Tian (2007), “Capital structure and corporate performance: Evidence from Jordan”, Australasian Accounting Business and Finance Journal, 1(4), 40-61. Đạ i h ọc K inh tế Hu ế 66 3. Website [1] thiet-cua-phan-tich-hoat-dong-kinh-doanh-doi-voi-doanh-nghiep-19-2307.html [2] [3] [4] [5] [6] aspx [7] [8] [9] [10] https://voer.edu.vn/m/khai-niem-hieu-qua-hoat-dong-san-xuat-kinh- doanh/114c6d55 Đạ i h ọc K inh tế H uế PHỤ LỤC A Danh sách 68 doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo STT Mã Tên công ty 1 AAM Công ty Cổ phần Thủy sản Mekong 2 ABT Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Bến Tre 3 ACL Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Cửu Long An Giang 4 AGF Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Cửu Long An Giang 5 ANV Công ty Cổ phần Nam Việt 6 ATA Công ty Cổ phần NTACO 7 BBC Công ty Cổ phần Bibica 8 BHS Công ty Cổ phần Đường Biên Hoà 9 BMP Công ty Cổ phần Nhựa Bình Minh 10 CLC Công ty Cổ phần Cát Lợi 11 CSM Công ty Cổ phần Công nghiệp Cao su Miền Nam 12 CYC Công ty Cổ phần Gạch men Chang Yih 13 DCL Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long 14 DCT Công ty Cổ phần Tấm lợp Vật liệu xây dựng Đồng Nai 15 DHC Công ty Cổ phần Đông Hải Bến Tre 16 DHG Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang 17 DMC Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Y tế Domesco 18 DPM Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí-CTCP 19 DQC Công ty Cổ phần Bóng đèn Điện Quang 20 DRC Công ty Cổ phần Cao su Đà Nẵng 21 DTT Công ty Cổ phần Kỹ nghệ Đô Thành 22 FMC Công ty Cổ phần Thực phẩm Sao Ta 23 GDT Công ty Cổ phần Chế biến Gỗ Đức Thành 24 GMC Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại May Sài Gòn Đạ i h ọc K i h tế H uế 25 GTA Công ty Cổ phần Chế biến Gỗ Thuận An 26 HAP Công ty Cổ phần Tập Đoàn Hapaco 27 HPG Công ty cổ phần Tập đoàn Hòa Phát 28 HSG Công ty Cổ phần Tập đoàn Hoa Sen 29 HSI Công ty Cổ phần Vật tư tổng hợp và Phân bón Hóa sinh 30 HT1 Công ty Cổ phần Xi Măng Hà Tiên 1 31 HVG Công ty Cổ phần Hùng Vương 32 ICF Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại Thủy Sản 33 IMP Công ty Cổ phần Dược phẩm IMEXPHARM 34 KDC Công ty Cổ phần Kinh Đô 35 KMR Công ty Cổ phần Mirae 36 L10 Công ty cổ phần Lilama 10 37 LAF Công ty Cổ phần Chế biến Hàng xuất khẩu Long An 38 LBM Công ty Cổ phần Khoáng sản và Vật liệu xây dựng Lâm Đồng 39 LIX Công ty Cổ phần Bột giặt Lix 40 LSS Công ty Cổ phần Mía đường Lam Sơn 41 MCP Công ty cổ phần In và Bao bì Mỹ Châu 42 MPC Công ty Cổ phần Tập đoàn Thủy sản Minh Phú 43 NAV Công ty Cổ phần Nam Việt 44 OPC Công ty cổ phần Dược phẩm OPC 45 PAC Công ty Cổ phần Pin Ắc quy Miền Nam 46 RAL Công ty Cổ phần Bóng đèn Phích nước Rạng Đông 47 RDP Công ty Cổ phần Nhựa Rạng Đông 48 SAM Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Sacom 49 SBT Công ty cổ phần Mía đường Thành Thành Công Tây Ninh 50 SCD Công ty Cổ phần Nước giải khát Chương Dương 51 SHI Công ty cổ phần Quốc tế Sơn Hà 52 SRC Công ty Cổ phần Cao Su Sao Vàng Đạ i h ọc K inh tế H uế 53 TAC Công ty Cổ phần Dầu Thực vật Tường An 54 TCM Công ty Cổ phần Dệt may - Đầu tư - Thương mại Thành Công 55 TCR Công ty Cổ phần Công nghiệp Gốm sứ Taicera 56 TPC Công ty Cổ phần Nhựa Tân Đại Hưng 57 TRA Công ty Cổ phần TRAPHACO 58 TS4 Công ty cổ phần Thủy sản số 4 59 TTF Công ty Cổ phần Tập đoàn Kỹ nghệ Gỗ Trường Thành 60 TTP Công ty Cổ phần Bao bì Nhựa Tân Tiến 61 TYA Công ty Cổ phần Dây và Cáp điện Taya Việt Nam 62 VFG Công ty Cổ phần Khử trùng Việt Nam 63 VHC Công ty Cổ phần Vĩnh Hoàn 64 VHG Công ty Cổ phần Đầu tư Cao Su Quảng Nam 65 VIS Công ty Cổ phần Thép Việt Ý 66 VNM Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam 67 VPK Công ty Cổ phần Bao bì dầu thực vật 68 VTB Công ty Cổ phần Viettronics Tân Bình Đạ i h ọc K inh tế H uế PHỤ LỤC B Kết quả Panel Unit Root Test Panel unit root test: Summary Series: ROE Date: 04/03/15 Time: 09:56 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -27.2565 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -6.81620 0.0000 68 272 PP - Fisher Chi-square 271.982 0.0000 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Panel unit root test: Summary Series: ROA Date: 04/03/15 Time: 09:55 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -35.1786 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -7.15406 0.0000 68 272 PP - Fisher Chi-square 255.304 0.0000 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Đạ i h ọc K inh tế H uế Panel unit root test: Summary Series: TOBIN_SQ Date: 04/05/15 Time: 09:41 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -15.9742 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -1.96909 0.0245 68 272 PP - Fisher Chi-square 174.371 0.0147 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Panel unit root test: Summary Series: SDTA Date: 04/03/15 Time: 09:57 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -9.10463 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -3.30632 0.0005 68 272 PP - Fisher Chi-square 225.940 0.0000 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Đạ i h ọc K inh tế H uế Panel unit root test: Summary Series: LDTA Date: 04/03/15 Time: 09:53 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -24.2765 0.0000 67 268 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -8.40988 0.0000 67 268 PP - Fisher Chi-square 291.512 0.0000 67 268 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Panel unit root test: Summary Series: TDTA Date: 04/03/15 Time: 10:00 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -22.6581 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -4.17148 0.0000 68 272 PP - Fisher Chi-square 208.290 0.0001 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Đạ i h ọc K inh tế H uế Panel unit root test: Summary Series: TDTE Date: 04/03/15 Time: 10:01 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -20.3594 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -3.09891 0.0010 68 272 PP - Fisher Chi-square 193.592 0.0009 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Panel unit root test: Summary Series: LOG(SIZE) Date: 04/03/15 Time: 09:59 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -21.2380 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -4.84253 0.0000 68 272 PP - Fisher Chi-square 231.188 0.0000 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Đạ i h ọc K inh tế H uế Panel unit root test: Summary Series: GROWTH Date: 04/03/15 Time: 09:51 Sample: 2009 2013 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic selection of lags based on SIC: 0 Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -26.6143 0.0000 68 272 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -8.19705 0.0000 68 272 PP - Fisher Chi-square 269.898 0.0000 68 272 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Đạ i h ọc K inh tế H uế PHỤ LỤC C Kiểm định F hạn chế ROEit=α+ β0 SDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (1) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.453496 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 162.150552 67 0.0000 ROEit=α+ β0 LDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (2) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.115920 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 143.926729 67 0.0000 ROEit=α+ β0 TDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (3) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.333609 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 155.789798 67 0.0000 ROEit=α+ β0 TDTEit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (4) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.967322 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 188.139712 67 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế Hu ế ROAit=α+ β0SDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (5) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 5.546646 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 295.029344 67 0.0000 ROAit=α+ β0LDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (6) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 5.761203 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 302.574414 67 0.0000 ROAit=α+ β0TDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (7) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 5.260965 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 284.715939 67 0.0000 ROAit=α+ β0TDTEit+ β1SIZEit t+ β2GROWTHit + uit (8) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.727551 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 264.579419 67 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế Tobin’s Qit = α+ β0SDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (9) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.807256 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 267.665118 67 0.0000 Tobin’s Qit = α+ β0LDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (10) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.694569 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 263.294310 67 0.0000 Tobin’s Qit = α+ β0TDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (11) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.702692 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 263.611249 67 0.0000 Tobin’s Qit = α+ β0TDTEit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (12) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.759907 (67,269) 0.0000 Cross-section Chi-square 265.835411 67 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế PHỤ LỤC D Kiểm định Hausman ROEit=α+ β0 SDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (1) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 15.573701 3 0.0014 ROEit=α+ β0 LDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (2) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 9.205896 3 0.0267 ROEit=α+ β0 TDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (3) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 15.636527 3 0.0013 ROEit=α+ β0 TDTEit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (4) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 38.655429 3 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế ROAit=α+ β0SDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (5) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 12.357320 3 0.0063 ROAit=α+ β0LDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (6) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 29.413127 3 0.0000 ROAit=α+ β0TDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (7) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 19.362600 3 0.0002 ROAit=α+ β0TDTEit+ β1SIZEit t+ β2GROWTHit + uit (8) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 13.397791 3 0.0039 Đạ i h ọc K inh tế H uế Tobin’s Qit = α+ β0SDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (9) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 15.743131 3 0.0013 Tobin’s Qit = α+ β0LDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (10) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 9.284930 3 0.0257 Tobin’s Qit = α+ β0TDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (11) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 11.051204 3 0.0115 Tobin’s Qit = α+ β0TDTEit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (12) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 11.522260 3 0.0092 Đạ i h ọc K inh tế H uế PHỤ LỤC E Kiểm định các khuyết tật của mô hình Mục 1. ROEit=α+ β0 SDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (1) Đa cộng tuyến ROE SDTA LOG(SIZE) GROWTH ROE 1.000000 -0.193781 0.109363 0.196746 SDTA -0.193781 1.000000 0.081578 0.020957 LOG(SIZE) 0.109363 0.081578 1.000000 0.137698 GROWTH 0.196746 0.020957 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 2. ROEit=α+ β0 LDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (2) Đa cộng tuyến ROE LDTA LOG(SIZE) GROWTH ROE 1 -0.064375 0.109363 0.196746 LDTA -0.064375 1 0.244934 0.059062 LOG(SIZE) 0.109363 0.244934 1 0.137698 GROWTH 0.196746 0.059062 0.137698 1 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 3. ROEit=α+ β0 TDTAit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (3) Đa cộng tuyến ROE TDTA LOG(SIZE) GROWTH ROE 1.000000 -0.206674 0.109363 0.196746 TDTA -0.206674 1.000000 0.195045 0.048192 LOG(SIZE) 0.109363 0.195045 1.000000 0.137698 GROWTH 0.196746 0.048192 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 4. ROEit=α+ β0 TDTEit+ β1SIZEit +β2GROWTHit + uit (4) Đa cộng tuyến ROE TDTE LOG(SIZE) GROWTH ROE 1.000000 -0.335870 0.109363 0.196746 TDTE -0.335870 1.000000 0.234975 -0.006130 LOG(SIZE) 0.109363 0.234975 1.000000 0.137698 GROWTH 0.196746 -0.006130 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 5. ROAit=α+ β0SDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (5) Đa cộng tuyến ROA SDTA LOG(SIZE) GROWTH ROA 1.000000 -0.412356 0.093643 0.146344 SDTA -0.412356 1.000000 0.081578 0.020957 LOG(SIZE) 0.093643 0.081578 1.000000 0.137698 GROWTH 0.146344 0.020957 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 6. ROAit=α+ β0LDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (6) Đa cộng tuyến ROA LDTA LOG(SIZE) GROWTH ROA 1.000000 -0.189325 0.093643 0.146344 LDTA -0.189325 1.000000 0.244934 0.059062 LOG(SIZE) 0.093643 0.244934 1.000000 0.137698 GROWTH 0.146344 0.059062 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 7. ROAit=α+ β0TDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (7) Đa cộng tuyến ROA TDTA LOG(SIZE) GROWTH ROA 1.000000 -0.465751 0.093643 0.146344 TDTA -0.465751 1.000000 0.195045 0.048192 LOG(SIZE) 0.093643 0.195045 1.000000 0.137698 GROWTH 0.146344 0.048192 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 8. ROAit=α+ β0TDTEit+ β1SIZEit t+ β2GROWTHit + uit (8) Đa cộng tuyến ROA TDTE LOG(SIZE) GROWTH ROA 1.000000 -0.437720 0.093643 0.146344 TDTE -0.437720 1.000000 0.234975 -0.006130 LOG(SIZE) 0.093643 0.234975 1.000000 0.137698 GROWTH 0.146344 -0.006130 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 9. Tobin’s Qit = α+ β0SDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (9) Đa cộng tuyến TOBIN_SQ SDTA LOG(SIZE) GROWTH TOBIN_SQ 1.000000 0.098685 0.320148 0.026133 SDTA 0.098685 1.000000 0.081578 0.020957 LOG(SIZE) 0.320148 0.081578 1.000000 0.137698 GROWTH 0.026133 0.020957 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 10. Tobin’s Qit = α+ β0LDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (10) Đa cộng tuyến TOBIN_SQ LDTA LOG(SIZE) GROWTH TOBIN_SQ 1.000000 0.064762 0.320148 0.026133 LDTA 0.064762 1.000000 0.244934 0.059062 LOG(SIZE) 0.320148 0.244934 1.000000 0.137698 GROWTH 0.026133 0.059062 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 11. Tobin’s Qit = α+ β0TDTAit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (11) Đa cộng tuyến TOBIN_SQ TDTA LOG(SIZE) GROWTH TOBIN_SQ 1.000000 0.121112 0.320148 0.026133 TDTA 0.121112 1.000000 0.195045 0.048192 LOG(SIZE) 0.320148 0.195045 1.000000 0.137698 GROWTH 0.026133 0.048192 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế Mục 12. Tobin’s Qit = α+ β0TDTEit+ β1SIZEit + β2GROWTHit + uit (12) Đa cộng tuyến TOBIN_SQ TDTE LOG(SIZE) GROWTH TOBIN_SQ 1.000000 0.094329 0.320148 0.026133 TDTE 0.094329 1.000000 0.234975 -0.006130 LOG(SIZE) 0.320148 0.234975 1.000000 0.137698 GROWTH 0.026133 -0.006130 0.137698 1.000000 Tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Phụ thuộc chéo Đạ i h ọc K inh tế H uế