Luận Văn Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Tỷ Suất Sinh Lời Của Các Doanh Nghiệp Niêm Yết: Trường Hợp Thị Trường Chứng Khoán Hà Nội-Hnx đã chia sẻ đến cho các bạn học viên nguồn tài liệu hoàn toàn hữu ích. NẾu các bạn có nhu cầu cần tải bài mẫu này hãy nhắn tin ngay qua zalo/telegram : 0973.287.149 để được hỗ trợ tải nhé.

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
-------------------------------
NGUYỄN HOÀNG SƠN
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỜI
CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT: TRƯỜNG HỢP
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN HÀ NỘI-HNX
Tham khảo thêm tài liệu tại Baocaothuctap.net
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận,Báo Cáo
Khoá Luận, Luận Văn
ZALO/TELEGRAM HỖ TRỢ 0973.287.149
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
TP. HỒ CHÍ MÌNH – 2022

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
-------------------------------
NGUYỄN HOÀNG SƠN
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỜI
CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT: TRƯỜNG HỢP
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN HÀ NỘI-HNX
Chuyên ngành: Tài chính-Ngân hàng (hướng ứng dụng)
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS. Hồ Viết Tiến
TP. HỒ CHÍ MÌNH – 2022

3. LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan, luận văn thạc sỹ kinh tế “Các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ suất
sinh lời của các doanh nghiệp niêm yết: Trường hợp thị trường chứng khoán Hà Nội-
HNX” là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi dưới sự hướng dẫn khoa học của
PGS.TS Hồ Viết Tiến.
Các số liệu, kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa từng công
bố trong công trình nào khác trước đây.
TP. Hồ Chí Minh, tháng năm 2019
Tác giả
Nguyễn Hoàng Sơn

4. MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
TÓM TẮT
ABSTRACT
MỞ ĐẦU.....................................................................................................................................1
1. Tính cấp thiết của đề tài.......................................................................................................1
2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu...........................................................................................2
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.......................................................................................2
4. Phương pháp nghiên cứu và kết cấu luận văn......................................................................3
Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan tài liệu nghiên cứu trước............................................3
5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài.................................................................................................3
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU TRƯỚC
ĐÂY............................................................................................................................................4
1.1. Tỷ suất sinh lời và thước đo tỷ suất sinh lời......................................................................4
1.1.1. Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA).............................................................................5
1.1.2. Tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (ROE)...............................................................5
1.2. Lý thuyết về các yếu tố tài chính ảnh hưởng ảnh hướng tới tỷ suất sinh lời....................5
1.2.1. Đòn bẩy tài chính........................................................................................................5
1.2.1.1. Lý thuyết đánh đổi (Trade – off theory)..............................................................5
1.2.1.2. Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory)............................................6
1.2.2. Đòn bẩy tài chính quá khứ.........................................................................................7
1.2.3. Quy mô doanh nghiệp.................................................................................................7
1.2.4. Tốc độ tăng trưởng doanh thu....................................................................................8
1.2.5. Thanh khoản...............................................................................................................8
1.2.6. Tỷ suất sinh lời quá khứ.............................................................................................9
1.3. Tổng quan tài liệu nghiên cứu trước đây..........................................................................9
1.4. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây và các giả thuyết liên quan đến các yếu tố tài
chính ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.........................................................13
1.4.1. Đòn bẩy tài chính......................................................................................................13
1.4.2. Đòn bẩy tài chính quá khứ.......................................................................................14
1.4.3. Quy mô doanh nghiệp..............................................................................................14
1.4.4. Tốc độ tăng trưởng doanh thu..................................................................................15
1.4.5. Thanh khoản.............................................................................................................16
1.4.6. Tỷ suất sinh lời quá khứ...........................................................................................16
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 1.....................................................................................................17
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU.............................................18

5. 2.1. Phương pháp nghiên cứu................................................................................................18
2.2. Mô hình nghiên cứu .......................................................................................................18
2.2.1. Biến phụ thuộc và biến giải thích............................................................................18
2.3.2. Mô hình hồi quy ......................................................................................................19
2.3.2.1. Mô hình hồi quy bảng tĩnh................................................................................20
2.3.2.2. Phương pháp ước lượng mô hình hồi quy bảng tĩnh.........................................20
2.3.2.3. Phương pháp kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy bảng tĩnh ...........22
2.3.2.4. Mô hình hồi quy bảng động..............................................................................23
2.3.2.5. Phương pháp ước lượng mô hình hồi quy bảng động.......................................25
2.3.2.6. Phương pháp kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy bảng động .........26
2.3. Thu thập dữ liệu .............................................................................................................27
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 2.....................................................................................................28
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ...................................................29
3.1. Thống kê mô tả...............................................................................................................29
3.2.1. Ma trận tương quan .................................................................................................30
3.2.2. Kết quả hồi quy mô hình bảng tĩnh .........................................................................31
3.2.2.1. Lựa chọn phương pháp hồi quy........................................................................31
3.2.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình........................................32
3.2.2.3. Kết quả hồi quy.................................................................................................32
3.2.4. Kết quả hồi quy mô hình bảng động........................................................................35
3.2.4.1. Kiểm định tự tương quan..................................................................................35
3.2.4.2. Kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ.......................................................35
3.2.4.3. Kết quả hồi quy.................................................................................................36
3.3. Kết luận rút ra từ phân tích thực nghiệm........................................................................38
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 3.....................................................................................................44
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN, GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ ......................................................45
4.1. Kết luận..........................................................................................................................45
4.2. Giải pháp nâng cao tỷ suất sinh lời ................................................................................45
4.3. Kiến nghị........................................................................................................................47
4.3.1. Về phía Nhà Nước...................................................................................................47
4.3.1. Về phía doanh nghiệp..............................................................................................49
4.4. Hạn chế của đề tài ..........................................................................................................49
4.5. Hướng nghiên cứu trong tương lai .................................................................................50
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Phụ lục

6. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

7. DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Tổng quan các tài liệu nghiên cứu trước đây trong và ngoài nước....................10
Bảng 2.1: Biến phụ thuộc, ký hiệu và công thức tính........................................................18
Bảng 2.2: Biến giải thích, ký hiệu, công thức tính.............................................................19
Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến trong toàn bộ mẫu nghiên cứu.................................29
Bảng 3.2: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình.............................................30
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định Hausman................................................................................31
Bảng 3.4: Hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF)........................................................32
Bảng 3.5: Kết quả hồi quy mô hình bảng tĩnh với biến phụ thuộc là ROA và ROE......33
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định Wald ......................................................................................34
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định Wooldridge...........................................................................34
Bảng 3.8: Kiểm định Arellano-Bond....................................................................................35
Bảng 3.9: Kết quả kiểm định Sargan....................................................................................36
Bảng 3.10: Kết quả hồi quy mô hình bảng động với biến phụ thuộc là ROA.................36
Bảng 3.11: Kết quả hồi quy mô hình bảng động với biến phụ thuộc là ROE.................37
Bảng 3.12: Các giả thuyết và kết quả thực nghiệm của mô hình (Model 1) và (Model
3) với biến phụ thuộc ROA....................................................................................................38
Bảng 3.13: Các giả thuyết và kết quả thực nghiệm của mô hình (Model 2) và (Model
4) với biến phụ thuộc ROE....................................................................................................41
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Điểm tối ưu theo lý thuyết đánh đổi (Trade-off theory).....................................6
Hình 3.1: Xu hướng tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp từ năm 2014 đến 2018.............30

8. TÓM TẮT
Nghiên cứu xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. Mẫu
số liệu trong nghiên cứu này là của 100 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn
chứng khoán Hà Nội-HNX, trong giai đoạn 2014-2018. Thước đo tỷ suất sinh lời được
dùng trong nghiên cứu này là ROA và ROE sẽ được kiểm tra bằng các mô hình hồi
quy bảng tĩnh và động. Những phát hiện của mô hình hồi quy bảng tĩnh và động chỉ ra
rằng quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh thu, tỷ lệ đòn bẩy tài chính quá
khứ và tỷ suất sinh lời quá khứ có tác động tích cực tới ROA và ROE, chỉ có tỷ lệ đòn
bảy tài chính có tác động tiêu cực. Ngoài ra, tính thanh khoản không có ý nghĩa thống
kê. Từ đó các kết quả đó, đề tài gợi ý một số giải pháp nhằm nâng cao tỷ suất sinh lời
cho các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn hiện nay.
Từ khóa: Tỷ suất sinh lời, doanh nghiệp niêm yết phi tài chính, thị trường chứng
khoán Hà Nội.
ABSTRACT
This study examines factors affecting a firm’s profitability, The sample in this study
comprises 100 non-financial listed companies for the period 2014-2018. Proxies for
profitability, namely ROA and ROE, were examined using static and dynamic panel
model estimators. The findings of static and dynamic panel models revealed that firm
size, sales growth, lagged profitability, lagged leverage had positive significant effects
on ROA and ROE, while the effects of leverage were negatively significant.
Otherwise, liquidity was insignificant effect on firm’s profitability. Finally, from the
empirical results a number of solutions have also proposed to improve the profitability
of the companies of Viet Nam in the current period.
Keywords: Profitability, non-financial listed companies, Ha Noi stock market.

9. 1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Tỷ suất sinh lời (TSSL) là một nội dung phân tích được nhiều đối tượng quan tâm,
từ các nhà đầu tư, nhà quản trị tài chính cho tới các tổ chức cho vay, vì nó gắn liền với lợi
ích của họ ở hiện tại và tương lai, đồng thời là một trong những cơ sở quan trọng để tham
khảo và ra quyết định đầu tư, cho vay hay các quyết định tài chính khác. Tỷ suất sinh lời
có mối tương quan chặt chẽ với năng lực hoạt động và khả năng thanh toán của doanh
nghiệp, để đánh giá TSSL, nhà phân tích có thể sử dụng nhiều thước đo khác nhau mà
phổ biến nhất là các TSSL trên doanh thu, tài sản và vốn chủ sở hữu.
Trên thế giới có rất nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về TSSL của
doanh nghiệp. Các nghiên cứu về mặt lý thuyết dựa trên nền tảng của kinh tế vi mô,
những nghiên cứu thực nghiệm thì tập trung trên hai mối quan tâm chính là đo lường
TSSL và xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL. Từ mối quan hệ giữa các yếu tố tài
chính đến TSSL, chúng ta có thể đánh giá được những yếu tố nào tác động mạnh nhất
đến TSSL của doanh nghiệp và chiều hướng tác động của nó là tích cực hay tiêu cực,
để từ đó đề xuất các giải pháp nhằm gia tăng các yếu tố có lợi và làm suy giảm các yếu
tố bất lợi ảnh hưởng đến TSSL của doanh nghiệp, qua đó tối đa hóa giá trị cho doanh
nghiệp và các cổ đông.
Tại Việt Nam, hiện đã có nhiều nghiên cứu liên quan đến vấn đề TSSL của
doanh nghiệp, nhưng mỗi tác giả lại có một quan điểm nghiên cứu khác nhau, có
người nghiên cứu doanh nghiệp lớn, có người nghiên cứu doanh nghiệp vừa và nhỏ, có
người lại nghiên cứu trong một khoảng thời gian ngắn từ 2 đến 3 năm, có người lại
nghiên cứu trong một khoảng thời gian dài từ khi thị trường chứng khoán thành lập
đến giờ. Tác giả tập trung nghiên cứu những doanh nghiệp vừa và nhỏ trong khoảng
thời gian thị trường chứng khoán hồi phục mạnh trở lại sau khủng hoảng kinh tế năm
2008 đó là những năm từ 2014 đến 2018, vì trong khoảng thời gian này ít xuất hiện
các bài nghiên cứu về các doanh nghiệp vừa và nhỏ, mà chủ yếu các bài viết khác đều
tập trung vào các doanh nghiệp lớn, doanh nghiệp có tính dẫn dắt thị trường. Vì vậy,

10. 2
đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của các doanh nghiệp niêm yết:
Trường hợp thị trường chứng khoán Hà Nội-HNX” được thực hiện với hy vọng tìm ra
yếu tố nào tác động đến TSSL của các doanh nghiệp niêm yết (DNNY) trên sàn chứng
khoán HNX và đánh giá mức độ ảnh hưởng, từ đó đưa ra các đề xuất, giải pháp nhằm
nâng cao TSSL cho các doanh nghiệp này.
2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu:
- Tham khảo các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trước đây trên thế giới và tại
Việt Nam, tác giả đưa ra dự đoán một các yếu tố tài chính ảnh hưởng đến TSSL của
các DNNY trên sàn chứng khoán HNX.
- Xác định chiều hướng ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tới TSSL.
- Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm đưa ra một số đề xuất, giải pháp nhằm
nâng cao TSSL cho các DNNY trên sàn HNX.
Câu hỏi nghiên cứu:
Dựa trên các mục tiêu nghiên cứu, luận văn đưa ra các câu hỏi nghiên cứu sau:
- Yếu tố tài chính nào ảnh hưởng đến TSSL của các DNNY trên sàn chứng khoán
HNX?
- Chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến TSSL ra sao?
- Giải pháp nào để nâng cao TSSL cho các doanh nghiệp Việt Nam?
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu của luận văn là TSSL và các yếu tố ảnh hưởng lên TSSL của
các DNNY trên sàn chứng khoán Hà Nội-HNX.
Phạm vi nghiên cứu:
- Về mặt không gian: Luận văn sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của 100 DNNY
phi tài chính thuộc 10 lĩnh vực kinh doanh trên sàn chứng khoán Hà Nội-HNX.
- Về mặt thời gian: Báo cáo tài chính giai đoạn 2014-2018.

11. 3
4. Phương pháp nghiên cứu và kết cấu luận văn
Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng: sử dụng các phương
pháp thống kê, ma trận hệ số tương quan pearson và phân tích mô hình hồi quy tuyến
tính dữ liệu bảng tĩnh và động.
Kết cấu của luận văn:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan tài liệu nghiên cứu trước
Chương 2: Phương pháp và mô hình nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
Chương 4: Kết luận, giải pháp và kiến nghị
5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm luận văn đã tìm ra các yếu tố ảnh
hưởng đến TSSL của DNNY trên sàn chứng khoán HNX bao gồm: tỷ lệ đòn bẩy tài
chính (ĐBTC) và ĐBTC quá khứ, tính thanh khoản, tốc độ tăng trưởng doanh thu
(TĐTTDT), quy mô doanh nghiệp (QMDN), TSSL trong quá khứ. Trong các tỷ số tài
chính được nghiên cứu thì tỷ lệ ĐBTC, TSSL quá khứ là có tác động mạnh nhất đến
TSSL, ngoài ra tính thanh khoản gần như không có ý nghĩa thống kê. Trên cơ sở đó tác
giả đưa ra một số giải pháp kiến nghị, nhằm nâng cao TSSL của các DNNY trên sàn
chứng khoán HNX, từ đó hy vọng đề tài này sẽ là một tài liệu tham khảo hữu ích giúp
cho các học viên, nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, nhà đầu tư, cơ quan quản lý Nhà
Nước có thêm một cái nhìn cụ thể hơn về doanh nghiệp Việt Nam.

12. 4
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN
TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
1.1. Tỷ suất sinh lời và thước đo tỷ suất sinh lời
Tỷ suất sinh lời liên quan đến lượng thu nhập đạt được với các nguồn lực sử
dụng để tạo ra chúng. Mục tiêu của doanh nghiệp là thu càng nhiều lợi nhuận càng tốt
dựa trên nguồn lực sẵn có. Lợi nhuận của doanh nghiệp thường được coi là tiền đề
quan trọng cho tồn tại lâu dài và thành công của công ty (Yazdanfar, 2013). Trên thế
giới có rất nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về TSSL của doanh nghiệp,
nghiên cứu về lý thuyết dựa trên nền tảng của kinh tế vi mô, nghiên cứu thực nghiệm
thì tập trung trên hai mối quan tâm chính là đo lường TSSL và xem xét các yếu tố ảnh
hưởng đến TSSL, các yếu tố này là một trong những vấn đề được nghiên cứu nhiều
nhất từ các học viên đến các nhà nghiên cứu và cũng được các nhà đầu tư, nhà quản lý
và các chủ nợ quan tâm nhiều nhất.
Có nhiều cách khác nhau để đo lường TSSL của một doanh nghiệp, tùy vào
mục đích nghiên cứu, theo Hamdan Ahmed Ali Al-Shami (2008) có nhiều cách khác
nhau để đo lường TSSL như: Tỷ suất sinh lời của tài sản (Return of Asset - ROA), tỷ
suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (Return of Equity - ROE) và lợi nhuận của vốn đầu tư
(Return of Invested Capital - ROIC); thước đo TSSL là ROA rất phổ biến và được
nhiều nhà nghiên cứu sử dụng trong đó có: Liargovas và Skandalis, 2008; McGuire và
các cộng sự, 1988; Russo và Fouts, 1997; Stanwick, 2000; Tarawneh, 2006;
Agiomirgiannakis và các cộng sự, 2006 và ROE là Liargovas và Skandalis, 2008;
Konar và Cohen, 2001. Các thước đo này được sử dụng rộng rãi trên thế giới bởi việc
tính toán dễ dàng.
ROA là một chỉ số đo lường mức độ lợi nhuận của một công ty so với tổng tài
sản của nó. Nó cho chúng ta một ý tưởng về cách quản lý hiệu quả trong việc sử dụng
tài sản của mình để tạo thu nhập.
ROE đo lường TSSL của một công ty cho thấy công ty đã tạo ra bao nhiêu lợi
nhuận với số tiền mà các cổ đông đã đầu tư.

13. 5
ROIC là một biện pháp được sử dụng để khẳng định các công ty hiệu quả trong
việc phân bổ vốn có kiểm soát trong đầu tư và có lãi. Biện pháp này mang lại cảm giác
về việc một công ty sử dụng tiền của mình tốt như thế nào để tạo ra lợi nhuận, so sánh
một ROIC của công ty với chi phí sử dụng vốn bình quân gia quyền (WACC) cho thấy
liệu vốn đầu tư có được sử dụng hiệu quả hay không.
Philip Hardwick và Mike Adams (1999), Hafiz Malik (2011) và một vài người
khác đã gợi ý rằng mặc dù có những cách khác nhau để đo lường TSSL nhưng tốt nhất
vẫn nên dùng ROA.
Luận văn sử dụng thước đo để đánh giá TSSL của doanh nghiệp là tỷ suất sinh
lời của tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (ROE).
1.1.1. Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA)
Theo Cornett và các cộng sự (2008) ROA là thước đo tốt nhất để đánh giá
TSSL hiện nay, trong khi ROE thì phù hợp hơn để đo lường năng lực làm việc của
giám đốc điều hành. Hơn nữa, thước đo ROA là được chấp nhận rộng rãi trong nghiên
cứu quản lý và không bị ảnh hưởng bởi các quyết định tài chính như ROE (Gomez-
Mejia và Wiseman, 1997).
1.1.2. Tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (ROE)
Theo Helfert (2001) ROE là thước đo cho biết khả năng sinh lời giữa các ngành
với nhau và giữa doanh nghiệp này với doanh nghiệp kia. Ngoài ra, ROE là một trong
những thước đo được chấp nhận nhiều nhất trong việc nghiên cứu kinh doanh quốc tế
và có thể phản ánh hiệu quả của việc sử dụng vốn chủ sở hữu (Morsy và Rwegasira,
2010).
1.2. Lý thuyết về các yếu tố tài chính ảnh hưởng ảnh hướng tới tỷ suất sinh lời
1.2.1. Đòn bẩy tài chính
1.2.1.1. Lý thuyết đánh đổi (Trade – off theory)
Dựa trên các lý thuyết của Modigliani và Miller (1958 và 1963), lý thuyết đánh
đổi (Trade – off theory) được Miller phát triển khi ông đã xem xét đến các tác động
của thuế, chi phí phá sản và các chi phí trung gian khi giải thích tác động của đòn bẩy

14. 6
tài chính đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Cụ thể Miller cho rằng sẽ tồn tại một điểm
tối ưu của giá trị công ty khi họ gia tăng sử dụng nợ. Theo Wald (1999), giá trị hiện tại
của phần tiết kiệm vì sử dụng lá chắn thuế do việc tăng vay nợ mang lại sẽ bị triệt tiêu
bằng sự tăng lên của giá trị hiện tại trong chi phí phá sản. Theo lý thuyết đánh đổi,
điểm tối ưu của giá trị công ty khi họ gia tăng sử dụng nợ được xác định là điểm cao
nhất của đường cong minh họa như trong hình dưới
Hình 1.1: Điểm tối ưu theo lý thuyết đánh đổi (Trade-off theory)
Tuy nhiên, điểm bất cập trong lý thuyết đánh đổi là sự bất đồng thuận xảy ra
khi có những doanh nghiệp với đòn bẩy tài chính thấp vẫn có thể có kết quả kinh
doanh tốt. Điều này rõ ràng đối lập với lý thuyết đánh đổi: vay nhiều nợ có thể giúp
doanh nghiệp tối đa hóa lợi nhuận tại điểm cân bằng. Chính vì thế, sự xuất hiện của lý
thuyết trật tự phân hạng là điều cần thiết để giải quyết vấn đề này.
1.2.1.2. Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory)
Theo Donaldson (1961), thay vì phát hành thêm cổ phiếu, việc sử dụng nguồn
lợi nhuận giữ lại của doanh nghiệp sẽ là một kênh chủ yếu để gia tăng nguồn vốn của
doanh nghiệp. Đồng tình cùng quan điểm trên, Myers và Majluf (1984) tiếp tục phát
triển nghiên cứu của Donaldson và lý thuyết trật tự phân hạng ra đời. Theo như Myers
và Majluf (1984), lý thuyết này cho rằng chi phí tài chính gia tăng cùng với thông tin
bất đối xứng. Bởi thế, thực tế đã chứng minh rằng các nhà quản lý doanh nghiệp sẽ

15. 7
luôn có đầy đủ thông tin về doanh nghiệp của mình hơn các nhà đầu tư bên ngoài và
bất kỳ hành động nào của họ cũng sẽ ảnh hưởng tới tình hình chung của doanh nghiệp.
Ví dự như, việc phát hành thêm cổ phần bởi các nhà quản lý sẽ có thể làm cho giá trị
thị trường của cổ phiếu giảm xuống bởi vì nhà đầu tư sẽ suy đoán rằng nhà quản trị
đang tính toán giá trị công ty đang được định giá cao hơn thực tế. Dựa vào lý thuyết
này, nguồn tài chính được phân hạng trước hết ưu tiên các nguồn vốn nội tại bên trong
doanh nghiệp, vay nợ tài chính đứng thứ hai và cuối cùng mới là phát hành cổ phiếu.
So sánh với lý thuyết đánh đổi, vay nợ tài chính được xếp ở ưu tiên thứ hai và phát
hành thêm cổ phiếu là lựa chọn cuối cùng do kết quả của thông tin bất đối xứng. Bởi
thế, dựa vào từng tình huống cụ thể, các doanh nghiệp sẽ có những quyết định khác
nhau để gia tăng nguồn vốn cho các dự án mới và lý thuyết trên cũng giải quyết được
các câu hỏi đặt ra lúc trước.
1.2.2. Đòn bẩy tài chính quá khứ
Để giảm xác suất xảy ra hiện tượng nhân quả ngược giữa lợi nhuận và ĐBTC
của công ty, tác động của ĐBTC lên lợi nhuận tương lai của công ty cũng có thể dự
đoán được dựa trên ĐBTC quá khứ (Liargovas và Skandalis, 2009), tức là xem xét sức
ảnh hưởng của ĐBTC quá khứ đến lợi nhuận hiện tại như thế nào để lấy đó làm cơ sở
dự đoán cho lợi nhuận tương lai. Hơn nữa, việc phụ thuộc vào ĐBTC có thể làm giảm
các cơ hội đầu tư sẵn có của các công ty, do đó tồn tại một mối quan hệ tiêu cực từ
việc sử dụng ĐBTC như là một nguồn tài trợ cho các dự án đầu tư trong tương lai.
1.2.3. Quy mô doanh nghiệp
Lý thuyết đánh đổi (Trade – off theory) cho rằng quy mô công ty có quan hệ
thuận chiều với đòn bẩy tài chính. Quy mô công ty có thể là đại diện ngược cho xác
suất phá sản. Các công ty lớn thường đa dạng hóa nhiều hơn và có dòng tiền ổn định
hơn. Vì vậy, xác suất phá sản là nhỏ đối với các công ty lớn, điều này xẩy ra ngược lại
với công ty nhỏ. Do lợi thế kinh tế về quy mô và khả năng thương lượng với các chủ
nợ, các công ty lớn gánh chịu chi phí phát hành nợ và vốn chủ sở hữu thấp hơn so với
các công ty nhỏ (Michaelas, Chittenden & Poutziouris, 1999). Mặt khác, quy mô cũng
có thể là sự bất cân xứng thông tin giữa người bên trong và người bên ngoài. Các công

16. 8
ty lớn được cho là có liên hệ với mức độ thấp bất cân xứng thông tin so với các công
ty nhỏ hơn. Fama & Jensen (1983) cho rằng, các công ty lớn cung cấp nhiều thông tin
hơn cho các nhà đầu tư bên ngoài so với các công ty nhỏ hơn. Lợi ích từ sự bất cân
xứng thông tin thấp, các công ty lớn được kỳ vọng dễ dàng tiếp cận thị trường nợ và đi
vay với chi phí thấp hơn. Do đó chi phí sử dụng vốn của các công ty quy mô lớn sẽ
thấp hơn công ty quy mô nhỏ, vì vậy có một mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận và
quy mô doanh nghiệp.
1.2.4. Tốc độ tăng trưởng doanh thu
Trước đây các nghiên cứu về mối quan hệ giữa TĐTTDT và TSSL của doanh
nghiệp hầu hết đều được thực hiện độc lập với nhau. Các nhà nghiên cứu lý thuyết cho
rằng doanh thu tăng trưởng không phải lúc nào cũng làm tăng lợi ích cho các cổ đông.
Theo Jensen (1986) điều này phụ thuộc vào ba cơ sở: Đầu tiên, nhà quản trị doanh
nghiệp sẽ cố gắng gia tăng lợi ích tối đa cho chính họ, thậm chí đặt cao hơn lợi ích
dành cho các cổ đông. Thứ hai, tăng trưởng doanh thu của doanh nghiệp có thể làm gia
tăng sự giàu có của nhà quản trị, nên họ có động cơ khiến công ty của họ tăng trưởng
vượt quá quy mô tối ưu của nó. Doanh nghiệp tăng trưởng làm gia tăng uy tín và tầm
ảnh hưởng của nhà quản trị qua đó làm tăng sức mạnh của họ. Tăng trưởng doanh thu
cũng liên quan đến việc làm tăng mức thù lao cho người quản lý, bởi vì những thay đổi
về tiền công có liên quan tích cực đến tăng trưởng doanh thu (Murphy, 1985). Thứ ba,
các nhà quản trị tiến hành đẩy mạnh tăng tốc doanh thu nếu như có sự ủng hộ đến từ
nhóm các cổ đông giàu có.
1.2.5. Thanh khoản
Smith (1980) cho rằng thanh khoản lớn tức là công ty sử dụng nhiều vốn chủ
hữu để tài trợ cho các tài sản ngắn hạn và dùng vốn chủ sở hữu nhiều hơn có thể gây ra
chi phí sử dụng vốn lớn hơn cho doanh nghiệp, đồng thời làm giảm ROE. Do đó, đối
với các nhà đầu tư thường xuyên theo dõi ROE của công ty, thanh khoản cao có thể
được hiểu như là một chỉ báo tiêu cực. Ngược lại, khi thanh khoản lớn, tính linh hoạt
cao được quan sát thấy trong các sản phẩm và doanh thu của công ty, dẫn đến tăng lợi
nhuận cho công ty. Mặt khác, một công ty có thanh khoản cao, nó có thể dễ dàng hơn

17. 9
trong việc đảm bảo các cam kết về nghĩa vụ trả nợ. Ngoài ra, công ty có tính cạnh
tranh hơn và không quá căng thẳng đối với các khoản phải trả, các khoản phải thu hoặc
các tài sản hiện tại khác của công ty (Bolek và Wolski, 2012).
1.2.6. Tỷ suất sinh lời quá khứ
Theo lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory) lợi nhuận hiện tại và
quá khứ có một mối quan hệ, bởi vì lợi nhuận quá khứ là lợi nhuận giữ lại và là một
nguồn vốn nội bộ quan trọng của doanh nghiệp, là nguồn vốn sử dụng để đầu tư có chi
phí rẻ nhất và được các doanh nghiệp ưu tiên sử dụng trước, nếu vẫn không đủ để tài
trợ cho các dự án đầu tư họ mới nghĩa đến các nguồn tài trợ khác như đi vay hoặc phát
hành thêm cổ phiếu. Do đó dự kiến lợi nhuận quá khứ sẽ có ảnh hưởng tích cực đến lợi
nhuận hiện tại.
1.3. Tổng quan tài liệu nghiên cứu trước đây
Đề tài này được thực hiện dựa trên tham khảo chính từ bài nghiên cứu về các
yếu tố ảnh hưởng tới TSSL của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán ACE
Bursa Malaysia của hai nhà nghiên cứu Mazier và Nazrul (2017), do vậy cần thiết phải
lược khảo chi tiết bài nghiên cứu của hai nhà nghiên cứu này để có cơ sở so sánh và
đánh giá đối với đề tài này của tác giả. Tóm tắt bài nghiên cứu của Mazier và Nazrul
(2017) như sau:
- Mục tiêu nghiên cứu: Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của doanh
nghiệp niêm yết trên thị trường ACE Bursa Malaysia, từ đó cung cấp một cái nhìn
khách quan cho các nhà đầu tư về mối quan hệ giữa yếu tố tài chính với TSSL của các
doanh nghiệp đó
- Phạm vi nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu gồm 60 công ty niêm yết trên thị trường chứng
khoán ACE Bursa Malaysia trong giai đoạn 2009-2013
- Phương pháp nghiên cứu: Định lượng với phương pháp ước lượng bình phương tối
thiểu (OLS) và phương pháp ước lượng moment tổng quát hệ thống (GMM-System)
- Biến nghiên cứu: ROA và ROE; Biến độc lập: ĐBTC (LEV), ĐBTC quá khứ
(LAGLEV), TĐTTDT (GROWN), QMDN (SIZE), TSSL quá khứ (LAGROA và
LAGROE)

18. 10
- Mô hình nghiên cứu:
+ Mô hình dữ liệu bảng tĩnh:
ROAit = β0 + β1SIZEit + β2GROWTHit + β3LEVit + β4LIQit + εit
ROEit = β0 + β1SIZEit + β2GROWTHit + β3LEVit + β4LIQit + εit
+ Mô hình dữ liệu bảng động:
ROAit = β0 + β1ROAit-1 + β2SIZEit + β3GROWTHit + β4LEVit + β5LEVit-1 +
β6LIQit + ηi + ηt + μit
ROEit = β0 + β1ROEit-1 + β2SIZEit + β3GROWTHit + β4LEVit + β5LEVit-1 +
β6LIQit + ηi + ηt + μit
- Kết luận của bài nghiên cứu: QMDN, TSSL quá khứ có tác động tích cực lên ROA và
ROE; ĐBTC và TĐTTDT có tác động tiêu cực lên ROA và ROE; Thanh khoản có tác
động tích cực lên ROA và có mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê đối với ROE;
ĐBTC quá khứ có mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê đối với cả ROA và ROE.
Ngoài nghiên cứu của Mazier và Nazrul (2017), Bảng 1.1 giới thiệu tổng quan về
các tài liệu nghiên cứu khác liên quan đến vấn đề các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của
doanh nghiệp với thước đo TSSL sử dụng là ROA, ROE, ROCE, TobinQ, v.v.. được
thực hiện trên thế giới và tại Việt Nam, bảng này bao gồm tên tác giả, năm công bố
nghiên cứu, tên tạp chí đăng bài nghiên cứu, địa điểm và khoảng thời gian lấy mẫu số
liệu nghiên cứu, kết quả nghiên cứu. Mục đích của bảng 1.1 lập ra để cung cấp cái nhìn
tổng quan về các nghiên cứu được thực hiện trước đây qua đó có thể xác định khoảng
trống chưa được nghiên cứu, đồng thời các kết quả này có thể dùng làm nền tảng lý luận
và thực tiễn, để trên cơ sở này tác giả đưa ra các giả thuyết, phương pháp và mô hình
nghiên cứu ở các phần sau của luận văn này.
Bảng 1.1: Tổng quan các tài liệu nghiên cứu trước đây trong và ngoài nước
Tác giả/
Tạp chí
Mục đích
nghiên cứu của
tác giả
Phương pháp
nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu
Chu Thị Thu
Thủy và cộng
sự (2015);Tạp
chí Kinh tế và
Phát triển, số
xem xét các nhân
tố ảnh hưởng đến
hiệu quả tài chính
của công ty
, từ đó đưa ra một
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Ma trận tương
 Biếnphụ thuộc: ROA
 Biếngiải thích:
- Tỷ lệ đònbẩy tài chính (-)
- Quy mô doanh nghiệp (+)

19. 11
215, tháng
5/2015
số gợi ý đối với
các nhà quản trị
để nâng cao hiệu
quả tài chính.
quan Pearson
-Phân tích mô
hình hồi quy
bội
Quan Minh
Nhựt và Lý
Thị Phương
Thảo (2014);
Tạp chí Khoa
học Trường
Đại học Cần
Thơ, 33
(2014),65-71
ước lượng các
nhân tố ảnh
hưởng đến hiệu
quả hoạt động
của các doanh
nghiệp bất động
sản, Từ đó, đề
xuất một số giải
pháp nhằm nâng
cao hiệu quả hoạt
động của các
doanh nghiệp bất
động sản trong
giai đoạn hiện
nay
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Phân tích mô
hình hồi quy
tuyến tính đa
biến dựa vào
phương pháp
bình phương bé
nhất (OLS)
 Biếnphụ thuộc: ROA, ROE
 Biếngiải thích:
- Tỷ lệ đònbẩy tài chính (+)
Liargovas và
Skandalis
(2009);
International
Journal of
Economics
and Business
Research,
4(4), 472-484
Điều tra tác động
của đòn bẩy tài
chính và các biến
số tài chính khác
đối với hiệu quả
tài chính của các
công ty trong nền
kinh tế Hy Lạp
trong giai đoạn
1997-2004
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Ma trận tương
quan Pearson
-Phân tích mô
hình hồi quy dữ
liệu bảng động
 Biếnphụ thuộc: ROA
 Biếngiải thích:
- Tính thanh khoản (-)
- Tỷ lệ đònbẩy tài chính quá
khứ(+)
 Biếnphụ thuộc: ROE
 Biếngiải thích:
- Tính thanh khoản (-)
- Tỷ lệ đònbẩy tài chính quá
khứ(+)
- Quy mô doanh nghiệp (+)
Cowling
(2004);Small
Business
Economics,
22(1), 1-9
Nghiên cứuảnh
hưởng của các
yếu tố tới lợi
nhuận của các
công ty ở Anh.
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Phân tích mô
hình hồi quy
 Biếnphụ thuộc: ROA
 Biếngiải thích:
- Tốc độ tăng trưởng doanh thu
(+)
- ROA quá khứ (+)
Stierwald
(2009);
Melbourne
Institute of
Applied
Economic and
Social
Research
Xác định các yếu
tố quyết định đến
TSSL của công
ty Úc trong giai
đoạn 1995-2005
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Phân tích mô
hình hồi quy dữ
liệu bảng động
bằng phương
 Biếnphụ thuộc: ROA
 Biếngiải thích:
- Tỷ lệ đònbẩy tài chính quá
khứ(+)
- ROA quá khứ (+)
- Quy mô doanh nghiệp (-)

20. 12
pháp GMM
Raheman và
Nasr (2007);
International
Review of
Business
Research
Papers, 3(1),
279-300
Xem xét cách
thức quản lý
nguồn vốn lưu
động ảnh hưởng
tới khả năng sinh
lời của các công
ty ở Pakistan giai
đoạn 1999-2004
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Phân tích tương
quan Pearson
-Phân tích mô
hình hồi quy dữ
liệu bảng tĩnh
bằng pp OLS
và GLS
 Biếnphụ thuộc:
NOP =
EBIT+Khấu hao
Tổng tài sản−TS tài Chính
 Biếngiải thích:
- Tính thanh khoản (+)
- Quy mô doanh nghiệp (+)
- Tỷ lệ đònbẩy tài chính (-)
Ben caleb và
cộng sự
(2013);IOSR
Journal of
Business and
Mangagement,
9(1), 13-21
Điều tra mối
quan hệ giữa
thanh khoản và tỷ
suất sinh lời của
các doanh nghiệp
ở Nigeria giai
đoạn 2006-2010
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Phân tích tương
quan Pearson
-Phân tích mô
hình hồi quy dữ
liệu bảng tĩnh
bằng pp OLS
 Biếnphụ thuộc:
𝐸𝐵𝐼𝑇
ROCE = x 100
𝑉ố𝑛 𝑡ℎự𝑐 ℎiệ𝑛
 Biếngiải thích:
- Tính thanh khoản (+)
- Quy mô doanh nghiệp (+)
Sulong và
cộng sự
(2013);
Accounting &
Taxation, 5(1)
Kiểm tra ảnh
hưởng của chi
phí đại diện lên
tỷ suất sinh lời
của công ty
Malaysia giai
đoạn 2007-2009
Phương pháp
nghiên cứu
định lượng:
-Thống kê mô tả
-Phân tích tương
quan Pearson
-Phân tích mô
hình hồi quy dữ
liệu bảng tĩnh
bằng pp OLS
 Biếnphụ thuộc:
Tobin Q =
𝑀𝑉𝐸−𝑇𝐷𝐸𝐵𝑇
𝑇ổ𝑛g 𝑡ài 𝑠ả𝑛
 Biếngiải thích:
- Tỷ lệ đònbẩy tài chính (-)
- Quy mô doanh nghiệp (-)
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Dựa vào các lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố tài chính
ảnh hưởng đến TSSL trước đây, tác giả đặt ra các giả thuyết để dự đoán các yếu tố tài
chính và chiều hướng ảnh hưởng của chúng đến TSSL của các DNNY trên sàn chứng
khoán HNX.

21. 13
1.4. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây và các giả thuyết liên quan đến các
yếu tố tài chính ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp
1.4.1. Đòn bẩy tài chính
Theo lý thuyết đánh đổi (Trade-off theory), cấu trúc vốn tối ưu có thể được xác
định bằng cách đánh đổi giữa các lợi ích thu được và chi phí tài chính bỏ ra. Đòn bẩy
cao cũng có thể gia tăng giá trị cho công ty bằng cách giảm thiểu chi phí đại diện
(Jensen, 1986), chiến lược đầu tư tối ưu (Myers, 1977) và mức độ rủi ro phải gánh
chịu (Jensen và Meckling, 1976). Một số nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực
nghiệm về mối quan hệ tích cực giữa ĐBTC và lợi nhuận của doanh nghiệp (Taub,
1975; Roden và Lewellen, 1995; Hadlock và James, 2002; Berger và Bonaccorsi,
2006)
Lý thuyết thứ hai về cấu trúc vốn là lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order
theory) được phát triển bởi Myers (1984); Theo lý thuyết trật tự phân hạng, một công
ty có lợi nhuận cao sẽ có nhiều lợi nhuận được giữ lại để tài trợ cho các cơ hội đầu tư
của họ và do đó có khả năng họ sẽ ít sử dụng nợ trong cấu trúc vốn so với một công ty
có lợi nhuận thấp, vì vậy các nhà quản trị tin rằng với một mức lợi nhuận cao thì có xu
hướng ít đẩy công ty vào cảnh nợ nần. Vì vậy, dự kiến có thể có một mối quan hệ tiêu
cực giữa nợ và lợi nhuận của công ty. Một số nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra có một
mối quan hệ tiêu cực này giữa mức nợ và lợi nhuận của công ty như Kester, 1986;
Friend và Lang, 1988; Titman và Wessels, 1988; Rajan và Zingales, 1995; Wald,
1999; Fama và French, 2002; Booth, 2001; Yu, 2007. Ngoài ra, Zeitun và Tian (2007)
đưa ra bằng chứng thực nghiệm cho thấy nợ có quan hệ tiêu cực với lợi nhuận của các
công ty ở Jordan. Abor (2007) cũng đã điều tra mối quan hệ giữa ĐBTC và hiệu quả
hoạt động của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các nước Nam Phi và nghiên cứu chỉ ra
rằng tổng nợ đặc biệt là nợ dài hạn có quan hệ tiêu cực đến lợi nhuận của công ty.
Cheng (2009) phát hiện ra rằng, ngoài lợi ích bổ sung lượng tiền mặt lớn cho công ty,
nợ có tác động tiêu cực đáng kể lên lợi nhuận của công ty. Tương tự, Krivogorsky và
các cộng sự (2009) đã tìm thấy một mối quan hệ tiêu cực giữa nợ và lợi nhuận của
công ty, phát hiện này cũng phù hợp với nghiên cứu của Ebaid (2009), ông đã thấy

22. 14
rằng nợ ngắn hạn và tổng nợ ảnh hưởng tiêu cực đến ROA của các doanh nghiệp. Al-
Matari (2012) chỉ ra tác động của ĐBTC đến lợi nhuận của công ty là tiêu cực và có ý
nghĩa ở các mức lợi nhuận khác nhau giữa các DNNY phi tài chính trên thị trường
chứng khoán Kuwaiti; Hơn nữa, Sulong (2013) đã điều tra mối quan hệ giữa một số cơ
chế quản trị doanh nghiệp với lợi nhuận trong giai đoạn 2006 đến 2008 ở Thị trường
MESDAQ, họ cũng chỉ ra rằng có một mối quan hệ tiêu cực giữa ĐBTC và Tobin’s q.
Maziar và Nazrul (2017) phát hiện ĐBTC có tác động tiêu cực đến TSSL doanh nghiệp
ở thị trường ACE Bursa tại Malaysia trong giai đoạn 2009-2013. Dựa trên các nghiên
cứu trước đây tác giả đưa ra giả thuyết như sau:
H1: Tỷ lệ đòn bẩy tài chính hiện tại có tác động ngược chiều đến ROA và ROE
của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HNX.
1.4.2. Đòn bẩy tài chính quá khứ
Fu và các cộng sự (2002) phát hiện ra ĐBTC quá khứ và TSSL có mối quan hệ
tiêu cực. Kết quả nghiên cứu của Liargovas và Skandalis (2009) tại thị trường chứng
khoán Athens và kết quả nghiên cứu của Stierwald (2009) tại các doanh nghiệp Úc đều
cho thấy ĐBTC quá khứ tác động tích cực đến TSSL của các doanh nghiệp. Maziar và
Nazrul (2017) đã cho thấy mối quan hệ giữa ĐBTC quá khứ và TSSL của các doanh
nghiệp tại Malaysia trong giai đoạn 2009-2013 là không có ý nghĩa thống kê. Dựa trên
nghiên cứu trước đây, tác giả đưa ra giả thuyết như sau:
H2: Tỷ lệ đòn bẩy tài chính quá khứ có tác động cùng chiều đến ROA và ROE
của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HNX.
1.4.3. Quy mô doanh nghiệp
QMDN là một yếu tố quan trọng để đánh giá sức mạnh của một doanh nghiệp,
các doanh nghiệp quy mô lớn có sức hút lớn hơn với các doanh nghiệp có liên quan,
điều này dẫn đến sự kiểm soát tốt hơn đối với các nguồn lực, tạo ra nhiều cơ hội kinh
doanh qua đó thu hút và giữ chân nhân viên tốt hơn, nâng cao năng suất lao động, tiếp
cận dễ dàng hơn với công nghệ mới (Porter, 2010).
Có một mối quan hệ tích cực giữa doanh nghiệp có quy mô trung bình và sự
tăng trưởng TSSL (Pagano và Schivardi, 2003; Rajan và Zingales, 1995). Zeitun và

23. 15
Tian (2007) phát hiện ra các công ty lớn hầu hết đều có chi phí phá sản nhỏ, do đó
QMDN có tác động tích cực đến lợi nhuận; Hơn nữa, Kajola (2008) và Onaolapo và
Kajola (2010) cũng phát hiện ra mối quan hệ tích cực giữa quy mô và lợi nhuận của
doanh nghiệp. Theo Babalola (2013), QMDN, tính bằng cả tổng tài sản và tổng doanh
thu, tác động tích cực đến lợi nhuận của các công ty trong giai đoạn 2000-2009 tại
Nigeria. Mặt khác, theo Forbes (2002), doanh nghiệp lớn hơn lại có lợi nhuận kém hơn
so với các doanh nghiệp nhỏ hơn. Kết quả nghiên cứu của Jermias (2008) cho rằng
QMDN có thể ảnh hưởng đến quá trình và thời gian để một ý tưởng sáng tạo của nhân
viên có thể đến được tới nhà quản lý và thu hút sự chú ý của họ. Trong một công ty
quy mô lớn, sự chú ý của người quản lý được trải rộng ra nhiều các nhóm nhân viên
(Kahneman, 1973); Trong một công ty lớn sự cạnh tranh là gay gắt hơn, có rất nhiều ý
tưởng được đưa ra và người quản lý sẽ gặp khó khăn trong biệt phân biệt các ý tưởng
nào là ý tưởng sáng tạo (Ocasio, 1997). Ví dụ, Gong và các cộng sự (2013) điều tra
148 công ty công nghệ cao ở Trung Quốc, họ nhận thấy rằng QMDN có quan hệ tiêu
cực với sự sáng tạo và lợi nhuận của công ty. Tuy nhiên, Ammar và các cộng sự
(2003) nhận thấy rằng, đối với một công ty hoạt động trong lĩnh vực điện, lợi nhuận
của một công ty đã đi xuống khi công ty đó đạt doanh thu hơn 50 triệu đô la Mỹ. Điều
này có nghĩa là có sự tối ưu trong QMDN để đạt được lợi nhuận tối đa; Hơn nữa,
Maffini Gomes và các cộng sự (2009) đã chỉ ra không có sự khác biệt đáng kể giữa lợi
nhuận giữa các công ty có quy mô lớn hay nhỏ. Nghiên cứu của Maziar và Nazrul
(2017) đã cho ra kết quả QMDN có tác động tích đến TSSL của doanh nghiệp tại
Malaysia trong giai đoạn 2009-2013. Dựa trên nghiên cứu trước đây, tác giả đưa ra giả
thuyết như sau:
H3: Quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến ROA và ROE của các
doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HNX.
1.4.4. Tốc độ tăng trưởng doanh thu
Cowling (2004) đã tìm thấy bằng chứng cho thấy doanh thu tăng trưởng ảnh
hưởng tích cực lên lợi nhuận. Park và Jang (2010), Maziar và Nazrul (2017) đều sử
dụng phương pháp ước lượng moment tổng quát GMM cho ra kết quả TĐTTDT tác

24. 16
động tiêu cực đến TSSL của doanh nghiệp. Dựa trên nghiên cứu trước đây, tác giả đưa
ra giả thuyết như sau:
H4: Tốc độ tăng trưởng doanh thu có tác động ngược chiều đến ROA và ROE
của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HNX.
1.4.5. Thanh khoản
Mối quan hệ giữa thanh khoản và lợi nhuận ở các công ty ở Saudi đã được
nghiên cứu bởi Eljelly (2004), kết quả nghiên cứu chỉ ra thanh khoản và lợi nhuận của
các công ty này có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê. Raheman và Nasr (2007) đã
nghiên cứu mối quan hệ giữa thanh khoản và lợi nhuận tại các công ty ở Pakistan cho
ra kết quả là một mối quan hệ tiêu cực. Zainudin (2006) đã tìm thấy một mối quan hệ
vừa phải và tích cực giữa lợi nhuận và thanh khoản. Saleem và Rehman (2011) nghiên
cứu tại Pakistan cho thấy thanh khoản tác động tích cực lên ROA; kết quả cũng chỉ ra
rằng ROE bị ảnh hưởng không đáng kể bởi ba tỷ lệ (tỷ lệ thanh toán nhanh, tỷ lệ thanh
toán tiền mặt và tỷ lệ thanh toán hiện hành), trong khi ROI bị ảnh hưởng rất lớn bởi ba
tỷ lệ này. Kết quả nghiên cứu của Ben Caleb và các cộng sự (2013) tại Nigeria tiết lộ
rằng tỷ lệ thanh toán tiền mặt và tỷ lệ thanh toán hiện hành có quan hệ tích cực với lợi
nhuận. Ngoài ra, 31 công ty sản xuất ở Sri Lanka đã được nghiên cứu bởi Niresh
(2012) kết quả cho thấy không có mối quan hệ đáng kể giữa thanh khoản và lợi nhuận.
Đồng quan điểm là một nghiên cứu được thực hiện bởi Ongore và Kusa (2013) cho
thấy thanh khoản là một yếu tố ảnh hưởng không đáng kể tới lợi nhuận các ngân hàng
thương mại ở Kenya. Maziar và Nazrul (2017) nghiên cứu các DNNY phi tài chính trên
thị trường chứng khoán ACE Bursa tại Malaysia trong giai đoạn 2009-2013, kết quả chỉ
ra thanh khoản tác động tích cực tới TSSL của các doanh nghiệp này. Dựa trên nghiên
cứu của Maziar và Nazrul, tác giả đưa ra giả thuyết như sau:
H5: Tính thanh khoản có tác động cùng chiều đến ROA và ROE của các doanh
nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HNX.
1.4.6. Tỷ suất sinh lời quá khứ
Trong một nghiên cứu tại Thổ Nhĩ Kỳ, Yurtoglu (2004) là người đầu tiên đã sử
dụng mô hình hồi quy bảng động để ước lượng các hệ số bền vững của lợi nhuận. Ông

25. 17
thấy rằng quy mô tăng trưởng và cường độ xuất khẩu có ảnh hưởng đến tính bền vững
của lợi nhuận. Suarez và các cộng sự (2013) đã điều tra các công ty sản xuất phần
mềm niêm yết trong giai đoạn 1990-2006, kết quả là có một mối tương quan tiêu cực
giữa ROE quá khứ và ROE hiện tại, tuy nhiên ngược lại không có một mối tương quan
có ý nghĩa thống kê nào giữa ROA hiện tại và ROA quá khứ. Pattitoni (2014) với một
nghiên cứu về các doanh nghiệp tư nhân đến từ khu vực EU-15 trong giai đoạn 2004
đến 2011. Kết quả cho thấy ROA quá khứ có ý nghĩa cao trong tất cả các mô hình ước
lượng động; tức là lợi nhuận có xu hướng kéo dài từ năm này sang năm khác. Hơn
nữa, từ sự ổn định trong tăng trưởng lợi nhuận, có thể suy ra rằng mức độ cạnh tranh
giữa các DNNY ở các nước EU-15 vẫn chưa đủ mạnh để có thể làm suy giảm lợi
nhuận trong một khoảng thời gian ngắn. Nhiều các nghiên cứu khác ở khắp các quốc
gia khác nhau trên thế giới cũng cho thấy giữa lợi nhuận hiện tại và lợi nhuận quá khứ
có một mối quan hệ đáng kể (Ioanni Schiniotakis, 2012; McDonald,1999; Nunes và
các cộng sự, 2009; Stierwald, 2009; Yazdanfar, 2013). Maziar và Nazrul (2017) cho
thấy ROA và ROE quá khứ có tác động tích cực lên ROA và ROE hiện tại của các
doanh nghiệp tại Malaysia. Dựa trên nghiên cứu trước đây tác giả đưa ra giả thuyết như
sau:
H6: ROA và ROE trong quá khứ có tác động cùng chiều đến ROA và ROE hiện
tại của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HNX
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 1
Trong chương này, luận văn đã trình bày các lý thuyết có liên quan đến vấn đề
nghiên cứu bao gồm lý thuyết về TSSL, các thước đo về TSSL, tổng quát các nghiên
cứu trước được thực hiện ở trong và ngoài nước có liên quan đến luận văn. Kết quả từ
các nghiên cứu trước có thể xác định khoảng trống chưa được nghiên cứu, đồng thời các
kết quả này có thể dùng làm nền tảng lý luận và thực tiễn. Trên cơ sở này tác giả đưa ra
các giả thuyết nghiên cứu, từ đó dùng để xây dựng mô hình nghiên cứu trong chương
2 và các giả thuyết này sẽ được kiểm định bằng các mô hình kinh tế lượng trong
chương 3.

26. 18
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, cụ thể để tìm ra câu trả
lời cho các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra trong phần mở đầu các mô hình kinh tế
lượng sẽ được sử dụng và sẽ trình bày ở phần sau. Vì còn rất nhiều yếu tố tác động đến
TSSL của doanh nghiệp, ví dụ sự biến động theo chu kỳ của nền kinh tế vĩ mô, ảnh
hưởng của cuộc cách mạng công khoa học công nghệ lần thứ lần 4, các ngành nghề
đặc thù được hưởng thuế suất ưu đãi, được hỗ trợ vay vốn lãi suất thấp, v.v… Ngoài ra
vì nguồn lực nghiên cứu của tác giả có hạn nên việc đưa ra các đề xuất, giải pháp
nhằm nâng cao TSSL của doanh nghiệp sẽ chỉ mang tính chất chủ quan dựa trên kết
quả phân tích hồi quy.
2.2. Mô hình nghiên cứu
2.2.1. Biến phụ thuộc và biến giải thích
Biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời của vốn
chủ sở hữu (ROE), các biến này được trình bày cụ thể trong bảng 2.1
Ngoài các biến mang tính chất kế toán như ROA và ROE thì TSSL cũng có thể
được đánh giá qua các biến thị trường như giá trị công ty, giá cả cổ phiếu, TobinQ
nhưng các biến này có một nhược điểm là phụ thuộc mạnh vào sự giao động của thị
trường và niềm tin của các nhà đầu tư, nếu có một tác động xấu đến từ nền kinh tế vĩ
mô thì giá cổ phiếu sẽ giảm ngay bất kể doanh nghiệp có làm ăn tốt thế nào, thậm chí
giá cổ phiếu có thể bị đẩy lên quá cao hay quá thấp phục vụ cho mục đích của nhà đầu
cơ dẫn tới việc sử dụng các biến thị trường để đo lường TSSL có thể không hiệu quả.

27. 19
Nên luận văn sử dụng biến phụ thuộc là ROA và ROE vì tính phổ biến, đơn giản và
hiệu quả của tỷ số tài chính này mang lại.
Các biến giải thích về tỷ suất sinh lời của tài sản doanh nghiệp được sử dụng
trong bài gồm có: QMDN, tỷ lệ ĐBTC, TĐTTDT, thanh khoản, ROA quá khứ, ROE
quá khứ, tỷ lệ đòn bẩy quá khứ được thể hiện trọng bảng 2.2.
2.3.2. Mô hình hồi quy
Về phương pháp luận của luận văn này, dựa theo nghiên cứu của Maziar và
Nazrul (2017) tại thị trường chứng khoán ACE ở Malaysia, tác giả cũng sử dụng mô
hình hồi quy bảng tĩnh và động cho luận văn này. Đầu tiên, mô hình hồi quy bảng tĩnh
được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa TSSL của công ty và các yếu tố ảnh
hưởng lên nó. Sau đó, mô hình hồi quy bảng động được sử dụng để kiểm tra xem
TSSL của công ty trong hiện tại có liên quan gì đến TSSL và ĐBTC của công ty trong
quá khứ hay không. Vì vậy phương pháp ước lượng moment tổng quát (GMM) được
sử dụng để xem xét tác động của ĐBTC và TSSL quá khứ lên TSSL của doanh nghiệp
ở hiện tại. Hơn nữa, nếu kết quả của các mô hình hồi quy bảng tĩnh và động hỗ trợ lẫn
nhau, nó có thể được hiểu là mô hình rất hiệu quả trong việc điều tra về TSSL.

28. 20
2.3.2.1. Mô hình hồi quy bảng tĩnh
Vì dữ liệu sử dụng là kiểu dữ liệu bảng nên phân tích hồi quy cần có cách tiếp
cận thích hợp đối với dữ liệu bảng (Baltagi, 2008). Theo đó có ba phương pháp ước
lượng chủ yếu là: bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS), ước lượng hồi quy với tác
động cố định (Fixed Effects Model - FEM); ước lượng hồi quy với tác động ngẫu
nhiên (Random Effects Model - REM), trong đó chỉ số i và t biểu thị cho quan sát thứ i
ở thời điểm t, và εit là sai số của mô hình đối với quan sát thứ i tại thời điểm t. Dựa trên
các nghiên cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của các DNNY, tác giả
xây dựng hai mô hình hồi quy bảng tĩnh như sau:
ROAit= a0+ a1LEVit+ a2LIQit+ a3SIZEit+ a4GROWTHit+ εit (Model 1)
ROEit= b0+ b1LEVit+ b2LIQit+ b3SIZEit+ b4GROWTHit+ εit (Model 2)
2.3.2.2. Phương pháp ước lượng mô hình hồi quy bảng tĩnh
Trong luận văn này, dữ liệu sử dụng là kiểu dữ liệu bảng nên một trong ba
phương pháp ước lượng OLS, FEM hoặc REM sẽ được sử dụng. Theo Gujarati
(2004), việc sử dụng phương pháp OLS bỏ qua yếu tố thời gian và không gian của dữ
liệu bảng sẽ làm cho kết quả ước lượng bị thiên lệch, vì thế đối với dữ liệu bảng,
phương pháp FEM và REM sẽ phù hợp hơn. Trong luận văn này, tác giả lựa chọn sử
dụng phương pháp FEM dựa vào kết quả kiểm định Hausman, phương trình tổng quát
FEM có dạng:
Yit= α + β1X1it + β2X2it + … + βkXkit + γi + εit
α là tung độ gốc chung của tất cả các đơn vị chéo; γi chứa đựng những ảnh
hưởng riêng biệt của các dữ liệu chéo (cross-sectional) trong biến giải thích đến biến
phụ thuộc, nhưng không thay đổi theo thời gian (not vary over time). Ví dụ: lĩnh vực
ngành nghề của doanh nghiệp, quốc gia mà ngân hàng có trụ sở chính v.v... Như vậy
tất cả các tác động từ sự “hỗn tạp” (heterogeneity) của dự liệu chéo sẽ được γi kiểm
soát và γi đóng vai trò như là hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo (entity); εit là
sai số của mô hình.

29. 21
Phương pháp hồi quy bình phương bé nhất với biến giả (Least Squares Dummy
Variable-LSDV) được sử dụng để ước lượng cho mô hình FEM. Theo phương pháp
này, mô hình áp dụng phương pháp LSDV có thể viết như sau:
Yit = α1+ γ2D2i + … + γnDni+ β1X1it + β2X2it + … + βkXkit + εit
Trong đó, D2i = 1 nếu i là công ty thứ 2 trong mẫu và D2i = 0 đối với công ty còn lại.
Biến D3i,…, Dni được định nghĩa tương tự. α1 là tung độ gốc cố định của công ty đầu
tiên, αi là tung độ gốc cố định đối với công ty i (i = 2,…, n) với bất kỳ thời gian nào; uit
là sai số ngẫu nhiên của mô hình đối với công ty i tại thời điểm t; n là số công ty trong
mẫu. Trong phương trình trên, hồi quy OLS với biến giả, chúng ta có tung độ góc đối
với từng công ty được tính như sau:
α1 = α1; α2 = α1 + γ2; …; αn = α1 + γn
Để tránh rơi vào bẫy biến giả, chúng ta có n công ty, nhưng chỉ sử dụng (n-1)
biến giả, nói cách khác, α1 biểu hiện tung độ gốc của công ty đầu tiên và γ2, γ3 đến γn là
các hệ số tung độ gốc chênh lệch.
Phương pháp LSDV cho rằng mỗi công ty đều có những đặc điểm riêng biệt, có
thể ảnh hưởng đến các biến giải thích. Mô hình FEM có thể kiểm soát và tách ảnh
hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này ra khỏi các biến giải
thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải
thích lên biến phụ thuộc. Các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này là đơn
nhất đối với mỗi công ty và không tương quan với đặc điểm của các công ty khác.
Điều này được thể hiện qua tung độ gốc (αi) của các công ty là khác nhau. Phương
pháp LSDV có ưu điểm là dễ sử dụng nhưng cũng có một số hạn chế sau đây: Thứ
nhất, nếu mô hình quá nhiều biến giả thì sẽ gặp phải vấn đề bậc tự do sẽ bị giảm; Thứ
hai, có quá nhiều biến trong mô hình dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến; Thứ ba, mô
hình FEM không thể tính tới ảnh hưởng của các biến số không đổi theo thời gian như
giới tính, màu da, sắc tộc, v.v…
Kiểm định Hausman:
- Giả thuyết H0: “Không có sự tương quan giữa thành phần sai số cá nhân γi với
một hay nhiều biến hồi quy độc lập”

30. 22
j
- Giả thuyết H1: “Có sự tương quan giữa thành phần sai số cá nhân γi với một
hay nhiều biến hồi quy độc lập”
Các toán tử ước lượng REM bị quả bị chệch (biased) và không nhất quán
(inconsistent) nếu thành phần sai số cá nhân γi và một hay nhiều hơn một biến hồi quy
độc lập tương quan với nhau, thì lúc đó FEM sẽ là phương pháp phù hợp hơn. Hay nói
cách khác nếu (Prob >chi2) < 5%: Có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mô hình hồi
quy tác động cố định (FEM) được lựa chọn, ngược lại mô hình hồi quy tác động ngẫu
nhiên (REM) sẽ được lựa chọn. Nếu REM được chọn, chúng ta tiếp tục kiểm tra tính
hợp lệ của mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên bằng cách áp dụng kiểm định
Breusch-Pagan Lagrange như sau:
- Giả thuyết H0: “Không có tác động ngẫu nhiên”
- Giả thuyết H1: “Có tác động ngẫu nhiên”
Nếu (Prob >chi2) < 5%: Có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mô hình hồi quy
tác động ngẫu nhiên (REM) được lựa chọn, ngược lại mô hình hồi quy Pooled OLS
thông thường được chọn.
2.3.2.3. Phương pháp kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy bảng tĩnh
a. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, quy tắc kiểm định là khi hệ số tương
quan giữa các biến độc lập > 0,9 hoặc hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF,
variance – inflating factor) > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong
muốn, VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến, nếu VIF <2: không bị đa cộng tuyến
(Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Ta cũng có thể xem xét giá trị
Tolerance bằng công thức Tolerance = 1/VIF. Tương ứng là: nếu hệ số Tolerance bé
hơn 0.5 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến. Nếu giá trị Tolerance bé hơn 0.1 thì chắc chắn
có đa cộng tuyến. Hệ số nhân tử phóng đại phương sai được tính toán theo công thức
sau:
1
VIF =
1−𝑅2
Trong phần mềm STATA, VIF dễ dàng được tính toán bởi câu lệnh Collin.

31. 23
b. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Trong phần mềm STATA, để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi (PSTĐ)
của mô hình FEM, luận văn này sử dụng thủ tục kiểm định Wald với lệnh xttest3,
trong mô hình REM sẽ sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange với lệnh xttest0, và trong
mô hình Pooled OLS dùng lệnh hettest. Kiểm định Wald có giả thiết như sau:
- Giả thuyết H0: “Không có hiện tượng phương sai thay đổi”
- Giả thuyết H1: “Có hiện tượng phương sai thay đổi”
Nếu (Prob > F) > 5%: Có cơ sở để kết luận không có hiện tượng PSTĐ trong
mô hình, ngược lại Nếu (Prob > F) < 5%: Có thể kết luận có hiện tượng PSTĐ trong
mô hình, câu lệnh ước lượng xtreg sẽ được thêm vào tùy chọn robust trong STATA
để khắc phục hiện tượng PSTĐ. Ngoài ra, trong 20 năm gần đây có một phương pháp
mới ra đời đã khắc phục được tốt hơn hiện tượng PSTĐ, đó là phương pháp ước lượng
moment tổng quát (GMM), mà trong luận văn này tác giả có cơ hội sử dụng đến.
c. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, luận văn này sử dụng thủ tục kiểm định
Wooldridge với lệnh xtserial trong phần mềm STATA, với các giả thiết như sau:
- Giả thuyết H0: “Không có hiện tượng tự tương quan”
- Giả thuyết H1: “Có hiện tượng tự tương quan”
Nếu (Prob > F) > 5%: Có thể chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là không có hiện
tượng tự tương quan trong mô hình, ngược lại nếu (Prob > F) < 5% có hiện tượng tự
tương quan trong mô hình.Vấn đề tự tương quan thường chỉ gây ảnh hưởng lớn đối với
các dữ liệu bảng vĩ mô với chuỗi thời gian dài (trên 20-30 năm), với dữ liệu bảng có
thời gian ngắn thì hiện tượng tương quan nối tiếp không phải là vấn đề nghiêm trọng.
Tuy nhiên hiện tượng tự tương quan có thể dễ dàng được giải quyết bằng phương pháp
ước lượng moment tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM), được trình
bày trong mô hình hồi quy bảng động dưới đây.
2.3.2.4. Mô hình hồi quy bảng động
Để giải thích cho sự tăng trưởng của TSSL liên tục trong giai đoạn từ 2014 đến
2018 của các DNNY, luận văn sử dụng ước lượng mô hình hồi quy dữ liệu bảng động,

32. 24
với giả thuyết cho rằng TSSL trong giai đoạn hiện tại có liên quan đến TSSL và tỷ lệ
ĐBTC trong quá khứ. Nghiên cứu sử dụng hai mô hình dưới đây:
ROAit=a0+a1ROAit-1+a2LEVit-1+a3LEVit+a4LIQit+a5SIZEit+a6GROWTHit+ηi+ηt+μit
(Model 3)
ROEit=b0+b1ROEit-1+b2LEVit-1+b3LEVit+b4LIQit+b5SIZEit+b6GROWTHit+ηi+ηt+μit
(Model 4)
Trong đó:
+ Các chỉ số i và t biểu thị cho quan sát thứ i ở thời điểm t;
+ ηi là biến không quan sát được đại diện cho các đặc điểm riêng của từng công ty,
biến này không thay đổi theo thời gian;
+ ηt là biến thay đổi theo thời gian và nó đại diện cho các tác động thay đổi theo thời
gian của những biến giải thích lên biến phụ thuộc nhưng những tác động này là không
khác nhau giữa các công ty (đơn vị chéo);
+ μit là sai số của mô hình đối với quan sát thứ i tại thời điểm t và thời gian.
Trên lý thuyết và thực tế dữ liệu, phương trình (Model 3, Model 4) có thể tồn
tại một số đặc điểm và khuyết tật làm cho quá trình ước lượng thiếu hiệu quả, thậm chí
không đáng tin cậy nếu không được khắc phục, đó là:
+ Một số biến độc lập có thể là biến nội sinh (endogenous) bởi nó có thể chịu tác động
bởi các yếu tố nằm ngoài mô hình ví dụ như việc Nhà Nước có các chính sách hỗ trợ
vay vốn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, những doanh nghiệp hoạt động trong một
số lĩnh vực ưu tiên góp phần làm gia tăng tỷ lệ ĐBTC, giảm tính thanh khoản ở các
doanh nghiệp này.
+ Tồn tại các sai số ηi và ηt trong mô hình
+ Việc đưa biến trễ ROAt-1, ROEt-1 vào mô hình, để giải thích cho ROA và ROE có thể
gây ra hiện tượng tự tương quan. Về mặt kỹ thuật chưa thể khẳng định các biến trễ phụ
thuộc tác động đến các biến phụ thuộc, tuy nhiên các lý thuyết đề cập ở chương 2 đều
hàm ý TSSL trong quá khứ có tác động đến TSSL trong hiện tại
+ Dữ liệu bảng ngắn với thời gian (T=5) và số lượng các quan sát lớn (N=100)

33. 25
+ Các biến phụ thuộc ROA, ROE không hoàn toàn ngoại sinh (not strictly exogenous),
tức là có thể xảy ra quan hệ nhân quả ngược.
Phương pháp GMM phát triển bởi Arellano và Bond (1991) dựa trên đề xuất
của Hansen (1982) ra đời đã khắc phục hoàn toàn những hạn chế trên.
2.3.2.5. Phương pháp ước lượng mô hình hồi quy bảng động
Arellano–Bond (1991) lần đầu tiên giới thiệu phương pháp ước lượng moment
tổng quát sai phân (Diffirence-GMM), phương pháp này cho phép chuyển đổi tất cả
các biến bằng cách lấy sai phân qua đó loại bỏ các tác động cố định ηi và ηt, sau đó áp
dụng hồi quy GMM (Hansen 1982), sau khi lấy sai phân bậc 1 mô hình (Model 3) và
(Model 4) được viết lại như sau:
∆ROAit=a1∆ROAit-1+a2∆LEVit-1+a3∆LEVit+a4∆LIQit+a5∆SIZEit+a6∆GROWTHit+∆μit
∆ROEit=a1∆ROEit-1+a2∆LEVit-1+a3∆LEVit+a4∆LIQit+a5∆SIZEit+a6∆GROWTHit+∆μit
Tuy nhiên, Blundell–Bond (1998) chỉ ra rằng, khi có một sự tương quan cao
giữa biến độc lập hiện tại và biến trễ độc lập, cũng như khoảng thời gian t nhỏ, n lớn,
thì ước lượng Diffirence-GMM (1991) không còn là một ước lượng hiệu quả, họ đã
giới thiệu một phương pháp GMM hệ thống (System-GMM). System-GMM sử dụng
giả định bổ sung là sai phân bậc 1 của biến công cụ không có tương quan với các tác
động cố định và do vậy có thể cho ra nhiều biến công cụ hơn, cải thiện tính hiệu quả
của ước lượng.
Trong luận văn này để giải quyết các vấn đề như biến nội sinh, mô hình tồn tại
các tác động cố định, PSTĐ, tự tương quan theo thời gian của phần dư, v.v… phương
pháp hồi quy System-GMM được sử dụng, trong phần mềm STATA ước lượng
System-GMM được sử dụng bởi câu lệnh Xtabond2 với ba tùy chọn đi kèm đó là
two-step, robust, small để gia tăng độ tin cậy và tính hiệu quả như sau:
Two-step: tùy chọn này cho STATA biết ta sẽ sử dụng ước lượng GMM hai
bước; Sai số chuẩn (Standard Errors) của GMM hai bước sau khi sử dụng Windmeijer
correction (Windmeijer 2005), cho kết quả tốt hơn so với sai số chuẩn của ước lượng
GMM một bước với tùy chọn cluster-robust, đồng thời sai số chuẩn này cũng sẽ được
khắc phục hiện tượng PSTĐ và tự tương quan theo thời gian;

34. 26
Robust: tùy chọn này sẽ ước lượng với giá trị thực của ma trận hiệp phương sai
của các tham số, các sai số thực của hệ số ước lượng sẽ được tính toán. Theo
Windmeijer (2005) đối với ước lượng hồi quy GMM hai bước, cần tùy chọn “robust”
để bao gồm Windmeijer correction và như vậy sai số chuẩn (Standard Errors) sẽ đáng
tin cậy;
Small: trong trường hợp cỡ mẫu nhỏ (N, T nhỏ), tùy chọn small yêu cầu
STATA sử dụng thống kê z thay vì thống kê t và kiểm định Wald chi bình phương
thay cho kiểm định F để kiểm tra độ phù hợp của mô hình.
2.3.2.6. Phương pháp kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy bảng động
a. Kiểm định tự tương quan
Kiểm định Arellano-Bond đối với phần dư trong mô hình sai phân từ mô hình
(Model 3) và (Model 4) sẽ cho biết độ trễ bậc nào của các biến nội sinh trong mô hình
có thể là biến công cụ phù hợp. Chẳng hạn, nếu xảy ra tương quan chuỗi bậc một trong
thành phần εit, khi đó ROAi,t-2 sẽ có quan hệ nội sinh với εit-1, εit-1 lại là một bộ phận
trong ∆εit = εit - εit-1 do đó ROAi,t-2 không thể là một biến công cụ hợp lí, lúc này đòi
hỏi phải sử dụng biến công cụ có độ trễ lớn hơn. Tóm lại, để kiểm tra hiện tượng tự
tương quan bậc 1, hay AR(1) trong mô hình (Model 3) và (Model 4), chúng ta kiểm
định AR(2) trong mô hình sai phân với giả thuyết như sau:
- Giả thuyết H0: “Không có hiện tượng tự tương quan”
- Giả thuyết H1: “Có hiện tượng tự tương quan”
Nếu (Prob > z) > 5%: Có thể chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là không có hiện
tượng tự tương quan trong mô hình, ngược lại nếu (Prob > z) < 5% giả thuyết H0 bị
bác bỏ, do đó có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
b. Kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ
Nếu một biến công cụ tốt là một biến trực giao với các thành phần sai số, và
điều này được kiểm chứng thông qua một mô hình xác định quá mức (overidentified
model), Trong mô hình ước lượng hồi quy System-GMM, kiểm định Sargan (1958) sẽ
kiểm tra điều này và nó có các giả thuyết sau

35. 27
- H0:” Biến công cụ không tương quan với các thành phần sai số”
- H1:” Biến công cụ có tương quan với các thành phần sai số”
Do đó để biến công cụ không tương quan với các thành phần sai số thì
(Prob>chi2) > 5% và càng cao càng tốt.
2.3. Thu thập dữ liệu
Luận văn sử dụng dữ liệu thứ cấp, thu được từ các báo cáo tài chính sau kiểm
toán của các DNNY phi tài chính trên sàn chứng khoán HNX từ năm 2014 đến 2018.
Ngoài ưu điểm là tiết kiệt chi phí và thời gian, dữ liệu thứ cấp có một nhược điểm là
thông tin trong dữ liệu có thể không hoàn toàn chính xác vì được tổng hợp từ nhiều
nguồn, và chất lượng dữ liệu bị phụ thuộc vào bên cung cấp.
Lý do luận văn dùng các thông tin thu được từ DNNY trên sàn HNX là vì thứ
nhất: Các nguồn thông tin của các doanh nghiệp này, bao gồm cả báo cáo tài chính là
rất dễ tiếp cận và miễn phí, từ đó làm đơn giản hóa khâu thu thập dữ liệu, thứ hai: Các
nghiên cứu ở Việt Nam từ trước tới nay đều tập trung dùng dữ liệu của các DNNY trên
thị trường HOSE, một phần tác giả cảm thấy còn khoảng trống có thể nghiên cứu nếu
sử dụng dữ liệu đến từ các DNNY trên sàn chứng khoán HNX, một phần vì hiện nay
Nhà Nước đang có các chính sách khuyến khích thành lập, đầu tư vào các doanh
nghiệp vừa và nhỏ để khơi dậy tiềm năng từ khu vực kinh tế tư nhân, mà các DNNY
trên sàn HNX chủ yếu là các doanh nghiệp vừa và nhỏ nên việc nghiên cứu các yếu tố
ảnh hưởng đến TSSL của các doanh nghiệp này trở thành một việc làm mang tính cấp
thiết, có ý nghĩa cao trong bối cảnh hiện tại.
Danh sách DNNY trên sàn chứng khoán kèm theo báo cáo tài chính tất cả các
năm được tải về từ trang web cophieu68.vn và được xếp theo thứ tự ABC theo mã
doanh nghiệp gồm các tiêu chí sau:
- Các DNNY đầy đủ và liên tục trên sàn HNX trong thời gian từ 2014 đến 2018.
- Mẫu chỉ bao gồm các DNNY phi tài chính.
Dựa trên các tiêu chí đó, 100 doanh nghiệp đang hoạt động trong 10 ngành nghề
kinh doanh (trình bày trong phụ lục 1) thỏa mãn điều kiện trên, số liệu được thu thập
trong giai đoạn 2014 đến 2018 do đó có tổng cộng 500 quan sát.

36. 28
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 2
Trong chương 2, luận văn trình bày phương pháp, dữ liệu và mô hình nghiên
cứu. Tiếp theo luận văn đã trình bày lý do vì sao lại sử dụng dữ liệu thứ cấp về các
DNNY phi tài chính trên thị trường HNX để làm số liệu cho mô hình nghiên cứu.
Trong mô hình nghiên cứu tác giả diễn giải chi tiết cách đo lường các biến nghiên cứu,
phương pháp ước lượng mô hình hồi quy và phương pháp kiểm định các khuyết tật của
mô hình, từ đó đưa ra các kết quả nghiên cứu thực nghiệm sẽ trình bày ở chương 3.

37. 29
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Kết quả nghiên cứu được thể hiện qua ba góc độ: Thống kê mô tả, phân tích hồi
quy và kết luận rút ra từ phân tích hồi quy.
3.1. Thống kê mô tả
Bảng 3.1 mô tả các số liệu thống kê cơ bản của toàn bộ biến phụ thuộc và biến
độc lập với số quan sát là 500 (xem thêm phụ lục 2)
Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA), tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (ROE)
của các DNNY trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2014-2018 có giá trị
trung bình lần lượt là 6,37%, 12,24%. Kết quả này cho thấy các DNNY trên sàn chứng
khoán HNX có khả năng sinh lời tương đối tốt.
Từ bảng trên cho thấy ĐBTC có độ lệch chuẩn khá lớn, có doanh nghiệp có cơ
cấu vốn 90% là vốn vay, có doanh nghiệp không sử dụng vay nợ. Đồng thời tỷ số
thanh khoản có giá trị trung bình là 19.93% và cũng có sự khác biệt lớn giữa các
doanh nghiệp, có doanh nghiệp tỷ số thanh khoản âm tức là nợ ngắn hạn ngoài tài trợ
cho tài sản ngắn hạn còn tài trợ tài sản dài hạn và các hoạt động khác của doanh
nghiệp, có doanh nghiệp tỷ số thanh khoản lại cao trên 91%. Điều này có thể đến từ sự
khác biệt giữa các ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh.
Nền kinh tế thế giới nói chung và nền kinh tế Việt Nam nói riêng đều đang có
sự phục hồi mạnh mẽ sau khủng hoảng kinh tế năm 2008. Vì khoảng thời gian nghiên
cứu trong luận văn này là 2014-2018 nên các doanh nghiệp nhìn chung có TĐTTDT

38. 30
14.00% 14.00%
12.00% 12.00%
10.00% 10.00%
8.00% 8.00% ROA
ROE
6.00% 6.00%
4.00% 4.00%
2.00% 2.00%
0.00% 0.00%
2014 2015 2016 2017 2018
và QMDN là rất ấn tượng cụ thể giá trị trung bình hai chỉ số này lần lượt là 12.7% và
13.07%, nhưng độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình là khá lớn, nhất là với QMDN.
Hình 3.1: Xu hướng tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp từ năm 2014 đến 2018
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Hình 3.1 hiển thị tỷ lệ phân trăm trung bình hằng năm của ROA và ROE từ năm
2014 đến năm 2018 của 100 DNNY trong mẫu số liệu nghiên cứu. Nó cho biết, có một
sự tăng trưởng không đều của TSSL qua các năm, có hai năm tăng và hai năm giảm so
với các năm liền trước đó, so với năm 2014 thì năm 2018 ROA có xu hướng tăng cao
hơn, còn ROE lại giảm, điều này có thể là do năm 2017-2018 là giai đoạn đỉnh cao của
thị trường chứng khoán, các doanh nghiệp phát hành quá nhiều cổ phần để gia tăng
VCSH dẫn tới ROE giảm.3.2. Phân tích hồi quy
3.2.1. Ma trận tương quan

39. 31
Bảng 3.2 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình là không cao,
trị tuyệt đối hệ số tương quan r hầu hết đều dưới 0.4, chỉ có trị tuyện đối hệ số tương
quan giữa LEV với SIZE và LEV với LIQ lần lượt là 0.41 và 0.66 là cao đột biến, điều
này dẫn đến cần có thêm kiểm định đa cộng tuyến.
Chương 1 Cơ sở lý thuyết đã cho chúng ta những giả thuyết dự báo về sự ảnh
hưởng của các yếu tố đến TSSL, tuy cùng một mô hình nghiên cứu hoặc khác mô hình
nghiên cứu nhưng cùng biến giải thích thực hiện tại các vùng khác nhau, các quốc gia
khác nhau lại cho những kết quả khác nhau. Với việc lập bảng ma trận hệ số tương
quan cho chúng ta một dự báo tiềm năng hơn về chiều hướng cũng như mức độ ảnh
hưởng của các biến số đến TSSL.
3.2.2. Kết quả hồi quy mô hình bảng tĩnh
3.2.2.1. Lựa chọn phương pháp hồi quy
Mô hình hồi quy với dữ liệu bảng có ba mô hình chính như sau: mô hình hồi
quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS), mô hình hồi quy với tác động cố định
(Fixed Effects Model - FEM); mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên (Random
Effects Model - REM).Để lựa chọn giữa ba mô hình đầu tiên ta dùng kiểm định
Hausman’s (1978) với giả thiết H0: “Không có sự tương quan giữa thành phần sai số
cá nhân γi với một hay nhiều biến hồi quy độc lập” tức là ước lượng REM sẽ không
cho kết quả bị (biased) và không nhất quán (inconsistent), như vậy chấp nhận H0 tức
là cho rằng ước lượng REM là phù hợp, ngược lại nếu bác bỏ H0 tức là mô hình FEM
sẽ được chọn. Kết quả kiểm định Hausman đổi với hai mô hình (Model 1) và (Model
2) như sau (xem thêm phụ lục 5):

40. 32
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy, thống kê chi bình phương chi2 (4) =
19.45 với Prob>chi2 = 0.0006 < 5% ở (Model 1) và chi2 (4) = 6.528 với Prob>chi2 =
0.0121 < 5% ở (Model 2). Kết quả này hàm ý rằng giả thuyết H0: “Không có sự tương
quan giữa thành phần sai số cá nhân γi với một hay nhiều biến hồi quy độc lập” bị bác
bỏ ở mức ý nghĩa 5% ở cả 2 mô hình. Nói cách khác, mô hình tác động cố định (FEM)
là mô hình phù hợp hơn so với mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), điều này cũng
hàm ý rằng, không cần so sánh và kiểm định giữa mô hình REM và mô hình hồi quy
Pooled OLS.
3.2.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, tác giả sử dụng hệ số
nhân tử phóng đại phương sai (VIF) trong luận văn này. Vì hai mô hình (Model 1) và
(Model 2) đều sử dụng chung 4 biến giải thích LEV, LIQ, SIZE, GROWTH nên chỉ
cần kiểm định một lần cho cả 2 mô hình và kết quả kiểm định được trình bày trong
bảng 3.4 dưới đây (xem thêm phụ lục 4):
Kết quả ở bảng 3.4 cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ < 2.0 và
giá trị VIF trung bình = 1,49. Do đó, theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2005) có thể khẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình.
3.2.2.3. Kết quả hồi quy
Bảng 3.5 dưới đây trình bày kết quả mô hình hồi quy bảng tĩnh với biến phụ
thuộc ROA (Model 1) và ROE (Model 2) trên toàn bộ mẫu theo mô hình tác động cố
định (FEM) (xem thêm phụ lục 6).

41. 33
Thống kê F trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA (Model 1) và ROE
(Model 2) có giá trị lần lượt là 14.42 và 28.08 có ý nghĩa thống kê đều ở mức 1%. Kết
quả này hàm ý rằng giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ
với mức ý nghĩa 1%, nghĩa là hai mô hình này đều phù hợp và có ý nghĩa thống kê.
Hệ số xác định R2 ở (Model 1) và (Model 2) lần lượt là 0.2210 và 0.1271, kết
quả này hàm ý rằng, trong mô hình FEM các tỷ số tài chính giải thích được khoảng
22.1% ROA và 12.71% ROE, rõ ràng ROA là thước đo TSSL và giải thích tác động
của các yếu tố tài chính lên TSSL tốt hơn so với ROE. Tuy nhiên chỉ với 22.1% và
12.71% dường như tính dự đoán TSSL của mô hình dựa vào các biến tỷ số tài chính là
không cao.
Để kiểm tra hiện tượng PSTĐ trong mô hình thực nghiệm, luận văn sử dụng
kiểm định Wald với lệnh xttest3 trong phần mềm STATA. Kết quả kiểm định Wald ở
(Model 1) và (Model 2) lần lượt cho thấy thống kê chi2 (100) = 1.000.000 với
Prob>chi2 = 0.0000 < 1% và chi2 (100) = 280.000 với Prob>chi2 = 0.0000 < 1%. Kết
quả này hàm ý rằng giả thuyết H0: “Không có hiện tượng phương sai thay đổi” bị bác

42. 34
bỏ, nói cách khác, mô hình (Model 1) và (Model 2) đều có hiện tượng PSTĐ. Bảng 3.6
là kết quả kiểm định Wald ở cả hai mô hình (xem thêm phụ lục 6).
PSTĐ không làm mất đi tính chất không thiên lệch và nhất quán của các ước
lượng OLS, nhưng các ước lượng này không còn có phương sai nhỏ nhất hay là các
ước lượng hiệu quả. Khi có PSTĐ, các phương sai của các ước lượng OLS không
được tính từ các công thức OLS thông thường, nhưng nếu ta vẫn sử dụng các công
thức OLS thông thường, các kiểm định t và F dựa vào chúng có thể gây ra những kết
luận sai lầm.
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình, luận văn sử dụng kiểm
định Wooldridge với lệnh xtserial trong STATA. Kết quả kiểm định Wooldridge ở
bảng 3.7 với (Model 1) và (Model 2) lần lượt cho thấy thống kê F(1, 99) = 6.528 với
Prob>F = 0.0121< 5% và thống kê F(1, 99) = 7.591 với Prob>F = 0.007 < 5% (xem
thêm phụ lục 6). Kết quả này hàm ý rằng giả thuyết H0: “Không có hiện tượng tự
tương quan” bị bác bỏ, có hiện tượng tự tương quan trong cả hai mô hình.
Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi các sai số bị tương quan với nhau. Trong
trường hợp này, sai số nhiễu của các quan sát khác nhau được tính từ các phân phối
khác nhau không phải là phân phối của các biến giải thích. Nếu có hiện tượng tự tương

43. 35
quan xảy ra, phương sai của phần dư sẽ nhỏ hơn so với thực tế, kết quả là làm cho R2
cao hơn và các kiểm định về mức ý nghĩa t và F thông thường không còn hiệu lực nữa.
Khi đó ước lượng hồi quy bảng tĩnh với mô hình FEM không còn hiệu quả, kết quả sử
dụng ước lượng hồi quy bảng động bằng phương pháp ước lượng moment tổng quát
(GMM) sẽ đáng tin cậy hơn.
Kết luận cả hai mô hình Model 1 và Model 2 đều gặp vấn đề với hiện tượng
PSTĐ và tự tương quan từ đó làm kết quả hồi quy giảm độ tin cậy, các vấn đề này sẽ
được khắc phục trong mô hình hồi quy bảng động sử dụng phương pháp ước lượng hồi
quy moment tổng quát (GMM).
3.2.4. Kết quả hồi quy mô hình bảng động
3.2.4.1. Kiểm định tự tương quan
Luận văn này tác giả sử dụng kiểm định Arellano-Bond cho tương quan chuỗi
bậc hai trong phương trình sai phân tức AR(2), bảng 3.8 là kết quả kiểm địnhArellano-
Bond 2 (xem phụ lục 7).
Kết quả kiểm định ở (Model 3) và (Model 4) lần lượt cho thấy thống kê z =0.30
với Prob>z = 0.767 > 5% và thống kê z =0.83 với Prob>z = 0.404 > 5%. Kết quả này
hàm ý rằng giả thuyết H0: “Không có hiện tượng tự tương quan” được chấp nhân, các
biến công cụ trong mô hình không xuất hiện hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1 trong
mô hình hồi quy bảng động (Model 3) và (Model 4).
3.2.4.2. Kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ
Theo lý thuyết, có nhiều cách kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ, trong
luận văn này sử dụng phương pháp System-GMM với kiểm định Sargan (1958), kết
quả kiểm định Sargan ở bảng 3.9 như sau (xem phụ lục 7)

44. 36
Kết quả kiểm định ở (Model 3) và (Model 4) lần lượt cho thấy thống kê chi2 =
34.47 với Prob>chi2 = 0.124 > 5% và thống kê z = 38.6 với Prob>chi2 = 0.488 > 5%.
Kết quả này hàm ý rằng giả thuyết H0: “Không có sự tương quan giữa biến công cụ và
các thành phần sai số” được chấp nhân, các biến công cụ được sử dụng để hồi quy
trong mô hình (Model 3) và (Model 4) là phù hợp.
3.2.4.3. Kết quả hồi quy
Bảng 3.10 dưới đây trình bày kết quả của mô hình hồi quy bảng động với biến
phụ thuộc ROA (Model 3) và ROE (Model 4) trên toàn bộ mẫu theo phương pháp ước
lượng System-GMM với các tùy chọn two-step, robust, small (xem thêm phụ lục 7).
Bảng 3.10: Kết quả hồi quy mô hình bảng động với biến phụ thuộc là ROA
Mô hình hồi quy với
biến phụ thuộc ROA (Model 3)
Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa
ROAi,t-1 0.50642 **0.021
LEVi,t-1 0.06481 **0.039
LIQit 0.02258 0.449
LEVit -0.15735 ***0.000
SIZEit 0.00460 *0.092
GROWTHit 0.03201 ***0.000
CONS 0.00914 0.785
Số biến công cụ 33
Thống kê F 18.75
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA. ***, ** và * cho biết ý nghĩa 1%, 5% và
mức 10% tương ứng.

45. 37
Bảng 3.11: Kết quả hồi quy mô hình bảng động với biến phụ thuộc là ROE
Mô hình hồi quy với
biến phụ thuộc ROE (Model 4)
Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa
ROEi,t-1 0.26074 ***0.001
LEVi,t-1 0.22881 ***0.009
LIQit -0.00028 0.995
LEVit -0.33789 ***0.001
SIZEit 0.00979 *0.073
GROWTHit 0.02278 **0.021
CONS 0.01371 0.834
Số biến công cụ 46
Thống kê F 4.45
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA. ***, ** và * cho biết ý nghĩa 1%, 5% và
mức 10% tương ứng.
Kết quả của hồi quy của mô hình (Model 3) và (Model 4) theo phương pháp
ước lượng moment tổng quát hệ thống (System-GMM) cho thấy:
ĐBTC có tác động tiêu cực đến ROA và ROE của mô hình (Model 3) và
(Model 4) và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này phù hợp với những phát
hiện trước đó ở trên thế giới và Việt Nam (Maziar và Nazrul, 2017; Chu Thị Thu Thủy
và các cộng sự, 2015). Tỷ lệ ĐBTC trung bình của các DNNY trên sàn chứng khoán
HNX trong mẫu nghiên cứu là 49.1%, tỷ lệ này tương đối là cao, nó gây ra chi phí sử
dụng nợ và áp lực trả nợ lớn cho các công ty này. Nhất là trong tình hình sàn HNX là
nơi niêm yết của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, lợi nhuận của các doanh nghiệp này
thường không cao và nhanh chóng bị bào mòn bởi chi phí sử dụng nợ lớn.
Tuy nhiên, ĐBTC quá khứ lại mang đến tác động tích cực đến ROA và ROE
với mức ý nghĩa 5% ở (Model 3) và 1% ở (Model 4). Tác giả suy đoán dựa trên kết
quả này là trong khoảng thời gian nghiên cứu từ 2014 đến 2018, là thời kỳ tăng trưởng
cao của nền kinh tế Việt Nam với GDP năm sau luôn cao hơn năm trước, tận dụng

46. 38
được điều đó các DNNY trên sàn chứng khoán HNX nói chung đều có các dự án làm
ăn tốt, ít rủi ro việc vay nợ và trả nợ trở nên dễ dàng hơn. Từ đó các nguồn vốn để tài
trợ cho các dự án có một nửa đến từ nợ và trong đó hầu hết là đến từ nợ trong quá khứ,
do vậy có thể dự đoán gia tăng sử dụng ĐBTC trong hiện tại có thể dẫn tới tăng ROA
và ROE trong tương lai trong những thời kỳ mà nền kinh tế tăng trưởng tốt.
QMDN tương quan tích cực đến đến ROA và ROE của mô hình (Model 3) và
(Model 4) và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả này phù hợp với những
phát hiện trước đó ở trên thế giới và Việt Nam (Liargovas và Skandalis, 2008; Maziar
và Nazrul, 2017; Chu Thị Thu Thủy và các cộng sự, 2015).
Thanh khoản có mối quan hệ không đáng kể tới ROA và ROE của mô hình
(Model 3) và (Model 4).
TĐTTDT có tác động tích cực đến ROA và ROE của mô hình (Model 3) và
(Model 4) với mức ý nghĩa 1% ở (Model 3) và 5% ở (Model 4). Kết quả này trái
ngược với nghiên cứu của Maziar và Nazrul (2017) ở Malaysia. Có thể do những khác
biệt của thị trường chứng khoán Việt Nam và Malaysia dẫn tới kết quả này.
Kết quả hồi quy cũng cho thấy ROA và ROE quá khứ có tác động tích cực đáng
kể lên ROA và ROE ở hiện tại với mức ý nghĩa thống kê là 5% ở (Model 3) và 1% ở
(Model 4). Điều này có nghĩa là các DNNY trên sàn chứng khoán HNX có một sự
tăng trưởng lợi nhuận liên tục qua các năm. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên
cứu của Maziar và Nazrul (2017), người đã điều tra sự tăng trưởng liên tục của lợi
nhuận của 60 công ty vừa và nhỏ trong thị trường ACE ở Malaysia. Sự tăng trưởng lợi
nhuận liên tục này cho thấy các DNNY trên sàn chứng khoán HNX còn nhiều dư địa
để phát triển và các sản phẩm của họ ít gặp phải sự cạnh tranh.
3.3. Kết luận rút ra từ phân tích thực nghiệm
Bảng 3.12 cho thấy tình trạng của các giả thuyết đã đặt ra trước đó và trình bày
kết quả của nghiên cứu này dựa trên phân tích hồi quy với biến biến phụ thuộc ROA
trong các mô hình bảng tĩnh và động.
Bảng 3.12: Các giả thuyết và kết quả thực nghiệm của mô hình (Model 1) và
(Model 3) với biến phụ thuộc ROA