Đề tài khả năng sinh lời công ty xây dựng, ĐIỂM CAO, HAY

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
KHOA KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
ẢNH HƢỞNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN
KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY
NGÀNH XÂY DỰNG
TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN TP.HCM
Ngành : TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG
Chuyên ngành : TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP
Giảng viên hướng dẫn : Ths. Hà Minh Phƣớc
Sinh viên thực hiện : Phạm Thị Mỹ Khuyên
MSSV : 1154020427 Lớp : 11DTDN04
TP. Hồ Chí Minh, năm 2015

Khóa luận tốt nghiệp Ths. Hà Minh Phƣớc
Lớp 11DTDN04 Trang ii Lời cam đoan
-----o0o-----
Dựa trên các kiến thức căn bản về môn tài chính doanh nghiệp đã học, kết hợp
với các nguồn tài liệu có liên quan khác như thông tin trên Internet và các số liệu
thu thập được từ đó tôi đã phân tích, nghiên cứu để hoàn thành khóa luận tốt nghiệp
này.
Tôi cam đoan đây là đề tài nghiên cứu của tôi. Các số liệu trong khóa luận tốt
nghiệp được lấy trên website của Sàn Chứng Khoán TP.HCM, nội dung khóa luận
không sao chép bất kỳ nguồn nào khác. Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước nhà
trường về sự cam đoan này.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm
Sinh viên thực hiện
(ký tên )
PHẠM THỊ MỸ KHUYÊN

Lớp 11DTDN04 Trang iii Lời cảm ơn
-----o0o-----
Ngoài sự nỗ lực, tìm tòi của bản than, tôi khó có thể hoàn thành khóa luận tốt
nghiệp nếu không có sự giúp đỡ của Giảng viên hướng dẫn. Vì vậy tôi xin chân
thành cảm ơn sự hướng dẫn, chỉ bảo tận tình của Ths. Hà Minh Phƣớc đã giúp tôi
hoàn thành tốt khóa luận tốt nghiệp. Bên cạnh đó, tôi cũng xin cám ơn nhà trường
đã tạo một môi trường tốt cho sinh viên học tập và phát huy được khả năng nghiên
cứu.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm
Sinh viên thực hiện
(ký tên )
Tôi xin chân thành cảm ơn !
PHẠM THỊ MỸ KHUYÊN

Lớp 11DTDN04 Trang iv Mục lục tổng quát
Trang
LỜI MỞ ĐẦU.............................................................................................................1
CHƢƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN .......................................................................................... 4
1.1.KHÁI NIỆM ........................................................................................... 4
1.1.1. Ưu và khuyết điểm của Nợ .............................................................................5
1.1.2. Ưu và khuyết điểm của Vốn chủ sở hữu.........................................................5
1.2.MỘT SỐ LÝ THUYẾT VỀ CƠ CẤU VỐN.......................................... 7
1.2.1. Lý thuyết M&M ..............................................................................................7
1.2.1.1. Lý thuyết M&M trong trường hợp không có thuế ..................................7
1.2.1.2. Lý thuyết M&M trong trường hợp có thuế .............................................8
1.2.2. Thyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory)..........................................10
1.2.3. Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn...................................................................11
1.2.4. Thuyết hệ thống quản lý...............................................................................12
1.3.MỘT SỐ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN........................................ 12
1.4.MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM..................................... 15
1.5.GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU............................................................ 16
CHƢƠNG 2
PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU............................................................... 18
2.1.THU THẬP VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU ......................................................18
2.2.PHƢƠNG PHÁP ĐO LƢỜNG CÁC BIẾN........................................ 19
2.2.1. Biến phụ thuộc .............................................................................................19

Lớp 11DTDN04 Trang v Mục lục tổng quát
2.2.2. Biến độc lập..................................................................................................19
2.2.3. Biến kiểm soát ..............................................................................................21
2.3.PHƢƠNG PHÁP CHẠY MÔ HÌNH HỒI QUY BẰNG SPSS...........21
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .......................................................................... 23
3.1.PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ..................................................... 23
3.2.PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN HỆ SỐ PEARSON............................. 26
3.3.PHÂN TÍCH HỒI QUY....................................................................... 30
3.3.1. Phân tích hồi quy trong mô hình 1...............................................................31
3.3.1.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ......................................................31
3.3.1.2. Giải thích phương trình và kiểm định giả thuyết...................................32
3.3.2. Phân tích hồi quy trong mô hình 2...............................................................34
3.3.2.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ......................................................34
3.3.2.2. Giải thích phương trình và kiểm định giả thuyết...................................36
CHƢƠNG 4
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ............................................................... 40
4.1.KẾT LUẬN........................................................................................... 40
4.2.KHUYẾN NGHỊ................................................................................... 41
4.3.HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU......................................................... 42
4.4.HƢỚNG NGHIÊN CỨU SẮP TỚI ..................................................... 42
LỜI KẾT ...................................................................................................................45
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................46
PHỤ LỤC

Lớp 11DTDN04 Trang vi Danh mục các từ viết tắt
Báo cáo tài chính BCTC
Bảng cân đối kế toán BCĐKT
Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh BCKQKD
Tài sản TS
Vốn chủ sở hữu VCSH
Bất động sản BĐS

Lớp 11DTDN04 Trang vii Danh mục bảng
Trang
Bảng 2.1. : Các thông tin cần thu thập trong BCTC các năm 18
Bảng 2.2. : Thống kê mô tả về các doanh nghiệp trong mẫu khảo sát 23
Bảng 2.3. : Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình 1 27
Bảng 2.4. : Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình 2 27
Bảng 2.5. : Tính chất của hệ số tương quan r 28
Bảng 2.6. : Ý nghĩa của hệ số tương quan r 29
Bảng 2.7. : Bảng kết quả hồi quy của mô hình 1 31
Bảng 2.8. : Bảng kết quả hồi quy của mô hình 2 34

Lớp 11DTDN04 Trang viii Mục lục hình
Trang
Hình 1.1. : Mệnh đề M&M số II khi không có thuế 8
Hình 1.2. : Khung phân tích 16

Lớp 11DTDN04 Trang ix Mục lục biểu đồ
Trang
Biểu đồ 2.1. : Giá trị ROA và ROS của 32 doanh nghiệp nghiên cứu 24
Biểu đồ 2.2. : Giá trị SDA, LDA và DA của 32 doanh nghiệp nghiên cứu 25
Biểu đồ 2.3. : Quy mô của 32 doanh nghiệp nghiên cứu 26
Biểu đồ 3.1. : Giá trị ngành Xây dựng qua các năm 43

Lớp 11DTDN04 Trang 1 Lời mở đầu
1. Lý do chọn đề tài
Vốn là điều kiện không thể thiếu khi tiến hành thành lập doanh nghiệp và tiến
hành hoạt động kinh doanh. Ở bất kỳ doanh nghiệp nào, vốn được đầu tư vào quá
trình sản xuất kinh doanh nhằm tăng thêm lợi nhuận, tăng thêm giá trị của doanh
nghiệp. Việc huy động vốn một mặt vừa đáp ứng nhu cầu vốn cho sản xuất kinh
doanh, nhưng mặt khác doanh nghiệp có thể gánh chịu những rủi ro về tài chính. Do
vậy, để có thể huy động, quản lý và sử dụng có hiệu quả nguồn vốn của mình, giảm
thiểu được rủi ro tài chính, chi phí sử dụng vốn, doanh nghiệp phải xác định cho
mình một cấu trúc vốn hợp lý. Sự kết hợp giữa nợ và vốn cổ phẩn thay đổi tùy theo
các yếu tố tác động. Ít nhất thì chúng cũng phụ thuộc vào hai yếu tố dưới đây:
Thứ nhất, cấu trúc vốn tối ưu khác nhau với từng ngành. Chính đặc điểm ngành
mà doanh nghiệp hoạt động sẽ góp phần quyết định cấu trúc vốn cho doanh nghiệp.
Chẳng hạn có một số ngành sử dụng TS cố định hữu hình nhiều hơn các ngành khác
như: ngành viễn thông, điện tử…. sẽ sử dụng nợ sẽ nhiều hơn.
Thứ hai, cấu trúc vốn thay đổi tùy theo chu kỳ tăng trưởng của doanh nghiệp.
Các doanh nghiệp đang trong giai đoạn khởi đầu hoặc tăng trưởng thì sẽ sử dụng
nhiều vốn cổ phần bởi giai đoạn này, các cổ đông sẽ không cần cổ tức mà họ trông
đợi vào thặng dư vốn trong tương lai. Cổ phiếu của những công ty như thế gọi là cổ
phiếu tăng trưởng. Một công ty tăng trưởng mạnh không cần phải đưa tiền mặt
(dưới dạng cổ tức) cho các cổ đông trong khi các chủ nợ thì đòi hỏi sự thanh toán
lãi vay (tiền mặt hoặc chuyển khoản) đều đặn hằng năm hoặc nửa năm tùy theo hợp
đồng. Còn với các doanh nghiệp đang trong giai đoạn “sung mãn”, dư thừa tiền mặt
thì nên thực hiện cấu trúc vốn có vay nợ như một chiến lược tài chính để lợi dụng

lợi ích từ đòn bẩy tài chính. Tiền mặt dư thừa có thể dùng để chi trả cổ tức cho các
cổ đông tăng lên, hoặc dùng tiền mặt đó để mua lại cổ phần của chính mình.
Trên thực tế vẫn còn tồn tại cấu trúc vốn bất hợp lý trong nhiều doanh nghiệp ở
nhiều ngành ảnh hưởng lớn đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Tiếp cận dưới
góc độ tài chính, khóa luận này tiến hành phân tích thực nghiệm để kiểm tra đánh
giá sự ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của những doanh nghiệp
ngành Xây dựng trên Sàn Chứng Khoán TP.HCM.
Tên đề tài của khóa luận là: “Ảnh hƣởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh
lời của các công ty ngành Xây dựng trên Sàn Chứng Khoán TP.HCM ”
2. Mục tiêu đề tài
Mục đích của khóa luận tốt nghiệp này nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của Cấu
trúc vốn đến khả năng sinh lời được đo lường bằng ROA và ROS với nguồn dữ liệu
được sử dụng bao gồm 32 Doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng niêm yết trên Sàn
chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2009-2014.
3. Phƣơng pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng số liệu thứ cấp. Các dữ liệu sử dụng trong khóa luận được thu
thập từ BCTC năm trên website của Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM của 32
doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng niêm yết.
Các dữ liệu được sử dụng trong khóa luận này bao gồm:
 Tổng TS từ năm 2009-2014
 Nợ ngắn hạn từ năm 2009-2014
 Nợ dài hạn từ năm 2009-2014
 Tổng nợ phải trả từ năm 2009-2014
 Doanh thu từ năm 2009-2014
 Lợi nhuận sau thuế từ năm 2009-2014
Khóa luận sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau:
 Phân tích thống kê mô tả

 Phân tích tương quan hệ số Pearson
 Nghiên cứu định lượng dựa trên mô hình hồi quy tuyến tính để ước lượng sự
tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi.
Các công cụ phân tích dữ liệu để thực hiện nghiên cứu như thống kê mô tả, mô
hình hồi quy với chương trình SPSS.
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu : BCTC đã được kiểm toán của 32 Công ty nhóm ngành
Xây dựng trên Sàn Chứng khoán TP.HCM
Phạm vi nghiên cứu : BCTC đã được kiểm toán từ năm 2009 đến năm 2014
của 32 Công ty nhóm ngành Xây dựng trên Sàn Chứng khoán TP.HCM
5. Giới thiệu kết cấu đề tài
Nội dung của đề tài gồm 4 chương sau:
 Chương 1
Cơ sở lý luận
 Chương 2
Phương pháp nghiên cứu
 Chương 3
Kết quả nghiên cứu
 Chương 4
Kết luận và khuyến nghị
Do phạm vi kiến thức về tài chính nói chung cũng như kỹ năng phân tích và
thống kê nói riêng còn hạn chế, nên không thể không tránh khỏi những thiếu sót
trong quá trình thực hiện Khóa luận, rất mong nhận được nhiều sự đóng góp từ thầy
cô để đề tài nghiên cứu của tôi được hoàn thiện hơn.

Lớp 11DTDN04 Trang 4 Chƣơng 1
Chương 1 này sẽ đề cập đến khái niệm về Cấu trúc vốn, Nợ phải trả và VCSH
và một số lý thuyết về Cấu trúc vốn như Thuyết M&M, Thuyết trật tự phân hạng,
Thuyết đánh đổi cấu trúc vốn và Thuyết hệ thống quản lý. Bên cạnh đó, chương này
còn giới thiệu một số nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài nghiên
cứu như Nghiên cứu của Mesquita & Lara (2003), Nghiên cứu của Abor (2005),
Nghiên cứu của Gill và Cộng sự (2011), Nghiên cứu của Mohammad Fawzi Shubita
& Jaafer Maroof Alsawalhah (2012), Nghiên cứu của Ishaya Luka Chechet &
Abduljeleel Badmus Olayiwola (2014) và Nghiên cứu của Ths. Đoàn Ngọc Phúc –
Đại học Tài chính Marketing TP.HCM. Từ các nghiên cứu đó và cơ sở dữ liệu thu
thập được, xây dựng một mô hình nghiên cứu và đưa ra những giả thuyết kiểm định
phù hợp.
1.1. KHÁI NIỆM
Theo Sách Tài chính doanh nghiêp của Nguyễn Minh Kiều, cấu trúc vốn
(Capital Structure) là quan hệ về tỷ trọng giữa nợ và VCSH, bao gồm vốn cổ phần
ưu đãi và vốn cổ phần thường trong tổng số nguồn vốn của công ty.
Nhìn vào BCĐKT của doanh nghiệp thì bên tay trái là tổng TS, bên tay phải là
nguồn gốc tạo ra tài sản có: gồm nợ (các loại) và VCSH cùng với lợi nhuận được
giữ lại của chủ sỡ hữu. Tỷ lệ giữa nợ và VCSH gọi là cấu trúc vốn.
Việc xác định một cấu trúc vốn để đạt hiệu quả cao nhất cho một doanh nghiệp
là một vấn đề lớn, rất quan trọng trong tài chính doanh nghiệp, làm tốn không biết
bao nhiêu bút mực của giới học thuật lẫn các nhà quản lý tài chính kinh nghiệm, thì

có lẽ chúng ta sẽ bỏ nhiều thời gian nghiên cứu và sẽ thận trọng hơn trong quyết
định của mình.
1.1.1. Ƣu và khuyết điểm của Nợ
Một trong những ưu điểm lớn nhất của việc dùng nợ thay cho VCSH đó là lãi
suất mà doanh nghiệp phải trả trên nợ được miễn thuế. Trong khi đó thì cổ tức hay
các hình thức thưởng khác cho chủ sỡ hữu phải bị đánh thuế. Trên nguyên tắc mà
nói, nếu thay VCSH bằng nợ thì sẽ giảm được thuế doanh nghiệp phải trả, và vì thế
tăng giá trị của doanh nghiệp lên.
Ưu điểm thứ hai của nợ, đó là thông thường nợ rẻ hơn VCSH, nói đơn giản là
lãi suất ngân hàng, hay lãi suất trái phiếu đều thấp hơn nhiều so với lãi suất kỳ vọng
của nhà đầu tư. Do đó khi tăng nợ tức là giảm chi phí chi ra trên một đồng tiền mặt
và vì thế tăng cao lợi nhuận, cũng như giá trị của công ty. Vì tính chất này mà tỷ số
nợ trên VCSH còn được gọi là tỷ số đòn bẩy.
Tuy vậy doanh nghiệp không thể tăng nợ lên mức quá cao so với VCSH. Khi
đó công ty sẽ rơi vào tình trạng tài chính không lành mạnh, và dẫn đến rủi ro vỡ nợ
làm cho doanh nghiệp bị phá sản.
1.1.2. Ƣu và khuyết điểm của Vốn chủ sở hữu
Một trong những điểm không thuận lợi của VCSH đó là chi phí sử dụng vốn cổ
phần cao hơn chi phí của nợ. Dĩ nhiên rồi, vì không người đầu tư nào bỏ tiền đầu tư
vào công ty gánh chịu những rủi ro về hoạt động và kết quả kinh doanh của công ty
mà lại chịu nhận tiền lãi bằng lãi suất cho vay nợ. Việc này cùng với tính chất
không được miễn trừ thuế làm cho chi phí vốn càng cao hơn.
Việc này này dẫn tới một điểm không thuận lợi khác, là khi VCSH càng cao, số
lượng cổ đông (người chủ sỡ hữu) càng nhiều, thì áp lực về kỳ vọng của nhà đầu tư
cũng như sự quản lý, giám sát của họ lên các nhà điều hành công ty càng lớn.
Tuy vậy VCSH sẽ vẫn phải tăng khi công ty cần tiền. Tăng để cân bằng với nợ
và giữ cho công ty ở trong tình trạnh tài chính lành mạnh. Một lý do để các nhà đầu
tư tăng VCSH nữa là khi thị trường định giá cổ phiếu của nó cao hơn giá trị nội tại

(overprice). Phát hành vốn trong trường hợp đó sẽ tạo ra lợi nhuận cho công ty, và
thực chất là tăng phần lãi nhuận cho những nhà đầu tư hiện hữu.
Nợ giúp cho các nhà điều hành thận trọng hơn khi đầu tư. Thực tế từ các thị
trường cho thấy, đối với các công ty dồi dào tiền mặt, và không có khả năng tăng
trưởng nhanh, các nhà quản lý hay có khuynh hướng đầu tư tiền vào những dự án
“ồn ào” nhưng không hiệu quả, hoặc dùng tiền, tăng chi phí để tạo ra tăng trưởng.
Dĩ nhiên những đề án này không tạo ra giá trị cao cho công ty. Thuật ngữ tài chính
gọi việc này là overinvestment – đầu tư thái quá. Nếu công ty không có hội đồng
quản trị giám sát chặt chẽ thì hiệu ứng đầu tư thái quá này này sẽ xảy ra nhiều.
Nhưng nếu công ty mượn nợ để tài trợ cho những khoản đầu tư, thì việc phải trả lãi
định kỳ, cũng như trả vốn theo định kỳ sẽ ngăn, hoặc giảm việc đầu tư thái quá này.
Tỷ lệ nợ cao sẽ dẫn đến nguy cơ phá sản. Một công trình nghiên cứu tại Mỹ cho
thấy chi phí phá sản chiếm khoản 3% thị giá của tất cả các công ty niêm yết. Nghiên
cứu còn cho thấy chi phí “hao mòn” doanh nghiệp (cost of business erosion) còn
cao và nghiêm trọng hơn nhiều. Những công ty có tỷ lệ nợ cao, sẽ "nhát tay” trong
việc nắm bắt những cơ hội đầu tư. Chúng cũng có khuynh hướng giảm bớt những
chi phí tạo ra hiệu quả trong tương lai như chi phí nghiên cứu và phát triển, huấn
luyện, xây dựng thương hiệu. Kết quả là những doanh nghiệp này đã bỏ qua những
cơ hội để tăng giá trị của doanh nghiệp. Mức nợ cao còn dẫn đến những nguy cơ
mất khách hàng, nhân viên và nhà cung cấp. Nguy cơ càng cao hơn khi sản phẩm
của công ty có vòng đời phục vụ và bảo hành lâu dài. Một ví dụ rõ nhất là công ty
xe hơi Chrysler đã bị giảm 40% doanh số khi phải đối diện nguy cơ phá sản vì nợ
nần vào năm 1979.
Ngoài ra công ty có mức nợ cao còn tạo ra sự mâu thuẫn giữa các chủ nợ và
nhà đầu tư khi công ty sắp phải ngừng họat động để trả nợ. Khi có nguy cơ đó xảy
ra, các nhà đầu tư “khôn ngoan” sẽ tìm cách đầu tư dưới mức – underinvestment.
Tức là họ sẽ tập trung đầu tư vào những dự án, rủi ro cao, tạo ra giá trị thấp trong
tương lai, nhưng có thể đem lại tiền mặt để có thể chia dưới dạng cổ tức ngay lúc
này. Trong khi đó những chủ nợ lại muốn công ty đầu tư vào những dự án ít rủi ro
và tạo được giá trị cao trong tương lai.

1.2. MỘT SỐ LÝ THUYẾT VỀ CƠ CẤU VỐN
1.2.1. Lý thuyết M&M
Lý thuyết M&M về cơ cấu vốn được đưa ra vào năm 1958 bởi Modigliani và
Miller. Đây là lý thuyết hiện đại lý giải được quan hệ giữa giá trị công ty, chi phí sử
dụng vốn và mức độ sử dụng nợ của công ty.
Lý thuyết M&M dựa trên những giả định quan trọng sau:
 Giả định về thuế
 Giả định về chi phí giao dịch
 Giả định về chi phí khốn khó tài chính
 Giả định về thị trường hoàn hảo
Về nội dung, Modigliani và Miller đưa ra hai mệnh đề quan trọng. Mệnh đề thứ
nhất (M&M I) nói về giá trị công ty. Mệnh đề thứ hai (M&M II) nói về chi phí sử
dụng vốn. Các mệnh đề này lần lượt được xem xét trong 2 trường hợp ứng với 2 giả
định: có thuế và không có thuế.
Các ký hiệu được sử dụng trong Lý thuyết M&M gồm:
r E = lợi nhuận yêu cầu hay lợi nhuận kỳ vọng trên Vốn vổ phần
r D = lãi suất vay hay chi phí sử dụng nợ
r U = chi phí sử dụng vốn nếu công ty sử dụng 100% vốn cổ phần
D = giá trị của nợ hay trái phiếu của công ty phát hành
E = giá trị của Vốn cổ phần
r WACC = chi phí sử dụng vốn trung bình
Tc = Thuế suất thuế Thu nhập doanh nghiệp
1.2.1.1. Lý thuyết M&M trong trƣờng hợp không có thuế
 Mệnh đề I – Giá trị Công ty
Trong điều kiện không có thuế, giá trị công ty có vay nợ (VL) bằng giá trị của
công ty không có vay nợ (VU), nghĩa là VL = VU. Mệnh đề này có thể phát biểu theo
cách khác là trong điều kiện không có thuế, giá trị công ty có vay nợ và không vay

nợ là như nhau, do đó, cơ cấu Nợ/VCSH (D/E) không có ảnh hưởng gì đến giá trị
công ty. Vì vậy, không có cơ cấu vốn nào là tối ưu và công ty cũng không thể nào
tăng giá trị bằng cách thay đổi cơ cấu vốn.
 Mệnh đề II – Chi phí sử dung vốn
Mệnh đề M&M số II phát biểu rằng: lợi nhuận yêu cầu trên vốn cổ phần có mối
quan hệ cùng chiều với mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính hay tỷ số nợ. Về mặt toán
học, mệnh đề M&M số II có thể được biểu diễn bởi công thức:
Chi phí sử dụng vốn trung bình (r WACC) được xác định bởi công thức:
Hình 1.1. Mệnh đề M&M số II khi không có thuế
(Nguồn: Sách Tài chính doanh nghiệp căn bản của PGS.TS Nguyễn Minh Kiều)
Modigliani và Miller đã kết luận rằng trong điều kiện không có thuế, chi phí sử
dụng vốn trung bình không đổi bất chấp cơ cấu vốn thay đổi như thế nào.
1.2.1.2. Lý thuyết M&M trong trƣờng hợp có thuế

 Mệnh đề I – Giá trị Công ty
Mệnh đề M&M số I xem xét giá trị công ty sẽ thay đổi thế nào khi thay đổi tỷ
số nợ trên VCSH (D/E) hay còn gọi là tỷ số đòn bẩy. Để thấy được sự thay đổi này,
lý thuyết M&M xem xét giá trị công ty trong trường hợp không vay nợ hay được tài
trợ bằng 100% VCSH (VU) và giá trị của công ty khi có vay nợ (VL). Ngoài ra, dù
có vay nợ hay không vay nợ công ty vẫn phải nộp thuế thu nhập với thuế suấ là Tc.
Nếu có vay nợ (D) bằng cách phát hành trái phiếu công ty sẽ phải trả lãi suất vay là
rD. Nếu không vay nợ hay tài trợ hoạt động bằng 100% VCSH (E) thì chi phí sử
dụng VCSH là ro. Mệnh đề M&M số I phát biểu như sau:
Trong trường hợp có thuế thu nhập công ty, giá trị công ty có vay nợ bằng giá
trị công ty không có vay nợ cộng với hiện giá của lá chắn thuế. Về mặt toán học,
mệnh đề M&M số I trong trường hợp có thuế được diễn tả bởi công thức:
VL = VU + TcD
Công thức trên cho ta kết luận trong trường hợp có thuế, giá trị công ty có vay
nợ bằng giá trị công ty không có vay nợ cộng với hiện giá của lá chắn thuế (TcD).
Đây chính là nội dung mệnh đề M&M số II.
 Mệnh đề II – Chi phí sử dung vốn
Trong trường hợp có thuế, lợi nhuận yêu cầu trên vốn cổ phần có quan hệ cùng
chiều với mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính hay tỷ số. Mối quan hệ này được diễn
tả bởi công thức (Công thức này được suy ra từ mệnh đề M&M số I):

Tuy nhiên, lý thyết M&M chưa xem xét đến tác động của một số chi phí khác
khiến cho lợi ích của lá chắn thuế bị giảm dần và đi đến triệt tiêu khi công ty gia
tăng tỷ số nợ. Đó chính là tác động của chi phí khốn khó tài chính. Khi công ty gia
tăng sử dụng nợ làm cho rủi ro của công ty tăng theo. Điều này làm phát sinh chi
phí khốn khó tài chính tác động đồng thời với lợi ích của lá chắn thuế. Ở điểm đó,
gọi là điểm cơ cấu vốn tối ưu, giá trị công ty sẽ đạt cực đại và chi phí sử dụng vốn
trung bình đạt cực tiểu. Khi công ty tiếp tục gia tăng sử dụng nợ, công ty sẽ vượt
qua điểm tối ưu, ở đó giá trị công ty bắt đầu giảm và chi phí sử dụng vốn trung bình
của công ty bắt đầu tăng. Lợi ích của lá chắn thuế không đủ bù đáp cho chi phí khốn
khó về tài chính.
Theo Sách của PGS.TS Trần Ngọc Thơ, chi phí khốn khó tài chính (Financial
Distress) xảy ra khi không thể đáp ứng các hứa hẹn với các chủ nợ hay đáp ứng một
cách khó khăn. Đôi khi kiệt quệ tài chính đưa đến phá sản. Đôi khi nó chỉ có nghĩa
là đang gặp khó khăn, rắc rối. Trên thực tiễn rất khó quan sát và xác định được tất
cả các loại chi phí có liên quan đến chi phí khốn khó tài chính. Có những loại chi
phí khốn khó tài chính trực tiếp như chi phí luật sư, kế toán theo dõi và giải quyết
phá sản mới có thể quan sát và xác định được, còn các loại chi phí khốn khó tài
chính gián tiếp khác như chi phí do mất khách hàng, mất nhà cung cấp, mất nhân
viên giỏi, mất thời gian và công sức của ban quản lý vào việc đối phó với khó khăn
tài chính thì rất khó quan sát và xác định cụ thể.
1.2.2. Thyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory)
Lý thuyết trật tự phân hạng chủ yếu dựa trên mối quan tâm về việc bất cân
xứng thông tin ảnh hưởng lên quyết định đầu tư và tài trợ của doanh nghiệp. Bởi vì
các nhà quản lý có nhiều thông tin hơn những nhà đầu tư bên ngoài, đứng ở vị thế
của những nhà đầu tư hiện hữu thì nhà đầu tư mới yêu cầu một mức chiết khấu cao
khi doanh nghiệp phát hành chứng khoán và điều này dẫn đến việc chi phí cho các
nguồn tài trợ bên ngoài thì rất đắt đỏ. Chính vì vậy, khi doanh nghiệp có nhu cầu về
vốn, họ sẽ:
 Ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ tức nguồn tự tích lũy trước (lợi nhuận
giữ lại).

 Nếu cần phải huy động vốn từ bên ngoài, doanh nghiệp chọn phát hành
chứng khoán an toàn nhất và sau đó đến các chứng khoán rủi ro hơn.
 Nợ vay được chọn trước.
 Rồi đến chứng khoán lãi giữa nợ và vốn cổ phần, ví dụ như trái phiếu chuyển
đổi
 Sau cùng là vốn cổ phần.
Những nền tảng đầu tiên cho lý thuyết trật tự phân hạng là những nghiên cứu
của Donaldson (1961). Các nghiên cứu này đã đưa ra những bằng chứng cho thấy
nhà điều hành ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ và chỉ cân nhắc đến nguồn tài trợ
bên ngoài (nợ và phát hành cổ phiếu mới) trong những trường hợp mà nhu cầu vốn
gia tăng bất thường không thể tránh khỏi. Thuyết trật tự phân hạng được nghiên cứu
sâu hơn bởi Myers và Majluf (1984) đã chỉ ra rằng những khuynh hướng thiên lệch
của tài chính hành vi bắt nguồn từ sự bất cân xứng thông tin.
1.2.3. Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn
Các giám đốc tài chính thường nghĩ đến quyết định nợ - vốn cổ đông của công
ty như sự đánh đổi giữa các lá chắn thuế từ tiền lãi và các chi phí kiệt quệ tài chính.
Dĩ nhiên là vẫn còn có tranh luận về giá trị của tấm chắn thuế lãi từ chứng khoán nợ
và các loại khó khăn tài chính đe dọa doanh nghiệp nhiều nhất , nhưng các bất đồng
này chỉ là biến dạng của một chủ đề.
Lý thuyết đánh đổi này của cấu trúc vốn thừa nhận rằng các tỷ lệ nợ mục tiêu
có thể khác nhau giữa các doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có TS hữu hình an toàn
và nhiều thu nhập chịu thuế để được khấu trừ nên có tỷ lệ nợ cao. Các doanh nghiệp
không sinh lợi có các TS vô hình nhiều rủi ro nên dựa chủ yếu vào tài trợ vốn cổ
phần.
Nếu việc điều chỉnh cấu trúc vốn khống phát sinh chi phí, mỗi doanh nghiệp
nên luôn luôn nhằm vào tỷ lệ nợ mục tiêu cảu mình. Tuy nhiên, do thực tế có các
chi phí này và vì vậy sẽ có trì hoãn trong việc điểu chỉnh mục tiêu tối ưu. Các doanh
nghiệp không thể phản ứng ngay tức khắc đối với các biến cố ngẫu nhiên đẩy họ xa
rời cá mục tiêu cấu trúc vốn, vì vậy chúng ta sẽ thấy các khác biệt ngẫu nhiên trong
tỷ lệ nợ thực tế giữa các doanh nghiệp có cùng tỷ lệ nợ mục tiêu.

1.2.4. Thuyết hệ thống quản lý
Trong thuyết cấu trúc vốn được dựa trên hệ thống quản lý của Zwiebel (1996),
giá trị tiền cao và cơ hội đầu tư thuận lợi tạo điều kiện dễ dàng cho tài chính cổ
phần, nhưng cũng vào lúc đó cho phép các nhà quản lý trở nên cố thủ. Họ có thể từ
chối tăng nợ để tạo tính cân bằng cho các giai đoạn sau. Điều này có khả năng điều
chỉnh thị trường chứ không phải sự là sự phân tích thị trường khác biệt vì các nhà
quản lý phát hành cổ phiếu khi giá trị tiền cao và sau đó không cân bằng lại. Các
nhà quản lý vẫn không cố khai thác hết các nhà đầu tư mới. Đúng hơn, họ chỉ khai
thác các nhà đầu tư hiện có từ trước đến giờ mà không cân đối lại.
Các nhà lý thuyết thuần túy thường bắt đầu bằng cách chứng minh từ thị trường
hoàn hảo nơi không có thuế và các chi phí rủi ro phá sản, sự gia tăng của rủi ro lên
VCSH được bù đắp bằng việc gia tăng tỷ suất sinh lời kỳ vọng, do đó đòn bẩy tài
chính không có ảnh hưởng gì đến giá trị doanh nghiệp. Sau đó, các nhà kinh tế học
sẽ bỏ bớt các giả định không có thuế, không có chi phí phá sản để chứng minh rằng
quyết định cấu trúc vốn có liên quan nhất tới sự cân bằng giữa việc tận dụng lá chắn
thuế của nợ vay với việc gia tăng rủi ro phá sản. Ở mức thấp của việc vay nợ chủ
yếu là lợi ích từ lá chắn thuế. Nhưng khi quá lạm dụng lá chắn thuế, sử dụng nợ vay
nhiều thì nguy cơ phá sản gia tăng và giá trị doanh nghiệp giảm.
Đến nay, các nhà nghiên cứu cấu trúc vốn đã rút ra 2 lợi ích của lá chắn thuế:
một là, nó giúp chúng ta có được cách hiểu thấu đáo hơn về quyết định tài chính, và
hai là nó đã chứng tỏ sự hữu ích trong việc hiểu và diễn giải sự gia tăng trong việc
tái cấu trúc vốn.
1.3. MỘT SỐ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
 Mesquita & Lara (2003)
Mesquita và Lara (2003) đã tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ giữa cấu trúc
vốn và khả năng sinh lời của 70 doanh nghiệp niêm yết ở Brazil trong giai đoạn
1995-2001 đã phát hiện thấy rằng nợ ngắn hạn có mối quan hệ dương với hiệu quả
hoạt động đo bằng ROE và nợ dài hạn có mối quan hệ âm với hiệu quả hoạt động
đo bằng ROE.

 Abor (2005)
Abor đã nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của 20
doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Ghana. Kết quả cho thấy, mối
quan hệ dương giữa nợ ngắn hạn với hiệu quả hoạt động đo bằng tỷ số ROE và mối
quan hệ âm giữa nợ dài hạn với hiệu quả hoạt động đo bằng tỷ số ROE.
Đối với tổng nợ, nghiên cứu của Abor (2005) cho thấy mối quan hệ dương giữa
tổng nợ và hiệu quả hoạt động đo bằng tỷ số ROE. Kết quả nghiên cứu của Abor
(2005) cho thấy rằng sự gia tăng quy mô nợ có liên quan đến sự gia tăng lợi nhuận
và do đó nợ cao hơn thì khả năng sinh lời sẽ cao hơn.
Theo Abor (2005), do chi phí nợ ngắn hạn rẻ hơn nên khi doanh nghiệp sử
dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn thì khả năng sinh lời sẽ cao hơn. Ngược lại, sự gia tăng
các khoản nợ dài hạn sẽ làm giảm khả năng sinh lời do chi phí nợ dài hạn đắt hơn.
 Gill, et al… (2011)
Gill và các cộng sự của ông đã cùng nhau mở rộng nghiên cứu của Abor (2005)
bằng việc khảo sát sự tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các
doanh nghiệp ngành dịch vụ và sản xuất ở Mỹ. Dữ liệu nghiên cứu gồm dữ liệu tài
chính của 272 công ty hoạt động trong ngành dịch vụ và sản xuất niêm yết trên thị
trường chứng khoán New York giai đoạn 2005 – 2007. Kết quả cho thấy, tồn tại
mối quan hệ thuận chiều giữa nợ ngắn hạn và tổng nợ đến khả năng sinh lời đo bằng
ROE đối với các doanh nghiệp hoạt động trong ngành dịch vụ; đồng thời nghiên
cứu của Gill và các cộng sự (2011) cũng tìm thấy mối quan hệ thuận chiều giữa nợ
ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng nợ đến ROE đối với các doanh nghiệp hoạt động trong
ngành sản xuất.
 Mohammad Fawzi Shubita & Jaafer Maroof Alsawalhah (2012)
Nghiên cứu này xem xét sự ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời
bằng việc mở rộng nghiên cứu của Abor (2005) và Gill, et al… (2011). Nguồn dữ
liệu được sử dụng bao gồm dữ liệu tài chính của 39 công ty hoạt động trong ngành
công nghiệp niêm yết trên Sàn Chứng Khoán Amman trong khoảng thời gian 6 năm
từ 2004 đến 2009.

Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ âm giữa nợ và khả năng sinh lời.
Điều này có nghĩa là sự tăng lên của nợ sẽ dẫn đến sự giảm xuống của khả năng
sinh lời. Hay nói cách khác, nợ càng nhiều thì khả năng sinh lời của doanh nghiệp
càng thấp. Kết quả cũng cho thấy khả năng sinh lời tăng lên với các biến kiểm soát;
quy mô công ty và sự tăng trưởng doanh thu. Sự phát hiện này của Mohammad
Fawzi Shubita & Jaafer Maroof Alsawalhah (2012) mâu thuẫn với nghiên cứu trước
như Abor (2005). Nguyên nhân của sự mâu thuẫn này có thể là do suy thoái kinh tế
ở Jordan làm cho doanh thu của các doanh nghiệp này giảm xuống gây ra vấn đề về
dòng tiền vào. Vì thế, các công ty ở Jordan bắt đầu rơi vào nguy cơ mất khả năng
thanh toán nợ. Do đó, việc chủ nợ cần phải xem xét kĩ về dòng tiền, chất lượng TS,
giá trị thị trường và tính ổn định của tài sản, khả năng thanh toán bằng tiền,v…v…
thông qua các số liệu hằng năm là rất quan trọng vì điều đó sẽ làm giảm nguy cơ vỡ
nợ và hạn chế tổn thất xảy ra trong việc cho vay nợ.
 Ishaya Luka Chechet & Abduljeleel Badmus Olayiwola (2014)
Bài nghiên cứu được thực hiện nhằm mục đích tìm hiểu mối quan hệ giữa cấu
trúc vốn và khả năng sinh lời của 70 Công ty trong số 245 Công ty được niêm yết
trên Sàn Chứng Khoán Nigeri (NSE) trong khoảng thời gian 10 năm từ năm 2000
đến 2009. Dữ liệu bảng trong nghiên cứu được tổng hợp và phân tích bằng cách sữ
dụng các ảnh hưởng cố định, ảnh hưởng ngẫu nhiên và kiểm định Hausman Chi
Square. Kết quả nghiên cứu cho thấy sự cân đối nợ cao trong cấu trúc vốn có tác
động tiêu cực đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
 Ths. Đoàn Ngọc Phúc – Đại học Tài chính Marketing TP.HCM
Bài viết nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của 217
doanh nghiệp niêm yết trên 2 Sàn Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Hà
Nội trong giai đoạn 2007 – 2012. Các biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu này
bao gồm nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, tổng nợ và các biến phụ thuộc đo lường hiệu quả
hoạt động bao gồm ROA và ROE. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ dài hạn có tác
động tích cực đến ROA và ROE, trong khi nợ ngắn hạn và tổng nợ có tác động tiêu
cực có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đo bằng ROA và
ROE.

1.4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Mô hình nghiên cứu được tiến hành với số mẫu quan sát là 32 doanh nghiệp
nhóm ngành Xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM trong giai
đoạn 2009 – 2014. Dữ liệu sơ cấp là BCTC đã được kiểm toán từ năm 2008 đến
năm 2014 của 32 doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng được tải xuống tại website
của Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (www.hsx.vn).
Sau khi tiến hành xử lý dữ liệu sơ cấp thu thập được và tham khảo mô hình
thực nghiệm của các nghiên cứu trước đó, mô hình hồi quy đa biến được sử dụng để
nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp
nhóm ngành Xây dựng trong khóa luận này được khái quát như sau:
Performance = β0 + β1SDA + β2LDA + β3DA+ β4SIZE + e
Trong đó:
Performance (khả năng sinh lời của doanh nghiệp đo lường bằng ROA và ROS)
ROA = doanh lợi TS
ROS = doanh lợi tiêu thụ
SDA = tỷ số của nợ ngắn hạn trên tổng TS
LDA = tỷ số của nợ dài hạn trên tổng TS
DA = tỷ số của tổng nợ trên tổng TS
SIZE = quy mô doanh nghiệp
Do có 2 biến phụ thuộc là ROA và ROS nên sẽ có 2 mô hình nghiên cứu cụ thể
như sau:
 Mô hình 1 với ROA là biến phụ thuộc (Regression Model no.1)
ROA = β1SDA + β2LDA + β3DA+ β4SIZE + e
 Mô hình 2 với ROS là biến phụ thuộc (Regression Model no.2)
ROS = β1SDA + β2LDA + β3DA+ β4SIZE + e

1.5. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Dựa vào kết quả của các nghiên cứu trong và ngoài nước về vấn đề này được
liệt kê ở trên, khung phân tích về sự tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời
của các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng trên Sàn chứng khoán TP.HCM được
khái quát như sau:
Hình 2.1. Khung phân tích
(Nguồn: tham khảo các nghiên cứu trước đó)
Khung phân tích trên mô tả ảnh hưởng của cấu trúc vốn bao gồm nợ ngắn hạn,
nợ dài hạn và tổng nợ đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp được đo bằng ROS
và ROA. Nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn là một trong những nguồn tài
trợ hữu ích cho doanh nghiệp vì nó tạo ra lá chắn thuế, chi phí sử dụng vốn nợ
thường thấp hơn chi phí vốn cổ phần phát hành mới. Doanh nghiệp sử dụng nợ càng
nhiều thì đòn bẩy tài chính càng cao. Các chủ nợ thường ưa chuộng tỷ số nợ (DA)
thấp vì khả năng trang trải của doanh nghiệp sẽ cao. Ngược lại, chủ doanh nghiệp
thường thích đòn bẩy cao để gia tăng lợi nhuận và hạn chế chia sẻ quyền kiểm soát
cũng như lợi ích doanh nghiệp nếu kêu gọi vốn cổ phần mới.
Dựa trên khung phân tích trên tôi đặt ra 3 giả thuyết nghiên cứu về ảnh hưởng
của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng
trên Sàn Chứng khoán TP.HCM được phát biểu như sau:
 Giả thuyết H1:
Nợ ngắn hạn tác động tích cực đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
KHẢ NĂNG SINH LỜI
(ROA; ROS)
NỢ NGẮN HẠN
NỢ DÀI HẠN
TỔNG NỢ
Biến kiểm soát:
Quy mô doanh nghiệp

Nợ dài hạn tác động tích cực đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Tổng nợ tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Tóm lại, nội dung chương 1 của khóa luận gồm hệ thống các cơ sở lý luận làm
nền tảng để xây dựng nên mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu nhằm
xác định sự ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp
nhóm ngành Xây dựng được niêm yết trên Sàn chứng khoán TP.HCM.

Nếu chương 1 đề cập đến các khái niệm, các lý thuyết về Cấu trúc vốn và một
số nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài nghiên cứu thì chương 2
sẽ làm rõ hơn về phương pháp nghiên cứu. Có thể nói, xác định đúng phương pháp
nghiên cứu là một phần quan trọng, không thể thiếu trong quá trình nghiên cứu.
Nếu chúng ta có cơ sở lý thuyết tốt, mô hình được xác định đúng và có phân tích
một cách cẩn thận, thì việc có được một kết quả nghiên cứu có ý nghĩa là điều hoàn
toàn có thể xảy ra.
2.1. THU THẬP VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
Sau khi lựa chọn nhóm ngành và đề tài nghiên cứu, tôi tiến hành thu thập 192
BCTC đã được kiểm toán của 32 doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng từ năm 2009
đến năm 2014 được niêm yết trên Sàn chứng khoán TP.HCM.
Bảng 2.1. Các thông tin cần thu thập trong BCTC các năm
BẢNG DỮ LIỆU CẦN THU THẬP
BCĐKT - Nợ ngắn hạn
- Nợ dài hạn
- Tổng TS
- Tổng nợ
BCKQKD - Lợi nhuận sau thuế TNDN
- Doanh thu
(Nguồn: Tổng hợp dữ liệu cần thu thập)

2.2. PHƢƠNG PHÁP ĐO LƢỜNG CÁC BIẾN
2.2.1. Biến phụ thuộc
Performance (khả năng sinh lời của doanh nghiệp): đo lường bằng ROA và
ROS bình quân của 6 năm từ năm 2009 đến năm 2014.
 ROA bình quân
Tỷ số này được dùng để đánh giá tính hiệu quả của doanh nghiệp trong việc sử
dụng TS để tạo ra lợi nhuận. Tỷ số này càng cao thể hiện hiệu suất sử dụng TS của
doanh nghiệp càng cao. ROA cho biết cứ 100 đồng TS đưa vào hoạt động kinh
doanh của doanh nghiệp thì thu được bao nhieu đồng lợi nhuận sau thuế.
( )
( )
( ) ( )
∑ ( )
 ROS bình quân
Tỷ số này dùng để đánh giá khả năng của doanh nghiệp trong việc tạo ra lợi
nhuận từ doanh thu sau khi loại trừ thuế tất cả các chi phí. ROS cho biết cứ 100
đồng doanh thu có được từ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, thì có bao
nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế. Chỉ tiêu này càng cao chứng tỏ hiệu quả hoạt động
của doanh nghiệp càng tốt
( )
( )
( )
∑ ( )
2.2.2. Biến độc lập
 SDA (short-term debt/total assets)
Tỷ số này được tính bằng cách lấy bình quân của tỷ số nợ ngắn hạn chia cho
tổng TS trong 6 năm từ năm 2009 đến năm 2014.

( )
( )
( )
∑ ( )
 LDA (long-term debt/total assets)
Tỷ số này được tính bằng cách lấy bình quân của tỷ số nợ dài hạn chia cho tổng
TS trong 6 năm từ năm 2009 đến năm 2014.
( )
( )
( )
∑ ( )
 DA (total debt/total assets)
Tỷ số này phản ánh tỷ lệ TS được tài trợ bởi nợ ra sao. Về ý nghĩa, tỷ số này
cho biết mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho TS của doanh nghiệp và nợ chiếm bao
nhiêu phần trăm trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp (do tổng TS bằng tổng
nguồn vốn). Tỷ số này càng cao thì giá trị TS hình thành từ vốn nợ càng cao.
Tỷ số này được tính bằng cách lấy bình quân của tỷ số tổng nợ chia cho tổng
TS trong 6 năm từ năm 2009 đến năm 2014.
( )
( )
( )
∑ ( )
Tỷ số nợ so với TS của các doanh nghiệp thường nằm trong khoảng từ 50% đến
70%. Tỷ số nợ so với TS quá thấp nghĩa là doanh nghiệp hiện ít sử dụng nợ để tài
trợ cho TS. Điều này có mặt tích cực là khả năng tự chủ tài chính và khả năng còn
được vay nợ của doanh nghiệp cao, tuy nhiên mặt trái của nó là doanh nghiệp không
tận dụng được lợi thế của đòn bẩy tài chính và đánh mất đi cơ hội tiết kiệm thuế từ
việc sử dụng nợ. Ngược lại, tỷ số này cao cho thấy Công ty sử dụng quá nhiều nợ để

tài trợ cho TS. Công ty quá phụ thuộc vào nợ vay và khả năng tự chủ tài chính cũng
như khả năng còn được vay nợ của Công ty sẽ thấp.
Chủ nợ thường thích doanh nghiệp có tỷ số nợ thấp vì như vậy doanh nghiệp có
khả năng trả nợ cao hơn. Ngược lại, cổ đông thích muốn có tỷ số nợ cao vì sử dụng
đòn bẩy tài chính nói chung gia tăng khả năng sinh lợi cho cổ đông.
2.2.3. Biến kiểm soát
 SIZE (quy mô doanh nghiệp)
Đây là biến đo lường quy mô doanh nghiệp được tính bằng bình quân của
logarit tự nhiên của tổng TS trong 6 năm từ năm 2009 đến năm 2014.
( ) ( ( ))
∑ ( )
 e (Error term) : Đây là sai số của mô hình
2.3. PHƢƠNG PHÁP CHẠY MÔ HÌNH HỒI QUY BẰNG SPSS
Trước tiên, các dữ liệu thu thập xong sẽ nhập liệu vào Excel.
Thứ hai, tính toán các giá trị ROS, ROA, SDA, LDA, DA và SIZE theo công
thức đo lường trực tiếp vào Excel.
Thứ ba, nhập (import) dữ liệu Excel đã tính toán xong vào phần mềm SPSS.
Thứ tư, chạy 2 mô hình hồi quy ứng với 2 biến phụ thuộc là ROA và ROS.
Thứ năm, dựa trên bảng Descriptive Statistics phân tích thống kê mô tả để tìm
ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu.
Thứ năm, dựa trên bảng Correlation Matrix phân tích sự tương quan giữa các
biến trong mô hình nghiên cứu.
Thứ sáu, dựa trên các bảng kết quả hồi quy của từng mô hình nghiên cứu nhằm
kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết để xác

định rõ mức độ ảnh hưởng của các biến SDA, LDA, DA và SIZE đến khả năng sinh
lời được đo lường bằng ROA và ROS.
Tóm lại, nội dung chương 2 của khóa luận đã nêu rõ các bước để hoàn thành
khóa luận này từ việc thu thập và xử lý số liệu, phương pháp đo lường các biến
trong mô hình cho đến chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm SPSS.

Phân tích hồi quy tuyến tính (linear regression analysis) là một trong những
phương pháp phân tích số liệu thông dụng nhất trong thống kê học. Ngoài việc phân
tích hồi quy để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến 2 biến phụ
thuộc là ROS và ROA thông qua việc kiểm định các giả thuyết đã đặ ra lúc đầu.
Trong chương này cũng sẽ phân tích thống kê mô tả và phân tích sự tương quan
giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
3.1. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ
Bảng trên trình bày giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và độ
lệch chuẩn của mỗi biến.
Bảng 2.2. Thống kê mô tả về các doanh nghiệp trong mẫu khảo sát
Descriptive Statistics
Biến
(Variable)
Số lƣợng mẫu
(N)
Tối thiểu
(Minimum)
Tối đa
(Maximum)
Trung bình
(Mean)
Độ lệch chuẩn
(Std. Deviation)
ROA 32 -.0472 .2119 .051764 .0562596
ROS 32 -.1410 .5200 .084628 .1391907
SDA 32 .0432 .7903 .471358 .1747835
LDA 32 .0000 .5438 .146127 .1580347
DA 032 .2894 .8993 .624746 .1532921
SIZE 32 26.1299 29.3708 27.607742 .7775221
(Nguồn: thống kê bằng phần mềm IBM SPSS Statistics 20)
Theo lý thuyết kinh tế, chỉ số ROA là chỉ số tổng hợp và quan trọng nhất để
đánh giá hiệu quả hoạt động của một doanh nghiệp hay một ngành. Chỉ số ROA

càng cao cho thấy hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp càng lớn, và do vậy thành
quả cho nỗ lực đầu tư và chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư càng lớn. Điều này sẽ
khuyến khích và tạo điều kiện cho doanh nghiệp mở rộng hoạt động kinh doanh
trong dài hạn. Kết quả thống kê mô tả cho thấy ROA của phần lớn doanh nghiệp
ngành Xây dựng mang dấu dương, chứng tỏ xét về mặt bằng chung, các doanh
nghiệp này làm ăn có hiệu quả tức có lời.
Biểu đồ 2.1. Giá trị ROA và ROS của 32 doanh nghiêp nghiên cứu
(Nguồn: thực hiện bằng Excel dựa trên kết quả tính toán bình quân 6 năm)
Quan sát biến ROA trong bảng thống kê mô tả ta thấy rằng ROA của các doanh
nghiệp nhóm ngành Xây dựng trên Sàn chứng khoán TP.HCM trung bình là
0.051764 (tức 5.17%), thấp nhất là -0.0472 (tức -4.72%), cao nhất là 0.2119 (tức
21.19%) và độ lệch chuẩn (đo lường mức biến động) của ROA là 0.0562596 (tức
5.62%). Kết quả này cho thấy có sự chênh lệch lớn giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị
lớn nhất đã thể hiện được sự khác biệt về hiệu quả hoạt động giữa các doanh nghiệp
nhóm ngành Xây dựng là rất lớn.
Tỷ số ROS cho biết lợi nhuận sau thuế chiếm bao nhiêu phần trong trong doanh
thu. Tỷ số này mang giá trị dương nghĩa là doanh nghiệp kinh doanh có lãi; tỷ số
này mang giá trị âm nghĩa là doanh nghiêp kinh doanh thua lỗ. Kết quả nghiên cứu
cho thấy ROS giữa các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng trên Sàn chứng khoán
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
ACC
BCE
BT6
C47
CDC
CIG
CII
CLG
CTD
CTI
FCN
HAS
HBC
HDG
HTI
HU1
HU3
LCG
LGC
LGL
MDG
PPI
PTC
PXI
PXS
PXT
REE
SC5
SRF
UDC
VNE
VSI
ROS
ROA

TP.HCM có sự khác biệt khá lớn. Nhìn chung ROS của các doanh nghiệp nhóm
ngành Xây dựng là khá thấp trong những năm vừa qua, một số doanh nghiệp thua lỗ
trầm trọng như Công Ty Cổ Phần Cơ Khí Xây Dựng số 18 (CIG); Công Ty Cổ
Phần LICOGI 16 (LCG); Công Ty Cổ Phần Đầu Tư và xây Dựng Bưu Điện (PTC)
và Công Ty Cổ Phần Xây lắp Đường Ống Bể Chứa Dầu Khí (PXT). Mô tả dữ liệu
ROS của các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng trung bình là 0.084628 (tức
8.46%), thấp nhất là -0.1410 (tức -14.10%), cao nhất là 0.5200 (tức 52%) và độ lệch
chuẩn là 0.1391907 (tức 13.91%).
Biểu đồ 2.2. Giá trị SDA, LDA và DA của 32 doanh nghiêp nghiên cứu
Tỷ số Nợ ngắn hạn trên tổng TS (SDA) trung bình là 0.471358, mức cao nhất là
0.7903 và thấp nhất là 0.0432, độ lệch chuẩn là 0.1747835. Tỷ số Nợ dài hạn trên
tổng TS (LDA) trung bình là 0.146127, mức cao nhất là 0.5438 và thấp nhất là 0, độ
lệch chuẩn là 0.1580347. Tỷ số tổng nợ trên tổng TS (DA) có giá trị trung bình là
0.624746, mức cao nhất là 0.8993 và thấp nhất là 0.2894, độ lệch chuẩn là
0.1532921.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
ACC
BCE
BT6
C47
CDC
CIG
CII
CLG
CTD
CTI
FCN
HAS
HBC
HDG
HTI
HU1
HU3
LCG
LGC
LGL
MDG
PPI
PTC
PXI
PXS
PXT
REE
SC5
SRF
UDC
VNE
VSI
SDA LDA DA

Khi quan sát bảng thống kê mô tả, ta thấy rằng tổng nợ chiếm khá cao trong
Tổng TS, trung bình chiếm 0.624746 (tức 62.47%) cho thấy công ty sử dụng đòn
bẩy tài chính cao hơn nhiều ngành khác. Tỷ số DA đạt mức tối đa là 0.8993 (tức
89.93%), xấp gần bằng 90%; mức tối thiểu là 0.2894 (tức 28.94%). Do tính chất đặc
thù của ngành Xây dựng là cần nhiều vốn lưu động nên nợ ngắn hạn chiếm phần lớn
trong tổng nợ. Điều này lý giải vì sao nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp nhóm
ngành xây dựng lại chiếm tỷ trọng cao trong Tổng TS (trung bình gần bằng 50%).
Quy mô của các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng trên Sàn Chứng khoán
TP.HCM là bình quân là 27.607742, cao nhất là 29.3708, thấp nhất là 26.1299 và
độ lệch chuẩn là 0.7775221.
Biểu đồ 2.3. Quy mô của 32 doanh nghiệp nghiên cứu
3.2. PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN HỆ SỐ PEARSON
Quá trình phân tích tương quan (Correlation Analysis) được thực hiện dựa trên
ma trận tương quan (Correlation Matrix). Phân tích tương quan trong khóa luận này
được thực hiện giữa các biến phụ thuộc gồm ROA VÀ ROS với các biến độc lập
SDA, LDA, DA và SIZE trong 2 ma trận tương quan ứng với 2 mô hình.
24
25
26
27
28
29
30
ACC
BCE
BT6
C47
CDC
CIG
CII
CLG
CTD
CTI
FCN
HAS
HBC
HDG
HTI
HU1
HU3
LCG
LGC
LGL
MDG
PPI
PTC
PXI
PXS
PXT
REE
SC5
SRF
UDC
VNE
VSI
QUY MÔ DOANH NGHIỆP

Bảng 2.3. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình 1
Correlations
ROA SDA LDA DA SIZE
ROA
Pearson Correlation 1
Sig. (2-tailed)
N 32
SDA
Pearson Correlation -.116 1
Sig. (2-tailed) .528
N 32 32
LDA
Pearson Correlation .046 -.111 1
Sig. (2-tailed) .801 .545
N 32 32 32
DA
Pearson Correlation -.484**
.476**
.362*
1
Sig. (2-tailed) .005 .006 .042
N 32 32 32 32
SIZE
Pearson Correlation .088 -.227 .090 .098 1
Sig. (2-tailed) .631 .212 .624 .592
N 32 32 32 32 32
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: chạy tương quan Pearson bằng phần mềm IBM SPSS Statistics 20)
Bảng 2.4. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình 2
Correlations
ROS SDA LDA DA SIZE
ROS
Pearson Correlation 1
Sig. (2-tailed)
N 32
SDA
Pearson Correlation -.157 1
Sig. (2-tailed) .391
N 32 32
LDA
Pearson Correlation .459**
-.111 1
Sig. (2-tailed) .008 .545
N 32 32 32
DA
Pearson Correlation -.210 .476**
.362*
1
Sig. (2-tailed) .248 .006 .042
N 32 32 32 32
SIZE
Pearson Correlation .325 -.227 .090 .098 1
Sig. (2-tailed) .070 .212 .624 .592
N 32 32 32 32 32

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: chạy tương quan Pearson bằng phần mềm IBM SPSS Statistics 20)
Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính
chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mô hình do điều kiện để hồi
quy được trước nhất phải tương quan. Hệ số tương quan r đo lường mức độ phụ
thuộc tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc.
Bảng 2.5. Tính chất của hệ số tương quan r
Giá trị r Mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc
r > 0 Có quan hệ đồng biến
r = + 1 Có quan hệ tuyến tính chặt chẽ
r = 0 Không có quan hệ tuyến tính
r < 0 Có quan hệ nghịch biến
(Nguồn: Giáo trình Kinh tế lượng của Ths. Nguyễn Ngọc Phụng)
Quan sát 2 ma trận tương quan giữa các biến trong 2 mô hình ta thấy hệ số r
giữa biến SDA và ROA là -0.116 < 0; hệ số r giữa biến SDA và ROS là -0.157 < 0
cho thấy sự tương quan âm có ý nghĩa thống kê giữa tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng TS
(SDA) với doanh lợi TS (ROA) và doanh lợi tiêu thụ (ROS).
Dựa trên kết quả từ bảng phân tích tương quan của mô hình 1, hệ số r giữa biến
DA và ROA là -0.484 < 0 và giá trị Sig là 0.005 < 0.01 cho thấy sự tương quan âm
có ý nghĩa thống kê giữa tổng nợ trên tổng TS (DA) và doanh lợi TS (ROA) với
mức ý nghĩa 1%. Trong mô hình 2, hệ số r giữa biến DA và ROS là -0.210 < 0 cho
thấy sự tương quan âm có ý nghĩa thống kê giữa tổng nợ trên tổng TS (DA) và
doanh lợi tiêu thụ (ROS).
Hệ số r giữa biến LDA và ROA là 0.046 > 0 và hệ số r giữa biến SIZE và ROA
là 0.088 > 0 trong mô hình 1 cho thấy sự tương quan dương có ý nghĩa thống kê
giữa nợ dài hạn trên tổng TS (LDA) và quy mô doanh nghiệp (SIZE) với doanh lợi
TS (ROA). Trong mô hình 2, hệ số r giữa biến LDA và ROS là 0.459 > 0 và giá trị

Sig là 0.008 < 0.01 cho thấy sự tương quan dương có ý nghĩa thống kê giữa nợ dài
hạn trên tổng TS (LDA) và doanh lợi tiêu thụ (ROS) với mức ý nghĩa 1%. Hệ số r
giữa biến SIZE và ROS là 0.325 > 0 cho thấy sự tương quan dương có ý nghĩa
thống kê giữa Quy mô doanh nghiệp (SIZE) với doanh lợi tiêu thụ (ROS).
Bảng 2.6. Ý nghĩa của hệ số tương quan
Giá trị tuyệt đối của
hệ số tƣơng quan r Ý nghĩa
0.01 đến 0.1 Mối tương quan quá thấp, không đáng kể
0.2 đến 0.3 Mối tương quan thấp
0.4 đến 0.5 Mối tương quan trung bình
0.6 đến 0.7 Mối tương quan cao
0.8 trở lên Mối tương quan rất cao
(Nguồn: Giáo trình Kinh tế lượng của Ths. Nguyễn Ngọc Phụng)
Ngoài ra, chạy tương quan Pearson có thể nhận diện được vấn đề đa cộng tuyến
khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau dựa vào giá trị tuyệt đối r
để đánh giá. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan
tuyến tính hiện hữu giữa >= 2 biến độc lập trong mô hình.
Có hai loại đa cộng tuyến là đa cộng tuyến hoàn hảo (perfect multicollinearity)
và đa cộng tuyến cao hay còn gọi là đa cộng tuyến không hoàn hảo (near
multicollinearity). Hiện tương đa cộng tuyến hoàn hảo xuất hiện khi hai hay nhiều
biến giải thích tương quan hoàn hảo hay rất cao với nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến
hoàn hảo thường ít xảy ra, và thường xảy ra với các biến dữ liệu thời gian. Đối với
hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo thì xảy ra khi hai hay nhiều biến giải
thích có tương quan cao với nhau. Ta thấy rằng giá trị tuyệt đối của hệ số tương
quan r cặp giữa các biến trong cả 2 mô hình nghiên cứu đều nhỏ hơn 0.8 nên không
xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo. Tuy nhiên ta cũng cần kiểm tra xem
có xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo trong cả 2 mô hình hay
không thông qua hệ số VIF và hệ số Tolerance trong quá trình phân tích hồi quy.

3.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của 1 biến (biến phụ thuộc) vào 1
hay nhiều biến (biến độc lập), nhằm mục đích ước lượng (hay dự đoán) giá trị trung
bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của biến độc lập. Phân tích
hồi quy không đòi hỏi giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập phải có mối quan
hệ nhân quả, chẳng hạn như nghiên cứu về chiều dài của bàn chân và chiều cao của
con người.
Theo Gujarati (2003), phân tích hồi quy có thể giúp người phân tích:
 Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi cho trước giá trị một
hoặc các biến giải thích;
 Kiểm định các giả thuyết về bản chất của sự phụ thuộc giữa các biến độc
lập và biến phụ thuộc;
 Dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi cho trước các giá trị của
các biến giải thích ;
 Dự báo tác động biên hoặc hệ số co giãn của một biến độc lập lên biến
phụ thuộc thông qua hệ số hồi quy.
Trong nghiên cứu này, phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ
thuộc (khả năng sinh lời) và các biến độc lập (nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, tổng nợ, quy
mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh thu). Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô
tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được mức độ của biến phụ
thuộc khi biết trước được giá trị của biến độc lập.
Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bước
(Stepwise) hoặc phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Đây là 2 phương pháp được
sử dụng rộng rãi nhất. Tuy nhiên do giới hạn về số trang trong khóa luận nên tôi chỉ
thực hiện một phương pháp phân tích là Enter cho cả 2 mô hình.
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là:
 Kiểm định F phải có giá trị Sig < 0.05
 Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0.0001

 Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại
phương sai VIF (Variance Inflation Factor) < 10
3.3.1. Phân tích hồi quy trong mô hình 1
3.3.1.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.7. Bảng kết quả hồi quy của mô hình 1
Variables Entered/Removeda
1 SIZE, LDA, SDA, DAb
. Enter
Model Variables Entered Variables
Removed
Method
a. Dependent Variable: ROA
b. All requested variables entered.
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
Durbin-Watson
1 .619a
.384 .292 .0473295 2.124
a. Predictors: (Constant), SIZE, LDA, SDA, DA
b.Dependent Variable: ROA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression .038 4 .009 4.200 .009b
Residual .060 27 .002
Total .098 31
b. Predictors: (Constant), SIZE, LDA, SDA, DA
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -.268 .321 -.836 .411
SDA .115 .062 .356 1.846 .076 .614 1.628
LDA .127 .062 .358 2.067 .048 .763 1.311
DA -.295 .074 -.804 -4.000 .000 .565 1.770
SIZE .016 .012 .216 1.349 .189 .891 1.123
(Nguồn: chạy hồi quy bằng phần mềm IBM SPSS Statistics 20)

Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả
thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ
thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập.
Để kiểm tra độ phù hợp của mô hình, ta thường sử dụng phân phối Fisher-
Snedecar để kiểm định tính phù hợp của hàm hồi quy với mức ý nghĩa 5%.
Giả thuyết đặt ra là
 H0: = 0
 H1: 0
Kết quả từ bảng Model Summary của mô hình 1 cho thấy (R Square) trong
mô hình hồi quy 1 với ROA là biến phụ thuộc bằng 0.384 (tức 38.4%). Ý nghĩa của
hệ số xác định này là các tỷ số như Nợ ngắn hạn trên tổng TS (SDA), Nợ dài hạn
trên tổng TS (LDA), Tổng nợ trên tổng TS (DA) và Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
giải thích được 38.4% sự thay đổi giá trị của ROA theo mô hình hồi quy tuyến tính,
còn lại 61.6% do các yếu tố khác ngoài mô hình tác động.
Kết quả từ bảng ANOVA trong mô hình 1 cho thấy giá trị Sig là 0.009 < 0.05.
Điều này cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Từ bảng phân
tích hồi quy trên, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc khả năng sinh lời được
đo lường bằng ROA với 4 biến độc lập được thể hiện trong phương trình hồi quy
chuẩn hóa như sau:
Phương trình hồi quy của mô hình 1
ROA = 0.356 SDA + 0.358 LDA – 0.804 DA + 0.216 SIZE
3.3.1.2. Giải thích phƣơng trình và kiểm định giả thuyết
Để kiểm định giả thuyết các hệ số hồi quy mô hình 1, ta sử dụng phân phối
Student kiểm tra các hệ số hồi quy với mức ý nghĩa 5%.
Giả thuyết đặt ra là:
 H0: = 0
 H1: 0

Thứ nhất, biến SDA có giá trị kiểm định t là 1.846 < 1.96 và Sig là 0.076 >
0.05 cho thấy biến SDA không có ý nghĩa trong mô hình này.
Thứ hai, biến LDA có giá trị kiểm định t là 2.067 > 1.96 và giá trị Sig là 0.048
< 0.05 cho thấy biến LDA có tác động đến ROA. Hệ số Beta chuẩn hóa của biến
LDA (nợ dài hạn trên tổng TS) là 0.358 > 0 cho thấy biến độc lập này tác động
thuận chiều với ROA. Ý nghĩa hệ số của biến LDA (β2) là khi tỷ số nợ dài hạn trên
tổng TS của các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng tăng 1% và các yếu tố khác là
không đổi thì ROA trung bình sẽ tăng 0.358%. Điều này cho thấy nợ dài hạn có tác
động tích cực đến ROA. Các doanh nghiệp Xây dựng đều cần nguồn vốn rất lớn
nhưng hầu hết các doanh nghiệp không đủ khả năng tài chính để tự tài trợ cho các
dự án. Do vậy, việc dùng nhiều vốn vay và huy động vốn từ các nhà đầu tư để thực
hiện dự án là điều không thể tránh khỏi. Thêm vào đó, các dự án mà doanh nghiệp
Xây dựng đầu tư vào phần lớn là các dự án trung và dài hạn. Nếu doanh nghiệp
dùng nhiều nợ ngắn hạn để tài trợ cho dự án đầu tư có thể gặp rủi ro cao do các
khoản nợ ngắn hạn có thời gian đáo hạn nhanh, và doanh nghiệp có thể gặp khó
khăn khi xoay vòng các khoản vay. Vì vậy sử dụng nợ dài hạn để tài trợ cho dự án
sẽ đảm bảo được tiến độ thực hiện các dự án trung và dài hạn, từ đó làm tăng lợi
nhuận cho doanh nghiệp Xây dựng.
Thứ ba, biến DA có giá trị kiểm định t là - 4.00 < -1.96 và giá trị Sig rất nhỏ là
0.00 < 0.05 cho thấy biến DA có tác động đến ROA. Hệ số Beta chuẩn hóa của biến
DA là -0.804 < 0 cho thấy biến độc lập DA (tổng nợ trên tổng TS) tác động nghịch
chiều với khả năng sinh lời được đo lường bằng ROA. Ý nghĩa hệ số của biến DA
(β3) là khi tỷ số tổng nợ trên tổng TS của các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng
tăng 1% và các yếu tố khác là không đổi thì ROA trung bình sẽ giảm 0.804%. Kết
quả này cho thấy Tổng nợ có tác động tiêu cực đến ROA. Nguyên nhân chính giải
thích cho kết quả này là do cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu
trong giai đoạn 2008-2012 đã có những ảnh hưởng rất lớn đến nền kinh tế các nước,
trong đó có Việt Nam làm cho thị trường BĐS bị đóng băng. Tốc độ tăng trưởng
của ngành xây dựng có sự tương quan cao với tình hình thị trường BĐS. Sự sụt
giảm của ngành BĐS đã tác động mạnh đến ngành xây dựng đặc biệt là ngành vật

liệu xây dựng bị ảnh hưởng khá nghiêm trọng, do với các loại vật liệu xây dựng đã
đầu tư, đang đầu tư sản xuất có sản lượng cao, cung vượt cầu như xi măng, gạch lát,
thép… trong điều kiện thị trường trong nước gặp khó khăn, xuất khẩu bị ảnh hưởng
do sự giảm sút đầu tư của thị trường trong và ngoài nước. Đến năm 2013, ngành
xây dựng đã có những dấu hiệu hồi phục với tốc độ vừa phải nhờ những hỗ trợ từ
lãi suất, các gói tín dụng cho thị trường BĐS. Năm 2014 được xem là năm khởi đầu
chu kỳ tăng trưởng mới đối với ngành xây dựng. Tuy nhiên, trong bối cảnh khó
khăn như trên thì việc sử dụng đòn bẩy tài chính cao trở thành một gánh nặng đối
với doanh nghiệp ngành Xây dựng. Các doanh nghiệp ngành Xây dựng có thể gặp
rủi ro về khả năng thanh toán, trong khi nhà đất ế ẩm dẫn đến tồn kho tăng cao,
doanh thu giảm, áp lực trả lãi vay và nợ gốc ngày càng lớn làm cho lợi nhuận giảm.
Biến cuối cùng trong mô hình hồi quy 1 là biến kiểm soát (SIZE). Quan sát giá
trị Sig của biến độc lập SIZE trong mô hình là 0.189 > 0.05 và giá trị kiểm định t là
1.349 < 1.96. Điều này cho thấy biến SIZE không phù hợp và không có ý nghĩa
trong mô hình hồi quy 1.
Trong 4 biến đo lường khả năng sinh lời bằng ROA của các doanh nghiệp
nhóm ngành Xây dựng thì chỉ có 2 biến là LDA và DA là có mức ý nghĩa Sig nhỏ
hơn 0.05 nên hai biến LDA (nợ dài hạn) và DA (tổng nợ) được chấp nhận trong
phương trình hồi quy này và có tác động đến khả năng sinh lời được đo lường bằng
ROA. Vậy trong 3 giả thuyết đặt ra lúc đầu thì giả thuyết H2 và H3 được chấp nhận
với mức ý nghĩa 5%, nhưng không có cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H1.
3.3.2. Phân tích hồi quy trong mô hình 2
3.3.2.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.8. Bảng kết quả hồi quy của mô hình 2
Variables Entered/Removeda
Model Variables Entered Variables Removed Method
2 SIZE, LDA, SDA, DAb
. Enter
a. Dependent Variable: ROS
b. All requested variables entered.

Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
Durbin-Watson
2 .733a
.537 .468 .1015315 2.553
a. Predictors: (Constant), SIZE, LDA, SDA, DA
b. Dependent Variable: ROS
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
2
Regression .322 4 .081 7.815 .000b
Residual .278 27 .010
Total .601 31
b. Predictors: (Constant), SIZE, LDA, SDA, DA
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
2
(Constant) -1.732 .688 -2.518 .018
SDA .258 .133 .323 1.935 .064 .614 1.628
LDA .613 .132 .696 4.640 .000 .763 1.311
DA -.595 .158 -.656 -3.762 .001 .565 1.770
SIZE .072 .025 .400 2.882 .008 .891 1.123
(Nguồn: chạy hồi quy bằng phần mềm IBM SPSS Statistics 20)
Để kiểm tra độ phù hợp của mô hình 2, ta cũng sử dụng phân phối Fisher-
Snedecar để kiểm định với mức ý nghĩa 5%.
Giả thuyết đặt ra là
 H0: = 0
 H1: 0
Kết quả từ bảng Model Summary (R Square) trong mô hình hồi quy 2 với
ROS là biến phụ thuộc bằng 0.537 (tức 53.7%). Ý nghĩa của hệ số xác định này là
các tỷ số như nợ ngắn hạn trên tổng TS (SDA), nợ dài hạn trên tổng TS (LDA),

tổng nợ trên tổng TS (DA) và Quy mô doanh nghiệp (SIZE) giải thích được 53.7%
sự thay đổi giá trị của ROS theo mô hình hồi quy tuyến tính, còn lại 46.3% do các
yếu tố khác ngoài mô hình tác động.
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig rất nhỏ là 0.000 < 0.05. Điều này
cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Từ bảng phân tích hồi quy
trên, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc khả năng sinh lời đươc đo lường bằng
ROS với 4 biến độc lập được thể hiện trong phương trình hồi quy chuẩn hóa như
sau:
Phương trình hồi quy của mô hình 2
ROS = 0.323 SDA + 0.696 LDA – 0.656 DA + 0.400 SIZE
3.3.2.2. Giải thích phƣơng trình và kiểm định giả thuyết
Để kiểm định giả thuyết các hệ số hồi quy mô hình 2, ta sử dụng phân phối
Student kiểm tra các hệ số hồi quy với mức ý nghĩa 5%.
Giả thuyết đặt ra là:
 H0: = 0
 H1: 0
Thứ nhất, biến SDA có giá trị Sig là 0.064 > 0.05 và giá trị kiểm định t là 1.935
< 1.96 cho thấy biến SDA không có ý nghĩa trong mô hình này.
Thứ hai, biến LDA có giá trị Sig rất nhỏ là 0.000 < 0.05 và giá trị kiểm định t là
4.640 > 1.96 cho thấy biến LDA có tác động đến ROS. Hệ số Beta chuẩn hóa của
biến LDA (nợ dài hạn trên tổng TS) là 0.696 > 0 cho thấy biến độc lập này tác động
thuận chiều với ROS. Ý nghĩa hệ số của biến LDA (β2) là khi tỷ số nợ dài hạn trên
tổng TS của các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng tăng 1% và các yếu tố khác là
không đổi thì ROS trung bình sẽ tăng 0.696%. Kết quả phân tích hồi quy trong mô
hình 2 cho thấy Nợ dài hạn có tác động tích cực đến ROS. Nguyên nhân là do đặc
điểm ngành Xây dựng là sử dụng nhiều vốn bên ngoài để đầu tư vào các dự án trung
và dài hạn. Vì vậy nếu sử dụng nợ dài hạn để đầu tư cho các dự án này sẽ thích hợp

vì nợ dài hạn sẽ đảm bảo sự ổn định của nguồn vốn hơn hơn là nợ ngắn hạn trong
quá trình dự án được thực hiện.
Thứ ba, biến DA có giá trị Sig xấp xĩ bằng 0. Giá trị Sig của biến này là 0.001
< 0.05 và giá trị kiểm định t là -3.762 < -1.96 cho thấy biến DA có tác động đến
ROS. Hệ số Beta chuẩn hóa của biến DA là -0.656 < 0 cho thấy biến độc lập DA
(tổng nợ trên tổng TS) tác động nghịch chiều với khả năng sinh lời được đo lường
bằng ROS. Ý nghĩa hệ số của biến DA (β3) là khi tỷ số tổng nợ trên tổng TS của các
doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng tăng 1% và các yếu tố khác là không đổi thì
ROS trung bình sẽ giảm 0.656%. Kết quả này cho thấy sự tác động tiêu cực của
tổng nợ đến ROS. Nguyên nhân là do tốc độ tăng trưởng của ngành xây dựng có sự
tương quan cao với tình hình thị trường BĐS. Như đã phân tích ở trên sự sụt giảm
của ngành BĐS đã làm ngành Xây dựng gặp nhiều khó khăn trong những năm vừa
qua. Trong khi kinh doanh ế ẩm, việc sử dụng quá nhiều nợ dẫn đến chi phí tài
chính cao từ đó làm giảm lợi nhuận.
Đối với biến kiểm soát (SIZE) trong mô hình 2, ta thấy rằng thì giá trị Sig là
0.008 < 0.05 và giá trị kiểm định t là 2.882 > 1.96. Điều này cho thấy biến kiểm
soát SIZE phù hợp và có ý nghĩa trong mô hình hồi quy 2. Hệ số Beta chuẩn hóa
của biến SIZE là 0.400 > 0 cho thấy biến kiểm soát SIZE (quy mô doanh nghiệp) có
tác động thuận chiều với ROS. Ý nghĩa hệ số của biến SIZE (β4) là khi quy mô
doanh nghiệp của các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng tăng 1% và các yếu tố
khác là không đổi thì ROS trung bình sẽ tăng 0.400%.
Trong 4 biến độc lập thì có đến 3 biến là LDA, DA và SIZE có mức ý nghĩa Sig
< 0.05 có nghĩa là 3 nhân tố này được chấp nhận trong phương trình hồi quy và có
tác động đến khả năng sinh lời được đo lường bằng ROS. Vì vậy, sau khi kiểm định
các hệ số hồi quy trong mô hình 2 thì vẫn không cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả
thuyết H1 vì biến SDA không có ý nghĩa trong cả 2 mô hình nghiên cứu, giả thuyết
H2 và H3 được chấp nhận với mức ý nghĩa 5%.
Nếu so sánh 2 mô hình có cùng biến phụ thuộc nhưng khác số biến giải thích,
chúng ta có thể rất dễ bị nhầm lẫn vì sẽ chọn mô hình có cao hơn. Theo Gujarati
(2003), khi số biến giải thích tăng lên thì cũng tăng lên. Vì lẽ này, chúng ta cần

một thước đo khác có tính đến số biến giải thích trong mỗi mô hình. Thước đo đó
được gọi là điều chỉnh (Adjusted R Square) vì nó đã điều chỉnh số biến giải thích
(hay nói đúng hơn là điều chỉnh số bậc tự do) trong mô hình. Tuy nhiên do cả 2 mô
hình trong nghiên cứu này có cùng biến phụ thuộc và cùng số biến giải thích nên ta
có thể không cần phân tích đến điều chỉnh.
Nhìn chung của cả 2 mô hình khá thấp. Tuy nhiên vì phân tích hồi quy
không là nhằm mục tiêu để có được một giá trị cao, mà mục đích chính là tìm ra
được các giá trị ước lượng các hệ số hồi quy thực của tổng thể mẫu và rút ra các suy
luận thống kê về các giá trị thực này. Nhiều nghiên cứu thực tiễn của nước ngoài dù
có và điều chỉnh rất cao nhưng có nhiều hệ số hồi quy không có ý nghĩa
thống kê hoặc thậm chí có dấu trái với kì vọng. Chính vì vậy, chúng ta nên chú ý
hơn đến sự phù hợp về mặt lý thuyết của các biến giải thích đối với biến phụ thuộc
trong mô hình và ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy. Ngoài ra một mô hình tốt
hay không còn phụ thuộc vào việc nó có thỏa mãn các giả định của mô hình hồi quy
tuyến tính hay không. Cũng theo Gujarati (2003), nếu chúng ta có cơ sở lý thuyết
tốt, mô hình được xác định đúng và có phân tích chẩn đoán cẩn thận, thì việc có
được một giá trị và điều chỉnh cao là một điều đáng mong muốn. Trái lại, nếu
chúng ta có cơ sở lý thuyết tốt, mô hình đã được xác định tốt và phân tích chẩn định
cẩn thận dù có một giá trị và điều chỉnh lại ở mức tương đối thấp (trong
khoảng 0.2 đến 0.55) thì vẫn có thể chấp nhận được.
Như đã phân tích ở trên, mặc dù kết quả chạy tương quan Pearson cho thấy
không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo trong cả 2 mô hình nhưng ta
vẫn không biết rằng có xuất hiện trường hợp đa cộng tuyến cao hay đa cộng tuyến
không hoàn hảo trong mô hình hay không. Để kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến không
hoàn hảo, ta dùng hệ số Tolerance hoặc VIF (Variance inflation factor – hệ số
phóng đại phương sai). Các biến độc lập SDA, LDA, DA và biến kiểm soát SIZE
đều có giá trị Tolerance > 0.0001 cho thấy các biến này phù hợp và được chấp nhận
trong mô hình. Theo Tobachnick & Fidell (1996) và Musa (2005) thì nếu giá trị
Tolerance vượt quá 1 thì xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quan sát giá trị
Tolerance của các biến độc lập trong cả 2 mô hình ta thấy rằng giá trị Tolerance của

tất cả các biến này đều nhỏ hơn 1 chứng tỏ rằng không xuất hiện hiện tượng đa cộng
tuyến trong cả 2 mô hình.
Về giá trị VIF, theo Neter, Kutner, Nachtsheim & Wasserman (1996), Cassey
& Anderson (1999), Musa (2005) và sách của Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng
Ngọc: “quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến”. Tuy
nhiên có một số tài liệu khác lại đưa ra điều kiện VIF nhỏ hơn 4 hoăc thậm chí là
nhỏ hơn 2. Quan sát trên 2 bảng Coefficients của 2 mô hình, ta thấy hệ số VIF của
các biến độc lập trong cả 2 mô hình đều nhỏ hơn 2. Điều này khẳng định chắc chắn
là không xuất hiện tượng đa công tuyến trong mô hình 1 và 2.
Tóm lại, nội dung chương 3 của khóa luận gồm kết quả phân tích thống kê mô
tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy để các giả thuyết nghiên cứu đặt ra
ban đầu. Qua đó đánh giá mức độ ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời
của các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng được niêm yết trên Sàn chứng khoán
TP.HCM.

Qua việc phân tích để kiểm định các giả thuyết, ta cần phải so sánh kết quả
nghiên cứu này với các nghiên cứu trước đó để thấy được sự khác biệt đặc điểm cơ
cấu vốn giữa các ngành và đưa ra các kiến nghị để xây dựng cấu trúc vốn tối ưu cho
các doanh nghiệp ngành Xây dựng. Vì vậy, chương cuối cùng ngoài việc sẽ đưa ra
kết luận và một số khuyến nghị thì chương này cũng nêu ra hạn chế của nghiên cứu
và phương hướng nghiên cứu sắp tới để hoàn thiện hơn đề tài nghiên cứu này.
4.1. KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích mối quan hệ 3 yếu tố quan
trọng của cấu trúc vốn như nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng nợ với khả năng sinh lời
của các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng trên Sàn chứng khoán TP.HCM với
mục tiêu tìm hiểu về sự ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các
doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng.
Kết quả hồi quy cho thấy tồn tại mối quan hệ giữa một số biến độc lập với biến
phụ thuộc được thể hiện trên bảng hồi quy ở chương 2, cụ thể:
Thứ nhất, nợ dài hạn có mối quan hệ dương có ý nghĩa thống kê với ROA và
ROS ở mức ý nghĩa 1%. Điều này có nghĩa là chấp nhận giả thuyết H2 với mức ý
nghĩa 1%. Phát hiện của nghiên cứu này trái ngược với kết quả nghiên cứu của
Mesquita và Lara (2003), Abor (2005) nhưng phù hợp với kết quả nghiên cứu của
Gill và cộng sự (2011) và ngiên cứu của Ths. Đoàn Ngọc Phúc.
Thứ hai, tổng nợ có mối quan hệ âm có ý nghĩa thống kê với ROA và ROS ở
mức ý nghĩa 1%, nghĩa là sự tăng lên của nợ sẽ dẫn đến sự giảm xuống của khả

năng sinh lời. Nói cách khác, tổng nợ càng nhiều thì khả năng sinh lời của doanh
nghiệp nhóm ngành Xây dựng càng giảm tức là chấp nhận giả thuyết H3 với mức ý
nghĩa 1%. Phát hiện của nghiên cứu này phù hợp với với kết quả nghiên cứu của
Mohammad Fawzi Shubita & Jaafer Maroof Alsawalhah (2012), Ishaya Luka
Chechet & Abduljeleel Badmus Olayiwola (2014) và nghiên cứu của Ths. Đoàn
Ngọc Phúc. Tuy nhiên kết quả này lại trái ngược với các nghiên cứu trước đây khi
cho rằng tổng nợ có mối quan hệ dương giữa tổng nợ với khả năng sinh lời được đo
lường bằng ROE như nghiên cứu của Abor (2005), Gill và cộng sự (2011).
4.2. KHUYẾN NGHỊ
Đối với các nhà đầu tư, kết quả nghiên cứu này cho thấy rằng nhà đầu tư nên
đầu tư vào các doanh nghiệp Xây dựng nào có tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng TS cao và
tỷ lệ nợ trên tổng TS thấp thì khả năng sinh lời sẽ cao hơn.
Từ kết quả nghiên cứu của khóa luận tốt nghiệp này, tôi cũng xin đề xuất một
số khuyến nghị đối với các nhà lãnh đạo và quản trị tài chính của các doanh nghiệp
nhóm ngành Xây dựng như sau:
Một là, các nhà quản trị tài chính doanh nghiệp cần nâng cao thêm nhận thức
của mình về tầm quan trọng của cấu trúc vốn đối với khả năng sinh lời của doanh
nghiệp nhóm ngành Xây dựng, cần phải xem cấu trúc vốn là một trong những nhân
tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Hai là, các nhà lãnh đạo của các doanh nghiệp cần tạo thêm các điều kiện học
tập để nâng cao trình độ chuyên môn và năng lực quản lý cho đội ngũ các nhà quản
trị tài chính trong doanh nghiệp.
Ba là, các nhà lãnh đạo và nhà quản trị tài chính của doanh nghiệp cần chú
trọng vào công tác kiểm tra thường xuyên các hoạt động sử dụng vốn, đảm bảo hiệu
quả sử dụng vốn từ đó giảm thiểu các rủi ro tài chính và rủi ro trong hoạt động kinh
doanh.
Bốn là, cần cân đối tỷ lệ phù hợp giữa nợ ngắn hạn và nợ dài hạn, chuyển nợ
ngắn hạn thành nợ dài hạn để tránh áp lực thanh toán nợ ngắn hạn, đảm bảo được

khả năng thanh toán, giảm rủi ro cho các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng, tăng
hiệu quả sử dụng đòn cân nợ và ảnh hưởng của lá chắn thuế giúp doanh nghiệp
nâng cao khả năng sinh lời.
Năm là, củng cố niềm tin cho các nơi cung ứng vốn bằng cách không ngừng
nâng cao uy tín của các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng thông qua nâng cao
hiệu quả hoạt động và khả năng thanh toán đúng hạn các khoản nợ đồng thời xây
dựng chiến lược huy động vốn phù hợp với thực tế hoạt động của doanh nghiệp.
4.3. HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU
Hạn chế lớn nhất của kết quả nghiên cứu là biến Nợ ngắn hạn trên tổng TS
(SDA) đều không có ý nghĩa trong cả 2 mô hình nghiên cứu. Điều này có nghĩa là
kết quả nghiên cứu không ủng hộ giả thuyết về mối quan hệ giữa nợ ngắn hạn với
khả năng sinh lời được đo lường bằng ROA hay ROS hay nói cách khác là không
có cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H1 đã đặt ra. Nguyên nhân là do Nợ
ngắn hạn chiếm phần lớn trong Tổng nợ, có một số doanh nghiệp có tỷ lệ nợ ngắn
hạn gần bằng tổng nợ trong giai đoạn nghiên cứu.
Hai là, số lượng doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng là khá nhiều nhưng trong
khóa luận chỉ nghiên cứu 32 doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng trên Sàn chứng
khoán TP.HCM mà thôi. Vì vậy, kết quả nghiên cứu vẫn chưa thể hiện được hết đặc
điểm cấu trúc vốn của ngành Xây dựng.
4.4. HƢỚNG NGHIÊN CỨU SẮP TỚI
Với vai trò là ngành tạo cầu cho ngành xây dựng, BĐS đang có nhiều yếu tố
thuận lợi sẽ tác động tích cực đến giá trị xây dựng dân dụng. Nhu cầu đầu tư cho cơ
sở hạ tầng trong năm 2015 được dự báo tiếp tục tăng mạnh. Trong đó, Chính phủ sẽ
tập trung phân bổ vốn cho các dự án trọng điểm như đường sắt, cảng hàng không,
qua đó tác động tích cực đến ngành xây dựng. Cũng trong năm 2015, nhu cầu xây
dựng nhà xưởng để sản xuất sẽ tiếp tục gia tăng. Một số dự án lớn đã được cấp phép
trong tháng 1 như Dự án Công ty TNHH Worldon (300 triệu USD) tại TP. HCM;

Dự án Công ty TNHH Regina Miracle International tại Hải Phòng (90 triệu USD),
Dự án Công ty TNHH Taekwang MTC tại Đồng Nai (43,2 triệu USD). Bên cạnh
đó, xu hướng mở rộng diện tích kho bãi cho thuê của các doanh nghiệp logistics
trong nước cũng sẽ là một điểm cộng đối với triển vọng tăng trưởng ngành xây
dựng.
Biểu đồ 3.1. Giá trị ngành Xây dựng qua các năm
(Nguồn: số 10 phần tài liệu tham khảo)
Theo như bảng dự báo của ngành xây dựng trong tương lai, nên mở rộng
nghiên cứu thêm 5 năm nữa thì dữ liệu nghiên cứu sẽ tạo ra kết quả hồi quy với độ
tin cậy cao hơn vì khi đó ngành xây dựng đã phục hồi và trên đà tăng trưởng. Mở
rộng nghiên cứu bằng cách chạy lần lượt các mô hình hồi quy với nhiều biến phụ
thuộc khác như EBIT (lợi nhuận trước thuế và lãi vay), ROE (doanh lợi VCSH), PE
(tỷ số giá-thu nhập) và EPS (thu nhập trên mỗi cổ phần); đồng thời lấy số liệu của
càng nhiều doanh nghiệp để chạy hồi quy sẽ càng cho thấy rõ hơn mối quan hệ của
các biến độc lập (SDA, LDA, DA và SIZE) với các biến phụ thuộc.
Tóm lại, nội dung chương 4 của khóa luận gồm kết luận và so sánh với các kết
quả của các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan. Bên cạnh đó, chương 4

còn nêu ra các hạn chế của nghiên cứu và giải thích vì sao tồn tại hạn chế đó. Thông
qua việc dự báo tiềm năng tăng trưởng của ngành Xây dựng trong tương lai, tôi
cũng đưa ra hướng nghiên cứu sắp tới để hoàn thiện hơn đề tài này.
----------------------------------- ------------------------------------
HẾT

Đề tài khả năng sinh lời công ty xây dựng, ĐIỂM CAO, HAY

Đề tài khả năng sinh lời công ty xây dựng, ĐIỂM CAO, HAY

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Đề tài khả năng sinh lời công ty xây dựng, ĐIỂM CAO, HAY

Similar to Đề tài khả năng sinh lời công ty xây dựng, ĐIỂM CAO, HAY (20)

More from Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864

More from Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Đề tài khả năng sinh lời công ty xây dựng, ĐIỂM CAO, HAY