Tác động của đòn bẩy tài chính đến các chỉ số lợi nhuận của doanh nghiệp niêm yết ngành dệt may tại việt nam,khoá luận tốt nghiệp

5

Tổng quan nghiên cứu

1.1.1 Tổng quan nghiên cứu nước ngoài

Tiến sĩ Ayad Shaker Sultan và Mustafa Hassan Mohammad Adam tại Khoa

Đại học Sulaimani và Đại học Khoa học và Công nghệ Komar đã tiến hành nghiên cứu về tác động của cấu trúc vốn đến chỉ số lợi nhuận của các công ty niêm yết tại Iraq, sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) với dữ liệu từ 4 công ty trong lĩnh vực công nghiệp từ năm 2004 đến 2013 Nghiên cứu đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ tiêu cấu trúc vốn (như chỉ số Nợ trên Vốn chủ sở hữu và Đòn bẩy tài chính) và các chỉ số lợi nhuận (bao gồm ROA, ROE, chỉ số Vòng quay vốn, Biên lợi nhuận, Quy mô doanh nghiệp và tỷ lệ tăng trưởng) Kết quả cho thấy cấu trúc vốn có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận, trong khi quy mô doanh nghiệp lại có tác động tiêu cực đến cấu trúc vốn, phù hợp với các dự đoán của Thuyết Trật tự phân hạng và Lý thuyết tín hiệu.

Albert Amponsah Addae, Michael Nyarko-Bassi và Daniel Hughes từ Khoa Tài chính - Ngân hàng tại trường MUCG, Ghana đã thực hiện nghiên cứu về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của các công ty niêm yết tại Ghana trong giai đoạn 2005 - 2009 Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy và dữ liệu từ 34 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán GSE, bao gồm các ngành như Thực phẩm, Sản xuất, Khai thác mỏ, Dược, Chế biến nông nghiệp, Tài chính & Ngân hàng, In ấn, Phân phối, Công nghệ thông tin & Truyền thông, Bảo hiểm, Kinh doanh và Xuất bản Kết quả cho thấy khả năng sinh lời có mối quan hệ thuận chiều với nợ ngắn hạn và ngược chiều với nợ dài hạn, tương tự như nghiên cứu của Joshua Abor (2005) Tuy nhiên, nghiên cứu cũng phát hiện mối quan hệ trái chiều giữa khả năng sinh lời và tổng nợ, đồng thời chỉ ra rằng các công ty niêm yết tại Ghana chủ yếu phụ thuộc vào nợ ngắn hạn.

Một bài nghiên cứu vào tháng 9/2018 của Wiwiek Mardawiyah Daryanto và

Nghiên cứu của Dera Julianti Siregar tại Sekolah Tinggi Manajemen IPMI và Sudarmawan Samidi tại khoa Kinh tế trường đại học Krisnadwipayana cho thấy rằng Tỷ số thanh khoản hiện thời (Current Ratio) và Tỷ lệ nợ trên tài sản (DAR) có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ số ROA của các công ty bất động sản tại Indonesia Ngược lại, Tỷ lệ lợi nhuận trên lãi vay (Times Interest Earned) lại có tác động tích cực đến ROA của các công ty này.

Nghiên cứu của Odongo Kodongo, Thabang Mokoaleli-Mokoteli và Leonard Maina về "Cấu trúc vốn, khả năng sinh lời và giá trị doanh nghiệp của các công ty niêm yết ở Kenya" cho thấy đòn bẩy có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời, nhưng không tác động đến giá trị doanh nghiệp Các yếu tố như tài sản hữu hình, tăng trưởng doanh thu và quy mô doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng sinh lời, trong đó tài sản hữu hình có mối quan hệ nghịch chiều với lợi nhuận, trong khi sự tăng trưởng doanh thu và quy mô công ty lại ảnh hưởng tích cực đến giá trị doanh nghiệp.

1.1.2 Tổng quan nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu của Lê Thái Phong trên tạp chí Kinh tế Đối ngoại đã phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả hoạt động của 45 công ty niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam trong giai đoạn 2007 - 2011 Sử dụng các phương pháp hồi quy đa bội như Robust standard errors và các kiểm tra giả định như Breusch-Pagan/Cook-Wei và White test, nghiên cứu đã xác định mối liên hệ giữa đòn bẩy tài chính và các chỉ số ROA, ROE, EPS, cùng khả năng thanh toán nhanh Kết quả cho thấy đòn bẩy tài chính có tác động tích cực đến ROE và EPS, nhưng lại ảnh hưởng tiêu cực đến ROA và khả năng thanh toán nhanh của doanh nghiệp.

Bài nghiên cứu "Phân tích tác động của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động của các công ty cổ phần trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế," được đăng trên Tạp chí Khoa học Quản lý & Kinh tế vào tháng 9 năm 2017 bởi Trần Thị Bích Ngọc, Nguyễn Việt Đức và Phạm Hoàng Cẩm Hương, đã sử dụng ba chỉ số ROA, ROE và EPS để đánh giá hiệu quả hoạt động Nghiên cứu cũng xem xét ba biến kiểm soát là quy mô, cơ hội tăng trưởng và cấu trúc tài sản Kết quả cho thấy cơ cấu vốn có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của công ty, cụ thể là ROE, ROA và EPS, trong khi quy mô doanh nghiệp lại có ảnh hưởng tích cực đến ROA và EPS Thêm vào đó, cơ hội tăng trưởng và cấu trúc tài sản tác động nghịch chiều đến ROA và ROE.

Tại Việt Nam, nghiên cứu về tác động của đòn bẩy tài chính đến chỉ số lợi nhuận của doanh nghiệp, đặc biệt trong ngành Dệt may, vẫn còn hạn chế Cần có sự phân tích rõ ràng hơn về mối liên hệ giữa cấu trúc vốn của doanh nghiệp và các chỉ số tài chính liên quan đến lợi nhuận để hiểu rõ hơn về hiệu quả tài chính trong lĩnh vực này.

Cơ sở lý thuyết

1.2.1 Các mô hình cấu trúc vốn a) Mô hình Modigliani và Miller (M&M)

Lý thuyết Modigliani và Miller (1958) là lý thuyết đầu tiên nghiên cứu về cấu trúc vốn của doanh nghiệp, đóng vai trò nền tảng cho các lý thuyết tài chính sau này Hai lý thuyết mà Modigliani và Miller đề xuất đã tạo ra mô hình quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về cấu trúc vốn.

Dựa trên ba giả định, bao gồm thị trường vốn hoàn hảo, không có thuế và rủi ro được xác định bởi sự bất ổn định của dòng tiền, hai giả thuyết đã được đưa ra.

Giả thuyết I cho rằng cấu trúc vốn không tác động đến giá trị doanh nghiệp, tức là trong cùng một điều kiện, giá trị của doanh nghiệp có sử dụng nợ sẽ tương đương với giá trị của doanh nghiệp không sử dụng nợ.

Trong đó: V u là giá trị doanh nghiệp không sử dụng đòn bẩy tài chính

V L là giá trị doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính

- Giả thuyết II: Đòn bẩy tài chính làm gia tăng rủi ro cũng như lợi nhuận cho các cổ đông của công ty

Trong đó: RS là lợi nhuận yêu cầu hay lợi nhuận kỳ vọng trên vốn cổ phần

R B là lãi suất hay chi phí sử dụng nợ

R O là chi phí sử dụng vốn nếu công ty sử dụng 100% vốn cổ phần

B là giá trị của nợ hay trái phiếu của công ty phát hành

S là giá trị của vốn cổ phần của công ty

Giả thuyết II, phát triển từ giả thuyết I, cho rằng chi phí vốn bình quân gia quyền (WACC) giữ nguyên bất chấp sự thay đổi trong cấu trúc vốn của công ty Trong bối cảnh này, cả cá nhân và doanh nghiệp đều tiếp cận lãi suất vay chung trên thị trường, trong khi lợi ích từ lá chắn thuế không được tính đến trong lý thuyết này.

Cả hai giả thuyết Modigliani và Miller đều dựa trên những giả định không thực tế, nhưng chúng đã đặt nền tảng cho sự phát triển của các lý thuyết về cấu trúc vốn doanh nghiệp sau này Một trong số đó là lý thuyết cân bằng (Trade-off theory), nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cân nhắc giữa lợi ích và chi phí trong quyết định cấu trúc vốn.

Lý thuyết Đánh đổi của Kraus & Litzenberger (1973) cho thấy doanh nghiệp có thể tìm ra cấu trúc vốn tối ưu bằng cách cân nhắc giữa lợi ích thuế từ việc vay nợ và chi phí kiệt quệ tài chính liên quan đến nợ.

Lý thuyết cân bằng, dựa trên các quan điểm của Modigliani và Miller, phát triển từ việc xem xét tác động của thuế, chi phí phá sản và chi phí trung gian đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Các công ty có những mục tiêu khác nhau về tỷ lệ nợ và nguồn vốn nhằm tối đa hóa lợi ích Sẽ có một điểm kết hợp tối ưu khi doanh nghiệp gia tăng sử dụng nợ, mặc dù điều này cũng làm tăng chi phí vốn bình quân gia quyền (WACC) Theo Wald (1999), giá trị hiện tại của thuế tiết kiệm từ việc vay nợ có thể bị triệt tiêu bởi sự gia tăng giá trị hiện tại trong chi phí phá sản Việc sử dụng nợ mang lại cả ưu điểm và nhược điểm; trong giai đoạn đầu, doanh nghiệp hưởng lợi từ lá chắn thuế, giúp giảm số thuế phải trả Tuy nhiên, khi nợ gia tăng quá mức, doanh nghiệp sẽ đối mặt với rủi ro không thể hoàn trả và có thể dẫn đến phá sản Do đó, theo lý thuyết cân bằng, điểm kết hợp tối ưu được xác định là điểm cao nhất trên đường cong minh họa.

Hình 1.1: Điểm kết hợp tối ưu theo lý thuyết cân bằng (Trade-off theory)

Theo lý thuyết, chi phí phá sản có thể tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến doanh nghiệp Breadley và các cộng sự (1984) phân loại chi phí phá sản thành ba loại: thứ nhất, chi phí hành chính trực tiếp liên quan đến bên thứ ba khi doanh nghiệp bị giải thể; thứ hai, sự thiếu hụt do mất khả năng thanh khoản hoặc các chi phí cần thiết để khôi phục doanh nghiệp; và cuối cùng, sự mất mát của tín dụng thuế.

Lý thuyết cân bằng gặp bất cập khi doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính thấp vẫn đạt kết quả kinh doanh tốt, điều này trái ngược với quan điểm rằng vay nợ nhiều giúp tối đa hóa lợi nhuận Do đó, sự ra đời của lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory) là cần thiết để giải quyết vấn đề này.

Thuyết Trật tự phân hạng, được Donaldson giới thiệu năm 1961 và phát triển bởi Steward Myers và Nicolas Majluf vào năm 1984, dựa trên sự bất cân xứng thông tin trong đầu tư Khi quyết định đầu tư vào một dự án, các nhà quản trị doanh nghiệp thường xem xét ba nguồn tài chính chính: lợi nhuận giữ lại, chứng khoán nợ và phát hành cổ phiếu mới Nếu dự án hứa hẹn lợi nhuận cao, doanh nghiệp sẽ ưu tiên sử dụng nguồn vốn có sẵn Khi nguồn vốn này không đủ, họ thường chọn vay nợ với lãi suất cố định thấp hơn tỷ suất sinh lời của dự án để tránh chia sẻ lợi nhuận với cổ đông mới Chỉ khi cổ phiếu công ty được định giá cao hơn giá trị thực, nhà quản trị mới xem xét phát hành thêm cổ phiếu.

Theo Donaldson (1961), việc sử dụng lợi nhuận giữ lại thay vì phát hành thêm cổ phiếu là một kênh chính để tăng cường vốn cho doanh nghiệp Myers và Majluf (1984) đã phát triển lý thuyết trật tự phân hạng, cho rằng chi phí tài chính tăng lên do thông tin bất đối xứng Các nhà quản lý thường nắm rõ thông tin về doanh nghiệp hơn nhà đầu tư bên ngoài, và hành động của họ có thể ảnh hưởng đến giá trị cổ phiếu Chẳng hạn, phát hành thêm cổ phần có thể khiến giá cổ phiếu giảm, vì nhà đầu tư nghi ngờ về giá trị thực của công ty Lý thuyết này chỉ ra rằng doanh nghiệp ưu tiên sử dụng vốn nội tại, sau đó là vay nợ, và cuối cùng mới đến phát hành cổ phiếu So với lý thuyết cân bằng, vay nợ được ưu tiên hơn phát hành cổ phiếu do thông tin bất đối xứng Tùy thuộc vào từng tình huống cụ thể, doanh nghiệp sẽ có những quyết định khác nhau để tăng cường vốn cho các dự án mới.

Chi phí trung gian phản ánh các chi phí phát sinh giữa người đứng đầu và các bên trung gian, trong đó người đứng đầu đại diện cho các cá nhân hoặc tổ chức, còn trung gian là bên được thuê để đại diện Có hai loại chi phí trung gian, loại đầu tiên phát sinh từ sự khác biệt về mục tiêu giữa các bên Khi ban lãnh đạo tập trung vào việc tối đa hóa lợi ích của cổ đông, họ có thể tìm cách tối đa hóa lợi ích cá nhân, dẫn đến xung đột với các bên cho công ty vay nợ Rủi ro phá sản gia tăng khi một trong hai bên không thực hiện nghĩa vụ Hơn nữa, việc quản lý không đúng có thể làm chệch lợi ích của cổ đông, ảnh hưởng đến các bên cho vay Giải pháp cho vấn đề này là quản trị doanh nghiệp tốt, giúp giảm chi phí trung gian Theo Jensen (1986), việc phân phối nợ trong cấu trúc vốn cũng là một cách hiệu quả để giảm thiểu chi phí trung gian, cho phép các bên cho vay có quyền nhận lại một phần vốn nếu công ty không có khả năng chi trả.

Mô hình Dupont là một công cụ phân tích khả năng sinh lời của doanh nghiệp, kết hợp các yếu tố từ báo cáo thu nhập và bản cân đối kế toán Phân tích tài chính bằng mô hình Dupont cho phép nhận diện mối liên hệ giữa các chỉ tiêu tài chính, từ đó phát hiện những nhân tố ảnh hưởng đến chỉ tiêu phân tích theo trình tự hợp lý.

Hệ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) là một trong những chỉ tiêu quan trọng nhất đối với nhà đầu tư cổ phiếu ROE phụ thuộc vào hệ số lợi nhuận trên tổng tài sản, vì vốn chủ sở hữu là một phần của tổng nguồn vốn hình thành tài sản Mối quan hệ này được thể hiện qua mô hình Dupont.

Lợi nhuận ròng Tổng tài sản Tổng tài sản Vốn chủ sở hữu

= ROA × Đòn bẩy tài chỉnh

Vì vậy, mô hình Dupont có thể tiếp tục được triển khai chi tiết thành:

Lợi nhuận ròng Doanh thu Tổng tài sản Doanh thu Tổng tài sản Vốn chủ sở hữu

= Hệ số lợi nhuận ròng × Hiệu suất sử dụng tổng tài sản × Đòn bẩy tài chỉnh

Trên cơ sở nhận biết ba nhân tố trên, doanh nghiệp có thể áp dụng một số biện pháp làm tăng ROE như sau:

Điều chỉnh tỷ lệ nợ vay và tỷ lệ vốn chủ sở hữu là rất quan trọng để tối ưu hóa cơ cấu tài chính của doanh nghiệp, giúp phù hợp với năng lực hoạt động và nâng cao hiệu quả tài chính.

Tổng quan ngành Dệt may tại Việt Nam

2.1.1 Thị trường Dệt may tại Việt Nam

Ngành Dệt may Việt Nam đã ghi nhận mức tăng trưởng ấn tượng trong năm 2018, với kim ngạch xuất khẩu đạt 244.72 tỷ USD, trong đó dệt may chiếm 14.8%, tương đương khoảng 36,2 tỷ USD Đây là một trong những ngành công nghiệp chủ chốt, bên cạnh ngành Điện tử, và đóng góp lớn vào nguồn thu ngoại tệ của đất nước Các mặt hàng như quần áo trẻ em, váy, vải và quần sooc có kim ngạch xuất khẩu vượt 700 triệu USD, trong khi áo jacket, áo phông và quần cũng đạt giá trị xuất khẩu đáng kể.

Trong năm qua, ngành Dệt may Việt Nam đã đạt được những bước tiến đột phá, với doanh thu ước tính lên tới 1 tỷ USD, theo nhận định của Tổng Giám đốc Tập đoàn Dệt may Việt Nam, ông Lê Tiến Trường.

Năm 2018, xuất khẩu dệt may đạt mức tăng trưởng 6 tỉ USD, điều này đặc biệt đáng chú ý khi so với giai đoạn "thời hoàng kim" 2007-2008, khi mức tăng trưởng đạt 34% nhưng chỉ tương đương 2 tỉ USD Trong những năm gần đây, mức tăng trưởng kim ngạch chỉ ở mức 10%, tương đương từ 2,5 đến 3 tỉ USD Sự gia tăng này cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ của ngành dệt may Việt Nam.

Hình 2.1: Giá trị xuất khẩu dệt may giai đoạn 2015 - 2018

Hình 2.2: Tỷ trọng trong xuất khẩu hàng hóa toàn nền kinh tế

Các quốc gia lớn như Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc và Mỹ chiếm tới 75% tổng kim ngạch xuất khẩu sản phẩm dệt may của Việt Nam Năm 2018, Campuchia và Mexico có xuất khẩu vào Mỹ bùng nổ mạnh mẽ nhất, tiếp theo là Ấn Độ và Việt Nam Theo ông Trường, nhìn vào các nước có ngành công nghiệp dệt may nổi tiếng như Trung Quốc, Ấn Độ và Bangladesh, kim ngạch xuất khẩu chủ yếu chỉ tăng dưới 5%, không có quốc gia nào đạt mức tăng hai con số trong năm 2018.

Cuộc chiến thương mại giữa Mỹ và Trung Quốc mở ra cơ hội lớn cho các quốc gia như Việt Nam, Mexico và Campuchia Việt Nam hiện có năm sản phẩm chủ lực trong số 20 mặt hàng bị Mỹ áp thuế nhập khẩu từ Trung Quốc, bao gồm sợi xơ ngắn PE, vải canvas, và vải dệt thoi Tuy nhiên, Trung Quốc có thể tận dụng chi phí lao động cạnh tranh và chuyển giao sản xuất sang các nước lân cận để tiếp cận thị trường Mỹ Điều này có thể dẫn đến làn sóng đầu tư từ Đài Loan, Hongkong và Trung Quốc vào Việt Nam, nhưng đồng thời cũng khiến ngành dệt may Việt Nam mất khả năng cạnh tranh do phụ thuộc vào nguồn cung từ Trung Quốc, chiếm đến 80% nguyên liệu nhập khẩu, trong đó 50% là từ Trung Quốc Để cải thiện tình hình, các bên liên quan cần thực hiện các chiến lược vĩ mô nhằm phá bỏ những rào cản hiện tại.

Thị trường Dệt may Hàn Quốc đang phát triển mạnh mẽ với thị phần hàng Dệt may của Trung Quốc và Việt Nam tương đương nhau (32.7%) Việt Nam đã nâng cao chất lượng sản phẩm Dệt may, giúp cạnh tranh hiệu quả trên thị trường quốc tế Sự ký kết Hiệp định Thương mại tự do Việt Nam - Hàn Quốc đã giúp Việt Nam tận dụng ưu đãi thuế quan, đồng thời nhiều tập đoàn lớn trong ngành Dệt may và thời trang Hàn Quốc đầu tư vào Việt Nam, củng cố quan hệ thương mại giữa hai nước Dự báo, Dệt may Việt Nam có thể gia tăng 20% thị phần xuất khẩu vào Hàn Quốc trong thời gian tới.

Top 5 (Oon Vi tý v ΛA0τ> A0τ> ∖ΛA0τ> XΛΛΛΛ 2⅛" ícKôA ítệy- VΛA0τ> 0ΛA0τ> j Lớv\s vxlúút-ỹióú 2.01 8 τ * 266,32 3,3%

Hình 2.3: Top 5 nước xuất khẩu dệt may lớn nhất thế giới 2018

Hiệp định CPTPP, có hiệu lực từ năm 2019 với 11 nước thành viên, mang lại lợi ích lớn cho Việt Nam trong lĩnh vực da giầy và dệt may, mở ra cơ hội thâm nhập vào các thị trường lớn như New Zealand, Canada và Australia Việc ký kết này cũng thu hút đầu tư từ các quốc gia như Hongkong, Mỹ và Nga vào những lĩnh vực mà Việt Nam còn thiếu hụt, như nhuộm vải và sản xuất sợi Nhiều dự án xây dựng khu công nghiệp dệt may đã được triển khai, ví dụ như nhà máy nhuộm của Mỹ tại Nhơn Trạch và dự án của Far Eastern tại Bàu Bàng Sự gia tăng đầu tư nước ngoài không chỉ tạo cơ hội cho Việt Nam trong việc quảng bá thương hiệu mà còn nâng cao tiêu chuẩn chất lượng sản xuất, với 90% doanh nghiệp dệt may lớn và vừa dự kiến đạt chứng chỉ sản xuất xanh vào cuối năm Trong bối cảnh toàn cầu hóa, các quốc gia cần nỗ lực nâng cao sức cạnh tranh và tận dụng lợi thế để phát triển bền vững.

Mặc dù ngành dệt may Việt Nam phát triển ổn định, phần lớn các công ty vẫn ở quy mô vừa và nhỏ Gia công vẫn là phương thức sản xuất chủ yếu, trong khi tỷ lệ sản xuất OEM/FOB - "mua nguyên liệu, bán thành phẩm" còn thấp Khả năng sản xuất ODM, bao gồm thiết kế, thu mua nguyên vật liệu và vận chuyển, vẫn còn yếu kém.

2.1.2 Thực trạng hoạt động của các doanh nghiệp Dệt may tại Việt Nam

Sự phát triển của ngành Dệt may trong năm qua đã tạo ra một môi trường cạnh tranh khốc liệt giữa các doanh nghiệp FDI và nội địa, trong khi chính sách bảo hộ từ các thị trường xuất khẩu lớn như Bangladesh, Pakistan và Ấn Độ tạo ra áp lực lớn Sự gia tăng chi phí nguyên liệu và việc áp dụng công nghệ 4.0 vào sản xuất là những yếu tố bất lợi trong năm 2018 Doanh nghiệp không cập nhật xu hướng toàn cầu sẽ gặp khó khăn và có nguy cơ bị loại bỏ khỏi ngành Các công ty Dệt may Việt Nam đang nỗ lực đầu tư để hội nhập vào cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, cần tìm ra giải pháp thay đổi kết cấu dây chuyền và ứng dụng robot tự động để tăng cường sản xuất hàng loạt.

Các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài lớn chiếm khoảng 65% thị phần xuất khẩu ngành dệt may tại Việt Nam, trong khi có khoảng 5.000 công ty dệt may nội địa đang hoạt động Mặc dù chỉ có 44 doanh nghiệp niêm yết trên sàn không thể phản ánh toàn bộ bức tranh của ngành, nhưng những cái tên nổi bật như công ty May Việt Tiến (VGG), tập đoàn Dệt May Việt Nam (VGT) và Sợi Thế Kỷ (STK) vẫn giữ vị thế quan trọng trong năm 2018.

Sự tăng trưởng mạnh mẽ của nền kinh tế Hoa Kỳ đã đóng góp quan trọng vào sự phát triển ấn tượng của ngành Dệt may Việt Nam trong năm 2018 Các doanh nghiệp Dệt may lớn, như tập đoàn Dệt may Việt Nam, đã ghi nhận mức lợi nhuận tăng khoảng 63%, tương đương 261 tỉ VND, cho thấy sự khởi sắc của ngành này.

Tiến thu đã đạt 215 tỷ đồng, tăng 22.4% so với năm trước Các doanh nghiệp vừa và nhỏ như CTCP Dệt may Hòa Thọ và CTCP May mặc Bình Dương ghi nhận lợi nhuận gấp đôi so với năm 2017 Doanh thu của Sợi Thế Kỷ cũng tăng 29.9% so với cùng kỳ, với lợi nhuận sau thuế tăng hơn 84 tỷ đồng, tương đương mức tăng 72%.

Toàn ngành Dệt may đều báo cáo mức lợi nhuận trung bình đạt đến 34.7%, trong đó chỉ có công ty Đầu tư Dệt may G.Home báo cáo thua lỗ.

Ngành dệt may hiện đang nằm trong top các lĩnh vực tăng trưởng tốt nhất trên thị trường chứng khoán, với chỉ số EPS của các doanh nghiệp lớn như VGG và BDG đạt gần 10,000, trong khi một số mã như GMC và HTG có chỉ số EPS trên 4,000 Mặc dù chỉ số P/E trung bình của ngành chỉ khoảng 7.3, một số cổ phiếu như KMR và FTM có P/E lần lượt là 18.8 và 16.9 Đặc biệt, một số doanh nghiệp nổi bật với chỉ số ROE cao như HTG (26.1%), VGG (27.4%) và BDG (53%) Tuy nhiên, mặc dù tình hình tài chính có sự cải thiện, cổ phiếu ngành dệt may vẫn chưa thu hút được sự quan tâm từ các nhà đầu tư.

Tỷ trọng nhỏ của ngành Dệt may so với Ngân hàng, Bất động sản và Thực phẩm là nguyên nhân chính gây khó khăn trong việc tạo hiệu ứng sóng cho cổ phiếu toàn ngành Giá cổ phiếu Dệt may thường chỉ tăng theo từng đợt nhỏ, chủ yếu khi có thông tin về Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương Từ năm 2017, chỉ một vài mã như BDG, GMC, HTG và FTM ghi nhận mức tăng trưởng 10-20%, trong khi hầu hết các mã còn lại giảm từ 5-20% dù kết quả kinh doanh khả quan Biến động tỷ giá đã ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận của doanh nghiệp, khiến cổ phiếu Dệt may mất giá Ngoài ra, số lượng cổ phiếu free float của nhiều doanh nghiệp trong ngành này thường dưới 50 triệu, trong khi nhiều cổ phiếu khác có lượng tự do cao, khuyến khích doanh nghiệp chuyển sang niêm yết tại HOSE và HNX.

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu đề xuất

2.2.1 Mô hình nghiên cứu Để phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến bốn chỉ số lợi nhuận của các doanh nghiệp niêm yết ngành Dệt may tại Việt Nam, các nghiên cứu trước đây thường sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả sẽ theo phương pháp nghiên cứu định lượng với các mô hình hồi quy và sự hỗ trợ của phần mềm EVIEWS 7.0. Phương trình tổng quát của mô hình hồi quy là:

Trong đó: Yi là biến phụ thuộc

Xn là biến độc lập ơí là hệ số tự do βn n là hệ số góc hay hồi quy riêng

Si là sai số ngẫu nhiên

Biến độc lập là tỷ số giữa nợ và tổng nguồn vốn hay chính là đòn bẩy tài chính, được ký hiệu là FL.

Các chỉ số đo lường lợi nhuận như ROA, ROE, ROS và ROCE được nghiên cứu như các biến phụ thuộc định lượng Bên cạnh đó, các biến kiểm soát trong mô hình bao gồm Quy mô doanh nghiệp (SIZE), Sự tăng trưởng (GROWTH) và Tài sản cố định hữu hình (TSCDHH) Phương trình hồi quy tổng quát được phát triển thành 4 phương trình cụ thể để thực hiện kiểm định.

ROA = β ι + β 2 x FL + β3 x SIZE + β4 x GROWTH + β5x TSCDHH + ε1

ROE = β ι + β 2 x FL + β3 x SIZE + β4 x GROWTH + β5x TSCDHH + ε1

ROS = βι + β2 x FL + β3 x SIZE + β4 x GROWTH + β5x TSCDHH + ε1

ROCE = β ι + β 2 x FL + β3 x SIZE + β4 x GROWTH + β5x TSCDHH + ε1

2.2.2 Giả thuyết nghiên cứu đề xuất

Tác động của đòn bẩy tài chính đến chỉ số lợi nhuận

Nghiên cứu của Pourahajan A và Bagheri M (2012) về "Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Tehran" cho thấy đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến chỉ số lợi nhuận doanh nghiệp Tương tự, Nduati M (2010) cũng đưa ra kết luận tương đồng trong nghiên cứu của mình Những phát hiện này trái ngược với mô hình M&M và một số nghiên cứu khác, từ đó tác giả đề xuất giả thuyết mới.

H1: Đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến chỉ số lợi nhuận

Trong đó: H1a: Đòn bẩy tài chínhcó tác động tiêu cực đến ROA

H1b: Đòn bẩy tài chính có tácđộng tiêu cực đến ROE

H1c: Đòn bẩy tài chính có tác đông tiêu cực đến ROS

H1d: Đòn bẩy tài chính có tácđộng tiêu cực đến ROCE

Tác động của quy mô doanh nghiệp lên chỉ số lợi nhuận

Trong nghiên cứu của Pandey I M (2008), quy mô doanh nghiệp được định nghĩa dựa trên tổng tài sản mà doanh nghiệp sở hữu, và được sử dụng làm biến kiểm soát trong các nghiên cứu về khả năng sinh lời Các doanh nghiệp lớn có vị thế cao và ít rủi ro phá sản, từ đó dễ dàng tiếp cận vốn vay nhờ khả năng thanh toán chi phí lãi suất So với doanh nghiệp nhỏ và vừa, các công ty lớn thường đa dạng hóa hoạt động và có khả năng tiếp cận thông tin thị trường tốt hơn Trong khi đó, các doanh nghiệp nhỏ thường sử dụng đòn bẩy tài chính để phòng ngừa rủi ro như phá sản hoặc mất quyền sở hữu.

Quy mô doanh nghiệp được xác định bằng ln của tổng tài sản, nhưng không có ảnh hưởng đến chỉ số lợi nhuận của doanh nghiệp, như được nêu trong nghiên cứu của Magaret O về tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lời của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Nairobi (IJSR, 2015) Nhiều nghiên cứu khác, bao gồm của Yulius W và Yeterina N (2013), cũng cho thấy kết quả tương tự Dựa trên những phát hiện này, tác giả đề xuất giả thuyết mới.

H2: Quy mô doanh nghiệp không có tác động đến chỉ số lợi nhuận

Trong đó: H2a: Quy mô doanhnghiệp không có tácđộng đến ROA

H2b: Quy mô doanhnghiệp không có tácđộng đến ROE

H2c: Quy mô doanhnghiệp không có tácđộng đến ROS

H2d: Quy mô doanhnghiệp không có tácđộng đến ROCE

Tác động của cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp đến chỉ số lợi nhuận

Trong nghiên cứu về cơ hội tăng trưởng doanh nghiệp, tăng trưởng doanh thu là thước đo phổ biến, với khoảng 50 trong 82 đề tài sử dụng chỉ số này (Fitzsimmons, Steffens và Douglas, 2015) Cơ hội tăng trưởng được đo bằng tỷ lệ phần trăm thay đổi doanh thu hàng năm, với kỳ vọng rằng đầu tư cao sẽ dẫn đến khả năng sinh lời cao và ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận Nghiên cứu của Rehana K., Tahira B., Muhammad A và Masood H cho thấy mối tương quan mạnh mẽ giữa cơ hội tăng trưởng và chỉ số lợi nhuận ở các công ty phi tài chính tại Pakistan Từ đó, tác giả đề xuất giả thuyết về mối liên hệ này.

H3: Cơ hội tăng trưởng có tác động tích cực đến chỉ số lợi nhuận

Trong đó: H3a: Cơ hội tăng trưởng cótác động tíchcực đến ROA

H3b: Cơ hội tăng trưởng có tác động tíchcực đến ROE

H3c: Cơ hội tăng trưởng có tác động tíchcực đến ROS

H3d: Cơ hội tăng trưởng có tác động tíchcực đến ROCE

Tác động của tài sản cố định hữu hình đến chỉ số lợi nhuận

Biến tài sản cố định hữu hình được đo bằng tỷ lệ giữa tài sản cố định và tổng tài sản hàng năm của doanh nghiệp, cho thấy rằng doanh nghiệp sở hữu nhiều tài sản thế chấp, từ đó giảm rủi ro cho người cho vay và tạo điều kiện thuận lợi cho việc vay nợ Nghiên cứu “Cấu trúc vốn và hiệu quả các hoạt động của các doanh nghiệp ở Jordan” của Zeitun R và Tian G (3014) cho thấy rằng tài sản cố định hữu hình có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của công ty Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết rằng việc tăng cường tài sản cố định hữu hình sẽ cải thiện hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.

H4: Tài sản cố định hữu hình có tác động tích cực đến chỉ số lợi nhuận

Trong đó: H4a: Tài sản cố địnhhữuhình có tác động tích cực đếnROA

H4b: Tài sản cố địnhhữuhình có tác động tích cực đếnROE

H4c: Tài sản cố địnhhữuhình có tác động tích cực đếnROS

H4d: Tài sản cố địnhhữuhình có tác động tích cực đếnROCE.

Phương pháp nghiên cứu về tác động của đòn bẩy tài chính đến các chỉ số lợi nhuận của các doanh nghiệp niêm yết ngành Dệt may tại Việt Nam

Quy trình thu thập số liệu sử dụng trong bài như sau:

- Bước 1: Thu thập danh sách 44 công ty niêm yết ngành Dệt may tại Việt Nam trên ba sàn chứng khoán HNX, HOSE và UpCOM từ website http:/cafef.vn.

- Bước 2: Thu thập và hợp nhất số liệu các chỉ số ROA, ROE, ROS, ROCE,

Tỷ số Nợ trên Tổng tài sản (FL) cùng với các chỉ tiêu như Tổng tài sản, Tài sản cố định và Doanh thu của 44 doanh nghiệp được phân tích từ năm 2014 đến 2018 trên hai trang web cafef.vn và finance.vietstock.vn.

Bước 3 trong quy trình là làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ những doanh nghiệp có số liệu không đầy đủ hoặc không rõ ràng Cuối cùng, số lượng công ty đạt yêu cầu được xác định là 24 doanh nghiệp, tương ứng với 120 mẫu quan sát.

Tác giả áp dụng phương pháp định lượng để mô tả và so sánh các đặc tính định lượng của mẫu quan sát, bao gồm các bước thực hiện cụ thể.

Bước 1: Tính giá trị trung bình (Mean), trung vị (Median), tối đa (Maximum), tối thiểu (Minimum), độ lệch chuẩn (Standard Deviation), Skewness và giá trị Kurtosis.

Bước 2: Tính toán sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập để đảm bảo ý nghĩa của phân tích tương quan và hồi quy tiếp theo.

Bảng 2.1: Thống kê mô tả so* bộ

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Ket quả rút ra thông qua kiểm định mô hình

S.E of regression 5.267883 Akaike info criterion 6.201908

Sum squared resid 3191.318 Schwarz criterion 6.318054

Log likelihood -367.1145 Hannan-Quinn criter 6.249075

Bảng 2.2: Phân tích mối quan hệ giữa các biến λr L' - πrr —75 T -

Nguôn: Tác giả tự tông hợp

Theo bảng 2.2, biến độc lập FL và biến kiểm soát SIZE có mối tương quan tích cực với chỉ số ROE, trong khi lại có mối tương quan tiêu cực với ba chỉ số ROA, ROS và ROCE Ngoài ra, hai biến kiểm soát GROWTH và TSCDHH cho thấy mối tương quan tích cực với bốn chỉ số tỷ suất lợi nhuận.

2.3.3 Phân tích tương quan và hồi quy Để khắc phục nhược điểm của phương pháp thống kê mô tả, phương pháp phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính được tác giả sử dụng để đo lường mối tương quan giữa các biến trong bốn mô hình hồi quy trên theo các bước sau:

Bước đầu tiên trong quá trình phân tích là ước tính các hệ số hồi quy cho bốn biến phụ thuộc: ROA, ROE, ROS và ROCE, sử dụng phương pháp Bình phương tối thiểu để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của mô hình hồi quy.

Bước 2: Kiểm tra ý nghĩa thống kê của mô hình.

Bước 3 trong quy trình phân tích hồi quy là kiểm tra các vi phạm giả thuyết, bao gồm việc xác định tính cần thiết của các biến trong mô hình, kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, và thực hiện kiểm định đa cộng tuyến.

2.4 Kết quả rút ra thông qua kiểm định mô hình2.4.1 Kết quả rút ra từ nghiên cứu định lượng a) Anh hưởng của các biến đến chỉ số ROA

Kết luận từ phân tích hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất cho thấy FL và Growth đều có ảnh hưởng đáng kể đến ROA, với P value lần lượt là 0.000 và 0.0005, nhỏ hơn 5% Mô hình hồi quy đạt hệ số R² điều chỉnh là 0.32, cho thấy FL và Growth giải thích 32% sự thay đổi của ROA Hệ số Durbin-Watson là 1.49, nằm trong khoảng [1,3], chứng tỏ phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất.

Phương trình hồi quy là: ROA = 20.96 - 0.145*FL + 6.01*Growth (1)

Kiểm tra các vi phạm giả thiết hồi quy

Kiểm định sự cần thiết của biến trong mô hình

Test Statistic Value df Probability

Ta đặt bài toán kiểm định như sau: H 0 : Biến FL và Growth không cần thiết trong mô hình; H 1 : Biến FL và Growth cần thiết trong mô hình.

Từ bảng kiểm định Wald ở trên, ta có P_value = 0.0000 < 0.05 nên bác bỏ

H 0 Vậy biến FL và Growth cần thiết trong mô hình.

Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi4 Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

Với giá trị P value = 0.132, lớn hơn 0.05, giả thuyết H0 về phương sai sai số thay đổi bị bác bỏ Điều này cho thấy mô hình không có tính tự phương sai sai số thay đổi, dẫn đến kết quả ước lượng của mô hình không bị ảnh hưởng và là kết quả ước lượng tốt nhất.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thông qua nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Kết quả phân tích cho thấy mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.

Log likelihood -466.7696 Hannan-Quinn criter.

Chi-square 43.57993 2 0.0000 b) Ảnh hưởng của các biến đến chỉ số ROE

Kết luận: Phân tích hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất cho thấy các yếu tố FL và Size không ảnh hưởng đến ROE với P value > 5% Ngược lại, Growth và TSCDHH có P_value < 5% và hệ số beta > 0, cho thấy có ảnh hưởng tích cực đến ROE Các yếu tố này giải thích được 25.1% sự biến động của ROE Hệ số Durbin-Watson d = 1.54 nằm trong khoảng [1,3], cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.

Phương trình hồi quy là: ROE = - 0.85 + 22.17*Growth + 18.59*TSCDHH (2)

Kiểm tra các vi phạm giả thiết hồi quy

Ta đặt bài toán kiểm định như sau: HO: Biến Growth và TSCD không cần thiết trong mô hình; H I : Biến Growth và TSCDHH cần thiết trong mô hình.

HO Vậy 2 biến Growth và TSCDHH cần thiết trong mô hình.

Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

2.953203 Prob F(2,117) 5.766735 Prob.Chi-Square(2) 12.08089 Prob.Chi-Square(2)

Theo bảng kiểm định Breusch - Pagan - Godfrey, giá trị Prob (P value) = 0.056 lớn hơn 0.05, do đó giả thuyết H O (mô hình có phương sai sai số thay đổi) bị bác bỏ Điều này cho thấy mô hình không có tính tự phương sai sai số thay đổi, dẫn đến kết quả ước lượng của mô hình không bị ảnh hưởng và là kết quả ước lượng tối ưu nhất.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thông qua nhân tử phóng đại phương sai (VIF), và kết quả cho thấy mô hình không gặp phải hiện tượng này Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng phân tích ảnh hưởng của các biến đến chỉ số ROS.

Kết luận, phân tích hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất cho thấy nhân tố FL có ảnh hưởng đáng kể đến ROS với P value = 0.000, nhỏ hơn 5% Hệ số beta của FL là -0.186, cho thấy FL tác động ngược chiều lên ROS.

Mô hình có hệ số R² điều chỉnh là 0.19, cho thấy biến FL giải thích 19% sự thay đổi của ROS Hệ số Durbin-Watson là 2.13, nằm trong khoảng [1,3], chứng minh rằng phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất.

Phương trình hồi quy là: ROS = 20.58 - 0.19*FL (3)Kiểm tra các vi phạm giả thiết hồi quy

Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability

Ta đặt bài toán kiểm định như sau: HO: Biến FL không cần thiết trong mô hình; H I : Biến FL cần thiết trong mô hình.

HO Vậy biến FL cần thiết trong mô hình.

F-statistic 1.141178 Obs*R-squared 4.581330 Scaled explained SS 40.73394

Prob F(4,115) 0.3408 Prob Chi-Square(4) 0.3330 Prob Chi-Square(4) 0.0000

Kết quả với giá trị Prob (P value) = 0.34 cho thấy giả thuyết H O, tức là mô hình có phương sai sai số thay đổi, bị bác bỏ Điều này chứng tỏ mô hình không có tính tự phương sai sai số thay đổi, dẫn đến kết quả ước lượng của mô hình không bị ảnh hưởng và được coi là kết quả ước lượng tốt nhất.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thông qua nhân tử phóng đại phương sai (VIF), cho thấy không có sự hiện diện của đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Ngoài ra, nghiên cứu cũng phân tích ảnh hưởng của các biến đến chỉ số ROCE.

Ta đặt bài toán kiểm định như sau: H 0 : Biến Growth và TSCDHH không cần thiết trong mô hình; H I : Biến Growth và TSCDHH cần thiết trong mô hình.

H 0 Vậy biến Growth và TSCDHH cần thiết trong mô hình.

Obs*R-squared 3.850883 Prob Chi-Square(4) 0.4266

Scaled explained SS 6.548384 Prob Chi-Square(4) 0.1618

Kết quả từ bảng kiểm định Breusch - Pagan - Godfrey cho thấy giá trị P-value là 0.436, lớn hơn 0.05, do đó giả thuyết H0 về phương sai sai số thay đổi bị bác bỏ Điều này chứng tỏ rằng mô hình không có tính tự phương sai sai số thay đổi, và kết quả ước lượng của mô hình được coi là ổn định và là kết quả ước lượng tốt nhất.

Định dạng
Số trang	58
Dung lượng	241,29 KB