Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường bất động sản đóng vai trò là một trong 20 ngành kinh tế cấp một tại Việt Nam, giữ vị trí thứ chín về quy mô giá trị đóng góp và đứng thứ hai về thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI). Trong 6 tháng đầu năm 2022, tỷ lệ đóng góp của hoạt động kinh doanh bất động sản vào GDP đạt mức đáng kể trong cơ cấu kinh tế quốc gia. Tuy nhiên, giai đoạn gần đây chứng kiến nhiều biến động phức tạp: tác động từ đại dịch COVID-19 làm đứt gãy chuỗi cung ứng, các vướng mắc về cơ chế, thủ tục pháp lý khiến nguồn cung suy giảm, nhiều dự án chậm tiến độ bàn giao, dẫn đến tình trạng suy giảm tài chính, buộc một số doanh nghiệp phải tạm ngừng hoạt động hoặc đối mặt nguy cơ phá sản.

Trước bối cảnh thanh lọc mạnh mẽ của thị trường, việc đo lường và nhận diện các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp bất động sản trở thành yêu cầu cấp thiết nhằm giúp nhà quản trị và nhà đầu tư đưa ra quyết định phù hợp. Dù đã có nhiều công trình trong và ngoài nước tiếp cận chủ đề này (như Diaz và Hindro, 2017; Ngô Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh, 2020), kết quả thực nghiệm về chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố vẫn chưa có sự thống nhất, đồng thời thiếu vắng các dữ liệu cập nhật sau giai đoạn dịch bệnh.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Đánh giá tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách nhằm gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản niêm yết tại Việt Nam.
    2. Đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến khả năng sinh lời.
    3. Đề xuất một số hàm ý chính sách hỗ trợ nâng cao khả năng sinh lời cho các doanh nghiệp bất động sản.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam?
  2. Mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố đó đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản tại Việt Nam như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Khả năng sinh lời và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty bất động sản.
  • Phạm vi không gian: 35 công ty bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), đáp ứng tiêu chí hoạt động liên tục và công bố đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán (chắt lọc từ tổng số 59 công ty bất động sản trên sàn HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2022, thu được bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 350 quan sát.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng khung phân tích dựa trên các khái niệm chuẩn mực về khả năng sinh lời (Nguyễn Văn Ngọc, 2006; Malik, 2011) và định nghĩa pháp lý về doanh nghiệp bất động sản theo Luật Kinh doanh bất động sản năm 2014 (Số 66/2014/QH13) cùng Bộ luật Dân sự năm 2015 (Số 91/2015/QH13). Khung lý thuyết nền tảng bao gồm 4 lý thuyết tài chính - kinh tế:

  1. Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-Off Theory): Gồm lý thuyết đánh đổi động (Fischer và cộng sự, 1989) và lý thuyết đánh đổi tĩnh (Myers, 2001), phân tích sự cân bằng giữa lợi ích từ lá chắn thuế của nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính.
  2. Lý thuyết chi phí đại diện (Agency Costs): Theo Jensen và Meckling (1976), việc gia tăng đòn bẩy tài chính tạo áp lực buộc nhà quản lý phải tối ưu hóa quyết định sử dụng vốn nhằm giảm thiểu xung đột lợi ích với cổ đông.
  3. Lý thuyết cấu trúc vốn (Capital Structure Theory): Modigliani và Miller (1963) khẳng định sự hiện diện của thuế thu nhập doanh nghiệp giúp việc sử dụng nợ vay gia tăng giá trị doanh nghiệp nhờ lá chắn thuế.
  4. Lý thuyết sức mạnh thị trường (Market Power Theory): Bain (1951) giải thích mối liên hệ giữa quy mô doanh nghiệp, mức độ tập trung thị trường và khả năng tạo lập lợi nhuận vượt trội so với đối thủ.

Mô hình kinh tế lượng đề xuất:

  • Mô hình 1 (Đo lường theo ROA): $$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 LEV_{it} + \beta_3 CR_{it} + \beta_4 ATR_{it} + \beta_5 TANG_{it} + \beta_6 TIME_{it} + \beta_7 GDP_{it} + \beta_8 INF_{it} + \mu_{it}$$
  • Mô hình 2 (Đo lường theo ROE): $$ROE_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 LEV_{it} + \beta_3 CR_{it} + \beta_4 ATR_{it} + \beta_5 TANG_{it} + \beta_6 TIME_{it} + \beta_7 GDP_{it} + \beta_8 INF_{it} + \mu_{it}$$
Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Dấu kỳ vọng
Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA $\text{Lợi nhuận ròng} / \text{Tổng tài sản}$ —
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE $\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu}$ —
Biến độc lập
Quy mô tài sản công ty SIZE $\ln(\text{Tổng tài sản})$ $+$
Đòn bẩy tài chính LEV $\text{Tổng nợ phải trả} / \text{Vốn chủ sở hữu}$ $-$
Tỷ số thanh toán hiện hành CR $\text{Tài sản ngắn hạn} / \text{Nợ ngắn hạn}$ $+$
Hệ số vòng quay tổng tài sản ATR $\text{Doanh thu thuần} / \text{Tổng tài sản bình quân}$ $+$
Tỷ lệ tài sản cố định TANG $\text{Tài sản cố định} / \text{Tổng tài sản}$ $-$
Thời gian hoạt động TIME $\text{Năm quan sát} - \text{Năm thành lập}$ $+$
Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP $(GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$ $+$
Tỷ lệ lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát hàng năm tính theo CPI $-$

Phương pháp và quy trình nghiên cứu: Nghiên cứu áp dụng quy trình 7 bước chặt chẽ trên dữ liệu bảng (Panel Data), kết hợp xử lý số liệu qua Microsoft Excel và phần mềm Stata 17.0:

  • Bước 1: Xác định mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp.
  • Bước 2: Khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước.
  • Bước 3 & 4: Thiết kế mô hình, thu thập dữ liệu thứ cấp từ Fiinpro và báo cáo tài chính kiểm toán.
  • Bước 5: Thực hiện ước lượng qua mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM).
  • Bước 6: Kiểm định lựa chọn mô hình qua F-test và Hausman test; kiểm định khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Modified Wald/Breusch-Pagan, tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge); khắc phục khuyết tật bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares).
  • Bước 7: Phân tích kết quả, thảo luận và đề xuất hàm ý chính sách.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương mở đầu xác lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh thị trường bất động sản Việt Nam chịu tác động kép từ suy thoái chu kỳ, đại dịch COVID-19 và rào cản cơ chế chính sách. Tác giả chỉ rõ vị trí trọng yếu của ngành bất động sản (đóng góp 3,63% GDP trong 6 tháng đầu năm 2022, xếp thứ 2 về thu hút FDI) và nhấn mạnh sự cần thiết của việc đánh giá khả năng sinh lời. Chương 1 cũng trình bày cụ thể hệ thống mục tiêu, 2 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi dữ liệu (35 doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2013–2022 với 350 quan sát), phương pháp nghiên cứu và bố cục tổng thể của khóa luận gồm 5 chương.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về khả năng sinh lời của các công ty bất động sản

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về doanh nghiệp bất động sản và các chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời (ROA, ROE). Tác giả phân tích chi tiết tác động của 6 biến nội tại (SIZE, TIME, LEV, CR, ATR, TANG) và 2 biến vĩ mô (GDP, INF) dựa trên 4 lý thuyết tài chính: lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, lý thuyết chi phí đại diện, lý thuyết M&M có thuế và lý thuyết sức mạnh thị trường.

Bên cạnh đó, chương 2 tổng hợp 10 công trình thực nghiệm tiêu biểu trong nước (Ngô Thị Hằng & Nguyễn Thị Thùy Linh, 2020; Nguyễn Thị Ngọc Lan & Nguyễn Văn Công, 2020; Phan Thu Hiền & Nguyễn Nhật Hà, 2021; Phan Văn Thái Dương, 2021) và quốc tế (Vatavu, 2014; Diaz & Hindro, 2017; Alarussi và cộng sự, 2018; Odusanya & Yinusa, 2018; Harianto & Rofikoh, 2020; Al-Homaidi và cộng sự, 2021; Ahmeti & Iseni, 2022). Từ đó, tác giả chỉ ra 2 khoảng trống nghiên cứu chính: sự thiếu hụt dữ liệu cập nhật giai đoạn 2021–2022 sau dịch COVID-19 và sự thiếu đồng nhất về kết luận chiều hướng tác động của các nhân tố trong bối cảnh đặc thù tại Việt Nam.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu thực nghiệm 7 bước, cấu trúc 2 mô hình kinh tế lượng tương ứng với 2 biến phụ thuộc ROA và ROE, cùng hệ thống 8 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_8$). Dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ nền tảng dữ liệu tài chính Fiinpro kết hợp báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 35 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE. Tác giả mô tả chi tiết phương pháp kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy (F-test so sánh Pooled OLS với FEM; Hausman test so sánh FEM với REM) và quy trình xử lý khuyết tật mô hình (kiểm định đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan) trước khi áp dụng phương pháp hồi quy FGLS để đảm bảo tính vững của các ước lượng.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 cung cấp kết quả phân tích thống kê mô tả, ma trận tương quan và các bước ước lượng thực nghiệm trên phần mềm Stata 17.0 với 350 quan sát:

Biến Quan sát (Obs) Giá trị trung bình (Mean) Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) Giá trị nhỏ nhất (Min) Giá trị lớn nhất (Max)
ROE 350 0,0659 (6,59%) — -0,9981 (-99,81%) 0,59xx (59,xx%)
ROA 350 0,0940 (9,40%) — -0,51xx (-51,xx%) 0,2845 (28,45%)
SIZE 350 29,1106 1,xxxx 26,xxxx 33,9896
TIME 350 20,4429 năm 9,xxxx — 48 năm
LEV 350 1,4656 lần 1,0696 0,2035 lần 8,xxxx lần
CR 350 2,4100 lần 1,8186 0,xxxx 20,5502 lần
ATR 350 0,2245 vòng 0,1563 -0,xxxx 0,8527 vòng
TANG 350 0,4958 (49,58%) 0,2636 0,0012 1,xxxx
GDP 350 0,0608 (6,08%) 1,xxxx 0,0256 (2,56%) 0,0802 (8,02%)
INF 350 0,0320 (3,20%) 0,1466 0,xxxx 0,0659 (6,59%)

Phân tích ma trận tương quan: Hệ số tương quan giữa các biến giải thích đều nhỏ hơn 0,8, cho thấy không có dấu hiệu nghiêm trọng của hiện tượng đa cộng tuyến.

Lựa chọn mô hình và khắc phục khuyết tật:

  • Kết quả kiểm định F-test và Hausman test chỉ ra mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
  • Kiểm định khuyết tật cho thấy mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, phương pháp FGLS được lựa chọn làm mô hình ước lượng cuối cùng để khắc phục triệt để các khuyết tật này.

Kết quả hồi quy FGLS:

  • Biến Quy mô công ty ($SIZE$) và Hệ số vòng quay tổng tài sản ($ATR$) có tác động tích cực (+) có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE.
  • Biến Tỷ lệ lạm phát ($INF$) có tác động tiêu cực ($-$) có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE.
  • Biến Đòn bẩy tài chính ($LEV$) có tác động tiêu cực ($-$) đến ROA nhưng lại có tác động tích cực ($+$) đến ROE.
  • Các biến Tỷ lệ tài sản cố định ($TANG$), Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$), Tỷ số thanh toán hiện hành ($CR$) và Thời gian hoạt động ($TIME$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình tối ưu.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Tổng kết toàn bộ kết quả nghiên cứu thực nghiệm, đối chiếu với các giả thuyết ban đầu và đề xuất các nhóm hàm ý chính sách hướng đến ban điều hành doanh nghiệp bất động sản. Chương này cũng phân tích thẳng thắn các hạn chế về quy mô mẫu, dữ liệu sàn niêm yết và gợi mở các hướng nghiên cứu tiếp theo cho các đề tài tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Quy mô công ty (SIZE): Tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE, khẳng định các doanh nghiệp bất động sản có quy mô tài sản lớn dễ dàng tiếp cận nguồn vốn, tận dụng lợi thế kinh tế theo quy mô để gia tăng tỷ suất sinh lời.
  2. Hệ số vòng quay tổng tài sản (ATR): Tác động cùng chiều mạnh mẽ đến cả ROA và ROE. Hiệu quả khai thác tài sản, luân chuyển dòng vốn nhanh giúp doanh nghiệp tối ưu hóa doanh thu và gia tăng lợi nhuận ròng.
  3. Tỷ lệ lạm phát (INF): Tác động ngược chiều đến cả ROA và ROE. Lạm phát gia tăng kéo theo chi phí đầu vào, chi phí lãi vay tăng cao và làm suy giảm sức mua của thị trường bất động sản.
  4. Đòn bẩy tài chính (LEV): Thể hiện tác động hai chiều rõ rệt: tác động tiêu cực đến ROA (áp lực chi phí tài chính làm giảm khả năng sinh lời trên tổng tài sản) nhưng lại tác động tích cực đến ROE (doanh nghiệp tận dụng tốt nợ vay để khuếch đại lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu theo lý thuyết lá chắn thuế).
  5. Các biến không có ý nghĩa thống kê: CR, TANG, TIME và GDP không cho thấy tác động rõ rệt về mặt thống kê đối với khả năng sinh lời trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2013–2022.

Đề xuất giải pháp và hàm ý chính sách của tác giả

  • Tăng cường hiệu quả sử dụng tài sản: Tối ưu hóa vòng quay tài sản ($ATR$) thông qua đẩy nhanh tiến độ giải phóng mặt bằng, rút ngắn chu kỳ thi công, hoàn thiện thủ tục pháp lý để nhanh chóng mở bán và bàn giao dự án.
  • Mở rộng quy mô doanh nghiệp hợp lý: Tận dụng lợi thế quy mô ($SIZE$) để tiếp cận các nguồn vốn ưu đãi và phát triển quỹ đất, song song với việc kiểm soát bộ máy quản lý tránh phát sinh chi phí đại diện quá mức.
  • Kiểm soát cấu trúc vốn và đòn bẩy tài chính: Cân bằng tỷ lệ nợ vay ($LEV$) ở mức an toàn. Khai thác lợi ích lá chắn thuế để nâng cao ROE nhưng phải duy trì dòng tiền trả nợ nhằm tránh nguy cơ kiệt quệ tài chính làm suy giảm ROA.
  • Xây dựng chiến lược thích ứng với biến động vĩ mô: Chủ động dự báo tỷ lệ lạm phát ($INF$) để xây dựng kế hoạch dự trữ vật liệu, cơ cấu lại danh mục đầu tư và kiểm soát chặt chẽ giá vốn dự án.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật giai đoạn 2013–2022, kiểm chứng tính ứng dụng của các lý thuyết tài chính (Trade-Off, Agency Cost, M&M, Market Power) trên nhóm doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam trong bối cảnh có cú sốc đại dịch COVID-19.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng giúp các nhà quản trị doanh nghiệp điều chỉnh chính sách cấu trúc vốn, quản trị tài sản và giúp nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán đánh giá chính xác sức khỏe tài chính của doanh nghiệp bất động sản.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận nêu rõ các điểm hạn chế xuất phát từ phạm vi và điều kiện thực hiện:

  • Về phạm vi mẫu: Nghiên cứu chỉ giới hạn ở 35 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE, loại bỏ các doanh nghiệp trên sàn HNX, UPCoM hoặc các doanh nghiệp chưa niêm yết do yêu cầu về tính liên tục và minh bạch của dữ liệu.
  • Về khung thời gian: Dữ liệu dừng lại ở năm 2022, chưa bao quát được các biến động pháp lý và thị trường mới trong giai đoạn 2023–2024.
  • Về các biến kiểm soát: Chưa đưa vào mô hình các nhân tố vi mô về quản trị công ty (quy mô hội đồng quản trị, tỷ lệ sở hữu nhà nước, mức độ tập trung sở hữu) và một số biến vĩ mô đặc thù khác (mặt bằng lãi suất cho vay, chỉ số giá bất động sản).

Hướng nghiên cứu trong tương lai:

  • Mở rộng quy mô mẫu sang toàn bộ các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên cả ba sàn HOSE, HNX và UPCoM.
  • Cập nhật chuỗi thời gian nghiên cứu đến các năm gần nhất để đánh giá tác động của các luật sửa đổi (Luật Đất đai, Luật Nhà ở, Luật Kinh doanh bất động sản mới).
  • Bổ sung các biến kiểm soát về quản trị nội bộ và cơ chế điều hành tín dụng bất động sản.

Giá trị tham khảo

Tài liệu này mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng sau:

  • Sinh viên và học viên ngành Tài chính – Ngân hàng, Quản trị Kinh doanh, Kinh tế: Là mẫu nghiên cứu chuẩn mực về quy trình thực hiện khóa luận định lượng dữ liệu bảng, từ bước khảo lược lý thuyết, thiết kế mô hình đến các bước kiểm định kinh tế lượng trên Stata 17.0.
  • Người làm nghiên cứu về kinh tế bất động sản: Tham khảo hệ thống đo lường các biến số đặc thù của doanh nghiệp bất động sản và phương pháp khắc phục khuyết tật mô hình bằng hồi quy FGLS.
  • Nhà quản trị doanh nghiệp và chuyên viên phân tích tài chính: Ứng dụng kết quả phân tích về mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính ($LEV$), vòng quay tài sản ($ATR$), quy mô ($SIZE$) và lạm phát ($INF$) để thiết lập chiến lược tái cấu trúc tài chính và đánh giá rủi ro cổ phiếu ngành bất động sản.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu sử dụng cả hai chỉ tiêu ROA và ROE để đo lường khả năng sinh lời?

Tác giả sử dụng đồng thời ROA và ROE nhằm đánh giá toàn diện hiệu suất tài chính của doanh nghiệp bất động sản dưới hai góc độ: ROA phản ánh năng lực tạo ra lợi nhuận từ toàn bộ nguồn lực tài sản (vốn chiếm tỷ trọng rất lớn trong ngành bất động sản), trong khi ROE đo lường mức sinh lời trên vốn góp của cổ đông. Sự kết hợp này giúp nhận diện rõ nét tác động hai chiều của đòn bẩy tài chính lên từng khía cạnh hiệu quả kinh doanh.

2. Mẫu nghiên cứu 35 doanh nghiệp được lựa chọn dựa trên những tiêu chí nào?

Trong tổng số 59 công ty bất động sản niêm yết trên sàn HOSE tại thời điểm nghiên cứu, tác giả chọn ra 35 công ty thỏa mãn đồng thời hai điều kiện: hoạt động liên tục trong suốt 10 năm từ 2013 đến 2022 và công bố đầy đủ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán với số liệu tài chính minh bạch được trích xuất qua nền tảng Fiinpro.

3. Đòn bẩy tài chính (LEV) tác động như thế nào đến ROA và ROE của các công ty bất động sản?

Theo kết quả hồi quy FGLS, biến $LEV$ có tác động tiêu cực đến ROA nhưng lại có tác động tích cực đến ROE. Điều này phản ánh rằng việc lạm dụng nợ vay làm tăng chi phí lãi vay và rủi ro kiệt quệ tài chính, kéo giảm tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản; tuy nhiên, nợ vay lại đóng vai trò đòn bẩy tài chính giúp khuếch đại lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu nhờ tận dụng lá chắn thuế.

4. Vì sao tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS thay vì Pooled OLS, FEM hay REM?

Sau khi thực hiện các kiểm định chẩn đoán mô hình trên Stata 17.0, tác giả phát hiện mô hình xuất hiện đồng thời hai khuyết tật là hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Do các mô hình Pooled OLS, FEM và REM không còn đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy của các ước lượng khi có khuyết tật, phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để khắc phục triệt để các vấn đề này.

5. Kết quả kiểm định các biến vĩ mô (GDP và INF) phản ánh thực tế gì?

Biến lạm phát ($INF$) tác động tiêu cực có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE do lạm phát làm tăng giá vốn và suy giảm sức mua trên thị trường. Ngược lại, biến tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) không cho thấy ý nghĩa thống kê rõ rệt trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2013–2022, cho thấy khả năng sinh lời của nhóm doanh nghiệp bất động sản niêm yết chịu chi phối trực tiếp từ các yếu tố nội tại và lạm phát nhiều hơn là mức tăng trưởng GDP chung của nền kinh tế.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thúy Diễm đã thực hiện thành công việc phân tích định lượng các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời (ROA, ROE) của 35 công ty bất động sản niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2013–2022. Thông qua phương pháp ước lượng FGLS vững chắc, nghiên cứu đã chứng minh vai trò tích cực của quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) và vòng quay tài sản ($ATR$), tác động tiêu cực của lạm phát ($INF$), cùng cơ chế tác động hai chiều của đòn bẩy tài chính ($LEV$). Các kết quả thực nghiệm và hàm ý chính sách đề xuất cung cấp tài liệu tham khảo có giá trị khoa học cho việc nghiên cứu học thuật và hỗ trợ thiết thực cho công tác quản trị tài chính doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam.