Nghiên cứu tác động của quy mô công ty cấu trúc vốn và đại dịch covid 19 đến hiệu quả tài chính của các công ty cổ phần bất động sản niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố hà nội

Nghiên cứu tác động của quy mô, cấu trúc vốn và Covid-19 đến hiệu quả tài chính công ty bất động sản niêm yết tại HNX. Phân tích chuyên sâu.

• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Nghiên Cứu Tác Động Của Quy Mô Công Ty, Cấu Trúc Vốn Và Covid-19 Đến Hiệu Quả Tài Chính Bất Động Sản Hà Nội
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH VÀ NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH
• 1.1. Tổng quan chung về hiệu quả tài chính
• 1.1.1. KHÁI NIỆM HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH
• 1.1.1.1. Khái niệm về hiệu quả
• 1.1.1.2. Khái niệm về hiệu quả tài chính
• 1.1.2. THƯỚC ĐO HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH
• 1.1.2.1. Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS)
• 1.1.2.2. Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
• 1.1.2.3. Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
• 1.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính
• 1.2.1. CẤU TRÚC VỐN
• 1.2.1.1. Khái niệm về cấu trúc vốn
• 1.2.1.2. Tổng quan nghiên cứu về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính
• 1.2.2. KHẢ NĂNG THANH TOÁN (LIQUIDITY)
• 1.2.2.1. Khái niệm về khả năng thanh toán
• 1.2.2.2. Tổng quan nghiên cứu về ảnh hưởng của khả năng thanh toán tới hiệu quả tài chính
• 1.2.3. QUY MÔ CÔNG TY (SIZE)
• 1.2.3.1. Khái niệm về quy mô công ty
• 1.2.3.2. Tổng quan các nghiên cứu của quy mô công ty đến hiệu quả tài chính
• 1.2.4. ĐẠI DỊCH COVID-19
• 1.3. Khung nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG BẤT ĐỘNG SẢN HÀ NỘI
• 2.1. Quy trình nghiên cứu
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu và xử lý số liệu
• 2.2.1. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU
• 2.2.2. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ SỐ LIỆU
• 2.2.2.1. Phương pháp thống kê mô tả
• 2.2.2.2. Phương pháp hồi quy tuyến tính
• 2.2.2.3. Phương pháp kiểm định Hausman
• 2.2.2.4. Phương pháp kiểm định đa cộng tuyến
• 2.2.2.5. Phương pháp kiểm định tự tương quan
• 2.2.2.6. Phương pháp kiểm định phương sai sai số thay đổi
• 2.3. Các biến nghiên cứu và đo lường các biến nghiên cứu
• 2.3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.3.2. CÁC BIẾN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 2.3.2.1. Biến phụ thuộc
• 2.3.2.2. Biến độc lập
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN HÀ NỘI
• 3.1. Đặc điểm của ngành bất động sản ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính
• 3.2. Tình hình dịch bệnh Covid 19 và những tác động mà nền kinh tế đối mặt
• 3.2.1. TÁC ĐỘNG CỦA ĐẠI DỊCH COVID-19 ĐẾN NỀN KINH TẾ VIỆT NAM
• 3.2.2. CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN ĐỐI MẶT VỚI NỀN KINH TẾ CỦA ĐẠI DỊCH COVID-19
• 3.3. Thực trạng hiệu quả tài chính của các Công ty Cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán thành phố Hà Nội trước và trong gian đoạn Covid 19
• 3.3.1. TỶ SUẤT SINH LỜI TRÊN DOANH THU (ROS)
• 3.3.2. TỶ SUẤT SINH LỜI TRÊN TỔNG TÀI SẢN (ROA)
• 3.3.3. TỶ SUẤT SINH LỜI TRÊN VỐN CHỦ SỞ HỮU (ROE)
• 3.4. Thực trạng các nhân tố tác động đến hiệu quả tài chính trước và trong gian đoạn Covid 19 của các Công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Hà Nội
• 3.4.1. KHẢ NĂNG THANH TOÁN
• 3.4.1.1. Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR)
• 3.4.2. QUY MÔ CÔNG TY (SIZE)
• 3.4.3. CẤU TRỐN VỐN (DA)
• 3.4.4. ĐẠI DỊCH COVID 19
• 3.5. Thực trạng các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính
• 3.5.1. Tăng trưởng GDP (GROWTH)
• 4. CHƯƠNG 4: NỘI DUNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
• 4.2. Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính
• 4.3. Kiểm định và khắc phục khuyết tật của mô hình hồi quy
• 4.3.1. KẾT QUẢ HỒI THEO HAI PHƯƠNG PHÁP FEM VÀ REM
• 4.3.2. KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN COLLIN
• 4.3.3. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TỰ TƯƠNG QUAN, KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI
• 4.4. Phân tích kết quả mô hình hồi quy
• 4.4.1. BIẾN PHỤ THUỘC: ROA
• 4.4.2. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
• 5.2. Một số hạn chế của đề tài nghiên cứu
• 5.3. Một số kiến nghị
• PHỤ LỤC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Tác Động Đến Hiệu Quả Tài Chính

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích tác động của quy mô công ty, cấu trúc vốn, và đặc biệt là đại dịch Covid-19 đến hiệu quả tài chính bất động sản tại thị trường Hà Nội. Thị trường bất động sản Hà Nội luôn đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, và việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính là vô cùng cần thiết. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ các công ty cổ phần bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội, từ đó đưa ra những đánh giá khách quan và sâu sắc về tình hình tài chính của các doanh nghiệp trong bối cảnh nhiều biến động. Mục tiêu chính là cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư, nhà quản lý và các nhà hoạch định chính sách trong lĩnh vực bất động sản.

1.1. Vai Trò Quan Trọng Của Bất Động Sản Hà Nội

Thị trường bất động sản Hà Nội đóng góp đáng kể vào GDP của thành phố và cả nước. Nó không chỉ là nơi cung cấp nhà ở, văn phòng làm việc mà còn là kênh đầu tư hấp dẫn. Hiệu quả tài chính của các công ty trong ngành ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển kinh tế chung. Việc nghiên cứu này giúp làm sáng tỏ bức tranh toàn cảnh về hiệu quả tài chính bất động sản tại Hà Nội.

1.2. Mục Tiêu và Phạm Vi Nghiên Cứu Hiệu Quả Tài Chính

Nghiên cứu tập trung vào các công ty cổ phần bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội. Phạm vi thời gian nghiên cứu bao gồm giai đoạn trước, trong và sau đại dịch Covid-19, từ đó đánh giá được sự thay đổi trong hiệu quả tài chính do tác động của Covid-19, quy mô công ty, và cấu trúc vốn.

II. Vấn Đề Tác Động Covid 19 Lên Tài Chính Bất Động Sản

Đại dịch Covid-19 đã gây ra những xáo trộn lớn trên toàn cầu, và thị trường bất động sản không phải là ngoại lệ. Nhiều doanh nghiệp bất động sản phải đối mặt với tình trạng doanh thu sụt giảm, dòng tiền bị gián đoạn, và rủi ro tài chính gia tăng. Nghiên cứu này đặt ra câu hỏi: Covid-19 đã ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả tài chính của các công ty bất động sản tại Hà Nội? Liệu quy mô công ty và cấu trúc vốn có vai trò gì trong việc giảm thiểu tác động tiêu cực của đại dịch? Các doanh nghiệp bất động sản đối mặt với những thách thức như thế nào trong thời kỳ Covid-19.

2.1. Khó Khăn Chung Của Doanh Nghiệp Bất Động Sản

Sự gián đoạn trong chuỗi cung ứng, hạn chế đi lại, và tâm lý lo ngại của người dân đã ảnh hưởng đến nhu cầu bất động sản. Nhiều dự án bị trì hoãn, việc bán hàng gặp khó khăn, dẫn đến giảm doanh thu và lợi nhuận. Tác động của Covid-19 rất lớn, đòi hỏi các doanh nghiệp phải có giải pháp ứng phó kịp thời.

2.2. Rủi Ro Tài Chính Và Dòng Tiền Bất Động Sản Suy Giảm

Doanh thu giảm sút trong khi chi phí vẫn phải duy trì, gây áp lực lên dòng tiền của các công ty. Việc trả nợ trở nên khó khăn hơn, làm tăng rủi ro tài chính. Các doanh nghiệp cần phải quản lý dòng tiền một cách hiệu quả để vượt qua giai đoạn khó khăn này.

III. Phương Pháp Mô Hình Hồi Quy Ảnh Hưởng Hiệu Quả Tài Chính

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy để phân tích định lượng tác động của các yếu tố quy mô công ty, cấu trúc vốn, và Covid-19 đến hiệu quả tài chính của các công ty bất động sản tại Hà Nội. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của các công ty niêm yết. Các biến số được sử dụng trong mô hình bao gồm tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), quy mô công ty (tổng tài sản), tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (Debt-to-Equity ratio), và biến giả đại diện cho giai đoạn Covid-19.

3.1. Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu Tài Chính Doanh Nghiệp

Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các công ty bất động sản niêm yết. Quá trình xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị ngoại lệ, và tính toán các biến số cần thiết cho mô hình hồi quy.

3.2. Sử Dụng Mô Hình Hồi Quy Đánh Giá Tác Động

Mô hình hồi quy được sử dụng để ước lượng tác động của các biến độc lập ( quy mô công ty, cấu trúc vốn, Covid-19) đến biến phụ thuộc (hiệu quả tài chính). Các kiểm định thống kê được thực hiện để đảm bảo tính tin cậy của kết quả.

3.3. Các Biến Nghiên Cứu và Giả Thuyết

Nghiên cứu sử dụng ROA và ROE làm thước đo hiệu quả tài chính. Quy mô công ty được đo bằng tổng tài sản. Cấu trúc vốn được đo bằng tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu. Biến giả được sử dụng để đại diện cho giai đoạn Covid-19. Các giả thuyết được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây.

IV. Kết Quả Quy Mô Cấu Trúc Vốn Ảnh Hưởng Hiệu Quả ra sao

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô công ty, cấu trúc vốn, và Covid-19 đều có tác động đáng kể đến hiệu quả tài chính của các công ty bất động sản tại Hà Nội. Các công ty có quy mô lớn thường có hiệu quả tài chính tốt hơn do lợi thế về quy mô và khả năng tiếp cận nguồn vốn. Cấu trúc vốn hợp lý cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu quả tài chính. Đại dịch Covid-19 có tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính, đặc biệt là đối với các công ty có cấu trúc vốn yếu.

4.1. Tác Động Của Quy Mô Đến Tỷ Suất Sinh Lời ROA ROE

Các công ty có quy mô lớn thường có ROA và ROE cao hơn. Điều này có thể được giải thích bởi lợi thế kinh tế theo quy mô và khả năng đa dạng hóa rủi ro. Quy mô công ty lớn giúp tăng tỷ suất sinh lời.

4.2. Cấu Trúc Vốn Và Đòn Bẩy Tài Chính Bất Động Sản

Cấu trúc vốn có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả tài chính. Việc sử dụng đòn bẩy tài chính có thể làm tăng tỷ suất sinh lời, nhưng cũng làm tăng rủi ro tài chính. Các công ty cần phải cân nhắc kỹ lưỡng khi quyết định cấu trúc vốn tối ưu.

4.3. Ảnh Hưởng Đại Dịch Covid 19 Đến Hiệu Quả Tài Chính Doanh Nghiệp

Đại dịch Covid-19 có tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính. Các công ty phải đối mặt với doanh thu giảm, chi phí tăng, và rủi ro tài chính gia tăng. Các công ty có khả năng thích ứng tốt hơn với đại dịch thường có hiệu quả tài chính tốt hơn.

V. Kiến Nghị Giải Pháp Tài Chính Sau Covid 19 Cho Bất Động Sản

Dựa trên kết quả nghiên cứu, một số kiến nghị được đưa ra nhằm giúp các công ty bất động sản tại Hà Nội nâng cao hiệu quả tài chính trong bối cảnh hậu Covid-19. Các công ty nên tập trung vào việc quản lý dòng tiền một cách hiệu quả, tái cấu trúc cấu trúc vốn để giảm rủi ro tài chính, và tìm kiếm các cơ hội đầu tư mới để tăng trưởng doanh thu. Đồng thời, cần tận dụng các chính sách hỗ trợ của chính phủ để vượt qua khó khăn. Ngoài ra, cần chú trọng đến việc ứng dụng công nghệ vào quản lý và kinh doanh.

5.1. Tái Cấu Trúc Vốn Để Giảm Thiểu Rủi Ro Tài Chính

Các công ty nên xem xét việc tái cấu trúc cấu trúc vốn để giảm tỷ lệ nợ và tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Điều này sẽ giúp giảm rủi ro tài chính và cải thiện khả năng thanh toán. Có thể thực hiện thông qua phát hành cổ phiếu, bán bớt tài sản không sinh lời, hoặc đàm phán với các chủ nợ.

5.2. Quản Lý Dòng Tiền Hiệu Quả Trong Bối Cảnh Khủng Hoảng

Quản lý dòng tiền là yếu tố then chốt trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế. Các công ty cần phải dự báo dòng tiền một cách chính xác, cắt giảm các chi phí không cần thiết, và tìm kiếm các nguồn dòng tiền mới. Cần đảm bảo đủ dòng tiền để thanh toán các khoản nợ và duy trì hoạt động kinh doanh.

5.3. Tận Dụng Chính Sách Hỗ Trợ Từ Chính Phủ

Chính phủ đã ban hành nhiều chính sách hỗ trợ cho các doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi Covid-19. Các công ty nên tìm hiểu và tận dụng các chính sách này để giảm bớt gánh nặng về tài chính. Các chính sách có thể bao gồm giảm thuế, giãn nợ, và hỗ trợ lãi suất.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thị trường bất động sản (BĐS) đóng vai trò then chốt trong nền kinh tế, đóng góp trực tiếp vào tăng trưởng GDP và liên kết chặt chẽ với hệ thống ngân hàng, thị trường vốn. Tại Việt Nam, giai đoạn 2018–2019 ghi nhận tốc độ tăng trưởng kinh tế ấn tượng xấp xỉ 7,02%, tuy nhiên sự bùng phát của đại dịch COVID-19 đầu năm 2020 đã khiến tăng trưởng quý I/2020 sụt giảm xuống 3,8%, làm gián đoạn chuỗi cung ứng, đóng băng các giao dịch BĐS và gia tăng áp lực thanh khoản. Do đặc thù là ngành thâm dụng vốn với chu kỳ quay vòng dài và phụ thuộc nặng nề vào đòn bẩy nợ, các doanh nghiệp BĐS niêm yết phải đối mặt với bài toán tối ưu hóa cấu trúc vốn nhằm bảo toàn khả năng sinh lời.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là sự bất định trong việc cân đối giữa nợ vay (DA), khả năng thanh toán ngắn hạn (CR), quy mô tổng tài sản (SIZE) và cú sốc ngoại sinh từ dịch bệnh đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA). Nhiều doanh nghiệp lạm dụng đòn bẩy tài chính quá mức dẫn đến chi phí kiệt quệ tài chính lấn át lợi ích lá chắn thuế (tax shield), gây suy giảm nghiêm trọng hiệu quả tài chính (HQTC).

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hiệu quả tài chính và các nhân tố quyết định trong doanh nghiệp BĐS.
2. Đo lường mức độ tác động của quy mô công ty, cấu trúc vốn, khả năng thanh toán và đại dịch COVID-19 đến ROA của 42 công ty cổ phần BĐS niêm yết trên HNX giai đoạn 2018–2021.
3. Kiểm định và khắc phục triệt để các khuyết tật kinh tế lượng (đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi) để xây dựng mô hình ước lượng không chệch và hiệu quả.
4. Đề xuất các giải pháp định lượng thực tiễn giúp ban lãnh đạo doanh nghiệp BĐS tái cấu trúc danh mục nợ và nâng cao năng lực chống chịu trước khủng hoảng.

Phương pháp tiếp cận giải pháp sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data Regression) kết hợp kiểm định Hausman để lựa chọn giữa Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), đồng thời hiệu chỉnh sai số chuẩn bằng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) hoặc Robust Standard Errors. Kết quả kỳ vọng cung cấp hệ số ước lượng tin cậy ở mức ý nghĩa $p < 0.05$, hệ số xác định $R^2$ giải thích rõ ràng sự biến thiên của HQTC.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 42 công ty cổ phần BĐS niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) với chuỗi số liệu thứ cấp được kiểm toán trong 4 năm liên tiếp (2018–2021), loại trừ các doanh nghiệp hủy niêm yết hoặc thiếu hụt dữ liệu tài chính trọng yếu.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tài chính doanh nghiệp truyền thống thường áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Pooled OLS). Tuy nhiên, OLS bộc lộ nhiều điểm hạn chế khi bỏ qua các đặc tính riêng biệt không quan sát được của từng doanh nghiệp theo thời gian (firm-specific heterogeneity).

Phương pháp	Ưu điểm	Nhược điểm	Đánh giá độ phù hợp
Pooled OLS	Đơn giản, tính toán nhanh	Bỏ qua đặc trưng riêng của từng DN; gây chệch hệ số do biến nội sinh	Không phù hợp với dữ liệu bảng 42 DN
Mô hình FEM (Fixed Effects)	Kiểm soát được các đặc tính bất biến theo thời gian của từng DN	Giảm bậc tự do, không ước lượng được các biến độc lập bất biến	Rất phù hợp khi có tương quan giữa sai số cá thể và biến giải thích
Mô hình REM (Random Effects)	Tiết kiệm bậc tự do, xét đến sai số tổng thể của mẫu	Giả định sai số không tương quan với biến giải thích (dễ bị vi phạm)	Cần kiểm định đối chứng với FEM qua Hausman Test
FGLS / Robust FEM	Khắc phục hoàn toàn phương sai sai số thay đổi và tự tương quan	Đòi hỏi xử lý ma trận hiệp phương sai phức tạp hơn	Phương pháp tối ưu được lựa chọn

Khung yêu cầu kỹ thuật phân tích theo phương pháp MoSCoW:

• Must have (Bắt buộc có): Hồi quy dữ liệu bảng (FEM/REM), kiểm định Hausman, kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF), kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald Test), kiểm định tự tương quan (Wooldridge Test).
• Should have (Nên có): Thống kê mô tả phân vị, ma trận tương quan ma trận chéo, biểu đồ xu hướng ROA giai đoạn trước và trong COVID-19.
• Could have (Có thể có): Phân tích độ nhạy của đòn bẩy tài chính theo từng nhóm quy mô vốn hóa.
• Won't have (Chưa thực hiện): Mô hình động GMM bậc hai (dành cho các nghiên cứu tiếp theo có chuỗi thời gian $T > 10$).

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc phân tích định lượng được cấu thành từ 4 module dữ liệu độc lập:

1. Module Thu thập và Tiền xử lý (Data Ingestion): Trích xuất báo cáo tài chính (Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ) đã kiểm toán của 42 doanh nghiệp từ Vietstock và Cophieu68.
2. Module Tính toán Chỉ số (Feature Engineering):
   • $ROA = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản}}$
   • $DA = \frac{\text{Tổng nợ phải trả}}{\text{Tổng tài sản}}$ (Cấu trúc vốn)
   • $CR = \frac{\text{Tài sản ngắn hạn}}{\text{Nợ ngắn hạn}}$ (Khả năng thanh toán hiện hành)
   • $SIZE = \ln(\text{Tổng tài sản})$ (Quy mô doanh nghiệp)
   • $COVID = \text{Biến giả (Dummy variable: 0 cho 2018–2019; 1 cho 2020–2021)}$
3. Module Ước lượng Kinh tế lượng (Econometric Estimation Engine): Thực thi ước lượng mô hình dữ liệu bảng tổng quát: $$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 CR_{it} + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 DA_{it} + \beta_4 COVID_{it} + \varepsilon_i + u_{it}$$
4. Module Chẩn đoán và Hiệu chỉnh (Diagnostic & Remediation): Tự động phát hiện vi phạm giả định hồi quy và tái ước lượng với ma trận hiệp phương sai vững.

Thành phần kỹ thuật	Nền tảng / Công cụ	Phiên bản	Vai trò
Phần mềm xử lý chính	Stata	14.0 MP	Thực thi kiểm định kinh tế lượng và hồi quy bảng
Hệ thống dữ liệu nguồn	Microsoft Excel	365 / 2019	Lưu trữ bảng điều khiển (Panel Data Sheet), kiểm tra cân bằng
Thư viện mở rộng Stata	xttest3, collin	Tích hợp SSC	Kiểm định Wald cải biên và kiểm định đa cộng tuyến
Chuẩn mực kế toán	VAS / IFRS Guidelines	2021	Quy chuẩn hóa các chỉ tiêu Báo cáo tài chính

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng mô hình định lượng 6 giai đoạn nghiêm ngặt:

• Giai đoạn 1: Xác định biến và thiết lập giả thuyết nghiên cứu ($H_1, H_2, H_3, H_4$).
• Giai đoạn 2: Thu thập, chuẩn hóa dữ liệu 168 quan sát (42 doanh nghiệp $\times$ 4 năm).
• Giai đoạn 3: Phân tích thống kê mô tả (Mean, Standard Deviation, Min, Max) và tương quan.
• Giai đoạn 4: Ước lượng song song mô hình FEM và REM; thực hiện Hausman Specification Test.
• Giai đoạn 5: Chẩn đoán khuyết tật mô hình (VIF, Breusch-Pagan/Wald, Wooldridge).
• Giai đoạn 6: Hiệu chỉnh sai số, tổng hợp kết quả ước lượng cuối cùng và thảo luận chính sách.

---

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình thực thi mô hình được mã hóa toàn bộ thông qua Stata Script (Do-file), đảm bảo tính tái lập (reproducibility) cao trong nghiên cứu định lượng.

* Thiết lập cấu trúc Panel Data (42 doanh nghiệp, thời gian 2018-2021)
clear all
import excel "RealEstate_HNX_PanelData.xlsx", sheet("Data") firstrow
encode StockCode, gen(firm_id)
xtset firm_id Year

* 1. Thống kê mô tả và kiểm tra phân phối
summarize ROA DA CR SIZE COVID

* 2. Kiểm định đa cộng tuyến Collinearity Diagnostic
collin DA CR SIZE COVID

* 3. Hồi quy Mô hình Tác động Cố định (FEM)
xtreg ROA CR SIZE DA COVID, fe
estimates store fixed_effects

* 4. Hồi quy Mô hình Tác động Ngẫu nhiên (REM)
xtreg ROA CR SIZE DA COVID, re
estimates store random_effects

* 5. Kiểm định Hausman lựa chọn mô hình
hausman fixed_effects random_effects

* 6. Kiểm định khuyết tật mô hình: Phương sai sai số thay đổi (Modified Wald Test)
xtreg ROA CR SIZE DA COVID, fe
xttest3

* 7. Khắc phục khuyết tật bằng sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors)
xtreg ROA CR SIZE DA COVID, fe robust

Testing và validation

Kết quả chẩn đoán thống kê cho thấy:

1. Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) cực đại của tất cả các biến độc lập đều $< 2.5$ (ngưỡng an toàn $< 10.0$), độ chấp nhận (Tolerance) $> 0.4$, khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
2. Kiểm định Hausman: Thống kê $\chi^2$ đạt mức ý nghĩa $p\text{-value} = 0.0021 < 0.05$. Giả thuyết $H_0$ bị bác bỏ, khẳng định mô hình Tác động cố định (FEM) phù hợp vượt trội so với REM.
3. Kiểm định phương sai thay đổi: Lệnh xttest3 cho giá trị $p\text{-value} = 0.0000 < 0.01$, chứng minh mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity). Mô hình FEM với tùy chọn robust được kích hoạt để đưa ra ước lượng tin cậy nhất.

Chỉ số / Kiểm định	Giá trị thống kê	P-value	Kết luận kỹ thuật
Mean VIF	1.48	-	Không có đa cộng tuyến
Hausman Test ($\chi^2$)	16.84	0.0021	Chấp nhận mô hình FEM
Modified Wald Test	428.15	0.0000	Tồn tại phương sai sai số thay đổi $\rightarrow$ Hiệu chỉnh Robust SE
Within $R^2$	0.3412	-	Giải thích 34.12% biến thiên nội tại của ROA

Kết quả đạt được

Bảng kết quả hồi quy mô hình FEM Robust cuối cùng giải thích tác động của các nhân tố đến ROA của các doanh nghiệp BĐS HNX:

| Biến độc lập | Hệ số hồi quy ($\beta$) | Sai số chuẩn (Robust Std. Err.) | Giá trị t | P-value ($P > |t|$) | Chiều hướng tác động | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | Hệ số chặn (Cons) | 0.1842 | 0.0521 | 3.54 | 0.001 | - | | Cấu trúc vốn (DA) | -0.0894 | 0.0215 | -4.16 | 0.000 | Ngược chiều (Âm, ý nghĩa 1%) | | Khả năng TT (CR) | +0.0146 | 0.0058 | 2.52 | 0.016 | Cùng chiều (Dương, ý nghĩa 5%) | | Quy mô DN (SIZE) | +0.0112 | 0.0041 | 2.73 | 0.009 | Cùng chiều (Dương, ý nghĩa 1%) | | Đại dịch (COVID) | -0.0278 | 0.0084 | -3.31 | 0.002 | Ngược chiều (Âm, ý nghĩa 1%) |

• Cấu trúc vốn ($DA$, $\beta_3 = -0.0894$, $p = 0.000$): Tỷ lệ nợ tác động ngược chiều mạnh mẽ đến HQTC. Khi tỷ số nợ tăng thêm 1 đơn vị (hoặc 100%), ROA của doanh nghiệp BĐS giảm 8.94%. Điều này phản ánh chi phí lãi vay và rủi ro thanh toán trong ngành BĐS đã lấn át hoàn toàn lợi ích từ lá chắn thuế.
• Khả năng thanh toán ($CR$, $\beta_1 = +0.0146$, $p = 0.016$): Hệ số thanh toán ngắn hạn tác động cùng chiều; việc duy trì tài sản ngắn hạn lành mạnh giúp bảo toàn khả năng trả nợ và nâng cao hiệu quả vận hành.
• Quy mô doanh nghiệp ($SIZE$, $\beta_2 = +0.0112$, $p = 0.009$): Tác động cùng chiều khẳng định lý thuyết lợi thế kinh tế theo quy mô (economies of scale); các doanh nghiệp có tổng tài sản lớn có uy tín và khả năng đàm phán chi phí đầu vào tốt hơn.
• Cú sốc ngoại sinh ($COVID$, $\beta_4 = -0.0278$, $p = 0.002$): Đại dịch làm sụt giảm trung bình 2.78% ROA của các doanh nghiệp BĐS do gián đoạn thi công, đóng băng thị trường và chi phí quản lý phát sinh.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp học thuật và thực tiễn đáng kể so với các công trình trước đây:

• Tích hợp yếu tố rủi ro phi truyền thống: Khác với các nghiên cứu trước chỉ xét các nhân tố nội sinh (Đoàn Ngọc Phúc, 2014; Phan Thanh Hiệp, 2016), đề tài đã định lượng hóa thành công tác động của cú sốc ngoại sinh COVID-19 thông qua biến giả nhị phân, cung cấp bằng chứng thực nghiệm rõ ràng về sức bền của ngành BĐS.
• Khắc phục lỗi mô hình triệt để: Ứng dụng quy trình kiểm định khuyết tật hai bước (Hausman $\rightarrow$ Modified Wald $\rightarrow$ Robust FEM), xử lý hiện tượng phương sai thay đổi mà nhiều nghiên cứu OLS truyền thống bỏ qua, nâng cao độ tin cậy của ước lượng lên trên 95%.
• So sánh thực nghiệm với các công trình tiêu biểu:

Tiêu chí	Nghiên cứu của Đoàn Ngọc Phúc (2014)	Nghiên cứu của Phan Thanh Hiệp (2016)	Đề tài này (Nguyễn Minh Hiếu, 2022)
Đối tượng mẫu	217 DN sau cổ phần hóa (Đa ngành)	95 DN sản xuất công nghiệp	42 DN Bất động sản niêm yết trên HNX
Giai đoạn nghiên cứu	2007–2012	2007–2013	2018–2021 (Bao gồm khủng hoảng COVID-19)
Phương pháp chính	Pooled, FEM, REM	OLS giản đơn	FEM kết hợp Robust Standard Errors
Tác động của nợ	Nợ ngắn hạn (-), Nợ dài hạn (+)	Cấu trúc vốn tác động (-)	Tổng nợ tác động âm sâu sắc ($\beta = -0.0894$)
Kiểm soát ngoại sinh	Không	Không	Đo lường trực tiếp tác động COVID-19 ($p < 0.01$)

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kết quả định lượng mở ra khung hành động cụ thể cho các nhà quản trị tài chính và nhà đầu tư:

• Tái cấu trúc tỷ lệ đòn bẩy tài chính: Doanh nghiệp BĐS cần đưa tỷ số nợ trên tổng tài sản ($DA$) về ngưỡng an toàn dưới 50–55%. Cần chuyển dịch từ phụ thuộc nợ vay ngân hàng ngắn hạn sang phát hành trái phiếu doanh nghiệp dài hạn minh bạch hoặc huy động vốn qua quỹ đầu tư tín thác bất động sản (REITs).
• Quản trị dòng tiền và thanh khoản: Nâng cao hệ số thanh toán ngắn hạn ($CR > 1.5$) bằng cách giải phóng hàng tồn kho dự án dở dang thông qua các chính sách chiết khấu thanh toán nhanh, duy trì dự phòng tiền mặt tối thiểu đáp ứng 6–9 tháng chi phí vận hành cố định.
• Tối ưu hóa quy mô và chuỗi giá trị: Tận dụng quy mô tổng tài sản lớn để đàm phán giảm chi phí vốn (cost of capital), đồng thời ứng dụng công nghệ số (Proptech, VR Tour) để duy trì hoạt động bán hàng ngay cả trong điều kiện giãn cách hoặc suy thoái kinh tế.

Lộ trình tái cấu trúc tài chính đề xuất (12-18 tháng):
[Tháng 1 - 3]: Kiểm kê nợ ngắn hạn -> Thiết lập quỹ dự phòng thanh khoản (CR >= 1.5)
[Tháng 4 - 9]: Cơ cấu lại nợ vay ngân hàng -> Giảm hệ số DA xuống ngưỡng an toàn (< 55%)
[Tháng 10 - 18]: Tận dụng lợi thế quy mô (SIZE) để đàm phán chi phí vốn và số hóa kênh phân phối

---

Hạn chế và hướng phát triển

Dù đạt được những kết quả có ý nghĩa thống kê và thực tiễn cao, đề tài vẫn ghi nhận một số giới hạn:

• Phạm vi không gian mẫu: Nghiên cứu chỉ tập trung vào 42 doanh nghiệp niêm yết trên HNX, chưa mở rộng sang sàn HOSE (nơi quy tụ nhiều tập đoàn BĐS vốn hóa lớn) và UPCoM.
• Độ dài chuỗi thời gian: Khung thời gian 2018–2021 (4 năm, $T = 4$) đủ để kiểm định bảng tĩnh nhưng chưa đủ độ trễ để áp dụng mô hình hồi quy động System GMM nhằm kiểm soát tính nội sinh hoàn toàn của biến trễ ROA.
• Hướng phát triển: Mở rộng mẫu nghiên cứu sang toàn bộ thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2015–2025; bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, lãi suất điều hành và chỉ số giá BĐS.

---

Đối tượng hưởng lợi

Nội dung và mô hình của khóa luận mang lại giá trị định lượng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng:

• Sinh viên & Học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Nắm vững quy trình xử lý dữ liệu bảng thực tế trên Stata 14, kỹ năng chẩn đoán khuyết tật mô hình (Hausman, Wald, VIF) và cách viết báo cáo định lượng chuẩn mực.
• Nhà phân tích & Lập trình viên định lượng (Quant Developers): Cung cấp cấu trúc dữ liệu chuẩn hóa, logic kiểm định thuật toán thống kê và đoạn mã lệnh Stata sẵn sàng tích hợp vào các hệ sinh thái phân tích tự động.
• Ban điều hành & Giám đốc tài chính (CFO) doanh nghiệp BĐS: Sở hữu công cụ đo lường độ nhạy của ROA trước các quyết định vay nợ và biến động kinh tế, từ đó thiết lập trần nợ tối ưu.
• Các nhà nghiên cứu kinh tế lượng: Nguồn dữ liệu tham khảo uy tín về thị trường BĐS Việt Nam trong giai đoạn biến động lịch sử 2018–2021.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để chạy mô hình thực nghiệm của khóa luận là gì?

Hệ thống cần máy tính cá nhân cài đặt phần mềm Stata phiên bản 14.0 trở lên (hoặc Python 3.8+ với các thư viện statsmodels, linearmodels, pandas), cùng Microsoft Excel 2016+ để chuẩn bị file dữ liệu bảng chuẩn định dạng .dta hoặc .xlsx.

2. Tại sao kiểm định Hausman lại ưu tiên mô hình FEM hơn REM trong nghiên cứu này?

Kiểm định Hausman kiểm tra xem sai số ngẫu nhiên cá thể ($\varepsilon_i$) có tương quan với các biến giải thích hay không. Với $p\text{-value} = 0.0021 < 0.05$, giả thuyết $H_0$ (không tương quan) bị bác bỏ. Điều này chứng minh các đặc tính riêng biệt của từng doanh nghiệp BĐS có tương quan với quyết định cấu trúc vốn, do đó FEM là ước lượng không chệch.

3. Làm thế nào để mở rộng mô hình này cho các ngành khác (như Xây dựng, Sản xuất)?

Chỉ cần thu thập chuỗi BCTC tương ứng của các ngành mục tiêu theo định dạng Panel Data (Firm ID - Year), chuẩn hóa các chỉ tiêu $ROA$, $DA$, $CR$, $SIZE$ và áp dụng lại quy trình 6 bước trong Do-file Stata đã xây dựng.

4. Tại sao tỷ số nợ (DA) lại tác động âm đến ROA của các doanh nghiệp BĐS HNX?

Trong ngành BĐS, việc vay nợ quá nhiều làm chi phí lãi vay tăng vọt. Khi các dự án bị đình trệ (đặc biệt trong đợt dịch COVID-19), doanh thu không đủ bù đắp chi phí tài chính, dẫn đến việc đòn bẩy nợ trở thành gánh nặng bào mòn lợi nhuận ròng trên tài sản.

5. Chi phí triển khai hệ thống quản trị rủi ro cấu trúc vốn dựa trên mô hình này là bao nhiêu?

Chi phí triển khai rất thấp đối với doanh nghiệp, chủ yếu là chi phí chuẩn hóa dữ liệu nội bộ và sử dụng các công cụ mã nguồn mở hoặc phần mềm thống kê sẵn có, với thời gian thu hồi vốn (ROI) đo lường qua việc giảm thiểu hàng tỷ đồng chi phí lãi vay không hiệu quả.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Minh Hiếu (Trường Đại học Thăng Long) đã giải quyết toàn diện bài toán đánh giá tác động của quy mô công ty, cấu trúc vốn, khả năng thanh toán và đại dịch COVID-19 đến hiệu quả tài chính của 42 công ty BĐS niêm yết trên HNX giai đoạn 2018–2021. Bằng việc ứng dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng FEM kết hợp hiệu chỉnh sai số chuẩn vững, nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm rằng: đòn bẩy tài chính cao và đại dịch COVID-19 là hai nhân tố gây tổn thương nặng nề nhất đến ROA, trong khi quy mô tài sản lớn và khả năng thanh toán ngắn hạn dồi dào là tấm đệm đỡ quan trọng giúp doanh nghiệp duy trì khả năng sinh lời. Đây là tài liệu tham khảo khoa học có giá trị cao cho công tác hoạch định chính sách tài chính doanh nghiệp và nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1.CƠ SỞ LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH VÀ NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH. Tổng quan chung về hiệu quả tài chính 1 1. KHÁI NIỆM HIỆU QUẢ CHÍNH 1 1. Khái niệm về hiệu quả.

Khái niệm về hiệu quả tài chính. THƯỚC ĐO HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH 2 1. Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS). Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA).

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính 5 1. CẤU TRÚC VỐN 5 1. Khái niệm về cấu trúc vốn.

Tổng quan nghiên cứu về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính 6 1. KHẢ NĂNG THANH TOÁN (LIQUIDITY) 9 1. Khái niệm về khả năng thanh toán. Tổng quan nghiên cứu về ảnh hưởng của khả năng thanh toán tới hiệu quả tài chính.

QUY MÔ CÔNG TY (SIZE) 12 1. Khái niệm về quy mô công ty. Tổng quan các nghiên cứu của quy mô công ty đến hiệu quả tài chính 13 1. ĐẠI DỊCH COVID-19 15 1.

Khung nghiên cứu 15 CHƯƠNG 2.THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG BẤT ĐỘNG SẢN HÀ NỘI. Quy trình nghiên cứu 17 2. Phương pháp nghiên cứu và xử lý số liệu 19 2. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU 20 2.

PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ SỐ LIỆU 20 2. Phương pháp thống kê mô tả. Phương pháp hồi quy tuyến tính. Phương pháp kiểm định Hausman.

Phương pháp kiểm định đa cộng tuyến. Phương pháp kiểm định tự tương quan. Phương pháp kiểm định phương sai sai số thay đổi. Các biến nghiên cứu và đo lường các biến nghiên cứu 23 2.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 23 2. CÁC BIẾN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 23 2. Biến phụ thuộc. Biến độc lập.THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN HÀ NỘI.

Đặc điểm của ngành bất động sản ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính 27 3. Tình hình dịch bệnh Covid 19 và những tác động mà nền kinh tế đối mặt 28 3. TÁC ĐỘNG CỦA ĐẠI DỊCH COVID-19 ĐẾN NỀN KINH TẾ VIỆT NAM 28 3. CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN ĐỐI MẶT VỚI NỀN KINH TẾ CỦA ĐẠI DỊCH COVID-19 31 3.

Thực trạng hiệu quả tài chính của các Công ty Cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán thành phố Hà Nội trước và trong gian đoạn Covid 19 33 3. TỶ SUẤT SINH LỜI TRÊN DOANH THU (ROS) 34 3. TỶ SUẤT SINH LỜI TRÊN TỔNG TÀI SẢN (ROA) 38 3. TỶ SUẤT SINH LỜI TRÊN VỐN CHỦ SỞ HỮU (ROE) 42 3.

Thực trạng các nhân tố tác động đến hiệu quả tài chính trước và trong gian đoạn Covid 19 của các Công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Hà Nội 48 3. KHẢ NĂNG THANH TOÁN 48 3. Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR). QUY MÔ CÔNG TY (SIZE) 52 3.

CẤU TRỐN VỐN (DA) 55 3. ĐẠI DỊCH COVID 19 58 3. Thực trạng các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính 60 3. Tăng trưởng GDP (GROWTH).NỘI DUNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu 64 4. Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính 68 4. Kiểm định và khắc phục khuyết tật của mô hình hồi quy 69 4. KẾT QUẢ HỒI THEO HAI PHƯƠNG PHÁP FEM VÀ REM 69 4.

KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN COLLIN 70 4. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TỰ TƯƠNG QUAN, KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI. Phân tích kết quả mô hình hồi quy 73 4. BIẾN PHỤ THUỘC: ROA 73 4.

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY 75 CHƯƠNG 5.KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ. Tóm tắt kết quả nghiên cứu 78 5. Một số hạn chế của đề tài nghiên cứu 79 5. Một số kiến nghị 79 PHỤ LỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC VIẾT TẮT Ký hiệu viết tắt Tên đầy đủ BĐS Bất động sản CTCP Công ty cổ phần CTV Cấu trúc vốn HTK Hàng tồn kho ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROS Tỷ suất sinh lời trên doanh thu ROI Lợi tức đầu tư TSCĐ Tài sản cố định TSDH Tài sản dài hạn TSNH Tài sản ngắn hạn TTCK Thị trường chứng khoán VCSH Vốn chủ sở hữu DN Doanh nghiệp TLN Tỷ lệ nợ HQTC Hiệu quả tài chính EV Giá trị doanh nghiệp DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ, ĐỒ TH Bảng 1.

Một số nghiên cứu về hiệu quả tài chính.2 Nguyễn Tuyết Anh (2021) cho rằng“Cấu trúc vốn là sự kết hợp của nợ ngắn hạn thường xuyên, nợ dài hạn, cổ phần ưu đãi và cổ phần thường được sử dụng để tài trợ cho quyết định đầu tư của doanh nghiệp”. Xét về bản chất, khái niệm về cấu trúc vốn của các tác giả không khác biệt nhiều. cấu trúc vốn của doanh nghiệp gồm 2 bộ phận là VCSH và nợ phải trả, có quan hệ khăng khít với nhau khi doanh nghiệp huy động và sử dụng vốn. Trong khóa luận này, tác giả sử dụng cấu trúc vốn quan hệ với tỷ số nợ (DA).

Tỷ số nợ của doanh nghiệp phản ánh mức độ sử dụng nợ vay trong việc tài trợ cho tài sản doanh nghiệp. Ngược lại với tỷ suất tài trợ thì con số này phản ánh mức độ sử dụng nợ vay để đầu tư vào tài sản của doanh nghiệp nhiều hay ít. Một số nghiên cứu về lý thuyết của Rajan vµ Zingales (1995), Famavµ French (2002), Kayhan vµ Titman (2007), Baker vµ Wurgler (2002) thì cấu trúc vốn được tính bằng công thức của tỷ số nợ (DA): = Trong đó: Nếu tỷ số nợ đối với tài sản bằng 1, chứng tỏ công ty có số nợ phải trả bằng với tài sản có, công ty này có tỷ lệ đòn bẩy cao. Công ty có DA lớn hơn 1 có nghĩa là công ty có nhiều nợ phải trả hơn tài sản, chỉ tiêu càng cao dẫn tới công ty sắp bị giải thể hoặc phá sản trong tương lai.

Công ty có DA nhỏ hơn 1 cho thấy rằng công ty đó nhiều tài sản hơn nợ phải trả và có thể thanh toán các nghĩa vụ của mình bằng cách bán tài sản của mình nếu cần. Đây là công ty ít rủi ro nhất trong các công ty khác. Tổng quan nghiên cứu về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính a. Tổng quan nghiên cứu nước ngoài Nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới phân tích ảnh hưởng CTV đến HQTC của DN được thực hiện ở các quốc gia, trong nhiều lĩnh vực ngành nghề tại thời điểm khác nhau.

Weixu (2005) nghiên cứu 1.130 DN niêm yết ở Trung Quốc cho thấy HQTC bị tác động rất lớn bởi TLN của DN. TLN tác động dương (+) đến HQTC khi ở mức lệ thấp và tác động âm (-) khi ở mức lệ cao. Trong khi nhiều tác giả chỉ nghiên cứu tác động một chiều giữa biến TLN và các nhân tố tác động đến HQTC thì Margaritis và Psillaki (2007) thực hiện nghiên cứu 2 chiều. Dữ liệu thu thập từ các DN ở Pháp thuộc lĩnh vực sản xuất công nghiệp truyền thống (ngành dệt may, dược phẩm) và lĩnh vực công nghiệp phát triển (máy tính, nghiên cứu và phát triển).

Nghiên cứu kiểm định 2 mô hình hồi quy như sau: (i)TLN 6 và các yếu tố tác động đến HQTC; (ii) HQTC và các nhân tố ảnh hưởng đến TLN. Kết quả nghiên cứu cho thấy, HQTC và TLN có ảnh hưởng lẫn nhau. Muchiri và cộng sự (2016) xem xét ảnh hưởng vốn lưu động và CTV đến HQTC của các DN bảo hiểm niêm yết ở Kenya từ năm 2011 đến năm 2015. Tính đến năm 2015, đã có 49 DN bảo hiểm đăng ký ở Kenya (IRA, 2015).

Tuy nhiên, chỉ có 6 DN bảo hiểm được niêm yết công khai. Nghiên cứu sử dụng 2 biến độc lập chính là vốn lưu động và CTV, biến phụ thuộc là HQTC. Kết quả cho thấy, trọng nợ càng lớn thì ROA càng lớn và ngược lại. Nghiên cứu đề xuất các DN bảo hiểm ở Kenya nên áp dụng CTV định hướng nợ nhiều hơn nếu muốn cải thiện lợi nhuận về ROA và ROE.

DN bảo hiểm nên quan tâm nhiều hơn đến tài sản hiện tại và hướng đến chính sách quản lý vốn lưu động. Ali và cộng sự (2020) đã có bài nghiên cứu với đề tài về tác động của CTV đến HQTC của các DN sản xuất Kurdistan. Mục tiêu nghiên cứu là thiết lập các ảnh hưởng của CTV đến hiệu quả hoạt động theo quan điểm tài chính của các DN sản xuất tại Kurdistan. Dữ liệu nghiên cứu là các DN niêm yết trong lĩnh vực sản xuất giai đoạn 2009 - 2015.

Bằng cách sử dụng nhiều hồi quy tuyến tính trong đó lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là biến phụ thuộc, CTV là biến độc lập, tính thanh khoản, quy mô và tăng trưởng là các biến kiểm soát. Các biến này được sử dụng để xác định liệu CTV có ảnh hưởng đến lợi nhuận của các công ty sản xuất ở Kurdistan. Kết quả thu được từ phương trình hồi quy đã thiết lập cho thấy mối quan hệ âm giữa tổng nợ, quy mô và hiệu suất tài chính. Điều này cho biết việc sử dụng nhiều nợ hơn có liên quan đến việc giảm hiệu suất ở góc độ tài chính.

Nghiên cứu chỉ rõ rằng hiệu suất tài chính tăng lên khi tăng khả năng thanh khoản và tăng trưởng doanh số. Từ những phát hiện nêu trên, nghiên cứu khuyến nghị rằng các DN nên xem xét việc vay ít vốn hơn và sử dụng quỹ nội bộ một cách tiết kiệm. Edgar và cộng sự (2020) nghiên cứu ảnh hưởng của CTV đến ROA, ROE của các DN gia đình và phi gia đình tại Brazil. Mẫu nghiên cứu bao gồm 117 DN (68 DN gia đình và 49 DN phi gia đình) từ năm 2011 - 2015.

Kết quả cho thấy hệ số nợ ngắn hạn và hệ số nợ dài hạn đều ảnh hưởng tiêu cực đến HQTC của DN gia đình. Đối với DN phi gia đình, hệ số nợ ngắn hạn tác động tiêu cực đến HQTC, trong khi đó hệ số nợ dài hạn lại tác động tích cực đến HQTC của các DN. Tổng quan nghiên cứu trong nước Việc xác định ảnh hưởng của CTV đến HQTC có ý nghĩa rất quan trọng vì giúp DN chủ động trong kế hoạch vay vốn, từ đó duy trì CTV lành mạnh nâng cao HQTC 7 của DN. Do vậy, nghiên cứu về ảnh hưởng của CTV đến HQTC của DN nhận được khá nhiều quan tâm của các tác giả trong nước thời gian gần đây, đặc biệt trong giai đoạn đại dịch Covid-19 đang diễn ra và tác động rất lớn đến tình hình hoạt động của DN.