Tiểu luận: Phân tích vốn cổ phần và phân tích các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn các công ty cổ phần tại Việt Nam

1

PHÂN TÍCH VN C PHN VÀ PHÂN TÍCH CÁC YU T NG
N CU TRÚC VN CÁC CÔNG TY C PHN TI VIT NAM
Nhóm 5-- K22
GVHD: PGS.TS Lê Th Lanh

Mc lc:

PHN I: PHÂN TÍCH VN C PHN 2
A. nh giá 2
1. 

 2
2. 











 6
3. 








 7
B.  9
C. 

















. 11
PHN II: PHÂN TÍCH CÁC YU T N CU TRÚC VN CÔNG TY C PHN
TI VIT NAM 13
I.  lý thuyt: 13

II. Các gi thuyt kinh 15
III. D liu 16
IV. Kt lun 18
TÀI LIU THAM KHO 18
Ph lc 18








2


PHÂN TÍCH VN C PHN VÀ NGHIÊN CU CÁC YU T NG
N CU TRÚC VN CÁC CÔNG TY C PHN TI VIT NAM

PHN I: PHÂN TÍCH VN C PHN



















.






























, . 










. 
.








, 



















































. 









 






,





.
A. Cnh giá
1. 






























































. 





3 










:






(DDM), 



(DCF) 






(

).
1.1. 










 (DDM)
nh giá c phn bng cách d báo dòng c tg lai:
Giá c phn = hin giá ca dòng c tc d kin



=
(
+1
)
(1 + )
1
+
(
+2
)
(1 + )
2
+ +
(
+
)
(1 + )

+ 
nh giá mng:


3

 =
(1 + )
1
(1 + )
1
+
(1 + )
2
(1 + )
2
+ +
(1 + )

(1 + )




: P : 


D: 











K: 
g: 
Sut sinh li yêu cu s ph thuc vào: k vng v li nhun cu
ng công ty khác nhau, m không chc chn v dòng c t so
sánh vi các công ty cùng ngành khác.












:
 =

( )


c mng li
nhun là ri phân tích phc tình hình ca c mng
th ng ca công ty, s ng li nhun li không nht thing
doanh thu. Do vy, vinh giá có th u kt qu 

 nhy, vi các kch bn ng khác nhau (10%, 9% ho
Vic gn giá c phiu vi c t ng li nhun
không hoàn toàn phù hp vi thc tc bit là vi các công ty có tính chu k kinh doanh
cao, li nhunh (Không phù hp công thi s nh ca g)
Model 1: DDM
Description
Defines CFs as dividends; the basic argument for using this definition of
cash flow is that an investor who buys and holds a share of stock generally
receives cash returns only in the form of dividends
Comments
1. It takes into account earnings by examining reinvested earnings which
provides basis for future dividends
2. Because dividends are less volatile than earnings and other return
concepts, the relative stability of dividends may make DDM value less


4

sensitive to short run fluctuations in underlying value than alternative
DCF models
3. Company may not pay dividends because it is (a) not profitable or (b)
too profitable
4. General trends in dividend policy include: (a) reduction of cash
dividends and (b) upward trend in share repurchases
Best Usage
1. The company is dividend-paying
2. The investor takes non-control perspective
3. Board of Director (BoD) has established dividend policy consistent with
 NOT useful when dividend is consistent and
earnings are changing).Often, companies with established dividends

are seasoned companies, profitable but operating outside the
-growing sub-sectors
Limitations
Predicting the time of dividend without prior dividend data or dividend policy
is generally not practical. For a non-dividend-paying company, analysts
usually prefer a model that defines returns at the company level than at the
stockholder level

1.2. 



(DCF)









=
(
+1
)
(1 + )
1
+
(

+2
)
(1 + )
2
+ +
(
+
)
(1 + )

+ 
Model 2: Free Cash Flow Equity (FCFE) Models
Description
The concept of FCF responds to the reality that, for a going concern, some
of the cash flow from operations is not free but rather needs to be
committed to reinvestment and new investments in assets  it defines the
cash that can be withdrawn without harming the economics underlying of
the firm
Comments
1. FCFF = CFO  Capital expenditures and V
E
= V
F
 V
D
(it is a pre-debt
concept)
2. FCFE is FCFF + net borrowing and V
E
is simply PV of FCFE (it is a

post-debt concept)
Best Usage
1. The company is not dividend-paying


5

2. The company is dividend-paying but dividends significantly exceed or
fall short of FCFE
3. profitability within a
forecast horizon with which the analyst is comfortable
4. The investor takes a control perspective
Limitations
Some companies have intense capital demands and as a result have
negative expected FCF  in those cases, the analyst should consider a
model like residual income

1.3. 







(

)





= 

+

+1
(1 + )
1
+

+2
(1 + )
2
+ +

+
(1 + )

+ 

RE = Earn
t
(r × B
t1
)
Model 3: Residual Income Model
Description
The model is based on the idea that for a given time period, residual


on the beginning-of-period investment (common equity)
Comments
1. The approach attempts to match profits to the time period in which they
are earned  in contrast to accounting NI, however, residual income
attempts to measure the value added in excess of opportunity costs
2. 
PV of residual earnings (BV per share = common equity / common
shares outstanding)
Best Usage
1. The company is not paying dividends  alternative to FCF model
2. 
Limitations
The model requires a lot of adjustments to accounting figures  sometimes,
disclosures of financial statements are of low quality with high degree of


1.4. 







(AEG)



6


0

=



+
1



2
(1 + )
1
+

3
(1 + )
2
+

4
(1 + )
3
+ 
=
1




+

2
(1 + )
1
+

3
(1 + )
2
+

4
(1 + )
3
+ 
AEG: .


= 







 





= [earn

+ r× 
1
]  [(1+r) earn
1
]
= (g) × earn
1






















.
Ưu Điê
̉
m


: , 
.
.






















.
Nhược điê
̉
m
, 





 

, 






.





 


 

 
 





  

.

2. 

















































.
=  
Nhược điê
̉
m
,  
.














 




.
 










  


.
 , 

 







 


7

.

Kh thi

 



 

 





  
 











:  

, 
n,  




3. 







 






  :  (P/S), 


(P/E), (P/B) 










(P/CFO).










: 














3.1. 





 













. 

















.
 





























- 

, , doanh thu, - 


.
 
.
:
  












.
 



 .

 .
 .

3.2. 









.
 






















.
 











, 

.
 
















.
(P/E)
= 



/ 










8














 /


















 . 















, 
























































.
 =

()



=






 =

()

=




()





c trên, 













 /: 
, , 



. 
































(K) .
: P/






, 





/












 



 2 

. 


 1; 

1, 














 ; 

 1 








.

PEG=(P/E)/






(P/B)
, 


, 







.
P/














 












. .

mua. , 

/

.
/








/1. 














0.










































(


), 





























. 


























/

:

9


0


0
= 1 +
  

0

B. 
ng hóa thu nhp.
Thu nhp là mt yu t quan tr xét giá tr công ty. Tuy nhiên thu nhp có th chu
nhng sai lch ln. Chng hn thu nhp 



ca mn t các
u kic bit mà s không lp l thi ph
ng hóa thu nhp, nhà phân tích s thit lng t ng
i thiu.
 = + 

 


 = 
 =




2

2

vi  là thu nhp trung bình
và  là s 
: , trang 465.
H s ng bn vng.
Bn vng th hin tính kt ni trong s ng ca thu nhng th
giá h s ng thu nhp trên mi c phiu trong quá kh ca công ty có tip tc hay
không. Nng da trên yu t khác li nhui thì s 
ng là không bn vng.
Thu nhp trên mi CP = H s vòng quay tài sn x T sut li nhun trên doanh thu x T
sut vay n x Giá tr s sách trên mi c phiu
hoc:
Li nhun ròng/S C phiu  = (Doanh thu/Tài sn) x (Li nhun ròng/doanh
thu) x (Tài sn/Giá tr ròng) x (Giá tr ròng/S CP phát hành)
Thu nhp trên m do 1 trong 4 ch s bên phi ca công th s
vòng quay tài sn, t sut sinh li, t sut vay n, giá tr s sách trên mi CP. Tuy nhiên s


10

vòng quay, t sut li nhun, t sut vay n có mt gii hnh trong kh 

công ty và m ri ro cho phép. Ch có giá tr s sách là có th ng thông
qua li nhui.
Công ty gi li thu nhp càng nhiu kh ng bn vng càng cao, giá tr s
 s ng EPS càng cao.
H s ng bn vng = T sut li nhun trên vn ch s hu x T l li nhun gi
li
Vi T l li nhun gi li = 1  T l chi tr c tc.
Ngoài ra công ty còn có kh ng cách gim s ng c phiu bng cách
mua li s , 

i mt v

 hn ch ng doanh thu. Tuy
u này li làm ny sinh vi sut vay n i ro v tài chính. 




































.
CÔNG THC DU PONT:
Thu nhp trên mi c phiu có th c phân tách ra thành các nhân t nh 
tc Du pont.
Vi công thc này, nhà phân tích có th nhn th ngun gc t sut li nhun
ròng trên tài sn:
T sut li nhun trên tài sn = H s vòng quay tài sn x T sut li nhun trên
doanh thu
(Doanh thu/Tài sn) x (Thu nhp/Doanh thu) = (Thu nhp/Tài sn)
Qua trên có th a t sut vay n trên t sut li nhun trên vn ch s
hu:

T sut li nhun trên vn ch s hu = H s vòng quay tài sn x T sut li nhun
trên doanh thu y tài chính
(Doanh thu/tài sn) x (Thu nhp/doanh thu) x (Tài sn/Vn ch s hu) = (Thu
nhp/Vn CSH)
c hiu là t s ca tài sn trên vn ch s hu.
nh giá qua kh u trúc:


11

Qua công thc Du pont, công ty có th  bu doanh nghip tc là
có nhi ln trong hong và chic tài chính. Công ty có th 
thông qua vic tn dng tài sn có hiu qu  dy tài chính, tinh gin
hong, thoái vc kém li nhun, s dng tin m mua li c
ph
C. 






















.



 

nhau  














:
 M


(DCF). Francis et al. (2000) so sánh  chính xác ca DDM, DCF, và RI và
 rng RI là t tri so vi hai 

. H nhn ra rng RI
là   (li d  tuyi là 30%) so vi DCF và
DDM (ng 41% và 69%) và RI  gii thích phn ln các bin
ng giá th ng (71%  gii thích, c vi 51%  DCF
và 35%  DDM)
 V mt lý thuyt không có s khác bit gia các DCF và RI và c u
i DDM và  ra rng các mô hình này ng cung cp
kh gii thích i vi giá c phiu
 



thu nhp t mô hình DCF
 giá tr s sách 

hin i tt và u 



giá tr s sách
trên ROE ci thi  chính xác  

  s giá tr s
sách
  s tài sn nói chung li sut c tính t (ví d  và
ít 


) so vi và  c bit là cho các công
ty 

 phi tài chính
 M a giá mc tiêu da trên mô hình thu nhp còn li là 
so vi t l PEG (ng li nhun 



)
 Các nhà phân tích bên bán thích mô hình thu nhp mt thi k  mô hình
nhiu thi k. Asquith et al. (2005) tìm thy rng h% các báo cáo
 c s dng mt s loi p (ví d P/E,
 EBITDA). c li, ch có 12,8% s dng DCF và 25% s d


 tài sn. Imam et al. (2008) cho thy rng trong nghiên cu ca h, các nhà
phân tích s dng c c thu nhp và DCF. Tuy nhiên,  giá tr s
sách ít i các nhà phân tích


12

Các kt lun trong nghiên c v n ca các mô hình nh giá
 là không thuyt phc. Ví d, mc dù 'c' là mt trong nhng yu t gii
thích trong vic la chn nh giá  bng chng trong các nghiên cu 
(Demirakos et al, 2004; Imam và cng s, 2008), có th là các nhà phân tích s dng 
mô hình khác nhau cho c  (Liu et al., 2002a) cho thy 


t v
s thích ci s dng. Nói cách khác, nó ph thuc vào vic i dùng mun tính
toán da trên thu nhp hoc dòng tin (Lee, 2003; Lundholm & Sloan, 2004).  câu
ht ra, ti sao i dùng thích dòng tin n thu nhp hoc thu nhp  dòng tin;
, trong mô hình c thu nhp, ti sao mt s mô hình 


(ví d P/E) 

 (ví d: Giá/doanh thu bán hàng hoc PEG)? Có bt c u
gì   chính xác  



 ? Liu s dng chung mô
 dòng tin và mô hình li nhu

ci thin hiu sut ca các d báo phân tích? Các
nghiên c c cung cp rt ít bng chng v u này. Block (1999) cho thy rng
nh ca vic d  nhiu thi k trong mt ng doanh nghip không
chc chn và c tính t sut chit khu phù hp, làm cho mô hình nhiu thi k không
hp dn các nhà phân tích. Demirakos et al. (2004) cho thy rng các nhà phân tích u
chnh  nh giá ca h cho các công ty v



 khác nhau, 


thích mô hình nhin 




 vi dòng thu nhp bing và
ng không nh. Imam et al. (2008) khnh do nhn thc hn ch trong vic
áp dng k thut ca DCF,  các nhà phân tích thc t nh giá theo
.
Các hc gi  rng vic các nhà phân tích s dng các mô hình ph thuc
vào s thích ca các nhà phân tích ti mc mà mt s nhà phân tích tp trung vào giá tr c
 nhi giá tr doanh nghip (Lundholm & Sloan, 2004). a, theo báo tài
chính và bng chng thc nghim cho thy rng mt s mô hình (ví d  PEG) 
thích  mt s n ca nn kinh t và chu k kinh doanh mc dù tm quan trng ca
mt s mô hình  P/E vi.  cho thy rng u kin th
ng n 



a nh giá.
Nhà phân tích giá m

 cho thy k vng ca gii phân tích cho dù giá
c phiu c nh giá quá cao hoc b p.  t tín hiu ca
vic u chnh giá là có kh  xy ra  Vì vy, nó lôi cun nhi
tham gia th ng và các hc gi. Nghiên cc cho thy rng m




nhà phân tích là rt quan trng trong vic hình thành giá c phiu (Asquith et al 2005,;.
Brav & Lehavy, 2003).

13




PHN II: PHÂN TÍCH CÁC YU T N CU TRÚC VN
CÔNG TY C PHN TI VIT NAM
Tóm tt: Bài nghiên cu tìm hing ca các yu t n cu trúc vn công
ty c phn ti Vit Nam. Nhóm s dng ng OLS  phân tích các yu t quynh
u vn ca 69 công ty phi tài chính niêm yt trên hai sàn chng khoán H Chí Minh
n 2010-2013 . T phân tích này, nhóm kt lun rng :  ln ca công ty và
yu t s hy tài chính doanh nghip.
I.  lý thuyt:
1. Lý Thuyt cu trúc vn t
Không phù hp vi mô hình v chi phí kit qu i din ca MM,
Stiglitz(1969), Jensen và Meckling (1976) và Jensen(1986) chng minh s tn ti nhng
y tài chính cao. Nhng chi phí này là chi phí trc tip ( chi
phí phá sn qun tr và lut pháp) hoc gián tip (gim nim tin khách hàng,
nhà cung ci din phát sinh t
n lc gn kt li ích gii din và i ch doanh nghip. Trong Jensen
(1986), n n có li trong vic gim thit gia nhà qun lý và ch s hu; thanh
ng xuyên lãi sut làm gim dòng tin t do cho các nhà qun lý s dng sai mc
 c li phó vi mi quan h gia c  và ch n, Jensen và Meckling
(1976) nhn ra rt mc lãi suc n nghiêm
ngt  kim soát qun lý  linh hot trong vii các d án r 

cho c ng các li th và bt li ca n là trng tâm ca lý thuyt i .
Trong mt hình thc m rng , lý thuyt nói ri mt cu trúc
vn t ca tm chn thu bng vi giá tr ca s a t l lãi sut,
chi phí kit qu tài chính và chi phí i din.

2. Lý thuyt trt t phân hng
Trong mt n l gii quyt các gi nh không thc t ca lý thuyt MM, các khái
nim v tính bi xng thông tin và chi phí giao dc gii thi gii thích
m  các ngun tài tru tiên , bt cân x cn li th
thông tin v hiu sut ca các nhà qunhbên ngoài) ng h n trên
vn ch s hc bit, theo lý thuyt phát tin hiu Ross (1977), phát hành n ng


14

truyn ti thông tin lc quan t nhà qun lý v kt qu hong ti, trong khi phát
hành c phiu mi làm cm nhn t du hiu ca vic nh giá quá
cao . Th hai, nghiên cu v chi phí giao dch cho thy mt s thích cho các qu ni b.
Theo Myers (1984) , li nhun gi lng nht do chi phí thp ca giao dch .
a, li gii thích t Myers và Majluf (1984) rng tài chính ni b tránh các v
thông tin liên lc và giá c vn kt lu. Kt hp lý thuyt
chi phí giao dch và các thông tin bt cân xngLý thuyt trt te
phân hàng ch ra rng mt h thng phân cp tài chính. Các công ty thích tài tr ni b 
ng vn t bên ngoài , trong khi gia hai ngun tài tr bên ngoài, n ng trên vn
ch s hu.


3. Các nghiên cu thc nghim
Nhng nghiên cu quc t t ng ca yu t quc gia c th v u
vn không phân bit nhng phân tích là ca c phát trin, n nói chung

và trong khu vc Châu Á-(Xem Booth và cng s, 2001;. Deesomsak et
al. 2004; de Jong và cng s, 2008). Các yu t nh bi các tài liu
bao gm t ng GDP, sc mnh ca h thng pháp lut và sc mnh liên quan
n n / bo v c  / quyn (de Jong và các cng s., 2008)

Các nhân t khác ng n kt qu và c bit phù hp vi bi
cnh Vit Nam vi m phát trin th ng vn và u s hu. Ví d, trong bng
chng  v c Anh ca Marsh (1982) và v M ca Lang (1988) h tr
lý thuyt trt t phân hng. c li, nghiên cu phát trin và chuyi nn kinh t 
Trung Quc, Ba Lan, Nga, Cng hòa Séc và Slovakia tìm thy mt "bin dng" ca lý
thuyt trt t phân hng (ví d  tài chính ni b, vn ch s hu và n) (Xem Chen,
2004; Delcoure, 2007).  nhc này, th ng trái phiu n khin các
công ty ng phát hành c phiu  tài tr dài hn.

u s hu là mt yu t có th n cu trúc vn . Ví d,  c
châu Á -ng tr là
ph bin. Theo Witwattanakantang (1999) và Bunkanwanicha et al. (2008) thu
by cao trong các công ty niêm yt công khai Thái Lan do m soát li ích thích
n  vn ch s hu m tránh pha loãng s hu. ng khác là s hu nhà
c . Rajan và Zingales (1995) ng tích cc ca s h
by khi chính ph i bo lãnh n  y , Bradley et al.
(1984) và Booth et al. (2001) tha nhn ng ca chính ph v chính sách n ca các


15

c bit, c quyn ngành công nghip do 
n hoc các hãng hàng không, trong khi các nghiên cu sau này cho bit 
dc cp cho ngành  (ví d p  Thái Lan ) . Mt ví d
n t Trung Quu ht các công ty niêm yc " c phn hóa doanh

nghic. Chen (2004) s dng d liu 1995-2000 kt lun rc
bo v khi phá sn t chính ph, làm cho lý thuyi và lý thuyt trt t phân hng
kh  gii thích hn ch  Trung Quc. Tuy nhiên , Huang và Song (2006) báo cáo mt
mi quan h  giòn by và s hc khi phân tích mt tp d liu ln
u kéo dài 1994-u này có th các doanh nghip" c phn hóa
" t doanh nghic ca Trung Qun tr c lp nhivi
chính ph.

4. Nghiên cu ti Vit Nam
Bài nghiên cu Dzung Nguyen (2012) tìm hiu vn ca doanh nghip Vit
bài báo cung cp nhng hiu biu tiên v u vn ca công ty niêm
yt ti mt trong nhng nn kinh t ng nht trong khu vc châu Á - Thái Bình
là mt nn kinh t i nhanh chóng trong nh
Tác gi s dng ng  phân tích các yu t quyu vn ca 116
công ty phi tài chính niêm yt trên hai sàn chng khoán H Chí Minh và sàn giao dch
chng khoán Hà Nn 2007-2010 . T phân tích này, Dzung Nguyen kt lun
rng mc dù s xut hin trong nha th ng c phiu và n, cu trúc
vn ca các doanh nghip Vit Nam vn còn b chi phi bi vic s dng các ngun tài
chính ngn ha, kt qu ca Dzung Nguyen cho thy rng các doanh nghip nhà
c kim soát tip t v vic tip cn ngun tài tr và các doanh nghi
ng cao vn da ch yu vào n c ngoài ch không phi là phát hành c phiu .

II. Các gi thuyt kinh
Phn này phát trin gi thuyt có th kim chng da trên vic nh t l n ca
các doanh nghip Vit Nam . Ly bng cách khám phá yu t quynh ph bin
và c nghiên cng xuyên (tc là li nhun, tài sn hu hình ,  ln
ng và thanh khon ) (xem Frank và Goyal 2009; Welch , 2011 ) và mt yu t
countryspecific (tc là s hc ) . D t v mi quan h gia li
nhuy không phù hp . Ví d, theo lý thuyt i, các công ty có li nhun
 cn phi bo v thu nhp t thu. M x lý thuy d t

mi quan h nghc bintr ni b là ngun tài tr t, các công ty có li
nhun vi li nhun gi li có sn s c dù tranh chp v mt lý thuyt , bng


16

chng thc nghim ca Kester (1986) và Fama và Pháp (2002) xác nhn mi quan h trái
du gia li nhuy.
H1: Có  gia li nhun và y, các công ty có li nhun thích qu
ni b  tài tr cho kinh doanh ca h. (-)
H2: T l tài sn hi y vì tài sn th chp làm
gi s bt cân xng thông tin và chi phí i din gia i cho vay 
vay. (+)
y tài chính vì các công ty
càng ln thì càng ít bt cân xng thông tin. (+)
ng chng
thc nghim t nghiên cu  c phát trin. (+)
H5: Thanh khoy tài chính vì các công ty thanh khon
cao có san ngun tài tr ni b  tài tr cho các quynh kinh doanh ca h (-)
a t l s hy tài chính (+)
III. D liu

D lic thu thp t c chn ngu nhiên t sàn giao
dch chng khoán thành ph HCM (HOSE) c ly ti cophieu68.com. Thu thp t 
n 2013.
i quy da theo lp lun bài nghiên cu Dzung Nguyen(2012):
01 2 3 4 5 6 i

LEV: y tài chính
= Tng n/ Tng TS

PROF: t l li nhuc thu
=Thu nhc thu/ Tng TS
TANG: t l tài sn hu hình

=Tài sn c nh hu hình/ Tng TS
SIZE ln doanh nghip
=Tng TS
GROW: t ng
=Phi trong tng TS


17

LIQ: kh n
=Tài sn ngn hn/ N ngn hn
STATE: s hc
= 1 nu có s hc, 0 nu không có s h
 thc hin nghiên cu này, nhóm s dng  hi quy OLS vi panel data
(PLS), mô hình nhng ngu nhiên REM (random effect model). D liu bng s
dng trong bài nghiên cu gm d liu 69 doanh nghi liu chui thi
gian quá ngn so vi d liu chéo, kt qu ng c nh nên kt qu có th
không thích hp. Vì th nghiên cu này s dng ngu
nhiên và thc hin kinh Hausman  xem xét tính phù hp ca mô hình:
Kt qu:
Sau khi chy mô hình hi quy, nhóm nhn c các kt qu hi quy 
LEV= 0.63- 0.68 PROF  0.28 TANG+ 0 SIZE+ 0.12 GROW- 0.03 LIQ+ 0.02 STATE (1)
p (0) (0) (0.0012) (0.0115) (0) (0) (0.6115)
R
2
= 0.437

P(F)= 0
T kt qu hi quy ta có nhn xét: vi mn PROF, TANG,
ng kê, yu t s hc STATE 
thng kê. R
2=
0.437 cho thy mô hình gic 43.7% s ng ca các nhân t
lên cu trúc vn doanh nghip
P/t (1) có th vit li:
LEV= 0.63- 0.68PROF- 0.28 TANG + 0.12GROW- 0.03LIV (2)
Nhóm thc hin kinh tính phù hp ca Random Effect Model thông qua kim
nh Hausman Test. Kt qu cho thy có hing ni sinh=> Mô hình Random Effect
Model không phù hp, các kt qu hng kê.
Gi d khc phm này.
Do hn ch v kin thc và thi gian, nhóm ch dng li  kt lun: t l s hc
và kích c công ty không y tài chính ca doanh nghip. Các bin còn
l  t lun cui cùng.


18


IV. Kt lun
y có có mi liên h nào ca s ng ng ca các yu t
ln daonh nghip, t l s hy tài chính công ty. Tuy nhiên, do hn
ch v kin thc và th kt luc v vic có hay không s tác
ng ca các yu t t l li nhuc thu, t l tài sn hu hình, t ng,
kh t hn ch ln ca bài nghiê cu,
 là ti  nhóm có th thc hin các nghiên cu tip theo trong vic ng dng
mô hình GMM vao khc phc hing ni sinh ca bài nghiên cu này.

TÀI LIU THAM KHO
Dzung Nguyen (2012). Financial Development and the Determinants of Capital-
Structure in Vietnam
Nguyn Th Ngc Trang và cng s ng
Martin Fridson và Fernando Alvarez , bn dch 2013 Phân tích báo cáo tài chính,
NXB Kinh T TP.HCM


Ph lc
Bng 1: Data: Các ch s c tính toán da trên vic thu thp s liu báo các ti
chính 69 công ty niêm yt. Ngun:


19

MACK
NAM
TLEV
SLEV
LLEV
PROF
TANG
SIZE
GROW
LIQ

STATE
HDG
2013
0.64
0.63
0.00
0.08
0.04
2327799
0.27
1.25
0
HDG
2012
0.61
0.54
0.07
0.03
0.08
1826832
0.12
1.29
0
HDG
2011
0.53
0.48
0.05
0.13
0.08

1632216
0.11
1.69
0
HDG
2010
0.55
0.52
0.03
0.25
0.07
1472360
0.23
1.68
0
HHS
2013
0.27
0.27
0.00
0.12
0.01
679488
0.32
2.64
0
HHS
2012
0.28
0.28

0.00
0.14
0.00
515246
0.25
1.74
0
HHS
2011
0.27
0.27
0.00
0.26
0.01
410704
0.26
3.69
0
HHS
2010
0.43
0.43
0.00
0.20
0.00
325615
0.08
2.30
0
HLA

2013
0.84
0.80
0.05
-0.05
0.21
2345065
0.02
0.96
0
HLA
2012
0.79
0.72
0.06
0.01
0.24
2299138
-0.05
1.02
0
HLA
2011
0.80
0.74
0.07
0.01
0.21
2414105
0.11

1.03
0
HLA
2010
0.79
0.74
0.05
0.01
0.16
2182970
0.45
1.09
0
HLG
2013
0.86
0.62
0.24
-0.15
0.41
1878229
-0.25
0.80
0
HLG
2012
0.79
0.77
0.03
0.00

0.36
2520737
0.17
0.75
0
HLG
2011
0.73
0.63
0.10
0.03
0.37
2148347
0.32
0.89
0
HLG
2010
0.66
0.48
0.18
0.03
0.39
1630614
0.32
1.08
0
HOT
2013
0.22

0.22
0.00
0.20
0.78
138520
-0.05
0.79
0
HOT
2012
0.18
0.18
0.00
0.31
0.62
145496
-0.02
1.81
0
HOT
2011
0.20
0.20
0.00
0.24
0.61
148278
0.17
1.59
0

HOT
2010
0.10
0.10
0.00
0.28
0.57
126233
0.21
3.89
0
HPG
2013
0.58
0.48
0.10
0.10
0.40
23076378
0.21
1.11
0
HPG
2012
0.55
0.39
0.16
0.06
0.37
19015763

0.09
1.39
0
HPG
2011
0.55
0.38
0.17
0.08
0.34
17524683
0.18
1.43
0
HPG
2010
0.55
0.41
0.14
0.10
0.31
14903658
0.45
1.28
0
HQC
2013
0.70
0.49
0.21

0.01
0.00
3140079
0.16
1.37
0
HQC
2012
0.72
0.51
0.21
0.01
0.00
2718611
-0.03
1.20
0
HQC
2011
0.72
0.64
0.08
0.02
0.00
2792973
-0.05
0.98
0
HQC
2010

0.66
0.40
0.26
0.18
0.00
2947239
0.54
2.18
0
ICF
2013
0.55
0.43
0.12
0.00
0.16
389095
-0.06
1.49
0
ICF
2012
0.58
0.56
0.02
0.00
0.17
413599
0.04
1.08

0
ICF
2011
0.57
0.57
0.00
0.03
0.15
397902
0.05
1.09
0
ICF
2010
0.52
0.51
0.01
0.06
0.18
377287
0.03
1.11
0
IDI
2013
0.69
0.65
0.04
0.02
0.35

1845614
0.26
0.89
0
IDI
2012
0.63
0.57
0.06
0.02
0.29
1468353
0.00
1.11
0
IDI
2011
0.63
0.58
0.05
0.03
0.30
1463309
0.13
1.08
0
IDI
2010
0.61
0.54

0.07
0.08
0.30
1299649
0.50
1.20
0
IJC
2013
0.37
0.25
0.12
0.04
0.13
4807856
0.04
2.51
0
IJC
2012
0.35
0.21
0.13
0.05
0.13
4610111
0.05
3.01
0
IJC

2011
0.28
0.14
0.15
0.09
0.15
4385977
0.10
5.43
0
IJC
2010
0.80
0.63
0.17
0.07
0.15
3994937
2.86
1.20
0
JVC
2013
0.42
0.38
0.04
0.04
0.27
1630215
0.22

1.89
0
JVC
2012
0.48
0.46
0.02
0.17
0.22
1332111
0.76
1.68
0
JVC
2011
0.50
0.46
0.04
0.24
0.26
758922
0.63
1.58
0
JVC
2010
0.38
0.34
0.04
0.22

0.42
465858
0.16
1.66
0
KAC
2013
0.36
0.22
0.14
0.01
0.01
383353
-0.07
3.71
0
KAC
2012
0.41
0.22
0.19
0.02
0.01
410328
-0.37
3.55
0


20

KAC
2011
0.61
0.44
0.18
0.00
0.01
654566
0.09
2.20
0
KAC
2010
0.44
0.34
0.10
0.05
0.01
602504
0.22
2.83
0
KBC
2013
0.61
0.52
0.09
0.01
0.03

12532339
0.06
1.53
0
KBC
2012
0.59
0.23
0.36
-0.04
0.03
11778305
-0.01
3.56
0
KBC
2011
0.56
0.24
0.31
0.01
0.03
11947343
0.04
2.76
0
KBC
2010
0.54
0.21

0.33
0.11
0.03
11438646
0.26
2.95
0
KDC
2013
0.23
0.20
0.04
0.10
0.21
6378246
0.16
2.54
0
KDC
2012
0.27
0.25
0.02
0.09
0.26
5514704
-0.05
1.69
0
KDC

2011
0.34
0.31
0.03
0.06
0.25
5809421
0.15
1.43
0
KDC
2010
0.24
0.21
0.03
0.13
0.19
5039864
0.19
2.25
0
L10
2013
0.81
0.39
0.42
0.04
0.30
929477
0.16

1.46
0
L10
2012
0.80
0.45
0.35
0.04
0.34
804309
0.11
1.11
0
L10
2011
0.80
0.49
0.31
0.04
0.33
721644
0.10
1.01
0
L10
2010
0.78
0.54
0.23
0.05

0.47
654645
0.34
0.91
0
LAF
2013
0.39
0.39
0.00
0.23
0.34
188794
-0.20
1.44
0
LAF
2012
0.65
0.65
0.00
-0.65
0.33
235746
-0.67
0.90
0
LAF
2011
0.68

0.68
0.00
0.02
0.09
723638
1.04
1.29
0
LAF
2010
0.29
0.29
0.00
0.31
0.09
354368
0.65
2.71
0
LBM
2013
0.13
0.13
0.00
0.16
0.49
159886
0.02
3.77
0

LBM
2012
0.17
0.17
0.00
0.11
0.46
157013
-0.20
3.06
0
LBM
2011
0.32
0.24
0.08
0.10
0.43
196849
-0.01
2.31
0
LBM
2010
0.33
0.23
0.10
0.08
0.48
199604

0.01
2.07
0
LCG
2013
0.56
0.47
0.09
-0.15
0.18
1935716
-0.04
1.25
0
LCG
2012
0.43
0.42
0.01
-0.02
0.15
2018254
-0.10
1.38
0
LCG
2011
0.45
0.45
0.01

0.08
0.16
2233711
0.09
1.24
0
LCG
2010
0.42
0.31
0.11
0.13
0.13
2050127
0.20
1.87
0
MBC
2013
0.74
0.73
0.00
0.05
0.20
7637543
0.22
1.05
0
MBC
2012

0.78
0.65
0.13
0.01
0.26
6269932
-0.01
1.08
0
MBC
2011
0.74
0.56
0.18
0.05
0.26
6325466
0.62
1.20
0
MBC
2010
0.64
0.45
0.19
0.10
0.25
3895618
0.75
1.51

0
MSN
2013
0.50
0.21
0.29
0.04
0.50
46502141
0.20
1.14
0
MSN
2012
0.49
0.12
0.37
0.06
0.46
38699256
0.15
1.94
0
MSN
2011
0.36
0.11
0.25
0.09
0.34

33572619
0.59
3.46
0
MSN
2010
0.43
0.15
0.27
0.13
0.39
21129538
2.01
1.43
0
MTG
2013
0.59
0.49
0.10
0.02
0.32
370901
0.12
0.80
0
MTG
2012
0.55
0.44

0.11
0.01
0.15
330627
0.06
1.16
0
MTG
2011
0.53
0.41
0.11
0.02
0.16
311602
0.12
1.18
0
MTG
2010
0.47
0.37
0.10
0.01
0.17
279331
0.34
1.37
0
PET

2013
0.78
0.77
0.01
0.04
0.05
6238553
0.46
1.17
0
PET
2012
0.69
0.68
0.01
0.07
0.07
4266648
0.04
1.26
0
PET
2011
0.69
0.67
0.02
0.10
0.09
4110363
-0.06

1.21
0
PET
2010
0.74
0.73
0.01
0.06
0.06
4380973
0.42
1.12
0
POM
2013
0.68
0.51
0.17
-0.03
0.45
7494243
-0.15
1.04
0
POM
2012
0.71
0.54
0.17
0.00

0.42
8805461
0.02
1.03
0
POM
2011
0.67
0.49
0.18
0.05
0.41
8673455
0.13
1.16
0
POM
2010
0.63
0.53
0.10
0.09
0.24
7664317
0.28
1.40
0
PXL
2013
0.14

0.14
0.00
-0.01
0.02
972081
-0.01
4.26
0
PXL
2012
0.14
0.14
0.00
0.00
0.02
978067
-0.02
4.08
0


21

PXL
2011
0.15
0.13
0.02
0.01
0.02

993057
-0.18
4.33
0
PXL
2010
0.28
0.28
0.00
0.04
0.07
1214931
0.32
1.23
0
RAL
2013
0.72
0.72
0.00
0.07
0.10
1772437
0.16
1.26
0
RAL
2012
0.68
0.68

0.00
0.07
0.15
1531241
0.09
1.25
0
RAL
2011
0.67
0.63
0.04
0.06
0.20
1399951
0.20
1.22
0
RAL
2010
0.63
0.57
0.00
0.04
0.24
1170010
0.12
1.22
0
REE

2013
0.25
0.20
0.05
0.16
0.01
6954450
0.06
1.80
0
REE
2012
0.36
0.24
0.12
0.12
0.01
6574441
0.24
1.99
0
REE
2011
0.27
0.24
0.03
0.12
0.01
5297325
0.07

1.99
0
REE
2010
0.41
0.39
0.02
0.09
0.03
4961927
0.47
1.36
0
SMA
2013
0.79
0.34
0.45
0.01
0.67
865705
-0.03
0.97
0
SMA
2012
0.80
0.36
0.44
0.01

0.63
893451
0.07
1.02
0
SMA
2011
0.87
0.40
0.47
0.02
0.59
838757
0.28
1.03
0
SMA
2010
0.86
0.33
0.53
0.04
0.52
656587
0.57
1.46
0
TAC
2013
0.67

0.67

0.07
0.17
1222589
0.22
1.24
0
TAC
2012
0.62
0.62

0.08
0.23
1001871
-0.03
1.23
0
TAC
2011
0.66
0.63
0.03
0.03
0.25
1031008
0.09
1.19
0

TAC
2010
0.61
0.55
0.06
0.11
0.28
944175
0.45
1.31
0
VFC
2013
0.30
0.30
0.00
0.18
0.37
1613352
0.42
2.09
0
VFC
2012
0.16
0.16
0.00
0.29
0.46
1133188

0.39
3.34
0
VFC
2011
0.11
0.11
0.00
0.29
0.07
818065
0.12
8.48
0
VFC
2010
0.21
0.17
0.03
0.24
0.07
729227
0.48
5.37
0
VNM
2013
0.23
0.22
0.02

0.35
0.39
22875414
0.16
2.63
0
VNM
2012
0.21
0.21
0.00
0.35
0.41
19697868
0.26
2.68
0
VNM
2011
0.20
0.19
0.01
0.32
0.32
15582672
0.45
3.21
0
VNM
2010

0.26
0.25
0.02
0.39
0.32
10773032
0.27
2.24
0
VSH
2013
0.29
0.25
0.04
0.06
0.65
3664952
0.08
1.39
0
VSH
2012
0.28
0.21
0.06
0.08
0.56
3382412
0.01
2.04

0
VSH
2011
0.30
0.22
0.08
0.11
0.45
3345733
0.10
2.44
0
VSH
2010
0.20
0.09
0.11
0.11
0.45
3028831
0.17
6.29
0
TIE
2013
0.30
0.29
0.01
0.14
0.07

390584
0.29
2.66
0
TIE
2012
0.18
0.18
0.00
0.10
0.06
302579
0.03
3.02
0
TIE
2011
0.19
0.19
0.00
0.11
0.05
294616
-0.01
2.87
0
TIE
2010
0.23
0.23

0.00
0.14
0.18
296520
0.10
2.05
0
TRA
2013
0.31
0.31
0.00
0.21
0.24
1087715
0.12
2.32
0
TRA
2012
0.47
0.47
0.00
0.18
0.23
968484
0.16
1.58
0
TRA

2011
0.48
0.44
0.04
0.15
0.22
838443
0.45
1.68
0
TRA
2010
0.40
0.39
0.01
0.16
0.15
578868
0.43
2.16
0
TMP
2013
0.33
0.17
0.16
0.14
0.56
1456765
-0.01

1.95
0
TMP
2012
0.37
0.14
0.23
0.13
0.62
1466031
0.11
1.89
0
TMP
2011
0.39
0.13
0.26
0.08
0.63
1323345
0.00
1.65
0
TMP
2010
0.41
0.09
0.31
0.02

0.71
1320767
-0.11
1.51
0
VSI
2013
0.79
0.35
0.44
0.01
0.60
785120
0.03
1.02
0
VSI
2012
0.78
0.33
0.45
0.02
0.59
759522
-0.07
1.13
0
VSI
2011
0.77

0.36
0.42
0.05
0.54
812477
0.09
1.17
0
VSI
2010
0.79
0.30
0.49
0.04
0.60
747447
0.10
1.22
0
VTO
2013
0.53
0.19
0.34
0.03
0.87
2237804
-0.14
0.66
0

VTO
2012
0.60
0.21
0.39
0.02
0.84
2589318
-0.10
0.74
0


22

VTO
2011
0.64
0.17
0.47
0.03
0.84
2874498
-0.06
0.89
0
VTO
2010
0.66
0.15

0.52
0.03
0.87
3066635
-0.07
0.84
0
SFC
2013
0.61
0.59
0.01
0.06
0.14
446079
0.35
1.22
0
SFC
2012
0.49
0.48
0.01
0.08
0.13
330501
0.56
1.38
0
SFC

2011
0.18
0.18
0.00
0.18
0.17
212397
-0.08
3.64
0
SFC
2010
0.29
0.29
0.00
0.32
0.29
230147
-0.05
2.37
0
AAM
2013
0.14
0.13
0.01
0.04
0.17
302072
0.06

5.78
0
AAM
2012
0.11
0.10
0.01
0.06
0.20
285761
-0.13
8.20
0
AAM
2011
0.13
0.11
0.02
0.24
0.22
329977
0.00
6.97
0
AAM
2010
0.12
0.10
0.02
0.15

0.23
331336
-0.09
7.68
0
AGF
2013
0.64
0.63
0.01
0.02
0.18
2250909
0.44
1.28
0
AGF
2012
0.58
0.57
0.01
0.03
0.27
1564982
-0.09
1.27
0
AGF
2011
0.62

0.61
0.01
0.04
0.25
1716936
0.27
1.15
0
AGF
2010
0.54
0.53
0.01
0.04
0.36
1354627
0.12
1.06
0
BCI
2013
0.47
0.22
0.25
0.03
0.15
3439644
-0.04
3.54
0

BCI
2012
0.47
0.15
0.33
0.07
0.15
3570508
-0.17
5.35
0
BCI
2011
0.55
0.28
0.28
0.02
0.25
4294131
0.12
2.53
0
BCI
2010
0.50
0.20
0.30
0.10
0.26
3843877

0.27
3.35
0
BTP
2013
0.47
0.12
0.34
0.04
0.12
1813133
-0.17
5.75
0
BTP
2012
0.56
0.23
0.33
0.08
0.16
2196464
0.09
2.96
0
BTP
2011
0.56
0.15
0.41

0.04
0.26
2014255
-0.02
3.93
0
BTP
2010
0.59
0.18
0.41
0.01
0.33
2065658
0.00
3.03
0
AVF
2013
0.75
0.75
0.00
0.01
0.18
1847751
0.11
1.08
0
AVF
2012

0.74
0.73
0.00
0.02
0.20
1659861
-0.12
1.09
0
AVF
2011
0.79
0.79
0.01
0.03
0.14
1890917
0.37
1.09
0
AVF
2010
0.73
0.71
0.01
0.08
0.14
1381165
0.27
1.17

0
BMC
2013
0.21
0.18
0.03
0.36
0.39
272812
0.01
2.89
0
BMC
2012
0.25
0.22
0.03
0.41
0.40
271042
0.05
2.47
0
BMC
2011
0.27
0.24
0.03
0.45
0.18

257555
0.52
3.17
0
BMC
2010
0.29
0.22
0.06
0.18
0.31
169597
0.12
2.48
0
C21
2013
0.14
0.04
0.10
0.08
0.11
605227
-0.04
17.57
0
C21
2012
0.17
0.06

0.10
0.14
0.11
629349
0.04
10.38
0
C21
2011
0.17
0.07
0.10
0.15
0.11
605116
0.05
10.30
0
C21
2010
0.14
0.05
0.09
0.16
0.12
577179
0.30
12.45
0
CCL

2013
0.48
0.25
0.23
0.00
0.03
531735
0.01
3.34
0
CCL
2012
0.48
0.30
0.18
0.02
0.03
524713
-0.06
2.82
0
CCL
2011
0.52
0.34
0.18
0.02
0.03
556780
0.25

2.45
0
CCL
2010
0.36
0.19
0.17
0.11
0.02
444011
0.25
4.33
0
CII
2013
0.75
0.30
0.45
0.02
0.50
8016673
0.21
0.74
0
CII
2012
0.75
0.27
0.49
0.09

0.53
6637745
0.33
0.79
0
CII
2011
0.75
0.18
0.57
0.03
0.43
4999713
0.41
1.86
0
CII
2010
0.59
0.15
0.43
0.13
0.36
3538468
0.41
1.63
0
CMV
2013
0.69

0.69
0.00
0.06
0.18
528777
0.09
1.17
0
CMV
2012
0.67
0.67
0.01
0.08
0.20
486058
0.10
1.16
0
CMV
2011
0.67
0.66
0.01
0.11
0.20
443762
0.06
1.16
0

CMV
2010
0.68
0.68
0.00
0.10
0.20
417630
0.18
1.14
0
CNG
2013
0.29
0.23
0.06
0.22
0.16
628143
0.01
3.47
0
CNG
2012
0.39
0.27
0.12
0.21
0.36
623732

-0.12
1.90
0


23

CNG
2011
0.45
0.29
0.16
0.32
0.41
705274
0.96
1.91
0
CNG
2010
0.35
0.24
0.11
0.29
0.49
359576
1.07
2.11
0
DAG

2013
0.74
0.63
0.12
0.04
0.24
695089
0.10
1.17
0
DAG
2012
0.73
0.58
0.14
0.04
0.25
634139
0.11
1.24
0
DAG
2011
0.73
0.64
0.10
0.03
0.30
569410
0.68

1.05
0
DAG
2010
0.62
0.55
0.07
0.07
0.44
339875
0.21
0.98
0
DHA
2013
0.10
0.10
0.00
0.03
0.50
340810
-0.07
2.68
0
DHA
2012
0.15
0.15
0.00
0.05

0.49
366192
-0.04
2.07
0
DHA
2011
0.17
0.16
0.01
0.12
0.49
381644
-0.03
2.03
0
DHA
2010
0.15
0.14
0.00
0.18
0.46
391794
0.12
2.39
0
DIC
2013
0.72

0.70
0.02
0.02
0.05
781996
0.21
1.18
0
DIC
2012
0.69
0.66
0.03
0.02
0.07
647976
0.03
1.16
0
DIC
2011
0.66
0.62
0.03
0.03
0.09
628621
0.14
1.20
0

DIC
2010
0.66
0.62
0.04
0.06
0.05
549216
0.35
1.26
0
DMC
2013
0.38
0.38
0.00
0.13
0.28
1019773
0.20
1.84
0
DMC
2012
0.33
0.32
0.01
0.14
0.34
848948

0.02
1.98
0
DMC
2011
0.31
0.29
0.02
0.14
0.34
833996
0.09
2.06
0
DMC
2010
0.29
0.25
0.03
0.15
0.32
766809
0.08
2.24
0
DQC
2013
0.50
0.46
0.04

0.10
0.06
1668580
-0.03
2.03
0
DQC
2012
0.54
0.50
0.04
0.04
0.05
1716046
-0.06
1.86
0
DQC
2011
0.56
0.53
0.04
0.03
0.05
1832039
0.06
1.77
0
DQC
2010

0.55
0.54
0.01
0.03
0.06
1733224
0.08
1.69
0
ELC
2013
0.33
0.32
0.01
0.04
0.18
964685
0.03
2.02
0
ELC
2012
0.28
0.27
0.02
0.13
0.15
940090
-0.18
2.51

0
ELC
2011
0.48
0.46
0.02
0.11
0.10
1140594
-0.01
1.71
0
ELC
2010
0.52
0.50
0.02
0.16
0.08
1149991
0.67
1.63
0
FDG
2013
0.99
0.83
0.16
-0.21
0.24

652913
-0.31
0.87
0
FDG
2012
0.84
0.73
0.11
-0.03
0.18
947181
-0.21
1.10
0
FDG
2011
0.80
0.73
0.07
0.04
0.21
1198947
0.16
1.06
0
FDG
2010
0.76
0.68

0.08
0.07
0.21
1036949
0.28
1.14
0
FPT
2013
0.53
0.52
0.01
0.14
0.18
17570557
0.24
1.42
0
FPT
2012
0.50
0.48
0.02
0.17
0.18
14209183
-0.05
1.50
0
FPT

2011
0.58
0.57
0.02
0.17
0.14
14943087
0.21
1.34
1
FPT
2010
0.59
0.42
0.17
0.16
0.16
12304544
0.18
1.70
1
GAS
2013
0.30
0.20
0.11
0.31
0.39
50378935
0.12

2.87
0
GAS
2012
0.36
0.18
0.18
0.27
0.47
45146181
-0.01
2.53
0
GAS
2011
0.45
0.23
0.22
0.17
0.48
45610767
0.15
1.86
0
GAS
2010
0.43
0.25
0.18
0.14

0.48
39679259
0.99
1.66
0
HAG
2013
0.55
0.17
0.38
0.03
0.47
29813179
-0.05
1.96
0
HAG
2012
0.65
0.21
0.44
0.02
0.42
31284827
0.22
2.13
0
HAG
2011
0.61

0.27
0.34
0.07
0.31
25576512
0.36
1.96
0
HAG
2010
0.47
0.28
0.19
0.16
0.23
18771717
0.54
2.16
0
HAP
2013
0.54
0.46
0.08
0.02
0.32
1215339
0.60
1.24
0

HAP
2012
0.29
0.23
0.06
0.02
0.33
757948
0.10
2.14
0
HAP
2011
0.22
0.18
0.04
0.02
0.34
687672
0.07
2.42
0
HAP
2010
0.17
0.17
0.00
0.09
0.31
643134

-0.07
2.90
0
HBC
2013
0.79
0.77
0.03
0.01
0.09
4756922
0.04
1.10
0
HBC
2012
0.83
0.78
0.05
0.03
0.11
4580416
0.39
1.06
0


24

HBC

2011
0.78
0.75
0.03
0.06
0.14
3285396
0.72
1.03
0
HBC
2010
0.64
0.62
0.02
0.10
0.25
1912959
0.41
1.08
0
HDC
2013
0.55
0.40
0.14
0.03
0.04
1271924
-0.02

2.17
1
HDC
2012
0.55
0.42
0.13
0.04
0.04
1299150
0.04
2.08
1
HDC
2011
0.54
0.39
0.15
0.08
0.04
1254701
0.12
2.23
1
HDC
2010
0.57
0.43
0.14
0.12

0.04
1116959
0.43
1.94
1
HAS
2013
0.35
0.34
0.00
0.02
0.01
236758
0.15
2.54
1
HAS
2012
0.27
0.26
0.00
0.03
0.02
206083
-0.04
3.23
1
HAS
2011
0.32

0.31
0.01
0.02
0.06
214782
-0.09
2.74
1
HAS
2010
0.36
0.35
0.01
0.03
0.08
236821
-0.02
2.35
1
EVE
2013
0.12
0.11
0.02
0.13
0.31
886989
-0.01
6.28
0

EVE
2012
0.20
0.18
0.02
0.11
0.33
899303
0.06
3.67
0
EVE
2011
0.18
0.16
0.02
0.22
0.23
849684
0.27
4.55
0
EVE
2010
0.14
0.12
0.03
0.19
0.21
669478

0.61
6.67
0
DXG
2013
0.48
0.42
0.06
0.10
0.01
1268215
0.55
1.76
0
DXG
2012
0.29
0.29
0.00
0.10
0.02
816452
-0.08
2.49
0
DXG
2011
0.48
0.47
0.02

0.06
0.02
886244
0.29
1.42
0
DXG
2010
0.58
0.55
0.03
0.16
0.02
687759
0.26
1.42
0
DTA
2013
0.55
0.27
0.27
-0.04
0.05
222532
0.01
2.39
0
DTA
2012

0.50
0.33
0.17
0.00
0.06
221092
-0.07
2.00
0
DTA
2011
0.54
0.23
0.30
0.01
0.05
237364
-0.13
2.94
0
DTA
2010
0.53
0.33
0.20
0.12
0.05
272210
0.30
2.27

0
GIL
2013
0.63
0.47
0.15
0.09
0.18
966312
0.09
1.30
1
GIL
2012
0.62
0.58
0.04
0.05
0.23
888905
0.17
1.21
1
GIL
2011
0.57
0.55
0.01
0.11
0.17

762057
0.39
1.42
1
GIL
2010
0.33
0.33
0.00
0.09
0.23
548928
0.25
2.25
1
BRC
2013
0.40
0.15
0.25
0.05
0.47
291572
0.29
3.16
0
BRC
2012
0.38
0.25

0.13
0.08
0.19
225870
0.24
2.95
0
BRC
2011
0.32
0.24
0.08
0.09
0.27
181825
0.05
2.71
0
BRC
2010
0.27
0.19
0.09
0.09
0.31
173408
0.23
3.35
0
BCC

2013
0.26
0.26
0.00
0.07
0.42
808294
0.05
2.13
1
BCC
2012
0.25
0.24
0.00
0.04
0.49
768378
-0.02
2.03
1
BCC
2011
0.27
0.27
0.00
0.07
0.44
786198
0.04

2.01
1
BCC
2010
0.28
0.24
0.04
0.06
0.53
758841
0.03
1.81
1
ANV
2013
0.51
0.50
0.02
0.00
0.21
2811239
0.15
1.16
0
ANV
2012
0.42
0.41
0.01
0.01

0.22
2438234
0.13
1.47
0
ANV
2011
0.30
0.29
0.01
0.02
0.30
2153527
0.11
1.93
0
ANV
2010
0.22
0.20
0.02
0.04
0.34
1933054
-0.12
2.68
0

Bng 2: Kt qu hi quy

Dependent Variable: TLEV


Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 04/18/14 Time: 12:11


Sample: 2010 2013


Periods included: 4


Cross-sections included: 31


Total panel (balanced) observations: 124



25

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.










C
0.634544
0.045377
13.98379
0.0000
PROF
-0.683969
0.115070
-5.943917
0.0000
TANG
-0.286522

0.086148
-3.325925
0.0012
SIZE
5.81E-09
2.26E-09
2.568662
0.0115
GROW
0.118163
0.026615
4.439792
0.0000
LIQ
-0.034967
0.006169
-5.668218
0.0000
STATE
0.024098
0.047317
0.509281
0.6115

Effects Specification





S.D.
Rho










Cross-section random
0.125027
0.8358
Idiosyncratic random
0.055419
0.1642

Weighted Statistics












R-squared
0.437087
Mean dependent var
0.103042
Adjusted R-squared
0.408220
S.D. dependent var
0.074159

S.E. of regression
0.057049
Sum squared resid
0.380783
F-statistic
15.14125
Durbin-Watson stat
1.143994
Prob(F-statistic)
0.000000














Unweighted Statistics

R-squared
0.499054
Mean dependent var
0.476217
Sum squared resid
2.384334
Durbin-Watson stat
0.182698

Bng 3: HAUSMAN TEST


Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled


Test cross-section random effects











Test Summary
Chi-Sq.
Statistic
Chi-Sq. d.f.
Prob.

Cross-section random
11.983408
5
0.0350















Cross-section random effects test comparisons:

Variable
Fixed
Random
Var(Diff.)
Prob.