Tác động của cấu trúc vốn đến định giá thị trường ngành nguyên vật liệu trên thị trường chứng khoán Việt Nam: Luận văn Thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐOÀN QUỐC ĐẢM

TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN

MỨC ĐỘ ĐỊNH GIÁ CỦA THỊ TRƯỜNG TRONG

NGÀNH NGUYÊN VẬT LIỆU TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số ngành: 8 34 02 01

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2026

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐOÀN QUỐC ĐẢM TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN MỨC ĐỘ ĐỊNH GIÁ CỦA THỊ TRƯỜNG TRONG NGÀNH NGUYÊN VẬT LIỆU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số ngành: 8 34 02 01

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. PHẠM HẢI NAM

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2026

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung trong luận văn này là kết quả nghiên cứu do

tôi trực tiếp thực hiện. Các số liệu, dẫn chứng và kết quả phân tích được trình bày

trong luận văn đều có nguồn gốc rõ ràng, đảm bảo tính trung thực và khách quan.

Luận văn chưa từng được nộp hoặc công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào

khác. Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về tính xác thực của nội dung trong luận

văn.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 3 năm 2026

Người cam đoan

(Ký và ghi rõ họ tên) Đoàn Quốc Đảm

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Quý Thầy, Cô Trường Đại học

Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, đặc biệt là TS. Phạm Hải Nam – người đã trực

tiếp hướng dẫn, tận tình chỉ bảo và định hướng khoa học để tôi hoàn thành luận văn

này.

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu, Phòng Đào tạo Sau đại học,

cùng toàn thể Quý Thầy, Cô đã giảng dạy trong quá trình học tập, đã cung cấp cho

tôi những kiến thức quý báu và nền tảng vững chắc để thực hiện nghiên cứu.

Bên cạnh đó, tôi xin gửi lời cảm ơn đến các cơ quan, doanh nghiệp, cũng như

bạn bè và đồng nghiệp đã hỗ trợ, cung cấp dữ liệu và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

trong quá trình thu thập và xử lý thông tin.

Sau cùng, tôi xin tri ân gia đình đã luôn là chỗ dựa tinh thần, động viên và khích

lệ tôi vượt qua khó khăn trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu.

Mặc dù đã nỗ lực hoàn thiện luận văn với tinh thần trách nhiệm cao, song chắc

chắn không thể tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhận được sự góp ý từ Quý

Thầy, Cô và bạn bè, đồng nghiệp để luận văn được hoàn thiện hơn.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 3 năm 2026

Tác giả

(Ký và ghi rõ họ tên) Đoàn Quốc Đảm

iii

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Luận văn tập trung nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến mức độ định giá

thị trường của các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu niêm yết trên thị trường chứng

khoán (TTCK) Việt Nam. Trên cơ sở kế thừa các lý thuyết nền tảng như Modigliani

– Miller, Lý thuyết đánh đổi, Lý thuyết trật tự phân hạng, Lý thuyết tín hiệu và Lý

thuyết chi phí đại diện, nghiên cứu đã xây dựng mô hình định lượng với biến phụ

thuộc là Tobin’s Q – chỉ số đại diện cho giá trị thị trường của doanh nghiệp.

Mẫu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của các công ty ngành nguyên

vật liệu trong giai đoạn 2014 – 2024, xử lý dữ liệu bằng phương pháp hồi quy dữ liệu

bảng (OLS, FEM, REM, GLS). Các biến độc lập bao gồm tỷ lệ nợ trên tổng tài sản

(DA), nợ ngắn hạn (SDA), nợ dài hạn (LDA); trong khi biến kiểm soát gồm quy mô

doanh nghiệp (SIZE), tăng trưởng tổng tài sản (GROWTH_A) và tăng trưởng doanh

thu (GROWTH_R).

Kết quả phân tích cho thấy: (1) Cấu trúc vốn có tác động tích cực đến định giá

doanh nghiệp, cả đối với tổng nợ, nợ ngắn hạn và nợ dài hạn; (2) Quy mô doanh

nghiệp lại có tác động tiêu cực, cho thấy doanh nghiệp lớn chưa chắc được thị trường

đánh giá cao nếu hiệu quả sử dụng vốn thấp; (3) Hai biến tăng trưởng tài sản và tăng

trưởng doanh thu không có ý nghĩa thống kê trong việc nâng cao giá trị doanh nghiệp.

Từ các phát hiện này, luận văn đưa ra hàm ý quản trị: doanh nghiệp cần tận dụng

nợ hợp lý để cân bằng giữa lợi ích lá chắn thuế và rủi ro tài chính, quản trị quy mô

hiệu quả và chú trọng chất lượng tăng trưởng. Nhà đầu tư cần xem xét kỹ lưỡng cơ

cấu vốn khi định giá cổ phiếu, đồng thời thận trọng với các doanh nghiệp quy mô lớn

nhưng hiệu quả thấp. Cơ quan quản lý cần tăng cường yêu cầu minh bạch thông tin

tài chính và ban hành chính sách tín dụng hỗ trợ phát triển ngành.

Từ khóa: Cấu trúc vốn, Tobin’s Q, Ngành nguyên vật liệu, Việt Nam, Hồi quy

dữ liệu bảng.

ABSTRACT

The thesis focuses on examining the impact of capital structure on the market

valuation of listed companies in Vietnam’s materials industry. Building upon

foundational theories such as Modigliani–Miller, Trade-off Theory, Pecking Order

Theory, Signaling Theory, and Agency Cost Theory, the study develops a

quantitative model in which the dependent variable is Tobin’s Q — an indicator

representing a firm’s market value.

The research sample was collected from the financial statements of materials

sector companies during the period 2014–2024 and analyzed using panel data

regression methods (OLS, FEM, REM, GLS). Independent variables include the ratio

of debt to total assets (DA), short-term debt (SDA), and long-term debt (LDA), while

control variables include firm size (SIZE), total asset growth (GROWTH_A), and

revenue growth (GROWTH_R).

The analysis results show that: (1) Capital structure positively affects firm

valuation, including total debt, short-term debt, and long-term debt; (2) Firm size has

a negative impact, indicating that large companies are not necessarily highly valued

by the market if their capital efficiency is low; and (3) Asset growth and revenue

growth are not statistically significant in enhancing firm value.

Based on these findings, the thesis proposes managerial implications: firms

should use debt appropriately to balance tax shield benefits and financial risks,

manage firm size efficiently, and focus on growth quality. Investors should carefully

consider capital structure when valuing stocks and remain cautious about large firms

with low efficiency. Regulators should enhance financial transparency requirements

and introduce credit policies that support sectoral development.

Keywords: Capital structure, Tobin’s Q, Materials industry, Vietnam, Panel

data regression.

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT

Từ viết tắt Cụm từ tiếng Việt

TTCK Thị trường chứng khoán

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH

Từ viết tắt Cụm từ tiếng Anh Cụm từ tiếng Việt

Sở Giao dịch Chứng khoán TP. HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange Hồ Chí Minh

Sở Giao dịch Chứng khoán Hà HNX Hanoi Stock Exchange Nội

Phương pháp hồi quy bình Pooled OLS Pooled Ordinary Least Squares phương tối thiểu tổng quát

FEM Fixed Effects Model Mô hình hiệu ứng cố định

REM Random Effects Model Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên

Feasible Generalized Least Phương pháp bình phương tối FGLS Squares thiểu tổng quát khả thi

Weighted Average Cost of Chi phí sử dụng vốn bình quân WACC Capital gia quyền

vii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................................ i LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................................. ii TÓM TẮT LUẬN VĂN ............................................................................................................ iii ABSTRACT .............................................................................................................................. iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT .............................................................................. v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH ............................................................................. vi MỤC LỤC ................................................................................................................................ vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ....................................................................................................... ix CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ................................................................................ 1 Tính cấp thiết của đề tài .............................................................................................. 1 1.1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................................... 3 1.2.1 Mục tiêu tổng quát ..................................................................................................... 3

1.2.2 Mục tiêu cụ thể .......................................................................................................... 3

1.3 Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................................... 4 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................................... 4 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu ................................................................................................ 4

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu ................................................................................................... 4

1.5 Phương pháp nghiên cứu .................................................................................................. 5 1.6 Nội dung nghiên cứu ........................................................................................................ 6 1.7 Bố cục của luận văn .......................................................................................................... 7 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ........................................................................................................... 8 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM .................. 10 2.1 Cơ sở lý thuyết ................................................................................................................ 10 2.1.1 Lý thuyết về giá trị doanh nghiệp ............................................................................ 10

2.1.2 Lý thuyết về cấu trúc vốn ........................................................................................ 11

2.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp ...................................................... 14

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm .......................................................................................... 17 2.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài ................................................................ 17

2.2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm trong nước ................................................................. 19

2.3 Khoảng trống của các nghiên cứu thực nghiệm ............................................................. 25 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ......................................................................................................... 26 CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................................... 27 3.1 Thiết kế nghiên cứu ........................................................................................................ 27 Quy trình nghiên cứu ................................................................................................ 28 3.2 3.3 Mô hình nghiên cứu ........................................................................................................ 30 3.3.1 Các biến trong mô hình nghiên cứu......................................................................... 30

3.3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất .................................................................................... 34

3.4 Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................................... 36 3.5 Phương pháp phân tích số liệu ........................................................................................ 38 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ......................................................................................................... 39

viii

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ................................................. 41 4.1 Thống kê mô tả ............................................................................................................... 41 4.2 Ma trận tương quan ........................................................................................................ 43 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến ................................................................................................ 46 4.4 Hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM, REM ............................................................. 48 4.5 Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp................................................................................ 51 4.6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi ............................................................................ 52 4.7 Kiểm định hiện tượng tự tương quan ............................................................................. 53 4.8 Mô hình hồi quy FGLS ................................................................................................... 54 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 ......................................................................................................... 57 CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ .................................................................... 59 5.1 Kết luận .......................................................................................................................... 59 5.2 Khuyến nghị ................................................................................................................... 60 5.2.1 Đối với doanh nghiệp .............................................................................................. 60

5.2.2 Đối với nhà đầu tư ................................................................................................... 61

5.2.3 Đối với cơ quan quản lý .......................................................................................... 62

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo ......................................................................... 62 KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 ......................................................................................................... 63 PHỤ LỤC 1. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .................................................................................. xii PHỤ LỤC 2. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ................................................................................. xxxix TÀI LIỆU THAM KHẢO...........................................................................................................i

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm…………………………...……22

Bảng 3.1: Tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu………………...……….35

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả...........................................................................41

Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan....................................................................44

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với mô hình 1....................................46

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với mô hình 2....................................47

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM, REM đối với mô hình 1..48

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM, REM đối với mô hình 2..50

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman...................................................................51

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi........................................52

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan.........................................53

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy FGLS đối với mô hình 1…………………………….54

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy FGLS đối với mô hình 2…………………………….56

Bảng 4.12: Tổng hợp giả thuyết và các kết quả nghiên cứu………….…………...57

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

Chương 1 của luận văn nhằm cung cấp bức tranh tổng quan về đề tài nghiên

cứu, đặt nền móng lý luận và thực tiễn cho toàn bộ nội dung phân tích sau này. Trong

bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang hội nhập sâu rộng và thị trường chứng khoán

ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc huy động vốn, các doanh nghiệp trong

ngành nguyên vật liệu – một ngành có tính chu kỳ cao, thâm dụng vốn và chịu ảnh

hưởng lớn từ biến động giá nguyên liệu – đang đối mặt với bài toán tối ưu hóa cấu

trúc vốn để vừa đảm bảo hiệu quả tài chính, vừa nâng cao giá trị doanh nghiệp trên

thị trường. Chương này đã tập trung làm rõ cơ sở lý luận về cấu trúc vốn, các lý

thuyết kinh điển như Modigliani–Miller (1958), Trade-Off, và Pecking Order (Myers

& Majluf, 1984), đồng thời tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài

nước để chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và định

giá thị trường trong bối cảnh đặc thù của ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam. Qua

đó, chương 1 xác định rõ tính cấp thiết, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và

phạm vi nghiên cứu, làm cơ sở định hướng cho các chương tiếp theo.

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Cấu trúc vốn là một trong những yếu tố then chốt quyết định hiệu quả tài chính

và giá trị của doanh nghiệp. Việc phân bổ hợp lý giữa nợ và vốn chủ sở hữu không

chỉ ảnh hưởng đến chi phí vốn bình quân (WACC) mà còn tác động trực tiếp đến rủi

ro tài chính và khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Trong bối cảnh ngành nguyên

vật liệu – bao gồm các lĩnh vực như thép, xi măng, vật liệu xây dựng và vật liệu nội

thất – doanh nghiệp thường phải đầu tư vốn lớn, phụ thuộc nhiều vào giá nguyên liệu

đầu vào, chi phí nhiên liệu, vận tải và các quy định pháp lý. Những yếu tố này khiến

cho rủi ro tài chính của ngành cao hơn nhiều so với các ngành ổn định khác, do đó

việc xây dựng một cấu trúc vốn tối ưu trở thành điều kiện tiên quyết để doanh nghiệp

có thể duy trì hoạt động bền vững.

Theo số liệu mới nhất, ngành vật liệu xây dựng niêm yết tại Việt Nam năm 2024

đã ghi nhận sự phục hồi đáng kể, với doanh thu tăng khoảng 13% so với năm 2023

và lợi nhuận ròng toàn ngành tăng hơn 100% (VIS Rating, 2024). Trong phân khúc

thép, sản lượng tiêu thụ nội địa tăng gần 9% trong nửa đầu năm 2024, trong khi giá

các nguyên liệu đầu vào như than cốc, quặng sắt và thép cuộn cán nóng giảm lần lượt

khoảng 18,7%, 8,7% và 10% so với cùng kỳ năm trước, góp phần giúp biên lợi nhuận

gộp trung bình của các doanh nghiệp ngành thép tăng từ 7,5% năm 2023 lên khoảng

9,1% năm 2024 (Hiệp hội Thép Việt Nam [VSA], 2024). Tuy nhiên, tỷ lệ đòn bẩy

tài chính vẫn ở mức tương đối cao ở nhiều doanh nghiệp, chẳng hạn như Công ty CP

Thép Nam Kim (NKG) ghi nhận hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu năm 2024 khoảng

1,30 lần, trong khi Công ty CP Khoáng sản Viglacera (VHE) có tỷ lệ này ở mức 0,38

lần (NKG, 2024; VHE, 2024). Điều này cho thấy sự chênh lệch lớn về cấu trúc vốn

giữa các doanh nghiệp cùng ngành, đồng thời phản ánh sự ảnh hưởng mạnh mẽ của

biến động thị trường đến quyết định tài chính của doanh nghiệp.

Mặc dù cấu trúc vốn đã được nghiên cứu rộng rãi trong lý thuyết tài chính doanh

nghiệp thông qua các mô hình như Modigliani – Miller (1958), mô hình Trade-Off

hay mô hình Pecking Order (Myers & Majluf, 1984), phần lớn các nghiên cứu hiện

có tại Việt Nam chủ yếu tập trung vào các ngành như ngân hàng, bất động sản hay

tiêu dùng. Trong khi đó, ngành nguyên vật liệu – vốn có đặc thù rủi ro cao và chịu

ảnh hưởng trực tiếp từ biến động giá hàng hóa toàn cầu – lại chưa nhận được nhiều

sự quan tâm nghiên cứu. Theo Myers (1984), trong những ngành có rủi ro cao, việc

sử dụng nợ có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí vốn, nhưng đồng thời cũng làm

tăng nguy cơ vỡ nợ nếu quản lý dòng tiền không hiệu quả. Điều này càng đúng hơn

tại thị trường mới nổi như Việt Nam, nơi khả năng tiếp cận vốn vay còn phụ thuộc

lớn vào tài sản thế chấp và biến động lãi suất (Nguyễn Thị Như Quỳnh và công sự,

2023).

Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam trong những năm gần đây cũng đang

phát triển nhanh, với sự gia tăng mạnh về số lượng doanh nghiệp niêm yết và mức

vốn hóa. Theo Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE), ngành nguyên

vật liệu hiện đóng góp khoảng 10% tổng vốn hóa toàn thị trường, với sự hiện diện

của nhiều doanh nghiệp lớn như Hòa Phát, Hoa Sen, Vicem, Viglacera, Nam Kim

hay VCS (HOSE, 2024). Tuy nhiên, nhóm cổ phiếu ngành này lại thường xuyên chịu

biến động mạnh về giá khi thị trường nguyên liệu biến động, đặc biệt ở những doanh

nghiệp có tỷ lệ nợ cao. Chẳng hạn, Hòa Phát từng có tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu

khoảng 0,8 lần vào năm 2023 (Hòa Phát, 2023), khiến giá cổ phiếu biến động mạnh

mỗi khi thị trường thép có biến động lớn. Điều này phản ánh rõ nét mối liên hệ giữa

đòn bẩy tài chính và định giá doanh nghiệp trên thị trường.

Bên cạnh đó, Chính phủ Việt Nam đã và đang áp dụng nhiều chính sách khuyến

khích doanh nghiệp niêm yết và hỗ trợ ngành nguyên vật liệu, từ ưu đãi thuế, cải

thiện tiếp cận tín dụng, cho đến thúc đẩy đầu tư công để kích thích nhu cầu vật liệu

xây dựng (Bộ Kế hoạch & Đầu tư, 2024). Tuy nhiên, các doanh nghiệp vẫn gặp khó

khăn lớn trong việc duy trì ổn định tài chính do chịu ảnh hưởng từ biến động tỷ giá,

chính sách thuế và nhu cầu tiêu thụ thất thường. Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu

cấu trúc vốn và tác động của nó đến giá trị doanh nghiệp không chỉ giúp doanh nghiệp

đưa ra quyết định tài chính hợp lý hơn mà còn cung cấp bằng chứng thực nghiệm để

Nhà nước xây dựng chính sách hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả hơn, góp phần ổn định

thị trường tài chính và thúc đẩy đầu tư.

Từ những cơ sở trên, tác giả quyết định lựa chọn đề tài “Tác động của cấu trúc

vốn đến mức độ định giá của thị trường trong ngành nguyên vật liệu trên thị trường

chứng khoán Việt Nam”. Nghiên cứu sẽ tập trung phân tích mối quan hệ giữa các

yếu tố nội tại như tỷ lệ nợ, quy mô doanh nghiệp, khả năng sinh lời và mức định giá

thị trường của doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu. Kết quả nghiên cứu kỳ

vọng sẽ đóng góp thêm bằng chứng khoa học và thực tiễn, giúp các doanh nghiệp

trong ngành xây dựng chiến lược tài chính tối ưu, nâng cao giá trị doanh nghiệp,

đồng thời hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách đề ra các giải pháp phù hợp nhằm

thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu tổng quát

Luận văn nhằm phân tích tác động của cấu trúc vốn đến mức độ định giá của thị

trường trong ngành nguyên vật liệu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam,

qua đó giúp nhà quản lý và nhà đầu tư hiểu rõ tầm quan trọng của việc lựa chọn cấu

trúc vốn hợp lý.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể

 Xác định yếu tố nào trong cấu trúc vốn có ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp.

 Đo lường mức độ tác động của các yếu tố trong cấu trúc vốn ảnh hưởng đến

giá trị doanh nghiệp.

 Dựa vào kết quả nghiên cứu đề xuất các khuyến nghị chiến lược tài chính cho

các doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu niêm yết trên TTCK Việt Nam.

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

 Những yếu tố nào trong cấu trúc vốn có ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp

trong ngành nguyên vật liệu trên TTCK Việt Nam?

 Mức độ tác động của các yếu tố trong cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp là

như thế nào?

 Dựa trên kết quả nghiên cứu, các doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu

nên áp dụng chiến lược tài chính nào để tối ưu hóa cấu trúc vốn và nâng cao

giá trị doanh nghiệp?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là tác động của cấu trúc vốn đến mức độ định

giá của thị trường trong ngành nguyên vật liệu niêm yết trên TTCK Việt Nam. Cụ

thể, các công ty có mã cổ phiếu thuộc nhóm ngành này tại Sở Giao dịch Chứng khoán

TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) sẽ được

nghiên cứu. Các doanh nghiệp này bao gồm các công ty sản xuất và cung ứng nguyên

vật liệu như thép, xi măng, gỗ, nhựa, và các sản phẩm liên quan.

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu

Không gian nghiên cứu: Luận văn tập trung vào các doanh nghiệp ngành nguyên

vật liệu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở

Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) – hai sàn lớn nhất Việt Nam, nơi quy tụ các

doanh nghiệp có quy mô vốn lớn và công bố báo cáo tài chính minh bạch. Mẫu

nghiên cứu bao gồm các doanh nghiệp thuộc nhiều phân ngành như thép, xi măng,

vật liệu xây dựng, vật liệu nội thất và khai khoáng, nhằm phản ánh toàn diện đặc

điểm cấu trúc vốn và hiệu quả kinh doanh trong toàn ngành.

Thời gian nghiên cứu: Từ 2014 – 2024, giai đoạn thể hiện rõ các chu kỳ suy thoái

– phục hồi – tăng trưởng của ngành. Cụ thể: 2014 – 2016 là giai đoạn giá nguyên liệu

giảm mạnh; 2017 – 2019 chứng kiến sự phục hồi; 2020 – 2021 chịu ảnh hưởng nặng

nề của COVID-19; và 2022 – 2024 là thời kỳ phục hồi khi kinh tế mở cửa, đầu tư hạ

tầng tăng và chi phí nguyên liệu giảm. Khoảng thời gian 10 năm giúp đánh giá tác

động của cấu trúc vốn trong các điều kiện thị trường biến động khác nhau.

Giới hạn đối tượng: Luận văn chỉ bao gồm các doanh nghiệp có báo cáo tài chính

đầy đủ, minh bạch và liên tục trong giai đoạn 2014 – 2024. Những doanh nghiệp

ngoài ngành, thiếu dữ liệu, hoặc mới niêm yết sẽ bị loại khỏi mẫu. Luận văn không

xem xét doanh nghiệp chưa niêm yết hoặc tư nhân, do thiếu thông tin công khai.

Cách chọn mẫu này đảm bảo tính đại diện, độ tin cậy và khả năng so sánh dữ liệu,

phục vụ phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp một cách

chính xác và toàn diện.

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Về mặt phương pháp, nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) với đơn vị

quan sát là từng doanh nghiệp theo từng năm, trong giai đoạn 2014 – 2024. Dữ liệu

bảng cho phép khai thác được cả sự biến động theo thời gian của từng doanh nghiệp

lẫn sự khác biệt giữa các doanh nghiệp trong ngành, từ đó nâng cao tính chính xác

và độ tin cậy của kết quả phân tích. Tuy nhiên, dữ liệu dạng bảng cũng thường gặp

các vấn đề kinh tế lượng như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan hoặc các đặc

điểm không quan sát được cố định theo từng doanh nghiệp. Do vậy, luận văn áp dụng

kết hợp nhiều mô hình hồi quy kinh tế lượng khác nhau để đảm bảo tính khách quan

và độ bền vững của kết quả.

Trước hết, mô hình Pooled OLS được sử dụng như bước phân tích cơ bản, giả

định không có khác biệt cố định giữa các doanh nghiệp và các năm. Tiếp theo, mô

hình Fixed Effects Model (FEM) được sử dụng để kiểm soát các đặc điểm riêng cố

định theo từng doanh nghiệp mà không thay đổi theo thời gian, chẳng hạn như vị trí

địa lý, công nghệ cốt lõi hoặc phong cách quản trị, giúp giảm thiểu hiện tượng bỏ sót

biến quan trọng. Bên cạnh đó, mô hình Random Effects Model (REM) cũng được

ước lượng để so sánh, với giả định rằng các đặc điểm riêng của doanh nghiệp là ngẫu

nhiên và không tương quan với các biến giải thích trong mô hình. Để lựa chọn mô

hình phù hợp nhất, nghiên cứu tiến hành kiểm định Hausman nhằm xác định mô hình

FEM hay REM là thích hợp hơn với bộ dữ liệu.

Sau cùng, do dữ liệu tài chính thường tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay

đổi và tự tương quan, luận văn sử dụng thêm mô hình Feasible Generalized Least

Squares (FGLS) như một phương pháp hồi quy hiệu chỉnh, cho phép ước lượng hệ

số hồi quy nhất quán và hiệu quả hơn trong điều kiện vi phạm giả định của mô hình

OLS thông thường. Việc áp dụng đồng thời nhiều mô hình và đối chiếu kết quả từ

các phương pháp khác nhau giúp tăng độ tin cậy cho các kết luận được rút ra, đồng

thời cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị

doanh nghiệp trong bối cảnh thực tiễn của ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

1.6 Nội dung nghiên cứu

Luận văn này sẽ tập trung vào việc phân tích chuyên sâu mối quan hệ giữa cấu

trúc vốn và mức độ định giá thị trường của các doanh nghiệp thuộc ngành nguyên

vật liệu đang niêm yết trên TTCK Việt Nam. Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là đánh

giá mức độ và chiều hướng tác động của việc sử dụng đòn bẩy tài chính đến giá trị

doanh nghiệp, từ đó làm sáng tỏ cơ chế ảnh hưởng của các quyết định tài trợ vốn đến

cách mà thị trường định giá doanh nghiệp trong ngành có đặc thù thâm dụng vốn và

rủi ro cao này. Việc lựa chọn ngành nguyên vật liệu làm bối cảnh nghiên cứu xuất

phát từ đặc điểm chu kỳ mạnh, nhu cầu đầu tư tài sản cố định lớn, biến động giá

nguyên liệu đầu vào thường xuyên và sự phụ thuộc cao vào vốn vay ngân hàng, khiến

cấu trúc vốn trở thành nhân tố chiến lược có thể quyết định hiệu quả hoạt động cũng

như khả năng mở rộng sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.

Cụ thể, nghiên cứu sẽ tập trung phân tích các yếu tố cấu trúc vốn chủ chốt, bao

gồm: tỷ lệ nợ trên tổng tài sản như một thước đo tổng thể về mức độ sử dụng đòn

bẩy tài chính; tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản phản ánh khả năng sử dụng các

nguồn vốn ngắn hạn để đáp ứng nhu cầu vốn lưu động và quản trị dòng tiền; cùng

với tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản thể hiện năng lực huy động nguồn vốn dài hạn

phục vụ đầu tư cơ sở vật chất, mở rộng công suất và duy trì tăng trưởng bền vững.

Việc phân tách các loại nợ theo kỳ hạn cho phép đánh giá một cách chi tiết hơn ảnh

hưởng khác biệt của từng cấu phần trong cấu trúc vốn tới giá trị doanh nghiệp, vì

mỗi loại nợ mang đặc điểm rủi ro, chi phí vốn và tác động tài chính riêng biệt.

Song song với các biến cấu trúc vốn, luận văn cũng sẽ đưa vào phân tích một

nhóm biến kiểm soát đại diện cho các đặc điểm nội tại có thể ảnh hưởng đến mức

định giá của thị trường đối với doanh nghiệp. Nhóm biến này bao gồm quy mô doanh

nghiệp được đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản để phản ánh lợi thế kinh tế theo

quy mô, tốc độ tăng trưởng tổng tài sản nhằm phản ánh khả năng mở rộng đầu tư và

tích lũy tài sản, cùng với tốc độ tăng trưởng doanh thu để phản ánh năng lực gia tăng

thị phần và cải thiện dòng tiền hoạt động. Việc bổ sung các biến kiểm soát này là cần

thiết để đảm bảo rằng mối quan hệ quan sát được giữa đòn bẩy tài chính và giá trị

doanh nghiệp không bị chi phối bởi các khác biệt về quy mô hay tăng trưởng vốn có

giữa các doanh nghiệp trong mẫu.

Thông qua việc phân tích mối quan hệ giữa các biến cấu trúc vốn, các biến kiểm

soát và giá trị doanh nghiệp (được đo bằng Tobin’s Q), luận văn sẽ xác định xem

mức độ sử dụng nợ – cả ngắn hạn lẫn dài hạn – có làm gia tăng hay làm suy giảm

mức định giá thị trường của doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu. Trên cơ sở

các kết quả định lượng này, nghiên cứu sẽ đề xuất các chiến lược tài chính giúp các

doanh nghiệp trong ngành tối ưu hóa cấu trúc vốn của mình, bao gồm việc cân đối

hợp lý giữa nợ ngắn hạn và dài hạn, xây dựng lộ trình giảm đòn bẩy nếu vượt ngưỡng

rủi ro, hoặc tận dụng lợi ích lá chắn thuế của nợ trong điều kiện dòng tiền ổn định.

Những khuyến nghị này không chỉ hướng đến mục tiêu nâng cao hiệu quả tài chính

và giá trị doanh nghiệp, mà còn góp phần hỗ trợ nhà quản trị xây dựng kế hoạch vốn

bền vững hơn trong bối cảnh thị trường biến động, qua đó cải thiện niềm tin của nhà

đầu tư và nâng cao năng lực cạnh tranh của toàn ngành nguyên vật liệu trên TTCK

Việt Nam.

1.7 Bố cục của luận văn

Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

Chương này sẽ giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, nêu rõ mục tiêu, đối

tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu sẽ được sử dụng. Ngoài ra,

chương này sẽ giải thích tính cấp thiết của việc nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc

vốn và giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại thị trường chứng khoán

Việt Nam.

Chương 2: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu

Chương này sẽ trình bày các lý thuyết cơ bản về cấu trúc vốn và mối quan hệ giữa

cấu trúc vốn với giá trị doanh nghiệp. Đồng thời, tác giả sẽ tổng hợp các nghiên cứu

trước đây trong và ngoài nước để cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc cho đề tài

nghiên cứu, đồng thời chỉ ra các khoảng trống mà nghiên cứu này muốn lấp đầy.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Trong chương này, các phương pháp thu thập dữ liệu và phân tích sẽ được trình

bày chi tiết. Phương pháp nghiên cứu định lượng sẽ được áp dụng thông qua các mô

hình hồi quy để kiểm tra tác động của cấu trúc vốn đến mức độ định giá của thị

trường. Các bước kiểm định giả thuyết và phân tích dữ liệu cũng sẽ được giải thích

rõ ràng.

Chương 4: Phân tích tác động của cấu trúc vốn đến mức độ định giá của thị trường

Chương này sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu, xác định tác động của các yếu

tố cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương cuối cùng sẽ tổng kết lại những kết quả nghiên cứu chính, đánh giá các

đóng góp của luận văn và chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu. Ngoài ra, chương

này cũng sẽ đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo và khuyến nghị về việc áp dụng

kết quả nghiên cứu vào thực tiễn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Tóm lại, chương 1 đã khái quát hóa toàn bộ bối cảnh nghiên cứu, nêu bật tầm

quan trọng của cấu trúc vốn đối với giá trị doanh nghiệp, đồng thời chỉ ra khoảng

trống trong các nghiên cứu hiện hữu về ngành nguyên vật liệu niêm yết trên TTCK

Việt Nam. Trên cơ sở đó, chương này đã xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi

nghiên cứu, phạm vi, đối tượng và thời gian nghiên cứu, cũng như hệ thống hóa nền

tảng lý luận làm cơ sở cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu và phương pháp phân

tích ở các chương sau. Những nội dung này không chỉ đóng vai trò định hướng cho

toàn bộ luận văn mà còn góp phần củng cố tính logic, nhất quán và tính khả thi của

nghiên cứu. Đây chính là tiền đề quan trọng để chương 2 tiếp tục đi sâu vào phân

tích thực trạng ngành nguyên vật liệu và chương 3 xây dựng mô hình nghiên cứu

định lượng, từ đó làm sáng tỏ tác động của cấu trúc vốn đến mức độ định giá thị

trường trong bối cảnh đặc thù của Việt Nam.

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC

NGHIỆM

Chương 2 đóng vai trò cung cấp nền tảng lý luận vững chắc và tổng quan các

công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước có liên quan đến mối quan

hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh các doanh

nghiệp ngành nguyên vật liệu niêm yết trên TTCK Việt Nam. Việc xây dựng cơ sở lý

thuyết đầy đủ giúp luận văn định hình rõ các khái niệm trọng tâm, xác định cơ chế

ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp, từ đó xây dựng mô hình nghiên

cứu phù hợp cho chương sau.

Trước hết, chương sẽ trình bày các khái niệm nền tảng về giá trị doanh nghiệp,

các phương pháp đo lường giá trị doanh nghiệp (đặc biệt là Tobin’s Q) và phân tích

sâu các học thuyết kinh điển về cấu trúc vốn như Modigliani – Miller (1958), Lý

thuyết đánh đổi (Trade-off Theory), Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order

Theory), Lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory) và Lý thuyết chi phí đại diện (Agency

Cost Theory). Các lý thuyết này sẽ giúp lý giải mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả

tài chính, qua đó ảnh hưởng đến mức định giá của thị trường đối với doanh nghiệp.

Tiếp theo, chương sẽ tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước

về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp, qua đó chỉ ra xu hướng

kết quả, những điểm còn chưa thống nhất, và đặc biệt là khoảng trống nghiên cứu

đối với nhóm doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam. Việc tổng hợp này

không chỉ tạo nền tảng khoa học cho việc xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu

trong chương 3, mà còn góp phần bảo đảm tính kế thừa và tính mới cho luận văn.

2.1 Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Lý thuyết về giá trị doanh nghiệp

Khái niệm giá trị doanh nghiệp

Giá trị doanh nghiệp phản ánh tổng giá trị kinh tế mà một doanh nghiệp tạo ra và

được thị trường ghi nhận tại một thời điểm nhất định. Giá trị này không chỉ bao gồm

phần vốn chủ sở hữu mà còn cả phần nợ phải trả, phản ánh đầy đủ năng lực tài chính

và quy mô hoạt động của doanh nghiệp (Damodaran, 2012). Trong lĩnh vực tài chính

doanh nghiệp, việc gia tăng giá trị doanh nghiệp là mục tiêu tối thượng của các nhà

quản lý và là thước đo quan trọng để nhà đầu tư ra quyết định.

Các cách đo lường giá trị doanh nghiệp

Có nhiều phương pháp để đo lường giá trị doanh nghiệp, như giá trị sổ sách, giá

trị thị trường, dòng tiền chiết khấu (DCF) hay giá trị hiện tại thuần (NPV). Tuy nhiên,

trong các nghiên cứu thực nghiệm, chỉ số Tobin’s Q thường được sử dụng rộng rãi

vì phản ánh kỳ vọng của thị trường đối với giá trị tương lai của doanh nghiệp. Theo

Tobin′s Q

Giá trị vốn hóa của cổ phiếu + Giá trị thị trường của nợ + Giá trị thị trường của cổ phiếu ưu đãi Giá trị sổ sách của tổng tài sản

Chung và Pruitt (1994), Tobin’s Q được tính như sau:

Chỉ số Tobin’s Q > 1 cho thấy thị trường định giá doanh nghiệp cao hơn giá trị

sổ sách, phản ánh kỳ vọng tích cực về khả năng sinh lời tương lai; ngược lại, Tobin’s

Q < 1 cho thấy thị trường đánh giá thấp triển vọng của doanh nghiệp.

2.1.2 Lý thuyết về cấu trúc vốn

Khái niệm cấu trúc vốn

Cấu trúc vốn là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu mà doanh nghiệp sử dụng

để tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh. Cấu trúc vốn ảnh hưởng đến chi phí

vốn bình quân (WACC), khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), dòng tiền, và

qua đó ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị doanh nghiệp (Brealey, Myers & Allen, 2020).

Doanh nghiệp có cấu trúc vốn hợp lý có thể tận dụng được lợi ích lá chắn thuế từ nợ

vay, song nếu nợ vượt ngưỡng hợp lý sẽ làm gia tăng chi phí tài chính và nguy cơ

mất khả năng thanh toán.

Các lý thuyết nền tảng về cấu trúc vốn

Lý thuyết Modigliani – Miller (1958): Lý thuyết Modigliani–Miller (MM) do

Franco Modigliani và Merton Miller đề xuất năm 1958 được xem là nền tảng đầu

tiên của học thuyết cấu trúc vốn hiện đại. Trong mô hình ban đầu, hai tác giả giả định

thị trường vốn hoàn hảo, không có thuế thu nhập doanh nghiệp, không có chi phí

giao dịch, không có chi phí phá sản và thông tin giữa doanh nghiệp và nhà đầu tư là

hoàn toàn cân xứng. Trong bối cảnh này, MM lập luận rằng giá trị của một doanh

nghiệp là không đổi, bất kể doanh nghiệp đó được tài trợ hoàn toàn bằng vốn chủ sở

hữu hay có sử dụng nợ (Modigliani & Miller, 1958). Lý luận này dựa trên nguyên lý

“bảo toàn giá trị” – các nhà đầu tư có thể tự tạo đòn bẩy tài chính cho danh mục của

mình, do đó cấu trúc vốn không tạo ra giá trị gia tăng.

Tuy nhiên, trong nghiên cứu sau đó, Modigliani và Miller (1963) đã mở rộng mô

hình bằng cách đưa thuế thu nhập doanh nghiệp vào phân tích. Khi có thuế, nợ vay

tạo ra lợi ích “lá chắn thuế” do lãi vay được khấu trừ thuế, giúp giảm chi phí vốn

bình quân (WACC) và làm tăng giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên, lợi ích này chỉ tồn

tại khi chi phí kiệt quệ tài chính chưa vượt quá lợi ích từ lá chắn thuế. Đối với doanh

nghiệp trong ngành nguyên vật liệu, vốn thường cần đầu tư lớn và dòng tiền biến

động mạnh, lý thuyết MM gợi ý rằng việc sử dụng nợ có thể nâng cao giá trị nếu

doanh nghiệp kiểm soát tốt rủi ro tài chính và duy trì khả năng thanh khoản ổn định.

Lý thuyết đánh đổi (Trade-off Theory): Lý thuyết đánh đổi do Kraus và

Litzenberger (1973) phát triển nhằm điều chỉnh quan điểm của MM trong bối cảnh

thực tế có tồn tại thuế và rủi ro phá sản. Lý thuyết này cho rằng doanh nghiệp sẽ xác

định một mức nợ tối ưu bằng cách cân bằng giữa lợi ích của lá chắn thuế từ nợ vay

và chi phí kiệt quệ tài chính (bao gồm chi phí phá sản, chi phí tái cơ cấu, chi phí đại

diện tăng thêm khi rủi ro phá sản cao). Ở mức nợ thấp, gia tăng nợ giúp giảm WACC

và nâng cao giá trị doanh nghiệp; tuy nhiên, khi vượt qua ngưỡng tối ưu, chi phí kiệt

quệ tài chính tăng nhanh khiến giá trị doanh nghiệp suy giảm (Myers, 1984).

Trong ngành nguyên vật liệu, các doanh nghiệp thường có tài sản hữu hình lớn

có thể thế chấp và nhu cầu đầu tư dài hạn, vì vậy lý thuyết đánh đổi gợi ý rằng họ có

khả năng duy trì tỷ lệ nợ cao hơn các ngành dịch vụ. Tuy nhiên, vì doanh thu phụ

thuộc mạnh vào giá nguyên liệu đầu vào và nhu cầu xây dựng, nếu dòng tiền biến

động lớn, nợ cao sẽ làm gia tăng nguy cơ mất khả năng thanh toán.

Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory): Lý thuyết trật tự phân hạng

được Myers và Majluf (1984) xây dựng dựa trên giả định rằng thông tin giữa nhà

quản lý và nhà đầu tư là bất cân xứng. Nhà quản lý biết nhiều hơn về tình hình hoạt

động của doanh nghiệp, nên khi doanh nghiệp phát hành cổ phiếu mới, nhà đầu tư có

thể suy đoán rằng cổ phiếu đang bị định giá quá cao và phản ứng bằng cách bán ra,

khiến giá cổ phiếu giảm. Do đó, doanh nghiệp sẽ ưu tiên sử dụng vốn nội bộ (lợi

nhuận giữ lại), sau đó mới vay nợ, và cuối cùng mới phát hành cổ phiếu. Cách tiếp

cận này giúp giảm chi phí phát hành, tránh tín hiệu tiêu cực và duy trì quyền kiểm

soát của cổ đông hiện hữu.

Đối với doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu, do đầu tư ban đầu lớn và lợi nhuận

thường biến động mạnh, nguồn vốn nội bộ thường không đủ để tài trợ mở rộng, nên

doanh nghiệp thường chuyển sang vay nợ khi vượt quá khả năng tích lũy. Việc phát

hành cổ phiếu chỉ được sử dụng khi không còn lựa chọn tài chính khả thi khác, đúng

với dự báo của lý thuyết này.

Lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory): Ross (1977) phát triển lý thuyết tín hiệu

dựa trên giả định rằng thị trường không hoàn hảo và thông tin bất cân xứng tồn tại

giữa nhà quản lý và nhà đầu tư. Theo đó, quyết định tài trợ vốn của doanh nghiệp

gửi đi tín hiệu về chất lượng hoạt động: chỉ những doanh nghiệp có dòng tiền ổn định

và triển vọng tích cực mới dám sử dụng nợ nhiều, vì họ tự tin có khả năng trả nợ

trong tương lai. Ngược lại, doanh nghiệp yếu kém ngại vay nợ do sợ rủi ro phá sản.

Do đó, việc tăng vay nợ có thể được thị trường diễn giải như một tín hiệu tích cực về

giá trị doanh nghiệp.

Tuy nhiên, lý thuyết này cũng chỉ ra rằng nếu tỷ lệ nợ vượt quá khả năng kiểm

soát, tín hiệu tích cực ban đầu có thể bị đảo chiều, khiến nhà đầu tư đánh giá doanh

nghiệp là rủi ro cao. Trong ngành nguyên vật liệu, nếu một công ty tăng vay nợ để

mở rộng sản xuất trong thời kỳ giá nguyên liệu thấp, điều đó có thể gửi tín hiệu về

triển vọng tăng trưởng tích cực; nhưng nếu đòn bẩy vượt quá mức an toàn, giá cổ

phiếu có thể giảm do lo ngại rủi ro tài chính tăng cao.

Lý thuyết chi phí đại diện (Agency Cost Theory): Jensen và Meckling (1976) đề

xuất lý thuyết chi phí đại diện để giải thích cách cấu trúc vốn ảnh hưởng đến xung

đột lợi ích giữa các nhóm trong doanh nghiệp. Trong các công ty cổ phần, tồn tại

xung đột giữa nhà quản lý và cổ đông do mục tiêu không đồng nhất. Việc sử dụng

nợ ở mức hợp lý tạo áp lực trả lãi định kỳ, buộc nhà quản lý phải sử dụng vốn hiệu

quả, từ đó giảm chi phí đại diện giữa nhà quản lý và cổ đông. Tuy nhiên, khi nợ quá

cao, rủi ro phá sản gia tăng có thể dẫn tới xung đột giữa cổ đông (muốn đầu tư rủi ro

để tối đa hóa lợi nhuận) và chủ nợ (muốn an toàn vốn), làm tăng chi phí đại diện giữa

cổ đông và chủ nợ.

Trong ngành nguyên vật liệu, đặc thù tài sản hữu hình lớn và nhu cầu đầu tư liên

tục khiến rủi ro chi tiêu quá mức khá cao, nên việc sử dụng nợ hợp lý có thể đóng

vai trò như một cơ chế kỷ luật tài chính hiệu quả, song cần tránh vượt ngưỡng để

không làm tăng chi phí đại diện ngược.

Tóm lại, ngành nguyên vật liệu là một trong những ngành có đặc điểm thâm dụng

vốn, cần đầu tư lớn vào máy móc, thiết bị, kho bãi và hàng tồn kho, trong khi doanh

thu và dòng tiền chịu ảnh hưởng mạnh từ biến động giá nguyên liệu và nhu cầu xây

dựng. Các doanh nghiệp thường kết hợp cả nợ ngắn hạn (đáp ứng nhu cầu vốn lưu

động) và nợ dài hạn (đầu tư tài sản cố định). Số liệu từ Hiệp hội Thép Việt Nam

(VSA, 2024) cho thấy nhiều doanh nghiệp vật liệu xây dựng tại Việt Nam có tỷ lệ

nợ trên vốn chủ sở hữu dao động 0,6 – 1,2 lần, phản ánh mức độ đòn bẩy cao hơn

mặt bằng chung. Việc lựa chọn cấu trúc vốn hợp lý trở thành yếu tố sống còn, quyết

định khả năng tăng trưởng, năng lực cạnh tranh và định giá doanh nghiệp trên thị

trường chứng khoán.

2.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp

Nhóm yếu tố đại diện cho cấu trúc vốn

Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản: là chỉ số đo lường tổng mức độ đòn bẩy tài chính của

doanh nghiệp, được tính bằng tổng nợ phải trả chia cho tổng tài sản. Chỉ số này phản

ánh phần trăm tài sản doanh nghiệp được tài trợ bằng nợ thay vì vốn chủ sở hữu.

Theo lý thuyết Modigliani–Miller (1963), nợ vay tạo ra lợi ích “lá chắn thuế” từ chi

phí lãi vay, giúp làm giảm chi phí vốn bình quân (WACC) và tăng giá trị doanh

nghiệp. Tuy nhiên, lý thuyết đánh đổi (Kraus & Litzenberger, 1973) bổ sung rằng

nếu vượt quá mức nợ tối ưu, chi phí kiệt quệ tài chính như nguy cơ mất khả năng

thanh toán, chi phí phá sản, tổn thất uy tín… sẽ gia tăng, khiến giá trị doanh nghiệp

suy giảm. Rajan và Zingales (1995) phân tích 500 doanh nghiệp tại G7 cho thấy tỷ

lệ nợ trên tổng tài sản có quan hệ dương với quy mô và tài sản hữu hình, nhưng quan

hệ âm với lợi nhuận và cơ hội tăng trưởng – những yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến

định giá doanh nghiệp. Abor (2005) tìm thấy mối quan hệ hình chữ U giữa tỷ lệ nợ

trên tổng tài sản và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, phản ánh ảnh hưởng hai chiều của

đòn bẩy tài chính. Ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam (thép, xi măng, gạch, kính…)

thường có tài sản cố định lớn có thể thế chấp để vay ngân hàng, nên tỷ lệ nợ trên tổng

tài sản bình quân cao hơn các ngành dịch vụ. Tuy nhiên, do ngành chịu ảnh hưởng

lớn từ chu kỳ giá nguyên liệu, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản quá cao có thể làm giá trị thị

trường giảm mạnh khi nhu cầu suy giảm. Ví dụ, giai đoạn 2021 – 2022, Hòa Phát có

tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu gần 0,8 lần và giá cổ phiếu biến động mạnh theo giá thép

(VIS Rating, 2024).

Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản: là tỷ lệ giữa nợ ngắn hạn (phải trả trong vòng

1 năm) và tổng tài sản, phản ánh mức độ doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn ngắn hạn

để tài trợ tài sản. Nợ ngắn hạn có lãi suất thấp hơn nợ dài hạn nhưng làm tăng rủi ro

thanh khoản do phải thanh toán nhanh và tái cấp vốn liên tục. Lý thuyết đánh đổi dự

báo rằng tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản cao giúp giảm chi phí vốn trong ngắn

hạn, nhưng nếu vượt mức an toàn sẽ làm gia tăng chi phí phá sản tiềm ẩn. Lý thuyết

tín hiệu (Ross, 1977) cũng cho rằng tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản cao có thể gửi

tín hiệu tích cực về triển vọng ngắn hạn, nhưng nếu dòng tiền yếu, thị trường sẽ diễn

giải là rủi ro cao. Barclay và Smith (1995) chỉ ra rằng doanh nghiệp có dòng tiền

không ổn định thường hạn chế vay ngắn hạn để tránh áp lực thanh toán. Sheikh và

Wang (2011) phát hiện tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản cao làm giảm giá trị doanh

nghiệp tại Pakistan do rủi ro thanh khoản. Doanh nghiệp vật liệu xây dựng tại Việt

Nam sử dụng tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản để tài trợ hàng tồn kho và nguyên

vật liệu đầu vào. Tuy nhiên, vì giá nguyên liệu và nhu cầu thị trường biến động mạnh,

tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản cao làm tăng nguy cơ thiếu hụt thanh khoản khi

thị trường đảo chiều, dẫn tới phản ứng tiêu cực từ thị trường và làm giảm Tobin’s Q.

Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản: là tỷ lệ giữa nợ dài hạn (có kỳ hạn trên 1 năm)

và tổng tài sản, phản ánh mức độ doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn dài hạn ổn định

để tài trợ tài sản cố định. Theo lý thuyết đánh đổi, nợ dài hạn giúp giảm áp lực thanh

khoản, ổn định dòng tiền và phù hợp với tài trợ đầu tư dài hạn, qua đó góp phần gia

tăng giá trị doanh nghiệp nếu khả năng sinh lời đủ cao để bù đắp chi phí vốn. Lý

thuyết chi phí đại diện cũng cho rằng nợ dài hạn có thể giảm xung đột giữa nhà quản

lý và cổ đông bằng cách tạo kỷ luật tài chính, nhưng quá cao sẽ tạo xung đột với chủ

nợ. Margaritis & Psillaki (2010) phân tích 12.240 công ty Pháp cho thấy tỷ lệ nợ dài

hạn trên tổng tài sản có quan hệ dương với hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp.

Saeedi & Mahmoodi (2011) cũng chỉ ra tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động

dương đáng kể đến Tobin’s Q tại Iran. Doanh nghiệp trong ngành thường có tài sản

hữu hình lớn, có thể dùng để vay dài hạn nhằm đầu tư máy móc, nhà xưởng. Các

doanh nghiệp duy trì tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản hợp lý thường được thị trường

đánh giá tích cực vì thể hiện năng lực tài chính vững chắc, từ đó góp phần nâng cao

Tobin’s Q.

Nhóm biến kiểm soát

Quy mô doanh nghiệp: được đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản, phản ánh

quy mô tài chính của doanh nghiệp. Doanh nghiệp lớn thường có lợi thế về kinh tế

theo quy mô, dễ tiếp cận tín dụng, có khả năng đa dạng hóa rủi ro và chịu ảnh hưởng

thấp hơn từ biến động thị trường. Theo Titman & Wessels (1988), quy mô lớn giúp

giảm chi phí thông tin bất cân xứng, từ đó làm tăng định giá thị trường. Doanh nghiệp

quy mô lớn như Hòa Phát, Vicem hay Viglacera thường duy trì Tobin’s Q cao hơn

nhờ thị phần lớn, khả năng thương lượng tốt và năng lực chống chịu biến động giá

nguyên liệu.

Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản: phản ánh khả năng doanh nghiệp mở rộng đầu

tư. Theo Myers (1977), doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng tài sản cao thường được

thị trường định giá cao do kỳ vọng lợi nhuận tương lai lớn hơn. Tuy nhiên, tăng

trưởng quá nhanh nếu không đi kèm khả năng sinh lời sẽ làm tăng rủi ro tài chính và

giảm giá trị doanh nghiệp. Giai đoạn 2022 – 2024, nhiều doanh nghiệp vật liệu tăng

đầu tư mở rộng công suất để tận dụng giai đoạn giá nguyên liệu giảm, và thường

được thị trường phản ứng tích cực bằng việc tăng giá cổ phiếu (VSA, 2024).

Tốc độ tăng trưởng doanh thu: phản ánh khả năng doanh nghiệp mở rộng thị phần

và tăng dòng tiền. Tăng trưởng doanh thu cao cho thấy năng lực cạnh tranh và triển

vọng thị trường tích cực, thường được nhà đầu tư định giá cao hơn, góp phần làm

tăng Tobin’s Q (Rajan & Zingales, 1995). Tốc độ tăng trưởng doanh thu cao thể hiện

khả năng nắm bắt thời điểm nhu cầu xây dựng tăng mạnh, thường gắn liền với giai

đoạn giá cổ phiếu tăng.

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm

2.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài

Utami, Wianto và Surasmi (2025) phân tích tác động của lợi nhuận, quy mô công

ty và cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp. Tổng thể trong nghiên cứu này lên tới

91 công ty, cụ thể là tất cả các công ty bất động sản và bất động sản niêm yết trên Sở

giao dịch chứng khoán Indonesia vào năm 2024. Mặc dù lấy mẫu trong nghiên cứu

này sử dụng lấy mẫu có chủ đích nên có 13 công ty được thu thập với 6 năm quan

sát, lượng dữ liệu trong nghiên cứu là 78 quan sát. Kỹ thuật phân tích được sử dụng

để trả lời giả thuyết là phân tích đường dẫn sử dụng SPSS. Kết quả nghiên cứu này

chỉ ra rằng lợi nhuận có tác động tiêu cực nhưng không đáng kể đến cơ cấu vốn, quy

mô doanh nghiệp có tác động tích cực và đáng kể đến cơ cấu vốn trong công ty, lợi

nhuận có tác động tích cực và đáng kể đến giá trị doanh nghiệp, quy mô doanh nghiệp

có tác động tích cực nhưng không đáng kể đến giá trị doanh nghiệp, cơ cấu vốn có

tác động tiêu cực nhưng không đáng kể đến giá trị doanh nghiệp, cơ cấu vốn không

đóng vai trò là trung gian đối với tác động của lợi nhuận đối với giá trị doanh nghiệp

và cơ cấu vốn đóng vai trò là trung gian hoàn hảo đối với tác động của quy mô doanh

nghiệp đối với giá trị doanh nghiệp trong công ty.

Tripathi, Goodell, Madhavan và Kumar (2024) luận rằng các cơ chế lấy hội đồng

quản trị làm trung tâm có thể bị cản trở khi hoạt động riêng lẻ, vì cấu trúc vốn của

doanh nghiệp làm giảm nhẹ mối quan hệ giữa các cơ chế quản trị doanh nghiệp và

giá trị doanh nghiệp. Nhóm tác giả sử dụng các mô hình bảng hiệu ứng cố định và

ước tính GMM trên một mẫu gồm 306 công ty phi tài chính của Ấn Độ trong giai

đoạn 2013 – 2022 để khám phá các tác động độc lập của cấu trúc vốn và cơ chế quản

trị doanh nghiệp, cùng với các tác động tương tác của chúng, đối với giá trị doanh

nghiệp. Các phát hiện xác định các tác động trực tiếp cũng như tác động điều tiết của

đòn bẩy đối với giá trị doanh nghiệp đối với các công ty có đòn bẩy cao và các công

ty có quy mô hội đồng quản trị lớn. Tuy nhiên, đối với các công ty có đòn bẩy thấp,

nhóm tác giả thấy tác động trực tiếp nhưng không điều tiết của đòn bẩy. Không có

tác động của đòn bẩy đối với các công ty có quy mô hội đồng quản trị nhỏ.

Jihadi, Vilantika, Hashemi, Arifin, Bachtiar & Sholichah (2021) kiểm tra ảnh

hưởng của thanh khoản, hoạt động, đòn bẩy và khả năng sinh lời đến giá trị doanh

nghiệp, cũng như tác động của việc công bố trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp

(CSR), trong đó CSR đóng vai trò là biến điều tiết và quy mô doanh nghiệp là biến

kiểm soát. Phương pháp chọn mẫu được sử dụng trong nghiên cứu này là phương

pháp chọn mẫu có chủ đích với các tiêu chí nhất định, qua đó thu được mẫu gồm 22

công ty thuộc chỉ số LQ45 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Indonesia trong

giai đoạn 2014-2019. Phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu

này là phân tích hồi quy tuyến tính bội với phần mềm SPSS 18. Kết quả nghiên cứu

cho thấy các tỷ số thanh khoản, hoạt động, đòn bẩy và khả năng sinh lời có ảnh hưởng

đáng kể đến giá trị doanh nghiệp, phù hợp với giả thuyết ban đầu của nghiên cứu.

Trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp (CSR) đóng vai trò là biến điều tiết, và quy

mô doanh nghiệp là biến kiểm soát trong mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính (thanh

khoản, hoạt động, đòn bẩy và khả năng sinh lời) với giá trị doanh nghiệp. Hàm ý từ

nghiên cứu này là CSR có vai trò rất quan trọng trong việc gia tăng giá trị doanh

nghiệp. Để thu hút nhiều nhà đầu tư hơn, các công ty cần chú trọng không chỉ đến

hiệu quả tài chính mà còn đến hiệu quả xã hội. Các công ty có quy mô lớn thường

thực hiện CSR nhiều hơn, từ đó giúp gia tăng giá trị doanh nghiệp.

Uzliawati, Yuliana, Januarsi và Santoso (2018) xem xét ảnh hưởng của cấu trúc

vốn đối với giá trị doanh nghiệp. Mẫu nghiên cứu gồm 101 công ty sản xuất niêm

yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Indonesia trong giai đoạn từ 2012 đến 2015.

Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng, cấu trúc

vốn cao với Tỷ lệ Nợ trên Vốn Chủ Sở Hữu (Debt to Equity Ratio – DER) và Tỷ lệ

Nợ Dài Hạn trên Tài Sản (Long term Debt to Asset Ratio – LDAR) là chỉ báo của

giá trị doanh nghiệp cao, trong khi tỷ lệ Nợ Dài Hạn trên Vốn Chủ Sở Hữu thấp là

chỉ báo của giá trị doanh nghiệp thấp. Nghiên cứu đã phát hiện mối quan hệ tích cực

giữa Tỷ lệ Nợ trên Vốn Chủ Sở Hữu (DER) và Tỷ lệ Nợ Dài Hạn trên Tài Sản

(LDAR) với giá trị doanh nghiệp, và mối quan hệ tiêu cực giữa Tỷ lệ Nợ Dài Hạn

trên Vốn Chủ Sở Hữu (LDER) và giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên, cấu trúc vốn với

Tỷ lệ Nợ trên Tài Sản (Debt to Asset Ratio – DAR) không có ảnh hưởng đến giá trị

doanh nghiệp.

Aggarwal và Padhan (2017) xem xét tác động của cấu trúc vốn và chất lượng

doanh nghiệp đối với giá trị doanh nghiệp của các công ty trong ngành khách sạn Ấn

Độ được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Bombay (BSE) trong giai đoạn

2001-2015. Các biến số được xem xét bao gồm chất lượng doanh nghiệp được đo

lường thông qua chỉ số Altman Z-score, đòn bẩy tài chính, quy mô, khả năng sinh

lời, tính hữu hình của tài sản, tăng trưởng, khả năng thanh khoản, cùng với các yếu

tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và lạm phát. Nghiên

cứu thực nghiệm được thực hiện bằng các kỹ thuật dữ liệu bảng, thông qua việc áp

dụng các mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), mô hình tác

động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random

Effects Model – REM). Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ đáng kể giữa

giá trị doanh nghiệp với chất lượng doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, khả năng thanh

khoản, quy mô và tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu cho thấy rằng định lý Modigliani-

Miller về sự không liên quan của cấu trúc vốn không có hiệu lực đối với ngành khách

sạn Ấn Độ. Những phát hiện này có ý nghĩa thực tiễn quan trọng đối với các chủ

khách sạn, giúp họ đánh giá lại cấu trúc vốn để cải thiện chất lượng doanh nghiệp và

hiệu quả hoạt động trên thị trường.

2.2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm trong nước

Bùi Thị Ngọc, Nguyễn Xuân Hùng và Phạm Kiều Trang (2024) điều tra mối quan

hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp đối với các công ty niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính đã

được kiểm toán của 769 công ty trong giai đoạn từ năm 2012 đến 2022, với tổng

cộng 8.459 quan sát. Bằng cách áp dụng nhiều phương pháp ước lượng khác nhau

như hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình

tác động ngẫu nhiên (REM) và hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát (GLS),

nghiên cứu đánh giá tác động của cấu trúc vốn lên các chỉ số tài chính quan trọng,

bao gồm lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE),

và Tobin’s Q. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ có ảnh hưởng tích cực đến

ROA, ROE và Tobin’s Q, trong đó Tobin’s Q chịu tác động mạnh nhất (0,450), trong

khi ROA có tác động yếu nhất (0,011). Tuy nhiên, tỷ lệ nợ dài hạn không có ảnh

hưởng đáng kể đến giá trị doanh nghiệp. Đáng chú ý, cả tỷ lệ nợ ngắn hạn và dài hạn

đều có tác động tiêu cực đến ROA, ROE và Tobin’s Q, trong đó tác động làm giảm

Tobin’s Q là lớn nhất (0,562). Dựa trên những kết quả này, các tác giả đưa ra các

khuyến nghị hữu ích cho các doanh nghiệp, nhà đầu tư, nhà lãnh đạo doanh nghiệp

và nhà hoạch định chính sách để đưa ra quyết định hợp lý trong việc lựa chọn cấu

trúc vốn tối ưu và phù hợp.

Hoàng Ngọc Ấn và Trần Ngọc Tú (2024) nghiên cứu mẫu dữ liệu bao gồm 496

quan sát (62 công ty, dữ liệu trong 8 năm) nhằm xem xét sự tác động của cấu trúc

vốn đến giá trị doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.

Hồ Chí Minh (HOSE). Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra, 3 yếu tố đo lường Cấu trúc vốn

gồm: (1) Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản; (2) Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và (3) Tỷ

lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản đều có ảnh hưởng đến Giá trị của doanh nghiệp. Trong

đó, Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có tác động tích

cực đến Giá trị doanh nghiệp, trong khi đó, Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác

động tiêu cực đến Giá trị doanh nghiệp.

Lưu Hữu Đức (2021) phân tích tác động của cấu trúc vốn đối với giá trị doanh

nghiệp của các công ty hóa chất niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Dữ

liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 23 công ty hóa chất niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2012 đến 2019. Phương pháp

nghiên cứu định lượng với mô hình hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM

được sử dụng; phương pháp FGLS được áp dụng để khắc phục các khuyết điểm của

mô hình. Trong nghiên cứu này, giá trị doanh nghiệp (Tobin’s Q) là biến phụ thuộc.

Các biến độc lập trong nghiên cứu bao gồm cấu trúc vốn (DA), Lợi nhuận trên tài

sản (ROA), Tốc độ quay vòng tài sản (AT), Tài sản cố định (TANG), Khả năng thanh

toán (CR), Quy mô doanh nghiệp (SZ), Tuổi thọ doanh nghiệp (AGE), và Tỷ lệ tăng

trưởng doanh thu (GR). Kết quả phân tích cho thấy cấu trúc vốn của các công ty

trong ngành hóa chất niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam có mối tương

quan ngược với giá trị doanh nghiệp. Bên cạnh đó, các công ty có tỷ lệ quay vòng tài

sản, quy mô doanh nghiệp và số năm hoạt động lớn lại có giá trị doanh nghiệp thấp

hơn. Bài viết này giúp các nhà điều hành doanh nghiệp cải thiện giá trị doanh nghiệp

của mình bằng cách điều chỉnh cấu trúc vốn một cách hợp lý. Các công ty hóa chất

điều chỉnh cấu trúc vốn theo hướng giảm dần tỷ lệ nợ và tăng dần vốn chủ sở hữu.

Các công ty sử dụng nợ cao có tác động làm giảm giá trị doanh nghiệp trong ngành

hóa chất.

Đặng Tiến Đạt và Đỗ Thị Vân Trang (2021) kiểm tra xem liệu cấu trúc vốn và

một số yếu tố khác có ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam hay không?

Để đạt được mục tiêu này, 435 công ty phi tài chính niêm yết trên các sàn chứng

khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 đến 2019 đã được lựa chọn. Bốn nhóm

doanh nghiệp tiếp tục được chọn từ tổng số để điều tra sự khác biệt trong kết quả

giữa các ngành. Kết quả tổng thể sử dụng phương pháp GMM cho thấy tác động của

cấu trúc vốn và các biến kiểm soát khác đến giá trị doanh nghiệp là đáng kể, tuy

nhiên có sự khác biệt giữa các ngành: cấu trúc vốn có tác động tích cực đáng kể đến

giá trị doanh nghiệp trong ngành thực phẩm và đồ uống, nhưng lại có ảnh hưởng tiêu

cực đáng kể đến giá trị doanh nghiệp trong ngành thương mại bán buôn, xây dựng

và bất động sản, trong khi không có ảnh hưởng đáng kể đến giá trị doanh nghiệp khi

xem xét tất cả các ngành. Ngoài quy mô doanh nghiệp, tác động của các yếu tố kiểm

soát khác đến giá trị doanh nghiệp cũng cho thấy kết quả không đồng nhất.

Võ Minh Long (2017) nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến giá trị doanh

nghiệp của 123 công ty niêm yết trên HSX giai đoạn 2008 -2015. Nghiên cứu sử

dụng các phương pháp hồi quy như: Pooled OLS, REM, FEM và cuối cùng là GLS

sau khi thực hiện các kiểm định. Kết quả cho thấy cấu trúc vốn được đo bằng tổng

nợ trên tổng tài sản (DA), nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDA) và nợ dài hạn trên

tổng tài sản (LDA) có tác động tích cực lên giá trị doanh nghiệp với biến đại diện là

chỉ số Tobin’s Q. Nghiên cứu cũng cho biết các biến như: quy mô doanh nghiệp

(SIZE), tuổi đời doanh nghiệp (AGE), tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), vòng quay

tài sản (AT) có cùng kết quả với cấu trúc vốn nhưng tốc độ tăng trưởng doanh thu

(GRTH) lại cho kết quả ngược lại (trường hợp không có biến giả ngành). Ngoài ra,

chưa có bằng chứng có sự tác động của tỷ số thanh toán ngắn hạn (CR) và tỷ trọng

tài sản cố định (TANG) đến giá trị doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cung

cấp các bằng chứng khoa học về sự tác động của các ngành như: dược phẩm y tế và

bất động sản đến giá trị doanh nghiệp lớn hơn so với ngành hàng tiêu dùng nhưng

với ngành khác thì cho kết quả ngược lại và đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, chưa

có sự tác động khác biệt của các ngành như: công nghiệp, nguyên vật liệu và tiện ích

cộng đồng so với ngành hàng tiêu dùng đến giá trị doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu

dẫn tới cácgợi ý chính sách cho các nhà quản lý đưa ra các giải pháp nhằm làm tăng

giá trị đối với các doanh nghiệp niêm yết trên HSX.

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm

Phạm vi nghiên Phương pháp Tác giả Kết quả chính cứu nghiên cứu

Cơ cấu vốn có tác động

tiêu cực nhưng không

đáng kể đến giá trị

doanh nghiệp, cơ cấu

91 công ty BĐS vốn không đóng vai trò Utami, niêm yết trên Sở là trung gian đối với tác Wianto và Phân tích đường giao dịch chứng động của lợi nhuận đối Surasmi dẫn sử dụng SPSS khoán Indonesia với giá trị doanh nghiệp (2025) năm 2024 và cơ cấu vốn đóng vai

trò là trung gian hoàn

hảo đối với tác động

của quy mô doanh

nghiệp đối với giá trị

Phạm vi nghiên Phương pháp Tác giả Kết quả chính cứu nghiên cứu

doanh nghiệp trong

công ty

Các phát hiện xác định

các tác động trực tiếp

cũng như tác động điều

tiết của đòn bẩy đối với

giá trị doanh nghiệp đối

với các công ty có đòn

bẩy cao và các công ty Tripathi, 306 công ty phi tài có quy mô hội đồng Goodell, Mô hình bảng chính của Ấn Độ quản trị lớn. Tuy nhiên, Madhavan và hiệu ứng cố định trong giai đoạn đối với các công ty có Kumar và ước tính GMM 2013 – 2022 đòn bẩy thấp, nhóm tác (2024) giả thấy tác động trực

tiếp nhưng không điều

tiết của đòn bẩy. Không

có tác động của đòn bẩy

đối với các công ty có

quy mô hội đồng quản

trị nhỏ

Thanh khoản, hoạt Jihadi,

động, đòn bẩy và khả Vilantika, 22 công ty thuộc Chọn mẫu có chủ năng sinh lời ảnh hưởng Hashemi, chỉ số LQ45 tại đích; hồi quy đáng kể đến giá trị DN; Arifin, Indonesia, giai tuyến tính bội CSR điều tiết quan hệ Bachtiar & đoạn 2014–2019 (SPSS 18) này; quy mô là biến Sholichah

kiểm soát. (2021)

Uzliawati, 101 công ty sản DER và LDAR có tác Hồi quy dữ liệu

Yuliana, xuất tại Indonesia, động tích cực, LDER có bảng

Phạm vi nghiên Phương pháp Kết quả chính Tác giả cứu nghiên cứu

Januarsi & giai đoạn 2012– tác động tiêu cực đến

2015 giá trị DN; DAR không Santoso

(2018) có ảnh hưởng đáng kể.

Giá trị DN chịu ảnh

hưởng đáng kể từ đòn Aggarwal & Ngành khách sạn bẩy, thanh khoản, quy Pooled OLS, Padhan Ấn Độ, 2001– mô, tăng trưởng, chất FEM, REM (2017) 2015 lượng DN; bác bỏ định

lý MM.

Bùi Thị Tỷ lệ nợ tác động tích Ngọc, cực đến ROA, ROE, Nguyễn 769 công ty tại Tobin’s Q; nợ dài hạn OLS, FEM, REM, Xuân Hùng Việt Nam, 2012– không đáng kể; nợ ngắn GLS & Phạm 2022 và dài hạn làm giảm Kiều Trang Tobin’s Q. (2024)

Hoàng Ngọc 62 công ty sản DA và SDA tác động Ấn & Trần Phân tích dữ liệu xuất trên HOSE, tích cực, LDA tác động Ngọc Tú bảng 2015–2022 tiêu cực đến giá trị DN. (2024)

DA có tác động ngược

23 công ty hóa chiều đến giá trị DN; tài Lưu Hữu OLS, FEM, REM, chất tại Việt Nam, sản quay vòng, quy mô Đức (2021) FGLS 2012–2019 và tuổi đời cao lại có

giá trị thấp hơn.

Phạm vi nghiên Phương pháp Tác giả Kết quả chính cứu nghiên cứu

Tác động của cấu trúc

Đặng Tiến vốn khác nhau giữa các 435 công ty phi tài Đạt & Đỗ ngành: tích cực ở thực chính tại Việt GMM Thị Vân phẩm-đồ uống, tiêu cực Nam, 2012–2019 Trang (2021) ở thương mại, xây

dựng, BĐS.

DA, SDA, LDA tác

động tích cực đến Võ Minh 123 công ty trên Pooled OLS, Tobin’s Q; SIZE, ROA, Long (2017) HSX, 2008–2015 REM, FEM, GLS AT cùng chiều; GRTH

ngược chiều.

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu thực nghiệm

2.3 Khoảng trống của các nghiên cứu thực nghiệm

Các nghiên cứu trước đã cung cấp cái nhìn toàn diện về mối quan hệ giữa cấu trúc

vốn và giá trị doanh nghiệp. Những nghiên cứu như của Jihadi và cộng sự (2021),

Uzliawati và cộng sự (2018) và Aggarwal & Padhan (2017) khẳng định vai trò của

các yếu tố tài chính như thanh khoản, đòn bẩy và khả năng sinh lời, đồng thời nhấn

mạnh ảnh hưởng của các yếu tố ngoài tài chính như CSR và chất lượng doanh nghiệp.

Tại Việt Nam, Bùi Thị Ngọc và cộng sự (2024) đã làm rõ tác động của cấu trúc vốn

trong các ngành khác nhau, góp phần định hướng chiến lược tài chính doanh nghiệp.

Tuy nhiên, các nghiên cứu này vẫn còn hạn chế khi chưa phân tích sâu các yếu tố

như quy mô, tăng trưởng tài sản và doanh thu. Hơn nữa, vẫn còn ít nghiên cứu tập

trung chuyên biệt vào mối quan hệ này trong ngành nguyên vật liệu – một ngành có

đặc thù vốn và rủi ro tài chính cao, cần được nghiên cứu sâu hơn để đưa ra các khuyến

nghị phù hợp.

Do đó, luận văn này góp phần làm rõ hơn mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá

trị doanh nghiệp, tập trung vào các yếu tố tài chính. Mẫu nghiên cứu trong nghiên

cứu này được mở rộng hơn, bao gồm các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng

khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2014 đến 2024, với mục tiêu cung cấp cái nhìn

toàn diện về tác động của cấu trúc vốn đến mức độ định giá của thị trường.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Tóm lại, chương 2 đã hệ thống hóa các lý thuyết nền tảng liên quan đến giá trị

doanh nghiệp và cấu trúc vốn, làm rõ các cơ chế lý luận giải thích mối quan hệ giữa

việc sử dụng nợ và sự thay đổi trong định giá thị trường của doanh nghiệp. Đồng

thời, chương cũng đã tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm trong và ngoài nước,

qua đó cho thấy cấu trúc vốn thực sự là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng

đến giá trị doanh nghiệp, nhưng mức độ và chiều hướng tác động lại có sự khác biệt

đáng kể tùy theo bối cảnh ngành và thị trường.

Từ những cơ sở lý thuyết và kết quả thực nghiệm được tổng hợp, chương 2 đã chỉ

ra khoảng trống nghiên cứu đáng kể trong việc phân tích tác động của cấu trúc vốn

đối với giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam – một ngành

có đặc điểm thâm dụng vốn, rủi ro cao và nhạy cảm với chu kỳ kinh tế. Đây sẽ là nền

tảng quan trọng để chương 3 xây dựng mô hình nghiên cứu, xác định các biến số và

phương pháp phân tích nhằm kiểm định mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và mức độ

định giá thị trường trong bối cảnh đặc thù của ngành nguyên vật liệu.

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 đóng vai trò như nền tảng phương pháp luận cho toàn bộ nghiên cứu,

nhằm đảm bảo tính khoa học, khách quan và độ tin cậy của các kết quả phân tích.

Sau khi Chương 1 đã xác định được tính cấp thiết, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu,

còn Chương 2 đã cung cấp cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm

trong và ngoài nước, thì chương này sẽ trình bày chi tiết cách thức nghiên cứu được

thiết kế và triển khai nhằm kiểm định mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và mức độ định

giá của thị trường đối với các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu niêm yết trên

TTCK Việt Nam.

Cụ thể, chương 3 sẽ mô tả cách tiếp cận nghiên cứu định lượng, quy trình nghiên

cứu, mô hình nghiên cứu đề xuất cùng các biến số sử dụng, nguồn và cách thu thập

dữ liệu, cũng như các phương pháp phân tích kinh tế lượng áp dụng. Việc thiết kế

nghiên cứu theo hướng định lượng với dữ liệu bảng (panel data) cho phép quan sát

đồng thời sự biến động theo thời gian và sự khác biệt giữa các doanh nghiệp, giúp

tăng cường khả năng khái quát hóa kết quả, giảm thiểu sai lệch do đặc điểm riêng

của từng doanh nghiệp và gia tăng độ tin cậy cho các kết luận rút ra.

Những nội dung được trình bày trong chương 3 không chỉ cung cấp cái nhìn rõ

ràng về quy trình nghiên cứu mà còn đóng vai trò bảo đảm tính logic, minh bạch và

khả năng tái lập của nghiên cứu, qua đó làm cơ sở vững chắc cho việc phân tích dữ

liệu và thảo luận kết quả ở chương tiếp theo.

3.1 Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu này được thiết kế theo hướng định lượng, nhằm kiểm định một cách

có hệ thống mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp của các công ty

ngành nguyên vật liệu đang niêm yết trên TTCK Việt Nam. Lựa chọn phương pháp

định lượng xuất phát từ đặc điểm của vấn đề nghiên cứu: cả cấu trúc vốn và giá trị

doanh nghiệp đều là các khái niệm tài chính có thể đo lường được thông qua các chỉ

tiêu kế toán và thị trường, do đó có thể được lượng hóa thành các biến số để kiểm

định thống kê. Cách tiếp cận định lượng cho phép nhà nghiên cứu không chỉ mô tả

hiện tượng mà còn kiểm tra cường độ, hướng tác động và mức độ ý nghĩa thống kê

của mối quan hệ giữa các biến, giúp đưa ra kết luận có cơ sở khoa học thay vì dựa

vào quan sát chủ quan.

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp dạng bảng, được tổng hợp từ

nhiều nguồn chính thức và đáng tin cậy. Cụ thể, các chỉ tiêu tài chính được thu thập

từ báo cáo tài chính năm đã kiểm toán và báo cáo thường niên của các công ty niêm

yết trong ngành nguyên vật liệu; trong khi các thông tin thị trường như giá cổ phiếu,

số lượng cổ phiếu lưu hành và vốn hóa thị trường được thu thập từ Sở Giao dịch

Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE), Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX),

Vietstock và FiinPro. Việc sử dụng dữ liệu thứ cấp từ các nguồn công khai đảm bảo

tính minh bạch, khả năng kiểm chứng và độ bao phủ cao của bộ dữ liệu nghiên cứu.

Thiết kế nghiên cứu theo dạng dữ liệu bảng được xem là phù hợp nhất để phân

tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp, bởi dữ liệu này kết hợp

cả chiều không gian (các doanh nghiệp khác nhau) và chiều thời gian (nhiều năm

liên tiếp). Theo Hsiao (2014), dữ liệu bảng mang lại nhiều ưu thế nổi bật như: (i)

tăng số lượng quan sát, giúp nâng cao độ tin cậy thống kê của các ước lượng; (ii) cho

phép kiểm soát các đặc điểm không quan sát được nhưng cố định theo thời gian của

từng doanh nghiệp, chẳng hạn như năng lực quản trị hay chiến lược kinh doanh, từ

đó giảm hiện tượng thiên lệch do biến bị bỏ sót; (iii) giúp phân tích đồng thời ảnh

hưởng của các yếu tố biến động theo thời gian và sự khác biệt giữa các doanh nghiệp;

và (iv) giảm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích. Nhờ vậy, việc áp

dụng mô hình dữ liệu bảng giúp nghiên cứu này tăng khả năng khái quát hóa kết quả,

phản ánh khách quan hơn mối quan hệ thực sự giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh

nghiệp trong bối cảnh đặc thù của ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

3.2 Quy trình nghiên cứu

Để đảm bảo quá trình thực hiện nghiên cứu diễn ra một cách có hệ thống, logic

và khoa học, đề tài được triển khai theo một quy trình nghiên cứu gồm nhiều bước

liên kết chặt chẽ với nhau. Việc mô tả quy trình này không chỉ thể hiện sự nhất quán

về phương pháp mà còn giúp bảo đảm tính minh bạch, khả năng tái lập và độ tin cậy

của kết quả nghiên cứu (Saunders, Lewis, & Thornhill, 2019).

Bước đầu tiên là xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu. Ở bước này, tác giả tiến

hành rà soát bối cảnh thực tiễn của ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam, nhận diện

khoảng trống nghiên cứu về cấu trúc vốn chưa được phân tích sâu, đồng thời xây

dựng câu hỏi nghiên cứu trung tâm: “Cấu trúc vốn ảnh hưởng như thế nào đến giá trị

doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu niêm yết tại Việt Nam?”. Việc xác định

rõ ràng câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu ngay từ đầu giúp định hướng xuyên suốt toàn

bộ quá trình triển khai nghiên cứu, tránh tình trạng lan man và đảm bảo nội dung tập

trung vào đúng vấn đề cốt lõi.

Bước thứ hai là xây dựng cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước. Tác

giả tiến hành tổng hợp các học thuyết nền tảng như Modigliani–Miller (1958), lý

thuyết đánh đổi, lý thuyết trật tự phân hạng, lý thuyết tín hiệu và lý thuyết chi phí đại

diện, cùng với các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về mối quan hệ giữa

cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp. Bước này giúp tác giả làm rõ cơ sở lý luận, xác

định các biến quan trọng cần nghiên cứu, đồng thời chỉ ra các kết quả còn chưa thống

nhất và khoảng trống cần tiếp tục khai thác.

Bước thứ ba là xây dựng mô hình nghiên cứu và xác định biến số. Trên cơ sở tổng

quan lý thuyết và thực nghiệm, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu với biến phụ

thuộc là giá trị doanh nghiệp (đo bằng Tobin’s Q), nhóm biến độc lập đại diện cho

cấu trúc vốn (DA, SDA, LDA) và nhóm biến kiểm soát phản ánh đặc điểm nội tại

doanh nghiệp (SIZE, GROWTH_A, GROWTH_R). Việc xác định cụ thể các biến

nghiên cứu giúp đảm bảo mô hình vừa có giá trị lý thuyết vừa phản ánh đúng đặc thù

tài chính của doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

Bước thứ tư là thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo

tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên, cùng với dữ liệu thị trường từ HOSE,

HNX, Vietstock và FiinPro, trong giai đoạn 2014 – 2024. Sau khi thu thập, dữ liệu

được xử lý, làm sạch, chuẩn hóa đơn vị đo lường, loại bỏ các quan sát bị thiếu hoặc

ngoại lệ, và tổ chức lại theo cấu trúc bảng để đảm bảo tính nhất quán và chất lượng.

Bước thứ năm là phân tích dữ liệu. Tác giả thực hiện thống kê mô tả và phân tích

tương quan Pearson để đánh giá đặc điểm dữ liệu, sau đó tiến hành ước lượng mô

hình hồi quy dữ liệu bảng bằng ba phương pháp: Pooled OLS, FEM và REM. Kiểm

định Hausman được sử dụng để lựa chọn mô hình phù hợp. Trong trường hợp phát

hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan, mô hình hồi quy bình

phương tối thiểu tổng quát (FGLS) sẽ được áp dụng để khắc phục, nhằm đảm bảo độ

tin cậy của kết quả phân tích.

Bước cuối cùng là diễn giải kết quả, thảo luận và đưa ra khuyến nghị. Các kết quả

hồi quy được phân tích để xác định mức độ và chiều hướng tác động của từng biến

cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp. Từ đó, tác giả đưa ra các khuyến nghị chính

sách cho nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư và cơ quan quản lý nhà nước trong

việc xây dựng cấu trúc vốn tối ưu, nhằm nâng cao giá trị doanh nghiệp trong ngành

nguyên vật liệu tại Việt Nam.

3.3 Mô hình nghiên cứu

3.3.1 Các biến trong mô hình nghiên cứu

Biến phụ thuộc

Giá trị doanh nghiệp – Tobin’s Q: Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu này

là Tobin’s Q, chỉ số này so sánh giá trị thị trường của doanh nghiệp (bao gồm giá trị

cổ phiếu, nợ và cổ phiếu ưu đãi) với giá trị sổ sách của tài sản doanh nghiệp. Một

Tobin’s Q lớn hơn 1 có thể chỉ ra rằng thị trường đánh giá doanh nghiệp cao hơn chi

phí thay thế tài sản của nó, trong khi Q nhỏ hơn 1 cho thấy doanh nghiệp không thể

tối ưu hóa tài sản và có thể bị định giá thấp trên thị trường. Trong nghiên cứu này,

Tobin’s Q sẽ giúp đo lường sự gia tăng hay giảm sút giá trị của doanh nghiệp khi có

sự thay đổi trong cấu trúc vốn. Điều này cũng được Bùi Thị Ngọc, Nguyễn Xuân

Hùng và Phạm Kiều Trang (2024) xác nhận, khi các tác giả cho rằng tỷ lệ nợ có ảnh

hưởng tích cực đến Tobin’s Q. Tương tự, Lưu Hữu Đức (2021) cũng chỉ ra rằng cấu

trúc vốn có mối quan hệ ngược chiều với giá trị doanh nghiệp, đo lường qua Tobin’s

Q. Ngoài ra, Võ Minh Long (2017) cũng sử dụng Tobin’s Q để đo lường giá trị doanh

nghiệp, cho thấy sự ảnh hưởng của các yếu tố cấu trúc vốn đến giá trị này.

Biến độc lập đại diện cho cấu trúc vốn

Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (Debt to Total Assets – DA) được tính bằng tổng nợ

phải trả chia cho tổng tài sản của doanh nghiệp. Đây là chỉ tiêu phản ánh mức độ

doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính tổng thể, tức là tỷ trọng nguồn vốn huy động

từ bên ngoài (nợ) để tài trợ cho tổng tài sản hiện có. DA cao thể hiện doanh nghiệp

đang sử dụng nhiều nợ để tài trợ hoạt động, trong khi DA thấp phản ánh mức độ phụ

thuộc vào vốn chủ sở hữu cao hơn. Theo lý thuyết Modigliani–Miller (1963), trong

điều kiện có thuế, việc gia tăng nợ vay có thể làm giảm chi phí vốn bình quân

(WACC) nhờ lợi ích lá chắn thuế, từ đó làm tăng giá trị doanh nghiệp. Lý thuyết

đánh đổi (Trade-off Theory) cũng chỉ ra rằng các doanh nghiệp thường tồn tại một

mức nợ tối ưu, tại đó lợi ích từ lá chắn thuế cân bằng với chi phí kiệt quệ tài chính

(financial distress cost). Tuy nhiên, khi vượt quá ngưỡng nợ tối ưu, rủi ro mất khả

năng thanh toán, chi phí phá sản và chi phí đại diện tăng cao sẽ khiến giá trị doanh

nghiệp giảm (Jensen & Meckling, 1976). Các nghiên cứu thực nghiệm cũng ủng hộ

mối quan hệ này. Bùi Thị Ngọc, Nguyễn Xuân Hùng và Phạm Kiều Trang (2024) sử

dụng mẫu 769 công ty Việt Nam trong giai đoạn 2012–2022 cho thấy tỷ lệ nợ tổng

thể có mối quan hệ tích cực đáng kể với Tobin’s Q, đặc biệt khi tỷ lệ nợ nằm trong

khoảng kiểm soát hợp lý. Tuy nhiên, khi tỷ lệ nợ quá cao, hiệu ứng tích cực bị suy

giảm, phản ánh rủi ro tài chính gia tăng.

Giả thuyết H1: Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DA) có tác động tích cực đến giá trị

doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (Short-term Debt to Total Assets – SDA) là tỷ

lệ giữa nợ ngắn hạn (các khoản nợ có thời hạn thanh toán trong vòng một năm) và

tổng tài sản của doanh nghiệp. Chỉ số này phản ánh mức độ doanh nghiệp phụ thuộc

vào nguồn vốn ngắn hạn để tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh. Về lý thuyết,

nợ ngắn hạn có chi phí lãi vay thường thấp hơn nợ dài hạn, song lại làm tăng rủi ro

thanh khoản do áp lực trả nợ trong thời gian ngắn và rủi ro tái cấp vốn (refinancing

risk) nếu doanh nghiệp gặp biến động dòng tiền. Lý thuyết đánh đổi cho rằng sử dụng

nợ ngắn hạn ở mức hợp lý giúp giảm chi phí vốn, nhưng nếu lạm dụng sẽ làm tăng

nguy cơ kiệt quệ tài chính, từ đó làm giảm giá trị doanh nghiệp. Trong nghiên cứu

thực nghiệm, Nguyễn Xuân Hùng và Phạm Kiều Trang (2024) phát hiện rằng tỷ lệ

nợ ngắn hạn cao có mối quan hệ tiêu cực với Tobin’s Q, phản ánh việc lạm dụng nợ

ngắn hạn làm giảm niềm tin của nhà đầu tư và tăng khả năng rủi ro thanh khoản. Kết

quả này cũng phù hợp với Sheikh và Wang (2011), cho rằng các công ty có dòng tiền

không ổn định thường hạn chế vay ngắn hạn để tránh áp lực thanh toán.

Giả thuyết H2: Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDA) có tác động tiêu cực

đến giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (Long-term Debt to Total Assets – LDA) phản

ánh mức độ doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn dài hạn ổn định để tài trợ cho tài sản

cố định và các dự án đầu tư dài hạn. LDA cao thể hiện doanh nghiệp dựa nhiều vào

nguồn vốn vay dài hạn thay vì vốn chủ sở hữu để duy trì hoạt động dài hạn. Theo lý

thuyết đánh đổi, nợ dài hạn giúp ổn định dòng vốn và giảm áp lực thanh khoản, từ

đó giúp doanh nghiệp tận dụng lợi ích lá chắn thuế mà không phải đối mặt với áp lực

trả nợ gấp. Tuy nhiên, nếu lạm dụng nợ dài hạn, doanh nghiệp sẽ phải gánh chi phí

tài chính cố định lớn và rủi ro lãi suất biến động, điều này có thể làm giảm lợi nhuận

và giá trị doanh nghiệp về dài hạn. Lưu Hữu Đức (2021) nghiên cứu 23 công ty hóa

chất niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2012–2019 cho thấy tỷ lệ nợ dài hạn có quan

hệ ngược chiều với Tobin’s Q, do chi phí tài chính dài hạn cao làm giảm khả năng

sinh lời và giá trị doanh nghiệp. Kết quả này cho thấy mặc dù nợ dài hạn giúp ổn

định tài chính, song nếu vượt quá ngưỡng an toàn sẽ trở thành gánh nặng cho doanh

nghiệp.

Giả thuyết H3: Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDA) có tác động tiêu cực đến

giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

Biến kiểm soát

Quy mô doanh nghiệp (SIZE) đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản

nhằm làm giảm hiện tượng phân tán dữ liệu và giúp các giá trị trở nên đồng nhất hơn.

SIZE phản ánh năng lực tài chính, khả năng tích lũy vốn và vị thế cạnh tranh của

doanh nghiệp. Doanh nghiệp có quy mô lớn thường sở hữu nhiều tài sản, đa dạng

hóa hoạt động, có khả năng đàm phán với ngân hàng và nhà đầu tư, từ đó huy động

vốn với chi phí thấp hơn (Titman & Wessels, 1988). Lý thuyết chi phí đại diện

(Jensen & Meckling, 1976) và lý thuyết tín hiệu (Ross, 1977) đều cho rằng các doanh

nghiệp lớn thường có thông tin minh bạch hơn, ít rủi ro hơn trong mắt nhà đầu tư,

nhờ đó được định giá cao hơn trên thị trường. Thực nghiệm tại Việt Nam, Võ Minh

Long (2017) đã chứng minh rằng quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều

với giá trị doanh nghiệp (đo bằng Tobin’s Q), và SIZE cũng làm giảm tác động tiêu

cực của đòn bẩy tài chính lên giá trị doanh nghiệp. Điều này phản ánh rằng doanh

nghiệp càng lớn càng dễ tiếp cận tín dụng, duy trì ổn định tài chính và nâng cao giá

trị thị trường.

Giả thuyết H4: Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác động tích cực đến giá trị

doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản (Asset Growth – GROWTH_A) được tính bằng

mức tăng của tổng tài sản trong năm hiện tại so với năm trước, chia cho tổng tài sản

năm trước. Biến này phản ánh khả năng mở rộng quy mô hoạt động, tích lũy tài sản

mới và mức độ đầu tư dài hạn của doanh nghiệp. GROWTH_A cao thường cho thấy

doanh nghiệp đang trong giai đoạn tăng trưởng mạnh, có triển vọng mở rộng sản xuất

và tạo thêm lợi nhuận trong tương lai. Theo lý thuyết tín hiệu (Ross, 1977), doanh

nghiệp có tốc độ tăng trưởng tài sản cao thường gửi tín hiệu tích cực ra thị trường về

khả năng sinh lời và mở rộng hoạt động, từ đó làm tăng mức định giá thị trường

(Tobin’s Q). Bùi Thị Ngọc, Nguyễn Xuân Hùng và Phạm Kiều Trang (2024) cũng

tìm thấy tác động tích cực đáng kể của GROWTH_A tới giá trị doanh nghiệp, đặc

biệt trong các doanh nghiệp có khả năng tận dụng hiệu quả tài sản mới đầu tư. Điều

này cho thấy việc mở rộng tài sản hợp lý có thể nâng cao lợi nhuận kỳ vọng và gia

tăng giá trị cổ đông.

Giả thuyết H5: Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản (GROWTH_A) có tác động tích

cực đến giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu (Revenue Growth – GROWTH_R) được đo bằng

mức tăng doanh thu trong năm hiện tại so với năm trước, chia cho doanh thu năm

trước. Đây là biến quan trọng phản ánh khả năng mở rộng thị phần, tăng trưởng hoạt

động kinh doanh và khả năng tạo dòng tiền của doanh nghiệp. GROWTH_R cao thể

hiện doanh nghiệp đang phát triển nhanh, đáp ứng tốt nhu cầu thị trường và có khả

năng tăng lợi nhuận trong tương lai. Theo lý thuyết giá trị doanh nghiệp, tăng trưởng

doanh thu bền vững sẽ làm tăng dòng tiền kỳ vọng, từ đó nâng cao định giá thị trường

(Rajan & Zingales, 1995). Nghiên cứu của Nguyễn Xuân Hùng và Phạm Kiều Trang

(2024) cũng chỉ ra rằng doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng doanh thu cao thường

được định giá cao hơn do tạo được niềm tin với nhà đầu tư về khả năng tăng trưởng

dài hạn. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành nguyên vật liệu, vốn có tính chu

kỳ cao và chịu tác động mạnh từ biến động nhu cầu thị trường.

Giả thuyết H6: Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu (GROWTH_R) có tác động tích cực

đến giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam.

3.3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Luận văn sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng để phân tích các yếu tố tác động

đến tỷ suất sinh lợi của các NHTM Việt Nam. Mô hình hồi quy tổng quát có dạng

như sau:

Yit = β0 + β1Xit + β2Xit + β3Xit + β4Xit + ⋯ + βnXit + εit

Trong đó: Yit là biến phụ thuộc; X là các biến giải thích; ε là hạng ngẫu nhiên;

had là số quan sát thứ had trong tổng thể; t là thời điểm t của tổng thể.

Kế thừa nghiên cứu của các tác giả như Jihadi và cộng sự (2021), Bùi Thị Ngọc

và cộng sự (2024), Hoàng Ngọc Ấn và Trần Ngọc Tú (2024), tác giả đề xuất 02 mô

hình nghiên cứu có dạng như sau:

Tobin’s Q = β0 + β1×DAit + β2×SIZEit + β3×GROWTH_Ait + β4×GROWTH_Rit + ϵ it (1) Tobin’s Q = β0 + β1×SDAit + β2×LDAit + β3×SIZEit + β4×GROWTH_Ait + β5 ×GROWTH_Rit + ϵ it (2)

Trong đó: Tobin’s Q là biến phụ thuộc; DA, SDA, LDA, SIZE, GROWTH_A,

GROWTH_R lần lượt là các biến độc lập; β là các hệ số hồi quy; ϵ là sai số ngẫu

nhiên trong mô hình.

Mô hình (1) được xây dựng trên cơ sở sử dụng biến DA (Debt to Asset – tổng nợ

trên tổng tài sản) nhằm phản ánh tác động tổng thể của đòn bẩy tài chính đến hiệu

quả hoạt động của doanh nghiệp, được đo lường thông qua Tobin’s Q. Cách tiếp cận

này đã được nhiều nghiên cứu quốc tế và trong nước áp dụng, chẳng hạn như

Aggarwal và Padhan (2017), Uzliawati, Yuliana, Januarsi và Santoso (2018) hay

Jihadi, Vilantika, Hashemi, Arifin, Bachtiar và Sholichah (2021). Việc sử dụng DA

giúp khái quát hóa bức tranh toàn diện về nợ và giá trị doanh nghiệp, đồng thời cung

cấp nền tảng so sánh kết quả nghiên cứu với những bằng chứng đã có trước đó. Vì

vậy, mô hình (1) có ý nghĩa kiểm định mối quan hệ chung, cho thấy liệu việc sử dụng

nợ nói chung có làm gia tăng hay suy giảm giá trị thị trường của doanh nghiệp.

Trong khi đó, mô hình (2) được thiết kế nhằm tách biệt nợ thành hai cấu phần:

SDA (Short-term Debt to Asset – nợ ngắn hạn trên tổng tài sản) và LDA (Long-term

Debt to Asset – nợ dài hạn trên tổng tài sản). Việc phân chia này xuất phát từ cơ sở

lý thuyết và thực tiễn, bởi nợ ngắn hạn và nợ dài hạn có thể đem lại tác động khác

nhau đến giá trị doanh nghiệp. Nợ ngắn hạn thường tạo sự linh hoạt trong tài trợ vốn

lưu động nhưng đồng thời làm gia tăng rủi ro thanh khoản, trong khi nợ dài hạn giúp

đảm bảo nguồn vốn ổn định hơn nhưng lại gắn với chi phí tài chính lớn và rủi ro phá

sản cao hơn. Một số nghiên cứu trong bối cảnh Việt Nam như của Bùi Thị Ngọc,

Nguyễn Xuân Hùng và Phạm Kiều Trang (2024), Hoàng Ngọc Ấn và Trần Ngọc Tú

(2024), cũng như Võ Minh Long (2017) đã nhấn mạnh rằng phân tích chi tiết theo

từng loại nợ sẽ cho phép làm rõ cơ chế tác động riêng biệt đến giá trị doanh nghiệp.

Việc chia thành hai mô hình nghiên cứu như trên vừa đảm bảo được tính tổng

quát hóa, vừa giúp phân tích chuyên sâu hơn. Mô hình (1) đóng vai trò khởi điểm,

phản ánh cái nhìn toàn diện về mối quan hệ giữa nợ và giá trị doanh nghiệp, trong

khi mô hình (2) đi sâu vào kiểm định sự khác biệt trong tác động của nợ ngắn hạn và

nợ dài hạn. Cách tiếp cận này kế thừa và mở rộng các công trình nghiên cứu trước,

đồng thời phù hợp với đặc điểm thực tiễn tại Việt Nam – nơi cơ cấu vốn của doanh

nghiệp sản xuất thường nghiêng nhiều về nợ ngắn hạn, dẫn đến sự khác biệt rõ rệt

trong ảnh hưởng của từng loại nợ đến hiệu quả hoạt động.

Bảng 3.1: Tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu

STT Ký hiệu Tên biến Công thức tính

Biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc đại Tobin’s Q = (Giá trị vốn hóa của cổ diện cho giá trị phiếu + Giá trị thị trường của nợ + 1 Tobin’s Q doanh nghiệp: Giá trị thị trường của cổ phiếu ưu Tobin’s Q là chỉ số đãi)/Giá trị sổ sách của tổng tài sản Q của Tobin

Biến độc lập đại diện cho cấu trúc vốn

Tỷ lệ nợ trên tổng 1 DA DA = Tổng nợ/Tổng tài sản tài sản

Tỷ lệ nợ ngắn hạn 2 SDA SDA = Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản trên tổng tài sản

Tỷ lệ nợ dài hạn 3 LDA LDA = Nợ dài hạn/Tổng tài sản trên tổng tài sản

Nhóm biến kiểm soát

Quy mô doanh 1 SIZE SIZE = Logarit (Tổng tài sản) nghiệp

GROWTH_A = (Tổng tài sản năm t Tỷ lệ tăng trưởng 2 GROWTH_A – Tổng tài sản nămt-1)/Tổng tài sảnt- tổng tài sản

Tỷ lệ tăng trưởng GROWTH_R = (Doanh thu năm t – 3 GROWTH_R doanh thu Doanh thu nămt-1 )/Doanh thu nămt-1

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.4 Dữ liệu nghiên cứu

Để đảm bảo kết quả nghiên cứu có độ tin cậy và khả năng khái quát cao, luận

văn sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập từ các nguồn công khai, chính thống và đáng

tin cậy. Dữ liệu được tổ chức dưới dạng dữ liệu bảng, kết hợp cả hai chiều không

gian (các doanh nghiệp khác nhau) và thời gian (nhiều năm liên tiếp), qua đó cho

phép theo dõi sự biến động của các chỉ tiêu tài chính trong từng doanh nghiệp cũng

như so sánh giữa các doanh nghiệp trong cùng ngành. Việc sử dụng dữ liệu bảng

mang lại nhiều ưu thế như gia tăng số lượng quan sát, giảm hiện tượng đa cộng tuyến,

kiểm soát được các yếu tố đặc thù cố định của từng doanh nghiệp, và nhờ đó nâng

cao độ chính xác của kết quả hồi quy (Hsiao, 2014; Gujarati & Porter, 2009).

Phạm vi dữ liệu được xác định gồm các doanh nghiệp thuộc ngành nguyên vật

liệu, bao gồm các lĩnh vực như thép, xi măng, vật liệu xây dựng, kính, nhựa công

nghiệp, hóa chất cơ bản, giấy, bao bì, và các loại vật liệu phi kim loại khác. Đây là

nhóm ngành đặc thù thâm dụng vốn, có quy mô tài sản lớn, nhạy cảm với biến động

giá đầu vào và tỷ giá, đồng thời có đóng góp đáng kể vào giá trị vốn hóa của TTCK

Việt Nam (khoảng 10% vốn hóa toàn thị trường theo HOSE, 2024).

Tiêu chí lựa chọn mẫu được thiết lập nhằm đảm bảo dữ liệu có chất lượng và

đầy đủ cho mục đích phân tích định lượng. Cụ thể, doanh nghiệp được chọn vào mẫu

phải thỏa mãn đồng thời các điều kiện: (i) thuộc nhóm ngành nguyên vật liệu; (ii)

niêm yết liên tục trên HOSE hoặc HNX trong giai đoạn 2014 – 2024; (iii) công bố

báo cáo tài chính năm đã kiểm toán và báo cáo thường niên đầy đủ trong suốt giai

đoạn nghiên cứu; và (iv) có đầy đủ dữ liệu để tính toán các biến trong mô hình nghiên

cứu, bao gồm cả biến phụ thuộc (Tobin’s Q), nhóm biến độc lập (DA, SDA, LDA)

và nhóm biến kiểm soát (SIZE, GROWTH_A, GROWTH_R). Những doanh nghiệp

thiếu dữ liệu, gián đoạn niêm yết hoặc có giá trị tài chính bất thường sẽ bị loại khỏi

mẫu để tránh gây sai lệch kết quả phân tích.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu được thu thập từ nhiều kênh đáng tin cậy nhằm

đảm bảo tính đầy đủ và chính xác của thông tin. Cụ thể, dữ liệu tài chính được lấy từ

báo cáo tài chính năm đã kiểm toán và báo cáo thường niên được công bố công khai

trên trang điện tử của từng doanh nghiệp niêm yết. Bên cạnh đó, thông tin về ngày

niêm yết, vốn hóa thị trường, số lượng cổ phiếu lưu hành và giá cổ phiếu cuối năm

được thu thập trực tiếp từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và

Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX). Ngoài ra, các dữ liệu tài chính được đối

chiếu và bổ sung từ các trang Vietstock và FiinPro nhằm đảm bảo tính chính xác,

nhất quán và độ tin cậy cao cho quá trình phân tích.

Xử lý dữ liệu được thực hiện theo các bước chuẩn mực. Đầu tiên, toàn bộ dữ

liệu được tổng hợp và chuyển đổi về cùng đơn vị đo lường nhằm đảm bảo khả năng

so sánh. Tiếp theo, các quan sát bị thiếu hoặc bất thường sẽ được xử lý bằng phương

pháp loại bỏ. Sau đó, dữ liệu được mã hóa thành cấu trúc bảng với hai chiều doanh

nghiệp (i) và thời gian (t), tạo thành một tập dữ liệu hoàn chỉnh, đồng nhất và đủ điều

kiện để tiến hành phân tích hồi quy kinh tế lượng.

Với cách thức xây dựng như trên, bộ dữ liệu nghiên cứu phản ánh đầy đủ đặc

điểm tài chính của doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu trong bối cảnh TTCK Việt

Nam giai đoạn 2014 – 2024, đồng thời đảm bảo tính minh bạch, khách quan và phù

hợp với các chuẩn mực học thuật về nghiên cứu tài chính doanh nghiệp.

3.5 Phương pháp phân tích số liệu

Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, nghiên cứu tiến hành phân tích số liệu nhằm

kiểm định các giả thuyết về tác động của cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp trong

ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam. Do bộ dữ liệu được xây dựng dưới dạng dữ liệu

bảng (panel data), kết hợp cả chiều không gian (doanh nghiệp) và chiều thời gian

(năm), phương pháp phân tích được lựa chọn là hồi quy kinh tế lượng với dữ liệu

bảng, vốn được đánh giá là phù hợp để kiểm soát các đặc điểm không quan sát được

của từng doanh nghiệp cũng như các yếu tố biến động theo thời gian (Hsiao, 2014).

Trước tiên, nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình, bao

gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của từng biến.

Bước này giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về đặc điểm của mẫu nghiên cứu, phát

hiện các giá trị bất thường và đánh giá sự phân tán dữ liệu. Tiếp theo, nghiên cứu

tiến hành phân tích hệ số tương quan Pearson giữa các biến để xem xét mối quan hệ

tuyến tính ban đầu, đồng thời đánh giá nguy cơ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Đối với các biến có hệ số tương quan quá cao, nghiên cứu sẽ cân nhắc điều chỉnh

hoặc loại bỏ nhằm đảm bảo tính ổn định của mô hình.

Sau đó, nghiên cứu tiến hành ước lượng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với ba

phương pháp cơ bản gồm: (i) mô hình hồi quy gộp (Pooled Ordinary Least Squares

– Pooled OLS), (ii) mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM), và (iii)

mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM). Pooled OLS là

phương pháp hồi quy cơ bản, coi toàn bộ dữ liệu bảng như dữ liệu chéo gộp, trong

khi FEM và REM cho phép kiểm soát các yếu tố đặc thù không quan sát được của

từng doanh nghiệp. Để lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM và REM, nghiên cứu

sử dụng kiểm định Hausman; nếu kết quả kiểm định có ý nghĩa thống kê, FEM sẽ

được ưu tiên do đảm bảo tính nhất quán, ngược lại REM sẽ được sử dụng khi không

có sự khác biệt có ý nghĩa giữa hai mô hình.

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, tác giả sẽ thực hiện một loạt kiểm định các

khuyết tật của mô hình, bao gồm: Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified

Wald Test đối với FEM hoặc Breusch–Pagan Test đối với REM) để phát hiện sự

không đồng nhất phương sai giữa các đơn vị quan sát. Kiểm định tự tương quan chuỗi

(Wooldridge Test) để kiểm tra hiện tượng tương quan trong phần dư giữa các giai

đoạn thời gian.

Trong trường hợp mô hình xuất hiện phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương

quan vốn thường xảy ra với dữ liệu bảng dài hạn, nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình hồi

quy bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares –

FGLS) để hiệu chỉnh, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả của ước lượng

(Gujarati & Porter, 2009). Tất cả các phân tích sẽ được thực hiện trên phần mềm

STATA với các ngưỡng ý nghĩa thống kê được xét ở mức 1%, 5% và 10%.

Việc áp dụng đồng thời nhiều phương pháp hồi quy khác nhau và so sánh kết

quả giữa chúng giúp tăng độ tin cậy của kết luận, đồng thời cung cấp cái nhìn toàn

diện hơn về tác động của cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp trong ngành nguyên

vật liệu tại Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Tóm lại, Chương 3 đã xây dựng và trình bày chi tiết khung phương pháp luận

cho đề tài nghiên cứu, bao gồm cách tiếp cận định lượng, quy trình triển khai, mô

hình nghiên cứu, các biến độc lập và biến kiểm soát, phương pháp thu thập và xử lý

dữ liệu, cùng với các kỹ thuật phân tích dữ liệu được áp dụng. Việc lựa chọn kết hợp

nhiều mô hình kinh tế lượng (Pooled OLS, FEM, REM và FGLS) nhằm đảm bảo các

kết quả ước lượng có độ tin cậy cao, hạn chế các khuyết tật thường gặp của dữ liệu

bảng như phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.

Những nội dung này đóng vai trò then chốt, đảm bảo tính khách quan và tính

khoa học của nghiên cứu, đồng thời tạo tiền đề vững chắc để Chương 4 tiến hành

phân tích thực nghiệm và thảo luận kết quả. Kết quả từ chương tiếp theo sẽ là cơ sở

để trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra, kiểm định các giả thuyết, và đưa ra các

khuyến nghị về chiến lược cấu trúc vốn phù hợp cho các doanh nghiệp ngành nguyên

vật liệu tại Việt Nam.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 tập trung trình bày các kết quả phân tích định lượng nhằm kiểm định

các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra trong Chương 3. Trước hết, các thống kê mô tả

và ma trận tương quan được sử dụng để phác họa bức tranh tổng quan về dữ liệu và

mối quan hệ sơ bộ giữa các biến. Tiếp theo, luận văn tiến hành các bước kiểm định

đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan nhằm đảm bảo tính vững

chắc của mô hình hồi quy. Trên cơ sở đó, các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và

REM được ước lượng và so sánh, trước khi lựa chọn mô hình phù hợp thông qua

kiểm định Hausman. Cuối cùng, mô hình FGLS được sử dụng để khắc phục những

khuyết điểm của dữ liệu bảng và đưa ra kết quả hồi quy nhất quán, hiệu quả hơn.

Những kết quả định lượng này sẽ là cơ sở để thảo luận về tác động của cấu trúc vốn

đến mức độ định giá thị trường trong ngành nguyên vật liệu trên TTCK Việt Nam.

4.1 Thống kê mô tả

Kết quả thống kê mô tả cung cấp cái nhìn khái quát về đặc điểm dữ liệu nghiên

cứu, phản ánh sự phân bố và mức độ biến động của các biến trong mô hình. Thông

qua các chỉ tiêu cơ bản như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn

nhất, có thể thấy được xu hướng chung cũng như sự khác biệt giữa các doanh nghiệp

trong mẫu. Việc phân tích thống kê mô tả không chỉ giúp nhận diện những đặc trưng

nổi bật của từng biến như mức độ sử dụng nợ, quy mô tài sản, tốc độ tăng trưởng hay

hiệu quả hoạt động, mà còn là cơ sở quan trọng để đánh giá tính hợp lý của dữ liệu

trước khi tiến hành các phân tích hồi quy. Điều này góp phần đảm bảo tính tin cậy

và tính thực tiễn của các kết quả nghiên cứu tiếp theo.

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả

Số quan Trung Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn Biến sát bình chuẩn nhất nhất

TobinsQ 1.332 0,8334 0,3620 0,2719 6,0061

DA 1.332 0,4312 0,1991 0,0072 1,1732

SDA 1.332 0,3721 0,1776 0,0072 0,8378

LDA 1.332 0,0591 0,0919 0,0000 0,5245

SIZE 1.332 5,8694 0,6624 4,3808 8,3512

GROWTH 1.332 0,1086 0,5351 -0,9973 6,1255 _A

GROWTH 1.332 0,1641 0,8915 -1,0000 9,6473 _R

Nguồn: Kết quả chạy Stata

Kết quả thống kê mô tả cho thấy biến Tobin’s Q có giá trị trung bình là 0,8334,

thấp hơn ngưỡng 1, điều này hàm ý rằng phần lớn doanh nghiệp trong mẫu có giá trị

thị trường chưa vượt quá giá trị sổ sách. Đây là đặc điểm khá phổ biến đối với các

doanh nghiệp sản xuất niêm yết tại Việt Nam, vốn chịu nhiều hạn chế về công nghệ,

năng suất lao động và khả năng tạo dựng uy tín trên thị trường vốn. Tuy nhiên, độ

lệch chuẩn 0,3620 cùng giá trị tối đa lên đến 6,0061 phản ánh sự phân hóa rõ rệt: một

số doanh nghiệp đạt được mức định giá rất cao, có thể nhờ chiến lược kinh doanh

hiệu quả, thương hiệu mạnh hoặc kỳ vọng tích cực từ nhà đầu tư. Ngược lại, các

trường hợp có Tobin’s Q thấp cho thấy thị trường chưa đánh giá cao hiệu quả sử

dụng vốn của doanh nghiệp.

Xét đến biến DA, tỷ lệ nợ trên tài sản trung bình đạt 43,12% cho thấy mức đòn

bẩy tài chính tương đối cao, phù hợp với thực tiễn ngành sản xuất khi nhu cầu vốn

lưu động lớn. Tuy nhiên, sự phân tán khá rộng (Min = 0,0072; Max = 1,1732) hàm

ý sự khác biệt đáng kể trong chính sách tài trợ giữa các doanh nghiệp. Một số doanh

nghiệp gần như không sử dụng nợ, có thể do họ dựa vào vốn chủ sở hữu hoặc lợi

nhuận giữ lại, trong khi một số khác sử dụng nợ vượt quá cả giá trị tài sản, phản ánh

tình trạng rủi ro tài chính nghiêm trọng hoặc cấu trúc vốn chưa bền vững.

Khi tách nợ thành SDA và LDA, kết quả cho thấy nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng

chủ yếu (37,21%) so với nợ dài hạn (5,91%). Điều này phù hợp với bối cảnh Việt

Nam, khi hệ thống ngân hàng thường cung cấp vốn ngắn hạn nhiều hơn dài hạn,

trong khi thị trường trái phiếu doanh nghiệp và các kênh vốn dài hạn khác chưa phát

triển vững mạnh. Hệ quả là doanh nghiệp sản xuất phải phụ thuộc vào các khoản vay

ngắn hạn để tài trợ nhu cầu vốn lưu động, dẫn đến rủi ro thanh khoản cao. Trong khi

đó, mức nợ dài hạn trung bình khá thấp, nhưng độ lệch chuẩn (0,0919) và giá trị cực

đại (0,5245) cho thấy vẫn có những doanh nghiệp tận dụng nợ dài hạn làm nguồn

vốn ổn định cho đầu tư dài hạn. Việc phân tách SDA và LDA cho phép nhận diện rõ

ràng hơn tác động khác biệt của từng loại nợ đến giá trị doanh nghiệp – một điểm mà

nhiều nghiên cứu trước đây của các tác giả Võ Minh Long (2017); Bùi Thị Ngọc và

cộng sự (2024) đã nhấn mạnh.

Đối với biến SIZE, giá trị trung bình 5,8694 cho thấy quy mô các doanh nghiệp

trong mẫu ở mức vừa phải, với độ lệch chuẩn 0,6624 phản ánh sự phân tán vừa phải

quanh giá trị trung bình. Tuy nhiên, khoảng dao động từ 4,3808 đến 8,3512 cho thấy

sự chênh lệch khá lớn giữa các doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp lớn. Theo lý

thuyết, các doanh nghiệp quy mô lớn thường có khả năng tiếp cận nguồn vốn chi phí

thấp và ít rủi ro hơn, điều này có thể ảnh hưởng tích cực đến giá trị doanh nghiệp.

Cuối cùng, hai biến tăng trưởng GROWTH_A và GROWTH_R thể hiện bức

tranh phân hóa mạnh mẽ. Dù giá trị trung bình đều dương (0,1086 và 0,1641), phản

ánh xu hướng mở rộng tài sản và doanh thu, song độ lệch chuẩn cao (0,5351 và

0,8915) cùng biên độ dao động rộng (-0,9973 đến 6,1255; -1,0000 đến 9,6473) cho

thấy sự không đồng đều. Nhiều doanh nghiệp đạt mức tăng trưởng vượt bậc, trong

khi một số khác lại rơi vào tình trạng suy giảm nghiêm trọng. Điều này phản ánh rõ

đặc thù ngành sản xuất tại Việt Nam, vốn chịu tác động mạnh từ yếu tố chu kỳ kinh

tế, biến động giá nguyên liệu, cũng như sự thay đổi trong chính sách thương mại và

đầu tư.

Tóm lại, kết quả thống kê mô tả không chỉ cung cấp thông tin về đặc điểm phân

bố dữ liệu mà còn phản ánh những đặc trưng cơ bản của các doanh nghiệp sản xuất

tại Việt Nam: mức định giá chưa cao, phụ thuộc nhiều vào nợ ngắn hạn, sự phân hóa

về quy mô và tăng trưởng. Đây là nền tảng quan trọng để thảo luận sâu hơn về vai

trò của cấu trúc vốn đối với giá trị doanh nghiệp trong các mô hình hồi quy tiếp theo.

4.2 Ma trận tương quan

Kết quả phân tích ma trận tương quan cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa các

biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu. Thông qua hệ số tương

quan Pearson, có thể quan sát mức độ và chiều hướng tác động sơ bộ của từng biến.

Ma trận này giúp nhận diện biến nào có khả năng ảnh hưởng cùng chiều hoặc ngược

chiều đến giá trị doanh nghiệp (Tobin’s Q), đồng thời cho phép kiểm tra hiện tượng

đa cộng tuyến tiềm ẩn giữa các biến độc lập. Việc phân tích tương quan không chỉ

cung cấp bằng chứng ban đầu về mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính, quy mô, tăng

trưởng và giá trị doanh nghiệp, mà còn là bước tiền đề quan trọng trước khi tiến hành

các kiểm định hồi quy, đảm bảo tính hợp lý và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan

TobinsQ DA SDA LDA SIZE GROWTH_A GROWTH_R

TobinsQ 1

DA 0,2616 1

SDA 0,2646 0,8871 1

LDA 0,0554 0,4519 -0,0108 1

SIZE -0,0783 0,2849 0,0939 0,4358 1

GROWTH_A -0,0307 0,1261 0,0620 0,1534 0,1731 1

GROWTH_R -0,0232 0,0751 0,0554 0,0557 0,1157 0,5694 1

Nguồn: Kết quả chạy Stata

Trước hết, biến phụ thuộc Tobin’s Q có tương quan dương với DA (0,2616) và

SDA (0,2646), hàm ý rằng việc gia tăng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, đặc biệt là nợ ngắn

hạn, có thể gắn liền với sự gia tăng giá trị doanh nghiệp theo đánh giá của thị trường.

Tuy nhiên, mức tương quan này chỉ ở mức trung bình – thấp, cho thấy mối quan hệ

chưa thực sự mạnh. Trong khi đó, tương quan giữa Tobin’s Q và LDA khá thấp

(0,0554), phản ánh rằng nợ dài hạn ít có mối quan hệ trực tiếp với giá trị doanh

nghiệp. Điều này phù hợp với bối cảnh thực tiễn tại Việt Nam, khi các doanh nghiệp

sản xuất thường phụ thuộc nhiều vào nợ ngắn hạn hơn là nợ dài hạn để tài trợ vốn

lưu động.

Tiếp đến, biến SIZE có hệ số tương quan âm với Tobin’s Q (-0,0783), ngụ ý

rằng các doanh nghiệp quy mô lớn hơn có xu hướng bị thị trường định giá thấp hơn

so với giá trị sổ sách. Điều này có thể giải thích bởi hiệu ứng “công ty lớn” tại Việt

Nam: những doanh nghiệp quy mô lớn thường hoạt động ổn định nhưng ít tạo ra kỳ

vọng tăng trưởng đột phá, trong khi các doanh nghiệp nhỏ có tiềm năng mang lại

suất sinh lời cao hơn và do đó được thị trường định giá cao hơn.

Đối với hai biến tăng trưởng, GROWTH_A (-0,0307) và GROWTH_R (-

0,0232) đều có tương quan âm yếu với Tobin’s Q. Trong bối cảnh thực tiễn Việt

Nam, sự gia tăng tài sản hoặc doanh thu chưa chắc đã đi kèm với hiệu quả sinh lời,

mà có thể xuất phát từ việc mở rộng đầu tư kém hiệu quả hoặc chi phí cao. Đây là

đặc điểm đặc thù của ngành sản xuất với mức độ rủi ro thị trường và biến động giá

nguyên vật liệu lớn.

Xét mối quan hệ giữa các biến độc lập, có thể thấy DA và SDA có hệ số tương

quan rất cao (0,8871), cho thấy sự chồng lấn mạnh giữa tổng nợ và nợ ngắn hạn, dễ

dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến nếu đưa cả hai biến vào cùng một mô hình hồi

quy. Trong khi đó, DA và LDA (0,4519) cũng có mối quan hệ dương đáng kể, phản

ánh vai trò bổ sung giữa nợ ngắn hạn và nợ dài hạn trong tổng nợ. Biến SIZE lại có

mối tương quan dương khá cao với LDA (0,4358), gợi ý rằng các doanh nghiệp quy

mô lớn có xu hướng dễ dàng tiếp cận và sử dụng vốn dài hạn hơn.

Đối với hai biến tăng trưởng, GROWTH_A và GROWTH_R có tương quan

dương mạnh (0,5694), phản ánh tính đồng biến tự nhiên giữa tăng trưởng tài sản và

tăng trưởng doanh thu – khi doanh nghiệp mở rộng quy mô tài sản thì thường kéo

theo doanh thu gia tăng. Ngoài ra, GROWTH_A cũng có tương quan dương nhẹ với

LDA (0,1534) và SIZE (0,1731), cho thấy các doanh nghiệp có quy mô lớn và đầu

tư dài hạn thường có xu hướng mở rộng tài sản nhanh hơn.

Tóm lại, kết quả phân tích ma trận tương quan cho thấy Tobin’s Q có mối quan

hệ dương với đòn bẩy tài chính, đặc biệt là nợ ngắn hạn, trong khi hầu như không

chịu tác động đáng kể từ nợ dài hạn hay các biến tăng trưởng. Quy mô doanh nghiệp

lại có tương quan âm với Tobin’s Q, hàm ý rằng các công ty lớn thường được thị

trường định giá thấp hơn so với giá trị sổ sách. Ngoài ra, giữa các biến độc lập, DA

và SDA có mức tương quan rất cao, dễ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến khi cùng

đưa vào mô hình hồi quy, trong khi tăng trưởng tài sản và tăng trưởng doanh thu thể

hiện mối quan hệ đồng biến chặt chẽ, phản ánh đặc điểm mở rộng quy mô gắn liền

với gia tăng doanh thu của các doanh nghiệp sản xuất.

4.3 Kiểm định đa cộng tuyến

Để đảm bảo độ tin cậy của mô hình hồi quy, nghiên cứu tiến hành kiểm định

hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến

giải thích có mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ với nhau, dẫn đến hệ số ước lượng bị

sai lệch hoặc không ổn định, làm giảm ý nghĩa thống kê của mô hình. Việc kiểm tra

thường được thực hiện thông qua hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation

Factor – VIF) và chỉ số dung sai (Tolerance). Nếu VIF của một biến vượt quá ngưỡng

thông thường (thường là 5 hoặc 10) thì có thể kết luận biến đó gây ra hiện tượng đa

cộng tuyến nghiêm trọng. Do trong ma trận tương quan đã cho thấy DA và SDA có

mối tương quan rất cao, kiểm định đa cộng tuyến là bước cần thiết để xác định mức

độ ảnh hưởng của vấn đề này và quyết định phương án xử lý phù hợp trong phân tích

hồi quy.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với mô hình 1

Biến VIF 1/VIF

GROWTH_A 1,51 0,6610

GROWTH_R 1,48 0,6754

SIZE 1,11 0,8993

DA 1,10 0,9127

VIF trung bình 1,30

Nguồn: Kết quả chạy Stata

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy tất cả các biến độc lập đều có giá trị

VIF rất thấp, chỉ dao động từ 1,10 đến 1,51, với VIF trung bình ở mức 1,30. Các chỉ

số này đều nằm dưới ngưỡng cảnh báo phổ biến (VIF > 5 hoặc VIF > 10) được

khuyến nghị trong nhiều nghiên cứu (Gujarati & Porter, 2009; Wooldridge, 2016),

cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình là không đáng kể. Đồng thời, các

chỉ số dung sai (1/VIF) đều lớn hơn 0,66, phản ánh mức độ độc lập cao giữa các biến

giải thích. Như vậy, có thể khẳng định rằng mô hình nghiên cứu không bị ảnh hưởng

bởi đa cộng tuyến nghiêm trọng, đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của các ước

lượng hồi quy trong bước phân tích tiếp theo.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với mô hình 2

Biến VIF 1/VIF

GROWTH_A 1,52 0,6564

GROWTH_R 1,49 0,6733

SIZE 1,27 0,7889

LDA 1,25 0,7986

SDA 1,02 0,9848

VIF trung bình 1,31

Nguồn: Kết quả chạy Stata

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy các biến độc lập trong mô hình đều

có giá trị VIF rất thấp, dao động từ 1,02 đến 1,52, với VIF trung bình ở mức 1,31.

Tất cả đều nằm dưới ngưỡng cảnh báo thường được chấp nhận trong nghiên cứu định

lượng (VIF > 5 hoặc VIF > 10), theo khuyến nghị của Gujarati & Porter (2009) và

Wooldridge (2016). Đồng thời, các chỉ số dung sai (1/VIF) đều lớn hơn 0,65, cho

thấy mức độ độc lập giữa các biến giải thích là khá cao. Điều này khẳng định hiện

tượng đa cộng tuyến trong mô hình là không đáng kể, các biến độc lập có thể được

sử dụng đồng thời trong hồi quy mà không gây ảnh hưởng đáng kể đến sự ổn định

và độ tin cậy của các hệ số ước lượng.

Tóm lại, kết quả kiểm định đa cộng tuyến ở cả hai mô hình đều cho thấy các

biến độc lập có giá trị VIF rất thấp, trung bình chỉ dao động quanh mức 1,30 và hoàn

toàn nằm dưới ngưỡng cảnh báo phổ biến (VIF > 5 hoặc VIF > 10). Các chỉ số dung

sai đều lớn hơn 0,65, phản ánh mức độ độc lập cao giữa các biến giải thích. Điều này

khẳng định rằng hiện tượng đa cộng tuyến trong cả hai mô hình là không đáng kể.

Do đó, cả hai mô hình nghiên cứu (mô hình sử dụng DA và mô hình phân tách SDA,

LDA) đều đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy và hoàn toàn phù hợp để tiến hành phân

tích hồi quy trong các bước tiếp theo.

4.4 Hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Trong nghiên cứu dữ liệu bảng, ba mô hình hồi quy phổ biến thường được sử

dụng là Pooled OLS, FEM và REM. Trước hết, Pooled OLS (Pooled Ordinary Least

Squares) xem toàn bộ dữ liệu như một tập hợp chung, bỏ qua sự khác biệt giữa các

đơn vị quan sát và qua các thời kỳ. Mặc dù đơn giản và dễ thực hiện, nhưng Pooled

OLS có thể bỏ sót các yếu tố đặc thù riêng của từng doanh nghiệp, dẫn đến khả năng

sai lệch trong ước lượng.

Tiếp theo, FEM (Fixed Effects Model) cho phép kiểm soát các yếu tố đặc thù

bất biến theo thời gian của từng doanh nghiệp thông qua hằng số riêng, từ đó giúp

loại bỏ sai số do những yếu tố không quan sát được nhưng có thể ảnh hưởng đến biến

phụ thuộc. FEM phù hợp khi giả định rằng các đặc điểm riêng biệt của doanh nghiệp

có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa các biến trong mô hình và có sự tương quan

với biến giải thích.

Cuối cùng, REM (Random Effects Model) giả định rằng các yếu tố đặc thù của

doanh nghiệp là ngẫu nhiên và không tương quan với biến độc lập, từ đó đưa ra ước

lượng hiệu quả hơn so với FEM nếu giả định này đúng. REM thường được ưa chuộng

trong trường hợp dữ liệu có số lượng doanh nghiệp lớn và số năm quan sát ít, đồng

thời biến động chủ yếu nằm ở phương diện giữa các doanh nghiệp.

Việc so sánh và lựa chọn giữa FEM và REM thường được thực hiện thông qua

kiểm định Hausman, nhằm xác định mô hình nào phù hợp nhất để giải thích mối

quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp.

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM, REM đối với mô hình 1

Pooled OLS FEM REM Biến Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value

DA 0,568*** 11,44 0,428*** 6,49 0,452*** 7,47

SIZE -0,0874*** -5,81 -0,243*** -6,72 -0,165*** -6,11

GROWTH_A -0,0263 -1,21 -0,0147 -1,05 -0,0171 -1,22

GROWTH_R -0,00246 -0,19 -0,00619 -0,75 -0,00527 -0,64

_cons 1,105*** 12,95 2,078*** 9,93 1,615*** 10,25

N 1.332 1.332 1.332

R-sq 0,096 0,059 0,055

Ghi chú: ***, **, * lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Nguồn: Kết quả chạy Stata

Kết quả hồi quy Pooled OLS cho thấy biến DA có tác động dương và có ý nghĩa

thống kê cao tại mức 1%, hàm ý rằng việc gia tăng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản làm tăng

giá trị doanh nghiệp. Biến SIZE lại có tác động âm có ý nghĩa thống kê (hệ số -

0,0874, p < 0,01), phản ánh rằng doanh nghiệp càng lớn thì Tobin’s Q càng thấp, phù

hợp với luận điểm rằng các công ty lớn thường được thị trường định giá thấp hơn so

với giá trị sổ sách. Các biến tăng trưởng GROWTH_A và GROWTH_R không có ý

nghĩa thống kê, cho thấy tăng trưởng tài sản hoặc doanh thu không ảnh hưởng rõ rệt

đến giá trị doanh nghiệp trong mô hình Pooled OLS. Giá trị R² đạt 0,096, nghĩa là

mô hình giải thích được khoảng 9,6% biến thiên của Tobin’s Q.

Kết quả FEM tiếp tục khẳng định tác động tích cực của DA (hệ số 0,428, p <

0,01) và tác động tiêu cực của SIZE (hệ số -0,243, p < 0,01) đến giá trị doanh nghiệp.

Tuy nhiên, mức độ tác động của DA giảm so với Pooled OLS, trong khi tác động âm

của SIZE lại tăng lên, cho thấy khi kiểm soát đặc điểm cố hữu của từng doanh nghiệp,

yếu tố quy mô trở nên quan trọng hơn trong việc giải thích sự khác biệt về giá trị

doanh nghiệp. Các biến tăng trưởng vẫn không có ý nghĩa thống kê. R² của FEM là

0,059, thấp hơn Pooled OLS, cho thấy mô hình chỉ giải thích được khoảng 5,9% biến

thiên của Tobin’s Q, nhưng có ưu điểm là hạn chế được sai lệch do các yếu tố đặc

thù của doanh nghiệp.

Trong mô hình REM, DA vẫn duy trì tác động dương và có ý nghĩa thống kê

rất cao (hệ số 0,452, p < 0,01), trong khi SIZE có tác động âm đáng kể (hệ số -0,165,

p < 0,01). Các biến tăng trưởng tiếp tục không có ý nghĩa thống kê. So với FEM, hệ

số DA tăng nhẹ, còn tác động âm của SIZE giảm, phản ánh giả định rằng các đặc

điểm riêng của doanh nghiệp không tương quan với biến giải thích. R² của REM đạt

0,055, gần tương đương FEM, cho thấy mức độ giải thích chung thấp. Tuy nhiên,

REM thường hiệu quả hơn khi giả định về tính ngẫu nhiên của đặc điểm doanh nghiệp

là đúng.

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM, REM đối với mô hình 2

Pooled OLS FEM REM Biến Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value

SDA 0,577*** 10,77 0,334*** 4,60 0,377*** 5,68

LDA 0,521*** 4,53 0,711*** 6,24 0,701*** 6,39

SIZE -0,0849*** -5,28 -0,252*** -6,97 -0,177*** -6,46

GROWTH_A -0,0255 -1,17 -0,0183 -1,31 -0,0204 -1,46

GROWTH_R -0,00279 -0,22 -0,00438 -0,53 -0,00375 -0,46

_cons 1,089*** 11,83 2,152*** 10,24 1,694*** 10,59

N 1.332 1.332 1.332

R-sq 0,096 0,066 0,062

Ghi chú: ***, **, * lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Nguồn: Kết quả chạy Stata

Kết quả cho thấy cả SDA (hệ số 0,577, mức ý nghĩa thống kê 1%) và LDA (hệ

số 0,521, mức ý nghĩa thống kê 1%) đều có tác động dương và có ý nghĩa thống kê

cao đến giá trị doanh nghiệp. Điều này hàm ý rằng việc gia tăng cả nợ ngắn hạn lẫn

nợ dài hạn đều góp phần làm tăng Tobin’s Q theo cách nhìn từ thị trường. Biến SIZE

có hệ số âm (-0,0849, mức ý nghĩa thống kê 1%), cho thấy doanh nghiệp càng lớn

thì giá trị thị trường so với giá trị sổ sách càng giảm, phù hợp với kết quả ở mô hình

trước. Các biến tăng trưởng GROWTH_A và GROWTH_R không có ý nghĩa thống

kê, hàm ý rằng mở rộng tài sản hoặc doanh thu chưa phản ánh rõ rệt vào định giá thị

trường. Giá trị R² đạt 0.096, nghĩa là mô hình giải thích được 9,6% biến thiên của

Tobin’s Q.

Trong FEM, kết quả tiếp tục khẳng định tác động tích cực của SDA (0,334, mức

ý nghĩa thống kê 1%) và LDA (0,711, mức ý nghĩa thống kê 1%) đến giá trị doanh

nghiệp. So với Pooled OLS, hệ số SDA giảm đáng kể, trong khi hệ số LDA lại tăng

mạnh, hàm ý rằng khi kiểm soát các yếu tố đặc thù bất biến của doanh nghiệp, nợ dài

hạn thể hiện vai trò quan trọng hơn đối với giá trị doanh nghiệp so với nợ ngắn hạn.

Biến SIZE có hệ số âm lớn hơn (-0,252, mức ý nghĩa thống kê 1%), cho thấy yếu tố

quy mô tiếp tục là nhân tố làm giảm Tobin’s Q khi xét đến đặc điểm cố hữu. Các

biến tăng trưởng vẫn không có ý nghĩa thống kê. R² của FEM đạt 0,066, thấp hơn

Pooled OLS nhưng đáng tin cậy hơn về mặt kiểm soát sai lệch.

Mô hình REM cũng cho kết quả tương đồng: SDA (0,377, mức ý nghĩa thống

kê 1%) và LDA (0,701, mức ý nghĩa thống kê 1%) đều có tác động dương và có ý

nghĩa thống kê. Hệ số LDA tiếp tục lớn hơn SDA, tương tự FEM, nhấn mạnh vai trò

tích cực của nợ dài hạn đối với giá trị doanh nghiệp trong giả định đặc điểm riêng

của doanh nghiệp là ngẫu nhiên. Biến SIZE duy trì tác động âm (-0,177, mức ý nghĩa

thống kê 1%), mức độ thấp hơn FEM nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê. Các biến tăng

trưởng không có ý nghĩa thống kê. R² đạt 0,062, gần tương đương FEM.

4.5 Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp

Trong ba mô hình được ước lượng, Pooled OLS tuy cho hệ số hồi quy có ý

nghĩa thống kê nhưng lại bỏ qua sự khác biệt cố hữu giữa các doanh nghiệp theo thời

gian, dẫn đến khả năng sai lệch trong ước lượng. Do đó, mô hình này không được

lựa chọn để phân tích sâu. Thay vào đó, nghiên cứu tập trung so sánh giữa FEM và

REM, vốn đều có khả năng xử lý dữ liệu bảng tốt hơn. Để xác định mô hình phù hợp,

nghiên cứu tiến hành kiểm định Hausman. Kiểm định này cho phép kiểm tra giả

thuyết về sự độc lập giữa các đặc điểm riêng của doanh nghiệp và các biến giải thích:

nếu giả thuyết bị bác bỏ, FEM sẽ được lựa chọn; ngược lại, nếu giả thuyết không bị

bác bỏ, REM sẽ là mô hình phù hợp và hiệu quả hơn. Vì vậy, kết quả kiểm định

Hausman là cơ sở quyết định cuối cùng để lựa chọn mô hình hồi quy chính thức cho

nghiên cứu.

Giả thuyết của kiểm định như sau:

H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp

H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman

Mô hình 1 Mô hình 2

chi2(4) = (b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) chi2(5) = (b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 12,28 = 14,78

Prob>chi2 = 0,0154 Prob>chi2 = 0,0113

(V_b-V_B is not positive definite) (V_b-V_B is not positive definite)

Nguồn: Trích xuất từ kết quả chạy Stata

Kết quả kiểm định Hausman cho thấy với Mô hình 1 (sử dụng DA), giá trị thống

kê Chi-square đạt 12,28 với Prob > chi2 = 0,0154 (< 0,05). Tương tự, với Mô hình 2

(sử dụng SDA và LDA), giá trị Chi-square là 14,78 với Prob > chi2 = 0,0113 (<

0,05). Điều này có nghĩa là ở cả hai mô hình, giả thuyết H0 (giả định rằng mô hình

REM là phù hợp) bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%. Nói cách khác, đặc điểm riêng của

doanh nghiệp có tương quan với các biến giải thích, do đó FEM (Fixed Effects

Model) được xem là mô hình phù hợp hơn để sử dụng trong nghiên cứu.

4.6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Trong phân tích hồi quy với dữ liệu bảng, một giả định quan trọng của mô hình

là phương sai của sai số phải đồng nhất. Tuy nhiên, trong thực tế nghiên cứu, đặc

biệt với dữ liệu tài chính doanh nghiệp, hiện tượng phương sai sai số thay đổi thường

xuất hiện do sự khác biệt về quy mô, ngành nghề hay đặc điểm hoạt động của các

công ty. Nếu hiện tượng này tồn tại, các ước lượng bằng OLS/FEM/REM sẽ không

còn hiệu quả, đồng thời các kiểm định thống kê có thể mất độ tin cậy. Do vậy, nghiên

cứu tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng cách sử dụng kiểm định

Wald.

Kiểm định này được xây dựng với giả thuyết như sau:

H0: Phương sai sai số không thay đổi

H1: Phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Mô hình 1 Mô hình 2

Prob>chi2 = 0,0000 Prob>chi2 = 0,0000

Nguồn: Trích xuất từ kết quả chạy Stata

Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi cho thấy ở cả Mô hình 1 và Mô

hình 2, giá trị Prob > chi2 đều bằng 0,0000, nhỏ hơn 0,05. Điều này đồng nghĩa với

việc bác bỏ giả thuyết H0 (giả định phương sai sai số đồng nhất) và khẳng định rằng

hiện tượng phương sai sai số thay đổi tồn tại trong cả hai mô hình. Như vậy, nếu sử

dụng trực tiếp kết quả hồi quy FEM, sai số chuẩn của các hệ số ước lượng có thể bị

sai lệch, dẫn đến các kiểm định thống kê không còn chính xác. Do đó, nghiên cứu

cần áp dụng các biện pháp khắc phục, cụ thể là phương pháp FGLS nhằm đảm bảo

tính tin cậy của kết quả phân tích hồi quy.

4.7 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Bên cạnh vấn đề phương sai sai số thay đổi, một giả định quan trọng khác của

mô hình hồi quy là các sai số ngẫu nhiên phải độc lập với nhau. Tuy nhiên, trong dữ

liệu bảng, đặc biệt là dữ liệu tài chính doanh nghiệp theo chuỗi thời gian, các sai số

thường có xu hướng tương quan với nhau giữa các giai đoạn quan sát, dẫn đến hiện

tượng tự tương quan. Việc kiểm định tự tương quan, thường thông qua kiểm định

Wooldridge đối với dữ liệu bảng, là cần thiết để xác định xem mô hình có vi phạm

giả định độc lập của sai số hay không.

Giả thuyết của kiểm định như sau:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình

H1: Có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Mô hình 1 Mô hình 2

Prob > F = 0,0000 Prob > F = 0,0000

Nguồn: Trích xuất từ kết quả chạy Stata

Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge cho

thấy ở cả Mô hình 1 và Mô hình 2, giá trị Prob > F đều bằng 0,0000, nhỏ hơn 0,05.

Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 (không có tự tương quan) và khẳng định

rằng cả hai mô hình đều tồn tại hiện tượng tự tương quan trong phần dư. Vì vậy, để

đảm bảo độ chính xác của mô hình, nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS (Feasible

Generalized Least Squares) để điều chỉnh ảnh hưởng của tự tương quan.

4.8 Mô hình hồi quy FGLS

Sau khi kiểm định, kết quả cho thấy cả hai mô hình đều tồn tại hiện tượng

phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, làm cho ước lượng theo FEM không

còn hiệu quả và các sai số chuẩn bị sai lệch. Để khắc phục vấn đề này, tác giả sử

dụng phương pháp FGLS. Đây là một kỹ thuật ước lượng cho phép điều chỉnh đồng

thời hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong dữ liệu bảng, từ

đó tạo ra các hệ số hồi quy hiệu quả và sai số chuẩn đáng tin cậy hơn.

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy FGLS đối với mô hình 1

TobinsQ Coefficient Std. err. Z P>z [95% conf. interval]

DA 0,5683 0,0496 11,46 0,0000 0,4711 0,6655

SIZE -0,0874 0,0150 -5,82 0,0000 -0,1169 -0,0580

GROWTH_A -0,0263 0,0217 -1,21 0,2240 -0,0689 0,0162

GROWTH_R -0,0025 0,0129 -0,19 0,8490 -0,0277 0,0228

_cons 1,1047 0,0851 12,98 0,0000 0,9378 1,2715

Nguồn: Trích xuất từ kết quả chạy Stata

Kết quả hồi quy cho thấy DA có hệ số 0,5683 và có ý nghĩa thống kê rất cao tại

mức 1%, khẳng định giả thuyết H1. Điều này phản ánh rằng doanh nghiệp ngành

nguyên vật liệu tại Việt Nam sử dụng nợ nhiều sẽ được thị trường định giá cao hơn.

Kết quả phù hợp với lý thuyết Modigliani–Miller (1963) khi nợ mang lại lợi ích từ

“lá chắn thuế”, cũng như phù hợp với lý thuyết tín hiệu (Ross, 1977) khi nợ là dấu

hiệu cho thấy doanh nghiệp có khả năng sinh lời ổn định để đáp ứng nghĩa vụ trả nợ.

Đồng thời, kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Võ Minh Long (2017) và Bùi

Thị Ngọc, Nguyễn Xuân Hùng & Phạm Kiều Trang (2024), đều cho thấy tổng nợ có

tác động tích cực đến Tobin’s Q. Trái ngược, Lưu Hữu Đức (2021) lại tìm thấy mối

quan hệ âm trong ngành hóa chất, cho thấy sự khác biệt giữa các ngành. Như vậy,

trong bối cảnh ngành nguyên vật liệu vốn có nhiều tài sản hữu hình dễ thế chấp, việc

tận dụng đòn bẩy tài chính có thể gia tăng giá trị thị trường nếu doanh nghiệp quản

trị tốt rủi ro thanh khoản.

SIZE có hệ số -0,0874 và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, trái với giả thuyết H4

(kỳ vọng dấu dương). Kết quả này không phù hợp với lý thuyết truyền thống (ví dụ

như Pecking Order hoặc Trade-off) vốn cho rằng doanh nghiệp lớn dễ tiếp cận vốn

rẻ hơn và ít rủi ro hơn. Tuy nhiên, trong thực tiễn ngành nguyên vật liệu tại Việt

Nam, kết quả âm có thể được giải thích bởi: (i) doanh nghiệp lớn thường ít cơ hội

tăng trưởng bứt phá, chủ yếu mở rộng theo chiều rộng; (ii) quy mô lớn gắn liền với

hiệu quả sử dụng vốn thấp; (iii) rủi ro đầu tư ngoài ngành hoặc quản trị kém. Kết quả

này cũng tương đồng với nghiên cứu của Lưu Hữu Đức (2021) khi SIZE tác động

âm đến Tobin’s Q trong ngành hóa chất. Điều này gợi ý rằng tại Việt Nam, nhà đầu

tư có xu hướng đánh giá cao doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ nhưng sử dụng vốn

hiệu quả, hơn là các doanh nghiệp quá lớn nhưng kém linh hoạt.

GROWTH_A có hệ số -0,0263 nhưng không có ý nghĩa thống kê (p=0,224), trái

với giả thuyết H5 (kỳ vọng dương). Theo lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order),

các doanh nghiệp tăng trưởng cao thường cần nhiều vốn hơn, dẫn tới nhu cầu vay

nợ, từ đó có thể tạo thêm giá trị. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm cho thấy tăng trưởng

tài sản chưa chắc đi kèm hiệu quả sinh lời, đặc biệt trong ngành nguyên vật liệu nơi

vốn đầu tư ban đầu rất lớn và có độ trễ. Võ Minh Long (2017) cũng từng phát hiện

tốc độ tăng trưởng doanh thu có kết quả trái chiều trong một số trường hợp. Do đó,

kết quả này hàm ý rằng nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam thận trọng

hơn với tốc độ tăng trưởng tài sản, và họ quan tâm nhiều hơn đến chất lượng lợi

nhuận và hiệu quả đầu tư.

GROWTH_R có hệ số -0,0025 và không có ý nghĩa thống kê (p=0,849), trái với

giả thuyết H6 (kỳ vọng dương). Kết quả này cho thấy tăng trưởng doanh thu không

phải là yếu tố quyết định định giá trong ngành nguyên vật liệu tại Việt Nam. Lý do

có thể đến từ sự biến động mạnh của giá nguyên liệu và tính chu kỳ của ngành, khiến

doanh thu tăng không phản ánh bền vững. So sánh với nghiên cứu của Đặng Tiến

Đạt & Đỗ Thị Vân Trang (2021), tác động của tăng trưởng có thể khác biệt giữa các

ngành; trong ngành vật liệu, thị trường có thể chưa “trả giá” cao cho tăng trưởng

doanh thu nếu không đi kèm hiệu quả. Điều này cũng gợi ý rằng nhà đầu tư chú trọng

đến khả năng quản trị chi phí và sinh lời hơn là chỉ số tăng trưởng tuyệt đối.

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy FGLS đối với mô hình 2

TobinsQ Coefficient Std. err. Z P>z [95% conf. interval]

SDA 0,5775 0,0535 10,79 0,0000 0,4726 0,6824

LDA 0,5211 0,1149 4,54 0,0000 0,2960 0,7463

SIZE -0,0849 0,0160 -5,29 0,0000 -0,1163 -0,0534

GROWTH_A -0,0255 0,0218 -1,17 0,2410 -0,0682 0,0171

GROWTH_R -0,0028 0,0129 -0,22 0,8290 -0,0281 0,0225

_cons 1,0890 0,0918 11,86 0,0000 0,9091 1,2689

Nguồn: Trích xuất từ kết quả chạy Stata

Hệ số 0,5775 và có ý nghĩa thống kê cao tại mức 1% cho thấy SDA tác động tích

cực đến Tobin’s Q. Kết quả này trái với giả thuyết H2 vốn kỳ vọng nợ ngắn hạn làm

giảm giá trị do rủi ro thanh khoản. Tuy nhiên, trong bối cảnh ngành nguyên vật liệu

tại Việt Nam, nợ ngắn hạn thường được sử dụng để bổ sung vốn lưu động và tận

dụng tín dụng ngân hàng với chi phí thấp, giúp nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản.

Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Hoàng Ngọc Ấn & Trần Ngọc Tú (2024),

nhưng ngược với Bùi Thị Ngọc và cộng sự (2024). Điều này hàm ý rằng thị trường

đánh giá tích cực những doanh nghiệp quản trị tốt nguồn vốn ngắn hạn, nhưng nếu

lạm dụng SDA sẽ tiềm ẩn rủi ro thanh khoản.

Hệ số 0,5211 và có ý nghĩa thống kê cao tại mức 1%, khẳng định LDA có tác

động tích cực đến Tobin’s Q. Kết quả này ngược với giả thuyết H3, vốn cho rằng nợ

dài hạn dễ làm tăng chi phí đại diện và chi phí phá sản. Trong ngành nguyên vật liệu,

vốn đầu tư cố định lớn và tài sản hữu hình nhiều giúp nợ dài hạn được coi là lựa chọn

hợp lý để tài trợ dự án, đồng thời gửi tín hiệu tích cực đến thị trường theo lý thuyết

tín hiệu (Ross, 1977). Kết quả này tương đồng với Uzliawati và cộng sự (2018) tại

Indonesia nhưng trái với Hoàng Ngọc Ấn & Trần Ngọc Tú (2024). Điều này cho thấy

ở Việt Nam, LDA có thể được thị trường xem là chỉ báo của sự ổn định và triển vọng

dài hạn.

Bảng 4.12: Tổng hợp giả thuyết và các kết quả nghiên cứu

Giả Kết quả nghiên cứu thực Nội dung giả thuyết thuyết nghiệm

Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DA) có tác Tác động tích cực tại mức ý H1 động tích cực đến giá trị doanh nghiệp nghĩa thống kê 1%

Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản Tác động tích cực tại mức ý H2 (SDA) có tác động tiêu cực đến giá trị nghĩa thống kê 1% doanh nghiệp

Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản Tác động tích cực tại mức ý H3 (LDA) có tác động tiêu cực đến giá trị nghĩa thống kê 1% doanh nghiệp

Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác Tác động tích cực tại mức ý H4 động tích cực đến giá trị doanh nghiệp nghĩa thống kê 1%

Tăng trưởng tổng tài sản

H5 (GROWTH_A) có tác động tích cực Không có ý nghĩa thống kê

đến giá trị doanh nghiệp

Tăng trưởng doanh thu (GROWTH_R)

H6 có tác động tích cực đến giá trị doanh Không có ý nghĩa thống kê

nghiệp

Nguồn: Tác giả tổng hợp

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Tóm lại, các kết quả thực nghiệm trong Chương 4 cho thấy cấu trúc vốn có ảnh

hưởng đáng kể đến mức độ định giá thị trường của các doanh nghiệp ngành nguyên

vật liệu. Cụ thể, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DA), nợ ngắn hạn (SDA) và nợ dài hạn

(LDA) đều có tác động tích cực đến Tobin’s Q, trái với một số giả thuyết ban đầu

nhưng phản ánh đặc thù ngành thâm dụng vốn, tài sản hữu hình lớn và khả năng thế

chấp cao. Trong khi đó, quy mô doanh nghiệp (SIZE) lại có tác động tiêu cực, cho

thấy doanh nghiệp lớn chưa chắc được thị trường định giá cao hơn. Hai biến tăng

trưởng (tài sản và doanh thu) không có ý nghĩa thống kê, hàm ý rằng thị trường không

đánh giá cao chỉ số tăng trưởng đơn thuần nếu không đi kèm hiệu quả sinh lời. Những

phát hiện này vừa củng cố, vừa bổ sung cho các nghiên cứu trước tại Việt Nam và

quốc tế, đồng thời cung cấp bằng chứng thực nghiệm quan trọng để xây dựng khuyến

nghị chiến lược tài chính cho doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu. Đây là nền tảng

để Chương 5 tiếp tục tổng hợp kết quả, đưa ra khuyến nghị và định hướng nghiên

cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương 5 tập trung tổng hợp những kết quả nghiên cứu chính, từ đó rút ra các

hàm ý quản trị và khuyến nghị dành cho doanh nghiệp, nhà đầu tư và cơ quan quản

lý. Đồng thời, chương này cũng chỉ ra những hạn chế còn tồn tại trong nghiên cứu

và gợi mở các hướng nghiên cứu tiếp theo, nhằm hoàn thiện hơn việc phân tích tác

động của cấu trúc vốn đến mức độ định giá thị trường trong ngành nguyên vật liệu

tại Việt Nam.

5.1 Kết luận

Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu phân tích tác động của cấu trúc

vốn đến mức độ định giá thị trường của các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu

niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Dựa trên mô hình định

lượng với biến phụ thuộc là Tobin’s Q, các biến độc lập gồm tỷ lệ nợ tổng thể (DA),

nợ ngắn hạn (SDA), nợ dài hạn (LDA), cùng với các biến kiểm soát như quy mô

(SIZE), tăng trưởng tài sản (GROWTH_A) và tăng trưởng doanh thu

(GROWTH_R), kết quả hồi quy đã mang lại một số phát hiện quan trọng:

Tỷ lệ nợ tổng thể (DA) có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Tobin’s

Q, khẳng định vai trò của đòn bẩy tài chính trong việc nâng cao giá trị doanh nghiệp.

Nợ ngắn hạn (SDA) và nợ dài hạn (LDA) đều có tác động tích cực và có ý nghĩa

đến Tobin’s Q. Đây là kết quả trái với một số giả thuyết và nghiên cứu trước đó,

nhưng phản ánh đặc thù ngành nguyên vật liệu, vốn thâm dụng tài sản hữu hình, dễ

dàng thế chấp và có khả năng huy động nợ để phục vụ hoạt động đầu tư và vốn lưu

động.

Quy mô doanh nghiệp (SIZE) lại có tác động tiêu cực đến định giá thị trường,

cho thấy các doanh nghiệp lớn không nhất thiết được đánh giá cao hơn, nếu không

gắn liền với hiệu quả quản trị và khả năng tạo giá trị gia tăng.

Hai biến tăng trưởng tài sản (GROWTH_A) và tăng trưởng doanh thu

(GROWTH_R) không có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ nhà đầu tư không coi tốc độ

tăng trưởng đơn thuần là tín hiệu tích cực, mà quan tâm nhiều hơn đến chất lượng lợi

nhuận và hiệu quả sử dụng vốn.

Những phát hiện này vừa củng cố, vừa bổ sung cho các nghiên cứu trước tại

Việt Nam và quốc tế, đồng thời cho thấy sự khác biệt đáng chú ý trong bối cảnh

ngành nguyên vật liệu.

5.2 Khuyến nghị

5.2.1 Đối với doanh nghiệp

Tận dụng nợ hợp lý:

Kết quả nghiên cứu cho thấy cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn đều có tác động tích

cực đến giá trị doanh nghiệp, điều này hàm ý rằng việc sử dụng nợ trong ngành

nguyên vật liệu không chỉ giúp doanh nghiệp tận dụng lá chắn thuế, mà còn gửi tín

hiệu tích cực đến nhà đầu tư về năng lực tài chính và triển vọng tăng trưởng. Tuy

nhiên, để tối ưu hóa lợi ích, doanh nghiệp cần xây dựng cơ cấu vốn vay cân đối, phù

hợp với dòng tiền và chu kỳ kinh doanh. Nợ ngắn hạn nên được dùng để tài trợ vốn

lưu động như nguyên liệu đầu vào và hàng tồn kho, trong khi nợ dài hạn nên được

sử dụng cho các dự án đầu tư nhà máy, thiết bị và mở rộng công suất. Quan trọng

hơn, doanh nghiệp cần thường xuyên đánh giá khả năng trả nợ, dự phòng rủi ro lãi

suất và duy trì hệ số thanh khoản ở mức an toàn để tránh rơi vào tình trạng kiệt quệ

tài chính.

Quản trị quy mô hiệu quả:

Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng quy mô lớn không đồng nghĩa với việc doanh

nghiệp được định giá cao hơn, thậm chí có tác động tiêu cực. Điều này cho thấy

doanh nghiệp cần tập trung nhiều hơn vào hiệu quả quản trị quy mô thay vì mở rộng

một cách dàn trải. Cụ thể, các công ty nên tái cấu trúc danh mục đầu tư, thoái vốn

khỏi các dự án có hiệu quả thấp, đồng thời tập trung nguồn lực cho các dự án cốt lõi

mang lại tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư (ROIC) cao hơn chi phí vốn bình quân

(WACC). Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần áp dụng các công cụ quản trị rủi ro hiện

đại, xây dựng hệ thống quản trị doanh nghiệp minh bạch và chuyên nghiệp hơn để

tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài sản.

Chú trọng chất lượng tăng trưởng:

Một phát hiện đáng chú ý của nghiên cứu là tăng trưởng tài sản và tăng trưởng

doanh thu không có tác động rõ rệt đến giá trị doanh nghiệp. Điều này khẳng định

rằng nhà đầu tư ngày càng quan tâm đến chất lượng tăng trưởng thay vì con số tăng

trưởng thuần túy. Doanh nghiệp vì vậy cần chuyển hướng từ chiến lược tăng trưởng

theo chiều rộng sang chiều sâu, tập trung vào việc nâng cao biên lợi nhuận, cải thiện

năng suất lao động và áp dụng công nghệ tiên tiến để gia tăng hiệu quả. Song song

đó, việc xây dựng chiến lược phát triển bền vững, chú trọng các yếu tố môi trường,

xã hội và quản trị (ESG) cũng sẽ giúp doanh nghiệp củng cố niềm tin với nhà đầu tư,

từ đó cải thiện mức định giá trên thị trường.

5.2.2 Đối với nhà đầu tư

Phân tích cấu trúc vốn khi định giá cổ phiếu:

Kết quả cho thấy cấu trúc vốn, đặc biệt là nợ ngắn hạn và dài hạn, có vai trò

quan trọng trong việc quyết định giá trị doanh nghiệp. Do đó, nhà đầu tư cần đưa chỉ

tiêu cơ cấu nợ vào phân tích khi định giá cổ phiếu, thay vì chỉ dựa vào tăng trưởng

doanh thu hoặc quy mô. Việc đánh giá khả năng cân đối giữa nợ ngắn hạn và nợ dài

hạn, mức độ rủi ro lãi suất và chiến lược tài chính của doanh nghiệp sẽ giúp nhà đầu

tư có cái nhìn toàn diện hơn về tiềm năng của cổ phiếu.

Thận trọng với các doanh nghiệp quy mô lớn:

Nghiên cứu cho thấy các doanh nghiệp có quy mô lớn không được định giá cao

hơn, thậm chí còn bị chiết khấu nếu hiệu quả quản trị vốn không tốt. Vì vậy, nhà đầu

tư cần thận trọng khi lựa chọn cổ phiếu của các doanh nghiệp lớn trong ngành nguyên

vật liệu, và nên ưu tiên các công ty có hiệu suất sinh lời tốt, khả năng quản trị rủi ro

tài chính cao, dù quy mô vừa hoặc nhỏ.

Đặt trọng tâm vào hiệu quả tài chính:

Do biến tăng trưởng tài sản và doanh thu không có ý nghĩa thống kê trong việc

nâng cao giá trị, nhà đầu tư nên tập trung vào phân tích các chỉ số lợi nhuận như

ROE, ROA, biên lợi nhuận gộp và hiệu quả sử dụng tài sản. Việc đánh giá khả năng

tạo dòng tiền ổn định và bền vững sẽ giúp nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro khi lựa chọn

cổ phiếu trong ngành vốn mang tính chu kỳ cao như nguyên vật liệu.

5.2.3 Đối với cơ quan quản lý

Tăng cường minh bạch thông tin:

Một trong những yếu tố quan trọng để thị trường vận hành hiệu quả là minh

bạch thông tin. Cơ quan quản lý cần yêu cầu các doanh nghiệp công bố chi tiết hơn

về cơ cấu nợ, kỳ hạn nợ, chi phí sử dụng vốn và các chỉ số quản trị tài chính. Việc

này không chỉ giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác, mà còn nâng cao uy tín

của thị trường chứng khoán Việt Nam trong mắt nhà đầu tư quốc tế.

Hỗ trợ chính sách tín dụng:

Ngành nguyên vật liệu có đặc thù thâm dụng vốn và nhu cầu vay dài hạn lớn,

vì vậy chính sách tín dụng cần hướng đến việc hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận các

khoản vay dài hạn với lãi suất hợp lý. Bên cạnh đó, cơ quan quản lý cần giám sát

chặt chẽ để ngăn ngừa rủi ro nợ xấu và khuyến khích các ngân hàng áp dụng cơ chế

đánh giá tín dụng dựa trên hiệu quả kinh doanh thay vì chỉ dựa vào tài sản thế chấp.

Việc xây dựng các chính sách ưu đãi tín dụng gắn với tiêu chí phát triển bền vững và

tuân thủ chuẩn mực ESG cũng sẽ góp phần thúc đẩy doanh nghiệp ngành nguyên vật

liệu nâng cao năng lực cạnh tranh và định giá trên thị trường.

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế:

Phạm vi dữ liệu: Nghiên cứu chỉ tập trung vào doanh nghiệp ngành nguyên vật

liệu, do đó chưa phản ánh toàn diện các ngành khác trên TTCK Việt Nam.

Biến đo lường: Biến tăng trưởng (GROWTH_A, GROWTH_R) chưa thực sự

phản ánh đầy đủ tiềm năng tăng trưởng dài hạn; các yếu tố phi tài chính như CSR,

quản trị công ty chưa được đưa vào mô hình.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

Mở rộng phạm vi mẫu: Thực hiện trên các ngành khác hoặc so sánh giữa nhiều

ngành để tìm ra sự khác biệt trong cấu trúc vốn.

Bổ sung biến kiểm soát: Tích hợp các yếu tố phi tài chính như quản trị công ty,

CSR, ESG, hoặc yếu tố vĩ mô (lãi suất, GDP, lạm phát).

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Chương 5 đã tổng hợp những kết quả nghiên cứu chính, chỉ ra tác động rõ rệt

của cấu trúc vốn đến mức độ định giá thị trường của các doanh nghiệp ngành nguyên

vật liệu. Nghiên cứu khẳng định vai trò tích cực của nợ đối với giá trị doanh nghiệp

trong bối cảnh đặc thù ngành thâm dụng vốn, đồng thời nhấn mạnh rằng quy mô lớn

hay tăng trưởng nhanh không phải lúc nào cũng được thị trường đánh giá cao. Những

kết quả này không chỉ góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho lý thuyết tài

chính hiện đại, mà còn mang ý nghĩa thực tiễn quan trọng cho doanh nghiệp, nhà đầu

tư và cơ quan quản lý trong việc hoạch định chiến lược tài chính.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

Hoàng Ngọc Ấn và Trần Ngọc Tú (2024). Tác động của cấu trúc vốn đến giá trị

doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh.

Tạp chí Kinh tế và Dự báo online, truy cập tại https://kinhtevadubao.vn/tac-dong-

cua-cau-truc-von-den-gia-tri-doanh-nghiep-san-xuat-niem-yet-tren-so-giao-

dich-chung-khoan-tp-ho-chi-minh-29115.html.

Nguyễn Thị Như Quỳnh, Lê Đình Luân, Lê Hoàng Vinh (2020). Các yếu tố tác động

đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán

Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, Số 222- Tháng 11. 2020,

25-36.

Võ Minh Long (2017). Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp:

Trường hợp công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí

Minh (HSX). Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP.HCM, số12 (1) 2017, 180-192.

Tiếng Anh

Abor, J. (2005). The effect of capital structure on profitability: An empirical analysis

of listed firms in Ghana. The Journal of Risk Finance, 6(5), 438–445.

Aggarwal, D., & Padhan, P. C. (2017). Impact of capital structure on firm value:

Evidence from Indian hospitality industry. Theoretical Economics Letters, 7(4),

982-1000.

Barclay, M. J., & Smith, C. W. (1995). The maturity structure of corporate debt. The

Journal of Finance, 50(2), 609–631.

Brealey, R. A., Myers, S. C., & Allen, F. (2020). Principles of Corporate Finance

(13th ed.). McGraw-Hill Education.

Bui, T. N., Nguyen, X. H., & Pham, K. T. (2023). The effect of capital structure on

firm value: A study of companies listed on the Vietnamese stock

market. International Journal of Financial Studies, 11(3), 100.

Chung, K. H., & Pruitt, S. W. (1994). A simple approximation of Tobin’s Q.

Financial Management, 23(3), 70–74.

Damodaran, A. (2012). Investment Valuation: Tools and Techniques for

Determining the Value of Any Asset (3rd ed.). Wiley.

Dang, T. D., & Do, T. V. T. (2021). Does capital structure affect firm value in

Vietnam. Investment Management and Financial Innovations, 18(1), 33-41.

Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics (5th ed.). McGraw-

Hill/Irwin.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data

analysis (8th ed.). Cengage Learning.

Hsiao, C. (2014). Analysis of panel data (3rd ed.). Cambridge University Press.

Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior,

agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4),

305–360.

Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior,

agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4),

305–360.

Jihadi, M., Vilantika, E., Hashemi, S. M., Arifin, Z., Bachtiar, Y., & Sholichah, F.

(2021). The effect of liquidity, leverage, and profitability on firm value: Empirical

evidence from Indonesia. The Journal of Asian Finance, Economics and

Business, 8(3), 423-431.

Kraus, A., & Litzenberger, R. H. (1973). A state‐ preference model of optimal

financial leverage. The Journal of Finance, 28(4), 911–922.

LUU, D. H. (2021). The Impact of Capital Structure on Firm Value: A Case Study

in Vietnam. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(5), 287–

292.

Margaritis, D., & Psillaki, M. (2010). Capital structure, equity ownership and firm

performance. Journal of Banking & Finance, 34(3), 621–632.

Modigliani, F., & Miller, M. H. (1958). The cost of capital, corporation finance and

the theory of investment. The American Economic Review, 48(3), 261–297.

Modigliani, F., & Miller, M. H. (1963). Corporate income taxes and the cost of

capital: A correction. The American Economic Review, 53(3), 433–443.

iii

Myers, S. C. (1977). Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial

Economics, 5(2), 147–175.

Myers, S. C. (1984). The capital structure puzzle. The Journal of Finance, 39(3),

575–592.

Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions

when firms have information that investors do not have. Journal of Financial

Economics, 13(2), 187–221.

Myers, Stewart C (1984). Capital Structure Puzzle. Journal of Finance, Vol. 39, No.

3, July 1984, pp. 575-592.

Rajan, R. G., & Zingales, L. (1995). What do we know about capital structure? Some

evidence from international data. The Journal of Finance, 50(5), 1421–1460.

Ross, S. A. (1977). The determination of financial structure: The incentive-signalling

approach. The Bell Journal of Economics, 8(1), 23–40.

Saeedi, A., & Mahmoodi, I. (2011). Capital structure and firm performance:

Evidence from Iranian companies. International Research Journal of Finance

and Economics, 70, 20–29.

Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2019). Research methods for business

students (8th ed.). Pearson Education.

Sheikh, N. A., & Wang, Z. (2011). Determinants of capital structure: An empirical

study of firms in manufacturing industry of Pakistan. Managerial Finance, 37(2),

117–133.

Titman, S., & Wessels, R. (1988). The determinants of capital structure choice. The

Journal of Finance, 43(1), 1–19.

Tripathi, V., Goodell, J. W., Madhavan, V., & Kumar, S. (2024). Moderating effect

of capital structure on the relationship between corporate governance

mechanisms and firm value: Evidence from India. International Review of

Economics & Finance, 92, 1336-1350.

Utami, N. C. R., Wianto, I. M., & Surasmi, I. A. (2025). The Effect of Profitability

and Firm Size on Firm Value With Capital Structure as a Mediating

Variable. International Journal of Environmental, Sustainability, and Social

Science, 6(4), 700-713.

Uzliawati, L., Yuliana, A., Januarsi, Y., & Santoso, M. I. (2018). Optimisation of

capital structure and firm value. European Research Studies Journal Volume XXI,

Issue 2, 2018, 705-713.

xii

PHỤ LỤC 1. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

YEAR

Tobin’s Q DA

COM AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA ABS ABS ABS ABS ABS ABS ABS ABS ABS ACC ACC ACC ACC ACC ACC ACC ACC ACC ACC ACC ACG ACG ACG ACG ACG ACG ACG ADP ADP ADP ADP ADP ADP ADP

0.8247 0.8152 0.7825 0.7812 0.7893 0.8068 0.8316 0.8276 0.8750 0.8340 0.8338 0.8838 0.9278 0.9367 0.9206 0.9442 0.9496 0.8616 0.9051 0.9540 0.9001 0.9210 1.4881 0.7733 1.1026 0.6403 0.6276 0.6242 0.6181 0.6310 0.6073 1.0581 1.0956 1.0685 1.3444 1.3979 2.2302 2.5475 0.8808 0.8500 0.8763 0.8548 0.6409 0.7274 0.7584

SDA 0.3002 0.3226 0.2970 0.3279 0.4403 0.4052 0.4258 0.4350 0.3705 0.3413 0.3571 0.0844 0.4207 0.4567 0.4182 0.6277 0.3910 0.3604 0.3604 0.3355 0.3763 0.4152 0.3810 0.3998 0.4085 0.3433 0.3153 0.3075 0.3149 0.3304 0.2024 0.4986 0.3761 0.4154 0.3808 0.3997 0.4079 0.3420 0.2336 0.2469 0.2348 0.1597 0.1860 0.2161 0.2347

LDA 0.2469 0.1625 0.1314 0.1272 0.0902 0.1872 0.1783 0.2099 0.3193 0.2395 0.0898 0.0007 0.0006 0.0007 0.0002 0.0003 0.0008 0.0017 0.0028 0.0033 0.0774 0.0052 0.2151 0.0449 0.0926 0.0272 0.0120 0.0062 0.0117 0.0030 0.0000 0.0540 0.0776 0.0054 0.2151 0.0453 0.0919 0.0260 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

SIZE 7.1389 7.0638 7.0333 7.0004 6.9330 6.9024 6.8767 6.6605 6.4882 6.2911 6.1528 6.0007 6.1984 6.2225 6.2022 6.0682 5.8217 5.7639 5.7285 5.6734 6.3714 6.3222 6.0704 5.9605 5.6964 5.5647 5.5224 5.5079 5.5353 5.5263 5.3927 6.4753 6.3714 6.3222 6.0702 5.9605 5.6964 5.5647 5.5507 5.5813 5.5545 5.5197 5.5182 5.4674 5.4571

GROWTH_A GROWTH_R 0.0127 -0.1745 0.1634 0.7693 -0.1976 0.1556 0.9686 0.8983 0.3278 0.0345 2.9396 -0.6136 -0.3614 0.3393 0.0858 0.3964 0.6735 -0.1623 0.2503 -0.3082 0.0156 0.8187 -0.2722 0.0232 0.2474 0.3768 -0.3134 0.1486 0.0174 -0.0471 -0.4843 0.0743 0.0146 0.8194 -0.2720 0.0237 0.2449 0.3775 0.5843 -0.1212 0.4166 -0.2755 0.0494 0.0410 0.0045

0.1886 0.0730 0.0786 0.1681 0.0729 0.0609 0.6453 0.4869 0.5744 0.3750 0.4194 -0.3658 -0.0540 0.0479 0.3614 0.7639 0.1424 0.0850 0.1353 -0.7996 0.1200 0.7857 0.2881 0.8370 0.3542 0.1021 0.0342 -0.0612 0.0208 0.3603 -0.9173 0.2701 0.1201 0.7862 0.2876 0.8370 0.3541 0.1026 -0.0680 0.0637 0.0833 0.0036 0.1242 0.0240 -0.0786

0.5471 0.4851 0.4284 0.4551 0.5304 0.5925 0.6042 0.6449 0.6898 0.5808 0.4469 0.0851 0.4213 0.4574 0.4184 0.6280 0.3918 0.3622 0.3632 0.3388 0.4537 0.4210 0.5952 0.4447 0.4990 0.3678 0.3273 0.3137 0.3265 0.3333 0.2024 0.5526 0.4536 0.4208 0.5959 0.4450 0.4999 0.3680 0.2336 0.2469 0.2348 0.1597 0.1860 0.2161 0.2347

2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018

xiii

ADP ADP APH APH APH APH APH APH APH APH BFC BFC BFC BFC BFC BFC BFC BFC BFC BFC BFC BKG BKG BKG BKG BKG BKG BKG BKG BMC BMC BMC BMC BMC BMC BMC BMC BMC BMC BMC BMP BMP BMP BMP BMP BMP BMP BMP BMP

0.7828 0.8199 0.7411 0.7341 0.6959 0.6762 0.7126 0.7217 0.7810 0.8219 0.7115 0.7934 0.8167 0.7950 0.7922 0.8258 0.8341 0.8311 0.8378 0.8231 0.8226 0.9549 0.7817 0.7951 0.8252 0.8724 0.9085 0.9576 0.9850 0.5612 0.5841 0.6085 0.6546 0.6579 0.6522 0.7056 0.6971 0.6938 0.6984 0.6138 0.4117 0.4253 0.4081 0.4805 0.4533 0.4209 0.4187 0.4325 0.3627

0.3003 0.3047 0.5597 0.5371 0.5017 0.5179 0.5790 0.5932 0.6419 0.6019 0.5370 0.6278 0.6837 0.6466 0.6050 0.6544 0.6802 0.6821 0.6708 0.6898 0.6632 0.0562 0.0366 0.0572 0.1345 0.1625 0.1254 0.1848 0.6001 0.0788 0.0896 0.0898 0.1454 0.1154 0.0912 0.1998 0.1485 0.1290 0.1769 0.1308 0.1558 0.1737 0.1391 0.1919 0.1824 0.1336 0.1275 0.1473 0.2054

0.3003 0.3047 0.3058 0.3768 0.3374 0.3379 0.4213 0.3785 0.4777 0.4099 0.5319 0.6250 0.6786 0.6334 0.5675 0.6122 0.6327 0.6377 0.6161 0.6577 0.6502 0.0562 0.0348 0.0557 0.1279 0.1489 0.1098 0.1680 0.5232 0.0788 0.0896 0.0898 0.1454 0.1103 0.0816 0.1859 0.1282 0.1027 0.1482 0.1016 0.1503 0.1678 0.1325 0.1842 0.1746 0.1255 0.1275 0.1473 0.2053

0.0000 0.0000 0.2539 0.1603 0.1643 0.1801 0.1577 0.2147 0.1642 0.1920 0.0051 0.0028 0.0050 0.0132 0.0375 0.0423 0.0475 0.0445 0.0547 0.0320 0.0130 0.0000 0.0018 0.0015 0.0067 0.0136 0.0156 0.0168 0.0769 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0052 0.0096 0.0139 0.0203 0.0263 0.0287 0.0291 0.0056 0.0059 0.0066 0.0077 0.0078 0.0081 0.0000 0.0000 0.0001

5.4926 5.4641 7.1286 7.0925 7.0988 7.0909 7.0184 6.9995 6.9134 6.6991 6.5155 6.5384 6.6334 6.5859 6.4853 6.5234 6.5703 6.5844 6.5347 6.5526 6.4751 5.9013 5.9616 5.9658 5.6659 5.6539 5.6113 5.6171 5.0167 5.4100 5.3993 5.3786 5.3865 5.3591 5.3444 5.3895 5.3542 5.3415 5.3762 5.4094 6.5052 6.5126 6.4836 6.4530 6.4804 6.4548 6.4490 6.4582 6.4611

2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016

0.0677 0.2790 0.0867 -0.0145 0.0183 0.1816 0.0446 0.2193 0.6379 0.5260 -0.0513 -0.1965 0.1156 0.2609 -0.0841 -0.1022 -0.0321 0.1212 -0.0403 0.1955 2.7478 -0.1297 -0.0096 0.9950 0.0279 0.1031 -0.0133 2.9845 -0.5957 0.0250 0.0489 -0.0181 0.0652 0.0343 -0.0985 0.0847 0.0295 -0.0766 -0.0737 -0.9198 -0.0167 0.0690 0.0729 -0.0611 0.0606 0.0134 -0.0209 -0.0065 0.1857

-0.1831 0.2103 -0.0227 -0.1619 0.1712 0.7436 -0.1081 0.1851 2.2299 -0.7344 0.0896 0.0008 0.1083 0.4290 -0.1164 -0.0391 0.0121 0.0611 -0.0157 -0.0532 2.1087 0.5513 -0.5166 0.0498 0.0151 -0.1453 0.0406 6.8821 -0.7361 0.0855 -0.0171 0.3320 -0.3911 0.1819 0.4444 -0.3917 0.9798 -0.1090 -0.1992 -0.9667 -0.1050 -0.1121 0.2758 -0.0284 0.0803 0.1066 0.0248 0.1559 0.1852

xiv

BMP BMP C32 C32 C32 C32 C32 C32 C32 C32 C32 C32 C32 CRC CRC CRC CRC CRC CRC CRC CRC CRC CRC CSV CSV CSV CSV CSV CSV CSV CSV CSV CSV CSV CVT CVT CVT CVT CVT CVT CVT CVT CVT CVT CVT DCM DCM DCM DCM

0.3601 0.3450 0.5008 0.5536 0.5673 0.5541 0.5898 0.5960 0.5636 0.5947 0.5148 0.5203 0.6029 0.8185 0.8420 0.8862 0.9229 0.9540 0.9419 0.8777 0.8722 0.8787 0.9136 0.7585 0.4226 0.4257 0.5070 0.5671 0.6097 0.6450 0.6539 0.7371 0.8206 0.8160 0.8190 0.8356 0.8503 0.8309 0.7155 0.7307 0.7998 0.7911 0.8065 0.8607 0.8766 0.6895 0.6936 0.6251 0.8027

0.1735 0.1090 0.3106 0.3801 0.4189 0.3999 0.4361 0.4285 0.3719 0.4115 0.3122 0.2689 0.3030 0.3247 0.3790 0.4218 0.4557 0.7142 0.5713 0.4462 0.4583 0.3077 0.2418 0.1641 0.1659 0.1685 0.2034 0.2268 0.2603 0.2530 0.2479 0.2994 0.3838 0.3610 0.7090 0.7248 0.7415 0.6797 0.4522 0.4330 0.5249 0.5631 0.6157 0.6890 0.6326 0.3530 0.3461 0.2514 0.3246

0.1734 0.1090 0.3106 0.3801 0.3901 0.3605 0.3925 0.3768 0.3185 0.3580 0.2876 0.2689 0.3030 0.2122 0.2623 0.2643 0.2467 0.6184 0.5642 0.4342 0.3896 0.1959 0.1997 0.1641 0.1659 0.1685 0.2034 0.1867 0.1718 0.2113 0.2424 0.2969 0.3817 0.3501 0.5044 0.4173 0.3910 0.3862 0.4261 0.4251 0.5031 0.4288 0.4599 0.4125 0.4524 0.2976 0.2964 0.2029 0.2878

0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0288 0.0395 0.0437 0.0517 0.0534 0.0535 0.0246 0.0000 0.0000 0.1124 0.1167 0.1575 0.2090 0.0959 0.0071 0.0120 0.0687 0.1118 0.0421 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0401 0.0885 0.0418 0.0055 0.0024 0.0021 0.0109 0.2046 0.3075 0.3505 0.2935 0.0260 0.0080 0.0219 0.1343 0.1558 0.2765 0.1802 0.0554 0.0497 0.0485 0.0368

6.3871 6.2852 5.8969 5.9368 6.0045 5.9881 5.9894 5.9521 5.8936 5.8737 5.7427 5.6488 5.5721 6.0845 5.8116 5.8102 5.8076 5.7963 5.6071 5.5412 5.5592 5.4195 5.3488 6.2693 6.2360 6.2351 6.1631 6.1136 6.1021 6.0522 6.0370 6.0042 6.0050 5.9874 6.5230 6.5200 6.5279 6.3852 6.1442 6.0910 6.1255 6.0924 6.0027 5.9693 5.8167 7.1967 7.1829 7.1513 7.0442

2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021

0.2644 1.4455 -0.0878 -0.1444 0.0384 -0.0029 0.0897 0.1442 0.0468 0.3522 0.2411 0.1932 -0.6927 0.8749 0.0031 0.0060 0.0263 0.5460 0.1641 -0.0407 0.3795 0.1766 -0.8799 0.0796 0.0021 0.1804 0.1207 0.0269 0.1217 0.0358 0.0784 -0.0020 0.0415 -0.7087 0.0069 -0.0180 0.3891 0.7417 0.1305 -0.0764 0.0791 0.2296 0.0798 0.4210 -0.9583 0.0322 0.0756 0.2795 0.2701

0.1557 2.8536 0.2686 -0.1358 0.1083 -0.1917 -0.2043 0.1104 0.2905 0.0759 -0.0666 0.2287 -0.0237 0.3115 -0.1599 0.1426 -0.3635 0.4331 0.6793 0.3456 3.0644 0.0393 -0.9772 0.1682 -0.2451 0.3345 0.1777 -0.1452 -0.0137 0.0833 -0.0488 -0.0034 -0.0029 -0.0940 -0.0655 -0.0939 0.4008 0.1038 -0.1095 0.0118 0.2284 0.0567 0.6432 0.1199 -0.9549 0.0704 -0.2106 0.6135 0.3053

DCM DCM DCM DCM DCM DGC DGC DGC DGC DGC DGC DGC DGC DGC DGC DGC DHA DHA DHA DHA DHA DHA DHA DHA DHA DHA DHA DHC DHC DHC DHC DHC DHC DHC DHC DHC DHC DHC DHM DHM DHM DHM DHM DHM DHM DHM DHM DHM DHM

0.8816 0.9201 0.9116 0.9310 0.9571 0.3741 0.4703 0.4752 0.4577 0.5610 0.5431 0.4365 1.0088 0.5690 0.6217 0.6429 0.4044 0.4377 0.3989 0.3946 0.4075 0.4372 0.4386 0.4568 0.4982 0.5261 0.5110 0.6308 0.6409 0.6249 0.5723 0.6345 0.7358 0.7638 0.7162 0.5788 0.6802 0.7586 0.9579 0.9587 0.9399 0.9415 1.0697 0.9228 0.9347 0.9373 0.9348 0.8730 0.8894

0.2743 0.3997 0.4317 0.5060 0.5488 0.1340 0.2259 0.1918 0.2568 0.3078 0.2690 0.3308 0.2485 0.3196 0.3492 0.4431 0.0919 0.1243 0.0998 0.1179 0.0983 0.0926 0.0784 0.0647 0.0875 0.1217 0.0589 0.3827 0.3647 0.3924 0.2932 0.3893 0.4708 0.5354 0.4487 0.1723 0.2542 0.3858 0.6375 0.6220 0.3621 0.3561 0.4642 0.3713 0.4208 0.4800 0.5189 0.1969 0.2266

0.2352 0.3244 0.2808 0.2027 0.1956 0.1298 0.2248 0.1918 0.2568 0.3078 0.2690 0.3308 0.2485 0.3196 0.3492 0.4431 0.0776 0.1107 0.0877 0.1075 0.0876 0.0818 0.0691 0.0561 0.0799 0.1153 0.0589 0.3810 0.3645 0.3924 0.2932 0.3259 0.2626 0.2273 0.2559 0.1723 0.2542 0.3858 0.6375 0.6209 0.3603 0.3561 0.4564 0.3710 0.4198 0.4789 0.5186 0.1961 0.2253

0.0391 0.0753 0.1509 0.3032 0.3533 0.0042 0.0010 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0143 0.0136 0.0121 0.0104 0.0107 0.0108 0.0093 0.0086 0.0076 0.0064 0.0000 0.0017 0.0002 0.0000 0.0000 0.0635 0.2082 0.3081 0.1929 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0011 0.0018 0.0000 0.0077 0.0003 0.0010 0.0011 0.0002 0.0008 0.0014

6.9404 7.0074 7.0426 7.0954 7.1128 7.1992 7.1913 7.1273 6.9305 6.7691 6.6741 6.6749 5.9476 6.3021 6.2635 6.2246 5.6725 5.6713 5.6914 5.7253 5.6771 5.6300 5.6225 5.5827 5.5626 5.5693 5.5209 6.5112 6.4647 6.4598 6.3804 6.3588 6.3250 6.2582 6.1106 5.7991 5.6087 5.6244 5.9912 5.9696 5.7351 5.7295 5.7148 5.7553 5.7860 5.7395 5.7806 5.5410 5.5497

2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014

-0.1430 -0.0778 -0.1144 -0.0394 -0.1044 0.0184 0.1589 0.5733 0.4500 0.2445 -0.0017 4.3360 -0.5578 0.0928 0.0938 2.5651 0.0029 -0.0454 -0.0749 0.1173 0.1145 0.0175 0.0960 0.0474 -0.0153 0.1178 -0.8977 0.1131 0.0113 0.2004 0.0512 0.0809 0.1661 0.4049 1.0487 0.5501 -0.0355 -0.5703 0.0511 0.7157 0.0130 0.0345 -0.0891 -0.0683 0.1132 -0.0904 0.7361 -0.0197 -0.9786

0.0736 0.0529 0.1638 0.1706 -0.1204 0.0120 -0.3251 0.5124 0.5314 0.2251 -0.1641 8.7350 -0.7614 0.0757 0.1969 5.8758 -0.2110 -0.0320 0.1494 -0.1178 0.1537 0.1132 0.1560 0.3183 -0.0302 0.1777 -0.9524 0.1036 -0.1718 -0.0551 0.4422 1.0194 0.5431 0.1440 0.2124 0.0439 0.1792 -0.8416 0.2540 0.9029 0.0284 0.5373 -0.1836 0.2380 0.0014 -0.0056 0.8968 -0.0195 -0.9640

xvi

DPM DPM DPM DPM DPM DPM DPM DPM DPM DPM DPM DPR DPR DPR DPR DPR DPR DPR DPR DPR DPR DPR DTL DTL DTL DTL DTL DTL DTL DTL DTL DTL DTL DTT DTT DTT DTT DTT DTT DTT DTT DTT DTT DTT DXV DXV DXV DXV DXV

0.5610 0.4265 0.4291 0.5114 0.6164 0.6286 0.6100 0.5976 0.5489 0.5652 0.4852 0.4728 0.4868 0.3850 0.4265 0.4904 0.4978 0.4413 0.3617 0.3466 0.3309 0.3198 0.9276 0.9280 0.8710 0.7571 0.8334 0.8627 0.8146 0.7732 0.8679 0.9299 0.9015 0.7122 0.7182 0.7165 0.7414 0.7484 0.7619 0.7846 0.7610 0.7458 0.7620 0.7797 1.0180 0.9738 0.9143 0.9107 0.9154

0.3246 0.1325 0.2080 0.2303 0.2701 0.2866 0.2586 0.2164 0.1400 0.2172 0.1094 0.2792 0.2827 0.2818 0.3199 0.3842 0.3905 0.3318 0.2466 0.2303 0.2127 0.1987 0.6417 0.6356 0.6151 0.4361 0.5839 0.6458 0.6002 0.5236 0.6339 0.6887 0.6550 0.2603 0.2400 0.2247 0.2024 0.2615 0.2759 0.3227 0.2432 0.2268 0.2151 0.2253 0.2216 0.2182 0.1927 0.1465 0.1651

0.3141 0.1115 0.1692 0.1546 0.1793 0.1801 0.1360 0.1381 0.1212 0.1681 0.1032 0.0570 0.0562 0.0718 0.1154 0.1474 0.1584 0.1362 0.0748 0.0769 0.0855 0.0800 0.6127 0.6017 0.5951 0.4351 0.5752 0.6290 0.5826 0.5032 0.5897 0.6642 0.6023 0.2575 0.2371 0.2217 0.1990 0.2585 0.2729 0.3165 0.2400 0.2153 0.1982 0.2037 0.2216 0.2182 0.1927 0.1465 0.1651

0.0105 0.0210 0.0388 0.0757 0.0908 0.1065 0.1226 0.0783 0.0188 0.0491 0.0061 0.2223 0.2265 0.2100 0.2045 0.2368 0.2321 0.1955 0.1718 0.1534 0.1272 0.1187 0.0290 0.0339 0.0201 0.0010 0.0087 0.0168 0.0177 0.0204 0.0442 0.0245 0.0528 0.0028 0.0030 0.0030 0.0033 0.0030 0.0030 0.0062 0.0032 0.0114 0.0169 0.0216 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

7.2189 7.1242 7.2479 7.1436 7.0531 7.0584 7.0467 7.0113 6.9808 7.0382 7.0048 6.6521 6.6292 6.6196 6.6056 6.5770 6.5726 6.5634 6.5419 6.5375 6.5306 6.5201 6.3263 6.3166 6.3745 6.2759 6.3854 6.4461 6.4512 6.3853 6.3957 6.3824 6.3731 5.2587 5.2342 5.2220 5.1822 5.2264 5.2272 5.2493 5.1996 5.1986 5.1759 5.1700 5.0945 5.1173 5.1373 5.1124 5.1204

2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020

0.2437 -0.2480 0.2717 0.2317 -0.0123 0.0275 0.0848 0.0727 -0.1237 0.0799 1.2528 0.0540 0.0224 0.0328 0.0681 0.0102 0.0212 0.0508 0.0101 0.0160 0.0246 0.5624 0.0227 -0.1249 0.2550 -0.2230 -0.1304 -0.0116 0.1638 -0.0237 0.0312 0.0215 1.2014 0.0581 0.0284 0.0961 -0.0968 -0.0018 -0.0496 0.1211 0.0023 0.0537 0.0139 0.1897 -0.0511 -0.0450 0.0590 -0.0183 -0.0486

-0.0054 -0.2715 0.4568 0.6473 0.0102 -0.1736 0.1627 0.0090 -0.1884 0.0226 6.7984 0.1761 -0.1401 -0.0050 0.0697 0.1012 0.0029 -0.0373 0.2540 -0.0024 -0.0889 -0.5227 -0.0024 0.2227 0.1678 -0.3034 -0.2113 -0.2733 0.0923 0.0973 0.5571 -0.1183 9.6473 0.1533 -0.0846 0.1928 -0.0042 -0.0571 0.1634 0.1728 -0.0288 0.0229 0.1462 -0.3951 0.0471 -0.2398 0.1513 0.0433 -0.2539

xvii

DXV DXV DXV DXV DXV DXV FCM FCM FCM FCM FCM FCM FCM FCM FCM FCM FCM GMH GMH GMH GMH GMH GMH GMH GTA GTA GTA GTA GTA GTA GTA GTA GTA GTA GTA GVR GVR GVR GVR GVR GVR GVR GVR GVR GVR GVR HAP HAP HAP

0.9180 0.8866 0.8576 0.9011 0.9232 0.9544 0.8844 0.8345 0.8548 0.8590 0.8086 0.8239 0.8524 0.8477 0.8466 0.8353 0.8966 0.9305 0.8816 0.9102 0.8315 0.9456 0.6440 0.6702 3.5713 3.4263 3.1809 2.7437 2.6004 2.4784 2.2341 2.7962 2.7714 3.6750 4.6744 0.7794 0.8081 0.8282 0.8489 0.8576 0.8650 0.8762 0.8921 0.9255 0.9505 0.9646 0.7978 0.9253 0.9001

0.2042 0.2722 0.2574 0.3545 0.3065 0.4389 0.1531 0.2761 0.3140 0.2992 0.3023 0.3713 0.4139 0.4524 0.4366 0.3976 0.4700 0.0366 0.0453 0.0835 0.0469 0.0582 0.1163 0.1251 0.4963 0.5185 0.5674 0.6422 0.6670 0.6941 0.7475 0.6375 0.6483 0.4733 0.2861 0.2997 0.2957 0.3178 0.3426 0.3593 0.3556 0.3588 0.3551 0.3524 0.3506 0.3343 0.1353 0.0557 0.0631

0.2042 0.2722 0.2560 0.3531 0.3063 0.4351 0.1526 0.2757 0.3137 0.2986 0.3015 0.3704 0.4079 0.4376 0.4061 0.3346 0.4000 0.0366 0.0453 0.0835 0.0469 0.0582 0.1163 0.1251 0.4963 0.5185 0.5674 0.6422 0.6670 0.6941 0.7475 0.6375 0.6483 0.4733 0.2861 0.1390 0.1237 0.1323 0.1375 0.1372 0.1239 0.1300 0.1406 0.1455 0.1508 0.1622 0.0781 0.0557 0.0631

0.0000 0.0000 0.0015 0.0014 0.0002 0.0038 0.0005 0.0004 0.0003 0.0006 0.0008 0.0010 0.0059 0.0149 0.0305 0.0630 0.0700 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1606 0.1721 0.1855 0.2051 0.2221 0.2317 0.2289 0.2145 0.2069 0.1997 0.1721 0.0572 0.0000 0.0000

5.1421 5.2072 5.2174 5.2580 5.2055 5.2834 5.8005 5.9072 5.9211 5.9061 5.9084 5.9571 5.9708 6.0159 6.0001 5.9716 5.9827 5.2662 5.2951 5.3001 5.3228 5.2560 4.9766 4.9625 5.5047 5.5290 5.5753 5.6700 5.7062 5.7411 5.8204 5.6583 5.6656 5.4872 5.3503 7.9211 7.8924 7.8942 7.8977 7.9046 7.8950 7.8882 7.8721 7.8439 7.8239 7.8026 6.2237 6.1056 6.1222

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022

-0.1391 -0.0232 -0.0893 0.1284 -0.1642 -0.6960 -0.2177 -0.0316 0.0353 -0.0052 -0.1061 -0.0311 -0.0985 0.0370 0.0677 -0.0252 4.2065 -0.0645 -0.0114 -0.0510 0.1664 0.9029 0.0328 -0.7130 -0.0544 -0.1012 -0.1959 -0.0800 -0.0771 -0.1669 0.4522 -0.0165 0.5080 0.3706 -0.9973 0.0682 -0.0040 -0.0081 -0.0157 0.0224 0.0156 0.0379 0.0670 0.0470 0.0504 3.6917 0.3126 -0.0376 0.6501

-0.2436 0.1048 -0.3669 -0.1196 -0.2261 0.4725 0.0220 -0.2238 -0.0132 0.0480 -0.2382 -0.1511 0.1351 0.1248 0.3147 0.0844 4.5159 -0.2246 -0.2495 -0.0843 0.3964 0.1565 0.1016 -0.6447 0.0489 -0.4909 -0.0418 -0.1010 -0.1424 0.1417 0.0634 0.1133 0.0100 0.0359 -0.9821 0.1854 -0.1293 -0.0292 0.2403 0.0663 0.4064 -0.2976 0.2897 0.0316 -0.1248 4.0045 0.3992 -0.5262 0.2715

xviii

HAP HAP HAP HAP HAP HAP HAP HAP HCD HCD HCD HCD HCD HCD HCD HCD HCD HCD HCD HHP HHP HHP HHP HHP HHP HHP HHP HHP HII HII HII HII HII HII HII HII HII HPG HPG HPG HPG HPG HPG HPG HPG HPG HPG HPG HRC

0.7874 0.7988 0.8350 0.8207 0.8577 0.8880 0.8451 0.7690 0.8623 0.8951 0.8682 0.8100 0.8465 0.8410 0.8463 0.8892 0.8831 0.9590 1.5284 0.9421 0.9302 0.8792 0.8795 0.8975 0.9182 0.8741 0.9143 0.9682 0.8777 0.8798 0.9380 0.8735 0.8071 0.7570 0.7727 0.7958 0.9138 0.7742 0.7620 0.7771 0.7416 0.8016 0.8018 0.7522 0.6751 0.6562 0.7202 0.6765 0.6440

0.0962 0.1120 0.1514 0.1442 0.1601 0.3403 0.3852 0.4749 0.4066 0.4198 0.4500 0.3230 0.2632 0.2500 0.2395 0.4873 0.3785 0.4746 0.7336 0.6409 0.6318 0.5552 0.4493 0.5376 0.4457 0.5039 0.5399 0.7704 0.4959 0.4910 0.6298 0.7080 0.6254 0.6793 0.7350 0.7161 0.6801 0.4893 0.4524 0.4357 0.4907 0.5497 0.5305 0.4807 0.3890 0.4026 0.4328 0.4583 0.2870

0.0962 0.1120 0.1507 0.1400 0.1553 0.2190 0.2218 0.3051 0.4066 0.4198 0.4451 0.2999 0.2322 0.2186 0.1968 0.4201 0.3503 0.4746 0.7336 0.3458 0.4426 0.3971 0.4151 0.4843 0.3819 0.4598 0.4529 0.5081 0.4589 0.4909 0.6184 0.6696 0.6082 0.6164 0.6391 0.5323 0.2590 0.3351 0.3808 0.3663 0.4121 0.3952 0.2651 0.2894 0.3493 0.3607 0.3918 0.4082 0.2068

0.0000 0.0000 0.0007 0.0042 0.0049 0.1214 0.1635 0.1698 0.0000 0.0000 0.0049 0.0231 0.0310 0.0314 0.0427 0.0672 0.0283 0.0000 0.0000 0.2951 0.1892 0.1581 0.0342 0.0534 0.0638 0.0441 0.0870 0.2623 0.0371 0.0001 0.0114 0.0384 0.0173 0.0629 0.0959 0.1838 0.4211 0.1542 0.0715 0.0695 0.0785 0.1545 0.2653 0.1913 0.0397 0.0419 0.0411 0.0501 0.0801

5.9047 5.9075 5.9095 5.9140 5.9007 6.0057 6.0483 6.0381 5.9096 5.8912 5.8783 5.7438 5.6655 5.6598 5.6484 5.5262 5.4275 5.4451 5.2301 6.4586 6.3177 5.9946 5.8449 5.6992 5.5808 5.4316 5.4267 5.1351 6.2851 6.2771 6.3780 6.3472 6.1848 6.2430 6.3582 6.0331 5.5659 8.3512 8.2737 8.2313 8.2510 8.1190 8.0076 7.8933 7.7245 7.5215 7.4067 7.3442 5.9273

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024

-0.0063 -0.0047 -0.0104 0.0312 -0.2149 -0.0934 0.0239 0.3444 0.0431 0.0302 0.3629 0.1976 0.0133 0.0267 0.3249 0.2552 -0.0399 0.6408 -0.9409 0.3834 1.1043 0.4114 0.3988 0.3133 0.4099 0.0114 0.9571 -0.9292 0.0186 -0.2073 0.0735 0.4533 -0.1254 -0.2329 1.1140 1.9319 0.7338 0.1955 0.1024 -0.0443 0.3553 0.2922 0.3011 0.4753 0.5958 0.3027 0.1547 2.5112 0.0330

0.4878 -0.1127 -0.2081 0.2497 -0.1057 0.1360 0.0715 -0.5974 -0.0479 0.2264 0.0164 0.4774 -0.3026 0.2456 0.0508 -0.1381 0.2508 0.5837 -0.8299 0.6861 0.1735 0.1945 0.6503 0.3025 0.4998 0.7442 0.2831 -0.9848 -0.0857 -0.2610 0.2904 1.0244 -0.1185 -0.0498 2.6627 5.8695 0.0286 0.1673 -0.1588 -0.0553 0.6609 0.4157 0.1401 0.2096 0.3869 0.2124 0.0755 1.1813 0.1698

xix

HRC HRC HRC HRC HRC HRC HRC HRC HRC HRC HSG HSG HSG HSG HSG HSG HSG HSG HSG HSG HSG HT1 HT1 HT1 HT1 HT1 HT1 HT1 HT1 HT1 HT1 HT1 HVX HVX HVX HVX HVX HVX HVX HVX HVX HVX KPF KPF KPF KPF KPF KPF KPF

0.6945 0.6963 0.7062 0.7787 0.7791 0.7218 0.7091 0.6938 0.6066 0.5171 0.7569 0.7339 0.7120 0.7785 0.8790 0.9282 0.9222 0.9221 0.8241 0.7954 0.8612 0.8712 0.8821 0.8618 0.8422 0.8430 0.8495 0.8727 0.8761 0.8830 0.8900 0.9578 1.1344 1.0662 0.9631 0.9658 0.9694 0.9760 0.9721 0.9695 0.9689 0.9781 1.1752 0.7722 0.7728 0.8360 0.9397 0.9331 0.9345

0.3258 0.3238 0.3500 0.4947 0.4938 0.3625 0.3335 0.2950 0.2760 0.2651 0.4420 0.3792 0.3607 0.5931 0.6288 0.6825 0.7576 0.7589 0.6645 0.6917 0.7669 0.4071 0.4396 0.4552 0.4126 0.4629 0.4786 0.5139 0.5316 0.5590 0.6247 0.7067 0.4454 0.4613 0.4253 0.4327 0.4443 0.4948 0.5329 0.5664 0.5763 0.6045 0.0310 0.0169 0.0152 0.2945 0.8044 0.7233 0.6847

0.2155 0.1789 0.1819 0.3410 0.3233 0.1300 0.0803 0.0416 0.0428 0.0719 0.4412 0.3783 0.3530 0.5399 0.5064 0.5090 0.5946 0.6263 0.5489 0.5884 0.6729 0.4046 0.4373 0.4534 0.4108 0.4610 0.3987 0.3519 0.2932 0.2602 0.2558 0.3041 0.4443 0.4604 0.4246 0.3958 0.4016 0.3120 0.3108 0.2961 0.2890 0.2429 0.0310 0.0169 0.0152 0.0144 0.5283 0.7233 0.6847

0.1103 0.1449 0.1681 0.1537 0.1706 0.2325 0.2532 0.2534 0.2332 0.1932 0.0008 0.0009 0.0078 0.0531 0.1224 0.1736 0.1631 0.1325 0.1156 0.1033 0.0940 0.0026 0.0023 0.0018 0.0018 0.0019 0.0799 0.1620 0.2384 0.2989 0.3690 0.4026 0.0010 0.0008 0.0007 0.0369 0.0427 0.1829 0.2221 0.2702 0.2873 0.3616 0.0000 0.0000 0.0000 0.2801 0.2760 0.0000 0.0000

5.9132 5.9088 5.9283 6.0267 6.0247 5.9246 5.9054 5.8793 5.8645 5.8365 7.2915 7.2397 7.2311 7.4252 7.2494 7.2362 7.3275 7.3312 7.0903 6.9750 7.0088 6.9150 6.9357 6.9724 6.9485 7.0018 7.0124 7.0267 7.0445 7.0712 7.0787 7.1025 5.7798 5.8363 5.8874 5.8913 5.8978 5.9358 5.9754 6.0126 6.0241 6.0286 5.7261 5.9065 5.9052 6.0298 6.1238 5.9335 5.8353

2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018

0.0102 -0.0438 -0.2028 0.0045 0.2594 0.0452 0.0619 0.0345 0.0666 -0.9649 0.1267 0.0200 -0.3604 0.4991 0.0308 -0.1896 -0.0086 0.7415 0.3039 -0.0750 0.2411 -0.0464 -0.0811 0.0567 -0.1154 -0.0241 -0.0325 -0.0402 -0.0595 -0.0173 -0.0533 2.0024 -0.1221 -0.1110 -0.0088 -0.0149 -0.0837 -0.0873 -0.0820 -0.0262 -0.0102 -0.0125 -0.3399 0.0031 -0.2495 -0.1945 0.5500 0.2535 2.2111

0.0222 -0.0309 -0.0191 0.1673 -0.0941 0.0507 0.9860 -0.0957 -0.4146 -0.9959 0.2408 -0.3633 0.0202 0.7699 -0.0180 -0.1860 0.3171 0.4614 0.0256 0.1639 1.1775 -0.0234 -0.2096 0.2624 -0.1128 -0.0991 0.0550 0.0206 -0.0034 0.0826 0.1258 1.8430 -0.3206 -0.3181 0.1162 0.0560 -0.2675 -0.1128 0.2103 -0.1310 0.1210 -0.0921 -1.0000 -0.5000 -0.9629 0.3466 -0.8831 -0.2716 3.7407

KPF KPF KSB KSB KSB KSB KSB KSB KSB KSB KSB KSB KSB LBM LBM LBM LBM LBM LBM LBM LBM LBM LBM LBM MCP MCP MCP MCP MCP MCP MCP MCP MCP MCP MCP MDG MDG MDG MDG MDG MDG MDG MDG MDG MDG MDG NHT NHT NHT

0.8655 0.9510 0.6942 0.7113 0.7224 0.7353 0.7661 0.8095 0.8332 0.7970 0.6146 0.6550 0.6076 0.7383 0.4797 0.5323 0.3850 0.3828 0.3997 0.4855 0.5816 0.5695 0.6246 0.6429 0.6987 0.6949 0.7398 0.7843 0.8301 0.8525 0.7832 0.8200 0.8168 0.8386 0.8579 0.9165 0.9345 0.8291 0.8493 0.8656 0.8802 0.8439 0.7757 0.8693 0.8931 0.9101 0.7807 0.7670 0.7393

0.0632 0.2707 0.4620 0.5329 0.5425 0.5513 0.5964 0.6744 0.6475 0.4698 0.3743 0.3761 0.3769 0.2469 0.2199 0.2518 0.2013 0.1610 0.1494 0.2363 0.3385 0.2419 0.1847 0.1451 0.1290 0.2217 0.2549 0.3319 0.4254 0.3490 0.2138 0.3373 0.3266 0.3776 0.5756 0.6005 0.6443 0.5680 0.5697 0.5702 0.6087 0.4599 0.3843 0.5728 0.6089 0.6315 0.3484 0.3665 0.4201

0.0632 0.2680 0.2168 0.2965 0.3163 0.3090 0.3572 0.4184 0.2411 0.0962 0.1032 0.1406 0.1365 0.2125 0.1680 0.2504 0.1994 0.1588 0.1469 0.2334 0.3357 0.2380 0.1847 0.1447 0.1290 0.2217 0.2549 0.3319 0.4254 0.3490 0.2138 0.3230 0.2749 0.3033 0.4567 0.6005 0.6443 0.5680 0.5697 0.5702 0.6087 0.4599 0.3843 0.5712 0.6073 0.6298 0.2679 0.2874 0.3608

0.0000 0.0027 0.2453 0.2364 0.2263 0.2424 0.2392 0.2559 0.4064 0.3736 0.2711 0.2354 0.2404 0.0344 0.0519 0.0014 0.0018 0.0022 0.0025 0.0029 0.0028 0.0039 0.0000 0.0004 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0143 0.0517 0.0743 0.1189 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0017 0.0015 0.0017 0.0805 0.0791 0.0593

5.3287 5.4003 6.6926 6.6311 6.6276 6.6004 6.5938 6.5976 6.4619 6.1555 5.9884 5.9238 5.8922 5.9106 5.8864 5.8531 5.7357 5.6541 5.6015 5.5330 5.5437 5.3985 5.2705 5.2168 5.5020 5.5039 5.4933 5.5235 5.5719 5.4770 5.4236 5.4953 5.4886 5.5152 5.5705 5.5132 5.5502 5.5961 5.5662 5.5424 5.5791 5.4285 5.4203 5.5409 5.5591 5.5678 5.7445 5.7776 5.8761

2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022

-0.1520 0.3559 0.1521 0.0080 0.0647 0.0153 -0.0087 0.3668 1.0250 0.4692 0.1606 0.0754 -0.0415 0.0573 0.0798 0.3105 0.2067 0.1286 0.1709 -0.0244 0.3972 0.3427 0.1317 -0.4815 -0.0044 0.0246 -0.0671 -0.1054 0.2442 0.1309 -0.1522 0.0154 -0.0594 -0.1194 0.1410 -0.0817 -0.1003 0.0712 0.0565 -0.0812 0.4145 0.0192 -0.2424 -0.0412 -0.0197 -0.3342 -0.0734 -0.2030 -0.1328

-0.0383 0.1409 -0.2409 -0.3847 -0.0285 -0.3313 0.0064 0.1240 0.0685 0.2874 0.1519 0.1823 -0.2852 -0.0318 -0.1900 0.4131 0.3036 0.0262 0.1053 -0.0178 0.6575 0.1048 0.4329 -0.5570 -0.0532 -0.0423 0.1931 -0.3735 1.5380 -0.2148 -0.0453 -0.0681 0.0185 0.0292 0.6198 -0.1745 -0.2323 0.7113 -0.2213 -0.3748 1.4538 -0.3280 -0.1516 0.2751 0.5132 -0.5442 0.1374 -0.6484 -0.0525

xxi

NHT NHT NHT NHT NHT NHT NKG NKG NKG NKG NKG NKG NKG NKG NKG NKG NKG NNC NNC NNC NNC NNC NNC NNC NNC NNC NNC NNC PHR PHR PHR PHR PHR PHR PHR PHR PHR PHR PLP PLP PLP PLP PLP PLP PLP PTB PTB PTB PTB

0.7415 0.7645 0.8848 0.7982 0.7125 0.9478 0.7994 0.7720 0.8004 0.7702 0.8118 0.8516 0.8283 0.8594 0.8560 0.9438 0.9634 0.5843 0.6399 0.6908 0.7671 0.8266 0.8100 0.7449 0.5610 0.5085 0.6164 0.6594 0.5677 0.6008 0.6713 0.7090 0.7008 0.7871 0.7382 0.6214 0.6087 0.5733 0.9303 0.8287 0.9679 0.9191 0.9307 0.9829 0.8709 0.5695 0.5998 0.6027 0.6493

0.5639 0.5901 0.6212 0.4137 0.2333 0.2018 0.5657 0.5568 0.6048 0.6283 0.5902 0.6259 0.6342 0.7110 0.7527 0.8209 0.8275 0.1336 0.1323 0.1326 0.1493 0.2497 0.2440 0.2550 0.1763 0.1769 0.2863 0.2790 0.3393 0.3809 0.4572 0.4841 0.4936 0.5557 0.4719 0.4386 0.4053 0.3355 0.5460 0.5825 0.7119 0.6537 0.5913 0.5742 0.5099 0.4475 0.4725 0.4729 0.5598

0.4835 0.4598 0.4319 0.4131 0.2325 0.1957 0.5637 0.5545 0.6024 0.6233 0.5279 0.5385 0.4832 0.5461 0.4614 0.5933 0.6214 0.1186 0.1232 0.1231 0.1402 0.2418 0.2281 0.2416 0.1676 0.1664 0.2712 0.2784 0.1019 0.1433 0.2044 0.1977 0.1739 0.2127 0.1538 0.2474 0.2631 0.2359 0.5380 0.5550 0.6586 0.5601 0.5571 0.4895 0.3924 0.4284 0.4469 0.4410 0.4906

0.0805 0.1302 0.1893 0.0006 0.0009 0.0061 0.0020 0.0023 0.0024 0.0050 0.0624 0.0874 0.1510 0.1649 0.2913 0.2277 0.2062 0.0149 0.0090 0.0095 0.0091 0.0079 0.0160 0.0134 0.0087 0.0105 0.0151 0.0006 0.2374 0.2375 0.2527 0.2864 0.3197 0.3430 0.3180 0.1912 0.1422 0.0996 0.0080 0.0275 0.0533 0.0936 0.0342 0.0847 0.1174 0.0191 0.0256 0.0319 0.0692

5.9380 5.9458 5.5919 5.2476 5.0599 4.8677 7.1309 7.0876 7.1291 7.1875 6.8900 6.9066 6.9097 7.0075 6.8055 6.5530 6.4679 5.6865 5.6349 5.5936 5.5496 5.5793 5.5877 5.6503 5.7554 5.6941 5.6020 5.5404 6.7732 6.7896 6.8013 6.7801 6.8155 6.7675 6.7065 6.6330 6.5866 6.5186 6.2414 6.4347 6.4177 6.1076 6.0008 5.7865 5.6185 6.7395 6.7213 6.7192 6.7349

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2024 2023 2022 2021

-0.0178 1.2589 1.2099 0.5405 0.5569 -0.1115 0.1049 -0.0910 -0.1258 0.9835 -0.0374 -0.0071 -0.2017 0.5922 0.7888 0.2164 5.0443 0.1262 0.0997 0.1067 -0.0662 -0.0190 -0.1343 -0.2149 0.1515 0.2364 0.1524 -0.9415 -0.0371 -0.0265 0.0500 -0.0783 0.1169 0.1508 0.1845 0.1126 0.1697 -0.0375 -0.3592 0.0398 1.0422 0.2788 0.6381 0.4723 0.6126 0.0428 0.0049 -0.0355 0.1377

0.0482 2.9572 0.1160 0.1593 0.7173 -0.1794 0.1083 -0.1940 -0.1811 1.4372 -0.0507 -0.1779 0.1737 0.4121 0.5539 -0.0145 1.9836 0.5918 1.1834 -0.4933 -0.6039 -0.2225 -0.1051 -0.0082 -0.0032 0.1494 0.2949 -0.7598 0.2088 -0.2093 -0.1217 0.1923 -0.0044 0.0520 -0.0580 0.4036 -0.0400 -0.2353 -0.3679 0.1843 0.3508 0.7009 1.0222 0.6534 1.4456 0.1509 -0.1841 0.0608 0.1590

xxii

PTB PTB PTB PTB PTB PTB PTB RDP RDP RDP RDP RDP RDP RDP RDP RDP RDP RDP SFG SFG SFG SFG SFG SFG SFG SFG SFG SFG SFG SHI SHI SHI SHI SHI SHI SHI SHI SHI SHI SHI SVI SVI SVI SVI SVI SVI SVI SVI SVI

0.6796 0.6829 0.6544 0.6756 0.6795 0.6991 0.7852 1.1061 1.0686 0.9230 0.9868 0.9736 0.8767 0.8829 0.8388 0.8160 0.8102 0.8637 0.8768 0.8597 0.8743 0.9267 0.9238 0.9285 0.9181 0.9112 0.9252 0.9258 0.9289 0.9489 0.9488 0.9534 0.9387 0.9086 0.8998 0.9248 0.9067 0.8884 0.9180 0.9321 0.4504 0.4271 0.5084 0.5642 0.5971 0.6289 0.7710 0.7596 0.7304

0.5830 0.5737 0.5114 0.5752 0.5602 0.5832 0.6752 0.8601 0.8396 0.7235 0.7726 0.7854 0.7125 0.6916 0.6572 0.6044 0.6052 0.6720 0.5301 0.4746 0.4319 0.5914 0.4699 0.4877 0.5324 0.5243 0.5146 0.5714 0.6254 0.7776 0.7352 0.7326 0.7690 0.7064 0.6861 0.6837 0.6920 0.6049 0.6156 0.7351 0.3556 0.3223 0.4031 0.4536 0.4793 0.4870 0.6319 0.6226 0.5596

0.5158 0.5090 0.4870 0.5345 0.5496 0.5748 0.6421 0.7593 0.7449 0.5331 0.5313 0.5148 0.4988 0.4590 0.4665 0.4926 0.4840 0.5882 0.5299 0.4744 0.4316 0.5908 0.4696 0.4874 0.5321 0.5239 0.5142 0.5707 0.6249 0.6716 0.6415 0.6503 0.6878 0.6591 0.6300 0.5974 0.5973 0.5381 0.5399 0.6378 0.3510 0.3177 0.3983 0.4422 0.4496 0.4131 0.5867 0.5699 0.5041

0.0672 0.0646 0.0244 0.0407 0.0106 0.0083 0.0331 0.1007 0.0947 0.1904 0.2413 0.2706 0.2137 0.2326 0.1907 0.1118 0.1212 0.0838 0.0002 0.0002 0.0003 0.0006 0.0003 0.0003 0.0003 0.0004 0.0004 0.0008 0.0005 0.1060 0.0937 0.0823 0.0813 0.0473 0.0561 0.0864 0.0948 0.0668 0.0757 0.0973 0.0045 0.0046 0.0048 0.0114 0.0297 0.0739 0.0452 0.0527 0.0555

6.6789 6.6364 6.5314 6.4119 6.2578 6.0939 6.0378 6.3001 6.3313 6.3912 6.3468 6.3394 6.3563 6.2485 6.1929 6.0324 5.8841 5.8727 6.1404 6.0948 6.0346 6.1549 6.0234 6.0362 6.0941 6.0927 6.0669 6.1308 6.1982 6.9756 6.8798 6.8652 6.7714 6.6537 6.6087 6.5477 6.4738 6.3293 6.2519 6.2241 6.1315 6.0879 6.0859 6.0645 6.0370 5.9564 5.9652 5.9717 5.8750

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016

0.1028 0.2734 0.3168 0.4258 0.4584 0.1380 -0.4534 -0.0692 -0.1288 0.1075 0.0172 -0.0382 0.2818 0.1367 0.4470 0.4071 0.0266 -0.4602 0.1108 0.1488 -0.2420 0.3537 -0.0290 -0.1249 0.0032 0.0612 -0.1369 -0.1438 -0.8330 0.2469 0.0342 0.2410 0.3114 0.1092 0.1506 0.1854 0.3949 0.1952 0.0659 0.2378 0.1056 0.0047 0.0505 0.0652 0.2040 -0.0200 -0.0150 0.2493 -0.0116

0.0094 0.1759 0.1883 0.0846 0.2021 0.2423 0.4607 -0.3528 -0.0869 0.0476 -0.0120 0.3780 0.2832 0.1737 0.1171 0.0468 0.0474 -0.3253 0.0264 -0.2238 -0.0480 0.5194 -0.1466 -0.2740 -0.0594 0.0189 0.0002 0.0447 -0.8012 0.1720 0.2041 0.1276 0.3199 0.1150 0.0716 0.2601 0.5091 0.0640 0.1119 0.3241 0.0003 -0.1984 0.0223 0.0888 -0.0095 -0.0430 0.1453 0.1249 0.0301

xxiii

SVI SVI TCR TCR TCR TCR TCR TCR TCR TCR TCR TCR TCR TDP TDP TDP TDP TDP TDP TDP TDP TDP THG THG THG THG THG THG THG THG THG THG THG TNC TNC TNC TNC TNC TNC TNC TNC TNC TNC TNC TNT TNT TNT TNT TNT

0.7808 0.7539 1.0905 1.0306 0.9841 0.9834 0.9947 0.9813 0.9862 0.8973 0.8348 0.8684 0.9023 0.9651 0.9725 0.9580 0.9568 0.9490 0.9513 0.9392 0.9727 1.2237 0.7837 0.7522 0.7608 0.7616 0.7598 0.7849 0.7765 0.7658 0.7756 0.8258 0.8445 0.6042 0.6182 0.6256 0.6210 0.6037 0.6227 0.6443 0.6430 0.6465 0.6576 0.6717 0.8274 0.8950 0.9177 0.9272 0.9631

0.6120 0.5945 0.6304 0.5396 0.5028 0.5186 0.5001 0.5336 0.6375 0.5523 0.4817 0.5812 0.6300 0.7414 0.7668 0.7550 0.7370 0.6553 0.6535 0.6571 0.5890 0.7138 0.6648 0.6283 0.6528 0.6589 0.6596 0.6786 0.6407 0.6264 0.6026 0.6597 0.5980 0.0886 0.0932 0.1491 0.1220 0.1024 0.0787 0.0798 0.0693 0.0543 0.0581 0.0929 0.0605 0.5772 0.0711 0.0572 0.2399

0.5249 0.5109 0.6206 0.5394 0.4969 0.5101 0.4935 0.4945 0.6017 0.5522 0.4763 0.5696 0.5855 0.6804 0.7113 0.6684 0.6209 0.5886 0.5725 0.6194 0.5447 0.6276 0.5569 0.5348 0.4859 0.5019 0.5034 0.5344 0.5574 0.4906 0.5221 0.6070 0.5838 0.0875 0.0932 0.1268 0.0986 0.0581 0.0533 0.0622 0.0693 0.0543 0.0581 0.0929 0.0594 0.0527 0.0649 0.0514 0.2380

0.0871 0.0835 0.0099 0.0002 0.0058 0.0085 0.0066 0.0391 0.0358 0.0001 0.0053 0.0115 0.0446 0.0610 0.0555 0.0866 0.1161 0.0667 0.0811 0.0377 0.0443 0.0862 0.1079 0.0935 0.1670 0.1571 0.1562 0.1442 0.0833 0.1358 0.0804 0.0528 0.0142 0.0011 0.0000 0.0223 0.0233 0.0443 0.0254 0.0176 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0011 0.5245 0.0062 0.0058 0.0019

5.8801 5.8257 5.9944 5.9662 5.9748 5.9900 5.9631 6.0063 6.1148 6.1195 6.1093 6.1905 6.2138 6.5959 6.5648 6.5213 6.4376 6.2625 6.2073 5.9475 5.8140 5.6905 6.3388 6.2677 6.2668 6.1919 6.1610 6.0941 5.9879 5.9350 5.8411 5.7797 5.6082 5.5721 5.5643 5.6064 5.5863 5.5843 5.5489 5.5327 5.5257 5.5120 5.5066 5.5219 5.8228 6.2054 5.7799 5.7680 5.5473

2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020

0.1336 -0.3220 0.0672 -0.0196 -0.0345 0.0641 -0.0947 -0.2212 -0.0106 0.0237 -0.1705 -0.0522 -0.5852 0.0743 0.1054 0.2125 0.4966 0.1354 0.8189 0.3601 0.3290 -0.7753 0.1779 0.0020 0.1883 0.0737 0.1665 0.2772 0.1295 0.2414 0.1516 0.4844 0.0867 0.0180 -0.0923 0.0474 0.0044 0.0851 0.0379 0.0163 0.0321 0.0125 -0.0347 -0.4999 -0.5856 1.6636 0.0277 0.6624 0.1605

0.1863 0.2443 0.0186 -0.1875 0.1748 0.0160 -0.1647 -0.1838 -0.0063 -0.1156 -0.2560 -0.0862 -0.4843 0.1465 0.1761 0.3310 0.7737 0.1495 0.6033 0.4301 0.7762 -0.8426 0.1182 0.0132 0.2495 -0.2599 0.3761 0.3537 0.0515 0.0967 0.1861 0.3322 2.6671 0.1054 0.3304 0.3870 0.3074 -0.0984 -0.1292 -0.1065 0.3034 -0.2959 0.3057 -0.9304 0.4403 0.6808 -0.4083 4.8813 -0.8767

xxiv

TNT TNT TNT TNT TNT TNT TPC TPC TPC TPC TPC TPC TPC TPC TPC TPC TPC TRC TRC TRC TRC TRC TRC TRC TRC TRC TRC TRC VAF VAF VAF VAF VAF VAF VAF VAF VAF VAF VAF VCA VCA VCA VCA VCA VCA VCA VCA VCA VCA

0.9484 0.9404 0.9453 0.9579 0.9219 0.9464 0.8476 0.8658 0.8274 0.8511 0.8369 0.8340 0.8263 0.8186 0.8293 0.8245 0.8555 0.2774 0.3190 0.3510 0.3571 0.3594 0.3701 0.3545 0.3152 0.3349 0.3206 0.2719 0.8652 0.8058 0.8390 0.8700 0.8634 0.8820 0.8382 0.8377 0.8729 0.7505 0.7625 0.8735 0.8573 0.9111 0.8470 0.7775 0.8537 0.8397 0.7229 0.7612 0.7902

0.1092 0.2430 0.2655 0.3133 0.4831 0.3734 0.3831 0.3783 0.4764 0.5505 0.5159 0.4961 0.5052 0.4882 0.4748 0.4267 0.5284 0.1446 0.1731 0.2041 0.2096 0.2125 0.2221 0.2041 0.1563 0.1688 0.1439 0.0884 0.5138 0.2356 0.2243 0.3050 0.2218 0.2237 0.2482 0.2635 0.3341 0.3465 0.3507 0.3988 0.3200 0.5022 0.5846 0.2923 0.5544 0.5911 0.3659 0.2900 0.3526

0.1060 0.1148 0.2608 0.3124 0.4831 0.3734 0.3831 0.3783 0.4764 0.5505 0.5159 0.4961 0.5052 0.4882 0.4748 0.3904 0.4256 0.1275 0.0886 0.1015 0.0916 0.0744 0.0827 0.0776 0.0593 0.0886 0.0595 0.0589 0.5132 0.2236 0.2128 0.3050 0.2218 0.2237 0.2482 0.2635 0.3341 0.3465 0.3507 0.3988 0.3200 0.5022 0.5846 0.2923 0.5544 0.5911 0.3659 0.2900 0.3526

0.0031 0.1282 0.0046 0.0009 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0363 0.1028 0.0171 0.0845 0.1026 0.1180 0.1381 0.1394 0.1265 0.0969 0.0802 0.0844 0.0295 0.0006 0.0120 0.0114 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

5.4826 5.5630 5.5741 5.5973 5.2872 5.1713 5.6855 5.6646 5.8072 5.8745 5.8460 5.8237 5.8211 5.8088 5.7780 5.7281 5.8130 6.3413 6.3002 6.2973 6.2954 6.2973 6.2940 6.2870 6.2631 6.2439 6.2171 6.2006 6.0302 5.8199 5.7873 5.8239 5.7687 5.7575 5.8051 5.8169 5.8446 5.8556 5.8473 5.5051 5.4512 5.5699 5.7627 5.4955 5.7054 5.7860 5.6288 5.5082 5.5405

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015

-0.1690 -0.0251 -0.0520 1.0422 0.3058 -0.6940 0.0495 -0.2800 -0.1436 0.0679 0.0527 0.0060 0.0288 0.0733 0.1217 -0.1775 -0.7037 0.0991 0.0069 0.0043 -0.0044 0.0076 0.0163 0.0568 0.0451 0.0636 0.0386 0.4807 0.6229 0.0781 -0.0809 0.1355 0.0262 -0.1039 -0.0269 -0.0617 -0.0251 0.0194 1.1988 0.1320 -0.2390 -0.3584 0.8499 -0.3832 -0.1695 0.4362 0.3201 -0.0715 -0.2975

0.9412 -0.6231 0.6431 0.1612 2.4925 -0.9510 -0.2301 -0.4511 0.1532 0.0318 0.1116 0.0944 -0.0294 0.0473 -0.0069 -0.0469 -0.0031 0.3225 0.0749 0.2539 0.1547 0.0831 -0.0547 -0.1289 0.1569 -0.0346 -0.2750 -0.5897 0.2183 0.0970 0.0882 0.1259 -0.0597 -0.1619 0.0026 0.0392 -0.0514 0.0298 -0.3157 -0.2129 -0.2613 -0.1064 0.2102 -0.0247 -0.1187 0.3262 0.3426 0.0066 -0.1419

xxv

VCA VGC VGC VGC VGC VGC VGC VGC VGC VGC VGC VGC VPS VPS VPS VPS VPS VPS VPS VPS VPS VPS VPS YBM YBM YBM YBM YBM YBM YBM YBM YBM ALT ALT ALT ALT ALT ALT ALT ALT ALT ALT ALT AMC AMC AMC AMC AMC AMC

0.9201 0.7797 0.7908 0.7996 0.8239 0.8809 0.8707 0.8555 0.8605 0.9001 0.9437 0.9765 0.8205 0.8324 0.8249 0.8136 0.8150 0.8494 0.8305 0.8374 0.8165 0.7145 0.6997 0.9291 0.9326 0.9222 0.9166 0.9314 0.9663 0.9394 0.8839 0.7281 0.5602 0.5006 0.4816 0.4301 0.4654 0.3554 0.3860 0.3360 0.3395 0.3781 0.3524 0.7611 0.7104 0.7132 0.7443 0.7750 0.7748

0.6127 0.5991 0.6048 0.6043 0.6201 0.6706 0.6453 0.5844 0.5809 0.6638 0.7169 0.7600 0.3805 0.3727 0.3485 0.2963 0.3326 0.3890 0.3977 0.4372 0.3814 0.4011 0.3525 0.6998 0.6795 0.5739 0.5888 0.5903 0.6548 0.6723 0.5079 0.4797 0.4001 0.3250 0.2979 0.2227 0.2693 0.1213 0.1576 0.0847 0.0841 0.1342 0.1081 0.4819 0.3467 0.3326 0.4110 0.4773 0.4667

0.6087 0.3523 0.3459 0.3655 0.3887 0.3449 0.3173 0.2740 0.2694 0.3413 0.4072 0.4588 0.3728 0.3665 0.3401 0.2893 0.3296 0.3859 0.3962 0.4372 0.3813 0.4001 0.3504 0.5029 0.5126 0.4737 0.4775 0.4749 0.5131 0.5493 0.4586 0.3205 0.3906 0.3191 0.2871 0.2125 0.2511 0.1213 0.1576 0.0823 0.0841 0.1040 0.1000 0.3788 0.3111 0.2900 0.3686 0.4298 0.4337

0.0041 0.2468 0.2589 0.2388 0.2313 0.3257 0.3280 0.3104 0.3116 0.3225 0.3097 0.3013 0.0077 0.0063 0.0084 0.0070 0.0030 0.0030 0.0015 0.0000 0.0000 0.0009 0.0021 0.1969 0.1668 0.1001 0.1113 0.1154 0.1416 0.1229 0.0493 0.1592 0.0094 0.0059 0.0108 0.0102 0.0182 0.0000 0.0000 0.0024 0.0000 0.0302 0.0081 0.1032 0.0357 0.0426 0.0424 0.0475 0.0330

5.6938 7.3949 7.3820 7.3610 7.3424 7.3289 7.2986 7.2184 7.2050 7.1136 7.0668 7.0871 5.7450 5.7260 5.7104 5.6747 5.7051 5.7253 5.7522 5.7862 5.7498 5.7462 5.7017 5.7950 5.7519 5.6134 5.6397 5.6224 5.6618 5.6872 5.4248 4.9436 5.5541 5.5142 5.4946 5.4418 5.4661 5.3893 5.3999 5.3585 5.3514 5.3714 5.3455 5.0089 4.8941 4.8743 4.9320 4.9811 4.9661

2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019

-0.9801 0.0302 0.0497 0.0437 0.0316 0.0722 0.2029 0.0311 0.2344 0.1137 -0.0455 2.0984 0.0445 0.0366 0.0857 -0.0676 -0.0455 -0.0601 -0.0752 0.0872 0.0085 0.1077 -0.1931 0.1042 0.3758 -0.0589 0.0406 -0.0867 -0.0568 0.8299 2.0285 -0.7548 0.0962 0.0462 0.1292 -0.0544 0.1934 -0.0240 0.0999 0.0165 -0.0450 0.0614 1.1708 0.3026 0.0466 -0.1243 -0.1068 0.0350 0.0761

-0.8628 -0.0976 -0.0958 0.3036 0.1867 -0.0702 0.1513 -0.0418 0.1300 0.0408 0.7805 6.6675 0.0804 -0.0613 0.0246 0.0853 -0.1661 -0.1266 -0.0793 0.0105 -0.0664 0.0139 0.0274 0.3921 0.2902 -0.1302 0.1595 -0.0238 0.3598 0.4564 2.0572 -0.8264 0.3657 0.1614 0.1729 0.1587 -0.0453 0.2878 0.0824 0.1199 -0.0457 0.0201 -0.1700 0.0880 -0.1108 0.0467 0.0278 0.1032 -0.0374

xxvi

AMC AMC AMC AMC AMC BBS BBS BBS BBS BBS BBS BBS BBS BBS BBS BBS BCC BCC BCC BCC BCC BCC BCC BCC BCC BCC BCC BKC BKC BKC BKC BKC BKC BKC BKC BKC BKC BKC BPC BPC BPC BPC BPC BPC BPC BPC BPC BPC BPC

0.7856 0.7517 0.7455 0.7749 0.7794 0.8358 0.8423 0.8572 0.8719 0.8793 0.8943 0.8959 0.8811 0.8225 0.8177 0.8178 0.8404 0.8488 0.7828 0.7630 0.7859 0.8003 0.8283 0.8551 0.8805 0.8547 0.9083 0.7254 0.8217 0.8427 0.9549 0.9626 0.8961 0.9161 0.8734 0.8736 0.8738 0.9523 0.6866 0.7013 0.7305 0.6807 0.7117 0.7318 0.7239 0.7419 0.7142 0.7183 0.7084

0.4540 0.4298 0.4076 0.4591 0.4159 0.6298 0.6419 0.6826 0.7199 0.7237 0.7543 0.7557 0.7166 0.5929 0.6307 0.6204 0.4793 0.5119 0.4822 0.4493 0.4875 0.5579 0.5865 0.6278 0.6664 0.6682 0.7379 0.4512 0.5032 0.5379 0.6770 0.6605 0.5714 0.5187 0.4332 0.4325 0.3889 0.3838 0.4733 0.4982 0.5470 0.4733 0.5271 0.5619 0.5502 0.5912 0.5366 0.5140 0.4843

0.4150 0.3808 0.4076 0.3830 0.3691 0.6298 0.6419 0.6742 0.7125 0.6768 0.6810 0.6706 0.5831 0.5929 0.6084 0.5494 0.4723 0.4976 0.4631 0.4392 0.4799 0.5515 0.5782 0.5481 0.5227 0.5242 0.4816 0.3754 0.4207 0.5119 0.6534 0.6347 0.5576 0.5100 0.4205 0.4166 0.3599 0.3838 0.4733 0.4982 0.5470 0.4733 0.5271 0.5619 0.5502 0.5912 0.5366 0.5140 0.4843

0.0390 0.0490 0.0000 0.0761 0.0468 0.0000 0.0000 0.0084 0.0073 0.0469 0.0733 0.0851 0.1335 0.0000 0.0223 0.0709 0.0070 0.0142 0.0191 0.0102 0.0076 0.0064 0.0083 0.0797 0.1437 0.1439 0.2563 0.0758 0.0825 0.0260 0.0237 0.0257 0.0138 0.0087 0.0127 0.0159 0.0290 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

4.9343 4.9471 4.9260 4.9555 4.8943 5.4644 5.4762 5.5359 5.5961 5.5862 5.6321 5.6313 5.5619 5.4172 5.3513 5.3277 6.5331 6.5631 6.6127 6.5941 6.6157 6.6570 6.6581 6.6849 6.7109 6.7101 6.7492 5.6315 5.5664 5.5855 5.6258 5.5894 5.5581 5.4703 5.4260 5.4250 5.3839 5.3149 5.2508 5.2719 5.3163 5.2629 5.3136 5.3495 5.3401 5.4016 5.3303 5.2694 5.2293

2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014

-0.0292 0.0497 -0.0656 0.1512 -0.7309 -0.0269 -0.1285 -0.1294 0.0230 -0.1003 0.0020 0.1733 0.3954 0.1637 0.0559 -0.9377 -0.0668 -0.1079 0.0437 -0.0485 -0.0906 -0.0027 -0.0597 -0.0581 0.0018 -0.0861 1.2113 0.1617 -0.0431 -0.0885 0.0874 0.0747 0.2238 0.1075 0.0024 0.0993 0.1722 0.1591 -0.0476 -0.0970 0.1307 -0.1102 -0.0793 0.0219 -0.1320 0.1783 0.1507 0.0967 -0.9452

-0.0197 -0.1135 0.0257 0.1909 -0.6168 -0.0003 -0.2069 -0.1432 0.0675 0.0809 -0.0614 0.3627 -0.1644 0.0908 -0.2059 -0.8595 0.1320 -0.2695 -0.0258 0.0073 0.1236 0.0401 0.0585 -0.1632 0.0000 -0.0417 6.6372 0.2899 0.8308 -0.3642 0.7605 -0.0871 0.3020 -0.0125 2.2255 -0.5531 0.6858 -0.7201 0.1813 -0.1366 -0.0014 0.0589 -0.1158 -0.1074 -0.0525 0.0085 0.1251 0.0068 -0.8882

xxvii

BTS BTS BTS BTS BTS BTS BTS BTS BTS BTS BTS BXH BXH BXH BXH BXH BXH BXH BXH BXH BXH BXH CLH CLH CLH CLH CLH CLH CLH CLH CLH CLH CLH CPC CPC CPC CPC CPC CPC CPC CPC CPC CPC CPC DNP DNP DNP DNP DNP

1.0547 0.9907 0.9440 0.9308 0.9505 0.9400 0.9567 0.9653 0.9323 0.9643 0.9992 0.7487 0.7790 0.7642 0.8026 0.8057 0.8018 0.8054 0.7723 0.8186 0.8309 0.8350 0.7427 0.7470 0.7392 0.7272 0.7750 0.8230 0.8165 0.8678 0.9446 0.9664 0.9856 0.6309 0.6657 0.6562 0.6509 0.6814 0.6867 0.7150 0.7114 0.6812 0.6723 0.6602 0.7360 0.7842 0.7960 0.8058 0.8291

0.6554 0.6375 0.5723 0.5284 0.5717 0.5980 0.6170 0.6512 0.6647 0.6956 0.7546 0.4403 0.5146 0.4860 0.5704 0.5965 0.5843 0.5831 0.5194 0.5908 0.5911 0.5739 0.3583 0.3514 0.3633 0.3370 0.3831 0.4350 0.5288 0.6172 0.7212 0.7814 0.8232 0.2997 0.3604 0.3264 0.3153 0.3620 0.3655 0.4601 0.4355 0.3631 0.3336 0.3087 0.6562 0.7102 0.7241 0.7211 0.7169

0.5983 0.5896 0.5593 0.5207 0.5630 0.5880 0.5531 0.4573 0.4143 0.4407 0.4559 0.4403 0.5146 0.4860 0.5704 0.5965 0.5843 0.5831 0.5194 0.5908 0.5911 0.5724 0.3564 0.3413 0.3460 0.3110 0.2900 0.4159 0.4419 0.5521 0.5988 0.5822 0.4886 0.2997 0.3604 0.3264 0.3153 0.3620 0.3613 0.4562 0.4313 0.3582 0.3280 0.3025 0.3306 0.3794 0.3738 0.2608 0.2645

0.0570 0.0479 0.0130 0.0077 0.0087 0.0100 0.0638 0.1939 0.2504 0.2549 0.2987 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0016 0.0019 0.0101 0.0173 0.0260 0.0932 0.0191 0.0870 0.0651 0.1224 0.1992 0.3346 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0041 0.0039 0.0042 0.0049 0.0056 0.0062 0.3257 0.3309 0.3503 0.4603 0.4524

6.4906 6.5439 6.5217 6.4873 6.5135 6.5451 6.5480 6.5820 6.6103 6.6085 6.6491 4.9898 5.0567 5.0345 5.1130 5.1582 5.1414 5.1321 5.0760 5.1213 5.0990 5.0621 5.4943 5.4819 5.5041 5.4879 5.4860 5.4903 5.5411 5.6011 5.6509 5.7329 5.7892 5.0907 5.1261 5.0925 5.0849 5.1064 5.1040 5.2046 5.1700 5.1082 5.0811 5.0648 7.2473 7.2062 7.2182 7.1474 6.9882

-0.1156 0.0523 0.0826 -0.0586 -0.0703 -0.0065 -0.0754 -0.0630 0.0042 -0.0893 4.4638 -0.1428 0.0524 -0.1654 -0.0988 0.0394 0.0218 0.1379 -0.0990 0.0526 0.0885 -0.6304 0.0290 -0.0498 0.0381 0.0043 -0.0099 -0.1102 -0.1291 -0.1083 -0.1721 -0.1217 3.9950 -0.0783 0.0803 0.0177 -0.0484 0.0057 -0.2068 0.0829 0.1528 0.0644 0.0382 -0.9934 0.0993 -0.0274 0.1773 0.4427 0.2821

0.0141 -0.1766 0.0487 -0.0273 -0.0583 0.0547 -0.0212 -0.0299 0.0904 0.0167 1.6220 -0.2165 0.0108 -0.0638 0.1256 -0.1045 -0.0169 0.2777 -0.1699 0.2404 -0.1639 -0.6816 0.0030 -0.1880 0.1063 0.0293 0.0337 -0.0430 0.1078 -0.0091 0.0150 0.1243 2.0275 0.0035 0.0040 -0.0084 -0.0085 -0.2835 -0.1691 0.1699 0.3070 0.0767 -0.0654 -0.9765 0.1740 -0.0147 0.2333 0.8966 0.1749

xxviii

DNP DNP DNP DNP DNP DNP DTC DTC DTC DTC DTC DTC DTC DTC DTC DTC DTC GKM GKM GKM GKM GKM GKM GKM GKM GKM GKM GMX GMX GMX GMX GMX GMX GMX GMX GMX GMX GMX HCC HCC HCC HCC HCC HCC HCC HCC HCC HCC HCC

0.8591 0.8880 0.8784 0.8989 0.8174 0.8158 1.4395 1.1898 1.0187 0.9841 0.9812 1.0269 1.0773 0.9883 1.2592 1.3146 1.3466 0.9442 0.9489 0.8538 0.8911 0.9045 0.9101 0.8167 0.8762 0.9261 0.9401 0.8322 0.8276 0.8694 0.8985 0.7162 0.7463 0.7829 0.7644 0.7661 0.7977 0.8174 0.8606 0.8811 0.8886 0.9370 0.9487 0.8889 0.8759 0.8323 0.8084 0.8283 0.8549

0.7273 0.7381 0.7486 0.7797 0.6289 0.7336 0.9325 0.8081 0.7133 0.6764 0.7094 0.7536 0.7309 0.7608 1.0866 1.1427 1.1732 0.2647 0.2227 0.4783 0.4570 0.4574 0.4568 0.3417 0.5858 0.5521 0.4712 0.2688 0.2891 0.3898 0.3233 0.3438 0.3432 0.3823 0.2880 0.2788 0.3235 0.2786 0.4116 0.3845 0.4589 0.4810 0.4502 0.5191 0.5714 0.4347 0.5190 0.5424 0.5007

0.2925 0.2736 0.3353 0.3473 0.5942 0.7126 0.6616 0.5684 0.4603 0.3650 0.4423 0.4401 0.5041 0.5388 0.8378 0.8050 0.7410 0.2647 0.2227 0.3306 0.2147 0.3715 0.3445 0.2794 0.5052 0.4899 0.3693 0.2688 0.2811 0.3756 0.2894 0.3298 0.3432 0.3823 0.2880 0.2788 0.3235 0.2786 0.4116 0.3845 0.4589 0.4740 0.4279 0.4797 0.5145 0.4018 0.4743 0.4840 0.4648

0.4348 0.4645 0.4134 0.4324 0.0347 0.0209 0.2709 0.2398 0.2530 0.3114 0.2672 0.3135 0.2268 0.2219 0.2487 0.3377 0.4321 0.0000 0.0000 0.1477 0.2423 0.0860 0.1123 0.0623 0.0806 0.0621 0.1019 0.0000 0.0080 0.0142 0.0340 0.0140 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0070 0.0224 0.0394 0.0569 0.0329 0.0447 0.0584 0.0359

6.8803 6.8242 6.5858 6.4011 5.8554 5.6200 5.2950 5.4183 5.5151 5.5119 5.5658 5.5633 5.4605 5.4147 5.3650 5.3668 5.3630 5.6652 5.6363 5.8023 5.7393 5.5223 5.4960 5.4055 5.1902 5.0803 4.9821 5.2051 5.2247 5.2750 5.1961 5.1545 5.1201 5.1228 5.0475 5.0376 5.0495 4.9940 5.1619 5.1181 5.1810 5.1551 5.1165 5.2463 5.3306 5.2146 5.1824 5.1086 5.0155

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014

0.1378 0.7316 0.5298 2.5134 0.7194 1.1138 -0.2471 -0.1999 0.0075 -0.1168 0.0057 0.2671 0.1112 0.1214 -0.0042 0.0089 -0.5014 0.0688 -0.3175 0.1561 0.6480 0.0626 0.2317 0.6416 0.2879 0.2536 -0.4016 -0.0442 -0.1092 0.1992 0.1006 0.0824 -0.0063 0.1895 0.0229 -0.0270 0.1364 -0.3206 0.1060 -0.1348 0.0614 0.0931 -0.2583 -0.1765 0.3061 0.0770 0.1851 0.2393 -0.7931

0.2835 0.4493 0.0344 0.6095 0.5203 3.2008 -0.2196 -0.2314 -0.1395 -0.1780 0.0732 -0.0713 0.1942 0.2246 0.2142 0.1063 0.1712 -0.6248 0.2435 0.3195 0.3897 0.1692 0.1386 -0.1732 0.2458 0.3710 -0.4512 -0.1477 -0.3257 0.3402 -0.1916 -0.0235 0.1271 0.0986 0.0679 0.1219 0.2734 -0.5217 0.2849 -0.1744 0.3466 0.1328 -0.4502 0.0047 -0.0072 -0.0610 0.2637 0.4530 -0.2857

xxix

HAD HAD HAD HAD HAD HAD HAD HAD HAD HAD HAD HGM HGM HGM HGM HGM HGM HGM HGM HGM HGM HGM HMR HMR HMR HMR HMR HMR HMR HMR HOM HOM HOM HOM HOM HOM HOM HOM HOM HOM HOM HVT HVT HVT HVT HVT HVT HVT HVT

0.8662 0.8872 0.8981 0.7211 0.7630 0.7749 0.8053 0.8551 0.8602 0.8947 0.9167 0.4889 0.6721 0.7085 0.6509 0.8236 0.8194 0.6172 0.6497 0.6289 0.6937 0.6393 0.7647 0.7884 0.7653 0.6420 0.9934 0.9710 0.9664 0.9879 0.8877 0.8563 0.8342 0.8384 0.8444 0.8294 0.8522 0.8607 0.8467 0.8764 0.8943 0.5901 0.6170 0.5246 0.6632 0.7518 0.7954 0.8035 0.8467

0.3151 0.2891 0.3308 0.4262 0.4559 0.4492 0.4206 0.3862 0.3189 0.3223 0.7230 0.1923 0.1730 0.1554 0.1511 0.1556 0.1511 0.1416 0.1966 0.1527 0.2603 0.2099 0.1501 0.2287 0.1495 0.1761 0.3749 0.2890 0.2679 0.3500 0.3068 0.3616 0.3610 0.3324 0.3530 0.3770 0.4396 0.4395 0.4521 0.5048 0.5212 0.4601 0.4714 0.3649 0.4502 0.5142 0.5838 0.5701 0.6159

0.3068 0.2736 0.3079 0.3739 0.4079 0.4060 0.3902 0.3782 0.3124 0.3134 0.7159 0.1621 0.1188 0.0952 0.0958 0.0816 0.0770 0.0884 0.1454 0.0982 0.2099 0.1196 0.1342 0.2210 0.1486 0.1442 0.3337 0.2876 0.2665 0.3487 0.2979 0.3552 0.3559 0.3222 0.3331 0.3481 0.4166 0.4189 0.4329 0.4866 0.4485 0.4185 0.4143 0.3638 0.4034 0.3995 0.4486 0.4740 0.4486

0.0083 0.0155 0.0229 0.0523 0.0480 0.0432 0.0304 0.0080 0.0065 0.0089 0.0072 0.0302 0.0541 0.0602 0.0553 0.0740 0.0741 0.0532 0.0511 0.0545 0.0504 0.0904 0.0159 0.0076 0.0009 0.0319 0.0412 0.0014 0.0015 0.0013 0.0089 0.0064 0.0051 0.0102 0.0199 0.0288 0.0230 0.0207 0.0192 0.0181 0.0727 0.0416 0.0570 0.0012 0.0469 0.1147 0.1352 0.0961 0.1673

5.6997 5.6642 5.6871 5.5911 5.5735 5.5478 5.4756 5.3896 5.3273 5.3030 5.1857 5.6282 5.3781 5.3335 5.3775 5.2515 5.2513 5.3990 5.4201 5.3985 5.4394 5.4610 4.9606 5.0012 4.9597 4.9422 4.7899 4.7474 4.7371 4.7765 6.0933 6.1630 6.1823 6.1532 6.1659 6.1847 6.2248 6.2158 6.2441 6.2702 6.2685 5.9267 5.8777 5.8378 5.7127 5.6651 5.7153 5.6728 5.6777

2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017

0.0853 -0.0515 0.2475 0.0413 0.0610 0.1810 0.2188 0.1545 0.0575 0.3100 -0.6391 0.7788 0.1083 -0.0965 0.3367 0.0004 -0.2883 -0.0472 0.0509 -0.0900 -0.0485 2.1658 -0.0893 0.1003 0.0410 0.4203 0.1026 0.0241 -0.0867 -0.9518 -0.1483 -0.0435 0.0693 -0.0288 -0.0425 -0.0881 0.0208 -0.0630 -0.0582 0.0038 1.1969 0.1194 0.0962 0.3340 0.1159 -0.1093 0.1028 -0.0112 0.0404

0.2771 -0.1172 -0.0929 0.0266 -0.1058 0.2769 0.1704 0.1339 0.1471 0.2012 -0.6620 1.1086 -0.1259 0.3040 1.0897 -0.1735 -0.2044 0.0759 0.1908 0.0277 -0.2426 1.1223 -0.2169 0.3087 -0.4108 0.1787 0.3965 -0.1574 0.4311 -0.9741 -0.0163 -0.1589 0.1238 0.0888 0.0219 -0.0471 0.2199 -0.1010 -0.1067 0.0141 0.2032 0.1527 -0.0853 0.6808 0.1542 -0.2725 -0.0162 0.2360 0.2755

xxx

HVT HVT HVT INN INN INN INN INN INN INN INN INN INN INN ITQ ITQ ITQ ITQ ITQ ITQ ITQ ITQ ITQ ITQ ITQ KKC KKC KKC KKC KKC KKC KKC KKC KKC KKC KKC KSQ KSQ KSQ KSQ KSQ KSQ KSQ KSQ KSQ KSQ KSQ KSV KSV

0.9252 0.8779 0.8642 0.5514 0.5619 0.5845 0.6699 0.5774 0.6033 0.5888 0.5673 0.6057 0.6229 0.6608 0.9740 0.9743 0.9789 0.9368 0.9115 0.9514 0.9552 0.9703 0.9794 0.9557 0.9450 1.0620 1.1495 1.1563 0.9030 0.7734 0.8783 0.8747 0.6889 0.7427 0.9430 0.8577 1.1132 1.0975 1.1196 0.9388 0.9428 0.9632 0.9608 0.9710 0.9569 1.5292 0.9591 0.7909 0.9016

0.6851 0.7037 0.6562 0.4026 0.3971 0.4036 0.5100 0.3537 0.3763 0.3135 0.3724 0.3859 0.3514 0.3442 0.3864 0.3580 0.4003 0.4652 0.3303 0.3638 0.4063 0.4132 0.4147 0.4364 0.5030 0.3981 0.4052 0.4021 0.7319 0.4048 0.5274 0.5989 0.2867 0.4796 0.5702 0.6794 0.1485 0.1464 0.1926 0.1132 0.0131 0.0246 0.0515 0.0164 0.0560 0.3679 0.1818 0.5828 0.6877

0.4617 0.4119 0.4082 0.4015 0.3959 0.4023 0.4415 0.3534 0.3763 0.3135 0.3652 0.3513 0.3514 0.3296 0.3864 0.3580 0.4003 0.4636 0.3260 0.3638 0.4063 0.4125 0.4116 0.4300 0.5021 0.3885 0.4052 0.4021 0.7319 0.4048 0.5274 0.5989 0.2867 0.4796 0.5702 0.6794 0.1485 0.1464 0.1926 0.1132 0.0131 0.0246 0.0515 0.0164 0.0560 0.3679 0.1818 0.4476 0.4161

0.2234 0.2917 0.2480 0.0011 0.0012 0.0013 0.0685 0.0002 0.0000 0.0000 0.0072 0.0346 0.0000 0.0147 0.0000 0.0000 0.0000 0.0016 0.0043 0.0000 0.0000 0.0007 0.0031 0.0065 0.0009 0.0096 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1352 0.2717

5.6605 5.6536 5.5766 6.0816 6.0373 5.9968 6.0502 5.9045 5.8990 5.8154 5.7438 5.6914 5.5997 5.5329 5.7340 5.7132 5.7406 5.7038 5.5805 5.6083 5.6379 5.6314 5.6256 5.6620 5.5451 4.8939 4.8443 4.8385 5.4381 5.1048 5.1263 5.2309 5.0669 5.2512 5.0999 5.4203 5.4927 5.4989 5.5100 5.5603 5.5088 5.5046 5.5184 5.4973 5.5224 5.4122 5.2855 6.9829 6.9710

2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023

0.0159 0.1940 -0.6874 0.1075 0.0977 -0.1156 0.3986 0.0128 0.2121 0.1793 0.1282 0.2352 0.1662 -0.3706 0.0490 -0.0612 0.0883 0.3284 -0.0620 -0.0658 0.0149 0.0136 -0.0804 0.3088 3.4794 0.1211 0.0134 -0.7486 1.1543 -0.0484 -0.2140 0.4587 -0.3458 0.4169 -0.5218 -0.1536 -0.0141 -0.0254 -0.1093 0.1259 0.0096 -0.0313 0.0499 -0.0563 0.2890 0.3386 -0.9799 0.0278 -0.1255

0.2891 0.3236 -0.7915 0.1533 -0.1041 0.1131 0.2697 -0.0760 0.1244 0.1906 0.1081 0.1570 0.2159 0.1299 0.0202 -0.1828 -0.0288 0.5143 -0.0119 0.0041 0.1322 0.0217 -0.2617 -0.0355 5.2565 -0.1416 -0.5441 -0.3527 -0.2306 -0.1645 0.5695 0.1306 -0.3726 -0.0080 -0.0878 7.1466 1.2325 -0.9413 0.6328 -0.0935 3.4113 7.0368 -0.9763 -0.9293 -0.5728 0.8913 -0.9924 0.1126 -0.0277

xxxi

KSV KSV KSV KSV KSV KSV KSV KSV KSV LAS LAS LAS LAS LAS LAS LAS LAS LAS LAS LAS MCC MCC MCC MCC MCC MCC MCC MCC MCC MCC MCC MEL MEL MEL MEL MEL MEL MEL MEL MEL MVB MVB MVB MVB MVB MVB MVB MVB MVB

0.8969 0.8939 0.9462 0.9486 0.9262 0.9076 0.9229 0.9189 1.0293 0.8740 0.8758 0.9050 0.9112 0.9268 0.9611 0.9524 0.9334 0.9438 0.7938 0.7292 0.7608 0.7662 0.7622 0.7722 0.7732 0.7482 0.7605 0.8000 0.7762 0.7928 0.8727 0.8501 0.8440 0.8496 0.8500 0.9286 0.9465 0.9609 0.9606 1.0241 0.6768 0.6788 0.7298 0.7434 0.7872 0.8395 0.8789 0.9269 0.9522

0.7099 0.7161 0.7129 0.6908 0.6740 0.6219 0.6157 0.5949 0.6162 0.4470 0.3977 0.4100 0.4194 0.2889 0.5618 0.5748 0.5317 0.5312 0.5057 0.4355 0.1513 0.2064 0.1890 0.2358 0.1928 0.1380 0.1611 0.2827 0.1099 0.0985 0.1238 0.6444 0.6127 0.6165 0.6378 0.6800 0.7154 0.7501 0.7539 0.8343 0.3450 0.3412 0.4187 0.4579 0.5057 0.5658 0.6134 0.6741 0.7049

0.4451 0.4755 0.4304 0.4162 0.4094 0.3340 0.2688 0.3150 0.3893 0.4470 0.3977 0.4100 0.4194 0.2889 0.5498 0.5598 0.5156 0.5312 0.5057 0.4355 0.1409 0.1974 0.1801 0.2280 0.1847 0.1301 0.1544 0.2775 0.1043 0.0945 0.1237 0.6407 0.6086 0.6115 0.6340 0.6761 0.7124 0.7480 0.7539 0.8343 0.2985 0.3169 0.3000 0.3008 0.3218 0.3418 0.3341 0.3509 0.2934

0.2648 0.2406 0.2825 0.2747 0.2647 0.2879 0.3469 0.2799 0.2269 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0120 0.0149 0.0161 0.0000 0.0000 0.0000 0.0104 0.0090 0.0090 0.0079 0.0081 0.0079 0.0068 0.0052 0.0056 0.0040 0.0001 0.0037 0.0041 0.0050 0.0038 0.0039 0.0030 0.0021 0.0000 0.0000 0.0465 0.0243 0.1187 0.1572 0.1839 0.2240 0.2793 0.3232 0.4116

7.0292 7.0512 6.9330 6.8899 6.8993 6.8452 6.8136 6.7905 6.6849 6.4221 6.3730 6.3579 6.3608 6.2477 6.4513 6.4755 6.4486 6.4370 6.4316 6.4233 4.9128 4.9497 4.9395 4.9683 4.9340 4.9123 4.9201 4.9841 4.8741 4.8248 4.7919 5.8628 5.8119 5.8085 5.8494 5.7806 5.8123 5.8522 5.8609 5.8010 6.5003 6.4928 6.5282 6.5656 6.5718 6.5839 6.5970 6.6184 6.6280

2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2015 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016

-0.0495 0.3128 0.1045 -0.0215 0.1328 0.0754 0.0547 0.2752 0.8317 0.1196 0.0353 -0.0066 0.2973 -0.3741 -0.0542 0.0638 0.0272 0.0124 0.0194 3.1396 -0.0816 0.0239 -0.0641 0.0820 0.0513 -0.0177 -0.1370 0.2883 0.1201 0.0787 -0.9151 0.1243 0.0078 -0.0899 0.1717 -0.0703 -0.0879 -0.0198 0.0450 -0.8002 0.0173 -0.0783 -0.0825 -0.0142 -0.0275 -0.0297 -0.0481 -0.0219 -0.1096

0.5331 0.2966 0.0029 0.0803 0.0525 0.3795 0.1074 -0.0919 0.1242 0.0074 0.0902 0.1266 0.2212 -0.1950 -0.2009 -0.0824 -0.0200 -0.1476 -0.0670 2.2116 0.2980 -0.6690 0.2751 -0.1927 -0.4402 0.0204 0.6107 0.0140 0.1104 -0.0282 -0.9427 0.3116 -0.1330 0.1254 -0.2947 -0.0938 0.0502 -0.1620 0.1477 -1.0000 0.0788 -0.1082 0.1114 0.0140 -0.0200 0.0664 0.1263 -0.0417 2.2599

xxxii

MVB NFC NFC NFC NFC NFC NFC NFC NFC NFC NHC NHC NHC NHC NHC NHC NHC NHC NHC NHC NHC NSH NSH NSH NSH NSH NSH NSH NSH NSH NSH NSH NTP NTP NTP NTP NTP NTP NTP NTP NTP NTP NTP PBP PBP PBP PBP PBP PBP

0.9735 0.8155 0.8352 0.8740 0.8792 0.8995 0.8925 0.9224 0.8926 0.8806 0.7401 0.6305 0.5388 0.5006 0.5260 0.5544 0.5476 0.5630 0.6058 0.7593 0.7902 0.9658 0.9675 0.9651 0.9683 0.9601 0.9624 0.9678 0.9670 0.9679 0.9806 0.9876 0.6506 0.6663 0.6969 0.6876 0.6377 0.6517 0.7211 0.7199 0.6813 0.6619 0.6502 0.8638 0.8477 0.8793 0.8507 0.8609 0.9020

0.7533 0.3646 0.2929 0.3821 0.2208 0.2496 0.2322 0.4152 0.3126 0.1819 0.4169 0.1621 0.0389 0.0805 0.0887 0.1028 0.1034 0.1477 0.1488 0.2817 0.2030 0.7390 0.7383 0.7150 0.7156 0.7171 0.7054 0.7351 0.7333 0.7122 0.8745 0.8748 0.4285 0.4287 0.4410 0.4471 0.3353 0.4360 0.5381 0.5105 0.4639 0.4713 0.4319 0.5487 0.4639 0.5336 0.3808 0.3972 0.5561

0.3560 0.3646 0.2929 0.3821 0.2201 0.2482 0.2299 0.4123 0.3111 0.1775 0.4115 0.1537 0.0369 0.0683 0.0800 0.0996 0.0990 0.1445 0.1487 0.2802 0.2024 0.7329 0.7314 0.7061 0.7081 0.7114 0.6998 0.7297 0.7205 0.6569 0.7212 0.6840 0.4285 0.4287 0.4410 0.4437 0.3262 0.4073 0.4896 0.4535 0.4091 0.4471 0.4229 0.4892 0.4402 0.5260 0.3546 0.3462 0.4893

0.3974 0.0000 0.0000 0.0000 0.0007 0.0013 0.0022 0.0029 0.0015 0.0044 0.0054 0.0083 0.0021 0.0122 0.0088 0.0031 0.0044 0.0032 0.0001 0.0015 0.0006 0.0061 0.0069 0.0089 0.0076 0.0057 0.0056 0.0054 0.0129 0.0553 0.1533 0.1907 0.0000 0.0000 0.0000 0.0034 0.0091 0.0287 0.0485 0.0570 0.0548 0.0241 0.0090 0.0595 0.0237 0.0075 0.0262 0.0510 0.0668

6.6784 5.5427 5.4626 5.5049 5.3782 5.3839 5.3770 5.4916 5.4334 5.3524 4.9737 4.8124 4.7843 4.8598 4.8424 4.8283 4.8354 4.8648 4.8232 4.8040 4.7143 5.9601 5.9556 5.9178 5.9134 5.9302 5.9060 5.9491 5.9472 5.9081 5.8772 5.8504 6.8072 6.7367 6.7045 6.6900 6.5906 6.6582 6.6881 6.6296 6.5340 6.5121 6.4117 5.1827 5.0972 5.1424 5.0092 5.0150 5.1422

2015 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019

1.2669 0.2027 -0.0930 0.3388 -0.0129 0.0160 -0.2319 0.1434 0.2048 -0.2311 0.4497 0.0669 -0.1596 0.0409 0.0329 -0.0162 -0.0653 0.1004 0.0453 0.2293 -0.9432 0.0105 0.0908 0.0104 -0.0381 0.0574 -0.0944 0.0044 0.0941 0.0738 0.0635 -0.8895 0.1762 0.0770 0.0338 0.2574 -0.1443 -0.0664 0.1442 0.2462 0.0517 0.2602 1.5941 0.2178 -0.0990 0.3590 -0.0132 -0.2539 0.0225

0.4450 0.2585 0.0405 0.2553 0.2861 -0.0953 -0.1667 0.0190 0.0309 0.0255 2.6426 -0.5919 0.1666 -0.6090 -0.3169 0.1124 -0.1077 -0.0665 -0.1218 0.1871 -0.8905 -0.0520 -0.0295 0.0589 0.2107 -0.0837 -0.2408 0.1330 -0.0953 0.0477 0.1394 -0.8216 0.0929 -0.0896 0.1786 0.0752 -0.0575 0.0531 0.0202 0.0174 0.2244 0.1864 7.0964 0.0292 0.0118 0.0775 0.1852 0.2443 -0.0544

xxxiii

PBP PBP PBP PBP PBP PCE PCE PCE PCE PCE PCE PCE PCE PCE PCE PCE PCH PCH PCH PCH PCH PCH PCH PDB PDB PDB PDB PDB PDB PDB PDB PDB PDB PDB PLC PLC PLC PLC PLC PLC PLC PLC PLC PLC PLC PMB PMB PMB PMB

0.8792 0.8927 0.8789 0.9246 0.8515 0.7075 0.6200 0.6274 0.6365 0.6930 0.6929 0.8500 0.6862 0.6890 0.7612 0.8029 0.9286 0.8897 0.8528 0.9083 0.9203 0.9611 0.9901 0.7849 0.8173 0.8262 0.7866 0.8026 0.8042 3.4283 3.5288 4.0601 4.8929 6.0061 0.8917 0.8808 0.9090 0.8829 0.9046 0.8849 0.8935 0.8620 0.8388 0.9173 0.8885 0.8837 0.8685 0.8265 0.8160

0.5423 0.5576 0.5285 0.4468 0.5064 0.3991 0.1816 0.2563 0.2849 0.1844 0.2017 0.6112 0.1720 0.1792 0.3833 0.4289 0.0754 0.0759 0.0753 0.1673 0.1103 0.1545 0.6332 0.3536 0.4152 0.4257 0.3858 0.4426 0.4973 0.5093 0.5214 0.4609 0.3745 0.3596 0.6937 0.6902 0.7341 0.7155 0.7328 0.7039 0.7271 0.6538 0.5991 0.7227 0.6922 0.2615 0.2196 0.2195 0.2929

0.4411 0.3607 0.2937 0.1848 0.1816 0.3991 0.1816 0.2563 0.2849 0.1844 0.2017 0.6112 0.1720 0.1792 0.3833 0.4289 0.0747 0.0751 0.0745 0.1664 0.1103 0.1545 0.4121 0.3513 0.4116 0.4110 0.3635 0.4002 0.4194 0.4250 0.3868 0.3478 0.3209 0.3592 0.6893 0.6884 0.7330 0.7153 0.7239 0.6773 0.7089 0.6345 0.5868 0.7160 0.6922 0.2615 0.2196 0.2195 0.2929

0.1012 0.1969 0.2347 0.2620 0.3248 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0007 0.0007 0.0008 0.0009 0.0000 0.0000 0.2210 0.0023 0.0036 0.0148 0.0223 0.0424 0.0779 0.0843 0.1346 0.1131 0.0536 0.0003 0.0044 0.0018 0.0011 0.0002 0.0088 0.0266 0.0182 0.0193 0.0123 0.0067 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

5.1325 5.0856 5.0661 4.9315 4.9760 5.5109 5.3581 5.4305 5.4539 5.2936 5.3087 5.6220 5.2889 5.2926 5.4226 5.4271 5.4527 5.4319 5.4103 5.3686 5.3299 5.2446 4.9245 5.3151 5.3455 5.3473 5.3469 5.3936 5.4628 5.4432 5.4303 5.3523 5.2535 5.1567 6.6107 6.6273 6.6648 6.6838 6.6723 6.6498 6.6861 6.5889 6.5278 6.6182 6.5537 5.2852 5.2670 5.2961 5.3606

2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021

0.1142 0.0457 0.3633 -0.0972 -0.7082 0.4216 -0.1536 -0.0525 0.4466 -0.0342 -0.5139 1.1536 -0.0085 -0.2588 -0.0103 -0.0573 0.0491 0.0509 0.1009 0.0931 0.2170 1.0899 -0.5931 -0.0676 -0.0041 0.0007 -0.1019 -0.1472 0.0460 0.0303 0.1968 0.2554 0.2497 -0.9648 -0.0376 -0.0826 -0.0428 0.0268 0.0532 -0.0803 0.2509 0.1512 -0.1880 0.1601 1.7554 0.0428 -0.0647 -0.1381 0.2166

0.2658 0.2194 0.0611 -0.0793 -0.9502 -0.0074 -0.0906 0.1494 0.6297 -0.0331 -0.1760 0.1591 0.0103 -0.1855 0.0443 1.1045 0.5639 -0.1797 0.2098 -0.0256 0.1208 1.0816 -0.8206 0.3097 -0.1641 0.0694 0.0273 -0.3559 -0.0387 0.0334 0.0495 0.1099 0.7992 -0.9725 -0.1292 -0.0744 0.2523 0.2247 -0.0895 -0.0426 0.2749 0.0503 -0.3053 0.0158 2.1617 0.0032 -0.2154 0.3303 0.5916

xxxiv

PMB PMB PMB PMB PMB PMB PMB PMP PMP PMP PMP PMP PMP PMP PMP PMP PMP PMP PMS PMS PMS PMS PMS PMS PMS PMS PMS PMS PMS PSE PSE PSE PSE PSE PSE PSE PSE PSE PSE PSE PSW PSW PSW PSW PSW PSW PSW PSW PSW

0.8945 0.8672 0.8610 0.8217 0.8194 0.8024 0.8559 0.8819 0.8878 0.8934 0.9058 0.9071 0.9079 0.9010 0.8785 0.8446 0.8323 0.8325 0.6893 0.7647 0.7178 0.7184 0.7306 0.7380 0.7791 0.7128 0.6919 0.6813 0.7468 0.8101 0.8533 0.8399 0.8011 0.8806 0.8731 0.9067 0.8273 0.8463 0.8696 0.8598 0.8765 0.8878 0.8404 0.8163 0.8912 0.8848 0.8817 0.8796 0.8314

0.2580 0.2272 0.2536 0.1303 0.1975 0.1800 0.2268 0.7085 0.7116 0.7180 0.7411 0.7341 0.7169 0.7243 0.6652 0.5507 0.4949 0.4486 0.4690 0.5932 0.5017 0.4966 0.5058 0.5094 0.5777 0.4769 0.4574 0.3637 0.3708 0.2975 0.4087 0.4421 0.4157 0.3821 0.3650 0.5505 0.2286 0.2896 0.4244 0.4005 0.1997 0.2908 0.2453 0.3400 0.1806 0.1810 0.2767 0.3866 0.1763

0.2580 0.2272 0.2536 0.1303 0.1975 0.1800 0.2268 0.7041 0.7019 0.6969 0.7109 0.6855 0.6546 0.6602 0.5659 0.5371 0.4808 0.4365 0.4607 0.5859 0.4977 0.4930 0.4888 0.4894 0.5578 0.4751 0.4545 0.3573 0.3638 0.2969 0.4068 0.4394 0.4157 0.3821 0.3650 0.5505 0.2286 0.2896 0.4244 0.4005 0.1997 0.2908 0.2453 0.3400 0.1806 0.1810 0.2767 0.3866 0.1763

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0044 0.0097 0.0211 0.0302 0.0485 0.0623 0.0642 0.0993 0.0136 0.0142 0.0121 0.0083 0.0073 0.0041 0.0036 0.0170 0.0199 0.0199 0.0018 0.0029 0.0064 0.0071 0.0006 0.0020 0.0027 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

5.2754 5.2730 5.2957 5.2394 5.2854 5.2851 5.2804 5.3842 5.3771 5.3794 5.4066 5.3852 5.3423 5.3761 5.2942 5.1550 5.0952 5.0391 5.5160 5.6247 5.5229 5.5115 5.5057 5.4982 5.5532 5.4847 5.4873 5.3556 5.2823 5.3871 5.4489 5.4973 5.5110 5.3992 5.3910 5.5452 5.3197 5.3512 5.4483 5.4348 5.4000 5.4545 5.4559 5.5526 5.3788 5.3830 5.4487 5.5376 5.4141

0.0056 -0.0509 0.1383 -0.1005 0.0008 0.0107 -0.2125 0.0164 -0.0052 -0.0608 0.0506 0.1039 -0.0749 0.2075 0.3778 0.1477 0.1380 -0.6665 -0.2215 0.2642 0.0265 0.0135 0.0173 -0.1190 0.1709 -0.0060 0.3544 0.1838 -0.2144 -0.1326 -0.1054 -0.0311 0.2938 0.0190 -0.2989 0.6806 -0.0700 -0.2004 0.0316 0.0835 -0.1179 -0.0033 -0.1995 0.4919 -0.0097 -0.1404 -0.1850 0.3287 -0.2343

-0.0618 -0.0931 0.1955 -0.0197 -0.0894 0.1422 1.0294 0.1409 -0.0213 -0.0714 0.4688 0.1313 -0.2047 0.1308 0.3831 -0.0286 0.2905 -0.8352 -0.0254 -0.0947 0.7141 0.0017 -0.1551 0.2100 0.1679 0.0258 -0.1478 0.0056 -0.7229 0.0026 -0.1633 0.2091 2.7219 -0.5670 -0.1913 0.1359 -0.0329 -0.1897 -0.0525 0.0417 -0.1685 -0.0691 0.3129 0.5009 -0.0074 -0.2179 0.1227 -0.0896 -0.1393

xxxv

PSW PSW SDG SDG SDG SDG SDG SDG SDG SDG SDG SDG SDG SDN SDN SDN SDN SDN SDN SDN SDN SDN SDN SDN SFN SFN SFN SFN SFN SFN SFN SFN SFN SFN SFN SPC SPC SPC SPC SPC SPC SPC SPC SPC SPC SPI SPI SPI SPI

0.8672 0.8352 0.7310 0.6870 0.6042 0.5920 0.5533 0.4944 0.5916 0.8071 0.8858 0.8549 0.8363 0.6655 0.6772 0.6103 0.5409 0.6205 0.6521 0.6808 0.7319 0.7650 0.7608 0.7892 0.4086 0.4351 0.4455 0.4421 0.5070 0.5830 0.5792 0.5618 0.5954 0.5968 0.6864 0.9613 0.8765 0.7920 0.7805 0.7936 0.7949 0.8423 0.8755 0.8771 0.8864 1.2990 1.1971 1.0164 1.0613

0.3656 0.2026 0.6069 0.5814 0.5009 0.4804 0.4681 0.3862 0.4896 0.5179 0.6131 0.5114 0.4695 0.3878 0.3885 0.4669 0.3311 0.4099 0.4116 0.4453 0.5091 0.5383 0.5225 0.5437 0.0651 0.0816 0.0681 0.0736 0.0743 0.0832 0.0775 0.0660 0.0739 0.0781 0.2216 0.7280 0.6784 0.6300 0.6044 0.6292 0.6223 0.6973 0.7441 0.6991 0.6960 0.0377 0.5301 0.4514 0.0982

0.3656 0.2026 0.4374 0.4926 0.4692 0.4503 0.4553 0.3651 0.4678 0.3983 0.5006 0.4096 0.4695 0.3859 0.3819 0.4599 0.3212 0.4007 0.4010 0.4357 0.5000 0.5291 0.5128 0.5329 0.0651 0.0816 0.0681 0.0736 0.0743 0.0832 0.0775 0.0660 0.0739 0.0781 0.2216 0.7132 0.6627 0.6149 0.5837 0.6093 0.5976 0.6722 0.7276 0.6803 0.6727 0.0377 0.5301 0.4514 0.0969

0.0000 0.0000 0.1695 0.0888 0.0318 0.0300 0.0128 0.0210 0.0218 0.1197 0.1125 0.1017 0.0000 0.0018 0.0065 0.0070 0.0099 0.0093 0.0106 0.0096 0.0091 0.0092 0.0097 0.0108 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0148 0.0156 0.0151 0.0208 0.0199 0.0247 0.0251 0.0166 0.0189 0.0233 0.0000 0.0000 0.0000 0.0013

5.5301 5.4293 5.9122 5.9824 5.9922 5.9581 5.9232 5.7983 5.8240 5.3517 5.3773 5.2770 5.2486 5.0388 5.0218 5.0247 4.8595 4.8579 4.8001 4.8093 4.8334 4.8259 4.8041 4.7912 4.9212 4.9086 4.8802 4.8905 4.8207 4.7582 4.7565 4.7617 4.7398 4.7420 4.7897 5.6545 5.7255 5.8130 5.7769 5.8065 5.7853 5.8610 5.9040 5.7722 5.7427 5.1249 5.4015 5.4737 5.2420

2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2024 2023 2022 2021

0.2612 -0.6711 -0.1491 -0.0224 0.0815 0.0838 0.3331 -0.0574 1.9664 -0.0571 0.2598 0.0676 0.6212 0.0397 -0.0066 0.4627 0.0039 0.1423 -0.0211 -0.0539 0.0173 0.0515 0.0301 -0.2586 0.0293 0.0676 -0.0234 0.1743 0.1547 0.0040 -0.0120 0.0518 -0.0052 -0.1038 -0.8635 -0.1508 -0.1824 0.0867 -0.0660 0.0499 -0.1599 -0.0943 0.3546 0.0703 0.1201 -0.4711 -0.1531 0.7049 -0.2196

0.0204 1.3488 -0.1917 -0.1366 0.1485 -0.1854 0.2853 0.5109 2.6881 -0.3074 0.1041 0.1147 1.2744 0.0824 -0.1415 0.0797 -0.1711 -0.0014 -0.0656 0.0075 0.0121 0.0607 0.1354 -0.1212 -0.0193 -0.1400 0.2137 -0.0904 0.0176 -0.0703 -0.0037 0.1204 -0.0999 -0.1000 -0.7923 -0.1759 -0.1278 0.0810 -0.0234 -0.0780 -0.0054 0.0098 0.4234 -0.0100 -0.0093 -1.0000 -0.3832 -0.7531 -0.8655

xxxvi

SPI SPI SPI SPI SPI SPI SPI SSM SSM SSM SSM SSM SSM SSM SSM SSM SSM SSM STP STP STP STP STP STP STP STP STP STP STP TBX TBX TBX TBX TBX TBX TBX TBX TBX TBX TBX TKU TKU TKU TKU TKU TKU TKU TKU TKU

0.8858 1.0030 1.0049 0.9748 0.9647 0.9727 1.3078 0.8767 0.9296 0.9144 0.8823 0.8139 0.9290 0.9530 0.8973 0.7162 0.7220 0.8078 0.6545 0.6508 0.6824 0.5903 0.5281 0.6487 0.6491 0.6164 0.6113 0.6024 0.6374 0.7895 0.7914 0.7962 0.8025 0.8236 0.8465 0.8680 0.8768 0.8840 0.9017 0.9209 0.7723 0.7590 0.7626 0.8019 0.7424 0.9943 1.0141 0.9780 0.9113

0.3219 0.4754 0.2946 0.2242 0.3295 0.3672 0.0072 0.4605 0.5851 0.4236 0.5563 0.3828 0.6893 0.5087 0.6318 0.3587 0.3791 0.5219 0.1993 0.2080 0.2548 0.1931 0.1786 0.1905 0.1890 0.1729 0.1745 0.1322 0.1740 0.1678 0.1631 0.2124 0.1970 0.2699 0.5095 0.6278 0.6389 0.6379 0.6698 0.6685 0.4934 0.3832 0.5016 0.5643 0.4700 0.4698 0.4414 0.4605 0.3962

0.3209 0.4747 0.2936 0.2237 0.2967 0.3058 0.0072 0.4605 0.5851 0.4236 0.5563 0.3828 0.6893 0.5087 0.6318 0.3587 0.3791 0.5219 0.1993 0.2080 0.2548 0.1931 0.1786 0.1905 0.1890 0.1729 0.1745 0.1322 0.1740 0.1678 0.1631 0.2124 0.1970 0.2699 0.5095 0.6278 0.6389 0.6379 0.6176 0.5959 0.4888 0.3769 0.4973 0.5397 0.4203 0.4009 0.4414 0.4605 0.3962

0.0010 0.0007 0.0009 0.0005 0.0329 0.0614 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0522 0.0726 0.0047 0.0063 0.0044 0.0246 0.0497 0.0689 0.0000 0.0000 0.0000

5.3497 5.5034 5.3742 5.3503 5.4228 5.4435 5.1115 5.0753 5.1573 5.0037 5.1814 5.0600 5.3149 5.0468 5.2705 5.1413 5.1594 5.2384 5.2461 5.2581 5.2732 5.2446 5.2395 5.2432 5.2414 5.2574 5.2639 5.2319 5.2383 4.3855 4.3808 4.4128 4.3969 4.4358 4.6513 4.7985 4.8028 4.7879 4.8138 4.7769 6.0322 5.9027 6.0611 6.1017 5.9933 5.9512 5.9131 5.9157 5.8763

-0.2981 0.3464 0.0566 -0.1537 -0.0467 1.1479 0.0870 -0.1721 0.4246 -0.3358 0.3224 -0.4439 0.8539 -0.4025 0.3464 -0.0408 -0.1664 -0.0176 -0.0271 -0.0343 0.0682 0.0117 -0.0084 0.0042 -0.0362 -0.0150 0.0765 -0.0147 6.1255 0.0109 -0.0709 0.0372 -0.0857 -0.3911 -0.2874 -0.0099 0.0348 -0.0579 0.0886 -0.9444 0.3475 -0.3056 -0.0893 0.2836 0.1017 0.0918 -0.0059 0.0948 0.4194

0.0424 0.5322 -0.1808 0.3596 -0.0704 9.0907 -0.9805 1.6867 -0.1854 0.0547 -0.3413 -0.2807 1.0422 -0.3609 0.1784 -0.1648 0.1907 0.1243 -0.0857 -0.1638 0.0871 0.0274 0.1331 -0.0537 -0.0715 -0.1852 0.1596 -0.2161 1.6532 -0.0240 -0.0812 0.0978 -0.1178 -0.6447 -0.1322 -0.1301 0.1445 -0.1171 0.1437 -0.9193 0.0599 -0.3532 0.3383 0.0585 -0.0023 -0.0210 0.1046 0.0332 0.0011

xxxvii

TKU TKU TMX TMX TMX TMX TMX TMX TMX TMX TMX TMX TMX TPP TPP TPP TPP TPP TPP TPP TPP TPP TPP TPP TTC TTC TTC TTC TTC TTC TTC TTC TTC TTC TTC TXM TXM TXM TXM TXM TXM TXM TXM TXM TXM TXM VBC VBC VBC

0.9251 0.9434 0.7837 0.7669 0.7479 0.7428 0.7397 0.7607 0.7267 0.8027 0.7329 0.7895 0.8453 0.8284 0.7897 0.7789 0.7834 0.8085 1.2933 1.4038 1.6551 1.5232 1.3580 1.3902 0.6463 0.6768 0.6558 0.6499 0.6872 0.7015 0.7560 0.7315 0.7458 0.7735 0.8450 0.7597 0.6981 0.7687 0.7189 0.6633 0.6642 0.7044 0.7421 0.7330 0.7323 0.7538 0.7716 0.7867 0.7384

0.3157 0.5608 0.3444 0.3381 0.3239 0.2964 0.3448 0.4019 0.3851 0.4646 0.3154 0.3700 0.4967 0.7693 0.7390 0.7448 0.7352 0.7482 0.7370 0.7937 0.7981 0.7272 0.7009 0.7591 0.2771 0.3591 0.3318 0.3170 0.3902 0.4057 0.5038 0.4431 0.4300 0.4274 0.4643 0.3403 0.1811 0.4131 0.2866 0.1493 0.1709 0.2557 0.3905 0.3548 0.2914 0.3508 0.5841 0.5935 0.6731

0.3157 0.4892 0.3276 0.3235 0.3091 0.2794 0.3292 0.3882 0.3711 0.4497 0.3019 0.3557 0.4842 0.6213 0.7037 0.6352 0.5836 0.5932 0.5641 0.5583 0.5698 0.5040 0.5117 0.6234 0.2645 0.3482 0.3205 0.3049 0.3792 0.3893 0.4880 0.4250 0.4107 0.4087 0.4402 0.3403 0.1811 0.4131 0.2866 0.1493 0.1709 0.2557 0.3905 0.3548 0.2914 0.3508 0.5841 0.5908 0.6643

0.0000 0.0716 0.0168 0.0145 0.0148 0.0170 0.0157 0.0137 0.0140 0.0150 0.0135 0.0143 0.0125 0.1481 0.0353 0.1096 0.1516 0.1550 0.1730 0.2354 0.2283 0.2232 0.1892 0.1357 0.0126 0.0109 0.0113 0.0121 0.0110 0.0164 0.0159 0.0181 0.0193 0.0187 0.0241 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0027 0.0088

5.7242 5.9058 5.1354 5.1459 5.1507 5.1285 5.1816 5.2233 5.2446 5.2492 5.1575 5.1554 5.2359 6.3817 6.2942 6.2869 6.0949 5.9440 5.9079 5.8678 5.7202 5.5762 5.4834 5.5009 5.2067 5.2718 5.2633 5.2514 5.3010 5.3029 5.3722 5.3138 5.2744 5.2347 5.1932 5.2225 5.1316 5.2942 5.2093 5.1341 5.1520 5.1932 5.2991 5.2674 5.2008 5.2398 5.6022 5.5890 5.6623

-0.3417 4.8931 -0.0238 -0.0111 0.0527 -0.1153 -0.0915 -0.0480 -0.0104 0.2349 0.0048 -0.1691 -0.9285 0.2232 0.0171 0.5560 0.4153 0.0866 0.0969 0.4047 0.3932 0.2382 -0.0396 0.9691 -0.1393 0.0198 0.0276 -0.1079 -0.0044 -0.1474 0.1440 0.0948 0.0958 0.1002 -0.0652 0.2329 -0.3123 0.2159 0.1890 -0.0402 -0.0905 -0.2164 0.0756 0.1658 -0.0859 -0.5658 0.0307 -0.1552 0.0586

-0.2995 1.2044 -0.0394 -0.1652 0.2311 -0.1712 -0.2909 -0.2718 -0.1957 0.1450 0.1835 0.0659 -0.6860 0.2662 0.1899 0.5376 0.4773 0.0249 0.1598 0.4227 0.0976 -0.4270 0.3025 2.8810 -0.2420 -0.2731 0.3144 -0.1984 -0.2317 -0.0287 0.1569 -0.0176 -0.0976 0.0283 0.6000 1.1269 -0.5604 0.0870 0.4020 -0.4062 -0.3711 -0.1805 -0.0884 0.0494 -0.0908 -0.2430 -0.0601 -0.1206 -0.0315

xxxviii

VBC VBC VBC VBC VBC VBC VBC VBC VCS VCS VCS VCS VCS VCS VCS VCS VCS VCS VCS VGS VGS VGS VGS VGS VGS VGS VGS VGS VGS VGS VHL VHL VHL VHL VHL VHL VHL VHL VHL VHL VHL VIF VIF VIF VIF VIF VIF VIF VIF

0.7415 0.7555 0.8996 0.9246 0.9299 0.9390 0.9292 0.9537 0.4524 0.3529 0.3522 0.3544 0.4329 0.6689 0.7433 0.7911 1.0458 1.1990 1.3075 0.6964 0.7526 0.7457 0.7726 0.7671 0.9239 0.9337 0.9394 0.8931 0.9005 0.9459 0.6956 0.6553 0.5633 0.5520 0.5319 0.6578 0.6733 0.7201 0.7692 0.7947 0.8231 0.7275 0.7296 0.7577 0.7473 0.6994 0.6745 0.7380 0.9954

0.6723 0.6847 0.7504 0.7703 0.7513 0.7417 0.6652 0.6654 0.2099 0.2292 0.2612 0.2929 0.3629 0.3824 0.3800 0.3711 0.5665 0.6410 0.7032 0.5353 0.5990 0.5720 0.5995 0.5559 0.6059 0.5586 0.6593 0.6161 0.5132 0.6505 0.3527 0.3568 0.4075 0.4068 0.4597 0.4629 0.4724 0.5153 0.5667 0.5561 0.5418 0.0863 0.0904 0.1150 0.1104 0.1016 0.0908 0.1247 0.2008

0.6562 0.6548 0.6721 0.7314 0.6798 0.6857 0.6652 0.6405 0.2051 0.2227 0.2471 0.2716 0.3299 0.3371 0.3800 0.3710 0.5135 0.5242 0.5692 0.4472 0.5143 0.5709 0.5390 0.5451 0.5907 0.5569 0.6556 0.5963 0.4786 0.6240 0.2764 0.2974 0.3564 0.3725 0.3966 0.3300 0.3317 0.3314 0.3699 0.3552 0.4070 0.0729 0.0781 0.1030 0.0998 0.0954 0.0848 0.1193 0.1936

0.0161 0.0299 0.0783 0.0390 0.0715 0.0560 0.0000 0.0249 0.0047 0.0064 0.0141 0.0212 0.0330 0.0453 0.0001 0.0001 0.0529 0.1168 0.1341 0.0881 0.0847 0.0011 0.0606 0.0109 0.0153 0.0018 0.0036 0.0197 0.0346 0.0265 0.0763 0.0594 0.0510 0.0343 0.0631 0.1329 0.1407 0.1839 0.1968 0.2009 0.1348 0.0134 0.0123 0.0119 0.0106 0.0063 0.0060 0.0054 0.0072

5.6375 5.6266 5.7013 5.6870 5.6232 5.5800 5.4536 5.4152 6.8107 6.8108 6.8189 6.8384 6.7821 6.7469 6.6439 6.5809 6.5235 6.4443 6.4229 6.3681 6.3887 6.3354 6.3181 6.2317 6.2452 6.1523 6.2378 6.1819 6.0363 6.1540 5.8627 5.9231 6.0113 6.0421 6.0959 6.1081 6.0950 6.0867 6.0916 6.0202 5.9488 6.7371 6.7384 6.7360 6.7400 6.7675 6.7779 6.7564 6.6440

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2024 2023 2021 2020 2019 2018 2017 2016

0.0254 -0.1579 0.0336 0.1582 0.1043 0.3381 0.0925 -0.9598 -0.0002 -0.0185 -0.0440 0.1383 0.0845 0.2678 0.1561 0.1414 0.2001 0.0504 0.1345 -0.0463 0.1304 0.0407 0.2200 -0.0306 0.2386 -0.1787 0.1372 0.3983 -0.2373 0.9556 -0.1298 -0.1840 -0.0685 -0.1163 -0.0279 0.0306 0.0193 -0.0111 0.1788 0.1787 -0.8372 -0.0030 -0.0252 -0.0091 -0.0615 -0.0236 0.0507 0.2956 -0.0656

0.1223 -0.0755 0.0626 0.2203 0.0903 0.0562 0.0874 -0.8590 -0.0073 -0.2308 -0.1994 0.2492 0.0174 0.2303 0.0388 0.3553 0.2276 0.2678 -0.7182 -0.0309 -0.1093 0.2693 0.0021 -0.0244 -0.0121 0.1572 0.3140 0.3274 0.2622 1.3654 -0.0659 -0.2426 -0.0078 -0.1382 -0.0505 -0.0059 -0.0139 0.1315 0.1543 0.0835 -0.0974 -0.0526 -0.1346 -1.0000 0.0387 -0.0366 -0.0218 4.2220 -0.8266

xxxix

2015 2014 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014

0.8827 1.0193 0.7941 0.8304 0.7860 0.7202 0.8350 1.2062 1.2364 1.2337 1.3557 1.0018 1.0824

0.1402 0.1821 0.7019 0.7441 0.7180 0.6300 0.6789 0.7016 0.7450 0.7778 0.7069 0.7155 0.7029

0.1236 0.1553 0.4746 0.4710 0.4489 0.3870 0.5491 0.5076 0.5832 0.5193 0.4969 0.4691 0.5506

0.0166 0.0268 0.2273 0.2731 0.2691 0.2430 0.1298 0.1941 0.1618 0.2585 0.2100 0.2463 0.1523

6.6734 6.6212 6.3254 6.3540 6.3438 6.2206 5.9827 5.9961 6.0075 6.0401 5.8868 5.8332 5.7108

0.1277 0.9762 -0.0638 0.0237 0.3281 0.7295 -0.0303 -0.0260 -0.0724 0.4233 0.1315 0.3256 -0.7868

0.0990 -0.1144 0.0725 -0.0015 0.5924 -0.0268 -0.1235 0.1835 0.2825 0.0056 0.4157 0.0058 -0.8087