Tác động của công bố thông tin đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố hồ chí minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Huỳnh Thảo Vy TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG BỐ THÔNG TIN ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SÀN CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành: Tài ngân hàng Mã số chuyên ngành: 83 40 201 LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thị Ánh Như TP Hồ Chí Minh, năm 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn “Tác động công bố thông tin đến giá cổ phiếu doanh nghiệp bất động sản niêm yết sàn chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh” nghiên cứu tơi Ngoại trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan toàn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Khơng có sản phẩm nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà khơng trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học sở đào tạo khác Thành phố, năm 2021 Ký tên Huỳnh Thảo Vy ii LỜI CẢM ƠN Bằng tất tình yêu thương, xin chân thành cảm ơn quý thầy cô, bạn bè, người thân giúp tơi hồn thiện luận văn Nhờ có lời động viên, khích lệ người, tơi có luận văn Đối với tơi nghiên cứu xuất sắc, tất tình yêu thương người Người tơi muốn gửi lời cảm ơn cô Tiến Sĩ Nguyễn Thị Ánh Như, người hướng dẫn trực tiếp hỗ trợ tơi q trình xây dựng, tạo nên luận văn hồn chỉnh Cơ cho tơi lời khun q báu, giúp tơi định hướng xác làm đề tài nghiên cứu Cô dành trọn thời gian để xem xét, hướng dẫn, góp ý chân thành đến đề tài tơi Và cô động viên để sớm tiến hành, kết thúc luận văn theo quy định Người muốn nhắn nhủ gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy Tiến Sĩ Phạm Hà, người thầy góp ý, giúp tơi tìm ý tưởng để hình thành nên đề tài nghiên cứu luận văn cuối khóa Và thầy có góp ý xác đáng, tính chun mơn cao q trình tơi viết luận văn Tôi xin cảm ơn anh chị khóa người thân gia đình cổ vũ, giúp tơi có động lực để thực kết thúc luận văn cách hoàn thiện trọn vẹn iii TÓM TẮT Bài nghiên cứu sử dụng kinh tế định hượng, phương pháp nghiên cứu kiện, ứng dụng mơ hình CAR - mơ hình hồi quy lợi nhuận bất thường tích lũy vào đề tài, nhằm kiểm định “Tác động công bố thông tin đến giá cổ phiếu doanh nghiệp bất động sản niêm yết sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh” Bằng cách vận dụng chạy hồi quy: Hồi quy tuyến tính OLS, hồi quy tác động ngẫu nhiên REM, hồi quy tác động cố định FEM, hồi quy khắc phục GLS để đo lường tác động mơ hình CAR – lợi nhuận bất thường tích lũy, nhằm đánh giá tác động công bố thông tin thị trường chứng khoán bất động sản Việt Nam Các tác nhân nghiên cứu đến Size - đại diện quy mô doanh nghiệp; DR- tỷ lệ chia trả cổ tức; Beta – hệ số rủi ro hệ thống doanh nghiệp; ATV – khối lượng giao dịch trung bình; AAV- khối lượng giao dịch bất thường trung bình; ROA- tỷ số lợi nhuận tổng tài sản; ROE – tỷ số sinh lời vốn chủ sở hữu Nghiên cứu cửa sổ kiện: Cửa sổ trước kiện (-5,-1); sau kiện (+1,+5) nguyên cửa sổ kiện (-5,+5) Tác giả phân tích với phương pháp hồi quy trên, để tìm cho mơ hình phương pháp phù hợp có kết ý nghĩa nghiên cứu Ba mơ hình tác giả sử dụng nghiên cứu: CAR(-5,-1), CAR(+1,+5),CAR(-5,+5) Các bước tiến hành phân tích ma trận tương quan, lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp cho mơ hình, kiểm định đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan mơ hình Kết nghiên cứu đạt được: biến độc lập có ý nghĩa thống kê, giải thích cho biến phụ thuộc CAR mơ hình Với biến AAV - khối lượng giao dịch trung bình có tác động ngược chiều với CAR(+1,+5) Hai biến lại tác động chiều với biến CAR(-5,+5) DR - tỷ lệ chia cổ tức, Beta - hệ số rủi ro hệ thống Ngoài tác giả kiểm định tồn lợi nhuận bất thường khối lượng giao dịch bất thường trước, sau ngày cơng bố thơng tin Tác giả khẳng định có yếu tố (AAV, DR, Beta) tác động việc công bố thông tin đến giá doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khoán TP.HCM iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii MỤC LỤC iv DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ vii DANH MỤC BẢNG viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix Chương 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Cơ sở hình thành luận văn .1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Phạm vi đối tượng nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Ý nghĩa nghiên cứu 1.7 Kết cấu luận văn Chương 2: CƠ SỞ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1 Các lý thuyết 2.2 Các loại hình cơng bố thơng tin thị trường chứng khốn Việt Nam 2.3 Các thông tin công bố doanh nghiệp bất động sản niêm yết sàn chứng khoán TP.HCM 2.4 Khung lý thuyết .10 2.5 Mối quan hệ công bố thông tin với giá cổ phiếu 12 2.6 Tác động công bố thông tin thông qua giá khối lượng giao dịch cổ phiếu thị trường hiệu dạng bán mạnh (semi-strong form) .16 2.7 Các yếu tố khác ảnh hưởng đến giá cổ phiếu 18 2.8 Các giả thuyết nghiên cứu 22 v Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 23 3.1 Phương pháp nghiên cứu kiện mơ hình nghiên cứu 23 3.1.1 Phương pháp nghiên cứu kiện 23 3.1.2 Mơ hình nghiên cứu 25 3.1.3 Phân tích biến mơ hình 27 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 32 Chương KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 34 4.1 Lợi nhuận bất thường trung bình 34 4.2 Lợi nhuận bất thường trung bình tích lũy 37 4.3 Khối lượng giao dịch bất thường trung bình 38 4.4 Phân tích kết đạt 42 4.4.1 Phân tích thống kê mơ tả .42 4.4.2 Phân tích hệ số tương quan 43 4.4.3 Phân tích hồi quy 48 4.5 Những tác động đến giá cổ phiếu công bố thông tin doanh nghiệp bất động sản Việt Nam niêm yết sàn chứng khoán TP.HCM 64 4.6 Thảo luận kết nghiên cứu 65 Chương 5: KẾT LUẬN 69 5.1 Kết luận 69 5.2 Ý nghĩa thực tiễn 70 5.3 Các khuyến nghị sách 70 5.4 Hạn chế hướng mở rộng cho nghiên cứu 71 5.4.1 Các hạn chế 71 5.4.2 Mở rộng nghiên cứu .72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 PHỤ LỤC 78 vi PHỤ LỤC A: Danh sách 33 doanh nghiệp bất động sản niêm yết sàn chứng khoán TP.HCM nghiên cứu 78 PHỤ LỤC B: Bảng chụp kết chương trình Stata, mơ tả biến sử dụng mơ hình 80 PHỤ LỤC C: Bảng chụp kết chương trình Stata, kiểm định ma trận tương quan biến mơ hình nghiên cứu 81 PHỤ LỤC D: Bảng chụp kết chương trình Stata, hồi quy tuyến tính OLS cho mơ hình CAR1 – CAR(-5,-1) 83 PHỤ LỤC E: Bảng chụp kết chương trình Stata, hồi quy tác động ngẫu nhiên REM, hồi quy tác động cố định FEM, kiểm định hausman, mơ hình khắc phục GLS bảng kết hồi quy OLS, REM, GLS cho mơ hình CAR1 – CAR(-5,-1) 84 PHỤ LỤC F: Bảng chụp kêt chương trình Stata, hồi quy tuyến tính OLS cho mơ hình CAR2 – CAR(+1,+5) 87 Phụ lục G: Bảng chụp kết chương trình Stata, hồi quy tác động ngẫu nhiên REM, hồi quy tác động cố định FEM, kiểm định hausman bảng kết hồi quy OLS, REM cho mô hình CAR2 – CAR(+1,+5) 88 PHỤ LỤC H: Bảng chụp kết chương trình Stata, hồi quy tuyến tính OLS cho mơ hình CAR3 – CAR(-5,+5) .92 PHỤ LỤC I: Bảng chụp kết chương trình Stata, hồi quy tác động ngẫu nhiên REM, hồi quy tác động cố định FEM, kiểm định hausman, hồi quy khắc phục GLS bảng kết hồi quy OLS, REM, GLS cho mơ hình CAR3 – CAR(-5,+5) 93 vii DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 2.1 Hình ảnh miêu tả dịng thời gian cửa sổ kiện sau 17 Hình 4.1 Lợi nhuận bất thường cửa sổ kiện 36 Hình 4.2 Khối lượng giao dịch bất thường trung bình cửa sổ kiện 41 viii DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Các biến độc lập sử dụng mơ hình nghiên cứu 25 Bảng 4.1 Mô tả kiểm định lợi nhuận bất thường trung bình .34 Bảng 4.2 Kết kiểm định lợi nhuận bất thường trung bình 35 Bảng 4.3 Mô tả kiểm định lợi nhuận bất thường trung bình tích lũy .37 Bảng 4.4 Kết kiểm định lợi nhuận bất thường trung bình tích lũy 37 Bảng 4.5 Mơ tả kiểm định khối lượng giao dịch bất thường trung bình 38 Bảng 4.6 Kết kiểm định khối lượng giao dịch bất thường trung bình .39 Bảng 4.7 Thống kê mô tả 42 Bảng 4.8 Ma trận tương quan biến phụ thuộc CAR(-5,-1) với biến độc lập mơ hình 43 Bảng 4.9 Ma trận tương quan biến phụ thuộc CAR(+1,+5) với biến độc lập mơ hình 45 Bảng 4.10 Ma trận tương quan biến phụ thuộc CAR(-5,+5) với biến độc lập mơ hình 46 Bảng 4.11 Mối tương quan biến phụ thuộc CAR(-5,-1); CAR(+1,+5); CAR(-5,+5) với biến độc lập mơ hình 47 Bảng 4.12 Kiểm định tự tương quan với mơ hình ứng với biến phụ thuộc CAR(-5,-1); CAR(+1,+5); CAR(-5,+5) với biến độc lập mơ hình .48 Bảng 4.13 Kiểm định phương sai thay đổi, đa cộng tuyến mơ hình CAR(-5,-1) với phương pháp hồi quy tuyến tính OLS .49 Bảng 4.14 Kết hồi quy theo phương pháp: OLS, REM, FEM mơ hình CAR(5,-1) 50 Bảng 4.15 Kiểm định phương sai thay đổi, đa cộng tuyến mơ hình CAR(-5,-1) với phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên REM .51 Bảng 4.16 Kết hồi quy theo phương pháp GLS mơ hình CAR(-5,-1) 53 Bảng 4.17 Kiểm định phương sai thay đổi, đa cộng tuyến mơ hình CAR(+1,+5) với phương pháp hồi quy tuyến tính OLS .54 Bảng 4.18 Kết hồi quy theo phương pháp: OLS, REM, FEM mơ hình CAR(+1,+5) 55 Bảng 4.19 Kiểm định phương sai thay đổi, đa cộng tuyến mơ hình CAR(+1,+5) theo phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên REM 57 Bảng 4.20 Kiểm định phương sai thay đổi, đa cộng tuyến mơ hình CAR(-5,+5) với phương pháp hồi quy tuyến tính OLS .58 Bảng 4.21 Kết hồi quy theo phương pháp: OLS, REM, FEM mơ hình CAR(5,+5) 59 Bảng 4.22 Kiểm định phương sai thay đổi, đa cộng tuyến mơ hình CAR(-5,+5) với phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên REM .61 Bảng 4.23 Kết hồi quy theo phương pháp GLS mơ hình CAR(-5,+5) 62 ix AAV AR ATV AV BCTC HN BĐS BG CAR CBTT CĐNB CSH CTCP XNK ĐHĐCĐ ĐKCC DR EMH ER ESOP FDI FEM GDKHQ HĐQT HOSE IDI IPO KQKD LNST MS Excel OLS P REM ROA ROE Sig TNDN TNHH MTV TP.HCM UBND USD VIF VN DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Average abnormal trading volume Abnormal Returns Average trading Abnormal Trading Volume Báo cáo tài hợp Bất động sản Breush – Godfrey Cumulative Abnormail Returns Công bố thông tin Cổ đông nội Chủ sở hữu Công ty cổ phần Xuất Nhập Đại hội đồng cổ đông Ngày đăng ký cuối Dividendend ratio Efficient Market Hypothesis Expected Return Employee Stock Ownership Plan Foreign Direct Investment Fixed Effects Model Giao dịch không hưởng quyền Hội đồng quản trị Sở Giao Dịch Chứng Khốn thành phố Hồ Chí Minh In-depth interview Initial public ofering Kết kinh doanh Lợi nhuận sau thuế Microsoft Excel Ordinary least square Probability Random Effects Model Return on Assets Return On Equity significance Thu nhập doanh nghiệp Trách nhiệm hữu hạn thành viên Thành phố Hồ Chí Minh Ủy ban nhân dân United States dollar Variance inflation factor Việt Nam 81 PHỤ LỤC C: Bảng chụp kết chương trình Stata, kiểm định ma trận tương quan biến mơ hình nghiên cứu pwcorr CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE, sig CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA CAR1 1.0000 Size -0.0275 0.4302 1.0000 DR 0.0620 0.0753 -0.0291 0.4034 1.0000 Beta 0.0455 0.1914 -0.0114 0.7432 0.0698 0.0452 1.0000 ATV -0.0132 0.7054 0.4869 0.0000 -0.0177 0.6109 -0.0619 0.0755 1.0000 AAV 0.0272 0.4351 0.2152 0.0000 -0.0193 0.5803 -0.0251 0.4711 0.3289 0.0000 1.0000 ROA 0.0512 0.1415 0.0778 0.0255 0.0465 0.1821 -0.0148 0.6711 0.0499 0.1518 0.0244 0.4838 1.0000 ROE 0.0533 0.1258 0.1428 0.0000 0.1188 0.0006 -0.0291 0.4035 0.1053 0.0025 0.0280 0.4215 0.9058 0.0000 ATV AAV ROA ROE ROE 1.0000 pwcorr CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE, sig CAR2 Size DR Beta CAR2 1.0000 Size 0.0027 0.9387 1.0000 DR 0.0286 0.4125 -0.0291 0.4034 1.0000 Beta 0.0592 0.0894 -0.0114 0.7432 0.0698 0.0452 1.0000 ATV -0.0685 0.0493 0.4869 0.0000 -0.0177 0.6109 -0.0619 0.0755 1.0000 AAV 0.0308 0.3768 0.2152 0.0000 -0.0193 0.5803 -0.0251 0.4711 0.3289 0.0000 1.0000 ROA 0.0178 0.6101 0.0778 0.0255 0.0465 0.1821 -0.0148 0.6711 0.0499 0.1518 0.0244 0.4838 1.0000 ROE 0.0192 0.5814 0.1428 0.0000 0.1188 0.0006 -0.0291 0.4035 0.1053 0.0025 0.0280 0.4215 0.9058 0.0000 ROE ROE 1.0000 82 pwcorr CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE, sig CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA CAR3 1.0000 Size -0.0278 0.4249 1.0000 DR 0.0727 0.0369 -0.0291 0.4034 1.0000 Beta 0.0760 0.0291 -0.0114 0.7432 0.0698 0.0452 1.0000 ATV -0.0383 0.2722 0.4869 0.0000 -0.0177 0.6109 -0.0619 0.0755 1.0000 AAV 0.0378 0.2781 0.2152 0.0000 -0.0193 0.5803 -0.0251 0.4711 0.3289 0.0000 1.0000 ROA 0.0606 0.0820 0.0778 0.0255 0.0465 0.1821 -0.0148 0.6711 0.0499 0.1518 0.0244 0.4838 1.0000 ROE 0.0649 0.0624 0.1428 0.0000 0.1188 0.0006 -0.0291 0.4035 0.1053 0.0025 0.0280 0.4215 0.9058 0.0000 ROE ROE 1.0000 xtserial CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 32) = 78.093 Prob > F = 0.0000 xtserial CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 32) = 1.145 Prob > F = 0.2926 xtserial CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 32) = 22.535 Prob > F = 0.0000 83 PHỤ LỤC D: Bảng chụp kết chương trình Stata, hồi quy tuyến tính OLS cho mơ hình CAR1 – CAR(-5,-1) regress CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE SS Source Model Residual 962832269 92.2788437 817 137547467 112948401 Total 93.241676 824 113157374 CAR1 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0086034 4105542 0331982 -.0013534 103968 0756744 0764814 2354988 Number of obs 817) F( 7, Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE MS df P>|t| t Std Err 0.377 0.135 0.219 0.816 0.295 0.820 0.674 0.354 -0.88 1.50 1.23 -0.23 1.05 0.23 0.42 0.93 0097276 2742774 0269617 005816 0993121 3319546 1814545 2537711 = = = = = = 825 1.22 0.2901 0.0103 0.0018 33608 [95% Conf Interval] 0104906 9489255 0861205 0100627 2989049 7272587 4326533 7336189 -.0276974 -.1278171 -.0197241 -.0127695 -.0909689 -.5759099 -.2796905 -.2626213 regress CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE SS Source Model Residual 962832269 92.2788437 817 137547467 112948401 Total 93.241676 824 113157374 CAR1 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0086034 4105542 0331982 -.0013534 103968 0756744 0764814 2354988 Number of obs 817) F( 7, Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE MS df P>|t| t Std Err 0.377 0.135 0.219 0.816 0.295 0.820 0.674 0.354 -0.88 1.50 1.23 -0.23 1.05 0.23 0.42 0.93 0097276 2742774 0269617 005816 0993121 3319546 1814545 2537711 est store OLS estat imtest, white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(35) Prob > chi2 = = 59.45 0.0061 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test chi2 df Heteroskedasticity Skewness Kurtosis 59.45 6.92 1.01 35 0.0061 0.4374 0.3154 Total 67.38 43 0.0102 vif p Source Variable VIF 1/VIF ROE ROA ATV Size AAV DR Beta 6.00 5.82 1.42 1.35 1.13 1.05 1.01 0.166556 0.171688 0.703468 0.743167 0.886085 0.954752 0.988503 Mean VIF 2.54 = = = = = = 825 1.22 0.2901 0.0103 0.0018 33608 [95% Conf Interval] -.0276974 -.1278171 -.0197241 -.0127695 -.0909689 -.5759099 -.2796905 -.2626213 0104906 9489255 0861205 0100627 2989049 7272587 4326533 7336189 84 PHỤ LỤC E: Bảng chụp kết chương trình Stata, hồi quy tác động ngẫu nhiên REM, hồi quy tác động cố định FEM, kiểm định hausman, mơ hình khắc phục GLS bảng kết hồi quy OLS, REM, GLS cho mơ hình CAR1 – CAR(-5,-1) 85 xtreg CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,re Random-effects GLS regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0065 between = 0.1086 overall = 0.0103 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) CAR1 Coef Std Err z P>|z| Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0086034 4105542 0331982 -.0013534 103968 0756744 0764814 2354988 0097276 2742774 0269617 005816 0993121 3319546 1814545 2537711 sigma_u sigma_e rho 33659784 (fraction of variance due to u_i) -0.88 1.50 1.23 -0.23 1.05 0.23 0.42 0.93 0.376 0.134 0.218 0.816 0.295 0.820 0.673 0.353 = = [95% Conf Interval] -.0276691 -.1270195 -.0196457 -.0127526 -.0906801 -.5749446 -.2791628 -.2618834 est store REM xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects CAR1[MACK,t] = Xb + u[MACK] + e[MACK,t] Estimated results: Var CAR1 e u Test: sd = sqrt(Var) 1131574 1132981 3363887 3365978 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 0.00 1.0000 collin CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE (obs=825) Collinearity Diagnostics SQRT RVariable VIF VIF Tolerance Squared -CAR1 1.01 1.01 0.9897 0.0103 Size 1.35 1.16 0.7425 0.2575 DR 1.05 1.02 0.9521 0.0479 Beta 1.01 1.01 0.9867 0.0133 ATV 1.42 1.19 0.7034 0.2966 AAV 1.13 1.06 0.8849 0.1151 ROA 5.82 2.41 0.1717 0.8283 ROE 6.01 2.45 0.1665 0.8335 -Mean VIF 2.35 Cond Eigenval Index 4.5188 1.0000 1.4477 1.7668 1.0459 2.0786 0.9364 2.1967 0.6464 2.6440 0.3120 3.8059 0.0778 7.6206 0.0141 17.8895 0.0010 68.3081 Condition Number 68.3081 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.1095 8.52 0.2886 0104623 9481279 0860421 0100458 2986161 7262934 4321257 732881 86 xtgls CAR1 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,corr(ar1) force Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.0210) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = CAR1 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0087131 40943 0337125 -.0012512 1010908 0720507 0777559 2376945 1 Std Err .0098497 2745476 026761 0058355 0989392 3309914 1810101 2573786 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(7) Prob > chi2 z -0.88 1.49 1.26 -0.21 1.02 0.22 0.43 0.92 P>|z| 0.376 0.136 0.208 0.830 0.307 0.828 0.668 0.356 = = = = = 825 33 25 8.49 0.2913 [95% Conf Interval] -.0280182 -.1286735 -.018738 -.0126885 -.0928266 -.5766805 -.2770175 -.2667582 010592 9475334 086163 0101861 2950081 7207819 4325292 7421473 esttab OLS REM GLS, r2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) brackets nogap compress Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons N R-sq (1) CAR1 (2) CAR1 (3) CAR1 -0.00860 [-0.88] 0.411 [1.50] 0.0332 [1.23] -0.00135 [-0.23] 0.104 [1.05] 0.0757 [0.23] 0.0765 [0.42] 0.235 [0.93] -0.00860 [-0.88] 0.411 [1.50] 0.0332 [1.23] -0.00135 [-0.23] 0.104 [1.05] 0.0757 [0.23] 0.0765 [0.42] 0.235 [0.93] -0.00871 [-0.88] 0.409 [1.49] 0.0337 [1.26] -0.00125 [-0.21] 0.101 [1.02] 0.0721 [0.22] 0.0778 [0.43] 0.238 [0.92] 825 0.010 825 825 t statistics in brackets * p F = -0.9217 CAR2 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons 0515825 027574 0232709 -.0050678 0519046 0836974 -.0251876 -1.424179 sigma_u sigma_e rho 07275245 11140784 29895681 F test that all u_i=0: Std Err .0161398 1190631 0100085 0025805 0350456 1289534 0719156 4645235 t P>|t| 3.20 0.23 2.33 -1.96 1.48 0.65 -0.35 -3.07 0.001 0.817 0.020 0.050 0.139 0.516 0.726 0.002 = = 2.72 0.0085 [95% Conf Interval] 0199002 -.2061457 0036243 -.0101333 -.0168896 -.1694368 -.1663572 -2.336034 0832647 2612938 0429175 -2.26e-06 1206987 3368316 115982 -.512324 (fraction of variance due to u_i) F(32, 785) = 1.27 Prob > F = 0.1438 est store FEM hausman FEM REM Coefficients (b) (B) FEM REM Size DR Beta ATV AAV ROA ROE 0515825 027574 0232709 -.0050678 0519046 0836974 -.0251876 0034957 057556 0142151 -.0049893 0516122 -.0032363 0174448 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0480867 -.029982 0090558 -.0000785 0002924 0869337 -.0426324 0157615 0729034 0042199 0016321 0110086 062839 0369886 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 10.80 Prob>chi2 = 0.1478 89 xtreg CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,re Random-effects GLS regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0124 between = 0.0484 overall = 0.0134 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) CAR2 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons 0034957 057556 0142151 -.0049893 0516122 -.0032363 0174448 -.0380468 Std Err .003474 0941336 0090754 0019989 0332717 1126065 0616741 0912667 z P>|z| sigma_u sigma_e rho 00970503 11140784 00753146 (fraction of variance due to u_i) 1.01 0.61 1.57 -2.50 1.55 -0.03 0.28 -0.42 0.314 0.541 0.117 0.013 0.121 0.977 0.777 0.677 = = 10.92 0.1422 [95% Conf Interval] -.0033132 -.1269423 -.0035724 -.008907 -.0135991 -.223941 -.1034342 -.2169264 0103047 2420544 0320026 -.0010717 1168234 2174684 1383239 1408327 est store REM xtreg CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0237 between = 0.0023 overall = 0.0008 corr(u_i, Xb) F(7,785) Prob > F = -0.9217 CAR2 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons 0515825 027574 0232709 -.0050678 0519046 0836974 -.0251876 -1.424179 sigma_u sigma_e rho 07275245 11140784 29895681 F test that all u_i=0: Std Err .0161398 1190631 0100085 0025805 0350456 1289534 0719156 4645235 t P>|t| 3.20 0.23 2.33 -1.96 1.48 0.65 -0.35 -3.07 0.001 0.817 0.020 0.050 0.139 0.516 0.726 0.002 = = 2.72 0.0085 [95% Conf Interval] 0199002 -.2061457 0036243 -.0101333 -.0168896 -.1694368 -.1663572 -2.336034 0832647 2612938 0429175 -2.26e-06 1206987 3368316 115982 -.512324 (fraction of variance due to u_i) F(32, 785) = 1.27 Prob > F = 0.1438 est store FEM hausman FEM REM Coefficients (b) (B) FEM REM Size DR Beta ATV AAV ROA ROE 0515825 027574 0232709 -.0050678 0519046 0836974 -.0251876 0034957 057556 0142151 -.0049893 0516122 -.0032363 0174448 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0480867 -.029982 0090558 -.0000785 0002924 0869337 -.0426324 0157615 0729034 0042199 0016321 0110086 062839 0369886 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 10.80 Prob>chi2 = 0.1478 90 xtreg CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,re Random-effects GLS regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0124 between = 0.0484 overall = 0.0134 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) CAR2 Coef Std Err z P>|z| Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons 0034957 057556 0142151 -.0049893 0516122 -.0032363 0174448 -.0380468 003474 0941336 0090754 0019989 0332717 1126065 0616741 0912667 sigma_u sigma_e rho 00970503 11140784 00753146 (fraction of variance due to u_i) 1.01 0.61 1.57 -2.50 1.55 -0.03 0.28 -0.42 0.314 0.541 0.117 0.013 0.121 0.977 0.777 0.677 = = 10.92 0.1422 [95% Conf Interval] -.0033132 -.1269423 -.0035724 -.008907 -.0135991 -.223941 -.1034342 -.2169264 0103047 2420544 0320026 -.0010717 1168234 2174684 1383239 1408327 est store REM xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects CAR2[MACK,t] = Xb + u[MACK] + e[MACK,t] Estimated results: Var CAR2 e u Test: sd = sqrt(Var) 0126072 0124117 0000942 1122818 1114078 009705 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 0.04 0.4174 collin CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE (obs=825) Collinearity Diagnostics SQRT RVariable VIF VIF Tolerance Squared -CAR2 1.01 1.01 0.9866 0.0134 Size 1.35 1.16 0.7423 0.2577 DR 1.05 1.02 0.9543 0.0457 Beta 1.01 1.01 0.9856 0.0144 ATV 1.43 1.20 0.6979 0.3021 AAV 1.13 1.06 0.8834 0.1166 ROA 5.82 2.41 0.1717 0.8283 ROE 6.00 2.45 0.1665 0.8335 -Mean VIF 2.35 Cond Eigenval Index 4.5182 1.0000 1.4414 1.7705 1.0554 2.0691 0.9311 2.2029 0.6490 2.6385 0.3120 3.8052 0.0778 7.6201 0.0140 17.9483 0.0010 68.2928 Condition Number 68.2928 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.1092 91 regress CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE Source SS df MS Model Residual 138993884 10.2493446 817 019856269 012545097 Total 10.3883384 824 012607207 CAR2 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons 0031593 0566273 0138194 -.0049499 0522783 -.011994 0215225 -.0290046 Std Err .0032419 0914086 0089855 0019383 0330978 1106307 0604734 0845744 t 0.97 0.62 1.54 -2.55 1.58 -0.11 0.36 -0.34 Number of obs F( 7, 817) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.330 0.536 0.124 0.011 0.115 0.914 0.722 0.732 = = = = = = 825 1.58 0.1369 0.0134 0.0049 112 [95% Conf Interval] -.0032042 -.122796 -.0038181 -.0087545 -.0126884 -.2291478 -.0971792 -.1950134 0095227 2360506 0314568 -.0011452 117245 2051599 1402241 1370042 est store OLS xtreg CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,re Random-effects GLS regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0124 between = 0.0484 overall = 0.0134 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) CAR2 Coef Std Err z Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons 0034957 057556 0142151 -.0049893 0516122 -.0032363 0174448 -.0380468 003474 0941336 0090754 0019989 0332717 1126065 0616741 0912667 sigma_u sigma_e rho 00970503 11140784 00753146 (fraction of variance due to u_i) 1.01 0.61 1.57 -2.50 1.55 -0.03 0.28 -0.42 P>|z| 0.314 0.541 0.117 0.013 0.121 0.977 0.777 0.677 = = 10.92 0.1422 [95% Conf Interval] -.0033132 -.1269423 -.0035724 -.008907 -.0135991 -.223941 -.1034342 -.2169264 0103047 2420544 0320026 -.0010717 1168234 2174684 1383239 1408327 est store REM esttab OLS REM, r2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) brackets nogap compress (1) CAR2 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons N R-sq 0.00316 [0.97] 0.0566 [0.62] 0.0138 [1.54] -0.00495** [-2.55] 0.0523 [1.58] -0.0120 [-0.11] 0.0215 [0.36] -0.0290 [-0.34] (2) CAR2 0.00350 [1.01] 0.0576 [0.61] 0.0142 [1.57] -0.00499** [-2.50] 0.0516 [1.55] -0.00324 [-0.03] 0.0174 [0.28] -0.0380 [-0.42] 825 0.013 t statistics in brackets * p chi2 = (assumed) CAR3 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0060649 461105 0581517 -.0069234 1642424 019131 1382693 2298133 0104675 2880014 0279655 0061121 1026995 3460098 18937 2742605 sigma_u sigma_e rho 02345038 34670494 00455405 (fraction of variance due to u_i) Std Err z P>|z| -0.58 1.60 2.08 -1.13 1.60 0.06 0.73 0.84 0.562 0.109 0.038 0.257 0.110 0.956 0.465 0.402 = = 15.23 0.0331 [95% Conf Interval] -.0265808 -.1033673 0033403 -.0189028 -.0370449 -.6590358 -.2328891 -.3077274 014451 1.025577 1129631 0050561 3655296 6972978 5094278 7673539 est store REM xtreg CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0137 between = 0.0884 overall = 0.0161 corr(u_i, Xb) F(7,785) Prob > F = -0.1177 = = CAR3 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0168688 2528028 0650592 -.0085334 1448614 -.0777724 1897322 5742772 0502276 3705284 0311469 0080307 109063 4013072 2238037 1.445613 sigma_u sigma_e rho 07058619 34670494 03979983 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err F(32, 785) = t P>|t| -0.34 0.68 2.09 -1.06 1.33 -0.19 0.85 0.40 0.737 0.495 0.037 0.288 0.184 0.846 0.397 0.691 0.95 1.55 0.1458 [95% Conf Interval] -.1154651 -.4745409 0039183 -.0242975 -.0692283 -.8655345 -.2495923 -2.263447 0817274 9801466 1262002 0072307 3589511 7099898 6290568 3.412001 Prob > F = 0.5504 est store FEM hausman FEM REM Coefficients (b) (B) FEM REM Size DR Beta ATV AAV ROA ROE -.0168688 2528028 0650592 -.0085334 1448614 -.0777724 1897322 -.0060649 461105 0581517 -.0069234 1642424 019131 1382693 (b-B) Difference -.010804 -.2083022 0069075 -.00161 -.019381 -.0969033 0514629 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0491247 2331234 0137134 005209 0367092 2032846 1192773 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 2.24 Prob>chi2 = 0.9455 94 xtreg CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,re Random-effects GLS regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0130 between = 0.1539 overall = 0.0189 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) CAR3 Coef Std Err z P>|z| Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0060649 461105 0581517 -.0069234 1642424 019131 1382693 2298133 0104675 2880014 0279655 0061121 1026995 3460098 18937 2742605 sigma_u sigma_e rho 02345038 34670494 00455405 (fraction of variance due to u_i) -0.58 1.60 2.08 -1.13 1.60 0.06 0.73 0.84 0.562 0.109 0.038 0.257 0.110 0.956 0.465 0.402 = = [95% Conf Interval] -.0265808 -.1033673 0033403 -.0189028 -.0370449 -.6590358 -.2328891 -.3077274 est store REM xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects CAR3[MACK,t] = Xb + u[MACK] + e[MACK,t] Estimated results: Var CAR3 e u Test: sd = sqrt(Var) 1212337 1202043 0005499 3481863 3467049 0234504 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 15.23 0.0331 0.14 0.3559 collin CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE (obs=825) Collinearity Diagnostics SQRT RVariable VIF VIF Tolerance Squared -CAR3 1.02 1.01 0.9811 0.0189 Size 1.35 1.16 0.7428 0.2572 DR 1.05 1.03 0.9514 0.0486 Beta 1.02 1.01 0.9834 0.0166 ATV 1.42 1.19 0.7023 0.2977 AAV 1.13 1.06 0.8832 0.1168 ROA 5.82 2.41 0.1717 0.8283 ROE 6.01 2.45 0.1665 0.8335 -Mean VIF 2.35 Cond Eigenval Index 4.5185 1.0000 1.4521 1.7640 1.0743 2.0508 0.9048 2.2347 0.6462 2.6443 0.3112 3.8105 0.0778 7.6203 0.0141 17.9060 0.0010 68.2931 Condition Number 68.2931 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.1086 014451 1.025577 1129631 0050561 3655296 6972978 5094278 7673539 95 regress CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE Source SS df MS Model Residual 1.88759134 98.0089719 817 269655906 119962022 Total 99.8965632 824 121233693 CAR3 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0060441 4765015 0573828 -.0068583 1658864 0291668 1326119 2275909 Std Err t 0100251 2826648 0277862 0059939 1023491 3421059 1870034 2615315 -0.60 1.69 2.07 -1.14 1.62 0.09 0.71 0.87 Number of obs F( 7, 817) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 825 2.25 0.0287 0.0189 0.0105 34636 [95% Conf Interval] 0.547 0.092 0.039 0.253 0.105 0.932 0.478 0.384 -.025722 -.0783334 0028422 -.0186235 -.0350117 -.6423431 -.2344518 -.2857619 0136339 1.031336 1119235 0049069 3667845 7006768 4996757 7409436 est store OLS xtreg CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,re Random-effects GLS regression Group variable: MACK Number of obs Number of groups = = 825 33 R-sq: Obs per group: = avg = max = 25 25.0 25 within = 0.0130 between = 0.1539 overall = 0.0189 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) CAR3 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0060649 461105 0581517 -.0069234 1642424 019131 1382693 2298133 Std Err .0104675 2880014 0279655 0061121 1026995 3460098 18937 2742605 z sigma_u sigma_e rho 02345038 34670494 00455405 (fraction of variance due to u_i) -0.58 1.60 2.08 -1.13 1.60 0.06 0.73 0.84 P>|z| = = 15.23 0.0331 [95% Conf Interval] 0.562 0.109 0.038 0.257 0.110 0.956 0.465 0.402 -.0265808 -.1033673 0033403 -.0189028 -.0370449 -.6590358 -.2328891 -.3077274 014451 1.025577 1129631 0050561 3655296 6972978 5094278 7673539 est store REM xtgls CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE,corr(ar1) force Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares homoskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = CAR3 Coef Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons -.0060494 4768831 0572657 -.0068812 1670898 0308911 1320212 2278648 1 Std Err .0099255 2807848 0276704 0059499 1018105 3402186 185948 2588121 (-0.0062) Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(7) Prob > chi2 z -0.61 1.70 2.07 -1.16 1.64 0.09 0.71 0.88 P>|z| 0.542 0.089 0.038 0.247 0.101 0.928 0.478 0.379 = = = = = 825 33 25 15.96 0.0255 [95% Conf Interval] -.025503 -.073445 0030326 -.0185428 -.0324551 -.6359251 -.2324303 -.2793975 0134042 1.027211 1114987 0047804 3666347 6977074 4964726 7351272 est store GLS esttab OLS REM GLS, r2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) brackets nogap compress (1) CAR3 Size DR Beta ATV AAV ROA ROE _cons N R-sq -0.00604 [-0.60] 0.477* [1.69] 0.0574** [2.07] -0.00686 [-1.14] 0.166 [1.62] 0.0292 [0.09] 0.133 [0.71] 0.228 [0.87] (2) CAR3 -0.00606 [-0.58] 0.461 [1.60] 0.0582** [2.08] -0.00692 [-1.13] 0.164 [1.60] 0.0191 [0.06] 0.138 [0.73] 0.230 [0.84] 825 0.019 t statistics in brackets * p