Ước lượng sai số chuẩn trong mô hình tài chính với dữ liệu bảng, so sánh các phương pháp

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN TRỌNG Ý ƯỚC LƯỢNG SAI SỐ CHUẨN TRONG MƠ HÌNH TÀI CHÍNH VỚI DỮ LIỆU BẢNG: SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh -2014 BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN TRỌNG Ý ƯỚC LƯỢNG SAI SỐ CHUẨN TRONG MƠ HÌNH TÀI CHÍNH VỚI DỮ LIỆU BẢNG: SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP Chuyên ngành : Tài Chính Ngân Hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS TRẦN NGỌC THƠ Thành phố Hồ Chí Minh -2014 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực không trùng lặp với đề tài khác MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục bảng Danh mục hình Tóm tắt Chương Giới thiệu chung Chương Ước lượng mơ hình điều kiện hiệu ứng công ty cố định 2.1 Các ước lượng sai số chuẩn vững (robust standard error estimates) 2.2 Kiểm định ước lượng sai số chuẩn mô 2.3 Sai số chuẩn theo phương pháp Fama-Macbeth 11 2.4 Mô ước lượng sai số chuẩn Fama-Macbeth 13 2.5 Các sai số chuẩn Newey-West 17 Chương Ước lượng sai số chuẩn điều kiện hiệu ứng thời gian 19 3.1 Các ước lượng sai số chuẩn vững 20 3.2 Các ước lượng Fama-Macbeth 23 Chương Ước lượng sai số chuẩn điều kiện hiệu ứng công ty hiệu ứng thời gian 26 4.1 Sai số chuẩn ước lượng theo Rogers 26 4.2 Ước lượng Fama-Macbeth 29 Chương Ước lượng sai số chuẩn điều kiện hiệu ứng công ty tạm thời 31 5.1 Hiệu ứng công ty tạm thời : định dạng cấu trúc liệu 31 5.2 Hiệu ứng cố định- biến giả công ty (Fixed Effects-Firm Dummies) .33 5.3 Sai số chuẩn Fama-Macbeth hiệu chỉnh 35 Chương Ứng dụng thực nghiệm 40 6.1 Ứng dụng định giá tài sản 41 6.2 Ứng dụng Tài Chính Doanh Nghiệp 45 Chương Mơ hình định giá tài sản dựa liệu Việt Nam 50 7.1 Phân tích so sánh tổng quát sai số chuẩn ước lượng theo phương pháp White phương pháp Rogers (phân nhóm) 50 7.2 Mơ hình hồi quy liệu thực 54 Chương Kết luận 62 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.2.1 Kết mô ước lượng sai số chuẩn OLS Rogers trường hợp tồn hiệu ứng công ty liệu Bảng 2.4.1 Kết mô ước lượng sai số chuẩn theo Fama-Macbeth với hiệu ứng công ty liệu 15 Bảng 3.1.1 : Kết mô ước lượng sai số chuẩn OLS Rogers trường hợp tồn hiệu ứng công ty liệu 21 Bảng 3.2.1 Kết mô ước lượng sai số chuẩn theo Fama-Macbeth với hiệu ứng thời gian liệu 24 Bảng 4.1.1 Kết mô ước lượng sai số chuẩn OLS Rogers trường hợp tồn đồng thời hiệu ứng công ty thời gian liệu 27 Bảng 4.2.1 Kết mô ước lượng sai số chuẩn theo Fama-Macbeth với tồn đồng thời hiệu ứng công ty thời gian liệu 30 Bảng 5.2.1 Ước lượng sai số chuẩn với hiệu ứng công ty không cố định Sai số chuẩn OLS Rogers 33 Bảng 5.3.1 Ước lượng sai số chuẩn với hiệu ứng công ty không cố định Sai số chuẩn Fama-Macbeth 36 Bảng 6.1.1 Ứng dụng định giá tài sản 42 Bảng 6.2.1 Ứng dụng tài doanh nghiệp- Hồi quy cấu trúc vốn 47 Bảng 7.2.1 Thống kê mô tả liệu nghiên cứu 55 Bảng 7.2.2 Kết ước lượng mơ hình định giá tài sản với liệu Việt Nam 56 DANH MỤC HÌNH Hình 2.1.1 Ma trận phương sai - hiệp phương sai phần dư Hình 3.1.1 Sai số chuẩn sai số chuẩn Rogers số lượng nhóm (số năm ) thay đổi 23 Hình 5.1.1 Hệ số tương quan phần dư thay đổi hiệu ứng công ty cố định (ρ) hệ số tự tương quan bậc (ϕ) 32 Hình 7.1.1 Ma trận phương sai - hiệp phương sai ước lượng theo phương pháp White 51 Hình 7.1.2 Ma trận phương sai- hiệp phương sai ước lượng theo phương pháp Rogers phân nhóm theo cơng ty 53 Ước Lượng Sai Số Chuẩn Trong Mơ Hình Tài Chính Với Dữ Liệu Bảng: So Sánh Các Phương Pháp Tóm tắt Trong nghiên cứu thực nghiệm định giá tài sản tài doanh nghiệp, nhà nghiên cứu thường xuyên đối mặt với liệu bảng Trong liệu bảng này, phần dư tương quan cơng ty tương quan thời kỳ, sai số chuẩn theo OLS bị chệch Trong lịch sử, có hai hướng nghiên cứu sử dụng phương pháp khác để giải vấn đề Nghiên cứu tài doanh nghiệp dựa vào sai số chuẩn Rogers, mơ hình định giá tài sản sử dụng phương pháp Fama-Macbeth để ước lượng sai số chuẩn Bài nghiên cứu tìm hiểu phương pháp khác sử dụng trước lý giải phương pháp khác thu sai số chuẩn( giá trị đúng) chúng cho kết khác Ý định nghiên cứu nhằm cung cấp kiến thức tảng để lý giải phương pháp khác lại cho kết nghiên cứu khác hướng dẫn việc sử dụng phương pháp Chương Giới thiệu chung Chúng ta biết sai số chuẩn theo OLS phần dư có phân phối độc lập đồng Khi phần dư quan sát tương quan với nhau, sai số chuẩn theo OLS bị chệch (biased) ước lượng cao thấp mức biến động thực tham số ước lượng Mặc dù việc sử dụng liệu bảng phổ biến, cách thức mà nhà nghiên cứu sử dụng để giải vấn đề sai số ước lượng bị chệch đa dạng Trong nghiên cứu tài có ước lượng liệu bảng mà xuất gần đây, 45% không báo cáo việc điều chỉnh sai số chuẩn phần dư phụ thuộc lẫn Trong số nghiên cứu lại, phương pháp để ước lượng tham số sai số chuẩn trường hợp tương quan nhóm (cluster) đa dạng 31% nghiên cứu sử dụng biến giả cho nhóm 34% ước lượng tham số lẫn sai số chuẩn sử dụng phương pháp Fama-Macbeth Hai phương pháp lại sử dụng OLS để ước lượng tham số có điều chỉnh sai số chuẩn tình tương quan nhóm 7% số sử dụng phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn Newey-West (Newey-West, 1987) 22% sử dụng sai số chuẩn Rogers (Williams, 2000, Rogers, 1993, Moulton, 1990, Moulton, 1986) sai số chuẩn White điều chỉnh để tính tới trường hợp tương quan nhóm Các sai số chuẩn cịn gọi sai số chuẩn phân theo nhóm Mặc dù nghiên cứu trước đưa nhiều phương pháp để ước lượng sai số chuẩn liệu bảng cung cấp hướng dẫn cho nhà nghiên cứu để xem xét phương pháp họ sử dụng hợp lý Bởi phương pháp đơi lại cho kết ước lượng khác nên việc hiểu làm cách để so sánh phương pháp với quan trọng Ngoài ra, nhà nghiên cứu cần phải hiểu phương pháp cho ước lượng sai số chuẩn khác chúng lý giải việc lựa chọn ước lượng khác Đây mục tiêu nghiên cứu Có hai hình thức phụ thuộc phổ biến ứng dụng tài Hai hình thức đóng vai trị tảng cho việc phân tích nghiên cứu Các phần dư ước lượng tương quan đơn vị chéo (quan sát năm khác công ty bị tương quan) Trong nghiên cứu này, gọi hiệu ứng cơng ty (firm effect) Ngồi ra, phần dư năm bị tương quan cơng ty, gọi hiệu ứng thời gian (time effect) Bài nghiên cứu xem xét kết mô liệu bảng hai hình thức phụ thuộc trên, thực riêng rẽ sau thực đồng thời hai hiệu ứng Với liệu mơ đó, ta ước lượng tham số độ lệch chuẩn sử dụng phương pháp so sánh 53 Hình 7.1.2: Ma trận phương sai- hiệp phương sai ước lượng theo phương pháp Rogers phân nhóm theo cơng ty e11 CôngtyN Côngty1 e11 e12 e11 e13 0 0 0 Công ty e11 e12 e11 e13 … e12 e13 e12 e13 e1T 0 0 0 0 0 0 e 0 k1 ek1ek2 e e 0 k1 k3 0 e k1 e … e k2 e 0 0 0 e k1 e ek2ek3 e 0 k2 k3 k3 kT Công ty N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 eN1eN2 eN1eN3 eN1 eN1eN2 … eN2eN3 eN1eN3 eN2eN3 eNT Với ma trận phương sai- hiệp phương sai phần dư ước lượng trên, giá trị phương sai hệ số ước lượng tính tốn sau: N T T var cov(β ) = (X' X)−1.X'Ω* X.(X' X)−1 = (X' X)−1.∑(∑eit Xit )' (∑eit Xit ).(X' X)−1 (4’) i=1 t =1 t =1 Sự khác biệt sai số chuẩn ước lượng theo Rogers so với White ông lấy bình phương tổng eiXit nhóm thay lấy tổng giá trị e iXit Như ma trận trung tâm có tương tác quan sát khác nhóm mức độ tương quan phần dư nhóm Trong ứng dụng thực tế, nhà nghiên cứu điều chỉnh bậc tự công thức để khiến cho sai số chuẩn ước lượng có giá trị xấp xỉ với sai số chuẩn tỷ lệ NT/NT-k* M/M-1 với M số nhóm, M N ta phân nhóm theo cơng ty T ta phân nhóm theo thời gian Trong nghiên cứu, so sánh sai số chuẩn theo hai phương pháp cho nhận định ban đầu cấu trúc liệu Nếu sai số chuẩn ước lượng Rogers phân nhóm theo cơng ty lớn so với sai số chuẩn ước lượng White đáng kể liệu có chứa hiệu ứng công ty Hệ số 54 tương quan phần dư giả định khác dương khiến dẫn đến điều Trong trường hợp sai số chuẩn Rogers nhỏ sai số chuẩn White điều có nghĩa hiệu ứng công ty tồn nhóm khác có mẫu hình khác Có nhóm tương quan âm có nhóm dương, giá trị tương quan nhóm âm lớn làm cho giá trị sai số chuẩn ước lượng phân nhóm nhỏ sai số chuẩn White Nếu sai số chuẩn hai phương pháp gần khơng tồn hiệu ứng cơng ty Có vẻ khơng có tương quan phần dư phân nhóm Những so sánh cung cấp nhìn nhận ban đầu cấu trúc liệu Để xác định rõ ràng hơn, nhà nghiên cứu cần xếp liệu cách hợp lý để xác định mức độ tương quan, từ đưa kết luận độ quan trọng hiệu ứng công ty hiệu ứng thời gian Ví dụ để xem xét hiệu ứng công ty phần dư, ta tiến hành xếp liệu theo cơng ty, sau theo năm thực tính hệ số tương quan với độ trễ tăng dần Chúng ta áp dụng tương tự trường hợp hiệu ứng thời gian 7.2 Mơ hình hồi quy liệu thực Trong phần này, thực nghiên cứu Daniel Titman (2004) liệu công ty niêm yết sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (Hose) Mục tiêu nghiên cứu xem xét liệu số giá trị sổ sách giá thị trường (BE/PE) giải thích cho biến động giá chứng khốn hay khơng Bằng cách phân tách số thành yếu tố đại diện cho thơng tin hữu hình (đại diện cho thơng tin tăng trưởng giá trị sổ sách) thơng tin vơ hình (đại diện cho yếu tố không liên quan tới thông tin thể sổ sách) 55 Các biến mơ hình thực tính tốn tương tự phần mơ tả liệu tác giả (được mô tả cụ thể phần phụ lục) Dữ liệu quan sát bao gồm 254 công ty giai đoạn từ 2005 đến 2013 bao gồm 11468 quan sát (dữ liệu bảng không cân xứng- unbalance panel data) Một hạn chế khiến cho xây dựng liệu nghiên cứu giống hoàn toàn so với nghiên cứu gốc Daniel Titman (2004) thời gian quan sát liệu ngắn Thời gian nghiên cứu liệu tơi gồm có năm (từ 2005 đến 2013), ngoại trừ biến tỷ suất sinh lợi hàng tháng (monthly stock return) biến cịn lại tơi khơng thể thực tính tốn biến độc lập TSSL thị trường (market return), TSSL sổ sách (book return), phát hành cổ phần (share issuance) theo khung thời gian năm Thay vào đó, tơi thực tính tốn biến với khung thời gian năm Chính vậy, biến tỷ số giá sổ sách giá trường (b/m) lấy trễ năm (24 kỳ) Số liệu lịch sử giao dịch cổ phiếu mẫu nghiên cứu thu thập từ trang thức sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh Giá cổ phiếu dùng để tính tốn TSSL giá đóng cửa ngày giao dịch cuối tháng Số liệu số lượng cổ phiếu hành thu thập phần mềm thu thập liệu Vietstock Tất số liệu điều chỉnh theo kiện chia tách, mua lại, chia cổ tức công ty Dữ liệu nghiên cứu trình bày bảng 7.2.1 bên 56 Bảng 7.2.1: Thống kê mô tả liệu nghiên cứu Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ Giá trị lớn Mothly stock return 11468 -0.0097428 0.0742635 -0.9242793 0.3382781 Log(Market Return) 11468 -0.30071 0.3795087 -1.909901 0.7040187 Log(Book Return) 11468 -0.0064332 0.1421709 -0.7839294 0.5804236 Log(B/Mt-2) 11468 0.112918 0.1550921 -0.232351 0.9003671 Share issuance 11468 -0.3478514 0.4839624 -2.351392 0.8397067 Tôi thực hồi quy mơ hình điều chỉnh sai số chuẩn hệ số ước lượng với phương pháp White, Rogers, Fama-Macbeth Bảng kết hồi quy trình bày bảng 7.2.2, trang 57 Cột I-III hệ số ước lượng thu theo phương pháp OLS kèm với sai số chuẩn báo cáo ngoặc đơn Biến giả thời gian đưa vào mơ hình nhằm so sánh hệ số ước lượng theo OLS theo Fama-Macth cột IV Cột V-VII hệ số ước lượng theo phương pháp OLS đưa vào đồng thời biến giả thời gian biến giả công ty 57 Bảng 7.2.2: Kết ước lượng mơ hình định giá tài sản với liệu Việt Nam I II Log(Market Return) III IV V VI VII 0.040 (0.003)** 0.040 (0.001)** 0.040 (0.006)** 0.042 (0.008)** 0.058 (0.005)** 0.058 (0.003)** 0.058 (0.007)** -0.009 (0.007) -0.009 (0.003)* -0.009 (0.007) -0.009 (0.011) -0.032 (0.008)** -0.032 (0.005)** -0.032 (0.010)** Log(B/Mt-2) -0.004 (0.002) -0.004 (0.001)** -0.004 (0.004) -0.002 (0.004) -0.036 (0.007)** -0.036 (0.005)** -0.036 (0.008)** Share issuance -0.008 (0.006) -0.008 (0.003)* -0.008 (0.007) -0.007 (0.011) -0.019 (0.008)* -0.019 (0.005)** -0.019 (0.009)* 0.32 0.13 Log(Book Return) R 0.32 N Coefficient Estimates Standard Errors Dummy * 0.32 0.33 0.33 0.33 11,468 11,468 11,468 11,468 11,468 11,468 11,468 OLS OLS OLS FM OLS OLS OLS Rogers(F) Rogers(T) FM White T p-value < 0.05, ** T p-value < 0.01 T White F&T Rogers(F) F&T Rogers(T) F&T 58 Để tìm cấu trúc liệu tầm quan trọng hiệu ứng công ty hiệu ứng thời gian, thực so sánh sai số chuẩn cột I với cột II, III So với cột I, sai số chuẩn cột II gần khơng có chênh lệch đáng kể, khơng cịn có xu hướng nhỏ dù Điều lý giải khơng có hiệu ứng cơng ty rõ rệt cấu trúc liệu (ρXρɛ xấp xỉ có xu hướng âm) Để lý giải cho điều này, tơi thực xếp liệu để tính toán hệ số tương quan phần dư Việc xếp thực theo trình tự xếp liệu theo công ty công ty phần dư xếp từ gần thời điểm nghiên cứu đến khứ Như thấy mức độ tương quan công ty thay đổi số thời kỳ Đồ thị bên thể hệ số tương quan phần dư thay đổi khoản cách hai quan sát (từ tháng đến 10 tháng) Kết tương quan cho thấy rõ rằng, hệ số tương quan quan sát phần dư gần có xu hướng âm nguyên nhân dẫn đến sai số chuẩn ước lượng điều chỉnh phân nhóm theo cơng ty có nhỏ mức thay đổi không đáng kể Khi hệ số điều chỉnh tích số tương quan phần dư tương quan quan sát biến độc lập việc hệ số tương quan phần dư gần lý giải hợp lý cho kết nghiên cứu Điều củng cố thêm khẳng định tơi từ kết mơ hình khơng tồn hiệu ứng công ty liệu with in firm residual correlation 0.8 0.6 0.4 0.2 -0.2 with in firm residual correlation 10 59 Tuy nhiên kết so sánh cột I III lại có khác biệt Sai số chuẩn hệ số ước lượng hai phương pháp điều chỉnh thực có khác không lớn ( sai số chuẩn lớn hơn, có sai số chuẩn hệ số Log(book return) nhau) Như có tồn hiệu ứng thời gian liệu nghiên cứu So sánh cột III cột IV làm rõ thêm nhận định Cả hai phương pháp Rogers phân nhóm theo thời gian Fama-Macbeth xây dựng để xử lý trường hợp tồn hiệu ứng thời gian nên khơng có ngạc nhiên sai số chuẩn hai phương pháp xấp xỉ lớn sai số chuẩn White Tương tự phân nhóm theo cơng ty, tơi phần tích tương quan phần dư biến độc lập để làm rõ cho nhận định Để tính tốn hệ số tương quan phần dư biến độc lập số lượng công ty quan sát thay đổi, thực xếp liệu nghiên cứu theo tháng Trong tháng thực xếp công ty Việc xếp với liệu tơi gặp nhiều khó khăn so với nghiên cứu gốc tác giả Bởi mã chứng khốn sàn Hose khơng xếp theo tiêu chí đáng tin cậy nên công ty nghiên cứu không xếp dựa theo quy định Thay vào đó, tơi tính tốn hệ số tương quan tỷ suất sinh lợi chứng khoán với tỷ suất sinh lợi thị trường (đại diện số Vn-index) Sau tháng, tơi xếp công ty dựa hệ số tương quan (sếp theo hệ số tương quan giảm dần) Mặc dù cịn nhiều bất cập theo tơi phương pháp hợp lý, việc xem xét hiệu ứng thời gian mơ hình với mục đích trả lời câu hỏi, liệu với cú sốc cho kinh tế thời điểm phản ứng ngành khác công ty khác ngành Bởi hệ số tương quan thể mức độ liên hệ công ty thị trường nên việc xếp công ty theo hệ số tương quan cách làm hợp lý Sau xếp cơng ty, tơi tính tốn hệ số tương quan phần dư biến độc lập thay đổi khoảng cách quan sát (từ công ty đến 12 công ty) Đồ 60 thị bên thể mức độ tương quan phần dư biến độc lập thay đổi khoảng cách quan sát (thay đổi số lượng công ty quan sát) 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 residuals book return market return share issuance 10 lagged log(B/M) Có thể dễ dàng nhìn thấy, ngoại trừ hệ số tương quan biến book return tương đối thấp (xấp xỉ 0) hệ số tương quan phần dư biến độc lập lại tương đối lớn (từ 0.2 đến 0.6) Do đó, hệ số điều chỉnh sai số chuẩn tích tương quan phần dư biến độc lập có giá trị dương Điều khiến cho sai số chuẩn ước lượng điều chỉnh phân nhóm theo thời gian lớn so với sai số chuẩn White Điều hoàn toàn hợp lý với kết mơ hình Khi so sánh kết sai số chuẩn biến cột I cột III ta nhận thấy rằng, ngoại trừ sai số chuẩn biến book return không thay đổi (cùng 0.007 cột I III) sai số chuẩn biến lại tăng lên đáng kể ( biến market return tăng từ 0.003 đến 0.006, biến B/M từ 0.002 đến 0.004, biến share issuance từ 0.006 đến 0.007 ) Do ta kết luận có hiệu ứng thời gian liệu nghiên cứu Khi có cú sốc thời điểm khác cơng ty phản ứng khác Tuy nhiên, có hai điểm đáng lưu ý kết nghiên cứu 12 61 Thứ nhất, sai số chuẩn biến cột III tăng lên so với cột I mơ hình hồi quy cột III đưa biến giả thời gian vào Ý nghĩa việc đưa biến giả thời gian vào mơ hình để tiện cho việc so sánh mơ hình hồi quy theo phương pháp Fama-Macbeth Ta dễ dàng nhận thấy kết hệ số ước lượng theo OLS ta đưa biến giả thời gian vào hệ số ước lượng theo FamaMacbeth xấp xỉ ( so sánh cột I,II,III với cột IV) Và khác biệt sai số chuẩn cột III cột I lý giải hiệu ứng thời gian tạm thời trình bày chương nghiên cứu Chúng ta dễ dàng hiệu ứng giống việc kinh tế rơi vào cú sốc thời điểm cơng ty phản ứng khác với cú sốc Những cơng ty thuộc nhóm ngành thuận chu kỳ phản ứng khác với cơng ty nhóm ngành nghịch chu kỳ kể chiều hướng lẫn quy mô Do đó, liệu tồn hiệu ứng cơng ty tạm thời giải thích tốt phản ứng công ty trước biến động kinh tế dựa vào đồ tương quan phần dư biến độc lập ta thấy việc giải thích hợp lý Sự tương quan phần dư có thay đổi ta thay đổi khoảng cách quan sát (khoảng cách công ty tăng lên), số lượng công ty tăng đến 10 hệ số tương quan phần dư có thay đổi đáng kể (từ xấp xỉ 0.29 0.13) Và hệ số điều chỉnh sai số chuẩn tích số hệ số tương quan phần dư hệ số tương quan biến lập nên hệ số tương quan phần dư thay đổi theo cấu trúc hiệu ứng thời gian tạm thời sai số chuẩn điều chỉnh biến độc lập thay đổi theo hiệu ứng thời gian tạm thời Thứ hai, giá trị p- value giảm xuống đáng kể đưa biến giả công ty vào mô hình (so sánh cột V, VI, VII I, II, III) khiến cho biến có ý nghĩa thống kê mức mạnh Điều giải thích tác động bù trừ việc giảm bậc tự số lượng tham số tăng lên tổng bình phương sai số chuẩn giảm xuống Đối với liệu nghiên cứu này, tác động thứ hai tương đối mạnh 62 nên khiến cho hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê mức mạnh Tuy nhiên tiến hành kiểm định ý nghĩa thống kê đưa biến giả cơng ty kiểm định F kết kiểm định không cho ý nghĩa thống kê Tức việc đưa biến giả công ty vào không giải thích tốt kết mơ hình Do vậy, dựa phân tích việc sử dụng mơ hình cột III hợp lý Chương Kết luận Trong kinh tế lượng, điều rõ ràng phần dư phụ thuộc lẫn sai số chuẩn OLS bị chệch Các nhà nghiên cứu tài nên ước lượng sai số chuẩn liệu nghiên cứu có dạng bảng điều rõ ràng Các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm trước đề xuất sử dụng nhiều phương pháp để ước lượng sai số chuẩn phần dư công ty năm tương quan với Trong nghiên cứu này, cho thấy hiệu phương pháp khác xử lý vấn đề mức độ xác tương đối phương pháp phụ thuộc vào chất phụ thuộc nhóm Bởi phương pháp Fama-Macbeth xây dựng để xử lý tương quan phần dư năm công ty nên hiệu bối cảnh Phương pháp cho ước lượng hiệu phương pháp OLS (mặc dù OLS dễ dàng khác phục điều cách đưa thêm biến giả thời gian vào mơ hình) sai số chuẩn tốt sai số chuẩn Rogers (phân nhóm theo thời gian) số lượng nhóm lớn tốt số lượng nhóm nhỏ Sai số chuẩn Rogers (phân nhóm theo cơng ty) xác điều kiện hiệu ứng công ty so với sai số chuẩn ước lượng OLS, Fama-Macbeth, FamaMacbeth điều chỉnh tự tương quan bậc Newey-West Hơn nữa, sai 63 số chuẩn Rogers có tính vững (robust) trường hợp phụ thuộc khác (tác động thường xuyên hay tác động tạm thời) Các ước lượng Rogers đưa sai số chuẩn khoảng tin cậy xác điều kiện hiệu ứng công ty hay hiệu ứng thời gian Trong trường hợp hiệu ứng thời gian tạm thời sai số chuẩn Rogers tỏ ưu việt so với mơ hình hiệu ứng cố định Bởi cấu trúc phụ thuộc xác phần dư biến phụ thuộc thường không xác định nên ước lượng ổn định trường hợp khác lợi lớn Cuối cùng, kết từ việc mô kết từ hai ứng dụng giá trị chuẩn đoán việc ước lượng sai số chuẩn với phương pháp khác Sai số chuẩn White, Rogers Fama-Macbeth cho ước lượng tương tự trường hợp khơng có phụ thuộc phần dư (hoặc biến độc lập) Do so sánh sai số chuẩn phương pháp khác nhau, ta đo lường cách đơn giản nhanh chóng mức độ chung hiệu ứng thời gian hiệu ứng công ty Như thấy phần VI, sai số chuẩn Rogers phân nhóm theo cơng ty lớn nhiều lần so với sai số chuẩn White, điều ám có diện hiệu ứng công ty liệu (trong phần ứng dụng tài doanh nghiệp) Khi sai số chuẩn Rogers phân nhóm theo thời gian lớn nhiều lần so với sai số chuẩn White, điều ám có diện hiệu ứng thời gian liệu (ứng dụng định giá tài sản) Những điều giúp ích cho người làm nghiên cứu việc đưa gợi ý việc cải thiện mơ hình nghiên cứu họ Danh mục tài liệu tham khảo Cameron, A C., Gelbach, J B., & Miller, D L (2011) Robust inference with multiway clustering Journal of Business & Economic Statistics, 29(2) Daniel, K., & Titman, S (2006) Market reactions to tangible and intangible information The Journal of Finance, 61(4), 1605-1643 Fama, E F., & MacBeth, J D (1973) Risk, return, and equilibrium: Empirical tests The Journal of Political Economy, 607-636 Imbens, G W., & Kolesar, M (2012) Robust standard errors in small samples: Some practical advice (No w18478) National Bureau of Economic Research MacKinnon, J G., & White, H (1985) Some heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimators with improved finite sample properties Journal of Econometrics, 29(3), 305-325 Newey, W K.,& West, K D (1986) A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelationconsistent covariance matrix Petersen, M A (2009) Estimating standard errors in finance panel data sets: Comparing approaches Review of financial studies, 22(1), 435-480 Rogers, W (1994) Regression standard errors in clustered samples Stata technical bulletin, 3(13) Thompson, S B (2011) Simple formulas for standard errors that cluster by both firm and time Journal of Financial Economics, 99(1), 1-10 White, H (1980) A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity Econometrica: Journal of the Econometric Society, 817-838 Wooldridge, J M (2003) Cluster-sample methods in applied econometrics.American Economic Review, 133-138 Phụ lục : Xây dựng liệu A) Ứng dụng định giá tài sản Dữ liệu mơ hình hồi quy bảng lấy từ nghiên cứu “Market Reactions to Tangible and Intangible Information” (2004) Daniel Titman Có thể xem nghiên cứu họ để có phần mơ tả liệu chi tiết Biến phụ thuộc tỷ suất sinh lợi hàng tháng chứng khoán riêng rẽ từ tháng năm 1968 đến tháng 12 năm 2001 Các biến độc lập bao gồm: Log( lagged book/market) tính log tổng giá trị sổ sách vốn cổ phần thời điểm kết thúc năm tài khóa cơng ty năm t-6 chia cho tổng vốn cổ phần ngày giao dịch cuối năm t-6 Log(book return) đo lường thay đổi giá trị sổ sách vốn cổ phần công ty so với năm trước Do bạn mua phần trăm giá trị sổ sách công ty năm trước, đồng thời bạn không đầu tư thêm rút bớt tiền từ khoảng đầu tư, tỷ suất sinh lợi sổ sách phần trăm sở hữu chia cho phần trăm ban đầu Share issuance biến đo lường việc phát hành cổ phần Được xác định trừ log phần trăm sở hữu cuối năm thứ năm với giả định năm thứ nhà đầu tư sở hữu phần trăm cơng ty Do đó, nhà đầu tư mua 1% công ty sau năm năm họ sở hữu 0.5% share issuance tính –log(0.5) = 0.693 Các nhà đầu tư giả định không rút bớt tăng lên tiền vào khoản đầu tư họ Do đó, khoản tiền mặt mà nhà đầu tư nhận (ví dụ cổ tức) tái đầu tư vào công ty Đối với trường hợp phát hành thêm cơng ty mua lại cổ phần nhà đầu tư giả định không tham gia vào hoạt động này, phần trăm sở hữu họ cao thấp mức ban đầu B) Ứng dụng tài doanh nghiệp Dữ liệu nghiên cứu bảng xây dựng từ Compustat với thời gian quan sát từ 1965 đến 2003 (dữ liệu biến phụ thuộc) Các biến độc lập biến trễ năm lấy quan sát công ty chi trả cổ tức vào năm trước (Fama French, 2002) Để giảm bớt tác động quan sát vượt ngưỡng (outliers), lấy biến tỷ lệ (profits to sales, tangible assets, advertising to sales, and R&D to sales) khung phân vị thứ đến phân vị 99 (Petersen Faulkender, 2004, Richardson Sloan, 2003) Các biến độc lập bao gồm: Market debt ratio (biến phụ thuộc) định nghĩa giá trị sổ sách nợ chia cho tổng giá trị sổ sách tài sản trừ giá trị sổ sách vốn cổ phần cộng với giá thị trường vốn cổ phần Ln (Market Value of Asset) tính log tổng giá trị sổ sách tài sản trừ giá trị sổ sách vốn cổ phần cộng với giá thị trường vốn cổ phần Ln (1+ Firm Age) giá trị firm age số năm cổ phiếu cơng ty niêm yết Được tính năm trừ năm cổ phiếu công ty bắt đầu giao dịch Profits / Sales xác định lợi nhuận hoạt động trước khấu hao chia cho doanh thu Tài sản hữu hình xác định bất động sản, nhà xưởng, trang thiết bị chia cho giá trị sổ sách tổng tài sản Advertising / Sales xác định chi quảng cáo chia cho doanh thu R&D / Sales xác định chi cho hoạt động R&D chia cho doanh thu, công ty số liệu R&D biến đạt giá trị R&D > biến giả chi cho hoạt động R&D dương trường hợp khác ... hai liệu thực Bằng cách so sánh cách thức ước lượng sai số chuẩn phương pháp khác rút học từ việc so sánh Trong tất liệu, mơ hình hồi quy ước lượng theo OLS báo cáo sai số chuẩn White, sai số chuẩn. .. giá trị sai số chuẩn thực có tăng lên Khi thực ước lượng sai số chuẩn tham số ước lượng phương pháp Rogers, giá trị sai số chuẩn ước lượng gần với giá trị sai số chuẩn Những giá trị ước lượng tăng... trung bình hệ số ước lượng độ lệch chuẩn hệ số ước lượng Độ lệch chuẩn giá trị sai số chuẩn (true standard error) hệ số ước lượng giá trị lý tưởng sai số chuẩn ước lượng Sai số chuẩn ước lượng trung