Quá trình phân tích dữ liệu làm sáng tỏ 2 mục tiêu nghiên cứu được tác giả tiến hành theo các bước tuần tự như sơđồ sau:
Thu thập dữ liệu của các công ty trong giai đoạn 2007-2013
Mã hóa biến và nhập liệu theo quy chuẩn của Eview 6.0
Tiến hành chạy mô hình hồi quy các biến số và thực hiện các kiểm định
3.2. Phương pháp sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Phương pháp được sử dụng trong mô hình nghiên cứu là phương pháp hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng để làm sáng tỏ mục tiêu của nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu. Phương pháp này là một phân tích thống kê để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mô hình hồi quy tuyến tính gồm k biến có dạng như sau: Yi = α 1 + β2X2i + β3X3i + ….+ βkXik + εi Trong đó: Yi là biến phụ thuộc α: là hệ số chặn X là biến độc lập Β tham số chưa biết của các biến độc lập εi là sai số ngẫu nhiên
Ngoài ra, tác giả đã tiến hành chọn lựa giữa 3 kỹ thuật phân tích hồi quy theo dữ
liệu bảng gồm: Pooled, Fixed Effects và Radom Effects để đo lường tác động của chính sách cổ tức lên biến động giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam. Để tìm hiểu xem kỹ thuật phân tích nào là phù hợp nhất trong 3 kỹ thuật trên, tác giả sử dụng hai kiểm định là Likelihood Ratio và Hausman Test.
Để so sánh chọn lựa giữa kỹ thuật phân tích Pooled và Fixed Effects, tác giả sử
dụng kiểm định Likelihood. Với Giả thiết H0: chọn kỹ thuật phân tích Pooled. Nếu kết quả hồi quy cho giá trị P-value < α thì bác bỏ giải thuyết H0 và ngược lại nếu P-value ≥α thi chấp nhận giả thiết H0.
Để so sánh giữa kỹ thuật phân tích Fixed Effects và Radom Effects, tác giả sử dụng kiểm định Hausman Test với giả thiết H0: chọn kỹ thuật phân tích Ramdom Effects,
nếu kết quả hồi quy cho giá trị P-value < α thì bác bỏ giả thiết H0 và ngược lại nếu giá trị P-value ≥α thì chấp nhận giả thiết H0.
Với α tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%.