Mô hình 3 c i ti n h n mô hình 2 b ng cách đ a thêm bi n gi ngành công nghi p
đ quan sát thêm bi n đ ng giá c phi u có khác nhau gi a hai nhóm ngành công nghi p và d ch v . H i qui mô hình 3 theo ph ng pháp OLS cho ta k t qu b ng 4.21. K t qu ban đ u cho th y không có s khác bi t v bi n đ ng giá c phi u gi a các công ty thu c nhóm ngành công nghi p và d ch v vì p-value c a bi n DUM = 0.0567 > 0.05.
B ng 4.21: K t qu h i qui mô hình 3 theo ph ng pháp OLS
Dependent Variable: P_VOL Method: Least Squares Date: 10/20/13 Time: 15:46 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.163071 0.330412 6.546579 0 D_YIELD -1.464564 0.456125 -3.210881 0.0018 PAYOUT -0.006287 0.044965 -0.13981 0.8891 SIZE -0.102086 0.028378 -3.597347 0.0005 E_VOL 1.368898 0.380566 3.597007 0.0005 DEBT 0.215372 0.104562 2.05976 0.0419 GROWTH 0.010297 0.123702 0.083239 0.9338 DUM -0.070521 0.0366 -1.926779 0.0567 R-squared 0.257977 Mean dependent var 0.943128 Adjusted R-squared 0.208975 S.D. dependent var 0.171705 S.E. of regression 0.152713 Akaike info criterion -0.85292 Sum squared resid 2.472068 Schwarz criterion -0.6609 Log likelihood 56.61619 Hannan-Quinn criter. -0.77499 F-statistic 5.264666 Durbin-Watson stat 2.220332 Prob(F-statistic) 0.000035
T ng t các mô hình trên ta th c hi n ki m đ nh đa c ng tuy n b ng cách h i qui ph t ng bi n đ c l p v i t t c các bi n đ c l p còn l i. Theo b ng 4.22 t t c các giá tr VIF đ u nh h n 10 nên ta có th k t lu n là mô hình 3 không có hi n t ng
đa c ng tuy n.
K t qu ki m đ nh ph ng sai sai s thay đ i c a mô hình 3 đ c trình bày trong b ng 4.23. V i Prob. Chi-Square(7) = 0.0029 < 0.05 cho th y ph ng sai sai s có
thay đ i.
B ng 4.22: K t qu ki m đ nh đa c ng tuy n c a mô hình 3
Bi n ph thu c R2ph VIF D_YIELD 0.249011 1.331577 PAYOUT 0.204739 1.257449 SIZE 0.285202 1.398997 E_VOL 0.077996 1.084594 DEBT 0.131478 1.151381 GROWTH 0.265244 1.360996 DUM 0.051758 1.054583 Ngu n: Tác gi tính toán Ti p t c x lý ph ng sai sai s thay đ i b ng cách h i qui mô hình 3 v i tr ng s W_3j. Theo Breusch ậ Pagan Test ta h i qui mô hình 3 có đ c ph n d
resid_7bienj, t o bi n Tj = (resid_7bienj)2. Th c hi n h i qui ph mô hình:
Tj = a1 + a2D_YIELDj + a3PAYOUTj + a4SIZEj + a5E_VOLj + a6DEBTj + a7GROWTHj + a8DUMj+ j (3'')
T k t qu h i qui ph này, ta có đ c bi n Tfj là giá tr d báo c a Tj. T o bi n T_1j = Tfj > 0, t c là T_1j = 1 n u Tfj > 0, ng c l i thì T_1j = 0. T o bi n T_2j = (T_1j * Tfj) + ((1 – T_1j) * Tj). Cu i cùng _ 3 1 _ 2 j j W T .
B ng 4.23: K t qu ki m đ nh ph ng sai sai s thay đ i c a mô hình 3 theo Breusch - Pagan Test
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 3.550964 Prob. F(7,106) 0.0018 Obs*R-squared 21.65474 Prob. Chi-Square(7) 0.0029 Scaled explained
SS 15.03693 Prob. Chi-Square(7) 0.0355
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 10/20/13 Time: 17:51 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.046514 0.055502 0.838069 0.4039 D_YIELD -0.334455 0.076619 -4.365191 0 PAYOUT 0.024251 0.007553 3.210778 0.0018 SIZE -0.001076 0.004767 -0.225706 0.8219 E_VOL 0.050639 0.063926 0.792141 0.43 DEBT -0.023917 0.017564 -1.361737 0.1762 GROWTH -0.010939 0.020779 -0.526426 0.5997 DUM 0.000161 0.006148 0.026231 0.9791 R-squared 0.189954 Mean dependent var 0.021685 Adjusted R-squared 0.13646 S.D. dependent var 0.027605 S.E. of regression 0.025652 Akaike info criterion -4.42077 Sum squared resid 0.069752 Schwarz criterion -4.22876 Log likelihood 259.9841 Hannan-Quinn criter. -4.34285 F-statistic 3.550964 Durbin-Watson stat 2.133174 Prob(F-statistic) 0.001814
B ng 4.24: K t qu h i qui mô hình 3 theo ph ng pháp WLS
Dependent Variable: P_VOL Method: Least Squares Date: 10/20/13 Time: 18:02 Sample: 1 114
Included observations: 114 Weighting series: W_3
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.345729 0.322806 7.266682 0 D_YIELD -1.26067 0.362115 -3.481412 0.0007 PAYOUT -0.08958 0.053227 -1.682965 0.0953 SIZE -0.11562 0.027174 -4.254882 0 E_VOL 1.182766 0.402195 2.940775 0.004 DEBT 0.338912 0.082392 4.113399 0.0001 GROWTH 0.013068 0.089769 0.14557 0.8845 DUM -0.083888 0.032331 -2.594658 0.0108 Weighted Statistics
R-squared 0.380224 Mean dependent var 0.934228 Adjusted R-squared 0.339295 S.D. dependent var 0.580145 S.E. of regression 0.134809 Akaike info criterion -1.10232 Sum squared resid 1.926389 Schwarz criterion -0.91031 Log likelihood 70.83243 Hannan-Quinn criter. -1.0244 F-statistic 9.289934 Durbin-Watson stat 2.111834 Prob(F-statistic) 0
Unweighted Statistics
R-squared 0.220044 Mean dependent var 0.943128 Adjusted R-squared 0.168538 S.D. dependent var 0.171705 S.E. of regression 0.156568 Sum squared resid 2.598441 Durbin-Watson stat 2.250469
B ng 4.25: K t qu ki m đ nh ph ng sai sai s thay đ i c a mô hình 3 có tr ng s theo Breusch - Pagan Test
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 1.380116 Prob. F(7,106) 0.2213 Obs*R-squared 9.522091 Prob. Chi-Square(7) 0.2173 Scaled explained SS 8.870296 Prob. Chi-Square(7) 0.2621
Test Equation:
Dependent Variable: WGT_RESID^2 Method: Least Squares
Date: 10/20/13 Time: 18:11 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.011356 0.012759 0.890011 0.3755 D_YIELD*WGT 0.013472 0.15782 0.085362 0.9321 PAYOUT*WGT -0.0075 0.015064 -0.497868 0.6196 SIZE*WGT 0.001293 0.001865 0.693161 0.4897 E_VOL*WGT -0.095946 0.074076 -1.295247 0.198 DEBT*WGT 0.006571 0.018668 0.351987 0.7255 GROWTH*WGT -0.014559 0.01816 -0.801683 0.4245 DUM*WGT -0.006383 0.005966 -1.069808 0.2871 R-squared 0.083527 Mean dependent var 0.016898 Adjusted R-squared 0.023005 S.D. dependent var 0.024915 S.E. of regression 0.024627 Akaike info criterion -4.50234 Sum squared resid 0.064289 Schwarz criterion -4.31032 Log likelihood 264.6332 Hannan-Quinn criter. -4.42441 F-statistic 1.380116 Durbin-Watson stat 2.154651 Prob(F-statistic) 0.221257
Chúng ta ti n hành ki m đ nh mô hình 3 v i tr ng s W_3j, m c ý ngh a 5% cho ta
k t qu b ng 4.24. B ng 4.24 cho th y t su t c t c và qui mô công ty ti p t c có m i quan h ng c chi u có ý ngh a v i bi n đ ng giá c phi u. Ng c l i, bi n
đ ng thu nh p và t l n trên t ng tài s n có m i quan h cùng chi u có ý ngh a
v i bi n đ ng giá c phi u. V i m c ý ngh a 10% thì t l chi tr c t c m i có m i quan h ng c chi u có ý ngh a v i bi n đ ng giá c phi u. Tác đ ng c a t l t ng tr ng hoàn toàn không có ý ngh a đ n bi n đ ng giá c phi u. Có s khác bi t v bi n đ ng giá c phi u gi a các công ty thu c l nh v c s n xu t và d ch v .
Ti p t c ki m đ nh ph ng sai sai s thay đ i c a mô hình 3 khi h i qui v i tr ng s W_3j. B ng 4.25 cho ta k t qu ph ng sai sai s không đ i m c ý ngh a 5% vì
Prob. Chi-Square(7) = 0.2173 > 0.05.
T các k t qu h i qui theo ph ng pháp WLS c a mô hình 1, 2 và 3 ta ti n hành l a ch n mô hình có kh n ng gi i thích t t nh t m i quan h gi a bi n đ ng giá c phi u và chính sách c t c. K t qu này đ c th hi n b ng 4.26: B ng 4.26: B ng so sánh các tiêu chí l a ch n mô hình K t qu h i qui theo ph ng pháp WLS Adjusted R-squared Akaike info
criterion Schwarz criterion
Mô hình 1 0.095837 -0.90162 -0.82961 Mô hình 2 0.35622 -1.02208 -0.85406 Mô hình 3 0.339295 -1.10232 -0.91031 Ngu n: Tác gi tính toán D a vào b ng 4.26, ta th y m c dù Adjusted R-squared c a mô hình 2 là cao nh t, nh ng mô hình 3 có Akaike info criterion và Schwarz criterion là th p nh t. H n n a ta c ng tìm th y k t qu là có s khác bi t v bi n đ ng giá c phi u c a các công ty thu c l nh v c s n xu t và d ch v , vì v y có th k t lu n kh n ng gi i thích c a mô hình 3 là cao nh t.
T k t qu h i qui cho th y t su t c t c và qui mô công ty có nh h ng ng c chi u ý ngh a đ n bi n đ ng giá c phi u, bi n đ ng thu nh p và t l n trên t ng tài s n có m i quan h cùng chi u có ý ngh a v i bi n đ ng giá c phi u. Phù h p v i Baskin (1989), m i quan h ng c chi u có ý ngh a gi a t su t c t c và bi n
đ ng giá c phi u là m nh nh t. Và đi u này c ng ng c l i v i k t qu c a Allen và Rachim (1996). M i quan h gi a bi n đ ng giá c phi u và t l chi tr c t c luôn ng c chi u và không có ý ngh a th ng kê, đi u này trái ng c v i k t qu c a Baskin (1989) và Allen và Rachim (1996). Nh ng v i m c ý ngh a 10% thì t l chi tr c t c có m i quan h ng c chi u có ý ngh a v i bi n đ ng giá c phi u. M i quan h gi a bi n đ ng giá c phi u và t l t ng tr ng luôn không có ý ngh a
th ng kê trong t t c các k t qu .
5. K t lu n:
V i m c tiêu nghiên c u là ki m đnh m i quan h gi a chính sách c t c (đo l ng b ng t su t c t c và t l chi tr c t c) v i bi n đ ng giá c phi u. i u
này đ c th c hi n trong giai đo n 5 n m (2008 đ n 2012). D a trên m u g m 114 công ty niêm y t trên Hose. Bài nghiên c u c ng ki m đnh m i quan h gi a bi n
đ ng giá c phi u và các bi n khác nh là qui mô công ty, bi n đ ng thu nh p, t l n trên t ng tài s n và t l t ng tr ng.
K t qu th c nghi m c a nghiên c u này cho th y có m i quan h ng c chi u có ý
ngh a gi a bi n đ ng giá c phi u và chính sách c t c v i đ i di n là t su t c t c vì t l chi tr c t c tác đ ng không có ý ngh a th ng kê đ n bi n đ ng giá c phi u. K t qu này phù h p v i nghiên c u c a Baskin (1989) và ng c l i v i nghiên c u c a Allen và Rachim (1996) cho là gi a bi n đ ng giá c phi u và t su t c t c có m i quan h cùng chi u. K t qu còn cho th y qui mô công ty luôn có m i quan h ng c chi u có ý ngh a đ n bi n đ ng giá c phi u. Bi n đ ng thu nh p và t l n trên t ng tài s n có m i quan h cùng chi u v i bi n đ ng giá c phi u. V tác đ ng ng c chi u, t su t c t c có tác đ ng nhi u nh t đ n bi n đ ng giá c phi u. Ng c l i bi n đ ng thu nh p tác đ ng cùng chi u nhi u nh t đ n bi n
đ ng giá c phi u. T l chi tr c t c và t l t ng tr ng đ u không có tác đ ng ý
ngh a đ n bi n đ ng giá c phi u. T l chi tr c t c ch có m i quan h ng c chi u có ý ngh a v i bi n đ ng giá c phi u khi m c ý ngh a 10%. Có s khác bi t v bi n đ ng giá c phi u gi a các công ty thu c l nh v c s n xu t và d ch v . Vì c ban qu n lý và nhà đ u t đ u quan tâm đ n bi n đ ng giá c phi u, nên nghiên c u này cung c p m t h ng đi đ khám phá đi u gì đư làm di chuy n giá c phi u, c ng nh nh ng y u t quan tr ng đ c xem xét b i các nhà đ u t tr c khi th c hi n quy t đ nh đ u t . Và đi u này c ng nh h ng đ n ban qu n lý trong vi c th c hi n chính sách c t c cho công ty c a h . D a trên k t qu c a nghiên c u này, ta có th k t lu n: th nh t là nhà đ u t có th d báo đ c r i ro tr c khi quy t đ nh đ u t , th hai là ban qu n lý c a công ty có th thay đ i bi n đ ng giá c phi u c a h , h có th s d ng chính sách c t c nh là m t công c đ
ki m soát bi n đ ng giá c phi u. H có th làm gi m bi n đ ng giá c phi u b ng
cách t ng chi tr c t c.
H n ch c a nghiên c u này là cách tính bi n t l chi tr c t c ch là t ng đ i vì t i các th i đi m thông báo chi tr c t c khác nhau s l ng c phi u ph thông
đang l u hành s khác nhau, đ d tính toán tác gi đư s d ng s l ng c phi u
l u hành cu i n m đ tính toán t ng s ti n c t c đư chi tr . ng th i tác gi s d ng l i nhu n sau thu thay vì lưi c b n trên m i c phi u đ tính t l chi tr c t c nh m tránh tình tr ng t ng gi m v n trong n m nh h ng đ n thu nh p trên m i c phi u. Ngoài ra nghiên c u ch th c hi n đ i v i nh ng công ty niêm y t trên sàn ch ng khoán TP. H Chí Minh. C m u c ng ch v a đ th a mưn đi u ki n th c hi n h i qui. N u thu th p thêm s li u c a các công ty niêm y t trên sàn ch ng khoán Hà N i t 2008 đ n 2012, c m u l n h n hy v ng là chúng ta có th th y đ c tác đ ng có ý ngh a c a t l chi tr c t c và t l t ng tr ng tài s n
DANH M C TÀI LI U THAM KH O
1. Afzalur Rashid & A. Z. M. Anisur Rahman, 2008. Dividend Policy and Stock Price Volatility: Evidence from Bangladesh. Journal of Applied Business and Economics.
2. Allen, D. E., & Rachim, V. S., 1996. Dividend policy and stock price volatility: Australian evidence. Applied Financial Economics, 6(2), 175-188.
3. Al-Malkawi, H.N., 2007. Determinants of corporate dividend policy in Jordan: an application ofthe Tobit model. Journal of Applied Accounting Research, Vol. 23, pp. 44-70.
4. Al-Najjar, B. and Hussainey, K., 2009. The association between dividend payout and outsidedirectorships. Journal of Applied Accounting Research, Vol. 10, pp. 4-19.
5. Baker, H. K., Farrelly, G. E., & Edelman, R. B., 1985. A survey of management views on dividend policy. Financial management, 78-84
6. Baker, H. K., & Powell, G. E., 1999. How corporate managers view dividend policy. Quarterly Journal of Business and Economics, 17-35.
7. Ball, R., Brown, P., Finn, F. J., & Officer, R., 1979. Dividends and the value of the firm: evidence from the Australian equity market. Australian Journal of Management, 4(1), 13-26.
8. Baskin, J., 1989. Dividend policy and the volatility of common stocks. The Journal of Portfolio Management, 15(3), 19-25
9. Ben-Zion, U., & Shalit, S. S., 1975. Size, leverage, and dividend record as determinants of equity risk. The Journal of Finance, 30(4), 1015-1026.
10. Battacharya, S., 1979. Imperfect information & dividend policy and the ‘bird in hand’ fallacy. The Bell Journal of Economics, Vol. 10, pp. 259-70.
11. Black, F. and Scholes, M., 1974. The Effects of Dividend Yield and Dividend Policy on Common Stock Prices and Returns. Journal of Financial Economics, 1, pp.1-22.
12. Blume, M.E., 1980. Stock Returns and Dividend Yields: Some more Evidence. Review of Economics and Statistics, 62, pp.567-577.
13. Brennan, M., 1970. Taxes, Market Valuation and Financial Policy. National Tax Journal, 23, pp.417-429.
14. DeAngelo, H., DeAngelo, L. and Skinner, D.J., 1996. Reversal of fortune: dividend policy and the disappearance of sustained earnings growth. Journal of Financial Economics, Vol. 40 No. 3, pp. 341-71.
15. Eades, K. M., 1982. Empirical evidence on dividends as a signal of firm value. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 17(4), 471-500.
16. Easterbrook, F.H., 1984. Two Agency-cost Explanations on Dividends.