Phân tích tương quan được tiến hành để kiểm tra mối liên hệ giữa tất cả các biến trong suốt thời kỳ nghiên cứu để kiểm tra các biến này có tương quan với nhau không, ta dùng ma trận tương quan giữa các biến được ước lượng, các biến được xét theo mối tương quan từng đôi một và kết quả chỉ ra trong bảng 4.2.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến
Biến PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size
PE 1.0000 DP 0.2336 *** 1.0000 Q 0.0251 - 0.1318 *** 1.0000 Lev 0.1348 *** 0.0249 - 0.1999 *** 1.0000 MktRtr - 0.0100 - 0.1115 ** 0.3562 *** - 0.0739 1.0000 VMP 0.0636 0.0469 0.3416 *** - 0.1522 *** 0.0540 1.0000 Egrowth - 0.1344 *** - 0.1728 *** 0.0746 0.0162 0.2317 *** - 0.0297 1.0000 Size - 0.0671 - 0.0725 0.2005 *** 0.2780 *** 0.0635 0.0307 -0.0085 1.0000
Ghi chú: với mức *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%.
( Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Nhìn bảng ma trận tương quan trên ta thấy các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau trong khi các hệ số
tương quan đều nhỏ hơn 0.4 thể hiện mối tương quan yếu và điều này cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến của dữ liệu của các biến trong mô hình.
4.3 . Hồi quy đa biến trên dữ liệu bảng POOLED, FEM, REM
Sử dụng phần mềm Stata 11 hồi quy trên cả 3 mô hình là POOLED, FEM, REM trên dữ liệu bảng để kiểm tra tác động của các biến như tỷ lệ thanh toán cổ tức
(DP), tăng trưởng lợi nhuận (EGrowth), đòn bẩy tài chính (Lev), biến động giá thị
trường (VMP), thu nhập thị trường (MktRtr) và quy mô công ty (Size) đến hệ số
P/E của các công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2008-2012.
4.3.1. Kết quả chạy hồi quy
4.3.1.1 Hồi quy Pooled trên Panel Data
Trước tiên, tác giả chạy hồi quy Pooled trên dữ liệu bảng của 83 công ty phi tài chính trong vòng 05 năm từ 2008 - 2012. Tuy nhiên, hồi quy Pooled ở đây thực ra chỉ là hồi quy OLS bình thường, vì dữ liệu xếp chồng lên nhau xem như là dữ
liệu chéo, xem như không có sự khác biệt giữa các công ty và đặc điểm riêng này không tồn tại, không tác động lên biến phụ thuộc, kết quả hồi quy thể hiện trong bảng trong bảng 4.5
Bảng 4.5 kết quả hồi quy POOLED
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Dựa trên kết quả hồi quy bằng mô hình Pooled ta thấy rằng có 5 biến tác
động đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê. Trong đó, biến DP tác động cùng chiều với _cons 32.81815 11.53139 2.85 0.005 10.14963 55.48667 Size -1.111943 .4313598 -2.58 0.010 -1.959914 -.2639718 Egrowth -.595883 .2562735 -2.33 0.021 -1.099668 -.0920981 VMP .1214575 .1278237 0.95 0.343 -.1298194 .3727345 MktRtr .3131225 .675399 0.46 0.643 -1.014583 1.640829 Lev 10.27708 2.653204 3.87 0.000 5.061389 15.49278 Q 1.720921 .9419758 1.83 0.068 -.1308242 3.572666 DP 5.810683 1.312581 4.43 0.000 3.2304 8.390967 PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 44173.7716 414 106.699931 Root MSE = 9.8508 Adj R-squared = 0.0905 Residual 39494.7076 407 97.0385936 R-squared = 0.1059 Model 4679.06399 7 668.437713 Prob > F = 0.0000 F( 7, 407) = 6.89 Source SS df MS Number of obs = 415 . reg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size
hệ số P/E phù hợp với giả thiết đặt ra có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (P-value =0.000) với hệ số Bêta = 5.810683 cho thấy biến DP quyết định quan trọng đến hệ
số P/E, cổ tức được thanh toán vơi tỷ lệ cao sẽ truyền tải thông tin là doanh nghiệp làm ăn hiệu quả, tài chính đủ mạnh trong việc sẳn sàng nguồn tiền mặt, bên cạnh một số nhà đầu tưưa thích cổ tức, nên sẳn sàng đầu tư vào doanh nghiệp thanh toán cổ tức, điều này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước kia của Reilly et al. (1983), Loughlin (1996), Abul F.M. Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), Muhammad, Azam, (2010), Dr Talat Afza (2012), Puwanenthiren Premkanth (2013).
Biến Tobin’s Q tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc với hệ số Bêta = 1.720921 cho thấy biến này tác động mạnh và có ý nghĩa thống kê 10% đến hệ số
P/E đúng như giả thiết mong đợi, khi Tobin’s cao sẽ làm tăng niềm tin của nhà đầu tư trong việc lựa chọn cổ phiếu vào danh mục của họ làm tăng hệ số P/E, phù hợp với các nghiên cứu của Dr Talat Afza (2012).
Biến Lev tác động mạnh với hệ số hồi quy Bêta = 10.27708 cùng chiều với hệ số P/E trái với giả thiết thiết có ý nghĩa thống kê mức 1%. Nhưng kết quả này
được hỗ trợ bởi lý thuyết của Modigliani Miller (1958) vềđòn bẩy tài chính làm tối
đa hoá giá trị doanh nghiệp, tối đa hoá giá trị cho cổ đông và phù hợp với nghiên cứu của Vahid Faezinia (2012).
Thu nhập thị trường (MktRtr) có tác động cùng chiều đến hệ số P/E với hệ số
Bêta = 0.3131225 đúng như giả thiết mong đợi và được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Sushil Kumar Bhadu and D.P Wanre (2009) và Dr Talat Aza (2012) nhưng không có ý nghĩa thống kê khi P-value = 0.643.
Biến động giá thì trường (VMP) tác động tích cực đến hệ số P/E nhưng không có ý nghĩa thống kê (P- value =0.343) với hệ số Bêta = 0.1214575 đúng với giả thiết mong đợi, cho thấy cổ phiếu biến động giá nhiều sẽ làm nhà đầu tư thích hơn để đạt được lợi ích cao về lãi vốn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tăng trưởng thu nhập (Egrowth) tác động tiêu cực có ý nghĩa thống kê 5% tuy nhiên sự tác động này là không mạnh đến hệ số P/E với Bêta = -0.595883 điều này trái với giả thiết mong đợi. Điều này có thể giải thích trên TTCK VN trong giai
đoạn giảm giá từ 2008. Công ty có tăng trưởng thu nhập nhưng giá liên tục bị bất lợi do tình hình chung của thị trường, niềm tin nhà đầu tư giảm sút đã ảnh hưởng
đến hệ số P/E.
Quy mô công ty ( Size) tác động tiêu cực tới hệ số P/E với hệ số Bêta = - 1.111943 phù hợp với giả thiết mong đợi có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P-value = 0.010), cho thấy nhà đầu tư sẳn sàng đầu tư vào công ty nhỏ với nhiều cơ hội tăng trưởng, kết quả nghiên cứu này phù hợp với Cho(1994), Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007) và Sushil Kumar Bhadu and D.P Wanre (2009).
Tóm lại, kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập giải thích 10.59 % cho biến phụ thuộc khi P-value = 0.1059 và có 5 biến tác động có ý nghĩa thống kê đến hệ số P/E bao gồm: Thanh toán cổ tức, Tobin’s Q, Đòn bẩy tài chính, Tăng trưởng thu nhập và Quy mô công ty.
4.3.1.2 Hồi quy bằng mô hình ảnh hưởng cốđịnh (FEM)
Tiếp theo tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình ảnh hưởng cố định FEM, ở đây tác giả cố định theo phần tử chéo là công ty, xem các đặc điểm riêng của từng công ty là có tác động đến biến phụ thuộc P/E và gây ra sự chênh lệch về tung độ gốc và chênh lệch này là có thể xác định được, kết quả hồi quy FEM thể hiện trong bảng 4.6
Bảng 4.6 Kết quả hồi quy FEM
(Nguồn:Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập giải thích được 24.93 % cho biến phụ thuộc P/E với R square = 0.2493. Trong đó, có 5 biến tác động có ý nghĩa thống kê đến hệ số P/E là DP, Lev, MktRtr, Egrowth và Size. Trong khi biến Q và VMP có tác động nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. Cụ thể như sau:
DP tác động cùng chiều với hệ số P/E phù hợp với giả thiết đặt ra có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ( P-value =0.000) với hệ số Bêta = 5.580391 cho thấy biến DP quyết định quan trọng đến hệ số P/E, cổ tức được thanh toán vơi tỷ lệ cao sẽ truyền tải thông tin là doanh nghiệp làm ăn hiệu quả hơn, tài chính đủ mạnh trong việc sẳn sàng nguồn tiền mặt, bên cạnh một số nhà đầu tưưa thích cổ tức, nên sẳn sàng đầu tư vào doanh nghiệp có nhiều thanh toán cổ tức, điều này cũng phù hợp với các
F test that all u_i=0: F(82, 325) = 2.87 Prob > F = 0.0000 rho .57306501 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 8.3953674 sigma_u 9.7265936 _cons 198.3745 44.4294 4.46 0.000 110.969 285.7801 Size -7.140429 1.593826 -4.48 0.000 -10.27595 -4.00491 Egrowth -1.455743 .2414628 -6.03 0.000 -1.930771 -.980716 VMP -.1404223 .136452 -1.03 0.304 -.4088629 .1280182 MktRtr 1.91716 .6316816 3.04 0.003 .6744592 3.159861 Lev 19.27137 6.354308 3.03 0.003 6.770607 31.77214 Q 1.552384 1.258971 1.23 0.218 -.9243767 4.029144 DP 5.580391 1.467881 3.80 0.000 2.692643 8.46814 PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.7101 Prob > F = 0.0000 F(7,325) = 15.41 overall = 0.0461 max = 5 between = 0.0015 avg = 5.0 R-sq: within = 0.2493 Obs per group: min = 5 Group variable: Firm Number of groups = 83 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 415 . xtreg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, fe
nghiên cứu trước kia của Reilly et al. (1983), Loughlin (1996), Abul F.M. Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), Muhammad, Azam, (2010), Dr Talat Afza (2012), Puwanenthiren Premkanth (2013).
Biến Tobin’s Q tác động đến cùng chiều hệ số P/E với Bêta = 1.553284 đúng như giả thiết mong đợi, tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê với P-value = 0.218, phù hợp với nghiên cứu của Dr Talat Afza (2012).
Biến Lev tác động mạnh đến hệ số P/E với Bêta = 19.27137 có ý nghĩa thống kê tại 1% (P-value = 0.003) điều này trái với giả thiết mong đợi, nhưng kết quả này lại được hỗ trợ bởi lý thuyết của Modigliani Miller (1958) về đòn bẩy tài chính làm tối đa hoá giá trị doanh nghiệp, tối đa hoá giá trị cho cổđông.
Thu nhập thị trường (MktRtr) có tác động tích cực đến hệ số P/E ở mức thấp với Bêta = 1.91716 và có ý nghĩa thống kê 1% ( P-value = 0.003) đúng như giả thiết mong đợi và phù hợp với nghiên cứu của Vahid Faezinia (2012).
Biến động giá (VMP) tác động tiêu cực yếu đến hệ số P/E với Bêta = - 0.1404223 trái với giả thiết mong đợi nhưng lại không có ý nghĩa thống kê khi P- value = 0.304, phù hợp với nghiên cứu của Kane et el. (1996) và Abul F.M. Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004).
Tăng trưởng thu nhập (Egrowth) tác động tiêu cực đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê 1% (P- value = 0.000) tuy nhiên sự tác động này là rất yếu với Bêta = - 1.455743 trái với giả thiết mong đợi. Điều này có thể giải thích trên TTCK VN trong giai đoạn giảm giá từ 2008.
Quy mô công ty (Size) tác động tiêu cực mạnh đến hệ số P/E với hệ số Bêta = -7.140429 có ý nghĩa thống kê mức 1% (P- value =0.000). phù hợp với giả thiết mong đợi.
4.3.1.3. Hồi quy bằng mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Cuối cùng, tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, ởđây xem các đặc điểm riêng của từng công ty là có tác động đến
biến phụ thuộc P/E và gây ra sự chênh lệch về tung độ gốc và sự chênh lệch này là ngẫu nhiên, kết quả chạy hồi quy thể hiện trong bảng trong bảng 4.7
Bảng 4.7 Kết quả hồi quy REM
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Khi hồi quy bằng phương pháp REM, kết quả cho thấy các biến độc lập giải thích 20.69% cho biến phụ thuộc với R square = 0.2069. Trong đó, 5 biến tác động
đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê, trong khi biến MktRtr tác động cùng chiều đến hệ số P/E đúng như giả thiết kỳ vọng và biến VMP tác động cùng chiều ngược với giả thiết mong đợi nhưng cả 2 lại không có ý nghĩa thống kê, cụ thể như sau:
DP tác động cùng chiều với hệ số P/E phù hợp với giả thiết đặt ra có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ( P-value =0.000) với hệ số Bêta = 5.837347 cho thấy biến DP quyết định quan trọng đến hệ số P/E, cổ tức được thanh toán vơi tỷ lệ cao sẽ truyền tải thông tin là doanh nghiệp làm ăn hiệu quả hơn, làm tăng hệ số P/E, điều này
rho .06403134 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 8.3953674 sigma_u 2.1958635 _cons 36.97718 12.49121 2.96 0.003 12.49485 61.45951 Size -1.269397 .4649249 -2.73 0.006 -2.180633 -.3581612 Egrowth -.7928732 .2494164 -3.18 0.001 -1.28172 -.3040261 VMP .0957887 .1267065 0.76 0.450 -.1525515 .344129 MktRtr .5734846 .651343 0.88 0.379 -.7031241 1.850093 Lev 11.00982 2.843472 3.87 0.000 5.436712 16.58292 Q 1.961565 .9601229 2.04 0.041 .0797587 3.843371 DP 5.837347 1.320477 4.42 0.000 3.249261 8.425434 PE Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(7) = 55.82 overall = 0.1048 max = 5 between = 0.0077 avg = 5.0 R-sq: within = 0.2069 Obs per group: min = 5 Group variable: Firm Number of groups = 83 Random-effects GLS regression Number of obs = 415 . xtreg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, re (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cũng phù hợp với các nghiên cứu trước kia của Reilly et al. (1983), Loughlin (1996), Abul F.M. Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), Muhammad, Azam, (2010), Dr Talat Afza (2012), Puwanenthiren Premkanth (2013).
Biến Tobin’s Q tác động đến cùng chiều mạnh đến hệ số P/E với Bêta = 1.961565 đúng như giả thiết mong đợi và có ý nghĩa thống kê tại mức 5% với giá trị
P-value = 0.041 phù hợp với nghiên cứu của Dr Talat Afza (2012).
Biến Lev tác động mạnh đến hệ số P/E với hệ số hồi quy Bêta = 11.0982 có ý nghĩa thống kê tại 1% ( P-value = 0.000) điều này trái với giả thiết mong đợi, nhưng kết quả này lại được hỗ trợ bởi lý thuyết của Modigliani Miller (1958) về đòn bẩy tài chính làm tối đa hoá giá trị doanh nghiệp, tối đa hoá giá trị cho cổđông và kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Vahid Faezinia (2012).
Thu nhập thị trường (MktRtr) có tác động tích cực đến hệ số P/E ở mức thấp với Bêta = 0.5734846 không có ý nghĩa thống kê với giá trị P-value = 0.379 đúng như giả thiết mong đợi và phù hợp với nghiên cứu của Vahid Faezinia (2012).
Biến động giá (VMP) tác động tích cực yếu đến hệ số P/E với Bêta = 0.0957887 phù hợp với giả thiết mong đợi, nhưng lại không có ý nghĩa thống kê khi P-value = 0.450.
Tăng trưởng thu nhập (Egrowth) tác động tiêu cực đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê 1% (P- value = 0.001) tuy nhiên sự tác động này là yếu với Bêta = - 0.7928732 trái với giả thiết mong đợi. Điều này có thể giải thích trên TTCK VN trong giai đoạn giảm giá từ 2008.
Quy mô công ty (Size) tác động tiêu cực đến hệ số P/E với hệ số Bêta = - 1.269397 có ý nghĩa thống kê mức 1% (P- value =0.006) phù hợp với giả thiết mong đợi. Có nghĩa là công ty có quy mô nhỏ có nhiều cơ hội tăng trưởng. Nhà đầu tư thích đầu tư vào công ty nhỏ hơn là công ty lớn, kết quả này phù hợp với kết quả
của Cho(1994), Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007) và Shusil Kumar Bhadu and Wanre (2009).
Sau khi hồi kiểm định quy dữ liệu bảng trên cả 3 mô hình Pooled, FEM và REM, để xem xét mô hình nào là phù hợp và kết quả là tốt nhất trong nghiên cứu với bộ dữ liệu hiện có, tác giả tiếp tục thực hiện các kiểm định liên quan như
Likelihood Test, Breuch and Pagan Test, Hausman Test và Sagan Hansen Test để so sánh, việc này sẽ thể hiện trong phần 4.3.2
4.3.2. So sánh lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho bộ số liệu hiện có 4.3.2.1. So sánh giữa mô hình POOLED và mô hình FEM
Trước tiên, tác giả so sánh giữa mô hình Pool và FEM bằmg cách dùng kiểm
định Likelihood Ratio Test để kiểm tra với các giả thiết đặt ra là: Ho: sử dụng Pooled là hiệu quả hơn FEM
H1: sử dụng FEM hiệu quả hơn Pooled
Để kiểm định ta tiến hành chạy hồi quy hồi quy FEM trên kết quả hồi quy thu được ta có dòng cuối của kết quả hồi quy là dòng kết quả dùng cho kiểm định Likelihood Ratio Test. Nếu như ta chấp nhận giả thiết Ho có nghĩa là sử dụng mô hình Pooled hiệu quả hơn và ngược lại khi ta bác bỏ H0 thì khi đó sử dụng mô hình FEM sẽ hiệu quả hơn so với mô hình Pool, khi kiểm định hồi quy với bộ số liệu hiện có. Kết quả kiểm định thể hiện chi tiết trong bảng 4.8
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Likelihood Test
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Từ kết quả trong bảng hồi quy FEM trên ta thấy giá trị Prob > F = 0.0000 <