Giả thiết đặt ra là:
Ho: Không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.
Nếu như chấp nhận giả thiết Ho ta kết luận là không có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra trong mô hình, ngược lại ta kết luận có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.
Kết quả sau khi kiểm định cho thấy giá trị Prob > chi2 = 0.000 < 5% ta đi
đến bác bỏ giả thiết Ho, Kết luận là chấp nhận giả thiết H1 là cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình. Chi tiết thể hiện trong bảng 4.11
Sargan-Hansen statistic 107.703 Chi-sq(7) P-value = 0.0000 Cross-section time-series model: xtreg re
Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects . xtoverid
Bảng 4.11 Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
4.3.3.2. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra xem các sai số có tương quan với nhau không ta tiến hành kiểm tra hiện tượng tự tương quan vì nếu như có tự tương quan sẽ gây nên hệ số hồi quy không đáng tin cậy. Để kiểm định, giả thiết được đặt ra là:
Ho: Không có tự tương quan bậc 1 H1 : Có tự tương quan bậc 1
Nếu như ta chấp nhận Ho thì mô hình không có tương quan bậc 1, chứng tỏ
không có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mô hình, còn ngược lại là có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mô hình. Kết quả chạy kiểm định hiện tượng tự tương quan thể hiện trong bảng 4.12
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định tự tương quan chạy ra từ phần mềm Stata 11
( Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả cho thấy vì giá trị Prob >F = 0.0128 < alpha 5% nên ta bác bỏ giả
thiết Ho kết luận là có tự tương quan bậc 1 xảy ra, chứng tỏ có hiện tượng tự
tương quan xảy ra trong mô hình.
Prob > F = 0.0128 F( 1, 82) = 6.470 H0: no first order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data . xtserial PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size Prob>chi2 = 0.0000
chi2 (83) = 4.9e+05
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity . xttest3
Sau khi kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan ta tiến hành hồi quy GLS để khắc phục hiện tượng PSTĐ và tự tương quan làm cho mô hình hiệu quả hơn. Thể hiện trong mục 4.3.4
4.3.4. Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan
Để cho mô hình trở nên hiệu quả hơn khi có hiện tượng PSTĐ và tự tương quan xảy ra ta tiến hành khắc phục bằng hồi quy GLS. Kết quả hồi quy chi tiết thể hiện trong bảng 4.13
Bảng 4.13 Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng GLS
( Nguồn: kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Sau khi hồi quy khắc phục hiện tượng PSTĐ và tự tương quan bằng phương pháp GLS. Khi này, biến Tobin’s Q trở nên có ý nghĩa thống kê mức 1% ( P-value = 0.000). Kết quả cho thấy có 6 biến tác động có ý nghĩa thống kê đến hệ số P/E, các biến độc lập giải thích được 24.93 % cho biến phụ thuộc P/E.
_cons 22.4861 4.551631 4.94 0.000 13.56506 31.40713 Size -.7458267 .1663837 -4.48 0.000 -1.071933 -.4197207 Egrowth -1.664916 .2214834 -7.52 0.000 -2.099015 -1.230816 VMP .0316613 .0406212 0.78 0.436 -.0479548 .1112774 MktRtr 1.285965 .1832634 7.02 0.000 .9267757 1.645155 Lev 6.857376 1.290723 5.31 0.000 4.327604 9.387147 Q 2.886671 .3109304 9.28 0.000 2.277259 3.496083 DP 4.825396 .7362587 6.55 0.000 3.382356 6.268437 PE Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 282.19 Estimated coefficients = 8 Time periods = 5 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 83 Estimated covariances = 83 Number of obs = 415 Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.3935) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Panels: heteroskedastic
Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression
Sau khi kiểm định hồi quy bằng 03 mô hình Pooled, FEM, REM và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trong mô hình. Tác giả tập hợp các kết quả kiểm định được đưa tương ứng vào các cột (2), (3), (4) và (5) trong bảng 4.14
Bảng 4.14 Kết quả chạy hồi quy dữ liệu bảng (415 quan sát)
Biến POOLED FEM REM GLS
Thanh toán cổ tức ( DP) 5.810683 5.580391 5.837347 4.825396 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** Tobin’s Q 1.720921 1.552384 1.961565 2.886671 0.068* 0.218 0.041** 0.000*** Đòn bẩy tài chính ( Lev) 10.27708 19.27137 11.00982 6.857376 0.000*** 0.003*** 0.000*** 0.000*** Thu nhập thị trường (MktRtr) 0.3131225 1.91716 0.5734846 1.285965 0.643 0.003*** 0.379 0.000*** Biến động giá thị trường ( VMP) 0.1214575 -0.1404223 0.0957887 0.0316613 0.343 0.304 0.450 0.436 Tăng trưởng thu nhập (Egrowth) -0.595883 -1.455743 -0.7928732 -1.664916 0.021** 0.000*** 0.001*** 0.000***
Quy mô công ty (Size) -1.111943 -7.140429 -1.269397 -0.7458267 0.010*** 0.000*** 0.006*** 0.000*** Constant 32.81815 198.3745 36.97718 22.4861 Số quan sát 415 415 415 415 P-value 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R2 0.1059 0.2493 0.2069 0.2493
Ghi chú: với mức *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%.
( Nguồn:kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Sau khi hồi quy và so sánh 03 mô hình POOLED, FEM, REM bằng Likelihood, Breuch Pagan Test và Hausman Test ta rút ra kết luận là với bộ số liệu
này thì mô hình Fixed Effect Model (FEM) là thích hợp nhất xem chi tiết trong bảng 4.14. Mô hình FEM sau khi khắc phục hiện tượng PSTĐ thì các biến độc lập có thể giải thích được 24.93% sự khác biệt trong biến phụ thuộc P/E, cao hơn các mô hình còn lại và mô hình này có ý nghĩa tại mức 1% (P-value = 0.0000). Trong
đó, có 6 biến tác động đến biến phụ thuộc P/E có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P- value =0.000) và thống nhất kết quả với các mô hình còn lại. Riêng biến VMP có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc P/E phù hợp giả thiết trợ bởi Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009), nhưng trên cả 3 mô hình đều không có ý nghĩa thống kê.
4.4. Phân tích chuỗi thời gian 2008-2012
Để góp phần củng cố cho kết quả phân tích trong dữ liệu bảng từ năm 2008 – 2012, tác giả tiếp tục phân tích dữ liệu riêng lẽ cho từng năm trong giai đoạn này, việc phân tích này được tiến hành thực hiện bằng cách sử dụng mô hình hồi quy OLS cho từng năm riêng biệt dựa trên dữ liệu chéo để kiểm tra xem yếu tố quyết
định đến hệ số P/E có khác gì qua các năm hay không và ảnh hưởng gì đến quyết
định đầu tư của các nhà đầu tư hay không.
4.4.1. Kết quả hồi quy 2008
Kiểm định dựa trên dữ liệu chéo của năm 2008, các kiểm định liên quan thể
Bảng 4.15 Kết quả hồi quy 2008 _cons 8.806994 8.584587 1.03 0.308 -8.29438 25.90837 Size -.0221668 .2821691 -0.08 0.938 -.5842765 .5399429 Egrowth -2.462816 .492478 -5.00 0.000 -3.443883 -1.48175 VMP .0377367 .1154775 0.33 0.745 -.1923062 .2677797 MktRtr 1.761213 5.084359 0.35 0.730 -8.367349 11.88977 Lev -.3787421 2.723808 -0.14 0.890 -5.804847 5.047362 Q 1.677332 .5857248 2.86 0.005 .5105088 2.844156 DP .6134522 .995192 0.62 0.539 -1.369072 2.595976 PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 194.800374 82 2.37561431 Root MSE = .36232 Adj R-squared = 0.9447 Residual 9.84595488 75 .131279398 R-squared = 0.9495 Model 184.954419 7 26.4220598 Prob > F = 0.0000 F( 7, 75) = 201.27 Source SS df MS Number of obs = 83 (sum of wgt is 3.0270e+00)
WLS regression - type: proportional to e^2
. wls0 PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, wvar( MktRtr) type(e2)
( Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Dựa trên kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 11, cho thấy trong năm 2008 tất cả các biến đều có tác động đến biến phụ thuôc P/E. Tuy nhiên, chỉ có Tobin’s Q và Egrowth là có ý nghĩa thống kê mức 1%. Các biến độc lập giải thích với biến
động của biến phụ thuộc là 94.95% ( P-value = 0.9495). Hệ số xác định mô hình tốt với Prob>F =0.0000 < alpha 5%. Kết quả này hỗ trợ cho phân tích trên dữ liệu bảng.
4.4.2. Kết quả hồi quy 2009
Kiểm định dựa trên dữ liệu chéo của năm 2009, các kiểm định liên quan thể
Bảng 4.16 Kết quả hồi quy 2009 _cons -3.641058 15.19529 -0.24 0.811 -33.91162 26.62951 Size -.0959816 .586494 -0.16 0.870 -1.264338 1.072374 Egrowth .1141556 .16607 0.69 0.494 -.2166728 .4449841 VMP .7482103 .254957 2.93 0.004 .2403099 1.256111 MktRtr -.5410313 .8289673 -0.65 0.516 -2.192419 1.110356 Lev 8.998512 3.395024 2.65 0.010 2.235278 15.76175 Q_ 1.410533 1.036922 1.36 0.178 -.6551215 3.476188 DP 19.4471 1.470757 13.22 0.000 16.5172 22.377 PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 7452.10842 82 90.879371 Root MSE = 5.2598 Adj R-squared = 0.6956 Residual 2074.89633 75 27.6652844 R-squared = 0.7216 Model 5377.21209 7 768.173156 Prob > F = 0.0000 F( 7, 75) = 27.77 Source SS df MS Number of obs = 83 . reg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Dựa trên kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 11, cho thấy trong năm 2009 tất cả các biến đều có tác động đến biến phụ thuôc P/E. Trong đó, biến DP có tác
động mạnh cùng chiều đến biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 19.447 có ý nghĩa thống kê mức 1% với P-value = 0.000 phù hợp với giả thiết mong đợi và hỗ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
trợ cho phân tích dữ liệu bảng. 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 có tác động tích cực và mạnh tới biến phụ thuộc P/E với hệ
số hồi quy Bêta = 1.410533 phù hợp với kết quả nghiên cứu của Dr Talat (2012). Tuy nhiên, kết quả này lại không có ý nghĩa thống kê.
Biến Lev tác động tích cực mạnh đến biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 8.998512 tại mức ý nghĩa 1% (P-value = 0.010) điều này phù hợp với giả
thiết mong đợi và hỗ trợ cho hồi quy trên dữ liệu bảng.
Biến động giá (VMP) tác động tích cực đến biến phụ thuộc P/E và có ý nghĩa thống kê mức 1% (P-value = 0.004) điều này phù hợp với giả thiết mong đợi, theo biểu đồ VNINDEX cho thấy năm 2009 có biến động khá lớn về giá và quy mô giao dịch tăng vọt điều này làm cho biến VMP trở nên có ý nghĩa thống kê mức 1%.
Điều này được hỗ trợ bởi Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009).
Tóm lại, kết quả hồi quy năm 2009 cho thấy có 4 biến tác động đến biến phụ
thuộc P/E có ý nghĩa thống kê và phù hợp với giả thiết mong đợi. Tuy nhiên, năm này có sự khác biệt là VMP tác động phù hợp với giả thiết đặt ra và có ý nghĩa thống kê, cho thấy là sự tác động của các biến theo năm là có khác nhau và có liên quan đến các nhà đầu tư. Mô hình cho thấy, các biến độc lập giải thích cho sự biến
động của biến phụ thuộc P/E là 72.16% (P-value = 0.7216). Hệ số xác định mô hình tốt với Prob>F =0.0000 < alpha 5%. Kết quả này có 3 biến hỗ trợ cho phân tích trên dữ liệu bảng là DP, Tobin’s Q và Lev.
4.4.3. Kết quả hồi quy 2010
Kiểm định dựa trên dữ liệu chéo của năm 2010, các kiểm định liên quan thể
Bảng 4.17 Kết quả hồi quy 2010 _cons 12.29392 16.12661 0.76 0.448 -19.83194 44.41977 Size -.4872372 .6056891 -0.80 0.424 -1.693832 .7193574 Egrowth -.2904144 .3925004 -0.74 0.462 -1.072315 .4914865 VMP .3310976 .3366525 0.98 0.329 -.3395485 1.001744 MktRtr -3.762265 2.637176 -1.43 0.158 -9.015788 1.491259 Lev 5.185186 3.60761 1.44 0.155 -2.001543 12.37191 Q_ 4.273956 1.73341 2.47 0.016 .8208266 7.727086 DP 6.183172 2.909357 2.13 0.037 .3874352 11.97891 PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 2567.45368 82 31.3104107 Root MSE = 5.3468 Adj R-squared = 0.0869 Residual 2144.10489 75 28.5880652 R-squared = 0.1649 Model 423.348785 7 60.4783978 Prob > F = 0.0520 F( 7, 75) = 2.12 Source SS df MS Number of obs = 83 . reg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả hồi quy cho thấy, tất cả các biến đều có tác động đến biến phụ thuộc P/E tuy nhiên chỉ có 2 biến tác động có ý nghĩa thống kê cụ thê như sau:
Biến DP tác động tích cực mạnh đến biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 6.183172 và có ý nghĩa thống kê mức 5% ( Pvalue = 0.037). Kết quả
này phù hợp với giả thiết mong đợi hỗ trợ cho phân tích trên dữ liệu bảng. 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 tích cực mạnh đến biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 4.273956 và có ý nghĩa thống kê mức 5% ( P-value = 0.016). Kết quả
này phù hợp với giả thiết mong đợi và hỗ trợ cho phân tích dữ liệu bảng. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Dr Talat (2012).
4.4.4. Kết quả hồi quy 2011
Kiểm định dựa trên dữ liệu chéo của năm 2011, các kiểm định liên quan thể
hiện trong phần phụ lục 05. Kết quả chạy hồi quy thể hiện trong bảng 4.18 Bảng 4.18 Kết quả hồi quy 2011 _cons 30.51639 6.714559 4.54 0.000 17.1403 43.89247 Size -1.165575 .2375623 -4.91 0.000 -1.638823 -.692326 Egrowth -.9966975 .6175403 -1.61 0.111 -2.226901 .2335058 VMP .3316661 .2168898 1.53 0.130 -.1004006 .7637328 MktRtr -4.99886 1.349096 -3.71 0.000 -7.686398 -2.311323 Lev 3.500402 1.284317 2.73 0.008 .9419107 6.058893 Q_ 4.45287 .8861335 5.03 0.000 2.687602 6.218139 DP 5.6181 1.132212 4.96 0.000 3.362617 7.873582 PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 489.812606 82 5.97332446 Root MSE = .64678 Adj R-squared = 0.9300 Residual 31.374751 75 .418330014 R-squared = 0.9359 Model 458.437855 7 65.4911221 Prob > F = 0.0000 F( 7, 75) = 156.55 Source SS df MS Number of obs = 83 (sum of wgt is 2.0052e+00)
WLS regression - type: proportional to e^2
. wls0 PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, wvar( MktRtr) type(e2)
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả hồi quy cho thấy là các biến đều có tác động đến biến phụ thuộc P/E, trong đó có 2 biến là không có ý nghĩa thống kê là VMP và Egrowth với P-value lần lượt là 0.130 và 0.111 lớn hơn 5%. Giai đoạn này khối lượng giao dịch lớn nhưng giá biến động không nhiều có thể ảnh hưởng không có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc P/E. Các biến còn lại tác động mạnh đến biến phụ thuộc P/E. Trong đó, DP tác động tích cực mạnh với hệ số hồi quy Bêta = 5.6181 tại mức ý nghĩa 1% (P- value = 0.000), 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).
Tobin’s Q tác động tích cực mạnh với hệ số hồi quy Bêta =4.45287 tại mức ý nghĩa 1% ( P-value =0.000) phù hợp với mong đợi của giả thiết và hỗ trợ cho kết quả
trong phân tích dữ liệu bảng. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Dr Talat (2012).
Đòn bẩy Lev tác động tích cực mạnh tới biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 3.500402 trái với giả thiết đặt ra nhưng phù hợp với kết quả trong phân tích dữ liệu bảng tại mức ý nghĩa 1% (P-value = 0.008).
Trong khi, thu nhập thị trường MktRtr tác động mạnh tiêu cực đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P-value = 0.000) trái với giả thiết mong đợi và không phù hợp với phân tích trên dữ liệu bảng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Quy mô công ty tác động tiêu cực đến hệ số P/E với hệ số hồi quy Bêta = - 1.165575 và có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P-value = 0.000) phù hợp với giả thiết mong đợi và phù hợp với kết quả phân tích trên dữ liệu bảng.
Tóm lại, theo mô hình phân tích cho năm 2011 các biến độc lập giải thích cho sự thay đổi trong biến phụ thuộc P/E là 93.59% với R square = 0.9359. Mô hình là phù hợp với Prob> F =0.0000 < 5%. Có 3 biến tác động có ý nghĩa thống kê, phù hợp với giả thiết mong đợi và hỗ trợ cho phân tích dữ liệu bảng là biếnDP, Tobin’s Q và Lev phù hợp các nghiên cứu trước kia và lý thuyết về tấm chắn thuế khi doanh