Trong phần này, đề tài trình bày các kết quả hồi quy đơn biến đối với dữ liệu bảng của các phương pháp các ảnh hưởng cố định, các ảnh hưởng chính giữa, và các ảnh hưởng ngẫu nhiên; đồng thời thực hiện kiểm định Hausman để so sánh giữa hai mô hình ảnh hưởng cố định và ảnh hưởng ngẫu nhiên.
Mô hình các ảnh hưởng cố định giả định rằng có sự khác nhau trong tung độ gốc giữa các công ty hoặc giữa các thời kỳ của chuỗi thời gian; mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên giả định sự khác nhau trong sai số của mô hình. Mô hình một chiều bao gồm chỉ một loại biến giả (công ty hoặc thời gian), trong khi mô hình hai chiều xem xét cùng cả cả hai loại biến giả (cả công ty và thời gian). Trong đề tài, dựa trên sự tham khảo bài nghiên cứu của Prasanna và Menon (2012), tác giả chỉ sử dụng mô hình một chiều và mô hình các ảnh hưởng chéo giữa các công ty. Ngoài ra, đề tài còn thực hiện phân tích hồi quy mô hình các ảnh hưởng chính giữa để so sánh kết quả với hai mô hình chính đã lựa chọn. Mô hình các ảnh hưởng chính giữa được thực hiện bằng hồi quy OLS sử dụng dữ liệu là các giá trị trung bình của biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Mẫu nghiên cứu là dữ liệu bảng không cân bằng với 407 quan sát. Phân tích hồi quy dữ liệu bảng với DELAY là biến phụ thuộc và các đặc trưng của công ty lần lượt là các biến độc lập. Phân tích này nhằm kiểm tra mối quan hệ đơn giản giữa biến phụ thuộc và mỗi biến độc lập. Kết quả của các mô hình ảnh hưởng cố định
FEM, ảnh hưởng ngẫu nhiên REM và và ảnh hưởng chính giữa BEM được trình bày lần lượt ở các bảng 4.3, bảng 4.4 và bảng 4.5.
Bảng 4.3. Kết quả hồi quy đơn biến của mô hình các ảnh hưởng cố định
Mô hình các ảnh hưởng cố định Biến phụ thuộc: DELAY
Biến độc lập Hệ số hồi quy Giá trị t-stat R2
Giá trị F- stat Giá trị Durbin - Watson EPS 0.00000122 0.389892 0.167323 0.96454 2.156834 FL 0.005297 0.142911 0.166398 0.958141 2.156679 PB 0.000806* 1.916794 0.169646 0.169646 2.146882 PE 0.0000272 1.23333 0.167009 0.962364 2.154442 CP 0.000000324 1.565994 0.184882 1.088718 2.10773 SD 1.059328 1.002619 0.17468 1.015926 2.089512 TQWD 0.007763 1.503215 0.183084 1.075755 2.127307 TQWOD 0.007889 1.484334 0.183309 1.077376 2.126483 LOGMC -0.001245 -0.079679 0.16641 0.958229 2.15921
LOGTO -0.034893** -2.543331 0.247982 1.582823*** 2.460469
LOGST - 0.030818*** -3.306523 0.238925 1.506868*** 2.456437 Ghi chú: *,**,*** ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nhìn vào kết quả của mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM) ở bảng 4.3, ta thấy hầu hết các yếu tố đặc trưng đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Trong khi các yếu tố còn lại của mô hình là tỷ số giá thị trường trên giá sổ sách (PB) có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, vòng quay cổ phiếu (LOGTO) có ý nghĩa ở mức 5% và khối lượng giao dịch (LOGST) có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách có mối quan hệ cùng chiều với độ trì hoãn giá (DELAY); vòng quay cổ phiếu và khối lượng giao dịch đều có mối quan hệ ngược chiều với độ trì hoãn giá.
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy đơn biến của mô hình các ảnh hưởng chính giữa
Mô hình các ảnh hưởng chính giữa Biến phụ thuộc: DELAY
Biến độc lập Hệ số hồi quy Giá trị t-stat R2
Giá trị F- stat EPS 0.000000713 0.32 0.0012 0.1 FL 0.0144821 0.56 0.0008 0.31 PB -0.0017367 -1.18 0.0007 1.39 PE -0.0001377 -1.39 0.0001 1.93
CP -0.0000000391 -0.24 0.0104 0.06 SD 1.62845 1.45 0.0127 2.09 TQWD -0.0017046 -0.37 0.0099 0.13 TQWOD -0.0019224 -0.44 0.009 0.19 LOGMC - 0.0075894** -2.34 0.0114 5.46** LOGTO - 0.0163312*** -2.87 0.082 8.23*** LOGST - 0.0186516*** -5.43 0.1208 29.49***
Ghi chú: *,**,*** ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Đối với mô hình các ảnh hưởng chính giữa (BEM), hầu hết các biến đặc trưng cũng không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, khác với mô hình FEM, ở mô hình BEM, quy mô công ty (LOGMC) lại có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Ngoài ra, vòng quay cổ phiếu và khối lượng giao dịch đều có ý nghĩa thống kê và đều ở mức ý nghĩa 1%. Ba yếu tố đặc trưng này đều có mối quan hệ nghịch biến với độ trì hoãn giá.
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy đơn biến của mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên
Mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên Biến phụ thuộc: DELAY
Biến độc lập Hệ số hồi quy Giá trị t-stat R2
Giá trị F- stat
Giá trị Durbin - Watson
EPS 0.00000103 0.522834 0.00121 0.490713 1.79817 FL 0.013079 0.80441 0.000813 0.329536 1.79923 PB 0.000343 0.742901 0.000726 0.294339 1.791621 PE -0.0000102 -0.651224 0.000115 0.046634 1.799769 CP 0.000000195 1.419342 0.010459 4.280757 1.765686 SD 1.169393 1.182491 0.012722 5.218794 1.741076 TQWD 0.005016 1.201106 0.009881 4.041573 1.773987 TQWOD 0.004742 1.133707 0.009046 3.696999 1.774181 LOGMC - 0.006783** -2.219522 0.011441 4.687362** 1.830582 LOGTO - 0.023968 *** -4.721326 0.120786 55.63851*** 2.052139 LOGST - 0.023864** -2.436683 0.082011 36.18188*** 1.997453 Ghi chú: *,**,*** ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Tương tự kết quả của mô hình BEM, ở bảng 4.5 thu được từ hồi quy mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM), ta thấy chỉ có ba yếu tố đặc trưng có ý nghĩa thống kê. Vòng quay cổ phiếu có ý nghĩa ở mức 1%; trong khi đó quy mô công ty và khối lượng giao dịch đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Cả ba yếu tố đặc trưng này đều có ảnh hưởng ngược chiều đối với độ trì hoãn giá.
Để lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM, tác giả thực hiện kiểm định Hausman. Kiểm định này dựa trên sự đối lập giữa FEM và REM để xem xét các thành phần sai số theo đơn vị (cá thể) có tương quan với biến hồi quy độc lập hay không. Nếu hai đại lượng này không tương quan thì REM có thể phù hợp, ngược lại thì FEM có thể thích hợp hơn. Giả thuyết không của kiểm định Hausman là các ước lượng từ mô hình REM bằng với các ước lượng từ mô hình FEM. Nếu ta chấp nhận giả thuyết không thì mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên REM hiệu quả hơn. Kiểm định Hausman được xây dựng bằng việc sử dụng sai số chuẩn thông thường (ordinary standard errors). Bởi vì việc sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) để xử lý vấn đề phương sai thay đổi có thể không nhất quán với giả định của kiểm định Hausman. Kết quả kiểm định Hausman được trình bày trong bảng 4.6.
Bảng 4.6. Kiểm định Hausman cho mô hình hồi quy đơn biến
Biến phụ thuộc: DELAY
Biến Giá trị Chi-sq.stat Giá trị prob.
EPS 0.02 0.8828 FL 0.04 0.8492 PB 2.37 0.1235 PE 2.15 0.1423 CP 3.45 0.0634 SD 0.17 0.6763 TQWD 2.99 0.0839 TQWOD 3.49 0.0616 LOGMC 0.4 0.5267
LOGTO 3.48 0.0622 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
LOGST 5.18 0.0229
Kết quả bảng 4.6 cho thấy hầu hết các giá trị p-value đều lớn hơn mức ý nghĩa 5% được chọn, ngoại trừ giá trị p-value của biến khối lượng giao dịch LOGST. Do đó, đối với biến khối lượng giao dịch, giả thuyết không bị từ chối và mô hình FEM thích hợp hơn; trong khi đó đối với các biến còn lại, ta chưa thể từ chối giả thuyết không và mô hình REM được lựa chọn.
Tổng hợp tất cả các kết quả trên, ta thấy quy mô công ty, không có ý nghĩa ở mô hình FEM, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ở cả hai mô hình BEM và REM; tuy nhiên mô hình REM thích hợp hơn. Vòng quay cổ phiếu và khối lượng giao dịch đều có ý nghĩa ở cả ba mô hình FEM, BEM và REM. Tất cả các biến đặc trưng khác đều không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, có ba đặc trưng chính ảnh hưởng đến độ trì hoãn giá cổ phiếu ở TTCK Việt Nam là quy mô công ty, vòng quay cổ phiếu, khối lượng giao dịch. Ba biến đặc trưng này đều có mối quan hệ nghịch biến với độ trì hoãn giá; điều này đúng với giả thuyết mà đề tài đã đưa ra. Kết quả này cũng đồng nhất với những nghiên cứu được thực hiện trước đó ở các thị trường trên thế giới của Chordia và Swaminathan (2000), Chiang và Lin Tan (2008), Bae và cộng sự (2008), Prasanna và Menon (2012). Quy mô công ty càng lớn, vòng quay cổ phiếu càng cao, khối lượng giao dịch càng nhiều thì độ trì hoãn giá càng thấp hay tốc độ điều chỉnh đối với thông tin mới càng nhanh. Phần tiếp theo, đề tài sẽ thực hiện hồi quy đa biến để tìm hiểu xem liệu ba đặc trưng chính này có còn giữ mức ý nghĩa khi kết hợp với các biến đặc trưng khác trong mô hình hay không.