46
Bảng 4.1: Mô tả các biến nghiên cứu
ROA CR QR NWC ITR ARTR GAER CZ CG
Mean 0.007 1.4594 0.7105 -56356.86 1.4368 89.557 0.0426 13.239 68.5 Median 0.0084 0.6446 0.1103 -76565.5 1.4069 15.418 0.0299 13.611 68.5 Maximum 0.0548 24.626 24.512 335087 2.672 553.63 0.2333 14.29 133 Minimum -0.0284 0.2178 0.0296 -483090 0.000 1.8999 0.0178 10.093 4 Std. Dev. 0.0198 3.6273 3.6808 228821.7 0.5942 139.71 0.0381 0.9504 38.535 Skewness 0.2611 6.1153 6.3571 -0.3015 -0.1022 1.7906 3.5613 -1.5329 8.59E-17 Kurtosis 2.3513 39.599 41.608 2.1389 3.5001 5.366 16.785 4.8446 1.7987 Jarque-Bera 1.2714 2730.087 3029.19 2.0263 0.5352 31.473 421.33 23.471 2.6454 Probability 0.5295 0.000 0.000 0.363 0.7651 0.000 0.000 0.000008 0.266407 Sum 0.311 64.21749 31.263 -2479702 63.219 3671.874 1.7905 582.55 3014 Sum Sq. Dev. 0.0168 565.7787 582.5998 2.25E+12 15.186 780832.9 0.0597 38.843 63855 Observations 44 44 44 44 44 41 42 44 44 Nguồn: Tổng hợp từ Eview 8
Số liệu doanh nghiệp được thu thập từ khi doanh nghiệp bắt đầu hoạt động, từ quý 1/2004 đến thời điểm hiện tại quý 4/2014. Ta có số liệu của 11 năm liên tiếp theo quý, dẫn đến chúng ta có 44 quan sát.
Hai giá trị thống kê trong bảng là Skewness và Kurtosis. Hai giá trị này giúp hình dung về hình dáng của phân phối. Skewess là một đo lường mức độ lệch của phân phối còn gọi là hệ số bất đối xứng. Từ 2 tiêu chuẩn trên và kết quả thống kê trong bảng cho thấy:
ROA, CR, QR, ARTR, GEAR và CG có Skewness > 0 nên phân phối lệch phải trong khi NWC, CZ và ITR có Skewness < 0 nên phân phối lệch trái.
ROA và NWC đều có Kurtosis < 3 nên phân phối tập trung hơn mức độ bình thường nhưng hình dạng của đa giác tần số là một đa giác tù với 2 đuôi dài nghĩa là các biến này có biến động ít, biến thiên dao động không cao trong thời gian khảo sát nghiên cứu.
Trong khi đó, CR, QR, ARTR, ITR, GEAR và CZ có Kurtosis > 3 nên phân phối tập trung thấp hơn mức độ bình thường nhưng hình dạng của đa giác tần số là một đa giác cao với 2 đuôi hẹp nghĩa là các biến này có biến động mạnh, biến thiên dao động cao trong thời gian khảo sát nghiên cứu.
Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên: (Kiểm định Jaque – Bera)
Giả thiết:
H0: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
H1: Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn. Với mức ý nghĩa miền bác bỏ là:
JB>2(2)=5,9915
Do đó, tất cả các biến CR, QR, ARTR, GAER và CZ đều phân phối chuẩn. Các biến ROA, NWC, ITR và CG có phân phối không chuẩn. Tuy nhiên, do số lượng quan sát lớn hơn 30 nên các suy diễn thống kê vẫn có giá trị.