Bảng 4.6: Kết quả hồi quy các nhân tố theo mô hình Pooled, FEM Biến độc
lập
MÔ HÌNH HỒI QUY
1 2 3
Pooled OLS FEM Pooled OLS FEM Pooled OLS FEM
DPSit 1,862229*** (0,000) 0,7832476*** (0,004) 1,845691*** (0,000) 0,7834162*** (0,004) 1,390815*** (0,000) 0,6622561** (0,034) REit 0,8904225*** (0,000) 0,0492787 (0,735) 0,8853002*** (0,000) 0,0492952 (0,735) 0,4686763** (0,013) -0,0390465 (0,83) (PE)it-1 -2,01508 (0,476) 0,0598644 (0,98) MPSit-1 0,1488171*** (0,000) 0,0299784 (0,419) Constant 6.336,755*** (0,000) 8.168,63*** (0,000) 6.395,605*** (0,000) 8.167,318*** (0,000) 5.409,326*** (0,000) 8.009,715*** (0,000) Adj-R2 0,2988 0,2436 0,2975 0,2432 0,3348 0,2760 N 260 260 260 260 260 260 Prob 0,0000 0,0136 0,0000 0,0355 0,0000 0,0263 Giá trị F 4,36 4,33 3,96
Nguồn: Kết quả dựa trên tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Ghi chú *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5 %, và 1%. Các số trong ngoặc là các p-value.
Kết quả cho thấy ước tính theo mô hình Pooled OLS không phản ánh được sự khác biệt của mỗi công ty. Tác động này có thể là chiến lược kinh doanh, môi trường kinh doanh, thương hiệu, rủi ro tài chính của doanh nghiệp….Vì vậy tác giả sử dụng F_test để kiểm định xem có tồn tại tác động cố định của mỗi doanh nghiệp trong các mô hình hay không. Rõ ràng từ kết quả trên cho thấy mô hình Pooled OLS được sử dụng không thích hợp bởi vì có sự tồn tại của tác động cố định ở mỗi công ty. Trong mô hình 1 F(65,192)=4,36 và P-value =0,0000, mô hình 2 F(65,191)=4,33 và P-value =0,0000, mô hình 3 F(65,191)= 3,96 và P-value =0,0000.
Mặc dù có có sự tồn tại tác động cố định trong các mô hình cũng không có nghĩa là mô hình FEM là phù hợp. Vì vậy, tác giả sẽ ước tính mô hình bằng cách so sánh mô hình FEM với REM để thực hiện, kiểm soát các yếu tố đặc trưng của mỗi công ty có khả năng tác đến giá cổ phiếu (biến MPSit). Để lựa chọn hồi quy theo mô hình FEM hay REM, tác giả thực hiện kiểm định Hausman test.
Với giả định
H0: FEM và REM không có khác biệt đáng kể
Nếu: Prob (chi – square) < 0,05 bác bỏ Ho, khi đó kết luận mô hình FEM phù hợp hơn để sử dụng. Ngược lại, mô hình REM là phù hợp nếu chấp nhận giả thuyết Ho. Kết quả thực hiện kiểm định Hausman test cho mô hình 1 như sau :
Bảng 4.7 Thực hiện Hausman test cho mô các hình hồi quy 1
Kiểm định Hausman cho mô hình 2 và mô hình 3 đều có kết quả Prob (chi – square)=0,0000<0,05 với mức ý nghĩa 5% có cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho (có sự khác biệt có tính hệ thống giữa hai mô hình FEM và REM). Trong trường hợp này chọn mô hình FEM để thực hiện hồi quy.
Tóm lại: Qua các phân tích, đánh giá, lựa chọn mô hình hồi quy dữ liệu bảng, tác giả sử dụng mô hình FEM để thực hiện hồi quy cho các mô hình nghiên cứu của đề tài.
.
(V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0000
= 74.06
chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg RE .0492787 .5073733 -.4580945 . DPS .7832476 1.446188 -.66294 .0760247 fe re Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
Từ số liệu thu thập, tổng hợp của 66 công ty niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán HOSE và HNX và sử dụng phần mềm Stata 12 phân tích theo ba mô hình hồi quy theo mô hình FEM.
Để nghiên cứu sự tác động của chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của các công ty tại sở giao dịch chứng khoán HOSE và HNX, tác giả sử dụng hồi quy đa biến theo mô hình FEM. Cổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPSit), REit (lợi nhuận giữ lại trên mỗi cổ phần) được sử dụng để đo lường tác động của chính sách cổ tức của các công ty và giá thì trường của cổ phiếu (MPSit) được coi là đại lượng đo lường giá cổ phiếu và sử dụng là biến phụ thuộc. Ngoài biến DPSit và REit, các biến (PE)it-1, (MPS)it-1 được sử dụng như biến giải thích để biết chính sách cổ tức có bị chi phối bởi các yếu tố này hay không, có ảnh hưởng đến việc tạo ra giá cổ phiếu hay không.
Trong bảng 4.6 tác giả nhận thấy hệ số hồi quy các biến DPSit, REit, (MPS)it-1 trong mô hình nghiên cứu đều phù hợp với kết quả phân tích tương quan. Hệ số hồi quy của biến (PE)it-1 cho kết quả dấu hoàn toàn phù hợp với kết quả phân tích ma trận tương quan, trong bảng kết quả hồi quy thì biến (PE)it-1 cũng không có ý nghĩa thống kê.
Trong mô hình 1, các hệ số hồi quy DPSit mang dấu dương phù hợp với phân tích tương quan với mức ý nghĩa 1 %, biến REit mang dấu dương phù hợp với phân tích tương quan không có ý nghĩa thống kê, F=0,0136, R2 hiệu chỉnh là: 0,2436, có nghĩa là các biến DPSit, REit giải thích được 24,36% sự biến động giá cổ phiếu.
Trong mô hình 2, khi tác giả đưa biến PEit-1 vào trong mô hình thì các hệ số hồi quy DPSit, REit mang dấu dương phù hợp với phân tích tương quan, biến DPSit có mức ý nghĩa 1%, biến REit lúc này tương quan không có ý nghĩa thống kê , biến (PE)it-1 mang dấu âm, tương quan không có ý nghĩa thống kê, F=0,0355, R2 hiệu chỉnh là: 0,2432, có nghĩa là các biến DPSit, REit, (PE)it-1 giải thích được 24,32 % sự biến động giá cổ phiếu. Như vậy, biến (PE)it đưa vào mô hình là không phù hợp.
Trong mô hình 3, khi tác giả đưa biến (MPS)it-1 vào trong mô hình thì các hệ số hồi quy DPSit mang dấu dương phù hợp với phân tích tương quan, biến DPSit có mức ý nghĩa 5%. Biến REit có hệ số tương quan mang dấu âm không có ý nghĩa thống kê, biến (MPS)it-1 có hệ số tương quan dương không có ý nghĩa thống kê, F=0,0236, R2
hiệu chỉnh là: 0,2760, có nghĩa là các biến DPSit, REit, (MPS)it-1 giải thích được 27,6% sự biến động giá cổ phiếu. Như vậy, biến (MPS)it-1 đưa vào mô hình là phù hợp.
Từ kết quả phân tích như trên, tác giả đề xuất chọn mô hình 3 để nghiên cứu. Tuy nhiên, để có thêm cơ sở kết luận lựa chọn mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành thực hiện kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình (nếu có).
4.2.2 Phân tích các kiểm định
4.2.2.1 Kiểm định hệ số hồi quy
Trong bảng 4.6, cột mức ý nghĩa p –value cho thấy:
Mô hình 1
Biến DPSit có p-value <0,01, do đó, biến DPSit tương quan có ý nghĩa thống kê với biến MPSit với độ tin cậy 99%.
Biến REit có p-value >0,1, do đó, biến REit t tương quan không có ý nghĩa thống kê với biến MPSit.
Mô hình 2
Biến DPSit có p-value <0,01, do đó, biến DPSit tương quan có ý nghĩa thống kê với biến MPSit với độ tin cậy 99%.
Biến REit có p-value >0,1, do đó, biến REit tương quan không có ý nghĩa thống kê với biến MPSit.
Biến (PE)it-1 có p-value >0,1 do đó, biến (PE)it-1 tương quan không có ý nghĩa thống kê với biến MPSit.
Mô hình 3
Biến DPSit có p-value <0,05 do đó, biến DPSit tương quan có ý nghĩa thống kê với biến MPSit với độ tin cậy 95%.
Biến REit có p-value >0,1 do đó, biến REit tương quan không có ý nghĩa thống kê với biến MPSit.
Biến (MPS)it-1 có p-value >0,1 do đó biến (MPS)it-1 tương quan không có ý nghĩa thống kê với biến MPSit.
4.2.2.2 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình Mô hình 1 Mô hình 1
R2 hiệu chỉnh (Adj R-squared) là 0,2436 Như vậy 24,36% thay đổi của giá cổ phiếu của các công ty được giải thích bởi các biến cổ tức trên mỗi cổ phiếu và lợi nhuận giữ lại trên mỗi cổ phiếu.
Giá trị P_value của F-test = 0,0136< 0,05 có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với độ tin cậy 95%.
Mô hình 2
R2 hiệu chỉnh (Adj R-squared) là 0,2432. Như vậy 24,32% thay đổi của giá cổ phiếu của các công ty được giải thích bởi các biến cổ tức trên mỗi cổ phiếu và lợi nhuận giữ lại trên mỗi cổ phiếu, tỷ số giá trên thu nhập mỗi cổ phần.
Giá trị P_value của F-test = 0,0355< 0,05, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với độ tin cậy 95%.
Mô hình 3
R2 hiệu chỉnh (Adj R-squared) là 0,276. Như vậy 27,6% thay đổi của giá cổ phiếu của các công ty được giải thích bởi các biến cổ tức trên mỗi cổ phiếu và lợi nhuận giữ lại trên mỗi cổ phiếu, giá thị trường trên mỗi cổ phiếu của năm trước.
Giá trị P_value của F-test = 0,0263< 0,05, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với độ tin cậy 95%.
4.2.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả phân tích, tính toán trong bảng 4.5 cho thấy các hệ số tương quan trong từng mô hình nghiên cứu của tất cả các biến đều nhỏ hơn 0,5 do vậy ta kết luận tất cả ba mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình.
Để khẳng định lại kết quả phân tích hiện tượng đa cộng tuyến trong bảng 4.5 tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến cho từng mô hình.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình 1
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình 2
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình 3
Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong các bảng 4.8, 4.9, 4.10 đều cho kết quả hệ số VIF <5, vì vậy có thể kết luận rằng tất cả 3 mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.2.2.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phần mềm stata 12.
Với giả thuyết Ho không có phương sai thay đổi.
Kết quả kiểm định như sau:
Mean VIF 1.74 RE 1.40 0.714833 intercept 1.86 0.536304 DPS 1.96 0.509420 Variable VIF 1/VIF
Mean VIF 1.60 PEt1 1.05 0.951815 RE 1.40 0.713353 intercept 1.95 0.511758 DPS 1.98 0.505716 Variable VIF 1/VIF
Mean VIF 3.03 RE 2.11 0.474056 DPS 2.38 0.419291 intercept 2.67 0.374985 MPSt1 4.96 0.201500 Variable VIF 1/VIF
Bảng 4.11: Thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi
Mô hình 1
Mô hình 2
Mô hình 3
Nguồn: Kết quả dựa trên tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Qua bảng 4.11, kiểm định phương sai sai số thay đổi, kết quả kiểm định cho thấy prob = 0,0000<0,05 do đó với mức ý nghĩa 5% có cơ sở bác bỏ Ho (Ho: không có phương sai thay đổi).
Như vậy cả 3 mô hình tồn tại vi phạm giả thuyết phương sai không đổi hay có hiện tượng phương sai sai số thay đổi xảy ra.
Do đó cần khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong cả 3 mô hình nghiên cứu.
4.2.2.5 Kiểm định tựtương quan
Thực hiện kiểm định tự tương quan trong phần mềm Stata 12.
Giả thuyết Ho: Không có tự tương quan
Kết quả kiểm định như sau:
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (66) = 2.0e+29
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (66) = 1.8e+31
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (66) = 1.9e+33
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Bảng 4.12 Thực hiện kiểm định tự tương quan
Mô hình 1
Mô hình 2
Mô hình 3
Nguồn: Kết quả dựa trên tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Qua bảng 4.12, kiểm định tự tương quan, kết quả kiểm định cho thấy prob= 0,0001<0,05 do đó với mức ý nghĩa 5% bác bỏ Ho (Ho: Không có tự tương quan).
Như vậy cả 3 mô hình tồn tại vi phạm giả thuyết tự tương quan hay có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mô hình.
Do đó, cần tiến hành khắc phục hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu.
4.3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH SAU KIỂM ĐỊNH
Qua thực hiện năm kiểm định: Kiểm định tương quan từng phần các hệ số hồi quy, mức độ phù hợp của mô hình, hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của các biến trong mô hình hồi quy, tác giả nhận thấy:
Kiểm định tương quan từng phần các hệ số hồi quy, mức độ phù hợp của mô hình, hiện tượng đa cộng tuyến đều phù hợp, không có hiện tượng vi phạm dẫn đến phải khắc phục, hiệu chỉnh. Riêng khi thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan phát hiện có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan xảy ra.
Prob > F = 0.0001 F( 1, 63) = 18.643 H0: no first order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Prob > F = 0.0001 F( 1, 63) = 18.663 H0: no first order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Prob > F = 0.0001 F( 1, 63) = 17.663 H0: no first order autocorrelation
Do tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan xảy ra, tác giả thực hiện ước lượng vững, sử dụng mô hình FGLS để khắc phục hai hiện tượng này.
Sau khi thực hiện hiệu chỉnh, khắc phục các hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan có được kết quả định lượng như sau:
Bảng 4.13 Kết quả ướclượng mô hình nghiên cứu sau hiệu chỉnh
Biến độc lập MÔ HÌNH HỒI QUY
1 2 3 DPSit 1,964753*** (0,000) 1,953045*** (0,000) 1,691193*** (0,000) REit 0,5376248*** (0,000) 0,5362047*** (0,000) 0,3236023*** (0,007) PEit-1 -1,552093 (0,361) MPSit-1 0,0975788*** (0,001) Constant 5.937,22*** (0,000) 5.981,094*** (0,000) 5.236,316*** (0,000) R2 hiệu chỉnh 0,2436 0,2432 0,2760 Số quan sát (N) 260 260 260
Nguồn: Kết quả dựa trên tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Ghi chú *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5 %, và 1%. Các số trong ngoặc là các p-value.
Trong bảng 4.13 tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy đa biến để nghiên cứu tác động của chính sách cổ tức đến giá thị trường của cổ phiếu. Biến phụ thuộc là giá thị trường của cổ phiếu và được sử dụng để đo lường giá cổ phiếu. Biến giải thích bao gồm cổ tức trên mỗi cổ phiếu, lợi nhuận giữ lại, tỷ số giá trên thu nhập của mỗi cổ phần năm trước, giá thị trường của cổ phiếu năm trước. Cổ tức trên mỗi cổ phiếu được sử dụng như một giá trị để đo lường chính sách cổ tức của công ty.
Kết quả hồi quy được trình bày trong bảng 4.13 cho 66 công ty niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán HOSE và HNX.
Mức độ giải thích của 3 mô hình: Biến DPSit, REit và (MPS)it-1 tương quan ý nghĩa thống kê với biến MPSit, ở mức ý nghĩa 1%.
Trong mô hình 1 có 24,36 % thay đổi giá cổ phiếu (giá cổ phiếu) được giải thích bởi các biến DPSit, REit, trong mô hình 2 có 24,32 % thay đổi giá cổ phiếu (giá cổ phiếu) được giải thích bởi các biến DPSit, REit, trong mô hình 3 có 27,6 % thay đổi giá cổ phiếu (giá cổ phiếu) được giải thích bởi các biến DPSit, REit, (MPS)it-1.
Từ kết quả phân tích trong bảng 4.6 kết hợp với kết quả phân tích trong bảng 4.13- kết quả ước lượng mô hình sau nghiên cứu, tác giả chọn mô hình 3 (3.2.3) để nghiên cứu.
Do mức độ giải thích của mô hình không cao nên tác giả nghi ngờ khả năng thiếu biến, dựa vào các nghiên cứu của các tác giả trước đó, các quy định pháp lý về cổ tức, lý thuyết kinh tế,.. tác giả thêm vào hai biến là: Thu nhập trên mỗi cổ phần (EPSit) và tổng nợ trên vốn cổ phần (LEVit).
Trong nội dung nghiên cứu của chương 2 có đề cập đến các yếu tố chia cổ tức, mục hạn chế suy yếu vốn, trong luật doanh nghiệp 2014 của Việt Nam khẳng định