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 rằng các doanh nghiệp chỉ có thể chia cổ tức khi có lợi nhuận. Như vậy thì yếu tố EPS có thể là nhân tố quan trọng quyết định thực hiện chính sách chia cổ tức và cũng là nhân tố thực sự tác động lên giá cổ phiếu.
Giai đoạn 2011-2014 là giai đoạn hậu khủng hoảng kinh tế thế giới, nền kinh tế Việt Nam cũng bị ảnh hưởng không nhỏ. Trong giai đoạn này nhà nước đã liên tục thực hiện cắt giảm lãi suất cho vay để kích cầu nên kinh tế và vực dậy thị trường bất động sản. Tuy nhiên chu kỳ sản xuất của ngành xây dựng thường kéo dài từ 3 đến 10 năm, do vậy các biện pháp kích cầu của nhà nước cần có thời gian để phát huy tác dụng. Vì vậy, thu nhập trên mỗi cổ phiếu có thể là yếu tố kỳ vọng tăng khi kinh tế phục hồi. Như vậy, phải chăng chính EPSit mới là nhân tố thực sự tác động lên giá cổ phiếu? Tác giả tiếp tục bổ sung biến EPSit vào mô hình nghiên cứu. Biến thu nhập trên
mỗi cổ phần (EPSit) kỳ vọng mang dấu dương, khi hoạt động kinh doanh của công ty càng tốt, giá cổ phiếu càng tăng.
Mô hình 4
MPSit = b0+b1DPSit+b2(MPS)it-1+b3REit + b4EPSit + eit (4.3-1)
Khi thêm biến EPSit vào mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, biến EPS đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê, R2 điều chỉnh tăng từ 27,6% lên 39,86%. Như vậy có thể thấy biến EPS đưa vào mô hình là phù hợp, xem bảng 4.14.
Gia tăng giá trị tài sản công ty được thực hiện nhất quán thông qua ba quyết định bao gồm quyết định đầu tư, quyết định cổ tức và quyết định tài trợ. Nói cách khác chính sách chia cổ tức chịu ảnh hưởng bởi quyết định tài trợ. Trong giai đoạn 2011- 2014, khi chính sách của nhà nước về lãi vay, quy định cho vay với thị trường bất động sản có những thay đổi tích cực đối với ngành xây dựng. Lãi suất có xu hướng giảm, các công ty có các dự án đầu tư tốt có thể thực hiện phương án vay thay vì huy động vốn từ thị trường chứng khoán trong điều kiện thị trường không còn hấp dẫn nhà đầu tư. Do vậy khi phát hành cổ phiếu mới để tăng vốn trong điều kiện này sẽ khó có thể thu được thặng dư vốn cổ phần và có khả năng làm loãng giá cổ phiếu. Trong khi đó sử dụng tài trợ nợ có khả năng làm gia tăng giá trị tài sản của công ty. Do vậy tác giả kỳ vọng biến LEVit mang dấu dương.
Mô hình 5
MPSit = b0+b1DPSit+b2(MPS)it-1+b3REit + b4EPSit + b5LEVit + eit (4.3-2)
Khi thêm biến LEVit vào mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, biến LEVit đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê, R2 điều chỉnh tăng từ 39,86% lên 40,19%. Như vậy có thể thấy biến LEVit đưa vào mô hình là phù hợp, xem bảng 4.14.
Tác giả cũng thực hiện kiểm định bằng mô hình tác động cố định một chiều, kiểm soát tác động của yếu tố thời gian lên mô hình 5, kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố thời gian tác động rất mạnh lên mô hình. Dưới tác động của yếu tố thời gian R2 tăng từ 40,19%. lên 70,42%. Tác động này có thể là do sự thay đổi trong chính sách của chính phủ về lãi suất, các chính sách giải cứu thị trường bất động sản, ban hành các luật đất đai mới, kinh tế đất nước phục hồi sau cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới
năm 2010, việc thực hiện chính sách cổ tức của các công ty thường có độ trễ từ 1 đến 2 năm,… đã tác động mạnh mẽ đến ngành xây dựng, xem bảng 4.14.
Bảng 4.14 Bảng so sánh các mô hình và kiểm soáttác động của yếu tố thời gian
Biến độc lập
MÔ HÌNH HỒI QUY
Mô hình 3 Mô hình 4 Mô hình 5
Mô hình 5 kiểm soát tác động của thời gian DPSit 1,691193*** (0,000) 0,8851616*** (0,000) 0,872022 *** (0,000) 0, 6201329 ** (0,031) REit 0,3236023*** (0,007) -0,0479126 (0,722) -0,1180513 (0,371) 0, 2983552 * (0,062) MPSit-1 0,0975788*** (0,001) 0,1059874*** (0,000) -0,1217706*** (0,000) 0, 3260611 *** (0,000) EPSit 0,8548673*** (0,000) 0,8977054*** (0,000) 0, 8663415 *** (0,000) LEVit 1.933631*** (0,000) 0, 0222278 (0,977) Year 2012 5.653,358*** (0,000) Year 2013 7.402,709*** (0,000) Year 2014 8.971,656*** (0,000) Constant 5.236,316*** (0,000) 5.351,387*** (0,000) 4.606,52*** (0,000) -2.375,631 *** (0,004) R2 hiệu chỉnh 0,2760 0,3986 0,4019 0,7042 Số quan sát 260 260 260 260
Ghi chú *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5 %, và 1%.
Tác giả đã kiểm chứng tác động của yếu tố thời gian lên mô hình và kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng yếu tố thời gian có tác động lên mô hình thì mô hình FEM không còn phù hợp, như vậy lúc này phải sử dụng phương pháp GMM thực hiện hồi
quy và cho kết quả chính xác nhất. Để khẳng định cho vấn đề nêu trên tác giả tiến hành thực hiện kiểm tra hiện tượng nội sinh của mô hình.
Để thực hiện chia cổ tức thì các công ty thì hoạt động kinh doanh của các công ty phải có lãi, thu nhập trên mỗi cổ phiếu là cơ sở để chia cổ tức, như vậy có thể EPSit mới là nhân tố thực sự tác động lên giá cổ phiếu. Tác giả sử dụng biến EPSit là biến công cụ để kiểm tra hiện tượng nội sinh của mô hình 5.
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có hiện tượng nội sinh :
Kiểm định underidentification có p-value >5%, mô hình không xác định
Kiểm định Hansen có p-value <5%, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
Kiểm định Endogeneity có p-value <5%, mô hình bị hiện tượng nội sinh.
Với kết quả kiểm định trên, tác giả tiến hành khắc phục những khuyết tật của mô hình bằng phương pháp GMM.
Mô hình 6
Mô hình hồi quy theo phương pháp GMM của Arellano-Bond (1991), Arellano- Bover (1995), Blundell-Bond (1998) :
Yi, t-1= αYi,t-1 + X’it β + αi + eit
Từ mô hình của phương pháp GMM kết hợp với kết quả phân tích mô các mô hình hồi quy (4.3-2), tác giả dự định mô hình hồi quy theo GMM như sau:
Yi, t-1= αYi,t-1 + X’it β + αi + eit (4.3-3) Trong đó :
Y là biến phụ thuộc: Giá thị trường của cổ phiếu
X: Tập hợp các biến độc lập: Cổ tức trên mỗi cổ phiếu, lợi nhuận giữ lại trên mỗi cổ phiếu, giá thị trường trên mỗi cổ phiếu của năm trước, thu nhập trên mỗi cổ phần, tổng nợ trên vốn cổ phần.
Kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM hệ thống cho mô hình hồi quy 6 sử dụng biến EPS là biến công cụ đã cho kết quả hồi quy tốt. Bảng 4.15 cho thấy mô hình
đã xác định, AR(1) có p-value <5%, không có hiện tượng tự tương quan, AR(2) có p- value > 5 % đảm bảo không có hiện tượng tự tương quan ở mọi cấp độ (đảm bảo tính dừng của dữ liệu), kiểm định Sargan-Hansen có p-value >5% không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, kiểm định hiện tượng nội sinh có p- value >5% mô hình không có hiện tượng nội sinh.
Bảng 4.15 Kết quả hồi quy theo phương pháp GMM
Biến Coeff Std Prob DPSit -0,0265626 0,4273033 0,951 REit 0,4563686** 0,2177721 0,04 MPSit-1 0,1517327** 0,046962 0,002 LEVit 1,132377 1,089489 0,302 EPSit 0,8662206*** 0,2400087 0,001 Số quan sát (N) 260 AR(1) test 0,037 AR(2) test 0,556 Sargan/Hansen test 0,153
Ghi chú *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5 %, và 1%.