g: tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp là chỉ tiêu khá quan trọng đối với giácổ phi ếu Đểxác định g ta lấy lợi nhuận ròng của quý đang xét so với cùng kỳ quý trước đó.
3.3.6 Dữ liệu bảng (Panel Data)
Mục đích của đa số các nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế là giải thích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc Y, theo một hay nhiều biến giải thích (X36T136T, X36T236T, …, X35Tk35T). Để làm điều này, chúng ta muốn biết sự tác động của XRiR lên Y như thế nào, cả chiều hướng lẫn độ lớn của tác động. Trả lời câu hỏi này, chúng ta phải thu thập mẫu đểcó được kết quả ước lượng không chệch tác động của X lên Y. Để kết quả ước lượng là không thiên chệch đòi hỏi chúng ta phải kiểm soát các biến nhiễu, cả các biến quan sát được lẫn các biến không quan sát được. Đối với các biến nhiễu quan sát được, chúng ta có thể sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến cổđiển. Đối với các biến nhiễu không quan sát được, tuỳvào đặc điểm khác nhau giữa các đối tượng và thời gian mà chúng ta lựa chọn mô hình hồi quy tác động cố định hay tác động ngẫu nhiên. Cả hai mô hình hồi quy này đòi hỏi chúng ta phải sử dụng dữ liệu bảng.
Đểước lượng mô hình kinh tếđã đưa ra, cần có mẫu dữ liệu về các biến phụ thuộc và biến độc lập. Có 3 loại dữ liệu được sử dụng để phân tích:
Số liệu theo thời gian (chuỗi thời gian): là số liệu thu thập trong một thời kỳ, một giai đoạn nào đó.
Số liệu chéo: là số liệu về một hay nhiều biến được thu thập tại một thời điểm ở nhiều địa phương, đơn vị, không gian khác nhau.
Số liệu hỗn hợp của hai loại trên (dữ liệu hai chiều, dữ liệu bảng): là dữ liệu hỗn hợp về không gian và thời gian
Ưu điểm dữ liệu bảng:
• Nâng cao sốlượng quan sát của mẫu, làm giảm hiện tượng đa cộng tuyến
• Dữ liệu bảng cung cấp nhiều thông tin hơn so với 2 dạng dữ liệu trên.
• Nghiên cứu được sự thay đổi của các đơn vị số liệu dạng chéo theo thời gian.
Có hai loại tổ chức dữ liệu bảng:
• Unstacked: các đơn vị quan sát chéo được sắp xếp theo thời gian một cách riêng biệt theo từng biến.
• Stacked: các đơn vị quan sát chéo được sắp xếp theo thời gian và các đơn vịquan sát này được nhóm lại với nhau theo từng biến.
Có hai loại dữ liệu bảng:
Cân bằng: khi các đơn vị chéo có cùng số quan sát theo thời gian.
Không cân bằng: khi các đơn vị chéo không có cùng số quan sát theo thời gian.
Trong luận văn sẽ sử dụng dữ liệu bảng dạng hỗn hợp không cân bằng vì thời gian niêm yết cổ phiếu của 50 Công ty là khác nhau.
Kết luận Chương 3
Nội dung của chương 3 này đã giúp chúng ta có cơ sở khái quát mô hình nghiên cứu hồi quy tuyến tính về sựtác động của 12 yếu tố nội sinh đến biến độc lập giá cổ phiếu Công ty. Đề tài với những giả thiết về các kiểm định: phương sai thay đổi, đa cộng tuyến, tựtương quan sẽ giúp loại bỏ những biến không có ý nghĩa trong mô hình, những cặp biến quan hệtương quan mạnh với nhau, phương sai sai số thay đổi…Nếu các giả thiết này vi phạm, kết quả hồi quy sẽ không được chấp nhận, các mức ý nghĩa và các khoảng tin cậy không còn nữa làm giảm mức độ giải thích của từng biến độc lập. Hơn hết chúng ta sẽ không xác định đúng tác động của từng yếu tố nội sinh đến giá cổ phiếu. Kết quả của mô hình nghiên cứu sẽ là cơ sở trả lời các câu hỏi của mục tiêu nghiên cứu, giúp xác định được các yếu tố nội sinh nào và mức độtác động của các yếu tốnày đến giá cổ phiếu. Từ đó giúp ta có cơ sở nhận định, đưa ra những giải pháp nhằm gia tăng giá trị Công ty và gia tăng giá cổ phiếu niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh.