2D l iu nghiên cu

Một phần của tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN VIỆC NẮM GIỮ TIỀN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM.PDF (Trang 33)

Sau khi sàn l c các tr ng h p giá tr b thi u đ i v i m t vài bi n trong m u ho c các doanh nghi p có ít h n 6 n m quan sát liên t c s không đ c đ a vào m u, bài nghiên c u đã s d ng d li u d ng b ng d a trên m u 215 doanh nghi p phi tài chính t i hai sàn ch ng khoán l n th tr ng Vi t Nam là HOSE và HNX trong giai đo n t 2007-2012. Trên c s d li u trong báo cáo tài chính đ c thu th p t th ng kê c a các công ty ch ng khoán và các trang web www.vietstock.vn, www.cafef.vn,

www.cophieu68.com. Cu i cùng k t qu thu đ c b ng d li u g m 215 doanh nghi p niêm y t trong giai đo n t 2007 đ n 2012 v i 1.290 quan sát theo n m.

3.3 Ph ng pháp nghiên c u

Thông qua l p lu n trong ph n xây d ng mô hình nghiên c u m c 3.1 c a tác gi nh n th y (ph ng trình (5)) có th xu t hi n vài v n đ nh sau:

 Nh ng nhân t không thay đ i theo th i gian hàm ch a trong mô hình có th t ng quan v i các bi n gi i thích trong mô hình. Nh ng nhân t này không thay đ i theo th i gian này n m trong sai s ng u nhiên c a ph ng trình (5) ( i,t = vi + ui,t).

 Bi n tr c a bi n ph thu c [CASHi,t] đóng vai trò là bi n đ c l p [CASHi,t-1] có th t ng quan v i sai s ng u nhiên .

Do v y, có th mô hình nghiên c u c a tác gi có kh n ng xu t hi n hi n t ng n i sinh.

Trong khi đó, ph ng pháp bình ph ng bé nh t OLS v n là ph ng pháp đ c s d ng khá ph bi n trong kinh t l ng b i tính đ n gi n

trong s d ng và mang l i nhi u c l ng hi u qu , không ch ch và v ng v i nh ng gi thi t ban đ u n u th a nh ng yêu c u sau:

- E (ui/X2i,…,Xki) = 0: không có sai s h th ng

- Var (ui/X2i,…,Xki) = 2v i m i i: ph ng sai không đ i - Cov(ui,uj) = 0 v i m i i khác j

- Không có đa c ng tuy n hoàn h o gi a các bi n Xj

- Bi n Xj là phi ng u nhiên, n u ng u nhiên thì ph i đ c l p v i Ui

Tuy nhiên, khi nghiên c u v chu i d li u th i gian, r t khó đ th a mãn các gi đnh c a OLS. Khi đó, k t qu ki m đ nh s b bóp méo và vi c s d ng đ a vào phân tích s không còn đúng n a. M t trong nh ng vi ph m hay g p ph i trong vi c s d ng ph ng pháp này là hi n t ng n i sinh, t c các bi n có t ng quan v i ph n d .

gi i quy t v n đ này, tác gi s s d ng d li u d ng b ng và ph ng pháp GMM đ x lý v n đ n i sinh. V i lý do nh sau:

 Vi c s d ng d li u d ng b ng s có nhi u u đi m h n so v i d li u th i gian và d li u chéo. Baltagi (2005) đã vi t:

- D li u b ng là s k t h p gi d li u chéo và d li u th i gian nên chúng ta có nhi u thông tin h n, đi u này h u ích trong vi c h n ch hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n do có nhi u b c t do nên hi u qu h n.

- D li u b ng có th phát hi n và đo l ng t t h n nh ng tác đ ng mà chúng ta khó có th quan sát khi s d ng d li u th i gian ho c d li u chéo.

- D li u b ng có th ki m soát t t h n tính không đ ng nh t gi a các đ n v trong m u nghiên c u.

 Ph ng pháp đ x lý v n đ bi n gi i thích có th t ng quan v i ph n d :

- Ph ng pháp c b n trong tr ng h p bi n v ph i ph ng trình t ng quan v i ph n d là c l ng m t ph ng trình có dùng các bi n công c (Instrumental Variables – h i quy IV). Ý t ng c a ph ng pháp h i quy này là tìm ra m t b bi n, đ c g i là bi n công c th a mãn hai đi u ki n: (1) t ng quan v i bi n gi i thích trong ph ng trình và (2) không t ng quan v i ph n d . Nh ng bi n công c nh v y đ c dùng đ lo i b s t ng quan gi a bi n gi i thích và ph n d .

- Có nhi u ph ng pháp d a trên n n t ng c a h i quy IV nh ph ng pháp bình ph ng bé nh t hai giai đo n (TSLS), ph ng pháp Maximum Likelihood trong đi u ki n gi i h n thông tin (LIML), ph ng pháp c l ng moment t ng quát (GMM)… Trong đó, ph ng pháp GMM đ c xem là ph ng pháp t ng quát c a r t nhi u ph ng pháp khác. Ngay c trong đi u ki n gi thi t n i sinh b vi ph m, ph ng pháp GMM v n có th cho ra các h s c l ng v ng, không ch ch, phân ph i chu n và hi u qu .

T nh ng lý do tác gi cho r ng vi c s d ng ph ng pháp này v i nghiên c u c a Sunday, Rafiu and Lawrencia (2012) s d ng GMM d a trên ph n m m eviews là phù h p trong vi c tìm ra các nhân t tác đ ng đ n vi c n m gi ti n c a các doanh nghi p t i Vi t Nam.

3.3.1 Cách th c đ c l ng ra h s h i quy v i s tham gia c a các bi n công c :

Yi = xi+ i

Trong đó: i là quan sát th i, Yi là bi n ph thu c, xi là bi n đ c l p, i

là ph n d c a mô hình. Khi đó h s c l ng ˆ s đ c xác đ nh nh sau: ˆOLS = x x y x = x x x x( )

Trong đó x, y, là các ma tr n c t n x 1. N u x và không t ng quan v i nhau thì ˆ c l ng đ c là v ng và không ch ch. Tuy nhiên, n u đi u này ng c l i x y ra, h s c l ng s b ch ch và không v ng, mô hình không còn hi u qu , tác đ ng c a bi n x lên bi n y b bóp méo.

M t bi n công c z, t ng quan v i bi n gi i thích x nh ng không t ng quan v i ph n d s đ c đ a vào mô hình, ph ng pháp h i quy IV s d ng bi n công c đó đ xác đnh h s c l ng nh sau: ˆIV = x z zy = x z x z( )

Vì bi n z không t ng quan v i nên h s c l ng v ng và không ch ch. Ph ng pháp này có th t ng quát lên v i m t mô hình nhi u bi n. Ta g i X là ma tr n n x K các bi n gi i thích, Z là ma tr n n x L các bi n công c (v i K là s l ng bi n gi i thích, L là s l ng bi n công c và n là s quan sát c a m i bi n). Khi đó, ph ng pháp này s s d ng bi n công c đ c l ng mô hình và h s c l ng s đ c xác đ nh nh sau: ˆIV = ZX 1ZY ) ( i u ki n đ xác đ nh đ c giá tr c l ng là L ≥ K

3.3.2 Th t c c l ng GMM

Ph n trên đã c g ng trình bày m t cách đ n gi n nh t đ có th hi u đ c vai trò c a bi n công c trong h i quy IV. Theo đó, GMM c ng là m t ph ng pháp s d ng bi n công c . Nh đã đ c p trên, đ c l ng đ c h s , chúng ta c n m t b L vector các bi n công c (trong

c l ng GMM còn g i là “các đi u ki n moment”) và s l ng bi n công c ph i không ít h n s bi n trong mô hình (L ≥ K). i u ki n đ m t bi n đ c ch n là bi n công c là nó không t ng quan v i ph n d , đi u này có ngh a là:

E(Ztut( )) = 0

Ý t ng ch đ o c a ph ng pháp GMM là thay th giá tr các bi n công c b ng giá tr trung bình c a m u:

E(Ztut( )) = n t T 1 1 Ztut( ) = T 1 ' Z ut( ) = 0

Vì khi s l ng đi u ki n moment l n h n s bi n trong mô hình (L ≥ K) thì ph ng trình không th xác đnh m t nghi m duy nh t mà s có nhi u nghi m có th th a mãn ph ng trình. Khi đó mô hình đ c g i là “overidentified”. Trong tr ng h p đó, chúng ta ph i th c hi n tính toán l i nh m xác đ nh beta làm cho đi u ki n moment “g n” b ng 0 nh t có th , khái ni m “g n” đ c hi u là kho ng cách v i giá tr 0 là nh nh t, kho ng cách đó đ c là kho ng cách J. J( , WˆT) = T 1 ) ( ˆ . ) ( .u ZWT1Zu Ph ng pháp GMM s xác đ nh giá tr c l ng đ kho ng cách J là nh nh t.

Ph ng pháp GMM có hai lo i đó là GMM h th ng (Systems GMM) và GMM sai phân b c nh t (Difference GMM). Trong bài vi t này tác gi s s d ng ph ng pháp th hai đó là GMM sai phân b c nh t. Ý t ng c b n c a GMM sai phân b c nh t là s d ng b ng cách chuy n đ i sai phân b c nh t và t o ra m t ma tr n vector các bi n công c và s l ng bi n công c ph i l n h n s bi n trong mô hình, chính đi u này s giúp ki m soát đ c tính không đ ng nh t không quan sát đ c và ng n ng a v n đ n i sinh ti m n do ch u tác đ ng t nh ng cú s c ho c nh ng nhân t không quan sát đ c tác đ ng đ n vi c n m gi ti n. C th :

CASHi,t = + CASH i,t-1 + 1GROWTHSi,t + 2SIZEi,t + 3CFi,t +

4NWCi,t + 5LEVi,t + 6ROAi,t + 7INVi,t + i,t CASHi,t-1 = + CASH i,t-2 + 1GROWTHSi,t-1 + 2SIZEi,t-1 + 3CFi,t-1 +

4NWCi,t-1 + 5LEVi,t-1 + 6ROAi,t-1 + 7INVi,t-1 + i,t-1

CASHi,t = + CASH i,t-1 + 1 GROWTHSi,t + 2 SIZEi,t + 3 CFi,t + 4 NWCi,t + 5 LEVi,t + 6 ROAi,t + 7 INVi,t + ui,t (6)

Vì i,t= i,t - i,t-1 = (vi - vi) + (ui,t - ui,t-1) = ui,t

ng th i, ph ng pháp phân tích th ng kê mô t c ng đ c th c hi n đ tìm hi u đ y đ các đ c tr ng c a quy t đ nh n m gi ti n c a các công ty niêm y t t i Vi t Nam giai đo n 2007-2012.

3.4 Ph ng pháp ki m đ nh

Ph ng pháp này có ba ki m đ nh c n thi t nh sau:

Ki m đ nh bi n công c không t ng quan v i ph n d c a mô hình

Ki m đ nh quan tr ng nh t c a ph ng pháp c l ng GMM là ki m đ nh Overdentifying Restrictions hay còn g i là ki m đ nh Sargan (Sargan Test) ho c ki m đ nh J (J – Test). ây là ki m đ nh c n thi t trong tr ng h p s bi n công c nhi u h n s bi n trong mô hình. Ý t ng c a ki m đ nh là đ xem xét bi n công c có t ng quan v i ph n d c a mô hình hay không. N u câu tr l i là không, khi đó bi n công c là n i sinh, thì bi n công c đ c ch n là phù h p và mô hình s d ng bi n đó đ c l ng c ng phù h p. V i gi thi t nh sau:

H0: Bi n công c không t ng quan v i ph n d c a mô hình H1: Bi n công c t ng quan v i ph n d c a mô hình

N u p-value > m c ý ngh a đã ch n ( = 10% ch ng h n) thì ch p nh n gi thi t H0, t c là bi n công c không t ng quan v i mô hình. Khi đó bi n công c s là bi n n i sinh và bi n công c đ c ch n là phù h p và mô hình c l ng là phù h p.

Ki m đ nh có t ng quan chu i b c m t trong ph n d sai phân b c nh t

Ngoài ra, h i quy GMM còn có m t ki m đ nh quan tr ng không kém đó là ki m đ nh t n t i t ng quan chu i b c m t các ph n d trong sai phân b c nh t (First-order autocorrelation-AR(1)) v i gi thuy t nh sau:

H0: Không có t ng quan chu i b c m t trong ph n d c a sai phân b c nh t

H1: Xu t hi n t ng quan chu i b c m t trong các ph n d c a sai phân b c nh t

N u giá thi t H0 b bác b (p_value < 0,05) t c t n t i t ng quan chu i b c m t trong ph n d sai phân b c nh t c a k t qu h i quy.

Ki m đ nh không có t ng quan chu i b c hai trong ph n d sai phân b c nh t

K đó, đ t ng đ v ng ch c cho mô hình, h i quy GMM còn có m t ki m đ nh v vi c không t n t i t ng quan chu i b c hai các ph n d trong sai phân b c nh t (Second-order autocorrelation-AR(2)) v i gi thuy t nh sau:

H0: Không có t ng quan chu i b c hai trong ph n d c a sai phân b c nh t.

H1: Xu t hi n t ng quan chu i b c hai trong các ph n d c a sai phân b c nh t

N u gi thi t H0 đ c ch p nh n khi p_value > m c ý ngh a ( ch ng h n nh p_value > 0,05) t c là không t n t i t ng quan chu i b c hai trong ph n d sai phân b c nh t c a k t qu h i quy.

4. N i dung và các k t qu nghiên c u

T c s t ng quan nh ng khuôn kh lý thuy t và th c nghi m liên quan đ n vi c n m gi ti n và ph ng pháp s đ c th c hi n áp d ng cho th tr ng Vi t Nam, trong ph n này tác gi s trình bày m t s k t qu đ c rút ra sau khi ti n hành h i quy và ki m đ nh đ tr l i cho các câu h i nghiên c u đã đ t ra đ u bài.

4.1 Th ng kê mô t

Tr c tiên, bài nghiên c u này s trình bày th ng kê d li u c a các bi n qua các n m, đ th y đ c t ng quan c a ngu n d li u.

B ng 4.1: Phân tích mô t d li u c a các doanh nghi p đang niêm y t giai đo n 2007-2012 Bi n (Varian) S quan sát (Obser.) Trung bình (Mean) Trung v (Median) l ch chu n (Std.Dev.) Giá tr l n nh t (Max.) Giá tr bé nh t (Min.) CASH 1290 0.149926 0.070841 0.523758 16.75693 -1.012579 CF 1290 0.136306 0.101524 0.215987 5.832153 -0.368410 GROWTHS 1290 0.409727 0.183291 2.128801 59.26770 -0.983484 LEV 1290 0.503405 0.516816 0.413600 8.401646 0.001299 INV 1290 0.254008 0.022287 5.363287 182.7441 -0.739484 NWC 1290 0.549103 0.581924 0.309412 5.616976 -4.740791 ROA 1290 0.092666 0.066539 0.334492 11.67461 -0.355799 SIZE 1290 27.30435 27.254438 1.351321 31.65324 21.07426

Ngu n: T ng h p c a tác gi t d li u nghiên c u d a trên ph n m m Eviews

S li u tính toán d a trên m u g m 215 công ty phi tài chính đang niêm y t t i th tr ng ch ng khoán Vi t Nam trên hai sàn HNX và HOSE t n m 2007 – 2012 v i 1,290 quan sát. K t qu cho th y d li u phân ph i ch a chu n, ch s trung bình và trung v c a các bi n có s khác nhau. Do đó, xét v t ng th thì d li u phân ph i ch a chu n. Vi c áp d ng ph ng pháp OLS thu n túy có th cho ra k t qu b ch ch và không v ng cho nên c n thi t ph i s d ng các ph ng pháp khác đ kh c ph c nh c đi m này.

B ng trên cho th y t s ti n trên t ng tài s n trung bình là 14,99% và trung v là 13,63%. Nhìn chung th ng kê này cho th y bình quân các doanh

Một phần của tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN VIỆC NẮM GIỮ TIỀN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM.PDF (Trang 33)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(64 trang)