Để xem xét phương trình hồi quy trong bài nghiên cứu này có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không thì phương pháp vẽđồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dựđoán sẽđược sử dụng để kiểm định điều đó. Với giá trị phần dư trên trục tung và giá trị dựđoán trên trục hoành.
Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dựđoán và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sau khi tìm đường hồi quy tuyến tính cho các dữ liệu và mô tả phần dư cùng giá trị dự đoán lên đồ thị mà thấy phần dư của chúng thay đổi theo một trật tự nào
đó (có thể là cong dạng bậc 2 Parabol, cong bậc 3 Cubic…) thì mô hình hồi quy tuyến tính mô tả quan hệ đường thẳng là không phù hợp với các dữ liệu này. Sự
thay đổi có hệ thống giữa giá trị dựđoán và phần dư chứng tỏ rằng giảđịnh có quan hệ tuyến tính đã bị vi phạm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dựđoán của mô hình hồi quy tuyến tính
48
Dựa vào hình trên có thể nhận thấy rằng phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 (đường đi qua tung độ 0 và song song với trục hoành) chứ không tạo thành một hình dạng nào. Vì vậy, giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
4.3.2 Kiểm định giảđịnh phương sai của sai số không đổi
Để xem xét giả định phương sai của sai số không đổi có bị vi phạm hay không, có thể căn cứ vào đồ thị được thể hiện trong hình 4.1 ở trên để đưa ra kết luận.
Nếu độ lớn của phần dư tăng hoặc giảm cùng với các giá trị dựđoán, thì nên nghi ngờ giảđịnh phương sai của sai số không đổi đã bị vi phạm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nếu phương sai không đổi thì các phần dư phải phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hình 4.1 cho thấy rằng các phần dư phân tán ngẫu nghiên quanh trục 0 trong một phạm vi không đổi. Do đó có thể kết luận là giả định phương sai của sai số
không đổi không bị vi phạm.
4.3.3 Kiểm định giảđịnh phân phối chuẩn của phần dư
Một trong những cách để kiểm định phần dư có tuân theo phân phối chuẩn hay không đó chính là vẽ biểu đồ tần số của phần dư.
Sẽ không hợp lý khi kỳ vọng các phần dư quan sát có phân phối hoàn toàn chuẩn vì luôn có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thểđi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng xấp xỉ chuẩn mà thôi. Khi giá trị trung bình Mean của phần dư gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. gần bằng 1 thì có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
49
Hình 4.2: Đồ thị tần số của phần dư chuẩn hóa
Hình 4.2 cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn, với giá trị trung bình Mean bằng -1,60 x E-15, giá trị này rất nhỏ và gần bằng 0. Độ lệch chuẩn Std. Dev bằng 0,995 tức là gần bằng 1. Vậy có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.3.4 Kiểm định giảđịnh tính độc lập của sai số
Nhằm kiểm tra xem có hiện tuợng tương quan giữa các phần dư của một phép phân tích hồi quy hay không, thì thống kê Durbin - Watson sẽ được sử dụng
để phát hiện ra điều đó.
Giá trị của Durbin - Watson (d) biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra, cũng có ý kiến cho rằng giá trị d nằm trong khoảng từ 1 đến 3 thì sẽ không có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008).
Bảng 4.3: Giá trị Durbin - Watson
Model R R Square R Square Adjusted Std. Error of the Estimate Durbin - Watson
1 0,664a 0,441 0,436 739,217 1,345
50
Căn cứ vào bảng 4.3 với giá trị d là 1,345, có thể nhận thấy rằng giá trị d không quá nhỏ so với 2, đồng thời giá trị d cũng nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Như
vậy giả định tính độc lập của sai số không bị vi phạm hay có thể nói rằng không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
4.3.5 Kiểm định giảđịnh không có tương quan giữa các biến độc lập
Để kiểm định xem các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau hay không, một công cụ được sử dụng đó là đo lường đa cộng tuyến. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Đồng thời nó làm cho các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi R bình phương vẫn khá cao.
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thì có thể sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF). Khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.4: Giá trị VIF của các biến nghiên cứu
Tên biến VIF EPS 1,096 GROW 1,096 LEV 1,191 SIZE 1,603 TANG 1,022 OCF 1,293 AUDIT 1,377
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến được thể hiện trong bảng 4.4 cho thấy giá trị VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10. Như vậy, có thể khẳng định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là không xảy ra.
Tóm lại: Bằng việc tiến hành kiểm định 5 giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Kết quả cho thấy rằng không có giả định nào bị vi phạm. Như vậy, hàm
51
hồi quy được xây dựng để phát hiện ra các nhân tốảnh hưởng đến chính sách cổ tức của công ty niêm yết được chấp nhận.
4.4 Kết quả hồi quy
Kết quả hồi quy được thực hiện với phần mềm SPSS và việc chọn biến sẽ được sử dụng bằng phương pháp enter. Kết quả hồi quy lần thứ nhất sẽ bao gồm tất cả các biến có trong mô hình nghiên cứu, căn cứ vào các thông số tác giả sẽ loại bỏ
những biến độc lập không tương quan với biến phụ thuộc. Sau đó tác giả sẽ thực hiện kết quả hồi quy lần thứ hai, và đó là kết quả chính thức của bài nghiên cứu.
Kết quả hồi quy với đầy đủ các biến nghiên cứu Bảng 4.5: Hệ số hồi quy
Kết quả hồi quy được thể hiện ở bảng 4.5 cho thấy các biến độc lập bao gồm: Lợi nhuận (EPS), đòn bẩy tài chính (LEV), quy mô công ty (SIZE), cấu trúc tài sản (TANG) và dòng tiền (OCF) đều có giá trị sig nhỏ hơn 0,05. Do đó, có cơ sở để
nhận định rằng các biến EPS, LEV, SIZE, TANG và OCF có mối tương quan với cổ
tức (DPS) ở mức ý nghĩa 5%.
Đối với biến tỷ lệ tăng trưởng (GROW) có giá trị sig là 0,126 và biến loại công ty kiểm toán (AUDIT) có giá trị sig là 0,142, cả hai giá trị sig này đều lớn hơn
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 3925,541 677,895 5,791 0,000 EPS 0,207 0,010 0,614 20,636 0,000 GROW 133,676 87,350 0,046 1,530 0,126 LEV -458,620 136,825 -0,104 -3,352 0,001 SIZE -103,043 26,480 -0,140 -3,891 0,000 TANG -497,478 164,504 -0,087 -3,024 0,003 OCF 0,265 0,096 0,089 2,761 0,006 1 AUDIT 138,901 94,509 0,049 1,470 0,142
52
0,05. Như vậy, có thể kết luận rằng tỷ lệ tăng trưởng của công ty (GROW) và loại công ty kiểm toán (AUDIT) không có mối tương quan với cổ tức (DPS).
Sau đây tác giả sẽ thực hiện kết quả hồi quy lần thứ hai sau khi đã loại bỏ hai biến không có mối tương quan với cổ tức (DPS) đó là tỷ lệ tăng trưởng (GROW) và loại công ty kiểm toán (AUDIT).
Kết quả hồi quy sau khi loại bỏ hai biến không tương quan với cổ tức
Trước khi thực hiện kết quả hồi quy đối với mô hình sau khi loại bỏ hai biến không tương quan với cổ tức, tác giảđã kiểm định lại 5 giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính bao gồm: Kiểm định giảđịnh liên hệ tuyến tính, kiểm định giảđịnh phương sai của sai số không đổi, kiểm định giả định phân phối chuẩn của phần dư, kiểm định giảđịnh tính độc lập của sai số, kiểm định giảđịnh không có tương quan giữa các biến độc lập. Kết quả cho thấy rằng không có giảđịnh nào bị vi phạm (giá trị kiểm định thể hiện ở phụ lục 1). Như vậy, hàm hồi quy gồm biến phụ thuộc là cổ
tức mỗi cổ phần (DPS) và các biến độc lập gồm: Lợi nhuận (EPS), đòn bẩy tài chính (LEV), quy mô công ty (SIZE), cấu trúc tài sản (TANG) và dòng tiền (OCF)
được chấp nhận.
Bảng 4.6: Hệ số R bình phương
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 0,661a 0,437 0,433 740,721 1,351
a. Predictors: (Constant), OCF, LEV, TANG, EPS, SIZE
Bảng 4.6 cho thấy mô hình có R2 = 0,437. Kết quả này chứng tỏ rằng độ thích hợp của mô hình là 43,7%, hay nói cách khác 5 biến độc lập bao gồm lợi nhuận (EPS), đòn bẩy tài chính (LEV), quy mô công ty (SIZE), cấu trúc tài sản (TANG) và dòng tiền (OCF) giải thích được 43,7% sự thay đổi về mức cổ tức của công ty (DPS).
53
Bảng 4.7: Giá trị Anova
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 295706411,190 5 59141282,238 107,791 0,000b
Residual 380226329,422 693 548667,142
1
Total 675932740,612 698
b. Predictors: (Constant), OCF, LEV, TANG, EPS, SIZE
Kết quả thể hiện trên bảng 4.7 cho thấy giá trị sig = 0,000 < 0,05 chứng tỏ
rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.8: Hệ số hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện trong bảng 4.8 cho thấy giá trị sig của các biến độc lập EPS, LEV, SIZE, TANG, OCF đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, có cơ
sở để nhận định rằng các biến trên có mối tương quan với cổ tức (DPS) ở mức ý nghĩa 5%.
Có thể nhận xét về mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc như sau:
Đối với biến lợi nhuận (EPS) có hệ số bê ta là 0,62 cho biết giữa lợi nhuận công ty và mức chi trả cổ tức có mối tương quan dương. Nghĩa là khi lợi nhuận
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 3423,515 622,140 5,503 0,000 EPS 0,209 0,010 0,620 21,372 0,000 LEV -433,154 136,388 -0,098 -3,176 0,002 SIZE -83,172 24,263 -0,113 -3,428 0,001 TANG -501,290 164,799 -0,088 -3,042 0,002 1 OCF 0,288 0,094 0,097 3,047 0,002
54
công ty tăng lên thì mức chi trả cổ tức cũng tăng theo và khi lợi nhuận giảm xuống thì mức chi trả cổ tức cho các cổđông cũng giảm theo.
Đối với biến đòn bẩy tài chính (LEV) có hệ số bê ta là -0,098 cho thấy giữa đòn bẩy tài chính và mức chi trả cổ tức có mối tương quan âm. Điều đó có thể
hiểu rằng khi công ty có tỷ lệ nợ cao thì mức cổ tức thanh toán cho các cổđông sẽ
thấp và ngược lại.
Đối với biến quy mô công ty (SIZE) có hệ số bê ta là -0,113. Như vậy, giữa quy mô công ty và mức chi trả cổ tức có mối tương quan âm. Nghĩa là công ty có quy mô càng lớn thì mức chi trả cổ tức cho các cổđông càng nhỏ và ngược lại.
Xét biến cấu trúc tài sản (TANG) với hệ số bê ta là -0,088, cho thấy có mối tương quan âm giữa cấu trúc tài sản và mức chi trả cổ tức. Điều đó được hiểu là công ty có tài sản cốđịnh hữu hình chiếm tỷ lệ lớn trong tổng tài sản thì mức cổ tức thanh toán cho các cổđông sẽ thấp và ngược lại.
Xét biến dòng tiền (OCF) với hệ số bê ta là 0,097, cho biết rằng giữa dòng tiền với mức chi trả cổ tức có mối tương quan dương. Nghĩa là khi công ty có dòng tiền lớn thì mức chi trả cổ tức cho các cổđông sẽ lớn còn khi công ty có dòng tiền nhỏ thì mức chi trả cổ tức cho các cổđông sẽ nhỏ.
Căn cứ vào kết quả thể hiện ở bảng 4.8 thì phương trình hồi quy về các yếu tốảnh hưởng đến chính sách cổ tức được trình bày như sau:
DPS = 0,620 EPS – 0,098 LEV – 0,113 SIZE – 0,088 TANG + 0,097 OCF
4.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Lợi nhuận (EPS):
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng giữa biến lợi nhuận và mức chi trả cổ tức có mối tương quan dương. Điều đó có nghĩa là đối với các công ty niêm yết tại Việt Nam, những công ty có lợi nhuận cao sẽ thanh toán cổ tức cao hơn công ty có lợi nhuận thấp. Hệ số bê ta bằng 0,62 cho thấy với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi thu nhập mỗi cổ phần tăng lên 1% thì mức chi trả cổ tức bằng tiền mặt cho mỗi cổ phần sẽ tăng 0,62%. Kết quả này có thểđược giải thích là do quy định về nguồn phân phối cổ tức là từ lợi nhuận. Do đó, các công ty có lợi nhuận thấp sẽ chi trả cổ
55
tức thấp, đồng thời các công ty có lợi nhuận cao sẽ chi trả cổ tức cao nhằm phát tín hiệu về năng lực quản lý, hiệu quả hoạt động kinh doanh và tình hình tài chính tốt
đẹp của công ty. Hơn nữa, cũng phù hợp tình hình thực tế, khi thị trường chứng khoán không còn là thời vàng son, lãi vốn không phải là vấn đề hấp dẫn hàng đầu
đối với nhà đầu tư, và các nhà đầu tư muốn “có một con chim trong tay còn hơn là hai con chim trong bụi” thì các công ty có lợi nhuận cao sẽ phân phối cổ tức cao nhằm đáp ứng nguyện vọng của các cổđông cũng là điều có thể hiểu được.
Mối tương quan dương có ý nghĩa giữa lợi nhuận và mức chi trả cổ tức mà nghiên cứu này chỉ ra là phù hợp với phát hiện của các tác giả Al-Kuwari (2009), Zanjirdar and Seifi (2012), Aivazian et al. (2003), Al Shabibi and G Ramesh (2011), Al-Najjar and Hussainey (2009).
Đề tài đủ cơ sở để chấp nhận giả thuyết H1 cho rằng có mối tương quan dương giữa lợi nhuận và mức chi trả cổ tức.
Tỷ lệ tăng trưởng (GROW):
Theo kết quả nghiên cứu của các tác giả trước đây như Ho (2003), Gill et al. (2010) thì có mối tương quan giữa tỷ lệ tăng trưởng của công ty với chính sách cổ
tức. Tuy nhiên theo kết quả nghiên cứu của luận văn, tác giả chưa đủ cơ sở để kết luận giữa tỷ lệ tăng trưởng và mức chi trả cổ tức có mối tương quan. Như vậy, đối với các công ty niêm yết tại Việt Nam thì tỷ lệ tăng trưởng không phải là yếu tố
quan trọng giải thích cho quyết định chi trả cổ tức của công ty.
Giả thuyết H2 cho rằng có mối tương quan âm giữa tỷ lệ tăng trưởng và mức chi trả cổ tức bị bác bỏ khi kết quả nghiên cứu không tìm thấy có mối tương quan giữa tỷ lệ tăng trưởng và mức chi trả cổ tức.
Đòn bẩy tài chính (LEV):
Tỷ lệ nợđược tìm thấy có mối tương quan âm với mức chi trả cổ tức của các công ty niêm yết tại Việt Nam. Mối tương quan này có thể hiểu rằng các công ty có tỷ lệ nợ cao thì sẽ thanh toán cổ tức ít hơn các công ty có tỷ lệ nợ thấp. Hệ số bê ta bằng -0,098 cho thấy với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ nợ tăng lên 1% thì mức chi trả cổ tức cho mỗi cổ phần giảm xuống 0,098%. Lý do có mối
56
tương quan âm này có thể được giải thích là khi công ty sử dụng nhiều nợ thì sẽ
mang gánh nặng tài chính và chịu áp lực về việc trả lãi và nợ gốc. Do đó, các công ty phải duy trì nguồn tiền mà doanh nghiệp có được từ nội bộđể trang trải cho các
