Bài nghiên cứu này sử dụng số liệu của các công ty đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (www.hsx.vn) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (www.hnx.vn). Công ty được chọn trong mẫu quan sát có đầy đủ dữ liệu về báo cáo tài chính, chính sách cổ tức, giá cổ phiếu từ năm 2007 tới năm 2012. Đồng thời, theo các nghiên cứu trước, tác giả cũng loại trừ các công ty thuộc lĩnh vực tài chính ra khỏi mẫu bởi vì chúng thường hoạt động theo các nguyên tắc riêng với đặc trưng về cấu trúc vốn và sản phẩm đặc thù. Mẫu sau cùng trong phân tích thực nghiệm bao gồm 196 công ty và thuộc dạng dữ liệu bảng với 1176 quan sát.
Các dữ liệu về các yếu tố đặc trưng của công ty được thu thập và xử lý từ các báo cáo tài chính được cung cấp bởi StoxPlus. Đối với các dữ liệu về giá thị trường của cổ phiếu đã điều chỉnh được hỗ trợ bởi công ty chứng khoán Maybank Kimeng.
3.4. Phương pháp nghiên cứu
Trước hết, bài nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả với phần mềm stata 11. Kiểm định Maan White cũng được dùng để so sánh sự khác biệt thay đổi khả năng sinh lợi giữa các nhóm dữ liệu. Sau khi thực hiện thống kê mô tả, tác giả thực hiện hồi quy để khẳng định mối tương quan giữa các biến cần quan sát.
Với mô hình dữ liệu bảng có một số phương pháp phổ biến để xử lý dữ liệu là phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), mô hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM- Random Effects Model). Hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp (OLS) là phương pháp đơn giản nhất và phổ biến nhất để phân tích dữ liệu bảng. Tuy nhiên, phương pháp này lại bao hàm quá nhiều giả định khó có thể đáp ứng trong thực tế. Hơn thế nữa, phương pháp OLS không thể xác định được sự tác động của các đặc điểm riêng của mỗi doanh
nghiệp lên các biến giải thích. Do đó, ước lượng với OLS thường không chính xác. Để kiểm soát các tác động tiềm tàng của các biến bị bỏ qua này tác giả dùng mô hình FEM hay REM.
Với mô hình FEM, tác động của biến không quan sát được thể hiện qua tọa độ gốc của phương trình hồi quy. Ngược lại, mô hình REM giả định rằng các biến không quan sát được không ảnh hưởng tới mô hình. Việc lựa chọn giữa hai phương pháp này phụ thuộc nhiều vào đặc điểm của mô hình, tương quan của các nhân tố trong mô hình và các biến không quan sát được.
Do sự phức tạp của các lý thuyết toán học trong việc lựa chọn mô hình, các nghiên cứu về dữ liệu bảng thường sử dụng kiểm định Hausman làm căn cứ cho quá trình lựa chọn mô hình. Bài nghiên cứu này cũng sử dụng phương pháp trên. Kiểm định trên được Hausman đề xuất năm 1978 có giả thiết:
H0: không có sự khác biệt mang tính hệ thống giữa 2 phương pháp FEM và REM. H1: Có sự khác biệt mang tính hệ thống giữa 2 phương pháp FEM và REM.
Trong trường hợp không có sự khác biệt giữa 2 phương pháp, tức không có căn cứ để bác bỏ H0, các tài liệu kinh tế lượng cho rằng nên chọn phương pháp REM vì phương pháp này sẽ không làm mất quá nhiều bậc tự do và hạn chế vấn đề đa cộng tuyến. Ngược lại, nếu bác bỏ H0 nên sử dụng FEM. Bởi vì REM chỉ thỏa mãn khi giả định về thành phần sai số theo từng đơn vị và các biến hồi quy độc lập không tương quan, điều này nghĩa là mô hình của chúng ta có thêm một giả định chưa được kiểm chứng.
Tuy có nhiều ưu điểm hơn phương pháp OLS, nhưng dù là mô hình FEM hay REM cũng không hạn chế được hai nhược điểm lớn của dữ liệu bảng đó là tác động của hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Các vấn đề khác của mô hình hồi quy OLS không có nhiều tác động với dữ liệu bảng có chuỗi thời gian ngắn như dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu này. Do vậy, tác giả bài nghiên cứu thực
hiện kiểm tra có tồn tại hai vấn đề này với dữ liệu hay không và tiến hành xử lý nếu có.
Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các thành phần sai số trong mô hình không giống nhau. Hiện tượng này sẽ dẫn tới hậu quả là các hệ số ước lượng trong mô hình bị chệch và kiểm định t-test, F-test không có ý nghĩa. Để xử lý hiện tượng phương sai thay đổi với mô hình FEM ta có thể sử dụng lệnh có sẵn trong stata11.0 là “xttest3”.
Tự tương quan cũng là hiện tượng thường xảy ra với các quan sát theo dữ liệu bảng, làm sai lệch kết quả nghiên cứu. Khi xảy ra tự tương quan, các thành phần trong chuỗi quan sát có quan hệ tương quan với chính biến này ở các thời kỳ trước. Các hậu quả của tự tương quan cũng tương tự như khi mô hình bị phương sai thay đổi. Để phát hiện tự tương quan, trong stata 11 có thể sử dụng lệnh “xtserial”.
Sau khi phát hiện tồn tại hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi hay đôi khi là cả hai tác giả thực hiện điều chỉnh mô hình để có kết quả chính xác nhất.
Cuối cùng, để xem mức ý nghĩa của các mô hình được lựa chọn tác giả xem xét hệ số R-bình phương của từng mô hình. Cụ thể, với REM đó là “R-sq overall” trong khi với FEM là “R-sq within”. Thông thường, trong các nghiên cứu với dữ liệu bảng R-bình phương đạt khoảng 10% là chấp nhận được .
CHƯƠNG 4 – NỘI DUNG HÀM CHỨA THÔNG TIN CỦA CHÍNH SÁCH CỔ TỨC - BẰNG CHỨNG TỪ THỊ
TRƯỜNG VIỆT NAM