I i S
Trongăđó,ăSijălƠăth ăph năc aăcôngătyăiătrongăngƠnhăj.Tínhătoánătrênăđ căth căhi nă cho m iăngƠnhăcôngănghi p. Ch ăs ănƠyăc ngăđ căs ăd ngătrongănghiênăc uăc aă Hou và Robinson (2006). Ch ăs ăHerfindahlăđ căs ăd ngăr tăph ăbi n,ăch ăs ănƠyă l yăt ătr ngădoanhăthuăthu nc aăm tăcôngăty đ ătínhătoánăth ăph n. Giáătr ănh ăc aă ch ăs ăHerfindahlăt ă(0-1800)ăcóăngh aălƠăth ătr ngăđ căchiaăs ăb iănhi uăcôngătyă c nhătranh,ătrongăkhiăgiáătr ăl nă(1800-10,000)ăchoăth yăth ăph năt pătrungătrongătayă m tă vƠiă côngă tyă l n. Cácă côngă tyă đ că s pă x pă vƠoă nhómă vƠoă ch ă s ă Herfindahl. Nhómă1ăt ngă ngăv iăcácăcôngătyăcóăch ăs ăHIăth p,ăvƠănhómă5ălƠă nhómăcôngătyăcóăch ăs ăHIăcaoănh t.
3.2.10 Bi n ki m soát c a chính ph (REGULATION)
M tăbi năgi ăđ căs ăd ngăđ ăxácăđ nhăcôngătyăcóăho tăđ ngătrongăngƠnhăb ăchínhă ph ăki măsoátăvƠăqu nălỦăhayăkhông. Trongăm uănghiênăc uănƠy,ăngƠnhăb ăki măsoátă là N ngăl ngăvƠăKhaiăkhoáng. N uăcôngătyăthu căngƠnhăb ăki măsoátăthìăbi năgi ă b ngă1,ăcònăng căl iăthìăbi năgi ăb ngă0.ă
NgƠnhăngh ăn uăb ăchínhăph ăki măsoátăthôngăth ngăm căđ ăc nhătranhăth p,ăcácă côngătyăkhácăkhóălòngăthamăgiaăvƠoăth ătr ng.ăVìăv yăchúngăta k ăv ngăr ng,ăn uă m tăcôngătyăho tăđ ngătrongăngƠnhăb ăki măsoátăthìăs ăđ tăđ căt ăsu tăsinhăl iăcaoă h nădoătínhăđ căquy năcao,ăvƠăr iăroăpháăs nădoăc nhătranhăs ăr tăth p.ă
3.3 MÔ T M U D LI U
BƠiănghiênăc uăs ăd ngăm uăd ăli uăc aă74 công ty trên sàn ch ngăkhoánăTPHCM t ăn mă2007 đ năn mă2012,ăm uăd ăli uăcóăt tăc ă444ăquanăsát.ă ơyălƠăm uăd ăli uă b ngăkhôngăcơnăx ngă(UnbalancedăPanel)ădoăcóăm tăs ăcôngătyăkhôngăcóăd ăli uă đ yăđ ăt ăn mă2007ăđ nă2012.ăTrongăm uănghiênăc uăkhôngăbaoăg măcácăcôngătyă tài chính,ăngơnăhƠngăvƠăcácăd chăv ăliênăquan.ăCácăd ăli uăv ăgiáăch ngăkhoánăđ că
thuăth păt ăS ăGiaoăD chăCh ngăKhoán TPHCM (HSX) và website tài chính có uy tín GOLDEN BRIDGE INVESTMENT CONSULTANT (www.cophieu68.com ). S ăli uălưiăsu tăchoăvayăl yăt ăthôngătinăbáoăcáoătƠiăchínhăqu căt ă(IFS)ăc aăIMF. Cácăcôngătyătrongăm uăđ căphơnănhómăngƠnhătheoăHSX. Các công ty trongăm u đ căchiaăthƠnhă8 nhóm ngành chính theoăphơnălo iăngƠnhăc aăHSXăn mă2012ăbaoă g mă(xemăph ăl că1): Nôngănghi p,ăkhaiăkhoáng,ăs năxu tăch ăbi n,ăn ngăl ng,ă xơyăd ng,ăv năt i,ăb tăđ ngăs n, bán buôn-bánăl .ăM tăs ăngƠnhăb ălo iăraăkh iăm uă vìăcóăs ăcôngătyăítăvƠăkhôngăcóăđ ăd ăli uătƠiăchính.ăC ăth :
Ngành S công ty
Nôngănghi p 7
Khai khoáng 10
S năxu tăch ăbi n 10
N ngăl ng 9
Xơyăd ng 10
Bán buôn ậbánăl 10
V năt i 10
3.4 PH NG PHÁP C L NG 3.1.1 K thu t panel data
ăth căhi năvi căđoăl ngă nhăh ngăc aăc uătrúcăv nălênăTSSLăb tăth ngăc aă côngătyătácăgi ăl aăch năk ăthu tăphơnătíchăd ăli uăb ngăhayăcònăg iălƠăk ăthu tăphơnă tíchăpanelădata.ăPh ngăphápăpanelădataăđ căđ nhăngh aălƠăcáchăth căphơnătíchăm iă quanăh ăkinhăt ătrongăd ăliêuăchéoă(cross-section)ătheoăth iăgiană(time-demension) (Greene,ă2003).ă cătr ngăquan tr ngănh tăc aăph ngăphápăpanelădataălƠănóăbaoă quátăc ănh ngă nhăh ngăc aăth iăgian,ăvƠăs ăkhácăbi tătrongăcácăch ăth ăchéoă (Wooldridge,2002).ăM tătrongănh ngălỦădoăchínhăđ ătácăgi ăch năph ngăphápăpanelă dataămƠăkhôngăph iălƠăcácăph ngăphápăkhácălƠăvì ph ngăphápănƠyăcóăth ăgiúpă ki măsoátănh ngă nhăh ngăriêngăt ăcácăy uăt ăkhácăkhôngăcóătrongămôăhìnhănghiênă c u.ăH năn a,ăvi căthuăth păd ăli uătƠiăchínhătrênăsƠnăch ngăkhoánăthôngăth ngălƠă d ăli uăchéoătheoăth iăgian,ăcóăngh aălƠătaăquanăsátăm tăcôngătyăquaănhi uăn m,ănh ă v yăcóăth ăquanăsátăđ căs ăthayăđ iăt ăm tăch ăth ănh tăđ nhătheoăth iăgianăvƠă ph ngăphápăpanelădataăcóăth ăph căv ăchoăm căđíchăđóăphùăh păh năsoăv iămôă hình khác.
Trongănghiênăc uătƠiăchính,ăph ngăphápăpanelădataăđ căđánhăgiáăcaoăh năph ngă phápăd ăli uăchéoăho căchu iăth iăgianăvìănhi uălỦădo.ăTh ănh t,ătrongăphơnătíchă panelădataăchúngătaăkh căph căđ căhi năt ngăthi uăquanăsát,ăm tăđi uăr tăth ngă g pătrongănghiênăc uăd ăli uăchéoăho căchu iăth iăgian.ăM tăch ăth ăđ căquanăsát quaănhi uăth iăđi măt oăraănhi uăquanăsátăh năđ ăki măđ nhămôăhìnhă(SunăvƠăParikh,ă 2001).ăTh ăhai,ăvìăk ăthu tăpanelădataălƠmăgi măb tăs ăt ngătácăgi aăcácăbi nănênă thamăs ăh iăquyăs ăđángătinăc yăh nă(Hsiao,ă1999).ă i uănƠyăchoăphépămôăhìnhăcóă th ăkhai thácăđ cănhi uăthôngătinăh năsoăv iăcácămôăhìnhăkhác.ăTh ăba,ăph ngă phápăphơnătíchăpanelădataătrongăm tăs ătr ngăh păđ căbi tăkhiămôăhìnhătr ănênă ph căt păthìăph ngăphápăchoăth yăk tăqu ăt tăh năsoăv iăd ăli uăchéoăho căchu iă th iăgiană(Gujarati,ă2003).ăVƠăm tăs ă uăđi măkhácăc aăpanelădataăcóăth ăk ăraănh :ă
gi măb tăvi căth tăthoátăd ăli u,ăgi măhi năt ngăđaăc ngătuy n,ăt ngăm căđ ăỦă ngh aăth ngăkêăc aămôăhìnhă(Baltagi,2001ă;ăBalestra,1992).
S ăhi uăd ngăc aăph ngăphápăpanelădataăđ căk ăraănh ătrên ph năl năxu tăphátă t ănh ngăgi ăđ nhăc aăsaiăs ăh iăquyăvƠătínhăb tă năc aăcácăh ăs ătrongămôăhìnhăh iă quy.ăGi ăs ătaăcóămôăhìnhăh iăquyăt ngăquátăc aăbi năph ăthu căYăvƠăbi năđ căl pă Xănh ăsau:
Yită=ă ită+ă ităXită+ăeităăă(i)
Trongăđó,ăkỦăhi uăiăđ iădi n choăch ăth ăquanăsátăth ăi,ăvƠătăđ iădi năchoăth iăđi mă t.ăNh ăv yătrongămôăhìnhătrênătaăchoăphépănh ngă nhăh ngăt ăbi năđ căl pătrongă môăhìnhăcóăth ăthayăđ iătheoăth iăgianăvƠătheoăch ăth ănghiênăc u.ă ălƠmăđ că đi uănƠyătrongăth căt ăth ngăr tăph căt p,ăđ ăđ năgi năhóaăng iătaăth ngăt pă trungăvƠoă3ămôăhìnhăconăc aăph ngăphápănƠy.
Th ănh tălƠămôăhìnhăh năh pă(Pooled model)ăcóăth ădi năt ănh ăsau:
Yit=ă ă+ă ăXit + eita (ii)
MôăhìnhăpoolălƠămôăhìnhăđ năgi nănh tăv iăgi ăđ nhăr ngă nhăh ngăt ăcácăy u t ă trongămôăhìnhăs ăc ăđ nhătheoăkhôngăgianăvƠăth iăgianăậcácăch ăs ăiăvƠătătrênăcácăh ă s ăđưăđ căl căb .ăSaiăs ătrongămôăhìnhăs ăkhôngăcóăhi năt ngăt ngăquanătheoă khôngăgianăvƠăth iăgian.ăMôăhìnhăpoolăđ că aăthíchăs ăd ngăb ngăcáchăđ năgi nă lƠătr nl năt tăc ăquanăsátătheoăkhôngăgianăvƠăth iăgianăđ ăt oănênăm uăl n.ăVíăd ătaă cóă 10ă ch ă th ă quană sátă trongă 10ă n mă ngh aă lƠă môă hìnhă poolă s ă h iă quyă trênă 10x10=100ăquanăsát.ăTuyănhiên,ăgi ăđ nhăc aămôăhìnhăPoolăth ngăkhôngăt năt iă trongăth căt ,ăm tăcáchăđ ăphátăhi nălƠăchúngătaădùngăki măđ nhăph ngăsaiăthayăđ iă c aăWhiteăho căGlejser.ăN uăt năt iăph ngăsaiăthayăđ iăthìăchúngătaăph iăthayăth ă b ngă2ămôăhìnhăkhácăđ cătrìnhăbƠyăd iăđơy.ă
Yit=ă i+ă Xit + eit (iii)
TrongămôăhìnhănƠy,ăcácă nhăh ngăt ăbi năquanăsátăđ căgi ăđ nhălƠăthayăđ iătheoă t ngăch ăth ănghiênăc uăvƠăđ căth ăhi nătrênăs ăthayăđ iăc aăh ăs ăch nă .ăH ăs ă ch nătrongătr ngăh pănƠyăđ iădi năchoăt tăc ănh ngăy uăt ăkhôngăquanăsátăđ că nhăh ngălênăbi năY,ătuyănhiênătrongămôăhìnhănƠyă nhăh ngăt ăcácăy uăt ătheoă th iăgianđ căgi ăđ nhălƠăkhôngăđ iă ăt ngăch ăth ănghiênăc uăvìăv yăđ căg iălƠă hi uă ngăc ăđ nhă(fixedăeffect).ă(Green,ă2003)
Môăhìnhăth ăbaălƠămôăhìnhăhi uă ngăng uănhiênă(Random effect)ăđ cămôăt ănh ă sau:
Yit=ă( ă+ăui )ă+ă ăXit + eit
TrongămôăhìnhănƠy,ă nhăh ngăt ăcácăđ căđi măriêngăcóăc aăch ăth ănghiênăc uă khôngăcònăc ăđ nhăn aămƠăs ămangătínhăch tăng uănhiênă(random)ăđ căth ăhi nă quaăh ăs ui~ă(0,ă u2).ăăKhiăs ăch ăth ănghiênăc uăt ngălênăthìămôăhìnhăhi uă ngăc ă đ nhăs ăb ăgi măđiăm căỦăngh aăth ngăkêădoăs ăl ngăthamăs ăl n,ămôăhìnhărandomă effectăs ăkh căph căđ căhi năt ngănƠy.ăMôăhìnhănƠyăgi ăđ nhăr ng,ă nhăh ngăc aă cácăđ căđi măriêng có s tácăđ ng ng u nhiên lên bi n nghiên c u t ng ch th . (Tunay, 2009) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.4.2 Ki m đ nh đa c ng tuy n
Khi s d ng h iăquyăOLSăđaăbi n,ăph ngăsaiăc a các tham s căl ngăă jđ c tính theo công th c sau:
Vară( j) =
TrongăđóăSSTj lƠăt ngăph ngăsaiăc aăbi năquanăsátăxj, Rj2lƠăh ăs ăphùăh păkhiăh iă quyăbi năxjtheoăt tăc ăcácăbi năđ căl păxkcònăl iătrongămôăhình.ăNh ăv yăkhiăgi aă cácăbi năđ căl păxăcóăt ngăquanăv iănhauăthìăh ăs ăRj2 l năvƠăph ngăsaiăc aăcácă j
s ăt ngălênăr tăcaoăvƠăkhiăđóă căl ngăOLSăkhôngăcònălƠă căl ngăhi uăqu ăn a.ă Khiăcácăbi năXăcóăt ngăquanăcaoătaăg iăđơyălƠăhi năt ngăđaăc ngătuy nătrongămôă hình. (Wooldridge, 2003)
Nh ăv yăđaăc ngătuy nălƠăv năđ ăkháăquanătr ngăc aăh iăquyăđaăbi năkhi nóă nhă h ngătr căti pălênătínhăhi uăqu ăc aăcácă căl ng.ăVìăv yătr căkhiăki măđ nhămôă hìnhăchúngătaăc năki mătraăm iăt ngăquanăgi aăcácăbi n.ăTrongănghiênăc uăth că nghi m,ăkhiăh ăs ăt ngăquanăgi aă2ăho cănhi uăbi năt ngălênăbaoănhiêuăthìă nhă h ngăđ nătínhăhi uăqu ăc aă căl ngăv năcònănhi uătranhăcưi.ăTuyănhiênătheoă Wooldridgeă(2003)ăthìăcácănhƠăkinhăt ăl ngăchoăr ngăkhiăh ăs ăt ngăquanăgi aă2ă bi năl năh nă0.9ăthìăv năđ ăắđaăc ngătuy nẰăm iăth căs ătácăđ ngăm nhăđ nătínhă hi uăqu ăc aă căl ng,ăn uănh ăh năthìătaăcóăth ăb ăquaăv năđ ănƠy.ă
3.4.3 Ki m đ nh ph ng sai thay đ i
Trongă3ămôăhìnhăpanelădataătácăgi ăđ ăc păg m:ăPool,ăFixedăeffectăvƠăRandomăeffectă thìămôăhìnhăPoolătrongăth căt ăkhóăápăd ngănh tăvìăcóăhi năt ngăph ngăsaiăthayă đ iă(Heteroskedasticity).ăPh ngăsaiăthayăđ iălƠăvi căsaiăs ămôăhìnhăh iăquyăcóă ph ngăsaiăkhôngăđ ngănh tăgi aăcácăch ăth ănghiênăc uă(côngăty),ăhayănóiăcáchă khácăcònăt năt iănhi uăy uăt ăkhácătácăđ ngăđ năbi năph ăthu cănh ngăchúngătaăch aă tìmăđ c.ă
Khi trong mô hìnhănghiênăc uăt năt iăhi năt ngăph ngăsaiăthayăđ iăs ălƠmăph ngă saiăc aăh ăs ă căl ng,ăVar( j),ăkhôngăcònălƠă căl ngăđúngă(unbiased)ăn a.ăVìă t tăc ăth ngăkêătătrongămôăhìnhăđ uăd aătrênăph ngăsaiăc aă j nênăcácăth ngăkêătă s ăkhôngăcònăhi uăl căchoăvi căth căhi năki măđ nhăth ngăkê.ăVìăth ăkhôngăth ă kh ngăđ nhăr ngăcácă căl ngăOLSăc aămôăhìnhăPoolălƠă căl ngăbìnhăph ngă béănh tăt tănh tă(BLUE)ăn a.ă(Wooldridge,2003).ă
3.4.4 Ki m đnh Hausman test (FE hay RE)
TrongămôăhìnhăFE,ăh ăs ă nhăh ngăriêngă icóăth ăcóăt ngăquanăv iăbi năgi iăthíchă Xi,ăcònămôăhìnhăREăthìăkhôngăcóăt ngăquan.ăMôăhìnhăFEăđ căápăd ngăkháănhi uă trongănghiênăc uăth cănghi m,ătuyănhiênăm tătrongănh ngăkhuy tăđi măl năc aăFEă đóălƠăkhiăpanelădataăcóăs ăch ăth ăchéoă(N)ăl năvƠ th iăgiană(T)ăquanăsátănh .ăKhiă đóăng iătaăs ădùngăph ngăphápăde-meaningădataăđ ăb ăquaăvi căph iăđ aăthêmă nhi uăbi năgi ăvƠoămôăhình.ăMƠăđi uănƠyăthìăkhôngăth ăápăd ngăn uătrongămôăhìnhă cóăbi năkhôngăđ iătheoăth iăgian,ăvìăkhiăl yăgiáătr ăbi nătr ăchoătrungăbìnhăc aănóăthìă giáătr ăluônăb ngă0.ăTrongănh ngătr ngăh pănh ăv yăthìămôăhìnhăREăt ăraăcóă uăth ă h n.ăM cădùăv yăđ ăs ăd ngămôăhìnhăREăthìătaăc năcóăgi ăđ nhăquanătr ngălƠăh ăs ă riêngăcóăc aăt ngăch ăth ă i đ căl păv iăcácăbi năgi iăthíchăxi.ăV ălỦ thuy tăkhiăsoă sánhăthìămôăhìnhăREăg năv iămôăhìnhăPoolăh n,ătuyănhiênămôăhìnhăREăthìămangătínhă t ngăquátăh năsoăv iăPool.
CH NG 4 : K T QU NGHIÊN C U
4.1 K t qu th ng kê mô t
T ăm uănghiênăc uăchúngătaătínhăraăđ căth ngăkêămôăt ăc aăbi năCAAR vƠăbi nă đònăb yătƠiăchínhăquaăcácăn mănh ăsaunh ăsau:
B ng 4.1: Th ng kê mô t bi n CAAR
Descriptive Statistics for CAAR
Sample: 2007 2012
Included observations: 338
NAM Mean Median Max Min. Std. Dev. Skew. Kurt. Obs.
2007 -85.10181 -135.0117 409.6790 -188.2099 126.3613 2.136445 7.886625 36 2008 2.226611 -3.311598 97.20469 -20.38677 22.73039 2.051916 8.804276 41 2009 8.782786 -6.824083 569.4097 -97.13788 101.1262 3.350283 19.18244 52 2010 -24.00295 -28.98224 62.46904 -65.17189 26.37261 1.041367 4.076777 66 2011 -9.292787 -12.53972 97.55374 -63.65083 31.19024 1.063464 4.612935 69 2012 -0.642788 -7.515596 139.8379 -79.45073 41.80053 1.006079 4.762836 74 All -14.16755 -14.37136 569.4097 -188.2099 68.49574 2.259554 22.19901 338 Ngu n: tác gi t tính toán
B ng 4.2: Th ng kê mô t bi n GEAR
Descriptive Statistics for GEAR
Sample: 2007 2012
Included observations: 430
NAM Mean Median Max Min. Std. Dev. Skew. Kurt. Obs.
2007 39.69111 35.48000 86.32000 1.500000 20.84573 0.428119 2.295929 63 2008 42.80931 42.34000 89.01000 5.100000 22.87401 0.111706 1.894580 72 2009 45.36548 44.21000 89.22000 2.920000 21.04465 0.094462 2.246762 73 2010 42.51324 41.56500 80.07000 0.840000 18.33545 -0.045850 2.096354 74 2011 44.39797 45.12000 81.81000 2.920000 19.77852 -0.088424 2.161971 74 2012 44.11189 41.80000 82.97000 3.900000 20.05256 0.010212 2.069694 74 All 43.23302 42.31500 89.22000 0.840000 20.47006 0.088248 2.119639 430 Ngu n: Tác gi t tính toán.
T ăB ngă4.1chúngătaăth yăr ng: nhìn chung cácăc ăphi uătrongăm uănghiênăc uăcó xuăh ngăgi m giá trong giai đo n 2007-2012,ătrongăđóăgiaiăđo năgiáăgi măm nhă nh tălƠăn mă2007ăkhiăTSSLăb tăth ngătíchăl yăb ăơmă85.1%ăvà giáăkhôiăph cănh ă vƠoăn mă2009ăkhiăTSSLăb tăth ng tíchăl y trungăbìnhăđ tă8.7%,ătínhătrungăbìnhă giaiăđo nănghiênăc uă2007-2012ăthìăcácăc ăphi uăgi măgiá,ăTSSLăb tăth ng tích l ytrungăbìnhălƠăơmă14%ăchoătoƠnăm u. M căđ ăbi năđ ngăgiáăc ăphi uătrongăn mă 2007ăvƠă2009ălƠăr tăcaoăv iăsaiăs ăchu năl năl tălƠă126%ăvƠă101%.ăXuăh ngăbi nă đ ngăTSSLăb tăth ng tíchăl yc aăcácăc ăphi uătrongm uăkhôngă n đ nhăquaăcácă n m,ăchiaăm uănghiênăc uăthƠnhă2ăgiaiăđo n:ăgiaiăđo năbi năđ ngăm nhăt ă2007- 2009ăvƠăgiaiăđo năbi năđ ngăth păh năt ă2010-2012.
Trongăkhiăđóăt ăB ngă4.2chúngătaăth yăr ngăđònăb yătƠiăchínhăc aăcácăcông ty có xu h ngăbi năđ ngănh ăvƠăcó trungăbìnhăh iăt ăv ăm tăgiáătr ă năđ nhăậ đ tăt ăl ăn ă kho ngă44%.ă Tuyăv y,ăc uătrúcăv năc aăcácăcôngătyă ănh ngăngƠnhăkhácănhauăthìă cóăs ăkhácăbi tăt ngăđ iărõărƠng.ăTheoăB ngă4.3 thì xétăv ătrungăbìnhăngƠnhăxơyă d ngăs ăd ngăđònăb yănhi uănh tv iăt ăl ăt ngăn ăx păx ă56%ăt ngătƠiăs n,ăk ăti pă lƠăb tăđ ngăs năvƠăngƠnhăbánăbuônăbánăl v iăt ăl ăl năl tălƠă52%ăvƠă50%. Ngành s ăd ngăítăđònăb yănh tălƠănôngănghi păv iăt ăl ătrung bình là 27%.ăVƠăm căđ ăkhácă nhauă(đ căđoăl ngăb ngăđ ăl chăchu n)ătrongăđònăb yăt iăcácăcôngătyătrongăcùngă m tăngƠnhăth ăhi năkháăđ ngăđ uătrongăm uănghiênăc u,ăch ăcóăngƠnhănôngănghi pă thìăt ăl ăđònăb yăgi aăcácăcôngătyălƠăt ngăđ iăgi ngănhauănh tăn uăsoăv iăcácăngƠnhă cònăl i.
B ng 4.3: Th ng kê mô t v đòn b y gi a các ngƠnh.
Descriptive Statistics for GEAR Categorized by values of NGANH Sample: 2007 2012 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Included observations: 430
NGANH Mean Median Max Min. Std. Dev. Skew. Kurt. Obs.
Ban buon ban le 50.26576 53.68000 85.26000 12.46000 19.30949 -0.314653 2.160541 59
Bat dong san 52.39833 53.91000 81.70000 24.52000 15.77154 0.102537 2.050969 48
Khai khoang 36.07094 34.13000 89.22000 0.840000 21.23513 0.545372 2.785018 53 Nang luong 40.61491 45.02000 72.06000 1.500000 20.37405 -0.446137 2.134706 53 Nong nghiep 27.23476 26.31500 51.63000 9.420000 10.71796 0.343096 2.305653 42 SX Che bien 33.04250 28.19500 69.86000 9.290000 18.55022 0.495261 1.835778 60 Van tai 47.10345 42.80500 89.20000 15.69000 19.55099 0.312372 1.939295 58 Xay dung 55.90596 57.64000 88.70000 18.61000 17.71539 -0.234776 2.432221 57 All 43.23302 42.31500 89.22000 0.840000 20.47006 0.088248 2.119639 430 Ngu n: Tác gi t tính toán. n v : %
4.2 Ki m đ nh đa c ng tuy n
K tăqu ăki mătra t ngăquanăgi aăcácăbi năđ cătrìnhăbƠyătrongB ngă4.4.ăT ăk tăqu ă nƠy,ăchúngătaăth yăđ căr ngăgi aăcácăbi năđ căl păcóăm iăt ngăquanăv iănhauăkhá th p,ăđaăs ăđ uăth păh nă0.7.ăNh ăv yăchúngătaăcóăth ănóiăr ngăgi aăcácăbi năđ că l păkhôngăcóăhi năt ngăđaăc ngătuy n rõ ràng nên chúngătaăcóăth ăb ăquaăhi nă t ngănƠy.
B ng 4.4: H s t ng quan gi a các bi n
Correlation Analysis: Ordinary Sample: 2007 2012
Included observations: 339
Balanced sample (listwise missing value deletion)
Correlation GEAR HI INDUSTR
GEAR INTEREST MTB PE REGULAT ION RISK GEAR 1.000000 HI -0.121159 1.000000 INDUSTRYGEAR 0.357952 -0.149458 1.000000 INTEREST 0.041273 -0.025778 0.040356 1.000000 MTB -0.103415 -0.091505 -0.058415 -0.354859 1.000000 PE 0.182344 -0.063145 0.053529 0.004951 0.016009 1.000000 REGULATION -0.146905 0.686219 0.130277 0.037379 0.026334 -0.072158 1.000000 RISK 0.245128 -0.137197 0.237796 -0.075314 -0.272767 -0.057003 -0.045264 1.000000 Ngu n: tác gi t tính toán
4.3 Ki m đnh ph ng sai thay đ i
ăpháthi năhi năt ngăph ngăsaiăthayăđ iătácăgi ădùngph ngăpháp ki măđ nhă thôngăd ngăhi nănayălƠăph ngăphápăc aăWhite (1980) và Glejser (1969) đ ăki mă tra hi năt ngăph ngăsaiăthayăđ iătrongămôăhình. uătiênătácăgi ăh iăquyăb ngămôă hìnhăPool,ă sauă đóădùngăki măđ nhăph ngăsaiăthayă đ iăcóă s nătrongăph nă m mă Eviewsă6.ăCácăthôngăs ăkhácăđ căđ ăm căđ nhătrongăch ngătrình.ăK tăqu ăđ că trình bày trong B ngă4.5.
B ng 4.5: K t qu ki m đ nh ph ng sai thay đ i
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 2.762750 Prob. F(44,294) 0.0000
Obs*R-squared 99.16518 Prob. Chi-Square(44) 0.0000 Scaled explained SS 131.3561 Prob. Chi-Square(44) 0.0000 Heteroskedasticity Test: Glejser
F-statistic 6.064091 Prob. F(8,330) 0.0000
Obs*R-squared 43.44851 Prob. Chi-Square(8) 0.0000 Scaled explained SS 48.09474 Prob. Chi-Square(8) 0.0000
Ngu n: tác gi t tính toán
C ăhaiph ngăphápăki măđ nhăđ uăs ăd ngăgi ăthi tăKhông:ăắPh ngăsaiăc aăsaiăs ă môăhìnhălƠăđ ngănh tẰ.ăTheoăk tăqu ăki măđ nhăt ăB ngă4.5 thì ta có giáătr th ngăkêă Făt ăph ngăphápăc aăWhiteăvƠăGleijserăl năl t lƠă2.76ăvƠă6.06,ănh ăv yăv iăm că Ủăngh aă1%ătaăcóăth ăbácăb ăgi ăthi tăKhông.ăK tăqu ăc aă2ăki măđ nhăđ uăchoăcùngă m tăk tăqu ălƠăcóăt năt iăhi năt ngăph ngăsaiăthayăđ i,ăvìăv yăn uăs ăd ngămôă hình Pool choă căl ngăkhôngăcònăđángătinăc yăn a.ă
M tătrongănh ngălỦădoăcóăs ăxu tăhi năc aăph ngăsaiăthayăđ iălƠădoătrongăth căt ă m iăm tăcôngătyăcóăđ căđi măriêngăcóăkhácănhauămƠchúngătaăch aăth ăquanăsát,ăvƠ nh ngăđ căđi măđóăcóăth ătácăđ ngăđ năm iăquanăh ăgi aăc uătrúcăv năvƠăTSSLăc aă
c ăphi uălƠmăph ngăsaiăc aăsaiăs ă ăt ngăcôngătyălƠăkhácănhau.ăVìăth ,ănh ăđưătrìnhă bƠyă ăph nătrênăthìătrongătr ngăh pănƠyăchúngătaăs ăd ngămôăhìnhăFixedăEffectă ho căRandomEffectălƠăphùăh păh năvìă2ămôăhìnhănƠyăcóătínhăđ năcácăy uăt ăriêngă cóăc aăt ngăcôngătyăkhôngăth ăquanăsátăđ cătrongămôăhình.
Tuyănhiênăvi căl aăch năFixedăhayăRandomăs ătùyăthu căvƠoăvi cămôăhìnhănƠoăchoă raăk tăqu ăh iăquyăt tăh n.ă ăquy tăđ nhăs ăd ng môăhìnhănƠoăchúngătôiăs ăd ngă ph ngăphápăc aăHausmanăvƠăTaylorăs ăđ cătrìnhăbƠyătrongăph năsau.
4.4 Ki m đnh Hausman test (FE hay RE)
Trong bƠiănghiênăc uănƠy,ăm tătrongănh ngăv năđ ătaăc năquanătơmălƠăvi căl aăch nă gi aăhi uă ngăc ăđ nhă(fixedăeffect) vƠăhi u ngăng uănhiênă(randomăeffect).ă ă quy tăđ nhăv năđ ănƠy,ătácăgi ăs ăd ngph ngăphápki măđ nhc aăHausman (1978) .V iăgi ăthi tăKhông:ămôăhìnhăcóăhi năt ngăRandomăEffect,ătaăcóăk tăqu ăki mă đ nhăđ cătrìnhăbƠyătrongăB ngă4.6.
B ng 4.6: K t qu ki m đ nh Hausman Test
Correlated Random Effects - Hausman Test Test cross-section random effects (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 4.636031 7 0.7043
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
GEAR -0.004540 -0.004909 0.000022 0.9371
INTEREST 0.051482 0.048347 0.000059 0.6828
MTB 0.063537 0.058020 0.000307 0.7527
RISK 0.273697 0.196452 0.002445 0.1183
PE 0.000084 -0.000185 0.000000 0.4021 INDUSTRY_GEAR -1.261549 -0.202201 0.698817 0.2051
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: CAAR
Method: Panel Least Squares (Fixed effect) Sample: 2007 2012
Periods included: 6
Cross-sections included: 74
Total panel (unbalanced) observations: 338
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.263161 0.554579 -0.474524 0.6355
GEAR -0.004540 0.005142 -0.883059 0.3780
INTEREST 0.051482 0.019530 2.636032 0.0089
MTB 0.063537 0.028306 2.244658 0.0256
RISK 0.273697 0.074847 3.656734 0.0003
SIZE -9.63E-09 1.03E-08 -0.936443 0.3499
PE 8.40E-05 0.000575 0.146167 0.8839
INDUSTRYGEAR -1.261549 0.917166 -1.375487 0.1702
Ngu n: tác gi t tính toán
T ăB ngă4.6taăth yăgiáătr ăki măđ nhăChi-Square = 4.963ănênăv iăm căỦăngh aă5%ătaă khôngăth ăbácb ăgi ăthi tăKhông:ămôăhìnhăcóăt năt iăhi uă ngărandomăeffects.ăM că dùăvi căkhôngăth ăbácăb ăgi ăthi tăKhôngăkhôngăcóăngh aăr ngămôăhìnhăRE là hoàn toƠnăphùăh p.ăTuyănhiênăt ăB ngă4.6taăcóăth ăth yăk tăqu ăcácăh ăs ă căl ngăt ă môăhìnhăFEăđaăs ăđ u khôngăcóăỦăngh aăth ngăkê.ăNh ăv yăt ăki măđ nhănƠyătaăcóă th ăk tălu năr ngăs ăd ngămôăhìnhăREăphùăh păh nănênătácăgi ăquy tăđ nhăs ăd ngă môăhìnhăREăchoăcácă căl ngăc aămình.ă
4.5 K t qu c l ng và th o lu n 4.5.1 K t qu c l ng mô hình 1
K tăqu căl ngăcácăh ăs ăc aămôăhìnhă(1)ăđ cătrìnhăbƠyătrongăB ngă4.7. Theo đóătaăth yăr ngăxétătrênătoƠnăm uănghiênăc uăthìđònăb yăcóăm iăt ngăquanăơmăv iă
TSSLăb tăth ng tíchăl y.ăC ăth ,ăkhiăt ăl ăn ăc aăcôngătyăt ngă1%ăthìăTSSLăb tă th ngătíchăl yătrungăbìnhăs ăgi mă0,52% ,ăm iăt ngăquanănƠyăcóăỦăngh aăth ngă kê. K tăqu ănghiênăc uănƠyăthìănh tăquánăv iăk tăqu ănghiênăc uc aăcácăcôngătrìnhă s ăd ngăm uăd ăli uăh năh pănhi uăngƠnhătrênăth ăgi i. George và Hwang (2010) gi iăthíchăm iăt ngăquanăng căchi uănƠyăcóăth ălƠăk tăqu ăt ăchiăphíăki tăqu ătƠiă chính.ăCácăcôngătyăcóăchiăphíăho tăđ ngăcaoăth ngăch năđònăb yăth păđ ătránhăr iă roăki tăqu ătƠiăchínhăvƠădoăđóăph năbùăTSSLă ănh ngăcôngătyăcóăđònăb yăth păthìă caoăh n. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
M iăquanăh ăgi aăđònăb yăvƠăTSSLăb tăth ngătíchăl yăxét gi aăcácngƠnhăriêngăl ă thì khôngăcóăs ăđ ngănh t.ăTrongăngƠnhăs năxu tăvƠăch ăbi năTSSLăb tăth ngăvà đònăb yăcóăm iăt ngăquanăơmăvƠăcóăỦăngh aăth ngăkê,ăkhiăđònăb yăc aăcôngătyăt ngă 1% thì TSSLăb tăth ngăgi mă1,41%.ăăTrongăkhiăđó,ăngƠnhăbánăbuônăbánăl ăvƠă ngƠnhăb tăđ ngăs năthìăđònăb yăl iăcóăt ngăquanăd ngăv iăTSSL,ăkhiăđònăb yăt ngă 1%ăthìăTSSLăt ngă ă2ăngƠnhăl năl tălƠă1,57% và 1,06%. K tăqu ă ă2ătr ngăh pă ngo iăl ănƠyăthìăgi ngăv iănghiênăc uăc aăMMă(1958),ătuyănhiênăMMăthìătìmăth yă t ngăquanăd ngă ăngƠnhăcôngăích.ă ăcácăngƠnhăcònăl i,ăb ngăch ngăv ăm iăquană