IV. Ước lượng tham số cho mô hình tỷ lệ đòn bẩy chính
A.Điều chỉnh các dữ liệu khuyết
Chúng tôi đã nố lực thực hiện theo các phương pháp tiêu chuẩn trong việc xử lý dữ liệu bị khuyết. Điều này có nghĩa là chúng tôi đã loại bỏ số liệu của các công ty bị thiếu một số mục số liệu cần thiết. T ùy thuộc vào những nhân tố xác định dữ liệu nào là bị khuyết và những dữ liệu nào được báo cáo, các ước
lượng chệch được tạo ra từ việc giảm số lượng quan sát ở các bảng dữ liệu không đây đủ có thể sẽ trở nên quan t rọng.
Vấn đề kh uyết dữ liệu đã được nghiên cứu kĩ lưỡng và kết quả cho thấy, các phương pháp xử lý (thường gọi là multiple imputat ion – tạm dịch là phương pháp dự đo án các giá trị khuyết) là t ương đối hữu dụng. Ý tưởng của phương pháp multiple imputation chính là sử dụng các số liệu t hực tế mà chúng ta có thể thu thập về công ty trong một số năm để dự đoán số liệu bị khuyết. Dữ liệu dự đoán sẽ khô ng chắc chắn bằng với dữ liệu được t hu thập. Có một sự phân tán về các giá trị có thể có của dữ liệu dự đoán. T heo đó, phương ph áp tiếp cận chuẩn là stochastically impute (ước lượng có dựa trên lý thuyết về độ trễ, theo đó khi ước lượng người t a sẽ đưa vào mô hình một biến là giá t rị trung bình của biến phụ thuộc trong một kh oảng thời gian trước đó) giá trị bị kh uyết nhiều lần liên tục. Sau đó, các kết quả được t ổng hợp để đánh giá rằng các kết quả phản ứng nhạy cảm như thế nào đối với các giá trị đã được dự đoán.
Các kết quả của việc dự đoán các dữ liệu khuyết được thể hiện ở cột 8 (đầu mục “ impute missing”) ở bảng 5. Việc dự đoán các giá trị khuyết có ảnh hưởng mạnh đến việc tăng số quan sát firm – years (tạm dịch là số liệu công ty qua các năm) tăng từ 180 .552 lên 272 .537.
T hậm chí với việc tăng rộng quy mô dữ liệu, đối với việc thiết lập các nhân tố của mô hình “C ore” (cần kế t hợp với những phần dịch trước để dịch sát nghĩa), sự thay đổi gần như rất nhỏ. Không hề có một kế t hợp với những phần dịch trước để dịch sát nghĩa), sự thay đổi gần như rất nhỏ. Không hề có một kết luận nào về việc các nhân tố liên quan bị ảnh hưởng. Chúng tôi đã thực hiện một số kiểm chứng và nh ận ra rằng, khô ng hề bất ngờ, các nhân tố phụ nh ạy cảm hơn đối với ph ương pháp dự đoán giá trị kh uyết. Bởi vì chúng tôi không chú trọng vào các nhân tố phụ, cho nên chúng tôi sẽ kh ông trình bày vấn đề này một cách hệ thống.