Nội dung chính của mục này là để kiểm tra tính vững của kết quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa lợi suất cổ phiếu và tính thanh khoản. Để đạt được mục đích này, nghiên cứu sinh sử dụng 3 phương pháp ước lượng hồi quy khác nhau. Phương pháp thứ nhất là sử dụng hồi quy OLS gộp lợi suất cổ phiếu đối với độ trễ một năm của các biến đo lường tính thanh khoản và các biến độc lập của mô hình hồi quy (1.1). Khi sử dụng độ trễ của các biến này thì kết quả ước lượng sẽ làm giảm được sự lo ngại về việc tác động đồng thời giữa lợi suất cổ phiếu và các biến bên vế phải của mô hình (1.1). Nói cách khác, có thể lập luận rằng tính thanh khoản của năm t-1 có thể tác động đến lợi suất cổ phiếu năm t, nhưng lợi suất cổ phiếu năm t không thể có tác động đến tính thanh khoản cổ phiếu năm t-1. Kết quả ước lượng của phương pháp này được trình bày tại bảng 3.4.
Bảng 3.4: Kiểm tra tính vững 1: Hồi quy tác động tính thanh khoản cổ phiếu đến lợi suất cổ phiếu sử dụng độ trễ của biến giải thích
Bảng này trình bày kết quả hồi quy mô hình (1.1) với độ trễ một năm của biến giải thích. Phương pháp ước lượng là hồi quy OLS gộp. Sai số chuẩn (trình bày trong dấu ngoặc) được điều chỉnh phương sai sai số thay đổi và tự tương quan tại mức công ty. ***, **, và * lần lượt thể hiện ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5% và 10%.
VARIABLES AMIHUD QUOTED_SPREAD ZERO_VOLUME BETA ASSETS
LEVERAGE
PROFITABILITY
MTB
Constant
Số lượng quan sát
Biến giả ngành công nghiệp Biến giả năm
R-squared
Kết quả hồi quy tại bảng 3.4 tương tự với kết quả hồi quy tại bảng 3.3. Dấu của hệ số các biến đo lường tính thanh khoản đều dương và có ý nghĩa thống kê tại mức ít nhất là 5%.
Phương pháp thứ hai kiểm tra tính vững của kết quả nghiên cứu là sử dụng các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để ước lượng mô hình hồi quy (1.1). Hai phương pháp hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng là phương pháp hồi quy các nhân tố ngẫu nhiên và phương pháp hồi quy các nhân tố cố định. Khi sử dụng phương pháp hồi quy các nhân tố ngẫu nhiên, kết quả ước lượng được cho là có hiệu quả hơn nếu như không có sự tương quan giữa phần dư của mô hình mà không thay đổi theo thời gian và các biến giải thích. Khi sử dụng phương pháp hồi quy các nhân tố cố định, kết quả ước lượng được cho là không chệch ngay cả khi có sự tương quan giữa phần dư của mô hình mà không thay đổi theo thời gian và các biến giải thích. Kết quả ước lượng từ phương pháp hồi quy các nhân tố ngẫu nhiên và phương pháp hồi quy các nhân tố cố định cho mô hình (1.1) được trình bày tại Bảng 3.5.
hồi quy dữ liệu bảng
Bảng này trình bày kết quả hồi quy mô hình (1.1) bằng hai phương pháp hồi quy là phương pháp hồi quy các nhân tố ngẫu nhiên (tại các cột từ (1) đến (3)) và phương pháp hồi quy các nhân tố cố định (tại các cột từ (4) đến (6)). Sai số chuẩn (trình bày trong dấu ngoặc) được điều chỉnh phương sai sai số thay đổi và tự tương quan tại mức công ty. ***, **, và * lần lượt thể hiện ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5% và 10%.
VARIABLES
AMIHUD
QUOTED_SPREAD
ZERO_VOLUME
LEVERAGE
PROFITABILITY
MTB
Constant
Số lượng quan sát
Biến giả ngành công nghiệp Biến giả năm
tương tự cũng được tìm ra khi áp dụng phương pháp hồi quy các nhân tố cố định, được trình bày tại cột (4) đến (6). Như vậy, các kết quả này là tương tự với kết quả trước đây tại Bảng 3.3, chứng tỏ rằng kết quả nghiên cứu của luận án khá vững.
Liên quan đến các biến kiểm soát của mô hình (1.1), kết quả tại Bảng 3.5 có một vài chú ý như sau. Đầu tiên, hệ số của biến ASSETS đều dương và có ý nghĩa thống kê tại mức ít nhất 5% của cả 6 cột tại Bảng 3.5. Điều này hàm ý một mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô doanh nghiệp và lợi suất cổ phiếu. Kết quả này khác với dự đoán rằng các công ty lớn có phần bù rủi ro thấp hơn so với các công ty nhỏ. Tuy nhiên, một vài nghiên cứu thực chứng trước đây cũng tìm ra mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô doanh nghiệp và lợi suất cổ phiếu (ví dụ, Rahmani và cộng sự, 2006).
Tiếp theo, biến LEVERAGE có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 1% tại cả ba cột của bảng 3.5, tức là khi doanh nghiệp tăng đòn bảy tài chính của mình lên thì lợi suất cổ phiếu bị giảm xuống. Điều này là trái với dự đoán trước đó rằng đòn bảy tài chính tăng lên sẽ làm công ty rủi ro hơn và do đó lợi suất yêu cầu sẽ tăng lên. Tuy nhiên, kết quả của luận án có thể là do các công ty trong mẫu nghiên cứu sử dụng nợ tốt, ví dụ thông qua việc hưởng lợi từ tiết kiệm thuế, mà không làm rủi ro của doanh nghiệp tăng lên, do đó lợi suất yêu cầu của công ty sẽ giảm xuống.
Biến độc lập tiếp theo tác động đến lợi suất của cổ phiếu là PROFITABILITY. Hệ số của biến này là dương và có ý nghĩa thống kê tại tất cả các cột của Bảng 3.5, tức là khả năng sinh lời của công ty có mối tương quan dương với lợi suất của cổ phiếu công ty. Kết quả này là phù hợp với dự đoán trước đây của luận án. Cuối cùng, hệ số của biến MTB đo lường cơ hội đầu tư của công ty là dương và có ý nghĩa thống kê tại tất cả các cột của Bảng 3.5. Điều này là phù hợp với kì vọng của luận án vì khi cơ hội đầu tư của công ty càng cao thì công ty sẽ càng có nhiều rủi ro và do đó lợi suất của cổ phiếu sẽ cao lên.
Phương pháp thứ ba để kiểm tra tính vững của kết quả nghiên cứu là sử dụng phương pháp hồi quy SGMM. Như đã trình bày ở trên, áp dụng phương pháp này có thể giải quyết được vấn đề nội sinh trong mô hình. Bên cạnh đó, phương pháp này cũng giúp nghiên cứu được tác động của lợi suất cổ phiếu năm trước đó lên lợi suất cổ phiếu của năm nay. Kết quả ước lượng từ mô hình SGMM được trình bày tại Bảng 3.6.
Bảng 3.6: Kiểm tra tính vững 3: Hồi quy tác động tính thanh khoản cổ phiếu đến lợi suất cổ phiếu bằng phương pháp hồi quy SGMM
Bảng này trình bày kết quả hồi quy mô hình (1.1) bằng phương pháp ước lượng SGMM. Sai số chuẩn (trình bày trong dấu ngoặc) được điều chỉnh phương sai sai số thay đổi và tự tương quan tại mức công ty. ***, **, và * lần lượt thể hiện ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5% và 10%. VARIABLES L.STOCK_RETURN AMIHUD QUOTED_SPREAD ZERO_VOLUME BETA ASSETS LEVERAGE PROFITABILITY MB Constant Số lượng quan sát
Biến giả ngành công nghiệp Biến giả năm
AR(1) test (p-value) AR(2) test (p-value) Hansen test (p-value)
Kết quả hồi quy tại Bảng 3.6 chỉ ra rằng hệ số của các biến đo lường tính thanh khoản trong mô hình (1.1) tiếp tục dương và có ý nghĩa thống kê tại tất cả các cột. Kết quả này là tương tự với các kết quả trước đây, do đó một lần nữa khẳng định rằng kết quả nghiên cứu của chương này là vững ngay cả khi ước lượng bằng nhiều phương pháp khác nhau. Một kết quả khác được rút ra từ Bảng 3.6 là hệ số của độ trễ biến STOCK_RETURN là không có ý nghĩa thống kê. Điều này hàm ý rằng lợi suất cổ phiếu năm trước không tác động đến lợi suất cổ phiếu năm nay.