KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
est store rem
. est store rem
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Hausman mô hình ROA
hausman fem rem
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E.
---+--- DA | -.8567342 .0250987 -.8818329 .3112322 DA | -.8567342 .0250987 -.8818329 .3112322 LDA | .0856185 -.3550551 .4406736 .2742691 Size | .2170504 .0316863 .1853641 .0889279 Liquidity | .1032033 .3027726 -.1995692 .1123638 Growth | .0306908 .0382883 -.0075975 .0027617 Tang | .1019719 .0675943 .0343776 .3041875 --- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 15.60
Prob>chi2 = 0.0161
(V_b-V_B is not positive definite)
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Qua bảng ta thấy kết quả kiểm định Hausman cho thấy Prob>Chi2 = 0.0161 nhỏ hơn 0.05. Như vậy, bác bỏ giả thiết H0, nên chúng ta chấp nhận mô hình FEM. Mô hình REM là mô hình hiệu quả nhất khi xem xét tác động của CTV lên giá trị doanh nghiệp đại diện bởi ROA. Sau đó tác giả tiếp tục kiểm định hiện tượng phương sai đại diện bởi ROA. Sau đó tác giả tiếp tục kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và sự tương quan, các kết quả kiểm định đều cho thấy rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi và sự tương quan trong mô hình.
Bảng 4.11: Bảng kết quả kiểm định Lagrangian mô hình ROA
xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[MCK1,t] = Xb + u[MCK1] + e[MCK1,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---+--- ROA | .0437846 .2092476 e | .0299588 .1730861 u | .0101698 .1008457 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 3.88 Prob > chibar2 = 0.0245
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Prob > chibar2 = 0,0245 mô hình có phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định này cho thấy mô hình Rem phù hợp hơn so với mô hình Ols. Để khắc phục khuyết tật của mô hình, luận văn thực hiện hồi quy mô hình GLS.
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy mô hình
xtgls ROA DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang note: SDA omitted because of collinearity Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic
Correlation: no autocorrelation
Estimated covariances = 1 Number of obs = 89 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 18 Estimated coefficients = 7 Obs per group:
min = 4 avg = 4.944444 max = 5 Wald chi2(6) = 12.20 Log likelihood = 19.15242 Prob > chi2 = 0.0576 --- ROA | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- DA | .1596716 .1207723 1.32 0.186 -.0770378 .396381 LDA | -.2864249 .2167589 -1.32 0.186 -.7112645 .1384148 SDA | 0 (omitted) Size | .0214822 .0194661 1.10 0.270 -.0166708 .0596351 Liquidity | .5272569 .2792699 1.89 0.059 -.020102 1.074616 Growth | .039683 .0163369 2.43 0.015 .0076633 .0717027 Tang | .1438681 .1163994 1.24 0.216 -.0842706 .3720067 _cons | -.6777921 .5217057 -1.30 0.194 -1.700317 .3447323 ---
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Kết quả của mô hình cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê. Mô hình ước lượng được là:
ROA = -0,25988 -0,13265LDA+0,01134SIZE+0,02479Growth.
Biến LDA có mối quan hệ ngược chiều với ROA. Khi LDA tăng lên 1 đơn vị thì ROA giảm đi 0,13265 đơn vị.
Biến SIZE và Growth có mối quan hệ cùng chiều với ROA. Khi SIZE tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 0,01134 đơn vị. Khi biến Growth tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 0,02479 đơn vị.
Bảng 4.13: Kết quả ước lượng ROE bằng mô hình POOLED OLS
reg ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang note: LDA omitted because of collinearity
Source | SS df MS Number of obs = 89 ---+--- F(6, 82) = 2.80 Model | 1.28182486 6 .213637476 Prob > F = 0.0158 Residual | 6.25458415 82 .076275416 R-squared = 0.1701 ---+--- Adj R-squared = 0.1094 Total | 7.536409 88 .085641011 Root MSE = .27618 --- ROE | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- DA | -.1984397 .303108 -0.65 0.515 -.801418 .4045385 LDA | 0 (omitted) SDA | .5162779 .3068066 1.68 0.096 -.0940582 1.126614 Size | .0314603 .0275529 1.14 0.257 -.0233512 .0862718 Liquidity | .7057566 .3952864 1.79 0.078 -.0805939 1.492107 Growth | .0720322 .0231237 3.12 0.003 .0260319 .1180326 Tang | .2018126 .164755 1.22 0.224 -.1259375 .5295628 _cons | -.9929391 .7384369 -1.34 0.182 -2.461925 .4760472 ---
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Bảng kết quả cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê. Các biến SDA, Liquidity, growth có tác động cùng chiều với ROE.
Bảng 4.14: Kết quả ước lượng mô hình Fixed Effect mô hình ROE
xtreg ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang,fe note: SDA omitted because of collinearity
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 89 Group variable: MCK1 Number of groups = 18 R-sq: Obs per group:
within = 0.3038 min = 4 between = 0.0109 avg = 4.9 overall = 0.0014 max = 5 F(6,65) = 4.73 corr(u_i, Xb) = -0.9180 Prob > F = 0.0005 --- ROE | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- DA | -1.294218 .4478133 -2.89 0.005 -2.188563 -.3998736 LDA | .1199398 .4799522 0.25 0.803 -.8385908 1.07847 SDA | 0 (omitted) Size | .3487844 .1182467 2.95 0.004 .1126294 .5849393 Liquidity | .107731 .3990293 0.27 0.788 -.6891856 .9046475 Growth | .0576478 .0202513 2.85 0.006 .0172031 .0980925 Tang | .1759817 .4358724 0.40 0.688 -.6945155 1.046479 _cons | -9.211954 3.242451 -2.84 0.006 -15.68757 -2.736333 ---+--- sigma_u | .57073791 sigma_e | .22085807
rho | .86975788 (fraction of variance due to u_i)
---F test that all u_i=0: F(17, 65) = 3.72 Prob > F = 0.0001 F test that all u_i=0: F(17, 65) = 3.72 Prob > F = 0.0001 . . est store fem
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Kết quả ước lượng mô hình FEM trên cho thấy, mô hình cũng có ý nghĩa thống kê. Biến DA có quan hệ nghịch biến với ROE, Khi DA tăng 1 đơn vị thì ROE giảm 1,29 đơn vị. Biến Size tăng 1 đơn vị thì ROE tăng 0,34878 đơn vị. và biến growth tăng 1 đơn thị thì biến ROE tăng 0,05765 đơn vị.
Bảng 4.15: Kết quả ước lượng mô hình Random Effect mô hình ROA
xtreg ROE DA LDA SDA Size Liquidity Growth Tang,re note: SDA omitted because of collinearity
Random-effects GLS regression Number of obs = 89 Group variable: MCK1 Number of groups = 18 R-sq: Obs per group:
within = 0.1830 min = 4 between = 0.0548 avg = 4.9 overall = 0.1321 max = 5 Wald chi2(6) = 15.86 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0145 --- ROE | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- DA | .0540103 .2290873 0.24 0.814 -.3949924 .5030131 LDA | -.6141172 .352395 -1.74 0.081 -1.304799 .0765642 SDA | 0 (omitted) Size | .0518919 .0370392 1.40 0.161 -.0207036 .1244874 Liquidity | .3464598 .3884757 0.89 0.372 -.4149386 1.107858 Growth | .0695541 .0205455 3.39 0.001 .0292858 .1098225 Tang | .0619471 .2200597 0.28 0.778 -.369362 .4932562 _cons | -1.378572 1.001459 -1.38 0.169 -3.341396 .5842515 ---+--- sigma_u | .15264536 sigma_e | .22085807
rho | .32326532 (fraction of variance due to u_i)
---. est store rem . est store rem
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Bảng 4.15 cho thấy kết quả ước lượng cho thấy mô hình Rem cũng có ý nghĩa thống kê. Theo mô hình này, biến LDA có tác động ngược chiều với biến ROE và biến Growth có tác động cùng chiều với ROE.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định Hausman mô hình ROE
hausman fem rem
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E.
---+--- DA | -1.294218 .0540103 -1.348229 .3847801 DA | -1.294218 .0540103 -1.348229 .3847801 LDA | .1199398 -.6141172 .7340571 .3258402 Size | .3487844 .0518919 .2968924 .1122959 Liquidity | .107731 .3464598 -.2387288 .0911649 Growth | .0576478 .0695541 -.0119063 . Tang | .1759817 .0619471 .1140346 .3762425 --- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 52.30
Prob>chi2 = 0.0000
(V_b-V_B is not positive definite)
(Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở kết quả chạy phần mềm STATA 16.0)
Kết quả của kiểm định Hausman có prob>chi2 = 0,0000 cho thấy mô hình Fem phù hợp hơn mô hình Rem.
Bảng 4.17: Bảng kết quả kiểm định Lagrangian mô hình ROE
xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[MCK1,t] = Xb + u[MCK1] + e[MCK1,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---+--- ROE | .085641 .2926449 e | .0487783 .2208581 u | .0233006 .1526454