8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.5. PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH
Tƣơng tự các nghiên cứu trƣớc, đề tài sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng để nghiên cứu tác động của các biến quản trị vốn lƣu động, biến đặc điểm ngành và biến kiểm soát khác đến chỉ tiêu NOP với sự hỗ trợ của phần mềm Stata.
Trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng (panel data), dựa vào các kiểm định phù hợp (kiểm định Hausman, kiểm định Breusch – Pagan), tác giả sẽ
55 lựa chọn một trong ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng sau: (1) Mô hình ƣớc
lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất (Pooled OLS); (2) Mô hình ảnh hƣởng cố định (Fixed Effect Model –FEM); (3) Mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM) để ƣớc lƣợng mô hình.
Mô hình Pooled OLS:
Mô hình gộp OLS là mô hình đƣợc hồi quy bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu xếp chồng không phân biệt từng cá thể, đơn vị chéo. Các cá thể trong bài nghiên cứu này là doanh nghiệp. Tức là mô hình này sử dụng dữ liệu nhƣ một phân tích OLS bình thƣờng. Với từng cá thể, mỗi sai số là ảnh hƣởng của yếu tố không quan sát đƣợc và không thay đổi theo thời gian và đặc trƣng cho mỗi cá thể. Do đó mô hình này có thể bỏ qua những khác biệt giữa các cá thể, giữa các thời gian quan sát [16]. Mô hình hồi quy OLS xem xét các doanh nghiệp là đồng nhất, điều này thƣờng không phản ánh đúng thực tế vì mỗi doanh nghiệp là một thực thể riêng biệt, có những đặc điểm riêng hoàn toàn khác nhau có thể ảnh hƣởng đến tính thanh khoản (danh tiếng công ty, chiến lƣợc kinh doanh, khả năng quản trị…). Nhƣ vậy, mô hình OLS có thể dẫn đến các ƣớc lƣợng bị sai lệch khi không kiểm soát đƣợc các tác động riêng biệt này [31].
Mô h nh ảnh hƣởng cố định (Fixed effects model –FEM):
Với giả định mỗi quan sát chéo đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tƣơng quan này giữa phần dƣ của mỗi quan sát chéo với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt của mỗi doanh nghiệp không thể quan sát (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc[16].
56 Mô h nh ảnh hƣởng ngẫu nhiên (Random effects model –REM)
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các quan sát chéo. Nếu sự biến động giữa các quan sát chéo có tƣơng quan đến biến độc lập, biến giải thích trong mô hình ảnh hƣởng cố định thì trong mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các quan sát chéo đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các quan sát chéo có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dƣ của mỗi quan sát chéo (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là một biến giải thích mới [16].
Việc lựa chọn giữa OLS và FEM sẽ căn cứ vào kiểm định F (Cross –
section F) - kiểm định sự bằng nhau của các tác động cố định với cặp giả thuyết [36]:
H0: Không có sự khác nhau của các tác động cố định (nên sử dụng mô hình Pooled)
H1: Có sự khác nhau của các tác động cố định (không nên sử dụng mô hình Pooled)
Việc lựa chọn giữa REM và FEM sẽ căn cứ vào kiểm định Hausman
với cặp giả thuyết [31]:
H0: Ƣớc lƣợng của FEM và REM không khác nhau (chọn REM) H1: Ƣớc lƣợng của FEM và REM khác nhau (chọn FEM)
Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến đƣợc thực hiện thông qua việc xem xét ma trận tƣơng quan và kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) của các biến độc lập[37].
57
Phương sai sai số thay đổi
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi qua các thực thể trong FEM đƣợc thực hiện thông qua kiểm định Wald test với cặp giả thuyết:
H0: Phƣơng sai của sai số không thay đổi trong mô hình FEM H1: Phƣơng sai thay đổi trong mô hình FEM
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi qua các thực thể trong REM đƣợc thực hiện thông qua kiểm định nhân tử Lagrange (kiểm định LM) với cặp giả thuyết:
H0: Phƣơng sai của các sai số không thay đổi trong mô hình REM H1: Phƣơng sai của sai số thay đổi trong mô hình REM
Tự tương quan
Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mô hình FEM và REM đƣợc thực hiện thông qua kiểm định Wooldridge với cặp giả thuyết:
H0: Không có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi H1: Có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi
Nếu mô hình mắc phải các khuyết tật thì biện pháp khắc phục khuyết tật (hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan) đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Robust Errors).
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 đã trình các nội dung liên quan đến đặc điểm ngành sản xuất hàng tiêu dùng trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam và thực trạng quản trị vốn lƣu động của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng trên thị chứng khoán Việt Nam theo mẫu nghiên cứu thực tế mà đề tài thu thập dữ liệu. Đề tài đã tiến hành xây dựng các giả thuyết nghiên cứu nhằm dự đoán, nhận định sơ bộ về kết quả tác động của việc quản trị vốn lƣu động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng trên thị trƣờng
58 chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra, các phƣơng pháp ƣớc lƣợng mô hình
nghiên cứu cũng đƣợc trình bày cụ thể. Chi tiết kết quả nghiên cứu sẽ đƣợc trình bày cụ thể trong chƣơng tiếp theo.
59
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ
CÁC HÀM Ý ĐỀ XUẤT TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU