a)Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)
Mô hình hồi quy dữ liệu bảng có dạng nhƣ sau: Yit = Ci + βXit + uit
Với I, t € N
hệ số góc đó với nhân tố X Yit là biến phụ thuộc năm t Xit , là biến độc lập vào năm t. uit là phần dƣ.
Hệ số chặn Ci là hệ số chặn của mỗi DN, do đặc điểm khác nhau hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý của DN.
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng các biến giải thích, phƣơng pháp FEM (mô hình các ảnh hƣởng cố định) phân tích mối tƣơng quan này giữa các phần dƣ của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (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 phục thuộc.
b)Mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên 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 thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể 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 thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu có sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là biến giải thích mới.
Dựa vào giả thuyết rằng sự khác biệt giữa các thực thể đƣợc chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích. 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 thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tƣơng quan với biến độc lập trong mô hình cố định thì mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan với biến độc lập.
Nếu có sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là biến giải thích mới.
Ý tƣởng cơ bản của mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình :
Yit = Ci + βXit + uit
Thay vì Ci cố định, phƣơng pháp REM giả định Ci là biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là C. Khi đó giá trị hệ số chặn là Ci = C+ i trong đó i là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phƣơng sai là
Thực chất những gì tác giả đề cập ở đây là rằng các cá nhân đƣợc đƣa và mẫu là một mẫu lấy ra từ tổng thể lớn hơn nhiều và rằng có một giá trị trung bình chung của hệ số chặn và những chênh lệch riêng lẻ trong các giá trị tung độ gốc của mỗi cá nhân đƣợc thể hiện trong các sai số i
Thay vào mô hình ta có Yit = Ci + βXit + uit
Hay Yit = C + βXit + uit + i với Ci = C+ i
i: sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhua của từng doanh nghiệp)
uit : Sai số thành phần kết hợp đặc điểm riêng theo từng đối tƣợng và theo thời gian
Các giả đình thông thƣờng của mô hình REM nhƣ sau: i ~ N(0, )
uit ~ N(0, )
E( iuit) = 0 E( i j) = 0 (i ≠ j)
Nghĩa là các thành phần sai số đơn lẻ không tƣơng quan với nhau và không tƣ tƣơng quan với nhau.
c) Kiểm định Hausman
Mô hình FEM hay REM tốt cho nghiên cứu, điều này phụ thuộc vào giả định có hay không sự tƣơng quan giữa i và biến giải thích X. Nhằm lựa chọn phƣơng pháp FEM hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu ta sử dụng kiểm định Hausman với giả thiết
H0: Cove ( i; (REM phù hợp) H1: Cove ( i; (FEM phù hợp)
Nếu α > p value cho phép kết luận giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó ta kết luận là FEM phù hợp hơn để sử dụng. Ngƣợc lại, REM phù hợp cho mô hình nếu chấp nhận giả thuyết H0
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Từ cơ sở lý thuyết của Chƣơng 1 kết hợp những nghiên cứu trƣớc đây, tác giả đƣa ra mô hình nghiên cứu các nhân tố tài chính (cấu trúc nguồn vốn, Quy mô doanh nghiệp, Đầu tƣ tài sản cố định, Tốc độ tăng trƣởng, Quản trị nợ phải thu khách hàng) tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (đƣợc đại diện bởi tỷ suất sinh lợi của tài sản) của doanh nghiệp.
Cũng trong chƣơng này tác giả đã xây dựng mô hình, giả thuyết nghiên cứu và trình bày các nội dung liên quan đến việc xử lý dữ liệu. Dữ liệu đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính đã đƣợc kiểm toán của 104 DN Xây dựng trong khoảng thời gian từ năm 2010 – 2013. Việc xử lý dữ liệu sẽ đƣợc thực hiện trên phần mềm SPSS 16 và Eview 8.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN