Các nghiên cứu gần đây đã cung cấp kết quả về sở hữu nhà nước tác động cùng chiều lên giá trị doanh nghiệp của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán, các doanh nghiệp nhà nước có xu hướng tốt hơn khi chúng được niêm yết (Chen, Li và Lin, 2007). Ngoài ra, Lê và O’Brien (2011) thấy rằng sở hữu nhà nước tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp trong khi tỷ lệ nợ và vốn chủ sở hữu cao.
- Về sở hữu nhà nước
Giả thuyết H1: Tỷ lệ sở hữu nhà nước có mối quan hệ cùng chiều đối với giá trị doanh nghiệp.
- Về các yếu tố khác
Giả thuyết H2: Quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với giá trị doanh nghiệp.
Giả thuyết H3: Tốc độ tăng trưởng có ảnh hưởng cùng chiều đến giá trị doanh nghiệp
Giả thuyết H4: Cấu trúc tài sản có mối quan hệ cùng chiều với giá trị doanh nghiệp
Giả thuyết H5: Đòn bẩy tài chính có mối quan hệ ngược chiều với giá trị doanh nghiệp.
Giả thuyết H6: ROA tăng dẫn đến giá trị doanh nghiệp tăng
Giả thuyết H7: Doanh nghiệp có tính thanh khoản cao thì giá trị doanh nghiệp càng cao
Giả thuyết H8:Doanh nghiệp có phân ngành ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp
Giả thuyết H9: Thời gian hoạt động ảnh hưởng nhiều đến giá trị doanh nghiệp.
Giả thuyết 10: Tỷ lệ cổ tức ảnh hưởng ngược chiều với giá trị doanh nghiệp.
3.5.4.Phương pháp kiểm định mô hình
Mô hình hồi quy của nghiên cứu được sử dụng dữ liệu dạng bảng- panel data, được hồi quy theo 3 cách: mô hình hồi quy OLS, mô hình hồi quy FEM, mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên REM kế thừa các nghiên cứu của Lee và Zhang (2011), Võ Thị Hồng Diễm, Trần Thị Thuỳ Linh (2013)
Sử dụng dữ liệu dạng bảng có các ưu điểm là nghiên cứu được sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, chứa đựng nhiều thông tin hơn và quan trọng nhất là nâng cao số quan sát của mẫu, giảm được hạn chế của mô hình OLS do bỏ sót biến. Bên cạnh đó, nếu chỉ sử dụng mô hình hồi quy OLS thông thường để hồi quy dữ liệu bảng có thể tạo ra các ước lượng sai do các giả thuyết của mô hình có thể bị vi phạm. Tác giả kiểm định theo tiến trình sau để tìm ra phương pháp ước lượng phù hợp.
Bước 1: Thống kê mô tả
Số liệu trong nghiên cứu được thể hiện dưới dạng thống kê theo các giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, giá trị trung vị, độ lệch chuẩn. Mô tả
tóm tắt các đặc trưng dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch HOSE để phản ánh một cách tổng quát về tình hình các doanh nghiệp này.
Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan
Thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến kiểm soát nhằm xác định mối tương quan giữa các biến này là như thế nào và để kiểm tra mối tương quan như thế nào giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.
Bước 3: Ước lượng các hệ số hồi quy OLS
Nhược điểm của ước lượng OLS có thể nhận diện sai do tự tương quan và ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, nếu có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi sẽ dẫn đến kết quả ước lượng sai. Do đó, sau khi thực hiện kiểm định OLS chúng ta thực hiện kiểm định các giả định của mô hình.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến đề cập đến sự tồn tại của nhiều hơn một mối quan hệ tuyến tính chính xác, hay nói rõ hơn đa cộng tuyến hàm ý một biến giải thích nào đó được biểu diễn dưới dạng một tổ hợp tuyến tính của các biến giải thích còn lại hoặc nó có tương quan chặt chẽ với một số biến giải thích khác. Một khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì các kết quả hồi quy sẽ không còn phản ánh chính xác mối quan hệ mà chúng ta cần xem xét. Chính vì vậy, phần này thực hiện kiểm định đa cộng tuyến để xem xét các biến giải thích trong mô hình mắc phải hiện tượng này hay không.
Nếu các cặp tương quan giữa các biến độc lập cao (lớn hơn 0.8) thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên tiêu chuẩn này thường không chính xác. Có thể những trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra đa cộng tuyến. Do đó, để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu có sử dụng nhân tử phóng đại phương sai để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhân tử phóng đại phương sai: Nếu VIFj >10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
VIFj= 1 1-Rj²
Kiểm định phương sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra khi các sai số ngẫu nhiên có phương sai khác nhau theo từng quan sát do bản chất của các mối quan hệ kinh tế, do công cụ và kỹ thuật thu thập, xử lý dữ liệu hoặc cũng có thể do mô hình hồi quy xác định sai, trường hợp phương sai thay đổi thường gặp khi thu thập số liệu chéo.
Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này, tác giả đã không thu thập số liệu chéo, thay vào đó là sử dụng dữ liệu bảng. Và như vậy, khi hồi quy mô hình tổng thể, các yếu tố đặc thù của từng đơn vị trong tổng thể doanh nghiệp sẽ không còn rõ ràng nữa. Chính vì vậy, tác giả đã không thực hiện kiểm định phương sai thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian ( trong chuỗi thời gian) hoặc không gian ( trong số liệu chéo). Nghĩa là trong mô hình hồi quy cổ điển OLS ta giả thiết rằng không có tương quan giữa các Ui, Cov (Ui, Uj)=0 sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với quan sát khác. Kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định Durbin–Watson và Breusch Godfrey (BG)
Kiểm định d của Durbin–Watson là một trong những kiểm định tự tương quan trong kinh tế lượng, và theo kinh nghiệm người ta đưa ra như sau:
Nếu 1<d<3 thì kết luận mô hình có tự tương quan
Nếu 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương Nếu 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm
Bước 4: Lựa chọn phương pháp
Nếu một trong các giả thiết ban đầu của OLS bị vi phạm ( phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến, tương quan giữa các biến độc lập và phần dư). Khi đó, các ước lượng thu thập được sẽ bị bóp méo và sẽ là sai lầm nếu sử dụng chúng để phân tích.
Phương pháp cơ bản trong trường hợp có thể sử dụng phương pháp hồi quy theo mô hình các ảnh hưởng cố định FEM hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên REM để ước lượng các dữ liệu bảng. Kiểm định Hausman để lụa chọn mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả trình bày dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu.
Chương này cũng trình bày cụ thể biến độc lập: sở hữu nhà nước, tốc độ tăng trưởng, quy mô doanh nghiệp, cơ cấu tài sản, đòn bẩy tài chính, ROA, Tính thanh khoản, Chính sách cổ tức, Loại ngành và Thời gian hoạt động với các biến phụ thuộc: giá trị doanh nghiệp nêu căn cứ từ các nghiên cứu trước và xác định thang đo cho các biến, cũng như xác định kỳ vọng tương quan từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Đưa ra giả thuyết và mô hình nghiên cứu cho đề tài này.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày thống kê mô tả các biến, phân tích sự tương quan giữa các biến, phân tíc
tiếp theo.
4.1 Chỉ số Tobin
N Minimum Maximum Mean Std.
Deviation
TOBIN 100 .83 1.35 1.0764 .13394
Valid N (listwise) 100
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 5
ỉ số 107.6 %. Chỉ số
ỉ số ỉ số
.
thông tin quan tr
.
4
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
SIZE 100 11.20 13.88 12.0896 .54340 GR 100 -.10 .10 .0079 .03872 SO 100 .00 .61 .2341 .18937 TANG 100 .00 .87 .2592 .20027 LEV 100 .00 .97 .5374 .25146 KIND 100 .00 1.00 .4300 .49757 AGE 100 1.00 13.00 4.8400 2.59650 LIV 100 .29 6.71 1.7215 1.07123 ROA 100 .00 .30 .0551 .06999 DIV 100 .03 .17 .0935 .03439 Valid N (listwise) 100
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 3
:
11.20
13.88 12.0896
.
Tốc độ tăng trưởng đạt mức cao nhất là 10 % trung bình đạt 0.0079 tương đối
thấp. ớ
ớ nghiệp.
.
t .
Thời gian hoạt động từ 1 đến 13 năm trung bình là hơn 4 năm.
Cổ tức có giá trị trung bình là 9.35% thấp nhất là 0.03, cao nhất là 0.17 cho thấy giá trị tương đối của doanh nghiệp.
Tương quan Pe
.
Correlations
TOBIN SIZE GR SO TANG LEV KIND AGE LIV ROA DIV
Pears on Corre lation TOBIN 1.000 .463 -.409 -.495 -.322 .442 -.424 .385 .484 -.308 -.309 SIZE .463 1.000 -.038 .060 -.161 .105 -.047 .060 -.110 -.120 -.104 GR -.409 -.038 1.000 -.004 -.010 -.125 .037 .003 -.156 -.142 -.066 SO -.495 .060 -.004 1.000 .013 .058 .069 .011 -.033 .030 -.031 TANG -.322 -.161 -.010 .013 1.000 -.083 .276 -.038 -.149 -.036 -.050 LEV .442 .105 -.125 .058 -.083 1.000 .083 -.062 -.103 -.158 -.159 KIND -.424 -.047 .037 .069 .276 .083 1.000 .265 -.016 .012 -.160 AGE .385 .060 .003 .011 -.038 -.062 .265 1.000 -.006 .194 -.170 LIV .484 -.110 -.156 -.033 -.149 -.103 -.016 -.006 1.000 .330 .055 ROA -.308 -.120 -.142 .030 -.036 -.158 .012 .194 .330 1.000 .098 DIV -.309 -.104 -.066 -.031 -.050 -.159 -.160 -.170 .055 .098 1.000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 3
: + Chỉ số
, SO, TANG, KIND, ROA,
0 0
4.3 . Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính đa biến nghiên cứu