Qua các ước lượng của MHHQ ROA và ROE, tính tương quan của các biến độc lập với các biến phụ thuộc là khá thống nhất với giả thuyết ban đầu đề ra.
Ket quà thực ROA ROE + N + N - N N - + N + -
Chú thích: (+): Tác động thuận chiều; (-): Tác động ngược chiều; N: Không tồn tại sự tương quan
Nguồn: Sinh viên tổng hợp và xử lý
Bảng 8. So sánh giữa kết quả kỳ vọng trên giả định và kết quả thực từ 2 mô hình hồi quy ROA và ROE
• Đối với biến NI
Kết quả từ mô hình cho thấy biến NI có tác động dương như kì vọng ban đầu đối với MHHQ ROA cho thấy lợi nhuận sau thuế đồng biến với hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên NI lại không có tác động đối với ROE.
• Đối với biến GROWTH
GROWTH cũng đồng biến với HQHĐ như kì vọng ban đầu và phù hợp với kết quả nghiên cứu về tác động của biến GROWTH với ROA trong nghiên cứu của Zeitun & Titan ( công bố 2007). Tuy nhiên, đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROE thì biến GROWTH lại không có ý nghũa.
• Đối với biến HSN
HSN cho tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động và phù hợp với kỳ vọng giả định của sinh viên là hệ số nợ của tác động tiêu cực đến HQHĐ và kết quả của
Berger & Bonaccorsi (2006) và Modigliani & Miller (1963). Kết quả trên cũng chưa thể kết rằng Zeitun & Titan (2007) có sự chuẩn xác tuyệt đối. Tuy nhiên đối với mô hình ROE thì biến này lại không ảnh hưởng. Việc các DNNY trong ngành thực phẩm và đồ uống sử dụng nợ vay nhiều có thể dẫn tới nhiều rủi ro như việc tăng lãi suất cho vay bất ngờ dẫn đến HQKD sẽ làm tăng chi phí. Ngoài ra, vay quá nhiều trong khi thống kê mô tả cho thấy ngành lại có thanh khoản rất tốt cho thấy hiệu quả sử dụng nợ, đặc biệt là nợ vay của các doanh nghiệp trong ngành là không cao và làm giảm HQHĐ.
• Đối với biến DFL
Biến DFL tuy không có tác động với ROA nhưng lại có tác động nghịch chiều với biến ROE trong MHHQ ROE; phù hợp với giả định và kết quả nghiên cứu của
Berger & Bonaccorsi (2006). Kết quả trên cũng chưa thể khẳng định nghiên cứu của
Zeitun & Titan (2007) chuẩn xác tuyệt đối. Tương tự như biến HSN thì việc sử dụng các đòn bẩy quá mức trong khi các doanh nghiệp trong ngành thực phẩm và đồ uống lại có thanh khoản tốt trung bình trên 2 lần cho thấy hiệu quả sử dụng nợ không cao và làm giảm hiệu quả kinh doanh.
• Đối với biến LIQ
Tính thanh khoản đồng biến với ROA đúng như với kì vọng ban đầu của sinh viên, tuy nhiên lại không có ý nghĩa trong MHHQ ROE. Kết quả về mối quan hệ cùng chiều của tính thanh khoản với ROA phù hợp với nghiên cứu của Almajali & Almaro (công bố 2012). Có thể thấy rằng tuy tính thanh khoản của các doanh nghiệp trong
Test Statistic Value df Probability
t-slatistic -1.654498 534 00986
F-SlatiStic 2.737364 (1: 534) 00986
Chi-square 2.737364 1 00980
Null Hypothesis: C(4)=0 Null Hypothesis SJmmary: Normalized Reslriclion (=
0} Value Std. Err.
0.000229
ngành thực phẩm và đồ uống có cao nhưng HQHĐ vẫn được duy trì tăng cho thấy tình hình SXKD vẫn được giữ ổn định và các doanh nghiệp vẫn tích cực mở rộng sản xuất để duy trì lợi nhuận ổn định.
• Đối với biến SIZE
Các nghiên cứu của Malik (2011) và Pervan & Vislé (2012) đều cho rằng QMDN đồng biến với hiệu quả hoạt động và kết quả thực từ mô hình nghiên cứu ROA và ROE đều cho thấy rằng biến SIZE có tác động rất mạnh đến cả ROA và ROE và có tác động (+). Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đó và phù hợp với giả thuyết của sinh viên. Ta có thể thấy tuy rằng số lượng doanh nghiệp lớn là không quá nhiều so doanh nghiệp nhỏ nhưng tầm ảnh hưởng là lớn và việc mở rộng QMTTS đã thể hiện được rất rõ trong mối quan hệ đồng chiều với hiệu quả hoạt động.
4.2.6. Kiểm định độ tin cậy của mô hình nghiên cứu
4.2.6.1. Kiểm định biến không cần thiết đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROA
Đối với việc kiểm định biến không cần thiết cho MHHQ ROA với mẫu nghiên cứu 54 DNNY ngành thực phẩm và đồ uống trên TTCKVN thì kiểm định Wald đã được dùng để phát hiện “biến không cần thiết”. Qua kết quả từ bảng 7 cho thấy trị tuyệt đối của giá trị thống kê t (t-Statistic) của các biến NI, GROWTH, HSN, LIQ và SIZE lần lượt là 6,69;4,02;28,67; 2,38 và 11,68 đều >1,96 trong khi đối với biến DFL thì con số này lại là 0,17<1,96 nên nghi ngờ biến DFL không cần thiết cho mô hình.
Giả thuyết: HO: β4 = 0 HI: β4 ≠ 0
Wald Test: Equation: Unlilled
Test Statistic Value df Probability F-SlaliSlic 0.151636 (4, 534) 2 0.962 Ctii-Square 0.606543 4 0.962 3 Null Hypothesis: C(1)=C(2)=
Null Hypothesis Summary:
C(3j=Ci5)=0 Normalized Reslriclion (= 0} Value Err. Std. C(1) 1.82 E-05 05 4.45 E- C{2) 0.029047 0.0706 14 c<3) -0.011501 0.0256 37 C(5) -0.002470 0.014S 91
Restrictions are linear in coefficients.
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 9. Kết quả kiểm định Wald cho BKCT đối với mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Qua bảng 9, Prob(F-Statistic) = 0,0986 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1. Do đó, biến DFL là biến không cần thiết trong MHHQ ROA.
4.2.6.2. Kiểm định biến không cần thiết đối với mô hình có BPT là ROE
Đối với MHHQ ROE thì kết quả từ bảng 8 cho thấy trị tuyệt đối của t-Statistic của các biến DFL và SIZE lần lượt là 47,17 và 5,07 đều >1,96 trong khi NI, GROWTH, HSN, LIQ thì giá trị thống kê t lần lượt là 0,41; 0,41; 0,45 và 0,17 đều <1,96 nên nghi ngờ các biến trên không cần thiết trong mô hình.
Giả thuyết: H0: β1 = β2 = β3 = β5 = 0 H1: β1, β2, β3, β5 ≠ 0 43 Wald Test: Equation: Unlilled
F-Slalisllc 8 759851 Prob. F(6,533} 0.0000 QbStR-Squared 48.46978 Prob. Chi-Square(S) 0.0000 Scaled explained SS 582.7771 Prob. Chi-Square(S) 0.0000
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.016564 0.005439 3.045144 0.0024 NI 1.97E-07 1.89E-06 0.104088 0.9171 GROWTH -0.001341 0.002933 -0.457008 0.6479 HSN 0.007350 0.001071 6.860152 0.0000 DFL 1.23E-05 0.000113 0.108915 0.9133 LIQ 0.000389 0.000626 0.622287 0.5340 SIZE -0.004298 0.001963 -2.189426 0.0290
Rsquared 0.089759 Mean dependent var 0.010819
Adjusted R-squared 0.079512 S. D. dependent var 0.053700 S.E. of regression 0.051521 Akaike info criterion -3.080789
Sum squared resid 1.414784 Schwarz -3.025158
Log likelihood 838.8130 Hannan-Quinn enter. -3.059032 F-StatiStiC 8.759351 Durbin-Watson Stat 1.342271 Prob(F-Statistic) 0.OOOO 00
Restrictions are linear in coefficients
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 10. Kết quả kiểm định Wald cho BKCT đối với mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROE
Qua bảng 10 ta thấy Prob(F-Statistic) = 0,9622 > 0,05, nên lấy giả thuyết H0 và bác giả thuyết H1. Do đó, các biến NI, GROWTH, HSN và LIQ là BKCT trong MHHQ ROE.
4.2.6.3. Kiểm định hiện tượng PSSTĐ đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROA
Để kiểm tra hiện tượng PSSSTĐ đối với MHHQ ROA, sinh đã dụng một số kiểm định như sau:
* Kiểm định Breusch & Pagan (1979)
Sinh viên chạy hồi quy phụ UI = α1xNI + α2xGROWTH + α3xHSN + α4xDFL + α5xLIQ + αβxSIZE + u
Sau đó, sinh viên đưa ra giả thuyết như sau: H0: α1 = 0 2 = 0 3 = 04 = 05 = 06 = 0
H1: Có ít nhất 1 0 ở trên ≠ 0 Kết quả của hồi quy phụ như sau:
Heleroskedasticiti' Test: Ereusch-Pagan-Godfrey
Test Equation:
DependealVariabIe: RESIDΛ2 Methcd: Least Squares Dale: 04/03/20 Time: 11:24 Sample: 1 540
F-SlaliSlic QbSiR-Squared Scaled explained SS 12.75149 67.70370 131.0590 Prob. F(6,533} Prob. Chi-Square(6) Prob. Chi-Square(6) 0.0000 0.0000 0.0000 Test Equation: DeperiderilVariabIe: ARESID Method: Least Squares Dale: Ũ4/0372Ũ Time: 14:58 Sample: 1 540
Included observations: 540
Variable Coefficient Std. Error !-Statistic Prob.
C 0.033666 0.008712 3.864065 0.0001 NI -1.81 E-06 3.03E-06 -0.597638 0.5503 GROWTH 0.005522 0.004699 1.175233 0.2404 HSN 0.014122 0.001716 8.228820 0.0000 DFL -2.28E-05 0.000181 -0.126277 0.8996 LIQ 0.002763 Ũ.ŨŨ1ŨŨ2 2.756387 0.0060 SIZE 0.00 3 053 0.003144 0.970909 0.3320
R-squared 0.125526 Mean dependent var 0.055967
Adjusted R-squared 0.115682 S.D. dependent var 0.007755 Ξ.E. of regression 0.082524 Akaike info criterion -2.138589 Sum squared resid 3.629799 Schwarz criterion -2.082957 Log likelihood 584.4190 Hannan-Quinn Criter. -2.116832 F-SlaIiSlic 12.75149 Durfcin-Watson Stat 1.053931 Prob(F-Statistic) 0.00 OOOO
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 11. Kết quả kiểm định Breusch & Pagan cho MHHQ ROA
Kết quả từ bảng 11 cho thấy Obs*R-Squared = 48,47 > Chisao = 10,65 nên ta bác bỏ HO và chấp nhận H1. Sinh viên chốt rằng mô hình có hiện tượng PSSSTĐ
* Kiểm định Gleiser (1969)
Sinh viên chạy hồi quy phụ U2 = α1xNI + α2xGROWTH + α3xHSN + α4xDFL + α5xLIQ + α6xSIZE + u
Sau đó, sinh viên đưa ra giả thuyết như sau:
H0: α1 = O 2 = 0 3 = 04 = 05 = 06 = 0 H1: Có ít nhất 1 0 ở trên ≠ 0 Kết quả hồi quy phụ như sau:
45
F-slalislic 3.439066 Prob. F(6,533} 0.0024 ObStR-Squared 20.12623 Prob. Chi-Square(6) 0.0026 Scaled explained SS 241.9881 Prob. Chi-Square(G) 0.0000
Variable Coefficient Std. Enor t-Statistic Prob.
C 0.010019 0.004389 4105380 0.0000
NIΛ2 1.46E-10 2.45E-10 0.595863 0.5515
GROWTH Λ2 0.000274 0.000211 1.298669 0.1946
HSNΛ2 0.000145 4.05E-05 3.590577 0.0004
DFLΛ2 -2.Ũ7E-Ũ0 2.75E-07 0 075089 0.9402 LIQΛ2 -1.6SE-06 1.33E-Ũ5 -0.126164 0.8996
SIZEΛ2 -0.00100 7 0.000468 -2.149420 0.0321
R-Squared 0.037271 Mean dependent var 0.010819
Adjusted R-squared 0.026433 S. D. dependent var 0.053700 S.E. of regression 0.052985 Akaike info criterion -3.024726 Sum squared resid 1.496366 Schwaiz Crilerion -2.969095 Log likelihood 823.6761 Hannan-Quinn Criter. -3.002969 F-SlaIiSlic 3.439066 Durtin-Watson Stat 1.321016 Prob(F-StatiStic) 0.00242 S
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 12. Kết quả kiểm định Gleiser cho mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Kết quả từ bảng 12 cho thấy Obs*R-Squared = 67,78 > Chisao = 10,65 nên ta bác bỏ HO và chấp nhận H1. Sinh viên chốt rằng mô hình có hiện tượng PSSSTĐ.
* Kiểm định White (1980)
Sinh viên chạy hồi quy phụ:
U3 = α1xNI2 + α2xGROWTH2 + α3xHSN2 + α4DFL2 + α5xLIQ2 + α6xSIZE2 + u
Sau đó, sinh viên đưa ra giả thuyết như sau: H0: α1 = α 2 = ... = 06 = 0
H1: Có ít nhất 1 α ở trên ≠ 0 Kết quả hồi quy phụ như sau:
Heleroskedasticity Test White
Test Equation: DepeodenlVariabIe: RESIDΛ2 Method: LeastSquares Dale: 04/03/20 Time: 15:06 Sample: 1 540 Included Observalions: 540
Variable Coefficient Std. Error t-Statĩstic Prob. Nl 2.2ŨE-O5 1.05 E-06 21.00227 0.00 00 GROWTH ũ. 044863 0.009132 4.912586 0.00 00 HSN -0.089060 0.008714 -10.22030 0.00 00 DFL -0.000417 0.000292 -1.429301 0.15 36 LIQ ũ. 007197 0.001849 3.893548 0.00 01 SIZE 0.027056 0.002510 10.77781 0.00 00 C -0.000128 0.000168 -0.764581 0.44 49
R-squared 0.993572 Mean dependent var 11 0.0537
Adjusted R-squared 0.993488 S.D. dependent var 29 0.4874 Ξ.E. of regression 0.039107 Akaike info criterion -
3.630220 Sum squared resid 0.706562 Sctiwarz criterion 3.568270- Log likelihood 858.2865 Hannan-Quinn Criter. - 3.605845 F-SlaIisUc 11900.95 Durbin-Watson stat 1.0096
40
Prob(F-StatiStic) 0. OOOOOO Weighted mean de P. 0.0068 63
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 13. Kết quả kiểm định White cho MHHQ ROA
Kết quả từ bảng 13 cho thấy Obs*R-Squared = 20,13 > Chisao = 10,65 nên ta bác HO và dung H1. Sinh viên chốt rằng có xảy ra hiện tượng PSSSTĐ.
Do MHHQ ROA có hiện tượng PSSSTĐ nên sinh viên tiên hành chữa lỗi trên bằng phương pháp trọng số Breusch & Pagan (công bố 1979). Sau khi đã nhập các dữ liệu để tạo biến trọng số mới WT1 thì ra được một mô hình ước lượng mới:
47 DeperiderilVariabIe: ROA Method: LeastSquares Dale: 04/03/20 Time: 16:19 Sample: 1 540 Included Observalions: 469 Weighting series: WT1
Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)
F-Statistic ObS7hR-Squared Scaled explained SS 1.43580 0 10.0068 5 36.0173 Prob. F[7,461) Prob. Chi-Square(T) Prob. Chi-Square(T) 0.1888 0.1882 0.0000 Test Equation: DependentVariabIe: WGT-RESI DΛ2 Method: Least Squares
□ ate: 04/O3/20 Time: 16:21 Sample: 1 540
Included observations: 469
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.00133 8 Ũ.ŨŨŨ199 6.716849 0.0000 NIΛ2*WGTΛ2 -1.39E- 12 2.59E-12 -0.535170 0.5928 GRCWTHΛ2,WGTΛ2 0.00150 6 0.000693 2.173729 0.0302 HSNΛ2WVGTΛ2 0.00115 3 0.000532 2.165823 0.0308 DF L'L2*W GTΛ2 -5.21 E- 08 2.58E-07 -0.201586 0.8403 UQΛ2*WGTΛ2 1.78E- 05 2.99E-05 0.595507 0.5518 SIZEΛ2WVGTΛ2 -6.52E- 06 1.30E-05 -0.502 6 61 0.6154 WGTΛ2 -2.45 E- 08 7.52E-08 -0.325620 0.7449 R-squared 0.02133
7 Mean dependent var 0.001507
Adjusted R-squared 0.00647
6 s.□. dependent var 0.004108
S.E. of regression 0.0 0
4094
Akaike info criterion -8.141517
Sum squared resid 0.00772
8 Schwarz criterion -8.070718 Log likelihood 1917.18 6 Hannan-Quinn alter. -8.113661 F-Statistic 1.43580 0 Durbin-Watson Stat 1.187121 Prob(F-Statistic) 0.18878 1
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 14. Kết quả hồi quy phụ mới với biến phụ thuộc ROA có thêm trọng số WT1
Sau đó, sinh viên dùng KĐ White để kiểm tra lại hiện tượng PSSSTĐ với giả thuyết như sau:
H0: αι — α 2 — ... — tt8 — 0 H1: Có ít nhất 1 α ở trên ≠ 0
Mô hình đã có thêm biến trọng số WGT như sau:
F-Slalislic 1.077003 Prob. F(6,533} 0.37 ObSsR-Squared 6 450462 Prob. Chi-Square(S) 0.37 Scaled explained SS 501.4639 Prob. Chi-Square(S) 0.00
Ũ0 Test Equation:
Dependent Variable: RESIDΛ2 Method: LeastSquares Date: 04/04720 Time: 10:29 Sample: 1 540
Included observations: 540
Variable Coefficient Std. Error t-Statlstic Prob.
C 0 950783 2.023218 0 469936 0.6 386 NI -0 000872 Ũ.ŨŨŨ70 -1.238193 0.2 GROWTH 1 368009 1.091136 -1.253747 0.2 HSN 0.201483 0.398536 0.5055 58 0.6 DFL -0 067960 0.041991 -1.618447 0.1 LIQ -0.117134 0 232776 -0.5032 04 0.6 SIZE 0.49 8961 0 730216 0.683306 0.4 947
R-squared 0 011979 Mean dependent var 1.521134
Adjusted R-squared 0 000856 S.D. dependent var 19.17192
S.E. of regression 19.16371 Akaike info criterion 8.756792
Sum squared resid 195743.0 Schvjarz criterion 8.812423
Log likelihood -2357.334 Hannan-Quinn Criter. 8 778549 F-Slalislic 1.077003 Durbin-Watson stat 1.999561 Frob(F-StatiStic) 0.374999
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 15. Kết quả hồi quy phụ mới sau khi thêm biến trọng số WGT
Bảng 15 cho thấy giá trị Obs*R-Squared = 10.00685 < Chisao = 10.65 và P- value = 0.1882 > α = 5% nên từ đó dung H0 và loại H1. Do đó MHHQ ROA mới khắc phục đã không còn PSSSTĐ. Các giá trị P-value đối với các biến NI, GROWTH, HSN, LIQ và SIZE trong bảng 14 đều <0,05 nên các biến trên vẫn tác động tới biến phụ thuộc ROA như mô hình ban đầu khi chưa thêm trọng số.
4.2.6.4. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROE
* Kiểm định Breusch & Pagan (1979)
49
Sinh viên chạy hồi quy phụ U1 = αιxNI + α2xGROWTH + α3xHSN + α4xDFL + α5xLIQ + αβxSIZE + u
Sau đó, sinh viên đưa ra giả thuyết như sau: H0: αι = 0 2 = 0 3 = 04 = 05 = 06 = 0
H1: Có ít nhất 1 0 ở trên ≠ 0 Kết quả của hồi quy phụ như sau:
F-SlaUslic 1.423973 Prob. F(6,533) 0.2013 ObStR-Squared 3.548921 Prob. Chi-Square(S) 0.2006 Scaled explained SS 21.83849 Prob. Chi-Square(S) 0.0013
Variable Coefficienl Std. Error t-StaUsUc Prob.
C 0.186387 0.125973 1.433547 0.1385 NI -S .48E-05 4.39E-05 -1.934414 0.0536 GROWTH -0.087570 0.067933 -1.289077 0.1979 HSN 0.026380 0.024814 1.063405 0.2881 DFL 0.00 0346 0.002615 0.132509 0.3946 LIQ -0.012180 0.014493 -0.840933 0.4003 SIZE 0.062714 0.045466 1.379357 0.1684
Rsquared 0.015331 Mean dependent var 0.305371
Adjusted R-squared 0.004753 S.D. dependent var 1.196049 S.E. of regression 1.193203 Akaike iπfc∣ criterion 3.204038
Sum squared resid 750.0500 Schwarz Crilerion 3.259669
Log likelihood -853.0902 Hannan-Quinn CTiler. 3.225795 F statistic 1.423973 Durtin-Watson Stat 1.833421 Prob(F-Statistic) 0.201311
nguồn: Sinh viên tổng hợp từ phần mềm EVIEW
Bảng 16. Kết quả kiểm định BP cho MHHQ ROE
Kết quả cho giá trị Obs*R-Squared = 6,47 < Chisao = 12.59 hoặc p-value
=0.3728>O=5% nên ta bác bỏ H1 và chấp nhận H0. Sinh viên kết luận rằng mô hình hồi quy có biến phụ thuộc là ROE không xảy ra PSSTĐ.
* Kiểm định Gleiser (1969)
Sinh viên chạy hồi quy phụ U2 = α1xNI + α2xGROWTH + α3xHSN + α4xDFL + α5xLIQ + α6xSIZE + u
Sau đó, sinh viên đưa ra giả thuyết như sau: H0: αι = 0 2 = 0 3 = 04 = 05 = 06 = 0