Bản chất của mô hình phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp phân tích quan hệ giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mô hình hóa sử dụng hàm tuyến
tính (bậc 1). Các tham số (hay hàm số) của mô hình được ước lượng từ dữ liệu. Sau khi kết luận trong mô hình không thấy có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau. Nghiên cứu đã tiếp tục sử dụng mô hình bình quân nhỏ nhất (OLS) để kiểm định xem có biến độc lập và biến kiểm soát nào tác động lên các biến phụ thuộc phản ánh lợi nhuận của các doanh nghiệp Dầu khí niêm yết trên Sàn chứng khoán Việt Nam. Sau đó, từ các biến đã được thiết lập, tiếp tục tiến hành chạy 3 mô hình đã được đề cập ở chương 3.
Các biến được cho là tác động đến 3 biến phụ thuộc sẽ có p-value nhỏ hơn 0,05 (5%). Nếu biến đó có hệ số hồi quy β lớn hơn 0 thì nó sẽ có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc, ngược lại nếu có hệ số hồi quy β nhỏ hơn 0 thì sẽ có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc.
30
Ngoài ra, hệ số Significant F cũng là một điều kiện vô cùng quan trọng để kiểm định độ tin cậy về mặt thống kê của toàn bộ phương trình. Neu Significant F nhỏ hơn 0,05 thì mô hình sẽ có ý nghĩa thống kê. Qua các bảng kết quả của 3 mô hình OLS kiểm định tác động của các biến tới 3 biến phụ thuộc, ta nhận thấy hệ số Significant F ở đây đều có giá trị bằng 0,0000 (tức nhỏ hơn 0,05), do vậy cả 3 mô hình này đều có ý nghĩa.
4.3.1. Mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROAA
Mô hình: R OAA it= β 2Á} + β2.1. GIA D WTIit + β2.2. GIA D B RENT it +
β23.T0NGN0u + β2.4.TONGTSANit + β2,5.COTUCit + β2.6.TIENMATit +
β2.7.GD pi t + β
2.8.CP 1i t + ε
i t
Sau khi sử dụng phần mềm Stata để xử lý dữ liệu, kết quả mô hình cho ra như bảng sau:
GIADWTI 0,0430 0,0000 GIADBRENT -0,3367 0,0020 TONGNO -0,0872 0,0000 TONGTSAN 0,0771 0,0000 COTUC 0,0163 0,0000 TIENMAT 0,0041 0,6280 GDP -0,3818 0,2990 CPI -0,4308 0,4290 R-squared 0,61 19 Significant F 0,0000
Biến độc lập/ Biến kiểm soát
Biến phụ thuộc ROEA
Co.efficient P-value GIADWTI 0,9273 0,0000 GIADBRENT -0,7409 0,0010 TONGNO -0,0554 0,0630 TONGTSAN 0,0329 0,3160 COTUC 0,0310 0,0000 TIENMAT 0,0065 0,7010 GDP -0,8910 0,2340 CPI 0,3905 0,1530 R-squared 0,5300 Significant F 0,0000 TT---T----TTT---—---T-T---—
Nguôn: Kêt quả tự nghiên cứu
Mô hình có hệ số Significant F là 0,0000 nên mô hình này là có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, ta thấy hệ số xác định R bình phương từ kết quả của mô hình là 0,6119 (61,19%) và R bình phương điều chỉnh là 0,5754 (57,54%). Hai giá trị này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Theo lý thuyết, R càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng để chạy hồi quy. Thêm vào đó,
31
R2= 61,19% cho thấy 100% sự biến động của ROAA thì có 61,19% là do 8 yếu tố trong mô hình, còn 38,81% là do các yếu tố khác không có trong mô hình hoặc các yếu tố ngẫu nhiên tác động. Như vậy, cả hai giá trị R này đều cho ra kết quả lớn hơn 50% thể hiện rằng mô hình tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu đã nghiên cứu, biến phụ thuộc ROAA được giải thích bởi các biến độc lập và biến kiểm soát tới trên 60%.
Nhận thấy rằng, các biến độc lập là giá 2 loại dầu và hầu hết các biến kiểm soát đều có tác động đến biến phụ thuộc ROAA. Tuy nhiên, tiền và tương đương tiền, tăng trưởng GDP và CPI là 3 biến kiểm soát có P-value lớn hơn 0,05. Do đó được cho là không có tác động đến biến phụ thuộc ROAA. Ngoài ra, mô hình cho ra kết quả là có giá dầu brent, tổng nợ và tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với ROAA. Còn giá dầu thô WTI, tổng tài sản và cổ tức tiền mặt đều có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc ROAA.
4.3.2. Mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROEA
Mô hình: R OEAit = β3. O + /?3,1.GIADWTIit + β3.2.GIADBRENT it +
β3.3.TONGNOit + β3.4.TONGTSANit + β3j5.COTUCu + β3'6TIENMATu +
β3. 7.GD pi t + β
3.8.CP 1i t + ε
i t
Biến độc lập/ Biến kiểm soát
Biến phụ thuộc LNST Co.efficient P-value GIADWTI 6,0713 0,0040 GIADBRENT -4,9634 0,0120 TONGNO -0,8969 0,0020 TONGTSAN 1,5744 0,0000 COTUC 0,4498 0,0000 TIENMAT -0,0495 0,7450 GDP -3,9871 0,5580 CPI -0,5987 0,8060 R-squared 0,8754 Significant F 0,0000
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
32
R square = 53,0% nên mô hình có ý nghĩa, bộ dữ liệu phù hợp đến 53%. Các biến độc lập và biến kiểm soát trong mô hình giải thích được biến phụ thuộc đến 53%. Ngoài ra, dữ liệu cho thấy mô hình có hệ số Significant F = 0,0000 rất nhỏ cho nên mô hình này có ý nghĩa thống kê. Kết quả cho thấy, các biến bao gồm giá dầu thô, giá dầu brent, cổ tức tiền mặt có giá trị P-value nhỏ hơn 5%, do đó đây là những biến có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ROEA. Trong đó, có giá dầu thô WTI và cổ tức tiền mặt được cho là có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc, điều này chứng tỏ 2 biến này có tác động tích cực đến ROEA. Biến độc lập là giá dầu Brent lại có tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc ROEA.
Ngược lại, với P-value lớn hơn 5%, các biến kiểm soát là tổng nợ, tổng tài sản, tiền và tương đương tiền, GDP, CPI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ROEA.
4.3.3. Mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc là lợi nhuận sau thuế Mô hình: L NSTit= β1.0+ β1.1.GIA D WTIit + β1.2. GIA D B RENT it +
β13.TONGNOu + βι,4.T0NGTSANit + βi'5.COTUCu + β1.6.TIENMATit +
β1.7.GD pi t + β
1.8.CP 1i t + ε
i t
Qua xử lý dữ liệu và chạy mô hình bằng phần mềm Stata, cho ra kết quả như sau:
Biến độc lập/
Biến kiểm soát ____________FEM____________ _____________REM_____________Biến phụ thuộc ROAA
Coefficient P-value Coefficient P-value
GIADWTI 0,2435 0,0580 0,4300 0,0000 GIADBRENT -0,1821 0,1330 -0,3367 0,0020 TONGNO -0,0033 0,8930 -0,0872 0,0000 TONGTSAN -0,0207 0,5820 0,0779 0,0000 COTUC 0,1223 0,0000 0,0163 0,6270 TIENMAT 0,0102 0,3500 0,0041 0,2960 GDP -0,1306 0,7070 -0,3818 0,4270 CPI -0,0363 0,8060 0,1082 0,0000 R-squared 0,3412 0,6119 Significant F 0,0001 0,0000
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
33
Adjusted R-square = 86,31% nên mô hình có độ tin cậy rất cao, bộ dữ liệu phù
hợp đến hơn 86%. Các biến độc lập và biến kiểm soát giải thích được biến phụ thuộc đến 86,31%. Ngoài ra, mô hình có hệ số Significant F = 0,0000 nên có ý nghĩa thống kê. Dữ liệu regression cho thấy, ngoại trừ các biến là TIENMAT, GDP và CPI có P- value lớn hơn 5% là không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, các biến độc lập và biến kiểm soát còn lại đều cho ra kết quả là có ảnh hưởng đến lợi nhuận sau thuế.
Trong các biến ảnh hưởng đến biến LNST, có giá dầu brent và tổng nợ ảnh hưởng ngược chiều tới lợi nhuận sau thuế, điều này chứng tỏ khi giá dầu Brent và tổng nợ tăng thì lợi nhuận sau thuế của các doanh nghiệp này giảm và ngược lại. Các biến còn lại đều có tác động tích cực đến lợi nhuận sau thuế, tức khi chúng tăng thì lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp cũng tăng và ngược lại.
4.4. Mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM).4.4.1. Mô hình FEM, REM với ROAA 4.4.1. Mô hình FEM, REM với ROAA
Ta có kết quả chạy mô hình FEM, REM với ROAA như sau:
Biến độc lập/ Biến kiểm soát
Biến phụ thuộc ROEA
___________FEM___________ ___________REM___________
Co.efficient P-value Co.efficient P-value
GIADWTI 0,5402 0,0390 0,9273 0,0000 GIADBRENT -0,4182 0,0890 -0,7409 0,0010 TONGNO 0,1014 0,0420 -0,0554 0,0590 TONGTSAN -0,1857 0,0160 0,0329 0,3140 COTUC 0,0230 0,0010 0,0310 0,0000 TIENMAT 0,0268 0,2250 0,0065 0,7000 GDP -0,3997 0,5770 -0,8910 0,2310 CPI 0,1337 0,6530 0,3905 0,1500 R-squared 0,1125 0,5300 Significant F 0,0000 0,0000
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
Mô hình FEM với biến ROAA có Significant F = 0,0001 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 nên mô hình có ý nghĩa thống kê. P-value là giá trị thể hiện ý nghĩa thống kê của các biến, kết quả chỉ ra chỉ có duy nhất cổ tức tiền mặt có P-value nhỏ hơn 5% nên có ý nghĩa thống kê. Biến này có Coef. dương nên có ảnh hưởng thuận chiều tới ROAA.
34
Mô hình REM cho kết quả Significant F = 0,0000 nên mô hình có ý nghĩa thống kê. Ngoài 3 biến TIENMAT1, GDP và CPI có P-value lớn hơn 5% được cho là không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì các biến còn lại đều có ảnh hưởng đến ROAA. Cụ thể, giá dầu brent và tổng nợ có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc ROAA, các biến còn lại đều tác động cùng chiều.
4.4.2. Mô hình FEM, REM với ROEA.
Ta có kết quả chạy mô hình FEM, REM với ROEA như sau:
Biến độc lập/
Biến kiểm soát Biến phụ thuộc LNST
FEM REM
Coefficient P-value Coefficient P-value
GIADWTI 7,0989 0,0060 6,0713 0,0030 GIADBRENT -6,0215 0,0140 -4,9634 0,0100 TONGNO -1,2964 0,0140 -0,8969 0,0010 TONGTSAN 1,5570 0,0360 1,5744 0,0000 COTUC 0,4810 0,0000 0,4498 0,0000 TIENMAT 0,1838 0,4110 -0,0495 0,7440 GDP -1,7669 0,8010 -3,8971 0,5560 CPI 1,8425 0,5370 -0,5987 0.8060 R-squared 0,8579 0,8754 Significant F 0,0000 0,0000
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
Mô hình FEM với ROEA cho kết quả Significant F = 0,0000 nên mô hình có ý nghĩa thống kê. Giá trị thể hiện ý nghĩa thống kê P-value của các biến GIADWTI, TONGNO, TONGTSAN và COTUC cho kết quả nhỏ hơn 5%, điều này chứng tỏ các biến này có tác động đến ROEA. Trong đó, có tổng tài sản tác động ngược chiều, còn lại các biến khác có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc ROEA.
Mô hình REM với ROEA có ý nghĩa thống kê do có hệ số Significant F = 0,0000. Theo kết quả mô hình REM ở trên, ta thấy chỉ có giá dầu thô WT, giá dầu brent và cổ tức tiền mặt có tác động đến ROEA của các doanh nghiệp, các biến còn lại không có tác động do có P-value lớn hơn 5%. Trong đó, giá dầu Brent có tác động ngược chiều và 2 biến còn lại đều có tác động ngược chiều đến bình quân tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp.
35
4.4.3. Mô hình FEM, REM với lợi nhuận sau thuế.
Ket quả mô hình sau khi xử lý dữ liệu được ghi lại ở bảng dưới đây:
Co.efficient Difference S.E. FEM REM GIADWTI 0,2435 0,4300 -0,1864 0,5533 GIADBRENT -0,1821 -0,3367 0,1546 0,0520 TONGNO -0,0033 -0,8721 0,0839 0,0192 TONGTSAN -0,0207 0,0771 -0,0978 0,0337 COTUC 0,0122 0,0163 -0,0041 0,0015 TIENMAT 0,0102 0,0041 0,0061 0,0068 GDP -0,1306 -0,3818 0,2512 CPI -0,0363 0,1082 -0,1446 0,0568 Prob>chi2 0,0140 Co.efficient Difference S.E. FEM REM GIADWTI 0,5402 0,9273 -0,3871 0,1204 GIADBRENT -0,4182 -0,7409 0,3227 0,1131 TONGNO 0,1014 -0,0554 0,1568 0,0392 TONGTSAN -0,1857 0,0329 -0,2186 0,0680
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
Mô hình FEM với lợi nhuận sau thuế cho kết quả Significant F = 0,0000 nên mô hình có ý nghĩa thống kê. Các biến có tác động đến lợi nhuận sau thuế bao gồm giá dầu thô WTI, giá dầu Brent, tổng nợ, tổng tài sản và cổ tức tiền mặt của các doanh nghiệp. Các biến còn lại không có tác động do hệ số P-value lớn hơn 5%.
Mô hình REM có ý nghĩa thống kê do có hệ số Significant F = 0,0000. Tương tự như kiểm định FEM với biến phụ thuộc là lợi nhuận sau thuế, kết quả mô hình REM chứng minh rằng các khoản tiền và tương đương tiền của doanh nghiệp, tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội GDP và chỉ số tiêu dùng CPI không có tác động đến biến phụ thuộc, các biến còn lại đều có ảnh hưởng ngược chiều hoặc cùng chiều. Trong đó, có giá dầu brent, tổng nợ có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc và giá dầu thô WTI, tổng tài sản, cổ tức tiền mặt của doanh nghiệp có tác động cùng chiều.
36 4.5. Kiểm định Hausman.
4.5.1. Kiểm định Hausman áp dụng cho mô hình FEM và REM với ROAA
Bảng 4. 10: Kiểm định Hausman với ROAA
TT---T----TTT---—---T-T---—
Nguôn: Kêt quả tự nghiên cứu
Ta có giả thuyết:
H0: Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM H1: Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định FEM
Kiểm định Hausman với 2 mô hình FEM và REM cho biến phụ thuộc là ROAA có Prob>chi2 = 0,0140 nhỏ hơn 0,05 (5%) nên đủ điều kiện bác bỏ H0.
Mô hình phù hợp là mô hình FEM có kết quả chỉ ra cổ tức tiền mặt có ảnh hưởng cùng chiều tới biến phụ thuộc ROAA. Các biến độc lập và biến kiểm soát còn lại không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
4.5.2. Kiểm định Hausman áp dụng cho mô hình FEM và REM với ROEA.
COTUC 0,0230 0,0310 -0,0080 0,0040 TIENMAT 0,0268 0,0065 0,0203 0,1379 GDP -0,3997 -0,8910 0,4914 CPI 0,1373 -0,2567 0,1196 Prob>chi2 0,0471 Co.efficient Difference S.E. FEM REM GIADWTI 7,0989 6,0713 1,0275 1,4861 GIADBREN T -6,0215 -4,9634 -1,0581 1,4105 TONGNO -1,2964 -0,8969 -0,3996 0,4338 TONGTSAN 1,5570 1,5744 -0,0174 0,6689 COTUC 0,4810 0,4498 0,0312 0,0476 TIENMAT 0,1838 -0,0495 0,2332 0,1625 GDP -1,7669 -3,8971 2,1302 2,1830 CPI 1,8425 -0,5987 2,4411 1,6961 Prob>chi2 0,8098 37
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
Ta có giả thuyết:
H0: Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM H1: Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định FEM
Kiểm định Hausman với 2 mô hình FEM và REM cho biến phụ thuộc là ROAA có Prob>chi2 = 0,0471 nhỏ hơn 0,05 (5%) nên đủ điều kiện bác bỏ H0.
Mô hình phù hợp là mô hình FEM. Kết quả mô hình đã chứng minh rằng giá dầu thô WTI, tổng nợ và cổ tức tiền mặt được cho là có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc, điều này chứng tỏ 3 biến này có ảnh hưởng tích cực đến ROEA. Ngược lại, tổng tài sản lại có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc. Các biến còn lại trong mô hình không có tác động.
4.5.3. Kiểm định Hausman áp dụng cho mô hình FEM và REM với lợi nhuận sau thuế.
Tên biến
Chiều hướng tác động
Đối với ROAA Đối với ROEA Đối với LNST
Giá dầu thô WTI Không tác động (+) (+)
Giá dầu Brent Không tác động Không tác động õ
Tổng nợ Không tác động (+) (-)
Tổng tài sản Không tác động (-) (+)
Cổ tức tiền mặt (+) (+) (+)
Tiền & tương
đương tiền Không tác động Không tác động Không tác động GDP Không tác động Không tác động Không tác động CPI Không tác động Không tác động Không tác động
Nguồn: Kết quả tự nghiên cứu
38 Ta có giả thuyết:
H0: Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM H1: Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định FEM
Kiểm định Hausman với 2 mô hình FEM và REM được ứng dụng cho biến phụ thuộc ROAA có Prob>chi2 = 0,8098 lớn hơn 0,05 (5%) nên đủ điều kiện bác bỏ H1.
Mô hình phù hợp là mô hình REM. Kết quả cho ra mô hình giống với kết quả mô hình OLS. Giá dầu brent, tổng nợ có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc. Ngược lại, giá dầu thô WTI, tổng tài sản, cổ tức tiền mặt của doanh nghiệp có tác động cùng chiều. Ngoài ra, các biến kiểm soát còn lại không có tác động đến lợi nhuận sau thuế.
4.6. Phân tích kết quả nghiên cứu
Từ các kết quả của mô hình được chạy, nghiên cứu tổng hợp ra được bác kết quả hồi quy theo chiều tác động dưới đây với ghi chú: Tác động cùng chiều (+), tác động ngược chiều (-)
Nguồn: Kết quả nghiên cứu
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYÊN NGHỊ