4.4.3.1. Kết quả hồi quy
Tác giả hồi quy các biến phụ thuộc ROA và ROE theo mô hình Pool OLS, Fixed Effects và Random Effects. Các mô hình hồi quy như sau:
Mô hình hồi quy 1 (MH1):
ROA = β0 + β1INVit + β2ARit + β3APit + β4SGit + β5DRit + β6FATAit + β7CRit
Mô hình hồi quy 2 (MH2):
ROA = β0 + β1CCCit + β2SGit + β3DRit + β4FATAit + β5CRit
Mô hình hồi quy 3 (MH3):
ROE = β0 + β1INVit + β2ARit + β3APit + β4SGit + β5DRit + β6FATAit + β7CRit
Mô hình hồi quy 4 (MH4):
Bảng 4. 4: Kết quả hồi quy mô hình theo biến ROA Tên
biến
Pool Ols FEM REM
MH1 MH2 MH1 MH2 MH1 MH2
Coef. P Coef. P Coef. P Coef. P Coef. P Coef. P
INV -0.00021 0.01500 -0.00037 0.01200 -0.00035 0.00200 AR -0.00053 0.00000 -0.00028 0.02300 -0.00032 0.00400 AP -0.00025 0.20300 -0.00004 0.90500 -0.00015 0.57500 CCC -0.00035 0.00000 -0.00032 0.00200 -0.00035 0.00000 SG 0.02297 0.06500 0.01532 0.21900 0.01368 0.20500 0.01581 0.13500 0.01464 0.14300 0.01468 0.14100 DR -0.12891 0.00000 -0.13235 0.00000 -0.14756 0.00000 -0.15321 0.00000 -0.13581 0.00000 -0.14066 0.00000 FATA -0.08570 0.00000 -0.06408 0.00400 0.01877 0.51100 0.02204 0.43400 -0.00713 0.78000 0.00108 0.96600 CR -0.00868 0.06300 -0.00625 0.18100 -0.00677 0.16600 -0.00625 0.19700 -0.00724 0.11100 -0.00691 0.12800 _cons 0.22732 0.00000 0.20536 0.00000 0.20215 0.00000 0.19087 0.00000 0.20588 0.00000 0.19171 0.00000
(Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả được kết xuất từ Stata 14.2)
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập đều có quan hệ ngược chiều với ROA tại tất quả các mô hình hồi quy, chỉ khác nhau ở mức ý nghĩa. Các biến INV, AR và CCC có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, riêng biến AP có ý nghĩa thống kê ở mức lớn hơn 5% ở cả 3 mô hình. Các biến kiểm soát đều có mối quan hệ đồng nhất về dấu ở cả 3 mô hình, ngoại trừ biến FATA. Biến FATA không có ý nghĩa thống kê ở mô hình REM và FEM, các biến kiểm soát còn lại có ý nghĩa thống kê ở mỗi mô hình khác nhau.
Bảng 4. 5: Kết quả hồi quy mô hình theo biến ROE
Tên biến
Pool Ols FEM REM
MH3 MH4 MH3 MH4 MH3 MH4
Coef. P Coef. P Coef. P Coef. P Coef. P Coef. P
INV -0.00047 0.03800 -0.00107 0.01200 -0.00035 0.00200 AR -0.00127 0.00000 -0.00096 0.00800 -0.00032 0.00400 AP -0.00044 0.39000 -0.00008 0.93000 -0.00015 0.57500 CCC -0.00082 0.00000 -0.00101 0.00100 -0.00035 0.00000 SG 0.07133 0.03000 0.05567 0.08700 0.03367 0.28400 0.03848 0.21100 0.01464 0.14300 0.01468 0.14100 DR 0.06104 0.31900 0.05365 0.38900 -0.15952 0.08500 -0.17726 0.05200 -0.13581 0.00000 -0.14066 0.00000 FATA -0.21318 0.00000 -0.16379 0.00500 0.02490 0.76400 0.03715 0.65000 -0.00713 0.78000 0.00108 0.96600 CR -0.01110 0.36500 -0.00526 0.66500 -0.00491 0.72900 -0.00384 0.78500 -0.00724 0.11100 -0.00691 0.12800 _cons 0.33451 0.00000 0.28626 0.00000 0.41280 0.00000 0.38311 0.00000 0.20588 0.00000 0.19171 0.00000
Cũng giống như kết quả mô hình hồi quy theo biến ROA, các biến độc lập trong mô hình hồi quy theo biến ROE đều cho kết quả hồi quy giống nhau về giống ở cả 3 mô hình, chỉ khác nhau về mức ý nghĩa. Biến AP hồi quy theo ROE cũng không có ý nghĩa ở mức 5%, biến DR chỉ có ý nghĩa ở mô hình REM, biến FATA có ý nghĩa thống kê ở mô hình Pool Ols và không có ý nghĩa thống kê ở 2 mô hình còn lại. Biến CR có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 15% tại mô hình FEM và REM, biến SG cũng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 15% tại pool ols và FEM.
4.4.3.2. Lựa chọn mô hình
Vì mỗi phương pháp ước lượng cho kết quả khác nhau, do vậy tác giả sẽ áp dụng các phương pháp kiểm định để lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất. Các phương pháp ước lượng được sử dụng như sau:
Lựa chọn giữa mô hình Pool OLS và FEM: Để lựa chọn 02 mô hình trên, tác giả sử dụng kiểm định Likelihood Ratio Test dựa trên giả thiết sai số trong mô hình FEM là αi = 0
H0: αi = 0, ∀𝑖. Nếu chấp nhận H0, chọn mô hình Pool ols.
H1: tồn tại αi ≠ 0. Nếu chấp nhận H1, chọn mô hình FEM.
Nếu prob ≤ 5% thì bác bỏ giả thuyết Ho, tức mô hình FEM phù hợp hơn, ngược lại thì mô hình OLS sẽ được lựa chọn.
Lựa chọn giữa mô hình FEM và REM: Sử dụng hausman để kiểm tra sự phù hợp giữa 02 mô hình dựa trên giả thiết có tồn tại tự tương quan giữa các tham số và biến độc lập hay không, với giả thiết:
H0: Cov (Xji,αi) = 0.
H1: Cov (Xji,αi) ≠ 0.
Khi giá trị P_value <0.05 ta bác bỏ Ho, khi đó αi và biến độc lập tương quan với nhau và ta sử dụng mô hình tác động cố định, chọn FEM. Ngược lại, ta sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên, chọn REM.
Lựa chọn giữa mô hình REM và Pool ols: kiểm định phương sai thay đổi của các sai số trong mô hình REM =0 (Var (αi) = 0), với giả thiết:
H0: Var (αi) = 0.
H1: Var (αi) ≠ 0.
Khi giá trị P_value <0.05 ta bác bỏ Ho, khi đó ta chọn REM, ngược lại chọn Pool ols.
Dựa trên các lý thuyết trên, tác giả đã tiến hành kiểm định và thể hiện bảng tổng hợp kết quả như bên dưới:
Bảng 4. 6: Kết quả lựa chọn mô hình Mô hình hồi quy So sánh Pool ols và FEM So sánh FEM và REM So sánh REM và Pool ols Kết quả hồi quy
Hồi quy ROA theo biến độc lập INV, AR, AP
Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.4478 Prob > chibar2 = 0.0000
Chọn REM Prob < 0.05 Chọn FEM Prob > 0.05 chọn REM Prob < 0.05 Chọn REM
Hồi quy ROA theo biến độc lập CCC
Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.4938 Prob > chibar2 = 0.0000
Chọn REM Prob < 0.05 Chọn FEM Prob > 0.05 chọn REM Prob < 0.05 Chọn REM
Hồi quy ROE theo biến độc lập INV, AR, AP
Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.1780 Prob > chibar2 = 0.0000
Chọn REM Prob < 0.05 Chọn FEM Prob > 0.05 chọn REM Prob < 0.05 Chọn REM
Hồi quy ROE theo biến độc lập CCC Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.1426 Prob > chibar2 = 0.0000 Chọn REM Prob < 0.05 Chọn FEM Prob > 0.05 chọn REM Prob < 0.05 Chọn REM
Thông qua các kết quả trên cho thấy, mô hình REM là mô hình phù hợp nhất đối với toàn bộ mô hình hồi quy với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4. 7: Kết quả hồi quy về ảnh hưởng của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời theo mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Tên biến ROA ROE
MH1 MH2 MH3 MH3 INV -0.000350*** -0.000905*** AR -0.000323*** -0.00101*** AP -0.00015 -0.00035 CCC -0.000348*** -0.00100*** SG 0.01460 0.01470 0.04300 0.04010 DR -0.136*** -0.141*** -0.05550 -0.07320 FATA -0.00713 0.00108 -0.06110 -0.03300 CR -0.00724 -0.00691 -0.00872 -0.00786 _cons 0.206*** 0.192*** 0.376*** 0.343*** Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Ghi chú: *** , **, * là mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả được kết xuất từ Stata 14.2)
Giá trị P value < 0 ở cả 04 mô hình, cho thấy cả 04 mô hình đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Đồng nghĩa với việc kết quả hồi quy theo mô hình tác động ngẫu nhiên có tồn tại tác động của việc quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp dệt may niêm yết trên TTCK.
Biến độc lập INV và AR có tác động ngược chiều với ROA và ROE với mức ý nghĩa 1%. Biến AP cũng có tác động ngược chiều với ROA và ROE nhưng không có ý nghĩa thống kê. Biến CCC có ý nghĩa thống kê ở cả 2 mô hình, và có tác động ngược chiều, hàm ý với việc gia tăng thời gian luân chuyển tiền bình quân sẽ tác động làm giả khả năng sinh lời của các doanh nghiệp.
Biến SG, CR và FATA đều không có ý nghĩa thống kê ở 04 mô hình, còn biến DR có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% tại mô hình 1 và 2 với biến phụ thuộc ROA.
Tuy nhiên, để đưa ra kết luận chính xác về mô hình nghiên cứu tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp, tác giả sẽ tiến hành kiểm định các vi phạm đối với mô hình hồi quy đa biến. Từ đó để biết được mô hình lựa chọn có vi phạm các giả định hồi quy đa biến và tìm cách khắc phục các vi phạm trên.