4.3.1 Ƣớc lƣợng mô hình và các kiểm định mô hình tổng thể.
Đề tài tập trung nghiên cứu các nhân tố tác động lên đòn bẩy tổng nợ trên tổng tài sản.
Mô hình hàm hồi quy tổng thể:
LEVit = αit + β1Profit + β2Sizeit + β3Assetit + β4Growit + β5Taxit + β6LIDIit + β7INTERit + β8OWNit + εit
Kết quả hàm hồi quy theo : Panel least Squares
LEVit = -0.885*PROFi + 0.005*SIZEi - 0.054*ASSETi - 0.039*GROWi -
0.190*TAXi - 0.017*LIDIi - 0.00011*INTERi - 0.01577*OWNi + 0.39610907117 Biến Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t Giá trị P
PROF 0.127851 -6.929685 0.0000
ASSET 0.103449 -0.530744 0.5965 GROW 0.022803 -1.740663 0.0840 TAX 0.081504 -2.335233 0.0210 LIDI 0.004826 -3.527411 0.0006 INTER 7.52E-05 -1.478997 0.1415 OWN 0.030024 -0.525294 0.6002 C 0.125925 3.145593 0.0020 R-squared 0.385348 Adjusted R-squared 0.348924 F-statistic 10.57957 Prob(F-statistic) 0.000000
Xuất phát từ những han chế trong mô hình hồi quy theo phươn pháp OLS như hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai thay đổi,… nên tác giả sẽ tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng mô hình các nhân tố cố định (FEM) hay mô hình những ảnh hưởng ngẫy nhiêu (REM). Hai mô hình này phát triển từ mô hình hồi quy OLS thông thường, nhằm hạn chế tối đa các hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.
Kết quả hồi quy theo REM:
Biến Hệ số Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t Giá trị P
PROF -0.448164 0.087328 -5.131983 0.0000 SIZE -0.004047 0.009588 -0.422084 0.6736 ASSET -0.071117 0.077340 -0.919534 0.3595 GROW -0.011702 0.013972 -0.837530 0.4038 TAX -0.004565 0.049590 -0.092048 0.9268 LIDI -0.007422 0.002887 -2.570827 0.0112 INTER -0.000165 4.27E-05 -3.853090 0.0002 OWN 0.029524 0.030332 0.973347 0.3321 C 0.422238 0.138296 3.053156 0.0027 R-squared 0.191486 Adjusted R-squared 0.143574 F-statistic 3.996616 Prob(F-statistic) 0.000279
Để kiểm tra mô hình theo REM hay FEM phù hợp hơn ta sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình hiệu quản hơn.
Ta tiến hành kiểm định giả thuyết:
Ho : Mô hình REM và FEM là giống nhau H1: Mô hình FEM phù hợp
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 85.609302 8 0.0000
Vì P-value < 0,05 , vì vậy bác bỏ giả thuyết Ho Theo kết quả kiểm định, mô hình FEM phù hợp hơn.
Kết quả hồi quy mô hình theo FEM: (Tham khảo phụ lục 2)
LEVit = -0.194*PROFi + 0.024*SIZEi - 0.078*ASSETi - 0.00098*GROWi + 0.0430*TAXi - 0.002619*LIDI - 0.00017449*INTERi + 0.1984*OWNi - 0.0686
Biến Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t Giá trị P
PROF 0.097142 -2.000965 0.0481 SIZE 0.026416 0.908671 0.3657 ASSET 0.099499 -0.791376 0.4306 GROW 0.014709 -0.066884 0.9468 TAX 0.052351 0.822906 0.4125 LIDI 0.003025 -0.863735 0.3898 INTER 4.39E-05 -3.973366 0.0001 OWN 0.053518 3.707790 0.0003 C 0.385362 -0.178266 0.8589
R-squared 0.880417 Durbin-Watson stat 2.604005 Adjusted R-squared 0.828996
S.E. of regression 0.083329
F-statistic 17.12183
Prob(F-statistic) 0.000000
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Theo bảng 4.1 phụ lục 2 hệ số tương quan giữa các biến có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0.8 nên hàm hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến cao2
.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Theo bảng 4.5 phục lục 2 ta có Re2 = 0.1765 Thực hiện kiểm định (Breusch – Pagan) BP
Ho: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Các hệ số = 0)
H1 : Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi LMqs = n* Re2=144*0.1765 = 24165. χα2(k-1)= χ0,052(7) = 14.0671
Vì LMqs > χα2(k-1), bác bỏ Ho.
Vì vây, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Phương sai sai số thay đổi có thể do bản chất của các mối liên hệ kinh tế.
Kiểm định tự tương quan: Ta có giả thuyết : H0: = 0; H1: ≠ 0
Với k = 8, n = 144 tai có du = 1.847, dl= 1.622 Giá trị Durbin-Watson = 2,6 > 4- du
Bác bỏ giả thuyết H0 , mô hình có tự tương quan âm hoặc dương.
Dữ liệu có tương quan chuỗi trong sai số đặc trưng nhưng đây không phải là vấn đề đối với dữ liệu bảng “ngắn” (số năm ít, số công ty nhiều) như trường hợp của bài nghiên cứu này. Đồng thời, với mô hình ước lượng FEM là mô hình cải tiến của mô hình OLS, bản thân nó đã xem xét đến đặc điểm riêng của từng công ty. Vì vậy hạn chế được hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định tính phù hợp của mô hình: Sử dụng kiểm định Wald Ho: β(1) = β(2) = β(3) = β(4) = β(5) = β(6) = β(7)= β(8) = 0
Wald Test:
Test Statistic Value df Probability F-statistic 4.791150 (8, 100) 0.0001 Chi-square 38.32920 8 0.0000 Vì F-statisc = 4.791150 có P-value= 0.001< 0.05
Nên với mức ý ngĩa 5%, bác bỏ giả thuyết Ho. Mô hình có ý nghĩa, mô hình giả thích được sự biến sự thay đổi của tỷ lệ đòn bẩy tài chính hay cấu trúc vốn.
Kiểm định thừa biến: Trong kết quả hồi quy theo FEM ta thấy các biến ASSET, GROW, LIDI, TAX, SIZE có P-value > 0.1. Vì vậy các biến này có khả năng bị loại bỏ khỏi mô hình do không có y nghĩa thống kê.
Ho: β(2) = β(3) = β(4) = β(5) = β(6) = 0
F-statistic 0.728862 (5, 100) 0.6034 Chi-square 3.644309 5 0.6017 Vì F-statisc = 0.728862 có P-value= 0.6034 > 0.1
Nên với mức ý ngĩa 10%, chấp nhận giả thuyết Ho.
Các biến ASSET, GROW, LIDI, TAX, SIZE bị loại bỏ khỏi mô hình.
4.3.2 Ƣớc lƣợng hồi quy mô hình cốt lỗi.
Sau khi kiểm định tính phù hợp của mô hình, kiểm định thừa biến. Tiến hành loại bỏ các biến thừa ra khỏi mô hình, ta có mô hình cốt lỗi như sau:
LEVit = αit + β1Profit + β2INTERit + β3OWNit + εit Ước lượng mô hình cốt lỗi theo REM
Biến Hệ số Sai số chuẩn Gía trị kiểm định t Giá trị P
PROF -0.328152 0.090323 -3.633113 0.0004
INTER -0.000171 4.30E-05 -3.974741 0.0001
OWN 0.077270 0.037203 2.076990 0.0396
C 0.301922 0.027699 10.90013 0.0000
R-squared 0.163820 Durbin-Watson stat 1.717913
Adjusted R-squared 0.145902 S.E. of regression 0.090368 F-statistic 9.142720 Prob(F-statistic) 0.000014
Thực hiện kiểm định Huasman
Ho: Mô hình ước lượng theo FEM và REM không khác nhau H1: Mô hình FEM phù hợp hơn
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 29.805916 3 0.0000
Vì P-value <0.05, bác bỏ H0
Mô hình theo FEM là phù hợp hơn REM.
Kết quả mô hình hồi quy theo FEM
Biến Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t P-value
PROF 0.095416 -1.945933 0.0543
INTER 4.36E-05 -4.015267 0.0001
OWN 0.052361 3.867503 0.0002
C 0.020427 12.14826 0.0000
R-squared 0.876059 Durbin-Watson stat 2.611395 Adjusted R-squared 0.831204
Log likelihood 177.1841 F-statistic 19.53097 Prob(F-statistic) 0.000000
Giá trị R2 của mô hình cốt lỗi là 0.876 so với giá trị R2 của mô hình đầu 0.8804, không chênh lệch đáng kể. Điều này không có gì đặc biệt khi mô hình đầu có nhiều biến hơn. Các biến độc lập giải thích được 87.6% sự thay đổi trong tỷ lệ đòn bẩy của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên HOSE.
Giá trị P-value của các biến độc lập INTER và OWN có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% và biến PROF có ý nghĩa thống kê vói mức ý nghĩa 10%.
Giá trị F-statistic =19,53 có P-value < 0.05. Mô hình có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
Kiểm định phương sai số thay đổi
Thực hiện kiểm định: (Breusch – Pagan) BP
H0: Mô hình không có phương sai sai số không thay đổi H1: Mô hình có phương sai sai số không thay đổi
Theo bảng 4.11 ta có Rphụ2 = 0.033 LMqs = n Rphụ2 = 144* 0.033 = 4.752 χα2(k-1)= χ0,052(2)= 5.99147
Vì LMqs < χα2(k-1), chấp nhận Ho
Vì vậy mô hình không có phương sai sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan Ta có giả thuyết : H0: = 0; H1: ≠ 0
Với k = 3, n = 144 tai có du = 1.774, dl= 1.693 Giá trị Durbin-Watson = 2.611 > 4- du
Như đã nhận xét ở trên thì hiện tượng đây không phải là vấn đề đối với dữ liệu bảng “ngắn” (số năm ít, số công ty nhiều) như trường hợp của bài nghiên cứu này. Với mô hình FEM, là mô hình cải tiến của mô hình OLS, bản thân nó đã xem xét đến đặc điểm riêng của từng công ty. Vì vậy hạn chế được hiện tượng tự tương quan.
Đồng thời mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến cao.
Qua quá trình kiểm định mô hình cốt lỗi, ta thấy sẽ có 03 nhân tố là tỷ suất sinh lợi, lãi suất vay bình quân thị trường và cơ cấu cổ đông có tác động lên đòn bẩy tài chính trong trường hợp nghiên cứu trên các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên HOSE Việt Nam.
4.3.3 Kiểm định mô hình cốt lỗi khi tung độ gốc các biến thay đổi theo thời gian, không gian. gian, không gian.
a) Trường hợp 1: Hệ số độ dốc là hằng số, tung độ gốc của các biến độc lập thay đổi theo thời gian. Vì ta có số liệu quan sát trong 4 năm nên để tránh rơi vào bẫy biến giả ta có 03 biến giả.
Ta có mô hình như sau:
Yit = α1 + α2D2i + α3D3i + α4D4i + β2Profi,t + β3INTERi,t + β4OWNit + εi,t Trong đó D2i =1 nếu quan sát ở năm 2014 hoặc bằng 0 trong những trường hợp khác; D3i = 1 nếu quan sát thuộc ở năm 2015 hoặc bằng 0 trong những trường hợp khác; và D4i = 1 nếu quan sát ở năm 2016 hoặc bằng 0 trong những trường hợp khác .
Theo bảng 4.13 phụ lục 2, P-value của các biến giả theo thời gian > 0.1. Biến Hệ số Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t P-value PROF -0.196061 0.098256 -1.995400 0.0487 INTER -0.000177 4.46E-05 -3.960517 0.0001 OWN 0.208939 0.053440 3.909795 0.0002 T2014 0.020205 0.019761 1.022488 0.3090 T2015 0.016051 0.020482 0.783667 0.4351 T2016 0.017029 0.019772 0.861279 0.3911 C 0.233593 0.024584 9.501955 0.0000 R2 0.877551 R2 điều chỉnh 0.828331
Giá trị R2 không biến động đáng kể so với mô hình cốt lỗi lúc đầu. Qua kết quả phân tích cho ta thấy, các biến động theo thời gian không có ảnh hưởng đáng kể đến sự biến động của mô hình cốt lỗi hàm đòn bẩy tài chính.
b) Trường hợp 2: Hệ số độ dốc là hằng số, tung độ gốc của các biến độc lập thay đổi theo các công ty. Vì ta có số liệu quan sát ở 36 công ty nên để tránh rơi vào bẫy biến giả ta có 35 biến giả.
Yit = λ0 + λ1Dum1 + λ2 Dum2 + … + λ19Dum35 + β2Profi,t + β3INTERi,t + β4OWNit + εi,t
Dum1 nhận giá trị bằng 1 nếu quan sát thuộc về công ty có mã chứng khoán là BHN, bằng 0 nếu quan sát thuộc về mã chứng khoán là BBC, tương tự cho các quan sát thuộc các công ty khác và lấy mã BBC làm biến tham chiếu.
Kết quả hồi quy tham khảo bảng 4.14. Qua kết quả hồi quy ta thấy, R2 = 0.876 không có sự khác biệt nhiều so với mô hình cốt lỗi lúc đầu. Hầu hết các biến giả theo các công ty đều có ý nghĩa thống. Từ đó ta có thể khẳng định rằng giá trị tung độ gốc của các công ty khác nhau về mặt thống kê. Sự khác biệt này có thể do những đặc điểm riêng của từng công ty, như khác biệt về phong cách quản lý, môi trường công ty hoạt động , năng lực quản lý,…
c) Trường hợp 3: Hệ số độ dốc là hằng số, tung độ gốc của các biến độc lập thay đổi theo các công ty và theo thời gian.
Yit = λ0 + λ1Dum1 + λ2 Dum2 + … + λ19Dum35 + α1 + α2 D2i + α3 D3i + α4 D4i + β2Profi,t + β3INTERi,t + β4OWNit + εi,t
Mô hình này là sự kết hợp giữa hai mô hình trên, khi xem xét đến tác động của cả yếu tố thời gian và không gian vào mô hình cốt lỗi của hàm đòn bẩy tài chinh.
Kết quả ước lượng tham khảo bảng 4.15, ra có R2 = 0.877
Qua bảng kết quả ta thấy các biến giả theo thời gian có giá trị P-value > 0.1, còn hầu hết các giả theo công ty có P-value <0.1. Vì vậy ta có thể kết luận rằng có lẽ có một ảnh hưởng riêng biệt của mỗi công ty (theo không gian) thì sâu sắc nhưng không có ảnh hưởng theo thời gian. Nói cách khác, các hàm đòn bẩy tài chính của ba mươi sáu (36) công ty này là như nhau ngoại trừ đối với các tung độ gốc. Đồng thời trong tất cả các trường hợp đã xem xét, các biến độc lập có một tác động mạnh đối với biến phụ thuộc tỷ lệ đòn bẩy.
4.3.4 Đánh giá sự tác động của các nhân tố đến tỷ lệ đòn bẩy tài chính ngắn hạn và dài hạn. hạn và dài hạn.
4.3.4.1 Đánh giá sự tác động của các nhân tố đến tỷ lệ đòn bẩy tài chính ngắn hạn
Mô hình tổng thể:
STDi,t = αit + β1Profi,t + β2Sizei,t + β3Asseti,t + β4Growi,t + β5Taxi,t + β6LIDIi,t + β7INTERi,t + β8OWNit + ε i,t
Qua bảng 4.17 phụ lục 2 kết quả kiểm định việc lựa chọn mô hình hồi quy theo REM hay FEM, vì P-value < 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho ( Mô hình theo FEM là phù hợp).
Kết quả mô hình hồi quy theo FEM :
STDit = -0.150434220626*PROFi - 0.0209847847827*SIZEi -
0.0108316418992*ASSETi - 0.00613633534183*GROWi + 0.0286319305253*TAXi - 0.00265262844792*LIDIi - 0.00017476610449*INTERi + 0.207130491377*OWNi + 0.482073297256 R2 = 0.85112 F-statistic = 13.31 P (F-statistic) = 0.0000 Kết quả định Wald: Ho: β(1)= β(2)= β (3)= β(4)= β(5)= β(6)=0
Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.602972 (6, 100) 0.7274 Chi-square 3.617832 6 0.7282 Vì P-value > 0.1 chấp nhận giả thuyết Ho.
Vì vậy, có 2 nhân tố tác động lên tỷ lệ đòn bẩy tài chính ngắn hạn đó là lãi suất vay bình quân và cấu trúc sở hữu (Cơ cấu cổ đông)
Kết quả hồi quy theo các nhân tố cốt lỗi:
STDit = -0.000176569047522*INTERi + 0.21796580512*OWNi + 0.165292894711 Biến Sai số chuẩn Giá trị kiểm định t P-value
OWN 0.054118 4.027614 0.0001 C 0.019410 8.515960 0.0000 R2= 0.8459 F-statistic = 15.72 P-value = 0.000 Durbin-Warson = 2.733
Giá trị R2 mô hình cốt lỗi nhỏ hơn mô hình ban đầu, nguyên nhân chính là mô hình tổng thể ban đầu có nhiều biến hơn mô hình cốt lỗi. Giá trị F-statistic mô hình cốt lỗi là 15.75 có P-value < 0.01 nên mô hình phù hợp và các biến độc lập có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Các biến độc lập giải thích được 84.5% sự thay đổi trong tỷ lệ đòn ngắn hạn của các doanh nghiệp Việt Nam niêm yết trên HOSE.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Thực hiện kiểm định: (Breusch – Pagan) BP
H0: Mô hình không có phương sai sai số không thay đổi H1: Mô hình có phương sai sai số không thay đổi
Theo bảng 4.19 ta có Rphụ2 = 0.007 LMqs = n Rphụ2 = 144* 0.007 = 1.008 χα2(k-1)= χ0,052(1)= 3.84146
Vì LMqs < χα2(k-1), chấp nhận Ho
Vì vậy mô hình không có phương sai sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan Ta có giả thuyết : H0: = 0; H1: ≠ 0
Với k = 2, n = 144 tai có du = 1.760, dl= 1.706 Giá trị Durbin-Watson = 2,733 > 4- du
Bác bỏ giả thuyết H0 , mô hình có tự tương quan âm hoặc dương.
Như đã nhận xét ở trên thì hiện tượng đây không phải là vấn đề đối với dữ liệu bảng “ngắn” (số năm ít, số công ty nhiều) như trường hợp của bài nghiên cứu này. Với mô hình FEM, là mô hình cải tiến của mô hình OLS, bản thân nó đã xem xét đến đặc điểm riêng của từng công ty. Vì vậy hạn chế được hiện tượng tự tương quan.
4.3.4.2 Đánh giá sự tác động của các nhân tố đến tỷ lệ đòn bẩy tài chính dài hạn dài hạn
Mô hình tổng thể:
LTDi,t = αit + β1Profi,t + β2Sizei,t + β3Asseti,t + β4Growi,t + β5Taxi,t + β6LIDIi,t + β7INTERi,t + β8OWNit + ε i,t
Qua bảng 4.22 phụ lục 2 kết quả kiểm định việc lựa chọn mô hình hồi quy theo REM hay FEM, vì P-value < 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho ( Mô hình theo FEM là phù