3.2 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH
3.2.5 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)
(Heteroskedasticity)
Nhược điểm của mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là thường gặp vấn đề phương sai sai số thay đổi và vì thế, cần thực hiện tiếp kiểm định nhân tử Lagrange (Breusch and Pagan Lagrange multiplier test) để phát hiện hiện tượng này, kết quả kiểm định được trình bày tại Mục 6, Phụ lục. Kết quả kiểm định thu được cho thấy mơ hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (giá trị p = 0), vì thế, lệnh robust được thực hiện để điều chỉnh lại mơ hình, nhằm có được kết quả ước lượng chính xác hơn. Sau khi thực hiện các điều chỉnh, kết quả ước lượng mơ hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ cơng bố thơng tin được trình bày tại Bảng 3.5.
Các biến về cơ cấu cổ đông: cổ đông Nhà nước (X3), cổ đông tổ chức (X7) được kỳ vọng tương quan thuận với biến phụ thuộc, nghĩa là khi tỉ lệ của các cổ đông này tăng lên sẽ làm gia tăng mức độ công bố thông tin. Tuy nhiên, khi các cổ đông này chiếm phần quá lớn, ngược lại mức độ công bố thông tin sẽ giảm và khi cổ phần hồn tồn thuộc về một nhóm cổ đơng nào đó, động cơ cơng bố thơng tin ra bên ngoài sẽ bị triệt tiêu do mẫu thuẫn giữa các bên đã khơng cịn. Biến X4 (cổ đơng nước ngồi) được giới hạn tối đa ở mức 49% nên sẽ khơng xảy ra tình huống này. Dựa trên những lập luận trên, tác giả đề xuất thêm Mơ hình 2, trong đó biến phụ thuộc là hàm số bậc 2 theo các biến X3 (cổ đông Nhà nước) và biến X7 (cổ đơng tổ chức), cịn ở mơ hình 1, DI vẫn là hàm số bậc 1 theo các biến X3, X7.
Kiểm định Hausman (Mục 3, Phụ lục) đã chỉ ra rằng Hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) là phù hợp hơn cho mơ hình hồi quy. Sau khi ước lượng 2 mơ hình, hệ số tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike Information Criterion - AIC) và tiêu chuẩn thông tin Bayesian (Beyesian Information Criterion - BIC) được tính tốn để tìm ra mơ hình tốt hơn. Mơ hình có giá trị AIC nhỏ hơn sẽ được đánh giá là tốt hơn trong ước lượng mơ hình (Burnham, Anderson, 2002), giá trị BIC cũng tương tự như vậy. Kết quả AIC và BIC của mơ hình 1 lần lượt là 910.40/950.4 và của mơ hình 2 lần
lượt là 917.72/963.481. Dựa trên kết quả tính tốn cũng như các tiêu chí trong lựa chọn mơ hình, mơ hình 1 được đánh giá là phù hợp hơn trong việc sử dụng để ước lượng các hệ số hồi quy do có hệ số AIC và BIC nhỏ hơn mơ hình 2. Kết quả ước lượng mơ hình REM với dạng hàm số bậc 1 được trình bày tại bảng 3.5 dưới đây.
Bảng 3.5: Kết quả ước lượng mơ hình REM
Biến phụ thuộc: DI – Mức độ công bố thông tin
Tên biến Hệ số ước lượng Sai số chuẩn
Hằng số -7,388 21,537
Quyền sở hữu – quản lý (X1) -2,028** 0,853
Tỉ lệ thành viên HĐQT độc lập (X2) 6,765*** 1,840
Cổ đông Nhà nước (X3) 1,485 5,877
Cổ đơng nước ngồi (X4) 2,156 2,464
Cổ đông nội bộ (X5) 0,288 2,387 Cổ đông lớn (X6) 2,752 5,511 Cổ đông tổ chức (X7) 2,626** 1,325 Mức độ sinh lời (X8) 3,942** 1,990 Địn bẩy tài chính (X9) -7,743** 3,804 X10 (Quy mô) 2,260** 0,874 X11 (Kiểm toán) 1,174 1,655 R2 0,304 N 258 P 0,000
Chú thích: *: mức ý nghĩa 10%; **: mức ý nghĩa 5%; ***: mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Stata
Với mơ hình 1, ta có R2 của mơ hình là 0,3044; điều này có nghĩa là các biến
độc lập trong mơ hình giải thích được 30,44% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Giá trị p là 0,000 tức là mơ hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.