trị doanh nghiệp và các biến kiểm soát.
4.2.3.1. Kết quả hồi quy mô hình
Để xem xét tác động của yếu tố quản trị doanh nghiệp đến tính thanh khoản cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE (biến đại diện LR), tác giả thực hiện phân tích hồi quy với biến phụ thuộc là (LR) với các biến độc lập.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy mô hình (Biến phụ thuộc LR)
LR LR LR
(Pooled OLS) (FEM) (REM)
Gov 1.038*** 0.479 0.930*** (5.38) (0.70) (3.30) Size 0.826*** 2.253* 0.899*** (6.20) (2.46) (4.36) Leverage -1.498 -4.025** -2.665* (-1.60) (-2.87) (-2.54) Tangibility -0.432 4.583 1.245 (-0.34) (1.75) (0.76) Price -12201.0*** -13447.0*** -12918.6*** (-3.88) (-3.76) (-4.16) RV -0.337 -0.181 -0.705 (-0.12) (-0.07) (-0.29) AGE 1.093 0.0488 0.697 (0.92) (0.03) (0.52) _Cons -19.14*** -43.39* -18.85*** (-5.06) (-2.41) (-3.75)
Nguồn: Kết quả phân tích Stata
4.2.3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Chi2 = 9,2 ; Prob > chi2 = 0,2385
Chấp nhận giả thiết H0, mô hình REM phù hợp hơn FEM
Kiểm định Lagrangian multiplier (LR test) để xem xét lựa chọn mô hình Pooled OLS hay REM
Chi2 = 133,21 ; Prob > chi2 = 0,0000
Bác bỏ giả thiết H0, mô hình Pooled OLS phù hợp hơn REM
Hệ số Chi2 của kiểm định Hausman không có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, giả thuyết H0 của kiểm định Hausman được chấp nhận, tức mô REM hiệu quả hơn so với mô hình REM. Đồng thời, hệ số Chi2 của kiểm định LR cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do vậy, giả thuyết H0 của kiểm định LR bị bác bỏ, tức mô hình Pooled OLS phù hợp hơn REM. Như vậy, kết quả của 2 kiểm định LR và Hausman đều chỉ ra, phương pháp phù hợp nhất là Pooled OLS.
Kiểm định tính vững của mô hình bằng các kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay đổi
Kiểm định đa cộng tuyến: Nhân tử phóng đại phương sai VIF trong mô hình đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng nghiêm trọng đến các mô hình nghiên cứu, kết quả tương tự bảng 4.4
Kiểm định tự tương quan: nghiên cứu dùng kiểm định Wooldridge với giả thiết H0: Không có tương quan chuỗi
F ( 1 , 101) = 149.417 ; Prob > F = 0.0000
Kết quả với mức ý nghĩa 1%, giả thiết H0 bị bác bỏ, mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định phương sai thay đổi: Dùng kiểm định Breusch-Pagan, với giả thiết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả với mức ý nghĩa 1%, giả thiết H0 bị bác bỏ, mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Khi ước lượng bằng mô hình Pooled OLS không hiệu quả, để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, tác giả hồi quy mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS). Phép biến đổi các biến gốc để các biến đã biến đổi thỏa mãn các giả thiết của mô hình cổ điển và sau đó áp dụng phương pháp OLS đối với chúng được gọi là phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát. Nói ngắn gọn, GLS là OLS đối với các biến đã biến đổi để thỏa mãn các giả thiết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn.