Bảng tổng hợp dưới đây liệt kê danh sách các biến cần có trong mô hình, các tính các biến và nguồn dữ liệu thu thập được.
Bảng 3-1. Mô tả cách tính biến trong mô hình và nguồn dữ liệu của các biến
STT Tên biến Cách tính Nguồn dữ liệu của
các biến
1 ���,�: tổng số các khoản tích
lũy của công ty i trong năm t
Thu nhập hoạt động (i,t) – Dòng tiền hoạt động (i,t)
VIETSTOCK
2 ��,�−�: tổng tài sản ban đầu
của công ty i trong năm t
VIETSTOCK
3 ∆����,�:thay đổi trong doanh
thu trừ đi thay đổi trong khoản phải thu của công ty i trong năm t
∆Doanh thu(i,t) - ∆Khoản phải thu(i,t)
VIETSTOCK
4 ����,�: tài sản, nhà xưởng,
thiết bị của công ty i trong năm t
VIETSTOCK
5 ����,�−−�: tỷ suất sinh lợi
trên tổng tài sản của công ty i trong năm t-1
Thu nhập ròng (i,t-1)/Tổng tài sản (i,t-1)
VIETSTOCK
6 ����,�:dòng tiền hoạt động
của công ty I trong năm t
VIETSTOCK
7 ���,�:hiệu suất tăng trưởng
của công ty i trong năm t
Tổng tài sản(i,t)/[Tổng tài sản(i,t)-Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu(i,t)+Giá trị thị trường của công ty (i,t)]
VIETSTOCK
8 ����,�(Leverage): đòn bẩy của công ty t trong năm t
Nợ dài hạn(i,t)/Gía trị sổ sách của vốn chủ sở hữu(i,t)
9 �������,� (Leverage Increases) : biến giả
Công ty tăng đòn bẩy có LEVINC = 1
Công ty đòn bẩy cao có LEVINC = 0
10 ����,� (The Self-Financing Ratio ): tỷ lệ tự chủ tài chính
Dòng tiền hoạt động(i,t)/Đầu tư ròng vào tài sản cố định(i,t)
VIETSTOCK
11 �������,� (�������� ������
chi phí lãi vay
Chi phí lãi vay(i,t)/Tổng nợ(i,t)
VIETSTOCK
3.3- Khung phân tích của luận văn
Sau khi đã thu thập đầy đủ các dữ liệu cần tìm và tính toán các biến cần có trong mô hình, bài nghiên cứu tiến hành bước xử lý và phân tích mô hình theo trình tự như sau:
1. Lọc Phần dư chuẩn hóa (��, + ��,), xác định giá trị khoản dồn tích bất thường
gồm: ���1 , ���2 , ���3 , ���4 của mỗi doanh nghiệp theo từng
năm cho 4 mô hình.
2. Lập bảng thống kê mô tả của biến phụ thuộc và các biến độc lập.
3. Lập ma trận tương quan kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến
trong mô hình. Đồng thời kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
4. Tiến hành chạy hồi quy dữ liệu mô hình chính theo 3 phương pháp
Pooled Ordinary Least Squares (Pooled OLS)
Fixed Effects (FEM)
Random Effects (REM)
5. Kiểm tra và so sánh tính hiệu quả của từng phương pháp và chọn ra phương pháp hồi quy phù hợp nhất
Xét mô hình chính với giá trị DAC4
Kiểm tra tính hiệu quả giữa Pooled OLS và FEM.
Prob > F = 0.0000 => Chấp nhận �1: FEM tốt hơn vì p-value < 0.05
Kiểm tra tính hiệu quả giữa Pooled OLS và REM bằng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian với các giả thuyết sau:
�0: Pooled OLS tốt hơn, �1: REM tốt hơn
Prob > Chibar2 = 0.0116 => Chấp nhận �1: REM tốt hơn vì p-value < 0.05
Kiểm tra tính hiệu quả giữa REM và FEM bằng kiểm định Hausman với giả thuyết sau:
�0:FEM tốt hơn, �1: REM tốt hơn
Prob>Chi2 = 0.6735 => Chấp nhận �0: FEM tốt hơn vì p-value > 0.05.
Vì mô hình REM được kiểm tra là tốt hơn cả hai mô hình còn lại trong cả 4 trường hợp với giá trị DAC1, DAC2, DAC3, DAC4 nên bài nghiên cứu sử phương pháp Radom Effects để ước lượng cho mô hình hồi quy ở cả 4 trường hợp.
Các lệnh và kết quả kiểm tra tính hiệu quả của các phương pháp hồi quy được trình bày ở phụ lục 3.
6. Kiểm định mô hình, phát hiện ra các bệnh trong mô hình hồi quy
Xét mô hình chính với giá trị DAC4
Để kiểm định sự tương quan trong mô hình hay không, bài nghiên cứu đưa ra giả thuyết như sau:
�0: Mô hình không xảy ra hiện tượng tương quan
�1: Mô hình có xảy ra hiện tượng tương quan
Prob > F = 0.0000 => Chấp nhận �1: Mô hình có sự tương quan do p-value < 0.05
Với giả thuyết tương tự, mô hình chính với giá trị DAC2, DAC3, DAC4 cũng xuất hiện phương sai thay đổi sau khi kiểm định.
Để kiểm định có hiện tượng tự tương quan của phương trình hồi quy, bài nghiên cứu thực hiện kiểm định Wooldridge, đưa ra giả thuyết kiểm định như sau:
�1: Mô hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc nhất
Prob > F = 0.0000=> Chấp nhận �1: Có tự tương quan bậc nhất vì p-value < 0.05
Kết quả cho thấy xuất hiện tự tương quan bậc nhất ở 4 mô hình. Các lệnh và kết quả
kiểm định được trình bày ở phụ lục 4.
Kết quả hồi quy sau khi chữa các bệnh của mô hình đã được loại bỏ các sai lệch và được xem là đáng tin cậy.
7. Tổng hợp kết quả hồi quy theo theo từng giá trị DAC, so sánh và kết luận.
Quy trình phân tích dữ liệu và ước lượng mô hình hồi quy được thực hiện trên phần mềm Stata.14.
3.4- Tóm tắt chương 3
Trên cơ sở các lý thuyết đã trình bày tại chương 2, chương 3 đã giới thiệu phương pháp được sử dụng trong luận văn cùng mô hình nghiên cứu đòn bẩy làm tăng quản lý thu nhập. Sau khi đã thu thập đầy đủ các dữ liệu cần tìm và tính toán các biến cần có trong mô hình, tác giả đã tóm lược các bước tiến hành bước xử lý và phân tích mô hình.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1- Thống kê mô tả