0
Tải bản đầy đủ (.pdf) (93 trang)

Phƣơng pháp hồi quy

Một phần của tài liệu ẢNH HƯỞNG CỦA CƠ CẤU NỢ ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP (Trang 52 -54 )

Tác giả sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu đã đặt ra ở trên. Các dữ liệu sau khi thu thập đƣợc đƣa về dạng bảng. Trƣớc hết, việc phân tích dữ liệu bắt đầu bằng bƣớc thống kê mô tả bộ dữ liệu (bao gồm: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất) của 406 doanh nghiệp (3.287 quan sát). Bên cạnh đó, tác giả còn phân chia các doanh nghiệp theo ngành để so sánh giá trị trung bình của các biến đƣa vào mô hình nhằm xem xét sự khác biệt trong việc sử dụng nợ và hiệu quả hoạt động của các nhóm ngành trong mẫu dữ liệu. Để loại bỏ các giá trị bất thƣờng không mong muốn (có thể làm sai lệch kết quả) trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kỹ thuật winsorize bách phân vị ở mức 1 – 99.

Tiếp theo, tác giả kiểm tra sự tƣơng quan của các biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình hồi quy thông qua việc tính và xem xét các hệ số tƣơng quan giữa các cặp biến. Ngoài ra, để đảm bảo không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xuất hiện trong bài nghiên cứu, tác giả thực hiện kiểm định bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF. Bƣớc kiểm tra sự tƣơng quan giữa các biến độc lập và kiểm định hệ số VIF để đảm bảo rằng kết quả của mô hình không bị chệch và có ý nghĩa thống kê. Thực tế chỉ ra rằng, nếu hệ số tƣơng quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0,8 hoặc hệ số VIF > 2 thì vấn đề đa cộng tuyến sẽ trở nên nghiêm trọng.

Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất (Ordinary Least Squares – OLS) là một trong các phƣơng pháp hồi quy phổ biến đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng mối tƣơng quan giữa các biến trong các phƣơng trình hồi quy. Trong bài nghiên cứu này, dữ liệu sau khi thu thập đƣợc đƣa về dạng bảng nên sẽ sử dụng mô hình hồi quy POOL (Pooled model). Dạng phƣơng trình hồi quy tổng quát nhƣ sau:

yit = α + βXit + µit (i N, t = 1,…,T)

Trong đó,

Xit là biến độc lập của đối tƣợng i trong thời gian t. α là hệ số tự do của phƣơng trình.

β là hệ số hồi quy của các biến độc lập. µ là sai số ngẫu nhiên trong mô hình.

Theo định lý Gauss-Markov, nếu mô hình hồi quy thõa mãn các giả thiết sau đây thì ƣớc lƣợng OLS sẽ là ƣớc lƣợng tuyến tính, không chệch, tốt nhất (trong các ƣớc lƣợng không chệch) của các tham số.

Giả thiết 1: Các biến độc lập là phi ngẫu nhiên.

Giả thiết 2: Các biến độc lập không có tƣơng quan với phần dƣ (µit). Giả thiết 3: Các phần dƣ không có sự tự tƣơng quan với nhau. Giả thiết 4: Phƣơng sai phần dƣ không đổi

Giả thiết 5: Các phần dƣ có giá trị trung bình 0. Giả thiết 6: Các phần dƣ có phân phối chuẩn.

Tóm lại, dựa trên những cơ sở lý thuyết và kết quả của các nghiên cứu trƣớc đã đƣợc giới thiệu ở chƣơng trƣớc, tác giả đã chọn lựa các biến cần để xây dựng mô hình hồi quy đa biến với các biến độc lập là cơ cấu nợ của doanh nghiệp, biến phụ thuộc là các chỉ số đo lƣờng hiệu quả hoạt động cùng với một số biến kiểm soát là đặc điểm của doanh nghiệp trong chƣơng 3. Các giả thuyết về tác động của cơ cấu nợ đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đƣợc tác giả kỳ vọng là các tác động tích cực. Cũng trong chƣơng này, tác giả trình bày mô tả chi tiết về các biến đƣợc đƣa vào mô hình và nguồn dữ liệu thu thập đƣợc báo cáo tài chính đã kiểm toán của các doanh nghiệp. Bên cạnh đó, từng bƣớc trong phƣơng pháp phân tích số liệu đã thu thập đƣợc giải thích rất chi tiết và cụ thể .

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trong chương này, tác giả sẽ trình bày thống kê mô tả và kiểm định đa cộng tuyến của mô hình. Ngoài ra, chương này cũng trình bày ước lượng mô hình hồi quy và thảo luận về các kết quả nghiên cứu. Từ đó, rút ra các kết luận về mối quan hệ giữa cơ cấu nợ và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Một phần của tài liệu ẢNH HƯỞNG CỦA CƠ CẤU NỢ ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP (Trang 52 -54 )

×