4.1.1 Kiểm định tính dừng
Dữ liệu dùng cho kiểm định tính dừng là dữ liệu chi tiêu tư bản (It), và
doanh thu (Xt) đã chia cho chỉ số CPI hằng năm của 200 công ty niêm yết tại
Việt Nam trong vòng 11 năm (2010 — 2020). Kết quả kiểm định như sau:
Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Trung vị Investment 2200 185095.6 1069279. 85095.6 Salechangel 2000 167576.8 1961018. 19688. Salechange 2 1800 153025.1 1671067. 25082.5 Profitl 2200 194758 710165.3 194758.0 Profit2 2000 189133.9 644818.8 32030 Depreciatio n 2200 63485 215872 11297
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value < a = 5% ở cả hai biến chi tiêu tư bản (It), và doanh thu (Xt). Do đó có thể kết luận đầu tư và doanh thu không
có nghiệm đơn vị (dừng). Do kết quả không như mong đợi theo như khung lý thuyết, tác giả chưa đưa ra được kết luận gì thêm, tiếp tục chuyển sang thực hiện hồi quy thực nghiệm bước 4 theo bảng 3.1.
4.2 Kết quả nghiên cứu cách tiếp cận thứ hai
4.2.1 Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được. Mục đích của thống kê mô tả là để cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo trong mô hình.
Các số liệu thống kê gồm trung bình, phương sai, trung vị tổng hợp về các biến từ 200 công ty như sau:
Salechangel Salechange 2 Profit 1 Profit 2 Depreciatio n Investment 0.3160 0.2766 0.7193 0.7516 0.6571 Salechangel 1.000 -0.1071 0.3540 0.3485 0.4250 Salechange 2 1.000 0.2853 0.2859 0.2473 Profitl 1.000 0.8790 0.7952 Profit2 1.000 0.7982 Depreciatio n 1.000 (ĐVT: 1.000.000 VNĐ) Bảng trên trình bày số liệu thống kê của các biến Investment,
Salechangel, Salechange2, Profitl, Profit2, Depreciation. Các giá trị này có độ
lệch chuẩn tương đối lớn cho thấy các biến số này rất khác biệt giữa các công ty.
4.2.2 Kiểm định tự tương quan
Để đo lường mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Investment, tiến hành kiểm định tương quan. Nếu biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì sẽ không đưa biến độc lập vào mô hình hồi quy để giải thích cho biến phụ thuộc. Hệ số tương quan sẽ nhận giá trị từ +1 đến — 1. Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị Prob < a (1%, 5%, 10%). Trong đó, nếu hệ số tương quan âm thể hiện sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giá trị của biến kia; hệ số tương quan bằng 0 cho thấy không có sự tương quan giữa hai biến; hệ số tương quan dương cho biết tồn tại sự tương quan thuận, nếu giá trị của biến này tăng sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
Biến Hệ số hồi quy Phương sai t Prob
Kết quả cho thấy tất cả các biến độc lập đều tương quan với biến phụ thuộc Investment tại mức ý nghĩa thống kê prob > a = 5%.
Ngoài ra các hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 1, như vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
4.2.3 Hồi quy OLS, FEM, REM toàn bộ mẫu và các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
❖ Mô hình OLS
Sau khi kiểm định tương quan, tiếp tục thực hiện hồi quy OLS để đo lường mức độ tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phân tích hồi quy dùng để xác định xem biến độc lập có thực sự là nguyên nhân giải thích được cho biến phụ thuộc hay không, đồng thời xác định mức độ giải thích đó là mạnh hay yếu thông qua hệ số R2 hiệu chỉnh. Để phương trình hồi quy đảm bảo tin cậy và hiệu quả, phương trình hồi quy cần đạt những yêu cầu nhất định, gồm: giá trị Prob của các biến nhỏ hơn mức ý nghĩa a (1%, 5%, 10%); phương trình không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập và hồi quy giả mạo (xem xét hệ số Durbin-Watson); R2 phải có ý nghĩa. R2 cho biết được số phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập tác động lên
nó. Thông thường, R2 đạt trên 50% là lý tưởng cho một nghiên cứu. Tuy nhiên
R2 có nhược điểm là nếu đưa càng nhiều biến vào mô hình thì giá trị này sẽ càng để tăng lên. Vì thế, nếu có 1 biến trở lên bị loại khỏi mô hình thì nên sử dụng R2
hiệu chỉnh để nhận định.
Salechangel 0.0267 0.0086 3.1110 0.0019 Salechange 2 0.0427 0.0100 4.2903 0.0000 Profltl 0.2693 0.0451 5.9777 0.0000 Proflt2 0.7167 0.0517 13.8560 0.0000 Depreciatio n 0.3499 0.1196 2.9257 0.0035 H ệ số R bình phương 0.5885 Hệ số R bình phương hiệu chỉnh 0.5873 Durbin-Watson 0.9170 Mức ý nghĩa 5%
Biến Hệ số hồi quy Phương sai t Prob Salechangel 0.0209 0.0075 2.7693 0.0057 Salechange 2 0.0312 0.0086 3.6443 0.0003 Profltl 0.3306 0.0423 7.8221 0.0000 Profit2 0.9745 0.0475 20.5030 0.0000 Depreciatio n -0.4226 0.1439 -2.9372 0.0034 Hệ số R bình phương 0.7488
Hệ số hồi quy ở mô hình OLS của các biến thay đổi doanh thu là dương và có ý nghĩa thống kê tại Prob < a = 5%. Như vậy có thể thấy đầu tư của công ty là hàm thay đổi dựa trên sự thay đổi của doanh thu ở năm hiện tại và cả năm quá khứ. Tác động của sự thay đổi doanh thu lớn dần theo thời gian ngược về trước khi số độ trễ tăng với β1 = 0.0267 < β2 = 0.0427 và β1 = 0.0267 < β1
+ β2 = 0.0694 cho thấy tác động tích lũy của thay đổi doanh số theo thời gian là mạnh hơn so với tác động của năm hiện tại đối với đầu tư.
Các biến Profit thể hiện tác động mạnh hơn đến đầu tư so với sự thay đổi doanh thu với β3 = 0.2693 và β4 =0.7167. Tương tự với tác động của sự thay đổi doanh số, có thể thấy đầu tư của công ty cũng là hàm thay đổi dựa trên sự thay đổi của lợi nhuận thuần hoạt động kinh doanh ở năm hiện tại và cả năm quá khứ. Tác động của sự thay đổi này tăng dần theo thời gian ngược về trước khi số độ trễ tăng. Theo Eisner (1960), khi một doanh nghiệp có lợi nhuận năm trước càng cao, thì lợi nhuận giữ lại càng lớn, nguồn tài trợ nội bộ góp phần làm tăng các khoản đầu tư của doanh nghiệp.
Khấu hao hiện tại cũng thể hiện mức độ tác động tương đối cao đến đầu tư của doanh nghiệp (β5 = 0.3499). Khấu hao tác động lên dòng tiền hoạt động kinh doanh do đây là chi phí không bằng tiền. Khi chi phí khấu hao tăng, khoản tiết kiệm thuế thu nhập doanh nghiệp từ khấu hao tăng, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh được giữ lại nhiều hơn có thể làm tăng khả năng đưa ra quyết định đầu tư của doanh nghiệp.
❖ MohinhFEM
Tác giả tiếp tục hồi quy toàn bộ dữ liệu theo mô hình FEM, kết quả được thể hiện trong bảng dưới đây như sau:
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh 0.7152
Durbin-Watson 1.4677
Kiểm định Statistic d.f. Prob
Cross-section F 5.0517 (199,1587) 0.0000
Cross-section Chi-square 883.2549 199 0.0000
Period F 0.8427 (8,1587) 0.5649
Tương tự như mô hình OLS, trong mô hình FEM cho thấy đầu tư của công ty cũng là hàm thay đổi dựa trên sự thay đổi của doanh thu ở năm hiện tại và cả năm quá khứ. Tác động của sự thay đổi doanh thu lớn dần theo thời gian ngược về trước khi số độ trễ tăng với β1 = 0.0209 < β2 = 0.0312 và β1 = 0.0209 < βι + β2 = 0.0521 cho thấy tác động tích lũy của thay đổi doanh số theo thời gian là mạnh hơn so với tác động của năm hiện tại đối với đầu tư.
Các biến Profit cũng thể hiện tác động mạnh hơn đến đầu tư so với sự thay đổi doanh thu với β3 = 0.3306 và β4 = 0.9745. Như vậy đầu tư của công ty cũng là hàm thay đổi dựa trên sự thay đổi của lợi nhuận thuần hoạt động kinh doanh ở năm hiện tại và cả năm quá khứ. Tác động của sự thay đổi này tăng dần theo thời gian ngược về trước khi số độ trễ tăng.
Điều đáng chú ý trong mô hình FEM, khấu hao hiện tại có tác động âm đến đầu tư của doanh nghiệp (β5 = - 0.4226). Điều này là không phù hợp với kỳ vọng mô hình ban đầu của tác giả.
❖ Kiểm định sự tồn tại không đồng nhất giữa các đối tượng và thời gian
Sau khi có kết quả hồi quy theo OLS và FEM, tiếp hành thực hiện kiểm định sự tồn tại không đồng nhất giữa các đối tượng và thời gian (Redundant Fixed Effects Tests) để kiểm tra sự phù hợp của mô hình dữ liệu bảng.
Bảng 4.6 Kiểm định sự tồn tại không đồng nhất giữa các đối tượng và thời gian
Period Chi-square 7.6306 8 0.4704
Cross-Section/Period F 4.8926 (207,1587) 0.0000
Cross-section/Period Chi-square
Biến Hệ số hồi quy Phương sai t Prob
Kết quả kiểm định tồn tại sự không đồng nhất giữa các đối tượng và thời gian như bảng trên cho thấy:
- Giả thuyết đồng nhất giữa các đơn vị chéo bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%, do Prob (Cross-section F và Chi-square) < 5%.
- Giả thuyết đồng nhất theo thời gian không bị bác bỏ, do Prob (Period F và Chi-square) > 10%.
- Giả thuyết đồng nhất giữa các đối tượng theo thời gian cũng bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%, do Prob (Cross-section/Period F và Chi-square) < 5%.
Như vậy, kết quả cho thấy tồn tại sự không đồng nhất giữa các đối tượng và không đồng nhất theo thời gian. Đồng nghĩa mô hình dữ liệu bảng (FEM hoặc REM) là phù hợp.
❖ Ước lượng mô hình REM
Để lựa chọn giữa hai mô hình FEM, REM, trước tiên cần ước lượng mô hình REM, kết quả như sau:
Salechangel 0.0213 0.0076 2.8204 0.0048 Salechange2 0.0350 0.0087 4.0482 0.0001 Profitl 0.2969 0.0412 7.2153 0.0000 Profit2 0.8818 0.0465 18.9630 0.0000 Depreciation -0.1354 0.1276 -1.0606 0.2890 Hệ số R bình phương (Có trọng số) 0.4910 Hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Có trọng số) 0.4896 Durbin-Watson (Có trọng số) 1.2480 Hệ số R bình phương (Không có trọng số) 0.5828 Durbin-Watson (Không có trọng số) 0.8877 Mức ý nghĩa 5%
Kiểm định Chi-Sq Statistic Chi-Sq. d.f Prob
Cross-section random 0.000 5 1.000
Period random 0.000 5 1.000
Cross-section and period
random 0.000 5 1.000
Trong mô hình REM, hệ số hồi quy của các biến thay đổi doanh thu là dương và có ý nghĩa thống kê tại Prob < a = 5%. Như vậy có thể thấy đầu tư của công ty là hàm thay đổi dựa trên sự thay đổi của doanh thu ở năm hiện tại và cả năm quá khứ. Tác động của sự thay đổi doanh thu lớn dần theo thời gian ngược về trước khi số độ trễ tăng với β1 = 0.0213 < β2 = 0.0350 và β1 = 0.0213< β1 + β2 =0.0563 cho thấy tác động tích lũy của thay đổi doanh số theo thời gian là mạnh hơn so với tác động của năm hiện tại đối với đầu tư.
Các biến Profit thể hiện tác động mạnh hơn đến đầu tư so với sự thay đổi doanh thu với β3 = 0.2969 và β4 = 0.8818. Tương tự với tác động của sự thay đổi doanh số, có thể thấy đầu tư của công ty cũng là hàm thay đổi dựa trên sự thay đổi của lợi nhuận thuần hoạt động kinh doanh ở năm hiện tại và cả năm quá khứ. Tác động của sự thay đổi này tăng dần theo thời gian ngược về trước khi số độ trễ tăng.
Tương tự mô hình FEM, Dt có tác động âm đến đầu tư của doanh nghiệp (β5 = - 0.1354) và không có ý nghĩa thống kê với Prob = 0.2890 > 5%.
❖ Kiểm định Hausman
Sau khi ước lượng mô hình REM, tác giả thực hiện kiểm định Hausman nhằm đi tìm cơ sở để lựa chọn mô hình tối ưu, kết quả kiểm định như sau:
Biến Hệ số hồi quy Phương sai t Prob Salechange1 0.0187 0.0072 2.5767 0.0101 Salechange2 0.0340 0.0086 3.9627 0.0001 Profit1 0.2814 0.0384 7.3310 0.0000 Profit2 0.8708 0.0439 19.8326 0.0000 Hệ số R bình phương (Có trọng số) 0.4849 Hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Có trọng số) 0.4837 Durbin-Watson (Có trọng số) 1.2700 Hệ số R bình phương (Không có trọng số) 0.5843 Durbin-Watson (Không có trọng số) 0.8943 Mức ý nghĩa 5%
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị Prob = 0.000 (Cross-section and period random) < 5% , cho thấy giả thuyết Ho không thể bị bác bỏ, các tác động đặc trưng không có tương quan với biến giải thích nên mô hình REM phù hợp để ước lượng. Như vậy mô hình phù hợp nhất để ước lượng dữ liệu bảng của đề tài là mô hình REM.
❖ Ước lượng mô hình REM sau khi loại biến khấu hao
Vì biến khấu hao không có ý nghĩa trong mô hình REM, tác giả loại biến và thực hiện hồi quy mô hình lần thứ hai:
Biến Hệ số hồi quy Phương sai t Prob Salechangel 53358.69 70128.50 -0.7609 0.4468 Salechange2 324908.2 83765.54 3.8788 0.0001 Profitl -44761.97 361992.6 -0.1237 0.9016 Profit2 4815538 412183.6 11.68299 0.0000 Hệ số R bình phương 0.2706 Số quan sát 1800
Vậy phương trình hồi quy REM có thể viết lại như sau:
Investment = 0.0187*Salechange1 + 0.0340*Salechange2 + 0.2814*Proft1 + 0.8708*Profit2
Biến Salechangel có hệ số 0.0187 và quan hệ cùng chiều với biến
Investment. Như vậy khi sự thay đổi doanh thu năm hiện tại tăng 1 đơn vị (tỷ
đồng), thì đầu tư tăng thêm 0.0187 đơn vị (tỷ đồng).
Biến Salechange2 có hệ số 0.0340 và quan hệ cùng chiều với biến Investment. Như vậy khi sự thay đổi doanh thu năm hiện tại tăng 1 đơn vị (tỷ đồng), thì đầu tư tăng thêm 0.0340 đơn vị (tỷ đồng).
Biến Profitl có hệ số 0.2814 và quan hệ cùng chiều với biến Investment. Như vậy khi sự thay đổi doanh thu năm hiện tại tăng 1 đơn vị (tỷ đồng), thì đầu tư tăng thêm 0.2814 đơn vị (tỷ đồng).
Biến Profit2 có hệ số 0.8708 và quan hệ cùng chiều với biến Investment.
Như vậy khi sự thay đổi doanh thu năm hiện tại tăng 1 đơn vị (tỷ đồng), thì đầu tư tăng thêm 0.8708 đơn vị (tỷ đồng).
❖ Kiểm định phương sai sai số thay đổi theo kiểm định Breusch -
Pagan
Các giả thuyết được đặt ra trong phương pháp này như sau: - HO: Var(u| X1, X2, -Xi) = σ2 hay phương sai đồng nhất -H1:Var(u| X1, X2, ...Xi) ≠ σ2 hay phương sai thay đổi
Giả thuyết HO cho rằng phương sai không liên quan đến biến Xk. Nếu giả thuyết HO không đúng, nghĩa là giá trị kỳ vọng của U2 sẽ là một hàm của các biến Xk, hay U2 =a0 + a1X1 + a2X2 + .... + aiXi + V.
Mô hình hồi quy phụ với biến phụ thuộc là phần dư (ωi't) bình phương của mô hình REM như sau:
Biến Hệ số hồi quy Phương sai t Prob Salechangel -0.0137 0.0071 -1.910 0.0563 Salechange2 -0.0094 0.0085 -0.1051 0.2693 Profitl -0.0432 0.0365 -1.1863 0.2357 Profit2 0.0089 0.0419 0.2120 0.8321 Phandu(-l) 0.0854 0.0207 28.2690 0.0000 Hệ số R bình phương 0.3380 Durbin-Watson 2.0415 Mức ý nghĩa 5%
Kết quả cho thấy hệ số thống kê LM = Obs*R2 / xị = 1800*0.272/ 9.488 = 13.8301 > Chi(α, k -1) = 6.2514. Như vậy mô hình REM tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
❖ Kiểm định tự tương quan
Sau khi lựa chọn mô hình tối ưu, cần thực hiện kiểm định tự tương quan. Phương pháp thực hiện kiểm định thường được sử dụng là hồi quy phần dư với các biến trễ của chính nó (t-s). Nếu hệ số ước lượng của các biến trễ t-s của phần dư có ý nghĩa thống kê, phần dư có hiện tượng tự tương quan tại bậc trễ s.
Các giả thuyết kiểm định lúc này là:
- Ho: βphandu(-1) = 0, mô hình không có tự tương quan bậc nhất
- Hi: βphandu(-!) ≠ 0, mô hình có tự tương quan bậc nhất Mô hình hồi quy như sau:
Quy mô lớn (1a) Quy mô nhỏ (1b) Biến Salechangel Hệ số hồi quy 0.0193 0.0046 Phương sai 0.0102 0.0060 t 1.8927 0.7620 Prob 0.0587 0.4463 Biến Salechange2 Hệ số hồi quy 0.0341 0.0076 Phương sai 0.0121 0.0061 t 2.8231 1.2550