Kiểm định Hausman test

Kiểm định Hausman test được thực hiện trong việc chọn lựa mô hình ước lượng phù hợp nhất giữa hai mô hình FEM và REM. Với giả thuyết:

• H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp. • H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp.

Nếu giá trị P-value < 0,05 thì bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM. Ngược lại nếu P-value > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H1, mô hình REM phù hợp để ước lượng hơn.

3.2.2.5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan rất mạnh với nhau, mô hình hồi quy nếu có hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện sẽ khiến nhiều chỉ số bị sai lệch, ảnh hưởng đến kết quả ước lượng và không còn mang lại nhiều ý nghĩa do vậy cần thiết phải kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập từ đó đưa ra các giải pháp khắc phục hiện tượng này trong mô hình. Cách để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến là dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor). Nếu VIF (variance inflation factor) > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF <2: không bị đa cộng tuyến.

3.2.2.6. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Một giả thiết quan trọng trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phần dư residuals xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai không thay đổi (hay còn gọi là phương sai đồng nhất). Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả của phương trình hồi quy sẽ không chính xác, làm sai lệch kết quả so với thực tế. Để đánh giá mô hình hồi quy có vi phạm giả định hay không, tác giả sẽ sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập.

Nếu giá trị Sig tương quan Spearman giữa phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập đều lớn hơn 0.05, ta có kết luận rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, trường hợp có ít nhất 1 giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, khi đó mô hình hồi quy đã vi phạm giả định phương sai thay đổi.

3.2.2.7. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tự tương quan được định nghĩa như là quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thời gian (dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (dữ liệu chéo) hay các thành phần trong chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thời gian hoặc không gian có mối quan hệ với nhau. Phương pháp kiểm định tự tương quan với dữ liệu bảng phù hợp là phương pháp Wooldridge. Với giả thuyết:

• H0: Không có hiện tượng tự tương quan.

• H1: Có hiện tượng tự tương quan.

Với giá trị Prob > F > 0,05 của kiểm định Wooldridge, chấp nhận giả thiết H0, có nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan. Ngược lại nếu Prob > F < 0,05, thì ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, có hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu.

3.2.2.8. Giải thích kết quả nghiên cứu thu được

Thông qua kết quả thu được sau khi hồi quy theo phương pháp ước lượng phù hợp, tác giả sẽ bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thiết đưa ra ở trên. Đồng thời kết hợp với các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đã thực hiện ở Việt Nam, tác giả sẽ giải thích rõ các kết quả thu được.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Nội dung chủ yếu của chương này, tác giả tiến hành kiểm tra các khuyết tật của mô hình, từ những cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm tại chương 1, chương này cũng đã thiết kế mô hình nghiên cứu với mô hình hồi quy dự kiến gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, các biến điều được giải thích ý nghĩa, các đo lường, và đã đưa được giả thuyết tác động của từng biến độc lập đến biến phụ

Biến Obs Trung bình Std.Dev Min Max Cs 180 0.5479694 0 .1821092 0.0255088 0.842965 ROA 180 0.0390689 0.0473881 -0.2509114 0.2299 SIZE 180 22.0623 1.39716 19.1964 26.39006 TANG 180 0.0417676 0.061535 0.0000161 0.2959659 TAX 180 0.2038788 0.0940724 0.0034384 0.4366567 GROWTH 180 0.5208336 2.843546 -24.1617 24.67548

thuộc. Các biến độc lập được lựa chọn là các chỉ số tài chính của các công ty. Số liệu phục vụ cho nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 36 công ty đang niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE, giai đoạn 2014-2018. Trong chương này tác giả cũng giới thiệu một số kiểm định như: kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm tra hiện tượng tự tương quan, kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi, kiểm định F-Test, kiểm định Hausman test để áp dụng trong chương sau. Trong chương 4, tác giả sẽ tiến hành hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định các giả thuyết đặt ra. Sau đó đưa ra các nhận xét và lý giải kết quả hồi quy và đưa ra một số khuyến nghị cho các công ty.

31

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Ket quả được trình bày trong bảng 4.1 cho thấy số liệu thống kê về độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của các biến được sử dụng trong bài nghiên cứu trong giai đoạn từ 2014 - 2018.

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

4.1.1. Thống kê mô tả của biến phụ thuộc

Thống kê mô tả cung cấp số liệu tối thiểu, tối đa, trung bình và độ lệch chuẩn của các biến độc lập và biến phụ thuộc của 36 công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 5 năm (2014 -2018) với mẫu nghiên cứu là 180. Trong đó CS là thước đo để đo lường cấu trúc vốn và còn lại là 5 yếu tố tác động đến cấu trúc vốn của các CTCP ngành BĐS. Tổng nợ vay trên tổng tài sản của công ty là 54,8%, trong đó công ty có nợ vay cao nhất là 84,3% và thấp nhất là 2,55% với độ lệch chuẩn là 18,21%.

4.1.2. Thống kê mô tả của biến độc lập

❖ Tỷ suất sinh lời (ROA)

Ta có giá trị ROA trung bình 5 năm của các CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE đạt được là 0,0391 tức là trung bình trong 5 năm (2014-2018) cứ 1 đồng tài sản mà ngành BĐS đầu tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh thì đem lại 0,0391 đồng lợi nhuận sau thuế. Ngoài ra, Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân trong

CS ROA SIZE TANG TAX GROWTH

CS 1.0000

ROA -0.2877 1.0000

giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2018 của các CTCP ngành BĐS chỉ ở mức 3,91%, thấp hơn so với mức sinh lời trung bình của các CTCP ở Indonesia là 10,58%, theo nghiên cứu của Fitri Santi (2003), như vậy cùng là thị trường mới nổi ở khu vực ASEAN nhưng hiệu quả hoạt động (ROA) của các CTCP ở Indonesia cao hơn so với các công ty ở Việt Nam.

❖ Quy mô công ty (SIZE)

Là nhân tố tiếp theo tác động đến cấu trúc vốn của các CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE. Quy mô trung bình của các công ty BĐS trong giai đoạn từ năm 2014-2018 là 22,06. Trong đó tập đoàn Vingroup(VIC) có quy mô lớn nhất là 26,4 với tổng doanh thu đạt được lớn nhất là 121,971,750,626 tỷ đồng trong năm 2018. VIC là một tập đoàn có chính sách bán hàng rất linh hoạt, nhạy bén với nhiều hình thức như trả góp, hưởng chiết khấu khi khách hàng thanh toán và được hỗ trợ vốn, chính sách ưu đãi với khách hàng mua căn hộ được nhận gói tri ân của chủ đầu tư, nhiều gói khuyến mãi hấp dẫn. Chính vì vậy mà công ty này đã thu hút được nhiều khách hàng, doanh thu đạt được hằng năm là rất cao.

❖ Cấu trúc tài sản của công ty (TANG)

Tỷ trọng tài sản cố định hữu hình của CTCP ngành BĐS trong mẫu nghiên cứu nằm ở khoảng từ giá trị nhỏ nhất là 0,0016% đến 29,6% và cấu trúc tài sản trung bình trong 5 năm của các CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE là 0,0417676 con số này cho ta biết trong cấu trúc tổng tài sản trung bình 5 năm của ngành BĐS thì có 4,18% là tài sản cố định. Độ lệch chuẩn của cấu trúc tài sản thấp, chỉ khoảng 6,15%. Với giá trị trung bình của tỷ lệ tài sản cố định như vậy thì nguyên nhân có thể là do một số các công ty hoạt động nhiều trên lĩnh vực cung cấp dịch vụ nên không tập trung vào đầu tư tài sản cố định hữu hình và như vậy thì tỷ lệ tài sản cố định hữu hình sẽ thấp hơn các công ty sản xuất.

❖ Thuế suất thuế thu nhập công ty (TAX)

Thuế suất giao động ở mức trung bình là 20,4% cho các CTCP ngành BĐS đang niêm yết trên HOSE, nguyên nhân có mức thuế suất này là do: một số công ty thực hiện dự án đầu tư mới tại: địa bàn có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt khó

33

khăn, khu kinh tế, khu công nghệ cao kể cả khu công nghệ thông tin tập trung. Các công ty thực hiện dự án đầu tu mới thuộc các lĩnh vực: nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ, ứng dụng công nghệ cao..., theo quy định tại điều 19 thông tu 78/2014/TT-BTC thì sẽ đuợc huởng mức uu đãi về thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp.

❖ Tốc độ tăng trưởng của công ty (GROWTH)

Tốc độ phát triển bình quân của các CTCP ngành BĐS đuợc nghiên cứu trong giai đoạn này khá cao, khoảng 52,08%. Sau 10 năm kể từ khi thị truờng bất động sản sụp đổ mạnh vào giữa năm 2008, và trải qua một thời gian suy thoái từ năm 2010 đến năm 2013, thời gian gần đây hoạt động kinh doanh trên thị truờng bất động sản trở nên sôi động hơn. Qua đó cũng cho thấy Chính Phủ Việt Nam đã hỗ trợ tích cực cho các doanh nghiệp trong suốt giai đoạn này.

4.2. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN

SIZE 0.4197 0.0083 1.0000

TANG 0.2427 -0.0398 0.1189 1.0000

TAX -0.1524 0.3124 0.0874 -0.0049 1.0000

'''''"-'-^^^ Mô hình

Biến độc lập POOLEDOLS FEM REM

ROA Coef P - value -0.9577751 0.000*** -1.22246 0.000*** -1.11479 0.000*** SIZE Coef P - value 0 .0534031 0.000*** 0.1141996 0.000*** 0.0813562 0.000*** TANG Coef P - value 0.5423114 0.005*** 0.3799435 0.081* 0.4197906 0.033** TAX Coef P - value -0.2132021 0.104 0.1123218 0.249 0.0807509 0.397 GROWTH Coef P - value -0.0003867 0.925 0.0030306 0.215 0.0026684 0.278 Hệ số chặn Coef P - value -0.5717898 0.002*** -1.964125 0.000*** -1.238768 0.000*** R-squared 0.3049 0.2539 0.2708 Obs 180 180 180

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

Dựa vào bảng phân tích tuơng quan trên, ta thấy biến độc lập quy mô DN (SIZE) tác động cùng chiều đến CS, kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Serasquiero và Macas Nunes (2010) và kế quả nghiên cứu của Santi (2003). Trong đó, biến tỷ suất sinh lời (ROA) tuơng quan nguợc chiều với tỷ số nợ của các CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE phù hợp với nghiên cứu của Santi (2003). Kết quả mô tả tuơng quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu truớc trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam.

34

4.3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3.1. Ket quả hồi quy bằng ba phương pháp ước lượng POOLED OLS, FEM và REM

Tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng 3 phương pháp là: POOLED OLS, FEM và REM và so sánh các kết quả thu được với nhau. Sau cùng lựa chọn mô hình hồi quy theo phương pháp nào sẽ tùy thuộc kết quả các kiểm định: F-Test, kiểm định Hausman Test. Dưới đây là bảng tóm tắt kết quả mô hình hồi quy theo 3 phương pháp khác nhau:

Fixed-effects (within) regression Group variable: NAME1

Number of obs = 180 Number of groups = 36

Corr (u_i, Xb) = -0.5074 F (5,139) = 14.28

Prob > F = 0.0000

F test that all u_i=0 F (35, 139) = 13.53

Prob > F = 0.0000***

Test: Ho: difference in coefficients not systematic. chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B) ^ (-1)] (b-B)

= 17.30

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

Ghi chú: *, **, *** chỉ hệ số có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%.

35

Dựa vào kết quả bảng 4.3 cho thấy các biến ROA, SIZE đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ở cả 3 mô hình hồi quy. Ngoài ra biến TANG có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10% cả 3 mô hình hồi quy. Các biến này sẽ là các biến giải thích mạnh cho mô hình hồi quy.

4.3.2. Kiểm định để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp

4.3.2.1. Kiểm định F-test

Bảng 4.4. Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

Ta tiến hành lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM, với giả thuyết đặt ra là: • H0: Mô hình Pooled Regression là phù hợp.

• H1: Mô hình FEM là phù hợp.

Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob > F = 0.0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0. Do đó mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn mô hình Pooled OLS

4.3.2.2. Kiểm định hausman test

Ta tiến hành lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM với giả thuyết:

• H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp • H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp Kết quả kiểm định:

Prob>chi2 = 0.0040

(V_b-V_B is not positive definite)

Fixed-effects (within) regression

R-sq Overall: 0.2539 F (5 , 1 3 9) = 14.28 corr(u_i, Xb) = -0.5074 P rob > F = 0.0000 CS Coef. Std. Err. t P>|t| ROA -1.22246 0.1946885 -6.28 0.000 SIZE 0.114199 6 0.0172136 6.63 0.000 TANG 0.379943 5 0.2163163 1.76 0.081 TAX 0.112321 8 0.0969347 1.16 0.249 GROWTH 0.003030 6 0.0024355 1.24 0.215 _cons -1.964125 0.3760476 -5.22 0.000

F test that all u_i=0: F(35, 139) = 13.53 Prob > F = 0.0000

36

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

Dựa vào kết quả trong bảng 4.5 ta có Prob = 0.00001 < 0.01 (1%) do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, mô hình FEM phù hợp để ước lượng hơn.

Như vậy ta có kết quả ước lượng bằng mô hình FEM như sau:

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

Giả thuyết H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i Kết quả \ chi2 (36) = 49265.37 Prob > chi2 = 0.0000 \ \ ∖ ---/

Biến VIF 1/VIF

TAX ẼĨ3 0.882149 ROA Ĩ7ĨĨ 0.897245 SIZE ẼÕ2 0.976828 TANG ẼÕ2 0.982338 GROWTH ẼÕ2 0.982543 Trung bình VIF 1.06

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

4.3.3. Kiểm định các khuyết tật trong mô hình nghiên cứu

4.3.3.1. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Do mô hình được chọn là FEM nên tác giả sẽ dùng phương pháp Wald test để kiểm định phương sai thay đổi. Với giả thuyết là:

• H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.

• H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kết quả kiểm định Wald test:

Bảng 4.7. Kiểm định phương sai sai số thay đổi

37

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

Với mức ý nghĩa 1%, kiểm định Wald test cho kết quả là: Prob = 0.0000 < 0.01. Vậy, bác bỏ giả thuyết H0và chấp nhận giả thuyết H1hay mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi.

4.3.3.2. Kiểm định đa cộng tuyến

Như đã phân tích ở chương 3, hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có mối liên hệ tuyến tính chặt chẽ với nhau. Khi trong mô hình có đa cộng tuyến cao sẽ khiến cho ước lượng kém chính xác, không cung cấp được thông tin hữu ích, vị vậy mô hình không còn đáng tin cậy. Vì thế, kiểm định đa cộng tuyến rất quan trọng vì qua đó ta có thể xem xét tính chính xác của mô hình