Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Để thực hiện quy trình như trên, tác giả sử dụng phần mềm hỗ trợ là Stata 14.0 để thực hiện ước lượng mơ hình và kiểm định mơ hình. Chi tiết từng bước được mơ tả như sau:
Bước 1: Thống kê mô tả dữ liệu
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu qua các cách thức khác nhau. Qua thống kê mơ tả này trình bày
được giá trị trung bình của các biến thơng qua tiêu chí giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, giá trị trung vị và sai số chuẩn giữa các giá trị. Thơng qua các tiêu chí được thống kê đó, ta có thể hiểu được các hiện tượng và đưa quyết định đúng đắn về chuỗi dữ liệu nghiên cứu.
Bước 2: Ước lượng hồi quy mơ hình Pooled OLS, FEM và REM
Hồi quy dữ liệu bảng sử dụng ba phương pháp chính, đó là phương pháp Pooled OLS, phương pháp tác động cố định (FEM) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (FEM).
Phương pháp Pooled OLS thực chất là việc sử dụng dữ liệu bảng để phân tích bằng hình
thức sử dụng tất cả dữ liệu theo cách xếp chồng và không phân biệt từng đơn vị chéo riêng. Đây là phương pháp thông thường và đơn giản nhất, tương tự như việc phân tích OLS bình thường, khơng kể đến kích thước khơng gian và thời gian của dữ liệu.
Để thể hiện tác động đặc trưng của mỗi đơn vị chéo đến biến phụ thuộc nhằm cho tung độ gốc thay đổi đối với mỗi đơn vị nhưng hệ số độ dốc không thay đổi. Phương pháp đó được gọi là phương pháp hồi quy theo mơ hình tác động cố định (FEM), nghĩa là tung độ gốc có thể khác nhau giữa các đơn vị chéo nhưng không thay đổi theo thời gian. Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc
Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập - biến giải thích trong mơ hình ảnh hưởng cố định thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (khơng tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
So với phương pháp FEM, phương pháp REM có thể khắc phục tồn bộ nhược điểm của phương pháp FEM nhưng REM coi mỗi đặc điểm riêng của các đơn vị εi
không tương quan với các biến độc lập. Do đó nếu xảy ra hiện tượng này thì REM ước lượng khơng cịn chính xác.
Bước 3: Kiêm định lựa chọn mơ hình phù hợp
Để kiểm định mơ hình Pooled OLS, FEM hay REM là mơ hình phù hợp trong nghiên cứu, tác giả quyết định sử dụng kiểm định F-Test cho việc lựa chọn Pooled OLS và REM và kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình FEM và REM. Giả thuyết kiểm định F-Test như sau:
H0: σ? ≠ 0, mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Pooled OLS) là phù hợp H1: = 0, mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Đối với kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình FEM và REM thì giả thuyết kiểm định là như sau:
H0: Khơng có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mơ hình REM là phù hợp H1: Có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mơ hình FEM là phù hợp
Để xác định giả thuyết H0 hay H1 là giả thuyết được lựa chọn, tác giả căn cứ vào hệ số Prob của kiểm định với mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Nếu hệ số nhỏ hơn mức ý nghĩa thơng kê thì giả thuyết H1 được lựa chọn và ngược lại.
Bước 4: Kiêm định các hệ số hồi quy phù hợp với mơ hình
Đầu tiên tác giả sẽ thực hiện kiểm định thừa biến để loại bỏ những biến khơng cần thiết ra khỏi mơ hình. Các biến được sử dụng là các biến khơng có ý nghĩa thống kê từ kết quả ước lượng của các mơ hình Pooled OLS, FEM và REM. Để thực hiện, tác giả sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra sự cần thiết của các biến khơng có ý nghĩa thống kê đối với mơ hình.
Sau khi loại bỏ biến thừa (nếu có), tác giả sẽ chạy lại mơ hình phù hợp được lưa chọn với biến độc lập còn lại, rồi tiến hành kiểm định các hệ số hồi quy. Tác giả quyết định sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra sự phù hợp của các hệ số hồi quy. Theo kinh nghiệm, một hệ số hồi quy được xem là phù hợp khi có mức ý nghĩa thống kê là 1% hoặc 5% hoặc 10%, tương ứng với độ tin cậy là 99%, 95% và 90%.
Bước 5: Kiêm định khuyết tật mơ hình nghiên cứu
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Tác giả sẽ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến bằng hai cách. Cách một là thơng qua phân tích hệ số tương quan nhằm kiểm định đa cộng tuyến của từng cặp biến độc lập. Cách hai là kiểm định đa cộng tuyến giữa một
Tên biến Giá trị
trung bình Độ lệchchuân Giá trị nhỏnhất Giá trị lớnnhất
Số quan sát ROA 0.033637 0.0650705 -0.5743075 0.2841806 430 LSIZE 21.65695 1.548261 15.67912 26.76946 428 CR 8.266401 102.6401 0.2156171 2121.488 428 CS 1.327098 1.340616 -2.864295 17.35775 432 ROS 0.1220686 2.274281 -28.15126 30.26401 426 TANG 0.0389375 0.0551263 0 0.3519472 432
biến độc lập so với các biến độc lập cịn lại thơng qua sử dụng thừa phóng đại phương sai VIF. Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Tác giả sẽ tiến hành kiểm định dưạ trên quy tắc kiểm định Durbin - Watson theo kinh nghiệm. Nếu có hiện tượng tự tương quan xảy ra, tác giả quyết định chọn biến pháp khắc phục là ước lượng ρ dựa trên thống kê Durbin - Watson.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi: Tác giả sẽ tiến hành kiểm định Breusch - Pagan cho mơ hình Pooled OLS hoặc FEM. Nếu mơ hình có phương sai thay đổi sẽ được khắc phục mơ hình nghiên cứu bằng cách ước lượng lại mơ hình được chọn bằng phương pháp FGLS.
Bước 6: Ước lượng FGLS để khắc phục khuyết tật mơ hình nếu có
Sau khi kiểm định khuyết tật mơ hình ở bước 5, tác giả sẽ chạy mơ hình FGLS để khắc phục tồn bộ khuyết tật mơ hình như hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tự tương quan đa cộng tuyến. Ước lượng GLS khả thi (hay còn gọi là ước lượng tác động ngẫu nhiên) là phương pháp ước lượng trong trường hợp cỡ mẫu lớn và T (thời gian) cố định, khi N → ∞. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã giới thiệu về mơ hình nghiên cứu, giải thích ý nghĩa của các biến trong mơ hình và kỳ vọng dấu về các biến. Ở phần mơ hình nghiên cứu, tác giả đã đề xuất mơ hình nghiên cứu, thiết kế mơ hình và đề xuất mơ hình cho đề tài dựa trên cơ sở lí thuyết đã trình bày ở chương 2. Đồng thời, tác giả cũng xác định các biến độc lập cùng biến phụ thuộc và làm rõ mơ hình thơng qua việc trình bày cơng thức, ý nghĩa và bảng kỳ vọng dấu của các biến trên. Từ đó làm cơ sở cho việc thực hiện mơ hình và kết luận đề tài cho chương sau.
32
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Ở chương này, tác giả sẽ đi vào cụ thể kết quả ước lượng mơ hình nghiên cứu dựa trên số liệu thu thập được bao gồm thống kê mơ tả và chạy mơ hình hồi quy. Dựa trên kết quả này, tác giả sẽ phân tích và đối chiếu với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Từ đó, đưa ra kết luận chung về các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các cơng ty BĐS được niêm yết trên sàn chứng khốn Việt Nam.
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 4.1 dưới đây minh họa thống kê dữ liệu giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu: Bảng 4.1. Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình
GR 0.7021311 3.694317 -24.16174 44.51363 424
INF 0.0401645 0.0231939 0.006312 0.090947 432
ROA LSIZE CR CS ROS TANG GR INF
ROA 1.000
LSIZE 0.1400 1.000
Nguồn: Tổng hợp và tính tốn của tác giả
Nhìn vào bảng 4.1 nêu trên, có thể thấy rằng ROA trung bình của các cơng ty bất động sản được niêm yết trên sàn HOSE là 3.3637%, trong đó giá trị lớn nhất là 28.41806% thuộc về công ty FDC trong năm 2013 và giá trị nhỏ nhất (-57.43075%) thuộc về cơng ty PPI trong năm 2020.
4.2. Phân tích ma trận tương quan