Bảng 4.2 Hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình
Nguồn: Tính tốn tổng hợp từ Stata14 Dựa vào bảng 4.2, kết quả phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập cho thấy có tồn tại một cặp biến độc lập có tương quan nghiêm trọng là biến tỷ lệ nợ ngắn hạn (STD) và biến tỷ lệ nợ (TD) với giá trị 0.8130 (cao hơn so với chuẩn so sánh Farrar & Glauber (1967) là 0.8).
Vì vậy để tránh việc các kết quả ước lượng khơng cịn chính xác nên tơi xin được loại bỏ biến tỷ lệ nợ ngắn hạn (STD) ra khỏi mơ hình hồi quy.
4.4 Mơ hình nghiên cứu
4.4.1 Mơ hình POOL (Pooled regression)
- Là mơ hình hồi quy trong đó tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các cá nhân. Ta bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian của dữ liệu kết hợp và chỉ ước lượng hồi quy OLS thông thường.
STD LTD TD GROWTH SIZE STD 1.0000 LTD -0.1512 1.0000 TD 0.8167 0.4470 1.0000 GROWTH -0.0500 0.0425 -0.0205 1.0000 SIZE -0.0108 0.4540 0.2553 0.1998 1.0000
38
- Qua kết quả hồi quy ta thấy các biến tỷ lệ nợ dài hạn (LTD), tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH), quy mơ doanh nghiệp (SIZE) có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Biến tỷ lệ nợ (TD) có tác động nghịch chiều với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Trong các kết quả thu được chỉ có biến tỷ lệ nợ dài hạn (LTD) là sai dấu với giả định ban đầu. Chỉ số Prob = 0.0000 cho thấy mơ hình có ý nghĩa thống kê, chỉ số R-squared = 0.1162. Tuy vậy chỉ có biến tỷ lệ nợ (TD) và tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) có mối quan hệ với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).
Bảng 4.3 Kết quả mơ hình hồi quy Pooled
ROE Hệ số hồi
quy
Sai số
chuẩn t P>|t| Khoảng tin cậy 95%
LTD 0.0396779 0.0538964 0.74 0.462 -0.0662452 0.145601 TD -0.1801004 0.0290336 -6.20 0.000 -0.2371604 -0.1230404 GROWTH 0.0639588 0.0190057 3.37 0.001 0.0266066 0.1013109 SIZE 0.0107942 0.0057431 1.88 0.061 -0.0004927 0.0220811 _CONS 0.0538665 0.0732269 0.74 0.462 -0.090047 0.19778 Nguồn: Tính tốn tổng hợp từ Stata14
4.4.2 Mơ hình FEM (Fixed Effects Model)
Mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM – Fixed effects model): Mơ hình này giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt ảnh hưởng đến biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt ra khỏi các biến giải thích để ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến được giải thích (biến phụ thuộc).
39
Cả POOL và mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) đều có ý thống kê với chỉ số Porb = 0.0000. Các biến độc lập trong mơ hình đều có tác động với biến phụ thuộc giống với các giả định ban đầu. Tuy nhiên cũng như mơ hình POOL, chỉ có biến tỷ lệ nợ (TD) và tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) là có mối quan hệ với biến phụ thuộc (ROE) với R-sq within = 0.0689.
Bảng 4.4 Kết quả mơ hình hồi quy FEM
ROE Hệ số hồi
quy
Sai số
chuẩn T P>|t| Khoảng tin cậy 95%
LTD -0.0586599 0.0984509 -0.60 0.552 -0.2522784 0.1349586 TD -0.1772994 0.0660755 -2.68 0.008 -0.3072468 -0.047352 GROWTH 0.0516299 0.0142883 3.61 0.000 0.0235298 0.0797301 SIZE 0.0149384 0.0171658 0.87 0.385 -0.0188208 0.0486976 _CONS 0.0094136 0.2238567 0.04 0.966 -0.4308341 0.4496614 Nguồn: Tính tốn tổng hợp từ Stata14
4.4.3 Mơ hình REM (Random Effects Model)
Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model): Giả định của mơ hình FEM là có sự biến động giữa các cá thể và có liên quan đến biến giải thích thì giả định của mơ hình REM sự biến động giữa các cá thể là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích. Như vậy, sự khác biệt giữa mơ hình FEM và mơ hình REM ở sự biến động của các cá thể, nếu sự khác biệt giữa các cá thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM.
Cũng như mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) các kết quả trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) đều có cùng mức ý nghĩa, chỉ có đơi chút khác biệt về giá trị hồi quy. Vì vậy việc lựa chọn ra mơ hình phù hợp nhất là điều cần thiết, do đó chúng ta
40
sẽ sử dụng một số các kiểm định để thực hiện việc lựa chọn giữa mơ hình POOL, FEM và REM.
Bảng 4.5 Kết quả mơ hình hồi quy Random
ROE Hệ số hồi
quy
Sai số
chuẩn z P>|z| Khoảng tin cậy 95%
LTD -0.0059707 0.0707602 -0.08 0.933 -0.1446581 0.1327167 TD -0.1781124 0.0416629 -4.28 0.000 -0.2597701 -0.0964547 GROWTH 0.053839 0.0139961 3.85 0.000 0.0264072 0.0812708 SIZE 0.012967 0.0087535 1.48 0.139 -0.0041896 0.0301237 _CONS 0.0300635 0.1130008 0.27 0.790 -0.1914141 0.251541 Nguồn: Tính tốn tổng hợp từ Stata14 4.4.4 Lựa chọn mơ hình
Để lựa chọn ra mơ hình phù hợp nhất trong 3 mơ hình vừa thực hiện ở trên, ta lần lượt tiến hành các kiểm định:
Kiểm định F cho việc lựa chọn giữa mơ hình Pool và FEM
Giả thuyết: H0: nên chọn mơ hình Pooled regression
F test that all u_i=0: F(89, 356) = 6.24 Prob > F = 0.0000 Kết quả giá trị F là 6.24, với mức ý nghĩa 5% ta có Prob = 0.0000 < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 => Mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) sẽ tốt hơn so với mơ hình POOL cho việc ước lượng.
Kiểm định Hausman test cho việc lựa chọn giữa mơ hình FEM và REM
41
Kết quả cho thấy với mức ý nghĩa 5% ta có chỉ số Prob>Chi-Square = 0.8055 > α = 5% nên ta kết luận chấp nhận giả thuyết H0. Như vậy, phương pháp ước lượng Random Eeffects model (REM) sẽ phù hợp hơn so với phương pháp ước lượng Fixed effects model (FEM).
Với các kiểm định đã thực hiện ở trên, đề tài sẽ chọn mơ hình Random effects model (REM) để phân tích kết quả.