Q Giá trị thị trường của tài sản/giá trị sổ sách của tài sản.
4.2. Phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến:
Kết quả phân tích tương quan bảng 4.3 các nhân tố sở hữu tập trung, biến kiểm soát và biến phụ thuộc giá trị của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE (Tobin’s Q) cho thấy có 3 trên 13 biến có mối tương quan âm đối với biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy các hệ số tương quan khơng cao do đó có thể khẳng định thêm mơ hình này khơng có vấn đề nghiêm trọng về hiện tượng đa cộng tuyến. Cụ thể, tất cả hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.25. Hệ số tương quan lớn nhất là giữa biến LEV và SIZE (0.2197).
Bảng 4.3. Phân tích tương quan
TOBINQ LEV SIZE GROWTH B1 B2 B3 T2 T3 B12 B22 B32 T22 T32
TOBINQ 1 LEV -0.0584 1 SIZE 0.0066 0.2197 1 GROWTH 0.0568 0.0551 0.0884 1 B1 0.0288 -0.0151 0.1656 -0.0426 1 B2 0.0244 -0.0720 -0.0523 0.0161 0.0348 1 B3 -0.0161 -0.0881 -0.0649 0.0141 -0.1558 0.4706 1 T2 0.0348 -0.0374 0.1379 -0.0346 0.9462 0.3563 0.0066 1 T3 0.0315 -0.0518 0.1247 -0.0317 0.9049 0.4306 0.1764 0.9855 1 B12 0.0194 -0.0309 0.1902 -0.0429 0.9622 -0.0537 -0.2137 0.8822 0.8321 1 B22 0.0204 -0.0798 -0.0322 0.0084 0.0907 0.9456 0.3551 0.3909 0.4451 0.0166 1 B32 -0.0260 -0.0876 -0.0621 -0.0004 -0.0671 0.3990 0.9187 0.0665 0.2215 -0.1060 0.3334 1 T22 0.0318 -0.0633 0.1502 -0.0367 0.9221 0.3257 -0.0551 0.9675 0.9431 0.9177 0.3878 0.0208 1 T32 0.0276 -0.0776 0.1280 -0.0353 0.8845 0.4160 0.1377 0.9616 0.9699 0.8631 0.4583 0.2034 0.9792 1
hành chạy hồi quy với biến phụ thuộc lần lượt là hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp niêm yết (đo lường bằng chỉ số Tobin’s Q), các biến độc lập bao gồm sở hữu của 3 cổ đông lớn nhất, sở hữu tập trung và các biến kiểm sốt: địn bẩy tài chính (Lev), quy mô doanh nghiệp (Size), tăng trưởng doanh thu (Growth). Mơ hình nghiên cứu được chia nhỏ thành các mơ hình con như sau:
Bảng 4.4. Các mơ hình nghiên cứu
Mơ hình Biến nghiên cứu
(1) f(tobin’s q)=f(b1, lev, size, growth)
(2) f(tobin’s q)=f(b2, lev, size, growth)
(3) f(tobin’s q)=f(b3, lev, size, growth)
(4) f(tobin’s q)=f(b1,b12,lev, size, growth)
(5) f(tobin’s q)=f(b2, b22,lev, size, growth)
(6) f(tobin’s q)=f(b3,b32,lev, size, growth)
(7) f(tobin’s q)=f(t2, lev, size, growth)
(8) f(tobin’s q)=f(t3, lev, size, growth)
(9) f(tobin’s q)=f(t2,t22, lev, size, growth)
(10) f(tobin’s q)=f(t3,t32, lev, size, growth) (Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Stata14)
Để đảm bảo mơ hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan. Để dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số VIF. Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1. Hệ số VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Bảng 4.5. Kiểm tra đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Giá trị trung bình 1.05 1.03 1.03 6.11 4.43 3.20 1.04 1.04 7.01 7.48 Giá trị trung bình 1.05 1.03 1.03 6.11 4.43 3.20 1.04 1.04 7.01 7.48
hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong các mơ hình nghiên cứu.