CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Phân tích tương quan
Để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình, đề tài sử dụng phân tích hệ số tương quan. Ma trận hệ số tương quan (Correlation) cho biết xu thế và mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến trong mơ hình. Thơng thường, mức dao động của hệ số tương quan từ -1 đến +1, trong trường hợp đặc biệt bằng 0 tức khơng có tương quan giữa hai biến. Hệ số tương quan dương phản ánh mối quan hệ tương quan thuận chiều; ngược lại hệ số tương quan âm phản ánh mối quan hệ tương quan nghịch chiều.
Kết quả ma trận hệ số tương quan bằng Stata được thể hiện ở bảng 4.2
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Biến SIZE ASSET ROA STATE NEDs GROW
SIZE 1.0000 ASSET -0.0405 1.0000 ROA -0.0409 0.0386 1.0000 STATE -0.0854 0.0601 -0.0610 1.0000 NEDs -0.0655 -0.0122 0.0299 -0.0728 1.0000 GROW -0.0147 -0.0360 -0.0186 -0.0208 0.0696 1.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 2)
Có thể nhận thấy từ ma trận hệ số tương quan,các biến độc lập đều có quan hệ tương quan với nhau ít nhiều. Trị số tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các biến độc lập nằm trong khoảng từ [0,0147;0,0854], và < 0,55, cho thấy các biến có tương quan khơng cao, góp phần đảm bảo cho các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc, nhưng cũng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi chúng ta thực hiện các phân tích hồi quy theo nghiên cứu của Gujarati (2008). Đây là sơ cở để tác giả tiến hành các kiểm định đa cộng tuyến và đưa ra mơ hình khắc phục.
4.3. Phân tích kết quả hồi quy và các kiểm định
4.3.1. Kết quả hồi quy Pool OLS
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy OLS
LEV Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.Interval]
SIZE .0537498 .0058011 9.27 0.000 .0423611 .0651386 ASSET .0178681 .0340481 0.52 0.600 -.0489751 .0847113 ROA -.5060649 .0667585 -7.58 0.000 -.6371253 -.3750046 STATE .0768749 .0174155 4.41 0.000 .0426848 .1110649 NEDs -.1990523 .0382716 -5.20 0.000 -.2741872 -.1239175 GROW .0003825 .000244 1.57 0.117 -.0000966 .0008616 _cons -.8595538 .1668989 -5.15 0.000 -1.18721 -.5318977 F( 6, 734) 34.75 Prob > F 0.0000 R-squared 0.2212 Adj R- squared 0.2149
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 4)
Từ mơ hình OLS, tá có thể thấy giá trị kiểm định F: Prob>F=0.0000 vì vậy mơ hình này phù hợp. Từ kết quả mơ hình ta có hệ số R-squared = 0,2212 và 4 biến độc lập là quy mô (Size), lợi nhuận trước thuế (ROA), sở hữu nhà nước (State) và thành viên HĐQT không tham gia điều hành (NEDs), đều có mức ý nghĩa sig < 0,01, tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có mức ý nghĩa 1%. Bên cạnh đó, biến độc lập tài sản cố định (ASSET) có mức ý nghĩa 0,6 và tăng trưởng tài sản (GROW) có mức ý nghĩa 0,11 >0,05 tức biến độc lập này đưa vào mơ hình khơng thực sự có độ tin cậy cao về mối tương quan.
Đồng thời, qua chỉ số kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta có hệ số hồi quy F= 34,75% với mức ý nghĩa rất nhỏ hơn 1%, do đó mơ hình này là phù hợp.
Dấu tương quan trong mơ hình với phương pháp Pool OLS: với biến phụ thuộc là LEV trong mơ hình OLS có kết quả là STATE, SIZE có ý nghĩa thống kê trong mơ hình với sự ảnh hưởng cùng chiều với biến LEV (α<1%), tương tự các biến ROA, NEDs lại có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc LEV (α<1%). Biến GROW, ASSET tác động đồng biến với biến phụ thuộc tuy nhiên khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình (α>10%).
Điểm cần lưu ý ở đây là hệ số R-squared ở mức vừa phải là 22,12%, điều này có nghĩa mơ hình giải thích được tương đối kết quả về ảnh hưởng đến quyết định địn bẩy của cơng ty.
KIỂM ĐỊNH WHITE
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển có một giả thuyết quan trọng là các yếu tố nhiễu ui (hay còn gọi là phần dư residuals) xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai khơng thay đổi. Ngược lại, nếu có sự hiện diện của phương sai thay đổi, các ước lượng này khơng cịn có phương sai nhỏ nhất hay là các ước lượng hiệu quả, mặc dù phương sai thay đổi không làm mất đi tính chất khơng thiên lệch và nhất quán của các ước lượng OLS. Khi có phương sai thay đổi, các phương sai của các ước lượng OLS khơng được tính từ các cơng thức OLS thơng thường. Nhưng nếu ta vẫn sử dụng các công thức OLS thông thường, các kiểm định t và F dựa vào chúng có thể gây ra những kết luận sai lầm.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mơ hình hồi quy đối với dữ liệu bảng panel data sử dụng phương pháp OLS
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định White
White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(34) = 155.15
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 5)
Với kết quả Prob> chi2=0.0000 tức là p-value <5% thì bác bỏ giả thiết H0: Phương sai không thay đổi. Như vậy mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Phân tích hiện tượng đa cộng tuyến bằng kiểm định VIF
Như đã đề cập ở trên qua kết quả phân tích tương quan giữa các biến, cho thấy có thể có hiện tượng đa cộng tuyến. Đây là thước đo mức độ trong đó phương sai của ước lượng bị phóng đại do đa cộng tuyến. Để nhận biết về vấn đề đa cộng tuyến trong mơ hình này một cách chắc chắn hơn, tác giả sử dụng kiểm định VIF.
Bảng 4.5: Kiểm định VIF
BIẾN VIF 1/VIF
STATE 1.02 0.979023 SIZE 1.02 0.984205 NEDs 1.02 0.984405 ROA 1.01 0.991529 ASSET 1.01 0.992191 GROW 1.01 0.993132 TRUNG BÌNH VIF 1.01
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 3)
Kết quả kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF bằng Stata được thể hiện ở Bảng 4.5 cho thấy VIF trung bình chỉ ở mức 1,01 và giá trị VIF cao nhất là 1,02 thấp nhất là 1,01 đều nhỏ hơn 10 (đây là mức xảy ra đa cộng tuyến), từ đó có thể nhận định rằng giữa các biến khơng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo hay ở mức nghiêm trọng và gây ảnh hưởng đến việc ước lượng.
4.3.2. Kết quả hồi quy FEM
Để đánh giá được tác động chéo của các biến thời gian và doanh nghiệp, và cũng để tăng sự phù hợp của mơ hình, thì cần sử dụng phân tích hồi quy với hiệu ứng cố định hay với tác động ngẫu nhiên. Chính vì thế, để đưa ra được đánh giá và lựa chọn mơ hình phù hợp nhất, tác giả đã tiến hành hồi quy mơ hình tuyến tính với các hiệu ứng cố định và tác động ngẫu nhiên.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy FEM
LEV Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.Interval] SIZE .0438982 .0111844 3.92 0.000 .0219319 .0658645 ASSET .2027537 .0380685 5.33 0.000 .1279865 .2775209 ROA -.1672999 .0429698 -3.89 0.000 -.2516935 -.0829063 STATE .0483907 .0313982 1.54 0.124 -.013276 .1100574 NEDs -.0581054 .033567 -1.73 0.084 -.1240316 .0078208 GROW .0005461 .0001316 4.15 0.000 .0002875 .0008046 _cons -.7278737 .3147203 -2.31 0.021 -1.345991 -.1097567 F(6,586) 12,10 Prob > F 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 6)
Qua kiểm định F ta có hệ số hồi quy F = 12,10 P-value = 0 <0,05 với mức ý nghĩa 1%, do đó, mơ hình là phù hợp.
Khác với mơ hình OLS, với kết quả hồi quy FEM: các biến độc lập là quy mô (SIZE), tài sản cố định (ASSET), tăng trưởng (GROW) và lợi nhuận trước thuế (ROA) đều có mức ý nghĩa (‘P>|t|’ < 0,01), tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có mức ý nghĩa 1%. Biến sở hữu nhà nước (STATE) có mức ý nghĩa 12,4% và biến thành viên HĐQT khơng tham gia điều hành có mức ý nghĩa 8,4%, đều nhỏ hơn 10%. So với mơ hình OLS, các biến đưa vào mơ hình theo phương pháp tác động cố định có ý nghĩa thống kê cao và khơng có biến nào có mức ý nghĩa cao hơn 15%. Trong khi đó, tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc khi hồi quy theo phương pháp FEM đều có dấu tương quan giống với hồi quy OLS.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mơ hình hồi quy FEM:
Thông qua Modifed Wald Test nhằm kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi qua các thực thể (doanh nghiệp) trong mơ hình FEM với cặp giả thiết. Dùng lệnh xttest3, nếu p-value < 0.05, bác bỏ H0 (kết quả mong đợi p-value >5% để kết luận phương sai ko đổi)
H0: Phương sai sai số không thay đổi H1: Phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mơ hình FEM
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (149) = 2.0e+05
Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 7)
Dựa vào kết quả kiểm định cho thấy P-value (Prob>chi2) trong mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc là LEV cho kết quả bằng 0.
Với giá trị p-value = 0 < 0,05, giá trị này nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha nên bác bỏ giả thuyết H0, tức là chấp nhận H1, vậy kết luận mơ hình FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.3.3. Kết quả hồi quy REM
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy REM
LEV Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf.Interval] SIZE .049477 .0082634 5.99 0.000 .0332811 .0656729 ASSET .1568479 .0342822 4.58 0.000 .0896561 .2240397 ROA -.2087139 .0422645 -4.94 0.000 -.2915508 -.1258769 STATE .0619523 .023985 2.58 0.010 .0149426 .108962 NEDs -.0825495 .0318307 -2.59 0.010 -.1449365 -.0201624 GROW .0005484 .00013 4.22 0.000 .0002937 .0008032 _cons -.8588715 .2339658 -3.67 0.000 -1.317436 -.4003071 Wald chi2(6) 101,86 Prob > chi2 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 8)
Với kết quả hồi quy REM: tất cả các biến độc lập là sở hữu nhà nước (STATE), quy mô (SIZE), tài sản cố định (ASSET), tăng trưởng (GROW) và lợi nhuân (ROA), thành viên HĐQT không tham gia điều hành cơng ty đều có mức ý nghĩa (‘P>|t|’ < 0,01), tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có mức ý nghĩa 1%. Mối tương quan của các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mơ hình REM cũng tương tự như mối tương quan trong mơ hình OLS và FEM.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mơ hình hồi quy panel data sử dụng Random effect (REM):
Phương sai sai số thay đổi của mơ hình REM: (sử dụng kiểm định bằng phương pháp nhân tử LM – Breusch and Pagan Lagrangian multiplier). Dùng lệnh xttest0, nếu p-value < 0.05, bác bỏ Ho (với phát biểu Ho: Phương sai không đổi) (kết quả mong đợi p-value >5% để kết luận phương sai ko đổi)
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mơ hình FEM
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
Var(u) = 0
chibar2(01) = 855,21 Prob > chibar2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 9)
Với kết quả Prob> chi2=0.0000 tức là p-value <5% thì chấp nhận giả thiết H1: Phương sai thay đổi. Như vậy kết luận mơ hình kiểm định theo phương pháp tác động ngẫu nhiên FEM có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.3.4. Kiểm định Hausman
Do bài nghiên cứu tác giả sử dụng ba mơ hình hồi quy là OLS, FEM, REM. Để tiếp tục xác định mơ hình phù hợp sử dụng kiểm định Hausman Test để kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp giữa FEM và REM.
Để quyết định lựa chọn giữa mơ hình Random effect và Fix effect ta dùng kiểm định Hausman với việc đặt ra giả thuyết:
H0: εi và biến độc lập khơng tương quan H1: εi và biến độc lập có tương quan
Thực hiện kiểm định tác giả tổng hợp kết quả trong bảng 4.10 như sau
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Hausman
Hausman test
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)= 32,07 Prob>chi2 = 0.0000
Từ kết quả kiểm định, ta thấy giá trị “Prob > chi2” < 0,001 nên bác bỏ H0, chấp nhận giả thiết H1 quyết định sử dụng mơ hình với hiệu ứng tác động cố định. Vậy hồi quy với Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên FEM sẽ mang lại kết quả tốt nhất.
4.3.5. Kiểm định tự tương quan, tương quan chuỗi
Do kiểu dữ liệu của mơ hình là dữ liệu panel data, tác giả sử dụng kiểm định Woodridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan của mơ hình với kết quả:
Bảng 4.11. Kết quả kiểm định Woodridge
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 148) = 56,336 Prob > F = 0.0001
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 11)
Kết quả: Với giá trị Prob>F=0.0001 (<5%) ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là có hiện tượng tự tương quan đối với mơ hình dữ liệu bảng. Đây là điều không mong muốn đối với một mơ hình hồi quy bởi bản chất của hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) là hiện tượng các thành phần trong chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thời gian hoặc khơng gian có mối quan hệ với nhau mà đối với mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển giả định rằng quan hệ tự tương quan không tồn tại trong các biến quan sát.
4.3.6. Kết quả mơ hình hồi quy GLS
Từ các kiểm định trên, ta có thể thấy mơ hình hồi quy dữ hiệu dữ liệu bảng bị các “khuyết tật” là hiện tượng tương quan chuỗi và phương sai thay đổi. Để khắc phục các “khuyết tật” trên, ta tiến hành hồi quy GLS.
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy GLS
LEV Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf.Interval]
SIZE .0731601 .0057701 12.68 0.000 .061851 .0844692 ASSET .0231955 .0253958 0.91 0.361 -.0265795 .0729704 ROA -.3745201 .0422486 -8.86 0.000 -.4573258 -.2917144 STATE .0516369 .0157768 3.27 0.001 .0207149 .0825589 NEDs -.0867731 .0213779 -4.06 0.000 -.128673 -.0448731 GROW .0006106 .0000843 7.24 0.000 .0004453 .0007759 _cons -1.463716 .1641966 -8.91 0.000 -1.785535 -1.141896 Wald chi2(6) 317,35 Prob > chi2 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 12)
Mơ hình sau khi được khắc phục các khuyết tật bằng phương pháp hồi quy GLS có kết quả hồi quy: các biến độc lập là sở hữu nhà nước (STATE), quy mô (SIZE), tăng trưởng (GROW) và lợi nhuân (ROA), thành viên HĐQT không tham gia điều hành cơng ty đều có mức ý nghĩa (‘P>|t|’ < 0,01), tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có mức ý nghĩa 1%. Riêng biến tài sản cố định (ASSET) có mức ý nghĩa >0,1 tức là khi hồi quy theo phương pháp GLS khơng có ý nghĩa thống kê. Mối tương quan của các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình REM cũng tương tự như mối tương quan trong cả ba mơ hình OLS, FEM và REM.
4.3. Tổng hợp kết quả của các mơ hình
Sau tiến hành các kiểm định và đưa ra mơ hình khắc phục các khuyết tật của mơ hình, kết quả hồi quy của các mơ hình được tổng hợp qua bảng sau.
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy 4 mơ hình chính
MH (1)-OLS MH (2)-FEM MH (3)-REM MH (4)-GLS SIZE 0.0537*** 0.0439*** 0.0495*** 0.0732*** [9.27] [3.92] [5.99] [12.68] ASSET 0.0179 0.203*** 0.157*** 0.0232 [0.52] [5.33] [4.58] [0.91] ROA -0.506*** -0.167*** -0.209*** -0.375*** [-7.58] [-3.89] [-4.94] [-8.86] STATE 0.0769*** 0.0484 0.0620*** 0.0516*** [4.41] [1.54] [2.58] [3.27] NEDs -0.199*** -0.0581* -0.0825*** -0.0868*** [-5.20] [-1.73] [-2.59] [-4.06] GROW 0.000382 0.000546*** 0.000548*** 0.000611*** [1.57] [4.15] [4.22] [7.24] _cons -0.860*** -0.728** -0.859*** -1.464*** [-5.15] [-2.31] [-3.67] [-8.91] N 745 745 745 745 R-sq 0,221 0.110
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 4.13)
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Từ bảng 4.13 cho biết kết quả tổng hợp từ bốn mơ hình hồi quy lần lượt là OLS, FEM, REM, GLS với biến phụ thuộc (LEV) trong mơ hình và 6 biến độc lập, dựa vào kết quả này cho thấy:
Ở mơ hình hồi quy OLS, các biến độc lập SIZE và STATE có ý nghĩa thống kê với sự tác động cùng chiều. Các biến độc lập ROA và NEDs có ý thống kê với sự tác động ngược chiều với LEV. Cịn riêng 2 biến ASSET và GROW tuy đều có sự tác động cùng chiều như kỳ vọng, nhưng cả 2 lại không mang nhiều ý nghĩa thống kê.
Ở 2 mơ hình FEM và REM, các biến SIZE ASSET NEDs GROW đều có tác động như kỳ vọng và đều mang ý nghĩa thông kê. Riêng biến STATE tuy khơng có ý nghĩa thống kê đối với mơ hình FEM nhưng vẫn có tác động như kỳ vọng, và vẫn mang ý nghĩa thống kê đối với mơ hình REM. Đặc biệt từ bảng trên, ta cũng có thể thấy tất cả các biến phụ thuộc đều có tác động như kỳ vọng và đều mang ý nghĩa