Kiểm định F Kiểm định LM Kiểm định
Hausman
So sánh Pooled OLS và FEM Pooled OLS và REM FEM và REM
Kết quả kiểm định F(672;2301) = 3.3098 p_value = 0.0000 p_value = 0.0000 với tất cả kiểm định Breusch-Pagan, Honda, King-Wu Chi-Sq. Statistic (6) = 10.8578 p_value = 0.0929 Kết luận về H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Không thể bác bỏ H0
Kết luận Chọn FEM Chọn REM Chọn REM
Kiểm định F bác bỏ giả thuyết H0 rằng hiệu ứng cố định là dư thừa và kết luận rằng mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình Pooled OLS. Tất cả các kiểm định nhân tử Lagrange sử dụng các phương pháp khác nhau (Breusch-Pagan, Honda, King-Wu) đều bác bỏ giả thuyết H0 rằng không tồn tại hiệu ứng ngẫu nhiên, và do vậy mơ hình REM sẽ đưa ra kết quả tốt hơn mơ hình Pooled OLS. Như vậy, cả mơ hình FEM và REM đều thích hợp hơn mơ hình Pooled OLS thuần túy. Kiểm định Hausman không thể bác bỏ giả thuyết H0 rằng các giả định của mơ hình REM bị vi phạm. Tóm lại, sau khi tiến hành kiểm định F, kiểm định LM và kiểm định Hausman, mơ hình REM là mơ hình phù hợp nhất trong 3 mơ hình Pooled OLS, FEM và REM (xem Bảng 4.11).
4.2.2.3. Kiểm định các khuyết tật của mơ hình do vi phạm các giả định
(1) Giả định khơng có đa cộng tuyến
Phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập của mơ hình hồi quy cho thấy khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập của mơ hình hồi quy có mối tương quan đủ lớn để gây ra sự thiên chệch các kết quả ước lượng. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa hai biến bất kỳ lớn hơn 0,8 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến này (Gujarati, 2003, p.359). Đối với mẫu nghiên cứu này, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các biến của mơ hình hồi quy đều ở mức thấp và dưới 0,8 (cao nhất chỉ ở mức 0,464), cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
(2) Hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi
Như đã đề cập ở mục 3.4.3, hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi là có tồn tại đối với mơ hình REM nếu ước lượng bằng OLS. Để giải quyết các vấn đề này, tác giả đã sử dụng phương pháp FGLS (theo ước lượng Swamy-Arora) để ước lượng mơ hình REM (Brooks, 2008, pp.498-499; Gujarati, 2003, pp.647-649; Greene, 2002, pp.296-297), và trình bày kết quả trong Bảng 4.7.
(3) Giả định riêng của mơ hình REM
Kết quả kiểm định Hausman (Bảng 4.10) cho thấy hạng nhiễu thành phần ui (thành phần ngẫu nhiên tương ứng với mỗi doanh nghiệp) khơng có mối tương quan với các biến độc lập khác của mơ hình. Đây là giả định rất quan trọng đối với mơ hình REM và kết quả kiểm định cho thấy giả định này không bị vi phạm.
Một giả định khác của mơ hình REM là khơng có sự tương quan chéo đáng kể đối với phần dư của ước lượng . Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu có kiểu dữ liệu bảng khơng cân bằng và sự không cân bằng này là rất lớn, với chênh lệch số quan sát của năm 2017 (năm nhiều nhất) và năm 2013 (năm ít nhất) là 126 quan sát, tức 18,8% tổng số doanh nghiệp quan sát. Do vậy, việc kiểm định giả định về sự tương quan chéo của phần dư (cross-sectional dependence test) là không thể thực hiện được và cũng không cần thiết khi mẫu nghiên cứu có số doanh nghiệp rất lớn (669 doanh nghiệp) và số năm quan sát rất nhỏ (5 năm) (Hoyos và Sarafidis, 2006).
(4) Phân phối của phần dư
Thông qua biểu đồ phân phối phần dư (Hình 4.6), phần dư trong ước lượng mơ hình REM có hình dạng của phân phối chuẩn.
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 Histogram Normal D e n s it y RESID
Hình 4.6. Biểu đồ phần dư theo REM và phân phối chuẩn
4.2.2.4. Hệ số beta và giải thích ý nghĩa
Kỳ vọng của tác giả và kết quả thực nghiệm của các giả thuyết nghiên cứu được tác giả tổng hợp trong Bảng 4.12. Kết quả hồi quy REM thể hiện hệ số hồi quy của biến EM mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả hồi quy xác nhận kết luận sơ bộ từ phân tích hệ số tương quan trước đó: Doanh nghiệp có mức quản trị lợi nhuận càng cao thì nhà đầu tư càng quyết định mua nhiều hơn, bán ít hơn. Mặc dù kết luận này trái ngược với kỳ vọng ban đầu của tác giả, kết quả này giống với kết luận từ nghiên cứu thực nghiệm của Nwaobia và các cộng sự (2016) cho thị trường Nigeria.
Như đã giải thích, tác giả cho rằng mối tương quan thuận chiều này có thể xuất phát từ hiện tượng thông tin bất cân xứng. Doanh nghiệp thực hiện hành vi quản trị lợi nhuận có khả năng cao sẽ ghi nhận kết quả kinh doanh tốt đẹp nếu nhìn từ bên ngồi. Tuy nhiên, nhà đầu tư trên thị trường nói chung khó có thể biết rằng doanh nghiệp đã cố tình điều chỉnh lợi nhuận để báo cáo kết quả lợi nhuận theo hướng có lợi cho họ. Và do vậy, dưới góc nhìn của họ, cổ phiếu của doanh nghiệp này là một khoản đầu tư tốt và họ sẽ ra quyết định mua. Bên cạnh đó, người bán (cổ đơng hiện hữu) rất có thể có nhiều thơng tin hơn người mua về kết quả thực sự của doanh nghiệp. Với thông tin ít hơn, người mua sẽ có nhiều bất đồng quan điểm hơn về giá trị doanh nghiệp, từ đó tạo ra nhu cầu cao hơn đối với việc mua cổ phiếu của doanh nghiệp.
Hệ số hồi quy của biến ROE mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này giống với kỳ vọng của tác giả. Khả năng sinh lời có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sở hữu cổ phiếu của nhà đầu tư. Điều này hồn tồn hợp lý: Doanh nghiệp càng có khả năng sinh lời cao thì nhà đầu tư càng muốn mua và ít muốn bán cổ phiếu của doanh nghiệp đó.
Biến LEV đo lường địn bẩy tài chính và có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Hệ số hồi quy của biến LEV này mang dấu âm và giống với kỳ
vọng của tác giả, thể hiện rằng các doanh nghiệp có địn bẩy tài chính càng cao thì nhà đầu tư trên thị trường quyết định mua càng ít, bán càng nhiều.