CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.6. Quy trình phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập và tính tốn được các dữ liệu của biến phụ thuộc và các biến độc lập của các cơng ty có vốn nước ngoài niêm yết trên sàn giao dịch HOSE tác giả sử dụng phần mềm STATA và phần mềm Excel để tiến hành phân tích các số liệu thu được.
3.6.1. Phân tích thống kê mơ tả
Mục đích của phân tích thống kê mơ tả là để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập theo các tiêu chí như giá trị trung bình (mean), giá trị lớn nhất (maximum), giá trị nhỏ nhất (minimum), độ lệch chuẩn (standard deviation),... của biến phụ thuộc là tính kịp thời BCTC và bốn biến độc lập là tỷ lệ quyền sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài, lợi nhuận kinh doanh, loại cơng ty kiểm tốn, đồn bẩy tài chính.
3.6.2. Phân tích tương quan
Mục đích của phân tích tương quan l à để xem xét mối quan hệ giữa các biến định lượng trong mơ hình. Kiểm tra mối tương quan giữa biến các biến độc lập với
nhau và tương quan với biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan. Giá trị của hệ số tương quan nằm trong khoảng (-1,+1). Hai biến được coi là có mối tương quan chặt chẽ khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan tiến gần đến 1. (Hoàng Trọng, Chu nguyễn Mộng Ngọc ,2008). Ngoài ra, hệ số tương quan Pearson còn giúp nghiên cứu phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với nhau. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF. Thông thường, nếu VIF của biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc là điều kiện để phân tích hồi quy
3.6.3. Phân tích hồi quy
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau thơng qua hệ số tương quan Pearson, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để phân tích mơ hình hồi quy đa biến, phân tích tác động của các nhân tố đến tính kịp thời BCTC của các cơng ty có vốn đầu tư nước ngồi niêm yết trên sàn giao dịch HOSE, lần lượt tiến hành như sau:
Lựa chọn mơ hình phù hợp: Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu
thiết kế theo dạng bảng, do đó tác giả sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu kết hợp tất cả các quan sát (Pooled OLS). Với dữ liệu bảng thì ta có thêm giả định rằng mỗi thực thể đều có đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến biến giải thích nhưng các yếu tố đó lại khơng thể quan sát được. Và việc xem xét có hay khơng những yếu tố đó sẽ được thực hiện với hai mơ hình là mơ hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model).”
“Để kiểm định xem liệu trong ba mơ hình Pooled OLS, FEM và REM thì mơ hình nào là phù hợp nhất với mẫu dữ liệu, tác giả sử dụng 3 kiểm định: kiểm định Fisher( F) , kiểm định nhân tử Lagrange (LM) và kiểm định Hausman .
Các bước phân tích để lựa chọn mơ hình phù hợp:
“Bước 1: Luận văn sử dụng câu lệnh trong phần mềm Stata để chạy các mơ hình hồi quy theo Pooled OLS, FEM và REM. Sau đó, sử dụng kiểm định Fisher để kiểm định giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM với giả thuyết H0 cho rằng khơng có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau. Nếu P- value < 0.05, kết quả kiểm định bác bỏ H0, mơ hình FEM được chọn, ngược lại chọn Pooled OLS.”
“Bước 2: Từ kết quả ở bước 1, nếu mô hình FEM được chọn, kiểm định Hausman được sử dụng để kiểm định giữa mơ hình FEM và mơ hình REM. Kiểm định Hausman đưa ra giả thuyết H0 cho rằng khơng có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng và biến giải thích trong mơ hình . Nếu P-value < 0.05, kiểm định bác bỏ H0, thì kết luận mơ hình FEM là phù hợp, ngược lại mơ hình REM phù hợp hơn.”
“Trường hợp mơ hình Pooled OLS được chọn, luận văn sử dụng kiểm định LM test để kiểm định giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM, giả thuyết H0 cho rằng sai số của ước lượng thô không bao gồm các sai lệch giữa các DN hoặc các năm (phương sai giữa các DN) là không đổi. Nếu P-value <0.05, ta bác bỏ H0, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với mơ hình REM, ngược lại Pooled OLS là phù hợp hơn REM.”
“Sau khi thực hiện 2 bước trên, mơ hình nào được lựa chọn sẽ được dùng để chạy mơ hình hồi quy cho dữ liệu nghiên cứu và tiến hành kiểm định một số giả định của mơ hình như giả định về hiện tượng đa cộng tuyến, giả định về hiện tượng phương sai sai số thay đổi. .Nếu mơ hình Pooled OLS được chọn, kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, nếu mơ hình FEM được chọn, ta sử dụng kiểm định Wald; cịn nếu mơ hình REM được lựa chọn, ta sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrange. Nếu P-value <0.05, ta kết luận mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Nội dung chương này trình bày về quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu, trình bày mơ hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu và cách đo lường biến phụ thuộc và các biến dộc lập trong mơ hình, phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các dữ liệu trên BCTN, BCTC đã kiểm toán của các cơng ty có vốn đầu tư nước ngồi niêm yết trên sàn giao dịch HOSE. Sau đó tiến hành phân tích hồi quy mơ hình các nhân tố tác động đến tính kịp thời BCTC thơng qua các bước thống kê mơ tả, phân tích tương quan bằng cách sử dụng phần mềm Stata và phần mềm excel.