CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.3. Mơ hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp
4.3.1. Ước lượng mơ hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp
Sau khi kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình, tất cả các biến đều có tính dừng. Tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng các mơ hình Pooled OLS, FEM, REM thu được các kết quả hồi quy cho 3 mơ hình như sau:
Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả hồi quy dựa trên các mơ hình Pooled OLS, FEM, REM
Biến Pooled OLS FEM REM
I/Ki,t-1 0.432*** 0.108** 0.432*** (I/K)2i,t-1 -0.206** 0.183* -0.206** B/Ki,t-1 -0.015 -0.110*** -0.015 RB/Ki,t-1 -0.653*** -0.237 -0.653*** S/Ki,t-1 0.010*** 0.009 0.010*** Constant 0.018*** 0.063*** 0.018***
Độ lệch chuẩn biểu thị trong dấu ngoặc
* p-value < 0.10, ** p-value < 0.05, *** p-value < 0.01
(Nguồn: Kết quả tính tốn từ phần mềm Stata)
Kết quả thống kê thu được cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê.
4.3.2. Các kiểm định mơ hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp
a. Kiểm định lựa chọn mơ hình: Các kết quả kiểm định cho thấy mơ hình FEM là phù hợp.
b. Kiểm tra đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi: Kết quả kiểm định cho thấy:
- Có hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge): p – value < 10% (p- value = 0.0000).
- Có hiện tượng phương sai thay đổi (kiểm định Wald): p – value < 10% (p- value = 0.0000).
Tác giả nhận thấy phương trình hồi quy có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Bên cạnh đó, để khắc phục các hiện tượng không tốt dẫn đến việc ước lượng khơng cịn chính xác, tác giả đã ứng dụng mơ hình của Hansen, đưa thêm biến cơng cụ (có tương quan với biến phụ thuộc và biến độc lập) trong mơ hình nhưng khơng có tương quan với phần dư (GMM - Generalized Method of Moments) để ước lượng tính tốn.
4.3.3. Hồi quy GMM
Sử dụng các biến trễ của biến độc lập để làm biến cơng cụ trong mơ hình hồi quy GMM. Tác giả tiến hành chạy hồi quy GMM cho phương trình bao gồm biến phụ thuộc là tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản và các biến độc lập là độ trễ của tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản, của bình phương tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản, của tỷ lệ nợ vay trên tổng tài sản, của tỷ lệ chi phí lãi vay trên tổng tài sản, của tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản.
Bảng 4.6: Kết quả mơ hình hồi quy GMM
Biến Coef. I/Ki,t-1 0.189*** (I/K)2i,t-1 0.268*** B/Ki,t-1 -0.023*** RB/Ki,t-1 -0.197*** S/Ki,t-1 0.015*** Constant 0.026*** AR(1) 0.001
Biến Coef.
AR(2) 0.518
Kiểm định Sargan 0.216 Kiểm định Hansen 0.214
* p-value < 0.10, ** p-value < 0.05, *** p-value < 0.01
(Nguồn: Kết quả tính tốn từ phần mềm Stata)
Dựa theo kết quả kiểm định của mơ hình, có thể thấy xuất hiện tương quan chuỗi bậc 1 AR(1) (p-value < 10%) nhưng vẫn đảm bảo không xuất hiện tương quan chuỗi bậc 2 AR(2) (p-value > 10%). Bên cạnh đó, kiểm định Sargan và Hansen cho kết quả p-value > 10%, chứng tỏ việc sử dụng các biến cơng cụ trong mơ hình hồi quy này là phù hợp.
Theo kết quả mơ hình, có thể thấy độ trễ tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản có tương quan dương với biến phụ thuộc và có ý nghĩa thống kê (p-value <1%). Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Baum et al. (2008) và Rashid (2017). Độ trễ của bình phương của tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản cũng tương quan dương và có ý nghĩa thống kê cao. Hệ số tương quan của cả độ trễ của tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và chi phí nợ trên tổng tài sản là âm. Điều này hàm ý là sự tác động tiêu cực của cả hai biến độc lập này với mức đầu tư hiện tại của các cơng ty. Những ước tính này cho thấy các cơng ty có tỷ lệ nợ trên vốn cao hơn có khả năng đầu tư ít hơn vào tài sản vốn của họ. Hệ số tương quan của tỷ lệ nợ trên vốn phù hợp với nghiên cứu được thực hiện bởi Rashid (2017). Tương tự, độ trễ của tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản cũng có ý nghĩa thống kê với hệ số tương quan dương, điều này có thể giải thích rằng doanh thu trên tổng tài sản cao hơn trong năm trước, các cơng ty có xu hướng đầu tư nhiều hơn vào năm sau.