Trước khi xem xét các kết quả thực nghiệm, Bảng 4.1 trình bày giá trị trung bình, điểm giữa, độ lệch tiêu chuẩn và giá trị cao nhất và thấp nhất ... của các biến độc lập và các biến phụ thuộc với mục đích cho thấy rằng mối quan hệ được đề xuất giữa tính thanh khoản và đầu tư là tích cực. Có thể thấy rõ rằng đầu tư đang gia tăng trong thị trường chứng khoán thanh khoản, hỗ trợ cho giả thuyết trung tâm của nghiên cứu này.
Mẫu quan sát bao gồm dữ liệu theo năm của 321 cơng ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2007 đến 2016 và được lọc từ bộ dữ liệu 378 công ty niêm yết được thu thập ban đầu theo phương pháp thu thập dữ liệu đã trình bày tại chương 3 của luận văn. Tất cả các biến đều được hiệu chỉnh bằng kỹ thuật biến đổi Winsor ở mức từ 1% đến 3% để giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị mang tính bất thường (ví dụ tăng đột biến, hoặc giảm đột biến so với chuỗi dữ liệu) và mang tính thiểu số, khơng đại diện cho quy luật của bộ số liệu.
Dữ liệu nghiên cứu có độ biến động rất cao mang tính đặc thù của các biến, ví dụ như hàng tồn kho, biểu hiện thông qua giá trị Std. Dev./Mean đều cho kết quả lớn hơn 1, ngoại trừ biến Leverage, Tobin’s Q và Cash flow vì thế các nghiên cứu sẽ giảm độ chính xác khi phân tích.
Giá trị Skewness của các biến đều lớn hơn 0 nên đồ thị phân phối của các biến là lệch phải, ngoại trừ giá trị Skewness của biến Leverage là nhỏ hơn 0 nên đồ thị phân phối của biến là lệch trái.
Phần lớn giá trị Kurtosis của các biến đều lớn hơn 3 cho thấy đồ thị phân phối sẽ khá nhọn, mật độ phân phối tập trung hơn ở mức độ bình thường, ngoại trừ các biến Leverage, Large, Issue là nhỏ hơn 3 nên đồ thị phân phối dữ liệu sẽ khá tù.
36
Kết quả kiểm định Jarque-Bera3 cho thấy phần lớn kết quả P-value (Probability) đều nhỏ hơn 5%, như vậy là dữ liệu không giống phân phối chuẩn; điều này cũng là khá hợp lý trên thực tiễn khi các diễn biến số liệu có sự sai khác so với mức lý tưởng của lý thuyết và cũng rất logic với diễn biến của Skewness, Kurtosis.
Tóm lại các dữ liệu nghiên cứu là có thể sử dụng được vào các nghiên cứu tiếp theo, tuy nhiên độ tin cậy của dữ liệu cũng sẽ giảm đi do chưa đạt các chuẩn tối ưu về giá trị thống kê.
3 H0: Số liệu giống dạng phân phối chuẩn H1: Số liệu không giống dạng phân phối chuẩn
37
Bảng 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu
Mẫu quan sát bao gồm dữ liệu theo năm của 321 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2007 đến 2016, và đảm bảo yêu cầu mỗi cơng ty phải có dữ liệu dài hơn 5 kỳ liên tiếp. Tất cả các biến được hiệu chỉnh bằng kỹ thuật biến đổi Winsor (winsorization) ở mức 1-3% để giảm thiểu ảnh hưởng của các ngoại lai ở mỗi đi có thể cho kết quả sai lệch. Các biến phụ thuộc bao gồm tăng trưởng trong tổng tài sản (Total asset), tăng trưởng trong tài sản cố định (PPE), tăng trưởng trong hàng tồn kho (Inventories) được xác định theo công thức ∆It+1 = (It+1 – It)/It. Biến đo lường thanh khoản Liquidity thông qua Trading Volume được xác định là số lượng cổ phiếu giao dịch trung bình năm điều chỉnh với số cổ phiếu đang lưu hành. Các biến kiểm soát bao gồm Leverage được xác định bằng Tổng nợ/Tổng tài sản, Tobin’s Q được xác định bằng (Vốn hóa thị trường + Tổng nợ)/Tổng tài sản, và Cash Flow được xác định bằng (EBIT + Khấu hao)/Tổng tài sản. Các biến tham gia tương tác bao gồm Issue thể hiện việc cơng ty có phát hành thêm cổ phiếu trong năm quan sát, và Large thể hiện công ty có là cơng ty lớn với tổng tài sản lớn hơn mức trung bình thị trường.
Biến đầu tư
Biến thanh khoản
Biến kiểm soát Biến tương tác
Total asset PPE Inventories Liquidity Leverage Tobin’ Q Cash flow Issue Large
Mean 0.128818 0.131649 0.166629 0.004070 0.511473 0.902663 0.129596 0.300613 0.227355 Median 0.075600 -0.008800 0.067800 0.002000 0.537200 0.820800 0.113100 0.000000 0.000000 Maximum 1.797500 2.939100 2.994600 0.074500 0.991800 3.970800 0.907400 1.000000 1.000000 Minimum -0.711600 -0.997300 -1.000000 0.000000 0.006100 0.142200 -0.490500 0.000000 0.000000 Std. Dev. 0.255442 0.515009 0.528963 0.005850 0.216930 0.440211 0.097564 0.458608 0.419199
38
Biến đầu tư
Biến thanh khoản
Biến kiểm soát Biến tương tác
Total asset PPE Inventories Liquidity Leverage Tobin’ Q Cash flow Issue Large
Kurtosis 9.575319 9.171090 8.005762 24.63279 2.121190 15.17153 9.854434 1.756355 2.692668 Jarque-Bera 6538.369 6411.835 4253.088 59994.23 118.4996 21287.71 6110.220 527.8839 792.6358 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 356.9555 364.7997 461.7303 11.27800 1417.292 2501.279 359.1093 833.0000 630.0000 Sum Sq. Dev. 180.7447 734.6997 775.0515 0.094797 130.3522 536.7859 26.36683 582.5890 486.7665 Observations 2771 2771 2771 2771 2771 2771 2771 2771 2771 Std. Dev./Mean 1.982968 3.911986 3.174495 1.437346 0.424128 0.48768 0.752832 1.525576 1.843808
39
Bảng 4.2 trình bày kết quả phân tích tương quan giữa các biến cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập là khá nhỏ hoặc không ý nghĩa, do vậy là khá phù hợp trong việc tiếp hành nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.2. Kết quả phân tích tương quan biến
Covariance Analysis: Ordinary Sample: 2007 2016
Included observations: 3196
Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation
Probability INVENTORIES PPE TOTAL
ASSET LIQUIDITY LEVERAGE TOBINQ
CASH
FLOW ISSUE LARGE
INVENTORIES 1.000000 ----- PPE -0.000723 1.000000 0.9674 ----- TOTAL ASSET 0.015975 0.195813 1.000000 0.3666 0.0000 ----- LIQUIDITY -0.011657 -0.011585 0.077356 1.000000 0.5100 0.5127 0.0000 ----- LEVERAGE -0.014783 -0.027202 0.076556 -0.004500 1.000000 0.4035 0.1242 0.0000 0.7993 ----- TOBINQ -0.020653 0.011365 0.047996 0.045363 -0.013225 1.000000 0.2431 0.5207 0.0067 0.0103 0.4548 ----- CASH FLOW -0.020917 0.015369 0.060385 -0.026969 -0.351874 0.149820 1.000000 0.2371 0.3851 0.0006 0.1274 0.0000 0.0000 ----- ISSUE -0.011136 -0.004711 0.155847 0.123795 -0.024781 0.034091 0.031481 1.000000 0.5291 0.7901 0.0000 0.0000 0.1613 0.0540 0.0752 ----- LARGE -0.009506 0.007503 0.065804 0.046804 0.095223 0.059103 -0.026199 0.167795 1.000000 0.5911 0.6716 0.0002 0.0081 0.0000 0.0008 0.1387 0.0000 -----
40