BIẾN VIF 1/VIF
DA 1.35 0.74195 SIZE 1.48 0.67343 SDRET 1.16 0.86437 PRICE 1.44 0.69265 PPE 1.14 0.87864 LEV 1.07 0.93284 Mean VIF 1.27
Nguồn: tác giả tổng hợp dựa vào kết quả kiểm định thực hiện trên Stata
4.5. Kết quả nghiên cứu
Để kiểm tra tác động của của điều chỉnh lợi nhuận lên thanh khoản của cổ phiếu thông qua giả thuyết H1 (Điều chỉnh lợi nhuận có tác động nghịch biến lên thanh khoản cổ phiếu), tác giả thực hiện các phép hồi quy trên phương trình (1) được viết
lại như sau:
LIQUIDITYit = β0 + β1DAit + β2SIZEit + β3 SDRETit +
β4PRICEit + β5LEVit + β6PPEit + εit
Trong đó, LIQUIDITY đại diện cho thanh khoản cổ phiếu theo 3 cách đo lường: TURNOVER, ILQ và PZR, như vậy có 3 phương trình hồi quy được thực hiện. Ngoài ra, ở mỗi lần hồi quy (trên mỗi phương trình hồi quy), tác giả thực hiện theo 3 cách: hồi quy gộp (pooled model), hồi quy với hiệu ứng cố định (fixed effect model – FEM) và hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên (random efffect model- REM).
Sau đó tác giả thực hiện các kiểm định (Lagrange Multiplier (LR test) và Hausman (Hausman test) để lựa chọn mơ hình nào là phù hợp nhất. Trong nghiên cứu này, kết quả của các kiểm định và kết quả hồi quy cuối cùng của phương pháp được cho là phù hợp nhất được trình bày. Bảng kiểm định lựa chọn phương pháp hồi quy sẽ trình bày hệ số Chi2
(Chi-square) và mức ý nghĩa (Prob). Bảng kết quả hồi quy sẽ trình bày: hệ số hồi quy (coefficient), sai số chuẩn (Std. Error), thống kê t (t- Statistic) và mức ý nghĩa (Prob). Bên cạnh đó, ký hiệu *, **, ***, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%. Tương ứng với từng cách đo lường thanh khoản, kết quả được trình bày dưới đây:
4.5.1. Mơ hình TURNOVER (khối lượng giao dịch)
Thanh khoản của cổ phiếu được đại diện bằng biến TURNOVER và được hồi quy theo các biến phụ thuộc theo phương trình cụ thể như sau:
TURNOVERit = β0 + β1DAit + β2SIZEit + β3 SDRETit +
β4PRICEit + β5LEVit + β6PPEit + εit
Phương trình trên được hồi quy lần lượt với 3 phương pháp: pooling, fixed effect và random efffect, sau đó, 2 kiểm định Hausman và Lagrange Multiplier được thực hiện. Kết quả của 2 kiểm định được trình bày trong bảng 4.6.
Bảng 4.6: Các thơng số kiểm định LR và Hausman lựa chọn mơ hình TURNOVER
Lagrange Multiplier test Hausman test
Chi-square 413.057*** 25.023***
Prob 0.0000 0.0003
Ký hiệu ***, **, * tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10% Nguồn: tác giả tổng hợp dựa vào kết quả kiểm định thực hiện trên Eview
Hệ số Chi2
của kiểm định Hausman (Chi2 = 25.023) có ý nghĩa thống kê ở mức từ 1%. Do vậy, giả thuyết H0 của kiểm định Hausman bị bác bỏ, tức mơ hình hồi quy với hiệu ứng cố định (Fixed Effects) hiệu quả hơn so với mơ hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects). Đồng thời, hệ số Chi2
413.057) cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do vậy, giả thuyết H0 của kiểm định LR bị bác bỏ, tức mơ hình hồi quy theo hiệu ứng cố định (Fixed Effects) hiệu quả hơn so với mơ hình hồi quy gộp (pooling). Như vậy, kết quả của 2 kiểm định LR và Hausman đều chỉ ra, phương pháp phù hợp nhất cho mơ hình là fixed effects. Sau khi lựa chọn được phương pháp hồi quy (fixed effects), kết quả hồi quy được trình bày trong bảng 4.7 dưới đây.