Bài nghiên cứu tiến hành kiểm định các vấn đề như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi bằng kiểm định White, kiểm định F để kiểm tra sự phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định P-value xem ý nghĩa thống kê của các hệ số của biến, và xem có bỏ sót biến giải thích hay khơng bằng kiểm định Reset của Ramsey.
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Bài nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF hoặc ma trận hệ số tương quan.
Để kiểm định mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng chúng ta có
thể dựa vào ma trận hệ số tương quan hoặc giá trị VIF ở hồi quy: Ở ma trận hệ số tương quan, chúng ta xác định đa cộng tuyến "bằng cảm tính" thì ở bước hồi quy, chúng ta sẽ dùng những con số chính xác để xác định có hay khơng hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF < 10 thì khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra
- Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Khi mơ hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, các ước lượng OLS cho các hệ số vẫn là ước lượng khơng chệch, chỉ có phương sai của các hệ số ước lượng và hiệp phương sai giữa các hệ số ước lượng thu được bằng phương pháp OLS là chệch. Từ đó White (1980) đề xuất phương pháp sai số chuẩn vững (robust standard error) với tư tưởng như sau: vẫn sử dụng các hệ số ước lượng từ phương pháp OLS, tuy nhiên phương sai các hệ số ước lượng thì được tính tốn lại mà không sử dụng đến giả thiết phương sai sai số khơng đổi.
Để mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi, khi chạy mơ hình gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi, chúng ta cần dùng phương pháp này để cải thiện mơ hình cho tốt hơn. Mơ hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors) , hay còn gọi là ước lượng sai số chuẩn vững khi ước lượng mô hình sai số chuẩn mạnh sẽ cho một kết quả ước lượng đúng của sai số chuẩn trong đó chấp nhận sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity).
Ngồi ra để kiểm tra tính vững của mơ hình cũng như tác động ngược lại của việc gia tăng tính thanh khoản của cổ phiếu đến hoạt động đầu tư của công ty, bài nghiên cứu sẽ hồi quy đầu tư theo thanh khoản trong quá khứ (LAMH), dòng tiền (CF) và tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (MB).
phương pháp hồi quy hai bước (2SLS), để kiểm sốt vấn đề nội sinh. Hai biến dịng tiền (CF) và tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (MB) được xem như các biến công cụ trong hồi quy.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Với mục tiêu nghiên cứu chính của bài nghên cứu là tìm hiểu mối tương quan giữa đầu tư và tính thanh khoản của cổ phiếu. Trong chương 2 chúng tơi đã trình bày tổng quan các lý thuyết về đầu tư, tính thanh khoản và tổng quan các nghiên cứu trước đây của các tác giả có uy tín để có cái nhìn cụ thể hơn về mối tương quan giữa đầu tư và tính thanh khoản của các nước trên thế giới và các nghiên cứu ở Việt Nam. Trong chương 3 chúng tơi lại trình bày phương pháp nghiên cứu của mình cho các cơng ty niêm yết ở Việt Nam qua hai sàn chứng khoán là HSX và HNX. Vì vậy trong chương này, chúng tơi sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu đạt được về mối tương quan giữa tính thanh khoản và đầu tư của cơng ty.
4.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Dữ liệu được thu thập từ các công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán là sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), mẫu dữ liệu bao gồm 520 quan sát. Các quan sát được lấy theo năm cho từng cổ phiếu trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2017. Trên cơ sở khối lượng giao dịch, giá theo ngày của từng cổ phiếu, số lượng cổ phiếu, tổng tài sản, dòng tiền…
Kết quả thống kê mơ tả được trình bày ở Bảng 4.1.1 cho thấy thống kê mô tả đặc trưng của từng biến số được sử dụng trong mơ hình gồm số quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn.
Bảng 4.1.1: Thống kê mô tả các biến
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch
chuẩn Min Max
AMH 520 -11.176 1.096858 -13.6414 -7.29517 CAP 520 -0.03216 0.473349 -2.68544 8.912288 CRD 520 -0.02854 0.474522 -2.69814 8.917109 SIZE 520 12.19951 0.78499 9.443182 14.46093
TNV 520 -3.07443 0.828719 -6.30152 -1.45041 VOL 520 -0.79798 0.340571 -2.34303 -0.64357
RET 520 0.171215 0.627243 -0.9 4.27273
CB 520 0.125932 0.141606 0.000732 1.133945
(Nguồn tính tốn từ mẫu dữ liệu do tác giả thu thập từ thông tin trong BCTC và các thông tin được công bố trên các phương tiện thông tin đại chúng của các công ty)
Biến độc lập chính:
CAP (hoặc CRD) là biến giải thích chính cho đầu tư của cơng ty có giá trị trung bình lần lượt là -0.03216 (-0.02854). Đầu tư của công ty ở đây được đo lường dựa vào độ lệch của đầu tư ba năm trước nên chúng ta có thể nói đo lường đầu tư ở đây là đầu tư bất thường của công ty. Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến CAP (hoặc CRD) lần lượt là 8.912288 và -2.68544 (hoặc 8.917109 và -2.69814). Điều này thể hiện đầu tư của công ty khá chênh lệch giữa các cơng ty và có những năm các cơng ty có mức độ đầu tư rất lớn so với các năm trước.
Các biến độc lập cịn lại như SIZE là quy mơ cơng ty có giá trị trung bình là 12.19951 do các cơng ty được lựa chọn trong mẫu đều có giá trị lớn, các cơng ty mà khơng có khối lượng giao dịch hầu như được loại ra khỏi mẫu nghiên cứu. PRC có giá trị trung bình là 4.06679. TNV thì có giá trị trung bình là -3.07443, chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất là khá lớn điều này thể hiện sự chênh lệch trong khối lượng cổ phiếu giao dịch của các cơng ty. VOL có giá trị trung bình là - 0.79798. RET có giá trị trung bình là 0.171215. CB có giá trị trung bình là 0.125932. Các biến hầu như đều giống như nghiên cứu của M.Kang, W.Wang và Eom (2017).
Biến phụ thuộc chính:
Chỉ số Amihud (AMH) trung bình là -11.176, với độ lệch chuẩn là 1.096858. Nhìn chung chỉ số AMH là khá ổn định trong giai đoạn năm 2010-2017. So với tỷ số AMH trong bài nghiên cứu của M.Kang, W.Wang và Eom (2017) là -16,579 với độ lệch chuẩn 2,624 thì con số này cịn khá nhỏ và ít biến động hơn. Điều này cho
thấy tại thị trường Việt Nam, phản ứng của giá đối với khối lượng giao dịch không lớn bằng ở các quốc gia có thị trường chứng khoán phát triển, tuy nhiên mức độ phản ứng của từng cổ phiếu có sự chênh lệch đáng kể. Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của chỉ số AMH lần lượt là -7.29517 và -13.6414, điều này cho thấy tính thanh khoản của các cổ phiếu còn khá khác biệt, như thế là phù hợp với thực tế trên thị trường chứng khoán.
Bảng 4.1.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
amh lamh cap crd size prc tnv vol ret
amh 1 lamh 0.7208 1 cap -0.0077 0.066 1 crd -0.0064 0.069 0.997 1 size -0.7407 -0.702 -0.0417 -0.036 1 prc -0.0039 0.0062 0.0203 0.0229 0.0643 1 tnv -0.5314 -0.373 -0.0187 -0.0243 0.0299 0.1664 1 vol 0.0326 -0.0407 0.0193 0.0161 0.0002 0.0317 0.0447 1 ret -0.2514 0.1421 0.0362 0.0419 0.1331 0.1179 0.0466 -0.1375 1 cb -0.1688 -0.1261 0.236 0.241 0.1955 -0.0083 -0.045 -0.0224 0.0599
(Nguồn tính tốn từ mẫu dữ liệu do tác giả thu thập từ thông tin trong BCTC và các thông tin được công bố trên các phương tiện thông tin đại chúng của các công ty)
Bảng 4.1.2 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình. AMH có mối tương quan rất lớn đối với LAMH là 0.7208 cho thấy tính thanh khoản của cổ phiếu trong q khứ có liên quan chặt chẽ đến tính thanh khoản của cổ phiếu ở thời điểm hiện tại. Tuy nhiên để có thể chính xác hơn chúng ta cần dựa vào kết quả hồi quy. AMH thay đổi theo quy mô doanh nghiệp, mức giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch. Cuối cùng, cả CAP và CRD đều tương quan yếu với AMH. CAP cho thấy mối tương quan −0.0077 với AMH trong khi CRD thể hiện mối tương quan −0.0064. Chúng ta có thể có cái nhìn tổng qt là đầu tư của cơng
ty sẽ ít tác động đến tính thanh khoản của cổ phiếu. Tuy nhiên, đầu tư của công ty lại cho thấy mối tương quan rất lớn với số dư tiền mặt (tính thanh khoản của tài sản) là 0.236 và 0.241 phù hợp với nghiên cứu của Eisfeldt (2004).
Từ ma trận hệ số tương quan ta có thể thấy hầu như khơng có hệ số tương quan nào giữa các biến độc q cao, điều này cho thấy khơng có vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng có thể xuất hiện trong mơ hình. Tuy nhiên cần phải tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để xác định chính xác tính đúng đắn của mơ hình. AMH có mối tương quan âm với cả CAP và CRD, tuy nhiên mối tương quan này là rất nhỏ và khơng có ý nghĩa thống kê nên chưa thể nói lên điều gì và cần tiến hành hồi quy để có kết luận chính xác hơn.