Kiểm địnhphương phápOLS và FEM

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính của các công ty niêm yết ngành chế biến thực phẩm trên sàn hose , luận văn thạc sĩ (Trang 41)

4 .2Phương phápkiểm định mơ hình

4.2.3 Kiểm địnhphương phápOLS và FEM

Như đã đề cập ở trên, phương phápOLS tự động cho kết quả kiểm tra giữa OLS và FEM. Sau khi ước lượng và thỏa mãn các kiểm định như Hausman test và Breusch and Pagan để đảm bảo ước lượng chính xác, kết quả kiểm tra của P-value cung cấp

thông tin chấp nhận hay từ bỏ phương phápOLS hơn hay là FEM hơn. Giá trị p- value (Prob>F) =0.0000 của ba biến phụ thuộc, nghĩa là phương phápFEM thích

hợp hơn phương phápOLS và là phương pháp tối ưu được chọn. Tuy nhiên, theo những bằng chứng thực nghiệm trước đây, thì mơ hình OLS thỏa mãn hơn việc giải thích các nhân tố của của cấu trúc tài chính. Điều này đã được minh chứng bởi

nghiên cứu của Bevan and Danbolt (2004).

4.3 Xây dựng mơ hình hồi quy

Sau khi kiểm định lựa chọn phương phápphù hợp cho bài nghiên cứu như Zehra Reimoo (2008), Nadeem A.S và Z.Wang (2010), B.Prahalathan (2011).Tác giả đã lựa chọn mơ hình OLS cũng như các tác giả trên để kiểm định cho mục tiêu nghiên cứu. Các phương trình mơ hình hồi quy được thể hiện như sau:

TEV= β1+ β2Capint2i + β3Grow3i + β4Liq4i + + β5Ndts5i+ β6CProf6i + β6Size7i+ β8Tang8i + β9Uni9i + εi (4.1)

LTEV= β1+ β2Capint2i + β3Grow3i + β4Liq4i + + β5Ndts5i+ β6CProf6i + β6Size7i+

β8Tang8i + β9Uni9i + εi (4.2)

STEV = β1+ β2Capint2i + β3Grow3i + β4Liq4i + + β5Ndts5i+ β6CProf6i + β6Size7i+ β8Tang8i + β9Uni9i + εi (4.3)

Trong đó:

β1: hệ số tự do

βi: (i=2,2,2..9) là các hệ số hồi quy riêng từng biến độc lập

Ta có n= 43 quan sát, mỗi quan sát gồm 8 biến độc lập

Biến phụ thuộc

 TEV: tỷ lệ nợ

 LTEV: tỷ lệ nợ dài hạn  STEV: tỷ lệ nợ ngắn hạn

Biến độc lập

Liq, Grow, Ndts, Prof, Capint, Size, Tang, Uni: công thức tính xem Phụ lục 2.

εi= sai số dữ liệu chéo

4.3.1 Phân tích thống kê mơ tả

Bài nghiên cứu kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính của 43 Công ty ngành Chế biến thực phẩm niêm yết trên sàn HOSE từ năm 2007 đến 2011. Mơ tả thống kê của của các địn bẩy nợ và biến giải thích được thể hiện ở Bảng 4.6, tổng quan sát là 211 quan sát.

Bảng 4.6 -Thống kê mơ tả các biến tồn bộ mẫu nghiên cứu

TEV LTEV STEV CAPINT GROW LIQ

Trung bình 0.719759 0.401613 0.628618 0.996569 119.6827 2.143310 Trung vị 0.525310 0.369095 0.433575 0.767015 21.25734 1.375285 Lớn nhất 0.98940 0.501150 0.925621 12.25993 2052.059 1.617137 Nhỏ nhất 0.061240 0.068400 0.042020 0.032940 -95.17559 -2.589530 Độ lệch chuẩn 1.148261 0.987912 1.015347 1.392001 355.9718 2.571213 Skewness 4.651081 4.323395 4.918670 6.281198 2.592841 2.776250 Kurtosis 25.74118 22.48260 29.32183 47.33859 15.49684 12.12003 Số quan sát 211 211 211 211 211 211

NDTS PROF SIZE TANG UNI

Trung bình 0.050095 0.250126 12.05026 0.964564 0.809914 Trung vị 0.022815 0.123935 12.09187 0.566275 0.820500 Lớn nhất 1.453710 5.525700 16.56167 12.17790 1.024970 Nhỏ nhất 0.001650 0.004560 7.521320 0.158920 0.556450 Độ lệch chuẩn 0.132014 0.540982 1.330258 1.653682 0.106195 Skewness 7.253862 6.364455 -0.523908 4.528055 -2.298992 Kurtosis 67.20684 52.20746 45.72904 24.85400 17.58072 Số quan sát 211 211 211 211 211 Nguồn: Phụ lục Bảng 2.7

 Tổng nợ vay trên tổng tài sản trung bình của các Cơng ty là 71.97%, trong đó Cơng ty có nợ vay cao nhất là 6.12% và thấp nhất là 98.94%.

 Tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản của các Cơng ty là 40.16%, trong đó Cơng ty có nợ vay ngắn hạn cao nhất là 92.56% và thấp nhất là 4.20%.

 Tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản bình qn của các Cơng ty là 40.16%, trong

đó Cơng ty có nợ vay dài hạn cao nhất là 50.11% và thấp nhất là 6.84%.

Tiếp theo là biến độc lập:

 Cường độ vốn trung bình của ngành là 0.99 lần trong đó mức cao nhất là 12.25

lần và mức thấp nhất là 0.03 lần.

 Tốc độ tăng trưởng trung bình của ngành là 119.68 lần, trong đó mức lớn nhất là 2053 lần và mức nhỏ nhất là -95.17 lần.

 Khả năng thanh khoản của ngành là 2.14 lần trong đó lớn nhất là 16.17 lần và nhỏ nhất là -2.58 lần.

 Tấm chắn thuế từ khấu hao trung bình của ngành là 0.05 lần, trong đó lớn nhất là 1.45 lần và nhỏ nhất là 0.001 lần.

 Lợi nhuận trung bình của ngành là 0.25 lần trong đó lớn nhất là 5.25 lần và nhỏ nhất là 0.004 lần.

 Quy mơ trung bình của ngành là 12.05 lần trong đó mức cao nhất là 16.56 lần và mức thấp nhất là 7.52 lần.

 Tài sản hữu hình trung bình của ngành là 0.96 lần trong đó mức cao nhất là 12.17 lần và mức thấp nhất là 0.15 lần.

 Đặc điểm riêng của sản phẩm trung bình của ngành là 0.80 lần trong đó mức

cao nhất là 1.02 lần và mức thấp nhất là 0.55 lần.

4.3.2 Ước lượng tổng thể

TEV CAPINT GROW LIQ NDTS PROF SIZE TANG UNI

Mơ hình ước tính:

TEV= β1+ β2Capint2i + β3Grow3i + β4Liq4i + + β5Ndts5i+ β6CProf6i + β6Size7i+ β8Tang8i + β9Uni9i + εi (4.1)

TEV = 0.192799+0.006958*CAPINT - 2.03e-005*GROW - 0.059813*LIQ - 12.65777*NDTS - 0.090381*PROF + 0.0508643*SIZE + 1.230207*TANG + 0.913772*UNI (Nguồn: Phụ lục Bảng 2.6)

LTEV CAPINT GROW LIQ NDTS PROF SIZE TANG UNI

Mơ hình ước tính:

LTEV = β1+ β2Capint2i + β3Grow3i + β4Liq4i + + β5Ndts5i+ β6CProf6i + β6Size7i+

β8Tang8i + β9Uni9i + εi (4.2)

Thay thế hệ số:

LTEV = 1.440018+ 0.003474*CAPINT - 2.51e-005*GROW - 0.029194*LIQ +2.168990*NDTS + 0.061809*PROF + 0.058818*SIZE + 0.343333*TANG - 0.602092*UNI (Nguồn: Phụ lục Bảng 2.7)

STEVCAPINT GROW LIQ NDTS PROF SIZE TANG UNI (2.3)

Mơ hình ước tính:

STEV = β1+ β2Capint2i + β3Grow3i + β4Liq4i + β5Ndts5i+ β6CProf6i + β6Size7i+

β8Tang8i + β9Uni9i + εi (4.3)

Thay thế hệ số:

STEV = + 0.164978+ 0.0113931*CAPINT - 5.59e-05*GROW - 0.055141*LIQ - 14.37776*NDTS - 0.032744*PROF - 0.057367*SIZE - 0.167351*TANG + 1.022848*UNI (Nguồn: Phụ lục Bảng 2.8)

4.3.3 Kiểm định mơ hình

Kiểm định giả thiết về hệ số hồi quy: nhằm đưa ra biến phù hợp và có ý

nghĩa thống kê của mơ hình, tác giả sử dụng phương pháp giá trị P-value để kiểm tra giả thiết cho các hệ số hồi quy của các biến.

H0: Các biến độc lập không ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính. H1: Một trong các biến độc lập ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính.

P-value = P(|t| > t0) < α = 5%: bác bỏ giả thiết H0

Chấp nhận giả thiết H0 tức là những biến này khơng có ý nghĩa thống kê và khơng có ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính của doanh nghiệp

- Đối với mơ hình tổng nợ:

Biến độc lập P-value Kết luận

Capint 0.8002 Chấp nhận giả thiết H0

Grow 0.8493 Chấp nhận giả thiết H0

Liq 0.0002 Bác bỏ giả thiết H0

Ndts 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0

Prof 0.2772 Chấp nhận giả thiết H0

Size 0.0387 Bác bỏ giả thiết H0

Tang 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0

Uni 0.0561 Chấp nhận giả thiết H0

Nguồn: Phụ lục Bảng 2.8

- Đối với mơ hình nợ dài hạn

Biến độc lập P-value Kết luận

Capint 0.8448 Chấp nhận giả thiết H0

Grow 0.7165 Chấp nhận giả thiết H0

Liq 0.0049 Bác bỏ giả thiết H0

Ndts 0.0604 Chấp nhận giả thiết H0

Prof 0.2496 Chấp nhận giả thiết H0

Size 0.0084 Bác bỏ giả thiết H0

Tang 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0

Uni 0.0524 Chấp nhận giả thiết H0

Nguồn: Phụ lụcBảng 2.9

- Đối với mơ hình nợ ngắn hạn

Biến độc lập P-value Kết luận

Capint 0.6476 Chấp nhận giả thiết H0

Grow 0.5642 Chấp nhận giả thiết H0

Liq 0.0002 Bác bỏ giả thiết H0

Ndts 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0

Prof 0.6636 Chấp nhận giả thiết H0

Size 0.0358 Bác bỏ giả thiết H0

Tang 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0

Nguồn: Phụ lục Bảng 2.10

 Kiểm định thừa biến

Đây là kiểm định xem các hệ số đưa vào mô hình có đồng thời bằng 0 hay khơng để

quyết định có nên loại chúng ra khỏi mơ hình hay khơng. Để kiểm định thừa biến, tác giả sử dụng kiểm định Wald.

- Đối với mơ hình tổng nợ: theo kết quả hồi quy của Phụ lục Bảng 2.8 ta thấy

hệ số hồi quy của các biến cường độ vốn, tăng trưởng công ty, lợi nhuận và đặc thù riêng của sản phẩm khơng có ý nghĩa thống kê. Nghĩa là bốn biến này khơng cần thiết đưa vào mơ hình. Ta có giả thiết sau:

H0: β2 = β36 = β7 = 0

Tính tốn của Eviews (Phụ lục Bảng 2.11) cho thấy, vì P-value= 0.5554> 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết H0.

- Đối với mơ hình nợ dài hạn: theo kết quả hồi quy của Phụ lục Bảng 2.9 ta

thấy hệ số hồi quy của các biến cường độ vốn, tăng trưởng công ty, tấm chắn thuế từ khấu hao, lợi nhuận và đặc thù riêng của sản phẩm khơng có ý nghĩa thống kê. Nghĩa là năm biến này không cần thiết đưa vào mơ hình. Ta có giả thiết sau:

H0: β2 = β3 =β5 = β6 =β9 = 0

Tính tốn của Eviews (Phụ lục Bảng 2.12) cho thấy, vì P-value= 0.2384> 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết H0.

- Đối với mơ hình nợ ngắn hạn: theo kết quả hồi quy của Phụ lục Bảng 2.10

ta thấy hệ số hồi quy của các biến cường độ vốn, tăng trưởng công ty, tấm chắn thuế từ khấu hađặc thù riêng của sản phẩm khơng có ý nghĩa thống kê. Nghĩa là ba biến này không cần thiết đưa vào mơ hình. Ta có giả thiết sau:

H0: β2 = β36 = β9= 0

Tính tốn của Eviews (Phụ lục Bảng 2.13) cho thấy, vì P-value= 0.1087> 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết H0.

Tóm lại, với tám biến tác giả đưa ra dựa vào ba bài nghiên cứu trước đây của Zehra Reimoo (2008), Nadeem A.S và Z.Wang (2011), B.Prahalathan (2011): Cường độ

vốn, tăng trưởng công ty, khả năng thanh khoản, tấm chắn thuế từ khấu hao, lợi nhuận, quy mơ cơng ty, tài sản hữu hình và đặc điểm riêng của sản phẩm.

Kết quả kiểm định giả thiết về hệ số hồi quy và thừa biến cho thấy trong các nhân tố

đưa vào mơ hình, chỉ có bốn nhân tố đưa vào mơ hình thể hiện mối quan hệ có ý

nghĩa thống kê với cấu trúc tài chính, đó là tính thanh khoản, tấm chắn thuế từ khấu hao, quy mơ cơng ty, tài sản hữu hình. Nghiên cứu khơng tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa về mặt thống kê giữa cấu trúc tài chính và các nhân tố còn lại.

 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

Sau khi làm kiểm định chọn các biến độc lập còn lại phù hợp cho ba mơ hình. Tiếp theo tác giả kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy, ta xây dựng giải thiết như sau:

H0: R2=0  H0: β2 = β3 =... = β9 = 0

H1: R2=0  H1: Có ít nhất một hệ số βj ≠ 0

Các hệ số hồi quy riêng (đứng trước biến độc lập trong mơ hình hồi quy) đồng thời bằng 0 có nghĩa là hàm hồi quy mẫu không phù hợp1.

- Đối với mơ hình tổng nợ: Theo phương pháp P-value với mức ý nghĩa 5%

ta có P-value = P(F>F0) = 0.000000 < α = 5% bác bỏ giả thiết H0. Vì vậy mơ hình có nghĩa thống kê. Sau khi loại bỏ bốn biến cường độ vốn, tăng trưởng công ty, lợi nhuận và đặc thù riêng của sản phẩm, chạy lại mơ hình hồi quy có được kết quả Phụ lục Bảng 2.14. Trong đó các biến P-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, và do vậy đều có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, sau khi bỏ bớt biến thì R2 = 0.680314 và Adjusted R2= 0.674136 tương đương với mơ hình tổng nợ trước khi

bỏ bớt biến. Mặt khác, Prob(F-statistic) = 0.0000 < 0.05 nghĩa là mơ hình hồi quy sau khi bỏ bớt một số biến có ý nghĩa thống kê.

- Đối với mô hình nợ dài hạn: tương tư như tổng nợ. Kết quả của mơ hình

hồi quy sau khi bỏ bớt các biến cường độ vốn, tăng trưởng công ty, tấm chắn thuế từ khấu hao, lợi nhuận và đặc thù riêng của sản phẩm có được kết quả Phụ lục Bảng

1

Ths Phạm Trí Cao – Ths Vũ Minh Châu (2009), Kinh tế lượng ứng dụng, Nhà xuất bản thống kê TP. Hồ Chí Minh, Tr.116

2.15. Do đó, sau khi bỏ bớt biến thì R2 = 0.866276 và Adjusted R2 = 0.864347

tương đương với mơ hình tổng nợ trước khi bỏ bớt biến. Vì vậy, Prob(F-statistic) =

0.0000 < 0.05, bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là mơ hình hồi quy sau khi bỏ bớt một số biến có ý nghĩa thống kê.

- Đối với mơ hình nợ ngắn hạn: Kết quả không khác nhiều với hai địn bẩy

nợ trên. Kết quả của mơ hình hồi quy sau khi bỏ bớt các biến cường độ vốn, tăng

trưởng công ty, lợi nhuận và đặc thù riêng của sản phẩm có được kết quả Phụ lục

Bảng 2.16. Do đó, sau khi bỏ bớt biến thì R2 = 0.626463 và Adjusted R2= 0.619245

tương đương với mơ hình tổng nợ trước khi bỏ bớt biến. Vì vậy, Prob(F-statistic) =

0.0000 < 0.05, bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là mơ hình hồi quy sau khi bỏ bớt một số biến có ý nghĩa thống kê.

4.3.4 Kiểm tra giả định của mơ hình

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Có hai cách kiểm tra đa cộng tuyến từ

ma trận hệ số tương quan và nhân tử phóng đại phương sai (VIF2).

Dựa vào kết quả được thể hiện từ phụ lục 2.17 đến 2.20, R2 của các mơ hình hồi quy phụ đều nhỏ hơn hệ số xác định R2 của hàm số hồi quy chính nên mức độ đa cơng tuyến giữa các biến độc lập tương đối thấp. Mặt khác, dựa vào VIF ta có bảng

tính như sau:

Bảng 4.7- Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến

Biến giải thích R2 VIF

LIQ 0.1126 1.13 NDTS 0.4549 1.83 SIZE 0.3007 1.43 TANG 0.4352 1.77 Nguồn: Phụ lục Bảng 2.17 đến 2.20 2 = 1 1− 2

Quy tắc kinh nghiệm là khi VIFj>10  >0.9 thì mức độ cộng tuyến được xem là cao3.Nhìn vào kết quả Bảng 4.7 thì VIF của các hàm hồi quy phụ đều rất thấp chứng tỏ rằng đa công tuyến giữa các biến phụ thuộc là rất thấp nên ta có thể bỏ qua hiện

tượng đa cộng tuyến.

Tự tương quan của nhiễu

Tự tương quan được hiểu là sự tương quan giữa các thành phần dãy quan sáttheo thời gian (đối với số liệu thời gian) hoặc không gian (đối với số liệu chéo)4. Để

kiểm định tương quan nhiễu, về mặt lý thuyết có nhiều cách để thực hiện, trong bài nghiên cứu này tác giả cho phương pháp phù hợp nhất là Kiểm định Breusch- Godfrey (BG), giả thiết được đặt ra như sau:

H0: Không tồn tại hiện tượng tự tương quan ở bất kỳ bậc nào H1: Có tồn tại hiện tượng tự tương quan ở bất kỳ bậc nào

Bảng 4.8 - Kết quả kiểm tra tự tương quan nhiễu của mơ hình

Kết quả hồi quy TEV LTEV STEV

Obs*R-squared 0.619193 0.098493 0.841059

Thống kê F 0.438163 0.756733 0.366089

Chi – Square 0.431347 0.753646 0.359094

So với mức ý nghĩa 5% Lớn hơn nhiều Lớn hơn nhiều Lớn hơn nhiều Kết luận Không tương quan Không tương quan Không tương quan

Nguồn: Phụ lục Bảng 2.21 – 2.23

Kết quả hồi quy bảng 4.8 cho ta thấy ba mơ hình của biến phụ thuộc đều khơng có

tương quan nhiễu.Như vậy, mơ hình khơng tồn tại tương quan nhiễu.

Phương sai của nhiễu thay đổi

Theo lý thuyết, để kiểm tra phát hiện phương sai thay đổi có nhiều cách, trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng kiểm định White, giả thiết được đặt ra là:

H0: Phương sai không đổi

H1: Phương sai thay đổi 3

Ths Phạm Trí Cao – Ths Vũ Minh Châu (2009), Kinh tế lượng ứng dụng, Nhà xuất bản thống kê TP. Hồ Chí Minh, Tr.191

4

Bảng 4.9- Kết quả kiểm tra phương sai nhiễu thay đổi của mơ hình

Kết quả hồi quy TEV LTEV STEV

P-value 0.00000 0.000000 0.00000

So với mức ý nghĩa 5% Nhỏ hơn nhiều Nhỏ hơn nhiều Nhỏ hơn nhiều

Kết luận Có phương sai

thay đổi Có phương sai thay đổi Có phương sai thay đổi Nguồn: Phụ lục 2.24 – 2.26

Dựa vào kết quả bảng 4.9 ta thấy rằng cả ba mơ hình của địn bẩy tài chính đều có

phương sai thay đổi vì P-value nhỏ hơn nhiều với mức nghĩa 5%, tức là mơ hình tồn

tại phương sai của nhiễu thay đổi. Để khắc phục phương sai nhiễu thay đổi của mơ hình hồi quy đang xét bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quá GLS. Ta sử dụng phép biến đổi Logarit.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính của các công ty niêm yết ngành chế biến thực phẩm trên sàn hose , luận văn thạc sĩ (Trang 41)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(106 trang)