Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2 Giả thuyết nghiên cứu, trình tự thực hiện và phương pháp nghiên cứu

3.2.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

Sau khi thực hiện các phương pháp trên, tác giả sẽ tiến hành kiểm định việc lựa chọn mô hình ước lượng hồi quy phù hợp bao gồm các phương pháp: Pooled OLS, FEM và REM. Tiếp theo, sẽ tiến hành phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng phương pháp Pooled OLS, FEM, REM trên bao gồm các vấn đề phương sai của phần nhiễu thay đổi, tự tương quan nhiễu, tương quan phụ thuộc chéo và kể cả nội sinh trong mô hình nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả, đây cũng là phương pháp sử dụng để thảo luận kết quả cho kết quả của mình.

Các bước kiểm định giả thuyết định lượng như sau:

Thứ nhất, sử dụng phần mềm Stata để tiến hành thực hiện phân tích kiểm

định lựa chọn phương pháp hồi quy Pooled OLS và FEM, sau đó kết quả thu được làm căn cứ lựa chọn mơ hình phù hợp nhất. Tác giả sử dụng kiểm định F để kiểm định. Cụ thể, mơ hình tác động cố định được kiểm chứng bằng kiểm định F với giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số ai đều bằng 0 (nghĩa là khơng có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau). Bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý

nghĩa cho trước (mức ý nghĩa 5% chẳng hạn) sẽ cho thấy mơ hình tác động cố định là phù hợp.

Tiếp theo, so sánh giữa 2 mơ hình Pooled OLS và REM, sử dụng phương

pháp kiểm định Breusch–Pagan để kiểm tra tính phù hợp của ước lượng. Theo đó, giả thuyết H0 cho rằng sai số của ước lượng thô không bao gồm các sai lệch giữa các công ty hoặc các năm (phương sai giữa các công ty không đổi). Bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với mơ hình tác động ngẫu nhiên.

Sau khi thực hiện xong hai bước trên, nếu cả hai kết quả kiểm định ở hai phần trên cho thấy Pooled OLS đều phù hợp hơn FEM và REM, thì sẽ lựa chọn phương pháp hồi quy Pooled OLS. Nếu khơng thì thực hiện tiếp bước thứ ba như sau:

Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman để kiểm định các tác động khơng quan sát được phụ thuộc đối tượng (νi) có tương quan với một hoặc một số biến giải thích (Baltagi, 2008; Gujarati, 2004). Đối với kiểm định Hausman, giả thuyết H0 và giả thuyết thay thế được phát biểu như sau: H0 là vi khơng có tương quan với Xit (mơ hình REM phù hợp), H1 là vi có tương quan với Xit (mơ hình FEM phù hợp). Trong trường hợp giả thuyết H0 bị bác bỏ thì ước lượng tác động cố định là phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên. Ngược lại, chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ H0 nghĩa là không bác bỏ được sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích thì ước lượng tác động cố định khơng cịn phù hợp và ước lượng ngẫu nhiên sẽ ưu tiên được sử dụng.

3.2.2.4 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình hồi quy

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:

nếu mức độ đa cộng tuyến đủ lớn để gây ra sự thiên lệch của các kết quả ước lượng. Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF, hoặc dựa vào ma trận hệ số tương quan.

Trong bài nghiên cứu, tác giả căn cứ theo Gujarati (2004) để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến như sau:

- Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa 2 biến lớn hơn 0,8 sẽ cho thấy có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa 2 biến này, tức là xem xét hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập có cao hay khơng.

- Căn cứ hệ số khuếch đại phương sai (VIF), nếu hệ số này của một biến < 10 thì khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến đó với các biến giải thích cịn lại, ngược lại có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến đó với các biến giải thích cịn lại.

Một số giải pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến. Giải pháp 1: bỏ bớt

biến độc lập (điều này xảy ra với giả định rằng khơng có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập bị loại bỏ mơ hình). Giải pháp 2: bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới, tìm mẫu dữ liệu khác hoặc gia tăng cỡ mẫu. Tuy nhiên nếu mẫu lớn hơn mà vẫn còn hiện tượng đa cộng tuyến thì vẫn có giá trị vì mẫu lớn hơn sẽ làm cho phương sai nhỏ hơn và hệ số ước lượng chính xác hơn so với mẫu nhỏ. Giải pháp 3: thay đổi dạng mơ hình, mơ hình kinh tế lượng có nhiều dạng hàm khác nhau. Thay đổi dạng mơ hình cũng có nghĩa là tái cấu trúc mơ hình. Điều này thật sự là điều khơng mong muốn, thì lúc đó phải thay đổi mơ hình nghiên cứu.

Kiểm định phương sai của sai số thay đổi:

Phương sai của sai số thay đổi là phương sai của các phần dư không bằng nhau mà khác nhau ở mỗi quan sát khác nhau. Hiện tượng này sẽ gây ra một số hậu quả như: uớc lượng của các phương sai sẽ bị chệch mặc dù các ước lượng OLS vẫn là khơng chệch nhưng khơng cịn hiệu quả nữa, điều này sẽ làm cho kiểm định hệ số

hồi quy khơng cịn tác dụng nữa.

Một số kiểm định được sử dụng trên kết quả của OLS như kiểm định Goldfeld – Quandt, kiểm định Breusch – Pagan, kiểm định White, kiểm định Park để xem xét vấn đề nàu. Trong bài nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Modified Wald trên dữ liệu bảng để kiểm tra mơ hình có vi phạm giả thuyết hồi quy – hiện tượng phương sai thay đổi.

Kiểm định sự tương quan giữa các phần dư:

Sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian là hiện tượng tự tương quan.

Hiện tượng tự tương quan gây ra hậu quả là ước lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính khơng chệch, nhưng nó khơng cịn là ước lượng hiệu quả nữa, phương sai của nó bị chệch hoặc quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, do đó làm phóng đại tỷ số t, đồng thời làm cho các kiểm định t và F khơng cịn đáng tin cậy. Cơng thức thơng thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của phương sai thực và trong một số trường hợp dường như ước lượng thấp của phương sai thực, có thể hệ số xác định không đáng tin cậy và dường như nhận giá trị ước lượng cao, các phương sai và số tiêu chuẩn của dự đốn khơng có hiệu quả.

Để kiểm tra xem mơ hình đã vi phạm giả thuyết hồi quy – hiện tượng tự tương quan, bài nghiên cứ sử dụng kiểm định được đề xuất bởi Wooldrige (2002).

3.2.2.5 Kiểm định ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến mối quan hệ giữa địn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp – Mơ hình giữa địn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp – Mơ hình nghiên cứu, mơ tả biến

Dựa theo nghiên cứu của Vithessonthi và cộng sự (2015) “The Effect of Firm Size on the Leverage-Performance Relationship during the Financial Crisis of

đến mối quan hệ giữa địn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động thơng qua các mơ hình sau đây:

Mơ hình 1: nhằm kiểm định mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính LEV và hiệu quả hoạt động ROA

ROAi,t = β0 + β1INTt + β2GDPt + β3AGEi,t + β4SIZEi,t + β5EBITi,t + β6LEVi,t + vi + εi,t (1).

Biến phụ thuộc: ROA

Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) phản ánh khả năng sinh lời của tài sản doanh nghiệp, thể hiện trình độ quản lý và sử dụng tài sản. Chỉ tiêu này cho biết bình quân một đồng tài sản sử dụng trong quá trình sản xuất kinh doanh tạo ra bao nhiêu lãi ròng. Giá trị của chỉ số này càng cao thì khả năng sinh lời của doanh nghiệp càng cao và ngược lại. Một doanh nghiệp có ít tài sản nhưng hiệu quả hoạt động cao sẽ tốt hơn các doanh nghiệp có tài sản lớn nhưng hiệu quả hoạt động đạt được lại thấp. Hệ số ROA sẽ có sự khác biệt giữa các ngành do đặc thù kinh doanh. Các ngành sản xuất, vận tải, xây dựng thường có hệ số ROA nhỏ hơn so với các ngành dịch vụ, quảng cáo, thương mại do đòi hòi đầu tư nhiều vào dây chuyền sản xuất, phương tiện vận tải, máy móc thiết bị,….

Để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp có thể căn cứ vào chỉ tiêu thu nhập trên vốn cổ phần thường (EPS), chỉ số Tobin’Q, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) hoặc tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Trong bài này, bài nghiên cứu sử dụng chỉ tiêu tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) để đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, chỉ tiêu ROA được Jose (1996) sử dụng, tương tự các nghiên cứu của Amin và Jamil (2015), Alam và cộng sự (2014). Kế thừa các nghiên cứu trên, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) được xác định như sau:

ROAi,t =Lãi rịng it

TAit

Trong đó:

ROAi,t: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của công ty i năm t.

TAit: Tổng tài sản của cơng ty i tại năm t.

Lãi rịngit : Lợi nhuận sau thuế và lãi vay của công ty i năm t.

Lãi ròng đại diện cho doanh thu khi đã trừ đi tồn bộ chi phí bao gồm chi phí hoạt động, chi phí lãi vay và thuế. Lãi ròng thể hiện thu nhập thực của doanh nghiệp. Chỉ tiêu này cho thấy lợi nhuận mà doanh nghiệp đạt được từ tài sản của doanh nghiệp. Nghiên cứu của Alam và cộng sự (2014), Muhammad và cộng sự (2014), Javied và cộng sự (2015) đã sử dụng chỉ tiêu này để tính tốn ROA.

Biến độc lập: LEV

Địn bẩy tài chính đo lường mức độ sử dụng nợ so với tổng tài sản. Tỷ lệ này cho thấy doanh nghiệp được tài trợ bao nhiêu phần trăm nợ trong tổng tài sản, qua đó biết được khả năng tự chủ của doanh nghiệp. Tỷ số nhỏ cho thấy khả năng tự chủ cao của doanh nghiệp, tuy nhiên có thể doanh nghiệp chưa tận dụng được lợi thế từ nợ. Tỷ số lớn cho thấy doanh nghiệp có khả năng tài chính yếu, đồng thời cho thấy doanh nghiệp có rủi ro tiềm ẩn cao. Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2003) cho rằng các doanh nghiệp thường sử dụng nợ để làm tăng thu nhập cho cổ đông. Tuy nhiên, việc đạt được lợi nhuận gia tăng này kéo theo nhiều rủi ro. Điều này hàm ý rằng các nhà quản lý nên cân nhắc việc sử dụng vốn vay quá cao để gia tăng thu nhập sẽ làm gia tăng chi phí kiệt quệ tài chính, tăng rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Tỷ số này cao thể hiện sự bất lợi đối với chủ nợ nhưng lại có lợi cho chủ sở hữu nếu đồng vốn được sử dụng có khả năng sinh lợi cao. Ngược lại, nếu tỷ số này thấp quá thể hiện doanh nghiệp chưa khai thác địn bẩy tài chính hiệu quả.

Trong bài nghiên cứu này, tác giả kế thừa từ nghiên cứu của Jermias (2008), Caballero, Teruel và Solano (2014) để đo lường biến địn bẩy tài chính (LEV) như sau:

LEVit = Giá trị sổ sách của tổng nợ của công ty i năm t

Giá trị sổ sách của tổng tài sản của cơng ty năm t

Biến kiểm sốt:

 SIZEit: Quy mô doanh nghiệp.

Biến quy mô doanh nghiệp được sử dụng như biến kiểm sốt trong mơ hình. Doanh nghiệp có quy mơ lớn có nhiều cơ hội tiếp cận nguồn vốn với chi phí thấp, đạt hiệu quả hoạt động cao hơn so với doanh nghiệp có quy mơ nhỏ. Quy mơ doanh nghiệp có thể được đo lường dựa trên chỉ tiêu tổng tài sản hoặc tổng doanh số của doanh nghiệp. Himmelberg và cộng sự (1999), Margaritis và Psillaki (2010) tính quy mơ doanh nghiệp bằng cách logarit doanh số. Trong bài này, tác giả sử dụng logarit của tổng tài sản để tính tốn, tương tự nghiên cứu của Zeng (2012), Alam và cộng sự (2014), Amin và Jamil (2015).

SIZEit = ln(TA) Trong đó: TA: Tổng tài sản của doanh nghiệp.

 AGEit : Số năm hoạt động của doanh nghiệp được tính từ năm doanh

nghiệp thành lập đến thời điểm nghiên cứu.

Số năm doanh nghiệp hoạt động. Một doanh nghiệp có số năm hoạt động lớn cho thấy doanh nghiệp tích lũy được nhiều kinh nghiệm và có ảnh hưởng đối với thị trường. Bài nghiên cứu lấy số năm được tính từ năm cơng ty được được thành lập cho đến thời điểm thực hiện nghiên cứu dựa theo nghiên cứu của Jiménez và cộng sự năm 2009. Ở Việt Nam, các doanh nghiệp có tuổi đời lớn thường có một quá trình chuyển đổi tên gọi và sáp nhập phức tạp, bài nghiên cứu sử dụng năm thành

lập tại thời điểm các doanh nghiệp chuyển đổi sang công ty cổ phần.

AGEit = log (số năm)

 EBIT: Lợi nhuận trước thuế và lãi vay

Biến EBIT được đo lường bằng tỷ số lợi nhuận (trước thuế và lãi vay) trên tổng tài sản. Lợi nhuận trước thuế và lãi vay của doanh nghiệp được thể hiện trong báo cáo tài chính, cho biết lợi nhuận mà doanh nghiệp đạt được trước khi thực hiện các nghĩa vụ đối với chủ nợ và Nhà nước. Myers và Majluf (1984) cho rằng doanh nghiệp có lợi nhuận cao thường sử dụng ít nợ hơn vì họ thành lập quỹ nội bộ cho đầu tư và phát triển.

 INTt : Lãi suất cho vay ngắn hạn trung bình của năm t.

Lãi suất cho vay ngắn hạn trung bình của 4 ngân hàng TMCP Nhà nước lớn nhất tại Việt Nam. Đối với doanh nghiệp, lãi suất cho vay ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn nguồn tài trợ từ bên ngoài của doanh nghiệp. Biến này cho biết mức lãi suất mà các doanh nghiệp phải thực hiện khi tài trợ bằng nợ, đồng thời biến này cũng phản ánh triển vọng tăng trưởng của nền kinh tế, cơ hội đầu tư, và tác động đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Biến INT được tổng hợp bởi Thomson Reuters do Trung tâm cơ sở dữ liệu của Trường Đại học Kinh tế cung cấp.

 GDPt: Tốc độ tăng trưởng GDP năm t.

Tốc độ tăng trưởng GDP phản ảnh sự tăng trưởng của nền kinh tế, tác động đến khả năng tăng trưởng của doanh nghiệp, cũng như tác động đến lượng cung, lượng cầu. Tốc độ tăng trưởng GDP được lấy từ cơ sở dữ liệu của World Bank.

Mơ hình 2: nhằm kiểm định mối quan hệ giữa hiệu quả hoạt động và địn bẩy tài chính có mối quan hệ phi tuyến hay khơng, mơ hình 2 dựa theo nghiên cứu của Margaritis và Psillaki (2010) sử dụng thêm biến LEV2.

ROAi,t = β0 + β1INTt + β2GDPt + β3AGEi,t + β4SIZEi,t + β5EBITi,t+ β6LEVi,t + β7LEV2i,t + vi + εi,t. (2).

Mơ hình (2) sử dụng các biến kiểm sốt và biến phụ thuộc theo mơ hình (1).

Mơ hình 3: được đưa ra nhằm kiểm tra tác động của sự thay đổi địn bẩy tài

chính lên sự thay đổi của hiệu quả hoạt động bằng cách sử dụng thêm biến ΔLEV làm biến phụ thuộc và biến ΔROA là biến độc lập. Đồng thời, trong mơ hình này sử dụng biến địn bẩy tài chính LEV có độ trễ bằng 1.

ΔROAi,t = β0 + β1AGEi,t −1 + β2SIZEi,t −1 + β3EBITi,t + β4ROAi,t −1 + β5LEVi,t −1 + β6ΔLEVi,t + vi + εi,t (3)

Trong đó: ΔROAi,t: Sự thay đổi ROA của công ty i của năm t so với năm t-1.

ΔROAi,t = ROA i,t – ROAi,t-1

ΔLEVi,t: Sự thay đổi LEV của công ty i của năm t so với năm t-1.

ΔLEVi,t = LEVi,t – LEVi,t-1

Mơ hình 4: sử dụng độ trễ bằng 1 cho tất cả các biến giải thích nhằm đánh

giá tác động của hiệu quả hoạt động trong quá khứ đến sự thay đổi tỷ lệ đòn bẩy tài chính. Hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong quá khứ sẽ tác động đến quyết định của chủ nợ hiện tại và các chủ nợ tiềm năng đối với chất lượng của tổng tài sản, bài nghiên cứu kỳ vọng các doanh nghiệp có hiệu quả hoạt động cao sẽ gia tăng địn bẩy tài chính, do đó mơ hình kiểm định như sau:

ΔLEVi,t = β0 + β1AGEi,t −1 + β2SIZEi,t −1 + β3EBITi,t −1 + β4ROAi,t −1+ β5LEVi,t −1 + vi + εi,t (4).

Bảng 3.1 : Mô tả biến và kỳ vọng dấu

Biến Công thức Đơn vị Ý nghĩa

Kỳ vọng dấu Quy mô nhỏ Quy mô lớn ROAi,t Lãi ròng it TAit

% 1 đồng tài sản tạo ra bao nhiêu