CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
3.4 Phương pháp nghiên cứu
Thống kê mơ tả được sử dụng để xác định tình hình chung về tỷ lệ chia trả cổ tức của các công ty niêm yết trên Hose.
Để ước lượng mối quan hệ của thanh khoản cổ phiếu và tỷ lệ chia cổ tức tiền mặt, sau khi thu thập dữ liệu, xây dựng mơ hình, bài nghiên cứu tiến hành ước lượng phương trình (1)
Payouti,t+1 = αi,t + βi,tLiquidityi,t + γ’controlsi,t +ɛi,t (1)
Bởi vì hai biến phụ thuộc đo tỷ lệ chia cổ tức đầu tiên của bài nghiên cứu, DVE và DVC, có kiểm duyệt trái (left – censored), theo Chay và Suh (2009) tác giả sử dụng phương pháp Tobit để ước lượng mơ hình. Biến phụ thuộc thứ ba trong bài nghiên cứu, DVP, là một biến giả dummy, tác giả ước lượng mơ hình sử dụng phương pháp Logit.
Tác giả tiến hành phân tích hồi quy đơn biến đơn giản, sử dụng phương pháp Tobit và Logit. Ngồi ra, bài nghiên cứu cịn tiến hành phân loại các cơng ty trong mẫu nghiên cứu thành hai nhóm cơng ty dựa trên thanh khoản cổ phiếu. Cơ sở phân loại theo mức trung vị (Median) thanh khoản trong từng năm để chia thành nhóm cơng ty có thanh khoản cổ phiếu cao và nhóm cơng ty có thanh khoản cổ phiếu thấp. Nhằm xem xét tác động của của hai nhóm cơng ty này đến tỷ lệ chia cổ tức có sự khác biệt hay không.
Nhằm tránh bỏ sót một số biến mà biến này có mối tương quan với cả hai biến thanh khoản và tỷ lệ chia cổ tức. Do đó, tác giả sử dụng phân tích hồi quy đa biến, thêm vào các biến đặc điểm tài chính cơng ty (Size, ROA, Q, Lev, Cash) và các biến đặc trưng quản trị công ty (Top1, Independence) để đánh giá chính thức tầm quan trọng của hiệu ứng thông tin của thanh khoản cổ phiếu lên tỷ lệ chi trả cổ tức.
Bên cạnh đó, để kiểm tra tính vững của các kết quả tìm thấy tác giả lựa chọn thêm hai phương pháp thay thế khác dùng để đo tính thanh khoản cổ phiếu nhằm hạn chế kết quả thu được bị ảnh hưởng bởi sự lựa chọn của tác giả trong thước đo
thanh khoản bởi một thước đo thì chưa bao qt hết các khía cạnh của thanh khoản cổ phiếu.
Đồng thời, tác giả xem xét hiện tượng nội sinh, tiến hành ước lượng phương trình (1) bằng ba phương pháp khác nhau: phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), phương pháp fixed effects (FEM) và phương pháp random effects (REM). Thực hiện các Breusch – Pagan Lagrangian1 và kiểm định Hausman2 để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp là phương pháp fixed effects (FEM). Những kết luận tìm được của bài nghiên cứu về cơ bản được giữ vững.
Để kết quả mang tính thực nghiệm cao hơn, bên cạnh xem xét mối quan hệ đơn biến, sử dụng phân tích hồi quy đa biến với các biến kiểm soát khác. Tác giả sử dụng thêm biến tương tác được tạo ra lần lượt giữa hai biến thanh khoản cổ phiếu với SOE, thanh khoản cổ phiếu với Big4_audit, thanh khoản cổ phiếu với SCI, thanh khoản cổ phiếu với RER để xem các biến đưa vào mơ hình có làm thay đổi tác động biên của biến thanh khoản cổ phiếu lên tỷ lệ chi trả cổ tức hay không.
1
Kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian: được sử dụng để lựa chọn giữa mơ hình theo REM và mơ hình pooled OLS với giả thuyết Ho là mơ hình pooled OLS là phù hợp
2
Kiểm định Hausman: được sử dụng để lựa chọn giữa mơ hình theo FEM và REM với giả thuyết Ho là mơ hình theo REM là phù hợp.