3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Mơ hình nghiên cứu
Đối với nghiên cứu phân tích dữ liệu bảng, hai mơ hình phổ biến là:
Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (random effect model - REM): mơ
hình được đưa ra với ý tưởng rằng đặc điểm riêng của các thực thể (các công ty) là ngẫu nhiên, khơng có ảnh hưởng lên các biến giải thích. Giả định cơ bản của mơ hình này là khơng có sự tương quan giữa đặc điểm riêng của các công ty (hàm chứa trong các phần dư) với các biến giải thích, và mơ hình có dạng như sau:
Yit = β0 + β1 X1it + β2 X2it +…+βn Xnit + eit
OWNCON INOWN CEO BOIN SIZE LEV Biến độc lập (Quản trị doanh nghiệp)
Biến kiểm soát
GIÁ TRỊ CƠNG TY (TOBIN’S Q)
Trong đó:
- i biểu thị công ty (liên hệ chéo) và t biểu thị thời gian (liên hệ chuỗi thời gian)
- Yit là biến phụ thuộc của việc liên kết các quan sát chéo N và các quan sát chuỗi thời gian T
- Xit là các biến độc lập bằng việc liên kết các quan sát chéo N và các quan sát chuỗi thời gian T
- β0 là hệ số chặn qua các quan sát chéo - eit là điều kiện sai số.
- Tung độ gốc β0 và các hệ số góc β1 – βn không thay đổi theo thời gian và các cơng ty.
Mơ hình ảnh hưởng cố định (fixed effect model - FEM): ngược lại với
mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên, mơ hình ảnh hưởng cố định cho rằng mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng lên các biến giải thích, với giả định cơ bản là có tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể (có chứa các đặc điểm riêng) với các biến giải thích, do đó mơ hình này kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt này ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của các biến giải thích lên các biến phụ thuộc, các đặc điểm riêng biệt này là đơn nhất đối với một thực thể và không tương quan với đặc điểm của thực thể khác. Mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) có dạng như sau:
Yit = β0i + β1 X1it + β2 X2it +…+βn Xnit + eit
Theo đó, trong mơ hình ảnh hưởng cố định, tung độ gốc β0 thay đổi theo i để tính đến “tính đặc trưng” của mỗi cơng ty hay mỗi đơn vị chéo và các hệ số góc β1 - βn không thay đổi theo thời gian và các công ty.
Trong bài nghiên cứu này, trước hết dựa theo nghiên cứu của Abbasi và các cộng sự năm 2012, mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sẽ được sử dụng để nghiên cứu phân tích tác động của cơ chế quản trị doanh nghiệp (bao gồm các biến đại diện như Sự tập trung sở hữu, Sở hữu tổ chức, Sự kiêm nhiệm vị trí chủ tịch hội đồng quản trị và giám đốc điều hành, Sự độc lập của Hội đồng quản trị) và Giá trị công ty của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Theo đó mơ hình hồi quy như sau:
Tobin’s Qit = β0 + β1OWNCONit + β2INOWNit + β3CEOit + β4BOINit + β5SIZEit + β6LEVit + eit
Trong đó:
Tobin’s Q là biến phụ thuộc, đại diện cho giá trị công ty. OWNCON là biến độc lập, thể hiện Sự tập trung sở hữu
INOWN là biến độc lập, thể hiện Sở hữu tổ chức
CEO là biến độc lập, thể hiện Tính kiêm nhiệm giám đốc điều hành
BOIN là biến độc lập, thể hiện Tính độc lập của hội đồng quản trị
SIZE là biến kiểm sốt, thể hiện Quy mơ công ty
LEV là biến kiểm sốt, thể hiện Tỷ lệ nợ của cơng ty
eit là sai số hồi quy
Sau đó bài nghiên cứu tiến hành kiểm định Hausaman để xem xét sự phù hợp của mơ hình REM so với mơ hình FEM. Kiểm định Hausman với giả thuyết H0: ước lượng của FEM và REM không khác nhau, nếu giá trị p-value < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó REM khơng hợp lý, FEM phù hợp hơn và nên sử dụng FEM.
Đối với phương pháp ước lượng các hệ số hồi quy trong hai mơ hình nêu trên, vì dữ liệu bảng thường bộc lộ vấn đề phương sai thay đổi và tự tương quan, do đó bài nghiên cứu sử dụng phương pháp Bình phương bé nhất tổng quát (GLS) để ước lượng các hệ số hồi quy thay cho phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS) được sử dụng phổ biến trong nhiều nghiên cứu. Việc sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) sẽ giúp khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan thường có ở dữ liệu bảng, do đó kết quả nghiên cứu đạt được từ việc ước lượng bằng phương pháp này sẽ chính xác hơn so với phương pháp bình phương bé nhất thơng thường (OLS). Công cụ ước lượng hồi quy được sử dụng trong bài nghiên cứu là phần mềm Eviews 7.