Số thứ tự Tên biến Cách tính 1 Et EPS (t) /Price (t)
2 DivRatio Cổ tức trên một cổ phiếu chia cho giá cổ phiếu (DPS (t)/Price(t))
3 DivDummy Biến giả cổ tức bằng 1 khi công ty chia cổ tức bằng tiền mặt trong năm t và bằng 0 trong các trường hợp còn lại
4 EtxDivRatio EtxDivRatio
5 EtxDivDummy EtxDivDummy
6 Size Log (tổng tài sản)
7 Dev Đòn bẩy= Tổng nợ/Tổng tài sản
8 BM Giá trị thị trường / giá trị sổ sách=(Giá cổ phiếu x Số lượng cổ phiếu đang lưu hành)/ (Tổng tài sản- Tổng nợ)
9 ROA Thu nhập ròng/tổng tài sản 10 Age Số năm từ khi công ty lên
11 Largest % cổ phiếu nắm giữ của cổ đông lớn nhất trong tổng số lượng cổ phiếu đang lưu hành
12 Duality Biến giả bằng 1 khi một người vừa là CEO vừa là chủ tịch hội đồng quản trị, bằng 0 trong các trường hợp khác.
13 Indep % Tỷ lệ giám đốc độc lập trong hội đồng quản trị 14 1/TA(t-1) 1/tổng tài sản năm (t-1)
3.4 Phương pháp kiểm định và ước lượng
3.4.1 Nội dung phân tích dữ liệu
3.4.1.1 Thống kê mô tả biến định lượng trong mơ hình.
Trước hết tác giả thống kê biến độc lập để đưa vào mơ hình nghiên cứu, bao gồm: thống kê về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. Thực hiện kiểm tra giá trị của các biến trong mơ hình của các cơng ty trong giai đoạn 2007-2016
3.4.1.2 Phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình.
Để thực hiện phương pháp hồi quy trước tiên tác giả kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập để chắc chắn giữa các biến độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
CORR :hệ số tương quan. CORR< 0,3: tương quan yếu.
0,3<CORR<0,6: Tương quan mạnh. 0,6<CORR<0,8: có thể đa cộng tuyến. 0,8<CORR: đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Hậu quả của đa cộng tuyến là các biến bị đa cộng tuyến có thể bị mất đi ý nghĩa trong mơ hình hoặc có hệ số hồi quy bị trái dấu, đa cộng tuyến nghiêm trọng hơn sẽ không thể ước lượng được mơ hình. Vì vậy việc kiểm tra tương quan giữa các biến là rất cần thiết.
Bài này tác giả nghiên cứu chính sách chi trả cổ tức tác động đến chất lượng thu nhập. Sau khi đã kiểm định các hiện tượng vi phạm trong mơ hình, bước tiếp theo tác giả sử dụng phương pháp GMM (General Method of Moments). Tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để so sánh với phương pháp GMM.
3.4.2 Phương pháp kiểm định
Nhằm đảm bảo mơ hình ước lượng tin cậy, tác giả lần lượt kiểm định các giả thuyết định lượng. Nếu tồn tại các vi phạm giả thiết định lượng trong cỡ mẫu tác giả lựa chọn các phương pháp ước lượng kiểm soát các vi phạm giả thiết định lượng tương ứng nhằm đảm bảo ước lượng có tính chất BLUE (khơng chệch vững và hiệu quả).
3.4.2.1 Giả định phương sai của sai số khơng đổi:
Khi có hiện tượng phương sai thay đổi tức là phương sai của các phần dư là không phải hằng số, nghĩa là chúng cho ra các giá trị khác nhau ở các quan sát khác nhau. Vì vậy các phương sai không bằng nhau thì độ tin cậy tương đối của mỗi quan sát (dữ liệu) sẽ khơng bằng nhau. Điều này có nghĩa là giá trị của phương sai có mối quan hệ một số biến giải thích trong mơ hình.
Hậu quả của phương sai thay đổi sẽ dẫn đến: phương sai của các ước lượng OLS bị chệch nên các kiểm định t và F khơng cịn đáng tin cậy nữa, các ước lượng OLS vẫn là khơng chệch nhưng khơng cịn hiệu quả nữa (ước lượng có phương sai nhỏ nhất), kết quả dự báo không hiệu quả khi sử dụng các ước lượng OLS.
Trước khi hồi quy, tác giả sẽ xem xét lại đồ thị phần dư và dùng một số kiểm định Breusch-Pagan, White, Goldfeld-Quandt, Park trên OLS, phương pháp Greene (2000) trên dữ liệu bảng để kiểm tra xem mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi hay không?
Tự tương quan là hiện tượng có sự tương quan giữa các quan sát trong cùng bảng số liệu, hiện tượng này thường xảy ra trong dữ liệu chuỗi thời gian. Nguyên nhân của hiện tượng này là: do việc xử lý số liệu (phương pháp trung bình, làm trơn số liệu…); do việc nội suy số liệu; do lập mơ hình (bỏ sót biến, dạng hàm…)…
Hậu quả của sự tự tương quan đó là các hệ số hồi quy ước lượng khơng cịn tính BLUE, các ước lượng tính được bằng OLS khơng cịn là ước lượng hiệu quả.
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Durbin-Watson.
3.4.2.3 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến): ra hiện tượng đa cộng tuyến):
“Đa cộng tuyến ”là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số.
Nguyên nhân của đa cộng tuyến: do phương pháp thu thập dữ liệu; do dạng hàm mơ hình (hồi quy dạng hàm đa thức, hồi quy mà số biến độc lập nhiều hơn số quan sát).
Hậu quả khi có hiện tượng đa cộng tuyến: khi dùng phương pháp ước lượng OLS, phương sai vẫn là nhỏ nhất nhưng giá trị lại khá lớn so với giá trị ước lượng; R2 cao nhưng tỷ số t ít có ý nghĩa; sai số chuẩn của các hệ số hồi qui sẽ lớn; các ước lượng và sai số chuẩn của ước lượng rất nhạy cảm với sự thay đổi của dữ liệu
Có nhiều cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến nhưng trong bài này tác giả sử dụng hệ số khuếch đại phương sai (VIF), nếu VIF của một biến lớn hơn 10 thì tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến đó với các biến giải thích cịn lại.
3.4.3 Phương pháp ước lượng hồi quy
Bài này tác giả nghiên cứu chính sách chi trả cổ tức tác động đến chất lượng thu nhập. Bài này nghiên cứu này nghiên cứu tác động một chiều chính sách cổ tức tác động đến chất lượng thu nhập. Sau khi đã kiểm định các hiện tượng vi phạm
trong mơ hình, bước tiếp theo tác giả sử dụng phương pháp hồi quy mơ hình. Phương pháp chính được sử dụng cho bài nghiên cứu này là phương pháp GMM (General Method of Moments).
Tác giả chọn phương pháp GMM vì thứ nhất, phương pháp này là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng phổ biến; khi các giả thiết về nội sinh, tự tương quan, phương sai thay đổi bị vi phạm, phương pháp GMM cho ra các hệ số ước lượng vững, không chệch, phân phối chuẩn và hiệu quả. Thứ hai, phương pháp GMM hệ thống do Arellano và Bover (1995), cũng được thiết kế để khắc phục hiệu ứng tác động cố định hàm chứa trong sai số của mơ hình (do đặc điểm của các biến công ty nghiên cứu ít thay đổi theo thời gian như vị trí kinh doanh , ngành nghề, văn hóa cơng ty...có thể tương quan với các biến giải thích trong mơ hình) được phản ánh vào trong phần sai số, sẽ giảm dần theo thời gian (Roodman, 2006).
Ngoài ra, với cỡ mẫu nhiều công ty trong giai đoạn năm ngắn (2007-2016) phù hợp với tiêu chuẩn sử dụng mơ hình GMM.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.1 Phân tích thống kê mơ tả giữa các biến trong mơ hình
Mơ tả thống kê liên quan đến việc kiểm tra những đặc tính của các biến. Giống như so sánh để suy diễn thống kê về mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình đang xem xét. Thống kê mơ tả cho tác giả có cách nhìn tổng quan về dữ liệu, cung cấp đơn giản về mẫu dữ liệu nghiên cứu và các thước đo phản ánh tổng quát đối tượng nghiên cứu. Việc xem xét các giá trị tính được từ việc mơ tả thống kê giúp cho ta xem xét nhanh mức độ thay đổi cũng như sự đồng đều của dữ liệu ở các biến thu thập trong nghiên cứu thực nghiệm. Thơng qua đó có thể phát hiện những giá trị dao động sai lệch trong cỡ mẫu. Kết quả thực hiện thống kê bằng phần mềm Stata chỉ ra phạm vi giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình
Biến Số quan sát Số trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Earnings (Et) 1616 0.113469 0.164152 -2.64933 0.929244 DivRatio 1511 0.09463 0.094541 -0.0472 0.987509 Size 1616 12.0805 0.529367 10.87887 14.25636 Lev 1616 0.485645 0.211514 0.001981 0.970589 BM 1616 1.030225 0.890357 0.09709 12.11727 ROA 1616 0.087516 0.088388 -0.31724 0.721875 Age 1616 8.808787 2.914458 1 17 TACC 1616 0.020409 0.134038 -1.5065 0.744875 CFO(t-1)/ TA(t-1) 1616 0.067107 0.139322 -0.5495 1.339117 CFO(t)/ TA(t-1) 1612 0.070206 0.176677 -2.11969 2.658551 CFO(t+1)/TA(t-1) 1525 0.071835 0.189038 -1.33658 1.600684 Sales 1611 0.146878 0.612605 -3.84104 9.71095
PPE(t)/ TA(t-1) 1612 0.307984 0.307641 0.00038 6.130204 CFO/TA 1616 0.067107 0.139322 -0.5495 1.339117 TA(t-1) 1266 0.001543 0.001662 6.87E-06 0.011286
Nguồn: Tổng hợp kết quả số liệu tác giả tính tốn của các công ty giai đoạn từ
2007-2016 trên phần mềm Stata 12 (Phụ lục 1)
Thu nhập trên mỗi cổ phiếu chia giá cổ phiếu nằm trong khoảng từ (-2,64) đến 0,929; giá trị trung bình của thu nhập trên mỗi cổ phiếu chia cho giá cổ phiếu là 0,11.
Biến tỷ lệ cổ tức nằm trong khoảng từ (-0,047) đến 0,987; giá trị trung bình của tỷ lệ cổ tức là 0,09.
Biến quy mô công ty đo bằng (log tổng tài sản) có giá trị trong khoảng 10,87 đến 14,25, giá trị trung bình của log tổng tài sản là 12,08.
Biến địn bẩy (Lev) có giá trị trong khoảng 0,002 đến 0,97. Giá trị trung bình của địn bẩy là 0,485.
Biến giá trị sổ sách trên giá trị thị trường trong khoảng 0,097 đến 12,11. Giá trị trung bình của giá trị sổ sách trên giá trị thị trường là 1,03.
Biến thu nhập ròng trên tổng tài sản có giá trị trong khoảng (-0,31) đến 0,72. Giá trị trung bình của thu nhập rịng trên tổng tài sản là 0,087.
Biến số năm công ty niêm yết trên trong khoảng từ 1 đến 17. Giá trị trung bình của số năm cơng ty niêm yết trên là 8,8.
Biến thu nhập tích lũy có giá trị trong khoảng từ (-1,5) đến 0,74. Giá trị trung bình của biến thu nhập tích lũy là 0,02.
Dịng tiền hoạt động kinh doanh của cơng ty năm (t-1) trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị trong khoảng (-0,55) đến 1,34. Giá trị trung bình của dịng tiền hoạt động kinh doanh của công ty năm (t-1) trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị là 0,067. Dòng tiền hoạt động kinh doanh của công ty năm (t) trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị trong khoảng (-2,11) đến 2,66. Giá trị trung bình của dịng tiền hoạt động kinh doanh của công ty năm (t) trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị là 0,07.
Dịng tiền hoạt động kinh doanh của cơng ty năm (t+1) trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị trong khoảng (-1,33) đến 1,6. Giá trị trung bình của dịng tiền hoạt động kinh doanh của công ty năm (t+1) trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị là 0,07.
Biến Chênh lệch doanh thu trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị trong khoảng (-3,84) đến 9,71. Giá trị trung bình của biến chênh lệch doanh thu trên tổng tài sản năm (t-1) là 0,147.
Biến tài sản cố định trên tổng tài sản năm (t-1) có giá trị trong khoảng từ 0,00038 đến 6,13. Giá trị trung bình biến tài sản cố định trên tổng tài sản năm (t-1) là 0,307.
Qua phân tích thống kê mơ tả chung cho các biến trong mơ hình theo bảng 4.1, Các biến quan sát thu thập được có dao động ổn định, phần lớn các giá trị độ lệch chuẩn của mẫu nghiên cứu đều nhỏ hơn so với giá trị trung bình.
Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 1612 quan sát cho mỗi biến, là số quan sát lớn được chấp nhận để thực hiện hồi quy và các kiểm định trong thống kê.
4.2 Kiểm định sự tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi của các biến trong mơ hình thay đổi của các biến trong mơ hình
4.2.1 Ma trận tương quan đơn giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập
Hệ số tương quan Pearson trong ma trận tương quan được tính tốn để chỉ ra mức độ tương quan đơn tuyến tính giữa các biến độc lập nhằm phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở các biến giải thích. Ở đây tác giả chỉ tập trung nhấn mạnh những hệ
số tương quan có trị tuyệt đối lớn hơn 0.8. để thấy được mức độ đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình.
Kết quả phân tích ma trận tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình theo bảng 4.2 cho thấy, không tồn tại hệ số tự tương quan các cặp biến > 0.8, do đó khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan tuyến tính đơn giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc
EarningsEt DivRatio Size Lev BM ROA Age Largest Duality Indep State EarningsEt 1.00 DivRatio 0.27 1.00 Size -0.11 -0.19 1.00 Lev -0.05 -0.06 0.37 1.00 BM -0.10 -0.29 0.11 -0.12 1.00 ROA 0.37 0.11 -0.15 -0.51 0.44 1.00 Age -0.05 0.02 -0.07 -0.13 -0.06 -0.02 1.00 Largest 0.01 -0.02 0.04 -0.06 0.11 0.04 -0.13 1.00 Duality 0.03 -0.02 -0.02 0.05 0.00 0.01 0.00 -0.17 1.00 Indep -0.01 -0.02 0.06 -0.14 0.07 0.06 0.00 0.01 -0.33 1.00 State 0.04 0.00 -0.13 -0.01 0.06 0.05 -0.01 0.42 -0.11 -0.05 1.00
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến trong mơ hình bằng nhân tử phóng đại phương sai VIF
Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai Biến VIF 1/VIF Biến VIF 1/VIF
ROA 1.84 0.542619 Lev 1.68 0.595796 BM 1.52 0.659413 Largest 1.31 0.762795 Size 1.29 0.777621 State 1.28 0.779919 DivRatio 1.21 0.828739 Indep 1.17 0.855209 Duality 1.16 0.858407 Age 1.05 0.950663 Trung bình VIF 1.35
Nguồn: Tổng hợp kết quả số liệu tác giả tính tốn của các cơng ty giai đoạn
từ 2007-2016 trên phần mềm Stata 12 (Phụ lục 3)
Dựa vào bảng 4.3 tác giả nhận thấy rằng không tồn tại hai biến có VIF > 10, nên khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến mạnh trong mơ hình dữ liệu nghiên cứu.
Kết luận: Mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF trong mẫu dữ liệu nghiên cứu.
4.2.3 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi:
Tác giả đã tiến hành kiểm định phương sai thay đổi để tránh vi phạm mơ hình theo phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.4: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi trong mơ hình Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value Et-Ratio 2.9e+34 0.0000 Et-Dummy 2.4e+34 0.0000 Persistent-Ratio 1.9e+35 0.0000 Persistent-Dummy 6.7e+35 0.0000 AAQ-Ratio 3.7e+34 0.0000 AAQ-Dummy 6.1e+34 0.0000 AQ-Ratio 1.8e+36 0.0000 AQ-Dummy 1.8e+35 0.0000 Return-Ratio 4.5e+35 0.0000 Return-Dummy 4.8e+35 0.0000 ERC-Ratio 2.4e+35 0.0000 ERC-Dummy 7.9e+34 0.0000
Nguồn: Tổng hợp kết quả số liệu tác giả tính tốn của các cơng ty giai đoạn từ
2007-2016 trên phần mềm Stata 12 (Phụ lục 4)
Từ bảng 4.4, kết quả cho thấy kết quả với p-value = 0.0000 < α = 0.05. Suy ra đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%, tức là tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình dữ liệu nghiên cứu.
Tác giả đã sử dụng Drukker (2003) và Wooldridge (2002) để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của phần dư trong dữ liệu bảng và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1 Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Bảng 4.5: Kết quả kiểm tra tự tương quan phần dư trong mơ hình trên dữ liệu bảng Mơ hình Thống kê F P-value
Et-Ratio 16.878 0.0001 Et-Dummy 16.392 0.0001 Persistent-Ratio 2.587 0.1115