CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1 Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm
Phần này trình bày phương pháp và mơ hình nghiên cứu, cách định lượng các biến và mơ hình kinh tế lượng mà nghiên cứu sử dụng để xử lý dữ liệu. Đồng thời cũng mô tả và xử lý dữ liệu của mẫu 343 công ty trên HOSE giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2016 nhằm mục đích trả lời câu hỏi nghiên cứu: Chính sách tác động như thế nào đến chất lượng thu nhập của các công ty trên HOSE.
Tác giả dựa vào nghiên cứu của Lu Deng, Sifei li, Mingqing Liao (2017) kiểm tra sự liên quan giữa chính sách cổ tức và chất lượng thu nhập của danh sách các công ty trên HOSE giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2016. Kết quả đã chỉ ra rằng chính sách cổ tức có mối quan hệ tương quan dương với chất lượng thu nhập. Hay chính sách cổ tức tăng làm tăng thu nhập bền vững, chất lượng tích lũy cao. Đồng thời kết quả cũng cho thấy chính sách cổ tức tăng cũng làm tăng tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.
Bài nghiên cứu cũng lựa chọn ra 3 biến đại diện để đo lường 3 đặc điểm riêng của chất lượng thu nhập theo các nghiên cứu trước đây (Dechow, Ge, Schrand, 2010, Skinner & Soltes, 2011, Tong & Miao, 2011). Đo lường trước tiên liên quan đến thu nhập bền vững, và tác giả dùng mơ hình dưới đây để ước lượng tác động của chính sách cổ tức đến chất lượng thu nhập. Lý do bên cạnh việc sử dụng thu nhập bền vững đó là chi trả cổ tức có liên quan đến dịng tiền mặt hoạt động thường xuyên (Jagannathan, Stephens, & Weisbach, 2000), vì vậy các cơng ty chi trả cổ tức có thu nhập bền vững hơn.
3.1.1 Mơ hình tương tác chéo
Trong mơ hình này, tác giả đo lường chính sách cổ tức tác động đến chất lượng thu nhập thông qua biến tương tác chéo của cổ tức (đo lường bởi biến tỷ lệ Divratio và biến giả Divdummy) và chất lượng thu nhập (đo lường bởi Earning)
Trong đó:
Earningsi,t : Chất lượng thu nhập của công ty i trong năm t Earningsi,t+1 : Chất lượng thu nhập của cơng ty i trong năm t +1
Dividendsi,t : Chính sách cổ tức của cơng ty i trong năm t đo lường bởi hai giá trị (Divratio: tỷ lệ chi trả cổ tức, Divdummy: Biến giả cho chi trả cổ tức)
Kỳ vọng dấu:
- β1: Dương thể hiện chất lượng thu nhập năm nay tác động cùng chiều tới
chất lượng thu nhập năm sau.
- β2 : Dương thể hiện chính sách cổ tức năm năm nay (Divt) ảnh hưởng đến chất lượng thu nhập năm sau (Et+1) phụ thuộc vào giá trị của chất lượng thu nhập năm nay (Et)
3.1.2 Mơ hình đo lường tương tác chéo thơng qua Persistent
Bài nghiên cứu tiếp tục thực hiện mơ hình (2) để đánh giá ổn định thu nhập bền vững được đo lường cho mỗi công ty với thời gian 5 năm, được đo lường bởi hệ số β1. Sau đó chúng tơi hồi quy thu nhập bền vững trên biến cổ tức trong mơ hình (3). Bền vững thu nhập được đo lường bằng hệ số co giãn β1 giữa chất lượng thu nhập năm t tới năm t+1.
Earnings i,t+1=α + β1×Earningsi,t + ε (2) Persistenti,t=α + β2×Dividendsi,t + ε (3)
Trong đó:
Earning: Chất lượng thu nhập của cơng ty i trong năm t
Persistent: Chất lượng thu nhập thông qua thu nhập bền vững được đo lường bằng hệ số hồi quy β1 trong mơ hình (2)
Dividendsi,t: Chính sách cổ tức của cơng ty i trong năm t đo lường bởi hai giá trị (Divratio: tỷ lệ chi trả cổ tức, Divdummy: Biến giả cho chi trả cổ tức)
Kỳ vọng dấu:
β1: Dương thể hiện chất lượng thu nhập năm nay tác động cùng chiều tới chất
lượng thu nhập năm sau.
β2: Dương thể hiện chính sách cổ tức năm nay tác động cùng chiều đến thu nhập bền vững.
3.1.3 Mơ hình đo lường chất lượng thu nhập thơng qua dịng tiền tự do
Bài nghiên cứu lập luận rằng chi trả cổ tức có thể làm yếu hơn dịng tiền tự do và hạn chế các hành vi cơ hội quản lý, do đó các hành vi quản lý ít tùy ý hơn trong báo cáo thu nhập. Do đó đã lựa chọn tích lũy chất lượng để nắm bắt quyền quyết định tùy ý. Phù hợp với dự đốn dịng tiền tự do, bài nghiên cứu sử dụng dịng tiền mặt ước lượng tích lũy trong mơ hình từ Dechow và Dichev (2002), được điều chỉnh bởi McNichols(2002). Mơ hình 4 được giới thiệu như sau:
𝑇𝐴𝐶𝐶𝑖,𝑡 = 𝛼0× 1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+ 𝛼1× 𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡−1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 + 𝛼2× 𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+ 𝛼3× 𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡+1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 + 𝛼4× ∆𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖,𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 + 𝛼5× 𝑃𝑃𝐸𝑖,𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+ 𝜀 (4) Trong đó:
TACCi,t : Tổng tích lũy của cơng ty i trong năm t chia cho tổng tài sản của công ty i trong năm t-1
TAi,t-1 : Tổng tài sản của công ty i trong năm t-1
CFOi,t-1 ; CFOi,t ; CFOi,t+1 : Dòng tiền hoạt động của công ty i lần lượt trong năm t-1, năm t và năm t+1
PPEi,t : Tài sản cố định hữu hình của cơng ty i trong năm t
ε : phần dư được dùng để đo lường AAQ và AQ trong mơ hình (5)
Từ mơ hình trên, có được 2 phương thức chất lượng tích lũy. Một là giá trị tuyệt đối của hồi quy phần dư (AAQ) giá trị cao hơn cho thấy chất lượng thu nhập thấp hơn. Khác độ lệch tiêu chuẩn 5 năm của hồi quy phần dư (AQ) với giá trị cao hơn cho thu nhập thấp hơn.
Tác giả dùng mơ hình hồi quy (5) để xem xét mối liên quan giữa chia cổ tức và tích lũy chất lượng.
AQi,t hoặc AAQi,t=α+β×Dividendsi,t+ Controls+ε (5)
Trong đó:
AAQi,t : Chất lượng tích lũy của thu nhập, đo lường bằng giá trị tuyệt đối của hồi quy phần dư trong mơ hình (4)
AQi,t : Chất lượng tích lũy của thu nhập, đo lường bằng độ lệch tiêu chuẩn của hồi quy phần dư trong mơ hình (4)
Dividendsi,t : Chính sách cổ tức của cơng ty i trong năm t đo lường bởi hai giá trị (Divratio: tỷ lệ chi trả cổ tức, Divdummy: Biến giả cho chi trả cổ tức) Controls: Biến kiểm sốt (gồm log tổng tài sản (Size), địn bẩy (Lev), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM), thu nhập ròng trên tổng tài sản (ROA), và thời gian công ty được niêm yết trên sàn chứng khốn (Age), cổ phần của cổ đơng lớn nhất (Largest), biến giả bằng 1 khi chủ tịch hội đồng quản trị và tổng giám đốc là một người, và bằng 0 trong các trường hợp khác (Duality), và tỉ lệ giám đốc độc lập trong hội đồng quản trị (Indep).
Kỳ vọng: β: Âm thể hiện chính sách cổ tức tăng làm giảm thiểu các khoảng tích lũy bất thường
3.1.4 Mơ hình đo lường phản ứng của nhà đầu tư đối với thu nhập thông qua hệ số phản ứng thu nhập (ERC) qua hệ số phản ứng thu nhập (ERC)
Các biện pháp cuối cùng về chất lượng thu nhập liên quan đến phản ứng của nhà đầu tư đối với thu nhập, được đo bằng hệ số phản ứng thu nhập (ERC). Tác giả dự đốn rằng nếu chính sách cổ tức tăng sẽ làm cho hệ số phản ứng thu nhập tăng và tác động kép dẫn đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu cũng tăng theo. Vì vậy tác giả đã sử dụng mơ hình (6) để kiểm tra:
𝐑𝐞𝐭𝐢,𝐭= 𝛂 + 𝛃𝟏× 𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭+ 𝛃𝟐× ∆𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭+ 𝛃𝟑× ∆𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭× 𝐃𝐢𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐝𝐢,𝐭+ 𝛆 (𝟔)
Trong đó
Reti,t : tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, đo lường bởi giá mua và giá nắm giữ cổ phiếu trong 12 tháng từ năm t đến năm t+1.
Earningi,t: Chất lượng thu nhập của công ty i trong năm t
∆Earningi,t : Chênh lệch chất lượng thu nhập giữa năm t và năm t-1
Dividendsi,t : Chính sách cổ tức của cơng ty i trong năm t đo lường bởi hai giá trị (Divratio: tỷ lệ chi trả cổ tức, Divdummy: Biến giả cho chi trả cổ tức).
Kỳ vọng:
β3 : Dương thể hiện chính sách cổ tức tăng làm tăng tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.
Để dễ phân tích mối quan hệ tương tác chéo tác giả sử dụng hệ số co giản phản ứng thu nhập của nhà đầu tư làm biến phụ thuộc, mơ hình (7) (8) như sau:
𝐑𝐞𝐭𝐢,𝐭= 𝛂 + 𝛃𝟏× 𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭+ 𝛃𝟐× ∆𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭 (7)
𝐸𝑅𝐶𝑖,𝑡 = 𝛼 + 𝛽3𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑𝑖,𝑡+ 𝜀 (8)
Trong đó:
Reti,t : tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, đo lường bởi giá mua và nắm giữ cổ phiếu trong 12 tháng từ năm t đến năm t+1.
∆Earningi,t : Chênh lệch chất lượng thu nhập giữa năm t và năm t-1
Dividendsi,t : Chính sách cổ tức của cơng ty i trong năm t đo lường bởi hai giá trị (Divratio: tỷ lệ chi trả cổ tức, Divdummy: Biến giả cho chi trả cổ tức).
𝐸𝑅𝐶𝑖,𝑡: Hệ số phản ứng thu nhập của nhà đầu tư, chính là hệ số 𝛽2 trong mơ hình (7)
Kỳ vọng:
β3 : Dương thể hiện chính sách cổ tức tăng làm tăng tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.
3.1.5 Bảng tóm tắt các mơ hình và kỳ vọng:
Bảng 3.1: Bảng tóm tắt các mơ hình và kỳ vọng Mơ hình 1: Mơ hình 1:
Earnings i,t+1=α + β1×Earningsi,t + β2×Earningsi,t×Dividendsi,t+ε (1)
Kỳ vọng dấu: β1 > 0 ; β2>0 Mơ hình 2:
Earnings i,t+1=α + β1×Earningsi,t + ε (2)
Kỳ vọng dấu: β1 > 0 Mơ hình 3: Persistenti,t=α + β2×Dividendsi,t + ε (3) Kỳ vọng dấu: β2 > 0 Mơ hình 4: 𝑇𝐴𝐶𝐶𝑖,𝑡 = 𝛼0× 1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+ 𝛼1× 𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡−1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 + 𝛼2× 𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+ 𝛼3× 𝐶𝐹𝑂𝑖,𝑡+1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 + 𝛼4× ∆𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖,𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 + 𝛼5× 𝑃𝑃𝐸𝑖,𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+ 𝜀 (4)
Chỉ dùng để tính 𝜀 nên khơng có kỳ vọng dấu. Mơ hình 5:
Kỳ vọng dấu: β < 0 Mơ hình 6: 𝐑𝐞𝐭𝐢,𝐭= 𝛂 + 𝛃𝟏× 𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭+ 𝛃𝟐× ∆𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭+ 𝛃𝟑× ∆𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭× 𝐃𝐢𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐝𝐢,𝐭+ 𝛆 (𝟔) Kỳ vọng dấu: β1 > 0 ; β2>0 ; β3>0 Mơ hình 7: 𝐑𝐞𝐭𝐢,𝐭= 𝛂 + 𝛃𝟏× 𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭+ 𝛃𝟐× ∆𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭 (7) Kỳ vọng dấu: β1 > 0 ; β2>0 Mơ hình 8: 𝑬𝑹𝑪𝒊,𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝟑𝑫𝒊𝒗𝒊𝒅𝒆𝒏𝒅𝒊,𝒕+ 𝜺 (8) Kỳ vọng dấu: β3>0 3.2 Bảng tóm tắt kỳ vọng kết quả mơ hình:
Đối với các mơ hình (1) (2) (3) kỳ vọng kết quả trong bảng 3.2 như sau: Bảng 3.2: Kỳ vọng kết quả trong mơ hình (1), mơ hình (2) và mơ hình (3)
Các biến Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 3 Mơ hình 3 Mơ hình 3 Ei,t+1 Ei,t+1 Persistenti,t Persistenti,t Persistenti,t Persistenti,t
Ei,t + +
Divratio + + +
Ei,t x Divratio +
Divdummy + + +
Đối với các mơ hình (4) tác giả kỳ vọng kết quả trong bảng 3.3 như sau: Bảng 3.3: Kỳ vọng kết quả trong mơ hình (4)
Các biến Mơ hình 4 Mơ hình 4 Mơ hình 4 Mơ hình 4
AAQi,t AAQi,t AQi,t AQi,t
Divratio - -
Divdummy - -
Đối với các mơ hình (6) và mơ hình (7) tác giả kỳ vọng kết quả trong bảng 3.4 như sau:
Bảng 3.4: Kỳ vọng kết quả trong mơ hình (6) và mơ hình (7)
Các biến Mơ hình 6 Mơ hình 6 Mơ hình 7 Mơ hình 7 Mơ hình 7 Mơ hình 7 𝐑𝐞𝐭𝐢,𝐭 𝐑𝐞𝐭𝐢,𝐭 𝑬𝑹𝑪𝒊,𝒕 𝑬𝑹𝑪𝒊,𝒕 𝑬𝑹𝑪𝒊,𝒕 𝑬𝑹𝑪𝒊,𝒕 Ei,t + + ∆𝐄𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢,𝐭 + + Divratio + + +
∆Earningsi,tx Divratio +
Divdummy + + +
∆Earningsi,tx Divdummy +
3.3 Dữ liệu nghiên cứu
Bài nghiên cứu chạy định lượng trên mẫu gồm hơn 300 cơng ty phi tài chính trên HOSE giai đoạn 2007-2016 bao gồm hơn 1600 quan sát.
Bảng 3.5: Tổng hợp các biến dùng trong mơ hình thực nghiệm Số 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 công 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 khơng bằng nhau thì độ tin cậy tương đối của mỗi quan sát (dữ liệu) sẽ không 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 (không 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