P Coef. Std. Err. t P>|t| EPS 2.8 0.1791015 15.63 0.000 BVS 0.4190852 0.0413722 10.13 0.000 DIV 0.0736101 0.1436297 0.51 0.608 ROE -4931.648 1651.158 -2.99 0.003 FL 151.0755 123.3093 1.23 0.221 OCF 0.0689126 0.0293893 2.34 0.019 EBITDA -0.7252158 0.0994267 -7.29 0.000 _cons 3970.558 780.986 5.08 0.000
Adj R-squared 0.3784
Prob. (F-statistic) 0.0000
(Ng̀n:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 7)
Bảng 4.5 trình bày kết quả mơ hình REM với biến phụ thuộc là giá cổ phiếu P theo các biến giải thích. Kết quả hồi quy REM cho thấy bốn biến độc lập trong mơ hình là EPS, BVS, ROE và EBITDA đều giải thích được sự biến động của giá cổ phiếu của công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam (p_value < 0.05). Cụ thể:
Tác động của chỉ tiêu lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) cho thấy: với mức ý nghĩa 5% thì biến EPS có ý nghĩa thống kê và tác động của EPS đến P ở mơ hình này là 2.8, chứng tỏ EPS có tác động tích cực đến P.
Tương tự, ta thấy biến BVS cũng có ý nghĩa thống kê và tác động đến P là 0.4190852, điều này cho thấy BVS tác động tích cực đến P.
Biến ROE và EBITDA có ý nghĩa thống kê và tác động ngược chiều đến P lần lượt là -4931.648 và -0.752158.
Ba biến DIV, FL, OCF có P-value > 5% nên khơng có ý nghĩa thống kê nên bị loại khỏi mơ hình
Adj R-squared = 0.3784 có nghĩa là bốn biến EPS, BVS, ROE, EBITDA giải thích được 37.84% sự biến động của giá cổ phiếu (P) của các công ty niêm yết trên sàn TTCK Việt Nam.
Qua kết quả trên, ta có thể khái qt qua mơ hình sau:
P = 3970.558 + 2.8EPS + 0.4190852BVS – 4931.648ROE – 0.752158EBITDA + Uit
4.2.2.4. Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp
Kiểm định Hausman lựa chọn giữa FEM và REM
Để xem xét mơ hình FEM hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman. Thực chất kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa các sai số
ngẫu nhiên và các biến độc lập hay không. Kiểm định Hausman với giả thuyết kiểm định như sau:
H0: Các ước lượng thu được từ hai phương pháp không khác biệt. H1: Các ước lượng thu được từ hai phương pháp là khác biệt.
Kiểm định được xây dựng bởi Hausman có phân phối χ2 . Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì chúng ta đi đến kết luận FEM là mơ hình phù hợp hơn.
Kết quả kiểm định như sau (xem chi tiết ở phụ lục 7)
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 4.80 Prob>chi2 = 0.0008
Với p-value bằng 0.0008 < 5% => bác bỏ giả thuyết H0 tức là giữa mơ hình FEM và REM thì mơ hình FEM phù hợp hơn với dữ liệu.
Kiểm định Breusch-Pagan lựa chọn giữa OLS và REM
Tác giả thực hiện kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (thường gọi tắt là Breusch-Pagan LM Test) cho việc lựa chọn giữa REM và OLS, bước này được thực hiện để kiểm định sự tồn tại tác động ngẫu nhiên của sai số trong ước lượng dữ liệu bảng. Nếu p-value <5% thì ta có thể kết luận mơ hình REM phù hợp hơn cho phân tích dữ liệu và ngược lại nếu p-value >5% thì ta kết luận mơ hình OLS phù hợp hơn cho phân tích dữ liệu.
Kết quả kiểm định như sau (xem chi tiết ở phụ lục …)
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: EPS BVS DIV ROE FL OCF EBITDA chi2(7) = 3894.11
Prob > chi2 = 0.0000
Kết quả cho thấy P-value =0.0000 <5% tức là giữa mơ hình OLS và mơ hình REM thì mơ hình REM có sự phù hợp hơn cho phân tích dữ liệu.
Từ hai kiểm định trên tác giả quyết định chọn mơ hình FEM cho bài
nghiên cứu của mình.
4.2.2.5. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Kiểm định khơng có sự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình
(khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến)
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có hiện tượng đa cộng tuyến và hệ số R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong mơ hình hồi quy đa biến, giả thuyết các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau được đưa ra. Do đó, khi ước lượng mơ hình hồi quy đa biến, phải kiểm tra giả thiết này thông qua kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (VIF). Theo lý thuyết, khi VIF <10 thì khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Đinh Phi Hổ, 2014).