CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. Mẫu nghiên cứu và quy trình phân tích dữ liệu
3.5.2.3. Phân tích hồi quy
Để phân tích mơ hình hồi quy đa biến, phân tích tác động của các yếu tố liên quan đến cơ cấu sở hữu lên hành vi QTLN của các công ty niêm yết trên Sàn giao dịch chứng khốn TP.HCM, các kỹ thuật phân tích sau đây được sử dụng để xử lý các dữ liệu.
Lựa chọn mơ hình phù hợp
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu thiết kế theo dạng bảng, do đó tác giả sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu kết hợp tất cả các quan sát (Pooled OLS). Với dữ liệu bảng thì ta có thêm giả định rằng mỗi thực thể đều có đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến biến giải thích nhưng các yếu tố đó lại khơng thể quan sát được. Và việc xem xét có hay khơng những yếu tố đó sẽ được
thực hiện với hai mơ hình là mơ hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model).
Để kiểm định xem liệu trong ba mơ hình Pooled OLS, FEM và REM thì mơ hình nào là phù hợp nhất với mẫu dữ liệu, tác giả sử dụng 3 kiểm định F-test, LM test và Hausman test.
Các bước phân tích để lựa chọn mơ hình phù hợp:
Bước 1: Luận văn sử dụng các câu lệnh trong phần mềm Stata 14.0 để chạy
các mơ hình hồi quy theo Pooled PLS, FEM và REM. Sau đó, sử dụng kiểm định F- test để kiểm định giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM với giả thuyết H0: 1 = 2 = … N = . Nếu P-value < 0.05, kết quả kiểm định bác bỏ H0, mơ hình FEM được chọn, ngược lại chọn Pooled OLS.
Bước 2: Từ kết quả ở bước 2, nếu mơ hình FEM được chọn, kiểm định
Hausman test được sử dụng để kiểm định giữa mơ hình FEM và mơ hình REM. Kiểm định Hausman đưa ra giả thuyết H0 cho rằng khơng có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng và biến giải thích trong mơ hình (Cov(Xit, ui) = 0). Nếu P-value < 0.05, kiểm định bác bỏ H0, thì kết luận mơ hình FEM là phù hợp, ngược lại mơ hình REM phù hợp hơn.
Trường hợp mơ hình Pooled OLS được chọn, luận văn sử dụng kiểm định LM test để kiểm định giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM, giả thuyết H0 cho rằng sai số của ước lượng thô không bao gồm các sai lệch giữa các doanh nghiệp hoặc các năm (phương sai giữa các doanh nghiệp) là không đổi. Nếu P-value <0.05, ta bác bỏ H0, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với mơ hình REM, ngược lại Pooled OLS là phù hợp hơn REM.
Sau khi thực hiện 2 bước trên, mơ hình nào được lựa chọn sẽ được dùng để chạy mơ hình hồi quy cho dữ liệu nghiên cứu và tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình (bao gồm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan).
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan: Ước lượng
sai thay đổi và tự tương quan. Do đó, sau khi hồi quy tác giả sẽ thực hiện kiểm định phát hiện hai hiện tượng trên.
Sau khi thực hiện lựa chọn mơ hình, để kiểm định phương sai thay đổi, nếu mơ hình Pooled OLS là phù hợp, kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng; nếu mơ hình FEM được chọn, ta sử dụng kiểm định Wald; cịn nếu mơ hình REM được lựa chọn, ta sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange. Nếu P-value <0.05, ta kết luận mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Hiện tượng tự tương quan sẽ được kiểm tra bởi kiểm định Wooldridge cho dữ liệu bảng. Giả thuyết H0 cho rằng khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Với P-value <0.05 thì mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
Sau khi xem xét về hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, nếu mơ hình xảy ra hai hiện tượng trên thì tác giả tiến hành khắc phục bằng cách chuyển sang mơ hình bình phương tối thiểu tổng quát (GLS-Generallized Least Squares) với các tùy chọn để khắc phục hoặc là hiện tượng phương sai thay đổi, hoặc là khắc phục hiện tượng tự tương quan, hoặc là khắc phục cả hai hiện tượng.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 trình bày về giả thuyết nghiên cứu, mơ hình nghiên cứu và cách thức đo lường các biến, phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Luận văn đã đưa ra 5 giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ cấu sở hữu và hành vi QTLN. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập bằng cách thu thập dữ liệu tài chính và phi tài chính trên BCTN của các công ty niêm yết trên HOSE giai đoạn 2011-2015 và tập hợp thành dữ liệu bảng. Từ dữ liệu đã thu thập, nghiên cứu sẽ thực hiện qua 2 giai đoạn, giai đoạn 1 sẽ chạy mơ hình nhận diện hành vi QTLN theo mơ hình Modified Jones để tính tốn biến DA là biến phụ thuộc đại diện cho hành vi QTLN trong mơ hình chạy ở giai đoạn 2. Giai đoạn 2 sẽ hồi quy mơ hình thể hiện mối quan hệ giữa cơ cấu sở hữu và hành vi QTLN. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu là thống kê mơ tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy.