Mơ hình Thống kê f P-value
(1) 1.70 0.0190
(2) 1.50 0.0584
(3) 1.51 0.0542
(4) 1.76 0.0127
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525, khoảng thời gian từ tháng 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 4)
Kiểm định cho P-value của 4 mơ hình (1), (2), (3), (4) có giá trị lần lượt là 0.0190, 0.0584, 0.0127 đều nhỏ hơn 0.1, đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10%. Vậy mơ hình (1), (2), (3) và (4) hồi quy theo FEM sẽ phù hợp hơn so với Pooled OLS.
4.4 Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình dữ liệu bảng REM
Tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Breusch, T.S và A.R. Pagan (1980) lựa chọn mơ hình Pooled và REM với giả thuyết sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình Pooled phù hợp với dữ liệu mẫu hơn REM Giả thuyết H1: Mơ hình REM phù hợp với dữ liệu mẫu hơn Pooled OLS
Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) 4.81 0.0141
(2) 2.33 0.0635
(3) 2.49 0.0571
(4) 5.87 0.0077
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Statsa trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian từ 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 4)
Kiểm định cho p-value của 4 mơ hình lần lượt là 0.014, 0.0635, 0.057 và 0.0077 đều nhỏ hơn 0.1, nên chúng ta đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10%. Vậy mô hình REM phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình Pooled OLS. Vậy ta chọn mơ hình REM phân tích hồi quy trên dữ liệu bảng của mơ hình nghiên cứu.
4.5 Kiểm định lựa chọn mơ hình FEM và mơ hình REM
Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa hai mơ hình REM và FEM với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM
Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) 0.00 1.0000
(2) 0.00 1.0000
(3) 0.00 1.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian từ 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 4)
Kiểm định cho P-value cho từng mơ hình (1), (2), (3), (4) đều bằng 1.0000 lớn hơn 0.05, nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình REM hiệu ứng tác động cố định phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình FEM.
Sau khi phân tích lựa chọn kiểm định mơ hình, tác giả lựa chọn mơ hình FEM (Fixed effect) – mơ hình hiệu ứng tác động cố định và mơ hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên – REM (Random effect) làm hai mơ hình phân tích dữ liệu bảng cho bài nghiên cứu này.
4.6 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trên dữ liệu bảng
Hiện tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình, mất tính tin cậy của kiểm định hệ số. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai thay đổi bằng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.6: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của các mơ hình
Mơ hình Chi bình Phương (χ2) p-value
(1) 115.17 0.0000
(2) 351.55 0.0000
(3) 391.28 0.0000
(4) 145.79 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu bao gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 5)
Từ bảng 4.3 kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata cho thấy kết quả với P-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình ở mức ý nghĩa 5%
4.7 Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng – Wooldridge (2002) và Drukker (2003)
Hiện tượng tự tương quan phần dư có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình, mất tính tin cậy của kiểm định hệ số. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp của Wooldridge (2002) và Drukker (2003) 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 4.7: Kết quả kiểm định tự tương quan trong các mơ hình
Mơ hình Chi bình Phương (χ2) p-value
(1) 74.297 0.0000
(2) 82.381 0.0000
(3) 91.584 0.0000
(4) 63.713 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian từ 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 6)
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata 12 cho thấy kết quả với P-value đều nhỏ hơn α= 0.05. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình với mức ý nghĩa 5%
Sau khi thực hiện các phương pháp kiểm tra tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mơ hình, tác giả sẽ bắt đầu tiến hành phân tích kết quả hồi quy thực nghiệm bao gồm phương pháp hồi quy FEM và REM và mơ hình ước lượng bằng mơ hình mở rộng của Driscoll và Kraay nhằm kiểm soát được những vấn đề phương sai thay đổi của nhiễu, tự tương quan phần dư cũng như nội sinh trong mơ hình.
4.8 Phân tích kết quả hồi quy:
Trong phương pháp thực hiện hồi quy cho 3 mơ hình này, tác giả sẽ lần lượt tiếp cận các mơ hình từ đơn giản đến phức tạp, với mục đích là khắc phục các nhược điểm kiểm định của mơ hình hồi quy. Bắt đầu hồi quy bằng mơ hình tác động cố định FEM và REM dữ liệu bảng.
Tác giả sử dụng thêm hồi quy đối chiếu bằng phương pháp hồi quy Fixed effect mở rộng với Driscoll và Kraay Standard Erros (1998), phương pháp hồi quy này là một giải pháp hiệu quả để ước lượng hồi quy trong mơ hình trong trường hợp mơ hình vừa xuất hiện phương sai thay đổi, tự tương quan và hiện tượng nội sinh. Mơ hình của Driscoll và Kraay khắc phục được hiện tượng tự tương quan giữa phần dư, hiện tượng phương sai thay đổi và nội sinh trong dữ liệu. Đây là một phương pháp thiết kế thích hợp cho dữ liệu bảng với dữ liệu quan sát nhiều khoảng thời gian dài và ít đối tượng (cổ phiếu). Loại bỏ hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan cũng như vấn đề nội sinh trong mơ hình.
Bảng 4.8.1: Kết quả hồi quy mơ hình (1) bằng phương pháp tác động cố định FEM
(1) (2) (3)
return return return Rm 1.087*** 0.759*** 0.649*** (45.45) (21.18) (19.78) SMB 0.639*** 0.632*** 0.400*** (13.13) (10.42) (7.74) HML 0.476*** 0.326*** 0.154*** (16.96) (9.20) (4.60) _cons -0.0117*** 0.0325*** -0.0430*** (-8.26) (11.43) (-28.44) N 1525 718 807
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa là 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian từ 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 7)
Nhận xét: Quan sát ở bảng 4.8.1 cho thấy kết quả hồi quy bằng mơ hình Fixed effect chỉ ra biến Rm, SMB, HML tác động đến biến phụ thuộc có bằng chứng mang ý nghĩa thống kê ở cùng mức ý nghĩa 1%. Đồng thời chiều tác động là cùng chiều đối với biến phụ thuộc.
Bảng 4.8.2: Kết quả hồi quy mơ hình (1) bằng phương pháp hiệu ứng tác động ngẫu nhiên REM
(1) (2) (3)
return return return Rm 1.087*** 0.762*** 0.644*** (45.45) (21.08) (19.58) SMB 0.639*** 0.626*** 0.393*** (13.13) (10.23) (7.59) HML 0.476*** 0.339*** 0.153*** (16.96) (9.50) (4.58) _cons - 0.0117*** 0.0321*** - 0.0428*** (-6.53) (8.82) (-20.07) N 1525 718 807
*,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525, khoảng thời gian từ 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 7)
Nhận xét: Quan sát ở bảng 4.8.2 cho thấy kết quả hồi quy bằng ước lượng Fixed effect, kết quả chỉ ra biến Rm, SMB, HML tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc có bằng chứng mang ý nghĩa thống kê ở cùng mức ý nghĩa 1% và chiều biến thiên cũng đồng nhất với kết quả so với bảng 4.8.1. Như vậy, bằng cách sử dụng cả hai phương pháp ước lượng, kết quả cho thấy ước lượng của các tham số đều có ý nghĩa ở mức 1% và có tác động dương đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu. Hệ số tương quan của lợi nhuận thị trường có giá trị lớn, cho thấy tác động mạnh mẽ của biến Rm đến giải thích lợi
nhuận kỳ vọng của cổ phiếu, ngoài ra việc bổ sung hai biến SMB và HML vào mơ hình cũng làm tăng khả năng giải thích của mơ hình.
Bảng 4.8.3: Kết quả hồi quy mơ hình (2) và (3) bằng phương pháp tác động cố định FEM
(2) (3) (2) (3) (2) (3)
Total Total Up Up Down Down
return return return return return return
rm 1.002*** 0.998*** 0.636*** 0.632*** 0.528*** 0.521*** (43.85) (43.53) (17.76) (17.54) (16.71) (15.67) CSK 0.0411*** 0.0467*** 0.0315*** 0.0453*** 0.0139*** 0.0139*** (9.91) (10.59) (4.76) (4.05) (4.08) (4.06) CKT 0.0000292 0.00000494 -0.000270 -0.000390** 0.000224*** 0.000228*** (0.34) (0.06) (-1.54) (-1.97) (3.74) (3.79) CSK2 -0.0351*** -0.0308 0.00622 (-3.97) (-1.57) (0.86) CKT2 -0.00000125 0.00000165 6.26e-08 (-0.70) (0.39) (0.05) _cons -0.00174 0.00324* 0.0417*** 0.0439*** -0.0403*** -0.0414*** (-1.23) (1.70) (14.60) (13.63) (-26.12) (-20.76) N 1525 1525 718 718 807 807
*,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 7)
Quan sát kết quả thu được ta thấy cột 1,2,3,4,5,6 nhìn chung đồng chiều các biến. Kết quả hồi quy ở bảng 4.8.3 cho thấy biến Rm, CSK có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê trong hai mơ hình (2) và (3), CKT tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Biến CKT có ý nghĩa thơng kê trong mơ hình (2) và tác động cùng chiều đến lợi nhuận trong thị trường giá xuống. Trong mơ hình (3) biến CKT lại có ý nghĩa thơng kê và tác động ngược chiều trong thị trường giá lên. Ngược lại cũng tìm thầy biến CSK2 cũng có kết quả mang ý nghĩa thống kê và tác động ngược chiều tới biến
phụ thuộc ở mức ý nghĩa 1% trong mơ hình (3), trong khi biến CKT2 khơng tìm thấy
kết quả ý nghĩa thống kê trong cả hai mơ hình.
Bảng 4.8.4: Kết quả hồi quy mơ hình (2) và (3) bằng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên REM
(2) (3) (2) (3) (2) (3)
Total Total Up Up Down Down
return return return return return return
Rm 1.002*** 0.998*** 0.641*** 0.638*** 0.525*** 0.518*** (43.85) (43.53) (17.87) (17.64) (16.61) (15.55) CSK 0.0411*** 0.0467*** 0.0314*** 0.0458*** 0.0136*** 0.0136*** (9.91) (10.59) (4.74) (4.08) (3.99) (3.96) CKT 0.0000292 0.00000494 -0.000282 -0.000404** 0.000222*** 0.000225*** (0.34) (0.06) (-1.61) (-2.03) (3.69) (3.74)
CSK2 -0.0351*** -0.0326* 0.00611 (-3.97) (-1.65) (0.84) CKT2 - 0.00000125 0.00000115 -6.15e-08 (-0.70) (0.27) (-0.05) _cons -0.00174 0.00324 0.0419*** 0.0442*** -0.0402*** -0.0412*** (-1.01) (1.51) (10.41) (10.76) (-18.18) (-16.31) N 1525 1525 718 718 807 807
*,**, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian từ tháng 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 7)
Nhận xét: Kết quả hồi quy ở bảng 4.8.4 cho thấy biến Rm, CSK có tác động cùng chiều, tương quan dương đến biến lợi nhuận trung bình với mức ý nghĩa 1%. Biến CKT có tác động ngược chiều đến lợi nhuận trung bình trong thị trường giá xuống với mức ý nghĩa 5%, và có tác động cùng chiều đến lợi nhuận trung bình trong thị trường
giá lên với mức ý nghĩa 1%. Biến CSK2 có ý nghĩa thống kê và tác động ngược chiều
đến lợi nhuận trung bình ở mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, biến CKT2 lại khơng tìm thấy kết quả có ý nghĩa thống kê. Kết quả này cũng tương đồng với bảng 4.8.3.
Bảng 4.8.5: Kết quả hồi quy mơ hình (4) bằng phương pháp tác động cố định FEM
(1) (2) (3)
return return return Rm 1.052*** 0.763*** 0.615*** (44.00) (21.05) (18.70) CSK 0.0285*** 0.0236*** 0.0115*** (7.24) (3.61) (3.48) CKT 0.000104 -0.0000805 0.000207*** (1.30) (-0.50) (3.55) SMB 0.619*** 0.639*** 0.368*** (12.94) (10.58) (7.19) HML 0.428*** 0.282*** 0.158*** (15.12) (7.56) (4.77) _cons -0.0103*** 0.0315*** -0.0419*** (-7.32) (11.04) (-27.18) N 1525 718 807
*,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525, khoảng thời gian từ tháng 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 7)
Nhận xét: Kết quả hồi quy cho thấy biến Rm, CSK có tác động cùng chiều (tương quan dương) ở mức ý nghĩa 1% trong cả thị trường giá lên và thị trường giá xuống. Biến CKT có tương quan dương với lợi nhuận trung bình trong thị trường giá
lên ở mức ý nghĩa 1%. Biến SMB và HML cũng cho thấy sự tương quan cùng chiều, dương với mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.8.6: Kết quả hồi quy mơ hình (4) bằng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên REM
(1) (2) (3)
Total Up Down
return return return
Rm 1.052*** 0.765*** 0.611*** (44.00) (20.84) (18.52) CSK 0.0285*** 0.0222*** 0.0113*** (7.24) (3.36) (3.40) CKT 0.000104 -0.0000933 0.000205*** (1.30) (-0.57) (3.50) SMB 0.619*** 0.632*** 0.362*** (12.94) (10.32) (7.06) HML 0.428*** 0.299*** 0.157*** (15.12) (7.94) (4.76) _cons -0.0103*** 0.0310*** -0.0417*** (-5.70) (8.77) (-19.19)
N 1525 718 807
*,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian từ tháng 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 7)
Nhận xét: Kết quả kiểm định cũng cho thấy một mối tương quan dương cùng chiều giữa biến Rm và biến CSK với lợi nhuận trung bình của thị trường ở mức ý nghĩa 1%. Biến CKT có mối tương quan dương trong thị trường giá lên ở mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, biến SMB và HML cũng cho thấy một mối tương quan dương cùng chiều ở mức ý nghĩa 1%.
4.9 Hồi quy đối chiếu bằng mơ hình hiệu ứng tác động cố định với phương pháp mở rộng Driscoll và Kraay Standard Errors: pháp mở rộng Driscoll và Kraay Standard Errors:
Ở phần nội dung kiểm định phương sai thay đổi của nhiễu và tự tương quan phần dư của chuỗi dữ liệu đều xuất hiện trong cả 4 mơ hình. Trong khi những mơ hình hồi quy bảng, dữ liệu thơng thường như mơ hình hiệu ứng tác động cố định – FEM và mơ hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên – REM khơng thể kiểm sốt được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của chuỗi dữ liệu khi bị vi phạm. Nên do đó, sự hiệu quả của ước lượng bị suy giảm đáng kể khi thực hiện ước lượng tham số góc của các biến độc lập trong mơ hình. Bởi vậy, tác giả để xuất một phương pháp giải quyết hai hiện tượng trên bằng mơ hình tác động cố định FEM với phương pháp mở rộng của Driscoll và Kraay Standard Errors (1998). Mơ hình này kiểm sốt được hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tương quan phần dư của chuỗi dữ liệu đồng thời khắc phục được cả vấn đề nội sinh, tương quan phụ thuộc chéo trong mơ hình nghiên cứu. Phương pháp này phù hợp với chuỗi dữ liệu bảng có nhiều quan sát trong dữ liệu thu thập, không nhiều đối tượng để quan sát nhưng khoản thời gian thì tương đối dài.
Bảng 4.9.1: Kết quả hồi quy mơ hình (1) bằng hiệu ứng tác động cố định FEM với phương pháp mở rộng Driscoll và Kraay Standard Erros
(1) (2) (3)
Total Up Down
return return return
Rm 1.087*** 0.759*** 0.649*** (14.03) (7.18) (8.83) SMB 0.639*** 0.632*** 0.400*** (5.92) (6.89) (3.32) HML 0.476*** 0.326*** 0.154** (6.54) (6.49) (2.08) _cons - 0.0117** 0.0325*** - 0.0430*** (-2.63) (5.75) (-10.52) N 1525 718 807
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 1525 quan sát, khoảng thời gian 6-2009 đến tháng 6-2014 (Phụ lục 8)
Kết quả ở bảng 4.9.1 thu được cho thấy các biến độc lập Rm, SMB, HML tác động tới biến phụ thuộc có bằng chứng mang ý nghĩa thống kê ở mức 5% và 1%. Chiều tác động là cùng chiều tới biến phụ thuộc, kết quả này cũng đồng nhất với kết
quả ở hai bảng 4.8.1 và 4.8.2 của hai mơ hình FEM và REM. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự phù hợp với các kết quả của Fama French (1992, 1993), Phuong Doan et all