CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.7 Phương pháp phân tích dữ liệu:
Căn cứ theo mơ hình Ohlson 1995, từ số liệu thu thập được, tác giả tiến hành chạy mơ hình định lượng với biến phụ thuộc là giá cổ phiếu và biến độc lập là các biến kế toán, thực hiện bởi phần mềm stata.
Căn cứ theo các nghiên cứu liên quan và đặc điểm của bộ số liệu, nghiên cứu sử dụng hai phương pháp phân tích dữ liệu đó là: phương pháp phân tích thống kê mơ tả và phương pháp phân tích mơ hình.
3.7.1 Phân tích thớng kê mơ tả:
Thống kê mơ tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau như: giá trị trung
bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn…của từng biến kế toán và giá thị trường của cổ phiếu của các công ty niêm yết trên sàn GDCK TP.HCM để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu.
3.7.2 Phương pháp phân tích mơ hình:
Mơ hình bình phương tối thiểu nhỏ nhất (OLS)
Do mối quan hệ giữa các thơng tin kế tốn và giá cổ phiếu được kỳ vọng là có quan hệ tuyến tính, do đó tác giả sử dụng mơ hình truyền thống phương pháp bình phương tối thiểu nhỏ nhất (OLS - Ordinary Least Square). Mơ hình hồi quy OLS có dạng:
MPit = β0 + β1 EPSit + β2 BVSit + β3 DPSit + β4 CFOPSit + β5 P/Eit +β6CRit+ ε
Trong đó:
MPit : giá cổ phiếu của công ty i năm t
EPSit: Lợi nhuận trên mỗi cổ phần của công ty i năm t BVSit: Giá trị sổ sách trên mỗi cổ phần của công ty i năm t DPSit: Cổ tức chi trả trên mỗi cổ phần của công ty i năm t
CFOPSit: Dòng tiền từ hoạt động trên mỗi cổ phần của công ty i năm t P/Eit: tỷ số giá trên thu nhập của công ty i năm t
CRit: Tỷ số thanh toán hiện hành của công ty i năm t
OLS được sử dụng làm cơ sở so sánh với các nghiên cứu trước đây. Tuy nhiên, sử dụng mơ hình OLS một mình có thể tạo ra vấn đề hồi quy giả có thể dẫn đến sai lệch thống kê (Granger và Newbold, 1974). Điều này là do một giả định ngầm rằng dữ liệu chuỗi thời gian là cố định, tuy nhiên chuỗi thời gian là khơng cố định. Hay nói cách khác, giả định này khơng có khả năng xảy ra trong thực tế, Chang et al (2008), cho rằng giá cổ phiếu và thu nhập thường không cố định.
Để khắc phục nhược điểm của mơ hình OLS, ta sử dụng mơ hình ảnh hưởng cố định (FE – Fixed Effects) và mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (RE – Random Effects) .
Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng được gọi là một mơ hình thành phần phương sai được sử dụng trong việc phân tích các dữ liệu bảng khi một giả định khơng có ảnh hưởng cố định (có nghĩa là khơng có ảnh hưởng riêng lẻ).
MPit = ci + β1 EPSit + β2 BVSit + β3 DPSit + β4 CFOPSit + β5 P/Eit +β6CRit + uit
Trong đó:
ci là một biến ngẫu nhiên với trung bình là c1 và ci = c + εi (i=1,...n)
i : Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ2
Uit: phần dư
Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp.
Mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM):
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Trong đó:
Ci (i = 1….n) là hệ số chặn cho từng công ty nghiên cứu
Nhìn chung mơ hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tương quan giữa εi và các biến giải thích. Nếu giả định rằng khơng tương quan thì REM phù hợp hơn và ngược lại. Kiểm định Hausman là một trong những phương pháp để lựa chọn giữa FEM và REM. Vì thế, trong phần hồi quy nghiên cứu này sẽ lần lượt đi qua cả ba mơ hình là mơ hình hồi quy tuyến tính thơng thường - OLS, FEM và REM để chọn mơ hình thích hợp nhất.
KẾT ḶN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày khá chi tiết khung nghiên cứu của luận văn, qui trình nghiên cứu, q trình thu thập, phân tích dữ liệu, các mơ hình kinh tế lượng về ảnh hưởng của thông tin trên BCTC đến giá cổ phiếu các công ty niêm yết trên sàn GDCK TP.HCM. Mẫu nghiên cứu gồm 125 công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM trong thời gian 6 năm từ năm 2010 – 2015. Dữ liệu được thu thập từ các BCTC thường niên của các cơng ty trên. Mơ hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu được đề xuất dựa trên luận cứ khoa học rõ ràng nhằm phân tích ảnh hưởng của thông tin trên BCTC: lợi nhuận trên mỗi cổ phần, giá trị sổ sách trên mỗi cổ phần, cổ tức chi trả trên mỗi cổ phần, dòng tiền từ hoạt động trên mỗi cổ phần, tỷ số giá trên lợi nhuận, tỷ số thanh toán hiện hành đến giá cổ phiếu các công ty niêm yết trên sàn HOSE.