CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ
4.3 Kiểm định mơ hình Ohlson trên thị trường chứng khoán Việt Nam
4.3.2 Kết quả nghiên cứu
4.3.2.1 Thống kê mô tả
Tác giả tiến hành thống kê mô tả các biến trong đề tài nghiên cứu bao gồm các chỉ tiêu giá trị trung bình, giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất và trung vị cho mẫu nghiên cứu gồm 256 công ty trong giai đoạn 2006 – 2013 với 1.678 quan sát. Kết quả được trình bày trong bảng 4.1, cụ thể:
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả
Biến Số mẫu
quan sát
Trung
bình Min Median Max
P 1.678 17.236,29 2.183,534 12.519,74 130.000 BV 1.678 19.997,88 5.987 17.582,5 83.802 E 1.678 3.579,255 0 2.904,5 80.098 EBITDA 1.678 7.253,515 66 5.943,5 52.567 OCF 1.678 6.711,835 -53.715 5.429 108.135 NCF 1.678 836,8617 -40.353 287,5 45.854 DIV 1.678 1.528,628 0 1.500 12.000
4.3.2.2 Phân tích tương quan giữa các biến
Tác giả tiến hành phân tích mối tương quan giữa các biến nghiên cứu trong các mô hình. Kết quả các hệ số tương quan được trình bày trong bảng 4.2.
Bảng 4.2: Kết quả tương quan giữa các biến
P BV E EBITDA OCF NCF DIV
P 1,0000 0,2925 *** 0,3385 *** 0,1553 *** 0,1087 *** 0,1313 *** 0,2534 *** Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Ghi chú: *** tương ứng với mức ý nghĩa 1%.
Dựa vào các hệ số tương quan cho thấy các biến có tương quan thấp với hệ số tương quan cao nhất là giữa biến P và E với 0,3385 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Và dựa vào kết quả kiểm định nhân tố phóng đại phương sai VIF được trình bày trong bảng 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7 cho thấy không có giá trị VIF nào lớn hơn 10. Đến đây có thể kết luận giữa các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định VIF cho các biến trong mô hình (1)
Biến VIF 1/VIF
BV 1.24 0.807344
E 1.24 0.807344
Mean VIF 1.24
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả Bảng 4.4. Kết quả kiểm định VIF cho các biến trong mô hình (2)
Biến VIF 1/VIF
BV 1.26 0.794787
EBITDA 1.26 0.794787
Mean VIF 1.26
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định VIF cho các biến trong mô hình (3)
Biến VIF 1/VIF
BV 1.12 0.894812
OCF 1.12 0.894812
Mean VIF 1.12
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả Bảng 4.6. Kết quả kiểm định VIF cho các biến trong mô hình (4)
Biến VIF 1/VIF
BV 1.03 0.974156
NCF 1.03 0.974156
Mean VIF 1.03
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả Bảng 4.7. Kết quả kiểm định VIF cho các biến trong mô hình (5)
Biến VIF 1/VIF
BV 1.14 0.873824
DIV 1.14 0.873824
Mean VIF 1.14
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
4.3.2.3 Kết quả phân tích hồi quy
Tác giả tiến hành hồi quy mô hình Ohlson – mô hình (1) theo ba phương pháp hồi quy OLS, Fixed Effect và Random Effect. Kết quả được trình bày trong bảng 4.8.
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy mơ hình (1) Biến phụ thuộc - P
Biến độc lập OLS Fixed
Effect Random Effect BVPS 0.316*** -0.0335 0.167*** (0.0446) (0.0568) (0.0520) EPS 1.133*** 0.968*** 1.069*** (0.110) (0.0980) (0.110) Hằng số 6,867*** 17,619*** 9,897*** (870.2) (1,272) (1,084)
Số quan sát 1,678 1,678 1,678
R2 0.140 0.395 0.137
Số công ty 256 256
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Ghi chú: *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Từ kết quả trên có thể thấy đa số các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, riêng chỉ có biến BV trong phương pháp hồi quy Fixed Effect có tác động âm khơng có ý nghĩa thớng kê lên biến P. Nhìn vào chỉ số R2 giữa ba phương pháp có thể thấy kết quả hồi quy theo phương pháp Fixed Effect hiệu quả hơn với giá trị R2 lên đến 0.395 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 39,5% sự thay đổi của biến phụ thuộc P. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi quy tốt nhất trong ba phương pháp trên.
Bảng 4.9: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp OLS và Fixed Effect Ho: Hệ số chặn giữa các đơn vị chéo là như nhau
F (255, 1413) 4.66
P – value 0.0000
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp OLS.
Bảng 4.10: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp Fixed Effect và Random Effect Ho: FE và RE không khác nhau
Chi2 (2) 77.32
P – value 0.0000
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp Random Effect.
Do đó có thể kết luận phương pháp Fixed Effect cho kết quả ước lượng tốt nhất. Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm kiểm định Wald để kiểm định xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không và kiểm định Wooldridge để xem trong mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.11.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan cho mô hình (1) Ho: Có hiện tượng phương sai thay đổi
Chi2 (256) 3.5e+05
P – value 0.0000
Ho: Có hiện tượng tự tương quan
F (1, 255) 12.135
P – value 0.0006
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Từ kết quả trên có thể thấy trong mô hình (1) có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên tác giả sử dụng phương pháp hồi quy GLS để khắc phục cả hai hiện tượng này. Kết quả hồi quy GLS được trình bày tại cột (1) trong bảng 4.28.
Tác giả tiến hành hồi quy mô hình (2) theo ba phương pháp hồi quy OLS, Fixed Effect và Random Effect. Kết quả được trình bày trong bảng 4.12.
Bảng 4.12. Kết quả hồi quy mô hình (2) Biến phụ thuộc - P
Biến độc lập OLS Fixed
Effect Random Effect BV 0.495*** -0.0443 0.280*** (0.0464) (0.0615) (0.0556) EBITDA 0.0769 0.612*** 0.230*** (0.0704) (0.0879) (0.0827) Hằng số 6,778*** 17,488*** 9,779*** (901.6) (1,303) (1,127)
Số quan sát 1,678 1,678 1,678
R2 0.086 0.375 0.0795
Số công ty 256 256
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Ghi chú: *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Từ kết quả trên có thể thấy đa số các biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, riêng chỉ có biến EBITDA trong phương pháp hồi quy OLS có tác động dương không có ý nghĩa thống kê lên biến P và biến BV trong phương pháp hồi quy Fixed Effect có tác động âm không có ý nghĩa thống kê lên biến P. Nhìn vào chỉ số R2 giữa ba phương pháp có thể thấy kết quả hồi quy theo phương pháp Fixed Effect hiệu quả hơn với giá trị R2 lên đến 0.375 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 37,5% sự thay đổi của biến phụ thuộc P. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi quy tốt nhất trong ba phương pháp trên.
Bảng 4.13: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp OLS và Fixed Effect Ho: Hệ số chặn giữa các đơn vị chéo là như nhau
F (255, 1413) 5.00
P – value 0.0000
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp OLS.
Bảng 4.14: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp Fixed Effect và Random Effect Ho: FE và RE không khác nhau
Chi2 (2) 197.61
P – value 0.0000
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp Random Effect.
Do đó có thể kết luận phương pháp Fixed Effect cho kết quả ước lượng tốt nhất. Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm kiểm định Wald để kiểm định xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không và kiểm định Wooldridge để xem trong mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.15.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan cho mô hình (2) Ho: Có hiện tượng phương sai thay đổi
Chi2 (256) 6.8e+05
P – value 0.0000
Ho: Có hiện tượng tự tương quan
F (1, 255) 14.777
P – value 0.0002
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Từ kết quả trên có thể thấy trong mô hình (2) có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên tác giả sử dụng phương pháp hồi quy GLS để khắc phục cả hai hiện tượng này. Kết quả hồi quy GLS được trình bày tại cột (2) trong bảng 4.28.
Tác giả tiến hành hồi quy mô hình (3) theo ba phương pháp hồi quy OLS, Fixed Effect và Random Effect. Kết quả được trình bày trong bảng 4.16.
Bảng 4.16. Kết quả hồi quy mô hình (3) Biến phụ thuộc - P
Biến độc lập OLS Fixed
Effect Random Effect BV 0.509*** 0.103* 0.324*** (0.0437) (0.0576) (0.0520) OCF 0.0350 0.172*** 0.101* (0.0560) (0.0544) (0.0586) Hằng số 6,819*** 18,316*** 9,894*** (902.0) (1,317) (1,125)
Số quan sát 1,678 1,678 1,678
R2 0.086 0.358 0.084
Số công ty 256 256
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Ghi chú: *, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10% và 1%.
Từ kết quả trên có thể thấy đa số các biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 10%, riêng chỉ có biến OCF trong phương pháp hồi quy OLS có tác động dương không có ý nghĩa thống kê lên biến P. Nhìn vào chỉ số R2 giữa ba phương pháp có thể thấy kết quả hồi quy theo phương pháp Fixed Effect hiệu quả hơn với giá trị R2 lên đến 0.358 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 35,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc P. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi quy tốt nhất trong ba phương pháp trên.
Bảng 4.17: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp OLS và Fixed Effect Ho: Hệ số chặn giữa các đơn vị chéo là như nhau
F (255, 1413) 4.76
P – value 0.0000
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp OLS.
Bảng 4.18: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp Fixed Effect và Random Effect Ho: FE và RE không khác nhau
Chi2 (2) 73.26
P – value 0.0000
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp Random Effect.
Do đó có thể kết luận phương pháp Fixed Effect cho kết quả ước lượng tốt nhất. Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm kiểm định Wald để kiểm định xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không và kiểm định Wooldridge để xem trong mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.19.
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan cho mô hình (3) Ho: Có hiện tượng phương sai thay đổi
Chi2 (256) 4.9e+06
P – value 0.0000
Ho: Có hiện tượng tự tương quan
F (1, 255) 14.632
P – value 0.0002
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Từ kết quả trên có thể thấy trong mô hình (3) có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên tác giả sử dụng phương pháp hồi quy GLS để khắc phục cả hai hiện tượng này. Kết quả hồi quy GLS được trình bày tại cột (3) trong bảng 4.28.
Tác giả tiến hành hồi quy mô hình (4) theo ba phương pháp hồi quy OLS, Fixed Effect và Random Effect. Kết quả được trình bày trong bảng 4.20.
Bảng 4.20. Kết quả hồi quy mô hình (4) Biến phụ thuộc - P
Biến độc lập OLS Fixed
Effect Random Effect BV 0.493*** 0.140** 0.318*** (0.0418) (0.0560) (0.0502) NCF 0.259*** 0.0879* 0.262*** (0.0706) (0.0514) (0.0622) Hằng số 7,153*** 19,060*** 10,478*** (897.0) (1,310) (1,120)
Số quan sát 1,678 1,678 1,678
R2 0.093 0.355 0.091
Số công ty 256 256
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Ghi chú: *, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10% và 1%.
Từ kết quả trên có thể thấy tất cả các biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 10%. Nhìn vào chỉ số R2 giữa ba phương pháp có thể thấy kết quả hồi quy theo phương pháp Fixed Effect hiệu quả hơn với giá trị R2 lên đến 0.355 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 35,5% sự thay đổi của biến phụ thuộc P. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi quy tốt nhất trong ba phương pháp trên.
Bảng 4.21: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp OLS và Fixed Effect Ho: Hệ số chặn giữa các đơn vị chéo là như nhau
F (255, 1413) 4.71
P – value 0.0000
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp OLS.
Bảng 4.22: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp Fixed Effect và Random Effect Ho: FE và RE không khác nhau
Chi2 (2) 25.45
P – value 0.0000
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp Random Effect.
Do đó có thể kết luận phương pháp Fixed Effect cho kết quả ước lượng tốt nhất. Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm kiểm định Wald để kiểm định xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không và kiểm định Wooldridge để xem trong mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.23.
Bảng 4.23: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan cho mô hình (4) Ho: Có hiện tượng phương sai thay đổi
Chi2 (256) 9.1e+05
P – value 0.0000
Ho: Có hiện tượng tự tương quan
F (1, 255) 15.443
P – value 0.0001
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Từ kết quả trên có thể thấy trong mô hình (4) có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên tác giả sử dụng phương pháp hồi quy GLS để khắc phục cả hai hiện tượng này. Kết quả hồi quy GLS được trình bày tại cột (4) trong bảng 4. 28.
Tác giả tiến hành hồi quy mô hình (5) theo ba phương pháp hồi quy OLS, Fixed Effect và Random Effect. Kết quả được trình bày trong bảng 4.24.
Bảng 4.24. Kết quả hồi quy mô hình (5) Biến phụ thuộc - P
Biến độc lập OLS Fixed
Effect Random Effect BV 0.410*** 0.0583 0.259*** (0.0436) (0.0548) (0.0514) DIV 2.433*** 3.111*** 2.313*** (0.350) (0.343) (0.372) Hằng số 5,310*** 16,793*** 8,314*** (913.1) (1,293) (1,138)
Số quan sát 1,678 1,678 1,678
R2 0.111 0.389 0.109
Số công ty 256 256
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Ghi chú: *, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10% và 1%.
Từ kết quả trên có thể thấy tất cả các biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 10%, riêng chỉ có biến BV trong phương pháp Fixed Effect có tác động dương không có ý nghĩa thống kê lên biến P. Nhìn vào chỉ số R2 giữa ba phương pháp có thể thấy kết quả hồi quy theo phương pháp Fixed Effect hiệu quả hơn với giá trị R2 lên đến 0.389 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 38,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc P. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi quy tốt nhất trong ba phương pháp trên.
Bảng 4.25: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp OLS và Fixed Effect Ho: Hệ số chặn giữa các đơn vị chéo là như nhau
F (255, 1413) 4.65
P – value 0.0000
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp OLS.
Bảng 4.26: Kết quả lựa chọn giữa phương pháp Fixed Effect và Random Effect Ho: FE và RE không khác nhau
Chi2 (2) 28.56
P – value 0.0000
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Giá trị p – value nhỏ hơn 1% có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này cho thấy phương pháp Fixed Effect tốt hơn phương pháp Random Effect.
Do đó có thể kết luận phương pháp Fixed Effect cho kết quả ước lượng tốt nhất. Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm kiểm định Wald để kiểm định xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không và kiểm định Wooldridge để xem trong mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.27.
Bảng 4.27: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan cho mô hình (5) Ho: Có hiện tượng phương sai thay đổi
Chi2 (256) 3.9e+05
P – value 0.0000
Ho: Có hiện tượng tự tương quan
F (1, 255) 13.888
P – value 0.0002
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả