Investment Total Leverage Bank Leverage IV(Leverage)
Investment 1 Total Leverage -0.076140 1 Bank Leverage 0.088012 0.328395 1 IV(Leverage) -0.016372 0.046413 0.153473 1 Nguồn: Tổng hợp từ Eview 7.0 3.5. Thực hiện các kiểm định 3.5.1. Kiểm định Hausman
thống kê trong kinh tế lượng được đưa ra bởi De-Min Wu và Jerry A. Hausman. Kiểm định đánh giá ý nghĩa của một ước lượng so với một ước lượng khác. Nó giúp người ta đánh giá liệu mơ hình thống kê có phù hợp với bộ dữ liệu hay không. Cụ thể trong bài nghiên cứu này, kiểm định Hausman được sử dụng để kiểm định về sự phù hợp của mơ hình REM và mơ hình FEM đối với dữ liệu nghiên cứu trong bài.
Kiểm định Hausman được thực hiện với giả thuyết:
H0: ước lượng của REM và FEM không khác nhau H1: : ước lượng của REM và FEM khác nhau
Khi giả thuyết H0 bị bác bỏ và chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là mơ hình REM
khơng phù hợp, và mơ hình FEM phù hợp với bộ dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Hausman được thực hiện bằng việc tính tốn giá trị thống kê Chi - bình phương và giá trị p-value của nó. Giả thuyết H0 bị bác bỏ khi giá trị Chi - bình phương có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (giá trị p-value ứng với giá trị Chi- bình phương nhỏ hơn 0.05), khi đó mơ hình REM khơng được sử dụng, thay vào đó là mơ hình FEM.
3.5.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến đề cập đến sự tồn tại của nhiều hơn một mối quan hệ tuyến tính chính xác, hay nói rõ hơn, đa cộng tuyến hàm ý một biến giải thích nào đó được biểu diễn dưới dạng một tổ hợp tuyến tính của các biến giải thích cịn lại hoặc nó có tương quan chặt chẽ với một số biến giải thích khác. Một khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì các kết quả hồi quy sẽ khơng cịn phản ánh chính xác mối quan hệ mà chúng ta cần xem xét. Chính vì vậy, phần này thực hiện kiểm định đa cộng tuyến để xem xét các biến giải thích trong mơ hình có mắc phải hiện tượng này hay khơng.
Một trong những cách để phát hiện có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trong mơ hình là xem xét tương quan cặp giữa các biến giải thích. Nếu tương quan cặp giữa các biến giải thích cao (lớn hơn 0.8) thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên tiêu chuẩn này thường khơng chính xác, trong nhiều trường hợp tương quan cặp giữa các biến không cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Chính vì vậy, để biết được có đa cộng tuyến giữa các biến giải thích hay không, ta thực hiện kiểm định bằng việc sử dụng giá trị dung sai (Tolerance) và sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
Kiểm định đa cộng tuyến trong bài nghiên cứu này được thực hiện bằng việc xem xét giá trị dung sai và nhân tử phóng đại phương sai (VIF) thông qua phần mềm SPSS. Như một quy tắc thực nghiệm, nếu VIF của một biến vượt quá 10 thì biến này được coi là có cộng tuyến cao.
3.5.3. Kiểm định phƣơng sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra khi các sai số ngẫu nhiên có phương sai khác nhau theo từng quan sát do bản chất của các mối quan hệ kinh tế, do công cụ và kỹ thuật thu thập, xử lý dữ liệu hoặc cũng có thể do mơ hình hồi quy xác định sai, và trường hợp phương sai thay đổi thường gặp khi thu thập số liệu chéo.
Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này, tác giả đã không thu thập số liệu chéo, thay vào đó là sử dụng dữ liệu bảng. Và như vậy, khi hồi quy mơ hình tổng thể, các yếu tố đặc thù của từng đơn vị trong tổng thể - doanh nghiệp sẽ khơng cịn rõ ràng nữa. Chính vì vậy, tác giả đã không thực hiện kiểm định phương sai thay đổi cho bài nghiên cứu này.
3.5.4. Kiểm định tự tƣơng quan
Hiện tượng tự tương quan được hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của các chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc khơng gian (dữ liệu chéo). Nói cách khác, có sự tương quan giữa các sai số tương ứng với các quan sát, tức là sai số ứng với quan sát nào đó khơng bị ảnh hưởng bởi
sai số ứng với một quan sát khác. Nguyên nhân là do tính chất quán tính của dãy số liệu, hiện tượng trễ, sai lệch trong lập mơ hình hay vấn đề trong xử lý số liệu.
Kiểm định d của Durbin-Watson là một trong những kiểm định tự tương quan trong kinh tế lượng, và theo kinh nghiệm người ta đưa ra như sau:
Nếu 1 < thống kê Durbin-Watson < 3: mơ hình khơng có tự tương quan
Nếu 0 < thống kê Durbin-Watson < 1: mơ hình có tự tương quan dương
Nếu 3 < thống kê Durbin-Watson < 4: mơ hình có tự tương quan âm
3.6. Kết quả kỳ vọng
Dựa vào các bài nghiên cứu trước đây, với mẫu dữ liệu là các cơng ty phi tài chính Việt Nam, tác giả kỳ vọng như sau:
- Đòn bẩy tài chính tác động ngược chiều lên hoạt động đầu tư của doanh nghiệp. Nghĩa là hệ số hồi quy của đòn bẩy trong kết quả ước lượng mang dấu âm (Myers (1977), Jensen (1986), Stulz (1990), Hart và Moore (1995),
Lang và cộng sự (1996); Ahn và cộng sự (2006), Aivazian và cộng sự (2005), Firth và cộng sự (2008))
- Tác động ngược chiều của địn bẩy lên đầu tư ở các cơng ty tăng trưởng cao yếu hơn so với các công ty tăng trưởng thấp (Lang và cộng sự (1996),
Aivazian và cộng sự (2005), Mohun Prasadising Odit và Hemant B. Chittoo (2008), Yuan và Motohashi (2012))
- Đối với các cơng ty có vốn nhà nước càng nhiều thì mức độ tác động ngược chiều của đòn bẩy đến đầu tư của cơng ty đó càng giảm (János Kornai
(1986), Allen và cộng sự (2005), Park và Sehrt (2001), Cull và Xu (2003), La Porta và cộng sự (2002), Bertrand và cộng sự (2007), Firth và cộng sự (2008), Yuan và Motohashi (2012), Phan Thị Bích Nguyệt và cộng sự (2014))
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Ở chương này, tác giả sẽ trình bày các kết quả về thống kê mơ tả của các biến, sau đó là các kết quả tương quan hai biến để có cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa hai biến phụ thuộc và các biến độc lập. Cuối cùng tác giả báo cáo kết quả kiểm định đa cộng tuyến và các kết quả hồi quy bằng mơ hình FEM và kết quả kiểm định Hausman.
4.1. Thống kê mô tả các biến
Trên cơ sở dữ liệu thu thập về 150 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy LS cho cả giai đoạn 2007 - 2013, các kết quả phân tích cụ thể như trong bảng 1. Bảng 4.1 trình bày sơ lược các chỉ tiêu thống kê mơ tả của các biến sử dụng trong mơ hình. Trong đó, tỷ lệ đầu tư trung bình của các cơng ty vào khoảng 6,6% cho tất cả công ty. Các cơng ty khơng có vốn nhà nước có tỷ lệ đầu tư trung bình thấp hơn và độ lệch chuẩn lớn hơn so với cơng ty có vốn nhà nước từ 50% trở xuống. Tỷ lệ vay nợ của cơng ty có vốn nhà nước trên 50% cao hơn hai nhóm cơng ty cịn lại. Trong khi chỉ số Tobin’s Q của cơng ty có vốn nhà nước trên 50% thấp hơn cơng ty có vốn nhà nước từ 50% trở xuống và cơng ty khơng có vốn nhà nước. Giá trị trung bình của Tobin’s Q là 1.00 cho toàn mẫu. Giá trị này cho thấy thị trường đã và đang không mấy kỳ vọng vào cơ hội tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam. Quả thật, xu thế kinh tế tăng trưởng tại Việt Nam đã chậm lại bắt đầu từ năm 2007 đến 2012 khi mức tăng trưởng kinh tế thấp nhất trong 15 năm qua, năm 2013 tăng trưởng kinh tế cũng hết sức khiêm tốn.