CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Xác định độ trễ của biến độc lập
Đầu tiên, luận văn này thực hiện kiểm định chuỗi dừng đối với biến lnq trong dữ liệu bảng với kiểm định nghiệm đơn vị. Có nhiều kiểm định nghiệm đơn vị trong dữ liệu bảng như kiểm định Levin–Lin–Chu, kiểm định Harris–Tzavalis, kiểm định Breitung, kiểm định Im–Pesaran–Shin, các kiểm định loại Fisher, kiểm định tính dừng nhân tử Lagrange Hadri. Luận văn này chỉ đưa ra kết quả các kiểm định loại Fisher do hầu hết các kiểm định còn lại đòi hỏi một dữ liệu bảng gần như cân đối nên với dữ liệu trong luận văn này chỉ thực hiện được kiểm định trên.Kết quả dưới đây chỉ ra lnq là một chuỗi dừng tại bậc 0.
Fisher-type unit-root test for LNQ
Based on augmented Dickey-Fuller tests --------------------------------------
Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 154 Ha: At least one panel is stationary Avg. number of periods = 6.70
AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included
Time trend: Not included
Drift term: Not included ADF regressions: 0 lags ------------------------------------------------------------------------------ Statistic p-value ------------------------------------------------------------------------------ Inverse chi-squared(308) P 1990.2061 0.0000 Inverse normal Z -25.0240 0.0000 Inverse logit t(774) L* -41.3838 0.0000 Modified inv. chi-squared Pm 67.7780 0.0000
------------------------------------------------------------------------------ P statistic requires number of panels to be finite.
Fisher-type unit-root test for LNQ Based on Phillips-Perron tests ----------------------------------
Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 154 Ha: At least one panel is stationary Avg. number of periods = 6.70
AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included
Time trend: Not included Newey-West lags: 0 lags
------------------------------------------------------------------------------ Statistic p-value ------------------------------------------------------------------------------ Inverse chi-squared(308) P 1990.2061 0.0000 Inverse normal Z -25.0240 0.0000 Inverse logit t(774) L* -41.3838 0.0000 Modified inv. chi-squared Pm 67.7780 0.0000
------------------------------------------------------------------------------ P statistic requires number of panels to be finite.
Để xác định được độ trễ cần thiết của biến độc lập, bài nghiên cứu tiến hành ước lượng một hồi quy OLS của hiệu quả tài chính hiện tại dựa trên 2 độ trễ của hiệu quả tài chính trong quá khứ là Yit – 1 và Yit – 2, trong đó, các biến về quản trị và các biến cơng cụ bị kiểm sốt như cách thức được xác định trong nghiên cứu của Tuan Nguyen và cộng sự (2014). Mơ hình ước lượng như sau:
lnqit = α + γ1lnqit-1+γ2lnqit-2+β1femaleit+β2nonexeit + β3dualit + β4lnbsizeit + β5blockit + δ1lnfageit + δ2fsizeit + δ3levit + year dummies + industry dummies + εit (3)
Kết quả của hồi quy này được trình bày trong bảng 4.1.Theo kết quả ước lượng thể hiện trong bảng 4.1, cả 2 hệ số Yit – 1 và Yit – 2 đều có ý nghĩa thống kêrất cao ở mức 1% (Yit – 1 =0.54, p-value =0.00; Yit – 2 =0.15, p-value =0.002). Nên bài nghiên cứu ghi nhận rằng k = 1 và k = 2, nghĩa là sử dụng Tobin’s Q có độ trễ 1 năm và 2 năm để xây dựng đặc trưng hồn chỉnh cho mơ hình chính thức. Khi k = 1 và k = 2, mơ hình cơ sở trong nghiên cứu như sau:
lnqit = α + γlnqit-1 + γlnqit-2 + β1femaleit + β2nonexeit + β3dualit + β4lnbsizeit + β5blockit + δ1lnfageit + δ2fsizeit + δ3levit + year dummies + industry dummies + ηi + εit (4)
Bảng 4.1: Kết quả hồi quy xác định độ trễ