CHƯƠNG 3 :PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮLIỆU NGHIÊNCỨU
3.5 Phương pháp kiểm định mơhình
Mơ hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu được hồi qui theo mơ hình hồi quy OLS(Ordinary Least Square). Tuy nhiên nếu sử dụng OLS thông thường để hồi quy dữ liệu có thể tạo ra các ước lượng sai do các giả thuyết của mơ hình có thể bị vi phạm. Để lựa chon phương pháp ước lượng phù hợp tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết theo tiến trình sau:
Bước 1: Thống kê mô tả
Số liệu trong nghiên cứu được thể hiện dưới dạng thống kê theo các giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn. Mơ tả tóm tắt các đặc trưng dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn giao dich HOSE, HNX để phản ánh một cách tổng quát về tình hình các doanh nghiệp này
Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan
Thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm xác định mối tương quan giữa các biến này là như thế nào. Cụ thể là để kiểm tra mối tương quan như thế nào giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các
biến độc lập với nhau . Và dựa trên ma trận này, tác giả tiến hành kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình.
Bước 3: Ước lượng các hệ số hồi quy OLS
Nhược điểm của ước lượng OLS(Ordinary Least Square) có thể nhận diện sai do tự tương quan và ràng buộc quá chặt chẽ các đơn vị chéo, nếu có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi sẽ dẫn đến kết quả ước lượng sai; Do đó, tác giả thực hiện kiểm định các giả định của mơ hình (kiểm tra hiên tượng đa cộng tuyến, kiểm tra hiện tượng tự tương quan, và kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi) nhằm mục đích đảm bảo kết quả hồi quy thu được có ý nghĩa và có giá trị tin cậy.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Mơ hình cổ điển là mơ hình lý tưởng với giả thuyết các biến giải thích khơng tương quan với nhau. Nghĩa là mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc và thơng tin đó lại khơng có trong biến độc lập khác. Khi đó ta nói khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm tra hiện tương đa cộng tuyến bằng cách sử dụng tương quan cặp giữa các biến độc lâp cao và nhân tử phóng đại (VIF). Theo tài liệu về kinh tế lượng cho thấy nếu các cặp tương quan giữa các biến độc lập cao (>0.8) thì có thế xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên tiêu chuẩn này thường khơng chính xác. Có những trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu có sử dụng nhân tử phóng đại phương sai để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF>10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định Durbin- Watson
Áp dụng quy tắc đơn giản với ba trường hợp tương ứng với các hệ số Durbin- Watson như sau:
Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan Nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi:
Để kiểm định phương sai khơng đổi của phần dư, ta có thể sử dụng kiểm định White hoặc kiểm định Glesjer… Tuy nhiên, “các kiểm định này chỉ phù hợp khi cỡ mẫu lớn”.Do vậy, tác giả sử dụng kiểm định tương quan hạng Shapiro-Wilk với giả thuyết:
H0: Hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư và giá trị dự đoán bằng 0 H1: Hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư và giá trị dự đoán khác 0
Nếu hệ số Sig. của kiểm định tương quan hạng Shapiro>α = 0,05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0, tức Hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư và giá trị dự đoán bằng 0, hay phương sai của phần dư không đổi. Ngược lại ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1
Bước 4: Lựa chọn phương pháp
Nếu một trong các giả thiết ban đầu của OLS bị vi phạm (phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến, tương quan giữa biến độc lập và phẩn dư). Khi đó, các ước lượng thu được sẽ bị bóp méo và sẽ sai lầm nếu sử dụng chúng đế phân tích. Do vậy, một phương pháp khá sẽ được chọn để tiến hành hồi quy.
Chương 3 trình bày cách xây dựng biến nghiên cứu ( bao gồm biến độc lập và biến phụ thuộc) cũng như các bước kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp từ đó phân tích tác động của các yếu tố: yếu tố thị trường, yếu tố quy mô, yếu tố giá trị công ty và tỷ suất sinh lợi quá khứ lên TSSL cổ phiếu.