4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Kiểm định các giả thuyết
4.2.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tự tƣơng quan có thể hiểu là sự tƣơng quan giữa các thành viên của chuỗi các quan sát đƣợc sắp xếp theo thời gian (nhƣ trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (nhƣ trong dữ liệu chéo) (Maurince và William, 1971). Trong ngữ cảnh hồi qui, mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển giả định rằng quan hệ tự tƣơng quan nhƣ vậy không tồn tại trong các nhiễu . Viết theo ký hiệu là 0
Đơn giản là mơ hình cổ điển giả định rằng số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một quan sát nào đều không bị ảnh hƣởng bởi số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một quan sát nào khác. Tuy nhiên, nếu có một sự phụ thuộc nhƣ vậy thì hiện tự tƣợng quan xảy ra. Theo ký hiệu là ≠ 0
Khi có hiện tƣợng tự tƣơng quan mà chúng ta vẫn tiến hành hồi quy OLS thì các hệ số ƣớc lƣợng OLS vẫn không thiên lệch và nhất quán nhƣng chúng không phải là ƣớc lƣợng hiệu quả nữa. Kết quả là các kiểm định thông thƣờng t và F về mức ý nghĩa không thể đƣợc áp dụng một cách hợp lệ. Bên cạnh đó, giá trị có thể bị phóng đại so với giá trị đúng của nó cho trƣờng hợp tự tƣơng quan dƣơng. Do đó, ta cần phải có biện pháp sửa chữa.
Để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mơ hình, bài nghiên cứu tiến hành hồi quy OLS mơ hình: CASH= *LEV + *BANK + *DIV + *CF + *SIZE + *VAR + *GRT + *LIQ + *EX + *CEO + e để lấy phần dƣ và sau đó thực hiện hồi quy OLS biến phần dƣ với biến phần dƣ có độ trễ bằng 1, với giả thiết Ho: Mơ hình khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1
Bảng 4.5: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 287.4365 Prob. F(1,1157) 0.0000 Obs*R-squared 232.6259 Prob. Chi-Square(1) 0.0000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Sample: 1 1169
Included observations: 1169
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.011433 0.046638 0.245141 0.8064 LEV -0.012009 0.014684 -0.817811 0.4136 BANK 0.000964 0.009429 0.102225 0.9186 DIV -0.069338 0.064006 -1.083313 0.2789 CF 0.005585 0.030182 0.185054 0.8532 SIZE 0.000123 0.001725 0.071059 0.9434 VAR 0.017724 0.034678 0.511093 0.6094 GRT -0.003842 0.008459 -0.454146 0.6498 LIQ -0.034145 0.014575 -2.342738 0.0193 EX -0.007496 0.013794 -0.543424 0.5869 CEO -0.001841 0.005210 -0.353321 0.7239 RESID(-1) 0.453077 0.026724 16.95395 0.0000 R-squared 0.198996 Mean dependent var -1.85E-17 Adjusted R-squared 0.191380 S.D. dependent var 0.089344 S.E. of regression 0.080341 Akaike info criterion -2.194867 Sum squared resid 7.468018 Schwarz criterion -2.142885 Log likelihood 1294.900 Hannan-Quinn criter. -2.175260 F-statistic 26.13059 Durbin-Watson stat 2.031435 Prob(F-statistic) 0.000000
Theo kết quả bảng trên, Prob. Chi-Square < 5% nên ta bác bỏ giả thiết Ho, kết luận mơ hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1. Cho nên hiện tƣợng tƣ tƣơng quan sẽ phải đƣợc khắc phục bằng cách thêm biến giải thích AR(1) vào mơ hình hồi quy. Mơ hình mới trở thành: CASH = *LEV + *BANK + *DIV + *CF + *SIZE + *VAR + *GRT + *LIQ + *EX + *CEO
*AR(1) + e. Tiến hành kiểm định lại hiện tƣợng tự tƣơng quan với mơ hình mới.
Bảng 4.6: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan sau khi đƣa thêm biến AR(1)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.629133 Prob. F(1,1155) 0.0570 Obs*R-squared 3.658485 Prob. Chi-Square(1) 0.0558 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Sample: 2 1169
Included observations: 1168
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.007049 0.076465 -0.092180 0.9266 LEV 0.000553 0.021495 0.025731 0.9795 BANK -0.001329 0.012312 -0.107940 0.9141 DIV 0.001625 0.058442 0.027801 0.9778 CF 0.001634 0.032565 0.050164 0.9600 SIZE 0.000246 0.002818 0.087385 0.9304 VAR 7.85E-05 0.042257 0.001857 0.9985 GRT 0.000282 0.007627 0.036925 0.9706 LIQ 0.000964 0.018345 0.052558 0.9581
EX 0.000820 0.017282 0.047463 0.9622 CEO -0.000173 0.006862 -0.025152 0.9799 AR(1) 0.076465 0.047700 1.603050 0.1092 RESID(-1) -0.106613 0.055964 -1.905028 0.0570 R-squared 0.003132 Mean dependent var 6.57E-15 Adjusted R-squared -0.007225 S.D. dependent var 0.078501 S.E. of regression 0.078784 Akaike info criterion -2.233142 Sum squared resid 7.169019 Schwarz criterion -2.176790 Log likelihood 1317.155 Hannan-Quinn criter. -2.211886 F-statistic 0.302428 Durbin-Watson stat 1.999618 Prob(F-statistic) 0.989104
Vì Prob. Chi-Square = 5,58% > 5% nên ta chấp nhận giả thiết Ho, kết luận mơ hình mới khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1. Hiện tƣợng tự tƣơng quan đã đƣợc khắc phục nhƣng mức độ bác bỏ Ho trong mơ hình mới khá yếu. Để giải quyết triệt để, mơ hình hồi quy GMM nên đƣợc khuyến khích.
4.2.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Một trong những giả thiết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phƣơng sai của từng yếu tố ngẫu nhiên là một số không đổi và bằng . Nếu giả thiết này vi phạm thì mơ hình sẽ xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Lúc này, các ƣớc lƣợng OLS vẫn là ƣớc lƣợng không chệch nhƣng không phải là ƣớc lƣợng hiệu quả (vì phƣơng sai khơng nhỏ nhất). Bên cạnh đó, ƣớc lƣợng của các phƣơng sai sẽ bị chệch, do đó các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo phân phối t và F khơng cịn đáng tin cậy nữa. Do đó, ta cần khắc phục khi tiến hành hồi quy.
Để kiểm định hiện tƣợng sai thay đổi đối với dữ liệu bảng, trƣớc hết tôi tiến hành hồi quy gộp = * + * + * + * +
* + * + * + * + + * + và sau đó thực hiện kiểm định Breusch-Pagan, với giả thiết Ho: Mô hình khơng có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Bảng 4.7: Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Lagrange multiplier (LM) test for panel data Sample: 2007 2013
Total panel observations: 1169 Probability in ()
Null (no rand. effect) Cross-section Period Both Alternative One-sided One-sided
Breusch-Pagan 369.4709 23.07012 392.5410 (0.0000) (0.0000) (0.0000) Honda 19.22162 4.803136 16.98807 (0.0000) (0.0000) (0.0000) King-Wu 19.22162 4.803136 8.308675 (0.0000) (0.0000) (0.0000) SLM 19.86747 5.862242 -- (0.0000) (0.0000) -- GHM -- -- 392.5410 -- -- (0.0000)
Vì tất cả các p-value đều bé hơn 5%: bác bỏ giả thuyết Ho, cho nên mơ hình có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Để khắc phục hiện này trong pooled OLS, ta sử dụng hồi quy với White period. Tuy nhiên, muốn giải quyết triệt để vấn đề này thì nên sử dụng phƣơng pháp GMM.
4.2.4 Kiểm định hiện tượng nội sinh
Mơ hình hồi quy OLS giả định rằng biến giải thích khơng có tƣơng quan với phần dƣ trong cùng thời kỳ quan sát. Nếu giả định này bị vi phạm thì các ƣớc lƣợng vẫn khơng thiên lệch nhƣng có thể sẽ khơng cịn nhất quán. Để xác định mơ hình hồi quy đề xuất ứng với mẫu dữ liệu cho trƣớc có bị hiện tƣợng nội sinh hay không, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman
Bước 1: Kiểm định tính tương thích của các biến công cụ
Hai biến công cụ đƣợc sử dụng trong kiểm định nội sinh là DIV(-1) và SIZE(-2). Biến DIV là biến nội sinh. Để kiểm định tính liên quan của các biến cơng cụ, ta có giả thiết Ho là tất cả các biến công cụ không liên quan.
Bảng 4.8: Hồi quy các biến công cụ và các biến ngoại sinh cho biến DIV
Dependent Variable: DIV Method: Least Squares Sample (adjusted): 3 1169
Included observations: 1167 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.042412 0.022281 1.903511 0.0572 LEV -0.023385 0.006674 -3.503780 0.0005 BANK -0.007378 0.004252 -1.735230 0.0830 CF 0.192428 0.012558 15.32341 0.0000 SIZE -0.001798 0.001122 -1.602611 0.1093 VAR -0.000695 0.015651 -0.044432 0.9646 GRT -0.016561 0.003839 -4.313467 0.0000 LIQ -0.000929 0.006524 -0.142466 0.8867 EX -0.009024 0.006243 -1.445377 0.1486
CEO -0.000300 0.002350 -0.127443 0.8986 SIZE(-2) 0.001133 0.001080 1.049084 0.2944 DIV(-1) 0.178731 0.025366 7.046170 0.0000 R-squared 0.385158 Mean dependent var 0.033437 Adjusted R-squared 0.379302 S.D. dependent var 0.045992 S.E. of regression 0.036234 Akaike info criterion -3.787391 Sum squared resid 1.516429 Schwarz criterion -3.735337 Log likelihood 2221.943 Hannan-Quinn criter. -3.767756 F-statistic 65.77549 Durbin-Watson stat 2.141972 Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 4.9: Kiểm định tính cần thiết của 2 biến cơng cụ
Wald Test:
Equation: NOISINH
Test Statistic Value df Probability F-statistic 24.92707 (2, 1155) 0.0000 Chi-square 49.85413 2 0.0000 Null Hypothesis: C(11)=C(12)=0
Normalized Restriction (=0) Value Std. Err.
C(11) 0.001133 0.001080
C(12) 0.178731 0.025366
Restrictions are linear in coefficients.
Vì chi-squared = 49.85413 và Prob < 5% nên chúng ta bác bỏ giả thiết Ho, kết luận là các biến cơng cụ có liên quan với DIV
Bước 2: Kiểm định tính phù hợp của các biến công cụ
Bảng 4.10: Hồi quy TSLS biến CASH với các biến giải thích và biến cơng cụ
Method: Two-Stage Least Squares Sample (adjusted): 3 1169
Included observations: 1167 after adjustments
Instrument specification: C LEV BANK CF SIZE VAR GRT EX CEO LIQ SIZE(-2) DIV(-1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000802 0.063343 0.012655 0.9899 LEV -0.071641 0.022079 -3.244808 0.0012 BANK -0.097109 0.012164 -7.983111 0.0000 DIV 1.448233 0.394726 3.668953 0.0003 CF -0.049294 0.090762 -0.543112 0.5872 SIZE 0.005242 0.002212 2.369772 0.0180 VAR 0.068428 0.043578 1.570234 0.1166 GRT 0.074258 0.012522 5.930101 0.0000 LIQ -0.182610 0.018156 -10.05763 0.0000 EX -0.004417 0.017840 -0.247614 0.8045 CEO 8.71E-07 0.006554 0.000133 0.9999 R-squared 0.163098 Mean dependent var 0.104083 Adjusted R-squared 0.155859 S.D. dependent var 0.109916 S.E. of regression 0.100987 Sum squared resid 11.78939 F-statistic 47.61996 Durbin-Watson stat 1.379615 Prob(F-statistic) 0.000000 Second-Stage SSR 9.230456 J-statistic 2.113257 Instrument rank 12 Prob(J-statistic) 0.146028
Bảng 4.11: Hồi quy phần dƣ với tất cả các biến giải thích và cơng cụ
Dependent Variable: PHANDU Method: Least Squares
Sample (adjusted): 3 1169
Included observations: 1167 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.028470 0.062068 0.458694 0.6465 LEV 0.000152 0.018592 0.008151 0.9935 BANK 0.000422 0.011845 0.035625 0.9716 CF -0.001300 0.034982 -0.037161 0.9704 SIZE 0.003254 0.003126 1.041056 0.2981 VAR 0.002826 0.043599 0.064808 0.9483 GRT -0.001114 0.010695 -0.104127 0.9171 LIQ 0.001330 0.018175 0.073181 0.9417 EX -0.000120 0.017392 -0.006881 0.9945 CEO 7.47E-05 0.006547 0.011410 0.9909 SIZE(-2) -0.004328 0.003009 -1.438262 0.1506 DIV(-1) 0.006600 0.070662 0.093406 0.9256 R-squared 0.001828 Mean dependent var 4.52E-18 Adjusted R-squared -0.007678 S.D. dependent var 0.100553 S.E. of regression 0.100939 Akaike info criterion -1.738379 Sum squared resid 11.76784 Schwarz criterion -1.686325 Log likelihood 1026.344 Hannan-Quinn criter. -1.718744 F-statistic 0.192300 Durbin-Watson stat 1.379127 Prob(F-statistic) 0.998021
Obs*R-squared = 2.133276, Chi squared (1 df), critical value is 3.84 tƣơng ứng với mức ý nghĩa 5%. Nên ta chấp nhận giả thiết Ho: biến công cụ là phù hợp.
Bước 3: Kiểm định nội sinh bằng phương pháp Hausman test
Giả thiết Ho là biến DIV là ngoại sinh và phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất là thích hợp.
Bảng 4.12: Kiểm định hiện tƣợng nội sinh đối với biến DIV
Endogeneity Test Equation: NOISINH
Specification: CASH C LEV BANK DIV CF SIZE VAR GRT LIQ EX CEO Instrument specification: C LEV BANK CF SIZE VAR GRT EX CEO LIQ SIZE(-2) DIV(-1)
Endogenous variables to treat as exogenous: DIV
Value df Probability Difference in J-stats 13.30722 1 0.0003 J-statistic summary: Value Restricted J-statistic 15.98407 Unrestricted J-statistic 2.676846
Vì Difference in J-stats =13.30722 và Prob = 0.0003 < 10% nên bác bỏ giả thiết Ho và kết luận: biến DIV là biến nội sinh và phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng bé nhất khơng thích hợp.