Biến số Dấu kỳ vọng của
hệ số ƣớc lƣợng CashFlow - CashFlow*Neg + CashFlow*Constraint + CashFlow*Constraint*Neg - CashFlow*Inst - Q + Size + Expenditure - Acquisition - NCWC - ShortDebt +
3.4 Phƣơng pháp nghiên cứu và cách thức thực hiện bài nghiên cứu 3.4.1 Phƣơng pháp nghiên cứu
Luận văn sẽ thực hiện ước lượng theo 2 phương pháp: OLS (phương pháp ước lượng bình phương bé nhất) và GMM4 (phương pháp ước lượng moment tổng quát bậc 4).
Thứ nhất, phương pháp ước lượng OLS được sử dụng vì phương pháp này khá đơn
giản và hiệu quả nếu các giả định sau được thỏa mãn: phương sai khơng thay đổi, khơng có sự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình, khơng có sự tương quan giữa các sai số trong mơ hình, khơng có sự tương quan giữa các biến độc lập và các sai số trong mơ hình, sai số có phân phối chuẩn. Tuy nhiên, trong mối quan
hệ giữa các biến kinh tế thì các giả thuyết của phương pháp bình phương bé nhất rất dễ bị vi phạm và khi điều này xảy ra thì ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất sẽ khơng cịn hiệu quả nữa. Ngồi ra, dữ liệu nghiên cứu của Luận văn được thu thập chủ yếu từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam. Tuy những báo cáo này đã được kiểm tốn hàng năm nhưng khơng thể khẳng định số liệu trên các báo cáo tài chính là hồn tồn chính xác. Trong khi đó, sai số đo lường là một trong những nguyên nhân dẫn đến hiện tượng nội sinh. Trong quá trình nghiên cứu Riddick và Whited (2009) cũng đã phát hiện ra rằng khi một biến độc lập trong phương trình hồi quy tuyến tính bị lỗi đo lường sẽ dẫn đến phương pháp hồi quy thơng thường, phương pháp bình phương bé nhất cho kết quả khơng cịn vững. Do đó, một phương pháp mới được đề xuất bởi Erickson và Whited (2000) khắc phục cho vấn đề này, gọi là GMM bậc cao sẽ được tác giả sử dụng trong bài Luận văn của mình.
Thứ hai, phương pháp ước lượng GMM4 được sử dụng để ước lượng các hệ số hồi
quy trong trường hợp các biến giải thích trong mơ hình có một biến bị lỗi đo lường và trong mơ hình của tác giả là biến Tobin’q. Phương pháp GMM được đánh giá rất cao và cũng đã được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng. Phương pháp này cho phép khắc phục hiện tượng nội sinh bằng cách sử dụng các biến cơng cụ. Ngồi ra, phương pháp này còn giúp khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình nghiên cứu. Chính vì vậy, Luận văn sử dụng phương pháp GMM bậc 4 để kiểm định ảnh hưởng của tính bất cân xứng trong dòng tiền lên sự thay đổi trong lượng tiền mặt nắm giữ.
3.4.2 Cách thức thực hiện bài nghiên cứu
Để trả lời cho những câu hỏi nghiên cứu của Luận văn cũng như kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, Luận văn thực hiện các phương pháp kiểm định theo trình tự như sau: thống kê mơ tả dữ liệu, phân tích tương quan, kiểm định các giả thuyết vi phạm của phương pháp OLS, kiểm định sự phù hợp của phương pháp GMM, phân tích
hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 12.0.
Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được tác giả sử dụng nhằm mô tả lại những đặc tính của dữ liệu nghiên cứu và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, cụ thể Luận văn sẽ mô tả lại dữ liệu dựa trên các tiêu chí: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, sai số chuẩn.
Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan được Luận văn sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, theo đó hệ số tương quan (Person) được tính bằng cách chia hiệp phương sai của các biến với tích độ lệch chuẩn của chúng. Luận văn xây dựng ma trận hệ số tương quan kèm theo mức ý nghĩa nhằm đánh giá bước đầu về mối tương quan giữa các biến.
Kiểm định các giả thuyết vi phạm của phƣơng pháp OLS
Trong phần này, tác giả sẽ kiểm định các giả thuyết vi phạm của phương pháp hồi quy OLS bao gồm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi để đánh giá độ tin cậy của các kết quả hồi quy bằng phương pháp OLS.
Kiểm định sự phù hợp của phƣơng pháp GMM trong hồi quy
Để kiểm định tính phù hợp của phương pháp GMM trong hồi quy, tác giả sử dụng kiểm định Sargan-Hansen hay còn gọi là kiểm định J-test để xác định tính phù hợp của các biến cơng cụ trong mơ hình GMM.
Trong khi phân tích tương quan nhằm xem xét các biến nghiên cứu có mối quan hệ với nhau hay khơng thì phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc; thơng qua đó cho biết chiều hướng tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này cho phép Luận văn tìm được các câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Theo đó, Luận văn sẽ thực hiện ước lượng theo 2 phương pháp: OLS (phương pháp ước lượng bình phương bé nhất) và GMM4 (phương pháp ước lượng moment tổng quát bậc 4).
Phƣơng pháp kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Trong phần này, Luận văn sẽ sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra ý nghĩa của các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%, 5%, 10% hay nói khác hơn là độ tin cậy 99%, 95% và 90%. Đối với nghiên cứu này Luận văn chọn mức ý nghĩa 5% để đánh giá ý nghĩa của các hệ số hồi quy, tức là biến độc lập chỉ được xem là tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số hồi quy có giá trị p-value nhỏ hơn 5%. Tuy nhiên, trong một số trường hợp hệ số hồi quy có p- value lớn hơn 5% nhưng nhỏ hơn 10% cũng được Luận văn lưu ý trong nghiên cứu của mình.
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả dữ liệu và kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu
4.1.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Với dữ liệu thu thập được từ 602 công ty phi tài chính được niêm yết trên hai sàn chứng khoán HSX và HNX trong giai đoạn 2005 – 2013. Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê về: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của 10 biến nghiên cứu.