Sau khi ước lượng betas của các chứng khoán theo phương trình hồi quy OLS đơn biến, tác giả tiến hành tính tốn các biến rủi ro, kết quả tính tốn cho thấy rủi ro phi hệ thống lớn hơn rất nhiều so với rủi ro hệ thống của các doanh nghiệp. Như vậy rủi ro phi hệ thống sẽ chiếm tỷ trọng lớn trong tổng rủi ro của doanh nghiệp, từ đó ta có thể kết luận tương quan của rủi ro phi hệ thống và hệ số q sẽ cũng dấu với tương quan của tổng rủi ro và hệ số q. Tác giả thực hiện tính tốn tổng rủi ro theo hai cách: thứ nhất là tổng rủi ro bằng tổng của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, thứ hai: tổng rủi ro sẽ bằng phương sai của TSSL của chứng khoán. Cả 2 cách kết quả là như nhau, khơng có sự chênh lệch.
Sau khi hồi quy mẫu dữ liệu theo nhiều cách khác nhau theo 3 phương pháp: Pool, Fix effect, Random effect và cho ra các kết quả hồi quy khác nhau nhưng nhìn chung kết quả hồi quy chỉ ra một mối quan hệ âm và có ý nghĩa cao giữa rủi ro hệ thống và Tobin’s Q và một mối quan hệ dương có ý nghĩa cao giữa rủi ro phi hệ thống và Tobin’s Q hay giá trị doanh nghiệp. Kết quả hồi quy của bài nghiên cứu phù hợp với các lý thuyết đã thảo luận trong bài nghiên cứu giúp cho việc hiểu được mối tương quan nghịch giữa dòng tiền kỳ vọng và rủi ro hệ thống. Hệ số Chi2 của kiểm định LM và hệ số Chi2 của kiểm định Hausman cho thấy mơ hình hồi quy theo fixed effect (hiệu ứng cố định) là thích hợp nhất trong trường hợp này. Tác giả cũng đã thực hiện các kiểm định ràng buộc OLS chính cho mẫu nghiên cứu của mình.
37
Bảng 4.2, 4.6 và 4.9 chỉ mối tương quan giữa các biến độc lập trong hai giai đoạn nhỏ và toàn bộ mẫu. Tác giả thực hiện kiểm định VIF (Variance Inflation Factor) và thấy rằng các hệ số Centered VIF đều nhỏ hơn giá trị 10, như vậy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Sau đó tác giả thực hiện hai kiểm định có hiện tượng phương sai thay đổi và có hiện tượng tự tương quan hay khơng. Đối với kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả dùng kiểm định White với giả thiết Ho: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi,
kết quả cho toàn bộ mẫu và cả hai giai đoạn là P-value < 1%, bác bỏ giả thiết Ho, có nghĩa là tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. Tác giả tiếp tục đi giải quyết hiện tượng phương sai thay đổi bằng cách sử dụng White”s heteroscedasticity consistent standard error. Để kiểm tra có hiện tượng tự tương quan hay không, tác giả Breush – Godfrey với giả thiết Ho: Khơng có
hiện tượng tự tương quan. Ở toàn bộ mẫu và giai đoạn hai, cả LM và F-
statistics đều lớn hơn critical value hay P-value < 1%, tác giả bác bỏ giả thiết Ho và kết luận có hiện tượng tự tương quan, cịn giai đoạn một, cả LM và F- statistics đều nhỏ hơn critical value hay P-value > 1%, tác giả chấp nhận giả
Bảng 4.1: Tóm tắt thống kê mơ tả của q và rủi ro. Q Systematic risk Non- Systematic risk Total risk A. Level Mean 0.9211 0.0003 0.0008 0.0011 Median 0.8531 0.0002 0.0007 0.0010 Std. Dev. 0.3822 0.0003 0.0007 0.0008 Observations 1224 1093 1093 1093 B. Change Mean -0.0236 0.0000 -0.0001 -0.0001 Median 0.0094 -0.0001 0.0000 0.0000 Std. Dev. 0.4058 0.0003 0.0009 0.0009 Observations 1071 940 940 940
38
Bảng 4.2: Tương quan giữa các biến độc lập giai đoạn 1
Syrisk NSrisk Torisk Lnta Lnage D1 D2 D3 D4 D5 D7 Syrisk 1.0000 NSrisk -0.0702 1.0000 Torisk 0.2643 0.9435 1.0000 Lnta 0.1295 -0.2590 -0.2074 1.0000 Lnage 0.0335 -0.1244 -0.1091 0.1603 1.0000 D1 0.0162 -0.0769 -0.0690 0.2135 -0.0727 1.0000 D2 0.1817 0.1420 0.1976 -0.1261 0.0146 -0.2776 1.0000 D3 -0.1585 -0.1069 -0.1560 0.0500 0.0687 -0.1328 -0.5351 1.0000 D4 -0.1035 -0.0600 -0.0924 0.1014 -0.0414 -0.0362 -0.1461 -0.0698 1.0000 D5 -0.0192 0.0741 0.0652 -0.3096 -0.1277 -0.0758 -0.3054 -0.1460 -0.0399 1.0000 D7 -0.0614 -0.0784 -0.0962 0.1635 0.0504 -0.0712 -0.2871 -0.1373 -0.0375 -0.0783 1.0000
thiết Ho và kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan ở giai đoạn một. Sau đó tác giả tiến hành khắc phục hiện tượng tự tương quan đối với toàn bộ mẫu và giai đoạn hai bằng cách hồi quy với Newey-West HAC Standard Error & Covariance. Tác giả trình bày kết quả ước lượng sau khi đã khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan ở phần tiếp theo.
Trong phần đầu của bảng 4.313
, tác giả xem xét mối quan hệ giữa mức độ rủi ro (level of risk) và mức độ của q (level of q). Bốn dòng đầu tiên trong bảng 4.3 chỉ ra mối quan hệ giữa rủi ro và q sử dụng các biến kiểm sốt (trừ biến kiểm sốt doanh nghiệp có sở hữu nhà nước tác giả xem xét ở phần sau) của các doanh nghiệp trong một giai đoạn nhỏ có chiều dài tương ứng với ½ giai đoạn mẫu. Hồi quy (1) và (2) cho ½ giai đoạn đầu, hồi quy (3) và (4) cho ½ giai đoạn cịn lại. Hồi quy sử dụng các doanh nghiệp khơng bị thiếu dữ liệu cho các biến được sử dụng trong hồi quy ở toàn bộ giai đoạn mẫu. Trong các hồi quy (1) và (3), tác giả sử dụng biến rủi ro là rủi ro hệ thống và phi hệ
13
Thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy. Kiểm định Lagrangian (LM test) được sử dụng để kiểm ra độ phù hợp giữa hai mơ hình pooling và random effect. Kiểm định Hausman (Hausman test) kiểm tra độ phù hợp giữa mơ hình random và fixed effect.
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10% ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
39
thống của vốn cổ phần. Tác giả tìm thấy kết quả được giữ vững trong suốt bài nghiên cứu: có một mối quan hệ âm và có ý nghĩa cao giữa rủi ro hệ thống và Tobin’s q (trừ giai đoạn hai) và một mối quan hệ dương có ý nghĩa giữa rủi ro phi hệ thống và Tobin’s q (hay giá trị doanh nghiệp). Kết quả về rủi ro hệ thống thì nhất quán với những phát hiện của Fama và French (1993) cho rằng các cơng ty tăng trưởng có beta cao. Tác giả cũng biết rằng rủi ro hệ thống thì nhỏ hơn nhiều so với rủi ro phi hệ thống tại ở các doanh nghiệp. Hệ số của rủi ro hệ thống là lớn hơn nhiều so với hệ số của rủi ro phi hệ thống, nhưng bởi vì rủi ro phi hệ thống thì lớn hơn so với rủi ro hệ thống, hệ số của tổng rủi ro là dương. Trong hồi quy (5) và (6) các hệ số đúng như dự đốn và có mức ý nghĩa cao. Bây giờ chúng ta chuyển sang hồi quy với điều chỉnh fixed effects theo doanh nghiệp, để ước lượng để xem xét tác động của sự thay đổi trong rủi ro trên sự thay đổi của q. Hồi quy (7) và (8) cung cấp ước lượng traditional fixed effect
40
Bảng 4.3: Hồi quy gộp của q theo các rủi ro
Regression Syrisk NSrisk Torisk Adj. R2 No. Obs. (1) Coefficient -403.1685*** 40.4955* 0.1267 493 t-Statistic (-6.3623) (1.8494) (2) Coefficient -10.8554 0.2963 493 t-Statistic (-0.5710) (3) Coefficient -135.6305** 13.373 0.1282 612 t-Statistic (-2.4093) (0.5605) (4) Coefficient 31.8131 0.1655 612 t-Statistic (1.5254) (5) Coefficient -122.9535*** 51.9377*** 0.0526 1105 t-Statistic (-3.2773) (3.2576) (6) Coefficient 26.3207* 0.0362 1105 t-Statistic (1.7634) (7) Coefficient -35.1683 -5.6777 0.2649 1105 t-Statistic (-0.7705) (-0.3889) (8) Coefficient -8.6769 0.2646 1105 t-Statistic (-0.6317) (9) Coefficient -540.5847*** 32.0153** 0.2063 940 t-Statistic (-13.5963) (2.5398) (10) Coefficient -9.6315 0.4730 940 t-Statistic (-0.9218)
Thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy. * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
41
cho tất cả các doanh nghiệp trong tất cả các năm trong mẫu. Tác giả giữ biến giả ngành mà không thực hiện thay đổi từ các doanh nghiệp từ hồi quy cho phép tác động của hiệu ứng ngành (industry effects) trong sự thay đổi của q (changes in q).
Tác giả tìm thấy mối tương quan dương giữa q và rủi ro hệ thống, và mối quan hệ âm giữa q và rủi ro phi hệ thống, tuy nhiên kết quả hồi quy (7),(8) khơng có ý nghĩa thống kê. Tác giả ước lượng sử dụng mơ hình Random effects và kết quả là ngược lại, có một mối tương quan âm mạnh giữa q và rủi ro hệ thống và mối tương quan dương mạnh giữa q và rủi ro phi hệ thống có ý nghĩa thống kê cao.
Hồi quy (9) và (10) ước lượng dữ liệu chéo hàng năm sử dụng sự thay đổi của q và sự thay đổi của các rủi ro. Kết quả là chất lượng như nhau trong những hồi quy này, và ý nghĩa cao như mong đợi đối với ước lượng q theo rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, còn ước lượng q theo tổng rủi ro lại khơng có ý nghĩa thống kê. Kết quả t-statistics sẽ bị cường điệu nếu hệ số góc của ước lượng có tương quan qua các năm. Tác giả thấy rằng mối tương quan của các hệ số góc ước lượng thì khơng phải là vấn đề cho hệ số góc của rủi ro phi hệ thống và tổng rủi ro. Điều này có ý nghĩa và tương quan lớn của độ dốc của rủi ro hệ thống. Tuy nhiên, hệ số của rủi ro hệ thống vượt quá 5, do đó, nó sẽ cịn ý nghĩa đáng kể sau khi thực hiện “ad hoc adjustments” (các điều chỉnh đặc biệt) theogợi ý bởi Fama và French (1998).
Tác giả đã thấy tại mục 2 khơng có lý thuyết nào trong các lý thuyết được thảo luận đưa ra dự đoán rõ ràng về mối quan hệ giữa mức độ rủi ro và mức độ hệ số q mặc dù các lý thuyết đó đã dự đốn rõ ràng về mối quan hệ
42
giữa sự thay đổi trong rủi ro và những thay đổi trong hệ số q. Ta lý giải cho điều này là do rủi ro có thể liên quan với các biến khác mà các biến này dự đoán hệ số Tobin’s q. Các hồi quy sử dụng hiệu ứng cố định hoặc những thay đổi cho phép các doanh nghiệp được tự kiểm soát. Các hồi quy với mức độ sử dụng các biến kiểm soát để cố gắng nắm bắt sự thay đổi dữ liệu chéo trong hệ số q không phải là do sự thay đổi dữ liệu chéo trong rủi ro.
Bảng 4.3 cho thấy trong giai đoạn đầu (từ năm 2006-2009) có mối tương quan âm giữa rủi ro hệ thống và q có mức ý nghĩa cao và có mối tương quan dương giữa rủi ro phi hệ thống và q có mức ý nghĩa theo hai phương pháp hồi quy Pool và Random effect (ta có thể xem chi tiết tại bảng 4.3). Kết quả tại bảng 4.4 cho thấy trong giai đoạn 1 có mối tương quan dương giữa tổng rủi ro và q khi hồi quy theo hai phương pháp Pool và Random effect, cịn theo phương pháp Fix effect thì ngược lại. Tuy nhiên cả ba phương pháp đều khơng có ý nghĩa thống kê. Như vậy, trong giai đoạn đầu từ năm 2006 đến năm 2009, hệ số Tobin’s q có mối tương quan rõ ràng với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, tuy nhiên đối với mối quan hệ giữa q và tổng rủi ro thì khơng có ý nghĩa.
43
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy giai đoạn 1 (hồi quy (1))
Pooling Fixed Effect Random Effect Constant 0.6486 0.6517 0.7811 (2.5589) (2.8721) (2.7475) Syrisk -403.1685*** 18.2411 -557.1724*** (-6.3623) (0.2671) (-9.293) NSrisk 40.4955* -13.9098 35.5859* (1.8494) (-0.6874) (1.8152) LnTA 0.0317* 0.0143 0.0330* (1.8383) (0.9270) (1.6959) LnAge 0.0064 0.0281 -0.0328 (0.2010) (1.0010) (-0.903) D1 0.2244 0.2303** 0.2235 (1.8162) (2.1383) (1.5711) D2 0.0852 0.0673 0.0732 (0.8441) (0.7730) (0.6324) D3 0.0050 0.0410 -0.0146 (0.0472) (0.4465) (-0.1193) D4 0.1763 0.2911* 0.1202 (1.0248) (1.9184) (0.6109) D5 0.2001 0.2313** 0.1796 (1.650) (2.1634) (1.2719) D7 0.0376 0.0648 0.0136 (0.3093) (0.6115) (0.0968) LM test Chi2 = 115.4389***
Hausman test Chi2 = 73.2898***
R2 0.1267 0.2970 0.1813
Thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy. * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
44
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy giai đoạn 1 (hồi quy (2))
Pooling Fixed Effect Random Effect Constant 0.8353 0.6419 0.9708 (3.1681) (2.8450) (3.3945) Torisk 1.3336 -10.8554 -0.0524 (0.0603) (-0.5710) (-0.0025) LnTA 0.0067 0.0160 0.0009 (0.3817) (1.0629) (0.0488) LnAge -0.0144 0.0210 -0.0321 (-0.4319) (0.7331) (-0.8879) D1 0.2280* 0.2338** 0.2216 (1.7634) (2.1281) (1.5621) D2 0.0518 0.0687 0.0445 (0.6183) (0.7894) (0.3863) D3 0.0344 0.0375 0.0283 (0.3804) (0.4092) (0.2330) D4 0.2711 0.2816* 0.2623 (1.4429) (1.8461) (1.3361) D5 0.1904 0.2173* 0.1573 (1.4154) (1.9769) (1.1174) D7 0.0663 0.0609 0.0639 (0.6689) (0.5757) (0.4564) LM test Chi2 = 159.9983***
Hausman test Chi2 = 56.6444***
R2 0.0213 0.2963 0.0166
Thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy. * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
45
Trong giai đoạn 2 (từ năm 2010-2013) có mối tương quan dương giữa rủi ro hệ thống và q theo cả ba phương pháp hồi quy Pooled OLS, Fix effect và Random effect, và cho ý nghĩa cao khi ước lượng theo phương pháp Pooled OLS (bảng 4.7). Có mối tương quan dương giữa rủi ro phi hệ thống và q theo hai phương pháp Pool và Random effect, tuy nhiên khơng có ý nghĩa thống kê. Mẫu dữ liệu giai đoạn từ năm 2010 đến nay 2013 cho ra kết quả hồi quy ở tất cả các ước lượng đều khơng có ý nghĩa như kỳ vọng (trừ rủi ro hệ thống có ý nghĩa cao nhưng ngược dấu kỳ vọng). So với giai đoạn đầu, giai đoạn sau khơng đưa ra kết quả có ý nghĩa cao, có thể lý giải cho kết quả này là do giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2013 là giai đoạn các doanh nghiệp chịu ảnh hưởng nặng của khủng hoảng kinh tế nổ ra từ năm 2007 (do có độ trễ về thời gian) nên các biến số thể hiện chưa chính xác bản chất của các sự việc thực chất diễn ra của nền kinh tế nói chung và các doanh nghiệp
Bảng 4.6: Tương quan giữa các biến độc lập giai đoạn 2
Syrisk NSrisk Torisk Lnta Lnage D1 D2 D3 D4 D5 D7
Syrisk 1.0000 NSrisk -0.0726 1.0000 Torisk 0.3149 0.9238 1.0000 Lnta 0.1298 -0.3814 -0.3131 1.0000 Lnage -0.1167 -0.0495 -0.0919 0.1470 1.0000 D1 0.0304 -0.1548 -0.1356 0.2248 -0.0644 1.0000 D2 0.0921 0.1549 0.1827 -0.1382 0.0061 -0.2842 1.0000 D3 -0.1308 -0.0547 -0.1023 0.0976 0.0744 -0.1306 -0.5307 1.0000 D4 -0.0895 -0.1083 -0.1374 0.0954 -0.0360 -0.0374 -0.1520 -0.0698 1.0000 D5 -0.0588 0.0808 0.0544 -0.3091 -0.1275 -0.0771 -0.3135 -0.1441 -0.0413 1.0000 D7 -0.0171 -0.1481 -0.1475 0.1327 0.0547 -0.0699 -0.2842 -0.1306 -0.0374 -0.0771 1.0000
46
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy giai đoạn 2 (hồi quy (3))
Pooling Fixed Effect Random Effect
Constant 0.0532 0.1033 -0.3109 (0.3606) (0.7196) (-1.4927) Syrisk -135.6305** -142.1224** 43.104 (-2.4093) (2.2997) (0.8378) NSrisk 13.373 -0.3197 30.2239 (0.5605) (-0.0138) (1.4137) LnTA 0.0528*** 0.0516*** 0.063*** (5.9162) (5.9295) (4.9097) LnAge -0.0113 -0.018 0.0448 (-0.4773) (-0.7809) (1.2809) D1 0.1608** 0.1534** 0.1967* (2.3163) (2.2831) (1.8355) D2 0.1112** 0.1077** 0.1496* (1.975) (1.9762) (1.715) D3 0.2381*** 0.2334*** 0.2825*** (3.963) (4.0032) (3.0615) D4 0.2557*** 0.2457*** 0.3223** (2.6829) (2.6598) (2.2014) D5 0.1722** 0.1662** 0.2445** (2.5102) (2.5052) (2.3087) D7 0.1106 0.1039 0.1459 (1.5999) (1.5513) (1.3708) LM test Chi2 = 45.5419***
Hausman test Chi2 = 58.758***
R2 0.1282 0.1907 0.0696
Thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy. * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
47
được nghiên cứu trong mẫu nói riêng.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy giai đoạn 2 (hồi quy (4))
Pooling Fixed Effect Random Effect Constant 0.0838 0.1407 -0.3104 (0.567) (0.9841) (-1.4601) Torisk -6.8032 -16.7981 31.8131 (-0.3018) (-0.7622) (1.5254) LnTA 0.0473*** 0.0463*** 0.0566*** (5.4429) (5.5275) (4.5446) LnAge -0.0033 -0.0155 0.0397 (-0.1408) (-0.6722) (1.1499) D1 0.1751** 0.1658** 0.1965* (2.5196) (2.4681) (1.7977) D2 0.1249** 0.1208** 0.1461* (2.2184) (2.2206) (1.6422) D3 0.2602*** 0.2522*** 0.2770*** (4.3597) (4.3740) (2.9501) D4 0.2830** 0.2717*** 0.3177** (1.991) (2.9603) (2.1309) D5 0.1821*** 0.1740*** 0.2272** (2.6401) (2.6324) (2.1119) D7 0.1254* 0.1163* 0.1431 (1.8114) (1.7386) (1.3174) LM test Chi2 = 47.0520***
Hausman test Chi2 = 31.1906***
R2 0.1167 0.1819 0.0654
Thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy. * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
48
Bảng 4.9: Tương quan giữa các biến độc lập toàn bộ mẫu
Syrisk NSrisk Torisk Lnta Lnage D1 D2 D3 D4 D5 D7 Syrisk 1.0000 NSrisk 0.0016 1.0000 Torisk 0.3831 0.9243 1.0000 Lnta 0.0324 -0.3053 -0.2697 1.0000 Lnage -0.1635 -0.1290 -0.1816 0.1857 1.0000