3.3 Dữ liệu nghiên cứu
3.4.2 Cách tiến hành
Đầu tiên khi xây dựng mơ hình là chúng ta phải xem xét độ phù hợp
của mơ hình gốc đối với tập dữ liệu qua hệ số xác định R2. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thuyết H0: R2 = 0. Đại lượng F được sử dụng trong kiểm định này. Nếu xác suất F nhỏ (prob <10%), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa là có ít nhất 1 biến độc lập đưa vào mơ hình là có giải thích cho biến phụ thuộc.
thống kê hay không, ta cần kiểm định giả thuyết H0: hệ số độ dốc (βi) = 0
(hệ số khơng có ý nghĩa thống kê). Nếu xác suất của các hệ số hồi quy nhỏ (prob <10%) thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, nghĩa là hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.
Sau khi kiểm định tham số, bước tiếp theo chúng ta phải kiểm định
xem trong mơ hình, hiện tượng tự tương quan có xảy ra hay khơng. Khi có hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng
không chệch nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa. Nói cách khác, ước lượng OLS không phải là ước lượng không chệch tốt nhất. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện có tự tương quan xảy ra trong mơ hình hồi quy hay không là kiểm định d của Durbin – Watson. Nếu d nằm trong khoảng 1 đến 3 là mơ hình khơng có tự tương quan.
Sau đó, chúng ta cần thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện phương sai của sai số thay đổi là kiểm định White. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thuyết H0: Mơ hình khơng có
hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng Obs*R-squared được sử dụng
trong kiểm định này. Nếu xác suất Obs*R-squared nhỏ (prob <10%) thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, nghĩa là có phương sai của sai số thay đổi.
Kế tiếp chúng ta sẽ sử dụng kiểm định Likelihood Ratio để xác định xem nên sử dụng mơ hình hồi quy nào giữa mơ hình hồi quy gốc (Pooled regression model) và mơ hình tác động cố định FEM. Chúng ta đặt giả thuyết H0: Mơ hình Plooled hiệu quả hơn, nếu xác xuất F nhỏ (prob<10%) thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, nghĩa là chọn mơ hình FEM.
Sau cùng, ta sẽ sử dụng kiểm định Hausman để để xác định xem nên sử dụng mơ hình hồi quy nào giữa mơ hình tác động cố định FEM và mơ
hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM. Trong kiểm định Hausman, đặt giả thuyết H0: các ước lượng FEM và REM không khác nhau đáng kể. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ (Prob <10%), thì kết luận là REM khơng thích hợp và sử dụng FEM chúng ta sẽ được thuận lợi hơn.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương này, tác giả thực hiện phân tích kết quả nghiên cứu cho mơ hình nghiên cứu ảnh hưởng quan hệ giữa tỷ lệ chi trả cổ tức và các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến tỷ lệ chi trả cổ tức như quy mô doanh nghiệp, rủi ro, khả năng sinh lời, địn bẩy tài chính, cơ hội đầu tư của doanh nghiệp.