CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Mơ hình hồi quy được sử dụng trong phần này có dạng như sau:
Mơ hình 1: Y 1 1X1 (1) Mơ hình 2: Y 22X2 (2) Mơ hình 2: Y 3 3X14X2 (3) Trong đó: Y: Tỷ suất sinh lời cổ phiếu; X1: Độ lớn Lợi nhuận kế toán; X2: Sự biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước; 1, 2và 3: các hằng số hồi quy;
1
,2, 3 và 4: các trọng số hồi quy; và : sai số
Ở chương 3 và trong phần thống kê mô tả, luận văn đã đặt ra giả thuyết là có sự tương quan giữa độ lớn Lợi nhuận kế toán hiện tại và tỷ lệ thay đổi Lợi nhuận kế
các biến này có tương quan tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc, luận văn sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tồn bộ (pooled regression). Trong phân tích hồi qui, 2 biến độc lập gồm: Độ lớn Lợi nhuận kế toán hiện hành (X1), Tỷ lệ biến động Lợi nhuận kế toán (X2), 1 biến phụ thuộc là Tỷ suất sinh lời cổ phiếu (Y). Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy OLS tổng thể với phần mềm Stata 13.0.
4.2.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy, mối tương quan giữa các biến của mơ hình cần được xem xét. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là Tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Giá trị tuyệt đối của hệ số này nằm trong khoảng (-1; 1). Mối quan hệ được kết luận là chặt chẽ khi hệ số này lớn hơn 0.6; là lỏng khi hệ số nhỏ hơn 0.3; và càng tiến đến 1 thì mối quan hệ các biến càng chặt. Trong phân tích tương quan luận văn sử dụng ma trận đồ thị để biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến giải thích.
Hình 0-3. Ma trận đồ thị biến phụ thuộc – biến giải thích.
(Nguồn: kết quả xuất từ phần mềm Stata)
Từ hình 4.2 cho chúng ta cái nhìn tổng quát về hình dạng của các biến dự báo trong mơ hình hồi quy này. Mối tương quan giữa hai biến X1 và X2 và biến Y có hình dạng tuyến tính như mơ tả trong hình 4.2.
Bảng 0.3. Hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến giải thích Y X11 X2 Y 1.0000 X1 0.2680 1.0000 0.0000 X2 0.3598 0.5644 1.0000 0.0000 0.0000 p-value được trình bày dưới các hệ số tương quan
(X1: Lợi nhuận kế toán hiện hành; X2: Sự biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước; Y: Tỷ suất sinh lời cổ phiếu)
(Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 13.0)
Kết quả tổng hợp được trình bày trong bảng 4.3 cho thấy với mức ý nghĩa 5% các biến Lợi nhuận kế tốn có mối tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc Tỷ suất sinh lời cổ phiếu (lần lượt là 26.80% và 35.98%). Trong đó, biến Sự biến động Lợi nhuận kế tốn so với kỳ trước (X2) có tương quan mạnh nhất (35.98%).
Do kết luận hồi quy tuyến tính chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, các giả định của hàm hồi quy phải đảm bảo về phương sai, tính độc lập của phần dư. Vì vậy, các tiêu chí cần phân tích khi thực hiện hồi quy là: (1) Hiện tượng đa cộng tuyến không bị vi phạm; (2) Phương sai phần dư không đổi; (3) Các phần dư có phân phối chuẩn và (4) Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
4.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 0.4. Kiểm định đa cộng tuyến
Mơ hình Thống kê đa cộng tuyến Tolerance VIF
1 Y 0.9282 1.08
2 Y 0.8705 1.15
X2 0.8705 1.15
3 Y 0.8641 1.16
X1 0.6764 1.48
X2 0.6349 1.57
(Nguồn: Kết quả xuất ra từ phần mềm Stata)
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của các mơ hình được thể hiện trong Bảng 4.4. Qua đó, hệ số VIF của các biến độc lập nhỏ hơn 2 (1.48 và 1.57). Điều này chứng tỏ các biến độc lập của mơ hình nghiên cứu khơng có tương quan hồn tồn với nhau và hiện tượng đa cộng tuyến khơng bị vi phạm trong mơ hình này.
4.2.3. Giả định phương sai phần dư khơng đổi
Hình 0-4. Đồ thị phần dư đối với giá trị phù hợp
(Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 13.0)
Bảng 0.5. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(5) = 27.64
Prob > chi2 = 0.0000
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source chi2 df p Heteroskedasticity 27.64 5 0 0 0.9955 Skewness 36.21 2 Kurtosis 0 1 Total 63.85 8 0
Hình 4.4 và Bảng 4.5 cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả kiểm định (p-value = Prob > chi2 = 0.0000), cho thấy phương sai thay đổi. Vì vậy, luận văn sẽ thực hiện hồi quy với sai số chuẩn mạnh thông qua tùy chọn robust vào lệnh hồi quy trong phần mềm Stata để cải thiện hiện tượng này. Các ước lượng này là nhất quán với tổng thể.
4.2.4. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Hình 0-5. Biểu đồ tần suất của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 13.0)
Hình 0-6. Biểu đồ tần số P-P
(Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 13.0)
Biểu đồ tần suất phần dư chuẩn hóa và biểu đồ tần suất P-P thường được dùng để kiểm định phân phối chuẩn. Hình 4.5. và Hình 4.6. biểu hiện phân phối chuẩn của phần dư trong mơ hình nghiên cứu khơng bị vi phạm.
4.2.5. Giả định về tính độc lập của phần dư
Sau khi thực hiện kiểm định Durbin-Watson của mơ hình nghiên cứu ta thấy hệ số Durbin-Watson của mơ hình nghiên cứu (Bảng 4.6) có giá trị d là 1.79 (lớn hơn 1 và nhỏ 3), do đó có thể kết luận khơng có sự tương quan giữa các phần dư.
Bảng 0.6. Kết quả kiểm định Durbin-Watson
. dwstat
Number of gaps in sample: 273
Durbin-Watson d-statistic( 3, 1593) = 1.786738
(Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 13.0)
Các kết quả kiểm tra các giả thuyết về hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai phần dư khơng đổi và phần dư có phân phối chuẩn cũng như khơng có hiện tượng tự tương quan cho thấy các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính bội đều thỏa mãn. Trong phần tiếp theo, luận văn sẽ trình bày các kiểm định về độ phù hợp và ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
4.3. KIỂM ĐỊNH VỀ ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ HỒI QUY TOÀN MẪU
4.3.1. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính. Mục đích của kiểm định F là xét xem mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập thơng qua việc xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0:12 0
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều đó có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp dữ liệu nghiên cứu.
Kết quả Bảng 4.7. cho thấy ở mức tin cậy 5% kết quả R2 điều chỉnh của 3 mơ hình lần lượt là 0.5938; 0.4916 và 0.5527. Hệ số R2 điều chỉnh này được sử dụng để phản ánh mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính. Điều này có nghĩa là cả 3 mơ hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Trong đó,
sinh lời cổ phiếu là mơ hình được xây dựng phù hợp nhất với tập dữ liệu với R2 điều chỉnh cao nhất (59.38%). Đồng thời, trong mối quan hệ đó, yếu tố Lợi nhuận kế toán tác động mạnh nhất đến Tỷ suất sinh lời cổ phiếu là Lợi nhuận kế toán hiện hành tại thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2009- 2013.
Bảng 0.7. Tổng hợp hệ số R2 tồn mẫu Mơ hình 1 2 3 R2 0.5949 0.4929 0.5541 R2 hiệu chỉnh 0.5938 0.4916 0.5527 Kiểm định F 373.8627 135.4006 179.4550 p > F 0.0000 0.0000 0.0000
(Nguồn: kết quả xuất ra từ phần mềm Stata)
Bảng 4.7. Trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình, giá trị sig. < 0.05 cho thấy có an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất các các hệ số hồi quy bằng 0. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Ở mơ hình tác động riêng rẽ của Lợi nhuận kế tốn hiện hành: (Mơ hình 1): biến Lợi nhuận kế tốn hiện hành giải thích được 59.38% Tỷ suất sinh lời cổ phiếu.
Ở mơ hình tác động riêng rẽ của Biến động Lợi nhuận kế tốn so với kỳ trước (Mơ hình 2): Biến Sự biến động Lợi nhuận kế tốn so với kỳ trước giải thích được 49.16% Tỷ suất sinh lời cổ phiếu.
Ở mơ hình tác động tổng hợp cả hai biến Lợi nhuận kế tốn (mơ hình 3): Biến Lợi nhuận kế toán hiện hành và biến Sự biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước giải thích được 55.27% Tỷ suất sinh lời cổ phiếu.
4.3.2. Ý nghĩa của hệ số hồi quy
Ở Bảng 4.8, Kết quả hồi quy cho thấy các biến X1 và X2 ở cả 3 mơ hình đều có tác động có ý nghĩa thốngkê lên biến Y. Với mức ý nghĩa 1%, hai biến đại diện
cho lợi nhuận kế tốn này có thể giải thích được biến Tỷ suất sinh lời cổ phiếu ở tất cả mơ hình được sử dụng.
Bảng 0.8. Trọng số hồi quy
(1) (2) (3)
Hệ số Mơ hình Mơ hình Mơ hình
X1 0.5380*** 0.4636*** (19.3355) (14.5062) X2 0.4695*** 0.1360*** (11.6362) (3.1210) Hằng số -0.0665*** -0.0866*** -0.1463*** (-8.5000) (-9.4922) (-15.1144) Cỡ mẫu 1,922 1,593 1,593 R2 0.5949 0.4929 0.5541 R2 hiệu chỉnh 0.5938 0.4916 0.5527 F-test 373.8627 135.4006 179.4550 Prob > F 0.0000 0.0000 0.0000
(thống kê t (Robust) được trình bày trong ngoặc đơn) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
(Nguồn: Kết quả xuất ra từ phần mềm Stata 13.0)
Về chiều hướng tác động của Lợi nhuận kế toán đối với Tỷ suất sinh lời cổ phiếu thì tất cả các mơ hình hồi quy cho thấy biến Lợi nhuận kế toán hiện hành (X1) và Biến động Lợi nhuận kế tốn so kỳ trước (X2) đều có tác động thuận chiều (+) đối với biến Tỷ suất sinh lời cổ phiếu (Y). Như vậy, giả thuyết H1, H1a và H1b đều được chấp nhận.
Kết quả Bảng 4.8., mơ hình 1 cho thấy hệ số beta tương ứng của biến Lợi nhuận kế tốn hiện hành (X1) là 0.5380. Điều này có nghĩa là, ở độ tin cậy 99%, khi Lợi nhuận kế toán hiện hành tăng lên/giảm đi 1 đơn vị sẽ làm Tỷ suất sinh lời cổ phiếu tăng lên/ giảm đi đến 0.5380 đơn vị. Ở mơ hình 2 cho thấy với mức ý nghĩa
1%, khi Biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước tăng lên/ giảm đi 1 đơn vị sẽ làm Tỷ suất sinh lời cổ phiếu thay đổi đến 0.4695 đơn vị. Cuối cùng, trong mơ hình 3, với sức mạnh giải thích của mơ hình là 55.27%, hệ số tương quan của X1 và X2 cho thấy giữa hai biến thì biến Lợi nhuận kế tốn hiện hành (X1) có tác động mạnh hơn biến Sự biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước (X2) (0.4636 so với 0.1360).
Kết quả cho thấy cả Lợi nhuận kế toán hiện hành và biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước đều có tác động lên tích cực lên Tỷ suất sinh lời cổ phiếu ước lượng. Điều đó có nghĩa là, nếu cơng ty có Lợi nhuận kế tốn kỳ này càng cao thì khả năng nhà đầu tư đạt được tỷ suất sinh lời cổ phiếu càng lớn. Trong đó, sự tác động của Lợi nhuận kế tốn hiện hành mạnh hơn tác động của Lợi nhuận kế toán kỳ trước lên Tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại thị trường chứng khốn Việt Nam. Ngồi ra, kết quả thực nghiệm đã cho thấy việc ứng dụng mơ hình hồi quy của Easton và Harris (1991) đã mô tả tốt mối quan hệ giữa Lợi nhuận kế toán và Tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại thị trường Việt Nam trong giai đoạn 2009–2013.
Dựa vào các kết quả trên, ta có các phương trình hồi quy như sau (Bảng 4.9):
Bảng 0.9. Tổng hợp các phương trình hồi quy
Mơ hình Phương trình hồi quy R2 hiệu chỉnh 1 Y = -0.0665 + 0.5380* X1 59.38% ( Tỷ suất sinh lời cổ phiếu = -0.0665 + 0.5380 * Lợi nhuận kế toán hiện hành) 2 Y = -0.0866 + 0.4695* X2 49.16% (Tỷ suất sinh lời cổ phiếu = -0.0866 + 0.4695 * Biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước)
3 Y = -0.1463 + 0.4636 * X1 + 0.1360 * X2 55.27% (Tỷ suất sinh lời cổ phiếu = -0.1463 + 0.4636 * E Lợi nhuận kế toán hiện hành + 0.1360 * Biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước)
Tóm lại, kết quả hồi quy chấp nhận giả thuyết H1, H1a và H1b:
H1: Có sự tác động của Lợi nhuận kế toán đối với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu.
H1a: Độ lớn Lợi nhuận kế tốn hiện hành có tác động thuận chiều (+) đối với
suất sinh lợi cổ phiếu.
H1b: Sự biến động Lợi nhuận kế tốn so với kỳ trước có tác động thuận chiều
(+) đối với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu.
4.4. PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỜI CỔ PHIẾU – LỢI NHUẬN KẾ TOÁN CỔ PHIẾU – LỢI NHUẬN KẾ TOÁN
4.4.1. Mục tiêu
Để trả lời cho câu hỏi có sự khác biệt hay khơng về tác động của Lợi nhuận kế toán đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu giữa hai nhóm cơng ty có quy mơ lớn và nhỏ; giữa hai nhóm cơng ty có tỷ lệ nợ cao và thấp và giữa hai nhóm cơng ty có đang tăng trưởng và ổn định.
Dựa trên kết quả T-test được trình bày ở trong phần Thống kê mơ tả, có ý nghĩa thống kê khi phân nhóm cơng ty theo các 3 thuộc tính là quy mơ, tỷ lệ nợ và tỷ lệ M/B trong việc tác động đến mối tương quan của Tỷ suất sinh lời cổ phiếu – Lợi nhuận kế toán. Do vậy, luận văn thực hiện hồi quy OLS theo từng danh mục để kiểm định sự ảnh hưởng của danh mục này đối với sức mạnh giải thích của các biến kế tốn.
4.4.2. Kết quả hồi quy cho công ty theo Quy mô
Bảng 0.10. Tổng hợp kết quả hồi quy theo quy mô Quy mô lớn Quy mô nhỏ Quy mô lớn Quy mô nhỏ Quy mơ lớn Quy mơ nhỏ
Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình
Hệ số (1) (1) (2) (2) (3) (3)
(12.5340) (14.8360) (8.7424) (11.0903) X2 0.4580*** 0.4846*** 0.1729*** 0.1149* (8.1885) (8.4084) (2.8905) (1.8117) Hằng số -0.0548*** -0.0781*** -0.0952*** -0.0785*** -0.1524*** -0.1374*** (-4.9304) (-7.1533) (-7.5115) (-6.0164) (-10.8383) (-10.2618) Cỡ mẫu 961 961 767 826 767 826 R2 0.5933 0.6025 0.5009 0.4925 0.5408 0.5722 R2 hiệu chỉnh 0.5912 0.6004 0.4983 0.4901 0.5378 0.5696 F-test 157.1021 220.1079 67.0517 70.7006 69.4366 108.6006 Prob > F 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
(thống kê t (Robust) được trình bày trong ngoặc đơn) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
(Nguồn: Tổng hợp Kết quả xuất ra từ phần mềm Stata 13.0) Từ kết quả hồi quy toàn bộ mẫu, trong phân tích hồi quy theo nhóm các cơng ty phân theo quy mơ, ta có những nhận xét chính như sau: Trong mơ hình 1 là mơ hình về tác động của biến Lợi nhuận kế toán hiện hành (X1) đối với Tỷ suất sinh lời cổ phiếu (Y), những cơng ty có quy mơ nhỏ có R2 hiệu chỉnh và hệ số tương quan biến Lợi nhuận kế toán hiện hành tăng lên so với của những cơng ty có quy mơ lớn và ngược lại. Mơ hình tác động của biến biến động Lợi nhuận kế toán so với kỳ trước đối với Tỷ suất sinh lời cổ phiếu (mơ hình 2) cũng có hệ số tương quan biến biến động Lợi nhuận kế tốn so với kỳ trước của những cơng ty có quy mơ nhỏ như vậy. Tuy nhiên, hệ số R2 hiệu chỉnh của những cơng ty có quy mơ lớn lại tăng lên so với của những cơng ty có quy mơ nhỏ, tuy nhiên mức tăng rất ít. Tương tự, trong mơ hình 3 (mơ hình tác động tổng hợp của của hai biến X1 và X2 đối với Y), hệ số R2 hiệu chỉnh và hệ số tương quan biến X1 của nhóm quy mơ nhỏ tăng lên hơn của
nhóm quy mơ lớn; nhưng hệ số tương quan biến X2 của nhóm quy mơ lớn tăng hơn nhóm quy mơ nhỏ.
Tóm lại, khi chia nhóm, có sự khác biệt về hệ số tương quan các biến kế toán và hệ số R2 điều chỉnh giữa hai nhóm. Những cơng ty có quy mơ nhỏ có hệ số tương quan biến Lợi nhuận kế toán hiện hành (X1) cao hơn và hệ số R2 điều chỉnh tăng lên so với những cơng ty có quy mơ lớn, và ngược lại. Điều đó có nghĩa là quy mơ doanh nghiệp có tác động ngược chiều (-) lên mối quan hệ Tỷ suất sinh lời cổ phiếu – Lợi nhuận kế toán.
Như vậy, kết quả kiểm định chấp nhận giả thuyết H2: Quy mô doanh nghiệp