Tên biến Diễn giải Cách tính
Biến phụ thuộc
DR Tỷ lệ nợ Tổng nợ/Tổng tài sản
Các biến quản trị doanh nghiệp
LNBOARD Quy mô HĐQT Lấy logarit tự nhiên số lượng thành viên của HĐQT
OWNER Hình thức sở hữu cổ phần của doanh nghiệp
Biến giả, bằng 1 nếu quyền sở hữu thuộc tổ chức, ngược lại bằng 0
CEO Chủ tịch HĐQT
kiêm nhiệm Tổng giám đốc (Giám đốc) công ty
Biến giả, bằng 1 nếu Chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm Tổng giám đốc (Giám đốc), ngược lại bằng 0
INSIDE Tỷ lệ quyền sở hữu thuộc quản lý Tổng số CP thuộc thành viên HĐQT/Tổng số CP đang lưu hành NONE Tỷ lệ thành viên HĐQT không điều hành
Tổng số thành viên HĐQT không điều hành/ Tổng số thành viên HĐQT
Các biến kiểm soát
của doanh nghiệp
ROA Tỷ số ROA Lợi nhuận/ Tổng tài sản
LNSIZE Quy mô doanh nghiệp
Lấy logarit tự nhiên giá trị tổng tài sản
LNAGE Tuổi của doanh nghiệp
Lấy logarit tự nhiên số năm hoạt động của doanh nghiệp kể từ ngày doanh nghiệp chuyển đổi sang hình thức cổ phần
INDUS 1 Ngành bất động sản Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành bất động sản, ngược lại bằng 0
INDUS 2 Ngành điện, nước và xăng dầu khí đốt
Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành điện, nước và xăng dầu khí đốt, ngược lại bằng 0
INDUS 3 Ngành hàng cá nhân và gia dụng
Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành hàng cá nhân và gia dụng, ngược lại bằng 0
INDUS 4 Ngành hàng và dịch vụ công nghiệp
Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành hàng và dịch vụ công nghiệp, ngược lại bằng 0
INDUS 5 Ngành hóa chất Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành hóa chất, ngược lại bằng
0
INDUS 6 Ngành tài nguyên cơ bản
Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành tài nguyên cơ bản, ngược lại bằng 0
INDUS 7 Ngành thực phẩm và đồ uống
Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành thực phẩm và đồ uống, ngược lại bằng 0
INDUS 8 Ngành xây dựng và vật liệu
Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc xây dựng và vật liệu, ngược lại bằng 0
INDUS 9 Ngành y tế Biến giả, bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc ngành y tế, ngược lại bằng 0
Như vậy, theo mơ hình (1) thì ta có được phương trình hồi quy như sau:
DR = β0 + β1LNBOARDit + β2OWNERit + β3CEOit + β4INSIDEit +
β5NONEit + β6GROWTHit + β7ROAit + β8LNSIZEit + β9LNAGEit +
β10INDUS1it + β11INDUS2it + β12INDUS3it + β13INDUS4it + β14INDUS5it +
β15INDUS6it + β16INDUS7it + β17INDUS8 it + β18INDUS9 it + u it
Có 3 phương pháp ước lượng tiếp cận dữ liệu bảng thường được sử dụng là hồi quy bình phương bé nhất gộp (pooled OLS regression), mơ hình tác động cố định (fix effects model) và tác động ngẫu nhiên (random effects model). Trong luận văn này, với dữ liệu thu thập được từ 135 doanh
nghiệp trong 3 năm từ 2010-2012 là không đủ tốt để ước lượng theo mơ hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên. Vì thế tác giả sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất thơng thường (pooled OLS) để ước lượng các hệ số. Phương pháp bình phương bé nhất là một phương pháp được đưa ra bởi nhà toán học Đức Carl Friedrich Gauss. Dựa trên các giả thiết nhất định, phương pháp OLS có một số tính chất thống kê rất hấp dẫn đã làm cho nó trở thành phương pháp phân tích hồi quy mạnh nhất và phổ biến nhất. Tư tưởng của phương pháp này là cực tiểu tổng bình phương các phần dư. Do đó có thể nói để có được đường hồi quy thích hợp nhất, chúng ta chọn các ước lượng của tung độ gốc và độ dốc sao cho phần dư là nhỏ.
Các giả định của phương pháp OLS:
1. Mơ hình hồi quy tuyến tính
2. Giá trị của X được giữ vững cố định trong những lần lặp lại mẫu 3. Giá trị kỳ vọng của biến số ngẫu nhiên = 0 E(ui/Xi)=0
4. Phương sai của biến số ngẫu nhiên không đổi Var (ui/Xi)= 2
5. Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến số ngẫu nhiên Cov (ui/uj)=0
6. Khơng có tương quan giữa ui và Xi Cov (ui/Xi)=0 7. Số quan sát phải lớn hơn số lượng tham số 8. Giá trị của X phải có biến động
9. Mơ hình hồi quy được giả định là chính xác
10. Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo trong mơ hình Tuy nhiên phương pháp OLS chỉ thích hợp khi các biến hồi quy là ngoại sinh (khơng nội sinh). Vì vậy một kiểm định được đưa ra để kiểm
định yếu tố nội sinh của các biến giải thích là kiểm định Hausman. Trong một mơ hình thống kê, một tham số hoặc biến được cho là nội sinh khi có một sự tương quan giữa các tham số hoặc biến và sai số. Nội sinh có thể phát sinh như là kết quả của lỗi đo lường, lỗi tự hồi quy và tự tương quan, các biến đồng thời và biến bị bỏ sót. Khi xảy ra vấn đề nội sinh trong mơ hình hồi quy thì việc ước lượng các hệ số bằng phương pháp OLS sẽ khơng thích hợp vì khi đó kết quả ước lượng bị chệch và khơng đáng tin cậy. Khi đó ta phải dùng một phương pháp khác để ước lượng. Do đó trong bài này tác giả sử dụng thêm kiểm định Hausman để kiểm định yếu tố nội sinh. Kiểm định Hausman (còn được gọi là kiểm định Wu-Hausman, kiểm định Durbin-Wu-Hausman) là một kiểm định giả thuyết thống kê trong kinh tế được đặt tên theo De-Min Wu và Jerry A.Hausman. Kiểm định Hausman được sử dụng để xác định có hoặc khơng có một trong các biến giải thích của phương trình hồi quy mang yếu tố nội sinh.
PHẦN 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Từ dữ liệu thu thập được của 135 công ty qua 3 năm từ năm 2010 đến năm 2012 tổng cộng có 405 quan sát, tác giả chạy phần mềm Stata 11 và được kết quả như sau: