3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.5 Phương pháp xử lý số liệu
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định Pooled Regression, mơ hình những ảnh hưởng cố định Fixed effects (Fixed Effects Model) và những tác động ngẫu nhiên Random effects (Random Effects Model), (Gujarati, 2003; Green, 2003) để ước lượng dữ liệu bảng theo Zeitun (2009) để đo lường mối tương quan giữa cấu trúc sở hữu và chính sách cổ tức của cơng ty .
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy theo phương pháp kiểm định Pooled Regression, Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM) trên các mơ hình đã trình bày trong mục 3.4, tơi sẽ thực hiện mô tả các dữ liệu thống kê và
xây dựng ma trận hệ số tương quan giữa các biến chính có trong mơ hình thơng qua phần mềm Stata.
Thống kê mô tả là việc mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm bằng các phép tính và chỉ số thống kê thơng thường, cụ thể là giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
Để kiểm định và so sánh kiểm định nào trong 3 phương pháp kiểm định trên là phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn, tôi sử dụng kiểm định Hausman Test với giả thuyết H0: chọn Random effects, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0. Kiểm định Lagrange Multiplier (LM) để so sánh giữa Pooled và Random effect, kiểm định nào phù hợp hơn, giả thuyết H0: chọn Pooled, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0. Kiểm định Likelihood để so sánh giữa kiểm định Pooled và Fixed effect, giả thuyết H0: chọn Pooled, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Để kiểm định phương sai thay đổi cho Pooled và Random Effect, tôi sử dụng phương pháp kiểm định Breusch-Pagan (1980), kiểm định phương sai thay đổi cho Fixed Effects dùng phương pháp Modified Wald Test. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng nhân tử phóng đại phương sai VIF và dùng kiểm định nhân tử Lagrange (Xtserial) để kiểm định tự tương quan.
Để lựa chọn các biến giải thích từ phương trình hồi quy theo tiêu chí mức có ý nghĩa thống kê, tác giả sử dụng mức có ý nghĩa 1% và 5%. Tuy nhiên, trong trường hợp Việt Nam, với giả định là dữ liệu thu thập chưa đầy đủ, có thể chấp nhận thêm mức có ý nghĩa 10%.