CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Nguồn dữ liệu và kích thước mẫu
Dữ liệu cho nghiên cứu này ñược thu thập từ các báo cáo thường niên, báo
cáo tài chính, lịch sự kiện của các công ty từ các nguồn cung cấp dữ liệu như
www.cophieu68.com, www.vietstock.vn và các trang web khác. Phân tích thực
nghiệm về mối liên hệ giữa chính sách chi trả cổ tức và cấu trúc sở hữu vốn cổ phần
ñược thực hiện trên mẫu của 70 công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX và
HOSE (danh sách 70 công ty trong mẫu nghiên cứu xem phần phụ lục ở cuối luận văn). Dữ liệu sử dụng là dữ liệu bảng ñược thu thập trong giai ñoạn 6 năm từ năm
2007 ñến năm 2012. Các dữ liệu trong mẫu chủ yếu bao gồm các công ty từ các
ngành công nghiệp khác nhau như dược phẩm, dệt may, xi măng, thực phẩm, thủy hải sản, điện tử viễn thơng, vận tải, sản xuất hàng hố, thương mại,… Ngun nhân khơng bao gồm các định chế tài chính là do cấu trúc vốn của các định chế tài chính như ngân hàng, cơng ty quản lý tài sản, các công ty bảo hiểm, quỹ đầu tư,... có khác biệt so với những cơng ty phi tài chính.
ðể phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu và chính sách chi trả cổ tức
của các cơng ty đang được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, dữ liệu bảng đã được sử dụng trong nghiên cứu này, vì các biến số vừa được xem xét giữa 70 cơng ty (hoặc qua 70 ñơn vị chéo), vừa ñược xem xét theo thời gian từ năm 2007
ñến năm 2012. Việc sử dụng dữ liệu bảng sẽ giúp chúng ta quan sát ñược các giá trị
của một hoặc nhiều biến theo thời gian, cũng như qua sát ñược các giá trị của một hoặc nhiều biến ñược thu thập cho nhiều ñơn vị mẫu hoặc nhiều ñại diện mẫu tại
hơn so với cách chúng ta chỉ sử dụng dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian như Baltagi (1995) ñã ñề cập:
Bằng cách kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng cho chúng ta dữ liệu chứa nhiều thơng tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.
Dữ liệu bảng có thể phát hiện và ño lường tốt hơn các tác ñộng mà
người ta khơng thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy.
Dữ liệu bảng làm cho chúng ta có thể nghiên cứu các mơ hình hành vi phức tạp hơn.
Dữ liệu bảng có thể giảm đến mức thấp nhất hiện tượng chệch có thể xảy ra.
Bằng cách nghiên cứu quan sát lặp ñi lặp lại các ñơn vị chéo, dữ liệu bảng phù hợp hơn cho việc nghiên cứu ñộng thái thay ñổi theo thời
gian của các ñơn vị chéo này.
Các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có thể tính đến tính
khơng đồng nhất của các biến chuyên biệt theo thời gian.
Tóm lại, dữ liệu bảng có thể làm cho phân tích thực nghiệm phong phú hơn so với cách chúng ta chỉ sử dụng dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian. Bên cạnh
đó, vì mỗi đơn vị chéo (70 công ty trong mẫu) đều có cùng số quan sát theo thời
gian (là 6 năm) từ năm 2007 ñến năm 2012 nên dữ liệu bảng cân bằng (balanced
panel data) ñược sử dụng cho nghiên cứu này.