CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kết quả thực nghiệm
4.2.3. Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 4.3: Phân tích hồi quy mức độ định dưới giá (DUP) với các biến độc lập Dependent Variable: DUP Dependent Variable: DUP
Method: Least Squares Date: 11/03/13 Time: 23:02 Sample: 1 74
Included observations: 74
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNSIZE 0.401002 0.210479 1.905187 0.0613 LNSPRICE -0.725005 0.256019 -2.831834 0.0062 DGDP -32.73978 10.85713 -3.015511 0.0037 LNAGE -0.067400 0.193265 -0.348742 0.7284 DUMMY 0.279201 0.308132 0.906107 0.3683 LNASSET -0.274690 0.180501 -1.521823 0.1330 ROA 1.779321 2.325715 0.765064 0.4470 LNPE -0.066656 0.104019 -0.640807 0.5239 DEBT 1.147777 0.862530 1.330709 0.1880 C 4.662401 2.778330 1.678130 0.0982 R-squared 0.234501 Mean dependent var 0.305001 Adjusted R-squared 0.126852 S.D. dependent var 1.295099 S.E. of regression 1.210171 Akaike info criterion 3.344489 Sum squared resid 93.72888 Schwarz criterion 3.655849 Log likelihood -113.7461 Hannan-Quinn criter. 3.468694 F-statistic 2.178395 Durbin-Watson stat 2.165830 Prob(F-statistic) 0.035124
DUPi = 4,662401 + 0,401002LNSIZE - 0,725005LNSPRICE - 32,73978DGDP - 0,0674LNAGE + 0,279201DUMMY - 0,27469LNASSET + 1,779321ROA - 0,066656LNPE + 1,147777DEBT + ε
Hệ số R2
của mơ hình là 23,45% giải thích rằng mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 23,45%. Nói cách khác, 23,45% sự thay đổi trong mức độ định dưới giá có thể được giải thích bởi các biến trong mơ hình.
Nhìn vào bảng 4.3 ta thấy có ba biến có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với DUP là biến LNSIZE, biến LNSPRICE và biến DGDP. Biến LNASSET có mối quan hệ với DUP nhưng khơng thực sự mạnh.
• Biến LNSIZE có mối tương quan cùng chiều với DUP với hệ số là 0,401002 tại mức ý nghĩa 5%. Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu LNSIZE tăng thêm 1 đơn vị thì DUP tăng thêm 0,401002 đơn vị. Kết quả này không phù hợp với giả thiết 1 của mơ hình là “Quy mơ phát hành có tương quan cùng chiều với mức độ đình dưới giá”.
• Biến LNSPRICE có mối tương quan ngược chiều với DUP với hệ số -0,725005 tại mức ý nghĩa 1%. Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu LNSPRICE tăng thêm một đơn vị thì DUP giảm 0,725005 đơn vị. Kết quả này phù hợp với giả thiết 2 của mơ hình là “Giá khởi điểm có tương quan nghịch chiều với mức độ định dưới giá”.
• Biến DGDP có mối tương quan ngược chiều với DUP với hệ số -32,73978 tại mức ý nghĩa 1%. Đây là một biến có mức độ ảnh hưởng thực sự mạnh đến mức độ định dưới giá. Kết quả cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu DGDP tăng thêm một đơn vị thì DUP sẽ giảm 32,73978 đơn vị. Kết quả này phù hợp với giả thiết 3 của mơ hình là “Chênh lệch chênh lệch tốc độ tăng trưởng GDP tại thời điểm IPO với thời điểm niêm yết có tương quan nghịch chiều với mức độ định dưới giá”.
• Biến LNASSET có mối tương quan nghịch chiều với DUP với hệ số -0,27469 ở mức ý nghĩa 10%. Kết quả này phù hợp với giả thiết 6 của mơ hình là “Quy mơ cơng ty có tương quan nghịch chiều với mức độ định dưới giá”.
• Các biến còn lại là LNAGE, DUMMY, ROA, LNPE và DEBT khơng có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với DUP. Mơ hình hồi quy đã thất bại trong việc chứng minh tầm quan trọng của các biến này đến mức độ định dưới giá.
Để kiểm tra kết quả của mơ hình hồi quy có đáng tin cậy hay khơng, tác giả tiến hành một số kiểm định để kiểm tra tính đúng đắn của mơ hình bao gồm kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tính tự tương quan và kiểm định phương sai thay đổi.
Kiểm định đa cộng tuyến
Trong mơ hình phân tích hồi quy đa biến, chúng ta giả thiết giữa các biến giải thích Xi của mơ hình độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy với một cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương đó khí tất cả các biến khác trong mơ hình được giữ cố định. Tuy nhiên, nếu giả thiết này bị vi phạm tức là các biến giải thích có tương quan thì chúng ta khơng thể tách biệt sự ảnh hưởng riêng biệt của một biến nào đó. Hiện tượng này gọi là đa cộng tuyến.
Từ bảng kết quả hồi quy 4.3 ta thấy dấu của các biến phụ thuộc LNSIZE, DUMMY, LNPE khác với dấu kỳ vọng nên tác giả nghi ngờ tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Sử dụng phần mềm EVIEW tác giả xây dựng được bảng ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích như bảng sau:
Bảng 4.4: Bảng ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích
LNSIZE LNSPRICE DGDP LNAGE DUMMY LNASSET ROA LNPE DEBT
LNSIZE 1.000000 0.470352 0.002253 -0.021091 0.226248 0.791078 0.030375 0.120271 -0.003012 LNSPRICE 0.470352 1.000000 -0.059094 0.010341 0.193470 0.182562 0.307551 0.084558 0.051065 DGDP 0.002253 -0.059094 1.000000 0.130731 0.007652 0.006237 -0.218954 0.174120 0.212751 LNAGE -0.021091 0.010341 0.130731 1.000000 -0.084237 0.122223 -0.142200 0.034816 0.148836 DUMMY 0.226248 0.193470 0.007652 -0.084237 1.000000 0.250738 0.156001 0.046654 -0.038278 LNASSET 0.791078 0.182562 0.006237 0.122223 0.250738 1.000000 -0.106703 -0.021526 0.256704 ROA 0.030375 0.307551 -0.218954 -0.142200 0.156001 -0.106703 1.000000 -0.455493 -0.368963 LNPE 0.120271 0.084558 0.174120 0.034816 0.046654 -0.021526 -0.455493 1.000000 0.004854 DEBT -0.003012 0.051065 0.212751 0.148836 -0.038278 0.256704 -0.368963 0.004854 1.000000
Gọi R là hệ số tương quan giữa các biến.
Nếu R = 1 thì hai biến có tương quan cùng chiều với nhau
Nếu R = -1 thì hai biến có tương quan hoàn toàn và ngược chiều với nhau Nếu 1 <R < - 1 tức là hai biến không tương quan hồn tồn với nhau.
Nhìn vào Bảng 4.4 ta thấy hệ số tương quan chéo giữa các biến nằm trong khoảng (-0,455493; 0,470352), nhỏ hơn 1. Về mặt trực quan lý thuyết ta có thể nhận định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Để khẳng định chắc chắn hơn về việc có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hay khơng, tác giả tiến hành chạy mơ hình phụ với biến phụ thuộc lần lượt là các biến độc lập của mơ hình gốc.
Từ mơ hình hồi quy gốc: DUPi= α + β1LNSIZE + β2LNSPRICE + β3DGDP + β4LNAGE + β5DUMMY + β6LNASSET + β7ROA + β8LNPE + β9DEBT + ε
Ta chạy mô hình hồi quy phụ với biến phụ thuộc lần lượt là LNSIZE, LNSPRICE, DGDP, LNAGE, DUMMY, LNASSET, ROA, LNPE, DEBT và biến độc lập là các biến độc lập cịn lại của mơ hình hồi quy gốc ta có được bảng tóm lược các kết quả sau: Bảng 4.5: Bảng tóm tắt kết quả chạy mơ hình hồi quy phụ
Biến phụ
thuộc Biến độc lập R2Phụ VIF
LNSIZE LNSPRICE, DGDP, LNAGE, DUMMY,
LNASSET, ROA, LNPE, DEBT 0.810526 5.277768981
LNSPRICE LNSIZE, DGDP, LNAGE, DUMMY,
LNASSET, ROA, LNPE, DEBT 0.498992 1.995976112
DGDP LNSIZE, LNSPRICE, LNAGE, DUMMY,
LNASSET, ROA, LNPE, DEBT 0.113042 1.127449101
LNAGE LNSIZE, LNSPRICE, DGDP, DUMMY,
LNASSET, ROA, LNPE, DEBT 0.111066 1.124942909
DUMMY LNSIZE, LNSPRICE, DGDP, LNAGE,
LNASSET, ROA, LNPE, DEBT 0.150718 1.1774652
LNASSET LNSIZE, LNSPRICE, DGDP, LNAGE,
DUMMY, ROA, LNPE, DEBT 0.789376 4.747797022
ROA LNSIZE, LNSPRICE, DGDP, LNAGE,
DUMMY, LNASSET, LNPE, DEBT 0.503845 2.015499189
LNPE LNSIZE, LNSPRICE, DGDP, LNAGE,
DUMMY, LNASSET, ROA, DEBT 0.360059 1.562644056
DEBT LNSIZE, LNSPRICE, DGDP, LNAGE,
DUMMY, LNASSET, ROA, LNPE 0.405496 1.682074469
Với nhân tử phóng đại phương sai VIF [VIF = 1/(1- R2Phụ i)] <10 ta kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Kiểm định tự tương quan
Tự tương quan là hiện tượng các giá trị trong cùng một thành phần của các biến có sự tương quan với nhau. Hậu quả là các nhiễu cũng diễn ra hiện tượng tự tương quan. Nếu mơ hình có hiện tượng tự tương quan thì sẽ vi phạm giả thiết của phương pháp hồi quy OLS và dẫn đến kết quả hồi quy không đáng tin cậy.
Sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey trong EVIEW ta có được kết quả trong Bảng 4.6: Bảng 4.6: Bảng kết quả kiểm định tự tương quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.346459 Prob. F(2,62) 0.7085 Obs*R-squared 0.817891 Prob. Chi-Square(2) 0.6644
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/03/13 Time: 16:23 Sample: 1 74
Included observations: 74
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNSIZE 0.005948 0.216936 0.027419 0.9782 LNSPRICE 0.002447 0.259264 0.009438 0.9925 DGDP -0.129241 11.32656 -0.011410 0.9909 LNAGE 0.010213 0.200067 0.051048 0.9595 DUMMY 0.047374 0.316845 0.149518 0.8816 LNASSET -0.003075 0.187017 -0.016445 0.9869 ROA -0.062041 2.372181 -0.026154 0.9792 LNPE 0.006477 0.105583 0.061344 0.9513 DEBT -0.033341 0.887583 -0.037564 0.9702 C -0.129002 2.811460 -0.045884 0.9635 RESID(-1) -0.084379 0.133574 -0.631702 0.5299 RESID(-2) 0.061567 0.134919 0.456325 0.6498 R-squared 0.011053 Mean dependent var 1.18E-15 Adjusted R-squared -0.164406 S.D. dependent var 1.133118 S.E. of regression 1.222721 Akaike info criterion 3.387429 Sum squared resid 92.69293 Schwarz criterion 3.761061 Log likelihood -113.3349 Hannan-Quinn criter. 3.536475 F-statistic 0.062993 Durbin-Watson stat 2.001472 Prob(F-statistic) 0.999989
Nhìn vào Bảng 4.6 cho thấy Prob. Chi-Square(2) = 66,44% > 5% có nghĩa là khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong mơ hình.
Một giả thiết quan trọng trong mơ hình hồi quy là các yếu tố nhiễu xuất hiện trong mơ hình hồi quy có phương sai không thay đổi. Để kiểm tra, chúng ta sử dụng kiểm định Harvey trong EVIEW và có được bảng kết quả sau:
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi bằng phương pháp Harvey Heteroskedasticity Test: Harvey Heteroskedasticity Test: Harvey
F-statistic 1.253555 Prob. F(9,64) 0.2796 Obs*R-squared 11.08987 Prob. Chi-Square(9) 0.2696 Scaled explained SS 14.64676 Prob. Chi-Square(9) 0.1011 Test Equation:
Dependent Variable: LRESID2 Method: Least Squares
Date: 11/03/13 Time: 23:16 Sample: 1 74
Included observations: 74
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.667413 5.810986 0.114854 0.9089 LNSIZE 0.108196 0.440225 0.245775 0.8066 LNSPRICE -0.444492 0.535475 -0.830090 0.4096 DGDP -31.20118 22.70810 -1.374011 0.1742 LNAGE -0.838087 0.404221 -2.073337 0.0422 DUMMY 0.334728 0.644470 0.519385 0.6053 LNASSET 0.057518 0.377524 0.152356 0.8794 ROA 2.265320 4.864324 0.465701 0.6430 LNPE -0.077845 0.217559 -0.357810 0.7217 DEBT -0.195456 1.804016 -0.108345 0.9141 R-squared 0.149863 Mean dependent var -2.079299 Adjusted R-squared 0.030313 S.D. dependent var 2.570377 S.E. of regression 2.531120 Akaike info criterion 4.820289 Sum squared resid 410.0202 Schwarz criterion 5.131649 Log likelihood -168.3507 Hannan-Quinn criter. 4.944494 F-statistic 1.253555 Durbin-Watson stat 1.761193 Prob(F-statistic) 0.279584
Nhìn vào Bảng 4.7 ta thấy Prob. Chi-Square(9) = 26,96% > 5% có nghĩa là khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Như vậy các giả thiết của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm, kết quả của mơ hình hồi quy có thể tin cậy được