4. Kết quả thực nghiệm
4.4. Kết quả hồi qui mơ hình 2
Khi thực hiện hồi qui mơ hình 2. Chúng ta cũng tiến hành các bước tương tự như trên. Trước hết chúng ta hồi qui mô hình 2 theo phương pháp OLS. Bảng 4.8 cho kết quả là tỷ suất cổ tức và qui mơ cơng ty có mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa với biến động giá cổ phiếu. Biến động thu nhập có mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa với biến động giá cổ phiếu.
Bảng 4.8: Kết quả hồi qui mơ hình 2 theo phương pháp OLS
Dependent Variable: P_VOL Method: Least Squares Date: 10/07/13 Time: 00:37 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.067025 0.330745 6.249608 0 D_YIELD -1.357452 0.458428 -2.961106 0.0038 PAYOUT -0.00588 0.045531 -0.129152 0.8975 SIZE -0.095423 0.028522 -3.345639 0.0011 E_VOL 1.438646 0.383612 3.75026 0.0003 DEBT 0.20048 0.105589 1.898685 0.0603 GROWTH -0.014353 0.124589 -0.115203 0.9085 R-squared 0.231989 Mean dependent var 0.943128 Adjusted R-squared 0.188922 S.D. dependent var 0.171705 S.E. of regression 0.154637 Akaike info criterion -0.83604 Sum squared resid 2.558648 Schwarz criterion -0.66802 Log likelihood 54.65402 Hannan-Quinn criter. -0.76785 F-statistic 5.386806 Durbin-Watson stat 2.186179 Prob(F-statistic) 0.000068
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của mơ hình 2
Biến phụ thuộc R2phụ VIF
D_YIELD 0.237687 1.311797123 PAYOUT 0.204721 1.257420352 SIZE 0.274425 1.378217276 E_VOL 0.069578 1.074781121 DEBT 0.126707 1.145091052 GROWTH 0.2573 1.34643867 Nguồn: tác giả tính tốn Sau đó, chúng ta kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách hồi qui OLS từng biến độc lập bất kỳ với các biến độc lập cịn lại của mơ hình 2. Bảng 4.9 cho kết quả khơng có hiện tượng đa cộng tuyến vì các VIF đều nhỏ hơn 10.
Chúng ta tiếp tục tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi của mơ hình 2. Với kiểm định Breusch - Pagan Test cho kết quả ở bảng 4.10 là phương sai sai số của mơ hình 2 thay đổi với Prob. Chi-Square(6) = 0.0044 < 0.05 (mức ý nghĩa).
Chúng ta sẽ sử dụng phương pháp bình phương bé nhất có trọng số (Weighted Least Squares) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi này. Tương tự chúng ta sẽ hồi qui mơ hình 2 với trọng số W_2j.
Theo Breudch - pagan Test, để tính W_2j chúng ta thực hiện như sau: Hồi qui mơ hình (2) chúng ta có được phần dư resid_6bienj.
Tạo biến Yj = (resid_6bienj)2. Tiếp tục hồi qui phụ mơ hình sau:
Yj = a1 + a2D_YIELDj + a3PAYOUTj + a4SIZEj + a5E_VOLj + a6DEBTj + a7GROWTHj + εj (2'')
Từ kết quả hồi qui phụ mơ hình (2''), ta có được biến Yfj là giá trị dự báo của Yj. Tạo biến Y_1j = Yfj > 0, tức là Y_1j = 1 nếu Yfj > 0, ngược lại thì Y_1j = 0.
Tạo biến Y_2j = (Y_1j * Yfj) + ((1 – Y_1j) * Yj). Cuối cùng _ 2 1 _ 2 j j W Y
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình 2 theo
Breusch - Pagan Test
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 3.536376 Prob. F(6,107) 0.0031 Obs*R-squared 18.86534 Prob. Chi-Square(6) 0.0044 Scaled explained SS 14.28193 Prob. Chi-Square(6) 0.0266
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 10/20/13 Time: 16:23 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.064556 0.059342 1.087861 0.2791 D_YIELD -0.349782 0.08225 -4.252646 0 PAYOUT 0.023592 0.008169 2.887918 0.0047 SIZE -0.002659 0.005117 -0.519668 0.6044 E_VOL 0.05288 0.068827 0.768302 0.444 DEBT -0.02231 0.018945 -1.177666 0.2415 GROWTH 0.002055 0.022354 0.091925 0.9269 R-squared 0.165485 Mean dependent var 0.022444 Adjusted R-squared 0.11869 S.D. dependent var 0.029554 S.E. of regression 0.027745 Akaike info criterion -4.27211 Sum squared resid 0.082365 Schwarz criterion -4.10409 Log likelihood 250.51 Hannan-Quinn criter. -4.20392 F-statistic 3.536376 Durbin-Watson stat 2.142952 Prob(F-statistic) 0.003117
Bảng 4.11: Kết quả hồi qui mơ hình 2 theo phương pháp WLS
Dependent Variable: P_VOL Method: Least Squares Date: 10/20/13 Time: 16:35 Sample: 1 114
Included observations: 114 Weighting series: W_2
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.255029 0.325237 6.933506 0 D_YIELD -1.293749 0.380233 -3.402517 0.0009 PAYOUT -0.100528 0.053823 -1.867765 0.0645 SIZE -0.108117 0.027541 -3.925737 0.0002 E_VOL 1.267836 0.422139 3.003358 0.0033 DEBT 0.341953 0.085174 4.014739 0.0001 GROWTH -0.046403 0.106422 -0.436027 0.6637 Weighted Statistics
R-squared 0.390403 Mean dependent var 0.930852 Adjusted R-squared 0.35622 S.D. dependent var 0.491658 S.E. of regression 0.140901 Akaike info criterion -1.02208 Sum squared resid 2.124291 Schwarz criterion -0.85406 Log likelihood 65.25835 Hannan-Quinn criter. -0.95389 F-statistic 11.42097 Durbin-Watson stat 2.107391 Prob(F-statistic) 0
Unweighted Statistics
R-squared 0.181263 Mean dependent var 0.943128 Adjusted R-squared 0.135352 S.D. dependent var 0.171705 S.E. of regression 0.159662 Sum squared resid 2.727643 Durbin-Watson stat 2.230352
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mơ hình 2 có
trọng số theo Harvey Godfrey Test Heteroskedasticity Test: Harvey
F-statistic 1.005037 Prob. F(6,107) 0.426 Obs*R-squared 6.08196 Prob. Chi-Square(6) 0.4141 Scaled explained SS 4.441103 Prob. Chi-Square(6) 0.6172
Test Equation:
Dependent Variable: LWRESID2 Method: Least Squares
Date: 10/20/13 Time: 16:44 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -6.443976 1.025615 -6.283033 0 D_YIELD*WGT -14.77466 11.90824 -1.240709 0.2174 PAYOUT*WGT 0.843178 1.151915 0.731979 0.4658 SIZE*WGT 0.168345 0.131971 1.275621 0.2049 E_VOL*WGT 7.626553 5.912044 1.290003 0.1998 DEBT*WGT 0.3728 1.377433 0.270648 0.7872 GROWTH*WGT -1.285037 1.426434 -0.900874 0.3697 R-squared 0.053351 Mean dependent var -5.08552 Adjusted R-squared 0.000267 S.D. dependent var 1.906653 S.E. of regression 1.906398 Akaike info criterion 4.187746 Sum squared resid 388.876 Schwarz criterion 4.355758 Log likelihood -231.7015 Hannan-Quinn criter. 4.255933 F-statistic 1.005037 Durbin-Watson stat 1.624493 Prob(F-statistic) 0.426007
Chúng ta vẫn không bỏ qua việc kiểm định lại phương sai sai số thay đổi mơ hình (2) với trọng số W_2j. Kết quả này được trình bày trong bảng 4.12. Theo Harvey Godfrey Test, kết quả cho thấy phương sai sai số không đổi ở mức ý nghĩa 5% (Prob. Chi-Square(6) = 0.4141 > 0.05).
Với mức ý nghĩa 5% kết quả ở bảng 4.11 cho ta thấy R2 thay đổi đáng kể so với kết quả ở bảng 4.8 từ 0.231989 lên 0.390403, và ta có thể thấy rõ R2 tốt hơn khi đưa thêm vào các biến kiểm soát (0.390403 > 0.11184).
Theo kết quả hồi qui bảng 4.11, mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa giữa biến động giá cổ phiếu và tỷ suất cổ tức (-1.293749) vẫn được duy trì. Mối quan hệ ngược chiều giữa biến động giá cổ phiếu và tỷ lệ chi trả cổ tức (-0.100528) vẫn được duy trì nhưng cũng khơng có ý nghĩa thống kê, nếu xét mức ý nghĩa 10% thì mối quan hệ này là có ý nghĩa vì p-value = 0.0645. Ngồi ra bảng 4.11 còn cho thấy mối quan hệ ngược chiều (-0.108117) có ý nghĩa giữa biến động giá cổ phiếu và qui mô công ty cho thấy các công ty lớn thì giá cổ phiếu ít biến động hơn. Hơn nữa cũng phù hợp với mong đợi của chúng ta biến động giá cổ phiếu và biến động thu nhập có mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa (1.267836) ngụ ý là các công ty biến động nhiều trong thu nhập thì giá cổ phiếu của cơng ty sẽ biến động nhiều hơn bởi vì biến động thu nhập cao cho thấy rủi ro cao. Thêm nữa mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa giữa biến động giá cổ phiếu và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cũng phù hợp với mong đợi của chúng ta (0.341953) cho thấy công ty có nhiều nợ, rủi ro sẽ cao hơn, giá cổ phiếu biến động nhiều hơn. Kết quả này phù hợp với Hussainey và cộng sự (2011), Mohammad Hashemijoo và cộng sự (2012). Giữa biến động giá cổ phiếu và tỷ lệ tăng trưởng có mối quan hệ ngược chiều nhưng khơng có ý nghĩa thống kê. Mối quan hệ giữa biến động giá cổ phiếu và tỷ lệ chi trả cổ tức liên tục khơng có ý nghĩa thống kê, đồng thời mối tương quan giữa tỷ suất cổ tức và tỷ lệ chi trả cổ tức là cao. Vì vậy để khám phá kết quả mới hơn chúng ta hồi qui mơ hình 2 chỉ dùng một trong hai biến D_YIELD hoặc PAYOUT đại diện cho chính sách cổ tức.