Biến phụ thuộc R2phụ VIF
D_YIELD 0.157653 1.187159
PAYOUT 0.157653 1.187159
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mơ hình 1 theo
Breusch - Pagan Test
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 6.445014 Prob. F(2,111) 0.0022 Obs*R-squared 11.86103 Prob. Chi-Square(2) 0.0027 Scaled explained SS 9.946495 Prob. Chi-Square(2) 0.0069
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 10/20/13 Time: 15:26 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.042846 0.007256 5.904947 0
D_YIELD -0.356463 0.09949 -3.58288 0.0005 PAYOUT 0.01649 0.010093 1.633872 0.1051 R-squared 0.104044 Mean dependent var 0.02765 Adjusted R-squared 0.087901 S.D. dependent var 0.036939 S.E. of regression 0.035278 Akaike info criterion -3.825155 Sum squared resid 0.138143 Schwarz criterion -3.75315 Log likelihood 221.0339 Hannan-Quinn criter. -3.795932 F-statistic 6.445014 Durbin-Watson stat 2.275284 Prob(F-statistic) 0.002249
Nguồn: Tác giả tính tốn Theo Breusch – Pagan Test, để tính W_1j chúng ta thực hiện như sau:
Hồi qui mơ hình (1) chúng ta có được phần dư resid_2bienj Tạo biến Xj = (resid_2bienj)2
Tiếp tục hồi qui phụ mơ hình sau:
Xj = a1 + a2D_YIELDj + a3PAYOUTj + εj (1'')
Tạo biến X_1j = Xfj > 0, tức là X_1j = 1 nếu Xfj > 0, ngược lại thì X_1j = 0.
Tạo biến X_2j = (X_1j * Xfj) + ((1 – X_1j) * Xj). Cuối cùng _1 1 _ 2 j j W X
Bảng 4.6: Kết quả hồi qui mơ hình 1 theo phương pháp WLS
Dependent Variable: P_VOL Method: Least Squares Date: 10/20/13 Time: 16:06 Sample: 1 114
Included observations: 114 Weighting series: W_1
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.032039 0.036407 28.34757 0
D_YIELD -1.129893 0.371693 -3.039859 0.003 PAYOUT -0.029796 0.058343 -0.510712 0.6106
Weighted Statistics
R-squared 0.11184 Mean dependent var 0.929988 Adjusted R-squared 0.095837 S.D. dependent var 0.345517 S.E. of regression 0.152174 Akaike info criterion -0.90162 Sum squared resid 2.570432 Schwarz criterion -0.82961 Log likelihood 54.39211 Hannan-Quinn criter. -0.87239 F-statistic 6.988709 Durbin-Watson stat 2.239142 Prob(F-statistic) 0.001384
Unweighted Statistics
R-squared 0.052147 Mean dependent var 0.943128 Adjusted R-squared 0.035069 S.D. dependent var 0.171705 S.E. of regression 0.168667 Sum squared resid 3.157793 Durbin-Watson stat 2.352795
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mơ hình 1 có trọng
số theo Breusch – Pagan Test
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 0.806282 Prob. F(2,111) 0.4491 Obs*R-squared 1.632431 Prob. Chi-Square(2) 0.4421 Scaled explained SS 1.608459 Prob. Chi-Square(2) 0.4474
Test Equation:
Dependent Variable: WGT_RESID^2 Method: Least Squares
Date: 10/20/13 Time: 16:13 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.020246 0.005147 3.933679 0.0001 D_YIELD*WGT 0.07384 0.066875 1.104146 0.2719 PAYOUT*WGT -0.006724 0.013437 -0.500375 0.6178 R-squared 0.01432 Mean dependent var 0.022548 Adjusted R-squared -0.00344 S.D. dependent var 0.032651 S.E. of regression 0.032707 Akaike info criterion -3.97647 Sum squared resid 0.118744 Schwarz criterion -3.90447 Log likelihood 229.659 Hannan-Quinn criter. -3.94725 F-statistic 0.806282 Durbin-Watson stat 2.239833 Prob(F-statistic) 0.449113
Nguồn: Tác giả tính tốn Chúng ta tiến hành kiểm định mơ hình 1 với trọng số W_1j với mức ý nghĩa 5%, với giả thuyết như sau:
H0: aj = 0 tức là biến độc lập không tác động đến biến phụ thuộc H1: aj ≠ 0 tức là biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Ngồi ra chúng ta cũng tiếp tục kiểm định lại phương sai sai số thay đổi của mơ hình hồi qui (1) với trọng số W_1j. Vì hiện tượng này vẫn có thể khơng khắc phục được hết trong thực tế. Kết quả được trình bày trong bảng 4.7 cho thấy phương sai sai số đã khơng đổi vì Prob. Chi-Square(2) = 0.4421 > 0.05.
Với bảng 4.6 ta thấy sau khi thực hiện hồi qui mơ hình (1) với trọng số W_1j, R2 thay đổi đáng kể từ 0.05385 (bảng 4.3) lên 0.11184 (bảng 4.6). Mặc dù cả hai đều thấp nhưng chúng ta vẫn có thể chấp nhận được vì mục đích của bài nghiên cứu là đi tìm mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc nên chúng ta chỉ chú ý đến các hệ số hồi qui có khác 0 và có ý nghĩa thống kê hay khơng. R2 cao sẽ tốt hơn đối với những mơ hình vì mục đích dự báo.
Theo kết quả hồi qui mơ hình 1 với trọng số W_1 (bảng 4.6), ta thấy biến động giá cổ phiếu và tỷ suất cổ tức có mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa (-1.129893) với p-value = 0.003. Có nghĩa là với điều kiện các biến độc lập khác không đổi thì tỷ suất cổ tức tăng lên 1 đơn vị thì biến động giá cổ phiếu sẽ giảm 1.129893 đơn vị. Điều này phù hợp với lý thuyết và kỳ vọng của chúng ta. Mối quan hệ giữa biến động giá cổ phiếu và tỷ lệ chi trả cổ tức là ngược chiều (-0.029796) nhưng lại khơng có ý nghĩa thống kê với p-value = 0.6106. Nếu so sánh với kết quả hồi qui mơ hình (1) theo OLS (bảng 4.3) thì các biến D_YIELD và PAYOUT đều có mối quan hệ ngược chiều với P_VOL, mặc dù giá trị p-value có giảm nhưng chỉ có D_YIELD có ý nghĩa thống kê, PAYOUT thì khơng. Kết quả này hồn toàn trái ngược với kết quả nghiên cứu của Hussainey và cộng sự (2011) (biến động giá cổ phiếu và tỷ suất cổ tức có mối quan hệ cùng chiều khơng có ý nghĩa, mối quan hệ giữa biến động giá cổ phiếu và tỷ lệ chi trả cổ tức là ngược chiều và có ý nghĩa thống kê). Mặc khác kết quả này lại phù hợp với kết quả nghiên cứu của Mohammad Hashemijoo và cộng sự (2012).
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 mơ 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 cơng 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.
4.5. Kết quả hồi qui mơ hình 2 với biến PAYOUT đại diện cho chính sách cổ tức: tức:
Bảng 4.13: Kết quả hồi qui mơ hình 4 theo phương pháp OLS
Dependent Variable: P_VOL Method: Least Squares Date: 10/10/13 Time: 10:45 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.763355 0.325556 5.416438 0 PAYOUT -0.055451 0.043838 -1.264903 0.2086 SIZE -0.074934 0.028647 -2.615752 0.0102 E_VOL 1.414335 0.397078 3.561859 0.0005 DEBT 0.242432 0.108332 2.237869 0.0273 GROWTH -0.031655 0.12885 -0.245674 0.8064 R-squared 0.169054 Mean dependent var 0.943128 Adjusted R-squared 0.130584 S.D. dependent var 0.171705 S.E. of regression 0.160102 Akaike info criterion -0.77482 Sum squared resid 2.768317 Schwarz criterion -0.63081 Log likelihood 50.16467 Hannan-Quinn criter. -0.71637 F-statistic 4.394457 Durbin-Watson stat 2.073592 Prob(F-statistic) 0.001111
Nguồn: Tác giả tính tốn
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của mơ hình 4
Biến phụ thuộc R2phụ VIF
PAYOUT 0.080407 1.087438 SIZE 0.229053 1.297106 E_VOL 0.069152 1.074289 DEBT 0.110696 1.124475 GROWTH 0.255663 1.343477 Nguồn: Tác giả tính tốn
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mơ hình 4 theo
Breusch - Pagan Test
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 0.86308 Prob. F(5,108) 0.5085 Obs*R-squared 4.380125 Prob. Chi-Square(5) 0.4961 Scaled explained SS 3.324049 Prob. Chi-Square(5) 0.6502
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 10/20/13 Time: 16:57 Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.043243 0.064693 -0.668431 0.5053 PAYOUT 0.011812 0.008711 1.355987 0.1779 SIZE 0.00569 0.005693 0.999518 0.3198 E_VOL 0.027044 0.078906 0.342736 0.7325 DEBT -0.016526 0.021527 -0.767681 0.4444 GROWTH -0.022522 0.025605 -0.879609 0.381 R-squared 0.038422 Mean dependent var 0.024283 Adjusted R-squared -0.006095 S.D. dependent var 0.031718 S.E. of regression 0.031815 Akaike info criterion -4.00657 Sum squared resid 0.109316 Schwarz criterion -3.86256 Log likelihood 234.3745 Hannan-Quinn criter. -3.94812 F-statistic 0.86308 Durbin-Watson stat 2.041018 Prob(F-statistic) 0.508507
Nguồn: Tác giả tính tốn Chúng ta thực hiện hồi qui OLS mơ hình sau:
Theo bảng 4.13, qui mô cơng ty có mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa với biến động giá cổ phiếu, biến động thu nhập và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa với biến động giá cổ phiếu.
Bảng 4.14 với kết quả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10 cho thấy mơ hình 4 khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mơ hình 4 được trình bày ở bảng 4.15. Bảng này cho thấy phương sai sai số là khơng đổi vì Prob. Chi-Square(5) = 0.4961 > 0.05.
Như chúng ta đã thấy trong các bảng kết quả trước đây mối quan hệ giữa tỷ lệ chi trả cổ tức và biến động giá cổ phiếu ln ngược chiều và khơng có ý nghĩa và khi