Để xem xét tác động của các nhân tốđến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam tác giả sử dụng mơ hình kinh tế lượng để ước lượng các hệ số hồi quy được kiểm định trong mơ hình. Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 11.0, hồi quy dữ
liệu bảng với ảnh hưởng cố định và biến giả năm (fixed-time effect regression model), trong đó các sai số của phương trình được giả định khác nhau về đặc tính thời gian và cốđịnh đặc tính doanh nghiệp, với sự hiện diện của biến δđóng vai trị là biến nội sinh. Bài nghiên cứu đã kiểm tra mơ hình hồi quy theo biến giả thời gian cho toàn bộ mẫu. Để tránh rơi vào bẩy biến giả, bài nghiên cứu đã quan tâm đến số
lượng biến giả. Sau khi chạy mơ hình cho thấy rằng giá trị các hệ số biến giả thời gian có ý nghĩa nhiều.
Do thời gian nghiên cứu ngắn và số lượng mẫu lớn nên bài nghiên cứu thêm các biến giả thời gian vào các hồi quy dạng bảng nhằm hấp thụ bất kỳ ảnh hưởng biến đổi theo thời gian (chưa được mơ hình hóa) vào tác động đến cấu trúc vốn. Tuy nhiên, do sử dụng độ trễ một năm cho biến độc lập (biến tỷ lệ nợ) nên dữ liệu
nghiên cứu bị giảm một năm (đối với mơ hình cấu trúc vốn động).
Trong phương trình (2.5), Zit khơng chỉảnh hưởng lên tốc độ điều chỉnh mà còn ảnh hưởng lên sự khác nhau về thời gian của tỷ lệ nợ mục tiêu. Tuy nhiên, trọng tâm chính của bài nghiên cứu là ước tính β1, là hệ số của thành phần tương tác giữa các nhân tố ảnh quyết định tốc độ điều chỉnh (Zit) và biến trễ của tỷ lệ nợ (LVit-1), nên tác giả không quan tâm đến những vấn đề này và sẽ không đề cập đến trong phần phân tích kết quả hồi quy.
Đểước lượng các tham số trong phương trình (2.5), phải đối mặt với hai vấn
đề. Thứ nhất, biến δ trong phương trình (2.3) bao gồm sai số, vit. Điều này ảnh hưởng đến giá trị của phương trình (2.5) và sai số uit có thể tương quan với LVit-1 và LV*it . Thứ hai, sai số uit sẽ làm ước lượng bị chệch khỏi giá trị cân bằng. Arellano
and Bond (1991) cho rằng các hệ số ước tính là cố định nếu khơng có sự tương quan bậc 2 trong sai số. Do đó, chúng tơi kiểm tra giả thuyết Ho cho z2 cho sự tồn tại của tự tương quan bậc 2, đểđảm bảo khơng có sự tương quan giữa LVit-1 và LV*it và phần dư.
Có hai phương pháp ước lượng là FEM và REM. Để xem phương pháp FEM hay REM nào là phù hợp, kiểm định Hausman sẽđược thực hiện với giả thuyết H0:
Ước lượng của FEM và REM không khác nhau; nếu giá trị p-value < 0,05, bác bỏ
H0; Nếu bác bỏ H0, REM không hợp lý, nên sử dụng FEM và ngược lại.
Để kiểm tra tốc độ điều chỉnh, tác giả kiểm tra giá trị của β1 và (1- β0) ở
phương trình (2.5) bằng giả thuyết H0 của β1=0 và (1- β0)=1 tương ứng. Uớc lượng bằng cách sử dụng dữ liệu bảng được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991) với
phương pháp moment tổng quát – GMM. Ngoài ra, bài nghiên cứu cần kiểm định Sargan để kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ đề xuất trong mơ hình nghiên cứu.
Phương pháp định lượng sẽ được sử dụng trong nghiên cứu. Luận văn cũng dựa vào mơ hình và kết quả của những nghiên cứu trước để đưa ra các khái niệm nhằm hỗ trợ thêm trong quá trình xây dựng mơ hình nghiên cứu cũng như củng cố
cơ sở lý thuyết để tiếp cận vấn đề một cách khoa học nhất đối với dữ liệu nghiên
cứu. Trong luận văn này tác giả sử dụng hồi quy FEM để kiểm định mơ hình tĩnh để
xác định các yếu tốảnh hưởng đến tỷ lệ nợ và ước lượng tỷ lệ nợ tối ưu và GMM để
kiểm định quá trình điều chỉnh cấu trúc vốn động và các yếu tốảnh hưởng đến tốc
độđiều chỉnh.
Sử dụng GMM trong mơ hình điều chỉnh động thay vì sử dụng OLS do một sốưu điểm sau:
- Trong mơ hình động, biến trễ của biến phụ thuộc được sử dụng như biến giải thích (phương trình tự hồi quy), do đó biến phụ thuộc và biến trễ của nó có tương quan với nhau.
- Biến trễ của biến phụ thuộc được sử dụng như biến giải thích sẽ tương quan với các biến giải thích khác, điều này dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến. Đa cộng
tuyến là hiện tượng mà các biến giải thích trong mơ hình có tương quan với nhau. Khi có đa cộng tuyến thì kết quả ước lượng khơng cịn chính xác, tác động của mỗi biến độc lập lên biến phụ thuộc bịảnh hưởng bởi các biến khác.
- GMM khắc phục được vấn đề nội sinh trong ước lượng mơ hình bằng cách sử dụng các biến công cụ. Vấn đề nội sinh là có tương quan giữa biến giải thích và phần dư của hồi quy.
Biến công cụ sử dụng trong phương pháp GMM phải thỏa mãn các tính chất sau:
- Không tương quan với phần dư của hồi quy.
- Tương quan mạnh với các biến giải thích được sử dụng trong mơ hình. - Số biến công cụđược sử dụng phải lớn hơn hoặc bằng số biến giải thích. Các phương trình hồi quy trong mơ hình được ước lượng bằng phần mềm Stata 11.0.