Như Chương 3 đã đề cập, dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp thể hiện dưới dạng bảng, là kết quả của việc kết hợp chéo theo không gian của dữ liệu từ 143 công ty và dữ liệu chéo theo thời gian được xác định trong thời kỳ từ năm 2010 đến 2018.
Theo đó, việc chỉ thuần túy sử dụng chuỗi số liệu đơn nhất về thời gian hoặc không gian sẽ khơng thể khai thác được tồn bộ tiềm năng phân tích của dữ liệu, điều mà dữ liệu thể hiện dưới dạng bảng có thể đạt được để giúp các phân tích thực nghiệm trở nên phong phú hơn. Như vậy, phương pháp hồi quy được áp dụng cùng với dữ liệu được thể hiện một cách phù hợp dưới dạng bảng sẽ được luận án này ứng dụng để tiến hành các quy trình kiểm định cần thiết.
Khi áp dụng phương pháp hồi quy đối với số liệu thể hiện dạng bảng, những cách thức ước lượng cơ bản sẽ bao gồm: hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS), mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) và mơ hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model – FEM). Về bản chất, Pooled OLS là mơ hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS), sẽ được áp dụng trước nếu số liệu chỉ ra sự thỏa mãn đối với các giả thiết mạnh của OLS, bởi vì đây là phương pháp ước lượng được sử dụng một cách phổ biến nhất trong các phương pháp đã liệt kê. Ngược lại, đối với FEM và REM, chỉ một trong hai sẽ được ứng dụng.
Trong các kết quả thực nghiệm, Demiruc-Kunt cùng Maksimovic (1999), Wang cùng cộng sự (2000) đã áp dụng phương pháp hồi quy OLS để xem xét mức độ và chiều hướng của các yếu tố tác động tới cấu trúc kỳ hạn vay nợ của doanh nghiệp. Do đó, để kiểm định cho các giả thuyết đã đặt ra, nghiên cứu đề xuất ứng dụng mơ hình Pooled OLS, theo phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất OLS bởi bảng số liệu được phân tích này có tính cân đối cao, mỗi đơn vị tính theo khơng gian (cơng ty) có số lượng quan sát là như nhau theo chuỗi tuyến tính về thời gian (năm). Trong mơ hình này, có sử dụng các biến giả theo nghành nghề và biến giả theo thời gian để đưa dữ liệu về năm gốc.
Những kiểm định cần thực hiện để xác minh các giả thiết của OLS, bao gồm:
Kiểm định đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc
lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa công tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Tại đây, hiện tượng có sự tương quan mạnh mẽ giữa các biến giải thích sẽ được kiểm định. Hệ số tương quan Pearson giữa các biến giải thích có giá trị tuyệt đối từ 0.7 trở lên là một dấu hiệu quan trọng để nhìn nhận được hiện tượng đa cộng tuyến. Bên cạnh đó, nhân tố phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) cịn có thể được sử dụng để xác định hiện tượng đa cộng tuyến. Theo một số quan điểm, nếu biến nào có VIF lớn hơn 10 thì mơ hình hồi quy bội có xuất hiện hiện tương đa cộng tuyến.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi: Mục đích của việc kiểm định này
là nhằm đảm bảo cho ước lượng của OLS là ước lượng không chệch thấp nhất (Bleu). Các cách thức kiểm định White, Breusch – Pagan, Goldfeld – Quandt, Park… được sử dụng để kiểm định cho hiện tượng này, mà trong đó, phổ biến nhất là kiểm định Breusch – Pagan. Trong bài luận án, nhằm giảm thiểu tác động của hiện tượng này có thể làm dẫn tới kết quả sai lệch, người viết đã sử dụng thêm lệnh robust của phần mềm Stata 14 mà không cần kiểm định phương sai sai số thay đổi riêng rẽ.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Trong hồi quy bội, giả thiết rằng khơng
có tự tương quan giữa các phần dư, tức thành phần sai số của quan sát nào đó khơng liên quan đến sai số của các quan sát khác. Nếu có tự tương quan, tức các phần dư (sai số) của các quan sát phụ thuộc lẫn nhau thì phương pháp hồi quy bình phương bé nhất khơng cịn ý nghĩa, chẳng hạn các ước lượng tuyến tính khơng chệch sẽ khơng cịn là ước lượng hiệu quả, tính tốn các giá trị phương sai và sai số chuẩn không hiệu quả. Do vậy, ta cần kiểm định liệu mơ hình hồi quy này có hay khơng hiện tượng tự tương quan, bằng cách sử dụng phương pháp Durbin – Watson (D) - phương pháp kiểm định phổ biến.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong nội dung của Chương 3, người viết dùng các chỉ tiêu đại diện về cấu trúc sở hữu (nhà nước sở hữu, cổ đông lớn sở hữu) và các chỉ tiêu đại diện cho đặc điểm Hội đồng Quản trị (gồm tính độc lập trong cơ cấu nhân sự của Hội đồng Quản trị, cũng như tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị) để đánh giá ảnh hưởng đối với cấu trúc kỳ hạn vay nợ của doanh nghiệp.
Bài luận chỉ ra những nội dung chính về phương pháp nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu và đặc điểm quản trị đến cấu trúc về kỳ hạn vay nợ của các công ty được niêm yết tại Việt Nam. Trên cơ sở về lý thuyết và các kết quả kiểm định nghiên cứu thực tiễn, đề tài cũng đã phân tích, tạo lập nên các giả thuyết nghiên cứu, một số kỳ vọng tương đồng với các nghiên cứu trong quá khứ, và từ đó đề xuất mơ hình nghiên cứu, phương trình ước lượng và hệ thống các biến của mơ hình.