Mô tả biến

CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.3. Mô tả biến

Việc lựa chọn và đo lường các biến sử dụng trong mơ hình hồi quy xuất phát từ các nghiên cứu thực nghiệm trước đây để đảm bảo kết quả phù hợp và có thể so sánh được (Lee and zhang, 2011; Fazlzadeh và cộng sự, 2011; Zeitun and Almudehki , 2012..)

3.3.1. Biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc trong mơ hình trên là giá trị doanh nghiệp được đo lường thông qua hai chỉ số là ROA và Tobin Q.

 ROA: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản được tính bằng lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (Lee and Zhang, 2011; Fazlzadeh và cộng sự, 2011; Zeitun and Almudehki, 2012; ..)

��� =

�ợ� �ℎ�ậ�

�ò�� �ổ�� ��

 Tobin Q: để đo lường giá trị doanh nghiệp. Lựa chọn này dựa trên nghiên cứu của Lee and Zhang (2011), Uwuigbe and Olusanmi (2012)…

�

�� � �ℎườ�� ∗ � + ��(�ợ) ����� � = ��(�ổ�� ��)

3.3.2. Biến độc lập:

Biến độc lập trong mơ hình hồi quy trên được chia làm 3 nhóm là nhóm các biến về cấu trúc sở hữu, nhóm các biến về quản trị cơng ty và nhóm các biến kiểm soát.

3.3.2.1. Các biến về cấu trúc sở hữu

 Biến sở hữu nhà nước: Theo như nghiên cứu của Lee and Zhang (2011), Le and Chizema (2011) biến sở hữu nhà nước được đo lường bằng tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ đông đại diện nhà nước trên tổng vốn chủ sở hữu

 Biến sở hữu của BGĐ đo lường tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ đông là

thành viên BGĐ trên tổng vốn chủ sở hữu (Lee and Zhang, 2011; Gardner và cộng sự, 2012)

 Biến sở hữu của thành viên HĐQT: Lee and Zhang (2011) đã đo lường

biến này bằng tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ đông là thành viên HĐQT trên tổng vốn chủ sở hữu

 Biến sở hữu nước ngoài: được đo lường tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ

đông là nhà đầu tư nước ngoài trên tổng vốn chủ sở hữu của Zeitun and Almudehki (2012)

3.3.2.2. Các biến về quản trị cơng ty thơng qua đặc tính của HĐQT

 Kiêm nhiệm của CEO và chủ tịch HĐQT: biến này có giá trị bằng 1 nếu

cùng 1 người vừa là chủ tịch HĐQT vừa là CEO, ngược lại thì có giá trị là 0 (Lee and Zhang, 2011; Gill and Mathur , 2012)

 BKS: để đo lường biến này trong mơ hình thì các nghiên cứu trước đã

tính bằng tổng số thành viên trong BKS theo Gill và Obradovich (2012).

 Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập được đo lường thông qua tỷ số là số lượng thành viên HĐQT độc lập/Tổng số thành viên HĐQT (Lee and Zhang, 2011; Turki and Sedrine, 2012)

3.3.2.3. Các biến kiểm soát

Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy ngoài các biến thuộc về cấu trúc sở hữu và quản trị cơng ty có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp còn có một số biến khác như quy mơ, đòn bẩy hay tăng trưởng cũng tác động đến giá trị doanh nghiệp.

 Biến quy mô: trong nghiên cứu của Lee and Zhang (2011) cho thấy khi

hiệu quả hoạt động doanh nghiệp được thể hiện qua Tobin’Q thì quy mơ tác động ngược chiều lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, còn khi hiệu quả hoạt động doanh nghiệp được đo lường bằng ROA thì quy mơ tác động cùng chiều. Trong nghiên cứu Fazlzadeh và cộng sự (2011), Charitou và Louca (2013) cũnng chỉ ra mối tương quan dương giữa quy mô và giá trị doanh nghiệp. Mối tương quan dương ở đây được giải thích là do các cơng ty lớn thường có cơng nghệ và quản lý tốt hơn so với các cơng ty nhỏ nên có thể giảm khả năng phá sản thơng qua đa dạng hóa danh mục đầu tư và lợi ích kinh tế theo quy mô. Trong các nghiên cứu này quy mô được đo lường bằng

��� �ô = � (�ổ�� ��)

 Địn bẩy tài chính

Hầu hết các nghiên cứu trước đây chỉ ra mối tương quan âm giữa đòn bẩy và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, tức là các công ty sử dụng nợ thấp thì được kỳ vọng sẽ có thành quả tốt hơn so với các cơng ty có tỷ lệ nợ cao. Trong nghiên cứu này đòn bẩy được tính dựa theo nghiên cứu của Lee and Zhang (2011), Turki and Sedrine (2012). Đò� �ẩ� = �ổ�� �ợ �ổ�� �à� �ả�  Tăng trưởng

Lee and Zhang (2011) cho thấy tác động cùng chiều biến tăng trưởng lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Trong nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Trung

Quốc, tác giả đo lường biến tăng trưởng thay đổi trong thu nhập sau thuế trên tổng tài sản. �ă�� ��ưở�� = ����� − �����−1 �ổ�� ��

3.4. Mơ hình nghiên cứu:

Để xác định tác động của cấu trúc sở hữu và cấu trúc quản trị công ty lên giá trị doanh nghiệp sử dụng mơ hình hồi quy bội đa biến (Lee and Zhang, 2011) sau:

FV= α + β1OS + β2 GS + β3 CV + ε

Trong đó:

 FV: biến giá trị doanh nghiệp được thể hiện thông qua biến ROA và Tobin Q

 OS: các biến thuộc cấu trúc sở hữu (bao gồm sở hữu nhà nước, sở hữu ban giám đốc, sở hữu của thành viên HĐQT và sở hữu nước ngoài)

 GS: các biến thuộc quản trị công ty (bao gồm biến thể hiện tính kiêm nhiệm chủ tịch hồi đồng quản trị và CEO, tỷ lệ thành viên HĐQT độc, số lượng thành viên BKS)

 CV: biến kiểm sốt (bao gồm biến quy mơ, đòn bẩy, tăng trưởng)

Bảng 3.1: Bảng tóm tắt cách đo lƣờng các biến trong mơ hình nghiên cứu

Biến Định nghĩa Giá trị doanh nghiệp ROA rịng TổngThu nhập Tài Sản Tobin’Q �����ℎườ�� ∗ � + ��(�ợ) ( �� �ổ�� �à� �ả�) Cấu trúc sở hữu

SO Tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ đông đại diện nhà nước trên tổng vốn chủ sở hữu

MO Tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ đông là ban giám

BO Tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ đông là thành viên HĐQT trên tổng vốn chủ sở hữu

FO Tỷ trọng vốn sở hữu của các cổ đơng là người nước ngồi trên tổng vốn chủ sở hữu

Quản trị công ty

OD SL thành viên HĐQT độc lập

SL thành viên HĐQT

CEOD Có giá trị là 1 nếu CEO kiêm chủ tịch HĐQT, ngược lại là 0

AUD Số lượng thành viên BKS

Biến kiểm soát

SIZE Ln(tổng Tài sản) LEV �ợ �ổ�� �� GROWTH �� ��� �ℎ�ế � − �� ��� �ℎ�ế � − 1 �ổ�� �à� �ả�

3.5. Phƣơng pháp kiểm định mơ hình

Mơ hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy theo 3 cách: mơ hình hồi quy OLS (pooling), mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM), mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) kế thừa các nghiên cứu của Lee and Zhang (2011), Lê Thị Phương Vy & Phùng Đức Nam (2011), Karaca and Eks (2012)

Ưu điểm của dữ liệu bảng là nghiên cứu được sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, chứa đựng nhiều thông tin hơn và quan trọng hơn cả là nâng cao số quan sát của mẫu, giảm được hạn chế của mơ hình OLS do bỏ sót các biến.

Tuy nhiên nếu sử dụng OLS thông thường để hồi quy dữ liệu bảng có thể tạo ra các ước lượng sai do các giả thuyết của mơ hình có thể bị vi phạm. Để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp tác giả kiểm định theo tiến trình sau:

Bƣớc 1: Thống kê mô tả

Số liệu trong nghiên cứu được thể hiện dưới dạng thống kê theo các giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, giá trị trung vị, độ lệch chuẩn. Mơ tả tóm tắt các đặc trưng dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch HOSE để phản ánh một cách tổng quát về tình hình các doanh nghiệp này.

Bƣớc 2: Phân tích ma trận hệ số tƣơng quan

Thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến kiểm soát nhằm xác định mối tương quan giữa các biến này là như thế nào và để kiểm tra mối tương quan như thế nào giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.

Bƣớc 3: Ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy OLS

Nhược điểm của ước lượng OLS có thể nhận diện sai do tự tương quan & ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, nếu có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi sẽ dẫn đến kết quả ước lượng sai; Do đó, sau khi thực hiện kiểm định OLS chúng ta thực hiện kiểm định các giả định của mơ hình.

 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:

Mơ hình cổ điển là mơ hình lý tưởng với giả thiết các biến giải thích khơng tương quan với nhau. Nghĩa là mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc và thơng tin đó lại khơng có trong biến độc lập khác. Khi đó ta nói khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng tương quan cặp giữa các biến độc lập cao và nhân tử phóng đại phương sai (VIF).

Nếu các cặp tương quan giữa các biến độc lập cao (lớn hơn 0,8) thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên tiêu chuẩn này thường khơng chính xác. Có những thường trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra đa cộng tuyến. Do đó, để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu có sử dụng nhân tử phóng đại phương sai để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

1

� =

1 − �

Theo quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF >10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.  Kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan: tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Nghĩa là trong mơ hình hồi quy cổ điển OLS ta giả thiết rằng khơng có tương quan giữa các Ui, Cov (Ui,Uj) = 0 ( j ≠ i), sai số ứng với quan sát nào đó khơng bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với quan sát khác. Kiểm định tự tương quan thông qua: kiểm định Durbin –Watson và Breusch- Godfrey (BG)

Kiểm định Durbin – Watson: áp dụng quy tắc đơn giản với ba trường hợp

tương ứng với các hệ số Durbin – Waston như sau:

- Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan. - Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương. - Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.

 Kiểm tra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi: một trong những giả thiết quan

trọng của mơ hình OLS cổ điển là phương sai của từng yếu tố ngẫu nhiên Ui là một số không đổi và bằng δ2. Đây là giả thiết phương sai không thay đổi, tức là phương sai bằng nhau var(Ui) = δ2i (i=1, 2,…,n). Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi

thông qua kiểm định White.

Bƣớc 4: Lựa chọn phƣơng pháp

Nếu một trong các giả thiết ban đầu của OLS bị vi phạm (phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến, tương quan giữa biến độc lập và phần dư). Khi đó, các ước lượng thu được sẽ bị bóp méo và sẽ là sai lầm nếu sử dụng chúng để phân tích.

theo mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM) hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để ước lượng các dữ liệu dạng bảng. Kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hưởng cố định.

 Mơ hình ảnh hƣởng cố định (FEM)

Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến độc lập qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Mơ hình ước lượng sử dụng:

Yit = Ci + β Xit + uit *

Trong đó: Yit: biến phụ thuộc – với i:doanh nghiệp và t: thời gian (năm). Xit: biến độc lập

Ci (i=1….n): hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu. β : hệ số góc đối với nhân tố X.

uit : phần dư.

Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn c để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp.

 Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên - REM

Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tương quan đến biến độc lập trong mơ hình ảnh hưởng cố định thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích.

Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (khơng tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.

Ý tưởng cơ bản của mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mơ hình: Yit = Ci + β Xit + uit

Thay vì trong mơ hình trên, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:

Ci = C + εi (i=1,...n)

εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là � Thay vào mơ hình ta có:

Yit = C + β Xit + εi + uit hay Yit = C + β Xit + wit với wit = εi + uit

εi: Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp)

uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian

Bƣớc 5: Kiểm định mơ hình

 Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy: nhằm đưa ra biến phù hợp và có ý

nghĩa thống kê của mơ hình, tác giả sử dụng phương pháp giá trị p-value để kiểm tra giả thiết cho các hệ số hồi quy của các biến

H0: Các biến độc lập không ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

H1: Một trong các biến độc lập ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

P-value = P(|�| > �0) < � = 10%: bác bỏ giả thuyết H0

Chấp nhận giả thuyết H0 tức là những biến này khơng có ý nghĩa thống kê và khơng có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

Trong hồi quy bội, mơ hình được cho là khơng có sức mạnh giải thích khi tồn bộ các hệ số hồi quy riêng đều bằng không.

Giảthiết: H0: β = β3 = ⋯ = β11 = 0 H1: Có ít nhất một hệ số � ≠ 0 Trị thống kê kiểm định H0: = �� � ⁄(�−1) ~ ���⁄(�−�) (�−1,�−�)

Quy tắc quyết định: Nếu �� > (�−1,�−�) thì bác bỏ H0 Nếu �� ≤ (�−1,�−�) thì chấp nhận H0

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ HỒI QUYSơ đồ tóm tắt tiến trình thực hiện kiểm định Sơ đồ tóm tắt tiến trình thực hiện kiểm định

Thống kê

mơ tả Làm rõ các đặc tính cơ bản của biến: giá trị nhỏ nhất,giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, giá trị trung vị

Ma trận hệ số tương

quan

Xác định mối tương quan giữa các biến độc lập với

nhau, giữa biến độc lập với biến phụ thuộc

Hồi quy Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi

Nếu không bị vi phạm Nếu bị vi phạm

Chọn phương pháp hồi quy OLS

Kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp (REM hay FEM) Ước lượng hệ số hồi quy

- từng biến độc lập

- kết hợp tất cả các biến độc lập - theo tỷ lệ sở hữu nhà nước cao

hay thấp.

Ước lượng hệ số hồi quy - từng biến độc lập

- kết hợp tất cả các biến độc lập - theo tỷ lệ sở hữu nhà nước cao

hay thấp.

Kiểm định độ phù hợp chung của

mơ hình Kiểm định giả thuyết hệ số hồi

quy của từng biến độc lập Kiểm định giả thuyết hệ số hồi

quy của từng biến độc lập

Kiểm định độ phù hợp chung của mơ hình

4.1.Thống kê mơ tả