CHƢƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả
Trước hết dữ liệu về hai biến vĩ mô là trái phiếu chính phủ và độ biến động của chỉ số VNI. Trái phiếu chính phủ được lấy từ IFS (International Financial Statistics) của Quỷ tiền tề quốc tế (IMF) theo năm từ năm 2008 – 2012. Chỉ số VNI Vào cuối mỗi năm tài chính thường được kết thúc vào ngày 31/12, rủi ro thị trường được đo lường bằng độ biến động của chỉ số VN – Index (VNI) thơng qua việc tính độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hằng ngày của chỉ số VNI trong 250 ngày giao dịch trong năm. Bảng 4.1 bên dưới trình bày thống kê mơ tả của hai biến vĩ mơ. Trung bình trái phiếu chính phủ là 10.49% và biến động ở mức 1.76. Cịn trung bình của chỉ số biến động tỷ suất sinh lợi của chỉ số VNI là 1,69 % và biến động ở mức 0.0047. Mức độ biến động của chỉ số VNI tương đối thấp.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả của hai biến vĩ mô
TreasuryBill Vol_vni
Mean 10.4958 0.016881
Median 11.1450 0.013317
Tiếp theo trong bảng 4.3 trình bày thống kê mô tả của các biến vi mô của những công ty trong mẫu. Mẫu nghiên cứu gồm 100 công ty phi tài chính niêm yết trên sở giao dịch chứng khốn TP Hồ Chí Minh với 500 quan sát, trong đó có 425 quan sát có trích lập Quỹ đầu tư và phát triển và 75 quan sát khơng trích lập Quỹ. Panel A của Bảng 4.3 là thống kê mơ tả của tồn bộ mẫu nghiên cứu. Panel B là thống kê mô tả của mẫu bao gồm những cơng ty có chi phí R&D. Panel C là thống kê mô tả của mẫu gồm những cơng ty khơng có chi phí R&D. Quan bảng này có thể thấy rằng những quan sát có R&D thì giá trị doanh nghiệp được đại diện bằng chỉ số Tobin Q là cao hơn, rủi ro đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty là thấp hơn, khả năng thanh khoản được đo lường bằng chỉ số Turn_firm cũng thấp hơn nhưng độ nghiêng so với phân phối chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cơng ty được kí hiệu là Skew_firm thì cao hơn. Khả năng sinh lợi cũng cao hơn, quy mơ cơng ty kí hiệu là Size nhỏ hơn so với mẫu gồm những quan sát khơng có chi phí R&D. Xét cho tồn bộ mẫu thì những biến vi mơ của những cơng ty này có độ lệch chuẩn phân tán tương đối rộng trong khoản từ [0.006 – 1.74].
So với bài nghiên cứu gốc của Kraft, Schwartz và Weiss (2013) thì rủi ro được đo lường bằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty, khả năng thanh khoản, quy mơ ở những quan sát có chi phí R&D thì cao hơn những quan sát khơng có chi phí R&D.
32
Bảng 4.2: Thống kê mô tả của các biến vi mô
Tobin Vol_firm Skew_firm Turn_firm Invest Size Roa Leverage Div_dum Rdexp
Panel A: All Observations
Mean 1.003232 0.0299541 -0.7041755 0.2110943 -0.7394154 21.93824 0.067805 0.13717 0.766 0.0442135 Median 0.9992413 0.0297917 -0.107194 0.0144977 0.1133071 21.72704 0.051397 0.049751 1 0.0217141 Std.Dev 0.0343026 0.005942 1.735929 1.489901 14.11313 1.655604 0.091182 0.174863 0.423796 0.0599493
Panel B: R&D Observations
Mean 1.004425 0.029757 -0.6772178 0.154736 -0.3647652 21.85279 0.072298 0.130162 0.776995 0.0518938 Median 0.9993834 0.0296359 -0.107194 0.0154423 0.1498234 21.64625 0.052557 0.043064 1 0.0268743 Std.Dev 0.036485 0.0060626 1.737211 0.8230947 13.90092 1.591868 0.091663 0.172962 0.416751 0.0618076
Panel C: Non-R&D Observations
Mean 0.9963635 0.0310887 -0.8593641 0.5355354 -2.896186 22.43017 0.041944 0.177509 0.702703 0 Median 0.9986687 0.0306332 -0.0989169 0.0080353 0.021001 22.47503 0.041073 0.135138 1 0 Std.Dev 0.0154036 0.0050822 1.7321 3.332301 15.1982 1.922413 0.084377 0.18141 0.460189 0
4.2. Phân tích ma trận tƣơng quan
Bảng 4.3 trình bày mối quan hệ tương quan giữa các biến được sử dụng trong mơ hình. Trước tiên nhận thấy rằng chiều hướng tương quan giữa các biến là tương tự nhau ở phần A toàn bộ mẫu với 500 quan sát và phần B gồm 425 quan sát có chi phí R&D, riêng phần bảng C gồm 75 quan sát khơng có chi phí R&D có chiều hướng khác biệt hơn.
Cụ thể, chỉ số Tobin Q có tương quan âm với Trái phiếu Chính phủ vì vậy Trái phiếu Chính phủ có vai trị như là tỷ lệ chiết khấu thì chiếm ưu thế hơn trong dữ liệu nghiên cứu của tác giả. Rủi ro thị trường được đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi của chỉ số VNI và rủi ro của công ty được đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cơng ty có tương quan dương với chỉ số Tobin Q, ngược lại chỉ số độ lệch (Skew_firm) có tương quan âm với chỉ số Tobin Q. Cả hai biến chi tiêu vốn (Invest) và chi phí R&D (Rdexp) đều có quan hệ dương với chỉ số Tobin Q, mối quan hệ này cũng đúng cho những quan sát có R&D. Vì vậy, tác động tạo nên quyền chọn tăng trưởng mới của hai biến này chiếm ưu thế. Các biến kiểm soát như quy mơ (Size) và tính thanh khoản (Turn_firm) có tương quan dương với chỉ số Tobin Q. Khả năng sinh lợi được đo lường bằng biến ROA có cũng có tương quan dương với chỉ số Tobin Q, điều này cho thấy các cơng ty càng có khả năng sinh lợi cao thì cơ hội tăng trưởng càng lớn. Địn bẩy tài chính được đo lường bằng Leverage có tương quan âm với chỉ số Tobin Q chứng tỏ là Leverage đại diện cho rủi ro mặc định. Ma trận tương quan cho thấy biến cổ tức (Div_dum) có tương quan dương với chỉ số Tobin Q, điều này có thể giải thích là các cơng ty có chi trả cổ tức thì giúp các nhà đầu tư yên tâm về khoản đầu tư của mình hơn nên sẳn sàng trả giá cao cho những cổ phiếu của những cơng ty này.
Từ những phân tích về ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu cho thấy rằng các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.8 vì vậy có thể kết luận rằng chưa phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến và những biến này phù hợp để sử dụng trong các mơ hình hồi quy.
So với bài nghiên cứu gốc của Kraft, Schwartz và Weiss (2013) thì các mối quan hệ tương quan giữa các biến có sự khác biệt. Ở thị trường Mỹ nhóm tác giả tính rủi ro thị trường thơng qua độ biến động tỷ suất sinh lợi của chỉ số S&P 500 và chỉ số này có tương quan âm với chỉ số Tobin Q. Đồng thời thì biến cổ tức cũng có tương quan âm với Tobin Q, trong khi ở Việt Nam thì là tương quan dương, theo nhận định ban đầu của tác giả sự khác biệt này có thể do sự khác biệt của các nhà đầu tư của Việt Nam, họ thích được nhận cổ tức hơn là tái đầu tư khi thị trường chứng khoán hiện nay đang biến động rất mạnh và ẩn chứa nhiều rủi ro.
Trong phần tiếp theo tác giả sẽ thực hiện các hồi quy dữ liệu bảng với biến phụ thuộc là biến Tobin Q với các biến độc lập được nghiên cứu, đồng thời làm rõ các mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập ở những quan sát có chi phí R&D và khơng có chi phí R&D.
35
Bảng 4.3: Ma trận tƣơng quan giữa các biến nghiên cứu
Tobin TreasuryBill Vol_vni Vol_firm Skew_firm Turn_firm Invest Size Roa Leverage Div_dum Rdexp
Panel A: All Observations
Tobin 1 TreasuryBill -0.1495 1 Vol_vni 0.1642 -0.0840 1 Vol_firm 0.1233 -0.1657 0.5331 1 Skew_firm -0.0720 -0.0593 0.0541 -0.3565 1 Turn_firm 0.1104 -0.1775 0.1354 0.1125 -0.0078 1 Invest 0.0046 0.0204 0.0493 -0.0143 0.0500 -0.0060 1 Size 0.2750 -0.2474 0.1221 -0.0509 -0.2343 0.1058 -0.0695 1 Roa 0.4030 0.0054 0.1057 -0.0862 -0.2025 0.1864 0.0644 0.4331 1 Leverage -0.0681 -0.0218 -0.0135 0.1062 0.0652 -0.0468 -0.3232 0.0392 -0.2913 1 Div_dum 0.0324 0.0962 0.1538 0.0349 -0.1527 0.0622 0.0725 0.1802 0.2719 -0.1779 1 Rdexp 0.1586 -0.0079 -0.1041 -0.2001 -0.0085 -0.0338 0.0705 0.0604 0.3692 -0.2666 0.1837 1
Panel B: R&D Observations
Tobin 1 TreasuryBill -0.1479 1 Vol_vni 0.1784 -0.0917 1 Vol_firm 0.1268 -0.1719 0.5206 1 Skew_firm -0.0735 -0.0497 0.0630 -0.3644 1 Turn_firm 0.1081 -0.2226 0.1772 0.1613 -0.0519 1 Invest 0.0065 0.0350 0.0547 0.0023 -000325 -0.0035 1 Size 0.2844 -0.2455 0.1363 -0.0932 -0.2001 0.0705 -0.1279 1 Roa 0.4086 0.0241 0.1127 -0.0916 -0.2278 0.0318 0.0644 0.4721 1 Leverage -0.0745 -0.0214 -0.0179 0.1068 0.1179 -0.0388 -0.3767 0.0078 -0.3229 1 Div_dum 0.0072 0.1235 0.1616 0.0101 -0.1359 0.0816 0.0668 0.1546 0.2613 -0.2299 1 Rdexp 0.1423 -0.0036 -0.0964 -0.1960 -0.0227 -0.0120 0.1049 0.1167 0.3770 -0.2728 0.1905 1
Panel C: Non- R&D Observations
Tobin 1 TreasuryBill -0.2161 1 Vol_vni 0.1345 -0.0492 1 Vol_firm 0.2273 -0.1396 0.6093 1 Skew_firm -0.1296 -0.1107 0.0212 -0.2940 1 Turn_firm 0.4352 -0.2240 0.1383 0.0995 0.0612 1 Invest -0.0922 -0.0500 0.0487 -0.0825 0.4766 0.0040 1 Size 0.4932 -0.2818 0.0179 0.1180 -0.3877 0.1650 0.4750 1 Roa 0.3454 -0.0980 0.1256 0.0279 -0.0871 0.6014 0.3103 0.3760 1 Leverage 0.0984 -0.0337 -0.0303 0.0526 -0.2022 -0.1103 0.1152 0.1191 -0.0461 1 Div_dum 0.2903 -0.0383 0.1431 0.2303 -0.2593 0.0847 0.2998 0.3435 0.3024 0.1128 1
4.3 Kết quả hồi quy và mơ hình hồi quy
4.3.1 Lựa chọn phƣơng pháp hồi quy cho dữ liệu bảng
Có ba phương pháp hồi quy thích hợp cho dữ liệu bảng đó là PRM (Pooled Regression model), FEM (Fix Effect Model) và REM (Random Effect Model). Để lựa chọn mơ hình nào phù hợp nhất với dữ liệu nghiên cứu tác giả thực hiện các kiểm định sau:
Đầu tiên so sánh mô hình PRM và FEM. Tác giả sử dụng kiểm định Likelyhood Ratio Test. Kết quả LR test thu được thống kê F(99, 389) =5.09 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy rằng tồn tại các đặc điểm riêng của từng công ty là đại lượng xác định và khơng ngẩu nhiên, do đó việc lựa chọn mơ hình FEM là tốt hơn so với Pooled Regression Model.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy bằng mơ hình Pooled Regression Model
Source SS df MS Number of obs = 500 F( 11, 488) = 13.10 Model .133860934 11 .012169176 Prob > F = 0.0000 Residual .453296961 488 .000928887 R-squared = 0.2280 Adj R-squared = 0.2106 Total .587157895 499 .001176669 Root MSE = .03048
tobin Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] treasurybill -.0014076 .0008689 -1.62 0.106 -.003115 .0002997 vol_vni .1496869 .39505 0.38 0.705 -.626522 .9258957 vol_firm 1.069765 .346285 3.09 0.002 .3893715 1.750159 skew_firm .0015968 .0010077 1.58 0.114 -.0003831 .0035767 turn_firm -.0000266 .0009614 -0.03 0.978 -.0019157 .0018624 invest .0000406 .0000974 0.42 0.677 -.0001508 .0002319 size .0027319 .0010504 2.60 0.010 .0006679 .0047958 roa .1432157 .0195675 7.32 0.000 .1047688 .1816626 leverage .0024836 .0085867 0.29 0.773 -.0143879 .0193551 div_dum -.0078398 .0034896 -2.25 0.025 -.0146962 -.0009834 rdexp .0403703 .0258107 1.56 0.118 -.0103436 .0910842 _cons .9188314 .0296266 31.01 0.000 .86062 .9770429
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy bằng mơ hình Fix Effect model
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 500 Group variable: sttma Number of groups = 100 R-sq: within = 0.2219 Obs per group: min = 5 between = 0.0242 avg = 5.0 overall = 0.0744 max = 5
F(11,389) = 10.08 corr(u_i, Xb) = -0.3323 Prob > F = 0.0000
tobin Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] treasurybill .00019 .0007512 0.25 0.800 -.0012869 .001667 vol_vni .4486625 .3222145 1.39 0.165 -.1848373 1.082162 vol_firm .3021509 .3109824 0.97 0.332 -.3092656 .9135675 skew_firm .0010301 .0008654 1.19 0.235 -.0006714 .0027316 turn_firm .0007241 .0007987 0.91 0.365 -.0008461 .0022944 invest -.0000104 .0000822 -0.13 0.899 -.0001719 .0001511 size .0111848 .0016812 6.65 0.000 .0078795 .0144901 roa -.0003714 .020807 -0.02 0.986 -.0412797 .0405368 leverage -.0037928 .0180893 -0.21 0.834 -.0393578 .0317721 div_dum -.0035056 .0036974 -0.95 0.344 -.0107749 .0037637 rdexp -.0525837 .040433 -1.30 0.194 -.1320782 .0269109 _cons .7453585 .0424097 17.58 0.000 .6619776 .8287393 sigma_u .02803444 sigma_e .02252761
rho .60763557 (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(99, 389) = 5.09 Prob > F = 0.0000
Tiếp theo so sánh FEM và REM thì tác giả sử dụng kiểm định Hausman test có giá trị thu được thống kê Chi2 (9) = 55.46 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả đưa ra giúp bác bỏ giả thuyết H0 tức là không lựa chọn mơ hình REM vì trong mơ hình REM có sự tương quan giữa các biến nghiên cứu với phần dư của mơ hình nên dẫn đến hiện tượng nội sinh làm cho ước lượng của mơ hình REM khơng vững.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy của mơ hình Random Effect Model
Random-effects GLS regression Group variable: sttma R-sq: within = 0.1829
between = 0.1874 overall = 0.1855 Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) = 0 (assumed)
Number of obs
= Number of groups = Obs per group: min = avg = max = 500 100 5 5.0 5 110.03 0.0000 tobin Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] treasurybill -.0008763 .0007235 -1.21 0.226 -.0022944 .0005418 vol_vni .4570575 .328141 1.39 0.164 -.1860871 1.100202 vol_firm .5358839 .3089233 1.73 0.083 -.0695947 1.141362 skew_firm .001054 .000871 1.21 0.226 -.0006531 .0027611 turn_firm .0004894 .0008113 0.60 0.546 -.0011007 .0020795 invest .0000254 .0000832 0.31 0.760 -.0001376 .0001885 size .0061156 .0012433 4.92 0.000 .0036788 .0085524 roa .0663696 .018837 3.52 0.000 .0294497 .1032894 leverage -.0044228 .0112545 -0.39 0.694 -.0264812 .0176355 div_dum -.0044848 .0034466 -1.30 0.193 -.0112401 .0022704 rdexp .0231709 .0296794 0.78 0.435 -.0349996 .0813413 _cons .8536713 .0324858 26.28 0.000 .7900002 .9173423 sigma_u .01758709 sigma_e .02252761
rho .37868038 (fraction of variance due to u_i)
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman Test
Coefficients (b)
fe (B)re Difference(b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))S.E. treasurybill .00019 -.0008763 .0010663 .0003185 vol_vni .4486625 .4570575 -.008395 .0854235 vol_firm .3021509 .5358839 -.233733 .1080001 skew_firm .0010301 .001054 -.0000239 .0002661 turn_firm .0007241 .0004894 .0002347 .0002196 invest -.0000104 .0000254 -.0000358 .0000235 size .0111848 .0061156 .0050692 .0012586 roa -.0003714 .0663696 -.066741 .0111624 leverage -.0037928 -.0044228 .00063 .0153527 div_dum -.0035056 -.0044848 .0009792 .0018055 rdexp -.0525837 .0231709 -.0757545 .0304887
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 55.46 Prob>chi2 = 0.0000
(V_b-V_B is not positive definite)
Từ 2 kết quả kiểm định LR Test và Hausman Test đều ủng hộ sử dụng mơ hình FEM trong phân tích. Tuy nhiên, tác giả cần phải thực hiện thêm 2 kiểm
định nữa là kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan để đảm bảo độ tin cậy trong kết quả hồi quy.
4.3.2. Kiểm định Phƣơng sai thay đổi và hiện tƣợng tự tƣơng quan
Sau khi lựa chọn được mơ hình FEM, tác giả tiến hành hồi quy và thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan để đảm bảo cho kết quả ước lượng vừa có tính vững và vừa có tính hiệu quả.
Để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi tác giả thực hiện kiểm định Wald
Test. Kết quả cho thấy thống kê Chi2 (100) =3.9e+05 có ý nghĩa thống kê ở
mức ý nghĩa 1%, vậy giả thuyết H0 bị bác bỏ và có nghĩa là có bằng chứng
cho thấy xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Wald Test cho dữ liệu Bảng 4.12
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (100) = 3.9e+05
Prob>chi2 = 0.0000
Bằng kiểm định Wooldridge Test tác giả kiểm định hiện tượng tự tương quan. Kết quả cũng cho thấy thống kê F (1, 99) = 14.590 có ý nghĩa thống kê
ở mức ý nghĩa 1%, giả thuyết H0 bị bác bỏ chứng tỏ có hiện tượng tự tương
quan.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Wooldridge Test cho dữ liệu Bảng 4.12
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 99) = 14.590 Prob > F = 0.0002
Bởi vì xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên tác giả dùng hồi quy GLS (Generalized Least Squares) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi thay cho mơ hình FEM được lựa chọn trong phần 4.3.1. Trong Bảng 4.11, đã chỉ ra rằng hồi quy GLS cho kết quả ước lượng tốt nhất. Vì vậy, kết quả hồi quy trong các phần sau sẽ được phân tích theo kết quả của hồi quy bằng GLS.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy của mơ hình GLS
Cross-sectional time-series FGLS regression
= 500 Coefficients: generalized least squares
Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.3520) Estimated covariances = 100 Number of obs
Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 100 Estimated coefficients = 12 Time periods = 5 Wald chi2(11) = 393.60 Prob > chi2 = 0.0000
tobin Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] treasurybill -.0005093 .0002213 -2.30 0.021 -.0009431 -.0000755 vol_vni .0595422 .1191547 0.50 0.617 -.1739967 .2930811