Chương 2 : Tổng quan lý thuyết nghiên cứu
4.3. Hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng POOLED, FEM, REM
4.3.2. So sánh lựa chọn mơ hình phù hợp nhất cho bộ số liệu
4.3.2.1.So sánh giữa mơ hình POOLED và mơ hình FEM
Trước tiên, tác giả so sánh giữa mơ hình Pool và FEM bằmg cách dùng kiểm định Likelihood Ratio Test để kiểm tra với các giả thiết đặt ra là:
Ho: sử dụng Pooled là hiệu quả hơn FEM H1: sử dụng FEM hiệu quả hơn Pooled
Để kiểm định ta tiến hành chạy hồi quy hồi quy FEM trên kết quả hồi quy thu được ta có dịng cuối của kết quả hồi quy là dòng kết quả dùng cho kiểm định Likelihood Ratio Test. Nếu như ta chấp nhận giả thiết Ho có nghĩa là sử dụng mơ hình Pooled hiệu quả hơn và ngược lại khi ta bác bỏ H0 thì khi đó sử dụng mơ hình FEM sẽ hiệu quả hơn so với mơ hình Pool, khi kiểm định hồi quy với bộ số liệu hiện có. Kết quả kiểm định thể hiện chi tiết trong bảng 4.8
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Likelihood Test
. xtreg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, fe
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 415
Group variable: Firm Number of groups = 83
R-sq: within = 0.2493 Obs per group: min = 5
between = 0.0015 avg = 5.0 overall = 0.0461 ma x = 5 F(7,325) = 15.41 corr(u_i, Xb) = -0.7101 Prob > F = 0.0000
PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
DP 5.580391 1.467881 3.80 0.000 2.692643 8.46814 Q 1.552384 1.258971 1.23 0.218 -.9243767 4.029144 Lev 19.27137 6.354308 3.03 0.003 6.770607 31.77214 MktRtr 1.91716 .6316816 3.04 0.003 .6744592 3.159861 VMP -.1404223 .136452 -1.03 0.304 -.4088629 .1280182 Egrowth -1.455743 .2414628 -6.03 0.000 -1.930771 -.980716 Size -7.140429 1.593826 -4.48 0.000 -10.27595 -4.00491 _cons 198.3745 44.4294 4.46 0.000 110.969 285.7801 sigma_u 9.7265936 sigma_e 8.3953674
rho .57306501 (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(82, 325) = 2.87 Prob > F = 0.0000
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Từ kết quả trong bảng hồi quy FEM trên ta thấy giá trị Prob > F = 0.0000 < Alpha 5% ở dòng cuối cùng trong bảng 4.8. Ta bác bỏ giả thiết Ho là sử dụng mơ hình Pool hiệu quả hơn mơ hình FEM €Chấp nhận giả thiết H1 và đi đến kết luận là sử dụng mơ hình FEM tốt hơn so với mơ hình Pooled với bộ số liệu hiện có. Tiếp theo ta tiến hành lựa chọn giữa mơ hình Pool và mơ hình REM thể hiện cụ thể trong phần 4.3.2.2
4.3.2.2. So sánh giữa mơ hình POOLED và mơ hình REM
Sau khi chấp nhận mơ hình FEM sử dụng tốt hơn mơ hình Pool, tác giả tiếp tục dùng kiểm định Breuch and Pagan Test để kiểm định giữa mơ hình Pool và mơ hình REM, với giả thiết đặt ra là:
Var sd = sqrt(Var) PE e u 106.699970.48219 4.821816 10.32957 8.395367 2.195863
Ho: Sử dụnh mơ hình POOLED tốt hơn mơ hình REM H1: Sử dụng mơ hình REM tốt hơn mơ hình POOLED
Kết quả nếu như ta chấp nhận giả thiết Ho thì kết luận rằng dùng mơ hình Pooled tốt hơn mơ hình REM, ngược lại nếu bác bỏ Ho ta kết luận dùng mơ hình REM là tốt hơn mơ hình Pool với bộ số liệu hiện có. Kết quả kiểm định bằng Breuch and Pagan Test thể hiện trong bảng 4.9
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Breuch Pagan Test
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects PE[Firm,t] = Xb + u[Firm] + e[Firm,t]
Estimated results:
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 33.54 Prob > chi2 = 0.0000
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Từ kết quả kiểm định trong bảng 4.9, kết quả cho thấy giá trị Prob > chi2 = 0.0000 < alpha 5%. Ta bác bỏ giả thiết Ho là sử dụng mơ hình Pool tốt hơn mơ hình REM€Chấp nhận giả thiêt H1 và kết luận là sử dụng mơ hình REM tốt hơn mơ hình Pooled. Sau khi, chấp nhận FEM và REM đều tốt hơn mơ hình Pool ta tiến hành so sánh giữa mơ hình FEM và mơ hình REM, cụ thể trong mục 4.3.2.3
4.3.2.3. So sánh giữa mơ hình FEM và mơ hình REM
Để so sánh mơ hình FEM và mơ hình REM tác giả sử dụng Hausman Test để kiểm định, với giả thiết là:
Ho: Sử dụng mơ hình REM sẽ tốt hơn mơ hình FEM H1: Sử dụng mơ hình FEM tốt hơn mơ hình REM
Bảng 4.10a Kết quả kiểm định Hausman Test . hausman FE RE Coefficients (b) FE (B) RE (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. DP 5.580391 5.837347 -.2569559 .6411063 Q 1.552384 1.961565 -.4091813 .814353 Lev 19.27137 11.00982 8.261559 5.682596 MktRtr 1.91716 .5734846 1.343675 . VMP -.1404223 .0957887 -.2362111 .0506418 Egrowth -1.455743 -.7928732 -.6628702 . Size -7.140429 -1.269397 -5.871032 1.524509
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(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= -63.98 chi2<0 ==> model fitted on these data fails to meet the asymptotic assumptions of the Hausman test; see suest for a generalized test
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Tuy nhiên, sau khi khi chạy kiểm định bằng Hausman Test để so sánh, kết quả kiểm định cho thấy chưa đủ điều kiện để kết luận. Do đó, tác giả tiếp tục làm thêm kiểm định phụ về điều kiện phù hợp của mơ hình REM bằng phương pháp kiểm định Sargan - Hansen Test với giả thiết:
Ho: Mơ hình REM đủ điều kiện xác định. H1: Mơ hình REM chưa đủ điều kiện xác định.
Nếu như P-value > Alpha 5% thì chấp nhận giả thiết Ho thì kết luận là mơ hình REM đủ điều kiện xác định, ngược lại mơ hình REM khơng đủ điều kiện xác định. Kết quả kiểm định này thể hiện trong bảng 4.10
Bảng 4.10b Kết quả điều kiện xác định mơ hình REM
. xtoverid
Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects Cross-section time- series model: xtreg re
Sargan-Hansen statistic 107.703 Chi-sq(7) P-value = 0.0000
(Nguồn: kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Từ kết quả kiểm định Sargan – Hansen Test trong bảng 4.10, cho thấy giá trị P-value =0.0000 < alpha 5%. Do đó, ta bác bỏ giả thiết Ho €Kết luận là mơ hình REM chưa đủ điều kiện để xác định mơ hình.
Kết luận: Sau khi so sánh bằng Likelihood Test, Breuch Pagan Test,
Hausman – Test bên cạnh kiểm định phụ Sagan-Hansen Test ta đi đến kết luận là chọn mơ hình FEM là mơ hình tốt nhất khi hồi quy với bộ số liệu này.
Sau khi kiểm định để lựa chọn, kết quả cho thấy là mơ hình FEM được chọn là mơ hình tốt nhất khi kiểm định hồi quy. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tuợng tự tương quan trong mơ hình. Kết quả kiểm tra thể hiện trong phần 4.3.3
4.3.3. Kiểm tra phát hiện phương sai thay đổi, tự tương quan trong mơ hình.
4.3.3.1.Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình FEM (xttest3)
Giả thiết đặt ra là:
Ho: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Nếu như chấp nhận giả thiết Ho ta kết luận là khơng có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra trong mơ hình, ngược lại ta kết luận có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Kết quả sau khi kiểm định cho thấy giá trị Prob > chi2 = 0.000 < 5% ta đi đến bác bỏ giả thiết Ho, Kết luận là chấp nhận giả thiết H1 là cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình. Chi tiết thể hiện trong bảng 4.11
Bảng 4.11 Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi
. xttest3
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (83) = 4.9e+05
Prob>chi2 = 0.0000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
4.3.3.2. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra xem các sai số có tương quan với nhau khơng ta tiến hành kiểm tra hiện tượng tự tương quan vì nếu như có tự tương quan sẽ gây nên hệ số hồi quy không đáng tin cậy. Để kiểm định, giả thiết được đặt ra là:
Ho: Khơng có tự tương quan bậc 1 H1 : Có tự tương quan bậc 1
Nếu như ta chấp nhận Ho thì mơ hình khơng có tương quan bậc 1, chứng tỏ khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình, cịn ngược lại là có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình. Kết quả chạy kiểm định hiện tượng tự tương quan thể hiện trong bảng 4.12
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định tự tương quan chạy ra từ phần mềm Stata 11
. xtserial PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
( Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Kết quả cho thấy vì giá trị Prob >F = 0.0128 < alpha 5% nên ta bác bỏ giả thiết Ho€kết luận là có tự tương quan bậc 1 xảy ra, chứng tỏ có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình.
F( 1, 82) = 6.470
Sau khi kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan ta tiến hành hồi quy GLS để khắc phục hiện tượng PSTĐ và tự tương quan làm cho mơ hình hiệu quả hơn. Thể hiện trong mục 4.3.4
4.3.4. Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan
Để cho mơ hình trở nên hiệu quả hơn khi có hiện tượng PSTĐ và tự tương quan xảy ra ta tiến hành khắc phục bằng hồi quy GLS. Kết quả hồi quy chi tiết thể hiện trong bảng 4.13
Bảng 4.13 Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng GLS
. xtgls PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, panels(h) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression
Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.3935)
Estimated covariances = 83 Numbe of obs = 415
Estimated autocorrelations = 1 Numbe of groups = 83
Estimated coefficients = 8 Time periods = 5
Wald chi2(7) = 282.19
Prob > chi2 = 0.0000 PE Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
DP 4.825396 .7362587 6.55 0.000 3.382356 6.268437 Q 2.886671 .3109304 9.28 0.000 2.277259 3.496083 Lev 6.857376 1.290723 5.31 0.000 4.327604 9.387147 MktRtr 1.285965 .1832634 7.02 0.000 .9267757 1.645155 VMP .0316613 .0406212 0.78 0.436 -.0479548 .1112774 Egrowth -1.664916 .2214834 -7.52 0.000 -2.099015 -1.230816 Size -.7458267 .1663837 -4.48 0.000 -1.071933 -.4197207 _cons 22.4861 4.551631 4.94 0.000 13.56506 31.40713
( Nguồn: kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Sau khi hồi quy khắc phục hiện tượng PSTĐ và tự tương quan bằng phương pháp GLS. Khi này, biến Tobin’s Q trở nên có ý nghĩa thống kê mức 1% ( P-value = 0.000). Kết quả cho thấy có 6 biến tác động có ý nghĩa thống kê đến hệ số P/E, các biến độc lập giải thích được 24.93 % cho biến phụ thuộc P/E.
Sau khi kiểm định hồi quy bằng 03 mơ hình Pooled, FEM, REM và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trong mơ hình. Tác giả tập hợp các kết quả kiểm định được đưa tương ứng vào các cột (2), (3), (4) và (5) trong bảng 4.14
Bảng 4.14 Kết quả chạy hồi quy dữ liệu bảng (415 quan sát)
Biến POOLED FEM REM GLS
Thanh toán cổ tức ( DP) 5.810683 5.580391 5.837347 4.825396 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** Tobin’s Q 1.720921 1.552384 1.961565 2.886671 0.068* 0.218 0.041** 0.000*** Địn bẩy tài chính ( Lev) 10.27708 19.27137 11.00982 6.857376 0.000*** 0.003*** 0.000*** 0.000*** Thu nhập thị trường (MktRtr) 0.3131225 1.91716 0.5734846 1.285965 0.643 0.003*** 0.379 0.000***
Biến động giá thị trường (
VMP) 0.1214575 -0.1404223 0.0957887 0.0316613
0.343 0.304 0.450 0.436
Tăng trưởng thu nhập
(Egrowth) -0.595883 -1.455743 -0.7928732 -1.664916
0.021** 0.000*** 0.001*** 0.000***
Quy mô công ty
(Size) -1.111943 -7.140429 -1.269397 -0.7458267 0.010*** 0.000*** 0.006*** 0.000*** Constant 32.81815 198.3745 36.97718 22.4861 Số quan sát 415 415 415 415 P-value 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R2 0.1059 0.2493 0.2069 0.2493 Ghi
chú: với mức *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%.
( Nguồn:kết quả chạy từ phần mềm Stata 11)
Sau khi hồi quy và so sánh 03 mơ hình POOLED, FEM, REM bằng Likelihood, Breuch Pagan Test và Hausman Test ta rút ra kết luận là với bộ số liệu
này thì mơ hình Fixed Effect Model (FEM) là thích hợp nhất xem chi tiết trong bảng 4.14. Mơ hình FEM sau khi khắc phục hiện tượng PSTĐ thì các biến độc lập có thể giải thích được 24.93% sự khác biệt trong biến phụ thuộc P/E, cao hơn các mơ hình cịn lại và mơ hình này có ý nghĩa tại mức 1% (P-value = 0.0000). Trong đó, có 6 biến tác động đến biến phụ thuộc P/E có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P- value =0.000) và thống nhất kết quả với các mơ hình cịn lại. Riêng biến VMP có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc P/E phù hợp giả thiết trợ bởi Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009), nhưng trên cả 3 mơ hình đều khơng có ý nghĩa thống kê.
4.4. Phân tích chuỗi thời gian 2008-2012
Để góp phần củng cố cho kết quả phân tích trong dữ liệu bảng từ năm 2008 – 2012, tác giả tiếp tục phân tích dữ liệu riêng lẽ cho từng năm trong giai đoạn này, việc phân tích này được tiến hành thực hiện bằng cách sử dụng mơ hình hồi quy OLS cho từng năm riêng biệt dựa trên dữ liệu chéo để kiểm tra xem yếu tố quyết định đến hệ số P/E có khác gì qua các năm hay khơng và ảnh hưởng gì đến quyết định đầu tư của các nhà đầu tư hay không.
4.4.1. Kết quả hồi quy 2008
Kiểm định dựa trên dữ liệu chéo của năm 2008, các kiểm định liên quan thể hiện trong phần phụ lục 02. Kết quả chạy hồi quy thể hiện trong bảng 4.15
Bảng 4.15 Kết quả hồi quy 2008
. wls0 PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, wvar( MktRtr) type(e2) WLS regression - type: proportional to e^2
(sum of wgt i Source s 3.0270e+00) SS df MS Numbe of obs = 83 F( 7, 75) = 201.27 Model 184.954419 7 26.4220598 Prob > F = 0.0000 Residual 9.84595488 75 .131279398 R-squared = 0.9495 Adj R-squared = 0.9447
Total 194.800374 82 2.37561431 Root MSE = .36232
PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
DP .6134522 .995192 0.62 0.539 -1.369072 2.595976 Q 1.677332 .5857248 2.86 0.005 .5105088 2.844156 Lev -.3787421 2.723808 -0.14 0.890 -5.804847 5.047362 MktRtr 1.761213 5.084359 0.35 0.730 -8.367349 11.88977 VMP .0377367 .1154775 0.33 0.745 -.1923062 .2677797 Egrowth -2.462816 .492478 -5.00 0.000 -3.443883 -1.48175 Size -.0221668 .2821691 -0.08 0.938 -.5842765 .5399429 _cons 8.806994 8.584587 1.03 0.308 -8.29438 25.90837
( Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Dựa trên kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 11, cho thấy trong năm 2008 tất cả các biến đều có tác động đến biến phụ thc P/E. Tuy nhiên, chỉ có Tobin’s Q và Egrowth là có ý nghĩa thống kê mức 1%. Các biến độc lập giải thích với biến động của biến phụ thuộc là 94.95% ( P-value = 0.9495). Hệ số xác định mơ hình tốt với Prob>F =0.0000 < alpha 5%. Kết quả này hỗ trợ cho phân tích trên dữ liệu bảng.
4.4.2. Kết quả hồi quy 2009
Kiểm định dựa trên dữ liệu chéo của năm 2009, các kiểm định liên quan thể hiện trong phần phụ lục 03. Kết quả chạy hồi quy thể hiện trong bảng 4.16
Bảng 4.16 Kết quả hồi quy 2009
. reg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size
Source SS df M Number of obs = 83
F( 7, 75) = 27.77
Model 5377.21209 7 768.173156 Prob > F = 0.0000
Residual 2074.89633 75 27.6652844 R-squared = 0.7216
Adj R-squared = 0.6956
Total 7452.10842 82 90.879371 Root MSE = 5.2598
PE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
DP 19.4471 1.470757 13.22 0.000 16.5172 22.377 Q_ 1.410533 1.036922 1.36 0.178 -.6551215 3.476188 Lev 8.998512 3.395024 2.65 0.010 2.235278 15.76175 MktRtr -.5410313 .8289673 -0.65 0.516 -2.192419 1.110356 VMP .7482103 .254957 2.93 0.004 .2403099 1.256111 Egrowth .1141556 .16607 0.69 0.494 -.2166728 .4449841 Size -.0959816 .586494 -0.16 0.870 -1.264338 1.072374 _cons -3.641058 15.19529 -0.24 0.811 -33.91162 26.62951
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)
Dựa trên kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 11, cho thấy trong năm 2009 tất cả các biến đều có tác động đến biến phụ thc P/E. Trong đó, biến DP có tác động mạnh cùng chiều đến biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 19.447 có ý nghĩa thống kê mức 1% với P-value = 0.000 phù hợp với giả thiết mong đợi và hỗ trợ cho phân tích dữ liệu bảng. Điều này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước kia của Reilly et al. (1983), Loughlin (1996), Abul F.M. Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), Muhammad, Azam, (2010), Dr Talat Afza (2012), Puwanenthiren Premkanth (2013).
Biến Tobin’s Q có tác động tích cực và mạnh tới biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 1.410533 phù hợp với kết quả nghiên cứu của Dr Talat (2012). Tuy nhiên, kết quả này lại khơng có ý nghĩa thống kê.
Biến Lev tác động tích cực mạnh đến biến phụ thuộc P/E với hệ số hồi quy Bêta = 8.998512 tại mức ý nghĩa 1% (P-value = 0.010) điều này phù hợp với giả