4.2 .2Ma trận tương quan giữa các biến trong nhóm mơ hình về rủi ro
4.2.3 Tổng hợp các kết quả nghiên cứu quan hệ nhân quả giữa quản trị vốn luân chuyển và
chuyển và rủi ro
Từ các dữ liệu thu thập được, xử lý bằng chương trình Eview 6.0 các kết quả hồi quy các mơ hình từ (4) đến (7) theo phương pháp OLS cùng kiểm định White ta thu được kết quả tổng hợp được trình bày trong bảng 4.7 dưới đây:
45
Bảng 4.7: Tóm tắt kết quả hồi quy mối quan hệ nhân quả giữa quản trị vốn luân chuyển và rủi ro
TCA/TA TCL/TA Durbin- White-test β coefficient t-value β coefficient t-value Obs*R- squared Prob SDSales 18894,64 0,037942 373879,7 0,712692 0,342858 2,068354 0,849291 0,9738 0,004139 SDROA -0,034801 -1,625341 -0,003142 -0,139292 1,842435 2,100316 8,593507 0,1264 0,021845 SDROE -0,551781 -3,466111* 0,547538 3,264981* 7,728536* 2,017453 15,55352 0,0082 0,085655 SDq 0,786868 3,087835* -1,601328 -5,965171* 17,84514* 1,855894 7,125704 0,2115 0,177838
* Mức ý nghĩa 5% (Nguồn : Tính tốn của tác giả từ chương trình Eview 6.0)
Nhìn chung từ kết quả ở bảng 4.7, ta thấy rằng các mối quan hệ của chính sách quản trị vốn luân chuyển đến SDSales và SDROA đều khơng có ý nghĩa thống kê khi các Prob đều lớn hơn 5%, do vậy, ta chấp nhận giả thuyết H4 và H5. Trong khi đó, chính sách quản trị vốn ln chuyển mạo hiểm lại có tác động cùng chiều với SDROE và ngược chiều với SDq khi các Prob đều nhỏ hơn 5%.
Cụ thể, hệ số β của SDSales, SDTobin’q có dấu dương (>0) và hệ số β của SDROA, SDROE có dấu âm (<0) trong chính sách đầu tư vốn ln chuyển (TCA/TA). Điều này có nghĩa là có mối tương quan thuận chiều giữa SDSales, SDTobin’q và chính sách đầu tư vốn luân chuyển và tương quan nghịch chiều giữa SDROA, SDROE và chính sách đầu tư vốn luân chuyển. Tuy nhiên, kết quả có ý nghĩa thống kê với SDROE, SDTobin’q và khơng có ý nghĩa thống kê với SDSales, SDROA
Tương tự, ta nhận thấy hệ số β của SDSales, SDROE có dấu dương (>0) và hệ số β của SDROA, SDTobin’q có dấu âm (<0) trong chính sách tài trợ vốn luân chuyển. Điều này có nghĩa là có mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro SDSales, SDROE và chính sách tài trợ vốn luân chuyển và quan hệ nghịch biến giữa rủi ro SDROA, SDTobin’q và chính sách tài trợ vốn luân chuyển. Tuy nhiên, kết quả có ý nghĩa thống kê với SDROE, SDTobin’q và khơng có ý nghĩa thống kê với SDSales, SDROA.
Tiếp theo, ta thực hiện các kiểm định cần thiết để xem xét tính phù hợp của mơ hình hồi quy. Trước tiên, từ kết quả hồi quy của từng mơ hình hồi quy từ Phụ lục 6 đến Phụ lục 9, ta thấy trị số F của hai mơ hình SDROE và SDq lần lượt là 7,728536 và 17,84514 và cùng có prob =0,000 <5%, chứng tỏ mơ hình hồi quy có tính
khả dụng cao. Ngược lại, trị số F của hai mơ hình SDSales và SDROA lần lượt là 0,342858 và 1,842435 và có xác suất Prob rất cao với giá trị tương ứng là 0<710243 và
0,161676 >5% chứng tỏ mơ hình hồi quy kém hiệu quả.
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình, bước tiếp theo ta phải kiểm định xem trong mơ hình có hiện tượng tự tương quan xảy ra hay không, thông qua kiểm định d của Durbin – Watson. Từ kết quả hồi quy OLS ở bảng 4.7, ta thấy kiểm định d của Durbin – Watson của các mơ hình hồi quy (4), (5), (6) và (7) lần lượt là
2,068354; 2,100316; 2,017453; 1,855894 đều lớn hơn 1,8 và nhỏ hơn 2,2. Như vậy, ta có thể kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong các mơ hình hồi quy.
Sau cùng ta cần kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi thông qua kiểm định White. Ta cũng nhận thấy rằng kết quả kiểm định White của các mơ hình ở bảng 4.6 của các mơ hình từ (4), (5) và (7) có prob lần lượt là 0,9738; 0,1264; 0,2115 đều lớn hơn 5%. Có nghĩa là các mơ hình này khơng có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
Tuy nhiên, đối với mơ hình (6) ta thấy rằng prob = 0,0082 <5%, tức có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi. Do vậy ta cần thực hiện khắc phục hiện tượng này bằng chương trình Eview 6.0, thực hiện nhiều phương pháp khắc phục và ta thu được kết quả hồi quy mới bằng phương pháp của Harvey & Godrey (1976,1979) như sau.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy SDROE sau khi khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
Dependent Variable: SD ROE Method: Least Squares
Date: 12/11/13 Time: 21:00 Sample: 1 168
Included observations: 168 Weighting series: WT3
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
TB TCA_TA -0.187397 0.091844 -2.040377 0.0429 TB TCL_TA 0.159130 0.074379 2.139453 0.0339 C 0.167737 0.062931 2.665413 0.0085
Weighted Statistics
R-squared 0.039887 Mean dependent var 0.106552 Adjusted R-squared 0.028249 S.D. dependent var 0.165035 S.E. of regression 0.168005 Akaike info criterion -0.711955 Sum squared resid 4.657216 Schwarz criterion -0.656170 Log likelihood 62.80419 Hannan-Quinn criter. -0.689314 F-statistic 3.427373 Durbin-Watson stat 2.089832 Prob(F-statistic) 0.034802
Unweighted Statistics
R-squared 0.042323 Mean dependent var 0.134616 Adjusted R-squared 0.030714 S.D. dependent var 0.347240 S.E. of regression 0.341866 Sum squared resid 19.28396 Durbin-Watson stat 2.035634
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.609368 Prob. F(6,161) 0.1477 Obs*R-squared 9.505910 Prob. Chi-Square(6) 0.1471 Scaled explained SS 312.4123 Prob. Chi-Square(6) 0.0000
(Nguồn : Tính tốn của tác giả từ chương trình Eview 6.0)
Từ bảng 4.8, ta có kết quả hồi quy mới cho SDROE và ta thấy rằng TCA/TA có mối nghịch chiều và TCL/TA có mối quan hệ cùng chiều với SDROE, và các mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê. Các kiểm định F, Durbin-Watson và White đã cho thấy sự phù hợp của mơ hình mới này.
Tóm lại, qua các thủ tục kiểm định và khắc phục cần thiết, ta thấy rằng các mơ hình hồi quy SDSales, SDROA khơng có ý nghĩa thống kê và chỉ có các mơ hình
hồi quy SDROE và SDq là mơ hình tốt vì phù hợp với tập dữ liệu, đồng thời khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan hay phương sai thay đổi trong mơ hình. Ta thu được kết quả là có 2 mơ hình hồi quy có ý nghĩa và được viết lại như sau:
SDROE = 0,168 - 0,187(TCA/TA)i + 0,159(TCL/TA)i (6) SDq = 0,837+ 0,787(TCA/TA)i - 1,601(TCL/TA)i (7)
Bên cạnh đó, chỉ số R-squared của hai mơ hình này khá thấp với các giá trị tương ứng là 0.039887 và 0,177838 nghĩa là 4% thay đổi của SDROE và 17,8% thay đổi
của SDq được giải thích bằng các biến TCA/TA và TCL/TA.
Như vậy, từ kết quả phân tích hồi quy mối quan hệ nhân quả giữa quản trị vốn luân chuyển và rủi ro, ta có cơ sở để chấp nhận giả thuyết nghiên cứu H4, H5 và bác bỏ các giả thuyết H6, H7.
Bảng 4. 9: Tóm tắt kết quả hồi quy so với dự báo ban đầu và các nghiên cứu trước đây Biến độc lập Biến phụ thuộc Dấu dự báo ban đầu Dấu của những nghiên cứu trước
Kết quả nghiên cứu TCA/TA ROA + +/-/NA + ROE + +/NA NA Tobin’q + +/-/NA + SDSales NA -/NA NA SDROA NA -/NA NA SDROE NA -/NA - SDq NA +/NA + TCL/TA ROA - +/-/NA - ROE - +/-/NA NA Tobin’q - +/-NA NA
Biến độc lập Biến phụ thuộc Dấu dự báo ban đầu Dấu của những nghiên cứu trước
Kết quả nghiên cứu SDSales NA NA NA SDROA NA +/-/NA NA SDROE NA +/NA + SDq NA -/NA -
Từ bảng trên, kết quả nghiên cứu của đã cho thấy rằng mối tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc cũng tương đối phù hợp so với các nghiên cứu trước đây và dự báo ban đầu. Tuy nhiên, cũng có một số khác biệt xảy ra. Như đã trình bày trong phần dự báo về kết quả thống kê, điều này có thể do các nghiên cứu được thực hiện ở các quốc gia, môi trường khác nhau cũng như liên quan đến việc các mơ hình trước đây chạy hồi quy theo từng năm dẫn đến các kết quả thống kê chưa thực sự có nhiều ý nghĩa (T.Afza và M.S.Nair 2007) và số lượng quan sát thấp như Faris Nasif Alshubiri (2011) với tổng cộng 365 quan sát (bao gồm 295 quan sát cho doanh nghiệp và 70 quan sát cho ngân hàng), Onwumere, Imo G.Ibe và O.C Ugban (2012) với 140 quan sát.