C -20.15951*** (-17,73) SIZE 0.69688*** (16,29) ROA(%) -0.025379*** (-3,29) LEVERAGE(%) 0.011733*** (4,14) INDUSTRY 0.080446*** (4,37) McFadden R- squared 0.132893 Mẫu 3021
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews
Size là logarit tự nhiên của tổng tài sản. ROA là thu nhập hoạt động trên tổng tài sản. Leverage tổng nợ so với tổng tài sản.Idustry là biến giả nghành.
***, **, * thể hiện mức ý nghĩa tương ứng 1%, 5% và 10%
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy logistic-mơ hình hồi quy phi tuyến ta sử dụng hệ số Pseudo R-squared theo cách tính của Mc Fadden . Giá trị này là tiêu chí cho biết mơ hình phù hợp với dữ kiện đến mức nào. Thơng thường trong mơ hình hồi quy tuyến tính hệ số R-squared được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình. R-squared được tính từ hai nguồn tổng bình phương là bình phương của mơ hình SSR – Regression Sum of Squared và bình phương phần dư SSE- Error Sum of Squared.
Với hồi quy logistic thì khơng tồn tại hệ số R-squared vì biến phụ thuộc là biến nhị phân. Tuy nhiên để đánh giá mơ hình hồi quy thì ta sử dụng Pseudo R-squared. Sở dĩ ta gọi là Pseudo R-squared vì có thang đo tương tự R-squared, nhận giá trị từ 0 đến 1 (tuy nhiên Pseudo R-squareds không bao giờ đạt được giá trị 0 hoặc 1). Giá
trị Pseudo R-squareds càng lớn thì độ phù hợp của mơ hình càng cao. Thơng thường có nhiều cách tính hệ số Pseudo R-Squareds của nhiều tác giả như Efron's, McFadden's, Cox & Snell, Nagelkerke / Cragg & Uhler's, McKelvey & Zavoina,
2
Count. Với phần mềm Eview thì cung cấp cho ta hệ số McFadden R.
2
Trong mơ hình này thì McFadden R = 0,13 điều này cho thấy mơ hình có mức độ phù hợp ở mức chấp nhận được. Mức độ giải thích của các biến khá tốt.
Kết quả hồi quy cho thấy tất cả hệ số đều có ý nghĩa thống kê ở mức cao 1%. Hệ số Size là dương cho biết rằng các cơng ty lớn có nhiều khả năng thực hiện các quyết định thoái vốn. Điều này đúng với thực tế khi các doanh nghiệp lớn là các doanh nghiệp mà có hoạt động kinh doanh đa dạng, đầu tư dàn trải do đó thực hiện thối
vốn đầu tư là một vấn đề trọng tâm trong việc tái cấu trúc doanh nghiệp. Kết quả là
phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Haynes &Wright (2003).
Warusawitharana (2008) cũng cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp là một yếu tố dự báo mạnh mẽ của hoạt động thoái vốn ở Mỹ. Tương tự như vậy, Ahn và Walker (2007 ) chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp là yếu tố quan trọng nhất trong quyết định thoái vốn.
Hiệu suất hoạt động tác động âm và có ý nghĩa đến quyết định thối vốn. Một hiệu suất hoạt động thấp đi kèm với các quyết định thoái vốn. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Warusawitharana (2008). Ngoài ra nghiên cứu của Montgomery và Thomas (1988) kết luận rằng các cơng ty thối vốn có lợi nhuận thấp hơn trước khi thực hiện thoái vốn. Haynes và cộng sự (2003) cũng tìm thấy một mối quan hệ âm yếu giữa lợi nhuận của đầu tư vốn và hoạt động thối vốn ở Anh.
Đối với địn bẩy nợ thì có tác động dương với mức ý nghĩa thống kê cao. Điều này có nghĩa những doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao thường gặp những hạn chế tiếp cận nguồn vốn chính vì thế mà xu hướng thối vốn tăng cao đối với các cơng ty có tỷ lệ nợ cao. Hệ số dương giữa đòn bẩy nợ và quyết định thối vốn đã được tìm thấy
trong kết quả của các nghiên cứu trước đây của các nhà nghiên cứu Lang và Stulz (1995); Haynes &Wright (2003); Hillier & Werema (2009); Wee & Tan (2010) 4.3Kết quả kiểm định hồi quy
4.3.1Kết quả hồi quy cho biến tài chính
Từ bảng 4.4 ta có phương trình hồi quy để tính tốn giá trị xác suất, giá trị này
cho thấy xu hướng doanh nghiệp sẽ thực hiện thối vốn trong vịng 12 tháng tới.
Divest =-20,1595 +0,6969Size –0,0254ROA- 0,0117Leverage +0,0804Industry
Giá trị xác suất được tính tốn bằng cách thế giá trị các biến vào mơ hình hồi quy
̂̂ ̂ ̂
̂ )
ψ là hàm logistic được xác định bằng ψ (z) = ez / (1 + ez) .
Sau khi tính tốn được giá trị xác suất ta tiến hành ghép cặp và lựa chọn ra 501 quan sát có giá trị xác suất gần với từng quan sát trong nhóm thối vốn nhất. Từ đó ta có một mẫu kết hợp. Mẫu kết hợp là mẫu bao gồm 501 biến quan sát được xác định là có thực hiện thối vốn (Phụ lục 4) trong giai đoạn nghiên cứu và 501 biến quan sát khơng thực hiện thối vốn (Phụ lục 5) nhưng có giá trị xác suất (Pscore) gần với mỗi cơng ty trong nhóm thối vốn nhất và trong cùng 1 nghành cơng nghiệp. Kết quả của quy trình kết hợp là ta có một mẫu gồm 1002 quan sát trong đó về mặt lý thuyết ta khơng thể phân biệt được khả năng thối vốn của mỗi cơng ty trong từng năm. Hình 4.4 thể hiện sự tương đồng khi ghép cặp giá trị xác suất hai nhóm cơng ty, số liệu cụ thể được trình bày trong phụ lục 6.
Mã ngành 11 09 08 07 06 Cơng ty thối vốn 05 04 03 Công ty ghépcặp 02 01 50 40 30 20 10 0 1020 30 40 50 Giá trị xác suất (%)