3. Dữ liệu, phương pháp và mô hình nghiên cứu
3.4. Phương pháp nghiên cứu
k 1,2,...,6 ).
Trong luận văn này tôi sử dụng phương pháp thống kê mô tả bằng phần mềm Eviews để mô tả các chỉ số cơ bản về giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất của các biến số trong mơ hình nghiên cứu.
Dựa trên Bảng ma trận tương quan của các biến số để phân tích và dự đốn tác động của các biến lên chính sách cổ tức, đồng thời làm căn cứ dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình trước khi phân tích hồi quy.
Trong luận văn này tôi sử dụng dữ liệu Bảng với 124 cơng ty phi tài chính trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2013. Các dạng mơ hình có thể tiếp cận cho dữ liệu Bảng là mơ hình hồi quy Pooled Ordinary Least Square (Pooled OLS), Fixed effects model (FEM), Random effects model (REM). Tuy nhiên mỗi mơ hình đều có những ưu và nhược điểm riêng. Do đó trong bài nghiên cứu này tơi sử dụng đồng thời 3 dạng mơ hình trên và sử dụng các kỹ thuật thống kê để lựa chọn mơ hình phù hợp nhất.
So sánh giữa mơ hình Pool OLS và REM bằng kiểm định Breusch and Pagan.
Giả thiết H0: Lựa chọn mơ hình Pool OLS Giả thiết H1: Lựa chọn mơ hình REM
Nếu giá trị Prob trong kiểm định Breusch and Pagan > 0.1 thì chấp
nhận giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 10%. Điều này chứng tỏ mơ hình Pool OLS
là phù hợp hơn REM.
So sánh giữa mơ hình REM và FEM bằng kiểm định Hausman
Giả thiết H0: Lựa chọn mơ hình REM Giả thiết H1: Lựa chọn mơ hình FEM
Nếu giá trị Prob trong kiểm định Hausman > 0.1 thì chấp nhận giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 10%. Điều này chứng tỏ mơ hình REM là phù hợp hơn FEM.
So sánh giữa mơ hình Pool OLS và FEM bằng kiểm định F.
Giả thiết H1: Lựa chọn mơ hình FEM
Nếu giá trị Prob trong kiểm định F > 0.1 thì chấp nhận giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 10%. Điều này chứng tỏ mơ hình Pool OLS là phù hợp hơn FEM.
Đồng thời tơi cịn sử dụng kiểm định RAMSAY RESET để kiểm
tra xem mơ hình nghiên cứu có bỏ sót biến hay khơng Giả thiết H0 : Mơ hình hồi quy khơng bỏ sót biến Giả thiết H1 : Mơ hình hồi quy bỏ sót biến
Nếu giá trị Prob trong kiểm định RAMSAY RESET > 0.1 thì chấp nhận giả thiết H0 với mức ý nghĩa 10%. Điều này chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng bỏ sót biến.
Hơn nữa trong mỗi hàm hồi quy tôi đều sử dụng ước lượng robust và cluster để kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.
Ngoài ra luận văn cịn tiến hành phân tích độ nhạy bằng cách thay ROA bằng ROE, thay đổi cách đo lường biến sở hữu nhà nước bằng biến giả (STATECONTROL – nhận giá trị 1 nếu tỷ lệ sở hữu cổ phần của nhà nước chiếm từ 50% trở lên, nhận giá trị 0 nếu ngược lại), và thay đổi cách đo lường sở hữu nước ngoài bằng biến giả (FOREIGNBIG - nhận giá trị 1 nếu tỷ lệ sở hữu cổ phần của nhà đầu tư nước ngoài chiếm từ 5% trở lên, nhận giá trị 0 nếu ngược lại).