Dữ liệu nghiên cứu được thu thập dưới dạng dữ liệu bảng (Panel data). Các phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), phương pháp hồi quy tác động cố định (Fixed effect) và hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random effect) được sử dụng để phân tích ảnh hưởng của chất lượng báo cáo tài chính và kỳ hạn nợ ngắn đến hiệu quả đầu tư.
Nhằm xem xét ảnh hưởng của lợi nhuận chứng khoán kỳ vọng đến tiền nắm giữ của các doanh nghiệp và kiểm tra tính tác động của lợi nhuận chứng khốn kỳ vọng đối
với các cơng ty có triển vọng tăng trưởng trong tương lai khác nhau trong giai đoạn 2010 – 2013. Quy trình hồi quy được tiến hành gồm các bước như sau:
Bước 1: Tính thống kê mô tả chuỗi dữ liệu của các biến;
Bước 2: Xem xét mối tương quan giữa các biến bằng cách sử dụng ma trận hệ
số tương quan, qua đó kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến;
Bước 3: Kiểm định các giả thuyết cơ bản của mơ hình hồi quy Pooled OLS
(Bao gồm kiểm định cho mẫu phụ):
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định Breusch – Pagan test
với giả thuyết H0 là khơng có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình. Khi kiểm
định cho ra kết quả có Prob > Chi2 lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0, từ đó kết luận mơ hình có khơng xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi. Trong trường hợp hồi quy Pooled OLS có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra thì sẽ vi phạm các điều kiện của mơ hình OLS, dẫn đến các kết quả hồi quy khơng cịn là ước lượng không chệch. Khi có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, khi ước lượng bằng mơ hình Pooled OLS khơng thể khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi mà chỉ có thể điều chỉnh để nó có mức ý nghĩa đáng tin cậy hơn.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng Wooldridge test với giả thuyết H0 là
khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Khi kiểm định cho ra kết quả có
Prob > F lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0, từ đó kết luận mơ hình có xuất hiện
hiện tượng tự tương quan. Trong trường hợp có hiện tượng tự tương quan, cũng tương tự như vấn đề phương sai thay đổi, khi ước lượng bằng mơ hình Pooled OLS khơng thể khắc phục được hiện tượng tự tương quan mà chỉ có điều chỉnh để nó có mức ý nghĩa đáng tin cậy hơn.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyết thơng qua nhân tử phóng đại phương sai – VIF. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến, các hệ số của mơ hình hồi quy là khơng xác định cịn các sai số tiêu chuẩn là vơ hạn, điều này có thể đưa đến các hiện tượng như
dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể sai, R2 cao nhưng tỉ số t ít ý nghĩa… Dấu hiệu để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến là tương quan cặp giữa các
biến giải thích cao, R2 cao nhưng tỉ số t ít ý nghĩa, sử dụng nhân tử phóng đại phương
sai – VIF, nếu biến nào có VIF lớn hơn 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Bước 4: Kiểm định lựa chọn các mơ hình (Bao gồm cả kiểm định lựa chọn cho mẫu phụ):
Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy FEM và phương pháp hồi quy REM thì phương pháp nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến. Để xác định vấn đề này bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman.
Phương pháp Kiểm định Hausman (Hausman, 1978) được thực hiện với giả thuyết HO
là các khác biệt trong hệ số hồi quy của RE và FE khơng có tính hệ thống. Khi kiểm
định cho ra kết quả có Prob > Chi2 lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0, khi đó
mơ hình RE là thích hợp hơn để giải thích cho mối tương quan giữa các biến.
Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy FEM và phương pháp hồi quy Pooled OLS thì phương pháp nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến. Để xác định vấn đề này bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Time
fixed effect với giả thuyết HO cho rằng tất cả các hệ số của mơ hình FEM đều bằng 0.
Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > F lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết HO,
nghĩa là khơng có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau, khi đó mơ hình Pooled OLS là thích hợp hơn để giải thích cho mối tương quan giữa các biến.
Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy FEM và phương pháp hồi quy REM thì phương pháp nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến. Để xác định vấn đề này bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch-
tượng trong mơ hình hồi quy là bằng 0, khơng có sự khác biệt trọng yếu nào giữa các quan sát. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả
thuyết HO, nghĩa là phương pháp hồi quy RE là khơng hiệu quả và do đó phương pháp
hồi quy Pooled OLS nên được sử dụng.
Bước 5: Hồi quy mơ hình chính bằng 03 phương pháp Pooled OLS, FE và RE. Nếu bước 3 kiểm định có phương sai thay đổi và tự tương quan đối với mơ hình Pooled OLS thì sử dụng Cluster ở mức độ năm để điều chỉnh.
Phương pháp hồi quy Pooled OLS có dạng như sau:
yit = a + bxit + eit
Mơ hình pooled OLS là mơ hình sử dụng dữ liệu bảng để phân tích bằng hình thức sử dụng tất cả dữ liệu bằng cách xếp chồng không phân biệt từng đối tượng riêng biệt với giả thiết là hệ số của các đối tượng này là không đổi.
Phương pháp hồi quy Fixed Effect (FEM) có dạng như sau:
yit = ai + bxit + eit
Trong đó, t = 1…,T và I = 1,..,N. Qua đó, chúng ta có dữ liệu bảng bao gồm N đối tượng và T thời điểm.
Mơ hình FEM có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để mơ hình có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Có 02 phương pháp được áp dụng để ước lượng các tham số của mơ hình tác động cố định, thứ nhất là ước lượng hồi quy biến giả tối thiểu với mỗi biến giả đại diện cho mỗi đối tượng quan sát của mẫu, thứ hai là ước lượng tác động cố định. Tuy nhiên, mơ hình FEM có nhược điểm khơng đo lường được tác nhân không thay đổi theo thời gian.
yit = a + bxit + ai + eit
Trong đó, t = 1…,T và I = 1,..,N. Qua đó, chúng ta có dữ liệu bảng bao gồm N đối tượng và T thời điểm.
Trong mơ hình, sai số cổ điển được chia làm 02 thành phần. Thành phần ai đại
diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian. Thành phần eit đại diện cho tất cả các yếu tốt không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng và thời gian. Do đó, với mơ hình này, đặc điểm riêng giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích, REM xem các phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) là một biến giải thích mới.
Bước 6: Diễn đạt và biện luận hệ số của các biến trong mơ hình được lựa chọn; Bước 7: Hồi quy mẫu phụ với các phương pháp hồi quy Pooled OLS, FE, RE để xác định liệu ảnh hưởng của lợi nhuận chứng khoán kỳ vọng đến tiền nắm giữ của các doanh nghiệp có khác nhau đối với các cơng ty có kỳ vọng về tỷ suất lợi nhuận trong tương lai khác nhau hay không;
Bước 8: Diễn đạt và biện luận kết quả hồi quy mẫu phụ theo các nhóm khác nhau về tỷ suất lợi nhuận tương lai đã phân biệt để xác định liệu mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán kỳ vọng và tiền nắm giữ của các cơng ty có tỷ suất lợi nhuận trong tương lai khác nhau có khác nhau hay khơng.