CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5 Hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống và các
các biến kiểm sốt
Như kết quả phân tích hồi quy giữa giá trị thị trường với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống trong mơ hình (2) thì rủi ro hệ thống có tác động cùng chiều đến giá trị công ty, tức là một sự gia tăng trong rủi ro hệ thống sẽ làm tăng giá trị công ty và rủi ro phi hệ thống có tác động ngược chiều đến giá trị công ty, tức là một sự gia tăng trong rủi ro phi hệ thống sẽ làm giảm giá trị công ty. Tuy nhiên, điều này chỉ đúng trong trường hợp chỉ có rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống tham gia vào sự tác động đến giá trị cơng ty mà khơng có sự tham gia của các yếu tố khác.
Mơ hình nghiên cứu (4) đánh giá mối quan hệ giữa giữa giá trị thị trường và rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống với sự tham gia của các biến kiểm sốt. Kết quả phân tích hồi quy của mơ hình (4) sẽ được trình bày trong các bảng dưới đây:
Bảng 4.12: Kết quả tóm tắt mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .797a .636 .630 .48101 2.092
a. Predictors: (Constant), Log(Asset), Log(Age), Non-Systematic Risk, Systematic
b. Dependent Variable: Tobin Q
Kết quả ở bảng 4.12 cho thấy rằng rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống, tuổi cơng ty và tổng tài sản giải thích được 63% sự thay đổi trong giá trị công ty (với Adjusted R Square = 0,63). Đồng thời giá trị Durbin-Watson cũng cho thấy khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy này (1,5 < Durbin- Watson = 2,092 < 2,5).
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Bảng 4.13: Kết quả tóm tắt mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị cơng ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát
Regression 99.024 4 24.756 106.997 .000b
1 Residual 56.686 245 .231
Total 155.710 249
a. Dependent Variable: Tobin Q
b. Predictors: (Constant), Log(Asset), Log(Age), Non-Systematic Risk,
Systematic Bảng 4.13 trình bày kết quả phân tích Anova của mơ hình phân tích hồi quy đa
biến nhằm kiểm định sự phù hợp của mơ hình cho thấy mơ hình hồi quy là hoàn toàn phù hợp ở mức ý nghĩa 5% với giá trị Sig = 0,000 < 0,05.
Bảng 4.14: Kết quả phân tích mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1 (Constant) -.234 .365 -.640 .523 Non-Systematic Risk -1.398 .324 -.168 -4.317 .000 .983 1.017 Systematic 7.925 .434 .720 18.268 .000 .957 1.045 Log(Age) -.012 .110 -.004 -.110 .913 .978 1.023 Log(Asset) .155 .036 .168 4.287 .000 .970 1.031
Bảng 4.14 trình bày kết quả phân tích mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị cơng ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát cho thấy:
- Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của rủi ro hệ thống lần lượt là 7,925 và 0,720 cho thấy rằng rủi ro hệ thống vẫn có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty ngay cả khi có sự tham gia của các biến kiểm soát ở trong mơ hình, tức là một sự gia tăng trong rủi ro hệ thống sẽ làm tăng giá trị công ty và ngược lại. Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% với Sig = 0,000
< 0,05.
- Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của rủi ro phi hệ thống lần lượt là -1,398 và -0,168 cho thấy rằng rủi ro phi hệ thống vẫn có tác động ngược chiều đến giá trị cơng ty ngay cả khi có sự tham gia của các biến kiểm sốt ở trong mơ hình, tức là một sự gia tăng trong rủi ro phi hệ thống sẽ làm giảm giá trị cơng ty và ngược lại. Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% với Sig = 0,000 < 0,05.
- Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của tuổi công ty lần lượt là -0,012 và -0,004 cho thấy rằng tuổi cơng ty có tác động ngược chiều đến giá trị công ty. Tuy nhiên giá trị Sig cho thấy rằng kết quả này hồn tồn khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% với Sig = 0,913 > 0,05. Như vậy tuổi cơng ty hồn tồn khơng có ảnh hưởng đến giá trị cơng ty.
- Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của tổng tài sản lần lượt là 0,155 và 0,168 cho thấy rằng tổng tài sản có tác động cùng chiều đến giá trị công ty, tức là một sự gia tăng trong tổng tài sản sẽ làm gia tăng giá trị cơng ty và ngược lại. Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% với Sig = 0,000
< 0,05.
- Đồng thời giá trị VIF cũng cho thấy rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy này với giá trị VIF của các biến < 5.
Như vậy kết quả phân tích hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống với sự tham gia của các biến kiểm soát cho thấy rằng rủi ro hệ thống
có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty, tức là một sự gia tăng trong rủi ro hệ thống sẽ làm tăng giá trị công ty và ngược lại và rủi ro phi hệ thống có tác động ngược chiều đến giá trị công ty, tức là một sự gia tăng trong rủi ro phi hệ thống sẽ làm giảm giá trị công ty và ngươc lại. Đồng thời hệ số Beta đã chuẩn hóa của rủi ro hệ thống lớn hơn hệ số Beta đã chuẩn hóa của rủi ro phi hệ thống (0,720 > 0,168) nên rủi ro hệ thống sẽ có tác động mạnh hơn đến giá trị cơng ty. Điều này giải thích vì sao tổng rủi ro sẽ có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty như kết quả phân tích hồi quy ở mơ hình (3).
Bên cạnh đó, kết quả phân tích hồi quy cũng cho ta thấy rằng số tuổi công ty khơng có ảnh hưởng gì đến giá trị cơng ty, chỉ có tài sản mới góp phần vào làm tăng giá trị công ty.
4.6 Hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro phân chia theo quy mơ (Khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt)
Như những kết quả phân tích hồi quy ở mơ hình (1) và (3) đã cho ta thấy rằng tổng rủi ro ln có tác động cùng chiều đến giá trị cơng bất kể có sự tham gia của các biến kiểm sốt vào trong mơ hình hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro hay khơng.
Mục đích phân tích hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro phân chia theo quy mô khi không có sự tham gia của các biến kiểm soát nhằm mục đích cho ta thấy rằng liệu có sự khác biệt về mối quan hệ giữa giá trị công ty với tổng rủi ro đối với các cơng ty có quy mơ khác nhau hay khơng. Kết quả phân tích hồi quy này được thể hiện trong các bảng dưới đây.
Bảng 4.15: Kết quả tóm tắt mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro phân chia theo quy mơ với khơng có sự tham gia của các biến kiểm soát
Model Summarya
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Lớn .214b .046 .036 .80970
Vừa .291b .085 .074 .80362
Nhỏ .317b .101 .086 .59816
Kết quả tóm tắt ở bảng 4.15 cho thấy rằng:
- Ở các cơng ty có quy mơ lớn thì tổng rủi ro giải thích được 4,6% sự thay đổi trong giá trị cơng ty.
- Ở các cơng ty có quy mơ vừa thì tổng rủi ro giải thích được 8,5% sự thay đổi trong giá trị công ty.
- Và ở các cơng ty có quy mơ nhỏ thì tổng rủi ro giải thích được 10,1% sự thay đổi trong giá trị cơng ty.
Như vậy kết quả tóm tắt ở bảng 4.15 cho ta thấy rằng đối với các cơng ty có quy mơ nhỏ thì tổng rủi ro đóng vai trị lớn hơn trong việc giải thích sự thay đổi trong giá trị cơng ty.
Bảng 4.16: Kết quả phân tích ANOVA mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị cơng ty với tổng rủi ro phân chia theo quy mơ với khơng có sự tham gia của các biến
kiểm soát
ANOVAa,b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Lớn Regression 2.933 1 2.933 4.473 .037c Residual 60.972 93 .656 Total 63.904 94 Vừa Regression 5.269 1 5.269 8.158 .005c Residual 56.831 88 .646 Total 62.100 89 Nhỏ Regression 2.520 1 2.520 7.043 .010c Residual 22.541 63 .358 Total 25.061 64
Kết quả phân tích ANOVA ở bảng 4.16 nhằm kiểm định sự phù hợp của mơ hình cho thấy rằng các mơ hình hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro phân chia theo quy mơ khi khơng có sự tham gia của các biển kiếm sốt là hoàn toàn phù hợp với giá trị Sig lần lượt là lớn 0,037, vừa 0,005, và nhỏ 0,01 đều nhỏ hơn 0,05.
Bảng 4.17: Kết quả phân tích mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị cơng ty với tổng rủi ro phân chia theo quy mơ với khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt
Coefficientsa,b Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta Lớn (Constant) 1.673 .198 8.446 .000 Total Risk 1.656 .783 .214 2.115 .037 Vừa (Constant) 1.381 .179 7.706 .000 Total Risk 2.049 .717 .291 2.856 .005 Nhỏ (Constant) 1.377 .150 9.192 .000 Total Risk 1.701 .641 .317 2.654 .010
Kết quả phân tích ở bảng 4.17 cho thấy rằng:
- Ở các cơng ty có quy mơ lớn thì hệ số B và hệ số Beta đã chuẩn hóa lần lượt là 1,656 và 0,214 cho thấy rằng tổng rủi ro có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty. Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% với giá trị Sig = 0,037 < 0,05.
- Ở các cơng ty có quy mơ vừa thì hệ số B và hệ số Beta đã chuẩn hóa lần lượt là 2,049 và 0,291 cho thấy rằng tổng rủi ro có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty. Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% với giá trị Sig = 0,005 < 0,05.
- Ở các cơng ty có quy mơ nhỏ thì hệ số B và hệ số Beta đã chuẩn hóa lần lượt là 1,701 và 0,317 cho thấy rằng tổng rủi ro có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty. Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% với giá trị Sig = 0,01 < 0,05.
Như vậy kết quả phân tích hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro khi khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt cho ta thấy rằng tổng rủi ro ln có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty mà khơng có sự khác biệt giữa các cơng ty có quy mơ lớn, vừa hay nhỏ. Tuy nhiên, thông qua hệ số Beta đã chuẩn hóa thì ta thấy rằng đối với các cơng ty có quy mơ nhỏ thì tổng rủi ro có ảnh hưởng mạnh hơn đến giá trị cơng ty so với các cơng ty có quy mơ vừa và lớn.
4.7 Hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống phân chia theo quy mơ (Khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt) chia theo quy mơ (Khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt)
Kết quả phân tích hồi quy ở mơ hình (2) và (4) cho thấy rằng rủi ro hệ thống ln có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty và rủi ro phi hệ thống ln có tác động ngược chiều đến giá trị cơng ty bất kể có sự tham gia của các biến kiểm sốt hay khơng. Thế nhưng liệu điều này là đúng hoàn toàn đối với các cơng ty có quy mơ khác nhau?
Kết quả hồi quy được trình bày ở các bảng dưới đây sẽ chứng minh điều này.
Bảng 4.18: Kết quả tóm tắt mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị cơng ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống phân biệt theo quy mô công ty
Model Summarya,c
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Lớn .812b .659 .652 .48656 2.171 Vừa .761b .579 .569 .54811 1.777 Nhỏ .730b .532 .517 .43482 2.145
Kết quả tóm tắt ở bảng 4.15 cho thấy rằng:
- Ở các cơng ty có quy mơ lớn thì rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống góp phần giải thích được 65,2% sự thay đổi trong giá trị công ty (Adjusted R Square = 0,652). Giá trị Durbin-Watson cũng cho thấy rằng khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy (1,5 < Durbin-Watson = 2,171 < 2,5).
- Ở các cơng ty có quy mơ vừa thì rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống góp phần giải thích được 56,9% sự thay đổi trong giá trị công ty (Adjusted R Square = 0,569). Giá trị Durbin-Watson cũng cho thấy rằng khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy (1,5 < Durbin-Watson = 1,777 < 2,5).
- Ở các cơng ty có quy mơ nhỏ thì rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống góp phần giải thích được 51,7% sự thay đổi trong giá trị công ty (Adjusted R Square =
0,517). Giá trị Durbin-Watson cũng cho thấy rằng khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy (1,5 < Durbin-Watson = 2,145 < 2,5).
Bảng 4.19: Kết quả phân tích ANOVA mơ hình chạy hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống phân biệt theo quy mô công ty
ANOVAa,b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Lớn Regression 42.124 2 21.062 88.968 .000c Residual 21.780 92 .237 Total 63.904 94 Vừa Regression 35.963 2 17.981 59.852 .000c Residual 26.137 87 .300 Total 62.100 89 Nhỏ Regression 13.339 2 6.669 35.276 .000c Residual 11.722 62 .189 Total 25.061 64
Theo kết quả phân tích Anova nhằm kiểm định sự phù hợp của các mơ hình hồi quy ở bảng 4.19 cho thấy rằng các mơ hình hồi quy là hồn toàn phù hợp ở mức ý nghĩa 5% với giá trị Sig = 0,000 < 0,05.
Bảng 4.20: Kết quả phân tích hồi quy giữa giá trị cơng ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống phân biệt theo quy mô công ty
Coefficientsa,b Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF Lớn (Constant) 1.107 .127 8.729 .000 Non-Systematic Risk -1.420 .528 -.167 -2.691 .008 .958 1.044 Systematic 9.203 .752 .761 12.239 .000 .958 1.044 Vừa (Constant) 1.202 .124 9.728 .000 Non-Systematic Risk -1.495 .602 -.173 -2.484 .015 .995 1.005 Systematic 8.022 .767 .729 10.456 .000 .995 1.005 Nhỏ (Constant) 1.281 .110 11.677 .000 Non-Systematic Risk -1.231 .606 -.177 -2.031 .047 .994 1.006 Systematic 6.677 .806 .722 8.283 .000 .994 1.006 Theo kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.20 cho ta thấy:
- Ở các cơng ty có quy mơ lớn thì rủi ro hệ thống có tác động cùng chiều đến giá trị công ty thông qua giá trị B và giá trị Beta chuẩn hóa lần lượt là 9,203 và 0,761. Rủi ro phi hệ thống có tác động ngược chiều đến giá trị cơng ty thông qua giá trị B và giá trị Beta chuẩn hóa lần lượt là -1,420 và -0,167. Bởi vì hệ số Beta chuẩn hóa của rủi ro hệ thống lớn hơn so với hệ số Beta chuẩn hỏa của rủi ro phi hệ thống nên rủi ro hệ thống có tác động mạnh hơn đến giá trị cơng ty so
với rủi ro phi hệ thống, điều này đã được chứng minh ở phần trên khi tổng rủi ro có tác động cùng chiều đến giá trị công ty. Kết quả này hồn tồn có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% bởi vì giá trị Sig của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống lần lượt là 0,000 và 0,008 đều nhỏ hơn 0,05.
- Ở các cơng ty có quy mơ vừa thì rủi ro hệ thống cũng có tác động cùng chiều