2.2.3.2 .Tính độc lập của HĐQT
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Bước 1: Thống kê mô tả biến phụ thuộc và các biến giải thích của mơ hình để đưa ra các nhận định ban đầu về đặc điểm các mẫu nghiên cứu:
- Xu hướng biến động của tỷ suất cổ tức bình qn theo thời gian, theo nhóm các doanh nghiệp SOEs và NSOEs : xu hướng biến động của mẫu nghiên cứu trong luận văn này có thống nhất với xu hướng biến động ở các bài nghiên cứu trước ở các quốc gia khác?
35
- Phân phối mẫu: giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn của các biến. Bước 2: Kiểm định mức độ tác động của các biến giải thích đến biến phụ thuộc và ý nghĩa thống kê của các tham số hồi quy: Lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp giữa mơ hình hồi quy gộp (Pooled model), mơ hình tác động cố định (Fixed Effect Model – FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model – FEM) bằng phương pháp kiểm định F-limer test và kiểm định Hausman test. Dữ liệu bảng được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu kinh tế và được sử dụng trong đề tài này. Dữ liệu bảng là dữ liệu mà các quan sát của dữ liệu này bao gồm các quan sát chéo và các quan sát chéo này lại được quan sát theo thời gian (Nguyễn Trọng Hoài, 2006). Giả sử mơ hình hồi quy đơn gỉan của dữ liệu bảng có dạng sau:
Yi,t=β1 +β2X1i,t+β3X2i,t+Ɛi,t (3.2) i: là các đơn vị chéo (i= 1, 2, 3,…N) t:là các đơn vị thời gian (t=1, 2, 3,…T)
Các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng được áp dụng phổ biến nhất hiện nay là mơ hình Pool OLS, mơ hình FEM và mơ hình REM.
Phương pháp hồi quy gộp (Pooled Regression): Theo Guajarati (1997) đây là phương pháp đơn giản nhất khi hồi quy dữ liệu bảng vì khơng kể đến tính chất khơng gian và thời gian của dữ liệu, tức xem các hệ số β1, β2, β3
không đổi theo thời gianvà không gian. Cách tiếp cận đơn giản nhất là định lượng dữ liệu mẫu bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (phương pháp OLS). Theo Wooldridge (2003), tổng hợp các mẫu ngẫu nhiên rút ra từ một tổng thể, nhưng ở những thời điểm khác nhau, chúng ta có thể ước lượng chính xác hơn và số liệu thống kê thử nghiệm sẽ chắc chắn hơn. Tuy nhiên, trên thực tế thì bảng dử liệu tổng hợp cho thấy chúng chứa đựng nhiều đặc tính riêng của các
36
đơn vị chéo tạo nên tung độ gốc khác nhau. Do vậy, mơ hình Pooled OLS có thể bóp méo hình ảnh thực sự về mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Phương pháp hồi quy tác động cố định (FEM): đây là phương pháp được dùng khá phổ biến. Trong phương pháp này, hệ số chặn thay đổi theo không gian (βi1
). Mỗi cơngty sẽ có hệ số chặn riêng. Kỹ thuật để tính tốn hệ số gốc thay đổi là dùng cách đặt biến giả:
β1
i,t= α1+ D1α2+ D2α3+… Di-1α (3.3) Sẽ có (N-1) biến giả theo khơng gian
Phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM): trong phương pháp tác động ngẫu nhiên REM, chỉ số có hệ số gốc chung cho các quan sát, là giá trị trung bình của NxT quan sát. Chênh lệch ngẫu nhiên ở hệ số gốc sẽ được đưa vào sai số Ɛit.
Hệ số gốc trong mơ hình (3.2) được viết lại như sau: β1i,t= β1+ ὠit(3.4) Phương trình (3.2) được viết lại dưới dạng:
Yi,t= β1+ β2
Xii,t+ β3
X2i,t+ Ɛi,t(3.5) Lựa chọn mơ hình nghiên cứu:
Đầu tiên kiểm định F-limer test để kiểm định sự phù hợp giữa mơ hình FEM và Pool với gỉa thuyết H0 là kiểm định FEM là dư thừa, tức là khơng cần xem xét sự khác biệt mang tính chất cá nhân.
- Nếu giả thuyết H0 được chấp nhận, tức mơ hình Pool phù hợp hơn, và lúc này không cần kiểm định REM nữa.
- Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, lúc này mơ hình FEM là phù hợp hơn Pool. Và vì vậy sẽ tiến hành kiểm định Hausman test để lựa chọn giữa FEM và REM. Kiểm định Hausman test (1978) dùng để kiểm định giả thuyết H0 rằng kết quả hồi quy của FEM và REM là khơng có sự khác nhau rõ rệt (hay tác động khơng được quan sát khơng có mối tương quan với biến giải thích)
37
- Nếu giả thuyết H0 được chấp nhận, tức khơng có sự khác biệt giữa ước lượng theo FEM và REM. Lúc này, REM sẽ được lựa chọn do không làm giảm bậc tự do của mơ hình.
- Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức là có sự khác biệt giữa ước lượng theo FEM và REM. Và khi đó, mơ hình FEM là phù hợp hơn vì lúc này ước lượng theo REM sẽ bị chệch.
Bước 3: Khắc phục các vấn đề trong xử lý dữ liệu bảng. Trong dữ liệu bảng, có 2 vấn đề lớn cần khắc phục đó là tự tương quan và phương sai thay đổi. Hậu quả của 2 hiện tượng này khá nghiêm trọng, có thể làm sai lệch đáng kể kết quả hồi quy, tham số ước lượng nếu không được xử lý.
Vấn đề tự tương quan thường chỉ xảy ra đối với mơ hình REM vì mơ hình này quan tâm đến cả những khác biệt của riêng các đối tượng phân tích qua thời gian đóng góp vào mơ hình. Nhưng bù lại, REM lại loại bỏ tốt phương sai thay đổi. Ngược lại với mơ hình REM, mơ hình FEM có tính tác động theo thời gian, do đó, yếu tố tự tương quan gần như khơng có trong mơ hình này. Trong khi đó mơ hình FEM xét đến các khác biệt cá nhân giữa các công ty trong mẫu nên vấn đề phương sai thay đổi lại là vấn đề cần được giải quyết trong mơ hình này.
Do đó, nếu kết quả kiểm định ở bước 2 xác định mơ hình hồi quy phù hợp là REM thì luận văn sẽ khắc phục tư tương quan cịn nếu mơ hình hồi quy phù hợp là FEM thì luận văn sẽ khắc phục hiện tương phương sai thay đổi trong phần dư.
38