CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.4. Sự tương quan về thời gian giữa các biến quan sát.
Có thể thấy trong mẫu dữ liệu, các biến của mơ hình là kết quả phép đo được lặp đi lặp lại của 12 kỳ quan sát theo quý bắt đầu từ Quý 2/2012 – Quý 1/2015. Bất kỳ một sự thay đổi nhỏ nào của một trong các thước đo dòng tiền ở quý này (t) so với quý trước đó (t-1) có thể là do có sự thay đổi của một
thước đo khác trong quý này (t) (tương quan khác chuỗi) hoặc có thể là do sự tác động của những thay đổi từ các quý trước đó (tương quan trễ của một chuỗi). Nghĩa là sự thay đổi nhỏ của một thước đo dịng tiền kỳ này có thể là
kết quả từ việc thay đổi chính sách quản lý dịng tiền kỳ này, hay là do chịu tác động của các chính sách quản lý của dịng tiền của các kỳ trước hoặc cả hai. Nếu ta có một DSO ngắn hơn trong quý này so với quý trước (một sự cải thiện), đây có thể là kết quả của chính sách siết chặt hoạt động bán hàng trả chậm của doanh nghiệp, điều này khiến lượng hàng bán ra có thể giảm, có thể sẽ khiến DIO dài hơn nếu như vẫn duy trì DPO như trong quý trước; Hay đây là kết quả tác động của chính sách xiết chặt hoạt động bán hàng trả chậm từ những quý trước còn ảnh hưởng đến quý này mang lại hoặc do cả hai yếu tố trên. Tương tự, ta có một DIO ngắn hơn ở quý này so với quý trước (một sự cải thiện), rõ ràng kết quả này có thể đến từ một chính sách quản lý dịng tiền hướng đến cải thiện DIO từ quý này hay từ những quý trước; Hoặc đơn giản là do DPO trong quý này ngắn lại, kết quả của việc giảm lượng hàng đặt mua trong kỳ, hoặc là cả 02 tác động này. Vì thế, khi các dữ liệu quan sát có sự tương quan về mặt thời gian (tương quan cùng chuỗi và khác chuỗi) giữa các phép đo lặp lại cần có một mơ hình phù hợp để có thể ước lượng chính xác hệ số hồi quy và khả năng mạnh mẽ trong ước lượng phương sai cho các tham số hồi quy của mơ hình.