Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định White
Giả thuyết H0: Phương sai khơng thay đổi trong mơ hình hồi quy Pooled OLS. 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 khơng xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi; ngược lại Prob>Chi2 nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình 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 các giá trị sai số chuẩn khơng cịn phù hợp và có khả năng kết luận đưa ra khơng cịn chính xác.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định Modified Wald
37
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 khơng xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi; ngược lại Prob>Chi2 nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng Wooldridge test
Giả thuyết H0: khơng có tự tương quan bậc 1 trong dữ liệu bảng nghiên cứu. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > F lớn hơn hoặc bằng 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0, từ đó kết luận mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan. Nếu Prob >
F nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là có hiện tượng tự tương quan trong
mẫu nghiên cứu. Các hệ số trong mơ hình Pooled OLS trong trường hợp có hiện tượng tự tương quan vẫn là khơng chệch nhưng khơng cịn hiệu quả, sai số chuẩn ước lượng khơng cịn phù hợp nhiều khả năng sẽ đưa kết luận sai.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thơng qua nhân tử phóng đại phương sai
– VIF. VIF được xác định bằng công thức:
Trong đó Ri2 là hệ số đa cộng tuyến bình phương giữa xi và các biến giải thích khác. Nếu biến nào có VIF lớn hơn 5 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến, các hệ số của mơ hình hồi quy là khơng xác định còn các sai số 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.
Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan:
Đối với mơ hình Pooled OLS: sử dụng các câu lệnh “vce(robust)” hoặc “cluster” để mơ hình điều chỉnh các sai số chuẩn đáng tin cậy hơn, kết luận từ mơ hình cũng chính xác hơn.
38
Đối với mơ hình FE và RE: sử dụng các câu lệnh “fe robust” hoặc “re robust” để điều chỉnh sai số chuẩn của các tham số.
3.3.2 Kiểm định lựa chọn các mơ hình
Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy FE và phương pháp hồi quy RE 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 ((Hausman, 1978). Giả thuyết H0: 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. Ngược lại, Prob > Chi2 nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó mơ hình FE là phù hợp hơn để giải thích mối quan hệ giữa các biến.
Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy FE 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 F-test.
Giả thuyết H0: tất cả các hệ số của mơ hình FE đều bằng 0. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > F lớn hơn 0,05 thì chấp nhận giả thuyết 𝐻0, 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. Ngược lại, Prob
> F nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó có sự khác biệt giữa các đối tượng
khác nhau trong mẫu, mơ hình FE phù hợp hơn để giải thích mối quan hệ giữa các biến.
Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy Pooled OLS và phương pháp hồi quy RE thì phương pháp nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích
39
mối quan hệ giữa các biến. Để xác định vấn đề này bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM)
Giả thuyết 𝐻0: chênh lệch giữa các đối 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 𝐻0, nghĩa là phương pháp hồi quy Pooled OLS phù hợp hơn. Ngược lại, kết quả Prob > Chi2 nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó mơ hình RE là phù hợp hơn để giải thích mối quan hệ giữa các biến.
3.4 Phân tích mẫu phụ
Trong phần này, mơ hình dự đốn rằng lợi nhuận của các cơ hội đầu tư trong tương lai sẽ ảnh hưởng lên mối tương quan giữa TSSL vốn cổ phần kỳ vọng và tiền nắm giữ. Bài nghiên cứu kiểm tra lý thuyết này bằng cách phân mẫu ra thành các mẫu phụ đại diện cho các công ty trong các nhóm có khả năng sinh lợi từ các cơ hội tăng trưởng trong tương lai cao và thấp.
Theo nghiên cứu của Palazzo (2012), sự gia tăng trong tỷ suất lợi nhuận tương lai sẽ tạo ra một sự gia tăng trong quy mô của công ty và sự sụt giảm trong tỷ số giá trị sổ sách chia giá thị trường. Điều này đưa đến việc là quy mô và giá trị sổ sách trên giá thị trường là 02 nhân tố có thể dùng để đo lường khả năng sinh lợi của các cơ hội đầu tư trong tương lai. Tuy nhiên, 02 biến đó, trở thành hàm của giá trị thị trường của công ty, vốn dĩ là biến của mơ hình, lại trở thành một dấu hiệu gây nhiễu và do đó, bài nghiên cứu chọn tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) là một biện pháp đo lường bổ sung cho khả năng sinh lợi kỳ vọng trong tương lai của các cơ hội đầu tư. Việc sắp xếp các công ty theo các chỉ tiêu này được thực hiện hàng năm và lần lượt theo 3 tiêu thức: giá trị quy mô công ty, tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường, và ROE.
Trước tiên, bài nghiên cứu chia các công ty trong mẫu thành 02 khu vực bằng cách sử dụng quy mô của công ty tại thời điểm t - 1: mẫu phụ công ty quy mô nhỏ (Small size), bao gồm 30% cơng ty có giá trị nhỏ nhất của biến quy mô và mẫu công ty
40
quy mô lớn (Large size) bao gồm 30% cơng ty có giá trị lớn nhất của biến quy mô. Công thức xác định tiêu thức quy mô công ty như sau:
Size = Logarit (Tổng tài sảnt-1)
Sau đó, bài nghiên cứu sắp xếp các công ty trong mẫu vào 02 khu vực của tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM) tại thời điểm t-1: mẫu phụ cơng ty có BM thấp (Low BM), bao gồm 30% cơng ty có giá trị nhỏ nhất của biến BM và mẫu cơng ty có BM cao (High BM) bao gồm 30% cơng ty có giá trị lớn nhất của biến BM. Công thức xác định tiêu thức tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường như sau:
BM = Logarit
Giá trị vốn chủ sở hữut-1
(Giá chứng khoán tại thời điểm cuối năm t-1)*Số CP lưu hànht-1
Sau cùng, bài nghiên cứu sắp xếp các công ty vào 02 khu vực theo chỉ tiêu ROE: mẫu phụ công ty ROE thấp (Low ROE), bao gồm 30% cơng ty có giá trị nhỏ nhất của biến ROE và mẫu cơng ty có ROE cao (High ROE) bao gồm 30% cơng ty có giá trị lớn nhất của biến ROE. Công thức xác định tiêu thức tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu như sau:
ROE = Lợi nhuận ròng sau thuết
Vốn chủ sở hữut-1
Như vậy có tất cả 6 mẫu phụ, lần lượt tiến hành chạy mơ hình hồi quy Pooled OLS, FE và RE bằng công cụ hồi quy Stata và thực hiện các kiểm định được trình bày tại phần 3.3 cho các mẫu phụ.
41
42
Chương 4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả
Mẫu nghiên cứu được thu thập bao gồm 303 công ty hoạt động trên tất cả ngành nghề, ngoại trừ các công ty dịch vụ cơng cộng và cơng ty tài chính. Dữ liệu thu thập từ năm 2010-2014, tất cả bao gồm 1.515 mẫu quan sát dưới dạng dữ liệu bảng (panel data). Từ đây, các biến độc lập được tính tốn nhằm tiến hành đánh giá tác động của các yếu tố này đối với việc nắm giữ tiền. Các yếu tố này bao gồm TSSL vốn cổ phần kỳ vọng (𝑅𝑒), thay đổi trong tỷ số tiền trên tổng tài sản của năm t-1 và năm t-2 (∆CHt-
1), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của công ty (BM), dòng tiền từ hoạt động kinh
doanh (CF), quy mô công ty (Size), nợ phát hành ròng trong năm (NetDebt), vốn cổ phần phát hành ròng trong năm (NetEquity), chi tiêu vốn đầu tư trong năm (NetInv). Biến phụ thuộc (∆CH) được tính là thay đổi trong tỷ số tiền trên tổng tài sản của năm t và năm t-1, đại diện cho quyết định nắm giữ tiền của công ty trong năm t. Bảng 4.1
43
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình nghiên cứu
∆CH Re ∆CHt-1 CF BM Size NetEquity NetDebt NetInv
Mean (0,0004) 0,0632 0,0032 0,0475 0,2329 5,6885 (0,0146) 0,0001 (0,0363) Median (0,0002) 0,0856 0,0023 0,0364 0,2465 5,6319 (0,0159) - (0,0194) Percentile 25th (0,0343) (0,0410) (0,0308) (0,0254) 0,0566 5,2849 (0,0405) (0,0091) (0,0702) Percentile 75th 0,0312 0,1693 0,0377 0,1129 0,4243 6,0545 - 0,0015 0,0042 Maximum 0,9263 0,2843 0,9190 1,1893 1,0851 7,9566 0,9695 0,9824 0,9408 Minimum (0,5950) (0,2405) (0,3379) (0,6959) (0,7869) 4,0726 (0,5127) (1,5663) (0,6434) Std. Dev. 0,0941 0,1265 0,1124 0,1331 0,2721 0,6582 0,0785 0,0735 0,1068 Obs. 1.515 1.515 1.515 1.515 1.515 1.515 1.515 1.515 1.515
44
Trong 1.515 mẫu quan sát, khoảng 808 quan sát (chiếm ½) có quy mơ tổng tài sản dưới 500 tỷ đồng, 293 quan sát có tổng tài sản từ 500 tỷ đến dưới 1.000 tỷ đồng và 414 quan sát có tổng tài sản trên 1.000 tỷ đồng. Ngoài biến TSSL kỳ vọng, hầu hết các biến đều được tính tỷ lệ trên tổng tài sản để hạn chế sự khác nhau về quy mô.
Thống kê mơ tả cho thấy rằng hầu hết các biến có chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất là lớn, điều này thể hiện cho sự đa dạng trong lựa chọn mẫu của công ty và các công ty được lựa chọn ngẫu nhiên. Hầu hết các biến có giá trị độ lệch chuẩn là nhỏ.
Biến TSSL vốn cổ phần kỳ vọng (Re) nằm trong khoảng -24,05% đến 28,03%, TSSL vốn cổ phần kỳ vọng trung bình là 6.32%. Do TSSL vốn cổ phần kỳ vọng được tính tốn dựa vào phần bù rủi ro từ thị trường nên những năm 2010, 2011 khi tỷ suất sinh lợi từ thị trường âm kéo theo kỳ vọng về khả năng sinh lợi của các chứng khoán cũng khơng được khả quan, đặc biệt các chứng khốn có hệ số Beta cao, nhạy cảm càng cao với biến động của thị trường.
Đối với biến phụ thuộc ∆CH – thay đổi tỷ lệ tiền trên tổng tài sản giữa năm t và t-1, đồ thị tần suất có giá trị từ -69,5% đến 92.63%, giá trị trung bình là 0,04%, biến ∆CH phân phối gần như đối xứng khi giá trị trung bình gần bằng với thập phân vị 50 và gần bằng 0, điều này cho thấy các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu ít có xu hướng thay đổi trong cơ cấu nắm giữ tiền mặt hoặc thay đổi với tỷ trọng rất thấp.
45
Hình 4.2: Đồ thị tần suất của biến ∆CH
Để xác định mối tương quan của các biến có mặt trong mơ hình trước khi tiến hành thực hiện kiểm định, bài nghiên cứu tiến hành kiểm tra hệ số tương quan của các biến trong mơ hình thơng qua ma trận hệ số tương quan.
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
Biến ∆CH Re ∆CHt-1 CF BM Size NetEquity NetDebt NetInv
∆CH 1,0000 Re 0,0579 1,0000 ∆CHt-1 0,1442 0,0239 1,0000 CF 0,2448 0,0293 (0,0558) 1,0000 BM (0,1839) (0,2143) (0,0301) (0,1188) 1,0000 Size (0,1032) 0,2429 0,0064 (0,0523) (0,1826) 1,0000 NetEquity (0,1457) (0,0038) (0,0220) (0,2372) 0,0557 0,0682 1,0000 NetDebt (0,0228) 0,0367 (0,0353) (0,0716) (0,0846) 0,0626 0,0389 1,0000 NetInv 0,2179 (0,0699) (0,0793) (0,1901) 0,1324 (0,1204) (0,1930) (0,1997) 1,0000
47
Bảng 4.3 cho thấy rằng ∆CH có tương quan dương với TSSL vốn cổ phần kỳ vọng, nghĩa là các cơng ty có TSSL vốn cổ phần kỳ vọng càng cao thì cơng ty càng có xu hướng gia tăng nắm giữ tiền trong cơ cấu tài sản của công ty.
Hầu hết các cặp biến có hệ số tương quan dưới 0,1 và khơng có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,5, điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình là thấp. Tuy nhiên, khi thực hiện kiểm định pooled OLS cho mơ hình, bài nghiên cứu cũng sẽ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF để xác định liệu có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không nhằm khắc phục (nếu có) nhằm bảo đảm tính vững của mơ hình.