CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5 Phƣơng pháp kiểm định mơ hình
Tác giả sử dụng phần mềm Stata11 để xử lý các mơ hình định lượng trong bài nghiên cứu này. Tham khảo các bài nghiên cứu trước đây với phương pháp nghiên cứu được sử dụng, tác giả cũng sẽ dùng các phương pháp kiểm định cho luận văn như sau:
●Thống kê mô tả: là việc mơ tả dữ liệu bằng các phép tính và chỉ số thống kê
thơng thường như số trung bình (mean), số trung vị (median), phương sai (variance) độ lệch chuẩn (standard deviation)… cho các biến số mà chúng ta sử dụng. Việc sử dụng thống kê để tóm tắt và lập bảng, biểu đồ cho một tập dữ liệu để làm cho các đặc điểm chính của nó (trung bình, phương sai, phân bố,…) biểu lộ gọn và rõ hơn. Mục tiêu là giúp cho người sử dụng dữ liệu có thể hệ thống hóa lại các con số nhằm có những hình dung ban đầu về bộ dữ liệu của mình.
● Kiể định đa cộng tuyến (Correlations):
Xem xét các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau, hay cịn gọi là có sự tương quan với nhau hay không. Điều này được thực hiện bằng cách tạo ma trận tương quan giữa các biến giải thích với nhau (Brooks, 2002). Cách nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến:
+ Hệ số R2 cao, nhưng tỷ số t-statistic thấp.
+ Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao, nếu > 0,8 thì chắc chắn có đa cộng tuyến.
+ Dấu của hệ số hồi quy khác với dấu kỳ vọng cũng là dấu hiệu dễ nhận ra có hiện tượng đa cộng tuyến.
● Chọn lựa mơ hình qua kiể định Likelihook Ratio, Hausman: Tác giả sử dụng kiểm định Likelihook Ratio và Hausman (1978) để quyết định lựa chọn mơ hình FEM hay REM hay OLS thông thường?
+ Kiể định Likelihook Ratio: Việc ước lượng phương trình phụ thuộc vào
những giả định mà ta nêu lên về tung độ gốc, các hệ số độ dốc và số hạng sai số, trước hết tác giả xác định xem tấc cả các hệ số có thay đổi hay khơng, nếu khơng có sự thay đổi theo thời gian và theo các cá nhân sẽ sử dụng mơ hình hồi quy OLS thơng thường.
- Giả thuyết Ho: Tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các cá nhân.
- Giả thuyết H1: Các hệ số thay đổi theo thời gian hoặc theo cá nhân.
- Nếu Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết Ho, chúng ta ước lượng hồi quy theo phương pháp Pooled OLS.
- Nếu Prob ≤ 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho những tác động được coi là có ảnh hưởng bởi yếu tố không gian và thời gian lúc này sử dụng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn. Và tác giả tiếp tục kiểm định Hausman.
+ Kiể định Hausman: Ước lượng từ các mơ hình dữ liệu bảng địi hỏi chúng ta xác định xem có sự tương quan giữa tính khơng đồng nhất không quan sát được của mỗi cơng ty và giải thích các biến của mơ hình hay khơng? Nếu có sự tương quan sẽ ước lượng bằng hiệu ứng cố định (Fixed effects), nếu không sẽ ước lượng bằng hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects).
- Giả thuyết Ho: Khơng có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân εi và các biến hồi quy độc lập X.
- Giả thuyết H1: Có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân εi và các biến hồi quy độc lập X.
- Nếu Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết Ho, chọn mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn mơ hình hiệu ứng cố định (FEM).
- Nếu Prob ≤ 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho, những tác động được xem là cố định và mơ hình FEM sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn REM.
● Kiểm tra hiện tượng phương sai tha đổi (Modified Wald test):
- Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi
- Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Nếu Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết Ho. Ngược lại, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
● Kiểm tra hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test):
- Giả thuyết Ho: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan
- Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan
Nếu Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết H0. Ngược lại, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
● Khắc phục phương sai tha đổi và tự tương quan (GLS):
Nếu mơ hình vi phạm các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan thì tác giả sẽ khắc phục bằng cách sử dụng mơ hình GLS.
Ngồi ra, nếu khơng vi phạm các giả thiết ràng buộc, các kết quả phù hợp, tác giả sẽ tiến hành chọn lựa mơ hình theo tiêu chí R2 hiệu chỉnh cao, Pro (T- statistic) < α, và Pro (F-statistic) < α mơ hình phù hợp.
Một số đặc điểm của các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng: mơ hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model, FEM) và mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model, REM). Khi số liệu theo chuỗi thời gian lớn và số mẫu lớn thì hai phương pháp FEM và REM khơng khác biệt nhiều; khi mẫu lớn và thời gian ngắn thì mơ hình FEM phù hợp hơn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3:
Bài luận văn sẽ tập trung quanh các biến với tỷ lệ tiền mặt là biến phụ thuộc và 8 biến độc lập như: tỷ lệ tiền mặt, tỷ lệ giá thị trường trên giá trị sổ sách tài sản, dịng tiền, qui mơ cơng ty, NWC, địn bẩy tài chính, chi phí vốn, chi trả cổ tức và biến động của dòng tiền. Việc lựa chọn biến xuất phát từ việc tham khảo các bài nghiên cứu trước đây về mức độ phổ biến của các biến này và năng lực nghiên cứu của tác giả. Về phương pháp kiểm định, tác giả lựa chọn phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), mơ hình hiệu ứng cố định (FEM), mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS). Chương này tập trung vào mô tả dữ liệu biến và các phương pháp kiểm định về mặt lý thuyết vì vậy chương này chỉ là tiền đề cho chương tiếp theo. Chương 4 sẽ trình bày cụ thể kết quả của tác giả cũng như những phân tích bàn luận về kết quả nghiên cứu.