3.1.1 Mẫu nghiên cứu:
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu về cơ cấu sở hữu, tình hình hoạt động kinh doanh của 125 cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2013. Dữ liệu thể hiện dạng bảng với 625 quan sát, được thực hiện dựa trên nghiên cứu của Demsetz & Villalonga (2001). Demsetz là một trong những tác giả đặt nền tảng cho các nghiên cứu về cơ cấu sở hữu và kết quả hoạt động kinh doanh.
Mẫu bao gồm các công ty thông thường (ngành thực phẩm, viễn thông, vận tải, xây dựng, khai khống…). Loại bỏ ngành tài chính, bảo hiểm vì đặc thù hoạt động kinh doanh khác.
Nguồn dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán, bản cáo bạch, báo cáo thường niên của các cơng ty trên trang website sở giao dịch chứng khốn TP.HCM từ năm 2009 đến năm 2013, thu thập trên các website của công ty nghiên cứu, công ty chứng khoán www.vietstock.vn,www.fpts.com.vn, www.cafef.vn, và một số website có liên quan khác.
Mẫu nghiên cứu ở dạng bảng (panel) có ưu điểm như sau:
- Các kết quả ước lượng của tham số trong mô hình tin cậy hơn : vì có thể kiểm sốt được các yếu tố khơng quan sát được, ít có đa cộng tuyến giữa các biến giải thích.
- Có thể xác định và đo lường tác động mà không thể đo lường bằng dữ liệu chéo hoặc dữ liệu thời gian.
3.1.2 Phương pháp nghiên cứu:
Phần mềm được dùng là Stata 11.1, phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS, FEM, REM và GMM hệ thống. Mục tiêu nghiên cứu tác động của cơ cấu sở hữu đến kết quả hoạt động công ty, được đo lường bằng Tobin’s Q, và ngược lại. Đồng thời, khắc phục hiện tượng nội sinh với biến cơ cấu sở hữu. Trình tự theo các bước như sau:
- Trước tiên, kiểm định để phát hiện các khuyết tật của mơ hình (nếu có):
Kiểm định đa cộng tuyến: là hiện tượng các biến độc lập có tương quan với nhau.
Các dấu hiệu nhận biết như: hệ số hồi quy bị sai dấu, R2 của mơ hình cao nhưng thống kê T (t-statistic) thấp, hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao. Có thể kiểm tra bằng hồi quy phụ (hồi quy mỗi một biến giải thích theo các biến cịn lại) hoặc nhân tử phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor).
Kiểm định tự tương quan của phương sai: là hiện tượng sai số của các quan sát phụ
thuộc lẫn nhau. Kiểm tra bằng phương pháp vẽ đồ thị, kiểm định Durbin-Waston d. Có thể khắc phục bằng ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
Kiểm định phương sai thay đổi: khi phương sai của phần dư không là hằng số hay
khi có sự thay đổi về phương sai của phần dư được gọi là hiện tượng phương sai thay đổi. Sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tán của phần dư kiểm định White để phát hiện. Khắc phục bằng phương pháp GLS.
- Tiếp theo, tác giả sử dụng hồi quy OLS như là phương pháp cơ bản để xem xét dữ liệu, sau đó thực hiện hồi quy với các mơ hình FEM và REM. Để lựa chọn mơ hình ước lượng phù hợp, tiến hành các kiểm định như sau:
Kiểm định Likelihood ratio test: lựa chọn giữa hai mơ hình Pool OLS và FEM, nếu
hai mơ hình cùng đem lại một kết quả thì mơ hình đơn giản hơn tốt hơn (Pool OLS).
Kiểm định Breusch & Pagan Lagrangian test: lựa chọn giữa hai mơ hình REM và
Pool OLS.
- Xem xét hiện tượng nội sinh với GMM hệ thống:
Có 2 vấn đề chính liên quan đến độ tin cậy của ước lượng: ràng buộc xác định quá mức (overidentifying restrictions); tính nội sinh của biến (endogeneity).
Thơng thường, các biến cơng cụ ngoại sinh có thể khơng cần kiểm định. Tuy nhiên, khi số lượng biến công cụ lớn, cần thiết phải kiểm định các biến này. Quá trình kiểm định này được gọi là kiểm định ràng buộc xác định quá mức (overidentifying restrictions). Đối với trường hợp phương sai của mơ hình là đồng nhất (homoskedasticity) thì có thể sử dụng thống kê Sargan; ngược lại sử dụng thống kê Hansen khi phương sai thay đổi (heteroskedasticity). Kiểm định tính nội sinh là vẫn cần thiết nếu các biến cơng cụ thỏa mãn tính chất của biến cơng cụ. Do vậy, kiểm định overidentifying restrictions phải được kiểm tra trước. Nếu thỏa mãn kiểm định này thì mới tiếp tục thực hiện kiểm định tính nội sinh.