CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.2.1. Phân tích hồi quy
Do biến giải thích đƣợc tính theo 2 cách (EW - trung bình bình cộng giản đơn và VW - trung bình cộng có trọng số) và đƣợc chia thành 3 nhóm (Sample - các cơng ty liên tục trả và không trả cổ tức liện tục trong thời gian nghiên cứu, Total - tồn bộ các cơng ty trả và không trả cổ tức theo mỗi năm, List - các công ty mới niêm yết trong từng năm) nên trƣớc hết tác giả sử dụng phân tích tƣơng quan để xem xét mức độ tƣơng quan giữa biến đƣợc giải thích với biến giải thích đƣợc tính theo cách nào là mạnh mẽ nhất. Ngồi ra, về mặt trực giác chúng ta có thể cảm thấy rằng do độ trễ về thời gian nên quyết định trả cổ tức của năm nay có thể bị phụ thuộc vào phần bù cổ tức của năm trƣớc hơn là phần bù cổ tức của năm nay. Tuy nhiên, để kiểm tra chính xác mối quan hệ nào là mạnh mẽ hơn tác giả cũng sử dụng phân tích tƣơng quan để xem xét. Theo đó, chúng ta sẽ phân tích hệ số tƣơng quan giữa các biến đƣợc giải thích: Initiate, Continue và Listpay tại năm t với các biến giải thích gồm: EWSample, VWSample, EWTotal, VWTotal, EWList, VWList, tại năm t và năm t-1.
Sau khi xem xét tƣơng quan giữa các biến, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra đƣợc những biến có tƣơng quan mạnh mẽ để xây dựng 3 mơ hình hồi quy:
Initiatet = β1PD-ND + ut (2.2.1) Continuet = β2PD-ND + ut (2.2.2) Listpayt = β3PD-ND + ut (2.2.3)
Trong đó:
Initiatet, Continuet, Listpayt là quyết định trả cổ tức vào năm t
PD-ND là phần bù cổ tức có thể nhận các giá trị 𝑃𝑡𝐸𝑊𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑃𝑡𝑉𝑊𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑃𝑡𝐸𝑊𝑙𝑖𝑠𝑡, 𝑃𝑡𝑉𝑊𝑙𝑖𝑠𝑡, 𝑃𝑡−1𝐸𝑊𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑃𝑡−1𝑉𝑊𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑃𝑡−1𝐸𝑊𝑙𝑖𝑠𝑡, 𝑃𝑡−1𝑉𝑊𝑙𝑖𝑠𝑡 (tùy thuộc vào kết quả của phân tích tƣơng quan)
Các mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê (p < 0,1) sẽ đƣợc kiểm định về tính hiệu lực của kết quả hồi quy thông qua kiểm định phƣơng sai thay đổi, kiểm định bỏ sót biến và kiểm định tính tuyến tính của hệ số hồi quy.