CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.4. Phương pháp kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mô hình
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra sự phù hợp của các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%, 5%, 10% hay nói khác hơn là độ tin cậy 99%, 95%, 90%. Đối với nghiên cứu này đề tài chọn mức ý nghĩa 5% để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi quy, tức biến độc lập chỉ được xem là tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số hồi quy có giá trị P-value nhỏ hơn 5%. Tuy nhiên, trong một số trường hợp hệ số hồi quy có P-value lớn hơn 5% nhưng nhỏ hơn 10% cũng được đề tài lưu ý trong nghiên cứu của mình.
Để kiểm tra sự phù hợp của mô hình đề tài sử dụng kiểm định F với các giả thiết H0 là R2 = 0. Mức ý nghĩa đề tài chọn là 5% theo đó giá trị P-value nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thiết H0 nên mô hình là phù hợp. Ngoài ra, sau khi mô hình được ước lượng là phù hợp đề tài cũng thực hiện các kiểm định đi kèm khác nhằm kiểm tra các khuyết tật của mô hình.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi:
Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi theo phương pháp Breusch & Pagan (1979). Dựa vào chỉ số Prob của giá trị kiểm định Chi-square để quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0. Nếu Prob > α = 5% thì không bác bỏ giả thuyết H0, tức mô hình không xảy ra tương quan sai số thay đổi.
Kiểm định tương quan chuỗi:
Tương quan chuỗi là một trường hợp thường gặp của tự tương quan do hiện tượng trễ gây ra. Đây là hiện tượng biến phụ thuộc ở thời kỳ t phụ thuộc vào chính biến đó ở các thời kỳ trước và các biến khác khi ta phân tích dữ liệu
theo chuỗi thời gian. Trong thực hành, chúng ta thường thấy xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1, tức là biến phụ thuộc ở thời kỳ t được giải thích bởi chính nó ở thời kỳ (t-1).
Theo Wooldridge (1989), chúng ta có thể kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 bằng cách hồi quy phần dư thu được ở mô hình gốc với biến trễ của nó và sau đó tiến hành kiểm định Wald cho mô hình này.
t= (t-1) + ut
Nếu xảy ra tương quan chuỗi bậc 1 thì hệ số sẽ nhận giá trị là -0,5. Do đó, giả thuyết H0 của kiểm định Wald chính là = -0,5, tức là có xảy ra tương quan chuỗi bậc 1. Nếu giá trị p -value ≤ mức ý nghĩa thì ta bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa hiện tượng tương quan chuỗi không xảy ra và ngược lại.
Sau khi thực hiện kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan, nếu mô hình có phương sai thay đổi hoặc tự tương quan hoặc cả hai thì các kiểm định về hệ số hồi quy của mô hình là không đáng tin cậy, ước lượng của mô hình là ước lượng không hiệu quả và R2 là không đúng bản chất của nó. Nếu mô hình có phương sai thay đổi hoặc có tự tương quan hoặc có cả hai khuyết tật này thì đề tài tiến hành khắc phục mô hình nghiên cứu bằng cách ước lượng lại mô hình bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (Wooldridge, 2002).
Tóm tắt
Chương 3 của luận văn đã nêu ra quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu. Theo mô hình nghiên cứu, đã nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ chi trả cổ tức của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2009- 2019 và cũng đã trình bày chi tiết phần mô tả và đo lường các biến, dữ liệu nghiên cứu. Cuối cùng, giới thiệu chi tiết các bước phân tích, kiểm định trong
mô hình nghiên cứu. Tiếp theo chương 4, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu của mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu đã được nêu ở chương 2 và 3.