PHẦN 4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả mô hình hồi quy
Bảng 4.3 dưới đây thể hiện kết quả hồi quy phương trình (1), biến động giá cổ phiếu (P.vol) được hồi quy theo hai phép đo chính của chính sách cổ tức là tỷ suất cổ tức (D.yield) và tỷ lệ chi trả cổ tức (Payout).
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy phương trình P.volj = a * D.yieldj + b * Payoutj + c + €j
Tên biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị t Giá trị p
D.yield -3.524 0.469739 -7.50 0.000
Payout 0.024019 0.042101 0.57 0.569
Cons 0.969375 0.042554 22.78 0.000
R2=23.86%; F=28.99; F_prob=0.0000
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa vào dữ liệu được trình bày tại Phụ lục 2
Kết quả hồi quy cho thấy tỷ suất cổ tức (D.yield) có tương quan âm đáng kể với biến động giá cổ phiếu (P.vol) ở mức ý nghĩa 1%. Với hệ số hồi quy -3.524 có nghĩa là khi tỷ suất cổ tức tăng hay giảm 1% sẽ dẫn tới biến động giá cổ phiếu sụt giảm hay tăng 3.524%. Kết quả này giống với kỳ vọng ban đầu, ủng hộ kết quả nghiên cứu của Baskin (1989), Hashemijoo và cộng sự (2012), nhưng trái với kết quả nghiên cứu của Nazir và cộng sự (2010) cho rằng biến động giá cổ phiếu và tỷ suất cổ tức có tương quan dương. Có sự khác nhau trong kết quả thực nghiệm giữa các nghiên cứu là do mẫu nghiên cứu khác nhau, phương pháp nghiên cứu khác nhau, và điều kiện môi trường kinh tế khác nhau. Trong khi Baskin (1989) nghiên cứu trên mẫu lớn gồm 2344 công ty ở Mỹ với phương pháp hồi quy OLS;
Hashemijoo và cộng sự (2012) nghiên cứu mẫu gồm 84 công ty thuộc ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên sàn chứng khoán Kuala Lumpua, Malaysia, với phương pháp nghiên cứu giống với Baskin (1989). Với Nazir và cộng sự (2010) nghiên cứu
trên mẫu nhỏ gồm 73 công ty ở Pakistan, áp dụng phương pháp fixed effect và random effect trên dữ liệu bảng. Luận văn này nghiên cứu trên mẫu gồm 188 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam với phương pháp hồi quy OLS.
Giai đoạn nghiên cứu khác nhau cũng là một trong những nguyên nhân dẫn đến kết quả nghiên cứu có sự khác nhau. Theo kết quả mô hình hồi quy, ta không tìm thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ chi trả cổ tức (Payout) với biến động giá cổ phiếu (P.vol).
Hai biến độc lập trong phương trình (1) giải thích được 23.86% sự biến động của giá cổ phiếu (P.vol).
Tiếp theo, mô hình được mở rộng bằng cách thêm vào các biến kiểm soát gồm quy mô công ty (Size), biến động thu nhập (E.vol), đòn bẩy nợ (Debt), và tốc độ tăng trưởng tài sản (Growth).
Trước tiên, thực hiện kiểm định đa cộng tuyến với giả thiết:
H0: Không có hiện tượng đa cộng tuyến H1: Có hiện tượng đa cộng tuyến
Để thực hiện kiểm định đa cộng tuyến trong mẫu dữ liệu, tác giả thực hiện kiểm định VIF trong phần mềm Stata
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Tên biến VIF
D.yield 1.72
Payout 1.16
Size 1.81
E.vol 1.04
Debt 1.17
Growth 1.16
Dựa vào bảng 4.4, ta thấy tất cả các VIF đều nhỏ hơn 2, vậy theo tiêu chuẩn VIF, chấp nhận giả thiết H0, mẫu nghiên cứu không có đa cộng tuyến đáng lo ngại giữa các biến độc lập trong mô hình.
Trong dữ liệu chéo, nếu xét tương quan giữa yếu tố "Không gian", tức nghiên cứu về mối quan hệ khoảng cách không gian giữa các tỉnh, thành phố, đất nước, cảng biển, vùng miền ... Có một mô hình hồi quy riêng gọi là "Mô hình hồi quy không gian". Khi đó phải có thêm biến thể hiện "khoảng cách" đưa vào mô hình. Mục đích nghiên cứu mô hình trong nghiên cứu của tác giả không phải là Mô hình hồi quy không gian. Do đó, mô hình OLS trên dữ liệu chéo của tác giả không tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Trong mô hình hồi quy, một biến được gọi là nội sinh khi có sự tương quan giữa biến đó với sai số. Biến nội sinh có thể phát sinh vì nhiều lí do như kết quả của sai số trong đo lường, bỏ sót biến, … Nói chung, mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc dẫn đến sự hình thành biến nội sinh.
Để xác định mô hình có hiện tượng nội sinh hay không, tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất hai giai đoạn 2SLS với thử nghiệm Durbin-Wu-Hausman Trước tiên, tác giả thực hiện chạy hồi quy OLS mô hình gốc
Tên biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị t Giá trị p
D.yield -2.252724 0.561802 -4.01 0.000
Payout 0.054341 0.041373 1.31 0.191
Size 0.051088 0.015273 3.35 0.001
E.vol 1.087770 0.467645 2.33 0.021
Debt -0.212879 0.139424 -1.53 0.129
Growth 0.221741 0.097463 2.28 0.024
Cons -0.553152 0.419096 -1.32 0.189
R2=33.97%; F=15.52; F_prob=0.0000
Tiếp theo, tác giả dùng bình phương bé nhất hai giai đoạn 2SLS, kết quả như sau:
First-stage regressions
Tên biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị t Giá trị p
Payout 0.009644 0.005532 1.52 0.173
Size 0.015585 0.002075 4.27 0.000
E.vol 0.045917 0.062793 3.74 0.049
Debt -0.023717 0.018854 -1.82 0.210
Growth 0.010712 0.012874 3.18 0.032
Price -0.014257 0.017314 1.26 0.264
Cons 0.474554 0.050478 1.53 0.000
Instrumental variables (2SLS) regression
Tên biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị t Giá trị p
D.yield -2.173952 0.787413 -4.13 0.000
Payout 0.0873672 0.012529 1.54 0.210
Size 0.062840 0.163717 4.17 0.005
E.vol 1.200905 0.610135 2.01 0.034
Debt -0.127421 0.13062 -2.42 0.157
Growth 0.253077 0.142696 2.86 0.038
Cons -0.999245 0.890542 -1.03 0.236
Instrumented: dyield
Instruments: payout size evol debt growth price
Sau khi chạy mô hình với biến công cụ trên, tác giả thực hiện kiểm định nội sinh bằng Durbin-Wu-Hausman với giả thiết:
H0: Mô hình không bị hiện tượng nội sinh H1: Mô hình bị hiện tượng nội sinh
Tests of endogeneity
Ho: variables are exogenous
Durbin (score) chi2(1) = .118847 (p = 0.3303) Wu-Hausman F(1,180) = .113861 (p = 0.3362)
Dựa vào kết quả kiểm định trên, p_value = 0.33 > 0,05, vậy chấp nhận giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho thấy không có hiện tượng nội sinh trong mô hình.
Tiếp theo, tác giả thực hiện kiểm định phương sai thay đổi với giả thiết:
H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi
Để thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trong mẫu dữ liệu, tác giả thực hiện kiểm định White trong phần mềm Stata. Dựa vào kết quả kiểm định White, p_value = 0.1010 > 0,05, chấp nhận giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho thấy không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.
Sau khi thực hiện kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định nội sinh và kiểm định phương sai thay đổi, kết quả cho thấy mẫu nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập theo tiêu chuẩn VIF, không có hiện tượng nội sinh, không có hiện tượng phương sai thay đổi theo tiêu chuẩn White. Tác giả tiến hành chạy hồi quy phương trình (2): biến động giá cổ phiếu được hồi quy theo hai phép đo chính của chính sách cổ tức là tỷ suất cổ tức và tỷ lệ chi trả cổ tức, thêm vào các biến kiểm soát gồm quy mô công ty (Size), biến động thu nhập (E.vol), đòn bẩy nợ (Debt), và tốc độ tăng trưởng tài sản (Growth).
Kết quả hồi quy phương trình (2) thể hiện ở bảng 4.5.
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy phương trình
P.volj =a*D.yieldj + b*Payoutj + c*Sizej + d*E.volj + e*Debtj + h*Growthj + €j
Tên biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị t Giá trị p
D.yield -2.252724 0.561802 -4.01 0.000
Payout 0.054341 0.041373 1.31 0.191
Size 0.051088 0.015273 3.35 0.001
E.vol 1.087770 0.467645 2.33 0.021
Debt -0.212879 0.139424 -1.53 0.129
Growth 0.221741 0.097463 2.28 0.024
Cons -0.553152 0.419096 -1.32 0.189
R2=33.97%; F=15.52; F_prob=0.0000
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa vào dữ liệu được trình bày tại Phụ lục 2
Dựa vào bảng 4.5, ta thấy sau khi bổ sung các biến kiểm soát (Size, E.vol, Debt và Growth) trong mô hình hồi quy, mối tương quan âm đáng kể giữa biến động giá cổ phiếu (P.vol) và tỷ suất cổ tức (D.yield) vẫn được duy trì với mức ý nghĩa 1%, Sau khi thêm các biến kiểm soát thì hệ số hồi quy giảm xuống còn -2.252724 có nghĩa là khi tỷ suất cổ tức tăng hay giảm 1% sẽ dẫn tới biến động giá cổ phiếu sụt giảm hay tăng 2.252724 %. Bên cạnh đó, ta vẫn không tìm thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ chi trả cổ tức (Payout), đòn bẩy nợ (Debt) với biến động giá cổ phiếu (P.vol).
Bảng 4.5 còn cho thấy, có mối tương quan dương giữa biến động giá cổ phiếu (P.vol) và biến kiểm soát quy mô công ty (Size) ở mức ý nghĩa 1%, nhưng mức tương quan không đáng kể. Điều này trùng với kết luận của Allen và Rachim (1996), Nishat và Irfan (2004), Nazir và cộng sự (2010), ngược lại với kết luận của Rashid và Rahman (2008), Hashemijoo(2012).
Biến kiểm soát tốc độ tăng trưởng tài sản (Growth) có tương quan dương với biến động giá cổ phiếu ở mức ý nghĩa 5% với hệ số tương quan 0.221741. Điều này trùng với kết luận của Rashid và Rahman (2008), Sadiq và cộng sự (2013), ngược lại với kết luận của Profilet và Bacon (2012).
Biến động thu nhập (E.vol) có tương quan dương đáng kể với biến động giá cổ phiếu (P.vol) với hệ số hồi quy 1.087770 tại mức ý nghĩa 5%, điều này phù hợp với kỳ vọng ban đầu, và trùng với kết luận của Allen và Rachim (1996), ngược lại với kết luận của Nishat và Irfan (2004), Rashid và Rahman (2008) cho rằng biến động thu nhập có tác động âm, Sadiq và cộng sự (2013) lại cho rằng không có mối quan hệ giữa biến động giá cổ phiếu và biến động thu nhập. Mối tương quan này có thể được giải thích là khi công ty có biến động thu nhập càng cao thì rủi ro càng cao nên biến động giá cổ phiếu càng cao.
Các biến độc lập trong mô hình giải thích 33.97% sự biến động của biến P.vol, mức giải thích cao hơn so với phương trình (1), điều này có nghĩa là thêm các biến kiếm soát làm mô hình hồi quy phù hợp hơn.
Tiếp theo, để xét riêng tác động của tỷ suất cổ tức (D.yield) đến biến động giá cổ phiếu (P.vol), tác giả loại biến tỷ lệ chi trả cổ tức Payout ra khỏi phương trình hồi quy (2) và chạy lại mô hình, kết quả được cho ở bảng 4.6
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy phương trình
P.volj =a*D.yieldj + b*Sizej + c*E.volj + d*Debtj + e*Growthj + €j
Tên biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị t Giá trị p
D.yield -2.146454 0.557051 -3.85 0.000
Size 0.050041 0.015282 3.27 0.001
E.vol 1.137948 0.467009 2.44 0.016
Debt -0.172411 0.136247 -1.27 0.207
Growth 0.194739 0.095459 2.04 0.043
Cons -0.503121 0.418192 -1.20 0.231
R2=33.34%; F=18.20; F_prob=0.0000
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa vào dữ liệu được trình bày tại Phụ lục 2
Thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và kiểm định phương sai thay đổi, kết quả cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến theo tiêu chuẩn VIF (các VIF đều nhỏ hơn 2), không có hiện tượng phương sai thay đổi theo tiêu chuẩn White (p_value = 0.1408 > 0,05)
Dựa vào bảng 4.6 cho thấy sau khi loại bỏ biến Payout ra khỏi mô hình hồi quy, mối tương quan âm đáng kể giữa biến động giá cổ phiếu (P.vol) và tỷ suất cổ tức (D.yield) vẫn được duy trì với mức ý nghĩa 1%, với hệ số hồi quy -2.146454 có nghĩa là khi tỷ suất cổ tức tăng hay giảm 1% sẽ dẫn tới biến động giá cổ phiếu sụt giảm hay tăng 2.146454 %. Bên cạnh đó, ta vẫn không tìm thấy mối quan hệ giữa
đòn bẩy nợ (Debt) với biến động giá cổ phiếu (P.vol). Mối tương quan dương giữa biến động giá cổ phiếu (P.vol) và 2 biến kiểm soát quy mô công ty (Size) và tốc độ tăng trưởng tài sản (Growth) vẫn duy trì ở mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5%, và mức tương quan vẫn không đáng kể. Biến động thu nhập (E.vol) vẫn duy trì mối tương quan dương đáng kể với biến động giá cổ phiếu (P.vol) với hệ số hồi quy 1.137948 tại mức ý nghĩa 5%. Hệ số hồi quy 1.137948 của biến động thu nhập (E.vol) có nghĩa là khi biến động thu nhập tăng hay giảm 1% sẽ dẫn tới biến động giá cổ phiếu tăng hay giảm theo 1.137948 %.
Các biến độc lập trong mô hình giải thích 33.34% sự biến động của biến P.vol , mức giải thích tương tự ở phương trình (2), điều này có nghĩa là việc loại bỏ biến tỷ lệ chi trả cổ tức Payout ra không làm ảnh hưởng đến mô hình hồi quy.
Cuối cùng, tác giả loại biến tỷ suất cổ tức (D.yield) ra khỏi phương trình hồi quy và chạy lại mô hình để xét riêng tác động của tỷ lệ chi trả cổ tức (Payout) đến biến động giá cổ phiếu (P.vol).
Thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và kiểm định phương sai thay đổi, kết quả cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến theo tiêu chuẩn VIF (các VIF đều nhỏ hơn 2), không có hiện tượng phương sai thay đổi theo tiêu chuẩn White (p_value = 0.1470 > 0,05).
Kết quả mô hình sau khi loại bỏ biến D.yield thể hiện ở bảng 4.7
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy phương trình
P.volj =a*Payoutj + b*Sizej + c*E.volj + d*Debtj + e*Growthj + €j
Tên biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị t Giá trị p
Payout 0.030449 0.042604 0.71 0.476
Size 0.088655 0.012551 7.06 0.000
E.vol 1.005925 0.486168 2.07 0.040
Debt -0.274704 0.144194 -1.91 0.058
Growth 0.199072 0.101249 1.97 0.051
Cons -1.676207 0.324426 -5.17 0.000
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa vào dữ liệu được trình bày tại Phụ lục 2
Kết quả mô hình ở bảng 4.7 cho thấy ta vẫn không tìm thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ chi trả cổ tức (Payout) với biến động giá cổ phiếu (P.vol) sau khi loại bỏ biến D.yield ra khỏi mô hình hồi quy.