CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý
3.1. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1.3. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu
Luận văn sử dụng kiểm định Hausman (Hausman test) để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM để phân tích kết quả. Kiểm định Hausman có các giả thuyết sau: H0: không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình REM là phù hợp); H1: có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình FEM là phù hợp). Kết quả kiểm định Hausman cho giá trị Prob < 0.05 thì có thể kết luận mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM và ngƣợc lại Prob>0.05 thì REM phù hợp hơn.
Theo Brooks (2008), hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc sử dụng để xác định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy. Nói cách khác, giá trị của R2 điều chỉnh trả lời cho câu hỏi các biến giải thích trong mô hình hồi quy giải thích bao nhiêu phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc? Ngoài ra, nhiều nghiên cứu trước đã căn cứ vào hệ số R2 để lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong các mô hình OLS, FEM và REM. Mô hình nào có hệ số R2 lớn hơn thì sẽ giải thích tốt hơn sự biến động của biến phụ thuộc dưới ảnh hưởng của các biến độc lập.
Hệ số Durbin – Watson (DW) đƣợc sử dụng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan (auto correlation) hay không trong phần dư (residuals) của một phép phân tích hồi quy. Quy tắc kiểm định: Nếu 1 < DW < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan, nếu 0 < DW < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương và nếu 3 < DW < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.
Kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian Multiplier sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi. Nếu p-value < 0.05 thì bác bỏ Ho (H0:
Phương sai không đổi) nghĩa là tồn tại vấn đề phương sai thay đổi, p-value >
0.05 thì ngược lại không tồn tại phương sai thay đổi (Kết quả kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian Multiplier đƣợc trình bày trong phần Phụ lục).
a. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền HĐKD từ dòng tiền trong quá khứ (mô hình dòng tiền)
Mô hình dự báo dòng tiền HĐKD trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ chi tiết với độ trễ 1, 2, 3 năm nhƣ sau:
Mô hình 1a:
CFOt = α + βCFOt-1 +ε (1a)
Mô hình 1b:
CFOt = α + β1CFOt-1+ β2CFOt-2 +ε (1b) Mô hình 1c:
CFOt = α + β1CFOt-1+ β2CFOt-2 + β3CFOt-3 + ε (1c)
Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM cho mô hình dòng tiền với độ trễ 1 năm (1a) đƣợc thể hiện trong bảng 3.5.
- Giá trị ý nghĩa thống kê Prob (F-Statistic) đều nhỏ hơn 0.05 cho thấy dòng tiền HĐKD trong quá khứ trễ 1 năm là thông tin quan trọng, có khả năng dự báo dòng tiền năm sau. Hệ số DW lần lƣợt là 2.053, 2.094 và 2.053 cho thấy mô hình dòng tiền với độ trễ 1 năm theo 3 phương pháp hồi quy không có tự tương quan, giả thiết hồi quy về tính độc lập của phần dư được thỏa mãn.
- Kiểm định Hausman cho giá trị Prob<0.05 nên hồi quy FEM phù hợp để giải thích kết quả hơn so với REM và OLS. Kết quả hồi quy cho thấy dòng tiền năm trước có quan hệ cùng chiều với dòng tiền năm sau. Trong đó, hồi quy FEM cho giá trị R2 điều chỉnh là 0.245 tức là dòng tiền năm trước giải thích đƣợc 24.5% dòng tiền năm sau.
Bảng 3.5. Kết quả hồi quy mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền HĐKD trong quá khứ với độ trễ 1 năm
OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob) Hệ số chặn 0.051 0.000 0.064 0.000 0.051 0.000 CFOt-1 0.301 0.000 0.116 0.105 0.301 0.000
Prob (F-Statistic) 0.000 0.000 0.000
R2 điều chỉnh 0.107 0.245 0.107
Hệ số Durbin -
Watson 2.053 2.094 2.053
Hausman test
Chi-Sq. tatistic 33.167
Prob. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Bảng 3.6 trình bày kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô hình dòng tiền với độ trễ 2 năm. Kết quả hồi quy cho thấy mô hình dòng tiền trễ 2 năm có khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai (Prob <0.05), hệ số DW cũng n m trong giới hạn không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian Multiplier) cho giá trị Prob>0.05 nên kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
- Kiểm định Hausman cho kết quả hồi quy FEM phù hợp hơn REM và OLS (Prob>0.05). Tuy nhiên, theo hồi quy FEM, R2 điều chỉnh là 23.6 % nhƣng các hệ số hồi quy của các biến CFOt-1 và CFOt-2 lại không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy OLS và REM không có sự khác biệt đáng kể và mô hình giải thích được 9.6% dòng tiền tương lai. Cụ thể, dòng tiền HĐKD 1 năm trước tăng 1.000.000 đồng thì dòng tiền năm sau tăng 272.000 đồng. Kết quả này không thống nhất với các kết quả nghiên cứu trước (Nguyễn Thanh
Hiếu, 2015; Cheng và Hollie, 2008;…) cho r ng các dòng tiền có độ trễ 1 năm, 2 năm đều có ý nghĩa trong việc dự bào dòng tiền.
Bảng 3.6. Kết quả hồi quy mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền HĐKD trong quá khứ với độ trễ 2 năm
OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob) Hệ số chặn 0.045 0.000 0.073 0.000 0.045 0.000 CFOt-1 0.272 0.001 0.032 0.689 0.272 0.000 CFOt-2 0.066 0.335 -0.075 0.281 0.066 0.294
Prob(F-Statistic) 0.000 0.000 0.000
R2 điều chỉnh 0.096 0.236 0.096
Hệ số Durbin –
Watson 2.192 2.287 2.192
Hausman test
Chi-Sq. tatistic 40.917
Prob. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Kết quả hồi quy mô hình dòng tiền trễ 3 năm thể hiện trong bảng 3.7 cũng tương tự kết quả hồi quy mô hình dòng tiền trễ 2 năm. Các số liệu thống kê cho thấy mô hình có khả năng dự báo dòng tiền tương lai (Prob<0.05 và 1<DW<3). Mô hình cũng không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hệ số Prob>0.05). Tuy nhiên, các hệ số hồi quy theo FEM không có ý nghĩa thống kê (Prob lần lƣợt là 0.433, 0.623, 0214). Theo kết quả hồi quy OLS và REM thì dòng tiền trễ 1 năm có quan hệ chặt chẽ với dòng tiền năm sau (hệ số hồi quy 0.222, Prob<0.05).
Bảng 3.7. Kết quả hồi quy mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền HĐKD trong quá khứ với độ trễ 3 năm
OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob) Hệ số chặn 0.044 0.000 0.087 0.000 0.044 0.000 CFOt-1 0.222 0.009 -0.072 0.433 0.222 0.004 CFOt-2 0.113 0.171 -0.042 0.623 0.113 0.130 CFOt-3 0.068 0.336 -0.089 0.214 0.068 0.287
Prob (F-Statistic) 0.002 0.000 0.002
R2 điều chỉnh 0.087 0.293 0.087
Hệ số Durbin –
Watson 2.136 2.189 2.136
Hausman test
Chi-Sq. tatistic 44.121
Prob. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Tóm lại, kết quả phân tích hồi quy cho thấy dòng tiền HĐKD quá khứ có khả năng dự báo dòng tiền tương lai và chỉ có dòng tiền với độ trễ 1 năm có quan hệ với dòng tiền năm sau.
b. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền từ HĐKD từ các thành phần dòng tiền HĐKD trong quá khứ (mô hình các thành phần dòng tiền)
Các thành phần dòng tiền sử dụng trong mô hình chi tiết theo độ trễ: 1 năm, 2 năm và 3 năm. Do vậy, ta có 3 mô hình chi tiết nhƣ sau:
Mô hình 2a:
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1 + β5C_OTHERt-1 + ε
Mô hình 2b:
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1
+β5C_OTHERt-1 + β6C_SALESt-2 + β7C_COGSt-2 + β8C_INTt-2 +β9C_TAXt-2+ β10C_OTHERt-2 + ε
Mô hình 2c:
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1 +β5C_OTHERt-1 + β6C_SALESt-2 + β7C_COGSt-2 + β8C_INTt-2
+β9C_TAXt-2+ β10C_OTHERt-2 + β11C_SALESt-3 + β12C_COGSt-3 + β13C_INTt-3 +β14C_TAXt-3+ β15C_OTHERt-3 + ε
Trước khi xem xét kết quả hồi quy, nghiên cứu sẽ kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến C_SALES và C_COGS, C_OTHER dựa trên dấu hiệu kết quả phân tích ma trận tương quan (bảng 3.2).
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập có thể sử dụng hệ số phương sai phóng đại (VIF). Nếu hệ số VIF của một biến độc lập
>10 thì có thể kết luận đã xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Kết quả cũng cho thấy hệ số VIF của C_SALES, C_COGS và C_OTHER đều lớn hơn 10. Tuy nhiên, các hệ số tương quan của C_SALES, C_COGS và C_OTHER đều có ý nghĩa thống kê. Theo Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc (2013) đa cộng tuyến có thể khiến cho đánh giá về tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc có thể bị sai lệch nhƣng không làm giảm hệ số R2 hiệu chỉnh, tức là tác động gộp của tất cả các biến độc lập lên biến phụ thuộc không bị ảnh hưởng xấu của đa cộng tuyến. Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra được xem là không quá nghiêm trọng. Binkley (1982) cũng cho r ng đa cộng tuyến xảy ra ở một mức độ nào đó là không thể tránh khỏi, đặc biệt là trong các mô hình kế toán dựa trên thông tin có cấu trúc cao. Vì vậy, vẫn có thể khẳng định
mô hình các thành phần dòng tiền vẫn phù hợp và có khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai.
Bảng 3.8. Kết quả kiểm định hệ số phương sai phóng đại (VIF)
Biến nghiên cứu VIF 1/VIF
C_SALES 25.54 0.039149
C_OTHER 20.31 0.049236
C_COGS 10.47 0.095536
C_TAX 2.23 0.448866
C_INT 1.29 0.772870
Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM cho mô hình dự báo dòng tiền HĐKD từ các thành phần dòng tiền trong quá khứ đƣợc trình bày trong các bảng 3.9, 3.10, 3.11.
Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền với độ trễ 1 năm (bảng 3.9) cho thấy:
- Mô hình phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai (Prob = 0.000 cho cả 3 phương pháp hồi quy) và không có hiện tượng tự tương quan (hệ số DW đều n m trong giới hạn 1<DW<3), không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hệ số Prob>0.05).
- Theo kết quả kiểm định Hausman, hồi quy FEM phù hợp hơn để giải thích kết quả (Prob<0.05). Mô hình giải thích đƣợc 34.2% sự biến động của dòng tiền năm sau (cao hơn 2.8% so với REM và OLS).
Kết quả hồi quy cho thấy dòng tiền liên quan đến doanh thu (C_SALES), giá vốn hàng bán (C_COGS), dòng tiền khác (C_OTHER) 1 năm trước có quan hệ cùng chiều với dòng tiền năm sau (các hệ số hồi quy đều dương). Điều đó có nghĩa là khi dòng tiền liên quan đến doanh thu và giá vốn năm trước tăng thì dòng tiền HĐKD năm sau tăng. Trong đó, dòng tiền liên quan đến doanh thu có khả năng dự báo cao hơn so với dòng tiền liên
quan đến giá vốn (hệ số hồi quy lần lƣợt là 0.188 và 0.163), dòng tiền khác có khả năng dự báo thấp nhấp (hệ số hồi quy: 0.079). Chiều ảnh hưởng ngược lại với dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay (C_INT) và thuế (C_TAX). Nếu dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế 1 năm trước tăng thì dòng tiền HĐKD năm sau sẽ giảm. Đặc biệt, dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế có tính ổn định cao hơn hẳn so với C_SALES và C_COGS (khả năng dự báo cao hơn) (hệ số hồi quy lần lƣợt là 1.174 và 2.617).
Bảng 3.9. Kết quả hồi quy mô hình dự báo trên cơ sở các thành phần dòng tiền HĐKD trong quá khứ với độ trễ 1 năm
OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống
kê (Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob) Hệ số chặn -0.014 0.495 0.055 0.326 -0.014 0.486 C_SALESt-1 0.101 0.087 0.188 0.023 0.101 0.081 C_COGSt-1 0.070 0.099 0.163 0.009 0.070 0.093 C_INTt-1 -0.962 0.009 -1.714 0.001 -0.962 0.008 C_TAXt-1 -2.772 0.000 -2.617 0.001 -2.772 0.000 C_OTHERt-1 0.030 0.257 0.079 0.018 0.030 0.247 Prob(F-
Statistic) 0.000 0.000 0.000
R2 điều chỉnh 0.314 0.342 0.314
Hệ số Durbin –
Watson 1.951 2.236 1.951
Hausman test
Chi-Sq. tatistic 12.378
Prob. 0.030
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Bảng 3.10 trình bày kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền với độ trễ 2 năm.
- Số liệu thống kê theo cả 3 phương pháp hồi quy cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê, phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai (Prob = 0.000) và
không xảy ra hiện tượng tự tương quan (1<DW<3). Mô hình cũng không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hệ số Prob>0.05).
- Kết quả kiểm định Hausman cho thấy hồi quy REM phù hợp để giải thích hơn so với FEM. Kết quả hồi quy chỉ ra r ng chỉ có C_INTt-1, C_TAXt-1, C_TAXt-2 có ý nghĩa trong việc dự báo dòng tiền năm sau và có quan hệ ngƣợc chiều với dòng tiền HĐKD. Mô hình khả năng dự báo 32% sự biến thiên của dòng tiền tương lai.
Bảng 3.10. Kết quả hồi quy mô hình dự báo trên cơ sở các thành phần dòng tiền HĐKD trong quá khứ với độ trễ 2 năm
OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob) Hệ số chặn -0.004 0.863 0.077 0. 295 -0.004 0.863 C_SALESt-1 0.075 0.412 0.044 0.677 0.075 0.412 C_SALESt-2 -0.078 0.339 -0.038 0.684 -0.078 0.339 C_COGSt-1 0.053 0.362 0.078 0.282 0.053 0.363 C_COGSt-2 0.009 0.873 0.047 0.501 0.009 0.873 C_INTt-1 -1.571 0.007 -1.911 0.003 -1.571 0.007 C_INTt-2 0.540 0.346 0.074 0.910 0.540 0.347 C_TAXt-1 -1.903 0.009 -2.101 0.020 -1.903 0.009 C_TAXt-2 -1.533 0.039 -1.682 0.065 -1.532 0.039 C_OTHERt-1 0.011 0.789 0.007 0.876 0.012 0.790 C_OTHERt-2 -0.027 0.432 0.003 0.947 -0.027 0.432
Prob(F-Statistic) 0.000 0.000 0.000
R2 điều chỉnh 0.320 0.317 0.320
Hệ số Durbin –
Watson 2.000 2.151 2.000
Hausman test
Chi-Sq. tatistic 12.394
Prob. 0.259
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền với độ trễ 3 năm (bảng 3.11):
- Hệ số Prob của mô hình b ng 0.000 và hệ số DW n m trong giới hạn 1<DW<3 cho thấy mô hình phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai và không có xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến, không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hệ số Prob>0.05).
- Kết quả kiểm định Hausman cho thấy REM phù hợp hơn FEM (Prob>0.05). Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS và REM không có sự khác biệt đáng kể (chỉ khác biệt nhỏ ở mức ý nghĩa của hệ số hồi quy) và cho biết dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay trễ 1 năm (C_INTt-1) và dòng tiền liên quan đến thuế trễ 1, 2, 3 năm (C_TAXt-1, C_TAXt-2, C_TAXt-3) là các thành phần dòng tiền có khả năng dự báo dòng tiền HĐKD trong tương lai và có quan hệ ngƣợc chiều (ngoại trừ C_TAXt-3). Kết quả này không đồng nhất với nghiên cứu của Cheng và Hollie (2008), các tác giả này cho r ng dòng tiền liên quan đến thuế có tính ổn định thấp vì nó phụ thuộc vào nguồn thu nhập chịu thuế và việc quản trị lợi nhuận liên quan đến thuế của doanh nghiệp.
Bảng 3.11. Kết quả hồi quy mô hình dự báo trên cơ sở các thành phần dòng tiền HĐKD trong quá khứ với độ trễ 3 năm
OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống
kê (Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob) Hệ số chặn 0.003 0.897 0.054 0.601 0.003 0.902 C_SALESt-1 0.042 0.659 0.114 0.334 0.042 0.656 C_SALESt-2 -0.069 0.526 0.006 0.954 -0.069 0.522 C_SALESt-3 0.029 0.731 0.109 0.252 0.029 0.720 C_COGSt-1 0.048 0.445 0.131 0.136 0.048 0.437 C_COGSt-2 -0.019 0.789 0.066 0.432 -0.019 0.793 C_COGSt-3 0.055 0.391 0.131 0.073 0.055 0.380 C_INTt-1 -1.643 0.008 -2.173 0.005 -1.643 0.007 C_INTt-2 0.440 0.582 0.566 0.480 0.440 0.578 C_INTt-3 0.326 0.576 -0.028 0.968 0.326 0.573 C_TAXt-1 -2.644 0.001 -1.996 0.049 -2.644 0.001 C_TAXt-2 -2.478 0.007 -2.331 0.032 -2.478 0.006 C_TAXt-3 2.034 0.015 2.568 0.010 2.034 0.013 C_OTHERt-1 -0.011 0.811 0.001 0.990 -0.011 0.803 C_OTHERt-2 0.036 0.485 0.053 0.346 0.036 0.478 C_OTHERt-3 -0.045 0.206 -0.025 0.546 -0.045 0.202
Prob(F-Statistic) 0.000 0.000 0.000
R2 điều chỉnh 0.345 0.365 0.341
Hệ số Durbin –
Watson 1.841 2.133 1.845
Hausman test
Chi-Sq. tatistic 18.244
Prob. 0.250
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Tóm lại, kết quả phân tích hồi quy cho thấy mô hình các thành phần dòng tiền với độ trễ 1 năm là mô hình dự báo dòng tiền tương lai tốt hơn so với 2 mô hình còn lại, với tất cả các thành phần dòng tiền đều có ý nghĩa dự báo.
Khả năng dự báo dòng tiền tương lai của các mô hình trễ 1, 2, 3 năm lần lượt là 24.5%, 23.6%, 29.3%.
c. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền trên cơ sở kết hợp các thành phần dòng tiền HĐKD quá khứ với thông tin kế toán dồn tích gộp chung (mô hình thành phần kế toán dồn tích gộp)
Các thành phần dòng tiền và thành phần dồn tích gộp sử dụng trong mô hình chi tiết theo độ trễ: 1 năm, 2 năm và 3 năm. Ta có 3 mô hình chi tiết nhƣ sau:
Mô hình 3a :
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1 + β5C_OTHERt-1 + β6ACCt-1 + ε
Mô hình 3b:
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1
+ β5C_OTHERt-1 + β6C_SALESt-2 + β7C_COGSt-2 + β8C_INTt-2 +β9C_TAXt-2+ β10C_OTHERt-2 + β11ACCt-1+ β12ACCt-2 + ε Mô hình 3c:
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1 + β5C_OTHERt-1 + β6C_SALESt-2 + β7C_COGSt-2 + β8C_INTt-2
+ β9C_TAXt-2 + β10C_OTHERt-2 + β11C_SALESt-3 + β12C_COGSt-3 + β13C_INTt-3 +β14C_TAXt-3+ β15C_OTHERt-3 + β16ACCt-1+ β17ACCt-2 + β18ACCt-3 + ε
Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền kết hợp với thành phần dồn tích gộp chung với độ trễ 1 năm thể hiện trên bảng 3.12:
- Giá trị ý nghĩa thống kê Prob = 0.000 cho thấy mô hình 3a phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai. Ngoài ra, hệ số DW n m trong giới hạn không xảy ra hiện tượng tự tương quan (1<2.088, 2.106<3). Không có hiện tượng phương sai thay đổi (Prob>0.05)
- Kiểm định Hausman cho thấy hồi quy FEM phù hợp để giải thích kết quả (Prob<0.05).
Bảng 3.12. Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền kết hợp với thành phần kế toán dồn tích gộp với độ trễ 1 năm
OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob)
Hệ số hồi quy
Ý nghĩa thống kê
(Prob) Hệ số chặn -0.011 0.601 0.047 0.402 -0.011 0.595 C_SALESt-1 0.067 0.295 0.274 0.019 0.067 0.286 C_COGSt-1 0.093 0.045 0.171 0.006 0.093 0.041 C_INTt-1 -1.132 0.004 -1.577 0.003 -1.132 0.003 C_TAXt-1 -3.043 0.000 -2.479 0.002 -3.043 0.000 C_OTHERt-1 0.004 0.905 0.124 0.022 0.004 0.903 ACCt-1 -0.109 0.205 0.127 0.292 -0.109 0.197 Prob(F-
Statistic) 0.000 0.000 0.000
R2 điều chỉnh 0.317 0.343 0.317
Hệ số Durbin –
Watson 2.077 2.154 2.077
Hausman test
Chi-Sq. tatistic 17.745
Prob. 0.007
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
- Theo kết quả hồi quy cho thấy tất cả các thành phần dòng tiền l năm trước đều có khả năng dự báo dòng tiền năm sau. Trong đó, dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế có quan hệ ngƣợc chiều trong khi dòng tiền liên quan đến doanh thu, giá vốn và dòng tiền khác quan hệ cùng chiều với dòng tiền năm sau. Tương tự như mô hình các thành phần dòng tiền, dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế (hệ số hồi quy: 1.577, 2.479) ổn định hơn nhiều so với dòng tiền liên quan đến doanh thu và giá vốn (hệ số hồi quy: 0.274, 0.171).
Hệ số Prob=0.292 cho thấy các thành phần dồn tích gộp (ACC) không có ý