4. Kết quả nghiên cứu
4.2 Kết quả thực nghiệm của mô hình hồi quy giới hạn dữ liệu bảng.
Trong phần này, chúng tôi tiếp theo áp dụng phương pháp bootstrap của Hansen (1999) để đạt giá trị thống kê F và sau tính giá trị p-value. Phương pháp bootstrap là phép lặp 500 lần cho mỗi kiểm định của 3 kiểm định vượt dữ liệu bảng giới hạn. Giá trị thống kê F bao gồm F1, F2, F3 là thể hiện giả thuyết không của không có giới hạn, 1 giới hạn và 2 giới hạn. Bảng 4 trình bày kiểm định giá trị thống kê F1, F2, F3 cùng với giá trị p-value khi ứng dụng phương pháp bootstrap
Chú ý: Giá trị thống kê F và p-value được ước lượng từ việc lặp lại 500 lần mỗi kiểm định của 3 kiểm định boostrap, ***, ** và * là những giá trị có mức ý nghĩa là 1%, 5% và
10%
Kết quả kiểm định của tác động giới hạn giữa tỷ số nợ và ROE thể hiện trong bảng 4 cho thấy : tác động dữ liệu đơn được kiểm định đầu tiên để xem nó có tồn tại hay không. Bằng việc sử dụng phương pháp bootsrap với vòng lặp 500 lần. Giá trị thống kê F1 là 37.9633 và tương ứng là p-value 0.012. Chúng có mức ý nghĩa dưới 5% và bác bỏ giả thuyết H0 là không có tác động ngưỡng giới hạn. hình 1 cho thấy khoảng tin cậy ở mô hình giới hạn đơn
Tương tự như vậy, bootstrap được sử dụng để thực hiện 500 lần và tương ứng sản lượng F-thống kê (F2) của 33,9600 và giá trị P của 0.0080. Họ cho thấy tầm quan trọng dưới một mức độ quan trọng 1% và bác bỏ giả thuyết của một ngưỡng. Hình 2 cho thấy việc xây dựng khoảng tin cậy trong mô hình hồi quy hai ngưỡng.
Cuối cùng, hiệu ứng ba ngưỡng được kiểm tra để xem nếu nó tồn tại. Tương tự như vậy, bootstrap được sử dụng để thực hiện 500 lần và sản lượng tương ứng F-thống kê (F3) của 14,1325 và giá trị P của 0,1340. Kết quả bác bỏ giả thuyết của ba ngưỡng. Trong kết luận, phân tích số liệu thống kê nói trên rành mạch cho thấy một mối quan hệ bất đối xứng của hai ngưỡng trong ba chế độ được hình thành đáng kể. Hình 3 cho thấy việc xây dựng khoảng tin cậy trong ba mô hình hồi quy.
Bảng 4 cũng trình bày những giá trị ước tính của hai ngưỡng, trong đó có 59,27% và 94,60%, tương ứng. Tất cả các quan sát được một cách khách quan và thụ động chia thành ba chế độ tùy thuộc vào việc các biến ngưỡng nó d là nhỏ hơn hoặc lớn hơn giá trị ngưỡng ( 1, 2 )Theo đó, chúng tôi xác định ba chế độ hình thành bởi hai giá trị ngưỡng được nợ nếu tỷ lệ nợ của họ trong phạm vi (0 - 59,27%), (59,27% - 94,60%) và vượt 94,60%.
Bảng 5 báo cáo các hệ số hồi quy dốc, OLS sai số chuẩn thông thường, và sai số chuẩn white hiệu chỉnh trong ba chế độ. Các mô hình ước lượng từ các kết quả thực nghiệm có thể được thể hiện như sau:
Trong chế độ đầu tiên, trong đó tỷ lệ nợ thấp hơn 59,27%, hệ số 1 là 0,1737 và rất có ý nghĩa ở mức 10%, cho thấy ROE tăng 0,1737% với mức tăng 1% trong tỷ lệ nợ.
Hệ số Giá trị ước tính OLS SE tOLS White SE tWhite
1 0.1737 0.0928 1.8718* 0.0848 2.0483*
2 – 0.1067 0.0936 – 1.1400 0.0840 – 1.2702
3 – 0.7953 0.1550 – 5.1310*** 0.4023 – 1.9769*
Ghi chú: 1, 2 , 3 là những tính toán hệ số này nhỏ và lớn hơn giá trị ngưỡng . OLS SE và White SE đại diện cho truyền thống OLS DNNN (xem xét homoscedasticity) và White-corrected SEs (xem xét heteroscedasticity), tương ứng. ***, ** Và * biểu hiện ý nghĩa ở mức 1, 5 và mức 10%, tương ứng.
Tác động tiêu cực của nợ trên giá trị công ty được tìm thấy trong chế độ thứ hai và cuối cùng, tương ứng. Trong chế độ thứ hai, trong đó tỷ lệ nợ là giữa 59,27% và 94,60%, hệ số
2 là - 0,1067 và là không đáng kể, chỉ ra rằng không có mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và giá trị công ty. Trong chế độ thứ ba, trong đó tỷ lệ nợ lớn hơn 94,60%, hệ số 3 là - 0,7953 và rất có ý nghĩa ở mức 1%, cho thấy ROE giảm bằng 0,7953% với mức tăng 1% trong tỷ lệ nợ. Do đó, kết quả cho thấy rõ ràng rằng mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và ROE (có nghĩa là, giá trị độ dốc) khác nhau phù hợp với những thay đổi khác nhau trong cơ cấu nợ, và rằng cơ cấu nợ có một mối quan hệ phi tuyến với giá trị công ty.
Bảng 6 trình bày các hệ số của hai biến số kiểm soát. Như thể hiện trong Bảng 6, hệ số của quy mô doanh nghiệp ( 1) là - 0,0205 và là không đáng kể, chỉ ra rằng không có mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và giá trị công ty. Hệ số ước tính tốc độ tăng trưởng của doanh thu hoạt động ( 2) là - 0,0486 và là không đáng kể, chỉ ra rằng không có mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng của doanh thu hoạt động và giá trị công ty. Phát hiện kinh nghiệm phù hợp với Feng-Li Lin (2010) [19].
Bảng 6. Hệ số của các biến kiểm soát
1 – 0.0205 0.0248 – 0.8266 0.0302 – 0.6788
2 – 0.0486 0.0476 – 1.0210 0.0418 – 1.1627
Ghi chú: 1 , 2đại diện cho hệ số ước tính quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng của doanh thu hoạt động. OLS SE và white SE đại diện cho truyền thống OLS SEs (xem xét homoscedasticity) và white hiệu chỉnh SEs ( xem xét heteroscedasticity), tương ứng. ***, ** Và * biểu hiện ý nghĩa ở mức 1, 5 và mức 10%, tương ứng.
Các mô hình ước lượng từ các kết quả thực nghiệm được thể hiện như sau:
ROEit = µi- 0.0205SIZEit-1 - 0.0486SGit-1+ 0.1737Dit-1I(Dit≤ 0.5927)- 0.1067Dit-1I(0.5927≤ Dit≤0.9460)- 0.7953Dit-1I(Dit>0.9460)
Nơi I (.) là một hàm mục tiêu. Vì vậy mô hình trên cũng có thể được trình bày như sau:
Bảng 7 trình bày tỷ lệ phần trăm các công ty rơi vào 3 chế độ mỗi năm. Dựa và bảng 7, ta nhận thấy rằng gần 46% SEAs rơi vào chế độ đầu tiên nơi mà tỷ lệ nợ thấp hơn 59.27% ( đó là khoảng 38 đến 47 công ty rơi vào chế độ đầu tiên mỗi năm), 53% các công ty rơi vào chế độ thứ 2, nơi mà tỷ lệ nợ nằm trong khoảng từ 59.27% đến 94.60% ( đó là
khoảng 44-52 công ty rơi vào chế độ thứ 2 mỗi năm) và 1% công ty rơi vào chế độ thứ 3, nơi mà tỷ lệ nợ lớn hơn 94.60% (đó là khoảng 0 – 2 công ty rơi và chế độ thứ 3 mỗi năm).