Bi n K v ng nghiên c u Nghiên c u g c Các nghiên c u khác Tác gi
ROCE ROCE ROCE
CCC
- Không có Ủ ngh a -
Shin và Soenen (1998), Deloof (2003), Lazaridiss & Tryfonidis (2005), Bhunia và Brahma (2011) CR - Không có Ủ ngh a - Eljelly (2004) QR - Không có Ủ ngh a LnS + + LnTA + Không có Ủ ngh a 3.3. Các ph ng pháp ki m đnh mô hình
đáp ng các m c tiêu nghiên c u c a mình c ng nh ki m đnh các gi thi t nghiên c u, đ tài th c hi n các ph ng pháp ki m đnh theo trình t nh sau:
Th ng kê mô t d li u, phân tích t ng quan, c l ng mô hình và ki m đnh các gi thi t nghiên c u v i s h tr c a ph n m m Stata 11.0.
3.3.1.Th ng kê mô t
Th ng kê mô t đ c s d ng nh m mô t l i nh ng đ c tính c a d li u nghiên c u và đ a ra nh ng nh n đ nh ban đ u v chu i d li u nghiên c u, c th đ
tài s mô t l i d li u d a trên các tiêu chí: giá tr trung bình, giá tr l n nh t, giá tr nh nh t, sai s chu n.
3.3.2.Phơn tích t ng quan
Phân tích t ng quan đ c đ tài s d ng nh m xem xét m i quan h gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c. H s t ng quan (Pearson) đ c tính b ng cách chia hi p ph ng sai c a bi n v i tích đ l ch chu n c a chúng. tài xây d ng ma tr n h s t ng quan kèm theo m c Ủ ngh a nh m đánh giá b c đ u v m i
t ng quan gi a các bi n. Ngoài ra, trong tr ng h p các bi n đ c l p có m i
t ng quan cao (l n h n ho c b ng 0.8) và đây có th là d u hi u c a hi n t ng
đa c ng tuy n. Tuy nhiên do s bi n nghiên c u c a đ tài là ít và các bi n đ c l p, bi n ki m soát trong mô hình nghiên c u c a đ tài trong th c t có m i quan h v i nhau nên trong nghiên c u c a mình đ tài s không th c hi n vi c lo i bi n mà ch có s l u Ủ trong nghiên c u c a mình khi có hi n t ng t ng
quan cao gi a các bi n nghiên c u trong mô hình.
3.3.3.Ph ng pháp c l ng mô hình
Trong khi phân tích t ng quan nh m xem xét m i quan h gi a các bi n nghiên c u có m i quan h v i nhau hay không thì phân tích h i quy đ c dùng đ đo l ng m c đ nh h ng c a các bi n đ c l p v i các bi n ph thu c qua đó cho
bi t chi u h ng tác đ ng và m c đ tác đ ng c a t ng bi n đ c l p lên bi n ph thu c. Ph ng pháp này cho phép đ tài đ a ra b ng ch ng th c nghi m đ
tr l i cho các câu h i và các gi thi t nghiên c u. Theo đó đ tài th c hi n c
l ng mô hình thông qua c l ng Pooled OLS, Fixed effect, Random effect. Lý do c a vi c c l ng mô hình Fixed effect, Random effect mà không ch là mô hình Pooled OLS là:
Th nh t, c l ng Pooled OLS là c l ng đ n gi n và b qua c u trúc d li u b ng có th d n đ n vi c các bi n đ c l p không ph n ánh đúng m i quan h gi a các bi n đ c l p v i bi n ph thu c. Và do đó trong mô hình có nhi u bi n gi i thích nên có th x y ra hi n t ng t ng quan gi a các bi n đ c l p. Và khi
đi u này x y ra s d n đ n c l ng Pooled OLS không còn hi u qu . Do đó
c n m t mô hình t t h n mô hình Pooled OLS.
Th hai, đ xem xét đ c đi m riêng c a t ng công ty trong m u nghiên c u có th nh h ng đ n bi n gi i thích và do có nh ng thu c tính chúng ta không
quan sát đ c b ng giá tr thì lúc này mô hình phù h p h n so v i Pooled OLS là
mô hình Fixed effect. Theo đó mô hình đ c xây d ng đ xem xét đ c đ c
đi m riêng c a t ng công ty trong m u nghiên c u theo s thay đ i c a h s ch n tuy nhiên s thay đ i này là c đnh theo th i gian và đ xem xét s khác
nhau đó thì chúng ta có th dùng bi n gi . Do mô hình ch quan tâm đ n nh ng khác bi t mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên nó không x y ra hi n
t ng t t ng quan. M t minh ho cho mô hình này nh sau:
Trong đó : th hi n cho s khác nhau gi a các công ty nghiên c u nh ng s khác nhau đó không thay đ i theo th i gian. Khi đó đ c tri n khai theo các bi n gi đ xem xét nh ng đ c đi m riêng bi t c a t ng đ i t ng nghiên c u. Th hai, khi nh ng đ c đi m riêng bi t gi a các đ i t ng nghiên c u đ c gi s là ng u nhiên và không t ng quan đ n các bi n gi i thích thì chúng ta có th dùng mô hình hi u ng ng u nhiên (Random effect model). Cách ti p c n c a mô hình này là d a trên ph n d . Mô hình tác đ ng ng u nhiên đ c th hi n
Trong đó, là ph n d t ng h p g m hai thành ph n là sai s thành ph n
đ i di n cho các đ c đi m riêng c a t ng công ty, là sai s thành ph n k t h p khác nhau c a các đ c đi m riêng c a các công ty và theo th i gian. là giá tr trung bình c a t t c các h s ch n c a các công ty nghiên c u và sai s thành ph n đ i di n cho chênh l ch ng u nhiên c a t ng h s ch n c a các công ty này v i giá tr trung bình.
Nh v y v n đ đ t ra là mô hình nào là phù h p cho nghiên c u. tr l i câu h i này đ tài s s d ng ki m đnh Hausman nh m so sánh mô hình Fixed effect và Random effect, ki m đnh Likelihood nh m so sánh gi a hai mô hình Pooled OLS và Fixed effect và ki m đnh LM nh m so sánh gi a mô hình Pooled OLS và mô hình Random effect.
Trong ph n này đ tài s s d ng ki m đnh t (t-test) đ ki m tra s phù h p c a các h s h i quy. Các m c Ủ ngh a th ng đ c s d ng trong th ng kê là 1%,
5%, 10% hay nói khác h n là đ tin c y 99%, 95%, 90%. i v i nghiên c u
này đ tài ch n m c Ủ ngh a 10% đ đánh giá m c đ phù h p c a các h s h i quy, t c bi n đ c l p ch đ c xem là tác đ ng đ n bi n ph thu c khi mà h s h i quy có giá tr P-value nh h n 10%.
ki m tra s phù h p c a mô hình đ tài s d ng ki m đnh F v i các gi thi t H0 là R2 = 0. M c Ủ ngh a đ tài ch n là 10% theo đó giá tr P-value nh h n
10% thì bác b gi thi t H0 nên mô hình là phù h p.
Ngoài ra, sau khi mô hình đ c c l ng là phù h p đ tài c ng th c hi n các ki m đ nh đi kèm khác nh m ki m tra các khuy t t t c a mô hình. Theo đó, đ
tài th c hi n ki m đ nh ph ng sai thay đ i và ki m đnh t t ng quan, b i l n u mô hình có ph ng sai thay đ i ho c t t ng quan ho c c hai thì các ki m
đnh v h s h i quy c a mô hình là không đáng tin c y, c l ng c a mô hình
là c l ng không hi u qu và R2 là không đúng b n ch t c a nó. N u mô hình
có ph ng sai thay đ i ho c có t t ng quan ho c có c hai khuy t t t này thì
đ tài ti n hành kh c ph c mô hình nghiên c u b ng cách c l ng l i mô hình
đ c ch n b ng ph ng pháp GLS. Tuy nhiên n u trong tr ng h p mô hình Random effect đ c ch n thì đ tài ch ti n hành ki m đnh t t ng quan, n u mô hình là có t t ng quan thì đ tài ti n hành kh c ph c b ng ph ng pháp
GLS.
Tóm l i, trong ch ng này đ tài đã nêu lên c s cho vi c ch n mô hình, d li u nghiên c u, mô hình nghiên c u, các gi thi t nghiên c u và các ph ng
pháp ki m đ nh mô hình đ làm c s cho các c l ng, phân tích trong các
CH NG 4: K T QU NGHIÊN C U 4.1.Th ng kê mô t :