Để xem xét tác ñộng của các nhân tốñến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam tác giả sử dụng mô hình kinh tế lượng ñể ước lượng các hệ số hồi quy ñược kiểm ñịnh trong mô hình. Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 11.0, hồi quy dữ
liệu bảng với ảnh hưởng cố ñịnh và biến giả năm (fixed-time effect regression model), trong ñó các sai số của phương trình ñược giả ñịnh khác nhau về ñặc tính thời gian và cốñịnh ñặc tính doanh nghiệp, với sự hiện diện của biến δñóng vai trò là biến nội sinh. Bài nghiên cứu ñã kiểm tra mô hình hồi quy theo biến giả thời gian cho toàn bộ mẫu. Để tránh rơi vào bẩy biến giả, bài nghiên cứu ñã quan tâm ñến số
lượng biến giả. Sau khi chạy mô hình cho thấy rằng giá trị các hệ số biến giả thời gian có ý nghĩa nhiều.
Do thời gian nghiên cứu ngắn và số lượng mẫu lớn nên bài nghiên cứu thêm các biến giả thời gian vào các hồi quy dạng bảng nhằm hấp thụ bất kỳ ảnh hưởng biến ñổi theo thời gian (chưa ñược mô hình hóa) vào tác ñộng ñến cấu trúc vốn. Tuy nhiên, do sử dụng ñộ trễ một năm cho biến ñộc lập (biến tỷ lệ nợ) nên dữ liệu nghiên cứu bị giảm một năm (ñối với mô hình cấu trúc vốn ñộng).
Trong phương trình (2.5), Zit không chỉảnh hưởng lên tốc ñộ ñiều chỉnh mà còn ảnh hưởng lên sự khác nhau về thời gian của tỷ lệ nợ mục tiêu. Tuy nhiên, trọng tâm chính của bài nghiên cứu là ước tính β1, là hệ số của thành phần tương tác giữa các nhân tố ảnh quyết ñịnh tốc ñộ ñiều chỉnh (Zit) và biến trễ của tỷ lệ nợ (LVit-1), nên tác giả không quan tâm ñến những vấn ñề này và sẽ không ñề cập ñến trong phần phân tích kết quả hồi quy.
Đểước lượng các tham số trong phương trình (2.5), phải ñối mặt với hai vấn
ñề. Thứ nhất, biến δ trong phương trình (2.3) bao gồm sai số, vit. Điều này ảnh hưởng ñến giá trị của phương trình (2.5) và sai số uit có thể tương quan với LVit-1 và LV*it . Thứ hai, sai số uit sẽ làm ước lượng bị chệch khỏi giá trị cân bằng. Arellano
and Bond (1991) cho rằng các hệ số ước tính là cố ñịnh nếu không có sự tương quan bậc 2 trong sai số. Do ñó, chúng tôi kiểm tra giả thuyết Ho cho z2 cho sự tồn tại của tự tương quan bậc 2, ñểñảm bảo không có sự tương quan giữa LVit-1 và LV*it và phần dư.
Có hai phương pháp ước lượng là FEM và REM. Để xem phương pháp FEM hay REM nào là phù hợp, kiểm ñịnh Hausman sẽñược thực hiện với giả thuyết H0:
Ước lượng của FEM và REM không khác nhau; nếu giá trị p-value < 0,05, bác bỏ
H0; Nếu bác bỏ H0, REM không hợp lý, nên sử dụng FEM và ngược lại.
Để kiểm tra tốc ñộ ñiều chỉnh, tác giả kiểm tra giá trị của β1 và (1- β0) ở
phương trình (2.5) bằng giả thuyết H0 của β1=0 và (1- β0)=1 tương ứng. Uớc lượng bằng cách sử dụng dữ liệu bảng ñược ñề xuất bởi Arellano và Bond (1991) với
phương pháp moment tổng quát – GMM. Ngoài ra, bài nghiên cứu cần kiểm ñịnh Sargan ñể kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ ñề xuất trong mô hình nghiên cứu.
Phương pháp ñịnh lượng sẽ ñược sử dụng trong nghiên cứu. Luận văn cũng dựa vào mô hình và kết quả của những nghiên cứu trước ñể ñưa ra các khái niệm nhằm hỗ trợ thêm trong quá trình xây dựng mô hình nghiên cứu cũng như củng cố
cơ sở lý thuyết ñể tiếp cận vấn ñề một cách khoa học nhất ñối với dữ liệu nghiên cứu. Trong luận văn này tác giả sử dụng hồi quy FEM ñể kiểm ñịnh mô hình tĩnh ñể
xác ñịnh các yếu tốảnh hưởng ñến tỷ lệ nợ và ước lượng tỷ lệ nợ tối ưu và GMM ñể
kiểm ñịnh quá trình ñiều chỉnh cấu trúc vốn ñộng và các yếu tốảnh hưởng ñến tốc
ñộñiều chỉnh.
Sử dụng GMM trong mô hình ñiều chỉnh ñộng thay vì sử dụng OLS do một sốưu ñiểm sau:
- Trong mô hình ñộng, biến trễ của biến phụ thuộc ñược sử dụng như biến giải thích (phương trình tự hồi quy), do ñó biến phụ thuộc và biến trễ của nó có tương quan với nhau.
- Biến trễ của biến phụ thuộc ñược sử dụng như biến giải thích sẽ tương quan với các biến giải thích khác, ñiều này dẫn ñến hiện tượng ña cộng tuyến. Đa cộng
tuyến là hiện tượng mà các biến giải thích trong mô hình có tương quan với nhau. Khi có ña cộng tuyến thì kết quảước lượng không còn chính xác, tác ñộng của mỗi biến ñộc lập lên biến phụ thuộc bịảnh hưởng bởi các biến khác.
- GMM khắc phục ñược vấn ñề nội sinh trong ước lượng mô hình bằng cách sử dụng các biến công cụ. Vấn ñề nội sinh là có tương quan giữa biến giải thích và phần dư của hồi quy.
Biến công cụ sử dụng trong phương pháp GMM phải thỏa mãn các tính chất sau:
- Không tương quan với phần dư của hồi quy.
- Tương quan mạnh với các biến giải thích ñược sử dụng trong mô hình. - Số biến công cụñược sử dụng phải lớn hơn hoặc bằng số biến giải thích. Các phương trình hồi quy trong mô hình ñược ước lượng bằng phần mềm Stata 11.0.