Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.06 MB, 84 trang )
32
Kiểm định Likelihood Ratio: là kiểm định để chọn lựa giữa Pooled OLS và
FEM, phương pháp nào thích hợp hơn
Kiểm định Hausman: là kiểm định để chọn lựa giữa FEM và REM, phương
pháp nào thích hợp hơn.
3.3.1 So sánh kết quả hồi quy bằng 3 phương pháp Pooled OLS, FEM và REM
Tác giả thực hiện chạy hồi quy bằng 3 phương pháp Pooled OLS, FEM và
REM. Sau đó so sánh kết quả của 3 mô hình hồi quy. Phương pháp hồi quy phù hợp là
phương pháp cho kết quả các hệ số hồi quy có ý nghĩa; R2, R2 hiệu chỉnh cao nhất; chỉ
số Akaike và Schwarz thấp nhất.
3.3.2 Kiểm định Likelihood Ratio
Kiểm định này chọn lựa giữa Pooled OLS và FEM, mô hình nào thích hợp hơn.
Giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn
Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp hơn
Nếu giá trị P-value của kiểm định chi bình phương nhỏ hơn mức ý nghĩa α
(10%) ta có sơ sở bác bỏ giả thiết H0, như vậy mô hình FEM thích hợp hơn. Ngược lại
nếu giá trị P-value của kiểm định chi bình phương lớn hơn mức ý nghĩa α (10%) thì ta
chấp nhận giả thiết H0, như vậy mô hình Pooled OLS thích hợp hơn.
3.3.3 Kiểm định Hausman
Kiểm định này thực hiện so sánh giữa mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và
mô hình tác động cố định (FEM) nhằm đưa ra mô hình phù hợp. Giả thiết H 0 của kiểm
định Hausman là tác động (ngẫu nhiên hoặc cố định) không tương quan với các biến
độc lập. Nếu cả hai tác động cố định và ngẫu nhiên có ý nghĩa thống kê, có thể lựa
chọn một trong hai mô hình trên. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, mô hình tác động ngẫu
nhiên sẽ vi phạm định lý Gaus-Markov và dẫn đến các ước lượng bị chệch và không
nhát quán; ngược lại, mô hình tác động cố định vẫn đưa ra các ước lượng không chệch
33
và nhất quán (Park, 2010). Tóm lại, nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, sử dụng mô hình tác
động cố định, ngược lại, sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên.
Giả thuyết H0: chọn mô hình REM hoặc FEM (không có sự khác biệt giữa hai
mô hình).
Giả thuyết H1: chọn mô hình FEM.
3.3.4 Kiểm định các giả thiết của phương pháp bình phương nhỏ nhất
Khi chạy hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất trên dữ liệu bảng, có
3 kiểm định chính: kiểm định phương sai của sai số thay đổi, kiểm định hiện tượng tự
tương quan và kiểm định đa cộng tuyến.
Kiểm định phương sai của sai số thay đổi nhằm đảm bảo cho ước lượng của
OLS là ước lượng không chệch nhỏ nhất (BLUE). Các phương pháp kiểm định phổ
biến là sử dụng đồ thị, kiểm định White, kiểm định Wald test, Glejser…
Tương tự như hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, tự tương quan cũng
làm cho ước lượng của OLS không còn là ước lượng không chệch nhỏ nhất. Để kiểm
định hiện tượng tự tương quan, các phương pháp kiểm định phổ biến là kiểm định
Durbin-Watson, kiểm định Breusch – Godfrey (BG), kiểm định Wooldridge…
Kiểm định đa cộng tuyến là kiểm định hiện tượng tương quan mạnh giữa các
biến giải thích. Dấu hiệu nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến là hệ số tương quan
Pearson giữa các biến giải thích có giá trị tuyệt đối từ 0.8 trở lên. Ngoài ra còn có thể
sử dụng nhân tử phòng đại (VIF – Variance Inflation Factor) để củng cố cho kết luận
về hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu biến nào có VIF lớn hơn 10 thì xảy ra hiện tượng đa
cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
34
CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích TSSL các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt
Nam.
Bảng 4.1: TSSL trung bình hàng năm theo phát hành cổ phần từ tháng 7/2010-tháng
6/2014
TSSL trung bình hàng
6/2011
6/2012
6/2013
6/2014
-43.11%
0.49%
-6.59%
38.73%
-40.3%
7.28%
1.73%
53.04%
Toàn mẫu
-41.18%
3.45%
-2.06%
48.37%
VN index
-12.431%
4.116%
16.068%
17.504%
n m Ri,t
Có phát hành CP
Không phát hành cổ phần
(Nguồn: tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu)
Tác giả thực hiện tính toán TSSL trung bình hàng năm của các công ty phát
hành cổ phần, không phát hành cổ phần, toàn bộ công ty trong mẫu, VN index lần lượt
qua từng giai đoạn từ tháng 7/2010 đến tháng 6/2011, tháng 7/2011 đến tháng 6/2012,
tháng 7/2012 đến tháng 6/2013, tháng 7/2013 đến tháng 6/2014. Lý thuyết thời điểm
thị trường Baker và Wurgler (2000) phát biểu rằng : “các công ty có khả năng phát
hành cổ phần khi cổ phiếu của công ty được định giá cao và mua lại cổ phần hoặc phát
hành nợ khi chứng khoán của công ty bị định giá thấp. Dự doán chính của lý thuyết
thời điểm thị trường là TSSL sau phát hành là thấp bởi vì các cổ đông bên ngoài không
phải ngay lập tức có thể cảm nhận được định giá cao hoặc hành động chống lại nó”.
Như thể hiện ở bảng 4.1, các công ty phát hành cổ phần trong năm 2009 thì có TSSL
trung bình trong giai đoạn từ tháng 7/2010 đến tháng 6/2011 (-43.11%) thấp hơn so với
TSSL trung bình tương ứng của các công ty không có phát hành cổ phần (-40.3%).
35
Tương tự, TSSL lần lượt từ tháng 7/2011 đến tháng 6/2012, tháng 7/2012 đến tháng
6/2013, tháng 7/2013 đến tháng 6/2014 của các công ty phát hành cổ phần đều thấp
hơn các công ty không có phát hành cổ phần. Những bằng chứng này ủng hộ mạnh mẽ
cho lý thuyết thời điểm thị trường. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Pontiff và
Woodgate (2008); Fama và French (2008); McLean, Pontiff và Watanabe (2009).
Đồ thị 4.1: TSSL trung bình các công ty phát hành cổ phần và các công ty
không có phát hành cổ phần.
Đồ thị TSSL trung bình các công ty phát hành cổ phần và các
công ty không có phát hành cổ phần
60.00%
Tỷ suất sinh lợi (%)
40.00%
20.00%
0.00%
-20.00%
-40.00%
-60.00%
T6/2011
T6/2012
T6/2013
T6/2014
Phát hành cổ phần
-43.11%
0.49%
-6.59%
38.73%
Không phát hành cổ phần
-40.30%
7.28%
1.73%
53.04%
(Nguồn: tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu)
Đồ thị 4.1 mô tả lại số liệu của bảng 4.1 về TSSL trung bình trong giai đoạn lần
lượt từ tháng 7/2010 đến tháng 6/2011, tháng 7/2011 đến tháng 6/2012, tháng 7/2012
đến tháng 6/2013, tháng 7/2013 đến tháng 6/2014 của các công ty phát hành cổ phần
và không phát hành cổ phần. Đường thẳng biểu thị cho TSSL các công ty phát hành cổ