4.1.3.2. Kết quả kiểm định các biến trong mô hình hồi quy
Để đảm bảo mô hình hồi quy Pooled OLS không bị khuyết tật khi ước lượng, NCS tiếp tục thực hiện các kiểm định: hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, và nội sinh.
Kiểm định đa cộng tuyến
Theo bảng 4.12, hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ các biến độc lập trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình.
Bảng 4.12: Hệ số phóng đại phương sai VIF của các nhân tố
VIF | |
PFSCORE | 4.89 |
PPEG | 4.15 |
PMARKETCAP | 1.59 |
RMRF | 1.24 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Phương Pháp Nghiên Cứu Tác Động Của Kỳ Hạn Đầu Tư Đến Tssl Của Đầu Tư Giá Trị Trên Ttck Việt Nam -
Tác Động Của Nhân Tố Giá Trị Và Nhân Tố Chất Lượng Đến Tssl Của Cổ Phiếu Trong Đầu Tư Giá Trị Trên Ttck Việt Nam -
T_Test Của Tssl Danh Mục Cổ Phiếu Giá Trị (Có 0 < Peg < 1) So Với Tssl Của Danh Mục Thị Trường -
Kết Quả Nghiên Cứu Chiều Hướng Tác Động Của Kỳ Hạn Đầu Tư Đến Tỷ Suất Sinh Lời Của Danh Mục Cổ Phiếu Trong Đầu Tư Giá Trị Trên Thị Trướng -
Kỳ Hạn Đầu Tư Và Hệ Số Sharpe Của Danh Mục Cổ Phiếu Giá Trị -
Duy Trì Kỳ Hạn Đầu Tư Dài Đối Với Nhà Đầu Tư Giá Trị
Xem toàn bộ 211 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Trong kết quả bảng 4.13 cho thấy p-value < 0.01 tại mức ý nghĩa 1% cho thấy rằng giả thuyết H0: phương sai cố định bị bác bỏ. Do đó, NCS nhận thấy dữ liệu bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định hettest phương sai sai số thay đổi
H0: Constant varience |
Variables: fitted values of rirf |
Chi2(1) = 157.64 |
Prob > chi2 = 0.0000 |
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kiểm định tự tương quan
Tại bảng 4.14, giá trị p-value > 0.01, do đó, chấp nhận giả thuyết H0: không có tự tương quan bậc 1. Như vậy, kết quả kiểm định Wooldridge test chỉ ra rằng mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất.
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định Wooldridge test cho hiện tượng tự tương quan
H0: no first-order autocorrelation |
F(1, 251) = 0.081 |
Prob > F = 0.7768 |
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kiểm định nội sinh
Kiểm định tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập
Đầu tiên, sẽ trích xuất phần dư từ mô hình hồi quy Pooled OLS, sau đó, thực hiện hồi quy giữa phần dư với các biến độc lập. Kết quả cho thấy p-value của các biến độc lập đều lớn hơn 0.05 (xem bảng 4.15), chứng tỏ không có sự tương quan giữa phần dư với bất kỳ biến độc lập nào. Do đó, không có hiện tượng nội sinh với các biến độc lập hiện tại.
Bảng 4.15: Kết quả tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập
. regress resid rmrf pmarketcap ppeg pfscore
SS | df | MS | |
Model | 0 | 4 | 0 |
Residual | 525.16845 | 1662 | .31598583 |
Total | 525.16845 | 1666 | .315227161 |
Number of obs = 1667 F( 4, 1662) = 0.00 Prob > F = 1.0000
R-squared = 0.0000 Adj R-squared = -0.0024 Root MSE = .56213
Coef. | Std. Err. | t | P>|t| | [95% Conf. | Interval] | |
rmrf | 1.80e-09 | .0655993 | 0.00 | 1.000 | -.128666 | .128666 |
pmarketcap | -6.18e-09 | .1063471 | -0.00 | 1.000 | -.2085885 | .2085884 |
ppeg | 2.74e-08 | .2681558 | 0.00 | 1.000 | -.5259587 | .5259588 |
pfscore | 2.55e-08 | .378967 | 0.00 | 1.000 | -.7433029 | .743303 |
_cons | -5.39e-10 | .0170136 | -0.00 | 1.000 | -.0333704 | .0333704 |
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kiểm định nội sinh tại biến trễ 1 và 2 kỳ của biến phụ thuộc
Davidson and MacKinnon (1993) cho rằng việc ước lượng hồi quy của những biến mang tính chất ảnh hưởng dẫn đến hiện tượng nội sinh có thể xảy ra do chính biến trễ của chúng được đưa vào trong mô hình hồi quy.
Trước tiên, sẽ thực hiện hồi quy giữa biến phụ thuộc với biến trễ 1 kỳ và 2 kỳ của biến phụ thuộc, mục đích là tìm kiếm xem có hiện tượng tự tương quan giữa các bậc của biến phụ thuộc hay không; nếu không có hiện tượng tự tương quan ở bậc 1 và 2 thì sẽ không có hiện tượng nội sinh tại biến trễ 1 và 2 kỳ của biến phụ thuộc. Kết quả chạy hồi quy cho thấy biến trễ 1 kỳ của biến phụ thuộc có p-value > 0.05, nên không có hiện tượng tương quan bậc 1; tuy nhiên, p-value của biến trễ 2 kỳ lại nhỏ hơn 0.05, nên có hiện tượng tương quan bậc 2 (xem bảng 4.16). Như vậy, có khả năng xảy ra hiện tượng nội sinh tại biến trễ 2 kỳ của biến phụ thuộc.
Bảng 4.16: Kết quả tương quan giữa biến phụ thuộc và biến trễ 1 và 2 kỳ của biến phụ thuộc
. . regress rirf l2.rirf l1.rirf rmrf pmarketcap ppeg pfscore
Source | SS | df | MS |
Model | 42.7049678 | 6 | 7.11749464 |
Residual | 356.144521 | 1131 | .314893476 |
Total | 398.849489 | 1137 | .350791107 |
Number of obs = | 1138 |
F( 6, 1131) = | 22.60 |
Prob > F = | 0.0000 |
R-squared = | 0.1071 |
Adj R-squared = | 0.1023 |
Root MSE = | .56115 |
Coef. | Std. Err. | t | P>|t| | [95% Conf. | Interval] | |
rirf | ||||||
L2. | -.1129747 | .0302598 | -3.73 | 0.000 | -.1723464 | -.0536031 |
L1. | .0287796 | .0287708 | 1.00 | 0.317 | -.0276706 | .0852297 |
rmrf | -.6908443 | .1283897 | -5.38 | 0.000 | -.9427531 | -.4389354 |
pmarketcap | -1.376908 | .2462283 | -5.59 | 0.000 | -1.860024 | -.8937923 |
ppeg | 3.677069 | .3865524 | 9.51 | 0.000 | 2.918628 | 4.435509 |
pfscore | 4.276116 | .5319299 | 8.04 | 0.000 | 3.232435 | 5.319796 |
_cons | .0500711 | .027893 | 1.80 | 0.073 | -.0046568 | .1047991 |
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả chạy hồi quy giữa phần dư và biến trễ 2 kỳ của biến phụ thuộc cho thấy có sự tương quan giữa phần dư và biến trễ 2 kỳ của biến phụ thuộc do p-value < 0.05 (xem bảng 4.17). Vì vậy, có hiện tượng nội sinh tại độ trễ 2 kỳ của biến phụ thuộc.
Bảng 4.17: Kết quả hồi quy giữa phần dư của mô hình và biến trễ 2 kỳ của biến phụ thuộc
. r
Source
Model 2.69994501
Residual 360.580737 1140 .
Total 363.280682 1141 .318387977
resid | Coef. | Std. Err. | t | P>|t| | [95% Con | |
rirf L2. | -.0768648 | .0263087 | -2.92 | 0.004 | -.1284837 | -.025246 |
_cons | .0326514 | .0169366 | 1.93 | 0.054 | -.0005789 | .0658817 |
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Tổng kết các kiểm định: sau khi thực hiện các kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, và nội sinh, kết quả cho thấy rằng mô hình Pooled OLS bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh. Do đó, ước lượng Pooled OLS sẽ cho kết quả không chính xác; vì vậy, luận án sẽ sử dụng mô hình system GMM để thực hiện ước lượng tham số.
4.1.4. Kết quả chạy mô hình hồi quy và thảo luận
4.1.4.1. Kết quả
Theo kết quả hồi quy (bảng 4.18) cho thấy có hiện tượng tương quan bậc 1 với AR(1) p-value <0.05 nhưng không có hiện tượng tự tương quan bậc 2 AR(2) p-value > 0.1. Điều này đảm bảo mô hình GMM có ước lượng phù hợp. Bên cạnh đó, sử dụng kiểm định Sargan test cho cả công cụ biến nội sinh và bộ biến ngoại sinh kiểm soát tác động
lẫn nhau của những biến độc lập còn lại trong mô hình đều cho ra kết quả p-value >
0.05 chứng tỏ rằng bộ biến công cụ sử dụng biến trễ của biến nội sinh và những biến ngoại sinh kiểm soát tác động đa chiều trong mô hình là phù hợp. Từ đó, ước lượng system-GMM được xem là vững và đáng tin cậy để nhận xét ước lượng nghiên cứu.
Do đó, NCS sử dụng dữ liệu kết quả từ phương pháp hồi quy system-GMM hai bước để kết luận về giả thuyết nghiên cứu của mình.
Bảng 4.18: Ước lượng mô hình nghiên cứu thêm biến trễ hai kỳ bằng ước lượng system-GMM sử dụng biến trễ của biến nội sinh làm biến công cụ và dùng biến ngoại sinh để kiểm soát tác động sai số chuẩn
Biến Y = RIRF System-GMM LAG2(RIRF) -0.30816**
[0.12279]
RMRF -0.59209** [0.29875]
PPEG 4.1004*** [0.83350]
PMARKETCAP -0.96144***
[0.50084]
PFSCORE 4.9253*** [0.76372]
p-value AR(1) 0.000
p-value AR(2) 0.127
Sargan test (p-value) 0.588
Sargan test (IV) 0.640
Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả hồi quy từ phần mềm Stata
Kết quả chạy mô hình hồi quy (bảng 4.18) cho thấy hai biến chính cần nghiên cứu là PPEG, PFSCORE có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc RIRF, phù hợp với kỳ vọng của NCS. Tuy nhiên, hai biến phụ của mô hình là RMRF và PMARKETCAP tác động nghịch chiều với biến RIRF, điều này ngược với kỳ vọng của NCS.
Bảng 4.19: Tổng hợp kết quả nghiên cứu về chiều hướng tác động của các biến trong mô hình hồi quy
Tên | Loại biến | Chiều hướng tác động | So sánh với kỳ vọng | |
RIRF | Chênh lệch TSSL của cổ phiếu giá trị so với lãi suất phi rủi ro | Phụ thuộc | ||
RMRF | Phần bù thị trường | Độc lập | Tỷ lệ nghịch với RIRF | Ngược kỳ vọng |
PMARKETCAP | Phần bù quy mô | Độc lập | Tỷ lệ nghịch với RIRF | Ngược kỳ vọng |
PPEG | Phần bù định giá | Độc lập | Tỷ lệ thuận với RIRF | Đúng kỳ vọng |
PFSCORE | Phần bù điểm số F_Score | Độc lập | Tỷ lệ thuận với RIRF | Đúng kỳ vọng |
Nguồn: NCS tổng hợp
4.1.4.2. Thảo luận
Thứ nhất, nhân tố phần bù thị trường có tác động âm đến với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu giá trị trong giai đoạn năm 5/2007 đến 5/2017. Điều này có nghĩa rằng, các cổ phiếu giá trị trong dữ liệu nghiên cứu có tỷ suất sinh lợi ngược chiều hướng với sự tác động của phần bù thị trường tại mức ý nghĩa 1%. Kết quả nghiên cứu này ngược với kết quả nghiên cứu của Fama & French (1995) và Athanassakos (2013). Điều này có thể lý giải là do nguyên nhân xuất phát từ nhóm cổ phiếu tài chính ngân hàng. Trong giai đoạn nghiên cứu, nhóm cổ phiếu tài chính ngân hàng có giá trị vốn hóa lớn, đóng góp tỷ trọng lớn trong việc cấu thành nên chỉ số VN-Index (xem bảng 4.20); bên cạnh đó, nhóm cổ phiếu này, trong giai đoạn từ 5/2007 - 5/2017, gặp nhiều khó khăn nên giá cổ phiếu ngân hàng sụt giảm mạnh, làm cho TSSL của nhóm cổ phiếu này bị âm. Điều này kéo theo chỉ số VN-Index đi xuống. Trong khi đó, các cổ phiếu ngoài ngân hàng (đây là nhóm cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu), do ít bị ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng 2009 hơn, nên giá thị trường của nhóm cổ phiếu này sớm hồi phục. Điều này dẫn đến sự ngược chiều nhau giữa tỷ suất sinh lợi của nhóm cổ phiếu này với TSSL của thị trường (xem hình 4.2).
Bảng 4.20: Tỷ trọng giá trị vốn hóa của nhóm cổ phiếu tài chính ngân hàng
Giá trị vốn hóa thị trường (*) | Giá trị vốn hóa của cổ phiếu ngoài TCNH | Giá trị vốn hóa của cổ phiếu TCNH | Tỷ trọng nhóm TCNH | |
2008 | 642,606.42 | 180,715.50 | 461,890.92 | 71.9% |
2009 | 800,746.57 | 110,115.13 | 690,631.44 | 86.2% |
2010 | 997,255.38 | 222,283.14 | 774,972.24 | 77.7% |
2011 | 1,295,230.58 | 314,577.01 | 980,653.57 | 75.7% |
2012 | 1,505,025.83 | 272,383.07 | 1,232,642.76 | 81.9% |
2013 | 1,668,331.88 | 370,542.49 | 1,297,789.39 | 77.8% |
2014 | 1,876,139.50 | 612,953.89 | 1,263,185.61 | 67.3% |
2015 | 2,120,247.08 | 683,438.01 | 1,436,809.07 | 67.8% |
2016 | 2,458,129.17 | 730,029.36 | 1,728,099.81 | 70.3% |
(*) chỉ tính giá trị vốn hóa của cổ phiếu niêm yết trên HOSE | ||||
(Nguồn:FinPro và tính toán của NCS)
Hình 4.2: So sánh TSSL của nhóm cổ phiếu ngoài tài chính ngân hàng, nhóm tài chính ngân hàng và thị trường
150.00%
100.00%
50.00%
0.00%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Trung
-50.00%
bình
-100.00%
-150.00%
TSSL trung bình của nhóm cổ phiếu ngoài tài chính ngân hàng
TSSL của nhóm cổ phiếu tài chính ngân hàng
TSSL của thị trường
(Nguồn: tính toán của NCS)
Thứ hai, nhân tố phần bù chỉ số PEG có kết quả dương. Điều này chứng tỏ rằng khi hệ số PEG càng thấp trong khoảng từ 0 đến 1 thì phần bù chỉ số này sẽ có khuynh hướng
làm tăng TSSL của cổ phiếu tại mức ý nghĩa 1% tương ứng, cụ thể khi phần bù này tăng thêm 1% sẽ giúp TSSL của cổ phiếu tăng thêm 4.1%. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với giả thuyết 1: TSSL của cổ phiếu tỷ lệ nghịch với hệ số PEG. Có nghĩa là những cổ phiếu có hệ số PEG càng thấp hơn 1 nhưng lớn hơn 0 sẽ cho tỷ suất lời cao hơn. Và phù hợp với nghiên cứu của Schatzberg, J. D., & Vora, G. (2009) và. Peter Lynch (1989).
Thứ ba, nhân tố phần bù của giá trị vốn hóa có kết quả âm. Điều này chứng tỏ khi giá trị vốn hóa của cổ phiếu càng cao thì TSSL của cổ phiếu sẽ có khuynh hướng tăng. Kết quả nghiên cứu này ngược với kết quả nghiên cứu của Fama & French (1995) và Athanassakos (2013). Điều này có thể giải thích bằng việc loại nhóm cổ phiếu ngân hàng ra khỏi mẫu nghiên cứu, làm cho trong danh mục cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn còn lại hầu hết là các cổ phiếu có giá tăng mạnh trong giai đoạn nghiên cứu. Chính điều này làm cho TSSL của danh mục cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn tăng mạnh hơn TSSL của danh mục cổ phiếu có giá trị vốn hóa thấp (xem bảng 4.21).
Bảng 4.21: Chênh lệch TSSL giữa cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn và nhỏ
Chênh lệch TSSL giữa cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn và nhỏ | |
2008 | -21.97% |
2009 | 59.96% |
2010 | -5.76% |
2011 | -0.05% |
2012 | 18.26% |
2013 | 16.42% |
2014 | -4.03% |
2015 | 9.06% |
2016 | 16.58% |
Trung bình năm | 9.83% |
(Nguồn: tính toán của NCS)
Thứ tư, khi điểm số F_Score của doanh nghiệp tăng thì phần bù của nhân tố này sẽ góp phần làm tăng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong giai đoạn nghiên cứu tại mức ý nghĩa 1%, cụ thể khi phần bù này tăng thêm 1% sẽ giúp TSSL của cổ phiếu tăng thêm 4.9%. Kết