Trang chủ / Chứng Khoán

Lựa Chọn Mô Hình Hồi Quy Với Biến Phụ Thuộc Roa


Bảng 4.12: Bảng thống kê mô tả dữ liệu ngành XD


Biến

Số quan sát

Giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

ROA

820

5,8588

0,2819

5,3059

6,4117

ROE

820

28,3809

1,4346

25,5677

31,1942

ROS

820

9,5021

1,2679

7,0159

11,9883

TOBIN’Q

820

0,9767

0,0128

0,9515

1,0018

CR

820

2,06776

0,08943

1,89239

2,24313

CAR

820

0,30872

0,02721

0,25535

0,36209

CCC

820

357,035

24,5884

308,8205

405,2496

CFR

820

0,05880

0,08487

-0,10761

0,22523

QUYMO

820

27,5621

0,0547

27,4548

27,6693

GROWTH

820

22,3276

3,5496

15,3672

29,2880

LEV

820

0,5726

0,0072

0,5585

0,5868

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 169 trang tài liệu này.

Tác động của tính thanh khoản đến hiệu quả tài chính của các Công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - 14

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Bảng 4.13: Bảng thống kê mô tả dữ liệu ngành TM&DV


Biến

Số quan sát

Giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

ROA

690

10,2943

0,3958

9,5181

11,0705

ROE

690

33,3300

1,6517

30,0912

36,5688

ROS

690

12,8077

0,7725

11,2927

14,3226

TOBIN’Q

690

1,2149

0,0289

1,1582

1,2717

CR

690

3,90033

0,19023

3,52730

4,27336

CAR

690

1,03957

0,07605

0,89044

1,18870

CCC

690

56,6430

4,0483

48,7048

64,5812

CFR

690

0,65212

0,05552

0,54325

0,76099

QUYMO

690

26,9114

0,0627

26,7884

27,0344

GROWTH

690

10,2878

1,9995

6,3670

14,2086

LEV

690

0,3744

0,0079

0,3589

0,3899

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Qua các bảng số liệu chi tiết theo ngành trên cho thấy HQTC của ngành TM&DV là tốt nhất, tiếp đến là ngành SX và cuối cùng là ngành XD. TTK cũng được sắp xếp


theo thứ tự trên. Lý do là bởi các DN ngành XD và SX không chỉ tồn đọng HTK lớn mà giá trị các khoản phải thu hồi đang bị chiếm dụng cũng rất lớn. Đặc biệt bất động sản hoặc các công trình, dự án đều là các HTK có giá trị vô cùng lớn, thời gian thi công lâu dẫn đến các DN ngành XD bị chiếm dụng và nợ đọng vốn lớn, kéo theo HQTC và TTK thấp nhất trong 3 nhóm ngành.

4.6. Lựa chọn mô hình hồi quy

4.6.1. Lựa chọn mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA

Từ mô hình chung (mô hình số 3), ta có mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA như sau:

Mô hình 4:

ROAi,t = β0 + β1CRi,t + β2CARi,t + β3CCCi,t + β4CFRi,t + β5LEVi,t +

β6GROWTHi,t + β7QUYMOi,t + β8D1i,t + β9D2i,t + β10(CRi,t* D1i,t) + β11(CARi,t* D1i,t)

+ β12(CCCi,t* D1i,t) + β13(CFRi,t* D1i,t) + β14(CRi,t* D2i,t) + β15(CARi,t* D2i,t) +

β16(CCCi,t* D2i,t) + β17(CFRi,t* D2i,t) + εi,t

Kiểm định Hausman với mô hình 4, ta có Prob>chi2 = -750,6 nghĩa là P-value < 0 < 5%, đủ cơ sở để khẳng định sử dụng mô hình FEM và REM đều không phù hợp. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 2).

Kiểm định Modified Wald với mô hình 4, ta có: Chi2(527) = 1,0e+07 và Pro>chi2

= 0.0000 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 4 có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 2).

Kiểm định Wooldridge với mô hình 4, ta có: F(1,526) = 54,860 và Pro>chi2 = 0.0000 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 4 có tồn tại hiện tượng tự tương quan. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 2).

Như vậy, mô hình 4 có tồn tại hiện tượng khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan. Và để khắc phục các khuyết tật này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp hồi quy GLS để phân tích tác động của TTK đến ROA của các DNPTCNY trên TTCK Việt Nam.


4.6.2. Lựa chọn mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROE

Từ mô hình chung (mô hình số 3), ta có mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROE như sau:

Mô hình 5:

ROEi,t = β0 + β1CRi,t + β2CARi,t + β3CCCi,t + β4CFRi,t + β5LEVi,t +

β6GROWTHi,t + β7QUYMOi,t + β8D1i,t + β9D2i,t + β10(CRi,t* D1i,t) + β11(CARi,t* D1i,t)

+ β12(CCCi,t* D1i,t) + β13(CFRi,t* D1i,t) + β14(CRi,t* D2i,t) + β15(CARi,t* D2i,t) +

β16(CCCi,t* D2i,t) + β17(CFRi,t* D2i,t) + εi,t

Với kết quả kiểm định Hausman, Prob>chi2 = - 37,71 nghĩa là P-value < 0 < 5%, đủ cơ sở để khẳng định sử dụng mô hình FEM và REM đều không phù hợp. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 3).

Kiểm định Modified Wald với mô hình 5, ta có: Chi2(527) = 8,8e+06 và Pro>chi2

= 0.0000 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 5 có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 3).

Kiểm định Wooldridge với mô hình 5, ta có: F(1,526) = 59,563 và Pro>chi2 = 0.0000 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 5 có tồn tại hiện tượng tự tương quan. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 3).

Như vậy, mô hình 5 có tồn tại hiện tượng khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan. Và để khắc phục các khuyết tật này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp hồi quy GLS để phân tích tác động của TTK đến ROE của các DNPTCNY trên TTCK Việt Nam.

4.6.3. Lựa chọn mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROS

Từ mô hình chung (mô hình số 3), ta có mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROS như sau:

Mô hình 6:

ROSi,t = β0 + β1CRi,t + β2CARi,t + β3CCCi,t + β4CFRi,t + β5LEVi,t +

β6GROWTHi,t + β7QUYMOi,t + β8D1i,t + β9D2i,t + β10(CRi,t* D1i,t) + β11(CARi,t* D1i,t)

+ β12(CCCi,t* D1i,t) + β13(CFRi,t* D1i,t) + β14(CRi,t* D2i,t) + β15(CARi,t* D2i,t) +

β16(CCCi,t* D2i,t) + β17(CFRi,t* D2i,t) + εi,t

Với kết quả kiểm định Hausman, Prob>chi2 = 0,0161 nghĩa là P-value < 5%, đủ đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho. Trong trường hợp này mô hình FEM là phù hợp hơn so với mô hình REM. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 4).


Kiểm định Modified Wald với mô hình 6, ta có: Chi2(527) = 1,5e+08 và Pro>chi2

= 0.0000 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 6 có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 4).

Kiểm định Wooldridge với mô hình 6, ta có: F(1,526) = 0,524 và Pro>chi2 = 0,4696 > 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 6 không tồn tại hiện tượng tự tương quan. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 4).

Như vậy, mô hình 6 có tồn tại hiện tượng khuyết tật phương sai thay đổi. Và để khắc phục khuyết tật này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp hồi quy GLS để phân tích tác động của TTK đến ROS của các DNPTCNY trên TTCK Việt Nam.

4.6.4. Lựa chọn mô hình hồi quy với biến phụ thuộc Tobin’Q

Từ mô hình chung (mô hình số 3), ta có mô hình hồi quy với biến phụ thuộc TOBIN’Q như sau:

Mô hình 7:

TOBIN’Qi,t = β0 + β1CRi,t + β2CARi,t + β3CCCi,t + β4CFRi,t + β5LEVi,t +

β6GROWTHi,t + β7QUYMOi,t + β8D1i,t + β9D2i,t + β10(CRi,t* D1i,t) + β11(CARi,t* D1i,t)

+ β12(CCCi,t* D1i,t) + β13(CFRi,t* D1i,t) + β14(CRi,t* D2i,t) + β15(CARi,t* D2i,t) +

β16(CCCi,t* D2i,t) + β17(CFRi,t* D2i,t) + εi,t

Với kết quả kiểm định Hausman, Prob>chi2 = - 33,03 nghĩa là P-value < 0 < 5%, đủ cơ sở để khẳng định sử dụng mô hình FEM và REM đều không phù hợp. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 5).

Kiểm định Modified Wald với mô hình 7, ta có: Chi2(527) = 8,1e+07 và Pro>chi2

= 0.0000 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 7 có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 5).

Kiểm định Wooldridge với mô hình 7, ta có: F(1,526) = 73,643 và Pro>chi2 = 0.0000 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy 7 có tồn tại hiện tượng tự tương quan. (Chi tiết được trình bày ở phụ lục số 5).

Như vậy, mô hình 7 có tồn tại hiện tượng khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan. Và để khắc phục các khuyết tật này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp hồi quy GLS để phân tích tác động của TTK đến TOBIN’Q của các DNPTCNY trên TTCK Việt Nam.


4.7. Phân tích kết quả hồi quy các mô hình

4.7.1. Phân tích kết quả hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROA

Do mô hình hồi quy 4 có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, nên tác giả sử dụng phương pháp GLS để khắc phục các khuyết tật này. Kết quả hồi quy mô hình như sau: (Chi tiết trong phụ lục 2)

Bảng 4.14: Kết quả hồi quy mô hình với BPT ROA


Biến độc lập/Biến kiểm soát

Mô hình FEM

Mô hình REM

Mô hình GLS

CR

0,249***

0,226***

0,238***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

CAR

0,104***

0,121***

0,044**

(0,000)

(0,000)

(0,038)

CCC

-0,052***

-0,076***

-0,065***

(0,001)

(0,000)

(0,000)

CFR

0,214***

0,239***

0,515***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

NGÀNH-SX

-0,042**

-0,047***

-0,013*

(0,010)

(0,004)

(0,063)

NGÀNH-XD

-0,049***

-0,059***

-0,020***

(0,005)

(0,001)

(0,007)

CR*NGÀNH-SX

0,020

0,019

0,010

(0,148)

(0,176)

(0,277)

CAR*NGÀNH-SX

-0,049***

-0,064***

-0,041***

(0,000)

(0,000)

(0,001)

CCC*NGÀNH-SX

0,021

0,019

0,001

(0,102)

(0,128)

(0,891)

CFR*NGÀNH-SX

0,107***

0,135***

0,080***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

CR*NGÀNH-XD

0,049***

0,052***

0,006

(0,000)

(0,000)

(0,491)

CAR*NGÀNH-XD

-0,054***

-0,058***

-0,009

(0,000)

(0,000)

(0,535)

CCC*NGÀNH-XD

0,004

0,010

0,012**

(0,760)

(0,440)

(0,029)

CFR*NGÀNH-XD

0,105***

0,125***

0,091***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

QUY MÔ

0,080

0,090***

0,074***

(0,155)

(0,000)

(0,000)

GROWTH

0,055***

0,046***

0,042***

(0,000)

(0,000)

(0,000)


LEV

-0,213***

-0,195***

-0,215***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

N

2635

2635

2635

R-sq

0,460



t statistics in brackets: * p<0,1; ** p<0,05; *** p<0,01

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Kết quả hồi quy GLS được tổng hợp ở bảng 4.14 cho thấy:

- Xét các biến độc lập:

+ Biến CR, CFR có tác động thuận chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 1%;

+ Biến CCC có tác động nghịch chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 1%;

+ Biến CAR có tác động thuận chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 5%.

- Xét các biến kiểm soát:

+ Biến QUYMO, GROWTH có tác động thuận chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 1%;

+ Biến LEV có tác động nghịch chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 1%.

- Xét tác động của TTK đến ROA theo ngành nghề

Chiều tác động và MĐTĐ của các TTK tới ROA theo các nhóm ngành nghề khác nhau được thể hiện ở bảng 4.15.

Bảng 4.15: Tổng hợp kết quả tác động của TTK đến ROA theo ngành nghề


NGÀNH

TTK

NGÀNH SX

NGÀNH XD

NGÀNH TM&DV

CR

+

0,238

+

0,238

+

0,238

CAR

+

0,003

+

0,044

+

0,044

CCC

-

0,065

-

0,053

-

0,065

CFR

+

0,595

+

0,606

+

0,515

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA Ghi chú: (+): Tác động cùng chiều (-): Tác động nghịch chiều

+ Tác động của biến CR*NGÀNH-SX và biến CR*NGÀNH-XD đến ROA không có ý nghĩa thống kê (tức hệ số β10 và β14 = 0), do đó MĐTĐ của CR tới ROA ngành XD = MĐTĐ của CR tới ROA ngành TM&DV = MĐTĐ của CR tới ROA ngành SX = 0,238. Vậy MĐTĐ của biến CR tới ROA giữa các ngành khác nhau là như nhau, tức không có sự khác biệt giữa các ngành.


Khi các yếu tố khác không đổi, nếu CR tăng 1% thì ROA của các ngành đều tăng 0,238 %.

+ Tác động của biến CAR*NGÀNH-XD đến ROA không có ý nghĩa thống kê (tức hệ số β15 = 0), do đó MĐTĐ của CAR tới ROA không có sự khác biệt giữa ngành XD và ngành TM&DV.

MĐTĐ của CAR tới ROA ngành XD = MĐTĐ của CAR tới ROA ngành TM&DV > MĐTĐ của CAR tới ROA ngành SX

Khi các yếu tố khác không đổi, nếu CAR tăng 1% thì ROA ngành XD và TM&DV tăng 0,044%, ROA ngành SX tăng 0,003%.

+ Tác động của biến CCC*NGÀNH-SX đến ROA không có ý nghĩa thống kê (tức hệ số β12 = 0), do đó MĐTĐ của CCC tới ROA không có sự khác biệt giữa ngành SX và ngành TM&DV.

MĐTĐ của CCC tới ROA ngành SX = MĐTĐ của CCC tới ROA ngành TM&DV > MĐTĐ của CCC tới ROA ngành XD

Khi các yếu tố khác không đổi, nếu CCC tăng 1% thì ROA ngành SX và TM&DV giảm 0,065%, ROA ngành XD giảm 0,053%.

+ Tác động của các biến tương tác của CFR tới ROA đều có ý nghĩa thống kê, tức MĐTĐ của CFR tới ROA có sự khác biệt giữa các ngành khác nhau.

MĐTĐ của CFR tới ROA ngành XD > MĐTĐ của CFR tới ROA ngành SX > MĐTĐ của CFR tới ROA ngành TM&DV

Khi các yếu tố khác không đổi, nếu CFR tăng 1% thì ROA ngành XD tăng 0,606%, ROA ngành SX tăng 0,595%, ROA ngành TM&DV tăng 0,515%.

4.7.2. Phân tích kết quả hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROE

Do mô hình hồi quy 5 có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, nên tác giả sử dụng phương pháp GLS để khắc phục các khuyết tật này. Kết quả hồi quy mô hình như sau: (Chi tiết trong phụ lục 3)


Bảng 4.16: Kết quả hồi quy mô hình với BPT ROE


Biến độc lập/Biến kiểm soát

Mô hình FEM

Mô hình REM

Mô hình GLS

CR

0,189***

0,178***

0,120***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

CAR

0,060***

0,056***

-0,005

(0,003)

(0,004)

(0,667)

CCC

-0,045***

-0,066***

-0,057***

(0,007)

(0,000)

(0,000)

CFR

0,112***

0,125***

0,280***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

NGÀNH-SX

-0,051***

-0,057***

-0,019***

(0,005)

(0,002)

(0,003)

NGÀNH-XD

-0,052***

-0,061***

-0,024***

(0,008)

(0,002)

(0,001)

CR*NGÀNH-SX

0,044***

0,049***

0,027***

(0,004)

(0,001)

(0,000)

CAR*NGÀNH-SX

-0,038**

-0,044***

-0,020***

(0,012)

(0,003)

(0,006)

CCC*NGÀNH-SX

0,011

0,013

-0,006

(0,449)

(0,373)

(0,253)

CFR*NGÀNH-SX

0,052***

0,066***

0,039***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

CR*NGÀNH-XD

0,054***

0,058***

0,019***

(0,000)

(0,000)

(0,005)

CAR*NGÀNH-XD

-0,034**

-0,040**

-0,008

(0,036)

(0,014)

(0,382)

CCC*NGÀNH-XD

0,007

0,013

0,007

(0,637)

(0,364)

(0,243)

CFR*NGÀNH-XD

0,059***

0,071***

0,038***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

QUY MÔ

0,248***

0,209***

0,156***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

GROWTH

0,052***

0,046***

0,031***

(0,000)

(0,000)

(0,000)

LEV

-0,072**

-0,026

-0,032***

(0,026)

(0,301)

(0,001)

N

2635

2635

2635

R-sq

0,206



t statistics in brackets: * p<0,1; ** p<0,05; *** p<0,01

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 09/02/2023