Tải bản đầy đủ
3 Kết quả hồi quy các mô hình

3 Kết quả hồi quy các mô hình

Tải bản đầy đủ

4.3.1 Kết quả hồi quy các mô hình bằng phương pháp OLS, REM, FEM.
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ giữa kỳ phải thu và
tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa kỳ phải thu và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1545514***

0.4475969***

0.6200637***

(5.78)

(11.73)

(13.59)

-0.0004079***

-0.0001563***

-0.0000979***

(-25.46)

(-9.63)

(-5.72)

0.0006981

-0.0001852

-0.0001408

(1.31)

(-0.58)

(-0.45)

-0.0033206

-0.0296982***

-0.0450339***

(-1.43)

(-8.98)

(-11.37)

-0.0077482

-0.0187492***

-0.0158063**

(-1.04)

(-2.86)

(-2.33)

0.0010069

0.0013708***

0.0013497***

(1.09)

(2.67)

(2.68)

AR

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.2487

F-value

134.37

42.15

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

222.76

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ mối quan hệ giữa
kỳ phải trả và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa kỳ phải trả và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1903151***

0.4214598***

0.6027133***

(7.42)

(11.28)

(13.28)

-0.0012161***

-0.0004605***

-0.0002979***

(-29.66)

(-12.05)

(-7.58)

-0.0001691

-0.0002251

-0.0001565

(-0.33)

(-0.7)

(-0.5)

-0.0056306

-0.0273517***

-0.0434586***

(-2.53)

(-8.45)

(-11.01)

-0.0036478

-0.0148965**

-0.0132408**

( -0.51)

(-2.28)

(-1.96)

0.0008981

0.0013542***

0.001333**

(1.01)

(2.63)

(2.67)

AP

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.3089

F-value

181.17

47.6

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

271.43

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ mối quan hệ giữa
kỳ tồn kho và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa kỳ tồn kho và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1469821***

0.4815119***

0.6161234

(4.83)

(12.06)

(13.38)

-0.0000312***

-0.0000106***

-0.0000082**

(-7.48)

(-3.39)

(-2.54)

0.000167

-0.0000115

-0.0000119

(-0.27)

-0.04

(-0.04)

-0.0050825*

-0.0338092***

-0.0454424***

(-1.92)

(-9.79)

(-11.37)

-0.0158855*

-0.0171722***

-0.0148465**

(-1.88)

(-2.6)

(-2.17)

0.0019757

0.0016134***

0.0015113***

(1.89)

(-3.18)

(2.98)

INV

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.0333

F-value

14.88

36.37

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

153.49

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy mô hình xem xét mối quan hệ mối quan hệ giữa
chu kỳ luân chuyển tiền mặt và tỷ suất sinh lợi trên tài sản công ty
Mối quan hệ giữa chu kỳ luân chuyển tiền mặt và tỷ suất sinh lợi trên tài
sản công ty
ROA

OLS

REM

FEM

_CONS

0.1407467***

0.4768482***

0.6152299***

(4.68)

(11.98)

(13.37)

-0.0000389***

-0.0000123***

-0.00000918***

(-10.06)

(-4.16)

(-3.01)

0.0003734

-0.0000115

-0.0000146

-0.62

(-0.04)

(-0.05)

-0.0043712*

-0.0333242***

-0.0453048***

(-1.67)

(-9.68)

(-11.34)

-0.0146331*

-0.0173535***

-0.0149722**

(-1.75)

(-2.63)

(-2.19)

0.0018493*

0.0015843***

0.0014895***

(1.79)

(-3.12)

(2.94)

CCC

CR

SIZE

LEV

GROWTH
Adj.R2

0.054

F-value

24.02

36.94

Prob>F

0.0000

0.0000

Wald chi2(5)

158.30

Prob > chi2

0.000

N

2016

2016

2016

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Ghi chú: *, ** và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10, 5 và 1%. Các số trong
ngoặc là chỉ số t-statistic.

4.3.2 Kiểm định lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp
Sau khi tác giả thực hiện ước lượng các mô hình nghiên cứu bằng cách hồi quy
dữ liệu nghiên cứu theo ba phương pháp POOL, mô hình hiệu ứng cố định FEM,
mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Sau đó tiến hành các kiểm định nhằm lựa
chọn mô hình tốt nhất.
4.3.2.1 Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier
Đề tài sẽ xem xét trong trường hợp của Việt Nam, nên sử dụng random effect
model hay OLS. Đề tài thực hiện kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier
với giả thuyết:
Ho: Phương sai qua các thực thể là không đổi
H1: Phương sai qua các thực thể là thay đổi
Mô hình 1:
Bảng 4.7 Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian mô hình 1
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
roa[name,t] = Xb + u[name] + e[name,t]
Estimated results:
Var
sd=sqrt(Var)
roa
0.0051
0.0712
e
0.0009
0.0299
u
0.0027
0.0519
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 3007.51
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.7 Prob>chi2 là 0.000 <0.05(với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
chấp nhận H1, phương sai qua các thực thể là thay đổi, sử dụng mô hình random
effect là phù hợp, không nên sử dụng OLS.

Mô hình 2:
Bảng 4.8 Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian mô hình 2
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
roa[name,t] = Xb + u[name] + e[name,t]
Estimated results:
Var
sd=sqrt(Var)
roa
0.0051
0.0712
e
0.0009
0.0297
u
0.0023
0.048
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 2633.75
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.8 Prob>chi2 là 0.000 <0.05(với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
chấp nhận H1, phương sai qua các thực thể là thay đổi, sử dụng mô hình random
effect là phù hợp, không nên sử dụng OLS
Mô hình 3:
Bảng 4.9 Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian mô hình 3
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
roa[name,t] = Xb + u[name] + e[name,t]
Estimated results:
Var
sd=sqrt(Var)
roa
0.0051
0.0712
e
0.0009
0.0301
u
0.004
0.0631
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 3862.07
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0

Từ kết quả bảng 4.9 Prob>chi2 là 0.000 <0.05(với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
chấp nhận H1, phương sai qua các thực thể là thay đổi, sử dụng mô hình random
effect là phù hợp, không nên sử dụng OLS.
Mô hình 4:
Bảng 4.10 Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian mô hình 4
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
roa[name,t] = Xb + u[name] + e[name,t]
Estimated results:
Var
sd=sqrt(Var)
roa
0.0051
0.0712
e
0.0009
0.0301
u
0.0038
0.062
Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 3775.80
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.10 Prob>chi2 là 0.000 <0.05(với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ
Ho, chấp nhận H1, phương sai qua các thực thể là thay đổi, sử dụng mô hình
random effect là phù hợp, không nên sử dụng OLS.

4.3.2.2 Kiểm định Hausman
Hausman test là kiểm định xem xét nguồn dữ liệu phù hợp với mô hình nào,
Femed effect hay random effect.
Đề tài thực hiện kiểm định Hausman với các giả thuyết sau:
Ho: không có sự khác biệt trong ước lượng do sử dụng random effect model
hay Femed effect model
H1: Femed effect model là phù hợp hơn.
Bảng 4.11 Kiểm định Hausman mô hình 1
. hausman fem1 random1
------ Coefficient-----(b)
(B)
(b-B)
sqrt(diag(V_b-V_B))
fem
random1
Difference
S.E.
ar
-0.00010
-0.00020
0.00006
0.00001
cr
-0.00010
-0.00020
0.00004
size
-0.045
-0.03
-0.015
0.0022
lev
-0.016
-0.019
0.0029
0.0018
growth
0.0013
0.0014
-0.00002
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not
systematic
chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 154.92
Prob>chi2 = 0.0000
(V_b-V_B is not positive definite)
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.11 Prob là 0.0000<0.05 (với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
hồi quy bằng FEM phù hợp hơn.

Bảng 4.12 Kiểm định Hausman mô hình 2
. hausman fem2
random2
------ Coefficient-----(b)
(B)
(b-B)
sqrt(diag(V_b-V_B))
fem2
random2 Difference
S.E.
ap
-0.00030
-0.00050
0.00020
0.00001
cr
-0.00020
-0.00020
0.00007
size
-0.043
-0.027
-0.016
0.00225
lev
-0.013
-0.015
0.0017
0.00171
growth
0.0013
0.0014
-0.00002
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not
systematic
chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
=
319.89
Prob>chi2 = 0.0000
(V_b-V_B is not positive definite)
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.12 Prob là 0.0000<0.05 (với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
hồi quy bằng FEM phù hợp hơn.

Bảng 4.13 Kiểm định Hausman mô hình 3
. hausman fem3 random3
------ Coefficient-----(b)
(B)
(b-B)
sqrt(diag(V_b-V_B))
fem3
random3
Difference
S.E.
inv
-0.0000080 -0.0000100
0.0000020
0.0000007
cr
-0.0000100 -0.0000100 -0.0000004
size
-0.045
-0.034
-0.012
0.002
lev
-0.015
-0.017
0.0023
0.0018
growth
0.0015
0.0016 -0.0001000
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not
systematic
chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 45.41
Prob>chi2 = 0.0000
(V_b-V_B is not positive definite)
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.13 Prob là 0.0000<0.05 (với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
hồi quy bằng FEM phù hợp hơn.

Bảng 4.14 Kiểm định Hausman mô hình 4
. hausman fem4 random4
------ Coefficient-----(b)

(B)

(b-B)

sqrt(diag(V_b-V_B))

fem4

random4

Difference

S.E.

ccc

-0.00000918

-0.00001230

0.00000316

0.00000069

cr

-0.0000146

-0.0000115

-0.00000318

-

size

-0.0453048

-0.0333242

-0.0119807

0.0020262

lev

-0.0149722

-0.0173535

0.0023814

0.001804

0.0014895

0.0015843

-0.0000948

-

growth

b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 46.50
Prob>chi2 =

0.0000

(V_b-V_B is not positive definite)
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 12.0
Từ kết quả bảng 4.14 Prob là 0.0000<0.05 (với mức ý nghĩa 5%), bác bỏ Ho,
hồi quy bằng FEM phù hợp hơn.
Thông qua kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier và Hausman cho thấy
mô hình chạy bằng FEM là tốt nhất.