Tạp chí Tài chính kỳ 1 số tháng 6-2016 - page 48
50
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
khả năng sinh lời, cụ thể trong nghiên cứu này là nhân
tố ROA. Tiếp theo là nhân tố tốc độ tăng trưởng thể
hiện qua chỉ tiêu tăng trưởng doanh thu hàng năm của
các DN. Thực tế, một quyết định gia tăng vay nợ hoặc
tăng vốn chủ sở hữu nhằm tăng năng lực sản xuất
thì hoàn toàn có thể ảnh hưởng đến việc tăng trưởng
doanh thu của DN, do đó, nhân tố này là một biến nội
sinh của mô hình.
Với các lập luận trên, nghiên cứu tiến hành thực
hiện lệnh xtabond2 cho 2 biến nội sinh, là ROA và
Sale_growth kèm lựa chọn twostep. Kết quả như
sau: [Bảng 5]
Kiểm định tính vững của phương pháp GMM bằng
phương pháp FGLS
Nghiên cứu này tiến hành hồi quy bình phương
tối thiểu tổng quát khả thi FGLS với lệnh xtgls, thêm
lựa chọn panel [hetero] nhằm khắc phục hiện tượng
phương sai sai số thay đổi trong mô hình. Kết quả
cho thấy, ở cả hai phương pháp ước lượng GMM
và FGLS, các nhân tố khả năng sinh lời, quy mô
DN, tính hữu hình của tài sản, tính thanh khoản là
những yếu tố có ảnh hưởng nhất quán và có mức
ý nghĩa thống kê cao lên cấu trúc vốn của DN. Các
nhân tố còn lại không thể hiện mối quan hệ nào có ý
phương sai sai số thay đổi bằng các câu lệnh sau:
- hettest để thực hiện kiểm định Breusch-Pagan
/ Cook-Weisberg cho hiện tượng phương sai sai số
thay đổi, sau khi hồi quy OLS bằng lệnh reg.
- xttest3 để thực hiện kiểm định Modified Wald
trong mô hình FEM.
- xttest0 để thực hiện kiểm định Breusch and
Pagan Lagrangian multiplier trong mô hình REM.
Kết luận, tất cả các phương pháp ước lượng OLS,
FEM và REM, đều gặp phải hiện tượng phương sai
sai số thay đổi.
Mô hình ước lượng GMM
Ngoài khả năng khắc phục các khuyết tật của mô
hình gồm, hiện tượng phương sai sai số thay đổi một
điểmmạnh của phương pháp ước lượng GMM là giải
quyết được hiện tượng nội sinh trong mô hình. Vấn đề
biến nội sinh có nghĩa là các biến giải thích ở trong tình
trạng không hoàn toàn độc lập với biến được giải thích
và phát sinh mối ảnh hưởng 2 chiều giữa các biến này,
dẫn đến các phương pháp ước lượng FEM và REM
không còn hiệu quả. Các biến độc lập có quan hệ hai
chiều với biến phụ thuộc được gọi là biến nội sinh, các
biến còn lại gọi là biến công cụ. Một biến nội sinh dễ
nhận thấy, trong các hồi quy với cấu trúc vốn chính là
BẢNG 5: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP GMM
Nhân tố
Tổng nợ
Tổng nợ [Twostep]
Coef
P value
Coef
P value
SIZE
0.0101
0.000***
0.0067
0.044**
ROA
-0.0392
0.000***
-0.0393
0.000***
SALE_GROW
0.0563
0.000***
0.0579
0.000***
TANG
-0.1592
0.000***
-0.1680
0.000***
STATE
0.0315
0.000***
0.0364
0.004***
LIQUIDITY
-0.1205
0.000***
-0.1244
0.000***
EFFECT_TAX
-0.0417
0.221
-0.0491
0.182
VOLATILITY
0.0049
0.319
0.0055
0.265
TOBINQ
0.0091
0.199
0.0045
0.517
Wald chi2 [13] = 44.39
Prob > chi2 = 0.000
Arellano-Bond test for AR[2] z = - 0.65
Pr > z = 0.516
Sargan test chi2 [10] = 58
Prob > chi2 =0.000
Wald chi2 [12] = 2536.58
Prob > chi2 = 0.000
Arellano-Bond test for AR[2] z = -0.69
Pr > z =0.492
Sargan test chi2 [10] =58.37
Prob > chi2 =0.000
[***] Ý nghĩa thống kê ở mức 1%; [**] Ý nghĩa thống kê ở mức 5%; [*] Ý nghĩa thống kê ở mức 1%; [-] Ước lượng không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata
BẢNG 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH BREUSCH-PAGAN / COOK-WEISBERG, KIỂM ĐỊNHWALDVÀ KIỂM ĐỊNH BREUSCH AND PAGAN LAGRANGIAN
Phương pháp ước lượng
Loại kiểm định
Thống kê Chi2 Pro > Chi2
Kết quả kiểm định
OLS
Breusch-Pagan
5.10
0.024
Có hiện tượng heteroskedasticity
FEM
Wald
8938.84
0.000
Có hiện tượng heteroskedasticity
REM
Breusch and Pagan Lagrangian
397.71
0.000
Có hiện tượng heteroskedasticity
SEO Version
Warning.
You are currently viewing the SEO version of !text.
It has a number of design and functionality limitations.
We recommend viewing the Flash version or the basic HTML version of this publication.
Table of Contents | Flash Version
1...,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47 49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,...106
Powered by FlippingBook