Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

Chia sẻ chuyên mục Đề tài Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán hay nhất năm 2022 cho các bạn học viên ngành đang làm Luận văn tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài khóa luận tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm Luận văn thì với đề tài Luận văn: Tác động của cấu trúc vốn lên chi phí đại diện, bằng chứng từ các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Tp.HCM dưới đây chắc hẳn sẽ cho các bạn cái nhìn tổng quát hơn về đề tài này.

3.1 Mô hình lý thuyết

Bài nghiên cứu bao gồm ba phần, phần 1 thử nghiệm tổng hợp các biến – mô hình tổng hợp, phần 2 thử nghiệm loại bỏ biến – mô hình bỏ sót biến để tính và ước lượng chi phí đại diện của doanh nghiệp thông qua các biến riêng lẽ. Phần 1 và phần 2, bao gồm các mục 3.1.1, 3.1.2 nhằm trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ 1: Tại Việt Nam, cấu trúc vốn có ảnh hưởng đến chi phí đại diện hay không, đòn bẩy cao có khả năng làm giảm chi phí đại diện hay không?

Phần 3 dùng để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ 2: Khi đòn bẩy đã ở mức rất cao, liệu rằng có tăng thêm đòn bẩy sẽ dẫn đến tác động làm gia tăng chi phí đại diện? Phần 3 bao bao gồm mục 3.1.5, tác giả sử dụng kiểm định t-test để kiểm tra sự khác biệt chi phí đại diện giữa 2 giai đoạn sử dụng đòn bẩy, giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao và giai đoạn sử dụng đòn bẩy thấp.

3.1.1 Mô hình thử nghiệm tổng hợp các biến Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

Để đánh giá mối quan hệ chung giữa chi phí đại diện và đòn bẩy, tác giả thực hiện hồi qui cho phương trình sau:

Trong nghiên cứu này, vector Z đại diện cho 3 biến kiểm soát là Logarit tự nhiên của doanh thu, tỷ suất sinh lợi trên tài sản và 10 biến giả ngành công nghiệp. Tác giả tập trung khảo sát và phân tích ảnh hưởng của DTAR đến chi phí đại diện dưới sự tác động của yếu tố qui mô, hiệu suất sinh lời và liệu nó có bị tác động của ngành nghiên cứu qua các biến giả ngành công nghiệp.

Theo giả thuyết chi phí đại diện, khi có sự gia tăng trong đòn bẩy – tăng DTAR thì được giả định sẽ mang lại ảnh hưởng ngược chiều với chi phí đại diện, tức là:

Theo nghiên cứu gốc của He Zhang and Steven Li lý do để đưa ra giả định trên là dựa vào kết quả thực nghiệm: Khi công ty sử dụng tỷ lệ đòn bẩy thấp thì nó sẽ làm giảm áp lực cho các nhà quản lý trong việc tối đa hóa giá trị của công ty, từ đó có thể xảy ra những vấn đề trong mối quan hệ giữa người chủ và người quản lý, đồng thời kéo theo hiệu quả hoạt động công ty bị giảm. Đây là cơ sở lý luận để tác giả thực hiện hồi qui nhằm đánh giá mối quan hệ giữa chi phí đại diện và đòn bẩy sử dụng, đây cũng là tham số có ý nghĩa quan trọng.

Tác giả tập trung vào nghiên cứu mô hình đo lường trực tiếp chi phí đại diện thể hiện bằng tỷ số chi phí hoạt động trên doanh thu bán hàng. Cho mục đích phân tích, chi phí đại diện (OETS) là biến phụ thuộc và các biến độc lập bao gồm: đòn bẩy (DTAR), và các biến độc lập: quy mô doanh nghiệp (LOS), hiệu quả hoạt động công ty (ROA), và các ngành công nghiệp xác định (12 biến giả ngành công nghiệp)

Phương trình cơ bản của mô hình trên như sau:

Trong đó:

• OETS: Chi phí hoạt động trên doanh thu, được tính bằng chi phí hoạt động chia cho doanh thu hàng năm. Chi phí hoạt động không bao gồm tiền lương, các khoản trợ cấp theo lương và các chi phí liên quan đến lương, chi phí lãi vay, thuê, cho thuê và chi phí mua hàng, khấu hao.
• DTAR: Tỷ lệ nợ trên tài sản, tỷ lệ này được tính như tổng nợ chia cho tổng tài sản. Đây là đòn bẩy.
• LOS: Log của doanh thu, là Logarit tự nhiên của doanh thu hàng năm. Biến này được sử dụng để phân loại quy mô doanh nghiệp .
• ROA: Lợi nhuận trên tài sản: Lợi nhuận trên tài sản (%).
• IND: Biến giả ngành công nghiệp, gồm10 biến k₁,k₂,…,k_10; k nhận giá trị là 1 cho ngành công nghiệp được khảo sát, bằng 0 cho ngành công nghiệp không được khảo sát,
• α là thuật ngữ chặn
• γ₁,γ_{2 ,}γ_3; β₁, β₂, … β₁₀ là hệ số
• ε_i là sai số.

Tác giả thực hiện hồi quy đơn và hồi qui chéo kiểm tra mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các biến nêu trên.

Biến phụ thuộc – OETS: các biến độc lập được đưa vào trong mô hình bao gồm DTAR, LOS, ROA và 10 biến giả ngành công nghiệp nghiên cứu. Giả định biến phụ thuộc có quan hệ nghịch biến với các biến độc lập

Biến độc lập – DTAR: thể hiện mức sử dụng đòn bẩy tài chính, đòn bẩy tài chính cao đồng nghĩa với việc công ty chịu sự kiểm soát nhiều từ phía chủ nợ, và hiển nhiên phần lớn hoạt động của công ty chịu sự giám sát của bên thứ 3, là từ phía các chủ nợ. Chủ nợ chia xẻ bớt rủi ro về tài chính, nguy cơ phá sản cho chủ sở hữu, từ đó đã làm giảm đi chi phí đại diện cho công ty. Hơn nữa, theo lý luận của giả thiết, với đòn bẩy sử dụng thấp thì áp lực tối đa hóa giá trị công ty cho các nhà quản lý sẽ giảm đi cùng với lợi nhuận, điều này càng làm trầm trọng thêm vấn đề đại diện giữa nhà quản lý và chủ sở hữu, vì vậy mà chi phí đại diện có xu hướng tăng. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả cho rằng biến phụ thuộc DTAR có quan hệ nghịch biến với biến độc lập OETS.

Biến độc lập LOS: thể hiện qui mô công ty, trong mô hình này, tác giả giả định rằng, qui mô càng lớn thì cơ cấu kiểm soát chặt chẽ hơn, việc phân công phân nhiệm và phân bố quyền hành theo mô hình tự kiểm soát lẫn nhau và tránh kiêm nhiệm sẽ tốt hơn giữa các cấp điều hành, từ đó sẽ làm chi phí đại giảm đi. Vì vậy, biến độc lập LOS sẽ có quan hệ nghịch biến với biến phụ thuộc OETS.

Biến độc lập ROA: thể hiện mức sinh lời trên tài sản, mức sinh lời càng cao thể hiện người đại diện hành động vì mục tiêu lợi nhuận của công ty nhiều hơn, do đó, chi phí đại diện có thể giảm. Trong mô hình này, giả định biến độc lập ROA có quan hệ nghịch biến với biến phụ OETS.

Biến giả ngành công nghiệp: tác giả khảo sát 11 ngành công nghiệp, biến giả sử dụng là 10 biến. Trong phân tích hồi qui, biến giả chỉ nhận giá trị là 0 hoặc 1 để chỉ ra sự tồn tại hay không tồn tại của hiệu ứng có thể làm thay đổi đột ngột kết quả đầu ra. Do các ngành nghiên cứu có tài sản cố định, hàng tồn kho rất khác nhau giữa các ngành. Khi xem xét biến phụ thuộc OETS, tác giả đã loại bỏ chi phí lương, chi phí khấu hao. Tương ứng, khi xem xét các biến độc lập, tác giả thêm biến giả để giảm thiểu ảnh hưởng của các chi phí này đến các ngành nghiên cứu.

Bảng 3.1 Qui ước biến giả ngành công nghiệp

Bảng 3.2: Mô tả công thức tính cho các biến cho mô hình.

Dựa vào công trình nghiên cứu của Hezang và Steven Li (2008), tác giả kỳ vọng dấu của hệ số tương quan của các biến độc lập cần nghiên cứu đối với biến phụ thuộc là chi phí đại diện của công ty như sau:

Bảng 3.3: Chiều hướng tác động của các nhân tố lên chi phí đại diện

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM ĐẾN DỊCH VỤ:

===>>> Viết Thuê Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế

3.1.2 Mô hình thử nghiệm loại bỏ biến (mô hình bỏ sót biến)

Mục đích chính của thử nghiệm này là đi sâu vào đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, liệu mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê hay không, có cùng khuynh hướng tác động lên chi phí đại diện như trong phân tích tổng hợp hay không, kết quả này có hỗ trợ cho phân tích tổng hợp hay không. Các biến giả ngành công nghiệp cũng được đưa vào phân tích từng biến. Như đã nêu ra trong phần 3.1.1, mục đích của việc đưa biến giả vào để làm hạn chế việc thay đổi đột ngột kết quả đầu ra. Tác giả phân tích 3 phương trình bỏ sót biến sau.

Trong phân tích bỏ sót biến, tác giả vẫn sử dụng phương pháp hồi qui theo OLS như trong phân tích tổng hợp các biến.

3.1.3 Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

Giả thuyết 1: Cấu trúc vốn có ảnh hưởng đến chi phí đại diện, đòn bẩy cao có khả năng làm giảm chi phí đại diện.

Giả thuyết 2: Khi đòn bẩy đã ở mức rất cao, việc gia tăng thêm tỷ lệ đòn bẩy sử dụng sẽ làm cho chi phí đại diện tăng, ngược lại với giả thuyết 1.

3.1.4 Mẫu nghiên cứu

Bài nghiên cứu được thực hiện trên 47 công ty đã niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh cho giai đoạn nghiên cứu là từ năm 2008 đến năm 2012 cho thử nghiệm đa biến. Các công ty tài chính sẽ được loại bỏ do sự khác biệt trong môi trường và thể chế hoạt động. Dữ liệu thống kê được thu thập và tổng hợp từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán. Sau đó, từ các mẫu này tính ra giá trị trung bình của OETS, loại các mẫu có giá trị các tham số đột biến, vì vậy mẫu nghiên cứu còn lại sẽ còn 47 công ty.

Từ 47 công ty này tác giả chọn ra 33 công ty có phân giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao và đòn bẩy thấp, các công ty này phải đáp ứng tiêu chí sau:

Công ty có thay đổi DTAR đáng kể, giá trị trung bình của DTAR trong thời gian 5 năm được sử dụng như một thước đo.

• Thời kỳ mẫu 5 năm có thể được chia thành 2 giai đoạn. DTAR ổn định trong mỗi giai đoạn. Giai đoạn nghiên cứu liên quan đến việc giảm/tăng đòn bẩy được gọi là giai đoạn đòn bẩy giảm (LLS)/ giai đoạn đòn bẩy tăng (HLS),
• Mỗi giai đoạn phải kéo dài ít nhất 2 năm
• Sau khi khảo sát các mẫu trên, một mẫu gồm 33 công ty (từ năm 2008 đến năm 2012) được chọn để phân tích.

Việc phân loại các giai đoạn sử dụng đòn bẩy dựa vào xu hướng tăng hay giảm đòn bẩy cho giai đoạn từ 2 năm trở lên và có ý nghĩa tương đối, ví dụ điển hình về xu hướng các giai đoạn sử dụng đòn bẩy, tác giả sử dụng nguồn dữ liệu của công ty Cổ phần nhựa Tân Đại Hưng từ năm 2008 đến năm 2012.

Bảng 3.4 OETS và DTAR của Công ty Cổ phần nhựa Tân Đại Hưng từ năm 2008 đến năm 2012 như sau:

Bảng 3.4, tỷ lệ đòn bẩy trung bình cho 5 năm là 30.8%, khoảng thời gian từ năm 2011 đến 2012 được xác định là giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao (HLS) với tỷ lệ đòn bẩy trung bình trong 2 năm đó là 56.22%, OETS trung bình tương ứng là 3.34%. Từ giai đoạn 2008 đến 2010 được xác định là giai đoạn sử dụng đòn bẩy thấp (LLS), tỷ lệ DTAR trung bình là 13.85%, tương ứng với OETS trung bình là 10.48%.

Như đã nêu lên trong phần thử nghiệm đa biến, giả định DTAR có quan hệ nghịch với chi phí đại diện OETS. Vì vậy, kiểm định này giả định DTAR trong giai đoạn đòn bẩy thấp có OETS cao hơn so với DTAR trong giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao khi nghiên cứu các giai đoạn sử dụng đòn bẩy của một công ty.

Các nguồn dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu bao gồm các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, báo cáo quản trị hằng năm của các công ty. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu còn sử dụng nguồn dữ liệu từ IMF, Bloomberg và từ một số website chuyên về chứng khoán như cổ phiếu 68.com, cafef.com, finance.vietstock.vn. Cách thức thu thập và xử lý cụ thể cho từng biến sẽ được trình bày trong phần tiếp theo khi bài nghiên cứu đề cập từng mô hình cụ thể.

3.1.5 Kiểm định sự khác biệt chi phí đại diện giữa giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao và giai đoạn sử dụng đòn bẩy thấp. Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

Tác giả thực hiện thống kê cho biến phụ thuộc OETS giữa 2 giai đoạn, giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao HLS và giai đoạn sử dụng đòn bẩy thấp LLS cho mô hình hồi qui bỏ sót biến: chỉ xem xét mức tác động biến độc lập DTAR đến biến phụ thuộc như thế nào qua các năm nghiên cứu liên tục, từ năm 2008 đế năm 2012. Các kiểm tra hồi qui đơn biến (sử dụng biến DTAR) sẽ tập trung vào tầm quan trọng của sự khác biệt trong chi phí đại diện giữa giai đoạn đòn bẩy cao và giai đoạn đòn bẩy thấp của các công ty được lựa chọn trong mẫu. Có hai câu hỏi cần phải được giải quyết trong nghiên cứu này:

• Thứ nhất: Đòn bẩy tài chính càng cao thì chi phí đại diện càng thấp?
• Thứ hai: Nếu đòn bẩy đã được sử dụng ở mức độ rất cao rồi thì việc gia tăng thêm tỷ lệ đòn bẩy sử dụng sẽ làm tăng chi phí đại diện?

Tác giả thực hiện hai kiểm định sau đây để kiểm tra sự khác biệt giữa hai nhóm HLS và LLS

Kiểm định 1: Đòn bẩy tài chính càng cao thì chi phí đại diện càng thấp?

Nghĩa kiểm định: Kiểm định sự khác biệt của chi phí đại diện giữa hai giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao HLS và giai đoạn sử dụng đòn bẩy thấp LLS, mức độ khác biệt này có ý nghĩa thống kê hay không khi công ty sử dụng mức đòn bẩy cao, liệu rằng đòn bẩy tài chính càng cao thì chi phí đại diện càng thấp? Tác giả thực hiện các bước sau:

Phân nhóm: Dựa trên mức độ tỷ lệ nợ/tài sản DTAR cao nhất của từng công ty trong giai đoạn HLS, tác giả chia làm 6 nhóm: từ 75% đến 100%, từ 50% đến 75%, từ 40% đến 50%, từ 30% đến 40%, từ 20% đến 30%, từ 10% đến 20%.

Dựa trên phân nhóm trên, tính giá trị trung bình của OETS của từng công ty theo giai đoạn HLS và LLS.

Tác giả kiểm tra sự khác biệt của OETS giữa hai giai đoạn HLS và LLS có ý nghĩa thống kê hay không qua kiểm định t-test. Tác giả gán giá trị bằng 1 cho giai đoạn HLS và bằng 0 cho giai đoạn LLS.

Kiểm định 2: Nếu đòn bẩy đã được sử dụng ở mức độ rất cao rồi thì việc gia tăng thêm tỷ lệ đòn bẩy sử dụng sẽ làm tăng chi phí đại diện?

Nghĩa của kiểm định: kiểm định rằng khi chênh lệch của đòn bẩy sử dụng giữa hai giai đoạn HLS và LLS có dẫn đến sự khác biệt OETS tương ứng trong hai giai đoạn HLS và LLS hay không. Liệu rằng chênh lệch này ở mức độ rất cao rồi thì OETS có đảo chiều so với giả định ban đầu, nghĩa là khi đòn bẩy đã ở mức độ cao rồi thì gia tăng đòn bẩy nữa có làm giảm chi phí đại diện nữa hay không. Tác giả thực hiện các bước sau:

• Phân nhóm: tác giả thay đổi tiêu chuẩn phân nhóm nghiên cứu như sau. Dựa trên chênh lệch DTAR giữa 2 giai đoạn HLS và LLS: nhóm có chênh lệch DTAR từ > 25%, 20%-25%, 15% – 20%, 10% – 15%, 5% – 10%, 1% -5%.
• Dựa trên phân nhóm trên, tính giá trị trung bình của OETS của từng công ty theo giai đoạn HLS và LLS.
• Tác giả kiểm tra sự khác biệt của OETS giữa hai giai đoạn HLS và LLS có ý nghĩa thống kê hay không qua kiểm định t-test. Tác giả gán giá trị bằng 1 cho giai đoạn HLS và bằng 0 cho giai đoạn LLS.

3.2 Lựa chọn mô hình cho nghiên cứu đa biến Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

Chọn lựa mô hình qua kiểm định Hausman; Likelihook Ratio

Tác giả sử dụng kiểm định Hausman (1978) và Likelihook Ratio để quyết định lựa chọn mô hình FEM (Fixed Effect Modal) hay REM (Random Effect Modal) hay OLS thông thường?

Kiểm định Likelihook Ratio:

Việc ước lượng phương trình phụ thuộc vào những giả định mà ta nêu lên về tung độ gốc, các hệ số độ dốc và số hạng sai số, trước hết tác giả xác định xem tấc cả các hệ số có thay đổi hay không, nếu không có sự thay đổi theo thời gian và theo các cá nhân sẽ sử dụng mô hình hồi quy OLS thông thường.

Giả thuyết H₀: Tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các cá nhân.

H₁: Các hệ số thay đổi theo thời gian hoặc theo cá nhân.

Nếu Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết Ho, chúng ta ước lượng hồi quy theo phương pháp Pooled OLS.

Prob ≤ 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho những tác động được coi là có ảnh hưởng bởi yếu tố không gian và thời gian lúc này sữ dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn. Và tác giả tiếp tục kiểm định Hausman.

Kiểm định Hausman:

Ước lượng từ các mô hình dữ liệu bảng đòi hỏi chúng ta xác định xem có sự tương quan giữa tính không đồng nhất không quan sát được của mỗi công ty và giải thích các biến của mô hình hay không? Nếu có sự tương quan sẽ ước lượng bằng hiệu ứng cố định (Fixed effects), nếu không sẽ ước lượng bằng hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects).

Giả thuyết Ho: Không có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân và các biến hồi quy độc lập X.

H₁: Có mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo cá nhân và các biến hồi quy độc lập X.

Nếu: Prob ≥ 0.05 chấp nhận giả thuyết Ho, chọn mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên

(REM) sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn mô hình hiệu ứng cố định (FEM).

Prob ≤ 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho, những tác động được xem là cố định và mô hình FEM sẽ cho kết quả ước lượng tốt hơn REM.

Một số đặc điểm của các mô hình hồi quy dữ liệu bảng: mô hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model, FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model, REM). Khi số liệu theo chuỗi thời gian lớn và số mẫu lớn thì hai phương pháp FEM và REM không khác biệt nhiều; khi mẫu lớn và thời gian ngắn thì mô hình FEM phù hợp hơn.

3.3 Một số đặc điểm của các mô hình hồi quy dữ liệu chéo OLS Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

Theo định lý Gauss-Markov, để mô hình đảm bảo tính tuyến tính, không chệch và có phương sai nhỏ nhất trong lớp các ước lượng tuyến tính, không chệch của hệ số thì mô hình phải đảm bảo 5 giả thiết.

Bước 1: Kiểm định đa cộng tuyến (Correlations)

Khi giả thiết về sự không tương quan giữa các biến độc lập bị vi phạm: Có hiện tượng đa cộng tuyến.

Mục đích của kiểm định: xem xét các biến độc lập (X) có ảnh hưởng lẫn nhau, hay còn gọi là có sự tương quan với nhau hay không. Điều này được thực hiện bằng cách tạo ma trận tương quan giữa các biến giải thích với nhau (Brooks, 2002). Cách nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến:

• Hệ số R² cao, nhưng tỷ số t-statistic thấp,
• Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao: khi r > 0.8 thì có nhiều khả năng đa cộng tuyến,
• Dấu của hệ số hồi quy khác với dấu kỳ vọng cũng là dấu hiệu dễ nhận ra có hiện tượng đa cộng tuyến,

Kiểm tra đa cộng tuyến với VIF, nếu VIF nhỏ hơn 10, không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Hơn nữa, theo nghiên cứu gốc của nhóm tác giả He Zhang and Steven Li, hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.5, không có bằng chứng đáng kể cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau. Vì vậy tác giả sử dụng hồi qui tuyến tính để phân tích cho mô hình tổng hợp.

Bước 2: Kiểm định phương sai thay đổi

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp tại phần 3.2, dùng phương pháp Kiểm định Breusch & Pagan kiểm định phương sai thay đổi.

Giả thuyết: H₀: có phương sai thay đổi;

H₁: không có phương sai thay đổi.

Dựa theo kết quả ước lượng mô hình, tác giả xem mức ý nghĩa (Prob) của từng biến.

Nếu: (Prob) ≤ 0.05 → bác bỏ H₀ → có phương sai thay đổi.

(Prob) ≥ 0.05 → chấp nhận H₀ → không có phương sai thay đổi.

Bước 3: Kiểm tra hiện tượng nội sinh

Xảy ra khi biến độc lập trong mô hình và sai số tương quan lẫn nhau. Khi mô hình bị nội sinh, ước lượng OLS không là ước lượng vững. Theo bài nghiên cứu gốc của He Zhang and Steven và Li, trong nghiên cứu lưu ý về hiện tượng nội sinh và theo lý thuyết cũng chưa tìm thấy bằng chứng cho rằng có hiện tượng nội sinh, do đó tác giả không xây dựng mô hình mà tiến hành kiểm định theo giả thiết đã đưa ra ban đầu.

Bước 4: Kiểm định hiện tượng tự tương quan của nhiễu (Wooldridge)

Mục đích của kiểm định: sử dụng kiểm định tự tương quan của nhiễu qua kiểm định Wooldridge,

Giả thuyết: H₀: hiện tượng tự tương quan;

H₁: không có hiện tượng tự tương quan.

Dựa theo kết quả ước lượng mô hình, tác giả xem mức ý nghĩa (Prob) của từng biến.

Nếu: (Prob) ≤ 0.05 → bác bỏ H₀ → có hiện tượng tự tương quan.

(Prob) ≥ 0.05 → chấp nhận H₀ → không có hiện tượng tự tương quan.

Sau khi thực hiện việc kiểm tra 5 giả thiết OLS trên, nếu tại bước kiểm định nào không thỏa điều kiện của OLS thì ta sẽ tiến hành khắc phục để đưa về mô hình phù hợp.

Bước 5: Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan

Sau khi xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến, hiện tượng tự tương quan giữa các biến và hiện tượng phương sai thay đổi giữa các phần dư với nhau đã trình bày ở phần trên. Mô hình có hiện tượng tự tương quan giữa các biến và hiện tượng phương sai thay đổi giữa các phần dư với nhau. Vì vậy mô hình hồi quy sẽ được thực thi để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và giải thích kết quả hồi quy. Theo nghiên cứu của Wooldrigge (2002), cho rằng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất tổng quát GLS (Generalized Least Squares) sẽ là một giải pháp hữu hiệu để ước lượng hồi quy trong mô hình, vì phương pháp này sẽ kiểm soát được hiện tượng tự tương quan giữa các biến và hiện tượng phương sai thay đổi giữa các phần dư với nhau.

3.4 Kiểm định T-test Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

Theo giả thiết OETS trung bình trong giai đoạn sử dụng đòn bẩy thấp sẽ lớn hơn OETS trung bình trong giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao của một công ty. Sử dụng phép thử t-test để xác định xem sự chênh lệch giữa giá trị OETS trung bình của hai nhóm, nhóm có giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao HLS và giai đoạn đòn bẩy thấp LLS có sự khác biệt hay không. Các biến được sử dụng:

• Biến định lượng: giá trị OETS trung bình của một công ty trong giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao HLS và giai đoạn sử dụng đòn bẩy thấp LLS
• Biến định tính: nhóm HLS sẽ nhận giá trị là 1, nhóm LLS còn lại sẽ nhận giá trị là 0.

Giả thiết:

H₀: Có sự khác biệt OETS giữa nhóm HLS và LLS;

H₁: Không có sự khác biệt OETS giữa nhóm HLS và LLS

Dựa theo kết quả ước lượng mô hình chấp nhận hay bác bỏ tương ứng với mỗi mức ý nghĩa. Luận văn: Thực trạng về chi phí đại diện tại Cty chứng khoán

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY    

===>>> Luận văn: Giải pháp nghiên cứu cấu trúc vốn tại Cty chứng khoán