-11%

Bộ dữ liệu bảng Stata: mức độ công bố ESG và hiệu quả tài chính doanh nghiệp (50 doanh nghiệp, 6 năm)

Mô hình nghiên cứu Mức độ công bố ESG và hiệu quả tài chính doanh nghiệp

Bộ dữ liệu bảng Stata: mức độ công bố ESG và hiệu quả tài chính doanh nghiệp (50 doanh nghiệp, 6 năm)

134.000 ₫

Khai báo và mô tả dữ liệu bảng
Pooled OLS, FEM, REM và kiểm định Hausman
Kiểm định, khắc phục khuyết tật mô hình
Có phương trình, mô hình và kết quả tham khảo

Tải xuống ngaysau khi xác nhận thanh toán, link gửi qua email
Thanh toán VietQRquét mã, nội dung chuyển khoản điền sẵn
Hỗ trợ qua Zalo0947 971 630, giải đáp cách dùng tài liệu

Cần dữ liệu đúng mô hình của bạn?Đặt phân tích theo yêu cầu, báo giá miễn phí →

Mã: KDL-STAT-133 Danh mục: Bộ tài liệu thực hành Thẻ: Dữ liệu thứ cấp, Kế toán - ESG, Stata

Dữ liệu bảng mô phỏng 50 doanh nghiệp niêm yết có báo cáo phát triển bền vững giai đoạn 2019 - 2024. Gói gồm 300 quan sát, 5 biến, kèm do-file Stata, script R, sổ mã hóa và hướng dẫn chi tiết.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên lý thuyết các bên liên quan (Freeman, 1984) và lý thuyết hợp pháp (Suchman, 1995). Doanh nghiệp công bố ESG tốt hơn có thể cải thiện hiệu quả tài chính nhờ uy tín và tiếp cận vốn; quy mô, đòn bẩy và tuổi doanh nghiệp là biến kiểm soát.

\[ROA_{it} = \beta_0 + \beta_{1}\,ESG_{it} + \beta_{2}\,SIZE_{it} + \beta_{3}\,LEV_{it} + \beta_{4}\,AGE_{it} + u_i + \varepsilon_{it}\]

Định nghĩa biến và giả thuyết

Biến	Ký hiệu	Cách đo	Kỳ vọng
Khả năng sinh lời (biến phụ thuộc)	`roa`	\(\dfrac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản}}\)
Điểm công bố ESG	`esg`	\(\text{Điểm chấm theo chỉ mục GRI (0 - 100)}\)	H1: (+)
Quy mô	`size`	\(\ln(\text{Tổng tài sản})\)	H2: (+)
Đòn bẩy	`lev`	\(\dfrac{\text{Tổng nợ}}{\text{Tổng tài sản}}\)	H3: (-)
Tuổi doanh nghiệp	`age`	\(\text{Số năm kể từ khi thành lập}\)	H4: (+)

Kết quả chạy mô hình trên Stata (minh họa)

Hình dưới mô phỏng cửa sổ kết quả khi chạy file phan_tich.do với bộ dữ liệu này, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào.

Thống kê mô tả và đa cộng tuyến

Bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 50 doanh nghiệp trong 6 năm (2019 - 2024), tổng 300 quan sát. ROA có giá trị trung bình 0,0638, độ lệch chuẩn 0,0429. Hệ số tương quan lớn nhất giữa các biến độc lập là 0,103 (dưới 0,8), VIF trung bình 1,01 và lớn nhất 1,02, không có dấu hiệu đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Lựa chọn mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Kiểm định F (u_i = 0) cho F(49, 246) = 4,02, p < 0,001: tồn tại tác động riêng của từng doanh nghiệp, FEM phù hợp hơn Pooled OLS. Kiểm định Breusch-Pagan LM (xttest0) cho χ² = 74,57, p < 0,001, REM phù hợp hơn Pooled OLS. Kiểm định Hausman cho χ²(4) = 5,03, p = 0,285 lớn hơn 0,05, chưa bác bỏ H0, nên chọn mô hình tác động ngẫu nhiên REM.

Kết quả ước lượng REM

R² overall = 0,3071. Kiểm định Wald χ²(4) = 71,90, p < 0,001, mô hình có ý nghĩa thống kê.

ESG (điểm công bố ESG): hệ số 0,0014, p < 0,001. Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê, đúng kỳ vọng dấu (+), giả thuyết H1 được ủng hộ.
SIZE (quy mô): hệ số 0,0139, p < 0,001. Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê, đúng kỳ vọng dấu (+), giả thuyết H2 được ủng hộ.
LEV (đòn bẩy): hệ số -0,0447, p = 0,009. Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê, đúng kỳ vọng dấu (-), giả thuyết H3 được ủng hộ.
AGE (tuổi doanh nghiệp): hệ số 0,0007, p = 0,061. Chưa có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giả thuyết H4 chưa được ủng hộ.

Bước tiếp theo khi tự chạy: kiểm định phương sai sai số thay đổi (xttest3), tự tương quan (xtserial). Nếu vi phạm, dùng sai số chuẩn cụm theo doanh nghiệp (vce(cluster firm)), FGLS (xtgls) hoặc Driscoll-Kraay (xtscc); do-file trong gói đã viết sẵn các lệnh này.

Phương trình ước lượng (REM):

\[\widehat{ROA}_{it} = -0{,}3784 + 0{,}0014\,ESG_{it}^{***} + 0{,}0139\,SIZE_{it}^{***} - 0{,}0447\,LEV_{it}^{***} + 0{,}0007\,AGE_{it}^{*}\]

*** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,1. Ước lượng trên dữ liệu mô phỏng, chỉ phục vụ thực hành.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Khai báo và mô tả dữ liệu bảng

Pooled OLS, FEM, REM và kiểm định Hausman

Kiểm định, khắc phục khuyết tật mô hình

Viết phương trình và diễn giải kết quả

Nội dung bộ tài liệu

File	Nội dung
`README.txt`	Đọc trước khi bắt đầu
`huong_dan.html`	Hướng dẫn từng bước
`data_stata_esg_hieu_qua_tai_chinh.csv`	Dữ liệu 300 quan sát, 5 biến
`so_ma_hoa.csv`	Sổ mã hóa: tên biến, cách đo, kỳ vọng dấu
`phan_tich.do`	Do-file Stata chạy toàn bộ quy trình
`phan_tich_plm.R`	Script R đối chiếu kết quả

Thông tin sản phẩm

Phần mềm: Stata 14 trở lên (hoặc R với gói plm)
Loại dữ liệu: dữ liệu bảng (panel), dữ liệu thứ cấp mô phỏng
Lĩnh vực: Kế toán - ESG
Định dạng: file .zip, khoảng 18 KB

Cách nhận file

Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.

Lưu ý về liêm chính học thuật: Đây là dữ liệu mô phỏng để thực hành, không phải số liệu công bố của cơ quan thống kê hay doanh nghiệp. Không sử dụng làm dữ liệu cho khóa luận, luận văn hay bài báo. Cần hỗ trợ thêm? Gọi 0947 971 630 (Zalo).