71 Bảng 3 12 Bảng kết quả ma trận xoay (Rotated Component Matrix) Rotated Component Matrix Component 1 2 3 4 RR2 906 RR3 857 RR1 813 RR4 812 RR5 736 CS3 905 CS2 844 CS4 826 CS1 806 CS6 588 KT1 885 KT2[.]
71 Bảng 3.12 Bảng kết ma trận xoay (Rotated Component Matrix): Rotated Component Matrix Component 906 857 813 812 736 905 844 826 806 588 885 763 726 717 RR2 RR3 RR1 RR4 RR5 CS3 CS2 CS4 CS1 CS6 KT1 KT2 KT3 KT4 QT1 918 QT4 863 QT2 769 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations Nguồn: Kết thu từ phân tích liệu nghiên cứu Bảng ma trận xoay cho thấy yếu tố hội tụ Sau q trình phân tích yếu tố, tác giả thu 04 nhân tố ảnh hưởng đến định việc sử dụng công cụ tài phái sinh để phịng ngừa rủi ro 72 3.3.4 Phân tích tương quan Bảng 3.13 Ma trận hệ số tương quan biến mơ hình CS KT QT RR Pearson -.202** -.136 -.070 Correlation CS Sig (2-tailed) 007 069 350 N 180 180 180 180 Pearson -.202** -.063 065 Correlation KT Sig (2-tailed) 007 401 388 N 180 180 180 180 Pearson -.136 -.063 090 Correlation QT Sig (2-tailed) 069 401 230 N 180 180 180 180 Pearson -.070 065 090 Correlation RR Sig (2-tailed) 350 388 230 N 180 180 180 180 Pearson 234** 439** 256** 691** Correlation QD Sig (2-tailed) 002 000 001 000 N 180 180 180 180 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) QD 234** 002 180 439** 000 180 256** 001 180 691** 000 180 180 Nguồn: Kết thu từ phân tích liệu nghiên cứu Kết phân tích tương quan (phụ lục 2) cho thấy số đường chéo thể mối tương quan biến với nó, hệ số tương quan biến độc lập biến phụ thuộc khác giá trị có sig < 0,05 chứng tỏ với mức biến độc lập có tương quan dương với biến phụ thuộc Sau phân tích tương quan xác định biến độc lập tương quan với biến phụ thuộc ta tiếp tục giữ biến độc lập phân tích hồi quy 73 3.3.5 Phân tích hồi quy “Khi chạy hồi quy ta cần quan tâm đến thông số sau: ➢ Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hoá cho phép so sánh trực tiếp hệ số dựa mối quan hệ giải thích chúng với biến phụ thuộc ➢ Hệ số R2: đánh giá phần biến động biến phụ thuộc giải thích biến dự báo hay biến độc lập Hệ số thay đổi từ đến Kiểm định ANOVA để kiểm tra tính phù hợp mơ hình với tập liệu gốc Nếu mức ý nghĩa kiểm định < 0.05 ta kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập liệu” Bảng 3.14 Model Summary Mode l R 921a R Adjusted R Std Error of Square Square the Estimate 848 845 16819 a Predictors: (Constant), RR, KT, QT, CS Nguồn: Kết thu từ phân tích liệu nghiên cứu Tham số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ (%) biến thiên biến phụ thuộc giải thích biến độc lập Theo bảng R2 =0,84 ý nghĩa 84,5 % biến đổi yếu tố ảnh hưởng lên định việc sử dụng cơng cụ tài phái sinh để phịng ngừa rủi ro Kiểm định độ phù hợp mơ hình, đặt giả thuyết là: H0 : Các hệ số βi =0 H1 : Các hệ số βi ≠0 Để kiểm định H0, dùng đại lượng F, xác suất F nhỏ giả thiết H0 bị bác bỏ, giả thiết F lấy từ phương sai ANOVA 74 Bảng 3.15 Kiểm định ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square Regressio 27,649 n Residual 4,950 175 Total 32,599 179 a Dependent Variable: QD b Predictors: (Constant), RR, KT, QT, CS F 6,912 244,368 Sig 0,000 0,028 Nguồn: Kết thu từ phân tích liệu nghiên cứu Từ kết bảng cho thấy F = 244,368 với giá trị sig = 0,000 < 0,05 nên ta đủ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 Như mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập liệu, biến độc lập có tác động định đến biến phụ thuộc Tiếp theo, phân tích hồi quy để xác định mức độ 04 yếu tố đo lường định việc sử dụng cơng cụ tài phái sinh để phịng ngừa rủi ro doanh nghiệp XNK Bảng 3.16 Hệ số mơ hình hồi quy mẫu Model Unstandardized Standardized t Coefficients Coefficients B Std Error Beta (Constant) 0,762 0,083 9,173 CS 0,228 0,017 0,420 13,797 KT 0,254 0,015 0,499 16,494 QT 0,128 0,013 0,285 9,522 RR 0,296 0,013 0,662 22,310 a Dependent Variable: QD Sig 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Nguồn: Kết thu từ phân tích liệu nghiên cứu Kết hồi quy cho thấy yếu tố có giá trị sig < 0,05, nên tất 04 yếu tố có ý nghĩa thống kê độ tin cậy 95% Vì vậy, yếu tố thật