Kiểm định giữa các biến trong mô hình có mối tương quan với nhau thế nào?
Bảng 4.7 Kiểm định mối tương quan giữa các biến trong mô hình Correlations
ROA INV DTO ITO CR
ROA P. Correlation 1 -.299** -.530** -.427** .475** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 INV P. Correlation -.299** 1 .375** .892** -.043 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .603 N 150 150 150 150 150 DTO P. Correlation -.530** .375** 1 .443** -.531** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 ITO P. Correlation -.427** .892** .443** 1 -.157 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .056 N 150 150 150 150 150
CR P. Correlation .475** -.043 -.531** -.157 1
Sig. (2-tailed) .000 .603 .000 .056
N 150 150 150 150 150
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu SPSS
Theo Hoàng Trọng và Mộng Ngọc (2008) trong “Trong Phân Tích Dữ Liệu Nghiên Cứu SPSS” về mối tương quan giữa các biến bằng cách sử dụng hệ số tương quan Pearson Correlation (r), với mức ý nghĩa ** tương ứng là 1%
/r/ > 0.8: tương quan tuyến tính rất mạnh; /r/ = 0.6– 0.8: tương quan tuyến tính mạnh; /r/ = 0.4– 0.6: có tương quan tuyến tính; /r/ = 0.2– 0.4: tương quan tuyến tính yếu;
/r/ < 0.2: tương quan tuyến tính rất yếu hoặc không có tương quan tuyến tính. Qua bảng 4.7 cho ta thấy mối tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, kết quả bảng ma trận tương quan trên cho thấy
Mối tương quan giữa ROA với các biến: Hiệu quả tài chính (ROA) của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán T P.HCM trong giai đoạn 2009 -2013 có tương quan tuyến tính với: tỷ lệ nợ phải thu trên doanh thu (DTO, r = 0.530); tỷ lệ hàng tồn kho trên doanh thu (ITO, r = 0.427); tỷ lệ thanh toán hiện hành (CR, r = 0.475) và ROA có mối tương quan tuyến tính yếu với INV
Mối tương quan giữa INV với các biến độc lập (DTO, ITO, CR): Thời gian tồn kho có mối tương quan tuyến tính rất mạnh với tỷ lệ hàng tồn kho trên doanh thu (ITO, r = 0.892), tương quan tuyến tính yếu vớitỷ lệ nợ phải thu trên doanh thu
(DTO, r = 0.375) và không có mối tương quan với tỷ lệ thanh toán hiện hành (CR, r = 0.043)
Mối tương quan giữa DTO với các biến độc lập (ITO, CR): Tỷ lệ nợ phải thu trên doanh thu có mối tương quan tuyến tínhtỷ lệ hàng tồn kho trên doanh thu (ITO, r = 0.443), tỷ lệ thanh toán hiện hành (CR, r = 0.531)
Bên cạnh đó còn cho thấy không có mối tương quan tuyến tính giữa ITO và CR .
4.3 Kiểm định đa cộng tuyến và tự tương quan
4.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Để kiểm tra vấn đề mô hình có bị đa cộng tuyến hay không, tác giả dùng hệ số VIF (Variance Inflation Factor – hệ số nhân tử phóng đại phương sai). Theo 2 tác giả Hoàng Trọng – Mộng Ngọc (2008) nếu hệ số VIF vượt quá 10 thì có dấu hiệu của Đa cộng tuyến trong mô hình.
Bảng 4.8 Kiểm định đa cộng tuyến Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 17.522 2.253 7.775 .000
INV .082 .049 .246 1.686 .094 .193 5.174
DTO -18.465 5.885 -.264 -3.138 .002 .582 1.719
ITO -66.439 20.294 -.487 -3.274 .001 .186 5.369
CR 1.444 .420 .269 3.439 .001 .674 1.483
a. Dependent Variable: ROA Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu SPSS
Trong bảng 4.9 kết quả thống kê đa cộng tuyến (Collinearity Statistics), tác giả thấy các hệ số VIF của từng nhân tố trong mô hìnhđều có giá trị < 10 (VIF có giá trị lớn nhất 5.369). Như vậy ta kết luận không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình hồi quy.