Từ dữ liệu mẫu thu thập được của 37 doanh nghiệp thủy sản trong 02 năm tài chính, thực hiện chạy mơ hình hồi quy bội với các biến đã chọn. Kết quả như sau:
4.2.2.1. Mơ hình hồi quy đầy đủ các biến phụ thuộc và độc lập.
Bảng 4.2. Bảng tổng hợp các biến độc lập đưa vào mơ hình (08 biến).
Variables Entered/Removedb
Model Variables Entered
Variables
Removed Method 1 Quy mo, Rui ro kinh doanh, Tinh thanh khoan,
Tang truong, Thue TNDN, Tam chan thue phi no, Co cau tai san, Loi nhuan: ROAa
. Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Bảng 4.3. Bảng hệ số hồi quy của mơ hình tuyến tính (08 biến độc lập).
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) 1.165 .231 5.043 .000
Tang truong .109 .051 .167 2.141 .036
Co cau tai san -.305 .129 -.192 -2.360 .021
Loi nhuan: ROA -1.044 .273 -.343 -3.826 .000
Rui ro kinh doanh .000 .002 .016 .210 .834
Thue TNDN -.184 .135 -.101 -1.363 .178
Tinh thanh khoan -.093 .014 -.563 -6.817 .000
Tam chan thue phi no -2.056 .852 -.191 -2.413 .019
1
Quy mo -.017 .016 -.086 -1.064 .291
a. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Quan sát trên bảng hệ số hồi quy 4.3 cĩ thể thấy biến Rủi ro kinh doanh cĩ giá trị Sig. là 0.834>0.10. Vậy biến này khơng cĩ ý nghĩa thống kê, phải loại bỏ biến Rủi ro kinh doanh và chạy lại mơ hình.
4.2.2.2. Mơ hình hồi quy sau khi loại bỏ biến Rủi ro kinh doanh (01biến phụ thuộc và 07 biến độc lập). và 07 biến độc lập).
Bảng 4.4. Bảng tổng hợp các biến độc lập đưa vào mơ hình (07 biến).
Variables Entered/Removedb
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 Quy mo, Loi nhuan: ROA, Thue TNDN, Co cau tai san, Tang truong, Tam chan thue phi no, Tinh thanh khoana
. Enter a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Bảng 4.5. Bảng hệ số hồi quy của mơ hình tuyến tính (07 biến độc lập).
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) 1.159 .228 5.093 .000
Tang truong .110 .050 .168 2.185 .032
Co cau tai san -.297 .124 -.187 -2.407 .019
Loi nhuan: ROA -1.037 .269 -.341 -3.854 .000
Thue TNDN -.187 .133 -.103 -1.406 .164
Tinh thanh khoan -.093 .014 -.563 -6.868 .000
Tam chan thue phi no -2.056 .846 -.191 -2.431 .018
1
Quy mo -.016 .016 -.084 -1.057 .294
a. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Quan sát trên bảng hệ số hồi quy 4.5 cĩ thể thấy biến Quy mơ cĩ giá trị Sig. là 0.294>0.10. Vậy biến này cũng khơng cĩ ý nghĩa thống kê, phải loại bỏ biến Quy mơ và chạy lại mơ hình.
4.2.2.3. Mơ hình hồi quy sau khi loại bỏ biến Rủi ro kinh doanh và Quy mơ (01biến phụ thuộc và 06 biến độc lập). phụ thuộc và 06 biến độc lập).
Bảng 4.6. Bảng tổng hợp các biến độc lập đưa vào mơ hình (06 biến).
Variables Entered/Removedb
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 Tam chan thue phi no, Tang truong, Tinh thanh khoan, Thue TNDN, Co cau tai san, Loi nhuan: ROAa
. Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Bảng 4.7. Bảng hệ số hồi quy của mơ hình tuyến tính (06 biến độc lập).
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .923 .043 21.627 .000
Tang truong .100 .049 .154 2.027 .047
Co cau tai san -.263 .119 -.165 -2.204 .031
Loi nhuan: ROA -1.024 .269 -.336 -3.804 .000
Thue TNDN -.154 .130 -.085 -1.192 .237
Tinh thanh khoan -.092 .014 -.557 -6.806 .000
1
Tam chan thue phi no -1.838 .821 -.171 -2.239 .029
a. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Bảng hệ số hồi quy 4.7 cho thấy biến Thuế TNDN cĩ giá trị Sig. là 0.237>0.10 nên biến này khơng cĩ ý nghĩa thống kê và phải loại bỏ biến Thuế TNDN đồng thời chạy lại mơ hình hồi quy.
4.2.2.4. Mơ hình hồi quy sau khi loại bỏ biến Rủi ro kinh doanh, Quy mơ và Thuế TNDN (01biến phụ thuộc và 05 biến độc lập). TNDN (01biến phụ thuộc và 05 biến độc lập).
Bảng 4.8. Bảng tổng hợp các biến độc lập đưa vào mơ hình (05 biến).
Variables Entered/Removedb
Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Tam chan thue phi no, Tang
truong, Tinh thanh khoan, Co cau tai san, Loi nhuan: ROAa
. Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Bảng 4.9. Bảng hệ số hồi quy của mơ hình tuyến tính (05 biến độc lập).
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .907 .041 22.279 .000
Tang truong .094 .049 .144 1.905 .061
Co cau tai san -.283 .118 -.178 -2.389 .020
Loi nhuan: ROA -.994 .269 -.327 -3.698 .000
Tinh thanh khoan -.094 .014 -.566 -6.921 .000
1
Tam chan thue phi no -1.706 .816 -.158 -2.090 .040
Theo bảng hệ số hồi quy 4.9, tất cả các giá trị Sig. của các biến đều nhỏ hơn 0.10 (mức ý nghĩa lựa chọn) nên hệ số của các biến trong mơ hình tuyến tính bội đều cĩ ý nghĩa thống kê. Như vậy, tác giả sẽ chọn mơ hình hồi quy tuyến tính bội gồm các biến trong bảng 4.9 để lập thành mơ hình cấu trúc tài chính cho các doanh nghiệp thủy sản Việt Nam như sau:
FL= 0.907+ 0.094GR- 0.283ASSET- 0.994PRO- 0.094LIQ- 1.706NDTS (4.3)
Sau khi chạy mơ hình và tìm ra các hệ số hồi quy, bước tiếp theo phải kiểm tra các giả định của mơ hình.
4.2.3. Kiểm tra các giả định của mơ hình đã lựa chọn.
4.2.3.1. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
Bảng 4.10. Độ phù hợp của mơ hình Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .819a .671 .647 .1102366
a. Predictors: (Constant), Tam chan thue phi no, Tang truong, Tinh thanh khoan, Co cau tai san, Loi nhuan: ROA
Một cơng việc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mơ hình từ dữ liệu nào cũng đều phải thực hiện đĩ là chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Hầu như khơng cĩ đường thẳng nào cĩ thể phù hợp hồn tồn với tập dữ liệu mà luơn cĩ sự sai lệch giữa các giá trị dự báo được cho bởi đường thẳng hồi quy và các giá trị thực tế. Một thước đo sự phù hợp của mơ hình tuyến tính thường dùng là hệ số xác định R2 (coefficient of determination). R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng thích hợp và R2 càng gần 0 thì mơ hình càng kém phù hợp với dữ liệu mẫu. Tuy nhiên, khơng phải phương trình càng cĩ nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu. Trong hồi quy bội, hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) được tính từ R2 phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình.
Theo bảng 4.10, hệ số R2 điều chỉnh của mơ hình là 0.647. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 64.7%.
Sự phù hợp của mơ hình đã chọn mới chỉ thể hiện được sự phù hợp với dữ liệu mẫu, rất cĩ thể mơ hình hồi quy tuyến tính mẫu với các hệ số đã tìm được bằng phương pháp OLS khơng cĩ giá trị khi suy diễn cho mơ hình thực của cả ngành thủy sản Việt Nam. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
Giả thuyết H0: ββββi=0. Bảng phân tích ANOVA dùng để kiểm định F (kiểm
định giả thuyết H0) như sau:
Bảng 4.11. Bảng phân tích ANOVA kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 1.687 5 .337 27.766 .000a
Residual .826 68 .012
1
Total 2.513 73
a. Predictors: (Constant), Tam chan thue phi no, Tang truong, Tinh thanh khoan, Co cau tai san, Loi nhuan: ROA
b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Giá trị F=27.766 tương ứng với mức ý nghĩa Sig.= 0.000. Như vậy, cĩ thể bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính bội trên phù hợp với tổng thể ngành thủy sản.
4.2.3.2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Cộng tuyến là trạng thái trong đĩ các biến độc lập cĩ tương quan chăt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khĩ tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan chặt chẽ của các biến độc lập là làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa (Sig.) của chúng nên các hệ số cĩ khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng cĩ đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao.
Các hệ số phát hiện và đánh giá mức độ của hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình bao gồm:
- Độ chấp nhận của biến (Tolerance): nếu độ chấp nhận của biến nhỏ (gần 0) thì cĩ hiện tượng đa cộng tuyến, nếu độ chấp nhận của biến lớn (gần 1) thì khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Hệ số phĩng đại phương sai (Variance inflation factor- VIF) là nghịch đảo của độ chấp nhận. Nếu VIF lớn hơn 10 thì đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Bảng 4.12. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình.
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) .907 .041 22.279 .000
Tang truong .094 .049 .144 1.905 .061 .844 1.185
Co cau tai san -.283 .118 -.178 -2.389 .020 .871 1.148
Loi nhuan: ROA -.994 .269 -.327 -3.698 .000 .620 1.614
Tinh thanh khoan -.094 .014 -.566 -6.921 .000 .724 1.381
1
Tam chan thue phi no -1.706 .816 -.158 -2.090 .040 .841 1.189 a. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Quan sát trên bảng 4.12 cĩ thể thấy các hệ số Tolerance gần bằng 1 và các hệ số VIF nhỏ hơn 2. Vậy, các biến sử dụng trong mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.2.3.3. Kiểm định phần dư ei (sai số).
- Kiểm định tính độc lập của phần dư (khơng cĩ tương quan giữa các phần
dư):
Sự tồn tại của phần dư ei là do các nguyên nhân: khơng đưa hết các biến cĩ ảnh hưởng vào mơ hình, chọn sai dạng quan hệ, sai số trong đo lường các biến… Các phần dư này cĩ thể xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi theo thời gian và khơng gian. Để mơ hình cĩ ý nghĩa thống kê thì các phần dư này phải ngẫu nhiên, độc lập và cĩ phân phối chuẩn.
Đại lượng thống kê Durbin- Watson (d) cĩ thể dùng để kiểm định mối tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định như sau:
Bảng 4.13. Bảng thống kê đại lượng Durbin- Watson.
Variables Entered/Removedb
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 Tam chan thue phi no, Tang truong, Tinh thanh khoan, Co cau tai san, Loi nhuan: ROAa
. Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .819a .671 .647 .1102366 2.144
a. Predictors: (Constant), Tam chan thue phi no, Tang truong, Tinh thanh khoan, Co cau tai san, Loi nhuan: ROA
b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Kết quả từ phần mềm SPSS cho thấy d=2.144. Tra bảng Durbin- Watson với 5 biến độc lập và 74 quan sát sẽ cho ra kết quả dL= 1.487, dU= 1.770 và 4-dL= 2.513, 4-dU= 2.230. Giá trị d=2.144 tính được nằm trong miền chấp nhận giả thuyết H0: khơng cĩ tự tương quan chuỗi bậc nhất.
0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4
- Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính giữa phần dư và giá trị dự đốn:
Để kiểm tra độ phù hợp của mơ hình hồi quy và giả định về sai số thực (phần dư) ei là biến ngẫu nhiên, độc lập, cĩ phân phối chuẩn và phương sai khơng đổi, tác giả sử dụng biểu đồ phân tán giá trị dự đốn chuẩn hĩa (Standardized predicted value) và phần dư chuẩn hĩa (Standardized residual).
Cĩ tự tương quan thuận chiều (dương) Miền khơng cĩ kết luận Chấp nhận giả thuyết khơng cĩ tự tương quan chuỗi bậc
nhất Miền khơng cĩ kết luận Cĩ tự tương quan ngược chiều (âm)
Hình 4.1. Đồ thị phân tán giá trị dự đốn chuẩn hĩa và phần dư chuẩn hĩa.
Quan sát trên hình 4.1, các điểm kết hợp giữa giá trị dự đốn chuẩn hĩa và phần dư chuẩn hĩa phân tán khá đều quanh tung độ và hồnh độ gốc. Do vậy cĩ thể kết luận mơ hình phù hợp với quan hệ tuyến tính và phần dư là biến ngẫu nhiên.
Bảng thống kê phần dư (Residual) 4.14 cho thấy phần dư cĩ biến thiên nhưng giá trị trung bình bằng 0.
Bảng 4.14. Bảng thống kê phần dư.
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value -.038018 .813947 .610758 .1520215 74
Residual -.2495962 .2438415 .0000000 .1063944 74
Std. Predicted Value -4.268 1.337 .000 1.000 74
Std. Residual -2.264 2.212 .000 .965 74
a. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Kolmogorov –Smirnov test được sử dụng để kiểm định giả thuyết phân phối của dữ liệu cĩ phù hợp với phân phối lý thuyết khơng. Nĩ tiến hành xét các sai lệch tuyệt đối lớn nhất giữa hai đường phân phối tích lũy thực nghiệm và lý thuyết, sai lệch tuyệt đối càng lớn thì giả thuyết H0 cảng dễ bị bác bỏ.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư chuẩn hĩa với giả thuyết H0: Tổng thể của biến phần dư chuẩn hĩa (Standardized Residual) cĩ phân phối chuẩn.
Bảng 4.15. Bảng thống kê kiểm định Kolmogorov –Smirnov.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Standardized Residual 74 .0000000 .96514602 -2.26419 2.21198
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Standardized N 74 Mean .0000000 Normal Parametersa Std. Deviation .96514602 Absolute .101 Positive .064
Most Extreme Differences
Negative -.101
Kolmogorov-Smirnov Z .868
Asymp. Sig. (2-tailed) .438
a. Test distribution is Normal.
Giá trị Sig.=0.438 trong bảng 4.15 lớn hơn cả mức ý nghĩa 10% nên giả thuyết H0 khơng thể bị bác bỏ với độ tin cậy 90%. Do đĩ chấp nhận giả thuyết H0 và cĩ thể kết luận các phần dư cĩ phân phối chuẩn.
Hình 4.2. Đồ thị phân phối tần số của phần dư chuẩn hĩa.
Quan sát trên hình 4.2 cĩ thể thấy trị trung bình số dư chuẩn hĩa (Mean) xấp xỉ 0 và độ lệch chuẩn (Std. Dev.) bằng 0.965 nên cũng cĩ thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
4.2.3.4. Kiểm định các hệ số hồi quy riêng phần.
Quan sát trên các bảng 4.3, bảng 4.5, bảng 4.7, bảng 4.9 và với mức ý nghĩa 10%, tác giả thực hiện các kiểm định về chiều hướng tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc như sau:
- Biến tăng trưởng (GR): hệ số hồi quy dương và các giá trị Sig. của biến trong các bảng cĩ giá trị cao nhất là 0.061<10%. Vậy cĩ thể kết luận và chấp nhận giả thuyết H1: địn bẩy tài chính cĩ mối quan hệ đồng biến (+) với tăng trưởng.
- Biến cơ cấu tài sản (ASSET): hệ số hồi quy âm và các giá trị Sig. của biến trong các bảng cĩ giá trị cao nhất là 0.031<10%. Vậy cĩ thể kết luận và chấp nhận giả thuyết H2: địn bẩy tài chính cĩ mối quan hệ nghịch biến (-) với cơ cấu tài sản.
- Biến lợi nhuận (PRO): hệ số hồi quy âm và các giá trị Sig. của biến trong các bảng đều cĩ giá trị là 0.000<10%. Vậy cĩ thể kết luận và chấp nhận giả thuyết H3: địn bẩy tài chính cĩ mối quan hệ nghịch biến (-) với lợi nhuận.
- Biến rủi ro kinh doanh (RISK): hệ số hồi quy bằng 0 và giá trị Sig. của biến trong bảng cĩ giá trị là 0.834>10%. Tác giả khơng thể kết luận về chiều hướng tác động và mức độ tin cậy của biến này lên biến phụ thuộc. Vì vậy, tác giả chưa thể chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết H4.
- Biến thuế TNDN (TAX): hệ số hồi quy âm và các giá trị Sig. của biến trong các bảng cĩ giá trị cao nhất là 0.237>10%. Vì vậy, tác giả chưa thể chấp nhận hoặc