4.2.1. Phân tích ma trận tương quan
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến là một trong các bước kiểm
định kết quả hồi quy các mô hình được sử dụng trong bài nghiên cứu, thông qua hệ
sốtương quan của các biến trong mô hình cho thấy, xu hướng các mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm Eviews 7.0 cho kết quả
ma trận tương quan, qua đó làm cơ sở tiến hành phân tích mối tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, đồng thời giữa các biến độc lập với nhau.
- Mô hình 151 công ty niêm yết
Bảng 4.7: Ma trận tương quan các biến mô hình 151 công ty niêm yết
(Nguồn: Eviews 7.0)
Bảng 4.7 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến mô hình của 151 công ty niêm yết. Trong đó, hệ số tương quan giữa 2 biến độc lập gồm tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và chỉ số quy mô công ty là cao nhất với mức 0.30589, dễ dàng nhận thấy các hệ số tương quan giữa các biến còn lại đều nhỏ hơn 0.8, điều này chỉ ra
47
không có mối tương quan tuyến tính nào đáng kể giữa các biến độc lập với nhau,
đồng nghĩa với khảnăng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình là rất thấp. Quan sát các mối tương quan trên Bảng 4.7 ta thấy: Tỷ lệ nắm giữ tiền có quan hệ cùng chiều tỷ lệ giá thị trường trên giá trị sổ sách và tỷ lệ chi phí vốn trên tổng tài sản, điều này có nghĩa: khi tỷ lệ chi phí vốn trên tổng tài sản và tỷ lệ giá thị
trường trên giá trị sổ sách các công ty niêm yết tăng, thì việc nắm giữ tiền cũng tăng và ngược lại.
Trong khi chỉ số quy mô công ty, tỷ lệ vốn luân chuyển trên tổng tài sản, tỷ lệ đòn bẩy tài chính doanh nghiệp và tỷ lệ dòng tiền trên tổng tài sản có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ lệ nắm giữ tiền. Mối quan hệ này thể hiện khi các biến này tăng
thì tỷ lệ tiền công ty niêm yết nắm càng giảm. Điều này phù hợp với kỳ vọng của bài nghiên cứu.
- Mô hình 100 công ty CP Tư nhân
Bảng 4.8: Ma trận tương quan các biến mô hình 100 công ty CP Tư nhân
(Nguồn: Eviews 7.0)
Các mối tương quan giữa các biến trên Bảng 4.8 không cho thấy bất kỳ hệ số tương quan nào > 0.8. Tương tự mô hình 151 công ty niêm yết, mô hình 100 công ty
CP tư nhân không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình. Cặp biến độc lập của mô hình 100 công ty CP tư nhân có hệ số tương quan cao nhất
48
trong ma trận tương quan là 0.28402, thể hiện mối quan hệ giữa hai biến tỷ lệ chi phí vốn trên tổng tài sản và tỷ lệ dòng tiền trên tổng tài sản.
Ma trận tương quan của mô hình 100 công ty CP tư nhân trình bày mối quan hệđồng chiều của tỷ lệ nắm giữ tiền với tỷ lệ giá thịtrường trên giá trị sổ sách, tỷ lệ
dòng tiền trên tổng tài sản. Quan hệ thuận chiều giữa biến tỷ lệ vốn luân chuyển trên tổng tài sản và tỷ lệ nắm giữ tiền trong mô hình 2 không phù hợp kỳ vọng ban đầu của đề tài.
Ngược lại, tỷ lệ nắm giữ tiền có quan hệ nghịch chiều với biến chỉ số quy mô công ty, tỷ lệđòn bẩy tài chính doanh nghiệp và tỷ lệ chi tiêu vốn trên tổng tài sản.
- Mô hình 51 công ty CP Nhà nước
Bảng 4.9: Ma trận tương quan các biến mô hình 51 công ty CP Nhà nước
(Nguồn: Eviews 7.0)
Quan sát Bảng 4.9 cho thấy, cặp biến độc lập chỉ số quy mô công ty và tỷ lệ đòn bẩy tài chính doanh nghiệp có hệ sốtương quan bằng 0.46477 là mức cao nhất và < 0.8, vì thế xác suất xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình là thấp.
49
Khác với kỳ vọng ban đầu, biến tỷ lệ giá thịtrường trên giá trị sổ sách và tỷ lệ
nắm giữ tiền của 51 công ty CP nhà nước có quan hệ nghịch chiều. Cùng hướng
tương quan nghịch còn có biến chỉ số quy mô công ty, tỷ lệ vốn luân chuyển trên tổng tài sản, tỷ lệđòn bẩy tài chính doanh nghiệp. Biến giải thích CASH và biến phụ
thuộc tỷ lệ tiền trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với nhau. Kết quả khảo sát giống cả 2 mô hình nêu trên.
Nhận xét: Nhìn chung cả 3 mô hình đều có hệ sốtương quan các biến < 0.8, theo nhận định của tác giả Gujarati (2004) cho rằng “để loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến, cần xem xét kỹ các hệ sốtương quan giữa các biến trong mô hình, nếu chúng
vượt quá 0.8 thì mô hình hồi quy sẽ gặp vấn đề nghiêm trọng vềđa cộng tuyến”. Do
đó, các biến trong 3 mô hình đã trình bày trên là phù hợp để thực hiện các bước phân tích hồi quy tiếp theo trong bài nghiên cứu.
4.2.2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.10: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tửphóng đại phương sai
Variable
VIF
Công ty
niêm yết Công ty CP Tư nhân Công ty CP Nhà nước
MKTBOOK 1.13 1.03 1.04 CFLOW 1.10 1.08 1.11 SIZE 1.18 1.08 1.29 NWC 1.33 1.14 1.38 LEVERAGE 1.34 1.22 1.48 CAPEX 1.04 1.08 1.10 MEAN VIF 1.12 1.11 1.23
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thống kê Eviews)
Kết quả kiểm định trình bày tại Bảng 4.10 được thực hiện bằng phần mềm Eviews tại các phụ lục 5.4, phụ lục 9.4 và phụ lục 13.4. Các giá trị VIF các biến trong cả3 mô hình đều rất thấp.
50
- Mô hình các công ty niêm yết có giá trị VIF lớn nhất là 1.57, nhỏ nhất là 1.02. Giá trị VIF trung bình của mô hình là 1.12 <10. Vì thế không tồn tại hiện tượng
đa cộng tuyến nghiêm trọng với tiêu chuẩn hệ sốphóng đại hiệp phương sai VIF. - Tương tự mô hình các công ty CP Tư nhân, giá trị VIF lớn nhất là 1.22 và nhỏ nhất là 1.03. Giá trị VIF trung bình 1.11 <10. Mô hình này cũng không có hiện
tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích, mức độ ảnh hưởng tương đối không bị
sai lệch.
- Mô hình công ty CP Nhà nước có giá trị VIF lớn nhất là 1.48, nhỏ nhất là 1.04, giá trị VIF trung bình 1.23 <10, do đó không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.