6. Nội dung và cấu trúc của bài nghiên cứu
3.2. Kiểm định sự tương quan giữa các biến
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy bình phương bé nhất OLS giản đơn. Để hàm hồi quy cho kết quả ước lượng tốt nhất và hiệu quả nhất cho tổng thể thì cần phải thõa mãn 5 giả thuyết quan trọng: Thứ nhất, hàm hồi quy phải là hàm tuyến tính và các biến độc lập là cho trước và không ngẫu nhiên. Thứ hai, các sai số là đại lượng ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai là không thay đổi. Thứ ba, các sai số không có mối quan hệ tượng quan với nhau. Thứ tư, không có sự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Thứ năm, các biến độc lập và các sai số không tương quan với nhau.
Trường hợp giả thuyết thứ nhất và thứ năm bị vi phạm, sẽ xảy ra hiện tượng nội sinh. Nếu giả thuyết thứ hai bị vi phạm sẽ xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, nếu giả thuyết thứ ba bị vi phạm sẽ xảy ra hiện tượng tự tương quan, và nếu giả thuyết thứ tư bị vi phạm thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Một mô hình hồi quy có đa cộng tuyến sẽ dẫn tới trường hợp mô hình hồi quy vẫn ước lượng được nhưng các hệ số hồi quy có thể bị sai dấu, hoặc các hệ số hồi quy trở nên không có ý nghĩa trong mô hình, hoặc hệ số R2 vẫn đúng và dùng được. Có nhiều cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, bao gồm sử dụng xét tương quan giữa các cặp biến độc lập và sử dụng hệ số phóng đại VIF. Trong bài nghiên cứu này, phương pháp xét tương quan giữa các cặp biến độc lập được sử dụng. Bảng 3.3 trình bày ma trận tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Nhìn chung, tương quan giữa các biến là tương quan yếu, do đó, có thể kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến, và kết quả hồi quy trở nên đáng tin cậy hơn.
Bảng 3.3
Ma trận hệ số tương quan
M/B M/Befwa PPE/A EBITDA/A LOG(S)
M/B 1.00
M/Befwa 0.16 1.00
PPE/A -0.01 0.02 1.00
EBITDA/A 0.21 0.01 0.22 1.00
LOG(S) 0.06 0.03 0.06 0.10 1.00