Trong phân tích hồi quy, kiểm định tính dừng và hiện tƣợng đa cộng tuyến là những bƣớc đầu tiên cần phải tiến hành.
Vì bản chất của phân tính hồi quy là xây dựng những dự báo cho tƣơng lai. Một chuỗi không dừng sẽ không có giá trị thực tiễn bởi chúng ta không thể sử dụng những mẫu dữ liệu trong quá khứ để khái quát hóa cho các giai đoạn thời gian khác. Chúng ta không thể dự báo đƣợc điều gì cho tƣơng lai, từ đó cũng sẽ không thể tìm kiếm đƣợc những danh mục có tỷ suất sinh lợi vƣợt trội với trung bình bành nếu nhƣ bản thân dữ liệu luôn thay đổi. Do vậy kiểm định tính dừng là bƣớc đầu tiên để có thể ra quyết định có nên sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không. Trong bài luận văn, tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định nghiệm đơn vị vì phƣơng pháp này đƣợc sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không. Bên cạnh kiểm định tính dừng, kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến cũng hết sức quan trọng. Để có thể sử dụng một mô hình hồi quy cho mục đích dự báo, điều quan trọng là phải đảm bảo các biến trong mô hình hồi quy không có mối quan hệ tƣơng quan với nhau, mỗi biến Xi chứa một thông tin riêng về Y, thông tin không chứa trong bất kỳ biến Xi khác. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến nhằm kiểm tra xem các biến có độc lập với nhau trong việc giải thích cho biến phụ thuộc hay không. Trƣờng hợp xuất hiện hiện tƣợng đa công tuyến, chúng ta phải nhận diện và loại bỏ các biến có hệ số tƣơng quan cao.
Bảng 2.20 trình bày kết quả kiểm định tính dừng. Trong cả 4 chuỗi thời gian tác giả kiểm định tính dừng, giá trị tuyệt đối của t tính toán đều lớn hơn giá trị tuyệt đối của t tra bảng (với mức ý nghĩa 5%) (|tstart| > |tcrit|). Nhƣ vậy, các chuỗi kiểm định đều là chuỗi dừng, điều này tạo điều kiện thuận lợi để tác giả tiến hành các bƣớc phân tích tiếp theo.
Bảng 2.20 Kết quả kiểm định tính dừng t tính toán (tstart) t tra bảng (mức ý nghĩa 5%) (tcrit) RP -10,2294 -2,87561 Rm - Rf -12,0074
SMB -12,8544
HML -12
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 2.21 Ma trận tƣơng quan giữa các biến
Rm - Rf SMB HML
Rm - Rf 1 -0,17271 -0,14603
SMB -0,17271 1 0,04970
HML -0,14603 0,04970 1
Nguồn: Tính toán của tác giả
Nhìn vào kết quả ta thấy giá trị tuyệt đối của hệ số tƣơng quan giữa các nhân tố giải thích vào khoảng [0,0497 – 0,17271], thấp hơn rất nhiều so với mức 0,6 (là mức có nhiều khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, không có mối tƣơng quan với nhau giữa các biến giải thích, nghĩa là mỗi biến giải thích (HML, Rm – Rf
và SMB) chứa một thông tin về RP và không chứa bất kỳ thông tin về biến giải thích nào khác, nên ít có khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến