CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN TƯ VẤN MIỀN TRUNG:
Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, các biến được đưa vào phân tích hồi quy. Hồi quy tuyến tính thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là một công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết các giá trị của tổng thể nghiên cứu. Phương trình hồi
quy tuyến tính bội được thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến cấu trúc vốn của Công ty cổ phần tư vấn Miền Trung. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp Enter được thực hành trên phần mềm EViews.
5.4.CÁC HỆ SỐ CẦN QUAN TÂM TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY :
Sau khi chạy kết quả mô hình hồi quy ban đầu (Phụ lục 1) của tất cả các biến giả thuyết tác động lên cấu trúc vốn cho thấy các biến GROWTH, ROE, SIZE đều có giá trị P_value lớn hơn 0,05 (lấy mức ý nghĩa 5%). Tác giả tiến hành kiểm định thừa biến của mô hình.
Theo Phụ lục 2, kết quả kiểm định thừa biến với p-value bằng 0.594 lớn hơn 0.05 cho thấy việc loại bỏ 3 biến nghi ngờ không tác động lên cấu trúc vốn hoàn toàn hợp lý. Như vậy, tác giả sẽ tiến hành loại 3 biến này ra khỏi mô hình và chạy lại.
Sau khi loại các biến thừa ra khỏi mô hình, kết quả thu được (Phụ lục 3) cho thấy các giá trị P_value đều nhỏ hơn 0,05 nên có thể thấy với mô hình này các biến Tài sản số định hữu hình (TANG), chỉ số thanh toán nợ ngắn hạn (TTN) đều có tác động lên cấu trúc vốn.
Sau khi có được mô hình với các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê, tác giả thực hiện các kiểm định tính bền vững của mô hình.
Bằng phương pháp kiểm định phương sai sai số thay đổi (Phụ lục 4), Với giá trị P_value của kiểm định PSSS bằng 0,21 lớn hơn 0,05 cho thấy mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Tiếp theo tác giả thực hiện kiểm định tự tương quan của mô hình.
Kết quả kiểm định tự tương quan của mô hình (Phụ lục 5), với giá trị P_value của kiểm định tự tương quan bậc 1 bằng 0,12 và tự tương quan bậc 2 (Phụ lục 6) bằng 0,16 lớn hơn 0,05 cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Tiếp theo tác giả thực hiện kiểm định sai dạng mô hình
Sau khi có kết quả cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình dựa trên chỉ số VIF (Phụ lục 7):
Kết quả cho thấy với các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 nên có thể kết luận trong mô hình không tồn tại đa cộng tuyến. Như vậy các biến trong mô hình nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp cho việc đánh giá tác động lên cấu trúc vốn của công ty.
Hệ số xác định R2: Theo Hoàng Trọng (2005), các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, nó đo lường tỉ lệ tương quan của phương sai biến phụ thuộc mà trị trung bình của nó được giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của R2 càng cao thì khả năng giải thích của mô hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Ngoài ra, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Với mức độ giải thích của mô hình Adjusted R2 bằng 0,9083 cho thấy các biến độc lập giải thích được 90,83% sự thay đổi của cấu trúc vốn công ty