4. Nội dung và kết quả nghiên cứu
4.3.3Kiểm định Wald
Phương trình (1):
= + , + , + , + , + , +
, + , + , + (1)
Nhìn vào kết quảtừ bảng 4.5, ta đoán RISK là không cần thiết vì trị tuyệt đối của T-Statistic nhỏ hơn 1.96. Ta sẽdùng kiểm định Wald đểtest.
Giảthuyết:
H
o: β7 = 0 (Biến RISK là không cần thiết) H
1:β7 khác 0 (Biến RISK là cần thiết)
QW
Wald Test: Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 2.365475 (1, 441) 0.1248 Chi-square 2.365475 1 0.1240
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(6) -0.353093 0.229578
Restrictions are linear in coefficients.
Từkết quảkiểm định trên, ta thấy:
Prob(F-Statistic) = 0.12> α = 0.05 nên chấp nhận giảthuyết H o
Kết luận: Biến RISK là biến không cần thiết trong mô hình.
Phương trình (2):
1 = ′ + ′ , + ′ , + , + ′ , + ′ ,
+ ′ , + ′ , + ′ , + ′
Nhìn vào kết quả trên, ta đoán RISK, GROW và TAX không cần thiết vì trị
tuyệt đối của T-Statistic nhỏ hơn 1.96. Ta sẽdùng kiểm định Wald đểtest.
Giảthuyết:
H
o:β’4= β’6= β’7= 0 (Biến GROW, RISK và TAX là không cần thiết) H
1: β’4, β’6, β’7khác 0 (Biến GROW, RISK và TAX là cần thiết)
QX
Wald Test: Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
F-statistic 1.484366 (3, 441) 0.2181 Chi-square 4.453097 3 0.2165
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) 0.013304 0.009537
C(6) -0.317529 0.200498
C(9) -0.011218 0.062331
Restrictions are linear in coefficients.
Từkết quảkiểm định bảng 3.7, ta thấy:
Prob(F-Statistic) = 0.22> α = 0.05 nên chấp nhận giảthuyết H o
Kết luận: Biến RISK , GROW và TAX là biến không cần thiết trong mô hình.
Phương trình (3):
2 = " + " , + " , + " , + " , + " , + " , + " , + " , + "
Nhìn vào kết quả từ bảng 4.5, ta đoán GROW, LIQ, OVER, RISK không cần thiết vì trị tuyệt đối của T-Statistic nhỏ hơn 1.96. Ta sẽdùng kiểm định Wald đểtest.
Giảthuyết:
H
o: β”4=β”5=β”7= β”8=0 (Biến GROW, LIQ, RISK, OVER là không cần thiết) H
1: β”4, β”5,β”7, β”8khác 0 (Biến GROW, LIQ, RISK, OVER là cần thiết
RO
Wald Test: Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 0.656224 (4, 441) 0.6227 Chi-square 2.624895 4 0.6224
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) 0.011953 0.008330
C(3) 0.002846 0.004028
C(4) -0.100337 1.070174
C(6) -0.040869 0.175132
Restrictions are linear in coefficients.
Từkết quảkiểm định bảng 3.8, ta thấy:
Prob(F-Statistic) = 0.6> α = 0.05 nên chấp nhận giảthuyết H o (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết luận: Biến GROW, LIQ, OVER và RISK là biến không cần thiết trong mô hình.
4.3.4Ước lượng mối tương quan giữa biến phụthuộc và các biến độc lập của các mô hình rút gọn
Sau khi kiểm định Wald và loại bỏnhững biến không cần thiết của ba phương
trình, tacó ba phương trình rút gọn sau và tiến hành chạy lại hồi quy OLS của ba mô hìnhđã rút gọn và thu được kết quả ởbảng 4.9 Phương trình rút gọn 1: = + , + , + , + , + , + , + , + Phương trình rút gọn 2: 1 = ′ + ′ , + ′ , + , + ′ , + ′ , + ′
RP
Phương trình rút gọn 3:
2 = " + " , + " , + " , + " , + "
Bảng 4.9: Kết quảchạy hồi quy OLS của mô hìnhđãđiều chỉnh
ùqh̀akdr kuq kuqP kuqQ s̀mf LOMPS LOMTU OMSQ
GLRMVXHIII GLPWMPVHIII GPTMOQHIII oqne LOMXO LOMUO LOMQV
GLPPMXHIII GLXMPXHIII GLSMXWHIII knfGrhydH PMSR LPMTS QMXR
GQMWXHIII GLRMUPHIII GWMOSHIII fqnv OMOR GQMRPHII khp LOMOX LOMOX GLPUMUHIII GLPXMUPHIII s̀w OMPW OMQP GQMTHII GRMXTHIII qhrj nudq QMRQ QMUU GPMUTHI GQMPXHII
nar STO STO STO ̀~ ?qL
fl·\‒¡ OMUP OMUW OMSR
***=1%, **=5%, *=10%: Mức ý nghĩa
Nhận xét:
Kết quả hồi quy các mô hình rút gọn ở bảng 4.9 cho thấy những biến còn lại sau khi loại bỏmột số biến không cần thiết đều tác động có ý nghĩa thống kê đến đòn cân nợ.
Trong đó, tác động mạnh nhất là ba yếu tố: tài sản cố định hữu hình, lợi nhuận và quy mô công ty. Lợi nhuận có tác động âm và có ý nghĩa thống kê cao ởmức 1% với cảba tỉ lệnợ, tài sản cố định hữu hình có tác động âm và có ý nghĩa thống kê caoở mức 1%
RQ
với tỉ lệ tổng nợ và nợ ngắn hạn nhưng có tác động dương và có ý nghĩa thống kê ở
mức 1% với nợdài hạn. Quy mô công ty có tác động dương và cóý nghĩa thống kê cao
ởmức 1% với tỉlệnợ và nợdài hạn nhưng lại có tác động âm và có ý nghĩa thống kêở
mức 1% với tỉ lệ nợ ngắn hạn. Tốc độ tăng trưởng có tương quan dương và ý nghĩa
thống kê ở mức 5% với tỉ lệtổng nợ. Thanh khoản có quan hệâm và có ý nghĩa thống kê caoở mức 1% với tỉ lệnợ, tỉ lệnợ ngắn hạn. Thuế có tác động dương và có ý nghĩa
thống kê ở mức 1% với tỉ lệtổng nợ và tỉ lệnợ dài hạn. Sựquá tựtin và lạc quan của nhà quản lý có quan hệ dương vàý nghĩa thống kê ởmức 10% với tỉlệtổng nợ,ở mức 5% với nợngắn hạn.
4.3.5 Kiểm định đa cộng tuyến bằng mô hình hồi quy phụ:
Theo như quan sát ở ma trận tương quan (bảng 4.3), tác giả dự đoán không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong các mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, để chắc chắn không có hiện tượng đa cộng tuyến, tác giảtiến hành kiểm định bằng cách chạy các mô hình phụ. Sau đó, áp dụng nguyên tắc ngón tay cái –Rule of Thumb của Klien. Nếu ít nhất một R
2
của hồi quy phụlớn hơn R
2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
của hồi quy gốc thìcó đa cộng tuyến xảy ra. - Phương trình 1:
= + , + , + , + , + ,
+ , + , + , +
Mô hình 1 có ố = 0.62
Ta chạy 8 mô hình hồi quy phụ: Với các biến phụthuộcởmỗi mô hình phụlần
lượt là PROF, SIZE. GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK, OVER. Các biếnđộc lập còn lại là biến giải thích. Ta thu được: ụ = 0.24, ụ = 0.14, ụ =0.01,
RR
ụ =0.13, ụ =0.14, ụ =0.1, ụ = 0.27, ụ =0.078đều nhỏ hơn ố = 0.62
Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình 1
- Phương trình 2:
1 = ′ + ′ , + ′ , + , + ′ , + ′ ,
+ ′ , + ′ , + ′ , + ′ Mô hình 2 có ố = 0.69
Ta chạy 8 mô hình hồi quy phụ: Với các biến phụthuộcởmỗi mô hình phụlần lượt là PROF, SIZE. GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK, OVER. Các biếnđộc lập còn lại là biến giải thích. Ta thu được: ụ = 0.24, ụ = 0.14, ụ =0.01, ụ =0.13,
ụ =0.14, ụ =0.1, ụ = 0.27, ụ =0.078 đều nhỏ hơn ố = 0.69 Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình 2 - Phương trình 3:
2 = " + " , + " , + " , + " , + " , + " , + " , + " , + "
Mô hình 3 có ố = 0.44
Ta chạy 8 mô hình hồi quy phụ: Với các biến phụthuộcởmỗi mô hình phụlần lượt là PROF, SIZE. GROW, LIQ, TAX, TANG, RISK, OVER. Các biếnđộc lập còn lại là biến giải thích. Ta thu được: ụ = 0.24, ụ = 0.14, ụ =0.01, ụ =0.13,
ụ =0.14, ụ =0.1, ụ = 0.27, ụ =0.078 đều nhỏ hơn ố = 0.44 Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình 3
RS
- Phương trình 1 rút gọn:
= + , + , + , + , + , + ,
+ , +
Mô hình 1 rút gọn có ố = 0.62
Ta chạy 7 mô hình hồi quy phụ: Với các biến phụthuộcởmỗi mô hình phụlần
lượt là PROF, SIZE. GROW, LIQ, TAX, TANG, OVER. Các biếnđộc lập còn lại là biến giải thích. Ta thu được: ụ = 0.09, ụ = 0.1, ụ =0.01, ụ =0.13,
ụ =0.13, ụ =0.1, ụ = 0.04 đều nhỏ hơn ố = 0.62
Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình rút gọn 1
- Phương trình 2 rút gọn:
1 = ′ + ′ , + ′ , + , + ′ , + ′ ,
+ ′ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình 2 rút gọn có ố = 0.69
Ta chạy 5 mô hình hồi quy phụ: Với các biến phụthuộcởmỗi mô hình phụlần lượt là PROF, SIZE, LIQ, TANG, OVER. Các biếnđộc lập còn lại là biến giải thích. Ta thu
được: ụ = 0.09, ụ = 0.08, ụ =0.13, ụ =0.02, ụ =0.03, đều nhỏ hơn ố = 0.69
Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình rút gọn 2
- Phương trình 3 rút gọn:
2 = " + " , + " , + " , + " , + " Mô hình 3 rút gọn có ố = 0.44
RT
Ta chạy 4 mô hình hồi quy phụ: Với các biến phụthuộcởmỗi mô hình phụlần lượt là PROF, SIZE, TANG, TAX. Các biếnđộc lập còn lại là biến giải thích. Ta thu
được: ụ = 0.03, ụ = 0.04, ụ =0.09, ụ =0.12 đều nhỏ hơn ố = 0.44
Từ đó, ta kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyếnởmô hình rút gọn 3
4.3.6 Kiểmđịnh tự tương quan :
Để đảm bảo mô hình nghiên cứu là phù hợp, kết quảsau khi chạy hồi quy không bị
sai lệch, tác giảkiểm định xem có xảy ra hiện tượng tự tương quan ởcác mô hình nghiên cứu hay không bằng phương pháp Breusch-Godfrey Serial Correlation LM.
- Phương trình 1:
= + , + , + , + , + ,
+ , + , + , +
Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi H
o: ρ = 0 (không có tương quan chuỗi) H
1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi)
Kiểm định Serial Correlation LM Testtrên EVIEW cho kết quảthểhiệnởbảng 4.10 như sau:
Ta thấy LM= Obs*R-squared = 2.89
Prob(Obs*R-squared = 2.89) = 0.24>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 1
RU
Bảng 4.10: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 1
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.415046 Prob. F(2,437) 0.244025 Obs*R-squared 2.889096 Prob. Chi-Square(2) 0.235853
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 10/29/12 Time: 13:24 Sample: 2 450
Included observations: 449
Presample missing value lagged residuals set to zero. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.177124 8.599765 -0.020596 0.9836 GROW 0.000944 0.007703 0.122558 0.9025 LIQ 0.000565 0.004800 0.117613 0.9064 OVER -0.030744 1.516043 -0.020279 0.9838 PROF -0.000129 0.077233 -0.001674 0.9987 RISK -0.016697 0.260711 -0.064043 0.9490 LOG(SIZE) 0.011045 0.602668 0.018328 0.9854 TANG -0.003716 0.040345 -0.092109 0.9267 TAX 0.003832 0.057902 0.066178 0.9473 RESID(-1) 0.016609 0.115506 0.143790 0.8857 RESID(-2) 0.099062 0.079535 1.245516 0.2136
R-squared 0.006435 Mean dependent var 3.75E-14 Adjusted R-squared -0.018575 S.D. dependent var 11.86203 S.E. of regression 11.97170 Akaike info criterion 7.829330 Sum squared resid 62631.51 Schwarz criterion 7.939095 Log likelihood -1745.685 F-statistic 0.257281 Durbin-Watson stat 1.971108 Prob(F-statistic) 0.992564
- Phương trình 1 rút gọn:
= + , + , + , + , + ,
RV
Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi H
o: ρ = 0 (không có tương quan chuỗi) H
1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi)
Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quảsau:
Bảng 4.11: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 1 rút gọn
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.394055 Prob. F(2,438) 0.249166 Obs*R-squared 2.840053 Prob. Chi-Square(2) 0.241708
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 10/29/12 Time: 13:33 Sample: 2 450
Included observations: 449
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.622663 8.254637 -0.075432 0.9399 GROW 0.000981 0.007694 0.127469 0.8986 LIQ 0.000469 0.004795 0.097877 0.9221 OVER -0.030456 1.514648 -0.020108 0.9840 PROF -0.000185 0.073972 -0.002498 0.9980 LOG(SIZE) 0.039094 0.590240 0.066233 0.9472 TANG -0.002513 0.040399 -0.062197 0.9504 TAX 0.004112 0.057808 0.071127 0.9433 RESID(-1) -0.023384 0.112379 -0.208081 0.8353 RESID(-2) 0.077572 0.078170 0.992358 0.3216
R-squared 0.006325 Mean dependent var 4.08E-13 Adjusted R-squared -0.016361 S.D. dependent var 11.89601 S.E. of regression 11.99293 Akaike info criterion 7.830706 Sum squared resid 62997.70 Schwarz criterion 7.931323 Log likelihood -1746.993 F-statistic 0.278811 Durbin-Watson stat 1.976670 Prob(F-statistic) 0.985656
RW
Ta thấy LM= Obs*R-squared = 2.84
Prob(Obs*R-squared = 2.84) = 0.24>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 1 rút gọn.
- Phương trình 2:
1 = ′ + ′ , + ′ , + , + ′ , + ′ ,
+ ′ , + ′ , + ′ , + ′
Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi H
o: ρ = 0 (không có tương quan chuỗi) H
1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi)
Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quả ởbảng 4.12 như sau: Ta thấy LM= Obs*R-squared = 2.37 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Prob(Obs*R-squared = 2.37) = 0.31>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 2
RX
Bảng 4.12: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 2
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.159909 Prob. F(2,437) 0.314478 Obs*R-squared 2.370934 Prob. Chi-Square(2) 0.305603
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 10/29/12 Time: 13:38 Sample: 2 450
Included observations: 449
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.874620 7.643176 0.114431 0.9089 GROW 3.80E-05 0.007782 0.004878 0.9961 LIQ 0.000595 0.004638 0.128392 0.8979 OVER -0.222411 1.410751 -0.157654 0.8748 PROF -0.001853 0.073502 -0.025211 0.9799 LOG(SIZE) -0.057358 0.537287 -0.106755 0.9150 RISK -0.045865 0.235513 -0.194746 0.8457 TANG 0.001259 0.036758 0.034251 0.9727 TAX -0.002352 0.057175 -0.041137 0.9672 RESID(-1) 0.305257 0.207779 1.469141 0.1425 RESID(-2) 0.149685 0.102041 1.466913 0.1431
R-squared 0.005280 Mean dependent var 1.53E-11 Adjusted R-squared -0.019758 S.D. dependent var 11.19597 S.E. of regression 11.30604 Akaike info criterion 7.714913 Sum squared resid 55860.17 Schwarz criterion 7.824678 Log likelihood -1719.998 F-statistic 0.210893 Durbin-Watson stat 1.985783 Prob(F-statistic) 0.996915
- Phương trình 2 rút gọn:
1 = ′ + ′ , + ′ , + , + ′ , + ′ ,
+ ′
SO
H
o: ρ = 0 (không có tương quan chuỗi) H
1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi)
Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quảsau:
Bảng 4.13: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 2 rút gọn:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.751384 Prob. F(2,440) 0.472317 Obs*R-squared 1.528287 Prob. Chi-Square(2) 0.465733
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 10/29/12 Time: 13:43 Sample: 2 450
Included observations: 449
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.149804 7.323475 0.020455 0.9837 LIQ 0.000521 0.004644 0.112183 0.9107 OVER -0.172143 1.409476 -0.122133 0.9028 PROF -0.003432 0.068963 -0.049765 0.9603 LOG(SIZE) -0.015857 0.520721 -0.030452 0.9757 TANG 0.001136 0.035907 0.031633 0.9748 RESID(-1) 0.231929 0.208946 1.109993 0.2676 RESID(-2) 0.124204 0.101812 1.219936 0.2231
R-squared 0.003404 Mean dependent var 4.19E-14 Adjusted R-squared -0.014716 S.D. dependent var 11.26775 S.E. of regression 11.35036 Akaike info criterion 7.716216 Sum squared resid 56685.45 Schwarz criterion 7.798539 Log likelihood -1723.291 F-statistic 0.187846 Durbin-Watson stat 1.988635 Prob(F-statistic) 0.992534 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
SP
Prob(Obs*R-squared = 1.53) = 0.47>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 2 rút gọn
- Phương trình 3:
2 = " + " , + " , + " , + " , + " , + " , + " , + " , + "
Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi H
o: ρ = 0 (không có tương quan chuỗi) H
1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi)
Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quảsau:
Bảng 4.14: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 3
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.113188 Prob. F(2,437) 0.122085 Obs*R-squared 4.300837 Prob. Chi-Square(2) 0.116435
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 10/29/12 Time: 13:48 Sample: 2 450
Included observations: 449
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.636841 6.329045 0.258624 0.7960 GROW -0.000322 0.005887 -0.054757 0.9564 LIQ -0.000394 0.003585 -0.109834 0.9126 OVER 0.144104 1.133105 0.127176 0.8989 PROF -0.002851 0.057736 -0.049372 0.9606 LOG(SIZE) -0.099906 0.444667 -0.224676 0.8223 RISK -0.013872 0.192146 -0.072193 0.9425 TANG -0.009042 0.030327 -0.298156 0.7657 TAX 0.003381 0.044113 0.076648 0.9389 RESID(-1) 0.249016 0.122342 2.035404 0.0424 RESID(-2) 0.108351 0.083180 1.302600 0.1934
SQ
R-squared 0.009579 Mean dependent var -2.36E-13 Adjusted R-squared -0.015352 S.D. dependent var 8.889020 Log likelihood -1615.425 F-statistic 0.384216 Durbin-Watson stat 1.981556 Prob(F-statistic) 0.962051
Ta thấy LM= Obs*R-squared = 4.30
Prob(Obs*R-squared = 4.30) = 0.12>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 3
- Phương trình 3 rút gọn
2 = " + " , + " , + " , + " , + "
Đặt giảthuyết kiểm định tương quan chuỗi H
o: ρ = 0 (không có tương quan chuỗi) H
1: ρ ≠ 0 (tồn tại tương quan chuỗi)
Kiểm định Serial Correlation LM Test trên EVIEW cho kết quả ởbảng 4.15 Ta thấy LM= Obs*R-squared = 5.22
Prob(Obs*R-squared = 5.22) = 0.07>α = 0.05, nên ta chấp nhận Ho, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗiở phương trình 3 rút gọn
SR
Bảng 4.15: Kết quảkiểm định tự tương quan của mô hình 3 rút gọn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.594099 Prob. F(2,441) 0.075853