Phân tích tương quan
Phân tích tương quan cho ta thấy mức tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.1: Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu 1 Y1 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y1 1.0000 X1 0.0259 1.0000 X2 -0.6691 0.2513 1.0000 X3 -0.6677 0.3081 0.6562 1.0000 X4 -0.7296 -0.1011 0.5641 0.5915 1.0000 X5 -0.6913 0.0261 0.6311 0.4841 0.6965 1.0000 X6 -0.6574 0.1394 0.5997 0.6245 0.6639 0.6623 1.0000 X7 -0.6575 -0.0479 0.5020 0.4936 0.6903 0.6072 0.5617 1.0000 X8 0.6034 0.3776 -0.3184 -0.3748 -0.7106 -0.5037 -0.5077 -0.4665 1.0000
Nguồn: Tính toán tổng hợp của tác giả
Dựa vào bảng phân tích tương quan trên, ta thấy: + Biến X1, X8tác động cùng chiều đến Y1.
+ Các biến độc lập còn lại tác động ngược chiều đến Y1.
+ Không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình) do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp (đều nhỏ hơn 0.8), chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0.8)
Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam.
- Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi)
Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định White cho kết quả là: Prob = 0.1139 Vậy, Prob > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0 Không có hiện tượng phương sai
-Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình (không bị hiện tượng đa cộng tuyến)
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình nghiên cứu 1
Biến VIF 1 / VIF
X4 4.00 0.249985 X8 2.69 0.372327 X5 2.64 0.378354 X6 2.54 0.394181 X3 2.50 0.400520 X2 2.38 0.420467 X7 2.11 0.474594 X1 1.72 0.582195
Giá trị trung bình VIF 2.57
Nguồn: Tính toán tổng hợp của tác giả
VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003).
- Tổng hợp kết quả kiểm định
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình có hiện tượng
. Do vậy, kết quả mô hình nghiên cứu 1 theo phương pháp OLS là đáng tin cậy.
Kết quả mô hình nghiên cứu 1: Tác động của hệ thống thông tin kế toán
Bảng 4.3: Kết quả mô hình nghiên cứu 1
Y1 Hệ số hồi qui Sai số
chuẩn t P > │t│ 95% X1 0.1828 0.1106 1.65 0.101 -0.0358 0.4013 X2 -0.4357 0.1348 -3.23 0.002*** -0.7021 -0.1693 X3 -0.3367 0.0846 -3.98 0.000*** -0.5039 -0.1695 X4 -0.0430 0.0701 -0.61 0.540 -0.1814 0.0954 X5 -0.2288 0.0887 -2.58 0.011** -0.4041 -0.0536 X6 -0.0537 0.0853 -0.63 0.530 -0.2221 0.1148 X7 -0.1514 0.0561 -2.70 0.008*** -0.2622 -0.0405 X8 0.3469 0.1365 2.54 0.012** 0.0772 0.6166 Hằng số 3.7724 0.2464 15.31 0.000*** 3.2857 4.2591
Ghi chú: (*): có ý nghĩa ở mức 10%; (**): có ý nghĩa ở mức 5%; (***): có ý nghĩa ở mức 1%
Nguồn: Tính toán tổng hợp của tác giả
Với biến phụ thuộc là Y1, sau khi dùng phương pháp OLS ta có phương trình hồi quy của mô hình nghiên cứu 1 như sau:
Y1 = 3.7724 – 0.4357 X2 – 0.3367 X3 – 0.2288 X5 – 0.1514 X7 + 0.3469 X8 + ε
+ Biến X8 tác động cùng chiều lên Y1 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%;
+ Các biến X2, X3, X7 tác động ngược chiều lên Y1 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%;
+ Biến X5 tác động ngược chiều lên Y1 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%; (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ Các biến X1, X4, X6 tác động không có ý nghĩa thống kê với bộ dữ liệu thu thập được vì mức ý nghĩa >10%.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
+ Mô hình có mức ý nghĩa là 0.0000 < 1% nên ta bác bỏ giả thiết H0 (H0: hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0). Hay nói cách khác, mô hình phù hợp.
+ Chỉ tiêu R2 bằng 72.55% thể hiện mức độ giải thích của các biến độc lập trong mô hình là 72.55%.