1
4.4.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình lần cuối
Bảng 4.6. Bảng phân tích kết quả hồi quy đa biến
Tên biến Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số Beta
chuẩn hóa t Sig. VIF B Std. Error (Constant) -.234 .056 -4.159 .000 BDIND -.484 .085 -.433 -5.710 .000 1.166 BDSIZE .029 .008 .256 3.567 .001 1.040 MANOWN -.118 .029 -.291 -4.023 .000 1.061 CR .062 .010 .443 6.220 .000 1.027 AGE .020 .004 .344 4.597 .000 1.132 Sig = 0,000 Hệ số R2 = 0,536 Hệ số R2hiệu chỉnh = 0,514 Durbin – Watson = 2,066
Ghi chú: - Ý nghĩa thống kê ở mức 1% (**) - Ý nghĩa thống kê ở mức 5% (*)
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu thu thập – phụ lục 3
Tác giả dùng hệ số xác định R2
và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình.
Hệ số xác định R2 (R Square) = 0.536, kết quả này cho biết 53.6% sự biến thiên của việc HVĐCLN của các công ty niêm yết lấy mẫu trên thị trường chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn năm 2013 được giải thích bởi các biến tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập, Quy mô HĐQT, tỷ lệ sở hữu vốn BGĐ, khả năng thanh toán và thời gian hoạt động của công ty với mức ý nghĩa thống kê 1%. Còn lại (100% – 53.60%) = 46.40% biến thiên trong việc HVĐCLN của các công ty không giải thích được bởi các biến độc lập trong mô hình.
Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0.514, kết quả này cũng cho biết 51.4% biến thiên trong biến HVĐCLN được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Việc dùng thêm hệ số Hệ số xác định R2hiệu chỉnh để
xem mô hình hồi quy có bị thổi phồng lên qua Hệ số xác định R2 không. Vì Hệ số xác định R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng Hệ số xác định hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình.
0.05(5,94) giá
. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
stat và tα/2của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập BDIND,
BDSIZE, MANOWN stat>tα/2(5,94) = 1.985523
(nhỏ nhất là 3.567 ) và các giá trị Sig. đều < 0. 2
= 0.536 < 0. hệ số VIF của các hệ số Beta đều nhỏ hơn 5 (lớn nhất là 1.166) và hệ số Tolerance đều > 0.5 (nhỏ nhất là 0.858) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
Căn cứ vào bảng, từ thông số thống kê trong mô hình hồi qui, phương trình hồi qui tuyến tính đa biến của các
HVĐCLN P.HCM như
sau:
HVIDIEUCHINHLN = - 0.433*BDIND + 0.256*BDSIZE – 0.291*MANOWN+ 0.443*CR + 0.344*AGE
Như vậy, cả 3
HVĐCLN P.HCM
HVĐCLNcà .