4.3.5.1. Phương pháp phân tích hồi quy
Hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) sẽ được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Theo Đinh Phi Hổ (2014), nếu VIF của một biến độc lập > 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình MLR. Tuy nhiên, trong thực tế, việc diễn giải các trọng số hồi quy cần phải thận trọng khi VIF > 2. Do đó, để đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến thì VIF cần < 2.
Biến quan sát 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1, KSRR 1,000 2, MT 0,656** 1,000 3, KS 0,656** 0,473** 1,000 4, TL 0,600** 0,440** 0,601** 1,000 5, PU 0,582** 0,456** 0,398** 0,405 1,000 6, DG 0,521** 0,287** 0,403** 0,322** 0,333** 1,000 7, TT 0,460** 0,335** 0,265** 0,263** 0,383** 0,192* 1,000 8, GS 0,602** 0,545** 0,489** 0,430** 0,280** 0,415** 0,290** 1,000 9, ND 0,582** 0,422** 0,398** 0,331** 0,364** 0,299** 0,342** 0,308** 1,000
Note: N = 130, *, is significant at the 0,05 level (2-tailed),
58
Hiện tượng tự tương quan.
Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi sai số của các quan sát phụ thuộc vào nhau. Để kiểm định hiện tượng tự tương quan, thống kê d của Durbin – Watson được sử dụng. Có thể tra bảng thống kê Durbin – Watson để tìm các giới hạn dL và dU với N là số quan sát của mẫu và k là số biến độc lập trong mô hình.
4.3.5.2. Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 4.20: Tổng kết mô hình (Model Summaryb)
Model R R Square Adjusted R Square
Std, Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 0,868a 0,754 0,737 0,350 1,803
a, Predictors: (Constant), MT, KS, TL, PU, DG, TT, GS, ND b, Dependent Variable: KSRR
Căn cứ kết quả trên, chỉ số Adjusted R square = 0,737 > 0,5 nghĩa là trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc “Công tác kiểm soát rủi ro trong quản lý hoàn thuế GTGT” thì có 73,7% sự biến động là do tác động từ các biến độc lập, còn lại 26,3% là do sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngoài mô hình.
Giá trị Durbin-Watson là d = 1,844, Với mẫu khảo sát có số quan sát là N = 132, số biến độc lập là k = 8, mức ý nghĩa 0,05 thì giá trị dL = 1,622, dU = 1,846, Theo Yahua Qiao (2011), thường giá trị DW nằm trong khoảng 1,5 – 2,5 sẽ không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Giá trị d = 1,803 thuộc vào đoạn [1,5; 2,5], như vậy các phần sai số sẽ không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.21: Kết quả hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig, Collinearity Statistics B Std,
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -1,068 0,280 -3,807 0,000 MT 0,200 0,063 0,193 3,171 0,002 0,549 1,820 KS 0,180 0,065 0,174 2,788 0,006 0,520 1,924 TL 0,144 0,063 0,135 2,280 0,024 0,580 1,725 PU 0,155 0,053 0,162 2,899 0,004 0,653 1,531 DG 0,178 0,060 0,155 2,959 0,004 0,737 1,356 TT 0,109 0,050 0,111 2,165 0,032 0,781 1,281 GS 0,154 0,061 0,151 2,537 0,012 0,577 1,734 ND 0,206 0,055 0,197 3,706 0,000 0,718 1,393 a, Dependent Variable: KSRR
Giá trị VIF của tất cả các biến độc lập đều < 2, như vậy mô hình không xảy
59
Giá trị sig của các biến độc lập đều < 0,05, như vậy trọng số hồi quy của các
biến độc lập là có ý nghĩa thống kê.
Phân phối của phần dư được kiểm chứng là phân phối chuẩn với giá trị
trung bình là 2,09E-15 và độ lệch chuẩn là 0,968 ~ 1.
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hoá Histogram.