7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.1.3.Kiểm tra các điều kiện vận dụng của mô hình
a. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Giả thuyết:
H0: Mô hình nghiên cứu không t n tại hiện tƣợng đa cộng tuyến H1: Mô hình nghiên cứu có t n tại hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kiểm định giả thuyết về hiện tƣợng đa cộng tuyến
Ta sử dụng giá trị nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình. Nếu giá trị VIF của các nhân tố đều nhỏ hơn 10 th chấp nhận giả thuyết H0 tức thừa nhận mô hình không t n tại hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Từ 3 bảng 3.13, bảng 3.14 và 3.15 ta có thấy giá trị VIF của các nhân tố đều nhỏ hơn 2 tức thừa nhận rằng mô h nh đang nghiên cứu không t n tại hiện tƣợng đa cộng tuyến.
b. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Giả thuyết:
H0: Mô hình nghiên cứu có t n tại hiện tƣợng tự tƣơng quan H1: Mô hình nghiên cứu không t n tại hiện tƣợng tự tƣơng quan Kiểm định giả thuyết sự tự tƣơng quan
Đề kiểm tra có hay không t n tại hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mô hình ta sử dụng kiểm định Dubin Waston.
Từ bảng 3.13, bảng 3.14 và 3.15 trên ta có thể thấy đƣợc giá trị d: Durbin Ờ Waston của mô hình lần lƣợt là 2,126; 2,138; 2,007 gần với giá trị 2 và nằm trong khoảng (1.5;2.5) nên có cơ sở để thừa nhận rằng mô hình không t n tại hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Vậy thừa nhận giả thuyết H1 rằng mô hình nghiên cứu không t n tại hiện tƣợng tự tƣơng quan.
c. Kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình
Để kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình nhằm tìm ra mối quan hệ tuyến tình giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc ta sử dụng kiểm định F: Phân tắch phƣơng sai (Analysis of variance, ANOVA) với mức ý nghĩa (Sig.) có độ tin cậy 95% (Sig. 0,05) lần lƣợt cho từng mô hình:
Bảng 3.16: Bảng phân tắch phƣơng sai ANOVA với biến phụ thuộc ROA
Model Sum of Squares df Mean square F Sig.
Regression 1426,14 7 203,73 6,647 0,000
Residual 1256,71 41 30,65
Total 2682,85 48
Dựa vào bảng 3.16, tác giả nhận thấy với độ tin cậy 99% hay Sig. ≤ 0,01 chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các biến độc lập có tƣơng quan tuyến tắnh với biến phụ thuộc ROA trong mô hình.
Bảng 3.17: Bảng phân tắch phƣơng sai ANOVA với biến phụ thuộc ROE
Model Sum of Squares df Mean square F Sig.
Regression 2818,46 7 402,64 5,555 0,000
Residual 2971,84 41 72,48
Total 5790,30 48
Tƣơng tự với mô hình trên, dựa vào bảng 3.17 tác giả nhận thấy với độ tin cậy 99% hay Sig. ≤0,01 chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các biến độc lập có tƣơng quan tuyến tắnh với biến phụ thuộc ROE trong mô hình.
Bảng 3.18: Bảng phân tắch phƣơng sai ANOVA với biến phụ thuộc TQ
Model Sum of Squares df Mean square F Sig.
Regression 37,57 7 5,37 4,582 ,001
Residual 48,03 41 1,17
Total 85,60 48 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cuối cùng, dựa vào bảng 3.18, tác giả nhận thấy với độ tin cậy 99% hay Sig. ≤ 0,01 chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Bảy biến độc lập có tƣơng quan tuyến tắnh với biến phụ thuộc TQ trong mô hình.