Kiểm định xem các biến giải thích trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính nào không?
Thuật ngữ đa công tuyến có nghĩa là sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính “hoàn hảo” hoặc chính xác giữa một số hoặc tất cả các biến giải thích trong mô hình hồi quy. Nghiêm khắc mà nói thì đa cộng tuyến đề cập đến sự tồn tại của nhiều hơn một mối quan hệ tuyến tính. Chính xác thì cộng tuyến là nói đến sự tồn tại duy nhất một mối quan hệ tuyến tính.
Kiểm tra đa cộng tuyến trong bài nghiên cứu này, thực hiện bằng việc xem xét giá trị nhân tử phóng đại phương sai (VIF) thông qua phần mềm STATA 11.1. Trong một số nghiên cứu trước:
- Trong trường hợp giá trị VIF là dưới 10 mô hình được coi là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Gujarati, được trích dẫn bởi Dongan. M et al, 2014). - Và theo Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự (2008) họ kết luận rằng VIF của một biến vượt quá 10 thì biến này được coi là có cộng tuyến cao.
Bảng 4.4
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với biến phụ thuộc là ROA
VARIABLE VIF 1/VIF DFL 1.41 0.7086 LIQD 1.33 0.7504 P/B 1.12 0.8949 DPOR 1.06 0.9434 GROWTH 1.03 0.9687 MEAN VIF 1.19
Nguồn: Kết quả được lấy ra từ phần mềm STATA 11.1 Bảng 4.5
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với biến phụ thuộc là ROE
VARIABLE VIF 1/VIF DFL 1.41 0.7086 LIQD 1.33 0.7504 P/B 1.12 0.8949 DPOR 1.06 0.9434 GROWTH 1.03 0.9687 MEAN VIF 1.19
Nguồn: Kết quả được lấy ra từ phần mềm STATA 11.1
Dựa vào bảng 4.4 và bảng 4.5 kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai, kết quả cho thấy rằng biến DFL có VIF lớn nhất trong mô hình là 1.41, biến GROWTH có VIF nhỏ nhất là 1.03, biến LIQD có VIF là 1.33, biến PB có VIF là 1.12, DPOR có VIF là 1.06, trung bình VIF của các biến trong mô hình là 1.19.
Kết luận vì hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến đối với các biến giải thích trong mô hình. Điều đó cho ta kết quả rằng các biến trong mô hình nên được duy trì.