Kết quả rút ra từ nghiên cứu định lượng

Kết luận: Phân tích hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của nhân tố ảnh hưởng đến ROA. Kết quả phân tích cho thấy hệ số hồi quy riêng của FL có P value = 0.000 < 5% và hệ số hồi quy riêng của Growth có P value = 0.0005 < 5%, nên Growth có ảnh hưởng đến ROA. Mô hình có hệ số R2 điều chỉnh là 0.32. Nghĩa là biến FL và Growth giải thích được 32% sự thay đổi của ROA. Hệ số Durbin-Watson là 1.49 nằm trong khoảng [1,3] chứng tỏ phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất.

Phương trình hồi quy là: ROA = 20.96 - 0.145*FL + 6.01*Growth (1) Kiểm tra các vi phạm giả thiết hồi quy

Kiểm định sự cần thiết của biến trong mô hình

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability F-statistic 19.86453 (2, 115) 0.0000 Chi-square 39.72906 2 0.0000

Ta đặt bài toán kiểm định như sau: H0: Biến FL và Growth không cần thiết trong mô hình; H1: Biến FL và Growth cần thiết trong mô hình.

Từ bảng kiểm định Wald ở trên, ta có P_value = 0.0000 < 0.05 nên bác bỏ H0. Vậy biến FL và Growth cần thiết trong mô hình.

F-statistic 2.061977 Prob. F(2,117) 0.131 8 Obs*R-squared 4.085686 Prob. Chi-

Square(2) 0.129 7 Scaled explained SS 13.08599 Prob. Chi- Square(2) 0.001 4

Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Variable Coefficie

nt Std. Error t-Statistic Prob.

FL -0.007781 0.064037 - 0.121503 0.903 5 SIZE 0.760317 1.308091 0.581241 0.562 2 GROWTH 22.16856 3.859584 5.743768 0.000 TSCDHH 18.58974 7.329112 2.536425 0.012 5 C -0.845927 16.38043 - 0.051643 9 0.958 R-squared 0.276421 Mean dependent

var 17.1842 5 Adjusted R- squared 0.251253 S.D.dependent var 13.9679 4 S.E. of regression 12.08648 Akaike info 7.86282 Sum squared resid 16799.55 Schwarz criterion 7.97897 Log likelihood -466.7696 Hannan-Quinn

criter.

7.90999 3 F-statistic 10.98307 Durbin-Watson stat 1.54425 Prob(F-statistic) 0.000000

Test Statistic Value d

f Probability F-statistic 21.78996 (2, 115) 0.0000

Chi-square 43.57993 2 0.0000

Với kết quả giá trị Prob. (P value) = 0.132 > 0.05, khi đó giả thuyết H0 (mô hình có phương sai sai số thay đổi) bị bác bỏ. Như vậy, mô hình không có tính tự phương sai sai số thay đổi, kết quả ước lượng của mô hình không bị thay đổi và là kết quả ước lượng tốt nhất.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Đề tài sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF để xét hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

31