Với mô hình này, tiến hành các bước giống như phần trên với mô hình [1]
Đầu tiên, sự dụng kiểm định VIF để xét xem có hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
Kết quả là các biến độc lập đều có VIF nhỏ hơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến. Sau đó, tác giả chạy mô hình hồi quy OLS cho mô hình này và có bảng kết quả sau:
Bảng 4.5: Hồi quy OLS của ROE
BIẾN COEFFICIENTS STANDARD T - STAT P-VALUE
Biến số Giải thuyết Tác động kỳ vọng Tác động ROA Tác động ROE Tổng kết REVl H1 Cùng
chiều Cùng chiều Cùng chiều Chấpnhận
FSIZE2 H2 Cùng
chiều
Ngược chiều Ngược chiều Chấp
nhận
DEBT3 H3 Ngược
chiều Không quan hệ Ngược chiều Chấpnhận
một phần
cùng với các sai số ngẫu nhiên. HQHĐ của DN bị tác động bởi rất nhiều yếu tố. Vì ROE là đại diện cho HQHĐ của DN nên dẫn đến việc R bình phương bị tính thấp như vậy.
Ảnh hưởng của các biến độc lập được đại diện bởi mức ý nghĩa của kiểm định. Ở đây, mức ý nghĩa của kiểm định F bé hơn 5% chứng tỏ REV1, FSIZE2, DEBT3, LEV4, LIQ5, FAGE6, GR7 có thể có ảnh hưởng đáng kể đến các biến phụ thuộc. Điều này cũng chứng tỏ mô hình đã được xây dựng phù hợp với tổng thể.
Dựa vào kết quả của mô hình ta thấy các biến REV1, FSIZE2, DEBT3, LEV4 có P-value đếu nhỏ hơn 0,05. Từ đó, ta có thể kết luận 4 biến này đều tác động lên biến ROE. Trong đó, REV1 có ảnh hưởng cùng chiều với biến phụ thuộc ROE. Các biến FSIZE2, DEBT3, LEV4 tác động tiêu cực với biến phụ thuộc. Các biến LIQ5, FAGE6, GR7 đếu có giá trị P lớn hơn 0,05. Do vậy cả 3 biến này đều không tác động lên ROE.
Từ giá trị hồi quy ta có thể thấy trong dài hạn và khi các yếu tố khác không đổi thì: (i) Khi doanh thu của doanh nghiệp tăng lên 1 thì HQKD của doanh nghiệp sẽ tăng lên 4,4.10-8. (ii) Khi quy mô DN tăng lên 1 thì HQKD giảm đi 0,01. (iii) Khi hệ số nợ tăng lên 1 thì HQTC giảm đi 0,002. (iv) Khi đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp tăng lên 1 thì HQKD của doanh nghiệp giảm đi 0,031.