7. Hạn chế nghiên cứu
5.2. Kiểm định Correlatio n Tự Tương Quan
Bài nghiên cứu đã kiểm định mối tương quan giữa các biến trong mô hinh bằng phương pháp Correlation trong phần mềm Stata 14. Trước hết, tác giả đưa vào mô hình 9 biến bao gồm 1 biến ROE và 8 biến giải thích để lần lượt cạnh nhau và dùng công cụ Statistics, chọn Correlations and Covariances để chạy kiểm định.
58
nghĩa khi nghiên cứu. Ngược lại, nếu các hệ số lớn hơn 80% thì mô hình đó sẽ không
có ý nghĩa bởi các biến có mối tương quan lớn.
Theo ma trận tương quan, nhìn chung các nhân tố đều có mối tương quan thấp. Các biến có quan hệ cùng chiều với ROE là biến ROS - tỷ suất sinh lời trên doanh thu, LEV - đòn bẩy tài chính, TAT - vòng quay tổng tài sản, SIZE - quy mô doanh nghiệp, DIVt-1 - tỷ lệ chi trả cổ tức, GDP - tổng sản phẩm quốc nội. Trong đó, biến ROS và DIVt-1 có mối tương quan khá cao với biến ROE (trên 28%). Bên cạnh đó, có hai biến có mối quan hệ nghịch chiều với biến ROE đó là biến CPI - chỉ số giá
tiêu dùng và GOL - giá vàng nhưng ở mức thấp. Ngoài ra, hệ số tương quan nghịch chiều giữa CPI và GDP là cao nhất với -77.56%, điều này là đúng bởi vì trên thực tế GDP có liên quan mật thiết đến CPI. Tuy vậy, mô hình nghiên cứu vẫn phù hợp để tiếp tục chạy vì các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 80%. Điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình là khá thấp và phù hợp để chạy cácHình 5.2: Kêt quả kiêm định Correlation giữa các biên
. corr ROE ROS LEV TAT SIZE 1.(DIV) GDP CPI GOL
SIZ E DI 0.1701 -O-QOlO 0.3453 -0.1958 1.0000 V Ll- 0.2855 O . 0948 1796O . 1543O . 0997O . O1.OOO G DP CP 0-0810 0.0908 -0.0860 0.0411 0.1845 -0.2351 1.0000 I G -0.0479 -0.0737 0.0633 0.0556 -0.1268 0.3806 -0.7756 1.0000 OL -0-0869 -0.1961 0543O . 0646O . -0.0917 0.1992 -0.5514 0.7285 1.OOOO
Nội dung
Hausman Time Fixed Effect Breush - Pagan Lagrangian
Giả thuyết Ho Không có sự tương quan giữa sai số mô hình và biến độc lập => Mô hình REM phù hợp Tất cả các hệ số của mô hình FEM đều bằng 0 => Mô hình Pooled OLS phù hợp
Sai lệch giữa các đối tượng trong mô hình không đổi => Mô hình Pooled OLS phù hợp
Giả thuyết H1 Có sự tương quan giữa
sai số mô hình và biến độc lập => Mô hình FEM phù hợp Mô hình FEM phù hợp hơn Có sai lệch giữa các đối tượng => Lựa chọn REM
Kết quả Chi2(8) = 32,08 F (8,206) = 6,65 Chibar2(01) = 8,35
Điều kiện Prob > Chi2 = 0,0001 Prob > F = 0,0000 Prob > chibar2 = 0,0019
Kết luận Mô hình FEM thích hợp hơn Mô hình FEM thích hợp hơn Mô hình REM thích hợp hơn
Nguôn: Số liệu từ phân mềm Stata 14