Với các bước thực hiện hồi quy giống như ở mục 1, 2 chương 4, kết quả ước lược các ngưỡng cho các ngành (phân biệt các ngành qua đại lượng “n” tham chiếu ở bảng 4.9), được biểu diễn chi tiết trong bảng 4.10 như sau :
Bảng 4.10: Kết quả ước lượng và kiểm định tồn tại các ngưỡng theo ngành nghề
n Kiểm định
Giá trị ngưỡng
F-Statistics Critical value of F
F p-value 1% 5% 10% 2 F1 77.45% 1331.20 0.0000*** 42.1861 27.6612 22.6592 F2 41.47% 77.45% 8.28 0.8080 44.2780 29.1372 24.0683 3 F1 78.35% 194.65 0.0020*** 75.2826 35.0252 26.0829 F2 69.72% 80.21% 24.38 0.1620 91.4707 39.7670 29.2700 4 F1 73.47% 64.37 0.0160** 72.6658 37.0441 25.4971 F2 phương pháp Boostrap 1.000 lần không cho ra được kết quả
6 F1 72.55% 52.31 0.0390** 72.2793 47.6972 35.1415 F2 62.97% 72.55% 10.16 0.7000 87.9683 49.1773 35.6828 8 F1 54.31% 37.32 0.0020*** 29.7244 22.1379 19.2527 F2 47.90% 51.41% 16.49 0.1750 28.1504 21.8343 19.1034 10 F1 72.87% 20.35 0.1880 39.5173 28.0887 23.9826 F2 50.14% 72.87% 26.09 0.0730* 41.7619 29.2968 23.8774 1,5,9 F1, F2 phương pháp Boostrap 1.000 lần không cho ra được kết quả
Mỗi kiểm định được thực hiện bằng phương pháp Boostrap 1.000 lần. Giá trị F-statistics và p-value của các kiểm định được tính toán và thể hiện ở Bảng 4.10.
Theo như kết quả của mô hình hồi quy theo ngưỡng và kiểm định theo phương pháp Boostrap 1.000 lần thì các ngành dầu khí, y tế và tài chính không cho ra được kết quả phân ngưỡng.
Các ngành còn lại (ngoài trừ ngành công nghệ thông tin) thì kết quả phân ngưỡng cho ra kết quả kiểm định có ý nghĩa ở 1 ngưỡng (tức là cho ra 2 phân ngưỡng), các giá trị F-statistics và p- value đều có ý nghĩa thống kê.
Riêng ngành công nghệ thông tin thì phương pháp kiểm định Boostrap 1.000 lần cho ra kết quả phân ngưỡng tuy nhiên các giá trị F-statistics và p-value đã cho thấy các kết quả phân ngưỡng không có ý nghĩa thống kê.
Những ngành mà mô hình không cho ra kết quả hoặc là có kết quả mà không có ý nghĩa thống kê lý do có thể số lượng công ty được bốc mẫu thấp, cộng thêm khoảng thời gian từ 2012 – 2017 sẽ dẫn đến số quan sát ít hơn các ngành còn lại, dẫn đến mô hình hồi quy ngưỡng không thể chạy ra kết quả hồi quy.
Học viên sẽ tiến hành bốc mẫu rộng hơn với số lượng lớn hơn và mở rộng khoảng thời gian lấy dữ liệu dài ra trong các nghiên cứu sau.