Quá trình kiểm định cho thấy rằng mô hình đã mắc phải 02 lỗi cơ bản nhất là phƣơng sai sai số thay đổi và tự tƣơng quan bậc nhất. Vì thế, để đảm bảo độ tin cậy cho bài nghiên cứu, tác giả tiến hành ƣớc lƣợng mô hình bằng phƣơng pháp hồi quy FGLS và các giả thuyết sau:
H0: Mô hình còn hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan H1: Mô hình không còn hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng
quan.
Bảng 4.9 Kết quả mô hình FGLSTên biến Hệ số hồi quy Giá trị P>|z| Tên biến Hệ số hồi quy Giá trị P>|z|
DPP 0,556*** 0,000 PRO 1,298*** 0,000 GRO -0,022*** 0,002 LIQ 0,000 0,596 LEV -0,074 0,228 SIZ 0,034** 0,024 Wald chi2(6) = 340,57 Prob > chi2 = 0,000 (Ghi chú: *, **, *** lần lƣợt thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10%, 5%, 1%)
Dựa vào kết quả mô hình hồi quy FGLS, ta nhận đƣợc giá trị p-value = 0,0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, giá trị này là cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Nói cách khác, phƣơng pháp FGLS đã khắc phục đƣợc lỗi phƣơng sai sai số thay đổi và tự tƣơng quan bậc nhất. Nhƣ vậy, kết quả hồi quy đã chứng minh đƣợc mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Các biến DPP, PRO và GRO có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến SIZ có ý nghĩa thống kê 5% và các biến còn lại là LIQ và LEV không tác động đến mô hình hồi quy vì các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê.