5. Mức độ phù hợp về mặt hình thức của khóa luận:
4.5. Phân tích và lựa chọn mô hình hồi quy
4.5.1. Kết quả hồi quy hệ số nợ (LEV)
Để đo lƣờng mức độ tác động giữa các biến độc lập đến biến hệ số nợ (LEV), tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả phân tích đƣợc minh họa ở bảng bên dƣới nhƣ sau:
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy hệ số nợ (LEV)
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value
PRF -0.3472717*** 0.001 -0.3090926*** 0.000 -0.3069479*** 0.000 SIZE 0.017348*** 0.001 0.039375*** 0.000 0.0333269*** 0.000 TANG 0.2022741*** 0.000 0.152171*** 0.000 0.1676528*** 0.000 LIQ -0.0187112*** 0.000 -0.158371*** 0.000 -0.162032*** 0.000 NDTS -1.171877*** 0.000 -0.3079718 0.253 -0.4334211* 0.094 EGRW 0.9605166 0.428 -0.8275264 0.318 -0.4739139 0.555 Hằng số 0.2316844** 0.018 0.0151541 0.901 0.0827041 0.434 R2 0.3583 0.3198 0.3356 F-stat 41.40 28.55 10 Prob (F- stat) 0.000 0.000 0.000
Ghi chú: *** là mức ý nghĩa 1%, ** là mức ý nghĩa 5%, * là mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích STATA 15.1 Qua bảng
4.4 cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có mức ý nghĩa thống kê 1%, bao gồm khả năng sinh lời (PRF), quy mô doanh nghiệp (SIZE), cấu trúc tài sản hữu hình (TANG) và tính thanh khoản (LIQ). Ngoài ra biến tấm chắc thuế phi nợ (NDTS) có mức ý nghĩa 1% ở mô hình Pooled OLS, mức ý nghĩa 10% đối với mô hình REM và không có ý nghĩa thống kê ở mô hình FEM. Bên cạnh đó, giá trị hằng số của mô hình Pooled OLS
có ý nghĩa thống kê 5% và mô hình hồi quy FEM, REM không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM của biến hệ số nợ đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
Mô hình Pooled OLS:
LEV = 0.2316844 - 0.3472717 PRF + 0.017348 SIZE + 0.2022741 TANG – 0.0187112 LIQ – 1.171877 NDTS
Mô hình FEM:
LEV = - 0.3090926 PRF + 0.039375 SIZE + 0.152171 TANG – 0.158371 LIQ Mô hình REM:
LEV = - 0.3069479 PRF + 0.0333269 SIZE + 0.1676528 TANG – 0.162032 LIQ – 0.4334211 NDTS
Lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM
Để xác định mô hình Pooled OLS hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định nhân tử Largrange (hay còn gọi Breusch-Pagan Lagrange). Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình nhƣ sau: H0: �2 , mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Pooled OLS) là phù hợp H1: �2 =
, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Kết quả kiểm định Breusch-pagan Larange ở bảng 3.1.4 (Phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0.000 < 0.01, do đó bác bỏ giả thuyết H0. Qua đó, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp với nghiên cứu.
Lựa chọn mô hình FEM hay REM
Để xác định mô hình FEM hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định Hausman. Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình nhƣ sau:
H0: Không có sự tƣơng quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình REM là phù hợp H1: Có sự tƣơng quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình FEM là phù hợp
Kết quả kiểm định Hausman ở bảng 3.1.5 (Phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chi2 = 0.9564 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết H0. Qua đó, mô hình REM là mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu này.
Kiểm định tính thừa biến trong mô hình
� � �
Từ kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM có đƣợc, tác giả nhận thấy biến tăng trƣởng kinh tế (EGRW) không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Do đó, tác giả quyết định sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra sự cần thiết giữa các biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giả thuyết kiểm định Wald nhƣ sau:
H0: β6 = 0, biến EGRW là không cần thiết H1: β6 ≠ 0, biến EGRW là cần thiết
Kết quả kiểm định Wald cho biến EGRW ở bảng 3.1.6 (phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob>F = 0.4281 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết H0. Qua đó, biến EGRW là không cần thiết cho mô hình nghiên cứu.
Hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết
Sau khi loại bỏ biến EGRW không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tác giả quyết định hồi quy lại mô hình REM với biến phụ thuộc là LEV. Kết quả hồi quy nhƣ sau:
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết của LEV
Biến Hệ số hồi quy P - value
PRF -0.3146273*** 0.000 SIZE 0.0316581*** 0.000 TANG 0.1699404*** 0.000 LIQ -0.0161428*** 0.000 NDTS -0.4561903* 0.073 Hằng số 0.0775294 0.463 R2 0.3389 Prob (F-stat) 0.000
Ghi chú: *** là mức ý nghĩa 1%, ** là mức ý nghĩa 5%, * là mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích STATA 15.1 Sau khi loại
bỏ biến EGRW không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tất cả các biến trong mô hình hồi quy đều có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 10%. Do đó mô hình REM đƣợc trình bày nhƣ sau:
LEV = - 0.3146273 PRF + 0.0316581 SIZE + 0.1699404 TANG – 0.0161428 LIQ – 0.4561903 NDTS
4.5.2. Kết quả hồi quy hệ số nợ ngắn hạn (SLEV)
Để đo lƣờng mức độ tác động giữa các biến độc lập đến biến hệ số nợ ngắn hạn (SLEV), tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả phân tích đƣợc minh họa ở bảng bên dƣới nhƣ sau:
Bảng 4.6. Kết quả hồi quy hệ số nợ ngắn hạn (SLEV)
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value
PRF -0.0672726 0.526 -0.1237759 0.142 -0.1163289 0.160 SIZE -0.0206764*** 0.000 -0.0208954** 0.044 -0.0181202** 0.026 TANG 0.1848827*** 0.000 0.1804663*** 0.000 0.187123*** 0.000 LIQ -0.0247019*** 0.000 -0.0247939*** 0.000 -0.0247375*** 0.000 NDTS -1.22802*** 0.000 -0.2736577 0.375 -0.42848 0.143 EGRW 2.695856** 0.031 2.014364** 0.034 2.032846** 0.026 Hằng số 0.5131163*** 0.000 0.5545484*** 0.000 0.5144707*** 0.000 R2 0.3234 0.3060 0.3059 F-stat 35.45 30.57 10 Prob (F- stat) 0.000 0.000 0.000
Ghi chú: *** là mức ý nghĩa 1%, ** là mức ý nghĩa 5%, * là mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích STATA 15.1 Qua bảng
4.6 cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có mức ý nghĩa thống kê 1%, bao gồm quy mô doanh nghiệp (SIZE), cấu trúc tài sản hữu hình (TANG), tính thanh khoản (LIQ) và tốc độ tăng trƣởng kinh tế (ERGW). Ngoài ra biến tấm chắc thuế phi nợ (NDTS) có mức ý nghĩa 1% ở mô hình Pooled OLS, mức ý nghĩa 10% đối với mô hình REM và không có ý nghĩa thống kê ở mô hình FEM. Bên cạnh đó, giá trị hằng số và biến
khả năng sinh lời (PRF) của mô hình Pooled OLS, hình hồi quy FEM, REM không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM của biến hệ số nợ đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
Mô hình Pooled OLS:
LEV = 0.5131163 – 0.0206764 SIZE + 0.1848827 TANG – 0.00247019 LIQ –1.22802 NDTS + 2.695856 ERGW
Mô hình FEM:
LEV = 0.5545484 – 0.0208954 SIZE + 0.1804663 TANG – 0.2736577 LIQ + 2.014364 ERGW
Mô hình REM:
LEV = 0.5144707 - 0.0181202 SIZE + 0.187123 TANG – 0.0247375 LIQ + 2.032846 NDTS
Lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM
Để xác định mô hình Pooled OLS hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định nhân tử Largrange (hay còn gọi Breusch-Pagan Lagrange). Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình nhƣ sau: H0: �2 , mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Pooled OLS) là phù hợp H1: �2 =
, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Kết quả kiểm định Breusch-pagan Larange ở bảng 3.2.4 (Phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0.000 < 0.01, do đó bác bỏ giả thuyết H0. Qua đó, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp với nghiên cứu.
Lựa chọn mô hình FEM hay REM
Để xác định mô hình FEM hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định Hausman. Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình nhƣ sau:
H0: Không có sự tƣơng quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình REM là phù hợp H1: Có sự tƣơng quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình FEM là phù hợp
Kết quả kiểm định Hausman ở bảng 3.2.5 (Phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chi2 = 0.6883 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết H0. Qua đó, mô hình REM là mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu này.
� �
Kiểm định tính thừa biến trong mô hình
Từ kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM có đƣợc, tác giả nhận thấy biến khả năng sinh lời (PRF) không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Do đó, tác giả quyết định sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra sự cần thiết giữa các biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giả thuyết kiểm định Wald nhƣ sau:
H0: β1 = 0, biến PRF là không cần thiết H1: β1 ≠ 0, biến PRF là cần thiết
Kết quả kiểm định Wald cho biến PRF ở bảng 3.2.6 (phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob>F = 0.5261 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết H0. Qua đó, biến EGRW là không cần thiết cho mô hình nghiên cứu.
Hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết
Sau khi loại bỏ biến PRF không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tác giả quyết định hồi quy lại mô hình REM với biến phụ thuộc là SLEV. Kết quả hồi quy nhƣ sau:
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết của SLEV
Biến Hệ số hồi quy P - value
SIZE -0.0182331** 0.024 TANG 0.1943864*** 0.000 LIQ -0.0248625*** 0.000 NDTS -0.5085325* 0.077 EGRW 1.80655** 0.044 Hằng số 0.5205738*** 0.000 R2 0.3124 Prob (F-stat) 0.000
Ghi chú: *** là mức ý nghĩa 1%, ** là mức ý nghĩa 5%, * là mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích STATA 15.1 Sau khi loại
bỏ biến PRF không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tất cả các biến trong mô hình hồi quy đều có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 10%. Do đó mô hình REM đƣợc trình bày nhƣ sau:
SLEV = 0.5205738 - 0.0182331 SIZE + 0.1943864 TANG – 0.0248625LIQ – 0.5085325 NDTS + 1.80655 EGRW
4.5.3. Kết quả hồi quy hệ số nợ dài hạn (LLEV)
Để đo lƣờng mức độ tác động giữa các biến độc lập đến biến hệ số nợ dài hạn (LLEV), tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả phân tích đƣợc minh họa ở bảng bên dƣới nhƣ sau:
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy hệ số nợ dài hạn (LLEV)
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value
PRF -0.2799991*** 0.003 -0.1853167** 0.011 -0.1896649*** 0.008 SIZE 0.0380244*** 0.000 0.0602704*** 0.000 0.0509321*** 0.000 TANG 0.0173914 0.523 -0.0282953 0.402 -0.0169 0.584 LIQ 0.0059906*** 0.001 0.0089568*** 0.000 0.0084863*** 0.000 NDTS 0.056143 0.838 -0.0343141 0.897 -0.0394419 0.876 EGRW -1.735336 0.122 -2.841891*** 0.001 -2.456118*** 0.002 Hằng số -0.2814319*** 0.002 -0.5393943*** 0.000 -0.4279694*** 0.000 R2 0.1727 0.1627 0.1657 F-stat 15.48 12.43 10 Prob (F- stat) 0.000 0.000 0.000
Ghi chú: *** là mức ý nghĩa 1%, ** là mức ý nghĩa 5%, * là mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích STATA 15.1 Qua bảng
4.8 cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có mức ý nghĩa thống kê 1%, bao gồm khả năng sinh lời (PRF), quy mô doanh nghiệp (SIZE), tính thanh khoản (LIQ) và tốc độ tăng trƣởng kinh tế (EGRW). Bên cạnh đó, cấu trúc tài sản hữu hình (TANG) và tấm chắn thuế phi nợ (NDTS) của mô hình Pooled OLS, mô hình hồi quy FEM, REM không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM của biến hệ số nợ đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
Mô hình Pooled OLS:
LEV = - 0.2814319 - 0.2799991 PRF + 0.0380244 SIZE + 0.0.0059906 LIQ Mô hình FEM:
LEV = - 0.5393943 – 0.1853167 PRF + 0.0602704 SIZE + 0.0089568 LIQ – 2.841891 EGRW Mô hình REM:
LEV = - 0.4279694 – 0.1896649 PRF + 0.0509321 SIZE + 0.0084863 LIQ – 2.456118 EGRW
Lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM
Để xác định mô hình Pooled OLS hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định nhân tử Largrange (hay còn gọi Breusch-Pagan Lagrange). Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình nhƣ sau:
H0: �2 , mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Pooled OLS) là phù hợp H1: �2 = , mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Kết quả kiểm định Breusch-pagan Larange ở bảng 3.3.4 (Phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0.000 < 0.01, do đó bác bỏ giả thuyết H0. Qua đó, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp với nghiên cứu.
Lựa chọn mô hình FEM hay REM
Để xác định mô hình FEM hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định Hausman. Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình nhƣ sau:
H0: Không có sự tƣơng quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình REM là phù hợp H1: Có sự tƣơng quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình FEM là phù hợp
Kết quả kiểm định Hausman ở bảng 3.3.5 (Phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chi2 = 0.5711 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết H0. Qua đó, mô hình REM là mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu này.
Kiểm định tính thừa biến trong mô hình
Từ kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM có đƣợc, tác giả nhận thấy biến cấu trúc tài sản hữu hình (TANG) và biến tấm chắn thuế phi nợ (NDTS) không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Do đó, tác giả quyết định sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra sự cần
� �
thiết giữa các biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giả thuyết kiểm định Wald nhƣ sau: H0: β3 & β5= 0, biến TANG và NDTS là không cần thiết H1: β3 & β5
≠ 0, biến TANG và NDTS là cần thiết
Kết quả kiểm định Wald cho biến TANG và NDTS ở bảng 3.3.6 (phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob>F = 0.8119 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết H0. Qua đó, biến TANG và NDTS là không cần thiết cho mô hình nghiên cứu.
Hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết
Sau khi loại bỏ biến TANG và NDTS không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tác giả quyết định hồi quy lại mô hình REM với biến phụ thuộc là LLEV. Kết quả hồi quy nhƣ sau:
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết của LLEV
Biến Hệ số hồi quy P - value
PRF -0.1869213*** 0.007 SIZE 0.0505921*** 0.000 LIQ 0.0083713*** 0.000 EGRW -2.394869*** 0.002 Hằng số -0.4341267*** 0.000 R2 0.1683 Prob (F-stat) 0.000
Ghi chú: *** là mức ý nghĩa 1%, ** là mức ý nghĩa 5%, * là mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích STATA 15.1 Sau khi loại
bỏ biến TANG và NDTS không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tất cả các biến trong mô hình hồi quy đều có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 10%. Do đó mô hình REM đƣợc trình bày nhƣ sau:
LLEV = - 0.4341267 – 0.1869213 PRF + 0.0505921 SIZE + 0.0083713 LIQ – 2.394869 EGRW
4.6. Kiểm định khuyết tật mô hình nghiên cứu4.6.1. Kiểm định đa cộng tuyến 4.6.1. Kiểm định đa cộng tuyến
Để xác định ba mô hình nghiên cứu nêu trên có hiện tƣợng đa cộng tuyến hay không, tác giả sử dụng hệ số kiểm định VIF, chi tiết đƣợc đề cập ở bảng bên dƣới:
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho ba mô hình nghiên cứu
Biến độc lập
LEV SLEV LLEV
VIF 1/VIF VIF 1/VIF VIF 1/VIF
PRF 1.11 0.900995 1.06 0.940193 SIZE 1.13 0.882794 1.20 0.834800 1.10 0.911759 TANG 1.07 0.933630 1.06 0.939248 LIQ 1.04 0.959057 1.04 0.957916 1.04 0.961098 NDTS 1.23 0.933630 1.17 0.857140 EGRW 1.08 0.926000 1.10 0.906694
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích STATA 15.1
Qua kết quả có đƣợc ở bảng 4.10, có thể thấy rằng tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu đều có VIF nhỏ hơn 10 và 1/VIF < 1, do đó mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.6.2. Kiểm định tự tƣơng quan
Để xác định mô hình nghiên cứu có hiện tƣợng tự tƣơng quan hay không, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge. Giả thiết cho kiểm định này cụ thể nhƣ sau:
H0: Không có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi H1: Có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi
Kết quả kiểm định Wooldridge cho ba mô hình nghiên cứu có biến phụ thuộc LEV, SLEV và