2. Phân loại rủi ro tài chính của doanh nghiệp
3.4.3. Kiểm định các khuyết tật mô hình hồi quy tuyến tính
3.4.3.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), trong ma trận tương quan, hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0,8 và/hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) lớn hơn 1 0, sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Vì vậy, khi phân tích ma trận tương quan, tác giả sẽ quan tâm và loại trừ các biến độc lập có hệ số tương quan lớn 0,8 để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
Ngoài ra, để đảm bảo tính chính xác, tác giả tiếp t c s d ng VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Theo đó, sau khi loại trừ các biến độc lập có hệ số tương quan lớn 0,8 bước phân tích tương quan, tác giả thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính theo phương pháp OLS và tính toán hệ số VIF. Trong trường hợp hồi quy mô hình nghiên cứu với các biến còn lại mà phát hiện hệ số VIF lớn hơn 1 0, tác giả lần lượt loại trừ các biến độc lập tương ứng với với hệ số VIF thấp dần đến khi mô hình nghiên cứu không còn hiện tượng đa cộng tuyến.
3.4.3.2. Kiểm địn h h iện tượng ph ương sai sai sổ th ay đổi
Một giả thuyết quan trọng trong mô hình hồi quy tuyến tính theo phương pháp OLS là phương sai sai số không đổi. Vì vậy, để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tác giả s d ng kiểm định Breusch - Pagan với giả thuyết H0:
Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và giả thuyết Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Nếu kiểm định Breusch - Pagan cho kết quả P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1.
3.4.3.3. Kiểm địn h h iện tượng tự tương qu an
Kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: Không có hiện tượng tự tương quan và giả thuyết H1: Có hiện tượng tự tương quan được tác giả sử dụng để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu. Kiểm định Wooldridge cho kết quả P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1.
3.4.3.4. Kiểm định hiện tượng nội sinh
Để đánh giá hiện tượng nội sinh, tác giả sử dụng kiểm định Durbin - Wu - Hausman đối với từng biến độc lập để đánh giá và tìm ra biến nội sinh trong mô hình nghiên cứu. Kiểm định Durbin - Wu - Hausman được thực hiện với giả thuyết H0: Biến độc lập không phải là biến nội sinh và giả thuyết H1: Biến độc lập là biến nội sinh. Kiểm định Durbin - Wu - Hausman cho kết quả P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1.