5. Kết cấu đề tài
2.3.3.3 Kiểm định các biến không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy tổng nợ trên
tổng tài sản.
Sau khi chọn được mô hình hồi quy tổng nợ trên tổng tài sản phù hợp là mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên. Từ kết quả hồi quy ta nhận thấy có một số biến có lẽ
không phù hợp với ý nghĩa thực tế, cho nên ta tiến hành kiểm chứng lại các biến không có ý nghĩa trong mô hình để lọai bỏ được hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm chứng các biến không có ý nghĩa trong mô hình ta tiến hành loại bỏ từng biến trong mô hình rồi chạy lại mô hình với mức ý nghĩa 5%.
• Kiểm định ý nghĩa của biến ROA:
Giả thuyết: Đặt H0 = 0 là biến ROA không cần thiết trong mô hình. H1 ≠ 0 là biến ROA cần thiết trong mô hình.
Bảng 2.15: Bảng kiểm định ý nghĩa thống kê (Wald) của biến ROA
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ bảng kiểm định Wald ở trên ta có: giá trị Prob của thống kê F =0,0001<0,05. Cho nên bác bỏ giả thiết H0. Vậy ROA là biến cần thiết trong mô hình.
• Kiểm định ý nghĩa của biến FA:
Giả thuyết: Đặt H0 = 0 là biến FA không cần thiết trong mô hình. H1 ≠ 0 là biến FA cần thiết trong mô hình.
Bảng 2.16: Bảng kiểm định ý nghĩa thống kê (Wald) của biến FA
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eview
Từ bảng kiểm định Wald ở trên ta có: giá trị Prob của thống kê F =0,2123 > 0,05. Cho nên chấp nhận giả thiết H0. Vậy FA là biến không cần thiết trong mô hình.
• Kiểm định ý nghĩa của biến SIZE:
Giả thuyết: Đặt H0 = 0 là biến SIZE không cần thiết trong mô hình. H1 ≠ 0 là biến SIZE cần thiết trong mô hình.
Bảng 2.17: Bảng kiểm định ý nghĩa thống kê (Wald) của biến SIZE
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ bảng kiểm định Wald ở trên ta có: giá trị Prob của thống kê F =0,0000<0,05. Cho nên bác bỏ giả thiết H0. Vậy SIZE là biến cần thiết trong mô hình.
• Kiểm định ý nghĩa của biến STATE:
Giả thuyết: Đặt H0 = 0 là biến STATE không cần thiết trong mô hình. H1 ≠ 0 là biến STATE cần thiết trong mô hình.
Bảng 2.18: Bảng kiểm định ý nghĩa thống kê (Wald) của biến STATE
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ bảng kiểm định Wald ở trên ta có: giá trị Prob của thống kê F =0,6559>0,05. Cho nên chấp nhận giả thiết H0. Vậy STATE là biến không cần thiết trong mô hình.
• Kiểm định ý nghĩa của biến GROWTH :
Giả thuyết: Đặt H0 = 0 là biến GROWTH không cần thiết trong mô hình. H1 ≠ 0 là biến GROWTH cần thiết trong mô hình.
Bảng 2.19: Bảng kiểm định ý nghĩa thống kê (Wald) của biến GROWTH
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ bảng kiểm đỊnh Wald ở trên ta có: giá trị Prob của thống kê F =0,1437>0,05. Cho nên chấp nhận giả thiết H0. Vậy GROWTH là biến không cần thiết trong mô hình.
• Kiểm định ý nghĩa của biến LIQ:
Giả thuyết: Đặt H0 = 0 là biến LIQ không cần thiết trong mô hình. H1 ≠ 0 là biến LIQ cần thiết trong mô hình.
Bảng 2.20: Bảng kiểm định ý nghĩa thống kê (Wald) của biến LIQ
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ bảng kiểm định Wald ở trên ta có: giá trị Prob của thống kê F =0,0000<0,05. Cho nên bác bỏ giả thiết H0. Vậy LIQ là biến cần thiết trong mô hình
• Kiểm định ý nghĩa của biếnTAX:
Giả thuyết: Đặt H0 = 0 là biến TAX không cần thiết trong mô hình. H1 ≠ 0 là biến TAX cần thiết trong mô hình.
Bảng 2.21: Bảng kiểm định ý nghĩa thống kê (Wald) của biến TAX
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ bảng kiểm định Wald ở trên ta có: giá trị Prob của thống kê F =0,0381<0,05. Cho nên bác bỏ giả thiết H0. Vậy TAX là biến cần thiết trong mô hình.
Từ các kiểm chứng biến không có ý nghĩa trong mô hình thì có 3 biến là FA, STATE, GROWTH không có ý nghĩa trong mô hình tổng nợ trên tổng tài sản. Ta chạy lại mô hình với các biến còn lại với mức ý nghĩa 5%, nếu biến nào có mức ý nghĩa >5% thì ta loại bỏ ra khỏi mô hình rồi chạy lại mô hình với các biến còn lại với mức ý nghĩa 5% cho đến khi tìm được mô hình phù hợp, ta được mô hình phù hợp sau:
Bảng 2.22: Bảng mô hình tổng nợ trên tổng tài sản phù hợp.
Giá trị hệ số hồi quy Giá trị xác suất
C -0,600815 0,0624
ROA -0,352487 0,0000
SIZE 0,113391 0,0001
LIQ -0,086164 0,0000
R2 hiệu chỉnh 0,561498
Giá trị của thống kê F 58,19527 0,000000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ bảng trên ta thấy tất cả các biến đều có mức ý nghĩa <0,05. Như vậy mô hình này phù hợp.
Ta có phương trình hồi quy tổng nợ trên tổng tài sản:
LEV = -0,600815 – 0,352487ROA + 0,113391SIZE – 0,086164LIQ (2.9) Từ phương trình kinh tế lượng trên ta thấy:
Nếu ROA thay đổi 1 đơn vị thì LEV thay đổi -0,352487 đơn vị.. Nếu SIZE thay đổi 1 đơn vị thì LEV thay đổi 0,113391 đơn vị Nếu LIQ thay đổi 1 đơn vị thì LEV thay đổi -0,086164 đơn vị.
• Đánh giá độ phù hợp của mô hình: Hệ số xác đinh R2 hiệu chỉnh của mô hình này là 0,561498 thể hiện các biến độc lập trong mô hình này giải thích 56,1498% sự biến thiên của biến phụ thuộc LEV. Như vậy độ phù hợp của mô hình khá.
• Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Ta kiểm định giả thiết sự phù hợp của hàm hồi quy: H0 : R2 = 0
Từ kết quả hồi quy ở bảng 2.22, ta thấy giá trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0 (đạt 58,19527), giá trị Prob của thống kê F rất nhỏ (0,00000<0,05) cho nên bác bỏ giả thiết H0. Như vậy mô hình hồi quy trên phù hợp.