CSRD 0.3393 1.0000 DBTC -0.4309 -0.1104 1.0000 GRW -0.02 0.2436 0.0583 1.0000 QMO 0.2816 0.4931 -0.0106 0.1999 1.0000 TSCD -0.0983 0.2222 0.0610 -0.1468 0.0457 1.0000 KNTT 0.0983 -0.1256 -0.5665 -0.1019 -0.2048 -1.1646 1.0000
Hệ số tương quan với phương
pháp hồi quy FEM Hệ số tương quan với phương pháp
hồi quy REM
CSRD 0.0022488 0.0020286 DBTC -0.2310716 -0.1951646 GRW 0.0004407 -0.0218677 QMO 0.0010908 0.0073992 TSCD -0.1342644 -0.1156415 KNTT 0.0016874 -.0017099 Hausman Prob>F 0.0001 Nguồn: Phần mềm Stata 15
Bài khóa luận đã kiểm định sự tương quan giữa các biến trong mô hình bằng phương pháp Correlation trong phần mềm Stata 15. Trong kiểm định tự tương quan, nếu sự tương quan của các biến trong mô hình thấp hơn 80%(0.8) và lớn hơn hoặc bằng 0% thì mô hình đó sẽ có ý nghĩa trong nghiên cứu. Theo bảng 2.4, ta có thể thấy các biến có hệ số tương quan với ROA là khác nhau nhưng vẫn thỏa mãn điều kiện trên, vì vậy mô hình vẫn phù hợp để tiếp tục thực hiện. Các biến có mối quan hệ cùng chiều với ROA là biến CSRD- mức độ công bố TT TNXH, QMO- quy mô doanh nghiệp, KNTT - khả năng thanh toán. Các biến có mối quan hệ ngược chiều với ROA là biến DBTC - đòn bẩy tài chính, TSCD - tài sản cố định, GRW - tốc độ tăng trưởng.
57
Như đã đề cập ở trên, do thời gian nghiên cứu thực tế có hạn và DN trong mẫu có những đặc thù riêng bởi vậy mô hình OLS không có ý nghĩa nhiều vì có thể làm sai lệch mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc của các quan sát trong mẫu, nên tác giả chỉ sử dụng REM và FEM để thực hiện nghiên cứu. Sau đó dùng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp.
Vì vậy, đối với biến phụ thuộc ROA sẽ có 2 cặp giả thuyết:
H0: Không có sự tương quan giữa sai số mô hình và biến độc lập -> chọn REM
H1: Có sự tương quan giữa sai số mô hình và biến độc lập -> chọn FEM
2.6.2. Kết quả hồi quy tuyến tính
2.6.2.1. Kiểm định Hausman