Tên biến Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số Beta chuẩn hóa t Sig. VIF B Std. Error Hằng số 320.756 1656.398 .194 .847 NPM 476.640 400.939 .090 1.189 .235 4.645 ROE 9213.707 776.996 .549*** 11.858 .000 1.743 CR -9.402 12.451 -.028 -.755 .451 1.104 DER -1843.163 474.099 -.155*** -3.888 .000 1.294 TATO 68.176 71.767 .037 .950 .343 1.252 PBV 580.037 129.689 .189*** 4.473 .000 1.451 SIZE 23.319 81.043 .012 .288 .774 1.442 CF 201.939 143.836 .101 1.404 .161 4.188 AGE 34.052 41.120 .029 .828 .408 1.012 STATE 863.041 375.482 .083 2.298 .022 1.053 Sig = 0,000 Hệ số R2 = 0,560 Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,548 Durbin – Watson = 2,103
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu thu thập
Ghi chú: - Ý nghĩa thống kê ở mức 1% (***)
- Ý nghĩa thống kê ở mức 5% (**) - Ý nghĩa thống kê ở mức 10% (*)
Từ bảng kết quả hồi quy trên, tác giả thấy có 3 biến có giá trị Sig < mức ý nghĩa 1%, gồm biến: tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), đòn bẩy tài chính (DER) và giá thị trường trên giá trị sổ sách (PBV).
Mô hình hồi quy chuẩn hóa được viết lại như sau: EPS = 0,549 ROE – 0,155 DER + 0,189 PBV
Hình 4.1. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập trên cổ phiếu 4.4.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bài nghiên cứu dùng hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình.
Hệ số xác định R2 (R Square) = 0,560 kết quả này cho biết 56,0% cho biết sự biến thiên của các biến độc lập tác động đến thu nhập trên cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2013 – 2015.
Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0,548, kết quả này cũng cho biết 54,8% biến thiên của thu nhập trên cổ phiếu được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Việc dùng thêm hệ số Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh để xem mô hình hồi quy có bị thổi phồng lên qua Hệ số xác định R2 không. Vì Hệ số xác định R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng Hệ số xác định hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình.
Đòn bẩy tài chính Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
Giá thị trường trên giá trị sổ sách
0,549
EPS (Thu nhập trên cổ phiếu)
- 0,155
4.4.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Sau khi kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy, bước tiếp theo tác giả sẽ tiếp tục đưa ra giả thuyết để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy trên. Giả thuyết được đặt ra như sau:
Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3= β4 = β5 = β6 = β7 = β8 = β9 = β10 = 0 (các hệ số đều bằng 0).
Giả thuyết H1: Có ít nhất một hệ số khác 0.
Nếu giả thuyết H0 trên là đúng thì nghĩa là tấc cả các hệ số dốc đều đồng thời bằng 0 thì mô hình hồi quy trên không có ý nghĩa thống kê và các biến độc lập không giải thích được biến thu nhập trên cổ phiếu.
Trong bảng tổng hợp kết quả hồi quy ở bảng 4.6, mô hình hồi quy có giá trị Sig = 0.000 < mức ý nghĩa 1% nên giả thuyết H0 bị bác b . Điều này cho thấy rằng mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp.
4.4.3. Kiểm tra tự tương quan của mô hình hồi quy
Để kiểm tra vấn đề tự tương quan tác giả dùng hệ số Durbin – Watson. Theo sách của Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2011- trang 336) thì:
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan. Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương. Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.