CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1. Kết quả mô hình hồi quy các nhân tố tác động tới cơ cấu vốn tạ
3.1.4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy gốc
Theo phép kiểm định F với mức ý nghĩa 5% thì Tinv = 2.006646805 (xem cách tính ở hình 3.1). Khi đó nếu biến độc lập có ⎢t-Statistic⎥ lớn hơn Tinv thì nó sẽ có ý nghĩa trong mô hình.
Hình 3.1 - Cách tính Tinv
- Đối với biến độc lập ROA có ⎢t-Statistic⎥ = 2.483396 > Tinv, do đó chấp nhận biến độc lập ROA trong mô hình hồi quy.
- Đối với biến độc lập PAY có ⎢t-Statistic⎥ = 4.084721 > Tinv, do đó chấp nhận biến độc lập PAY trong mô hình hồi quy.
- Đối với biến độc lập TAX có ⎢t-Statistic⎥ = 5.317750 > Tinv, do đó chấp nhận biến độc lập TAX trong mô hình hồi quy.
- Đối với biến độc lập INT có ⎢t-Statistic⎥ = 2.108967 > Tinv, do đó chấp nhận biến độc lập I trong mô hình hồi quy.
- Đối với biến độc lập TSCD có ⎢t-Statistic⎥ = 2.043377 > Tinv, do đó chấp nhận biến độc lập TSCD trong mô hình hồi quy.
- Đối với biến độc lập SIZE có ⎢t-Statistic⎥ = 0.809652 < Tinv, do đó không thể chấp nhận biến độc lập SIZE trong mô hình hồi quy.
- Đối với biến độc lập GROW có ⎢t-Statistic⎥ = 1.351405 < Tinv, do đó chấp nhận biến độc lập GROW trong mô hình hồi quy.
Mặc dù các hệ số β đã xác định khác 0 và ⎢t-Statistic⎥ đa số các biến > Tinv, tức đã vƣợt qua đƣợc kiểm định giả thiết, nhƣng tồn tại 2 biến không thỏa mãn phép kiểm định F là SIZE và GROW. Mô hình hồi quy là chƣa tốt, tồn tại khuyết tật. Để có thể xác định các khuyết tật mô hình và xử lý khuyết tật này cần tiến hành thêm các kiểm định để xác định phƣơng pháp phù hợp.
Theo phép kiểm định BG (Breusch-Godfrey) về hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các biến.Giả thiết:
H0: Mô hình không xẩy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các biến (bậc 1,2). H1: Mô hình xẩy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các biến (bậc 1,2).
Bảng 3.4 - Kết quả kiểm định hiện tương tự tương quan các biến mô hình hồi quy gốc
Bậc 1 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 4.581731 Prob. F(1,43) 0.0380
Obs*R-squared 5.007174 Prob. Chi-Square(1) 0.0252
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 08/07/16 Time: 08:50 Sample: 1 52
Included observations: 52
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.027453 0.170850 -0.160685 0.8731
PAY 0.011136 0.108305 0.102823 0.9186
TAX 0.070258 0.931145 0.075454 0.9402
INT 0.114819 0.620029 0.185183 0.8540
TSCD 0.039438 0.269106 0.146553 0.8842
SIZE 4.28E-07 1.37E-06 0.312642 0.7561
GROW 0.002042 0.047194 0.043268 0.9657
RESID(-1) 0.319873 0.149438 2.140498 0.0380
R-squared 0.096292 Mean dependent var -4.56E-17 Adjusted R-squared -0.071840 S.D. dependent var 0.149192 S.E. of regression 0.154458 Akaike info criterion -0.741673 Sum squared resid 1.025869 Schwarz criterion -0.403957 Log likelihood 28.28349 Hannan-Quinn criter. -0.612201 F-statistic 0.572716 Durbin-Watson stat 1.992987 Prob(F-statistic) 0.794310
Bậc 2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.464694 Prob. F(2,42) 0.0973
Obs*R-squared 5.461997 Prob. Chi-Square(2) 0.0652
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 08/07/16 Time: 08:54 Sample: 1 52
Included observations: 52
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.017704 0.172705 -0.102513 0.9188 ROA 0.032177 1.849453 0.017398 0.9862 PAY 0.006603 0.109285 0.060420 0.9521 TAX 0.059118 0.937756 0.063042 0.9500 INT 0.188708 0.634886 0.297231 0.7678 TSCD 0.054274 0.271958 0.199569 0.8428
SIZE 5.17E-07 1.38E-06 0.373634 0.7106
GROW -0.004539 0.048618 -0.093359 0.9261
RESID(-1) 0.287689 0.158637 1.813506 0.0769
RESID(-2) 0.102992 0.160753 0.640682 0.5252
R-squared 0.105038 Mean dependent var -4.56E-17 Adjusted R-squared -0.086739 S.D. dependent var 0.149192 S.E. of regression 0.155528 Akaike info criterion -0.712937 Sum squared resid 1.015940 Schwarz criterion -0.337698 Log likelihood 28.53636 Hannan-Quinn criter. -0.569079 F-statistic 0.547710 Durbin-Watson stat 1.910178 Prob(F-statistic) 0.830991
Từ bảng kiểm định BG trên ta có:
Phép kiểm định tự tƣơng quan bậc 1, có P-Value= 0.0252 Phép kiểm định tự tƣơng quan bậc 2, có P-Value= 0.0652
Do giá trị P-Value < α cho trƣớc, nên bác bỏ giả thiết H0, và chấp nhận giả thiết H1. Tức là có tồn tại hiện tƣơng tự tƣơng quan trong mô hình hồi quy.
Theo phép kiểm định Wald về sự cần thiết có của biến SIZE, GROW trong mô hình, giả thiết: với mức ý nghĩa 5%; H0 : Biến SIZE, GROW không cần thiết có trong mô hình; H1 : Biến SIZE, GROW cần thiết trong mô hình.
Bảng 3.5 - Kiểm định Wald về sự cần thiết của biến trong mô hình hồi quy gốc
Biến SIZE Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
t-statistic -2.043377 44 0.0470
F-statistic 4.175389 (1, 44) 0.0470
Chi-square 4.175389 1 0.0410
Null Hypothesis: C(6)=0 Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(6) -0.570487 0.279188
Restrictions are linear in coefficients. Biến GROW Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
t-statistic 0.809652 44 0.4225
F-statistic 0.655537 (1, 44) 0.4225
Chi-square 0.655537 1 0.4181
Null Hypothesis: C(7)=0 Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
Restrictions are linear in coefficients.
(Nguồn: tính toán từ chương trình Eview)
Theo kết quả phép kiểm định Wald ta có:
Biến SIZE, P-Value=0.047 < α, nên bác bỏ H0 tức là biến SIZE cần thiết trong mô hình.
Biến GROW, P-Value= 0.4225 > α, nên chấp nhận H0 tức là biến GROW không cần thiết trong mô hình.
Kết luận, căn cứ vào kết quả mô hình hồi quy gốc các biến ROA, PAY, TAX, INT, TSCD, SIZE, GROW cho kết quả tƣơng quan giữa các biến nhƣ sau:
Bảng 3.6 - kết quả tương quan giữa các biến trong mô hình hồi quy gốc.
Giả thiết
Các nhân tố ảnh hƣởng tới cơ cấu vốn
của doanh nghiệp
Ký hiệu Kỳ vọng tƣơng quan Kết quả mô hình hồi quy H1
Tỷ suất sinh lợi trên
tổng tài sản ROA +/- -
H2 Tính thanh khoản PAY - -
H3
Tỷ lệ thuế thực tế
phải nộp TAX + +
H4
Lãi suất thị trƣờng
tiền vay INT - -
H5
Tỷ lệ tài sản cố định
hữu hình TSCD +/- -
H6 Quy mô SIZE +/- +
Tuy nhiên, căn các phép kiểm định F về sự phù hợp của biến trong mô hình; Kiểm định Wald về sự cần thiết của các biến trong trong mô hình; Và kiểm định BG về hiện tƣợng tự tƣơng quan các biến trong mô hình hồi quy gốc. Cho thấy mô hình hồi quy chƣa thực sự tốt, vẫn tồn tại một số khuyết tật, mô hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan các biến,… Cần phải xử lý và khắc phục các khuyết tật mô hình trƣớc khi sử dụng khảo sát thực tiễn.