4.5.1 Kiểm định không bị hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập (các biến giải thích) với nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến có thể phân ra hai loại: đa cộng tuyến hoàn hảo và đa cộng tuyến khơng hồn hảo. Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy rộng lớn, tỷ số t mất ý nghĩa, hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa, các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên rất nhạy với những thay đổi trong số liệu, dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể sai lệch, thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác thì hệ số của các biến cịn lại có thể thay đổi rất lớn và thay đổi cả dấu của chúng. Nghiên cứu tiến hành kiểm
42
định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập bằng cách dùng chỉ tiêu hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao).
Bảng 4.6 Hệ số VIF giữa các biến độc lập trong mơ hình
Tên biến VIF 1/VIF
TD 1.26 0.793982
LTD 1.48 0.676041
GROWTH 1.05 0.953826
SIZE 1.32 0.756765
Gía trị trung bình VIF 1.28
Nguồn: Tính tốn tổng hợp từ Stata14 Bảng 4.6 cho thấy chỉ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là không nghiêm trọng (Gujrati, 2003).
4.5.2 Kiểm định phương sai của sai số khơng đổi
Khi có hiện tượng phương sai của sai số không đổi các ước lượng thu được bằng phượng pháp OLS vững nhưng khơng cịn hiệu quả vì phương sai khơng cịn là phương sai nhỏ nhất việc kiểm định giả thuyết khơng cịn đáng tin cậy. Những kết quả dự báo khơng cịn là tối ưu. Với mơ hình REM là mơ hình được chọn để phân tích kết quả vì vậy nên ta cần tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định LM-Breusch and pagan Lagrangian Multiplier.
43
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier cho kết quả Prob=0.0000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0: Có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.5.3 Kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan với nhau
Hiện tượng tự tương quan có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình, mất tính tin cậy của kiểm định hệ số. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, ta có thể sử dụng các kiểm định khác nhau, tuy nhiên vì dữ liệu được sử dụng trong bài là dữ liệu bảng nên ta sẽ sử dụng kiểm định Wooldridge.
Với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob=0.0074 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0: Có hiện tượng tự tượng quan.
4.5.4 Khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi
bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS)
Một nhược điểm của dữ liệu bảng với số quan sát lớn trong chuỗi thời gian ngắn thường phát sinh hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng tương
44
quan, tuy nhiên mơ hình được chọn Random effect model (REM) lại không thể kiểm sốt được các hiện tượng này. Vì vậy để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số khơng đổi ta có thể sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS). Phương pháp FGLS sẽ ước tính mơ hình theo phương pháp OLS (ngay cả trong có sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi). Các sai số được rút ra từ mô hình sẽ được dùng để ước tính ma trận phương sai – hiệp phương sai của sai số.
Bảng 4.7 Bảng kết quả mơ hình hồi quy FGLS
ROE Hệ số hồi
quy
Sai số
chuẩn z P>|z| Khoảng tin cậy 95%
TD -0.1801004 0.0288718 -6.24 0.000 -0.2366882 -0.1235126 LTD 0.0396779 0.0535961 0.74 0.459 -0.0653686 0.1447244 SIZE 0.0107942 0.0057111 1.89 0.059 -0.0003993 0.0219877 GROWTH 0.0639588 0.0188999 3.38 0.001 0.0269157 0.1010018 _CONS 0.0538665 0.0728189 0.74 0.459 -0.088856 0.196589 Nguồn: Tính tốn tổng hợp từ Stata14 Với biến phụ thuộc là ROEit, sau khi dùng phương pháp FGLS nhằm khắc phục hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan để đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả, ta có mơ hình hồi quy như sau:
ROEit = 0.0639588 GROWTHit – 0.1801004 TDit + μit
- Biến tỷ lệ nợ TDit có tác động ngược chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
- Biến tốc độ tăng trưởng doanh thu GROWTHit có tác động thuận chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
45
- Hai biến tỷ lệ nợ dài hạn LTDit và biến quy mô doanh nghiệp SIZEit đều có tác động thuận chiều đến ROEit tuy nhiên hai biến độc lập này khơng có ý nghĩa thống kê.
4.5.5 Tổng hợp kết quả kiểm định
Dựa vào các kết quả kiểm định ở trên ta thấy hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mơ hình lại có hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan giữa các sai số. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp hồi quy thông trường trên dữ liệu bảng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui khơng cịn đáng tin cậy. Vì vậy, tơi đã dùng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục hai hiện tượng này nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.