Kết quả kiểm định Hausman tương ứng với 4 mơ hình

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động quản trị vốn luân chuyển đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp (Trang 56 - 57)

Mơ hình Kết quả kiểm định

Hausman Kết luận Mơ hình 1 Chi2(6) = 44.92 Prob>chi2 = 0.0000 FEM là mơ hình thích hợp Mơ hình 2 Chi2(6) = 37.72 Prob>chi2 = 0.0000 FEM là mơ hình thích hợp Mơ hình 3 Chi2(6) = 48.45 Prob>chi2 = 0.0000 FEM là mơ hình thích hợp Mơ hình 4 Chi2(6) = 42.83 Prob>chi2 = 0.0000 FEM là mơ hình thích hợp

Kết quả kiểm định Hausman cho thấy tất cả các Prob>chi2 đều thấp hơn 0,05 nên bác bỏ giả thiết H0, chứng tỏ mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình REM.

Kiểm định phương sai thay đổi đối với mơ hình FEM:

Để kiểm định mơ hình nghiên cứu có hay không hiện tượng phương sai thay đổi, nghiên cứu được kiểm định bằng kiểm định Modified Wald Test trong stata.

Giả định H0 phương sai không đổi, nếu Prob>chi2 lớn hơn 0,05 thì chấp nhận H0, ngược lại thì bác bỏ H0, tức là có hiện tượng phương sai thayđổi.

Kết quả ở phụ lục 8 cho thấy chỉ số Prob>Chi2 = 0.0000 nên bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kiểm định tự hồi quy với mơ hình FEM:

Để kiểm định tự tương quan của các biến trong mơ hình nghiên cứu, đề tài tiến hành kiểm định hiện tượng tự hồi quy theo phương pháp kiểm định Wooldridge. Dựa vào chỉ số Prob của giá trị kiểm định để quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0.

Giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng tự hồi quy.

47

- Kiểm định đa cộng tuyến

VIF của các biến trong mơ hình <3 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy 4 mơ hình ban đầu đưa ra bị khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi, do đó đề tài sử dụng mơ hình FGLS để khắc phục khuyết tật mơ hình.

Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát là phương pháp biến đổi từ phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS. Ước lượng GLS sẽ khác OLS trong mơ hình gốc ban đầu, tuy nhiên, việc giải thích các hệ số sẽ dựa trên các hệ số của các biến ban đầu. Kết quả ước lượng của các hệ số thỏa mãn tính chất BLUE.Ước lượng GLS dùng để khắc phục vấn đề phương sai thay đổi, là một lỗi của mơ hình làm cho kết quả hồi quy trở nên khơng đáng tin cậy vì phương sai khơng cịn là nhỏ nhất.Phần mềm Stata cho phép chạy ước lượng GLS bao gồm khắc phục phương sai thay đổi bằng phương pháp heteroskedastic đối với dữ liệu bảng.

Bảng 4.8 “Kết quả sử dụng phương pháp GLS khắc phục phương sai thay đổi” thể hiện ước lượng GLS đã bao gồm thủ tục khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi bằng phương pháp heteroskedastic đối với dữ liệu bảng.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động quản trị vốn luân chuyển đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp (Trang 56 - 57)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(91 trang)