Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .541a .293 .288 20.36129
a. Predictors: (Constant), Gia tri kinh te gia tang
“Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của học viên (2018)” Mơ hình hồi quy giải thích được 28,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc “được nêu lên trong bảng 4.9”. Ý nghĩa của R2 hiệu chỉnh đó là 28,8 % sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi của tài sản là do ảnh hưởng của giá trị kinh tế gia tăng EVA. Có thể thấy mức độ ảnh hưởng của EVA lên YOEA tương đối nhỏ.
Tiếp đến học viên kiểm tra sự phù hợp và khả năng mở rộng mơ hình hồi quy tuyến tính thơng qua bảng dữ liệu Anovarb, thông qua kiểm định F với giá trị kiếm định Sig. Kết quả phân tích cụ thể giá trị sig = 0,000 < α (5%) “được nêu trong bảng 4.10”. Điều này hàm ý rằng mơ hình hồi quy tuyến tính được sử dụng phù hợp với giả thuyết nghiên cứu. Có mối quan hệ tác động giữa giá trị kinh tế gia tăng với tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích Anovarb ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 24911.517 1 24911.517 60.088 .000a
Residual 60114.395 145 414.582
Total 85025.912 146
a. Predictors: (Constant), Gia tri kinh te gia tang
b. Dependent Variable: Ty suat sinh loi cua tai san co phat sinh lai
“Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của học viên (2018)” Để đánh giá mối quan hệ tác động qua lại và hệ số của mơ hình hồi quy tuyến tính các kiểm định tham số β được tiến hành. Số liệu nghiên cứu cụ thể được trình bày trong bảng 4.11:
41