CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3 Phân tích hiện tượng đa cộng tuyến bằng kiểm định VIF
4.3.1. Kết quả hồi quy Pool OLS
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy OLS
LEV Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.Interval]
SIZE .0537498 .0058011 9.27 0.000 .0423611 .0651386 ASSET .0178681 .0340481 0.52 0.600 -.0489751 .0847113 ROA -.5060649 .0667585 -7.58 0.000 -.6371253 -.3750046 STATE .0768749 .0174155 4.41 0.000 .0426848 .1110649 NEDs -.1990523 .0382716 -5.20 0.000 -.2741872 -.1239175 GROW .0003825 .000244 1.57 0.117 -.0000966 .0008616 _cons -.8595538 .1668989 -5.15 0.000 -1.18721 -.5318977 F( 6, 734) 34.75 Prob > F 0.0000 R-squared 0.2212 Adj R- squared 0.2149
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 4)
Từ mơ hình OLS, tá có thể thấy giá trị kiểm định F: Prob>F=0.0000 vì vậy mơ hình này phù hợp. Từ kết quả mơ hình ta có hệ số R-squared = 0,2212 và 4 biến độc lập là quy mô (Size), lợi nhuận trước thuế (ROA), sở hữu nhà nước (State) và thành viên HĐQT không tham gia điều hành (NEDs), đều có mức ý nghĩa sig < 0,01, tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có mức ý nghĩa 1%. Bên cạnh đó, biến độc lập tài sản cố định (ASSET) có mức ý nghĩa 0,6 và tăng trưởng tài sản (GROW) có mức ý nghĩa 0,11 >0,05 tức biến độc lập này đưa vào mô hình khơng thực sự có độ tin cậy cao về mối tương quan.
Đồng thời, qua chỉ số kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta có hệ số hồi quy F= 34,75% với mức ý nghĩa rất nhỏ hơn 1%, do đó mơ hình này là phù hợp.
Dấu tương quan trong mơ hình với phương pháp Pool OLS: với biến phụ thuộc là LEV trong mơ hình OLS có kết quả là STATE, SIZE có ý nghĩa thống kê trong mơ hình với sự ảnh hưởng cùng chiều với biến LEV (α<1%), tương tự các biến ROA, NEDs lại có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc LEV (α<1%). Biến GROW, ASSET tác động đồng biến với biến phụ thuộc tuy nhiên khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình (α>10%).
Điểm cần lưu ý ở đây là hệ số R-squared ở mức vừa phải là 22,12%, điều này có nghĩa mơ hình giải thích được tương đối kết quả về ảnh hưởng đến quyết định địn bẩy của cơng ty.
KIỂM ĐỊNH WHITE
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển có một giả thuyết quan trọng là các yếu tố nhiễu ui (hay còn gọi là phần dư residuals) xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai khơng thay đổi. Ngược lại, nếu có sự hiện diện của phương sai thay đổi, các ước lượng này khơng cịn có phương sai nhỏ nhất hay là các ước lượng hiệu quả, mặc dù phương sai thay đổi khơng làm mất đi tính chất khơng thiên lệch và nhất quán của các ước lượng OLS. Khi có phương sai thay đổi, các phương sai của các ước lượng OLS khơng được tính từ các cơng thức OLS thơng thường. Nhưng nếu ta vẫn sử dụng các công thức OLS thông thường, các kiểm định t và F dựa vào chúng có thể gây ra những kết luận sai lầm.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mơ hình hồi quy đối với dữ liệu bảng panel data sử dụng phương pháp OLS
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định White
White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(34) = 155.15
Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 5)
Với kết quả Prob> chi2=0.0000 tức là p-value <5% thì bác bỏ giả thiết H0: Phương sai không thay đổi. Như vậy mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Phân tích hiện tượng đa cộng tuyến bằng kiểm định VIF
Như đã đề cập ở trên qua kết quả phân tích tương quan giữa các biến, cho thấy có thể có hiện tượng đa cộng tuyến. Đây là thước đo mức độ trong đó phương sai của ước lượng bị phóng đại do đa cộng tuyến. Để nhận biết về vấn đề đa cộng tuyến trong mơ hình này một cách chắc chắn hơn, tác giả sử dụng kiểm định VIF.
Bảng 4.5: Kiểm định VIF
BIẾN VIF 1/VIF
STATE 1.02 0.979023 SIZE 1.02 0.984205 NEDs 1.02 0.984405 ROA 1.01 0.991529 ASSET 1.01 0.992191 GROW 1.01 0.993132 TRUNG BÌNH VIF 1.01
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (Phụ lục 3)
Kết quả kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF bằng Stata được thể hiện ở Bảng 4.5 cho thấy VIF trung bình chỉ ở mức 1,01 và giá trị VIF cao nhất là 1,02 thấp nhất là 1,01 đều nhỏ hơn 10 (đây là mức xảy ra đa cộng tuyến), từ đó có thể nhận định rằng giữa các biến khơng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo hay ở mức nghiêm trọng và gây ảnh hưởng đến việc ước lượng.