CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 Kết quả nghiên cứu
4.1.4 Kiểm định mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến
hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng
trên SGDCK Việt Nam
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .572a .328 .303 .05590 .328 13.059 5 134 .000 1.770
a. Predictors: (Constant), TLTVkhongdieuhanhtrongHĐQT, TLSHvoncodongnuocngoai, Khanangthanhtoan, Quymocongty, Congtykiemtoan
b. Dependent Variable: CBTT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả nghiên cứu ở bảng 4.5 cho thấy hệ số Sig của F change = 0,000 < 0,005 nên bác bỏ giả thiết “H0: Mơ hình khơng phù hợp” nên mơ hình hồi quy là phù hợp và hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,303 nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính ảnh hưởng 30,3% tới biến phụ thuộc. Nói cách khác, mơ hình hồi quy này giải thích được 30,3% mức độ CBTT, các phần còn lại là do sai số và các nhân tố khác. Đồng thời, kết quả giá trị hệ số tương quan R = 0,572 > 0,5 nên biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình hồi quy có mối quan hệ tương quan với nhau. Trong kiểm định Durbin Watson có giá trị hệ số D = 1,770 trong khoảng 1 < D < 3 nên mơ hình hồi quy khơng có hiện tượng tự tương quan của các phần dư. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu ở bảng 4.3 cho thấy các biến độc lập có hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 nên mơ hình hồi quy khơng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Từ các kết quả trên thì đây là mơ hình thích hợp sử dụng để đo lường ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Theo biểu đồ phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa ở hình 4.1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi, giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Kiểm định giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Hình 4.2: Biểu đồ P-P Plot của phần dư đã được chuẩn hóa
quan sát trong biểu đồ phân tán xung quanh đường chéo kỳ vọng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ Histogram của phần dư đã được chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả từ biểu đồ Histogram của phần dư đã được chuẩn hóa ở hình 4.3 cho thấy phân phối của phần dư có độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,984 (gần bằng 1). Đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ và đường cong này phân bố đều ở hai bên. Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Từ kết quả kiểm định mơ hình hồi quy đa biến bên trên cho thấy mơ hình hồi quy đa biến này thích hợp sử dụng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập (quy mô công ty, khả năng thanh tốn, TLSH vốn cổ đơng nước ngồi, cơng ty kiểm tốn, TLTV khơng điều hành trong HĐQT) đến biến phụ thuộc (mức độ CBTT của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trong BCTN).
Hình 4.4: Mơ hình hồi quy các nhân tố có ảnh hưởng đến mức độ CBTT của các CTNY ngành hàng tiêu dùng
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
TLTV không điều hành trong HĐQT* 0,267 Cơng ty kiểm tốn* 0,04 Quy mơ cơng ty* 0,017 Khả năng thanh tốn* 0,003 TLSH vốn cổ đơng nước ngồi* 0,001 0,286 Mức độ CBTT
4.1.5 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến mức
độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK
TP.HCM
Tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến
mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK Việt
Nam đã được kiểm định tiếp tục phân tích hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK TP. HCM.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy đa biến lần đầu - HSX
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .593 .204 2.908 .005 Quymocongty -.003 .012 -.024 -.242 .810 .882 1.134 Khananthanhtoan .003 .001 .327 3.388 .001 .937 1.067 TLSHvoncodongnuocngoai .002 .000 .430 4.480 .000 .950 1.053 Congtykiemtoan .036 .015 .270 2.426 .018 .708 1.413 TLTVkhongdieuhanhtrongHĐQT .259 .102 .277 2.551 .013 .740 1.351 a. Dependent Variable: CBTT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Từ bảng 4.6 cho thấy nhân tố quy mô công ty không ảnh hưởng đến mức độ CBTT (Sig = 0,81 > 0,05). Sau khi loại biến quy mô công ty, kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK TP. HCM như sau:
Bảng 4.7: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy đa biến lần cuối - HSX
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .548 .086 6.355 .000 Khananthanhtoan .003 .001 .323 3.425 .001 .970 1.031 TLSHvoncodongnuocngoai .002 .000 .427 4.518 .000 .965 1.036 Congtykiemtoan .037 .014 .277 2.598 .012 .759 1.317 TLTVkhongdieuhanhtrongHĐQT .261 .100 .280 2.602 .011 .746 1.340 a. Dependent Variable: CBTT
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến – HSX
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .663a .440 .406 .05006 .440 12.774 4 65 .000 1.711
a. Predictors: (Constant), TLTVkhongdieuhanhtrongHĐQT,Khanangthanhtoan, TLSHvoncodongnuocngoai, Congtykiemtoan
b. Dependent Variable: CBTT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến từ bảng 4.7 và bảng 4.8 cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,406 nghĩa là mơ hình hồi quy này giải thích được 40,6% mức độ CBTT và phương trình mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến của các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK TP.HCM như sau:
Y = 0,003*X3 + 0,002*X8 + 0,037*X9 + 0,261*X10 + 0,548
Hoặc: Mức độ CBTT = 0,003*Khả năng thanh tốn + 0,002*TLSH vốn cổ đơng nước ngồi + 0,037*Cơng ty kiểm tốn + 0,261*TLTV khơng điều hành trong HĐQT + 0,548
4.1.6 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK Hà Nội
Tác giả cũng sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK Việt Nam đã được kiểm định để tiếp tục phân tích hồi quy tuyến tính đa biến các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK Hà Nội.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy đa biến lần đầu - HNX Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .541 .197 2.752 .008 Quymocongty .009 .013 .077 .673 .503 .975 1.026 Khananthanhtoan .003 .001 .282 2.452 .017 .973 1.028 TLSHvoncodongnuocngoai -.001 .001 -.111 -.905 .369 .862 1.160 Congtykiemtoan .034 .016 .283 2.163 .034 .750 1.334 TLTVkhongdieuhanhtrongHĐQT .111 .115 .133 .962 .340 .673 1.486 a. Dependent Variable: CBTT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Từ bảng 4.9 cho thấy các nhân tố khả năng thanh tốn, cơng ty kiểm tốn có ảnh hưởng đến mức độ CBTT (Sig < 0,05). Sau khi loại các biến không ảnh hưởng đến mức độ CBTT, tác giả tiếp tục phân tích hồi quy tuyến tính đa biến hai nhân tố khả năng thanh tốn, cơng ty kiểm toán.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy đa biến lần hai - HNX
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) .752 .013 57.917 .000
Khanangthanhtoan .003 .001 .294 2.576 .012 .992 1.009
Congtykiemtoan .024 .014 .199 1.748 .085 .992 1.009
a. Dependent Variable: CBTT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Từ bảng 4.10 cho thấy nhân tố cơng ty kiểm tốn cũng không ảnh hưởng đến mức độ CBTT (Sig > 0,05). Nên sau khi loại biến cơng ty kiểm tốn, tác giả phân tích hồi quy đơn biến khả năng thanh toán với biến mức độ CBTT, để xem nhân tố này có ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK Hà Nội.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy đơn biến - HNX
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
.764 .011 68.323 .000
Khanangthanhtoan .003 .001 .312 2.708 .009 1.000 1.000
a. Dependent Variable: CBTT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến – HNX
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .312a .097 .084 .05787 .097 7.333 1 68 .009 1.770
a. Predictors: (Constant), Khanangthanhtoan b. Dependent Variable: CBTT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến từ bảng 4.11 và bảng 4.12 cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,084 nghĩa là biến khả năng thanh tốn trong mơ hình chỉ ảnh hưởng 8,4% tới biến mức độ CBTT và phương trình mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến của nhân tố khả năng thanh toán ảnh hưởng đến mức độ CBTT trong BCTN của các CTNY ngành hàng tiêu dùng trên SGDCK Hà Nội như sau:
Y = 0,003*X3 + 0,764 hoặc Mức độ CBTT = 0,003*Khả năng thanh toán + 0,764