Z_SCORE LLR LEV NIR CTI LDR LAD GDP INF
Z_SCORE 1.0000 LLR 0.4415 1.0000 LEV 0.4784 0.4861 1.0000 NIR 0.1263 0.1904 0.1698 1.0000 CTI -0.5413 -0.5166 -0.5096 -0.2162 1.0000 LDR 0.2802 0.2264 0.2322 0.0429 -0.6118 1.0000 LAD -0.1752 -0.1916 -0.1591 -0.4814 0.1441 0.0359 1.0000 GDP -0.1341 -0.1714 -0.1835 -0.1860 0.2507 -0.1711 0.0574 1.0000 INF -0.1836 -0.0769 -0.0698 -0.1842 0.0411 -0.0255 0.2454 0.1788 1.0000
(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)
Tất cả các biến độc lập trong mơ hình thì hệ số tương quan giữa các biến không cao theo tiêu chuẩn của Gurajati đã nghiên cứu là mức 0.8 chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
4.2.2 Phân tích hồi quy với phương pháp OLS, FEM và REM
Nghiên cứu này sẽ sử dụng các hồi quy về biến phụ thuộc dựa trên 03 cách: mơ hình hồi quy Pooled, mơ hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects) và mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random effects). Cách đầu tiên là cách đơn giản nhất dùng cho hồi quy dữ liệu bảng. Về mặt lý thuyết, hồi quy này giả định các giá trị trung bình và mối quan hệ liên tục giữa tất cả các biến, bỏ qua thời gian và cắt ngang các hiệu ứng. Mơ hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects) và mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random effects) được đưa vào để phân tích dữ liệu bảng.
Xem xét những nhân tố riêng đặc biệt ảnh hưởng đến các biến độc lập. Nó cũng loại bỏ các tính năng đổi theo thời gian để đánh giá hiệu quả ròng của các biến giải thích. Đó là những lý do tại sao FEM giả định rằng có tồn tại khơng có tự tương quan trong mơ hình. Mặt khác, REM bao gồm các biến đổi theo thời gian vào quá trình của nó. Các biến ở đây được coi là ngẫu nhiên và không tương quan giữa các lỗi và các biến. Vì vậy, tự tương quan là một vấn đề nghiêm trọng mà REM phải đối phó với. Chú ý rằng, nó là thường tin rằng REM có thể loại trừ các lỗi biến ngẫu nhiên từ mơ hình. Để có thể hiểu hai mơ hình, mơ hình nào là phù hợp hơn, sử dụng tương quan Random Effects - Haussmann thử nghiệm được thực hiện trong chương trình Eviews.
Kết quả hồi quy cho mơ hình OLS:
Phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ định lượng giữa biến phụ thuộc Z-score, và các biến độc lập bao gồm: LLR, LEV, NIR, CTI, LDR, LAD, GDP và INF.