CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 Thực trạng độ tin cậy BCTC của các cơng ty có vốn đầu tƣnƣớc ngoài
4.1.5 Kiểm tra kết quả hồi quy
Tiến hành kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, ta đƣợc hình 4.5 nhƣ sau:
_cons .6881628 3.977154 0.17 0.863 -7.106917 8.483242 X5 5.592501 1.002086 5.58 0.000 3.62845 7.556553 X4 -8.207694 3.181891 -2.58 0.010 -14.44409 -1.971302 X3 .2662115 .1292752 2.06 0.039 .0128367 .5195863 X2 5.987155 1.069807 5.60 0.000 3.890371 8.083939 X1 -5.726815 .9888438 -5.79 0.000 -7.664914 -3.788717 Y Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -38.707836 Pseudo R2 = 0.7939 Prob > chi2 = 0.0000 LR chi2(5) = 298.16 Logistic regression Number of obs = 332 Iteration 6: log likelihood = -38.707836
Iteration 5: log likelihood = -38.707836 Iteration 4: log likelihood = -38.709059 Iteration 3: log likelihood = -38.913916 Iteration 2: log likelihood = -44.972551 Iteration 1: log likelihood = -72.947411 Iteration 0: log likelihood = -187.78587
Hình 4.5 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình định lƣợng đƣợc tác giả xem xét thông qua hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF – Variance inflation factor).Trong nghiên cứu thực nghiệm, nếu VIF vƣợt q giá trị 10 thì có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.Ngƣợc lại, VIF nhỏ hơn 10 thì mơ hình nghiên cứu đƣợc cho là khơng có hiện tƣợng đa công tuyến xảy ra.Tuy nhiên, nếu VIF < 2 sẽ không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Dựa vào hình 4.5 cho thấy các biến trong mơ hình có hệ sống VIF trung bình là 1,81, nhƣ vậy có nghĩa là mơ hình khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Hay nói cách khác, trong mơ hình các biến độc lập khơng có mối quan hệ với nhau
Ngồi ra, tác giả tiến hành xác định ý nghĩa thống kê cho các hệ số hồi quy thông qua kiểm định Wald, sử dụng lệnh Test kiểm định liệu có các yếu tố riêng biệt có đồng thời bằng khơng và kiểm cho từng biến độc lập, tác giả thu đƣợc kết quả nhƣ sau: Mean VIF 1.81 X4 1.03 0.972961 X3 1.15 0.868561 X5 1.22 0.817363 X1 2.59 0.386045 X2 3.06 0.327166 Variable VIF 1/VIF
Hình 4.6 Kiểm định Wald Test
Dựa vào kết quả trên, mơ hình có ít nhất 1 biến khác 0.
Prob > chi2 - Là xác suất thu thập thống kê cho rằng giả thuyết H0 là đúng. Nói cách khác, đây là xác suất thu đƣợc số liệu thống kê. Mơ hình tổng thể có ý nghĩa thống kê khi giá trị Prob > chi2 = 0,0000 nhỏ hơn 0,05, điều này cho thấy tất cả hệ số của các biến trong mơ hình cóp kết quả khác 0 và mơ hình phù hợp
Dựa trên kết quả kiểm định Wald, Các biến độc lập đều cho thấy giá trị (Sig.Wald) < 0,05 cho thấy các biến này có ý nghĩa tác động đến biến phụ thuộc (Độ tin cậy của BCTC).
Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mơ hình
Để kiểm định mức độ dự báo chính xác của mơ hình, tác giả sử dụng lệnh Estat Classification trong STATA để phân tích mức độ dự báo chính xác của mơ hình, kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
Prob > chi2 = 0.0000 chi2( 5) = 37.25 ( 5) [Y]X5 = 0 ( 4) [Y]X4 = 0 ( 3) [Y]X3 = 0 ( 2) [Y]X2 = 0 ( 1) [Y]X1 = 0 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Hình 4.7 Phân tích dự báo chính xác của mơ hình
Theo kết quả phân tích:
- Đối với doanh nghiệp có BCTC đáng tin cậy gồm 248 quan sát, mơ hình dự báo chính xác 240 trƣờng hợp, vậy tỷ lệ đúng là 96,77%
- Đối với doanh nghiệp có BCTC khơng đáng tin cậy gồm 84 quan sát, mơ hình dự báo chính xác 78 trƣờng hợp, tỷ lệ đúng là 92,86%
- Tỷ lệ dự báo đúng của tồn bộ mơ hình là 95,78%