KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ ĐỊNH MƠ HÌNH HỒI QUY ĐA BIẾN

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin báo cáo tài chính phườngxã trên địa bàn huyện châu thành tỉnh bến tre (Trang 76 - 80)

CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIẾN CỨU VÀ BÀN LUẬN

4.5 KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ ĐỊNH MƠ HÌNH HỒI QUY ĐA BIẾN

Theo Hồng Trọng trong mơ hình hồi quy đa biến, để kiểm tra độ tin cậy của các ước lượng, trước hết cần phải kiểm tra 4 giả định dưới đây. Nếu như 4 giả định này bị vi phạm thì các ước lượng sẽ khơng cịn đáng tin cậy; 4 giả định cần kiểm tra gồm:

- Liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi - Các phần dư có phân phối chuẩn

- Khơng có hiện tượng tự tương quan - Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến

4.5.1 Kiểm định giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi

Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai khơng đổi: nếu giả định liên hệ

tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên. Nếu giả định tuyến tính được thỏa mãn (đúng) thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 của đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value). Và nếu phương sai khơng đổi thì các phần dư phải phân tán

ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi (Hồng & Chu – tập 1, 2008).

Đầu tiên là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu

đồ Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư khơng thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.

(Nguồn phân tích dữ liệu – Phụ lục số 4.15)

Hình 4.2: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy

Theo biểu đồ Scatterplort, các giá trị kỳ vọng được phân tán ngẫu nhiên thành một vùng nhất định. Vì vậy mà các giả thuyết tuyến tính khơng bị vi phạm hay nói cách khác đảm bảo được Độ tin cậy của mơ hình.

Đồ thị hình 4.2 từ nguồn phân tích dữ liệu cho thấy các giá trị sai số phân tán một cách ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình của phần dư trong 1 phạm vi cố định. Điều này chứng tỏ Phương sai của sai số là không đổi.

4.5.2 Kiểm định giả định các sai số có phân phối chuẩn

Nghiên cứu sử dụng Biểu đồ tuần số P-P Plot và Histogram để kiểm tra tính phân phối chuẩn của các phần dư.

(Nguồn phân tích dữ liệu – Phụ lục số 4.16)

Hình 4.3 Đồ thị Histogram của sai số đã chuẩn hóa

Đồ thị hình 4.3 từ nguồn phân tích dữ liệu cho thấy giá trị trung bình Mean nằm gần ngay 0. Có nghĩa là giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

(Nguồn phân tích dữ liệu – Phụ lục số 4.17)

Nhìn vào đồ thị P-P plot biểu diễn hầu hết các điểm quan sát thực tế tập trung gần như quanh đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dư có phân phối chuẩn. Dựa vào đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa cho thấy các giá trị dự đốn chuẩn hóa và hầu hết phần dư phân tán chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0.

4.5.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuổi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuổi thời gian) hoặc không gian (số liệu chéo).

4.5.4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến( Mối tương quan giữa các biến độc lập) lập)

Hiện tượng đa cộng tuyến theo Hoàng Trọng là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.

Khi có hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến các vấn đề sau: - Hạn chế giá trị của R2 (thường sẽ làm tăng)

- Làm đổi dấu các hệ số hồi quy

Kết quả của hiện tượng này sẽ làm cho nghiên cứu gặp khó khăn trong việc xác định ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Mặt khác làm cho các giá trị kiểm định thống kê có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn

Nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra hiện tượng này.Thường nếu R2

< 0.8 và VIF của 1 biến độc lập >5 hoặc hệ số Tolerance < 0.5 thì biến độc lập đó khơng có giá trị giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc trong mơ hình đa biến.

Bảng 4.15 trình bày bên trên cho thấy hệ số VIF của tất cả các biến độc lập đều <10 cho thấy giả định về hiện tượng đa cộng tuyến là phù hợp và không bị vi phạm.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin báo cáo tài chính phườngxã trên địa bàn huyện châu thành tỉnh bến tre (Trang 76 - 80)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(124 trang)