CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
4.4 Kết quả kiểm định các giả thuyết hồi quy
4.4.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến tác giả sử dụng hệ số tương quan giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại phương sai. Theo Baltagi (2008), hệ số tương quan lớn hơn 0.8, nhân tử phóng đại phương sai lớn hơn 10 thì tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mơ hình.
Tác giả thực hiện đo lượng mối tương quan đơn tuyến tính dựa vào hệ số tương quan Pearson được nghiên cứu bởi Francis Galton (1880). Hệ số này nhạy cảm với các yếu tố tác động bên ngoài. Tác giả tập trung nhấn mạnh những hệ số tương quan có trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 để thấy được mức độ đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình.
Kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mơ hình theo bảng 4.7 cho thấy, không tồn tại các hệ số tự tương quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 nên không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết luận: Không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với tiêu chuẩn tương quan cặp
Bảng 4.7: Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
LLPTL Z-score CAP ROA Size Liquidity TAXATION OBSOTA SMD GDPG IR C(3) BSD TE
LLPTL 1.00 Z-score 0.11 1.00 CAP -0.20 0.18 1.00 ROA -0.15 -0.15 0.32 1.00 Size 0.46 0.01 -0.68 -0.30 1.00 Liquidity -0.06 0.04 0.10 0.16 -0.06 1.00 TAXATION -0.20 0.04 0.18 0.07 -0.21 0.07 1.00 OBSOTA 0.34 0.30 -0.27 -0.06 0.40 -0.02 -0.05 1.00 SMD 0.09 -0.05 -0.04 -0.05 0.12 -0.06 -0.09 0.03 1.00 GDPG 0.10 -0.14 -0.09 -0.14 0.24 -0.07 -0.14 0.02 0.56 1.00 IR 0.23 -0.04 -0.01 -0.10 0.15 -0.14 -0.07 -0.15 -0.36 0.21 1.00 C(3) -0.33 0.13 0.10 0.18 -0.36 0.15 0.10 0.07 -0.22 -0.38 -0.59 1.00 BSD 0.30 -0.10 -0.05 -0.20 0.30 -0.07 -0.20 -0.09 0.41 0.72 0.53 -0.62 1.00 TE 0.19 0.06 -0.13 0.10 0.20 -0.07 -0.10 0.20 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.00 1.00
4.4.2 Kiểm định đa cộng tuyến trong mơ hình:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai
Variable VIF 1/VIF
IR 5.18 0.19 BSD 4.63 0.22 SMD 4.18 0.24 Size 2.94 0.34 C(3) 2.86 0.35 GDPG 2.77 0.36 CAP 2.41 0.42 OBSOTA 1.5 0.67 Z-score 1.39 0.72 ROA 1.34 0.75 Liquidity 1.11 0.90 TE 1.11 0.90 TAXATION 1.1 0.91 Mean VIF 4.4
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập và tính tốn (Phụ lục 4)
Dựa vào bảng 4.8, kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai, cho thấy trung bình VIF của các biến trong mơ hình bằng 4.4 nhỏ hơn 10. Đồng thời có giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 10. Nên hiện tượng đa cộng tuyến không tồn tại trong mơ hình.
Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, hiện tượng đa cộng
khơng tồn tại trong mơ hình.
4.4.3 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liê ̣u bảng:
Hiê ̣n tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiê ̣u quả của ước lượng mơ hình, mất tính tin câ ̣y của kiểm đi ̣nh hê ̣ số. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi
Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Việc kiểm định sẽ dựa trên 4 mơ hình chính nghiên cứu được tác giả đề xuất cụ thể là các mơ hình sau:
Bảng 4.9: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của 4 mô hình hồi quy
Mơ hình Chi bình Phương (χ2) p-value 1 0.00 1.0000 2 0.00 1.0000 3 1092.22 0.0000 4 6872.61 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập và tính tốn (Phụ lục 5)
Từ bảng 4.9 kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata cho thấy kết quả với p-value của các mơ hình 3, 4 bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong các mơ hình này. Cịn kiểm định phương sai thay đổi ở mơ hình 1 và 2 thì chuỗi dữ liệu khơng tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.
4.4.4 Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liê ̣u bảng
Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian.
Hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến một số hậu quả như: uớc lượng OLS ước lượng tuyến tính khơng chệch nhưng khơng là ước lượng hiệu quả; phương sai các ước lượng OLS là bị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến phóng đại tỷ số t; các kiểm định thống kê như t và F khơng cịn tin cậy; cơng thức thơng thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của phương sai thực và trong một số trường hợp dường như ước lượng thấp của phương sai thực; có thể hệ số xác định khơng đáng tin cậy và dường như là nhận giá trị ước lượng cao; các phương sai và số tiêu chuẩn của dự đốn khơng có hiệu quả.
Hiê ̣n tượng tự tương quan phần dư có thể ảnh hưởng đến tính hiê ̣u quả của ước lượng mơ hình, mất tính tin câ ̣y của kiểm đi ̣nh hê ̣ số. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp được đề xuất bởi Wooldridge (2002) và Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Bảng 4.10: Kết quả kiểm tra tự tương quan trong các mơ hình
Mơ hình Chi bình Phương (χ2) p-value
1 - -
2 - -
3 22.135 0.0001
4 3.272 0.0825
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập và tính tốn (Phụ lục 6)
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata cho kết quả ở với p-value ở mơ hình 3, 4 đều nhỏ hơn α = 0.1. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10%
cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong các mơ hình này. Cịn lại mơ hình 1, 2 thì khơng thể kiểm tra vì gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến mạnh.