Ghi chú: *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA)
Tên biến ∆CashHoldings CashFlow Neg Q Size Expenditure Acquisition ∆NCWC ShortDebt
∆CashHoldings 1.0000 CashFlow 0.082*** 1.000 Neg -0.043* -0.230*** 1.000 Q 0.094*** 0.236*** -0.097*** 1.000 Size -0.015 -0.064** -0.048* 0.255*** 1.000 Expenditure -0.117*** 0.064** -0.032 0.046* 0.096*** 1.000 Acquisition -0.006 -0.021 -0.016 -0.053** 0.013 -0.035 1.000 ∆NCWC -0.185*** -0.023 -0.016 -0.019 -0.027 -0.082*** -0.056** 1.000 ShortDebt -0.018 -0.106*** 0.047* -0.051** 0.038 -0.072*** -0.009 0.000 1.000
4.3. Kiểm định các khuyết tật của mơ hình và sự phù hợp của phương pháp
GMM
4.3.1. Kiểm định các khuyết tật của mơ hình
• Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Từ kết quả ma trận tương quan cho thấy, hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình khơng quá cao. Tương quan cao nhất là giữa biến Tobin’s Q và biến CashFlow với hệ số tương quan là 0.236 nhỏ hơn 0.8 có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và dựa vào kết quả kiểm định nhân tố phóng đại phương sai (VIF) được trình bày torng bảng 4.3 cho thấy khơng có giá trị nào lớn hơn 10. Kết quả này cho thấy mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Khi mơ hình bị hiện tượng đa cộng tuyến thì việc ước lượng các hệ số không đạt hiệu quả do phương sai của ước lượng lớn, khoảng tin cậy của ước lượng rộng, các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên rất nhạy với những thay đổi nhỏ của dữ liệu, dấu các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai.