4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Các kiểm định thống kê
4.4.1 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Vấn đề quan tâm đầu tiên sau khi xây dựng mơ hình là ta phải xem xét độ phù hợp
của mơ hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi
quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết H0: R2 = 0. Đại lượng F được sử dụng trong
kiểm định này. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Từ phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance) của từng mơ hình hồi quy từ phụ lục 2 đến phụ lục 5, ta thấy tất cả các mơ hình hồi quy đều có xác suất rất nhỏ (sig<0.05) nên ta an toàn bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là có ít nhất một biến độc lập đưa vào mơ hình là có giải thích cho biến phụ thuộc. Do đó, ta kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
4.4.2 Kiểm định vấn đề đa cộng tuyến
Trong ma trận tương quan Pearson đã trình bày ở phần 4.2, tương quan giữa một số biến độc lập tương đối cao, cụ thể hệ số tương quan giữa CCC với ACP, ITID lần lượt là 0.721 và 0.842. Vấn đề này phải được kiểm định để xem trong tất cả các mơ hình, hiện tượng đa cộng tuyến có xảy ra hay khơng.
Để phát hiện trường hợp một biến có tương quan tuyến tính mạnh với các biến cịn lại của mơ hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF-Variance Inflation Factor). Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, theo quy tắc kinh nghiệm khi VIFj>10 thì mức độ cộng tuyến được xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng
với độ chính xác khơng cao.
Từ kết quả hồi quy OLS, ta thấy giá trị VIF của tất cả các hệ số trong các mơ hình hồi quy dao động trong khoảng từ 1.055 đến 1.636. Như vậy, ta có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến trong các mô hình hồi quy.
4.4.3 Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình cũng như kiểm định vấn đề đa cộng tuyến, bước tiếp theo ta phải kiểm định xem trong mô hình, hiện tượng tự tương quan có xảy ra hay khơng. Khi có hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng không chệch nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa. Nói cách khác, ước lượng OLS không phải là ước lượng không chệch tốt nhất. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện có tự tương quan xảy ra trong mơ hình hồi quy hay khơng là kiểm định d của Durbin - Watson.
Ta dùng phương pháp kinh nghiệm như sau:
dương.
Từ kết quả hồi quy OLS, ta thấy giá trị d của các mơ hình hồi quy lần lượt là 1,375; 1,360; 1,327; 1,348. Như vậy, ta có thể kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong các mơ hình hồi quy.
Tóm lại, qua các thủ tục kiểm định cần thiết, ta thấy mơ hình hồi quy xây dựng được là một mơ hình tốt vì phù hợp với tập dữ liệu, đồng thời không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay tự tương quan trong mơ hình.
4.5 Kết luận
Bằng phương pháp phân tích thống kê mơ tả, tương quan và phân tích hồi quy, bốn biến độc lập (ACP, ITID, APP, CCC) lần lượt được đưa vào mơ hình cùng với bốn biến kiểm soát (LOS, CR, DR và FATA) để kiểm tra bốn giả thuyết H1, H2, H3, H4. Kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch chiều có ý nghĩa thống kê giữa quản trị vốn luân chuyển và lợi nhuận. Cụ thể, NOP có mối tương quan nghịch với CCC, ACP, ITID và LOS và có mối tương quan thuận với APP, CR, DR và FATA và đều có ý nghĩa thống kê (trừ biến kiểm soát FATA là khơng có ý nghĩa thống
kê). Khi rút ngắn kỳ thu tiền bình quân, kỳ luân chuyển hàng tồn kho, chu kỳ luân chuyển tiền sẽ cải thiện tỷ suất sinh lợi của công ty. Kết quả cũng cho thấy việc trì hỗn các khoản thanh toán cho nhà cung cấp cũng góp phần làm tăng tỷ suất sinh lợi. Ngoài ra, kết quả còn phát hiện ra rằng quy mơ càng lớn thì NOP càng thấp. Những công ty sử dụng nợ nhiều hơn sẽ có lợi nhuận cao hơn cơng ty sử dụng ít nợ hơn. Sau cùng biến CR có mối tương quan thuận chiều với NOP. Tóm lại, từ kết quả hồi quy, ta chỉ chấp nhận giả thuyết H1 và H2.