Biến số
Model 1 Model 2 Model 3
Beta Sig VIF Beta Sig VIF Beta Sig VIF
Ngành nghề kinh doanh .195 .072 1.186 .165 .123 1.227 .165 .108 1.382 Quy mô vốn .230 .022 1.006 .202 .052 1.153 .249* .020 1.478 Xuất khẩu -.048 .657 1.192 -.142 .206 1.356 -.180 .120 1.764 Chức vụ .192 .101 1.471 .100 .367 1.640 Giới tính .205 .049 1.158 .087 .440 1.712
Bảng 3.14 Model Summary & ANOVA: Vay dài hạn ngân hàng
Model Summary ANOVA
Model R Square R Square Change
Sig.F Change F Sig
1 .087 .087 .036 2.970 .036
2 .179 .179 .011 2.801 .011
Tuổi -.044 .702 1.421 .047 .674 1.680 Trình độ học vấn -.082 .452 1.302 -.007 .945 1.529 Khẩu vị rủi ro .039 .707 1.460 Sự lạc quan -.064 .631 2.378 Tính bất định .115 .332 1.883 Sự chinh phục .531** .000 1.647
Ghi chú: * là mức ý nghĩa 5%; ** là mức ý nghĩa 1%
Bảng 3.16 cho thấy cả ba mơ hình đều có Sig < 0,01 nên dự đoán rằng các
hệ số hồi quy của phương trình sẽ góp phần giải thích tốt cho sự thay đổi của biến phụ thuộc. Các biến đại diện cho thông tin về công ty giải thích 19% sự thay đổi
trong quyết định phát hành trái phiếu và tăng lên 7% khi cho thêm các biến đại
diện cho thông tin nhà quản lý ở mơ hình thứ 2 và tăng thêm 7% khi đưa thêm các biến đại diện cho đặc điểm nhà quản lý ở mơ hình thứ 3.
Bảng 3.17 cho thấy biến quy mô trong tất cả các mơ hình đều có hệ số
dương và lớn hơn 0,3 với mức ý nghĩa 1% cho thấy các nhà quản lý làm việc cho các cơng ty có quy mơ càng lớn thì thích sử dụng phát hành trái phiếu hơn. Kết quả này góp phần làm rõ hơn cho các kết quả trước đó khi xem xét biến quy mơ đối với việc sử dụng nợ vay dài hạn. Tương tự khi xem xét biến lạc quan với việc tài trợ