Biến số
Model 1 Model 2 Model 3
Beta Sig VIF Beta Sig VIF Beta Sig VIF
Ngành nghề kinh doanh -.164 .143 1.186 -.176 .118 1.227 -.180 .094 1.382 Quy mô vốn .005 .959 1.006 -.070 .521 1.153 -.002 .988 1.478 Xuất khẩu .050 .658 1.192 .031 .794 1.356 .237 .052 1.764 Chức vụ .171 .164 1.471 .096 .410 1.640 Giới tính .065 .549 1.158 -.091 .446 1.712
Bảng 3.10 Model Summary & ANOVA: Lợi nhuận giữ lại
Model Summary ANOVA
Model R Square R Square Change
Sig.F Change F Sig
1 .023 .023 .534 .734 .534
2 .091 .091 .266 1.287 .266
Tuổi -.131 .276 1.421 -.032 .787 1.680 Trình độ học vấn .067 .558 1.302 .147 .192 1.529 Khẩu vị rủi ro -.404** .000 1.460 Sự lạc quan .368** .010 2.378 Tính bất định -.373** .003 1.883 Sự chinh phục -.263* .026 1.647
Ghi chú: * là mức ý nghĩa 5%; ** là mức ý nghĩa 1%
Bảng 3.12 cho biết sự giải thích của các biến độc lập của từng mơ hình đối với biến vay ngắn hạn ngân hàng. Các biến đại diện cho ngành nghề kinh doanh,
quy mô vốn và yếu tố xuất khẩu giải thích khoảng 10% sự thay đổi đối quyết định tài trợ bằng nợ vay ngắn hạn trong khi đó tỷ lệ này cho các biến đại diện cho thông tin nhà quản lý cũng như đặc tính của nhà quản lý lần lượt là 17% và 39%.
Nhìn tiếp vào Bảng 3.13 cho thấy trong mơ hình 2, biến quy mơ có hệ số là - 0,24 với mức ý nghĩa 5% chứng tỏ những nhà quản lý làm việc ở cơng ty có quy mơ càng lớn thì càng khơng thích sử dụng vay ngắn hạn bởi vì họ cho rằng những cơng ty lớn thì rủi ro về dòng thu nhập thấp hơn nên việc tài trợ bằng nợ vay dài hạn sẽ là lựa chọn tối ưu hơn. Hệ số hồi quy của biến sự lạc quan trong mơ hình là khá lớn (hệ số 0,566 với mức ý nghĩa 1%) cho thấy những nhà quản lý càng lạc