4.2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
4.2.3.3. Kiểm định phần dư ei (sai số)
- Kiểm định tính độc lập của phần dư (khơng có tương quan giữa các phần
dư):
Sự tồn tại của phần dưei là do các nguyên nhân: khơng đưa hết các biến có ảnh hưởng vào mơ hình, chọn sai dạng quan hệ, sai số trong đo lường các biến…
Các phần dư này có thể xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi theo thời gian và
không gian. Để mô hình có ý nghĩa thống kê thì các phần dư này phải ngẫu nhiên, độc lập và có phân phối chuẩn.
Đại lượng thống kê Durbin- Watson (d) có thể dùng để kiểm định mối tương
quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành
kiểm định như sau:
Bảng 4.13. Bảng thống kê đại lượng Durbin- Watson.
Variables Entered/Removedb
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 Tam chan thue phi no, Tang truong, Tinh thanh khoan, Co cau tai san, Loi nhuan: ROAa
. Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .819a .671 .647 .1102366 2.144
a. Predictors: (Constant), Tam chan thue phi no, Tang truong, Tinh thanh khoan, Co cau tai san, Loi nhuan: ROA
b. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Kết quả từ phần mềm SPSS cho thấy d=2.144. Tra bảng Durbin- Watson với
5 biến độc lập và 74 quan sát sẽ cho ra kết quả dL= 1.487, dU= 1.770 và 4-dL=
2.513, 4-dU= 2.230. Giá trị d=2.144 tính được nằm trong miền chấp nhận giả thuyết
H0: khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất.
0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4
- Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính giữa phần dư và giá trị dự đốn:
Để kiểm tra độ phù hợp của mơ hình hồi quy và giảđịnh về sai số thực (phần
dư) ei là biến ngẫu nhiên, độc lập, có phân phối chuẩn và phương sai không đổi, tác
giả sử dụng biểu đồ phân tán giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized predicted
value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized residual).
Có tự tương quan thuận chiều (dương)
Miền khơng có kết luận
Chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan chuỗi bậc
nhất Miền khơng có kết luận Có tự tương quan ngược chiều (âm)
Hình 4.1. Đồ thị phân tán giá trị dự đốn chuẩn hóa và phần dư chuẩn hóa.
Quan sát trên hình 4.1, các điểm kết hợp giữa giá trị dự đoán chuẩn hóa và
phần dư chuẩn hóa phân tán khá đều quanh tung độ và hoành độ gốc. Do vậy có thể
kết luận mơ hình phù hợp với quan hệ tuyến tính và phần dư là biến ngẫu nhiên.
Bảng thống kê phần dư (Residual) 4.14 cho thấy phần dư có biến thiên
nhưng giá trị trung bình bằng 0.
Bảng 4.14. Bảng thống kê phần dư.
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.038018 .813947 .610758 .1520215 74 Residual -.2495962 .2438415 .0000000 .1063944 74 Std. Predicted Value -4.268 1.337 .000 1.000 74
Std. Residual -2.264 2.212 .000 .965 74
a. Dependent Variable: Don bay tai chinh
Kolmogorov –Smirnov test được sử dụng để kiểm định giả thuyết phân phối
của dữ liệu có phù hợp với phân phối lý thuyết khơng. Nó tiến hành xét các sai lệch
tuyệt đối lớn nhất giữa hai đường phân phối tích lũy thực nghiệm và lý thuyết, sai
lệch tuyệt đối càng lớn thì giả thuyết H0 cảng dễ bị bác bỏ.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư chuẩn hóa với giả thuyết H0: Tổng thể của biến phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) có phân phối chuẩn.
Bảng 4.15. Bảng thống kê kiểm định Kolmogorov –Smirnov.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Standardized Residual 74 .0000000 .96514602 -2.26419 2.21198
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Standardized Residual N 74 Mean .0000000 Normal Parametersa Std. Deviation .96514602 Absolute .101 Positive .064
Most Extreme Differences
Negative -.101
Kolmogorov-Smirnov Z .868
Asymp. Sig. (2-tailed) .438
a. Test distribution is Normal.
Giá trị Sig.=0.438 trong bảng 4.15 lớn hơn cả mức ý nghĩa 10% nên giả
thuyết H0 không thể bị bác bỏ với độ tin cậy 90%. Do đó chấp nhận giả thuyết H0 và
Hình 4.2. Đồ thị phân phối tần số của phần dư chuẩn hóa.
Quan sát trên hình 4.2 có thể thấy trị trung bình số dư chuẩn hóa (Mean) xấp
xỉ 0 và độ lệch chuẩn (Std. Dev.) bằng 0.965 nên cũng có thể kết luận giả thuyết
phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.