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 lƣợng F đƣợc sử dụng trong kiểm định này. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Từ phân tích phƣơng sai ANOVA (Analysis of Variance) của từng mơ hình hồi quy từ phụ lục 5 đến phụ lục 8, ta thấy tất cả các mơ hình hồi quy đều có xác suất rất nhỏ (sign <0.05) nên ta an tồn bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là có ít nhất 1 biến độc lập đƣa 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 tƣơng quan Pearson đã trình bày ở phần 3.2, tƣơng quan giữa một số biến độc lập tƣơng đối cao, cụ thể hệ số tƣơng quan giữa CCC với ACP, ICP lần lƣợt là 0.666 và 0,689. Vấn đề này phải đƣợc kiểm định để xem trong tất cả các mơ hình, hiện tƣợng đa cộng tuyến có xảy ra hay khơng.
Để phát hiện trƣờng hợp một biến có tƣơng quan tuyến tính mạnh với các biến cịn lại của mơ hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF-Variance Inflation
độ cộng tuyến đƣợc xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy đƣợc ƣớc lƣợng 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 của các mơ hình dao động trong khoảng từ 1,015 đến 1,427. Nhƣ vậy, ta có thể kết luận khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến trong các mơ hình hồi quy.
4.4.3 Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình cũng nhƣ kiểm định vấn đề đa cộng tuyến, bƣớc tiếp theo ta phải kiểm định xem trong mô hình, hiện tƣợng tự tƣơng quan có xảy ra hay khơng. Khi có hiện tƣợng tự tƣơng quan, tuy các ƣớc lƣợng OLS vẫn là các ƣớc lƣợng không chệch nhƣng chúng không phải là ƣớc lƣợng hiệu quả nữa. Nói cách khác, ƣớc lƣợng OLS không phải là ƣớc lƣợng không chệch tốt nhất. Phƣơng pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện có tự tƣơng quan xảy ra trong mơ hình hồi quy hay khơng là kiểm định d của Durbin – Watson.
Ta dùng phƣơng pháp kinh nghiệm nhƣ sau:
Khi 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tƣơng quan. Khi 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan dƣơng. Khi 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan âm.
Từ kết quả hồi quy OLS, ta thấy giá trị d của các mơ hình hồi quy lần lƣợt là 1,841; 1,677; 1,855; 1,942. Nhƣ vậy, ta có thể kết luận khơng có hiện tƣợng tự tƣơng 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 đƣợc là một mơ hình tốt vì phù hợp với tập dữ liệu, đồng thời không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến hay tự tƣơng quan trong mơ hình.
Bằng phƣơng pháp phân tích thống kê mơ tả, tƣơng quan và phân tích hồi quy, 04 biến độc lập (ACP, ICP, APP, CCC) lần lƣợt đƣợc đƣa vào mơ hình cùng với 03 biến kiểm sốt (SIZE,DEBT,SGROW) để kiểm tra 04 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, ROA có mối tƣơng quan nghịch với ACP, ICP, CCC và có mối tƣơng quan thuận với APP và đều có ý nghĩa thống kê. Khi rút ngắn kỳ thu tiền bình quân, kỳ luân chuyển hàng tồn kho, chu kỳ luân chuyển tiền mặt sẽ cải thiện tỷ suất sinh lợi của công ty thực phẩm. Kết quả cũng cho thấy việc kéo dài thời gian thanh tốn cho nhà cung cấp cũng góp phần làm cải thiện tỷ suất sinh lợi. Ngồi ra, kết quả cịn phát hiện ra rằng những cơng ty có quy mơ lớn thì hoạt động kém hiệu quả hơn các cơng ty có quy mơ nhỏ hơn. Những cơng ty sử dụng nợ nhiều hơn sẽ có tỷ suất sinh lợi thấp hơn cơng ty sử dụng ít nợ hơn. Sau cùng biến SGROW có mối tƣơng quan thuận chiều với ROA. Tóm lại, từ kết quả hồi quy, ta chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4.