Mơ hình hồi qui tuyến tính bội có dạng tổng quát:
TDE = β0 + β1.ROA + β2.lnSIZE + β3.TANG + β4.GROWTH + β5.TAX + εi Trong đó:
βi: hệ số hồi qui riêng phần đo lường sự thay đổi trong giá trị trung
bình biến phụ thuộc TDE khi biến độc lập Xi thay đổi một đơn vị và các biến
độc lập khác giữ nguyên không đổi. εi : sai số của mơ hình
Sử dụng phần mềm SPSS 16.0 và phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường (Ordinary least square – OLS) để xác định hệ số hồi qui βi. Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội ta xem xét mối
tương quan tuyến tính giữa các biến ở bảng ma trận hệ số tương quan. Trên cơ sở kết quả có được sau khi chạy chương trình sẽ tiến hành viết phương trình các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu. Kiểm định độ
phù hợp của mơ hình nghĩa là kiểm định βi để biết biến độc lập có thể giải
thích cho biến phụ thuộc khơng? Đánh giá độ phù hợp của mơ hình qua hệ số xác định điều chỉnh Ra2 (Adjusted R Square) để xác định khả năng giải thích của mơ hình trong thực tiễn.
Mối tương quan tuyến tính giữa các biến
Bảng 2.7 ma trận tương quan giữa các biến
TDE ROA TANG GROWTH TAX LNSIZE
TDE 1 -0,342** 0,094 0,393** -0,319** 0,264* ROA 1 -0,163 0,000 0,206 0,063 TANG 1 0,130 -0,081 0,103 GROWTH 1 0,111 0,132 TAX 1 0,036 LNSIZE 1
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Từ bảng ma trận tương quan cho thấy các biến độc lập: ROA,
GROWTH, TAX, lnSIZE có mối tương quan với biến phụ thuộc TDE với mức ý nghĩa 5%, biến TANG khơng có tương quan nên khơng đưa vào mơ hình.
Sử dụng 4 biến độc lập ROA, GROWTH, TAX, lnSIZE đưa vào mơ
hình. Chương trình SPSS cho ra kết quả gồm các nội dung chính trong các bảng: Bảng 2.8 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,647a 0,418 0,389 2,648926
a. Predictors: (Constant), ROA, GROWTH, TAX, lnSIZE
Bảng 2.9 ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 403,595 4 100,899 14,380 0,000a
Residual 561,345 80 7,017
Total 964,940 84
a. Predictors: (Constant), ROA, GROWTH, TAX, lnSIZE b. Dependent Variable: TDE
Bảng 2.10 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Stand Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1,154 1,769 0,652 0,516
ROA -0,155 0,046 -0,294 -3,362 0,001 0,953 1,049 GROWTH 0,033 0,007 0,395 4,567 0,000 0,970 1,031 TAX -0,172 0,049 -0,311 -3,541 0,001 0,945 1,058 LNSIZE 0,809 0,289 0,241 2,795 0,006 0,978 1,022 a. Dependent Variable: TDE
Căn cứ vào kết quả ở bảng 2.10 Coefficientsa, giá trị sig của cả 4 biến giải thích đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%. Như vậy 4 nhân tố ROA,
GROWTH, TAX, lnSIZE tác động đến cơ cấu vốn DN qua mơ hình sau:
Mơ hình hồi qui với 3 biến
TDE = 1,154 – 0,155*ROA + 0,033GROWTH – 0,172 TAX + 0,809*lnSIZE + εi
Ý nghĩa tác động của các nhân tố
ROA: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có quan hệ nghịch biến với hệ số
tổng nợ trên vốn chủ sở hữu. Khi tỷ suất sinh lợi của cơng ty tăng 1% thì tỷ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu sẽ giảm 0,155 trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
GROWTH: Tốc độ tăng trưởng tài sản có quan hệ đồng biến với hệ số
tổng nợ trên vốn chủ sở hữu. Khi tốc độ tăng trưởng tài sản của cơng ty tăng 1% thì tỷ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu sẽ tăng 0,033 trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
SIZE Qui mơ DN có quan hệ đồng biến với hệ số tổng nợ trên vốn chủ sở
hữu. Khi doanh thu tăng 1% thì tỷ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu sẽ tăng 0,809 trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
TAX thuế TNDN có quan hệ nghịch biến với hệ số tổng nợ trên vốn chủ
sở hữu. Khi tỷ lệ thuế TNDN giảm 1% thì tỷ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu sẽ tăng 0,172 trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
Kiểm định khả năng giải thích của mơ hình
Xét giả thuyết Ho: R2 = 0 H1: R2 # 0
Dựa vào bảng 2.9 ANOVA, sig = 0 với mức ý nghĩa α = 5% ta chọn H1. Vậy mơ hình này có khả năng giải thích được trong thực tiễn, căn cứ vào
giá trị Adjusted R Square ở Bảng 2.8 Model Summary cho biết mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 38,9%.
Xem xét lỗi đa cộng tuyến của mơ hình
Các hệ số Tolerance ở Bảng 2.10 Coefficientsa đều lớn hơn 0.2 vậy
không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Như vậy, mơ hình 4 nhân tố ROA, GROWTH, TAX, lnSIZE tác động
đến cơ cấu vốn công ty được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có khả
năng giải thích được trong thực tiễn.