Biến Z Df Sig.
Y- Tỷ suất nợ 1,014 108 ,045
X11- Tỷ suất thanh toán hiện hành 2,266 108 ,000
X12- Tỷ suất thanh toán nợ ngắn hạn 2,072 108 ,000
X21- VCP bình quân 3,061 108 ,000
X22-Tổng tài sản bình quân 2,905 108 ,000
X31- ROA 1,035 108 ,047
X32 ROE 1,479 108 ,025
X41- Tốc độ tăng tài sản 2,703 108 ,000
X42- Tốc độ tăng doanh thu 2,406 108 ,000
X5- DFL 3,202 108 ,000
X6 - Vòng quay tổng tài sản 1,950 108 ,001
X7- Tỷ suất D/E 1,841 108 ,002
X8- Lãi suất vay bình quân 1,005 108 ,050
66
(Nguồn: xử lý bằng SPSS số liệu trên BCTC của 27 CTNY ngành SXCN)
Qua bảng 2.33 cho thấy, kết quả kiểm định Kolmogorov-Sirnov đều bác bỏ giả thiết H1 với mức ý nghĩa chấp nhận. Vậy là tính chuẩn dữ liệu của các chỉ tiêu nghiên cứu đều được chấp nhận.
2.4.2.2 Xác định mối quan hệ tương quan
Mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến được xác định thông qua hệ số tương quan - r. Hệ số tương quan r phản ánh mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến như sau:
Giá trị của r : -1 ≤ r ≤ 1. Nếu r càng gần 1, phản ánh mối tương quan
tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ. Nếu r càng xa 1, phản ánh mối tương
quan tuyến tính giữa hai biến khơng chặt chẽ. Nếu r ≈ 0 chỉ ra hai biến không
có quan hệ tuyến tính
Dấu của r: phản ánh chiều của mối quan hệ giữa hai biến. Nếu r > 0 phản
ánh quan hệ thuận chiều, nếu r < 0 phản ánh quan hệ ngược chiều giữa hai biến. Để tính được r của mẫu và kiểm định giả thiết về hệ số tương quan tuyến tính của tổng thể, luận văn sử dụng thủ tục Correlate > Bivariate trong menu Analyse của SPPP. Theo kết quả kiểm định ở phụ lục 5.1 cho thấy
• Thứ nhất, xét về mối tương quan giữa biến phụ thuộc (X) và biến độc lập
(Y) có 10/13 biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ, có ý nghĩa, độ tin cậy cao với tỷ suất nợ. Đó là các biến:
X11 với hệ số tương quan r = - 0,776 với mức ý nghĩa 0,01 X12 với hệ số tương quan r = - 0,706với mức ý nghĩa 0,01 X21 với hệ số tương quan r = - 0,286 với mức ý nghĩa 0,01 X31 với hệ số tương quan r = - 0,360 với mức ý nghĩa 0,01 X41 với hệ số tương quan r = - 0,350 với mức ý nghĩa 0,01 X5 với hệ số tương quan r = 0,371 với mức ý nghĩa 0,01 X6 với hệ số tương quan r = 0,197 với mức ý nghĩa 0,05
X8 với hệ số tương quan r = 0,326 với mức ý nghĩa 0,01 X9 với hệ số tương quan r = - 0,225 với mức ý nghĩa 0,05
Như vậy, có 4 biến có tương quan thuận với tỷ suất nợ là X5, X6, X7 và X8. Có 6 biến có tương quan nghịch với tỷ suất nợ là X11, X12, X21, X31, X41 và X9
• Thứ hai, xét về mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Theo đó
các biến biến trong cùng một nhân tố có quan hệ chặt chẽ với nhau. Cụ thể: X11 và X12 có tương quan thuận với hệ r = 0,866 ở mức ý nghĩa 0,01
X21 và X22 có tương quan thuận với r = 0,922 ở mức ý nghĩa 0,01 X31 và X32 có tương quan thuận với r = 0,800 ở mức ý nghĩa 0,01 X41 và X42 có tương quan thuận với r = 0,614 ở mức ý nghĩa 0,01
Ngồi ra cịn có mối tương quan có ý nghĩa 0,01 và 0,05 giữa các biến thuộc nhân tố khác nhau. Cụ thể:
X11 và X41 có tương quan thuận với r = 0,505 ở mức ý nghĩa 0,01 X11 và X6 có tương quan nghịch với r = - 0,207 ở mức ý nghĩa 0,05 X11 và X7 có tương quan nghịch với r = - 0,472 ở mức ý nghĩa 0,01 X11 và X8 có tương quan thuận với r = - 0,216 ở mức ý nghĩa 0,05 X12 và X31 có tương quan thuận với r = 0,285 ở mức ý nghĩa 0,01 X12 và X41 có tương quan thuận với r = 0,255 ở mức ý nghĩa 0,01 X12 và X7 có tương quan nghịch với r = - 4,484 ở mức ý nghĩa 0,01 X12 và X8 có tương quan nghịch với r = -0,254 ở mức ý nghĩa 0,01 X21 và X5 có tương quan nghịch với r = - 0,197ở mức ý nghĩa 0,05 X21 và X7 có tương quan nghịch với hệ r = - 0,255ở mức ý nghĩa 0,01 X21 và X9 có tương quan thuận với hệ r = 0,470 ở mức ý nghĩa 0,01 X22 và X9 có tương quan thuận với r = 0,373 ở mức ý nghĩa 0,01 X31 và X41 có tương quan nghịch với r = - 0,230ở mức ý nghĩa 0,05
68
X31 và X7 có tương quan nghịch với r = - 0,320 ở mức ý nghĩa 0,01 X31 và X8 có tương quan nghịch với r = -0,253 ở mức ý nghĩa 0,01 X31 và X9 có tương quan thuận với r = 0,216ở mức ý nghĩa 0,05 X41 và X6 có tương quan nghịch với r = - 0,341 ở mức ý nghĩa 0,01 X42 và X6 có tương quan nghịch với r = - 0,210ở mức ý nghĩa 0,05 X5 và X7 có tương quan thuận với r = 0,460 ở mức ý nghĩa 0,01 X5 và X8 có tương quan thuận với r = 0,191 ở mức ý nghĩa 0,05 X7 và X8 có tương quan thuận với r = 0,301 ở mức ý nghĩa 0,01
Nhận xét: mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau cho thấy các biến mà luận văn chọn nghiên cứu là có tương quan chặt chẽ, có ý nghĩa thống kê vơi độ tin cậy cao.
2.4.2.3 Lựa chọn các biến đưa vào nghiên cứu
Sau khi xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến, cần lựa chọn các biến độc lập cần thiết để đưa vào mơ hình phân tích. Mỗi nhân tố có thể có nhiều biến độc lập và biến độc lập lựa chọn là biến có mối quan hệ tương quan có ý nghĩa hơn, có tương quan mạnh hơn với biến phụ thuộc trong số các biến đo lường cho nhân tố đó. Qua việc xem xét hệ số tương quan giữa các biến, luận văn lựa chọn các biến đưa vào mơ hình nghiên cứu như sau:
• Đối với nhân tố khả năng thanh toán: luận văn chọn biến X11
(r = - 0,776) vì biến này có tương quan mạnh hơn biến X12 (r = - 0,706) và có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với nhân tố quy mô công ty: luận văn chọn biến X21 (r = - 0,286) vì
biến này có tương quan chặt chẽ và có ý nghĩa trong khi đó biến X22 khơng có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với nhân tố khả năng sinh lợi: luận văn chọn biến X31 (r = - 0,360)
vì biến này có tương quan chặt chẽ và có ý nghĩa trong khi đó biến X32 khơng có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với nhân tố cơ hội tăng trưởng: luận văn chọn biến X41 (r = - 0,350)
vì biến này có tương quan chặt chẽ và có ý nghĩa trong khi đó biến X42 khơng có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với nhân tố rủi ro tài chính : luận văn chọn biến X5(r = 0,371) vì
biến này có tương quan chặt chẽ và có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với nhân tố khả năng hoạt động chỉ có một biến là X6 (r = 0,197),
luận văn chọn biến này vì có tương quan chặt chẽ và có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với biến X7 (r = 0,840), luận văn cũng chọn biến này vì vì có tương
quan chặt chẽ và có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với biến X8 (r = 0,326), luận văn cũng chọn biến này vì vì có tương
quan chặt chẽ và có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
• Đối với biến X9 (r =- 0,225), luận văn cũng chọn biến này vì vì có tương
quan chặt chẽ và có ý nghĩa theo tiêu chuẩn
2.4.2.4 Xây dựng hàm hồi quy
Hàm hồi quy này có biến phụ thuộc Y là tỷ suất nợ và các biến độc lập là các chỉ tiêu phản ánh nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất nợ. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội cần nghiên cứu có dạng:
Y = β0 + β1X11 + β2X21 + β3X31 + β4X41 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β7X8 +
β8X9 + ε
2.4.2.5 Tiến hành phân tích hồi quy
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến đưa vào mơ hình theo phương pháp Backward (phương pháp loại trừ dần). Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng dựa vào phương pháp kiểm định giá trị thông kê F và xác suất tương ứng của giá trị thông kê F. Kiểm định mức độ phù hợp giữa
mẫu và tổng thể qua hệ số xác định R2. Quá trình đưa các biến vào mơ hình
bằng phương pháp Backward và các biến phải vượt qua tiêu chuẩn chấp nhận, tức là hiện tượng đa cộng tuyến. Luận văn sử dụng hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) để phát hiện sự tồn tại của hiện tượng đa cộng
70
tuyến trong dữ liệu. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến
Đánh giá mức độ quan trọng của các biến trong mơ hình bằng hệ số góc của biến. Tuy nhiên vì độ lớn của các hệ số phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến nên chỉ khi nào tất cả các biến độc lập đều có cùng đơn vị đo lường thì
các hệ số của chúng mới có thể so sánh trực tiếp với nhau. Do đó trong trường hợp có sự khác nhau về đơn vị đo lường người ta thường sử dụng hệ số chuẩn hóa beta để đánh giá .
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội theo phương pháp Backward cùng với các thông số kiểm định như sau: