CHƢƠNG 3 DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2. Phân tích hồi quy
4.2.2.1. Kiểm định đa cộng tuyến
Để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo làm cho mức ý nghĩa của mơ hình lại thấp và dấu của các ước lượng không đúng, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc bằng cách xem xét hệ số tương quan giữa các biến và hệ số VIF như sau.
Covariance Analysis: Ordinary Date: 01/13/14 Time: 21:12 Sample: 2007 2012
Included observations: 378 Correlation
Probability CR QR PR DER ICR ITR DTR CTR
CR QR 1.000000 ----- 0.962495 1.000000 0.0000 ----- PR 0.676479 0.675405 1.000000 0.0000 0.0000 ----- DER -0.346806 -0.328617 -0.301691 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 ----- ICR 0.705311 0.695333 0.543214 -0.219436 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ----- ITR -0.023652 0.045128 0.030314 0.014244 0.003331 1.000000 0.6467 0.3816 0.5568 0.7825 0.9485 ----- DTR 0.419844 0.343222 0.380770 -0.320763 0.340422 0.322020 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ----- CTR -0.026463 -0.081126 0.127880 -0.044347 0.019187 0.083445 0.348013 1.000000 0.6080 0.1153 0.0128 0.3899 0.7100 0.1053 0.0000 -----
Kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập hầu hết đều thấp hơn 0.7. Tuy nhiên hệ số tương quan giữa hai biến CR và QR là 0.96, mức tương quan cao này có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến cao cho mơ hình hồi quy.
Để kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình hồi quy trở nên đáng tin cậy hơn, bài nghiên cứu sử dụng kết hợp thêm hệ số VIF. Để xác định hệ số VIF, cần hồi quy phụ các biến độc lập với nhau. Kết quả thống kê VIF thu được từ các mơ hình hồi quy phụ của các biến độc lập như sau:
Biến CR QR PR DER ICR ITR DTR CTR
R2
phụ 0.947074 0.944274 0.508111 0.176501 0.513781 0.270372 0.495376 0.19778
VIF 18.89431 17.94494 2.032979 1.214331 2.056686 1.370561 1.981673 1.246541
Bảng 4.4. Kết quả VIF theo hồi quy phụ
Thơng thường nếu các biến có hiện tượng đa cộng tuyến thì VIF sẽ lớn hơn 10. Hệ số VIF từ hồi quy phụ của CR và QR đều lớn hơn 10. Như vậy mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết hợp hai kiểm định trên cho thấy có thể hiện tượng đa cộng tuyến xuất phát từ mối tương quan cao giữa hai biến số CR và QR. Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, đảm bảo độ tin cậy cho mơ hình tác giả có thể loại trừ một trong hai biến trên. Kiểm định Wald sẽ được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp của các biến với mơ hình.
Giả thuyết của kiểm định Wald đối với biến X như sau:
H0: Biến X bị thừa H1: Biến không bị thừa
Wald Test:
Equation: HOIQUY_BANDAU
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 0.088911 (1, 369) 0.7657
Chi-square 0.088911 1 0.7656
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) -0.009105 0.030535
Restrictions are linear in coefficient
Bảng 4.5. Kiểm định Wald về sự phù hợp của biến CR
Wald Test:
Equation: HOIQUY_BANDAU
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 0.156101 (1, 369) 0.6930
Chi-square 0.156101 1 0.6928
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) -0.013589 0.034395
Restrictions are linear in coefficients.
Kết quả kiểm định Wald theo giá trị p-value của thống kê F cho thấy có thể loại trừ biến CR ra khỏi mơ hình để giảm hiện tượng đa cộng tuyến. Biến QR vẫn được giữ lại để đảm bảo về mặt ý nghĩa cho mục tiêu của bài nghiên cứu đồng thời hiện tượng đa cộng tuyến đã được cải thiện từ việc loại trừ biến CR ra khỏi mơ hình hồi quy.
Kết quả hồi quy mới như sau: Dependent Variable: ROI Method: Panel Least Squares Date: 01/14/14 Time: 13:34 Sample: 2007 2012
Periods included: 6
Cross-sections included: 63
Total panel (balanced) observations: 378
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.085725 0.022401 3.826880 0.0002 QR -0.023005 0.013621 -1.688930 0.0921 PR 0.025631 0.037746 0.679054 0.4975 DER 0.033655 0.006505 5.173660 0.0000 ICR 0.000438 0.000641 0.682874 0.4951 ITR -1.70E-05 0.000661 -0.025686 0.9795 DTR 0.027766 0.004797 5.787987 0.0000 CTR -0.001113 0.000374 -2.975214 0.0031 R-squared 0.135420 Mean dependent var 0.202237 Adjusted R-squared 0.119063 S.D. dependent var 0.183186 S.E. of regression 0.171935 Akaike info criterion -0.662458 Sum squared resid 10.93787 Schwarz criterion -0.579180 Log likelihood 133.2046 Hannan-Quinn criter. -0.629406 F-statistic 8.279039 Durbin-Watson stat 1.302297 Prob(F-statistic) 0.000000
Kết quả kiểm định VIF theo hồi quy phụ các biến trong mơ hình hồi quy mới như sau:
Biến QR PR DER ICR ITR DTR CTR
R2 0.645538 0.507987 0.176499 0.507786 0.13401 0.398476 0.19691
VIF 2.821177 2.032467 1.214328 2.031637 1.154748 1.662444 1.24519
Bảng 4.8. Kết quả VIF theo hồi quy phụ mơ hình hồi quy khơng có biến CR
Kết quả trên cho thấy mơ hình hồi quy mới là tốt hơn mơ hình hồi quy ban đầu khi hiện tượng đa cộng tuyến đã giảm rất đáng kể. Kết quả kiểm định t với mức ý nghĩa 10% cho thấy các biến QR, DER, DTR và CTR có ảnh hưởng đến ROI.