o Sử dụng lược đồ tương quan (Crrelgram) Kiểm nghiệm đơn vị (Unit Rt Test).
XÂY DỰNG MƠ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH TRUYỀN THỐNG VÀ KIỂM ĐỊNH Bộ các biến vĩ mô chưa điều chỉnh độ trễ
Bộ các biến vĩ mô chưa điều chỉnh độ trễ
Hồi quy đơn biến
Biến kết hợp CPI USD LR IP TB M2 CR
Coefficient 0.01294 0.13811 0.00059 0.10723 0.00141 0.01641 0.00157
tStatistic 0.11562 1.24536 0.72803 1.50098 0.21869 0.24857 0.02596
Prob. 0.9082 0.2159 0.4683 0.1364 0.8273 0.8042 0.9793
Rsquared 0.000131 0.01498 0.00517 0.02161 0.00047 0.00061 0.00001 Kết luận: Khơng có mơ hình hồi quy đơn biến nào có ý nghĩa thống kê.
Hồi quy đa biến và kiểm định
Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến bao gồm tất cả các biến giải thích:
VNI = 0.130006556422*USD 0.000866257260281*TB + 0.0114627390088*M2 0.000663493690381*LR +
0.117310676701*IP 0.0149794087238*CR + 0.0215545746948*CPI + 0.157481425478
Kết quả thống kê của các biến giải thích trong mơ hình đa nhân tố:
Biến USD TB M2 LR IP CR CPI
tstatistic 1.1484 0.1283 0.16972 0.7926 1.5547 0.2332 0.18235
Prob. 0.2537 0.8982 0.8656 0.43 0.1233 0.8161 0.8557
Kết luận: Mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến khơng có ý nghĩa (Prob(Fstatistic) = 72,7%) Kiểm định thừa biến: Giả thiết H0: Hệ số hồi quy của các biến đưa thêm vào mơ hình bằng khơng c(cpi) = c(usd) = c(lr) = c(ip) = c(tb) = c(cr) = 0
Redundant Variables: CPI USD TB M2 LR IP CR
Fstatistic 0.633106 Prob. F(7,96) 0.7274
Log likelihood ratio 4.693535 Prob. ChiSquare(7) 0.6973
Kết luận: Chấp nhận giả thiết Ho, hệ số hồi quy của các nhân tố bằng không, không thể xây dựng được mơ hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố từ các biến giải thích trong bộ các biến vĩ mô chưa điều chỉnh độ trễ.
Biến kết hợp CPId USDd LRd IPd TBd M2d CRd Coefficient 0.7993 1.3609 0.0059 0.0133 0.0046 1.1196 0.4058
tStatistic 0.6596 1.2245 0.7326 0.1844 0.7169 1.7141 0.6718
Prob. 0.5110 0.2236 0.4655 0.8541 0.4751 0.0896* 0.5033
RSquared 0.0043 0.0146 0.0053 0.0003 0.0051 0.0283 0.0044
*: mức ý nghĩa 10%; **: Mức ý nghĩa 5%; ***: Mức ý nghĩa 1%.
Kết luận: Với mức ý nghĩa 10% thì mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến giữa M2d và VNI là có ý nghĩa thống kê.
Mơ hình: VNI = 1.11960320926*M2d 0.00916121818653
Hồi quy tuyến tính đa biến và kiểm định
Từ mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến M2d và VNI, ta kiểm định trường hợp mơ hình tối ưu thiếu 1 biến so với mơ hình hồi quy đơn biến ban đầu (Biến thiếu lần lượt là các biến còn lại).
Phương pháp: Sử dụng kiểm định Omited VariablesLikelihoodratio trong phần mềm Eview 6.0 Giả thiết H0: Hệ số hồi quy của biến đưa thêm vào mơ hình bằng khơng
Biến đưa vào CPId USDd LRd IPd TBd CRd
Fstatistic 0.850161 1.255201 0.478046 0.008737 0.677856 0.254536
Prob. F(1,100) 0.3587 0.2652 0.4909 0.9257 0.4123 0.615
Kết luận: Không xảy ra trường hợp thiếu 1 biến.
Kiểm định trường hợp đưa thêm đồng thời cả 6 biến cịn lại vào mơ hình. Giả thiết H0: Hệ số hồi quy của các biến đưa thêm vào mơ hình bằng khơng
c(cpid) = c(usdd) = c(lrd) = c(ipd) = c(tbd) = c(crd) = 0 Kết quả kiểm định:
Omitted Variables: CPID CRD IPD LRD TBD USDD
Fstatistic 0.597056 Prob. F(6,95) 0.7320
Log likelihood ratio 3.812569 Prob. ChiSquare(6) 0.7020
Kết luận: Chấp nhận giả thiết H0, mơ hình khơng thiếu biến giải thích nào.
Kiểm định mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi: Kiểm định White. Giả thiết H0: Phương sai không đổi
Heteroskedasticity Test: White
Fstatistic 0.292825 Prob. F(2,100) 0.7468
Obs*Rsquared 0.599708 Prob. ChiSquare(2) 0.7409
Scaled explained SS 0.826162 Prob. ChiSquare(2) 0.6616
Kết luận: Chấp nhận giả thiết H0, mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định sự tự tương quan: Kiểm định Breusch Godfrey. Giả thiết H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan.
BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test:
Fstatistic 18.61459 Prob. F(1,100) 0
Obs*Rsquared 16.16414 Prob. ChiSquare(1) 0.0001
Kết luận: Bác bỏ giả thiết H0, mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
Kết luận: Khơng thể xây dựng được mơ hình hồi quy tuyến tính dựa trên dữ liệu từ bộ dữ liệu các biến vĩ mơ đã điều chỉnh độ trễ.
Các biến tài chính chưa điều chỉnh độ trễ
Hồi quy tuyến tính đơn biến
Variable ROE ROA PE PB CM CF EPS PM DE
Coefficient 0.591 0.118 0.556 0.501 0.725 0.016 0.405 0.393 0.082
tStatistic 3.023 3.282 5.311 5.896 13.251 0.616 3.085 1.969 0.446
Prob. 0.004*** 0.002*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.549 0.004*** 0.055* 0.658
Rsquared 0.175 0.2 0.396 0.447 0.803 0.028 0.181 0.083 0.005
* : mức ý nghĩa 10%; ** : Mức ý nghĩa 5%; ***: Mức ý nghĩa 1%.
Kiểm định các mơ hình hồi quy đơn biến
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Kiểm định White). Giả thiết H0: Phương sai không đổi. Kết quả kiểm định:
Kiểm định White
Fstatistic Prob.F(2,42) Kết luận
CM 6.410346 0.0037 Bác bỏ Ho ROA 1.162907 0.3224 Chấp nhận Ho ROE 0.552882 0.5794 Chấp nhận Ho PE 3.035308 0.0587* Bác bỏ Ho PB 0.169915 0.8443 Chấp nhận Ho EPS 0.046042 0.955 Chấp nhận Ho
PM 1.883569 0.1647 Chấp nhận Ho *: Mức ý nghĩa 10%
Kết luận:
§ Mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến với biến giải thích lần lượt là CM và PE có hiện tượng phương sai thay đổi, hay nói cách khác, mơ hình khơng phù hợp.
§ Mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến với biến giải thích lần lượt là ROA,ROE, PB, EPS, PM khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. Ta tiếp tục kiểm định hiện tượng tự tương quan cho các mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến này.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan (kiểm định BreuschGodfrey). Giả thiết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kết quả kiểm định:
Kiểm định BreuschGodfrey Mức độ
giải thích
Fstatistic Prob. F(1,42) Kết luận của MH
ROA 3.737803 0.06 Bác bỏ giả thiết Ho
ROE 2.199896 0.1455 Chấp nhận giả thiết Ho 0.2
PB 0.032179 0.8585 Chấp nhận giả thiết Ho 0.447
EPS 1.967781 0.168 Chấp nhận giả thiết Ho 0.028
PM 2.026079 0.162 Chấp nhận giả thiết Ho 0.083
Kết luận:
§ Mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến với biến giải thích là ROA có hiện tượng tự tương quan. Mơ hình này khơng phù hợp
§ Mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến với biến giải thích là ROE, PB, EPS, PM khơng có hiện tượng tự tương quan. Trong đó, mơ hình hồi quy tuyến tính với biến giải thích là PB có mức độ giải thích cao nhất hay mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến tối ưu nhất, ta tiếp tục đưa thêm biến giải thích vào mơ hình này.
Mơ hình hồi quy đa biến và kiểm định
Mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến tối ưu nhất:
VNI = 0.501093285767*PB + 0.00443970671375
Trước tiên, ta tiến hành kiểm định trường hợp thiếu 1 biến cho mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến trên, các biến giải thích lần lượt được đưa vào kiểm định là: ROA, ROE, PE, CM, EPS, PM, CM, DE.
VNI =
Giả thiết H0: C(2) = 0.
Giả thiết H0 là tương tự đối với trường hợp thiếu 1 trong số các biến giải thích cịn lại vào mơ hình. Kết quả kiểm định:
Omitted Variables – Likelihood
Fstatistic Prob. F(1,42) Kết luận
ROA 39.61286 0 Bác bỏ Ho ROE 22.28415 0 Bác bỏ Ho PE 7.707063 0.0082 Bác bỏ Ho PM 7.620512 0.0085 Bác bỏ Ho EPS 30.40178 0 Bác bỏ Ho DE 1.223536 0.275 Chấp nhận Ho CM 156.0095 0 Bác bỏ Ho CF 1.656591 0.2051 Chấp nhận Ho
Như vậy ta có thể đưa thêm 1 trong các biến ROA, ROE, PE, PM, EPS, CM vào mơ hình. Tiến hành xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính với 2 biến giải thích là PB và 1 trong các biến trên, kết quả hồi quy và kiểm định tự tương quan, phương sai thay đổi như sau:
Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính với 2 biến giải thích là PE và PB là khơng có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Ta tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng mơ hình hồi quy phụ.
Kết quả:
Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob.
PB 0.497317 0.104696 4.750093 0.0000
C 0.009642 0.018553 0.519703 0.6059
Rsquared 0.344146 Mean dependent var 0.016584
Adjusted Rsquared 0.328894 S.D. dependent var 0.151449
S.E. of regression 0.124069 Akaike info criterion 1.292538
Sum squared resid 0.661899 Schwarz criterion 1.212242
Log likelihood 31.08211 HannanQuinn criter. 1.262605
Fstatistic 22.56339 DurbinWatson stat 2.024333
Prob(Fstatistic) 0.000023
Kết luận: Xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích, mơ hình khơng phù hợp. Như vậy, nếu ta chọn mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến tối ưu với biến giải thích là PB thì khơng thể xây dựng được mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến. Áp dụng tương tự với trường hợp các mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến cịn lại, kết quả là khơng thể xây dựng được mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến.
Bảng dưới đây là ma trận hồi quy phụ giữa các biến, cho biết các biến giải thích có bị hiện tượng đa cộng tuyến với nhau hay không. Từ bảng này, kết hợp với kết quả từ hồi quy đơn biến, ta tiến hành xây dựng các mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến và kiểm định.
ROA ROE PB PE PM EPS CM CF
ROE(coefficient) 4.132 Prob. 0.00*** PB(coefficient) 0.289 0.015 Prob. 0.508 0.853 PE(coefficient) 0.175 0.051 0.497 Prob. 0.735 0.596 0.00*** PM(coefficient) 2.219 0.692 0.011 0.134 Prob. 0.004*** 0.00*** 0.97 0.573 EPS(coefficient) 2.791 0.545 0.104 0.05 0.418 Prob. 0.000** 0.000*** 0.594 0.76 0.00*** CM(coefficient) 1.726 0.301 0.505 0.41 0.214 0.546 Prob. 0.00*** 0.00*** 0.001*** 0.002*** 0.015*** 0.00*** CF(coefficient) 0.18 0.021 0.007 0.009 0.02 0.049 0.025 Prob. 0.035** 0.196 0.809 0.719 0.22 0.037** 0.377
Prob. 0.06* 0.619 0.579 0.439 0.573 0.009*** 0.58 0.404
* : mức ý nghĩa 10%; ** : Mức ý nghĩa 5%; ***: Mức ý nghĩa 1%.
Kết luận cuối cùng: Khơng thể xây dựng được mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến dựa trên dữ liệu trong bộ biến tài chính chưa điều chỉnh dộ trễ.
Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính tối ưu nhất nếu sử dụng các dữ liệu biến tài chính chưa điều chỉnh độ trễ là:
VNI = 0.501093285767*PB + 0.00443970671375Với độ giải thích của mơ hình là 44.7% Với độ giải thích của mơ hình là 44.7%
Các biến tài chính đã điều chỉnh độ trễ
Hồi quy tuyến tính đơn biến
Biến giải
thích ROE ROA PE PB CM CF EPS PM DE
tStatistic 0.098 0.312 5.249 0.077 13.120 0.896 0.499 0.580 1.623
Prob. 0.923 0.757 0.00*** 0.939 0.000*** 0.388 0.620 0.565 0.113 ***: Mức ý nghĩa 1%
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi cho mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến với biến giải thích lần lượt là CM và PE. Phương pháp sử dụng là kiểm định White.
Giả thiết H0: Mơ hình có hiện tượng phương sai khơng đổi (thuần nhất):