CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
4.4. Kiểm tra khuyết tật của mơ hình
4.4.1. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Khi phân tích tương quan, hệ số tương quan giữa các biến cao là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Theo Guijarati (1995), để loại trừ vấn đề đa cộng tuyến, cần nghiên cứu hệ số
tương quan giữa các biến độc lập nếu chúng vượt q 0.8 mơ hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến. Từ kết quả phân tích tương quan ở bảng 4.2, ta thấy khơng có cặp
biến số độc lập nào có kết quả hồi quy vượt qua 0.8. Do đó, với kết quả phân tích
tương quan tác giả có thể khẳng định là các biến khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Ngoài ra, để phát hiện trường hợp một biến có tương quan tuyến tính mạnh với các biến cịn lại của mơ hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIFj>10 thì mức độ cộng tuyến được xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác khơng cao.
Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn
biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích hồi quy VIF cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các
biến đều nhỏ hơn 10, do đó, tác giả kết luận là các biến nghiên cứu khơng có hiện
Bảng 4.6. Kết quả hồi quy VIF
Variable VIF 1/VIF
MTB 1.55 0.645707 ROA 1.44 0.695409 FCF 1.33 0.750998 AGR 1.31 0.765866 LEV 1.23 0.814289 RE/TE 1.14 0.880629 SIZE 1.12 0.893511 Mean VIF 1.3
*Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 11.0
4.4.2. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Để kiểm định xem mơ hình có bị phương sai thay đổi khơng, tác giả sử dụng kiểm định dạng Wald có sửa đổi. Nếu kết quả kiểm định cho giá trị p-value là nhỏ (nhỏ hơn 0.05
ngầm định) thì có phương sai thay đổi và ngược lại.
Kết quả kiểm định phương sai thay đổi được trình bày ở bảng 4.7.
Bảng 4.7. Kiểm định Wald có sửa đổi về phương sai thay đổi
Mơ hình kiểm định P-value Kết quả kiểm định
Mơ hình 1 0.0000 Đã có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra
Mơ hình 2 0.0000 Đã có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra
*Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 11.0
Kết quả kiểm định cho thấy, các giá trị p-value nhận được đều bằng 0 nhỏ hơn giá trị α
= 0.05, do đó, tác giả kết luận đã có hiện tượng phương sai thay đổi khi hồi quy cả hai mơ hình. Như vậy, khi hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến DPR và YLD đã có hiện
4.4.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Phương pháp kiểm định Wooldridge được sử dụng để kiểm định xem có hiện tượng tự
tương quan hay khơng cho các mơ hình hồi quy, trong đó giả thiết thiết H0 được đề cập
là khơng có hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1, H1là hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1. Nếu kết quả kiểm định cho giá trị p-value là nhỏ (nhỏ hơn 0.05 ngầm định), giả thiết H0 bị bác bỏ và chấp nhận giả thiết H1,tức là đã có hiện tượng tự tương quan xảy ra. Kết quả kiểm định cho ta giá trị p-value ở mơ hình 1 là 0.1117 > α = 0.05, do đó ta kết
luận khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra cho mơ hình 1. Giá trị p-value nhận
được khi kiểm định áp dụng cho mơ hình 2 là 0.0233 < α = 0.05, do đó tác giả kết luận được là đã có hiện tượng tự tương quan cho mơ hình 2.
Bảng 4.8. Kiểm định Wooldridge về tự tương quan
Mơ hình kiểm định P-value Kết quả kiểm định
Mơ hình 1 0.1117 Khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra Mơ hình 2 0.0233 Đã có hiện tượng tự tương quan xảy ra
*Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 11.0