CHƯƠNG 3 : MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
3.5 Xử lý dữ liệu
3.5.2.2 Kiểm tra các giả định của mơ hình
a. Đa cộng tuyến
Mơ hình lý tưởng là các biến độc lập khơng có tương quan với nhau, mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng lẻ về biến phụ thuộc và thơng tin đó khơng có trong biến độc lập khác, khi đó hệ số hồi quy riêng cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc khi giả định các biến độc lập không đổi. Trong trường hợp này khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên, nếu xảy ra trường hợp biến độc lập nào đó có tương quan với một số biến độc lập khác, điều đó có nghĩa mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Khi tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến các tính huống như: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng lớn, R-square cao nhưng giá trị thống kê nhỏ….
Có một số quy tắc kinh nghiệm nhằm phát hiện và đánh giá mức độ đa cộng tuyến như: hệ số tương quan giữa các biện độc lập cao, sử dụng hồi quy phụ, nhân tử phóng đại phương sai VIF,…. Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn quy tắc kinh nghiệm nhân tử phóng đại phương sai VIF để xem mơ hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng. Theo đó, hệ số được tính như sau
VIF = 1 = 1 = 2,17 (1-Rsquare) (1-0,5393)
Theo quy tắc kinh nghiệm, hệ số VIF = 2,17<5 thì mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
b. Tự tương quan
Tự tương quan được hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của dãy quan sát theo thời gian (đối với số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (đối với số liệu chéo). Khi có tự tương quan, các ước lượng OLS (phương pháp bình phương tối thiểu) là khơng hiệu quả. Vì vậy, một trong những giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các sai số ngẫu nhiên Ui trong hàm hồi quy tổng thể không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến tự tương quan, trong đó có một nguyên nhân mà đề tài gặp phải đó là “việc xử lý số liệu”. Đề tài chọn số liệu trong khoảng thời gian ba năm, sau đó cộng lại và chia đều cho ba (làm trơn số liệu). Chính sự làm trơn số liệu có thể gây ra tự tương quan. Vì vậy, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra tự tương quan của mơ hình hồi quy đã chỉnh sửa.
Có nhiều cách phát hiện tự tương quan như phương pháp đồ thị, kiểm định Durbin – Watson, Kiểm định Berusch – Godfrey,…
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, phần mềm Eview cung cấp hệ số Durbin-Watson. Theo bảng 4.3 Mơ hình hồi quy – đã chỉnh sửa, hệ số Durbin – Watson là 1,39. Theo đó chỉ số này nằm trong khoảng 1<d<3, chứng tỏ mơ hình khơng tồn tại tự tương quan giữa các biến.
Ngoài ra, nhằm nâng cao độ tin cậy của hệ số Durbin – Watson, tác giả sử dụng phương pháp của Berusch – Godfrey Serial Correlation LM Test. Tác giả đặt các giả thuyết sau:
- Giả thuyết Ho: Không tồn tại tự tương quan ở bất kỳ bậc nào - Giả thuyết H1: Có tồn tại tự tương quan ở bất Kỳ bậc nào
-
Bảng 3.4 - Kiểm định tự tương quan
Qua bảng 4.4, hệ số Prob là 0,24 > 0,005 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vì vậy, trong mơ hình hồi quy – đã điều chỉnh không tồn tại tự tương quan.
c. Phương sai thay đổi
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến phương sai thay đổi. Nguyên nhân mà đề tài gặp phải đó là trong mẫu quan sát có các outlier (một giá trị có thể rất nhỏ hoặc rất lớn so với giá trị của các quan sát khác trong mẫu). Việc bao gồm hay loại bỏ các outlier (đặc biệt là khi cỡ mẫu nhỏ) có thể là thay đổi việc bác bỏ hay thừa nhận giả thiết về phương sai thay đổi. Hậu quả của phương sai thay đổi không những làm mất đi tính chất khơng chênh lệch và tính vững của các ước lượng OLS mà còn làm cho các ước lượng đó khơng còn là ước lượng hiệu quả nữa. Vì vậy, một trong
những giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các sai số ngẫu nhiên Ui trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai khơng thay đổi.
Có nhiều cách phát hiện phương sai thay đổi, trong đề tài này tác giả sử dụng kiểm định White để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi.
Các giả thuyết được đặt ra như sau:
- Giả thuyết Ho: Không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi - Giả thuyết H1: Có tồn tại tự hiện tượng phương sai thay đổi
Qua bảng 4.5, hệ số prob là 0,41 > 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vì vậy, trong mơ hình hồi quy – đã điều chỉnh không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
d. Giải thích
Tính thanh khoản
Tính thanh khoản và địn bẩy tài chính có mối quan hệ nghịch biến. Mối quan hệ này phù hợp với giả thuyết đặt ra và các nghiên cứu trước đây của Abe de Jong, 2008; Deesomsack, 2004
Khi doanh nghiệp có tỷ tính thanh khoản cao thì doanh nghiệp sẽ thanh tốn các khoản nợ các khoản nợ ngắn hạn, khi đó các khoản nợ của doanh nghiệp sẽ giảm xuống và như thế tính thanh khoản sẽ tương quan nghịch với đòn bẩy
Thuế thu nhập doanh nghiệp
Thuế thu nhập doanh nghiệp và địn bẩy tài chính có mối quan hệ đồng biến. Các doanh nghiệp trong đề tài nghiên cứu đều sử dụng nợ vay, và nợ vay là một đặc điểm của các doanh nghiệp trong ngành thủy sản Việt Nam nói chung, do nhu cầu tồn trữ nguyên vật liệu phục vụ cho sản xuất là rất lớn. Khi sử dụng nợ vay, các doanh nghiệp sẽ được hưởng lợi từ tấm chắn thuế do nợ vay mang lại.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 khảo sát những nghiên cứu trong thực nghiệm về xây dựng cấu trúc vốn của một số nước gồm một số nét chính như sau :
Thống kê một số các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty đã được kiểm chứng trong thực nghiệm như khả năng tăng trưởng, qui mô công ty, khả năng sinh lợi, tài sản cố định hữu hình, khả năng thanh tốn nhanh, quy mơ Cơng ty đã ảnh hưởng như thế nào đến cấu trúc vốn của công ty.
Sử dụng các phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan để phân tích mẫu nghiên cứu và đo lường mối quan hệ giữa các biến định lượng trong mơ hình nhằm phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến…Phân tích hồi quy tuyến tính bội để kiểm định mức độ tác động của các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các công ty ngành thủy sản.
CHƯƠNG 4: MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT NÂNG CAO
HIỆU QUẢ SỬ DỤNG VỐN
Trong nội dung chương này, tác giả chỉ đề cập đến những giải pháp nhằm xây dựng cấu trúc vốn phù hợp đối với doanh nghiệp