4.2. Phân tích mơ hình hồi quy
4.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Vấn đề đa cộng tuyến xuất hiện khi các biến giải thích có quan hệ gần như tuyến tính. Nếu có đa cộng tuyến cao hoặc đa cộng tuyến hồn hảo thì ước lượng hệ số hồi quy trong mơ hình sẽ không ổn định và sai số chuẩn của hệ số bị khuếch đại dẫn đến khả năng kết luận sai và khó phát hiện các tác động thực sự.
Thông thường, khi thực hiện kiểm định đa cộng tuyến, biến giải thích có hệ số phóng đại phương sai VIF ≥ 5 được xem là có thể gây ảnh hưởng đến kết quả ước lượng. Sử dụng công cụ thống kê ma trận hệ số tương quan tại bảng 4.4 cho thấy hai biến sở hữu nhà nước (St_Own) và số năm hoạt động (Year) có tương quan cao 0.856, đồng thời kết quả kiểm tra đa cộng tuyến chỉ ra hai biến có hệ số VIF cao nhất mơ hình, lần lượt là 4.92 và 4.85, chứng tỏ có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến này.
Do đó, để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả đề xuất tách riêng hai biến này trong mơ hình hồi quy. Bằng cách này, tác giả đã giảm thiểu khả năng kết quả bị lệch so với thực tế để thực hiện hồi quy ở các bước tiếp theo do hệ số VIF của các biến trong mơ hình đều thấp. (Xem bảng 4.5)
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Mơ hình đầy đủ biến Mơ hình bỏ biến Mơ hình đầy đủ biến Mơ hình bỏ biến
Year Mơ hình bỏ biến St_Own BoardSize 1.74 0.5732 1.74 0.5733 1.72 0.5823 BoardCom 1.36 0.7378 1.34 0.7462 1.36 0.7378 Audit 1.39 0.7215 1.37 0.7303 1.38 0.7249 St_Own 4.92 0.2031 1.28 0.7817 Fr_Own 1.7 0.5872 1.66 0.6021 1.68 0.5938 ROA 1.3 0.7686 1.30 0.7706 1.29 0.7762 Size 1.88 0.5308 1.59 0.6285 1.64 0.6116 Year 4.85 0.2063 1.26 0.7940 List 2.02 0.4939 1.97 0.5088 1.96 0.5111 Mean VIF 2.35 1.53 1.53
Nguồn: Tác giả tổng hợp trên dữ liệu xử lý thông qua phần mềm Stata