3.5.1. Mô tả thống kê
Thống kê mô tả
Các số liệu sẽ được tính tốn và trình bày dưới dạng dữ liệu bảng bao gồm biến phụ thuộc và các biến độc lập, các biến này sẽ được trình bày về các nội dung như tên biến, số quan sát, giá trị trung bình, giá trị trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ bất cân xứng và độ nhọn. Với những nội dung được trình bày trong bảng thống kê mơ tả tác giả sẽ có những nhận xét khái quát về các biến theo sự hiểu biết và tham khảo của tác giả.
Kiểm tra sự tương quan của các biến trong mơ hình
Tác giả sẽ tiến hành kiểm tra sự tương quan của các biến thơng qua việc hình thành ma trận tương quan nhằm lựa chọn và đưa ra các biến có sự ảnh hưởng lớn đến mơ hình. Đồng thời, để chắc chắn hơn về sự tương quan giữa các
biến tác giả cũng sẽ loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra giữa các biến nghiên cứu bằng cách kiểm tra sự đa cộng tuyến thông qua kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để có thể đưa ra nhận xét chính xác hơn về sự tương quan của các biến nghiên cứu.
3.5.2. Ước lượng và lựa chọn mơ hình phù hợp
Tiếp đến tác giả sẽ thực hiện việc tìm kiếm mơ hình hồi quy thơng qua sự ràng buộc về thời gian và tính chất riêng của từng doanh nghiệp. Với cấu trúc dữ liệu được thiết kết theo dạng bảng (Panel Data), hai mơ hình được sử dụng phổ biến là mơ hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM). Tác giả sử dụng kiểm định Hausman để xem xét, lựa chọn mơ hình phù hợp giữa mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên để tiếp tục phân tích về mối tương quan giữa các biến. Kiểm định Hausman là kiểm định một giả thuyết:
H0: Mơ hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn mơ hình tác động cố định. H1: Mơ hình tác động cố định phù hợp hơn mơ hình tác động ngẫu nhiên.
Với kết quả tính tốn được, nếu giá trị xác suất (P-value) nhỏ hơn 0.05 thì sẽ bác bỏ giả thuyết H0 đều này cũng đồng nghĩa với việc mơ hình tác động cố định là phù hợp hơn và sẽ được lựa chọn.
Ngược lại, nếu giá trị xác suất (P-value) lớn hơn 0.05 thì sẽ chấp nhận giả thuyết H0, có thể kết luận rằng mơ hình tác động ngẫu nhiên là tốt hơn và lựa chọn làm mơ hình nghiên cứu.
3.5.3. Kiểm định các khuyết tật của mơ hình
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Trong mơ hình hồi quy, tác giả xem xét hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng kiểm định ma trận tương quan giữa các biến, và kiểm định này giải thích được mối tương quan giữa các biến có trong mơ hình, tuy nhiên để làm rõ hơn nửa về hiện tượng đa cộng tuyến tác giả sử dụng thêm kiểm định VIF để khẳng định một cách chắc chắn hơn là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra giữa các biến.
Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến đồng thời bằng 2 phương pháp:
Thứ nhất, tính các hệ số cho ma trận tương quan cặp giữa các biến độc
Thứ hai, tính hệ số nhân tử phóng đại phương sai (Variance Inflation
Factor – VIF).
Hệ số VIF được xác định như sau:
VIFi = 1 1 − Ri2
Theo Hoàng Ngọc Nhậm (2008), như một quy tắc kinh nghiệm, với kết quả tính tốn được nếu giá trị VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến có xảy ra nhưng được đánh giá là khơng nghiêm trọng và có thể kết luận rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngược lại, nếu tất cả các biến độc lập đều lớn hơn 10 thì kết luận có sự tương quan (hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng) xảy ra giữa các biến.
Tóm tắt:
Trong nội dung chương 3, dựa trên các giả thuyết thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc của các nghiên cứu nước ngồi có liên quan đến đề tài, tác giả đã trình bày mơ hình hồi quy dự kiến của luận văn với biến phụ thuộc là tỷ lệ thanh khoản hiện hành và 8 biến độc lập. Phần tiếp theo, tác giả xác định cách tính các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng tương tự như xác định mơ hình dự kiến, tác giả xác định các biến này cũng dựa trên các nghiên cứu trước và có lựa chọn phù hợp với thực tế tình hình của các doanh nghiệp tại Việt Nam. Cuối cùng, số liệu phục vụ cho nghiên cứu được trình bày trong phần thu nhập dữ liệu và mẫu nghiên cứu. Chương tiếp theo, tác giả sẽ sử dụng các số liệu đã được thu thập để nghiên cứu các tác động đến thanh khoản doanh nghiệp bằng các phương pháp định lượng để đưa ra kết luận các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các doanh nghiệp ngành thủy sản.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
Như đã trình bày ở chương 3, trong chương này tác giả sẽ sử dụng các phương pháp đã nêu để kiểm tra các yếu tố tác động đến thanh khoản doanh nghiệp, từ đó đưa ra nhận xét cũng như ý nghĩa của từng mơ hình mà tác giả tính tốn được bao gồm kết quả thống kê mơ tả, kiểm tra sự tương quan giữa các biến, lựa chọn mơ hình bằng kiểm định Hausman-test. Kết thúc việc phân tích các yếu tố trong chương này tác giả sẽ đưa ra kết luận, các kiến nghị, hạn chế cũng như đề xuất nghiên cứu tiếp theo ở trong chương 5.