PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: CẤU TRÚC VỐN VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CỦA CÁC CÔNG TY NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TẠI SỞ GDCK TP.HỒ CHÍ MINH
2.5. Phương pháp nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công
2.6.3. Kết quả hồi quy của mô hình
a. Kết quả hồi quy lần thứ nhất: Hàm hồi quy có 9 biến giải thích (Enter Method)
Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 9 yếu tố tác động (biến độc lập) đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp niêm yết (biến phụ thuộc) có dạng như sau:
Y = β0+β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 +β6X6 +β7X7 +β8X8 +β9X9 + ε Hoặc:
Hesono = β0 + β1*TongTS + β2*Sonamhd + β3*HDQT + β4*HesoTT + β5* HesoTaitro+ β6*TAT+ β7*ROA + β8*ROE+ β9*EPS+ ε
Nghiên cứu thực hiện chạy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter), đây là phương pháp mà phần mềm SPSS sẽxửlý cùng một lúc tất cảcác biến độc lập sẽ đưa vào mô hình. Ta có bảng đánhgiá mứcđộphù hợp của mô hình trong lần một nhưsau:
Bảng 2.5 Bảng đánh giá mức độ phù hợp của mô hình lần 1 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0,731a 0,534 0,411 0,127 2,063
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
a. Predictors: (Constant), EPS, HesoTT, Sonamhd, HDQT, TongTS, HesoTaitro, TAT, ROE, ROA
b. Dependent Variable: Hesono Trong đó
Model Summaryb: Thông sốmô hình
Trường Đại học Kinh tế Huế
Predictors (Biếnđộc lập) (Constant), EPS, HesoTT, Sonamhd,HDQT,TongTS,HesoTaitro, TAT, ROE, ROA.
Dependent Variable (Biến phụthuộc): Hesono Model: Mô hình
HệsốR
Adjusted R Square: HệsốR2hiệu chỉnh
R Square: HệsốR2cho biết bao nhiêu % sự thay đổi của biến phụ thuộcđược giải thích bởi biếnđộc lập. Tuy nhiên sựhệsốnày có sự thay đổi khôngổnđịnh và tương đối nhạy cảm làm cho sựphòngđoán mấtđi độchính xác. Dođó, hệsốR2 hiệu chỉnh là hệsốnhằm phòng trừ độnhạy cảm,đem lạiđộ tin cậy tốt cho mô hình.
Std. Error of the Estimate: Sai sốchuẩn củaướclượng
Durbin-Watson: Hệsốthực hành kiểmđịnh tựtương quan trong SPSS
Kết quảcủa lần chạy mô hình lần thứnhất, ta có bảng thông sốthống kê các biếnđộc lập trong mô hình nhưsau:
Bảng 2.6 Các thông sốthống kê trong mô hình hồi quy bằng phương pháp Enter của mô hình lần 1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Toleran
ce
VIF
1
(Constant) -0,183 0,398 -0,461 0,648
TongTS 0,062 0,030 0,284 2,106 0,043 0,755 0,325
Sonamhd 0,009 0,005 0,227 1,893 0,067 0,953 1,049
HDQT -0,185 0,162 -0,142 -1,146 0,260 0,893 1,119
HesoTT -0,031 0,017 -0,242 -1,801 0,081 0,761 1,314
HesoTaitro -0,884 0,350 -0,574 -2,521 0,017 0,264 3,792
TAT -0,032 0,107 -0,047 -0,302 0,765 0,571 1,752
ROA -1,292 0,474 -0,767 -2,726 0,010 0,173 5,781
ROE 0,664 0,340 0,318 1,955 0,059 0,519 1,929
EPS 1.967E-
005 0,000 0,322 1,794 0,082 0,425 2,351
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
Trường Đại học Kinh tế Huế
a. Predictors: (Constant), EPS, HesoTT, Sonamhd, HDQT, TongTS, HesoTaitro, TAT, ROE, ROA
b. Dependent Variable: Hesono Trong đó
Unstandardized Coefficients: Hệsốchưa chuẩn hóa
Standardized Coefficients Beta: Hệ số chuẩn hóa Beta là hệsố cho biết được mứcđộ tácđộng của các biếnđộc lập lên biến phụthuộc.
Sig.: Ý nghĩa của tham sốhồi quy
Collinearity Statistics: Thống kê đa cộng tuyến (Tolerance, VIF), VIF >2 có dấu hiệu đa cộng tuyến
Nhìn vào bảng 2.5 và 2.6 ta có thểthấy được
HệsốR2của mô hình 0,534 là một dấu hiệu tích cực,đảm bảođộ chính xác cao cho mô hình, hệ số cho biết tỷ lệ % thay đổi của biến phụ thuộc Hesono được giải thích rõ ràng bởi 9 biến độc lập được lựa chọn trong mô hình hồi quy. Và hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.411, đây là con sốphù hợp giúpđảm bảo đượcđộ chính xác về độ giải thích của các biến số với nhau phòng trong trường hơn biến R2 không có sự ổnđịnh.
Kết quả chạy mô hình được hệ sốR2 và hệsố R2 hiệu chỉnh có sự đảm bảo về độ tin cậy của mô hình.
Giá trị Sig trong bảng Coefficients cho biết các tham sốhồi qui có ý nghĩa hay không (với độ tin cậy 90% thì Sig<10% có ý nghĩa). Trong bảng, biến HĐQT có sig.
là 0,260 và TAT là 0,765, do đó hai biến này không có ý nghĩa thống kê, có sự xem xét tiếp những yếu tốcòn lạiđểcó quyếtđịnh giữlại hay loại trừ.
Trong mô hình hồi quy, nếu các biến độc lập có quan hệchặt với nhau, các biến độc lập có mối quan hệtuyến tính, nghĩa là các biến độc lập có tươngquan chặt, mạnh với nhau thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụthuộc lẫn nhau và thểhiện được dưới dạng hàm số, lúc này có sựxem xét để loại biến độc lập nào ra khỏi mô hình Trong mô hình dựa vào hệsốVIF (VIF > 2) để phát hiện dấu hiệu đa công tuyến. Trong bảng, hệsô VIF của HesoTaitro là 3,792,
Trường Đại học Kinh tế Huế
của ROA lớn nhất là là 5,781, của EPS là 2,351 có dấu hiệuđa cộng tuyến. Tuy nhiên khi phân tích hệsố tương quan ởbảng 2.7- Sựtương quan của các thông sốtrong mô hình hồi quy bên dưới ta có thể thấy, biến ROA có tương quan mạnh nhất đến biến HesoTaitro và EPS với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Từ hai lập luận trên thì ta sẽloại trừbiến ROA ra khỏi mô hình là cần thiết để phân tích mô hình hồi quy đa biến các lần sau, bởi hệsốnày có dấu hiệuđa cộng tuyến lớn nhất tức là có sựtương quan với các biếnđộc lập trong mô hình lớn nhất, điều này làm trái giả thiết xây dựng của mô hình là các biến độc lập không có sự tương quan chặt chẽvới nhau.
Giá trị Durbin Watson = 2,063 nằm trong khoảng 4-DU (1,978) <D<4- DL(2,911) dựa trên kết quảtra bảng giá trị Durbin Watson với 9 bậc tựdo (k=9), n=45 và mức ý nghĩa α = 5%, do đó chưa kết luận có hiện tượng tự tương quan.
Dựa vào những lập luận trên thì trong lần chạy mô hình lần một này, chỉ có biến ROA bịloại ra khỏi mô hình. Dưới đây là bảng sựtương quan các thông sốtrong mô hình hồi quy của mô hình:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.7 Sựtương quan của các thông sốtrong mô hình hồi quy bằng phương pháp Enter của mô hình lần 1
Correlations
Heson o
TongTS Sonam hd
HDQT HesoT T
HesoTait ro
TAT ROA ROE E
P S Hesono
Pearson
Correlation 1
Sig. (2-tailed)
N 44
TongTS
Pearson Correlation
0,492*
* 1
Sig. (2-tailed) 0,001
N 44 44
Sonamh d
Pearson
Correlation 0,307* 0,135 1 Sig. (2-tailed) 0,042 0,381
N 44 44 44
HDQT
Pearson
Correlation -0,115 -0,064 -0,058 1 Sig. (2-tailed) 0,457 0,680 0,708
N 44 44 44 44
HesoTT
Pearson
Correlation -0,257 -0,143 -0,099 0,140 1 Sig. (2-tailed) 0,092 0,356 0,521 0.365
N 44 44 44 44 44
HesoTai tro
Pearson
Correlation -0,216 -0,072 0,044 -0,055 -0,001 1 Sig. (2-tailed) 0,159 0,640 0,774 0,723 0,994
N 44 44 44 44 44 44
TAT
Pearson Correlation
-0,051 -0,081 -0,029 -0,071 -0,178 -0,061 1 Sig. (2-tailed) 0,745 0,599 0,854 0,645 0,247 0,692
N 44 44 44 44 44 44 44
ROA
Pearson
Correlation 0,070 0,096 -0,085 -0,083 0,033 -0,799** 0,380* 1 Sig. (2-tailed) 0,650 0,535 0,585 0,592 0,830 0,000 0,011
N 44 44 44 44 44 44 44 44
ROE
Pearson
Correlation 0,284 0,305* -0,083 0,091 0,256 -0,366* 0,259 0,517*
* 1
Sig. (2-tailed) 0,062 0,044 0,593 0,558 0,093 0,015 0,090 0,000
N 44 44 44 44 44 44 44 44 44
EPS
Pearson
Correlation 0,261 0,204 -0,015 -0,110 0,008 -0,431** 0,456*
*
0,684*
*
0,533*
* 1
Sig. (2-tailed) 0,087 0,183 0,925 0,476 0,957 0,004 0,002 0,000 0,000
N 44 44 44 44 44 44 44 44 44 4
4
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
Trường Đại học Kinh tế Huế
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) (Những hệsốtương quan có **
thì có mức ý nghĩa thống kê là 1%)
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). (Những hệsốtương quan có * thì có mức ý nghĩa thống kê là 5%)
b. Kết quả hồi quy lần thứ hai_ Hàm hồi quy có 8 biến giải thích (Enter Method)
Sử dụng phương pháp loại trừ dần (Backward elimination) bằng cách biến nào xấu nhất đưa ra trước (biến có giá trịsig. lớn nhất).Theo đó, ưu tiên loại trừbiến ROA ra khỏi mô hình.Tiến hành chạy lại mô hình lần 2 chỉ còn 8 biến độc lập, sau đó kiểm định lại mô hình theo các bước giống như đã kiểm định ở lần 1, ta có bảng đánh giá mức độphù hợp của mô hình lần 2 nhưsau:
Bảng 2.8 Bảng đánh giá mức độ phù hợp của mô hình lần 2 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0,658a 0,433 0,303 0,138 2,046
a. Predictors: (Constant), EPS, HesoTT, Sonamhd, HDQT, TongTS, HesoTaitro, TAT, ROE
b. Dependent Variable: Hesono Nhìn vào bảng 2.8 ta thấy
Hệ số hiệu chỉnh R2 có sự giảm từ 0,411 xuống 0,303 tuy nhiên con số 0,303 vẫn cho thấy dấu hiệu tích cực, thể hiện tỷlệ% thay đổi của biến phụthuộcđược giải thích bởi 8 biếnđộc lập là 30,3%. HệsốR và hệsốhiệu chỉnh R2 vẫn cho thấy mứcđộ đángtin cậy và hợp lí của mô hình.
Điều này chứng tỏ biến hệ số sinh lời trên tài sản ROA bị loại là hợp lí bởi molo hình vẫnđảm bảođượcđộchính xác thông qua hai hệsốtrên.
Sau khi đánh giá độ phù hợp của mô hình ta có bảng thông số thống kê trong mô hình các biếnđộc lậpdướiđây:
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.9 Các thông sốthống kê trong mô hình hồi quy bằng phương pháp Enter của mô hình lần 2
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -0,292 0,431 -0,677 0,503
TongTS 0,063 0,032 0,288 1,965 0,057 0,755 1,325
Sonamhd 0,010 0,005 0,257 1,976 0,056 0,961 1,040
HDQT -0,092 0,172 -0,070 -0,533 0,598 0,936 1,069
HesoTT -0,037 0,019 -0,283 -1,949 0,059 0,771 1,298
HesoTaitro -0,118 0,228 -0,077 -0,517 0,608 0,736 1,358
TAT -0,139 0,108 -0,202 -1,291 0,205 0,660 1,514
ROE 0,530 0,366 0,254 1,450 0,156 0,530 1,888
EPS 7.607E-
006 0,000 0,125 0,697 0,490 0,508 1,968
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
Nhìn vào bảng 2.9 ta có thểthấy
Sau khi loại biến ROA, kết quả ước lượng cho thấy không có dấu hiệu đa cộng tuyến (với hệsốVIF<2).Đây là dấu hiệu tích của kết quảchạy mô hình lần 2.
Giá trị Durbin Watson = 2,046 nằm trong khoảng 4-DU (2,042) <D<4- DL(2,861) dựa trên kết quảtra bảng giá trị Durbin Watson với 8 bậc tựdo (k=8), n=45 và mức ý nghĩa α = 5%, do đó chưa kết luận có hiện tượng tự tương quan.
Biến HesoTaitro có giá trịt rất thấp, giá trị Sig. bằng 0.608 (Sig. >10%), vì vậy ưu tiên loại trừbiến này ra khỏi mô hình.
c. Kết quả hồi quy lần thứ ba_ Hàm hồi quy có 7 biến giải thích (Enter Method)
Sử dụng phương pháp loại trừdần (Backward elimination) ưu tiên loại trừbiến HesoTaitro ra khỏi mô hình.Tiến hành chạy lại mô hình lần 3 chỉ còn 7 biến độc lập, sau đó kiểm định lại mô hình theo các bước giống như đã kiểm định ở lần 1. Sau khi chạy mô hình ta có bảng đánhgiá mức độ phù hợp và bảng thông sốthống kê của mô hình lần2 dướiđây:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.10 Bảng đánh giá mức độphù hợp của mô hình lần 3 Model Summaryb
Mode l
R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0,654a 0,428 0,317 0,136 2,109
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3) a. Predictors: (Constant), EPS, HesoTT, Sonamhd, HDQT, TongTS, TAT, ROE b.Dependent Variable: Hesono
Nhìn vào bảng 2.10 ta có thểthấy
Hệsố R2 không thay đổi nhiều nhưng R2 hiệu chỉnh tăng từ 0,303 lên 0,317 là dấu hiệu tích cực, thể hiện tỷ lệ % thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi 7 biến trong mô hình thứ3 là 31,7%, chứng tỏ độchính xác và ổnđịnh R2hiệu chỉnh là đáng tin cậy trong mô hình. Điều này còn cho ta thấyđược việc loại biến HesoTaitroởmô hình 2 là hợp lí.
Bảng 2.11 Các thông sốthống kê trong mô hình hồi quy bằng phương pháp Entercủa mô hình lần 3
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardize d Coefficients
t Sig. Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -0,276 0,426 -0,649 0,520
TongTS 0,061 0,032 0,278 1,934 0,061 0,768 1,303
Sonamhd 0,010 0,005 0,255 1,988 0,054 0,962 1,040
HDQT -0,084 0,170 -0,065 -0,497 0,622 0,942 1,061
HesoTT -0,038 0,019 -0,294 -2,067 0,046 0,787 1,270
TAT -0,152 0,104 -0,220 -1,457 0,154 0,695 1,439
ROE 0,572 0,353 0,274 1,623 0,113 0,558 1,793
EPS 9.633E-006 0,000 0,158 0,956 0,346 0,583 1,715
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhìn vào bảng 2.11 ta có thểthấy
VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 2 nên mô hình không có dấu hiệu đa cộng tuyến ,điều đó chứng tỏviệc loại biến HesoTaitroởmô hình hai là hợp lí.
Giá trị Durbin Watson = 2,109 nằm trong khoảng 4-DU (2,105) <D<4-DL(2,811) dựa trên kết quả tra bảng giá trị Durbin Watson với 7 bậc tựdo (k=7), n=45 và mức ý nghĩa α = 5%, do đó chưakết luận có hiện tượng tự tương quan.
Biến HDQT có Sig. cao nhất bằng 0.622 (Sig. > 0.1), nên sẽ ưu tiên loại trừbiến này ra khỏi mô hình.
d. Kết quả hồi qua lần thứ tư _ Hàm hồi quy có 6 biến giải thích (Enter Method)
Sửdụng phương pháp loại trừdần (Backward elimination)ưu tiên loại trừbiến HĐQT ra khỏi mô hình. Tiến hành chạy lại mô hình lần 4 chỉcòn sáu biến độc lập, sau đó kiểm định lại mô hình theo các bước giống như đã kiểm địnhở lần 1, ta cóđánh giá mức độphù hợp của mô hình lần 4 dưới đây:
Bảng 2.12 Bảng đánh giá mức độphù hợp của mô hình lần 4 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 0,651a 0,424 0,331 0,135 2,103
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
a. Predictors: (Constant), EPS, HesoTT, Sonamhd, TongTS, TAT, ROE b. Dependent Variable: Hesono
Nhìn vào bảng 2.12 ta có thểthấy
Tuy hệ số R có sự giảm nhẹ từ 0,428 còn 0,424 nhưng R2 hiệu chỉnh tăng từ 0,317 lên 0,331 là dấu hiệu tích cực, thểhiện tỷlệ % thay đổi của biến phụthuộc được giải thích rõ ràng bởi 6 biến độc lập trong mô hình thứ 4 là 33,1%. Quađó ta thấy kết quảmô hìnhđángcó dấu hiệu tích cực.
Điều này chứng tỏviệc loại trừbiến HĐQT ra khỏi mô hình lần thứba là hợp lý.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Qua bảng đánhgiá mứcđộ phù hợp của mô hình ta có thông sốthống kê trong mô hình hồi quy nhưsau:
Bảng 2.13 Các thông sốthống kê trong mô hình hồi quy bằng phương pháp Entercủa mô hình lần 4
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -0,348 0,396 -0,879 0,385
TongTS 0,062 0,031 0,283 1,993 0,054 0,771 1,296
Sonamhd 0,010 0,005 0,257 2,023 0,050 0,963 1,039
HesoTT -0,039 0,018 -0,298 -2,126 0,040 0,790 1,265
TAT -0,150 0,103 -0,218 -1,459 0,153 0,695 1,438
ROE 0,545 0,345 0,261 1,581 0,122 0,571 1,750
EPS 1.038E-005 0,000 0,170 1,052 0,300 0,596 1,677
Dependent Variable: Hesono (Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3) Nhìn vào bảng 2.13 ta có thểthấy
VIF của tất cả các biến độc lậpđều nhỏhơn hai, mô hình không có hiệntượng đa cộng tuyến,đây là dấu hiệu tích cực của mô hình.
Giá trị Durbin Watson = 2,103 nằm trong khoảng DU (1,85 <D<4-DU(2,155) dựa trên kết quảtra bảng giá trị Durbin Watson với 6 bậc tựdo (k=6), n=45 và mức ý nghĩa α = 5%, do đó không có hiện tượng tự tương quan.
Biến EPS có Sig. cao nhất bằng 0.300 (Sig.> 0.1), nên sẽ ưu tiên tiếp tục loại trừbiến này ra khỏi mô hình.
e. Kết quả hồi quy lần thứ năm_ Hàm hồi quy có 5 biến giải thích (Enter Method)
Sửdụng phương pháp loại trừdần (Backward elimination) ưu tiên loại trừbiến TAT ra khỏi mô hình. Tiến hành chạy lại mô hình lần 5 chỉcòn sáu biến độc lập, sau đó kiểm định lại mô hình theo các bước giống như đã kiểm địnhở lần 1. ta cóđánh giá mức độphù hợp của mô hình lần 4 dưới đây:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.14 Bảng đánh giá mức độphù hợp của mô hình lần 5 Model Summaryb
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3)
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 0,638a 0,407 0,329 0,135 1,921
a. Predictors: (Constant), ROE, Sonamhd, TAT, HesoTT, TongTS b.Dependent Variable: Hesono
Nhìn vào hai bảng 2.14 ta có thểthấy
R2 hiệu chỉnh có dấu hiệu giảm nhẹtừ 0.331 xuống còn 0,329 tuy nhiên vẫn dấu hiệu tích cực, thể hiện tỷ lệ % giải thích của thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi 5 biến trong mô hình thứ5 là 32,9%. HệsốR2hiệu chỉnh vẫnđảm bảo độchính xác vàổnđịnh cho mô hình.
Điều này chứng tỏviệc loại trừbiến TATởmô hình thứtưlà hợp lí.
Từbảng đánhgiá mứcđộ phù hợp của mô hình, ta có bảng thông sốthống kê các biếnđộc lập trong mô hình nhưsau:
Bảng 2.15 Các thông sốthống kê trong mô hình hồi quy bằng phương pháp Enter của mô hình lần 5
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardize d Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Toleranc
e
VIF
1
(Constant) -0,401 0,394 -1,018 0,315
TongTS 0,066 0,031 0,300 2,125 0,040 0,782 1,279
Sonamhd 0,010 0,005 0,260 2,040 0,048 0,963 1,039
HesoTT -0,039 0,018 -0,301 -2,147 0,038 0,791 1,264
TAT -0,109 0,095 -0,158 -1,143 0,260 0,814 1,229
ROE 0,693 0,315 0,332 2,199 0,034 0,686 1,458
Trường Đại học Kinh tế Huế
Giá trị Durbin Watson = 1,921 nằm trong khoảng DU (1,78) <D<4-DU(2,224) dựa trên kết quảtra bảng giá trị Durbin Watson với 5 bậc tựdo (k=5), n=45 và mức ý nghĩa α = 5%, do đó không có hiện tượng tự tương quan.
Ngoại trừ hệ số ước lượng của biến TAT, hệ số của các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kêở mức 5%. Vì vậyưu tiên loại biến TAT ra khỏi mô hình.
f. Kết quả hồi quy lần thứ sáu_ Hàm hồi quy có 4 biến giải thích (Enter Method)
Sử dụng phương pháp loại trừdần (Backward elimination) ưu tiên loại trừbiến TAT ra khỏi mô hình.Tiến hành chạy lại mô hình lần 6 chỉ còn 4 biến độc lập, sau đó kiểm định lại mô hình theo các bước giống như đã kiểm địnhở lần 1. Sau khi chạy mô hình ta có bảng đánh giá mức độphù hợp và bảng thông sốthống kê của mô hình lần 6 dưới đây:
Bảng 2.16 Bảng đánh giá mức độphù hợp của mô hình lần 6 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0,622a 0,387 0,324 0,136 1,939
(Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3) a. Predictors: (Constant), ROE, Sonamhd, HesoTT, TongTS
b. Dependent Variable: Hesono Dependent Variable: Hesono
Nhìn vào hai bảng 2.15 ta có thểthấy
VIF của tất cảcác biếnđộc lậpđều nhỏhơn hai, mô hình không có hiệntượng đa cộng tuyến,đây là dấu hiệu tích cực của mô hình.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhìn vào hai bảng 2.16 ta có thểthấy
Từbảng đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, ta có bảng thông số thống kê các biếnđộc lập trong mô hình nhưsau:
Bảng 2.17 Các thông sốthống kê trong mô hình hồi quy bằng phương pháp Entercủa mô hình lần 6
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -0,547 0,374 -1,463 0,152
TongTS 0,075 0,030 0,341 2,483 0,017 0,834 1,198
Sonamhd 0,010 0,005 0,258 2,021 0,050 0,963 1,039
HesoTT -0,033 0,017 -0,251 -1,874 0,068 0,879 1,137
ROE 0,554 0,292 0,265 1,898 0,065 0,805 1,242
Dependent Variable: Hesono (Nguồn: Phân tích dữliệu- Phụlục 3) Dựa vào bảng 2.17 ta có thểthấy
Sau khi chạy mô hình với 4 biến độc lập còn lại (TongTS, Sonamhd, HesoTT, ROE)kết quả ước lượng cho thấy không có dấu hiệu đa cộng tuyến (với hệsốVIF<2).
Đây là dấu hiệu rất tích cực cho lần thứ6 này, chứng tỏcác biến được chọn từ đầu có ý nghĩa và có sựtácđộng giữa biến phụthuộc và biếnđộc lập.
Giá trị Durbin Watson = 1,939 nằm trong khoảng DU (1,72) <D<4-DU(2,280) dựa trên kết quảtra bảng giá trị Durbin Watson với 4 bậc tựdo (k=4), n=45 và mức ý nghĩa α = 5%, do đó không có hiện tượng tự tương quan.
Tất cảcác hệsố ước lượng đều có ý nghĩa thống kê với Sig.<10%. Vậy mô hình chạy kết thúc tại lần thứ6 này.
Hệ số R giảm từ 0,407 xuống 0,387, R2 hiệu chỉnh có dấu hiệu giảm nhẹ từ 0.329 xuống còn 0,324 tuy nhiên vẫn dấu hiệu tích cực, ta có thểthấyưược sự ổnđịnh của R2 hiệu chỉnh qua 6 lần chạy, đây là dấu hiệu tốt của mô hình được chọnban đầu.
HệsốR2 hiệu chỉnh 0,324 thểhiện tỷlệ % thay đổi của biến phụthuộcđược giải thích bởi 4 biến độc lập trong mô hình thứ6 là 32,4%.
Trường Đại học Kinh tế Huế