CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định mô hình hồi quy
4.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến ( Regression)
Sau khi thấy các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, bài nghiên cứu sử dụng mô hình bình quân nhỏ nhất (OLS) trong phần mềm Stata để kiểm định có các biến độc lập, biến kiểm soát nào tác động đến biến phụ thuộc bao gồm: vốn hóa thị trường phần trăm theo GDP, giá đóng của cuối mỗi quý của VNINDEX, HNXINDEX, UPCOMINDEX. Bài nghiên cứu gồm 11 biến gồm 4 biến phụ thuộc và 7 biến gồm các biến độc lập và biến kiểm soát để lần lượt cạnh nhau rồi dùng phần mềm Stata và chọn Regression để chạy mô hình kiểm định hồi quy tuyến tính đa biến.
Các biến có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ có giá trị p nhỏ hơn 0,05 (5%).
Nếu biến đó có hệ số Coef lớn hơn 0 thì nó sẽ tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc. Còn nếu các biến có hệ số Coef nhỏ hơn 0 thì các biến đó sẽ tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, hệ số Significance – F cũng là một điều kiện để kiểm định độ tin cậy về mặt thống kê của toàn bộ phương trình. Khi F nhỏ hơn 0,05 thì mô hình sẽ có ý nghĩa thống kê.
Bài nghiên cứu gồm 4 mô hình:
Mô hình 1:
44
Bảng 4.3: Kết quả chạy mô hình OLS đối với biến phụ thuộc VNINDEX
VNINDEX Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval
GDP 8,5427 3,6294 2,3500 0,0220 1,2853 15,8002
TTDIEN -0,6867 1,0374 -0,6600 0,5100 -2,7611 1,3876 TONGLD 11,3851 7,3879 1,5400 0,1280 -3,3880 26,1582 LDNAM -22,6516 8,0911 -2,8000 0,0070 -38,8308 -6,4724 HTTH -0,0947 0,0693 -1,3700 0,1770 -0,2333 0,0440
NHDH 0,6301 0,4087 1,5400 0,1280 -0,1872 1,4473
LAMPHAT -1,9207 0,5956 -3,2200 0,0020 -3,1116 -0,7298 _const 2,5703 8,4792 0,3000 0,7630 -14,3850 19,5256 Significant
F 0,0000
R - square 0,6706
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.3, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định là 0,6706 (67,06%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của VNINDEX thì có 67,06% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 32,94% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động.
Vậy giá trị cao trên 50% thể hiện rằng mô hình tuyến tính này phù hợp và biến phụ thuộc VNINDEX được giải thích bởi các biến độc lập tới 67,06%.
Mô hình 2:
Bảng 4.4: Kết quả OLS đối với biến phụ thuộc HNXINDEX
45
HNXINDEX Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval
GDP 1,9126 1,4222 1,3400 0,1850 -0,9501 4,7753
TTDIEN -0,3279 0,2681 -1,2200 0,2280 -0,8674 0,2117
TONGLD 3,2487 2,2427 1,4500 0,1540 -1,2656 7,7629
LDNAM 0,2663 2,5678 0,1000 0,9180 -4,9025 5,4351
HTTH -0,0227 0,0145 -1,5600 0,1250 -0,0520 0,0065
NHDH 0,0798 0,0860 0,9300 0,3580 -0,0932 0,2529
LAMPHAT 0,2738 0,1210 2,2600 0,0280 0,0303 0,5173
_cons -4,8858 1,9966 -2,4500 0,0180 -8,9048 -0,8668 Significant F 0,0000
R - square 0,5499
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.4, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định là 0,5499 (54,99%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, = 54,99% cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của HNXINDEX thì có 54,99% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 45,01% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động.
Mô hình 3:
46
Bảng 4.5: Kết quả OLS đối với biến phụ thuộc UPCOMINDEX
UPCOMINDEX Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval
GDP -19,1968 5,6106 -3,4200 0,0020 -30,6397 -7,7539
TTDIEN 3,3497 0,8820 3,8000 0,0010 1,5509 5,1484
TONGLD -44,9820 9,5634 -4,7000 0,0000 -64,4865 -25,4775
LDNAM 63,1989 11,8826 5,3200 0,0000 38,9642 87,4336
HTTH 0,2582 0,1135 2,2700 0,0300 0,0267 0,4897
NHDH -2,0902 0,5714 -3,6600 0,0010 -3,2556 -0,9247
LAMPHAT -0,2075 0,5501 -0,3800 0,7090 -1,3295 0,9145
_cons 22,3122 7,5436 2,9600 0,0060 6,9270 37,6974
Significant F 0,0002 R - square 0,5689
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.5, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định là 0,5689 (56,89%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, = 56,89% cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của UPCOMINDEX thì có 56,89% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 43,11% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động.
Mô hình 4:
47
Bảng 4.6: Mô hình OLS đối với biến phụ thuộc vốn hóa thị trường (VHTT)
VHTT Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval
GDP 7,1504 0,8118 8,8100 0,0000 5,4901 8,8108
TTDIEN -0,7251 0,1241 -5,8400 0,0000 -0,9789 -0,4712
TONGLD 12,3605 1,4886 8,3000 0,0000 9,3160 15,4050
LDNAM -16,7552 1,7764 -9,4300 0,0000 -20,3884 -13,1220
HTTH -0,0849 0,0196 -4,3400 0,0000 -0,1249 -0,0449
NHDH -0,2203 0,0988 -2,2300 0,0340 -0,4223 -0,0183
LAMPHAT -0,8580 0,0884 -9,7000 0,0000 -1,0389 -0,6771 _cons -6,1151 1,2021 -5,0900 0,0000 -8,5737 -3,6565 Significant F 0,0000
R - square 0,9903
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.6, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định là 0,9903 (99,03%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, =99,03% cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của vốn hóa thị trường (VHTT) thì có 99,03% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 0,97% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động.
Bên cạnh đó, kết quả bảng 4.3 cho thấy rằng biến nào có tác động lên giá đóng cửa VNINDEX. Nhìn vào giá trị p, hầu hết các biến độc lập trong mô hình đều không ảnh hưởng đến VNINDEX vì các kết quả đều lớn hơn 0,05. Tuy nhiên, biến GDP, lao động nam (LDNAM) có tác động đến biến VNINDEX với giá trị p nhỏ hơn 0,05, trong đó GDP tác động cùng chiều còn biến lao động nam (LDNAM) tác động ngược chiều đến biến VNINDEX. Thêm vào đó, đối với các biến kiểm soát thì
48
bài nghiên cứu nhận thấy có biến lạm phát (LAMPHAT) tác động ngược chiều đến biến VNINDEX.
Kết quả bảng 4.4 chỉ ra rằng tất cả các biến độc lập trong mô hình đều không ảnh hưởng đến HNXINDEX vì các kết quả giá trị p đều lớn hơn 0,05. Tuy nhiên biến kiểm soát là lạm phát (LAMPHAT) có tác động cùng chiều đến HNXINDEX.
Tiếp theo, kết quả bảng 4.5, nhìn vào giá trị p, tất cả các biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đến biến UPCOMINDEX vì các kết quả đều bé hơn 0,05.
Trong đó, các biến GDP và biến tổng lao động (TONGLD) có tác động ngược chiều còn biến tiêu thụ điện (TTDIEN) và lao động nam (LDNAM) có tác động cùng chiều đến biến UPCOMINDEX. Tuy nhiên, đối với các biến kiểm soát thì biến lạm phát không ảnh hưởng đến biến UPCOMINDEX vì có giá trị p lớn hơn 0,05. Hai biến kiểm soát còn lại là tỷ lệ hoàn thành tiểu học (HTTH) và tỷ lệ nhập học đại học (NHDH) có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc UPCOMINDEX, trong đó biến tỷ lệ hoàn thành tiểu học (HTTH) có tác động cùng chiều còn biến tỷ lệ nhập học đại học (NHDH) có tác động ngược chiều đến biến UPCOMINDEX.
Cuối cùng, kết quả bảng 4.6, tất cả các biến độc lập và kiểm soát đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc vốn hóa thị trường. Trong đó các biến GDP, tổng lao động (TONGLD) có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc vốn hóa thị trường (VHTT) còn các biến tiêu thụ điện (TTDIEN), lao động nam (LDNAM), tỷ lệ hoàn thành tiểu học (HTTH), tỷ lệ nhập học đại học (NHDH) có tác động ngược chiều đến biến vốn hóa thị trường (VHTT).
Từ các kết quả thu được từ mô hình hồi quy OLS ở trên, bài nghiên cứu đã tổng hợp lại thành bảng kết quả kiểm định giả thiết (bảng 4.7). Trong đó dấu “+”
thể hiện tác động cùng chiều với biến phụ thuộc, dấu “-” thể hiện tác động ngược chiều với biến phụ thuộc.
49
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thiết Tên biến Chiều hướng tác động
Đối với VNINDEX
Đối với HNXINDEX
Đối với
UPCOMINDEX
Đối với VHTT Tăng trưởng
kinh tế (GDP) +
Không tác động
- +
Tiêu thụ điện (TTDIEN)
Không tác động Không tác động
+ -
Tổng lao động (TONGLD)
Không tác động Không tác động
- +
Lao động nam
(LDNAM) -
Không tác động
+ -
Tỷ lệ hoàn thành tiểu học
(HTTH)
Không tác động Không tác động
+ -
Tỷ lệ nhập học đại học (NHDH)
Không tác động Không tác động
- -
Lạm phát
(LAMPHAT) - + Không tác động -
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
50