11 Khái niệm Hàm hồi quy tổng thể và Hàm hồi quy giới hạn ngụ ý phân biệt các mô hình với các biến độc lập khác nhau: Hàm hồi quy tổng thể là mô hình với đầy đủ các biến như phần giả thuyết ban đầu.
LEV2 =+ PROF + ROE + SIZE + F A+ GROW
+ GDP + INF + (3.7)
Trong đó, giải thích các mô hình LEV1, LEV2, LEV3, LEV4, LEV5, và LEV6 được thể hiện trong Phụ lục 01 và 02.
Ban đầu, ta sử dụng chương trình Eviews để xử lý các dữ liệu thu thập được. Sau đó, từ các giá trị t-Statistic và Prob của các mô hình LEV1, LEV2,LEV3, LEV4,LEV5, và LEV6, ta tiến hành kiểm định Wald Test về ý nghĩa thống kê của các biến có hệ số P_value lớn hơn α= 0.05. Kế tiếp, để thực hiện việc xây dựng các mô hình giới hạn
phù hợp, ta căn cứ vào hệ số P_value của các biến độc lập lớn hơn 5%. Biến được loại ra khỏi mô hình là biến có hệ số P_value lớn nhất, rồi lần lượt đến từng biến còn lại có mức ý nghĩa lớn hơn α = 0.05. Kết quả cuối cùng, các mô hình giới hạn còn lại được
lựa chọn tương ứng như sau:
Hàm hồi quy giới hạn:
Trong đó, giải thích các mô hình LEV1*, LEV2*, LEV3*, LEV4*, LEV5*, và LEV6* được thể hiện trong Phụ lục 01 và 03.
Đồng thời, ta có kết quả của kiểm định giả thuyết các mô hình hồi quy như sau:
LEV4= + PROF + ROE+ SIZE + FA+ GROW+ (3.9)
LEV5= + PROF + ROE+ SIZE + FA+ GROW+ (3.10)
LEV6= + PROF + ROE+ SIZE + FAt + GROW
+ GDP + INF + (3.11)
LEV1*= + PROF + ROE+ SIZE + FA+ (3.12)
LEV2*= + PROF + ROE+ SIZE + FA+ GDP + (3.13)
LEV4*= + PROF + ROE+ SIZE + FA+ (3.15)
LEV5*= + PROF + ROE+ SIZE + FA+ (3.16)
LEV3*= + PROF + ROE+ SIZE + FA+ (3.14)
Bảng 3.5: KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CÁC MÔ HÌNH HỒI QUY KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CÁC MÔ HÌNH HỒI QUY (Kiểm định Wald)(Kiểm định Wald)
MH GIẢ THIẾT H0 P_VALUE KẾT LUẬN
Kiểm định việc giới hạn của mô hình hồi quy tổng thể
LEV1 β6 = 0 0.1794 Không bác bỏ H0. Chọn LEV1*
LEV2 β6 = β7 = β8 = 0 0.1860 Không bác bỏ H0. Chọn LEV2*
LEV3 β6 = 0 0.3059 Không bác bỏ H0. Chọn LEV3*
LEV4 β6 = 0 0.8619 Không bác bỏ H0. Chọn LEV4*
LEV5 β6 = 0 0.8270 Không bác bỏ H0. Chọn LEV5*
LEV6 β6 = β7 = β8 = 0 0.4221 Không bác bỏ H0. Chọn LEV6*
Kiểm định khả năng giải thích của mô hình hồi quy giới hạn
LEV1* β2 = β3 = β4 = β5 = 0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận LEV1* LEV2* β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận LEV2* LEV3* β2 = β3 = β4 = β5 = 0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận LEV3* LEV4* β2 = β3 = β4 = β5 = 0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận LEV4* LEV5* β2 = β3 = β4 = β5 = 0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận LEV5* LEV6* β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận LEV6* Nguyên tắc bác bỏ: P_value > α= 0.05: Không bác bỏ giả thiết H0 và ngược lại.
Theo kết quả ở bảng 3.5, ta nhận thấy rằng P_value của các mô hình hồi quy giới hạn đều nhỏ hơn α = 0.05, nên ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến còn lại của các
mô hình này cần thiết phải đưa vào mô hình. Đồng thời, xem xét kết quả các mô hình hồi quy giới hạn ở phần Phụ lục 01 và 03, ta thấy có vẻ tỷ lệ tương đối các mô hình đạt R2 hiệu chỉnh tăng lên nhiều hơn là tỷ lệ giảm xuống (dù không đáng kể lắm và có 2 mô
hình LEV1* và LEV3* giảm xuống) so với các mô hình hồi quy tổng thể. Cụ thể như sau:
LEV1*: R2 hiệu chỉnh = 70.29% (giảm 0.11% so với LEV1 (70.40%)). LEV2*: R2 hiệu chỉnh = 70.67% (tăng 0.13% so với LEV2 (70.54%)). LEV3*: R2 hiệu chỉnh = 77.72% (giảm 0.01% so với LEV3 (77.73%)). LEV4*: R2 hiệu chỉnh = 71.48% (tăng 0.13% so với LEV4 (71.35%)). LEV5*: R2 hiệu chỉnh = 79.37% (tăng 0.11% so với LEV5 (79.26%)). LEV6*: R2 hiệu chỉnh = 77.89% (tăng 0.19% so với LEV6 (77.70%)).
Bên cạnh đó, tất cả các biến còn lại trong các mô hình hồi quy giới hạn trên đều đạt mức ý nghĩa thống kê 1% (ngoại trừ biến FA có ý nghĩa 5% ở mô hình LEV4* và biến GDP (0.1179) ở mô hình LEV6* không có ý nghĩa thống kê).
Như vậy, kiểm định Wald Test giúp ta trích lọc lại các biến thực sự cần thiết cho mô hình với cùng một khả năng đo lường không chênh lệch đáng kể (có mô hình còn
tăng lên tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mô hình thông qua giá trị R2 hiệu chỉnh) so với mô hình nhiều biến cồng kềnh
hơn ban đầu. Tuy nhiên, đề tài sẽ không loại bỏ các mô hình hồi quy tổng thể mà vẫn giữ lại để tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến tiếp theo.