Mô hình 1 ROA Mô hình 2 ROA Mô hình 3 ROA Mô hình 4 ROE Mô hình 5 ROE DE DA SDA DA SDA DE2 DA2 SDA2 DA2 DE3 DA3 TSCD TSCD TSCD TSCD TSCD TSCD2 TSCD2 TSCD2 TSCD2 TSCD2 TSCD3 TSCD3 TSCD3 TSCD3 TSCD3 CPDT CPDT CPDT CPDT CPDT CPDT2 CPDT2 CPDT2 CPDT2 CPDT2
Mô hình 1 ROA Mô hình 2 ROA Mô hình 3 ROA Mô hình 4 ROE Mô hình 5 ROE CPDT3 CPDT3 CPDT3 CPDT3 CPDT3 4.3.2. Xây d ng hàm h i quy
a các bi n v a xây d ng c vào m t mô hình t ng ng, dùng ph ng pháp Stepwise cho m i b c kh o sát t nh n xét và ch n l a các bi n, s d ng m c ý ngh a sig = 5% cho c 5 mô hình. Trong quá trình xây d ng mô hình h i quy, tác gi lo i b mô hình có bi n gây ra hi n t ng a c ng tuy n (VIF>5) và mô hình có bi n không có ý ngh a th ng kê (sig>0.05) và ch n mô hình có R2 cao nh t trong các mô hình còn l i. K t qu xây d ng mô hình nh sau:
Mô hình 1: ROA = f (DE,TSCD,CPDT)
Có 9 bi n a vào mô hình 1 g m DE, DE2, DE3, TSCD, TSCD2, TSCD3, CPDT, CPDT2, và CPDT3. C n c vào b ng coefficients và model Summary v mô hình 1 c a ph l c 9, tác gi ch n mô hình sau:
Mô hình 1: ROA = 0.086 1.053TSCD 0.021DE 0.021CPDT (R2 hi u ch nh là: 71%)
Mô hình 2: ROA=f (DA, TSCD,CPDT)
Có 8 bi n a vào mô hình 2 g m DA, DA2, TSCD, TSCD2, TSCD3, CPDT, CPDT2, và CPDT3. C n c vào b ng coefficients và model Summary v mô hình 2 c a ph l c 9, tác gi ch n mô hình sau:
Mô hình 2: ROA = 0.067 1.094TSCD 0.025CPDT(R2 hi u ch nh là: 59.4%)
Mô hình 3: ROA= f (SDA,TSCD,CPDT)
Có 8 bi n a vào mô hình 3 g m SDA, SDA2, TSCD, TSCD2, TSCD3, CPDT, CPDT2, và CPDT3. C n c vào b ng coefficients và model Summary v mô hình 3 c a ph l c 9, tác gi ch n mô hình sau:
Mô hình 4: ROE = f (DA,TSCD,CPDT)
Có 9 bi n a vào mô hình 4 g m DA, DA2, DA3, TSCD, TSCD2, TSCD3, CPDT, CPDT2, và CPDT3. C n c vào b ng coefficients và model Summary v mô hình 4 c a ph l c 9, tác gi ch n mô hình sau:
Mô hình 4: ROE = 0.134 - 1.937TSCD 0.037CPDT 0.136DA3 (R2 hi u ch nh là: 69.7%)
Mô hình 5: ROE =f (SDA,TSCD,CPDT)
Có 7 bi n a vào mô hình 5 g m SDA, TSCD, TSCD2, TSCD3, CPDT, CPDT2, và CPDT3. C n c vào b ng coefficients và model Summary v mô hình 5 c a ph l c 9, tác gi ch n mô hình sau:
Mô hình 5: ROE = 0.124 - 2.286TSCD 0.044CPDT (R2 hi u ch nh là: 63.1%) Tóm l i, sau khi xây d ng 05 mô hình h i quy trên tác gi nh n th y r ng:
Mô hình 2 và mô hình 3 là gi ng nhau;
Mô hình 5 có 2 bi n c l p là TSCD, CPDT c a vào v i R2hi u ch nh là 63.1%, trong khi mô hình 4 a vào 3 bi n c l p TSCD, CPDT và DA3 nên tác gi b mô hình 5.
Các mô hình ki m nh g m:
Mô hình 1: ROA = 0.086 1.053TSCD 0.021DE 0.021CPDT (R2 hi u ch nh là: 71%) Mô hình 2: ROA = 0.067 1.094TSCD 0.025CPDT (R2 hi u ch nh là: 59.4%) Mô hình 4: ROE = 0.134 - 1.937 TSCD 0.037 CPDT 0.136 DA3(R2 hi u ch nh là: 69.7%) 4.3.3. Ki m nh mô hình 4.3.3.1.Ki m nh mô hình 1 Ki m nh gi thuy t v phù h p c a mô hình
Ch s R2 là th c o ánh giá phù h p c a mô hình, t c là mô hình h i quy ã c xây d ng trên d li u m u phù h p n m c nào so v i d li u.
Nh ng s phù h p này ch m i th hi n gi a mô hình xây d ng c v i t p d li u m u, r t có th mô hình h i quy này v i các h s c c l ng b ng ph ng pháp OLS không có giá tr gì khi áp d ng cho mô hình th c c a t ng th . ki m nh phù h p c a mô hình h i quy t ng th , tác gi t gi thuy t nh sau:
H0: R2 c a t ng th = 0 (mô hình h i quy xây d ng c không phù h p v i t ng th ).
i l ng F c s d ng cho ki m nh này. N u xác su t c a F nh thì gi thuy t H0 b bác b . C n c vào B ng phân tích ANOVA (Ph l c 10) c a SPSS th hi n giá tr F = 21.419 t ng ng v i m c ý ngh a sig = 0.000, do ó có th an toàn bác b gi thuy t H0 và k t lu n mô hình h i quy xây d ng c phù h p v i t ng th .
Ki m nh gi thuy t v ý ngh a c a h s h i quy
Mô hình h i quy m u xây d ng c có h s d c 0, nh ng ta ch a th ch c ch n h s d c c a mô hình t ng th 0, vì v y tác gi ph i ki m
nh k t lu n v c a t ng th . t gi thuy t này nh sau:
H0: = 0 (Bi n ph thu c và bi n c l p không có nh h ng gì n nhau)
Tr th ng kê dùng ki m nh gi thuy t này là tr th ng kê t. C n c vào B ng h s c a mô hình h i quy (Ph l c 9), có th th y c các m c ý ngh a quan sát
c i v i các h s d c c a mô hình l n l t có sig b ng 0.000, 0.004 và 0.005, ch ng t r ng gi thuy t H0 b bác b v i tin c y r t cao t 83.6% n 95.2% ngh a là bi n ph thu c và bi n c l p có m i quan h nh h ng l n nhau. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ki m nh s vi ph m các gi nh c a h i quy Gi nh liên h tuy n tính:
Bi u 4.1: Bình ph ng ph n d theo mô hình 1 Bi n ph thu c ROA
Nhìn vào bi u bình ph ng ph n d theo mô hình 1 và ROA, tác gi th y các ch m trên th phân tán ng u nhiên, không theo quy lu t nào nên gi nh tuy n tính không b vi ph m.
Ki m nh ph ng sai c a sai s không i
Hi n t ng ph ng sai c a sai s thay i là hi n t ng l n c a ph n d t ng ho c gi m cùng v i các giá tr d oán hay giá tr c a bi n c l p mà ta nghi ng gây ra hi n t ng ph ng sai c a sai s thay i. Tiêu chu n c l ng c a ph ng pháp OLS là d a trên t ng bình ph ng các ph n d t giá tr c c ti u. Tác gi s ki m nh ph ng sai c a sai s thay i b ng cách ki m nh t ng quan h ng Spearman
t gi thuy t Ho: H s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0 (ph ng sai c a sai s không i)
B ng 4.4: H s t ng quan gi a Spearman gi a bi n TSCD, DE, CPDT và ABSZRE_1
Correlations
TSCD DE CPDT ABSZRE_01 Spearman's rho
ABSZRE_01 Correlation Coefficient .267 .041 .354 1.000 Sig. (2-tailed) .188 .842 .076 . N 26 26 26 26 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
K t qu ki m nh có sig>0.05 nên ch p nh n Ho. Do ó, tác gi k t lu n r ng h s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0, ph ng sai c a sai s không i, không gây ra h qu nghiêm tr ng i v i ph ng pháp c l ng OLS.
Ki m nh phân ph i chu n c a ph n d
Có nhi u nguyên nhân d n n ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n nh sai d ng mô hình, s l ng các ph n d không nhi u phân tích Vì v y, chúng ta s l n l t kh o sát phân ph i c a ph n d b ng cách xây d ng các bi u t n s c a các ph n d nh sau:
Bi u 4.2: T n s Histogram kh o sát phân ph i c a ph n d (mô hình 1)
Bi u trên cho th y m t ng cong phân ph i chu n c t lên bi u t n s .
Phân ph i ph n d có trung bình Mean = 0 và l ch chu n Std. Dev =0.938, g n b ng 1.
Bi u 4.3: T n s P-P Plot kh o sát phân ph i c a ph n d (mô hình 1)
Bi u trên cho th y các d li u quan sát t p trung và r t sát v i ng k v ng nên d li u có phân ph i chu n hay gi nh phân ph i chu n không b vi ph m.
Ki m nh tính c l p c a sai s (không có t ng quan gi a các ph n d )
Trong kinh t l ng chu i th i gian r t d x y ra hi n t ng t t ng quan - các ph n d có quan h v i nhau, t c là m t h ng nhi u (µ) th i i m này có th có quan h v i m t h ng nhi u m t i m khác. i u này s d n t i sai s chu n c a các h s h i quy OLS s b ch ch và không nh t quán và vì th vi c ki m nh th ng kê s không còn áng tin c y n a. Xác nh c t m quan tr ng c a vi c ki m nh m i t ng quan gi a các ph n d , tác gi ti n hành ki m nh theo ph ng pháp s d ng i l ng th ng kê Durbin Watson:
Theo B ng giá tr ki m nh Durbin-Watson m c ý ngh a 5%, v i 26 quan sát và 03 bi n c l p thì h s dL là 1.14 và dU là 1.65. Nh v y, n u h s Durbin- Watson n m trong kho ng t 1.65 n 2.35 (4 - dU) thì gi nh này không vi ph m. V i h s Durbin-Watson c a mô hình 1 là 2.277, tác gi có th k t lu n gi
nh v tính c l p c a sai s không b vi ph m.
Ki m nh không có m i t ng quan gi a các bi n c l p (hi n t ng a c ng tuy n)
Trong h i quy a bi n, nh t là h i quy chu i th i gian, th ng có hi n t ng các bi n c l p có m i quan h nh t nh nào ó v i nhau, hi n t ng này còn c g i là hi n t ng a c ng tuy n. a c ng tuy n có th d n t i m t s h u qu nh các giá tr c l ng c a h s h i quy OLS có th không chính xác do có sai s chu n quá l n và d u c a h s h i quy có th sai so v i k v ng (t c s lý thuy t). Có nhi u cách giúp phát hi n a c ng tuy n tr c và sau khi th c hi n vi c c l ng mô hình, trong lu n v n này tác gi s d ng ph ng pháp ch p nh n c a bi n (Tolerance) ho c H s phóng i ph ng sai (Variance inflation factor VIF)
ch p nh n Tolerance th ng c s d ng o l ng hi n t ng c ng tuy n. Quy t c là n u ch p nh n c a m t bi n nh thì nó g n nh là m t k t h p tuy n tính c a các bi n c l p khá và ó là d u hi u c a a c ng tuy n. V y m c nào thì ch p nh n c cho là nh và s x y ra hi n t ng c ng tuy n?
H s phóng i ph ng sai VIF có liên h g n v i ch p nh n, th c t nó là ngh ch o c a ch p nh n. Khi Tolerance nh thì VIF l n, quy t c là khi VIF v t quá 10, ó là d u hi u c a a c ng tuy n. Quan sát b ng h s h i quy c a mô hình, h s VIF c a các bi n TSCD, DE, CPDT l n l t 1.161, 1.050 và 1.196 nên không có hi n t ng a c ng tuy n x y ra.
Tóm l i, mô hình h i quy 1 là phù h p, h s h i quy có ý ngh a và không có s vi ph m i v i các gi nh h i quy.
4.3.3.2. Ki m nh mô hình 2
Ki m nh gi thuy t v phù h p c a mô hình
T ng t nh ki m nh mô hình 1, tác gi t gi thuy t nh sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
H0: R2 c a t ng th = 0 (mô hình h i quy xây d ng c không phù h p v i t ng th )
gi thuy t H0 b bác b . C n c vào B ng phân tích ANOVA (Ph l c 10) c a SPSS th hi n giá tr F = 19.315 t ng ng v i m c ý ngh a sig = 0.000, do ó có th an toàn bác b gi thuy t H0 và k t lu n mô hình h i quy xây d ng c phù h p v i t ng th .
Ki m nh gi thuy t v ý ngh a c a h s h i quy
T ng t nh mô hình 1, tác gi t gi thuy t này nh sau:
H0: = 0 (Bi n ph thu c và bi n c l p không có nh h ng gì n nhau)
Tr th ng kê dùng ki m nh gi thuy t này là tr th ng kê t. C n c vào B ng h s c a mô hình h i quy (Ph l c 9), có th th y c các m c ý ngh a quan sát c i v i các h s d c c a mô hình l n l t là sig = 0.000, sig = 0.001 và sig = 0.004, ch ng t r ng gi thuy t H0 b bác b v i tin c y r t cao (86.4%), ngh a là bi n ph thu c và bi n c l p có m i quan h nh h ng l n nhau.
Ki m nh s vi ph m các gi nh c a h i quy Gi nh liên h tuy n tính:
Bi u 4.4: Bình ph ng ph n d theo ROA (mô hình 2)
Nhìn vào bi u bình ph ng ph n d theo mô hình 2 và ROA, tác gi th y các ch m trên th phân tán ng u nhiên, không theo quy lu t nào nên gi nh tuy n tính không b vi ph m.
h ng Spearman
t gi thuy t Ho: H s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0 (ph ng sai c a sai s không i)
B ng 4.5: H s t ng quan gi a Spearman gi a bi n TSCD, CPDT và ABSZRE_2
Correlations
ABSZRE_2 TSCD CPDT Spearman's rho ABSZRE_2 Correlation Coefficient 1.000 .034 .154
Sig. (2-tailed) . .870 .454
N 26 26 26
K t qu ki m nh có sig>0.05 nên ch p nh n Ho. Do ó, tác gi k t lu n r ng h s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0, ph ng sai c a sai s không i, không gây ra h qu nghiêm tr ng i v i ph ng pháp c l ng OLS.
Ki m nh phân ph i chu n c a ph n d
Bi u 4.5: T n s Histogram kh o sát phân ph i c a ph n d (mô hình 2)
Bi u trên cho th y m t ng cong phân ph i chu n c t lên bi u t n s . Phân ph i ph n d có trung bình Mean = 0 và l ch chu n Std. Dev =0.959, g n b ng 1. Do ó có th k t lu n r ng gi nh phân ph i chu n không b vi ph m.
Bi u 4.6: T n s P-P Plot kh o sát phân ph i c a ph n d (mô hình 2)
Bi u trên cho th y các d li u quan sát t p trung và r t sát v i ng k v ng nên d li u có phân ph i chu n hay gi nh phân ph i chu n không b vi ph m.
Ki m nh tính c l p c a sai s (không có t ng quan gi a các ph n d )
Theo B ng giá tr ki m nh Durbin-Watson m c ý ngh a 5%, v i 26 quan sát và 02 bi n c l p thì h s dL là 1.224 và dU là 1.553. Nh v y, n u h s Durbin-Watson n m trong kho ng t 1.553 n 2.447 (4 - dU) thì gi nh này không vi ph m. V i h s Durbin-Watson c a mô hình 2 là 2.527, ta có th k t lu n gi nh v tính c l p c a sai s b vi ph m, có t t ng quan ng c chi u.
Ki m nh không có m i t ng quan gi a các bi n c l p (hi n t ng a c ng tuy n)
Quan sát b ng h s h i quy c a mô hình, h s VIF c a các bi n = 1.157 nên không có hi n t ng a c ng tuy n x y ra.
Tóm l i, mô hình h i quy 2 là phù h p, h s h i quy có ý ngh a nh ng có s vi ph m v tính c l p c a sai s .
4.3.3.3. Ki m nh mô hình 4
T ng t nh ki m nh mô hình 1, tác gi t gi thuy t nh sau:
H0: R2 c a t ng th = 0 (mô hình h i quy xây d ng c không phù h p v i t ng th ) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
i l ng F c s d ng cho ki m nh này. N u xác su t c a F nh thì gi thuy t H0 b bác b . C n c vào B ng phân tích ANOVA (Ph l c 10) c a