TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Nghiên cứu về lý thuyết dòng tiền đã được thực hiện rộng rãi tại Mỹ và Nhật Bản, dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết thông tin tiền tệ và lý thuyết dòng tiền tự do Những nghiên cứu này đã đưa ra nhiều kết quả khác nhau liên quan đến chính sách cổ tức, dòng tiền và hoạt động đầu tư của doanh nghiệp.
Một số nghiên cứu về dòng tiền và hoạt động đầu tư của doanh nghiệp như:
Nghiên cứu của C Myers và S Majiuf (1984) chỉ ra rằng phát hành chứng khoán an toàn mang lại lợi ích hơn so với chứng khoán rủi ro Các công ty nên ưu tiên sử dụng nguồn vốn bên ngoài từ thị trường trái phiếu và tăng vốn chủ sở hữu bằng cách giữ lại lợi nhuận Việc tài trợ cho các cơ hội đầu tư bằng nợ an toàn là lựa chọn tốt hơn so với phát hành chứng khoán rủi ro Nếu công ty đã sử dụng hết khả năng phát hành nợ và có cơ hội đầu tư vượt quá dòng tiền hoạt động, họ có thể bỏ lỡ cơ hội tốt Hạn chế chia cổ tức, mặc dù nhu cầu đầu tư thấp, có thể giúp công ty tổ chức lại thị trường chứng khoán hoặc giảm nợ Công ty không nên trả cổ tức nếu phải bù đắp bằng cách phát hành cổ phiếu hoặc chứng khoán rủi ro khác Dù cổ tức có thể truyền đạt thông tin tốt từ nhà quản lý, nhưng nếu công ty phát hành nợ an toàn để tài trợ cho đầu tư, giá cổ phiếu sẽ không bị giảm.
Nghiên cứu của Vogt (1994) khám phá mối quan hệ giữa dòng tiền và chi tiêu đầu tư, sử dụng Tobin Q để phân biệt giữa hạn chế thanh khoản do thông tin bất đối xứng và quản lý đầu tư quá mức từ dòng tiền tự do Kết quả cho thấy lý thuyết dòng tiền tự do của Jensen (1986) và lý thuyết trật tự phân hạng của Myers và Majluf (1984) đều cung cấp những giải thích tiềm năng cho mối quan hệ này Lý thuyết dòng tiền tự do thể hiện rõ nhất ở các công ty lớn với cổ tức thấp và đầu tư vào tài sản hữu hình, trong khi lý thuyết trật tự phân hạng áp dụng cho các công ty nhỏ, cũng với cổ tức thấp nhưng ít đầu tư vào tài sản hữu hình.
Nghiên cứu của Lang, Stulz, Walkling (1991) sử dụng Tobin q để phân tích các công ty đối mặt với vấn đề đại diện, dự kiến đầu tư dòng tiền tự do vào các dự án NPV âm Các yếu tố như mức thanh toán trung bình, quyền sở hữu quản lý, tỷ lệ nợ - vốn chủ sở hữu và quy mô lợi nhuận mục tiêu không ảnh hưởng đến lợi nhuận của nhà thầu Dòng tiền tự do không dẫn đến sự phân phối lại lợi ích giữa các nhà thầu và lợi nhuận mục tiêu, cho thấy rằng thông báo từ doanh nghiệp có dòng tiền cao và Tobin q thấp có thể làm giảm lợi ích cổ đông Nghiên cứu phát triển biện pháp đo lường dòng tiền tự do qua Tobin q để phân biệt giữa các công ty có cơ hội đầu tư tốt và không tốt Trong mẫu các công ty thành công, lợi nhuận của nhà thầu có mối quan hệ ngược chiều với dòng tiền của các nhà thầu có Tobin q thấp, và mối quan hệ này khác biệt rõ rệt giữa các nhà thầu có Tobin q thấp và cao.
Còn một số nghiên cứu khác lại nghiên cứu về dòng tiền và chính sách cổ tức của doanh nghiệp:
Nghiên cứu của M Haley và G Palepu (1988) chỉ ra rằng quyết định chia hay không chia cổ tức có ảnh hưởng đáng kể đến sự thay đổi thu nhập của các công ty Cụ thể, thu nhập có mối quan hệ cùng chiều hoặc ngược chiều với chính sách cổ tức trước và sau khi thay đổi Hơn nữa, sự thay đổi thu nhập cũng tương quan với suất sinh lợi từ thông báo chia cổ tức, trong khi phản ứng giá cổ phiếu đối với các thông báo thu nhập sau đó thường thấp hơn mức bình thường Kết quả nghiên cứu này cho thấy rằng quyết định về cổ tức không chỉ phản ánh thu nhập trong quá khứ mà còn dự đoán thu nhập trong tương lai.
Nghiên cứu của Yoon và Starks (1995) chỉ ra rằng phản ứng giá cổ phiếu trước thông báo thay đổi cổ tức rất mạnh, phù hợp với lý thuyết tín hiệu dòng tiền Kết quả cho thấy doanh nghiệp có Tobin q thấp có suất sinh lợi bất thường cao hơn khi tăng cổ tức so với doanh nghiệp có Tobin q cao Sự khác biệt này vẫn tồn tại sau khi kiểm soát các biến như tỷ suất cổ tức và quy mô doanh nghiệp Nghiên cứu cũng phát hiện rằng các doanh nghiệp tăng hoặc giảm cổ tức gặp phải sự gia tăng đáng kể trong chi phí sử dụng vốn trong vòng ba năm, điều này không tương thích với lý thuyết dòng tiền tự do Thêm vào đó, các nhà phân tích thường điều chỉnh dự báo thu nhập của họ sau khi có thông báo thay đổi cổ tức, đặc biệt là khi giảm cổ tức dẫn đến phản ứng giá cổ phiếu mạnh hơn so với tăng cổ tức Mặc dù lý thuyết dòng tiền tự do không hoàn toàn giải thích được ảnh hưởng của thông tin từ các thông báo thay đổi cổ tức, nhưng nó vẫn có thể giải thích sự khác biệt trong chính sách cổ tức, với doanh nghiệp Tobin q thấp có tỷ suất cổ tức và thay đổi cổ tức lớn hơn so với doanh nghiệp Tobin q cao, phù hợp với lý thuyết dòng tiền tự do.
Nghiên cứu của S Benartzi, R Michaely, R Thaler (1997) cho thấy rằng phản ứng của thị trường đối với thông báo thay đổi cổ tức cho thấy rằng việc chia cổ tức được coi là tích cực, với xu hướng tăng cường Nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng cho thấy thay đổi cổ tức liên quan đến dòng tiền tương lai Tuy nhiên, có mối liên hệ chặt chẽ giữa thu nhập trong quá khứ và cổ tức hiện tại Chỉ với khả năng dự đoán mạnh mẽ, nghiên cứu mới có thể xác định rằng việc cắt giảm cổ tức là tín hiệu đáng tin cậy cho sự gia tăng thu nhập trong tương lai Ngoài ra, nghiên cứu chỉ ra rằng các doanh nghiệp tăng cổ tức ít có khả năng giảm thu nhập trong năm tiếp theo hơn so với những doanh nghiệp không thay đổi cổ tức Kết luận của nghiên cứu nhấn mạnh rằng mô hình cổ tức của Lintner vẫn là mô hình tốt nhất để mô tả việc chia cổ tức Thay đổi trong cổ tức thường phản ánh những diễn biến quan trọng trong doanh nghiệp, cho thấy rằng thông báo cổ tức có thể chứa thông tin quan trọng về xu hướng thu nhập hiện tại.
Còn theo nghiên cứu của K Kato, U Leowenstein, W Tsay (1997) đã cung cấp những bằng chứng theo 2 kiểu mẫu của thông báo chia cổ tức tự nguyện
(1) Những thành phần chính của thông báo chia cổ tức tự nguyện là gì?
(2) Phản ứng của thị trường cổ phiếu trước các thông báo này như thế nào?
Nghiên cứu chỉ ra rằng các doanh nghiệp lớn và keiretsu thường xuyên công bố thông tin hơn so với doanh nghiệp nhỏ và không thuộc keiretsu Tuy nhiên, những doanh nghiệp có thông tin bất cân xứng cao hơn, tức là có nhiều cổ đông nội bộ, lại ít có khả năng tiết lộ thông tin về chia cổ tức Các nhà quản lý thường chỉ công bố thông tin tích cực trong các thông báo tự nguyện Kết quả nghiên cứu ở Nhật Bản khác biệt so với Mỹ, cho thấy cấu trúc vốn và các nhóm ngành ảnh hưởng đến quyết định công bố thông tin Phân tích Logit cho thấy việc giảm thông tin bất cân xứng không phải là động lực chính cho thông báo chia cổ tức tự nguyện tại Nhật Bản Thay vào đó, việc xác định tình trạng doanh nghiệp và truyền đạt thông tin về thay đổi cổ tức là động lực chính Các nhà quản lý có xu hướng tiết lộ thông tin tích cực hơn thông tin tiêu cực Tương tự như ở Mỹ, thị trường phản ứng mạnh mẽ với các thông báo chia cổ tức tự nguyện, và các nhà đầu tư rất quan tâm đến thông tin được công bố trong các thông báo này.
Nghiên cứu của R Azhagaiah và Sabari Priya.N (2008) cho thấy chính sách cổ tức ảnh hưởng đáng kể đến lợi ích của cổ đông trong các công ty hóa chất hữu cơ ở Ấn Độ từ 1996 đến 2006 Kết quả chỉ ra rằng cổ tức cao làm tăng giá trị thị trường cổ phiếu, trong khi cổ đông thường ưu tiên nhận cổ tức hiện tại hơn là thu nhập tương lai Điều này đặc biệt đúng với các cổ đông cá nhân, người về hưu và những người có thu nhập hạn chế Cổ tức không chỉ là yếu tố quyết định lợi ích của cổ đông mà còn phản ánh khả năng thu nhập tốt của công ty Tuy nhiên, chính sách cổ tức không ảnh hưởng đến lợi ích của cổ đông trong các công ty hóa chất vô cơ.
Nghiên cứu của B Balachandran, M Dempsey và M Mahamuni (2009) phân tích tác động của thông báo trả cổ tức đặc biệt trong môi trường thuế suất một phần ở Anh Kết quả cho thấy các nhà quản lý sử dụng cổ tức đặc biệt như một tín hiệu về hiệu quả hoạt động tương lai của các công ty có cơ hội phát triển cao, đồng thời giảm chi phí đại diện cho các công ty có cơ hội tăng trưởng thấp Thị trường phản ứng mạnh mẽ hơn với việc giải ngân dòng tiền dư thừa của doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp so với thông báo cổ tức đặc biệt của doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao Ngoài ra, phản ứng của thị trường đối với thông báo cổ tức đặc biệt của công ty có cơ hội tăng trưởng cao và dòng tiền trước thông báo cao hơn là vừa phải, trong khi phản ứng là không đáng kể đối với các công ty có cơ hội tăng trưởng cao nhưng dòng tiền trước thông báo thấp hơn Nghiên cứu chỉ ra rằng việc giảm gánh nặng thuế đối với cổ tức là động lực thúc đẩy các nhà quản lý giải ngân tiền mặt, tạo ra thặng dư cho công ty có cơ hội tăng trưởng Hệ thống thuế cũng khuyến khích các nhà quản lý của các công ty này sử dụng cổ tức đặc biệt để báo hiệu về hiệu quả trong tương lai.
B Al-Najjar và Y Belghitar (2012) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa dòng tiền từ hoạt động doanh nghiệp, dòng tiền tự do và chính sách cổ tức trên thị trường Anh, nhằm cung cấp cái nhìn mới về quyết định tài chính Họ đề xuất mô hình điều chỉnh từng phần dựa trên mô hình Lintner (1956) để ước lượng cách các công ty điều chỉnh dòng tiền và cổ tức Kết quả cho thấy doanh nghiệp sử dụng dòng tiền từ hoạt động và dòng tiền tự do làm nguồn chi trả cổ tức, trong khi mô hình gốc của Lintner không phù hợp với thị trường Anh Mô hình điều chỉnh từng phần cổ tức lại cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của dòng tiền đến quyết định tài chính, khẳng định rằng dòng tiền có thể thay thế cho thu nhập và là nguồn chính để chi trả cổ tức.
Trong chương 2, tác giả đã tổng hợp các nghiên cứu trước đây liên quan đến đề tài nghiên cứu, cung cấp bằng chứng cụ thể cho lý thuyết tín hiệu và lý thuyết dòng tiền tự do Những kết quả từ các nghiên cứu này đóng vai trò quan trọng, hỗ trợ cho các phần nghiên cứu tiếp theo.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu bảng, hay còn gọi là dữ liệu kết hợp, là dạng dữ liệu kết hợp giữa chuỗi thời gian và không gian, phản ánh sự biến thiên theo thời gian của các đơn vị không gian Ưu điểm của dữ liệu bảng bao gồm cung cấp thông tin đa dạng và phong phú hơn, giảm thiểu hiện tượng cộng tuyến giữa các biến, đồng thời mang lại nhiều bậc tự do và hiệu quả hơn trong phân tích Tuy nhiên, việc lập mô hình dữ liệu bảng vẫn gặp phải một số thách thức nhất định.
Nghiên cứu này dựa trên mẫu 62 doanh nghiệp niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TPHCM trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2008 đến tháng 12 năm 2012 Mẫu không bao gồm các công ty niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội do phần lớn là các doanh nghiệp nhỏ lẻ Ngoài ra, tác giả cũng loại trừ những công ty thiếu dữ liệu, cũng như các công ty thuộc lĩnh vực tài chính, ngân hàng, bảo hiểm và quản lý quỹ.
Dữ liệu chi tiết về từng doanh nghiệp bao gồm bảng cân đối kế toán, bảng kết quả hoạt động kinh doanh, bảng lưu chuyển tiền tệ, giá trị vốn hóa thị trường và giá trị thị trường của cổ phiếu được thu thập từ các website chứng khoán uy tín như www.hsx.vn, www.cophieu68.com, www.cafef.vn và stockbiz.vn.
Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên các câu hỏi nghiên cứu đã nêu ở nội dung 1.2, tác giả đã xác định các phương pháp nghiên cứu phù hợp cho từng câu hỏi nhằm làm rõ vấn đề.
Tác giả áp dụng phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn để nghiên cứu phản ứng của thị trường đối với thông báo chia cổ tức, thông qua việc kiểm tra lý thuyết dòng tiền tự do Phân tích hồi quy bội đơn giản được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng kết hợp của nhiều biến giải thích đến mức độ của suất sinh lợi bất thường (SSLBT) tại thời điểm thông báo chia cổ tức.
Tác giả tiến hành kiểm định hai lý thuyết thông tin tiền tệ và dòng tiền tự do Đầu tiên, tác giả phân tích mối quan hệ giữa dòng tiền và hành vi đầu tư liên quan đến thông báo chia cổ tức Tiếp theo, tác giả áp dụng phương pháp đa biến để nghiên cứu mối liên hệ giữa chính sách cổ tức và chi tiêu đầu tư, đồng thời kiểm soát các yếu tố khác từ dòng tiền hoạt động và tài chính.
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu cho việc xác định phản ứng của thị trường khi thông báo chia cổ tức
Trong phần này, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện tiêu chuẩn và mô hình thị trường để tính toán lũy kế SSLBT (CAR) xung quanh ngày công bố cổ tức Phương pháp nghiên cứu được tóm tắt như sau:
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích phản ứng của thị trường đối với các thông báo chia cổ tức, thông qua việc đo lường và quan sát lũy kế SSLBT (CAR) của cổ phiếu Kết quả sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về tác động của thông báo chia cổ tức đến giá cổ phiếu.
Cửa sổ sự kiện (event window) có thể xác định là ngày sự kiện hoặc kéo dài thêm vài ngày, tuần hoặc tháng, tùy thuộc vào đặc điểm của thị trường Trong các thị trường tài chính mới nổi, thông tin có thể bị rò rỉ trước khi công bố chính thức, dẫn đến ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trước ngày công bố Vì lý do này, cần mở rộng cửa sổ sự kiện để bao quát khả năng rò rỉ thông tin, nhằm đảm bảo tính chính xác trong việc phân tích hiệu quả thị trường.
Cửa sổ ước lượng được xác định để ước lượng suất sinh lời kỳ vọng, trong khi cửa sổ sau sự kiện được sử dụng để quan sát các tác động dài hạn của sự kiện Thứ tự của các cửa sổ này được minh họa trong hình dưới đây.
SSLBT là đối tượng quan sát được ước lượng là sai lệch giữa SSL thực tế và SSL kỳ vọng theo công thức:
ARit, Rit , E(Rit/Xt) lần lượt là SSLBT, SSL thực tế và SSL kỳ vọng của chứng khoán i trong ngày t
Xt là thông tin sự kiện liên quan đến giá chứng khoán đang nghiên cứu Theo Mackinlay (1997), có hai mô hình phổ biến để ước lượng SSL kỳ vọng: mô hình SSL trung bình hằng số và mô hình thị trường Mô hình thị trường xem xét tác động của điều kiện thị trường lên SSL của cổ phiếu, giúp giảm phương sai của suất sinh lợi bất thường Nghiên cứu này áp dụng mô hình thị trường để ước tính SSL kỳ vọng của cổ phiếu Để theo dõi tác động của sự kiện, SSLBT lũy kế (CAR – Cumulative Abnormal Return) được sử dụng, cụ thể là CAR(τ1, τ2) trong khoảng thời gian τ1 đến τ2 (T1 ≤ τ1 < τ2 ≤).
T2)được tính theo công thức:
Trong nghiên cứu này, tác giả ước lượng biến phụ thuộc CAR là SSLBT trước một ngày và trong ngày thông báo, với CAR được xem là SSLBT lũy kế trong hai ngày cho mỗi thông báo Cửa sổ ước lượng được xác định ở giữa hai thời điểm này.
Doanh nghiệp thông báo thông tin trên sàn HOSE vào 124 và 25 ngày trước ngày công bố Để làm rõ các lý thuyết cạnh tranh, tác giả sử dụng hồi quy OLS để phân tích phản ứng của thị trường đối với thông báo chia cổ tức Các biến như quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ phần trăm thay đổi cổ tức thực tế, tỷ suất cổ tức dự kiến và Tobin q được chọn làm biến giải thích Tác giả cũng thêm biến GROUP để so sánh các công ty thuộc tập đoàn với các công ty khác, cùng với biến PERIOD để khảo sát ảnh hưởng của các bộ luật chứng khoán và thuế đến CAR sau khi sửa đổi bộ luật vào năm 2011.
Tác động của thông báo chia cổ tức và các biến độc lập khác đến phản ứng của thị trường được giải thích theo lý thuyết như sau:
DIVCHG, tỷ lệ phần trăm của sự thay đổi cổ tức thực tế, được xác định là tỷ lệ giữa sự thay đổi cổ tức thực tế so với cổ tức năm trước Trong một thị trường hoàn hảo, tác giả cho rằng độ lớn của sự thay đổi cổ tức thực tế phản ánh mức độ thay đổi cổ tức được thông báo Theo giả thuyết thông tin tiền tệ (CFI), sự thay đổi lớn trong cổ tức cho thấy sự biến động lớn trong dòng tiền mặt của doanh nghiệp, dẫn đến phản ứng mạnh mẽ từ thị trường khi có thông báo về sự thay đổi cổ tức Do đó, DIVCHG được kỳ vọng sẽ có tác động tích cực đáng kể đến quy mô của SSLBT lũy kế, điều này cũng phù hợp với lý thuyết dòng tiền tự do.
Tobin q là chỉ số đo lường tổng giá trị vốn hóa thị trường và giá trị sổ sách của nợ phải trả so với giá trị sổ sách của tổng tài sản của một doanh nghiệp.
Tobin q, dưới một số giả định hạn chế, có thể phản ánh cơ hội đầu tư của doanh nghiệp Lý thuyết dòng tiền tự do cho rằng sự thay đổi trong cổ tức của doanh nghiệp đầu tư quá mức sẽ ảnh hưởng đến dòng tiền tự do và hành vi đầu tư của họ Doanh nghiệp với Tobin q thấp thường có xu hướng đầu tư quá mức, vì vậy khi họ thông báo thay đổi cổ tức, thị trường sẽ phản ứng mạnh mẽ hơn Điều này cho thấy Tobin q có tác động ngược chiều đến mức độ phản ứng của thị trường khi có thông báo về cổ tức, theo lý thuyết dòng tiền tự do.
Các doanh nghiệp đang đối mặt với khó khăn thanh khoản, và việc thay đổi cổ tức có thể ảnh hưởng đáng kể đến chi tiêu đầu tư, đặc biệt là đối với những doanh nghiệp có nhiều cơ hội đầu tư Sự thay đổi cổ tức ở những doanh nghiệp này không chỉ cung cấp thông tin về hành vi đầu tư trong tương lai mà còn phản ánh triển vọng tăng trưởng thu nhập Một chỉ số Tobin q cao hơn cho thấy cơ hội đầu tư có khả năng mang lại lợi nhuận lớn hơn, đồng thời có tác động tích cực đến phản ứng của thị trường Dự đoán này dựa trên lý thuyết thông tin tiền tệ và lý thuyết trật tự phân hạng Trong nghiên cứu của Vogt (1994) về mối quan hệ giữa dòng tiền và đầu tư, ông chỉ ra rằng những doanh nghiệp có Tobin q cao sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào dòng tiền nội bộ để thực hiện chi tiêu đầu tư.
Phương pháp kiểm định mô hình
3.3.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui
Trong phân tích hồi quy, tác giả áp dụng các kiểm định trên mô hình hồi quy thường, mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên với dữ liệu bảng nhằm xác định mô hình phù hợp nhất khi sử dụng phương pháp OLS.
Để so sánh mô hình Pooled và Fixed effect (FEM) tác giả thực hiện kiểm định Likelihood trong Eview
Để so sánh mô hình Fixed effect và Random Effect tác giả thực hiện kiểm định Hausman trong Eview
Nếu không vi phạm các giả thiết ràng buộc, tác giả sẽ chọn mô hình dựa trên tiêu chí R² hiệu chỉnh cao và T-statistic có giá trị tuyệt đối lớn hơn giá trị bảng phân phối Student Khi biến giải thích có ý nghĩa thống kê trong mô hình, nếu Pro (T-statistic) nhỏ hơn α, mô hình được coi là phù hợp với chỉ số AIC và Schwarz ở mức thấp.
Khi làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian lớn và số mẫu lớn, hai phương pháp FEM và REM không có sự khác biệt đáng kể Tuy nhiên, trong trường hợp có số mẫu lớn nhưng thời gian quan sát ngắn, mô hình FEM lại tỏ ra phù hợp hơn.
3.3.2 Kiểm định đa cộng tuyến (correlations)
Kiểm định đa cộng tuyến là quá trình xác định sự tồn tại của mối quan hệ đa cộng tuyến giữa các biến bằng cách xây dựng ma trận tương quan Khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập vượt quá 0.8, tình trạng đa cộng tuyến trở nên nghiêm trọng Ngoài ra, mô hình có R² cao nhưng t-statistic thấp hoặc hệ số hồi quy có dấu khác với kỳ vọng cũng là dấu hiệu cho thấy hiện tượng này Một cách khác để phát hiện đa cộng tuyến là thông qua mô hình hồi quy phụ; nếu ít nhất một R² của hồi phụ lớn hơn R² của hồi quy gốc, điều này cho thấy có sự tồn tại của đa cộng tuyến Cuối cùng, việc tính toán nhân tử phóng đại phương sai (VIF) với công thức VIF = 1/(1-R² J) cho phép xác định đa cộng tuyến, trong đó VIF ≥ 10 cho thấy có vấn đề đa cộng tuyến.
Cách khắc phụ hiện tượng đa cộng tuyến:
Sử dụng thông tin tiên nghiệm
Tái thiết lập mô hình toán học
Chấp nhận đa cộng tuyến trong trường hợp mục tiêu của mô hình là dự báo
Phải xử lý đa cộng tuyến nếu mục tiêu của mô hình là giải thích tác động biến
3.3.3 Kiểm định tự tương quan nhiễu Durbin – Watson (d)
Kiểm định tự tương quan nhiễu Durbin – Watson (d) được sử dụng để xác định hiện tượng tự tương quan bậc nhất của các biến độc lập cố định Phương pháp này dựa vào thống kê d, được tính toán theo một công thức cụ thể.
Nếu d €(1): tự tương quan dương
Nếu d € (2): không quyết định được
Nếu d € (3): không có tự tương quan
Nếu d € (4): không quyết định được
Nếu d € (5): tự tương quan dương
Nếu giá trị của d thuộc miền không có quyết định để khắc phục hạn chế này, chúng ta có thể áp dụng một số cải biên kiểm định d:
H0: = 0; H1: > 0 Nếu d < dU thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1 (với mức ý nghĩa α), nghĩa là có tự tương quan dương
H0: = 0; H1: