g: tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp là chỉ tiêu khá quan trọng đối với giácổ phi ếu Đểxác định g ta lấy lợi nhuận ròng của quý đang xét so với cùng kỳ quý trước đó.
3.3.5 Hiện tượng đa cộng tuyến
Đây là hiện tượng xảy ra khi các biến được đưa vào trong mô hình hồi qui đa biến có tương quan chặt chẽ với nhau (RP
2P P
>= 0.8). Đa cộng tuyến là sự tồn tại ít nhất một mối quan hệ tuyến tính giữa một biến giải thích nào đó với tất cả hay với một biến khác hiện diện trong mô hình nghĩa là có sự tương quan lẫn nhau giữa các biến độc lập với nhau Cov(XRiRXRjR) <> 0 (hoàn hảo hoặc không hoàn hảo). Nguyên nhân xảy ra hiện tượng này là do thu thập số liệu quá ít, không toàn diện, do bản chất của các biến độc lập là tương quan với nhau hoặc hiện tượng đa cộng tuyến thường xảy ra đối với mô hình nghiên cứu có số liệu theo quan sát theo dạng chuỗi thời gian (time series) giữa hai biến độc lập với nhau.
Hậu quả: ước lượng phương sai trở nên kém chính xác, làm cho khoản tin cậy lớn, không xác định đúng tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc và thậm chí dấu của các hệ số hồi qui bị sai, làm giảm mức độ giải thích của từng biến riêng lẽ. Trong đề tài nghiên cứu này tôi quan tâm nhiều tới việc ảnh hưởng riêng của từng biến độc lập để xác định biến này có ảnh hưởng tới giácổ phiếu hay không nên cần phải loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến này.
Cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến: - Mô hình nghiên cứu có các giá trị RP
2P P
cao trong khi các giá trị thống kê t rất thấp. - Dùng ma trận hệ số tương quan để kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập,thông thường hệ sốtương quan giữa các cặp biến >= 0.8 là cao, từ 0.9 là rất cao thì có khảnăng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Dùng mô hình hồi qui phụ nếu RP 2
P
của mô hình hồi qui phụcao hơn mô hình hồi qui chính thì mô hình nghiên cứu có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Dùng chỉ sốphóng đại phương sai (VIF), thông thường VIF >= 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Công thức VIF: VIF = 1/(1- RP
2PRphụ iR)