Diagnotic testsTo determine the typ

Diagnotic tests
To determine the type of applied model in pooled data, various tests are used. The most common tests are Chow test to use fixed effect model to pooled data estimated model. Hausman test is used for fixed effect model to random effect model (Zaranezhad and Anvari, 2005). To determine the applied model in pooled data, Chow and Hausman tests are applied.
The results of Table 1 show that the mean firm performance is 1.295. These results show that the mean dependent variable in the studied period is positive and it can be said averagely, all firms created value. The study of explanatory variables shows that the mean working capital management is 165.892. It means that almost 166 days take that cash flow is turned into cash flow after business cycle.
As shown in Table 2, at confidence interval 99% null hypothesis , the pooled data is rejected. Based on the panel data of both models, we need Hausman test. As shown in Table 2 at confidence interval 99%, random effect model hypothesis is rejected and H1 as fixed effect model is supported.

study model. The adjusted coefficient of determination shows that independent variable determines 73% of dependent variable. Durbin- Watson statistics is about 1.86 and it shows that there are not evidences of serial auto-correlation problem in disturbance terms of estimated model. Thus, the results are not spurious and we can rely on the mentioned results.

Kết quả (Việt) 1:

Thử nghiệm diagnoticĐể xác định loại của các mô hình ứng dụng trong những dữ liệu, các xét nghiệm khác nhau được sử dụng. Các bài kiểm tra phổ biến nhất là Chow kiểm tra để sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định những dữ liệu ước tính mô hình. Hausman thử nghiệm được sử dụng để có hiệu lực cố định mô hình để mô hình có hiệu lực ngẫu nhiên (Zaranezhad và Anvari, 2005). Để xác định các mô hình ứng dụng trong những dữ liệu, bài kiểm tra Chow và Hausman được áp dụng.Kết quả của bảng 1 cho thấy rằng hiệu suất công ty trung bình là 1.295. Hiển thị kết quả phụ thuộc vào biến có nghĩa là trong giai đoạn nghiên cứu là tích cực và nó có thể cho biết bình quân, tất cả công ty tạo ra giá trị. Nghiên cứu giải thích biến cho thấy rằng việc quản lý có nghĩa là vốn là 165.892. Nó có nghĩa là gần 166 ngày đi rằng dòng tiền mặt là trở thành dòng tiền mặt sau khi chu kỳ kinh doanh.Như thể hiện trong bảng 2, lúc khoảng tin cậy 99% giả thuyết null, những dữ liệu sẽ bị từ chối. Dựa trên dữ liệu bảng điều khiển của cả hai mô hình, chúng tôi cần kiểm tra Hausman. Như thể hiện trong bảng 2 khoảng tin cậy 99%, có hiệu lực ngẫu nhiên mô hình giả thuyết sẽ bị từ chối và H1 như là mô hình ảnh hưởng cố định được hỗ trợ. nghiên cứu mô hình. Điều chỉnh hệ số xác định cho thấy rằng biến độc lập xác định 73% của phụ thuộc vào biến. Thống kê Durbin - Watson là khoảng 1,86 và nó cho thấy rằng không có bằng chứng của sự tương quan tự động nối tiếp vấn đề về xáo trộn của ước tính mô hình. Vì vậy, kết quả là không giả mạo và chúng tôi có thể dựa trên các kết quả được đề cập.

Kết quả (Việt) 2:

Kiểm tra Diagnotic
Để xác định các loại mô hình áp dụng trong dữ liệu tổng hợp, kiểm tra khác nhau được sử dụng. Các xét nghiệm thông thường nhất là kiểm tra Chow để sử dụng mẫu hiệu ứng cố định để gộp dữ liệu mô hình ước lượng. Thử nghiệm Hausman được sử dụng cho các mẫu hiệu ứng cố định để mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Zaranezhad và Anvari, 2005). Để xác định các mô hình áp dụng trong dữ liệu tổng hợp, kiểm tra Chow và Hausman được áp dụng.
Các kết quả của Bảng 1 cho thấy, có nghĩa là hiệu suất công ty là 1,295. Những kết quả này cho thấy rằng các biến trung bình phụ thuộc vào giai đoạn nghiên cứu là tích cực và có thể nói trung bình, tất cả các công ty giá trị tạo ra. Các nghiên cứu về biến giải thích cho thấy rằng việc quản lý vốn lưu động trung bình là 165,892. Nó có nghĩa là gần như 166 ngày mất rằng dòng tiền đang trở thành dòng chảy tiền mặt sau khi chu kỳ kinh doanh.
Như thể hiện trong Bảng 2, khoảng tin cậy 99% giả thuyết, các dữ liệu gộp là bị từ chối. Dựa trên các dữ liệu bảng của cả hai mô hình, chúng ta cần Hausman test. Như thể hiện trong Bảng 2 tại khoảng tin cậy 99%, hiệu ứng ngẫu nhiên mô hình giả thuyết bị bác bỏ và H1 là mẫu hiệu ứng cố định được hỗ trợ. mô hình nghiên cứu. Hệ số điều chỉnh xác định cho thấy rằng biến độc lập xác định 73% của biến phụ thuộc. Thống kê Durbin- Watson là khoảng 1,86 và nó cho thấy rằng không có bằng chứng của nối tiếp vấn đề tự động tương quan về sự xáo trộn của mô hình ước lượng. Như vậy, kết quả không phải giả mạo và chúng ta có thể dựa vào các kết quả đã đề cập.