Bài giảng phân tích định lượng trên phần mềm stata ths bùi ngọc toản

Bùi Ngọc Toản Tiến trình thiết lập mô hình 1 Xác định vấn đề nghiên cứu 2 Xây dựng mô hình nghiên cứu 3 Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình 4 Thảo luận kết quả mô hình Bài giảng: Phân

Trang 1

Phân tích định lượng trên phần mềm Stata

Khoa Tài chính – Ngân hàng, Trường ĐH CN Tp.HCM Email: buitoan.hui@gmail.com

Website: https://sites.google.com/site/buitoanffb

Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS Bùi Ngọc Toản

NỘI DUNG CHÍNH

 Tổng quan về nghiên cứu định lượng

 Tiến trình thiết lập mô hình nghiên cứu;

 Cách thức lựa chọn phần mềm thống kê trong nghiên cứu định lượng.

 Phân tích định lượng trên phần mềm Stata

 Giới thiệu phần mềm Stata;

 Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống cụ thể.

Trang 2

Tiến trình thiết lập mô hình

(1) Xác định vấn đề nghiên cứu

(2) Xây dựng mô hình nghiên cứu

(3) Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình

(4) Thảo luận kết quả mô hình

Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu

Là một tình trạng cần có giải pháp, cần có sự cải thiện hay sự thay đổi (Adebo, 1974)

Là bước đầu tiên và quan trọng nhất của quá trình nghiên cứu

Là đích đến cuối cùng của cả một lộ trình

Thế nào là vấn đề nghiên cứu?

Đọc các tài liệu nghiên cứu trước  phát hiện những điều chưa

rõ  muốn chứng minh lại

Trong các cuộc tranh cãi tại các Hội thảo,…  nghiên cứu nhận định lại

Trong thực tế hoạt động kinh tế - xã hội

Từ những bức xúc nghe được từ dư luận

Sự tò mò của bản thân người nghiên cứu

Vấn đề nghiên cứu xuất phát từ đâu?

Trang 3

Có ý nghĩa khoa học

Có ý nghĩa thực tiễn

Tính cấp thiết

Phù hợp với sở thích của người nghiên cứu

Vấn đề nghiên cứu phải cụ thể, không quá rộng

Có thể thu thập được dữ liệu

Vấn đề nghiên cứu phải đảm bảo điều gì?

Khả năng thoát nghèo của người dân vay vốn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Kon Tum

Tình trạng cần có giải pháp

Vấn đề thực tế, bức xúc

Đảm bảo các điều kiện

V ấn đề nghiên

c ứu

Ý định đầu tư chứng khoán

của sinh viên Khoa Tài chính

– Ngân hàng

Tỷ suất sinh lợi của ngân hàng A

Trang 4

Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu

Xây dựng giả thuyết nghiên cứu

Thiết lập mô hình nghiên cứu

Tìm hiểu cơ

sở lý thuyết

Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu

Xây dựng giả thuyết nghiên cứu

Thiết lập mô hình nghiên cứu

Tìm hiểu cơ sở lý thuyết

về khả năng thoát nghèo

của người dân

Xác định các yêu tố ảnh hưởng đến khả năng thoát nghèo của người dân vay vốn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Kon Tum

Bước 3: Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình

Tùy vào vấn đề nghiên cứu, loại

dữ liệu, giả thuyết nghiên cứu

sẽ lựa chọn kỹ thuật phân tích thích hợp

Dữ liệu được từ

các nguồn sơ

cấp, thứ cấp

Trang 5

Bước 3: Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình

Xác định các yêu tố ảnh hưởng đến khả năng thoát nghèo của người dân vay vốn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Kon Tum

Dữ liệu được thu thập

qua quá trình khảo sát

204 khách hàng của

Ngân hàng Chính sách

Xã hội tỉnh Kon Tum

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng trên các công cụ phân tích:

Excel, Stata

Dữ liệu

Phân tích

Bước 4: Thảo luận kết quả mô hình

Ý nghĩa của kết quả mô hình đối với

vấn đề nghiên cứu

2

Thảo luận giá trị của kết quả mô hình đối với thực tiễn 3

Giải thích ý nghĩa của kết quả mô hình

1

Cách thức lựa chọn phần mềm thống kê trong nghiên

cứu định lượng

Trang 6

Giảng viên: ThS Bùi Ngọc Toản

Giới thiệu phần mềm Stata

 Phần mềm Stata là gì?

 Khi nào sẽ sử dụng phần mềm Stata?

 Làm sao để sử dụng phần mềm Stata một cách hiệu quả nhất?

Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống

Tình huống nghiên cứu:

Nghiên cứu một số yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam

Trang 7

Tên biến Kỳ vọng

tương

quan

Các nghiên cứu Cách tính

Biến phụ thuộc

Rủi ro tín dụng

(LLRi,t)

Daniel Foos & ctg (2010) Giá trị trích lập dự phòng rủi ro

tín dụng ngân hàng i năm t / Tổng

dư nợ ngân hàng i năm (t-1)

Các biến độc lập

Quy mô ngân

hàng (SIZEi,t)

(-/+) Daniel Foos & ctg

(2010)

Logarit của tổng tài sản Tăng trưởng

kinh tế (GDPt)

(-) Daniel Foos & ctg

(2010)

Tỷ lệ tăng trưởng GDP

Phương pháp thu thập số liệu

Bài nghiên cứu sử dụng số liệu từ các báo cáo tài chính

đã kiểm toán được công bố trên website của 10 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2013.

Riêng biến tỷ lệ tăng trưởng GDP được thu thập từ website của World Bank

Trang 8

Stata được khởi động tương tự như các chương trình tin học ứng dụng khác, bằng cách click vào biểu tượng của Stata:

Giao diện Stata 11:

Command: cửa sổ

lệnh, là nơi để nhập

các câu lệnh cần thực

hiện

Results: cửa sổ kết

quả, để hiện thị kết quả

thực thi các câu lệnh

Review: cửa sổ xem lại, nơi liệt kê tất cả các câu lệnh đã sử

dụng từ khi Stata được khởi động

Variables: cửa sổ tên biến, liệt kê danh sách các biến đang được

sử dụng

 Bước 2: Nhập và lưu số liệu

 Mở file số liệu đang có:

File số liệu Stata có thể được mở bằng lựa chọn Open trên thực đơn File, hoặc nút Open trên thanh công cụ Tool Bar

Trang 9

 Nhập dữ liệu trực tiếp từ bàn phím:

 Sử dụng cửa sổ Data Editor (Edit); hoặc từ cửa sổ Command,

gõ lệnh edit Sau đó, nhập dữ liệu trong cửa sổ này

 Nhập dữ liệu trực tiếp từ bàn phím:

 Stata cho phép nhập số liệu từ các file số liệu trên Excel Chúng ta có thể dùng lệnh Copy và Paste để nhập số liệu này vào Stata Vì dòng đầu tiên là tên biến nên chú ý chọn mục

“Treat first row as variable name” trong hộp hội thoại hiện ra

sau khi dán dữ liệu

 Lưu trữ số liệu:

Việc lưu trữ số liệu có thể thực hiện bằng các tùy chọn Save hoặc Save as ở trong thanh thực đơn; hoặc nút Save trên thanh công cụ

Trang 10

 Lưu các thao tác thực hiện lệnh và kết quả phân tích:

Thực hiện các bước sau: File / Log / Begin…

Khi kết thúc quá trình lưu thao tác thực hiện lệnh và

kết quả phân tích thì thực hiện các bước sau: File / Log / Close

 Bước 3: Để Stata xử lý số liệu theo dạng bảng

 Cú pháp:

xtset <biến chỉ định chéo> <biến chỉ định thời gian>

 Áp dụng:

tổng tài sản)

 Cú pháp:

generate <biến mới> = <biểu thức> [điều kiện] [phạm

vi]

 Áp dụng:

Trang 11

Bước 5: Thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm như: tổng số mẫu quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất

summarize [danh sách biến] [điều kiện] [phạm vi] [quyền số] [, tùy

chọn]

Bước 6: Phân tích tương quan

Phân tích tương quan cho ta thấy mức tương quan giữa các biến trong

mô hình nghiên cứu

correlate [danh sách biến] [điều kiện] [phạm vi] [quyền số] [, tùy chọn] Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống

Bước 6: Phân tích tương quan

Trang 12

Bước 7: Phân tích hồi quy (phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS)

regress <biến phụ thuộc> [danh sách biến độc lập] [điều kiện] [phạm vi]

[quyền số] [, tùy chọn]

Bước 7: Phân tích hồi quy (phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS)

Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy

Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong

mô hình (không bị hiện tượng đa cộng tuyến)

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không

bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF

 Cú pháp: vif

Trang 13

Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong

mô hình (không bị hiện tượng đa cộng tuyến)

 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là

không nghiệm trọng.

Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng

phương sai thay đổi)

 Giả thuyết về phương sai của sai số không đổi:

Khi giả thuyết trên bị vi phạm thì có hiện tượng phương sai thay đổi

Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy

Ta có thể dùng kiểm định White để phát hiện, với giả thuyết H 0: không

có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng

phương sai thay đổi)

 Cú pháp: imtest,white

Trang 14

Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau (không bị hiện tượng tự tương quan)

 Giả thuyết các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau

Khi giả thuyết trên bị vi phạm thì có sự tự tương quan

Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy

Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên

dữ liệu bảng, với giả thuyết H 0: không có sự tự tương quan.

Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với

 Cú pháp: xtserial <biến phụ thuộc> <các biến độc lập>

Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0.2924

Vậy, Prob > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0 không có sự tự

tương quan.

Tổng hợp kết quả kiểm định

Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình nghiên cứu

không có phương sai thay đổi, hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng và mô hình không có sự tự tương quan giữa các sai số Vì vậy, kết quả mô hình nghiên cứu theo phương

pháp OLS là đáng tin cậy

Trang 15

Bước 9: Phân tích kết quả hồi quy

Với biến phụ thuộc là LLRi,t, sau khi tiến hành kiểm định các giả thuyết hồi quy của phương pháp OLS, ta được kết quả như sau:

Biến GDPtcó tác động ngược chiều, mạnh nhất (-0.3160) đến biến LLRi,tvới mức ý nghĩa 10%;

Biến SIZEi,ttác động cùng chiều (0.0024) đến biến LLRi,tvới mức ý nghĩa 1%

Kiểm định độ phù hợp của mô hình:

- Mô hình có mức ý nghĩa là Prob = 0.0054 < 1% nên ta bác bỏ giả thiết

H0(H0: hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0) Vậy mô hình phù hợp với tập dữ liệu và sử dụng được

- Hệ số xác định R2= 0.1676 = 16.76%, điều này có nghĩa là 16.76% mức độ biến động về rủi ro tín dụng của các NHTM VN sẽ được giải Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống

Trang 16

Thảo luận

Định dạng
Số trang	16
Dung lượng	911,13 KB