Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp này được sử dụng nhằm mô tả thực trạng về các yếu tố chung, yếu tố liên quan đến ngân hàng và yếu tố liên quan đến người gửi tiền. Các đại lượng thống kê cần quan tâm như:
Trung bình mẫu (mean)
Trung bình mẫu là một đại lượng mô tả thống kê, được đo lường bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho tống số lượng các quan sát trong tập hợp đó.
Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn (standard deviation)
Là một đại lượng thống kê mô tả dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Nếu gọi X là giá trị của công cụ tài chính, m = E(X) là trung bình động của X, S là phương sai, d là độ lệch chuẩn thì độ lệch chuẩn sẽ được tính toán như sau:
35
√
Khi hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn. Trong trường hợp hai tập dữ liệu có giá trị trung bình cộng không bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng không có ý nghĩa. Độ lệch chuẩn còn được sử dụng khi tính sai số chuẩn. Khi lấy độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của số lượng quan sát trong tập dữ liệu, sẽ có giá trị của sai số chuẩn.
Tần suất và biểu đồ phân bổ tần suất
Tần suất là số lần suất hiện của biện quan sát trong tổng thể, giá trị các biến qua sát có thể hội tụ, phân tán, hoặc phân bổ theo một mẫu hình nào đó, quy luật nào đó.
Hệ số tương quan cho biết mối quan hệ giữa các biến
Hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein(1994), hệ số tương quan các biến sẽ có các mức độ phân loại như sau:
±0.01 đến ±0.1: Mối tương quan quá thấp, không đáng kể ±0.2 đến ±0.3 : Mối tương quan thấp
±0.4 đến ±0.5: Mối tương quan trung bình ±0.6 đến ±0.7: Mối tương quan cao
±0.8 trở lên: Mối tương quan rất cao
Phương pháp hồi qui tương quan
Trong đề tài nghiên cứu này, sử dụng phương pháp phân tích hồi quy thông qua việc ứng dụng mô hình Probit nhằm hướng đến việc xác định vai trò của những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng tại ngân hàng EXIMBANK trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Do biến phụ thuộc là việc ra quyết định gửi tiền (có gửi và không gửi) là biến không liên tục và nhận hai giá trị là (0,1) nên chúng tôi sử dụng mô hình Probit.
Hàm Probit có dạng: 1 z z e P e
36
xij: Các biến độc lập (j=1,…,k; với k là số biến độc lập), một số biến độc lập được sử dụng trong trường hợp này như: Sự ổn định của nền kinh tế, chính sách của nhà nước, uy tín của ngân hàng, chính sách lãi suất, chính sách sản phẩm của ngân hàng, giới tính, tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, nơi cư trú.
Zi: Là biến phụ thuộc nhưng giá trị phải là “0” và “1” giống như biến định tính; biến phụ thuộc Zi: Khách hàng thứ i có gửi tiền hay không.
Βj: là hệ số hồi qui của các yếu tố khả năng (còn gọi là biến độc lập). Việc lựa chọn các yếu tố βj dựa trên kết quả điều tra khách hàng tại thời điểm nghiên cứu.
0: hằng số
Tác động biên cho mô hình Probit:
0 1 1 2 2 0 1 1 2 2 ... ... 1 k k k k X X X X X X e Pi e
Trong quá trình ứng dụng mô hình hồi quy probit vào nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành thêm các kiểm định về hệ số beta, kiểm định về tính đúng đắn của mô hình, kiểm định về đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi nhằm có được mộ mô hình đúng đắn cho việc đưa ra các kết luận nghiên cứu.
Kiểm định hồi quy tương quan
Kiểm định giả thiết về hệ số hồi qui
Kiểm định giả thiết về hệ số hồi qui j, mục đích là xem xét liệu j có bằng 0 hay không, nếu j=0 thì biến độc lập Xj không có tác động riêng phần đến biến phụ thuộc Y.
Giả thiết: H0: j=0; H1: j0
Với mức ý nghĩa miền bác bỏ là:
k j ij jx 1 0 i 1 - i 1 - i F (Z ) F (P) Z k j 0, value p t t /2;(n k)
37
Chấp nhận H0: Các biến độc lập Xj không có tác động riêng phần đến biến phụ thuộc Y.
Bác bỏ H0: Các biến độc lập Xj có tác động riêng phần đến biến phụ thuộc Y.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Đại lượng R2
cho thấy mức độ phù hợp của mô hình hồi qui. Muốn biết với R2 khác 0 có ý nghĩa thống kê không, mô hình có phù hợp hay không cần tiến hành kiểm định giả thiết.
Giả thiết:
H0: R2=0 H0: j=0 H1: R20 H1: j0
Với mức ý nghĩa miền bác bỏ là: F> F;(k-1,n-k) hay p-value<
Chấp nhận H0: Mô hình không phù hợp . Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp.
Tóm tắt:Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu của đề tài. Phương pháp
nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy các biến giải thích đại diện cho yếu tố: nền kinh tế chung, yếu tố thuộc về ngân hàng, yếu tố thuộc về người gửi tiền; với biến phụ thuộc là quyết định gửi tiền của khách hàng. Đó là tiền đề để chúng ta bắt đầu tiến hành nghiên cứu định lượng với số liệu khảo sátngười gửi tiền cá nhân tại ngân hàngEximbank TP. Hồ Chí Minh.
k j1,
38
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU