7. Kết cấu của luận văn
3.1. Phương pháp nghiên cứu lựa chọn và đo lường biến
Với mục đích nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và khả năng sinh lời của ngân hàng, tác giả sử dùng phần mềm thống kê EVIEWS (Econometric Views) và thực hiện phương pháp phân tích dữ liệu theo thứ tự các bước sau:
Thống kê mô tả
Nhằm mục đích mô tả một số đặc điểm quan trọng của các biến, nên số liệu sau khi tổng hợp sẽ được thống kê và trình bày dưới dạng bảng mô tả. Các đặc điểm quan trọng của các biến gồm có: tên biến, số mẫu quan sát, giá trị trung bình, giá trị cực đại, giá trị cực tiểu và độ lệch chuẩn.
Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình
Một trong số các giả định của hồi quy bội là không có tương quan giữa các biến độc lập, và khi giả thuyết này bị vi phạm thì hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Hậu quả là các biến bị đa cộng tuyến có thể mất ý nghĩa trong mô hình hoặc hệ số hồi quy có thể bị sai dấu, đa cộng tuyến nghiêm trọng hơn (đa cộng tuyến hoàn hảo) sẽ không thể ước lượng được mô hình. Do đó, việc phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình là rất cần thiết.
Phân tích khả năng tuân theo quy luật phân phối chuẩn của các biến trong mô hình.
Trong khoa học về thống kê và xử lý số liệu, kiểm định Jarque-Bera là một loại kiểm định xem thử dữ liệu có đạt quy luật phân phối chuẩn hay không. Nếu đảm bảo quy luật phân phối chuẩn N(μ, σ2
) thì độ tin cậy của bộ dữ liệu sẽ cao hơn, các kết quả tính toán theo các công thức thống kê sẽ ổn hơn.
49
Phân tích h i quy bội
Khi sử dụng ma trận tương quan sẽ góp phần cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, song nó chỉ cho thấy từng mối quan hệ cặp giữa một biến độc lập với biến phụ thuộc. Trong khi đó mục đích của đề tài là nghiên cứu đồng thời tác động của nhiều biến độc lập lên biến phụ thuộc. Do đó, đề tài dử dụng phương pháp hồi quy bội để phân tích. Phương pháp này sẽ được thực hiện trên 3 mô hình hồi quy dữ liệu bảng POOL, FEM, REM.
Để lựa chọn ra một mô hình phù hợp nhất trong 3 mô hình trên, đề tài tiến hành các kiểm định so sánh tính phù hợp giữa mô hình POOL và FEM, giữa FEM và REM đối với dữ liệu bảng. Kiểm định đầu tiên được dùng là kiểm định F theo phương pháp Likelihood ratio (LR test) để so sánh chọn POOL hay FEM.
Với giả định Ho: chọn mô hình POOL nếu P-value < 0,05 thì bác bỏ Ho, kết luận chọn mô hình FEM, ngược lại thì chọn POOL.
Kiểm định thứ 2 là kiểm định Hausman dùng để so sánh giữa FEM và REM, giả định Ho: chọn REM, nếu P-value < 0,05 thì bác bỏ Ho, kết luận mô hình FEM phù hợp hơn, ngược lại thì chọn REM.