Trên cơ sở thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng đã được xem xét mối tương quan tuyến tính, tác giả tiếp tục sử dụng phân tích hồi quy để thấy mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng.
Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần: Môi trường kiểm soát (MT), Đánh giá rủi ro (ĐG), Thủ tục kiểm soát (TTKS), Thông tin và truyền thông (TT), Giám sát (GS) với Tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng (HL), tác giả sử dụng
hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp Enter (đưa đồng thời tất cả các biến vào mô hình). Như vậy, thành phần MT, ĐG, TTKS, TT, GS là biến độc lập và HL là biến phụ thuộc sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.
Bảng 4.13. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson 1 0,813a 0,661 0,654 0,18891 1,967 a. Predictors: (Constant), TTKS, GS, ĐG, MT, TT
b. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ kết quả của bảng 4.13 cho thấy R bình phương hiệu chỉnh là 0,654 =
65,40%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 65,40% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Phần còn lại 34,60% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Hệ số Durbin Watson bằng (nằm trong khoảng từ 1 đến 3) nghĩa là mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội và không xuất hiện tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ta các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.14. Phân tích phương sai ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 17,665 5 3,533 99,002 0,000b
Residual 9,064 254 0,036 Total 26,729 259
a. Dependent Variable: HL
b. Predictors: (Constant), TTKS, GS, ĐG, MT, TT
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ bảng 4.14 cho thấy giá trị Sig của kiểm định F = 0,000 < 0,05, như vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa.
Bảng 4.15. Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy Coefficientsa
Mô hình Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh Kiểm định t Mức ý nghĩa thống kê Sig. Thống kê B Độ lệch chuẩn Beta chuẩn hóa Dung sai VIF 1 (Constant) -0,423 0,207 -2,045 0,042 TT 0,276 0,028 0,374 9,939 0,000 0,942 1,061 ĐG 0,081 0,023 0,129 3,473 0,001 0,966 1,035 MT 0,260 0,019 0,507 13,825 0,000 0,991 1,009 GS 0,170 0,016 0,383 10,376 0,000 0,980 1,021 TTKS 0,298 0,024 0,469 12,660 0,000 0,971 1,029 a. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ kết quả bảng 4.15 cho thấy hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy không có đa cộng tuyến xảy ra. Kết quả hồi quy cho thấy các biến: Môi trường kiểm soát (MT), Đánh giá rủi ro (ĐG), Thủ tục kiểm soát (TTKS), Thông tin và truyền thông (TT), Giám sát (GS) đều có sự tác động lên biến phụ thuộc Tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng (HL) do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05.
Biểu đồ 4.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Quan sát biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Biểu đồ 4.1) cho thấy phân phối chuẩn của phần dư Mean = -2,41E – 17 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,990 (độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số P-P
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Biểu đồ tần số P-P (Biểu đồ 4.2) cũng cho thấy các điểm của phần dư phân tán không cách xa mà phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo (đường thẳng kỳ vọng), do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.