XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các công ty ngành thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 51 - 54)

5. Bố cục đề tài

2.4. XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Kiểm tra và xử lý số liệu

Sau khi kiểm tra dữ liệu lỗi về thu thập thông tin và số liệu, các dữ liệu liên quan đến các biến của mô hình được kiểm tra về điều kiện phân phối chuẩn.

Các cách để kiểm tra một phân phối chuẩn.

- Xem biều đồ với đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) và hệ số cân bằng (Kurtosis) tiến gần giá trị 0 và 3.

- Vẽ biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot). Phân phối chuẩn khi biểu đồ xác suất này có quan hệ tuyến tính (đường thẳng).

Xây dựng ma trận hệ số tương quan

Kiểm tra tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, biến độc lập và biến độc lập, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến biến phụ thuộc, và chọn các biến theo nguyên tắc mỗi nhân tố chỉ chọn một biến đại diện có quan hệ chặt chẽ nhất với biến phụ thuộc, nếu hai biến trong cùng một nhân tố có tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc thì sẽ chọn biến có quan hệ chặt chẽ hơn.

Lựa chọn biến đưa vào mô hình

Dựa vào kết quả của ma trận hệ số tương quan xác định các biến được lựa chọn để đưa vào mô hình hồi quy.

Ước lượng mô hình ban đầu

Ước lượng lần lượt các mô hình: - Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) - Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)

Kiểm định mô hình

- Kiểm định Hausman

hưởng ngẫu nhiên, dựa trên giả định H0 không có sự tương quan giữa biến

giải thích và yếu tố ngẫu nhiên εi.

Giả thiết:

H0 : Mô hình FEM và REM không khác biệt đáng kể

H1 : Mô hình FEM và REM khác biệt đáng kể

Nếu (Prob>λ2) < α = 0.05 thì giả thiết H0 bị bác bỏ, tức là mô hình FEM

phù hợp hơn. Ngược lại, giả thiết H0 được chấp nhận thì mô hình REM phù

hợp hơn.

- Tính hệ số xác định và hệ số xác định hiệu chỉnh

Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình. Kiểm tra mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình.

Nghiên cứu sử dụng phần mềm Excel và Eview 5.1 để kiểm định sự ảnh hưởng các nhân tố đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp và được tóm tắt ở Bảng 2.4.

Bảng 2.4. Tổng hợp các bước xử lý và phân tích dữ liệu

STT Nội dung Phần mềm

xử lý số liệu

Phân tích dữ liệu

1 Kiểm tra dữ liệu lỗi về thu thập

thông tin và số liệu Excel Phân tích thống

kê mô tả

2 Tính toán số liệu của từng biến phụ

thuộc Excel

3 Kiểm tra về giả thuyết phân phối của

từng biến Eview 5.1 Phân tích tự

tương quan

4 Kiểm tra tự tương quan giữa các biến Eview 5.1

5 Lựa chọn biến đưa vào mô hình và

ước lượng mô hình FEM, REM Eview 5.1

Phân tích hồi quy

6 Kiểm định mô hình Eview 5.1 Lựa chọn mô

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương 2 đã trình bày các giả thuyết dựa trên cơ sở lý thuyết của chương 1, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây và thực tiễn thị trường thủy sản Việt Nam. Đồng thời, chương này cũng giới thiệu về mặt lý thuyết mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để xác định sự ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt kinh doanh. Từ đó lựa chọn mô hình phù hợp cho nghiên cứu bằng kiểm định Hausman.

Ngoài ra, chương này cũng đề cập đến phương pháp thu thập dữ liệu, mã hóa và cách đo lường các biến dựa trên các nghiên cứu cơ sở trước đây.

Bên cạnh đó, chương 2 đã trình bày các bước thực hiện quy trình nghiên cứu mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Đồng thời, trình bày cách xử lý, phân tích dữ liệu với phần mềm Excel và Eview 5.1.

CHƯƠNG 3

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các công ty ngành thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 51 - 54)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(106 trang)