CHƢƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.4.6. Kiểm định đa cộng tuyến
Khi phân tích tƣơng quan, hệ số tƣơng quan giữa các biến cao là dấu hiệu của đa cộng tuyến, đây là cơ sở để chúng ta kiểm định đa cộng tuyến. Để phát hiện trƣờng hợp một biến có tƣơng quan tuyến tính mạnh với các biến còn lại của mô hình. Ta sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai. Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số phóng đại phƣơng sai, các biến có hệ số phóng đại phƣơng sai > 10 sẽ lần lƣợt bị loại khỏi mô hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi không còn hiện tƣợng đa cộng tuyến
Sau khi kiểm định mô hình đã chọn, trƣờng hợp mô hình vi phạm thì tiến hành xử lý vi phạm mô hình, ta xử lí vi phạm bằng cách sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi FGLS - Feasible General Least Square hoặc phƣơng pháp hiệu chỉnh số liệu mảng PCSE – Panel correted standar error.
Kết luận chƣơng 3
Chƣơng 3, tác giả xây dựng quy trình nghiên cứu, dựa trên các mô hình nghiên cứu và các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đƣợc trình bày tại Chƣơng 2 tác giả đặt giả thuyết nghiên cứu và xây dựng hai mô hình nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lợi của các NHTMCP có hội sở chính tại Thành phố Hồ Chí Minh với 02 biến phụ thuộc ROA và ROE và cũng đã trình bày chi tiết phần mô tả, đo lƣờng các biến độc lập CAPITAL, SIZE, LIQUID, NPL, GDP, INF, LOAN, DEPOSIT, PROVI, COST. Giới thiệu chi tiết các bƣớc phân tích, kiểm định trong mô hình nghiên cứu thông qua việc phân tích thống kê mô tả, phân tích tự tƣơng quan, kiểm định đa cộng tuyến, phân tích hồi quy, kiểm định tính thích hợp của mô hình, kiểm định mô hình đã chọn, xử lý vi phạm mô hình (nếu có)
Trên cơ sở các nội dung của phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc trình bày ở chƣơng 3, tiếp theo chƣơng 4 tác giả trình bày kết quả nghiên cứu với những phân tích và các kiểm định cần thiết.