CHƢƠNG 2 : LÝ LUẬN VỀ THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI
3.5 Kiểm định các giả thuyết
3.5.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Để đánh giá xem mô hình đã xay dựng có phù hợp với dữ liệu hay không thì ta dựa vào hệ số xác định R2. R2 cho biết % sự biến động của Y đƣợc giải thích bởi các biến số X trong mô hình. Nếu R2 khác 0 nghĩa là mô hình phù hợp. R2 càng tiến đến 1 thì mô hình giải thích đƣợc càng nhiều sự biến động của Y mô hình càng đáng tin cậy. Đồng thời ta kiểm định hệ số F-statistic, nếu hệ số F > F (k-1, n-k) thì kết luận mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập tồn tại.
3.5.2 Kiểm định biến cần thiết trong mô hình
Sau khi chạy ra mô hình hồi quy gốc ta sẽ dựa vào Prob (F-Statistic) để xem biến đó có cần thiết hay không. Nếu Prob của các biến > 0.05 (mức ý nghĩa) thì biến đó không cần thiết trong môn hình, Ngƣợc lại nếu Prob của các biến độc lập < 0.05 thì các biến đều có ý nghĩa sử dụng đối với mô hình hay các biến đều cần thiết cho mô hình.
3.5.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Để kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình ta dùng nhân tử phóng địa phƣơng sai VIF, dùng hồi quy phụ để kiểm định. Ta thực hiện các bƣớc nhƣ sau
Mô hình hồi quy: Y = α0 + α1X1 + α2X2 + α3X3 + ε
Chạy Mô hình hồi quy gốc LS Y C X1 X2 X3 (Ta tìm đƣợc R2
gốc) Tiếp tục chạy mô hình hồi quy phụ LS X1 C X2 X3 (Ta tìm đƣợc R2 phụ 1) LS X2 C X1 X3 (Ta tìm đƣợc R2 phụ 2) LS X3 C X1 X2 (Ta tìm đƣợc R2 phụ 3)
Áp dụng nguyên tắc ngón tay cái. Nếu ít nhất một R2 của hồi quy phụ lớn hơn R2 của hồi quy gốc thì có đa cộng tuyến xảy ra
R2phụ i > R2gốc (với i = 1 đến 3)
Nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF VIF = 1/(1 - R2phụ i)
Nếu VIF >= 10 (tƣơng đƣơng R2phụ i > 0.9) thì có đa cộng tuyến.
3.5.4 Kiểm định BG – Bruesh & Godfrey (kiểm định tƣơng quan chuổi bậc p, với p>= 1. Thực chất đây là một thủ tục của phpes kiểm định Lagrange, LM)
Trƣớc hết ta đặt giải thuyết:
H0: không có tƣơng quan chuỗi giữa các biến H1: Tồn tại tƣơng quan chuỗi giữa các biến
Nếu kết quả Prob(Obs*R-squared) < 0.05 (mức ý nghĩa), ta bác bỏ H0, có nghĩa là tồn tại tƣơng quan giữa các biến.
3.5.5 Kiểm định phƣơng sai số thay đổi theo White (1980)
Kiểm định này dùng để kiểm định phƣơng sai số của mô hình
Đặt giả thuyết:
H0: Không có hiện tƣợng phƣơng sai số H1: có hiện tƣợng phƣơng sai số
Thực hiện các bƣớc kiểm định. Nếu Prob(Obs*R-squared) < 0.05 thì ta bác bỏ H0, tức là có hiện tƣợng phƣơng sai số xuất hiện.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3, trình bày đƣợc sơ đồ quy trình nghiên cứu sử dụng trong bài báo cáo đồng thời diễn gải đƣợc quy trình nghiên cứu. Bên cạnh đó ở chƣơng này còn đi sâu vào việc thiết kế mô hình sẽ đƣợc ứng dụng, mô tả và diễn giải các biến độc lập, biến phụ thuộc trong nghiên cứu, chon mẫu thích hợp cho mô hình. Đƣa ra các kiểm định nhƣ: kiểm định sự phù hợp của mô hình, kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số, kiểm định tự tƣơng quan... Việc kiểm định này giúp cho đnahs giá dự đoán của mô hình đƣợc chính xác hơn. Đồng thời cũng thống kê số liệu từ bảng báo cáo tài chính của 20 ngân hàng thƣơng mại từ năm 2012-2016 làm dữ liệu phục vụ cho quá trình nghiên cứu. Ta sẽ đƣợc thấy rõ hơn trong trình bày của chƣơng 4.
CHƢƠNG 4: THỰC TRẠNG TÁC ĐỘNG CỦA THANH KHOẢN ĐỐI VỚI HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NHTM VIỆT NAM