Bƣớc 1. Phân tích thống kê mô tả đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập mẫu nghiên cứu về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị bé nhất của các biến đo lƣờng của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2006-2015.
Bƣớc 2. Phân tích tƣơng quan xác định cụ thể mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình để có thể đánh giá đƣợc dự báo của mô hình. Trƣờng hợp các biến độc lập có mối tƣơng quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến, là cơ sở để thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và điều chỉnh mô hình.
Bƣớc 3. Phân tích hồi qui đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng và cho biết chiều tác động của từng biến độc lập với biến phụ thuộc để trả lời câu hỏi của luận văn về nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam. Thông qua phƣơng pháp hồi qui thì hệ số p-value của kết quả phân tích hồi qui cho biết mức độ tác động của
từng biến độc lập lên các biến phụ thuộc. Các mức thống kê có ý nghĩa thông dụng là 1%, 5%, 10% (hay độ tin cậy là 99%, 95%, 90%). Trong luận văn nghiên cứu tác giả lựa chọn mức thống kê có ý nghĩa là 5% tức là biến độc lập chỉ đƣợc xem xét là có ý nghĩa hay có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc khi giá trị p-value của từng biến độc lập nhỏ hơn 5% (p-value nhỏ hơn 5%), nghĩa là biến độc lập có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc với độ tin cậy 95%, tuy nhiên tác giả cũng lƣu ý một số trƣờng hợp có p-value nhỏ hơn 10% và ngƣợc lại nếu p-value lớn hơn 10% thì không có ý nghĩa thống kê hay không đủ có sở để kết luận biến độc lập có ảnh hƣớng đến biến phụ thuộc. Hệ số xác định R2 (R square) từ kết quả phân tích cho biết mức độ các biến độc lập giải thích sự biến động của biến phụ thuộc ROE, ROA quanh giá trị trung bình của nó trong mô hình nghiên cứu.
Bƣớc 4. Sau khi phân tích hồi qui là thực hiện kiểm định các hiện tƣợng đa cộng tuyến; tự tƣơng quan; phƣơng sai sai số thay đổi. Trong đó hiện tƣợng đa cộng tuyến là các biến giải thích chứa thông tin riêng về biến phụ thuộc, vì nếu mỗi biến giải thích chỉ chứa thông tin riêng về biến phụ thuộc thì các biến không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến là tƣơng quan cặp giữa các biến giải thích cao (hệ số tƣơng quan giữa các biến lớn hơn 0,8), sử dụng nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF. Luận văn sử dụng nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF- Variance Inflation Factors để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến của mô hình, hay trƣờng hợp một biến có tƣơng quan tuyến tính mạnh với biến còn lại của mô hình. Tốc độ gia tăng của phƣơng sai và hiệp phƣơng sai có thể thấy qua nhân tử phóng đại phƣơng sai (Variance Inflation Factors), từ một qui tắc kinh nghiệm kết quả kiểm định ta thấy VIF lớn hơn 10 nên có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến.
Bƣớc 5. Sau khi kiểm định là thực hiện các biện pháp khắc phục và điều chỉnh mô hình phù hợp (nếu có).
CHƢƠNG 4
PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM