CHƯƠNG 3 : MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Phân tích thống kê mơ tả
Phương pháp thống kê mô tả, mơ tả đặc tính cơ bản của bộ dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng qt về mẫu nghiên cứu. Thống kê các biến giải thích
Vấn đề nghiên cứu
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ứng dụng của các ngân hàng Việt Nam
Mục tiêu nghiên cứu
Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động rủi ro tín dụng ứng dụng của các NHTM
Đưa ra các giải pháp khả thi
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp định tính
Thống kê, mơ tả và suy diễn
Phương pháp định lượng
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình; Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát để các xịnh các nhân tố
ảnh hưởng đến vấn đề nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu
Đề xuất giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng ứng dụng của các ngân hàng Việt Nam
đó thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của từng biến trong mơ hình cũng như kích thước mẫu.
3.2.2 Phân tích ma trận tương quan
Phân tích ma trận tương quan dùng để xem xét mối quan hệ giữa các biến giải thích với các biến phụ thuộc, cũng như mối tương quan giữa các biến giải thích với nhau. Kết quả ma trận tương quan bước đầu đánh giá được sơ bộ mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc. Trong trường hợp các biến giải thích có tương quan với nhau rất cao, cụ thể trường hợp hệ số ma trận tương quan giữa các biến giải thích lớn hơn 0,8. Khi đó, mơ hình có khả năng đa cộng tuyến cao.
3.2.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy dùng để đánh giá mức độ tác động và chiều tác động của các biến giải thích đến các biến phụ thuộc, phương pháp này giúp giải quyết mục tiêu nghiên cứu thứ nhất đã đặt ra ở chương 1.
Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy bình phương bé nhất dạng gộp Pooled OLS để hồi quy dữ liệu bảng (Panel data). Phương pháp Pooled OLS có các hạn chế về đặc tính khơng gian và thời gian của dữ liệu, để khắc phục những hạn chế này, mơ hình FEM và mơ hình REM được sử dụng. Để lựa chọn được mơ hình tối ưu, ta tiến hành kiểm định F-test để lựa chọn giữa hai mơ hình Pooled OLS và FEM, nếu giá trị xác suất Prob (Chi-square) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì mơ hình FEM tối ưu hơn, tiếp theo đó tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mơ hình FEM và REM, nếu giá trị xác suất Prob (Random) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì mơ hình FEM tối ưu hơn (Chris brooks, 2008).
Sau khi lựa chọn được mơ hình tối ưu sẽ tiến hành kiểm định lại các giả định của mơ hình hồi quy OLS như hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi. Khi các giả định hồi quy bị vi phạm ta chuyển sang hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất dạng tổng quát (GLS) để khắc phục các vi phạm của giả định hồi quy.
3.2.4 Kiểm định vi phạm các giả định hồi quy
3.2.4.1 Kiểm định đa cộng tuyến (Multicollinearity)
Đa cộng tuyến là hiện tượng mà các biến giải thích có tương quan q chặt chẽ với nhau. Giả định của mơ hình hồi quy OLS là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, hay tương quan giữa các biến giải thích khơng q cao, khi mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến dẫn đến ước lượng mô hình khơng chính xác. Hệ số tương quan giữa các biến giải thích lớn hơn 0,8 thì mơ hình có khả năng đa cộng tuyến cao, mặt khác có thể kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) bằng cơng thức:
= 1
1−
Trong đó, Ri2 là hệ số xác định của mơ hình hồi quy phụ thứ i (hồi quy từng biến giải thích i với các biến giải thích cịn lại). Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF lớn hơn 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.2.4.2 Kiểm định phương sai thay đổi (Heteroscedasticity)
Giả định của mơ hình hồi quy OLS yêu cầu phương sai là khơng đổi. Nếu mơ hình mắc phải khuyết tật này có thể làm cho các kết quả kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy (nó làm cho các biến độc lập có ý nghĩa hơn trong mơ hình), các ước lượng thu được trong mơ hình là các ước lượng không hiệu quả. Để phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi đề tài sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian, với giả thuyết H0: chưa phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi, nếu Prob <0,05 chứng tỏ có hiện tượng phương sai thay đổi.
3.2.4.3 Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation)
Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi tương quan giữa các phần dư. Khi có tồn tại hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng
lượng OLS không phải là ước lượng không chệch tốt nhất. Để phát hiện tự tương quan xảy ra trong mô hình, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge, nếu Prob <0.05 thì có hiện tượng tự tương quan.
Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi hoặc hiện tượng tự tương quan, để khắc phục đề tài sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất dạng tổng quát – GLS (Generalized Least Squares)