Kết quả kiểm định hồi quy đa biến và xây dựng mơ hình

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

4.3 Phân tích định lượng các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả HĐKD của

4.3.3 Kết quả kiểm định hồi quy đa biến và xây dựng mơ hình

Các biến độc lập có tương quan đến biến phụ thc, phù hợp để đưa vào mơ hình giải thích cho biến phụ thuộc ROA (bảng 4.3.2). Vì vậy, tác giả dự đốn mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:

ROA = 1 + 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X6 Trong đó các biến được định nghĩa như sau, cụ thể:

- ROA: hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng - X1: logarit cơ số 10 tài sản ngân hàng (LogTA) - X2: tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (TL TA)

- X3: quy mô vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (TE TA)

- X6: tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (BO PO)

4.3.3.1 Mơ hình hồi quy đa biến (hồi quy bội) thực hiện theo phương pháp emter (đưa các biến vào 1 lần)

Bảng 4.12: Bảng kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp enter

Model Summaryb

R SquareR R SquareAdjusted Std. Errorof the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F

Change df1 df2 ChangeSig. F

1 .937a .878 .845 .00030413 .878 26.970 4 15 .000 1.802

Nguồn: Tác giả tự đề xuất, thiết kế.

a. Predictors: (Constant), X2, X6, X1, X3 b. Dependent Variable: ROA

Ý nghĩa của R2 hiệu chỉnh = 0.845 (sig <0.001) có nghĩa là 84.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA có thể được giải thích bởi mơ hình hồi quy với 4 biến độc lập (bảng 4.3.3.1.1). Giá trị Durbin -Watson = 1.802, nằm trong khoảng từ 1-3 - > khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mơ hình, mơ hình có ý nghĩa.

Bảng 4.13: Bảng kết quả phân tích phương sai ANOVA

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression .000 4 .000 26.970 .000b

Residual .000 15 .000

Total .000 19

Nguồn: Tác giả tự đề xuất, thiết kế.

a. Dependent Variable: ROA

b. Predictors: (Constant), X2, X6, X1, X3

Kết quả phân tích ANOVA trên bảng cho thấy kiểm định F của mơ hình được lựa chọn là 26.970 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% (sig ≤0.001). chứng tỏ mơ hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mơ hình.

61

Bảng 4.14: Bảng các hệ số hồi quy

Coefficientsa Model

Unstandardized

Coefficients StandardizedCoefficients t Sig. CollinearityStatistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) .016 .005 2.936 .010 X1 -.005 .002 -.406 -2.789 .014 .385 2.599 X3 .004 .001 .486 2.657 .018 .243 4.111 X6 -.002 .001 -.321 -2.570 .021 .522 1.917 X2 -.001 .002 -.140 -.763 .457 .242 4.132

Nguồn:Tác giả tự đề xuất, thiết kế.

a. Dependent Variable: ROA

Kết quả tóm tắt mơ hình bằng lệnh Enter được thể hiện tại cho thấy mơ hình với các biến độc lập: X1, X3, X6 có mức ý nghĩa sig ≤0.05 với biến phụ thuộc nên 3 biến độc lập tương quan và có ý nghĩa với biến phụ thuộc ROA với độ tin cậy trên 95%. Giá trị sig của biến X2 = 0.457 > 0.05 nên ta loại bỏ biến X2 này ra khỏi mơ hình và chạy lại mơ hình hối quy mà khơng có biến X2.

Qua bảng 4.3.3.1.3 cho thấy, giá trị hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF), và giá trị độ chấp nhận tolerance. Theo đó với quy tắc khi VIF vượt quá 10 là có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

Từ kết quả của hệ số hồi quy (bảng 4.3.3.1.3) ta thấy VIF < 10 , do đó mơ hình khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.15: Bảng kết quả phân tích hồi quy sau khi bỏ biến X2 Model Summaryb R SquareR AdjustedR Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin - Watson R Square Chang e F Chang e df 1 df2 Sig. F Chang e 1 .934a .873 .849 .00030014 .873 36.723 3 16 .000 1.731

Nguồn:Tác giả tự đề xuất, thiết kế.

a. Predictors: (Constant), X6, X3, X1 b. Dependent Variable: ROA

Ý nghĩa của R2hiệu chỉnh = 0.849 (sig <0.001) có nghĩa là 84.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA có thể được giải thích bởi mơ hình hồi quy với 3 biến độc lập (bảng 6). Giá trị Durbin -Watson = 1.731, nằm trong khoảng từ 1-3 -> khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mơ hình, mơ hình có ý nghĩa.

Bảng 4.16: Bảng kết quả phân tích phương sai ANOVA

ANOVAa

Model

Sum of Square

s

df Mean Square F Sig.

1

Regression .000 3 .000 36.723 .000b

Residual .000 16 .000

Total .000 19

Nguồn: Tác giả tự đề xuất, thiết kế.

a. Dependent Variable: ROA

b. Predictors: (Constant), X6, X1, X3

Kết quả phân tích ANOVA trên bảng cho thấy kiểm định F của mơ hình được lựa chọn là 36.723 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% (sig ≤0.001). chứng tỏ mơ hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các biến độc lập có tương quan tuyến tính

63 Bảng 4.17 : Bảng các hệ số hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1

(Constant) .014 .005 2.873 .011

X1 -.005 .002 -.380 -2.720 .015 .407 2.459

X3 .003 .001 .380 3.247 .005 .580 1.725

X6 -.002 .001 -.326 -2.647 .018 .523 1.912

Nguồn: Tác giả tự đề xuất, thiết kế.

a. Dependent Variable: ROA

Từ kết quả của hệ số hồi quy (bảng 8) ta thấy VIF < 10 , do đó mơ hình khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả tóm tắt mơ hình bằng lệnh Enter được thể hiện tại cho thấy mơ hình với các biến độc lập: X1, X3, X6 có mức ý nghĩa sig ≤0.05 với biến phụ thuộc nên 3 biến độc lập tương quan và có ý nghĩa với biến phụ thuộc ROA với độ tin cậy trên 95%.

Kết luận:

X1, X3, X6 có mức ý nghĩa sig ≤0.05 nên 3 biến độc lập tương quan và có ý nghĩa với biến phụ thuộc ROA, với độ tin cậy trên 95%.

Hình 4.1: Đồ thị Histogram của phần dư đã chuẩn hóa

Nguồn: Tác giả thiết kế

Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.918 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối

chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

4.3.3.1 Biện luận hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa

Qua bảng 8 kết quả hệ số hồi quy, phương trình hồi quy thể hiện mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc ROA (với hệ số beta chưa chuẩn hóa):

65

ROA = 0.014 – 0.005*X1 + 0.003*X3 – 0.002*X6

- ΒX1= -0.005 thể hiện quan hệ ngược chiều. Khi đánh giá về logarit cơ số 10 tài sản ngân hàng tăng thêm 1 điểm, ROA sẽ giảm đi 0.005 điểm.

- ΒX3 = 0.003 thể hiện quan hệ cùng chiều. Khi đánh giá về quy mô vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thêm 1 điểm, ROA sẽ tăng thêm 0.003 điểm.

- ΒX6 = -0.002 thể hiện quan hệ ngược chiều. Khi đánh giá về tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động tăng thêm 1 điểm, ROA sẽ giảm đi 0.002 điểm.

4.3.3.2 Kiểm định giả thiết mơ hình hối quy

Từ kết quả hồi quy ta có thể kết luận như sau:

Bảng 4.18: kiểm định giải thuyết của mơ hình nghiên cứu

Giả thuyết Kết quả kiểmđịnh

Giả thuyết

H1 Logarit cơ số 10 tài sản ngân hàngcó mối tương quan

nghịch với ROA Chấp nhận

Giả thuyết

H2 Quy mô vốn chủ sở hữu trên tổng tài sảncó mối tương

quan thuận với ROA Chấp nhận

Giả thuyết

H3 Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt độngcó mối

tương quan nghịch với ROA Chấp nhận

Nguồn:Tác giả tự đề xuất, thiết kế.