CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5 Phƣơng pháp nghiên cứu:
Phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài là phƣơng pháp định lƣợng dựa trên các dữ liệu thứ cấp thu thập đƣợc của các NHTM Việt Nam. Với phƣơng pháp này, ta sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng (data panel) cân bằng kết hợp phƣơng pháp ƣớc lƣợng GMM để kiểm tra giả thuyết nghiên cứu đặt ra bằng phần mềm Stata 12.0
Quy trình phân tích dữ liệu đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Đầu tiên, nghiên cứu dựa trên thống kê mô tả và ma trận hệ số tƣơng quan các biến để kiểm tra các biến và xem xét mối tƣơng quan giữa các biến. Mỗi biến đƣợc mô tả qua các nội dung tên biến, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, số quan sát. Việc khảo sát các cặp tƣơng quan giữa các biến độc lập đƣợc thực hiện bằng cách thiết lập ma trận hệ số tƣơng quan để tìm ra những cặp biến có hệ số tƣơng quan cao. Gujarati (1995) cho rằng, để loại trừ vấn đề đa cộng tuyến, cần nghiên cứu kỹ hệ số tƣơng quan giữa các biến, nếu chúng vƣợt q 0.8, mơ hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kế tiếp, nghiên cứu sử dụng kiểm định VIF (Variance Inflation Factor – VIF) để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng phần mềm Stata 12.0
Nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định các giả định hồi quy để đảm bảo sự phù hợp của mơ hình hồi quy và lựa chọn ra mơ hình nghiên cứu tối ƣu: (i) Kiểm định White để phát hiện hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và tiến hành khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi (nếu có); (ii) sử dụng kiểm định Wooldridge để phát hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các phần dƣ; (iii) sử dụng kiểm định T- student để kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy, sử dụng kiểm định F để kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
Sau khi kiểm định các khuyết tật của mơ hình, sử dụng phân tích GMM để khắc phục khuyết tật của mơ hình.