2.2.2 .Các nhân tố chủ quan
2.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn tại ngân
2.3.6.2. Phân tích hồi quy đa biến cho biến độc lập và biến phụ thuộc
thống kê (p < 0.05). Tiến hành đưa tất cả các biến trên vào phân tích hồi quy đa biến.
2.3.6.2. Phân tích hồi quy đa biến cho biến độc lập và biến phụ thuộc. thuộc.
Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến nguồn vốn huy động, và từ đó có được những giải pháp thiết thực phục vụ quá trình gia tăng nguồn vốn huy động, tác giả đã tiến hành phân tích hồi quy nhằm đánh giá được vấn đề nêu trên. Sau khi xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng tới việc gia tăng nguồn vốn huy động, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa
các biến VIMO, VANHOAXH, CLDV, THUONGHIEU, CSVATCHAT, LAISUAT với biến phụ thuộc VHD. Thực hiện phân tích hồi quy, ta thấy hệ số R bình phương đã chuẩn hóa là 0.685 đủ lớn. Sự ảnh hưởng của các biến tới biến VHD có ý nghĩa thống kê (p< 0.05).
Bảng 2.11: Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho biến độc lập và biến phụ thuộc Mơ hình Hệ số beta chưa chuẩn hóa Hệ số beta đã chuẩn
hóa Sig. Hệ số VIF
B SE Beta Constant -.925 0.215 0.000 VIMO 0.172 0.035 0.228 0.000 1.332 VANHOAXH 0.180 0.031 0.250 0.000 1.208 CLDV 0.270 0.048 0.260 0.000 1338 THUONGHIEU 0.227 0.052 0.207 0.000 1.416 CSVATCHAT 0.211 0.046 0.201 0.000 1.227 LAISUAT 0.225 0.043 0.227 0.000 1.164
R bình phương chưa chuẩn hóa: 0.695 R bình phương đã chuẩn hóa: 0.685
(Nguồn: Phụ lục 4)
Kiểm tra đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này làm cho hệ số R bình phương và các hệ số hồi quy có sự sai lệch. Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mơ hình hay khơng được tiến hành bằng cách xem xét hệ số VIF. Ở đây hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn hoặc bằng 2. Như vậy, trong mơ hình khơng có đa cộng tuyến.
Hệ số giúp đo mức độ phù hợp của mơ hình với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ở đây hệ số đã hiệu chỉnh bằng 0,685 là chấp nhận được với mơ hình chỉ có 6 biến độc lập.
Từ kết quả hồi quy, khả năng huy động vốn được biểu diễn qua công thức sau đây:
VHD = 0.228*VIMO + 0.250*VANHOAXH + 0.260*CLDV + 0.207* THUONGHIEU + 0.201* CSVATCHAT + 0.227* LAISUAT
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho sig = 0.000<0.05. Như vậy mơ hình hồi quy đa biến là phù hợp với dữ liệu được khảo sát.
Như vậy, mô hình nghiên cứu có hiệu chỉnh là 0.685, nghĩa là 68,5 % sự biến thiên của khả năng huy động vốn (VHD) được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần như: Mơi trường vĩ mơ (VIMO), Văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng (VANHOAXH), chất lượng dịch vụ (CLDV), thương hiệu (THUONGHIEU), Cơ sở vật chất và hệ thống mạng lưới (CSVATCHAT), Chính sách lãi suất (LAISUAT)