CHƢƠNG 4 : PHƢƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Các giả thuyết nghiên cứu
- Giả thuyết 1: Quy mơ ngân hàng có mối quan hệ đồng biến với khả năng sinh lợi tại ngân hàng.
- Giả thuyết 2: Tỷ lệ VCSH trên TTS có quan hệ đồng biến với khả năng sinh lợi. - Giả thuyết 3: Rủi ro tín dụng có quan hệ nghịch biến với khả khả năng sinh lợi.
- Giả thuyết 5: Tỷ lệ huy động trên TTS có quan hệ đồng biến với khả năng sinh lợi. - Giả thuyết 6: Mức độ đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của ngân hàng có quan hệ đồng biến với khả năng sinh lợi.
- Giả thuyết 7: Tốc độ tăng trƣởng kinh tế có quan hệ đồng biến với khả năng sinh lợi. - Giả thuyết 8: Tỷ lệ lạm phát có quan hệ đồng biến với khả năng sinh lợi.
4.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu bao gồm hai bƣớc chính là phân tích định tính và phân tích định lƣợng: - Phƣơng pháp định tính sử dụng kỹ thuật mơ tả và phân tích đặc điểm, xu hƣớng của các nhân tố vi mơ và vĩ mơ có tác động đến khả năng sinh lợi tại BIDV thông qua bảng số liệu và đồ thị.
- Phƣơng pháp định lƣợng sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng hồi quy tuyến tính để phân tích các nhân tố vi mơ và vĩ mơ có tác động đến khả năng sinh lợi tại BIDV. Nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình hồi quy Ordinary Least Square (OLS) thơng qua sự hỗ trợ của phần mềm EVIEWS 8.1. Việc kiểm định sự tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lợi tại BIDV theo phƣơng pháp định lƣợng đƣợc tiến hành theo các bƣớc sau:
+ Thu nhập và xử lý số liệu sau đó nhập số liệu vào phần mềm EVIEWS 8.1. Thực hiện thống kê mô tả cho tất cả các biến để đánh giá sơ bộ về đặc điểm của từng biến.
+ Sử dụng phần mềm Eviews 8.1 để uớc lƣợng hệ số hồi quy. Để các hệ số ƣớc lƣợng mang ý nghĩa thống kê, trƣớc tiên sẽ chạy mơ hình hồi quy cho tất cả các biến sau đó loại trừ dần các biến khơng có ý nghĩa thống kê để tìm ra mơ hình phù hợp nhất.
+ Sau khi đã ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy. Tiếp theo thực hiện kiểm định sự phù hợp cho từng mơ hình, bao gồm các kiểm định sau:
Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình thơng qua hệ số xác định (R2) và giá trị P- Value (Prob,) của kiểm định F. Với R2 càng lớn chứng tỏ đƣợc mức độ giải thích của mơ hình càng cao và nếu giá trị Prob < 0.05 chứng tỏ rằng mơ hình có ý nghĩa thống kê, các biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với biến độc lập trong mơ hình.
Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan thông qua kiểm định Breush-Godfrey với độ trễ 1. Hiện tƣợng tự tƣơng quan là hiện tƣợng các sai số ngẫu nhiên của các quan sát phụ thuộc lẫn nhau tức là phần nhiễu ở thời điểm này có thể quan hệ với phần nhiễu ở một điểm khác.
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi thông qua kiểm định White. Việc xuất hiện phƣơng sai sai số thay đổi trong nghiên cứu có thể do có một số quan sát tách biệt với các quan sát khác trong mẫu. Ngoài ra, tỷ lệ giải thích của mơ hình chƣa cao, nên một số biến chƣa đƣợc đƣa vào mơ hình đầy đủ có thể là nguyên nhân của hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi.
Kiểm định sai dạng hàm thông qua kiểm định Ramsey. Theo giả thuyết mơ hình đƣợc sử dụng là mơ hình tuyến tính. Tuy nhiên trên thực tế có thể tồn tại nhiều dạng mơ hình khác nhau nhƣ mơ hình hàm số mũ, hàm logarit, các mơ hình bậc cao…Việc kiểm định sai dạng hàm sẽ cho biết đƣợc mơ hình tuyến tính theo giả định ban đầu có thật sự phù hợp với kết quả hồi quy hay không.
Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến: ở các bƣớc đầu tiên, việc kiểm định đƣợc xác định bằng hệ Pearson’s. Bên cạnh đó, việc kiểm định đa cộng tuyến cịn đƣợc thơng qua hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF).