CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TỶ SUẤT LỢI NHUẬN NHTM
2.1. Thu thập và xử lý dữ liệu
2.1.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Hình 2.1: Quy trình nghiên cứu
Trên cơ sở vấn đề nghiên cứu, cần xác định mục tiêu nghiên cứu. Sau đó, dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả của các cơng trình nghiên cứu trước đó có liên quan để đưa ra mơ hình nghiên cứu đề xuất. Để đạt được mục tiêu
nghiên cứu đề ra, đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp
với nghiên cứu định tính, dựa trên cơ sở thống kê mô tả, phân tích tương
quan và phân tích hồi quy.
+ Thống kê mô tả: Tập hợp dữ liệu và phân tích tổng quan về dữ
Vấn đề nghiên cứu
Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận của ngân hàng h
Cơ sở lý luận
Lý thuyết về tỷ suất lợi nhuận và các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận của ngân hàng thương mại
Xây dựng mơ hình nghiên cứu
Xử lý dữ liệu
Phân tích với cơng cụ Stata
+ Phân tích tương quan: Xác định mức độ tương quan giữa các
biến.
+ Phân tích hồi quy tuyến tính: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng
thông qua hồi quy tuyến tính đa biến để lượng hóa sự tác động của các biến
độc lập lên biến phụ thuộc trong mơ hình. Trước tiên, nghiên cứu sẽ kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình thơng
qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF), nếu hệ số VIF lớn hơn hoặc
bằng 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là nghiêm
trọng (Gujrati, 2003). Tiếp theo đó, nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi. Nếu
khơng có hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi thì
nghiên cứu sẽ sử dụng các phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu
bảng. Tuy nhiên, nếu có hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số
thay đổi thì nghiên cứu sẽ chuyển sang phương pháp bình phương bé nhất
tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS). Wooldridge
(2002) cho rằng, phương pháp này rất hữu dụng khi kiểm soát được hiện
tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata để phân tích dữ liệu thu thập
được. Tác giả đã vận dụng và kết hợp nhiều phương pháp, trong đó phương pháp quyết định cuối cùng là phương pháp nghiên cứu định lượng, các bước
phân tích cụ thể như sau:
• Thống kê mơ tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ
liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm như: tổng số mẫu quan sát, giá
trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
• Phân tích tương quan
Phân tích tương quan cho ta thấy mức tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu.
• Phân tích hồi quy trên dữ liệu bảng
Phân tích hồi quy sẽ xác định được mức độ ảnh hưởng của các biến
độc lập lên biến phụ thuộc. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi
biết trước giá trị của các biến độc lập.
• Phương pháp bình phương bé nhất (OLS)
Phương pháp bình phương bé nhất (OLS) là một thủ thuật toán học được sử dụng để ước lượng mối tương quan giữa các biến khác nhau.
Kiểu tương quan đơn giản nhất với giá trị thực tế là:
i i
i X e
Y =β∧0+β∧1 + Trong đó:
Yi là biến phụ thuộc (biến được giải thích)
Xi là biến độc lập (biến giải thích)
∧ 0
β và
∧ 1
β là các hằng số cần được ước lượng
ei là phần dư (chênh lệch giữa giá trị thực tế và biến phụ thuộc có được
từ mơ hình).
Giá trị ước lượng được viết như sau:
i i X Y ∧ ∧ ∧ + =β0 β1 Sai số: ei = Yi - Y∧i Vậy, ta phải tìm β∧0 , ∧ 1
β sao cho tổng bình phương sai số là nhỏ nhất.
� 𝑒𝑖2 𝑛 𝑖=1
→ 𝑚𝑖𝑛
Các giả thuyết của OLS :
Giả thuyết 1: Quan hệ giữa Y và X là tuyến tính. Các giá trị Xi cho trước và không ngẫu nhiên.
Giả thuyết 2: Các sai số Ui là đại lượng ngẫu nhiên có giá trị trung
bình bằng 0.
E (Ui | Xi) = 0
Giả thuyết 3: Các sai số Ui là đại lượng ngẫu nhiên có phương sai không thay đổi.
Var (Ui | Xi) = σ2= const
Giả thuyết 4: Khơng có sự tương quan giữa các sai số Ui.
Cov (Ui, Uj | Xi, Xj) = 0, i ≠ j
Giả thuyết 5: Khơng có sự tương quan giữa Ui và Xi. Cov (Ui | Xi) = 0
• Phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS)
Để đơn giản và khơng mất tính tổng qt, xét mơ hình một biến độc lập:
Yi= β1 + β2X2i + Ui
Giả thiết của phương pháp bình phương bé nhất OLS yêu cầu phương sai sai số là đồng nhất
Var (Ui) Ξ σ2 (với mọi i), σ2 là một hằng số dương cố định. Khi đó
Khi giả thuyết khơng được thỏa mãn phương sai sai số ứng với quan
sát i là những đại lượng không bằng nhau: Var (Ui) # Var (Uj), (i#j). Nếu đặt
var (Ui) = σ2
i thì σ2
i # σ2j. Khi đó, phương sai sai số được gọi là thay đổi,
không đồng đều, không thuần nhất.
Nguyên nhân của phương sai thay đổi:
Mơ hình học tập – sai lầm Kỹ thuật thu thập số liệu Do các yếu tố tách biệt
Một số biến X quan trọng bị loại bỏ trong mơ hình
Phương sai thay đổi thường xuất hiện trong bảng dữ liệu chéo.
• Kiểm định các giả thuyết hồi quy:
+ Kiểm định khơng có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình (khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến)
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không
bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.
+ Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi)
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó
kiểm định hệ số hồi quy khơng dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay
đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White, với
giả thuyết H0: khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin
cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan, với giả
thuyết H0: khơng có sự tự tương quan.
2.2. Phân tích kết quả mơ hình nghiên cứu 2.2.1. Mơ tả mẫu nghiên cứu