6. Kết cấu của đề tài
3.3. Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu
3.3.1. Phân tích thống kê mơ tả
Thống kê mơ tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng qt nhất về mẫu nghiên cứu. Thơng qua thống kê mơ tả ta có thể thấy được giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của các biến nghiên cứu bao gồm các biến độc lập và biến phụ thuộc của các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2009-2013.
3.3.2. Phân tích tương quan
Thực hiện phân tích tương quan để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có tương quan thì các biến đó mới được đem vào để phân tích hồi quy.
3.3.3. Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc, từ đó tác giả sẽ đưa ra những bằng chứng xác thực trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn.
Thông qua phương pháp tổng bình phương bé nhất OLS, hằng số và các tham số của mơ hình sẽ được ước lượng. Hệ số Radj2 sẽ cho biết các biến độc lập có thể giải thích được sự biến động của biến phụ thuộc.
3.3.4. Kiểm định
3.3.4.1. Kiểm định ANOVA về tính thích hợp của mơ hình
Sau khi phân tích hồi quy ta kiểm tra sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2.
Đầu tiên ta cần xem giả thuyết H0: R2=0 của kiểm định F có bị bác bỏ khơng. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ ta kết luận các biến hiện có trong mơ hình có giải thích được thay đổi của ROA, điều này cũng có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Trị thống kê F nhỏ tương ứng với mức ý nghĩa quan sát sig. ≤ 10% cho thấy ta sẽ an tồn thì bác bỏ giả thuyết H0.
3.3.4.2. Kiểm định Durbin-Watson về tự tương quan
Khi có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, các hàm ước lượng thông thường OLS, mặc dù khơng thiên lệch, khơng cịn có các phương sai nhỏ nhất giữa tất cả các hàm tuyến tính khơng thiên lệch. Nghĩa, chúng khơng cịn là ước lượng khơng thiên lệch tuyến tính tốt nhất nữa. Phương pháp có ý nghĩa nhất để phát hiện hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình là kiểm định d của Durbin – Watson.
Trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin – Watson, người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau:
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương.
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
3.3.4.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. Nếu biến có giá trị VIF lớn hơn 10 thì biến đó sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, và sẽ bị loại khỏi mơ hình.
Sau khi loại bỏ biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ta tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.