.12 Diễn giải các biến độc lập trong mơ hình

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoạt động xử lý nợ xấu tại ngân hàng TMCP sài gòn hà nội qua công ty SHAMC (Trang 72 - 73)

NHÂN TỐ DIỄN GIẢI BIẾN

X1 = AMC_NH SHB và SHAMC m14.1, m14.2, m14.3 m15.1, m15.2, m15.3, m15.4

X2 = KH Khách hàng m11.1, m11.2, m11. 3

X3 = MT Môi trường m12.1, m12.2, m12.3, m12.4, m12.5 X4 = KTGS Kiểm tra, giám sát m13.1, m13.2, m13.3, m13.4, m13.5 Sử dụng phương pháp Principal Components với ma trận xoay (chi tiết xem phụ lục 3.3), kết quả phân tích nhân tố trích được 4 nhân tố hay 4 thành phần sau khi đã hiệu chỉnh. Các trọng số nhân tố có trọng số > 0,5 được giữ lại để phục vụ cho việc chạy mơ hình và kiểm định giả thiết. Trong đó có sự tách gộp giữa các nhóm nhân tố, nhóm nhân tố ngân hàng SHB và nhân tố cơng ty SHAMC được nhóm lại thành 1 nhóm. Để tiện lợi cho các phân tích tiếp theo, các biến được đặt lại bằng một tên gọi khác có ý nghĩa sau đó kiểm định lại độ tin cậy của thang đo lần thứ 2.

Kết quả chạy Cronbach’s Alpha lần 2 (chi tiết xem phụ lục 4)

Mơ hình nghiên cứu được hiệu chỉnh lại Y = f(X1, X2, X3, X4)

Hệ số của từng biến quan sát đều dương chứng tỏ rằng các biến có tác động cùng chiều đến từng nhân tố.

2.4.5.2 Kiểm định ý nghĩa và kết quả phù hợp của mơ hình

Phân tích hồi quy bội

tính bội để xác định, đo lường, xem xét mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động XLNX tại SHAMC trên địa bàn TPHCM bao gồm 4 biến độc lập là 4 nhân tố X1, X2, X3, X4 và 1 biến phụ thuộc là biến hoạt động XLNX Y . Phương trình hồi quy có dạng như sau

Y = β0+ β1*X1+ β2*X2+ β3*X34*X4t

Trong đó, các hệ số βi là các hệ số hồi quy riêng phần thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập với ý nghĩa trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi các biến độc lập X1, X2, X3, X4 tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc Y sẽ tăng bình quân βi đơn vị.

Biến phụ thuộc Y = Hiệu quả hoạt động XLNX tại SHAMC

Kiểm định ý nghĩa và kết quả phù hợp của mơ hình

Phương trình hồi quy được viết lại như sau

Y = β0+ β1*AMC_NH+ β2*KH+ β3*MT +β4*KTGS +Ɛt

Tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội, sau khi phân tích nhân tố khám phá, nhóm các nhân tố phù hợp và loại bỏ những biến khơng phù hợp với mơ hình (chi tiết xem phụ lục 5), kết quả phương trình hồi quy tuyến tính như sau

Y = 3,895 + 0,399 * AMC_NH + 0,297 * KH +0,358 * MT + 0,283 * KTGS

Đánh giá sự phù hợp của mơ hình

Nhằm đánh giá sự phù hợp của mơ hình, tác giả tiến hành xem xét số liệu bảng 2.13

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoạt động xử lý nợ xấu tại ngân hàng TMCP sài gòn hà nội qua công ty SHAMC (Trang 72 - 73)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(125 trang)