Nhân tố Hệ số b Giá trị t Mức ý nghĩa VIF
Hằng số 2.138 0.000 1.000
Nhân tố kinh tế 0.121 4.634 0.000 1.000
Vốn vay ngân hàng 0.923 35.445 0.000 1.000
Đặc điểm doanh nghiệp 0.083 3.193 0.002 1.000
Nhân tố pháp lý 0.079 3.029 0.003 1.000
c. Dị tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính
Biểu đồ 2.4: Biểu đồ phân tán
Từ biểu đồ phân tán giữa hai biến: giá trị chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên. Vì vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Cũng từ biểu đồ phân tán (biểu đồ 2.4), ta nhận thấy độ lớn của phần dư chuẩn hóa khơng tăng hoặc giảm cùng với giá trị dự đốn chuẩn hóa. Vì vậy giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Từ kết quả của biểu đồ 2.5 cho thấy phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Như vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 2.5 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Giả định khơng có tương quan của các biến độc lập
Kết quả ở bảng 2.25 cho thấy các hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều dưới 10, điều này chứng tỏ sự cộng tuyến giữa các nhân tố độc lập (biến số độc lập) là rất thấp, phù hợp với giả định đặt ra là các nhân tố dự báo là độc lập nhau.
Từ những kết quả và nhận định trên, các biến độc lập đều có mối quan hệ nhân quả với biến phụ thuộc, cụ thể:
Nhân tố kinh tế có hệ số hồi qui chuẩn hóa 0.121, mức ý nghĩa 0.000; vốn vay ngân hàng có hệ số hồi qui chuẩn hóa 0.923, mức ý nghĩa 0.000, đặc điểm doanh nghiệp có hệ số hồi qui chuẩn hóa 0.083, mức ý nghĩa 0.002 và nhân tố pháp lý có hệ số hồi qui chuẩn hóa 0.079, mức ý nghĩa 0.003. Vì vậy các giả thiết H1, H2, H3, H4 trong mơ hình đều được ủng hộ.
Mơ hình thực tiễn của nhân tố PTDN được thiết lập như sau:
YPTDN(i)= 0.923*VVNH + 0.121*NTKT + 0.083*DDDN+ 0.079*NTPL + ε(i)
Kết quả xử lý tại bảng 2.25 cho thấy nhân tố VVNH (QĐTD) có tầm quan trọng hơn so với các nhân tố DDDN, NTKT và NTPL trong sự phát triển của các DNNVV. Nói cách khác, chúng ta có thể gán hệ số quan trọng (quyền số) lớn hơn cho quyết định
cấp tín dụng (vốn vay ngân hàng) khi dự đốn sự phát triển của DNNVV trên địa bàn Quận..
Mơ hình một lần nữa chứng minh ý nghĩa của vốn vay đến DNNVV, do đó tiếp cận và sử dụng vốn tín dụng ngân hàng có ý nghĩa rất lớn đối với DNNVV.
2.4.5.3 Các phân tích khác
Ðể tìm hiểu xem các nhân tố tác động đến việc quyết định cấp tín dụng của NHTM như thế nào? Tác động ra sao tác giả đã đi kiểm định giả thiết H4 thông qua các yếu tố thuộc H5.
Theo kết quả khảo sát của tác giả được tập hợp mô tả trên sơ đồ 3 cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến việc cấp tín dụng ngân hàng. Và từ kết quả khảo sát này tác giả tiến hành phân tích sự tác động của các nhân tố đến việc cấp tín dụng của NHTM đối với DNNVV (phân tích one- way ANOVA).
Kỹ thuật phân tích phương sai ANOVA cho phép phân tích có tồn tại sự khác nhau trong nhận thức của các doanh nghiệp về mức độ tác động của các nhân tố VVNH1, VVNH2, VVNH3, VVNH4, VVNH7, VVNH8 đối với quyết định cấp tín dụng của các ngân hàng cho các DNNVV trên địa bàn Quận, thực hiện khảo sát sự khác biệt giữa các mẫu nhỏ trong mẫu phân tích.