KẾT LUẬN CHƯƠNG
2.3.2. Dữ liệu và phần mềm sử dụng để kiểm định
Bốn biến độc lập và một biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đề nghị là các dữ liệu thứ cấp có sẵn, trích từ nguồn là các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính đã được kiểm tốn của các NHTM, báo cáo của NHNN và Tổng cục thống kê.
Do số liệu không đầy đủ để chạy time series nên tác giả dùng dữ liệu bảng (panal data) để mơ tả. Kích thước mẫu chính thức gồm 72 mẫu được thống kê theo số liệu hàng năm, chiều dài từ năm 2007 đến năm 2012, và được nghiên cứu trên 12 ngân hàng TMCP VN với việc mã hóa ngân hàng như sau :
Bảng 2.1 : Bảng mã hóa các ngân hàng nghiên cứu
Tên Ngân hàng Mã NH Số mã hóa
NHTMCP Á Châu ACB 1
NHTMCP Đầu tư và phát triển VN BIDV 2
NHTMCP Công Thương VN CTG 3
36
NHTMCP Đại Dương DCB 5
NHTMCP Đông Nam Á SEAB 6
NHTMCP Sài gòn – Hà nội SHB 7
NHTMCP Quốc tế VN VIB 8
NHTMCP An Bình ABB 9
NHTMCP Bản Việt GDB 10
NHTMCP Phát triển nhà TP HCM HDB 11
NHTMCP Xăng dầu Petrolimex PGB 12
Phần mềm sử dụng cho việc thực hiện các kiểm định là phần mềm Stata, phiên bản 11.
Phương pháp xử lý số liệu :
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định Pooled Regression, mơ hình những ảnh hưởng cố định Fixed effects (Fixed Effects Model) và những tác động ngẫu nhiên Random effects (Random Effects Model), (Gujarati, 2003; Green, 2003) để ước lượng dữ liệu bảng theo Zeitun (2009) để đo lường tác động lạm phát ảnh hưởng đến huy động vốn của NHTM.
Để kiểm định và so sánh kiểm định nào trong 3 phương pháp kiểm định trên là phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn, tôi sử dụng kiểm định Hausman Test với giả thuyết H0: chọn Random effects, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0. Kiểm định Lagrange Multiplier (LM) để so sánh giữa Pooled và Random effect, kiểm định nào phù hợp hơn, giả thuyết H0: chọn Pooled, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0. Kiểm định Likelihood để so sánh giữa kiểm định Pooled và Fixed effect, giả thuyết H0: chọn Pooled, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0.
37
Để kiểm định phương sai thay đổi, tôi sử dụng kiểm định Breusch-Pagan (1980). Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng nhân tử phóng đại phương sai VIF và dùng kiểm định Xtserial để kiểm định tự tương quan.
Việc lựa chọn các biến giải thích từ phương trình hồi quy theo tiêu chí mức có ý nghĩa thống kê, tác giả sử dụng mức có ý nghĩa 1% và 5%. Tuy nhiên, trong trường hợp Việt Nam, với giả định là dữ liệu thu thập chưa đầy đủ, có thể chấp nhận thêm mức có ý nghĩa 10%.
Ý nghĩa của các thơng số trong kiểm định được giải thích như sau :
- Giá trị bội R chỉ rõ độ lớn của mối quan hệ giữa các biến độc và phụ thuộc.
- Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác.
- Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê thì P < 0,05, lúc này giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ.