Phân tích hồi quy đa biến

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) giải pháp mở rộng họat động cho vay đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng TMCP hàng hải việt nam (Trang 82 - 86)

3.10.1. Xem xét ma trận tương quan giữa các biến

Để đánh giá sự tương quan giữa các biến thành phần với biến kết quả và giữa các biến thành phần với nhau, ta lập ma trận tương quan Pearson, kết quả của ma trận như sau:

Bảng 3.7 Ma trận tương quan

F1 F2 F3 F4 F5 F6

F7 .778 .893 .496 .474 .101 .643 Sig (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .243 .000

Nguồn: kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu

Ma trận tương quan cho thấy việc mở rộng cho vay đối với DNVVN tại Maritime Bank có tương quan dương với các biến thành phần là nhân viên tín dụng, định hướng tín dụng, năng lực tài chính, mạng lưới giao dịch, trình độ

cơng nghệ thơng tin và sản phẩm tín dụng. Cụ thể là khi tăng một biến thành phần thì sẽ giúp mở rộng hoạt động cho vay đối với DNVVN tại Maritime Bank.

Tuy nhiên, nhìn vào ma trận tương quan ta thấy tất cả các mức ý nghĩa của các nhân tố đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ nhân tố cơng nghệ thơng tin, vì vậy loại ra khỏi mơ hình trước khi phân tích hồi quy.

3.10.2. Phân tích hồi quy

Phương pháp hồi quy bội ( hồi quy tổng thể) được sử dụng để kiểm định mối quan hệ của 6 nhân tố về việc mở rộng cho vay DNVVN tại Maritime Bank.

Thống kê mô tả các biến hồi quy

Kết quả thống kê mô tả cho thấy mức độ mở rộng cho vay đối với DNVVN tại Maritime Bank chưa cao, điểm trung bình về mức độ mở rộng là là 2.97 trên thang đo Likert 5.

Bảng 3.8 Kết quả thống kê mô tả

Tiêu chí Trung Bình Độ lệch chuẩn Số mẫu Nhân viên tín dụng 3.0840 .90211 135 Định hướng tín dụng 2.9101 .97794 135 Năng lực tài chính 2.8889 1.10179 135 Mạng lưới giao dịch 2.9235 1.03739 135 Trình độ cơng nghệ thơng tin 3.3506 .94133 135 Sản phẩm tín dụng 3.0543 .94133 135 Mở rộng cho vay 2.9704 .93149 135

Nguồn: kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu

Để xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến thành phần từ đến việc mở rộng hoạt động cho vay F7, ta có kết quả hồi quy tuyến tính bội như sau:

Bảng 3.9 Model Summary Model R R Square Adjusted R Model R R Square Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 .920a .846 .840 .35026 1.904

Nguồn: kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu

Kết quả tổng hợp mơ hình cho thấy 5 nhân tố giải thích được 84.6% việc mở rộng cho vay đối với DNVVN tại Maritime Bank. Như vậy, mơ hình đã đề cập được phần lớn các nhân tố ảnh hưởng đến việc mở rộng cho vay DNVVN tại Maritime Bank.

3.10.3. Kiểm định mơ hình hồi quy

Hiện tượng đa cộng tuyến

Dung sai cho biết có bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của một nhân tố khơng được giải thích bằng các nhân tố khác trong mơ hình. Nếu hệ số này nhỏ hơn 0.1 thì hiện tượng đa cộng tuyến là nghiêm trọng. Theo bảng 2.18 cho thấy các nhân tố đều có dung sai lớn 0.3. Các nhân tố có thể được sử dụng để giải thích sự biến thiên của việc mở rộng hoạt động cho vay DNVVN. Bên cạnh đó, độ phóng đại phương sai VIF < 10, vì vậy có thể khẳng định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 3.10: Coefficientsa Model Unstandardiz ed Coefficients Standardi zed Coefficien ts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant) .097 .132 .735 .464 F1 .240 .050 .247 4.773 .000 .447 2.239 F2 .528 .055 .589 9.684 .000 .321 3.111 F3 .026 .033 .032 .769 .443 .678 1.475 F4 .050 .034 .059 1.481 .141 .751 1.332 F6 .123 .041 .131 2.995 .003 .621 1.610

Nguồn: kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu

Kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định về độ phù hợp của mơ hình tuyến tính từ đó xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập. Theo bảng 2.17 , giá trị F tính từ giá trị R2 của mơ hình khác 0, có mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig.= 0.000) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được Bảng 3.11: ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio n 87.167 5 17.433 142.101 .000 a Residual 15.826 129 .123 Total 102.993 134

Sau cùng hệ số, Durbin-Watson dùng để kiểm định tự tương quan cho thấy mơ hình khơng vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị D= 1.904 và khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi quy bội các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra kết quả nghiên cứu.

Giải thích phương trình

Theo bảng 2.17, kết quả ANOVA cho thấy hệ số Sig của mơ hình là 0.000. Điều này thể hiện mơ hình được xây dựng có ý nghĩa trong việc giải thích việc mở rộng cho vay đối với DNVVN.

Nhìn vào bảng 2.18, ta thấy các biến F1, F2 và F6 đều có ý nghĩa thống kê vì cột Sig <0.05, các biến F3, F4, F5 đều khơng có ý nghĩa thống kê vì Sig >0.05. Thứ tự ảnh hưởng của các biến lần lượt là F2, F1 và F6 vì hệ số beta được chuẩn hóa của F2 = 0.528 > F1 = 0.24 > F6 = 0.123

Vậy ta có mơ hình hồi quy bội là:

F7 = 0.097 + 0.240F1 + 0.528F2 + 0.123F6

Từ phương trình này ta cũng thấy hệ số riêng của F1, F2, F6 đều > 0 nên các biến này đồng biến với biến phụ thuộc.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) giải pháp mở rộng họat động cho vay đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng TMCP hàng hải việt nam (Trang 82 - 86)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(120 trang)