o ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN NGÂN
2.3.2 Khảo sát các yếu tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận của Ngân hàng TMCP Xuất
2.3.2.3 Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng phần mềm Eviews để phân tích thống kê mơ tả, phân tích tƣơng quan, phân tích hồi quy, đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, kiểm định các giả thuyết….
Phân tích thống kê mơ tả
Phƣơng pháp này đƣợc 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. Thông qua mơ tả, tóm tắt thống kê các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu cho thấy đƣợc giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và bé nhất của từng biến nghiên cứu.
Phân tích tương quan
Phân tích tƣơng quan đƣợc sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mơ hình. Kết quả phân tích tƣơng quan có thể bƣớc đầu đánh giá đƣợc các dự báo của mơ hình. Ngồi ra, trong trƣờng hợp các biến độc lập có mối tƣơng quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến, do đó đây là một cơ sở để tác giả thực
hiện kiểm định đa cộng tuyến và điều chỉnh mơ hình.
Phân tích hồi quy
Trong khi phân tích tƣơng quan kiểm tra có tồn tại mối tƣơng quan giữa các biến hay khơng thì phân tích hồi quy đƣợc dùng để đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập với các biến phụ thuộc, qua đó cho biết chiều tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phƣơng pháp này sẽ cho phép tác giả đƣa ra những bằng chứng xác thực để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn.
Thơng qua phƣơng pháp tổng bình phƣơng bé nhất (OLS), hằng số và các tham số của mơ hình sẽ đƣợc ƣớc lƣợng. Hệ số Prob (P-value) của kết quả phân tích hồi quy cho biết mức độ tác động của các biến độc lập lên từng biến phụ thuộc. Các mức thống kê có ý nghĩa thƣờng đƣợc sử dụng là 1%, 5% hoặc 10% (hay nói cách khác là độ tin cậy 99%, 95% hoặc 90%). Hệ số R2 (R-squared) hoặc R2 điều chỉnh (adjusted R-squared) từ kết quả phân tích sẽ cho biết khả năng tất cả các biến độc lập giải thích đƣợc sự biến động của ROA và ROE trong mơ hình hồi quy.
Kiểm định F về tính thích hợp của mơ hình
Vấn đề tiếp theo sau khi phân tích hồi quy là kiểm tra sự phù hợp của mơ hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết H0: R2 = 0. Tƣơng tự nhƣ phân tích hồi quy, giá trị Prob. cũng đƣợc sử dụng trong kiểm định này. Nếu giá trị Prob. nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thiết H0.
Kiểm định Durbin-Watson về tự tương quan
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình, bƣớc kế tiếp là kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của các biến trong mơ hình. Phƣơng pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tình trạng tự tƣơng quan xảy ra trong mơ hình là kiểm định d của Durbin –Watson. Phƣơng pháp kinh nghiệm đƣợc sử dụng để phát hiện tình trạng tự tƣơng quan nhƣ sau:
Khi 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tƣơng quan Khi 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan dƣơng Khi 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan âm