Kiểm định đa cộng tuyến:

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của một số yếu tố đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại việt nam hiện nay (Trang 54 - 57)

6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu

3.1. Kiểm định một số giả định cơ bản cho các phƣơng pháp ƣớc lƣợng:

3.1.1. Kiểm định đa cộng tuyến:

Một trong những giả định quan trong khi thực hiện hồi quy các mơ hình đó là khơng tồn tại đa cộng tuyến hồn hảo giữa các biến giải thích.

Để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến hoàn hảo trong bộ dữ liệu các biến, trƣớc tiên ta sử dụng ma trận tƣơng quan giữa các biến giải thích.

Bảng 3.1 – phụ lục 03 cung cấp bức tranh về tƣơng quan giữa các biến giải thích trong bộ dữ liệu.

- Kết quả từ ma trận tƣơng quan cho thấy:

 Tồn tại đa cộng tuyến rất cao giữa biến thị phần cho vay “MP” và quy mô Ngân hàng “SIZE”, mức tƣơng quan là 0,9695.

 Tồn tại đa cộng tuyến rất cao giữa biến hiệu suất trên tổng tài sản “ROA” với lần lƣợt hai biến là tỷ lệ nguồn lực vốn chủ sở hữu “SOLR” và tỷ lệ đòn bẫy “LR”, mức tƣơng quan lần lƣợt là -0,9803 và 0,9803.

 Tồn tại đa cộng tuyến hoàn hảo trong bảng dữ liệu, mức tƣơng quan bằng (-1) giữa biến tỷ lệ nguồn lực vốn chủ sở hữu “SOLR” và tỷ lệ đòn bẫy “LR” do bản chất trong cơng thức tính hai biến này có liên quan chặt chẽ với nhau. Trong trƣờng hợp hệ số tƣơng quan giữa các cặp biến độc lập cao, thì mơ hình có khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến cao nếu nhƣ hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) của biến này lớn hơn 10 (Thục Đoan và Hào Thi, 2013). Kết quả kiểm định hệ số VIF nhƣ sau:

. estat vif

Variable VIF 1/VIF roa 70.52 0.014181 solr 61.88 0.016161 mp 61.55 0.016248 size 60.29 0.016586 ctnn 3.40 0.294395 ldr 2.76 0.361866 inef 2.60 0.384134 roe 2.48 0.403581 bdsxd 2.36 0.423199 dr 2.27 0.440054 loang 2.21 0.452044 nii 1.10 0.907202 Mean VIF 22.79

Nhƣ vậy các biến ROA, SOLR, MP, SIZE tồn tại đa cộng tuyến cao, biến LR đã bị loại bỏ tự động khi thực hiện kiểm định do tồn tại đa cộng tuyến hoàn hảo với biến SOLR. Tác giả sẽ thực hiện loại bỏ bớt các biến có tƣơng quan với nhau căn cứ vào lập luận đối chiếu với ý nghĩa của chúng trong việc kiểm định các giả thuyết.

- Hệ quả của hiện tƣợng đa cộng tuyến:

 Khi có hiện tƣợng đa cộng tuyến cao: Hệ số hồi quy β ƣớc lƣợng đƣợc nhƣng sai số chuẩn của ƣớc lƣợng rất lớn dẫn đến độ chính xác thấp, khoảng tin cậy

thƣờng rộng, hệ số t thƣờng nhỏ và nghiêm trọng hơn là dấu hệ số ƣớc lƣợng có thể sai.

 Đối với đa cộng tuyến hoàn hảo: Hệ số hồi quy β là không xác định và các sai số chuẩn là vô hạn.

- Khắt phục hiện tƣợng đa cộng tuyến: Một trong những biện pháp khắt phục hiện tƣợng đa cộng tuyến là bỏ bớt một trong hai biến tƣơng quan cao, tuy nhiên cần xem xét ý nghĩa của biến đó đối với mơ hình.

 Lựa chọn giữa biến MP và SIZE trong bảng dữ liệu: Đây là 02 trong 03 biến dùng để kiểm định cho cùng một giả thuyết H2, do đó việc loại bỏ một trong hai biến này khơng làm ảnh hƣởng đến mục tiêu của nghiên cứu. Vì tác giả muốn thực hiện xem xét ảnh hƣởng của thị phần cho vay đến chất lƣợng tín dụng (thơng qua nợ xấu), do đó biến MP đƣợc giữ lại trong mơ hình nghiên cứu.

 Lựa chọn giữa biến SOLR và LR trong bảng dữ liệu: SOLR là 01 trong 02 biến dùng để kiểm định cho giả thuyết H3, trong khi đó để kiểm định cho giả thuyết H5 chỉ có biến LR đƣợc sử dụng. Mặt khác, các nghiên cứu gần đây khơng tìm đƣợc bằng chứng về mối tƣơng quan có ý nghĩa giữa tỷ lệ nguồn lực vốn chủ sở hữu “SOLR” và tỷ lệ nợ xấu “NPLs”. Do đó, từ ý nghĩa của nghiên cứu cho thấy biến LR cần đƣợc giữ lại trong mơ hình nghiên cứu và biến SOLR có thể loại bỏ đƣợc.

 Lựa chọn giữa biến LR và ROA: LR là biến duy nhất dùng để kiểm định cho giả thuyết H5, trong khi đó để kiểm định giả thuyết H7 ngồi biến ROA ta cịn có thể sử dụng kết quả đo lƣờng hệ số tƣơng quan từ biến ROE. Do đó bài luận văn sẽ thực hiện loại bỏ biến ROA và giữ lại biến LR trong mơ hình nghiên cứu.

- Từ những lập luận trên, các biến trong mơ hình nghiên cứu đƣợc điều chỉnh nhƣ sau (mơ hình gồm 10 biến giải thích): LOANGit, MPit, NIIit, LDRit, DRit, LRit, INEFit, ROEit, BDSXDit, CTNNit.

Thực hiện kiểm định lại với hệ số VIF, ta thấy trong mơ hình khơng cịn tồn tại đa cộng tuyến cao theo kết quả nhƣ sau:

. estat vif

Variable VIF 1/VIF mp 5.57 0.179637 ctnn 3.23 0.309148 dr 2.06 0.486129 roe 2.05 0.487145 ldr 2.00 0.501209 loang 1.69 0.590441 inef 1.47 0.678276 bdsxd 1.29 0.772684 lr 1.11 0.903356 nii 1.09 0.915687 Mean VIF 2.16

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của một số yếu tố đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại việt nam hiện nay (Trang 54 - 57)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(114 trang)
w