CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. Phương pháp kiểm định:
Kết quả tổng hợp dữ liệu các biến sẽ được sử dụng để tiến hành tính tốn và phân tích sâu hơn thơng qua phần mềm Eviews 7.0, SPSS 20. Cụ thể trình tự như sau:
3.5.1. Thống kê mơ tả các biến
Trình bày tóm tắt thống kê mơ tả các biến độc lập và biến phụ thuộc để xác định giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, độ xiên, độ nhọn, độ lệch chuẩn của từng biến.
NTA LTA LLPTA LA TOPBT ETA CE LP C(3); C(5) IR SMD BSD Thành quả tài chính ngân hàng (ROA; NIM)
3.5.2. Phân tích tương quan giữa các biến
Trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập nhằm xác định mối tương quan giữa các biến độc lập như thế nào và xem xét có hiện tượng đa cộng tuyến có khả năng xảy ra trong mơ hình hồi quy hay khơng.
Một trong những cách để phát hiện có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trong mơ hình là xem xét tương quan cặp giữa các biến giải thích. Nếu tương quan cặp giữa các biến giải thích cao (lớn hơn 0.9) thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên tiêu chuẩn này thường khơng chính xác, trong nhiều trường hợp tương quan cặp giữa các biến không cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Chính vì vậy, để biết được có đa cộng tuyến giữa các biến giải thích hay khơng, ta thực hiện kiểm định bằng việc sử dụng giá trị dung sai (Tolerance) và sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
3.5.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến trong bài nghiên cứu này được thực hiện bằng việc xem xét giá trị dung sai và nhân tử phóng đại phương sai (VIF) thông qua phần mềm SPSS 20. Trong một số nghiên cứu, người ta so sánh giá trị VIF với giá trị tiêu chuẩn là 5, nếu giá trị VIF nhỏ hơn 5 thì khơng có hiện tượng đa cộng tuyến (Ariff và các cộng sự, 2012). Như một quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt q 10 thì biến này được coi là có cộng tuyến cao (Hồng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008, p.137).
Đối với trường hợp tổng qt, có (k-1) biến giải thích thì: VIFj = 1
1− Rj2
Với j là giá trị R2 trong hàm hồi quy của Xj theo (k-2) biến giải thích cịn lại. Nếu có cộng tuyến của Xj với các biến giải thích khác thì R2 sẽ gần 1 và khi đó VIFjsẽ lớn. Vì vậy VIF như là một dấu hiệu xác định đa cộng tuyến.
3.5.4. Kiểm định tự tương quan
Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian
(trong số liệu chéo). Phương pháp kiểm định LM test được sử dụng để kiểm định xem có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư hay không, với các giả thiết sau:
H0 : Các phần dư là độc lập H1 : Các phần dư không độc lập
Nếu kết quả kiểm định cho giá trị P-value là nhỏ (nhỏ hơn 0,05 ngầm định), giả thiết H0bị bác bỏ và chấp nhận giả thiết H1
3.5.5. Phân tích mơ hình bằng phương pháp GMM
Tiến hành ước lượng các hệ số hồi quy của mơ hình bằng phương pháp Generalized methods of moments (GMM) (Yong Tan và Christos Floros, 2012) để xác định xem tác động của nhân tố nào có ý nghĩa thống kê và mức độ tác động của nhân tố đó.
Phương pháp GMM lần đầu tiên được sử dụng bởi Arellano và Bond (1991). GMM được sử dụng rộng rãi trong việc điều tra các yếu tố quyết định thành quả ngân hàng (Athanasoglou cộng sự, 2005; Liu và Wilson, 2009; Dietrich và Wanzenried, 2010). Phương pháp này giải quyết được vấn đề nội sinh. Trong nghiên cứu này phương pháp ước lượng GMM sử dụng tất cả các giá trị trễ của biến phụ thuộc và biến độc lập là biến công cụ. Phương pháp GMM cũng khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến thường mắc phải ở dữ liệu bảng. Nhìn chung, phương pháp này mang lại ước tính phù hợp của các thơng số.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 tập trung khái quát phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu, cách thu thập và xử lý dữ liệu, mơ hình nghiên cứu, các giả thuyết giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Biến phụ thuộc là ROA và NIM, trong khi đó biến độc lập là quy mơ, rủi ro tín dụng, thanh khoản, thuế, vốn, hiệu quả chi phí, hoạt động phi truyền thống, năng suất lao động, mức độ tập trung, phát triển ngành ngân hàng, phát triển thị trường chứng khoán và lạm phát.