Kiểm định các giả thuyết hồi quy

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ tiêu lợi nhuận của các ngân hàng thương mại việt nam (Trang 44 - 46)

CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.2. Xây dựng giả thuyết nghiên cứu

4.3.2. Kiểm định các giả thuyết hồi quy

+ Kiểm định khơng có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình (khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến)

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Đa cộng tuyến nghiêm trọng sẽ làm các ước lượng khơng chính xác mặc dù hệ số R bình phương cao. Theo Hair và các cộng sự (2006), kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF. Nếu VIF < 10 thì khơng có đa cộng tuyến một cách nghiêm trọng. Theo kinh nghiệm thì VIF < 5 là tốt nhất.

+ Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi)

Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương khơng dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White, với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.

+ Kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan với nhau (không bị hiện tượng tự tương quan)

Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui khơng cịn đáng tin cậy. Nghiên cứu sử dụng kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0 : khơng có sự tự tương quan.

4.3.3. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS)

Phương pháp FGLS được sử dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai thay đổi nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (theo Wooldridge (2002)).

Để đơn giản và khơng mất tính tổng phát, xét mơ hình một biến độc lập:

i i

i X U

Y 12 2 

Giả thuyết của phương pháp bình phương bé nhất OLS yêu cầu phương sai sai số là đồng nhất.

2

) (Ui 

Var (với mọi i), 2 là một hằng số dương cố định. Khi đó phương sai

sai số được gọi là không đổi, đồng đều hay thuần nhất.

Khi giả thuyết không được thỏa mãn, phương sai sai số ứng với quan sát i là những đại lượng không bằng nhau: Var(Ui)Var(Uj),(ij). Nếu đặt Var(Ui)i2

thì 2 2

j

i

  . Khi đó, phương sai sai số được gọi là thay đổi, không đồng đều hay

không thuần nhất.

Nguyên nhân của phương sai thay đổi:

Hiện tượng phương sai thay đổi có thể bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân sau: + Do bản chất của các hiện tượng kinh tế: Có nhiều hiện tượng kinh tế tự bản thân nó đã chứa đựng hiện tượng này. Ví dụ như quan hệ giữa thu nhập và tiết kiệm, khi thu nhập tăng thì biến động của tiết kiệm cũng tăng.

+ Mơ hình học tập – sai lầm: Điều này là do con người học được sai lầm trong quá khứ.

+ Kỹ thuật thu thập số liệu được cải tiến. Kĩ thuật thu thập số liệu càng cải tiến thì sai lầm phạm phải càng ít hơn.

+ Do xuất hiện các quan sát ngoại lai trong bộ dữ liệu. Các quan sát ngoại lai là các quan sát có khác biệt rất nhiều so với các quan sát khác như quá nhỏ hoặc quá lớn. Việc đưa vào hoặc loại bỏ các quan sát này đều ảnh hưởng rất lớn đến phân tích hồi quy.

+ Mơ hình bị định dạng sai: Có thể do bị sót biến quan trọng hoặc định dạng hàm bị sai.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ tiêu lợi nhuận của các ngân hàng thương mại việt nam (Trang 44 - 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(82 trang)