6. Kết cấu đề tài
2.4 Đo lường ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng huy động vốn tiền gửi đối vớ
2.4.4.1 Kiểm định các giả định của hàm hồi quy
Để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể đạt độ tin cậy, sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy bao gồm:
Các phần dư có phân phối chuẩn.
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
Các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do sau: Sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng
đủ nhiều để phân tích... Do vậy, sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng đồ thị tần số Histogram và đồ thị P-P plot để khảo sát phân phối của phần dư.
Trên đồ thị tần số Histogram có một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên đồ thị tần số. Như vậy, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Trên đồ thị P-P plot các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm (Phụ lục 6).
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số R Square vẫn khá cao.
- VIF < 2: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến mơ hình.
- 2 ≤ VIF ≤ 10: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng đáng kể đến mơ hình.
- VIF > 10: Hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 2.11: Kết quả hồi qui và kiểm định đa cộng tuyến
Đơn vị tính: đơn vị
Tên biến
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui chuẩn hóa Giá trị t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Mức chấp nhận VIF (hằng số) 0,389 0,088 4,404 0,000 SP 0,126 0,016 0,224 7,805 0,000 0,599 1,671 DV 0,161 0,012 0,337 14,010 0,000 0,853 1,173 CSVC 0,195 0,011 0,385 17,024 0,000 0,960 1,042 NS 0,122 0,015 0,237 7,873 0,000 0,544 1,837 UT 0,219 0,014 0,348 15,413 0,000 0,967 1,034 NTK 0,089 0,013 0,158 6,989 0,000 0,962 1,040 (Nguồn: Phụ lục 6)
Căn cứ vào kết quả hồi qui và kiểm định đa cộng tuyến, cho thấy tất cả các giá trị của hệ số phóng đại phương sai (VIF–Variance Inflation Factor) có giá trị bằng 1 (nhỏ hơn 2) chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng tương quan giữa các phần dư có thể là do các biến có ảnh hưởng khơng được đưa hết vào mơ hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hệ lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lường các biến,…có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi.
Đại lượng thống kê Durbin–Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau và có giá trị biến thiên trong khoản từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị của Durbin–Watson sẽ gần bằng 2.
Dựa vào kết quả kiểm định Durbin–Watson cho thấy giá trị của Durbin– Watson bằng 1,832 nghĩa là có thể chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư (Phụ lục 7).
Kiểm định hệ số tương quan
Bảng 2.12: Kết quả ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Đơn vị tính: thang đo Likert 5 điểm HDV SP DV CSVC NS UT NTK HDV 1,000 0,562 0,559 0,534 0,619 0,485 0,325 SP 0,562 1,000 0,190 0,164 0,625 0,137 0,102 DV 0,559 0,190 1,000 0,119 0,361 0,074 0,147 CSVC 0,534 0,164 0,119 1,000 0,127 0,087 0,072 NS 0,619 0,625 0,361 0,127 1,000 0,143 0,145 UT 0,485 0,137 0,074 0,087 0,143 1,000 0,093 NTK 0,325 0,102 0,147 0,072 0,145 0,093 1,000 (Nguồn: Phụ lục 8)
Mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc có sự tương quan với nhau, thể hiện cụ thể qua hệ số tương quan như sau: (1) Sản phẩm huy động vốn tiền gửi (0,562), (2) Sự đa dạng của các dịch vụ ngân hàng (0,599), (3) Cơ sở vật chất (0,534), (4) Đội ngũ nhân sự (0,619), (5) Uy tín (0,485), (6) Các nhân tố khách quan (0,325). Trong đó hệ số tương quan mạnh nhất là “Đội ngũ nhân sự” với hệ số tương quan là 0,619. Hầu hết các giá trị Sig. đều < 0,05 nên các quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê.
Tất cả các hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc mang dấu dương (>0). Chứng tỏ tất cả các biến đều có mối quan hệ thuận với nhau.
Bằng việc sử dụng phân tích thống kê, kết quả thể hiện rằng giữa các biến, một biến có mối tương quan với nhiều biến còn lại. Qua ma trận tương quan giữa các biến, cho thấy sản phẩm huy động vốn tiền gửi, sự đa dạng của các dịch vụ ngân hàng, cơ sở vật chất, đội ngũ nhân sự, uy tín, các nhân tố khách quan là những nhân tố có mối quan hệ chặt chẽ với khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng, một sự thay đổi nhỏ của các nhân tố cũng làm ảnh hưởng đến khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng.
2.4.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính
Sau khi phân tích Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, có 6 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình bao gồm: sản phẩm huy động vốn tiền gửi (SP), sự đa dạng của các dịch vụ ngân hàng (DV), cơ sở vật chất (CSVC), đội ngũ nhân sự (NS), uy tín (UT), các nhân tố khách quan (NTK). Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Phương trình nghiên cứu hồi quy tuyến tính tổng quát như sau:
HDV = β0+β1*SP+β2*DV +β3* CSVC +β4* NS + β5* UT + β6* NTK + ε Trong đó:
Biến phụ thuộc là: HDV (Khả năng HĐVTG đối với KHCN). Các biến độc lập là: SP, DV, CSVC, NS, UT, NTK.
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, các biến được đưa vào mơ hình theo phương pháp Enter với tiêu chuẩn vào là PIN có giá trị mặc định là 0,05 và tiêu chuẩn ra là POUT có giá trị mặc định là 0,10. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2.
Dựa vào kết quả kiểm định Durbin –Watson có hệ số xác định hiệu chỉnh Adjusted R-Square là 0,883, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 88,3%%, mơ hình có mức độ giải thích khá tốt, điều này cịn cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ, cả 6 nhân tố trong mơ hình đã góp phần giải thích 88,3%% sự khác biệt của khả năng
HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng, còn lại do các biến khác tác động. Các hệ số β1 đến β6 đều khác không đồng thời chủ yếu các giá trị Sig. < 0,05 và β0 = 0. Điều đó chứng tỏ chủ yếu các nhân tố tham gia ảnh hưởng đến khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng (Phụ lục 7).
Các hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình đều có giá trị beta khác 0, thể hiện mức độ quan trọng của từng nhân tố ảnh hưởng đến khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng. Có thể chọn lọc thành hai nhóm sau:
Nhóm những giá trị beta khác 0 có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p<0,05), kết quả có 6 nhân tố được ghi nhận lần lượt theo hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) là sản phẩm huy động vốn có β = 0,224, sự đa dạng của các dịch vụ ngân hàng có β = 0,337, cơ sở vật chất của ngân hàng có β = 0,385, đội ngũ nhân sự có β = 0,237, uy tín có β = 0,348 và yếu tố khác có β = 0,158.
Những giá trị beta khác 0 khơng có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p>0,05), khơng có nhân tố nào.
Từ kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy, các hệ số β của các nhân tố đều khác 0 và Sig. < 0,05, chứng tỏ các nhân tố trên đều ảnh hưởng đến khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng. So sánh giá trị của β cho thấy: Cơ sở vật chất của ngân hàng được khách hàng quan tâm nhất, tác động lớn nhất đến khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng với β=0,385, có nghĩa là mỗi một đơn vị thay đổi cơ sở vật chất của ngân hàng thì khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng thay đổi 0,385 đơn vị, vượt trội hơn so với mức độ ảnh hưởng của các nhân tố còn lại. Từ kết quả trên, phương trình thể hiện khả năng HĐVTG đối với KHCN tại ngân hàng:
HDV = 0,224 x SP + 0,337 x DV + 0,385 x CSVC + 0,237 x NS + 0,348 x UT + 0,158 x NTK
Hệ số tương quan hiệu chỉnh (R2= 0,883), điều này nói lên rằng, các nhân tố giải thích được 88,3% khả năng HĐVTG đối với KHCN tại Vietcombank Nha Trang.