CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
3.5 Các phương pháp phân tích dữ liệu và kiểm định
Phân tích hồi quy tuyến tính: Được thực hiện cho từng danh mục đầu tư theo Phương pháp bình phương bé nhất thơng thường. Tuy nhiên, việc đưa cùng một lúc bốn nhân tố vào mơ hình rất khó đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố lên mơ hình, vì vậy, tác giả sử dụng phương thức chạy hồi quy từng mơ hình: một nhân tố, ba nhân tố, bốn nhân tố.
Để đánh giá mức độ thích hợp của mơ hình hồi quy, nghĩa là mơ hình hồi quy giải thích được bao nhiêu % sự thay đổi của biến phụ thuộc, ta sử dụng giá trị hệ số xác định R2
thiết Ho: R2=0, H1: R2>0. Sử dụng hệ số F và mức ý nghĩa của hệ số F để kiểm định ý nghĩa của mơ hình.
Đánh giá ý nghĩa của từng biến độc lập thông qua giá trị thống kê t và p-value của hệ số hồi quy của từng biến. Giả thiết Ho: Hệ số hồi quy = 0 (Với hệ số hồi quy là các hệ số α, β, s, h, q)
Ngoài ra để xác định độ chính xác của dự báo trong mơ hình hồi qui, đề tài tiến hành thực hiện các kiểm định như:
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thơng qua phân tích ma trận tương
quan và phương pháp hồi quy phụ.
- Kiểm định phần dư:
Kiểm định giả thiết phần dư có phương sai không đổi: sử dụng kiểm
định White với giả thiết Ho: phương sai của phần dư không đổi. Nếu chỉ số Prob. Chi-square > 5% có thể kết luận phần dư của mơ hình có phương sai khơng đổi.
Kiểm định giả thiết phần dư không tự tương quan: sử dụng kiểm định
Breusch – Godgrey với giả thiết Ho: không tồn tại tự tương quan của phần dư. Nếu chỉ số Prob. Chi-square > 5% có thể kết luận phần dư của mơ hình khơng có tự tương quan.