CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG MỞ RỘNG HOẠT ĐỘNG CHO VAY ĐỐI VỚI
4.4 Kết quả kiểm định giả thuyết
4.4.4 Phân tích hồi quy
4.4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Để đánh giá sự tương quan giữa các biến thành phần với biến kết quả và giữa các biến thành phần với nhau, ta lập ma trận tương quan Pearson, kết quả của ma trận như sau (phụ lục 5):
Bảng 4.4: Kết quả phân tích tương quan
DH NL ML SP NV IT
MR .666 -.067 .078 .312 .387 .137
Sig. (2-tailed) .000 .442 .368 .000 .000 .112 Nguồn: Kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu Ma trận tương quan cho thấy việc mở rộng cho vay đối với DNVVN tại ABBANK có tương quan dương với các biến thành phần là nhân viên tín dụng, định hướng tín dụng, mạng lưới giao dịch, trình độ công nghệ thông tin và sản phẩm tín dụng. Cụ thể là khi tăng một biến thành phần thì sẽ giúp mở rộng hoạt động cho vay đối với DNVVN tại ABBANK.
Tuy nhiên, nhìn vào ma trận tương quan ta thấy tất cả các mức ý nghĩa của các nhân tố đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ nhân tố năng lực tài chính, mạng lưới giao dịch và công nghệ thông tin. Vì vậy, các nhân tố này loại ra khỏi mô hình trước khi phân tích hồi quy.
4.4.4.2 Phân tích hồi quy
Phương pháp hồi quy bội được sử dụng để kiểm định mối quan hệ của 6 nhân tố về việc mở rộng cho vay DNVVN tại ABBANK.
Thống kê mô tả các biến hồi quy
Kết quả thống kê mô tả cho thấy mức độ mở rộng cho vay đối với DNVVN tại ABBANK chưa cao, điểm trung bình về mức độ mở rộng là là 3.2864 trên thang đo Likert 5 (xem phụ lục 6):
Bảng 4.5: Kết quả thống kê mô tả
Tiêu chí Trung bình Đọ lệch chuẩn Số mẫu
Nhân viên tín dụng 3.4360 .93047 135
Định hướng tín dụng 3.4963 .89671 135
Năng lực tài chính 3.4765 .94241 135
Mạng lưới giao dịch 3.4716 .97087 135
Trình độ công nghệ thông tin 3.5543 .87076 135
Sản phẩm tín dụng 3.4198 .94891 135
Mở rộng cho vay 3.2864 .50890 135
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu Mô hình hồi quy
Để xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến thành phần từ đến việc mở rộng hoạt động cho vay MR, ta có kết phân tích như sau (phụ lục 7):
Bảng 4.6: Model Summaryb
Model R R
Square
Adjusted R Square
Std.
Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .809a .655 .647 .30247 1.847
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu Kết quả tổng hợp mô hình cho thấy 3 nhân tố giải thích được 64.7% việc mở rộng cho vay đối với DNVVN tại ABBANK. Như vậy, mô hình đã đề cập được phần lớn các nhân tố ảnh hưởng đến việc mở rộng cho vay DNVVN tại ABBANK.
4.4.4.3 Kiểm định mô hình hồi quy
Hiện tượng đa cộng tuyến
Dung sai cho biết có bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của một nhân tố không được giải thích bằng các nhân tố khác trong mô hình. Nếu hệ số này nhỏ hơn 0.1 thì hiện tượng đa cộng tuyến là nghiêm trọng. Theo bảng 4.7 cho thấy các nhân tố đều có dung sai lớn 0.3. Các nhân tố có thể được sử dụng để giải thích sự biến thiên của việc mở rộng hoạt động cho vay DNVVN. Bên cạnh đó, độ phóng đại phương sai VIF < 10, vì vậy có thể khẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.7: Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .791 .171 4.621 .000
DH .343 .028 .628 12.188 .000 .993 1.007
SP .160 .027 .305 5.917 .000 .993 1.007
NV .214 .030 .366 7.101 .000 .992 1.008
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định về độ phù hợp của mô hình tuyến tính từ đó xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập. Theo bảng 4.8, giá trị F của mô hình khác 0, có mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig.= 0.000) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.8: ANOVAb
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 22.718 3 7.573 82.769 .000a
Residual 11.985 131 .091
Total 34.703 134
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu Sau cùng hệ số Durbin-Watson dùng để kiểm định tự tương quan cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị D = 1.847 và không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy bội các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra kết quả nghiên cứu.
Giải thích phương trình
Theo bảng 4.8, kết quả ANOVA cho thấy hệ số Sig của mô hình là 0.000.
Điều này thể hiện mô hình được xây dựng có ý nghĩa trong việc giải thích việc mở rộng cho vay đối với DNVVN.
Nhìn vào bảng 4.7, ta thấy các biến DH, SP và NV đều có ý nghĩa thống kê vì cột Sig < 0.05. Thứ tự ảnh hưởng của các biến lần lượt là DH, NV và SP vì hệ số beta được chuẩn hóa của DH = 0.343 > NV = 0.214 > SP = 0.160.
Vậy ta có mô hình hồi quy bội là:
MR = 0.791 + 0.343 DH + 0.214 NV + 0.160 SP
Từ phương trình này ta cũng thấy hệ số riêng của DH, NV, SP đều > 0 nên các biến này đồng biến với biến phụ thuộc.