CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU TÍN
2.5. Phân tích hồi quy
2.5.1. Kiểm định độ ph hợp của các hàm h i quy
Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu đƣợc chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa; đồng thời, các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển về phương sai, tính độc lập của phần dư… được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy, ta thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
Mô hình lý thuyết được trình bày ở chương 3 có 06 khái niệm nghiên cứu là (1) bản thân doanh nghiệp, (2) Sản phẩm tín dụng, (3) chính sách đảm bảo tiền vay, (4) quy trình tín dụng, (5) nhân viên ngân hàng, (6) lãi suất ngân hàng tác động đến nhu cầu tín dụng của khách hàng doanh nghiệp tại tỉnh Tuyên Quang. Trong đó, nhu cầu tín dụng của khách hàng doanh nghiệp là biến phụ thuộc (đặt tên là NC), bốn khái niệm còn lại là những khái niệm độc lập và đƣợc giả định là các yếu tố tác động đến nhu cầu khách hàng doanh nghiệp tại tỉnh Tuyên Quang. Phương trình hồi quy như sau:
NC=Bản thân doanh nghiệp (DN) *β1+Sản phẩm tín dụng (SP)* β2 + Chính Sách tài sản đảm bảo tiền vay (TS)* β +Quy trình tín dụng (QT)* β +
Lãi suất ngân hàng (LS)* β5+ Nhân viên ngân hàng (NV)* β6
Bước tiếp theo trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến nhu cầu tín dụng của khách hàng doanh nghiệp tỉnh Tuyên Quang. Giá trị của các yếu tố độc lập đƣợc dùng để chạy hồi quy chính là giá trị trung bình của các nhân tố đƣợc rút trích ra (các giá trị trung bình này do phần mềm SPSS tính ra). Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter).
Phân tích hồi quy không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát. Từ các kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mô hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ƣớc lƣợng không đáng tin cậy nữa.
Vì thế, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này, ta tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định sau:
- Không có hiện tƣợng đa cộng tuyến - Phương sai của phần dư không đổi - Các phần dƣ có phân phối chuẩn
- Không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong nghiên cứu này, tác giả dựa trên hệ số VIF để xác định hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, kết quả nhƣ sau:
Bảng 2.6. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardiz ed Coefficien
ts
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta
Toleran
ce VIF 1 (Consta
nt) ,540 ,232 2,330 ,021
SP ,099 ,082 ,091 1,208 ,029 ,238 1,210
LS -,254 ,120 -,895 -2,110 ,036 ,109 1,163
TS ,248 ,116 ,238 2,139 ,034 ,110 1,077
QT ,046 ,105 ,046 ,436 ,044 ,125 1,014
NV ,898 ,105 ,236 8,542 ,000 ,124 1,059
DN ,078 ,077 ,177 1,011 ,013 ,237 1,218
a. Dependent Variable:
NC
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy mô hình không bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2. Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho ta thấy: giá trị sig của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó ta có thể nói rằng tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa giải thích tác động đến nhu cầu tín dụng của khách hàng doanh nghiệp tỉnh Tuyên Quang.
Giả định phương sai và phần dư không đổi
Hình 2.1. Đồ thị phân tán
Quan sát đồ thị phân tán trên, ta thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không bị vi phạm.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ nhƣ biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa, biểu đồ tần P-P lần lƣợt đƣợc trình bày.
Hình 2.2. Biểu đồ tần số với phần dƣ chuẩn hóa
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ trên, ta thấy giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định về hiện tượng tự tương quan
Nghiên cứu này dựa vào hệ số Dubin – Watson để kiểm định hiện tượng tự tương quan. Nếu 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm (Hoàng Ngọc Nhậm, 2004).
Kiểm định Dubin – Watson (Bảng 4.13) cho ta kết quả giá trị d bằng 1,417 xấp xỉ gần bằng 2, nghĩa là có thể chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan giữa các phần dƣ. Nhƣ vậy, các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn.
Tiếp đến, các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy đƣợc trình bày sau đây.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy trên nhƣ sau:
Bảng 2.7. Bảng kết quả hồi quy kiểm định mô hình Model Summaryb
Model
Change Statistics
Durbin- Watson R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Sig. F Change
1 ,855a ,732 ,723 ,24379 ,000 1,417
a. Predictors: DN, QT, TS, SP, NV, LS
b. Dependent Variable: NC
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình có R2 = 0,855 và R2 đƣợc điều chỉnh là 0,732. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 73,2% hay nói một cách khác 73.2% sự biến thiên của nhân tố nhu cầu tín dụng doanh nghiệp tỉnh Tuyên Quang đƣợc giải thích qua 6 nhân tố đƣợc đƣa ra. Tuy vậy, giá trị R2 chỉ thể hiện sự phù hợp của mô hình và dữ liệu mẫu. Để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta thực hiện kiểm định F.
Bảng 2.8. Kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể ANOVAb
Model
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 31,904 6 5,317 89,470 ,000a
Residual 11,708 197 ,059
Total 43,612 203
a. Predictors: (Constant), DN, QT, TS, SP, NV, LS b. Dependent Variable: NC
Bảng ANOVA cho thấy thông số F có sig = 0,000, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể, các biến độc lập trong mô hình đều có quan hệ đối với biến phụ thuộc là nhu cầu tín dụng của khách hàng doanh nghiệp tỉnh Tuyên Quang.
2.5.2. Phương trình h i quy
Ngoại trừ biến S tác động ngƣợc chiều với biến NC, còn lại các biến SP, TS, QT, NV và DN đều có tác động cùng chiều với nhu cầu tín dụng của khách hàng doanh nghiệp tỉnh Tuyên Quang.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hoá của mô hình
NC=Bản thân doanh nghiệp *0,077+Sản phẩm tín dụng * 0,091 + Chính sách tài sản đảm bảo tiền vay * 0,238 +Quy trình tín dụng * 0,046+ Lãi suất ngân hàng * 0,895+ Nhân viên ngân hàng * 0,236
Mô hình này giải thích đƣợc 47,4% sự thay đổi của nhân tố NC là do các yếu tố trong mô hình tạo ra, còn lại đƣợc giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chƣa xem xét đến.
Bảng 2.9. Bảng kết quả kiểm định mô hình
Biến thay đổi Giá trị thay đổi Giá trị thay đổi của NC
Điều kiện các biến còn lại Bản thân doanh
nghiệp
Tăng lên 1 Tăng lên 0,177 Không đổi Sản phẩm tín dụng Tăng lên 1 Tăng lên 0,091 Không đổi Chính sách tài sản
đảm bảo tiền vay
Tăng lên 1 Tăng lên 0,238 Không đổi Quy trình tín dụng Tăng lên 1 Tăng lên 0,046 Không đổi ãi suất ngân hàng Tăng lên 1 Giảm xuống 0,895 Không đổi Nhân viên ngân
hàng
Tăng lên 1 Tăng lên 0,236 Không đổi