HÀNG NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM
CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.3 Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng sẽ sử dụng số liệu bảng thu thập từ báo cáo thường niên của 9 NHTMCP niêm yết và báo cáo của Tổng cục Thống kê trong 6 năm từ 2009- 2014, phân tích hồi quy đa biến và kiểm định Hausman test để lựa chọn fixed effect hay random effect. Các số liệu sau khi thu thập sẽ được xử lý bằng Excel và phần mềm SPSS 22.0.
Hình: 4.2 Sơ đồ thiết kế quy trình nghiên cứu 4.3.1 Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu
4.3.1.1 Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu. Thông qua thống kê mô tả ta có thể thấy được giá trị nhỏ nhất, giátrị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của các biến nghiên cứu bao gồm các biến độc lập và biến phụ thuộc của các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2009-2014.
4.3.1.2 Phân tích tương quan
Thực hiện phân tích tương quan để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có tương quan thì các biến đó mới được đem vào để phân tích hồi quy.
4.3.1.3 Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc, từ đó tác giả sẽ đưa ra những bằng chứng xác thực trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn.
Thông qua phương pháp tổng bình phương bé nhất OLS, hằng số và các tham số của mô hình sẽ được ước lượng. Hệ số sẽ cho biết các biến độc lập có thể giải thích được sự biến động của biến phụ thuộc.
4.3.2 Kiểm định
4.3.2.1 Kiểm định tính thích hợp của mô hình
Sau khi phân tích hồi quy ta kiểm tra sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị RP2P.
Đầu tiên ta cần xem giả thuyết Ho: RP2P=0 của kiểm định F có bị bác bỏ không.
Nếu giả thuyết HR0 Rbị bác bỏ ta kết luận các biến hiện có trong mô hình có giải thích được thay đổi của ROA, điều này cũng có nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Trị thống kê F nhỏ tương ứng với mức ý nghĩa quan sát sig. ≤ 10% cho thấy ta sẽ an toàn thì bác bỏ giả thuyết HR0R.
4.3.2.2 Kiểm định Durbin-Watson về tự tương quan
Khi có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, các hàm ước lượng thông thường OLS, mặc dù không thiên lệch, không còn có các phương sai nhỏ nhất giữa tất cả các hàm tuyến tính không thiên lệch. Nghĩa là, chúng không còn là ước lượng không thiên lệch tuyến tính tốt nhất nữa. Phương pháp có ý nghĩa nhất để phát hiện hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mô hình là kiểm định d của Durbin – Watson
Trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin – Watson, người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau:
• 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.
4.3.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. Nếu biến có giá trị VIF lớn hơn 10 thì biến đó sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, và sẽ bị loại khỏi mô hình.
Sau khi loại bỏ biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ta tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi không còn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là không có hiện tượng đa cộng tuyến.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương 4 trình bày về quy trình nghiên cứu, mô hình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của 8 Ngân hàng Thương mại Niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2014.
Từ các yếu tố có sự tác động đến lợi nhuận của ngân hàng đã được xác định, để đánh giá mức độ tác động của nhóm yếu tố bên trong và bên ngoài đến lợi nhuận của ngân hàng, tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu trước đây của Weerapat wonk-urai (Thái Lan, 2009) áp dụng vào thực tế tại Việt Nam để xem xét biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc như thế nào.