Các biến dùng để phân tích nhân tố là lợi suất cổ phiếu của các ngân hàng niêm yết.
Kết quả phân tích về tương quan các biến như sau:
Bảng 5 Ma trận hệ số tương quan tuyến tính - Correlation Matric (r= cov(X,Y))
Ma trận này cho biết mức độ tương quan tuyến tính của các biến quan sát. Ta thấy R_nvb không có quan hệ tương quan tuyến tính (theo nghĩa thống kê) với 6
Correlation Matrix R_acb R_ctg R_eib R_hbb R_nvb R_shb R_stb R_vcb Racb 1.000 Rctg 0.337 1.000 Reib 0.536 0.341 1.000 Rhbb 0.655 0.389 0.418 1.000 Rnvb -0.028 .141 -0.027 -0.028 1.000 Rshb 0.668 0.290 0.454 0.688 0.017 1.000 Rstb 0.465 0.069 0.382 0.317 -0.086 0.309 1.000 Rvcb 0.393 0.618 0.384 0.404 0.056 0.377 0.174 1.000 Sig. (1- tailed) Racb Rctg 0.000 Reib 0.000 0.000 Rhbb 0.000 0.000 0.000 Rnvb 0.314 0.007 0.320 0.315 Rshb 0.000 0.000 0.000 0.000 0.387 Rstb 0.000 0.115 0.000 0.000 0.067 0.000 Rvcb 0.000 0.000 0.000 0.000 0.163 0.000 0.001
trên 7 biến còn lại nên ta loại biến này ra khỏi các biến phân tích.
R_stb và R_ctg không có quan hệ tuyến tính ở mức ý nghĩa 10% do giá trị tương ứng Sig. (1-tailed) = 0.115 > 0.1
Ngoài ra, các cặp biến còn lại đều có quan hệ tương quan tuyến tính thuận chiều với nhau ở mức ý nghĩa 1%
Các tổ hợp biến có quan hệ tuyến tính với nhau hơn cả là: (R_vcb - R_ctg); (R_acb - R_hbb - R_shb). Các hệ số tương quan đều thuộc khoảng (0.51 – 0.75), điều này thể hiện mối tương quan tuyến tính ở mức khá.
Hình 2 Tương quan tuyến tính của một số cặp
Các cặp biến trên do tương quan mạnh nên thường nằm chung trục chính với nhau.
Ngoài (R_ctg - R_stb) không tương quan với nhau thì các cặp biến ít tương quan với nhau là: (R_ctg - R_shb) và (R_stb - R_vcb). Các cặp biến này thường không nằm chung trục khi phân tích thành phần chính.
Bảng 6 Thống kê mô tả các biến Descriptive Statistics
Biến Mean Std. Deviation
a Analysis Na R_acb 0.000528 0.0162508 305 R_ctg 0.001393 0.0252286 305 R_eib 0.001758 0.0137089 305 R_hbb -0.002124 0.0264128 305 R_shb -0.000505 0.0252381 305 R_stb 0.001040 0.0184343 305 R_vcb 0.000118 0.0231050 305
Có thể thấy, lợi suất trung bình theo ngày của các cổ phiếu đều nhỏ, biến động không nhiều. Lợi suất trung bình của hầu hết các biến đều dương, ngoại trừ R_hbb và R_shb.
Sau khi loại bỏ biến R_NVB ta tiến hành phần tích bằng phần mềm SPSS. Đầu tiên ta thực hiện kiểm định xem việc sử dụng phương pháp PCA có thích hợp không.
Kiểm định KMO and Ballet
Giả thuyết:
H0: Tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 H1: Tương quan giữa các biến quan sát khác 0
Kết quả nhận được: 0.5< KMOquan sát = 0.814 <1 (Sig = 0.000 < 0.01). Theo kết quả này thì các biến quan sát có tương quan với nhau và việc phân tích nhân tố không làm mất nhiều thông tin của các biến. Vì vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp. Hơn nữa, giá trị KMOquan sát = 0.814 > 0.7 nghĩa là có đủ chỉ tiêu cho mỗi nhân tố tạo ra.