Tác giá s d ng ph n m măSPSSă16.0ăvƠăEviewă6.0ăđ phân tích các d li u thu
T ng tài s n T l v n ch s h u D ăn cho vay Ti n g i khách hàng L i nhu n t cho vay L i nhu n ngoài lãi vay
N x u Chi phí d phòng r i ro tín d ng T căđ t ngăăGDP L m phát Lãi su t th c S t p trung Các bi năđ i di n cho y u t n i t i c a ngân hàng
Các bi n đ i di n cho y u t kinh t v ămô Kh n ngăsinhă
l i c a ngân hàng
th păđ c, c th b ngăcácăph ngăphápăsauăđơy:
2.2.4.1. Th ng kê mô t : c dùng đ mô t nh ng đ c tính c b n c a d li u thu th p nh m có cái nhìn t ng quát v m u nghiên c u. Vi c mô t , tóm t t các bi n đ c l p và ph thu c c a các NHTMCP Vi t Nam trong giai đo n 2007- 2013 cho th y giá tr trung bình,ăđ l ch chu n, giá tr l n nh t và bé nh t c a t ng
bi n nghiên c u.
2.2.4.2. Phân tích t ng quan: c dùng đ xem xét m i quan h gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c. K t qu phân tích t ng quan có th b c đ u đánh
giá đ c các d báo c a mô hình. Tr ng h p các bi n đ c l p có m i t ng quan cao là d u hi u đa c ng tuy n, c n ki m đnh đaăc ng tuy n vƠăđi u ch nh mô hình.
2.2.4.3. Phân tích h i quy: Trong khi phân tích t ng quan ki m tra vi c t n t i m i t ng quan gi a các bi n, phân tích h i quy đ c dùng đ đo l ng m c đ
nh h ng c a các bi n đ c l p v i các bi n ph thu c, qua đó cho bi t chi u tác
đ ng c a t ng bi n đ c l păđ n bi n ph thu c. Ph ng pháp này cho phép tác gi
đ a ra nh ng b ng ch ng xác th c đ tr l i các câu h i nghiên c u c a Lu n v n. Thông qua ph ng pháp t ng bình ph ng bé nh t (OLS), h ng s và các tham s c a mô hình s đ c c l ng. H s Sig. (P-value) c a k t qu phân tích h i quy cho bi t m c đ tác đ ng c a các bi n đ c l p lên t ng bi n ph thu c. Các m c th ng kê có ý ngh a th ng đ c dùng là 1%, 5% ho c 10% (đ tin c y là 99%, 95% ho c 90%). đ tài lu năv nănƠy,ătác gi ch n m c th ng kê có ý ngh a là 5%, ngh a là bi n đ c l p ch đ c xem là có nh h ng m nh đ n bi n ph thu c khi giá tr Sig. c a t ng bi n đ c l p trong mô hình h i quy nh h n 5% (P- value<0,05), và ng c l i. Tuy nhiên, n u m t s tr ng h p h s Sig. > 0,05 nh ng < 0,1 v n đ c tác gi l u ý, có ngh a là bi n đ c l p có nh h ng đ n bi n ph thu c v i đ tin c y là 90%.
H s R2 (R-squared) ho c R2 đi u ch nh (adjusted R-squared) t k t qu phân tích s cho bi t kh n ng t t c các bi n đ c l p gi i thích đ c s bi n đ ng c a ROA và ROE trong mô hình h i quy.
tích h i quy, c n ki m tra s phù h p c a mô hình h i quy t ng th đ i v i t p d li u qua giá tr R2. Ta ki m đnh gi thi t H0: R2 = 0. T ng t nh khi phân tích h i quy, giá tr Sig. c ng đ c s d ng. N u giá tr Sig < 5%, ta bác b gi thi t H0.
2.2.4.5. Ki m đ nh Durbin-Watson v t t ng quan: Sau khi ki măđnh s phù h p c a mô hình, c n ki măđnh thêm hi n t ng t t ng quan c a các bi n trong mô hình. Khi có hi n t ng t t ng quan, các c l ng OLS ch aă
ph i là c l ng không chênh t t nh t. Ph ng pháp ki m đnh Durbin-Watson
nh ăsauăcó ý ngh a nh t đ phát hi n hi năt ng t t ng quan x y ra trong mô
hình.
- Khi 1<d<3 mô hình không có t t ng quan - Khi 0<d<1 mô hình có t t ng quan d ng
- Khi 3<d<4 mô hình có t t ng quan âm
2.2.4.6. Ki m đ nh đa c ng tuy n: Khi phân tích t ng quan, h s t ng quan gi a các bi n cao là d u hi u c aăđa c ng tuy n. phát hi n m t bi n có t ng quan tuy n tính m nh v i các bi n còn l i c a mô hình, ta dùng h s phóng
đ i ph ng sai (VIF - Variance Inflation Factor). Theo kinh nghi m, khi VIFj >10, m c đ đaăc ng tuy n đ c xem là cao và khi đó, các h s h i quy đ c c l ng v i đ chính xác không cao. Các bi n có h s VIF >10 b lo i ra kh i mô hình và phân tích h i quy đ c ti p t c cho đ n khi không còn bi n nào có giá tr VIF >10, lúcăđó không còn hi n t ng đa c ng tuy n n a.
2.2.4.7. Ki măđ nhăph ngăsaiăthayăđ i: Trong mô hình h i quy, m tăđi u ki n quan tr ngăkhácălƠăph ngăsaiăcóăđi u ki n c a bi n ph thu c Yi không thay
đ i v i các bi năđ c l p Xi, t c là Var (Yi/Xi) = h ng s . N uăph ngăsaiăcóăđi u ki n c a bi n ph thu c Yi thayăđ iăđ i v i các bi năđ c l p Xi thì mô hình x y ra hi năt ngăph ngăsaiăthayăđ iăvƠălƠmăchoăcácă căl ng c aăph ngăphápăbìnhă ph ngănh nh tăđ i v i mô hình h i quy không còn hi u qu , m cădùăcácă c
l ng này v n không ch ch.ă ki măđnh hi năt ngăph ngăsaiăthayăđ i ta s d ng ki măđnh Breusch-Pagan-Godfrey v i gi thuy t:
H0: không có hi năt ngăph ngăsaiăthayăđ i
H1: có hi năt ngăph ngăsaiăthayăđ i
N u m căỦăngh aăProb.ăF (11,113) > 5% thì ta ch p nh n gi thuy t H0, t c là mô hình không có hi năt ngăph ngăsaiăthayăđ i.ăTrongătr ng h păng c l i mô hình s x y ra hi năt ngăph ngăsaiăthayăđ i.