Bài giảng Phân tích định lượng trên phần mềm Stata - Bùi Ngọc Toản

Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Khoa Tài chính – Ngân hàng, Trường ĐH CN Tp.HCM Email: buitoan.hui@gmail.com Website: https://sites.google.com/site/buitoanffb Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản NỘI DUNG CHÍNH  Tổng quan về nghiên cứu định lượng  Tiến trình thiết lập mô hình nghiên cứu;  Cách thức lựa chọn phần mềm thống kê trong nghiên cứu định lượng.  Phân tích định lượng trên phần mềm Stata  Giới thiệu phần mềm Stata;  Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống cụ thể. Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Tiến trình thiết lập mô hình (1) Xác định vấn đề nghiên cứu (2) Xây dựng mô hình nghiên cứu (3) Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình (4) Thảo luận kết quả mô hình Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu Là một tình trạng cần có giải pháp, cần có sự cải thiện hay sự thay đổi (Adebo, 1974). Là bước đầu tiên và quan trọng nhất của quá trình nghiên cứu. Là đích đến cuối cùng của cả một lộ trình. Thế nào là vấn đề nghiên cứu? Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu Đọc các tài liệu nghiên cứu trước phát hiện những điều chưa rõ muốn chứng minh lại. Trong các cuộc tranh cãi tại các Hội thảo,  nghiên cứu nhận định lại. Trong thực tế hoạt động kinh tế - xã hội. Từ những bức xúc nghe được từ dư luận. Sự tò mò của bản thân người nghiên cứu. Vấn đề nghiên cứu xuất phát từ đâu? Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu Có ý nghĩa khoa học. Có ý nghĩa thực tiễn. Tính cấp thiết. Phù hợp với sở thích của người nghiên cứu. Vấn đề nghiên cứu phải cụ thể, không quá rộng. Có thể thu thập được dữ liệu. Vấn đề nghiên cứu phải đảm bảo điều gì? Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu Khả năng thoát nghèo của người dân vay vốn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Kon Tum Tình trạng cần có giải pháp Vấn đề thực tế, bức xúc Đảm bảo các điều kiện Vấn đềnghiên cứu Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu Ý định đầu tư chứng khoán của sinh viên Khoa Tài chính – Ngân hàng Tỷ suất sinh lợi của ngân hàng A Tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu Xây dựng giả thuyết nghiên cứu Thiết lập mô hình nghiên cứu Tìm hiểu cơ sở lý thuyết Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu Xây dựng giả thuyết nghiên cứu Thiết lập mô hình nghiên cứu Tìm hiểu cơ sở lý thuyết về khả năng thoát nghèo của người dân Xác định các yêu tố ảnh hưởng đến khả năng thoát nghèo của người dân vay vốn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Kon Tum Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 3: Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình Tùy vào vấn đề nghiên cứu, loại dữ liệu, giả thuyết nghiên cứu sẽ lựa chọn kỹ thuật phân tích thích hợp Dữ liệu được từ các nguồn sơ cấp, thứ cấp Dữ liệu Phân tích Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 3: Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình Xác định các yêu tố ảnh hưởng đến khả năng thoát nghèo của người dân vay vốn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Kon Tum Dữ liệu được thu thập qua quá trình khảo sát 204 khách hàng của Ngân hàng Chính sách Xã hội tỉnh Kon Tum. Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng trên các công cụ phân tích: Excel, Stata. Dữ liệu Phân tích Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 4: Thảo luận kết quả mô hình Ý nghĩa của kết quả mô hình đối với vấn đề nghiên cứu 2 Thảo luận giá trị của kết quả mô hình đối với thực tiễn 3 Giải thích ý nghĩa của kết quả mô hình1 Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Cách thức lựa chọn phần mềm thống kê trong nghiên cứu định lượng Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Giới thiệu phần mềm Stata  Phần mềm Stata là gì?  Khi nào sẽ sử dụng phần mềm Stata?  Làm sao để sử dụng phần mềm Stata một cách hiệu quả nhất? Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Tình huống nghiên cứu: Nghiên cứu một số yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Tên biến Kỳ vọng tương quan Các nghiên cứu Cách tính Biến phụ thuộc Rủi ro tín dụng (LLRi,t) Daniel Foos & ctg (2010) Giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ngân hàng i năm t / Tổng dư nợ ngân hàng i năm (t-1) Các biến độc lập Quy mô ngân hàng (SIZEi,t) (-/+) Daniel Foos & ctg (2010) Logarit của tổng tài sản Tăng trưởng kinh tế (GDPt) (-) Daniel Foos & ctg (2010) Tỷ lệ tăng trưởng GDP Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Phương pháp thu thập số liệu Bài nghiên cứu sử dụng số liệu từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán được công bố trên website của 10 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2013. Riêng biến tỷ lệ tăng trưởng GDP được thu thập từ website của World Bank. Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Các bước thực hiện cụ thể như sau: Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 1: Khởi động Stata Stata được khởi động tương tự như các chương trình tin học ứng dụng khác, bằng cách click vào biểu tượng của Stata: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Giao diện Stata 11: Command: cửa sổ lệnh, là nơi để nhập các câu lệnh cần thực hiện. Results: cửa sổ kết quả, để hiện thị kết quả thực thi các câu lệnh. Review: cửa sổ xem lại, nơi liệt kê tất cả các câu lệnh đã sử dụng từ khi Stata được khởi động. Variables: cửa sổ tên biến, liệt kê danh sách các biến đang được sử dụng. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 2: Nhập và lưu số liệu Mở file số liệu đang có: File số liệu Stata có thể được mở bằng lựa chọn Open trên thực đơn File, hoặc nút Open trên thanh công cụ Tool Bar. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 2: Nhập và lưu số liệu Nhập dữ liệu trực tiếp từ bàn phím:  Sử dụng cửa sổ Data Editor (Edit); hoặc từ cửa sổ Command, gõ lệnh edit. Sau đó, nhập dữ liệu trong cửa sổ này. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 2: Nhập và lưu số liệu Nhập dữ liệu trực tiếp từ bàn phím:  Stata cho phép nhập số liệu từ các file số liệu trên Excel. Chúng ta có thể dùng lệnh Copy và Paste để nhập số liệu này vào Stata. Vì dòng đầu tiên là tên biến nên chú ý chọn mục “Treat first row as variable name” trong hộp hội thoại hiện ra sau khi dán dữ liệu. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 2: Nhập và lưu số liệu Lưu trữ số liệu: Việc lưu trữ số liệu có thể thực hiện bằng các tùy chọn Save hoặc Save as ở trong thanh thực đơn; hoặc nút Save trên thanh công cụ. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 2: Nhập và lưu số liệu Lưu các thao tác thực hiện lệnh và kết quả phân tích: Thực hiện các bước sau: File / Log / Begin Khi kết thúc quá trình lưu thao tác thực hiện lệnh và kết quả phân tích thì thực hiện các bước sau: File / Log / Close Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 3: Để Stata xử lý số liệu theo dạng bảng Cú pháp: xtset Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Bước 4: Tạo các biến mới (Lấy Logarit của biến tổng tài sản) Cú pháp: generate = [điều kiện] [phạm vi] Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 5: Thống kê mô tả Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm như: tổng số mẫu quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.  Cú pháp: summarize [danh sách biến] [điều kiện] [phạm vi] [quyền số] [, tùy chọn]  Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 6: Phân tích tương quan Phân tích tương quan cho ta thấy mức tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.  Cú pháp: correlate [danh sách biến] [điều kiện] [phạm vi] [quyền số] [, tùy chọn] Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 6: Phân tích tương quan  Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Dựa vào bảng phân tích tương quan trên, ta thấy: Biến GDPt có tương quan ngược chiều với LLRi,t Biến SIZEi,t tương quan cùng chiều với LLRi,t Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam. Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 7: Phân tích hồi quy (phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS)  Cú pháp: regress [danh sách biến độc lập] [điều kiện] [phạm vi] [quyền số] [, tùy chọn] Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 7: Phân tích hồi quy (phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS)  Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy  Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình (không bị hiện tượng đa cộng tuyến) Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.  Cú pháp: vif Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy  Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình (không bị hiện tượng đa cộng tuyến)  Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống  VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng. Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy  Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi)  Giả thuyết về phương sai của sai số không đổi:  Khi giả thuyết trên bị vi phạm thì có hiện tượng phương sai thay đổi Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Ta có thể dùng kiểm định White để phát hiện, với giả thuyết H0: không có hiện tượng phương sai thay đổi. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy  Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi)  Cú pháp: imtest,white  Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống  Nhận xét: Với mức ý nghĩa 5%, ta có: Prob = 0.8988 > 5% nên chấp nhận giả thuyết H0  mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi. Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy  Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau (không bị hiện tượng tự tương quan)  Giả thuyết các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau  Khi giả thuyết trên bị vi phạm thì có sự tự tương quan Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: không có sự tự tương quan. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy  Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với  Cú pháp: xtserial  Áp dụng: Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0.2924. Vậy, Prob > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0  không có sự tự tương quan. Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 8: Kiểm định các giả thuyết hồi quy  Tổng hợp kết quả kiểm định Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình nghiên cứu không có phương sai thay đổi, hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng và mô hình không có sự tự tương quan giữa các sai số. Vì vậy, kết quả mô hình nghiên cứu theo phương pháp OLS là đáng tin cậy. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 9: Phân tích kết quả hồi quy Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 9: Phân tích kết quả hồi quy Với biến phụ thuộc là LLRi,t, sau khi tiến hành kiểm định các giả thuyết hồi quy của phương pháp OLS, ta được kết quả như sau:  Biến GDPt có tác động ngược chiều, mạnh nhất (-0.3160) đến biến LLRi,t với mức ý nghĩa 10%;  Biến SIZEi,t tác động cùng chiều (0.0024) đến biến LLRi,t với mức ý nghĩa 1%. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản  Bước 9: Phân tích kết quả hồi quy  Kiểm định độ phù hợp của mô hình: - Mô hình có mức ý nghĩa là Prob = 0.0054 < 1% nên ta bác bỏ giả thiết H0 (H0: hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0). Vậy mô hình phù hợp với tập dữ liệu và sử dụng được. - Hệ số xác định R2 = 0.1676 = 16.76%, điều này có nghĩa là 16.76% mức độ biến động về rủi ro tín dụng của các NHTM VN sẽ được giải thích bởi các yếu tố là các biến độc lập đã được chọn đưa vào mô hình. Ứng dụng phần mềm Stata trong các tình huống Bài giảng: Phân tích định lượng trên phần mềm Stata Giảng viên: ThS. Bùi Ngọc Toản Thảo luận