Thống kê mô tả:
Trong bước đầu tiên, tác giả sử dụng các phương pháp thống kê mô tả nhằm phân tích sơ bộ các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như: giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn…
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, Fixed effects phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.Mô hình ước lượng được sử dụng trong phương pháp này có dạng:
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶𝑖 + 𝐵𝑋𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡
Trong đó,𝑌𝑖𝑡 là biến phụ thuộc với I đại diện cho ngân hàng thứ i và t là thời gian (quý mấy).𝑋𝑖𝑡là các biến độc lập, 𝐶𝑖là hệ số chặn cho từng thực thể quan sát, 𝐵
là hệ số góc, 𝑢𝑖𝑡 là phần dư
Phương pháp tác động cố định đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn C để phân biệt hệ số chặn của từng ngân hàng khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng ngân hàng hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của ngân hàng.
Phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random Effects - RE).
Điểm khác biệt giữa phương pháptác động ngẫu nhiên và phương pháp tác động cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tương quan đến biến độc lập trong mô hình tác động cố định thì trong mô hình tác động ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến độc lập.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì phương pháp RE sẽ thích hợp hơn so với phương pháp FE. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến độc lập) được xem là một biến giải thích mới. Mô hình ước lượng được sử dụng trong phương pháp này có dạng:
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶𝑖 + 𝐵𝑋𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡
Thay vì trong phương pháp FE, Ci là cố định thì trong phương pháp RE có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
𝐶𝑖 = 𝐶 + 𝜀𝑖 với (i=1,2,3...n)
𝜀𝑖𝑡 là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai không đổi Thay vào mô hình ta có
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶 + 𝐵𝑋𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡 + 𝜀𝑖
Hay
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶 + 𝐵𝑋𝑖𝑡+ 𝑤𝑖𝑡với 𝑤𝑖𝑡 = 𝜀𝑖 + 𝑢𝑖𝑡
𝜀𝑖 : Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng ngân hàng).
𝑢𝑖𝑡 : Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
Nhìn chung phương phápRE hay phương phápFE tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tương quan giữa 𝜀𝑖 và biến giải thích X. Nếu giả định rằng không tương quan thì phương pháp FE phù hợp hơn và ngược lại. Kiểm định Hausman là một trong những phương pháp để lựa chọn giữa random effects hay fixed effects.
So sánh giữa phương pháp random effects hay phương pháp fixed effects.
Theo Baltagi (2008) và Gujarati (2004), kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp giữa hai phương pháp ước lượng tác động cố định và tác động ngẫu nhiên. Giả thuyết H0 cho rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng𝑢𝑖 với các biến giải thích Xit trong mô hình với cặp giả thuyết được kiểm định như sau:
Kiểm định Hausman:
H0:𝐶𝑜𝑣 (𝑋𝑖𝑡, 𝑢𝑖) = 0 (random effects) H1: 𝐶𝑜𝑣 (𝑋𝑖𝑡, 𝑢𝑖)≠ 0 (fixed effects) - Nếu p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0.
- Nếu p-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Như vậy, theo giả thuyết H0ước lượng RE là hợp lý nhưng lại không phù hợp ở giả thuyết thay thế. Ước lượng FE là hợp lý cho cả giả thuyết H0 và giả thuyết
thay thế. Tuy nhiên, ước lượng tác động cố định là phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên trong trường hợp giả thuyết H0 bị bác bỏ. Ngược lại, không bác bỏ được sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích trong trường hợp chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ H0 thì ước lượng tác động cố định không còn phù hợp và ước lượng ngẫu nhiên sẽ ưu tiên được sử dụng.