Để lựa chọn mô hình nào phù hợp với dữ liệu nghiên cứu hơn, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nhân tử Langrange của Breusch và Pagan (1980) và bao gồm các giả định như sau:
Giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Giả thuyết H1: Mô hình REM phù hợp hơn
Kết quả kiểm định các mô hình của các biến phụ thuộc được trình bày trong bảng như sau:
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM
(Nguồn: Tác giả tổng hợp theo dữ liệu trên Stata 13)
Kết quả kiểm định nhân tử Langrange ở bảng 4.3 cho thấy ở cả 3 mô hình của 3 biến phụ thuộc là ROA, ROE, FEM đều có giá trị p- value = 0.00 và đều nhỏ hơn mức ý nghĩa là OC = 0,05 nên chúng ta sẽ chấp nhận giả thuyết H1 và bác bỏ giả thuyết H0. Vì vậy, mô hình REM sẽ phù hợp hơn so với mô hình Pooled.
Tiếp theo, tác giả sử dụng kiểm định Hausman (1978) để lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu giữa mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình hồi quy tác động cố định (FEM). Cặp giả thuyết của kiểm định Hausman là như sau:
Giả thuyết H0: Mô hình REM phù hợp hơn Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp hơn
Chi bình phương (λ 2) p- value
ROA 595.99 0.0000
ROE 306.47 0.0000
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định phù hợp giữa mô hình FEM và mô hình REM
(Nguồn: Tác giả tổng hợp theo dữ liệu trên Stata 13)
Dựa vào bảng dữ liệu 4.5, chúng ta có thể thấy sự khác biệt giữa các kết quả. Theo Hausman (1978), với giá trị p < 0.05 thì mô hình phù hợp là mô hình FEM.
Với kết quả trên, mô hình phù hợp cho hai biến phụ thuộc là ROA và ROE sẽ là mô hình FEM.