- Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với biến ROA (số liệu từng kiểm định chi tiết tại phụ lục 03 và phụ lục 06)
+ Ta có P_value (F-Statistic) = 0.001669 < 1% chứng tỏ mức độ phù hợp của mẫu khảo sát đối với mô hình hồi quy. Hệ số hiệu chỉnh R2 của mô hình hồi quy với ROA là 36.96% có ý nghĩa 36.96 % sự biến thiên của ROA được giải thích bởi những thay đổi của các biến độc lập trong mô hình cụ thể là các biến: quy mô Tổng TS, quy mô VCSH, quy mô tiền gửi khách hàng.
+ Kiểm định xem có bỏ sót biến quan trọng nào của mô hình hồi quy hay không, dùng kiểm định Ramsey RESET Test cho kết quả P_value = 0.293078 > 0.05 chứng tỏ mô hình không sót biến độc lập quan trọng.
+ Kiểm định mô hình có phương sai sai số thay đổi hay không, sử dụng kiểm định White cho kết quả P_value = 0.849332 > 0.05 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
+ Kiểm định mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không, sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey cho kết quả P_value = 0.464984 > 0.05 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
+ Kiểm định mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, thực hiện hồi quy lần lượt các biến X1, X2, X3, X4, X5 theo các biến còn lại thu được các giá trị R2 tương ứng đều rất nhỏ, giá trị lớn nhất xấp xỉ 0.6 do dó có thể kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
+ Kiểm định yếu tố ngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn cho kết quả P_value = 0.864112 > 0.05 chứng tỏ sai số ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với biến ROE (số liệu từng
kiểm định chi tiết tại phụ lục 04 và phụ lục 06)
+ Ta có P_value (F-statistic) = 0.000022 < 1% chứng tỏ mức độ phù hợp của mẫu khảo sát đối với mô hình hồi quy. Hệ số hiệu chỉnh R2 của mô hình hồi quy với ROE là 53.84% có ý nghĩa 53.84 % sự biến thiên của ROE được giải thích bởi những thay đổi của các biến độc lập trong mô hình cụ thể là các biến: quy mô tổng TS, quy mô VCSH.
+ Kiểm định xem có bỏ sót biến quan trọng nào của mô hình hồi quy hay không, dùng kiểm định Ramsey RESET Test cho kết quả P_value = 0.192139> 0.05 chứng tỏ mô hình không sót biến độc lập quan trọng.
+ Kiểm định mô hình có phương sai sai số thay đổi hay không, sử dụng kiểm định White cho kết quả P_value = 0.771832 > 0.05 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
+ Kiểm định mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không, sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey cho kết quả P_value = 0.463842 > 0.05 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
+ Kiểm định mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, thực hiện hồi quy lần lượt các biến X1, X2, X3, X4, X5 theo các biến còn lại thu được các giá trị R2 tương
ứng đều rất nhỏ, giá trị lớn nhất xấp xỉ 0.6 do dó có thể kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
+ Kiểm định yếu tố ngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn cho kết quả P_value = 0.887724 > 0.05 chứng tỏ sai số ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với biến NIM (số liệu từng
kiểm định chi tiết tại phụ lục 05 và phụ lục 06)
+ Ta có P_value (F-statistic) = 0.000031< 1% chứng tỏ mức độ phù hợp của mẫu khảo sát đối với mô hình hồi quy. Hệ số hiệu chỉnh R2 của mô hình hồi quy với NIM là 52.74% có ý nghĩa 52.74 % sự biến thiên của NIM được giải thích bởi những thay đổi của các biến độc lập trong mô hình cụ thể là các biến: quy mô tổng TS, quy mô tiền gửi, quy mô dư nợ, hiệu quả quản trị chi phí.
+ Kiểm định xem có bỏ sót biến quan trọng nào của mô hình hồi quy hay không, dùng kiểm định Ramsey RESET Test cho kết quả P_value = 0.080563 > 0.05 chứng tỏ mô hình không sót biến độc lập quan trọng.
+ Kiểm định mô hình có phương sai sai số thay đổi hay không, sử dụng kiểm định White cho kết quả P_value = 0.232026 > 0.05 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
+ Kiểm định mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không, sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey cho kết quả P_value = 0.032678 < 0.05, tuy nhiên mô hình hồi quy biến phụ thuộc NIM có chỉ số Durbin-Watson là 1.660567 (nằm trong khoảng 1< Durbin- Watson stat <3) có thể kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
+ Kiểm định mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, thực hiện hồi quy lần lượt các biến X1, X2, X3, X4, X5 theo các biến còn lại thu được các giá trị R2 tương ứng đều rất nhỏ, giá trị lớn nhất xấp xỉ 0.6 do dó có thể kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
+ Kiểm định yếu tố ngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn cho kết quả P_value = 0.690659 > 0.05 chứng tỏ sai số ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn.
Sau khi kiểm định các khuyết tật của mô hình, có thể thấy mô hình kiểm định với các biến phụ thuộc ROA, ROE, NIM là phù hợp, không có khuyết tật.