CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
4.2.2.3. Kiểm định các vi phạm giả thuyết của mô hình
- Kiểm định phƣơng sai sai số không đổi:
Phƣơng sai sai số thay đổi sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng trên dữ liệu bảng không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tƣợng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R-Squared không dùng đƣợc. Bởi vì phƣơng sai sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ƣớc lƣợng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phƣơng sai sai số không đổi bằng kiểm định Wald thông qua việc sử dụng lệnh xttest3, với giả thuyết H0: Phƣơng sai sai số không thay đổi; H1 : Phƣơng sai sai số thay đổi.
Bảng 4.9. Kiểm định phƣơng sai sai số không đổi
Chi2 Prob > Chi2
ROA 2079.06 0.0000
ROE 919.99 0.0000
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
- Kiểm định sự tự tƣơng quan của phần dƣ: Để kiểm tra phần dƣ có tƣơng quan hay không, nghiên cứu tiến hành sử dụng kiểm định Wooldridge thông qua
việc sử dụng lệnh xtserial với giả thuyết không bị tự tƣơng quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: Không có tự tƣơng quan bậc 1, H1 : Có sự tƣơng quan bậc 1.
Bảng 4.10. Kiểm định sự tự tƣơng quan của phần dƣ
Thống kê F Prob. F
ROA 29.675 0.0004
ROE 24.176 0.0008
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
- Kiểm định tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo
Giữa các sai số có mối quan hệ tƣơng quan với nhau sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng trên dữ liệu bảng không còn đáng tin cậy. Đối với những loại dữ liệu có thời gian quan sát ngắn nhƣng số lƣợng đơn vị chéo nhiều, phần dƣ của các đơn vị chéo có thể tƣơng quan với nhau. Để kiểm tra, sử dụng kiểm định Pesaran’s. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tƣơng quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0 : Phần dƣ của đơn vị chéo không tƣơng quan; H1 : Phần dƣ của đơn vị chéo tƣơng quan.
Bảng 4.11. Kiểm định tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo
Prob
ROA 0.5874
ROE 0.7979
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Qua kết quả kiểm định vi phạm giả thuyết của mô hình tại phụ lục 13, 14, 15, tác giả tổng hợp kết quả kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi, tự tƣơng quan bậc 1 và kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo tại Bảng 4.9, 4.10 và 4.11 cho thấy chỉ số Prob>Chi-Square của ROA, ROE và chỉ số Prob > F của ROA, ROE ở bảng 4.9 và bảng 4.10 đều nhỏ hơn 5% nên bác bỏ H0, do đó mô hình vừa có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và vừa có sự tƣơng quan bậc 1; với chỉ số
Prob của ROA, ROE ở bảng 4.11 lớn hơn 5% nên chấp nhận H0, do đó không xuất hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo.
Nhƣ vậy, qua các kiểm định ta thấy mô hình có hai vi phạm giả thuyết là bị phƣơng sai sai số thay đổi và có sự tƣợng quan bậc 1.
4.2.2.4. Kiểm định các vi phạm giả thuyết của mô hình
Cách khắc phục khi phƣơng sai sai số thay đổi và sự tƣơng quan bậc 1 là chọn mô hình bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi - FGLS (Feasible General Least Square), là phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thông thƣờng (OLS) áp dụng cho các biến đã đƣợc biến đổi từ một mô hình vi phạm các giả thiết cổ điển thành một mô hình mới thỏa mãn các giả thiết cổ điển. Do đó các tham số ƣớc lƣợng đƣợc từ mô hình mới sẽ đáng tin cậy hơn. Vì vậy tác giả sử dụng kết quả của mô hình hồi quy với phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) để phân tích cũng nhƣ giải thích kết quả. Tác giả tiến hành kiểm định về mặt ý nghĩa của mô hình hồi quy trên cơ sở kiểm định F, với giả thuyết đặt ra nhƣ sau:
H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7= β8 = β9 = β10 = 0 H1 : có ít nhất một hệ số βi ≠ 0
Bảng 4.12. Bảng tổng hợp kết quả chạy hồi qui FGLS
Tên biến ROA ROE
CAPTITAL 0.10099567*** -0.20054871*** COST -0.02970342*** -0.25120846*** LOAN -0.01381365** -0.12294783*** DEPOSIT -0.00589502 -0.03193785 LIQUID -0.00044285 -.07423603* SIZE 0.41528511** -1.0130377 PROVI -0.21957566** -0.43506065 NPL -0.11437918*** -0.58785243** GDP 0 .00271793 -0.24204543 INF -0.00065695 -.17197047** Cons -0.22261113 47.039734*** chi 2 387.4718 231.09918 df 10 10 N 80 80 rank 11 11 11 Ghi chú: * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Từ kết quả bảng 4.12 cho ta thấy các cặp hệ số Wald.Chi-Square của mô hình và giá trị Prob.Chi-Square của mô hình rất nhỏ là 0.0000 < α =5%. Do vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp.