Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
t-statistic 1.68 1.78 1.9 p-value 0.095 0.075 0.059 LNSIZE -0.0084 -0.0075 -0.0074 t-statistic -4.23 -3.6 -3.28 p-value 0.000 0.000 0.001 NIM 1.4456 1.2269 1.0635 t-statistic 10.61 8.97 7.4 p-value 0.000 0.000 0.000 LTA -0.2227 0.3106 0.3025 t-statistic -0.37 0.5 0.46 p-value 0.711 0.618 0.645 ETA 8.5488 7.8045 7.5887 t-statistic 4.17 3.91 3.78 p-value 0.000 0.000 0.000 CIR 0.6355 1.4780 2.2405 t-statistic 3.08 5.89 7.82 p-value 0.002 0.000 0.000 GDP 48.5804 50.7117 49.4923 t-statistic 3.66 3.98 3.62 p-value 0.000 0.000 0.000 LNNON 0.0099 0.0081 0.0071 t-statistic 7.19 1.78 5.24 p-value 0.000 0.075 0.000 R2 Adj 0.4739 0.4332 0.3180 Prob 0.0000 0.0000 0.0000 LM test Chi2=21.48p-value 0.0000
Kết quả kiểm định LM lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp giữa Pooling OLS và Random effects đưa ra giá trị p-value bằng 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình phù hợp hơn để thực hiện nghiên cứu là mô hình Random effects.
Kiểm định Hausman phát biểu giả thuyết H0 như sau: Nếu sự khác biệt giữa các hệ số là không mang tính hệ thống thì sử dụng mô hình RE thì phù hợp hơn mô hình FE. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob>chi2 = 0.0000 và nhỏ hơn nhiều lần so với giá trị 0.05 nên bác bỏ H0. Do đó chọn mô hình FE sẽ tốt hơn là lựa chọn mô hình RE.
Kết hợp cả 2 lập luận trên, mô hình hồi quy phù hợp nhất là mô hình Fixed effects.
Giá trị Prob của thống kê F (F-Statistic)=0.0000<0.05, vì vậy mô hình có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi. Giả thuyết H0 của kiểm định Wald: Phương sai sai số không đổi. Giá trị Prob>chi2 = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ H0. Mô hìnhgặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.11: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan của phần dư: Giả thuyết Ho của kiểm định Wooldrdge: không xuất hiện tự tương quan bậc nhất của sai số trong mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob>F = 0.0016 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ H0.Vì vậy mô hình gặp hiện tượng tự tương quan của sai số.
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (40) = 5.3e+32
Bảng 4.12: Kiểm định tự tương quan của phần dư
Do mô hình có phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan của phần dư và như vậy việc sử dụng kết quả của mô hình RE sẽ không còn phù hợp. Để khắc phục hai vấn đề trên, nghiên cứu đề xuất mô hìnhFGLS (feasible generalized least squares – Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát hiệu quả) để xử lý cùng lúc hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của phần dư (Green, 2012).
Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát hiệu quả - FGLS
Bảng 4.13: Mô hình hồi quy FGLS Estimated covariances = 40 Estimated covariances = 40 Estimated autocorrelations = 0 Estimated coefficients = 8 Number of obs = 246 Number of groups = 40 Wald chi2(6) = 413.02 Prob > chi2 = 0.0000 SDROA Coef. Std.
Err. z P>z [95% Conf. Interval]
LNSize 0.0078 0.0013 -6.17 0.000 -0.0103 -0.0053 NIM 1.3802 0.0928 14.88 0.000 1.1983 1.5620 LTA 0.1352 0.3451 -0.39 0.000 -0.8116 0.5712 ETA 9.5876 1.765 5.43 0.000 6.1282 13.0469 CIR 0.1857 0.1705 1.09 0.001 0.1484 0.5198 GDP 48.7086 7.9681 6.11 0.000 33.0915 64.3257 LNNON 0.0097 0.0010 9.58 0.000 0.0077 0.0117 _cons 0.0417 0.0154 2.7 0.007 0.0115 0.0719
Mô hình trên đã mô tả kết quả hồi quy theo mô hình bình phương tối thiểu tổng quát. Kiểm định Wald cho kết quả Prob>chi = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên mô hình có ý nghĩa về mặt tổng thể.
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 36) = 11.663 Prob > F = 0.0016
Kết quả mô hình hồi quy ở bảng trên cho thấy có 7 biến tác động đến độ lệch chuẩn của lợi nhuận ròng trên tài sản bình quân: quy mô Ngân hàng (Size), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LTA), vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR), tăng trưởng kinh tế (GDP), thu nhập ngoài lãi (NON). Mô hình hồi quy viết lại
SDROA= 0.0097*NON + 0.0078*SIZE + 1.3802*NIM + 9.5876*ETA + 0.1352*LTA +0.1857*CIR + 48.7086*GDP
4.5.2 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là SDROE.