Bảng 4.3: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là ROA Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
Constant 0.0005 -0.0039 0.0085 t-statistic 0.07 0.47 0.9 p-value 0.948 0.637 0.001 SIZE -0.0019 -0.0019 0.0019 t-statistic -4.04 -3.72 -3.55 p-value 0.000 0.000 0.000 NIM 0.3335 0.2811 0.2358 t-statistic 10.08 8.57 7.04 p-value 0.000 0.000 0.000 LTA -0.0415 0.0899 0.0792 t-statistic -0.28 0.6 0.52 p-value 0.776 0.547 0.005 ETA 2.3454 2.2961 2.2935 t-statistic 4.71 4.8 4.91 p-value 0.000 0.000 0.000 CIR 0.2455 0.4830 -0.7069 t-statistic 4.9 8.06 10.06 p-value 0.0000 0.000 0.000 GDP 9.3427 10.1606 9.8303 t-statistic 2.9 3.33 3.09 p-value 0.004 0.001 0.002 LNNON 0.0022 0.0019 0.0017
Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
t-statistic 6.73 6.07 5.32
p-value 0.000 0.000 0.000
R2 Adj 0.4703 0.4220 0.3041
Prob 0.0000 0.0000 0.000
LM test Chi2=21.95 p-value = 0.0000
Hausman Test Chi2=222.38 p-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.
Kết quả kiểm định Hausman 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.
Về độ phù hợp của mô hình, giá trị Prob của thống kê F (F-Statistic) = 0.0000<0.05. Vì vậy mô hình có ý nghĩa thống kê.
Hệ số VIF = 2.29< 10, chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả hồi quy.
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 = 0.5412 lớn hơn 0.05 nên chấp nhận H0. Mô hình không gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.4: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (40) =12514.43
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 = 0.06832 lớn hơn 0.05 nên chấp nhận H0 vì vậy mô hình không gặp hiện tượng tự tương quan của sai số.
Bảng 4.5: Kiểm định tự tương quan của phần dư
Kết quả mô hình hồi quy 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
ROA= 0.0017*NON + 0.0019*SIZE + 0.2358*NIM +2.2935*ETA + 0.0792*LTA - 0.7069*CIR + 9.8303*GDP