EFFECTS MODEL)
Mô hình hồi quy có dạng như sau: Yit = β0 + β1X1it + … + αi + γt + Uit
Trong đó
αi Là yếu tố ngẫu nhiên theo đối tượng, tạo thành sai số gộp trong mô hình
γt Là yếu tố ngẫu nhiên theo thời gian, tạo thành sai số gộp trong mô hình Uit sai số trong mô hình hồi quy
Bảng 4.12 Mô hình hồi tác động ngẫu nhiên hai chiều
Ta có giá trị P_value = 0.0012 < α (với α = 10%, 5%, 1%) bác bỏ giả thiết các hệ số đồng thời bằng 0, như vậy mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê
Trong mô hình, giá trị P > |z| thể hiện ý nghĩa thống kê giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc ROA, các biến về độ tuổi ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ chi phí trên thu nhập và tỷ lệ lạm phát có ý nghĩa thống kê tại mức α = 1%, quy mô tài sản, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có ý nghĩa thống kê tại mức 5% . Các yếu tố còn lại không có ý nghĩa thống kê.
Khi xem xét lựa chọn mô hình hồi quy tác động cố định hai chiều và mô hình hổi quy tác động ngẫu nhiên hai chiều, ta ưu tiên lựa chọn mô hình hồi quy tác động cố định hai chiều do mô hình này đạt được hiệu quả trong ước lượng mạnh hơn so với mô hình còn lại nên sẽ phù hợp hơn.
LR test vs. linear model: chi2(2) = 13.45 Prob > chi2 = 0.0012 sd(Residual) .0025424 .0001667 .0022359 .002891 sd(R.YEAR) 3.25e-14 1.22e-13 2.07e-17 5.12e-11 _all: Identity
sd(R.BANK) .0014625 .0003661 .0008954 .0023886 _all: Identity
Random-effects Parameters Estimate Std. Err. [95% Conf. Interval] _cons -.0072316 .0132552 -0.55 0.585 -.0332113 .0187481 INF .019305 .0064485 2.99 0.003 .0066663 .0319438 GDP -.0169755 .0463593 -0.37 0.714 -.107838 .073887 LAR .006511 .003065 2.12 0.034 .0005038 .0125183 DEPTA .0009514 .0041026 0.23 0.817 -.0070897 .0089924 CIR -.0263701 .0027758 -9.50 0.000 -.0318106 -.0209297 CAP .0407033 .0124578 3.27 0.001 .0162865 .0651201 ASSET .0013877 .0006018 2.31 0.021 .0002081 .0025673 AGE -.0001773 .0000498 -3.56 0.000 -.0002748 -.0000798 ROA Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = 625.80858 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(8) = 343.79