Thực hiện tương tự như mô hình 1, tác giả sẽ trình bày các bảng kết quả nghiên cứu cho mô hình thứ 2 như sau:
Bảng 4. 13: Ma trận hệ số tương quan mô hình 2
Covariance Analysis: Ordinary Date: 08/09/19 Time: 01:27 Sample: 1 36
Included observations: 36
Correlation ROE NPLR LOANGR LDR CIR GDP INF
ROE 1 NPLR -0,1657 1 LOANGR 0,1307 0,0818 1 LDR -0,1772 -0,1491 -0,0402 1 CIR -0,1615 0,0898 -0,1757 -0,4619 1 GDP -0,1512 -0,1738 -0,2208 0,5010 -0,0308 1 INF 0,2620 0,0311 0,0378 -0,7569 0,4156 -0,3396 1
Bảng 4. 14: Bảng hệ số VIF
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) NPLR 0,941 1,062 LDR 0,317 3,156 CIR 0,699 1,43 Loangr 0,911 1,097 GDP 0,664 1,507 INF 0,413 2,422
Nguồn: Tính toán của tác giả
Sự tương quan giữa các biến được thể hiện ở Bảng 4.13. Theo đó, những hệ số tương quan nào lớn hơn 0,8 sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình. Tuy nhiên trong ma trận hệ số tương quan không có hệ số nào vi phạm điều kiện nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngoài ra, hiện tượng này còn được kiểm tra thông qua hệ số VIF. Các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, nên mô hình thứ hai không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4. 15: Kiểm định hiện tượng tự tương quan mô hình 2
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 46,112 Prob. F(2,27) 0,0819 Obs*R-squared 91,668 Prob. Chi-Square(2) 0,1062
Nguồn: kết quả từ Eviews
Giá trị p-values trong bảng 4.15 (Kiểm định hiện tượng tự tương quan) = 0,1062 > 0,05 nên không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Không có tương quan chuỗi). Điều này có nghĩa, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4. 16: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi mô hình 2
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.5385 Prob. F(27,8) 0.2707 Obs*R-squared 30.1866 Prob. Chi-Square(27) 0.3058
Scaled explained SS 18.0503 Prob. Chi-Square(27) 0.902
Từ kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi ở bảng 4.16, tác giả nhận thấy giá trị p-values trong kiểm định này là 0,3058 lớn hơn 0,05 nên giả thuyết H0 (Phương sai không đổi) không thể bác bỏ. Vì vậy hiện tượng phương sai thay đổi không tồn tại trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 4. 17: Mô hình hồi quy 2
Dependent Variable: ROE Method: Least Squares Date: 08/09/19 Time: 01:38 Sample: 1 36
Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0,1887 0,1092 1,7291 0,0944 NPLR -0,4650 0,4680 -0,9936 0,0287 LOANGR 0,0129 0,0322 0,4004 0,6918 LDR -0,0292 0,0930 -0,3143 0,7556 CIR -0,0010 0,0007 -1,5435 0,0335 GDP 0,1454 1,4029 0,1036 0,0182 INF 0,2516 0,2077 1,2111 0,0356
R-squared 0,5896 Mean dependent var 0,1025 Adjusted R-squared 0,4220 S.D. dependent var 0,0399 F-statistic 1,1310 Durbin-Watson stat 0,9159 Prob(F-statistic) 0,0004
Nguồn: kết quả từ Eviews
Kết quả hồi quy ở bảng 4.17 cho thấy mô hình 2 có 4 biến mang ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nghĩa là các biến tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát là những yếu tố có tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của IVB. Mô hình 2 có R2 là 58,96%, nghĩa là mô hình 2 phù hợp với dữ liệu ở mức 58,96%. Nói cách khác, 58,96% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
Bảng 4. 18: Kiểm định sai dạng hàm (Kiểm định RESET của Ramsey)
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED
Specification: ROE C NPLR LOANGR LDR CIR GDP INF Omitted Variables: Squares of fitted values
Value df Probability t-statistic 2.378878 28 0.0644
F-statistic 5.659059 (1, 28) 0.0744 Likelihood ratio 6.626798 1 0.0500
Nguồn: kết quả từ Eviews
Từ kết quả bảng 4.18, giá trị p-value (number of fitted terms = 1) là 0,0644. Giá trị này lớn hơn 0.05, nên giả thuyết H0: mô hình ước lượng không chệch và tương thích không có bằng chứng để bác bỏ. Do đó mô hình ước lượng không chệch, tương thích (Unbiased and adequate). Và mô hình không xảy ra khuyết tật sai dạng hàm.
Bảng 4. 19: Kiểm định sai dạng hàm (Kiểm định RESET của Ramsey)
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED
Specification: ROE C NPLR LOANGR LDR CIR GDP INF Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3
Value df Probability F-statistic 3.323982 (2, 27) 0.0512 Likelihood ratio 7.924164 2 0.0190
Nguồn: kết quả từ Eviews
Kết quả kiểm định sai dạng hàm bậc 2 (number of fitted terms = 2) có giá trị p- values là 0,0512. Giá trị này lớn hơn 0.05, nên giả thuyết H0: mô hình ước lượng không chệch và tương thích không có bằng chứng để bác bỏ. Do đó mô hình ước lượng không chệch, tương thích (Unbiased and adequate). Và mô hình 2 không xảy ra khuyết tật sai dạng hàm.
Hình 4. 3: Kiểm định tính ổn định của mô hình
Nguồn: Kết quả từ eviews
Kiểm định CUSUM Test và CUSUM of Squared cho thấy tính ổn định của mô hình được đảm bảo trong giới hạn trên và giới hạn dưới với mức ý nghĩa 5%.
-16 -12 -8 -4 0 4 8 12 16 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 CUSUM 5% Significance -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36
Bảng 4. 20: Kiểm định Bounds
F-Bounds Test Null Hypothesis: No levels relationship Test Statistic Value Signif. I(0) I(1)
Asymptotic: n=1000 F-statistic 5,2132 10% 1,99 2,94 k 6 5% 2,27 3,28 2,5% 2,55 3,61 1% 2,88 3,99
Nguồn: Kết quả từ eviews
Giả thuyết kiểm định H0: không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến. Kết quả kiểm định đường bao (Bảng 4.20) cho thấy giá trị thống kê F lớn hơn giá trị giới hạn đường bao trên ứng với mức ý nghĩa 5%. Như vậy có thể bác bỏ giả thuyết H0, và kết luận rằng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình chuỗi thời gian.