Bảng 4. 5: Thống kê mô tả
ROA NPLR LOANGR LDR INF GDP CIR
Mean 0,017543 0,059415 0,326211 0,762570 0,063683 0,062327 46,70647 Maximum 0,035030 0,086000 1,039700 0,932080 0,186760 0,070760 70,83300 Minimum 0,00119 0,008600 0,084000 0,501730 0,008790 0,052470 29,54000 Std. Dev. 0,006047 0,014675 0,216751 0,127243 0,049928 0,005829 12,09416
Observations 36 36 36 36 36 36 36
Nguồn: kết quả từ Eviews
Bảng 4.5 trình bày thống kê mô tả các biến trong mô hình. Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 0,017543; giá trị nhỏ nhất là 0,00119 và giá trị lớn nhất là 0,03503. Đối với biến tỷ lệ nợ xấu, giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất lần lượt là 0,059415; 0,0086 và 0,086. Giá trị trung bình của biến tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát là 0.326211; 0,76257; 46,70647; 0,062327 và 0,063683 một cách tương ứng.
Bảng 4. 6: Ma trận hệ số tương quan mô hình 1
Covariance Analysis: Ordinary Sample: 1 36
Correlation ROA NPLR LOANGR LDR INF GDP CIR ROA 1 NPLR 0,0021 1 LOANGR 0,0694 0,0818 1 LDR -0,4169 -0,1491 -0,0402 1 INF 0,5516 0,0311 0,0378 -0,7569 1 GDP -0,1849 -0,1738 -0,2208 0,5010 -0,3396 1 CIR -0,1149 0,0898 -0,1757 -0,4619 0,4156 -0,0308 1
Nguồn: kết quả từ Eviews
Sự tương quan giữa các biến được thể hiện ở Bảng 4.6. 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, để đảm bảo mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả thực hiện kiểm định thông qua hệ số VIF.
Bảng 4. 7: Bảng hệ số VIF
Model Collinearity Statistics
B Tolerance VIF 1 (Constant) 0,024 NPLR 0,006 0,941 1,062 LDR -0,011 0,317 3,156 CIR 0,000 0,699 1,430 Loangr 0,000 0,911 1,097 GDP 0,129 0,664 1,507 INF 0,075 0,413 2,422
a. Dependent Variable: ROA
Nguồn: Tính toán của tác giả
Các hệ số VIF ở Bảng 4.7 đều nhỏ hơn 10, nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo, tác giả thực hiện kiểm định về hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4. 8: Kiểm định hiện tượng tự tương quan mô hình 1
Nguồn: kết quả từ Eviews
Giá trị p-values trong bảng 4.8 (Kiểm định hiện tượng tự tương quan) = 0,6082 > 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. 9: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi mô hình 1
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.493717 Prob. F(27,8) 0.9184 Obs*R-squared 22.49812 Prob. Chi-Square(27) 0.7117
Scaled explained SS 25.90554 Prob. Chi-Square(27) 0.5238
Nguồn: kết quả từ Eviews
Kết quả bảng 4.9 thể hiện kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Giá trị p-values trong kiểm định này là 0,7117 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. 10: Mô hình hồi quy 1
Dependent Variable: ROA Method: Least Squares Date: 08/09/19 Time: 01:02 Sample: 1 36
Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0,0242 0,0134 1,8035 0,0817 NPLR -0,0061 0,0575 0,1060 0,0013
LOANGR -0,0006 0,0040 -0,1511 0,8810 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0,384 Prob. F(2,27) 0,6851 Obs*R-squared 0,994 Prob. Chi-Square(2) 0,6082
LDR -0,0110 0,0114 -0,9621 0,3439 INF 0,0749 0,0255 2,9351 0,0065
GDP 0,1287 0,1723 0,7466 0,0061
CIR -0,0002 0,0001 -2,9651 0,0060
R-squared 0,4683 Mean dependent var 0,0175 Adjusted R-squared 0,3583 S.D. dependent var 0,0060 F-statistic 4,2570 Durbin-Watson stat 1,7428 Prob(F-statistic) 0,0034
Nguồn: kết quả từ Eviews
Kết quả hồi quy cho thấy mô hình 1 có tất cả 4 biến mang ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Các biến đó bao gồm tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát. Mô hình 1 có R2 là 46,83%, nghĩa là mô hình 1 hợp với dữ liệu ở mức 46,83%. Nói cách khác, 46,83% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
Bảng 4. 11: Kiểm định sai dạng hàm (Kiểm định RESET của Ramsey)
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED
Specification: ROA C NPLR LOANGR LDR INF GDP CIR Omitted Variables: Squares of fitted values
Value df Probability t-statistic 1,523 28 0,1390
F-statistic 2,319 (1, 28) 0,1390 Likelihood ratio 2,865 1 0,0905
Nguồn: kết quả từ Eviews
Từ kết quả bảng 4.11, giá trị p-value (number of fitted terms = 1) là 0,1390. 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.
Tính ổn định của mô hình được thực hiện thông qua kiểm định CUSUM Test và RAMSEY RESET Test:
Hình 4. 2: 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 CUSUM of Squares 5% Significance
Bảng 4. 12: Kiểm định Bounds
F-Bounds Test Null Hypothesis: No levels relationship Test Statistic Value Signif. I(0) I(1)
Asymptotic: n=1000 F-statistic 4.3086 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
Theo kết quả Bảng 4.12 về kiểm định Bounds, với giả thuyết kiểm định H0: không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến. Kết quả kiểm định đường Bounds 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.