Người nghiên cứu tiến hành dung kiểm đi ̣nh Hausman cho viê ̣c lựa cho ̣n giữa mô hình FEM và REM. Trước khi tiếp cận FEM hay REM, ta xét kiểm định Hausman để xác định FEM và REM có thực sự khác biệt trong trường hợp mẫu nghiên cứu này không. Xét giả thuyết cho kiểm định Hausman:
Ho: Cov (ɛi, Xs) = 0 H1: Cov (ɛi, Xs) ≠ 0
Giải thích giả thuyết cho kiểm định Hausman:
Ho: Không có tương quan giữa các biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên được
chọn (REM)
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên được chọn
(FEM)
Bảng 4.6. Kết quả kiểm đi ̣nh Hausman
Hiệu ứng tương quan ngẫu nhiên - Kiểm định Hausman Phương trình:
Kiểm định ảnh hưởng ngẫu nhiên
Tóm tắt kiểm định Thống kê χ2 Bậc tự do χ2 Giá trị
P
Cross-section random 26.684222 11 0.0051
Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu của đề tài
Kết quả kiểm đi ̣nh thể hiê ̣n trong bảng 4.6 cho thấy giá trị P-value (Hausman) = 0.0051
< α = 0.05, nên bác bỏ giả thuyết Ho. Tứccó tương quan giữa các biến giải thích và các
thành phần ngẫu nhiên được chọn nên lựa chọn FEM. Vậy, luận văn ướ c lượng mô hình
với 11 biến số độc lập nêu trên thì các toán tử ước lượng FEM cho Cross-section phù
hợp hơn ước lượng REM. Và FEM là lựa chọn tốt hơn trong phạm vi không gian nghiên cứu của luận văn dưới dạng Panel Data trong thời gian dài 23 năm cùng 32 ngân hàng.
(2) Nếu Cov (ɛi, Xs) = 0 thì FEM là phù hợp hơn (3) Time-series nhỏ, Cross-section lớn:
a. Nếu chọn mẫu ngẫu nhiên thì REM là phù hợp
b. Nếu chọn mẫu không ngẫu nhiên thì FEM là phù hợp
Bảng 4.7. Kết quả ước lượng hồi quy (FEM)
Biến độc lập Biến phụ thuộc NIITA Hệ số Giá trị P EQTA .0178055 0.004 DEPTA .0061596 0.039 LOANDEP -.0066944 0.000 LnTA -.0009589 0.000 ROE -.0102683 0.011 ROA -.0564937 0.002 RELROA .0040839 0.000 _CONS .0220136 0.000
Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu của đề tài
Bằng cách loại bỏ dần các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê và lựa chọn mô hình
dựa vào các phân tích hê ̣ số R2, kiểm đi ̣nh Hausman, thống kê Durbin-Watson, phân tích
tương quan giữa thành phần sai số chuyên biê ̣t chéo hay cá nhân (ɛi) và các biến đô ̣c lâ ̣p
để lựa cho ̣n mô hình FEM là phù hợp nhất với những biến độc lập có ý nghĩa thống kê được trình bày trong bảng 4.7.