Bảng 4.12. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình OLS so với FEM
Redundant Fixed Effects Tests
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 2.624576 (22,153) 0.0003
Cross-section Chi-square 58.915041 22 0.0000
Kết quả trên cho thấy P–value của các giá trị thống kê F và χ2 đều nhỏ hơn 0.05. Điều đó có nghĩa là có thể bác bỏ các ràng buộc về hệ số độ cắt riêng theo đối tượng hoặc thời gian, cũng như cả 2 ràng buộc trên. Do vậy, ước lượng Pooled OLS là không phù hợp trong trường hợp này.
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định Hausman về sự phù hợp của mô hình FEM so với REM
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ06
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 8 1.0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews
Kiểm định Hausman Với P–value = 1.00 > 0.05 cho thấy chúng ta chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan giữa các sai số đặc trưng của các đơn vị bảng với biến giải thích X, do vậy, ước lượng REM là phù hợp so với ước lượng FEM. Như vậy, để giải thích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đo lường bằng ROA, mô hình REM là phù hợp nhất. Theo đó, chỉ có tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến ROE, hai biến cấu trúc vốn còn lại không có ý nghĩa thống kê. Các biến kiểm soát như quy mô của ngân hàng và tốc độ tăng trưởng GDP của nền kinh tế cũng ảnh hưởng đến ROE, cụ thể là quy mô của ngân hàng càng lớn thì ROE càng cao trong khi tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế lại có tác động ngược chiều đến ROE của ngành.