Bảng 4.7. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình OLS so với FEM
Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ02
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 2.452482 (22,153) 0.0008
Cross-section Chi-square 55.579326 22 0.0001
Kết quả cho thấy mức ý nghĩa của hầu hết 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 4.8. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM so với REM
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ03
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 Prob = 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 hơn 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 ROA, 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 ROA, cụ thể là quy mô của ngân hàng càng lớn thì ROA càng cao trong khi tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế lại có tác động ngược chiều đến ROA của ngành ngân hàng.