Bảng 4.6: Mô hình hồi quy ROA theo phương pháp OLS
Số quan sát = 300 R-squared = 0.4661 F (8,291) = 31.76 Prob > F = 0.0000
ROA Hệ số Sai số chuẩn t P>ǀtǀ
AGE -0.0000 0.0000 -1.12 0.265
SIZE 0.0022 0.0005 4.42 0.000
CAP_ADEQUACY 0.0721 0.0095 7.54 0.000
CIR -0.0008 0.0000 -10.94 0.000
LDR 0.0002 0.0024 0.10 0.919
GDP -0.0512 0.0713 -0.72 0.473
INF 0.0267 0.0665 4.01 0.000
_CONS -0.0329 0.0102 -3.20 0.002
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Từ kết quả kiểm tra từ mô hình hồi quy ROA theo phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS cho thấy hệ số R2 = 46.61%, mô hình có 3 biến không có ý nghĩa thống kê gồm tuổi ngân hàng (AGE), tỷ lệ cho vay/huy động (LDR), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), các biến còn lại có ý nghĩa ở mức 1%.
Bảng 4.7: Mô hình hồi quy ROE theo phương pháp OLS
Số quan sát = 300 R-squared = 0.4654 F (8,291) = 31.67 Prob > F = 0.0000
ROE Hệ số Sai số chuẩn t P>ǀtǀ
AGE 0.0003 0.0004 0.64 0.521 SIZE 0.0245 0.0047 5.20 0.000 CAP_ADEQUACY -0.0169 0.8933 -0.19 0.850 NPL -1.3901 0.2802 -4.96 0.000 CIR -0.0082 0.0071 -11.42 0.000 LDR 0.0151 0.0224 0.68 0.500 GDP -0.2676 0.6660 -0.40 0.688 INF 0.3833 0.0621 6.17 0.000 _CONS -0.3394 0.0960 -3.54 0.000
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Qua bảng 4.7 cho thấy hệ số R2 = 46.54%, nghĩa là các biến phụ thuộc giải thích được 46.54% biến ROE, có 4 biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình bao gồm: tuổi ngân hàng (AGE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản
(CAP_ADEQUACY), tỷ lệ cho vay/huy động (LDR), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), các biến còn lại có ý nghĩa ở mức 1%.
Một giả thiết quan trọng trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các yếu tố nhiễu (hay còn gọi là phần dư residuals) xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai không đổi (homoscedasticity). Để kiểm tra mô hình Pooled OLS có phương sai sai số thay đổi hay không, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan
ROA Chi2 (1) = 68.04
Prob > Chi2 = 0.0000
ROE Chi2 (1) = 6.01
Prob > Chi2 = 0.0142
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Qua bảng 4.8 cho thấy: p-value <5%, chứng tỏ bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai sai số thay đổi. Phương sai thay đổi không làm mất đi tính chất không thiên lệch và nhất quán của các ước lượng OLS. Nhưng các ước lượng này không còn có phương sai nhỏ nhất hay là các ước lượng hiệu quả. Tức là chúng không còn là các ước lượng tuyến tính không thiên lệch tốt nhất. Khi có phương sai thay đổi, các phương sai của các ước lượng OLS không được tính từ các công thức OLS thông thường. Nhưng nếu ta vẫn sử dụng các công thức OLS thông thường, các kiểm định t và F dựa vào chúng có thể gây ra những kết luận sai lầm. Để phù hợp với dữ liệu bảng nhằm đánh giá tác động chéo của các biến thời gian và từng ngân hàng, tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng gồm có: mô hình tác động cố định (FEM) và ngẫu nhiên (REM) để kiểm định.
4.3.2.3. Phân tích mô hình hồi quy theo mô hình tác động cố định (FEM) và ngẫu nhiên (REM)
Kết quả hồi quy ROA theo mô hình tác động cố định (FEM)
Số quan sát = 300 Số quan sát 1 nhóm:
Min = 7
Số nhóm = 28 Avg = 10.7
F (8,264) = 45.63 Max = 11
Prob >F = 0.0000 R-squared = 0.5803
ROA Hệ số Sai số chuẩn t P>ǀtǀ
AGE -0.0022 0.0003 -7.96 0.000 SIZE 0.0079 0.0013 6.13 0.000 CAP_ADEQUACY 0.0823 0.0099 8.28 0.000 NPL -0.1036 0.0293 -3.53 0.000 CIR -0.0008 0.0000 -12.00 0.000 LDR 0.0039 0.0029 1.34 0.183 GDP 0.2569 0.0790 3.25 0.001 INF -0.0058 0.0076 -0.75 0.451 _CONS -0.0022 0.0204 -5.37 0.000
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Qua bảng 4.9 kết quả hồi quy mô hình tác động cố định (FEM) cho thấy:
Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0.5803. Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 58.03% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA.
Thống kê F với Prob > F = 0.0000, cho thấy giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.
Kết quả hồi quy mô hình tác động cố định (FEM) cho biết, biến tỷ lệ cho vay/huy động (LDR) và tỷ lệ lạm phát (INF) không có ý nghĩa thống kê, các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Bảng 4.10: Mô hình hồi quy ROA theo mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Số quan sát = 300 Số quan sát 1 nhóm:
Min = 7
Số nhóm = 28 Avg = 10.7
Wald chi2 (8) = 264.22 Max = 11
R-squared = 0.4863
ROA Hệ số Sai số chuẩn z P>ǀzǀ
AGE -0.0000 0.0000 -1.38 0.166 SIZE 0.0021 0.0007 3.06 0.002 CAP_ADEQUACY 0.0662 0.0097 6.84 0.000 NPL -0.1440 0.2963 -4.86 0.000 CIR -0.0008 0.0000 -11.60 0.000 LDR 0.0003 0.0027 0.12 0.901 GDP -0.0416 0.6824 -0.61 0.542 INF 0.0250 0.0064 3.89 0.000 _CONS -0.0296 0.0124 -2.39 0.017
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Qua bảng 4.10 kết quả hồi quy mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) cho thấy: Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0.4863. Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 48.63% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA.
Thống kê Prob>chi2 = 0.0000, cho thấy giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.
Kết quả hồi quy mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) cho biết, biến tuổi (AGE), tỷ lệ cho vay/huy động (LDR) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê, biến quy mô (SIZE) có ý nghĩa thống kê 5%, các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Kết quả hồi quy ROE theo mô hình tác động cố định (FEM)
Bảng 4.11: Mô hình hồi quy ROE theo mô hình tác động cố định (FEM)
Số quan sát = 300 Số quan sát 1 nhóm:
Min = 7
Số nhóm = 28 Avg = 10.7
F (8,264) = 43.37 Max = 11
Prob >F = 0.0000 R-squared = 0.5679
ROE Hệ số Sai số chuẩn t P>ǀtǀ
AGE -0.0210 0.0023 -8.88 0.000 SIZE 0.0810 0.0110 7.33 0.000 CAP_ADEQUACY 0.0963 0.0854 1.13 0.261 NPL -0.8812 0.2517 -3.50 0.001 CIR -0.0080 0.0006 -14.01 0.000 LDR 0.0733 0.0247 2.97 0.003 GDP 2.7865 0.6786 4.11 0.000 INF 0.0689 0.0656 1.05 0.294 _CONS -1.1277 0.1752 -6.44 0.000
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Qua bảng 4.11 kết quả hồi quy mô hình tác động cố định (FEM) cho thấy: Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0.5679. Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 56.79% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE.
Thống kê F với Prob > F = 0.0000, cho thấy giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Kết quả hồi quy mô hình tác động cố định (FEM) cho biết, biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP_ADEQUACY), tỷ lệ lạm phát (INF) không có ý nghĩa
thống kê, biến tỷ lệ cho vay/huy động (LDR) có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Kết quả hồi quy ROE theo mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Bảng 4.12: Mô hình hồi quy ROE theo mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Số quan sát = 300 Số quan sát 1 nhóm:
Min = 7
Số nhóm = 28 Avg = 10.7
Wald chi2 (8) = 230.74 Max = 11
R-squared = 0.4462
ROE Hệ số Sai số chuẩn z P>ǀzǀ
AGE -0.0007 0.0007 -0.97 0.330 SIZE 0.0241 0.0069 3.48 0.001 CAP_ADEQUACY -0.0744 0.0874 -0.85 0.395 NPL -1.2543 0.2662 -4.71 0.000 CIR -0.0084 0.0006 -13.05 0.000 LDR 0.0322 0.0253 1.27 0.203 GDP -0.0594 0.6161 -0.10 0.923 INF 0.3599 0.0581 6.19 0.000 _CONS -0.3318 0.1220 -2.72 0.007
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Qua bảng 4.12 kết quả hồi quy mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) cho thấy: Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0.4462. Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 44.62% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE.
Thống kê Prob>chi2 = 0.0000, cho thấy giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, nghĩa là mô hình này phù hợp
Kết quả hồi quy mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) cho biết, biến tuổi (AGE), biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP_ADEQUACY), tỷ lệ cho vay/huy động (LDR) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê, các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.