Với phương pháp ước lượng hồi quy bằng phương pháp FGLS trên dữ liệu bảng, các vấn đề phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan đã được khắc phục. Phương pháp ước lượng hồi quy bằng FGLS biến đổi từ một mô hình vi phạm các giả thuyết (phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan) thành một
mô hình mới thỏa các giả thuyết. Do đó, các tham số ước lượng được từ mô hình mới sẽ đáng tin cậy hơn. Chính vì thế, tác giả ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS.
Bảng 4.9: Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
Biến Phương pháp FGLS C 31.36513 SIZE -0.758418 DEP 0.047685** LOAN -0.050648** LLR -0.670840* LIQ -12.22733 ROA -0.165693 NIM 0.743130*** LEV -0.431892*** R2 có hiệu chỉnh 0.860329 F-statistic 33.53076 Prob(F-Statistic) 0.000000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 8.1 Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%
Bảng 4.9 cho thấy kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS. Cụ thể, kết quả nghiên cứu ta thấy hệ số F-statistic của mô hình lần lượt là 33.53076 với giá trị Prob(F-statisticr) là 0,0000 < α =5%, cho thấy mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp. Mô hình có R2 hiệu chỉnh là 0.860329 cho thấy mô hình có thể giải thích 86.03% sự biến động của hệ số an toàn vốn của các ngân hàng TMCP Việt Nam.
Hơn nữa, kết quả nghiên cứu còn cho thấy tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản có sinh lãi có tác động cùng chiều với hệ số an toàn vốn của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Ngược lại, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ, đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều với hệ số an toàn vốn của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Trong khi đó, quy mô ngân hàng, hệ số thanh khoản, tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản không có ý nghĩa thống kê.