Dựa vào ma trận hệ số tương quan ( ảng 4.2) ta có thể nhận thấy rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình) do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp. Hai biến LLR và TLA có hiện tượng đa cộng tuyến (hệ số tương quan là 0,5301) nhưng không nghiêm trọng, chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0.8.
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan
| LIQ NPL LLR TLA CAP LNSIZE ---+--- LIQ | 1.0000 NPL | -0.2669 1.0000 LLR | -0.2712 0.1470 1.0000 TLA | -0.1215 -0.0074 0.5301 1.0000 CAP | 0.1492 0.0893 0.3129 0.1208 1.0000 LNSIZE | 0.6174 -0.2220 -0.3715 -0.0907 -0.0468 1.0000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm Stata 13 4.2.2Chỉ số phóng đại phương sai VIF
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Theo Wooldridge (2002), khi hệ số VIF >= 10 sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến độc lập trong mô hình. Tuy nhiên theo bảng 4.3 tất cả các chỉ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng.
Bảng 4.3: Chỉ số phóng đại phương sai VIF
Variable | VIF 1/VIF ---+--- LLR | 1.81 0.552649 TLA | 1.43 0.698648 LNSIZE| 1.23 0.813974 CAP | 1.12 0.889536 NPL | 1.07 0.936969 ---+--- Mean VIF | 1.33
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm Stata 13
4.3 Kết quả phân tích hồi quy
4.3.1Kết quả ước lượng theo mô hình Pools OLS
Mô hình Pools có đặc điểm là sẽ bỏ qua k ch thước dữ liệu gộp theo không gian và thời gian, mà chỉ ước lượng mô hình hồi quy OLS thông thường. kết quả ước lượng theo mô hình Pools OLS được thể hiện tại bảng 4.4 dưới đây.
Bảng 4.4: Kết quả ước lượng theo mô hình Pools OLS
Source | SS df MS Number of obs = 200 ---+--- F( 5, 194) = 31.39 Model | .031683936 5 .006336787 Prob > F = 0.0000 Residual | .039162403 194 .000201868 R-squared = 0.4472 ---+--- Adj R-squared = 0.4330 Total | .07084634 199 .000356012 Root MSE = .01421 --- LIQ | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- NPL | -.2661022 .0971866 -2.74 0.007 -.4577802 -.0744242 LLR | -.0356474 .0316565 -1.13 0.262 -.0980824 .0267876 TLA | -.0725989 .0831694 -0.87 0.384 -.2366312 .0914334 CAP | .0639673 .0163899 3.90 0.000 .031642 .0962926 LNSIZE | .0361295 .0038229 9.45 0.000 .0285897 .0436692 _cons | -.0556089 .015636 -3.56 0.000 -.0864472 -.0247706 ---
Kết quả ước lượng theo mô hình Pools OLS cho thấy:
- Với nghĩa thống kê ở mức 1%, biến LIQ có mối tương quan âm với biến NPL như kỳ vọng.
- Với nghĩa thống kê ở mức 1%, biến LIQ có mối tương quan dương với các biến AP và LNSIZE như kỳ vọng.
- Biến LLR và TLA không có nghĩa thống kê trong mô hình do P > 10%. 4.3.2Kết quả ước lượng theo mô hình FEM
Mô hình tác động cố định- FEM với giả định rằng mỗi chủ thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Kết quả ước lượng theo mô hình FEM được thể hiện tại bảng 4.5 dưới đây.
Bảng 4.5: Kết quả ước lượng theo mô hình FEM
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 200 Group variable: id Number of groups = 20
R-sq: within = 0.2404 Obs per group: min = 10 between = 0.6693 avg = 10.0 overall = 0.4298 max = 10
F(5,175) = 11.07 corr(u_i, Xb) = 0.3031 Prob > F = 0.0000
--- LIQ | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- NPL | -.1586927 .0967036 -1.64 0.103 -.3495482 .0321628 LLR | -.0794844 .0312831 -2.54 0.012 -.1412251 -.0177438 TLA | -.0231705 .0797515 -0.29 0.772 -.180569 .1342281 CAP | .068093 .0195928 3.48 0.001 .0294245 .1067615 LNSIZE | .0243914 .0051827 4.71 0.000 .0141628 .0346201 _cons | -.0111711 .0205887 -0.54 0.588 -.0518052 .029463 ---+--- sigma_u | .00841179 sigma_e | .0126908
rho | .30523613 (fraction of variance due to u_i)
--- F test that all u_i=0: F(19, 175) = 3.59 Prob > F = 0.0000
Kết quả ước lượng theo mô hình FEM cho thấy:
- Với nghĩa thống kê ở mức 5%, biến LIQ có mối tương quan âm với biến LLR như kỳ vọng.
- Với nghĩa thống kê ở mức 1%, biến LIQ có mối tương quan dương với các biến AP và LNSIZE như kỳ vọng.
Biến NPL và TLA không có nghĩa thống kê trong mô hình do có P > 10%. 4.3.3Kết quả ước lượng theo mô hình REM
Mô hình tác động ngẫu nhiên- REM tiếp cận tưởng rằng sự khác biệt về điều kiện đặc thù của các đơn vị chéo được chứa đựng trong sai số ngẫu nhiên. Đặc điểm riêng giữa các chủ thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Kết quả ước lượng theo mô hình REM được thể hiện ở bảng 4.6 như dưới đây.
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng theo mô hình REM
Random-effects GLS regression Number of obs = 200 Group variable: id Number of groups = 20
R-sq: within = 0.2372 Obs per group: min = 10 between = 0.6952 avg = 10.0 overall = 0.4426 max = 10
Wald chi2(5) = 90.64 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
--- LIQ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- NPL | -.2065226 .0933983 -2.21 0.027 -.3895798 -.0234653 LLR | -.0630894 .0303464 -2.08 0.038 -.1225672 -.0036115 TLA | -.0406078 .0784311 -0.52 0.605 -.1943299 .1131142 CAP | .0670804 .0178497 3.76 0.000 .0320956 .1020651 LNSIZE | .0301155 .0044256 6.80 0.000 .0214415 .0387895 _cons | -.0329786 .0178019 -1.85 0.064 -.0678696 .0019124 ---+--- sigma_u | .00660412 sigma_e | .0126908
rho | .21309526 (fraction of variance due to u_i)
Kết quả ước lượng với mô hình REM cho kết quả:
- Với nghĩa thống kê ở mức 5%, biến LIQ có mối tương quan âm với các biến NPL và LLR như kỳ vọng.
- Với nghĩa thống kê ở mức 1%, biến LIQ có mối tương quan dương với các biến AP và LNSIZE như kỳ vọng.
- ũng như 2 mô hình trước, biến TLA không có nghĩa thống kê do có P > 10%.
4.4 So sánh và lựa chọn mô hình
Từ việc tổng hợp kết quả ước lượng theo cả 3 mô hình (xem bảng 4.7) có thể nhận thấy rằng:
- Ước lượng ở cả 3 mô hình Pools OLS, FEM và REM các biến CAP và LNSIZE đều thể hiện đúng kỳ vọng về dấu (+) và đều có nghĩa thống kê ở mức 1%. Củng cố cho giả thuyết Vốn chủ sở hữu và Quy mô có tác động cùng chiều đến khả năng thanh khoản của NHTM.
- Ở cả 3 mô hình biến TLA đều cho thấy tương quan âm với LIQ như kỳ vọng về dấu, tuy nhiên biến này lại không có nghĩa thống kê khi ở cả 3 mô hình đều có P > 10%.
- Các biến NPL và LLR ở cả 3 mô hình đều cho thấy sự tương quan âm với LIQ đúng như kỳ vọng. Tuy nhiên, ở mô hình FEM biến NPL lại không cho thấy nghĩa thống kê khi P cao hơn 10% một chút (10,3%). Tương tự như vậy, biến LLR không có nghĩa thống kê trong mô hình Pools OLS nhưng lại có nghĩa thống kê trong cả 2 mô hình FEM và REM.
Vì những sự khác nhau này đòi hỏi việc lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất để nghiên cứu giữa 3 mô hình Pools OLS, FEM và REM.
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả ước lượng của ba mô hình Pools OLS, FEM, REM
BIẾN
POOLS OLS FEM REM
Hệ số hồi quy Mức ý
nghĩa Hệ số hồi quy
Mức ý
nghĩa Hệ số hồi quy
Mức ý nghĩa NPL -0,2661 0,007 -0,1587 0,103 -0,2065 0,027 LLR -0,0356 0,262 -0.0795 0,012 -0,063 0,038 TLA -0,0726 0,384 -0,0232 0,772 -0,04 0,605 CAP 0,0639 0,000 0,0680 0,001 0,067 0,000 LNSIZE 0,0361 0,000 0,0244 0,000 0,030 0,000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các kết quả ước lượng 4.4.1So sánh với mô hình Pools OLS
4.4.1.1Mô hình Pools OLS và FEM
Để lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu hơn giữa Pools OLS và REM, tác giả sử dụng kiểm định F-test cho cặp giả thuyết sau:
H0 : không tồn tại các đặc tính riêng của biến giải thích (mô hình OLS phù hợp) H1: có tồn tại các đặc tính riêng của biến giải thích (mô hình FEM phù hợp)
Kết quả : Prob > F = 0.0000 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chọn giả thuyết H1. Tức
là giữa mô hình OLS và mô hình FEM thì mô hình FEM là phù hợp để nghiên cứu hơn.
4.4.1.2Mô hình Pools OLS và REM
Để lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu hơn giữa Pools OLS và REM, tác giả sử dụng kiểm định Breusch- Pagan cho cặp giả thuyết sau:
H0: Không có sự khác biệt giữa các chủ thể (mô hình Pools OLS phù hợp hơn) H1: Có sự khác biệt giữa các chủ thể (mô hình REM phù hợp hơn)
Kết quả : Prob > chibar2 = 0.0000 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chọn giả thuyết
H1. Tức là giữa mô hình OLS và mô hình REM thì mô hình REM là phù hợp để nghiên cứu hơn (xem ảng 4.8).
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Breusch- Pagan
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects LIQ[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---+--- LIQ | .000356 .0188683 e | .0001611 .0126908 u | .0000436 .0066041 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 26.51 Prob > chibar2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm Stata 13 Việc so sánh mô hình Pools OLS và mô hình FEM, so sánh mô hình Pools OLS và mô hình REM đều cho ra kết quả mô hình Pools OLS không phải là mô hình thích hợp nhất để nghiên cứu. Vì vậy tác giả sẽ loại bỏ mô hình Pools OLS và tiến hành chọn lựa giữa một trong hai mô hình FEM và REM để tìm ra mô hình thích hợp hơn trong việc nghiên cứu định lượng.
4.4.2So sánh mô hình FEM và REM
Để lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu hơn giữa FEM và REM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman cho cặp giả thuyết sau:
H0: Không có sự tương quan giữa các iến giải th ch và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình REM phù hợp để nghiên cứu hơn)
H1: ó sự tương quan giữa các iến giải th ch và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình FEM phù hợp để nghiên cứu hơn)
Theo kết quả kiểm định Hausman được thể hiện ở bảng 4.9 như dưới đây, giá trị P-