Yếu tố FEM REM Hệ số (Coefficient) P-value Hệ số (Coefficient) P-value ASSET 0,003280*** 0,0000 0,003223*** 0,0000 COST 0,126869 0,3631 0,165005 0,1944 COMPET 12,91834 0,1685 11,03160* 0,0873 HUMAN 2.267,245* 0,0782 2.597,754** 0,0270 TECHNO -726,4019* 0,0057 -714,2320*** 0,0031 C -3301,767*** 0,0022 -3.155,354*** 0,0001 R-squared 0,965699 0,89950 Adjusted R- quared 0,954752 0,891173 F-statistic 88,21519 0,0000 102,5428 0,0000
Durbin – Watson stat 1,72000 1,180919
Các ký hiệu ***,**,* lần lƣợt chỉ các hệ số có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
Kết quả kiểm định Hausman (Phụ lục 4) cho thấy, thống kê Chi bình phƣơng đạt giá trị là 14,157659, với P-value = 0,0146 > 0.01 chứng tỏ với mức ý nghĩa 1% có thể chấp nhận giả thiết Ho, tức mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM.
4.3.2. Kết quả hồi quy
Mô hình REM (bảng 4.4) cho ta phƣơng trình hồi quy:
Y = -3155,3540 + 0.0032ASSET + 0,1650COST + 11,0316COMPET +2597,7540HUMAN – 714,2320TECHNO + ε (4.1)
Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp này cho thấy giá trị R2 = 0.8999, tức là mô hình đã giải thích đƣợc 89.99% sự thay đổi của biến phụ thuộc, R2 hiệu chỉnh = 0.8912. Giá trị kiểm định F-statistic = 102,5428 > Fα (k-1, n−k) = F0,05(5,57) = 2,377 nên mô hình kiểm định là hợp lý. Các biến đƣa vào mô hình gồm ASSET, COMPET, HUMAN, TECHNO đều có ý nghĩa thống kê, riêng biến COST không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Tác giả tiếp tục chạy mô hình REM (phụ lục 5) với các biến độc lập ASSET, COMPET, HUMAN, TECHNO đã phát hiện thêm biến COMPET cũng không có ý nghĩa thống kế với mức ý nghĩa 10%.
4.3.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình 4.3.3.1. Kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ 4.3.3.1. Kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ
Dựa vào bảng kết quả hồi quy mô hình REM (bảng 4.4), ta thấy hệ số Durbin – Watson có giá trị 1,180919. Theo Nhậm (2007), kiểm định Durbin - Watson đƣợc sử dụng để xác định có hay không sự tự tƣơng quan phần dƣ trong mô hình. Nếu 1< d < 3 thì mô hình không có sự tƣ tƣơng quan phần dƣ. Từ đó ta có thể kết luận mô hình đƣợc lựa chọn không có hiện tƣợng tự tƣơng quan phần dƣ.
4.3.3.2. Kiểm định Wald
Mô hình nghiên cứu có biến COST và biến COMPET không có ý nghĩa thống kế. Do đó, ta sẽ tiến hành kiểm định Wald để xem xét các biến này có thật sự cần thiết đƣa vào mô hình hay không.
Với kiểm định Wald, ta có giả thiết Ho: biến COST và COMPET là không cần thiết, giả thiết H1: biến COST và COMPET là cần thiết. Sau khi thực hiện kiểm định Wald (Phụ lục 6),ta đƣợc hệ số Prob(F-statistic) = 0,1249 > 0,1 nên với mức ý nghĩa α = 10%, có thể chấp nhận giả thiết H0, tức biến COST và COMPET không cần thiết trong mô hình.
Nhƣ vậy, theo tác giả 3 yếu tố ảnh hƣởng mạnh nhất đến doanh thu dịch vụ ngân hàng bao gồm: ASSET, HUMAN và TECHNO. Đây chính là các yếu tố cốt lõi của mô hình mà chúng ta đang quan tâm. Tuy nhiên, chúng ta cần phải tiến hành một số kiểm định trƣớc khi kết luận tính phù hợp của mô hình cốt lõi này.
4.3.4. Kiểm định mô hình cốt lõi
Tiến hành chạy hồi quy của mô hình cốt lõi theo phƣơng pháp tiếp cận REM (Phụ lục 7), ta thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Y = - 2137,176 + 0,003572ASSET + 3222,733HUMAN - 602,4739TECHNO + ε (4.2)