FEM và khắc phục hai khuyết tật này.
4.5 Thực hiện hồi quy theo phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật củamô hình mô hình
Bảng 4.8 Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS
Hệ số hồi quy P-value Hằng số -11.1818 0.052 BSZ 0.8323 0.359 LEV 0.1109 0.071 ROE -14.1703 0.000 LIQ -7.3214 0.008 OCF -5.7231 0.236 LLP 1.6555 0.000
Nguồn: Số liệu phân tích từ phần mềm Stata 14.0
Theo Greene (2008) và Gujarati (2004), cách khắc phục khi xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan đối với mô hình có mẫu lớn (từ 30 trở lên) và không có biến trễ là chọn mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất tổng quát GLS (FGLS). Ở mức ý nghĩa 5%, kết quả hồi quy của mô hình FGLS đối với 6 biến CSTC cho thấy có 3 biến có ý nghĩa là: tỷ suất sinh lời (ROE); tính thanh khoản (LIQ) và chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) với các giá trị P-value lần lượt là 0.000, 0.008 và 0.000. Trong đó, kết quả cũng thể hiện rằng tỷ suất sinh lời (ROE) và tính thanh khoản (LIQ) có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi QTLN. Ngược lại, 3 biến độc lập còn lại là quy mô ngân hàng (BSZ); đòn bẩy tài chính (LEV) và lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh (OCF) đều có P-value cao hơn 5%.
Nhận xét về dấu và mức độ tác động của các biến có ý nghĩa, biến tỷ suất sinh lời (ROE) và tính thanh khoản (LIQ) có tác động là dấu âm vì vậy tính thanh khoản có tác động ngước chiều với biến phụ thuộc, tác động mạnh nhất đến biến phụ thuộc là biến tỷ suất sinh lời (ROE) -14.1703, đứng thứ hai là biến tính thanh khoản (LIQ) - 7.3214, đứng thứ ba là biến lưu chuyển hoạt động kinh doanh (OCF) -5.7231. Còn lại là các biến có dấu dương tác động cùng chiều với biến phụ thuộc theo thứ tự lớn dần là biến đòn bẩy tài chính (LEV), biến quy mô ngân hàng (BSZ), biến chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) lần lượt là 0.1109, 0.8323, 1.6555.
Như vậy, mô hình hồi quy được trình bày như sau:
RISKit = -14.1703*ROEit - 7.3214*LIQit + 1.6555*LLPit + εit