Dựa vào các kiểm định khuyết tật của mô hình, ta có thấy mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Do đó, để khắc phục hai hiện tượng
trên, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) với hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors). Sau khi hồi quy nhận được kết quả như
sau: Bảng 4.8 – Kết quả hồi quy mô hình Rem theo hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh
Biến Hệ số chặn Sai số chuẩn robust Giá trị t Giá trị p
CAP 0.0121363 0.0149681 0.81 0.417 LOAN -0.0116302* 0.0063731 -1.82 0.068 LIQ -0.0156493 0.0111309 -1.41 0.160 CR -0.179067** 0.0888155 -2.02 0.044 OE 1.831815*** 0.2064701 8.87 0.000 MQ -0.0512641*** 0.0072386 -7.08 0.000 SBR 0.0490216** 0.0223668 2.19 0.028 IRT 0.0537329** 0.0219607 2.45 0.014 Constant 3.2803*** 0.6994397 4.69 0.000 Observations: 275 R2 = 0.6887 R2 hiệu chỉnh = 0.7712 Wald Chi2 = 235.24 Prob.Chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13 Các ký hiệu *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. (Xin xem nguồn phụ lục số 11)
Sau khi hồi quy mô hình REM theo phương pháp hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh, ta nhận được giá trị Prob = 0 < 1%, nghĩa là mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp cùng với biến phụ thuộc là NIM.
Nhìn vào bảng kết quả 4.8, kết quả ước lượng mô hình cho thấy các hệ số hồi quy của các biến LOAN, CR, OE, MQ, SBR và IRT có ý nghĩa thống kê tương ứng
với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%, hai biến CAP và LIQ không có ý nghĩa thống kê.
NIM = 3.2803 – 0.0116302*LOAN – 0.179067*CR + 1.831815*OE – 0.0512641*MQ + 0.0490216*SBR + 0.0537329*IRT
Mức độ giải thích của mô hình tương đối tốt, R2 có giá trị là 68.87%, do đó ta có thể kết luận rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích được 68.87% sự biến thiên xung quanh giá trị trung bình của tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM.