CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2 Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng TNNL của các NHTM
4.2.6 Kết quả hồi quy bằng phương pháp LASSO
Kết quả hồi quy bằng phương pháp LASSO dựa trên hàm mục tiêu LASSO để tìm βk để hàm Lagrange (L) với λ là nhân tử Lagrange để hàm đạt cực trị. Khi đó, λ được xem xét như là một phần tử để kiểm soát độ phức tạp khi thêm biến. Do đó, nghiên cứu tiến hành tìm λ tối ưu cho ước lượng LASSO.
Trong nghiên cứu này, phương pháp tìm λ được tiến hành theo kỹ thuật K-fold, nghĩa là với mỗi λ cụ thể, mẫu dữ liệu sẽ được phân chia thành k phần bằng nhau cho toàn bộ mẫu dữ liệu (kết quả chi tiết được trình bày ở phần Phụ lục 9). Kết quả từ phần mềm sử lý số liệu Stata 14 cho thấy trong trường hợp với mẫu nghiên cứu này thì λ tối ưu được chọn là 0.185.
Với λ tối ưu được chọn là 0.185, kết quả hồi quy bằng phương pháp Lasso được thể hiện ở bảng 4.18 cho thấy với hồi quy bằng phương pháp Lasso đã giữ lại các biến có tác động đến TNNL của các NHTMCPVN. Với hồi quy bằng phương pháp LASSO đã tìm ra 11 biến tác động là DEP, NIM, EQUITY, TEC, COST, ROA, INF, IR, PVE, COM và HHI đến TNNL.
Có thể thấy, với các phương pháp hồi quy thông thường sử dụng P-value để lựa chọn biến (OLS, FEM, REM) đã tồn tại nhược điểm trong quá trình xử lý và lựa chọn do có tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình và có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, nên kết quả lựa chọn giữa 3 mô hình OLS, FEM, REM thì mô hình FEM được lựa chọn là tối ưu và sau khi sử lý bằng FGLS, GMM đã cho kết quả có 11 biến tác động đến TNNL (bảng 4.19).
Bảng 4.18 : Kết quả hồi quy bằng phương pháp LASSO Lasso Post-est OLS Lasso Post-est OLS
_cons 0,0148606 0,0196651 DEP 0,0005273 0,0005493 NIM -0,5190056 -0,5389961 EQUITY 0,0053993 0,0061342 TEC 0,9222532 0,9475352 COST 0,0038443 0,0062018 ROA -0,0004904 -0,0006650 INF -0,0013827 -0,0013995 IR 0,1193421 0,1280443 PVE 0,9151732 0,9454668 COM 0,0054708 0,0062654 HHI 0,0002480 0,0006201 (Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 15.0)
Từ kết quả tổng hợp tại bảng 4.19 thì việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL của các NHTMCPVN sử dụng phương pháp LASSO cũng cho kết quả tương tự với phương pháp GMM với 11 biến có tác động đến TNNL gồm DEP, NIM, EQUITY, TEC, COST, ROA, INF, IR, PVE, COM và HHI có ý nghĩa thống kê và có tác động đến TNNL.
Bảng 4.19: Bảng tổng hợp các yếu tố tác động đến TNNL
OLS FEM REM FGLS GMM LASSO
SIZE x DEP x x x x NIM x x x x x x EQUITY x x x LOAN x x TEC x x x x x x COST x x x x x x ROA x x INF x x x x x x GDP x x IR x x x x x x VAE x PVE x x x x x GEE RQE x RLE CCE x
COM x x
HHI x x
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả các mô hình hồi quy bằng Stata 15.0) Tuy nhiên, việc hồi quy theo phương pháp LASSO với điểm mạnh là kiểm soát độ phức tạp khi có nhiều biến trong mô hình và ko bị các tác động bởi đa cộng tuyến và phương sai thay đổi đã mang lại kết quả tương đồng với phương pháp GMM trong việc kiểm định lại các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL của các NHTMCPVN.