5. Mức độ phù hợp về mặt hình thức của khóa luận:
4.3. Phân tích mô hình hồi quy và lựa chọn mô hình
Từ kết quả kiểm định tự tương quan, tác giả sẽ hồi quy dữ liệu theo mô hình Pooled OLS, FEM và REM và lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp. Kết quả phân tích hồi quy được minh họa ở bảng như sau:
Hằng số 0.3580227*** 0.003 0.7685677*** 0.000 0.599268*** 0.000 "R2 0.5256 0.5043 0.5176 F-Stat 50.01 52.29 Prob (F-" 0.000 0.000 0.000 56
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả STATA 14.0
Qua bảng 4.3 cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có mức ý nghĩa thống kê, trong đó biến ROE, LOAN, INF và hằng số có ý nghĩa thống kê 1% ở cả ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Bên cạnh đó, biến DEPOSIT có ý nghĩa thống kê 5% ở mô hình FEM, REM và 1% ở mô hình Pooled OLS. Biến SIZE có ý nghĩa thống kê 10% ở mô hình Pooled OLS, 5% ở mô hình REM và 1% ở mô hình FEM. Ngoài ra, hai biến gồm CAP và GDP đều không có ý nghĩa thống kê ở cả ba mô hình nghiên cứu .Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM và REM được tóm tắt như sau:
Mô hình Pooled OLS:
LIQ = 0.3580227 + 0.2817942 ROE - 0.4068372 LOAN + 0.2260082 DEPOSIT - 0.0077107 SIZE + 0.3730874 INF
Mô hình FEM:
LIQ = 0.7685677 + 0.3634558 ROE - 0.424827 LOAN + 0.1140009 DEPOSIT - 0.0244415 SIZE + 0.2629642 INF
Mô hình REM:
LIQ = 0.599268 + 0.350232 ROE - 0.4152242 LOAN + 0.1403188 DEPOSIT - 0.0161011 SIZE + 0.3100329 INF
• Lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM
Để xác định mô hình Pooled OLS hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định nhân tử Largrange (hay còn gọi Breusch-Pagan Lagrange). Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình như sau:
Biến Hệ số hồi quy P - value
ROE 0.3430398*** 0.000
LOAN -0.4246714*** 0.000
Hi: σi2 = 0, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Ket quả kiểm định Breusch-pagan Larange ở bảng mục 3.2 (phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0.000 < 0.01, do đó bác bỏ giả thuyết Ho. Qua đó, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp với nghiên cứu.
• Lựa chọn mô hình FEM và REM
Để xác định mô hình FEM hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định Hausman. Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình như sau:
Ho: σi2 ≠ 0, không có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình REM là phù hợp
Hi: σ2 = 0, có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình FEM là phù hợp
Kết quả kiểm định Hausman ở bảng mục 3.1 (phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chi2 = 0.1755 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết Ho. Qua đó, mô hình REM là mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu này.
• Kiểm định tính thừa biến trong mô hình nghiên cứu
Từ kết quả ước lượng mô hình Pooled OLS, FEM và REM cho biến phụ thuộc LIQ, tác giả nhận thấy rằng biến CAP và GDP đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Do đó, tác giả quyết định sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra sự cần thiết giữa các biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giả thuyết kiểm định Wald như sau:
Ho: β6 = 0, biến CAP và GDP là không cần thiết Hi: β6 ≠ 0, biến CAP và GDP là cần thiết
Kết quả kiểm định Wald cho biến CAP và GDP ở bảng phụ lục 4 cho thấy hệ số Prob>F = 0.1080 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết Ho. Qua đó, biến CAP và GDP là không cần thiết cho mô hình nghiên cứu.
• Hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết
Sau khi loại bỏ biến CAP và GDP không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tác giả quyết định hồi quy lại mô hình REM với biến phụ thuộc là LIQ. Kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết của LIQ
SIZE -0.019333*** 0.000
INF 0.3215156*** 0.000
Hằng số 0.6050978*** 0.000
-R2 0.5120
Biến
Hệ số hồi quy P - value
ROE 0.2222537*** 0.000
LOAN -0.4000808*** 0.000
DEPOSIT 0.1573703*** 0.002
Ghi chú: * là độ tin cậy 90%, ** là độ tin cậy 95%, *** là độ tin cậy 99%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả STATA 14.0
Sau khi loại bỏ biến CAP và GDP ra khỏi mô hình nghiên cứu và hồi quy lại mô hình REM, tất cả các biến trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê 1%. Do đó mô hình REM được trình bày như sau:
LIQ = 0.6050978 + 0.3430398 ROE - 0.4246714 LOAN + 0.1424509 DEPOSIT - 0.019333 SIZE + 0.3215156 INF