Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Để xem xét mô hình Pooled OLS hay FEM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định F-test.
___________________________Chi 2(6) = 10.47_______________________________ ___________________________Prob > Chi2 = 0.1061___________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Kết quả trong bảng 4.9 cho thấy Chi 2(6) = 10.47 và Prob > Chi2 = 0.1061. Với mức ý nghĩa 5% với giả thuyết Ho: Không có sự khác biệt mang tính hệ thống. Kết quả kiểm định Hausman cho kết quả Prob > α nên ta chấp nhận giả thiết HO, điều này cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM. Vì vậy, mô hình được chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.4.1.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.10 thể hiện bảng kết quả kiểm định đa cộng tuyến của 3 mô hình NIM, ROA và ROE theo phương pháp hệ số phóng đại phương sai VIF. Kết quả như sau:
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến _______Biến_______ _______VIF_______ Hệ số 1/VIF
FGAP ________1.32_______ 0.757621 CAR _______2.30_______ 0.435292 CASH ________1.11_______ 0.903324 SIZE _______2.13_______ 0.470586 DEP ________1.53_______ 0.654626 _______INF_______________1.30_______ 0.772115 Mean VIF _______1.61_________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Bảng kết quả 4.8 cho thấy: đối với mô hình (1), biến phụ thuộc là NIM thì tác giả sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữ mô hình Pooled OLS và mô hình FEM. Kết quả cho thấy là F(30, 291) = 12.5 với Prob > F = 0.0000, với mức ý nghĩa 5% thì ta thấy F = 0.0000 < 5% cho thấy mô hình Pooled OLS không phù hợp, vì thế ta chọn mô hình hồi quy FEM.
Lựa chọn giữa FEM và REM
Để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman:
4.4.1.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có tồn tại hay không, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, giả thuyết H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định Modified Wald cho mô hình (1)
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression ___________________________model_
___________________________H 0 : sigma(i)^2 = sigma^2 for all i_________________ ___________________________Chi2 (31) = 598.68_____________________________ ___________________________Prob > Chi2 = 0.0000___________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.11, ta thấy chi2(31) = 598.68 và Prob > Chi2 = 0.0000. Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cho kết quả Prob < α nên ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.4.1.4. Kiểm định tự tương quan
Để xem xét hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge. Với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan, giả thuyết H1: có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định Wooldridge cho mô hình (1)
______________________Wooldridge test for autocorrelation in panel data_______
______________________H0: no first-order autocorrelation______________________ ______________________F(1, 30) = 55.341___________________________________ ______________________Prob > F = 0.0000__________________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.12, ta thấy F(1, 30) = 55.341 và Prob > F = 0.0000. Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob < α nên bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1. Vậy kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Kết quả cho thấy: Ma trận tương quan giữa các biến cho thấy hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 4. Một mức cộng tuyến theo nhiều nghiên cứu khoa học là được phép, vì sẽ không ảnh hưởng đến kết quả
CASH 0.0378* 0.0492* 0.0415* SIZE 0.00289*** 0.00277*** 0.00276*** _______DEP 0.000994 -0.00192 -0.000387 _______INF_______ 0.0147* 0.00988 0.0119 _______C______ -0.0952*** -0.0862*** -0.0885*** _______N______________328_______ ________328________ ________328________ _______R-sq_______ 0.293 0.292
4.4.2. Kết quả hồi quy theo mô hình (2)4.4.2.1. Kết quả hồi quy 4.4.2.1. Kết quả hồi quy
Bảng kết quả 4.14 cho thấy: đối với mô hình (2), biến phụ thuộc là ROA: Tác giả sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữ mô hình Pooled OLS và mô hình FEM. Kết quả cho thấy là F(30, 291) = 2.87 với Prob > F = 0.0000, với mức ý nghĩa 5% thì ta thấy F = 0.0000 < 5% cho thấy mô hình Pooled OLS không phù hợp, vì thế ta chọn mô hình hồi quy FEM.
Lựa chọn giữa FEM và REM
Để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman:
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định Hausman cho mô hình (2) Hausman test
___________________________Ho: difference in coefficients not systematic_______
___________________________Chi 2(6) = 9.75________________________________ ___________________________Prob > Chi2 = 0.1356___________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
(Kết quả chạy tử phần mềm Stata)
*, ** và *** có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Dựa vào bảng 4.13, với phương pháp Pooled OLS ta thấy biến FGAP và CAR có mối quan hệ tác động cùng chiều với biến ROA tại mức ý nghĩa 1%, tức là khi biến FGAP và CAR lần lượt tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt 1.18% và 9.24%. Tương tự, biến CASH có mối quan hệ cùng chiều với ROA tại mức ý nghĩa 10%, khi biến CASH tăng 10% thì biến ROA tăng 3.78%. Và cùng với 1 mức ý nghĩa 1%, biến SIZE và INF tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động (ROA), khi biến SIZE và INF lần lượt tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt 0.289% và 1.47%. Biến DEP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Với FEM, biến FGAP, CAR, SIZE đều có tác động cùng chiều với biến ROA tại mức ý nghĩa 1%, tức là khi biến FGAP, CAR, SIZE lần lượt tăng 1% thì biến ROA cũng tăng lần lượt 1.88%, 7.24% và 0.277%. Biến chỉ số tiền mặt (CASH) có mối quan hệ cùng chiều với hiệu quả hoạt động (ROA) ở mức ý nghĩa 10%, khi biến CASH tăng 10% thì biến ROA tăng 4.92%. Các biến còn lại DEP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Với REM, kết quả cho thấy biến đọc lập CASH có ý nghĩa thống kê với biến ROA với mức ý nghĩa 10%, khi biến CASH tăng 10% thì biến ROA tăng 4.15%. Các biến FGAP, CAR và SIZE đều có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động (ROA) tại cùng mức ý nghĩa 1%, tức là khi biến FGAP, CAR và SIZE tăng lần lượt 1% thì biến ROA tăng lần lượt 1.52%, 8.27% và 0.276%. Các biến còn lại là DEP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình ROA.
4.4.2.2. Kiếm định lựa chọn mô hình phù hợpLựa chọn giữa Pooled OLS và FEM Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Để xem xét mô hình Pooled OLS hay FEM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định F-test. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định F-test cho mô hình (2)
kiểm định Hausman cho kết quả Prob > α nên ta chấp nhận giả thiết Hi'). điều này cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM. Vì vậy, mô hình được chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.4.2.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có tồn tại hay không, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, giả thuyết Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định Modified Wald cho mô hình (2)
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression __________________________model_
__________________________H o : sigma(i)^2 = sigma^2 for all i_________________ __________________________Chi2 (31) = 2546.55___________________________ __________________________Prob > Chi2 = 0.0000__________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.16, ta thấy Chi2(31) = 2546.55 và Prob > Chi2 = 0.0000. Với mức ý nghĩa 5%. kiểm định cho kết quả Prob < α nên ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.4.2.2. Kiểm định tự tương quan
Để xem xét hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge. Với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan. giả thuyết H1: có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định Wooldridge cho mô hình (2)
______________________Wooldridge test for autocorrelation in panel data______
______________________H0: no first-order autocorrelation_____________________ ______________________F(1, 30) = 31.395__________________________________
CASH 0.403* 0.669** 0.497* SIZE 0.0355*** 0.0260*** 0.0323*** _______DEP -0.00986 -0.0386 -0.0246 _______INF_______ 0.106 0.0193 0.0704 _______C______ -1.073*** -0.716** -0.948*** _______N______________328_______ ________328________ ________328________ _______R-sq_______ 0.215 0.135
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.17, ta thấy F(1, 30) = 31.395 và Prob > F = 0.0000. Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob < α nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận giả thuyết H1. Vậy kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
4.4.3. Ket quả hồi quy theo mô hình (3) 4.4.3.1. Kết quả hồi quy
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
*, ** và *** có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Dựa vào bảng 4.18, kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled OLS cho thấy các biến FGAP và SIZE đều có ý nghĩa thống kê với biến ROE tại mức ý nghĩa 1%, tức là khi biến FGAP và SIZE lần lượt tăng 1% thì biến ROE cũng tăng lần lượt 14% và 3.55%. Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAR) có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 5%, khi biến CAR tăng 5% thì biến ROE tăng 28%. Biến CASH cũng có mỗi tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc ROE tại mức ý nghĩa 10%, khi biến CASH tăng 10% thì biến ROE tăng 40.3%. Các biến còn lại DEP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Với FEM, mô hình cho thấy biến độc lập CASH có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động (ROE) tại mức ý nghĩa 5%, khi biến CASH tăng 5% thì biến ROE tăng 66.9%. Biến FGAP và SIZE có mối quan hệ cùng chiều với ROE ở mức ý nghĩa 1% tức là khi biến FGAP và SIZE lần lượt tăng 1% thì biến ROE tăng lần lượt 20% và 2.6%. Các biến còn lại như tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAR) và tỷ lệ tiền gửi (DEP) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Với REM, ta thấy biến FGAP và SIZE có mối quan hệ cùng chiều với biến ROE trong mô hình tại mức ý nghĩa 1%, cụ thể là khi biến FGAP và SIZE tăng lần lượt 1% thì biến hiệu quả hoạt động (ROE) tăng 16.7% và 3.23%. Biến chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) cũng có ý nghĩa thống kê trong mô hình với mức ý nghĩa 10%, khi biến CASH tăng 10% thì biến ROE tăng 49.7%. Biến CAR, DEP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
4.4.3.2. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Để xem xét mô hình Pooled OLS hay FEM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định F-test. Kết quả kiểm định như sau:
___________________________Ho: difference in coefficients not systematic______
___________________________Chi 2(6) = 7.72_______________________________ ___________________________Prob > Chi2 = 0.2596__________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Kết quả trong bảng 4.20 cho thấy Chi 2(6) = 7.72 và Prob > Chi2 = 0.2596. Với mức ý nghĩa 5% với giả thuyết Ho: Không có sự khác biệt mang tính hệ thống. Kết quả kiểm định Hausman cho kết quả Prob > α nên ta chấp nhận giả thiết Ho. điều này cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM. Vì vậy, mô hình được chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.4.3.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có tồn tại hay không, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald với giả thuyết Ho: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, giả thuyết Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.21: Kết quả kiểm định Modified Wald cho mô hình (3)
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression __________________________model_
__________________________H o : sigma(i)^2 = sigma^2 for all i_________________ __________________________Chi2 (31) = 3395.99___________________________ __________________________Prob > Chi2 = 0.0000__________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.21, ta thấy Chi2(31) = 3395.99 và Prob > Chi2 = 0.0000. Với mức ý
nghĩa 5%. kiểm định cho kết quả Prob < α nên ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết Hi. Vì vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Bảng kết quả 4.19 cho thấy: đối với mô hình (3), biến phụ thuộc là ROE: Tác giả sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữ mô hình Pooled OLS và mô hình FEM. Kết quả cho thấy là F(30, 291) = 2.63 với Prob > F = 0.0000, với mức ý nghĩa 5% thì ta thấy F = 0.0000 < 5% cho thấy mô hình Pooled OLS không phù hợp, vì thế ta chọn mô hình hồi quy FEM.
Lựa chọn giữa FEM và REM
FGAP 0.0261*** 0.000 0.0118*** 0.000 0.140*** 0.000
CAR 0.161*** 0.000 0.0921*** 0.000 0.280** 0.037
4.4.3.3. Kiểm định tự tương quan
Để xem xét hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác giả sử dụng phương pháp
Wooldridge. Với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan, giả thuyết Hi: có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.22: Kết quả kiểm định Wooldridge cho mô hình (3)
______________________Wooldridge test for autocorrelation in panel data_______
______________________H0: no first-order autocorrelation___________ ______________________F(1, 30) = 8.757_________________________ ______________________Prob > F = 0.0060________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.22, ta thấy F(1, 30) = 8.757 và Prob > F = 0.0060. Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob < α nên bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết Hi. Vậy kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Từ những phân tích và kiểm định trên cho thấy mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên là không phù hợp, vì mô hình bị vi phạm các giả định hồi quy như tự tương quan và phương sai thay đổi, khi đó kiểm định t và kiểm định F không còn chính xác nữa. Để khắc phục những vi phạm này tác giả dùng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
(GLS).
4.4.4. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
Bảng 4.23 trình bày kết quả hồi quy mô hình (1), (2) và (3) theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) sau khi đã xử lý vi phạm của mô hình. Chi tiết kết quả mô hình như sau:
Bảng 4.23: Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
INF 0.0246* 0.057 0.0147* 0.066 0.106 0.270
C -0.147*** 0.000 -0.0952*** 0.000 -1.073*** 0.000
Đối với mô hình (1), biến độc lập FGAP, CAR, SIZE có mối quan hệ cùng chiều và tác động mạnh nhất với NIM tại mức ý nghĩa 1% với hệ số hồi quy lần lượt là 0.0261; 0.161; 0.00455. Tương tự, biến DEP cũng có mối quan hệ cùng chiều với NIM nhưng tại mức ý nghĩa 5% với hệ số hồi quy là 0.0155. Tiếp đến là biến INF có ý nghĩa thống kê dương tại mức ý nghĩa 10% với hệ số hồi quy là 0.0246. Biến CASH trong mô hình NIM không có ý nghĩa thống kê. Sau khi dùng phương pháp GLS để khắc phục những vi phạm, mô hình hồi quy được viết lại như sau:
NIMi,t = -0.147 + 0.0261*FGAPi,t + 0.161*CARi,t + 0.00455*SIZEi,t + 0.0155*DEPi,t + 0.0246*INFt + Ui,t (4.1)
Đối với mô hình (2), biến FGAP, CAR và SIZE tác động mạnh nhất và có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA tại mức ý nghĩa 1% có hệ số hồi quy lần lượt là 0.0118; 0.0921; 0.00289. Kế tiếp là biến CASH và INF cũng có mối quan hệ cùng chiều với ROA nhưng tại mức ý nghĩa 10% với hệ số hồi quy lần lượt là 0.0378; 0.0147. Biến tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEP) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình ROA. Sau khi dùng phương pháp GLS để khắc phục những khuyết tật, ta có mô hình hồi quy ROA mới như sau:
ROAi,t = -0.0952 + 0.0118*FGAPi,t + 0.0921*CARi,t + 0.0378*CASHi,t + 0.00289*SIZEi,t + 0.0147*INFt + Ui,t (4.2)
Đối với mô hình (3), biến độc lập FGAP và SIZE tác động mạnh nhất với ROE ở mức ý nghĩa 1% với hệ số hồi quy lần lượt là 0.140; 0.0355. Biến CAR có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE tại mức ý nghĩa 5% với hệ số hồi quy là 0.280. Biến chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) cũng có quan hệ cùng chiều với ROE nhưng tại mức ý