LIR và biến CR3 tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt là 0.0859%, 0.00244%, 0.01353%, 0.04177%, 0.00799%, 0.1482%. Tuy nhiên, biến DEP và biến GDP có quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1%, khi biến DEP và GDP tăng 1% thì ROA giảm lần lượt 0.01836%, 0.08424%. Biến NLTA không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình OLS.
Mô hình (2): Biến phụ thuộc ROE
Biến độc lập OLS FEM REM
CAP -0.0144772 -0.2060718* -0.1653995
SIZE 0.0267073*** 0.0145516** 0.0187641***
Với phương pháp FEM, mô hình cho thấy biến CAP, biến SIZE, biến LIQ,
biến INF, biến LIR và biến CR3 có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%; khi biến CAP, biến SIZE, biến LIQ, biến INF, biến LIR và CR3 tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt là 0.07943%, 0.00209%, 0.01806%, 0.03672%, 0.00819%, 0.14221%. Ngược lại, biến DEP và biến GDP có quan hệ ngược chiều với
ROA ở mức ý nghĩa 1%, khi biến DEP và GDP tăng 1% thì ROA giảm lần lượt 0.02045%, 0.07934%. Biến NLTA có tác động cùng chiều đến ROA với mức ý nghĩa
10%, tức NLTA tăng 10% thì ROA tăng 0.007812%. Tất cả các biến độc lập đều tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình FEM.
Dựa vào kết quả hồi quy theo phương pháp REM, mô hình cho thấy biến
CAP,
biến SIZE, biến LIQ, biến INF, biến LIR và biến CR3 có quan hệ cùng chiều với biến
phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%; khi biến CAP, biến SIZE, biến LIQ, biến INF, biến LIR và biến CR3 tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt là 0.08076%, 0.00223%, 0.017358%, 0.038199%, 0.008075%, 0.14379%. Tuy nhiên, biến DEP và biến GDP lại có quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1%, khi DEP và GDP tăng 1% thì ROA lần giảm lần lượt 0.02012%, 0.0796%. Biến NLTA có quan hệ cùng chiều đến ROA với mức ý nghĩa 10%, tức NLTA tăng 10% thì ROA tăng 0.00718%. Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROA.
4.3.1.2. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
Bảng 4.3.1. 2: Kết quả kiểm định F-Test cho mô hình (1) F-TEST
F test that all u_i=0: F(28, 299) = 6.12 Prob > F = 0.0000
Nguồn: trích kết quả hồi quy trên stata
Đối với mô hình (1), biến phụ thuộc là ROA: Tác giả sử dụng kiểm định F- TEST để lựa chọn giữ mô hình OLS và mô hình FEM. Kết quả cho thấy là F(28,299)
= 6.12 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.
• KIỂM ĐỊNH FEM VÀ REM
Để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman.
Bảng 4.3.1.3: Kết quả kiểm định Hausman cho mô hình (1)
Hausman Test
Ho: difference in coefficients not systematic Chi2(9) = 0.6
Prob>chi2 = 0.9999
Nguồn: trích kết quả hồi quy trên stata
Kết quả trong Bảng 4.3.1.3 cho thấy chi2 = 0.6 và Prob > chi2 = 0.9999. Với
mức ý nghĩa α =5% với giả thuyết Ho: không có sự khác biệt giữa 2 mô hình. Kết
quả kiểm định Hausman cho kết quả Prob> α nên ta chấp nhận giả thiết H0, điều
này
cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM.
• Vì vậy, mô hình REM sẽ được sử dụng trong nghiên cứu ở mô hình (1).
ð Sau khi kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy ROA, ta có kết quả như sau:
ROAlt= -0.0911 + 0.0807 CAPlt+ 0.0022 SIZEiit + 0.0072 NLTAiit- 0.0201DEPiit+ 0.0173 LIQiit + 0.0382 INFiit - 0.0796 GDPiit+ 0.008
LIRt t+ 0.1437 CR3iit + εi't
4.3.2. Kiểm định hồi quy mô hình (2): ROE4.3.2.1. Kết quả hồi quy 4.3.2.1. Kết quả hồi quy