Như vậy, sau khi tiến hành các kiểm định, kết quả cho thấy dữ liệu nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên vẫn tồn tại hiện tượng tự tương quan chuỗi và phương sai sai số nhỏ nhất đối với biến phụ thuộc ROA, và hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với biến phụ thuộc ROE. Vì vậy, để khắc phục được các khuyết tật của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS, những nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp này là: của Phan Thanh Hiệp (2016), của Phạm Hoàng Ân và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2013), của Lamia Jamel & Sihem Mansour (2018).
Bảng 4.15. Kết quả hồi quy FGLS cho biến phụ thuộc ROA
. Xtgls ROA SIZE LDR LAR SPREAD GDP CPI, panels(hetero) corr(arl)
Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares
Panels: Iieteroskedastic
Prob > chi2 = 0.0000 RO
E Coef . Std. Err. Z p> z∣ ∣ Conf.[95% Interval] SIZE .0310166 .0023987 12.93 0.000 .0263153 .035718 LD R .0747221 .0256755 2.91 0.004 .024399 . 1250451 LA R -.0477901 .0401167 -1.19 0.234 -.1264173 0308372. SPREAD 2.391464 .2599744 9.20 0.000 1.881923 2.901004 GD P -1.096495 .5096512 -2.15 0.031 -2.095393 -.0975973 CPI .3594167 .0791432 4.54 0.000 .2042988 . 5145346 _cons -.5299222 .0512104 -10.35 0.000 - .6302926 -.4295517
Kết quả hồi quy cho thấy ROA chịu sự tác động của các biến LDR, SPREAD, GDP ở mức ý nghĩa 1% với mức tác động lần lượt là 0.0094, 0.2334, -0.1270 và biến CPI ở mức ý nghĩa 10% với mức độ tác động là 0.0107
Bảng 4.16. - Kết quả hồi quy FGLS cho biến phụ thuộc ROE
. Xtgls ROE SIZE LDR LAR SPREAD GDP CPI, panels(hetero)
Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares
Panels: heteroskedastic
0.3594 và biến GDP ở mức ý nghĩa 5% với mức độ tác động là -1.0965.