Biến Pooled OLS FEM REM
dINF -0,0101*** -0,0100*** -0,0101*** (0,000) (0,000) (0,000) lnEX 0,0826** 0,0923** 0,0826** (0,025) (0,022) (0,024) M2 0,000441 -0,000285 0,000441 (0,753) (0,889) (0,753) dINT 0,00442 0,00453 0,00442 (0,366) (0,356) (0,366) VNI 0,893*** 0,894*** 0,893*** (0,000) (0,000) (0,000) Constant -0,830** -0,924** -0,830** (0,022) (0,019) (-0,021) Số quan sát 873 873 873 R-squared 0,3954 0,3932 0,3931
Các dấu ***, **, * tương đương với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Giá trị trong ngoặc đơn () là giá trị p-value tương ứng
Nguồn: Trích xuất và tổng hợp từ phần mềm Stata
Theo kết quả hồi quy tại bảng 4.8, hệ số R-squared của 3 mô hình gần tƣơng đƣơng nhau. Mô hình Pooled OLS có hệ số R-squared cao nhất là 39,54% cho thấy các biến trong mô hình giải thích đƣợc 39,54% sự thay đổi của TSSL cổ phiếu ngân hàng. Còn lại 60,46% những thay đổi trong TSSL cổ phiếu ngân hàng chƣa đƣợc giải thích là do sai số và các yếu tố khác chƣa đƣợc đƣa vào mô hình. Hệ số hồi quy
và giá trị p của các biến cho kết quả gần giống nhau ở cả 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM. Bƣớc đầu cho thấy, lạm phát và TSSL TTCK là 2 biến có tác động mạnh nhất đến TSSL cổ phiếu ngân hàng tại mức ý nghĩa 1%, trong đó lạm phát có tác động ngƣợc chiều và TSSL TTCK có tác động cùng chiều đến TSSL cổ phiếu ngân hàng. Tỷ giá hối đoái có tác động cùng chiều tại mức ý nghĩa 5%. Cung tiền M2 và lãi suất không có ý nghĩa thống kê nên không có tác động gì đến TSSL cổ phiếu ngân hàng.
Thông thƣờng với các dữ liệu bảng, sau khi hồi quy bằng mô hình bình phƣơng nhỏ nhất thông thƣờng OLS (Ordinary Least Square), hầu hết các nghiên cứu thƣờng sử dụng mô hình FEM và REM, sau đó dùng kết quả của kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp. Tuy nhiên, nếu nhƣ không tiến hành kiểm định chặt chẽ sau khi hồi quy sẽ không phát hiện ra đƣợc những khiếm khuyết của mô hình nhƣ hiện tƣợng đa cộng tuyến, phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan mà FEM và REM thông thƣờng không khắc phục đƣợc, dẫn đến mô hình không còn tin cậy để giải thích.
4.3.5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để tăng tính hiệu quả cho các mô hình, nghiên cứu thực hiện kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến, tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi trong dữ liệu bảng.
4.3.5.1. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Nghiên cứu tiến hành kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến của các biến bằng hệ số nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF.