Để xác định mức độ tác động của các nhân tố bên trong ngân hàng và bên ngoài ngân hàng đến lợi nhuận của ngân hàng, tác giả sử dụng cả 3 mô hình hồi quy đa biến: Mô hình Pooled, mô hình cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Từ kết quả ƣớc lƣợng, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp. Ngoài ra, bài viết còn thực hiện để phát hiện ra các khuyết tật để khác phục (nếu có).
4.3.1 Kết quả hồi quy
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM, REM của ROA
MÔ
HÌNH POOLED OLS FEM REM
Biến Coef. Std.Err P>|t| Corf. Std.Err P>|t| Coef. Std.Err P>|t|
C 0.1567 0.0577 0.007 0.3310 0.0678 0.000 0.1424 0.0534 0.008 SIZE 0.0065 0.0010 0.000 0.0209 0.0029 0.000 0.0089 0.0014 0.000 CAPTAL 0.0972 0.0112 0.000 0.1167 0.0107 0.000 0.1031 0.0106 0.000 LIQUITY 0.0039 0.0043 0.364 0.0055 0.0046 0.233 0.0066 0.0045 0.142 LOAN 0.0086 0.0032 0.007 0.0158 0.0040 0.000 0.0135 0.0037 0.000 CREDIT -0.1076 0.0557 0.054 -0.1789 0.0576 0.002 -0.1966 0.0560 0.000 TETA -0.1203 0.0606 0.048 -0.2557 0.0632 0.000 -0.2505 0.0617 0.000 GDP 0.2420 0.0668 0.000 0.2326 0.0604 0.000 0.2561 0.0618 0.000 ER -0.0232 0.0059 0.000 -0.0527 0.0086 0.000 -0.0239 0.0058 0.000 IRT 0.0001 0.0001 0.274 0.0004 0.0001 0.001 0.0002 0.0001 0.036 Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.4 thể hiện kết quả hồi quy 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Đối với mô hình Pooled OLS, các biến SIZE, CAPITAL, LOAN, GDP và ER tác động đến lợi nhuận của ngân hàng với mức ý nghĩa 1% và biến TETA có ý nghĩa 5% và biến CREDIT có ý nghĩa 10%. Trong mô hình FEM, các biến SIZE, CAPITAL, LOAN, CREDIT, TETA, GDP, ER và IRT tác động đến lợi nhuận ngân hàng với mức ý nghĩa 1%. Đối với mô hình REM, tác động đến tỷ suất sinh lời của ngân hàng với mức ý nghĩa 1% bao gồm các biến SIZE, CAPITAL, LOAN, CREDIT, TETA, GDP, ER và với mức ý nghĩa 5% là biến IRT. Tuy nhiên, để xác định mức tác động của các biến độc lập nhƣ thế nào, khoá luận sẽ giới thiệu kiểm định phù hợp để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
4.3.2 Lựa chọn mô hình
Tiến hành thao tác trên Stata, kiểm định F cho ra kết quả nhƣ sau: F test that all u_i = 0: F(29, 285) = 7.19
Prob > F = 0.0000
Với Prob = 0.0000<0.05 cho thấy ta bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Fixed effect = 0). Do vậy, mô hình REM hoặc FEM sẽ phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
Tiến hành thao tác trên Stata, kiểm định Hausman cho ra kết quả nhƣ sau: chi2(9) = (b-B)'[V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 89.74 Prob>chi2 = 0.0000
Với Prob = 0.0000< 0.05 cho thấy ta bác bỏ giả thuyết H0 không có sự tƣơng quan giữa các sai số đặc trƣng của các đơn vị bảng và biến giải thích. Do vậy, ƣớc lƣợng FEM là phù hợp hơn so với REM.
Với mức ý nghĩa 5% ROA chịu ảnh hƣởng bởi các biến SIZE, CAPITAL, LOAN, CREDIT, TETA, GDP, ER, IRT. Cụ thể, phƣơng trình hồi quy các nhân tố tác động đến lợi nhuận của ngân hàng đƣợc đo bằng chỉ số ROA nhƣ sau:
ROA = 0.3310 + 0.0209*SIZE + 0.1167*CAPITAL + 0.0158*LOAN - 0.1789*CREDIT – 0.2557*TETA + 0.2326*GDP – 0.0527*ER + 0.0004*IRT
Để mô hình có độ tin cậy cao hơn, ta tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình REM. Thông qua kiểm định của Breusch and Pagan – Kiểm định nhân tử Lagragian nhằm phát hiện ra phƣơng sai sai số thay đổi. Với sự hỗ trợ từ phần mềm Stata, ta đƣợc kết quả sau:
Breusch and Pagan Lagragian multiplier test for random effects Test: Var(u) = 0
chibar2(01) =
91.78 Prob > chibar2 = 0.0000
Kết quả kiểm định cho thấy p value = 0.0000<0.05. Vì vậy chấp nhận giả thiết H0 là có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi.
Tiếp tục kiểm định Wooldridge. Đặt giả thuyết H0 là có tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan, ta đƣợc kết quả nhƣ sau:
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 29)= 8.408
Prob>F= 0.0071
Kết quả kiểm định cho thấy p value = 0.0071 < 0.05. Vì vậy chấp nhận giả thiết H0, mô hình có tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Do đó, kết quả mô hình REM đang nghiên cứu ở trên tồn tại khuyết tật là hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và hiện tƣợng tự tƣơng quan nên khoá luận tiếp tục thực hiện biện pháp khắc phục các khuyết tật trên. Kết quả mô hình sau khi khắc phục khuyết tật nhƣ sau:
Bảng 4.5 Kết quả hồi quy bằng phƣơng pháp GLS của ROA
MÔ HÌNH GLS (AR1)
Biến Coef. Std.Err P>|t|
C 0.1567 0.0568 0.006 SIZE 0.0065 0.0010 0.000 CAPITAL 0.0972 0.0111 0.000 LIQUITY 0.0039 0.0042 0.356 LOAN 0.0086 0.0031 0.006 CREDIT -0.1076 0.0549 0.050 TETA -0.1203 0.0596 0.044 GDP 0.2420 0.0658 0.000 ER -0.0232 0.0058 0.000 IRT 0.0001 0.0001 0.265 R-Square 33.3% Nguồn: Tác giả tổng hợp
Nhƣ vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình hồi quy ROA có dạng:
ROA = 0.1567 + 0.0065*SIZE + 0.0972*CAPITAL + 0.0086*LOAN – 0.1076* CREDIT – 0.1203*TETA + 0.242* GDP – 0.0232*ER
R2 có giá trị là 33.3%, do đó ta có thể kết luận rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích đƣợc 33.3% sự biến thiên xung quanh giá trị trung bình của khả năng sinh lời ROA.