npl Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]
loan_gr -0.010 0.004 -2.420 0.016 -0.018 -0.002 roe -0.031 0.014 -2.240 0.026 -0.057 -0.004 size 0.000 0.000 1.490 0.137 0.000 0.001 llp 0.014 0.025 0.550 0.583 -0.035 0.062 gdp -0.064 0.136 -0.470 0.640 -0.332 0.205 inf 0.023 0.021 1.070 0.286 -0.019 0.065 _cons 0.020 0.012 1.710 0.088 -0.003 0.044
Nguồn: Kết quả từ Stata
Kết quả hồi quy tuyến tính bội (Bảng 4.6) cho thấy mô hình có hai biến mang ý nghĩa thống kê ở mức 5%, đó là tăng trưởng tín dụng và lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu. Hệ số xác định (coefficient of determination) R2 bằng 10.81% (Phụ lục 4), là số thống kê tổng hợp khả năng giải thích của một phương trình. Nó biểu thị tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc do tổng mức biến thiên của các biến giải thích gây ra. Để kiểm định sự khiếm khuyết của mô hình OLS, tác giả lần lượt thực hiện các kiểm định về phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Ngoài ra, dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng động, có sự xuất hiện của biến trễ và biến nội sinh, nên phương pháp ước lượng OLS sẽ không vững và bị chệch. Vấn đề nội sinh trong mô hình được coi là một trong những vi phạm nghiêm trọng các giả định của mô hình hồi quy và nó gây ra các thiên chệch trong kết quả. Để giải quyết vấn đề nội sinh đối với dữ liệu
bảng động, phương pháp GMM được đề xuất bởi Hansen (1982). Việc sử dụng ước lượng GMM sẽ cho phép khắc phục cả vi phạm tự tương quan, phương sai thay đổi và biến nội sinh nên kết quả ước lượng lúc này sẽ không chệch, vững và hiệu quả nhất - đặc biệt khi chuỗi thời gian nghiên cứu (T) nhỏ hơn nhiều lần so với số quan sát cho mỗi đơn vị thời gian (N).