CHƢƠNG II : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Kiểm định mô hình
3.3.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Với mức ý nghĩa 5 %, hệ số prob của các biến độc lập lớn hơn 0.05 thì các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê. Nguyên nhân có thể do tự tƣơng quan giữa các biến với nhau.
Nhƣ vậy, từ kết quả hồi quy ta thấy: mô hình có 5 biến độc lập có ý nghĩa thống kê, cụ thể là EFD, LDR, LPTL ở mức ý nghĩa 1%; GDP, M2 lần lƣợt ở mức ý nghĩa 5%. P-value của các biến còn lại nhƣ biến C, SIZE, LTA, CTA, ROA, ROE, INF, LTR cao hơn 0.05 nên các biến độc lập này không có ý nghĩa thống kê, do vậy tác giả nghi ngờ mô hình bị thừa biến. Ta tiến hành kiểm tra bằng Wald test hoặc Redudant Variable Test. Bài nghiên cứu sẽ sử dụng Wald test để kiểm định sự phù hợp của hồi quy.
Biến INF có hệ số prob bằng 0.9569. Hệ số này rất lớn nên có khả năng hệ số
C(11) của biến INF bằng 0. Áp dụng kiểm định Wald test: H0: C(11) = 0
H1: C(11) ≠ 0 Wald Test:
Equation: Unititled
Test Statistic Value Df Probability
t-statistic 0.054114 136 0.9569
F-statistic 0.002928 (1, 136) 0.9569
Chi-square 0.002928 1 0.9568
P-value = 0.9569 > 0.05 nên ta bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0. Ta loại biến INF ra khỏi mô hình. Hồi quy lại mô hình sau khi loại bỏ biến INF, ta thu đƣợc bảng kết quả nhƣ sau:
Hình 3.2: Kết quả hồi quy sau khi loại bỏ biến INF
(Nguồn: Truy xuất từ Eviews)
Hai biến ROA và ROE có hệ số prob lần lƣợt bằng 0.1157 và 0.2851. Hệ số này là khá lớn nên có khả năng hệ số của biến ROA và ROE bằng 0.
Áp dụng kiểm định Wald test: H0: C(6) = C(7) = 0 H1: Ít nhất 1 hệ số khác 0 Ta thu đƣợc kết quả:
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value Df Probability
F-statistic 1.618511 (2, 137) 0.2020
Chi-square 3.237021 2 0.1982
Bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0. Vậy ta có thể loại bỏ 2 biến ROA và ROE ra khỏi mô hình
Hình 3.3: Kết quả hồi quy sau khi loại bỏ biến INF, ROA, ROE
(Nguồn: Truy xuất từ Eviews)
Biến độc lập SIZE có prob = 0.7216 và biến CTA có prob = 0.3411 khá cao. Hơn
nữa, hệ số tƣơng quan của cặp biến này rất lớn nên khả năng hệ số của một trong hai biến này bằng 0 hoặc cả hai hệ số bằng 0. Ta kiểm định bằng Wald test với giả thiết:
H0: C(2) = C(5) = 0
H1: Ít nhất một trong hai biến khác 0 Ta thu đƣợc bảng kết quả nhƣ sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value Df Probability
F-statistic 0.553321 (2, 139) 0.5763
Chi-square 1.106642 2 0.5750
Bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0. Vậy ta có thể loại bỏ biến SIZE và CTA ra khỏi mô hình. Hồi quy lại mô hình sau khi bỏ biến ta có bảng kết quả sau:
Hình 3.4: Kết quả hồi quy sau khi loại bỏ biến INF, ROA, ROE, SIZE, CTA
(Nguồn: Truy xuất từ Eviews)
Sau khi hồi quy lại mô hình ta nhận thấy hệ số độc lập có prob = 0.1461 > 0.05. Hệ số này không có ý nghĩa thống kê nên có khả năng hệ số của hằng số C bằng 0.
H0: Hệ số C = 0 H1: Hệ số C khác 0
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value Df Probability
t-statistic -1.461367 141 0.1461
F-statistic 2.135594 (1, 141) 0.1461
Chi-square 2.135594 1 0.1439
Bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0. Ta tiếp tục loại hằng số C ra khỏi mô hình. Hồi quy lại mô hình sau khi loại bỏ hằng số C thu đƣợc kết quả sau:
Hình 3.5: Kết quả hồi quy sau khi loại bỏ INF, ROA, ROE, SIZE, CTA, C
(Nguồn: Truy xuất từ Eviews)
Biến độc lập LTA có prob = 0.1124 > 0.05 nên khả năng hệ số của biến này bằng 0.
H0: C(1) = 0 H1: C(1) ≠ 0 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value Df Probability
t-statistic 1.597410 142 0.1124
F-statistic 2.551718 (1, 142) 0.1124
Chi-square 2.551718 1 0.1102
Bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0. Vậy ta có thể loại bỏ biến LTA ra khỏi mô hình. Hồi quy lại mô hình ta có bảng kết quả sau:
Hình 3.6: Kết quả hồi quy sau khi loại bỏ biến INF, ROA, ROE, SIZE, CTA, C, LTA
(Nguồn: Truy xuất từ Eviews)
Kết luận: Dựa theo kết quả trên, hệ số prob của các biến EFD, LDR, LPTL, GDP, LTR, M2 đều < 0.05. Vậy các hệ số trên đều có ý nghĩa với độ tin cậy 95%. Cụ thể, EFD, LPTL, GDP có tƣơng quan âm với tính thanh khoản của các NHTM VN. Các biến còn lại là LDR, LTR, M2 có mối quan hệ đồng biến với thanh khoản của NHTMVN. P-value (F-statistic) = 0.000000 <0.05 mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê. Và mô hình hồi quy này giải thích đƣợc 96.04% sự thay đổi của biến phụ thuộc.