CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3. Kết quả ước lượng mơ hình hồi quy
Để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của mơ hình, trước khi thực hiện ước lượng mơ hình hồi quy theo FEM và REM cần phải thực hiện một số kiểm định cần thiết sau đây:
4.3.1. Kiểm định đa cộng tuyến
Trước tiên tác giả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với nhau.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Variable VIF 1/VIF Variable VIF 1/VIF
TC 1.35 0.742228 NN 1.31 0.763090 LIQ 1.22 0.816566 FOR 1.15 0.865845 CN 1.15 0.872335 LTD 1.12 0.890923 SIZE 1.10 0.906359 FA 1.09 0.917431 Mean VIF 1.20
Nguồn: Kết xuất từ phần mềm Stata 14.2
Đa cộng tuyến có hai trường hợp đó là hồn hảo và khơng hồn hảo, hồn hảo là làm cho mơ hình khơng ước lượng được cịn khơng hồn hảo là làm cho các biến độc lập mất đi ý nghĩa trong mơ hình hoặc làm sai dấu của hệ số hồi quy. Hầu hết các nghiên cứu kinh tế lượng cho rằng, khi hệ số tương quan giữa bằng hoặc cao hơn 0,8 thì có dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Tất cả các tương quan giữa biến độc lập vào biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0,8. Mặt khác, dựa vào kết quả bảng 4.3 cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 nên các biến độc lập liên quan tới cơ cấu vốn và biến kiểm sốt cịn lại cho cùng vào một mơ hình là phù hợp.
4.3.2. Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình OLS
Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình OLS, ta tiến hành chạy hồi quy OLS:
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy theo OLS
Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value
CN 0.0414461 0.0187097 0.028 TC 0.1359434 0.0638597 0.035 NN 0.1381217 0.1948643 0.479 FA -0.1858562 0.2415311 0.443 FOR -0.012164 0.0008552 0.000 LTD 0.0821217 0.0545229 0.134 SIZE -0.824018 0.3297088 0.013 LIQ -0.0097518 0.0148537 0.512 Cons 0.0876097 0.047623 0.067 R2 0.5706 R2 hiệu chỉnh 0.5526 F-statictis 31.72 P-value 0.0000
Nguồn: Kết xuất từ phần mềm Stata 14.2
Theo lý thuyết, để kiểm tra phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi có nhiều cách, trong bài nghiên cứu này sử dụng kiểm định Breuch - Pagan, giả thuyết được đặt ra là:
H0: Phương sai sai số không thay đổi H1: Phương sai sai số thay đổi
Ta có kết quả kiểm định Breuch – Pagan cho mơ hình hồi quy OLS như sau:
Bảng 4.5: Kết quả kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi Biến phụ thuộc Chi2 Prob>Chi2 Biến phụ thuộc Chi2 Prob>Chi2
P 34.46 0.0000
Theo Bảng 4.5 và phụ lục 5, ta thấy Prob>chi2 = 0.000<5% do đó mơ hình OLS bị mắc hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Việc sử dụng phương pháp hồi OLS khơng cịn phù hợp nữa. Vì vậy, sẽ sử dụng một trong hai mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để xem xét tác động của các nhân tố lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Dùng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp phù hợp.
4.3.3. Lựa chọn mơ hình
Đầu tiên, tiến hành hồi quy lần lượt theo hai phương pháp FEM và REM. Sau đó sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất (FEM hay REM). Kết quả hồi quy FEM và REM:
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy FEM và REM
Biến FEM REM
Coef. Std. P>|t| Coef. Std. P>|t| CN 0.043016 0.015828 0.007 0.0426134 0.015989 0.008 TC 0.134832 0.0550187 0.015 0.1367203 0.0553141 0.013 NN -0.120158 0.2071452 0.563 -0.0341239 0.1966045 0.862 FA 0.192088 0.2565872 0.455 0.0753413 0.243439 0.757 FOR -0.0116031 0.0007325 0.000 -0.0117586 0.0007385 0.000 LTD 0.0715607 0.0585847 0.224 0.0763469 0.0553328 0.168 SIZE -0.785395 0.2895939 0.007 -0.815551 0.2890896 0.005 LIQ 0.0102988 0.0138293 0.457 0.0062399 0.0136451 0.647 Cons 0.0793422 0.0491249 0.108 0.0793668 0.0475505 0.095 R2 0.6790 0.6775 P-value 0.0000 0.0000
Nguồn: Kết xuất từ phần mềm Stata 14.2
Kiểm định Hausman được sử dụng để kiểm tra so sánh giữa mơ hình FEM và REM (Phùng Đức Nam và Lê Thị Phương Vy, 2012; Karaca and Eksi, 2012). Mô hình REM giả thiết rằng khơng có tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên đặc thù và kết quả mơ hình thì giả định Cov (u_i; X) = 0. Tuy nhiên, FEM khơng có những giả
định này và cho rằng không tương quan của REM là không khả thi. Để lựa chọn mơ hình ta xây dựng giả thuyết sau:
H0: Ước lượng của FEM và REM không khác nhau H1: Ước lượng của FEM và REM khác nhau Nếu: P-value < 5%: bác bỏ H0 (chọn mơ hình FEM) P-value > 5%: chấp nhận H0 (chọn mơ hình REM)
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman Biến phụ thuộc Chi2 Prob>Chi2 Biến phụ thuộc Chi2 Prob>Chi2
ROE 376.88 0.0000
Nguồn: Kết xuất từ phần mềm Stata 14.2
Từ bảng 4.7, mơ hình FEM thì tốt hơn REM vì P-value < 𝛼= 5% ở từng biến phụ thuộc và do đó, việc phân tích sẽ dựa trên mơ hình FEM. Theo Phùng Đức Nam và Lê Thị Phương Vy (2012), Karaca và Eksi (2012) cũng so sánh mơ hình FEM và REM bằng kiểm định Hausman, kết quả cuối cùng cũng sẽ phân tích dựa trên mơ hình FEM. Như vậy, kiểm định Hausman có hệ số Chi2 của kiểm định Hausman của các mơ hình cho thấy mơ hình hồi quy theo phương pháp ảnh hưởng cố định là thích hợp nhất trong trường hợp này. Sau đây sẽ sử dụng kết quả hồi quy của phương pháp ảnh hưởng cố định (FEM).