Variable VIF 1/VIF
LLP 1.28 0.783401 LEV 1.27 0.788734 NIR 1.21 0.823069 LDR 1.21 0.827672 INF 1.20 0.831738 CTI 1.15 0.867571 GDP 1.12 0.892019 LLR 1.08 0.922644 Mean VIF 1.19
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA 12 Bảng kết quả phân tích đa cộng tuyến cho ta thấy VIF của các biến lần lượt là 1.28 ; 1.27; 1.21; 1.21; 1.2; 1.15; 1.12; 1.08; 1.19 các chỉ số này rất nhỏ đều nhỏ hơn 10 và mean VIF là 1.19 cũng rất nhỏ chứng tỏ mơ hình khơng phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích tương quan cho thấy các hệ số tương quan của mơ hình nghiên cứu khơng phát sinh hiện tượng đa cộng tuyến hay hiện tượng tự tương quan
và phần nào nhận diện được khuyết tật đa chiều tác động của các biến độc lập đến mơ hình hồi quy.
4.4.3. Các kiểm định mơ hình nghiên cứu
Kiểm định Hausman cho thấy mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) là mơ hình hiệu quả tốt nhất để giải thích lần lượt tác động của rủi ro tài chính đến nguy cơ phá sản của các NHTM đo lường bằng chỉ số Z-Score. Sau khi kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, kết quả kiểm định các mơ hình cho thấy giá trị kiểm định Chi2 có P-value <0.05 (phụ lục 2) nên chấp nhận giả thiết hay chứng tỏ mơ hình có khuyết tật phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định tương quan chuỗi các mơ hình đều cho thấy p-value <0.05 do đó các mơ hình đều xuất hiện khuyết tật này.
Như vậy các kết quả kiểm định cho thấy mơ hình có xuất hiện một trong các khuyết tật hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tương quan chuỗi giữa các phần dư. Chính vì thế để loại bỏ khuyết tật của mơ hình FEM, ước lượng FGLS và GMM – giúp sửa chữa khuyết tật. Kiểm tra tính bền vững của ước lượng GMM hệ thống bằng AR (2) và Hansen và Sargan test, chúng tôi thấy rằng các kiểm định này đều khơng có ý nghĩa thống kê có nghĩa rằng mơ hình GMM hệ thống là phù hợp vì khơng bị tự tương quan bậc 2 và các biến công cụ là phù hợp.