CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2.2 Phân tích hồi quy với phương pháp OLS, FEM và REM
Nghiên cứu này sẽ sử dụng các hồi quy về biến phụ thuộc dựa trên 03 cách: mơ hình hồi quy Pooled, mơ hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects) và mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random effects). Cách đầu tiên là cách đơn giản nhất dùng cho hồi quy dữ liệu bảng. Về mặt lý thuyết, hồi quy này giả định các giá trị trung bình và mối quan hệ liên tục giữa tất cả các biến, bỏ qua thời gian và cắt ngang các hiệu ứng. Mơ hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects) và mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random effects) được đưa vào để phân tích dữ liệu bảng.
Xem xét những nhân tố riêng đặc biệt ảnh hưởng đến các biến độc lập. Nó cũng loại bỏ các tính năng đổi theo thời gian để đánh giá hiệu quả rịng của các biến giải thích. Đó là những lý do tại sao FEM giả định rằng có tồn tại khơng có tự tương quan trong mơ hình. Mặt khác, REM bao gồm các biến đổi theo thời gian vào q trình của nó. Các biến ở đây được coi là ngẫu nhiên và không tương quan giữa các lỗi và các biến. Vì vậy, tự tương quan là một vấn đề nghiêm trọng mà REM phải đối phó với. Chú ý rằng, nó là thường tin rằng REM có thể loại trừ các lỗi biến ngẫu nhiên từ mơ hình. Để có thể hiểu hai mơ hình, mơ hình nào là phù hợp hơn, sử dụng tương quan Random Effects - Haussmann thử nghiệm được thực hiện trong chương trình Eviews.
Kết quả hồi quy cho mơ hình OLS:
Phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ định lượng giữa biến phụ thuộc Z-score, và các biến độc lập bao gồm: LLR, LEV, NIR, CTI, LDR, LAD, GDP và INF.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy mơ hình theo phương pháp OLS
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LLR -0.732736 0.146697 -4.994898 0.0000 LEV 0.817399 0.141564 5.774061 0.0000 NIR -0.010263 0.011530 -0.890153 0.3743 CTI -0.161786 0.024145 -6.700618 0.0000 LDR -0.020785 0.020937 -0.992772 0.3218 LAD -0.042978 0.022993 -1.869172 0.0628 GDP 0.000959 0.000842 1.139452 0.2556 INF -0.093714 0.030870 -3.035789 0.0027 C 0.550443 0.061919 8.889717 0.0000
(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-) so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)
Nhìn vào bảng kết quả trên ta thấy, mơ hình hồi quy OLS có 3 biến là: NIR, LDR, và GDP khơng có ý nghĩa tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng. Do mơ hình OLS xem xét các NHTM đồng nhất, điều này thường không phản ánh đúng thực tế vì mỗi NHTM có những đặc điểm riêng hồn tồn khác nhau có thể ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng, ví dụ tỷ lệ cho vay (LDR) và tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIR). Như vậy, mơ hình OLS có thể dẫn đến các ước lượng bị sai lệch khi khơng kiểm sốt được các tác động riêng biệt này.
Với mơ hình hiệu ứng cố định FEM và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM đều có thể kiểm sốt được tác động riêng biệt này. Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy FEM và REM để cho kết quả tốt nhất về các yếu tố tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng trong phần tiếp theo.
Kết quả hồi quy cho mơ hình FEM
Với đặc điểm là sử dụng các biến giả thể hiện các đặc điểm riêng của ngân hàng khơng thay đổi theo thời gian vào mơ hình ta có kết quả như bảng dưới. Kết quả mơ hình FEM có một số thay đổi khác biệt so với OLS. Mơ hình FEM có nhiều biến có ý nghĩa thống kê hơn so với mơ hình OLS. Cụ thể là các biến: LLR, LEV, NIR và CTI đều có ý nghĩa trong mơ hình FEM ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.4: Bảng kết quả hồi quy cho mơ hình FEM
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LLR -0.519777 0.114516 -4.538916 0.0000 LEV 0.604941 0.113052 5.351008 0.0000 NIR 0.019117 0.009622 1.986769 0.0482 CTI 0.157971 0.030500 5.179407 0.0000 LDR 0.022016 0.017100 1.287510 0.1993 LAD 0.033371 0.022691 1.470668 0.1428 GDP 0.000679 0.001027 0.661495 0.5090
INF 0.000299 0.020665 0.014465 0.9885 C -0.277571 0.077121 -3.599179 0.0004
(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-) so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)
(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)
Kết quả hồi quy cho mơ hình REM:
Kết quả hồi quy mơ hình REM ở bảng 4.5 cho thấy chỉ có 2 biến là LLR và LEV có ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
Bảng 4.5: Bảng kết quả hồi quy cho mơ hình REM
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LLR -0.629667 0.110293 -5.709046 0.0000 LEV 0.710008 0.108528 6.542189 0.0000 NIR 0.006321 0.009111 0.693824 0.4885 CTI 0.024877 0.025151 0.989072 0.3236 LDR 0.019365 0.016234 1.192805 0.2341 LAD 0.022595 0.020877 1.082309 0.2802 GDP -9.0921 0.000897 -0.010137 0.9919 INF -0.026667 0.020335 -1.311408 0.1910 C 0.059095 0.064304 0.918992 0.3590
(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-) so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)
(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)
Sau khi hồi quy mơ hình của các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM thì phương pháp nào là tốt nhất trong 3 phương pháp trên, thì tác giả sẽ sử dụng kiểm định Likelihood cho OLS và FEM và kiểm định Hausman cho FEM và REM cụ thể trình bày phần tiếp theo.
Kiểm định Likelihood cho OLS và FEM
Với giả thiết cho việc loại bỏ OLS hay FEM của kiểm định này như sau:
Ho: Mơ hình OLS sẽ thích hợp hơn FEM. (Điều kiện: p-value >= a) H1: Mơ hình OLS khơng thích hợp. (Điều kiện: p-value < a)
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Likelihood cho OLS và FEM
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 17.308158 (24,217) 0.0000 Cross-section Chi-square 267.404520 24 0.0000
(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews) Theo bảng kiểm định thì p-value < a tương ứng 0.0000 nhỏ hơn mức 1% nên ta chấp nhận giả thiết H1 hay nói cách khác thì FEM tốt hơn OLS.
Kiểm định Hausman cho FEM và REM:
Để lựa chọn một mơ hình hiệu quả hơn, tác giả thực hiện kiểm định Hausman trên hai mơ hình này. Giá trị của kiểm định được phát triển bởi Hausman có phân phối tiệm cận χ2 và dùng kiểm định giả thuyết H0 rằng sai số của mơ hình khơng tương quan với biến giải thích hay kết quả hồi quy giữa hai mơ hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên là khơng có sự khác biệt rõ rệt.
Giả thiết cho kiểm định này như sau:
Ho: Mơ hình REM thích hợp hơn FEM. (Điều kiện: p-value >= a) H1: Mơ hình REM khơng thích hợp. (Điều kiện: p-value < a)
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman cho FEM và REM
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random
77.517907 8 0.0000
Trong bảng kết quả cho thấy thấy p-value < α tương ứng là 0.000 nhỏ hơn mức 1% vậy ta bác bỏ H0, có nghĩa là bác bỏ sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích thì ước lượng tác động ngẫu nhiên khơng cịn phù hợp và ước lượng cố định sẽ ưu tiên được sử dụng. Vì vậy, ta lựa chọn mơ hình FEM.