CHƯƠNG 4 : BẰNG CHỨNG THỰC NHIỆM
4.2.3 Kiểm định các giả thuyết cơ sở và lựa chọn mơ hình phù hợp
Trong các nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu bảng, phương pháp ước lượng được đề xuất đầu tiên là Pooled OLS, FEM và REM. Sau đó, các nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Breusch và kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình phù hợp. Các bước thực hiện tương tự như hồi quy tổng chi phí. Tuy nhiên, một nhược điểm của dữ liệu dạng bảng với số cá thể quan sát lớn trong chuỗi thời gian ngắn thường phát
sinh hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, phần này tác giả sẽ tiến hành kiểm định trước các khuyết tật của các mơ hình nghiên cứu, sau đó lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp để phân tích chiều hướng ảnh hưởng của các nhân tố.
4.2.3.1 Kiểm định các giả thuyết cơ sở
Nhằm đảm bảo mơ hình khơng có sự vi phạm giả thuyết cơ sở của phân tích hồi quy, tác giả sẽ thực hiện ba kiểm định cơ bản: Kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan và kiểm định phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định đa cộng tuyến
Nghiên cứu tiến hành kiểm tra tính đa cộng tuyến bằng lệnh VIF, kết quả (phụ lục 13) cho thấy chỉ có mơ hình ước lượng với chỉ số cấu trúc thị trường - Lerner với các hệ số nhỏ hơn 10, nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến khi các hệ số nhỏ hơn 10. Các mơ hình cịn lại khi chỉ số cấu trúc thị trường được đo bằng CR5, HHI và Boone đều lớn hơn 10, do đó có nhiều khả năng mơ hình xảy ra hiện tựợng đa công tuyến.
Kiểm định tự tương quan
Sử dụng câu lệnh xtserial để thực hiện kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Kết quả từ bảng 4.7 Cho thấy các giá trị Pvalue <0.05, do đó dữ liệu nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Wooldridge
BMS Kiểm định Wooldridge
Wooldridge test for
BMS Kiểm định Wooldridge
Wooldridge test for CR5 F(1, 30) = 4.972 Prob > F = 0.0334 LERNER F ( 1, 30) = 13.982 Prob > F = 0.0008 HHI F (1, 30) = 5.035 Prob > F = 0.0332 BOONE F (1, 30) = 4.930 Prob > F = 0.0341
Kiểm định phương sai thay đổi
Đây là hiện tượng thường xảy ra ở dữ liệu bảng. Việc kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi sẽ được ước lượng bằng lệnh hettest để thực hiện kiểm định Breusch-Pagan/ Cook-Weisberg sau khi hồi quy OLS; lệnh xttest3 để thực hiện kiểm định Modified Wald trong mơ hình FEM; lệnh xttest0 để thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier trong mơ hình REM.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
PP ước lượng
Loại kiểm định Thống kê
Chi2
Pro > Chi2 Có/khơng phương sai
thay đổi CR5
OLS Breusch-Pagan 840.67 0.0000 Có
FEM Wald 1123.96 0.0000 Có
REM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
HHI
OLS Breusch-Pagan 845.46 0.0000 Có
FEM Wald 1442.41 0.0000 Có
REM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
LERNER
OLS Breusch-Pagan 729.93 0.0000 Có
FEM Wald 3312.30 0.0000 Có
REM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
BOONE
OLS Breusch-Pagan 1006.79 0.0000 Có
REM Wald 7573.21 0.0000 Có
FEM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
Kết quả từ bảng 4.8 ngoại trừ phương pháp REM, hai phương pháp còn lại OLS và FEM đều gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.2.3.2 Lựa chọn mơ hình phù hợp
Để khắc phục các khuyết tật của mơ hình có thể thực hiện ước lượng bằng phương pháp FGLS với lệnh xtgls, thêm lựa chọn panel (hetero).
Bảng 4.9: Kết quả ước lượng hồi quy mơ hình tăng trưởng tín dụng bằng FGLS:
Bảng A: Đo lường cấu trúc Bảng B: Đo lường phi cấu trúc
CR5 HHI Lerner Boone
iM -11.7341*** -3.7743*** 0.1624 -0.3259*** BMS 2.3999** -2.6881** 0.2647* -43.8999** iM*BMS 17.1415*** 29.903*** 0.1268 11.3605*** Size -0.0067 -0.0060 -0.0075 -0.0012 Cap 0.3138 0.3112 0.1452 0.3829 Liq 0.3138 0.3161**** 0.2381* 0.3546*** Dep 0.3156*** 0.5393*** 0.5310*** 0.5810*** GDP 71.3561*** 59.3253*** -11.5104*** 49.3269*** CPI -1.5702 -1.2177*** -1.6100*** -2.1028*** FO -0.2838*** -0.2600*** -0.0465 -0.3397*** RQ -0.9503 -0.6513 5.3381*** 0.4011 PS 1.5806*** 0.8314*** 0.9133*** -1.2685* Δloant-1 -0.0238 -0.0235 -0.0219 0-.0289
(Nguồn: Kết quả tổng hợp của tác giả (Kết quả trích xuất từ Stata (phụ lục 16)) ***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)
Ước lượng bằng hồi quy FGLS (bảng 4.9) cho kết quả có nhiều biến khơng có nghĩa thống kê. Đồng thời, phương pháp FGLS lại gặp phải vấn đề nội sinh có thể gây ra bởi các đặc tính của ngân hàng (kích thước, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên
tổng tài sản, vv) dẫn đến các phương pháp ước lượng khơng cịn hiệu quả như đã phân tích phần trên (mục 3.2.3: Phương pháp nghiên cứu).
Phương pháp ước lượng GMM hệ thống hai bước sẽ khắc phục được các vấn đề trên, đặc biệt là giải quyết hiện tượng nội sinh trong mơ hình. Bằng lệnh xtabond2, ước lượng GMM hệ thống hai bước cho kết quả được tổng hợp trong bảng 4. với nhiều biến có ý nghĩa thống kê hơn.
Bảng 4.10: Kết quả ước lượng hồi quy mơ hình tăng trưởng tín dụng bằng GMM:
Bảng A: Đo lường cấu trúc
Bảng B: Đo lường phi cấu trúc
CR5 HHI Lerner Boone
iM -7.3290*** -1.7221*** -0.5779* -0.0629** BMS 2.0659*** -0.4216 0.7215*** -10.8628*** iM*BMS 10.7905*** 13.8307*** 2.2945** 3.8740*** Size -0.0490*** -0.0683*** -0.0521*** -0.0349*** Cap -0.6709** -1.0862*** -0.8223** -0.4993 Liq 0.3079*** 0.2231** 0.2833** 0.2184** Dep 0.4720*** 0.4822*** 0.4864*** 0.4938*** GDP 46.9887*** 29.4756*** 6.7803*** 20.2070*** CPI -1.6167*** -1.2578*** -0.5972** -1.2244*** FO -0.1940*** -0.1636*** 0.0198 -0.1567*** RQ 0.7013*** 1.1568*** 0.9597*** 1.5802*** PS 1.7013*** 0.8913*** 0.4353*** 0.2012 Δloant-1 -0.0233 -0.03178*** -0.0040 -0.0249*** Số lượng ngân hàng 31 31 31 31 Số biến công cụ 49 59 26 33
(Nguồn: Kết quả tổng hợp của tác giả (Kết quả trích xuất từ Stata (phụ lục 17))***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)