CHƢƠNG 4 : MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kết quả nghiên cứu
Bảng 4.4 Kết quả các mơ hình hồi quy
(Nguồn: Xử lý của tác giả)
Ghi chú: * - Có ý nghĩa thống kế với α = 15%, ** - Có ý nghĩa thống kế với α = 10%,
*** - Có ý nghĩa thống kế với α = 5%, **** - Có ý nghĩa thống kế với α = 1%.
Biến độc lập MH hồi quy gộp Pooled OLS (mơ hình 1) MH hiệu ứng cố định - FEM (mơ hình 2) MH hiệu ứng ngẫu nhiên - REM (mơ hình 3) ETA 0,0695381**** 0,0398592**** 0,051407**** LOANGR 0,0010085 0,000935 0,0008848 DEPOGR 0,0000748 0,000463 0,0004247 PROVILOAN -0,0792609 -0,1050165 -0,0881488 INTA -0,1052805** -0,0705948 -0,0744869 LNSIZE 0,0012297*** -0,0021716*** -0,0000196 GDP 0,2110555**** 0,0575172 0,1473208**** INF 0,0266674**** 0,0204376*** 0,0248101****
Kết quả hồi quy gộp Pooled OLS cho thấy: với mức ý nghĩa 5% mơ hình hồi quy là phù hợp, hệ số p-value của kiểm định F(8;174) <0,05, các biến độc lập giải thích đƣợc 27,54% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Dựa vào kết quả hồi quy theo mơ hình Pooled OLS cho thấy trong các biến độc lập có biến ETA, GDP, INF có tác động đến ROA ở mức ý nghĩa 1%; biến LNSIZE tác động đến ROA ở mức ý nghĩa 5%; biến INTA tác động đến ROA ở mức ý nghĩa 10%; các biến LOANGR, DEPOGR, PROVILOAN khơng có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy ở mức ý nghĩa 5% hay 10%. Về xu hƣớng tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc ROA ta thấy: biến ETA, LOANGR, DEPOGR, LNSIZE, GDP, INF đều có tác động thuận chiều lên biến ROA, các biến PROVILOAN, INTA có tác động nghịch chiều lên biến ROA. Nhƣ vậy, dấu của các hệ số biến độc lập trong mơ hình hồi quy gộp Pooled OLS đều phù hợp với kỳ vọng dấu đã phân tích ban đầu.
Nhƣ đã trình bày tại phần lý thuyết tại phần 4.1, để lựa chọn mơ hình phù hợp tác giả sử dụng kiểm định Hausman và kiểm định F để so sánh các mơ hình.
Kết quả kiểm định Hausman:
Theo kết quả kiểm định Hausman nêu trên, P_value = 0.0392 <α = 5%, xác suất nhỏ nên có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0. Nghĩa là với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định Hausman cho thấy: có sự tƣơng quan giữa biến giải thích và các sai số ngẫu nhiên. Chính vì vậy, giữa hai mơ hình FEM và REM mà tác giả phân tích, mơ hình hình hồi quy FEM đƣợc ủng hộ hơn.
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 16.23 Prob>chi2 = 0.0392
Kết quả kiểm định F:
Theo kết quả kiểm định F nêu trên, ta thấy P_value = 0.0000 < α = 5%, xác suất nhỏ nên có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0. Nghĩa là với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định F cho thấy: Có sự khác biệt của các tung độ gốc theo đơn vị không gian. Nhƣ vậy mơ hình hồi quy FEM đƣợc chọn để phân tích giữa 3 mơ hình Pooled OLS, FEM và REM.
4.2.3.3 Kiểm định mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định ( Fixed Effect Model – FEM)
- Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Đặt giả thiết H0: Phƣơng sai phần dƣ không đổi. Tác giả thực hiện kiểm
định phƣơng sai thay đổi nhƣ sau:
Theo kết quả nêu trên, ta thấy P_value = 0.0000 < α = 5%, xác suất nhỏ nên
có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0. Nghĩa là với mức ý nghĩa 5%, mơ hình FEM xảy ra
hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
F test that all u_i=0: F(19, 155) = 3.84 Prob > F = 0.0000
xttest3
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (20) = 924.88 Prob>chi2 = 0.0000
- Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Đặt giả thiết H0: Khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan. Tác giả thực hiện
kiểm định tự tƣơng quan nhƣ sau:
Theo kết quả nêu trên, ta thấy P_value = 0.0000 < α = 5%, xác suất nhỏ nên
có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0. Nghĩa là với mức ý nghĩa 5%, mơ hình FEM xảy ra
hiện tự tƣơng quan.
Bảng 4.5 Mô hình hồi quy FEM sau khi đã khắc phục các hiện tƣợng
phƣơng sai thay đổi, tự tƣơng quan và đa cộng tuyến.
Nguồn: Xử lý của tác giả
Biến độc lập Hệ số hồi quy P-value
ETA 0,0398592 0,000 LOANGR 0,000935 0,146 DEPOGR 0,000463 0,277 PROVILOAN -0,1050165 0,128 INTA -0,0705948 0,312 LNSIZE -0,0021716 0,050 GDP 0,0575172 0,338 INF 0,0204376 0,320 _cons 0,0417062 0,065 Adj R-squared 0,3659
xtserial ROA ETA LOANGR DEPOGR PROVILOAN INTA LNSIZE GDP INF wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first- order autocorrelation F(1,24) = 3.852
Để khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, tự tƣơng quan và đa cộng tuyến trong mơ hình nhằm khắc phục các nhƣợc điểm và gia tăng mức độ chính xác trong kết quả của mơ hình hồi quy FEM, tác giả sử dụng câu lệnh “ xtscc” trơng phần mềm Stata và đƣợc trình bày kết quả tại bảng 4.5.
Kết quả tại bảng 4.5 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến độc lập giải thích đƣợc 36,59% sự thay đổi của ROA. Dựa vào kết quả cho thấy, trong 8 biến độc lập đƣợc lựa chọn, các biến ETA , LnSIZE có tác động đến ROA với mức ý nghĩa 5%, các biến PROVILOAN, LOANGR có tác động đến ROA với mức ý nghĩa 15%, các biến DEPOGR, INTA, GDP, INF khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi quy với mức ý nghĩa không thấp hơn 15%.