. Ý nghĩa lý luận và thực tiễn của nghiên cứu
4 hƣơng pháp nghiên cứu ảnh hƣởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản
4.3. Kết quả phân tích hồi quy mơ hình nghiên cứu
4.3.1. Kết quả ước lượng
Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương pháp ước lượng đó là: Pooled OLS FEM và REM để mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc LIQ thông qua các hệ số ước lượng. Kết quả chi tiết củaviệc phân tích hồi quy được trình bày trong phụ lục 2. Kết quả hồi quy được tác giả tổng hợp vào bảng 4.2 cụ thể như sau:
Bảng 4.2. Tổng hợp kết quả hồi quy mơ hình nghiên cứu Các yếu tố
ảnh hƣởng
Mơ hình Pooled
OLS Mơ hình REM Mơ hình FEM
TOA .0206759*** .0117718 -.0407037*** CAP .0366746 -.122778 -.1671228 ROE -.0649915 -.0598284 .1062845 LDR .6653588*** .6599632*** .6380519*** NPL .4775861 .853079** .880441** OLD .0001317 .0008186 .0147919***
41 GDP .0813634 .3083634 -.2820526 INF -.3879164*** -.387743*** -.256282*** Constant -.2579582* -.1145612 .5406456** R-squared 0.9076 0.8443 0.8652 F-test 166.70*** 89.07*** Wald 870.21***
Kiểm định Hausman Prob = 0.9742 > 0.1
Kiểm định Breusch-
Pagan Lagrangian Prob = 0.0000 < 0.1
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu được thu thập)
Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian cho thấy Prob = 0.0000 < 0.1 do đócó thể kết luận phương sai giữa các đối tượng ho c các thời điểm có sự thay đổi. Chính vì vậy, mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu hơn mơ hình Pooled OLS.
M t khác, kiểm định Hausman có Prob = 0.9742 > 0.1 do đó có thể kết luận phần dư của mơ hình hồi quy có tương quan với các biến độc lập vì vậy lựa chọn mơ hình tác động cố định (FEM) sẽ phù hợp hơn
Tóm lại qua kiểm định Hausman và Breusch-Pagan Lagrangian, tác giả sẽ lựa chọn sử dụng mơ hình tác động cố định (FEM) vì đây là mơ hình phù hợp hơn cả trong ba mơ hình.
42
4.3.2. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy 4.3.2.1. Phân tích tương quan 4.3.2.1. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tương quan với nhau nên có thể sử dụng mơ hình để phân tích hồi quy Ngồi ra các biến độc lập khơng có sự tương quan ch t chẽ với nhau cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình
4.3.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến các biến độc lập
INF -0.2844 -0.1379 0.0328 0.3827 -0.1320 -0.0480 -0.1194 -0.1143 1.0000 GDP 0.0424 0.1763 -0.1804 0.0020 0.0135 -0.2660 0.0777 1.0000 OLD 0.3479 0.6820 -0.3059 0.1147 0.2699 0.0003 1.0000 NPL -0.1276 -0.2140 0.0676 -0.1810 -0.1680 1.0000 LDR 0.9339 0.2521 0.0958 0.0788 1.0000 ROE 0.0119 0.2567 -0.3424 1.0000 CAP 0.0208 -0.5991 1.0000 TOA 0.3579 1.0000 LIQ 1.0000 LIQ TOA CAP ROE LDR NPL OLD GDP INF (obs=136)
. corr LIQ TOA CAP ROE LDR NPL OLD GDP INF
---------------------------------------------------- INF 1.30 1.14 0.7682 0.2318 GDP 1.13 1.06 0.8826 0.1174 OLD 2.06 1.43 0.4859 0.5141 NPL 1.24 1.11 0.8093 0.1907 LDR 1.26 1.12 0.7966 0.2034 ROE 1.47 1.21 0.6820 0.3180 CAP 1.96 1.40 0.5102 0.4898 TOA 3.19 1.79 0.3138 0.6862 ---------------------------------------------------- Variable VIF VIF Tolerance Squared SQRT R- Collinearity Diagnostics
(obs=136)
43
Tác giả sử dụng hệ số VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mơ hình. Kết quả cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập nằm trong khoảng từ 1 13 đến 3 19 đều nhỏ hơn 10 do đó các biến độc lập khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, không vi phạm giả định hồi quy.
4.3.2.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan cho thấy Prob = 0 0000 < 0 05 do đó chấp nhận giả thuyết H0, mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan
4.3.2.4. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đổi
Kết quả kiểm định phương sai sai số khơng đổi của mơ hình cho thấy, Prob = 0.0000 < 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0 phương sai của sai số khơng đổi. Tác giả kết luận mơ hình khơng vi phạm giả định hồi quy.
4.3.2.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Nếu phần dư khơng tn theo giả định phân phối chuẩn thì mơ hình nghiên cứu có thể được sử dụng khơng đúng phương sai không phải là hằng số hay số lượng phần
Prob > F = 0.0000 F( 1, 16) = 30.394 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data . xtserial LIQ TOA CAP ROE LDR NPL OLD GDP INF
Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 56.46
Variables: fitted values of LIQ Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest
44
giả sử dụng 2 dạng biểu đồ để kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư là biểu đồ Histogram và P-P Plot được thể hiện trong hình 4.1 và 4.2.
Biểu đồ hình 4.1. cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đ t chồng lên biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa ường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình rất nhỏ, gần bằng 0 độ lệch chuẩn là 0.970 gần bằng 1 như vậy phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn, khơng vi phạm giả định hồi quy.
Hình 4.1. Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa mơ hình nghiên cứu
45
Nếu phần dư có phân phối chuẩn thì phân phối của phần dư sẽ tập trung thành một đường chéo Biểu đồ P – P Plot hình 4 2 cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung xung quanh đường chéo nên mơ hình khơng vi phạm giả định hồi quy về phân phối chuẩn của phần dư.
Hình 4.2. Biểu đồ P – P Plot về phân phối chuẩn của phần dƣ mơ hình nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả tính tốn của tác giả bằng phần mềm SPSS)