(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fe re Difference S.E. NPL 0.021 -0.015 0.036 0.015 LLP 0.060 0.067 -0.007 0.036 LEV -0.001 -0.001 0.000 0.0001 SIZE 0.002 0.002 0.000 0.001 LG 0.006 0.005 0.001 0.0004 CPI 0.034 0.033 0.001 0.005 GDP -0.065 -0.081 0.016 0.035 Chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)=7.67 Prob>chi2 = 0.3624 (Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata)
Tương tự như kết quả kiểm định Hausman trong mơ hình 1, với mức ý nghĩa alpha = 5% ta có Prob = 0.3624>0.05 chấp nhận giả thuyết H0. Kết quả này cũng cho thấy khơng có sự tương quan giữa phần dư đến các biến độc lập trong mơ hình, vì vậy mơ hình Random effects sẽ có kết quả hiệu quả hơn.
Qua việc phân tích ba mơ hình hồi quy Pool OLS, Fixed effects và Random effects đồng thời thực hiện các bước kiểm định cần thiết để so sánh mơ hình phù hợp. Các kết quả của việc kiểm định cho thấy mơ hình hồi quy Random effects là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và tác giả sử dụng kết quả mơ hình này để thực hiện các bước phân tích tiếp theo trong bài nghiên cứu.
Trong mơ hình 1 kết quả hồi quy tuyến tính theo mơ hình Random effect có hệ số R2 = 0.3709 Kết quả này cho thấy các biến đưa vào mơ hình giải thích được 37,09% sự thay đổi của ROE. Các biến cịn lại chưa được nghiên cứu trong mơ hình có thể giải thích 63,91% sự thay đổi ROE. Prob >F= 0.0000, cho thấy giải thuyết các giả thuyết về hệ số hồi quy đồng thời bằng không bị bác bỏ với mức ý nghĩa 5%, tức là mơ hình phù hợp và có ý nghĩa thống kê.
Coef. là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc ROE, P>|z| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu khi tác động đến biến phụ thuộc. Với mức ý nghĩa 1 % các biến LEV, LG, CPI có ý nghĩa thống kê, mức ý nghĩa 5% biến NPL có ý nghĩa thống kê, các biến cịn lại LLP, SIZE, GDP khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
Trong mơ hình 2 kết quả hồi quy tuyến tính theo mơ hình random effect có hệ số R2 = 0.2673, các biến trong mơ hình đã giải thích được 26,73% sự thay đổi của ROA. 74,37% sự thay đổi của ROA có thể được giải thích bởi các yếu tố khác chưa được đưa vào mơ hình. Mơ hình có ý nghĩa thống kê vì Prob >F= 0.0000. Với mức ý nghĩa 5% các biến LEV, SIZE, LG, CPI, GDP đều có ý nghĩa thống kê. Các biến cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê.
4.5.3. Kiểm định các giả định của hồi quy.
4.5.3.1. Kiểm định về phân phối chuẩn của phân dư.
Tác giả thực hiện xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư để kiểm định xem có phân phối chuẩn hay khơng.
Biểu đồ 4.1 đồ thị tần suất của các phần dư
Mơ hình 1 Mơ hình 2
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata) Đồ thị 4.1 và đồ thị 4.2 cho thấy có một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Do luôn luôn tồn tại chênh lệch do lấy mẫu nên các phần dư ln có phân phối xấp xỉ chuẩn. Trong trường hợp các sai số có phân phối chuẩn thì các phần dư vẫn có phân phối xấp xỉ chuẩn. Qua đồ thị 4.1 và đồ thị 4.2 ta có thể thấy phần dư của cả hai mơ hình đều có phân phối xấp xỉ chuẩn vì vậy, giả thuyết phần có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Ngồi ra, tác giả sử dụng them mơ biểu đồ tần số Q-Q plot để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư.
0 2 4 6 8 D e n si ty 0 .05 .1 .15 .2 .25 Linear prediction 0 50 1 0 0 1 5 0 D e n si ty .005 .01 .015 .02 Linear prediction
Biểu đồ 4.2 Đồ thị tần số
Mơ hình 1 Mơ hình 2
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata) Đồ thị 4.2 cho thấy các điểm phân vị của phân phối các biến tạo thành một đường chéo. Các điểm quan sát thực tế tập trung sát đường chéo nên có thể kết luận dữ liệu có phân phối chuẩn. Điều này đều có thể thấy trong cả hai mơ hình.
4.5.3.2. Kiểm định phương sai của sai số không đổi.
Thực hiện kiểm định nhân tử Lagrange để phát hiện phương sai của sai số không đổi. Giả thuyết H0: phương sai của sai số không đổi. Thực hiện trên phần mềm stata ta có kết quả trong mơ hình 1 với mức ý nghĩa 5%, chỉ số Prob = 0,0028< 0,05, ta bác bỏ giải thuyết H0, tức là phương sai của sai số thay đổi. Kết quả bảng 4.9 (phần phụ lục). Kết quả kiểm định trong mơ hình 2 (kết quả bảng 4.10 phần phụ lục) cũng cho kết quả tương tự, với mức ý nghĩa 5%, Prob = 0.0000 < 0.05, bác bỏ giải thuyết H0, tức mơ hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
4.5.3.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan.
Tác giả sử dụng kiểm định hiện tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng. Kết quả mơ hình 1 với giả thuyết H0: khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số, mức ý nghĩa alpha = 5%, ta có Prob > F = 0.0003<0,05. Vì vậy, tác giả bác bỏ giả thuyết H0 tức là có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số. Kết quả phân tích thể hiện ở Bảng 4.11 phần phụ lục. Thực hiện kiểm định tương tư cho mơ hình 2,
0 .0 5 .1 .1 5 .2 .2 5 L in e a r p re d ict io n 0 .05 .1 .15 .2 Inverse Normal 0 .0 0 5 .0 1 .0 1 5 .0 2 L in e a r p re d ict io n 0 .005 .01 .015 .02 Inverse Normal
với mức ý nghĩa 5%, Prob = 0.0073 < 0.05 vì vậy bác bỏ giải thuyết H0 tức là mơ hình có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số.
4.5.3.4. Kiểm định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định VIF có cùng kết quả của hai mơ hình, do kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, dữ liệu các biến độc lập không thay đổi.Kết quả như sau: