ROE (mơ hình 1) ROA (mơ hình 2)
Coef. Std. P>t Coef. Std. P>t NPL -1.758 0.480 0.000 -0.120 0.059 0.045 LLP 2.091 0.761 0.007 0.115 0.097 0.241 LEV 0.007 0.001 0.000 -0.001 0.000 0.002 SIZE 0.056 0.018 0.003 0.001 0.001 0.063 LG 0.243 0.066 0.000 0.003 0.002 0.178 CPI 0.470 0.898 0.601 0.030 0.008 0.000 GDP -0.022 0.060 0.712 -0.128 0.107 0.234 _cons -1.758 0.480 0.000 -0.019 0.021 0.372
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata) Kết quả cho thấy mơ hình 1 đã giải thích được 49,14% sự thay đổi của ROE của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (R2 = 0.4914, theo phụ lục 3, mục 3). Như kết quả hồi quy bảng 4.4 cho thấy biến NPL, LLP, LEV, SIZE, LG, có
ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa alpha = 1%. Ngoài ra các biến độc lập khác CPI, GDP khơng có ý nghĩa thống kê.
Kết quả mơ hình 2 cho thấy đã giải thích được 21,73% sự thay đổi của ROA (R2 = 0.2173%). Kết quả cũng cho thấy trong mơ hình 2, các biến LEV, SIZE, LG, CPI có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, các biến cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê.
Như đã đề cập, nhược điểm của mơ hình Pool OLS là khơng phản ánh được sự tác động riêng biệt của các ngân hàng và yếu tố thời gian. Mơ hình Pool OLS phù hợp với dữ liệu nghiên cứu khơng có sự tác động riêng biệt giữa các ngân hàng và khơng có yếu tố thời gian. Luận văn thực hiện kiểm định có sự tác động riêng biệt giữa các ngân hàng để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình Pool OLS đối với dữ liệu nghiên cứu. Bằng phương pháp tạo biến giả (Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright – 2013), với giải thuyết H0: các yếu tố riêng biệt đồng thời bằng 0 (khơng có sự khác nhau giữa các ngân hàng), kết qủa kiểm định phần phụ lục 2, bảng 6đối với mơ hình 1 ta có Prob = 0,0007<0,05, vì vậy với mức ý nghĩa 5% ta bác bỏ giải thuyết H0, tức là có sự khác biệt giữa các ngân hàng. Kết quả tương tự trong mơ hình 2 với Prob = 0.0000 <0.05. Vì vậy, mơ hình Pool OLS khơng phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, vì mơ hình Pool OLS có thể cho ra kết quả thiên lệch do khơng tính đến yếu tố riêng biệt của các ngân hàng và yếu tố thời gian. Vì vậy, phương pháp ước lượng hiệu ứng tác động FEM và REM sẽ phù hợp vì xét đến yếu tố riêng biệt từng ngân hàng và theo thời gian, theo Lê Thanh Ngọc và cộng sự (2015) và Gizaw và cộng sự (2015).