CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.5. Phân tích kết quả hồi quy
Bài nghiên cứu sẽ thực hiện các mơ hình, với mục đích so sánh kết quả và khắc phục các khuyết kiểm định lƣợng của mơ hình hồi quy. Trƣớc tiên, tác giả thực hiện hồi quy với ba phƣơng pháp là Pooled Regression, hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect model– FEM), hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect model – REM) để có một cái nhìn ban đầu về mối quan hệ giữa các biến.
53
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy và kiểm định các giả thuyết hồi quy 3 mơ hình POOLED OLS, FEM và REM
POOLED OLS FEM REM
ROA ROE ROA ROE ROA ROE
SIZE 0.00004693 0.005742 -0.0011** -0.0129** - 0.0005089 0.0048021 (-1.53) (1.64) (-1.99) (-2.2) (-1.60) (1.28) CAP 0.013179* -0.4808*** 0.0064296 -0.468*** 0.012471* - 0.4632*** (1.91) (-6.11) (0.81) (-5.68) (1.79) (-5.82) LLR 0.0483422 -0.2831514 0.1526*** 0.4966981 0.0606783 - 0.0992144 (1.11) (-0.57) (2.76) (0.86) (1.35) (-0.19) CIR -0.0666*** -0.623*** -0.0607*** -0.519*** - 0.0661*** - 0.6049*** (-19.86) (-16.26) (0.36) (-13.49) (-19.59) (-15.81) LIQ -0.0009094 0.027065 0.0031524 0.07415* - 0.0004225 0.0491069 (-0.29) (0.77) (0.83) (1.87) (-0.13) (1.37) LOAN 0.0031803 0.00416309 0.0005368 0.0055718 0.0032632 0.0469151 (1.28) (1.46) (0.15) (0.15) (1.27) (1.56) ASSGDP -0.0001598 -0.0018141 -0.00031** -0.004*** - 0.0001874 - 0.002457* (-1.25) (-1.24) (-2.19) (-2.82) (-1.45) (-1.68) _cons 0.0799*** 0.4995*** 0.0970981*** 1.027*** 0.0808*** 0.5084*** (6.86) (3.75) (4.91) (4.98) (6.72) (3.63) N 176 176 176 176 176 176 R-sq 0.7578 0.7185 0.7383 0.6989 0.7173 0.6506 F Test 0.0012 0.0000 Hausman Test, F(p- value) 0.004 0.0000
*, **, *** tƣơng ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu thu thập với cỡ mẫu gồm 176 quan sát của 22 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2015
- Kết quả mơ hình nghiên cứu 01:
ROAit = β0 + β1 SIZEit + β2 CAPit + β3 LLRit + β4 CIRit + β5 LIQit + β6 LOANit + β7 ASSGDPit + εit
So sánh giữa các mơ hình: Pooled Regression và Fixed effects model:
Ta tiến hành so sánh giữa các mơ hình Pooled Regression và Fixed effects model với giả thuyết H0: Chọn Pooled Regression. Với mức ý nghĩa 1%, ta có: F =
54
So sánh giữa các mơ hình: Fixed effects model và Random effects model:
Sau khi ƣớc lƣợng mơ hình Fixed effects model và Random effects model, để lựa chọn mơ hình phù hợp, kiểm định Hausman đã đƣợc sử dụng. Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob = 0.0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: chọn Random effects model) chọn Fixed effects model.
- Kết quả mơ hình nghiên cứu 02:
ROEit = β0 + β1 SIZEit + β2 CAPit + β3 LLRit + β4 CIRit + β5 LIQit + β6 LOANit + β7 ASSGDPit + εit
So sánh giữa các mơ hình: Pooled Regression và Fixed effects model:
Ta tiến hành so sánh giữa các mơ hình Pooled Regression và Fixed effects model với giả thuyết H0: Chọn Pooled Regression. Với mức ý nghĩa 1%, ta có: F = 0.0012 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 chọn Fixed effects model.
So sánh giữa các mơ hình: Fixed effects model và Random effects model:
Sau khi ƣớc lƣợng mơ hình Fixed effects model và Random effects model, để lựa chọn mơ hình phù hợp, kiểm định Hausman đã đƣợc sử dụng. Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob = 0.0004 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: chọn Random effects model) chọn Fixed effects model.
Kết luận chung: Sau khi so sánh ba mơ hình, ta chọn mơ hình Fixed effects
model. Theo kết quả hồi quy bảng 4.4 với phƣơng pháp FEM cho thấy tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc nhƣ sau:biến SIZE, CIR, ASSGDP có tác động ngƣợc chiều đến ROA và ROE. Biến CAP có tác động ngƣợc chiều với ROE nhƣng gần nhƣ khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROA. Biến LIQ có tác động cùng chiều với ROE nhƣng gần nhƣ khơng tìm thấy bằng chứng tác động đến ROA. Biến LLR có tác động cùng chiều với ROA nhƣng gần nhƣ khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROE. Trong khi đó, đối với biến LOAN hầu nhƣ khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROA và ROE.
Tuy nhiên, mơ hình có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và có sự tự tƣơng quan nên tác giả sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi (General
55
Least Square – GLS) để phân tích. Theo Wooldridge (2002), phƣơng pháp GLS có thể khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan nhằm đảm bảo ƣớc lƣợng thu đƣợc vững và hiệu quả.
Bảng 4. 7: Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp FGLS
(1) (2) ROA ROE SIZE -0.0000597 0.00786** (-0.23) (2.48) CAP 0.1778*** -2.9362*** (3.14) (-4.66) LLR 0.0247997 0.4854002 (0.69) (1.10) CIR -0.0556*** -0.5479*** (-19.65) (-18.02) LIQ 0.0028674 0.06737** (1.2) (2.23) LOAN 0.003561* 0.7419*** (1.93) (3.07) ASSGDP -0.00017* -0.00286** (-1.74) (-2.56) _cons 0.0558*** 0.3198*** (5.57) (2.74)
*, **, *** tƣơng ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu thu thập với cỡ mẫu gồm 176 quan sát của 22 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2015
Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến giải thích trong mơ hình nghiên cứu 01 sau khi sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi (GLS):
Với biến phụ thuộc là ROAit, sau khi sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan và hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, mơ hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mơ hình phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Vậy, kết quả mơ hình nghiên cứu 01 có phƣơng trình nhƣ sau:
ROAit = 0.055827 + 0.0177775 CAPit - 0.0555798 CIRit + 0.0035608 LOANit -0.0001684 ASSGDPit + εit
56
Biến CIRit tác động ngƣợc chiều, mạnh nhất (- 0.0555798) đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
Biến CAPit tác động cùng chiều (0.0177775) đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
Biến LOANit tác động cùng chiều (0.0035608) đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Biến ASSGDPit tác động ngƣợc chiều, nhỏ nhất (-0.0001684) đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, các biến còn lại tác động khơng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến giải thích trong mơ hình nghiên cứu 02 sau khi sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi (GLS):
Với biến phụ thuộc là ROEit, sau khi sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan và hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, mơ hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mơ hình phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Vậy, kết quả mơ hình nghiên cứu 02 có phƣơng trình nhƣ sau:
ROEit = 0.3198 + 0.00786 SIZEit - 0.2936199 CAPit + β3 LLRit - 0.5478503 CIRit + 0.0673731 LIQit + 0.0741875 LOANit - 0.0028531 ASSGDPit + εit
Biến CIRit, CAPit tác động ngƣợc chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
Biến LOANit tác động cùng chiều (0.0741875) đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%.
Biến LIQit, SIZEit tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Biến ASSGDPit tác động ngƣợc chiều, nhỏ nhất (- 0.0028531) đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
57
Với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, biến LLRit tác động khơng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Kết luận: Với việc sử dụng phƣơng pháp FGLS đem đến những nhận định
sau: biến CIR, ASSGDP tác động ngƣợc chiều với ROA, ROE. Biến CAP tác động ngƣợc chiều với ROE và tác động cùng chiều với ROA, biến LOAN tác động cùng chiều ROA và ROE. Biến LIQ, SIZE tác động cùng chiều ROE nhƣng gần nhƣ khơng tìm thấy bằng chứng tác động đến ROA. Biến LLR gần nhƣ khơng tìm thấy bằng chứng tác động đến ROA và ROE.