CHƯƠNG 4 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Để biết được có đa cộng tuyến giữa các biến giải thích hay khơng, ta thực hiện kiểm định bằng việc sử dụng giá trị dung sai (Tolerance) và sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
Kiểm định đa cộng tuyến trong bài nghiên cứu này được thực hiện bằng việc xem xét giá trị dung sai và nhân tử phóng đại phương sai (VIF) thơng qua phần mềm SPSS 20. Như một quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt quá 10 thì biến này được coi là có cộng tuyến cao (Hồng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008, p.137).
Yong Tan và Christos Floros (2012) sử dụng C(3) trong mơ hình với biến phụ thuộc NIM và C(5) cho mơ hình với biến phụ thuộc ROA. Nghiên cứu tại Việt Nam tác giả sử dụng C(5) cho cả mơ hình với biến phụ thuộc NIM và mơ hình với biến phụ thuộc ROA, vì thực tế C(3) và C(5) có tương quan khá lớn, có thể sử dụng thay thế cho nhau.
Bảng 4.4:Bảng tính VIF và dung sai của các biến độc lập
Biến độc lập Tolerance VIF
LTA 0.233 4.297 LLPTA 0.609 1.641 LA 0.681 1.467 TOPBT 0.925 1.081 ETA 0.313 3.195 CE 0.446 2.240 NTA 0.835 1.198 LP 0.537 1.863 C5 0.018 54.271 BSD 0.011 94.438 SMD 0.014 69.030 IR 0.020 49.585
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20
Kết quả tính tốn cho thấy các biến C(5), BSD, SMD và IR có hệ số VIF lớn hơn 10 và hệ số Tolerance nhỏ hơn 0,1 do đó có hiện tượng đa cộng tuyến. Vì BSD có hệ số VIF (99,438 > 10) lớn nhất và hệ số Tolerance (0,011 < 0,1) nhỏ nhất, do đó tác giả tiến hành loại biến BSD và tiến hành tính tốn lại hệ số VIF và Tolerance của các biến còn lại.
Bảng 4.5:Bảng tính VIF và dung sai của các biến độc lập (sau khi loại bỏ biến BSD) (sau khi loại bỏ biến BSD)
Biến độc lập Tolerance VIF
LTA 0.234 4.273 LLPTA 0.610 1.640 LA 0.682 1.467 TOPBT 0.925 1.081 ETA 0.318 3.148 CE 0.447 2.239 NTA 0.836 1.197 LP 0.543 1.843 C5 0.607 1.649 SMD 0.328 3.053 IR 0.393 2.545
Sau khi loại bỏ biến BSD, kết quả tính tốn cho thấy giá trị dung sai của tất cả các biến đều lớn hơn 0.1, và giá trị VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10, do đó, có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Theo Yong Tan và Christos Floros (2012) và kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ở trên (loại bỏ biến BSD). Cụ thể bài nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp two-step GMM ước lượng 02 mơ hình hồi quy sau:
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑡𝑡 = c +𝛿𝛿𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽1𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡+ 𝛽𝛽2𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽3𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽4𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽5𝐸𝐸𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡
+ 𝛽𝛽6𝐶𝐶𝐸𝐸𝑡𝑡 + 𝛽𝛽7𝑁𝑁𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 +𝛽𝛽8𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽9𝐶𝐶(5)𝑡𝑡 + 𝛽𝛽10𝐵𝐵𝑁𝑁𝐵𝐵𝑡𝑡 + 𝛽𝛽11𝑁𝑁𝐼𝐼𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑡𝑡 (1)
𝐼𝐼𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡 = 𝑐𝑐+ 𝛿𝛿𝐼𝐼𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽1𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡+ 𝛽𝛽2𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽3𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽4𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽5𝐸𝐸𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡
+ 𝛽𝛽6𝐶𝐶𝐸𝐸𝑡𝑡 + 𝛽𝛽7𝑁𝑁𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽8𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽9𝐶𝐶(5)𝑡𝑡 + 𝛽𝛽10𝐵𝐵𝑁𝑁𝐵𝐵𝑡𝑡 + 𝛽𝛽11𝑁𝑁𝐼𝐼𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑡𝑡 (2)
4.4. Kiểm định tự tương quan
Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Phương pháp kiểm định LM test được sử dụng để kiểm định xem có hiện tượng tự tương quan hay khơng cho các mơ hình hồi quy, với các giả thiết sau:
H0: Các phần dư là độc lập H1: Các phần dư không độc lập
Nếu kết quả kiểm định cho giá trị P-value là nhỏ (nhỏ hơn 0,05 ngầm định), giả thiết H0 bị bác bỏ và chấp nhận giả thiết H1.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định tự tương quan – Biến phụ thuộc NIM
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.390135 Prob. F(2,146) 0.0364
Obs*R-squared 7.100676 Prob. Chi-Square(2) 0.0287
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview 7.0
Kết quả phân tích ở bảng.. cho thấy P-value = 0,0364 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1, mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định tự tương quan – Biến phụ thuộc ROA
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 4.955087 Prob. F(2,146) 0.0083
Obs*R-squared 10.17014 Prob. Chi-Square(2) 0.0062
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview 7.0
Kết quả phân tích ở bảng.. cho thấy P-value = 0,0083 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1, mơ hình có hiện tượng tự tương quan.