CHƢƠNG 2 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.1 Phân tích dữ liệu
Bảng 3.1: Ma trận tương quan của các biến độc lập trong mơ hình
TK QM RR HQ TL GDP LP TK 1.000000 QM -0.187227 1.000000 RR 0.171572 -0.282566 1.000000 HQ 0.769704 -0.795222 0.346291 1.000000 TL -0.669203 0.606489 -0.085092 -0.772239 1.000000 GDP -0.140258 0.165692 -0.117623 -0.123892 0.094038 1.000000 LP 0.080185 -0.113342 0.194136 0.061412 -0.082333 -0.319264 1.000000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews)
Bảng 3.1 trình bày sự tương quan giữa các biến độc lập có trong mơ hình. Theo Kennedy (2008), trị tuyệt đối của các hệ số tương quan nhỏ hơn 0,8 có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến, hay nói cách khác đó là hiện tượng đa cộng tuyến khơng nghiêm trọng. Với kết quả đã có trong bảng 3.1 thì có thể kết luận rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 3.2: Kiểm định Likelihood Test
Redundant Fixed Effects Tests Equation: ROA
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1.906489 (8,38) 0.0875** Cross-section Chi-square 18.222168 8 0.0196
Ghi chú: ký hiệu ** chỉ ra ước lượng điểm có ý nghĩa về mặt thống kê và khác “không” tại mức 10%
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews)
Dữ liệu được dùng để kiểm định mơ hình trong nghiên cứu này thuộc dạng dữ liệu bảng (panel data). Do đó, để xử lý có thể dùng một trong ba phương pháp
sau: Pooled Regression, Fixed Effect Model (FEM) hoặc Random Effect Model (REM). Tuy nhiên, vì dữ liệu có số ngân hàng nhiều hơn số kỳ thời gian quan sát (9 ngân hàng so với 6 năm) nên không sử dụng phương pháp REM.
Kiểm định Likelihood Test được tiến hành để xác định lựa chọn giữa phương pháp Pooled Regression và FEM. Xét giả thiết H0: sử dụng phương pháp Pooled Regression. Với kết quả được trình bày tại bảng 3.2, p-value của hệ số Likelihood (8,75%) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%, từ đó bác bỏ giả thiết H0. Do đó, khơng sử dụng phương pháp Pooled Regression, nghiên cứu sẽ dùng phương pháp FEM để chạy và kiểm định mơ hình.