Kiểm định phƣơng sai thay đổi:

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của một số yếu tố đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại việt nam hiện nay (Trang 57 - 58)

6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu

3.1. Kiểm định một số giả định cơ bản cho các phƣơng pháp ƣớc lƣợng:

3.1.2. Kiểm định phƣơng sai thay đổi:

Hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi khi các quan sát trong mơ hình hồi quy độc lập với nhau và có sự khác biệt lớn giữa các quan sát. Phƣơng sai thay đổi khơng làm mất tính khơng thiên lệch và nhất quán của các ƣớc lƣợng OLS nhƣng các ƣớc lƣợng này khơng cịn hiệu quả vì khơng cịn có phƣơng sai nhỏ nhất.

- Để kiểm tra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trƣớc tiên ta thực hiện ƣớc lƣợng OLS mơ hình (I) với mơ hình 10 biến giải thích đã điều chỉnh, sau đó sử dụng kiểm định Breusch-Pagan đƣợc kết quả nhƣ sau:

. quietly regress NPLs loang mp nii ldr dr lr inef roe bdsxd ctnn . hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance

Variables: fitted values of NPLs

chi2(1) = 69.22

Với giả thuyết H0: Phƣơng sai của sai số là không đổi. Các kết quả kiểm định Chi-square cho hai bảng dữ liệu cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ với p nhỏ hơn các mức ý nghĩa 1%. Do đó có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trong ƣớc lƣợng OLS.

- Hệ quả khi ƣớc lƣợng OLS có phƣơng sai thay đổi: Ƣớc lƣợng của các phƣơng sai sẽ chệch, kiểm định t và F có thể đƣa ra các kết luận sai lầm, giá trị p sai sẽ dẫn đến kết luận sai về mối quan hệ giữa các biến.

- Khắt phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi:

Một trong những biện pháp khắt phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi là thay vì sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng tối thiểu thơng thƣờng (OLS), ta sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu tổng quát (GLS) (Xuân Thành và Cao Hào Thi, 2013). Trong nghiên cứu này có xét đến việc sử dụng mơ hình hồi quy ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM) với phƣơng pháp ƣớc lƣợng GLS khả thi hay còn gọi là ƣớc lƣợng tác động ngẫu nhiên, do đó hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi có thể đƣợc giải quyết.

Ngồi ra có thể hồi quy các mơ hình và sử dụng thêm kỹ thuật tùy chọn “robust” trong phần mềm thống kê Sata, nếu chạy mơ hình hồi quy có tùy chọn “robust” thì mơ hình này chấp nhận hồi quy khi có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, độ lớn và dấu của các hệ số β khơng thay đổi so với hồi quy bình thƣờng nhƣng giá trị t và p-value đáng tin cậy hơn.

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của một số yếu tố đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại việt nam hiện nay (Trang 57 - 58)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(114 trang)
w