6. Kết cấu của khóa luận
2.2 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH
2.2.2 Kiểm định Phương sai sai số thay đổi (Var) và Tự Tương quan (Cov)
(Cov)
2.2.2.1Kiểm định Tự tương quan (Cov)
Để đảm bảo tốt hơn tính phù hợp của mơ hình hồi quy, nghiên cứu sẽ kiểm tra phương sai sai số thay đổi và tự tương quan (hay còn được gọi là tương quan nối tiếp). Hai vấn đề được coi là quan trọng nhất vì nếu xảy ra hiện tượng Phương sai sai số thay đổi và Tự tương quan chúng có thể vi phạm vào các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính. Khi các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính bị vi phạm, mơ hình hồi quy tuyến tính khơng cịn là một cơng cụ ước lượng đáng tin cậy.
Trước hết, tự tương quan hoặc tương quan nối tiếp là sự tự tương quan giữa các phần của nhiễu. Một hiện tượng thường thấy trong phân tích chuỗi thời gian hoặc không gian (số liệu chéo) khi mà thành phần nhiễu của các quan sát có thể phục thuộc lần nhau. Nhìn vào dữ liệu bảng, các số liệu cũng là một nhóm các quan sát theo thời gian và do đó, có khả năng đối mặt với hiện tượng tự tương quan.
Tác động của sự tự tương quan: (1) các ước lượng không hiệu quả; (2) khoảng tin cậy bị thu hẹp; (3) R2y không đáng tin cậy. Tuy nhiên, mức độ tương quan nối tiếp cũng phụ thuộc vào loại nghiên cứu và dữ liệu đang được sử dụng. Đối với nghiên cứu này, vì thời gian chỉ 4 năm, không dài nên sự tự tương quan nối tiếp có thể được cho là một vấn đề nhỏ. Tuy nhiên, tác giả vẫn kiểm tra sự tồn tại của tự tương quan bằng cách sử dụng kiểm định Wooldridge cho ROA và ROE.
Bảng 2.4: Kiểm định tương quan (Wooldridge Test)
Prob> F = 0.1569
Với ROE
Kiểm định Wooldridge trong sữ liệu bảng H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan F(1, 16)= 6.659
Prob> F = 0.0781
(Nguồn: Từ các tính tốn của tác giả qua Stata)
Theo kết quả trong Bảng 2.4, kiểm định trên ROA và ROE với giá trị P lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Do đó, khơng có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết Ho, trong đó tuyên bố rằng khơng có hiện tượng tương quan ở mức ý nghĩa (a = 5%).
1.2.1.1Kiểm định Phương sai sai số thay đổi (Var)
Kiểm định cho hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Var): Một trong những giả định cơ bản của hồi quy tuyến tính là tính đồng nhất của các phương sai sai số. Trong khi đó, hiện tượng phương sai sai số thay đổi đại diện cho trường hợp ngược lại khi giá trị phương sai không giống nhau trên các giá trị khác nhau của các biến giải thích. Hậu quả của việc phương sai sai số thay đổi: (1) ước lượng không hiệu quả; (2)khoảng tin cậy rộng. Bởi vì sự xuất hiện của tính khơng đồng nhất sẽ vi phạm vào giả định cơ bản của mơ hình hồi quy tuyến tính, do đó phải kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
khơng đồng nhất (Breusch & Pagan, 1979). Ket quả được trình bày trong Bảng 2.5
dưới đây:
Bảng 2.5: Kiểm định PSSS (Breusch-Pagan/Cook-Weisberg Test)
Kiểm định Breusch-PaganZCook-Weisberg (PSSS thay đổi)
Ho: PSSS không đổi
H1: PSSS thay đổi với ROA Chi2(1) = 0.46
Prob> chi2 = 0.4583
giữa các đơn vị được cho là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Để quyết định giữa FEM và REM, kiểm định của Hausman sẽ là được thực hiện bằng các lệch của phần mềm Stata.
Bảng 2.6: Kiểm định Hausman với mơ hình ROA và ROE
Kiểm định Hausman
ROA
Ho: εi và biến độc lập không tương quan H1: εi và biến độc tương quan
Chi2(6) = 3.01 Prob> chi2 = 0.0000
ROE
Ho: εi và biến độc lập không tương quan Ho: PSSS không đổi
H1: PSSS thay đổi với ROE Chi2(1) = 3.51
Prob > chi2 = 0.1286
(Nguồn: Từ các tính tốn của tác giả qua Stata)
Kết quả trong Bảng 2.5 cho thấy cả hai giá trị P trong hai kiểm định đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Do đó, khơng có cơ sở nào để bác bỏ giả thuyết Ho: PSSS không đổi. Kết quả là, nghiên cứu có thể khẳng định chắc chắn rằng khơng có xuất hiện của hiện tượng PSSS thay đổi trong mơ hình hồi quy ở ở mức ý nghĩa (α=5%).
Sau khi thực hiện một loạt các kiểm tra trên, bước cuối cùng là quyết định lựa chọn mơ hình tác động cố định (FEM) hoặc mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM). Trong FEM, mơ hình chấp nhận tính khơng đồng nhất của phương sai hoặc tính riêng biệt giữa các mẫu được nghiên cứu trong mơ hình hồi quy. Điều này có nghĩa là mơ hình trong nghiên cứu này sẽ coi các ngân hàng khác nhau là
Chu Thị Anh Quyên — K18CLCC
Prob > chi2 = 0.0006
(Nguôn: Từ các tông hợp của tác giả qua Stata)
Theo kết quả của các kiểm định Hausman cho mô hình với ROA và ROE
(Bảng 2.6), cả hai thử nghiệm đều cho thấy giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Do
đó, có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng εi (phần dư) và biến độc lập không tương quan. Nói cách khác, mơ hình tác động cố định (FEM) sẽ được sử dụng để hồi quy trong nghiên cứu này.
Chỉ sốTL/TA 66,88% 7,34% 49,08% 91,40% Chỉ sốNPL/TL 1,67% 1,26% 0,01% 5,80% Chỉ sốTE/TA 6,04% 2,95% 3,23% 16,13% Chỉ sốDEP/TLI 78,95% 9,84% 53,84% 96,68% Chỉ sốTOE/TOI 49,24% 14,21% 26,62% 92,68% Chỉ sốTA (*) 326.312.180 346.719.961 124.849.65 1.313.037.674 Chỉ sốNOI/TOI 22,90% 8,33% 5,41% 45,74% Chỉ sốGDP 7,08% 0,14% 6,21% 7,08% Chỉ sốINFL 3,54% 0,45% 0,63% 4,74% Chỉ sốCONC 0,67% 0,04% 0,66% 0,76% Chỉ số ROE 10,90% 7,77% 0,29% 27,73% Chỉ số ROA 0,61% 0,71% 0,02% 2,87%
Khóa luận tốt nghiệp 38 HỌC VIỆN NGÂN HÀNG