CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU
01
4.5.2. Kiểm định các giả thiết hồi quy của mơ hình nghiên cứu 01
4.5.2.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.
Bảng 4.5: Kiểm định đa cộng tuyến - mơ hình 01
ROA SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF
ROA 1 SIZE (0,1030) 1 LOAN 0,1661 (0,0334) 1 CAP 0,2969 (0,6986) 0,2439 1 LLR 0,0710 0,3776 (0,0708) (0,2446) 1 COSR (0,3983) 0,0063 (0,1172) (0,0836) 0,0846 1 LIQ 0,0703 (0,0428) (0,6499) (0,1622) 0,0745 (0,1216) 1 INF 0,2858 (0,2725) (0,0971) 0,2160 (0,1224) (0,1346) 0,3045 1
Tất cả các hệ số tương quan đều có giá trị nhỏ hơn 0,8 (chuẩn so sánh theo nghiên cứu của Farrar & Glauber (1967) là 0,8) thể hiện rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình hoặc hiện tượng đa cộng tuyến khơng nghiêm trọng. Điều đó cho thấy các biến độc lập có thể được sử dụng để ước lượng và bước đầu đánh giá được các dự báo của mơ hình.
4.5.2.2. Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 khơng dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm
mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định Wald, với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.6: Kiểm định phương sai của sai số thay đổi - mơ hình 01
Giả thiết Diễn giải
Wald test for Ho:
sigma(i)^2= sigma^2 for all i homoskedasticity
Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi against
Ha:
unrestricted heteroskedasticity Có hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả
chi2 (22) = 320.36 Prob>chi2 = 0.0000
Với mức ý nghĩa alpha (α) = 1%, kiểm định Wald cho kết quả là: Prob = 0.0000. Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0. Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.5.2.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui khơng cịn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thiết H0: khơng có sự tự tương quan.
Bảng 4.7: Kiểm định tự tương quan - mơ hình 01
Giả thiết Diễn giải
Wooldridge test for autocorrelation in panel data Kiểm định tự tương quan trên dữ liệu bảng H0 no first order autocorrelation Khơng có hiện tượng tự tương quan
Kết quả
F(1, 21) = 8,300 Prob > F = 0,0089
Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0,0089. Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 Có sự tự tương quan.
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy mơ hình có đa cộng tuyến được đánh giá là khơng nghiêm trọng. Tuy vậy, mơ hình xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, điều này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng không hiệu quả và các kiểm định khơng cịn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi
– FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (theo Wooldridge (2002)).
4.5.3. Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS trong mơ hình nghiên cứu 01