Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) – ROA 51.980 0.0000
(2) – ROE 9.540 0.0070
(3) – NIM 28.113 0.0001
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 6)
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11 cho kết quả ở bảng 4.9 cho kết quả của 3 mơ hình với p-value có giá trị nhỏ hơn α = 0.05. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình dữ liệu nghiên cứu.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình với mức ý nghĩa
5%.
Sau khi thực hiện các phương pháp kiểm tra tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mơ hình, tác giả tiến hành phân tích kết quả hồi quy thực nghiệm. Phương pháp hồi quy được áp dụng bắt đầu từ mơ hình hồi quy Pooled tới mơ hình tác động cố định – FEM, mơ hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên – REM sau đó so sánh với các phương pháp hồi quy khác như FGLS và Driscoll-Kraay standard errors.
4.4.8 Phân tích kết quả hồi quy
Tác giả tiếp cận mơ hình từ đơn giản đến mơ hình nâng cao với mục đích là khắc phục các nhược điểm kiểm định của mơ hình hồi quy ban đầu. Mở đầu với các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng, ước lượng hồi quy Pooled OLS, mơ hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect – FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random effects – REM).
Tuy nhiên, cả 3 mơ hình dữ liệu bảng thông thường như Pooled, FEM và REM không thể kiểm soát được hiện tượng phương sai thay đổi của nhiễuvà tự tương quan của phần dư, do đó tác giả sẽ tiến hành hồi quy thêm phương pháp FGLS. Theo kết quả nghiên cứu của Greene (2012), phương pháp FGLS là một phương pháp ước lượng hồi quy trong trường hợp mơ hình tồn tại phương sai thay đổi của nhiễu, hiện tượng tương quan. Mơ hình FGLS kiểm sốt được hiện tượng tự tương quan phần dư, hiện tượng phương sai thay đổi.
Ngồi ra, nghiên cứu này cịn kiểm soát tương quan phụ thuộc chéo, là điểm mới của đề tài so với các nghiên cứu trước đây. Các nghiên cứu trước đây kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi độ tin cậy khi các nghiên cứu này khơng kiểm sốt hiện tượng tương quan phụ thuộc chéo (cross-section dependence), Baltagi (2008) cho rằng tương quan phụ thuộc chéo có ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả định lượng, khi có cú sốc trong mối quan hệ về các yếu tố tác động đến lợi nhuận trên ngân hàng này sẽ ảnh hưởng đến mối quan hệ ngân hàng kia.
Kiểm định tương quan phụ thuộc chéo có tồn tại trong các yếu tố tác động đến lợi nhuận NHTM tại Việt Nam hay không. Với cỡ mẫu N lớn T tác giả sử dụng kiểm định Pesaran (2004) được giới thiệu trong bài nghiên cứu của Pesaran, M.H. (2004) “General diagnostic tests for cross section dependence in panels, Cambridge Working Papers in Economics, 0435, University of Cambridge”. Giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tương quan phụ thuộc chéo. Giả thuyết H1: Mơ hình có tồn tại hiện tượng tương quan phụ thuộc chéo.
Bảng 4.10: Kết quả kiểm tra tự tương quan 3 mơ hình
Mơ hình Thống kê Pesaran P-value
(1) – ROA 5.586 0.0000
(2) – ROE 3.163 0.0000
(3) – NIM 6.733 0.0000
Tương quan phụ thuộc chéo là yếu tố tồn tại trong mỗi hệ thống ngân hàng khi các ngân hàng trong hệ thống hoạt động có tính tương tác và liên kết với nhau rất rõ ràng do đặc điểm chung trong cùng một thị trường cạnh tranh và chịu sự quản lý của Ngân hàng Nhà nước. Kết quả kiểm định củng cố bằng chứng khi cả 3 mơ hình đều cho kết quả với mức ý nghĩa rất cao, p-value đều nhỏ hơn 1%. Vì vậy, tồn tại hiện tượng tương quan phụ thuộc chéo.
Nhằm đảm bảo kết quả hồi quy tin cậy, bài luận văn này kiểm soát hiện tượng tương quan phụ thuộc chéo nhằm đảm bảo kết quả tin cậy bằng phương pháp Robust standard errors được giới thiệu bởi Driscoll and Kraay’s (1998). Daniel (2007) phát triển nghiên cứu này và chứng minh sự hiệu quả của phương pháp nghiên cứu bằng mơ phỏng Monte Carlo được trình bày ở nghiên cứu của mình năm 2007. Phương pháp này có thể khắc phục hiệu quả hiện tượng phương sai của nhiễu thay đổi, tự tương quan giữa các phần dư, nội sinh biến trong mơ hình và tương quan phụ thuộc chéo trong cả cỡ mẫu nhỏ và lớn.
Đề tài lần lượt chạy 4 mơ hình POOLED/ FEM, FEM, FGLS và SCC với biến phụ thuộc ROA, ROE, NIM. Tuy nhiên như đã phân tích ở trên, mơ hình SCC có thể khắc phục được hiệu quả và gần như đầy đủ nhất các khuyết tật của mơ hình. Do đó, mơ hình SSC được chọn là mơ hình ra quyết định kết quả thực nhiệm, các mơ hình cịn lại được sử dụng để đối chiếu nhằm kiểm tra tính vững thực nghiệm.