.2 Phân tích đa cộng tuyến qua phương pháp phóng đại phương sai

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại nghiên cứu trường hợp tại việt nam (Trang 74 - 75)

Variable VIF 1/VIF

inf 29.3 0.0341 rlr 26.84 0.0373 ea 6.21 0.161 ldr 6.18 0.1617 nim 3.92 0.2551 size 3.57 0.2799 la 3.52 0.2842 em 3.38 0.2957 fc 3.23 0.3097 gdp 2.86 0.3493 cr 1.63 0.6137 gfd 1.41 0.7085 tax 1.4 0.7141 nii 1.38 0.7224

Nguồn : Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata12 (Phụ lục 5)

Để biết được nên loại biến nào ra khỏi mơ hình hồi quy, tác giả tiến hành hồi quy lại với phương trình lần lượt bỏ 1 trong 2 biến để xác định 𝑅2 tại hồi quy nào cao hơn để có thể loại biến đó ra khỏi mơ hình. Theo bảng hồi quy tại phụ lục 5 nếu hồi quy bỏ bớt biến INF thì hệ số hồi quy của RLR đã khơng như dấu hồi quy ban đầu và mức 𝑅2 là 88.05%, với phép hồi quy bỏ biến RLR thì hệ số hồi quy của INF vẫn giữ đúng dấu như hồi quy ban đầu và có ý nghĩa thống kê đồng thời 𝑅2 là 88.2% cao hơn của phép hồi quy loại bỏ biến INF. Đến đây tác giả có thể loại bỏ biến RLR ra khỏi mơ hình. Tuy nhiên tác giả sẽ dùng kiểm định Wald cho 2 biến INF và RLR để một lần nữa chứng minh việc loại biến RLR là đúng. Theo bảng kiểm định Wald trong Stata cho thấy mức 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 là 0,014 nhỏ hơn mức 𝛼 = 5% nên bác bỏ việc loại đồng thời 2 biến ra khỏi mơ hình mà chấp nhận giả thiết loại biến RLR ra khỏi mơ hình hổi quy. Bên cạnh đó tác giả cũng dùng kiểm định Redundant trong Eviews để kiểm chứng lại, với phép kiểm tra cho biến RLR như là biến dư trong mơ hình thì kết quả 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒là 0.2916 lớn hơn 𝛼 = 10% cho thấy nên loại biến này ra khỏi mơ hình ban đầu. Trong khi đó với phép kiểm tra cho biến INF thì kết quả giống như kiểm định trong Stata với 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒là 0.068 nhỏ hơn 𝛼 = 10% nên giữ lại biến INF. Vậy sau khi loại bỏ biến RLR ra khỏi mơ hình ban đầu, tác giả sẽ chạy hồi quy cho mơ hình để tìm và phát hiện ra những lỗi thường gặp ở mỗi mơ hình hồi quy và tìm mơ hình thích hợp cho kết quả bài nghiên cứu.

4.5.4 Phân tích hồi quy với phương pháp OLS, FEM và REM.

Trước khi phân tích hồi quy OLS, tác giả sẽ kiểm định lại hệ số VIF của các biến giải thích trong mơ hình sau khi loại biến RLR ra khỏi mơ hình ban đầu. Qua bảng 4.3 thì khơng có biến nào có VIF lớn hơn 10, vậy sau khi loại biến RLR thì mơ hình trở nên tốt hơn.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại nghiên cứu trường hợp tại việt nam (Trang 74 - 75)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(151 trang)