4.1 Kết quả ước lượng mơ hình
4.1.2 Thực hiện kiểm định độ tin cậy trên dữ liệu
4.1.2.1 Thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Tác giả thực hiện kiểm định VIF để kết luận sự tin cậy của mơ hình, đặc biệt tránh trường hợp các biến bị trùng lắp hoặc có ý nghĩa tương tự nhau trong mơ hình.
Tác giả trình bày kết quả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến lần 1 trong bảng 4.4 dưới đây (sắp xếp theo chiều giảm dần trị số VIF):
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến (lần 1)
STT Các biến Trị số VIF 1 EF 2979,59 2 INS 2017,52 3 SIZ 1171,49 4 GDP 236,16 5 CAP 9,90
STT Các biến Trị số VIF
6 INF 5,71
7 LIQ 5,65
8 NPL 2,71
9 DG 1,48
Nguồn: Tác giả tổng hợp - STATA 13 (xem thêm tại Phụ lục 6)
Sử dụng giá trị 10 làm mốc phân loại, các biến có giá trị VIF < 10 là các biến gần như khơng có hiện tượng đa cộng tuyến với các biến khác trong mơ hình.
Kết quả kiểm định VIF cho thấy có 4 biến có trị số VIF > 10 là biến EF, INS, SIZ và GDP. Ngoài ra, kết quả chạy hồi quy sơ bộ FEM (một bước tiền đề để thực hiện kiểm định VIF) cũng cho thấy biến TYP có hệ số hồi quy = 0, đồng nghĩa với việc biến này khơng có bất kỳ mối quan hệ nào với biến phụ thuộc CG nên không xuất hiện trong kết quả kiểm định VIF.
Vì vậy, tác giả quyết định loại bỏ 3 biến có trị số VIF > 10, bao gồm biến EF, SIZ, GDP ra khỏi mơ hình. Ngồi ra, loại bỏ biến TYP do có hệ số hồi quy =0. Tác giả giữ lại biến INS do xét thấy mối tương quan cặp của biến INS đối với biến chính CG là lớn nhất trong những biến vi phạm kiểm định VIF, chứng tỏ biến INS có một mối quan hệ đáng kể với hành vi cần nghiên cứu.
Sau khi loại bỏ 4 biến khỏi mơ hình, tác giả thực hiện kiểm định VIF lại một lần nữa để kiểm chứng xem hiện tượng đa cộng tuyến đã được khắc phục hay chưa. Kết quả được trình bày trong bảng 4.5 dưới đây:
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến (lần 2)
STT Biến Trị số VIF
1 INS 9,30
STT Biến Trị số VIF
3 LIQ 5,47
4 INF 3,76
5 NPL 2,68
6 DG 1,46
Nguồn: Tác giả tổng hợp - STATA 13 (xem thêm tại Phụ lục 7)
Như vậy, có thể thấy, sau khi loại những biến có hiện tượng đa cộng tuyến, thì kết quả kiểm định VIF lần 2 đã cho kết quả phù hợp hơn với tất cả các biến đều có hệ số VIF khá nhỏ (<10). Điều này là cơ sở cho thấy có thể tiếp tục thực hiện các bước nghiên cứu tiếp theo vì các biến trong mơ hình đã khơng cịn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nữa.
4.1.2.2 Thực hiện các kiểm định độ tin cậy của dữ liệu
Tác giả sử dụng phần mềm STATA 13 thực hiện liên tục 2 kiểm định gồm Modified Wald test và Wooldridge test để kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tương quan chuỗi trên dữ liệu.
Kết quả như sau:
+ Kết quả kiểm định phương sai thay đổi (Modified Wald test):
Giá trị p-value = 0,0000 < 5% (mức ý nghĩa) của kiểm định (xem thêm tại phụ lục 8).
Kết quả này cho thấy dữ liệu nghiên cứu đang có tồn tại hiện tượng phương
sai thay đổi. Tác giả đánh giá kết quả kiểm định là phù hợp. Theo đó, mỗi ngân hàng
sẽ có những ứng xử khác nhau cho mỗi tình huống, điều này khiến cho phương sai của các chuỗi dữ liệu cũng sẽ rất khác nhau.
Giá trị p-value = 0,0049 < 5% (mức ý nghĩa) của kiểm định (xem thêm tại phụ lục 9).
Kết quả này cho thấy dữ liệu nghiên cứu đang có tồn tại hiện tượng tự tương
quan. Tác giả đánh giá kết quả kiểm định là phù hợp với đặc thù dữ liệu các ngân
hàng, do có tồn tại yếu tố thời gian.