Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình, bước kế tiếp là kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mơ hình. Khi có tồn tại hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng không chệnh nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả. Nói cách khác, ước lượng OLS không phải là ước lượng không chệch tốt nhất. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tình trạng tự tương quan xảy ra trong mơ hình là kiểm định d của Durbin – Watson. Phương pháp kinh nghiệm được sử dụng để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:
Khi 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan Khi 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương Khi 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm
Theo kết quả kiểm định ở Bảng 4.3 và Bảng 4.6, hệ số Durbin – Watson của hai mơ hình lần lượt là 1,339 và 1,028 đều nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên khơng có hiện tượng tự tương quan trong Mơ hình 1 và Mơ hình 2.
4.6. Kiểm định đa cộng tuyến
Khi phân tích tương quan, hệ số tương quan giữa các biến cao là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Để phát hiện trường hợp một biến có tương quan tuyến tính mạnh với các biến còn lại của mơ hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF- Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIFj>10 thì mức độ cộng
tuyến được xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác khơng cao. Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.
Theo kết quả hồi quy ở Bảng 4.5 và Bảng 4.8, hệ số phóng đại phương sai của biến INF và RI lần lượt là 45,220 và 44,233 đều lớn hơn 10. Điều này có nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến đã tồn tại trong dữ liệu nghiên cứu. Nguyên nhân có thể là do hai biến RGDP và RI đều được điều chỉnh bởi lạm phát nên hai biến này có thể có đa cộng tuyến với INF. Để xử lý hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả đã loại bỏ biến INF (có hệ số VIF lớn nhất) và phân tích lại Mơ hình hồi quy 1 và Mơ hình hồi quy 2. Kết quả phân tích của hai mơ hình điều chỉnh như sau4:
Phương trình hồi quy điều chỉnh 1:
ROA = 0,237 - 0,102*SIZE + 0,828*CA - 1,526*LA + 0,129*LQD + 0,373*DP + 0,487*NIM + 36,703*NII + 0,116*RGDP + 0,037*RI
Phương trình hồi quy điều chỉnh 2:
ROE = - 20,065 + 2,265*SIZE - 7,283*CA - 12,969*LA - 2,791*LQD + 3,462*DP + 5,228*NIM + 305,215*NII + 1,238*RGDP + 0,406*RI
Đồng thời, kết quả kiểm định ANOVA cho thấy hai mơ hình điều chỉnh vẫn phù hợp (hệ số Sig. nhỏ hơn 0,05). Kết quả kiểm định Durbin-Watson cho biết hệ số d của hai mơ hình điều chỉnh đều nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên khơng có hiện tượng tự tương quan trong các mơ hình. Ngồi ra, hệ số VIF trong kết quả hồi quy của hai mơ hình điều chỉnh đều nhỏ hơn 10, tức là hiện tượng đa cộng tuyến đã khơng cịn.
Kết quả phân tích hồi quy của hai mơ hình điều chỉnh sau khi loại trừ biến INF cho thấy ROA và ROE vẫn có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với LA và tỷ lệ thuận với NIM, NIM, GRDP và RI. Các mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê vì hệ số Sig. nhỏ hơn 0,05.