CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.4. Kết quả hồi quy
4.4.3. Kết quả hồi quy mô hình biến đại diện của khả năng sinh lời NIM
Biến NIM
OLS FEM REM
SIZE 0,00458*** 0,00666*** 0,00555***
CAR -0,00259 0,00415 0,00357
DEP -0,0325*** -0,0189*** -0,0226***
OPE 2,157*** 1,783*** 1,845***
NNII -0,388* -0,195 -0,185
NPL -0,0246 -0,0394* -0,0341*
M2 0,00915 -0,0213 -0,00980
GDP -0,0447 -0,0374 -0,0361
_cons -0,0642*** -0,104*** -0,0834***
𝑹𝟐 0,6639 0,4627 0,4576
*,**,*** đại diện lần lượt cho các mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS, với giá trị 𝑅2 = 66,39% cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 66,39% sự thay đổi của NIM. Các biến SIZE, DEP và OPE có ý nghĩa thông kê với mức ý nghĩa 1% và biến NNII có ý thông kê ở mức 10% Trong khi đó, các biến CAR, NPL. M2 và GDP không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled OLS.
Với kết quả hồi quy theo mô hình FEM có giá trị 𝑅2 = 46,27%, nghĩa là các biến độc lập trong mô hình sẽ giải thích 46,27% sự thay đổi của biến phụ thuộc NIM.
Trong đó, các biến SIZE, DEP và OPE có mức ý nghĩa thống kê 1% và biến độc lập NPL có mức ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Tuy nhiên các biến CAR, NNII, M2 và GDP không mang ý nghĩa thống kê.
Cuối cùng, kết quả phân tích hồi quy theo mô hình REM cho thấy các biến SIZE, DEP và OPE có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trong khi đó biến NPL có ý nghĩa ở mức 10%. Riêng biến CAR, NNII, M2 và GDP không có ý nghĩa thống kê.
4.4.3.1. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM
Khóa luận sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM với giả thuyết:
𝐻0: Mô hình Pooled OLS phù hợp với nghiên cứu hơn so với mô hình FEM 𝐻1: Mô hình FEM phù hợp với nghiên cứu hơn so với mô hình Pooled OLS Thực hiện hồi quy tuyến tính, ta có kết quả sau đây:
Bảng 4.17. Kết quả kiểm định F-test giữa Pooled OLS và FEM với biến NIM
F(25, 252) = 10,73 Prob>F=0,0000
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Kết quả bảng 4.17 cho ra kết quả, giá trị Prob > F = 0,0000 < 5%. Tác giả chấp nhận giả thuyết 𝐻1 và bác bỏ giả thuyết 𝐻0. Vì vậy, mô hình FEM phù hợn hơn mô hình Pooled OLS.
Kiểm định lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Tác giả thực hiện kiểm định Hausman với giả thuyết:
𝐻0: Mô hình REM phù hợp với nghiên cứu hơn so với mô hình FEM 𝐻1: Mô hình FEM phù hợp với nghiên cứu hơn so với mô hình REM Bảng 4.18. Kết quả kiểm định Hausman giữa FEM và REM của biến NIM
chi2(8) = 12,32 Prob > chi2 = 0,1374
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Với mức ý nghĩa α = 5%, kiểm định Hausman đã chỉ ra Prob > chi2 = 0,1374
> 0,05. Do đó mô hình REM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu (bác bỏ giả thuyết 𝐻1).
Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled và REM
Tác giả thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian với giả thuyết:
𝐻0: Mô hình Pooled OLS phù hợp với nghiên cứu hơn so với mô hình REM
𝐻1: Mô hình REM phù hợp với nghiên cứu hơn so với mô hình Pooled OLS Bảng 4.19. Kết quả kiểm định Breusch and Pagan giữa Pooled OLS và REM
với biến NIM
chibar2(01) = 248,80 Prob>chibar2= 0,0000
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Bảng 4.19 cho thấy kết quả Prob > chibar2 – 0,0000 < 0,05. Tác giả bác bỏ giả thuyết 𝐻0 và chấp nhận giả thuyết 𝐻1. Do đó mô hình REM là phù hợp hơn mô hình Pooled OLS
Như vậy, kết luận trong 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM thì mô hình REM là mô hình phù hợp hơn mô hình FEM và Pooled đối với mô hình có biến phụ thuộc NIM.
4.4.3.2. Kiểm định khuyết tật của mô hình Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Tác giả thực hiện kiểm định phương sai số thay đổi bằng kiểm Breusch and Pagan với giả thuyết sau:
𝐻0: mô hình REM không tồn tại phương sai sai số thay đổi 𝐻1: mô hình REM có tồn tại phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.20. Kết quả kiểm định của Breusch and Pagan với biến NIM chibar2(01)=248,80 Prob>chibar2=0,0000
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Tại mức ý nghĩa α=5%, với giá trị Prob>chi2 = 0.0000. Vì giá trị Prob < α nên bác bỏ giả thuyết 𝐻0 và chấp nhận giả thuyết 𝐻1. Do đó, mô hình có tồn tại phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tác giả thực hiện kiểm định Wooldridge để kiểm tra hiện tượng tự tương quan với giả thuyết:
𝐻0: mô hình REM không xảy ra hiện tượng tương quan 𝐻1: mô hình REM xảy ra hiện tượng tương quan
Bảng 4.21. Kết quả kiểm định của Wooldridge với biến NIM
F(1,25)=23,431 Prob>F=0,0001
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Tại kết quả ở bảng 4.21 với mức ý nghĩa α = 5%, cho thấy rằng chỉ số Prob >
F = 0,0001 < 0,05. Như vậy, mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan.
4.4.3.3. Ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
Từ kết quả của hai kiểm định trên, mô hình REM xảy ra các khuyết tật gồm phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Tác giả thực hiện hồi quy theo phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật của mô hình.
Bảng 4.22. Kết quả ước lượng bằng phương pháp FGLS với biến NIM
Biến Hệ số
tương quan Sai số chuẩn z P-value
SIZE 0,0034204*** 0,000475 7,20 0,000
CAR 0,005793 0,0047101 1,23 0,219
DEP -0,0116184** 0,004212 -2,76 0,006
OPE 1,576574*** 0,1187888 13,27 0,000 NNII -0,2485057* 0,1202661 -2,07 0,039
NPL -0,0480281** 0,0148647 -3,23 0,001
M2 0,0194199 0,013607 1,43 0,154
GDP 0,0022683 0,0133646 0,17 0,865
_cons -0,0534948*** 0,0097156 -5,51 0,000
*,**,*** đại diện lần lượt cho các mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Từ kết quả nghiên cứu, mô hình hồi quy được viết như sau:
𝑵𝑰𝑴𝒊,𝒕 = −𝟎, 𝟎𝟓𝟑𝟓 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟑𝟒 𝑺𝑰𝒁𝑬𝒊𝒕− 𝟎, 𝟎𝟏𝟏𝟔 𝑫𝑬𝑷𝒊𝒕+ 𝟏, 𝟓𝟕𝟔𝟔 𝑶𝑷𝑬𝒊𝒕
− 𝟎, 𝟐𝟒𝟖𝟓 𝑵𝑰𝑰𝒊𝒕− 𝟎, 𝟎𝟒𝟖𝟎 𝑵𝑷𝑳𝒊𝒕+ 𝜺𝒊𝒕
Bảng 4.22 cho thấy, biến độc lập OPE có quan hệ cùng chiều tác động mạnh nhất với biến phụ thuộc NIM ở mức ý nghĩa 1%, điều đó có nghĩa khi biến OPE tăng
1 thì biến NIM tăng 1,5766. Tương tự, biến SIZE có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc NIM ở mức ý nghĩa 1%, khi biến SIZE tăng 1 thì biến NIM tăng 0,0034.
Tuy nhiên, các biến độc lập DEP và NPL có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc NIM ở mức ý nghĩa 5%. Điều này có nghĩa, khi biến DEP tăng 1 đơn vị thì biến NIM giảm 0,0116, biến NPL tăng 1 đơn vị thì biến NIM sẽ giảm 0,0480. Đối với biến độc lập NNII có mối tác động ngược chiều ở mức ý nghĩa 10%, khi biến NNII tăng 1 thì biến NIM giảm 0,2485.
Trong khi đó, tác giả không tìm thấy ý nghĩa về mặt thống kê của các biến CAR, M2 và GDP đối với biến độc lập NIM.