CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.4. Kết quả hồi quy
4.4.2. Kết quả hồi quy mô hình biến đại diện cho khả năng sinh lời ROE
Biến ROE
OLS FEM REM
SIZE 0,0345*** 0,0485*** 0,0400***
CAR 0,0368 0,0445 0,045
DEP -0,118*** -0,0748* -0,0922**
OPE 3,072*** 3,599*** 3,139***
NNII 2,487** 3,548*** 3,419***
NPL -0,721*** -0,517*** -0,536***
M2 0,524*** 0,339** 0,439***
GDP 0,312 0,286 0,319*
_cons -0,614*** -0,899*** -0,734***
𝑹𝟐 0,6443 0,5723 0,5680
*,**,*** 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=64,63% cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 64,63% sự thay đổi của ROE. Các biến SIZE, DEP, OPE, NPL và M2 có ý nghĩa thông kê với mức ý nghĩa 1%. Biến NNII có ý thông kê ở mức 5%. Trong khi đó, biến GDP và biến CAR không tìm thấy ý nghĩa về mặt thống kê trong mô hình Pooled OLS.
Với kết quả hồi quy theo mô hình FEM có giá trị 𝑅2=57,23%, nghĩa là các biến độc lập trong mô hình sẽ giải thích 57,23% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE.
Trong đó, các biến SIZE, OPE, NNII và NPL có mức ý nghĩa thống kê 1%. Biến độc lập M2 có mức ý nghĩa 5% và biến DEP có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Tuy nhiên
các biến CAR 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, OPE, NNII, NPL và M2 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trong khi đó biến DEP có ý nghĩa ở mức 5% và biến GDP ở mức 10%. Riêng biến CAR không có ý nghĩa thống kê.
4.4.2.1. 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 Bảng 4.11. Kết quả kiểm định F-test giữa Pooled OLS và FEM với biến ROE
F(25, 252) = 7,63 Prob>F= 0,0000
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Kết quả bảng 4.11 Cho thấy, giá trị Prob> F = 0,0000< 5%, bác bỏ 𝐻0 và chấp nhận giả thuyết 𝐻1. Vì vậy mô hình Pooled OLS không mang ý nghĩa và chọn mô hình FEM.
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 4.12. Kết quả kiểm định Hausman giữa FEM và REM với biến ROE
chi2(8) = 28,78 Prob >chi2=0,0003
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Với mức ý nghĩa α=5%, kiểm định Hausman đã chỉ ra Prob > chi2 = 0,0003 <
0,05. Do đó, dựa trên kết quả kiểm định mô hình FEM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu (bác bỏ giả thuyết 𝐻0).
Như vậy, kết luận trong 3 mô hình OLS, FEM và REM thì mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn mô hình REM và OLS đối với mô hình có biến phụ thuộc ROE.
4.4.2.2. 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 Wald Test với giả thuyết sau:
𝐻0: mô hình FEM không tồn tại phương sai sai số thay đổi 𝐻1: mô hình FEM có tồn tại phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định Wald Test với biến ROE
chi2(26) =160,22 Prob>chi2=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 đồng thời chấp nhận giả thuyết 𝐻1. Do đó, mô hình có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Sau khi đã kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình, tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu với giả thuyết:
𝐻0: mô hình FEM không xảy ra hiện tượng tương quan 𝐻1: mô hình FEM xảy ra hiện tượng tương quan
Bảng 4.14. Kết quả kiểm định Wooldridge với biến ROE
F(1, 25) = 21,833 Prob>F=0,0001
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 Tại bảng 4.14 kết quả kiểm định cho ra kết quả rằng chỉ số Prob>F= 0,0001<
0,05. Như vậy, mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan (bác bỏ giả thuyết 𝐻0, chấp nhận giả thuyết 𝐻1)
4.4.2.3. Ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
Bảng 4.15. Kết quả ước lượng bằng phương pháp FGLS với biến ROE
Biến Hệ số
tương quan Sai số chuẩn z P-value SIZE 0,0343612*** 0,0032126 10,70 0,000
CAR 0,0550458* 0,0257436 2,14 0,032
DEP -0,0558185* 0,0267221 -2,09 0,037
OPE 2,154144** 0,6786275 3,17 0,002
NNII 2,4687*** 0,7423098 3,33 0,001
NPL -0,5020957*** 0,1000877 -5,02 0,000
M2 0,3255252*** 0,0853923 3,81 0,000
GDP 0,3897513*** 0,0823867 4,73 0,000
_cons -0,621337*** 0,0663683 -9,36 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:
𝑹𝑶𝑬𝒊,𝒕 = −𝟎, 𝟔𝟐𝟏𝟑 + 𝟎, 𝟎𝟑𝟒𝟑 𝑺𝑰𝒁𝑬𝒊𝒕+ 𝟎, 𝟎𝟓𝟓𝟎 𝑪𝑨𝑹𝒊𝒕− 𝟎, 𝟎𝟓𝟓𝟖 𝑫𝑬𝑷𝒊𝒕 + 𝟐, 𝟏𝟓𝟒𝟏 𝑶𝑷𝑬𝒊𝒕+ 𝟐, 𝟒𝟔𝟖𝟕 𝑵𝑰𝑰𝒊𝒕− 𝟎, 𝟓𝟎𝟐𝟏 𝑵𝑷𝑳𝒊𝒕
+ 𝟎, 𝟑𝟐𝟓𝟓 𝑴𝟐𝒊𝒕+ 𝟎, 𝟑𝟖𝟗𝟔 𝑮𝑫𝑷𝒊𝒕+ 𝜺𝒊𝒕
Dựa vào kết quả bảng 4.15, các biến SIZE, NNII, M2 và GDP có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1%. Điều này cho ra ý nghĩa khi biến SIZE tăng 1 đơn vị thì biến ROE tăng 0,0343, biến NNII tăng 1 đơn vị thì biến ROE tăng 2,4687, biến M2 tăng 1 đơn vị thì biến ROE tăng 0,3255 và cuối cùng là biến GDP tăng 1 đơn vị thì biến ROE tăng 0,3896. Tuy nhiên trong đó, biến NNII có tác động mạnh nhất đến với biến phụ thuộc ROE. Biến OPE có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc ROE ở mức ý nghĩa 5%, khi OPE tăng 1 đơn vị thì biến ROE tăng 2,1541 và biến độc lập CAR có quan hệ cùng chiều với ROE ý nghĩa 10%, khi GDP tăng 1 đơn vị thì biến ROE tăng 0,0550.
Tuy nhiên, biến độc lập DEP có tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc
ROE với mức ý nghĩa 10%, khi biến DEP tăng 1 đơn vị thì biến ROE sẽ giảm 0,0558.
Biến NPL có tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc ROE ở mức ý nghĩa 1%, khi biến NPL tăng 1 đơn vị thì biến ROE sẽ giảm 0,5021.