CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3. Phân tích hồi quy
4.3.1. Hồi quy theo mô hình Pooled - OLS
Bảng 4.10 Kết quả hồi quy pooled - OLS
Biến độc lập Hệ số hồi quy P-value
LOGSIZE 0.0098 0.000
CAP 0.1799 0.000
OP 0.7742 0.000
LAR 0.0087 0.419
LiqA 0.0001 0.992
GDP 0.0940 0.519
INF 0.0401 0.051
-Cons -0.1509 0.000
F (7,145) 15.32
Prob>F 0.0000
R-squared 0.4251
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Kết quả hồi quy theo Pooled - OLS thể hiện tại bảng 4.10 cho thấy các biến độc lập LAR, LiqA, GDP không có ý nghĩa thống kê, với mức ý nghĩa 1% và 10 % các biến độc lập LOGSIZE, CAP, OP đƣợc chấp nhận giải thích cho biến phụ thuộc.
4.3.2. Hồi quy theo mô hình tác động cố đinh (FEM)
Bảng 4.11 Kết qủa hồi quy mô hình tác động cố định (FEM)
Biến độc lập Hệ số hồi quy P-value
LOGSIZE 0.0314 0.000
CAP 0.1863 0.000
OP 0.3557 0.003
LAR 0.0470 0.000
LiqA 0.0128 0.322
GDP -0.0470 0.003
INF 0.0800 0.000
-Cons -0.4427 0.000
F (7,129) 17,4
Prob>F 0.0000
R-squared 0.4857
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Kết quả hồi quy theo mô hình FEM thể hiện tại bảng 4.11 cho thấy các biến độc lập LOGSIZE, CAP, OP, LAR, GDP, INF với mức ý nghĩa 1% đƣợc chấp nhận giải thích cho biến phụ thuộc, biến LiqA không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy cụ thể trình bày ở phụ lục 3.
4.3.3. Hồi quy theo mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Bảng 4.12 Kết qủa hồi quy mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Biến độc lập Hệ số hồi quy P-value
LOGSIZE 0.0120 0.002
CAP 0.1731 0.000
OP 0.4757 0.000
LAR 0.0362 0.003
LiqA 0.0168 0.185
GDP -0.0643 0.623
INF 0.0482 0.006
-Cons -0.1855 0.000
Wald chi2 (7) 99,62
Prob>chi2 0.0000
R-squared 0.4325
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Kết quả hồi quy theo mô hình REM thể hiện tại bảng 4.12 cho thấy các biến độc lập LOGSIZE, CAP, OP, LAR, INF với mức ý nghĩa 1% đƣợc chấp nhận giải thích cho biến phụ thuộc, biếN LiqA, GDP không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy cụ thể trình bày ở phụ lục 4
4.3.4. Kiểm định Hausman
Bảng 4.13 Kết quả kiểm đinh Hausman
Giả thuyết: H0 cho rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tƣợng với các biến giải thích trong mô hình
Chi2 (7) = (b-B) [(V_b - V_B)^(-1)](b-B) = 27,72
Giá trị P-value của kiểm định Hausman = 0.0002
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Để lựa chọn mô hình FEM hoặc REM tác giả sử dụng kiểm định Hausman kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.0002 < 0.05, đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tức là với mức ý nghĩa 5%, Có tương quan giữa biến giải thích và các sai số ngẫu nhiên nên chọn mô hình FEM.
4.3.5. Lựa chọn mô hình FEM và OLS
Bảng 4.14 Kết quả kiểm định F Kiểm định F
Thống kê F 8,43 Prob F 0.0000
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Dựa vào bảng 4.13, ta thấy kết quả với P-value = 0.000 < 5% nên bác bỏ H0, chấp nhận H1, cho rằng mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
4.3.6. Kiểm định khuyết tật
Tác giả tiến hành thực hiện kiểm định các khuyết tật như phương sai sai số thay đổi và sự tương quan chuỗi trong bài nghiên cứu để chỉ ra rõ hơn tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần.
Bảng 4.15 Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi mô hình FEM
Cú pháp: Xttest3
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test) trong mô hình tác động cố định (FEM)
Ho: Không xảy ra hiện tượng phương sai sai số không đổi Chi2 (17) = 322,83
Giá trị P-value của kiểm định Modified wald: 0.0000
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0.0000 < 0.05, do đó chƣa đủ cơ sở chấp nhận giả thuyết Ho, tức là mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi
Cú pháp: Xtserial NIM LOGSIZE CAP OP LAR LiqA GDP INF
Wooldridge test: Kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi trong dữ liệu bảng Ho: Không xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi
F(1,16) = 48.433
Giá trị P-value của kiểm định Wooldridge = 0.0000
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0.0000 < 0.05, do đó chƣa đủ cơ sở chấp nhận giả thuyết Ho, tức là mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi
4.3.7. Hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS)
Theo Wooldrige (2002) cách khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi là lựa chọn phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS)
Bảng 4.17: Kết quả phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS)
Biến độc lập Hệ số hồi quy P-value
LOGSIZE 0.0066 0.001
CAP 0.1577 0.000
OP 0.5104 0.000
LAR 0.0143 0.073
LiqA 0.0084 0.288
GDP 0.0820 0.330
INF 0.0389 0.000
-Cons -0.1044 0.000
Wald chi2(7) 157.67
Prob>chi2 0.0000
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Kết quả hồi quy theo mô hình GLS cho thấy biến độc lập gồm LiqA và GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu do đó nó không đƣợc giải thích cho sự phụ thuộc của biến NIM. Các biến còn lại gồm LOGSIZE, CAP, OP, LAR, INF có ý nghĩa thống kê trong mô hình với mức ý nghĩa lần lƣợc là 1%, 1%, 1%, 10%, 1%, và đƣợc chấp nhận để giải thích cho sự phụ thuộc của biến NIM.